JP7315836B2

JP7315836B2 - object detection system

Info

Publication number: JP7315836B2
Application number: JP2019167151A
Authority: JP
Inventors: 章宏和田; 郁横尾; 照尚二宮
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2019-09-13
Filing date: 2019-09-13
Publication date: 2023-07-27
Anticipated expiration: 2039-09-13
Also published as: JP2021043137A

Description

本件は、物体検出システムに関する。 This application relates to object detection systems.

送信機および受信機を用いて、障害物や侵入者を検出する技術が開示されている（例えば、特許文献１，２参照）。 Techniques for detecting obstacles and intruders using transmitters and receivers have been disclosed (see Patent Documents 1 and 2, for example).

実開昭６０－９５６９１号公報Japanese Utility Model Laid-Open No. 60-95691 特開２００５－３０８６７８号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-308678

送信機と受信機との距離が小さい場合には、直接波が支配的となるため、検出エリア内に物体が位置するとＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indication）が著しく小さくなる。したがって、閾値を用いた検出精度は高くなる。しかしながら、送信機と受信機との距離が大きくなると、反射波および回折波の影響が大きくなる（マルチパスフェージング）。マルチパスフェージングが生じると、検出エリア内に物体が位置しても、ＲＳＳＩの低下度合が小さくなる。その結果、閾値を用いた検出精度が低くなる。 When the distance between the transmitter and the receiver is small, the direct wave is dominant, so RSSI (Received Signal Strength Indication) is significantly reduced when an object is located within the detection area. Therefore, the detection accuracy using the threshold is high. However, as the distance between the transmitter and receiver increases, the influence of reflected and diffracted waves increases (multipath fading). When multipath fading occurs, even if an object is located within the detection area, the RSSI decreases to a lesser extent. As a result, the detection accuracy using the threshold is lowered.

１つの側面では、本発明は、物体の有無の検出精度を向上させることができる物体検出システムを提供することを目的とする。 In one aspect, an object of the present invention is to provide an object detection system capable of improving detection accuracy of the presence or absence of an object.

１つの態様では、物体検出システムは、複数の周波数のそれぞれで無線信号を送信する送信機と、前記無線信号を受信する受信機と、時間窓内において前記受信機が前記無線信号を受信した際のそれぞれの受信電力を取得する受信電力取得部と、前記複数の周波数から、閾値判定に用いる周波数を選択する選択部と、前記時間窓内であって前記選択部によって選択された周波数の前記受信電力の統計値を取得する統計値取得部と、前記統計値と閾値とを比較することで前記閾値判定を行う比較部と、を備える。 In one aspect, an object detection system includes: a transmitter that transmits a radio signal on each of a plurality of frequencies; a receiver that receives the radio signal; a reception power acquisition unit that acquires the reception power of each of the above, a selection unit that selects a frequency used for threshold determination from the plurality of frequencies, and the reception of the frequency selected by the selection unit within the time window A statistic value acquisition unit that acquires a statistic value of power, and a comparison unit that performs the threshold determination by comparing the statistic value and a threshold value.

物体の有無の検出精度を向上させることができる。 It is possible to improve the detection accuracy of the presence or absence of an object.

送受信機を用いた物体検出を例示する図である。FIG. 2 illustrates object detection using a transceiver; （ａ）および（ｂ）は物体検出を例示する図である。(a) and (b) are diagrams illustrating object detection. （ａ）および（ｂ）はマルチパスフェージングを例示する図である。(a) and (b) are diagrams illustrating multipath fading. 実施例１に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。1 is a diagram illustrating the overall configuration of an object detection system according to Example 1; FIG. （ａ）および（ｂ）は検出装置の動作を例示する図である。(a) and (b) are diagrams illustrating the operation of the detection device. （ａ）～（ｃ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。(a) to (c) are diagrams illustrating the details of the operation of the detection device. （ａ）および（ｂ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。(a) and (b) are diagrams illustrating the details of the operation of the detection device. 実施例２に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。FIG. 11 is a diagram illustrating the overall configuration of an object detection system according to Example 2; （ａ）および（ｂ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。(a) and (b) are diagrams illustrating the details of the operation of the detection device. 実施例３に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。FIG. 11 is a diagram illustrating the overall configuration of an object detection system according to Example 3; （ａ）～（ｃ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。(a) to (c) are diagrams illustrating the details of the operation of the detection device. 実施例４に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。FIG. 12 is a diagram illustrating the overall configuration of an object detection system according to Example 4; （ａ）および（ｂ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。(a) and (b) are diagrams illustrating the details of the operation of the detection device. 実施例５に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。FIG. 13 is a diagram illustrating the overall configuration of an object detection system according to Example 5; 端末装置の動作を例示する図である。It is a figure which illustrates operation|movement of a terminal device. 検出装置の動作の詳細を例示する図である。FIG. 4 illustrates details of the operation of the detection device; 検出装置の動作の詳細を例示する図である。FIG. 4 illustrates details of the operation of the detection device; （ａ）および（ｂ）は装置構成を例示する図であり、（ｃ）は他の物体検出システムを例示する図である。(a) and (b) are diagrams illustrating an apparatus configuration, and (c) is a diagram illustrating another object detection system.

実施例の説明に先立って、送受信機を用いた物体検出について説明する。 Before describing the embodiments, object detection using a transceiver will be described.

図１は、送受信機を用いた物体検出を例示する図である。図１で例示するように、送信機２０１と受信機２０２とを設置しておく。送信機２０１は、無線信号を送信する。受信機２０２は、送信機２０１が送信した無線信号を受信する。送信機２０１と受信機２０２との間に、ヒト、車などの物体が位置しなければ、無線信号が遮られないため、受信機２０２が送信機２０１の無線信号を受信する際のＲＳＳＩは大きくなる。一方、送信機２０１と受信機２０２との間に物体が位置すると、無線信号が物体によって遮られるため、ＲＳＳＩが小さくなる。そこで、ＲＳＳＩが閾値よりも小さくなることを検出することで、侵入者の検出、老人の見守り、通行量調査などが可能となる。 FIG. 1 is a diagram illustrating object detection using a transceiver. As illustrated in FIG. 1, a transmitter 201 and a receiver 202 are installed. Transmitter 201 transmits a radio signal. Receiver 202 receives the radio signal transmitted by transmitter 201 . Unless an object such as a person or a car is positioned between the transmitter 201 and the receiver 202, the radio signal is not blocked. Become. On the other hand, when an object is positioned between the transmitter 201 and the receiver 202, the radio signal is blocked by the object, resulting in a smaller RSSI. Therefore, by detecting when the RSSI becomes smaller than the threshold value, it becomes possible to detect an intruder, watch over an elderly person, investigate the amount of traffic, and the like.

例えば、図２（ａ）および図２（ｂ）で例示するように、送信機２０１と受信機２０２との間の検出エリアα内に物体が位置する状態のＲＳＳＩの平均値Ｐ_ｒｅｆを取得しておく。検出エリアαは、物体としてヒトが通る可能性があるエリアである。検出エリアαにヒトが位置しない場合、ＲＳＳＩが低下する特性を利用して、閾値Ｐ_ｔｈ＝Ｐ_ｒｅｆ－ｄＰ_ｔｈを用いて、ある時刻ｔ_ｎに取得したＲＳＳＩ値Ｐ_ｎに対して、Ｐ_ｎ＜Ｐ_ｔｈであれば、検出エリアαにヒトが位置したと判定することができる。例えば、ｄＰ_ｔｈは、物体の遮蔽と判断されるＲＳＳＩの低下量などとすることができる。 For example, as illustrated in FIGS. 2(a) and 2(b), the average value P _ref of the RSSI when the object is located within the detection area α between the transmitter 201 and the receiver 202 is obtained. Keep The detection area α is an area through which a person may pass as an object. Using the characteristic that the RSSI decreases when no human is located in the detection area α, the threshold value P _th ₌ P _ref −dP _th is used to obtain the RSSI value P _n acquired at a certain time t _n . If < _Pth , it can be determined that a person is positioned in the detection area α. For example, dP _th can be the amount of reduction in RSSI that is determined to be object occlusion, or the like.

