(57)【要約】【課題】  環境に起因する占有検出の制約を減少させ、検出結果の精度を向上させる占有検出方法および装置を提供する。【解決手段】  占有検出方法は、分割された検出領域内の現在の時間における被検出オブジェクトの位置を推定して、少なくとも１つの推定結果を取得し、取得した推定結果の各々を対応する２値行列に変換するステップと、取得した２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得し、検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するステップと、推定結果に基づいて、現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択し、選択された行列を現在の時間における占有検出結果として使用するステップとを含む。【選択図】  図１
2014025915.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
占有検出方法であって、
分割された検出領域内の現在の時間における被検出オブジェクトの位置を推定して、少なくとも１つの推定結果を取得し、取得した推定結果の各々を対応する２値行列に変換するステップと、
取得した２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得し、検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するステップと、
推定結果に基づいて、現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択し、選択された行列を現在の時間における占有検出結果として使用するステップと
を含むことを特徴とする占有検出方法。
【請求項２】
前記取得した２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得するステップが、
取得した２値行列を取得した現在の時間における候補行列として使用するステップと、
線形計画緩和および近似法を使用して取得した２値行列をフィルタリングし、フィルタリングされた２値行列を取得された現在の時間における候補行列として使用するステップとを含むことを特徴とする請求項に記載の占有検出方法。
【請求項３】
前記検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するステップが
現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、取得した２ノルムを、現在の時間における各候補行列に対する差異推定の推定結果として使用するステップを含み、
前記推定結果に基づいて、現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択するステップが、
計算により取得された２ノルムから、閾値に達する少なくとも１つの２ノルムを選択し、閾値に達する２ノルムに対応する候補行列を、選択された条件適合行列として使用するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の占有検出方法。
【請求項４】
前記検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するステップが、
現在の時間における候補行列の各々と直前の時刻における占有検出結果との間のハミング距離を計算し、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、ハミング距離と２ノルムとの和を、現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として使用するステップを含み、
前記推定結果に基づいて、現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択するステップが、
ハミング距離と２ノルムとの和から閾値に達する少なくとも１つのハミング距離と２ノルムとの和を選択し、閾値に達するハミング距離と２ノルムとの和に対応する候補行列を選択された条件適合行列として使用するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の占有検出方法。
【請求項５】
現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算するステップの前に、さらに、
現在の時間における候補行列の各々に対応する２値センサーの出力確率行列を取得するステップと、
現在の時間における候補行列の各々と、それに対応する２値センサーの出力確率行列とに基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの推定出力確率を取得するステップとを含むことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の占有検出方法。
【請求項６】
占有検出装置であって、
分割された検出領域内の現在の時間における被検出オブジェクトの位置を推定して、少なくとも１つの推定結果を取得し、取得された推定結果の各々を対応する２値行列に変換するように構成された推定モジュールと、
前記推定モジュールによって取得された２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得するように構成された第１の取得モジュールと、
検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、前記第１の取得モジュールによって取得された候補行列の各々に対して差異推定を実行するように構成された計算モジュールと、
前記計算モジュールによって取得された推定結果に基づいて、前記第１の取得モジュールによって取得された現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択し、選択された行列を現在の時間における占有検出結果として使用するように構成された選択モジュールと
を備えることを特徴とする占有検出装置。
【請求項７】
前記第１の取得モジュールは、前記推定モジュールによって取得された２値行列を、現在の時間における取得された候補行列として使用するか、または、線形計画緩和および近似法を使用して、前記推定モジュールによって取得された２値行列をフィルタリングし、フィルタリングされた２値行列を現在の時間における取得された候補行列として使用するように構成されることを特徴とする請求項６に記載の占有検出装置。
【請求項８】
前記計算モジュールは、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、取得された２ノルムを、現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として使用するように構成され、
