(57)【要約】【課題】空間状態の時系列や空間の環境が、その空間の典型的な状態遷移と矛盾していないかなどに基づいて、当該空間の状態を最終的に判定する空間状態判定装置を提供する。【解決手段】空間状態推定部１２は学習モデルとしてSVM１２ａを具備し、受信波に基づいて空間の状態を推定する。環境センサ部１３は、温度センサ１３ａ、湿度センサ１３ｂおよびCO2センサ１３ｃ等の環境センサを備える。行動情報収集部１４は、ユーザが予めクラウド上に登録し、管理されているスケジュール、テレビや照明器具といった家電製品のオン／オフ状態などの行動情報を取得する。空間状態の推定結果、環境センサ出力および行動情報はネットワークNW経由で状態判定部２２へ提供される。状態判定部２２は、状態判定を要求される時刻（状態判定時刻）における空間の状態を、前記空間状態の推定結果、環境センサ出力および行動情報に基づいて最終判定する。【選択図】図２
2014190724.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
送信機から送信された電波を複数チャネルのアンテナアレイで受信し、電波が伝搬する空間の状態を各アンテナアレイの受信波に基づいて判定する空間状態判定装置において、
各アンテナアレイで検知される受信波の特徴量を周期的に計算する特徴量計算手段と、
各周期の特徴量を所定の学習モデルに適用して空間の状態を推定する空間状態推定手段と、
前記空間の環境を検知する環境センサと、
所定の状態判定時刻における空間の状態を、当該時刻における空間状態の推定結果および環境センサの出力に基づいて判定する空間状態判定手段とを具備したことを特徴とする空間状態判定装置。
【請求項２】
前記空間で行動する人間の行動情報を取得する行動情報取得手段を更に具備し、
前記空間状態判定手段は、所定の状態判定時刻における空間の状態を、当該時刻における空間状態の推定結果、環境センサの出力および行動情報に基づいて判定することを特徴とする請求項１に記載の空間状態判定装置。
【請求項３】
前記空間状態推定手段は、学習モデルとしてSVMを備え、受信波を、各アンテナアレイで検知された電波を素性とする多次元ベクトルで表し、受信波を空間の状態で分類した学習データから分離平面を学習し、前記受信波から計算された特徴量が、前記分離平面によりどのように分類されるのかに基づいて前記空間の状態を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の空間状態判定装置。
【請求項４】
前記空間状態判定手段は、前記状態判定時刻における空間の状態を、当該時刻における状態推定結果および当該時刻から相対的に定まる所定の判定期間内で観測された状態に基づいて判定することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の空間状態判定装置。
【請求項５】
前記空間状態判定手段は、前記状態判定時刻における空間の状態を、当該時刻における状態推定結果および当該時刻から相対的に定まる所定の判定期間内で所定の状態が観測された確率に基づいて判定することを特徴とする請求項４に記載の空間状態判定装置。
【請求項６】
前記空間状態判定手段は、
状態判定結果の履歴情報を時刻情報と共に蓄積する履歴情報DBと、
状態推定結果と状態判定結果の履歴情報とに基づいて状態を判定する複数のルールが記述されたルールテーブルと、
状態判定時刻の状態推定結果に対応したルールを前記ルールテーブルから検索するルール検索手段と、
前記検索されたルールで参照される所定の判定期間内の状態判定結果を前記履歴情報DBから検索する履歴情報検索手段と、
前記検索されたルールに前記判定期間内の状態判定結果を適用して前記状態判定時刻の状態を判定するルールベース判定手段とを具備したことを特徴とする請求項４に記載の空間状態判定装置。
【請求項７】
前記状態判定手段は、
状態判定結果の履歴情報を時刻情報と共に蓄積する履歴情報DBと、
状態推定結果および状態判定結果の履歴情報を、予め用意したベイジアンネットワークに入力することより、状態判定時刻における状態を最終判定する確率モデルベース判定手段と、
前記確率モデルベース判定手段から要求された判定期間内の状態判定結果を前記履歴情報DBから検索して応答する履歴検索手段と、
