ホーム > 特許ランキング > 公立大学法人会津大学
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】P2025027534
(43)【公開日】2025-02-28
(54)【発明の名称】位置推定システム及び位置推定方法
(51)【国際特許分類】
G01V 8/20 20060101AFI20250220BHJP
G08B 25/04 20060101ALI20250220BHJP
【ＦＩ】
G01V8/20 Z
G08B25/04 K
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023132333
(22)【出願日】2023-08-15
(71)【出願人】
【識別番号】506301140
【氏名又は名称】公立大学法人会津大学
(74)【代理人】
【識別番号】110003421
【氏名又は名称】弁理士法人フィールズ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】趙 強福
(72)【発明者】
【氏名】奥山 祐市
【テーマコード（参考）】
2G105
5C087
【Ｆターム（参考）】
2G105AA01
2G105BB16
2G105CC04
2G105EE02
2G105HH01
2G105KK06
5C087DD03
5C087DD24
5C087EE08
5C087FF04
(57)【要約】
【課題】対象者の行動を十分に把握することを可能とする位置推定システム及び位置推定方法を提供する。
【解決手段】複数のセンサを有する感知ユニットと、複数のセンサから出力された信号が示す感知情報の組合せに基づいて、所定の検知面上における複数のセンサのそれぞれの感知領域の境界によって分割される複数の領域から、対象が位置する対象領域を検知する検知ユニットと、を有し、検知ユニットは、所定タイミングと所定タイミングよりも前の１以上のタイミングとを含む複数のタイミングごとの対象領域に基づいて、所定タイミングにおける対象の位置を推定し、推定した対象の位置を出力する。
【選択図】図１０
【解決手段】複数のセンサを有する感知ユニットと、複数のセンサから出力された信号が示す感知情報の組合せに基づいて、所定の検知面上における複数のセンサのそれぞれの感知領域の境界によって分割される複数の領域から、対象が位置する対象領域を検知する検知ユニットと、を有し、検知ユニットは、所定タイミングと所定タイミングよりも前の１以上のタイミングとを含む複数のタイミングごとの対象領域に基づいて、所定タイミングにおける対象の位置を推定し、推定した対象の位置を出力する。
【選択図】図１０
【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数のセンサを有する感知ユニットと、
前記複数のセンサから出力された信号が示す感知情報の組合せに基づいて、所定の検知面上における前記複数のセンサのそれぞれの感知領域の境界によって分割される複数の領域から、対象が位置する対象領域を検知する検知ユニットと、を有し、
前記検知ユニットは、
所定タイミングと前記所定タイミングよりも前の１以上のタイミングとを含む複数のタイミングごとの前記対象領域に基づいて、前記所定タイミングにおける前記対象の位置を推定し、
推定した前記対象の位置を出力する、
ことを特徴とする位置推定システム。
前記複数のセンサから出力された信号が示す感知情報の組合せに基づいて、所定の検知面上における前記複数のセンサのそれぞれの感知領域の境界によって分割される複数の領域から、対象が位置する対象領域を検知する検知ユニットと、を有し、
前記検知ユニットは、
所定タイミングと前記所定タイミングよりも前の１以上のタイミングとを含む複数のタイミングごとの前記対象領域に基づいて、前記所定タイミングにおける前記対象の位置を推定し、
推定した前記対象の位置を出力する、
ことを特徴とする位置推定システム。
【請求項2】
前記感知ユニットと前記検知ユニットとのそれぞれは、別体のユニットである、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
【請求項3】
前記感知ユニットと前記検知ユニットとは、一体化したユニットである、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム
【請求項4】
前記検知ユニットは、前記複数のタイミングごとの前記対象領域の位置を示す値の平均値を、前記所定タイミングにおける前記対象の位置として推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
【請求項5】
前記検知ユニットは、
前記複数のタイミングごとに、各タイミングに対応する重みと各タイミングに対応する前記対象領域の位置を示す値とを乗算することによって第１値を算出し、
前記複数のタイミングごとの前記第１値の平均値を、前記所定タイミングにおける前記対象の位置として推定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の位置推定システム。
前記複数のタイミングごとに、各タイミングに対応する重みと各タイミングに対応する前記対象領域の位置を示す値とを乗算することによって第１値を算出し、
前記複数のタイミングごとの前記第１値の平均値を、前記所定タイミングにおける前記対象の位置として推定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の位置推定システム。
【請求項6】
前記複数のタイミングに含まれる第１タイミングに対応する前記重みは、前記複数のタイミングに含まれるタイミングであって前記第１タイミングよりも前の第２タイミングに対応する前記重みよりも大きい値である、
ことを特徴とする請求項５に記載の位置推定システム。
ことを特徴とする請求項５に記載の位置推定システム。
【請求項7】
前記検知ユニットは、
前記複数のタイミングごとに、各タイミングにおける前記対象領域に対応する重みと各タイミングに対応する前記対象領域の位置を示す値とを乗算することによって第２値を算出し、
前記複数のタイミングごとの前記第２値の平均値を、前記所定タイミングにおける前記対象の位置として推定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の位置推定システム。
前記複数のタイミングごとに、各タイミングにおける前記対象領域に対応する重みと各タイミングに対応する前記対象領域の位置を示す値とを乗算することによって第２値を算出し、
前記複数のタイミングごとの前記第２値の平均値を、前記所定タイミングにおける前記対象の位置として推定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の位置推定システム。
【請求項8】
前記複数の領域に含まれる第１領域に対応する前記重みは、前記複数の領域に含まれる領域であって前記第１領域よりも前記対象が位置する確率が低い第２領域に対応する前記重みよりも大きい値である、
ことを特徴とする請求項７に記載の位置推定システム。
