KR20200104881A - 차량에서의 생리학적 감지를 위한 장치, 시스템, 및 방법 - Google Patents

차량에서의 생리학적 감지를 위한 장치, 시스템, 및 방법 Download PDF

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KR20200104881A
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Abstract

방법 및 장치는 전자 디바이스 예컨대 차량 프로세싱 디바이스에 의해 예컨대 사운드, 라디오 주파수 및/또는 적외선 발생, 생리학적 운동 검출, 예컨대 제스처, 호흡, 심장 및/또는 전체 모션을 제공한다. 차량 내의 전자 디바이스는 예를 들어, 오디오 엔터테인먼트 시스템, 차량 내비게이션 시스템, 및 반자율 또는 자율 차량 동작 제어 시스템 중 어느 것일 수 있다. 디바이스의 하나 이상의 프로세서는 전자 디바이스를 수용하는 차량의 캐빈에서 감지 신호(들)를 생성하는 것을 제어함으로써 생리학적 운동을 검출할 수 있다. 프로세서(들)는 센서로, 캐빈으로부터의 반사된 신호(들)를 감지하는 것을 제어한다. 프로세서(들)는 감지 신호 및 반사 신호로 생리학적 운동 신호를 유도하고 유도된 생리학적 운동 신호의 평가에 기초하여 출력을 발생시킨다. 출력은 동작을 제어하거나 입력을 엔터테인먼트 시스템, 내비게이션 시스템, 및 차량 동작 제어 시스템 중 임의의 것에 제공할 수 있다.

Description

차량에서의 생리학적 감지를 위한 장치, 시스템, 및 방법
1 관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2017년 12월 22일자로 출원된 미국 가특허 출원 번호 62/609,998호의 이득을 주장하며, 이의 전체 내용은 본원에 참조로 포함된다.
2 배경 기술
2.1 기술 분야
본 기술은 살아있는 대상체와 연관된 생체-모션을 차량내 장비로 검출하는 것에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 본 기술은 예컨대 호흡 운동 및 심장 운동과 같은 생리학적 운동 등의 생리학적 특성을 검출하고/하거나 살아있는 대상체의 다른 덜 주기적인 신체 운동을 검출하는 차량용 감지 시스템에 관한 것이다.
2.2 관련 기술의 설명
예를 들어, 수면 중이거나 수면 전인 사람의 호흡 및 신체(사지를 포함) 운동을 감시하는 것은 다양한 방식으로 유용할 수 있다. 예를 들어, 이와 같은 감시는 졸음을 검출할 시에 유용할 수 있다. 전통적으로, 능동 무선 측위 또는 거리측정 구현에 대한 진입 장벽은 특화된 하드웨어 회로 및 안테나가 요구된다는 점이다.
스마트폰 및 다른 휴대용 및 눈에 띄지 않는 프로세싱 또는 전자 통신 디바이스는 지상 통신선을 이용할 수 없는 개발 도상국에서도 일상 생활에서 보편적으로 사용되고 있다. 예를 들어, 많은 차량은 예컨대 엔터테인먼트 목적을 위해, 하나 이상의 스피커로 사운드를 방출할 수 있는 오디오 디바이스를 포함한다. 몇몇 이와 같은 시스템은 전자 통신을 위해 구성된다. 많은 이와 같은 시스템은 예컨대 시스템이 다른 통신 디바이스(예를 들어, 스마트 스피커)에 무선으로 결합될 때, 예컨대 전화 호출을 위해 핸즈프리 시스템의 일부의 역할을 하기 위해 사운드를 감지하기 위한 마이크로폰을 포함한다. 이와 같은 차량 디바이스는 수신된 구두 명령을 프로세싱하고 오디오 출력에 응답하는 가상 비서를 사용하여 음성 명령을 지원할 수 있다.
차량내에서 효율적이고 효과적인 방식으로 생체-모션(즉, 생리학적 운동)을 감시하기 위한 방법을 갖는 것이 바람직할 것이다. 이와 같은 시스템 및 방법의 실현은 상당한 기술적 과제를 다룰 것이다.
3 기술의 간단한 개요
본 기술은, 예를 들어 대상체가 깨어 있거나 잠들어 있는 동안 대상체의 운동을 검출하는 시스템, 방법 및 장치에 관한 것이다. 예를 들어, 호흡 운동을 포함한 이와 같은 운동 검출에 기초하여, 대상체의 운동, 수면 관련 특성, 호흡 특성, 심장 특성, 수면 상태 등이 검출될 수 있다. 보다 구체적으로는, 전자 디바이스와 관련된 용도, 예를 들어, 프로세서 구동형 장비, 예컨대 차량 오디오 디바이스, 자동차용 엔터테인먼트(ICE) 디바이스, 차량내 인포테인먼트(IVI) 디바이스 또는 다른 프로세싱 디바이스, 예컨대 스마트폰, 태블릿, 스마트 스피커, 가이던스(GPS) 디바이스, 또는 다른 핸드헬드 프로세싱 디바이스 등을 포함한다. 여기서 사용된 "시스템"의 의미뿐만 아니라, 표현 "디바이스"의 범위는 단일 하드웨어에 반드시 제한되는 것은 아니라는 것이 제공된 예로부터 분명하다. 이러한 용어 중 어느 것은 단일 디바이스뿐만 아니라, 하나 이상의 별개의 디바이스를 포함할 수 있다. 이들 중 일부 또는 전부는 단일 장비에 통합되거나, 서로 개별적으로 그리고 원격으로 위치될 수 있다. "디바이스" 또는 "시스템"은 예컨대 생리학적 운동을 검출하기 위해 통합, 및/또는 외부로 연결 가능한 하나 이상의 송신기 및/또는 센서(들)(즉, 스피커(들), 마이크로폰(들), 적외선 센서, 무선 주파수 송신기/수신기 등)로, 반사된 신호를 송신 및/또는 감지할 수 있다.
본 기술의 몇몇 버전은 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금 사용자의 생리학적 운동과 같은 생리학적 매개변수를 결정하게 하는, 프로세서 실행 가능한 명령어가 저장된 프로세서 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 생리학적 운동은 호흡 운동, 심장 운동, 사지 운동(예를 들어, 팔 또는 다리), 제스처 운동 및 전신 운동 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다. 적어도 검출된 반사된 신호로부터 유도된 매개변수인 생리학적 운동을 제외하고, 생리학적 매개변수는 또한 유도된 생리학적 운동으로부터 추가로 유도될 수 있는 하나 이상의 특성(예를 들어, 호흡 운동 신호로부터 유도된, 호흡 진폭, 상대 호흡 진폭, 호흡 속도, 호흡 속도 가변성; 심장 운동 신호로부터 유도된, 상대적인 심장 진폭, 심장 진폭, 심장 속도, 심장 속도 가변성 등)뿐만 아니라, 다른 특성(예를 들어, (a) 존재 상태(존재 또는 부재); (b) 수면 상태(예컨대, 각성 또는 수면); (c) 수면 단계 예컨대 N-REM 1(비-REM 얕은 수면 하위-단계 1), N-REM 2(비-REM 얕은 수면 하위-단계 2), N-REM 3(비-REM 깊은 수면(또한 느린 파형 수면(SWS)으로 지칭됨)), REM 수면 등; 또는 다른 수면 관련 매개변수 예컨대 (d) 피로 및/또는 (e) 졸림; 등)을 포함할 수 있다. 프로세싱 디바이스는 차량(예를 들어, 그것의 캐빈)과 통합되거나 그렇지 않으면 휴대용이거나 차량 케이블 내로 삽입되도록 적응될 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 예를 들어, 차량용 오디오 디바이스 또는 다른 센서에 결합된 스피커를 통해, 사용자를 포함할 수 있는 캐빈 부근 또는 차량내의 사운드 신호를 생성하는 것을 제어하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 설명된 예의 대부분이 차량의 캐빈의 내부에 적용 가능하지만, 유사한 감지 원리 및 고려사항은 차량의 외부 상의 인접 부근에 적용 가능하다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 차량용 오디오 프로세싱 디바이스 또는 다른 센서에 결합된 마이크로폰 등을 통해 차량의 캐빈 부근의 사용자로부터 반사된 반사 신호 또는 사운드 신호를 감지하는 것을 제어하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 감지된 사운드 또는 반사 신호를 프로세싱하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 차랑용 오디오 디바이스에 결합된 마이크로폰을 통해, 감지된 가청 구두 통신을 평가하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 감지 신호 또는 사운드 신호 및 반사된 신호 또는 반사된 사운드 신호로 생리학적 운동 신호를 유도하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 예를 들어 감지된 가청 구두 통신에 응답하여, 유도된 생리학적 운동 신호의 평가에 기초한 출력을 발생시키기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
본 기술의 몇몇 버전은 전자 디바이스의 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서가 차량의 캐빈 부근 내에서 감지된 데이터를 프로세싱하여, 사용자의 생리학적 운동을 검출하게 하는, 프로세서 실행 가능한 명령어가 저장된 프로세서 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 전자 디바이스를 수용하는 차량과 같은, 차량의 캐빈 부근에서 감지 신호를 생성하는 것을 제어하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 센서로, 차량의 캐빈 부근으로부터의 반사된 신호를 감지하는 것을 제어하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 감지된 반사 신호의 적어도 일부분 및 감지 신호의 부분을 나타내는 신호로 생리학적 운동 신호를 유도하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 유도된 생리학적 운동 신호의 적어도 일부의 평가에 기초하여 출력을 발생시키기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
몇몇 버전에서, 감지 신호는 전자 디바이스와 결합된 라디오 주파수 송신기에 의해 발생되는 라디오 주파수 감지 신호, 전자 디바이스와 결합된 스피커에 의해 발생되는 음향 감지 신호, 및 전자 디바이스와 결합된 적외선 방출기에 의해 발생되는 적외선 감지 신호 중 임의의 하나 이상일 수 있다. 감지 신호의 부분을 나타내는 신호는 내부 발생된 발진기 신호 또는 직접 경로 측정된 사운드 신호를 포함할 수 있다. 생리학적 운동 신호를 유도하기 위한 명령어는 생리학적 운동 신호를 (a) 감지 신호 및 반사된 신호로; 또는 (b) 반사된 신호 및 감지 신호와 연관되는 연관된 신호로 유도하도록 구성될 수 있으며, 선택적으로 연관된 신호는 내부적으로 발생된 발진기 신호 또는 직접 경로 측정된 신호이다.
생리학적 운동 신호를 유도하기 위한 명령어는 발진기 신호를 감지된 반사 신호의 부분과 승산하도록 구성될 수 있다. 유도된 생리학적 운동 신호는 캐빈 부근 내의 사용자의 호흡 모션, 전신 모션, 또는 심장 모션 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 유도된 생리학적 운동 신호의 평가는 호흡 속도, 호흡의 진폭, 호흡의 상대 진폭, 심장 속도, 심장 진폭 및 상대 심장 진폭 중 임의의 하나 이상을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 하나 이상의 차량 센서로부터의 신호에 기초하여 차량 특성을 감지하고 감지된 차량 특성에 기초하여 출력을 발생시키기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서 실행 가능한 명령어는 하나 이상의 차량 센서로부터의 신호에 기초하여 차량 특성을 감지하고 감지된 차량 특성에 기초하여 생성된 감지 신호의 적어도 일부를 조정하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
몇몇 버전에서, 감지된 차량 특성은 차량 속도, 도어 개방 상태, 윈도우 개방 상태, 엔진 레볼루션, 차량 위치, 좌석 점유, 좌석벨트 고정 상태, 좌석 위치, 스티어링 휠 그립 상태, 스티어링 휠 각도, 공기 조절 시스템 상태, 팬 설정, 브레이크 설정, 가스 페달 설정, 캐빈 라이트, 캐빈 잡음, 및/또는 캐빈 온도 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다. 프로세서 판독 가능한 매체는 전자 디바이스에 결합된 마이크로폰을 통해, 감지된 가청 구두 통신을 평가하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함할 수 있고; 유도된 생리학적 운동 신호의 평가에 기초한 발생된 출력은 감지된 가청 구두 통신에 추가로 기초한다. 전자 디바이스는 오디오 엔터테인먼트 시스템을 포함할 수 있으며, 감지 신호는 오디오 엔터테인먼트 콘텐츠 신호와 조합될 수 있고, 조합된 감지 신호 및 오디오 엔터테인먼트 콘텐츠 신호는 오디오 엔터테인먼트 시스템의 하나 이상의 스피커에 의해 생성될 수 있다. 생성된 감지 신호의 적어도 일부분은 실질적 비가청 사운드 범위 내의 사운드 신호일 수 있다. 사운드 신호는 저주파 초음파 음향 신호일 수 있다. 사운드 신호는 이중 톤 주파수 변조된 지속파 신호일 수 있다. 이중 톤 주파수 변조된 지속파 신호는 반복된 파형에서 제2 톱니 주파수 변경과 적어도 부분적으로 중복된 제1 톱니 주파수 변경을 포함할 수 있다.
오디오 엔터테인먼트 시스템은 복수의 스피커를 포함할 수 있고 여기서 전자 디바이스는 상이한 생리학적 운동 신호를 유도하도록 구성될 수 있으며, 각각의 유도된 생리학적 운동 신호는 복수의 스피커의 상이한 스피커와 연관된다. 감지 신호를 생성하는 것을 제어하기 위한 명령어는 복수의 스피커의 각각 상이한 스피커에 대한 상이한 감지 주파수 범위에서 감지 신호를 생성할 수 있다. 차량의 캐빈 부근으로부터의 반사된 신호를 감지하는 것을 제어하기 위한 명령어는 복수의 마이크로폰을 사용함으로써 반사된 신호의 감지를 제어할 수 있다. 매체는 전자 디바이스를 제어하여 스피커로 사운드 제시를 발생시켜 캐빈 부근 내의 사용자에 의해 수면을 단념시키거나 촉진시키기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함할 수 있다. 사운드 제시는 호흡 동조 훈련을 포함할 수 있다.
전자 디바이스는 차량 내비게이션 시스템을 포함할 수 있다. 전자 디바이스의 프로세서 실행 가능한 명령어는 유도된 생리학적 운동 신호의 평가로부터의 출력에 기초하여, 차량 내비게이션 시스템이 제공된 내비게이션 노선에 대한 매개변수를 설정하도록 구성될 수 있다. 전자 디바이스는 반자율 또는 자율 차량 동작 제어 시스템을 포함할 수 있다. 전자 디바이스의 프로세서 실행 가능한 명령어는 유도된 생리학적 운동 신호의 평가로부터의 출력에 기초하여, 차량의 이동, 캐빈 부근의 라이트 조건의 조정, 전기변색 유리 투명도의 조정, 캐빈 부근의 좌석의 이동, 브레이킹 매개변수의 조정, 가속 매개변수의 조정, 서스펜션 설정의 조정, 윈도우 커버리지의 조정, 음향 배리어의 조정, 차량의 고정화(immobilization), 차량 환기장치의 연동 및/또는 차량 캐빈 냉방/난방 시스템의 연동 중 임의의 하나 이상을 제어하도록 구성될 수 있다. 유도된 생리학적 운동 신호의 평가는 졸음, 피로 상태, 수면 단계 및 수면 단계에서의 시간 및/또는 스코어의 계산 중 임의의 하나 이상의 검출을 포함할 수 있다. 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 수면 스코어, 수면 단계 및 수면 단계에서의 시간 중 어느 하나의 검출을 포함할 수 있다. 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 수면 서비스를 포함할 수 있다.
몇몇 버전에서, 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 건강 검진 서비스를 포함할 수 있다. 선택적으로, 건강 검진 서비스는 호흡 건강의 검출, 수면 호흡 장애의 검출, 및 심장 건강의 검출 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다. 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 제스처의 검출을 포함할 수 있다. 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 호흡 건강 관련 매개변수, 수면 호흡 장애 관련 매개변수, 및/또는 심장 건강 관련 매개변수 중 하나 이상의 검출을 포함할 수 있다.
몇몇 버전에서, 프로세서 판독 가능한 매체는 초광대역(UWB) 사운드 감지 신호를 가청 백색 잡음으로서 발생시키기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서 판독 가능한 매체는 UWB 사운드 신호로 사용자 모션을 검출하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 포함할 수 있다. 매체는 셋업 프로세스에서, 프로빙 신호를 발생시켜 캐빈 부근 내에 거리를 매핑하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함할 수 있다. 매체는 유도된 생리학적 운동 신호의 부분에 기초하여 캐빈 부근의 사용자의 존재 또는 부재를 검출하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함할 수 있다. 매체는 유도된 생리학적 운동 신호의 부분에 기초하여 캐빈 부근의 사용자의 생체측정 인식을 수행하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함할 수 있다. 선택적으로, 출력은 발생된 경보를 포함할 수 있다. 매체는 생체측정 인식에 기초하여 차량의 차량 동작 제어 시스템을 인에이블 및 디스에이블하는 것을 제어하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함할 수 있다. 매체는 유도된 생리학적 운동 신호의 부분에 기초하여 캐빈 부근의 사용자의 생체측정 인식을 수행하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 포함할 수 있다. 출력은 생체측정 인식에 기초할 수 있고 (a) 경보를 발생시키는 것; 및 (b) 차량의 차량 동작 제어 시스템을 인에이블 및 디스에이블하는 것을 제어하는 것 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 매체는 전자 디바이스에 결합된 마이크로폰에 의해 감지되는 사운드 신호를 필터링하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함할 수 있다. 필터는 차량 사운드를 완화하거나 감쇠하도록 구성될 수 있다. 차량 사운드는 모터 잡음, 바람 잡음, 자동차 경적, 도어 폐쇄, 및 인포테인먼트 사운드 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
몇몇 버전에서, 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 유도된 생리학적 운동 신호의 분류를 포함할 수 있으며, 분류는 딥 빌리프 네트워크에 의해 유도된 생리학적 운동 신호의 일부로부터 결정된 특징을 평가한다. 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 평가는 아이가 캐빈 부근에 홀로 남아 있다는 결정을 포함할 수 있고, 출력은 발생된 경고를 포함한다. 출력은 아이가 캐빈 부근에 홀로 남아 있다는 결정에 기초하여 차량 동작 제어 시스템을 활성화하기 위해 제어 신호를 추가로 포함할 수 있다. 선택적으로, 차량 동작 제어 시스템은 차량 환경 제어 시스템을 포함할 수 있고 제어 신호는 차량 환경 제어 시스템에 의해 제공된 캐빈 부근의 환기 및/또는 온도 조건을 개시할 수 있다. 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 아이가 캐빈 부근에 홀로 남아 있다는 결정을 포함할 수 있으며, 출력은 (a) 발생된 경고, 또는 (b) 차량 동작 제어 시스템이 캐빈 부근의 환기 및/또는 온도 조건을 개시하는 것을 포함할 수 있다.
몇몇 버전에서, 매체는 유도된 생리학적 운동 신호에 기초한 데이터를 블록체인 데이터 시스템에 기록하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함할 수 있다. 매체는 챗봇 프로그램을 통해 대화형 언어 프로세스로서 출력을 발생시키기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 핸드헬드 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 하나 이상의 통합형 차량 구성요소 또는 차량용 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. 몇몇 버전에서, (a) 센서 및 (b) 감지 신호를 생성하도록 구성된 구성요소 중 하나 또는 둘 모두는 차량의 통합된 구성요소(들)일 수 있다.
본 기술의 몇몇 버전은 본 명세서에서 설명된 바와 같은 프로세서 판독 가능한 매체에 액세스 가능한 서버를 포함할 수 있다. 서버는 프로세서 판독 가능한 매체에 대한 프로세서 실행 가능한 명령어를 네트워크를 통해 전자 디바이스 또는 차량용 프로세싱 디바이스에 다운로드하기 위한 요청을 수신하도록 구성될 수 있다.
본 기술의 몇몇 버전은 전자 디바이스를 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 차량의 캐빈 부근에서 동작하는 센서에 결합되도록 배열된 하나 이상의 프로세서; 및 (a) 본 명세서에서 설명된 바와 같은 임의의 프로세서 판독 가능한 매체, 또는 (b) 본 명세서에서 설명된 임의의 서버의 프로세서 실행 가능한 명령어에 액세스하도록 구성된 프로세서 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 센서는 (a) 스피커 및 마이크로폰, (b) 적외선 방출기 및 검출기, 또는 (c) 라디오 주파수 송수신기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 오디오 엔터테인먼트 시스템, 차량 내비게이션 시스템, 및 반자율 또는 자율 차량 동작 제어 시스템 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 하나 이상의 통합형 차량 구성요소 또는 차량용 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 차량을 추가로 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 적어도 하나의 휴대용 구성요소를 포함할 수 있다. 휴대용 구성요소는 스마트폰, 스마트 워치 또는 스마트 주얼리를 포함할 수 있다.
본 기술의 몇몇 버전은 본 명세서에서 설명된 임의의 프로세서 판독 가능한 매체에, 또는 본 명세서에서 설명된 전자 디바이스에 액세스 가능한 서버의 방법을 포함할 수 있다. 방법은 서버에서, 네트워크를 통해 전자 디바이스에 프로세서 판독 가능한 매체의 프로세서 실행 가능한 명령어를 다운로드하기 위한 요청을 수신하는 단계; 및 요청에 응답하여 프로세서 실행 가능한 명령어를 전자 디바이스에 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
본 기술의 몇몇 버전은 전자 디바이스의 프로세서의 방법을 포함할 수 있다. 방법은 본 명세서에서 설명된 프로세서 판독 가능한 매체(들) 중 임의의 것에 프로세서로 액세스하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 프로세서에서 프로세서 판독 가능한 매체의 프로세서 실행 가능한 명령어를 실행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 기술의 몇몇 버전은 차량의 캐빈 부근의 사용자의 생리학적 운동을 검출하기 위한 전자 디바이스의 하나 이상의 프로세서의 방법을 포함할 수 있다. 방법은 차량의 캐빈 부근에서 감지 신호를 생성하는 것을 제어하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 센서로, 차량의 캐빈 부근으로부터의 반사된 신호를 감지하는 것을 제어하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 감지된 반사 신호의 적어도 일부분 및 감지 신호의 적어도 일부분을 나타내는 신호로 생리학적 운동 신호를 유도하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 유도된 생리학적 운동 신호의 적어도 일부의 평가에 기초한 출력을 발생시키는 단계를 포함할 수 있다.
방법의 몇몇 버전에서, 감지 신호는 전자 디바이스와 결합된 라디오 주파수 송신기에 의해 발생되는 라디오 주파수 감지 신호, 전자 디바이스와 결합된 스피커에 의해 발생되는 음향 감지 신호, 및 전자 디바이스와 결합된 적외선 방출기에 의해 발생되는 적외선 감지 신호 중 임의의 하나 이상일 수 있다. 감지 신호의 부분을 나타내는 신호는 내부 발생된 발진기 신호 또는 직접 경로 측정된 신호를 포함할 수 있다. 방법은 생리학적 운동 신호를 (a) 감지 신호 및 감지된 반사된 신호로; 또는 (b) 감지된 반사된 신호 및 감지 신호와 연관되는 연관된 신호로 유도하는 단계를 포함할 수 있으며, 선택적으로 연관된 신호는 내부적으로 발생된 발진기 신호 또는 직접 경로 측정된 신호이다. 방법은 발진기 신호를 감지된 반사 사운드 신호의 부분과 승산하는 것을 포함하는 생리학적 운동 신호를 유도하는 단계를 포함할 수 있다. 유도된 생리학적 운동 신호는 캐빈 부근 내의 사용자의, 호흡 모션, 심장 모션, 또는 전체 모션 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 호흡 속도, 호흡의 상대 진폭, 호흡의 진폭, 심장 속도, 상대 심장 진폭, 및 심장 진폭 중 임의의 하나 이상을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 방법은 하나 이상의 차량 센서로부터의 신호에 기초하여 차량 특성을 감지하는 단계 및 감지된 차량 특성에 기초하여 출력을 발생시키는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 하나 이상의 차량 센서로부터의 신호에 기초하여 차량 특성을 감지하는 단계, 및 감지된 차량 특성에 기초하여 생성된 감지 신호의 적어도 일부를 조정하는 단계를 포함할 수 있다. 감지된 차량 특성은 차량 속도, 도어 개방 상태, 윈도우 개방 상태, 엔진 레볼루션, 차량 위치, 좌석 점유, 좌석벨트 고정 상태, 좌석 위치, 스티어링 휠 그립 상태, 스티어링 휠 각도, 공기 조절 시스템 상태, 팬 설정, 브레이크 설정, 가스 페달 설정, 캐빈 라이트, 캐빈 잡음, 및/또는 캐빈 온도 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있다.
방법은 전자 디바이스에 결합된 마이크로폰을 통해, 감지된 가청 구두 통신을 추가로 평가하는 단계를 포함할 수 있고; 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가에 기초한 발생된 출력은 감지된 가청 구두 통신에 추가로 기초한다. 전자 디바이스는 오디오 엔터테인먼트 시스템을 포함할 수 있고 방법은 감지 신호를 오디오 엔터테인먼트 콘텐츠 신호와 조합하는 단계, 및 오디오 엔터테인먼트 시스템의 하나 이상의 스피커에 의해 조합된 감지 신호 및 오디오 엔터테인먼트 콘텐츠 신호를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 생성된 감지 신호의 적어도 일부분은 실질적 비가청 사운드 범위 내의 사운드 신호일 수 있다. 사운드 신호는 저주파 초음파 음향 신호일 수 있다. 사운드 신호는 이중 톤 주파수 변조된 지속파 신호일 수 있다. 이중 톤 주파수 변조된 지속파 신호는 반복된 파형에서 제2 톱니 주파수 변경과 적어도 부분적으로 중복된 제1 톱니 주파수 변경을 포함한다. 전자 디바이스는 복수의 스피커를 포함할 수 있는 오디오 엔터테인먼트 시스템을 포함할 수 있고 전자 디바이스는 상이한 생리학적 운동 신호를 유도하며, 각각 유도된 생리학적 운동 신호는 복수의 스피커의 상이한 스피커와 연관된다.
몇몇 버전에서, 감지 신호를 생성하는 것을 제어하는 단계는 복수의 스피커의 각각 상이한 스피커에 대한 상이한 감지 주파수 범위에서 감지 신호를 생성한다. 차량의 캐빈 부근으로부터의 반사된 신호를 감지하는 것을 제어하는 단계는 복수의 마이크로폰을 사용함으로써 반사된 신호의 감지를 제어하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 전자 디바이스를 제어하여 스피커로, 사운드 제시를 발생시켜 캐빈 부근 내의 사용자에 의해 수면을 단념시키거나 촉진시키는 단계를 포함할 수 있다. 사운드 제시는 호흡 동조 훈련을 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 차량 내비게이션 시스템을 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가로부터의 출력에 기초하여, 차량 내비게이션 시스템이 제공된 내비게이션 노선에 대한 매개변수를 설정할 수 있다.
전자 디바이스는 반자율 또는 자율 차량 동작 제어 시스템을 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 유도된 생리학적 운동 신호의 평가로부터의 출력에 기초하여, 차량의 이동, 캐빈 부근의 라이트 조건의 조정, 전기변색 유리 투명도의 조정, 캐빈 부근의 좌석의 이동, 브레이킹 매개변수의 조정, 가속 매개변수의 조정, 서스펜션 설정의 조정, 윈도우 커버리지의 조정, 음향 배리어의 조정, 차량의 고정화, 차량 환기장치의 연동 및/또는 차량 캐빈 냉방/난방 시스템의 연동 중 임의의 하나 이상을 제어할 수 있다. 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 졸음, 피로 상태, 수면 단계 및 수면 단계에서의 시간 및/또는 수면 스코어의 계산 중 임의의 하나 이상을 검출하는 것을 포함할 수 있다. 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 수면 스코어, 수면 단계 및 수면 단계에서의 시간 중 어느 하나의 검출을 포함할 수 있다. 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 수면 서비스를 포함할 수 있다. 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 건강 검진 서비스를 포함할 수 있고, 선택적으로 건강 검진 서비스는 호흡 건강, 수면 호흡 장애, 및 심장 건강 중 임의의 하나 이상을 검출한다. 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 제스처를 검출할 수 있다. 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 호흡 건강 관련 매개변수, 수면 호흡 장애 관련 매개변수, 및 심장 건강 관련 매개변수 중 임의의 하나 이상의 검출을 포함할 수 있다.
