ホーム > 特許ランキング > パナソニック株式会社
知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(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】P2024117637
(43)【公開日】2024-08-29
(54)【発明の名称】動体推定システム、動体推定方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G01S 13/536 20060101AFI20240822BHJP
G01S 13/34 20060101ALI20240822BHJP
【ＦＩ】
G01S13/536
G01S13/34
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023023842
(22)【出願日】2023-02-17
(71)【出願人】
【識別番号】322003732
【氏名又は名称】パナソニック株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002527
【氏名又は名称】弁理士法人北斗特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】梅村 拓矢
(72)【発明者】
【氏名】橋本 裕介
(72)【発明者】
【氏名】森 康洋
【テーマコード（参考）】
5J070
【Ｆターム（参考）】
5J070AB18
5J070AC01
5J070AC02
5J070AC11
5J070AD05
5J070AD06
5J070AE09
5J070AF01
5J070AH19
5J070AH25
5J070AH31
5J070AH35
5J070AH50
5J070AK15
5J070AK22
(57)【要約】
【課題】電波センサを用いた動体に関する推定、の精度向上を図る。
【解決手段】動体推定システム１００Ａを構成する変換部１１は、電波センサ１の出力信号を位置特定可能情報に変換し、保持部１２は、位置特定可能情報を保持する。差分取得部１３は、保持されている複数の位置特定可能情報の間の差分を取得する。動体推定部１４は、差分に基づいて、１つ以上の対象物の各々が動体か静止物かを推定し、動体と推定した対象物の位置を特定し、特定した位置を示す動体位置情報を取得する。点配置部２２２は、動体位置情報に対応する点を仮想空間に配置していく。差分取得部１３は、３個以上の位置特定可能情報について互いに異なる時間差の２個以上の差分を取得し、動体推定部１４は、２個以上の差分に対応する２個以上の動体位置情報を取得する。点配置部２２２は、２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点を仮想空間に配置する。
【選択図】 図１６
【解決手段】動体推定システム１００Ａを構成する変換部１１は、電波センサ１の出力信号を位置特定可能情報に変換し、保持部１２は、位置特定可能情報を保持する。差分取得部１３は、保持されている複数の位置特定可能情報の間の差分を取得する。動体推定部１４は、差分に基づいて、１つ以上の対象物の各々が動体か静止物かを推定し、動体と推定した対象物の位置を特定し、特定した位置を示す動体位置情報を取得する。点配置部２２２は、動体位置情報に対応する点を仮想空間に配置していく。差分取得部１３は、３個以上の位置特定可能情報について互いに異なる時間差の２個以上の差分を取得し、動体推定部１４は、２個以上の差分に対応する２個以上の動体位置情報を取得する。点配置部２２２は、２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点を仮想空間に配置する。
【選択図】 図１６
【特許請求の範囲】
【請求項1】
電波センサによって、動く物である動体に関する推定を行う動体推定システムであって、
所定の方式で変調された電波である送信波を実空間に向けて送信し、前記実空間からの反射波を受信して、前記送信波及び前記反射波に基づく出力信号を出力する送受信動作を行う電波センサと、
前記電波センサが出力した前記出力信号を、前記実空間に存在する１つ以上の対象物の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う変換部と、
前記変換処理が変換した前記位置特定可能情報を保持する保持処理を行う保持部と、
前記保持処理が保持している複数の前記位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う差分取得部と、
前記差分取得処理が取得した前記差分に基づいて、前記１つ以上の対象物の各々が前記動体であるか動かない物であるかを推定し、前記動体であると推定した対象物の位置を特定し、特定した前記位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う動体推定部と、
前記動体推定処理が取得した前記動体位置情報に対応する点を前記実空間に対応する仮想空間に仮想的に配置していく点配置処理を行う点配置部と、を備え、
前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している、互いに異なる時点での３個以上の前記位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の前記差分、を取得し、
前記動体推定処理は、前記差分取得処理が取得した２個以上の前記差分に対応する２個以上の前記動体位置情報を取得し、
前記点配置処理は、前記動体推定処理が取得した、互いに異なる時間差の２個以上の前記動体位置情報に対応する２個以上の点を前記仮想空間に仮想的に配置していく、
動体推定システム。
所定の方式で変調された電波である送信波を実空間に向けて送信し、前記実空間からの反射波を受信して、前記送信波及び前記反射波に基づく出力信号を出力する送受信動作を行う電波センサと、
前記電波センサが出力した前記出力信号を、前記実空間に存在する１つ以上の対象物の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う変換部と、
前記変換処理が変換した前記位置特定可能情報を保持する保持処理を行う保持部と、
前記保持処理が保持している複数の前記位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う差分取得部と、
前記差分取得処理が取得した前記差分に基づいて、前記１つ以上の対象物の各々が前記動体であるか動かない物であるかを推定し、前記動体であると推定した対象物の位置を特定し、特定した前記位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う動体推定部と、
前記動体推定処理が取得した前記動体位置情報に対応する点を前記実空間に対応する仮想空間に仮想的に配置していく点配置処理を行う点配置部と、を備え、
前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している、互いに異なる時点での３個以上の前記位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の前記差分、を取得し、
前記動体推定処理は、前記差分取得処理が取得した２個以上の前記差分に対応する２個以上の前記動体位置情報を取得し、
前記点配置処理は、前記動体推定処理が取得した、互いに異なる時間差の２個以上の前記動体位置情報に対応する２個以上の点を前記仮想空間に仮想的に配置していく、
動体推定システム。
【請求項2】
前記動体は、人体及び前記人体以外の動く物のいずれかであり、
前記動体推定処理は、取得した２個以上の前記動体位置情報の各々が前記人体及び前記人体以外の動く物のいずれに対応するかを、少なくとも前記差分の変化に基づいて更に推定し、
前記点配置処理は、前記動体推定処理が取得した２個以上の前記動体位置情報のうち、前記動体推定処理が前記人体に対応すると更に推定した前記動体位置情報、に対応する点を、前記仮想空間に仮想的に配置していく、
請求項１に記載の動体推定システム。
前記動体推定処理は、取得した２個以上の前記動体位置情報の各々が前記人体及び前記人体以外の動く物のいずれに対応するかを、少なくとも前記差分の変化に基づいて更に推定し、
前記点配置処理は、前記動体推定処理が取得した２個以上の前記動体位置情報のうち、前記動体推定処理が前記人体に対応すると更に推定した前記動体位置情報、に対応する点を、前記仮想空間に仮想的に配置していく、
請求項１に記載の動体推定システム。
【請求項3】
前記動体推定処理は、取得した２個以上の前記動体位置情報の各々が前記人体及び前記人体以外の動く物のいずれに対応するかを、前記動体位置情報に対応する前記反射波の受信強度、及び前記受信強度の変化、の少なくとも一方に更に基づいて推定する、
請求項２に記載の動体推定システム。
請求項２に記載の動体推定システム。
【請求項4】
前記動体推定処理は、前記仮想空間に配置されている複数の前記点の集合である点群が前記人体に対応するか前記人体以外の動く物に対応するかを、前記点群の分布及び前記分布の変化の少なくとも一方に更に基づいて推定する、
請求項２又は３に記載の動体推定システム。
請求項２又は３に記載の動体推定システム。
【請求項5】
前記電波センサは、所定時間を１フレームとして、前記送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは１以上の整数）の周期で行い、１フレームにＮ個の前記位置特定可能情報を出力し、
前記保持処理は、３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の前記位置特定可能情報を保持し、
前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の前記位置特定可能情報において、前記３フレーム以上の各々からフレームを代表する一の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の前記代表位置特定可能情報について、２個以上の前記差分を取得し、
前記動体推定処理は、前記３フレーム以上をそれぞれ代表する３個以上の前記代表位置特定可能情報について取得した２個以上の前記差分を基に、２個以上の前記動体位置情報を取得する、
請求項１に記載の動体推定システム。
前記保持処理は、３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の前記位置特定可能情報を保持し、
前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の前記位置特定可能情報において、前記３フレーム以上の各々からフレームを代表する一の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の前記代表位置特定可能情報について、２個以上の前記差分を取得し、
前記動体推定処理は、前記３フレーム以上をそれぞれ代表する３個以上の前記代表位置特定可能情報について取得した２個以上の前記差分を基に、２個以上の前記動体位置情報を取得する、
請求項１に記載の動体推定システム。
【請求項6】
前記電波センサは、所定時間を１フレームとして、前記送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは３以上の整数）の周期で行い、１フレームにＮ個以上の前記出力信号を出力し、
前記保持処理は、１フレームに対応するＮ個の前記位置特定可能情報を少なくとも保持し、
前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している１フレーム以上に対応するＮ個以上の前記位置特定可能情報において、前記１フレームからフレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の前記差分を取得し、
前記動体推定処理は、前記１フレームを代表する３個以上の前記代表位置特定可能情報について取得した２個以上の前記差分を基に、２個以上の前記動体位置情報を取得する、
請求項１に記載の動体推定システム。
前記保持処理は、１フレームに対応するＮ個の前記位置特定可能情報を少なくとも保持し、
前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している１フレーム以上に対応するＮ個以上の前記位置特定可能情報において、前記１フレームからフレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の前記差分を取得し、
前記動体推定処理は、前記１フレームを代表する３個以上の前記代表位置特定可能情報について取得した２個以上の前記差分を基に、２個以上の前記動体位置情報を取得する、
請求項１に記載の動体推定システム。
【請求項7】
前記所定の方式は、ＦＭＣＷ方式であり、
前記電波センサは、前記反射波を受信する少なくとも一のアンテナを有し、
前記出力信号は、一回の前記送受信動作に対して前記送信波及び前記一のアンテナが受信した前記反射波を基に生成されるＩＦ信号であり、
前記変換処理は、前記ＩＦ信号にフーリエ変換を施すフーリエ変換処理であり、
前記位置特定可能情報は、前記フーリエ変換処理のフーリエ変換結果であり、
前記保持処理は、前記一のアンテナに対応する複数の前記フーリエ変換結果を保持し、
前記動体推定処理は、前記一のアンテナに対応する複数の前記フーリエ変換結果の間の前記差分を基に、前記一のアンテナから前記動体であると推定した対象物までの距離を測距する測距処理を含み、
前記動体位置情報は、前記測距処理の測距結果に基づく一次元の位置情報である、
請求項１に記載の動体推定システム。
前記電波センサは、前記反射波を受信する少なくとも一のアンテナを有し、
前記出力信号は、一回の前記送受信動作に対して前記送信波及び前記一のアンテナが受信した前記反射波を基に生成されるＩＦ信号であり、
前記変換処理は、前記ＩＦ信号にフーリエ変換を施すフーリエ変換処理であり、
前記位置特定可能情報は、前記フーリエ変換処理のフーリエ変換結果であり、
前記保持処理は、前記一のアンテナに対応する複数の前記フーリエ変換結果を保持し、
前記動体推定処理は、前記一のアンテナに対応する複数の前記フーリエ変換結果の間の前記差分を基に、前記一のアンテナから前記動体であると推定した対象物までの距離を測距する測距処理を含み、
前記動体位置情報は、前記測距処理の測距結果に基づく一次元の位置情報である、
請求項１に記載の動体推定システム。
【請求項8】
前記電波センサは、前記反射波を受信する複数のアンテナを有し、一回の前記送受信動作に対して、前記複数のアンテナに対応する複数の前記ＩＦ信号を出力し、
前記複数のアンテナの各々について、前記変換部が前記変換処理を、前記保持部が前記保持処理を、前記差分取得部が前記差分取得処理を、前記動体推定部が前記測距処理を含む前記動体推定処理を、それぞれ行い、
前記位置特定可能情報は、前記複数のアンテナに対応する複数の前記フーリエ変換結果からなるフーリエ変換結果群であり、
前記保持処理は、複数の前記フーリエ変換結果群を保持し、
前記動体推定処理は、複数の前記フーリエ変換結果群の間の、前記複数のアンテナごとの前記差分を基に、前記複数のアンテナの各々から前記動体であると推定した対象物までの距離を測距する複数の前記測距処理を含み、
前記動体位置情報は、複数の前記測距処理に対応する複数の前記測距結果に基づく二次元又は三次元の位置情報である、
請求項７に記載の動体推定システム。
前記複数のアンテナの各々について、前記変換部が前記変換処理を、前記保持部が前記保持処理を、前記差分取得部が前記差分取得処理を、前記動体推定部が前記測距処理を含む前記動体推定処理を、それぞれ行い、
前記位置特定可能情報は、前記複数のアンテナに対応する複数の前記フーリエ変換結果からなるフーリエ変換結果群であり、
前記保持処理は、複数の前記フーリエ変換結果群を保持し、
前記動体推定処理は、複数の前記フーリエ変換結果群の間の、前記複数のアンテナごとの前記差分を基に、前記複数のアンテナの各々から前記動体であると推定した対象物までの距離を測距する複数の前記測距処理を含み、
前記動体位置情報は、複数の前記測距処理に対応する複数の前記測距結果に基づく二次元又は三次元の位置情報である、
請求項７に記載の動体推定システム。
【請求項9】
電波センサによって、動く物である動体に関する推定を行う動体推定方法であって、
前記電波センサが、所定の方式で変調された電波である送信波を実空間に向けて送信し、前記実空間からの反射波を受信して、前記送信波及び前記反射波に基づく出力信号を出力する送受信動作を行う送受信ステップと、
前記電波センサが出力した前記出力信号を、前記実空間に存在する１つ以上の対象物の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う変換ステップと、
前記変換処理が変換した前記位置特定可能情報を保持する保持処理を行う保持ステップと、
前記保持処理が保持している複数の前記位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う差分取得ステップと、
前記差分取得処理が取得した前記差分に基づいて、前記１つ以上の対象物の各々が前記動体であるか動ない物であるかを推定し、前記動体であると推定した対象物の位置を特定し、特定した前記位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う動体推定ステップと、
前記動体推定処理が取得した前記動体位置情報に対応する点を前記実空間に対応する仮想空間に仮想的に配置していく点配置処理を行う点配置ステップと、を備え、
前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している、互いに異なる時点での３個以上の前記位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の前記差分、を取得し、
前記動体推定処理は、前記差分取得処理が取得した２個以上の前記差分に対応する２個以上の前記動体位置情報を取得し、
前記点配置処理は、前記動体推定処理が取得した、互いに異なる時間差の２個以上の前記動体位置情報に対応する２個以上の点を前記仮想空間に仮想的に配置していく、
動体推定方法。
前記電波センサが、所定の方式で変調された電波である送信波を実空間に向けて送信し、前記実空間からの反射波を受信して、前記送信波及び前記反射波に基づく出力信号を出力する送受信動作を行う送受信ステップと、
前記電波センサが出力した前記出力信号を、前記実空間に存在する１つ以上の対象物の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う変換ステップと、
前記変換処理が変換した前記位置特定可能情報を保持する保持処理を行う保持ステップと、
前記保持処理が保持している複数の前記位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う差分取得ステップと、
前記差分取得処理が取得した前記差分に基づいて、前記１つ以上の対象物の各々が前記動体であるか動ない物であるかを推定し、前記動体であると推定した対象物の位置を特定し、特定した前記位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う動体推定ステップと、
前記動体推定処理が取得した前記動体位置情報に対応する点を前記実空間に対応する仮想空間に仮想的に配置していく点配置処理を行う点配置ステップと、を備え、
前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している、互いに異なる時点での３個以上の前記位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の前記差分、を取得し、
前記動体推定処理は、前記差分取得処理が取得した２個以上の前記差分に対応する２個以上の前記動体位置情報を取得し、
前記点配置処理は、前記動体推定処理が取得した、互いに異なる時間差の２個以上の前記動体位置情報に対応する２個以上の点を前記仮想空間に仮想的に配置していく、
動体推定方法。
【請求項10】
請求項９に記載の動体推定方法を１つ以上のプロセッサに実行させるための
プログラム。
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、動体推定システム、動体推定方法、及びプログラムに関し、より詳細には、電波センサよって人体等の動く物（動体）に関する推定を行う動体推定システム、動体推定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、時間とともに周波数が直線的に変化するように周波数変調した送信信号を送信するとともに、送信信号を対象物が反射した受信信号を受信し、受信信号と周波数変調したローカル信号とを乗算して得られるビート信号の周波数から対象物との距離を測定するＦＭＣＷレーダ装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－１０８６３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ＦＭＣＷ方式等で変調された電波を用いる電波センサで、動体に関する推定（例えば、対象物が動体か、動かない物（静止物）かの推定、動体が人体か、人体以外の動く物かの推定、動体（特に人体）の位置の特定、さらには人体の姿勢の推定など）を行うことが考えられる。しかし、一般に、電波センサで動体、特に人体に関する推定を行えるほどの精度を得ることは容易でない。例えば、ＦＭＣＷ方式による電波センサを用いて、人体の姿勢の推定を可能にするには、アンテナ数を増やす（例えば、数十本のアンテナを有する高価な電波センサを用いる）必要があった。
【0005】
