特開 2023-173572 乗員検知装置及び乗員検知方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023173572

(43)【公開日】2023-12-07

(54)【発明の名称】乗員検知装置及び乗員検知方法

(51)【国際特許分類】

   G01S 13/89 20060101AFI20231130BHJP

   G01S 7/40 20060101ALI20231130BHJP

【ＦＩ】

G01S13/89

G01S7/40

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022085910

(22)【出願日】2022-05-26

(71)【出願人】

【識別番号】000000011

【氏名又は名称】株式会社アイシン

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】植松 徹

(72)【発明者】

【氏名】杉沢 さつき

【テーマコード（参考）】

5J070

【Ｆターム（参考）】

5J070AB24

5J070AC01

5J070AC02

5J070AC15

5J070AC20

5J070AE09

5J070AF03

5J070AK22

(57)【要約】

【課題】乗員の姿勢を高精度に推定可能な乗員検知装置及び乗員検知方法を提供する。
【解決手段】乗員検知装置は、移動体の室内に向けて送信された送信波が室内に存在する物体に反射されることにより発生する反射波の強度に基づいて、室内で移動している物体の位置を室内の空間に対応する三次元マップ上で１以上の検知点からなる点群として示す点群情報を取得する取得部と、点群情報に基づいて、１つの着座領域に対して互いに離間するように設定された複数の関心領域のそれぞれについて検知点の密度を示す点群密度を算出する演算部と、１つの着座領域に対応する複数の関心領域のそれぞれの点群密度に基づいて、当該着座領域に着座している乗員の着座姿勢を推定する姿勢推定部と、を備える。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動体の室内に向けて送信された送信波が前記室内に存在する物体に反射されることにより発生する反射波の強度に基づいて、前記室内で移動している物体の位置を前記室内の空間に対応する三次元マップ上で１以上の検知点からなる点群として示す点群情報を取得する取得部と、
前記点群情報に基づいて、１つの着座領域に対して互いに離間するように設定された複数の関心領域のそれぞれについて前記検知点の密度を示す点群密度を算出する演算部と、
１つの前記着座領域に対応する複数の前記関心領域のそれぞれの前記点群密度に基づいて、当該着座領域に着座している乗員の着座姿勢を推定する姿勢推定部と、
を備える乗員検知装置。

【請求項2】

複数の前記関心領域は、前記着座領域の後部に設定された後部領域と、当該着座領域の前部に設定された前部領域とを含み、
前記姿勢推定部は、前記後部領域の前記点群密度及び前記前部領域の前記点群密度に基づいて、乗員の前屈み姿勢を検知する、
請求項１に記載の乗員検知装置。

【請求項3】

複数の前記関心領域は、前記着座領域の中央部に設定された中央領域と、当該着座領域の左端部に設定された左端領域又は当該着座領域の右端部に設定された右端領域の少なくとも一方と、を含み、
前記姿勢推定部は、前記中央領域の前記点群密度及び前記左端領域の前記点群密度、又は前記中央領域の前記点群密度及び前記右端領域の前記点群密度に基づいて、乗員が左右のいずれか一方に傾いたもたれ姿勢を検知する、
請求項１に記載の乗員検知装置。

【請求項4】

複数の前記関心領域は、前記着座領域の左端部に設定された左端領域と、当該着座領域の右端部に設定された右端領域とを含み、
前記姿勢推定部は、前記左端領域の前記点群密度及び前記右端領域の前記点群密度に基づいて、乗員が左右のいずれか一方に傾いたもたれ姿勢を検知する、
請求項１に記載の乗員検知装置。

【請求項5】

前記姿勢推定部による推定結果に基づいて、前記取得部により取得された前記点群情報から乗員が正常姿勢であるときに取得された正常点群情報を抽出し、前記正常点群情報に基づいて乗員の体格を推定する体格推定部、
を更に備える請求項１～４のいずれか１項に記載の乗員検知装置。

【請求項6】

移動体の室内に向けて送信された送信波が前記室内に存在する物体に反射されることにより発生する反射波の強度に基づいて、前記室内で移動している物体の位置を前記室内の空間に対応する三次元マップ上で１以上の検知点からなる点群として示す点群情報を取得する工程と、
前記点群情報に基づいて、１つの着座領域に対して互いに離間するように設定された複数の関心領域のそれぞれについて前記検知点の密度を示す点群密度を算出する工程と、
１つの前記着座領域に対応する複数の前記関心領域のそれぞれの前記点群密度に基づいて、当該着座領域に着座している乗員の着座姿勢を推定する工程と、
を含む乗員検知方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、乗員検知装置及び乗員検知方法に関する。

