(57)【要約】  複数のモダリティを使用してあるロケーションにおける占有者の数を決定するための方法。方法は、照明システムのモーションセンサを用いて第１のデータセットを収集することを含む。第２のデータセットは、ＲＦサブシステムのトランシーバを用いて収集される。第１及び２の推定値が、第１及び第２のアルゴリズムを使用して第２のデータセットから計算される。第１の推定値及び第２の推定値は、融合占有者推定値を作成するために融合される。第１のアルゴリズム、第２のアルゴリズム、又は第１のアルゴリズム及び第２のアルゴリズムの両方は、第１のアルゴリズムのパラメータを再較正するために第２の占有者推定値及び／又は第２のデータセッを入力することにより、及び／又は、第２のアルゴリズムのトレーニング中のパラメータを再較正するために第１の占有者推定値及び／又は第１のデータセットを入力することによりトレーニングされる。建物制御システムは、融合占有者推定値に応じて動作することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のモダリティを使用してあるロケーションにおける占有者の数を決定するための方法であって、
前記ロケーションの照明システムに組込まれる１つ以上のモーションセンサから第１のデータセットを収集することと、
前記照明システムに関連付けられる第１のアルゴリズムを使用して前記第１のデータセットから第１の占有者推定値を計算することと、
前記ロケーションのＲＦサブシステムの１つ以上のＲＦトランシーバから第２のデータセットを収集することと、
前記ＲＦサブシステムに関連付けられる第２のアルゴリズムを使用して前記第２のデータセットから第２の占有者推定値を計算することと、
前記ロケーションにおける占有者の数に対応する融合占有者推定値を作成するために前記第１の占有者推定値及び前記第２の占有者推定値を融合することと、
（ｉ）前記第１のアルゴリズムのパラメータを再較正するために前記第２の占有者推定値、前記第２のデータセット、又は前記第２の占有者推定値及び前記第２のデータセットの両方を入力すること、及び、（ｉｉ）前記第２のアルゴリズムのパラメータを再較正するために前記第１の占有者推定値、前記第１のデータセット、又は前記第１の占有者推定値及び前記第１のデータセットの両方を入力することの少なくとも一方を実行することにより前記第１のアルゴリズム、前記第２のアルゴリズム、又は前記第１のアルゴリズム及び前記第２のアルゴリズムの両方をトレーニングすることと、
を含む、方法。
【請求項２】
当該方法は、前記融合占有者推定値に応じて前記ロケーションの建物制御システムを動作させることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記建物制御システムは、セキュリティシステム、暖房、換気及び空調システム、サウンドマスキングシステム、照明システム、又はこれらの少なくとも１つを含む組合せを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記１つ以上のモーションセンサは、パッシブ赤外線センサを含み、前記１つ以上のＲＦトランシーバは、Ｗｉ−Ｆｉ対応ルータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第２のデータセットを収集することは、少なくとも１つのＲＦトランシーバを用いてＲＦ波を放射すること、及び前記少なくとも１つのＲＦトランシーバを用いて前記ＲＦ波の反射を受信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記トレーニングすることは、前記第１のデータセット又は前記第２のデータセットを収集する前に、前記ロケーションの物理的レイアウトを表すデータを入力すること、前記１つ以上のＲＦトランシーバの各々の座標を表すデータを入力すること、前記１つ以上のモーションセンサの各々の座標を表すデータを入力すること、又はこれらの少なくとも１つを含む組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第２のデータセットは、近い占有者からのＲＦ反射によって難読化された遠い占有者からのＲＦ反射を表すデータを含み、前記トレーニングすることは、前記遠い占有者の位置を特定するために前記第１のデータセット及び前記１つ以上のモーションセンサの各々の座標と前記第２のデータセットを同時に又は同期して比較することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第１のアルゴリズムは、前記ロケーションの真の占有者カウントに関してトリガされる前記モーションセンサの数を記述する複数のデータポイントにフィッティングされる関数を含み、前記トレーニングすることは、前記真の占有者カウントが前記第２の占有者推定値として設定される１つ以上の新しいデータポイントを形成するために前記第１のデータセットと前記第２のデータセットを同期して比較すること、及び前記複数のデータポイントに前記１つ以上の新しいデータポイントを含めた後に前記関数を再計算することを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記第１のアルゴリズムをトレーニングすることは、サロゲートモデルを構築すること、異なる真の占有に応答して前記１つ以上のモーションセンサのいくつがトリガされるかシミュレートすること、及びトリガされたセンサの数を真の占有にマッピングする関数を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記融合することは、
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から前記融合占有者推定値を計算することを含み、ここで、Ｎは、融合占有者推定値であり、ＮＭＤは、前記第１の占有者推定値であり、ＮＲＦは、前記第２の占有者推定値であり、ＶＭＤは、前記照明システムに関連付けられる第１の分散であり、ＶＲＦは、前記ＲＦサブシステムに関連付けられる第２の分散である、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
建物制御システムを動作させるためのコントローラであって、
１つ以上のモーションセンサを有する照明システムから第１のデータセット及び１つ以上のＲＦトランシーバを有するＲＦサブシステムから第２のデータセットを受信するように構成される通信モジュールと、
前記照明システムに関連付けられる第１のアルゴリズム及び前記ＲＦサブシステムに関連付けられる第２のアルゴリズムが格納されるメモリと、
前記第１のアルゴリズムを使用して前記第１のデータセットから第１の占有者推定値を計算する、前記第２のデータセットから第２の占有者推定値を計算する、並びに、（ｉ）前記第１のアルゴリズムのパラメータを再較正するために前記第２の占有者推定値、前記第２のデータセット、又は前記第２の占有者推定値及び前記第２のデータセットの両方を入力すること、及び、（ｉｉ）前記第２のアルゴリズムのパラメータを再較正するために前記第１の占有者推定値、前記第１のデータセット、又は前記第１の占有者推定値及び前記第１のデータセットの両方を入力することの少なくとも一方を実行することにより前記第１のアルゴリズム、前記第２のアルゴリズム、又は前記第１のアルゴリズム及び前記第２のアルゴリズムの両方をトレーニングするように構成されるプロセッサと、
前記第１の占有者推定値及び前記第２の占有者推定値を融合することにより融合占有者推定値を作成するように構成される融合モジュールと、
を備え、
当該コントローラは、前記融合占有者推定値に応じて前記建物制御システムの動作を制御するように構成される、コントローラ。
【請求項１２】
あるロケーションにおける占有者の数を決定するためのシステムであって、
１つ以上のモーションセンサを含む照明システムであって、前記１つ以上のモーションセンサを用いて第１のデータセットを収集するように構成される、照明システムと、