本開示の目的は、電波センサを用いた動体に関する推定の精度向上を図ることができる動体推定システム、動体推定方法、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一態様に係る動体推定システムは、電波センサによって、動く物である動体に関する推定を行う動体推定システムである。前記動体推定システムは、前記電波センサと、変換部と、保持部と、差分取得部と、動体推定部と、点配置部と、を備える。前記電波センサは、所定の方式で変調された電波である送信波を実空間に向けて送信し、前記実空間からの反射波を受信して、前記送信波及び前記反射波に基づく出力信号を出力する送受信動作を行う。前記変換部は、前記電波センサが出力した前記出力信号を、前記実空間に存在する１つ以上の対象物の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う。前記保持部は、前記変換処理が変換した前記位置特定可能情報を保持する保持処理を行う。前記差分取得部は、前記保持処理が保持している複数の前記位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う。前記動体推定部は、前記差分取得処理が取得した前記差分に基づいて、前記１つ以上の対象物の各々が前記動体であるか動かない物であるかを推定し、前記動体であると推定した対象物の位置を特定し、特定した前記位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う。前記点配置部は、前記動体推定処理が取得した前記動体位置情報に対応する点を前記実空間に対応する仮想空間に仮想的に配置していく点配置処理を行う。前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している、互いに異なる時点での３個以上の前記位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の前記差分、を取得する。前記動体推定処理は、前記差分取得処理が取得した２個以上の前記差分に対応する２個以上の前記動体位置情報を取得する。前記点配置処理は、前記動体推定処理が取得した、互いに異なる時間差の２個以上の前記動体位置情報に対応する２個以上の点を前記仮想空間に仮想的に配置していく。
【0007】
本開示の一態様に係る動体推定方法は、電波センサによって、動く物である動体に関する推定を行う動体推定方法である。前記動体推定方法は、送受信ステップと、変換ステップと、保持ステップと、差分取得ステップと、動体推定ステップと、点配置ステップと、を備える。前記送受信ステップでは、前記電波センサが、所定の方式で変調された電波である送信波を実空間に向けて送信し、前記実空間からの反射波を受信して、前記送信波及び前記反射波に基づく出力信号を出力する送受信動作を行う。前記変換ステップは、前記電波センサが出力した前記出力信号を、前記実空間に存在する１つ以上の対象物の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う。前記保持ステップは、前記変換処理が変換した前記位置特定可能情報を保持する保持処理を行う。前記差分取得ステップは、前記保持処理が保持している複数の前記位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う。前記動体推定ステップは、前記差分取得処理が取得した前記差分に基づいて、前記１つ以上の対象物の各々が前記動体であるか動かない物であるかを推定し、前記動体であると推定した対象物の位置を特定し、特定した前記位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う。前記点配置ステップは、前記動体推定処理が取得した前記動体位置情報に対応する点を前記実空間に対応する仮想空間に仮想的に配置していく点配置処理を行う。前記差分取得処理は、前記保持処理が保持している、互いに異なる時点での３個以上の前記位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の前記差分、を取得する。前記動体推定処理は、前記差分取得処理が取得した２個以上の前記差分に対応する２個以上の前記動体位置情報を取得する。前記点配置処理は、前記動体推定処理が取得した２個以上の前記動体位置情報に対応する２個以上の点を前記仮想空間に仮想的に配置していく。
【0008】
本開示の一態様に係るプログラムは、前記動体推定方法を１つ以上のプロセッサに実行させる。
【発明の効果】
【0009】
本開示の動体推定システム、動体推定方法、及びプログラムは、電波センサを用いた動体に関する推定の精度向上を図ることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図8】図８Ａは、現フレームＦｒ０でのＦＦＴ結果を示す周波数スペクトル図であり、図８Ｂは、後続フレームＦｒ１でのＦＦＴ結果を示す周波数スペクトル図であり、図８Ｃは、ＦＦＴ結果間の差分を示す周波数スペクトル図である。
【図12】図１２Ａは、人体の姿勢の１つである立位におけるクラスタ分布の一例を示す分布図であり、図１２Ｂは、座位におけるクラスタ分布の一例を示す分布図であり、図１２Ｃは、臥位におけるクラスタ分布の一例を示す分布図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
（１）機器制御システムの概要
本開示の動体推定システムは、本実施形態では、動体推定機能（例えば、人体推定機能、特に、人体姿勢推定機能）に加えて、機器制御機能をも有する機器制御システム１００である。本実施形態の機器制御システム１００は、図２に示すように、電波センサ１によって、動く物（以下、「動体」と記す場合がある）、特に人体３０１に関する推定を行う。
本開示の動体推定システムは、本実施形態では、動体推定機能（例えば、人体推定機能、特に、人体姿勢推定機能）に加えて、機器制御機能をも有する機器制御システム１００である。本実施形態の機器制御システム１００は、図２に示すように、電波センサ１によって、動く物（以下、「動体」と記す場合がある）、特に人体３０１に関する推定を行う。
【0012】
人体３０１に関する推定とは、例えば、人体３０１か、人体３０１以外の動く物か、動かない物（静止物）か、などの推定、さらには人体３０１の姿勢の推定などである。
【0013】
人体３０１の姿勢は、例えば、立位、座位、臥位（図１２Ａ～図１２Ｃ参照）などであるが、これに限らない。そして、機器制御システム１００は、推定した姿勢の変化を基に、人体３０１の各種の動き、ひいては人の行動を検出し、検出結果に応じた機器２００の制御を行う。
【0014】
なお、姿勢の変化は、例えば、立位、座位及び臥位の間での変化であるが、これに限らない。姿勢の変化には、姿勢の不変化の継続（例えば、座位に変化してから所定期間が経過しても、立位等への変化が生じない場合など）も含まれる。また、検出対象となる行動は、特に、例えば、非操作行動（後述）であるが、操作行動（後述）でもよい。
【0015】
（１－１）電波センサ
電波センサ１は、アンテナから電波（送信波Ｔｒ）を送信し、送信波Ｔｒが対象物で反射した反射波Ｒｅをアンテナで受信して、対象物の位置を特定可能な情報（以下、「位置特定可能情報」と記す）を出力する。
電波センサ１は、アンテナから電波（送信波Ｔｒ）を送信し、送信波Ｔｒが対象物で反射した反射波Ｒｅをアンテナで受信して、対象物の位置を特定可能な情報（以下、「位置特定可能情報」と記す）を出力する。
【0016】
（１－１－１）位置特定可能情報
位置特定可能情報とは、対象物の位置を特定可能な情報である。対象物の位置は、三次元の位置が好適であるが、二次元又は一次元の位置でもよい。位置特定可能情報は、例えば、後述するＦＦＴ結果群（三次元の位置を特定可能な情報）であるが、ＦＦＴ結果群を構成する複数（例えば、３つ）のＦＦＴ結果の各々（一次元の位置を特定可能な情報）でもよい。
位置特定可能情報とは、対象物の位置を特定可能な情報である。対象物の位置は、三次元の位置が好適であるが、二次元又は一次元の位置でもよい。位置特定可能情報は、例えば、後述するＦＦＴ結果群（三次元の位置を特定可能な情報）であるが、ＦＦＴ結果群を構成する複数（例えば、３つ）のＦＦＴ結果の各々（一次元の位置を特定可能な情報）でもよい。
【0017】
また、例えば、送信波Ｔｒの送信から反射波Ｒｅの受信までの時間差Δｔを示す信号、又は時間差Δｔに応じた周波数差Δｆを示す信号（例えば、ＦＭＣＷ方式で変調された送信波Ｔｒと反射波Ｒｅとの間の周波数差Δｆを示すＩＦ信号：図３参照）、等も、位置特定情報の一種と考えてもよい。さらには、時間差Δｔ又は周波数差Δｆ等から算出される距離、それ自体も、位置特定可能情報であってもよい。
【0018】
（１－１－２）アンテナ
なお、送信波Ｔｒの送信に用いるアンテナと、反射波Ｒｅの受信に用いるアンテナとは、同一のアンテナ（以下、「共用アンテナ」）でも、別々のアンテナ（以下、「送信用アンテナ」及び「受信用アンテナ」）でもよい。つまり、共用アンテナから送信波Ｔｒが送信され、当該送信波Ｔｒに対する反射波Ｒｅが当該共用アンテナで受信されてもよいし、送信用アンテナから送信波Ｔｒが送信され、当該送信波Ｔｒに対する反射波Ｒｅが受信用アンテナで受信されてもよい。
なお、送信波Ｔｒの送信に用いるアンテナと、反射波Ｒｅの受信に用いるアンテナとは、同一のアンテナ（以下、「共用アンテナ」）でも、別々のアンテナ（以下、「送信用アンテナ」及び「受信用アンテナ」）でもよい。つまり、共用アンテナから送信波Ｔｒが送信され、当該送信波Ｔｒに対する反射波Ｒｅが当該共用アンテナで受信されてもよいし、送信用アンテナから送信波Ｔｒが送信され、当該送信波Ｔｒに対する反射波Ｒｅが受信用アンテナで受信されてもよい。
【0019】
一般に、対象物の三次元位置を特定（例えば、人体に対応する点を仮想的な三次元空間５００に配置）するには、電波センサ１は、例えば、３つ以上の共用アンテナを有するか、又は、一の送信用アンテナ及び３つ以上の受信用アンテナを有する必要がある。なお、電波センサ１が複数のアンテナを有することは、複数のアンテナが、一の筐体に収納されている場合に限らず、互に離れた複数の場所に配置されている場合も含む。後者の場合、複数のアンテナの各々は、有線又は無線でセンサ本体と通信可能に接続される。
【0020】
本実施形態における電波センサ１は、一の送信用アンテナ、及び３つ以上（例えば、３つ）の受信用アンテナを有する。電波センサ１に含まれる一の送信用アンテナ及び３つ以上の受信用アンテナ、の各々の位置は既知であり、当該４つ以上のアンテナに対応する４つ以上の位置情報（以下、「アンテナ位置情報群」）が、例えば、制御装置２のメモリに予め記憶されている。
【0021】
ただし、電波センサ１を構成する受信用アンテナの数は、２つ又は１つでもよい（２つの場合は平面への点配置が、１つの場合は線に沿う点配置が可能である）。
【0022】
（１－１－３）送受信動作
電波センサ１は、送受信動作を行う。送受信動作とは、送信波Ｔｒを、対象物群が存在し得る実空間に向けて送信し、実空間からの反射波Ｒｅを受信して、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅに基づく信号（例えば、ＩＦ信号）を出力する動作である。対象物群が存在し得る実空間とは、例えば、部屋４００の床面、天井及び側壁で囲まれた空間（室内空間）であり、以下では、「実空間（４００）」と記す場合がある。なお、対象物群が存在し得る実空間は、室内空間に限らず、通路やテラス等の室外空間でもよい。
電波センサ１は、送受信動作を行う。送受信動作とは、送信波Ｔｒを、対象物群が存在し得る実空間に向けて送信し、実空間からの反射波Ｒｅを受信して、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅに基づく信号（例えば、ＩＦ信号）を出力する動作である。対象物群が存在し得る実空間とは、例えば、部屋４００の床面、天井及び側壁で囲まれた空間（室内空間）であり、以下では、「実空間（４００）」と記す場合がある。なお、対象物群が存在し得る実空間は、室内空間に限らず、通路やテラス等の室外空間でもよい。
【0023】
対象物群とは、１つ以上の対象物の集合である。本実施形態における対象物群は、人体３０１、人体以外の動く物（例えば、電動ブラインド２００ｃなど：以下では、「人体以外の動く物（２００ｃ）」と記す場合がある）、及び静止物３０２、のうち１つ以上を含む。言い換えると、対象物群を構成する１つ以上の対象物の各々は、人体３０１、人体以外の動く物（２００ｃ）及び静止物３０２のいずれかである。
【0024】
電波センサ１は、例えば、次のような送受信動作を、所定の周期（例えば、２０ｍｓに１回の頻度）で行う。この送受信動作は、一の送信用アンテナで、対象物群が存在し得る実空間（４００）に対して送信波Ｔｒを送信し、実空間（４００）からの反射波Ｒｅを３つ以上の受信用アンテナの各々で受信する動作である。
【0025】
例えば、実空間（４００）に、人体３０１、人体以外の動く物（２００ｃ）、及び静止物３０２が存在している場合は、対象物群（３０１，２００ｃ，３０２）からの反射波Ｒｅが３つ以上の受信用アンテナの各々で受信される。なお、静止物３０２は、例えば、図２の例では、部屋４００の床面に載置されたデスク３０２ａ及びベッド３０２ｂなどであるが、床面でもよい。
【0026】
送信波Ｔｒは、所定の方式で変調された電波である。所定の方式は、例えば、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式であるが、これに限らない。本実施形態では、送信波Ｔｒは、ＦＭＣＷ方式で変調された電波である。
【0027】
（１－１－４）ＦＭＣＷ方式
ＦＭＣＷ方式とは、例えば、図３に示すように、所定の時間長（チャープ信号のチャープ長Ｔｃ）を有する送信波Ｔｒ（送信信号）の周波数ｆを、時間ｔの経過に従って、開始周波数ｆ０から所定の傾きＳで直線的に上昇（又は下降）させる方式である。
ＦＭＣＷ方式とは、例えば、図３に示すように、所定の時間長（チャープ信号のチャープ長Ｔｃ）を有する送信波Ｔｒ（送信信号）の周波数ｆを、時間ｔの経過に従って、開始周波数ｆ０から所定の傾きＳで直線的に上昇（又は下降）させる方式である。
【0028】
なお、前述したような位置特定可能情報の取得は、所定の周期で繰り返し行われる送受信動作の全部について行われなくてもよい。例えば、後述するように、所定時間Ｔ（例えば、Ｔ＝２００ｍｓ）を１フレーム（後述）として、１フレームにＮ回（Ｎは自然数：例えば１０回）の送受信動作が行われる場合に、１フレームに属するＮ回の送受信動作のうち、Ｎ回の送受信動作の各々について位置特定可能情報が取得されても、所定の１つ（例えば、１回目の送受信動作など）についてのみ、位置特定可能情報が取得されてもよい。
【0029】
所定の周期は、例えば、２０ｍｓに１回の周期であり、本実施形態では、１フレームを２００ｍｓとして、１フレームに１０回の頻度（Ｎ＝１０）である。ただし、所定の周期は、例えば、１フレームに２０回の頻度（Ｎ＝２０）、１フレームに５回の頻度（Ｎ＝５）などでもよい。
【0030】
（１－１－５）ＩＦ信号、ＦＦＴ結果、及びＦＦＴ結果群
電波センサ１は、送受信動作を行う度に、３つ以上の受信用アンテナの各々について、ＩＦ信号を生成し、ＩＦ信号にＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）を施したＦＦＴ結果を取得して、ＦＦＴ結果群を出力する。つまり、送受信動作が行われる度に、電波センサ１から、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上のＦＦＴ結果、からなるＦＦＴ結果群が出力される。ただし、ＩＦ信号に対しては、ＦＦＴ以外のフーリエ変換が施されてもよく、その場合、電波センサ１からは、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上のフーリエ変換結果、からなるフーリエ変換結果群が出力される。
電波センサ１は、送受信動作を行う度に、３つ以上の受信用アンテナの各々について、ＩＦ信号を生成し、ＩＦ信号にＦＦＴ（Fast Fourier Transform：高速フーリエ変換）を施したＦＦＴ結果を取得して、ＦＦＴ結果群を出力する。つまり、送受信動作が行われる度に、電波センサ１から、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上のＦＦＴ結果、からなるＦＦＴ結果群が出力される。ただし、ＩＦ信号に対しては、ＦＦＴ以外のフーリエ変換が施されてもよく、その場合、電波センサ１からは、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上のフーリエ変換結果、からなるフーリエ変換結果群が出力される。
【0031】
ＩＦ信号とは、図３に示したように、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅの間の周波数差Δｆを示す信号である。ＩＦ信号は、送信波Ｔｒの周波数及び反射波Ｒｅの周波数ｔの時間ｔでの差分を示す信号であり、時間ｔの関数Δｆ（ｔ）であるが、対象物群（３０１，３０２）が静止している場合は、一定値を示す。
【0032】
ＩＦ信号は、送信波Ｔｒと反射波Ｒｅとのミキシングにより生成される。ＩＦ信号は、送信波Ｔｒを送信中かつ反射波Ｒｅを受信中である期間（つまり、反射波Ｒｅの受信開始から送信波Ｔｒの送信終了迄の期間）に渡って生成される。
【0033】
【0034】
ＦＦＴ結果群とは、１回の送受信動作に対して取得される、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上のＦＦＴ結果、で構成される情報である。このようなＦＦＴ結果群によって、対象物の三次元位置の特定が可能となる。さらに、複数のＦＦＴ結果群の間の差分をとることで、静止物３０２に対応する周波数成分は除去され、人体３０１等の動く対象物に対応する周波数成分（ａｍｐが閾値を超えるような周波数ｆ、及び当該周波数ｆに対応するａｍｐの値）のみが取得される（図８Ａ～図８Ｃ参照）。こうして取得される周波数成分を基に、人体３０１等の動く対象物の三次元位置及び動きに関する情報の取得が可能となる。
【0035】
詳しくは、本実施形態では、電波センサ１から、一連の複数回の送受信動作に対応する複数のＦＦＴ結果群が出力され、当該出力された複数のＦＦＴ結果群は、制御装置２のメモリに時系列に記憶される。一方、メモリには、前述したようなアンテ位置情報群が記憶されている。そこで、制御装置２は、メモリに時系列に記憶されている複数のＦＦＴ結果群（例えば、隣り合う２つのＦＦＴ結果群）の間の時間差分（３つの受信用アンテナごとのＦＦＴ結果の時間差分）を算出し、算出した差分を基に測距結果群（３つの受信用アンテナに対応する２つの測距結果）を取得する。制御装置２は、こうして取得した測距結果群、及び予め記憶されているアンテ位置情報群を用いた三点測位を行う。これによって、人体３０１の三次元位置を特定する情報の取得、例えば、三次元座標の計算が可能となる。
【0036】
（１－２）機器制御システムの姿勢推定機能
機器制御システム１００は、図１に示すように、測距部２２１と、点配置部２２２と、姿勢推定部２２３と、を備える。
機器制御システム１００は、図１に示すように、測距部２２１と、点配置部２２２と、姿勢推定部２２３と、を備える。
【0037】
（１－２－１）測距部：一対一又は一対多の差分
測距部２２１は、電波センサ１が出力したＦＦＴ結果群を基に、電波センサ１から人体３０１までの距離を測定する。
測距部２２１は、電波センサ１が出力したＦＦＴ結果群を基に、電波センサ１から人体３０１までの距離を測定する。
【0038】
詳しくは、測距部２２１は、電波センサ１が出力したＦＦＴ結果群を、上記所定の周期以上の期間（好ましくは、所定の周期の２倍以上の期間）に渡って保持する。そして、測距部２２１は、保持している複数のＦＦＴ結果群のうち、一のＦＦＴ結果群である基準ＦＦＴ結果群（本実施形態では、現ＦＦＴ結果群）の、少なくとも１つの対象ＦＦＴ結果群（本実施形態では、少なくとも１つの先行ＦＦＴ結果群）に対する差分に基づいて測距処理を行い、少なくとも１つの測距結果群を取得する。
【0039】
（１－２－１ａ）基準ＦＦＴ結果群、及び対象ＦＦＴ結果群
基準ＦＦＴ結果群とは、測距部２２１が保持している複数のＦＦＴ結果群のうち、差分を取得する際の起点となる一のＦＦＴ結果群である。対象ＦＦＴ結果群とは、測距部２２１が保持している複数のＦＦＴ結果群のうち、基準ＦＦＴ結果群との間で、差分の取得対象となる１つ以上のＦＦＴ結果群の各々である。１つ以上の対象ＦＦＴ群は、基準ＦＦＴ群に対して、時間的に前又は後（通常、前）に位置する。
基準ＦＦＴ結果群とは、測距部２２１が保持している複数のＦＦＴ結果群のうち、差分を取得する際の起点となる一のＦＦＴ結果群である。対象ＦＦＴ結果群とは、測距部２２１が保持している複数のＦＦＴ結果群のうち、基準ＦＦＴ結果群との間で、差分の取得対象となる１つ以上のＦＦＴ結果群の各々である。１つ以上の対象ＦＦＴ群は、基準ＦＦＴ群に対して、時間的に前又は後（通常、前）に位置する。
【0040】
本実施形態では、一のＦＦＴ結果群は、現ＦＦＴ結果群（後述）であり、１つ以上の対象ＦＦＴ結果群は、１つ以上の先行ＦＦＴ結果群（後述）である。
【0041】
基準ＦＦＴ結果群の、少なくとも１つの対象ＦＦＴ結果群に対する差分をとることで、反射波Ｒｅのうち、静止物３０２からの反射成分は除去され（反射波Ｒｅの受信強度である反射強度が閾値以下となり）、人体３０１（動いている対象物）からの反射成分のみが残る（閾値を超える反射強度ａｍｐ、及び当該反射強度に対応する周波数ｆ、の組が、少なくとも１組、好ましくは、２組以上、検出される）。
【0042】