【背景技術】

【0002】

車両制御システム等において、車室内に設置された電波センサやイメージセンサにより取得されるデータに基づいて乗員の姿勢や体格を推定する技術が利用されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００６－２９８０３９号公報

【特許文献2】特開２０２０－１０４６８０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明の実施形態は、乗員の姿勢を高精度に推定可能な乗員検知装置及び乗員検知方法を提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本発明の一実施形態としての乗員検知装置は、移動体の室内に向けて送信された送信波が室内に存在する物体に反射されることにより発生する反射波の強度に基づいて、室内で移動している物体の位置を室内の空間に対応する三次元マップ上で１以上の検知点からなる点群として示す点群情報を取得する取得部と、点群情報に基づいて、１つの着座領域に対して互いに離間するように設定された複数の関心領域のそれぞれについて検知点の密度を示す点群密度を算出する演算部と、１つの着座領域に対応する複数の関心領域のそれぞれの点群密度に基づいて、当該着座領域に着座している乗員の着座姿勢を推定する姿勢推定部と、を備える。

【0006】

上記構成によれば、１つの着座領域に対して複数設定された関心領域のそれぞれの点群密度に基づいて乗員の姿勢が推定される。これにより、乗員の姿勢を高精度に推定できる。

【0007】

また、上記構成において、複数の関心領域は、着座領域の後部に設定された後部領域と、当該着座領域の前部に設定された前部領域とを含み、姿勢推定部は、後部領域の点群密度及び前部領域の点群密度に基づいて、乗員の前屈み姿勢を検知してもよい。

【0008】

上記構成によれば、乗員の前屈み姿勢を高精度に検知できる。

【0009】

また、上記構成において、複数の関心領域は、着座領域の中央部に設定された中央領域と、当該着座領域の左端部に設定された左端領域又は当該着座領域の右端部に設定された右端領域の少なくとも一方と、を含み、姿勢推定部は、中央領域の点群密度及び左端領域の点群密度、又は中央領域の点群密度及び右端領域の点群密度に基づいて、乗員が左右のいずれか一方に傾いたもたれ姿勢を検知してもよい。

【0010】

上記構成によれば、乗員のもたれ姿勢を高精度に検知できる。

【0011】

また、上記構成において、複数の関心領域は、着座領域の左端部に設定された左端領域と、当該着座領域の右端部に設定された右端領域とを含み、姿勢推定部は、左端領域の点群密度及び右端領域の点群密度に基づいて、乗員が左右のいずれか一方に傾いたもたれ姿勢を検知してもよい。

【0012】

上記構成によれば、乗員のもたれ姿勢の変化（例えば、左もたれ姿勢から右もたれ姿勢への変化、右もたれ姿勢から左もたれ姿勢への変化等）を高精度に検知できる。

【0013】

また、上記構成において、乗員検知装置は、姿勢推定部による推定結果に基づいて、取得部により取得された点群情報から乗員が正常姿勢であるときに取得された正常点群情報を抽出し、正常点群情報に基づいて乗員の体格を推定する体格推定部、を更に備えてもよい。

【0014】

上記構成によれば、乗員の体格を高精度に推定できる。

【0015】

また、本発明の他の実施形態としての乗員検知方法は、移動体の室内に向けて送信された送信波が室内に存在する物体に反射されることにより発生する反射波の強度に基づいて、室内で移動している物体の位置を室内の空間に対応する三次元マップ上で１以上の検知点からなる点群として示す点群情報を取得する工程と、点群情報に基づいて、１つの着座領域に対して互いに離間するように設定された複数の関心領域のそれぞれについて検知点の密度を示す点群密度を算出する工程と、１つの着座領域に対応する複数の関心領域のそれぞれの点群密度に基づいて、当該着座領域に着座している乗員の着座姿勢を推定する工程と、を含む。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】図１は、第１実施形態の乗員検知装置が搭載される車両の車室内の構成の一例を示す側面図である。

【図2】図２は、第１実施形態の乗員検知装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図3】図３は、第１実施形態の乗員検知装置の機能構成の一例を示すブロック図である。

【図4】図４は、第１実施形態の車室の鳥瞰視に対応する点群情報の一例を示す図である。

【図5】図５は、第１実施形態の車室の側面視に対応する点群情報の一例を示す図である。

【図6】図６は、第１実施形態の車室の上面視に対応する点群情報の一例を示す図である。

【図7】図７は、第１実施形態の車室の背面視に対応する点群情報の一例を示す図である。

【図8】図８は、第１実施形態の関心領域の一例を示す図である。

【図9】図９は、第１実施形態の点群密度と乗員の姿勢との関係の一例を示す図である。

【図10】図１０は、第１実施形態の乗員検知装置における処理の一例を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、第２実施形態の関心領域の一例を示す図である。