생성된 감지 신호는 가청 백색 잡음으로서 발생된 초광대역(UWB) 사운드 감지 신호를 포함할 수 있다. 방법은 초광대역(UWB) 사운드 감지 신호를 가청 백색 잡음으로서 발생시키는 단계; 및 UWB 사운드 신호로 사용자 모션을 검출하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 방법은 셋업 프로세스에서, 프로빙 신호를 발생시켜 캐빈 부근 내에 거리를 매핑하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 유도된 생리학적 운동 신호에 기초하여 캐빈 부근의 사용자의 존재 및 부재를 검출하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 방법은 유도된 생리학적 운동 신호에 기초하여 캐빈 부근의 사용자의 생체측정 인식을 수행하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 선택적으로, 출력은 발생된 경보를 포함할 수 있다. 방법은 생체측정 인식에 기초하여 차량의 차량 동작 제어 시스템을 인에이블 및 디스에이블하는 것을 제어하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 출력은 생체측정 인식에 기초할 수 있고 (a) 경보를 발생시키는 것 및 (b) 차량의 차량 동작 제어 시스템을 인에이블 및 디스에이블하는 것을 제어하는 것 중 적어도 하나(즉, 또는 둘 모두)를 포함할 수 있다. 방법은 전자 디바이스에 결합된 마이크로폰에 의해 감지되는 사운드 신호를 필터링하는 단계를 추가로 포함할 수 있으며, 필터링은 차량 사운드를 완화 또는 감쇠하도록 구성될 수 있다. 선택적으로, 차량 사운드는 모터 잡음, 바람 잡음, 자동차 경적, 도어 폐쇄, 및 인포테인먼트 사운드 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 평가는 유도된 생리학적 운동 신호를 분류하는 것을 포함할 수 있으며, 분류는 딥 빌리프 네트워크에 의해 유도된 생리학적 운동 신호로부터 결정된 특징을 평가한다. 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 평가는 캐빈 부근에 홀로 남아 있는 아이의 존재를 결정하는 것을 포함할 수 있고, 출력은 발생된 경고를 포함한다. 출력은 캐빈 부근에 홀로 남아 있는 아이의 존재를 결정하는 것에 기초하여 차량 동작 제어 시스템을 활성화하기 위해 제어 신호를 포함할 수 있다. 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 캐빈 부근에 홀로 남아 있는 아이의 존재를 결정하는 것을 포함할 수 있고, 출력은 (a) 발생된 경고, 또는 (b) 차량 동작 제어 시스템이 차량 환경 제어 시스템에 의해 제공된 캐빈 부근의 환기 및/또는 온도 조건을 개시하는 것을 포함할 수 있다. 선택적으로, 차량 동작 제어 시스템은 차량 환경 제어 시스템을 포함할 수 있고 제어 신호는 차량 환경 제어 시스템에 의해 제공된 캐빈 부근의 환기 및/또는 온도 조건을 개시할 수 있다. 방법은 유도된 생리학적 운동 신호에 기초한 데이터를 블록체인 데이터 시스템에 기록하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 방법은 챗봇 프로그램을 통해 대화형 언어 프로세스로서 출력을 발생시키는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 핸드헬드 프로세싱 디바이스를 포함하거나, 핸드헬드 프로세싱 디바이스일 수 있다. 전자 디바이스는 하나 이상의 통합형 차량 구성요소 또는 차량용 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. (a) 센서 및 (b) 감지 신호를 생성하도록 구성된 구성요소 중 하나 또는 둘 모두는 차량의 통합된 구성요소(들)일 수 있다.
본 명세서에서 설명된 방법, 시스템, 디바이스 및 장치는 차량내 오디오 및/또는 프로세싱 디바이스, 범용 또는 특정 용도 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터 프로세싱 디바이스(예를 들어, 모바일 폰, 태블릿 컴퓨터, 스마트 스피커, 스마트 텔레비전 등), 호흡 모니터 및/또는 마이크로폰 및 스피커 등의 모션 센서를 이용한 다른 프로세싱 장치의 프로세서와 같은 프로세서에서 개선된 기능을 제공할 수 있다. 또한, 설명된 방법, 시스템, 디바이스 및 장치는 자동화된 차량 오디오 장치의 기술 분야에서 개선을 제공할 수 있다.
물론, 양태의 일부분은 본 기술의 하위-양태를 형성할 수 있다. 또한, 하위-양태 및/또는 양태 중 다양한 양태는 다양한 방식으로 조합될 수 있고, 또한 본 기술의 부가 양태 또는 하위-양태를 구성할 수 있다.
본 기술의 다른 특징은 다음의 상세한 설명, 요약서, 도면 및 청구범위에 포함된 정보의 고려로부터 자명해질 것이다.
본 기술은 유사한 참조 부호가 유사한 요소를 지칭하는 첨부 도면의 도면에서 제한적인 것이 아니라 예로서 예시된다:
도 1은 본 명세서에서 설명된 신호 발생 및 프로세싱 기법으로 저주파 초음파 생체모션 감지를 사용하는 것과 같은 예시적인 차량내 모션 감지 디바이스를 예시한다.
도 2는 디바이스의 차량내 부근으로부터 오디오 정보를 수신하기 위한 예시적인 프로세싱 디바이스 및 디바이스의 예시적인 프로세스의 개략도를 예시한다.
도 3은 본 기술의 몇몇 형태에 따라 구성될 수 있는 바와 같이, 스마트 오디오 디바이스와 같은 프로세싱 디바이스의 개략도이다.
도 4a는 주파수 변조 지속파 감지(FMCW)를 위해서와 같이 단일 톤 처프의 주파수 특성을 도시한다.
도 4b는 주파수 변조 지속파 감지(FMCW)를 위해서와 같이 이중 톤 처프의 주파수 특성을 도시한다.
도 5는 본 기술의 차량용 프로세싱 디바이스의 감지 시스템에 대해 구현될 수 있는 이중 톤 FMCW의 예시적인 복조를 예시한다.
도 6은 본 명세서에서 설명된 신호 발생 및 프로세싱 기법으로 저주파 초음파 생체 모션 감지를 사용하는 것과 같은 음성 가능 오디오 디바이스 또는 차량용 프로세싱 디바이스의 예시적인 동작을 예시한다.
도 7은 예컨대 본 명세서에서 설명된 차량용 프로세싱 디바이스(들)의 프로세싱을 위한 예시적인 오디오 프로세싱 모듈 또는 블록을 예시한다.
도 8은 예컨대 도 1에 예시된 감지 디바이스에 대해, 예컨대 모션 특성에 기초하여 다양한 출력(예를 들어, 수면 데이터, 피로/각성도 데이터, 의료 데이터, 통지 데이터)을 발생시키기 위한 차량내 모션 감지에 대한 예시적인 프로세싱 흐름을 예시한다.
도 8a, 도 8b 및 도 8c는 예컨대 본 기술의 FMCW 시스템에 대한 삼각형 단일 톤의 다양한 신호 특성을 예시한다.
도 9는 소나 생리학적 감지 장치로 인에이블된 차량 프로세싱 디바이스와 같은, 차량내 음향 감지 장치에 대한 예시적인 프로세싱 흐름을 예시한다.
도 9a, 도 9b 및 도 9c는 예컨대 본 기술의 FMCW 시스템에 대한 삼각형 이중 톤의 다양한 신호 특성을 예시한다.
도 10은 차량 내 건강 평가 프로세싱 시스템 및/또는 차량내 수면 서비스 시스템을 구현하기 위해 생리학적 매개변수의 차량내 감지를 위한 프로세스에 대한 예시적인 프로세싱 흐름을 예시한다.
도 11은 차량내 낮잠/수면 서비스 시스템을 구현하기 위해 생리학적 매개변수의 감지를 갖는 프로세스에 대한 예시적인 프로세싱 흐름을 예시한다.
5 본 기술의 예에 대한 상세한 설명
본 기술이 더 상세히 설명되기 전에, 본 기술은 본 명세서에서 설명된 특정 예에 한정되지 않으며, 이는 변경될 수 있음을 이해해야 한다. 본 개시에 사용된 용어는 논의된 특정 예를 설명하기 위한 것이고 한정하려는 의도가 아니라는 것을 또한 이해해야 한다.
다음의 설명은 공통 특성 또는 특징을 공유할 수 있는 본 기술의 다양한 형태와 관련하여 제공된다. 임의의 하나의 예시적인 형태의 하나 이상의 특징은 다른 형태의 하나 이상의 특징과 조합될 수 있음을 이해해야 한다. 또한, 본 명세서에서 설명된 임의의 형태의 임의의 단일 특징 또는 특징의 조합은 추가의 예시적인 형태를 구성할 수 있다.
5.1 차량내 장비에 의한 스크리닝, 감시, 및 검출
본 기술은 대상체가 차량 환경 안에 있을 때와 같이, 예를 들어, 전신 운동, 호흡 운동 및/또는 심장 관련 흉부 운동을 포함한, 대상체의 운동을 검출하는 생리학적 감지 시스템, 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 본 기술은 예컨대 자동차 엔터테인먼트 시스템에 대한, 차량내 모션 감지 디바이스(들)와 연관된 프로세싱 적용에 관한 것이다. 몇몇 버전에서, 감지 디바이스는 스마트폰, 안내 시스템, 차량용 오디오 시스템, 태블릿, 모바일 디바이스, 모바일 폰, 스마트 텔레비전, 랩톱 컴퓨터 등일 수 있으며 그것은 디바이스 센서, 예컨대 스피커 및 마이크로폰을 사용하여, 이와 같은 차량내 모션을 검출한다. 이와 같은 전자 디바이스 시스템은 휴대용 구성요소, 예컨대 스마트폰, 스마트 워치, 및/또는 스마트 주얼리를 포함할 수 있다.
본 기술을 구현하는 데 적합한 예시적인 시스템의 특히 최소한적이거나 눈에 띄지 않는 버전은 이제, 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명된다. 차량내 오디오 디바이스는 대상체(110)의 운동을 검출하기 위한 애플리케이션(200)으로 구성된 스마트 스피커일 수 있는, 마이크로컨트롤러와 같은, 하나 이상의 프로세서를 갖는 프로세싱 디바이스(100)로서 구현될 수 있다. 그것은 차량(111) 내에 배치되거나 그렇지 않으면 대상체(110)에 근접한 차량(111)의 캐빈의 구성요소(예를 들어, 오디오 시스템, 대시보드, 도어, 좌석 등)와 통합될 수 있다. 선택적으로, 프로세싱 디바이스(100)는 예를 들어, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 스마트 스피커, 스마트 텔레비전 또는 다른 전자 디바이스일 수 있다. 프로세싱 디바이스(100)의 프로세서(들)는 특히, 감지 신호(112), 예컨대 음향 또는 오디오 신호가, 일반적으로 제한된 차량의 부근 내의 공기를 전형적으로 통해 발생 및 송신되게 하는 것을 포함한, 애플리케이션(200)의 기능을 실행하도록 구성될 수 있다. 프로세싱 디바이스는 예를 들어, 마이크로폰과 같은 변환기로 신호를 감지함으로써 송신된 신호의 반사(114)를 수신할 수 있다. 프로세싱 디바이스는 감지된 신호를, 예를 들어 송신된 신호와의 복조에 의해 프로세싱하여 신체 운동 예컨대 전신 운동, 사지 운동, 심장 운동 및 호흡 운동을 결정할 수 있다. 프로세싱 디바이스(100)는 다른 구성 요소 중에서도, 스피커 및 마이크로폰을 포함하여도 좋을 것이다. 스피커는 발생된 오디오 신호를 송신하기 위해 구현되고 마이크로폰은 반사된 신호를 수신하기 위해 구현될 수 있다. 감지 및 프로세싱을 위한 발생된 오디오 신호는 2017년 9월 19일자로 출원된 국제 특허 출원 PCT/EP2017/073613호에 설명된 기법 중 임의의 것으로 구현될 수 있으며, 그의 전체 개시는 본 명세서에 참조로 포함된다.
감지 장치가 일반적으로 음향 감지(예를 들어, 저주파 초음파 감지)에 관해 본 명세서에서 설명되지만, 방법 및 디바이스는 다른 감지 기법을 사용하여 구현될 수 있다는 점이 이해된다. 예를 들어, 대안으로서, 프로세싱 디바이스는 발생된 신호 및 반사된 신호가 RF 신호이도록, 감지 장치의 역할을 하기 위해 RF 센서의 무선 주파수 송수신기로 구현될 수 있다. 프로세싱 디바이스와 통합되거나 이 디바이스에 결합될 수 있는 이와 같은 RF 감지 디바이스는 발명의 명칭이 "Range Gated Radio Frequency Physiology Sensor"이고 2013년 7월 19일자로 출원된 국제 특허 출원 번호 PCT/US2013/051250호; 발명의 명칭이 "Digital Radio Frequency Motion Detection Sensor"이고 2017년 8월 16일자로 출원된 국제 특허 출원 번호 PCT/EP2017/070773호; 및 발명의 명칭이 "Digital Range Gated Radio Frequency Sensor"이고 2017년 8월 16일자로 출원된 국제 특허 출원 번호 PCT/EP2016/069413호 설명된 기법 및 세너 구성요소 중 임의의 것으로 구현될 수 있다. 유사하게, 대안 버전에서, 감지 신호의 송신 및 그의 반사의 감지를 위한 이와 같은 감지 장치는 적외선 방사선 발생기 및 적외선 방사선 검출기(예를 들어, IR 방출기 및 IR 검출기)로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 바와 같은 모션 검출 및 특성화를 위한 이와 같은 신호의 프로세싱은 유사하게 구현될 수 있다.
이러한 상이한 감지 기법 중 2개 이상의 조합을 사용하는 것은 각각의 기법의 장점을 조합함으로써 감지 결과를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 논의된 음향 감지 기법은, 예를 들어, 시내 주행 또는 빠른 엔진 회전/차량 속도 등의 잡음 환경에서 전적으로 허용 가능하다. 그러나, 매우 민감한 청각을 갖는 사용자는 컨트리 드라이브 중이거나 엔진 회전/차량 속도가 느릴 때 이와 같은 기술을 사용하는 것에 문제가 있다고 느낄 수 있는데, 이럴 때는 잡음이 훨씬 적어서 감지 신호가 잘 들린다. 유사하게, IR 감지는 밤 시간 동안 양호한 S/N 신호를 제공하지만, 그것의 사용은 낮의 빛(및 열)에 문제가 있을 수 있다. IR 감지는 이러한 경우에 낮 동안 음향 감지의 사용에 의해 보완되는 밤에 사용될 수 있다.
선택적으로, 프로세싱 디바이스의 감지 방법론은 치료 디바이스가 프로세싱 디바이스(100)로서 기능하거나 별도의 프로세싱 디바이스(100)와 함께 동작하는 여행용/포터블 수면 테라피 디바이스(예를 들어, 지속적 기도 양압(예를 들어, "CPAP") 디바이스와 같은 여행용/포터블 호흡 치료 디바이스 또는 고-흐름 치료 디바이스) (미도시)와 같은 다른 유형의 디바이스에서 또는 이와 같은 디바이스에 의해 또는 감지 장치로 구현될 수 있다. 압력 디바이스 또는 송풍기(예를 들어, 볼류트 내의 모터 및 임펠러), 하나 이상의 센서 및 압력 디바이스 또는 송풍기의 중앙 제어기를 포함한, 이와 같은 디바이스의 예는 2014년 10월 28일자로 출원된 국제 특허 공개 번호 WO/2015/061848(출원 번호 PCT/AU2014/050315)호 및 2016년 3월 14일자로 출원된 국제 특허 공개 번호 WO/2016/145483(출원 번호 PCT/AU2016/050117)호에 설명된 디바이스를 참조하여 고려될 수 있으며, 이들의 전체 개시는 본 명세서에 참조로 포함된다. 이와 같은 호흡 치료 디바이스는 선택적인 가습기(4000)를 포함하고 치료를 환자 회로(예를 들어, 도관)를 통해 환자 인터페이스에 제공할 수 있다. 몇몇 경우에, 호흡 치료 디바이스는 본 출원에 걸쳐 설명된 프로세스의 외부 사운드 관련 음향 조건을 감지하는 역할을 하는 것과 대조적으로, 환자 회로 내에 그리고 환자 회로를 통해 내부 사운드 관련 조건을 감지하기 위한, 마이크로폰과 같은 별도의 센서를 가질 수 있다.
프로세싱 디바이스(100)는 대상체의 호흡 및/또는 다른 운동 관련 특성을 감시하는 효율적이고 효과적인 방법을 제공하도록 적응될 수 있다. 차량 내에서, 예컨대 수면 중에 사용될 때, 프로세싱 디바이스(100) 및 그의 연관된 방법은 예를 들어, 사용자의 호흡을 검출하고 수면 단계, 수면 상태, 수면 상태들 사이의 전이, 호흡 및/또는 다른 호흡 특성을 식별하는 데 사용될 수 있다. 웨이크 상태 동안에 사용될 때, 프로세싱 디바이스(100) 및 그의 연관된 방법은 사람 또는 대상체 호흡(들숨, 날숨, 중지 및 유도된 속도)의 존재 유무, 졸림 및/또는 피로, 심장탄도 파형 그리고/또는 후속하여 유도된 심박수와 같은 운동을 검출하는 데 사용될 수 있다. 이와 같은 운동 또는 운동 특성은 본 명세서에서 보다 상세히 설명된 바와 같은 다양한 기능을 제어하는 데 사용될 수 있다.
프로세싱 디바이스(100)는 집적 칩, 메모리 및/또는 다른 제어 명령어, 데이터 또는 정보 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명된 평가/신호 프로세싱 방법론을 포함한 프로그래밍된 명령어는 ASIC(application specific integrated chip)을 형성하기 위해 디바이스 또는 장치의 메모리에 집적된 칩에 코딩될 수 있다. 이와 같은 명령어는 또한 또는 대안적으로, 적절한 데이터 저장 매체를 사용하여 소프트웨어 또는 펌웨어로서 로딩될 수 있다. 선택적으로, 이와 같은 프로세싱 명령어는 예컨대 네트워크(예를 들어, 인터넷)를 통해 서버로부터 프로세싱 디바이스로 다운로드될 수 있어 명령어가 실행될 때, 프로세싱 디바이스는 스크리닝 디바이스 또는 감시 디바이스로서의 역할을 한다.
따라서, 프로세싱 디바이스(100)는 도 3에 예시된 바와 같은 다수의 구성요소를 포함할 수 있다. 프로세싱 디바이스(100)는 다른 구성요소 중에서도, 감지 장치(309)(예를 들어, 음향 감지를 위한 마이크로폰(들) 또는 사운드 센서(302) 및 스피커(310)), 프로세서(들)(304), 선택적인 디스플레이 인터페이스(306), 선택적인 사용자 제어/입력 인터페이스(308), 및 메모리/데이터 저장장치(312)(예를 들어, 본 명세서에서 설명된 프로세싱 방법론/모듈의 프로세싱 명령어를 지님)를 포함할 수 있다. 몇몇 경우에, 마이크로폰 및/또는 스피커는 예를 들어, 프로세싱 디바이스가 예컨대 스피커를 통해, 마이크로폰에 의해 감지된 오디오 및/또는 구두 명령에 응답할 때, 예컨대 프로세싱 디바이스의 동작을 제어하기 위해, 디바이스의 프로세서(들)와의 사용자 인터페이스의 역할을 할 수 있다. 이와 관련하여, 프로세싱 디바이스(100)는 예컨대 자연 언어 처리를 사용하여 보이스 어시스턴트의 역할을 할 수 있다.
프로세싱 디바이스(100)의 구성요소 중 하나 이상은 프로세싱 디바이스(100)와 일체형이거나 프로세싱 디바이스(100)와 작동 가능하게 결합될 수 있다. 예를 들어, 감지 장치(309)(예를 들어, 마이크로폰(들) 또는 사운드 센서(302) 및 스피커(310))는, 예컨대 유선 또는 무선 링크(예를 들어, 블루투스, 와이파이 등)를 통해 프로세싱 디바이스(100)와 일체형이거나 프로세싱 디바이스(100)와 결합될 수 있다. 따라서, 프로세싱 디바이스(100)는 데이터 통신 인터페이스(314)를 포함할 수 있다.
메모리/데이터 저장장치(312)는 프로세서(304)를 제어하기 위한 복수의 프로세서 제어 명령어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리/데이터 저장장치(312)는 본 명세서에서 설명된 프로세싱 방법론/모듈의 프로세싱 명령어에 의해 애플리케이션(200)이 수행되게 하기 위한 프로세서 제어 명령어를 포함할 수 있다.
본 기술의 예는 프로세싱 디바이스(100)를 사용하여 사용자가 수면 중일 때 모션, 호흡 및 선택적으로 수면 특성을 검출하기 위해, 애플리케이션(들)(200)에 의해 구현될 수 있는 하나 이상의 알고리즘 또는 프로세스를 사용하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션(200)은 수개의 서브-프로세스 또는 모듈에 의해 특징화될 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 애플리케이션(200)은 감지 신호 발생 및 송신 서브-프로세스(202), 모션 및 생물리학 특성 검출 서브-프로세스(204), 모션 특성화 서브-프로세스(206)(예컨대 대상체 부재/존재 검출, 생체측정 식별, 피로, 졸림, 수면 특성화, 호흡 또는 심장 관련 특성화 등을 위한), 및 결과 출력 서브-프로세스(208)(예컨대 본 명세서에서 보다 상세히 설명된 바와 같이 다양한 디바이스를 제어하거나 정보를 제시하기 위한)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 수면 스테이징 프로세싱 모듈에서와 같이, 프로세싱(206)에서의 선택적인 수면 스테이징이 구현될 수 있다. 그러나, 임의의 하나 이상의 이와 같은 프로세싱 모듈/블록(예를 들어, 수면 스코어링 또는 스테이징, 대상체 인식 프로세싱, 피로 인식, 졸림 인식, 존재 부재 인식, 사람의 생체측정 식별(생체측정 인식), 모션 감시 및/또는 예측 프로세싱, 기기 제어 로직 프로세싱, 또는 다른 출력 프로세싱 등)이 선택적으로 추가될 수 있다. 몇몇 경우에, 신호 후-프로세싱 단계(206)의 기능은 다음의 특허 또는 특허 출원 중 어느 하나에 설명된 장치, 시스템 및 방법론의 임의의 구성요소, 디바이스 및/또는 방법론을 사용하여 수행될 수 있으며, 그것의 전체 개시는 본 명세서에 참조로 포함된다: 2007년 6월 1일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Apparatus, System, and Method for Monitoring Physiological Signs"인 국제 특허 출원 번호 PCT/US2007/070196 호; 2007년 10월 31일자로 출원되고 발명의 명칭이 "System and Method for Monitoring Cardio-Respiratory Parameters"인 국제 특허 출원 번호 PCT/US2007/083155호; 2009년 9월 23일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Contactless and Minimal-Contact Monitoring of Quality of Life Parameters for Assessment and Intervention"인 국제 특허 출원 번호 PCT/US2009/058020호; 2010년 2월 4일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Apparatus, System, and Method for Chronic Disease Monitoring"인 국제 출원 번호 PCT/US2010/023177호; 2013년 3월 30일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Method and Apparatus for Monitoring Cardio-Pulmonary Health"인 국제 특허 출원 번호 PCT/AU2013/000564호; 2015년 5월 25일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Methods and Apparatus for Monitoring Chronic Disease"인 국제 특허 출원 번호 PCT/AU2015/050273호; 2014년 10월 6일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Fatigue Monitoring and Management System"인 국제 특허 출원 번호 PCT/AU2014/059311호; 2017년 8월 16일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Digital Radio Frequency Motion Detection Sensor"인 국제 특허 출원 번호 PCT/EP2017/070773호; 2013년 9월 19일자로 출원되고 발명의 명칭이 "System and Method for Determining Sleep Stage"인 국제 특허 출원 번호 PCT/AU2013/060652호; 2016년 4월 20일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Detection and Identification of a Human from Characteristic Signals"인 국제 특허 출원 번호 PCT/EP2016/058789호; 2016년 12월 8일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Periodic Limb Movement Recognition with Sensors"인 국제 특허 출원 번호 PCT/EP2016/080267호; 2016년 8월 17일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Screener for Sleep Disordered Breathing"인 국제 특허 출원 번호 PCT/EP2016/069496호; 2016년 4월 20일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Gesture Recognition with Sensors"인 국제 특허 출원 번호 PCT/EP2016/058806호; 2016년 8월 16일자로 출원되고 발명의 명칭이 " Digital Range Gated Radio Frequency Sensor"인 국제 출원 번호 PCT/EP2016/069413호; 2016년 8월 26일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Systems and Methods for Monitoring and Management of Chronic Disease"인 국제 특허 출원 번호 PCT/EP2016/070169호; 2014년 7월 8일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Methods and Systems for Sleep Management"인 국제 특허 출원 번호 PCT/US2014/045814호; 및 2016년 3월 24일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Detection of Periodic Breathing"인 미국 특허 출원 번호 15/079,339호. 따라서, 몇몇 예에서, 예를 들어 호흡 운동을 포함한 검출된 운동의 프로세싱은 (a) 수면을 나타내는 수면 상태; (b) 각성을 나타내는 수면 상태; (c) 깊은 수면을 나타내는 수면 단계; (d) 얕은 수면(예컨대 N1 또는 N2 단순 얕은 수면)을 나타내는 수면 단계(들); 및 (e) REM 수면을 나타내는 수면 단계 중 임의의 하나 이상을 결정하기 위한 기초로서의 역할을 할 수 있다. 이와 관련하여, 본 개시의 사운드 및/또는 적외선 관련 감지 기술이 이러한 포함된 참조문헌의 일부에 설명된 바와 같은 레이더 또는 RF 감지 기술과 비교할 때, 스피커 및 마이크로폰을 사용하고 사운드 신호를 프로세싱하는 것과 같은 모션 감지를 위한 상이한 메커니즘/프로세스를 제공하지만, 일단 호흡 속도와 같은 모션 또는 호흡 신호가 본 명세서에서 설명된 사운드 감지/프로세싱 방법론으로 얻어지면, 수면 상태/단계 정보의 추출을 위한 호흡 또는 다른 생리학적 운동 신호를 프로세싱하는 원리는 이러한 포함된 참조 문헌의 결정 방법론에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 호흡 속도 및 운동 및 활동 카운트가 RF이든지 소나이든지 모션으로부터 결정되면, 수면 스테이징은 공통 분석이다. 부가 예로서, 감지 파장은 RF 펄스화된 CW와 소나 FMCW 구현 간에 상이할 수 있다. 따라서, 속도는 예컨대 범위(상이한 감지 거리)에 걸쳐 운동을 검출함으로써 상이하게 결정될 수 있다. FMCW에 대해, 운동 검출은 다수의 범위에서 이루어질 수 있다. 따라서, 하나 이상의 이동 타겟은 (그것이 2명의 사람, 또는 실제로 사람의 상이한 부분이든지 - 소나 센서에 대한 각도에 따라) 추적될 수 있다.
전형적으로, 예컨대 본 명세서에서 설명된 하나 이상의 톤을 사용하는 오디오 신호 등을 차량내에서 감지하기 위해서, 차량내 오디오 엔터테인먼트/내비게이션 또는 차량 제어 시스템 등의 스피커로부터의 오디오 신호가 발생되어 사용자를 향해 송신될 수 있다. 톤은 하나 이상의 특정 주파수에서 매개체 (예를 들어, 공기)에 압력 변동을 제공한다. 이러한 설명의 목적을 위해, 발생된 톤(또는 오디오 신호 또는 사운드 신호)은 이들이 (예를 들어, 스피커에 의해) 가청 압력 파와 유사한 방식으로 생성될 수 있기 때문에 "사운드", "음향" 또는 "오디오"로서 지칭될 수 있다. 그러나, 이와 같은 압력 변동 및 톤(들)은 용어 "사운드", "음향" 또는 "오디오" 중 어느 하나에 의해 특징화됨에도 불구하고 가청 또는 비가청일 수 있는 것으로 본 명세서에서 이해되어야 한다. 따라서, 발생된 오디오 신호는 가청 또는 비가청일 수 있으며, 인간 모집단에 걸친 가청성의 주파수 임계값은 연령에 따라 변한다. 신호는 대부분의 사람이 사운드를 사운드(예를 들어, 18kHz 위의 범위에서) 분별할 수 없도록 실질적으로 비가청일 수 있다. 전형적인 "오디오 주파수" 표준 범위는 약 20 Hz 내지 20,000 Hz(20 kHz)이다. 더 높은 주파수 청력의 임계값은 나이에 따라 감소하는 경향이 있는데, 중년의 사람은 흔히 15 내지 17 kHz 초과의 주파수를 갖는 소리를 들을 수 없는 반면에, 10대는 18 kHz를 들을 수 있다. 스피치를 위한 가장 중요한 주파수는 대략 250 내지 6,000 Hz 범위이다. 전형적인 소비자용 스마트폰, 또는 차량내 오디오 장비에 대한 스피커 및 마이크로폰 신호 응답은 대부분의 경우 19 내지 20 kHz 초과에서 롤 오프하도록 설계될 수 있으며, 일부는 23 kHz 초과(특히 디바이스가 96 kHz와 같은 48 kHz 초과의 샘플링 속도를 지원하는 경우)으로 확장된다. 따라서, 대부분의 사람에 대해, 17/18 내지 24 kHz 범위의 신호를 사용하고 비가청을 유지하는 것이 가능하다. 19 kHz가 아닌 18 kHz를 들을 수 있는 젊은 사람에 대해, 21 kHz라고 말하는 19 kHz의 대역이 사용될 수 있다. 일부 가정용 애완동물은 더 높은 주파수(예를 들어, 개는 최대 60 kHz까지 그리고 고양이는 최대 79 kHz까지)를 들을 수 있다. 본 기술의 감지 오디오 신호에 대한 적절한 범위는 낮은 초음파 주파수 범위 예컨대 15 내지 24 kHz, 18 내지 24 kHz, 19 내지 24 kHz, 15 내지 20 kHz, 18 내지 20 kHz 또는 19 내지 20 kHz에 있을 수 있다.
