物体識別装置
【課題】装置の簡易化およびコスト低減が図れる物体識別装置の提供。
【解決手段】超音波を測定対象Ｍに向けて送出する送信器１０３と、測定対象Ｍからの反射波を受信する受信器１０４と、受信器１０４の受信情報に基づいて反射波の振幅と周波数との関係を表す周波数特性を算出する信号解析部１０５と、周波数特性に基づいて測定対象Ｍの材質的特徴を判別する物性識別部１０６および物体分類部１０７とを備える。受信器１０４により受信される反射波の周波数特性は測定対象の構造により変化し、その変化から平坦な物体と繊維などの複雑な構造物とを容易に識別することができる。
【解決手段】超音波を測定対象Ｍに向けて送出する送信器１０３と、測定対象Ｍからの反射波を受信する受信器１０４と、受信器１０４の受信情報に基づいて反射波の振幅と周波数との関係を表す周波数特性を算出する信号解析部１０５と、周波数特性に基づいて測定対象Ｍの材質的特徴を判別する物性識別部１０６および物体分類部１０７とを備える。受信器１０４により受信される反射波の周波数特性は測定対象の構造により変化し、その変化から平坦な物体と繊維などの複雑な構造物とを容易に識別することができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば車両等に搭載される物体識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波センサと赤外線センサとを用いて、検知エリア内の物体を人体と識別する人体検知装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−１８６０４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、超音波と赤外線とを用いているため、それぞれ専用の送・受信器を設けるとともに、情報を統合するための処理装置とが必要となり、装置が大型化するとともに、コストアップの要因となっていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による物体識別装置は、超音波を測定対象に向けて送出する送信手段と、測定対象からの反射波を受信する受信手段と、受信手段の受信情報に基づいて反射波の振幅と周波数との関係を表す周波数特性を算出する算出手段と、周波数特性に基づいて測定対象の材質的特徴を判別する判別手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、超音波を測定対象に向けて送出し、その反射波の受信情報から測定対象の材質的特徴が判別できるので、従来のように超音波と赤外線とを用いる装置に比べ装置の簡易化およびコスト低減が図れる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。
−第１の実施形態−
図１は本発明による物体識別装置の第１の実施形態を示す図であり、車両に搭載される物体識別装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示す物体識別装置は、制御装置１００，発振器１０１，送信器１０３および受信器１０４を備えている。入出力Ｉ／Ｆ，メモリ，ＣＰＵなどで構成される制御装置１００には、機能構成として送信制御部１０２，信号解析部１０５，物性識別部１０６および物体分類部１０７を備えている。
【０００８】
送信制御部１０２は、発振器１０１および信号解析部１０５に、送信信号の波形と中心周波数に関する指示を出力する。発振器１０１は電磁波発生器と周波数制御器（不図示）とから構成されており、送信制御部１０２より入力された波形と中心周波数に基づく送信信号を送信器１０３に出力する。送信器１０３は、発振器１０１からの送信信号に基づいて超音波を発生するものであり、例えば、熱誘起型超音波発生素子が用いられる。
【０００９】
図２は、熱誘起型超音波発生素子の一例を示す図である。熱誘起型超音波発生素子は、単結晶シリコンからなる基板１０３ａに多孔質シリコンから成る断熱層１０３ｂを形成し、その断熱層１０３ｂの上に発熱部１０３ｃを形成したものである。発熱部１０３ｃは、ジュール熱を発生する電気抵抗体や、ペルチエ効果による発熱／吸熱を行うペルチエ素子で構成される。
【００１０】
発振器１０１により発熱部１０３ｃに通電すると発熱部１０３ｃが発熱し、通電を停止すると発熱は停止する。そのため、通電のオン・オフを繰り返すと、オン・オフに合わせて発熱部１０３ｃの温度は高・底を繰り返す。この発熱部１０３ｃの温度の高・低に伴って、発熱部１０３ａに接触する媒質（空気）の温度も高・低を繰り返す。その結果、媒質密度の大・小の繰り返しが図示上方に進行し、媒質中に粗密波が生成される。本実施の形態では、超音波帯域の疎密波を発生させる。
【００１１】
上述したように、発熱部１０３ｃを断熱性に優れた多孔質シリコンで形成することで、発熱部１０３ｃで発生した熱が媒質側に伝達され易くなる。また、基板１０３ａを単結晶シリコンとすることで、基板１０３ａの定常的な温度上昇が抑制される。なお、送信器１０３の指向性は、発熱部１０３ａのサイズと進行波（疎密波）の周波数によって決定され、例えば、発熱部１０３ａのサイズが20mm×20mmの矩形、周波数が160kHzの場合には、約10degとなる。（参考文献; 渡部他,”熱誘起ナノシリコン超音波源の指向性に関する研究”, pp461-464, Proceeding of “11th symposium of Microjoining an d Assembly Technology in Electronics(Mate2005)”, Feb. 2005）。
【００１２】
図１に戻って、超音波は測定対象Ｍで反射され、その反射波は受信器１０４によって受信される。受信器１０４には、例えば、受音部にピエゾ素子などを用いたマイクロホンなどが使用され、超音波を圧電変換して得られた受信信号は増幅器により増幅されて検出される。なお、圧電変換素子に代えて、一般的な静電容量型の素子を受音部に用いても良い。
【００１３】
信号解析部１０５は、送信制御部１０２からの信号情報（送信信号の波形と中心周波数）と受信器１０４からの受信信号の信号波形に基づいて、測定対象Ｍからの反射波の時間波形や周波数特性を算出する。物性識別部１０６は、所定の周波数帯域(例えば60kHz〜80kHz帯と設定)の周波数特性に対して、統計学的手法を用いて測定対象の周波数特性に関する特徴量を算出する。例えば、周波数特性の振幅値を対数表示してデータを線形近似し、線形近似により得られる直線の勾配を特徴量とする。物体分類部１０７は、物性識別部１０６で算出された特徴量を既知の完全反射体の周波数特性と比較することにより、測定対象を分類する。
【００１４】
《物体識別装置の動作説明》
次に、第１の実施形態の物体識別装置の基本動作を、図３に示すフローチャートに基づいて説明する。車両に搭載される物体識別装置の場合、周囲の物体が人物であるか否かを判別する必要があり、図３に示す識別処理ではそのような判別を行う場合について、すなわち、、繊維・被服識別に関する算出処理を示した。ステップＳ２０１では、送信器１０３から測定対象Ｍに向けて超音波を送出する。送信制御部１０２からの指示により、発振器１０１は周波数変調された電気信号を送信器１０３へ送出し、送信器１０３は入力された電気信号に基づいて超音波を発生する。
