(57)【要約】【課題】その音波の回折を利用し、他のセンシングでは検知不可能な" 不可視領域" に存在する物体を検知できるセンシング装置を提供すること。【解決手段】所定の方向に音波を発信する音波発信器と上記音波発信機から発信され、所定の領域を経て戻ってきた音波を受信する音波受信器と受信した音波を回析する回析部とを有し目標方向における物体配置を障害物の有無にかかわらずに認識把握できるセンシング装置であって、上記音波発信器が、高指向性音波及び上記高指向性音波と混合可能な可聴音域の音波を混合して混合音波を生成させる、音波混合部と、上記混合音波を目標方向に発信する音波発信部とを有するセンシング装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の方向に音波を発信する音波発信器と
上記音波発信機から発信され、所定の領域を経て戻ってきた音波を受信する音波受信器と
受信した音波を回析する回析部とを有し
目標方向における物体配置を障害物の有無にかかわらずに認識把握できるセンシング装置であって、
上記音波発信器が、
高指向性音波及び上記高指向性音波と混合可能な可聴音域の音波を混合して混合音波を生成させる、音波混合部と、
上記混合音波を目標方向に発信する音波発信部とを有する
センシング装置。
【請求項２】
上記回析部は、受信した音波のうち、可聴音域の音波の解析を超解像処理により行う処理部を有する、請求項１記載のセンシング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害物の有無にかかわらず物体の配置を把握することができるセンシング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
センシング技術には、音波・電波・光・レーザなど様々な信号が用いられ、それぞれの物理的特性を生かしたセンシングシステムの開発が行われてきた。自動車の運転支援システムを例に挙げれば、緊急ブレーキにはミリ波レーダ、駐車支援には超音波センサ、歩行者・標識・車線認識にはカメラなど、それぞれの用途とコストに見合ったセンシングシステムが搭載されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
音波の特性の中で、今回注目したのは回折現象である。音波 (可聴域) は比較的波長が長く、回折による波の回り込みが顕著に現れる。本発明の目的は、その音波の回折を利用し、他のセンシングでは検知不可能な" 不可視領域" に存在する物体を検知できるセンシング装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は以下の各発明を提供するものである。
１．所定の方向に音波を発信する音波発信器と
上記音波発信機から発信され、所定の領域を経て戻ってきた音波を受信する音波受信器と
受信した音波を回析する回析部とを有し
目標方向における物体配置を障害物の有無にかかわらずに認識把握できるセンシング装置であって、
上記音波発信器が、
高指向性音波及び上記高指向性音波と混合可能な可聴音域の音波を混合して混合音波を生成させる、音波混合部と、
上記混合音波を目標方向に発信する音波発信部とを有する
センシング装置。
２．上記回析部が、受信いた音波のうち、可聴音域の音波の解析を超解像処理により行う処理部を有する、１記載のセンシング装置。
【発明の効果】
【０００５】
本発明センシング装置は、その音波の回折を利用し、他のセンシングでは検知不可能な" 不可視領域" に存在する物体を検知できる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１（ａ）及び（ｂ）は、本発明の装置のメカニズムを概略的に説明する概念図であり、（Ｆｉｇ．２）は、本発明の装置の概要を示す概略図である。
【図２】図２は、パラメトリックスピーカーの正面図である。
【図３】図３は、実験環境の概要を示す模式図である。
【図４】図４（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ実験の対象構成を示す図面代用写真である。
【図５】図５（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ受信信号と回析信号とを示すチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照して説明する。
2 研究概要と手法
2.1 不可視領域センシングの概要
Fig.1(a) のように、電波・光などの直進性の高い波でセンシングを行う場合、Target1 は検知できるが、直後の Target2 には波が届かないため検知できない。一方 Fig.1(b) のように、波長の長い音波の場合、Target1 を通過した波は回折によって後ろに回りこむので Target2 にも音波が届く。反射波もまた回折によって Target1 の脇を通過し、マイクに到来することで不可視領域の物体も検知できると考えられる。
