(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
室内に配置された複数の温度センサによって検出される温度に応じて前記室内における人の位置を検出し、前記人の位置に基づいて空調機器の制御を行う空調制御装置において、
前記複数の温度センサは、前記室内の空間を列状に分割した夫々の領域について温度を検出するように配置されており、
前記複数の温度センサによって検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて前回測定された温度データと今回測定された温度データとの差を求め、その差の絶対値が所定値以上となったものを有意温度差データとして検出する有意温度差検出手段と、
前記有意温度差データの符号が正である温度センサの位置に人検知グループを登録し、前記有意温度差データの符号が負である温度センサについては、当該温度センサの位置に登録されている人検知グループを削除する人検知グループ管理手段と、
前記複数の温度センサによって検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて過去の所定時間に亘る範囲の平均として得られるそれぞれの定常温度から、何れか４つ以上の温度センサによる検出温度が誤差範囲を超えて上昇したことを検出すると、それら４つ以上の温度センサをピーク検出対象センサ群として選択する検出対象選択手段と、
前記ピーク検出対象センサ群の配列上で、当該配列の両端に位置する温度センサと、それぞれの１つ内側に位置する温度センサとの２組について、それぞれの検出温度が２つの温度センサの間隔に対して示す傾きを計算する傾き計算手段と、
この傾き計算手段により計算された２つの温度変化の傾きに従う温度変化直線を延長して、それらの直線が前記配列上で交差した位置を人の位置として検出する人位置検出手段とを備え、
前記有意温度差検出手段は、前記人位置検出手段により検出された人の位置に仮想温度センサが位置すると仮想し、また、前記温度変化直線の交点で与えられる温度の値を対応する仮想温度センサにより検出された温度と仮想することで前記仮想温度センサについても有意温度差データを検出し、
前記人検知グループ管理手段は、前記仮想温度センサについても前記温度センサと同様に扱い、前記人検知グループの登録及び削除を行うことを特徴とする空調制御装置。
【請求項２】
前記傾き計算手段は、前記ピーク検出対象センサ群に属する温度センサが２つである場合は、前記２つの温度センサのそれぞれ１つ外側に位置する温度センサを選択し、それらの２組について前記温度変化の傾きを計算することを特徴とする請求項１記載の空調制御装置。
【請求項３】
前記ピーク検出対象センサ群に属する温度センサが２つである場合で、且つ前記２つの温度センサの何れか一方に１つ外側に位置する温度センサが存在しない場合、
前記傾き計算手段は、前記温度変化の傾きを計算せず、
前記人位置検出手段は、前記２つの温度センサのうち、検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出することを特徴とする請求項２記載の空調制御装置。
【請求項４】
室内に配置された複数の温度センサによって検出される温度に応じて前記室内における人の位置を検出し、前記人の位置に基づいて空調機器の制御を行う空調制御装置が人検知グループを管理する方法において、
前記複数の温度センサは、前記室内の空間を列状に分割した夫々の領域について温度を検出するように配置されており、
前記複数の温度センサによって検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて前回測定された温度データと今回測定された温度データとの差を求め、その差の絶対値が所定値以上となったものを有意温度差データとして検出し、
前記有意温度差データの符号が正である温度センサの位置に人検知グループを登録し、前記有意温度差データの符号が負である温度センサについては、当該温度センサの位置に登録されている人検知グループを削除し、
前記複数の温度センサによって検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて過去の所定時間に亘る範囲の平均として得られるそれぞれの定常温度から、何れか４つ以上の温度センサによる検出温度が誤差範囲を超えて上昇したことを検出すると、それら４つ以上の温度センサをピーク検出対象センサ群として選択し、
前記ピーク検出対象センサ群の配列上で、当該配列の両端に位置する温度センサと、それぞれの１つ内側に位置する温度センサとの２組について、それぞれの検出温度が２つの温度センサの間隔に対して示す傾きを計算し、
計算された２つの温度変化の傾きに従う温度変化直線を延長して、それらの直線が前記配列上で交差した位置を人の位置として検出すると、
