(57)【要約】【課題】画像から抽出した物体の影領域の情報に基づいて制御機器を制御する制御装置において、画像からの物体の影領域を抽出するのが困難である。【解決手段】検出値取得手段が、外部の物体に応じて検出値が変化する複数のセンサからの検出値を取得し、影領域抽出手段が、前記検出値取得手段により取得された検出値に基づく数値と所定の閾値との比較を行うことで前記物体の影領域を抽出し、動作決定手段が、前記影領域に基づき制御機器の動作を決定し、動作指示手段が、前記動作決定手段により決定された動作の指示信号を前記制御機器に送信する。【選択図】        図１
2006285484.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部の物体に応じて検出値が変化する複数のセンサからの検出値を取得する検出値取得手段と、
前記検出値取得手段により取得された検出値に基づく数値と所定の閾値との演算を行うことで、前記物体の影領域を抽出する影領域抽出手段と、
前記影領域抽出手段により抽出された影領域に基づき、制御機器の動作を決定する動作決定手段と、
前記動作決定手段により決定された動作の指示信号を、前記制御機器に送信する動作指示手段とからなる制御装置。
【請求項２】
センサが取り付けられた位置であるセンサ位置に対応する画素と、前記センサ位置に対応しない画素との複数の画素からなる画像を形成する際に、前記センサ位置に対応する画素については前記検出値をその画素の数値とし、前記センサ位置に対応しない画素については前記検出値に基づいて求められる数値をその画素の数値として画像を生成する画像生成手段を有し、
前記影領域抽出手段は、前記画像の画素の数値と所定の閾値との演算を全画素について行うことで前記物体の影領域を抽出することを特徴とする請求項１記載の制御装置。
【請求項３】
前記影領域抽出手段は、前記検出値取得手段により取得された検出値に基づく数値と所定の閾値との比較を行うことで、前記物体の影領域を抽出することを特徴とする請求項１記載の制御装置。
【請求項４】
前記センサ位置に対応する画素と、前記センサ位置に対応しない画素との複数の画素からなる画像を形成する際に、前記センサ位置に対応する画素については前記検出値をその画素の数値とし、前記センサ位置に対応しない画素については前記検出値に基づいて求められる数値をその画素の数値として画像を生成する画像生成手段を有し、
前記影領域抽出手段は、前記画像の画素の数値と所定の閾値との比較を全画素について行うことで前記物体の影領域を抽出することを特徴とする請求項３記載の制御装置。
【請求項５】
前記画像生成手段は、一つの前記センサ位置に複数の画素を対応させることを特徴とする請求項２または請求項４のいずれかに記載の制御装置。
【請求項６】
影領域のサンプル画像を記憶するサンプル画像記憶手段からサンプル画像を取得するサンプル画像取得手段を有し、
前記動作決定手段は、前記サンプル画像取得手段が取得するサンプル画像と前記影領域とのパターンマッチングに基づいて制御機器の動作を決定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の制御装置。
【請求項７】
前記影領域から前記物体を推論し、かつ前記物体の動きを推論する推論手段を有し、
前記動作決定手段は、前記推論手段の推論結果に基づき、制御機器の動作を決定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の制御装置。
【請求項８】
前記影領域抽出手段は、前記影領域を定期的に抽出し、
前に抽出された影領域に関する情報を記憶する履歴記憶手段を有し、
前記推論手段は、前記履歴記憶手段に記憶された影領域に関する情報と最新の影領域に関する情報とを参照して推論を行うことを特徴とする請求項７記載の制御装置。
【請求項９】
前記複数のセンサは、少なくとも２つ以上の種類のセンサの組み合わせからなることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の制御装置。
【請求項１０】
外部の物体に応じて検出値が変化する複数のセンサからの検出値を取得する検出値取得工程と、
前記検出値取得工程により取得された検出値に基づく数値と所定の閾値との演算を行うことで、前記物体の影領域を抽出する影領域抽出工程と、
前記影領域抽出工程により抽出された影領域に基づき、制御機器の動作を決定する動作決定工程と、
前記動作決定工程により決定された動作の指示信号を、前記制御機器に送信する動作指示工程とからなる制御方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