図３（ａ）で例示するように、送信機２０１と受信機２０２との距離が小さい場合、直接波が支配的となるため、検出エリア内にヒトが入るとＲＳＳＩが著しく小さくなる。したがって、閾値を用いた検出精度は高くなる。しかしながら、図３（ｂ）で例示するように、送信機２０１と受信機２２０との距離が大きくなると、反射波および回折波の影響が大きくなる（マルチパスフェージング）。マルチパスフェージングが生じると、検出エリア内にヒトが入ってもＲＳＳＩの低下度合が小さくなる。その結果、閾値を用いた検出精度が低くなる。 As exemplified in FIG. 3A, when the distance between the transmitter 201 and the receiver 202 is small, the direct wave is dominant, so when a person enters the detection area, the RSSI becomes significantly smaller. Therefore, the detection accuracy using the threshold is high. However, as exemplified in FIG. 3B, as the distance between the transmitter 201 and the receiver 220 increases, the influence of reflected waves and diffracted waves increases (multipath fading). When multipath fading occurs, even if a person enters the detection area, the degree of decrease in RSSI becomes small. As a result, the detection accuracy using the threshold is lowered.

そこで、以下の実施例では、周波数によって受信点でのマルチパス電波の合成（位相条件）が異なり、無線信号の受信強度や、直接経路が遮られたときのレベルの変動の仕方が異なることに着目する。そこで、閾値判定に適切な周波数を選択することで、マルチパスフェージングによる影響を緩和して、物体の有無の検出精度を向上させることができる物体検出システムについて説明する。 Therefore, in the following embodiments, the synthesis (phase conditions) of multipath radio waves at the reception point differs depending on the frequency, and the receiving strength of the wireless signal and the way the level fluctuates when the direct path is blocked will differ. Focus. Therefore, an object detection system that can improve the accuracy of detecting the presence or absence of an object by selecting an appropriate frequency for threshold determination will be described, thereby alleviating the influence of multipath fading.

図４は、実施例１に係る物体検出システム１００の全体構成を例示する図である。図４で例示するように、物体検出システム１００は、送信機１０、受信機２０、検出装置３０などを備える。検出装置３０は、記憶部３１、パラメータ推定部３２、パラメータ選択部３３、比較部３４、出力部３５などとして機能する。 FIG. 4 is a diagram illustrating the overall configuration of the object detection system 100 according to the first embodiment. As illustrated in FIG. 4, the object detection system 100 includes a transmitter 10, a receiver 20, a detection device 30, and the like. The detection device 30 functions as a storage unit 31, a parameter estimation unit 32, a parameter selection unit 33, a comparison unit 34, an output unit 35, and the like.

送信機１０は、複数の周波数の無線信号を一度に送信する機能を有する。または、送信機１０は、複数の周波数の無線信号を周期的に切り替えて送信する機能を有していてもよい。受信機２０は、複数の周波数の無線信号を一度に受信する機能を有する。または、受信機２０は、複数の周波数の無線信号を周期的に切り替えて受信する機能を有する。ただし、周波数の識別はできなくてもよい。送信機１０および受信機２０は、物体が通過することが想定される物体検出エリアを挟んで対向するように設置されている。また、送信機１０と受信機２０との距離は、送信機１０の無線信号の到達距離以下に設定されている。受信機２０は、送信機１０からの無線信号を受信するごとに、当該無線信号のＲＳＳＩを出力する。 The transmitter 10 has a function of transmitting radio signals of a plurality of frequencies at once. Alternatively, the transmitter 10 may have a function of periodically switching and transmitting radio signals of a plurality of frequencies. The receiver 20 has a function of receiving radio signals of multiple frequencies at once. Alternatively, the receiver 20 has a function of periodically switching and receiving radio signals of a plurality of frequencies. However, frequency identification may not be possible. The transmitter 10 and the receiver 20 are installed so as to face each other across an object detection area through which an object is supposed to pass. Also, the distance between the transmitter 10 and the receiver 20 is set to be equal to or less than the reachable distance of the radio signal of the transmitter 10 . The receiver 20 outputs the RSSI of the radio signal each time it receives the radio signal from the transmitter 10 .

記憶部３１は、受信機２０から送られてきたＲＳＳＩデータを取得して受信時刻に関連付けて記憶する。パラメータ推定部３２は、記憶部３１に記憶されている各時間窓期間内のＲＳＳＩデータの統計値を取得する。パラメータ選択部３３は、閾値判定に適した周波数を選択する。比較部３４は、ＲＳＳＩデータの統計値と閾値とを比較することで閾値判定を行う。出力部３５は、比較部で判定された検出結果を出力する。 The storage unit 31 acquires the RSSI data sent from the receiver 20 and stores it in association with the reception time. The parameter estimating unit 32 acquires statistical values of RSSI data within each time window period stored in the storage unit 31 . The parameter selection unit 33 selects a frequency suitable for threshold determination. The comparison unit 34 performs threshold determination by comparing the statistical value of the RSSI data with the threshold. The output unit 35 outputs the detection result determined by the comparison unit.

続いて、検出装置３０の動作について説明する。図５（ａ）は、検出装置３０の動作を表すフローチャートを例示する図である。まず、記憶部３１は、受信機２０から、複数種類の周波数のＲＳＳＩデータを取得して受信時刻に関連付けて記憶しておく。例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）の３つのアドバタイズチャネルを使用する場合、受信機２０は、当該３チャネルの周波数のＲＳＳＩデータを取得する。本実施例においては、記憶部３１は、各ＲＳＳＩデータに周波数を関連付けていないものとする。 Next, the operation of the detection device 30 will be described. FIG. 5A is a diagram illustrating a flowchart representing the operation of the detection device 30. FIG. First, the storage unit 31 acquires RSSI data of multiple types of frequencies from the receiver 20 and stores them in association with reception times. For example, when using three advertising channels of BLE (Bluetooth (registered trademark) Low Energy), the receiver 20 acquires RSSI data of the frequencies of the three channels. In this embodiment, it is assumed that the storage unit 31 does not associate a frequency with each RSSI data.

パラメータ推定部３２は、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ１）。次に、パラメータ選択部３３は、閾値判定に適した周波数Ｆ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する（ステップＳ２）。たとえば、時間窓期間でヒトがいるときといないときとの差が顕著となる周波数が選択される。図５（ｂ）の例では、一例として周波数Ａが選択される。次に、パラメータ推定部３２は、周波数Ｆ_{ｓｅｌｅｃｔ}のＲＳＳＩデータに対して統計処理を行うことで、統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を取得する（ステップＳ３）。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体が有る」ことを示す情報を出力する（ステップＳ５）。ステップＳ４で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体が無い」ことを示す情報を出力する（ステップＳ６）。その後、フローチャートの実行が終了する。 The parameter estimation unit 32 acquires RSSI data from the storage unit 31 for a specific time window period (step S1). Next, the parameter selection unit 33 selects a frequency F _select suitable for threshold determination (step S2). For example, a frequency is selected at which the difference between the presence and absence of humans during the time window period is significant. In the example of FIG. 5B, frequency A is selected as an example. Next, the parameter estimator 32 acquires the statistical value P _select by performing statistical processing on the RSSI data of the frequency F _select (step S3). Next, the comparison unit 34 determines whether or not P _select is less than the threshold value P _th (step S4). When it is determined as "Yes" in step S4, the output unit 35 outputs information indicating "there is an object" (step S5). When it is determined as "No" in step S4, the output unit 35 outputs information indicating "there is no object" (step S6). Execution of the flowchart then ends.