検出された人の位置に仮想温度センサが位置すると仮想し、また、前記温度変化直線の交点で与えられる温度の値を対応する仮想温度センサにより検出された温度と仮想することで前記仮想温度センサについても有意温度差データを検出し、
前記仮想温度センサについても前記温度センサと同様に扱い、前記人検知グループの登録及び削除を行うことを特徴とする空調制御装置の人検知グループ管理方法。
【請求項５】
前記ピーク検出対象センサ群に属する温度センサが２つである場合は、前記２つの温度センサのそれぞれ１つ外側に位置する温度センサを選択し、それらの２組について前記温度変化の傾きを計算することを特徴とする請求項４記載の空調制御装置の人検知グループ管理方法。
【請求項６】
前記ピーク検出対象センサ群に属する温度センサが２つである場合で、且つ前記２つの温度センサの何れか一方に１つ外側に位置する温度センサが存在しない場合は、前記温度変化の傾きを計算せず、
前記２つの温度センサのうち、検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出することを特徴とする請求項５記載の空調制御装置の人検知グループ管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、室内に配置された複数の温度センサによって検出される温度に応じて人の位置を検出し、その人の位置に基づいて空調機器の制御を行う空調制御装置及び空調制御装置の人検知グループ管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、空調機器の制御においては、より高い快適性を付与することが要求されており、室内で人がいる位置をセンサによって検出し、その人がいる位置に向けて温風や冷風を送付することが行われている。斯様な制御を行うためには、室内の人の位置を高精度に検出する必要がある。例えば特許文献１には、ステッピングモータにより赤外線センサを往復移動させて、赤外線検出領域を走査させることで人体が放射する赤外線量の変化を検出し、複数の走査期間に亘る赤外線センサの出力状態；電圧信号の変化に基づいて人の位置を検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−２７１６４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、赤外線センサを往復移動させて温度情報を取得すると、前回の取得タイミングと今回の取得タイミングとの間が走査周期分だけ空くことになり、正確さに欠ける。加えて、赤外線検出領域の温度変化の傾きだけでは、人を原因とする温度変化なのか、例えば部屋の窓を介して差し込む太陽光等の外乱によるものかの区別が明瞭ではなく、人の有無を正確に検出することは困難であると思われる。
【０００５】
また、１つのビル内にある複数の部屋について、一括して空調制御を行ういわゆる全館空調の場合、従来は各部屋に温風や冷風を送風して暖房・冷房を行うだけで、各部屋毎に風向きまで制御することはなく、よって固定式の赤外線センサで各部屋の温度を検出している。しかしながら、このような全館空調においても、人が不在の部屋については快適な温度からはやや外れた温度に設定して、無駄なエネルギー消費を抑制することが要請されている。そのためには、やはり各部屋について人の有無を検出する必要があり、人検知センサ等のセンサを追加することなく、従来使用している温度センサを利用して人の有無が検知できれば望ましい。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、簡単な構成によって室内の人の有無を正確に検出することができる空調制御装置，及び空調制御装置の人検知グループ管理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】
請求項１記載の空調制御装置によれば、有意温度差検出手段は、室内の空間を列状に分割した各領域の温度を検出するように配置されている複数の温度センサにより検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて前回測定された温度データと今回測定された温度データとの差を求め、その差の絶対値が所定値以上となったものを有意温度差データとして検出する。そして、人検知グループ管理手段は、有意温度差データの符号が正である温度センサの位置に人検知グループ（人が一人以上存在すると想定されるグループ）を登録し、有意温度差データの符号が負である温度センサについては、当該温度センサの位置に登録されている人検知グループを削除する。
【０００８】