外部の物体に応じて検出値が変化する複数のセンサからの検出値を取得する検出値取得手段と、
前記検出値取得手段により取得された検出値に基づく数値と所定の閾値との演算を行うことで、前記物体の影領域を抽出する影領域抽出手段と、
前記影領域抽出手段により抽出された影領域に基づき、制御機器の動作を決定する動作決定手段と、
前記動作決定手段により決定された動作の指示信号を、前記制御機器に送信する動作指示手段として機能させる制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御機器の制御装置、制御機器の制御方法及び制御機器の制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＣＣＤカメラ等で撮影した対象物の画像に基づいて制御機器の動作を決定し、制御機器を制御することが、様々な分野で多く行われている。この場合、カメラで撮影した撮影画像から、対象物の影領域が切り出される。そして、この影領域の形状や動きの変化、若しくは、影領域と予め用意されているサンプル画像とのパターンマッチングの結果に基づいて、制御機器の動作が決定され、制御機器が制御されていた。
【０００３】
例えば、特許文献１には、自動ドアの開閉動作の制御を行う自動ドアシステムが開示されている。自動ドアの出入口付近をＣＣＤカメラで撮影して得られた検出画像から予め撮影された初期画像を差分して得られた差分画像に基づいて、通行人の向きが予測され、通行人が扉に向かって移動していると予測された場合にのみ自動ドアの扉が開かれる。初期画像とは、出入口付近に通行人がいない状況で、撮影された背景の画像である。すなわち、通行人が自動ドアの出入り口付近を通りかかると、ＣＣＤカメラにより撮影されて得られる検出画像から初期画像を差分した差分画像には通行人がグレースケールの影となって現れる。そして、このグレースケールの影の形状や、動きの変化から、通行人の進行方向等が予測され自動ドアの開閉動作が行われる。このため、この自動ドアシステムでは、自動ドアの出入口付近を単に横切っただけの場合などによって、自動ドアが開かれることがないので、無駄な開閉動作が行われない。
【０００４】
また、特許文献２には、テレビ会議システムにおける人物撮像カメラの自動制御方式が開示されている。輪郭抽出手段によって、人物撮像カメラの出力から抽出された抽出データ（２値データ）と人物画像のサンプルデータ（２値データ）とがパターンマッチングされ、抽出データとサンプルデータとを近い状態にするようにカメラの位置が制御される。画面内の人物の位置及び大きさが自動的に制御されるため、会議参加者のマニュアルによる人物撮像カメラの操作が不必要となり、より自然なテレビ会議が運用される。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−７３６５７号公報
【特許文献２】特開平５−２６８５９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１においては、自動ドアの出入口付近をＣＣＤカメラで撮影して得られた検出画像から、予め撮影されておかれた初期画像を差分した差分画像が影領域として生成されるので、外部の状況（例えば、晴天・雨天・夕方・昼等）に合わせて、初期画像が多数必要であり、データの容量が増大する。また、特許文献２においては、隣接画素間の差分絶対値がある閾値Ｔｈより大きいか否かが比較され、閾値より大きければ“１”、閾値以下ならば“０”として、２値データに変換した抽出データが影領域として生成されるので、隣接画素との差分絶対値を全画素について計算する必要があり、抽出データの生成の処理が複雑で時間がかかっていた。
【０００７】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、影領域の抽出が簡単で、処理が早く、機器の制御を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この目的を達成するために、請求項１記載の制御装置では、検出値取得手段が、外部の物体に応じて検出値が変化する複数のセンサからの検出値を取得し、影領域抽出手段が、前記検出値取得手段により取得された検出値に基づく数値と所定の閾値との演算を行うことで前記物体の影領域を抽出し、動作決定手段が、前記影領域抽出手段により抽出された影領域に基づき制御機器の動作を決定し、動作指示手段が、前記動作決定手段により決定された動作の指示信号を前記制御機器に送信する。