前記状態判定結果を、その時刻情報と共に前記履歴情報DBへ履歴情報として登録する履歴情報登録手段とを具備したことを具備したことを特徴とする請求項５に記載の空間状態判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電波センサおよび環境センサを利用して空間の状態を判定する空間状態判定装置に係り、特に、離散的に観測される空間状態の時系列に基づいて当該空間の真の状態を判定する空間状態判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人の侵入、移動あるいはドアの開閉といったイベント（動作状態）を、赤外線ビームセンサやマイクロ波を用いて検知するイベント検出装置が知られている。特許文献１には、アレイアンテナを備えた受信機の複数チャネルにおいて受信された無線信号から電波の到来方向情報を抽出し、部屋の中での行動検出を行う技術が開示されている。
【０００３】
非特許文献１には、受信感度が一番大きい到来波の情報として、複数チャネルの受信信号の相関行列から求めた第一固有ベクトルをSVM（サポートベクトルマシン）に適用することにより、部屋の中の行動を検出する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、送信機から送信された電波を複数チャネルのアンテナアレイで受信し、電波が伝搬する空間の状態を各アンテナアレイの受信波に基づいて判定する電波センサ装置において、離散的に観測される空間の状態の時系列が、その空間の典型的な状態遷移と矛盾していないかなどに基づいて当該空間の状態を判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２１６１５２号公報
【特許文献２】特願２０１２−３３２３５号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】「無線見守りシステムのための信号部分空間に基づくサポートベクタマシンを用いた状態識別」電子情報通信学会技術研究報告. RCS, 無線通信システム 110(127), 143-148, 2010-07-08
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
SVMは、空間の状態（クラス）を離散的に推定できるものの、例えば物体の移動により空間の状態が変化する場合でも、その時系列での連続した変化を加味して空間の状態を検出することができない。したがって、SVMを採用した電波センサ装置では、特に物体が移動する空間の正確な状態判定が難しかった。
【０００８】
例えば、電波センサ装置を室内の見守りに適用し、「留守」、「在室（動作中）」および「在室（静止）」を判定する場合、人が在室しているものの静止している状態と、在室していない留守の状態とでは、電波センサにより検知される受信波に大きな特徴差が生じ難いので誤認が生じ易い。
【０００９】
しかしながら、例えば「在室（静止）」の状態から「留守」の状態へ遷移するためには、その間に人が居室内を出入り口まで移動しなければならないので、監視周期が１秒程度であれば、状態が「在室（静止）」から「留守」へ直接遷移することなどあり得ず、その間に必ず「在室（動作）」の状態が観測されるはずである。したがって、「在室（静止）」から「留守」への直接遷移が観測されても、「留守」が「在室（静止）」の誤りである可能性が高いことを認識できる。
【００１０】
さらに、室内のCO2濃度が高ければ「在室」である可能性が高く、室温が一般的な快適温度に対して高すぎたり低すぎたりすれば「不在である可能性が高いので、これらの環境状態を考慮すれば、更に確度の高い空間状態判定が可能になる。
【００１１】
本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、離散的に観測される空間状態の時系列や空間の環境が、その空間の典型的な状態遷移と矛盾していないかなどに基づいて、当該空間の状態を最終的に判定する空間状態判定装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の目的を達成するために、本発明は、送信機から送信された電波を複数チャネルのアンテナアレイで受信し、電波が伝搬する空間の状態を各アンテナアレイの受信波に基づいて判定する空間状態判定装置において、以下のような手段を講じた点に特徴がある。