ことを特徴とする請求項７に記載の位置推定システム。
【請求項9】
前記検知ユニットは、前記複数のセンサごとに、各センサから複数のタイミングにおいて出力された複数の信号が示す値の平均値を、各センサに対応する前記感知情報として算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
【請求項10】
前記検知ユニットは、前記複数のセンサごとに、各センサから複数のタイミングにおいて出力された複数の信号が示す値の最大値を、各センサに対応する前記感知情報として算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
【請求項11】
前記感知情報は、前記対象を感知したことを示す第１情報と前記対象を感知しなかったことを示す第２情報とのうちのいずれかを示し、
前記検知ユニットは、
前記感知情報の組合せに含まれる前記第１情報の数が所定数未満である場合、前記複数のセンサのうち、前記第１情報に対応する信号を出力したセンサと隣接する位置に取り付けられたセンサであって前記第２情報に対応する信号を出力した特定センサを特定し、
前記感知情報の組合せのうち、前記特定センサから出力された信号が示す情報を前記第２情報から前記第１情報に変更する、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
前記検知ユニットは、
前記感知情報の組合せに含まれる前記第１情報の数が所定数未満である場合、前記複数のセンサのうち、前記第１情報に対応する信号を出力したセンサと隣接する位置に取り付けられたセンサであって前記第２情報に対応する信号を出力した特定センサを特定し、
前記感知情報の組合せのうち、前記特定センサから出力された信号が示す情報を前記第２情報から前記第１情報に変更する、
ことを特徴とする請求項１に記載の位置推定システム。
【請求項12】
複数のセンサを有する感知ユニットと、前記複数のセンサから出力された信号が示す感知情報の組合せに基づいて、所定の検知面上における前記複数のセンサのそれぞれの感知領域の境界によって分割される複数の領域から、対象が位置する対象領域を検知する検知ユニットと、を有する位置推定システムにおける位置推定方法であって、
前記検知ユニットは、
所定タイミングと前記所定タイミングよりも前の１以上のタイミングとを含む複数のタイミングごとの前記対象領域に基づいて、前記所定タイミングにおける前記対象の位置を推定し、
推定した前記対象の位置を出力する、
ことを特徴とする位置推定方法。
前記検知ユニットは、
所定タイミングと前記所定タイミングよりも前の１以上のタイミングとを含む複数のタイミングごとの前記対象領域に基づいて、前記所定タイミングにおける前記対象の位置を推定し、
推定した前記対象の位置を出力する、
ことを特徴とする位置推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、位置推定システム及び位置推定方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、遠隔地に暮らす家族等（以下、見守り者とも呼ぶ）が高齢者等（以下、対象者とも呼ぶ）の安否を確認するサービス（以下、見守りサービスとも呼ぶ）が提供されている。このような見守りサービスでは、例えば、対象者の住居等に設置された装置が対象者の行動に関する情報をリアルタイムに取得し、取得した情報を見守り者が閲覧可能な装置に送信する。これにより、見守り者は、対象者の安否等を適宜確認することが可能になる（特許文献１乃至６参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１７－１９０９６７号公報
【特許文献2】特開２０１４－１６９９６８号公報
【特許文献3】特開２０１９－０４５２７９号公報
【特許文献4】特開２０１１－２１５０２７号公報
【特許文献5】特開２０１２－２３３８９０号公報
【特許文献6】特開平７－３１１２８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ここで、上記のような見守りサービスでは、例えば、対象者のプライバシー保護等の観点から、カメラ等に代えて赤外線センサ等の人感センサ（以下、単に人感センサとも呼ぶ）が用いられる場合がある。
【0005】
しかしながら、このような人感センサは、例えば、対象者の居場所を精度良く検知することができない場合がある。そのため、上記のような見守りサービスは、例えば、対象者の行動を精度良く追跡することができず、対象者の行動を十分に把握することができない場合がある。
【0006】
そこで、本発明の目的は、対象者の行動を十分に把握することを可能とする位置推定システム及び位置推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記目的を達成するための本発明における位置推定システムは、複数のセンサを有する感知ユニットと、前記複数のセンサから出力された信号が示す感知情報の組合せに基づいて、所定の検知面上における前記複数のセンサのそれぞれの感知領域の境界によって分割される複数の領域から、対象が位置する対象領域を検知する検知ユニットと、を有し、前記検知ユニットは、所定タイミングと前記所定タイミングよりも前の１以上のタイミングとを含む複数のタイミングごとの前記対象領域に基づいて、前記所定タイミングにおける前記対象の位置を推定し、推定した前記対象の位置を出力する。
【発明の効果】
【0008】
本発明における位置推定システム及び位置推定方法によれば、対象者の行動を十分に把握することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。しかしながら、かかる実施の形態例が、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【0011】
［位置推定システム１０００の構成例］
初めに、位置推定システム１０００の構成例について説明を行う。図１は、位置推定システム１０００の構成例を示す図である。
初めに、位置推定システム１０００の構成例について説明を行う。図１は、位置推定システム１０００の構成例を示す図である。
【0012】
位置推定システム１０００は、図１に示すように、検知ユニット１００と、感知ユニット２００とを有する。
【0013】
検知ユニット１００は、例えば、コンピュータ装置であって、汎用的なＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）である。そして、検知ユニット１００は、例えば、感知ユニット２００によって検知された信号に基づいて対象者（以下、単に対象とも呼ぶ）の位置を推定する処理（以下、位置推定処理とも呼ぶ）を行う。
【0014】
検知ユニット１００は、汎用的なコンピュータ装置のハードウエア構成を有し、例えば、図１に示すように、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、通信インタフェース１０３と、記憶媒体１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。