예컨대 PCT/EP2017/073613호에 설명된 바와 같이, 저주파 초음파 감지 신호의 사용으로, 오디오 감지의 배열 및 방법 중 임의의 것은 본 명세서에서 설명된 프로세싱 디바이스에 의해 구현될 수 있다. 그러나, 몇몇 경우에, 이중 톤 FMCW(또한 이중 램프 기술로 언급됨)는 본 명세서에서 설명된 바와 같이 구현될 수 있다.
예를 들어, 하나의 "톤"을 갖는 삼각형 FMCW 파형(즉, 주파수에서 스윕 업 및 다운됨)은 스피커(들)를 사용하여 프로세싱 디바이스에 의해 발생될 수 있으며 파형은 도 4a에 예시된 주파수 대 시간 특성을 갖고, 업-스윕, 또는 단지 다운-스윕, 또는 심지어 둘 모두의 프로세싱은 거리 검출에 대해 평가될 수 있다. 하나의 톤에 대한 위상 연속 삼각형 형태는 위상 불연속성에 의해 생성되는 플레이된 사운드에서 가청 인공물을 최소화하거나 제거하므로 매우 바람직하다. 이의 램프 변형은 스피커(들)가 주파수에서의 특정 진폭 사운드를 플레이하는 것으로부터 샘플의 공간 내의 유사한 진폭에서의 훨씬 더 낮은(또는 훨씬 더 높은) 주파수로 점핑하도록 요청받으므로, 매우 불쾌하고 가청 윙윙거리는 사운드를 일으킬 수 있으며; 스피커의 기계적 변경은 클릭을 일으킬 수 있고, 처프의 빈번한 반복은 사용자가 윙윙거리는 소리(많은 밀접히 이격된 클릭)를 듣는 것을 의미한다.
선택적으로, 본 기술의 몇몇 버전에서, FMCW로서의 감지 신호(예컨대 음향)는 램프 파형을 갖는 특수 이중 "톤"(예를 들어, 업-스위프 또는 다운-스위프만으로 구성됨)으로 구현될 수 있어 - 가청 인공물 없이 하나의 램프의 끝(주파수 램프 업 및 다운)으로 다음(주파수 램프 업 및 다운)으로 주파수의 급격한 변경이 있다. 시간에 대해 주파수 특성을 나타내는 이와 같은 이중 "톤" 주파수 변조된 파형은 - 적어도 2개의 변경 주파수 램프는 시간의 기간 동안 중복되고 이러한 주파수 램프는 기간 내의 시간의 임의의 순간에 예컨대 램핑의 지속 동안 다른 것(들)에 대해 상이한 주파수를 각각 가질 수 있음 - 파선 대 실선에 대해 도 4b에 예시된다. 이는 시스템에서 데이터 프로세싱을 궁극적으로 단순화하고, 또한 삼각형 파형의 각각의 지점에서 잠재적으로 높은 진폭 전이를 제거할 수 있다. 급격하고 반복적인 전이는 때때로 시스템의 낮은 레벨 DSP / CODEC / 펌웨어에서 이상한 작용을 촉발시킬 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 FMCW 단일 톤(도 4a) 및 이중 톤(도 4b) 구현의 주파수 도메인 비교를 도시한다. 단일 톤(도 4a)은 비가청성을 보장하기 위해 다운스위프(시간에 걸친 생성된 주파수의 감소)를 우선적으로 포함할 수 있다. 그러나, 다운스위프는 생략될 수 있지만 몇몇 가청성을 야기할 수 있다. 이중 톤(톤 페어)(도 4b)은 시간 도메인 표현이 예컨대 비가청이도록 형상화됨에 따라, 이와 같은 다운스위프에 대한 요구를 회피하는 데 도움이 될 수 있다. 도 4b는 제1 톤(4001) 및 선택적인 제2 톤(4002) 중복을 도시한다. 도면은 수신된 에코(즉, 반사 신호)를 도시하지 않는다. 따라서, 톤은 반복된 파형에서 제2 톱니 주파수 변경과 중복된 제1 톱니 주파수 변경을 형성한다. 그들은 감지 기간 동안 반복될 수 있도록 연속적이다.
따라서, FMCW 유형의 접근법으로 저주파 초음파 감지 시스템을 구현할 때 음향 감지 신호가 생성될 수 있는 상이한 방식이 있다. 이는 주파수 도메인(예를 들어, 삼각형(대칭 또는 비대칭), 램프, 사인파 등), 기간(시간에서의 "처프"의 지속), 및 대역폭("처프"에 의해 커버되는 주파수 - 예를 들어, 19 내지 21 kHz)에서 파형 형상의 차이를 수반할 수 있다. 또한 FMCW 구성에서 2개 이상의 동시 톤을 사용하는 것이 가능하다.
샘플의 수의 선택은 가능한 출력 복조된 샘플링 속도를 정의하는 반면에(예를 들어, 48 kHz의 샘플링 속도에서의 512 샘플은 93.75 Hz(48,000/512)와 동등함), 4096 샘플 지속 스윕 시간은 11.72 Hz(48,000/4096)와 동등하다. 삼각형 파형이 1500 샘플 업 시간, 및 1500 샘플 다운 시간에 사용되면, 이때 출력 샘플링 속도는 16 Hz(48,000/3000)이다. 이러한 유형의 시스템에 대해, 동기화는 예를 들어 신호에 참조 템플릿을 승산함으로써 수행될 수 있다.
출력 샘플링 속도의 선택에 관해, 경험적 테스팅은 1/f 잡음(공기 이동, 잠재적으로 강한 페이딩, 및/또는 방 모드로 인한 낮은 주파수 효과)뿐만 아니라 더 높은 복조된 샘플링 속도에서 인식된 잔향 영역 밖에 머무르는 것을 광범위하게 회피하므로, 8 내지 16 Hz의 근사 영역에서 동작하는 것이 바람직한 것을 나타냈다(즉, 감지 파형 "처프"의 임의의 하나의 주파수 내의 에너지에 대한 시간이 다음 "처프" 내의 다음 유사한 성분 전에 페이딩되는 것을 허용했음). 제시된 다른 방식, 빈을 너무 넓게 하면, 기류 및 온도의 변경(예를 들어, 문을 열고 열이 방 안으로 들어오고 방 밖으로 나감)은 보고 있는 임의의 블록이 호흡과 같이 보일 수 있는 원치 않는 베이스라인 드리프트를 포함할 수 있는 것을 의미한다. 실제로, 이는 공기가 이동함에 따라 파가 대역을 가로질러(범위 빈을 가로질러) 이동하는 것으로 보여지는 것을 의미한다. 이는 책상 또는 받침대 팬, 또는 공기 조화 또는 다른 HVAC 시스템으로부터의 더 국부적인 효과와 별개이다. 효과적으로, 블록이 너무 넓어지면, 시스템은 CW 시스템 "처럼 보이기" 시작한다. 다른 한편, 시스템이 너무 높은 리프레시 속도(즉, 너무 짧은 램프)로 작동하면 리버브를 얻을 수 있다.
도 4a에 예시된 바와 같이 하나의 "톤"(즉, 주파수에서 위 및 아래로 스윕됨)을 갖는 삼각형 FMCW 파형에 대해, 시스템은 예를 들어, 단지 업-스위프, 또는 단지 다운-스위프를 프로세싱할 수 있거나, 실제로 둘 모두는 거리 검출을 위해 프로세싱될 수 있다. 하나의 톤에 대한 위상 연속 삼각형 형태는 위상 불연속성에 의해 생성되는 플레이된 사운드에서 가청 인공물을 최소화하거나 제거하므로 매우 바람직하다. 이의 램프 변형은 스피커(들)가 주파수에서의 특정 진폭 사운드를 플레이하는 것으로부터 샘플의 공간 내의 유사한 진폭에서의 훨씬 더 낮은(또는 훨씬 더 높은) 주파수로 점핑하도록 요청받으므로, 매우 불쾌하고 가청 윙윙거리는 사운드를 일으킬 수 있으며; 스피커의 기계적 변경은 클릭을 일으킬 수 있고, 처프의 빈번한 반복은 사용자가 윙윙거리는 소리(많은 밀접히 이격된 클릭)를 듣는 것을 의미한다.
이와 같은 이중 톤 신호를 구현하는 중요한 고려는 결과적인 형상이 이루어져(형상화되어) 스피커 / 시스템이 급격한 전이를 할 필요가 없고, 그것이 제로 지점을 갖는다는 것이다. 이는 신호 비가청을 렌더링하기 위해 다르게 구현될 필터링에 대한 요구를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 고역 통과 또는 대역 통과 필터링은 신호가 비가청 감지 신호로서 동작하는 것을 여전히 허용하면서 회피될 수 있다. 파형 내의 제로의 존재는 제로가 이와 같은 신호의 송신 및 수신의 동기화를 (예를 들어, 복조를 위해) 간략화하기 때문에 신호 프로세싱을 용이하게 한다. 이중 톤의 결과는 하나보다 많은 톤이 사용됨에 따라 페이딩 견고성의 요소를 제공한다는 것이고 - 페이딩은 사용된 주파수뿐만 아니라, 위상 또는 주파수에 따라 변화될 수 있다(예를 들어, 하나는 이중 톤 시스템 내의 FMCW 톤 사이에 100Hz 오프셋을 사용할 수 있음).
도 4a의 FMCW 단일 톤 및 도 4b의 FMCW 이중 톤의 성능은 도 8 및 도 9를 참조하여 고려될 수 있다. 도 8a, 도 8b 및 도 8c는 도 7a의 FMCW 단일 톤 예의 신호 특성을 도시한다. 도 9a, 도 9b 및 도 9c는 도 7b의 FMCW 이중 톤 예의 신호 특성을 도시한다.
도 8a는 음향 감지 시스템에서 동작하는 삼각형 단일 톤 FMCW로서 동작하는 송신된(Tx) 신호(8001), 및 수신된(Rx) 반사(8001-R)(에코)를 도시한다. 도 8b는 시간 도메인 파형을 도시한다. 도 8c는 신호의 스펙트럼 성분을 도시한다. 분명한 바와 같이, 더 낮은 주파수에(FMCW 신호의 대역폭을 관련시키는 피크 영역 외부에) 여전히 콘텐츠가 있다. 따라서, 이와 같은 더 낮은 주파수는 가청 주파수 범위에 있고 그것에 의해 바람직하지 않은 성능 특성을 초래할 수 있다.
도 9a는 신호 그래프(9002)로 이중 톤 램프 FMCW 신호를 도시한다. 신호 그래프(9002)는 톤 둘 모두를 표현하고, 신호 그래프(9002-R)는 2개의 톤 / 멀티 톤의 수신된 에코를 표현한다. 도 9b는 제로 지점(결과적인 제로 크로싱)에서, 이중 톤의 코사인 유사 기능 형상을 도시한다. 도 9c는 더 낮은 주파수에서 훨씬 더 매끄러운 피크 및 더 낮은 전력 진폭을 도시한다. 도 9c의 경사 영역(SR)은 도 8c의 경사 영역(SR)과 비교할 때, 더 낮은 주파수 내에/로 이중 톤 램프 FMCW의 전력(dB)의 더 급격한 경사를 예시한다. 높은(실질적으로 비가청, 감지를 위해 이용됨) 주파수의 범위로부터 그리고 더 낮은(가청, 전형적으로 감지를 위해 이용되지 않음) 주파수 내로 더 급격한 롤- 오프는 사용자에게 덜 눈에 띄므로 바람직한 음향 감지 성질이다. 더 낮은 주파수(FMCW 신호의 대역폭에 관한 피크 영역의 외부)에서의 전력은 도 8c에 예시된 단일 톤 FMCW 삼각형 형태의 경우에서의 것보다 작은 40dB 일 수 있다. 도 9c에 예시된 바와 같이, 도 9c의 상부 평활 피크 영역(PR)은 도 8c의 멀티 에지 피크 영역(PR)과 비교할 때, 이중 톤 램프 FMCW 신호가 더 양호한 음향 감지 성질을 가질 수 있고 스피커에 덜 요구되고 있는 것을 표시한다.
이와 같은 다수의 톤 FMCW 또는 이중 톤 FMCW 시스템(예를 들어 리눅스 기반 단일 보드 컴퓨터 상에 실행함)은 4m 이상의 감지 범위 내에서 다수의 사람을 식별하는 것이 가능하도록 감지를 제공하 수 있다. 그것은 또한 예를 들어 프로세싱 디바이스로부터 1.5 미터에서 심박수, 및 대략 4 미터 이상까지의 밖에서 호흡 속도(들)를 검출할 수 있다. 예시적인 시스템은 18,000Hz 및 18,011.72 Hz에서 2개의 톤을 사용할 수 있으며, 이는 예를 들어, 19,172 Hz 및 19183.72 Hz 각각으로 램핑될 수 있다.
1,172 Hz의 이러한 램프에 대해, 예를 들어, 48,000Hz/4096=11.72의 빈 폭에서, 크기 4096 지점의 FFT를 사용하는 것을 고려할 수 있다. 340m/s로서의 사운드의 속도에 대해, 100 빈에 걸친 340ms/s / 11.72 / 2(아웃 및 백에 대함) = 14.5m 또는 각각의 빈에 대한 14.5cm를 주목한다. 각각의 "빈"은 예를 들어 한 사람(빈 당)까지를 검출할 수 있다(그러나 실제로 사람은 이것 이상으로 분리될 것이다.) 동기화 프로세스의 일부로서, 신호는 예를 들어, 더 계산적으로 비싼 상관 동작을 회피하기 위해, 제곱될 수 있으며, 신호는 참조 템플릿에 승산된다. 사용된 FFT 크기와 독립적으로, 최대 범위 분해능은 음속/(대역폭*2) = 340/(1172*2)=14.5cm이다. 그러나, 감지된 반사 신호를 감지된 직접 경로 신호와 교차 상관시키는 것을 포함하는 동기화 프로세스가 선택적으로 제공될 수 있다. 동기화 프로세스는 참조 템플릿을 감지된 반사 사운드 신호의 적어도 일부분과 승산하는 단계를 선택적으로 포함할 수 있다.
도 5는 신호를 자체와 승산(적산)함으로써 이중 톤 FMCW 램프의 "자가 혼합" 복조의 일 예를 예시한다. 선택적으로, 복조는 수신된 에코 신호를 발생된 송신 신호를 나타내는 신호(예를 들어, 발진기로부터의 신호)와 승산하여 스피커 또는 프로세싱 디바이스(100)의 범위에서 거리 또는 모션을 반영하는 신호를 생성함으로써 수행될 수 있다. 프로세싱은 때때로 "중간" 주파수(IF) 신호로 지칭되는 "비트 주파수" 신호를 생성한다. FMCW를 이용하면, 수신 Rx 신호가 예컨대 본 명세서에서 더 상세히 설명된 바와 같이 국부 발진기에 의해 또는 자체에 의해 복조되고, 저역 통과 필터링될 때, 그것은 기저대역인 것으로 아직 간주되지 않는 비정상 "중간" 신호를 생성할 수 있다. IF 신호는 예컨대 고속 푸리에 변환 프로세싱(FFT)의 적용에 의해 프로세싱되어, 기저대역(BB)가 될 수 있다.
도 5에 예시된 바와 같이, 복조는 수신(반사 사운드 신호) Rx 신호만으로 수행된다. 그것은 Rx 신호가 송신(Tx) 신호를 나타내는 대부분의 신호(예를 들어, 부분적으로, 스피커로부터 마이크로폰으로의 직접 경로를 이동하고 반사된 사운드로 감지될 수 있는 생성된 사운드)를 그것 내에 포함하기 때문에 수학적으로 가능하다. 디바이스는 수신 신호(Rx)에 자체를 승산할 수 있다(예컨대 복조가 승산 동작으로 간주될 수 있기 때문에 그것을 단지 제곱함으로써). 이것 다음에 필터링 프로세스(예를 들어, 저역통과)가 이어질 수 있다.
도 5가 자가 혼합을 예시하지만, 수개의 상이한 접근법은 반사된 신호, 및 감지 신호 (즉, Tx 또는 사운드 신호)로 모션 신호를 유도하도록 구현될 수 있다. 하나의 이와 같은 버전에서, 국부 발진기(LO)(또한 사운드 신호를 생성할 수 있음)는 복조를 위한 Tx 신호의 카피를 효과적으로 생성할 수 있다. 실제로 생성된 Tx 신호는 지연 또는 왜곡 때문에 발진기로부터의 내부 신호와 약간 상이할 수 있다. 그 다음, 복조는 국부 발진기(LO)(Tx)*Rx로부터의 신호의 승산에 의해 수행될 수 있으며 이 후에 또한 필터링(예를 들어, 저역통과)이 계속될 수 있다.
다른 버전에서, 2개의 국부 발진기는 2개의 LO 신호를 발생시키기 위해 구현될 수 있다. 예를 들어, LO 신호의 사인 및 코사인 카피는 수신 신호의 직교 복조를 제공하기 위해 구현될 수 있다. 전형적으로, 발진기로부터의 하나의 신호(사인 또는 코사인)만이 송신된다. 정확한 Tx 신호는 지연 또는 왜곡으로 인해 국부 발진기(LO)로부터의 신호와 다소 상이할 것이다. 이러한 버전에서, 복조는 (a) RX*LO(Sin) 및 (b) RX*LO(Cos)에 의해 수행될 수 있으며, 이 후에 I 및 Q 복조 성분 둘 모두를 생성하기 위해 필터링(예를 들어, 저역통과)가 각각의 경우에 계속될 수 있다.
감지 - 시스템에 의한 다른 오디오 재생(뮤직, 말소리, 코골이 등)과 음향 감지의 혼합(공존)
본 기술의 몇몇 버전은 프로세싱 디바이스(100)가 본 명세서에서 설명된 초음파 감지에 더하여, 다른 목적을 위해 그의 스피커 및/또는 마이크로폰을 사용할 수 있을 때 구현될 수 있다. 부가 프로세스는 이와 같은 동시 기능성을 허용하기 위해 구현될 수 있다. 예를 들어, 송신 비트스트림(음향 감지 신호)은 동시 오디오 콘텐츠 생성 및 초음파 감지에 대해 이전에 언급된 바와 같이 스피커에 의해 플레이되고 있는 임의의 다른 오디오 콘텐츠(가청)와 디지털 혼합될 수 있다. 수개의 접근법은 이와 같은 가청 오디오 콘텐츠 및 초음파 프로세싱을 수행하는 데 사용될 수 있다. 하나의 접근법은 다른 오디오 콘텐츠(예컨대 많은 채널 서라운드 사운드 시스템에서 모노, 스테레오 또는 더욱 많은 채널일 수 있음)가 감지 파형과 중복되는 임의의 스펙트럼 성분을 제거하기 위해 사전 프로세싱되는 것을 필요로 한다. 예를 들어, 뮤직 시퀀스는 예를 들어, 18 내지 20kHz 감지 신호와 중복될 18kHz 이상의 성분을 포함할 수 있다. 이러한 경우에, 18 kHz 근처의 뮤직 성분은 저역 통과 필터링 아웃될 수 있다. 제2 선택권은 뮤직을 적응 필터링하여 중복 감지(직접 경로 및 에코) 동안 짧은 시간 기간에 대한 주파수 성분을 제거하고, 필터링되지 않은 뮤직을 다른 방법으로 허용하는 것이며; 이러한 접근법은 뮤직의 충실도를 유지하도록 설계된다. 제3 선택권은 전혀 뮤직 소스를 간단히 변경하지 않을 수 있다.
지연이 특정 채널 상의 오디오 소스(예를 들어, 돌비 프로 로직, 디지털, 아트모스, DTS 등 또는 실제로 가상화된 스패셜라이저 기능)에 고의로 추가되는 경우, 임의의 이와 같은 대역 내 신호는 또한 적절히 프로세싱되고, 감지 파형은 에코를 프로세싱할 때, 지연되지 않거나 지연은 허용되지 않는다는 점이 주목되어야 한다.
감지 - 보이스 어시스턴트와의 공존
초음파 감지 파형(예를 들어, 삼각형 FMCW)의 특정 실현은 가청 대역 내에 스펙트럼 성분을 가지므로, 구글 홈과 같은 음성 인식 서비스를 수행하고 있는 특정 보이스 어시스턴트에 비의도적으로 그리고 원치 않게 영향을 미칠 수 있다는 점이 주목되어야 한다. 이와 같은 잠재적인 누화는 이중 램프 톤 쌍을 사용하거나, 또는 감지 파형을 사전 필터링하거나(삼각형 파형을 고역 통과 또는 대역 통과 필터링함), 음성 인식 신호 프로세싱을 적응시켜 초음파 감지 신호 성분에 견고하게 함으로써 회피될 수 있다.
FMCW 램프 신호(y)를 이하와 같이 고려한다:
Figure pct00001
시간 기간(T)에서 주파수 f_1로부터 주파수 f_2로의 이러한 램프. 이는 T의 시간 기간에 스위칭됨에 따라 하위 고조파를 갖는다.
이것의 분석은 그것이 더 낮은 주파수에 나타나므로 청취될 수 있는 대역 고조파 범위 밖을 갖는 것을 나타낸다.
이제 특정 이중 램프 쌍(y)을 이하와 같이 고려한다:
Figure pct00002
따라서, 하위-고조파가 소거되고(상기에서 차감됨), 신호가 유지된다. 1/T은 매우 구체적이며; (1/T), 또는 실제로 -(1/T)을 사용함으로써, 시간 기간(T)에서의 스위칭의 효과가 상쇄된다. 따라서, 결과적인 신호는 비가청이다. 그것은 수학적으로 간단하면서 이것을 행하며, 이는 디바이스(예를 들어, 스마트 모바일 폰 디바이스) 상에서 계산적으로 부담되지 않음에 따라 장점이다.
이중 톤이 DC 레벨("0")에서 스위칭되기 때문에, 턴 오프하기 위해, 예컨대 클릭킹을 회피(즉, 라우드스피커가 빅 점프를 이루는 것을 회피하는 방식으로 턴 온 및 오프)하기 위해 파형 처프(신호의 시작 및 끝)에 자연적인 지점이 있다. "0"'은 또한 잔향을 완화하고 - 그리고/또는 특정 송신기를 식별(즉, 온/오프 처프 시간의 시퀀스를 오버레이)하기 위해, 각각의 처프 사이에, 또는 실제로 처프의 그룹 사이에 휴지 기간을 도입하는 것을 허용한다.
하위-고조파의 결여는 또한 동일한 시간에 방에서 동작하는 2개의 디바이스를 고려할 때 간섭의 가능한 소스를 제거함에 따라 장점이다. 따라서, 2개의 상이한 디바이스는 비중복(주파수에서) 톤 쌍 - 또는 실제로 주파수에서(그러나 비중복 조용한 기간의 추가로 인해 - 시간에서는 아님)의 중복 톤 쌍을 사용할 수 있다. 후자는 라우드스피커/마이크로폰 조합이 이용 가능한 비가청 대역폭을 제한했던 장점일 수 있다(즉, 그들의 감도는 19 또는 20 kHz에 걸쳐 엄격하게 롤 오프됨).
심지어 비교적 비가청 삼각형 FMCW 신호를 이중 톤 램프와 비교하면, 후자는 매우 더 작은 레벨의 하위 고조파를 갖는다(실세계 스마트 디바이스 상에서 - 예를 들어, 양자화 레벨 근처에서 잡음 플로어를 접근함).
이중 톤 램프가 (삼각형보다는 오히려) 램프 업 또는 다운되고 대역 성분 밖에서 아직 어떤 것도 갖지 않기 때문에, 삼각형 램프로 발생할 수 있는 램프 간 블리드 문제는 없다.
표준 램프 오디오 신호는 광범위한 필터링 없이 비가청으로 이루어질 수 없으며, 이는 결과적인 파형의 위상 및 진폭을 잠재적으로 왜곡할 것이다.
감지 - 성능을 최적화하기 위한 교정 / 차량 매핑
프로세싱 디바이스는 셋업 프로세스로 구성될 수 있다. 디바이스가 우선 셋업될 때(또는 주기적으로 동작 동안) 그것은 음향 프로빙 시퀀스를 발송하여 차량 환경, 차량 내 사람의 존재 및/또는 수 등을 매핑할 수 있다. 프로세스는 디바이스가 나중에 이동되거나, 감지된 신호의 품질이 검출되어 감소했으면 반복될 수 있다. 시스템은 또한 음향 트레이닝 시퀀스를 방출하여 스피커(들) 및 마이크(들)의 능력을 체크하고, 균등화 매개변수를 추정할 수 있다; 실세계 변환기는 (예를 들어, 라우드 스피커가 정착하는데 수 분이 걸릴 수 있으므로) 온도 및 턴 온 특성뿐만 아니라, 시스템에 의해 사용된 초음파 주파수 내의 일부 비선형성을 가질 수 있다.
감지 - 국부화를 위한 빔 포밍
전용 빔 포밍을 구현하거나 기존 빔 포밍 기능을 활용하는 것이 가능하다 - 신호 프로세싱은 센서 어레이로 송신되거나 그로부터 수신된 신호의 방향성 또는 공간 선택성을 제공하기 위해 이용된다. 이는 전형적으로 파면이 저주파 초음파에 대해 상대적으로 평탄한 "원거리 장(far field)"("근거리 장"인 의료 영상과는 반대로) 문제이다. 순수한 CW 시스템에 대해, 오디오 파는 스피커에서 나와 최대 및 최소 영역으로 이어진다. 그러나, 다수의 변환기가 이용 가능하면, 이러한 방사 패턴을 본 발명의 장점 - 빔 포밍으로 공지된 접근법 - 으로 제어하는 것이 가능하게 된다. 수신 측에서, 다수의 마이크로폰이 또한 사용될 수 있다. 이는 음향 감지가 일 방향으로 우선적으로 일방향으로 조향되게 하고(예를 들어, 다수의 스피커가 있는 경우 방출된 사운드 및/또는 수신된 음파를 조정하고), 영역을 가로질러 스윕되게 한다. 리클라이닝 시트 또는 (여행용 침대)에 있는 사용자의 경우에 대해, 감지는 대상체 쪽으로 - 또는 예를 들어, 이웃하는 리클라이닝 시트 (여행용 침대)에 2명의 사람이 있는 다수의 대상체 쪽으로 - 조향될 수 있다. 빔 스티어링은 송신 또는 수신에 관해 구현될 수 있다. 낮은 비용 초음파 변환기(마이크로폰 또는 스피커)가 상당히 방향적일 수 있으므로(예를 들어, 작은 변환기에 대해, 파장이 변환기의 크기와 비교 가능한 경우), 이는 조향될 수 있는 영역을 제한할 수 있다.
감지 - 복조 및 하향 변환
도 5를 다시 참조하면, 감지된 신호는 예컨대 도 7에 도시된 승산기(혼합기) 모듈(7440)로, 또는 도 5의 복조기에 따라 복조되어, 감지 필드 내의 "존재" - 사람의 특성적인 모션에 관련되는, 수신된 에코의 변경에 관련되는 복조된 신호의 방해가 있는지를 검출하기 위해 추가로 프로세싱될 수 있는 기저대역 신호를 생성한다. 수신된 에코 신호에 더하여, 강한 수신 "직접 경로"(스피커로부터 마이크로폰으로의 높은 누화, 예를 들어, 고채를 통하는 송신 대 공기를 통하는 송신 및/또는 스피커로부터 마이크로의 짧은 거리) 신호가 있는 경우, 결과적인 합의 승산은 복조하기 위해 수행될 수 있다. 그렇지 않으면, 수신된 에코는 원래 송신 신호의 일부와 승산(혼합)될 수 있으며, 이는 전자, 및 음향이 아닌 형태로 추출된다. 이러한 특정 예에서, 시스템은 송신 신호를 복조하기 위해 수신 신호에 송신 신호를 승산하지 않는다(그러나 그것은 다른 구현예에서 가능할 수 있음). 대신에, 시스템은 이하와 같이 수신 신호(수신 에코(들)뿐만 아니라, 송신 신호의 감쇠된 버전을 포함함)를 그것만으로 승산할 수 있다:
송신 = ATX(Cos(P) - Cos(Q) )
수신 = A(Cos(P) - Cos(Q) ) + B(Cos(R) - Cos(S) )
셀프 믹서 = [A(Cos(P) - Cos(Q) ) + B(Cos(R) - Cos(S) )] x [A(Cos(P) - Cos(Q) ) + B(Cos(R) - Cos(S) )] 즉, 수신 x 수신
저역 통과 필터링 후의 셀프 믹서 성분(복조됨):
Figure pct00003
방정식 단순화 후의 셀프 믹서 출력(복조됨):
Figure pct00004
, 여기서 AA 및 BB는 DC 성분이다.