このように、閾値判定に適した周波数のＲＳＳＩデータの統計値を用いて閾値判定を行うことで、マルチパスフェージングによる影響を緩和し、物体の有無の判別精度を向上させることができる。 In this way, by performing threshold determination using the statistical values of RSSI data of frequencies suitable for threshold determination, the influence of multipath fading can be mitigated and the accuracy of determining the presence or absence of an object can be improved.

続いて、各部の詳細な動作の一例について説明する。 Next, an example of detailed operation of each unit will be described.

パラメータ推定部３２は、各時間窓期間内のＲＳＳＩデータから、最適化手法を用いて、各周波数で送られてきたＲＳＳＩの確率密度分布のパラメータを求める。確率密度分布のパラメータは、例えば、平均値、分散などである。各時間窓期間は、互いに重複していてもよい。例えば、各時間窓期間は、所定時間ずつシフトしつつ互いに一部が重複していてもよい。 The parameter estimator 32 obtains parameters of the probability density distribution of RSSI transmitted at each frequency using the optimization method from the RSSI data within each time window period. Parameters of the probability density distribution are, for example, mean value, variance, and the like. Each time window period may overlap each other. For example, each time window period may partially overlap each other while being shifted by a predetermined amount of time.

周波数によって受信点でのマルチパス電波の合成（位相条件）が異なるため、無線信号の受信強度や、直接経路が遮られたときのレベルの変動の仕方が異なる。そこで、パラメータ選択部３３は、推定された各確率密度分布の平均値を大きい順に並べ、値の大きさが中央に位置するものを選択する。これは、最大のＲＳＳＩを持つ周波数では物体が位置する場合に誤判定の可能性があり、最小のＲＳＳＩを持つ周波数では物体が位置しない場合に誤判定の可能性があるからである。 Since the synthesis (phase conditions) of multipath radio waves at the reception point differs depending on the frequency, the reception strength of the radio signal and the way the level fluctuates when the direct path is blocked differs. Therefore, the parameter selection unit 33 arranges the average values of the estimated probability density distributions in descending order, and selects the value whose magnitude is located in the center. This is because the frequency with the maximum RSSI may result in an erroneous determination when the object is located, and the frequency with the minimum RSSI may result in an erroneous determination when the object is not located.

比較部３４は、選択された確率密度分布の平均値が、あらかじめ定めた閾値以下であるか否かを判定し、閾値以下で有ると判定された場合に検出エリアに物体（ヒト、車などの移動体、または静置体）が位置すると判定する。 The comparison unit 34 determines whether or not the average value of the selected probability density distribution is equal to or less than a predetermined threshold. (moving object or stationary object) is located.

続いて、検出装置３０の動作の詳細について説明する。図６（ａ）は、検出装置３０の動作を表すフローチャートを例示する図である。パラメータ推定部３２は、図６（ｂ）で例示するように、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ１１）。次に、パラメータ推定部３２は、特定の時間窓について、３種類の周波数のＲＳＳＩの確率密度分布を推定する（ステップＳ１２）。図６（ｃ）は、各周波数での正規分布を例示する図である。 Next, details of the operation of the detection device 30 will be described. FIG. 6A is a diagram illustrating a flowchart representing the operation of the detection device 30. FIG. The parameter estimation unit 32 acquires RSSI data from the storage unit 31 for a specific time window period, as illustrated in FIG. 6B (step S11). Next, the parameter estimator 32 estimates probability density distributions of RSSI of three frequencies for a specific time window (step S12). FIG.6(c) is a figure which illustrates the normal distribution in each frequency.

次に、パラメータ選択部３３は、分離したＲＳＳＩの平均値のうち、他の２つの平均値に挟まれた中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する（ステップＳ１３）。図６（ｃ）の例では、実線で描かれた確率密度分布の平均値が選択される。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体が有る」ことを示す情報を出力する（ステップＳ１５）。ステップＳ１４で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体が無い」ことを示す情報を出力する（ステップＳ１６）。その後、フローチャートの実行が終了する。 Next, the parameter selection unit 33 selects the central average value P _select sandwiched between the other two average values of the separated RSSI average values (step S13). In the example of FIG. 6(c), the average value of the probability density distribution drawn by the solid line is selected. Next, the comparison unit 34 determines whether or not P _select is less than the threshold value P _th (step S14). When it is determined as "Yes" in step S14, the output unit 35 outputs information indicating "there is an object" (step S15). When it is determined as "No" in step S14, the output unit 35 outputs information indicating "there is no object" (step S16). Execution of the flowchart then ends.

ここで、ＲＳＳＩの確率密度分布の推定の詳細について説明する。例えば、アドバタイズの３チャネルが同じ割合（使用頻度）で用いられるものとする。また、３種類の周波数のＲＳＳＩの確率密度分布が対数正規分布Ｇ（μ_ｉ，σ_ｉ）に従うものとする。パラメータ推定部３２は、ある環境での全体のＲＳＳＩｐの分布Ｈを下記式（１）のように対数正規分布の足し合わせで表すことで、モデルを作成する。次に、パラメータ推定部３２は、一定時間内で得られたＲＳＳＩから求めた分布を下記式（２）で表した場合に、下記式（３）に従って、下記式（１）と下記式（２）との差分の二乗誤差を最小にする平均値および分散を推定する。以上の手順により、各周波数の確率密度分布を求めることができる。なお、ＢＬＥでは、推定結果と実測値の分布とがほぼ一致する。

Details of the estimation of the RSSI probability density distribution will now be described. For example, it is assumed that three advertising channels are used at the same rate (frequency of use). It is also assumed that the RSSI probability density distributions of the three frequencies follow the logarithmic normal distribution G(μ _i , σ _i ). The parameter estimator 32 creates a model by expressing the overall RSSIp distribution H in a certain environment by adding logarithmic normal distributions as in the following equation (1). Next, when the distribution obtained from the RSSI obtained within a certain period of time is represented by the following formula (2), the parameter estimating unit 32 follows the following formula (1) and the following formula (2) according to the following formula (3). ) to minimize the squared error of the difference. By the above procedure, the probability density distribution of each frequency can be obtained. In addition, in BLE, the estimated result and the distribution of the measured values are almost the same.

図６（ａ）で表した動作は、各時間窓期間について実行される。すなわち、図６（ａ）で表した動作は、所定の時間間隔で繰り返されることになる。図７（ａ）は、時刻ｔ１を開始時間とする時間窓期間内に物体が検出エリア内に位置しない場合を例示する図である。図７（ａ）で例示するように、パラメータ推定部３２は、時刻ｔ１を開始時間とする時間窓期間において、周波数Ａ～周波数Ｃのそれぞれについて、ＲＳＳＩの確率密度分布を推定する。図７（ａ）の例では、中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}の周波数が互いに異なっている。次に、パラメータ選択部３３は、分離したＲＳＳＩの平均値のうち、中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する。図７（ａ）の例では、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満ではないため、出力部３５は、「物体無し」を示す情報を検出結果として出力する。 The operation shown in FIG. 6(a) is performed for each time window period. That is, the operation shown in FIG. 6A is repeated at predetermined time intervals. FIG. 7A is a diagram illustrating a case where an object is not positioned within the detection area within the time window period starting at time t1. As illustrated in FIG. 7A, the parameter estimator 32 estimates the RSSI probability density distribution for each of frequencies A to C in a time window period starting at time t1. In the example of FIG. 7A, the frequencies of the central average values P _select are different from each other. Next, the parameter selection unit 33 selects the central average value P _select from among the separated RSSI average values. Next, the comparison unit 34 determines whether or not P _select is less than the threshold value P _th . In the example of FIG. 7A, since P _select is not less than the threshold value P _th , the output unit 35 outputs information indicating "no object" as the detection result.

