(57)【要約】【課題】長時間連続稼働しても安定的に被観測対象の有無を判定可能なセンサシステムを提供する。【解決手段】Ｎ個（Ｎ：自然数）のセンサを備えたセンサユニット１０１と、センサ情報記憶部１０２と、検出判定部１０３と、観測対象認識部１０４と、センサ基準値演算部１０５とを有し、センサ情報記憶部１０２にはセンサ基準値とセンサ配列とに関する情報が記憶され、センサユニット１０１の各センサからの出力信号を検出判定部１０３と観測対象認識部１０４とにおいてセンサ情報記憶部１０２に記憶された情報を参照しながら分析することによって、隣接する場所における被観測対象の有無を判定する。さらに、センサ基準値演算部１０５は、被観測対象の有無によってセンサユニット１０１の各センサの出力信号を振り分けて、センサ基準値の更新用データの算出に用いることによって、センサ情報記憶部１０２のセンサ基準値を更新し続けることを可能にする。【選択図】        図１
2017181071.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
隣接した空間に存在する物品の有無を検出するセンサシステムであって、
あらかじめ定められた被観測対象が有感領域にある第１の状態と、前記被観測対象が前記有感領域にはない第２の状態と、で異なる数値を出力するＮ個（Ｎは自然数）のセンサを備えているセンサユニットと、
前記第１の状態にあるときに前記センサユニット内の第Ｋ番目（Ｋは１≦Ｋ≦Ｎの自然数）のセンサが出力する典型的な数値である第Ｋ−１番目（１−１≦Ｋ−１≦Ｎ−１）の信号基準値と、前記第２の状態にあるときに前記第Ｋ番目のセンサが出力する典型的な数値である第Ｋ−２番目（１−２≦Ｋ−２≦Ｎ−２）の信号基準値と、前記第Ｋ番目のセンサの前記センサユニット内の配置と、を対応付けて、前記センサユニット内のＮ個の全てのセンサに関して記録する、センサ情報記憶部と、
前記センサ情報記憶部に記録した前記第Ｋ−１番目の信号基準値と前記第Ｋ−２番目の信号基準値との間の任意に選択した値を物品の有無を判断するために用いる閾値として設定し、前記第Ｋ番目のセンサの出力値から前記閾値を減算した値が、前記第Ｋ−１番目の信号基準値から前記閾値を減算した値と同じ符号になる場合は、前記第Ｋ番目のセンサの有感領域に物品があると判断し、一方、前記第Ｋ番目のセンサの出力値から前記閾値を減算した値が、前記第Ｋ−１番目の信号基準値から前記閾値を減算した値と逆の符号になる場合は、前記第Ｋ番目のセンサの有感領域には物品がないと判断する検出判定部と、
前記センサ情報記憶部が記憶している前記第Ｋ番目のセンサの前記センサユニット内の配置を用いて、前記検出判定部が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域に物品があると判断した前記第Ｋ番目のセンサの配置を認識し、内包するデータベース内に保存している前記被観測対象の特徴と比較することによって、前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にある物品が、前記被観測対象であるか否かを判定する観測対象認識部と、
前記観測対象認識部において前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると判定したときの前記センサユニットの出力を基にして、第Ｋ−３番目（１−３≦Ｋ−３≦Ｎ−３）の信号基準値を算出し、また、前記観測対象認識部において前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にはないと判定したときの前記センサユニットの出力を基にして、第Ｋ−４番目（１−４≦Ｋ−４≦Ｎ−４）の信号基準値を算出し、前記第Ｋ−３番目の信号基準値を前記Ｋ−１番目の信号基準値の更新データとして前記センサ情報記憶部に出力し、前記第Ｋ−４番目の信号基準値を前記Ｋ−２番目の信号基準値の更新データとして前記センサ情報記憶部に出力するセンサ基準値演算部と
を有することを特徴とするセンサシステム。
【請求項２】
ＲＦ（Radio  Frequency）信号を用いて取得した情報をＲＦＩＤ（Radio  Frequency  IDentification）システムの一部として前記検出判定部との通信に使用するＲＦＩＤリーダと、
前記ＲＦ信号を送受信するリーダアンテナと、
前記被観測対象が前記有感領域に置かれた状態であっても前記リーダアンテナからの直接波が到達可能な位置にあって、前記リーダアンテナと電磁界結合または電磁波で接続され、前記ＲＦＩＤリーダからの前記リーダアンテナを介して送信されてくる送信信号に対する応答信号を、前記リーダアンテナを介して前記ＲＦＩＤリーダに返す、Ｎ個のＲＦＩＤタグと、
を前記センサユニットとして備え、
Ｎ個の前記ＲＦＩＤタグそれぞれは、前記センサとして機能し、Ｎ個の前記ＲＦＩＤタグそれぞれの出力信号が前記ＲＦＩＤリーダにて受信された際における受信信号強度（ＲＳＳＩ：Received  Signal  Strength  Indicator）を、Ｎ個の前記センサそれぞれの出力値として、前記センサユニットから前記検出判定部へ出力する
ことを特徴とする請求項１に記載のセンサシステム。
【請求項３】
前記センサ基準値演算部は、
前記第Ｋ番目のセンサの有感領域に前記被観測対象があると前記観測対象認識部が判断したときの前記センサユニットの出力を基にして、前記第Ｋ−１番目の信号基準値を算出し、また、前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にはないと前記観測対象認識部が判断したときの前記センサユニットの出力を基にして、前記第Ｋ−２番目の信号基準値を算出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のセンサシステム。
【請求項４】
前記センサ基準値演算部は、前記第Ｋ−１番目の信号基準値を算出する際に、