すなわち、有意温度差検出手段は、周期的に測定される温度の間に発生する温度差が有意なレベルとなったことを検出し、人検知グループ管理手段は、その有意温度差データの符号の正負に応じて人検知グループの登録，削除を行う。したがって、従来より温度制御のために用いている温度センサを利用して、人の有無を各温度センサの位置毎に検出することができる。そして、例えば部屋の向きにより窓から太陽光が差し込むような場合に、その太陽光により部屋の一部の温度が上昇しても、そのような温度上昇による温度差を有意温度差検出手段は有意なレベルとして捉えないので、人の存在によるものと誤検出することが無く、人の有無を正確に把握することができる。
【０００９】
また、検出対象選択手段は、複数の温度センサの内で、何れか４つ以上の温度センサの検出温度がそれぞれの定常温度から誤差範囲を超えて上昇したことを検出すると、それらの温度センサをピーク検出対象センサ群として選択する。そして、傾き計算手段が、ピーク検出対象センサ群の配列上で、当該配列の両端に位置する温度センサとそれぞれの１つ内側に位置する温度センサとの２組について、それぞれの検出温度が２つの温度センサの間隔に対して示す傾きを計算すると、人位置検出手段は、計算された２つの温度変化の傾きに従う温度変化直線を延長して、それらの直線が前記配列上で交差した位置を人の位置として検出する。
【００１０】
例えば、人が入室したことで３つの温度センサの検出温度がそれぞれの定常温度から誤差範囲を超えて上昇すると、検出温度のピークは中央に位置する温度センサとなるので、その温度センサの位置を人の位置として検出できる。しかし、配置する温度センサの数が限られている場合は、それらの温度センサがある程度の間隔を以って配置されることになり、人が２つの温度センサの間に位置していることもあるため、その状態も把握できることが望ましい。そして、人が入室したことで４つ以上の温度センサの検出温度が上昇した場合には、上述のように何れか２つの温度センサの間に人が位置していると推定される。そこで、検出対象選択手段により選択されたピーク検出対象センサ群について、当該センサ群の両端に位置する各２つの温度センサの検出温度から傾き計算手段が２つの温度変化直線の傾きを計算し、人位置検出手段が２つの直線を延長した交点を人の位置として検出する。これにより、使用する温度センサ数を増やしてそれらの配置間隔を狭めずとも、２つの温度センサの間を演算により補間して室内における人の位置を精度良く検出することが可能となり、コストの上昇を抑制できる。
【００１１】
そして、有意温度差検出手段は、人位置検出手段により検出された人の位置に仮想温度センサが位置すると仮想し、温度変化直線の交点で与えられる温度の値を対応する仮想温度センサにより検出された温度と仮想して、その仮想温度センサについても有意温度差データを検出すると、人検知グループ管理手段は、仮想温度センサについても温度センサと同様に扱い、人検知グループの登録及び削除を行う。したがって、実際の温度センサの数よりも高い分解能で、人が存在する位置を特定することが可能となる。よって、温度センサが部屋のサイズに対して少ない数で配置されている場合で、残留している人が室内のどこに存在していても、退出した人（有意温度差データの符号；負の発生に対応）と残留している人（有意温度差が検出されない状態に対応）とを混同することが無い。
【００１２】
請求項２記載の空調制御装置によれば、傾き計算手段は、ピーク検出対象センサ群に属する温度センサが２つである場合は、それら２つの温度センサのそれぞれ１つ外側に位置する（つまり、ピーク検出対象センサ群に属さない）温度センサを選択し、それら２組について温度変化の傾きを計算する。すなわち、上記の場合もやはり２つの温度センサの間に人が位置していると推定されるので、このケースでは例外的に、ピーク検出対象センサ群の両端からそれぞれ１つ外側に位置する温度センサを選択して２つの温度変化直線の傾きを計算する。これにより、人位置検出手段は、請求項１と同様にして室内における人の位置を精度良く検出できる。
【００１３】
請求項３記載の空調制御装置によれば、ピーク検出対象センサ群に属する温度センサが２つである場合で、且つそれら２つの温度センサの何れか一方に１つ外側に位置する温度センサが存在しない場合、傾き計算手段は温度変化の傾きを計算せず、人位置検出手段は、２つの温度センサのうち検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出する。すなわち、複数の温度センサが温度を監視している空間の両端側に人が位置していると、ピーク検出対象センサ群に属する２つの温度センサの何れか一方には、１つ外側に位置する温度センサが存在しない場合が発生し得る。そのようなケースについては、検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出すれば良い。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１実施例であり、センサユニットが配置された室内の状態を示す図
【図２】空調システムのブロック図
