WO2019235274A1 - 制御装置、制御方法、プログラム、および移動体 - Google Patents

制御装置、制御方法、プログラム、および移動体 Download PDF

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WO2019235274A1
WO2019235274A1 PCT/JP2019/020807 JP2019020807W WO2019235274A1 WO 2019235274 A1 WO2019235274 A1 WO 2019235274A1 JP 2019020807 W JP2019020807 W JP 2019020807W WO 2019235274 A1 WO2019235274 A1 WO 2019235274A1
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WO
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unit
load
measurement
gesture
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PCT/JP2019/020807
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長田　浩二
崇 齊藤
健一朗 渡邊
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ソニー株式会社
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Definitions

  • the present disclosure relates to a control device, a control method, a program, and a moving body, and more particularly, to a control device, a control method, a program, and a moving body that can improve convenience.
  • a pressure sensor is arranged on a vehicle seat, and the front and rear positions of the driver's seat are adjusted according to the pressure value detected by the pressure sensor, or the passenger's biological information is acquired and seated to be comfortable Development of technology to adjust the state is underway.
  • Patent Document 1 describes a technique in which a reclining instruction signal is detected by a pressure sensor arranged on a vehicle seat and the reclining operation speed can be changed according to the detection signal.
  • the present disclosure has been made in view of such a situation, and is intended to improve convenience.
  • a control device includes a measurement unit that measures a pressure distribution in a plurality of measurement ranges of a seat on which a user is seated and a time variation of the pressure distribution, and a measurement result of the device according to a measurement result of the measurement unit.
  • a control method measures pressure distribution in a plurality of measurement ranges of a seat on which a user is seated and time variation of the pressure distribution, and performs operation of the device according to the measurement result of the measurement. Controlling.
  • a control method measures a pressure distribution in a plurality of measurement ranges of a seat on which a user is seated and time variation of the pressure distribution, and controls an apparatus according to a measurement result of the measurement. Including.
  • a moving body is a moving body provided with a seat on which a user is seated, and a pressure distribution in a plurality of measurement ranges of the seat, and a measurement unit that measures temporal variation of the pressure distribution; A control unit that controls the operation of the device according to the measurement result of the measurement unit.
  • the pressure distribution in a plurality of measurement ranges of the seat on which the user is seated and the temporal variation of the pressure distribution are measured, and the operation of the device is controlled according to the measurement result.
  • FIG. 18 is a block diagram illustrating a configuration example of an embodiment of a computer to which the present technology is applied.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an embodiment of a control processing device in which the present technology is applied to a vehicle seat.
  • the control processing device 11 includes a pressure distribution measurement unit 12, a load variation statistical processing unit 13, a body measurement unit 14, a heart rate measurement unit 15, a respiration measurement unit 16, a gesture input determination unit 17, and a body load determination.
  • a unit 18, a psychosomatic state estimation unit 19, a vehicle body motion measurement unit 20, a device operation unit 21, a seat control unit 22, a user notification unit 23, and a driving function notification unit 24 are configured.
  • the control processing device 11 uses the load fluctuation caused by the behavior of the passenger in the seat 61 for the passenger such as the driver of the vehicle 51 and the passenger as shown in FIG. It is possible to control the movable part of the sheet 61 so as to improve the above.
  • the seat 61 includes a headrest portion 62, a backrest portion 63, a seat seat surface portion 64, and a footrest portion 65 as movable portions, and is fixed to the floor 66 of the vehicle 51.
  • the pressure distribution measurement unit 12 measures, for example, a distribution of pressure applied to a plurality of measurement ranges provided on the seat 61 by a passenger sitting on the seat 61, and measures a time variation of the pressure distribution. To do. Then, the pressure distribution measurement unit 12 supplies pressure distribution data obtained by measuring the pressure distribution and the time variation to the load variation statistical processing unit 13, the body measurement unit 14, the heart rate measurement unit 15, and the respiration measurement unit 16. .
  • the pressure distribution measurement unit 12 includes a head pressure distribution measurement unit 31, a back pressure distribution measurement unit 32, a seat pressure distribution measurement unit 33, a leg pressure distribution measurement unit 34, and a bottom pressure distribution measurement. A portion 35 is provided.
  • a region indicated by gray hatching in FIG. 2 is set as a measurement range
  • the head pressure distribution measurement unit 31 measures the distribution of pressure applied to the measurement range set in the headrest unit 62.
  • the back pressure distribution measurement unit 32 measures the distribution of pressure applied to the measurement range set in the backrest unit 63
  • the seat pressure distribution measurement unit 33 sets the measurement range set in the seat seat surface unit 64.
  • the leg pressure distribution measuring unit 34 measures the distribution of pressure applied to the right and left measurement ranges set in the footrest unit 65.
  • the bottom pressure distribution measuring unit 35 measures the distribution of pressure applied to the right and left measurement ranges set at the feet of the seat 61 on the floor 66 of the vehicle 51 (the front side of the footrest 65).
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 performs statistical processing on the load fluctuation according to the behavior of the occupant on the pressure distribution data of each measurement range supplied from the pressure distribution measurement unit 12. Get the average value and variance value of. Then, the load fluctuation statistical processing unit 13 supplies the statistically processed pressure distribution data subjected to the statistical processing to the gesture input determination unit 17 and the body load determination unit 18.
  • Each of the body measurement unit 14, the heart rate measurement unit 15, and the respiration measurement unit 16 performs measurement based on the pressure distribution data supplied from the pressure distribution measurement unit 12, and body data of the passenger sitting on the seat 61, Heartbeat data and respiration data are acquired and supplied to the psychosomatic state estimating unit 19.
  • the body measurement unit 14 measures the weight, body balance, gesture, etc. of the passenger and acquires it as body data
  • the heart rate measurement unit 15 acquires heart rate data from pressure fluctuations in the thigh of the passenger
  • the respiration measurement unit 16 can acquire respiration data from pressure fluctuations in the passenger's chest.
  • the gesture input determination unit 17 determines whether or not the behavior of the passenger sitting on the seat 61 is a gesture for performing an operation input. Determine whether. At this time, the gesture input determination unit 17 determines whether the passenger's behavior is a gesture intended for an operation input or a posture change not intended for an operation input when performing an operation or gesture input on a button or the like. It is possible to discriminate based on a typical operation. For example, if the gesture based on the pressure distribution data matches a preset gesture or a learned gesture, the gesture input determination unit 17 determines that the behavior of the passenger is a gesture for performing an operation input. Can do. The gesture input determination unit 17 supplies gesture input information indicating that the gesture has been input to the device operation unit 21 and the sheet control unit 22.
  • the body load determination unit 18 determines the physical load of the passenger seated on the seat 61 based on the statistically processed pressure distribution data supplied from the load fluctuation statistical processing unit 13. For example, the physical load determination unit 18 is based on the behavior of the passenger seated on the seat 61 and the temporal change in the behavior, and the state of accumulation of physical fatigue due to the seating of the passenger The presence or absence of can be determined. Then, the body load determination unit 18 supplies the body control information obtained according to the determination result to the seat control unit 22. The body load determination unit 18 also performs seating determination processing for determining whether or not a passenger is seated on the seat 61 of the vehicle 51 based on the statistically processed pressure distribution data, and the passenger from the seat 61 of the vehicle 51. It is possible to perform an absence determination process for determining whether or not an employee has left.
  • the psychosomatic state estimating unit 19 analyzes the physical information, heart rate information, and respiratory information of the passenger sitting on the seat 61, and estimates the mental and physical state of the passenger sitting on the seat 61. For example, the mind-body state estimation unit 19 estimates the mind-body state such as a deviation in posture and stress of the passenger based on the daily deviation of the behavior and life activity of the passenger sitting on the seat 61. can do.
  • the psychosomatic state estimating unit 19 supplies the psychosomatic state information obtained according to the estimation result to the user notifying unit 23 and the driving function notifying unit 24.
  • the vehicle body motion measuring unit 20 is composed of a gyro sensor capable of detecting triaxial acceleration, and measures the motion of the vehicle 51, for example, acceleration, deceleration, vibration, and the like. Then, the vehicle body movement measurement unit 20 uses the vehicle movement data obtained by measuring the movement of the vehicle 51 as the load fluctuation statistical processing unit 13, the body measurement unit 14, the heart rate measurement unit 15, the respiration measurement unit 16, and the gesture input determination unit. 17, supplied to the body load determination unit 18 and the psychosomatic state estimation unit 19. For example, the vehicle motion measurement data separates the change in pressure distribution due to the shaking of the vehicle 51 and the change in pressure distribution due to the behavior of the occupant in the processing performed by each of those parts, and the behavior of the occupant is the motion of the vehicle 51.
  • the body motion measurement unit 20 measures the vibration of the vehicle 51, so that the gesture input determination unit 17 eliminates the influence of the vibration of the vehicle 51 and the behavior of the passenger is a gesture intended for operation input. It is possible to determine whether or not the posture variation is not intended for operation input.
  • the device operation unit 21 controls operations of various devices provided in the room of the vehicle 51 provided with the seat 61 according to the gesture input information supplied from the gesture input determination unit 17, such as an entertainment device and an environment control device. Control the operation for.
  • the gesture input determination unit 17 detects the positions of both shoulders of the passenger based on the statistically processed pressure distribution data supplied from the load fluctuation statistical processing unit 13.
  • the device operation unit 21 performs control to increase the volume for the entertainment device.
  • the device operation unit 21 performs control to lower the volume for the entertainment device.
  • the device operation unit 21 can adjust the volume of the entertainment device.
  • the gesture input determination unit 17 detects the center of gravity of the occupant based on the statistically processed pressure distribution data supplied from the load variation statistical processing unit 13. And if the gesture input determination part 17 outputs the gesture input information which shows that the operation
  • the seat control unit 22 moves the movable parts (headrest unit 62, backrest unit 63, Various operation outputs to the seat seat surface portion 64 and the footrest portion 65) are controlled.
  • the seat control unit 22 controls the operation output so as to be in the form of a seat 61 as will be described later with reference to FIGS. 3 and 4 in response to a passenger's gesture according to the gesture input information. Do.
  • the seat control unit 22 operates so as to form the seat 61 so as to relieve the physical fatigue of the occupant. Control the output.
  • the seat control unit 22 detects a passenger's re-seat based on body load information, and integrates and evaluates the pressure distribution after the re-seat for each part, so that there is a part that exceeds a set threshold. In such a case, the sheet 61 is controlled so as to relieve the pressure at that portion.
  • the seat control unit 22 operates the backrest unit 63 to adjust the reclining of the seat 61, thereby reducing the accumulation of fatigue due to the passenger sitting.
  • the user notification unit 23 performs various types of user notifications such as notifying the user of changes in physical condition or recommending a break to the user according to the psychosomatic state information supplied from the psychosomatic state estimation unit 19.
  • the driving function notifying unit 24 notifies a predetermined driving function according to the mind and body state information supplied from the mind and body state estimating unit 19 such as changing the driving policy in automatic driving.
  • control processing device 11 when the behavior by the occupant is a gesture for performing an operation input based on the pressure distribution data measured in a plurality of measurement ranges of the seat 61 on which the occupant is seated.
  • the operation output for the sheet 61 can be controlled in accordance with the gesture.
  • the control processing device 11 can more accurately determine a gesture from the pressure distribution according to the passenger's behavior and its time variation (for example, the locus of the center of gravity), the control processing device 11 has a form according to the gesture.
  • the sheet 61 can be moved reliably. In this way, the control processing device 11 can reliably capture the occupant's gesture and improve convenience.
  • control processing device 11 can reduce the passenger's stress and the like by controlling the form of the seat 61 so that the seated state of the passenger becomes convenient and comfortable. As a result, for example, the level required by the passenger for sound quality, image quality, and the like is raised, and as a result, the value of high sound quality products, high image quality products, and the like can be improved.
  • the heartbeat measuring unit 15 measures the heartbeat from the propagation of the pressure change along the blood flow direction of the body, and calculates LF / HF that is an index of the autonomic nerve balance. Thereby, the control processing device 11 can urge reclining to encourage relaxation when the passenger is stressed, and can raise the reclining and wake up when the passenger's arousal level is lowered. .
  • the respiration measurement unit 16 calculates the chest movement due to respiration from the time variation of the pressure distribution, and decreases the respiration rate, the respiration rate, the exhalation inspiration balance and the speed within the respiration cycle. Observe.
  • the control processing device 11 measures the wakefulness of the occupant, and when drowsiness is detected, the control processing device 11 can prompt the wakefulness by moving the movable part of the seat 61 and can give a warning to the occupant.
  • FIG. 3 shows a block that is used to execute seat control with load variation as an input among the blocks constituting the control processing device 11.
  • the operation output controlled by the seat control unit 22 with respect to the seat 61 includes, for example, the backrest angle, the backrest upper angle, the footrest angle, the seat surface height, the seat front and rear, the seat left and right, the seat rotation (Pitch), and the seat.
  • the operation output is controlled so as to adjust the angle of the backrest portion 63.
  • the operation output is controlled so as to adjust the angle of the upper half of the backrest portion 63.
  • the operation output is controlled so as to adjust the angle of the footrest portion 65.
  • the operation output is controlled so as to adjust the height of the entire seat 61.
  • the operation output is controlled so as to adjust the position in the longitudinal direction of the entire seat 61.
  • the operation output is controlled so as to adjust the horizontal position of the entire seat 61.
  • the operation output is controlled so as to adjust the rotation angle of the entire sheet 61 in the pitch direction.
  • the operation output is controlled so as to adjust the rotation angle of the entire sheet 61 in the yaw direction.
  • the operation output is controlled so as to adjust the rotation angle of the entire sheet 61 in the roll direction.
  • the operation output is controlled so as to adjust the rotation of the seat seat surface portion 64 and the footrest portion 65 in the left-right direction.
  • the operation output is controlled so as to adjust the rotation of the seat seat surface portion 64 and the footrest portion 65 in the front-rear direction.
  • the operation output is controlled so as to adjust the protrusion amount of the waist support portion arranged to protrude from the waist portion of the backrest portion 63.
  • the operation output is controlled so as to adjust the height of the headrest portion 62 in the vertical direction.
  • the operation output is controlled so as to adjust the folding amount of the left and right end portions of the headrest portion 62.
  • the operation output is controlled so as to adjust the folding amount of the left and right end portions of the backrest portion 63.
  • the operation output is controlled so as to adjust the folding amount of the left and right end portions of the seat seat surface portion 64.
  • the operation output is controlled so as to adjust the height of the backrest portion 63.
  • the operation output is controlled so as to adjust the depth of the seat seat surface portion 64.
  • the operation output is controlled so as to adjust the length of the footrest portion 65.
  • the operation output is controlled so as to adjust the hardness or softness of the cushions of the headrest portion 62, the backrest portion 63, the seat seat surface portion 64, and the footrest portion 65.
  • the operation output of the seat 61 by the seat control unit 22 to the movable part is controlled, and, for example, according to the gesture of the passenger determined by the gesture input determination unit 17 based on the pressure distribution data.
  • the sheet 61 is deformed so as to have a form.
  • n ⁇ m pressure sensors are arranged in the x direction ⁇ y direction in each measurement range shown in FIG. 5A shows a logical arrangement in which n ⁇ m pressure sensors are arranged at equal intervals, it is not necessary to arrange them at equal intervals.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 can obtain the total load Wsum according to the following equation (1).
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 can obtain the centroid x coordinate Cx and the centroid y coordinate Cy according to the following equation (2) using the pressure distribution data Wmn and the load sum Wsum.
  • the load fluctuation statistics process part 13 classifies each load measurement value according to a threshold value, as shown to B of FIG.
  • the load distribution shape can be obtained.
  • “1” is set to the coordinates of the pressure sensor that detects the load measurement value of the threshold value 5 or more, and “0” is set to the coordinates of the pressure sensor that detects the load measurement value of the threshold value less than 5.
  • An example of the load distribution shape is shown.
  • the load variation statistical processing unit 13 obtains a load area distribution as shown in FIG. 6C by multiplying the load distribution shape by the physical area Anm of each corresponding pressure sensor arrangement location. it can.
  • the physical area Amm of the pressure sensor arrangement location unit is set such that the X coordinate x (n + 1) of the pressure sensor adjacent on the plus side in the X direction and the X coordinate x (n ⁇ 1) of the pressure sensor adjacent on the minus side in the X direction. ), Using the Y coordinate y (m + 1) of the pressure sensor adjacent to the positive side in the Y direction and the Y coordinate y (m ⁇ 1) of the pressure sensor adjacent to the negative side in the Y direction, the following equation (3) As required.
  • the physical area table of the pressure sensor as shown in FIG. 7 is acquired using the X coordinate and Y coordinate of the pressure sensor registered in the physical arrangement table shown in B of FIG.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 can obtain the load area Asum, the moving average value SAve_Asum (t) of the load area, and the moving variance value SS2_Asum (t) of the load area according to the following equation (4).
  • the short-term section S is used as a short-term section for which a statistical average value and a variance value are obtained.
  • the short-term section S is set to 500 ms as shown in FIG.
  • the short-term section S is set to slide in a shorter section (for example, 100 ms), and an average value and a variance value are obtained in each short-term section S.
  • the long-term section L is used as a long-term section for which a statistical average value and a variance value are obtained.
  • the long-term section L is set to 2500 ms as shown in FIG.
  • the long-term section L is set to slide in a shorter section (for example, 500 ms of the short-term section S), and an average value and a variance value are obtained in each long-term section L.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 performs the load sum short-term average value SAve_Wsum (t), the barycentric coordinate short-term average value [SAve_Cx (t), SAve_Cy (t)], and the load sum short-term interval.
  • a variance value SS2_Wsum (t) and a centroid coordinate short-term interval variance value [SS2_Cx (t), SS2_Cy (t)] can be obtained.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 the load sum long-term section average value LAve_Wsum (t), the barycentric coordinate long-term section average value [LAve_Cx (t), LAve_Cy (t)], and the load sum long-term
  • the interval variance LS2_Wsum (t) and the barycentric coordinate long-term interval variance [LS2_Cx (t), LS2_Cy (t)] can be obtained.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 can obtain the load distribution shape as shown in FIG. 6B described above, and can evaluate the change of the load distribution shape in each of the short-term section S and the long-term section L.