前記観測対象認識部によって前記被観測対象が有感領域にあると判定されたセンサがＬ個（Ｌは１≦Ｌ≦Ｎの自然数）であった場合、当該Ｌ個のセンサ全てを対象センサ群として、該対象センサ群に属する全てのセンサの出力値を収集し、
収集した第ｉ番目（ｉは１≦ｉ≦Ｌの自然数）のセンサについて、
前記第ｉ番目のセンサの出力値から第ｉ−２番目（１−２≦ｉ−２≦Ｌ−２）の信号基準値を減算した値を、第ｉ−１番目（１−１≦ｉ−１≦Ｌ−１）の信号基準値から前記第ｉ−２番目の信号基準値を減算した値で割り算した値を算出するという演算を、前記対象センサ群に属するＬ個のセンサ全てに関して行い、
前記対象センサ群に属するＬ個のセンサ全てに関するそれぞれの前記演算の結果のうち、前記演算の結果の値として、最大の値が得られたセンサが、前記被観測対象が有感領域にあると認識されて前記対象センサ群に属していた前記第Ｋ番目のセンサであった場合には、前記第Ｋ番目のセンサの出力値を基にして、前記第Ｋ−１番目の信号基準値を算出する
ことを特徴とする請求項３に記載のセンサシステム。
【請求項５】
前記センサ基準値演算部は、前記第Ｋ−１番目の信号基準値を算出する際に、
前記観測対象認識部が前記被観測対象の形状認識によってあらかじめ定めた特定部位を判定し、
前記特定部位が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると前記観測対象認識部が判定したときの前記第Ｋ番目のセンサの出力値を基にして、前記第Ｋ−１番目の信号基準値を算出する
ことを特徴とする請求項３に記載のセンサシステム。
【請求項６】
前記センサ基準値演算部は、
前記観測対象認識部によって前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると判定された場合、前記第Ｋ番目のセンサの出力値をＰ回（Ｐは２以上の自然数）測定し、
前記Ｐ回分の前記第Ｋ番目のセンサの出力値の平均を、前記第Ｋ−３番目の信号基準値として決定する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかに記載のセンサシステム。
【請求項７】
前記センサ基準値演算部は、
前記観測対象認識部によって前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると判定された場合、前記第Ｋ番目のセンサの出力値をＰ回（Ｐは１以上の自然数）測定し、
前記Ｐ回分の前記第Ｋ番目のセンサの出力値と前記第Ｋ−１番目の信号基準値との平均を、前記第Ｋ−３番目の信号基準値として決定する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかに記載のセンサシステム。
【請求項８】
前記センサ基準値演算部は、
前記観測対象認識部によって前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると判定された場合、前記第Ｋ番目のセンサの出力値を、前記第Ｋ−３番目の信号基準値として決定する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれかに記載のセンサシステム。
【請求項９】
前記センサ基準値演算部は、
前記観測対象認識部によって前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にはないと判定された場合、前記第Ｋ番目のセンサの出力値をＱ回（Ｑは３以上の自然数）測定し、
前記Ｑ回分の前記第Ｋ番目のセンサの出力値のうち、最も出現頻度の多い出力値を、前記第Ｋ−４番目の信号基準値として決定する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれかに記載のセンサシステム。
【請求項１０】
前記センサ基準値演算部は、
前記観測対象認識部によって前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にはないと判定された場合、前記第Ｋ番目のセンサの出力値をＱ回（Ｑは２以上の自然数）測定し、
前記Ｑ回分の前記第Ｋ番目のセンサの出力値の平均値を、前記第Ｋ−４番目の信号基準値として決定する
ことを特徴とする請求項１ないし請求項８のいずれかに記載のセンサシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサシステムに関し、特に、キャリブレーション機能を有したセンサシステムとして、人、動物、車両、荷物などの物品を位置情報検出によって長時間に亘って管理する物品管理システムに好適に適用することが可能なセンサシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年普及しつつあるＲＦＩＤ（Radio  Frequency  IDentification）タグを用いた安価な物品管理システムが各種提案されている。これらの物品管理システムは、管理対象の物品にＲＦＩＤタグを直接添付することなく物品の有無を感知することができる。
【０００３】
特許文献１の特許第５８１２２０４号公報「物品管理システム」においては、ＲＦＩＤタグとリーダアンテナとを複数用いて１枚のシート（センサシート）を構成し、該センサシートの上に載った物や人の検知を行う技術が記載されている。
【０００４】
該特許文献１に記載の技術は次の通りである。すなわち、検知対象物がセンサシートの上に載っていない時、センサシート内のＲＦＩＤタグは、リーダアンテナを介してＲＦＩＤリーダと通信を行っている。検知対象物がセンサシート内に配置されたＲＦＩＤタグの上に載ると、該ＲＦＩＤタグを構成するアンテナ（タグアンテナ）に検知対象物が近接することによって、タグアンテナ近傍の電界が変化し、タグアンテナのインピーダンスが変化する。その結果、タグアンテナの通信周波数における利得が変化し、ＲＦＩＤリーダが受信するＲＦＩＤタグからの応答信号の信号強度が変化する。したがって、ＲＦＩＤリーダにてＲＦＩＤタグからの受信感度を監視することによって、検知対象物がセンサシート上に載っているか否かを識別することができる。