【００１５】
このときの周波数変調は、例えば、100msecの間に10kHz〜50kHz帯で変調するように設定される。なお、周波数変調は連続的であっても、ステップ周波数毎に変化させてもよく、送信波形は連続波であってもパルス波であってもよい。
【００１６】
ステップＳ２０２では、測定対象Ｍからの反射波を受信器１０４で受信する。受信器１０４は、反射波に応じた電気信号を信号解析部１０５へと出力する。ステップＳ２０３では、信号解析部１０５は、受信器１０４から入力された電気信号の周波数特性を算出する。
【００１７】
図４は、受信波の周波数特性に関して得られた実験データの一例を示したものである。縦軸は受信器１０４から出力された信号強度（デシベル値）を表しており、横軸は周波数である。測定対象Ｍとしては、ベニヤ板の場合（Ｌ１）、フェルトを密に５枚重ねた場合（Ｌ２）、フェルトを隙間を空けて５枚重ねた場合（Ｌ３）の３種類について示した。
【００１８】
図４の曲線Ｌ１，Ｌ２をそれぞれ線形近似した場合、概略の変化は図５のＬ１０，Ｌ２０のようになる。図４や図５に示すように、反射波の周波数が高まるにつれて信号強度は小さくなっており、特性曲線は右下がりの傾向を有している。この右下がりの勾配量は繊維構造のフェルトの方が大きく、さらに、同じフェルトを重ねた場合には、隙間を空けて重ねた場合の方が、勾配量は大きくなる。これらの勾配量を比較する場合、図４，５に示すように、周波数ｆ１〜ｆ２の帯域において、繊維物体（フェルト）の勾配量と反射物体（ベニヤ）の勾配量との違いが明確に現れている。
【００１９】
超音波の伝播は、媒質の“密度”および“弾性”と、音波の“周波数“によっておおよその特性を算出することができる。とくに繊維の場合は、超音波の伝播する部分が繊維構造中の“空気”部分であるため、“周波数”を変調させて伝播強度を求めることで、反射系における完全反射体と繊維との違いを“密度”と“弾性”によって、よく分類することができる。
【００２０】
周波数の減衰特性は音速が大気と比べ小さい領域へシフトし、周波数の減衰特性が大気減衰より低周波側で見られる。例えば、フェルトのような繊維物体内の場合には、音波伝播速度は100m/s〜400m/sとなり、６０ｋＨｚ〜８０ｋＨｚの帯域において減衰特性が現れる。被服の材質・形態等の違いを考慮すると、帯域５０ｋＨｚ〜１００ｋＨｚ程度の範囲で特性を検出するのが好ましい。このように、減衰特性の観察を統計学的に処理することにより、より簡便に繊維をまとった人物を検出することができる。
【００２１】
車両周囲物体のうち、車両や壁など多くの路上物の場合には、固有音響インピーダンスの差から超音波は物体境界面で全反射される。これに対し、被服のような空乏の大きい物体の場合には、音波が物体の境界面を透過する性質も併せ持ち、測定対象内部における散乱と吸収を繰り返した後に反射波として到達する。そのため、反射波は測定対象Ｍの音響特性を情報として含んだものとなり、それが図４，５に示すような周波数特性上の変化として現われる。繊維物体の場合、繊維の隙間空間を音波が伝播すると考えられ、そのために伝播特性が低く、繊維物体内部からの反射波は小さくなってしまう。
【００２２】
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３で算出された周波数特性を物性識別部１０６において統計学的手法を用いて処理し、測定対象Ｍに関する特徴量を算出する。例えば、周波数帯域ｆ１〜ｆ２における受信波周波数特性を線形近似し、その勾配量を特徴量として算出する。
【００２３】
ステップＳ２０５では、物体分類部１０７において、ステップＳ２０４で算出された測定対象Ｍの特徴量を完全反射体の特徴量（基準特徴量）と比較し、「｜基準特徴量−特徴量｜≧所定値」か否かを判定する。ここで、所定量は、測定対象Ｍの特徴量が、被服の反射波の特徴量に相当するものであるか否かを判定するための基準量であり、「｜基準特徴量−特徴量｜≧所定値」の場合には被服の反射波の特徴量に相当すると判定される。例えば、特徴量として前述した勾配量を用いた場合、ステップＳ２０５では、「｜完全反射体の勾配量−勾配量｜≧所定値」として判定を行う。ここで、所定値は、たとえば送受信系の感度周波数特性や完全反射体の距離などによって定める。
【００２４】
ステップＳ２０５において「｜基準特徴量−特徴量｜≧所定値」と判定されてステップＳ２０６に進んだ場合には、ステップＳ２０６において測定対象Ｍは被服を含む物体であると決定する。一方、ステップＳ２０５において「｜基準特徴量−特徴量｜＜所定値」であると判定されてステップＳ２０７に進んだ場合には、ステップＳ２０７において測定対象Ｍは完全反射体と同等の性質を有する物体であると決定する。
【００２５】
以上説明したように、第１の実施の形態においては、受信器１０４により受信される反射波の周波数特性が測定対象の構造により変化するので、その変化から平坦な物体と繊維などの複雑な構造物とを容易に識別することができる。よって、超音波に関するデバイスを設けるだけで、測定対象の分類が可能となる。また、周波数の増加に対する反射波の振幅の低下傾向に基づいて測定対象が繊維を含む物体であると識別できるので、測定対象の人物が服の枚数に係わらず人物と検出できる。特に、周波数帯域を５０ｋＨｚ〜１００ｋＨｚと設定することで、大気減衰の影響を受けにくく遠方まで検出できる上に、繊維による特徴的な減衰を観測できるので、効率よく服生地などの繊維を検出することができる。
【００２６】
−第２の実施形態−
図６は、物体識別装置の第２の実施の形態を示す図であり、図１と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図１に示したブロック図と同じであるが、周波数領域設定部１０８が制御装置１００に設けられている点が異なる。この周波数領域設定部１０８は、反射波の振幅、すなわち、受信器１０３から出力される受信信号の振幅を検出し、検出された振幅に応じて物性識別部１０６で特徴量を算出する際の周波数帯域を設定する。物性識別部１０６は、周波数領域設定部１０８で設定された周波数帯の信号に基づく特徴量を算出することになる。
【００２７】
図７は、第２の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図３に示したフローチャートに周波数領域設定部１０８に関するステップＳ３０１の処理を追加したものである。ステップＳ３０１では、ステップＳ２０２における反射波の受信結果に基づいて、物性識別部１０６で特徴量を算出する際の周波数帯域を設定する。
【００２８】
周波数帯域設定の一例としては、既知の完全反射体に対して距離減衰の影響がなく、測定対象Ｍの分類のための統計演算を効率よく行えるように、次式（１）〜（３）のように設定する。S11は完全反射体の振幅に対する反射波の振幅比である。開始周波数faは周波数帯の下側の周波数である。反射波の振幅S11が大きな測定対象Ｍほど、帯域は高周波側に移動し、帯域の幅も広がる。