  • the load variation statistical processing unit 13 arranges the load distribution shape along the time direction, and the ratio of the area where the presence or absence of the load has changed in the short-term section S is calculated at each time t. It can be evaluated as a percentage based on an area.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 arranges the load distribution shape along the time direction, and calculates the ratio of the area where the presence or absence of the load in the long-term section L is changed at each time t. A certain area can be evaluated as a percentage.
  • the pressure distribution measurement unit 12 includes a head pressure distribution measurement unit 31, a back pressure distribution measurement unit 32, a seat pressure distribution measurement unit 33, a leg pressure distribution measurement unit 34, and a bottom pressure distribution measurement unit 35.
  • the pressure distribution data in each part of the sheet 61 is acquired.
  • step S12 the pressure distribution measurement unit 12 uses the vibration element included in the vehicle motion data measured by the vehicle body motion measurement unit 20 as vibration reference data, and refers to the vibration reference data, and the pressure distribution acquired in step S11. Remove vibration noise from data.
  • step S13 for example, the pressure distribution measurement unit 12 periodically acquires an average value of pressure data output from the pressure sensor in the away state, uses the average value as calibration data, and in step S12, vibration noise Data correction (zero point correction) is performed on the pressure distribution data from which is removed.
  • vibration noise Data correction zero point correction
  • step S14 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates the centroid x coordinate Cx and the centroid y coordinate Cy according to the above-described equation (2) based on the pressure distribution data supplied from the pressure distribution measurement unit 12.
  • step S15 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates the load sum Wsum according to the above-described equation (1) based on the pressure distribution data supplied from the pressure distribution measurement unit 12.
  • step S16 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates the load area Asum according to the above-described formulas (3) and (4) based on the pressure distribution data supplied from the pressure distribution measurement unit 12.
  • step S17 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates the load distribution shape based on the pressure distribution data supplied from the pressure distribution measurement unit 12 as described above with reference to FIG.
  • steps S14 to S17 are performed every time pressure distribution data is supplied from the pressure distribution measuring unit 12 to the load fluctuation statistical processing unit 13. And if the processing result in the process of step S14 thru
  • step S18 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates an average value and a dispersion value in the short-term section S for the center of gravity x coordinate Cx and the center of gravity y coordinate Cy calculated in step S14 for each measurement part of the seat 61.
  • step S19 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates an average value and a variance value in the short-term section S for the load sum Wsum calculated in step S15 for each measurement part of the seat 61.
  • step S ⁇ b> 20 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates an average value and a variance value in the short-term section S for the load area Asum calculated in step S ⁇ b> 16 for each measurement part of the seat 61.
  • step S21 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates the change in the short-term section S as described above with reference to FIG. 12 with respect to the load distribution shape calculated in step S17.
  • step S22 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates an average value and a dispersion value in the long-term section L for the center of gravity x coordinate Cx and the center of gravity y coordinate Cy calculated in step S14 for each measurement portion of the seat 61.
  • step S23 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates the average value and the dispersion value in the long-term section L for each measurement part of the seat 61 with respect to the load sum Wsum calculated in step S15.
  • step S24 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates an average value and a dispersion value in the long-term section L for each load region Asum calculated in step S16 for each measurement part of the seat 61.
  • step S25 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates the change in the long-term section L as described above with reference to FIG. 13 for the load distribution shape calculated in step S17.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 performs the above-described steps at each measurement portion of the seat 61, that is, the headrest portion 62, the backrest portion 63, the seat seat surface portion 64, and the footrest portion 65 shown in FIG. For each, an average value and a variance value are calculated.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 determines the headrest centroid x-coordinate short-term section average value SAve_Cx_HR, the backrest centroid x-coordinate short-term section average value SAve_Cx_BR, and the seat centroid x for the average value of the short-term section S of the center of gravity x coordinate.
  • Coordinate short-term section average value SAve_Cx_SE footrest right centroid x coordinate short-term section average value SAve_Cx_FR-R, footrest left centroid x-coordinate short-term section average value SAve_Cx_FR-L, floor right centroid x coordinate short-term section average value SAve_Cx_FL-R, and floor left
  • the center-of-gravity x-coordinate short-term interval average value SAve_Cx_FL-L is obtained.
  • step S18 the load fluctuation statistical processing unit 13 determines the headrest centroid x-coordinate short-term section variance SS2_Cx_HR, the backrest centroid x-coordinate short-term section variance SS2_Cx_BR, and the seat centroid x for the variance of the short-term section S of the center of gravity x coordinate.
  • the center-of-gravity x-coordinate short-term interval variance SS2_Cx_FL-L is obtained.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 determines the headrest gravity center y-coordinate short-term section average value SAve_Cy_HR, backrest gravity center y-coordinate short-term section average value SAve_Cy_BR, y-coordinate short-term average SAve_Cy_SE, footrest right centroid y-coordinate short-term average SAve_Cy_FR-R, footrest left centroid y-coordinate short-term average SAve_Cy_FR-L, floor right centroid y-coordinate short-term average SAve_Cy_FL-R, and floor The left center of gravity y-coordinate short-term interval average value SAve_Cy_FL-L is obtained.
  • step S18 the load fluctuation statistical processing unit 13 determines the headrest centroid y-coordinate short-term section variance SS2_Cy_HR, the backrest centroid y-coordinate short-term section variance SS2_Cy_BR, and the seat centroid y for the variance of the short-term section S of the center of gravity y coordinate.
  • Short-term coordinate variance SS2_Cy_SE footrest right centroid y-coordinate short-term interval variance SS2_Cy_FR-R, footrest left centroid y-coordinate short-term interval variance SS2_Cy_FR-L, floor right centroid y-coordinate short-term interval variance SS2_Cy_FL-R, and floor left
  • the center-of-gravity y-coordinate short-term interval variance SS2_Cy_FL-L is obtained.
  • step S19 the load fluctuation statistical processing unit 13 calculates the headrest load total short-term section average value SAve_Wsum_HR, the backrest load total short-term section average value SAve_Wsum_BR, and the seat load total short-term section average in step S19.
  • Value SAve_Wsum_SE footrest right load total short-term average value SAve_Wsum_FR-R, footrest left total load short-term average SAve_Wsum_FR-L, floor right load total short-term average SAve_Wsum_FL-R, and floor left load total short-term average SAve_Wsum_FL -L is calculated.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 sets the headrest load sum short-term section variance SS2_Wsum_HR, the backrest load sum short-term section variance SS2_Wsum_BR, the seat load sum short-term section in step S19.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 determines, for the average value of the long-term section L of the center of gravity x coordinate, the headrest center-of-gravity x-coordinate long-term section average value LAve_Cx_HR, the backrest center-of-gravity x-coordinate long-term section average value LAve_Cx_BR, Coordinate long-term interval average value LAve_Cx_SE, footrest right centroid x coordinate long-term interval average value LAve_Cx_FR-R, footrest left centroid x coordinate long-term interval average value LAve_Cx_FR-L, floor right centroid x coordinate long-term interval average value LAve_Cx_FL-R, and floor left
  • the center-of-gravity x-coordinate long-term interval average value LAve_Cx_FL-L is obtained.
  • step S22 the load fluctuation statistical processing unit 13 determines the headrest centroid x-coordinate long-term interval variance LS2_Cx_HR, the backrest centroid x-coordinate long-term interval variance LS2_Cx_BR, and the seat centroid x for the variance of the long-term interval L of the centroid x-coordinate.
  • Coordinate long-term interval variance LS2_Cx_SE footrest right centroid x coordinate long-term interval variance LS2_Cx_FR-R, footrest left centroid x-coordinate long-term interval variance LS2_Cx_FR-L, floor right centroid x coordinate long-term interval variance LS2_Cx_FL-R, and floor left
  • the center-of-gravity x-coordinate long-term interval dispersion value LS2_Cx_FL-L is obtained.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 determines the headrest centroid y-coordinate long-term interval average value LAve_Cy_HR, the backrest centroid y-coordinate long-term interval average value LAve_Cy_BR, y-coordinate long-term section average value LAve_Cy_SE, footrest right center of gravity y-coordinate long-term section average value LAve_Cy_FR-R, footrest left-center of gravity y-coordinate long-term section average value LAve_Cy_FR-L, floor right center of gravity y-coordinate long-term section average value LAve_Cy_FL-R, and floor The left center of gravity y-coordinate long-term interval average value LAve_Cy_FL-L is obtained.
  • step S22 the load fluctuation statistical processing unit 13 determines the headrest centroid y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_HR, the backrest centroid y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_BR, and the seat centroid y for the variance of the long-term interval L of the centroid y-coordinate.
  • Coordinate long-term interval variance LS2_Cy_SE footrest right centroid y coordinate long-term interval variance LS2_Cy_FR-R, footrest left centroid y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_FR-L, floor right centroid y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_FL-R, and floor left
  • the center-of-gravity y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_FL-L is obtained.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 determines the headrest load total long-term interval average value LAve_Wsum_HR, the backrest load total long-term interval average value LAve_Wsum_BR, and the seat load total long-term average for the average value of the long-term interval L of the load sum.
  • Value LAve_Wsum_SE, footrest right load total long-term average value LAve_Wsum_FR-R, footrest left total load long-term average value LAve_Wsum_FR-L, floor right load total long-term average value LAve_Wsum_FL-R, and floor left load total long-term average value LAve_Wsum_FL -L is calculated.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 determines the headrest load sum long-term interval variance LS2_Wsum_HR, the backrest load sum long-term variance LS2_Wsum_BR, and the seat load sum long-term interval in step S23.
  • step S31 the vehicle body motion measurement unit 20 acquires acceleration data from a gyro sensor (not shown), for example.
  • step S32 the vehicle body motion measurement unit 20 periodically acquires an average value of acceleration data output from the gyro sensor in the absence state, uses the average value as calibration data, and acquires the acceleration data acquired in step S31.
  • Data correction zero point correction
  • step S33 the vehicle body motion measurement unit 20 converts the acceleration data subjected to the data correction in step S32 into a low frequency band (for example, 1 Hz or less), a medium frequency band (for example, 1 to 10 Hz), and a high frequency band (for example). For example, frequency separation is performed at 10 Hz or more.
  • a low frequency band for example, 1 Hz or less
  • a medium frequency band for example, 1 to 10 Hz
  • a high frequency band for example.
  • frequency separation is performed at 10 Hz or more.
  • step S34 the vehicle body motion measurement unit 20 calculates the low-frequency vehicle body displacement amount Body_LF of the vehicle 51 using the acceleration data in the low frequency band.
  • step S35 the vehicle body motion measurement unit 20 calculates the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF of the vehicle 51 using the acceleration data in the medium frequency band.
  • step S36 the vehicle body motion measurement unit 20 calculates the high-frequency vehicle body displacement amount Body_HF of the vehicle 51 using the acceleration data in the high frequency band.
  • the low-range vehicle body displacement amount Body_LF of the vehicle 51 that shows an acceleration sufficiently slower than the displacement speed caused by human behavior is acquired. Since such low frequency band acceleration data affects load measurement, determination using load measurement stops when the low-range vehicle body displacement amount Body_LF is large. Further, the body of the occupant can be held by controlling the operation output so as to perform the headrest folding and the backrest folding as shown in FIG. 4 based on the low-range vehicle body displacement amount Body_LF.
  • the mid-range body displacement amount Body_MF of the vehicle 51 indicating the acceleration equivalent to the displacement speed caused by the human behavior is acquired. Since such middle frequency band acceleration data affects load measurement, when the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF is large, determination using load measurement stops.
  • the high-frequency vehicle body displacement amount Body_HF of the vehicle 51 indicating the acceleration sufficiently faster than the displacement speed caused by human behavior is acquired.
  • Such acceleration data in a high frequency band is usually small in displacement and hardly affects load measurement. If the high-frequency vehicle body displacement amount Body_HF is excessive, the determination using load measurement stops.
  • FIG. 16 is a flowchart for explaining the entire control process performed by the control processing apparatus 11.
  • step S51 the control processing device 11 determines whether or not the door opening of the vehicle 51 is detected.
  • step S51 the process waits until the control processing device 11 determines that the door opening of the vehicle 51 is detected. If it is determined that the door opening of the vehicle 51 is detected, the process proceeds to step S52.
  • step S52 the control processing device 11 performs processing necessary to start the system.
  • the control processing device 11 starts the pressure distribution measurement process and the load fluctuation statistical process described with reference to FIG. 14 and starts the vehicle body movement measurement process described with reference to FIG.
  • step S53 the control processing device 11 determines whether or not a passenger's seating on the seat 61 of the vehicle 51 is detected.
  • step S53 If the control processing device 11 determines in step S53 that seating has been detected, the process proceeds to step S54, and a seat moving part control process (described later with reference to FIGS. 17 and 18) based on the load distribution variation is performed. Is called.
  • step S55 the control processing device 11 determines whether or not the passenger has left the seat 61 of the vehicle 51.
  • step S55 when it is determined that the control processing device 11 has not detected the passenger leaving the seat 61 of the vehicle 51, the process returns to step S54, and the seat movable part control process based on the load distribution variation is continued. Done.
  • step S53 when it is determined in step S53 that the control processing device 11 has not detected the seating, or when it is determined in step S55 that the control processing device 11 has detected the absence of seating, the process proceeds to step S56.
  • step S56 the control processing device 11 determines whether or not the door closing of the vehicle 51 is detected.
  • step S56 If it is determined in step S56 that the control processing device 11 has not detected the door closing of the vehicle 51, the process returns to step S53, and the same process is repeated thereafter.
  • step S56 if it is determined in step S56 that the control processing device 11 has detected the door closing of the vehicle 51, the process proceeds to step S57. That is, in this case, the door is closed in a state where no passenger is present in the vehicle 51.
  • step S57 the control processing device 11 performs processing necessary to end the system (for example, ends the pressure distribution measurement processing, load variation statistical processing, and vehicle body motion measurement processing started in step S52), Processing is terminated.
  • FIG. 17 shows a state transition diagram for explaining the seat moving part control process based on the load distribution variation when the switch type is adopted.
  • a load evaluation permission state for permitting load evaluation based on the pressure distribution data measured by the pressure distribution measuring unit 12 and a load evaluation stop state for stopping the load evaluation are set.
  • the vehicle body motion measurement unit 20 performs a vehicle body motion determination process (see the flowcharts of FIGS. 25 and 26) according to the vehicle motion data obtained by measuring the motion of the vehicle 51, and according to the determination result, the load evaluation permission state and the load Transition to the evaluation stopped state. That is, when the vehicle body motion measurement unit 20 determines that the vehicle 51 is moving in the load evaluation stop state, the transition from the load evaluation stop state to the load evaluation permission state is performed. On the other hand, in the load evaluation permission state, when the vehicle body motion measurement unit 20 determines that the vehicle 51 is not moving, a transition from the load evaluation permission state to the load evaluation stop state is performed.
  • the control processing device 11 in the load evaluation permission state, there are a seated state in which the passenger is seated on the seat 61 of the vehicle 51 and a seated state in which the passenger is seated from the seat 61 of the vehicle 51. Is set.
  • the body load determination unit 18 performs a seating determination process (see the flowchart of FIG. 19) for determining whether or not a passenger is seated on the seat 61 of the vehicle 51. Then, when the body load determination unit 18 determines that the passenger is seated on the seat 61 of the vehicle 51, the state transitions from the away state to the seated state (the gesture invalid state).
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 performs a calibration data update determination process (see the flowchart in FIG. 24) for obtaining a correction value for correcting the zero point.
  • the physical load determination unit 18 performs an absence determination process (see the flowchart of FIG. 20) for determining whether or not the passenger has left the seat 61 of the vehicle 51.
  • the body load determination unit 18 determines that the passenger has left the seat 61 of the vehicle 51, the body load determination unit 18 transitions from the seated state to the seated state.
  • a gesture valid state in which a gesture by a passenger sitting on the seat 61 of the vehicle 51 is validated and a gesture invalid state in which the gesture is invalidated are set.
  • the gesture input determination unit 17 receives an operation on a button (not shown) as an input, transitions to a gesture valid state when a gesture valid command is input in a gesture invalid state, and gestures when a gesture invalid command is input in a gesture valid state. Transition to invalid state.
  • the control processing device 11 recognizes the voice of the passenger who speaks a desired command by pressing a part of the pressure sensor provided on the seat 61, detecting the line of sight of the passenger gazing at a predetermined location. For example, a gesture valid command and a gesture invalid command may be input.
  • the body control unit 18 performs the comfort holding operation determination process (see the flowchart of FIG. 31), and the seat control unit 22 performs the configuration so as to relieve the physical fatigue of the passenger.
  • the operation output to the movable part of the sheet 61 is controlled.
  • the gesture input determination unit 17 performs a gesture determination process (see the flowchart of FIG. 27), and the seat control unit 22 performs an operation on the movable unit of the seat 61 so as to follow the gesture of the passenger. Control the output.
  • the seat moving part control process based on the load distribution variation in the case of adopting the switch type is configured to relieve the physical fatigue of the passenger according to the unconscious behavior of the passenger in the gesture invalid state.
  • the sheet 61 can be controlled.
  • the seat 61 can be controlled in accordance with the conscious behavior of the occupant so that the occupant's gesture is followed. Therefore, the control processing device 11 can improve the convenience by capturing the conscious or unconscious behavior of the passenger as an input and providing a function according to the input.
  • FIG. 18 shows a state transition diagram for explaining the seat moving part control process based on the load distribution variation when the preliminary operation formula is adopted.
  • the description of the states and processes common to the state transition in the switch type described above with reference to FIG. 17 is omitted.
  • the load evaluation permission state and the load evaluation stop state are based on the vehicle body motion determination (see the flowcharts in FIGS. 25 and 26). Transition. Further, in the away state, the seating determination process (see the flowchart in FIG. 19) and the calibration data update determination (see the flowchart in FIG. 24) are performed. Transition to the state (stable seating state). In the seated state, the absence determination process (see the flowchart in FIG. 20) is performed.
