【ミリ波センサー】A121による人感検知の仕組みと評価方法―Presence Detectorの設定・誤検出対策―

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Acconeer社の60GHzミリ波センサーの特長や製品ラインアップについては、Acconeer製品紹介ページをご覧ください。

Presence Detectorを応用したSmart Presence（スマート存在検知）の特徴

Smart Presenceは、Presence Detectorを基盤として、測定範囲を複数ゾーンに分けて、各ゾーンの検出状態を確認できるリファレンスアプリケーションです。ゾーンの時系列情報を利用した接近・通過などの判定は用途に応じたロジックとして検討します。
省電力で監視するWake-up configと、詳細な検知を行うNominal configの切り替えなど、実際の利用シナリオに近い制御例も含まれています。
Presence Detectorで基本動作を確認し、実際の利用シナリオに近い制御を確認したい場合にSmart Presenceを使用します。

表2 Presence DetectorとSmart Presenceの位置づけ

項目	Presence Detector	Smart Presence
位置づけ	人感検知の基本機能	Presence Detectorを利用した応用例
確認できる内容	範囲内の動き・存在の有無を検知する	複数ゾーンでの動きと検出状態を確認する
主な目的	センサーの基本評価、独自判定ロジックの検討	実際の利用シナリオに近い制御の確認
Exploration Tool

Intra detectionとInter detectionの違い

Presence Detectorでは、動きの速さや変化の種類に応じて、Intra detectionとInter detectionの2つの検知処理を使用します。どちらも人の存在を判断するためのスコアを算出しますが、確認しているデータの単位と得意な動きが異なります。

表3 Intra detectionとInter detectionの比較

Intra detectionは、短時間の中で生じる変化を捉えるため、入室や通過などの速い動きに反応しやすい検知処理です。一方、Inter detectionは、フレーム間の緩やかな変化を確認するため、着座中の体動や呼吸などを捉え、静止に近い状態でも検出状態を維持する用途に適しています。

Intra detectionのパラメーター

Enable intra(fast) motion detection：高速動作検知の有無

速い動きを検知する機能の有効／無効を設定します。
速い動きとは、人がセンサーに向かって歩いてきたり、横を通り過ぎたりする動きを示します。
1フレーム内の複数スイープについて平均値からの偏差を求め、ローパスフィルターで平滑化します。短時間のデータ群で処理できるため、急な動きやジェスチャーなどに素早く反応します。

Intra detection threshold：高速動作検知しきい値

1フレーム内の複数スイープから算出したIntra scoreを「動きあり」と判定するためのしきい値です。歩行、接近、横切り、手足の動きなど比較的速い動きの判定に使用します。

Intra time constant：高速動作変化量の時定数

各距離で算出したIntra変化量を平滑化するパラメーターです。測定範囲内から最終的なIntra scoreを選択する前の処理に作用します。

Intra output time constant：高速動作検知スコアの出力時定数

測定範囲内のIntra変化量から最大値を選択した後、最終的なIntra scoreを平滑化するパラメーターです。

図1 Intra detection処理イメージ

Intra time constantは距離ごとの変化量、Intra output time constantは最終的な出力スコアに作用します。

Inter detectionのパラメーター

Enable inter(slow) motion detection：低速動作検知の有無

遅い動きを検知する機能の有効／無効を設定します。
遅い動きには、非常にゆっくりした動作や、着座中の呼吸・微小な体動などが含まれます。
遅い動きの検知処理の仕組みとしては、1フレーム内の複数のスイープを平均し、各距離ポイントでの反射の代表値を作ります。その値を、変化にすぐ反応するフィルターと、ゆっくり追従するフィルターに通して比較します。人の体動や呼吸などによって反射が少しずつ変わると、2つのフィルターの出力に差が生じます。この差に対してノイズフロアに基づく正規化や時間方向のフィルタリングを行い、算出されたInter scoreが設定したしきい値を超えると、動きを検出します。

Inter detection threshold：低速動作検知しきい値

複数フレーム間の反射変化から算出したInter scoreを「動きあり」と判定するためのしきい値です。着座中の体動や呼吸に伴う微細な変化など、比較的ゆっくりした動きの判定に使用します。

Inter time constant：低速動作変化量の時定数

各距離で算出したInter変化量を平滑化するパラメーターです。測定範囲内から最終的なInter scoreを選択する前の処理に作用します。

Inter output time constant：低速動作検知スコアの出力時定数

測定範囲内のInter変化量から最大値を選択した後、最終的なInter scoreを平滑化するパラメーターです。

図2 Inter detection処理イメージ

Inter time constantは距離ごとの変化量、Inter output time constantは最終的な出力スコアに作用します。

検出しきい値の設定方法

Intra detection thresholdとInter detection thresholdは、それぞれのスコアを「動きあり」と判定する基準です。まず無人状態でIntra scoreとInter scoreの変動範囲を確認し、次に想定する人の動作で得られるスコアを確認します。
検出しきい値は、無人時に生じるスコア変動より高く、検出対象の動作によって得られるスコアより低い位置に設定することが基本です。

図3 Detection thresholdによる検出感度の違い

しきい値を低くすると小さな動きに反応しやすくなりますが、周辺物の動きや設置部の振動なども検出しやすくなります。反対に、しきい値を高くすると誤検出を抑えやすくなりますが、小さな体動を見逃す可能性があります。実際の使用環境で無人時と有人時の測定を複数回行い、両者を安定して区別できる値を設定します。

時定数の設定方法

Intra／Inter time constantとIntra／Inter output time constantは、作用する処理段階は異なりますが、いずれもスコアの応答速度と安定性を調整するパラメーターです。

