(57)【要約】【課題】  出力補正の信頼性を高め、より精度の高いセンサ出力値を得る。【解決手段】  第１センサ１１〜第ｎセンサ１ｎと、各センサが過去に出力したセンサ信号の値を保持するセンサ出力履歴保持部４０と、各センサからセンサ信号を受信し、受信したセンサ信号をセンサ出力履歴保持部４０に供給して保持させると共に、受信したセンサ信号の値の補正計算を行い、補正後の値を出力するセンサ信号処理部３０と、補正計算に用いるために予め設定された属性情報をセンサ信号処理部３０に供給する属性情報供給部５０を備え、センサ信号処理部３０は、少なくとも１つ以上の他のセンサの現在のセンサ信号の値、およびセンサ出力履歴保持部４０から取得した少なくとも１つ以上の過去に出力されたセンサ信号の値を用い、属性情報供給部５０から供給される属性情報に基づいて、受信したセンサ信号の値の補正計算を行う。【選択図】        図１
2005249607.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象を検知して信号を出力する、少なくとも２つ以上のセンサと、
上記各々のセンサが出力した信号の値を保持するセンサ出力履歴保持部と、
上記各々のセンサから信号を受信し、受信した信号をセンサ出力履歴保持部に供給して保持させると共に、上記受信した信号の値を補正するセンサ信号処理部と、
センサ検知に関わる属性情報を上記センサ信号処理部に供給する属性情報供給部を備え、
上記センサ信号処理部は、上記補正を行う信号を出力した対象センサおよび少なくとも１つ以上の他のセンサの、現在および上記センサ出力履歴保持部から取得した少なくとも１つ以上の過去の信号の値を用い、上記属性情報に基づいて、受信した信号の値の補正を行うセンサ装置。
【請求項２】
センサ信号処理部は、対象センサおよび他のセンサの現在およびセンサ出力履歴保持部から取得した過去の信号の値を要素とするセンサ出力ベクトルと、属性情報に基づいて決定される補正係数を要素とする補正係数ベクトルとの線形結合により、受信した信号の値の補正を行うことを特徴とする請求項１記載のセンサ装置。
【請求項３】
各々のセンサが出力する信号の値は連続量であり、
センサ信号処理部は、上記各々のセンサから受信した信号の値を離散的な複数の値に変換し、変換した値の補正を行うことを特徴とする請求項１または請求項２記載のセンサ装置。
【請求項４】
属性情報は、対象の物理特性を表す情報であることを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載のセンサ装置。
【請求項５】
センサ信号出力部は、属性情報の代わりに、各々のセンサの理想出力値と実際の信号の値の関係から導き出される規則に基づいて、受信した信号の値の補正を行うことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載のセンサ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、センサ装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
赤外線等を利用した人体検知センサには、センサ出力値のノイズ成分を除去する技術が適用されている。除去対象となるノイズ成分には、時間的に不定期に発生する電気ノイズ、すなわち、いわゆるポップコーンノイズを対象としたものが多い。
このようなノイズ成分を除去するため、時間的な信号継続性を利用したフィルタリング手法が広く用いられている。こうした手法は、いわば時間的近接性を利用してセンサ出力を補正するものである。
【０００３】