１つ以上のトランシーバを含むＲＦサブシステムであって、前記１つ以上のトランシーバを用いて第２のデータセットを収集するように構成される、ＲＦサブシステムと、
前記照明システムに関連付けられる第１のアルゴリズムを使用して前記第１のデータセットから第１の占有者推定値を決定する、及び、前記ＲＦサブシステムに関連付けられる第２のアルゴリズムを使用して前記第２のデータセットから第２の占有者推定値を計算するように構成されるコントローラと、
前記第１の占有者推定値及び前記第２の占有者推定値を融合することにより融合占有者推定値を作成するように構成される融合モジュールと、
を含み、
前記コントローラは、前記第１のアルゴリズムのパラメータを再較正するために前記第２の占有者推定値、前記第２のデータセット、又は前記第２の占有者推定値及び前記第２のデータセットの両方を入力することにより前記第１のアルゴリズムをトレーニングすること、前記第２のアルゴリズムのパラメータを再較正するために前記第１の占有者推定値、前記第１のデータセット、又は前記第１の占有者推定値及び前記第１のデータセットの両方を入力することにより前記第２のアルゴリズムをトレーニングすること、又はこれらの少なくとも一方を含む組み合わせを行うように構成される、システム。
【請求項１３】
当該システムは、前記融合占有者推定値に応じて動作するように構成される建物制御システムを含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記建物制御システムは、セキュリティシステム、暖房、換気及び空調システム、サウンドマスキングシステム、照明システム、又はこれらの少なくとも１つを含む組合せを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記１つ以上のモーションセンサは、パッシブ赤外線センサであり、前記ＲＦサブシステムは、前記トランシーバを備える少なくとも一つのネットワークルータを含む、請求項１２に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、あるロケーションにおける占有者の数を決定するためのシステム及び方法であって、決定された占有者の数に応じて該ロケーションの制御システムを動作させるために特に有用であり得る、システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物機能の自動化（暖房、換気、空調、又はＨＶＡＣシステム、照明システム等）は、占有者の快適性を最適化すると共に、エネルギ使用量を最小限に抑え、したがって建物の維持管理にかかるコストを最小限に抑えるために使用されることができる。例えば、パッシブ赤外線（ＰＩＲ）センサは、建物内の１つ以上のシステムを制御するために建物内に一般的に配備されるコスト効率の高いソリューションである。ＰＩＲセンサは、多くの場合、動きがＰＩＲセンサによって検出されるかどうかに応じて、いつ照明器具がオン又はオフされるかを自動的に制御するために使用される。これらのセンサは、あるロケーションが占有されているかどうかを検出できるが、占有者とセンサの間の見通し線(line of sight)に依存し、何人の占有者が該ロケーションにいるのかを決定するにはあまり適していない。
【０００３】
動きを検出するための無線周波数（ＲＦ：radiofrequency）波の使用も利用されている。あるシステムでは、ＲＦ波は、あるロケーション内の携帯電話（又は他のトランシーバ）の数を検出し、三角測量するために使用されていて、これは、該ロケーションにいる占有者の数の類似物(analog)として使用されることができる。しかしながら、これらのアプローチは、個人が携帯電話又は他のデバイスを携帯することを必要とし、これは、正確な占有カウント(occupancy count)を生成するのに制限的である。別のアプローチでは、人間から反射されるＲＦ信号が、空間の占有者を測定するために検出され、分析される。しかしながら、これらのＲＦシステムは、マルチパス反射、及び遠くの占有者がより近い占有者からの反射によって隠されるという遠近問題(near-far problem)を被る可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
したがって、システムがあるロケーション内の占有者の数を正確に決定する能力を向上させる、とりわけ、決定された占有者の数に応じて該ロケーションの制御システムが制御される、システムが当業界において引き続き必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、あるロケーションにおける占有者の数を決定するための、とりわけ、決定された占有者の数に応じて該ロケーションの制御システムを動作させるための発明システム及び方法に関する。
【０００６】
開示されるシステムは、１つ以上の組込まれたＰＩＲセンサを有する照明システム等の１つ以上のモーションセンサを含むモーションディテクタサブシステム及びネットワークルータ等の１つ以上のＲＦトランシーバを含む無線周波数（ＲＦ）サブシステムの両方を含んでもよい。ＲＦトランシーバによって収集されるデータは、第１のアルゴリズムを用いて第１の占有者推定値を生成するために使用され、モーションセンサによって収集されるデータは、第２のアルゴリズムを用いて第２の占有者推定値を生成するために使用される。２つのセンサモダリティによって生成される推定値は、あるロケーションにおける占有者の正確なカウントを生成するために融合される。第１及び第２のアルゴリズムは、各サブシステムに関連するデータ及び／又は推定値を他のサブシステムに関連付けられるアルゴリズムへの入力として使用することによりトレーニングされることができ、これにより、それぞれの精度を経時的に向上させることができる。正確な占有者推定値は、当該ロケーションの制御システムを動作させるため、例えば、より良い又はより効率的な照明、温度、換気及び空間の最適化を提供するために使用されることができ、これにより、建物のエネルギ効率及び占有者の快適さを最大化することができる。
【０００７】
概して、一態様では、複数のモダリティを使用してあるロケーションにおける占有者の数を決定するための方法が提供される。当該方法は、ロケーションの照明システムに組込まれる１つ以上のモーションセンサから第１のデータセットを収集することと、照明システムに関連付けられる第１のアルゴリズムを使用して第１のデータセットから第１の占有者推定値を計算することと、ロケーションのＲＦサブシステムの１つ以上の無線周波数（ＲＦ）トランシーバから第２のデータセットを収集することと、ＲＦサブシステムに関連付けられる第２のアルゴリズムを使用して第２のデータセットから第２の占有者推定値を計算することと、ロケーションにおける占有者の数に対応する融合占有者推定値(fused occupant estimate)を作成するために第１の占有者推定値及び第２の占有者推定値を融合することと、（ｉ）第１のアルゴリズムのパラメータを再較正するために第２の占有者推定値、第２のデータセット、又は第２の占有者推定値及び第２のデータセットの両方を入力すること、及び、（ｉｉ）第２のアルゴリズムのパラメータを再較正するために第１の占有者推定値、第１のデータセット、又は第１の占有者推定値及び第１のデータセットの両方を入力することの少なくとも一方を実行することにより第１のアルゴリズム、第２のアルゴリズム、又は第１のアルゴリズム及び第２のアルゴリズムの両方をトレーニングすることとを含む。
【０００８】