【０００９】
また、請求項２記載の制御装置では、画像生成手段が、センサが取り付けられた位置であるセンサ位置に対応する画素と前記センサ位置に対応しない画素との複数の画素からなる画像を形成する際に前記センサ位置に対応する画素については前記検出値をその画素の数値とし前記センサ位置に対応しない画素については前記検出値に基づいて求められる数値をその画素の数値として画像を生成し、前記影領域抽出手段が、前記画像の画素の数値と所定の閾値との演算を全画素について行うことで前記物体の影領域を抽出する。
【００１０】
また、請求項３記載の制御装置では、前記影領域抽出手段が、前記検出値取得手段により取得された検出値に基づく数値と所定の閾値との比較を行うことで、前記物体の影領域を抽出する。
【００１１】
また、請求項４記載の制御装置では、前記影領域抽出手段が、前記画像の画素の数値と所定の閾値との比較を全画素について行うことで、前記物体の影領域を抽出する。
【００１２】
また、請求項５記載の制御装置では、前記画像生成手段が、一つの前記センサ位置に複数の画素を対応させる。
【００１３】
また、請求項６記載の制御装置では、サンプル画像取得手段が、影領域のサンプル画像を記憶するサンプル画像記憶手段からサンプル画像を取得し、前記動作決定手段が、前記サンプル画像取得手段が取得するサンプル画像と前記影領域とのパターンマッチングに基づいて制御機器の動作を決定する。
【００１４】
また、請求項７記載の制御装置では、推論手段が、前記影領域から前記物体を推論しかつ前記物体の動きを推論し、前記動作決定手段が、前記推論手段の推論結果に基づき制御機器の動作を決定する。
【００１５】
また、請求項８記載の制御装置では、前記影領域抽出手段が、前記影領域を定期的に抽出し、履歴記憶手段が、前に抽出された影領域に関する情報を記憶し、前記推論手段が、前記履歴記憶手段に記憶された影領域に関する情報と最新の影領域に関する情報とを参照して推論を行う。
【００１６】
また、請求項９記載の制御装置では、前記複数のセンサが、少なくとも２つ以上の種類のセンサの組み合わせからなる。
【００１７】
また、請求項１０記載の制御方法では、検出値取得工程で、外部の物体に応じて検出値が変化する複数のセンサからの検出値が取得され、影領域抽出工程で、前記検出値取得工程により取得された検出値に基づく数値と所定の閾値との演算を行うことで前記物体の影領域が抽出され、動作決定工程で、前記影領域抽出工程により抽出された影領域に基づき制御機器の動作が決定され、動作指示工程で、前記動作決定工程により決定された動作の指示信号が前記制御機器に送信される。
【００１８】
また、請求項１１記載の制御プログラムでは、コンピュータを、外部の物体に応じて検出値が変化する複数のセンサからの検出値を取得する検出値取得手段と、前記検出値取得手段により取得された検出値に基づく数値と所定の閾値との演算を行うことで、前記物体の影領域を抽出する影領域抽出手段と、前記影領域抽出手段により抽出された影領域に基づき、制御機器の動作を決定する動作決定手段と、前記動作決定手段により決定された動作の指示信号を、前記制御機器に送信する動作指示手段として機能させる。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１記載の制御装置によれば、影領域抽出手段が前記複数のセンサからの検出値に基づく数値と所定の閾値との演算により影領域を抽出することにより、影領域の抽出が簡単に行われるので、制御機器の制御がすばやく行われる。
【００２０】
また、請求項２記載の制御装置によれば、請求項１記載の制御装置が奏する効果に加え、画像生成手段が前記センサ位置に対応する画素の数値に基づいて前記センサ位置に対応しない画素の数値を求めることで、画像を生成するので、センサの数を少なくすることができる。
【００２１】
また、請求項３記載の制御装置によれば、影領域抽出手段が前記複数のセンサからの検出値に基づく数値と所定の閾値との比較により影領域を抽出することにより、影領域の抽出が簡単に行われるので、制御機器の制御がすばやく行われる。
【００２２】
また、請求項４記載の制御装置によれば、請求項３記載の制御装置が奏する効果に加え、画像生成手段が前記センサ位置に対応する画素の数値に基づいて前記センサ位置に対応しない画素の数値を求めることで、画像を生成するので、センサの数を少なくすることができる。
【００２３】
また、請求項５記載の制御装置によれば、画像生成手段が一つの前記センサ位置に複数の画素を対応させるので、センサの大きさと画素の大きさとが同じ大きさでなくても良い。