従来のセンサ装置の例として、特許文献１に開示された非接触式スイッチがある。この非接触式スイッチは、一対の電極を備えた検知エレメントを複数備えたセンシング部と検知回路を有し、複数の検知エレメントのうちの１つは操作対象となる主たる検知エレメントであり、他の検知エレメントは検知エレメントの周囲に配置される。各検知エレメントへ人体が接近することに伴い電極間での静電容量の減少が検出されると、検知回路によって検知信号が出力され、信号処理部に供給される。信号処理部は、主たる検知エレメントに対応する検知信号が発生した場合には出力信号を発生し、１つの検知エレメントに対応する検知信号の発生から所定時間内に他の検知エレメントに対応する検知信号が発生した場合には出力信号を発生しない。これにより、周囲環境の変化や意識的操作以外のノイズによる誤動作を防止している。
【０００４】
【特許文献１】特開平６−１６２８８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、センサ機能の高機能化への要求、またセンサ単体コストの低下に伴い、複数のセンサを密に配置することにより、空間中に存在する検知対象物をより高精度に検知するセンサ装置の実現が可能となっている。このようなセンサ装置においては、時間的な近接性に加え、空間的に近接するセンサ同士の出力を相互に用いることにより、より高度な補正をすることが可能であると考えられる。
しかし、空間的な近接性を利用したセンサ出力の補正に関する従来技術についてはあまり例がない。
【０００６】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、出力補正の信頼性を高め、より出力精度の高いセンサ装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係るセンサ装置は、対象を検知して信号を出力する、少なくとも２つ以上のセンサと、各々のセンサが出力した信号の値を保持するセンサ出力履歴保持部と、各々のセンサから信号を受信し、受信した信号をセンサ出力履歴保持部に供給して保持させると共に、受信した信号の値を補正するセンサ信号処理部と、センサ検知に関わる属性情報をセンサ信号処理部に供給する属性情報供給部を備え、センサ信号処理部は、補正を行う信号を出力した対象センサおよび少なくとも１つ以上の他のセンサの、現在およびセンサ出力履歴保持部から取得した少なくとも１つ以上の過去の信号の値を用い、属性情報に基づいて、受信した信号の値の補正を行うものである。
【発明の効果】
【０００８】
この発明によれば、対象の属性情報を出力補正に反映させ、時間的・空間的に相関性の高いセンサ出力値を用いてセンサ出力値を補正するようにしたので、より信頼性の高いセンサ出力値を得ることができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、この発明の実施の様々な形態を説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による、センサ装置１００の構成を示すブロック図である。図に示すように、センサ装置１００は、ｎ個のセンサ、第１センサ１１、第２センサ１２、第３センサ１３、・・・、第ｎセンサ１ｎ（ｎは自然数）、センサ信号処理部３０、センサ出力履歴保持部４０、属性情報供給部５０を備えている。第１センサ１１、・・・、第ｎセンサ１ｎは、ここでは１列に並んで配置されており、各センサの検知領域、第１センサ検知領域２１、第２センサ検知領域２２、第３センサ検知領域２３、・・・、第ｎセンサ検知領域２ｎに検知対象物８０が入ると、各センサは検知対象物８０の検知信号を出力する。
【００１０】
次に動作について説明する。
図２は、実施の形態１による、センサ装置１００の動作のフローチャートである。
【００１１】
なお、検知対象物８０の寸法や重量等並びに第１センサ１１〜第ｎセンサ１ｎの検知範囲等の属性情報が予測可能な場合には、それらの情報を属性情報供給部５０を介して予め入力しておく。入力された情報は、センサ信号処理部３０に供給され、センサ出力の補正処理に利用される。
【００１２】