なお、「少なくとも１つ」の先行ＦＦＴ結果群、つまり現ＦＦＴ結果群との間での差分の取得対象となる先行ＦＦＴ結果群の数は、例えば、図９及び図１１に示すように、２つ以上（一対多のフレーム間差分：図示された例では一対五のフレーム間差分）が、分解能向上の点で好適であるが、１つだけでもよい。すなわち、図７及び図８Ａ～図８Ｃに示すような、一対一の差分（一対一フレーム間差分）をとる場合でも、姿勢推定は可能であり、受信用アンテナの数（以下、「アンテナ数」）を増やすことで、分解能向上を図ることもできる。
【0043】
（１－２－１ｂ）現ＦＦＴ結果群、及び先行ＦＦＴ結果群
現ＦＦＴ結果群とは、保持されている複数のＦＦＴ結果群のうち、直近のＦＦＴ結果群である。先行ＦＦＴ結果群とは、保持している複数のＦＦＴ結果群のうち、現ＦＦＴ結果群より前のＦＦＴ結果群である。基準ＦＦＴ結果群を現ＦＦＴ結果群とし、対象ＦＦＴ結果群を先行ＦＦＴ結果群とすることで、姿勢推定のリアルタイム化が図られる。
現ＦＦＴ結果群とは、保持されている複数のＦＦＴ結果群のうち、直近のＦＦＴ結果群である。先行ＦＦＴ結果群とは、保持している複数のＦＦＴ結果群のうち、現ＦＦＴ結果群より前のＦＦＴ結果群である。基準ＦＦＴ結果群を現ＦＦＴ結果群とし、対象ＦＦＴ結果群を先行ＦＦＴ結果群とすることで、姿勢推定のリアルタイム化が図られる。
【0044】
（１－２－１ｃ）測距処理
測距処理とは、電波センサ１を用いて、人体３０１等の対象物までの距離を計測（測距）する処理である。本実施形態における測距処理では、電波センサ１を構成する３つ以上の受信用アンテナの各々（以下、各アンテナ）から人体３０１までの距離が測距され、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上の測距結果（測距結果群：後述）が取得される。
測距処理とは、電波センサ１を用いて、人体３０１等の対象物までの距離を計測（測距）する処理である。本実施形態における測距処理では、電波センサ１を構成する３つ以上の受信用アンテナの各々（以下、各アンテナ）から人体３０１までの距離が測距され、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上の測距結果（測距結果群：後述）が取得される。
【0045】
測距処理では、例えば、図３に示した各種のパラメータ、つまり、送信波Ｔｒと反射波Ｒｅとの間の上記差分（周波数差Δｆ）、送信波Ｔｒの周波数ｆの線形変化における傾きＳ、及び光速ｃに基づいて、各アンテナから人体３０１までの距離ｄが、次式１により算出される。
ｄ＝（ｃ／２Ｓ）×Δｆ・・・（式１）
ｄ＝（ｃ／２Ｓ）×Δｆ・・・（式１）
【0046】
（１－２－１ｄ）測距結果群
測距結果群とは、１回の送受信動作に対して上式１で取得される、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上の測距結果からなる情報である。
測距結果群とは、１回の送受信動作に対して上式１で取得される、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上の測距結果からなる情報である。
【0047】
３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上の測距結果とは、例えば、第１～第３の３つの受信用アンテナに対応する第１～第３の３つの測距結果である。第１の測距結果は、送信用アンテナから放射された電波が、人体３０１で反射して第１の受信用アンテナに到達するまでの伝搬距離、の概ね半値（つまり、人体３０１から第１の受信用アンテナまでの距離）に相当する。第２の測距結果は、送信用アンテナから放射された電波が、人体３０１で反射して第２の受信用アンテナに到達するまでの伝搬距離、の概ね半値（つまり、人体３０１から第２の受信用アンテナまでの距離）に相当する。第３の測距結果は、送信用アンテナから放射された電波が、人体３０１で反射して第３の受信用アンテナに到達するまでの伝搬距離、の概ね半値（つまり、人体３０１から第３の受信用アンテナまでの距離）に相当する。
【0048】
なお、「少なくとも１つ」の測距結果群、つまり、取得される測距結果群の数は、２つ以上が好適であるが、１つでもよい。
【0049】
（１－２－２）点配置部：多点配置
点配置部２２２は、測距部２２１が測距処理を行う度に座標算出処理を行い、現ＦＦＴ結果群に対応する少なくとも１つの点を、例えば、図１２Ａに示すように、三次元空間５００に配置していく。ただし、点の配置先は、二次元空間（平面）又は一次元空間（線）でもよい。
点配置部２２２は、測距部２２１が測距処理を行う度に座標算出処理を行い、現ＦＦＴ結果群に対応する少なくとも１つの点を、例えば、図１２Ａに示すように、三次元空間５００に配置していく。ただし、点の配置先は、二次元空間（平面）又は一次元空間（線）でもよい。
【0050】
なお、「少なくとも１つ」の点、つまり、現ＦＦＴ結果群に対応して一度に配置される点の数は、２つ以上（多点配置）が好適であるが、１つ（一点配置）でもよい。
【0051】
（１－２－２ａ）三次元空間
三次元空間５００とは、電波センサ１及び対象物群（３０１，３０２）が存在する実空間（例えば、部屋４００：図２参照）に対応する仮想空間である。三次元空間５００への配置は、仮想的な動作あり、三次元座標を単に記憶する動作でもよい。
三次元空間５００とは、電波センサ１及び対象物群（３０１，３０２）が存在する実空間（例えば、部屋４００：図２参照）に対応する仮想空間である。三次元空間５００への配置は、仮想的な動作あり、三次元座標を単に記憶する動作でもよい。
【0052】
（１－２－２ｂ）座標算出処理、及び点群
座標算出処理とは、取得された少なくとも１つの測距結果群に基づいて、人体３０１の三次元座標を算出する処理である。
座標算出処理とは、取得された少なくとも１つの測距結果群に基づいて、人体３０１の三次元座標を算出する処理である。
【0053】
（１－２－３）姿勢推定部
姿勢推定部２２３は、例えば、図１２Ａ～図１２Ｃに示すような点群５０１に基づいて、人体３０１の姿勢（本実施形態では、姿勢が立位、座位、臥位のいずれであるか）を推定する。点群５０１とは、点配置部２２２によって三次元空間５００に配置された１つ以上の点の集合である。
姿勢推定部２２３は、例えば、図１２Ａ～図１２Ｃに示すような点群５０１に基づいて、人体３０１の姿勢（本実施形態では、姿勢が立位、座位、臥位のいずれであるか）を推定する。点群５０１とは、点配置部２２２によって三次元空間５００に配置された１つ以上の点の集合である。
【0054】
このように、本実施形態によれば、ＦＭＣＷ方式による電波センサ１を用いて、人体３０１の姿勢推定を可能化できる。
【0055】
（２）測距部及び点配置部の詳細
（２－１）一対多の差分
測距部２２１は、好ましくは、電波センサ１が出力したＦＦＴ結果群を、所定の周期の２倍以上の期間に渡って保持する。所定の周期の２倍以上の期間は、例えば、１フレームの２倍（２×Ｔ）以上の期間でもよい。
（２－１）一対多の差分
測距部２２１は、好ましくは、電波センサ１が出力したＦＦＴ結果群を、所定の周期の２倍以上の期間に渡って保持する。所定の周期の２倍以上の期間は、例えば、１フレームの２倍（２×Ｔ）以上の期間でもよい。
【0056】
そして、測距部２２１は、現在保持している３つ以上のＦＦＴ結果群のうち、現ＦＦＴ結果群の、２つ以上の先行ＦＦＴ結果群の各々に対する差分を算出し、算出した２つ以上の差分の各々に基づいて測距処理を行うことで、２つ以上の測距結果群を取得する。
【0057】
点配置部２２２は、こうして測距部２２１が取得した２つ以上の測距結果群の各々に基づいて座標算出処理を行うことで、現ＦＦＴ結果群に対応する２つ以上の点を三次元空間５００に配置していく。
【0058】
このように、現ＦＦＴ結果群の２つ以上の先行ＦＦＴ結果群の各々に対する差分を算出することで、電波センサ１のアンテナ数を増やすことなく、人体３０１の姿勢の推定精度の向上を図ることができる。
【0059】
（２－２）人体の各種の動きの検出に適した一対多の差分
測距部２２１は、より好ましくは、電波センサ１が出力したＦＦＴ結果群を、所定の周期の３倍以上の期間に渡って保持する。そして、測距部２２１は、現在保持している４つ以上のＦＦＴ結果群のうち、現ＦＦＴ結果群の、３つ以上の先行ＦＦＴ結果群の各々に対する差分を算出し、算出した３つ以上の差分のうち、人体３０１の各種の動き（例えば、体動、呼吸微動、手足動など）に応じた２つ以上の差分を選出する。測距部２２１は、こうして選出した２つ以上の差分の各々に基づいて前記測距処理を行うことで、２つ以上の測距結果群を取得する。
測距部２２１は、より好ましくは、電波センサ１が出力したＦＦＴ結果群を、所定の周期の３倍以上の期間に渡って保持する。そして、測距部２２１は、現在保持している４つ以上のＦＦＴ結果群のうち、現ＦＦＴ結果群の、３つ以上の先行ＦＦＴ結果群の各々に対する差分を算出し、算出した３つ以上の差分のうち、人体３０１の各種の動き（例えば、体動、呼吸微動、手足動など）に応じた２つ以上の差分を選出する。測距部２２１は、こうして選出した２つ以上の差分の各々に基づいて前記測距処理を行うことで、２つ以上の測距結果群を取得する。
【0060】
点配置部２２２は、こうして測距部２２１が取得した２つ以上の測距結果群の各々に基づいて前記座標算出処理を行うことで、現ＦＦＴ結果群に対応する２つ以上の点を前記三次元空間５００に配置していく。
【0061】
このように、現ＦＦＴ結果の３つ以上の先行ＦＦＴ結果の各々に対する差分を算出し、人体３０１の各種の動きに応じた２つ以上の差分を選出することで、アンテナ数を増やすことなく、かつ測距処理に用いる差分数を抑制しつつ、人体３０１の姿勢の推定精度の向上を図ることができる。
【0062】
（２－３）フレーム、及びフレーム間差分
前述した送受信動作は、所定時間を１フレームとして、１フレームにＮ回（Ｎは２以上の整数）行われる。本実施形態では、所定時間は２００ｍｓ、Ｎ＝１０である。
前述した送受信動作は、所定時間を１フレームとして、１フレームにＮ回（Ｎは２以上の整数）行われる。本実施形態では、所定時間は２００ｍｓ、Ｎ＝１０である。
【0063】
メモリには、１フレームにつきＮ個のＦＦＴ結果群が、複数フレームに渡って記憶される。具体的には、電波センサ１は、例えば、１フレームにつき１０回の送受信動作を行い、制御装置２のメモリには、１フレームにつき１０個のＦＦＴ結果群が、例えば、複数フレーム（例えば、６フレーム）に渡って記憶される。測距部２２１は、メモリに記憶されている複数フレームの間で、フレーム間差分を取得する。
【0064】
フレーム間差分とは、一のフレーム（例えば、図７に示す基準フレームＦｒ０）に属するＦＦＴ結果群と、他の１つ以上のフレーム（例えば、図７に示す後続フレームＦｒ１・・・）に属するＦＦＴ結果群と、の間の差分である。
【0065】
（２－３－１）一対一フレーム間差分
フレーム間差分は、例えば、一対一フレーム間差分である。一対一フレーム間差分とは、一のフレーム（例えば、基準フレームＦｒ０）に属するＦＦＴ結果群と、他の一のフレーム（例えば、後続フレームＦｒ１）に属するＦＦＴ結果群と、の間の差分である。
フレーム間差分は、例えば、一対一フレーム間差分である。一対一フレーム間差分とは、一のフレーム（例えば、基準フレームＦｒ０）に属するＦＦＴ結果群と、他の一のフレーム（例えば、後続フレームＦｒ１）に属するＦＦＴ結果群と、の間の差分である。
【0066】
（２－３－２）フレーム間差分を求める際の各フレームの代表値
差分の取得対象となる２つのフレームに対応する２つのＦＦＴ結果群（例えば、基準フレームＦｒ０に属するＦＦＴ結果群、及び後続フレームＦｒ１に属するＦＦＴ結果群）の各々は、各々が属するフレームにおけるＮ個（例えば、１０個）のＦＦＴ結果群における代表値である。
差分の取得対象となる２つのフレームに対応する２つのＦＦＴ結果群（例えば、基準フレームＦｒ０に属するＦＦＴ結果群、及び後続フレームＦｒ１に属するＦＦＴ結果群）の各々は、各々が属するフレームにおけるＮ個（例えば、１０個）のＦＦＴ結果群における代表値である。
【0067】
代表値は、例えば、Ｎ個のＦＦＴ結果群の平均値（具体的には、第１の受信用アンテナに対応する１０個のＦＦＴ結果の平均値、第２の受信用アンテナに対応する１０個のＦＦＴ結果の平均値、及び第３の受信用アンテナに対応する１０個のＦＦＴ結果の平均値、などで構成される情報）である。この場合のフレーム間差分は、基準フレームＦｒ０に属する１０個のＦＦＴ結果群の平均値と、後続フレームＦｒ１に属する１０個のＦＦＴ結果群の平均値と、の差分となる。
【0068】
または、代表値は、Ｎ個のＦＦＴ結果群のうち、所定の規則で決定される一のＦＦＴ結果群（例えば、ｋ番目のＦＦＴ結果群：ｋは１以上Ｎ以下の整数）でもよい。この場合のフレーム間差分は、基準フレームＦｒ０に属する１０個のＦＦＴ結果群のうちｋ番目（例えば、１番目）のＦＦＴ結果群と、後続フレームＦｒ１に属する１０個のＦＦＴ結果群のうちｋ番目（例えば、１番目）のＦＦＴ結果群と、の差分となる。
【0069】
なお、上記のようなフレーム間差分に関する事項は、一対一のフレーム間差分に限らず、一対多のフレーム間差分にも当てはまる。
【0070】
測距部２２１は、例えば、一対多フレーム間差分（後述）を算出するために、電波センサ１が出力したＦＦＴ結果群を、（Ｋ＋１）フレーム（Ｋは２以上の整数）の期間に渡って保持する。本実施形態では、Ｋ＝５であり、ＦＦＴ結果群は、（５＋１）フレームの期間、つまり６×２００ｍｓ＝１２００ｍｓに渡って保持（例えば、制御装置２のメモリに記憶）される。
【0071】
（２－３－３）一対多フレーム間差分
測距部２２１は、例えば、メモリに記憶されている（Ｋ＋１）フレーム期間に渡るＦＦＴ結果群を用いて、一対多フレーム間差分を算出する。一対多フレーム間差分とは、基準フレームＦｒ０と、複数の対象フレーム（例えば、図９に示すような後続フレームＦｒ１，Ｆｒ２，・・・）の各々と、の間でのＦＦＴ結果群の差分（第１時間差Ｔ，第２時間差２×Ｔ，・・・）である。
測距部２２１は、例えば、メモリに記憶されている（Ｋ＋１）フレーム期間に渡るＦＦＴ結果群を用いて、一対多フレーム間差分を算出する。一対多フレーム間差分とは、基準フレームＦｒ０と、複数の対象フレーム（例えば、図９に示すような後続フレームＦｒ１，Ｆｒ２，・・・）の各々と、の間でのＦＦＴ結果群の差分（第１時間差Ｔ，第２時間差２×Ｔ，・・・）である。
【0072】
なお、図９では、複数の対象フレームとして、基準フレームＦｒ０に後続する複数の後続フレームＦｒ１，Ｆｒ２，・・・を例示しているが、本実施形態における複数の対象フレームは、例えば、図１１に示すような、基準フレームＦｒ０に先行する複数の先行フレームＦｒ－１，Ｆｒ－２，・・・である。
【0073】
ＦＦＴ結果群の差分は、例えば、図７に示すように、基準フレームＦｒ０の１番目の送信波Ｔｒ１に対応するＦＦＴ結果群と、基準フレームＦｒ０に対して時間差Ｔの対象フレーム（図７の例では、後続フレームＦｒ１）の１番目の送信波Ｔｒ１に対応するＦＦＴ結果群と、の間の差分である。
【0074】
または、ＦＦＴ結果群の差分は、例えば、基準フレームＦｒ０の２番目の送信波Ｔｒ２に対応するＦＦＴ結果群と、対象フレーム（後続フレームＦｒ１）の２番目の送信波Ｔｒ２に対応するＦＦＴ結果群と、の間の差分でもよいし、基準フレームＦｒ０のＮ番目の送信波ＴｒＮに対応するＦＦＴ結果群と、対象フレーム（後続フレームＦｒ１）のＮ番目の送信波Ｔｒ２に対応するＦＦＴ結果群と、の間の差分でもよい。
【0075】
または、ＦＦＴ結果群の差分は、上記のようなＮ個の差分の合計でもよい。本実施形態では、ＦＦＴ結果群の差分は、上記のようなＮ個の差分の合計、つまり、Ｎ個の送信波Ｔｒ１～ＴｒＮごとの差分の合計であるとする。
【0076】
本実施形態における一対多フレーム間差分は、現在保持している（Ｎ×（Ｋ＋１））個以上（例えば、Ｎ＝１０，Ｋ＝５として、１０×（５＋１）＝６０個）のＦＦＴ結果群のうち、現フレームＦＦＴ結果群の、Ｋ個以上（例えば、５個）の先行フレームＦＦＴ結果群の各々、に対するフレーム間差分の集合である。
【0077】
（２－３－４）現フレーム、及び現フレームＦＦＴ結果群
現フレームＦｒ０とは、現在のフレームであり、現在のフレームは、直近のＦＦＴ結果群を含むフレームＦｒ０である。現フレームＦＦＴ結果群は、現フレームＦｒ０に属するＮ個のＦＦＴ結果群の集合である。
現フレームＦｒ０とは、現在のフレームであり、現在のフレームは、直近のＦＦＴ結果群を含むフレームＦｒ０である。現フレームＦＦＴ結果群は、現フレームＦｒ０に属するＮ個のＦＦＴ結果群の集合である。
【0078】
（２－３－５）先行フレーム、及び先行フレームＦＦＴ結果群
先行フレーム（Ｆｒ－１，Ｆｒ－２・・・Ｆｒ－Ｋ）とは、現フレームＦｒ０より前のフレームである。先行フレームＦＦＴ結果群は、Ｋ個の先行フレーム（Ｆｒ－１，Ｆｒ－２・・・Ｆｒ－Ｋ）にそれぞれ属するＮ個のＦＦＴ結果群の集合である。
先行フレーム（Ｆｒ－１，Ｆｒ－２・・・Ｆｒ－Ｋ）とは、現フレームＦｒ０より前のフレームである。先行フレームＦＦＴ結果群は、Ｋ個の先行フレーム（Ｆｒ－１，Ｆｒ－２・・・Ｆｒ－Ｋ）にそれぞれ属するＮ個のＦＦＴ結果群の集合である。
【0079】
（２－３－６）パラメータＫ
なお、パラメータＫの値が大きいほど、人体３０１の各種の動き（例えば、体動、呼吸微動、及び手足動）の検出は容易となる。
なお、パラメータＫの値が大きいほど、人体３０１の各種の動き（例えば、体動、呼吸微動、及び手足動）の検出は容易となる。
【0080】
（２－３－６ａ）体動、呼吸微動、及び手足動
体動とは、体全体（体幹）の動きである。体動は、図１０及び図１１に示すように、動作時間が長く、動き量も大きい、不規則な動きである。手足動とは、手足の動きである。手足動は、図１０及び図１１に示すように、動作時間が短く、動き量が大きい、不規則な動きである。呼吸微動とは、呼吸に伴う胴体の動きである。呼吸微動は、動き量が小さく、動作時間がやや短い、周期的な動きである。
体動とは、体全体（体幹）の動きである。体動は、図１０及び図１１に示すように、動作時間が長く、動き量も大きい、不規則な動きである。手足動とは、手足の動きである。手足動は、図１０及び図１１に示すように、動作時間が短く、動き量が大きい、不規則な動きである。呼吸微動とは、呼吸に伴う胴体の動きである。呼吸微動は、動き量が小さく、動作時間がやや短い、周期的な動きである。
【0081】
（２－３－６ｂ）パラメータＫの具体例
本実施形態では、図１１に示すように、Ｋ＝５であり、連続する５つの先行フレーム（第１先行フレームＦｒ－１，第２先行フレームＦｒ－２，・・・第５先行フレームＦｒ－５）のうち、体動、手足の動き及び呼吸微動の検出に適した３つ（第２，第３及び第５先行フレームＦｒ－２，Ｆｒ－３及びＦｒ－５）を選出することで、差分算出の処理量を抑制しつつ推定精度の向上を図っているが、５つの先行フレームＦｒ－１～Ｆｒ－５の全てを用いてもよい。
本実施形態では、図１１に示すように、Ｋ＝５であり、連続する５つの先行フレーム（第１先行フレームＦｒ－１，第２先行フレームＦｒ－２，・・・第５先行フレームＦｒ－５）のうち、体動、手足の動き及び呼吸微動の検出に適した３つ（第２，第３及び第５先行フレームＦｒ－２，Ｆｒ－３及びＦｒ－５）を選出することで、差分算出の処理量を抑制しつつ推定精度の向上を図っているが、５つの先行フレームＦｒ－１～Ｆｒ－５の全てを用いてもよい。
【0082】
（２－３－７）一対多フレーム間差分に基づく姿勢推定
測距部２２１は、こうして現フレームＦｒ０に関して算出した一対多フレーム間差分を構成するＫ個以上のフレーム間差分に対応するＫ個以上の測距結果群を取得する。
測距部２２１は、こうして現フレームＦｒ０に関して算出した一対多フレーム間差分を構成するＫ個以上のフレーム間差分に対応するＫ個以上の測距結果群を取得する。
【0083】
点配置部２２２は、こうして測距部２２１が現フレームＦｒ０に関して取得したＫ個以上の測距結果群の各々に基づいて座標算出処理を行うことで、現ＦＦＴ結果群に対応するＫ個以上の点を三次元空間５００に配置していく。
【0084】
このように、現ＦＦＴ結果群の２つ以上の先行ＦＦＴ結果群の各々に対する一対多フレーム間差分を算出することで、アンテナ数を増やすことなく、人体３０１の姿勢の推定精度の更なる向上を図ることができる。
【0085】
（２－３－８）パラメータＫの好適値
Ｋの値は、３以上の整数が好適である。測距部２２１は、現フレームＦｒ０に関して算出した一対多フレーム間差分を構成する３つ以上のフレーム間差分のうち、人体３０１の各種の動き（例えば、体動、呼吸微動、手足動など）に応じた２つ以上のフレーム間差分を選出し、選出した２つ以上のフレーム間差分に対応する２つ以上の測距結果群を取得する。
Ｋの値は、３以上の整数が好適である。測距部２２１は、現フレームＦｒ０に関して算出した一対多フレーム間差分を構成する３つ以上のフレーム間差分のうち、人体３０１の各種の動き（例えば、体動、呼吸微動、手足動など）に応じた２つ以上のフレーム間差分を選出し、選出した２つ以上のフレーム間差分に対応する２つ以上の測距結果群を取得する。
【0086】
点配置部２２２は、こうして測距部２２１が現フレームＦｒ０に関して取得した２つ以上の測距結果群の各々に基づいて座標算出処理を行うことで、現ＦＦＴ結果群に対応する２つ以上の点を三次元空間５００に配置していく。
【0087】
このように、現ＦＦＴ結果群の３つ以上の先行ＦＦＴ結果群の各々に対する３つ以上のフレーム間差分（一対多フレーム間差分）を算出し、当該３つ以上のフレーム間差分のうち、人体３０１の各種の動きに応じた２つ以上のフレーム間差分を算出することで、アンテナ数を増やすことなく、かつ測距処理に用いるフレーム間差分数を抑制しつつ、人体３０１の姿勢の推定精度の更なる向上を図ることができる。
【0088】
より好ましいＫの値は、５である。測距部２２１は、現フレームＦｒ０に関して算出した一対多フレーム間差分を構成する５つのフレーム間差分のうち、人体３０１の体動、呼吸微動及び手足動に応じた３つのフレーム間差分を選出し、選出した３つのフレーム間差分に対応する３つの測距結果群を取得する。
【0089】