一実施形態によれば、当該方法は、融合占有者推定値に応じてロケーションの建物制御システムを動作させることを含む。一実施形態によれば、建物制御システムは、セキュリティシステム、暖房、換気及び空調（ＨＶＡＣ）システム、サウンドマスキングシステム、照明システム、又はこれらの少なくとも１つを含む組合せを含む。一実施形態によれば、１つ以上のモーションセンサは、パッシブ赤外線（ＰＩＲ）センサを含み、１つ以上のＲＦトランシーバは、Ｗｉ−Ｆｉ対応ルータを含む。一実施形態によれば、第２のデータセットを収集することは、少なくとも１つのＲＦトランシーバを用いてＲＦ波を放射すること、及び少なくとも１つのＲＦトランシーバを用いてＲＦ波の反射を受信することを含む。
【０００９】
一実施形態によれば、トレーニングすることは、第１のデータセット又は第２のデータセットを収集する前に、ロケーションの物理的レイアウトを表すデータを入力すること、１つ以上のＲＦトランシーバの各々の座標を表すデータを入力すること、１つ以上のモーションセンサの各々の座標を表すデータを入力すること、又はこれらの少なくとも１つを含む組み合わせを含む。一実施形態によれば、第２のデータセットは、近い占有者からのＲＦ反射によって難読化された(obfuscated)遠い占有者からのＲＦ反射を表すデータを含み、トレーニングすることは、遠い占有者の位置を特定するために第１のデータセット及び１つ以上のモーションセンサの各々の座標と第２のデータセットを同時に(contemporaneously)又は同期して(synchronously)比較することを含む。一実施形態によれば、第１のアルゴリズムは、ロケーションの真の占有者カウントに関してトリガされるモーションセンサの数を記述する複数のデータポイントにフィッティングされる関数を含み、トレーニングすることは、真の占有者カウントが第２の占有者推定値として設定される１つ以上の新しいデータポイントを形成するために第１のデータセットと第２のデータセットを同期して比較すること、及び複数のデータポイントに１つ以上の新しいデータポイントを含めた後に関数を再計算することを含む。
【００１０】
一実施形態によれば、第１のアルゴリズムをトレーニングすることは、サロゲートモデル(surrogate model)を構築すること、異なる真の占有(different true occupancies)に応答して１つ以上のモーションセンサのいくつがトリガされるかシミュレートすること、及びトリガされたセンサの数を真の占有にマッピングする関数を決定することを含む。
【００１１】
一実施形態によれば、融合することは、
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から融合占有者推定値を計算することを含み、ここで、Ｎは、融合占有者推定値であり、ＮＭＤは、第１の占有者推定値であり、ＮＲＦは、第２の占有者推定値であり、ＶＭＤは、照明システムに関連付けられる第１の分散(variance)であり、ＶＲＦは、ＲＦサブシステムに関連付けられる第２の分散である。
【００１２】
概して、一態様では、建物制御システムを動作させるためのコントローラが提供される。当該コントローラは、１つ以上のモーションセンサを有する照明システムから第１のデータセット及び１つ以上のＲＦトランシーバを有する無線周波数（ＲＦ）サブシステムから第２のデータセットを受信するように構成される通信モジュールと、照明システムに関連付けられる第１のアルゴリズム及びＲＦサブシステムに関連付けられる第２のアルゴリズムが格納されるメモリと、第１のアルゴリズムを使用して第１のデータセットから第１の占有者推定値を計算する、第２のデータセットから第２の占有者推定値を計算する、並びに、（ｉ）第１のアルゴリズムのパラメータを再較正するために第２の占有者推定値、第２のデータセット、又は第２の占有者推定値及び第２のデータセットの両方を入力すること、及び、（ｉｉ）第２のアルゴリズムのパラメータを再較正するために第１の占有者推定値、第１のデータセット、又は第１の占有者推定値及び第１のデータセットの両方を入力することの少なくとも一方を実行することにより第１のアルゴリズム、第２のアルゴリズム、又は第１のアルゴリズム及び第２のアルゴリズムの両方をトレーニングするように構成されるプロセッサと、第１の占有者推定値及び第２の占有者推定値を融合することにより融合占有者推定値を作成するように構成される融合モジュール(fusion module)とを備え、当該コントローラは、融合占有者推定値に応じて建物制御システムの動作を制御するように構成される。
【００１３】
概して、一態様では、あるロケーションにおける占有者の数を決定するためのシステムが提供される。当該システムは、１つ以上のモーションセンサを含む照明システムであって、１つ以上のモーションセンサを用いて第１のデータセットを収集するように構成される、照明システムと、１つ以上のトランシーバを含む無線周波数（ＲＦ）サブシステムであって、１つ以上のトランシーバを用いて第２のデータセットを収集するように構成される、ＲＦサブシステムと、照明システムに関連付けられる第１のアルゴリズムを使用して第１のデータセットから第１の占有者推定値を決定する、及び、ＲＦサブシステムに関連付けられる第２のアルゴリズムを使用して第２のデータセットから第２の占有者推定値を計算するように構成されるコントローラと、第１の占有者推定値及び第２の占有者推定値を融合することにより融合占有者推定値を作成するように構成される融合モジュールとを含み、コントローラは、第１のアルゴリズムのパラメータを再較正するために第２の占有者推定値、第２のデータセット、又は第２の占有者推定値及び第２のデータセットの両方を入力することにより第１のアルゴリズムをトレーニングすること、第２のアルゴリズムのパラメータを再較正するために第１の占有者推定値、第１のデータセット、又は第１の占有者推定値及び第１のデータセットの両方を入力することにより第２のアルゴリズムをトレーニングすること、又はこれらの少なくとも一方を含む組み合わせを行うように構成される。
【００１４】
一実施形態によれば、当該システムは、融合占有者推定値に応じて動作するように構成される建物制御システムを含む。一実施形態によれば、建物制御システムは、セキュリティシステム、暖房、換気及び空調（ＨＶＡＣ）システム、サウンドマスキングシステム、照明システム、又はこれらの少なくとも１つを含む組合せを含む。一実施形態によれば、１つ以上のモーションセンサは、パッシブ赤外線センサであり、ＲＦサブシステムは、トランシーバを備える少なくとも一つのネットワークルータを含む。
【００１５】
上述の概念と、以下でより詳細に論じられる追加的概念との全ての組み合わせは（そのような概念が互いに矛盾しないという条件下で）、本明細書で開示される発明の主題の一部であると想到される点を理解されたい。特に、本開示の最後に記載されている特許請求される主題の全ての組み合わせは、本明細書で開示される発明の主題の一部であると想到される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
図面中、同様の参照文字は、一般に、異なる図の全体にわたって同じ部分を指す。また、これらの図面は、必ずしも正しい縮尺ではなく、その代わりに、全般的に、本発明の原理を例示することに重点が置かれている。
【図１】本明細書に開示される一実施形態による、あるロケーションにおける占有者の数を決定する、及び占有者の数に応じて前記ロケーションの制御システムを動作させるためのシステムを概略的に示す。
【図２】本明細書に開示される一実施形態による、ＬＯＳサブシステムを形成するために使用されることができる、ＰＩＲセンサを有する照明器具を概略的に示す。
【図３】本明細書に開示される一実施形態による、図１のシステムの追加の構成要素を示すブロック図である。
【図４】本明細書に開示される一実施形態による、あるロケーションの占有を推定するためのマッピング関数を作成するためにサロゲートモデルを使用するための手段を示すブロック図である。
【図５】本明細書に開示される一実施形態による、図４のブロック図についてのマッピング関数がどのように作成されることができるかを示すグラフである。
【図６】本明細書に開示される一実施形態による、エラー分析の一部として使用されることができるグラフである。