第１センサ１１〜第ｎセンサ１ｎのうち、１つあるいは複数のセンサの検知領域、第１センサ検知領域２１〜第ｎセンサ検知領域２ｎ内に検知対象物８０が入ると、該当センサは検知対象物８０を検知し（ステップＳＴ１）、センサ信号処理部３０に検知信号を供給する（ステップＳＴ２）。なお、ここでは第２センサ１２より検知信号が出力されたものとする。また、各センサの検知信号は０，１の２値出力とする。
【００１３】
センサ信号処理部３０は、第２センサ１２から供給された検知信号をセンサ出力履歴保持部４０に出力する。センサ出力履歴保持部４０は、受信した信号を保存する（ステップＳＴ３）。
センサ出力履歴保持部４０は、各々のセンサの過去の出力履歴を記憶している。
【００１４】
センサ信号処理部３０は、センサ出力履歴保持部４０から、時空間的近接範囲のセンサ出力信号を取得する（ステップＳＴ４）。
実施の形態１では、時空間的近接範囲のセンサ出力信号とは、検知信号を出力したセンサとその両隣のセンサの、現在および過去２回分の出力信号を表す。なお、両隣のセンサの現在の出力信号は、厳密に同時刻の出力信号である必要はなく、ほぼ同一時間とみなせる程度に充分小さな一定の範囲内の出力であればよい。
すなわち、センサ信号処理部３０は、センサ出力履歴保持部４０から、第２センサ１２と、第１センサ１１および第３センサ１３の、現在および過去２回分のサンプルを取得する。
【００１５】
センサ信号処理部３０は、ステップＳＴ４で取得した各々のセンサ出力信号の値が−１〜１の範囲に正規化されているか判定する（ステップＳＴ５）。
ステップＳＴ５で正規化されていないと判断された場合には正規化する（ステップＳＴ６）。
なお、ここではセンサ出力が０，１の２値出力であるが、０出力は計算上で影響を表すことができないため、０出力は−１に変換する。
【００１６】
センサ信号処理部３０は、属性情報供給部５０から検知対象物８０の属性情報を取得し、それらを用いてセンサ出力の補正係数Ｋを求める（ステップＳＴ７）。
【００１７】
図３は、実施の形態１による、補正係数ベクトルＫの決定方法を説明する図である。図に示すように、補正係数Ｋは、センサ番号ｊとサンプリング時間ｔの組み合わせによって決まる。実施の形態１では、検知信号を出力したセンサとその両隣のセンサの、現在および過去２回分のセンサ出力信号に対する補正係数Ｋを求める。図では、添え字ｔ、ｔ−１、ｔ−２はそれぞれ現在、１つ前、２つ前のセンサ信号に対する補正係数であることを表し、添え字ｊ、ｊ−１、ｊ＋１は、それぞれ検知信号を出力したセンサと両隣のセンサの出力信号に対する補正係数であることを表している。
【００１８】
補正係数Ｋは実験的に決定してもよいし、検知対象物８０の大きさや移動履歴等の属性情報に応じて指定してもよい。例えば、検知対象物８０のサイズと各センサの検知範囲のサイズに応じて決まる隣接センサ間での同時検出確率を補正係数Ｋとしてもよい。
【００１９】
また、実施の形態１では、後述する式（１）において、補正係数ベクトルＫｊとセンサ出力ベクトルＳｊとの線形結合により補正値を算出しているが、補正係数ベクトルＫｊをセンサ出力ベクトルＳｊを含む関数で表現すれば、センサ間の非線形関係を補正式で表現することが可能となる。
【００２０】
センサ信号処理部３０は、ステップＳＴ４で取得した時空間的近接範囲の出力信号とステップＳＴ７で取得した補正係数Ｋを用いて、第２センサ１２の出力値の補正計算を行う（ステップＳＴ８）。
【００２１】
センサ出力の補正値Ｏｕｔｐｕｔは、式（１）を用いて求める。
Ｏｕｔｐｕｔ＝ＫｊＳｊ  （１）
ここで、Ｋｊは補正係数ベクトル、Ｓｊは、第ｊセンサのセンサ出力ベクトルであり、ｊはセンサ番号を表す。また、Ｔは転置を表す。
Ｋｊ、Ｓｊは、以下のように表される。ここで、添え字のｔは現在を、ｔ−１、ｔ−２は過去２回分のデータであることを示す。
Ｋｊ＝［ｋｔ−２，ｊ−１  ｋｔ−２，ｊ  ｋｔ−２，ｊ＋１  ｋｔ−１，
ｊ−１  ｋｔ−１，ｊ  ｋｔ−１，ｊ＋１  ｋｔ，ｊ−１  ｋｔ，ｊ  ｋｔ，ｊ＋１］
（２）