【００２４】
また、請求項６記載の制御装置によれば、パターンマッチングに基づいて制御機器の動作を決定するので、制御機器の動作をすばやく決定できる。
【００２５】
また、請求項７記載の制御装置によれば、影領域から推論される物体とその動きの推論結果に基づいて制御機器の動作を決定するので、制御機器を正確に制御することができる。
【００２６】
また、請求項８記載の制御装置によれば、履歴記憶手段に記憶された影領域に関する情報と最新の影領域に関する情報とを参照して推論される物体とその動きの推論結果に基づいて制御機器の動作を決定するので、制御機器を正確に制御することができる。
【００２７】
また、請求項９記載の制御装置によれば、少なくとも２つ以上の種類のセンサの組み合わせからなるので、制御機器の制御が正確に行われる。
【００２８】
また、請求項１０記載の制御方法によれば、影領域の抽出が簡単に行われるので、制御機器の制御がすばやく行われる。
【００２９】
また、請求項１１記載の制御プログラムによれば、影領域の抽出が簡単に行われるので、制御機器の制御がすばやく行われる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の一実施例の自動ドア制御システムの出入り口付近を示す模式図である。この自動ドア制御システムはドア１００と制御装置２００と駆動装置３００と発進装置４００と補助センサ装置５００とからなる。ドア１００は開閉可能に取り付けられ、ドア１００の正面には、表面温度が３４℃付近の対象Ａが現れている。ドア１００の表面には複数の温度センサ１０１が格子状に並べて設置されている。この温度センサ１０１は測定距離４０００ｍｍでφ４０で、−５０℃から１００℃までの範囲の温度を検出する。また、ドア１００には開閉センサ１０２が設置されており、この開閉センサ１０２には壁と接触すると押されるボタン状のスイッチがあり、スイッチの状態を検知することによりドアの開閉状態を検知する。制御装置２００は、この複数の温度センサ１０１の検出値に基づいて後述する画像Ｇを生成し、この画像Ｇから対象Ａの影領域Ｓを抽出する。そして、制御装置２００は、この影領域Ｓと予め用意されている影領域のサンプル画像とのパターンマッチングの結果に基づいて、自動ドアの動作を決定し、その指示を駆動装置３００へ送信する。駆動装置３００は、その指示の内容に従って、ドア１００の開閉を行う。発進装置４００と補助センサ５００はドア１００が設置された通路の側壁に対向して設置されている。発進装置４００と補助センサ装置５００はドア１００のすぐ近くに設置されており、補助センサ５００装置は発進装置４００が発進する赤外線を常に検知している。人の通過により赤外線が遮断され補助センサ装置５００が赤外線を検知していない間は、制御装置２００はドア１００を閉じないように制御する。
【００３１】
図２は自動ドア制御システムのブロック図である。ドア１００は表面に設置された複数の温度センサ１０１と、開閉センサ１０２と、Ｉ／Ｆ回路１０３とを有している。Ｉ／Ｆ回路１０２は制御装置２００との信号の送受信のインターフェースとして使われる。
【００３２】
制御装置２００はＣＰＵ２０１と、ＲＡＭ２０２と、ＲＯＭ２０３と、ＨＤＤ２０４とＩ／Ｆ回路２０５とＩ／Ｆ回路２０６とバス２０８とからなる。ＲＡＭ２０２は作業領域として利用される。ＲＯＭ２０３は制御プログラムを記憶する。ＨＤＤ２０４は後述するセンサ位置テーブル、サンプル画像、動作制御テーブルが記憶される。Ｉ／Ｆ部２０５はドア１００との信号の送受信のインターフェースである。Ｉ／Ｆ部２０６は駆動装置３００との信号の送受信のインターフェースである。Ｉ／Ｆ部２０７は補助センサ装置との信号の送受信のインターフェースである。
【００３３】
駆動装置３００は、駆動部３０１と、Ｉ／Ｆ回路３０２とからなる。駆動部３０１はドアの開閉動作を行うためのモータと、モータの駆動力をドアに伝えるための機構を有する。Ｉ／Ｆ回路３０２は制御装置２００との信号の送受信のインターフェースである。
【００３４】
補助センサ装置５００は補助センサ５０１とＩ／Ｆ部５０２とからなる。補助センサ５０１は発進装置４００が発進する赤外線を検知する。Ｉ／Ｆ部５０２は制御装置２００との信号の送受信のインターフェースである。
【００３５】
次に動作について説明する。
【００３６】