前記選択モジュールは、計算によって取得された２ノルムから、閾値に達する少なくとも１つの２ノルムを選択し、閾値に達する２ノルムに対応する候補行列を、選択された条件適合行列として使用するように構成されることを特徴とする請求項６に記載の占有検出装置。
【請求項９】
前記計算モジュールは、現在の時間における候補行列の各々と直前の時刻における占有検出結果との間のハミング距離を計算し、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、ハミング距離と２ノルムとの和を、現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として使用するように構成され、
前記選択モジュールは、ハミング距離と２ノルムとの和から閾値に達する少なくとも１つのハミング距離と２ノルムとの和を選択し、閾値に達するハミング距離と２ノルムとの和に対応する候補行列を、選択された条件適合行列として使用するように構成されることを特徴とする請求項６に記載の占有検出装置。
【請求項１０】
現在の時間における候補行列の各々に対応する２値センサーの出力確率行列を取得し、現在の時間における候補行列の各々と、それに対応する２値センサーの出力確率行列とに基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの推定出力確率を取得するように構成された第２の取得モジュールをさらに備えることを特徴とする請求項８又は請求項９に記載の占有検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は位置推定技術の分野に関し、特に占有検出方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
センサーネットワーク技術の発達によるセンサーの使用拡大に伴い、人々が情報を検知・取得・抽出してリアルタイムに処理する能力はますます向上している。実用用途においては、使用環境に多数のセンサーが無作為に配置され、取得した情報に基づく占有検出機能が実装されるのが一般的である。「占有検出」とは、検出領域に人または物（以下、「オブジェクト」という）が出現しているか否かを検出することを意味する。オブジェクトの検出は、すなわち検出領域が占有されていることを意味し、検出領域内で検出されたオブジェクトは「被検出オブジェクト」と呼ばれる。
【０００３】
非特許文献１(電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）のコンピュータ、通信に関する国際会議（ＩＮＦＯＣＯＭ）、２０１１年「Ｓｐａｒｓｅ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｃｏｕｎｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ（圧縮センシングに基づくセンサーネットワークでの低密度ターゲットの計数および位置推定）」)という文書で、占有検出方法が開示されている。当該方法によれば、信号強度を示すセンサーを使用して、１つ以上の被検出オブジェクトの情報が取得され、検出領域内における１つ以上の被検出オブジェクトの位置が推定される。センサーの測定値は、エネルギー減衰モデルと検出領域内の１つ以上の被検出オブジェクトの推定位置とに基づいて推定され、その後、センサーの実測値とその推定測定値とに基づき、貪欲マッチング追跡（ＧＭＰ：Ｇｒｅｅｄｙ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔ）アルゴリズムを使用して、反復的な方法で最適解が構築され、これにより検出結果が取得される。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）のコンピュータ、通信に関する国際会議（ＩＮＦＯＣＯＭ）、２０１１年「Ｓｐａｒｓｅ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｃｏｕｎｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ（圧縮センシングに基づくセンサーネットワークでの低密度ターゲットの計数および位置推定）」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の発明者は、本発明の実装時に、従来技術は少なくとも以下の問題を抱えることを確認している。
【０００６】
すなわち、従来技術では信号強度を示すセンサーが採用されているが、信号強度は必然的に様々な干渉に影響される。そのため、占有検出環境に対する制約が増すだけでなく、検出結果の精度も低下する。さらに、ＧＭＰアルゴリズムが使用される際には、このアルゴリズムは初期値に大きく依存して動作するので、反復中の各ステップで生じたエラーが以降の導出結果に重大な影響を及ぼす。そのため、場合によっては完全に間違った結果が生成されて、検出結果の精度がさらに減じられることとなる。
【０００７】
本発明は、環境に起因する占有検出の制約を減少させ、検出結果の精度を向上させるため、占有検出方法および装置を提供する。その技術的解決法は以下のとおりである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの態様においては、占有検出方法が提供され、当該方法は、
分割された検出領域内の現在の時間における被検出オブジェクトの位置を推定して、少なくとも１つの推定結果を取得し、取得した推定結果の各々を対応する２値行列に変換するステップと、
取得した２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得し、検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するステップと、
推定結果に基づいて、現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択し、選択した行列を現在の時間における占有検出結果として使用するステップとを含む。
【０００９】
取得した２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得するステップは、具体的には、
取得した２値行列を取得された現在の時間における候補行列として使用するステップと、
線形計画緩和および近似法（ｌｉｎｅａｒ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｏｕｎｄ−ｕｐ  ｍｅｔｈｏｄ）を使用して取得した２値行列をフィルタリングし、フィルタリングした２値行列を取得された現在の時間における候補行列として使用するステップとを含む。
【００１０】