  • a stable seating state, a preliminary operation waiting state, and a gesture waiting state are set in the seated state.
  • the body load determination unit 18 performs a comfort holding operation determination process (see the flowchart in FIG. 31) to reduce the physical fatigue of the occupant so that the seat control unit 22 is configured.
  • the operation output to the movable part of the sheet 61 is controlled.
  • the gesture input determination unit 17 performs a posture variation determination process (see the flowchart in FIG. 22) and determines that the posture of the passenger seated on the seat 61 of the vehicle 51 has not changed. If so, maintain a stable seating state. On the other hand, when the gesture input determination unit 17 determines that the posture of the passenger seated on the seat 61 of the vehicle 51 is changing, the transition from the stable seating state to the standby operation waiting state is performed.
  • the gesture input determination unit 17 performs a preliminary operation determination process (see the flowchart of FIG. 23) and maintains the standby operation waiting state until the preliminary operation is performed. For example, since the behavior may be temporarily stopped before the passenger inputs a gesture, such a behavior stop can be detected as a preliminary operation.
  • the gesture input determination unit 17 determines that the preliminary operation has been performed, a transition from the standby operation waiting state to the gesture waiting state is performed.
  • the gesture input determination unit 17 performs the stable seating determination process (see the flowchart of FIG. 21) and determines that the posture of the passenger seated on the seat 61 of the vehicle 51 is stable in the gesture waiting state. The transition from the gesture waiting state to the stable seating state is performed.
  • the gesture input determination unit 17 performs a gesture determination process (see the flowchart of FIG. 27), determines that the gesture has been performed, and takes a form according to the gesture of the passenger.
  • the operation output to the movable part of the sheet 61 by the sheet control unit 22 is controlled.
  • the transition from the gesture waiting state to the standby operation waiting state is performed.
  • a time-out occurs and a preliminary operation is performed from the gesture wait state. Transition to the wait state is performed.
  • the gesture determination is performed. Therefore, the passenger can smoothly perform the gesture without performing a special operation (for example, an operation on the switch) for performing the gesture input, and the convenience can be further improved.
  • a special operation for example, an operation on the switch
  • step S61 the physical load determination unit 18 waits for the long-term total value to be updated by performing the processing of steps S22 to S24 in FIG.
  • the process proceeds to step S62.
  • step S62 the body load determination unit 18 selects the backrest load total long-term interval average value LAve_Wsum_BR and the seat load total long-term interval average value from the long-term total values supplied from the load variation statistical processing unit 13 in step S61. Get LAve_Wsum_SE.
  • step S63 the body load determination unit 18 uses the determination parameter (predetermined specified value) to calculate the backrest load total long-term interval average value LAve_Wsum_BR and the seat load total long-term interval average value LAve_Wsum_SE acquired in step S62. It is determined whether or not a seating determination condition is satisfied.
  • the body load determination unit 18 has the backrest load total long-term interval average value LAve_Wsum_BR larger than the backrest seating load total determination parameter COND_DW_BR, and the seat load total long-term interval average value LAve_Wsum_SE is larger than the seat seating load total determination parameter COND_DW_SE. In the case, it is determined that the seating determination condition is satisfied.
  • the body load determination unit 18 ⁇ LAve_Wsum_BR> COND_DW_BR ⁇ LAve_Wsum_SE> COND_DW_SE If both are TRUE, it is determined that the seating determination condition is satisfied.
  • step S63 when the physical load determination unit 18 determines that the seating determination condition is satisfied, the process proceeds to step S64, and after the transition from the away state to the seated state, the process returns to step S61.
  • step S63 determines in step S63 that the seating determination condition is not satisfied, the process returns to step S61, and the same process is repeated thereafter.
  • the seating determination is performed based on both the backrest load total long-term section average value LAve_Wsum_BR and the seat load total long-term section average value LAve_Wsum_SE. Can be detected.
  • step S71 the body load determination unit 18 waits for the long-term total value to be updated by performing the processing of steps S22 to S24 in FIG. Then, when the long-term total value is supplied from the load variation statistical processing unit 13 to the body load determination unit 18, the process proceeds to step S72.
  • the body load determination unit 18 selects the backrest load total long-term interval average value LAve_Wsum_BR and the seat load total long-term interval average value from the long-term total values supplied from the load variation statistical processing unit 13 in step S71. Get LAve_Wsum_SE.
  • the body load determination unit 18 uses the determination parameter (predetermined specified value) to calculate the backrest load total long-term interval average value LAve_Wsum_BR and the seat load total long-term interval average value LAve_Wsum_SE acquired in step S72. It is determined whether the absence determination condition is satisfied.
  • the body load determination unit 18 determines that the backrest load total long-term section average value LAve_Wsum_BR is smaller than the backrest away seat load total determination parameter COND_UP_BR, and the seat load total long-term section average value LAve_Wsum_SE is the seat away load total sum determination parameter COND_UP_SE. If it is smaller, it is determined that the absence determination condition is satisfied.
  • the body load determination unit 18 ⁇ LAve_Wsum_BR ⁇ COND_UP_BR ⁇ LAve_Wsum_SE ⁇ COND_UP_SE If both are TRUE, it is determined that the absence determination condition is satisfied.
  • step S73 when the physical load determination unit 18 determines that the absence determination condition is satisfied, the process proceeds to step S74, and after the transition from the seated state to the away state, the process returns to step S71.
  • step S73 determines in step S73 that the absence determination condition is not satisfied, the process returns to step S71, and the same process is repeated thereafter.
  • the determination of absence is made based on both the backrest load total long-term section average value LAve_Wsum_BR and the seat load total long-term section average value LAve_Wsum_SE. It can be detected that the user has left the seat 61.
  • step S81 the gesture input determination unit 17 waits for the long-term dispersion value to be updated by performing the processing of steps S22 to S24 in FIG. Then, when the long-term dispersion value is supplied from the load fluctuation statistical processing unit 13 to the gesture input determination unit 17, the process proceeds to step S82.
  • step S82 the gesture input determination unit 17 selects the backrest load total long-term interval variance LS2_Wsum_BR, the seat load total long-term interval variance LS2_Wsum_SE, from the long-term variance values supplied from the load variation statistical processing unit 13 in step S81.
  • step S83 the gesture input determination unit 17 uses the determination parameter (predetermined predetermined value), the backrest load total long-term interval variance LS2_Wsum_BR, the seat load total long-term interval variance LS2_Wsum_SE, and the backrest acquired in step S82.
  • the determination parameter predetermined predetermined value
  • the backrest load total long-term interval variance LS2_Wsum_BR the backrest load total long-term interval variance LS2_Wsum_BR
  • the seat load total long-term interval variance LS2_Wsum_SE the backrest acquired in step S82.
  • the center of gravity x-coordinate long-term interval variance LS2_Cx_BR the backrest load total long-term interval variance LS2_Wsum_BR
  • the backrest centroid y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_BR backrest centroid y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_BR
  • the gesture input determination unit 17 has the backrest load total long-term interval variance LS2_Wsum_BR smaller than the backrest stable seating load total determination parameter COND_STBL_Wsum_BR, and the seat load total long-term interval variance LS2_Wsum_SE is smaller than the seat stable seating load total determination parameter COND_STBL_Wsum_SE.
  • the backrest centroid x-coordinate long-term interval variance LS2_Cx_BR is smaller than the backrest stable seating centroid x-coordinate determination parameter COND_STBL_Cx_BR
  • the seat centroid x-coordinate long-term interval variance LS2_Cx_SE is smaller than the seat stable seating centroid x-coordinate determination parameter COND_STBL_Cx_SE
  • the y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_BR is smaller than the backrest stable seating centroid y-coordinate determination parameter COND_STBL_Cy_BR
  • the seat centroid y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_SE is less than the seat stable seating centroid y-coordinate determination parameter COND_STBL_Cy_SE Determines that stable sitting determination condition is satisfied.
  • the gesture input determination unit 17 ⁇ LS2_Wsum_BR ⁇ COND_STBL_Wsum_BR ⁇ LS2_Wsum_SE ⁇ COND_STBL_Wsum_SE ⁇ LS2_Cx_BR ⁇ COND_STBL_Cx_BR ⁇ LS2_Cx_SE ⁇ COND_STBL_Cy_SE ⁇ LS2_Cy_BR ⁇ COND_STBL_Cy_BR ⁇ LS2_Cy_SE ⁇ COND_STBL_Cy_SE
  • step S83 when the gesture input determination unit 17 determines that the stable seating determination condition is satisfied, the process proceeds to step S84, and after the transition from the gesture waiting state to the stable seating state, the process ends.
  • step S83 determines in step S83 that the stable seating determination condition is not satisfied, the process returns to step S81, and the same process is repeated thereafter.
  • step S91 the gesture input determination unit 17 waits for the short-term dispersion value to be updated by performing the processing of steps S18 to S20 in FIG. Then, when the short-term variance value is supplied from the load variation statistical processing unit 13 to the gesture input determination unit 17, the process proceeds to step S92.
  • step S92 the gesture input determination unit 17 selects the backrest load total short-term interval variance SS2_Wsum_BR, the seat load total short-term interval variance SS2_Wsum_SE, from the short-term variance values supplied from the load fluctuation statistical processing unit 13 in step S91.
  • step S93 the gesture input determination unit 17 uses the determination parameter (predetermined prescribed value), the backrest load sum short-term section variance value SS2_Wsum_BR, the seat load sum total short-term section variance value SS2_Wsum_SE, and the backrest obtained in step S92.
  • the center-of-gravity x-coordinate short-term section variance value SS2_Cx_BR, the seat center-of-gravity x-coordinate short-term section variance value SS2_Cx_SE, the backrest center-of-gravity y-coordinate short-term section variance value SS2_Cy_BR, and the seat center-of-gravity y-coordinate short-term section variance value SS2_Cy_SE Determine whether or not.
  • the gesture input determination unit 17 determines that the backrest load sum short-term section variance SS2_Wsum_BR is greater than the backrest posture fluctuation determination parameter COND_ACT_Wsum_BR, and the seat load sum short-term section variance SS2_Wsum_SE is greater than the seat posture fluctuation load sum determination parameter COND_ACT_Wsum_SE.
  • Rest center of gravity x-coordinate short-term section variance SS2_Cx_BR is greater than the backrest posture fluctuation centroid x-coordinate determination parameter COND_ACT_Cx_BR
  • Seat centroid x-coordinate short-term section variance SS2_Cx_SE is greater than the seat posture variation centroid x-coordinate determination parameter COND_ACT_Cx_SE
  • Which of the short-term interval variance SS2_Cy_BR is greater than the backrest posture fluctuation centroid y coordinate determination parameter COND_ACT_Cy_BR and the seat centroid y-coordinate short-term interval variance SS2_Cy_SE is greater than the seat posture variation centroid y coordinate determination parameter COND_ACT_Cy_SE If either one is met, it is determined that the posture variation determination condition is satisfied.
  • the gesture input determination unit 17 ⁇ SS2_Wsum_BR> COND_ACT_Wsum_BR ⁇ SS2_Wsum_SE> COND_ACT_Wsum_SE ⁇ SS2_Cx_BR> COND_ACT_Cx_BR ⁇ SS2_Cx_SE> COND_ACT_Cx_SE ⁇ SS2_Cy_BR> COND_ACT_Cy_BR ⁇ SS2_Cy_SE> COND_ACT_Cy_SE If any one of these is TRUE, it is determined that the posture variation determination condition is satisfied.
  • step S93 when the gesture input determination unit 17 determines that the posture variation determination condition is satisfied, the process proceeds to step S94, and after the transition from the stable seating state to the standby operation waiting state, the process ends.
  • step S93 determines in step S93 that the posture variation determination condition is not satisfied, the process returns to step S91, and the same process is repeated thereafter.
  • step S101 the gesture input determination unit 17 waits for the short-term dispersion value to be updated by performing the processing of steps S18 to S20 in FIG. Then, when the short-term variance value is supplied from the load fluctuation statistical processing unit 13 to the gesture input determination unit 17, the process proceeds to step S102.
  • step S102 the gesture input determination unit 17 selects the backrest load total short-term interval variance SS2_Wsum_BR, the seat load total short-term interval variance SS2_Wsum_SE, from the short-term variance values supplied from the load variation statistical processing unit 13 in step S101.
  • step S103 the gesture input determination unit 17 uses the determination parameter (predetermined prescribed value), the backrest load sum short-term section variance value SS2_Wsum_BR, the seat load sum total short-term section variance value SS2_Wsum_SE, and the backrest obtained in step S102.
  • the center-of-gravity x-coordinate short-term section variance SS2_Cx_BR, seat center-of-coordinate x-coordinate short-term section variance SS2_Cx_SE, backrest center-of-gravity y-coordinate short-term section variance SS2_Cy_BR, and seat center-of-gravity y-coordinate short-term section variance SS2_Cy_SE Determine whether or not.
  • the gesture input determination unit 17 determines that the backrest load sum short-term section variance value SS2_Wsum_BR is smaller than the backrest preliminary motion determination parameter COND_PRE_Wsum_BR, the seat load total short-term section variance value SS2_Wsum_SE is smaller than the seat preliminary motion load sum determination parameter COND_PRE_Wsum_SE, Rest center of gravity x-coordinate short-term section variance SS2_Cx_BR is smaller than backrest preliminary movement center of gravity x-coordinate determination parameter COND_PRE_Cx_BR, Seat center-of-gravity x-coordinate short-term section variance SS2_Cx_SE is smaller than seat preliminary movement center of gravity x-coordinate determination parameter COND_PRE_Cx_SE Preliminary operation when the short-term interval variance SS2_Cy_BR is smaller than the backrest preliminary motion center of gravity y-coordinate judgment parameter COND_PRE_Cy_BR and the seat gravity center y-coordinate short-term variance
  • the gesture input determination unit 17 ⁇ SS2_Wsum_BR ⁇ COND_PRE_Wsum_BR ⁇ SS2_Wsum_SE ⁇ COND_PRE_Wsum_SE ⁇ SS2_Cx_BR ⁇ COND_PRE_Cx_BR ⁇ SS2_Cx_SE ⁇ COND_PRE_Cx_SE ⁇ SS2_Cy_BR ⁇ COND_PRE_Cy_BR ⁇ SS2_Cy_SE ⁇ COND_PRE_Cy_SE If all of these are TRUE, it is determined that the preliminary operation determination condition is satisfied.
  • step S103 if the gesture input determination unit 17 determines that the preliminary motion determination condition is satisfied, the process proceeds to step S104, and after the transition from the standby motion waiting state to the gesture standby state, the processing ends.
  • step S103 determines in step S103 that the preliminary operation determination condition is not satisfied
  • the process returns to step S101, and the same process is repeated thereafter.
  • step S112 the load fluctuation statistical processing unit 13 performs the processing of steps S18 to S20 in FIG. 14 and waits for the short-term variance value to be updated. Proceed to
  • step S113 the load fluctuation statistical processing unit 13 acquires the backrest load sum short-term section variance value SS2_Wsum_BR and the seat load sum short-term section variance value SS2_Wsum_SE from the short-term variance values updated in step S112.
  • step S114 the load fluctuation statistical processing unit 13 uses the determination parameter (predetermined specified value), and the backrest load total short-term section variance SS2_Wsum_BR and the seat load total short-term section variance SS2_Wsum_SE acquired in step S113. Determines whether or not the calibration update determination condition is satisfied.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 updates the backrest load sum short-term section variance SS2_Wsum_BR smaller than the backrest load sum calibration update determination parameter COND_CORR_Wsum_BR, and the seat load sum short-term section variance SS2_Wsum_SE updates the seat load sum calibration. If the determination parameter is smaller than COND_CORR_Wsum_SE, it is determined that the calibration update determination condition is satisfied.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 ⁇ SS2_Wsum_BR ⁇ COND_CORR_Wsum_BR ⁇ SS2_Wsum_SE ⁇ COND_CORR_Wsum_SE If both are TRUE, it is determined that the calibration update determination condition is satisfied.
  • step S114 when the load fluctuation statistical processing unit 13 determines that the calibration update determination condition is not satisfied, the process proceeds to step S115.
  • step S114 if it is determined in step S114 that the load variation statistical processing unit 13 satisfies the calibration update determination condition, the process proceeds to step S116.
  • step S118 the load fluctuation statistical processing unit 13 determines whether or not the update period determination condition is satisfied, for example, whether or not the current count value is equal to or greater than the update period determination parameter.
  • the update period determination parameter COND_TERM_CORR is set to 20.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 determines that the update period determination condition is satisfied.
  • step S118 when the load fluctuation statistical processing unit 13 determines that the update period determination condition is not satisfied, the process returns to step S112, and the same process is repeated thereafter.
  • step S118 determines in step S118 that the update period determination condition is satisfied, the process proceeds to step S119.
  • CORR_Wmn AVE_Wmn / COUNT
  • the pressure distribution measurement unit 12 performs data correction using the correction value (calibration data) supplied from the load variation statistical processing unit 13. be able to. Therefore, the pressure distribution measurement unit 12 can output accurate pressure data that has been subjected to zero point correction.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 can acquire the correction value for each gyro sensor by performing the same processing for the gyro sensor for the body motion measurement unit 20 to acquire acceleration data, for example.
  • the vehicle body motion measurement unit 20 can perform data correction using the correction value (calibration data) supplied from the load variation statistical processing unit 13 in step S32 of FIG. 15 described above. Therefore, the vehicle body motion measuring unit 20 can output accurate acceleration data that has been subjected to zero point correction.
  • step S121 the load fluctuation statistical processing unit 13 waits for the vehicle body displacement value (vehicle motion data) to be updated by the processing of steps S34 to S36 of FIG. Then, when the vehicle body displacement value is supplied from the vehicle body motion measuring unit 20 to the load fluctuation statistical processing unit 13, the process proceeds to step S122.