【００１３】
(1)各アンテナアレイで検知される受信波の特徴量を周期的に計算する特徴量計算手段と、各周期の特徴量を所定の学習モデルに適用して空間の状態を推定する空間状態推定手段と、前記空間の環境を検知する環境センサと、所定の状態判定時刻における空間の状態を、当該時刻における空間状態の推定結果および環境センサの出力に基づいて判定する空間状態判定手段とを具備した。
【００１４】
(2)空間で行動する人間の行動情報を取得する行動情報取得手段を更に具備し、空間状態判定手段は、所定の状態判定時刻における空間の状態を、当該時刻における空間状態の推定結果、環境センサの出力および行動情報に基づいて判定するようにした。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、以下のような効果が達成される。
【００１６】
(1)複数チャネルのアンテナアレイで検知された受信波から求まる特徴量を学習モデルに適用することで空間の状態が周期的に推定され、さらには当該空間の環境も検出され、それらの時系列から空間の状態が判定される。したがって、観測される状態の時系列が、当該空間の典型的な状態遷移と合致していなかったり、あるいは論理的にあり得ない状態遷移を示していたりすれば、学習モデルによる推定が誤りであると認識できるので、誤った推定結果に基づく状態判定を防止でき、状態判定の精度を向上させることが可能になる。
【００１７】
(2)空間状態の推定結果および空間環境に加えて、人の行動情報も考慮して空間状態を判定することにより、人の行動として論理的にあり得ない状態遷移を判定結果から排除できるようになるので、空間状態の判定確度を更に向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明に係る空間状態判定装置の適用例を示した図である。
【図２】本発明を適用した空間状態判定装置の構成を示した機能ブロック図である。
【図３】状態判定部の一実施形態の機能ブロック図である。
【図４】履歴情報DBの一例を示した図である。
【図５】条件式テーブルの一例を示した図である。
【図６】判定ルールテーブルの一例を示した図である。
【図７】状態判定部の他の実施形態の機能ブロック図である。
【図８】ベイジアンネットワークの一例を示した図である。
【図９】環境センサ出力Sj,tから環境判定結果S^j,tを求める事後確率表をCO2センサの場合を例にして示した図である。
【図１０】行動情報Ik,tから行動判定結果I^k,tを求める事後確率表をスケジュール（会合）を例にして示した図である。
【図１１】空間状態の推定結果Xt，環境判定結果S^j,t，行動判定結果I^k,tおよび過去の空間状態判定(X^t-i〜X^t-1)に基づいて空間状態判定結果X^tを求める事後確率表の一例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。本発明では、受信機のアンテナ構造として、複数のアレイを備えたアレイアンテナを採用すれば、各アレイで同時刻に検知される受信電波強度や受信電波時刻などの特性が電波干渉物の状態に対して特異的である点に着目し、電波干渉物の位置や姿勢に応じて変化する空間の状態等と受信電波特性との関係を予め学習してモデル化等し、検知された受信電波特性を学習モデルに適用することで空間の状態を推定する。
【００２０】
さらに、本実施形態ではこのような空間状態推定と共に、空間内に人が存在するか否かに応じて変化する環境を各種の環境センサにより検知し、更には人の行動スケジュールや行動実績などを監視し、このような空間状態の推定結果、環境センサによる環境検知および行動の監視を周期的に繰り返し、その時系列を所定のルールや確立モデルなどの知識ベースに適用することで空間の状態を最終判定する。
【００２１】
図１は、アレイアンテナを用いた空間状態判定装置の適用例を示した図であり、ここでは、監視対象の人間を電波干渉物に見立てて、室内における人間の存否や挙動を判定する場合を例にして説明する。また、本実施形態では前記アンテナアレイに加えて、温度センサ、湿度センサおよび／またはCO2センサ等の各種の環境センサが室内外の適所に配置され（図示省略）、さらにテレビや照明器具といった家電製品のオン／オフ状態およびやユーザがクラウド上に登録している自身のスケジュールなどが行動情報として取得される。