増分周波数fa＝S11×100kHz …（１）
開始周波数fs＝S11×100kHz＋40kHz …（２）
増分帯域 α＝S11×50kHz …（３）
【００２９】
また、上述したように異なる振幅S11に対して帯域設定が各々異なるのではなく、複数種類の帯域設定に分類するようにしても良い。図８に示す例では、衣服の反射率（反射波の振幅）の大小によって、帯域設定を予め決められた標準モードおよび広帯域高周波モードの２種類のいずれかに設定するようにしている。このような設定とすることで、帯域設定が簡便化され、ＣＰＵの演算負荷を低減することができる。
【００３０】
図８（ｂ）に示したように、薄いＴシャツのような服Aの場合、反射率が大きい。このように反射率が大きい場合には基準反射の場合と傾きの差が小さいので、より精度良く勾配量算出ができるように帯域設定を広帯域高周波モードとする。一方、トレーナーなどのように反射率が小さな服Bの場合には、帯域設定を標準モードとする。図９は、基準反射に対する服A，Bの周波数特性と、それぞれの帯域設定とを示したものである。広帯域高周波モードの場合、開始周波数がfaだけ高くなり、周波数帯域の幅もαだけ増加する。fa、αの設定は、上述した式（１）、（３）で設定するようにしても良い。
【００３１】
このように、測定対象によって帯域を設定するのは、次のような理由からである。路上や屋内などの物体識別装置を想定した場合、図８（ａ）に示すように繊維（被服）の背面には人体が存在している。そこで、吸収特性を検出しやすい上に、複数の繊維を効率よく周波数解析するために、反射率に基づいて減衰特性の差が出やすいような帯域を設定するようにした。
【００３２】
第２の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態の作用効果に加えて、振幅に基づいて周波数帯域を設定するので、送信波の周波数帯域を効率よく選択することができ、すばやく物体を分類することができる。
【００３３】
−第３の実施形態−
図１０は、物体識別装置の第３の実施の形態を示す図であり、図１と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図１に示したブロック図と同じであるが、測距部１０９および大気減衰補正部１１０をさらに設けた点が異なる。測距部１０９は、送信制御部１０２からの信号情報と受信器１０４の受信信号との間の遅延時間に基づいて、測定対象Ｍとの距離を算出する。大気減衰補正部１１０は、測距部１０９で検出された測定対象Ｍまでの距離と反射波の大気による伝播減衰とに基づいて、反射波の周波数特性を補正する。
【００３４】
図１１は、第３の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図３に示したフローチャートに、測距部１０９および大気減衰補正部１１０に関するステップＳ４０１，Ｓ４０２の処理を追加したものである。ステップＳ４０１では、測距部１０９において上述した測定対象Ｍまでの距離を算出する。ステップＳ４０２では、次式（４）を用いた大気減衰の補正を減衰補正部１１０において行う。なお、式（４）において、ηは大気の粘性係数であり、ρは大気の密度である。
【数１】
【００３５】
式（４）の減衰量βは１ｍあたりの減衰量を表しており、また、反射波の周波数に応じて異なる。周波数ｆ＝０ではβ＝０であるが、ｆ＞０ではβ＜０となり、ステップＳ２０２で算出された周波数特性は、大気の影響によって減衰量βだけ小さな値になっている。そこで、ステップＳ４０２の補正において、算出された周波数特性から減衰量βを減算することにより、大気減衰の影響を取り除いた補正された周波数特性が得られることになる。
【００３６】
反射波の周波数がより高くなるにつれて、また、距離がより遠くなることにつれて大気減衰による影響はより大きくなる。そのため、完全反射体であっても、距離が変化すると周波数特性が変化し、誤検出の原因となる。しかしながら、上述した（４）式の減衰量βを用いることで、距離に基づいて大気減衰による影響を補正することができる。その結果、既知の完全反射体の周波数特性を一つ保持するだけで、より精度よく物体を分類検出することができる。
【００３７】
−第４の実施形態−
図１２は、物体識別装置の第４の実施の形態を示す図であり、図１と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図１に示したブロック図と同じであるが、方位検出部１１１および方位方向補正部１１２を設け、さらに、２つの検出器１０４ａ，１０４ｂを設けた点が異なる。
【００３８】
ここでは、測定対象Ｍの方位を検出するために２つの検出器１０４ａ，１０４ｂを設け、各検出信号を方位検出部１１１に入力する。信号解析部１０５には、一方の検出器１０４ａの信号が入力される。各検出器１０４ａ，１０４ｂによって検出される反射波の間には、受信器１０４ａ，１０４ｂ間の間隔ｄに応じた到達経路差が生じ、検出器１０４ａ，１０４ｂの受信信号間に位相差が生じる。方位検出部１１１はこの位相差を検出し、受信器間距離に基づいて反射波の到来方向角θｄを計測する。方位方向補正部１１２は、周波数特性上における送受信器指の向性の影響を排除するため、算出された到来方向角θｄを用いて周波数を変化させたときの指向性の影響を算出し、周波数特性を補正する。
【００３９】
図１３は、第４の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図３に示したフローチャートに、方位検出部１１１および方位方向補正部１１２に関するステップＳ５０１，Ｓ５０２の処理を追加したものである。ステップＳ５０１では、二つの受信器１０４ａ，１０４ｂからの受信信号に基づいて位相差φを算出し、反射波の到来方向角θｄを式（５）に基づいて計算する。
【数２】
【００４０】
なお、ここでは位相差φから到来方向角θｄを算出したが、到来方向角θｄの計測手法はこの方法に限定されない。例えば、２つの受信器１０４ａ，１０４ｂの受信信号の強度差に基づくモノパルス方式や、パルス方式による到達時間差の計測、MUSICアルゴリズムを用いた到来波方向推定手法など、他の到来方向角の計測手法を用いてもよい。
【００４１】
ステップＳ５０２では、送信器指向性の周波数変化による影響を排除するために、到来方向角θｄを用いて、周波数を変化させたときの指向性による影響を算出する。なお、送信器１０３における周波数と指向性の関係は、式（６）によって表される(参考文献; 渡部他,”熱誘起ナノシリコン超音波源の指向性に関する研究”, pp461-464, Proceeding of “11th symposium of Microjoining an d Assembly Technology in Electronics(Mate2005)”, Feb. 2005)。式（６）において、D(θd)は角度θdにおける相対強度（θ＝90度（正面）のとき１）、ｆは周波数、ａは発熱部１０３ｃ（超音波発生部）一辺の1/2倍、ｃは音速を表す。