【図３】人検知グループ管理処理を示すフローチャート
【図４】人検知グループの管理を説明するイメージ図（その１）
【図５】図４相当図（その２）
【図６】図４相当図（その３）
【図７】第２実施例であり、人位置検出処理を示すフローチャート
【図８】人の位置に応じて各エレメントについて検出される温度変化パターンを示す図（その１）
【図９】図８相当図（その２）
【図１０】図８相当図（その３）
【図１１】図３に示す処理と、図７に示す処理とを統合して行うためのフローチャート
【図１２】仮想エレメントを説明する図
【図１３】仮想エレメントを含めて人の位置を決定する処理を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（第１実施例）
以下、第１実施例について図１ないし図６を参照して説明する。図２は、空調システムのブロック図であり、図１は室内における温度センサの配置状態を示すものである。空調システム１において、制御部（空調制御装置，有意温度差検出手段，人検知グループ管理手段）２には、センサユニット３、空調機（エアコンディショナ）４、外気温センサ５が接続されている。制御部２は、例えばマイクロコンピュータにより構成され、空調機４に内蔵されて空調機４の制御を行うものでも良いし、或いは空調機４の外部に存在して、後述する人検知処理を行った結果だけを空調機４に出力するものでも良い。
【００１６】
センサユニット３は、図１に示すように、室内の一つの壁面において、水平方向に列状に並べて配置される８つの赤外線センサ（温度センサ）３（１）〜３（８）で構成されている。これらの赤外線センサ３（１）〜３（８）は、室内において人が存在する場合に、人体が発生する赤外線を検出するため、床面からの高さ数１０ｃｍ程度の位置（例えば４０ｃｍ）に等間隔で配置されている。すなわち、センサユニット３は、人の位置を検出するために配置されるものであるから、例えば床面からの高さが２ｍを超えるような位置に配置することは想定していない。そして、各赤外線センサ３（１）〜３（８）が検出したセンサ信号は、制御部２に与えられる。
【００１７】
外気温センサ５は、外気の温度を検出し、制御部２にセンサ信号を与える。空調機４は、図示しない室外機との間で熱交換を行い、温風又は冷風を室内に送風したり、除湿を行うようにする。その場合、制御部２が人の位置を検出した結果出力する検出信号に応じて、送風方向を制御する。また、暖房／冷房の切り替えは、外気温センサ５が検出した外気温度に基づいて行う。
【００１８】
次に、本実施例の作用について図３ないし図６を参照して説明する。図３は、制御部２が行う人検知グループ管理処理を示すフローチャートである。そして、図４ないし図６は、各赤外線センサ３（１）〜３（８）が検出する温度変化に応じて、人検知グループの登録，削除を行う様々なパターンを示している。
図４ないし図６に示すように、各赤外線センサ３（１）〜３（８）がそれぞれ検出対象とする空間領域を、夫々エレメントＥ（１）〜Ｅ（８）と称す。制御部２は、先ず各エレメントＥ（１）〜Ｅ（８）の温度をサンプリングすると（ステップＳ１）、各サンプリング結果について、今回サンプリングした温度Ｔnと、前回サンプリングした温度Ｔn-1との温度差ΔＴを求める（ステップＳ２）。尚、温度のサンプリング間隔は例えば１秒程度とする。
【００１９】
ここで、ステップＳ２で求めた温度差ΔＴについては、その値が所定値以上となったものだけを、以降のステップＳ３〜Ｓ５の評価対象とする。すなわち、部屋内における人の有無を検出することが目的であるから、例えば全館空調の設定温度が２７℃であり、人の体温を３５℃と想定すれば、温度差ΔＴ＞８［℃］となったもの（有意温度差データ）について、温度差ΔＴの符号が正，負の何れになったかを評価する。
【００２０】
そして、ステップＳ３では条件（１）として、隣り合う２つのエレメントについて、一方の符号が正で、他方の符号が負となったペアが存在するか否かを判断する。そのようなペアが存在する場合は（ＹＥＳ）図４に示すケースに対応する。図４では、エレメントＥ３の温度差ΔＴの符号が正で、エレメントＥ４の温度差ΔＴの符号が負になっている。この場合、符号が正のエレメントＥ３に、人が存在することが検知されたグループである人検知グループを、既に登録されているか否かに関わらず登録し、符号が負のエレメントＥ４から人検知グループを、既に登録されていれば削除する（ステップＳ６）。すなわち、この場合、元々エレメントＥ４の位置に存在した人がエレメントＥ３の位置に移動したことが推定される。
【００２１】