【図７】本明細書に開示される一実施形態による、あるロケーションにおける占有者の数を決定する、及び占有者の数に応じて前記ロケーションの制御システムを動作させるための図１及び図３のシステム等のシステムを動作させる方法を示すフローチャートである。
【図８】本明細書に開示される一実施形態による、ＲＦサブシステムからのデータが、動き検出サブシステムによって使用される関数を再計算するための新しいデータポイントを作成するためにどのように使用されることができるかを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本開示は、あるロケーションの制御システムの動作を制御するためのシステム及び方法の様々な実施形態を述べる。より一般的には、出願人は、ロケーション内の占有者の数に基づいてあるロケーションの制御システムの動作を制御することが有益であることを認識し、理解している。本開示の特定の実施形態の特定の目的は、あるロケーションの制御システムの効率及び／又は有効性を高めるために当該ロケーションにおける占有者の数を正確に決定することである。
【００１８】
前述のことを考慮して、様々な実施形態及び実装形態は、あるロケーションにおける占有者の数を決定する、及び、占有者の数に応じて該ロケーションの制御システムを動作させるためのシステム及び方法に関する。開示されるシステムは、１つ以上の組込まれたＰＩＲセンサを有する照明システム等の１つ以上のモーションセンサを含むモーションディテクタサブシステム及びネットワークルータ等の１つ以上のＲＦトランシーバを含む無線周波数（ＲＦ）サブシステムの両方を含んでもよい。ＲＦトランシーバによって収集されるデータは、第１のアルゴリズムを用いて第１の占有者推定値を生成するために使用され、モーションセンサによって収集されるデータは、第２のアルゴリズムを用いて第２の占有者推定値を生成するために使用される。２つのセンサモダリティによって生成される推定値は、あるロケーションにおける占有者の正確なカウントを生成するために融合される。第１及び第２のアルゴリズムは、各サブシステムに関連するデータ及び／又は推定値を他のサブシステムに関連付けられるアルゴリズムへの入力として使用することによりトレーニングされることができ、これにより、それぞれの精度を経時的に向上させることができる。正確な占有者推定値は、当該ロケーションの制御システムを動作させるため、例えば、より良い又はより効率的な照明、温度、換気及び空間の最適化を提供するために使用されることができ、これにより、建物のエネルギ効率及び占有者の快適さを最大化することができる。
【００１９】
図１を参照すると、一実施形態では、システム１００は、複数のモダリティを使用してロケーション１０２内の占有者の数（例えば、人数）を決定するために提供される。ロケーションの特定の機能又はフィーチャ(feature)の動作は、決定された占有者の数に応じて制御されることができる。システム１００は、参照番号１０４で示される無線周波数（ＲＦ）サブシステム、及び参照番号１０６で示されるモーションディテクタサブシステムを含む。以下により詳細に述べられるように、ＲＦサブシステム１０４及びモーションディテクタサブシステム１０６は、ロケーション１０２内の占有者の数を決定するために共に使用される。ここで、用語「占有者」は、「個人」と交換可能に使用されてもよく、これらの用語は、主に人々を指すことが意図されているが、これらの用語は、代替的に、一部の実施形態では、動物、昆虫等、ましては（例えば、風、水流等に起因して）環境内、外、及び／又は環境の周りを動く非生物(non-living entity)を指してもよいことを理解されたい。
【００２０】
図１では、ロケーション１０２は、デスク、ワークステーション、会議室等を有するオフィス空間として示されているが、屋内又は屋外の任意の他のエリアが監視され得ることを理解されたい。システム１００は、制御システム１０５を含んでもよく、より具体的には、ロケーション１０２が建物（例えば、オフィス空間）である場合、制御システム１０５は、建物制御システムと呼ばれてもよい。例えば、制御システム１０５は、暖房、換気及び空調（ＨＶＡＣ）システム、サウンドマスキングシステム、照明システム、セキュリティシステム、又はロケーション１０２に有用な任意の他のシステム若しくは機能であってもよく、又はこれらを含んでもよい。
【００２１】
ＲＦサブシステム１０４は、無線周波数（ＲＦ）波を送信及び受信することができる１つ以上のトランシーバを含む。トランシーバとは、ＲＦ波を送信及び受信することができる任意のデバイス又はデバイスの組み合わせ（例えば、別個の送信機及び受信機）を意味する。図１では、４つのそのようなトランシーバの位置が参照符号Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤによって示されている。一実施形態では、ＲＦサブシステム１０４のトランシーバは、Ｗｉ‐Ｆｉ対応ルータであるか、又はＷｉ‐Ｆｉ対応ルータを含む。他の無線周波数ベースの通信又は信号生成及び受信システムが、当技術分野で既知又は開発された関連するハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせを介して実装されることができることを理解されたい。
【００２２】
任意のＲＦベースの検出技術がサブシステム１０４に使用されることができることを理解されたい。例えば、ＲＦ波は、個人によって保持されるスマートフォン等のトランシーバに基づいて個人の動きを識別するために当技術分野で使用されている。以下でより詳細に論じられるように、ＲＦ波は、トランシーバによって送信され、その後受信されるＲＦ波の反射に基づいてロケーションにわたり人々を追跡するために使用されることができることも分かった。有利なことに、ネットワーク化されたＷｉ‐Ｆｉルータの形態のＲＦトランシーバは、多くの建物に普及しており、斯くして、多くの一般的な環境でＲＦサブシステム１０４を形成するのによく適している。
【００２３】
図１のモーションディテクタサブシステム１０６は、図１において数字１から６５で示される６５個のモーションセンサを含む。本明細書で使用される「モーションセンサ」は、センサの直接見通し線又は視野内の物体又は物体の動きを検出する任意のデバイス又は技術を指す。動きは、動きを示す、センサによって検出される様々なパラメータに基づいて決定されることができることを理解されたい。例えば、多くの一般的なモーションディテクタは、動いている物体と周囲の環境との間の感知された熱の違いに基づいて動きを検出する。一実施形態では、モーションセンサは、パッシブ赤外線（ＰＩＲ）センサを含むが、カメラ又は可視光信号を受信することができる他のセンサ等、他のモーションセンサが使用されてもよい。
【００２４】
建物及びオフィス空間における照明システムユビキタスインフラストラクチャ、いわゆる「スマート」照明システムは、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ又はワイヤレスネットワークを介して相互に及び／又は他のネットワークデバイスに接続され得る、発光ダイオード（ＬＥＤ）又は他の制御可能な光源を備える１つ以上の照明器具を備える。照明器具はまた、エネルギ効率の良いやり方でライトの動作を制御するためのＰＩＲ又は他のセンサを有する（例えば、センサは、動きが検出されたかどうかに応じて、ライトを自動的にオン／オフすることを可能にする）。コネクティビティは、個別の照明器具がエネルギ効率を最大化するために連携することを可能にし、システムの遠隔監視及び予測保全を可能にする。有利なことに、組込まれたＰＩＲ又は他のモーションセンサを有するこのタイプの既存の照明システムは、モーションディテクタサブシステム１０６を形成するために使用されることができる。セキュリティシステム等、モーションセンサを有する他の既存のシステムが、代替的又は追加的に利用されてもよく、又は、モーションセンサは、モーションディテクタサブシステム１０６を形成する目的のために特別に配備されてもよい。
