(57)【要約】【課題】車両の車室内におけるバイタルセンシングにおいて、ドップラ信号の揺らぎやランダム性を考慮して乗員検知ができる乗員検知装置を提供する。【解決手段】乗員検知装置は、車両の車室内で送受信される検出波に基づくドップラ信号を時系列的に取得する情報取得部と、ドップラ信号を時系列で複数のポートに順次振り分けるとともに振り分けられたドップラ信号を累積し、ポートごとに累積されたドップラ信号の累積値の中から最大値を取得する処理を、ポートの数を変化させて、それぞれ実行する最大値取得部と、ポートの数の変化範囲で、ポートの数ごとに取得された最大値の総和を算出する算出部と、総和が所定の判定閾値以上の場合に、車室内から得られたドップラ信号に乗員の存在を示す乗員情報が含まれていると判定する判定部と、を含む。【選択図】図２
2020034511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の車室内で送受信される検出波に基づくドップラ信号を時系列的に取得する情報取得部と、
前記ドップラ信号を時系列で複数のポートに順次振り分けるとともに振り分けられた前記ドップラ信号を累積し、前記ポートごとに累積された前記ドップラ信号の累積値の中から最大値を取得する処理を、前記ポートの数を変化させて、それぞれ実行する最大値取得部と、
前記ポートの数の変化範囲で、前記ポートの数ごとに取得された前記最大値の総和を算出する算出部と、
前記総和が所定の判定閾値以上の場合に、前記車室内から得られた前記ドップラ信号に乗員の存在を示す乗員情報が含まれていると判定する判定部と、
を含む、乗員検知装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記ポートの数の変化範囲の全範囲について、前記最大値の総和を算出する、請求項１に記載の乗員検知装置。
【請求項３】
前記最大値取得部は、前記ポートの数の変化範囲を複数の部分範囲に分割し、前記部分範囲ごとに前記最大値を取得し、
前記算出部は、前記部分範囲ごとの前記最大値の総和である部分総和を算出し、
前記判定部は、前記部分範囲ごとに前記部分総和が部分判定閾値以上の場合に、前記車室内から得られた前記ドップラ信号に乗員の存在を示す乗員情報が含まれていると判定するとともに、前記部分判定閾値以上の前記部分総和となる前記部分範囲の数に基づき、前記車室内に存在する乗員数を判定する、請求項１に記載の乗員検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、乗員検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、検出波（例えば、音波や電磁波）の送受を行うことでバイタルセンシングを行う技術が提案されている。例えば、検出波が人体で反射する場合、人体の呼吸や心拍等により人体と検出波の送受信器との間で相対的な速度の変化が生じて、検出波の周波数が異なって観測されるドップラ現象（ドップラ信号）が取得できる。そして、取得されたドップラ信号を解析することで、例えば、ドップラ信号に一定の周期性が認められた場合に、その周期性は、人体の、例えば呼吸に起因するものと推定することでバイタルセンシングを実行する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Yukihiro  KAMIYA著「A  Simple  Parameter  Estimation  Method  for  Periodic  Signals  Applicable  to  Vital  Sensing  Using  Doppler  Sensors」SICE  Journal  of  Control,  Measurement,  and  System  Integration,  Vol.  10,  No.  5,  pp.  378-384,  September  2017
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したようなバイタルセンシングを、例えば、車室内における乗員の有無検知に適用しようとする場合、車室内で例えば呼吸に関してバイタルセンシングを実施することが考えられる。この場合、乗員（人体）の呼吸周期が一定であると仮定すれば、ドップラ信号の周期性の抽出が容易である。しかしながら、例えば乗員が会話をしている場合、乗員の呼吸運動に揺らぎやランダム性が存在する場合がある。その結果、呼吸周期の抽出が難しくなり、乗員検知の精度が低下する虞があった。