人体３０１の体動、呼吸微動及び手足動に応じた３つのフレーム間差分は、部隊的には、例えば、図１１に示すように、第１～第５フレーム間差分ΔＡ１～ΔＡ５のうち、第２，第３及び第５フレーム間差分ΔＡ２，ΔＡ３及びΔＡ５である。
【0090】
点配置部２２２は、こうして測距部２２１が現フレームに関して取得した３つの測距結果群の各々に基づいて座標算出処理を行うことで、現ＦＦＴ結果群に対応する３つの点を三次元空間５００に配置していく。
【0091】
このように、現ＦＦＴ結果群の５つの先行ＦＦＴ結果群の各々に対する５つのフレーム間差分（一対多フレーム間差分）を算出し、当該５つのフレーム間差分のうち、人体３０１の体動、呼吸微動及び手足動に応じた３つのフレーム間差分を算出することで、アンテナ数を増やすことなく、かつ測距処理に用いるフレーム間差分数を抑制しつつ、人体３０１の姿勢の推定精度の更なる向上を図ることができる。
【0092】
なお、上記は例示に過ぎず、例えば、算出するフレーム間差分の個数や時間差は、推定精度がより高くなるように適宜変更され得る。
【0093】
（２－３－９）姿勢推定部の詳細
（２－３－９ａ）クラスタリング、及びクラスタ群の分布
姿勢推定部２２３は、例えば、点群５０１に対してクラスタリングを行うことにより、１つ以上のクラスタ（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の集合であるクラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を取得する。
（２－３－９ａ）クラスタリング、及びクラスタ群の分布
姿勢推定部２２３は、例えば、点群５０１に対してクラスタリングを行うことにより、１つ以上のクラスタ（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の集合であるクラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を取得する。
【0094】
クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）は、例えば、図１２Ａ及び図１２Ｂに示すような、人体３０１の上半身（頭部、胴体及び腕部）に対応する第１クラスタＣＬ１、及び下半身（脚部）に対応する第２クラスタＣＬ２である。またはクラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）は、例えば、図１２Ｃに示すような、全身（頭部、胴体、腕部及び脚部）に対応する単一のクラスタＣＬでもよい。
【0095】
なお、点群５０１を構成する点の数が増えることで、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）は、人体３０１、ひいては人体３０１を構成する各部位の概形（シルエット）を判別し得る程度の解像度となることが期待される。
【0096】
姿勢推定部２２３は、こうして取得したクラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の三次元空間５００内における分布（以下、単に「分布」と記す）に基づいて、人体３０１の姿勢を推定する。
【0097】
分布は、例えば、取得されたクラスタ（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の数、一のクラスタ（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の拡がりの方向、複数クラスタ間の距離などである。
【0098】
（２－３－９ｂ）分布条件に基づく姿勢推定
姿勢推定部２２３は、例えば、分布に関する条件である分布条件に基づいて、人体３０１の姿勢が臥位、座位及び立位のどれであるかを推定する。
姿勢推定部２２３は、例えば、分布に関する条件である分布条件に基づいて、人体３０１の姿勢が臥位、座位及び立位のどれであるかを推定する。
【0099】
分布条件は、例えば、臥位条件を含む。分布条件を構成する臥位条件（第１臥位条件）は、例えば、「単一のクラスタＣＬのみが取得され、当該単一のクラスタＣＬの床面からの高さが、閾値を下回るほど低いこと」である（図１２Ｃ参照）。
【0100】
分布条件は、例えば、座位条件を更に含む。分布条件を構成する座位条件（第１座位条件）は、例えば、「第１及び第２の２つのクラスタＣＬ１及びＣＬ２が取得され、当該２つのクラスタＣＬ１及びＣＬ２の間の距離が閾値を下回るほど近いこと」である（図１２Ｂ参照）。
【0101】
姿勢推定部２２３は、例えば、分布が上記臥位条件（第１臥位条件）を満たした場合、人体３０１の姿勢は臥位であると判断し、分布が上記座位条件（第１座位条件）を満たした場合、姿勢は座位であると判断し、分布が上記臥位条件も上記座位条件も満たさない場合、姿勢は立位であると判断してもよい。
【0102】
こうして、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の分布を基に、人体３０１の姿勢を精度よく推定できる。
【0103】
（２－３－９ｃ）寸法比条件に基づく姿勢推定
または、姿勢推定部２２３は、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を囲む立体図形５０２の縦Ｄ、横Ｗ及び高さＨに関する比率（以下、「寸法比」と記す）に関する寸法比条件に基づいて、人体３０１の姿勢を推定してもよい。
または、姿勢推定部２２３は、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を囲む立体図形５０２の縦Ｄ、横Ｗ及び高さＨに関する比率（以下、「寸法比」と記す）に関する寸法比条件に基づいて、人体３０１の姿勢を推定してもよい。
【0104】
【0105】
ただし、立体図形５０２は、例えば、楕円柱（不図示）などでもよい。楕円柱では、短径が縦Ｄ、長径が横Ｗに対応する。
【0106】
寸法比条件は、臥位条件を含む。寸法比条件を構成する臥位条件（第２臥位条件）は、例えば、「立体図形５０２の縦Ｄ又は横Ｗが、高さＨに対して所定比率（例えば、３倍）を超えるほど大きいこと」であってもよい。
【0107】
寸法比条件は、例えば、立位条件を更に含む。寸法比条件を構成する立位条件は、例えば、「立体図形５０２の高さＨが縦Ｄ又は横Ｗに対して所定比率（例えば、３倍）を超えるほど大きいこと」であってもよい。
【0108】
姿勢推定部２２３は、例えば、寸法比が上記臥位条件（第２臥位条件）を満たした場合、人体３０１の姿勢は臥位であると判断し、寸法比が上記立位条件を満たした場合、姿勢は立位であると判断し、寸法比が上記臥位条件も上記立位条件も満たさない場合、姿勢は座位であると判断してもよい。
【0109】
こうして、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を囲む立体図形５０２の縦Ｄ、横Ｗ及び高さＨに関する比率を基に、人体３０１の姿勢を精度よく推定できる。
【0110】
（２－３－９ｄ）分布寸法比条件に基づく姿勢推定
姿勢推定部２２３は、例えば、分布及び寸法比に関する条件である分布寸法比条件に基づいて、人体３０１の姿勢が臥位、座位及び立位のどれであるかを推定してもよい。
姿勢推定部２２３は、例えば、分布及び寸法比に関する条件である分布寸法比条件に基づいて、人体３０１の姿勢が臥位、座位及び立位のどれであるかを推定してもよい。
【0111】
分布寸法比条件は、臥位条件を含む。分布寸法比条件を構成する臥位条件（第３臥位条件）は、例えば、「一のクラスタＣＬのみが取得され、かつ立体図形５０２の縦Ｄ又は横Ｗが、高さＨに対して所定比率（例えば、３倍）を超えるほど大きいこと」であってもよい。
【0112】
分布寸法比条件は、例えば、座位条件を更に含む。分布寸法比条件を構成する座位条件（第２座位条件）は、例えば、「第１及び第２の２つのクラスタＣＬ１及びＣＬ２が取得され、当該２つのクラスタＣＬ１及びＣＬ２の間の距離が、閾値を下回るほど近いこと」であってもよい。
【0113】
姿勢推定部２２３は、例えば、分布及び寸法比が上記臥位条件（第３臥位条件）を満たした場合、人体３０１の姿勢は臥位であると判断し、分布及び寸法比が上記座位条件（第２座位条件）を満たした場合、姿勢は座位であると判断し、分布及び寸法比が上記臥位条件も上記座位条件も満たさない場合、姿勢は立位であると判断してもよい。
【0114】
（２－４）機器制御システムの機器制御機能
機器制御システム１００は、図１に示すように、行動検出部２２４と、機器制御部２２５と、を更に備える。
機器制御システム１００は、図１に示すように、行動検出部２２４と、機器制御部２２５と、を更に備える。
【0115】
（２－４－１）行動検出部
行動検出部２２４は、人体３０１に対する姿勢推定部２２３の推定結果を基に、人体３０１に対応する人の行動を検出する。
行動検出部２２４は、人体３０１に対する姿勢推定部２２３の推定結果を基に、人体３０１に対応する人の行動を検出する。
【0116】
本実施形態における行動検出部２２４は、特に、姿勢推定部２２３の推定結果の変化に少なくとも基づいて、非操作行動を検出する。
【0117】
推定結果の変化は、本実施形態では、立位、座位及び臥位の間での変化であり、具体的には、例えば、立位から座位への変化、座位から立位への変化、立位又は座位から臥位への変化、臥位から立位又は座位への変化、などである。
【0118】
また、行動検出部２２４は、姿勢推定部２２３の推定結果の変化が検出されない無変状態が所定時間以上継続した場合に、非操作行動を検出してもよい。行動検出部２２４は、例えば、姿勢推定部２２３の推定結果の変化が検出された後、無変状態が所定時間以上継続したことに応じて、非操作行動を検出する。
【0119】
具体的には、行動検出部２２４は、例えば、姿勢推定部２２３の推定結果が立位又は座位から横臥位に変化した後、横臥位から他の姿勢への変化が検出されない無変化状態が所定時間以上継続したことに応じて、横臥状態の継続（例えば、入眠）という非操作行動を検出する。また、行動検出部２２４は、例えば、姿勢推定部２２３の推定結果が立位又は横臥位から座位に変化した後、座位から他の姿勢への変化が検出されない無変化状態が所定時間以上継続したことに応じて、横臥状態の継続（例えば、入眠）という非操作行動を検出する。
【0120】
（２－４－１ａ）非操作行動、及び操作行動
非操作行動とは、操作行動とは異なる行動である。
非操作行動とは、操作行動とは異なる行動である。
【0121】
操作行動とは、機器２００の操作を意図した行動である。機器２００は、例えば、図２に示すような、部屋４００の天井に取付られた照明器具２００ａ、床に配置されたテレビ（ＴＶ）２００ｂ、窓４０２に取り付けられた電動ブラインド２００ｃなどである。操作行動は、例えば、照明器具２００ａの壁スイッチを介したオンオフ操作、ＴＶ２００ｂのリモコンを介したオンオフ操作やチャネル切換操作、電動ブラインド２００ｃのリモコンを介した開閉操作などである。
【0122】
非操作行動は、例えば、日常行動といった、機器２００の操作を意図しない行動である。日常行動は、例えば、部屋４００に入る行動（部屋４００の出入口４０１からの入室）、ベッド３０２ｂに横になる行動（就寝）、ベッド３０２ｂから起き上がる行動（起床）、部屋４００から出る行動（出入口４０１からの退室）などである。また、日常行動は、例えば、デスク３０２ａに座る行動（着席）（デスク作業、又はくつろぎ）、デスク３０２ａを離れる行動（離席）などでもよい。
【0123】
なお、着席は、例えば、デスク３０２ａで作業を行うための着席（デスク作業）と、ＴＶ２００ｂを見てくつろぐための着席（くつろぎ）と、に区別されてもよい。デスク作業とくつろぎとは、例えば、着席が検出された時間帯（昼間か夜間か）を基に、判断されてもよい。
【0124】
なお、行動検出部２２４は、環境情報、履歴情報等（後述）も考慮して、非操作行動を検出してもよい。例えば、起床は、朝の起床と、深夜の途中覚醒と、に区別されてもよい。朝の起床か、深夜の途中覚醒かは、臥位から座位又は立位への変化か検出された時間帯、を基に判断されてもよい。
【0125】
（２－４－２）機器制御部
機器制御部２２５は、行動検出部２２４が検出した非操作行動に少なくとも基づいて、機器２００を制御する。
機器制御部２２５は、行動検出部２２４が検出した非操作行動に少なくとも基づいて、機器２００を制御する。
【0126】
なお、機器制御部２２５は、非操作行動に応じた制御（自動制御）に加えて、機器２００に対する操作に応じた制御（手動制御）も行う。操作は、例えば、制御装置２が有する操作デバイス（タッチパネルや操作ボタン等）の操作であるが、機器２００が有する操作デバイス（壁スイッチやリモコン等）の操作でもよいし、機器２００の操作用のジェスチャでもよい。機器２００が有する操作デバイスの操作は、例えば、壁スイッチ等の操作デバイスから機器２００への制御信号を傍受することにより検出される。ジェスチャは、例えば、人体３０１をカメラ（不図示）で撮像した画像の解析により検出されるが、電波センサ１で、非操作行動とは区別して検出されてもよい。
【0127】
このように、推定した姿勢の変化を基に、人体３０１の行動（特に、非操作行動）を検出し、検出結果に応じた機器制御を行うことで、機器２００に対する操作なしでの機器制御（操作レス機器制御）を可能化できる。
【0128】
（２－４－３）情報取得部
機器制御システム１００は、図１に示すように、情報取得部２２６を更に備える。情報取得部２２６は、各種の情報を取得する。各種の情報は、例えば、環境情報、及び人識別子（いずれも後述）などである。
機器制御システム１００は、図１に示すように、情報取得部２２６を更に備える。情報取得部２２６は、各種の情報を取得する。各種の情報は、例えば、環境情報、及び人識別子（いずれも後述）などである。
【0129】
情報取得部２２６は、例えば、環境情報を取得する。環境情報とは、人体３０１が存在する環境に関する情報である。環境は、例えば、時間帯（昼間・夜間，早朝・深夜など）、天候（晴・雨など）、気温、湿度などであるが、人体３０１が存在する部屋４００の種類（寝室・居間）や方角（南向き・北向き）などでもよい。
【0130】
なお、同じ環境に複数の人（２つ以上の人体３０１）が存在し得る場合、情報取得部２２６は、人識別子を取得してもよい。詳しくは、例えば、メモリに、人を識別する人識別子と、当該人の特徴を示す特徴情報との組である組情報の集合（組情報群）が、予め記憶される。人識別子は、例えば、“１”，“２”等のＩＤであるが、名前やメールアドレスなど、人を識別し得る情報であれば何でもよい。人識別子と組になる特徴情報は、例えば、当該人の身長を示す身長情報である。ただし、特徴情報は、当該人の歩行速度を示す速度情報でもよいし、当該人を他の人と区別可能な特徴を示す情報であれば何でもよい。特徴情報自体を人識別子として用いてもよい。
【0131】
姿勢推定部２２３が人体３０１を検出すると、情報取得部２２６は、当該人体３０１の特徴情報を姿勢推定部２２３から取得し、当該取得した特徴情報と対になる人識別子を、メモリから読み出してもよい。
【0132】
なお、後述する自動制御用情報（図１４参照）は、複数の人識別子ごとにカスタマイズされてもよい。
【0133】
行動検出部２２４は、情報取得部２２６が取得した環境情報に更に基づいて、非操作行動を検出する。
【0134】
このように、姿勢変化に加えて、環境情報も利用することで、非操作行動の検出精度の向上を図ることができる。
【0135】
（２－４－３ａ）自動制御、及び自動制御用情報
機器制御部２２５は、非操作行動に基づく機器２００の制御を、例えば、図１４に示すような、１つ以上（ここでは６つ）の自動制御用情報（自動制御用情報群）を用いて行う。自動制御情報群は、例えば、制御装置２のメモリに予め記憶されている。自動制御用情報群に基づく制御を、本実施形態では「自動制御」と称する。
機器制御部２２５は、非操作行動に基づく機器２００の制御を、例えば、図１４に示すような、１つ以上（ここでは６つ）の自動制御用情報（自動制御用情報群）を用いて行う。自動制御情報群は、例えば、制御装置２のメモリに予め記憶されている。自動制御用情報群に基づく制御を、本実施形態では「自動制御」と称する。
【0136】
自動制御用情報群を構成する１つ以上の自動制御用情報の各々は、図１４に示すように、状態変化、姿勢変化、環境、非操作行動、制御内容、及び制御ＩＤ、に関する情報を含む。具体的には、図１４に示した６つの自動制御用情報のうち、１番目の自動制御情報は、状態変化“不在→在”、姿勢変化“－”、環境“－”、非操作行動“入室”、制御内容“照明通常点灯（明るさ５）”、及び制御ＩＤ“１”を含む。なお、“－”は、当該情報が含まれないことを示す情報である（以下同様）。
【0137】
同様に、２番目の自動制御情報は、状態変化“－”、姿勢変化“立位→座位”、環境“昼間”、非操作行動“デスク作業”、制御内容“照明を明るくする（＋２）”、及び制御ＩＤ“２”を含む。３番目の自動制御情報は、状態変化“－”、姿勢変化“立位→座位”、環境“夜間”、非操作行動“くつろぎ”、制御内容“ＴＶオン”、及び制御ＩＤ“３”を含む。４番目の自動制御情報は、状態変化“－”、姿勢変化“立位又は座位→臥位”、環境“夜間”、非操作行動“就寝”、制御内容“消灯”、及び制御ＩＤ“４”を含む。５番目の自動制御情報は、状態変化“－”、姿勢変化“臥位→立位又は座位”、環境“深夜”、非操作行動“途中覚醒”、制御内容“照明暗点灯（明るさ２）”、及び制御ＩＤ“５”を含む。６番目の自動制御情報は、状態変化“－”姿勢変化“臥位→立位又は座位”、環境“朝”、非操作行動“起床”、制御内容“ブラインドオープン”、及び制御ＩＤ“６”を含む。
【0138】
（２－４－３ｂ）手動制御
また、機器制御部２２５は、自動制御用情報を用いて行う制御（自動制御）を、機器２００に対する操作（以下、単に「操作」と記す）に応じて行うことも可能である。操作に基づく制御を、本実施形態では「手動制御」と称する。
また、機器制御部２２５は、自動制御用情報を用いて行う制御（自動制御）を、機器２００に対する操作（以下、単に「操作」と記す）に応じて行うことも可能である。操作に基づく制御を、本実施形態では「手動制御」と称する。
【0139】
（２－４－４）履歴の蓄積及び学習
機器制御システム１００は、履歴蓄積部２２７と、学習部２２８と、を更に備える。
機器制御システム１００は、履歴蓄積部２２７と、学習部２２８と、を更に備える。
【0140】
（２－４－４ａ）履歴蓄積部
履歴蓄積部２２７は、制御履歴情報を蓄積する。制御履歴情報とは、機器制御部２２５が行った機器２００の制御履歴に関する情報である。制御履歴情報は、例えば、自動制御履歴情報であるが、手動制御履歴情報でもよい。または、制御履歴情報は、自動制御履歴情報、及び手動制御履歴情報を含んでもよい。
履歴蓄積部２２７は、制御履歴情報を蓄積する。制御履歴情報とは、機器制御部２２５が行った機器２００の制御履歴に関する情報である。制御履歴情報は、例えば、自動制御履歴情報であるが、手動制御履歴情報でもよい。または、制御履歴情報は、自動制御履歴情報、及び手動制御履歴情報を含んでもよい。
【0141】
自動制御履歴情報とは、行動（例えば、非操作行動であるが、操作行動でもよい）に応じた機器２００の制御履歴に関する情報である。自動制御履歴情報は、行動に基づく制御の制御内容を、制御が行われた時刻、環境情報、及び人識別子と関連付ける。
【0142】
手動制御履歴情報とは、操作に応じた機器２００の制御履歴に関する情報である。手動制御履歴情報は、操作に基づく機器２００の制御内容を、操作が行われた時刻、環境情報、及び人識別子、のうち１つ以上の情報と関連付ける。
【0143】
機器制御部２２５が機器２００の制御を行うと、履歴蓄積部２２７は、例えば、図１５に示すような制御履歴情報を、制御装置２のメモリに蓄積する。なお、制御履歴情報の蓄積先は、外部のメモリでもよい。
【0144】
例えば、時刻９：０２の時点で、機器制御部２２５が照明器具２００ａに対して３回の制御を実行済みである場合、制御装置２のメモリには、図１５に示すような、３つの制御履歴情報が記憶されている。３つの制御履歴情報の各々は、履歴ＩＤ、時刻、制御ＩＤ、及び操作、に関する情報を含む。
【0145】
図１５に示した３つの制御履歴情報のうち１番目の制御履歴情報は、履歴ＩＤ“１”、時刻“９：００”、制御ＩＤ“１”、及び操作“－”を含む。２番目の制御履歴情報は、履歴ＩＤ“２”、時刻“９：０１”、制御ＩＤ“２”、及び操作“－”を含む。３番目の制御履歴情報は、履歴ＩＤ“３”、時刻“９：０２”、制御ＩＤ“－”、及び操作“照明をやや暗くする操作（－１）”を含む。
【0146】
なお、前述した自動制御履歴情報は、操作に関する情報が“－”のものであり、上記３つの制御履歴情報のうち、１番目及び２番目の制御履歴情報がこれに該当する。また、前述した手動制御履歴情報は、制御ＩＤが“－”の情報であり、上記３つの制御履歴情報のうち、３番目の制御履歴情報がこれに該当する。
【0147】
（２－４－５）学習部
学習部２２８は、自動制御履歴情報が示す時刻及び制御内容と、手動制御履歴情報が示す時刻及び操作とが、予め決められた更新条件を満たす場合に、自動制御用情報を更新する。
学習部２２８は、自動制御履歴情報が示す時刻及び制御内容と、手動制御履歴情報が示す時刻及び操作とが、予め決められた更新条件を満たす場合に、自動制御用情報を更新する。
【0148】
（２－４－５ａ）更新条件、及びそれに基づく自動制御用情報の更新
更新条件は、例えば、「一の機器に対して、非操作行動に基づく自動制御が行われた後、当該自動制御の制御内容を打ち消す操作が、予め決められた時間（例えば、２分）以内に受け付けられたこと」である。
更新条件は、例えば、「一の機器に対して、非操作行動に基づく自動制御が行われた後、当該自動制御の制御内容を打ち消す操作が、予め決められた時間（例えば、２分）以内に受け付けられたこと」である。
【0149】
図１５の例では、２番目の制御履歴情報である自動制御情報が示す時刻“９：０１”及び制御内容（すなわち、図１４の制御ＩＤ“２”に対応する制御内容）“照明を明るくする（＋２）”と、３番目の制御履歴情報である手動制御情報が示す時刻“９：０３”及び操作“照明をやや暗くする操作（－１）”とが、上記更新条件を満たす。