あるいは、検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するステップは、具体的には、
現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、取得した２ノルムを、現在の時間における各候補行列に対する差異推定の推定結果として使用するステップを含む。
【００１１】
推定結果に基づいて、現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択するステップは、具体的には、
計算により取得した２ノルムから、閾値に達する少なくとも１つの２ノルムを選択し、閾値に達する２ノルムに対応する候補行列を、選択した条件適合行列として使用するステップを含む。
【００１２】
あるいは、検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するステップは、具体的には、
現在の時間における候補行列の各々と直前の時刻における占有検出結果との間のハミング距離を計算し、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、ハミング距離と２ノルムとの和を、現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として使用するステップを含む。
【００１３】
推定結果に基づいて、現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択するステップは、具体的には、
ハミング距離と２ノルムとの和から閾値に達する少なくとも１つのハミング距離と２ノルムとの和を選択し、閾値に達するハミング距離と２ノルムとの和に対応する候補行列を選択した条件適合行列として使用するステップを含む。
【００１４】
あるいは、当該方法は、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算するステップの前に、さらに、
現在の時間における候補行列の各々に対応する２値センサーの出力確率行列を取得するステップと、
現在の時間における候補行列の各々と、それに対応する２値センサーの出力確率行列とに基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの推定出力確率を取得するステップとを含む。
【００１５】
他の態様においては、占有検出装置が提供され、当該装置は、
分割された検出領域内の現在の時間における被検出オブジェクトの位置を推定して、少なくとも１つの推定結果を取得し、取得した推定結果の各々を対応する２値行列に変換するように構成された推定モジュールと、
推定モジュールによって取得された２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得するように構成された第１の取得モジュールと、
検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、第１の取得モジュールによって取得された候補行列の各々に対して差異推定を実行するように構成された計算モジュールと、
計算モジュールによって取得された推定結果に基づいて、第１の取得モジュールによって取得された現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択し、選択した行列を現在の時間における占有検出結果として使用するように構成された選択モジュールとを含む。
【００１６】
第１の取得モジュールは、具体的には、推定モジュールによって取得された２値行列を、現在の時間における取得された候補行列として使用するか、または、線形計画緩和および近似法を使用して、推定モジュールによって取得された２値行列をフィルタリングし、フィルタリングされた２値行列を現在の時間における取得された候補行列として使用するように構成される。
【００１７】
あるいは、計算モジュールは、具体的には、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、取得された２ノルムを、現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として使用するように構成される。選択モジュールは、具体的には計算によって取得された２ノルムから、閾値に達する少なくとも１つの２ノルムを選択し、閾値に達する２ノルムに対応する候補行列を、選択された条件適合行列として使用するように構成される。
【００１８】
計算モジュールは、具体的には、現在の時間における候補行列の各々と直前の時刻における占有検出結果との間のハミング距離を計算し、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、ハミング距離と２ノルムとの和を、現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として使用するように構成される。
【００１９】
選択モジュールは、具体的には、ハミング距離と２ノルムとの和から閾値に達する少なくとも１つのハミング距離と２ノルムとの和を選択し、閾値に達するハミング距離と２ノルムとの和に対応する候補行列を、選択された条件適合行列として使用するように構成される。
【００２０】
あるいは、当該装置はさらに、
現在の時間における候補行列の各々に対応する２値センサーの出力確率行列を取得し、現在の時間における候補行列の各々と、それに対応する２値センサーの出力確率行列とに基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの推定出力確率を取得するように構成された第２の取得モジュールを含む。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の実施例において提供される技術的解決法は、以下の有益な効果を達成する。
【００２２】
すなわち、２値センサーは環境への依存度が比較的低いので、検出領域内には２値センサーが配置される。そして、現在の時間における２値センサーの出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定が実行され、その推定結果に基づいて、現在の時間における占有検出結果が選択される。これにより、環境により占有検出に生じる制約が減少し、検出結果の精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
以下では、本発明の実施例における技術的解決法の理解を助けるため、実施例を示す添付図面について簡単に説明する。なお、以下の説明で言及される添付図面は、本発明の一部の実施例を示すに過ぎず、当業者は何らの創造的な努力を要することなく、これらの添付図面から他の添付図面を導出することができる。
【００２４】
【図１】本発明の実施例１による占有検出方法のフローチャートである。