【００２２】
室内の適所に送信機Tx（図中、右下）およびアレイアンテナ１０（図中、左上）を配置すると、送信機Txから送信された電波は、直接または家具や壁などの固定物ないしは人間のような動体で反射されてアレイアンテナ１０へ到達し、受信される。このとき、室内に人間が存在しなければ、電波の伝搬経路が変化しないので、アレイアンテナ１０の各アレイで受信される電波の特性に大きな変化は生じない。また、人間が在室している場合でも、就寝中のように静止状態であれば、留守時と同様に電波波の伝搬経路が変化しないので、アレイアンテナ１０の各アレイで受信される電波の特性に大きな変化は生じない。ただし、電波特性自体は変化するので、留守と静止とは区別できる。また、人間が静止している場合でも、静止場所や静止姿勢によって特性が異なるので、静止位置や静止姿勢なども識別できるようになる。
【００２３】
なお、前記送信機Txについては電波センサ装置に特化した専用機を設ける必要はなく、無線LANアクセスポイント、ZigBeeあるいはBluetooth（登録商標）モジュールなどの既存の送信機で代用するようにしても良い。
【００２４】
図２は、本発明を適用した空間状態判定装置１の主要部の構成を示した機能ブロック図であり、ここでは、本発明の説明に不要な構成は図示が省略されている。
【００２５】
アレイアンテナ１０は、指向性を有する複数（チャネル）のアンテナ素子atから構成され、各アンテナ素子atは、それぞれ異なる方向を指向して配置されている。特徴量計算部１１は、受信波のベクトル情報から相関行列を演算する相関行列演算部１１ａを含み、各アンテナ素子atで検知された受信波の特徴量を計算する。空間状態推定部１２は、各時刻において各アンテナ素子atで検知された受信波の特徴量を学習モデルに適用することにより、当該時刻における空間の状態を推定する。
【００２６】
前記空間状態推定部１２は、学習モデルとしてSVM１２ａを具備し、受信波を、各アンテナ素子atで検知された電波を素性とする多次元ベクトルで表し、受信波を空間の状態で分類した学習データから分離平面を学習し、受信波から計算された特徴量が、前記分離平面によりどのように分類されるのかに基づいて前記空間の状態を推定する。
【００２７】
環境センサ部１３は、温度センサ１３ａ、湿度センサ１３ｂおよびCO2センサ１３ｃ等の環境センサを備え、室内の温度、湿度およびCO2濃度等を所定の周期で繰り返し検知して出力する。行動情報収集部１４は、ユーザが予めクラウド上に登録し、管理されているスケジュール、テレビや照明器具といった家電製品のオン／オフ状態などの行動情報を取得し、現在の日時情報と共に出力する。このような行動情報の収集は、予め登録されているクラウド上のアドレスへアクセスして、スケジュールやスマート家電のオン／オフ情報を取得することで実現できる。
【００２８】
前記空間状態の推定結果、環境センサ出力および行動情報は、インターフェース１５，２１およびネットワークNW経由で状態判定部２２へ提供される。状態判定部２２は、状態判定を要求される時刻（状態判定時刻）における空間の状態を、前記空間状態の推定結果、環境センサ出力および行動情報に基づいて最終判定する。
【００２９】
次いで、前記特徴量計算部１１の相関行列演算部１１ａによる受信波特徴量の算出方法について説明する。
【００３０】
前記アレイアンテナ１０において各アンテナ素子atが直線状に配列されていると、当該アレイアンテナ１０の受信信号は、次式(1)のように、各アンテナ素子atの受信信号を要素とする受信ベクトルx(t)で表される。
【００３１】
【数１】
2014190724.tif 000003
【００３２】
ただし、a(θ)：アンテナ素子数をL個とするときのL次元ベクトル
s(ｔ)：基準点での受信信号
n(ｔ)：雑音
【００３３】
前記L次元ベクトルa(θ)は次式(2)で表される。
【００３４】
【数２】
2014190724.tif 000004
【００３５】
ただし、θ：アンテナ素子の並びの方向に対する電波到来方向
d：各アレイアン素子の間隔
λ：電波の波長
【００３６】
ここで、M個の到来波が平面波として到来するときには次式(3)が成り立つ。
【００３７】
【数３】
2014190724.tif 000005
【００３８】
