(57)【要約】  空調機（２）に内蔵された第１及び第２のドップラーセンサ（５１Ａ及び５２）によって異なるパワーの電波を送信し、各ドップラーセンサ（５１Ａ及び５１Ｂ）の検出信号に基づいて、空調機（２）の動作を制御する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のパワーの第１の電波を送信する第１のドップラーセンサと、
前記第１のパワーよりも小さい第２のパワーの第２の電波を送信する第２のドップラーセンサと、
前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、空調機の動作を制御するコントローラと、
を備えた、空調機。
【請求項２】
前記第１のパワーは、前記空調機の動作に応じた可動部分と、前記空調機による空調空間に位置し得る生体と、に、前記第１の電波が到達可能なパワーであり、
前記第２のパワーは、前記第２の電波が前記可動部分に到達し前記生体には到達しないパワーに設定された、請求項１に記載の空調機。
【請求項３】
前記可動部分は、前記空調機に備えられたルーバである、請求項２に記載の空調機。
【請求項４】
前記コントローラは、
前記第１のドップラーセンサの検出信号を、前記第２のドップラーセンサの検出信号に応じて補正し、補正した前記第１のドップラーセンサの検出信号に基づいて、前記空調機の動作を制御する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の空調機。
【請求項５】
前記コントローラは、
前記第１のドップラーセンサの検出信号の変化が単位時間あたりに時間領域で描く軌跡に相当する第１の長さと、前記第２のドップラーセンサの検出信号の変化が単位時間あたりに時間領域で描く軌跡に相当する第２の長さと、を算出し、
前記第１の長さを、前記第２の長さに応じて補正し、
補正した前記第１の長さに基づいて、前記空調機の動作を制御する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の空調機。
【請求項６】
前記補正は、前記第１の長さから、前記空調機の動作状態に応じて予め設定された補正係数によって補正した前記第２の長さを減じることを含む、請求項５に記載の空調機。
【請求項７】
前記コントローラは、
前記第１のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果において示される複数の特徴点のうちの１又は複数の特徴点を、前記第２のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果に基づいて特定し、特定した前記１又は複数の特徴点に基づいて、前記空調機の動作を制御する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の空調機。
【請求項８】
前記コントローラは、
前記第１のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果において示される複数の特徴点のうちの１又は複数の特徴点を、前記第２のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果に基づいて特定し、
特定した前記１又は複数の特徴点と、前記補正の結果と、に基づいて、前記空調機の動作を制御する、請求項４〜６のいずれか１項に記載の空調機。
【請求項９】
前記第１の電波は、前記空調機による空調空間に位置し得る生体に到達可能であり、
前記コントローラは、
前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、前記生体の状態を判定し、
前記空調機の動作を制御することは、前記判定の結果を用いることを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の空調機。
【請求項１０】
前記生体の状態を判定することは、
前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、前記生体の体動量を算出することと、
前記第１のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果において示される複数の特徴点のうち、前記第２のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果を基に特定した１又は複数の特徴点に基づいて、前記生体の心拍数又は呼吸数を算出することと、
前記体動量と、前記心拍数又は前記呼吸数と、に基づいて、前記生体の睡眠状態を判定すること、とを含む請求項９に記載の空調機。
【請求項１１】
前記コントローラは、
前記生体の状態の判定結果を外部機器に出力する、請求項９又は１０に記載の空調機。
【請求項１２】
前記第１のドップラーセンサは、前記空調機の空調空間側の筐体と前記空調機に備えられた熱交換器との間の内部空間において、前記空調機の動作に応じた可動部分を介して前記空調空間を前記第１の電波によって見通せる第１の位置に設置され、
前記第２のドップラーセンサは、前記内部空間において、前記可動部分を前記第２の電波によって見通せる第２の位置に設置された、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の空調機。
【請求項１３】
前記可動部分は、前記空調機に備えられたルーバであり、
前記第１及び第２の位置は、それぞれ、前記内部空間において前記ルーバと対向する位置である、請求項１２に記載の空調機。
【請求項１４】
前記ルーバと対向する位置に設置されたセンサユニットに、前記第１及び第２のドップラーセンサが含まれる、請求項１３に記載の空調機。
【請求項１５】
空調機に内蔵されたセンサユニットであって、
前記空調機による空調空間をセンシングターゲットとする第１のドップラーセンサと、
前記空調機の動作に応じた可動部分をセンシングターゲットとする第２のドップラーセンサと、
を備えた、センサユニット。
【請求項１６】
前記の各ドップラーセンサの検出信号を基にして検出された、前記空調空間における生体の情報に基づいて、前記空調機の動作が制御される、請求項１５に記載のセンサユニット。
【請求項１７】
空調機の制御システムであって、
前記空調機の内部に備えられて第１のパワーの第１の電波を送信する第１のドップラーセンサと、前記空調機の内部に備えられて前記第１のパワーよりも小さい第２のパワーの第２の電波を送信する第２のドップラーセンサと、の検出信号をそれぞれ受信する受信部と、
前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて生成した、前記空調機の動作を制御する信号を前記空調機宛に送信する送信部と、
を備えた、空調機の制御システム。
【請求項１８】