したがって、車両の車室内におけるバイタルセンシングにおいて、ドップラ信号の揺らぎやランダム性を考慮して乗員検知ができる乗員検知装置が提供できれば、乗員検知精度の向上が可能となり有意義である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態にかかる乗員検知装置は、例えば、車両の車室内で送受信される検出波に基づくドップラ信号を時系列的に取得する情報取得部と、上記ドップラ信号を時系列で複数のポートに順次振り分けるとともに振り分けられた上記ドップラ信号を累積し、上記ポートごとに累積された上記ドップラ信号の累積値の中から最大値を取得する処理を、上記ポートの数を変化させて、それぞれ実行する最大値取得部と、上記ポートの数の変化範囲で、上記ポートの数ごとに取得された上記最大値の総和を算出する算出部と、上記総和が所定の判定閾値以上の場合に、上記車室内から得られた上記ドップラ信号に乗員の存在を示す乗員情報が含まれていると判定する判定部と、を含む。この構成によれば、例えば、ドップラ信号の周期性の有無で当該ドップラ信号に乗員情報が含まれるか否かの判定を行うのではなく、ポートの数ごとに取得された最大値の総和が判定閾値以上になるか否かで判定を行う。その結果、ドップラ信号に揺らぎやランダム性が存在する場合でも、ドップラ信号に乗員情報が含まれるか否かの判定が安定的にできる。
【０００６】
実施形態にかかる乗員検知装置の上記算出部は、例えば、上記ポートの数の変化範囲の全範囲について、上記最大値の総和を算出するようにしてもよい。この構成によれば、ドップラ信号の周期、例えば、乗員の呼吸周期の長短に拘わらず、ドップラ信号に乗員情報が含まれるか否かの判定が安定的にできる。
【０００７】
実施形態にかかる乗員検知装置の上記最大値取得部は、例えば、上記ポートの数の変化範囲を複数の部分範囲に分割し、上記部分範囲ごとに上記最大値を取得し、上記算出部は、上記部分範囲ごとの上記最大値の総和である部分総和を算出し、上記判定部は、上記部分範囲ごとに上記部分総和が部分判定閾値以上の場合に、上記車室内から得られた上記ドップラ信号に乗員の存在を示す乗員情報が含まれていると判定するとともに、上記部分判定閾値以上の上記部分総和となる上記部分範囲の数に基づき、上記車室内に存在する乗員数を判定するようにしてもよい。この構成によれば、例えば、異なる周期性を有するドップラ信号が複数存在する場合、それぞれのドップラ信号に対して、揺らぎやランダム性を考慮した状態で、それぞれのドップラ信号に乗員情報が含まれるか否かの判定が安定的にできる。また、乗員情報が含まれる部分範囲の数に基づき、車室内に存在する乗員の人数を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態の乗員検知装置を搭載する車両の車室の一部が透視された状態が示された例示的な側面図である。
【図２】図２は、実施形態の乗員検知装置の構成を示す例示的なブロック図である。
【図３】図３は、実施形態の乗員検知装置の最大値取得部で実行される最大値検出処理を説明する例示的な模式図である。
【図４】図４は、実施形態の乗員検知装置の最大値取得部で算出された、ポートの数を変化させた場合のポートの数ごとの最大値の分布を例示的に示す説明図である。
【図５】図５は、実施形態の乗員検知装置において、ポートの数の変化範囲を複数の部分範囲に分割した場合に、部分範囲ごとにポートの数ごとの最大値の分布を例示的に示す説明図である。
【図６】図６は、実施形態の乗員検知装置において、乗員の体動を検知する過程を説明する図で、ドップラ信号をＩＱ変調した場合のＩ信号の偏差の算出を説明する例示的な説明図である。
【図７】図７は、実施形態の乗員検知装置において、乗員の体動を検知する過程を説明する図で、Ｉ信号の偏差の絶対値の総和と閾値との比較を説明する例示的な説明図である。
【図８】図８は、実施形態の乗員検知装置における乗員検知処置の流れを例示的に示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の例示的な実施形態が開示される。以下に示される実施形態の構成、ならびに当該構成によってもたらされる作用、結果、および効果は、一例である。本発明は、以下の実施形態に開示される構成以外によっても実現可能であるとともに、基本的な構成に基づく種々の効果や、派生的な効果のうち、少なくとも一つを得ることが可能である。
【００１０】
本実施形態において、乗員検知装置を搭載する車両１０は、例えば、不図示の内燃機関を駆動源とする自動車、すなわち内燃機関自動車であってもよいし、不図示の電動機を駆動源とする自動車、すなわち電気自動車や燃料電池自動車等であってもよいし、それらの双方を駆動源とするハイブリッド自動車であってもよいし、他の駆動源を備えた自動車であってもよい。また、車両１０は、種々の変速装置を搭載することができるし、内燃機関や電動機を駆動するのに必要な種々の装置、例えばシステムや部品等を搭載することができる。また、車両１０における車輪の駆動に関わる装置の方式や、数、レイアウト等は、種々に設定することができる。