【０００５】
また、近年普及しつつあるＲＦＩＤタグを用いた安価な物品管理システムにおいては、一般に、被管理対象の物品にＲＦＩＤタグを直接添付することなく物品の有無を感知することができる技術が採用されつつある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第５８１２２０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前記特許文献１に記載されたセンサシート等の従来技術においては、センサシート上に検知対象物が載ることを前提とした運用を行うため、特に、検知対象物が重量物であった場合には、センサシートが経年変化を起こすことが想定される。センサシートが経年変化を起こすと、ＲＦＩＤリーダとＲＦＩＤタグとの通信感度が、検知対象物がセンサシート上に載っていない時、または、載っている時、のいずれかにおいて、あるいは、双方において、運用開始当初の値から変化してしまう。その結果、ＲＦＩＤリーダとＲＦＩＤタグとの通信感度を閾値と比較することによって検知対象物の有無を判定する場合には、センサシートの経年変化が原因になって、検知対象物の有無を正しく判定することが不可能になる状況が生じてしまう。
【０００８】
したがって、従来技術においては、センサシートの判定エラーを防ぐために、定期的に、センサシートのメンテナンスを行い、ＲＦＩＤリーダとＲＦＩＤタグとの通信感度の調整が必要になっていた。このため、長時間連続した運用を行うことが困難であった。なお、ここで、センサシートの経年変化とは、ＲＦＩＤタグの特性変化だけでなく、センサシート基板やスペーサなどのセンサシートの構造体が変形することも含まれている。
【０００９】
（本発明の目的）
本発明は、かくのごとき課題を解決するためになされたものであり、長時間に亘って連続運用しても被観測対象の有無の判定を正確に行うことができるセンサシステムを提供することを、その目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前述の課題を解決するため、本発明によるセンサシステムは、主に、次のような特徴的な構成を採用している。
【００１１】
すなわち、本発明によるセンサシステムは、
隣接した空間に存在する物品の有無を検出するセンサシステムであって、
あらかじめ定められた被観測対象が有感領域にある第１の状態と、前記被観測対象が前記有感領域にはない第２の状態と、で異なる数値を出力するＮ個（Ｎは自然数）のセンサを備えているセンサユニットと、
前記第１の状態にあるときに前記センサユニット内の第Ｋ番目（Ｋは１≦Ｋ≦Ｎの自然数）のセンサが出力する典型的な数値である第Ｋ−１番目（１−１≦Ｋ−１≦Ｎ−１）の信号基準値と、前記第２の状態にあるときに前記第Ｋ番目のセンサが出力する典型的な数値である第Ｋ−２番目（１−２≦Ｋ−２≦Ｎ−２）の信号基準値と、前記第Ｋ番目のセンサの前記センサユニット内の配置と、を対応付けて、前記センサユニット内のＮ個の全てのセンサに関して記録する、センサ情報記憶部と、
前記センサ情報記憶部に記録した前記第Ｋ−１番目の信号基準値と前記第Ｋ−２番目の信号基準値との間の任意に選択した値を物品の有無を判断するために用いる閾値として設定し、前記第Ｋ番目のセンサの出力値から前記閾値を減算した値が、前記第Ｋ−１番目の信号基準値から前記閾値を減算した値と同じ符号になる場合は、前記第Ｋ番目のセンサの有感領域に物品があると判断し、一方、前記第Ｋ番目のセンサの出力値から前記閾値を減算した値が、前記第Ｋ−１番目の信号基準値から前記閾値を減算した値と逆の符号になる場合は、前記第Ｋ番目のセンサの有感領域には物品がないと判断する検出判定部と、
前記センサ情報記憶部が記憶している前記第Ｋ番目のセンサの前記センサユニット内の配置を用いて、前記検出判定部が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域に物品があると判断した前記第Ｋ番目のセンサの配置を認識し、内包するデータベース内に保存している前記被観測対象の特徴と比較することによって、前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にある物品が、前記被観測対象であるか否かを判定する観測対象認識部と、
前記観測対象認識部において前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると判定したときの前記センサユニットの出力を基にして、第Ｋ−３番目（１−３≦Ｋ−３≦Ｎ−３）の信号基準値を算出し、また、前記観測対象認識部において前記被観測対象が前記第Ｋ番目のセンサの有感領域にはないと判定したときの前記センサユニットの出力を基にして、第Ｋ−４番目（１−４≦Ｋ−４≦Ｎ−４）の信号基準値を算出し、前記第Ｋ−３番目の信号基準値を前記Ｋ−１番目の信号基準値の更新データとして前記センサ情報記憶部に出力し、前記第Ｋ−４番目の信号基準値を前記Ｋ−２番目の信号基準値の更新データとして前記センサ情報記憶部に出力するセンサ基準値演算部と
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明のセンサシステムによれば、以下のような効果を奏することができる。
【００１３】
すなわち、本発明においては、運用中に測定したデータを用いてセンサユニットのキャリブレーションを行い、較正データを更新し続けることを可能にしているので、センサユニットの経年変化を自動的に補正し続け、メンテナンスなしの長時間連続稼働を可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に係わるセンサシステムのブロック構成の一例を、当該センサシステムの動作例を示すフローチャートと合わせて示すブロック構成図である。
【図２】図１のセンサシステムにおけるセンサユニットの構造の一例を示すブロック図である。