【0150】
つまり、一の機器“照明器具２００ａ”に対して、非操作行動“デスク作業”に基づく自動制御“照明を明るくする（＋２）”が行われた後、当該自動制御の制御内容を打ち消す操作“照明をやや暗くする操作（－１）”が、２分以内に受け付けられたことから、学習部２２８は、更新条件が満たされたと判断する。そして、学習部２２８は、図１４の６つの自動更新用情報のうち、制御ＩＤ“２”に対応する２番目の自動制御用情報を、例えば“照明をやや明るくする（＋１）”に更新する。
【0151】
または、更新条件は、例えば「自動制御の内容とは異なる操作が、所定期間に所定回数以上（例えば、「１日に２回以上」、「１週間に３回以上」など）受け付けられたこと」でもよい。
【0152】
このように、非操作行動に応じた自動制御に関する履歴情報（自動制御履歴情）と、操作に応じた手動制御に関する履歴情報とを蓄積し、当該２つの履歴情報を基に、更新条件が満たされた場合に、自動制御用情報の更新を行うことで、学習機能の実現を図ることができる。
【0153】
（３）機器制御システムの具体例
本例の機器制御システム１００は、図１に示すように、電波センサ１と、制御装置２と、を備える。電波センサ１と制御装置２とは、通信モジュールを各々有し、有線又は無線で通信可能に接続される。制御装置２は、プロセッサ及びメモリを更に有する。メモリにプログラム及び各種の情報が記憶され、プロセッサがメモリ内のプログラム等に基づいて動作（更に通信モジュールと協働）することにより、後述するような制御装置２の動作が実現される。なお、電波センサ１もプロセッサ及びメモリを有し、送受信動作や、制御装置２との通信等がプログラムの制御下で行われてもよい。
本例の機器制御システム１００は、図１に示すように、電波センサ１と、制御装置２と、を備える。電波センサ１と制御装置２とは、通信モジュールを各々有し、有線又は無線で通信可能に接続される。制御装置２は、プロセッサ及びメモリを更に有する。メモリにプログラム及び各種の情報が記憶され、プロセッサがメモリ内のプログラム等に基づいて動作（更に通信モジュールと協働）することにより、後述するような制御装置２の動作が実現される。なお、電波センサ１もプロセッサ及びメモリを有し、送受信動作や、制御装置２との通信等がプログラムの制御下で行われてもよい。
【0154】
【0155】
制御装置２は、電波センサ１の出力に基づいて、部屋４００内に存在する人体３０１の姿勢（立位、座位及び臥位）を推定する。そして、制御装置２は、推定した姿勢の変化に基づいて、人体３０１の非操作行動を検出し、検出結果に応じて複数の機器２００（照明器具２００ａ，ＴＶ２００ｂ及び電動ブラインド２００ｃ）を自動制御する。また、制御装置２は、タッチパネル等の操作デバイスを有し、操作に応じた複数の機器２００の手動制御も行える。
【0156】
制御装置２は、図２に示すように、受付部２１と、処理部２２と、出力部２３とを備える。処理部２２は、測距部２２１と、点配置部２２２と、姿勢推定部２２３と、行動検出部２２４と、機器制御部２２５と、情報取得部２２６と、履歴蓄積部２２７と、学習部２２８と、を備える。
【0157】
受付部２１は、各種の情報を受け付ける。各種の情報とは、例えば、機器２００に対する操作情報である。受付部２１は、操作情報以外の情報、例えば、人体３０１の身長などの個人情報を受け付けてもよい。
【0158】
処理部２２は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、測距部２２１の処理、点配置部２２２の処理、姿勢推定部２２３の処理、行動検出部２２４の処理、機器制御部２２５の処理、情報取得部２２６の処理、履歴蓄積部２２７の処理、及び学習部２２８の処理、などである。また、処理部２２は、フローチャートで説明する各種の判断なども行う。
【0159】
詳しくは、処理部２２は、例えば、保持処理と、取得処理と、位置特定処理と、人体推定処理と、配置処理と、を実行してもよい。処理部２２は、これら一連の処理を、例えば、電波センサ１から位置特定可能情報が出力されるたびに実行するが、１フレームに対応する数の位置特定可能情報が出力されるたびに実行してもよい。
【0160】
保持処理とは、電波センサ１が出力した位置特定可能情報を保持する処理である。取得処理とは、保持している複数の位置特定可能情報の間の差分を取得する処理である。位置特定処理とは、差分に基づいて、対象物群（３０１，３０２，２００ｃ）を構成する１つ以上の対象物（３０１，３０２，２００ｃ）のうち動く物（３０１，２００ｃ）の位置を特定し、特定した位置を示す位置情報を取得する処理である。人体推定処理とは、取得した位置情報が人体３０１及び人体３０１以外の動く物（例えば、電動ブラインド２００ｃ）のいずれに対応するかを、少なくとも差分の変化に基づいて推定する処理である。なお、本実施形態でいう変化とは、通常、時間の経過に伴う差分等の値の変化であり、「時間変化」といってもよい。ただし、変化は、例えば、空間内での位置に応じた値の変化（空間変化）であってもよい。
【0161】
配置処理とは、取得した位置情報が人体３０１に対応すると推定した場合に、取得した位置情報に対応する点を空間（三次元空間５００）に仮想的に配置していく処理である。配置処理は、処理部２２を構成する点配置部２２２によって実行される。
【0162】
本実施形態では特に、保持処理は、３個以上の位置特定可能情報を保持する。取得処理は、保持している３個以上の位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の差分、を取得する。位置特定処理は、取得した２個以上の差分に対応する２個以上の位置情報を取得する。人体推定処理は、取得した２個以上の位置情報の各々が人体３０１及び人体３０１以外の動く物（２００ｃ）のいずれに対応するかを推定する。配置処理は、取得した２個以上の位置情報のうち人体３０１に対応すると推定した位置情報、に対応する点を空間（５００）に仮想的に配置していく。
【0163】
なお、配置処理は、人体推定処理の推計結果を受け、人体３０１であると推定した対象物に対応する点と、人体３０１以外の動く物（２００ｃ）であると推定した対象物に対応する点とを、出力部２３を介して互いに区別可能に表示（例えば、異なる色、異なる大きさ等で表示）してもよい。
【0164】
また、本実施形態における処理部２２は、機器制御処理を更に実行する。機器制御処理とは、空間（５００）に配置されている複数の点の集合である点群５０１に少なくとも基づいて機器２００を制御する処理である。人体推定処理は、点群５０１の分布に基づいて人体３０１の姿勢又は姿勢の変化を推定する。
【0165】
処理部２２は、行動検出処理を更に実行してもよい。行動検出処理とは、推定した姿勢又は姿勢の変化に基づいて人体３０１に対応する人の行動を検出する処理である。機器制御処理は、例えば、検出した行動を基に機器２００を制御する。
【0166】
処理部２２は、情報取得処理を更に実行してもよい。情報取得処理とは、人体３０１が存在する環境に関する環境情報を取得する処理である。人体推定処理は、情報取得処理が取得した環境情報に更に基づいて、行動を検出する。
【0167】
機器制御処理は、行動に基づく機器２００の制御を、例えば、予め記憶された自動制御用情報を用いて行う。
【0168】
処理部２２は、履歴蓄積処理を更に実行してもよい。履歴蓄積処理とは、機器２００の制御履歴に関する履歴情報を蓄積する処理である。履歴情報は、例えば、自動制御履歴情報である。または、履歴情報は、手動制御履歴情報であってもよい。履歴蓄積処理は、例えば、自動制御履歴情報及び手動制御履歴情報の両方を蓄積することが好ましいが、いずれか一方のみを蓄積してもよい。
【0169】
処理部２２は、学習処理を更に実行してもよい。学習処理とは、手動制御履歴情報が示す時刻及び操作が、予め決められた更新条件を満たす場合に、自動制御用情報を更新する処理である。または、学習処理は、自動制御履歴情報が示す時刻及び制御内容と、手動制御履歴情報が示す時刻及び操作とが、予め決められた更新条件を満たす場合に、自動制御用情報を更新する処理であってもよい。
【0170】
なお、電波センサ１は、「（１０）機器制御システムの第２変形例」で説明する変換処理を実行し、処理部２２は、「（１０）機器制御システムの第２変形例」で説明する保持処理、差分取得処理、及び動体推定処理を実行してもよい。言い換えると、電波センサ１は、図１６に示す変換部１１を備え、処理部２２は、図１６に示す変換部１１、保持部１２、差分取得部１３及び動体推定部１４を備えていてもよい。
【0171】
出力部２３は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、機器２００への制御情報（例えば、リモコン信号）である。ここでの出力は、通常、機器２００への送信であるが、ディスプレイへの表示なども含んでもよい。
【0172】
【0173】
（４－１）全体処理
図４の処理は、機器制御システム１００の起動に応じて開始され、動作停止に応じて終了される。
図４の処理は、機器制御システム１００の起動に応じて開始され、動作停止に応じて終了される。
【0174】
最初に、制御装置２を構成する処理部２２が、電波センサ１からＦＦＴ結果群が出力されたか否かを判断する（ステップＳ１）。ＦＦＴ結果群が出力されていないと判断された場合、処理はステップＳ１３に進む。
【0175】
ステップＳ１でＦＦＴ結果群が出力されたと判断された場合、処理部２２を構成する測距部２２１は、当該ＦＦＴ結果群を保持する（ステップＳ２）。
【0176】
次に、測距部２２１は、（Ｋ＋１）フレーム期間以上のＦＦＴ結果群が保持されているか否かを判断する（ステップＳ３）。（Ｋ＋１）フレーム期間以上のＦＦＴ結果群が未だ保持されていないと判断された場合、処理はステップＳ１に戻る。
【0177】
ステップＳ３で（Ｋ＋１）フレーム期間以上のＦＦＴ結果群が保持されていると判断された場合、測距部２２１は、一対多フレーム間差分取得処理を行う（ステップＳ４）。なお、一対多フレーム間差分取得処理については、図５のフローチャートにより説明する。
【0178】
次に、測距部２２１は、Ｌ個（又はＫ個）の差分（差分群）に対応するＬ個（又はＫ個）の測距結果（測距結果群）を取得する（ステップＳ５）。
【0179】
次に、点配置部２２２は、ステップＳ５で取得された測距結果群を基にＬ個（又はＫ個）の三次元座標（三次元座標群）を算出する（ステップＳ６）。
【0180】
次に、点配置部２２２は、ステップＳ６で取得した三次元座標群に基づくＬ個（又はＫ個）の点（点群５０１）の三次元空間５００への配置を行う（ステップＳ７）。
【0181】
判定開始条件が満たされたか否かを判断する（ステップＳ８）。判定開始条件は、例えば、三次元空間５００に所定数以上の点が配置されている、といった条件である。判定開始条件が未だ満たされていないと判断された場合、処理はステップＳ１に戻る。
【0182】
ステップＳ８で判定開始条件が満たされたと判断された場合、姿勢推定部２２３は、姿勢推定処理を行う（ステップＳ９）。なお、姿勢推定処理については、図６のフローチャートにより説明する。
【0183】
次に、行動検出部２２４は、自動制御用情報（図１４参照）を用いて、ステップＳ９での推定結果の変化等（例えば、状態変化、姿勢変化、環境）等に基づく非操作行動の検出を行う（ステップＳ１０）。例えば、状態変化“不在→在”に応じて、非操作行動“入室”が検出される。また、姿勢変化“立位→座位”に応じて、環境（現在の時間帯）が昼間か夜間かが判断され、昼間の場合は非操作行動“デスク作業”が、夜間の場合は非操作行動“くつろぎ”が、それぞれ検出される。
【0184】
次に、機器制御部２２５は、ステップＳ１０での非操作行動等の検出結果等に応じた機器制御（自動制御）を行う（ステップＳ１１）。例えば、非操作行動“入室”の検出に応じて、照明器具２００ａを通常の明るさ（明るさ５）で点灯する自動制御（制御ＩＤ“１”の制御）が行われる。また、非操作行動“デスク作業”の検出に応じて、照明器具２００ａを明るくする（明るさ＋２）自動制御（制御ＩＤ“２”の制御）が行われる。さらに、非操作行動“くつろぎ”の検出に応じて、ＴＶ２００ｂをオンする自動制御（制御ＩＤ“３”の制御）が行われる。
【0185】
次に、履歴蓄積部２２７は、ステップＳ１１で行われた自動制御に関する自動制御履歴情報の蓄積を行う（ステップＳ１２）。その後、処理はステップＳ１に戻る。
【0186】
ステップＳ１でＦＦＴ結果群が未だ出力されていないと判断された場合、処理部２２は、機器２００に対する操作を受付部２１が受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１３）。機器２００に対する操作を受付部２１が未だ受け付けていないと判断された場合、処理はステップＳ１に戻る。
【0187】
ステップＳ１３で機器２００に対する操作を受付部２１が受け付けたと判断された場合、機器制御部２２５は、当該操作に応じた機器制御（手動制御）を行う（ステップＳ１４）。例えば、照明器具２００ａをやや暗くする操作（明るさ－１）が行われた場合、照明器具２００ａをやや暗くする手動制御が行われる。
【0188】
次に、履歴蓄積部２２７は、ステップＳ１４で行われた手動制御に関する手動制御履歴情報の蓄積を行う（ステップＳ１５）。
【0189】
次に、学習部２２８は、更新条件が満たされたか否かを判断する（ステップＳ１６）。更新条件が未だ満たされてないと判断された場合、処理はステップＳ１に戻る。
【0190】
更新条件が満たされたと判断された場合、履歴蓄積部２２７は、自動制御用情報の更新を行う（ステップＳ１７）。例えば、図１５に示すように、制御ＩＤ“２”の自動制御から１分後に、照明器具２００ａをやや暗くする手動制御が行われたことで、更新条件が満たされたと判断され、制御ＩＤ“２”の自動制御の制御内容が、「照明を明るくする（＋１）」に更新される。その後、処理はステップＳ１に戻る。
【0191】
なお、図４の処理において、電波センサ１は、ＦＦＴ結果群（位置特定可能情報）に代えて、３つ以上の受信用アンテナに対応する３つ以上のＩＦ信号（出力信号）を出力し、処理部２２が、出力された３つ以上のＩＦ信号を基にＦＦＴ変換結果を取得てもよい。その場合、上記ステップＳ１では、処理部２２は、３つ以上のＩＦ信号の各々に対してＦＦＴ変換を行い、ＦＦＴ変換結果を取得したか否かを判断すればよい。
【0192】
（４－２）一対多フレーム間差分取得処理
上記ステップＳ４の一対多フレーム間差分取得処理は、例えば、図５のフローチャートに従って実行される。
上記ステップＳ４の一対多フレーム間差分取得処理は、例えば、図５のフローチャートに従って実行される。
【0193】
処理部２２は、変数ｉに初期値“１”をセットする（ステップＳ４１）。
【0194】
次に、処理部２２は、変数ｉがＫより大きいか否かを判断する（ステップＳ４２）。変数ｉがＫより大きいと判断された場合、処理はステップＳ４５に進む。
【0195】
ステップＳ４２で変数ｉがＫより大きくない（つまりＫ以下である）と判断された場合、測距部２２１は、現ＦＦＴ結果群と、現ＦＦＴ結果群より第ｉ時間差（＝ｉ×Ｔ秒）前の第ｉ先行ＦＦＴ結果群と、の差分を取得し、取得した差分を変数“第ｉ差分”にセットする（ステップＳ４３）。
【0196】
次に、処理部２２は、変数ｉをインクリメントする（ステップＳ４４）。その後、処理は、ステップＳ４２に戻る。
【0197】
ステップＳ４２で変数ｉがＫより大きいと判断された場合、測距部２２１は、第１～第ＫのＫ個の差分（例えば、５個の差分ΔＡ１～ΔＡ５：一部のみ図１１に図示）のうち、人体３０１の各種の動きに応じたＬ個の差分（例えば、３個の差分ΔＡ１，ΔＡ２及びΔＡ３：図１１参照）を選出（ステップＳ４５）。その後、処理は上位のフローチャート（図４参照）にリターンする。
【0198】
（４－３）姿勢推定処理
上記ステップＳ９の姿勢推定処理は、例えば、図６のフローチャートに従って実行される。
上記ステップＳ９の姿勢推定処理は、例えば、図６のフローチャートに従って実行される。
【0199】
【0200】
【0201】
次に、姿勢推定部２２３は、ステップＳ９２で配置した立体図形５０２の縦Ｄ・横Ｗ・高さＫの比率（寸法比）を取得する（ステップＳ９３）。
【0202】
次に、姿勢推定部２２３は、ステップＳ９１で取得したクラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の分布（クラスタ分布）及び、ステップＳ９３で取得した寸法比が臥位条件を満たしたか否かを判断する（ステップＳ９４）。
【0203】
クラスタ分布及び寸法比が臥位条件を満たしたと判断した場合、姿勢推定部２２３は、変数“姿勢”に値“臥位”をセットする（ステップＳ９５）。その後、処理は上位のフローチャート（図４参照）にリターンする。
【0204】
クラスタ分布及び寸法比が臥位条件を満たしていないと判断した場合、姿勢推定部２２３は、クラスタ分布及び寸法比が座位条件を満たしたか否かを更に判断する（ステップＳ９６）。
【0205】
クラスタ分布及び寸法比が座位条件を満たしたと判断した場合、姿勢推定部２２３は、変数“姿勢”に値“座位”をセットする（ステップＳ９７）。その後、処理は上位のフローチャート（図４参照）にリターンする。
【0206】
クラスタ分布及び寸法比が座位条件も満たしていないと判断した場合、姿勢推定部２２３は、変数“姿勢”に値“立位”をセットする（ステップＳ９８）。その後、処理は上位のフローチャート（図４参照）にリターンする。
【0207】
（５）人体姿勢推定方法、機器制御法、及びプログラム
本開示の人体姿勢推定機能は、人体姿勢推定方法、又はプログラムによって実現されてもよい。人体姿勢推定方法は、上記各種のステップのうち、少なくとも、ステップＳ２～Ｓ５（測距ステップ）と、ステップＳ６，Ｓ７（配置ステップ）と、ステップＳ９（姿勢推定ステップ）と、を備える。プログラムは、人体姿勢推定方法を１つ以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。
本開示の人体姿勢推定機能は、人体姿勢推定方法、又はプログラムによって実現されてもよい。人体姿勢推定方法は、上記各種のステップのうち、少なくとも、ステップＳ２～Ｓ５（測距ステップ）と、ステップＳ６，Ｓ７（配置ステップ）と、ステップＳ９（姿勢推定ステップ）と、を備える。プログラムは、人体姿勢推定方法を１つ以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。
【0208】
本開示の機器制御機能は、機器制御方法、又はプログラムによって実現されてもよい。機器制御方法は、測距ステップ、配置ステップ、及び姿勢推定ステップに加えて、ステップＳ１０（行動検出ステップ）、及びステップＳ１１（機器制御ステップ）を更に備える。プログラムは、機器制御方法を１つ以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。
【0209】
（６）非操作行動の変形例
非操作行動は、就寝及び起床に加えて、例えば、就寝後の入眠、及び起床前の目覚め、を更に含んでもよい。入眠及び目覚めは、例えば、体動の変化（停止及び開始）を基に検出できる。体動の停止は、例えば、閾値を超える大きさの体動が検出されない状態が、所定時間以上継続すること、であってもよい。体動の開始は、例えば、閾値を超える大きさの体動が検出される状態が、所定時間以上継続すること、であってもよい。
非操作行動は、就寝及び起床に加えて、例えば、就寝後の入眠、及び起床前の目覚め、を更に含んでもよい。入眠及び目覚めは、例えば、体動の変化（停止及び開始）を基に検出できる。体動の停止は、例えば、閾値を超える大きさの体動が検出されない状態が、所定時間以上継続すること、であってもよい。体動の開始は、例えば、閾値を超える大きさの体動が検出される状態が、所定時間以上継続すること、であってもよい。
【0210】
（７）各部の配置の変形例
本実施形態では、制御装置２が、測距部２２１、点配置部２２２、姿勢推定部２２３、行動検出部２２４、機器制御部２２５、情報取得部２２６、履歴蓄積部２２７及び学習部２２８を備えるが、これらの要素は、全て電波センサ１が備えてもよい。または、電波センサ１は、これらの要素のうち測距部２２１のみを備え、他の要素を制御装置２が備えていてもよい。または、制御装置２は、電波センサ１に内蔵されていてもよい。
本実施形態では、制御装置２が、測距部２２１、点配置部２２２、姿勢推定部２２３、行動検出部２２４、機器制御部２２５、情報取得部２２６、履歴蓄積部２２７及び学習部２２８を備えるが、これらの要素は、全て電波センサ１が備えてもよい。または、電波センサ１は、これらの要素のうち測距部２２１のみを備え、他の要素を制御装置２が備えていてもよい。または、制御装置２は、電波センサ１に内蔵されていてもよい。
【0211】
（８）機器制御システムの第１変形例：人体姿勢推定システム
この変形例では、図１に示した機器制御システム１００において、機器制御機能に関わる要素である行動検出部２２４、機器制御部２２５、情報取得部２２６、履歴蓄積部２２７及び学習部２２８、が省略されたものである。このような機器制御システム１００は、測距部２２１、点配置部２２２及び姿勢推定部２２３を少なくとも備えており、「人体姿勢推定システム１００」と称されてもよい。
この変形例では、図１に示した機器制御システム１００において、機器制御機能に関わる要素である行動検出部２２４、機器制御部２２５、情報取得部２２６、履歴蓄積部２２７及び学習部２２８、が省略されたものである。このような機器制御システム１００は、測距部２２１、点配置部２２２及び姿勢推定部２２３を少なくとも備えており、「人体姿勢推定システム１００」と称されてもよい。
【0212】
また、人体姿勢推定システム１００が、測距部２２１、点配置部２２２及び姿勢推定部２２３に加えて、行動検出部２２４、機器制御部２２５、情報取得部２２６、履歴蓄積部２２７及び学習部２２８を更に備えていてもよい。