ドア１００には温度センサ１０１が何個設置されていても良いが、説明をわかりやすくするために、９つの温度センサ１０１が格子状に並べられて設置されているドア１００を用いる。すなわち、図３に示すように、ドア１００を７×７の小さな領域に分割した場合に、９つの温度センサ１０１は、（２，２）、（２，４）、（２，６）、（４，２）、（４，４）、（４，６）、（６，２）、（６，４）、（６，６）の位置に順番に設置されている（ｉ行ｊ列番目の位置を（ｉ，ｊ）の位置と称す）。また、（２，２）〜（６，６）の位置に設置された温度センサ１０１には“１”〜“９”のＩＤ番号が付されている。このＩＤ番号と、その温度センサ１０１の位置の情報とが対応付けられた、センサ位置テーブルがＨＤＤ２０４に記憶されている。図４にこのセンサ位置テーブルを示す。
【００３７】
図５は図１の状況をドア１００の正面から見た図である。この場合、ＩＤ番号が２、５、６、８の温度センサ１０１が、対象Ａの表面の温度を検出するような位置に、対象Ａが立っている。ＩＤ番号が２、５、６、８の温度センサ１０１は、対象Ａの表面の温度である３４℃付近の温度を検出している。これに対し、ＩＤ番号が１、３、４、７、９の温度センサ１０１は、室温の２４℃付近の温度を検出している。
【００３８】
制御装置２００のＣＰＵ２０１が行う動作について図６のフローチャートを用いて説明する。ＣＰＵ２０１は、０．１秒毎に後述する処理を開始する。まず、ＣＰＵ２０１は、開閉センサ１０２からの信号を取得することにより、ドア１００が閉じているか否かを判断する（ステップ６０１、以下ステップをＳと称す）。ドア１００が開いている場合は（Ｓ６０１：ＮＯ）、駆動装置３００が動作中であるためそのまま処理を終了する。ドア１００が閉じている場合は（Ｓ６０１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ２０１は、温度センサ１０１の検出値を温度センサ１０１のＩＤ番号とともに取得する（Ｓ６０２）。次に、ＨＤＤ２０４に記憶されたセンサ位置テーブルを参照して、温度センサ１０１の位置情報を取得する（Ｓ６０３）。次に、取得した位置情報と検出値を元にマトリクスＭに数値を入力する（Ｓ４）。
【００３９】
ここで、マトリクスＭについて説明する。ＲＡＭ２０２には図７のように７×７のセルからなるマトリクスＭが用意される。このマトリクスＭは、温度センサ１０１の検出値を記憶するために用意されている。マトリクスＭの（ｉ，ｊ）の位置と、自動ドア１００の（ｉ，ｊ）の位置とは対応している。マトリクスＭの（ｉ，ｊ）の位置のセルには、自動ドア１００の（ｉ，ｊ）の位置にある温度センサ１０１の検出値が入力される。
【００４０】
すなわちＳ６０４において、マトリクスＭの（２，２）の位置のセルに、ドア１００の（２，２）の位置にあるＩＤ番号“１”の温度センサ１０１の検出値が入力される。また、マトリクスＭの（２，４）の位置のセルに、ドア１００の（２，４）の位置にあるＩＤ番号“２”の温度センサ１０１の検出値が入力される。同様に、マトリクスＭの（２，６）、（４，２）、（４，４）、（４，６）、（６，２）、（６，４）、（６，６）の位置のセルについて、ＩＤ番号“３”〜“９”の温度センサ１０１の検出値がそれぞれ入力される。
【００４１】
この後、既に数値が入力された９つのセルの数値に基づいて、まだ数値が入力されていないセルの数値を補間して、マトリクスＭの残りの全てのセルに数値を入力する（Ｓ６０５）。補間は従来技術においてよく知られている双線形補間法、３次補間法により行う。補間法については文献、新編画像解析ハンドブックＰ１３５０〜Ｐ１３７３に開示されている。このようにして、マトリクスＭの全てのセルに数値が入力される。以下、このように全てのセルに数値が入力されたマトリクスＭのことを画像Ｇと称す。また、画像Ｇのセルのことを画素と称す。上述したように、対象Ａの表面温度３４℃は一般的な室温２４℃より高いので、画像Ｇには図８に示すように対象Ａの影領域が周囲よりも温度が高い場所として浮かび上がる。
【００４２】
次に、この画像Ｇから対象Ａの影領域Ｓを抽出する（Ｓ６０６）。影領域Ｓの抽出は、各画素について各画素が示す数値が所定の閾値（例えば３４℃）より高いか否かの判断で行う。そして、数値が閾値より高い画素については“１”を閾値以下の画素については“０”をあてはめれば、対象Ａの影領域Ｓの抽出が簡単に行うことができる。このようにして抽出された影領域Ｓを図９に示す。そして、この影領域ＳとＨＤＤ２０４に予め用意されているサンプル画像とのパターンマッチングを行い、対象Ａを特定する（Ｓ６０７）。すなわち、このパターンマッチングにより、対象Ａが「人であるか否か」、「正面を向いているか否か」、「大人か子供若しくは老人か」、「荷物を持っているか否か」等が特定できる。
【００４３】