【図３】図２に示したセンサユニットの第Ｋ番目のセンサが出力する信号と第Ｋ−１番目の信号基準値および第Ｋ−２番目の信号基準値と閾値との関係の一例について説明するための模式図である。
【図４】図２に示したセンサユニットの上に靴を履いた人間の足跡が置かれた場合の各センサからの出力例を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明によるセンサシステムの好適な実施形態について添付図を参照して説明する。なお、以下の各図面に付した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、本発明を図示の態様に限定することを意図するものではないことも言うまでもない。
【００１６】
（本発明の特徴）
本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の特徴についてその概要を先ず説明する。本発明は、Ｎ個（Ｎ：自然数）のセンサからなるセンサユニットと、センサ基準値とセンサ配列とに関する情報を記憶するセンサ情報記憶部と、隣接する場所における物品の検出の有無を判定する検出判定部と、検出判定部により検出された物品が被観測対象か否かを判別する観測対象認識部と、センサユニットの各センサからの出力値を比較評価するためのセンサ基準値を各センサの出力値に基づいて算出し、かつ、自動的に更新し続けるセンサ基準値演算部とを有している。
【００１７】
そして、センサユニットの各センサからの出力信号を検出判定部と観測対象認識部とによってセンサ情報記憶部に記憶された情報を参照しながら分析することにより、隣接する場所における被観測対象の有無を判定することを可能にするとともに、さらに、センサ基準値演算部において、被観測対象の有無によってセンサユニットの各センサの出力信号を振り分けて、センサ基準値の更新用データの算出に用いることによって、センサ情報記憶部のセンサ基準値を更新し続けることを可能にすることを主要な特徴としている。
【００１８】
（本発明の実施形態の構成例）
次に、本発明に係わるセンサシステムのブロック構成の一例を、図１を参照して説明する。図１は、本発明に係わるセンサシステムのブロック構成の一例を、当該センサシステムの動作例を示すフローチャートと合わせて示すブロック構成図である。
【００１９】
図１に示すセンサシステムは、隣接した空間に存在する物品（被観測対象）の有無を検出するセンサシステムであって、センサユニット１０１と、センサ情報記憶部１０２と、検出判定部１０３と、観測対象認識部１０４と、センサ基準値演算部１０５と、を含んで構成される。
【００２０】
センサユニット１０１は、あらかじめ定められた被観測対象が有感領域にある第１の状態と、該被観測対象が前記有感領域にはない第２の状態と、の双方で異なる数値を出力するＮ個（Ｎは自然数）のセンサを有している。そして、Ｎ個全てのセンサの出力値を、検出判定部１０３に出力する。
【００２１】
センサ情報記憶部１０２は、前記第１の状態にあるときに第Ｋ番目（Ｋは１≦Ｋ≦Ｎの自然数）のセンサが出力する典型的な数値である第Ｋ−１番目（１−１≦Ｋ−１≦Ｎ−１）の信号基準値すなわち第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象ありの場合の信号基準値１０２ｂと、前記第２の状態にあるときに第Ｋ番目のセンサが出力する典型的な数値である第Ｋ−２番目（１−２≦Ｋ−２≦Ｎ−２）の信号基準値すなわち第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象なしの場合の信号基準値１０２ａと、第Ｋ番目のセンサのセンサユニット１０１内の配置すなわち第Ｋ番目のセンサ配置１０２ｃと、のそれぞれに関する情報を記録する。後に詳しく説明するように、センサ情報記憶部１０２に記録される信号基準値１０２ａ、１０２ｂは、センサ基準値演算部１０５で演算された更新データでもって更新される。センサ基準値演算部１０５は、センサユニット１０１における各センサの出力に基づき、各センサについて個別に、その更新データを計算する。したがって、センサ情報記憶部１０２には、各センサ毎に固有の信号基準値１０２ａおよび１０２ｂが記録される。
【００２２】
検出判定部１０３は、先ず、センサ情報記憶部１０２が記録する第Ｋ−１番目の信号基準値および第Ｋ−２番目の信号基準値の間に任意に選択した値として次のような閾値を設定する。つまり、該閾値は、物品の有無を判断するために用いる値であり、次の式（１）すなわち
閾値＝ａ×（第Ｋ−１番目の信号基準値）
＋（１−ａ）×（第Ｋ−２番目の信号基準値）      …（１）
として表すことができる（ここで、係数ａは（０≦ａ≦１）の条件を満たすあらかじめ設定した値である）。
【００２３】
そして、第Ｋ番目のセンサの出力値から前記閾値を減算した値が、第Ｋ−１番目の信号基準値から前記閾値を減算した値と同じ符号である場合、すなわち、次の式（２）の関係が成立する場合には、
（第Ｋ番目のセンサの出力値−閾値）
／（第Ｋ−１番目の信号基準値−閾値）≧０      …（２）
第Ｋ番目のセンサの有感領域に物品があるものと判断する。
【００２４】
逆に、第Ｋ番目のセンサの出力値から前記閾値を減算した値が、第Ｋ−１番目の信号基準値から前記閾値を減算した値とは逆の符号である場合、すなわち、次の式（３）の関係が成立する場合には、
（第Ｋ番目のセンサの出力値−閾値）
／（第Ｋ−１番目の信号基準値−閾値）＜０      …（３）
第Ｋ番目のセンサの有感領域には物品がないものと判断する。
【００２５】
観測対象認識部１０４は、センサ情報記憶部１０２が記憶している第Ｋ番目のセンサのセンサユニット１０１内の配置に関する情報を用いて、検出判定部１０３が有感領域に物品があると判断した第Ｋ番目のセンサの配置を認識し、さらに、内包するデータベース内の被観測対象の特徴と比較することによって、有感領域にある物品が被観測対象であるか否かを判定する。ここで、データベース内に収められている被観測対象の特徴とは、当該被観測測対象の大きさ（面積）や形状（縦横比）などである。