【数３】
【００４２】
ステップＳ５０２では、この関係式と信号解析部１０５で算出された周波数特性とから、周波数特性における送信器１０３の指向性による影響を排除するように補正する。このように、第４の実施の形態では、方位と送信器１０３の指向性との相関に基づいて周波数特性を補正するので、指向性の影響が除去され、全方位において精度よく物体を分類検出することができる。
【００４３】
−第５の実施形態−
図１４は、物体識別装置の第４の実施の形態を示す図であり、図１と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図１に示したブロック図と同じであるが、速度検出部１１３および着衣人物分類部１１４を設けた点が異なる。速度検出部１１３は、送信制御部１０２の送信信号周波数情報と信号解析部１０５の周波数情報とに基づいてドップラーシフトを算出し、測定対象Ｍの相対速度を算出する。着衣人物分類部１１４は、物体分類部１０７からの被服検出情報および速度検出部１１３による相対速度と、車両に搭載された車速センサ（不図示）からの自車両速度情報とに基づいて、着衣人物の検出を行う。
【００４４】
図１５は、第５の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図３に示したフローチャートに、速度検出部１１３および着衣人物分類部１１４に関するステップＳ６０１〜Ｓ６０３の処理を追加したものである。ステップＳ２０６において測定対象Ｍを被服物体と決定したならば、ステップＳ６０１へ進んで、速度検出部１１３により自車両と測定対象Ｍとの相対速度を算出する。
【００４５】
続くステップＳ６０２では、自車両の速度とステップＳ６０１で算出された相対速度との差異に基づいて、測定対象Ｍが移動しているか否かを着衣人物分類部１１４おいて判断する。ステップＳ６０２においてＹＥＳと判断されると、ステップＳ６０３に進んで測定対象物Ｍを着衣人物であると決定する。一方、ステップＳ６０２でＮＯと判断されると、ステップＳ６０３をスキップして一連の処理を終了する。
【００４６】
このように、第５の実施形態では、測定対象Ｍとの相対速度に基づいて着衣人物を検出するので、車両に適用した場合などのように計測環境上不確定要素が大きい状況でも、より精度よく歩行者（着衣人物）を検出することができる。
【００４７】
以上説明した実施の形態と特許請求の範囲の要素との対応において、信号解析部１０５は算出手段を、物性識別部１０６および物体分類部１０７は判別手段を、着衣人物分類部１１４は分類手段を、周波数領域設定部１０８は設定手段をそれぞれ構成する。なお、以上の説明はあくまでも一例であり、発明を解釈する際、上記実施の形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係に何ら限定も拘束もされない。また、上述した実施の形態では、車両搭載用の物体識別装置を例に説明したが、車両搭載用に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明による物体識別装置の第１の実施形態を示すブロック図である。
【図２】熱誘起型超音波発生素子の一例を示す図であり、（ａ）は断面図、（ｂ）は平面図である。
【図３】第１の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【図４】受信波の周波数特性を示す図である。
【図５】図４の特性を線形近似した場合を示す図である。
【図６】物体識別装置の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【図８】帯域設定を２種類に設定する場合を説明する図であり、（ａ）は人体と衣服とを示し、（ｂ）は服A,Bに対する帯域設定を示す。
【図９】基準反射に対する服A，Bの周波数特性と、それぞれの設定帯域とを示す図である。
【図１０】物体識別装置の第３の実施の形態を示すブロック図である。
【図１１】第３の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【図１２】物体識別装置の第４の実施の形態を示すブロック図である。
【図１３】第４の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【図１４】物体識別装置の第５の実施の形態を示すブロック図である。
【図１５】第５の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００４９】
１００：制御装置、１０１：発振器、１０３：送信器、１０４，１０４ａ，１０４ｂ：受信器、１０２：送信制御部、１０５：信号解析部、１０６：物性識別部１０６、１０７：物体分類部、１０８：周波数領域設定部、１０９：測距部、１１０：大気減衰補正部、１１１：方位検出部、１１２：方位方向補正部、１１３：速度検出部、１１４：着衣人物分類部、Ｍ：測定対象
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば車両等に搭載される物体識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波センサと赤外線センサとを用いて、検知エリア内の物体を人体と識別する人体検知装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−１８６０４９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、超音波と赤外線とを用いているため、それぞれ専用の送・受信器を設けるとともに、情報を統合するための処理装置とが必要となり、装置が大型化するとともに、コストアップの要因となっていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による物体識別装置は、超音波を測定対象に向けて送出する送信手段と、測定対象からの反射波を受信する受信手段と、受信手段の受信情報に基づいて反射波の振幅と周波数との関係を表す周波数特性を算出する算出手段と、周波数特性に基づいて測定対象の材質的特徴を判別する判別手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、超音波を測定対象に向けて送出し、その反射波の受信情報から測定対象の材質的特徴が判別できるので、従来のように超音波と赤外線とを用いる装置に比べ装置の簡易化およびコスト低減が図れる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。
−第１の実施形態−
図１は本発明による物体識別装置の第１の実施形態を示す図であり、車両に搭載される物体識別装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示す物体識別装置は、制御装置１００，発振器１０１，送信器１０３および受信器１０４を備えている。入出力Ｉ／Ｆ，メモリ，ＣＰＵなどで構成される制御装置１００には、機能構成として送信制御部１０２，信号解析部１０５，物性識別部１０６および物体分類部１０７を備えている。