  • vehicle body displacement value vehicle motion data
  • step S122 the load fluctuation statistical processing unit 13 acquires the low-range vehicle body displacement amount Body_LF, the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF, and the high-range vehicle body displacement amount Body_HF from the vehicle body displacement value supplied from the vehicle body motion measuring unit 20. .
  • step S123 the load fluctuation statistical processing unit 13 uses the determination parameter (predetermined prescribed value) to obtain the low-range vehicle body displacement amount Body_LF, the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF, and the high-range vehicle body displacement amount acquired in step S122. It is determined whether Body_HF satisfies the load evaluation permission determination condition.
  • the load variation statistical processing unit 13 has the low-range vehicle body displacement amount Body_LF smaller than the low-range vehicle body displacement parameter COND_Body_LF, the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF smaller than the mid-range vehicle body displacement parameter COND_Body_MF, and the high-range vehicle body displacement
  • the amount Body_HF is smaller than the high-range vehicle body displacement parameter COND_Body_HF, it is determined that the load evaluation permission determination condition is satisfied.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 ⁇ Body_LF ⁇ COND_Body_LF ⁇ Body_MF ⁇ COND_Body_MF ⁇ Body_HF ⁇ COND_Body_HF If all of are true, it is determined that the load evaluation permission determination condition is satisfied.
  • step S123 when the load fluctuation statistical processing unit 13 determines that the load evaluation permission determination condition is not satisfied, the process returns to step S121, and the same process is repeated thereafter.
  • step S123 when it is determined in step S123 that the load variation statistical processing unit 13 satisfies the load evaluation permission determination condition, the process proceeds to step S124, and after the transition from the load evaluation stop state to the load evaluation permission state, the process is ended.
  • the vehicle body motion determination is performed based on all of the low-frequency vehicle body displacement amount Body_LF, the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF, and the high-frequency vehicle body displacement amount Body_HF. It is possible to reliably detect that the movement of the vehicle 51 has started.
  • step S131 the load fluctuation statistical processing unit 13 waits for the vehicle body displacement value (vehicle motion data) to be updated by the processing of steps S34 to S36 in FIG. Then, when the vehicle body displacement value is supplied from the vehicle body motion measuring unit 20 to the load fluctuation statistical processing unit 13, the process proceeds to step S132.
  • step S132 the load fluctuation statistical processing unit 13 acquires the low-range vehicle body displacement amount Body_LF, the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF, and the high-range vehicle body displacement amount Body_HF from the vehicle body displacement value supplied from the vehicle body motion measuring unit 20. .
  • step S133 the load variation statistical processing unit 13 uses the determination parameter (predetermined predetermined value) to obtain the low-range vehicle body displacement amount Body_LF, the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF, and the high-range vehicle body displacement amount acquired in step S132. It is determined whether Body_HF satisfies the load evaluation stop determination condition.
  • the load variation statistical processing unit 13 has the low-range vehicle body displacement amount Body_LF smaller than the low-range vehicle body displacement parameter COND_Body_LF, the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF smaller than the mid-range vehicle body displacement parameter COND_Body_MF, and the high-range vehicle body displacement If one of the amounts Body_HF is smaller than the high-range vehicle body displacement parameter COND_Body_HF is satisfied, it is determined that the load evaluation stop determination condition is satisfied.
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 ⁇ Body_LF ⁇ COND_Body_LF ⁇ Body_MF ⁇ COND_Body_MF ⁇ Body_HF ⁇ COND_Body_HF
  • the load fluctuation statistical processing unit 13 determines with satisfy
  • step S133 when the load fluctuation statistical processing unit 13 determines that the load evaluation stop determination condition is not satisfied, the process returns to step S131, and the same process is repeated thereafter.
  • step S133 when it is determined in step S133 that the load fluctuation statistical processing unit 13 satisfies the load evaluation stop determination condition, the process proceeds to step S134, and after the transition from the load evaluation permission state to the load evaluation stop state, the process is ended.
  • the vehicle body motion determination is performed based on any one of the low-frequency vehicle body displacement amount Body_LF, the mid-range vehicle body displacement amount Body_MF, and the high-frequency vehicle body displacement amount Body_HF. Therefore, it can be detected more reliably that the movement of the vehicle 51 has stopped.
  • step S141 the gesture input determination unit 17 performs the processing of steps S21 and S25 in FIG. 14 in the load variation statistical processing unit 13, thereby causing the pressure distribution data (that is, the short-term about the load distribution shape) Wait until the change in the section S and the long-term section L) is updated.
  • the pressure distribution data that is, the short-term about the load distribution shape
  • step S142 the gesture input determination unit 17 determines whether or not the gesture based on the pressure distribution data acquired in step S141 matches a preset gesture or a learned gesture.
  • step S142 when the gesture input determination unit 17 determines that the gestures based on the pressure distribution data acquired in step S141 match, the process proceeds to step S143.
  • step S143 the gesture input determination unit 17 stops the stable seating determination process performed in the gesture waiting state.
  • step S144 the gesture input determination unit 17 supplies the preset input determined in step S142 or the gesture input information according to the learned gesture to the sheet control unit 22.
  • the sheet control unit 22 outputs a sheet control command corresponding to the gesture input information to the sheet 61, and controls various operation outputs to the movable part of the sheet 61.
  • step S145 the seat control unit 22 waits until the movable part of the seat 61 operates in accordance with the seat control command in step S144 and the stop determination data indicating that the operation has stopped is updated in the seat 61. And if the sheet
  • step S146 based on the stop determination data acquired in step S145, the seat control unit 22 determines whether the stop determination data matches the stop condition in the sheet control command.
  • step S146 when the sheet control unit 22 determines that the stop condition is not met, the process returns to step S145 and waits for the stop determination data to be updated.
  • step S146 determines in step S146 that the stop condition is met
  • the process proceeds to step S147, and the sheet control stop is output to the sheet 61.
  • step S148 after the transition from the gesture waiting state to the standby operation waiting state, the processing is terminated.
  • step S142 when the gesture input determination unit 17 determines that the gestures based on the pressure distribution data acquired in step S141 do not match, or when a time-out occurs, the process ends.
  • FIG. 28 and FIG. 29 examples of preset gestures and operation outputs are shown.
  • a gesture for instructing an operation output for declining / raising reclining is preset.
  • the footrest portion 65 is moved up in conjunction with the backrest portion 63 being tilted.
  • the operation for lowering the footrest portion 65 is performed in conjunction with the occurrence of the backrest portion 63.
  • an operation output for declining / raising the reclining is performed. Thereafter, the operation output is stopped according to the determination condition for stopping the operation output for declining / raising the reclining.
  • a gesture for instructing an operation output for raising / lowering the footrest unit 65 is preset. For example, when it is detected that the gesture image as shown in FIG. 28 is performed according to the determination condition, an operation output for raising / lowering the footrest unit 65 is performed. Thereafter, the operation output is stopped according to the determination condition for stopping the operation output for raising / lowering the footrest unit 65.
  • a gesture for instructing an operation output for moving the seat seat surface portion 64 forward / backward is preset. For example, when it is detected that the gesture image as shown in FIG. 28 is performed according to the determination condition, an operation output for moving the seat seat surface portion 64 forward / backward is performed. Thereafter, the operation output is stopped according to the determination condition for stopping the operation output for moving the seat seat surface portion 64 forward / backward.
  • the gesture learning process performed by the gesture input determination unit 17 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
  • step S151 the gesture input determination unit 17 designates the movable portion and the movable direction of the seat 61 to be learned among the headrest portion 62, the backrest portion 63, the seat seat surface portion 64, and the footrest portion 65, and performs the gesture. It is detected that the start of learning is instructed by the passenger.
  • step S152 the gesture input determination unit 17 waits until the preliminary operation determination condition is satisfied and the standby operation waiting state is set as described with reference to the flowchart of FIG. Then, when the standby operation standby state is entered, the process proceeds to step S153.
  • step S153 the gesture input determination unit 17 acquires pressure distribution data (that is, changes in the short-term section S and the long-term section L of the load distribution shape) in the same manner as in step S141 in FIG. 27, and according to the change in the pressure distribution data. Record the locus of the center of gravity.
  • step S154 the gesture input determination unit 17 confirms the locus of the center of gravity acquired in step S153 as a gesture.
  • step S155 the gesture input determination unit 17 determines whether or not to save the locus of the center of gravity as a learning result according to whether the locus of the center of gravity that can be recognized as a gesture is recorded as a result of the confirmation in step S154. To do.
  • step S155 If it is determined in step S155 that the learning result is to be stored, the process proceeds to step S156, and the gesture input determination unit 17 stores the learning result.
  • step S155 when it is determined in step S155 that the learning result is not stored, or after the process of step S156, the process is terminated.
  • any gesture other than the preset gesture can be stored, and the operation output control according to the gesture can be realized.
  • step S162 the physical load determination unit 18 waits for the long-term dispersion value to be updated by performing the processing of steps S22 to S24 in FIG. Then, when the long-term dispersion value is supplied from the load variation statistical processing unit 13 to the gesture input determination unit 17, the process proceeds to step S163.
  • the body load determination unit 18 selects the seat load total long-term section variance value LS2_Wsum_SE, the seat gravity center x-coordinate long-term section variance value LS2_Cx_SE, from the long-term variance values supplied from the load fluctuation statistical processing unit 13 in step S162. Further, the sheet gravity center y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_SE is acquired.
  • step S164 the physical load determination unit 18 increments the number of data (N ++).
  • step S165 if the body load determination unit 18 determines that the specified number of data has not been acquired, the process returns to step S162. If it is determined that the specified number of data has been acquired, the process proceeds to step S166. .
  • step S166 the body load determination unit 18 uses the determination parameter (predetermined specified value), the seat load total long-term interval variance LS2_Wsum_SE, the seat gravity center x-coordinate long-term interval variance for all of the latest specified data numbers. It is determined whether the value LS2_Cx_SE and the seat centroid y-coordinate long-term interval dispersion value LS2_Cy_SE satisfy the comfort holding operation determination condition.
  • the body load determination unit 18 has the seat load sum total long-term interval variance LS2_Wsum_SE smaller than the seat load sum determination parameter COND_K-COF_Wsum_SE for all of the latest specified data numbers (for example, 120), and the center of gravity x coordinate long-term
  • the seat variance LS2_Cx_SE is smaller than the seat centroid x-coordinate determination parameter COND_K-COF_Cx_SE and the seat centroid y-coordinate long-term interval variance LS2_Cy_SE is smaller than the seat centroid y-coordinate judgment parameter COND_K-COF_Cy_SE, judge.
  • the body load determination unit 18 performs the following operation for all of the latest specified data numbers. ⁇ LS2_Wsum_SE ⁇ COND_K-COF_Wsum_SE ⁇ LS2_Cx_SE ⁇ COND_K-COF_Cx_SE ⁇ LS2_Cy_SE ⁇ COND_K-COF_Cy_SE If all of these are TRUE, it is determined that the comfortable holding operation determination condition is satisfied.
  • step S166 when the body load determination unit 18 determines that the comfortable holding action determination condition is not satisfied, the process returns to step S162. When it is determined that the comfortable holding action determination condition is satisfied, the process proceeds to step S167. Proceed to
  • step S167 the body load determination unit 18 controls the operation output of the movable part of the seat 61 so as to be in the form of the seat 61 so as to relieve the physical fatigue of the passenger.
  • step S161 the process proceeds to step S161, and thereafter, the same process is repeatedly performed.
  • FIG. 32 is a block diagram illustrating a configuration example of an embodiment of a computer in which a program for executing the above-described series of processes is installed.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • EEPROM Electrically Erasable Memory and Programmable Read Only Memory
  • the CPU 101 loads the program stored in the ROM 102 and the EEPROM 104 to the RAM 103 via the bus 105 and executes the program, thereby performing the above-described series of processing.
  • the program executed by the computer can be written in the ROM 102 in advance, and can be installed or updated in the EEPROM 104 from the outside via the input / output interface 106.
  • the processing performed by the computer according to the program does not necessarily have to be performed in chronological order according to the order described as the flowchart. That is, the processing performed by the computer according to the program includes processing executed in parallel or individually (for example, parallel processing or object processing).
  • the program may be processed by one computer (processor), or may be distributedly processed by a plurality of computers. Furthermore, the program may be transferred to a remote computer and executed.
  • the system means a set of a plurality of components (devices, modules (parts), etc.), and it does not matter whether all the components are in the same housing. Accordingly, a plurality of devices housed in separate housings and connected via a network and a single device housing a plurality of modules in one housing are all systems. .
  • the configuration described as one device (or processing unit) may be divided and configured as a plurality of devices (or processing units).
  • the configurations described above as a plurality of devices (or processing units) may be combined into a single device (or processing unit).
  • a configuration other than that described above may be added to the configuration of each device (or each processing unit).
  • a part of the configuration of a certain device (or processing unit) may be included in the configuration of another device (or other processing unit). .
  • the present technology can take a configuration of cloud computing in which one function is shared and processed by a plurality of devices via a network.
  • the above-described program can be executed in an arbitrary device.
  • the device may have necessary functions (functional blocks and the like) so that necessary information can be obtained.
  • each step described in the above flowchart can be executed by one apparatus or can be executed by a plurality of apparatuses.
  • the plurality of processes included in the one step can be executed by being shared by a plurality of apparatuses in addition to being executed by one apparatus.
  • a plurality of processes included in one step can be executed as a process of a plurality of steps.
  • the processes described as a plurality of steps can be collectively executed as one step.
  • the program executed by the computer may be executed in a time series in the order described in this specification for the processing of the steps describing the program, or in parallel or called. It may be executed individually at a necessary timing. That is, as long as no contradiction occurs, the processing of each step may be executed in an order different from the order described above. Furthermore, the processing of the steps describing this program may be executed in parallel with the processing of other programs, or may be executed in combination with the processing of other programs.
  • this technique can also take the following structures.
  • a control device comprising: a control unit that controls the operation of the device according to a measurement result by the measurement unit.
  • the said control part controls operation
  • the control apparatus as described in said (1).
  • a gesture input determination unit that determines that the behavior by the user is a gesture for performing a predetermined operation input according to the measurement result of the measurement unit, The control device according to (2), wherein the control unit controls an operation on the seat according to a gesture of the user.
  • the control device determines whether the user's behavior is a gesture intended for the operation input or a posture change not intended for the operation input. (5) The gesture input determination unit determines whether the user's behavior is a gesture intended for the operation input or a posture variation not intended for the operation input according to a measurement result measured by the measurement unit following a predetermined preliminary operation. The control device according to (4) above. (6) The gesture input determination unit determines whether the user's behavior is a gesture intended for the operation input or a posture variation not intended for the operation input according to a measurement result measured by the measurement unit following a predetermined operation input. The control device according to (4) above.
  • control device controls an operation of an entertainment device in a vehicle room provided with the seat according to a measurement result of the measurement unit.
  • the control unit controls the operation of an environmental control device in a vehicle room provided with the seat according to a measurement result of the measurement unit. .
  • the control device controls an operation on the sheet based on a determination result of the determination unit.
  • An estimation unit that estimates the state of the user based on the biological information of the user; The control device according to any one of (2) to (9), wherein the control unit controls an operation on the seat based on an estimation result of the estimation unit.
  • the gesture input determination unit determines whether the user's behavior is a gesture intended for the operation input or not according to whether or not the pressure distribution is a time variation of the pressure distribution based on the vibration of the vehicle equipped with the seat.
  • the control device according to any one of (4) to (10), wherein the posture change is not intended.
  • the control device that performs the control Measuring pressure distribution in a plurality of measurement ranges of a seat on which a user is seated, and temporal fluctuations of the pressure distribution; Controlling the operation of the device according to the measurement result of the measurement.
  • (13) In the computer of the control device that performs control, Measuring pressure distribution in a plurality of measurement ranges of a seat on which a user is seated, and temporal fluctuations of the pressure distribution; A program for executing processing including controlling the operation of the device according to the measurement result of the measurement.
  • a moving body equipped with a seat on which a user is seated, A pressure distribution in a plurality of measurement ranges of the sheet, and a measurement unit that measures temporal variation of the pressure distribution;
  • a moving body comprising: a control unit that controls operation of the device according to a measurement result by the measurement unit.