【００２６】
センサ基準値演算部１０５は、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象があると観測対象認識部１０４が判断したときのセンサユニット１０１の出力を基にして、第Ｋ−３番目の信号基準値を、すなわち、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象ありの場合の更新用信号基準値１０５ａを算出し、また、第Ｋ番目のセンサの有感領域には被観測対象がないと観測対象認識部１０４が判断したときのセンサユニット１０１の出力を基にして、第Ｋ−４番目の信号基準値を、すなわち、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象なしの場合の更新用信号基準値１０５ｂを算出する。
【００２７】
そして、算出した第Ｋ−３番目の信号基準値を第Ｋ−１番目の信号基準値の更新データとしてセンサ情報記憶部１０２に出力し、また、算出した第Ｋ−４番目の信号基準値を第Ｋ−２番目の信号基準値の更新データとしてセンサ情報記憶部１０２に出力する。
【００２８】
以上のような構成とすることによって、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象がある時とない時とのデータを、観測対象認識部１０４が振り分け、センサ情報記憶部１０２に記憶されている第Ｋ−１番目の信号基準値と第Ｋ−２番目の信号基準値とのデータを自動的に更新し続ける仕組みを実現している。
【００２９】
実際の運用においては、センサシステムを観測地点に設置後に、１度だけ、キャリブレーションを行うような場合も想定される。このような場合には、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象が確実にある状態とない状態との双方で別々にキャリブレーション用データを取得する手順を用意すれば良いので、検出判定部１０３による物品の検出も、観測対象認識部１０４による被観測対象の認識も、キャリブレーション自体には必要とならない。
【００３０】
つまり、センサ基準値演算部１０５は、センサユニット１０１の出力信号を受け取り、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象があるときのセンサユニット１０１の出力を基にして、第Ｋ−３番目の信号基準値を算出し、また、第Ｋ番目のセンサの有感領域には被観測対象がないときのセンサユニット１０１の出力を基にして、第Ｋ−４番目の信号基準値を算出する。そして、算出した第Ｋ−３番目の信号基準値を第Ｋ−１番目の信号基準値の更新データとしてセンサ情報記憶部１０２に出力し、算出した第Ｋ−４番目の信号基準値を第Ｋ−２番目の信号基準値の更新データとしてセンサ情報記憶部１０２に出力することにすれば良い。
【００３１】
したがって、センサシステムを観測地点に設置後に、１度だけ、キャリブレーションを行うような場合には、センサ基準値演算部１０５は、観測対象認識部１０４による被観測者の認識を行わずとも、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象があると観測対象認識部１０４が判断したときのセンサユニット１０１の出力と同等の値を基にして、第Ｋ−１番目の信号基準値を算出することになり、また、被観測対象が第Ｋ番目のセンサの有感領域にはないと観測対象認識部１０４が判断したときのセンサユニット１０１の出力と同等の値を基にして、第Ｋ−２番目の信号基準値を算出することになる。
【００３２】
次に、図１に示したセンサシステムにおけるセンサユニット１０１の構造について、その一例を、図２を参照しながら説明する。図２は、図１のセンサシステムにおけるセンサユニット１０１の構造の一例を示すブロック図である。図２に示すセンサユニット１０１は、センサ基板２０１と、保護材２０４と、ＲＦＩＤ（Radio  Frequency  IDentification）リーダ２０５とによって構成される。また、図２に示すセンサユニット１０１は、センサ基板２０１上に、４個のリーダアンテナ２０２−１〜２０２−４と、Ｎ個のセンサとしてそれぞれが機能するＮ個のＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−Ｎと、が実装されている。
【００３３】
４個のリーダアンテナ２０２−１〜２０２−４は、それぞれ、ＲＦ（Radio  Frequency）信号を送受信するものであり、マイクロストリップラインなどの伝送線を用いて構成されており、それぞれ、一方の端がＲＦＩＤリーダ２０５のＲＦ入出力部と接続されていて、他方の端が５０Ωの抵抗によって終端されている。また、ＲＦＩＤリーダ２０５は、ＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−Ｎそれぞれからリーダアンテナ２０２−１〜２０２−４のいずれかを介してＲＦ信号を用いて取得した情報をＲＦＩＤシステムの一部として検出判定部１０３との通信に使用する。
【００３４】
また、Ｎ個（Ｎは自然数）のＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−Ｎそれぞれは、被観測対象が有感領域に置かれた状態であってもリーダアンテナ２０２−１〜２０２−４からの直接波が到達可能な位置にあって、リーダアンテナ２０２−１〜２０２−４と電磁界結合または電磁波によって接続され、ＲＦＩＤリーダ２０５からのリーダアンテナ２０２−１〜２０２−４を介して送信されてくる送信信号に対する応答信号を、リーダアンテナ２０２−１〜２０２−４を介してＲＦＩＤリーダ２０５に返す。
【００３５】