(관련된 운동뿐만 아니라 정적일 수 있는) 반사된 신호 정보를 포함하는 복조된 성분:
Figure pct00005
이것의 장점은 이하이다: 어떠한 동기화는 모든 타이밍 정보가 수신에만 포함되고, 그것이 계산적으로 빠르고 간단함(어레이를 제곱함)에 따라, 송신과 수신 사이에 요구되지 않는다.
I, Q(동위상 및 직교) 복조 후에, 난기류, 다중경로 반사(동일한 것에 관련된 페이딩을 포함함) 및 다른 느린 이동(일반적으로 비생리학적) 정보에 관한 낮은 주파수 성분을 분리하는 법의 선택이 있다. 몇몇 경우에, 이러한 프로세싱은 클러터 제거로 칭해질 수 있다. DC 레벨(평균)은 차감될 수 있거나, 일부 다른 추세 제거(예컨대 선형 경향 제거)는 중복 또는 비중복 블록 기초로 수행되며; 고역 통과 필터는 또한 DC 및 매우 낮은 주파수 성분(VLF)을 제거하기 위해 적용될 수 있다. "제거된" 정보는 이와 같은 DC 및 VLF 데이터의 세기 - 예컨대 강한 기류, 또는 상당한 다중경로 효과가 있는지를 추정하기 위해 프로세싱될 수 있다. 그 다음, 필터링된 복조 신호는 스펙트럼 분석 단계에 전달될 수 있다. 다른 선택은 고역 통과 필터를 사용하고 필터링되지 않은 신호를 스펙트럼 분석 프로세싱 블록에 직접 전달하지 않고, 이러한 단계에서 DC 및 VLF 추정을 수행하는 것이다.
상이한 감지 디바이스 / 애플리케이션의 공존
코딩된 또는 코딩되지 않은 초음파 신호는 상이한 디바이스에 의해 발생되어 디바이스 및 시스템이 식별 및 다른 데이터 교환 목적을 구현하는 것을 허용할 수 있는 점이 인식될 수 있다. 예를 들어, 모바일 폰 애플리케이션은 근처의 다른 감지 가능 디바이스/시스템, 예컨대 차량의 스마트 인포테인먼트 시스템에 대해 자신을 식별하고 그 역도 또한 마찬가지이도록 이와 같은 신호를 통신 목적으로 발생시키도록 구성될 수 있다. 이러한 유형의 신호는 식별을 위한 단거리 무선 주파수 통신 대신에 사용될 수 있다(예를 들어, 블루투스은 이용 가능하지 않거나 디스에이블됨). 그 다음, 시스템의 디바이스는 감지 부근에서 다른 프로세싱 디바이스의 존재를 (예를 들어, 다른 프로세싱 디바이스로부터의 비가청 음향적으로 발생된 통신 신호를 통해) 자동적으로 결정하고, (예를 들어, 상이한 주파수 대역을 사용하고 그리고/또는 시간에 중복되지 않음으로써) 그들이 비간섭 감지 모드에서 동작할 수 있도록 발생된 감지 신호의 매개변수를 조정할 수 있다.
예시적인 시스템 아키텍처
저주파 초음파 생체 모션 감지를 사용한 음성 가능 수면 개선 시스템의 예시적인 시스템 아키텍처는 도 6에 차량(111)에 예시된다. 시스템은 감지 기법 본 명세서에서 설명된 감지 기법(예를 들어, 멀티 톤 FMCW 음향 감지)으로 구현될 수 있다. 사용자는 사용자의 수면을 감시하기 위해 이전에 활성화된 차량용 프로세싱 디바이스(100)과 같은 음성 활성화 시스템에 말할 수 있다. 예를 들어, 구두 명령어는 차량을 모니터링하고 결정된 졸림, 수면 스코어, 호흡(SDB) 이벤트, 건강 상태 또는 다른 모션 관련 통계의 가청 보고를 생성하도록 시스템에 질의할 수 있다. 보고에 기초하여, 시스템의 프로세싱은 또한 다른 디바이스에 대한 가청 경고, 어드바이스 또는 다른 제어 신호를 생성할 수 있다.
본 기술의 저주파 초음파 감지로 인에이블되는 스피커 가능 프로세싱 디바이스(100)의 부근의 모션의 검출을 위한 시스템 프로세싱은 도 7에 예시된 예시적인 모듈에 관해 고려될 수 있다. 프로세싱 디바이스(7102)는 스피커(들)(7310) 및, 선택적으로, 마이크로폰(들)(7302)뿐만 아니라 하나 이상의 프로그래머블 프로세서를 갖는 마이크로컨트롤러(7401)를 포함한다. 모듈은 차량내 오디오 장착 시스템 등의 마이크로컨트롤러의 메모리 내로 프로그래밍될 수 있다. 이와 관련하여, 오디오 샘플 또는 오디오 콘텐츠는 예컨대 선택적인 오디오 콘텐츠가 감지 신호와 동시에 하나 이상의 스피커(들)에 의해 생성되면, 7410에서 선택적인 업샘플링 프로세싱 모듈에 의해 업샘플링될 수 있고 합산기 모듈(7420)에 제공될 수 있다. 이와 관련하여, 합산기 모듈(7420)은 FMCW 신호(예를 들어, 원하는 낮은 초음파 주파수 범위 내의 이중 톤 FMCW 신호)를 생성하는 FMCW 프로세스 모듈(74430)로부터 원하는 주파수 범위 내의 FMCW 신호와 오디오 콘텐츠를 선택적으로 조합한다. 그 다음, 합산된 FMCW 신호는 예컨대 스피커(7310)에 의한 출력을 위해 변환기 모듈에 의해 프로세싱될 수 있다. FMCW 신호는 또한 승산기 모듈(7440)과 같은 복조기에 인가되며, FMCW 신호는 마이크로폰(7302)에서 관찰되는 수신된 에코 신호로 프로세싱(이를 들어, 혼합/승산)된다. 이와 같은 혼합 전에, 수신된 에코 신호는 관심있는 주파수 스펙트럼 외부의 원하지 않는 주파수(예컨대, 모터 차량의 작동에 수반하는 주파수(예를 들어, 모터 진동음 또는 바람 소리)) 를 제거하기 위해 본 명세서에서 이전에 언급된 바와 같이, 예컨대 적응적으로 필터링될 수 있다. 오디오 출력 프로세싱 모듈(들)(7444)은 필터링된 출력을 선택적으로 다운 샘플링하고 그리고/또는 신호를 변환하여 오디오 신호를 생성할 수 있다. 그 다음, 승산기 모듈(7440)로부터의 복조된 신호 출력은 예컨대 프로세싱 후 모듈(7450)에 의해, 추가로 프로세싱될 수 있다. 예를 들어, 그것은 예를 들어, (a) 호흡 모션 또는 운동, (b) 심장 모션 또는 운동, 및 (c) 전체 모션 또는 운동, 예컨대 전신 모션 또는 전신 운동을 분리하기 위해 검출된 미가공 모션 신호 또는 다른 별도의 모션을 주파수 범위만큼 개선하도록 주파수 프로세싱(예를 들어, FFT) 및 디지털 신호 프로세싱에 의해 프로세싱될 수 있다. 그 다음, 생리학적 운동 신호(들)는 이전에 언급된 바와 같이 다양한 정보 출력(수면, 졸림, 피로, 수면 단계, 모션, 호흡 이벤트, 등)을 검출하기 위해 신호의 다양한 모션을 특징화하도록 7460에서 특성 프로세싱에 의해 기록되거나 다른 방식으로, 디지털로 프로세싱될 수 있다.
전체 운동 또는 전신 모션의 검출에 관하여, 이와 같은 운동은 팔 운동, 머리 운동, 몸통 운동, 사지 운동, 및/또는 전체 신체 운동 등 중 어느 것을 포함할 수 있다. 소나 사운드-유형 모션 검출에 적용될 수 있는, 모션 검출을 위한 송신된 및 반사된 신호로부터의 이와 같은 검출에 대한 방법론은 예를 들어, 국제 특허 출원 번호 PCT/EP2016/058806호 및/또는 PCT/EP2016/080267호에 설명된 바와 같이, 고려되고 적용될 수 있으며, 그것의 전체 개시는 본 명세서에 참조로 포함된다. 그것의 성질에 의해, 이와 같은 RF 또는 소나 기술은 모든 신체 운동을 즉시, 또는 그것의 적어도 대부분을 인식하고 있을 수 있고 - 그것은 정확히 "빔"이 지향되는 곳에 의존할 수 있다. 예를 들어, 그것은 머리 및 가슴, 또는 전체 신체 등을 주로 조명하고 있다. 다리 운동은 예컨대 주기적일 때, 운동의 빈도에 기초한 모션으로서, 그리고 선택적으로 상이한 자동 이득 제어(AGC) 동작을 수행함으로써 주로 구별될 수 있다. 호흡 검출은 호흡 파형의 특성 주파수 및 신호 형상를 분리하기 위해, 보다 적은 전신 운동이 있을 때 가장 효과적이다(경시적으로 평가되는 정상의 COPD 또는 CHF 변화율 및 들숨/날숨 비율, SDB 이벤트, 더 긴 기간SDB 변조 등)
모션이 침대 내의 사람과 연관될 때, 가장 큰 진폭 신호는 롤과 같은 전신 운동과 연관될 수 있다. 손 또는 다리 운동은 더 빠르지만(예를 들어, I/Q 신호로부터의 속도) 더 낮은 상대 진폭일 수 있다. 따라서, 모션 신호의 분석에 의해 이와 같은 운동의 상이한 성분, 및 또는 성분의 시퀀스는 그것이 전체 운동 및 가속도, 팔 운동의 속도로 시작하고, 그 다음 정지하는 등 하는지와 같은 식별에서 고려될 수 있다. 이러한 식별은 상이한 모션 제스처에 대해 더 타겟팅될 수 있다.
저주파 초음파(소나) 감지 - 차량내 용도
많은 차량은 인간 청각 임계치 바로 위의 저주파 초음파 범위 내의 사운드를 방출 및 기록할 수 있는 오디오 디바이스 - 예를 들어, 차량 인포테인먼트 시스템을 포함한다. 이와 같은 디바이스 및 시스템은 저주파 초음파 기법을 사용하여 차량 탑승자의 생리학적 감지를 수행하도록 적응될 수 있다. 이와 같은 감지는 표준 오디오 시스템의 원래 의도된 기능에 영향을 주지 않고 수행될 수 있다. 일 예에서, 이와 같은 감지 기능은 소프트웨어 업데이트로서 구현될 수 있다(즉, 추가 유용한 기능이 상품의 비용을 증가시키지 않고 추가되는 것을 허용함). 몇몇 경우에, 새로운 디바이스 또는 시스템 내의 변환기 중 하나 이상은 이러한 사양을 충족시키는 것을 보장하기 위해 제조에서 추가 테스팅으로, 저주파 초음파 감지를 위한 오디오 주파수 범위를 지원하도록 지정될 수 있다.
이와 같은 음향(가청 또는 비가청) 감지 기술은 사전적 건강 관리, 의료 디바이스, 및 보안 기능을 포함하는 매우 다양한 목적에 사용될 수 있다.
약 25 kHz까지 동작하는 저주파 초음파 시스템은 모바일 스마트 디바이스 또는 스마트 스피커 디바이스 상에 실현될 수 있다. 이는 전자 디바이스 상의 하나 이상의 변환기를 사용하여 하나 이상의 대상체를 향해 사운드 에너지를 송신하며, 변환기는 25kHz 미만의 주파수를 포함하는 주파수의 범위에 걸쳐 사운드 에너지를 발생시키도록 구성된다. 스피커는 스마트 폰, 스마트 스피커, 사운드 바, 휴대용 TV 스크린, 또는 저주파 초음파 감지 및 프로세싱을 지원할 수 있는 변환기를 포함하는 다른 디바이스 및 구성에 포함될 수 있다. 많은 현대 차량은 자동차 계기 및 기능성의 다수를 제어할 수 있는 온보드 프로세서/컴퓨터를 포함한다. 그러한 컴퓨터가 자동차의 스피커 시스템 또는 자동차 내의 다른 스피커를 제어하기 위해 구현되면, 그것은 스마트 스피커 시스템을 효과적으로 생성한다. 본 명세서의 양태가 일부 사례에서 차량을 자동차로 식별하지만, 자동차에 대한 감지(예를 들어, 소나) 주체 및 고려사항은 다른 유형의 차량, 예컨대 트럭, 버스, 기차, 비행기, 보트 등에서의 생체측정 감지에 적용될 수 있다는 점이 이해된다.
가청 사운드 예컨대 호흡의 사운드, 기침, 자고 있을 때의 코골이, 헐떡임, 쌕쌕거림, 말소리, 코 훌쩍임, 재채기는 모션 감지를 위해 검출될 반사된 감지 신호로부터의 이러한 사운드의 분리를 허용하기 위해 차량 내에서 감지된 오디오 신호로부터 추출 및 분류될 수 있다. 이러한 사운드(예를 들어, 기침)의 몇몇은 (특히 매우 낮은 사운드 압력 레벨에서 동작하고 있으면) 바람직하지 않은 감지 신호를 마스킹할 수 있다. 그러나, 이와 같은 사운드는 다른 환경 사운드(예를 들어, 차 경적 분출, 모터 잡음, 거리 사운드, 바람, 꽝하는 또는 닫히는 문 등)로부터 분리될 수 있도록 여전히 검출 가능할 수 있다. 호흡의 사운드는 전형적으로, 조용한 환경에서 신호 품질이 더 양호하며, 능동 감지 접근법(예컨대 소나 또는 레이더(RF one을 포함함)(몸통 및 사지 운동을 주로 검출함), 또는 카메라/적외선 시스템)이 갖춰졌을 경우 들숨/날숨 시간(및 따라서 호흡 속도)의 양호한 제2 추정을 제공할 수 있다. 다시 말해, 시스템은 사운드의 특성에 관한 정보를 여전히 추출할 수 있으며, 심지어 매우 큰 사운드는 연관된 신호 품질이 허용 가능한 임계값 아래로 떨어짐에 따라 감지된 신호의 작은 섹션을 스킵할 필요가 있다는 것을 의미한다.
소나 시스템에서, 들숨 또는 날숨에 의해 야기되는 공기 이동은 또한 (감지 환경에 셋업된 음향 모드의 방해로 인해 - 감지 신호가 잔향을 경험하기에 충분히 길게 지속되면) 결과적인 진행 파면을 추적하는 방법에 의해 검출될 수 있다. 가청 시그니처로부터 직접 코골이를 검출하는 것은 보다 용이한데, 예를 들어, 이동 평균 필터링된 최대 데시벨 레벨(즉, 신호의 필터링된 섹션의 최대)을 사용하여 코골이를 경도(40 내지 50 dB), 중등도(50 내지 60 dB 초과), 또는 중증(60 dB 초과)으로 분류하는 비교적 큰 프로세스이기 때문이다. (참조, Nimrod Maimon, Patrick J. Hanly, "Does Snoring Intensity Correlate with the Severity of Obstructive Sleep Apnea?" J Clin Sleep Med. 2010 Oct 15; 6(5): 475-478.)
따라서, 몇몇 경우에, 프로세싱 디바이스(100)는 호흡을 검출하기 위한 모션 검출(예를 들어, 소나) 기법을 사용할 수 있다. 그러나, 몇몇 경우에, 마이크로폰에서 가청 호흡 신호의 음향 분석은 호흡의 검출을 위한 프로세싱 디바이스(100)에 의해 구현될 수 있다.
RF(레이더) 감지
몇몇 기존 차량 경보 시스템은, 특히 소프트탑 차량(컨버터블) 및/또는 스포츠카에 있어서는 간단한 내부 운동 검출용 단일 펄스 도플러 레이더 모듈을 포함할 수 있다. 이는 (업데이트된 소프트웨어로) 향상되거나 - 각각의 좌석/착석 영역 상에서 사람을 검출 및 구별할 수 있도록 모션 검출을 차량의 특정 영역에 국부화할 수 있는 모듈로 대체될 수 있다. 센서는 초광대역(UWB) 감지 신호 또는 주파수 변조 지속파(FMCW) 감지 신호와 같은 또는 그들의 발생된 감지 신호에서 OFDM, PSK, FSK 등과 같은 다른 코딩 스킴을 포함하는 기술로 향상될 수 있다. 이것은 정확한 레인징 능력(1cm 이하)을 갖는 센서로 구현될 수 있다. 이와 같은 센서는 정의된 영역(예를 들어, 특정 좌석 배향 감지 방향을 갖기 위해 차량 내에 구성될 수 있는 안테나 설계를 통해 설정됨)에서 감지할 수 있다. 몇몇 경우에, 다수의 안테나는 특정 감지 영역에 대해 구현될 수 있고 빔포밍 기법과 함께 사용되어 상이한 안테나와 연관된 거리 감지 차이를 설정할 수 있다. 다수의 센서(예를 들어, 각각의 좌석에 대한 센서)는 사람(또는 애완동물)이 있을 수 있는 다수의 영역의 커버리지를 제공하기 위해 차량 내에 사용될 수 있다.
다중모달 데이터 프로세싱
소나, RF, 또는 적외선 검출기를 사용할 때, 프로세싱 디바이스(100)는 생체 모션 감지가 장비로부터의 데이터에 기초할 수 있도록 차량의 이와 같은 장비(예를 들어, 점유를 추정하기 위함)에 의해 발생된 부가 데이터 또는 신호를 수신할 수 있다. 예를 들어, 사람이 주어진 좌석에 앉아 있는지를 검출하는 좌석 부하 센서는 특정 좌석과 연관될 수 있는 감지에 대해 생체 모션 감지를 개선할 때를 결정하기 위한 정보를 생체 모션 프로세싱 디바이스(100)에 제공할 수 있다. 유사하게, 좌석벨트 센서(들)는 사람이 좌석벨트를 클립 고정했는지, 또는 아이 좌석이 끼워맞춰지는지를 검출하여, 사용자 관련 생체모션 감지를 위한 사용자 존재의 표시를 제공할 수 있다. 적외선 시스템은 선택적으로, 예를 들어, 졸림 검출을 위한 것과 같이, 인간 눈 운동을 추적할 수 있는 카메라 시스템과 통합될 수 있다. 다른 자동차 또는 차량 센서는 또한 감지를 돕거나 출력을 발생시키기 위해 프로세싱 디바이스에 차량 특성에 관한 데이터를 제공하도록 구현될 수 있다. 예를 들어, 속도계로부터의 자동차의 속도 및/또는 회전속도계로부터의 엔진 레볼루션(RPM)은 예컨대 자동차 관련 잡음(예를 들어, 엔진 잡음 또는 바람 잡음 등)을 제거하기 위해, 감지된 신호를 필터링하기 위한 프로세싱 디바이스(100) 정보를 제공할 수 있다.
프로세싱 디바이스는 생체 모션 특성의 검출을 위한 관련 범위/거리를 평가하기 위한 거리 정보로 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 디바이스(100)는 차량 내부 (예컨대 자동차)의 거리 매핑(맵)을 가질 수 있다. 이와 같은 맵은 예를 들어, 설계 단계에서 초기에 제공되어, 초기 감지 구성을 지정할 수 있다. 선택적으로, 감지 시스템은 프로세싱 디바이스의 제어 하에, 한명 이상의 사람에 의해 사용중일 때 차량(예컨대 캐빈)의 맵을 동적으로 업데이트(또는 검출)할 수 있다. 초기 구성은 예를 들어, 좌석의 위치, 및 가장 있음직한 좌석 구성(예를 들어, 스탠다드 5 시트 자동차, 미니밴, 레크리에이션용 차량 등에 있는 것)을 캡처/검출할 수 있으며; 좌석이 이동 가능한 경우, 센서는 현재 설정을 시스템에 보고하여 감지 매개변수를 업데이트할 수 있다(예를 들어, 앉아 있는 사람의 위치는 좌석이 후방 또는 전방으로 미끄러지거나, 접혀지는 등 함에 따라, 자동차의 감지 라우드스피커에 대해 이동할 수 있음).
배송 트럭의 내부, 예를 들어, 장비의 팔레트 또는 패키지의 위치, 선반 재료 등의 감시를 위해, 프로세싱 디바이스는 분석으로부터 고정 객체를 거부하고, 사람이 은둔할 수 있는 임의의 자유 공간에서 감지를 제공하기 위해 센서를 이용한 자동 재구성 프로세스를 포함할 수 있다. 구급차 또는 다른 환자 수송 차량의 내부의 감시에 대해, 프로세싱 디바이스는 스트레처의 이동 가능한 성질 및 위치를 고려하면 자동 재구성을 포함할 수 있다. 카라반 또는 트레일러의 내부는 또한 감시될 수 있다.
생체측정 특징 검출 - 호흡, 심장, 운동, 및 범위
센서 신호의 프로세싱
특히 프로세싱 디바이스(100)를 포함하는 시스템은 예컨대 선택적으로 복조가 프로세싱 디바이스에 의해 수행되지 않으면 센서로부터(예컨대 소나, RF/레이더, 또는 적외선으로부터) 복조된 신호를 수신할 수 있다. 그 다음, 프로세싱 디바이스(100)는 직류 신호 DC 및 매우 낮은 주파수(VLF)(예를 들어, 기류), 호흡, 심박수 및 전체 생리학적 운동 신호와 같은 관심있는 성분을 분리함으로써 신호를 프로세싱할 수 있다. 이는 고속 푸리에 변환(FFT) 윈도우에서 빈 검색하고, 윈도우에 걸쳐 추적함으로써, 및/또는 지정된 범위에서의 시간 도메인 신호(예를 들어, 복조된 신호의 복소 FFT 분석을 사용하여 추출되는 지정된 거리 범위에 대한 "시간 도메인" 신호)의 직접 피크/트로프 또는 제로 크로싱 분석을 통해 추정/검출될 수 있다. 이는 때때로 FFT가 국제 특허 출원 PCT/EP2017/073613에 설명된 것과 같은 FFT로 수행됨에 따라 "2D"(two dimensional) 프로세싱으로 지칭된다.
소나 감지를 위해, 중요한 다른 정보는 오디오 대역에서 발견되고 마이크로폰에 의해 픽업될 수 있다. 이와 같은 정보는 인포테인먼트 사운드(뮤직, 라디오, TV, 영화), 전화 또는 비디오 호출(인간 말소리를 포함함), 차량 이동 또는 정지중의 소음, 주변 잡음, 및 다른 내부 및 외부 사운드일 수 있다. 이러한 오디오 성분의 대부분은 방해자인 것으로 간주될 수 있고, 생체측정 매개변수 추정으로부터 억제(예를 들어, 필터링)될 수 있다.
레이터 감지를 위해, 다른 차량과 같은 다른 RF 소스로부터의 신호 성분(예를 들어, 사람의 내부 생체측정 검출, 또는 레인징 기능 예컨대 적응 크루즈 제어, 충돌 회피, 자율 주행 등을 위함)이 억제될 수 있다.
적외선 감지를 위해(예컨대 눈 추적에 더하여 생리학적 감지를 수행할 때), 온도 변경 및 태양 위치는 간섭을 야기할 수 있고 고려될 수 있다. 따라서, 차량용 온도 센서로부터와 같은 온도 센서, 및 시간은 감지 신호를 프로세싱할 시에 평가될 수 있다.
사용된 정확한 감지 기법(RF, IR, 소나)에 관계없이, 수신된 시간 도메인 복조된 반사된 신호는 (예를 들어, 포락선 검출기에 의해, 및 그 다음 피크/트로프 검출기에 의해 평가되는 대역 필터에 의한 대역 필터링에 의해) 추가로 프로세싱될 수 있다. 포락선 검출은 힐버트 변환으로 또는 호흡 데이터를 제곱하고, 저역 통과 필터를 통해 제곱된 데이터를 송신하고, 결과적인 신호의 제곱근을 계산함으로써 수행될 수 있다. 몇몇 예에서, 호흡 데이터는 피크 및 트로프 검출(또는 대안적으로 제로 크로싱) 프로세스를 통해 정규화되고 송신될 수 있다. 검출 프로세스는 들숨 및 날숨 부분을 분리할 수 있고, 몇몇 경우에, 사용자의 들숨 및 날숨 부분을 검출하기 위해 교정될 수 있다.
호흡 활동은 전형적으로 0.1 내지 0.7 Hz(6 호흡/분 - 예컨대 진행되는 깊은 호흡에서 발생함 내지 42 호흡/분 - 성인의 전형적으로 빠른 호흡 속도) 범위 내에 있다. 심장 활동은 더 높은 주파수의 신호에 반영되고, 이러한 활동은 0.7 내지 4 Hz(48 비트/분 내지 240 비트/분) 범위의 통과 대역을 가진 대역 필터로 필터링함으로써 액세스될 수 있다. 전체 모션으로 인한 활동은 전형적으로 4 Hz 내지 10 Hz 범위이다. 이들 범위에서 중첩될 수 있음에 유의해야 한다. 강한(뚜렷한) 호흡 흔적은 강력한 고조파를 야기할 수 있고, 이들은 호흡 배음과 심장 신호와의 혼동을 회피하기 위해 추적될 필요가 있다. 변환기로부터의 더 긴 거리(예를 들어, 수 미터)에서, 비교적 작은 심장 기계 신호를 검출하는 것은 매우 어려운 일일 수 있고, 이와 같은 심박수 추정은 사용자가 스마트 스피커의 1 미터 내에 - 예컨대 의자/긴 의자 상에 또는 침대 내에 조용하게 누워 있는 설정에 더 잘 적합하다.
부재/존재가 "존재"로서 결정되었다면, 호흡, 심장, 및 모션/활동 신호(더불어서, 이동하고 있는 경우(예를 들어 차량에 탑승하고 하차하는 등)의 상대적인 위치 및 속도)의 추정은 센서의 필드 내의 한명 이상의 사람에 대해 수행된다. 범위 정보를 산출하는 시스템은 - 다수의 사람이 유사한 휴식 호흡 속도(젊은 커플에 있을 수 있음)를 가질 지라도 다수의 사람의 생체측정 데이터를 분리할 수 있다는 점이 인식될 수 있다.
이러한 매개변수에 기초하여, 다양한 통계 측정값(예를 들어, 평균, 중간값, 제3 및 제4 모멘트, 로그, 제곱근 등), 파 형상(형태적 프로세싱), 및 그 다음 특성화 시스템에의 공급, 예컨대 간단한 분류 또는 로지스틱 회귀 기능, 또는 신경 네트워크 또는 인공 지능 시스템을 사용하는 더 복잡한 머신 러닝 시스템을 준비하는 것이 가능하다. 이러한 프로세싱의 목적은 수집된 생체측정 데이터로부터 추가 통찰력을 얻는 것이다.
이러한 통찰력의 예는 본질적으로 보안 관련, 소비자 건강 관련, 의료로 대략 특징화될 수 있다.
수면 스테이징 분석
부재 / 존재 / 각성 /(NREM) 수면 단계 1 / 수면 단계 2 / 수면 단계 3(느린 파 수면 SWS / 깊은) / REM이 수면 사이클을 표현하는 기초 수면 아키텍처에 관련된 시퀀스를 가지므로, 그것은 시퀀스되지 않은 문제보다는 오히려 시퀀스된 문제로서 이것을 고려하는 데 도움이 될 수 있다(즉, 전형적인 수면 사이클을 반영하며, 사람은 시간의 기간 동안 한 상태에 남아 있음). 수면의 시퀀스는 예를 들어 밤("수면") 동안 내내 관찰에 명시적 순서를 부과한다.
몇몇 시스템은 또한 밤의 시작을 향해 더(더 높은 보급) 깊은 수면(SWS), 및 밤의 끝을 향해 더 REM 수면을 갖는 "정상" 수면 패턴을 이용할 수 있다. 이러한 사전 지식은 정상 수면자를 위한 분류 시스템을 가중(예를 들어, 시간에 걸쳐 이러한 상태의 이전 확률을 조정)하는 데 사용될 수 있지만; 모집단 규범 값으로부터의 이러한 가정은 비정상 수면자, 또는 주간에 정기적으로 낮잠자는 사람에 대해 유지되지 않을 수 있거나 - 부족한 수면 위생(부족한 수면 습관 - 예컨대 광범위하게 변화하는 '취침' 및 '취침 외' 시간)을 가질 수 있다는 점이 주목되어야 한다.