【０００８】
送信制御部１０２は、発振器１０１および信号解析部１０５に、送信信号の波形と中心周波数に関する指示を出力する。発振器１０１は電磁波発生器と周波数制御器（不図示）とから構成されており、送信制御部１０２より入力された波形と中心周波数に基づく送信信号を送信器１０３に出力する。送信器１０３は、発振器１０１からの送信信号に基づいて超音波を発生するものであり、例えば、熱誘起型超音波発生素子が用いられる。
【０００９】
図２は、熱誘起型超音波発生素子の一例を示す図である。熱誘起型超音波発生素子は、単結晶シリコンからなる基板１０３ａに多孔質シリコンから成る断熱層１０３ｂを形成し、その断熱層１０３ｂの上に発熱部１０３ｃを形成したものである。発熱部１０３ｃは、ジュール熱を発生する電気抵抗体や、ペルチエ効果による発熱／吸熱を行うペルチエ素子で構成される。
【００１０】
発振器１０１により発熱部１０３ｃに通電すると発熱部１０３ｃが発熱し、通電を停止すると発熱は停止する。そのため、通電のオン・オフを繰り返すと、オン・オフに合わせて発熱部１０３ｃの温度は高・底を繰り返す。この発熱部１０３ｃの温度の高・低に伴って、発熱部１０３ａに接触する媒質（空気）の温度も高・低を繰り返す。その結果、媒質密度の大・小の繰り返しが図示上方に進行し、媒質中に粗密波が生成される。本実施の形態では、超音波帯域の疎密波を発生させる。
【００１１】
上述したように、発熱部１０３ｃを断熱性に優れた多孔質シリコンで形成することで、発熱部１０３ｃで発生した熱が媒質側に伝達され易くなる。また、基板１０３ａを単結晶シリコンとすることで、基板１０３ａの定常的な温度上昇が抑制される。なお、送信器１０３の指向性は、発熱部１０３ａのサイズと進行波（疎密波）の周波数によって決定され、例えば、発熱部１０３ａのサイズが20mm×20mmの矩形、周波数が160kHzの場合には、約10degとなる。（参考文献; 渡部他,”熱誘起ナノシリコン超音波源の指向性に関する研究”, pp461-464, Proceeding of “11th symposium of Microjoining an d Assembly Technology in Electronics(Mate2005)”, Feb. 2005）。
【００１２】
図１に戻って、超音波は測定対象Ｍで反射され、その反射波は受信器１０４によって受信される。受信器１０４には、例えば、受音部にピエゾ素子などを用いたマイクロホンなどが使用され、超音波を圧電変換して得られた受信信号は増幅器により増幅されて検出される。なお、圧電変換素子に代えて、一般的な静電容量型の素子を受音部に用いても良い。
【００１３】
信号解析部１０５は、送信制御部１０２からの信号情報（送信信号の波形と中心周波数）と受信器１０４からの受信信号の信号波形に基づいて、測定対象Ｍからの反射波の時間波形や周波数特性を算出する。物性識別部１０６は、所定の周波数帯域(例えば60kHz〜80kHz帯と設定)の周波数特性に対して、統計学的手法を用いて測定対象の周波数特性に関する特徴量を算出する。例えば、周波数特性の振幅値を対数表示してデータを線形近似し、線形近似により得られる直線の勾配を特徴量とする。物体分類部１０７は、物性識別部１０６で算出された特徴量を既知の完全反射体の周波数特性と比較することにより、測定対象を分類する。
【００１４】
《物体識別装置の動作説明》
次に、第１の実施形態の物体識別装置の基本動作を、図３に示すフローチャートに基づいて説明する。車両に搭載される物体識別装置の場合、周囲の物体が人物であるか否かを判別する必要があり、図３に示す識別処理ではそのような判別を行う場合について、すなわち、、繊維・被服識別に関する算出処理を示した。ステップＳ２０１では、送信器１０３から測定対象Ｍに向けて超音波を送出する。送信制御部１０２からの指示により、発振器１０１は周波数変調された電気信号を送信器１０３へ送出し、送信器１０３は入力された電気信号に基づいて超音波を発生する。
【００１５】
このときの周波数変調は、例えば、100msecの間に10kHz〜50kHz帯で変調するように設定される。なお、周波数変調は連続的であっても、ステップ周波数毎に変化させてもよく、送信波形は連続波であってもパルス波であってもよい。
【００１６】
ステップＳ２０２では、測定対象Ｍからの反射波を受信器１０４で受信する。受信器１０４は、反射波に応じた電気信号を信号解析部１０５へと出力する。ステップＳ２０３では、信号解析部１０５は、受信器１０４から入力された電気信号の周波数特性を算出する。
【００１７】
図４は、受信波の周波数特性に関して得られた実験データの一例を示したものである。縦軸は受信器１０４から出力された信号強度（デシベル値）を表しており、横軸は周波数である。測定対象Ｍとしては、ベニヤ板の場合（Ｌ１）、フェルトを密に５枚重ねた場合（Ｌ２）、フェルトを隙間を空けて５枚重ねた場合（Ｌ３）の３種類について示した。
【００１８】
図４の曲線Ｌ１，Ｌ２をそれぞれ線形近似した場合、概略の変化は図５のＬ１０，Ｌ２０のようになる。図４や図５に示すように、反射波の周波数が高まるにつれて信号強度は小さくなっており、特性曲線は右下がりの傾向を有している。この右下がりの勾配量は繊維構造のフェルトの方が大きく、さらに、同じフェルトを重ねた場合には、隙間を空けて重ねた場合の方が、勾配量は大きくなる。これらの勾配量を比較する場合、図４，５に示すように、周波数ｆ１〜ｆ２の帯域において、繊維物体（フェルト）の勾配量と反射物体（ベニヤ）の勾配量との違いが明確に現れている。
【００１９】
超音波の伝播は、媒質の“密度”および“弾性”と、音波の“周波数“によっておおよその特性を算出することができる。とくに繊維の場合は、超音波の伝播する部分が繊維構造中の“空気”部分であるため、“周波数”を変調させて伝播強度を求めることで、反射系における完全反射体と繊維との違いを“密度”と“弾性”によって、よく分類することができる。
【００２０】
周波数の減衰特性は音速が大気と比べ小さい領域へシフトし、周波数の減衰特性が大気減衰より低周波側で見られる。例えば、フェルトのような繊維物体内の場合には、音波伝播速度は100m/s〜400m/sとなり、６０ｋＨｚ〜８０ｋＨｚの帯域において減衰特性が現れる。被服の材質・形態等の違いを考慮すると、帯域５０ｋＨｚ〜１００ｋＨｚ程度の範囲で特性を検出するのが好ましい。このように、減衰特性の観察を統計学的に処理することにより、より簡便に繊維をまとった人物を検出することができる。
【００２１】
車両周囲物体のうち、車両や壁など多くの路上物の場合には、固有音響インピーダンスの差から超音波は物体境界面で全反射される。これに対し、被服のような空乏の大きい物体の場合には、音波が物体の境界面を透過する性質も併せ持ち、測定対象内部における散乱と吸収を繰り返した後に反射波として到達する。そのため、反射波は測定対象Ｍの音響特性を情報として含んだものとなり、それが図４，５に示すような周波数特性上の変化として現われる。繊維物体の場合、繊維の隙間空間を音波が伝播すると考えられ、そのために伝播特性が低く、繊維物体内部からの反射波は小さくなってしまう。