【００１１】
車両１０の車室１２には、乗員１４が着座可能なシート１６が複数設置されている。図１の場合、シート１６が３列で配置される構成が示され、例えば大人の場合、最大８人（前列に２人、中列に３人、後列の２人）が着座できる例が示されている。各シート１６には、シートベルト１８が備えられ、走行中、各シート１６に着座して乗員１４が利用できるようになっている。
【００１２】
車室１２内の一部、例えば、中列に対応する天井部分には、車室１２内の乗員１４の有無または車室１２内に存在する乗員１４の人数を検知する乗員検知装置に検出波（例えば、ドップラ信号）を提供する送受信器２０が固定されている。送受信器２０は、例えば、検出波の一例として電波（マイクロ波）を送信する。送信された電波は車室１２内に存在し得る乗員１４に当たった場合は反射し、その周波数は、乗員１４に動きがある場合、ドップラ効果により、乗員１４の移動速度（例えば、呼吸や心拍等の体表の移動速度等）に比例してシフトする。送受信器２０は、ドップラ効果により周波数シフトした検出波（ドップラ信号）を受信して出力する。したがって、送受信器２０は、例えば、電波のドップラ効果を利用したドップラーセンサとすることができる。送受信器２０は、例えば、２４ＧＨｚの電波を検出波として、乗員１４が存在する可能性のある車室１２内へ送信する。送受信器２０には、車室１２内において各シート１６上に存在し得る乗員１４の生体信号を検出可能な送受信領域および送信強度が設定されている。送受信器２０が送信する検出波は、シート１６等を構成する樹脂等の誘電率の低い物質を透過し、乗員１４または金属等には反射される。したがって、送受信器２０は、車室１２内で乗員１４やシート１６によって反射された検出波を受信することになる。そして、送受信器２０において受信された検出波が周波数シフトしている場合、車室１２内に乗員１４が存在する可能性を示すドップラ信号を受信したことになる。
【００１３】
なお、送受信器２０において、送信部と受信部は一体化されてもよいし、個別に構成されてもよい。また、図１の場合、一つの送受信器２０で車室１２内に存在し得る全ての乗員１４を検知できるように設置されているが、他の実施形態では、車室１２を複数の領域に分割して、それぞれの領域に送受信器２０を設けるようにしてもよい。例えば、前列用の送受信器２０、中列用の送受信器２０、後列用の送受信器２０等を設定するようにしてもよい。この場合、検出波の送受波範囲が限定されるため、検知精度の向上に寄与できる。
【００１４】
図２は、乗員検知装置２２の構成を説明するための例示的かつ模式的なブロック図である。乗員検知装置２２および当該乗員検知装置２２を構成する情報取得部２４、最大値取得部２６、総和算出部２８、判定部３０、体動検知部３２、出力部３４等は、図示を省略したＣＰＵ（プロセッサ）や記憶部３８などで構成される車載コンピュータ上で実現することができる。
【００１５】
情報取得部２４は、車両１０の車室１２内で送受信器２０によって送受信される検出波に基づくドップラ信号を時系列的に取得する。情報取得部２４は、例えば、車両１０の電源がＯＮの状態で送受信器２０を常時駆動させて、検出波（電波）の送受信を実行させる。前述したように、送受信器２０が送信した電波は乗員１４や金属部分で反射する。例えば、車室１２内に乗員１４が存在しない場合でも車両１０のアイドリング時のエンジンの振動や走行時に路面から受ける振動等により、反射波の周波数の時間的な変動を生じる場合がある。また、車室１２内に乗員１４が存在する場合、少なくとも乗員１４の呼吸や心拍による胸部位置等の移動が存在するため、その移動速度に比例した周波数シフトが生じる。情報取得部２４は、このような周波数変動を反映したドップラ信号（デジタル信号）をシリアルデータとして取得する。
【００１６】
最大値取得部２６は、情報取得部２４が取得したドップラ信号を時系列で複数のポートに順次振り分けるとともに振り分けられたドップラ信号を累積し、ポートごとに累積されたドップラ信号の累積値の中から最大値を取得する処理を、ポートの数を変化させて、それぞれ実行する。具体的には、最大値取得部２６は、ＳＰＣ２６ａ（シリアルパラレルコンバータ）、累積処理部２６ｂ、範囲設定部２６ｃ、最大値算出部２６ｄ等で構成される。
【００１７】
本実施形態の乗員検知装置２２は、情報取得部２４が取得したドップラ信号に基づいて、車室１２内に乗員１４が存在するか否か判定する場合、ドップラ信号に周期性があるか否かで判定している。例えば、乗員１４が車室１２内でシート１６に着座している場合、呼吸は概ね落ち着いており、ほぼ一定の周期で肺の拡張および収縮が発生する。その結果、車室１２内に乗員１４が存在する場合、情報取得部２４は、一定周期で変動するドップラ信号（シリアル信号）が取得できる。ただし、呼吸周期は個々の乗員１４によって異なるため、乗員検知装置２２では、まず、車室１２内から取得したドップラ信号に周期性があるか否かの判定を行う。乗員検知装置２２は、まず、情報取得部２４が取得するシリアルデータであるドップラ信号の周期性を検出するために、ＳＰＣ２６ａを用いてドップラ信号を時系列で複数のポートに順次振り分ける。