図７（ｂ）は、時刻ｔ２を開始時間とする時間窓期間内に物体が検出エリア内に位置する場合を例示する図である。図７（ｂ）で例示するように、パラメータ推定部３２は、時刻ｔ２を開始時間とする時間窓期間において、周波数Ａ～周波数Ｃのそれぞれについて、ＲＳＳＩの確率密度分布を推定する。図７（ｂ）の例では、中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}の周波数が互いに異なっている。次に、パラメータ選択部３３は、分離したＲＳＳＩの平均値のうち、中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する。図７（ｂ）の例では、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるため、出力部３５は、「物体有り」を示す情報を検出結果として出力する。 FIG. 7B is a diagram illustrating a case where an object is positioned within the detection area within the time window period starting at time t2. As illustrated in FIG. 7B, the parameter estimator 32 estimates the RSSI probability density distribution for each of frequencies A to C in a time window period starting at time t2. In the example of FIG. 7B, the frequencies of the central average values P _select are different from each other. Next, the parameter selection unit 33 selects the central average value P _select from among the separated RSSI average values. Next, the comparison unit 34 determines whether or not P _select is less than the threshold value P _th . In the example of FIG. 7B, since P _select is less than the threshold value P _th , the output unit 35 outputs information indicating "object present" as the detection result.

本実施例においては、パラメータ推定部３２が、複数の周波数が所定の比率で用いられていることを条件として、複数の周波数のそれぞれに対応する複数の確率密度分布を求める。この場合、ＲＳＳＩデータに周波数が関連付けられていなくても、ＲＳＳＩデータを複数の周波数のそれぞれに分類することができるようになる。複数の確率密度分布のうちいずれかを選択することで閾値判定に用いる周波数を選択することができる。例えば、分離したＲＳＳＩの平均値のうち最大の平均値を有するものと、分離したＲＳＳＩの平均値のうち最小の平均値を有するものを除外することで、誤判定を抑制することができる。 In this embodiment, the parameter estimator 32 obtains a plurality of probability density distributions corresponding to each of the plurality of frequencies on condition that the plurality of frequencies are used at a predetermined ratio. In this case, even if the RSSI data is not associated with a frequency, the RSSI data can be classified into each of a plurality of frequencies. By selecting one of a plurality of probability density distributions, the frequency used for threshold determination can be selected. For example, erroneous determination can be suppressed by excluding the largest average value of the separated RSSIs and the smallest average value of the separated RSSIs.

本実施例においては、送信機１０が、複数の周波数のそれぞれで無線信号を送信する送信機の一例である。受信機２０が、前記無線信号を受信する受信機の一例である。記憶部３１が、時間窓内において前記受信機が前記無線信号を受信した際のそれぞれの受信電力を取得する受信電力取得部の一例である。パラメータ選択部３３が、前記複数の周波数から、閾値判定に用いる周波数を選択する選択部の一例である。パラメータ推定部３２が、前記時間窓内であって前記選択部によって選択された周波数の前記受信電力の統計値を取得する統計値取得部の一例である。比較部３４が、前記統計値と閾値とを比較することで前記閾値判定を行う比較部の一例である。 In this embodiment, the transmitter 10 is an example of a transmitter that transmits radio signals on each of a plurality of frequencies. Receiver 20 is an example of a receiver that receives the radio signal. The storage unit 31 is an example of a received power acquisition unit that acquires each received power when the receiver receives the radio signal within a time window. The parameter selection unit 33 is an example of a selection unit that selects a frequency used for threshold determination from the plurality of frequencies. The parameter estimating unit 32 is an example of a statistical value obtaining unit that obtains the statistical value of the received power of the frequency selected by the selecting unit within the time window. The comparison unit 34 is an example of a comparison unit that performs the threshold determination by comparing the statistical value and the threshold.

図８は、実施例２に係る物体検出システム１００ａの全体構成を例示する図である。図８で例示するように、物体検出システム１００ａが実施例１の物体検出システム１００と異なる点は、検出装置３０の代わりに検出装置３０ａが設けられている点である。検出装置３０ａが検出装置３０と異なる点は、パラメータ推定部３２およびパラメータ選択部３３が設けられておらず、除外部３６および統計値算出部３７が設けられている点である。 FIG. 8 is a diagram illustrating the overall configuration of an object detection system 100a according to the second embodiment. As illustrated in FIG. 8, the object detection system 100a differs from the object detection system 100 of the first embodiment in that a detection device 30a is provided instead of the detection device 30. FIG. The detection device 30a differs from the detection device 30 in that the parameter estimation unit 32 and the parameter selection unit 33 are not provided, and the exclusion unit 36 and the statistical value calculation unit 37 are provided.

除外部３６は、各時間窓期間のＲＳＳＩデータのうち、検出エリア内に物体が位置しない状態で取得したＲＳＳＩの平均値Ｐ_ｒｅｆを上回るものを除外する。当該ＲＳＳＩの平均値Ｐ_ｒｅｆは、あらかじめ、検出エリア内に物体が位置しない状態で取得しておくことができる。統計値算出部３７は、除外部３６による除外処理後の残りのＲＳＳＩデータの統計値（平均値、中央値、最大値、最小値など）を算出する。 The exclusion unit 36 excludes, from the RSSI data in each time window period, data exceeding the average value P _ref of RSSIs acquired when no object is located within the detection area. The RSSI average value P _ref can be obtained in advance in a state where no object is positioned within the detection area. The statistical value calculation unit 37 calculates statistical values (average value, median value, maximum value, minimum value, etc.) of the remaining RSSI data after the exclusion processing by the exclusion unit 36 .

続いて、検出装置３０ａの動作の詳細について説明する。図９（ａ）は、検出装置３０ａの動作を表すフローチャートを例示する図である。まず、記憶部３１は、受信機２０から、３種類の周波数のＲＳＳＩデータを取得して受信時刻に関連付けて記憶しておく。例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）の３つのアドバタイズチャネルを使用する場合、受信機２０は、当該３チャネルのＲＳＳＩデータを取得する。本実施例においては、記憶部３１は、各ＲＳＳＩデータに周波数を関連付けていないものとする。 Next, details of the operation of the detection device 30a will be described. FIG. 9(a) is a diagram illustrating a flowchart representing the operation of the detection device 30a. First, the storage unit 31 acquires RSSI data of three types of frequencies from the receiver 20 and stores them in association with reception times. For example, when using three advertising channels of BLE (Bluetooth (registered trademark) Low Energy), the receiver 20 acquires the RSSI data of the three channels. In this embodiment, it is assumed that the storage unit 31 does not associate a frequency with each RSSI data.

除外部３６は、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ２１）。次に、除外部３６は、ＲＳＳＩデータＰ_ｎが平均値Ｐｒｅｆを上回っているか否かを判定する（ステップＳ２２）。ＲＳＳＩデータＰ_ｎは、ステップＳ２１で取得されたＲＳＳＩデータのいずれかである。ステップＳ２２で「Ｎｏ」と判定された場合、除外部３６は、時間窓期間における他のＲＳＳＩデータについてステップＳ２２を実行する。ステップＳ２２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、除外部３６は、図９（ｂ）で例示するように、当該ＲＳＳＩデータＰ_ｎを除外する（ステップＳ２３）。その後、除外部３６は、時間窓期間における他のＲＳＳＩデータについてステップＳ２２を実行する。 The exclusion unit 36 acquires RSSI data from the storage unit 31 for a specific time window period (step S21). Next, the exclusion unit 36 determines whether or not the RSSI data _Pn exceeds the average value Pref (step S22). The RSSI data _Pn is any of the RSSI data acquired in step S21. If determined as "No" in step S22, the excluding unit 36 executes step S22 for other RSSI data in the time window period. When it is determined as "Yes" in step S22, the exclusion unit 36 excludes the RSSI data _Pn (step S23), as illustrated in FIG. 9B. After that, the exclusion unit 36 executes step S22 for other RSSI data in the time window period.