Ｓｊ＝［ｓｔ−２，ｊ−１  ｓｔ−２，ｊ  ｓｔ−２，ｊ＋１  ｓｔ−１，
ｊ−１  ｓｔ−１，ｊ  ｓｔ−１，ｊ＋１  ｓｔ，ｊ−１  ｓｔ，ｊ  ｓｔ，ｊ＋１］Ｔ
（３）
【００２２】
なお、実施の形態１では、時空間的近接範囲である両隣のセンサの現在および過去２回分の出力値を用いて補正計算を行うようにしたが、参照するセンサ数や、履歴データ数はこれに限られない。その場合は、式（２）、（３）で表されるＫｊ、Ｓｊをセンサ数と履歴データの数に合わせて拡張すればよい。
【００２３】
次に、センサ信号処理部３０は、式（４）を用いて補正値Ｏｕｔｐｕｔが０〜１の範囲の値になるように正規化を行い、Ｏｕｔｐｕｔ’を得る（ステップＳＴ９）。
Ｏｕｔｐｕｔ’＝（Ｏｕｔｐｕｔ／ΣＫｊ）×０．５＋０．５  （４）
【００２４】
次に、センサ信号処理部３０は、ステップＳＴ９で得られたＯｕｔｐｕｔ’は０〜１の範囲の連続値となるため、これをそのまま検出確率として出力するか、或いは０，１の２値出力に変換するかを決定する（ステップＳＴ１０）。連続値出力とする場合には、Ｏｕｔｐｕｔ’をそのまま出力する（ステップＳＴ１１）。
【００２５】
２値化する場合には２値化処理を行う（ステップＳＴ１２）。具体的には、Ｏｕｔｐｕｔ’を中間値である０．５などを閾値として閾値処理することにより２値化する。センサ信号処理部３０は、２値化した値を出力する（ステップＳＴ１３）。
以上で、複数のセンサの出力とその過去の出力に基づくセンサ出力の補正処理が終了する。
【００２６】
次に、実施の形態１によるセンサ出力の補正処理の効果について具体的な測定値を用いて説明する。
【００２７】
ここでは、センサ装置として、８個のセンサが一列に並んだ装置を例に取り説明する。図４は、センサＳ１〜Ｓ８の１０サンプル時間分の測定出力値（０／１出力）の例を示す一覧表である。
【００２８】
ここでは、上述の説明と同様に、両隣のセンサの過去２サンプル分のデータを用いて補正計算を行い、式（２）で表される補正係数ベクトルＫｊは、
Ｋｊ＝［０．０  ０．２５  ０．０  ０．０  ０．５０  ０．０  ０．２５  １．０  ０．２５］とする。
また、端のセンサ（ここではＳ１とＳ８）については、それぞれ左隣と右隣の出力が存在しないため、該当部分の補正係数Ｋｊを０とする。それ以外のセンサ出力が存在する部分は、上記の値を用いる。
【００２９】
図５は、図４に示したセンサ出力値を、式（４）により補正計算した後のセンサ出力値を示す一覧表である。なお、表中、かっこ内の値は計算後の連続値を０．５を閾値として０／１の２値出力に変換したものである。
【００３０】
また、図６は、図４に示す出力に対応するセンサＳ１〜Ｓ８の理想出力を示す一覧表である。
【００３１】
図４〜図６において、太字斜体で示した部分は、図６の理想出力と図４の測定出力が異なる値になっている部分である。なお、図５において、斜線部は過去２回分のセンサ出力値データが存在しないため、補正計算を行っていない部分である。
【００３２】
図４〜図６から以下のことを読み取ることができる。
【００３３】
まず、例えば、センサＳ１のｔ＝８、センサＳ３のｔ＝５，９におけるデータは、補正前（図４）は出力値が０であったが、補正後（図５）では検出確率が上昇している。
【００３４】
また、センサＳ７の測定値（図４）については、ｔ＝２，５において突発的に検出確率が上昇しているが、補正後（図５）では突発的な上昇が抑制されており、時間と共に緩やかに増減している。
【００３５】
補正により以上のような効果が現れ、結果的に、補正前の出力値（図４）と理想出力（図６）が異なっていた太字斜体部分が、補正後の０／１出力（図５のかっこ内）と理想出力では同一となっている。
【００３６】
このように、以上の測定結果から、実施の形態１の効果が確認された。なお、ここではセンサの出力値が０／１の２値出力となる場合を例に説明したが、例えば、検知対象物までの距離を測定して出力するような連続計測値出力センサに適用した場合にも、より理想出力に近い結果が得られる。