【００２５】
図２は、検出された動きに応じて照明器具１０６ａがオン／オフすることを可能にする組込みＰＩＲセンサを有する天井取り付け照明器具１０６ａの形態のモーションセンサ対応デバイスの一例を示す。照明システムは、１つ以上の照明器具１０６ａを含んでもよい。ＰＩＲセンサは、一般にＰＩＲセンサを起点とする高さＨを有する円錐形又はピラミッド形をとる、視野１１２を有する。照明器具１０６ａ及び／又はサブシステム１０６によって使用される他のモーションセンサは、追加的又は代替的に、異なるタイプの動きを区別する能力を含んでもよい。例えば、モーションセンサは、動いている物体の相対的な検出サイズ及び／又は検出される移動速度等を介して、「メジャー」な動き（例えば、体全体が動いている）と「マイナー」な動き（例えば、体の四肢だけが動いている）とを区別することができてもよい。
【００２６】
追加的に、照明器具１０６ａ又はモーションディテクタサブシステム１０６の他のモーションセンサは、（例えば、当技術分野で一般に知られているように複数のセンサを使用することによって）図２においてＸ１及びＹ１によって境界付けられる第１のゾーン１１４並びにＸ２及びＹ２によって境界付けられる第２のゾーン１１６等、複数の異なる物理的エリア又はゾーンを認識することができてもよい。ゾーンは、グリッド、同心円等、任意のパターンで配置されてもよい。このようにして、各モーションセンサは、ロケーション１０２の１つ以上の個別のゾーンを定義することができる。個別のゾーンは、ロケーション１０２のより大きなエリアに対応するより一般的なゾーンを作成するために組み合わされることができる。例えば、図１を参照して、ロケーション１０２は、破線で示される４つの異なるゾーンに一般に分離されるが、ロケーション１０２は、任意の他の数のゾーンであってもよいことを理解されたい。このようにして、モーションセンサは、占有者の総数だけでなく、占有者の相対的な位置(position)又は場所(locality)を決定するために使用されることができる。追加的に、この情報は、特定のエリアのみで自身のコンポーネントの機能を有効化、無効化、又は変更する（例えば、他のすべてのゾーンの温度を維持しながら１つのゾーンの温度を下げる）ために制御システム１０５によって使用されてもよい。
【００２７】
システム１００はまた、プロセッサ１０７、メモリ１０８、及び／又は通信モジュール１０９を有するコントローラ１１０を含んでもよい。コントローラ１１０は、サブシステム１０４及び１０６によって収集されるデータを（例えば、メモリ１０８に）格納するために、及び／又は（例えば、プロセッサ１０７を用いて）収集されたデータに基づいて占有を計算するために利用されてもよい。一実施形態では、コントローラ１１０はまた、制御システム１０５のコンポーネント（例えば、ＨＶＡＣシステム）を制御するために使用される。代替的に、制御システム１０５は、コントローラ１１０と通信する、コントローラ１１０と同様の別個のコントローラを含んでもよい。上記の説明を考慮して理解されるべきであるように、様々なシステム及びサブシステムの要素は共有されてもよい（例えば、制御システム１０５は、サブシステム１０４を形成するＷｉ‐Ｆｉ対応ルータの動作を制御する、又はＰＩＲセンサ若しくはサブシステム１０６を形成する他のセンサを含む、照明システムの動作を制御してもよい）。コントローラ１１０は、サブシステム１０４及び／又は１０６、制御システム１０５のいずれかの一部であってもよく、又はこれらのシステム及びサブシステムとは別個であるが、それらと通信しててもよい。単一のコントローラ１１０の代わりに複数のコントローラが使用されてもよいことを理解されたい。例えば、サブシステム１０４及びサブシステム１０６は、互いに通信する別個のコントローラを有してもよい。サブシステム１０４のトランシーバ、モーションディテクタサブシステム１０６のセンサ、制御システム１０５のコンポーネント、及びコントローラ１１０は、任意の有線又はワイヤレス通信技術（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｚｉｇｂｅｅ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ等）を介して相互に通信してもよい。
【００２８】
プロセッサ１０７は、マイクロコントローラ、複数のマイクロコントローラ、回路、単一のプロセッサ、又は複数のプロセッサ等のソフトウェア命令を実行するように構成される任意の適切な形態のデバイス、メカニズム、又はモジュールを含んでもよい。メモリ１０８は、不揮発性メモリ又は揮発性メモリを含む、任意の１つ以上の適切な形態を含んでもよい。揮発性メモリには、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）が含まれてもよい。不揮発性メモリには、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、又は他のデータストレージメディアが含まれてもよい。メモリ１０８は、プロセッサ１０７によって、その動作中のデータの一時的格納のために使用されてもよい。サブシステム１０４及び１０６によって収集されるデータ、並びに以下で論じられるアルゴリズム、オペレーティングシステム、ファームウェア、又は他のデータ若しくはアプリケーション等、データ及びソフトウェアは、メモリ１０８にインストール又は格納されてもよい。通信モジュール１０９は、任意の送信機、受信機、アンテナ、ラジオ、又は他の通信デバイス、メカニズム、若しくはテクノロジ、並びにそれらの動作を可能にするように構成されるソフトウェアであってもよく、又はそれらを含んでもよい。
【００２９】
図３は、システム１００の動作及び構造のさらなる態様が理解されることができるブロック図を含む。占有者の数を決定するために、システム１００は、ＲＦサブシステム１０４によって測定されるデータ（又は「ＲＦデータ」）（例えば、反射されたＲＦ波に対応するデータ）の第１のデータセットに基づいてロケーション１０２の占有を推定するように構築及び／又はトレーニングされる、第１のアルゴリズム１１８（又は「ＲＦアルゴリズム１１８」）、並びに、モーションディテクタサブシステム１０６によって測定されるデータ（「モーションデータ」）（例えば、各モーションセンサの視野内で検出される動きに対応するデータ）の第２のデータセットに基づいてロケーション１０２の占有を推定するように構築及び／又はトレーニングされる、第２のアルゴリズム１２０（又は「モーションディテクタアルゴリズム１２０」）を含んでもよい。一実施形態では、第１のアルゴリズム１１８及び／又は第２のアルゴリズム１２０は、機械学習アルゴリズムであるか、又は機械学習アルゴリズムを使用する。任意の数の機械学習システム、アーキテクチャ及び／又は法、例えば、人工ニューラルネットワーク、ディープラーニングエンジン等が利用されることができることを理解されたい。
【００３０】
ＲＦアルゴリズム１１８を構築及び／又はトレーニングするために、ロケーション１０２のレイアウト（例えば、異なるゾーンの境界、各デスク又はワークステーションの位置等、ロケーション１０２の物理的レイアウトを記述するデータ）が、入力としてＲＦアルゴリズム１１８に提供されることができる。さらに、ＲＦアルゴリズム１１８は、入力として、ＲＦサブシステム１０４のトランシーバ（ＴＸ）の各々の位置又は座標を受けてもよい。同様に、モーションディテクタアルゴリズム１２０は、入力として、ロケーション１０２のレイアウト、並びにモーションディテクタサブシステム１０６のセンサの位置又は座標を受けてもよい。位置座標は、任意の基準座標系に従って提供されることができる。例えば、モーションセンサが（例えば、照明器具１０６ａに関して論じられるように）照明器具の一部として組込まれる場合、この情報は、照明システムのコミッショニングデータベースから決定されることができる。デスク、特定のゾーン等、他の注目すべきフィーチャの位置も、同じ座標系を使用して設定されることができる。