  • 11 control processing device 12 pressure distribution measurement unit, 13 load fluctuation statistical processing unit, 14 body measurement unit, 15 heart rate measurement unit, 16 breath measurement unit, 17 gesture input determination unit, 18 body load determination unit, 19 mind and body state estimation unit , 20 body motion measurement unit, 21 device operation unit, 22 seat control unit, 23 user notification unit, 24 driving function notification unit, 31 head pressure distribution measurement unit, 32 back pressure distribution measurement unit, 33 seat pressure distribution measurement unit , 34 Leg pressure distribution measurement part, 35 Bottom pressure distribution measurement part, 51 vehicle, 61 seat, 62 headrest part, 63 backrest part, 64 seat seat part, 65 footrest part, 66 floor

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Abstract

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

Description

制御装置、制御方法、プログラム、および移動体
　本開示は、制御装置、制御方法、プログラム、および移動体に関し、特に、より利便性を向上させることができるようにした制御装置、制御方法、プログラム、および移動体に関する。
　従来、車両用のシートに圧力センサを配置して、圧力センサにより検出される圧力値に従って運転者のシートの前後位置を調整したり、同乗者の生体情報を取得して快適となるように着座状態を調整したりするような技術の開発が進められている。
　例えば、特許文献１には、車両用のシートに配置された圧力センサによりリクライニング指示信号を検出し、この検出信号に従ってリクライニング作動速度を変化させることができる技術が記載されている。
特開平８－５２０３６号公報
　上述したように、車両用のシートに配置された圧力センサを入力として利用する技術が開発されているが、搭乗者の意識的または無意識的な挙動を入力として捉えて、その入力に応じた機能を提供することで、より利便性を向上させることが求められている。
　本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、より利便性を向上させることができるようにするものである。
　本開示の一側面の制御装置は、ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部とを備える。
　本開示の一側面の制御方法は、ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、その計測による計測結果に応じて、機器の動作を制御することとを含む。
　本開示の一側面の制御方法は、ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、その計測による計測結果に応じて、機器の制御することとを含む。
　本開示の一側面の移動体は、ユーザが着座するシートが備え付けられた移動体であって、前記シートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部とを備える。
　本開示の一側面においては、ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動が計測され、その計測結果に応じて、機器の動作が制御される。
　本開示の一側面によれば、より利便性を向上させることができる。
　なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
本技術を適用した制御処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。 車両のシートに設定される計測範囲について説明する図である。 シート制御部による動作出力の制御について説明する図である。 シート制御部による動作出力の制御について説明する図である。 圧力センサの配置および圧力分布データの一例を示す図である。 荷重分布形状および荷重面積分布の一例を示す図である。 圧力センサの物理面積テーブルの一例を示す図である。 短期評価区間の一例を示す図である。 長期評価区間の一例を示す図である。 短期区間における総和および重心座標についての総和と重心座標を求める一例を示す図である。 長期区間における総和および重心座標についての総和と重心座標を求める一例を示す図である。 短期区間における荷重分布形状の変化の一例を示す図である。 長期区間における荷重分布形状の変化の一例を示す図である。 圧力分布計測処理および荷重変動統計処理を説明するフローチャートである。 車体運動計測処理を説明するフローチャートである。 制御処理装置が行う制御処理を説明するフローチャートである。 スイッチ式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理を説明する状態遷移図の一例を示す図である。 予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理を説明する状態遷移図の一例を示す図である。 着座判定処理を説明するフローチャートである。 離席判定処理を説明するフローチャートである。 安定着座判定処理を説明するフローチャートである。 姿勢変動判定処理を説明するフローチャートである。 予備動作判定処理を説明するフローチャートである。 キャリブレーションデータ更新判定処理を説明するフローチャートである。 荷重評価停止状態における車体運動判定を説明するフローチャートである。 荷重評価許可状態における車体運動判定を説明するフローチャートである。 ジェスチャ判定処理を説明するフローチャートである。 ジェスチャおよび動作出力の一例を示す図である。 バックレスト部に対する動作出力の一例を示す図である。 ジェスチャ学習処理を説明するフローチャートである。 快適保持動作判定処理を説明するフローチャートである。 本技術を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
　以下、本技術を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
　＜シート制御処理装置の構成例＞
　図１は、本技術を車両用のシートに適用した制御処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
　図１に示すように、制御処理装置１１は、圧力分布計測部１２、荷重変動統計処理部１３、身体計測部１４、心拍計測部１５、呼吸計測部１６、ジェスチャ入力判定部１７、身体負荷判定部１８、心身状態推定部１９、車体運動計測部２０、機器操作部２１、シート制御部２２、ユーザ通知部２３、および運転機能通知部２４を備えて構成される。
　例えば、制御処理装置１１は、図２に示すような車両５１の運転者や同乗者などの搭乗者が着座するためのシート６１において、搭乗者の挙動によって生じる荷重変動を利用して、快適性を向上させるようにシート６１の可動部に対する制御を行うことができる。例えば、シート６１は、ヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５を可動部として備え、車両５１のフロア６６に固定される。
　圧力分布計測部１２は、例えば、シート６１に着座している搭乗者によって、シート６１に設けられる複数の計測範囲に対して掛けられる圧力の分布を計測するとともに、その圧力分布の時間変動を計測する。そして、圧力分布計測部１２は、圧力分布および時間変動を計測して得られる圧力分布データを、荷重変動統計処理部１３、身体計測部１４、心拍計測部１５、および呼吸計測部１６に供給する。図１に示す例では、圧力分布計測部１２は、頭部圧力分布計測部３１、背部圧力分布計測部３２、座部圧力分布計測部３３、脚部圧力分布計測部３４、および底部圧力分布計測部３５を有している。
　例えば、図２においてグレーのハッチングで示す領域が計測範囲として設定され、頭部圧力分布計測部３１は、ヘッドレスト部６２に設定される計測範囲に掛かる圧力の分布を計測する。同様に、背部圧力分布計測部３２は、バックレスト部６３に設定される計測範囲に掛かる圧力の分布を計測し、座部圧力分布計測部３３は、シート座面部６４に設定される計測範囲に掛かる圧力の分布を計測する。また、脚部圧力分布計測部３４は、フットレスト部６５に設定される右側および左側の計測範囲に掛かる圧力の分布を計測する。さらに、底部圧力分布計測部３５は、車両５１のフロア６６におけるシート６１の足元（フットレスト部６５の手前側）に設定される右側および左側の計測範囲に掛かる圧力の分布を計測する。
　荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される各計測範囲の圧力分布データに対して、搭乗者の挙動に応じた荷重変動に対する統計的な処理を施し、例えば、後述する各種の平均値や分散値などを取得する。そして、荷重変動統計処理部１３は、統計的な処理が施された統計処理済み圧力分布データを、ジェスチャ入力判定部１７および身体負荷判定部１８に供給する。
　身体計測部１４、心拍計測部１５、および呼吸計測部１６それぞれは、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいた計測を行い、シート６１に着座している搭乗者の身体データ、心拍データ、および呼吸データを取得して、心身状態推定部１９に供給する。例えば、身体計測部１４は、搭乗者の体重や身体バランス、仕草などを計測して身体データとして取得し、心拍計測部１５は、搭乗者の大腿部の圧力変動から心拍データを取得し、呼吸計測部１６は、搭乗者の胸部の圧力変動から呼吸データを取得することができる。
　ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３から供給される統計処理済み圧力分布データに基づいて、シート６１に着座している搭乗者の挙動が操作入力を行うためのジェスチャであるか否かを判定する。このとき、ジェスチャ入力判定部１７は、搭乗者の挙動が、操作入力を意図したジェスチャであるのか、操作入力を意図しない姿勢変動であるのかを、ボタンなどに対する操作やジェスチャ入力を行う際の予備的な動作などに基づいて判別することができる。例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、圧力分布データに基づいたジェスチャが、プリセットされたジェスチャや学習済みのジェスチャと一致する場合、搭乗者の挙動が操作入力を行うためのジェスチャであると判定することができる。そして、ジェスチャ入力判定部１７は、そのジェスチャが入力されたことを示すジェスチャ入力情報を、機器操作部２１およびシート制御部２２に供給する。
　身体負荷判定部１８は、荷重変動統計処理部１３から供給される統計処理済み圧力分布データに基づいて、シート６１に着座している搭乗者の身体的な負荷に対する判定を行う。例えば、身体負荷判定部１８は、シート６１に着座している搭乗者の挙動と、その挙動の時間的な変化とに基づいて、搭乗者が着座していることによる身体的な疲労の蓄積状況の有無を判定することができる。そして、身体負荷判定部１８は、その判定を行った結果に従って得られる身体負荷情報を、シート制御部２２に供給する。また、身体負荷判定部１８は、統計処理済み圧力分布データに基づいて、車両５１のシート６１に搭乗者が着座したか否かを判定する着座判定処理、および、車両５１のシート６１から搭乗者が離席したか否かを判定する離席判定処理を行うことができる。
　心身状態推定部１９は、シート６１に着座している搭乗者の身体情報、心拍情報、および呼吸情報を解析し、シート６１に着座している搭乗者の心身状態を推定する。例えば、心身状態推定部１９は、シート６１に着座している搭乗者の挙動や生体活動の、日々の偏向との差異などに基づいて、搭乗者の姿勢の偏りやストレスなどの心身状態を推定することができる。そして、心身状態推定部１９は、その推定を行った結果に従って得られる心身状態情報を、ユーザ通知部２３および運転機能通知部２４に供給する。
　車体運動計測部２０は、３軸の加速度を検出することが可能なジャイロセンサなどにより構成され、車両５１の運動、例えば、加速や減速、振動などを計測する。そして、車体運動計測部２０は、車両５１の運動を計測して得られる車両運動データを、荷重変動統計処理部１３、身体計測部１４、心拍計測部１５、呼吸計測部１６、ジェスチャ入力判定部１７、身体負荷判定部１８、および心身状態推定部１９に供給する。例えば、車両運動計測データは、それらの各部が行う処理において、車両５１の揺れによる圧力分布の変化と、搭乗者の挙動による圧力分布の変化を分離して、搭乗者の挙動が車両５１の運動との連動性を有しているか否かを判断するために用いられる。例えば、車体運動計測部２０が車両５１の振動を計測することで、ジェスチャ入力判定部１７は、車両５１の振動による影響を排除して、搭乗者の挙動が、操作入力を意図したジェスチャであるのか、操作入力を意図しない姿勢変動であるのかを判別することができる。
　機器操作部２１は、ジェスチャ入力判定部１７から供給されるジェスチャ入力情報に従って、シート６１が備え付けられた車両５１の室内に設けられる様々な機器に対する操作の制御、例えば、エンタテインメント機器や環境制御機器などに対する操作の制御を行う。
　例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３から供給される統計処理済み圧力分布データに基づいて、搭乗者の両肩の位置を検出する。そして、ジェスチャ入力判定部１７が、右肩でシート６１を押す動作が行われたことを示すジェスチャ入力情報を出力すると、機器操作部２１は、エンタテインメント機器に対するボリュームを上げる制御を行う。また、ジェスチャ入力判定部１７が、左肩でシート６１を押す動作が行われたことを示すジェスチャ入力情報を出力すると、機器操作部２１は、エンタテインメント機器に対するボリュームを下げる制御を行う。このように、機器操作部２１は、エンタテインメント機器の音量調整を行うことができる。
　また、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３から供給される統計処理済み圧力分布データに基づいて、搭乗者の重心を検出する。そして、ジェスチャ入力判定部１７が、重心を上下左右に動かす動作が行われたことを示すジェスチャ入力情報を出力すると、機器操作部２１は、環境制御機器であるエアコンディショナーの吹出口の方向を、重心の上下左右への移動に合わせて制御する。このように、機器操作部２１は、エアコンディショナーの風向の調整を行うことができる。
　シート制御部２２は、ジェスチャ入力判定部１７から供給されるジェスチャ入力情報、および、身体負荷判定部１８から供給される身体負荷情報に従って、シート６１の可動部（ヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５）に対する各種の動作出力の制御を行う。例えば、シート制御部２２は、ジェスチャ入力情報に従った搭乗者のジェスチャに対応して、図３および図４を参照して後述するようなシート６１の形態となるように、動作出力の制御を行う。
　また、シート制御部２２は、身体負荷情報が搭乗者に身体的な疲労があることを示している場合、搭乗者の身体的な疲労を緩和するようなシート６１の形態となるように、動作出力の制御を行う。例えば、シート制御部２２は、身体負荷情報に基づいて、搭乗者の座り直しを検出し、座り直し以後の圧力分布を各部位毎に積算評価することで、設定された閾値を超える部位があった場合、その部位の圧力を緩和するようにシート６１に対する制御を行う。例えば、シート制御部２２は、バックレスト部６３を動作させて、シート６１のリクライニングを調整することで、搭乗者が着座することによる疲労の蓄積を緩和することができる。
　ユーザ通知部２３は、心身状態推定部１９から供給される心身状態情報に従って、例えば、体調の変化をユーザに通知したり、休憩をユーザに推奨したりするような各種のユーザ通知を行う。
　運転機能通知部２４は、心身状態推定部１９から供給される心身状態情報に従って、例えば、自動運転における運転ポリシーの変更を行うなどのように、所定の運転機能に対する通知を行う。
　このように構成される制御処理装置１１では、搭乗者が着座するシート６１の複数の計測範囲において計測された圧力分布データに基づいて、搭乗者による挙動が操作入力を行うためのジェスチャである場合、そのジェスチャに応じてシート６１に対する動作出力を制御することができる。例えば、制御処理装置１１は、搭乗者の挙動に応じた圧力分布と、その時間変動（例えば、重心の軌跡）から、より正確にジェスチャを判定することができるため、そのジェスチャに従った形態となるように確実にシート６１を可動することができる。このように、制御処理装置１１は、搭乗者のジェスチャを確実に捉え、より利便性を向上させることができる。
　また、制御処理装置１１は、搭乗者の着座状態が便利かつ快適となるようにシート６１の形態を制御することで、搭乗者のストレスなどを軽減することができる。これにより、例えば、搭乗者が音質や画質などに求めるレベルが引き上げられることになり、その結果、高音質製品や高画質製品などに対する価値の向上を図ることができる。
　さらに、制御処理装置１１では、心拍計測部１５が、身体の血流方向に沿った圧力変化の伝搬から心拍を計測し、自律神経バランスの指標であるLF/HFを算出する。これにより、制御処理装置１１は、搭乗者のストレスが多い場合には、リクライニングを倒してリラックスを促すことができ、搭乗者の覚醒度が下がった場合はリクライニングを起こして覚醒を促すことができる。
　また、制御処理装置１１では、呼吸計測部１６が、圧力分布の時間変動から、呼吸による胸部の運動を算出し、呼吸数の減少や換気量の減少、呼吸周期内の呼気吸気バランスや速度を観測する。これにより、制御処理装置１１は、搭乗者の覚醒度を計測し、眠気を検出した場合は、シート６１の可動部を動かすことなどによって覚醒を促すとともに、搭乗者に対する警告を行うことができる。
　＜シート制御について＞
　図３および図４を参照して、シート制御部２２によるシート制御について説明する。図３には、制御処理装置１１を構成するブロックのうちの、荷重変動を入力としたシート制御の実行に用いられるブロックがピックアップされて図示されている。
　図３に示すように、荷重変動を入力としたシート制御の実行には、圧力分布計測部１２、荷重変動統計処理部１３、ジェスチャ入力判定部１７、車体運動計測部２０、およびシート制御部２２が用いられる。そして、シート制御部２２がシート６１に対して制御する動作出力として、例えば、バックレスト角度、バックレスト上部角度、フットレスト角度、座面高さ、シート前後、シート左右、シート回転（Pitch）、シート回転（Yaw）、シート回転（Roll）、座面角度（左右）、座面角度（前後）、腰支え、ヘッドレスト上下、ヘッドレスト折返し、バックレスト折返し、座面折返し、バックレスト高さ、座面奥行き、フットレスト長さ、および硬軟調整がある。
　具体的には、図４に示すように、バックレスト角度では、バックレスト部６３の角度を調整するように動作出力が制御される。バックレスト上部角度では、バックレスト部６３の上側半分の角度を調整するように動作出力が制御される。フットレスト角度では、フットレスト部６５の角度を調整するように動作出力が制御される。座面高さでは、シート６１全体の高さを調整するように動作出力が制御される。シート前後では、シート６１全体の前後方向の位置を調整するように動作出力が制御される。シート左右では、シート６１全体の左右方向の位置を調整するように動作出力が制御される。
　シート回転（Pitch）では、シート６１全体のピッチ方向の回転角度を調整するように動作出力が制御される。シート回転（Yaw）では、シート６１全体のヨー方向の回転角度を調整するように動作出力が制御される。シート回転（Roll）では、シート６１全体のロール方向の回転角度を調整するように動作出力が制御される。座面角度（左右）では、シート座面部６４およびフットレスト部６５の左右方向の回転を調整するように動作出力が制御される。座面角度（前後）では、シート座面部６４およびフットレスト部６５の前後方向の回転を調整するように動作出力が制御される。
　腰支えでは、バックレスト部６３の腰部分から突出するように配置されている腰支え部の突出量を調整するように動作出力が制御される。ヘッドレスト上下では、ヘッドレスト部６２の上下方向の高さを調整するように動作出力が制御される。ヘッドレスト折返しでは、ヘッドレスト部６２の左右端部の折返し量を調整するように動作出力が制御される。バックレスト折返しでは、バックレスト部６３の左右端部の折返し量を調整するように動作出力が制御される。座面折返しでは、シート座面部６４の左右端部の折返し量を調整するように動作出力が制御される。
　バックレスト高さでは、バックレスト部６３の高さを調整するように動作出力が制御される。座面奥行きでは、シート座面部６４の奥行きを調整するように動作出力が制御される。フットレスト長さでは、フットレスト部６５の長さを調整するように動作出力が制御される。硬軟調整では、ヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５のクッションの硬さまたは軟らかさを調整するように動作出力が制御される。
　このように、制御処理装置１１では、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力が制御され、例えば、ジェスチャ入力判定部１７が圧力分布データに基づいて判定する搭乗者のジェスチャに従った形態となるようにシート６１が変形される。
　＜シート制御について＞
　図５乃至図１３を参照して、荷重変動統計処理部１３における統計的な処理について説明する。
　例えば、図５のＡに示すように、図２に示した各計測範囲には、ｘ方向×ｙ方向にｎ個×ｍ個の圧力センサが配置されている。なお、図５のＡには、ｎ×ｍ個の圧力センサが等間隔のピッチとなる論理配置が示されているが、等間隔のピッチで配置されている必要はない。
　また、図５のＢに示す物理配置テーブルには、ｎ×ｍ個の圧力センサの物理的な配置として、それぞれの圧力センサのＸ座標およびＹ座標（ｍｍ単位）が登録される。そして、ｎ×ｍ個の圧力センサから出力される圧力データに基づいて、図５のＣに示すような圧力分布データWmnが取得される。
　このような圧力分布データWmnを用いて、荷重変動統計処理部１３は、次の式（１）に従って荷重総和Wsumを求めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　さらに、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布データWmnおよび荷重総和Wsumを用いて、次の式（２）に従って重心ｘ座標Cxおよび重心ｙ座標Cyを求めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　また、荷重変動統計処理部１３は、図６のＡに示すようなテーブルの荷重計測値が得られた場合、それぞれの荷重計測値を閾値に従って分類することで、図６のＢに示すような荷重分布形状を求めることができる。図６のＢでは、閾値５以上の荷重計測値を検出した圧力センサの座標に「１」がセットされ、閾値５未満の荷重計測値を検出した圧力センサの座標に「０」がセットされた荷重分布形状の一例が示されている。
　そして、荷重変動統計処理部１３は、荷重分布形状に対して、それぞれ対応する圧力センサの配置箇所単位の物理面積Anmを掛けることにより、図６のＣに示すような荷重面積分布を求めることができる。
　例えば、圧力センサの配置箇所単位の物理面積Anmは、Ｘ方向のプラス側に隣接する圧力センサのＸ座標ｘ（ｎ＋１）、Ｘ方向のマイナス側に隣接する圧力センサのＸ座標ｘ（ｎ－１）、Ｙ方向のプラス側に隣接する圧力センサのＹ座標ｙ（ｍ＋１）、およびＹ方向のマイナス側に隣接する圧力センサのＹ座標ｙ（ｍ－１）を用いて、次の式（３）に従って求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　つまり、図５のＢに示した物理配置テーブルに登録されている圧力センサのＸ座標およびＹ座標を用いて、図７に示すような圧力センサの物理面積テーブルが取得される。
　また、荷重変動統計処理部１３は、次の式（４）に従って、荷重面積Asum、荷重面積の移動平均値SAve_Asum(t)、および荷重面積の移動分散値SS2_Asum(t)を求めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ここで、式（４）では、統計的な平均値および分散値を求める対象となる短期的な区間として短期区間Sが用いられる。例えば、短期区間Sは、図８に示すように500msに設定される。図８に示す例では、短期区間Sは、より短い区間（例えば、100ms）でスライドするように設定され、それぞれの短期区間Sで平均値および分散値が求められる。
　また、後述するように、統計的な平均値および分散値を求める対象となる長期的な区間として、長期区間Lが用いられる。例えば、長期区間Lは、図９に示すように2500msに設定される。図９に示す例では、長期区間Lは、より短い区間（例えば、短期区間Sの500ms）でスライドするように設定され、それぞれの長期区間Lで平均値および分散値が求められる。
　従って、荷重変動統計処理部１３は、図１０に示すように、荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum(t)、重心座標短期区間平均値[SAve_Cx(t), SAve_Cy(t)]、荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum(t)、および重心座標短期区間分散値[SS2_Cx(t), SS2_Cy(t)]を求めることができる。
　同様に、荷重変動統計処理部１３は、図１１に示すように、荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum(t)、重心座標長期区間平均値[LAve_Cx(t), LAve_Cy(t)]、荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum(t)、および重心座標長期区間分散値[LS2_Cx(t), LS2_Cy(t)]を求めることができる。
　また、荷重変動統計処理部１３は、上述の図６のＢに示したように荷重分布形状を求め、短期区間Sおよび長期区間Lそれぞれにおける荷重分布形状の変化を評価することができる。