【図２】本発明の実施例２による占有検出方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施例２による検出領域の概略図である。
【図４】本発明の実施例２による検出オブジェクトの概略的な配置図である。
【図５】本発明の実施例２による２値センサーの出力確率曲線の図である。
【図６】本発明の実施例２による占有検出結果に対応する検出オブジェクトの概略的配置図である。
【図７】本発明の実施例３による占有検出方法のフローチャートである。
【図８】本発明の実施例４による占有検出装置の概略構造図である。
【図９】本発明の実施例４による他の占有検出装置の概略構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明の目的、技術的解決法および利点を明確にするため、以下では、添付図面を参照して本発明の実施例について詳細に説明する。
【実施例１】
【００２６】
本実施例は占有検出方法を提供する。当該方法は、２値センサーを使用して占有検出を実装し、さらに、環境により占有検出に生じる制約を減少させ、検出結果の精度を向上させる。図１を参照すると、本実施例で提供される当該方法は、以下のステップを含む。
【００２７】
１０１：分割された検出領域内の現在の時間における被検出オブジェクトの位置を推定して、少なくとも１つの推定結果を取得し、取得された推定結果の各々を対応する２値行列に変換する。
【００２８】
１０２：取得された２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得し、検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行する。
【００２９】
取得された２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得するステップは、
取得された２値行列を取得された現在の時間における候補行列として使用するステップと、
線形計画緩和および近似法（ｌｉｎｅａｒ  ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｏｕｎｄ−ｕｐ  ｍｅｔｈｏｄ）を使用して取得された２値行列をフィルタリングし、フィルタリングされた２値行列を、取得された現在の時間における候補行列として使用するステップとを含むが、これに限定されない。
【００３０】
１０３：推定結果に基づいて、現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択し、選択された行列を現在の時間における占有検出結果として使用する。
【００３１】
検出領域内に配置された現在の時間における少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するステップは、
現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、取得された２ノルムを、現在の時間における各候補行列に対する差異推定の推定結果として使用するステップを含むが、これに限定されない。
【００３２】
同様に、推定結果に基づいて、候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択するステップは、
計算により取得された２ノルムから、閾値に達する少なくとも１つの２ノルムを選択し、閾値に達する２ノルムに対応する候補行列を、選択された条件適合行列として使用するステップを含むが、これに限定されない。
【００３３】
あるいは、検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するステップは、
現在の時間における候補行列の各々と直前の時間における占有検出結果との間のハミング距離を計算し、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、ハミング距離と２ノルムとの和を、現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として使用するステップを含むが、これに限定されない。
【００３４】
同様に、推定結果に基づいて、現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択するステップは、
ハミング距離と２ノルムとの和から閾値に達する少なくとも１つのハミング距離と２ノルムとの和を選択し、閾値に達するハミング距離と２ノルムとの和に対応する候補行列を、選択された条件適合行列として使用するステップを含むが、これに限定されない。
【００３５】
あるいは、当該方法は、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算するステップの前に、さらに、
現在の時間における候補行列の各々に対応する２値センサーの出力確率行列を取得するステップと、
現在の時間における候補行列の各々と、それに対応する２値センサーの出力確率行列とに基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対応する現在の時間における２値センサーの推定出力確率を取得するステップとを含む。
【００３６】
本実施例で提供される方法によれば、２値センサーは環境への依存度が比較的低いので、２値センサーが検出領域内に配置される。そして、現在の時間における２値センサーの出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定が実行され、その推定結果に基づいて、現在の時間における占有検出結果が選択される。これにより、環境により占有検出に生じる制約が減少し、検出結果の精度が向上する。
【００３７】
上記の実施例で提供される方法を明確に示すため、以下では、上記の実施例で開示された内容を参照して、実施例２および３を例として当該占有検出方法を説明する。詳細については、以下の実施例２および３を参照されたい。
【実施例２】
【００３８】
本実施例は占有検出方法を提供する。本実施例は、実施例１で開示された内容を参照して占有検出方法を説明するが、説明の便宜上、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行して得られる推定結果として２ノルムを使用する場合を例にとる。図２を参照すると、本実施例で提供される当該方法は、以下のステップを含む。
【００３９】
２０１：分割された検出領域内の現在の時間における被検出オブジェクトの位置を推定して、少なくとも１つの推定結果を取得し、取得された推定結果の各々を対応する２値行列に変換する。
【００４０】