また、Ｎ個のＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−Ｎそれぞれは、前述のように、アンテナを内蔵していて、リーダアンテナ２０２−１〜２０２−４のいずれかを介して、ＲＦＩＤリーダ２０５と通信をしているが、ＲＦＩＤリーダ２０５は、ＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−Ｎそれぞれから送られてくる信号の受信信号感度（ＲＳＳＩ：Received  Signal  Strength  Indicator）を常に監視している。ＲＦＩＤリーダ２０５からは、各ＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−Ｎに対応するＩＤ番号と受信信号感度（ＲＳＳＩ）とを、検出判定部１０３へ出力する。
【００３６】
つまり、Ｎ個のＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−Ｎそれぞれは、センサとして機能し、ＲＦＩＤリーダ２０５は、Ｎ個のＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−Ｎそれぞれの出力信号がＲＦＩＤリーダ２０５により受信された際における受信信号強度（ＲＳＳＩ）を、Ｎ個のセンサそれぞれの出力値として、センサユニット１０１から外部の検出判定部１０３へ出力する。
【００３７】
保護材２０４は、センサ基板２０１およびリーダアンテナ２０２−１〜２０２−４とＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−Ｎとの上を覆っている。なお、図２に示すブロック図においては、便宜上、ＲＦＩＤリーダ２０５を１台、リーダアンテナ２０２−１〜２０２−４を４本、ＲＦＩＤタグ２０３−１〜２０３−ＮをＮ個（Ｎ：自然数）とした構成を示しているが、これらの数量には制約がなく、必要に応じて、増減させることができることは言うまでもない。
【００３８】
また、センサユニット１０１の構造は、図２に示した構造に限定されるものではない。例えば、センサユニット１０１を、圧力センサ・アレイを用いて構成するようにしても良い。かかる場合には、センサユニット１０１が出力する値は、センサユニット１０１内の各圧力センサが検出した重量に相当する信号値になる。
【００３９】
次に、図２に示したセンサユニット１０１の第Ｋ番目のセンサが出力する信号と第Ｋ−１番目の信号基準値および第Ｋ−２番目の信号基準値と閾値との関係の一例について、図３を参照しながら説明する。図３は、図２に示したセンサユニット１０１の第Ｋ番目のセンサが出力する信号と第Ｋ−１番目の信号基準値および第Ｋ−２番目の信号基準値と閾値との関係の一例について説明するための模式図である。
【００４０】
図２のセンサユニット１０１において、第Ｋ番目（１≦Ｋ≦Ｎ）のセンサに相当するＲＦＩＤタグ２０３−Ｋの上に物品が置かれると、ＲＦＩＤタグ２０３−Ｋに内蔵されているアンテナの利得が変化するため、ＲＦＩＤリーダ２０５が受け取るＲＦＩＤタグ２０３−Ｋからの信号の受信信号感度（ＲＳＳＩ）が変化する。そこで、図２のセンサユニット１０１において、第Ｋ番目のＲＦＩＤタグ２０３−Ｋの受信信号感度（ＲＳＳＩ）を、物品が第Ｋ番目のセンサの有感領域に置かれているか否かを示す第Ｋ番目のセンサの出力値として利用する。
【００４１】
図３の模式図に示す例においては、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象ありの場合の典型的な出力値である第Ｋ−１番目の信号基準値が−５０ｄＢ（デシベル）であり、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象なしの場合の典型的な出力値である第Ｋ−２番目の信号基準値が−４０ｄＢである場合を示しており、かつ、有感領域に被観測対象が存在するか否かの識別用に用いる閾値が、前述の式（１）において、係数ａ＝０．２と設定した場合に得られる−４２ｄＢである場合を例示している。
【００４２】
そして、図３に例示するように、第Ｋ番目のセンサの出力値が−４８ｄＢとなった場合には、前述した式（２）、すなわち、
（第Ｋ番目のセンサの出力値−閾値）
／（第Ｋ−１番目の信号基準値−閾値）
＝｛−４８−（−４２）｝／｛−５０−（−４２）｝
＝３／４
≧０
の関係が成立するので、第Ｋ番目のセンサの上に物品が載っている、すなわち、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象等の何らかの物品が存在しているものと判断することができる。
【００４３】
次に、被観測対象として人間の足跡（特に、靴を履いた状態での足跡）であった場合のセンサの出力例について、図４を参照しながら説明する。図４は、図２に示したセンサユニット１０１の上に靴を履いた人間の足跡が置かれた場合の各センサからの出力例を説明するための説明図であり、被観測対象の一例として人間の足跡を認識する時のセンサユニット１０１の各センサが出力する出力値の一例を示している。
【００４４】
なお、図４に示す例においては、センサユニット１０１のセンサは、横３×縦５＝１５個のセンサからなっていて、各升目が、それぞれの個別のセンサを表している。また、各升目内の数字は、第Ｋ番目（１≦Ｋ≦１５）のセンサの出力値に対して、第Ｋ−１番目の信号基準値と第Ｋ−２番目の信号基準値との間を‘０’から‘１０’までの数値として量子化して示している。また、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象ありの場合の典型的な出力値である第Ｋ−１番目の信号基準値を‘１０’とし、第Ｋ番目のセンサの有感領域に被観測対象なしの場合の典型的な出力値である第Ｋ−２番目の信号基準値を‘０’とし、有感領域に被観測対象が存在するか否かの識別用に用いる閾値を‘２’としている場合を示している。
【００４５】
被観測対象に対する各センサの出力値は、一般に、様々な条件によって変化する。例えば、使用するセンサユニット１０１が感圧センサによって構成されている場合には、図４に示すような場合は、被観測対象である人間の体重によって出力値（荷重）が変化するのに加えて、さらに、被観測対象の人間の姿勢によっても足の爪先側の出力値が大きくなるか足の踵側の出力値が大きくなるかが変化する。