低周波ほど回折現象が顕著になるが、同時に音波の指向性が広くなりセンシングに様々な悪影響を与える。１つ目は、音波のエネルギーが拡散することで Target からの反射波の信号対雑音比 (Signal Noise Raito:SNR) が低くなり、検知可能距離が短くなってしまう。２つ目は、 Target以外の障害物から不要な反射波がマイクに到来し、ノイズや虚像を発生させてしまうことである。そこで本研究では、低周波でも指向性の鋭い音波を発射できるパラメトリックスピーカを用いることでこれらの問題を解決しようと試みた。
さらに、低周波ほど送信信号のパルス幅が広がり、距離分解能が低下する。また、不可視領域から回折によって到来した反射波の SNR は劣悪であると予想される。そこで本研究では、超解像信号処理の SCM-MUSIC 法を導入し、十分にSNR・距離分解能を向上させる。
本研究の概要を Fig.2 に示す。低周波の音波を用いて物体の後ろの不可視領域に波を回りこませ、パラメトリックスピーカと SCM-MUSIC 法を組み合わせた不可視領域センシングシステムを提案し、その実現性について検討を行なった。
2.2 パラメトリックスピーカ
パラメトリックスピーカは、超音波の直進性と空気の非線形性により生じる仮想的な音源を利用して、低周波でも指向性の高い音場を形成できるスピーカである。
今回実験で用いたパラメトリックスピーカ(HSS Japan,HSS-3000) は、Fig.3 に示すようにコンパクトでありながら、 1kHz の正弦波で約 10°という鋭い指向性を有する。従来のスピーカを用いてパラメトリックスピーカと同程度の指向性を得ようとしたら、スピーカの口径がパラメトリックスピーカより十倍程度大きくなってしまうのが普通である。特に送信信号の周波数が低いときには口径の大小関係がより顕著になる。
しかし、その動作原理から送信できる信号の帯域が制限されるという欠点がある。実験に用いたパラメトリックスピーカの帯域は約 1〜6kHzと一般的なスピーカと比べてかなり狭い。
2.3 SCM-MUSIC 法
SCM-MUSIC(Super resolution fm-chirp Cor-relation Method - MUltiple SIgnal Classica-tion) 法は、パルス圧縮と MUSIC 法の２つの信号処理を組み合わせたものである。パルス圧縮(Pulse Compression Technique:PCT) は SNR・距離分解能を向上させる信号処理としてよく利用されてきたが、その性能はスピーカの帯域で制限される。帯域の狭いパラメトリックスピーカでは、不可視領域から到来する劣悪な SNR の反射波を検知することは難しい。そこで、パルス圧縮後の信号に対して MUSIC 法による信号処理を行い、さらに SNR・距離分解能を向上させる。
2.3.1 パルス圧縮
パルス圧縮は、送信信号と物体からの反射波の相互相関関数を計算すると、高音圧で幅の狭いパルス信号を送信した場合と同じ効果を得られる手法である。チャープ信号 u(t) は時間とともに周波数が線形に変化する信号のことを指し、掃引時間を T 、帯域幅を B、初期周波数を f0 とすると次式で表せる。
【数１】
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マイクの受信信号を y(t) とすると、相互相関関数 u（ζ）は次式で計算される。
【数２】
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パルス圧縮によって反射波のピークの高さはpTB 倍、パルス幅は 1=B となり、SNR ・距離分解能を高めることができる。
MUSIC 法はアレーアンテナによる到来方向推定手法として知られているが、遅延時間推定にも応用可能で、その動作原理について述べる。
送信信号をチャープ信号 u(t) とし、D 個の反射物体を仮定すると、受信信号 y(t) は次式で表せる。
【数３】
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ここで hi は複素振幅、τi は遅延時間を表す。受信信号には雑音電力がσの白色雑音 n(t)
が含まれていると仮定する。受信信号 y(t) にパルス圧縮を行った後、直交検波によってベースバンド信号を取り出した解析信号 z(t) は次式で表せる。
【数４】
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ここで r(t) は送信信号の自己相関、ω０は送信信号の中心周波数、m(t) は u(t) と n(t) の相互相関である。続けてω０を周波数刻み幅 Δｆ高くして信号を送受信し、同様に解析信号 z(t) を求める。
この手順を K 回繰り返し、式 (5) の共分散行列R を計算する。K はスナップショット数と呼ばれ、H はエルミート共役を表す。
【数５】
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さらに式 (6) の一般固有値問題を解き、共分散行列 R の固有値λｉと対応する固有ベクトル ei を求める。ここで N は共分散行列 R の次元である。