次に、パターンマッチングの結果から対象Ａが人であったか否かが判断される（Ｓ６０８）。パターンマッチングの結果から、対象Ａが人でないと判断される場合は（Ｓ６０８：ＮＯ）、自動ドアを開ける必要はないので、駆動装置３００には何も指示することなく処理を終了する。パターンマッチングの結果から、対象Ａが人であると判断された場合は（Ｓ６０８：ＹＥＳ）、次にパターンマッチングの結果から、その人の向きが正面を向いているか否かを判断する（Ｓ６０９）。正面を向いていないと判断された場合は（Ｓ６０９：ＮＯ）、その人には自動ドアを通過する意思がないと思われるので、駆動装置３００には何も指示することなく処理を終了する。正面を向いていると判断された場合は（Ｓ６０９：ＹＥＳ）、「大人か子供若しくは老人か」、「荷物を持っているか否か」のパターンマッチングの結果をもとに、動作制御テーブルを検索し、ドア１００の開扉時間Ｔを決定する（Ｓ６１０）。開扉時間Ｔとはドア１００が開かれてから閉じられるまでの時間である。動作制御テーブルはＨＤＤ２０４に記憶されている。図１０にこの動作制御テーブルを示す。すなわち、この動作制御テーブルによれば、大人が荷物を持っていない場合は、大人が普通の速度でドア１００を通過しようとしていると思われるので、開扉時間Ｔを標準の３秒とする。また、大人が荷物を持っている場合は、荷物持っていないときより遅い歩行速度でドア１００を通過すると思われるので、開扉時間Ｔを標準より長い５秒とする。また、子供若しくは老人が荷物を持っていない場合は、子供若しくは老人の歩行速度は大人の歩行速度よりも遅いと思われるので、開扉時間Ｔを標準より長い６秒とする。また、子供若しくは老人が荷物を持っている場合は、開扉時間Ｔを、荷物を持たない子供や老人の場合よりも長い１０秒とする。
【００４４】
このようにして、ドア１００の開扉時間Ｔを決定すると、駆動装置３００にドア１００を開ける指示を送信し、開扉時間Ｔ経過するまで待機する（Ｓ６１１）。駆動装置３００はドア１００を開ける指示を受信すると、ドア１００を開く。次に、補助センサ５０１が赤外線を検知しているか否かを補助センサ装置から読み取り、それを判断する（Ｓ６１２）。補助センサ５０１が赤外線を検知していない場合（Ｓ６１２：ＮＯ）、対象Ａがまだドア１００を通過していないと思われるので、所定時間例えば３秒間待機する（Ｓ６１４）。３秒間待機後、またＳ６１２に戻り、補助センサ５０１が赤外線を検知しているか否かを判断する。補助センサ５０１が赤外線を検知している場合（Ｓ６１２：ＹＥＳ）、対象Ａはドア１００を通過したと思われるので、駆動装置３００にドア１００を閉める指示を送信し（Ｓ６１３）、処理を終了する。駆動装置３００はドア１００を閉める指示を受信すると、ドア１００を閉じる。
【００４５】
以上、説明したように、画像Ｇの画素が示す数値と所定の閾値との比較を行うだけで影領域Ｓの抽出が行われる。すなわち扱うデータがＣＣＤカメラ等で撮影された画像ではなく、温度センサ１０１の検出値に基づいて生成された画像Ｇであるので、影領域の抽出のために、特許文献１記載の発明のように初期画像を多数用意したり、特許文献２記載の発明のように隣接画素との差分絶対値を求めたりする必要がない。
【００４６】
次に、第２の実施例である照度センサを利用した自動ドア制御システムについて説明する。基本的な構成は第１の実施例と同様である。しかし、第２の実施例では温度センサではなく照度センサを利用するために、対象物の影を作るため別途光源が必要となる。
【００４７】
図１１は、第２の実施例における自動ドア制御システムの出入口付近の模式図である。ドア１００には、第１の実施例の温度センサ１０１の代わりに照度センサ１１０１が設置されている。そして、ドア１００の正面に現れる対象Ａの後方から光を照らすための光源１１０４が、ドア１００から離れた位置に設置されている。図１１（ａ）のように、対象Ａがドア１００の正面に現れると、光源１１０４の光が対象Ａによって遮られるため、ドア１００には対象Ａの影Ｂが映し出される。したがって、ドア１００に設置された複数の照度センサ１１０１から、第１の実施例同様に画像Ｇを生成することができ、この画像Ｇから抽出した影領域をパターンマッチングすることで、自動ドアの制御をすることができる。
【００４８】
さらに、第２の実施例では影領域Ｓの大きさの変化から、対象Ａの移動速度を算出して動作仕様を決定することができる。図１１（ａ）のようにドア１００から対象Ａまでの距離が離れている場合は、ドア１００には対象Ａの影Ｂが大きく投影されている。これに対し、図１１（ｂ）のようにドア１００から対象Ａまでの距離が近づいた場合は、対象Ａの影Ｂが図１１（ａ）の場合よりも小さく投影されている。すなわち、ＲＡＭ２０２に影領域Ｓの履歴を記憶するための履歴記憶領域を設け、影領域Ｓの履歴を履歴記憶領域に記憶させておき、過去の影領域Ｓと現在の影領域Ｓとの大きさの比較を行うことで、対象Ａの移動速度を求めることができる。