時間窓期間内における全てのＲＳＳＩデータについてステップＳ２２が実行された後に、統計値算出部３７は、除外部３６による除外処理後のＲＳＳＩデータについて、統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を算出する（ステップＳ２４）。例えば、統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}は、平均値、中央値、最大値および最小値のいずれかである。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体有り」を示す情報検出結果として出力する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体無し」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ２７）。その後、フローチャートの実行が終了する。図９（ａ）で表した動作は、各時間窓期間について実行される。すなわち、図９（ａ）で表した動作は、所定の時間間隔で繰り返されることになる。 After step S22 is executed for all the RSSI data within the time window period, the statistical value calculator 37 calculates a statistical value P _select for the RSSI data after exclusion processing by the exclusion unit 36 (step S24). For example, the statistic P _select is one of mean, median, maximum and minimum. Next, the comparison unit 34 determines whether or not P _select is less than the threshold value P _th (step S25). When it is determined as "Yes" in step S25, the output unit 35 outputs the information detection result indicating "there is an object" (step S26). If the determination in step S25 is "No", the output unit 35 outputs information indicating "no object" as the detection result (step S27). Execution of the flowchart then ends. The operation shown in FIG. 9A is performed for each time window period. That is, the operation shown in FIG. 9A is repeated at predetermined time intervals.

本実施例においては、ＲＳＳＩデータのうち、所定の閾値を上回る受信電力が除外される。このようにすることで、特定の周波数のＲＳＳＩデータを除外することができるようになる。したがって、ＲＳＳＩデータに周波数が関連付けられていなくても、閾値判定に用いる適切な周波数を選択することができる。 In this embodiment, received power exceeding a predetermined threshold is excluded from the RSSI data. By doing so, the RSSI data of a specific frequency can be excluded. Therefore, even if no frequency is associated with the RSSI data, it is possible to select an appropriate frequency for use in threshold determination.

本実施例においては、除外部３６が、複数の周波数から、閾値判定に用いる周波数を選択する選択部の一例である。統計値算出部３７が、時間窓内であって前記選択部によって選択された周波数の受信電力の統計値を取得する統計値取得部の一例である。 In this embodiment, the exclusion unit 36 is an example of a selection unit that selects a frequency to be used for threshold determination from a plurality of frequencies. The statistic value calculator 37 is an example of a statistic value acquisition unit that acquires the statistic value of the received power of the frequency selected by the selector within the time window.

図１０は、実施例３に係る物体検出システム１００ｂの全体構成を例示する図である。物体検出システム１００ｂが実施例２の物体検出システム１００ａと異なる点は、検出装置３０ａの代わりに検出装置３０ｂが設けられている点である。検出装置３０ｂが検出装置３０ａと異なる点は、除外部３６が設けられていない点である。なお、本実施例においては、除外部３６が設けられていないため、統計値算出部３７は、時間窓期間の全てのＲＳＳＩデータについての統計値（平均値、中央値など）を算出する。 FIG. 10 is a diagram illustrating the overall configuration of an object detection system 100b according to the third embodiment. The object detection system 100b differs from the object detection system 100a of the second embodiment in that a detection device 30b is provided instead of the detection device 30a. The detection device 30b differs from the detection device 30a in that the exclusion unit 36 is not provided. In this embodiment, since the exclusion unit 36 is not provided, the statistical value calculation unit 37 calculates statistical values (average value, median value, etc.) for all RSSI data in the time window period.

続いて、検出装置３０ｂの動作の詳細について説明する。図１１（ａ）は、検出装置３０ｂの動作を表すフローチャートを例示する図である。まず、記憶部３１は、受信機２０から、３種類の周波数のＲＳＳＩデータを取得して受信時刻に関連付けて記憶しておく。例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）の３つのアドバタイズチャネルを使用する場合、受信機２０は、当該３チャネルのＲＳＳＩデータを取得する。本実施例においては、記憶部３１は、各ＲＳＳＩデータに周波数を関連付けていないものとする。 Next, details of the operation of the detection device 30b will be described. FIG. 11(a) is a diagram illustrating a flowchart representing the operation of the detection device 30b. First, the storage unit 31 acquires RSSI data of three types of frequencies from the receiver 20 and stores them in association with reception times. For example, when using three advertising channels of BLE (Bluetooth (registered trademark) Low Energy), the receiver 20 acquires the RSSI data of the three channels. In this embodiment, it is assumed that the storage unit 31 does not associate a frequency with each RSSI data.

除外部３６は、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ３１）。次に、図１１（ｂ）および図１１（ｃ）で例示するように、統計値算出部３７は、当該時間窓期間の全てのＲＳＳＩデータについて、平均値または中央値を統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}として算出する（ステップＳ３２）。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体有り」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ３４）。ステップＳ３３で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体無し」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ３５）。その後、フローチャートの実行が終了する。図１１（ａ）で表した動作は、各時間窓期間について実行される。すなわち、図１１（ａ）で表した動作は、所定の時間間隔で繰り返されることになる。 The exclusion unit 36 acquires RSSI data from the storage unit 31 for a specific time window period (step S31). Next, as illustrated in FIGS. 11(b) and 11(c), the statistical value calculator 37 calculates the average value or the median value as the statistical value P _select for all the RSSI data in the time window period. (step S32). Next, the comparison unit 34 determines whether or not P _select is less than the threshold value P _th (step S33). If it is determined as "Yes" in step S33, the output unit 35 outputs information indicating "object present" as the detection result (step S34). When it is determined as "No" in step S33, the output unit 35 outputs information indicating "no object" as the detection result (step S35). Execution of the flowchart then ends. The operation shown in FIG. 11(a) is performed for each time window period. That is, the operation shown in FIG. 11A is repeated at predetermined time intervals.

本実施例においては、時間窓期間内のＲＳＳＩデータのうちの平均値または中央値を取得することで、検出エリアに物体が位置する場合の誤検出および検出エリアに物体が位置しない場合の誤検出を抑制することができる。また、ＲＳＳＩデータに周波数が関連付けられていなくても、閾値判定に用いる周波数を選択することができる。また、当該平均値または中央値を統計値として取得することで閾値判定を行うことができる。 In this embodiment, by obtaining the average value or the median value of the RSSI data within the time window period, erroneous detection when the object is located in the detection area and erroneous detection when the object is not located in the detection area can be suppressed. Moreover, even if the RSSI data is not associated with a frequency, it is possible to select a frequency to be used for threshold determination. Moreover, the threshold determination can be performed by acquiring the average value or the median value as a statistical value.

本実施例においては、統計値算出部３７が、複数の周波数から閾値判定に用いる周波数を選択する選択部、および時間窓内であって選択部によって選択された周波数の受信電力の統計値を取得する統計値取得部の一例である。 In this embodiment, the statistic value calculation unit 37 acquires a selection unit that selects a frequency to be used for threshold determination from a plurality of frequencies, and a statistic value of the reception power of the frequency selected by the selection unit within the time window. It is an example of a statistic value acquisition unit.

図１２は、実施例４に係る物体検出システム１００ｃの全体構成を例示する図である。物体検出システム１００ｃが実施例２の物体検出システム１００ａと異なる点は、検出装置３０ａの代わりに検出装置３０ｃが設けられている点である。検出装置３０ｃが検出装置３０ａと異なる点は、除外部３６の代わりに周波数選択部３８が設けられている点である。 FIG. 12 is a diagram illustrating the overall configuration of an object detection system 100c according to the fourth embodiment. The object detection system 100c differs from the object detection system 100a of the second embodiment in that a detection device 30c is provided instead of the detection device 30a. The detection device 30c is different from the detection device 30a in that a frequency selection section 38 is provided instead of the exclusion section 36 .