【0213】
（９）差分取得の変形例：フレーム内差分
電波センサ１は、所定時間を１フレームとして、送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは４以上の整数）の周期で行い、１フレームにＮ個の位置特定可能情報を出力してもよい。処理部２２は、１フレームに対応するＮ個の位置特定可能情報を少なくとも保持する。そして、処理部２２は、保持している１フレーム以上に対応するＮ個以上の位置特定可能情報において、１フレームからフレームを代表する３個以上の位置特定可能情報（代表位置特定可能情報）を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。そして、処理部２２は、１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報について取得した２個以上の差分を基に、２個以上の位置情報を取得してもよい。
電波センサ１は、所定時間を１フレームとして、送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは４以上の整数）の周期で行い、１フレームにＮ個の位置特定可能情報を出力してもよい。処理部２２は、１フレームに対応するＮ個の位置特定可能情報を少なくとも保持する。そして、処理部２２は、保持している１フレーム以上に対応するＮ個以上の位置特定可能情報において、１フレームからフレームを代表する３個以上の位置特定可能情報（代表位置特定可能情報）を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。そして、処理部２２は、１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報について取得した２個以上の差分を基に、２個以上の位置情報を取得してもよい。
【0214】
なお、本例において、処理部２２は、１フレームの次の１フレームに対応するＮ個の位置特定可能情報を更に保持している。３個以上の代表位置特定可能情報について取得した２個以上の位置情報が、いずれも人体３０１以外の動く物（２００ｃ）に対応する場合に、処理部２２は、１フレーム及び次の１フレームを新たな１フレームとする。そして、処理部２２は、新たな１フレームに対応する２×Ｎ個の位置特定可能情報において、新たな１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。処理部２２は、このような新たな１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報について取得した２個以上の差分を基に、２個以上の位置情報を取得してもよい。
【0215】
（１０）機器制御システムの第２変形例：動体推定システムを含む機器制御システム
なお、この変形例では、実施形態での既出事項に関する説明は、省略又は簡略化している場合がある。
なお、この変形例では、実施形態での既出事項に関する説明は、省略又は簡略化している場合がある。
【0216】
本変形例における機器制御システム１００は、図１６に示すように、動体推定システム１００Ａと、機器制御装置２Ｂとを含む。動体推定システム１００Ａは、電波センサ１と、動体推定装置２Ａとを備える。動体推定装置２Ａは、変換部１１と、保持部１２と、差分取得部１３と、動体推定部１４と、点配置部２２２と、を備える。動体推定部１４は、測距部２２１と、姿勢推定部２２３と、行動検出部２２４と、を備える。機器制御装置２Ｂは、機器制御部２２５と、情報取得部２２６と、履歴蓄積部２２７と、学習部２２８と、を備える。
【0217】
なお、図１６の例では、動体推定装置２Ａが変換部１１を備えるが、変換部１１は、電波センサ１に内蔵されていてもよいし、電波センサ１と動体推定装置２Ａとの間に介在してもよい。前述した実施形態では、図示はしていないが、変換部１１が電波センサ１に内蔵されている。
【0218】
また、図１６の例では、動体推定装置２Ａと機器制御装置２Ｂとは別体であるが、一体的に構成されていてもよい。さらに、図１６では省略しているが、動体推定システム１００Ａは、通常、受付部２１、処理部２２（例えば、動体推定装置２Ａ側の第１処理部、及び機器制御装置２Ｂ側の第２処理部）、及び出力部２３（図１参照）を更に含む。
【0219】
（１０－１）電波センサ
動体推定システム１００Ａを構成する電波センサ１は、所定の方式で変調された電波である送信波Ｔｒを実空間（例えば、図２に示した部屋４００の内部：以下、「実空間（４００）と記す」）に向けて送信し、実空間（４００）からの反射波Ｒｅを受信して、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅに基づく出力信号を出力する送受信動作を行う。
動体推定システム１００Ａを構成する電波センサ１は、所定の方式で変調された電波である送信波Ｔｒを実空間（例えば、図２に示した部屋４００の内部：以下、「実空間（４００）と記す」）に向けて送信し、実空間（４００）からの反射波Ｒｅを受信して、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅに基づく出力信号を出力する送受信動作を行う。
【0220】
送受信動作は、実施形態でのものと同様、所定の周期で行う繰り返し（つまり、定期的に）行われるが、不定期に行われてもよい。
【0221】
なお、実施形態における電波センサ１は、ＦＦＴ結果群等の位置特定可能情報を出力したが、この変形例における電波センサ１は、ＩＦ信号等の出力信号を出力する。出力信号から位置特定可能情報への変換は、電波センサ１の外部（例えば、動体推定装置２Ａを構成する変換部１１）で行われる。
【0222】
（１０－１－１）出力信号
出力信号は、例えば、ＦＭＣＷ方式で変調された電波の場合は、送信波Ｔｒに対する反射波Ｒｅの同一時刻における周波数差Δｆを示す信号（ＩＦ信号：図３参照）である。ただし、出力信号は、周波数差Δｆから求められる、送信波Ｔｒと反射波Ｒｅとの時間差Δｔを示す信号でもよい。なお、パルス変調方式で変調された電波の場合も、出力信号は、送信波Ｔｒと反射波Ｒｅとの時間差Δｔを示す信号でよい。
出力信号は、例えば、ＦＭＣＷ方式で変調された電波の場合は、送信波Ｔｒに対する反射波Ｒｅの同一時刻における周波数差Δｆを示す信号（ＩＦ信号：図３参照）である。ただし、出力信号は、周波数差Δｆから求められる、送信波Ｔｒと反射波Ｒｅとの時間差Δｔを示す信号でもよい。なお、パルス変調方式で変調された電波の場合も、出力信号は、送信波Ｔｒと反射波Ｒｅとの時間差Δｔを示す信号でよい。
【0223】
（１０－１－２）変調方式
所定の方式、つまり電波の変調方式は、本例ではＦＭＣＷ方式であるが、例えば、パルス変調方式でもよいし、結果として位置特定可能情報が取得されるものであれば、どの方式でもよい。
所定の方式、つまり電波の変調方式は、本例ではＦＭＣＷ方式であるが、例えば、パルス変調方式でもよいし、結果として位置特定可能情報が取得されるものであれば、どの方式でもよい。
【0224】
（１０－２）動体推定装置
動体推定装置２Ａを構成する変換部１１は、変換処理を行う。変換処理とは、電波センサ１が出力した出力信号を位置特定可能情報に変換する処理である。変換処理は、例えば、出力信号の一種であるＩＦ信号に対してフーリエ変換を施す処理である。フーリエ変換は、例えばＦＦＴであるが、ＳＴＦＴ（short-time Fourier transform）などでもよい。
動体推定装置２Ａを構成する変換部１１は、変換処理を行う。変換処理とは、電波センサ１が出力した出力信号を位置特定可能情報に変換する処理である。変換処理は、例えば、出力信号の一種であるＩＦ信号に対してフーリエ変換を施す処理である。フーリエ変換は、例えばＦＦＴであるが、ＳＴＦＴ（short-time Fourier transform）などでもよい。
【0225】
位置特定可能情報とは、実空間（４００）に存在する１つ以上の対象物（人体３０１，電動ブラインド２００ｃ，静止物３０２）の各々の位置を特定可能な情報であり、例えば、実施形態で説明したＦＦＴ結果群であるが、これに限らない。
【0226】
保持部１２は、保持処理を行う。本例における保持処理とは、変換処理が変換した位置特定可能情報を保持する処理である。位置特定可能情報は、例えば、動体推定装置２Ａが有するメモリに書き込まれ、所定の期間（例えば、１フレーム期間、３フレーム期間など）に渡ってメモリ内で保持される。
【0227】
差分取得部１３は、差分取得処理を行う。差分取得処理とは、保持処理が保持している複数の位置特定可能情報の間の差分を取得する処理である。
【0228】
動体推定部１４は、動体推定処理を行う。動体推定処理とは、動体に関する推定を行うための処理である。動体推定処理は、例えば、差分取得処理が取得した差分に基づいて、１つ以上の対象物の各々が動体であるか、動かない物（静止物３０２）であるかを推定し、動体（人体３０１，電動ブラインド２００ｃ）であると推定した対象物の位置を特定し、特定した位置を示す動体位置情報を取得する処理である。
【0229】
点配置部２２２は、点配置処理を行う。点配置処理とは、動体推定処理が取得した動体位置情報に対応する点を実空間（４００）に対応する仮想空間（例えば、実施形態における三次元空間５００）に仮想的に配置していく処理である。点配置処理は、例えば、実施形態で点配置部２２２の動作として説明した多点配置等の処理であってもよい。
【0230】
そして、本例における差分取得処理は、保持処理が保持している３個以上の位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の差分、を取得する。動体推定処理は、差分取得処理が取得した２個以上の差分に対応する２個以上の動体位置情報を取得する。点配置処理は、動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点を仮想空間（５００）に仮想的に配置していく。
【0231】
ここで、「２個以上の点を仮想空間（５００）に仮想的に配置」することは、動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点のうち、「全部の点を配置する場合」と、「一部の点しか配置しない」（言い換えると、少なくとも１個の点を配置する）場合と、を含み、さらには「１個の点も配置しない場合」も含み得る。
【0232】
ただし、「１個の点も配置しない場合」は除外されてもよく、そのような点配置処理は、動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点「の全部又は一部」を仮想空間（５００）に仮想的に配置する。つまり、２個以上の点の全部が人体３０１以外の動く物と判断されても、例えば、当該２個以上の点うち一の代表点（いずれか１つの点、または、当該２個以上の点に対応する２個以上の動体位置情報、の平均値に対応する一の点など）を配置してもよい。
【0233】
なお、動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点の全部を常に配置する場合は、本例で行うような、動体が人体３０１か人体３０１以外の動く物か（動体位置情報が、人体３０１に対応する情報か、人体３０１以外の動く物に対応する情報か）の判断は不要となる。
【0234】
本例では、取得された２個以上の動体位置情報の各々について上記の判断が行われ、人体３０１に対応する情報であると判断された場合に、その動体位置情報に対応する点が配置される。従って、個々の判断結果によって、２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点のうち、全部の点が配置される場合と、一部の点しか配置されない（少なくとも１個の点は配置される）場合と、１個の点も配置されない場合と、があり得る。
【0235】
加えて、例えば、判断対象となる動体位置情報が、有効な判断結果を得ることが見込めない情報である場合に、判断対象から除外される結果、一部の点しか配置されないか、１個の点も配置されない可能性もある。本例では、例えば、動体位置情報に対応する反射波Ｒｅの受信強度等の情報に基づいて、動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報の各々について上記判断の対象にするか否かを判定し、対象にすると判定した動体位置情報についてのみ上記判断を行ってもよい。
【0236】
（１０－２－１）点配置の詳細
点配置処理は、例えば、動体のうち、人体３０１に対応する点のみ（つまり、２個以上の点の一部）を配置してもよい。つまり、人体３０１以外の動く物に対応する点は、配置されなくてもよい。ただし、人体３０１以外の動く物に対応する点も（つまり、２個以上の点の全部が）配置されてもよい。
点配置処理は、例えば、動体のうち、人体３０１に対応する点のみ（つまり、２個以上の点の一部）を配置してもよい。つまり、人体３０１以外の動く物に対応する点は、配置されなくてもよい。ただし、人体３０１以外の動く物に対応する点も（つまり、２個以上の点の全部が）配置されてもよい。
【0237】
なお、点配置処理は、例えば、動体のうち、人体３０１、及び人体３０１以外の生体（ペット等の体：不図示）、に対応する点を配置してもよい。つまり、生体以外の動体に対応する点は、配置対象から除外してもよい。
【0238】
こうして、３個以上の位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の差分を取得することで、仮想空間（５００）に配置する点の数の増加（点群５０１の多点化）が期待できる。その結果、点群５０１が人体３０１等動体に対応するか、静止物３０２に対応するかの判断をより的確に行えるようになり、電波センサ１を用いた動体に関する推定の精度向上が図られる。
【0239】
また、こうして動体に関する推定の精度向上が図られる結果、電波センサ１を用いた機器２００の制御の実現性（例えば、後述する機器制御装置２Ｂの制御精度）の向上が図られる。
【0240】
（１０－２－２）動体位置情報に関する推定：動体は人体か、人体以外の動く物か
動体は、人体３０１及び人体３０１以外の動く物のいずれかである。人体３０１以外の動く物とは、例えば、電動で開閉する電動ブラインド２００ｃであるが、移動しながら掃除する掃除ロボットなど、動く物体であれば何でもよい。人体３０１以外の動く物は、人以外の生体（例えば、人が飼っているペット）の体も含んでもよい。
動体は、人体３０１及び人体３０１以外の動く物のいずれかである。人体３０１以外の動く物とは、例えば、電動で開閉する電動ブラインド２００ｃであるが、移動しながら掃除する掃除ロボットなど、動く物体であれば何でもよい。人体３０１以外の動く物は、人以外の生体（例えば、人が飼っているペット）の体も含んでもよい。
【0241】
動体推定処理は、取得した２個以上の動体位置情報の各々が人体３０１及び人体３０１以外の動く物（２００ｃ）のいずれに対応するかを、少なくとも差分の変化に基づいて更に推定する。点配置処理は、動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報のうち、動体推定処理が人体３０１に対応すると推定した動体位置情報、に対応する点を、仮想空間（５００）に仮想的に配置していく。つまり、人体推定処理が人体３０１以外の動く物に対応すると推定した動体位置情報、に対応する点は、配置対象から除外される。
【0242】
このように、動体推定システム１００Ａでは、人体３０１に関する推定を行う場合に、３個以上の位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の差分を取得することで、人体３０１の各種の動き（例えば、体動、呼吸微動、手足動など：図１１参照）の検出が可能となり、人体３０１に関する推定の精度向上を図ることができる。
【0243】
（１０－２－３）動体位置情報に関する推定の変形例：人体以外の動く物は生体か、生体以外の動く物か
人体３０１以外の動く物は、例えば、人体３０１以外の生体（例えば、人が飼うペット等の生き物の体：不図示）及び生体以外の動く物（電動ブラインド２００ｃ等）のいずれか、であってもよい。
人体３０１以外の動く物は、例えば、人体３０１以外の生体（例えば、人が飼うペット等の生き物の体：不図示）及び生体以外の動く物（電動ブラインド２００ｃ等）のいずれか、であってもよい。
【0244】
この場合、点配置処理は、生体に対応する点を仮想空間（５００）に配置する。つまり、生体以外の動体に対応する点は、配置対象から除外される。
【0245】
本例における機器制御処理（後述）は、生体に対応する点群５０１が検出された場合（例えば、人又はペットが入室した場合）に、例えば、照明器具を点灯する、エアコンをオンする等の制御を行ってもよい。
【0246】
さらに、動体推定処理は、仮想空間（５００）内の複数の点の分布（クラスタＣＬの形状等）を基に、仮想空間（５００）内の複数の点を、人体３０１に対応する点群５０１と、人以の生体に対応する点群５０１と、に区別してもよい。
【0247】
そして、機器制御処理は、点群５０１が人体３０１に対応するか、人体３０１以外の生体（例えば、ペット）に対応するかで、異なる機器制御を行ってもよい。詳しくは、機器制御処理は、例えば、人体３０１に対応する点群５０１が検出された場合にテレビをオンする一方、人体３０１以外の生体（ペット）に対応する点群５０１が検出されてもテレビをオンしない、といった制御を行ってもよい。こうして、対象物が人体３０１か、人体３０１以外の生体かで異なる機器制御を行うことで、人とペットとの共生環境の快適化、さらには快適化及び省エネルギー化の両立を図ることができる。
【0248】
（１０－２－４）反射波の受信強度を考慮した推定
動体推定処理は、取得した２個以上の動体位置情報の各々が人体３０１及び人体３０１以外の動く物（２００ｃ）のいずれに対応するかを、差分の変化に加えて、動体位置情報に対応する反射波Ｒｅの受信強度、及び受信強度の変化、の少なくとも一方に更に基づいて推定する。
動体推定処理は、取得した２個以上の動体位置情報の各々が人体３０１及び人体３０１以外の動く物（２００ｃ）のいずれに対応するかを、差分の変化に加えて、動体位置情報に対応する反射波Ｒｅの受信強度、及び受信強度の変化、の少なくとも一方に更に基づいて推定する。
【0249】
こうして、差分の変化に加えて、反射波Ｒｅの受信強度及び受信強度の変化の少なくとも一方をも利用することで、動体（３０１，２００ｃ）が人体３０１か人体３０１以外の動く物（２００ｃ）か、に関する推定精度の向上が図られる。
【0250】
（１０－２－５）点群に関する推定
動体推定処理は、点群５０１が全体として、人体３０１に対応するか、人体３０１以外の動く物（２００ｃ）に対応するかを、点群５０１の分布及び分布の変化の少なくとも一方に更に基づいて推定する。こうして、仮想空間（５００）に配置されている点群５０１の分布及び分布の変化の少なくとも一方をも利用することで、動体（３０１，２００ｃ）が人体３０１か人体３０１以外の動く物（２００ｃ）か、に関する推定の精度向上を図ることができる。
動体推定処理は、点群５０１が全体として、人体３０１に対応するか、人体３０１以外の動く物（２００ｃ）に対応するかを、点群５０１の分布及び分布の変化の少なくとも一方に更に基づいて推定する。こうして、仮想空間（５００）に配置されている点群５０１の分布及び分布の変化の少なくとも一方をも利用することで、動体（３０１，２００ｃ）が人体３０１か人体３０１以外の動く物（２００ｃ）か、に関する推定の精度向上を図ることができる。
【0251】
（１０－２－６）フレーム間差分
電波センサ１は、所定時間を１フレームとして、送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは１以上の整数）の周期で行う。これにより、電波センサ１からは、１フレームにＮ個の位置特定可能情報が出力される。保持処理は、３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の位置特定可能情報を保持する。差分取得処理は、保持処理が保持している３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の位置特定可能情報において、３フレーム以上の各々からフレームを代表する一の代表位置特定可能情報を選出する。そして、差分取得処理は、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。動体推定処理は、３フレーム以上をそれぞれ代表する３個以上の代表位置特定可能情報について取得した２個以上の差分を基に、２個以上の動体位置情報を取得する。
電波センサ１は、所定時間を１フレームとして、送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは１以上の整数）の周期で行う。これにより、電波センサ１からは、１フレームにＮ個の位置特定可能情報が出力される。保持処理は、３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の位置特定可能情報を保持する。差分取得処理は、保持処理が保持している３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の位置特定可能情報において、３フレーム以上の各々からフレームを代表する一の代表位置特定可能情報を選出する。そして、差分取得処理は、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。動体推定処理は、３フレーム以上をそれぞれ代表する３個以上の代表位置特定可能情報について取得した２個以上の差分を基に、２個以上の動体位置情報を取得する。
【0252】
これにより、３フレーム以上の間で、３個以上の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得できる。