【００１８】
最大値取得部２６の構成および最大値取得部２６で実行される最大値検出処理を図３の例示的な模式図を用いて説明する。前述したように、情報取得部２４が取得する送受信器２０からのドップラ信号は、シリアルデータである。ＳＰＣ２６ａは、ポートの数を変更可能で、例えば並列的にポートの数を複数設定し、ドップラ信号を順次各ポートに振り分ける。ＳＰＣ２６ａは、図３に示すように、例えばＳＰＣ−１（２６ａ）はポートの数「３」、ＳＰＣ−２（２６ａ）はポートの数「４」、・・・、ＳＰＣ−Ｍ（２６ａ）はポートの数「Ｎ」等のように設定可能である。図３は、所定の判定周期におけるドップラ信号の数が例えば「２０」の場合に、ＳＰＣ２６ａによってドップラ信号を時系列で複数のポートに振り分けている例を示す。なお、図３において、情報取得部２４で取得するドップラ信号は、図中左側が最新のデータ（符号２０）で、右に行くにつれて古いデータ（符号１）となる。図３に示すドップラ信号（シリアル信号）は、説明を簡略化するため、一例として、呼吸周期が「５」を示す場合を示している。この場合、ドップラ信号は、５信号ごとに例えば大きな信号値が表れるようなシリアル信号である。なお、実際に情報取得部２４が取得するドップラ信号には、呼吸情報（周期的な情報）が含まれているか否か不明である。また、ドップラ信号に呼吸情報が含まれている場合でも、シリアル信号の状態では呼吸周期は不明である。
【００１９】
例えば、ＳＰＣ−１（２６ａ）のポート数が「３」の場合（ｉ＝３）、当該ＳＰＣ−１(２６ａ)の第１ポートにドップラ信号の「１，４，７，１０，１３，１６，１９」が割り振られる。同様に、ＳＰＣ−１（２６ａ）の第２ポートには、ドップラ信号の「２，５，８，１１，１４，１７，２０」が割り振られる。第３ポートには、ドップラ信号の「３，６，９，１２，１５，１８」が割り振られる。また、ＳＰＣ−２（２６ａ）のポート数が「４」の場合（ｊ＝４）、ＳＰＣ−２(２６ａ)の第１ポートにドップラ信号の「１，５，９，１３，１５」が割り振られる。第２ポートには、ドップラ信号の「２，６，１０，１４，１８」が割り振られる。第３ポートには、ドップラ信号の「３，７，１１，１５，１９」が割り振られる。第４ポートには、ドップラ信号の「４，８，１２，１６，２０」が割り振られる。また、ＳＰＣ−３（２６ａ）のポート数が「５」の場合、ＳＰＣ−３(２６ａ)の第１ポートにドップラ信号の「１，６，１１，１６」が割り振られる。第２ポートには、ドップラ信号の「２，７，１２，１７」が割り振られる。第３ポートには、ドップラ信号の「３，８，１３，１８」が割り振られる。第４ポートには、ドップラ信号の「４，９，１４，１９」が割り振られる。第５ポートには、ドップラ信号の「５，１０，１５，２０」が割り振られる。以下、同様に、ポートの数（ｋ）に応じたドップラ信号の振り分けが行われる。
【００２０】
このように、異なるポート数のＳＰＣ２６ａに振り分けられたドップラ信号は、異なるポート数のＳＰＣ２６ａごとに累積処理部２６ｂによって累積される。この場合、仮に、ＳＰＣ２６ａのポート数とドップラ信号の周期が一致している場合、いずれかのポートに周期的に値の大きなドップラ信号値が集中することになり累積値が顕著に大きくなる。また別のポートでは、値の小さなドップラ信号値が集中することになり、累積値は小さくなる。一方、ＳＰＣ２６ａのポート数とドップラ信号の周期が一致していない場合、それぞれのポートで、累積されるドップラ信号値の大きさがばらつくため、その累積値に顕著な違いが出にくい。つまり、累積値の例えば最大値を比較した場合、ＳＰＣ２６ａのポート数とドップラ信号の周期が一致している場合は、一致していない場合に比べて、累積値は大きくなる。したがって、最大値算出部２６ｄは、異なるポート数のＳＰＣ２６ａで振り分けられたドップラ信号の累積値のうち、例えば絶対値が最大のもの（累積最大値）を、異なるポート数のＳＰＣ２６ａごとの代表値を決定する。そして、異なるポート数のＳＰＣ２６ａごとに累積最大値（絶対値）同士を比較した結果、特定の累積最大値が他の累積最大値に比べ顕著に大きければ、その累積最大値は、ドップラ信号の周期とＳＰＣ２６ａのポート数が一致していることを示す。換言すれば、情報取得部２４が取得したドップラ信号に一定の周期性が認められる場合、車室１２内に一定の周期で運動する物体、例えば呼吸運動をしている乗員１４が存在すると推定することができる。
【００２１】