【００４６】
また、図４に示す例において、使用するセンサユニット１０１の構造が図２に示した構造を有する場合には、各センサの有感領域にある部位の靴の靴底の素材や厚みによっても出力値が変化する。一方で、前述の式（１）に示したように、第Ｋ−１番目の信号基準値によって物品の検出判定を行う際に使用する閾値の値が左右されるため、第Ｋ−１番目の信号基準値が条件によって大きく変動することは望ましくない。したがって、被観測対象を検出した際のセンサ出力値であっても、第Ｋ−１番目の信号基準値の計算に使用するデータとして適したものを選別することが必要となる。
【００４７】
第Ｋ−１番目の信号基準値の計算に使用するデータとして適したものを選別する手段としては、以下のような方法が望ましい。センサ基準値演算部１０５は、先ず、観測対象認識部１０４によって認識した検知対象（被観測対象）が有感領域にあると判定された全て（例えば、Ｌ個（Ｌは１≦Ｌ≦Ｎの自然数））のセンサを対象センサ群（該対象センサ群をＢ群とする）とする。そして、該対象センサ群（Ｂ群）に属する全てのセンサの出力値すなわち第ｉ番目（ｉは１≦ｉ≦Ｌの自然数）のセンサそれぞれの出力値全てを収集する。図４に示す例においては、対象センサ群（Ｂ群）に属するセンサは、閾値の‘２’以上のセンサ出力値になっているセンサ（すなわちハッチングを施して示した升目に相当するセンサ）が該当する。
【００４８】
次に、収集した対象センサ群（Ｂ群）の全てのセンサ出力値それぞれについて、次に示す式（４）
｛（第ｉ番目のセンサの出力値）−（第ｉ−２番目の信号基準値）｝
／｛（第ｉ−１番目の信号基準値）−（第ｉ−２番目の信号基準値）｝
…（４）
の計算を行う。すなわち、第ｉ番目のセンサの出力値から第ｉ−２番目（１−２≦ｉ−２≦Ｌ−２）の信号基準値を減算した値を、第ｉ−１番目（１−１≦ｉ−１≦Ｌ−１）の信号基準値から第ｉ−２番目の信号基準値を減算した値で割り算した値を、対象センサ群（Ｂ群）に属するセンサ全てすなわちＬ個（Ｌは１≦Ｌ≦Ｎの自然数）のセンサ全てに対して行う。
【００４９】
最後に、対象センサ群（Ｂ群）に属するＬ個のセンサ全てに関するそれぞれの式（４）の演算結果のうち、式（４）の値が最大になる第j番目（ｊは１≦ｊ≦Ｌの自然数）のセンサの出力値を選択して、第ｊ番目のセンサ出力値を第ｊ−１番目の信号基準値の計算に使用するデータとして決定する。
【００５０】
すなわち、対象センサ群（Ｂ群）に属するＬ個のセンサのうち最大の値が得られた第ｊ番目のセンサが、被観測対象が有感領域にあると認識されて対象センサ群（Ｂ群）に属していた第Ｋ番目（Ｋは１≦Ｋ≦Ｎの自然数）のセンサであった場合には、第Ｋ番目のセンサの出力値を基にして、第Ｋ−１番目の信号基準値を算出することになる。例えば、図４に例示したセンサ出力値の場合には、以上のようなＬ個のセンサのうち式（４）の値が最大になる第ｊ番目のセンサを選択するという選別方法においては、センサ出力値が‘１０’の値を示している上から２行目で左から２列目のセンサの出力値のみを選択することになる。
【００５１】
また、第Ｋ−１番目の信号基準値の計算に使用するデータとして適したものを選別する別の手段としては、データベースを用いた特徴比較を使用することも想定される。例えば、図４に例示したように、センサユニット１０１の構造が図２に示す構造であって、かつ、被観測対象が人間の足跡である場合には、足の指の付け根付近で取得したデータが、信号基準値の計算に最も適していることが経験上分かっている。
【００５２】
したがって、観測対象認識部１０４において行う特徴比較結果に基づいて、センサユニット１０１上に載っている足跡のうち、足の指の付け根付近に相当するセンサを選び出し、選択したセンサの出力値のみを信号基準値（選ばれたセンサが第Ｋ番目のセンサの場合には、第Ｋ−１番目の信号基準値）の計算に使用する。すなわち、センサ基準値演算部１０５は、第Ｋ−１番目の信号基準値を計算する際に、観測対象認識部１０４が被観測対象の形状認識によって該被観測対象のあらかじめ定めた特定部位を判定し、判定した該特定部位が第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると観測対象認識部１０４が判定したときの第Ｋ番目のセンサの出力値を基にして、第Ｋ−１番目の信号基準値を算出する。
【００５３】
ただし、かくのごとき特徴比較を使用することによって第Ｋ−１番目の信号基準値を選別する場合、観測対象認識部１０４が特徴比較を行う際に使用するデータベースには、踵部分と指の付け根部分との横幅比や土踏まずの位置など、足の前後を認識するために必要とする情報も記録しておくことが必要である。同時に、センサユニット１０１の各センサは、足の前後の違いを認識するのに十分な解像度が必要になる。
【００５４】
また、センサ基準値演算部１０５において行われる第Ｋ−３番目の信号基準値の計算においては、被観測対象の状態が常に一定になっているとは限らないため、センサ出力値のバラつきを抑える計算を行うことが必要である。例えば、被観測対象が人間の足跡の場合には、履いている靴の種類や体重などによってセンサ出力値がバラつくことが想定される。したがって、第Ｋ−３番目の信号基準値の計算方法として、次に示す３種類の方法のいずれかを用いることが望ましい。
【００５５】
第１の方法は、第Ｋ番目のセンサの出力値について平均を取ることである。つまり、観測対象認識部１０４によって選別された第Ｋ番目のセンサの出力値について、直近のＰ回分（Ｐは２以上の自然数）の平均値を算出し、算出した平均値を第Ｋ−３番目の信号基準値とするという方法である。言い換えると、センサ基準値演算部１０５は、観測対象認識部１０４によって被観測対象が第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると判定された場合、第Ｋ番目のセンサの出力値をＰ回（Ｐは２以上の自然数）測定し、測定したＰ回分の第Ｋ番目のセンサの出力値の平均を、第Ｋ−３番目の信号基準値として決定するという方法である。これにより、センサ出力値のバラつきを抑えることができる。