分割された検出領域のサイズと、分割された検出領域の数は、必要に応じて決定される。また、分割された検出領域においては、任意の数の２値センサーを配置することができる。本実施例は、分割された検出領域のサイズと分割された検出領域の数、並びに配置される２値センサーの位置と数を限定するものではない。ここでは、図３の分割された検出領域と配置された２値センサーを例にとって説明する。図３では、分割後の検出領域は３×３個である。説明の便宜上、検出領域に１〜９の番号を付ける。２値センサーは、検出領域３および８にそれぞれ配置されている。現在の時間における分割された検出領域内での被検出オブジェクトの位置の推定時には、少なくとも１つの推定結果を取得するために、全ての可能な被検出オブジェクトの位置が推定され、推定結果の各々が０と１から成る２値行列に変換される。図４に示す被検出オブジェクトを例にとると、現在の時間がｔの時、被検出オブジェクトは検出領域１、５、６および７に出現しており、被検出オブジェクトが出現する検出領域は１で識別され、他の検出領域は０で識別されている。この場合、図４に示す被検出オブジェクトの位置に関して、その推定結果に対応する２値行列は以下のとおりである。
【数１】
2014025915.tif 000003
【００４１】
言うまでもなく、本実施例においては、上記の推定結果に対応する２値行列に加えて、他の推定結果に対応する２値行列を取得することもできる。本実施例は、特定の推定結果とそれに対応する２値行列に限定するものではない。
【００４２】
２０２：取得された２値行列に基づいて、現在の時間における少なくとも１つの候補行列を取得する。
【００４３】
このステップにおいては、ステップ２０１において、現在の時間における分割された検出領域内での検出オブジェクトの位置が推定され、少なくとも１つの推定結果が取得された後に、ステップ２０２において、取得された２値行列に基づいて少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得する際には、ステップ２０１において取得された全ての２値行列を、現在の時間における取得された候補行列として使用することができる。
【００４４】
但し、ステップ２０１において、分割された検出領域内での被検出オブジェクトの位置が推定される際には、全ての可能な被検出オブジェクトの位置が推定されるので、取得される推定結果と対応する２値行列の数は多数に上る。しかも、以降のステップでは、全ての２値行列が占有検出結果として選択されるわけではない。そのため、本実施例で提供される方法によれば、以降の占有検出結果の精度が確保されるという前提のもとで、以降の計算の作業負荷を軽減することを目的として、取得された２値行列に基づいて少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得する際には、取得された２値行列をフィルタリングするステップが採用される。具体的なフィルタリング方法は、取得された２値行列を線形計画緩和および近似法を使用してフィルタリングする方法を含むが、これに限定されない。フィルタリングされた２値行列は、取得された現在の時間における候補行列として使用される。従来の線形計画緩和および近似法を使用して取得された２値行列をフィルタリングする方法については、これ以上の詳述は控える。
【００４５】
取得された２値行列に基づいて少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得するためにどの方法を使用するかに関わらず、現在の時間における取得された候補行列と２値行列は全て、検出領域内での検出オブジェクトの位置を識別するために使用される。本実施例は現在の時間における候補行列の数を限定するものではなく、以下に示す時間ｔにおけるＮ個の候補行列の取得は、あくまで説明のための例で使用するものである。ここで、Ｎは０より大きい整数である。
【数２】
2014025915.tif 000004
【００４６】
２０３：現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、取得された２ノルムを、現在の時間における各候補行列に対する差異推定の推定結果として使用する。
【００４７】
２値センサーの出力結果は、０と１という２つの値のみを含む。２値センサーの測定領域内にオブジェクトが存在する場合には、２値センサーは１を出力し、存在しない場合には０を出力する。検出オブジェクトと２値センサー間の距離が増大するにつれて、２値センサーが１を出力する確率は低くなり、出力確率の曲線は図５に示すようなものとなる。図５においては、Ｘ座標は検出オブジェクトと２値センサー間の距離Ｄを示し、Ｙ座標は２値センサーが１を出力する確率Φを表す。図５に示す２値センサーの出力確率の概略曲線と、検出領域内に配置された２値センサーの位置とを参照して、２値センサーの出力確率の行列を取得することができる。図３に示す検出領域内に配置された２値センサーｓ１およびｓ２に関連する出力確率の行列は、以下のようになる。
【数３】
2014025915.tif 000005
【００４８】
２値センサーの実際の出力は予め設定された時間の間隔で記録でき、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率は、予め設定された期間における実際の出力の記録を統計的に収集することで取得することができる。現在の時間は、予め設定された期間の直後の時点とすることができる。２値センサーの出力は０および１という２つの値なので、予め設定された期間内に２値センサーが１を出力したと記録される回数の、予め設定された期間内に２値センサーが何らかの値を出力したと記録される回数に対する比率が、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率として使用される。例えば、予め設定された期間内において２値センサーが１を出力したと記録された回数が３で、予め設定された期間内に２値センサーが何らかの値を出力したと記録された回数が１２の時、予め設定された期間について記録された実際の出力の統計に基づく計算により取得される、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率は、３／１２＝０．２５である。
【００４９】
本実施例は、特定の実装時における、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率を取得する具体的な方法を限定するものではない。現在の時間における２値センサーの実際の出力確率を、現在の時間における２値センサーの推定された出力確率に一致させるため、以下の方法では、詳細説明のための例として、予め設定された期間における２値センサーが１を出力したと記録される回数の、予め設定された期間における２値センサーが何らかの値を出力したと記録される回数に対する比率が、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率として使用されるシナリオを使用する。例えば、予め設定された時間を５秒間とし、予め設定された期間を１分間として、２値センサーの実際の出力が５秒間隔で読み取られると想定すると、２値センサーが１分間に出力する回数は１２回である。そして、２値センサーが１分間に１を出力する回数が６の場合、１分間に記録された実際の出力の統計に基づいた計算により取得される、時間ｔにおける２値センサーの実際の出力確率は、６／１２＝０．５である。ここで、時間ｔは１分間の期間の直後の時点とする。言うまでもなく、予め設定された時間と予め設定された期間は、他の値に設定することができる。本実施例は、予め設定された時間と予め設定された期間の長さを限定するものではなく、時間ｔにおける２値センサーの実際の出力確率を表すＲｔ［Ｓ］（ここで、Ｒｔ［Ｓ］＝［０．１２，０．９］）は説明のための一例として使用したに過ぎない。