ただし、AはM個のベクトル（ステアリングベクトルという）を列としたL×M行列であり、次式(4)で表される。また、s(t)は各到来波の複素振幅を要素としたM次元ベクトルであり、次式(5)で表される。ただし、Tは転置を表す。
【００３９】
【数４】
2014190724.tif 000006
【００４０】
【数５】
2014190724.tif 000007
【００４１】
相関行列演算部１１ａは、受信ベクトルx(t)から、次式(6)で表される相関行列Rxxを演算する。ただし、ベクトルEは集合平均、Hは複素共役転置を表している。
【００４２】
【数６】
2014190724.tif 000008
【００４３】
ここで、雑音は到来波と無関係であり、素子に独立であるので、上式(6)は次式(7)に書き換えられる。ただし、σは雑音の分散であり、Sは波源相関行列＝E[s(t)s(t)H]である。
【００４４】
【数７】
2014190724.tif 000009
【００４５】
また、上記の相関行列Rxxは、次式(8)から得られる固有値λi、それに対応する固有ベクトルviを用いて、次式(9)のように固有値展開できる。
【００４６】
【数８】
2014190724.tif 000010
【００４７】
【数９】
2014190724.tif 000011
ここで、
【００４８】
【数１０】
2014190724.tif 000012
であり、diagは行列の対角要素を並べたものである。
【００４９】
受信データ相関行列Rxxの固有値は、コヒーレント波群とインコヒーレント波の数の和に対応するK個の信号固有値、および大きさが雑音電力に等しいL-K個の雑音固有値に分割できる。すなわち、次式(11)が成立する。ここで、diagは行列の対角要素を並べたものである。
【００５０】
【数１１】
2014190724.tif 000013
【００５１】
以上により、受信ベクトルから生成される相関行列Rxxを固有値展開することにより、信号部分空間と雑音部分空間に分けることができることを示した。信号部分空間を張る固有ベクトルvとステアリングベクトルa(θ)は同じ空間を張っていて、互いが他方の線形結合として表せる。つまり、信号部分空間を張る固有ベクトルは到来方向情報を含んだステアリングベクトルの線形結合によって表すことができ、電波伝搬構造を表しているといえる。
【００５２】
前記空間状態推定部１２は、SVM１２ａを利用して、前記電波特徴量をクラスタリングする。SVMは、教師あり学習を用いる識別手法の一種であり、与えられた学習データから距離が最大となる分離平面を求めるようにパラメータを学習する。基本的には、2つのクラスを識別する手法ではあるが、ペアワイズ（one-against-one）法を利用することで２つ以上の状態を識別することができる。
【００５３】
SVMの教師データは、監視対象の部屋及び居住者ごとに構築される。すなわち、SVMを２つの状態識別に用いるのであれば、留守時に検知された受信波の特徴量と在室時に検知された受信波の特徴量とを教師データとして分離平面が予め構築され、その後、時刻tにおいて検知された受信波の特徴量が前記分離平面のいずれの側に位置しているかで留守／在室を推定する。
【００５４】
また、ペアワイズ（one-against-one）法を利用するのであれば、室内での所在場所ごとに、かつ所在姿勢（起立、横臥、着座など）ごとに教師データが作成され、所在場所および姿勢毎に分離平面が予め構築され、その後、時刻tにおいて検知された受信波の特徴量が前記各分離平面のいずれの側に位置しているかで、所在場所および姿勢が推定される。
【００５５】
前記状態判定部２２は、前記空間状態推定部１２から周期的に通知される離散的な状態推定結果、前記環境センサ部１３から通知されるセンサ出力の時系列および前記行動情報収集部１４から通知される行動情報の時系列に基づいて、状態判定時刻における空間状態を判定する。この判定には、(1)ルールベースの状態判定手法、および(2)確率モデルベースの状態判定手法、のいずれかを適用できる。
【００５６】
図３は、ルールベースの状態判定手法を採用した場合の状態判定部２２の構成を示した機能ブロック図である。
【００５７】
履歴情報データベース(DB)１３１には、状態判定結果の履歴情報が、その時刻情報と共に蓄積されている。図４は、前記履歴情報DB１３１の登録内容の一例を示した図であり、当該状態判定部２２による状態判定結果の履歴情報が１秒周期で登録されている。