고전적으로, 수면 스테이징은 문헌[Rechtschaffen & Kales guidelines(Rechtschaffen and Kales, 1968)(a manual of standardized terminology, techniques and scoring system for sleep stages of human subjects. U.S. Public Health Service, U.S. Government Printing Office, Washington D.C. 1968)]까지 거슬러 올라가 30 초 "에포크"에서 고려되어왔다. 뇌전도(EEG)를 볼 때 종이 속도가 10 mm/s가 되므로(한 페이지는 30 초와 동등함) 알파 및 스핀들 관찰에 이상적인 30 초 인터벌이라는 것을 문헌에서 기재하고 있다. 물론, 수면 및 불면(및 부재 / 존재)의 실제 생리학적 프로세스는 30 초 블록으로 균일하게 분할되지 않으므로, 더 길거나 더 짧은 시간이 선택될 수 있다. 여기서 개략 설명된 시스템은 우선적으로 1 초(1 Hertz) 수면 단계 출력을 사용하지만, 그것은 1 초(1 Hertz)(기초 프로세싱 블록의 크기에 관련되는 연관된 지연)마다 업데이트를 전달하는 중복 방식으로 데이터의 더 긴 블록을 사용한다. 이러한 1 초 출력은 수면 사이클에서 미묘한 변경 / 전이를 더 양호하게 나타내기 위해 사용된다.
수면 특징 - 수동적으로 대 자동적으로 발생됨
감지된 신호(거리 대 시간(모션) 정보를 표현하는 신호)는 수면 특징과 같은 다양한 특징을 계산하는 데 사용된다. 그 다음, 이러한 특징은 사용자의 생리학적 상태에 관한 정보를 유도하는 데 사용될 수 있다.
특징 발생을 위해, 다수의 접근법이 구현될 수 있다. 예를 들어, 인간 전문가는 호흡 및 다른 생리학적 데이터 및 그의 분포를 검토하여, 특정 변경의 생리학적 기초, 및 시행 및 착오를 이해함으로써, 그들의 경험에 기초하여 프로세싱된 또는 프로세싱되지 않은 신호로부터 특징을 수동으로 생성할 수 있다. 대안적으로, 머신은 예상된 결과를 갖는 라벨링된 데이터가 공급된 몇몇 인간 감독("머신 러닝"의 분야의 코어 개념) 및 제공된 몇몇 인간 도움으로, 또는 일부 데이터가 공급될 수 있거나 라베링된 데이터가 공급되지 않을 수 있는 완전 자동 방식으로 특징을 "러닝"할 수 있다.
딥 러닝은 이하의 넓은 카테고리: 심층 신경 넷(DNN), 합성곱 신경 넷(CNN), 순환 신경 넷(RNN), 및 다른 유형으로 광범위하게 고려될 수 있다. DNN 내에서, 딥 빌리프 네트워크(DBN), 다층 퍼셉트론(MLP)뿐만 아니라, 적층된 오토인코더(SAE)를 고려할 수 있다.
딥 빌리프 네트워크(DBN)는 예를 들어, 발생 능력을 소유하여, 입력 데이터로부터 특징을 자동적으로 발생시킨다. 이러한 목적을 위한 다른 접근법은 퍼지 C-평균 클러스터링(FCM), 즉 사전 프로세싱된 데이터에서 고유 구조를 발견하는 것을 돕는 감시되지 않은 러닝의 형태이다.
핸드크래프트 특징은 디지털 신호 프로세싱 기법을 감지된 운동 데이터에 적용함으로써 형성될 수 있다. 실제 경우에서의 호흡 신호는 숨을 들여 마시고 그 다음 숨을 내쉬는 것으로 설명된, 2개의 진폭(깊거나 얕음) 및 일정한 주파수(일정한 호흡 속도)를 갖는 완전한 사인파이다. 실세계에서, 그것은 사인파 - 특히 몸통 영역 비아 및 음향 또는 무선 주파수 기반 감지 접근법으로부터 검출된 바와 같이 사인파와 거리가 멀 수 있다. 예를 들어, 들숨은 날숨보다 더 급격하고, 더 빠를 수 있으며, 호흡이 잠시 동안 유지되면 파형 상에 노치가 있을 수 있다. 들숨 및 날숨 진폭뿐만 아니라, 호흡 주파수가 변화될 수 있다. 몇몇 추출 방법은 피크 및 트로프를 검출하는 것, 그 다음 2개(국부 피크를 검출하는 것 및 트로프를 폐기하는 것) 중 더 양호한 품질을 검출하는 것에 집중한다. 이는 피크 및 트로프 시간 둘 모두가 들숨 및 날숨 시간 둘 모두뿐만 아니라, 체적(예를 들어, 계산된 참조 베이스라인에 대한 시간 도메인 신호의 적분에 의해 계산됨)을 추정하기 위해 요구되면 이상적이지 않지만 - 호흡 속도 추정에 충분히 양호할 수 있다.
다양한 방법은 호흡 및/또는 심박수 또는 진폭과 같은, 이러한 특징 중 임의의 것의 추정을 돕는 데 사용될 수 있다.
예를 들어, 피크 및 트로프 후보 신호 추출은 더 낮은 호흡 속도(예를 들어, 자발적 호흡에 드물지만, 사용자가 그들의 호흡을 더 느린 속도로 유도하도록 요청받으면 일어날 수 있는, 4 내지 8 호흡/분)의 정확한 검출을 복잡하게 할 수 있는 더 낮은 주파수 잡음의 우세로, 잡음(및 다양한 대역 외 및 대역 내 잡음이 있을 수 있음)으로부터 호흡 파 형상을 복원하는 것을 필요로 한다. 시간 도메인 검출 방법은 저역 통과 필터링 후에 최대 및 최소 검출을 포함하여, 적응 임계값(깊고 얕은 호흡이 검출되는 것을 허용하기 위해 다수의 호흡의 블록을 통해 조정됨)을 사용한다. 선택적으로, 신호는 저역 통과 필터링되고 미분(예를 들어, 도함수)될 수 있다. 그 다음, 변경의 최대 속도에 관한 미분된 신호에서의 피크는 호흡 이벤트의 표시를 제공하기 위해 검출될 수 있다. 이와 같은 방법은 그것 상에 몇몇 잡음을 갖는 정현 곡선으로서 모델링되는 호흡 파형의 기점을 추출한다. LPF는 더 높은 주파수 잡음을 제거한다. 그 다음, 미분이 행해지고 피크가 검출된다. 실제로, 이는 - 호흡 파형이 종종 넓은 피크보다는 오히려 변경의 최대 속도에서 가장 분명하므로(예를 들어, 짧은 시간의 양 동안 유지되는 호흡이 있으면) 원래 신호의 피크 및 트로프보다는 오히려, 원래 신호의 변경의 최대 속도의 지점을 발견한다. 잠재적으로 더 견고한 방법은 이러한 경계의 크로싱이 신호의 진폭에서의 국부 변경에 직접적으로 영향을 받지 않으므로, 제로 크로싱을 (고정 또는 적응 베이스라인 주위에서) 검출하는 것이다.
호흡 신호가 시간 도메인 신호 (센서(들)로부터의 가슴의 거리 및 각도에 따라) 시간 도메인 신호에서 쉽게 보여질 수 있지만, 심장 모션은 전형적으로 호흡과 비교하여 매우 작은 신호이다. 호흡의 고차 고조파(예를 들어, 파 형상에 관련됨)는 심장 신호 추출을 복잡하게 하고, 거절, 또는 검출 및 배제될 필요가 있을 수 있다.
주파수 도메인 방법은 또한 예를 들어 호흡 데이터에 적용될 수 있다. 이러한 방법은 중복(예를 들어, 예를 들어, 1 초만큼 반복적으로 시프트되는 데이터 스트림의 데이터의 30s의 블록) 또는 비중복(예를 들어, 데이터 스트림은 30 총 청크에서 비중복되는 것으로 간주됨)될 수 있는 데이터의 블록을 사용하여 FFT의 대역 내의 검출된 피크(스펙트럼 누설을 방지하기 위해 윈도우잉될 수 있음)를 사용하는 것을 포함할 수 있다. 웰치의 방법을 사용하는 전력 스펙트럼 밀도(PSD), 또는 매개변수 모델(자기회귀)은 또한 후속 피크 검색으로 사용될 수 있다. 스펙트럼 피크는 호흡 신호가 더 적은 사인파가 됨에 따라 더 넓어지는(더 확산되는) 경향이 있을 것이고, 형상이 급격한 피크, 급격한 트로프, 또는 노치를 가지면 고조파를 포함할 수 있다. 다른 방법은 자기상관(자체의 시프트된 버전과 신호의 유사성을 설명함)을 사용하는 것이며, 가정은 기초 호흡 파 형상이 시간의 기간 동안 상대적으로 안정하다는 것이고, 자기상관에서의 주기적인 국부 최대는 호흡 속도를 추정하기 위해 가장 있음직한 후보(예를 들어, 잡음에 관련되지 않음) 최대에 의해 추적 및 필터링될 수 있다. 자기상관은 시간 도메인에서 수행되거나, 주파수 도메인에서 FFT에 의해 수행될 수 있다. 웨이브렛과 같은 시간 주파수 접근법은 또한 사인파 형상을 갖는 적절한 웨이브렛(예를 들어, 심릿(symlet), 데보키스(Debauchies) 등)이 선택되는 경우 유용하며, 그것은 강한 잡음 제거를 수행할 수 있고; 또한, 피크 검출은 궁극적으로 관심있는 시간척도에서(즉, 타겟 호흡 속도 범위 내에서) 수행된다.
칼만 필터(재귀 알고리즘)은 시스템 상태를 추정하기 위해 시간 도메인 신호에 적용될 수 있으며; 이러한 접근법은 이전 단계의 사용에만 기초하여, 시스템의 장래의 알려지지 않은 상태를 예측하는 방식을 제공한다. 필터링에 더하여, 그것은 예컨대 큰 운동, 호흡, 및 심장 운동의 신호 분리를 제공할 수 있다.
차량내 감지 (잡음 오염 관찰(예를 들어, 차량내 감지뿐만 아니라, 다른 잡음 환경에서의 생리학적 운동 검출에도 적용 가능함)
호흡 피크 및 트로프의 임의의 검출은 대상체가 호흡을 정지(예를 들어, 무호흡)하거나 매우 얕은 호흡(예를 들어, 호흡저하)을 나타내면, 대상체가 큰 운동을 하는 것(침대에서 뒤척임 또는 운전 동안 움직이는 것)과 같이, 잠재적으로 혼동하는 효과를 인식할 필요가 있다. 위치를 추적할 수 있는 감지를 사용하는 것은 이러한 효과를 분리하는 유용한 수단을 제공한다. 예를 들어, 롤은 공간 내의 위치의 변경뿐만 아니라, 높은 주파수 운동 둘 모두로서 보여질 수 있다. 따라서, 후속 호흡은 진폭이 더 높거나 더 낮을 수 있지만 - 여전히 "건강한" 호흡일 수 있다. 다시 말해, 검출된 진폭 변경은 사람의 호흡의 변경보다는 오히려, 추출된 수신 호흡 신호(하향 변환 등 후의) 강도의 변경으로 인한 것일 수 있다. 따라서, 이는 새로운 교정 접근법을 허용할 수 있으며, 검출된 거리는 신호 강도를 호흡의 깊이에 관련시키는 데(그리고 일회 호흡령을 근사시키는 데) 사용될 수 있다는 점이 인식될 수 있다. 이와 같은 운동 또는 변위가 인식되지 않는 경우, 지정된 지속 범위 의 축소, 중단, 또는 변경(예를 들어, 폐쇄 이벤트 동안 가슴 및 배에 관한 모순 운동으로 인함)은 비정상 호흡(예를 들어, 무호흡/호흡저하 이벤트)으로서 식별될 수 있다.
실제적인, 견고한 심호흡 추정 시스템은 매개변수를 국부화하기 위한 다수의 방법에 의존할 수 있는 것이 인식될 수 있다. 양호한 신호 품질 경우에 대해, 주파수(또는 시간 주파수) 추정은 있음직한 호흡 속도, 국부 호흡 가변성의 추정을 국부화하고, 그 다음 미묘한 피크 및 트로프 시간을 추출하고, 범위에서 교정을 수행하고 들숨 및 날숨 체적(수면 스테이징에 대한 유용한 특징)을 추정할 수 있다. 이와 같은 신호 품질 메트릭은 시간에 걸쳐 변화되는 것으로 예상된다. 측정된 호흡 속도의 변화가 있으면, 프로세싱은 상이한 시간 스케일 동안 행해질 수 있으며, 예를 들어 평균 또는 중앙 필터링은 30, 60, 90, 120, 150 초 등 동안 행해진다.
소나 경우에서, 미가공 수신된 파형(예를 들어, 음향 FMCW 신호)의 포락선은 메인으로서, 또는 이차 입력으로서 예컨대 호흡 속도 추정을 위해(예컨대 소나를 사용하여 RF 감지 시스템을 위한 추가의 정보를 제공하고 그 역도 또한 마찬가지임), 다른 추가 감지 신호가 구현될 때, 프로세싱될 수 있다. 이는 사람의 날숨의 공기에서 실제 방해를 검출하는 성질에 기초한다. 이는 객실, 방 또는 차량 내에(예를 들어, 개방 창문, 인근 공조 유닛, 인근 히터 등으로부터) 다른 강한 기류가 없는 것을 암시하며; 있으면, 측정에 관한 그들의 효과는 폐기되거나, 환경에서 기류의 변경을 변경하는 데 사용될 수 있다.
큰 기류는 범위 빈에 걸친 낮은 주파수 운동(즉, 범위에 걸쳐 흐르는 섭동)으로서 검출 가능한 경향이 있을 것이다. 이는 더 많은 잔향을 갖는 파형(예를 들어, 하나의 주파수의 에너지가 방, 및 연관된 방 모드에서 강화되는 것을 허용함)을 감지하는 데 더 분명하다.
일반 모집단(즉, 정상 건강한 조건을 갖는 사용자, 호흡 상태 예컨대 수면 무호흡, COPD, 심장 문제를 포함하는 다양한 건강 조건을 갖는 사용자 등을 포함함)에 걸쳐 작동되는 수면 스테이징 시스템을 고려할 때, 호흡 속도 및 심박수의 베이스라인이 광범위하에 변환될 수 있다는 점이 인식될 수 있다. 예를 들어 나이, 성, 및 신체 질량 지수(BMI)에서 차이를 휘한다. 여성은 유사한 나이 및 BMI의 남성보다 약간 더 높은 베이스라인 호흡 속도를 가질 수 있다(그러나 어린이 나이(4 내지 16)의 최근의 연구는 통계 차이를 나타내지 않음). 더 높은 BMI를 갖는 것은 유사한 나이의 누군가의 평균보다 더 빠르게 호흡하는 경향이 있을 것이다. 어린이는 통상 성인보다 훨씬 더 높은 정상 호흡 속도를 갖는다.
따라서, 몇몇 버전에서, 예컨대 센서 유형에 관계없이 프로세싱 디바이스(100)를 갖는 시스템은 예컨대 딥 빌리프 네트워크(DBN)를 적용하기 전에, 초기 신호 프로세싱 및 몇몇 핸드 크래프트 특징이 형성되는 경우, 하이브리드 구현으로 이루어질 수 있다. (하이브리드 구현은 머신에 의해 러닝되는 특징과 조합된 인간 "핸드 크래프트," 디지털 신호 프로세싱(DSP) 유도 특징의 혼합을 수반한다.) 초기 감독된 트레이닝은 전문가 스코어 수면다원검사(PSG) 오버나이트 데이터세트를 사용하여 수면 실험실 또는 가정 PSG로부터, 세계 곳곳의 다수의 장소로부터 수행되고, 지정된 스코어링 방법론을 사용하여, 적어도 하나의 스코러에 의해 스코어링된다. 추가 무감독 트레이닝은 선택 감지 방법 중 하나 이상으로 수집된 데이터세트로부터 수행된다. 이는 시스템이 진화하여 수면 실험실 외부에서 새롭고 더 다양한 데이터를 반영하는 것을 허용한다.
핸드 크래프트 특징(즉, 인간 기술자 / 데이터 과학자가 그것을 설계, 선택 또는 생성함)에 관해, 연관된 신호 품질 레벨을 갖는 호흡 신호가 추출되며, 관심있는 특정 특징은 상이한 시간척도를 통한 호흡 속도의 가변성, 및 들숨 및 날숨 시간의 변화이다. 불면 및 수면에 대한 개인화된 베이스라인 호흡 속도의 추정이 형성된다. 예를 들어 깨어 있는 동안 호흡 속도 가변성의 단기 변경은 무드, 및 무드의 변경에 관련될 수 있는 반면에, 자고 있는 동안 이러한 변경은 수면 단계의 변경에 관련되는 것은 공지되어 있다. 예를 들어, 호흡 속도 가변성은 REM 수면에서 증가한다. 호흡 속도 자체의 더 장기적인 변경은 정신 건강의 표시자를 제공하는 것과 같이, 정신 조건의 변경에 관련될 수 있다. 이러한 효과는 사용자가 수면일 때, 특히 더 긴 기간 동안 분석될 때, 그리고 모집단 규범 값과 비교하여 더 엄청날 수 있다.
하나는 사용자의 상태(수면/각성) 또는 수면 단계(REM, N1, 그 다음 N2, 그 다음 SWS 수면에서의 최저)의 표시로서 측정된 호흡 속도의 가변성을 사용할 수 있다. 예를 들어, 정상적인 건강한 사람에서 15 분과 같은 기간에 걸쳐 정규화된 호흡 속도 가변성을 볼 때, 그들이 깨어 있는 경우 가장 큰 가변성을 인식하는 것이 가능며; 이러한 가변성은 모든 수면 상태에서 떨어지고, 다음으로 가장 큰 것은 REM 수면에 있으며(그러나 각성보다 여전히 더 작음), 그 다음 reducing further in N1에서, 그 다음 N2에서 더 감소되고, 그 다음 SWS 수면에서 가장 낮다. 여담으로서, 호흡으로 인한 공기 압력은 REM 수면에서 증가할 수 있으며, 이는 검출된 음향 신호 - 조용한 환경에서 또는 더 조용한 시간에 검출될 수 있는 잠재적인 추가의 특징에 영향을 미칠 수 있다.
이와 같은 정규화된 호흡 속도 값은 건강한 사람에 대한 상이한 위치(반듯이 누움, 엎드려 있음, 바른 위치 등) 사이에서 상당히 변화되어서는 안된다. 그러나, 정확한 일회 호흡량에 대한 교정은 바람직할 가능성이 있음에 주목해야 한다. 예를 들어, 시스템은 한 사람의 평균 호흡 속도가 예를 들어 자고 있는 동안 13.2 호흡/분(BR/MIN)일 수 있는 반면에 다른 사람의 평균이 17.5 BR/MIN일 수 있으므로 전체 밤에 걸쳐 정규화할 수 있다. 양 속도는 수면 단계 당 유사한 가변성을 나타낸다. 속도의 차이는 수면 상태를 분류하기 위해 고려될 수 있는 변경을 마스킹할 뿐이다. 시스템은 시간이 지남에 따라 그 자체, 또는 실제로 유사한 인구 통계 내의 어떤 사람과 비교하는 것과 같이 다른 목적을 위해 평균 속도(또는 전체 속도 그래프)를 고려할 수 있다. 폐쇄 수면 무호흡(OSA)을 갖는 사람에 대해, 호흡 가변성은 슈파인 위치(등에 놓임)에서 - 사용자의 호흡 건강의 잠재적으로 유용한 표시를 증가시킬 것으로 예상된다.
혼합된 무호흡 또는 중추 무호흡을 갖는 대상체는 정상 대상체(유용한 생체지표)보다 깨어 있는 더 큰 호흡 가변성을 디스플레이할 경향이 있으며, 폐쇄 무호흡을 갖는 사람들은 또한 깨어 있는 동안 변경 대 정상을 갖고, 이는 분명하지 않다(그러나 많은 경우에 여전히 존재함).
사람 특정 수면 패턴(예를 들어, 호흡 가변성)은 시간에 걸쳐 시스템에 의해 러닝될 수 있으며; 따라서, 감독되지 않은 러닝을 수행할 수 있는 시스템은 필드에 전개되면, 매우 바람직하다.
이러한 패턴은 하룻밤 동안(즉, 수면 세션 동안) 변할 수 있고 호흡의 부분 또는 완전 중단(또는 방해된 기도가 있을 때 가슴 및 배의 모순 운동)으로서, 수면 시간 동안 발생하는 무호흡에 영향을 받을 수 있다. 이러한 문제를 다루는 하나의 방식은 수면 단계를 계산하면, 검출된 무호흡을 갖는 기간(및 호흡 속도의 연관된 진동)을 억제함으로써 된다는 인식될 수 있다. 하나는 그러한 시점에 수면 단계를 분류하려고 시도하기 보다는 오히려, 무호흡 및 잠재적인 미세 각성을 간단히 플래그할 수 있다. 체인 스토크스 호흡(CSR)과 같은 주기성 호흡 패턴은 강한 발진 패턴을 가지며; 이는 또한 수면 프리프로세싱 단계 동안 검출될 수 있다. CSR이 수면의 임의의 단계에서 발생할 수 있지만, 중지는 비-REM 수면에서 더 규칙적인 경향이 있고, REM 수면(시스템이 CSR을 갖는 대상체에서 수면 스테이징을 정제하기 위해 사용할 수 있는 정보)에서 더 불규칙적인 경향이 있다.
유사하게, 심장 신호는 호흡 파형 형태에 관한 임의의 고조파를 억제하는 프로세싱 단계로 추출될 수 있다. 폐쇄, 혼합 또는 중추 무호흡과 같은 특정 패턴은 임의의 관련된 회복 호흡, 및 헐떡임에 관련된 운동과 함께, 검출된다. 심장 신호로부터, 비트 대 비트 "심박수 가변성"(HRV) 신호는 생리학적으로 타당한 심박수 값에 기초하여 추정된다. 스펙트럼 HRV 메트릭, 예컨대 평균 호흡 주파수의 로그 파워, LF/HF(낮은 주파수 대 높은 주파수) 비율, 정규화된 HF의 로그 등이 계산될 수 있다.
비트 대 비트 시간의 HF 스펙트럼(HRV 파형)은 2.5 내지 7 초의 부교감 신경 또는 미주신경 활동(호흡 동성 부정맥 - 또는 RSA)의 리듬에 관한, 0.15 내지 0.4Hz 범위의 전력이고, 때때로 "호흡 대역"으로 지칭된다.
LF 대역은 0.04 내지 0.15Hz이며, 이는 휴식 중에 휴식 중에 압력수용체 활성을 반영하는 것으로 생각된다(그리고 일부 연구 제안은 심장 교감 신경 분포와의 관계를 가질 수 있음).
VLF(very low frequency) HRV 파워는 0.0033 내지 0.04Hz(300 내지 25 초)이고, 감소된 값은 부정맥 및 외상 후 스트레스 장애(PTSD)에 관련된다.
HRV 매개변수는 또한 시간 도메인 방법, 예컨대 SDNN(정상 비트간 간격의 표준 편차 - 더 긴 기간 가변성을 캡처하기 위함) 및 RMSSD(연속 심박 간격 차이의 제곱 평균 - 단기 가변성을 캡처하기 위함)을 사용하여 추출될 수 있다. RMSSD는 또한 예컨대 심방 세동에서 보여지는, 불정기로 불규칙적인 비트 대 비트 작용에 대해 스크리닝하는 데 사용될 수 있다.
HRV에 관해, 계산된 바와 같이 LF/HF 비율의 시프트는 REM 수면 동안 "교감" HF 지배에 대한 시프트(교감으로부터 부교감 신경 균형으로 관련될 수 있음)와 함께, 비-REM 수면의 검출 가능한 특성이다.
더 일반적으로, REM 수면에서 전형적으로 증가된 HRV가 있다.
호흡 속도 및 심박수 신호의 더 긴 기간 평균 또는 중간값은 시간에 걸쳐 분석할 때 - 특히 몇몇 중재, 예컨대 약물, 치료, 병(육체 또는 정신)으로부터의 회복, 피트니스 레벨의 변경, 시간에 걸친 수면 습관의 변경이 있으면 특정 사람에게 중요하다. 그들은 (매우 유사한 그룹에 대한 것이 아닌 한) 사람마다 직접 비교하는 데 다소 덜 유용하다. 따라서, 호흡 및 심장 가변성 특징에 대해, 그것이 모집단에 걸쳐 더 양호하게 일반화될 수 있도록 이들(예를 들어, 메트릭에 적절한 바와 같이 중간값을 떨어뜨리는 것, 제거하는 것 등)을 정규화하는 것이 유용하다.
추출된 특징의 추가 분석은 딥 빌리프 네트워크(DBN)를 이용할 수 있다. 이와 같은 네트워크는 제한적 볼츠만 머신(RBM), 오토인코더, 및/또는 퍼셉트론의 빌딩 블록으로 구성된다. DBN은 이러한 추출된 특징으로부터 러닝하는 데 특히 유용하다. DBN은 감독 없이 사용되고, 그 이후에 라벨링된 데이터(즉, 인간 전문가 입력에 의해 확인된 데이터)로 트레이닝될 수 있다.
DBN 위로 전달될 수 있는 예시적인 인간 크래프트 "예에 의한 러낭" 추출된 특징은 무호흡 유형 및 위치, 상이한 시간척도에 걸친 동일한 것의 호흡 속도 및 가변성, 호흡, 들숨 및 날숨 시간, 들숨 및 날숨의 깊이, 상이한 시간척도에 걸친 동일한 것의 심장 속도 및 가변성, 심탄동도 비트 형상/형태 운동 및 활동 유형 예컨대 전체 운동, PLM/RLS, 신호 품질(시간에 걸친 측정의 무결성), 사용자 정보 예컨대 나이, 높이, 체중, 성, 건강 조건, 점유 등을 포함할 수 있다. 신호의 사행도, 첨예도, 엔트로피와 같은 다른 통계적 매개변수가 또한 계산될 수 있다. DBN은 수개의 특징 자체를 결정(그들을 "러닝")할 것이다. 때때로 정확히 그들이 표현하는 것을 이해하는 것이 어려울 수 있지만, 그들은 인간보다 더 양호한 일을 종종 행할 수 있다. 과제는 그들이 때때로 나쁜 국부 최적도에 처하게 될 수 있다는 것이다. 그들이 특징을 "러닝"했으면, 시스템은 몇몇 라벨링된 데이터로 그들을 조정할 수 있다(예를 들어, 인간 전문가에 의해 입력된 데이터는 특징(하나의 전문가 또는 수개의 전문가의 일치)을 스코어링할 수 있음).
DBN은 또한 호흡 파형, 활동 레벨, 심장 파형, 미가공 오디오 샘플(소나의 경우), I/Q 생체 모션 데이터(소나 또는 레이더의 경우), 세기 및 컬러 레벨(예를 들어, 적외선 카메라 데이터로부터의) 등으로부터 포함하는 입력 매개변수로부터 새로운 특징을 직접 러닝할 수 있다.
핸드 크래프트 특징을 순전히 사용하는 머신 러닝 접근법은 성능 레벨에 관해 안정 상태에 달하는 경향이 있는 "샐로우 러닝" 접근법이다. 대조적으로, "딥 러닝" 접근법은 데이터의 크기가 증가함에 따라 계속 개선될 수 있다. 위에 논의된 접근법은 딥 러닝(이러한 경우에 DBN)을 사용하여 클래식 머신 러닝에 대한 새로운 특징을 생성한다(예를 들어, 새로운 특징, 특징 성능에 의한 특징 선택 윈노윙을 취하고, ICA(independent component analysis) 또는 PCA(principal component analysis)(즉, 차원성 감소)를 화이트닝하고, 결정 트리 기반 접근법 예컨대 랜덤 포레스트 또는 서포트 벡터 머신(SVM)를 사용하여 분류함).
전체 딥 러닝 접근법은 여기서 사용된 바와 같이, 이와 같은 특징 선택 단계를 회피하며, 이는 시스템이 인간 모집단에서 인식되는 엄청난 다양성의 시야를 사용하지 않는 것으므로 장점인 것으로 인식될 수 있다. 그 다음, 새로운 특징은 라벨링되지 않은 데이터로부터 러닝될 수 있다.
이러한 다중모달 신호에 대한 하나의 접근법은 우선 각각의 신호에 관해 딥 빌리프 네트워크를 트레이닝하고, 그 다음 연결 데이터에 관해 트레이닝하는 것이다. 이것에 대한 이유는 특정 데이터-스트림이 시간의 기간 동안 간단히 유효하지 않을 수 있다는 것이다(예를 들어, 심장 신호 품질은 사용 가능한 임계값 아래에 있지만, 이용 가능한 양호한 품질 호흡, 운동, 및 오디오 특징 신호가 있으며 - 그 경우에, 심장 데이터로부터의 임의의 러닝된 또는 유도된 특징은 이러한 기간 동안 무의미할 것임).