【００５６】
第２の方法は、第Ｋ番目のセンサの出力値と第Ｋ−１番目の信号基準値との平均を取ることである。つまり、観測対象認識部１０４によって選別された第Ｋ番目のセンサの出力値について、直近のＰ回分（Ｐは１以上の自然数）の出力値と、第Ｋ−１番目の信号基準値との和を算出し、総数を示す（Ｐ＋１）で割り算することによって平均値を求めて、第Ｋ−３番目の信号基準値とするという方法である。言い換えると、センサ基準値演算部１０５は、観測対象認識部１０４によって被観測対象が第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると判定された場合、第Ｋ番目のセンサの出力値をＰ回（Ｐは１以上の自然数）測定し、Ｐ回分の第Ｋ番目のセンサの出力値と第Ｋ−１番目の信号基準値との平均を、第Ｋ−３番目の信号基準値として決定するという方法である。これにより、センサ出力値のバラつきを抑えることができる。
【００５７】
また、この第２の方法においては、第Ｋ−１番目の信号基準値の方に重み付けをして平均を取ることも想定される。具体的には、観測対象認識部１０４によって選別された第Ｋ番目のセンサの出力値について、Ｐ回分（Ｐは１以上の自然数）の出力値の和を求め、さらに、第Ｋ−１番目の信号基準値をＣ倍（Ｃは０よりも大きい値）して重み付けした値を加算した後、（Ｐ＋Ｃ）で割り算することによって、第Ｋ−３番目の信号基準値とするという方法である。これにより、センサ出力値のバラつきをより確実に抑えることができる。
【００５８】
第３の方法は、第１、第２の方法とは異なり、平均等の計算を行うことなく、取得した第Ｋ番目のセンサ出力値を直ちに第Ｋ−１番目の信号基準値の更新用となる第Ｋ−３番目の信号基準値とすることである。言い換えると、センサ基準値演算部１０５は、観測対象認識部１０４によって被観測対象が第Ｋ番目のセンサの有感領域にあると判定された場合、第Ｋ番目のセンサの出力値を、第Ｋ−３番目の信号基準値として決定するという方法である。この第３の方法は、被観測対象側が均質であることがあらかじめ分かっている場合に有効である。例えば、センサユニット１０１の構造が図２に示す構造であって、図４に示すように、被観測対象が人間の足跡であった場合には、例えば足に履く履物を特定な履物に指定することができる室内においてのみ運用するという場合に、この第３の方法を有効に使用することができる。
【００５９】
また、センサ基準値演算部１０５で行われる第Ｋ−４番目の信号基準値の計算においても、ノイズなどの影響で発生するセンサ出力値のバラつきを抑える計算が必要になる。バラつきを抑えるためには、第Ｋ−４番目の信号基準値の計算方法として、次に示す２種類の方法のいずれかを用いることが望ましい。
【００６０】
第１の方法は、第Ｋ番目のセンサの出力値について出現確率の最も高い値を選出することである。つまり、観測対象認識部１０４によって被観測対象が有感領域にはないと判定された時の第Ｋ番目のセンサの出力値を、直近のＱ回分（Ｑは３以上の自然数）記録し、最も高い頻度で発生した出力値を第Ｋ−４番目の信号基準値とするという方法である。言い換えると、センサ基準値演算部１０５は、観測対象認識部１０４によって被観測対象が第Ｋ番目のセンサの有感領域にはないと判定された場合、第Ｋ番目のセンサの出力値をＱ回（Ｑは３以上の自然数）測定し、Ｑ回分の第Ｋ番目のセンサの出力値のうち、最も出現頻度の多い出力値を、第Ｋ−４番目の信号基準値として決定するという方法である。これにより、センサ出力値のバラつきを抑えることができる。
【００６１】
第２の方法は、第Ｋ番目のセンサの出力値について平均を取ることである。つまり、観測対象認識部１０４によって被観測対象が有感領域にはないと判定された時の第Ｋ番目のセンサの出力値を、直近のＱ回分（Ｑは２以上の自然数）記録し、記録したＱ回分のセンサ出力値の平均値を算出して、算出した平均値を第Ｋ−４番目の信号基準値とするという方法である。言い換えると、センサ基準値演算部１０５は、観測対象認識部１０４によって被観測対象が第Ｋ番目のセンサの有感領域にはないと判定された場合、第Ｋ番目のセンサの出力値をＱ回（Ｑは２以上の自然数）測定し、Ｑ回分の第Ｋ番目のセンサの出力値の平均値を、第Ｋ−４番目の信号基準値として決定するという方法である。これにより、センサ出力値がバラつきを抑えることができる。
【００６２】
以上、本発明の好適な実施形態の構成を説明した。しかし、かかる実施形態は、本発明の単なる例示に過ぎず、何ら本発明を限定するものではないことに留意されたい。本発明の要旨を逸脱することなく、特定用途に応じて種々の変形変更が可能であることが、当業者には容易に理解できよう。
【符号の説明】
【００６３】
１０１        センサユニット
１０２        センサ情報記憶部
１０２ａ      信号基準値（有感領域に被観測対象なしの場合）
１０２ｂ      信号基準値（有感領域に被観測対象ありの場合）
１０２ｃ      センサ配置
１０３        検出判定部
１０４        観測対象認識部
１０５        センサ基準値演算部
１０５ａ      更新用信号基準値（有感領域に被観測対象ありの場合）
１０５ｂ      更新用信号基準値（有感領域に被観測対象なしの場合）
２０１        センサ基板
２０２−１    リーダアンテナ
２０２−２    リーダアンテナ
２０２−３    リーダアンテナ
２０２−４    リーダアンテナ
２０３−１    ＲＦＩＤタグ
２０３−２    ＲＦＩＤタグ
２０３−３    ＲＦＩＤタグ
・・・・
２０３−Ｎ    ＲＦＩＤタグ
２０４        保護材
２０５        ＲＦＩＤリーダ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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