図4 時定数による応答速度と安定性の関係

値を小さくするとスコアの変化へ速く追従しますが、瞬間的な変動の影響を受けやすくなります。値を大きくするとスコアは安定しやすくなりますが、検出の開始や解除が遅くなります。
検出結果が頻繁に切り替わる場合は値を大きくし、反応が遅い場合は値を小さくする方向で調整します。変更による影響を確認できるよう、一度に複数の時定数を変更せず、1項目ずつ調整します。

カットオフ周波数：Inter detectionで扱う動きの速さ

Inter detectionでは、Inter slow cutoff frequencyとInter fast cutoff frequencyによって、検出対象とする動きの速さの範囲を設定します。
Inter slow cutoff frequencyは、検出する動きの遅い側の境界を設定します。値を低くすると、呼吸や着座中の微細な体動など、より緩やかな変化を捉えやすくなります。一方で、長時間の環境変化やゆっくりした背景変動の影響も受けやすくなります。
Inter fast cutoff frequencyは、検出する動きの速い側の境界を設定します。値を高くすると、より速い変化までInter scoreへ反映されます。歩行や接近などの比較的速い動きは、主にIntra detectionで確認します。

図5 Inter detectionで扱う動きの速さとカットオフ周波数

2つのカットオフ周波数によって、Inter detectionが主に反応する動きの速さの範囲が決まります。設置部の振動や周辺物の動きでもスコアが変化するため、カットオフ周波数だけで誤検出を解消しようとせず、測定範囲や設置状態も確認する必要があります。

1. 評価条件

はじめに、Presence Detectorで検出する対象動作と合否判定の基準を決めます。検出対象となる人の動作、センサーの設置位置と向き、検出距離、必要な応答時間などを整理します。例えば、「人が入室したら素早く検出したい」「着席中の小さな体動でも滞在状態を維持したい」など、用途によって重視する性能は異なります。評価条件を事前に決めておくことで、測定結果やパラメーター変更の効果を判断しやすくなります。

主な確認項目

• 検出する動作：歩行、横切り、着席、離席など
• センサーの設置位置、高さ、向き
• 検出する距離と範囲
• 検出開始までに許容できる時間
• 退室後、非検出になるまでに許容できる時間

2. 測定範囲を設定して測定を開始する

Range startとRange endで用途に必要な測定範囲を設定し、その他は初期設定または自動設定のまま測定を開始します。測定範囲を必要以上に広くすると、壁や周辺物体の反射を検出する可能性があるため、必要な範囲に限定します。
入室、歩行、横切り、着座、静止に近い状態、離席、退室の順に測定し、Presence判定、Intra score、Inter score、検出距離を記録します。正面方向だけでなく、横方向や検出範囲の端でも確認します。
Range startとRange endの詳細は、「測定範囲とフレームに関するパラメーター」を参照してください。

図6 初期設定で確認する人の動き

図7 検出距離・範囲の評価方法

ここで取得した結果を、以降のパラメーター調整前後を比較するための基準データとします。

3. Intra score／Inter scoreと検出しきい値を調整する

測定結果から、どの動作に対してIntra scoreまたはInter scoreが反応しているかを確認します。期待する検出結果が得られない場合は、対象動作に応じてIntra detection thresholdまたはInter detection thresholdを調整します。

表5 評価動作と確認するPresence score

4. 評価データを保存し、ネクスティ エレクトロニクスへ相談する

期待する結果が得られない場合や調整方針を判断できない場合は、Exploration Toolで測定データをHDF5形式（.h5）で保存します。あわせて、期待する動作と評価条件を示した設置イメージ図、測定環境が分かる写真や動画を共有してください。共有いただいた情報を基に、期待する動作に向けたパラメーターや設置位置を検討します。

図8 相談時に共有する評価情報

• .h5ファイルの保存方法については、関連記事「Acconeer A121をすぐ評価する方法」の「計測開始」を参照してください。

5. 各パラメーターを確定する

測定結果と相談内容を基に、Range start、Range end、検出しきい値、時定数、カットオフ周波数などを確定します。期待する結果が得られない場合はステップ4へ戻り、追加データと変更内容を保存して再度相談します。

図9 パラメーター確定の判定と戻り先

6. 筐体、固定方法、設置位置を確定する

評価用パラメーターを確定した後、筐体、固定方法、設置高さ、向き、周辺物体との位置関係を決めます。
ミリ波センサーでも、扉やカーテン、植物、周辺機器の動作、設置部の振動を人の動きとして捉える場合があります。誤検出が確認された場合は、パラメーターを変更する前に固定方法、設置位置、測定範囲などを見直します。

図10 誤検出要因と確認手順

誤検出だけでなく、想定する人の動作を検出できない「検出抜け」についても確認します。特に、センサーに対して正面方向の動きと横方向の動き、検出範囲の端、着座中の静止に近い状態では、スコアの現れ方が異なる場合があります。各条件でIntra scoreとInter scoreを確認し、検出状態が維持できるかを評価します。

7. 製品組み込み状態で最終確認する

確定した筐体、固定方法、設置位置でセンサーを製品へ組み込み、ステップ1で定めた評価条件に沿って最終確認します。検出距離、Intra score、Inter score、応答時間、誤検出、検出抜けを確認し、結果を記録します。
問題が確認された場合は、まず筐体、固定方法、設置位置、測定範囲を見直します。パラメーターの再調整が必要な場合は、変更内容と評価データを保存し、ステップ4から再確認します。