【００５８】
ルールテーブル１３２には、各時刻における状態推定結果と、当該時刻を基準にした相対的な判定期間内での状態判定結果および／または状態推定結果と、に基づいて状態判定時刻における状態を判定する複数のルールが記述されている。ルール検索部１３３は、状態判定時刻における状態推定結果に対応したルールを前記ルールテーブル１３２から検索する。ルールテーブル１３２の内容は、ルール閲覧・編集部１３６により閲覧、編集できる。
【００５９】
履歴検索部１３４は、前記検索されたルールで参照される判定期間で下された状態判定結果を前記履歴情報DB１３１から検索する。ルールベース判定部１３０は、状態判定時刻における状態推定結果に基づいて検索されたルールに、前記検索された判定期間内の状態判定結果を適用することで、当該時刻における状態を判定する。履歴情報登録部１３５は、前記状態判定結果を、その時刻情報と共に前記履歴情報DB１３１へ履歴情報として登録する。
【００６０】
図５，６は、前記ルールテーブル１３２の登録内容を模式的に表現した図であり、本実施形態では、ルールテーブル１３２が条件式テーブル１３２ａおよび判定ルールテーブル１３２ｂにより構成され、各テーブルは予めルール閲覧・編集部１３６により規定される。
【００６１】
図５の条件式テーブル１３２ａには、「相対時刻」、「条件式」および「条件（値）」を項目として多数の条件が登録されている。「相対時刻」は、空間状態の監視期間と現在時刻との相対的な時刻関係を表し、"NOW"は現在、"SINCE"は、その後に示す時間より前から現在までを表し、"AFTER"は、その後に示す時間後を表す。なお、数字の後のhは時間、mは分を表している。なお、秒(s)で表現するようにしても良い。
【００６２】
「条件式」は具体的な条件であり、空間状態推定部１２による空間状態の推定結果、環境センサ１３のセンサ出力および行動情報に関する条件を表す。「条件（値）」は、％表記の場合は当該時刻に条件式を満たす時間の確率を示し、センサ値の場合には、その数値を表す。図示の条件式は以下のとおりである。
【００６３】
(1)条件#1
現在(NOW)の推定結果が１００％の確率で「0:留守」である。
【００６４】
(2)条件#2
現在の推定結果が１００％の確率で「2:在室（静止）」である。
【００６５】
(3)条件#3
10分前から現在まで(SINCE-10m)の判定結果が９５％以上の確率で「0:留守」である。
【００６６】
(4)条件#4
10分前から現在までの判定結果が９５％以上の確率で「2:在室（静止）」である。
【００６７】
(5)条件#5
5分前から現在まで(SINCE-5m)のCO2濃度の平均値が750ppm以上である。
【００６８】
(6)条件#6
5分前から現在までのエアコンの通電状態が１００％の確率でオンある。
【００６９】
(7)条件#7
5分前から現在までの推定結果が６０％未満の確率で「1:在室（動作）」である。
【００７０】
(8)条件#8
現在時刻から１時間後までのスケジュールが１００％の確率で「会合」である。
【００７１】
図６の判定ルールテーブル１３２ｂには、前記条件式テーブル１３２ａに記載された各条件式を結合して状態判定を行うためのルールが、「結合条件式」および「判定結果」の組合せで記載されている。「結合条件式」に記載された数字は前記条件式テーブル１３２ａに記載された条件番号(#)であり、AND、OR、括弧で表現される。他にもNOT、NOR、NANDなどで表現しても良い。結合条件式が成立すると、当該条件式に対応付けられた判定結果が採用される。図示の例は以下の通りである。
【００７２】
(1)ルール#1
空間状態の推定結果が「0:留守」または「2:在室（静止）」であって、かつ10分前から現在までの判定結果が９５％以上の確率で「0:留守」であれば、空間状態は「0:留守」と判定される。これは、留守の状態からいきなり在室静止中の状態には変化し得ないことを根拠としている。
【００７３】
(2)ルール#2
空間状態の推定結果が「0:留守」または「2:在室（静止）」であって、かつ10分前から現在までの判定結果が９５％以上の確率で「2:在室（静止）」であり、かつ5分前から現在までのCO2濃度の平均値が750ppm以上であれば、空間状態は「2:在室（静止）」と判定される。これは、直前まで在室静止中でCO2濃度が高い場合には部屋に人がいる状態であり、留守になったとは考えにくいことを根拠としている。