【００４９】
このときのフローチャートを図１２に示す。
ドアが閉じているか否かの判断（Ｓ１２０１）から、対象Ａの向きが正面か否かの判断（Ｓ１２０９）までの処理は、第１の実施例の自動ドア制御システムのＳ６０１〜Ｓ６０９と同様である。しかし、次のステップでは第１の実施例とは異なり、ＲＡＭ２０２の履歴記憶領域に影領域Ｓが記憶されているか否かが判断される（Ｓ１２１０）。履歴記憶領域に影領域Ｓが記憶されていない場合（Ｓ１２１０：ＮＯ）、ＲＡＭ２０２に今回抽出された影領域Ｓを履歴記憶領域に記憶して（Ｓ１２１８）、処理を終了する。ＲＡＭ２０２の履歴記憶領域に影領域Ｓが記憶されている場合は（Ｓ１２１０：ＹＥＳ）、今回抽出した影領域Ｓの大きさと履歴記憶領域に記憶されている前回の影領域Ｓの大きさとを比較して、対象Ａの移動速度を求める（Ｓ１２１１）。次に、この移動速度の情報から開扉時間Ｔを決定する（Ｓ１２１２）。次の、駆動装置３００にドア１００を開ける指示を送信し、開扉時間Ｔが経過するまで待機する（Ｓ１２１３）処理から、駆動装置３００にドア１００を閉める指示を送信する（Ｓ１２１５）までの処理は、第１の実施例の自動ドア制御システムのＳ６１１からＳ６１３と同様に行われる。その後、ＲＡＭ２０２の履歴記憶領域に記憶されている影領域Ｓを消去して（Ｓ１２１６）処理を終了する。
【００５０】
このように、第２の実施例では、対象Ａ移動速度から開扉時間Ｔを求めているので、正確な制御を行うことができる。
【００５１】
次に第３の実施例である温度センサと照度センサ１１０１を組み合わせて利用した自動ドアシステムについて説明する。
【００５２】
第３の実施例では、図１３に示すようにドア１００を７×７の小さな領域に分けた場合、温度センサ１０１が（２，２）、（２，４）、（２，６）、（４，２）、（４，４）、（４，６）、（６，２）、（６，４）、（６，６）の位置に設置され、照度センサ１１０１が（１，１）、（１，３）、（１，５）、（１，７）、（３，１）、（３，３）、（３，５）、（３，７）、（５，１）、（５，３）、（５，５）、（５，７）、（７，１）、（７，３）、（７，５）、（７，７）の位置に設置されている。そして制御装置２００は、温度センサ１０１から取得した検出値に基づいて抽出した影領域Ｓと、照度センサ１１０１から取得した検出値に基づいて抽出した影領域Ｓとでそれぞれパターンマッチングを行うことで、人がドア１００に接近してきたときに、より確実にドア１００を開けることができる。例えば、温度センサ１０１からの検出値だけに基づきドア１００の制御を行う第一の実施例では、周りの環境の温度が高く人の表面温度との差異がほとんど現れない状況では、たとえ人が接近してきたとしても、ドアが開かれない場合が考えられる。また、照度センサ１１０１からの検出値だけに基づきドア１００の制御を行う第２の実施例では、光源１１０４によって対象Ａの影Ｂがドア１００に映されないと、対象Ａがドア１００に接近しているか否かが判断できない。このため、光源１１０４が故障して対象Ａの影Ｂをドア１００に映すができなくなった場合や、周りの環境光が非常に明るく対象Ａの影Ｂがドア１００に映らない場合などにおいては、たとえ人がドア１００に接近したとしてもドア１００が開かれることはない。このように実質上どちらかのセンサが機能しなくなったとしても、２種類のセンサを組み合わせて利用すれば、もう一方のセンサは機能しているため、人がドア１００に接近してきたときに、確実にドア１００を開けることができる。
【００５３】
第３の実施例の動作について説明する。基本的な動作が第一の実施例と同じであるので、ここでは図６のフローチャートを用いて説明する。第１の実施例のドア１００が閉じているか否かの判断（Ｓ６０１）から、影領域Ｓのパターンマッチング（Ｓ６０７）までの処理については、第３の実施例においても同様に行う。ただし、温度センサ１０１と照度センサ１１０１との２種類のセンサがあるので、それぞれの検出値に対して画像Ｇを生成し、それぞれの画像Ｇから影領域Ｓを抽出し、それぞれの影領域Ｓに対してパターンマッチングを行う。そして次の、Ｓ６０８ではパターンマッチングの結果から、対象Ａが人であるか否かを判断するが、このとき温度センサ１０１に基づく影領域Ｓと照度センサ１１０１に基づく影領域Ｓとのどちらか一方のパターンマッチングの結果が人であることを示しておれば「ＹＥＳ」と判断し、両方のパターンマッチングの結果が人でないことを示しておれば「ＮＯ」と判断する。