【0253】
（１０－２－７）フレーム内差分
電波センサ１は、所定時間を１フレームとして、送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは３以上の整数）の周期で行い、１フレームにＮ個以上の出力信号を出力する。変換処理は、１フレームに出力されるＮ個以上の出力信号の各々を位置特定可能情報に変換する。保持処理は、１フレームに対応するＮ個の位置特定可能情報を少なくとも保持する。
電波センサ１は、所定時間を１フレームとして、送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは３以上の整数）の周期で行い、１フレームにＮ個以上の出力信号を出力する。変換処理は、１フレームに出力されるＮ個以上の出力信号の各々を位置特定可能情報に変換する。保持処理は、１フレームに対応するＮ個の位置特定可能情報を少なくとも保持する。
【0254】
差分取得処理は、保持処理が保持している１フレーム以上に対応するＮ個以上の位置特定可能情報において、１フレームからフレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報を選出する。そして、差分取得処理は、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。動体推定処理は、１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報について取得した２個以上の差分を基に、２個以上の動体位置情報を取得する。
【0255】
これにより、１フレーム内において、３個以上の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得できる。
【0256】
（１０－２－７ａ）フレームの結合
保持処理は、１フレームの次の１フレームに対応するＮ個の位置特定可能情報を更に保持している。３個以上の代表位置特定可能情報について動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報が、いずれも人体３０１以外の動く物（２００ｃ）に対応する場合に、差分取得処理は、１フレーム及び次の１フレームを新たな１フレームとする。そして、差分取得処理は、新たな１フレームに対応する２×Ｎ個の位置特定可能情報において、新たな１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。動体推定処理は、新たな１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報について差分取得処理が取得した２個以上の差分を基に、２個以上の動体位置情報を取得する。
保持処理は、１フレームの次の１フレームに対応するＮ個の位置特定可能情報を更に保持している。３個以上の代表位置特定可能情報について動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報が、いずれも人体３０１以外の動く物（２００ｃ）に対応する場合に、差分取得処理は、１フレーム及び次の１フレームを新たな１フレームとする。そして、差分取得処理は、新たな１フレームに対応する２×Ｎ個の位置特定可能情報において、新たな１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。動体推定処理は、新たな１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報について差分取得処理が取得した２個以上の差分を基に、２個以上の動体位置情報を取得する。
【0257】
これにより、１フレーム内で２個以上の差分を取得できない場合には、次の１フレームとで新たな１フレームを構成し、新たな１フレーム内で２個以上の差分の取得を図ることができる。
【0258】
（１０－２－８）動体推定の具体例
（１０－２－８ａ）一のアンテナによる一次元位置の特定
電波センサ１は、反射波Ｒｅを受信する少なくとも一のアンテナを有する。出力信号は、一回の送受信動作に対して、送信波Ｔｒ及び一のアンテナが受信した反射波Ｒｅを基に生成されるＩＦ信号である。ＩＦ信号は、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅの間の周波数差を示す信号であり、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅのミキシングによって生成される。
（１０－２－８ａ）一のアンテナによる一次元位置の特定
電波センサ１は、反射波Ｒｅを受信する少なくとも一のアンテナを有する。出力信号は、一回の送受信動作に対して、送信波Ｔｒ及び一のアンテナが受信した反射波Ｒｅを基に生成されるＩＦ信号である。ＩＦ信号は、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅの間の周波数差を示す信号であり、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅのミキシングによって生成される。
【0259】
変換処理は、フーリエ変換処理である。フーリエ変換処理とは、ＩＦ信号にフーリエ変換を施す処理である。位置特定可能情報は、フーリエ変換処理のフーリエ変換結果である。保持処理は、一のアンテナに対応する複数のフーリエ変換結果を保持する。
【0260】
動体推定処理は、測距処理を含む。本例における測距処理は、一のアンテナに対応する複数のフーリエ変換結果の間の差分を基に、一のアンテナから、動体（３０１，２００ｃ）であると推定した対象物までの距離を測距する処理である。動体位置情報は、測距処理の測距結果に基づく一次元の位置情報である。
【0261】
これにより、ＦＭＣＷ方式で変調した電波を用いる電波センサ１で、動体（３０１，２００ｃ）に関する推定（動体推定処理）を行う際の、精度向上を図ることができる。また、反射波Ｒｅを受信するアンテナが１つしかなくても、動体（３０１，２００ｃ）までの距離の測距（一次元位置の特定）の精度向上を少なくとも図ることができる。
【0262】
（１０－２－８ｂ）複数のアンテナによる二次元位置又は三次元位置の特定
電波センサ１は、反射波Ｒｅを受信する複数のアンテナを有する。電波センサ１からは、一回の送受信動作に対して、複数のアンテナに対応する複数のＩＦ信号が出力される。このような複数のアンテナの各々について、変換部１１が変換処理を、保持部１２が保持処理を、差分取得部１３が差分取得処理を、動体推定部１４が測距処理を含む動体推定処理を、それぞれ行う。
電波センサ１は、反射波Ｒｅを受信する複数のアンテナを有する。電波センサ１からは、一回の送受信動作に対して、複数のアンテナに対応する複数のＩＦ信号が出力される。このような複数のアンテナの各々について、変換部１１が変換処理を、保持部１２が保持処理を、差分取得部１３が差分取得処理を、動体推定部１４が測距処理を含む動体推定処理を、それぞれ行う。
【0263】
位置特定可能情報は、複数のアンテナに対応する複数のフーリエ変換結果からなるフーリエ変換結果群である。保持処理は、複数のフーリエ変換結果群を保持する。動体推定処理は、複数のフーリエ変換結果群の間の、複数のアンテナごとの差分を基に、複数のアンテナの各々から、動体（３０１，２００ｃ）であると推定した対象物までの距離、を測距する複数の測距処理を含む。動体位置情報は、複数の測距処理に対応する複数の測距結果に基づく二次元又は三次元の位置情報である。
【0264】
これにより、動体（３０１，２００ｃ）の二次元位置（例えば、二次元の仮想空間５００における二次元座標、又は方向及び距離の組、など）、又は三次元位置（例えば、三次元の仮想空間５００における三次元座標、又は方向及び距離の組、など）を特定する動体推定処理の精度向上を図ることができる。
【0265】
（１０－２－９）動体推定方法及びプログラム
本例における動体推定方法は、実施形態で説明した各種のステップのうち、ステップＳ１（変換ステップ）と、ステップＳ２（保持ステップ）と、ステップＳ４（差分取得ステップ）と、ステップＳ５及びＳ６（動体推定ステップ）と、ステップＳ７（点配置ステップ）と、を少なくとも備える。プログラムは、この動体推定方法を１つ以上のプロセッサに実行させる。
本例における動体推定方法は、実施形態で説明した各種のステップのうち、ステップＳ１（変換ステップ）と、ステップＳ２（保持ステップ）と、ステップＳ４（差分取得ステップ）と、ステップＳ５及びＳ６（動体推定ステップ）と、ステップＳ７（点配置ステップ）と、を少なくとも備える。プログラムは、この動体推定方法を１つ以上のプロセッサに実行させる。
【0266】
（１０－３）機器制御装置
機器制御装置２Ｂを構成する機器制御部２２５は、仮想空間（５００）に配置されている複数の点の集合である点群５０１に少なくとも基づいて機器２００を制御する機器制御処理を行う。こうして、電波センサ１で動体（３０１，２００ｃ）に対応する点群５０１を取得し、取得した点群５０１を基に機器２００を制御することで、電波センサ１を用いた機器２００の制御の実現を図ることができる。
機器制御装置２Ｂを構成する機器制御部２２５は、仮想空間（５００）に配置されている複数の点の集合である点群５０１に少なくとも基づいて機器２００を制御する機器制御処理を行う。こうして、電波センサ１で動体（３０１，２００ｃ）に対応する点群５０１を取得し、取得した点群５０１を基に機器２００を制御することで、電波センサ１を用いた機器２００の制御の実現を図ることができる。
【0267】
特に、人体３０１に対応する点群５０１を取得し、取得した点群５０１を基に機器２００を制御することで、人体３０１の位置や動きに基づく機器２００の制御の実現を図ることができる。
【0268】
（１０－３－１）姿勢推定及び行動検出
動体推定装置２Ａによる動体推定処理は、姿勢推定処理を含む。姿勢推定処理とは、人体３０１の姿勢を推定する処理である。姿勢推定処理は、例えば、点群５０１の分布（図１２Ａ～図１３Ｃ）に基づいて人体３０１の姿勢を推定する。姿勢推定処理は、具体的には、例えば、実施形態で図６を用いて説明した処理であってもよい。
動体推定装置２Ａによる動体推定処理は、姿勢推定処理を含む。姿勢推定処理とは、人体３０１の姿勢を推定する処理である。姿勢推定処理は、例えば、点群５０１の分布（図１２Ａ～図１３Ｃ）に基づいて人体３０１の姿勢を推定する。姿勢推定処理は、具体的には、例えば、実施形態で図６を用いて説明した処理であってもよい。
【0269】
行動検出部２２４は、行動検出処理を実行する。本例における行動検出処理とは、姿勢推定処理が推定した姿勢又は姿勢の変化に基づいて、人体３０１に対応する人の行動を検出する処理である。本例における機器制御処理は、行動検出処理が検出した行動を基に機器２００を制御する。
【0270】
こうして、点群５０１の分布を基に人体３０１の姿勢又は姿勢変化を推定し、推定結果を基に人体３０１に対応する人の行動を検出し、検出結果を基に機器２００を制御することで、人体３０１の姿勢ひいては人の行動に基づく機器２００の制御の実現を図ることができる。
【0271】
（１０－３－２）環境情報の取得
情報取得部２２６は、情報取得処理を実行する。前述したように、情報取得処理とは、人体３０１が存在する環境に関する環境情報を取得する処理である。動体推定処理は、情報取得処理が取得した環境情報に更に基づいて行動を検出する。
情報取得部２２６は、情報取得処理を実行する。前述したように、情報取得処理とは、人体３０１が存在する環境に関する環境情報を取得する処理である。動体推定処理は、情報取得処理が取得した環境情報に更に基づいて行動を検出する。
【0272】
こうして、姿勢又は姿勢変化に加えて、環境情報も利用することで、行動の検出精度ひいては機器２００の制御精度の向上を図ることができる。
【0273】
（１０－３－３）自動制御用情報を用いた機器制御
機器制御処理は、行動に基づく機器２００の制御を、予め記憶された自動制御用情報を用いて行う。これにより、行動に基づく機器２００の制御を、自動制御用情報を用いて自動的に行うことができる。
機器制御処理は、行動に基づく機器２００の制御を、予め記憶された自動制御用情報を用いて行う。これにより、行動に基づく機器２００の制御を、自動制御用情報を用いて自動的に行うことができる。
【0274】
（１０－３－４）自動制御履歴情報の蓄積
本例における履歴蓄積部２２７は、履歴蓄積処理を実行する。本例における履歴蓄積処理は、自動制御履歴情報を蓄積する。こうして自動制御履歴情報を蓄積することで、自動制御履歴情報に基づく学習処理が可能となり、ひいては自動制御履歴情報を利用した制御精度の向上を図ることが可能になる。また、自動制御履歴情報は、前述したように、行動に基づく機器２００の制御内容を、時刻、環境情報、及び人識別子、のうち１つ以上の情報と関連付ける。これにより、個々の人に適した制御が行える。
本例における履歴蓄積部２２７は、履歴蓄積処理を実行する。本例における履歴蓄積処理は、自動制御履歴情報を蓄積する。こうして自動制御履歴情報を蓄積することで、自動制御履歴情報に基づく学習処理が可能となり、ひいては自動制御履歴情報を利用した制御精度の向上を図ることが可能になる。また、自動制御履歴情報は、前述したように、行動に基づく機器２００の制御内容を、時刻、環境情報、及び人識別子、のうち１つ以上の情報と関連付ける。これにより、個々の人に適した制御が行える。
【0275】
（１０－３－５）手動制御履歴情報の更なる蓄積
履歴蓄積処理は、手動制御履歴情報を更に蓄積する。手動制御履歴情報とは、機器２００に対する操作に基づく機器２００の制御履歴に関する情報である。操作は、例えば、前述したような、照明の明るさを調整する操作などであり、リモコン等の操作デバイスを介して受け付けられる。こうして、手動制御履歴情報を更に蓄積することで、自動及び手動の２種類の制御履歴情報を利用した制御精度の向上を図ることが可能になる。
履歴蓄積処理は、手動制御履歴情報を更に蓄積する。手動制御履歴情報とは、機器２００に対する操作に基づく機器２００の制御履歴に関する情報である。操作は、例えば、前述したような、照明の明るさを調整する操作などであり、リモコン等の操作デバイスを介して受け付けられる。こうして、手動制御履歴情報を更に蓄積することで、自動及び手動の２種類の制御履歴情報を利用した制御精度の向上を図ることが可能になる。
【0276】
例えば、蓄積している自動制御履歴情報及び手動制御履歴情報を基に、着席の検出に応じて照明を明るくする自動制御が実行されてから一定時間以内（例えば、１分以内）に、その制御内容を打ち消す操作（例えば、照明を暗くする操作）が行われないこと（以下、「黙認的無行動」と記す）、が所定期間に所定回数以上（例えば、１週間に３回以上）検知された場合に、その制御内容が適正であると学習する、といった学習処理を繰り返すことで、制御精度の向上を図ることができる。
【0277】
ただし、上記のような学習処理は、自動制御履歴情報のみを蓄積し、手動制御履歴情報を蓄積しなくても実現可能である。例えば、自動制御履歴情報の蓄積を行いながら、リアルタイムな操作情報を基に、黙認的無行動が所定期間に所定回数以上（例えば、１週間に３回以上）検知されたか否かの判定を行い、黙認的無行動が所定期間に所定回数以上検知された場合に、その制御内容が適正であると学習する学習処理を繰り返してもよい。
【0278】
または、自動制御履歴情報を蓄積せず、手動制御履歴情報のみを蓄積してもよい。例えば、蓄積している手動制御履歴情報を基に、着席の検出から一定時間以内（例えば、１分以内）に照明を明るくする操作が受け付けられたこと、が所定期間に所定回数以上（例えば、１週間に３回以上）検知された場合に、“着席の検出に応じて照明を明るくする”という制御内容を自動制御情報に登録する、といった処理を繰り返すことで、照明の明るさの自動制御に関する制御精度の向上や、自動制御の内容の多様化、等を図ることができる。
【0279】
また、手動制御履歴情報は、前述したように、操作に基づく機器２００の制御内容を、時刻、環境情報、及び人識別子、のうち１つ以上の情報と関連付ける。学習部２２８は、例えば、制御履歴情報が示す時刻及び操作が、予め決められた更新条件を満たす場合に、自動制御用情報を更新する学習処理を実行する。このような自動制御履歴情報を利用した学習処理によって、個々の人の行動に適した制御の可能化を図ることが可能になる。
【0280】
（１０－３－６）自動制御用情報の更新
または、学習部２２８は、情報が示す時刻及び制御内容と、機器２００に対する操作に基づく機器２００の制御履歴に関する手動制御履歴情報が示す時刻及び操作とが、予め決められた更新条件を満たす場合に、自動制御用情報を更新する学習処理を実行してもよい。このような、自動及び手動の２種類の制御履歴情報を利用した学習処理によって、個々の人の行動及び操作に適した制御の可能化を図ることが可能になる。
または、学習部２２８は、情報が示す時刻及び制御内容と、機器２００に対する操作に基づく機器２００の制御履歴に関する手動制御履歴情報が示す時刻及び操作とが、予め決められた更新条件を満たす場合に、自動制御用情報を更新する学習処理を実行してもよい。このような、自動及び手動の２種類の制御履歴情報を利用した学習処理によって、個々の人の行動及び操作に適した制御の可能化を図ることが可能になる。
【0281】
（１０－３－７）クラスタリング
本例における仮想空間（５００）は、実施形態におけるものと同様、三次元空間５００である。動体推定処理は、点群５０１に対してクラスタリングを行うことにより１つ以上のクラスタ（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の集合であるクラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を取得し、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の三次元空間５００における分布に基づいて、人体３０１の姿勢を推定する。これにより、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の分布を基に、人体３０１の姿勢を精度よく推定できる。
本例における仮想空間（５００）は、実施形態におけるものと同様、三次元空間５００である。動体推定処理は、点群５０１に対してクラスタリングを行うことにより１つ以上のクラスタ（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の集合であるクラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を取得し、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の三次元空間５００における分布に基づいて、人体３０１の姿勢を推定する。これにより、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）の分布を基に、人体３０１の姿勢を精度よく推定できる。
【0282】
（１０－３－８）姿勢の推定
動体推定処理は、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を囲む立体図形５０２の縦、横及び高さに関する比率に基づいて、人体３０１の姿勢を推定する。これにより、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を囲む立体図形５０２の縦Ｄ、横Ｗ及び高さＨに関する比率を基に、人体３０１の姿勢を精度よく、かつ簡易に推定できる。
動体推定処理は、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を囲む立体図形５０２の縦、横及び高さに関する比率に基づいて、人体３０１の姿勢を推定する。これにより、クラスタ群（ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２）を囲む立体図形５０２の縦Ｄ、横Ｗ及び高さＨに関する比率を基に、人体３０１の姿勢を精度よく、かつ簡易に推定できる。
【0283】
（１０－３－９）行動の検出
行動検出処理は、姿勢推定処理が推定した姿勢又は姿勢の変化に少なくとも基づいて、人体３０１の機器２００に対する操作とは異なる行動である非操作行動を検出する。機器制御処理は、検出した非操作行動に少なくとも基づいて機器２００を制御する。こうして、非操作行動（例えば、日常行動といった、機器２００の操作を意図しない行動）を基に機器２００を制御することで、機器２００に対する意図的な操作なしでの機器制御（操作レス機器制御）を可能化できる。
行動検出処理は、姿勢推定処理が推定した姿勢又は姿勢の変化に少なくとも基づいて、人体３０１の機器２００に対する操作とは異なる行動である非操作行動を検出する。機器制御処理は、検出した非操作行動に少なくとも基づいて機器２００を制御する。こうして、非操作行動（例えば、日常行動といった、機器２００の操作を意図しない行動）を基に機器２００を制御することで、機器２００に対する意図的な操作なしでの機器制御（操作レス機器制御）を可能化できる。
【0284】
（１０－３－１０）機器制御方法及びプログラム