　例えば、図１２に示すように、荷重変動統計処理部１３は、時間方向に沿って荷重分布形状を配置し、短期区間Sにおいて荷重の有無が変化したエリアの割合を、時間ｔごとに荷重があるエリアを基準として百分率で評価することができる。
　同様に、図１３に示すように、荷重変動統計処理部１３は、時間方向に沿って荷重分布形状を配置し、長期区間Lにおいて荷重の有無が変化したエリアの割合を、時間ｔごとに荷重があるエリアを基準として百分率で評価することができる。
　＜圧力分布計測処理および荷重変動統計処理＞
　図１４に示すフローチャートを参照して、圧力分布計測部１２により行われる圧力分布計測処理（ステップＳ１１～Ｓ１３）、および、荷重変動統計処理部１３により行われる荷重変動統計処理（ステップＳ１４～Ｓ２５）について説明する。
　ステップＳ１１において、圧力分布計測部１２は、頭部圧力分布計測部３１、背部圧力分布計測部３２、座部圧力分布計測部３３、脚部圧力分布計測部３４、および底部圧力分布計測部３５により、シート６１の各部における圧力分布データを取得する。
　ステップＳ１２において、圧力分布計測部１２は、車体運動計測部２０により計測される車両運動データに含まれる振動要素を振動リファレンスデータとし、その振動リファレンスデータを参照して、ステップＳ１１で取得した圧力分布データから振動ノイズを除去する。
　ステップＳ１３において、圧力分布計測部１２は、例えば、離席状態における圧力センサから出力される圧力データの平均値を定期的に取得し、その平均値をキャリブレーションデータとして用い、ステップＳ１２で振動ノイズを除去した圧力分布データに対してデータ補正（ゼロ点補正）を施す。
　そして、圧力分布計測部１２が、ステップＳ１３でデータ補正を施した圧力分布データを荷重変動統計処理部１３に供給した後、ステップＳ１４乃至Ｓ１７の処理が並列的に行われる。
　ステップＳ１４において、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいて、上述した式（２）に従って、重心ｘ座標Cxおよび重心ｙ座標Cyを算出する。
　ステップＳ１５において、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいて、上述した式（１）に従って、荷重総和Wsumを算出する。
　ステップＳ１６において、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいて、上述した式（３）および式（４）に従って、荷重面積Ａｓｕｍを算出する。
　ステップＳ１７において、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいて、図６を参照して上述したように、荷重分布形状を算出する。
　ここで、ステップＳ１４乃至Ｓ１７の処理は、圧力分布計測部１２から荷重変動統計処理部１３へ圧力分布データが供給されるごとに行われる。そして、図８に示したような短期区間Sにおける圧力分布データに対するステップＳ１４乃至Ｓ１７の処理における処理結果が蓄積されると、順次、ステップＳ１８乃至Ｓ２１の処理が並列的に行われる。
　ステップＳ１８において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１４で算出した重心ｘ座標Cxおよび重心ｙ座標Cyについて短期区間Sにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
　ステップＳ１９において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１５で算出した荷重総和Wsumについて短期区間Sにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
　ステップＳ２０において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１６で算出した荷重面積Ａｓｕｍについて短期区間Sにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
　ステップＳ２１において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１７で算出した荷重分布形状について、図１２を参照して上述したように、短期区間Sにおける変化を算出する。
　また、ステップＳ１８乃至Ｓ２０の処理が行われるのと並行して、図９に示したような長期区間Lの圧力分布データに対するステップＳ１４乃至Ｓ１７の処理における処理結果が蓄積されると、順次、ステップＳ２２乃至Ｓ２５の処理が並列的に行われる。
　ステップＳ２２において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１４で算出した重心ｘ座標Cxおよび重心ｙ座標Cyについて長期区間Lにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
　ステップＳ２３において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１５で算出した荷重総和Wsumについて長期区間Lにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
　ステップＳ２４において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１６で算出した荷重面積Ａｓｕｍについて長期区間Lにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
　ステップＳ２５において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１７で算出した荷重分布形状について、図１３を参照して上述したように、長期区間Lにおける変化を算出する。
　そして、ステップＳ２２乃至Ｓ２５の処理が終了すると、圧力分布計測処理および荷重変動統計処理は終了される。
　ここで、荷重変動統計処理部１３は、上述の各ステップにおいて、シート６１の計測部位ごとに、即ち、図２に示したヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５ごとに、平均値および分散値を算出する。
　例えば、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１８において、重心ｘ座標の短期区間Sの平均値について、ヘッドレスト重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_HR、バックレスト重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_SE、フットレスト右重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_FR-R、フットレスト左重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_FR-L、フロア右重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_FL-R、および、フロア左重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_FL-Lを求める。
　また、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１８において、重心ｘ座標の短期区間Sの分散値について、ヘッドレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_HR、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、フットレスト右重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_FR-R、フットレスト左重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_FR-L、フロア右重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_FL-R、および、フロア左重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_FL-Lを求める。
　同様に、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１８において、重心ｙ座標の短期区間Sの平均値について、ヘッドレスト重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_HR、バックレスト重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_BR、シート重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_SE、フットレスト右重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_FR-R、フットレスト左重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_FR-L、フロア右重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_FL-R、および、フロア左重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_FL-Lを求める。
　また、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１８において、重心ｙ座標の短期区間Sの分散値について、ヘッドレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_HR、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SE、フットレスト右重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_FR-R、フットレスト左重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_FR-L、フロア右重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_FL-R、および、フロア左重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_FL-Lを求める。
　そして、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１９において、荷重総和の短期区間Sの平均値について、ヘッドレスト荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_HR、バックレスト荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_SE、フットレスト右荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_FR-R、フットレスト左荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_FR-L、フロア右荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_FL-R、および、フロア左荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_FL-Lを求める。
　同様に、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１９において、荷重総和の短期区間Sの分散値について、ヘッドレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_HR、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、フットレスト右荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_FR-R、フットレスト左荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_FR-L、フロア右荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_FL-R、および、フロア左荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_FL-Lを求める。
　さらに、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２２において、重心ｘ座標の長期区間Lの平均値について、ヘッドレスト重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_HR、バックレスト重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_SE、フットレスト右重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_FR-R、フットレスト左重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_FR-L、フロア右重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_FL-R、および、フロア左重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_FL-Lを求める。
　また、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２２において、重心ｘ座標の長期区間Lの分散値について、ヘッドレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_HR、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、フットレスト右重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_FR-R、フットレスト左重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_FR-L、フロア右重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_FL-R、および、フロア左重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_FL-Lを求める。
　同様に、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２２において、重心ｙ座標の長期区間Lの平均値について、ヘッドレスト重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_HR、バックレスト重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_BR、シート重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_SE、フットレスト右重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_FR-R、フットレスト左重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_FR-L、フロア右重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_FL-R、および、フロア左重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_FL-Lを求める。
　また、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２２において、重心ｙ座標の長期区間Lの分散値について、ヘッドレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_HR、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BR、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SE、フットレスト右重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_FR-R、フットレスト左重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_FR-L、フロア右重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_FL-R、および、フロア左重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_FL-Lを求める。
　そして、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２３において、荷重総和の長期区間Lの平均値について、ヘッドレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_HR、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SE、フットレスト右荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_FR-R、フットレスト左荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_FR-L、フロア右荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_FL-R、および、フロア左荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_FL-Lを求める。
　同様に、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２３において、荷重総和の長期区間Lの分散値について、ヘッドレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_HR、バックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、フットレスト右荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_FR-R、フットレスト左荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_FR-L、フロア右荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_FL-R、および、フロア左荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_FL-Lを求める。
　＜車体運動計測処理＞
　図１５に示すフローチャートを参照して、車体運動計測部２０により行われる車体運動計測処理について説明する。
　ステップＳ３１において、車体運動計測部２０は、例えば、図示しないジャイロセンサから加速度データを取得する。
　ステップＳ３２において、車体運動計測部２０は、離席状態におけるジャイロセンサから出力される加速度データの平均値を定期的に取得し、その平均値をキャリブレーションデータとして用い、ステップＳ３１で取得した加速度データに対してデータ補正（ゼロ点補正）を施す。
　ステップＳ３３において、車体運動計測部２０は、ステップＳ３２でデータ補正が施された加速度データを、低周波数帯（例えば、１Ｈｚ以下）、中周波数帯（例えば、１～１０Ｈｚ）、および高周波数帯（例えば、１０Ｈｚ以上）に周波数分離する。
　その後、ステップＳ３４乃至Ｓ３６の処理が並列的に行われる。
　ステップＳ３４において、車体運動計測部２０は、低周波数帯の加速度データを用いて、車両５１の低域車体変位量Body_LFを算出する。
　ステップＳ３５において、車体運動計測部２０は、中周波数帯の加速度データを用いて、車両５１の中域車体変位量Body_MFを算出する。
　ステップＳ３６において、車体運動計測部２０は、高周波数帯の加速度データを用いて、車両５１の高域車体変位量Body_HFを算出する。
　そして、ステップＳ３４乃至Ｓ３６の処理が終了すると、車体運動計測処理は終了される。
　例えば、低周波数帯の加速度データに基づいて、人の挙動によって生じる変位速度より十分に遅い加速度を示す車両５１の低域車体変位量Body_LFが取得される。このような低周波数帯の加速度データは、荷重計測に影響するため、低域車体変位量Body_LFが大きい場合、荷重計測を用いた判定は停止する。また、低域車体変位量Body_LFに基づいて、図４に示したようなヘッドレスト折返しやバックレスト折返しを行うように動作出力が制御されることで、搭乗者の身体を保持することができる。
　また、中周波数帯の加速度データに基づいて、人の挙動によって生じる変位速度と同程度の加速度を示す車両５１の中域車体変位量Body_MFが取得される。このような中周波数帯の加速度データは、荷重計測に影響するため、中域車体変位量Body_MFが大きい場合、荷重計測を用いた判定は停止する。
　また、高周波数帯の加速度データに基づいて、人の挙動によって生じる変位速度よりも十分に早い加速度を示す車両５１の高域車体変位量Body_HFが取得される。このような高周波数帯の加速度データは、通常、変位が小さく荷重計測に影響を及ぼし難い。なお、高域車体変位量Body_HFが過大だった場合、荷重計測を用いた判定は停止する。
　＜シート制御について＞
　図１６のフローチャートは、制御処理装置１１が行う制御処理の全体を説明するフローチャートである。
　ステップＳ５１において、制御処理装置１１は、車両５１のドアオープンを検知したか否かを判定する。
　ステップＳ５１において、制御処理装置１１が、車両５１のドアオープンを検知したと判定するまで処理が待機され、車両５１のドアオープンを検知したと判定されると、処理はステップＳ５２に進む。
　ステップＳ５２において、制御処理装置１１は、システムを開始するのに必要な処理を行う。例えば、制御処理装置１１は、上述の図１４を参照して説明した圧力分布計測処理および荷重変動統計処理を開始するとともに、上述の図１５を参照して説明した車体運動計測処理を開始する。
　ステップＳ５３において、制御処理装置１１は、車両５１のシート６１に対する搭乗者の着座を検出したか否かを判定する。
　ステップＳ５３において、制御処理装置１１が、着座を検出したと判定した場合、処理はステップＳ５４に進み、荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理（図１７および図１８を参照して後述）が行われる。
　ステップＳ５４で行われる荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理が終了すると、ステップＳ５５において、制御処理装置１１は、車両５１のシート６１に対する搭乗者の離席を検出したか否かを判定する。
　ステップＳ５５において、制御処理装置１１が、車両５１のシート６１に対する搭乗者の離席を検出していないと判定した場合、処理はステップＳ５４に戻り、荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理が継続して行われる。
　一方、ステップＳ５３において、制御処理装置１１が着座を検出していないと判定した場合、または、ステップＳ５５において、制御処理装置１１が離席を検出したと判定した場合、処理はステップＳ５６に進む。
　ステップＳ５６において、制御処理装置１１は、車両５１のドアクローズを検知したか否かを判定する。
　ステップＳ５６において、制御処理装置１１が車両５１のドアクローズを検知していないと判定した場合、処理はステップＳ５３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
　一方、ステップＳ５６において、制御処理装置１１が車両５１のドアクローズを検知したと判定した場合、処理はステップＳ５７に進む。即ち、この場合、車両５１に搭乗者が居ない状態でドアがクローズされたことになる。
　ステップＳ５７において、制御処理装置１１は、システムを終了するのに必要な処理（例えば、ステップＳ５２で開始した圧力分布計測処理、荷重変動統計処理、および車体運動計測処理を終了）を行った後、処理は終了される。
　＜荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理＞
　図１７および図１８を参照して、荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理における状態遷移について説明する。
　図１７には、スイッチ式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理を説明する状態遷移図が示されている。
　まず、制御処理装置１１では、圧力分布計測部１２により計測される圧力分布データに基づく荷重評価を許可する荷重評価許可状態と、その荷重評価を停止する荷重評価停止状態とが設定される。
　例えば、車体運動計測部２０は、車両５１の運動を計測して得られる車両運動データに従って車体運動判定処理（図２５および図２６のフローチャート参照）を行い、その判定結果に従って荷重評価許可状態と荷重評価停止状態とが遷移する。即ち、荷重評価停止状態において、車体運動計測部２０が、車両５１が運動していると判定した場合、荷重評価停止状態から荷重評価許可状態への遷移が行われる。一方、荷重評価許可状態において、車体運動計測部２０が、車両５１が運動していないと判定した場合、荷重評価許可状態から荷重評価停止状態への遷移が行われる。
　また、制御処理装置１１では、荷重評価許可状態において、車両５１のシート６１に搭乗者が着席している着席状態と、車両５１のシート６１から搭乗者が離席している離席状態とが設定される。
　例えば、離席状態において、身体負荷判定部１８は、車両５１のシート６１に搭乗者が着座したか否かを判定する着座判定処理（図１９のフローチャート参照）を行う。そして、身体負荷判定部１８が、車両５１のシート６１に搭乗者が着座したと判定した場合、離席状態から着席状態（のジェスチャ無効状態）へ遷移する。
　また、離席状態において、荷重変動統計処理部１３は、ゼロ点の補正を行うための補正値を求めるキャリブレーションデータ更新判定処理（図２４のフローチャート参照）を行う。
　一方、着席状態において、身体負荷判定部１８は、車両５１のシート６１から搭乗者が離席したか否かを判定する離席判定処理（図２０のフローチャート参照）を行う。そして、身体負荷判定部１８が、車両５１のシート６１から搭乗者が離席したと判定した場合、着席状態から離席状態へ遷移する。