【００５０】
現在の時間における候補行列の各々に対応する２値センサーの出力確率行列が取得された後、現在の時間における候補行列の各々と、それに対応する２値センサーの出力確率行列とに基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの推定出力確率が取得される。例えば、２値センサーｓ１およびｓ２の出力確率行列Φ（ｓ１）およびΦ（ｓ２）を参照すると、現在の時間における候補行列の各々に対応する２値センサーの推定された出力確率Ｐ（ｓｉ）は、以下のようになる。
【数４】
2014025915.tif 000006
【００５１】
ここで、ｉは２値センサーの識別子、ｉは１または２（本実施例では２台の２値センサーが配置されるため）、Ｎは候補行列数、ｐおよびｑはそれぞれ現在の時間における候補行列の行と列である。
【００５２】
現在の時間における候補行列の各々に対応する、２値センサーの現在の時間における推定された出力確率Ｅ［Ｓ］は、以下のとおりである。
ＥｔＮ［Ｓ］＝｛ＰＮ（Ｓ１）、ＰＮ（Ｓ２），…，ＰＮ（Ｓｉ）｝
【００５３】
ステップ２０２で取得された現在の時間における候補行列と、ステップ２０３で取得された２値センサーの出力確率行列を参照して得られる、現在の時間における候補行列の各々に対応する、２値センサーの推定された現在の時間における出力確率は、以下のとおりである。
Ｐ１（Ｓ１）＝１−（１−０．７）（１−０．９）（１−０．１）＝０．９７３，  Ｐ１（Ｓ２）＝１−（１−０．９）（１−０．７）（１−０．９）＝０．９９７；
Ｐ２（Ｓ１）＝１−（１−０．９）（１−０．９）（１−０．１）＝０．９９１，  Ｐ２（Ｓ２）＝１−（１−０．６）（１−０．７）（１−０．９）＝０．９８８；
Ｐ３（Ｓ１）＝１−（１−０．１）＝０．１００，                        Ｐ３（Ｓ２）＝１−（１−０．９）＝０．９００；
Ｐ４（Ｓ１）＝１−（１−０．６）（１−０．１）＝０．６４０，            Ｐ４（Ｓ２）＝１−（１−０．３）（１−０．９）＝０．９３０；
……
ＰＮ（Ｓ１）＝１−（１−０．９）＝０．９００，                        ＰＮ（Ｓ２）＝１−（１−０．６）＝０．６００．
【００５４】
現在の時間における候補行列の各々に対応する、２値センサーの現在の時間における推定された出力確率は、以下のとおりである。
Ｅｔ１［Ｓ］＝｛０．９７３  ０．９９７｝；
Ｅｔ２［Ｓ］＝｛０．９９１  ０．９９８｝；
Ｅｔ３［Ｓ］＝｛０．１００  ０．９００｝；
Ｅｔ４［Ｓ］＝｛０．６４０  ０．９３０｝；
……
ＥｔＮ［Ｓ］＝｛０．９００  ０．６００｝．
【００５５】
現在の時間における候補行列の各々に対応する、２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率とが取得された後、現在の時間における候補行列の各々に対応する２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムが計算される。取得された２ノルムをＥ１とすると、Ｅ１＝｜｜Ｒ（Ｓ）−Ｅ（Ｓ）｜｜２であり、候補行列に対応する２ノルムは以下のようになる。
Ｅ１ｔ１＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．９７３  ０．９９７］｜｜２＝０．８７８；
Ｅ１ｔ２＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．９９１  ０．９８８］｜｜２＝０．８９５；
Ｅ１ｔ３＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．１００  ０．９００］｜｜２＝０；
Ｅ１ｔ４＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．６４０  ０．９３０］｜｜２＝０．５４１；
……
Ｅ１ｔＮ＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．９００  ０．６００］｜｜２＝０．８５４．
【００５６】
現在の時間における候補行列の各々に対応する取得された２ノルムは、現在の時間における候補行列の各々に対して実行された差異推定の推定結果として使用される。この２ノルムは、現在の時間における候補行列の各々に対応する、２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムなので、この２ノルムは、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との間の差異を反映している。この２ノルムが小さいほど両者間の差異は小さく、大きいほど両者間の差異は大きい。
【００５７】
２０４：計算により取得された２ノルムから、閾値に達する少なくとも１つの２ノルムを選択し、閾値に達する２ノルムに対応する候補行列を、選択された条件適合行列として使用し、選択された行列を現在の時間における占有検出結果として使用する。
【００５８】
このステップにおいては、現在の時間における候補行列の各々に対応する２ノルムがステップ２０３で取得された後に、計算により取得された２ノルムから閾値に達する２ノルムを選択する際、閾値は特定の閾値とすることができる。例えば、閾値が０．５に設定された場合、この閾値よりも小さい２ノルムに対応する全ての候補行列が、選択された条件適合行列として使用される（すなわち、これらの行列が現在の時間における占有検出結果として使用される）。また、閾値が全ての２ノルムの中で最小の値に設定された場合、最小の２ノルムに対応する候補行列が、選択された条件適合行列として使用される（すなわち、この行列が現在の時間における占有検出結果として使用される）。本実施例は閾値の値を限定しない。最小の２ノルムに対応する候補行列が条件適合行列として選択されるケースのみを説明のための例として使用するならば、占有検出結果は、ステップ２０３で取得された２ノルムを参照すると、以下に示す３番目の候補行列となる。
【数５】
2014025915.tif 000007
【００５９】