【００７４】
(3)ルール#3
空間状態の推定結果が「0:留守」または「2:在室（静止）」であって、かつ10分前から現在までの判定結果が９５％以上の確率で「2:在室（静止）」であり、かつ5分前から現在までのエアコンの通電状態が１００％の確率でオンであれば、空間状態は「2:在室（静止）」と判定される。これは、直前まで在室静止中でエアコンが作動しているなら、部屋に人がいる状態であり、留守になったとは考えにくいことを根拠としている。
【００７５】
(4)ルール#4
空間状態の推定結果が「0:留守」または「2:在室（静止）」であって、かつ5分前から現在までのエアコンの通電状態が１００％の確率でオンであり、かつ5分前から現在まで(SINCE-5m)の判定結果が６０％未満の確率で「1:在室（動作）」であれば、空間状態は「2:在室（静止）」と判定される。これは、少し前まで在室動作中でエアコンがONであり続ける場合、現時刻が留守、在室静止中と推定されたとしても、それは外出したのではなく、在室静止中であると考えられることを根拠としている。
【００７６】
(5)ルール#5
空間状態の推定結果が「0:留守」または「2:在室（静止）」であって、かつ現在時刻から１時間後までのスケジュールが１００％の確率で「会合」であれば、空間状態は「0:留守」と判定される。これは、会合の予定があれば外出していると考えられることを根拠としている。
【００７７】
本実施形態によれば、複数チャネルのアンテナアレイで検知された受信波から求まる特徴量を学習モデルに適用することで空間の状態が周期的に推定され、さらには当該空間の環境や人の行動情報も検出され、それらの時系列から空間の状態が最終判定される。したがって、観測される状態の時系列が、当該空間の典型的な状態遷移と合致していなかったり、あるいは論理的にあり得ない状態遷移を示していたりすれば、学習モデルによる推定が誤りであると認識できるので、誤った推定結果に基づく状態判定を防止でき、状態判定の精度を向上させることが可能になる。
【００７８】
また、本実施形態によれば、状態判定時刻における空間の状態が、当該時刻における状態推定結果および当該時刻から相対的に定まる判定期間内で観測された状態に基づいて判定されるので、状態の時系列変化に基づく状態判定が容易になる。
【００７９】
図７は、上記のルールベースの状態判定手法に代えて、確率モデルベースの判定手法を採用した状態判定部２２の構成を示した機能ブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表している。
【００８０】
確率モデルベース判定部１３７は、各時刻における状態推定の結果、状態判定結果、環境センサ１３のセンサ出力および行動情報収集部１４により収集された行動情報の履歴情報を、予め用意したベイジアンネットワーク(BN)に入力することより、状態判定時刻における状態を最終判定する。
【００８１】
履歴情報データベース(DB)１３１には、過去の状態判定結果が、その時刻情報と共に蓄積されており、その内容は、前記図４に関して説明した内容と同一または同等である。履歴検索部１３８は、前記確率モデルベース判定部１３７から要求された判定期間内の状態判定結果を前記履歴情報DB１３１から検索して応答する。履歴情報登録部１３５は、前記状態判定結果を、その時刻情報と共に前記履歴情報DB１３１へ履歴情報として登録する。
【００８２】
BNは、確率変数の定性的な依存関係をグラフ構造によって表し、依存関係を有する２つの確率変数の間の定量的な関係を条件付き確率によって表したモデルである。BNの確率変数のうち観測できる事項がある場合に、確率変数間の依存関係を用いて観測されていない変数を統計的に推測することができる。したがって、BNによる判定機能を備えた確率モデルベース判定部１３７に、SVMによる状態推定結果、時刻情報、履歴情報を入力することで、現在の空間の状態を精度よく判定することができる。
【００８３】
図８は、BNの一例を示した図であり、各ノードNでは事後確率が予め学習されており、前記空間状態推定部１２による状態の推定結果、履歴情報DBに蓄積されている状態判定結果、環境センサ１３のセンサ出力および行動情報収集部１４により収集された行動情報が、観測された値（証拠変数）とされる。そして、これらの情報から状態判定時刻における空間の状態が確率的に判定される。各状態記号の定義は以下の通りである。