ステップＳ３で「ＮＯ」と判断した場合，又はステップＳ６の実行後はステップＳ４に移行する。ここでは、上記の条件（１）が成立したものを除いて、温度差ΔＴの符号が正になったエレメントが孤立的に存在するか否かを判断する。そのようなエレメントが存在する場合は（ＹＥＳ）図５（ａ）に示すケースに対応する。図５（ａ）では、エレメントＥ１の温度差ΔＴの符号が正になったことで、エレメントＥ１に人検知グループを新規に登録する（ステップＳ７）。すなわちこの場合、エレメントＥ１の近傍にドアが位置しており、新たにエレメントＥ１の位置に人が進入したこと、つまり無人だった部屋に人が新たに入室したことが推定される。
但し、本実施例では、登録されている人検知グループの種類まで判別することまでは目的としていないので、ここでは、エレメントＥ１に既に人検知グループが登録されている場合であっても、部屋に人が新たに入室したことを以って人検知グループを新規に登録（更新）する。
【００２２】
ステップＳ４で「ＮＯ」と判断した場合，又はステップＳ７の実行後はステップＳ５に移行する。ここでは、上記の条件（１）が成立したものを除いて、温度差ΔＴの符号が負になったエレメントが孤立的に存在するか否かを判断する。そのようなエレメントが存在する場合は（ＹＥＳ）図５（ｂ）に示すケースに対応する。図５（ｂ）では、エレメントＥ１の温度差ΔＴの符号が負になったことで、エレメントＥ１から人検知グループを削除する（ステップＳ８）。すなわちこの場合、エレメントＥ１の位置から人が移動したこと、つまり人が部屋から退出したことが推定される。
【００２３】
また、図５（ａ）の状態から、図５（ｃ）に示すように人が隣のエレメントＥ２に移動すれば、ステップＳ３で「ＹＥＳ」と判断され、ステップ６においてエレメントＥ１からの人検知グループの削除と、エレメントＥ２について人検知グループの登録とが行われ、図４と同様になる。更に、図６（ａ）に示すように、エレメントＥ７に人検知グループが登録されている状態から、図６（ｂ）に示すように、エレメントＥ７の符号が負になると共に、その両隣のエレメントＥ６，Ｅ８の符号が何れも正になったとする。この場合もステップＳ３で「ＹＥＳ」と判断され、ステップ６においてエレメントＥ７からの人検知グループの削除と、エレメントＥ６，Ｅ８について人検知グループの登録とが行われる。
【００２４】
図６のケースでは、当初はエレメントＥ７に人が例えば二人存在しており、そのうち一人がエレメントＥ６に移動し、他の一人がエレメントＥ８に移動したことが推定される。つまり、エレメントＥ７に存在した人の一群が、エレメントＥ６，Ｅ８に分裂して移動したことを意味する。
以上のようにして人検知グループの登録，削除が行われると、その情報が制御部２から空調機４に送信される。そして、空調機４は与えられた情報に基づいて、例えば人検知グループが全く登録されていない部屋については、設定温度を２７℃よりも若干上昇させるように制御する。また、その状態から、上記の部屋に人検知グループが新たに登録されると、設定温度を再び２７℃に戻す。
【００２５】
以上のように本実施例によれば、制御部２は、室内の空間を列状に分割した各領域；エレメントＥ１〜Ｅ８の温度を検出するように配置されている複数の赤外線センサ３により検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各赤外線センサ３について前回測定された温度データＴn-1と今回測定された温度データＴnとの差ΔＴを求め、その差ΔＴの絶対値が所定値以上となったものを有意温度差データとして検出する。そして、有意温度差データの符号が正である赤外線センサ３に対応する位置に人検知グループを登録し、有意温度差データの符号が負である赤外線センサ３については、当該赤外線センサ３に対応する位置に登録されている人検知グループを削除するようにした。
【００２６】
したがって、従来より温度制御のために用いている赤外線センサ３を利用して、人の有無を各赤外線センサ３に対応する位置毎に検出することができる。そして、例えば部屋の向きにより窓から太陽光が差し込むような場合に、その太陽光により部屋の一部の温度が上昇しても、そのような温度上昇による温度差は有意なレベルとして捉えないので、人の存在によるものと誤検出することが無く、人の有無を正確に把握することができる。
【００２７】
（第２実施例）
図７ないし図１３は第２実施例であり、第１実施例と同一部分には同一符号を付して説明を省略し、以下異なる部分について説明する。室内に配置する赤外線センサ３の数が限られている場合は、それらがある程度の間隔を以って配置されることになり、人が２つの赤外線センサ３の間に位置していることも想定されるため、その状態も把握できることが望ましい。そこで、第２実施例では、制御部２が、赤外線センサ３（１）〜３（８）が配置されている間隔の分解能を超えて、人の位置をより詳細に検出する処理を行う。図７は、その人位置検出処理を示すフローチャートである。そして、図８ないし図１０は、各赤外線センサ３（１）〜３（８）が検出する温度変化に応じて、人の位置が検出される様々なパターンを示している。
【００２８】