上記の候補行列に示されるように、この候補行列は、検出オブジェクトは７を記した検出領域に位置することを示す。すなわち、占有検出結果に対応する検出オブジェクトの位置は、図６に示すとおりとなる。
【００６０】
本実施例で提供される方法によれば、２値センサーは環境への依存度が比較的低いので、２値センサーが検出領域内に配置される。そして、現在の時間における２値センサーの出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定が実行され、その推定結果に基づいて、現在の時間における占有検出結果が選択される。これにより、環境により占有検出に生じる制約が減少し、検出結果の精度が向上する。
【実施例３】
【００６１】
本実施例は占有検出方法を提供する。本実施例は、実施例１で開示された内容を参照して占有検出方法を説明するが、説明の便宜上、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行して得られる推定結果として、２ノルムとハミング距離との和を使用する場合を例にとる。図７を参照すると、本実施例で提供される当該方法は、以下のステップを含む。
【００６２】
７０１：分割された検出領域内の現在の時間における被検出オブジェクトの位置を推定して、少なくとも１つの推定結果を取得し、取得された推定結果の各々を対応する２値行列に変換する。
【００６３】
このステップは、実施例２のステップ２０１と同じ方法で実装することができる。詳細については実施例２のステップ２０１の説明を参照できるので、ここではさらなる詳述は控える。
【００６４】
７０２：取得された２値行列に基づいて、現在の時間における少なくとも１つの候補行列を取得する。
【００６５】
このステップは、実施例２のステップ２０２と同じ方法で実装することができる。詳細については実施例２のステップ２０２の説明を参照できるので、ここではさらなる詳述は控える。
【００６６】
７０３：現在の時間における候補行列の各々と、直前の時間における占有検出結果とのハミング距離を計算する。
【００６７】
ハミング距離とは、具体的には、対応する２つのコードワードのビット値における、互いに異なるビットの数である。
【００６８】
直前の時間における占有検出結果は、以下の行列として使用される。
【数６】
2014025915.tif 000008
【００６９】
ステップ７０２で取得された現在の時間における候補行列は、以下のとおりである。
【数７】
2014025915.tif 000009
【００７０】
ハミング距離をＥ２とすると、現在の時間における候補行列の各々と、直前の時間における占有検出結果との間のハミング距離は、具体的には以下のとおりである。
Ｅ２ｔ１＝３；
Ｅ２ｔ２＝１；
Ｅ２ｔ３＝１；
Ｅ２ｔ４＝２；
……
Ｅ２ｔＮ＝１．
【００７１】
７０４：現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算する。
【００７２】
このステップは、実施例２のステップ２０１で説明した２ノルムの計算方法を使用して実装することができる。詳細については実施例２のステップ２０３の説明を参照できるので、ここではさらなる詳述は控える。現在の時間における候補行列に対応する取得された２ノルムは、以下のとおりである。
Ｅ１ｔ１＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．９７３  ０．９９７］｜｜２＝０．８７８；
Ｅ１ｔ２＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．９９１  ０．９８８］｜｜２＝０．８９５；
Ｅ１ｔ３＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．１００  ０．９００］｜｜２＝０；
Ｅ１ｔ４＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．６４０  ０．９３０］｜｜２＝０．５４１；
……
Ｅ１ｔＮ＝｜｜［０．１  ０．９］−［０．９００  ０．６００］｜｜２＝０．８５４．
【００７３】
７０５：現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として、ハミング距離と２ノルムとの和を使用する。
【００７４】
このステップにおいては、ステップ７０３および７０４で説明したようにハミング距離と２ノルムが取得された後、２ノルムをＥ１とし、ハミング距離をＥ２とすると、候補行列に対応するハミング距離と２ノルムとの和は以下のとおりとなる。
Ｅ１ｔ１＋Ｅ２ｔ１＝３．８７８；
Ｅ１ｔ２＋Ｅ２ｔ２＝１．８９５；
Ｅ１ｔ３＋Ｅ２ｔ３＝１；
Ｅ１ｔ４＋Ｅ２ｔ４＝２．５４１；
……
Ｅ１ｔＮ＋Ｅ２ｔＮ＝１．８５４．
【００７５】
７０６：ハミング距離と２ノルムとの和から閾値に達する少なくとも１つのハミング距離と２ノルムとの和を選択し、閾値に達するハミング距離と２ノルムとの和に対応する候補行列を選択された条件適合行列として使用し、選択された行列を現在の時間における占有検出結果として使用する。
【００７６】
このステップにおいては、現在の時間における候補行列に対応するハミング距離と２ノルムとの和がステップ７０５で取得された後に、ハミング距離と２ノルムとの和から閾値に達するハミング距離と２ノルムとの和を選択する際、閾値は特定の閾値とすることができる。例えば、閾値が２に設定された場合、この閾値より小さいハミング距離と２ノルムとの和に対応する、現在の時間における全ての候補行列を、選択された条件適合行列として使用することができる（すなわち、これらの行列が現在の時間における占有検出結果として使用される）。また、閾値がハミング距離と２ノルムとの最小の和に設定された場合、ハミング距離と２ノルムとの最小の和に対応する候補行列が、条件適合行列として使用される（すなわち、この行列が現在の時間における占有検出結果として使用される）。本実施例は閾値の値を限定しない。ハミング距離と２ノルムとの和に対応する候補行列が条件適合行列として選択されるケースのみを説明のための例として使用するならば、占有検出結果は、ステップ７０５で取得されたハミング距離と２ノルムとの和のうち、以下に示す３番目の候補行列となる。
【数８】
2014025915.tif 000010
【００７７】
上記の候補行列から分かるように、この候補行列は、検出オブジェクトは７で識別される検出領域に位置することを示す。すなわち、占有検出結果に対応する検出オブジェクトの位置は、図６に示すとおりとなる。
【００７８】
本実施例で提供される方法によれば、２値センサーは環境への依存度が比較的低いので、２値センサーが検出領域内に配置される。そして、現在の時間における２値センサーの出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定が実行され、その推定結果に基づいて、現在の時間における占有検出結果が選択される。これにより、環境により占有検出に生じる制約が減少し、検出結果の精度が向上する。