【0015】
記憶媒体１０４は、例えば、位置推定処理を行うためのプログラム１１０を記憶するプログラム格納領域（図示せず）を有する。
【0016】
また、記憶媒体１０４は、例えば、位置推定処理を行う際に用いられる情報を記憶する記憶領域（図示せず）を有する。なお、記憶媒体１０４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であってよい。
【0017】
ＣＰＵ１０１は、例えば、記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０を実行することによって位置推定処理を行う。
【0018】
通信インタフェース１０３は、例えば、有線通信または無線通信によって感知ユニット２００と通信を行う。
【0019】
また、感知ユニット２００は、例えば、複数の人感センサが取り付けられる構造物である。以下、感知ユニット２００の構成例について説明を行う。
【0020】
［感知ユニット２００の構成例］
図２から図４は、感知ユニット２００の構成例を示す図である。具体的に、図２は、対象者の住居等における部屋の天井Ｓ（以下、単に天井Ｓとも呼ぶ）に取り付けられた感知ユニット２００を水平方向の一方向側（Ｙ１方向側）から見た場合の構成例を示す図である。また、図３及び図４は、天井Ｓに取り付けられた感知ユニット２００を垂直方向の下方向側（Ｚ２方向側）から見た場合の構成例を示す図である。
図２から図４は、感知ユニット２００の構成例を示す図である。具体的に、図２は、対象者の住居等における部屋の天井Ｓ（以下、単に天井Ｓとも呼ぶ）に取り付けられた感知ユニット２００を水平方向の一方向側（Ｙ１方向側）から見た場合の構成例を示す図である。また、図３及び図４は、天井Ｓに取り付けられた感知ユニット２００を垂直方向の下方向側（Ｚ２方向側）から見た場合の構成例を示す図である。
【0021】
感知ユニット２００は、図２及び図３に示すように、例えば、ユニット本体１と、複数の人感センサ２とを有する。以下、各人感センサ２による感知領域が矩形形状であるものとして説明を行う。すなわち、以下、各人感センサ２に取り付けられたレンズ（図示せず）が感知領域を矩形形状にすることが可能なレンズであるものとして説明を行う。
【0022】
ユニット本体１は、例えば、平板状の矩形部材であり、一方の面（Ｚ１方向側の面）が天井Ｓに取り付けられることによって天井Ｓに固定される。以下、ユニット本体１が平板状の矩形部材であるものとして説明するが、ユニット本体１は、例えば、円錐台形等の形状を有する部材であってもよい。
【0023】
複数の人感センサ２のそれぞれは、例えば、各センサの感知領域に位置する対象者を検知する焦電型の赤外線センサである。焦電型の赤外線センサは、例えば、焦電効果を利用して物体や人等の温度変化を検知するセンサである。そして、複数の人感センサ２のそれぞれは、例えば、１０ミリ秒ごと等の所定タイミング（以下、単に所定タイミングとも呼ぶ）ごとに、各センサが対象者を検知したか否かを示す信号を検知ユニット１００に送信する。以下、複数の人感センサ２のそれぞれが焦電型の赤外線センサであるものとして説明を行うが、複数の人感センサ２のそれぞれは、例えば、ドップラーセンサ等の動き検出センサ（モーションセンサ）であってもよいし、熱検出センサであってもよい。
【0024】
具体的に、複数の人感センサ２のそれぞれは、図２に示すように、例えば、ユニット本体１における他方の面（Ｚ２方向側の面）に取り付けられる。すなわち、複数の人感センサ２のそれぞれは、例えば、部屋の床面（図示せず）に向けられるように取り付けられる。
【0025】
さらに具体的に、ユニット本体１には、図３に示すように、例えば、６個の人感センサ２がそれぞれ取り付けられる。以下、ユニット本体１に６個の人感センサ２が取り付けられる場合について説明を行うが、ユニット本体１には、例えば、６個以外の個数の人感センサ２が取り付けられるものであってもよい。また、以下、６個の人感センサ２がＸＹ平面上において正六角形を形成するように取り付けられる場合について説明を行うが、６個の人感センサ２のそれぞれは、図４に示すように、例えば、ユニット本体１における他の場所に取り付けられるものであってもよい。また、以下、複数の人感センサ２のそれぞれがユニット本体１に取り付けられる場合について説明を行うが、複数の人感センサ２のうちの少なくとも一部は、例えば、ユニット本体１と一体化せず、天井Ｓに直接取り付けられるものであってもよい。
【0026】
なお、以下、図３に示すように、ユニット本体１のＸ２方向側に取り付けられた人感センサ２を人感センサ２１とも呼び、ユニット本体１のＹ１方向側に取り付けられた人感センサ２のうちのＸ２方向側の人感センサ２を人感センサ２２とも呼び、ユニット本体１のＹ１方向側に取り付けられた人感センサ２のうちのＸ１方向側の人感センサ２を人感センサ２３とも呼ぶ。また、以下、図３に示すように、ユニット本体１のＸ１方向側に取り付けられた人感センサ２を人感センサ２４とも呼び、ユニット本体１のＹ２方向側に取り付けられた人感センサ２のうちのＸ１方向側の人感センサ２を人感センサ２５とも呼び、ユニット本体１のＹ２方向側に取り付けられた人感センサ２のうちのＸ２方向側の人感センサ２を人感センサ２６とも呼ぶ。
【0027】
ここで、複数の人感センサ２のそれぞれは、例えば、全体としての感知領域を広げるために、各人感センサ２の感知領域が互いに異なるようにユニット本体１に取り付けられる。さらに、複数の人感センサ２のそれぞれは、例えば、対象者の位置を検知する必要性から、各人感センサ２の感知領域の一部が互いに重なるようにユニット本体１に取り付けられる。以下、複数の人感センサ２の感知領域の具体例について説明を行う。
【0028】
［複数の人感センサ２の感知領域の具体例］
図５及び図６は、複数の人感センサ２の感知領域について説明する図である。具体的に、図５は、検知面Ｆを一部に含む領域における各人感センサ２の感知領域を示す図である。また、図６は、検知面Ｆにおける各人感センサ２の感知領域を示す図である。すなわち、図６は、図５における検知面Ｆを拡大した図である。
図５及び図６は、複数の人感センサ２の感知領域について説明する図である。具体的に、図５は、検知面Ｆを一部に含む領域における各人感センサ２の感知領域を示す図である。また、図６は、検知面Ｆにおける各人感センサ２の感知領域を示す図である。すなわち、図６は、図５における検知面Ｆを拡大した図である。
【0029】
検知面Ｆは、例えば、室内における天井Ｓと床面との間に位置する面（天井ＳのＺ２方向側の面）であって、天井Ｓや床面と平行の面である。具体的に、検知面Ｆは、例えば、対象者が立っている場合における対象者の頭付近の高さにある面（例えば、天井Ｓからの距離が１．５ｍ程度である面）や、対象者が立っている場合における対象者の腰付近の高さにある面（例えば、天井Ｓからの距離が２．０ｍ程度である面）であってよい。
【0030】