なお、前述したように、判定対象のドップラ信号の数が一定（例えば、「２０」の場合）、ＳＰＣ２６ａのポートの数が少ない場合の方が各ポートで累積されるドップラ信号の数（累積数）が増える。したがって、最大値算出部２６ｄは、各ポート数のＳＰＣ２６ａで振り分けられたドップラ信号の累積値のうち、絶対値が最大のものを検出する際に、累積値の平均値を求めた上で、絶対値の最大（累積最大値）を検出している。例えば、ポート数が「３」のＳＰＣ−１(２６ａ)の場合、第１ポートにおけるドップラ信号の累積数は、「７」なので、７で割って平均化する。同様にＳＰＣ−２(２６ａ)の場合、第１ポートにドップラ信号の累積数は、「５」なので、５で割って平均化する。ＳＰＣ−３(２６ａ)の場合、第１ポートにドップラ信号の累積数は、「４」なので、４で割って平均化する。
【００２２】
最大値算出部２６ｄで検出した、異なるポート数のＳＰＣ２６ａの累積最大値（絶対値）を並べてグラフ化したものを図４に示す。前述したように、特定の累積最大値が他の累積最大値に比べ顕著に大きければ、その累積最大値は、ドップラ信号に一定の周期性があることを示し、車室１２内で呼吸運動を行っている乗員１４が存在することを示す呼吸情報であるといえる。つまり、ドップラ信号の累積最大値の現れ方によって、呼吸情報（呼吸運動）の有無（車室１２内における乗員１４の有無）の検知が可能になる。しかしながら、乗員１４は車室１２内でリラックスした状態でシート１６に着座していても、例えば、会話をしている場合、呼吸や心拍に揺らぎ（乱れ）が生じたり、呼吸周期がランダムになったりする場合がある。例えば、図４においては、ポート数「４」、「５」、「６」に対応する範囲Ｙでは、他のポート数(ポート数「３」や「Ｎ−１」等)に比べて、ドップラ信号の累積最大値が大きいといえる。しかし、明確な差異が生じているとは判定し難く、ポート数の特定はし難い。すなわち、ドップラ信号の周期性は曖昧であり、ドップラ信号の特徴に基づき乗員１４の有無を判定する際の精度が低下してしまう虞があった。
【００２３】
そこで、本実施形態の乗員検知装置２２は、総和算出部２８（算出部）において、ＳＰＣ２６ａのポートの数の変化範囲（全範囲）で、ポートの数ごとに取得された累積最大値の総和を算出する。そして、判定部３０は、総和算出部２８が算出した累積最大値の総和が所定の判定閾値以上の場合に、車室１２内から得られたドップラ信号に乗員１４の存在を示す乗員情報（呼吸情報）が含まれていると判定する。すなわち、判定部３０は、以下の「式１」が満たされた場合に呼吸情報あり（乗員１４が存在する）と判定する。また、「式２」が満たされた場合、呼吸情報なし（乗員１４が存在しない）と判定する。
【数１】
2020034511.tif 000003
【数２】
2020034511.tif 000004
ここで、呼吸情報の有無を判定する閾値Ａ(判定閾値)は、ＳＰＣ２６ａにおいて、変化させるポート数の種類数（ＳＰＣ−１〜ＳＰＣ−Ｎの場合、種類数は「Ｎ」）に応じて、予め実験等により定めた値である。閾値Ａは、例えば記憶部３８に閾値データ３８ａとして記憶させておき、判定部３０は判定時にこの閾値データ３８ａを読出して参照する。
【００２４】
このように、判定部３０は、累積最大値の現れ方で、呼吸運動の周期性を推定するのではなく、累積最大値の総和を算出することで呼吸運動の全体的な傾向を把握し、予め定めた判定閾値と比較することにより、呼吸運動の傾向の有無を判定する。その結果、乗員１４の呼吸運動に揺らぎやランダム性が存在するような場合でも、車室１２内における呼吸運動の有無、つまり、車室１２内の乗員１４の存在の有無を判定することが可能になり、乗員検出の精度を向上することができる。なお、一般的な成人の呼吸運動は、例えば、６０秒間に１５回程度である。したがって、乗員検知装置２２がドップラ信号に周期性があるか否かを抽出するために、乗員検知装置２２は、例えば６０秒間データ収集を実行して、これを１セットとして、呼吸運動の有無を判定する処理を実行することで、より精度の高い判定を行うことができる。なお、このデータ収集期間は適宜変更してもよい。
【００２５】
ところで、車室１２内に乗員１４が複数存在する場合がある。この場合、各乗員１４の呼吸周期が完全に一致する可能性は低い。このような場合、異なるポート数のＳＰＣ２６ａの累積最大値（絶対値）を並べてグラフ化すると、図５に示すように、累積最大値の分布がばらつく。上述した式１（式２）のように、全範囲で累積最大値の総和を算出すると、乗員１４の有無判定は可能であるが、乗員１４の人数の推定はできない。そこで、最大値取得部２６の範囲設定部２６ｃは、ＳＰＣ２６ａのポートの数の変化範囲を複数の部分範囲に分割するように設定することができる。例えば、ＳＰＣ２６ａのポートの数の変化範囲を「ｘ＝５」とすることができる。この場合、第一の部分範囲は、例えば、ポート数「３」〜「７」となり、第二の部分範囲は、ポート数「８」〜「１２」、第三の部分範囲は、ポート数「１３」〜「１７」・・・・等にすることができる。