【図12】図１２は、第２実施形態の点群密度と乗員の姿勢との関係の一例を示す図である。

【図13】図１３は、第２実施形態の乗員検知装置における処理の一例を示すフローチャートである。

【図14】図１４は、第３実施形態の関心領域の一例を示す図である。

【図15】図１５は、第３実施形態の点群密度と乗員の姿勢との関係の一例を示す図である。

【図16】図１６は、第３実施形態の乗員検知装置における処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、本発明の例示的な実施形態が開示される。以下に示される実施形態の構成、並びに当該構成によりもたらされる作用、結果、及び効果は、一例である。本発明は、以下の実施形態に開示される構成以外によりも実現可能であるとともに、基本的な構成に基づく種々の効果や派生的な効果のうち、少なくとも一つを得ることが可能である。

【0018】

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態の乗員検知装置１が搭載される車両Ｃの車室Ｒ内の構成の一例を示す側面図である。図中、Ｘ方向は、車両Ｃの後部から前部へ向かう方向に対応し、Ｙ方向は、車両Ｃの左側面から右側面へ向かう方向に対応し、Ｚ方向は、車両Ｃの下部から上部へ向かう方向に対応している。

【0019】

車両Ｃは、移動体の一例であり、例えば内燃機関、モータ、又はそれらの双方（ハイブリッド機構）を駆動源とする自動車等であり得る。本実施形態の車両Ｃは、いわゆる３列シート車であり、第１シート列Ｓ１、第２シート列Ｓ２及び第３シート列Ｓ３を備えている。第１シート列Ｓ１には、運転席及び助手席が含まれる。

【0020】

乗員検知装置１は、車室Ｒ内に存在する乗員に関する乗員情報を取得する装置である。乗員情報には、乗員の姿勢、体格等を示す情報が含まれる。本実施形態では、第１シート列Ｓ１より後方、すなわち第２シート列Ｓ２及び第３シート列Ｓ３に存在する乗員に関する乗員情報を取得する場合について説明する。

【0021】

乗員検知装置１は、センサ２及び情報処理装置３を備える。センサ２は、車両Ｃの天井５に設置され、車室Ｒ内に向けて送信波を送信し、送信波が車室Ｒ内に存在する物体に反射されることにより発生する反射波を受信する。本実施形態のセンサ２は、第１シート列Ｓ１の背もたれ部より後方に設置され、図１に示される例では、第２シート列Ｓ２の背もたれ部の略上方に位置している。情報処理装置３は、ダッシュボード内に設置され、センサ２とＣＡＮ（Controller Area Network）等のネットワークを介して接続している。なお、センサ２及び情報処理装置３の設置位置は上記に限定されるものではない。また、センサ２は複数設置されてもよい。

【0022】

図２は、第１実施形態の乗員検知装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。センサ２は、送信器２１、受信器２２、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２３及び入出力部２４を備える。送信器２１は、車室Ｒ内に所定の周波数（例えば６０ＧＨｚ～６５ＧＨｚ等）の電磁波を送信波として送信（照射）するデバイスである。受信器２２は、送信波が車室Ｒ内に存在する物体に反射されることにより発生する反射波を受信し、反射波の強度を示す電気信号を生成するデバイスである。送信器２１及び受信器２２は、例えば、発振回路、圧電素子、ＡＤコンバータ、増幅器、フィルタ回路等を利用して構成され得る。送信器２１及び受信器２２は、それぞれ別体として構成されてもよいし、一体的に構成されてもよい。ＥＣＵ２３は、ＣＰＵ、メモリ等を利用して構成されるマイクロコントローラであり、送信器２１及び受信器２２の制御、受信器２２により受信された反射波に基づくデータの生成等に関する処理を実行する。入出力部２４は、情報処理装置３やその他のデバイスとの間でＣＡＮ等の所定の規格に準ずる通信を確立するインターフェースデバイスである。

【0023】

情報処理装置３は、ＣＰＵ（Central Processing unit）３１、メモリ３２及び入出力部３３を備える。ＣＰＵ３１は、メモリ３２に記憶されたプログラムに従って各種演算処理を実行する。メモリ３２は、適宜な揮発性メモリ及び不揮発性メモリを利用して構成され得る。メモリ３２には、ＣＰＵ３１に乗員検知装置１の機能を実現するための各種処理を実行させるプログラム、設定データ、センサ２から取得したデータ、ＣＰＵ３１により生成されたデータ等が記憶される。入出力部３３は、センサ２やその他のデバイスとの間でＣＡＮ等の所定の規格に準ずる通信を確立するインターフェースデバイスである。