図５及び図６に示す例において、感知領域Ｒ１は、例えば、図３で説明した人感センサ２１の感知領域であり、ＸＹ平面上における中心が検知面Ｆの中心を基準とした場合におけるＸＹ平面上における人感センサ２１の位置の反対側（Ｘ１方向側）に位置する領域である。さらに、感知領域Ｒ１は、例えば、外縁のうちの一部（以下、境界Ｌ１とも呼ぶ）が検知面Ｆ内に位置し、かつ、外縁のうちの境界Ｌ１以外の部分が検知面Ｆ外に位置する領域である。
【0031】
また、感知領域Ｒ２は、例えば、図３で説明した人感センサ２２の感知領域であり、ＸＹ平面上における中心が検知面Ｆの中心を基準とした場合におけるＸＹ平面上における人感センサ２２の位置の反対側（Ｘ１方向からＹ１方向に向けて６０度傾いた方向側）に位置する領域である。さらに、感知領域Ｒ２は、例えば、外縁のうちの一部（以下、境界Ｌ２とも呼ぶ）が検知面Ｆ内に位置し、かつ、外縁のうちの境界Ｌ２以外の部分が検知面Ｆ外に位置する領域である。
【0032】
また、感知領域Ｒ３は、例えば、図３で説明した人感センサ２３の感知領域であり、ＸＹ平面上における中心が検知面Ｆの中心を基準とした場合におけるＸＹ平面上における人感センサ２３の位置の反対側（Ｘ２方向からＹ１方向に向けて６０度傾いた方向側）に位置する領域である。さらに、感知領域Ｒ３は、例えば、外縁のうちの一部（以下、境界Ｌ３とも呼ぶ）が検知面Ｆ内に位置し、かつ、外縁のうちの境界Ｌ３以外の部分が検知面Ｆ外に位置する領域である。
【0033】
また、感知領域Ｒ４は、例えば、図３で説明した人感センサ２４の感知領域であり、ＸＹ平面上における中心が検知面Ｆの中心を基準とした場合におけるＸＹ平面上における人感センサ２４の位置の反対側（Ｘ２方向側）に位置する領域である。さらに、感知領域Ｒ４は、例えば、外縁のうちの一部（以下、境界Ｌ４とも呼ぶ）が検知面Ｆ内に位置し、かつ、外縁のうちの境界Ｌ４以外の部分が検知面Ｆ外に位置する領域である。
【0034】
また、感知領域Ｒ５は、例えば、図３で説明した人感センサ２５の感知領域であり、ＸＹ平面上における中心が検知面Ｆの中心を基準とした場合におけるＸＹ平面上における人感センサ２５の位置の反対側（Ｘ２方向からＹ２方向に向けて６０度傾いた方向側）に位置する領域である。さらに、感知領域Ｒ５は、例えば、外縁のうちの一部（以下、境界Ｌ５とも呼ぶ）が検知面Ｆ内に位置し、かつ、外縁のうちの境界Ｌ５以外の部分が検知面Ｆ外に位置する領域である。
【0035】
また、感知領域Ｒ６は、例えば、図３で説明した人感センサ２６の感知領域であり、ＸＹ平面上における中心が検知面Ｆの中心を基準とした場合におけるＸＹ平面上における人感センサ２６の位置の反対側（Ｘ１方向からＹ２方向に向けて６０度傾いた方向側）に位置する領域である。さらに、感知領域Ｒ６は、例えば、外縁のうちの一部（以下、境界Ｌ６とも呼ぶ）が検知面Ｆ内に位置し、かつ、外縁のうちの境界Ｌ６以外の部分が検知面Ｆ外に位置する領域である。
【0036】
以下、感知領域Ｒ１、感知領域Ｒ２、感知領域Ｒ３、感知領域Ｒ４、感知領域Ｒ５及び感知領域Ｒ６を総称して単に感知領域Ｒとも呼ぶ。また、以下、境界Ｌ１、境界Ｌ２、境界Ｌ３、境界Ｌ４、境界Ｌ５及び境界Ｌ６を総称して単に境界Ｌとも呼ぶ。
【0037】
そして、境界Ｌ１、境界Ｌ２、境界Ｌ３、境界Ｌ４、境界Ｌ５及び境界Ｌ６は、図６に示すように、例えば、検知面Ｆを１９個の領域Ｄ（以下、分割領域Ｄとも呼ぶ）に分割する。
【0038】
以下、図６に示すように、検知面Ｆの外縁Ｆ０（以下、単に外縁Ｆ０とも呼ぶ）と境界Ｌ１と境界Ｌ３とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ１１とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ２と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ１２とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ１と境界Ｌ５とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ１３とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ４と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ１４とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ３と境界Ｌ５とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ１５とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ２と境界Ｌ４とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ１６とも呼ぶ。
【0039】
また、以下、図６に示すように、外縁Ｆ０と境界Ｌ１と境界Ｌ２と境界Ｌ３と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ２１とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ１と境界Ｌ２と境界Ｌ５と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ２２とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ１と境界Ｌ４と境界Ｌ５と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ２３とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ３と境界Ｌ４と境界Ｌ５と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ２４とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ２と境界Ｌ３と境界Ｌ４と境界Ｌ５とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ２５とも呼び、外縁Ｆ０と境界Ｌ１と境界Ｌ２と境界Ｌ３と境界Ｌ４とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ２６とも呼ぶ。
【0040】
また、以下、図６に示すように、境界Ｌ１と境界Ｌ２と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ３１とも呼び、境界Ｌ１と境界Ｌ５と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ３２とも呼び、境界Ｌ４と境界Ｌ５と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ３３とも呼び、境界Ｌ３と境界Ｌ４と境界Ｌ５とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ３４とも呼び、境界Ｌ２と境界Ｌ３と境界Ｌ４とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ３５とも呼び、境界Ｌ１と境界Ｌ２と境界Ｌ３とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ３６とも呼ぶ。