【実施例４】
【００７９】
本実施例は、実施例１〜３において提供される占有検出方法を実行するように構成された占有検出装置を提供する。図８を参照すると、当該装置は、
分割された検出領域内の現在の時間における被検出オブジェクトの位置を推定して、少なくとも１つの推定結果を取得し、取得された推定結果の各々を対応する２値行列に変換するように構成された推定モジュール８１と、
推定モジュール８１によって取得された２値行列に基づいて、少なくとも１つの現在の時間における候補行列を取得するように構成された第１の取得モジュール８２と、
検出領域内に配置された少なくとも１つの２値センサーの現在の時間における出力確率に基づいて、第１の取得モジュール８２によって取得された現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定を実行するように構成された計算モジュール８３と、
計算モジュール８３によって取得された推定結果に基づいて、第１の取得モジュールによって取得された現在の時間における候補行列から少なくとも１つの条件適合行列を選択し、選択された行列を現在の時間における占有検出結果として使用するように構成された選択モジュール８４とを含む。
【００８０】
割り当てられた検出領域内での現在の時間における検出オブジェクトの位置を推定する推定モジュール８１の実装の詳細については、実施例２のステップ２０１の関連する説明を参照できるので、さらなる詳述は避ける。
【００８１】
実施例２のステップ２０２の関連する説明を参照すると、第１の取得モジュール８２は、具体的には、推定モジュール８１によって取得された２値行列を、現在の時間における取得された候補行列として使用するか、または、線形計画緩和および近似法を使用して、推定モジュールによって取得された２値行列をフィルタリングし、フィルタリングされた２値行列を現在の時間における取得された候補行列として使用するように構成される。
【００８２】
あるいは、実施例２のステップ２０３の関連の説明を参照すると、計算モジュール８３は、具体的には、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、取得された２ノルムを、現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として使用するように構成される。
【００８３】
同様に、実施例２のステップ２０４の関連の説明を参照すると、選択モジュール８４は、具体的には、計算によって取得された２ノルムから、閾値に達する少なくとも１つの２ノルムを選択し、閾値に達する２ノルムに対応する候補行列を条件適合行列として使用するように構成される。
【００８４】
あるいは、実施例３のステップ７０３〜７０５の関連の説明を参照すると、計算モジュールは、具体的には、現在の時間における候補行列の各々と直前の時刻における占有検出結果との間のハミング距離を計算し、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの実際の出力確率と推定された出力確率との２ノルムを計算し、ハミング距離と２ノルムとの和を、現在の時間における候補行列の各々に対する差異推定の推定結果として使用するように構成される。
【００８５】
同様に、実施例３のステップ７０６の関連の説明を参照すると、選択モジュール８４は、具体的には、計算モジュール８３による計算によって取得されたハミング距離と２ノルムとの和から、閾値に達する少なくとも１つのハミング距離と２ノルムとの和を選択し、閾値に達するハミング距離と２ノルムとの和に対応する候補行列を、選択された条件適合行列として使用するように構成される。
【００８６】
さらに、図９を参照すると、当該装置はさらに、
現在の時間における候補行列の各々に対応する２値センサーの出力確率行列を取得し、現在の時間における候補行列の各々と、それに対応する２値センサーの出力確率行列とに基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対応する、現在の時間における２値センサーの推定出力確率を取得するように構成された第２の取得モジュール８５を含む。
【００８７】
本実施例で提供される装置によれば、２値センサーは環境への依存度が比較的低いので、２値センサーが検出領域内に配置される。そして、現在の時間における２値センサーの出力確率に基づいて、現在の時間における候補行列の各々に対して差異推定が実行され、その推定結果に基づいて、現在の時間における占有検出結果が選択される。これにより、環境により占有検出に生じる制約が減少し、検出結果の精度が向上する。
【００８８】
上記の実施例で提供される占有検出装置により実行される占有検出においては、上記の実施例による装置は、上記の機能モジュールの配分を一例として説明されているに過ぎないことに留意されたい。実用用途においては、これらの機能は実装の必要に応じて、異なる機能モジュールに割り当てることができる。具体的には、当該装置の内部構造は、上記で説明した機能の全部または一部を実装するために、様々な機能モジュールに分割される。加えて、本発明の実施例で提供される占有検出装置および方法は同じ概念に基づくものであり、この概念については方法の実施例でその具体的な実装を詳述しているため、ここではさらなる詳述は避ける。
【００８９】
本発明の上記の実施例の連続番号は、説明の便宜上付けたものであり、実施例の好適度を示すものではない。
【００９０】
上記の方法の全部または一部のステップは、ハードウェア、またはプログラムの命令に従うソフトウェアによって実装できることは、当業者には理解されるであろう。これらのプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。この記憶媒体は、読み出し専用メモリー、磁気ディスク、またはＣＤ−ＲＯＭのいずれであってもよい。
【００９１】
上記の説明は本発明の好適な実施例のみを示したに過ぎず、本発明を限定することを意図するものではない。従って、本発明の保護範囲には、本発明の精神および原則に則ったあらゆる変更態様、等価置換または改良態様も内包される。
【符号の説明】
【００９２】
８１：推定モジュール
８２：第１の取得モジュール
８３：計算モジュール
８４：選択モジュール
８５：第２の取得モジュール
【図１】
2014025915.tif 000011
【図２】
2014025915.tif 000012
【図３】
2014025915.tif 000013
【図４】
2014025915.tif 000014
【図５】
2014025915.tif 000015
【図６】
2014025915.tif 000016
【図７】
2014025915.tif 000017
【図８】
2014025915.tif 000018
【図９】
2014025915.tif 000019
【外国語明細書】
2014025915000001.pdf