制御部２は、先ず各エレメントＥ（１）〜Ｅ（８）の温度をサンプリングすると（ステップＳ１１）、各サンプリング結果について、今回サンプリングした温度と、定常温度との差が誤差範囲を超えたか否かを判断する（ステップＳ１２）。そして、誤差範囲を超えていなければ（ＮＯ）ステップＳ１１に戻り温度のサンプリングを継続する。
ステップＳ１２における「定常温度」とは、制御部２が各エレメントＥ（１）〜Ｅ（８）のそれぞれについて、例えば過去の１０分間に亘ってサンプリングした温度（例えば、今回のサンプリング温度がＴ（ｎ）であるとすると、Ｔ（ｎ−１）〜Ｔ（ｎ−ｘ）に亘る温度）の移動平均値として計算している温度である（図８（ｂ）参照）。
【００２９】
そして、ステップＳ１２において、今回サンプリングした温度が、定常温度から誤差範囲として設定した温度（例えば０．１度）を超えて上昇したエレメントが１つ以上あれば「ＹＥＳ」と判断して、そのエレメントを「ピーク検出対象エレメント（２つ以上の場合はピーク検出対象センサ群に相当）」として確定する（ステップＳ１３；検出対象選択手段）。すなわち、室内に人が入ると、赤外線センサ３により検出される温度が急上昇するため、ステップＳ１２で「ＹＥＳ」と判断した場合は、人が入室したものと推定できる。また、図８ないし図１０では、誤差範囲を超えて上昇したエレメント；赤外線センサ３の温度を「異常値」と称している。
【００３０】
続くステップＳ１４〜Ｓ１６では、ピーク検出対象エレメントの点数を判断する。ピーク検出対象エレメントの点数が１点であれば（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、そのエレメントの位置を人の位置として決定する（ステップＳ２３）。ここでのエレメントの位置は、エレメントの中心であり、当該エレメントに対応する赤外線センサ３の位置に相当する。そして、「人の位置」は、赤外線センサ３（１）〜３（８）の配列に沿う、図１に示す部屋正面の左右方向における直線上の位置である。また、ピーク検出対象エレメントの点数が２点であれば（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、更にその２点がエレメントＥ１，Ｅ２か、又はエレメントＥ７，Ｅ８か否かを判断する（ステップＳ２４）。ここで、２点がこれらの組み合わせの何れかであれば（ＹＥＳ）、その組み合わせの２点のうち、検出温度が高い方のエレメントの位置を人の位置として決定する（ステップＳ２１）。また、ピーク検出対象エレメントの点数が３点であれば（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、それら３点のうち、中央にあるエレメントの位置を人の位置として決定する（ステップＳ２０）。
【００３１】
ここで、図８乃至図１０を参照する。図８（ｂ）は、上述したように、各エレメントＥ１〜Ｅ８の温度が定常温度にある状態を示している。尚、図中左が北側，図中右が南側であることから、太陽光の影響によりエレメント（１）側の温度が若干低めに、エレメント（８）側の温度が若干高めになっている。
【００３２】
図８（ｃ）はピーク検出対象エレメントの点数が１点の場合（ステップＳ２３）を示している。また、図９（ａ）はピーク検出対象エレメントがＥ１，Ｅ２の２点である場合，図９（ｂ）はピーク検出対象エレメントがＥ７，Ｅ８の２点である場合（ステップＳ２１）あり、人が室内の端の方に位置している状態に対応する。図１０（ａ）はピーク検出対象エレメントの点数が３点の場合（ステップＳ２０）に対応する。これらのように、人がエレメントＥ１〜Ｅ８のどの辺りに位置しているかによって、ピーク検出対象エレメントの点数が変化する。
そして、図８（ｃ），図９（ａ）（ｂ），図１０（ａ）に示すように、ピーク検出対象エレメントが１点〜３点の場合について人の位置を決定する手法だけに限定すると、これらは従来より行われているものである。
【００３３】
再び図７を参照する。ピーク検出対象エレメントの点数が４点以上となった場合は、ステップＳ１６で「ＮＯ」と判断してステップＳ１７に移行する。この場合にステップＳ１７及びＳ１８で行う処理を図１０（ｂ），（ｃ）に示しており、（ｂ）は４点の場合、（ｃ）は５点の場合である。図１０（ｂ）に示すように、上記４点がエレメントＥ４〜Ｅ７であったとする。この時、これら４点のうち、両端にあるＥ４，Ｅ７と夫々の１つ内側にあるＥ５，Ｅ６との組について、ステップＳ１１でサンプリングした温度の変化傾きＡ，Ｂを計算する（ステップＳ１７；傾き計算手段）。すなわち、Ｅ４，Ｅ５間の温度変化傾きがＡとなり、Ｅ７，Ｅ６間の温度変化傾きがＢとなる。
【００３４】
そして、夫々の傾きを有する直線（温度変化直線）ＬＡ，ＬＢを延長した場合に、Ｅ５，Ｅ６間でそれらが交差する点Ｃを計算する（ステップＳ１８）。そして、計算した交点Ｃを、エレメントＥ１〜Ｅ８，若しくは赤外線センサ３（１）〜３（８）が並ぶ軸上に下ろした位置を人の位置として決定する（ステップＳ１９；人位置検出手段）。