【００３１】
動作中、アルゴリズム１１８は、ＲＦサブシステム１０４によって測定されるＲＦデータに基づいて第１の占有者推定値１２２（又はＲＦベースの推定値１２２）、及びモーションディテクタサブシステム１０６によって測定されるモーションデータに基づいて第２の占有者推定値１２４（又はモーションベースの推定値１２４）を計算するために利用されることができる。以下でより詳細に論じられるように、推定値１２２及び１２４は、モーションディテクタアルゴリズム１２０のトレーニングを支援するためにＲＦベースの推定値１２２及びＲＦアルゴリズム１１８のトレーニングを支援するためにモーションベースの推定値１２４を提供することによりアルゴリズム１１８及び１２０のパフォーマンスの強化を支援するために使用されることができる。さらに、以下でより詳細に論じられるように、推定値１２２及び１２４は、最終的な融合占有カウント(fused occupancy count)（又は推定値）を生成するために融合モジュール１２６で融合（又は組み合わ）されることができる。一実施形態では、コントローラ１１０は、例えばコントローラ１１０のメモリ１０８にインストールされる、ソフトウェアを介して実装されることができる、融合モジュール１２６を含む。コントローラ１１０は、例えば、強化(reinforcement)が融合プロセスの一部として実行される場合融合モジュール１２６を介して、強化を実行するために使用されることができる。
【００３２】
融合占有者推定値は、（例えば、占有者の変動する数に応じて温度を増加又は低下させる、換気ファンをオン／オフする、サウンドマスキングシステムの強度を変える等）制御システムのコンポーネントの機能又は動作を有効化、無効化、及び／又は変更するために当該ロケーションのための制御システム、例えば、ロケーション１０２の制御システム１０５に送られることができる。上記のように、推定値１２２及び１２４、斯くして、融合推定値は、制御システム１０５が各ゾーンで別個に及び／又は異なるように動作を制御することを可能にするために占有者を異なる座標又はゾーンと相関させてもよい。
【００３３】
トレーニング及び動作の両方におけるＲＦアルゴリズム１１８及びモーションディテクタアルゴリズム１２０への入力は、システム１００の特定のコンストラクションに応じて、ロケーション１０２並びに／又はサブシステム１０４及び１０６からのデータからさらに開発されることができることに留意されたい。一実施形態では、ＲＦサブシステム１０４は、マサチューセッツ工科大学によって開発されたＷｉＴｒａｃｋシステムの構造及び／又は原理を使用する、それを使用することを含む、又はそれを使用して配置される。この実施形態では、ＲＦサブシステム１０４は、ＲＦ信号を送信する、及び、人体からのその反射を捕捉することによって動作する。以下に概説されるように、占有者推定値は、反射されたＲＦ波からの受信データに基づいて生成される。
【００３４】
非限定的な一例では、ＲＦアルゴリズム１１８は、トランシーバ（例えば、レシーバアンテナ）からの信号を処理することにより占有者の動きを追跡するためにＲＦサブシステム１０４によって受信されるデータをとってもよい。第１に、飛行時間（ＴＯＦ）が、信号がＲＦサブシステム１０４のトランシーバ（例えば、送信アンテナ）から反射体に進み、その後、ＲＦサブシステム１０４のトランシーバ（例えば、受信アンテナ）に戻るのにかかる時間として測定されることができる。ＴＯＦの初期測定値は、周波数変調搬送波（ＦＭＣＷ：frequency modulated carrier wave）送信技術を使用して得られることができる。推定値は、ノイズに起因する突発性ジャンプ及びマルチパス効果を排除するためにクリーンアップされることができる。トランシーバ（例えば、受信アンテナ）の各々から知覚される、ＴＯＦが決定されると、（例えば、上記の座標入力に基づいた）トランシーバの幾何学的配置が、三次元で移動体を位置特定するために利用されることができる。さらに、このタイプのシステムは、個人又は物体の高度の急速な変化、及び変化後の最終的な高度を監視することにより転倒を検出するために使用されることができる。これらのシステムはまた、腕の動きと全身の動きを区別する等、小規模の動きを見分けるために使用されることもできる。
【００３５】
アルゴリズム１２０は、その特定の必要性に従って、例えば、アルゴリズム１２０が、モーションディテクタサブシステム１０６の感知された動き検出データを占有者推定値に相関させることができるシミュレーション又は現場実験(field experiment)を含めるために、同様に構築及び使用されることができる。特定の非限定的な一例では、あるエリアの占有は、オープンオフィス空間に占有されているデスクの数等を介し、空間を使用している人数に基づいて測定されることができると仮定されることができる。この例において、Ｘ＝ｘ１、...、ｘＮはロケーションにおける「Ｎ」個のモーションセンサ（すなわち、サブシステム１０６）を示し、Ｙ＝ｙ１、...、ｙＭは「Ｍ」個の占有されている机（すなわち、推定される占有者の数）を示す。モーションセンサは、モーションを検出又は測定する、例えば、モーションがある場合は１を出力し、そうでない場合は０を出力するように構成されることができる。一部の実施形態では、動いている物体の相対的なサイズ又は速度等、追加の情報が決定されてもよい。センサの数（Ｎ）は大きくなる可能性があるため、関数の近似は簡単ではない場合がある。したがって、次元削減(dimension reduction)を行うために、トリガされるセンサの和Ｂｓｕｍは、
2021513171.tif 000004
として決定されることができる。さらに、総デスク占有Ａｓｕｍは、
2021513171.tif 000005
で与えられることができる。
【００３６】
教師あり学習アルゴリズム（例えば、アルゴリズム１２０のトレーニング）のための主要な要件の１つは、ラベル付けされたデータ（すなわち、アルゴリズムが基づくことになる、真、既知、若しくはグラウンドトゥルースと見なされる例に関連する、又は機械学習が利用されているかどうかを学習する、データ）へのアクセスである。これは、上記で定義される｛Ｘ、Ｙ｝について大量のデータを測定する必要がある。これは、実際の実験を介して行われることができ、又は計算上扱いやすい、ロケーションにおける挙動をエミュレートするモデルを構築することによって行われることができる。このタイプのモデルは、サロゲートモデルと呼ばれることがある。
【００３７】
図４は、一実施形態による、どのようにサロゲートモデル１２８がアルゴリズム１２０を作成するために使用されることができるか説明するブロック図を示す。サロゲートモデル１２８は、「オンライン」又は運用フェーズにおいてアルゴリズム１２０によって使用される又は定義するマッピング関数（ｇ）を作成するために「オフライン」又は学習フェーズにおいて使用されることができる。上記のように、ロケーション１０２の物理的レイアウトに関連するデータ、並びにロケーション１０２におけるサブシステム１０６のモーションセンサ及びデスクの座標は、同じ参照フレーム又はグローバル座標系に従って設定され、モデルに提供されることができる。このようにして、座標データは、各デスクについてセンサ及びデスク間のエッジが各センサの感知領域（例えば、視野１１２）内にある、モーションセンサ及びデスクが２つの互いに素なセットである、２部グラフと見なされることができる。モデル１２８を構築する際、動きがモーションセンサの視野内で検出される場合、これは、センサが占有された状態を識別することにつながる、例えば、センサ出力が１になると仮定されることができる。
【００３８】