【数６】
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固有値を大きい順に並べると、最初から D 個まではλi> σ2nの値をとり、対応する固有ベクトルは信号部分空間を張る。一方、残りの N−D個の固有値はσ2以下となり、対応する固有ベクトルは雑音部分空間を張る。信号のモードベクトルと雑音部分空間を張る固有ベクトルは直交する性質がある。v(r)≡r(t-r) を定義すると、つまり次式が成立している。
【数７】
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式 (7)、(8) からわかるように、S(τ) はτi で分母が 0 になるため鋭いピークを有することになる。このように S(τ) を時刻τで掃引することにより、各反射波の遅延時間を推定することができる。
実施例
実験目的は、提案手法によって不可視領域に存在する物体を検知できるか確かめることである。実験環境を Fig.4 に示す。パラメトリックスピーカとマイク (B&K,Type4190) は Fig.3に示すようなジグで固定し、スピーカスタンド(HAMILeX,SB-109) によってマイク中心の地上高さが 65cm になるよう設置した。マイクのアンプ (B&K,2690-0S2) では、マイクの受信信号を増幅させた後、カットオフ周波数が 10kHz の LPFを適用している。信号の送受信系の条件は Table1 に示す。測定対象物である Target は Fig.5 に示す木板と人間を用意し、スピーカに近い Target1の方が Target2 よりも大きいものにして、Tar-get2 が不可視領域に入るよう配置した。
以上の条件で、Target の種類および各 Targetの距離 d1,d2 を変えながら、2.3 章で述べたように K = 31 回信号を送受信して SCM-MUSIC 法を適用し、各Target が検知できるか確認した。
（結果・考察）
実験結果を Table 2 に示す。×は両方の Targetが検知できなかった場合、○は Target1 のみ検知できた場合、◎は両方の Target が検知できた場合、つまり不可視領域の物体を検知できたことを表している。人間の方が検出しにくいという結果になったが、これは人間の着衣による凸凹が音波を様々な方向へ乱反射させ、スピーカへの反射波の SNR が低くなったためと考えられる。
Table 2 の結果の一部について、受信信号 (緑実線) とパルス圧縮後 (赤点線) と SCM-MUSIC適用後 (黒丸点) を比較したグラフを Fig.6 に示す。左軸は受信信号の音圧を示し、右軸はパルス圧縮後と SCM-MUSIC 適用後について、最大値を基準 (0dB) として対数表示したものである。
Fig.6(a) は参考までに、 Target を設置しなかった場合の結果である。34m 付近のピークは体育館の壁、0m 付近のピークはスピーカの直接波によるものである。
Fig.6(b) では d1= 30m、 d2= 32m に設置した木板を両方検知できている。ところが、 d2= 31mとすると、不可視領域の木板を検知できなくなってしまった。これは、2 つの Target が近すぎて回折による波の回り込みが十分に起こらず、反射波の SNR が低下したためだと考えられる。
Fig.6(c) は d1= 5m、d2= 7m に配置した人間を両方検知できているが、Target 以外のピークすなわち虚像が多く見受けられる。これは人間の着衣の凸凹が音波を様々な方向へ乱反射させ、様々な経路でマイクに到来したことが原因と考えられる。 5.2m にある大きなピークは、 Target1の反射波が床を経由してマイクに到来したと考えると距離が一致する。
【表１】
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4 結論・今後の課題
本研究では不可視領域センシングを実現させるため、パラメトリックスピーカと SCM-MUSIC法を組み合わせたセンシングシステムを提案した。検証実験の結果、その実現性を確認できた。
もし不可視領域センシングを応用するシステムが想定する Target や周囲の環境などが定まれば、それに応じてスピーカの指向性や帯域を調整したり、マイクにも指向性を持たせるなどして改善できる可能性はある。しかし、SCM-MUSIC 法では信号の送受信と計算に時間がかかるため、例えば自動車に載せるような素早い応答が求められるシステムには応用が難しいのが現状である。
また、SCM-MUSIC 法では送信信号にチャープ信号を用いるが、他にも M 系列信号を用いた手法や、従来の MUSIC 法のアルゴリズムを改良した手法が多数提案されており、計算量削減や SNR・距離分解能向上に追求の余地がある。
【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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