【００２２】
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３で算出された周波数特性を物性識別部１０６において統計学的手法を用いて処理し、測定対象Ｍに関する特徴量を算出する。例えば、周波数帯域ｆ１〜ｆ２における受信波周波数特性を線形近似し、その勾配量を特徴量として算出する。
【００２３】
ステップＳ２０５では、物体分類部１０７において、ステップＳ２０４で算出された測定対象Ｍの特徴量を完全反射体の特徴量（基準特徴量）と比較し、「｜基準特徴量−特徴量｜≧所定値」か否かを判定する。ここで、所定量は、測定対象Ｍの特徴量が、被服の反射波の特徴量に相当するものであるか否かを判定するための基準量であり、「｜基準特徴量−特徴量｜≧所定値」の場合には被服の反射波の特徴量に相当すると判定される。例えば、特徴量として前述した勾配量を用いた場合、ステップＳ２０５では、「｜完全反射体の勾配量−勾配量｜≧所定値」として判定を行う。ここで、所定値は、たとえば送受信系の感度周波数特性や完全反射体の距離などによって定める。
【００２４】
ステップＳ２０５において「｜基準特徴量−特徴量｜≧所定値」と判定されてステップＳ２０６に進んだ場合には、ステップＳ２０６において測定対象Ｍは被服を含む物体であると決定する。一方、ステップＳ２０５において「｜基準特徴量−特徴量｜＜所定値」であると判定されてステップＳ２０７に進んだ場合には、ステップＳ２０７において測定対象Ｍは完全反射体と同等の性質を有する物体であると決定する。
【００２５】
以上説明したように、第１の実施の形態においては、受信器１０４により受信される反射波の周波数特性が測定対象の構造により変化するので、その変化から平坦な物体と繊維などの複雑な構造物とを容易に識別することができる。よって、超音波に関するデバイスを設けるだけで、測定対象の分類が可能となる。また、周波数の増加に対する反射波の振幅の低下傾向に基づいて測定対象が繊維を含む物体であると識別できるので、測定対象の人物が服の枚数に係わらず人物と検出できる。特に、周波数帯域を５０ｋＨｚ〜１００ｋＨｚと設定することで、大気減衰の影響を受けにくく遠方まで検出できる上に、繊維による特徴的な減衰を観測できるので、効率よく服生地などの繊維を検出することができる。
【００２６】
−第２の実施形態−
図６は、物体識別装置の第２の実施の形態を示す図であり、図１と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図１に示したブロック図と同じであるが、周波数領域設定部１０８が制御装置１００に設けられている点が異なる。この周波数領域設定部１０８は、反射波の振幅、すなわち、受信器１０３から出力される受信信号の振幅を検出し、検出された振幅に応じて物性識別部１０６で特徴量を算出する際の周波数帯域を設定する。物性識別部１０６は、周波数領域設定部１０８で設定された周波数帯の信号に基づく特徴量を算出することになる。
【００２７】
図７は、第２の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図３に示したフローチャートに周波数領域設定部１０８に関するステップＳ３０１の処理を追加したものである。ステップＳ３０１では、ステップＳ２０２における反射波の受信結果に基づいて、物性識別部１０６で特徴量を算出する際の周波数帯域を設定する。
【００２８】
周波数帯域設定の一例としては、既知の完全反射体に対して距離減衰の影響がなく、測定対象Ｍの分類のための統計演算を効率よく行えるように、次式（１）〜（３）のように設定する。S11は完全反射体の振幅に対する反射波の振幅比である。開始周波数faは周波数帯の下側の周波数である。反射波の振幅S11が大きな測定対象Ｍほど、帯域は高周波側に移動し、帯域の幅も広がる。
増分周波数fa＝S11×100kHz …（１）
開始周波数fs＝S11×100kHz＋40kHz …（２）
増分帯域 α＝S11×50kHz …（３）
【００２９】
また、上述したように異なる振幅S11に対して帯域設定が各々異なるのではなく、複数種類の帯域設定に分類するようにしても良い。図８に示す例では、衣服の反射率（反射波の振幅）の大小によって、帯域設定を予め決められた標準モードおよび広帯域高周波モードの２種類のいずれかに設定するようにしている。このような設定とすることで、帯域設定が簡便化され、ＣＰＵの演算負荷を低減することができる。
【００３０】
図８（ｂ）に示したように、薄いＴシャツのような服Aの場合、反射率が大きい。このように反射率が大きい場合には基準反射の場合と傾きの差が小さいので、より精度良く勾配量算出ができるように帯域設定を広帯域高周波モードとする。一方、トレーナーなどのように反射率が小さな服Bの場合には、帯域設定を標準モードとする。図９は、基準反射に対する服A，Bの周波数特性と、それぞれの帯域設定とを示したものである。広帯域高周波モードの場合、開始周波数がfaだけ高くなり、周波数帯域の幅もαだけ増加する。fa、αの設定は、上述した式（１）、（３）で設定するようにしても良い。
【００３１】
このように、測定対象によって帯域を設定するのは、次のような理由からである。路上や屋内などの物体識別装置を想定した場合、図８（ａ）に示すように繊維（被服）の背面には人体が存在している。そこで、吸収特性を検出しやすい上に、複数の繊維を効率よく周波数解析するために、反射率に基づいて減衰特性の差が出やすいような帯域を設定するようにした。
【００３２】
第２の実施の形態においては、上述した第１の実施の形態の作用効果に加えて、振幅に基づいて周波数帯域を設定するので、送信波の周波数帯域を効率よく選択することができ、すばやく物体を分類することができる。
【００３３】
−第３の実施形態−
図１０は、物体識別装置の第３の実施の形態を示す図であり、図１と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図１に示したブロック図と同じであるが、測距部１０９および大気減衰補正部１１０をさらに設けた点が異なる。測距部１０９は、送信制御部１０２からの信号情報と受信器１０４の受信信号との間の遅延時間に基づいて、測定対象Ｍとの距離を算出する。大気減衰補正部１１０は、測距部１０９で検出された測定対象Ｍまでの距離と反射波の大気による伝播減衰とに基づいて、反射波の周波数特性を補正する。
【００３４】
図１１は、第３の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図３に示したフローチャートに、測距部１０９および大気減衰補正部１１０に関するステップＳ４０１，Ｓ４０２の処理を追加したものである。ステップＳ４０１では、測距部１０９において上述した測定対象Ｍまでの距離を算出する。ステップＳ４０２では、次式（４）を用いた大気減衰の補正を減衰補正部１１０において行う。なお、式（４）において、ηは大気の粘性係数であり、ρは大気の密度である。