【0024】

なお、図２に示されるハードウェア構成は例示であり、乗員検知装置１のハードウェア構成は上記に限定されるものではない。

【0025】

図３は、第１実施形態の乗員検知装置１の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施形態の乗員検知装置１は、取得部１０１、演算部１０２、姿勢推定部１０３及び体格推定部１０４を備える。これらの機能部１０１～１０４は、例えば、図２に例示されるようなハードウェア及びソフトウェア（プログラム）の協働により構成され得る。また、これらの機能部１０１～１０４の一部又は全部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等の専用のハードウェア（回路等）により構成されてもよい。

【0026】

取得部１０１は、センサ２により受信される反射波の強度に基づいて、車室Ｒ内で移動している物体（移動物体）の位置を車室Ｒ内の空間に対応する三次元マップ上で１以上の検知点からなる点群として示す点群情報を取得する。

【0027】

図４は、第１実施形態の車室Ｒの鳥瞰視に対応する点群情報２０１の一例を示す図である。図５は、第１実施形態の車室Ｒの側面視（Ｘ－Ｚ平面視）に対応する点群情報２０１の一例を示す図である。図６は、第１実施形態の車室Ｒの上面視（Ｘ－Ｙ平面視）に対応する点群情報２０１の一例を示す図である。図７は、第１実施形態の車室Ｒの背面視（Ｙ－Ｚ平面視）に対応する点群情報２０１の一例を示す図である。

【0028】

ここで例示する点群情報２０１は、車室Ｒ内の空間に対応する三次元マップ（例えばボクセルマップ等）上に、移動物体の位置（例えば乗員１０の身体のうち動いている部分が占める領域）に対応する１以上の点（例えばボクセル等）を検知点Ｐとしてプロットした情報である。どのような点を検知点Ｐとするかは使用するセンサ２の機能等に応じて適宜決定されるものであるが、例えば、検知点Ｐは、反射波の強度の単位時間あたりの変化量が予め定められた閾値より大きい点等であり得る。

【0029】

図４～図７においては、第２シート列Ｓ２上に３つの着座領域Ｒ２１～Ｒ２３が設定され、第３シート列Ｓ３上に２つの着座領域Ｒ３１，Ｒ３２が設定されており、第２シート列Ｓ２の右端の着座領域Ｒ２３に乗員が着座している場合が例示されている。このような場合、図４～図７に示されるように、三次元マップの着座領域Ｒ２３の空間に対応する部分に、乗員の頭部、胸部、背部等に対応する複数の検知点Ｐからなる点群Ｇが出現する。点群情報２０１は、このような点群Ｇに関する情報、すなわち三次元マップ上に出現する複数の検知点Ｐの位置、個数等を示す情報を含む。

【0030】

演算部１０２（図３参照）は、上記のような点群情報２０１に基づいて、１つの着座領域（着座領域Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２のうち少なくとも１つ）に対して互いに離間するように設定された複数の関心領域のそれぞれについて検知点Ｐの密度を示す点群密度を算出する。

【0031】

図８は、第１実施形態の関心領域の一例を示す図である。図８には、第２シート列Ｓ２の右端の着座領域Ｒ２３に設定された関心領域としての後部領域Ｒｂ及び前部領域Ｒｆが例示されている。後部領域Ｒｂは、着座領域Ｒ２３の後部に設定された領域であり、本例では、着座領域Ｒ２３の後端近傍部の座面から所定の高さ（例えばバックレストの上端より高い位置）までの空間を含むように設定されている。前部領域Ｒｆは、着座領域Ｒ２３の前部に設定された領域であり、本例では、着座領域Ｒ２３の前端近傍部の座面から所定の高さまでの空間を含むように設定されている。このような後部領域Ｒｂ及び前部領域Ｒｆｅが着座領域毎に設定されている。なお、後部領域Ｒｂ及び前部領域Ｒｆの設定の仕方は上記に限定されるものではなく、シート形状、センサ２の特性等に応じて適宜決定されるべきものである。