【0041】
さらに、以下、図６に示すように、境界Ｌ１と境界Ｌ２と境界Ｌ３と境界Ｌ４と境界Ｌ５と境界Ｌ６とに囲まれた分割領域Ｄを分割領域Ｄ４１とも呼ぶ。
【0042】
すなわち、例えば、分割領域Ｄ１１は、感知領域Ｒ４、感知領域Ｒ５及び感知領域Ｒ６に含まれる分割領域Ｄであって、感知領域Ｒ１、感知領域Ｒ２及び感知領域Ｒ３に含まれない分割領域Ｄである。そのため、例えば、感知領域Ｒ４、感知領域Ｒ５及び感知領域Ｒ６のそれぞれに対応する人感センサ２４、人感センサ２５及び人感センサ２６が対象者を検知したことを示す信号を検知ユニット１００に送信し、かつ、感知領域Ｒ１、感知領域Ｒ２及び感知領域Ｒ３のそれぞれに対応する人感センサ２１、人感センサ２２及び人感センサ２３が対象者を検知しなかったことを示す信号を検知ユニット１００に送信した場合、検知ユニット１００は、対象者が分割領域Ｄ１１に位置していると判定する。
【0043】
また、例えば、分割領域Ｄ２１は、感知領域Ｒ３、感知領域Ｒ４、感知領域Ｒ５及び感知領域Ｒ６に含まれる分割領域Ｄであって、感知領域Ｒ１及び感知領域Ｒ２に含まれない分割領域Ｄである。そのため、例えば、感知領域Ｒ３、感知領域Ｒ４、感知領域Ｒ５及び感知領域Ｒ６のそれぞれに対応する人感センサ２３、人感センサ２４、人感センサ２５及び人感センサ２６が対象者を検知したことを示す信号を検知ユニット１００に送信し、かつ、感知領域Ｒ１及び感知領域Ｒ２のそれぞれに対応する人感センサ２１及び人感センサ２２が対象者を検知しなかったことを示す信号を検知ユニット１００に送信した場合、検知ユニット１００は、対象者が分割領域Ｄ２１に位置していると判定する。
【0044】
また、例えば、分割領域Ｄ３１は、感知領域Ｒ２、感知領域Ｒ３、感知領域Ｒ４、感知領域Ｒ５及び感知領域Ｒ６に含まれる分割領域Ｄであって、感知領域Ｒ１に含まれない分割領域Ｄである。そのため、例えば、感知領域Ｒ２、感知領域Ｒ３、感知領域Ｒ４、感知領域Ｒ５及び感知領域Ｒ６のそれぞれに対応する人感センサ２２、人感センサ２３、人感センサ２４、人感センサ２５及び人感センサ２６が対象者を検知したことを示す信号を検知ユニット１００に送信し、かつ、感知領域Ｒ１に対応する人感センサ２１が対象者を検知しなかったことを示す信号を検知ユニット１００に送信した場合、検知ユニット１００は、対象者が分割領域Ｄ３１に位置していると判定する。
【0045】
また、例えば、分割領域Ｄ４１は、感知領域Ｒ１、感知領域Ｒ２、感知領域Ｒ３、感知領域Ｒ４、感知領域Ｒ５及び感知領域Ｒ６の全てに含まれる分割領域Ｄである。そのため、例えば、感知領域Ｒ１、感知領域Ｒ２、感知領域Ｒ３、感知領域Ｒ４、感知領域Ｒ５及び感知領域Ｒ６のそれぞれに対応する人感センサ２１、人感センサ２２、人感センサ２３、人感センサ２４、人感センサ２５及び人感センサ２６が対象者を検知したことを示す信号を検知ユニット１００に送信した場合、検知ユニット１００は、対象者が分割領域Ｄ４１に位置していると判定する。
【0046】
このように、位置推定システム１０００では、例えば、各人感センサ２のＸＹ平面における取り付け角度（方位角）と各人感センサ２のＺ軸方向における取り付け角度（仰角）とを調整することによって、各人感センサ２に対応する境界Ｌの位置を制御し、検知面Ｆを複数の分割領域Ｄに分割する。そして、位置推定システム１０００では、例えば、各人感センサ２から信号を受信した場合、各信号が示す内容の組合せを特定し、特定した組合せに対応する分割領域Ｄを対象者が存在する位置として特定する。
【0047】
これにより、位置推定システム１０００は、例えば、対象者が存在する位置を精度良く特定することが可能になる。
【0048】
なお、上記の例では、ユニット本体１１が天井Ｓに取り付けられ、検知面ＦがＸＹ平面上に広がる平面である場合について説明を行ったが、これに限られない。具体的に、ユニット本体１１は、例えば、室内における壁（壁面）に取り付けられるものであってもよい。また、検知面Ｆは、この場合、例えば、ＸＺ平面に広がる平面であってもよい。
【0049】
これにより、位置推定システム１０００では、例えば、対象者の姿勢を推定することが可能になる。具体的に、位置推定システム１０００は、この場合、例えば、対象者が座っているか否か（対象者が起立しているか否か）についての判定を行うことが可能になる。
【0050】
［検知ユニット１００の機能］
次に、検知ユニット１００の機能について説明を行う。具体的に、図７は、検知ユニット１００の機能について説明するブロック図である。
次に、検知ユニット１００の機能について説明を行う。具体的に、図７は、検知ユニット１００の機能について説明するブロック図である。
【0051】
検知ユニット１００は、図７に示すように、例えば、信号受信部１１１、対象検知部１１２、位置推定部１１３及び結果出力部１１４を含む各機能を実現する。
【0052】
検知ユニット１００の信号受信部１１１は、例えば、感知ユニット２００に取り付けられた各人感センサ２から対象者の検知結果を示す信号を受信する。
【0053】
具体的に、信号受信部１１１は、例えば、所定タイミングごとに、各人感センサ２が対象者を検知したか否かを示す信号を受信する。
【0054】
検知ユニット１００の対象検知部１１２は、例えば、所定タイミングごとに、信号受信部１１１が受信した信号が示す情報（以下、感知情報とも呼ぶ）の組合せに基づいて、検知面Ｆにおける対象者の検知を行う。感知情報は、例えば、人感センサ２が対象者を感知したことを示す情報（以下、第１情報とも呼ぶ）、または、人感センサ２が対象者を感知しなかったことを示す情報（以下、第２情報とも呼ぶ）である。すなわち、対象検知部１１２は、例えば、所定タイミングごとに、信号受信部１１１が受信した信号が示す情報の組合せに基づいて、検知面Ｆに含まれる複数の分割領域Ｄから対象者が位置する分割領域Ｄ（以下、対象領域Ｄとも呼ぶ）の検知を行う。
【0055】
具体的に、図６で説明した例において、例えば、人感センサ２４、人感センサ２５及び人感センサ２６のそれぞれから受信した信号に対応する感知情報が第１情報であり、かつ、人感センサ２１、人感センサ２２及び人感センサ２３のそれぞれから受信した信号に対応する感知情報が第２情報である場合、対象検知部１１２は、分割領域Ｄ１１において対象者が存在していると判定する。
【0056】
また、図６で説明した例において、例えば、人感センサ２３、人感センサ２４、人感センサ２５及び人感センサ２６のそれぞれから受信した信号に対応する感知情報が第１情報であり、かつ、人感センサ２１及び人感センサ２２のそれぞれから受信した信号に対応する感知情報が第２情報である場合、対象検知部１１２は、分割領域Ｄ２１において対象者が存在していると判定する。
【0057】