このサロゲートモデル１２８を前提として、データは任意の所望の方法でシミュレートされることができる。一実施形態では、モンテカルロ分析が、ロケーション１０２におけるデスクの占有をランダムにシミュレーションし（Ａｓｕｍの既知の値を与える）、その後トリガされるセンサの数（上記で定義されるようなＢｓｕｍ）を決定するためにサロゲートモデル１２８を使用することによって実行される。十分に大量のデータを収集した後、トリガされたセンサ（Ｂｓｕｍ）を占有者カウント（Ａｓｕｍ）にマッピングする関数（ｇ）を決定することができる。一例が図５に示され、ここで、各ドットは、（例えば、種々のゾーンのデスクを占有する）種々の条件下での真の占有(True Occupancy)（Ａｓｕｍ）の種々の所与の値から計算されたＢｓｕｍの値を表し、関数（ｇ）は、Ｂｓｕｍを真の占有（Ａｓｕｍ）に相関させる最良の近似である。サロゲートモデル１２８に代えて、関数（ｇ）は、真の占有（Ａｓｕｍ）を変更し、トリガされたセンサの数(Triggered Sensors)（Ｂｓｕｍ）を測定することによって、当該ロケーションで実際の実験を行うことにより生成されてもよい。
【００３９】
別の考慮事項は、サロゲートモデル１２８に合わせる(align with)ためにモーションディテクタサブシステム１０６のモーションセンサからの実際の又は現実世界での動き／検出データを変換する必要があり得ることである。すなわち、サロゲートモデル１２８は、ロケーションを移動する人々を考慮せず、またメジャーな動き及びマイナーな動きの両方を考慮しなかったため、この例の現実世界でのシナリオは、センサアクティビティの増加に起因して占有者の数を過大評価する傾向があり得る。このために、図２に関して上述したように、メジャーな動きとマイナーの動きを区別するモーションセンサによって提供されるマルチレベル情報が活用されることができる。斯くして、マイナーな動きは、人々が自身のデスクで作業をしていることに関連し、斯くして、サロゲートモデル１２８によって使用されるＢｓｕｍに類似した値を集計するために使用され、メジャーな動きは、人々が一時的にロケーション内を動いていることに対応し、斯くして、集計されないと設定又は仮定されることができる。この例では、前処理ユニット１３０が含まれ、マイナーな動き及びメジャーな動きの両方に関連するデータを識別するためにモーションデータを評価する、及び、占有者カウントを決定するためにマイナーな動きに関連するデータのみをマッピング関数（ｇ）に渡すように構成される。無論、他の実施形態では、マイナーな動き及びメジャーな動きの両方をカウントする、マイナーな動きを無視してメジャーな動きのみを集計する、又は実際の動作時にモーションディテクタサブシステム１０６によって測定されるデータ及びサロゲートモデル間の整合(consistency)をもたらすために何らかの他の方法でモーションデータを処理することが望ましくてもよい。
【００４０】
上述のように、ＲＦベースの推定値１２２及び動きベースの推定値１２４は、任意のデータ又は情報融合技術に従って融合モジュール１２６によって融合されることができる。一実施形態では、ＮＲＦ及びＮＭＤが、それぞれＲＦサブシステム１０４及びモーションディテクタサブシステム１０６によって与えられる占有者推定値１２２及び１２４を表すとする。２つのシステムの分散は、それぞれＶＲＦ及びＶＭＤで表されることができる。この場合、２つの占有者推定値は、次の式によって最終占有カウントＮを得るために融合モジュール１２６によって融合されることができる。
2021513171.tif 000006
【００４１】
所望であれば、計算エラーがまた、システム１００が占有決定を行うたびに発生するエラーの確率を決定することによって分析されることができる。例えば、１年に最大で「ｋ」個のエラーが発生する確率は、次のように与えられる。
2021513171.tif 000007
ここで、Ｎは、１年間にレポートされた推定の総数であり、ｐｆａｉｌは、占有者をある量だけアンダーカウント(undercount)する確率である。例えば、システム１００が各平日の８時間の作業期間中に１時間ごとに占有をレポートすると仮定される場合、ｐｆａｉｌ = １−０．９９１４６は、占有者を１０％以上アンダーカウントする現在の確率を示す。このような分析は、占有者を１０％以上アンダーカウントする最大で４つのインシデントを有する９５％の確率を達成するために必要とされる最小の改善を提供する。図６は、１年に最大４回失敗する確率がｐｆａｉｌの関数として異なるレポート頻度でどのように変化するかを示している。このグラフ（及び他のレポート頻度の同様のグラフ）はさらに、サブシステム１０４及び１０６にそれぞれ対応するアルゴリズム１１８及び１２０をトレーニングするために使用されることができる。
【００４２】
図７は、本明細書に開示される一実施形態による、ロケーションの占有を推定する、及び、ロケーションのフィーチャ又は機能を制御するように構成されるシステム（例えば、システム１００）を動作させるための方法１５０を示す。方法１５０は、ステップ１５２及び１５４で始まり、第１のデータセット（すなわち、ＲＦデータ）が、ＲＦサブシステム（例えば、ＲＦサブシステム１０４）によって収集され、第２のデータセット（すなわち、モーションデータ）が、１つ以上のモーションセンサ（例えば、モーションディテクタサブシステム１０６のモーションセンサ）によって収集される。ステップ１５６において、第１の占有者推定値（例えば、ＲＦベースの推定値１２２）が、（例えば、ＲＦアルゴリズム１１８を介して）ＲＦデータから作成され、ステップ１５８において、第２の占有者推定値（例えば、モーションベースの推定値１２４）が、（例えば、モーションディテクタアルゴリズム１２０を介して）モーションデータから作られる。
【００４３】
その後、方法は、所望であれば、ステップ１５６及び１５８からそれぞれステップ１６２及び１６４に進むことにより、強化フェーズ(reinforcement phase)１６０に進んでもよい。ステップ１６２において、ＲＦデータは、モーションディテクタアルゴリズムをトレーニングするための入力として使用され、ステップ１６４において、モーションデータは、ＲＦアルゴリズムをトレーニングするための入力として使用される。例えば、ＲＦベースの推定値１２２を含む、ＲＦデータは、「ラベル付けされた」例又は既知の情報としてモーションディテクタアルゴリズム１２０に入力されてもよく、モーションベースの推定値１２４を含む、モーションデータは、「ラベル付けされた」例又は既知の情報としてＲＦアルゴリズム１１８に入力されてもよい。各アルゴリズムに関連するデータ及び／又は推定値が他のアルゴリズムのパラメータを再較正するために使用される追加の例が以下に提供される。このように、異なるサブシステムの各々が、他のサブシステムに関連するアルゴリズムをトレーニング又は強化するために使用され、各サブシステムの独自の有利な点が、占有を最も正確に推定するためにアルゴリズムの能力(ability)を強化することができる。一実施形態では、アルゴリズムの１つのみが、強化フェーズ１６０（例えば、ステップ１６２又はステップ１６４のいずれか）中にトレーニングされる。強化フェーズ１６０は、方法１５０の各反復ごとに、又は時間ととも定期的に実行されてもよい。ＲＦデータ及び推定値はモーションディテクタアルゴリズムをトレーニングするために使用され、モーションベースの推定値及びモーションデータはＲＦアルゴリズムをトレーニングするために使用されるので、ステップ１６２はステップ１５４に戻り、ステップ１６４はステップ１５２に戻る。
【００４４】
強化ステップ１６０が使用されない場合、ステップ１５６及び１５８は、代わりにステップ１６６に進む。ステップ１６６では、ＲＦ推定値及びモーションベースの推定値が（例えば、上述の融合モジュール１２６を介して）融合される。最後に、方法１５０は、ステップ１６６を含む。ステップ１６６では、ロケーションの制御システム（例えば、ロケーション１０２の制御システム１０５）が、ステップ１６６で生成された融合推定値に応じて制御される。方法１５０は、制御システム１０５が、ロケーション１０２にいる占有者の数に応じてアクティブ且つタイムリーに動作することを可能にするために所望する回数繰り返すことができる。