【0032】

図９は、第１実施形態の点群密度と乗員１０の姿勢との関係の一例を示す図である。図９に示されるように、乗員１０が正常な状態で着座している正常姿勢である場合には、後部領域Ｒｂの検知点Ｐが増加し、前部領域Ｒｆの検知点Ｐが減少する。すなわち、乗員１０が正常姿勢である場合には、後部領域Ｒｂの点群密度が高くなり、前部領域Ｒｆの点群密度が低くなる。一方、乗員１０が上半身を前方に屈した前屈み姿勢である場合には、前部領域Ｒｆの検知点Ｐが増加し、後部領域Ｒｂの検知点Ｐが減少する。すなわち、乗員１０が前屈み姿勢である場合には、前部領域Ｒｆの点群密度が高くなり、後部領域Ｒｂの点群密度が低くなる。本実施形態の演算部１０２は、上記のように後部領域Ｒｂ及び前部領域Ｒｆのそれぞれについて点群密度を算出する。

【0033】

姿勢推定部１０３（図３参照）は、１つの着座領域（例えば着座領域Ｒ２３）に対応する複数の関心領域（本実施形態では後部領域Ｒｂ及び前部領域Ｒｆ）のそれぞれの点群密度に基づいて、当該着座領域（例えば着座領域Ｒ２３）に着座している乗員１０の着座姿勢を推定し、推定した着座姿勢を示す姿勢情報を生成する。本実施形態の姿勢推定部１０３は、後部領域Ｒｂの点群密度及び前部領域Ｒｆの点群密度に基づいて、乗員１０の前屈み姿勢を検知する。前屈み姿勢であるか否かの判定手法は特に限定されるべきものではないが、例えば、後部領域Ｒｂの点群密度が減少し、且つ前部領域Ｒｆの点群密度が増加した場合に、乗員１０が前屈み姿勢であると判定できる。例えば、前部領域Ｒｆの点群密度から後部領域Ｒｂの点群密度を減算した差分値が閾値以上である場合に、乗員１０が前屈み姿勢であると判定してもよい。

【0034】

体格推定部１０４は、取得部１０１により取得された点群情報及び姿勢推定部１０３により生成された姿勢情報に基づいて乗員１０の体格を推定し、推定した体格を示す体格情報を生成する。体格情報は、車両Ｃを制御するための各種ＥＣＵに出力され、各種用途（例えばシートベルトリマインダ等）に利用される。本実施形態の体格推定部１０４は、姿勢情報に基づいて、取得部１０１により取得された点群情報から乗員１０が正常姿勢であるときに取得された点群情報である正常点群情報を抽出し、正常点群情報に基づいて乗員１０の体格を推定する。これにより、体格推定の精度を向上させることができる。

【0035】

図１０は、第１実施形態の乗員検知装置１における処理の一例を示すフローチャートである。取得部１０１がある着座領域（以下、着座領域Ｒ２３とする）の後部領域Ｒｂ及び前部領域Ｒｆのそれぞれの点群情報を取得すると（Ｓ１０１）、演算部１０２は後部領域Ｒｂの点群密度ρｂ及び前部領域Ｒｆの点群密度ρｆを算出する（Ｓ１０２）。その後、姿勢推定部１０３は前部領域Ｒｆの点群密度ρｆから後部領域Ｒｂの点群密度ρｂを減算した差分値が閾値Ｋ１より大きい（ρｆ－ρｂ＞Ｋ１）か否かを判定し（Ｓ１０３）、ρｆ－ρｂ＞Ｋ１である場合（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）、姿勢推定部１０３は着座領域Ｒ２３に着座している乗員１０が前屈み姿勢であると判定する（Ｓ１０４）。その後、体格推定部１０４は取得部１０１により取得された当該着座領域Ｒ２３の点群情報から乗員１０が前屈み姿勢でなかったとき（正常姿勢であったとき）に取得された正常点群情報を抽出し（Ｓ１０６）、正常点群情報に基づいて乗員１０の体格を推定する（Ｓ１０７）。

【0036】

ρｆ－ρｂ＞Ｋ１でない場合（Ｓ１０３：Ｎｏ）、姿勢推定部１０３は着座領域Ｒ２３に着座している乗員１０が正常姿勢であると判定し（Ｓ１０５）、体格推定部１０４は現在の点群情報に基づいて乗員１０の体格を推定する（Ｓ１０７）。

【0037】

以上のように、本実施形態によれば、１つの着座領域（着座領域Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２のうちの少なくとも１つ）に対して複数設定された関心領域としての後部領域Ｒｂ及び前部領域Ｒｆのそれぞれの点群密度に基づいて乗員１０の姿勢が推定される。これにより、乗員１０の前屈み姿勢を高精度に検知できる。また、乗員１０が正常姿勢であるときに取得された点群情報に基づいて乗員１０の体格の推定がされるため、乗員１０の体格を高精度に推定できる。