Ｓ６０８で「ＮＯ」と判断された場合は処理を終了する。Ｓ６０８で「ＹＥＳ」と判断された場合は、次のＳ６０９において、どちらか一方のパターンマッチングの結果が、正面を向いているか否かを判断する。すなわち、どちらか一方のパターンマッチングの結果が、正面を向いていることを示していれば「ＹＥＳ」と判断し、両方のパターンマッチングの結果が、正面を向いていないことを示していれば「ＮＯ」と判断する。Ｓ６０９で「ＮＯ」と判断された場合は処理を終了する。Ｓ６０９で「ＹＥＳ」と判断された場合は、動作制御テーブルを元に開扉時間Ｔが決定される（Ｓ６１０）。以下Ｓ６１１〜Ｓ６１３については第１の実施例同様に行われ、処理を終了する。
【００５４】
上述の実施例１〜３では、ドア１００にセンサが設置されたもので説明したが、温度センサの設置位置は自動ドアの出入り口付近の状況を検知できる位置であればどこであってもよい。例えばドア１００が設置されている通路の側壁に複数のセンサを設置してもよい。
【００５５】
また、上述の実施例１では、９つの温度センサ１０１がドア１００に設置されているものとして説明したが、これに限らず温度センサ１０１は何個設置されていても良い。設置される温度センサの数を増やせば増やすだけ、影領域Ｓの抽出の精度が向上し、パターンマッチングを確度良く行うことができる。実際には１０００個程度の温度センサ１０１が、ドア１００に設置されているのが望ましい。
【００５６】
また、上述の実施例１〜３では、温度センサ若しくは照度センサ若しくは温度センサと照度センサの組み合わせを利用したもので説明したが、これに限らず他の種類のセンサや、他のセンサの組み合わせを利用してもよい。
【００５７】
また、上述の実施例１〜３では、自動ドア制御システムに用いられる制御装置として説明したが、これに限らず、制御装置が制御する制御機器は他の何であってもよい。
【００５８】
また、上述の実施例１〜３では、一つのセンサ位置にマトリクスＭの一つのセルが対応するとしたが、一つのセンサ位置にマトリクスＭの複数のセルを対応させることにより、一つのセンサ位置に画像Ｇの複数の画素が対応するようにしても良い。例として一つのセンサ位置に４つの画素が対応させた例を図１４に示す。ドア１００を７×７の領域に分割した場合、（２，２）の位置に設置された検出値を、１４×１４個のセルからなるマトリクスＭの（３，３）、（３，４）、（４，３）、（４，４）の位置にあるセルに入力する。ドア１００の他の位置にあるセンサの検出値についても、同様にこのマトリクスＭに入力し、双線形補間を行うと、一つのセンサ位置に複数の画素が対応した画像Ｇを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】第１の実施例における自動ドアの出入り口付近を示す模式図。
【図２】第１の実施例における自動ドア制御システムのブロック図。
【図３】第１の実施例における温度センサが設置されたドアの一例。
【図４】第１の実施例におけるセンサ位置テーブルの一例。
【図５】第１の実施例における自動ドアの出入り口付近を正面方向から見た模式図。
【図６】第１の実施例における制御装置の動作を示すフローチャート。
【図７】第１の実施例におけるマトリクスＭの一例。
【図８】第１の実施例における画像Ｇの一例。
【図９】第１の実施例における影領域Ｓの一例。
【図１０】第１の実施例における動作制御テーブルの一例。
【図１１】第２の実施例における自動ドアの出入り口付近を示す模式図。
【図１２】第２の実施例における制御装置の動作を示すフローチャート。
【図１３】第３の実施例における温度センサと照度センサが設置されたドアの一例。
【図１４】一つのセンサに複数の画素を対応させた画像Ｇの生成過程を説明する図面。
【符号の説明】
【００６０】
１００  ドア
１０１  温度センサ
１０２  開閉センサ
１０３  Ｉ／Ｆ回路
２００  制御装置
２０１  ＣＰＵ
２０２  ＲＡＭ
２０３  ＲＯＭ
２０４  ＨＤＤ
２０５  Ｉ／Ｆ回路
２０６  Ｉ／Ｆ回路
３００  駆動装置
３０１  駆動部
３０２  Ｉ／Ｆ回路
４００  発進装置
５００  補助センサ装置
５０１  補助センサ
５０２  Ｉ／Ｆ回路
１１０１  照度センサ
１１０４  光源
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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