【００３５】
すなわち、図１０（ａ）に示すピーク検出対象エレメントの点数が３点（Ｅ５，Ｅ６，Ｅ７）の場合は、それらの中央となるエレメントＥ６について赤外線センサ３が検出した温度が最も上昇するため、人の位置は容易に決定できるが、ピーク検出対象エレメントの点数が４点の場合は、中央よりの２つのエレメントＥ５，Ｅ６の間に検出温度のピークがあることが予想される。そこで、ステップＳ１７〜Ｓ１９のように、エレメントＥ４及びＥ５，Ｅ７及びＥ６の各組について温度変化の傾きを求め、温度変化直線ＬＡ，ＬＢを延長した交点Ｃに基づき人の位置を決定すれば、エレメントＥ５，Ｅ６の間を補間して決定することができる。
【００３６】
図１０（ｃ）に示す５点の場合も同様に決定できる。ピーク検出対象エレメントがＥ３〜Ｅ７であれば、両端にあるＥ３，Ｅ７と夫々の１つ内側にあるＥ４，Ｅ６との組について、ステップＳ１でサンプリングした温度の変化傾きＡ，Ｂを計算し、夫々の傾きを有する温度変化直線ＬＡ，ＬＢを延長した場合に、Ｅ４，Ｅ６間でそれらが交差する点Ｃを軸上で計算し、その軸上の交点Ｃの位置を人の位置とする。
【００３７】
また、図９（ｃ）は、ピーク検出対象エレメントが２点であり、ステップＳ２４で「ＮＯ」と判断するケースである。この場合、上記２点はＥ６，Ｅ７となっているが、夫々の１つ外側に位置するエレメントＥ５，Ｅ８を選択し、温度の変化傾きＡ，Ｂを計算する。すなわち、Ｅ５，Ｅ６間の温度変化傾きがＡとなり、Ｅ８，Ｅ７間の温度変化傾きがＢとなる。そして、夫々の温度変化直線ＬＡ，ＬＢを延長した場合に、Ｅ６，Ｅ７間でそれらが交差する点Ｃを計算すると（ステップＳ２５；傾き計算手段）、計算した交点Ｃを軸上に下ろした位置を人の位置として決定する（ステップＳ２２；人位置検出手段）。
【００３８】
次に図１１は、第１実施例における人検知グループ管理処理と、図７に示す人位置検出処理とを統合して処理を行うためのフローチャートである。すなわち、ステップＳ３１が図７に示す人位置検出処理（人位置決定フロー）であり、ステップＳ３３が図１に示す人検知グループ管理処理（人有無検出フロー）である。そして、ステップＳ３２が、双方の処理を繋げるためのインターフェイスとなる処理部分（人位置→エレメント変換フロー）であり、その処理内容を図１２及び図１３に示す。
【００３９】
説明を簡単にするため、図１２に示すように、２つのエレメントＥ１，Ｅ２の間の位置をｎ等分した場合に、それぞれ等分された位置に、仮想赤外線センサに対応する仮想エレメントＥ１−１，Ｅ１−２，…，Ｅ１−ｎが存在していると仮想する。そして、ステップＳ３１で決定された人の座標位置ｈが、エレメントＥ１，Ｅ２の間であった場合を例として、図１３の処理を説明する。先ず、ポインタｅ０にエレメントＥ１の（１次元）座標位置を代入し、ポインタｅ１にエレメントＥ１−１の座標位置を代入すると（ステップＳ４１）、人の座標位置ｈがポインタｅ０，ｅ１の座標位置の間にあるか否かを判断する（ステップＳ４２）。上記座標位置の間にない場合は（ＮＯ）、ポインタｅ０にポインタｅ１の座標位置を代入し、ポインタｅ１に現在のｅ１の次のエレメント（Ｅ１−２）の座標位置を代入して（ステップＳ４３）ステップＳ４２に戻る。
【００４０】
一方、ステップＳ４２で、人の座標位置ｈがポインタｅ０，ｅ１の座標位置の間にある場合は（ＹＥＳ）、人の座標位置ｈがポインタｅ０とｅ１とでは、ポインタｅ０の座標位置に近いか否かを判断する（ステップＳ４４）。ここで、人の座標位置ｈがポインタｅ０の座標位置に近い場合は（ＹＥＳ）ポインタｅ０の座標位置を人が検出された仮想エレメントとし（ステップＳ４５）、人の位置ｈがポインタｅ１の座標位置に近い場合は（ＮＯ）ポインタｅ１の座標位置を人が検出された仮想エレメントとする（ステップＳ４６）。
図１２では、人の座標位置ｈが仮想エレメントＥ１−２，Ｅ１−３の間にあり、仮想エレメントＥ１−２，Ｅ１−３の方に近いので、仮想エレメントＥ１−３の座標位置を人が検出された仮想エレメントとしている（Ａ／Ｄ変換における量子化と同様のイメージである）。
【００４１】
以上のようにして人が存在する座標位置としての仮想エレメントが決定すると、その位置についてステップＳ３３で人検知グループ管理処理が行われる。またその場合、仮想エレメントにおいて検出される仮想温度は、例えば図１０（ｂ）に示すように、温度変化直線ＬＡ，ＬＢを延長した場合にそれらが交差する点Ｃに相当する温度を用いる。その仮想温度を用いて、第１実施例と同様に人検知グループを管理する。
【００４２】
以上のように第２実施例によれば、制御部２は、赤外線センサ３（１）〜３（８）の内で、何れか４つ以上の赤外線センサ３の検出温度がそれぞれの定常温度から誤差範囲を超えて上昇したことを検出すると、それらの赤外線センサ３をピーク検出対象センサ群として選択する。そして、ピーク検出対象センサ群の配列上で、当該配列の両端に位置する赤外線センサ３とそれぞれの１つ内側に位置する赤外線センサ３との２組について、それぞれの検出温度が２つの赤外線センサ３の間隔に対して示す傾きを計算すると、計算された２つの温度変化の傾きに従う温度変化直線を延長して、それらの直線が前記配列上で交差した位置を人の位置として検出する。