本実施例においては、受信機２０は、いずれの周波数で無線信号を受信したかが把握できる構成とする。周波数によって受信点でのマルチパス電波の合成（位相条件）が異なるため、無線信号の受信強度や、直接経路が遮られたときのレベルの変動の仕方が異なる。そこで、周波数選択部３８は、時間窓期間内で、中央の大きさのＲＳＳＩを持つ周波数を選択する。これは、最大のＲＳＳＩを持つ周波数では物体が位置する場合に誤判定の可能性があり、最小のＲＳＳＩを持つ周波数では物体が位置しない場合に誤判定の可能性があるからである。複数の周波数を同時に受信できない場合、一定時間計測時間を設けることにする。 In this embodiment, the receiver 20 is configured to be able to grasp at which frequency the radio signal was received. Since the synthesis (phase conditions) of multipath radio waves at the reception point differs depending on the frequency, the reception strength of the radio signal and the way the level fluctuates when the direct path is blocked differs. Therefore, the frequency selection unit 38 selects the frequency having the central RSSI within the time window period. This is because the frequency with the maximum RSSI may result in an erroneous determination when the object is located, and the frequency with the minimum RSSI may result in an erroneous determination when the object is not located. If it is not possible to receive multiple frequencies at the same time, we will set a fixed measurement time.

続いて、物体検出システム１００の動作の詳細について説明する。図１３（ａ）は、物体検出システム１００ｃの動作を表すフローチャートを例示する図である。まず、記憶部３１は、受信機２０から、３種類の周波数（周波数Ａ～周波数Ｃ）のＲＳＳＩデータを取得し、受信時刻および周波数と関連付けて記憶しておく。例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）の３つのアドバタイズチャネルを使用する場合、受信機２０は、当該３チャネルのＲＳＳＩデータを取得する。 Next, details of the operation of the object detection system 100 will be described. FIG. 13(a) is a diagram illustrating a flowchart representing the operation of the object detection system 100c. First, the storage unit 31 acquires RSSI data of three types of frequencies (frequency A to frequency C) from the receiver 20 and stores them in association with the reception time and frequency. For example, when using three advertising channels of BLE (Bluetooth (registered trademark) Low Energy), the receiver 20 acquires the RSSI data of the three channels.

周波数選択部３８は、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ４１）。次に、周波数選択部３８は、時間窓期間においてＲＳＳＩデータをソートして、ＲＳＳＩの値が中央である周波数Ｆ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する（ステップＳ４２）。図１３（ｂ）の例では、周波数Ａが選択される。次に、統計値算出部３７は、選択した周波数のＲＳＳＩデータに対して統計処理を行い、平均値、中央値、最大値、最小値などの統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を算出する（ステップＳ４３）。 The frequency selection unit 38 acquires RSSI data from the storage unit 31 for a specific time window period (step S41). Next, the frequency selector 38 sorts the RSSI data in the time window period and selects the frequency F _select with the central RSSI value (step S42). In the example of FIG. 13(b), frequency A is selected. Next, the statistical value calculator 37 performs statistical processing on the RSSI data of the selected frequency, and calculates statistical values P _select such as the average value, median value, maximum value, and minimum value (step S43).

次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体有り」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ４５）。ステップＳ４４で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体無し」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ４６）。その後、フローチャートの実行が終了する。図１３（ａ）で表した動作は、各時間窓期間について実行される。すなわち、図１３（ａ）で表した動作は、所定の時間間隔で繰り返されることになる。 Next, the comparison unit 34 determines whether or not P _select is less than the threshold value P _th (step S44). When it is determined as "Yes" in step S44, the output unit 35 outputs information indicating "there is an object" as the detection result (step S45). When it is determined as "No" in step S44, the output unit 35 outputs information indicating "no object" as the detection result (step S46). Execution of the flowchart then ends. The operation shown in FIG. 13(a) is performed for each time window period. That is, the operation shown in FIG. 13(a) is repeated at predetermined time intervals.

本実施例においては、時間窓期間において、ＲＳＳＩデータをソートした場合の中央のＲＳＳＩデータの周波数が選択される。この場合、検出エリアに物体が位置する場合の誤検出および検出エリアに物体が位置しない場合の誤検出を抑制することができる。 In this embodiment, the frequency of the central RSSI data when sorting the RSSI data is selected during the time window. In this case, erroneous detection when the object is located in the detection area and erroneous detection when the object is not located in the detection area can be suppressed.

本実施例においては、周波数選択部３８が、複数の周波数から閾値判定に用いる周波数を選択する選択部の一例である。統計値算出部３７が、時間窓内であって選択部によって選択された周波数の受信電力の統計値を取得する統計値取得部の一例である。 In this embodiment, the frequency selection unit 38 is an example of a selection unit that selects a frequency to be used for threshold determination from a plurality of frequencies. The statistic value calculator 37 is an example of a statistic value acquisition unit that acquires the statistic value of the received power of the frequency selected by the selector within the time window.

図１４は、実施例５に係る物体検出システム１００ｄの全体構成を例示する図である。物体検出システム１００ｄが実施例１の物体検出システム１００と異なる点は、検出装置３０の代わりに検出装置３０ｄが設けられており、端末装置４０がさらに備わっている点である。検出装置３０ｄが検出装置３０と異なる点は、識別部３９がさらに備わっている点である。 FIG. 14 is a diagram illustrating the overall configuration of an object detection system 100d according to the fifth embodiment. The object detection system 100d differs from the object detection system 100 of the first embodiment in that a detection device 30d is provided instead of the detection device 30 and a terminal device 40 is further provided. The detection device 30d differs from the detection device 30 in that an identification unit 39 is further provided.

本実施例においては、送信機１０は、ＭＡＣアドレスに加え、無線信号を送信するごとにペイロードにインクリメントする８ビットのシーケンス番号を含むパケットを無線信号として定期的に送信する。受信機２０は、パケットを常時受信し、受信されたパケットのＭＡＣアドレス、シーケンス番号、受信時刻、ＲＳＳＩを検出装置３０ｄに送信する。本実施例においては、出力部３５は、時間窓期間で「物体有り」を検出した場合に、「物体有り」を示す情報を検出結果として出力するとともに、当該時間窓期間の各ＲＳＳＩデータの受信時刻、ＲＳＳＩ、およびシーケンス番号を識別部３９に送る。 In this embodiment, the transmitter 10 periodically transmits, as a wireless signal, a packet containing an 8-bit sequence number that is incremented in the payload each time the wireless signal is transmitted, in addition to the MAC address. The receiver 20 constantly receives packets and transmits the MAC address, sequence number, reception time, and RSSI of the received packet to the detection device 30d. In this embodiment, when "object present" is detected during the time window period, the output unit 35 outputs information indicating "object present" as the detection result, and receives each RSSI data during the time window period. The time, RSSI and sequence number are sent to the identifier 39 .

端末装置４０は、図１５で例示するように、パケットを常時受信し、パケットを受信したか否かを判定する（ステップＳ５１）。ステップＳ５１で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ５１が再度実行される。ステップＳ５１で「Ｙｅｓ」と判定された場合、端末装置４０は、当該パケットのＭＡＣアドレス、シーケンス番号、ＲＳＳＩを自身のＩＤと共に検出装置３０ｄに無線で送信する（ステップＳ５２）。なお、例えば、パケットのＲＳＳＩが一定以上のときのみ、ステップＳ５２に進むようにしてもよい。 As illustrated in FIG. 15, the terminal device 40 constantly receives packets and determines whether or not packets have been received (step S51). If "No" is determined in step S51, step S51 is executed again. If it is determined as "Yes" in step S51, the terminal device 40 wirelessly transmits the MAC address, sequence number and RSSI of the packet together with its own ID to the detection device 30d (step S52). Note that, for example, the process may proceed to step S52 only when the RSSI of the packet is equal to or higher than a certain value.