분류를 위해, 은닉 마르코프 모델(HMM)과 같은 시퀀스 기반 접근법이 적용될 수 있다. 이와 같은 HMM은 수면 단계을 분리하기 위해, 병원 수면 실험실 PSG 시스템을 통해 제공될 수 있는 바와 같이 출력 수면 그래프를 단계적 "수면 아키텍처"에 매핑하기 위해, 비정상 수면 단계 스위칭을 최소화하기 위해 출력에서 여전히 선택적으로 사용될 수 있다. 그러나, 수면이 점진적인 생리학적 프로세스인 것을 인식하면, 시스템을 소수의 수면 단계에 강제하지 않는 것을 선호하고, 그것이 점진적 변경을 캡처하는 것(즉, 더욱 많은 "중간" 수면 상태를 갖는 것)을 허용할 수 있다.
은둔 층을 갖지 않는 더 간단한 상태 머신 접근법이 가능하지만, 궁극적으로 수면자의 큰 모집단에 걸쳐 일반화하는 문제를 가질 수 있으며, 그들 자체의 고유 인간 생리학적 특성 및 행동을 각각 갖는다. 은닉 상태 CRF, 잠재적 동적 CRF, 또는 조건부 신경 필드(CNF) 또는 잠재적 동적 CNF와 같은 조건부 임의 필드(CRF) 또는 변형으로서의 다른 접근법. 장단기 메모리(LSTM)는 특히 시퀀스 패턴 인식(정상적인 건강한 수면자에서 더 전형적임)에 적용될 때, 양호한 차별적 능력을 가질 수 있다는 점이 주목되어야 한다.
준감독 러닝은 순환 신경 네트워크(RNN)를 사용하여 수행될 수 있으며, 이는 라벨링되지 않은 데이터에서 구조를 발견할 시에 효과적일 수 있다. RNN은 입력, 은닉 층, 및 출력을 갖는 표준 신경 넷 구조이다. 그것은 그래프 언롤링 및 매개변수 공유 기법을 사용하여 시퀀싱된 입력 / 출력을 갖는다(즉, 다음 입력은 이전 출력에 의존하여 - 즉, 은둔 유닛은 정보를 넘겨 주는 재귀 연결을 가짐). LSTM RNN은 자연 언어 처리 애플리케이션(증가 및 소멸 경사 문제를 방지하기 위한 LSTM을 가짐)으로 널리 공지되어 있다.
수면 개시를 검출하는 것에 관해, 스피치 인식 서비스가 실행되고 있으면, 사용자에 의한 음성 명령은 "각성"의 제2 결정자로서 사용될 수 있다(무의미한 수면 대화와 혼동되지 않음). 개인 스마트 디바이스가 사용되면(사용자에 의해 - 그 다음 UI 입력, 가속도계의 운동, 자이로스코프 등으로 언로킹되면), 이는 또한 다른 수면/각성 감지 서비스를 증가시키기 위해 각성의 결정자로서 사용될 수 있다.
자동차 감지(자주식 차량 또는 기계와 관렴됨):
저주파 초음파 감지는 또한 자동차 / 차량 설정에(예를 들어, 자동차, 트럭 및 다른 수송 유형에) 사용될 수 있다. 자동차 내 엔터테인먼트(ICE), 또는 차량내 인포테인먼트(IVI)는 오디오 또는 비디오 엔터테인먼트를 제공하는 자동차 내의 하드웨어 및 소프트웨어의 집합이다. 연관된 스피커, 마이크로폰 및 프로세싱 전자기기의 가용성은 소나 감지를 위해 사용될 수 있다.
수개의 상이한 유형의 적용이 있다.
예를 들어, 본 기술은 보안 적용을 위해 예컨대 차량의 점유를 검출하기 위해, 예컨대 차량에 우연히 남겨진 아이 또는 아기, 트럭의 뒤에 있는 밀항자, 트럭에서 낮잠을 자는 운전자, 또는 차량에 몰래 침입한 침입자를 위해 구현될 수 있다. 따라서, 사용자가 차량을 떠날 때, 프로세싱 디바이스는 사람이 차량 내에서 모션 감지에 의해 검출되면, 도어 센서를 이용하여 도어 폐쇄를 감지하고 차량이 모터 동작 센서로 턴 오프된 것을 감지할 시에, 알람을 발생시킬 수 있다. 프로세싱 디바이스(100)의 감지 기법은 또한 전통적인 침입자 알람 상황에서 비인가된 시간에 차량 내의 사람을 검출하고 알람을 발생시키도록 구성될 수 있다.
프로세싱 디바이스의 본 기술은 또한 건강 상태를 체크하기 위해 차량이 정지되거나 움직일 때 호흡, 심장 신호 및 모션을 감시하여, 피로, 각성도, 또는 수면 상태(잠듬 또는 깨어 있음) 및/또는 수면 단계(얕음, 깊음, REM, 단계 1 내지 3 등)를 감시하기 위해 구현될 수 있다.
차로 이탈, 좌석 센서, 및 / 또는 시선 추적과 같은 시스템을 갖는 차량에 대해, 본 기술은 운전자의 주의 수준에 관한 추가의 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 디바이스는 감지된 모션(예를 들어, 호흡, 심장 및/또는 전신 모션)의 평가에 의해 졸음을 검출하고 졸음의 검출 시 알람을 발생시킬 수 있다.
반자율 차량에 대해, 프로세싱 디바이스(100)는 구동 시스템이 인적 개입(예를 들어, 윤리적인 결정이 이루어지는 것을 필요로 함)으로부터 이득을 다르게 얻을 특이한 또는 위험한 상황에 직면하면 사람이 중개를 위해 주의를 유지하도록 운전자의 각성도 수준 및 건강 조건이 되어 있는 것을 보장하기 위해 다른 센서로부터의 신호/데이터 예컨대 스티어링 휠 압력 또는 사용자 그립(예를 들어, 스트레인 게이지, 터치 센서 또는 힘 센서) 및 스티어링 휠 각도(예를 들어, 광학 센서)를 평가할 수 있다.
사용자(운전자) 중재가 요구되지 않는 완전 자율 차량에 대해, 프로세싱 디바이스(100)는 위에 설명된 바와 같이, 사용자 수면을 감시하고 맞춤형 수면 프로그램을 제공하여 점유자(들)가 양호한 수면 또는 낮잠을 얻는 것을 허용해서 사용자가 그들의 목적지에서 잠을 깨고, 경보를 발하고 리프레시될 수 있기 위해 사용될 수 있다. 선택적으로, 프로세싱 디바이스는 사용자의 건강 조건을 감시할 수 있고 사용자/승객의 위험한 조건(예를 들어, 심부전 또는 호흡 부전)의 검출의 경우에 프로세싱 디바이스는 경보로(예를 들어, 의료 목적지에) 통신을 발생시키고 그리고/또는 차량의 내비게이션 노선을 의료 목적지(예를 들어, 가장 가까운 병원)로 변경하고 자율 제어 시스템으로 차량의 이동을 설정/제어하여 의료 목적지로 운전할 수 있다. 선택적으로, 이와 같은 검출에 응답하여, 반자율 또는 자율 제어 시스템은 차량을 제어하여 안전한 정지에 이르고 응급 의료 지원으로 차량의 위치를 식별하고 응급의 성질을 식별하는 통신(예를 들어, 자동화된 보이스 이동 전화 호출)을 발생시킬 수 있다.
본 기술은 이하로 구현될 수 있다: 1/ 기존 차량에서 스피커/마이크 및 차량 제어 시스템은 (예를 들어, 시스템의 소프트웨어를 업데이트함으로써) 업그레이드될 수 있고, 2/ 새로운 차량 인포테인먼트 디자인에서, 애드온 / 애프터마켓 시스템은 감지 및 연관된 서비스를 인에이블하기 위해 설치될 수 있고, 3/ 임의의 차량에서, 휴대용 시스템 예컨대 스마트폰 또는 스마트 스피커는 활성화되고 감지 및 사용자 인터페이스를 위해 사용될 수 있다.
정규 차량의 기존 플릿(fleet)의 지원 - 보안 및 보호
예를 들어, 감지 능력은 부재 및 존재를 검출하기 위해 기존 스테레오 시스템을 사용하는 자동차에서 구현될 수 있다(예를 들어 개별 트위터(높은 주파수를 재생하도록 디자인된 라우드스피커)가 포함되지만, 간단한 단일 콘 전체 범위 스피커가 또한 효과적일 수 있음). 우선적으로, 이러한 감지 능력은 자동차가 운행되고 있을 때 동작할 것이지만, 그것은 또한 차량이 안전 이유로 사람 또는 동물 호흡을 검출하기 위해(예를 들어, 아이 또는 아기 또는 실제로 애완동물이 자동차에 우연히 남겨지면 경보를 검출하고 일으키기 위해) 차량이 주차될 때 매우 낮은 전력 수준에서 이용될 수 있다. 이와 같은 시스템의 장점은 그것이 기존 자동차 하드웨어의 변경을 필요로 하지 않는다는 것이다. 예를 들어, 감지 능력은 헤드 유닛 / 증폭기에 소프트웨어 업그레이드로서(특히 헤드 유닛이 애플리케이션을 지원하는 경우) 구현될 수 있다. 따라서, 기존 자동차 플릿은 상대적으로 낮은 비용으로 업그레이드될 수 있다. 많은 이와 같은 경우에, 이와 같은 시스템은 잡음 소거 특징을 갖는 하나 이상의 마이크로폰을 포함하고 본 명세서에서 설명된 바와 같은 센서의 역할을 하기에 충분한 품질이다. 이와 관련하여, 그들은 본 명세서에서 설명된 오디오 신호(예를 들어, 낮은 초음파 주파수)를 감지할 수 있는 주파수 응답을 갖는다.
애드온 키트 / 스마트폰
애프터마켓 블루투스 자동차 키트(자동차 스피커 또는 독립형으로 와이어링됨)는 또한 본 명세서에서 설명된 감지 기술을 포함하도록 업그레이드될 수 있다.
또한, 스마트폰이 자동차에 사용되면, 스마트폰은 차량내 감지를 위한 구성을 제공하는 애플리케이션을 포함하는 프로세싱 디바이스로서 동작할 수 있다.
감지를 위한 스피커 및 마이크 위치
스피커 및 마이크로폰 위치의 주의 깊은 선택은 예컨대 스티어링 휠, 기어 변경, 및 다리 운동과 관련된 손 운동이 예상되는 경우, 운전자의 정확한 감지를 달성하는 데 유익하다. A-필러 및 도어 카드 또는 도어 패널(멀티 스피커 시스템에서 실제로 상당히 공통적임)에 근접한 대시 위치의 사용은 가슴의 양호한 뷰를 제공할 수 있다. 그 결과, 전형적으로, 승객은 운전자보다 더 적은 "모션"을 가질 것이다.
마이크로폰보다 더 많은 스피커가 이용 가능하면, 프로세싱 디바이스(100)는 공통 마이크로폰으로 감지하는 동안, 상이한 개별 스피커를 동작시켜 상이한 개인을 감시할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 디바이스는 상이한 스피커에 대한 상이한 감지 주파수 범위에서 감지 신호를 발생시킬 수 있다. 가능하다면, 개별 마이크로폰은 일부 공간 분리를 제공하기 위해 자동차의 전방 및 후방에 구성될 수 있다. 이상적으로, 스피커 및 마이크로폰 조합은 자동차 엔터테인먼트 시스템 내의 전체의 일부로서, 각각의 좌석 위치에 대해(즉, 각각의 사람에 대해) 구현될 수 있다.
여러가지 상이한 감지 시나리오(상이한 감지 파형 / 방식으로부터 이득을 얻을 수 있음) 예컨대 자동차에서 하나 이상의 특정 사람(들)을 검출하는 것(예를 들어, 각각의 자석에 대한 개별 감지) 대 자동차에서 무엇이든지 검출하는 것(보안 / 안전 목적을 위해 점유 검출기로서 보다 유용할 수 있음) 대 더 큰 공간(예를 들어, 대형 트럭, 선적 컨테이너 등)에서 무엇이든지 검출하는 시나리오가 있다.
하나의 문제는 엔진 잡음(내연 엔진), 하이브리드 및 전기 파워트레인 자동차에서 잡음 수준의 차이와 관련된다. 엔진 / 모터 잡음, 마운트 트랜스퍼(mount transfer), 바디 트랜스퍼(body transfer), 및 동일한 것으로부터의 결과적인 내부 잡음이 있을 수 있다. 파워트레인 유도된 잡음과 달리, 타이어 잡음 레이팅(및 마모 수준), 자동차 본체의 래틀링, 캐빈의 크기 및 형상(예를 들어, 사강(dead space) 및 에코), 바람 유도 및 도로 유도 잡음의 차이가 있다. 자동차는 잡음 및 캐빈 구성 때문에 사운드 시스템을 결정적으로 리스닝하기에 어려운 장소이다. 반사, 정재파, 공진, 불균일한 내부 표면, 공진 주파수, 및 적절한 스피커 배치를 위해 충분하지 않은 공간은 사운드 품질에 영향을 미칠 수 있다.
스피커의 방향성에 관해, 감지는 스피커가 사람에 지시되는 경우(예를 들어, 도어 카드 내에 배치되는 경우) 또는 그것이 다중경로 검출(예를 들어, 윈드스크린으로부터 반사되는 대시보드 스피커, 후방 구획 선반에서 상방으로 향하는 후방 스피커)을 필요로 하는지에 영향을 받을 수 있다.
자동차에서 상당한 반향에 대한 범위가 있지만(그것은 기본적으로 인클로저로 대충 간주될 수 있으므로), 사용자가 일반적으로 상대적으로 고정된 위치에 있는 점에서 이득이 있을 수 있다.
자동차는 전형적으로 우선 수송의 수단으로서, 및 훨씬 더 늦은 리스닝 환경(잠재적으로 훨씬 더 늦은 디자인 단계 중 하나)로서 디자인된다. 이는 인포테인먼트 시스템이 개선됨에 따라 시간에 걸쳐 변경될 수 있다.
광선 추적은 > 4kHz에서 자동차 음향을 모델링하는 지배적인 수단이다. 이는 새로운 자동차 디자인에 적용 가능하지만, 레트로핏 시스템에 실현 가능하지 않을 수 있으며, 시스템은 자동차의 내부를 (예를 들어, 가청 또는 비가청 프로빙 시퀀스로) 빠르게 모델링/매핑하도록 추구한다. 비품의 변경, 좌석 유형, 대시보드 반사, 원도우를 내리는 차이(부분적으로 또는 전적으로)는 하나의 차량으로부터 다음 차량으로의 사운드 차이에 영향을 미친다. SUV와 다른 유형의 자동차(예를 들어, 카브리오 / 소프트탑 / 타르가 구성) 사이에 상당한 차이가 있을 수 있다.
가장 간단한 차량 구성은 전방 좌석을 향해 지시되는 트위터(스피커)를 갖는다(이는 자동차 제조자에 의해 사용된 공통 셋업임). 이러한 경우에, 스피커로부터 좌석의 중간점으로의 지정된 거리가 있을 수 있고, 시스템은 좌석 상에 앉아 있는 사람의 깊이를 모델링할 수 있다. 시스템은 도어의 아주 높은 곳(트위터에 대한 전형적인 위치)에 또는 대시 또는 A-필러의 측면 상에 장착된 스피커의 경우에 대해 사람의 측면 및 정면을 검출할 수 있다. 따라서, 주파수 범위 및 변조 방식은 시스템에 의해 가능성 있는 거리까지 조정될 수 있다. 시스템은 또한 반향 잡음에 강건한(즉, 임의의 하나의 주파수에서의 감지 에너지가 자동차에서 증강되는 것을 허용하지 않는) 방식을 선택할 수 있다. 하나의 이와 같은 예는 이중 램핑된 FMCW를 이용하는 방식이다. 이와 같은 감지는 각각의 코사인 유사 시퀀스 사이에서 시스템에 의해 턴 온 및 오프될 수 있고, 또한 시스템은 각각의 시퀀스 사이에서 램핑된 주파수를 조정할 수 있다("제로" 지점을 이용하여 스피커의 가청 클리킹을 회피할 수 있음). 주파수의 이와 같은 시스템 조정은 캐빈 내 잡음의 가변 성질로 인해, 자동차 설정에 바람직하다. 예를 들어, 스포츠 배기 시스템 및 상이한 유도 잡음을 갖는 내연 엔진 기반 스포츠 자동차는 전기 자동차와 매우 상이하지만, 전기 파워 트레인은 더 높은 주파수에서 와인(whine)을 가질 수 있다.
고급 오디오 시스템, 또는 애프터마켓 시스템이 설치되는 경우, 트위터는 30 kHz 이상으로 레이팅될 수 있으며, 이는 넓은 동작 대역을 제공한다(증폭기 구성요소가 에일리어싱을 회피하기 위해 적당한 샘플링 속도를 사용하고 있다고 가정함). 트위터 제조자에 따라, 21내지 30 kHz의 상부 범위가 이용 가능할 수 있다. 시스템은 특정 부분의 제조 편차에 따라 약간 더 높거나 더 낮은 주파수를 사용할 수 있다. 이와 같은 주파수의 가용성은 셋업 프로세스에 의해(즉, 설치된 부분의 능력을 결정하기 위해) 검출될 수 있다.
마이크로폰은 활성 오디오 소거 또는 핸즈프리 사용을 위한 헤드라이너 내에 종종 배치된다. 이는 전방 승객으로부터의 반사된 신호를 검출하기 위해 유용한 위치 내에 있다. 제안된 오디오 소거 시스템은 전형적으로 도어 중간 위에 장착된 스피커, 및 다수의 마이크로폰(예를 들어, 차량 내의 적어도 4개의 마이크)을 갖는다. 이러한 유형의 구성은 생체측정 검출 및 생체측정 식별/인식에 적절하다. 마이크로폰 주파수 응답은 가장 높은 사용 가능 주파수를 궁극적으로 가질 것이다(예를 들어, 25 kHz가 가능한 트위터를 이용하여 20 kHz에서의 마이크 롤링 오프는 시스템을 20 kHz로 궁극적으로 제한할 것임). 이와 같은 주파수의 가용성은 셋업 프로세스에 의해(즉, 설치된 부분의 능력을 결정하기 위해) 검출될 수 있다.
다른 구성은 독립형 트위터없이 구현될 수 있으며, 18 kHz 초과를 여전히 생성할 수 있는 도어에서 더 아래 쪽에 더 큰 콘 스피커가 있다. 이는 더 낮은 주파수 범위가 사용되어야 하는 것을 의미한다.
운전자에 근접하여 배치된 하나의 마이크로폰만이 있을 수 있다. 이러한 경우에, 시스템은 상이한 주파수 대역 및/또는 코딩 방식(예를 들어, 주파수 범위를 재사용하지만, 시간으로 분리됨)이 사용될 수 있음에 따라, 여전히 기능할 수 있다. 따라서, 4명의 승객은 4개의 스피커를 이용할 수 있으며, 각각의 스피커는 한 명의 사람을 감시한다. 이는 이상적으로 4개의 마이크로폰으로, 구현될 수 있다. 그러나, 그것은 하나의 마이크로폰으로 구현될 수 있으며, 프로세싱 디바이스는 상이한 승객을 위해 FMCW 시스템에서 상이한 범위 빈을 선택한다(즉, 사운드가 각각의 승객의 몸통에 도달하도록 추정된 시간을 사용함).
가열, 공기 조절, 및 윈도우
프로세싱 디바이스(100)는 차량 감지 시스템을 가지고 구성될 수 있어 그것은 예컨대, 윈도우 센서로부터의 신호에 액세스함으로써, 자동차 윈도우가 개방 대 폐쇄되는지를 검출할 수 있다. 몇몇 버전에서, 프로세싱 디바이스는 (이용 가능한 경우) 차량의 캔버스 시스템과 통신하여 차량의 센서 중 어느 것으로부터 신호를 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 전기 윈도우를 자동적으로 조정(이의 현재 위치를 질의)하기 위해, 메시지는 적절한 도어 모듈(예를 들어, 승객 도어 모듈)과 통신하고 있는 차량 네트워크 상의 프로세싱 디바이스에 의해 발생될 수 있다. 이러한 구현의 일부는 차량 제조자 시스템 특정이고(즉, OBD 프로토콜의 일부가 아님), 기존 위치 센서로부터의 데이터를 사용할 수 있다.
예를 들어, 공기 송풍기 시스템 상의 공기 조절 / 팬 설정의 상이한 매개변수(예를 들어, 어느 벤트/플랩이 개방되는지(기류의 방향), 팬 속도 등을 검출함)는 또한 차량 제어 시스템으로부터 프로세싱 디바이스에 의해 판독되고, 감지 신호를 조정하기 위한(예를 들어, 그것의 진폭 및/또는 파형(들)을 변경하기 위한) 기초의 역할을 하여 감지 신호로 적절한 생리학적 매개변수 신호 품질 복구를 용이하게 할 수 있다. 이와 같은 조정은 더 적은 간섭을 겪고 있는 것에 감지를 위해 적용되는 주파수 대역을 적응적으로 변경하는 것, 및/또는 더 많거나 더 적은 반향을 갖도록 감지 파형을 변경하는 것을 포함할 수 있다. 자동차 / 차량 도어 개방 또는 폐쇄, 또는 스티어링 휠 핸드 제거 등인지를 검출하는 것과 같은 다른 매개변수는 또한 자동차 센서에 의해 획득될 수 있다.
자율 차량 - 수면, 피로 및 각성도 감지
자율 주행을 위한 인공 지능 시스템이 증가하고 있다. 자율 차량의 자율 수준에 따라, 그 요구는 이동 또는 정지 시 수면을 촉진하거나, 수면 전에 피로 / 졸음을 검출하여 중재를 하는 것일 수 있다.
완전 자율 차량에서, 스티어링 휠, 페달 및 다른 컨트롤이 포함되지 않을 수 있다. 이는 여행 / 통근 동안 잠자리 또는 작업 영역(심지어 연습을 위함)으로서 차량 구획 공간을 재사용하는 것에 관해 새로운 기회를 제공한다.
차량 내의 사람은 예를 들어, 저주파 초음파 감지를 사용하여 깨어 있고 잠들어 있는 동안 그들의 활력 징후가 둘 모두 감시되게 할 수 있다.
그들이 잠들 때, 프로세싱 디바이스(100)는 수면 무호흡의 검진을 받기 위해 체크된 그들의 호흡 파형, 및 병의 징후를 위해 체크된 호흡 및 심장 속도를 가질 수 있다. 그 다음, 프로세싱 디바이스(100)는 수면 스코어뿐만 아니라, 피로 스코어를 제시할 수 있다. 시스템은 불면증, 및 다른 수면 조건을 관리할 기회를 제공한다.
호흡 동조 훈련은 이와 같은 자율 차량에서 수면을 유도하는 것을 돕기 위해 제공될 수 있다. 차량의 전체 환경은 자동적으로 조정되어 양호한 품질 수면을 촉진할 수 있다. 예를 들어, 인포테인먼트 시스템의 역할을 하는 프로세싱 디바이스(100)는 활성 잡음 소거를 생성하여 차량 잡음을 감소시키도록 구성될 수 있다. 몇몇 경우에, 프로세싱 디바이스는 차량 내에서 라이트를 제어할 수 있다. 예를 들어, 그것은 예컨대 어두워지거나 밝아지는 제어 가능한 유리 또는 전기변색 유리로 깨어 있는 동안 라이트를 감소시키거나 라이트를 올리기 위해 윈도우 투명도에 대한 제어된 조정을 할 수 있다. 그것은 라이트 조정 및/또는 다른 디바이스에 대해 윈도우 상의 자동 블라인드를 제어하여 차량에서 조용한 환경을 이루는 위치에 to set 음향 처리 또는 사운드 배리어(예를 들어, 사운드 흡수 윈도우 커버)를 설정할 수 있다.
그들이 목적지에 가깝게 오고 있을 때, 시스템의 프로세싱 디바이스는 예를 들어, 시스템의 GPS 센서로부터의 GPS 차량 위치, 수면 또는 여행의 시간, 및/또는 사용자의 검출된 수면 상태를 고려할 수 있으며, 이러한 디바이스를 제어하여 라이트 및 사운드 수준을 증가시켜 사용자를 부드럽게 깨울 수 있다.
"로보 택시" 또는 승차 공유 차량 내의 승객과 같이, 프로세싱 디바이스는 프로세싱 디바이스에 의해 제어 및 생성된 사운드 및/또는 시각화로 유도하기 위해 휴식 및 수면 프로그램을 포함할 수 있다. 선택적으로, 프로세싱 디바이스는 또한 예컨대 무브 상에 수면 무호흡 테스트를 수행하고(예를 들어, 각성, 무호흡, 호흡저하를 카운트하고) 깨어 있을 시 그들을 사용자에게 보고하기 위해 수면 동안 호흡을 평가하도록 구성될 수 있다.
현저히, 상기 적용/동작은 또한 도로 및 철도 상에 수송을 현재 제공하는 표준 운전자 조작 버스 및 기차 내에 포함된 시스템(예를 들어, 엔터테인먼트 시스템)에서 구현될 수 있다. 이러한 차량은 장일 및/또는 1박 여행 동안 승객에 의해 종종 사용된다. 이러한 동작은 또한 비행기의 엔터테인먼트 시스템에서 구현될 수 있다.
반자율 차량에서, 각성(수면 또는 취침전보다는 오히려)의 검출은 운전자가 인간 대 기계 인터페이스의 일부로서 임의의 예상하지 않은 도로 상황에 반응할 수 있는 것을 보장하는 것에 중요하다. 예를 들어, 자율 차량의 자율성의 수준에 따라, 이와 같은 차량의 프로세싱 디바이스는 사용자가 중재할 수 있는 것 - 즉, 그들이 경계 및 "존재"해야 하는 것을 필요로 할 수 있다. 이와 같은 시스템은 다른 자동차 졸림 보조물, 예컨대 좌석 내의 센서, 시선 추적을 수행하는 카메라 등과 통신하기 위해 통합될 수 있다. 시스템은 보이스 어시스턴트를 구현하여 운전자에게 말을 걸어서 응답에 기초하여 그들의 현재 각성도 수준을 판단하고, 그들이 마이크로 수면에 진입할 가능성이 있으면 조치를 취할 수 있다. 예를 들어, 이와 같은 자동차는 경보로서 사운드를 증가시키고 그리고/또는 도로에서 자동차를 견인하고 운전자가 잠들거나 깨어 있는 것을 허용하는 것을 정지시킬 수 있다. 따라서, 프로세싱 디바이스(100)의 수면 또는 각성 검출 동작과 같은 모션 검출 능력은 각성 또는 수면의 검출에 기초하여 차량 동작의 조정(예를 들어, 차량의 이동, 속도, 정지, 풀오버의 감소, 및/또는 목적지의 변경 또는 운전자를 돕는 위치(예를 들어, 커피숍 또는 호텔)에 내비게이션 목적지의 제공)을 제어하기 위해 차량 제어 동작에 대한 입력의 역할을 할 수 있다.
몇몇 경우에, 이와 같은 검출에 기초하여, 시스템은 수면을 좌절시키는 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 그것은 정신산란 사운드와 같은, 사운드를 발생시킬 수 있다. 이와 같은 사운드는 사람이 잠들기 전에 잠깐 동안 도울 수 있지만 - 그들이 커피 또는 낮잠을 정지하기에 안전한 어딘가로 운전하는 것 - 또는 완전 자율 리턴 투 홈 내비게이션 및/또는 자율 주행 기능을 활성화하는 것을 허용하기에 충분할 수 있다. 예에서, 정신산란 사운드는 디폴트 캐빈 차임(chime) 또는 다른 차량 에러 사운드로의 시작을 포함할 수 있다. 그 다음, 이와 같은 사운드는 잠을 깨우기 위한 보이스 커맨드를 포함할 수 있다. 동작은 기계 셰이킹 디바이스의 제어에 의해 구동 휠을 (예컨대 통합된 진동기(들)로) 또는 심지어 자동차 좌석 뒷부분을 (예컨대 통합된 진동기(들)로) 셰이킹하는 것을 포함할 수 있다.
차량 내의 및 차량 사이의 사용자 개인화
자동차 소유로부터 "서비스로서의 이동성" 비즈니스 모델로의 무비가 있다. 이는 사용자가 자동차를 더 이상 소유할 필요가 없는 것을 암시한다. 오래 지속되는 자동차는 또한 이와 같은 서비스(즉, 내부 엔진으로부터 전기 모터로의 무브)뿐만 아니라 도회 / 도시 생활, 및 자동차 및 승차 공유 서비스의 개선을 촉진한다. 그것은 또한 시당국의 요건에 의해 촉진되어 혼잡을 감소시키고 공기 품질을 증가할 수 있다.