検知ユニット１００の位置推定部１１３は、例えば、対象検知部１１２が所定タイミングごとに検知した各対象領域Ｄに基づいて、対象者が存在している位置（以下、推定位置とも呼ぶ）を推定する。すなわち、位置推定部１１３は、例えば、複数の所定タイミング（以下、単に複数のタイミングとも呼ぶ）のそれぞれにおいて検知された各対象領域Ｄの位置（例えば、中心位置）から、複数のタイミングのうちの直近のタイミング（以下、単に直近タイミングとも呼ぶ）における対象者の推定位置を推定する。
【0058】
具体的に、位置推定部１１３は、例えば、複数のタイミングのそれぞれにおいて検知された各対象領域Ｄの中心位置を示す値（例えば、ＸＹ平面における座標）の平均値を、直近タイミングにおける対象者の推定位置として推定する。
【0059】
検知ユニット１００の結果出力部１１４は、例えば、所定タイミングごとに、位置推定部１１３によって推定された対象者の推定位置を見守り者が閲覧可能な出力装置（図示せず）における出力画面（図示せず）に出力する。
【0060】
具体的に、結果出力部１１４は、例えば、複数のタイミングのそれぞれにおいて推定された推定位置のＸ座標及びＹ座標を示す各点を出力画面において連続的に出力する。そして、見守り者は、例えば、出力画面に出力された各点の軌跡から対象者の移動経路を把握することによって対象者の見守りを行う。
【0061】
すなわち、対象者が存在する対象領域Ｄの中心位置を対象者の推定位置として推定する場合、対象者の推定位置は、例えば、対象者が分割領域Ｄを跨いで移動したことに応じて変化することになる。そのため、例えば、分割領域Ｄの大きさが大きい場合や対象者の移動速度が速い場合、所定タイミングにおける対象者の推定位置は、前回の所定タイミングにおける推定位置から離れた場所になる可能性がある。したがって、見守り者は、この場合、例えば、出力画面に出力された各点から対象者の移動経路を把握することが困難になり、対象者の見守りを行うことが困難になる可能性がある。
【0062】
そこで、位置推定部１１３は、例えば、直近タイミングにおける対象者の位置を推定する場合、直近タイミングにおける対象領域Ｄの中心位置だけでなく、直近タイミングよりも前の１以上のタイミングにおける各対象領域Ｄの中心位置についても考慮する。
【0063】
これにより、位置推定部１１３は、例えば、連続する各タイミングにおいて推定された各推定位置に対応する点の間隔を短くすることが可能になる。そのため、見守り者は、例えば、分割領域Ｄの大きさが大きい場合や対象者の移動速度が速い場合であっても、結果出力部１１４によって出力画面に出力された各点の軌跡を容易に特定することが可能になり、対象者の移動経路を容易に把握することが可能になる。
【0064】
［位置推定処理のフローチャート図］
次に、位置推定処理について説明を行う。図８は、第１の実施の形態における位置推定処理を説明するフローチャート図である。
次に、位置推定処理について説明を行う。図８は、第１の実施の形態における位置推定処理を説明するフローチャート図である。
【0065】
信号受信部１１１は、図８に示すように、例えば、感知ユニット２００に取り付けられた各人感センサ２から対象者の感知結果を示す信号を受信するまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。
【0066】
そして、感知ユニット２００に取り付けられた各人感センサ２から対象者の感知結果を示す信号を受信した場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、対象検知部１１２は、例えば、Ｓ１１の処理で受信した信号が示す感知情報の組合せを特定する（Ｓ１２）。すなわち、検知ユニット１００は、例えば、各人感センサ２から信号が送信されるごとに位置推定処理を実行する。
【0067】
具体的に、対象検知部１１２は、この場合、例えば、複数の人感センサ２ごとに、各人感センサ２から複数のタイミングのそれぞれにおいて出力された複数の信号が示す値の最大値を、各人感センサ２に対応する感知情報として算出するものであってよい。
【0068】
言い換えれば、対象検知部１１２は、Ｓ１２の処理において、例えば、Ｓ１１の処理で各人感センサ２から受信した信号が示す感知情報をそのまま特定するのではなく、過去の複数回のＳ１１の処理（例えば、直近に行われた複数回のＳ１１の処理）で受信した各信号が示す各感知情報を用いることによって、Ｓ１１の処理で受信した信号が示す感知情報を補正するものであってよい。以下、補正が行われた後の感知情報を補正感知情報とも呼ぶ。そして、対象検知部１１２は、Ｓ１２の処理において、例えば、複数の人感センサ２ごとに算出した補正感知情報の組合せを特定するものであってよい。
【0069】
さらに具体的に、対象検知部１１２は、例えば、以下の式（１）及び（２）を用いることによって、各人感センサ２に対応する補正感知情報を算出するものであってよい。なお、以下の式（１）において、ｎは、所定タイミングを示し、Ｋは、予め定められた定数であり、ｘ（ｎ）は、所定タイミングにおいて各人感センサ２から出力された信号が示す感知情報を示し、ハット付きのｘ（ｎ）は、所定タイミングにおける補正感知情報を示す。また、以下の式（２）において、θは、予め定められた閾値を示す。
【0070】
【数1】
【0071】
【数2】
【0072】
すなわち、各人感センサ２は、例えば、各人感センサ２に対応する感知領域Ｒに対象者が存在している場合であっても、各人感センサ２に対応する感知領域Ｒに対象者が存在していないと判定する可能性がある。また、各人感センサ２は、例えば、各人感センサ２に対応する感知領域Ｒに対象者が存在していない場合であっても、各人感センサ２に対応する感知領域Ｒに対象者が存在していると判定する可能性がある。そのため、検知ユニット１００は、例えば、対象者が存在している分割領域Ｄの特定を精度良く行うことができない可能性がある。
【0073】
そこで、本実施の形態における検知ユニット１００は、Ｓ１２の処理において、例えば、過去に行われた複数回のＳ１１の処理で受信した信号が示す各感知情報を用いることによって補正感知情報を算出する。そして、検知ユニット１００は、例えば、算出した補正感知情報を用いることによってＳ１３以降の処理を行う。
【0074】
これにより、本実施の形態における検知ユニット１００は、例えば、各人感センサ２が対象者の感知を精度良く行うことができない場合であっても、対象者が存在している分割領域Ｄの特定を精度良く行うことが可能になる。
【0075】
なお、対象検知部１１２は、Ｓ１２の処理において、例えば、人感センサ２ごとに、各人感センサ２から複数の所定タイミングのそれぞれにおいて出力された複数の信号が示す値の平均値を、各人感センサ２に対応する感知情報として算出するものであってもよい。
【0076】
具体的に、対象検知部１１２は、例えば、以下の式（３）を用いることによって、各人感センサ２に対応する補正感知情報を算出するものであってよい。なお、以下の式（３）において、ｍは、０からＫまで変化する変数である。
【0077】
【数3】
【0078】
なお、上記の式（１）から式（３）におけるＫは、例えば、１０であってよい。すなわち、例えば、所定タイミングが２０ミリ秒ごとのタイミングである場合、検知ユニット１００は、複数の人感センサ２ごとに、各人感センサ２から２００ミリ秒の間に出力された信号を用いることによって、各人感センサ２に対応する補正感知情報を算出するものであってよい。