【００８４】
Xt：空間状態推定部１２により算出された時刻tにおける空間状態の推定結果
Sj,t：時刻tにおける環境センサjのセンサ出力
Ik,t：時刻tにおける行動情報の取得値
S^j,t：時刻t-1からtまでの環境センサjのセンサ出力から算出した環境判定結果
I^k,t：時刻t-1からtまでの行動情報の取得値から算出した行動判定結果
X^t：上記各状態情報からBNにより確率的に求められた時刻tの空間状態の判定結果
【００８５】
本実施形態では、環境センサのセンサ出力Sj,tの履歴情報に基づいて環境判定結果S^j,tが求められ、行動情報の取得値Ik,tの履歴情報に基づいて行動判定結果I^k,tが求められる。そして、時刻tにおける空間状態の推定結果Xt、環境判定結果S^j,t、行動判定結果I^k,tおよび過去の空間状態の判定結果(X^t-i〜X^t-1)に基づいて当該時刻tにおける空間状態X^tが判定される。
【００８６】
図９は、環境センサのセンサ出力Sj,tに基づいて環境判定結果S^j,tを求めるための事後確率表を、環境センサ１３が前記CO2センサ１３ｃである場合を例にして示した図であり、センサ出力の履歴（時刻t-1〜t）に基づいて環境判定結果S^j,tの事後確率が判定される。具体的な値については、乱数を発生させるなどして決定される。例えば、CO2センサ１３ｃにより検知されたCO2濃度が750ppm以上であればSj,t=1、未満であればSj,t=0とすれば、CO2センサの出力に基づく状態は、人が在室（j,t=1）または不在（S^j,t=0）の事後確率により判定される。
【００８７】
図１０は、行動情報の取得値Ik,tに基づいて行動判定結果I^k,tを求めるための事後確率表を、行動が打合せ予定である場合を例にして示した図であり、行動情報の履歴（時刻t-1〜t）に基づいて行動判定結果I^k,tの事後確率が判定される。具体的な値については、乱数を発生させるなどして決定する。例えば、時刻tの予定が打合せの場合Ik,t＝1、予定なしの場合Ik,t＝0であるとすると、予定表に基づく状態は、外出中I^k,t=1、在室I^k,t=0の事後確率により判定される。なお、事後確率は、状態数が多くなるとすべて記憶するのは効率的ではないため、各情報源の事後確率と、条件付き確率P(I^k,t|Ik,t)により計算する。
【００８８】
図１１は、状態判定時刻tにおける状態推定結果Xt、環境判定結果S^j,t、行動判定結果I^k,tおよび過去の空間状態の判定結果(X^t-i〜X^t-1)に基づいて状態判定時刻tにおける空間状態の判定結果X^tを求めるための事後確率表の一例を示した図である。なお、事後確率は、状態数が多くなると全てを記憶するのは効率的ではないため、空間状態の推定結果、環境判定結果S^j,tの事後確率、行動判定結果I^k,tの事後確率、および過去の空間状態の判定結果(X^t-i〜X^t-1)の事後確率、ならびにそれらの状態からの条件付き確率P(X^t|Xt)、P(X^t|S^j,t)、P(X^t|I^k,t)、P(X^t|X^t-i)により計算する。
【００８９】
なお、上記の実施形態では、空間状態の推定結果、環境センサ出力および行動情報に基づいて空間状態が最終的に判定されるものとして説明したが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、行動情報を取得できない場合には、空間状態の推定結果および環境センサ出力に基づいて空間状態が最終的に判定されるようにしても良い。
【符号の説明】
【００９０】
１０…アレイアンテナ，１１…特徴量計算部，１１ａ…相関行列演算部，１２…空間状態推定部，１３…環境センサ部，２２…状態判定部，１３０…ルールベース判定部，１３１…履歴情報データベース，１３２…ルールテーブル，１３２ａ…条件式テーブル，１３２ｂ…判定ルールテーブル，１３３…ルール検索部，１３４，１３８…履歴検索部，１３５…履歴情報登録部，１３６…ルール閲覧・編集部，１３７…確率モデルベース判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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