이와 같은 차량의 프로세싱 디바이스는 사용자 맞춤형 매개변수로 차량의 순간적인 개인화를 허용하도록 구성될 수 있다. 이는 많은 차량에 걸쳐 사용자 경험을 개인화하는 것 - 그것이 규칙적으로 재소유된 자동차, 자동차 공유 서비스, 또는 승차 공유 / 공공 서비스 차량 내에 있든지 허용한다. 이와 같은 매개변수는 맞춤화된 및 개인화된 수면/낮잠 구성을 포함할 수 있으며 - 이는 개별 인간 운전자, 또는 자율 차량이 있는 경우 특히 적절하다.
예를 들어, 차량의 프로세싱 디바이스(100)는 - 예를 들어 잡음, 모션, 팬 / 기류를 포함하는 곤란한 자동차 환경에서 사용자의 수면을 감시할 수 있다. 수면을 촉진하기 위해, 프로세싱 디바이스는 사용자의 수면을 향상시키기 위해 내비게이션 노선을 선택 및 최적화하고, 서스펜션 설정 및/또는 자동화된 차량 제어 스타일(예를 들어, 가속 및/또는 제동에 대한 조정에 의해서와 같이 적극적인 운전이 아니라 부드러운 운전)을 조정하도록 구성될 수 있다. 사용자의 명령어 또는 그것의 현재 동작 모드를 조건으로, 차량의 프로세싱 디바이스(100)는 (사용자(들)가 수면 사이클의 일부 또는 전부를 얻어서 리프레시된 잠을 깨우고 / 수면 무력증을 최소화하도록) 낮잠 동안 충분한 시간을 허용하기 위해 목적지에 대한 더 긴 루트를 심지어 선택하고, 그리고/또는 안락을 위해 (더 좋은 도로 표면, 더 적게 예측된 제동 / 가속 또는 코너링 이벤트 등을 갖는 루트를 선택할 수 있다).
프로세싱 디바이스(100)는 차량이 내부 조명(세기 및 색조 둘 모두)을 변경하도록 라이트 조정 및 윈도우 커버리지 조정을 제어할 수 있다. 그 다음, 차량의 프로세싱 디바이스(100)는 환경이 휴식 및 수면에 최적화되도록 뮤직을 플레이하고 그리고/또는 활성 잡음 소거 또는 마스킹 사운드(예를 들어, 백색 잡음)를 적용할 수 있다. 조정할 수 있는 좌석을 갖는 차량 또는 침대에 대해, 휴식 위상에서, 프로세싱 디바이스(100)는 좌석에서 모터 및 액추에이터를 제어하는 것에 기초하여 마사지를 제어할 수 있다. 그 다음, 프로세싱 디바이스(100)는 수면 또는 낮잠 시간 동안 안전하지 않은 필수 통지를 뮤팅할 수 있다. 더 긴 여행에 대해, 시스템은 이하의 프로그램 중 임의의 하나 이상을 제공할 수 있다: 휴식, 수면, 각성, 작업 프로그램. 프로세싱 디바이스(100)는 사용자의 24시간 주기 리듬에 맞추도록(또는 이에 정렬되도록) 작업, 휴식, 수면, 각성, 작업 프로그램에 대한 스위치를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 디바이스는 사용자가 긴 여행 중인 경우, 사용자의 오후 "잠"에 대응하도록 낮잠을 제공할(또는 요청된 것을 지연시킬) 수 있다.
이동 또는 정지 차량에서의 수면 전
멀미의 경향이 있는 사람에 대해, 눈을 감은 채 깊은 호흡을 사용하는 초기 이완 단계를 갖는(깊은 호흡을 달성하기 위해 사용자를 가이드하도록 프로세싱 디바이스(100)에 의해 제공되는 선택적인 오디오 큐 또는 동기화된 뮤직을 갖는) 낮잠 또는 수면 시간은 임의의 이와 같은 질병을 감소시키는 것을 도울 수 있다. 차량 서스펜션은 멀미의 느낌을 감소시키기 위해 많은 정정 액션을 수행하도록 프로세싱 디바이스에 의해 제어될 수 있고, 많은 코너 및 범프 또는 등급 변경이 루트 상에서 예상되면 수면 위치(예를 들어, 제어 가능하게 조정 가능한 좌석)를 차량의 전방을 향해 이동시킬 수 있다.
프로세싱 디바이스(100)는 사용자의 호흡 속도를 감시하는 것으로 가이드된 호흡 연습을 시작하여 호흡의 깊이(예를 들어, 얕은 들숨 및 날숨)와 함께, 초기 베이스라인 호흡 속도, 및 베이스라인 들숨 시간 대 날숨 시간 비율을 추정할 수 있다. 그 다음, 그것은 사람을 위한 가청 또는 시각(그러나, 가청은 사용자가 휴식하고 있고 수면할 작정이면 바람직함) 큐을 제공하여 콧구멍(즉, 폐쇄된 입)을 통해, 4 초의 카운트 동안 들이쉬고, 그 다음 4 초의 카운트 동안 내쉬도록 적응할 수 있다. 사용자가 10 이상의 호흡 동안 이것을 지속시킬 수 있으면, 그들은 짧은 회복 시간 허용되고, 그 다음 더 느린 호흡으로 가이드되어(흡입에 대해서는 4 내지 6 내지 8 초 이동되고, 배기에 대해서는 동일함) 편안하고, 달성 가능하고, 지속 가능한 것을 (실제 호흡 파형을 감시하는 것에 기초하여) 결정할 수 있다. 가이드라인 시간은 이러한 연습 동안 5 내지 15 분이다. 차량에서의 위치 결정에 관해, 이는 호흡 프로그램이 휴식, 또는 수면을 위한 것인지 - 및 좌석 / 침대의 조정에 의존한다.
선택적으로, 프로세싱 디바이스는 좌석이 마사지 좌석으로서의 역할을 하도록 제어 신호를 발생시켜 모터 / 액추에이터를 포함하는 제어할 수 있다.
이는 복부(횡격막) 호흡 연습으로 연장될 수 있다. 사람이 상대적으로 수직인 좌석 내에 있으면, 그들은 한 손을 그들의 가슴에 놓고, 다른 손을 그들의 아랫배에 놓도록 요청을 받을 수 있다. 그들은 그들의 하부 손이 이동하지만, 상부 손이 (가능한 많이) 이동하지 않도록 그들의 콧구멍을 통해 깊게 호흡하도록 재촉받는다. 제스처 인식 감지는 하부 팔이 상부 팔보다 더 많이 이동하고 있는 것을 확인하기 위해 감지 동작을 사용하여 프로세싱 디바이스(100)에 의해 수행될 수 있다. 심박수 및 검출은 연습이 원하는 효과를 갖는 것(심박수를 감소시키는 것, 및 심박수 가변성을 그들의 개인 베이스라인 "휴식" 범위까지 증가시키는 것)을 확인하기 위해 수행될 수 있다.
사용자가 잠듬에 따라, 좌석은 프로세싱 디바이스에 의해 제어되어 그것을 조정하여 적절한 지지를 제공할 수 있다.
더 긴 여행에 대해, 시스템은 내비게이션 매개변수를 조정하여 편안한 휴식을 수면 / 낮잠 프로그램에 추가해서, 사용자를 화장실을 갖는 안전한 장소 및/또는 산책 영역으로 데려올 수 있다. 이는 배터리 또는 연료 재충전, 또는 배터리 교환 이벤트로 조정될 수 있다.
수면 호흡 장애(SDB) 검진
비접촉 감지가 공공 서비스 또는 승차 공유 차량 내의 프로세싱 디바이스에 의해 전개되는 경우, 승객(들) / 사용자(들)(즉, 단일 또는 다수 점유)는 그들이 생리학적 감시에 참여하기를 원하면 디바이스의 보이스 어시스턴트에 의해 요청받을 수 있다. 그들이 그렇게 하는 것을 선택하면, 깨어 있는 동안, 시스템은 그들의 심장 및 호흡 매개변수를 자동적으로 감시할 수 있다. 그들이 하나 이상의 수면 사이클로 수면하면, 시스템은 그들의 수면 단계를 감시할 뿐만 아니라, 무호흡 또는 호흡저하 현상을 체크할 수 있다. 이와 같은 시스템은 임의의 차량 예컨대 운전자가 있는 비자율 자동차, 자동차 공유 서비스 또는 택시 서비스의 일부로서의 자율 자동차, 또는 침상 / 수면 영역을 갖는 차량(트럭, 기차, 비행기 등)에서 구현될 수 있다.
각성도를 위한 시스템
각성도의 비접촉 감지는 사용자가 안전 결정을 하도록 - 예컨대 자율 차량을 중단하도록 요청받을 수 있는 경우에, 또는 차로 이탈 검출 또는 졸림 검출 시스템의 일부로서 차량에 안전 시스템을 증가시키는 데 사용될 수 있다. 이와 같은 졸음 또는 피로 검출은 국제 특허 출원 번호 PCT/AU2014/059311호에 설명된 방법론 중 어느 것을 사용하여 이루어질 수 있다.
보안 적용
불법 이민은 교도소 당국, 경찰, 및 화물 운전자뿐만 아니라, 세관 및 이주에 대한 문제일 수 있다.
차량 프로세싱 디바이스(100)에 의한 비접촉 감지는 (예컨대 차량이 주차될 때) 감시된 공간에서 호흡 신호의 존재를 검출하고 운전자 및/또는 중앙 감시 서비스에 경보를 발하도록 구성될 수 있다는 점이 인식될 수 있다. 시스템은 변경이 감지 신호에 이루어져 간섭을 회피할 수 있기 위해 감지 신호에 영향을 미치는 마스킹 및/또는 간섭 신호를 검출하도록 구성될 수 있다. 따라서, 시스템의 프로세싱 디바이스는 호흡 신호를 정확하게 검출하거나, 그렇지 않으면 간섭이 검출된 경우 감지 실수를 보고할 수 있다. 시스템은 고유 생체측정 시그니처의 검출로, 사람의 생체측정 식별을 수행하기 위해 다중경로 모달 작용의 사실로부터 이득을 얻을 수 있다. 이와 같은 시그니처는 캐빈에 영향을 받을 수 있다(예를 들어, 시스템은 감지 공간에서 반향을 야기하는 감지 신호를 선택할 수 있다 - 수영장의 표면 상에서 리플을 검출하는 것에 유사함).
차량의 보호
차량에서의 활력 징후 감시는 차량 내로의 침입을 확인하고, 다른 침입 센서(예를 들어, 도어 접촉 스위치 및 자동차 알람 시스템)와 작업하는 데 사용될 수 있다.
차량에 방치되어 남겨진 사람(아이 또는 아기) 또는 애완동물의 보호
이전에 설명된 바와 같이, 최근에 비어진 또는 의도된 빈 차량에서 호흡 및 심박수를 검출함으로써, 경보는 아이 또는 아기 또는 애완동물이 부재될 때 차량에 우연히 남겨지면 프로세싱 디바이스에 의해 발생될 수 있다. 그 다음, 차량 프로세싱 디바이스는 하나 이상의 차량 제어 신호(들)를 발생시켜 차량을 자동적으로 고정시키거나(절도를 방지하거나) 환기, 냉각 또는 가열과 같은 시스템을 연동시켜 도움이 도달될 때까지 점유자를 보호할 수 있다.
가상 도움 에이전트를 통한 사용자로의 자동 피드백
간단한 스크립트된 또는 트리 기반 질의/응답 접근법과 달리, 프로세싱 디바이스는 어드바이스 전달을 위해 딥 러닝 접근법을 사용하여 멀티모달 신호(자연 언어 처리를 포함함 - 예컨대 말소리 인식을 위함)를 프로세싱하기 위해 완전히 개인화된 가상 에이전트 애플리케이션으로 구현될 수 있다.
특히 사용자의 데이터의 저장 및 사용자와, 예컨대 공유된 차량 시스템과 시스템의 임의의 상호작용에 관해, 일어나는 하나의 문제는 저장된 데이터의 보안이다. 이는 이러한 데이터의 적어도 일부, 예컨대 사용자에게 어드바이스(의료 어드바이스를 포함할 수 있음)의 전달이 클래식 데이터베이스 대신에 블록체인을 통해 인에이블되면 처리될 수 있다. 블록체인은 방광 조영을 이용한 분산 네트워크 컨센서스의 기초로 작용하여, 디지털 이벤트(예컨대 어드바이스, 및 이러한 어드바이스를 통지하는 데이터를 전달하는 것)를 변경할 수 없게 하고 해킹에 매우 저항하게 한다. 예를 들어, 이는 - 특히 신뢰성 있고 공유된 책임과 함께 상호운용성을 가능하게 하기 위해 본질적으로 다른 사물 인터넷(IoT) 센서 사이에서 무결성을 보장할 수 있다. 그것은 분산된 건강 교환이 요구된 시스템의 관리를 감소시키는 것을 허용할 수 있다. 사용자는 상호작용의 프라이버시를 - 예를 들어 의학 박사에 의해 확신할 수 있다.
연구 목적을 위한 익명 데이터의 공유에 관해, 블록체인은 암호화된 데이터의 의료(및/또는 보호된 건강 정보) 및 변경 불가 스토리지에 액세스를 허용할 수 있는 사전 정의된 사용자 액세스로 관리 특징을 식별할 수 있다.
수개의 유형의 블록체인은 - 개방, 컨센서스, 및 전용 블록체인을 포함하는 이러한 이득을 전달할 수 있다는 점이 인식될 수 있다.
개방 블록체인은 작업 증명 및 지분 증명과 같은 암호경제의 방침에 기초하여, 누구든지 이용 가능한 정의에 따른다. 컨센서스 및 전용 블록체인은 사용자 액세스가 제한되는 것을 의미하지만, 블록체인이 제공하는 진정성의 부분적인 보증의 일부 또는 대부분을, 일부 또는 작은 분산으로 유지한다. 컨센서스(기본적으로 하이브리드) 블록체인은 특정 의료 제공자와 함께 건강 및 복지 회사의 그룹이 협력하여 IoT 및 다른 감지 디바이스를 연결하는 의료 어드바이스 서비스, 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)에 기초한 어드바이스 엔진, 및 스마트 계약(동일한 블록체인 상의 지불)을 사용자와 의사 사이에 전달하여 목표된 보호를 전달하는 것을 허용할 수 있다.
원기 회복 낮잠
시스템의 프로세싱 디바이스(100)은 사람이 침대에서, 또는 차량의 시트에 누워 있든지 간에, 스마트 냅을 원조하기 위한 냅 기능으로 프로그래밍될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 디바이스에게 "나는 낮잠을 자고 있다"고 알려 줄 수 있다. 그 다음, 대화형 오디오 디바이스는 사용자가 잠드는 것을 가청으로 돕고, 그 다음, 수면 및/또는 시간을 감시함으로써, 예상 가용 시간, 현재 수면 부족의 추정, 시각, 및 사용자 요청에 기초하여 적절한 낮잠 지속기간을 갖도록 사람을 가이드할 수 있다. 예를 들어, 그것은 20 분, 30 분, 60 분 또는 90 분(전체 수면 사이클)과 같은 타겟 지속기간에 최적화될 수 있다. 60 분 낮잠은 깊은 수면이 최적화되도록 하고 수면 말미에 임의의 수면 무력증에서 회복될 수 있도록 일정 시간을 할애하는 반면, 20 및 30 분 타겟 시간은 사용자가 아직 얕은 수면에 있는 동안, 또는 1분 또는 2 분 초과 동안 깊은 수면에 있기 전에 사용자를 깨우기 위해 최적화된다. 수면(낮잠) 전 깨어 있는 시간은 또한 낮잠 시간에 더하여 기록된다.
더 오래 자게 되면 그날 밤 수면에 영향을 미칠 수 있으므로, 사용자가 며칠간 정상적인 수면을 가졌다면, 20 내지 25 분 낮잠은 90 분 전체 수면 사이클에 우선할 수 있다.
시스템의 프로세싱 디바이스(100)를 갖거나 이 디바이스의 역할을 하는 자율 차량에서, 사용자는 디바이스에 주간 낮잠 (점심 식사 즈음)을 요청할 수 있다. 차량은 도착하여 그들을 수집해서, 일정 지속기간 동안 조용하게 운전함으로써, 또는 주차할 안전한 장소를 발견함으로써 그들을 낮잠으로 진정시킬 수 있다. 이는 식전 또는 식후 어느쪽도 좋으나, 소화할 시간을 확보하기 위해 점심식사 후의 낮잠이 바람직하다(그러나, 위산 역류의 위험성을 감소시키는 데는 10 내지 20분 등 약간의 시간만이 요구될 가능성이 있다).
예시적인 차량 프로세싱 적용
프로세싱 디바이스(100)의 예시적인 제어 프로세싱 방법론은 도 8을 참조하여 고려될 수 있다. 802에서, 프로세싱 디바이스는 예컨대 이전에 설명된 모션 감지 방법으로 차량 캐빈 내의 존재를 감지하거나 검출할 수 있다. 804에서, 다수의 차량 점유자가 결정될 수 있다. 806에서, 결정된 차량 점유자에 대해, 프로세싱 디바이스(806)는 이전에 설명된 바와 같은 모션 감지 기법으로부터 유도된 생체측정 특성을 사용하는 것과 같이 각각의 점유자를 식별하려고 시도할 수 있다. 810에서, 프로세싱 디바이스는 다른 차량 센서(예를 들어, 도어 폐쇄 상태 센서, 좌석 벨트 상태 센서, 검출된 무선 키/전자 열쇠 등)로부터의 데이터 또는 신호에 액세스할 수 있다. 센서 및/또는 모션 감지에 기초하여, 812에서, 프로세싱 디바이스는 차량이 잠겨진 상태이거나 잠겨진 상태이었던 것을 결정하여, 점유자는 없다고 예측한다. 814에서, 프로세싱 디바이스는 감지된 생리학적 신호(예를 들어, 아이 또는 유아의 것이라고 보이는 범위 내의 호흡 및/또는 심장 신호)에 기초하여, 아이 및/또는 유아만이 차량을 점유하는 것을 검출한다. 대안적으로, 816에서, 점유자가 검출되지만 인식되지 않는다면 프로세싱 디바이스가 비인가된 존재(침입자 또는 밀항자)를 결정할 수 있다. 816 또는 814에서의 결정에 기초하여, 프로세싱 디바이스는 예컨대 경보(예를 들어, 알람 또는 통신)를 트리거하기 위한 출력을 발생시킨다. 820에서, 프로세싱 디바이스는 또한 이전 결정에 기초하여, 예컨대 차량 제어 시스템에이 침입자 또는 밀항자 발생 이벤트에 차량을 디스에이블하게 하는 하나 이상의 제어 신호 등의 출력을 발생시킬 수 있다. 선택적으로, 820에서, 아이/유아를 두고 내린 것을 검출한 이벤트에서, 차량 제어 시스템에 대한 발생된 출력은 예를 들어, 차량 환경 제어(예를 들어, 환기 및/또는 온도 제어)를 활성화하기 위해 제어 신호일 수 있다.
822에서, 프로세싱 디바이스는 예컨대 전자 열쇠 검출 및/또는 생체측정 식별에 의해, 차량이 인가된 사람에 의해 사용 중이고/점유되는 것을 결정한다. 824에서, 예컨대 이전에 설명된 방법에 의해, 딥 러닝 심폐 분석을 실시한다. 그 다음, 프로세싱 디바이스는 본 명세서에서 설명된 모션 감지 기법을 사용하는 것과 같이 이전에 논의된 바와 같은 824에서의 수면 분석/검출 프로세스, 828에서의 피로/각성도 검출 프로세스 및/또는 830에서의 의료 검진/서비스 프로세스를 동작시킬 수 있다. 832에서, 프로세싱 디바이스는 예를 들어, 프로세싱 디바이스와 결합된, 스피커 및 마이크로폰을 사용하여 예컨대 사용자를 오디오/시각 대화형 통신(예를 들어, AI 프로세스 및/또는 챗봇)과 연동함으로써 826, 828 및 830에서의 검출 프로세스에 기초하여 출력을 선택적으로 발생시킬 수 있다. 추가적으로, 834에서, 프로세싱 디바이스는 대화형 통신 및/또는 826, 828 및 830에서의 프로세스에 기초하여 차량 제어 시스템의 동작을 설정하거나 요청하기 위한 하나 이상의 제어 신호(예를 들어, 차량의 이동, 캐빈 부근의 라이트 조건의 조정, 전기변색 유리 투명도의 조정, 캐빈 부근의 좌석의 이동, 브레이킹 매개변수의 조정, 가속 매개변수의 조정, 서스펜션 설정의 조정, 윈도우 커버리지의 조정, 음향 배리어의 조정, 차량의 고정화, 차량 환기장치의 연동 및/또는 차량 캐빈 냉방/난방 시스템의 연동)와 같은 출력을 선택적으로 발생시킬 수 있다. 추가적으로, 834 및/또는 832에서, 출력은 826, 828, 830 및 832에서 이루어진 검출의 성질을 포함하는 데이터를 통신하기 위해 발생될 수 있다. 선택적으로, 836에서, 검출된 조건에 관한 데이터는 예컨대 보안 방식으로, 기록될 수 있다. 예를 들어, 데이터는 836에서 블록체인 프로세스에 의해 저장될 수 있다.
도 9는 예컨대 오디오 기반 감지를 위해, 본 기술의 차량 프로세싱 디바이스에 의해 구현될 수 있는 추가적인 예시적 프로세스를 예시한다. 선택적으로 902에서, 차량 프로세싱 디바이스, 예컨대 차량의 하우징(예를 들어, 대시보드) 내의 오디오 엔터테인먼트 시스템은 프로세싱 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위한 제어 명령어로 프로세싱 애플리케이션의 다운로드를 수신할 수 있다. 902에서, 프로세싱 디바이스는 예컨대 저주파 초음파 감지 신호를 발생 및 수신하는 성능을 확인하기 위해 시스템의 스피커/마이크로폰의 성능을 체크할 수 있다. 904에서, 셋업 프로세싱은 프로세싱 디바이스에 의해 실행되어 음향 감지를 위한 매개변수를 결정할 수 있다. 이는 다양한 음향 감지 신호를 발생 및 감지하는 것을 선택적으로 수반할 수 있다. 예를 들어, 906에서, 이전에 설명된 바와 같은 오디오 프로빙 시퀀스는 차량의 내부 영역(캐빈)을 매핑하기 위해 발생될 수 있다. 선택적으로 908에서, 사전 구성된 값은 특정 차량 및 감지 시스템의 공지된 감지 특성(맵)에 기초하여 액세스될 수 있다.
이러한 프로세스 다음에, 프로세싱 디바이스는 예컨대 910에서 차량 캐빈 내에서 한명 이상의 사람을 검출함으로써, 감지 신호의 발생 및 수신을 제어할 수 있다. 이와 같은 감지는 생리학적 특성(예를 들어, 심장 모션 및/또는 호흡 모션)을 검출하기 위해 모션의 검출 및/또는 검출된 모션의 분석에 기초할 수 있다. 이와 같은 검출은 사람에 의해 점유된 캐빈의 특정 위치를 식별하는 역할을 할 수 있다. 이와 같은 검출의 확인 시, 프로세싱 디바이스는 하나 이상의 프로세스를 활성화할 수 있다. 예를 들어, 912에서, 프로세싱 디바이스는 예컨대 마이크로폰으로 환경 내의 주변 차량 잡음 또는 다른 사운드(예를 들어, 뮤직 보이스 등)를 검출할 수 있다. 이와 같은 사운드는 이전에 설명된 바와 같이 감지 신호의 필터링 또는 조정을 위한 정보의 역할을 할 수 있다. 914에서, 프로세싱 디바이스는 예컨대 차량 제어 시스템 센서 또는 차량 센서에의 액세스에 의해, 기후 제어 시스템 설정을 결정할 수 있다. 이와 같은 정보는 또한 이전에 설명된 바와 같은 감지 신호의 필터링 또는 조정을 위한 정보의 역할을 하거나 그들의 특성화를 위한 생리학적 운동 신호의 평가를 도울 수 있다. 916에서, 프로세싱 디바이스는 예컨대 스티어링 휠 각도, 가속기/브레이크 페달 설정, 좌석 벨트 상태, 등)을 결정하여 다른 차량 센서 정보에 액세스할 수 있다. 이와 같은 정보는 또한 이전에 설명된 바와 같은 감지 신호의 필터링 또는 조정을 위한 정보의 역할을 하거나 그들의 특성화를 위한 생리학적 운동 신호의 평가를 도울 수 있다. 918에서, 다른 센서, 예컨대 섀시 레벨, 스로틀, 서스펜션, 구동렬, 모터 센서가 액세스될 수 있다. 이와 같은 정보는 또한 이전에 설명된 바와 같은 감지 신호의 필터링 또는 조정을 위한 정보의 역할을 하거나 그들의 특성화를 위한 생리학적 운동 신호의 평가를 도울 수 있다. 920에서, 프로세싱 디바이스는 예컨대 이전에 설명된 세부사항 중 임의의 것에 따라, 생리학적 감지(예를 들어, 음향 사운드 발생 소나를 이용함) 및 이와 같은 감지로 검출된 모션의 특성화를 수행할 수 있다.
도 10은 예컨대 반자율 또는 자율 차량에서의 감지를 위해, 본 기술의 차량 프로세싱 디바이스에 의해 구현될 수 있는 추가적인 예시적 프로세스를 예시한다. 1002에서, 차량 프로세싱 디바이스는 차량 내 사용자 진입을 검출한다. 1004에서, 예컨대 프로세싱 디바이스에 의한 대화형 질의(예를 들어, 자연 언어 처리)에 응답하여, 사용자는 감시 또는 검진 서비스를 선택하도록 재촉받는다. 1006에서, 사용자가 여전히 깨어 있는 동안, 프로세싱 디바이스는 각성 생리학적 특성을 검출하기 위해 본 명세서에서 설명된 프로세스에 의해 감지를 시작할 수 있다. 이와 같은 프로세스는 호흡 동조를 이용하는 등 수면 유도 제시를 선택적으로 포함할 수 있다. 1008에서, 프로세싱 디바이스는 수면 분석(예를 들어, 단계 검출)을 수행하고 그렇지 않으면 수면을 검출할 수 있다. 프로세싱 디바이스는 1008에서, 이전에 설명된 바와 같이 냅 프로세스(예를 들어, 파워 냅)을 제어할 수 있다. 1010, 1012 및 1014에서, 차량 프로세싱 디바이스는 건강 검진을 선택적으로 수행할 수 있다. 예를 들어, 선택적인 수면 호흡 장애 검출 프로세스(1014)에서, SDB의 현상은 이전에 설명된 바와 같이 모션 및/또는 사운드 감지를 통해 검출될 수 있다. 선택적으로, 호흡 검진 검출 프로세스(1012)에서, 호흡은 예컨대 이전에 설명된 바와 같은 모션 및/또는 사운드 감지를 통한 만성 질환 조건(예를 들어, 심부전의 악화)의 검출을 위해 감시될 수 있다. 선택적으로, 심장 검진 검출 프로세스(1010)에서, 심장 정보는 이전에 설명된 바와 같은 모션 및/또는 사운드 감지를 통해 만성 질환 조건(예를 들어, 심부전의 악화) 또는 다른 심장 관련 발생의 검출에 대해서와 같이 감시될 수 있다.
1016에서, 프로세싱 디바이스는 검진 프로세스(들) 중 어느 것의 검출에 기초하여 출력을 발생시킬 수 있다. 본 명세서에서 더 상세히 설명된 바와 같이, 이와 같은 출력은 이러한 프로세스 중 어느 것의 검출을 표시하는 하나 이상의 차량 관련 제어 신호 및/또는 데이터일 수 있다. 1018에서, 검출의 데이터는 예컨대 블록체인 기록 프로세스로, 보안될 수 있다. 1020에서, 선택적인 지불 서비스는 통화 이체를 위해, 예컨대 검진을 위한 요금에 관해 배열될 수 있으며, 이는 결과 및/또는 블록체인 데이터에 기록된 거래에 기초할 수 있다. 1022에서, 프로세싱 디바이스는 이와 같은 결과를 건강 관리 제공자 또는 응급 건강 서비스와 통신할 수 있다. 선택적으로, 1024에서, 프로세싱 디바이스는 서비스를 위한 클리닉 또는 병원과 같은 의료 시설과 통신할 수 있다.