　また、制御処理装置１１では、着席状態において、車両５１のシート６１に着席している搭乗者によるジェスチャを有効とするジェスチャ有効状態と、そのジェスチャを無効とするジェスチャ無効状態とが設定される。
　例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、図示しないボタンに対する操作を入力として、ジェスチャ無効状態においてジェスチャ有効コマンドが入力されるとジェスチャ有効状態へ遷移し、ジェスチ有効状態においてジェスチャ無効コマンドが入力されるとジェスチャ無効状態へ遷移する。その他、制御処理装置１１では、シート６１に設けられる圧力センサの一部を押すことや、所定箇所を注視する搭乗者の視線を検知すること、所望のコマンドを発話する搭乗者の音声を認識することなどによって、ジェスチャ有効コマンドおよびジェスチャ無効コマンドが入力されるようにしてもよい。
　ジェスチャ無効状態では、身体負荷判定部１８が快適保持動作判定処理（図３１のフローチャート参照）を行って、搭乗者の身体的な疲労を緩和するような形態となるように、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力を制御させる。
　ジェスチャ有効状態では、ジェスチャ入力判定部１７がジェスチャ判定処理（図２７のフローチャート参照）を行って、搭乗者のジェスチャの従った形態となるように、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力を制御させる。
　このように、スイッチ式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理によって、ジェスチャ無効状態では、搭乗者の無意識的な挙動に従って、搭乗者の身体的な疲労を緩和する形態となるようにシート６１に対する制御を行うことができる。また、ジェスチャ有効状態では、搭乗者の意識的な挙動に従って、搭乗者のジェスチャの従った形態となるようにシート６１に対する制御を行うことができる。従って、制御処理装置１１は、搭乗者の意識的または無意識的な挙動を入力として捉えて、その入力に応じた機能を提供することで、より利便性を向上させることができる。
　図１８には、予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理を説明する状態遷移図が示されている。なお、図１８に示す予備動作式における状態遷移において、図１７を参照して上述したスイッチ式における状態遷移と共通する状態および処理については、それらの説明を省略する。
　即ち、予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理では、車体運動判定（図２５および図２６のフローチャート参照）に基づいて、荷重評価許可状態と荷重評価停止状態とが遷移する。また、離席状態では、着座判定処理（図１９のフローチャート参照）およびキャリブレーションデータ更新判定（図２４のフローチャート参照）が行われ、搭乗者が着座したと判定された場合、離席状態から着席状態（の安定着座状態）へ遷移する。また、着席状態では、離席判定処理（図２０のフローチャート参照）が行われる。
　そして、予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理では、着席状態において、安定着座状態、予備動作待ち状態、およびジェスチャ待ち状態が設定される。
　安定着座状態において、身体負荷判定部１８は、快適保持動作判定処理（図３１のフローチャート参照）を行って、搭乗者の身体的な疲労を緩和するような形態となるように、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力を制御させる。
　また、安定着座状態において、ジェスチャ入力判定部１７は、姿勢変動判定処理（図２２のフローチャート参照）を行い、車両５１のシート６１に着座している搭乗者の姿勢が変動していないと判定した場合、安定着座状態を維持する。一方、ジェスチャ入力判定部１７が、車両５１のシート６１に着座している搭乗者の姿勢が変動していると判定した場合、安定着座状態から予備動作待ち状態への遷移が行われる。
　予備動作待ち状態において、ジェスチャ入力判定部１７は、予備動作判定処理（図２３のフローチャート参照）を行い、予備動作が行われるまで予備動作待ち状態を維持する。例えば、搭乗者がジェスチャ入力を行う前には、一時的に挙動を停止することがあるため、そのような挙動の停止を予備動作として検出することができる。そして、ジェスチャ入力判定部１７が、予備動作が行われたと判定した場合、予備動作待ち状態からジェスチャ待ち状態への遷移が行われる。
　ジェスチャ待ち状態において、ジェスチャ入力判定部１７は、安定着座判定処理（図２１のフローチャート参照）を行って、車両５１のシート６１に着座している搭乗者の姿勢が安定していると判定した場合、ジェスチャ待ち状態から安定着座状態への遷移が行われる。
　また、ジェスチャ待ち状態において、ジェスチャ入力判定部１７は、ジェスチャ判定処理（図２７のフローチャート参照）を行って、ジェスチャが行われたと判定して、搭乗者のジェスチャの従った形態となるように、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力を制御させる。そして、そのジェスチャに応じた動作出力の制御が完了した場合、ジェスチャ待ち状態から予備動作待ち状態への遷移が行われる。または、所定の待機時間中に、ジェスチャが行われたとの判定、および、搭乗者の姿勢が安定しているとの判定のどちらも行われなかった場合、タイムアウトとなってジェスチャ待ち状態から予備動作待ち状態への遷移が行われる。
　このように、予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理では、搭乗者がジェスチャ入力を行おうとする予備動作が検出されると、ジェスチャ判定が行われる。従って、搭乗者は、ジェスチャ入力を行うための特別な操作（例えば、スイッチに対する操作など）を行うことなくスムーズにジェスチャを行うことができ、より利便性を向上させることができる。
　図１９に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した離席状態において行われる着座判定処理について説明する。
　ステップＳ６１において、身体負荷判定部１８は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理が行われることで、長期総和値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３から身体負荷判定部１８へ長期総和値が供給されると、処理はステップＳ６２に進む。
　ステップＳ６２において、身体負荷判定部１８は、ステップＳ６１で荷重変動統計処理部１３から供給された長期総和値の中から、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEを取得する。
　ステップＳ６３において、身体負荷判定部１８は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ６２で取得したバックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEが、着席判定条件を満たすか否かを判定する。
　例えば、身体負荷判定部１８は、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BRがバックレスト着座荷重総和判定パラメータCOND_DW_BRより大きく、かつ、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEがシート着座荷重総和判定パラメータCOND_DW_SEより大きい場合、着席判定条件を満たすと判定する。
　即ち、身体負荷判定部１８は、
・LAve_Wsum_BR＞COND_DW_BR
・LAve_Wsum_SE＞COND_DW_SE
の両方がTRUEの場合、着席判定条件を満たすと判定する。
　ステップＳ６３において、身体負荷判定部１８が着席判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ６４に進み、離席状態から着席状態へ遷移した後、処理はステップＳ６１に戻る。
　一方、ステップＳ６３で身体負荷判定部１８が着席判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ６１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
　以上のように、着座判定処理では、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEの両方に基づいて着席判定を行うため、より確実に、搭乗者がシート６１に着座したことを検出することができる。
　図２０に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した着席状態において行われる離席判定処理について説明する。
　ステップＳ７１において、身体負荷判定部１８は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理が行われることで、長期総和値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３から身体負荷判定部１８へ長期総和値が供給されると、処理はステップＳ７２に進む。
　ステップＳ７２において、身体負荷判定部１８は、ステップＳ７１で荷重変動統計処理部１３から供給された長期総和値の中から、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEを取得する。
　ステップＳ７３において、身体負荷判定部１８は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ７２で取得したバックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEが、離席判定条件を満たすか否かを判定する。
　例えば、身体負荷判定部１８は、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BRがバックレスト離席荷重総和判定パラメータCOND_UP_BRより小さく、かつ、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEがシート離席荷重総和判定パラメータCOND_UP_SEより小さい場合、離席判定条件を満たすと判定する。
　即ち、身体負荷判定部１８は、
・LAve_Wsum_BR＜COND_UP_BR
・LAve_Wsum_SE＜COND_UP_SE
の両方がTRUEの場合、離席判定条件を満たすと判定する。
　ステップＳ７３において、身体負荷判定部１８が離席判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ７４に進み、着席状態から離席状態へ遷移した後、処理はステップＳ７１に戻る。
　一方、ステップＳ７３で身体負荷判定部１８が離席判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ７１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
　以上のように、離席判定処理では、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEの両方に基づいて離席判定を行うため、より確実に、搭乗者がシート６１から離席したことを検出することができる。
　図２１に示すフローチャートを参照して、図１８に示したジェスチャ待ち状態において行われる安定着座判定処理について説明する。
　ステップＳ８１において、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理が行われることで、長期分散値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３からジェスチャ入力判定部１７へ長期分散値が供給されると、処理はステップＳ８２に進む。
　ステップＳ８２において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ８１で荷重変動統計処理部１３から供給された長期分散値の中から、バックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEを取得する。
　ステップＳ８３において、ジェスチャ入力判定部１７は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ８２で取得したバックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEが、安定着座判定条件を満たすか否かを判定する。
　例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、バックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BRがバックレスト安定着座荷重総和判定パラメータCOND_STBL_Wsum_BRより小さく、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SEがシート安定着座荷重総和判定パラメータCOND_STBL_Wsum_SEより小さく、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BRがバックレスト安定着座重心ｘ座標判定パラメータCOND_STBL_Cx_BRより小さく、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SEがシート安定着座重心ｘ座標判定パラメータCOND_STBL_Cx_SEより小さく、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BRがバックレスト安定着座重心ｙ座標判定パラメータCOND_STBL_Cy_BRより小さく、かつ、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEがシート安定着座重心ｙ座標判定パラメータCOND_STBL_Cy_SEより小さい場合、安定着座判定条件を満たすと判定する。
　即ち、ジェスチャ入力判定部１７は、
・LS2_Wsum_BR＜COND_STBL_Wsum_BR
・LS2_Wsum_SE＜COND_STBL_Wsum_SE
・LS2_Cx_BR＜COND_STBL_Cx_BR
・LS2_Cx_SE＜COND_STBL_Cx_SE
・LS2_Cy_BR＜COND_STBL_Cy_BR
・LS2_Cy_SE＜COND_STBL_Cy_SE
の全てがTRUEの場合、安定着座判定条件を満たすと判定する。
　ステップＳ８３において、ジェスチャ入力判定部１７が安定着座判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ８４に進み、ジェスチャ待ち状態から安定着座状態へ遷移した後、処理は終了される。
　一方、ステップＳ８３でジェスチャ入力判定部１７が安定着座判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ８１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
　以上のように、安定着座判定処理では、バックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEの全てに基づいて安定着座判定を行うため、より確実に、搭乗者がシート６１に安定的に着座していることを検出することができる。
　図２２に示すフローチャートを参照して、図１８に示した安定着座状態において行われる姿勢変動判定処理について説明する。
　ステップＳ９１において、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ１８乃至Ｓ２０の処理が行われることで、短期分散値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３からジェスチャ入力判定部１７へ短期分散値が供給されると、処理はステップＳ９２に進む。
　ステップＳ９２において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ９１で荷重変動統計処理部１３から供給された短期分散値の中から、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEを取得する。
　ステップＳ９３において、ジェスチャ入力判定部１７は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ９２で取得したバックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEが、姿勢変動判定条件を満たすか否かを判定する。
　例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BRがバックレスト姿勢変動判定パラメータCOND_ACT_Wsum_BRより大きく、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEがシート姿勢変動荷重総和判定パラメータCOND_ACT_Wsum_SEより大きく、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BRがバックレスト姿勢変動重心ｘ座標判定パラメータCOND_ACT_Cx_BRより大きく、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SEがシート姿勢変動重心ｘ座標判定パラメータCOND_ACT_Cx_SEより大きく、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BRがバックレスト姿勢変動重心ｙ座標判定パラメータCOND_ACT_Cy_BRより大きく、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEがシート姿勢変動重心ｙ座標判定パラメータCOND_ACT_Cy_SEより大きいのうち、いずれか１つが満たされる場合、姿勢変動判定条件を満たすと判定する。
　即ち、ジェスチャ入力判定部１７は、
・SS2_Wsum_BR＞COND_ACT_Wsum_BR
・SS2_Wsum_SE＞COND_ACT_Wsum_SE
・SS2_Cx_BR＞COND_ACT_Cx_BR
・SS2_Cx_SE＞COND_ACT_Cx_SE
・SS2_Cy_BR＞COND_ACT_Cy_BR
・SS2_Cy_SE＞COND_ACT_Cy_SE
のいずれか１つがTRUEの場合、姿勢変動判定条件を満たすと判定する。
　ステップＳ９３において、ジェスチャ入力判定部１７が姿勢変動判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ９４に進み、安定着座状態から予備動作待ち状態へ遷移した後、処理は終了される。
　一方、ステップＳ９３でジェスチャ入力判定部１７が姿勢変動判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ９１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
　以上のように、姿勢変動判定処理では、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEのいずれか１つに基づいて姿勢変動判定を行うため、より迅速に、搭乗者の姿勢が変動したことを検出して、予備動作待ち状態へ遷移することができる。
　図２３に示すフローチャートを参照して、図１８に示した予備動作待ち状態において行われる予備動作判定処理について説明する。
　ステップＳ１０１において、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ１８乃至Ｓ２０の処理が行われることで、短期分散値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３からジェスチャ入力判定部１７へ短期分散値が供給されると、処理はステップＳ１０２に進む。
　ステップＳ１０２において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１０１で荷重変動統計処理部１３から供給された短期分散値の中から、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEを取得する。
　ステップＳ１０３において、ジェスチャ入力判定部１７は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ１０２で取得したバックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEが、予備動作判定条件を満たすか否かを判定する。
　例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BRがバックレスト予備動作判定パラメータCOND_PRE_Wsum_BRより小さく、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEがシート予備動作荷重総和判定パラメータCOND_PRE_Wsum_SEより小さく、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BRがバックレスト予備動作重心ｘ座標判定パラメータCOND_PRE_Cx_BRより小さく、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SEがシート予備動作重心ｘ座標判定パラメータCOND_PRE_Cx_SEより小さく、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BRがバックレスト予備動作重心ｙ座標判定パラメータCOND_PRE_Cy_BRより小さく、かつ、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEがシート予備動作重心ｙ座標判定パラメータCOND_PRE_Cy_SEより小さい場合、予備動作判定条件を満たすと判定する。
　即ち、ジェスチャ入力判定部１７は、
・SS2_Wsum_BR＜COND_PRE_Wsum_BR
・SS2_Wsum_SE＜COND_PRE_Wsum_SE
・SS2_Cx_BR＜COND_PRE_Cx_BR
・SS2_Cx_SE＜COND_PRE_Cx_SE
・SS2_Cy_BR＜COND_PRE_Cy_BR
・SS2_Cy_SE＜COND_PRE_Cy_SE
の全てがTRUEの場合、予備動作判定条件を満たすと判定する。
　ステップＳ１０３において、ジェスチャ入力判定部１７が予備動作判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ１０４に進み、予備動作待ち状態からジェスチャ待ち状態へ遷移した後、処理は終了される。
　一方、ステップＳ１０３でジェスチャ入力判定部１７が予備動作判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ１０１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
　以上のように、予備動作判定処理では、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEの全てに基づいて予備動作判定を行うため、より確実に、搭乗者が予備動作を行ったことを検出することができ、ジェスチャ待ち状態へ遷移することができる。
　図２４に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した離席状態において行われるキャリブレーションデータ更新判定処理について説明する。
　ステップＳ１１１において、荷重変動統計処理部１３は、処理の繰り返し回数をカウントするカウント値をリセット（COUNT=0）する。
　ステップＳ１１２において、荷重変動統計処理部１３は、図１４のステップＳ１８乃至Ｓ２０の処理を行って短期分散値が更新されるのを待機した後、短期分散値が更新されると、処理はステップＳ１１３に進む。
　ステップＳ１１３において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１１２で更新した短期分散値の中から、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、および、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEを取得する。
　ステップＳ１１４において、荷重変動統計処理部１３は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ１１３で取得したバックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、および、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEが、キャリブレーション更新判定条件を満たすか否かを判定する。
　例えば、荷重変動統計処理部１３は、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BRがバックレスト荷重総和キャリブレーション更新判定パラメータCOND_CORR_Wsum_BRより小さく、かつ、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEがシート荷重総和キャリブレーション更新判定パラメータCOND_CORR_Wsum_SEより小さい場合、キャリブレーション更新判定条件を満たすと判定する。
　即ち、荷重変動統計処理部１３は、
・SS2_Wsum_BR＜COND_CORR_Wsum_BR
・SS2_Wsum_SE＜COND_CORR_Wsum_SE
の両方がTRUEの場合、キャリブレーション更新判定条件を満たすと判定する。
　ステップＳ１１４において、荷重変動統計処理部１３がキャリブレーション更新判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ１１５に進む。ステップＳ１１５において、荷重変動統計処理部１３は、カウント値および積算値をリセット（COUNT=0, AVE_Wmn=0）した後、処理はステップＳ１１２に戻り、以下、同様の処理が繰り返して行われる。
　一方、ステップＳ１１４において、荷重変動統計処理部１３がキャリブレーション更新判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ１１６に進む。
　ステップＳ１１６において、荷重変動統計処理部１３は、カウント値をインクリメント（COUNT+=1）する。
　ステップＳ１１７において、荷重変動統計処理部１３は、圧力センサごとに計測値を個別に積算して、積算値（AVE_Wmn+= AVE_Wmn）を求める。