【００３７】
以上のように、この実施の形態１によれば、検知対象物８０の属性情報を補正係数Ｋに反映させ、時間的・空間的に相関性の高いセンサ出力値を用いてセンサ出力値を補正するようにした。これにより、より信頼性の高いセンサ出力値を得ることができるという効果がある。
【００３８】
なお、実施の形態１によるセンサ装置を適用する効果的な例としては、自動車用エアバッグの展開制御に利用される、乗員体格を検知するためのセンサシステムや、工業用部品の位置、量を概略把握するためのセンサシステム、人物群の概略位置、人数を計測するためのセンサシステムなどがあげられる。
【００３９】
実施の形態２．
実施の形態１では、センサ出力が０／１の２値出力となる場合を例に取って説明したが、センサの計測値が連続量である場合にも効果があることを述べた。
【００４０】
しかし、安価なセンサでは連続量の値の信頼性が低く、例えば距離計測センサの場合、実際の距離が同じでもセンサ出力が変動する場合がある。こうした出力値をそのまま補正計算に用いると、制御装置等の誤動作につながる場合がある。
【００４１】
実施の形態２では、センサの出力値が連続量である場合に、センサ出力ベクトルの各要素Ｓｔｊを以下のように定義する。
検出下限値≦Ｓｔｊ≦検出上限値のとき
Ｓｔｊ＝１
（検出下限値−予備範囲）≦Ｓｔｊ≦検出下限値のとき
Ｓｔｊ＝０．５
検出上限値≦Ｓｔｊ≦（検出上限値＋予備範囲）のとき
Ｓｔｊ＝０．５
上記以外のとき
Ｓｔｊ＝０
【００４２】
なお、上述した定義以外にも予備範囲を多段階で表現する方法や連続値で表現する方法が考えられる。ここでは、センサの出力変動の影響を抑えるため上述のように定義した。
【００４３】
実施の形態２によるセンサ装置の出力補正動作は、図２で示した実施の形態１と同様に、式（１）〜式（３）を用いて行う。
【００４４】
予備範囲を定義したことにより、例えば、検知対象物８０からの反射強度によって出力値が決まるセンサの場合、検知対象物８０の反射率変動による出力変動もある程度カバーする効果も見込める。
【００４５】
なお、実施の形態１において、図２のステップＳＴ６で行ったのと同様に、センサの０出力の影響を計算上表すために、｛１，０．５，０｝→｛１，０，−１｝と変換した上で補正計算を行う。
【００４６】
次に、実施の形態２によるセンサ出力の補正処理の効果について具体的な測定値を用いて説明する。
【００４７】
ここでは、検知対象物との距離を計測して出力するセンサ装置による実験結果を示す。
補正係数ベクトルＫｊは、
Ｋｊ＝［０．０  ０．２５  ０．０  ０．０  ０．５０  ０．０  ０．２５  １．０  ０．２５］とする。
また、各センサの検出範囲（上限値−下限値）の３０％を予備範囲として設定し、判定閾値は０．５とする。
【００４８】
図７は、実施の形態２によるセンサ出力補正の効果を示す図である。図中、横軸はサンプリングタイムを表し、縦軸はセンサ出力を表す。
また、ＰＳＤ１０〜ＰＳＤ１２は、センサ番号を表す。
【００４９】
グラフ中、補正前出力は、補正前のセンサ出力データを表しており、センサ出力値が検出範囲内の値であるかどうかを判定し、検出範囲内であれば１、検出範囲外であれば０である。
【００５０】
また、グラフ中、多値化出力は、元データを上記の定義に従って、｛１，０．５，０｝の３値出力としたものである。
【００５１】
補正後出力は、多値化出力（３値出力）に実施の形態１と同様の補正計算処理を施したものであり、判定閾値を０．５として（０，１）の２値出力としている。
【００５２】
図８は、図７に示した補正前出力および補正後出力の平均値とデータ変動回数を、センサ（ＰＳＤ１０〜ＰＳＤ１２）毎にまとめたものである。さらに、各センサの理想出力を記載した。図に示すように、補正後の出力値は理想出力と同一となっていることがわかる。このように、以上の測定結果から、実施の形態２の効果が確認された。
【００５３】