この場合、総和算出部２８（算出部）において、部分範囲に含まれるＳＰＣ２６ａのポートの数について、ポートの数ごとに取得された累積最大値の部分総和を算出する。そして、判定部３０は、総和算出部２８が算出した累積最大値の部分総和が所定の部分判定閾値以上の場合に、車室１２内から得られたドップラ信号に乗員１４の存在を示す乗員情報（呼吸情報）が含まれていると判定する。すなわち、判定部３０は、以下の「式３」が満たされた場合に判定対象の部分範囲において呼吸情報あり（乗員１４が存在する）と判定する。また、「式４」が満たされた場合、判定対象の部分範囲において呼吸情報なし（乗員１４が存在しない）と判定する。
【数３】
2020034511.tif 000005
【数４】
2020034511.tif 000006
【００２６】
総和算出部２８および判定部３０は、範囲設定部２６ｃが分割した各部分範囲に対して、同様な処理を実行して、部分範囲ごとに呼吸情報（乗員情報）の有無を判定する。また、判定部３０は、呼吸情報ありと判定した部分範囲の数に基づき、車室１２内に存在する乗員１４の数を判定することができる。なお、範囲設定部２６ｃによる部分範囲の分割数、つまり、ＳＰＣ２６ａが変化させるポート数（例えば３〜Ｎ）の分割数は、一般的な乗員１４（例えば成人男性または成人女性）の呼吸周期を参照し、予め試験等に基づき決定し、閾値データ３８ａとして記憶部３８に記憶しておくことができる。
【００２７】
このように、判定部３０は、累積最大値の現れ方で、呼吸運動の周期性を推定するのではなく、累積最大値の総和を部分範囲に分けて算出することで、車室１２に存在する可能性のある乗員１４ごとの呼吸運動の傾向を把握し、予め定めた部分閾値と比較することにより、呼吸運動の傾向の有無を部分範囲ごとに判定する。その結果、乗員１４の呼吸運動に揺らぎやランダム性が存在するような場合でも、車室１２内における呼吸運動の有無、つまり、車室１２内の乗員１４の存在の有無および乗員１４の数を判定することが可能になり、乗員検出の精度を向上することができる。
【００２８】
上述したように、車室１２内で取得できるドップラ信号に基づき呼吸情報（呼吸運動）の有無を判定する場合、ドップラ信号の周期性に着目して判定を行う。しかしながら、車室１２内の乗員１４に体動がある場合、例えば、手足を動かしたり、姿勢を変えたりする場合、一般的にその動きに周期性はなくランダムな動作になる。つまり、乗員１４に体動がある場合に取得されるドップラ信号に周期性は乏しいと考えられる。また、体動がある場合のドップラ信号の変化は大きく、呼吸運動に対応するドップラ信号の周期性を抽出し難い場合がある。したがって、ドップラ信号に基づき呼吸情報（呼吸運動）の有無を判定する場合、乗員１４の体動が実質的にないことが判定条件となる。換言すれば、乗員検知装置２２が実現する、ドップラ信号に基づく呼吸情報（呼吸運動）の有無判定は、車室１２内で物体の実質的な動きが少ない場合、または実質的な動きがなく、車室１２内の様子が判別しにくい場合に、乗員検知を精度よく実行する技術といえる。
【００２９】
そこで、乗員検知装置２２は、車室１２内で一定以上の物体の動き、つまり、体動を検知する体動検知部３２を備える。したがって、判定部３０は、体動が確認されるか呼吸運動が確認される場合に、車室１２内に乗員１４が存在すると判定するようにしてもよい。
【００３０】
体動検知部３２は、体動の検知に情報取得部２４の取得したドップラ信号を利用することができる。前述したように、送受信器２０から対象物（例えば乗員１４）に電波が照射されると、電波が対象物に当たり、反射する際の周波数は、ドップラ効果により対象物の移動速度に比例してシフトする。送受信器２０は、反射波を受信し、送信波と受信波の位相のＩＱ信号（検波信号）を情報取得部２４に出力する。体動検知部３２が情報取得部２４を介してＩＱ信号を取得すると、Ｉ信号およびＱ信号の平均値をそれぞれ算出し、Ｉ信号の平均値に対するＩ信号の偏差およびＱ信号の平均値に対するＱ信号の偏差を算出する。図６は、Ｉ信号に関する平均値に対して偏差を算出するイメージを示す例示的な図である。この場合、所定のウインドウ幅（例えば、サンプリングタイム：２ｍｓ）で平均値Ｉｍを算出し、体動検知部３２は、平均値ＩｍとＩ信号との偏差を求める。Ｑ信号についても同様である。
【００３１】
続いて、体動検知部３２は、Ｉ信号に関して偏差の絶対値の総和Ｓｄｉを以下に示す「式５」を用いて算出する。同様に、Ｑ信号に関して偏差の絶対値の総和Ｓｄｑを以下に示す「式６」を用いて算出する。
【数５】
2020034511.tif 000007
【数６】
2020034511.tif 000008
【００３２】