도 11은 수면 또는 낮잠 서비스를 위한 예시적인 프로세스를 예시하며, 그것은 가이드된 휴식 호흡 연습을 제공하고, 선택적으로 좌석에서 모터 / 서보 / 액추에이터를 사용하여 큐 또는 촉각 피드백으로서의 역할을 할 수 있다. 1102에서, 개인화된 수면 서비스는 예컨대 차량 프로세싱 디바이스에 의한 보이스 커맨드 인식 및/또는 존재 검출로, 활성화된다. 1104에서, 프로세싱 디바이스는 로드 구성을 검출하고 생체측정 식별을 선택적으로 수행할 수 있다. 1106에서, 차량 및 센서 능력은 예컨대 생체측정 식별에 기초하여 액세스된 기존 사용자 매개변수를 충족시키기 위해, 결정된다. 1108에서, 낮잠/수면 계획은 예컨대 수면 시간 매개변수의 원하는 길이를 결정하기 위해 개시될 수 있다. 1110에서, 내비게이션 시스템은 예를 들어, 지형 정보, 거리 정보, 수면 및 여행 시간 정보, 날씨 정보 및 교통 정보뿐만 아니라 수면 매개변수에 기초하여 목적지 및 루트를 계산할 수 있다. 이와 같은 목적지는 사용자에 의해 선택적으로 제공될 수 있다. 선택적으로, 계산된 루트를 통해 이와 같은 목적지에의 도착은 자율 차량 동작 제어 시스템에 의해 제어될 수 있다. 1112 및 1114에서, 캐빈 환경은 예컨대 차량 환경 제어 시스템으로 제어된다. 이전에 설명된 바와 같이, 이와 같은 제어는 온도, 공기, 습도, 및 광 조정을 포함할 수 있다. 1116에서, 수면 유도 또는 휴식 유도 제시는 예를 들어 호흡을 유입함으로써, 예컨대 발생된 오디오, 촉각(예를 들어, 좌석 조정) 및 시각 출력으로 이루어진다. 1118에서, 프로세싱 디바이스는 차량 동작 제어 시스템을 통해, 좌석 특성을 조정하여 좌석을 사용자를 위해 편안한 위치 및 대형으로 이동시킬 수 있다. 1120에서, 프로세싱 디바이스는 예컨대 잡음 소거 및 잡음 마스킹 발생(예를 들어, 백색 잡음)으로, 차량에서 라이트 및 사운드를 추가로 적응시킬 수 있다. 1122에서, 사용자의 수면은 프로세싱 디바이스에 의해, 예컨대 본 명세서에서 설명된 바와 같은 감지 모션에 의해 추적되어 수면, 수면 시간, 수면 스코어, 수면 단계 등을 결정한다. 1124에서, 프로세싱 디바이스는 예컨대 미리 결정된 시간, 수면 단계, 및 목적지에서, 예컨대 차량에서 사운드 발생, 좌석 모션 및/또는 라이트 조정을 제어하는 것으로, 사용자를 깨우기 위한 출력을 발생시킬 수 있다.
5.2 다른 비고
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문맥상 달리 명확하게 지시하지 않고 값의 범위가 제공되는 경우에, 하한 단위의 1/10까지, 해당 범위의 상한과 하한 사이, 그리고 그 언급된 범위의 임의의 다른 언급 또는 개재된 값인 각각의 개재 값은 본 기술 내에 포함되는 것으로 이해된다. 개재 범위에 독립적으로 포함될 수 있는 이들 개재 범위의 상한 및 하한은 언급된 범위 내의 임의의 특히 배제된 한계값에 속하는 것으로 본 기술범위 내에 또한 포함된다. 언급된 범위가 하나 또는 둘 모두의 한계값을 포함하는 경우, 이들 포함된 한계값 중 하나 또는 둘 모두를 배제한 범위가 또한 본 기술범위 내에 포함된다.
또한, 값 또는 값들이 본 기술의 일부로서 구현되는 것으로 본 명세서에서 언급되는 경우, 이와 같은 값은 달리 언급되지 않는 한 근사값일 수 있고, 이와 같은 값은 실용적인 기술 구현으로 이를 허용하거나 요구할 수 있는 범위의 임의의 적합한 유효 자릿수로 사용될 수 있다.
달리 정의되지 않는 한, 본 명세서에서 사용된 모든 기술 및 과학 용어는 본 기술이 속하는 분야의 당업자 중 한 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 본 명세서에서 설명된 것과 유사하거나 동등한 임의의 방법 및 재료가 또한 본 기술의 실시 또는 테스트에 사용될 수 있지만, 제한된 수의 예시적인 방법 및 재료만이 본 명세서에서 설명된다.
특정 재료가 구성요소를 구성하는 데 사용되는 것으로 확인될 때, 유사한 성질을 가진 명백한 대체 재료가 대체물로 사용될 수 있다. 또한, 달리 명시되지 않는 한, 본 명세서에서 설명된 임의의 그리고 모든 구성요소는 제조될 수 있는 것으로 이해되며, 그 때문에 함께 또는 개별적으로 제조될 수 있다.
본 명세서에서 그리고 첨부된 청구범위에서 사용된 바와 같이, 단수 형태("a", "an" 및 "the")는 문맥이 달리 명백하게 지시하지 않는 한 그들의 복수 등가물을 포함한다는 것에 유의해야 한다.
본 명세서에서 언급된 모든 공보는 이들 공보의 대상인 방법 및/또는 재료를 개시하고 설명하기 위해 그 전체가 참조로 본 명세서에 포함된다. 본 명세서에서 논의된 공보는 본 출원의 출원일 이전에 그 공개를 위해서만 제공된다. 본 명세서 중의 어떠한 내용도 본 기술이 선행특허를 위해 이러한 공개문헌에 선행하고 있지 않다고 인정하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 제공된 공보의 날짜는 실제 공개 날짜와 상이할 수 있으며, 이는 독자적으로 확인할 필요가 있을 수 있다.
용어 "포함한다" 및 "포함하는"은 참조된 요소, 구성요소 또는 단계가 존재할 수 있거나, 명시적으로 참조되지 않은 다른 요소, 구성요소 또는 단계와 사용되거나 조합될 수 있음을 나타내는 비배타적인 방식으로 요소, 구성요소 또는 단계를 지칭하는 것으로 해석되어야 한다.
상세한 설명에 사용된 제목은 독자의 용이한 참조용으로만 포함되며 본 개시 또는 청구범위에 걸쳐 발견된 요지를 제한하는 데 사용되어서는 안 된다. 제목은 청구범위 범주 또는 청구범위 한계를 해석할 때 사용되어서는 안 된다.
본 명세서의 기술이 특정 예를 참조하여 설명되었지만, 이들 예는 단지 기술의 원리 및 용례의 예시라고 이해해야 한다. 몇몇 경우에, 용어 및 부호는 기술을 실시하는 데 요구되지 않은 특정 세부사항을 의미할 수 있다. 예를 들어, 용어 "제1" 및 "제2"가 사용될 수 있지만, 이들 용어는 달리 명시하지 않는 한, 임의의 순서를 표시하도록 의도되는 것이 아니라 별개의 요소를 구별하는 데 사용될 수 있다. 또한, 방법론의 프로세스 단계가 순서대로 설명되거나 예시될 수 있지만, 이와 같은 순서는 요구되지 않는다. 당업자는 이와 같은 순서가 수정될 수 있고/있거나 그 양태가 동시에 또는 심지어 동기적으로 수행될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
따라서, 많은 수정이 예시적인 예에 대해 이루어질 수 있고 다른 배열이 기술의 사상 및 범주를 벗어나지 않고 강구될 수 있음을 이해해야 한다.

Claims (89)

  1. 전자 디바이스의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서가 차량의 캐빈 부근 내에서 감지된 데이터를 프로세싱하여, 사용자의 생리학적 운동을 검출하게 하는, 프로세서 실행 가능한 명령어가 저장된 프로세서 판독 가능한 매체로서, 상기 프로세서 실행 가능한 명령어는:
    차량의 캐빈 부근에서 감지 신호를 생성하는 것을 제어하기 위한 명령어;
    센서로, 상기 차량의 캐빈 부근으로부터의 반사된 신호를 감지하는 것을 제어하기 위한 명령어;
    상기 감지된 반사 신호의 적어도 일부분 및 상기 감지 신호의 적어도 일부분을 나타내는 신호로 생리학적 운동 신호를 유도하기 위한 명령어; 및
    상기 유도된 생리학적 운동 신호의 적어도 일부의 평가에 기초하여 출력을 발생시키기 위한 명령어를 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  2. 제1항에 있어서, 상기 감지 신호는 상기 전자 디바이스와 결합된 라디오 주파수 송신기에 의해 발생되는 라디오 주파수 감지 신호, 상기 전자 디바이스와 결합된 스피커에 의해 발생되는 음향 감지 신호, 및 상기 전자 디바이스와 결합된 적외선 방출기에 의해 발생되는 적외선 감지 신호 중 임의의 하나 이상인, 프로세서 판독 가능한 매체.
  3. 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 감지 신호의 부분을 나타내는 신호는 내부 발생된 발진기 신호 또는 직접 경로 측정된 사운드 신호를 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  4. 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 생리학적 운동 신호를 유도하기 위한 명령어는 발진기 신호를 상기 감지된 반사 신호의 부분과 승산하도록 구성되는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호는 캐빈 부근 내의 사용자의 호흡 모션, 전신 모션, 또는 심장 모션 중 하나 이상을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 평가는 호흡 속도, 호흡의 진폭, 호흡의 상대 진폭, 심장 속도, 심장 진폭 및 상대 심장 진폭 중 임의의 하나 이상을 결정하는 것을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세서 실행 가능한 명령어는 하나 이상의 차량 센서로부터의 신호에 기초하여 차량 특성을 감지하고 상기 감지된 차량 특성에 기초하여 상기 출력을 발생시키기 위한 명령어를 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세서 실행 가능한 명령어는 하나 이상의 차량 센서로부터의 신호에 기초하여 차량 특성을 감지하고, 상기 감지된 차량 특성에 기초하여 상기 생성된 감지 신호의 적어도 일부를 조정하기 위한 명령어를 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  9. 제7항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 감지된 차량 특성은 차량 속도, 도어 개방 상태, 윈도우 개방 상태, 엔진 레볼루션, 차량 위치, 좌석 점유, 좌석벨트 고정 상태, 좌석 위치, 스티어링 휠 그립 상태, 스티어링 휠 각도, 공기 조절 시스템 상태, 팬 설정, 브레이크 설정, 가스 페달 설정, 캐빈 라이트, 캐빈 잡음, 및/또는 캐빈 온도 중 임의의 하나 이상을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 프로세서 판독 가능한 매체는 전자 디바이스에 결합된 마이크로폰을 통해, 감지된 가청 구두 통신을 평가하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함하고; 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 평가에 기초한 발생된 출력은 감지된 가청 구두 통신에 추가로 기초하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 생성된 감지 신호의 적어도 일부분은 실질적 비가청 사운드 범위 내의 사운드 신호인, 프로세서 판독 가능한 매체.
  12. 제11항에 있어서, 상기 사운드 신호는 저주파 초음파 음향 신호인, 프로세서 판독 가능한 매체.
  13. 제12항에 있어서, 상기 사운드 신호는 이중 톤 주파수 변조된 지속파 신호인, 프로세서 판독 가능한 매체.
  14. 제13항에 있어서, 상기 이중 톤 주파수 변조된 지속파 신호는 반복된 파형에서 제2 톱니 주파수 변경과 적어도 부분적으로 중복된 제1 톱니 주파수 변경을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  15. 제10항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 복수의 스피커를 포함하는 오디오 엔터테인먼트 시스템을 포함하고 상기 전자 디바이스는 상이한 생리학적 운동 신호를 유도하도록 구성되며, 각각 유도된 생리학적 운동 신호는 상기 복수의 스피커의 상이한 스피커와 연관되는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  16. 제15항에 있어서, 상기 감지 신호를 생성하는 것을 제어하기 위한 명령어는 상기 복수의 스피커의 각각 상이한 스피커에 대한 상이한 감지 주파수 범위에서 감지 신호를 생성하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  17. 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 차량의 캐빈 부근으로부터의 상기 반사된 신호를 감지하는 것을 제어하기 위한 명령어는 복수의 마이크로폰을 사용함으로써 반사된 신호의 감지를 제어하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  18. 제1항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스를 제어하여 스피커로, 사운드 제시를 발생시켜 상기 캐빈 부근 내의 사용자에 의해 수면을 단념시키거나 촉진시키기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  19. 제1항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사운드 제시는 호흡 동조 훈련을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  20. 제1항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 차량 내비게이션 시스템을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  21. 제20항에 있어서, 상기 전자 디바이스의 프로세서 실행 가능한 명령어는 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 평가로부터의 출력에 기초하여, 상기 차량 내비게이션 시스템이 제공된 내비게이션 노선에 대한 매개변수를 설정하도록 구성되는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  22. 제1항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 반자율 또는 자율 차량 동작 제어 시스템을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  23. 제22항에 있어서, 상기 전자 디바이스의 프로세서 실행 가능한 명령어는 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 평가로부터의 출력에 기초하여, 상기 차량의 이동, 상기 캐빈 부근의 라이트 조건의 조정, 전기변색 유리 투명도의 조정, 상기 캐빈 부근의 좌석의 이동, 브레이킹 매개변수의 조정, 가속 매개변수의 조정, 서스펜션 설정의 조정, 윈도우 커버리지의 조정, 음향 배리어의 조정, 상기 차량의 고정화(immobilization), 차량 환기장치의 연동 및/또는 차량 캐빈 냉방/난방 시스템의 연동 중 임의의 하나 이상을 제어하도록 구성되는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  24. 제1항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 졸림, 피로 상태, 수면 단계 및 수면 단계에서의 시간 및/또는 수면 스코어의 계산 중 임의의 하나 이상의 검출을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  25. 제1항 내지 제24항 중 어느 한 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 호흡 건강 관련 매개변수, 수면 장애 호흡 관련 매개변수, 및/또는 심장 건강 관련 매개변수 중 하나 이상의 검출을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  26. 제1항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 제스처의 검출을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  27. 제1항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 생성된 감지 신호는 가청 백색 잡음으로서 발생된 초광대역(UWB) 사운드 감지 신호를 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  28. 제1항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 셋업 프로세스에서, 상기 캐빈 부근 내의 거리정보를 매핑하는 프로빙 신호를 발생시키기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  29. 제1항 내지 제28항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 부분에 기초하여 캐빈 부근의 사용자의 존재 또는 부재를 검출하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  30. 제1항 내지 제29항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 부분에 기초하여 사용자의 생체측정 인식을 실시하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  31. 제30항에 있어서, 상기 출력은 상기 생체측정 인식에 기초하고 (a) 경보를 발생시키는 것; 및 (b) 상기 차량의 차량 동작 제어 시스템을 인에이블 및 디스에이블하는 것을 제어하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  32. 제1항 내지 제31항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스에 결합된 마이크로폰에 의해 감지되는 사운드 신호를 필터링하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어 추가로 포함하며, 상기 필터는 차량 사운드를 완화하도록 구성되는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  33. 제32항에 있어서, 상기 차량 사운드는 모터 잡음, 바람 잡음, 자동차 경적, 도어 폐쇄, 및 인포테인먼트 사운드 중 하나 이상을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  34. 제1항 내지 제33항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 분류를 포함하며, 상기 분류는 딥 빌리프 네트워크에 의해 상기 유도된 생리학적 운동 신호로부터 결정된 특징을 평가하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  35. 제1항 내지 제34항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 아이가 상기 캐빈 부근에 홀로 남아 있다는 결정을 포함하고, 상기 출력은 (a) 발생된 경고, 또는 (b) 상기 차량 동작 제어 시스템이 상기 캐빈 부근의 환기 및/또는 온도 조건을 개시하는 것을 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  36. 제1항 내지 제35항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호에 기초한 데이터를 블록체인 데이터 시스템에 기록하기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  37. 제1항 내지 제36항 중 어느 한 항에 있어서, 챗봇 프로그램을 통해 대화형 언어 프로세스로서 출력을 발생시키기 위한 프로세서 실행 가능한 명령어를 추가로 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  38. 제1항 내지 제37항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 핸드헬드 프로세싱 디바이스를 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  39. 제1항 내지 제38항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 하나 이상의 통합형 차량 구성요소 또는 차량용 프로세싱 디바이스를 포함하는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  40. 제39항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 오디오 엔터테인먼트 시스템을 포함하며, 상기 감지 신호의 적어도 일부는 오디오 엔터테인먼트 콘텐츠 신호와 조합되고, 상기 조합된 감지 신호 및 오디오 엔터테인먼트 콘텐츠 신호는 상기 오디오 엔터테인먼트 시스템의 하나 이상의 스피커에 의해 생성되는, 프로세서 판독 가능한 매체.
  41. 제1항 내지 제40항 중 어느 한 항의 프로세서 판독 가능한 매체에 액세스 가능한 서버로서, 상기 서버는 네트워크를 통해 전자 디바이스 또는 차량용 프로세싱 디바이스에 프로세서 판독 가능한 매체의 프로세서 실행 가능한 명령어를 다운로드하기 위한 요청을 수신하도록 구성되는, 서버.
  42. 전자 디바이스로서, 차량의 캐빈 부근에서 동작하는 센서에 결합되도록 배열된 하나 이상의 프로세서; 및 (a) 제1항 내지 제40항 중 어느 한 항에 따른 프로세서 판독 가능한 매체, 또는 (b) 제41항의 서버의 상기 프로세서 실행 가능한 명령어에 액세스하도록 구성되는 프로세서 판독 가능한 매체를 포함하는, 전자 디바이스.
  43. 제42항에 있어서, 상기 센서는 (a) 스피커 및 마이크로폰, (b) 적외선 방출기 및 검출기, 또는 (c) 라디오 주파수 송수신기 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 디바이스.
  44. 제42항 내지 제43항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 차량 또는 차량 프로세싱 디바이스의 하나 이상의 통합된 구성요소를 포함하는, 전자 디바이스.
  45. 제44항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 차량 오디오 엔터테인먼트 시스템, 차량 내비게이션 시스템, 및 반자율 또는 자율 차량 동작 제어 시스템 중 임의의 하나 이상을 포함하는, 전자 디바이스.
  46. 제42항 내지 제45항 중 어느 한 항에 있어서, 적어도 하나의 휴대용 구성요소를 추가로 포함하는, 전자 디바이스.
  47. 제46항에 있어서, 상기 적어도 하나의 휴대용 구성요소는 스마트폰, 스마트 워치 또는 스마트 주얼리를 포함하는, 전자 디바이스.
  48. 제1항 내지 제40항 중 어느 한 항에 따른 프로세서 판독 가능한 매체에, 또는 제42항 내지 제47항 중 어느 한 항의 전자 디바이스에 액세스 가능한 서버의 방법으로서, 상기 서버에서, 프로세서 판독 가능한 매체의 프로세서 실행 가능한 명령어를 네트워크를 통해 전자 디바이스에 다운로드하기 위한 요청을 수신하는 단계; 및 상기 요청에 응답하여 프로세서 실행 가능한 명령어를 전자 디바이스로 송신하는 단계를 포함하는, 방법.
  49. 전자 디바이스의 프로세서의 방법으로서,
    상기 프로세서로 제1항 내지 제40항 중 어느 한 항의 프로세서 판독 가능한 매체에 액세스하는 단계, 및
    프로세서에서 프로세서 판독 가능한 매체의 프로세서 실행 가능한 명령어를 실행하는 단계를 포함하는, 방법.
  50. 차량의 캐빈 부근에서 사용자의 생리학적 운동을 검출하기 위한 전자 디바이스의 하나 이상의 프로세서의 방법으로서, 상기 방법은,
    상기 차량의 캐빈 부근에서 감지 신호를 생성하는 것을 제어하는 단계;
    센서로, 상기 차량의 캐빈 부근으로부터의 반사된 신호를 감지하는 것을 제어하는 단계;
    감지된 반사 신호의 적어도 일부분 및 감지 신호의 적어도 일부분을 나타내는 신호로 생리학적 운동 신호를 유도하는 단계; 및
    상기 유도된 생리학적 운동 신호의 적어도 일부의 평가에 기초하여 출력을 발생시키는 단계 를 포함하는, 방법.
  51. 제50항에 있어서, 상기 감지 신호는 상기 전자 디바이스와 결합된 라디오 주파수 송신기에 의해 발생되는 라디오 주파수 감지 신호, 상기 전자 디바이스와 결합된 스피커에 의해 발생되는 음향 감지 신호, 및 상기 전자 디바이스와 결합된 적외선 방출기에 의해 발생되는 적외선 감지 신호 중 임의의 하나 이상인, 방법.
  52. 제50항 내지 제51항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 감지 신호의 부분을 나타내는 신호는 내부 발생된 발진기 신호 또는 직접 경로 측정된 신호를 포함하는, 방법.
  53. 제50항 내지 제52항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 생리학적 운동 신호를 유도하는 단계는 발진기 신호를 상기 감지된 반사 신호의 부분과 승산하는 단계를 포함하는, 방법.
  54. 제50항 내지 제53항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호는 캐빈 부근 내의 사용자의 호흡 모션, 심장 모션 또는 전신 모션 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  55. 제50항 내지 제54항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 호흡 속도, 호흡의 상대 진폭, 호흡의 진폭, 심박수, 상대 심장 진폭, 및 심장 진폭 중 임의의 하나 이상을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  56. 제50항 내지 제55항 중 어느 한 항에 있어서, 하나 이상의 차량 센서로부터의 신호에 기초하여 차량 특성을 감지하는 단계 및 상기 감지된 차량 특성에 기초하여 상기 출력을 발생시키는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  57. 제50항 내지 제56항 중 어느 한 항에 있어서, 하나 이상의 차량 센서로부터의 신호에 기초하여 차량 특성을 감지하는 단계, 및 상기 감지된 차량 특성에 기초하여 상기 생성된 감지 신호의 적어도 일부를 조정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  58. 제50항 내지 제57항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 감지된 차량 특성은 차량 속도, 도어 개방 상태, 윈도우 개방 상태, 엔진 레볼루션, 차량 위치, 좌석 점유, 좌석벨트 고정 상태, 좌석 위치, 스티어링 휠 그립 상태, 스티어링 휠 각도, 공기 조절 시스템 상태, 팬 설정, 브레이크 설정, 가스 페달 설정, 캐빈 라이트, 캐빈 잡음, 및/또는 캐빈 온도 중 임의의 하나 이상을 포함하는, 방법.
  59. 제50항 내지 제58항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스에 결합된 마이크로폰을 통해, 감지된 가청 구두 통신을 추가로 평가하는 단계를 포함하며; 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가에 기초한 상기 발생된 출력은 상기 감지된 가청 구두 통신에 추가로 기초하는, 방법.
  60. 제50항 내지 제59항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 생성된 감지 신호의 적어도 일부분은 실질적 비가청 사운드 범위 내의 사운드 신호인, 방법.
  61. 제60항에 있어서, 상기 사운드 신호는 저주파 초음파 음향 신호인, 방법.
  62. 제61항에 있어서, 상기 사운드 신호는 이중 톤 주파수 변조된 지속파 신호인, 방법.
  63. 제62항에 있어서, 상기 이중 톤 주파수 변조된 지속파 신호는 반복된 파형에서 제2 톱니 주파수 변경과 적어도 부분적으로 중복된 제1 톱니 주파수 변경을 포함하는, 방법.
  64. 제59항 내지 제63항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스 복수의 스피커를 포함하는 오디오 엔터테인먼트 시스템을 포함하고 상기 전자 디바이스는 상이한 생리학적 운동 신호를 유도하며, 각각 유도된 생리학적 운동 신호는 상기 복수의 스피커의 상이한 스피커와 연관되는, 방법.
  65. 제64항에 있어서, 상기 감지 신호를 생성하는 것을 제어하는 단계는 상기 복수의 스피커의 각각 상이한 스피커에 대한 상이한 감지 주파수 범위에서 감지 신호를 생성하는, 방법.
  66. 제50항 내지 제65항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 차량의 캐빈 부근으로부터의 반사된 신호를 감지하는 것을 제어하는 단계는 복수의 마이크로폰을 사용함으로써 반사된 신호의 감지를 제어하는 단계를 포함하는, 방법.
  67. 제50항 내지 제66항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스를 제어하여 스피커로, 사운드 제시를 발생시켜 상기 캐빈 부근 내의 사용자에 의해 수면을 단념시키거나 촉진시키는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  68. 제50항 내지 제67항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 사운드 제시는 호흡 동조 훈련을 포함하는, 방법.
  69. 제50항 내지 제68항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 차량 내비게이션 시스템을 포함하는, 방법.
  70. 제69항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가로부터의 출력에 기초하여, 상기 차량 내비게이션 시스템이 제공된 내비게이션 노선에 대한 매개변수를 설정하는, 방법.
  71. 제50항 내지 제70항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 반자율 또는 자율 차량 동작 제어 시스템을 포함하는, 방법.
  72. 제71항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 평가로부터의 출력에 기초하여, 상기 차량의 이동, 상기 캐빈 부근의 라이트 조건의 조정, 전기변색 유리 투명도의 조정, 상기 캐빈 부근의 좌석의 이동, 브레이킹 매개변수의 조정, 가속 매개변수의 조정, 서스펜션 설정의 조정, 윈도우 커버리지의 조정, 음향 배리어의 조정, 상기 차량의 고정화, 차량 환기장치의 연동 및/또는 차량 캐빈 냉방/난방 시스템의 연동 중 임의의 하나 이상을 제어하는, 방법.
  73. 제50항 내지 제72항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 졸림, 피로 상태, 수면 단계 및 수면 단계에서의 시간 및/또는 수면 스코어의 계산 중 임의의 하나 이상을 검출하는 것을 포함하는, 방법.
  74. 제50항 내지 제73항 중 어느 한 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 호흡 건강 관련 매개변수, 수면 장애 호흡 관련 매개변수, 및 심장 건강 관련 매개변수 중 임의의 하나 이상의 검출을 포함하는, 방법.
  75. 제50항 내지 제74항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 제스처를 검출하는, 방법.
  76. 제50항 내지 제75항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 생성된 감지 신호는 가청 백색 잡음으로서 발생된 초광대역(UWB) 사운드 감지 신호를 포함하는, 방법.
  77. 제50항 내지 제76항 중 어느 한 항에 있어서, 셋업 프로세스에서, 상기 캐빈 부근 내의 거리정보를 매핑하는 프로빙 신호를 추가로 발생시키는, 방법.
  78. 제50항 내지 제77항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호에 기초하여 캐빈 부근의 사용자의 존재 및 부재를 검출하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  79. 제50항 내지 제78항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호에 기초하여 캐빈 부근의 사용자의 생체측정 인식을 실시하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  80. 제79항에 있어서, 상기 출력은 상기 생체측정 인식에 기초하고 (a) 경보를 발생시키는 것 및 (b) 상기 차량의 차량 동작 제어 시스템을 인에이블 및 디스에이블하는 것을 제어하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  81. 제50항 내지 제80항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스에 결합된 마이크로폰에 의해 감지되는 사운드 신호를 필터링하는 단계를 추가로 포함하며, 상기 필터링은 차량 사운드를 완화하도록 구성되는, 방법.
  82. 제81항에 있어서, 상기 차량 사운드는 모터 잡음, 바람 잡음, 자동차 경적, 도어 폐쇄, 및 인포테인먼트 사운드 중 하나 이상을 포함하는, 방법.
  83. 제50항 내지 제82항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 상기 유도된 생리학적 운동 신호를 분류하는 단계를 포함하며, 상기 분류하는 단계는는 딥 빌리프 네트워크에 의해 상기 유도된 생리학적 운동 신호로부터 결정된 특징을 평가하는, 방법.
  84. 제50항 내지 제83항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스에 의한 유도된 생리학적 운동 신호의 일부의 평가는 상기 캐빈 부근에 홀로 남아 있는 아이의 존재를 결정하는 것을 포함하고, 상기 출력은 (a) 발생된 경고, 또는 (b) 상기 차량 동작 제어 시스템이 차량 환경 제어 시스템에 의해 제공된 캐빈 부근의 환기 및/또는 온도 조건을 개시하는 것을 포함하는, 방법.
  85. 제50항 내지 제84항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 유도된 생리학적 운동 신호에 기초한 데이터를 블록체인 데이터 시스템 기록하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  86. 제50항 내지 제85항 중 어느 한 항에 있어서, 챗봇 프로그램을 통해 대화형 언어 프로세스로서 출력을 발생시키는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  87. 제50항 내지 제86항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 핸드헬드 프로세싱 디바이스를 포함하는, 방법.
  88. 제50항 내지 제87항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 하나 이상의 통합형 차량 구성요소 또는 차량용 프로세싱 디바이스를 포함하는, 방법.
  89. 제88항에 있어서, 상기 전자 디바이스는 오디오 엔터테인먼트 시스템을 포함하며, 상기 감지 신호의 적어도 일부는 오디오 엔터테인먼트 콘텐츠 신호와 결합되고, 상기 조합된 감지 신호 및 오디오 엔터테인먼트 콘텐츠 신호는 상기 오디오 엔터테인먼트 시스템의 하나 이상의 스피커에 의해 생성되는, 방법.
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