【0079】
図８に戻り、対象検知部１１２は、例えば、Ｓ１２の処理で特定した感知情報の組合せに基づいて、検知面Ｆにおける複数の分割領域Ｄから対象者が位置する対象領域Ｄを特定する（Ｓ１３）。
【0080】
具体的に、例えば、図６で説明した例において、人感センサ２４、人感センサ２５及び人感センサ２６のそれぞれから受信した信号に対応する感知情報が第１情報であり、かつ、人感センサ２１、人感センサ２２及び人感センサ２３のそれぞれから受信した信号に対応する感知情報が第２情報である場合、対象検知部１１２は、分割領域Ｄ１１を対象領域Ｄとして特定する。
【0081】
また、例えば、図６で説明した例において、人感センサ２３、人感センサ２４、人感センサ２５及び人感センサ２６のそれぞれから受信した信号に対応する感知情報が第１情報であり、かつ、人感センサ２１及び人感センサ２２のそれぞれから受信した信号に対応する感知情報が第２情報である場合、対象検知部１１２は、分割領域Ｄ２１を対象領域Ｄとして特定する。
【0082】
その後、位置推定部１１３は、例えば、Ｓ１３の処理で特定した対象領域Ｄの中心位置に基づいて、対象者の推定位置を推定する（Ｓ１４）。
【0083】
具体的に、位置推定部１１３は、例えば、複数のタイミングのそれぞれにおいて検知された各対象領域Ｄの中心位置を示す値（例えば、ＸＹ平面における座標）の平均値を、直近タイミングにおける対象者の推定位置として推定する。
【0084】
言い換えれば、位置推定部１１３は、Ｓ１４の処理において、例えば、Ｓ１３の処理で特定した対象領域Ｄの中心位置を対象者の推定位置としてそのまま用いるのではなく、過去の複数回のＳ１３の処理（例えば、直近に行われた複数回のＳ１３の処理）で特定した各対象領域Ｄの中心位置を用いることによって対象者の推定位置の算出を行うものであってよい。
【0085】
さらに具体的に、位置推定部１１３は、例えば、以下の式（４）を用いることによって、対象者の推定位置を算出するものであってよい。以下の式（４）において、ｎは、所定タイミングを示し、Ｌは、予め定められた定数であり、ｍは、０からＬまで変化する変数であり、ｃ（ｎ）は、所定タイミングにおいて各人感センサ２から出力された信号を用いて特定した対象領域Ｄ（Ｓ１３の処理で特定した対象領域Ｄ）の中心位置を示し、ハット付きのｃ（ｎ）は、所定タイミングに対応する対象者の推定位置を示す。
【0086】
【数4】
【0087】
これにより、本実施の形態における検知ユニット１００は、例えば、連続する各タイミングにおいて推定された各推定位置に対応する点の間隔を短くすることが可能になる。そのため、見守り者は、例えば、結果出力部１１４によって出力画面に出力された各点の軌跡を容易に特定することが可能になり、対象者の移動経路を容易に把握することが可能になる。
【0088】
なお、式（４）におけるハット付きのｃ（ｎ－ｍ）には、例えば、以下の式（５）に示すように、重みであるＷｍが乗算されるものであってもよい。
【0089】
【数5】
【0090】
具体的に、上記の式（５）におけるＷｍは、例えば、ｍの値によって変わる変数であってもよい。さらに具体的に、Ｗｍは、例えば、ｍの値が大きくなるほど小さい値を取る変数であってもよい。
【0091】
すなわち、位置推定処理において、第１タイミングにおいて人感センサ２から出力された信号に基づいて算出された値に乗算する重みは、例えば、第１タイミングよりも前である第２タイミングにおいて人感センサ２から出力された信号に基づいて算出された値に乗算する重みよりも大きいものであってよい。
【0092】
これにより、本実施の形態における検知ユニット１００は、例えば、人感センサ２からの出力タイミングが新しい信号ほど、対象者の推定位置の推定に与える影響が大きくなるように調整することが可能になる。そのため、検知ユニット１００は、例えば、対象者の推定位置の推定を、対象者の実際の行動をより反映させながら行うことが可能になる。
【0093】
また、上記の式（５）におけるＷｍは、例えば、ハット付きのｃ（ｎ－ｍ）が示す推定位置を含む分割領域Ｄによって変わる変数であってもよい。具体的に、対象者の存在確率が所定値以上である分割領域Ｄ（以下、第１分割領域Ｄとも呼ぶ）に対応する重みは、例えば、対象者の存在確率が所定値未満である分割領域Ｄ（以下、第２分割領域Ｄとも呼ぶ）に対応する重みよりも大きいものであってよい。第１分割領域Ｄは、例えば、ベッドの上を示す分割領域Ｄ（言い換えれば、対象者が存在する可能性があると判定可能な分割領域Ｄ）であってよい。また、第２分割領域Ｄは、例えば、机の上や棚の上を示す分割領域Ｄ（言い換えれば、対象者が存在する可能性が極めて低いと判定可能な分割領域Ｄ）であってよい。
【0094】
すなわち、位置推定処理において、第１分割領域Ｄに対象者が存在していたタイミングにおいて出力された信号に基づいて算出された値に乗算する重みは、例えば、第２分割領域Ｄに対象者が存在していたタイミングにおいて出力された信号に基づいて算出された値に乗算する重みよりも大きいものであってよい。
【0095】
これにより、本実施の形態における検知ユニット１００は、例えば、人感センサ２による対象者の検知が精度良く行われなかったと判定可能な感知情報が、対象者の推定位置の推定に与える影響を抑えることが可能になる。そのため、位置推定部１１３は、例えば、人感センサ２による対象者の検知が精度良く行われなかった場合であっても、対象者の推定位置の推定を精度良く行うことが可能になる。
【0096】
なお、上記の式（４）及び式（５）におけるＬは、例えば、１０であってよい。すなわち、例えば、所定タイミングが２０ミリ秒ごとのタイミングである場合、検知ユニット１００は、２００ミリ秒の間に特定された各対象領域Ｄの中心位置を用いることによって、対象者の推定位置を推定するものであってよい。
【0097】
図８に戻り、結果出力部１１４は、例えば、Ｓ１４の処理で推定した対象者の推定結果を見守り者が閲覧可能な出力装置における出力画面に出力する（Ｓ１５）。
【0098】
このように、本実施の形態における位置推定システム１０００は、例えば、ユニット本体１と、ユニット本体１に取り付けられて対象者を感知する複数の人感センサ２と、を有する感知ユニット２００を有する。また、位置推定システム１０００は、例えば、複数の人感センサ２から出力された信号が示す感知情報の組合せに基づいて、所定の検知面Ｆ上における複数の人感センサ２のそれぞれの感知領域Ｒの境界によって分割される複数の分割領域Ｄから、対象者が位置する対象領域Ｄを検知する検知ユニット１００と、を有する。そして、検知ユニット１００は、例えば、所定タイミングと所定タイミングよりも前の１以上のタイミングとを含む複数の所定タイミングごとの対象領域Ｄに基づいて、所定タイミングにおける対象者の推定位置を推定し、推定した対象者の推定位置を出力する。
【0099】