【００４５】
方法１５０の強化フェーズ１６０の一実施形態は、上記の説明及び図８を考慮して理解されることができる。この実施形態では、２つのサブシステム１０４及び１０６の出力が、全体的な占有者カウントの精度を向上させるために融合される。上記のように、モーションディテクタアルゴリズム１２０及びモーションベースの推定値１２４は、あるロケーションにおける真の占有と、サブシステム１０６のモーションセンサがトリガされる総回数との関係に基づくことができる。例えば、この関係は、実際の実験によって、又は、図５に示される上述したモンテカルロシミュレーション若しくは他のシミュレーションを使用してオフライントレーニングフェーズにおいて決定されることができる。分析の結果、（占有、トリガ）ペアのセットが得られ、これは、図５及び図８の両方においてドットとしてプロットされている。非線形関数が、占有とセンサトリガの数との関係を定義するためにこれらの観察(observation)に適合される。例えば、ｆ（ｘ、θ）が非線形関数を表すとする。ここで、ｘはセンサトリガの数を表し、θは関数ｆの１つ以上の調整可能なパラメータを表す。その後、この関数ｆは、モーションディテクタアルゴリズム１２０によって使用されることができる、及び／又はモーションディテクタアルゴリズム１２０を含むことができる。
【００４６】
この例では、調整可能なパラメータθは、ＲＦサブシステム１０４によって提供されるフィードバックを使用して改善されることができる。すなわち、モーションディテクタサブシステム１０６に対応するアルゴリズム１２０は、アルゴリズム１２０のトレーニング中に、ＲＦサブシステム１０４のトランシーバによって収集されたデータを入力すること、及び／又はＲＦベースの推定値１２２を入力することによって強化されることができる。すなわち、２つのサブシステム１０４及び１０６からのデータが、モーションベースの推定値１２４だけでなく、ＲＦベースの推定値１２２にも対応するモーションセンサトリガの総数を得るために、例えばタイムスタンプを使用して、同期されることができる。この結果、タイプ（占有、トリガ）の追加の観察ペア(observation-pair)が得られ、ここで、占有値は、シミュレーション／実験からではなく、ＲＦサブシステム１０４のデータから（例えば、ＲＦベースの推定値１２２から）提供される。これらのデータポイントは、図８の例にＸとして示されている。パラメータθは、アルゴリズム１２０を再定義することになる、関数ｆを再計算するために、この新しいデータポイントのセットを使用して再較正されることができる。さらに、これらの観察は、ＲＦサブシステム１０４によって提供される推定値の信頼性(confidence)を反映するためにシミュレーション／実験の結果とは異なる重み付けがなされてもよい（例えば、ＲＦサブシステム１０４のデータを介して生成された推定値１２２は、シミュレーション／実験よりも多かれ少なかれ重み付けが大きくてもよい）。再較正は、定期的に実行されてもよく、又は大群衆の検出された進入(ingress)又はスケジュールされたイベント等のイベントに起因してトリガされてもよい。
【００４７】
強化フェーズ１６０の別の実施形態として、モーションディテクタサブシステム１０６によって収集されたデータ及び／又はモーションベースの推定値１２４は、代替的又は追加的に、ＲＦベースの推定値１２２の精度を改善するために使用されてもよい。例えば、連続シルエットキャンセル（ＳＳＣ：Successive Silhouette Cancellation）等のプロシージャが、前述の遠近問題を克服するためにＲＦアルゴリズム１１８によって使用されてもよい。ここでも、遠近問題は、より近くの占有者からの反射が遠くの占有者からの反射よりもパワーが大きく、これにより、遠くの占有者からの信号が不明瞭になり、ＲＦサブシステム１０６がこれらの占有者を検出又は追跡する能力を妨げる場合に発生する。ＳＳＣは一般に、ＴＯＦ測定値を生成したであろう最も近い占有者の位置をマッピングし、他の占有者の位置を復元するためにこの影響をキャンセルすることを伴う。この目的のために、例えば、モーションセンサ、オフィスレイアウト、デスク等の位置を定義するコミッショニング情報を介して、サブシステム１０６のモーションセンサの既知の座標（及び／又はモーションセンサの視野）が、検出された占有者の位置を検証するために使用されることができる。例えば、トリガされたセンサの既知の座標が、ＲＦサブシステム１０４によって同時に(contemporaneously)レビューされてもよい（又はタイムスタンプが、モーションデータをＲＦデータと同期させて比較するために使用されてもよい）。このようにして、アルゴリズム１１８のパラメータが再較正され、それにより、ＴＯＦを異なる位置にマッピングする精度が向上する。これは、ＲＦアルゴリズム１１８が推定値を決定する際に遠近問題を克服する能力を改善することにより、ＲＦベースの推定値１２２が全体の精度を向上させる。
【００４８】
いくつかの発明実施形態が、本明細書で説明及び図示されてきたが、当業者は、本明細書で説明される機能を実行するための、並びに／あるいは、その結果及び／又は利点のうちの１つ以上を得るための、様々な他の手段及び／又は構造体を、容易に構想することとなり、そのような変形態様及び／又は修正態様は、本明細書で説明される発明実施形態の範囲内にあるものと見なされる。より一般的には、本明細書で説明される全てのパラメータ、寸法、材料、及び構成は、例示であることが意図されており、実際のパラメータ、寸法、材料、及び／又は構成は、本発明の教示が使用される特定の用途に応じて変化することを、当業者は容易に理解するであろう。当業者は、通常の実験のみを使用して、本明細書で説明される特定の発明実施形態に対する、多くの等価物を認識し、又は確認することが可能であろう。それゆえ、上述の実施形態は、例としてのみ提示されており、添付の請求項及びその等価物の範囲内で、具体的に説明及び特許請求されるもの以外の発明実施形態が実践されてもよい点を理解されたい。本開示の発明実施形態は、本明細書で説明される、それぞれの個別の特徴、システム、物品、材料、キット、及び／又は方法を対象とする。更には、２つ以上のそのような特徴、システム、物品、材料、キット、及び／又は方法の任意の組み合わせは、そのような特徴、システム、物品、材料、キット、及び／又は方法が相互に矛盾しない場合であれば、本開示の発明の範囲内に含まれる。
【００４９】
語句「及び／又は」は、本明細書及び請求項において使用されるとき、そのように結合されている要素の「いずれか又は双方」、すなわち、一部の場合には接続的に存在し、他の場合には離接的に存在する要素を意味するように理解されるべきである。「及び／又は」で列挙されている複数の要素は、同じ方式で、すなわち、そのように結合されている要素のうちの「１つ以上」として解釈されるべきである。「及び／又は」の節によって具体的に特定されている要素以外の他の要素は、具体的に特定されているそれらの要素に関連するか又は関連しないかにかかわらず、オプションとして存在してもよい。本明細書及び請求項において使用されるとき、「又は」は、上記で定義されたような「及び／又は」と同じ意味を有するように理解されるべきである。
【００５０】
また、そうではないことが明確に示されない限り、２つ以上のステップ又は行為を含む、本明細書で特許請求されるいずれの方法においても、その方法のステップ又は行為の順序は、必ずしも、その方法のステップ又は行為が列挙されている順序に限定されるものではないことも理解されるべきである。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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