以上のように、この実施の形態２によれば、連続量出力値の信頼性が低いセンサの場合、多値化処理手段によってセンサ出力値を連続値から離散的な多値出力に変換し、さらに補正計算を行うようにしたので、出力変動の影響を受けずに、安定的な出力結果を得ることができる。
【００５４】
実施の形態３．
実施の形態１および実施の形態２においては、センサ出力の補正係数ベクトルＫｊをあらかじめ固定値で指定して効果を検証した。補正係数Ｋは、実施の形態１に関連して述べたように、実験的に決定したり、検知対象物８０のサイズなどの物理特性や第１センサ１１〜第ｎセンサ１ｎの検知範囲に応じて事前に指定したりすることが可能である。
【００５５】
しかし、あらかじめ検知対象物８０や第１センサ１１〜第ｎセンサ１ｎの属性情報が得られない場合も想定される。そこで、実施の形態３では、実際のセンサ出力と理想出力を用いた学習規則により最適な補正係数Ｋを決定する。
【００５６】
センサ信号処理部３０は、センサ出力履歴保持部４０に格納された各々のセンサの出力信号の値を各々のセンサの理想出力に近づけるように補正する最適な補正係数ベクトルＫｊを、学習規則により決定する。
【００５７】
学習規則としては、係数偏微分を用いた最急降下法を適用する手法や、ニューラルネットワークを用いる手法、遺伝アルゴリズムを用いる手法などを用いることができる。センサ信号処理部３０は、このような学習規則を用いて得られた補正係数ベクトルＫｊを用いて、センサ出力信号の補正計算を行う。その他の動作については、実施の形態１と同様に行う。
【００５８】
以上のように、実施の形態３によれば、検知対象物８０のサイズや重量および第１センサ１１〜第ｎセンサ１ｎの検知範囲といった属性情報が事前に得られない場合に、実際のセンサ出力値から相互相関関係を学習する仕組みを備えるようにした。これにより、新たな検知対象物８０や第１センサ１１〜第ｎセンサ１ｎに対しても補正係数Ｋを調整することが可能となり、信頼性の高いセンサ出力値を得ることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】この発明の実施の形態１によるセンサ装置の構成を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１によるセンサ装置の出力補正処理のフローチャートである。
【図３】この発明の実施の形態１による補正係数ベクトルＫの決定方法を説明する図である。
【図４】この発明の実施の形態１によるセンサ測定出力値の例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態１による、図４に示したセンサ出力値を、補正計算した後のセンサ出力値を示す図である。
【図６】図４のセンサ測定出力に対応する理想出力を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態２によるセンサ出力補正の効果を示す図である。
【図８】この発明の実施の形態２によるセンサ出力補正の効果を示す図である。
【符号の説明】
【００６０】
１ｎ  第ｎセンサ、２ｎ  第ｎセンサ検知領域、１１  第１センサ、１２  第２センサ、１３  第３センサ、２１  第１センサ検知領域、２２  第２センサ検知領域、２３  第３センサ検知領域、３０  センサ信号処理部、４０  センサ出力履歴保持部、５０  属性情報供給部、８０  検知対象物、１００  センサ装置。
【図１】
2005249607.tif 000003
【図２】
2005249607.tif 000004
【図３】
2005249607.tif 000005
【図４】
2005249607.tif 000006
【図５】
2005249607.tif 000007
【図６】
2005249607.tif 000008
【図７】
2005249607.tif 000009
【図８】
2005249607.tif 000010