そして、体動検知部３２は、Ｉ信号の偏差の絶対値の総和Ｓｄｉと所定の体動閾値Ｃとを比較し、総和Ｓｄｉが体動閾値Ｃ以上の場合、送受信器２０が受信した受信波（ドップラ信号）に、車室１２内に動く物体の存在を示す情報が含まれていると判定する。同様に、体動検知部３２は、Ｑ信号の偏差の絶対値の総和Ｓｄｑと所定の体動閾値Ｃとを比較し、総和Ｓｄｑが体動閾値Ｃ以上の場合、送受信器２０が受信した受信波（ドップラ信号）に、車室１２内に動く物体の存在を示す情報が含まれていると判定する。この場合、体動検知部３２は、車室１２内に呼吸運動より大きな動きの運動（例えば、乗員１４の体動）があると判定する。すなわち、体動検知部３２は、車室１２内に乗員１４が存在すると判定することができる。図７は、Ｉ信号の偏差の絶対値の総和Ｓｄｉと体動閾値Ｃとの比較のイメージを示す例示的な図である。Ｑ信号の偏差の絶対値の総和Ｓｄｑと体動閾値Ｃとの比較も同様なイメージである。なお、体動検知部３２は、車室１２で体動と見なせる動きがあるか否かを検知することができる。しかし、体動と見なせる動きが検知された場合でも、車室１２内に何人の乗員１４が存在するかまでは判定することはできない。一方、呼吸運動が検知される場合、図５で説明したように、車室１２内に存在する乗員１４の数を推定することができる。
【００３３】
なお、体動検知部３２は、Ｉ信号を用いた判定とＱ信号を用いた判定のいずれか一方で、偏差の絶対値の総和が体動閾値Ｃ以上になった場合に体動ありと判定するようにしてもよい。また、Ｉ信号とＱ信号とは、位相が９０°ずれているのみなので、Ｉ信号を用いた判定とＱ信号を用いた判定のいずれか一方を実施するようにしてもよい。
【００３４】
出力部３４は、判定部３０の判定結果を適宜更新しながら、車載の他のシステムや外部のシステムに判定結果に基づく情報を出力する。本実施形態の乗員検知装置２２によって判定される車室１２内の乗員１４の呼吸情報（バイタル情報）は、例えば車両１０の制御に活用することができる。例えば、車両１０に備えられた空気調和装置の制御、シートベルトの装着確認、車両１０のトラクションやブレーキ等の走行制御等に利用できる。また、車室１２内に存在する乗員１４の呼吸運動等に異常が発見された場合（例えば、検知された呼吸周期が急に乱れた場合等）に、外部のセンターに緊急信号や救援信号を送信したりする技術にも利用できる。また、車載の他のセンサと連携して車両１０の異常を判定して警報制御を実行するようにしてもよい。例えば車室温センサで車室温度を取得し、乗員１４が存在するにも拘わらず、車室１２の温度が閾値以上に上昇している場合等に、緊急信号や救援信号を外部のセンター等に送信したり、車両１０の異常を周囲に報知する動作を実行させるようにしたりしてもよい。例えば、ヘッドライトの点滅やクラクションや音声等による報知音や報知メッセージの出力を実行するようにしてもよい。なお、この活用例は一例であり、乗員１４の有無を用いた種々の制御に適用可能である。
【００３５】
以上のように構成される乗員検知装置２２の動作について、図８のフローチャートを用いて説明する。なお、以下に示す例では、乗員検知装置２２は、車室１２内における体動の検知と呼吸運動（呼吸情報）の検知を平行して行うとともに、呼吸運動の検知では、図５で説明したように、範囲設定部２６ｃは、ＳＰＣ２６ａのポート数の変化範囲（例えば、３〜Ｎ）を複数の部分範囲に分割設定して、各部分範囲に対して、呼吸運動（呼吸情報）の有無判断を行うものとする。つまり、呼吸運動（呼吸情報）ありと判定した場合、呼吸運動の数に基づき、車室１２内の乗員１４の数を推定するものとする。
【００３６】
送受信器２０は、例えば車両１０の電源がＯＮ状態のときに常時ＯＮされ、電波の送受を行っている（Ｓ１００）。したがって、情報取得部２４も送受信器２０の電源がＯＮ状態の場合、常時ドップラ信号が取得可能な状態になっている（Ｓ１０２）。そして、乗員検知装置２２は、上述したように、最大値取得部２６、総和算出部２８，体動検知部３２、判定部３０の処理により車室１２内に体動や呼吸運動（呼吸情報）があるか否かを判定する検知処理を実行する（Ｓ１０４）。前述したように、体動の有無判定は、短時間で実行可能である反面、体動がある場合に車室１２内の乗員１４の数を推定することはできない。一方、呼吸運動の有無判定は、体動判定に比べて長時間（例えば、６０秒）必要であるが、呼吸運動がある場合に車室１２内の乗員１４の数を推定することができる。そこで、判定部３０は、呼吸検知周期（例えば６０秒）が経過するまで、乗員１４の有無判定を保留する（Ｓ１０６のＮｏ）。すなわち、Ｓ１０４の処理を繰り返し実行する。そして、判定部３０は、呼吸検知周期が完了（経過）し（Ｓ１０６のＹｅｓ）、体動または呼吸運動があるか否かの判定を行う（Ｓ１０８）。判定部３０は、体動または呼吸運動があり（Ｓ１０８のＹｅｓ）、かつ「体動あり」ではない場合（Ｓ１１０のＮｏ）、つまり、「呼吸運動あり」と判定した場合、判定部３０は、呼吸情報の数を確認する（Ｓ１１２）。例えば、図５に示すように、各部分範囲に対して、呼吸情報（呼吸運動）の有無判断を行い、呼吸情報が複数ある場合（Ｓ１１２のＹｅｓ）、判定部３０は、車室１２内に複数の乗員１４が存在すると判定するとともに（Ｓ１１４）、呼吸情報ありと判定された部分範囲の数に基づき乗員１４の数を推定する（Ｓ１１６）。出力部３４は、判定部３０から乗員情報を受け取ると、乗員情報を最新の判定結果で更新して、例えば、車載のシステムや車外のシステムに更新した乗員情報を出力する（Ｓ１１８）。