【0038】

以下、他の実施形態について図面を参照して説明するが、第１実施形態と同一又は同様の箇所についてはその説明を省略する場合がある。

【0039】

（第２実施形態）
図１１は、第２実施形態の関心領域の一例を示す図である。本実施形態にかかる関心領域は、左端領域Ｒｌ、右端領域Ｒｒ及び中央領域Ｒｃを含む。左端領域Ｒｌは、着座領域Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２の左端部に設定されている。右端領域Ｒｒは、着座領域Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２の右端部に設定されている。中央領域Ｒｃは、着座領域Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２の中央部に設定されている。図１１に示される例では、左端領域Ｒｌは、着座領域Ｒ２３の左端より外側の領域であり、コンソール５１の一部を含むように設定されている。右端領域Ｒｒは、着座領域Ｒ２３の右端より外側の領域であり、着座領域Ｒ２３の右端からサイドドア５２の内面までの空間を含むように設定されている。中央領域Ｒｃは、着座領域Ｒ２３の中央部を含み、着座領域Ｒ２３の左右の端部を含まないように設定されている。なお、左端領域Ｒｌ、右端領域Ｒｒ及び中央領域Ｒｃの設定方法は上記に限定されるものではない。

【0040】

図１２は、第２実施形態の点群密度と乗員１０の姿勢との関係の一例を示す図である。図１２に示されるように、乗員１０が正常な状態で着座している正常姿勢である場合には、中央領域Ｒｃの検知点Ｐが増加し、左端領域Ｒｌ及び右端領域Ｒｒの検知点Ｐが減少する。すなわち、乗員１０が正常姿勢である場合には、中央領域Ｒｃの点群密度が高くなり、左端領域Ｒｌ及び右端領域Ｒｒの点群密度が低くなる。乗員１０が上半身を左側に傾けて車室Ｒ内の物体（例えばコンソール５１等）にもたれかかっている左もたれ姿勢である場合には、左端領域Ｒｌの検知点Ｐが増加し、中央領域Ｒｃの検知点Ｐが減少する。乗員１０が上半身を右側に傾けて車室Ｒ内の物体（例えばサイドドア５２等）にもたれかかっている右もたれ姿勢である場合には、右端領域Ｒｒの検知点Ｐが増加し、中央領域Ｒｃの検知点Ｐが減少する。

【0041】

本実施形態の演算部１０２は、上記のように左端領域Ｒｌ、右端領域Ｒｒ及び中央領域Ｒｃのそれぞれについて点群密度を算出する。また、本実施形態の姿勢推定部１０３は、左端領域Ｒｌの点群密度、右端領域Ｒｒの点群密度及び中央領域Ｒｃの点群密度に基づいて、乗員１０の左もたれ姿勢及び右もたれ姿勢を検知する。もたれ姿勢であるか否かの判定手法は特に限定されるべきものではないが、例えば、中央領域Ｒｃの点群密度が減少し、且つ左端領域Ｒｌの点群密度が増加した場合に、乗員１０が左もたれ姿勢であると判定できる。例えば、左端領域Ｒｌの点群密度から中央領域Ｒｃの点群密度を減算した差分値が閾値以上である場合に、乗員１０が左もたれ姿勢であると判定してもよい。また、中央領域Ｒｃの点群密度が減少し、且つ右端領域Ｒｒの点群密度が増加した場合に、乗員１０が右もたれ姿勢であると判定できる。例えば、右端領域Ｒｒの点群密度から中央領域Ｒｃの点群密度を減算した差分値が閾値以上である場合に、乗員１０が右もたれ姿勢であると判定してもよい。

【0042】

図１３は、第２実施形態の乗員検知装置１における処理の一例を示すフローチャートである。取得部１０１がある着座領域（以下、着座領域Ｒ２３とする）の左端領域Ｒｌ、右端領域Ｒｒ及び中央領域Ｒｃのそれぞれの点群情報を取得すると（Ｓ２０１）、演算部１０２は左端領域Ｒｌの点群密度ρｌ、右端領域Ｒｒの点群密度ρｒ及び中央領域Ｒｃの点群密度ρｃを算出する（Ｓ２０２）。その後、姿勢推定部１０３は左端領域Ｒｌの点群密度ρｌから中央領域Ｒｃの点群密度ρｃを減算した差分値が閾値Ｋ２より大きい（ρｌ－ρｃ＞Ｋ２）か否かを判定し（Ｓ２０３）、ρｌ－ρｃ＞Ｋ２である場合（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）、姿勢推定部１０３は着座領域Ｒ２３に着座している乗員１０が左もたれ姿勢であると判定する（Ｓ２０４）。その後、体格推定部１０４は取得部１０１により取得された当該着座領域Ｒ２３の点群情報から乗員１０が正常姿勢であったときに取得された正常点群情報を抽出し（Ｓ２０５）、正常点群情報に基づいて乗員１０の体格を推定する（Ｓ２０６）。