【００４３】
すなわち、人が入室したことで４つ以上の赤外線センサ３の検出温度が上昇した場合は、何れか２つの赤外線センサ３の間に人が位置していると推定されるので、ピーク検出対象センサ群について、当該センサ群の両端に位置する各２つの赤外線センサ３の検出温度から２つの温度変化直線の傾きを計算し、２つの直線を延長した交点を人の位置として検出すれば、使用する赤外線センサ３の数を増やしてそれらの配置間隔を狭めずとも、２つの赤外線センサの間を補間して、室内における人の位置を精度良く検出することが可能となり、コストの上昇を抑制できる。
【００４４】
そして、制御部２は、上記のようにして検出された人の位置に仮想赤外線センサが位置すると仮想し、温度変化直線の交点で与えられる温度の値を対応する仮想赤外線センサにより検出された温度と仮想して、その仮想赤外線センサについても有意温度差データを検出すると、仮想赤外線センサに対応する仮想エレメントついても第１実施例の赤外線センサ３と同様に扱い、人検知グループの登録及び削除を行うようにした。したがって、実際の赤外線センサ３の数よりも高い分解能で、人が存在する位置を特定することが可能となり、赤外線センサ３が部屋のサイズに対して少ない数で配置されている場合で、残留している人が室内のどこに存在していても、退出した人（温度差ΔＴの符号；負の発生に対応）と残留している人（有意温度差が検出されない状態に対応）とを混同することが無い。
【００４５】
また、制御部２は、ピーク検出対象センサ群に属する赤外線センサ３が２つである場合は、それら２つの赤外線センサ３のそれぞれ１つ外側に位置する（つまり、ピーク検出対象センサ群に属さない）赤外線センサ３を選択し、それら２組について温度変化の傾きを計算するので、このケースでは例外的に、ピーク検出対象センサ群の両端からそれぞれ１つ外側に位置する赤外線センサ３を選択して２つの温度変化直線の傾きを計算する。これにより、上記と同様にして室内における人の位置を精度良く検出できる。
【００４６】
更に、制御部２は、ピーク検出対象センサ群に属する赤外線センサ３が２つである場合で、且つそれら２つの赤外線センサ３の何れか一方に１つ外側に位置する赤外線センサ３が存在しない場合は温度変化の傾きを計算せず、２つの赤外線センサ３のうち検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出する。すなわち、温度を監視している空間の両端側に人が位置していると、ピーク検出対象センサ群に属する２つの赤外線センサ３の何れか一方には、１つ外側に位置する赤外線センサ３が存在しない場合が発生し得るので、そのようなケースでは、検出温度が高い方の赤外線センサ３の位置を人の位置として検出すれば良い。
【００４７】
尚、上記実施例では、例えば全館空調のように、館内における各室の温度が基本的に冷房時であれば２８℃程度，暖房時であればより低い２０℃程度といったように、人間の体温よりも十分に低い温度に維持されている状態を前提としている。したがって、例えば外気温度が４０℃近くに上昇している場合でも、人が入室した場合の温度上昇を赤外線センサで検出できるようになっている。
【００４８】
本発明は上記し、又は図面に記載した実施例にのみ限定されるものではなく、以下のような変形又は拡張が可能である。
温度センサの数は、７個以下，若しくは９個以上であっても良い。
また、温度センサは赤外線センサに限らない。
温度のサンプリング間隔は１秒に限らず、個別の設計に応じて適宜変更して良い。また、定常温度を求めるための移動平均期間についても同様である。
有意温度差についても、８℃に設定する必要はなく、適宜変更して良い。
部屋のドアは、必ずしも温度センサ配列の両端側ではなく中央側に位置することもあるので、例えばエレメントＥ５に対応する有意温度差ΔＴの符号だけが孤立的に正を示す場合がある（図６（ａ）と同様のイメージ）。したがって、そのようなケースで人検知グループを新規に登録しても良い。
【００４９】
「誤差範囲」とする温度についても、適宜変更して設定すれば良い。
【符号の説明】
【００５０】
図面中、２は制御部（空調制御装置，有意温度差検出手段，人検知グループ管理手段，検出対象選択手段，傾き計算手段，人位置検出手段）、３（１）〜３（８）は赤外線センサ（温度センサ）、４は空調機（空調機器）を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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