【数１】
【００３５】
式（４）の減衰量βは１ｍあたりの減衰量を表しており、また、反射波の周波数に応じて異なる。周波数ｆ＝０ではβ＝０であるが、ｆ＞０ではβ＜０となり、ステップＳ２０２で算出された周波数特性は、大気の影響によって減衰量βだけ小さな値になっている。そこで、ステップＳ４０２の補正において、算出された周波数特性から減衰量βを減算することにより、大気減衰の影響を取り除いた補正された周波数特性が得られることになる。
【００３６】
反射波の周波数がより高くなるにつれて、また、距離がより遠くなることにつれて大気減衰による影響はより大きくなる。そのため、完全反射体であっても、距離が変化すると周波数特性が変化し、誤検出の原因となる。しかしながら、上述した（４）式の減衰量βを用いることで、距離に基づいて大気減衰による影響を補正することができる。その結果、既知の完全反射体の周波数特性を一つ保持するだけで、より精度よく物体を分類検出することができる。
【００３７】
−第４の実施形態−
図１２は、物体識別装置の第４の実施の形態を示す図であり、図１と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図１に示したブロック図と同じであるが、方位検出部１１１および方位方向補正部１１２を設け、さらに、２つの検出器１０４ａ，１０４ｂを設けた点が異なる。
【００３８】
ここでは、測定対象Ｍの方位を検出するために２つの検出器１０４ａ，１０４ｂを設け、各検出信号を方位検出部１１１に入力する。信号解析部１０５には、一方の検出器１０４ａの信号が入力される。各検出器１０４ａ，１０４ｂによって検出される反射波の間には、受信器１０４ａ，１０４ｂ間の間隔ｄに応じた到達経路差が生じ、検出器１０４ａ，１０４ｂの受信信号間に位相差が生じる。方位検出部１１１はこの位相差を検出し、受信器間距離に基づいて反射波の到来方向角θｄを計測する。方位方向補正部１１２は、周波数特性上における送受信器指の向性の影響を排除するため、算出された到来方向角θｄを用いて周波数を変化させたときの指向性の影響を算出し、周波数特性を補正する。
【００３９】
図１３は、第４の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図３に示したフローチャートに、方位検出部１１１および方位方向補正部１１２に関するステップＳ５０１，Ｓ５０２の処理を追加したものである。ステップＳ５０１では、二つの受信器１０４ａ，１０４ｂからの受信信号に基づいて位相差φを算出し、反射波の到来方向角θｄを式（５）に基づいて計算する。
【数２】
【００４０】
なお、ここでは位相差φから到来方向角θｄを算出したが、到来方向角θｄの計測手法はこの方法に限定されない。例えば、２つの受信器１０４ａ，１０４ｂの受信信号の強度差に基づくモノパルス方式や、パルス方式による到達時間差の計測、MUSICアルゴリズムを用いた到来波方向推定手法など、他の到来方向角の計測手法を用いてもよい。
【００４１】
ステップＳ５０２では、送信器指向性の周波数変化による影響を排除するために、到来方向角θｄを用いて、周波数を変化させたときの指向性による影響を算出する。なお、送信器１０３における周波数と指向性の関係は、式（６）によって表される(参考文献; 渡部他,”熱誘起ナノシリコン超音波源の指向性に関する研究”, pp461-464, Proceeding of “11th symposium of Microjoining an d Assembly Technology in Electronics(Mate2005)”, Feb. 2005)。式（６）において、D(θd)は角度θdにおける相対強度（θ＝90度（正面）のとき１）、ｆは周波数、ａは発熱部１０３ｃ（超音波発生部）一辺の1/2倍、ｃは音速を表す。
【数３】
【００４２】
ステップＳ５０２では、この関係式と信号解析部１０５で算出された周波数特性とから、周波数特性における送信器１０３の指向性による影響を排除するように補正する。このように、第４の実施の形態では、方位と送信器１０３の指向性との相関に基づいて周波数特性を補正するので、指向性の影響が除去され、全方位において精度よく物体を分類検出することができる。
【００４３】
−第５の実施形態−
図１４は、物体識別装置の第４の実施の形態を示す図であり、図１と同様のブロック図である。基本的な構成や動作は図１に示したブロック図と同じであるが、速度検出部１１３および着衣人物分類部１１４を設けた点が異なる。速度検出部１１３は、送信制御部１０２の送信信号周波数情報と信号解析部１０５の周波数情報とに基づいてドップラーシフトを算出し、測定対象Ｍの相対速度を算出する。着衣人物分類部１１４は、物体分類部１０７からの被服検出情報および速度検出部１１３による相対速度と、車両に搭載された車速センサ（不図示）からの自車両速度情報とに基づいて、着衣人物の検出を行う。
【００４４】
図１５は、第５の実施形態における物体識別装置の基本動作を示すフローチャートであり、図３に示したフローチャートに、速度検出部１１３および着衣人物分類部１１４に関するステップＳ６０１〜Ｓ６０３の処理を追加したものである。ステップＳ２０６において測定対象Ｍを被服物体と決定したならば、ステップＳ６０１へ進んで、速度検出部１１３により自車両と測定対象Ｍとの相対速度を算出する。
【００４５】
続くステップＳ６０２では、自車両の速度とステップＳ６０１で算出された相対速度との差異に基づいて、測定対象Ｍが移動しているか否かを着衣人物分類部１１４おいて判断する。ステップＳ６０２においてＹＥＳと判断されると、ステップＳ６０３に進んで測定対象物Ｍを着衣人物であると決定する。一方、ステップＳ６０２でＮＯと判断されると、ステップＳ６０３をスキップして一連の処理を終了する。
【００４６】
このように、第５の実施形態では、測定対象Ｍとの相対速度に基づいて着衣人物を検出するので、車両に適用した場合などのように計測環境上不確定要素が大きい状況でも、より精度よく歩行者（着衣人物）を検出することができる。
【００４７】
以上説明した実施の形態と特許請求の範囲の要素との対応において、信号解析部１０５は算出手段を、物性識別部１０６および物体分類部１０７は判別手段を、着衣人物分類部１１４は分類手段を、周波数領域設定部１０８は設定手段をそれぞれ構成する。なお、以上の説明はあくまでも一例であり、発明を解釈する際、上記実施の形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係に何ら限定も拘束もされない。また、上述した実施の形態では、車両搭載用の物体識別装置を例に説明したが、車両搭載用に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明による物体識別装置の第１の実施形態を示すブロック図である。
【図２】熱誘起型超音波発生素子の一例を示す図であり、（ａ）は断面図、（ｂ）は平面図である。