【0043】

ρｌ－ρｃ＞Ｋ２でない場合（Ｓ２０３：Ｎｏ）、姿勢推定部１０３は右端領域Ｒｒの点群密度ρｒから中央領域Ｒｃの点群密度ρｃを減算した差分値が閾値Ｋ３より大きい（ρｒ－ρｃ＞Ｋ３）か否かを判定する（Ｓ２０７）。ρｒ－ρｃ＞Ｋ３である場合（Ｓ２０７：Ｙｅｓ）、姿勢推定部１０３は着座領域Ｒ２３に着座している乗員１０が右もたれ姿勢であると判定する（Ｓ２０８）。その後、体格推定部１０４は取得部１０１により取得された当該着座領域Ｒ２３の点群情報から乗員１０が正常姿勢であったときに取得された正常点群情報を抽出し（Ｓ２０５）、正常点群情報に基づいて乗員１０の体格を推定する（Ｓ２０６）。

【0044】

ρｒ－ρｃ＞Ｋ３でない場合（Ｓ２０７：Ｎｏ）、姿勢推定部１０３は着座領域Ｒ２３に着座している乗員１０が正常姿勢であると判定し（Ｓ２０９）、体格推定部１０４は現在の点群情報に基づいて乗員１０の体格を推定する（Ｓ２０６）。

【0045】

以上のように、本実施形態によれば、１つの着座領域（着座領域Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２のうちの少なくとも１つ）に対して複数設定された関心領域としての左端領域Ｒｌ、右端領域Ｒｒ及び中央領域Ｒｃのそれぞれの点群密度に基づいて乗員１０の姿勢が推定される。これにより、乗員１０の左もたれ姿勢及び右もたれ姿勢を高精度に検知できる。

【0046】

なお、上記においては、左端領域Ｒｌ及び右端領域Ｒｒが設定される例を示したが、左端領域Ｒｌ又は右端領域Ｒｒのうちいずれか一方のみが設定されてもよい。例えば、中央領域Ｒｃと左端領域Ｒｌのみが設定される場合、中央領域Ｒｃの点群密度と左端領域Ｒｌの点群密度との関係に基づいて、乗員１０の左もたれ姿勢を検知できる。同様に、中央領域Ｒｃと右端領域Ｒｒのみが設定される場合、中央領域Ｒｃの点群密度と右端領域Ｒｒの点群密度との関係に基づいて、乗員１０の右もたれ姿勢を検知できる。

【0047】

（第３実施形態）
図１４は、第３実施形態の関心領域の一例を示す図である。本実施形態にかかる関心領域は、左端領域Ｒｌ及び右端領域Ｒｒを含む。すなわち、第２実施形態とは中央領域Ｒｃが設定されていない点で相違している。左端領域Ｒｌは、着座領域Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２の左端部に設定されている。右端領域Ｒｒは、着座領域Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２の右端部に設定されている。図１４に示される例では、左端領域Ｒｌは、着座領域Ｒ２３の左端より外側の領域であり、コンソール５１の一部を含むように設定されている。右端領域Ｒｒは、着座領域Ｒ２３の右端より外側の領域であり、着座領域Ｒ２３の右端からサイドドア５２の内面までの空間を含むように設定されている。なお、左端領域Ｒｌ及び右端領域Ｒｒの設定方法は上記に限定されるものではない。

【0048】

図１５は、第３実施形態の点群密度と乗員１０の姿勢との関係の一例を示す図である。図１５に示されるように、乗員１０が左もたれ姿勢である場合には、左端領域Ｒｌの検知点Ｐが増加し、右端領域Ｒｒの検知点Ｐが減少する。乗員１０が右もたれ姿勢である場合には、右端領域Ｒｒの検知点Ｐが増加し、左端領域Ｒｌの検知点Ｐが減少する。

【0049】

本実施形態の演算部１０２は、上記のように左端領域Ｒｌ及び右端領域Ｒｒのそれぞれについて点群密度を算出する。また、本実施形態の姿勢推定部１０３は、左端領域Ｒｌの点群密度及び右端領域Ｒｒの点群密度に基づいて、乗員１０の左もたれ姿勢及び右もたれ姿勢を検知する。例えば、右端領域Ｒｒの点群密度が減少し、且つ左端領域Ｒｌの点群密度が増加した場合には、乗員１０の姿勢が右もたれ姿勢から左もたれ姿勢に変化したと判定できる。例えば、左端領域Ｒｌの点群密度から右端領域Ｒｒの点群密度を減算した差分値が閾値以上である場合に、乗員１０が左もたれ姿勢であると判定してもよい。また、左端領域Ｒｌの点群密度が減少し、且つ右端領域Ｒｒの点群密度が増加した場合には、乗員１０の姿勢が左もたれ姿勢から右もたれ姿勢に変化したと判定できる。例えば、右端領域Ｒｒの点群密度から左端領域Ｒｌの点群密度を減算した差分値が閾値以上である場合に、乗員１０が右もたれ姿勢であると判定してもよい。また、左もたれ姿勢でも右もたれ姿勢でもない場合には、乗員１０は正常姿勢であると判定してもよい。