これにより、本実施の形態における検知ユニット１００は、例えば、連続する各タイミングにおいて推定された各推定位置に対応する点の間隔を短くすることが可能になる。そのため、見守り者は、例えば、結果出力部１１４によって出力画面に出力された各点の軌跡を容易に特定することが可能になり、対象者の移動経路を容易に把握することが可能になる。
【0100】
なお、上記の例では、検知ユニット１００と感知ユニット２００とが別体である場合について説明を行ったが、これに限られない。具体的に、検知ユニット１００と感知ユニット２００とは、例えば、単一の装置からなるものであってもよい。すなわち、検知ユニット１００と感知ユニット２００は、例えば、一体化した状態で天井Ｓに取り付けられるものであってもよい。
【0101】
［第１の実施の形態における位置推定処理の変形例］
図９及び図１０は、第１の実施の形態における位置推定処理の変形例（以下、第１変形例とも呼ぶ）について説明する図である。以下、感知情報における第１情報が「１」であり、感知情報における第２情報が「０」であるものとして説明を行う。
図９及び図１０は、第１の実施の形態における位置推定処理の変形例（以下、第１変形例とも呼ぶ）について説明する図である。以下、感知情報における第１情報が「１」であり、感知情報における第２情報が「０」であるものとして説明を行う。
【0102】
上記のように、各人感センサ２は、例えば、各人感センサ２に対応する感知領域Ｒに対象者が存在している場合であっても、当該対象者を検知することができない可能性がある。そして、検知ユニット１００は、この場合、例えば、対象者が存在する分割領域Ｄの特定を精度良く行うことができない可能性がある。
【0103】
そこで、検知ユニット１００は、例えば、Ｓ１２の処理で特定した感知情報の組合せに含まれる第１情報（対象者を感知したことを示す感知情報）の数が所定数未満である場合、人感センサ２のうち、第１情報に対応する信号を出力した人感センサ２と隣接する位置に取り付けられた人感センサ２であって第２情報（対象者を感知しなかったことを示す感知情報）に対応する信号を出力した人感センサ２（以下、特定の人感センサ２とも呼ぶ）を特定するものであってよい。そして、検知ユニット１００は、例えば、Ｓ１２の処理で特定した感知情報の組合せに含まれる第２情報のうち、特定の人感センサ２から出力された信号が示す第２情報を第１情報に変更した上で、Ｓ１３以降の処理を行うものであってよい。
【0104】
すなわち、検知ユニット１００は、例えば、Ｓ１２の処理で特定した感知情報の組合せに含まれる第１情報の数が所定数未満である場合、対象者の検知に失敗した人感センサ２が存在するものと判定し、対象者の検知に失敗したと判定可能な人感センサ２から出力された信号が示す感知情報を変更するものであってよい。
【0105】
具体的に、図９（Ａ）の感知情報ＤＴ１１に示すように、人感センサ２５に対応する値（５番目の値）が「１」であり、人感センサ２１、人感センサ２２、人感センサ２３、人感センサ２４及び人感センサ２６のそれぞれに対応する値（１番目、２番目、３番目、４番目及び６番目の値）が「０」である場合、検知ユニット１００は、例えば、図９（Ａ）の感知情報ＤＴ１２に示すように、「１」に対応する人感センサ２（人感センサ２５）に隣接する人感センサ２４及び人感センサ２６のそれぞれに対応する値（４番目及び６番目の値）を「０」から「１」に変更するものであってよい。
【0106】
また、図９（Ｂ）の感知情報ＤＴ２１に示すように、人感センサ２３及び人感センサ２４のそれぞれに対応する値（３番目及び４番目の値）が「１」であり、人感センサ２１、人感センサ２２、人感センサ２５及び人感センサ２６のそれぞれに対応する値（１番目、２番目、５番目及び６番目の値）が「０」である場合、検知ユニット１００は、例えば、図９（Ｂ）の感知情報ＤＴ２２に示すように、「１」に対応する人感センサ２（人感センサ２３及び人感センサ２４）に隣接する人感センサ２２及び人感センサ２５のそれぞれに対応する値（２番目及び５番目の値）を「０」から「１」に変更するものであってよい。
【0107】
また、図９（Ｃ）の感知情報ＤＴ３１に示すように、人感センサ２５及び人感センサ２６のそれぞれに対応する値（５番目及び６番目の値）が「１」であり、人感センサ２１、人感センサ２２、人感センサ２３及び人感センサ２４のそれぞれに対応する値（１番目、２番目、３番目及び４番目の値）が「０」である場合、検知ユニット１００は、例えば、図９（Ｃ）の感知情報ＤＴ３２に示すように、「１」に対応する人感センサ２（人感センサ２５及び人感センサ２６）に隣接する人感センサ２１及び人感センサ２４のそれぞれに対応する値（１番目及び４番目の値）を「０」から「１」に変更するものであってよい。以下、第１変形例の具体例について説明を行う。
【0108】
［第１変形例の具体例］
図１０は、第１変形例の具体例について説明する図である。
図１０は、第１変形例の具体例について説明する図である。
【0109】
例えば、図６で説明した例において、対象者が分割領域Ｄ１３に位置している場合、人感センサ２２、人感センサ２３及び人感センサ２４のそれぞれは、第１情報に対応する信号を検知ユニット１００に対して送信する。
【0110】
しかしながら、この場合において、例えば、人感センサ２２及び人感センサ２４が対象者を検知することができなかった場合、人感センサ２２及び人感センサ２４のそれぞれは、第２情報に対応する信号を検知ユニット１００に送信する可能性がある。そして、検知ユニット１００は、この場合、図１０に示すように、例えば、検知面Ｆの外側の点Ｐ１を対象者の推定位置として推定する可能性がある。
【0111】
そこで、検知ユニット１００は、例えば、Ｓ１２の処理が行われた後、Ｓ１２の処理で特定した感知情報の組合せに含まれる第１情報の数が所定数（例えば、３）以上であるか否かを判定する。そして、Ｓ１２の処理で特定した感知情報の組合せに含まれる第１情報の数が所定数以上でないと判定した場合、検知ユニット１００は、例えば、第１情報に対応する信号を出力した人感センサ２３に隣接する人感センサ２２及び人感センサ２４から第１情報に対応する信号が送信されたものとして、Ｓ１３以降の処理を行う。すなわち、検知ユニット１００は、この場合、例えば、検知面Ｆの内側の点Ｐ２（分割領域Ｄ１３に含まれる点Ｐ２）を対象者の推定位置として推定することが可能になる。
【0112】
これにより、本変形例における検知ユニット１００は、例えば、各人感センサ２が対象者を精度良く検知することができない場合であっても、対象者の移動経路の特定を精度良く行うことが可能になる。
【符号の説明】
【0113】
１：ユニット本体
２：人感センサ
１００：検知ユニット
１０１：ＣＰＵ
１０２：メモリ
１０３：通信インタフェース
１０４：記憶媒体
１０５：バス
１１１：信号受信部
１１２：対象検知部
１１３：位置推定部
１１４：結果出力部
２００：感知ユニット
２：人感センサ
１００：検知ユニット
１０１：ＣＰＵ
１０２：メモリ
１０３：通信インタフェース
１０４：記憶媒体
１０５：バス
１１１：信号受信部
１１２：対象検知部
１１３：位置推定部
１１４：結果出力部
２００：感知ユニット
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