【図３】第１の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【図４】受信波の周波数特性を示す図である。
【図５】図４の特性を線形近似した場合を示す図である。
【図６】物体識別装置の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【図８】帯域設定を２種類に設定する場合を説明する図であり、（ａ）は人体と衣服とを示し、（ｂ）は服A,Bに対する帯域設定を示す。
【図９】基準反射に対する服A，Bの周波数特性と、それぞれの設定帯域とを示す図である。
【図１０】物体識別装置の第３の実施の形態を示すブロック図である。
【図１１】第３の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【図１２】物体識別装置の第４の実施の形態を示すブロック図である。
【図１３】第４の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【図１４】物体識別装置の第５の実施の形態を示すブロック図である。
【図１５】第５の実施形態の識別動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００４９】
１００：制御装置、１０１：発振器、１０３：送信器、１０４，１０４ａ，１０４ｂ：受信器、１０２：送信制御部、１０５：信号解析部、１０６：物性識別部１０６、１０７：物体分類部、１０８：周波数領域設定部、１０９：測距部、１１０：大気減衰補正部、１１１：方位検出部、１１２：方位方向補正部、１１３：速度検出部、１１４：着衣人物分類部、Ｍ：測定対象
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波を測定対象に向けて送出する送信手段と、
前記測定対象からの反射波を受信する受信手段と、
前記受信手段の受信情報に基づいて前記反射波の振幅と周波数との関係を表す周波数特性を算出する算出手段と、
前記周波数特性に基づいて前記測定対象の材質的特徴を判別する判別手段とを備えることを特徴とする物体識別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体識別装置において、
前記判別手段は、周波数の増加に対する振幅の低下傾向の程度に基づいて、前記測定対象を繊維が含まれる物体であると判別することを特徴とする物体識別装置。
【請求項３】
請求項２に記載の物体識別装置において、
前記測定対象の相対速度を検出する速度検出手段と、
前記判定手段の判定結果および前記速度検出手段の検出結果に基づいて、前記測定対象を着衣人物と分類する分類手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の物体識別装置において、
前記判別手段は、前記周波数特性のうち、５０ｋＨｚから１００ｋＨｚの周波数帯域の一部領域または全域を含む所定周波数帯域における前記振幅の低下傾向に基づいて判別することを特徴とする物体識別装置。
【請求項５】
請求項４に記載の物体識別装置において、
前記反射波の振幅に基づいて前記所定周波数帯域を設定する設定手段を備えたことを特徴とする物体識別装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の物体識別装置において、
前記測定対象と前記受信手段との距離を検出する測距手段と、
前記測距手段で検出された距離と前記反射波の大気減衰との相関に基づいて、前記算出された周波数特性を補正する大気減衰補正手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の物体識別装置において、
前記測定対象の方位を検出する方位検出手段と、
前記方位検出手段の検出結果と前記送信手段の指向性との相関に基づいて、前記算出された周波数特性を補正する方位補正手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置。
【請求項１】
超音波を測定対象に向けて送出する送信手段と、
前記測定対象からの反射波を受信する受信手段と、
前記受信手段の受信情報に基づいて前記反射波の振幅と周波数との関係を表す周波数特性を算出する算出手段と、
前記周波数特性に基づいて前記測定対象の材質的特徴を判別する判別手段とを備えることを特徴とする物体識別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体識別装置において、
前記判別手段は、周波数の増加に対する振幅の低下傾向の程度に基づいて、前記測定対象を繊維が含まれる物体であると判別することを特徴とする物体識別装置。
【請求項３】
請求項２に記載の物体識別装置において、
前記測定対象の相対速度を検出する速度検出手段と、
前記判定手段の判定結果および前記速度検出手段の検出結果に基づいて、前記測定対象を着衣人物と分類する分類手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の物体識別装置において、
前記判別手段は、前記周波数特性のうち、５０ｋＨｚから１００ｋＨｚの周波数帯域の一部領域または全域を含む所定周波数帯域における前記振幅の低下傾向に基づいて判別することを特徴とする物体識別装置。
【請求項５】
請求項４に記載の物体識別装置において、
前記反射波の振幅に基づいて前記所定周波数帯域を設定する設定手段を備えたことを特徴とする物体識別装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の物体識別装置において、
前記測定対象と前記受信手段との距離を検出する測距手段と、
前記測距手段で検出された距離と前記反射波の大気減衰との相関に基づいて、前記算出された周波数特性を補正する大気減衰補正手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の物体識別装置において、
前記測定対象の方位を検出する方位検出手段と、
前記方位検出手段の検出結果と前記送信手段の指向性との相関に基づいて、前記算出された周波数特性を補正する方位補正手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２００８−５８０５９（Ｐ２００８−５８０５９Ａ）
【公開日】平成２０年３月１３日（２００８．３．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−２３３１４０（Ｐ２００６−２３３１４０）
【出願日】平成１８年８月３０日（２００６．８．３０）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年３月１３日（２００８．３．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年８月３０日（２００６．８．３０）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]