【００３７】
Ｓ１１２において、判定部３０が、呼吸情報が複数ではないと判定した場合（Ｓ１１２のＮｏ）、判定部３０は、車室１２内の乗員１４は一人であると推定する（Ｓ１２０）。出力部３４は、乗員情報を「乗員＝一人」に更新して、車載のシステムや車外のシステムに更新した乗員情報を出力する（Ｓ１１８）。また、Ｓ１１０において、体動検知部３２が体動を検知した場合（Ｓ１１０のＹｅｓ）、判定部３０は車室１２内の乗員数は未定であるが乗員１４が存在すると判定する（Ｓ１２２）。出力部３４は、乗員情報を「乗員あり、人数未定」に更新して車載のシステムや車外のシステムに更新した乗員情報を出力する（Ｓ１１８）。また、Ｓ１０８において、体動および呼吸のいずれもなしと判定された場合（Ｓ１０８のＮｏ）、判定部３０は、車室１２内に「乗員なし」と推定する（Ｓ１２４）。出力部３４は、乗員情報を「乗員＝なし」に更新して車載のシステムや車外のシステムに更新した乗員情報を出力する（Ｓ１１８）。
【００３８】
乗員検知装置２２は、乗員情報が出力されると、送受信器２０がＯＦＦにされたか否かを確認し（Ｓ１２６）、送受信器２０がＯＦＦされていない場合（Ｓ１２６のＮｏ）、Ｓ１０２に移行し、継続してドップラ信号の取得を行うとともに、上述の処理を繰り返し実行し、車室１２内の乗員１４の検知処理を実行する。Ｓ１２６において、送受信器２０がＯＦＦされた場合（Ｓ１２６のＹｓｅ）、例えば、車両１０の電源がＯＦＦとなった場合、このフローを一旦終了させ、乗員１４の検知処理を終了する。なお、別の実施形態では、車両１０の電源がＯＦＦされた後、所定時間（例えば、６０分）は、車室１２内の乗員１４の検知処理を継続してもよい。この場合、例えば、社会問題にもなっている、「車内の置き去り」を検出可能となり、車両１０の電源ＯＦＦ後に車室１２内に乗員１４が確認された場合、警報や通報を行うようにすることができる。この場合、乗員検知装置２２は例えば、車両１０の予備電源等により動作するように構成することができる。なお、意図的に車室１２に留まっている場合には、乗員検知を中止できるように、キャンセルスイッチ等を備えてもよい。
【００３９】
なお、図８に示してフローチャートでは、乗員検知装置２２が呼吸情報の有無を判定するとともに、呼吸情報がある場合、乗員１４の数を併せて推定する例を示した。別の実施形態では、乗員検知装置２２は、まず、呼吸情報の有無を判定し、呼吸情報がある場合に改めて、乗員１４の数を推定するために部分範囲を設定して、部分範囲ごとに呼吸情報の有無判定を行い、乗員１４の数を推定するようにしてもよい。また、乗員検知装置２２は、乗員１４の数の推定を省略してもよい。すなわち、図４で説明したように、ＳＰＣ２６ａが実現する異なるポート数の全てを判定対象にする処理のみを実行するようにしてもよい。この場合は、体動検知または呼吸検知のいずれかにより、車室１２内の乗員１４の有無判定が実行させることになる。
【００４０】
本発明の実施形態及び変形例を説明したが、これらの実施形態及び変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００４１】
１０…車両、１２…車室、１４…乗員、１６…シート、２０…送受信器、２２…乗員検知装置、２４…情報取得部、２６…最大値取得部、２６ａ…ＳＰＣ、２６ｂ…累積処理部、２６ｃ…範囲設定部、２６ｄ…最大値算出部、２８…総和算出部(算出部)、３０…判定部、３２…体動検知部、３４…出力部、３８…記憶部、３８ａ…閾値データ。
【図１】
2020034511.tif 000009
【図２】
2020034511.tif 000010
【図３】
2020034511.tif 000011
【図４】
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【図５】
2020034511.tif 000013
【図６】
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【図７】
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【図８】
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