続いて、検出装置３０ｄの動作の詳細について説明する。図１６は、検出装置３０ｄの動作を表すフローチャートを例示する図である。記憶部３１は、受信機２０から、各受信信号のＭＡＣアドレスおよびＲＳＳＩデータを取得し、受信時刻に関連付けて記憶しておく。また、記憶部３１は、端末装置４０から、各受信信号のＭＡＣアドレス、ＲＳＳＩデータ、および受信時刻を取得し、互いに関連付けて端末データとして記憶しておく。 Next, details of the operation of the detection device 30d will be described. FIG. 16 is a diagram illustrating a flowchart representing the operation of the detection device 30d. The storage unit 31 acquires the MAC address and RSSI data of each received signal from the receiver 20 and stores them in association with the reception time. The storage unit 31 also acquires the MAC address, RSSI data, and reception time of each received signal from the terminal device 40, and stores them as terminal data in association with each other.

識別部３９は、記憶部３１に記憶されている端末データのうち、ＭＡＣアドレスが送信機１０のＭＡＣアドレスに一致してＲＳＳＩが閾値以上となる端末データを取得する（ステップＳ６１）。例えば、ＭＡＣアドレスフィルタリングを行うことで、ＭＡＣアドレスの一致・不一致を判定することができる。次に、識別部３９は、出力部３５が「物体有り」を示す検出結果を出力したか否かを判定する（ステップＳ６２）。ステップＳ６２で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。 The identification unit 39 acquires terminal data whose MAC address matches the MAC address of the transmitter 10 and whose RSSI is equal to or greater than the threshold from among the terminal data stored in the storage unit 31 (step S61). For example, by performing MAC address filtering, it is possible to determine whether or not the MAC addresses match. Next, the identification unit 39 determines whether or not the output unit 35 has output a detection result indicating "object present" (step S62). If "No" is determined in step S62, execution of the flowchart ends.

ステップＳ６２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、識別部３９は、記憶部３１から取得した端末データから、「物体有り」を示す検出結果が出力された場合のシーケンス番号と一致するかシーケンス番号が近いものを検索する（ステップＳ６３）。例えば、「物体有り」を示す検出結果が出力された場合のシーケンス番号をＮ_ｎとし、探索対象のシーケンス番号をＮ_ｏｂｊとした場合に、｜Ｎ_ｎ－Ｎ_ｏｂｊ｜が閾値δ_ｎｕｍ以下となるＮ_ｏｂｊがあるか否かが判定される。ステップＳ６３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、識別部３９は、物体有りと判定された物体が当該端末装置４０であることを示す情報を識別結果として出力する（ステップＳ６４）。ステップＳ６３で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。 If it is determined as “Yes” in step S62, the identification unit 39 determines whether the sequence number matches the sequence number when the detection result indicating “there is an object” is output from the terminal data acquired from the storage unit 31. A close one is retrieved (step S63). For example, let _Nn be the sequence number when the detection result indicating "object present" is output, and let _Nobj be the sequence _number to be searched. | _Nn - _Nobj | It is determined whether there is N _obj . If it is determined as "Yes" in step S63, the identification unit 39 outputs information indicating that the object determined as presence of the object is the terminal device 40 as the identification result (step S64). If "No" is determined in step S63, execution of the flowchart ends.

本実施例においては、端末装置４０が送信する無線信号に応じて、端末装置４０を特定することができる。例えば、無線信号を送信するごとにペイロードにインクリメントするシーケンス番号を用いることで、物体が有りと検出された時刻に一致するまたは近い時刻に、端末装置４０が検出エリア内に位置したと推定することができる。 In this embodiment, the terminal device 40 can be specified according to the radio signal transmitted by the terminal device 40 . For example, by using a sequence number that is incremented in the payload each time a radio signal is transmitted, it can be estimated that the terminal device 40 is positioned within the detection area at a time that coincides with or is close to the time at which the presence of the object is detected. can be done.

本実施例においては、端末装置４０が、送信機からの無線信号を受信した場合に無線信号を送信する端末装置の一例である。識別部３９が、端末装置が送信する無線信号に応じて端末装置を識別する識別部の一例である。 In this embodiment, the terminal device 40 is an example of a terminal device that transmits a radio signal when receiving a radio signal from a transmitter. The identification unit 39 is an example of an identification unit that identifies a terminal device according to a radio signal transmitted by the terminal device.

なお、本実施例においては、検出装置３０に識別部３９を備える構成を有する検出装置３０ｄを用いたがそれに限られない。例えば、検出装置３０ａ～検出装置３０ｃのいずれかに識別部３９を備える構成を有する検出装置を用いてもよい。 In addition, in the present embodiment, the detection device 30d having a configuration in which the identification unit 39 is provided in the detection device 30 is used, but the present invention is not limited to this. For example, a detection device having a configuration in which one of the detection devices 30a to 30c is provided with the identification unit 39 may be used.

（変形例）
変形例においては、送信機１０および端末装置４０は、それぞれ自身のＭＡＣアドレスを含むパケットを無線信号として所定の送信周期で送信する。受信機２０は、送信機１０が送信した無線信号および端末装置４０が送信した無線信号を受信する。記憶部３１は、受信機２０が受信した信号のデータを受信時刻に関連付けて記憶する。 (Modification)
In a modification, the transmitter 10 and the terminal device 40 each transmit a packet containing its own MAC address as a radio signal at a predetermined transmission cycle. The receiver 20 receives the radio signal transmitted by the transmitter 10 and the radio signal transmitted by the terminal device 40 . The storage unit 31 stores the data of the signal received by the receiver 20 in association with the reception time.

続いて、検出装置３０ｄの動作の詳細について説明する。図１７は、検出装置３０ｄの動作を表すフローチャートを例示する図である。記憶部３１は、受信機２０から、各受信信号のＭＡＣアドレスおよびＲＳＳＩデータを取得し、受信時刻に関連付けて記憶しておく。 Next, details of the operation of the detection device 30d will be described. FIG. 17 is a diagram illustrating a flowchart representing the operation of the detection device 30d. The storage unit 31 acquires the MAC address and RSSI data of each received signal from the receiver 20 and stores them in association with the reception time.

識別部３９は、記憶部３１に記憶されているデータのうち、予め設定された端末アドレスリストに一致するものを抽出する（ステップＳ７１）。識別部３９は、ステップＳ５１で抽出したデータのうち、ＲＳＳＩが閾値以上のデータを選択する（ステップＳ７２）。次に、識別部３９は、出力部３５が「物体有り」を示す検出結果を出力したか否かを判定する（ステップＳ７３）。ステップＳ７３で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。 The identification unit 39 extracts data that matches a preset terminal address list from the data stored in the storage unit 31 (step S71). The identification unit 39 selects data whose RSSI is equal to or greater than the threshold from the data extracted in step S51 (step S72). Next, the identification unit 39 determines whether or not the output unit 35 has output a detection result indicating "object present" (step S73). If "No" is determined in step S73, execution of the flowchart ends.

次に、識別部３９は、ステップＳ７２で選択したデータから、「物体有り」を示す検出結果が出力された時刻Ｔｎから一定時刻以内にある端末装置４０を検索する（ステップＳ７４）。例えば、探索対象の受信時刻をＴ_ｔｅｒｍとし、閾値をδ_ｔｉｍｅとした場合に、｜Ｔ_ｎ－Ｔ_ｔｅｒｍ｜がδ_ｔｉｍｅ以下となるＴ_ｔｅｒｍがあるか否かが判定される。ステップＳ７４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、識別部３９は、物体有りと判定された物体が当該端末装置４０であることを示す情報を識別結果として出力する（ステップＳ７５）。ステップＳ７４で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。 Next, the identifying unit 39 searches the data selected in step S72 for terminal devices 40 within a certain period of time from the time Tn when the detection result indicating "object present" was output (step S74). For example, if the reception time to be searched is T _term and the threshold is δ _time , it is determined whether or not there is a T _term where |T _n −T _term | is equal to or less than δ _time . If it is determined as "Yes" in step S74, the identification unit 39 outputs information indicating that the object determined as presence of the object is the terminal device 40 as the identification result (step S75). If "No" is determined in step S74, execution of the flowchart ends.