機器制御方法は、電波センサ１を用いて、動く物である動体（人体３０１，電動ブラインド２００ｃ）に関する推定を行い、推定結果に基づいて機器２００を制御する機器制御方法である。電波センサ１は、所定の方式で変調された電波である送信波Ｔｒを実空間（部屋４００の内部）に向けて送信し、実空間（４００）からの反射波Ｒｅを受信して、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅに基づく出力信号を出力する送受信動作を行う。機器制御方法は、変換ステップ（Ｓ１）と、保持ステップ（Ｓ２）と、差分取得ステップ（Ｓ４）と、動体推定ステップ（Ｓ５，Ｓ６）と、点配置ステップ（Ｓ７）と、機器制御ステップ（Ｓ１１）と、を備える。変換ステップ（Ｓ１）は、電波センサ１が出力した出力信号を、実空間（４００）に存在する１つ以上の対象物（３０１，２００ｃ，静止物３０２の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う。保持ステップ（Ｓ２）は、変換処理が変換した位置特定可能情報を保持する保持処理を行う。差分取得ステップ（Ｓ４）は、保持処理が保持している複数の位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う。動体推定ステップ（Ｓ５，Ｓ６）は、差分取得処理が取得した差分に基づいて、１つ以上の対象物の各々が動体であるか動かない物（３０２）であるかを推定し、動体（３０１，２００ｃ）であると推定した対象物の位置を特定し、特定した位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う。点配置ステップ（Ｓ７）は、動体推定処理が取得した動体位置情報に対応する点を実空間（４００）に対応する仮想空間（５００）に仮想的に配置していく点配置処理を行う。機器制御ステップ（Ｓ１１）は、仮想空間（５００）に配置されている複数の点の集合である点群５０１に少なくとも基づいて機器２００を制御する。プログラムは、この機器制御方法を１つ以上のプロセッサに実行させる。
機器制御方法は、電波センサ１を用いて、動く物である動体（人体３０１，電動ブラインド２００ｃ）に関する推定を行い、推定結果に基づいて機器２００を制御する機器制御方法である。電波センサ１は、所定の方式で変調された電波である送信波Ｔｒを実空間（部屋４００の内部）に向けて送信し、実空間（４００）からの反射波Ｒｅを受信して、送信波Ｔｒ及び反射波Ｒｅに基づく出力信号を出力する送受信動作を行う。機器制御方法は、変換ステップ（Ｓ１）と、保持ステップ（Ｓ２）と、差分取得ステップ（Ｓ４）と、動体推定ステップ（Ｓ５，Ｓ６）と、点配置ステップ（Ｓ７）と、機器制御ステップ（Ｓ１１）と、を備える。変換ステップ（Ｓ１）は、電波センサ１が出力した出力信号を、実空間（４００）に存在する１つ以上の対象物（３０１，２００ｃ，静止物３０２の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う。保持ステップ（Ｓ２）は、変換処理が変換した位置特定可能情報を保持する保持処理を行う。差分取得ステップ（Ｓ４）は、保持処理が保持している複数の位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う。動体推定ステップ（Ｓ５，Ｓ６）は、差分取得処理が取得した差分に基づいて、１つ以上の対象物の各々が動体であるか動かない物（３０２）であるかを推定し、動体（３０１，２００ｃ）であると推定した対象物の位置を特定し、特定した位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う。点配置ステップ（Ｓ７）は、動体推定処理が取得した動体位置情報に対応する点を実空間（４００）に対応する仮想空間（５００）に仮想的に配置していく点配置処理を行う。機器制御ステップ（Ｓ１１）は、仮想空間（５００）に配置されている複数の点の集合である点群５０１に少なくとも基づいて機器２００を制御する。プログラムは、この機器制御方法を１つ以上のプロセッサに実行させる。
【0285】
（１１）まとめ
本開示の第１の態様に係る動体推定システム（１００，１００Ａ）は、電波センサ（１）によって、動く物である動体（人体３０１，電動ブラインド２００ｃ）に関する推定を行う動体推定システム（１００，１００Ａ）である。動体推定システム（１００，１００Ａ）は、電波センサ（１）と、変換部（１１）と、保持部（１２）と、差分取得部（１３）と、動体推定部（１４）と、点配置部（２２２）と、を備える。電波センサ（１）は、所定の方式で変調された電波である送信波（Ｔｒ）を実空間（部屋４００の内部）に向けて送信し、実空間（４００）からの反射波（Ｒｅ）を受信して、送信波（Ｔｒ）及び反射波（Ｒｅ）に基づく出力信号を出力する送受信動作を行う。変換部（１１）は、電波センサ（１）が出力した出力信号を、実空間（４００）に存在する１つ以上の対象物（３０１，２００ｃ，静止物３０２）の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う。保持部（１２）は、変換処理が変換した位置特定可能情報を保持する保持処理を行う。差分取得部（１３）と、保持処理が保持している複数の位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う。動体推定部（１４）は、差分取得処理が取得した差分に基づいて、１つ以上の対象物の各々が動体であるか動かない物（３０２）であるかを推定し、動体（３０１，２００ｃ）であると推定した対象物の位置を特定し、特定した位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う。点配置部（２２２）は、動体推定処理が取得した動体位置情報に対応する点を実空間（４００）に対応する仮想空間（５００）に仮想的に配置していく点配置処理を行う。差分取得処理は、保持処理が保持している、互いに異なる時点での３個以上の位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の差分、を取得する。動体推定処理は、差分取得処理が取得した２個以上の差分に対応する２個以上の動体位置情報を取得する。点配置処理は、動体推定処理が取得した、互いに異なる時間差の２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点を仮想空間（５００）に仮想的に配置していく。
本開示の第１の態様に係る動体推定システム（１００，１００Ａ）は、電波センサ（１）によって、動く物である動体（人体３０１，電動ブラインド２００ｃ）に関する推定を行う動体推定システム（１００，１００Ａ）である。動体推定システム（１００，１００Ａ）は、電波センサ（１）と、変換部（１１）と、保持部（１２）と、差分取得部（１３）と、動体推定部（１４）と、点配置部（２２２）と、を備える。電波センサ（１）は、所定の方式で変調された電波である送信波（Ｔｒ）を実空間（部屋４００の内部）に向けて送信し、実空間（４００）からの反射波（Ｒｅ）を受信して、送信波（Ｔｒ）及び反射波（Ｒｅ）に基づく出力信号を出力する送受信動作を行う。変換部（１１）は、電波センサ（１）が出力した出力信号を、実空間（４００）に存在する１つ以上の対象物（３０１，２００ｃ，静止物３０２）の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う。保持部（１２）は、変換処理が変換した位置特定可能情報を保持する保持処理を行う。差分取得部（１３）と、保持処理が保持している複数の位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う。動体推定部（１４）は、差分取得処理が取得した差分に基づいて、１つ以上の対象物の各々が動体であるか動かない物（３０２）であるかを推定し、動体（３０１，２００ｃ）であると推定した対象物の位置を特定し、特定した位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う。点配置部（２２２）は、動体推定処理が取得した動体位置情報に対応する点を実空間（４００）に対応する仮想空間（５００）に仮想的に配置していく点配置処理を行う。差分取得処理は、保持処理が保持している、互いに異なる時点での３個以上の位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の差分、を取得する。動体推定処理は、差分取得処理が取得した２個以上の差分に対応する２個以上の動体位置情報を取得する。点配置処理は、動体推定処理が取得した、互いに異なる時間差の２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点を仮想空間（５００）に仮想的に配置していく。
【0286】
この態様によれば、３個以上の位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の差分を取得することで、仮想空間（５００）に配置する点の数の増加が期待できる。その結果、例えば、仮想空間（５００）に配置されている複数の点で構成される点群（５０１）が動体（３０１，２００ｃ）に対応するか、動かない物（静止物３０２）に対応するか、の判断をより的確に行える。したがって、電波センサ（１）を用いた動体（３０１，２００ｃ）に関する推定の精度向上を図ることができる。
【0287】
第２の態様に係る動体推定システム（１００，１００Ａ）では、第１の態様において、動体（３０１，２００ｃ）は、人体（３０１）及び人体（３０１）以外の動く物（２００ｃ）のいずれかである。動体推定処理は、取得した２個以上の動体位置情報の各々が人体（３０１）及び人体（３０１）以外の動く物（２００ｃ）のいずれに対応するかを、少なくとも差分の変化に基づいて更に推定する。点配置処理は、動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報のうち、動体推定処理が人体（３０１）に対応すると更に推定した動体位置情報、に対応する点を、仮想空間（５００）に仮想的に配置していく。
【0288】
この態様によれば、例えば、動体（３０１，２００ｃ）が人体（３０１）か人体（３０１）以外の動く物（２００ｃ）か、といった人体（３０１）に関する推定を行う場合に、３個以上の位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の差分を取得することで、人体（３０１）の各種の動き（例えば、体動、呼吸微動、手足動など）の検出の可能化が図られる。その結果、人体（３０１）に関する推定の精度向上を図ることができる。
【0289】
第３の態様に係る動体推定システム（１００，１００Ａ）では、第２の態様において、動体推定処理は、取得した２個以上の動体位置情報の各々が人体（３０１）及び人体（３０１）以外の動く物（２００ｃ）のいずれに対応するかを、動体位置情報に対応する反射波（Ｒｅ）の受信強度、及び受信強度の変化、の少なくとも一方に更に基づいて推定する。
【0290】
この態様によれば、差分の変化に加えて、反射波（Ｒｅ）の受信強度及び受信強度の変化の少なくとも一方をも利用することで、動体（３０１，２００ｃ）が人体（３０１）か人体（３０１）以外の動く物（２００ｃ）か、に関する推定の精度向上を図ることができる。
【0291】
第４の態様に係る動体推定システム（１００，１００Ａ）では、第２又は第３の態様において、動体推定処理は、仮想空間（５００）に配置されている複数の点の集合である点群（５０１）が人体（３０１）に対応するか人体（３０１）以外の動く物（２００ｃ）に対応するかを、点群（５０１）の分布及び分布の変化の少なくとも一方に更に基づいて推定する。
【0292】
この態様によれば、仮想空間（５００）に配置されている点群（５０１）の分布及び分布の変化の少なくとも一方をも利用することで、動体（３０１，２００ｃ）が人体（３０１）か人体（３０１）以外の動く物（２００ｃ）かに関する推定の精度向上を図ることができる。
【0293】
第５の態様に係る動体推定システム（１００，１００Ａ）では、第１の態様において、電波センサ（１）は、所定時間を１フレームとして、送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは１以上の整数）の周期で行い、１フレームにＮ個の位置特定可能情報を出力する。保持処理は、３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の位置特定可能情報を保持する。差分取得処理は、保持処理が保持している３フレーム以上に対応する３×Ｎ個以上の位置特定可能情報において、３フレーム以上の各々からフレームを代表する一の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。動体推定処理は、３フレーム以上をそれぞれ代表する３個以上の代表位置特定可能情報について取得した２個以上の差分を基に、２個以上の動体位置情報を取得する。
【0294】
この態様によれば、３フレーム以上の各々から、フレームに対応するＮ個（Ｎは１以上の整数）の位置特定可能情報のうち一の代表位置特定可能情報が選出され、選出された３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分（フレーム間差分）が取得される。こうしてフレーム間で取得される２個以上の差分を基に、２個以上の位置情報を取得できる。
【0295】
第６の態様に係る動体推定システム（１００，１００Ａ）では、第１の態様において、電波センサ（１）は、所定時間を１フレームとして、送受信動作を１フレームにＮ回（Ｎは３以上の整数）の周期で行い、１フレームにＮ個以上の出力信号を出力する。保持処理は、１フレームに対応するＮ個の位置特定可能情報を少なくとも保持する。差分取得処理は、保持処理が保持している１フレーム以上に対応するＮ個以上の位置特定可能情報において、１フレームからフレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。動体推定処理は、１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報について取得した２個以上の差分を基に、２個以上の動体位置情報を取得する。
【0296】
この態様によれば、１フレームから、フレームに対応するＮ個（Ｎは３以上の整数）の位置特定可能情報のうち３個以上の代表位置特定可能情報、が選出され、選出された３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分（フレーム内差分）が取得される。こうしてフレーム内で取得される２個以上の差分を基に、２個以上の位置情報を取得できる。
【0297】
なお、第６の態様において、保持処理は、１フレームの次の１フレームに対応するＮ個の位置特定可能情報を更に保持していてもよい。３個以上の代表位置特定可能情報について動体推定処理が取得した２個以上の動体位置情報が、いずれも人体（３０１）以外の動く物（２００ｃ）に対応する場合に、差分取得処理は、１フレーム及び次の１フレームを新たな１フレームとし、新たな１フレームに対応する２×Ｎ個の位置特定可能情報において、新たな１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報を選出し、選出した３個以上の代表位置特定可能情報について、２個以上の差分を取得する。動体推定処理は、新たな１フレームを代表する３個以上の代表位置特定可能情報について差分取得処理が取得した２個以上の差分を基に、２個以上の動体位置情報を取得する。
【0298】
このように、フレーム内で差分が取得できない場合に、次のフレームと結合することで、差分の取得の可能化を図ることができる。
【0299】
第７の態様に係る動体推定システム（１００，１００Ａ）では、第１の態様において、所定の方式は、ＦＭＣＷ方式である。電波センサ（１）は、反射波（Ｒｅ）を受信する少なくとも一のアンテナを有する。出力信号は、一回の送受信動作に対して送信波（Ｔｒ）及び一のアンテナが受信した反射波（Ｒｅ）を基に生成されるＩＦ信号である。変換処理は、ＩＦ信号にフーリエ変換を施すフーリエ変換処理である。位置特定可能情報は、フーリエ変換処理のフーリエ変換結果である。保持処理は、複数のフーリエ変換結果を保持する。動体推定処理は、一のアンテナに対応する複数のフーリエ変換結果の間の差分を基に、一のアンテナから動体（３０１，２００ｃ）であると推定した対象物までの距離を測距する測距処理を含む。動体位置情報は、測距処理の測距結果に基づく一次元の位置情報である。
【0300】
この態様によれば、ＦＭＣＷ方式で変調した電波を用いる電波センサ１で、動体（３０１，２００ｃ）に関する推定（動体推定処理）を行う際の、推定精度の向上を図ることができる。また、反射波（Ｒｅ）を受信するアンテナが１つしかなくても、動体（３０１，２００ｃ）までの距離の測距（一次元位置の特定）の精度向上を少なくとも図ることができる。
【0301】
なお、第７の態様において、フーリエ変換は、ＦＦＴであってもよい。この場合、位置特定可能情報は、ＩＦ信号にＦＦＴを施したＦＦＴ結果である。
【0302】
このように、ＩＦ信号にＦＦＴを施したＦＦＴ結果を用いることで、フーリエ変換ひいては動体推定処理の高速化を図りつつ推定精度の向上を図ることができる。
【0303】
第８の態様に係る動体推定システム（１００，１００Ａ）では、第７の態様において、電波センサ（１）は、反射波（Ｒｅ）を受信する複数のアンテナを有し、一回の送受信動作に対して、複数のアンテナに対応する複数のＩＦ信号を出力する。複数のアンテナの各々について、変換部（１１）が変換処理を、保持部（１２）が保持処理を、差分取得部（１３）が差分取得処理を、動体推定部（１４）が測距処理を含む動体推定処理を、それぞれ行う。位置特定可能情報は、複数のアンテナに対応する複数のフーリエ変換結果からなるフーリエ変換結果群である。保持処理は、複数のフーリエ変換結果群を保持する。動体推定処理は、複数のフーリエ変換結果群の間の、複数のアンテナごとの差分を基に、複数のアンテナの各々から動体（３０１，２００ｃ）であると推定した対象物までの距離を測距する複数の測距処理を含む。動体位置情報は、複数の測距処理に対応する複数の測距結果に基づく二次元又は三次元の位置情報である。
【0304】
この態様によれば、動体（３０１，２００ｃ）の二次元位置（例えば、二次元の仮想空間５００における二次元座標、又は方向及び距離の組、など）、又は三次元位置（例えば、三次元の仮想空間５００における三次元座標、又は方向及び距離の組、など）を特定する動体推定処理の精度向上を図ることができる。
【0305】
第９の態様に係る動体推定方法は、電波センサ（１）によって、動く物である動体（人体３０１，電動ブラインド２００ｃ）に関する推定を行う動体推定方法である。動体推定方法は、送受信ステップ（不図示）と、変換ステップ（Ｓ１）と、保持ステップ（Ｓ２）と、差分取得ステップ（Ｓ４）と、動体推定ステップ（Ｓ５，Ｓ６）と、点配置ステップ（Ｓ７）と、を備える。送受信ステップ（不図示）では、電波センサ（１）が、所定の方式で変調された電波である送信波（Ｔｒ）を実空間（部屋４００の内部）に向けて送信し、実空間（４００）からの反射波（Ｒｅ）を受信して、送信波（Ｔｒ）及び反射波（Ｒｅ）に基づく出力信号を出力する送受信動作を行う。変換ステップ（Ｓ１）は、電波センサ（１）が出力した出力信号を、実空間（４００）に存在する１つ以上の対象物（３０１，２００ｃ，静止物３０２）の各々の位置を特定可能な位置特定可能情報に変換する変換処理を行う。保持ステップ（Ｓ２）は、変換処理が変換した位置特定可能情報を保持する保持処理を行う。差分取得ステップ（Ｓ４）は、保持処理が保持している複数の位置特定可能情報の間の差分を取得する差分取得処理を行う。動体推定ステップ（Ｓ５，Ｓ６）は、差分取得処理が取得した差分に基づいて、１つ以上の対象物の各々が動体であるか動かない物（３０２）であるかを推定し、動体（３０１，２００ｃ）であると推定した対象物の位置を特定し、特定した位置を示す動体位置情報を取得する動体推定処理を行う。点配置ステップ（Ｓ７）は、動体推定処理が取得した動体位置情報に対応する点を実空間（４００）に対応する仮想空間（５００）に仮想的に配置していく点配置処理を行う。差分取得処理は、保持処理が保持している、互いに異なる時点での３個以上の位置特定可能情報について、互いに異なる時間差の２個以上の差分、を取得する。動体推定処理は、差分取得処理が取得した２個以上の差分に対応する２個以上の動体位置情報を取得する。点配置処理は、動体推定処理が取得した、互いに異なる時間差の２個以上の動体位置情報に対応する２個以上の点を仮想空間（５００）に仮想的に配置していく。
【0306】
この態様によれば、第１の態様と同様、電波センサ（１）を用いた動体（３０１，２００ｃ）に関する推定の精度向上を図ることができる。
【0307】
第１１の態様に係るプログラムは、第１０の態様の動体推定方法を１つ以上のプロセッサに実行させる。
【0308】
この態様によれば、第１の態様と同様、電波センサ（１）を用いた動体（３０１，２００ｃ）に関する推定の精度向上を図ることができる。
【符号の説明】
【0309】
１００ 機器制御システム（人体姿勢推定システム，動体推定システム）
１００Ａ 動体推定システム
１ 電波センサ
１１ 変換部
１２ 保持部
１３ 差分取得部
１４ 動体推定部
２ 制御装置
２Ａ 動体推定装置
２Ｂ 機器制御装置
２１ 受付部
２２ 処理部
２２１ 測距部
２２２ 点配置部
２２３ 姿勢推定部
２２４ 行動検出部
２２５ 機器制御部
２２６ 情報取得部
２２７ 履歴蓄積部
２２８ 学習部
２３ 出力部
２００ 機器
３０１ 人体
３０２ 静止物
４００ 部屋（実空間）
５００ 三次元空間（仮想空間）
５０１ 点群
５０２ 立体図形（直方体）
ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２ クラスタ群
Ｔｒ 送信波
Ｒｅ 反射波
１００Ａ 動体推定システム
１ 電波センサ
１１ 変換部
１２ 保持部
１３ 差分取得部
１４ 動体推定部
２ 制御装置
２Ａ 動体推定装置
２Ｂ 機器制御装置
２１ 受付部
２２ 処理部
２２１ 測距部
２２２ 点配置部
２２３ 姿勢推定部
２２４ 行動検出部
２２５ 機器制御部
２２６ 情報取得部
２２７ 履歴蓄積部
２２８ 学習部
２３ 出力部
２００ 機器
３０１ 人体
３０２ 静止物
４００ 部屋（実空間）
５００ 三次元空間（仮想空間）
５０１ 点群
５０２ 立体図形（直方体）
ＣＬ，ＣＬ１，ＣＬ２ クラスタ群
Ｔｒ 送信波
Ｒｅ 反射波
【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】