【0050】

図１６は、第３実施形態の乗員検知装置１における処理の一例を示すフローチャートである。取得部１０１がある着座領域（以下、着座領域Ｒ２３とする）の左端領域Ｒｌ及び右端領域Ｒｒの点群情報を取得すると（Ｓ３０１）、演算部１０２は左端領域Ｒｌの点群密度ρｌ及び右端領域Ｒｒの点群密度ρｒを算出する（Ｓ３０２）。その後、姿勢推定部１０３は右端領域Ｒｒの点群密度ρｒから左端領域Ｒｌの点群密度ρｌを減算した差分値が閾値Ｋ４より大きい（ρｒ－ρｌ＞Ｋ４）か否かを判定し（Ｓ３０３）、ρｒ－ρｌ＞Ｋ４である場合（Ｓ３０３：Ｙｅｓ）、姿勢推定部１０３は着座領域Ｒ２３に着座している乗員１０が左もたれ姿勢から右もたれ姿勢に変わったと判定する（Ｓ３０４）。その後、体格推定部１０４は取得部１０１により取得された当該着座領域Ｒ２３の点群情報から乗員１０が正常姿勢であったときに取得された正常点群情報を抽出し（Ｓ３０５）、正常点群情報に基づいて乗員１０の体格を推定する（Ｓ３０６）。

【0051】

ρｒ－ρｌ＞Ｋ４でない場合（Ｓ３０３：Ｎｏ）、姿勢推定部１０３は左端領域Ｒｌの点群密度ρｌから右端領域Ｒｒの点群密度ρｒを減算した差分値が閾値Ｋ５より大きい（ρｌ－ρｒ＞Ｋ５）か否かを判定する（Ｓ３０７）。ρｌ－ρｒ＞Ｋ５である場合（Ｓ３０７：Ｙｅｓ）、姿勢推定部１０３は着座領域Ｒ２３に着座している乗員１０が右もたれ姿勢から左もたれ姿勢に変わったと判定する（Ｓ３０８）。その後、体格推定部１０４は取得部１０１により取得された当該着座領域Ｒ２３の点群情報から乗員１０が正常姿勢であったときに取得された正常点群情報を抽出し（Ｓ３０５）、正常点群情報に基づいて乗員１０の体格を推定する（Ｓ３０６）。

【0052】

ρｌ－ρｒ＞Ｋ５でない場合（Ｓ３０７：Ｎｏ）、姿勢推定部１０３は着座領域Ｒ２３に着座している乗員１０が正常姿勢であると判定し（Ｓ３０９）、体格推定部１０４は現在の点群情報に基づいて乗員１０の体格を推定する（Ｓ３０６）。

【0053】

以上のように、本実施形態によれば、着座領域Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２毎に設定された関心領域としての左端領域Ｒｌ及び右端領域Ｒｒのそれぞれの点群密度に基づいて乗員１０の姿勢が推定される。これにより、乗員１０の左もたれ姿勢及び右もたれ姿勢を高精度に検知できる。

【0054】

上述したような実施形態の乗員検知装置１の機能を実現するための処理をコンピュータ（情報処理装置３）に実行させるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、当該プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、当該プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

【0055】

以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0056】

１…乗員検知装置、２…センサ、３…情報処理装置、５…天井、１０…乗員、２１…送信器、２２…受信器、２３…ＥＣＵ、２４…入出力部、３１…ＣＰＵ、３２…メモリ、３３…入出力部、１０１…取得部、１０２…演算部、１０３…姿勢推定部、１０４…体格推定部、２０１…点群情報、Ｃ…車両、Ｇ…点群、Ｐ…検知点、Ｒ…車室、Ｒ２１～Ｒ２３，Ｒ３１，Ｒ３２…着座領域、Ｒｂ…後部領域、Ｒｃ…中央領域、Ｒｆ…前部領域、Ｒｌ…左端領域、Ｒｒ…右端領域、Ｓ１…第１シート列、Ｓ２…第２シート列、Ｓ３…第３シート列

【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16】