　ステップＳ１１８において、荷重変動統計処理部１３は、更新期間判定条件が満たされているか否か、例えば、現在のカウント値が更新期間判定パラメータ以上となったか否かを判定する。例えば、上述の図８に示したように短期区間Sが500ｍｓに設定され、更新期間が１０秒に設定されている場合、更新期間判定パラメータCOND_TERM_CORRは２０に設定される。この場合、荷重変動統計処理部１３は、現在のカウント値が更新期間判定パラメータ以上となっている場合（COUNT≧COND_TERM_CORR）、更新期間判定条件が満たされていると判定する。
　ステップＳ１１８において、荷重変動統計処理部１３が、更新期間判定条件が満たされていないと判定した場合、処理はステップＳ１１２に戻り、以下、同様の処理が繰り返して行われる。
　一方、ステップＳ１１８において、荷重変動統計処理部１３が、更新期間判定条件が満たされていると判定した場合、処理はステップＳ１１９に進む。
　ステップＳ１１９において、荷重変動統計処理部１３は、最終的にステップＳ１１７で求められた積算値の平均値を算出することにより補正値（CORR_Wmn=AVE_Wmn / COUNT）を求める。そして、荷重変動統計処理部１３は、このようにして求めた補正値を、即ち、圧力センサごとの圧力データについての積算値に対する平均値を、キャリブレーションデータとして保存し、処理は終了される。
　以上のように、荷重変動統計処理部１３が補正を求めることで、圧力分布計測部１２は、荷重変動統計処理部１３から供給される補正値（キャリブレーションデータ）を用いて、データ補正を行うことができる。従って、圧力分布計測部１２は、ゼロ点補正が行われた正確な圧力データを出力することができる。
　なお、荷重変動統計処理部１３は、例えば、車体運動計測部２０が加速度データを取得するためのジャイロセンサについても、同様の処理を行って、ジャイロセンサごとの補正値を取得することができる。そして、車体運動計測部２０は、上述した図１５のステップＳ３２において、荷重変動統計処理部１３から供給される補正値（キャリブレーションデータ）を用いて、データ補正を行うことができる。従って、車体運動計測部２０は、ゼロ点補正が行われた正確な加速度データを出力することができる。
　図２５に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した荷重評価停止状態において行われる車体運動判定処理について説明する。
　ステップＳ１２１において、荷重変動統計処理部１３は、車体運動計測部２０において図１５のステップＳ３４乃至Ｓ３６の処理が行われることで、車体変位値（車両運動データ）が更新されるのを待機する。そして、車体運動計測部２０から荷重変動統計処理部１３へ車体変位値が供給されると、処理はステップＳ１２２に進む。
　ステップＳ１２２において、荷重変動統計処理部１３は、車体運動計測部２０から供給される車体変位値から、低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFを取得する。
　ステップＳ１２３において、荷重変動統計処理部１３は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ１２２で取得した低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFが、荷重評価許可判定条件を満たすか否かを判定する。
　例えば、荷重変動統計処理部１３は、低域車体変位量Body_LFが低域車体変位量パラメータCOND_Body_LFより小さく、中域車体変位量Body_MFが中域車体変位量パラメータCOND_Body_MFより小さく、かつ、高域車体変位量Body_HFが高域車体変位量パラメータCOND_Body_HFより小さい場合、荷重評価許可判定条件を満たすと判定する。
　即ち、荷重変動統計処理部１３は、
・Body_LF＜COND_Body_LF
・Body_MF＜COND_Body_MF
・Body_HF＜COND_Body_HF
の全てがTRUEの場合、荷重評価許可判定条件を満たすと判定する。
　ステップＳ１２３において、荷重変動統計処理部１３が荷重評価許可判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ１２１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
　一方、ステップＳ１２３において、荷重変動統計処理部１３が荷重評価許可判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ１２４に進み、荷重評価停止状態から荷重評価許可状態へ遷移した後、処理は終了される。
　以上のように、荷重評価停止状態における車体運動判定処理では、低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFの全てに基づいて車体運動判定を行うため、より確実に、車両５１の運動が開始したことを検出することができる。
　図２６に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した荷重評価許可状態において行われる車体運動判定処理について説明する。
　ステップＳ１３１において、荷重変動統計処理部１３は、車体運動計測部２０において図１５のステップＳ３４乃至Ｓ３６の処理が行われることで、車体変位値（車両運動データ）が更新されるのを待機する。そして、車体運動計測部２０から荷重変動統計処理部１３へ車体変位値が供給されると、処理はステップＳ１３２に進む。
　ステップＳ１３２において、荷重変動統計処理部１３は、車体運動計測部２０から供給される車体変位値から、低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFを取得する。
　ステップＳ１３３において、荷重変動統計処理部１３は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ１３２で取得した低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFが、荷重評価停止判定条件を満たすか否かを判定する。
　例えば、荷重変動統計処理部１３は、低域車体変位量Body_LFが低域車体変位量パラメータCOND_Body_LFより小さく、中域車体変位量Body_MFが中域車体変位量パラメータCOND_Body_MFより小さく、かつ、高域車体変位量Body_HFが高域車体変位量パラメータCOND_Body_HFより小さいのうちの、ずれか１つが満たされる場合、荷重評価停止判定条件を満たすと判定する。
　即ち、荷重変動統計処理部１３は、
・Body_LF＜COND_Body_LF
・Body_MF＜COND_Body_MF
・Body_HF＜COND_Body_HF
のいずれか１つがTRUEの場合、荷重評価停止判定条件を満たすと判定する。
　ステップＳ１３３において、荷重変動統計処理部１３が荷重評価停止判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ１３１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
　一方、ステップＳ１３３において、荷重変動統計処理部１３が荷重評価停止判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ１３４に進み、荷重評価許可状態から荷重評価停止状態へ遷移した後、処理は終了される。
　以上のように、荷重評価停止状態における車体運動判定処理では、低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFのいずれか１つに基づいて車体運動判定を行うため、より確実に、車両５１の運動が停止したことを検出することができる。
　図２７に示すフローチャートを参照して、図１７に示したジェスチャ有効状態において行われ、または、図１８に示したジェスチャ待ち状態において行われるジェスチャ判定処理について説明する。
　ステップＳ１４１において、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２１およびＳ２５の処理が行われることで、重心軌跡データである圧力分布データ（即ち、荷重分布形状についての短期区間Sおよび長期区間Lにおける変化）が更新されるのを待機して、取得する。
　ステップＳ１４２において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１４１で取得した圧力分布データに基づくジェスチャが、プリセットされているジェスチャまたは学習済みのジェスチャと一致するか否かを判定する。
　ステップＳ１４２において、ジェスチャ入力判定部１７が、ステップＳ１４１で取得した圧力分布データに基づくジェスチャが一致すると判定した場合、処理はステップＳ１４３に進む。
　ステップＳ１４３において、ジェスチャ入力判定部１７は、ジェスチャ待ち状態で行っている安定着座判定処理を停止する。
　ステップＳ１４４において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１４２で一致すると判定したプリセットされているジェスチャまたは学習済みのジェスチャに従ったジェスチャ入力情報をシート制御部２２に供給する。これに応じて、シート制御部２２は、そのジェスチャ入力情報に応じたシート制御命令をシート６１に出力し、シート６１の可動部に対する各種の動作出力の制御を行う。
　ステップＳ１４５において、シート制御部２２は、ステップＳ１４４でのシート制御命令に従ってシート６１の可動部が動作し、その動作が停止したことを示す停止判定データがシート６１において更新されるのを待機する。そして、更新された停止判定データをシート制御部２２が取得すると、処理はステップＳ１４６に進む。
　ステップＳ１４６において、シート制御部２２は、ステップＳ１４５で取得した停止判定データに基づいて、その停止判定データがシート制御命令における停止条件に合致したか否かを判定する。
　ステップＳ１４６において、シート制御部２２が停止条件に合致していないと判定した場合、処理はステップＳ１４５に戻り、停止判定データが更新されるのを待機する。
　一方、ステップＳ１４６において、シート制御部２２が停止条件に合致したと判定した場合、処理はステップＳ１４７に進み、シート制御停止をシート６１に出力する。
　ステップＳ１４８において、ジェスチャ待ち状態から予備動作待ち状態へ遷移した後、処理は終了される。また、ステップＳ１４２において、ジェスチャ入力判定部１７が、ステップＳ１４１で取得した圧力分布データに基づくジェスチャが一致しないと判定した場合、または、タイムアウトとなった場合、処理は終了される。
　図２８および図２９を参照して、プリセットされているジェスチャおよび動作出力の一例が示されている。
　第１のジェスチャ例として、リクライニングを倒す／起こす動作出力を指示するジェスチャがプリセットされる。リクライニングを倒す動作出力では、図２９のＡに示すように、バックレスト部６３が倒れるのに連動して、フットレスト部６５が上がる動作が行われる。リクライニングを起こす動作出力では、図２９のＢに示すように、バックレスト部６３が起きるのに連動して、フットレスト部６５が下がる動作が行われる。
　例えば、図２８に示すようなジェスチャイメージが行われたことが、その判定条件に従って検出されると、リクライニングを倒す／起こす動作出力が行われる。その後、リクライニングを倒す／起こす動作出力を停止する判定条件に従って、その動作出力が停止される。
　第２のジェスチャ例として、フットレスト部６５を上げる／下げる動作出力を指示するジェスチャがプリセットされる。例えば、図２８に示すようなジェスチャイメージが行われたことが、その判定条件に従って検出されると、フットレスト部６５を上げる／下げる動作出力が行われる。その後、フットレスト部６５を上げる／下げる動作出力を停止する判定条件に従って、その動作出力が停止される。
　第３のジェスチャ例として、シート座面部６４を前に／後ろに動かす動作出力を指示するジェスチャがプリセットされる。例えば、図２８に示すようなジェスチャイメージが行われたことが、その判定条件に従って検出されると、シート座面部６４を前に／後ろに動かす動作出力が行われる。その後、シート座面部６４を前に／後ろに動かす動作出力を停止する判定条件に従って、その動作出力が停止される。
　図３０に示すフローチャートを参照して、ジェスチャ入力判定部１７が行うジェスチャ学習処理について説明する。
　ステップＳ１５１において、ジェスチャ入力判定部１７は、ヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５のうち、学習対象となるシート６１の可動部および可動方向を指定して、ジェスチャ学習の開始が搭乗者により指示されたことを検出する。
　ステップＳ１５２において、ジェスチャ入力判定部１７は、図２３のフローチャートを参照して説明したように予備動作判定条件を満たして、予備動作待ち状態となるのを待機する。そして、予備動作待ち状態となると、処理はステップＳ１５３に進む。
　ステップＳ１５３において、ジェスチャ入力判定部１７は、図２７のステップＳ１４１と同様に圧力分布データ（即ち、荷重分布形状についての短期区間Sおよび長期区間Lにおける変化）を取得し、圧力分布データの変化に従って重心の軌跡を記録する。
　ステップＳ１５４において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１５３で取得した重心の軌跡を、ジェスチャとして確認する。
　ステップＳ１５５において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１５４での確認の結果、ジェスチャとして認められるような重心の軌跡が記録されているかに従って、その重心の軌跡を学習結果として保存するか否かを判定する。
　ステップＳ１５５において、学習結果を保存すると判定された場合、処理はステップＳ１５６に進み、ジェスチャ入力判定部１７は、学習結果を保存する。
　一方、ステップＳ１５５において、学習結果を保存しないと判定された場合、または、ステップＳ１５６の処理後、処理は終了される。
　以上のようなジェスチャ学習処理を行うことにより、プリセットされているジェスチャ以外の任意のジェスチャを保存し、そのジェスチャに従った動作出力の制御を実現することができる。
　図３１に示すフローチャートを参照して、図１７に示したジェスチャ無効状態において行われ、または、図１８に示した安定着座状態において行われる快適保持動作判定処理について説明する。
　ステップＳ１６１において、身体負荷判定部１８は、データ個数をリセット（Ｎ＝０）する。
　ステップＳ１６２において、身体負荷判定部１８は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理が行われることで、長期分散値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３からジェスチャ入力判定部１７へ長期分散値が供給されると、処理はステップＳ１６３に進む。
　ステップＳ１６３において、身体負荷判定部１８は、ステップＳ１６２で荷重変動統計処理部１３から供給された長期分散値の中から、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEを取得する。
　ステップＳ１６４において、身体負荷判定部１８は、データ個数をインクリメント（Ｎ＋＋）する。
　ステップＳ１６５において、身体負荷判定部１８は、規定のデータ個数を取得したか否かを判定する。例えば、規定のデータ個数が120の場合、身体負荷判定部１８は、ステップＳ１６４でインクリメントしたデータ個数が120となった（Ｎ＝120）か否かを判定する。
　ステップＳ１６５において、身体負荷判定部１８が、規定のデータ個数を取得していないと判定した場合、処理はステップＳ１６２に戻り、規定のデータ個数を取得したと判定した場合、処理はステップＳ１６６に進む。
　ステップＳ１６６において、身体負荷判定部１８は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、直近の規定のデータ個数の全てについて、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEが快適保持動作判定条件を満たすか否かを判定する。
　例えば、身体負荷判定部１８は、直近の規定のデータ個数（例えば、120個）の全てについて、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SEがシート荷重総和判定パラメータCOND_K-COF_Wsum_SEより小さく、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SEがシート重心ｘ座標判定パラメータCOND_K-COF_Cx_SEより小さく、かつ、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEがシート重心ｙ座標判定パラメータCOND_K-COF_Cy_SEより小さい場合、快適保持動作判定条件を満たすと判定する。
　即ち、身体負荷判定部１８は、直近の規定のデータ個数の全てについて、
・LS2_Wsum_SE＜COND_K-COF_Wsum_SE
・LS2_Cx_SE＜COND_K-COF_Cx_SE
・LS2_Cy_SE＜COND_K-COF_Cy_SE
の全てがTRUEの場合、快適保持動作判定条件を満たすと判定する。
　ステップＳ１６６において、身体負荷判定部１８が、快適保持動作判定条件を満たしていないと判定した場合、処理はステップＳ１６２に戻り、快適保持動作判定条件を満たしていると判定した場合、処理はステップＳ１６７に進む。
　ステップＳ１６７において、身体負荷判定部１８は、搭乗者の身体的な疲労を緩和するようなシート６１の形態となるように、シート６１の可動部に対して動作出力の制御を行う。ステップＳ１６７の処理後、処理はステップＳ１６１に進み、以下、同様の処理が繰り返して行われる。
　＜コンピュータの構成例＞
　次に、上述した一連の処理は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。
　図３２は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
　コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）１０１，ROM（Read Only Memory）１０２，RAM（Random Access Memory）１０３、およびEEPROM（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）１０４は、バス１０５により相互に接続されている。バス１０５には、さらに、入出力インタフェース１０６が接続されており、入出力インタフェース１０６が外部に接続される。
　以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１０１が、例えば、ROM１０２およびEEPROM１０４に記憶されているプログラムを、バス１０５を介してRAM１０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。また、コンピュータ（CPU１０１）が実行するプログラムは、ROM１０２に予め書き込んでおく他、入出力インタフェース１０６を介して外部からEEPROM１０４にインストールしたり、更新したりすることができる。
　ここで、本明細書において、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含む。
　また、プログラムは、１のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
　さらに、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
　また、例えば、１つの装置（または処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（または処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（または処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（または処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（または各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（または処理部）の構成の一部を他の装置（または他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。
　また、例えば、本技術は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
　また、例えば、上述したプログラムは、任意の装置において実行することができる。その場合、その装置が、必要な機能（機能ブロック等）を有し、必要な情報を得ることができるようにすればよい。
　また、例えば、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。換言するに、１つのステップに含まれる複数の処理を、複数のステップの処理として実行することもできる。逆に、複数のステップとして説明した処理を１つのステップとしてまとめて実行することもできる。
　なお、コンピュータが実行するプログラムは、プログラムを記述するステップの処理が、本明細書で説明する順序に沿って時系列に実行されるようにしても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで個別に実行されるようにしても良い。つまり、矛盾が生じない限り、各ステップの処理が上述した順序と異なる順序で実行されるようにしてもよい。さらに、このプログラムを記述するステップの処理が、他のプログラムの処理と並列に実行されるようにしても良いし、他のプログラムの処理と組み合わせて実行されるようにしても良い。
　なお、本明細書において複数説明した本技術は、矛盾が生じない限り、それぞれ独立に単体で実施することができる。もちろん、任意の複数の本技術を併用して実施することもできる。例えば、いずれかの実施の形態において説明した本技術の一部または全部を、他の実施の形態において説明した本技術の一部または全部と組み合わせて実施することもできる。また、上述した任意の本技術の一部または全部を、上述していない他の技術と併用して実施することもできる。
　＜構成の組み合わせ例＞
　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、
　前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部と
　を備える制御装置。
（２）
　前記制御部は、前記計測部の計測結果に応じて前記シートに対する動作を制御する
　上記（１）に記載の制御装置。
（３）
　前記計測部の計測結果に応じて、前記ユーザによる挙動が所定の操作入力を行うためのジェスチャであることを判定するジェスチャ入力判定部
　をさらに備え、
　前記制御部は、前記ユーザのジェスチャに応じて前記シートに対する動作を制御する
　上記（２）に記載の制御装置。
（４）
　前記ジェスチャ入力判定部は、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
　上記（３）に記載の制御装置。
（５）
　前記ジェスチャ入力判定部は、所定の予備動作に続けて前記計測部により計測される計測結果に応じて、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
　上記（４）に記載の制御装置。
（６）
　前記ジェスチャ入力判定部は、所定の操作入力に続けて前記計測部により計測される計測結果に応じて、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
　上記（４）に記載の制御装置。
（７）
　前記制御部は、前記計測部の計測結果に応じて、前記シートが備え付けられた車両の室内におけるエンタテインメント機器の動作を制御する
　上記（１）から（６）までのいずれかに記載の制御装置。
（８）
　前記制御部は、前記計測部の計測結果に応じて、前記シートが備え付けられた車両の室内における環境制御機器の動作を制御する
　上記（１）から（７）までのいずれかに記載の制御装置。
（９）
　前記計測部の計測結果に応じて、前記ユーザの身体疲労の有無を判定する判定部
　をさらに備え、
　前記制御部は、前記判定部の判定結果に基づいて前記シートに対する動作を制御する
　上記（２）から（８）までのいずれかに記載の制御装置。
（１０）
　前記ユーザの生体情報に基づいて前記ユーザの状態を推定する推定部
　をさらに備え、
　前記制御部は、前記推定部の推定結果に基づいて前記シートに対する動作を制御する
　上記（２）から（９）までのいずれかに記載の制御装置。
（１１）
　前記ジェスチャ入力判定部は、前記シートが備え付けられた車両の振動に基づく圧力分布の時間変動であるか否かに応じて、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
　上記（４）から（１０）までのいずれかに記載の制御装置。
（１２）
　制御を行う制御装置が、
　ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、
　その計測による計測結果に応じて、機器の動作を制御することと
　を含む制御方法。
（１３）
　制御を行う制御装置のコンピュータに、
　ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、
　その計測による計測結果に応じて、機器の動作を制御することと
　を含む処理を実行させるためのプログラム。
（１４）
　ユーザが着座するシートが備え付けられた移動体であって、
　前記シートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、
　前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部と
　を備える移動体。
　なお、本実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。
　１１　制御処理装置，　１２　圧力分布計測部，　１３　荷重変動統計処理部，　１４　身体計測部，　１５　心拍計測部，　１６　呼吸計測部，　１７　ジェスチャ入力判定部，　１８　身体負荷判定部，　１９　心身状態推定部，　２０　車体運動計測部，　２１　機器操作部，　２２　シート制御部，　２３　ユーザ通知部，　２４　運転機能通知部，　３１　頭部圧力分布計測部，　３２　背部圧力分布計測部，　３３　座部圧力分布計測部，　３４　脚部圧力分布計測部，　３５　底部圧力分布計測部，　５１　車両，　６１　シート，　６２　ヘッドレスト部，　６３　バックレスト部，　６４　シート座面部，　６５　フットレスト部，　６６　フロア

Claims (14)

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