図１８（ａ）は、検出装置３０～３０ｄのハードウェア構成を例示するブロック図である。図１８（ａ）を参照して、検出装置３０～３０ｄは、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、通信装置１０４等を備える。 FIG. 18(a) is a block diagram illustrating the hardware configuration of the detection devices 30 to 30d. Referring to FIG. 18(a), detection devices 30 to 30d include CPU 101, RAM 102, storage device 103, communication device 104, and the like.

ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置１０３は、プログラムなどを記憶している。通信装置１０４は、受信機２０などとの間で通信を行うための装置である。なお、本実施例においては検出装置３０～３０ｄの各部は、プログラムの実行によって実現されているが、専用の回路などのハードウェアを用いてもよい。 A CPU (Central Processing Unit) 101 is a central processing unit. CPU 101 includes one or more cores. A RAM (Random Access Memory) 102 is a volatile memory that temporarily stores programs executed by the CPU 101, data processed by the CPU 101, and the like. The storage device 103 is a non-volatile storage device. As the storage device 103, for example, a ROM (Read Only Memory), a solid state drive (SSD) such as a flash memory, a hard disk driven by a hard disk drive, or the like can be used. The storage device 103 stores programs and the like. The communication device 104 is a device for communicating with the receiver 20 or the like. In this embodiment, each unit of the detection devices 30 to 30d is realized by executing a program, but hardware such as a dedicated circuit may be used.

図１８（ｂ）は、端末装置４０のハードウェア構成を例示するブロック図である。図１８（ｂ）を参照して、端末装置４０は、ＣＰＵ３０１、ＲＡＭ３０２、記憶装置３０３、通信装置３０４等を備える。 FIG. 18B is a block diagram illustrating the hardware configuration of the terminal device 40. As shown in FIG. Referring to FIG. 18B, terminal device 40 includes CPU 301, RAM 302, storage device 303, communication device 304, and the like.

ＣＰＵ３０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ３０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が実行するプログラム、ＣＰＵ３０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置３０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置２０３として、例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置３０３は、プログラムなどを記憶している。通信装置３０４は、検出装置３０～３０ｄなどとの間で通信を行うための装置である。 A CPU 301 is a central processing unit. CPU 301 includes one or more cores. A RAM 302 is a volatile memory that temporarily stores programs executed by the CPU 301 and data processed by the CPU 301 . Storage device 303 is a non-volatile storage device. As the storage device 203, for example, a ROM, a solid state drive such as a flash memory), a hard disk driven by a hard disk drive, or the like can be used. The storage device 303 stores programs and the like. The communication device 304 is a device for communicating with the detection devices 30 to 30d.

図１８（ｃ）は、ネットワークなどの電気通信回線作業を用いた物体検出システムについて例示する図である。上記各例においては、検出装置３０～３０ｄは、受信機２０からＲＳＳＩデータを取得している。これに対して、検出装置３０～３０ｄの機能を有するサーバ４０２が、インターネットなどの電気通信回線４０１を通じて受信機２０からＲＳＳＩデータを取得してもよい。 FIG. 18(c) is a diagram illustrating an object detection system using electrical communication line work such as a network. In each of the above examples, the detectors 30 to 30d acquire RSSI data from the receiver 20. FIG. On the other hand, a server 402 having the functions of the detection devices 30 to 30d may acquire RSSI data from the receiver 20 through an electric communication line 401 such as the Internet.

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to such specific embodiments, and various modifications and variations can be made within the scope of the gist of the present invention described in the scope of claims. Change is possible.

１０送信機
２０受信機
３０検出装置
３１記憶部
３２パラメータ推定部
３３パラメータ選択部
３４比較部
３５出力部
３６除外部
３７統計値算出部
３８周波数選択部
３９識別部
４０端末装置
１００物体検出システム REFERENCE SIGNS LIST 10 transmitter 20 receiver 30 detection device 31 storage unit 32 parameter estimation unit 33 parameter selection unit 34 comparison unit 35 output unit 36 exclusion unit 37 statistical value calculation unit 38 frequency selection unit 39 identification unit 40 terminal device 100 object detection system

Claims

複数の周波数のそれぞれで無線信号を送信する送信機と、
前記無線信号を受信する受信機と、
時間窓内において前記受信機が前記無線信号を受信した際のそれぞれの受信電力を取得する受信電力取得部と、
前記複数の周波数から、閾値判定に用いる周波数を選択する選択部と、
前記時間窓内であって前記選択部によって選択された周波数の前記受信電力の統計値を取得する統計値取得部と、
前記統計値と閾値とを比較することで前記閾値判定を行う比較部と、を備えることを特徴とする物体検出システム。 a transmitter that transmits radio signals on each of a plurality of frequencies;
a receiver for receiving the radio signal;
a reception power acquisition unit that acquires each reception power when the receiver receives the radio signal within a time window;
a selection unit that selects a frequency to be used for threshold determination from the plurality of frequencies;
a statistic value acquisition unit that acquires a statistic value of the received power of the frequency selected by the selection unit within the time window;
and a comparison unit that performs the threshold determination by comparing the statistical value with a threshold.

前記選択部は、前記受信電力取得部が取得した前記受信電力に対し、前記複数の周波数が所定の比率で用いられていることを条件として、前記複数の周波数のそれぞれに対応する複数の確率密度分布を求め、前記複数の確率密度分布のうちいずれかを選択することで前記閾値判定に用いる周波数を選択することを特徴とする請求項１記載の物体検出システム。 The selector selects a plurality of probability densities corresponding to each of the plurality of frequencies on condition that the plurality of frequencies are used at a predetermined ratio with respect to the received power acquired by the received power acquirer. 2. The object detection system according to claim 1, wherein a distribution is obtained and one of the plurality of probability density distributions is selected to select the frequency used for the threshold determination.

前記選択部は、前記受信電力取得部が取得した前記受信電力のうち、所定の閾値を上回る受信電力を除外することで、前記閾値判定に用いる周波数を選択することを特徴とする請求項１記載の物体検出システム。 2. The selection unit selects the frequency used for the threshold determination by excluding reception power exceeding a predetermined threshold from the reception power acquired by the reception power acquisition unit. object detection system.

前記選択部は、前記時間窓内の前記受信電力のうちの平均値または中央値を取得し、
前記比較部は、前記平均値または前記中央値を前記閾値と比較することを特徴とする請求項１記載の物体検出システム。 The selection unit obtains an average value or a median value of the received power within the time window,
2. The object detection system according to claim 1, wherein said comparison unit compares said average value or said median value with said threshold value.

前記受信電力取得部は、前記複数の周波数と関連付けて前記受信電力を取得し、
前記選択部は、前記複数の周波数のうち、前記受信電力取得部が取得した前記受信電力をソートした場合の中央の受信電力の周波数を選択することを特徴とする請求項１記載の物体検出システム。 The received power acquisition unit acquires the received power in association with the plurality of frequencies,
2. The object detection system according to claim 1, wherein the selection unit selects a center reception power frequency when the reception powers acquired by the reception power acquisition unit are sorted, from among the plurality of frequencies. .

前記送信機からの前記無線信号を受信した場合に無線信号を送信する端末装置と、
前記端末装置が送信する前記無線信号に応じて、前記端末装置を識別する識別部と、を備えることを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の物体検出システム。 a terminal device that transmits a radio signal when receiving the radio signal from the transmitter;
The object detection system according to any one of claims 1 to 5, further comprising an identification unit that identifies the terminal device according to the radio signal transmitted by the terminal device.