空調機に内蔵された第１及び第２のドップラーセンサによって異なるパワーの電波を送信し、
前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、前記空調機の動作を制御する、空調機の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に記載する技術は、空調機、センサユニット、並びに、空調機の制御システム及び制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体の心拍や呼吸、動き等の生体情報を測定する技術が研究、検討されている。また、測定した生体情報を、例えば、空調の制御に連携させる技術も検討されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−８３１４８号公報
【特許文献２】特開２０１１−０１５８８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
生体の心拍や呼吸、動きは、ドップラーセンサを用いて検出することが可能である。しかし、例えば、空調機の内部にドップラーセンサを設けると、空調機の運転に応じて空調機の動きや振動に起因してドップラーセンサの検出値にノイズ成分が含まれ得る。そのため、生体情報の検出に誤差が生じ得る。【０００５】
１つの側面では、本明細書の記載する技術の目的の１つは、空調機に内蔵したドップラーセンサによる生体情報の検出精度の向上を図ることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの側面において、空調機は、第１のドップラーセンサと、第２のドップラーセンサと、コントローラと、を備えてよい。第１のドップラーセンサは、第１のパワーの第１の電波を送信してよい。第２のドップラーセンサは、前記第１のパワーよりも小さい第２のパワーの第２の電波を送信してよい。コントローラは、前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、空調機の動作を制御してよい。【０００７】
また、１つの側面において、センサユニットは、空調機に内蔵されてよい。センサユニットは、第１のドップラーセンサと、第２のドップラーセンサと、を備えてよい。第１のドップラーセンサは、前記空調機による空調空間をセンシングターゲットとしてよい。第２のドップラーセンサは、前記空調機の動作に応じた可動部分をセンシングターゲットとしてよい。【０００８】
更に、１つの側面において、空調機の制御システムは、受信部と、送信部と、を備えてよい。受信部は、前記空調機の内部に備えられた第１及び第２のドップラーセンサの検出信号を受信してよい。第１のドップラーセンサは、第１のパワーの第１の電波を送信してよい。第２のドップラーセンサは、前記第１のパワーよりも小さい第２のパワーの第２の電波を送信してよい。送信部は、前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて生成した、前記空調機の動作を制御する信号を前記空調機宛に送信してよい。【０００９】
また、１つの側面において、空調機の制御方法は、空調機に内蔵された第１及び第２のドップラーセンサによって異なるパワーの電波を送信し、前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、前記空調機の動作を制御してよい。
【発明の効果】
【００１０】
１つの側面として、空調機に内蔵したドップラーセンサによる生体情報の検出精度の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】一実施形態に係る空調システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に例示した空調機の内部に非接触バイタルセンサが備えられた例を模式的に示す図である。
【図３】図１及び図２に例示した非接触バイタルセンサの構成例を示すブロック図である。
【図４】図１及び図２に例示した空調機の構成例を示すブロック図である。
【図５】図１に例示した空調機の構成に着目した空調システムの構成例を示すブロック図である。
【図６】図１に例示した空調システムに用いられる制御システムの構成例を示すブロック図である。
【図７】図１〜図４に例示したドップラーセンサの配置関係の一例を模式的に示す図である。
【図８】図１〜図４に例示したドップラーセンサの配置関係の一例を模式的に示す図である。
【図９】図１〜図４に例示したドップラーセンサの配置関係の一例を説明するための空調機の模式的側面図である。
【図１０】図１〜図４に例示したドップラーセンサの配置関係の一例を説明するための空調機の模式的側面図である。
【図１１】図１に例示した空調システムの第１実施例に係るノイズキャンセリングを含む動作例を説明するためのフローチャートである。
【図１２】一実施形態に係る伸展時波長の概念を模式的に例示する図である。
【図１３】一実施形態に係る伸展時波長の算出例を説明するための図である。
【図１４】一実施形態に係る伸展時波長の他の算出例を説明するための図である。
【図１５】一実施形態に係るドップラーセンサ値及び体動量の時間変化の一例を示す図である。
【図１６】一実施形態に係る空調機の送風量と伸展時波長の補正係数との関係の一例を示す図である。
【図１７】（Ａ）〜（Ｄ）は、一実施形態に係る体動量に基づく睡眠判定の一例を説明するための図である。
【図１８】（Ａ）〜（Ｄ）は、一実施形態に係る体動量に基づく睡眠判定の他の一例を説明するための図である。
【図１９】図１に例示した空調システムの第２実施例に係るノイズキャンセリングを含む動作例を説明するためのフローチャートである。
【図２０】図１に例示した空調システムの第３実施例に係るノイズキャンセリングを含む動作例を説明するためのフローチャートである。
【図２１】一実施形態に係るドップラーセンサの検出信号の一例を示す図である。
【図２２】図２１に例示したドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果の一例を示す図である。
【図２３】（Ａ）は、一実施形態に係る第１のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果の一例を示す図であり、（Ｂ）は、一実施形態に係る第２のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果の一例を示す図である。
【図２４】図２１に例示したドップラーセンサ値の信号波形から分離された呼吸成分に相当する信号波形の一例を示す図である。
【図２５】図２１に例示したドップラーセンサ値の信号波形から分離された心拍成分に相当する信号波形の一例を示す図である。
【図２６】第３実施例に係る、心拍数、呼吸数及び体動量に基づく睡眠判定を説明するための図である。
【図２７】第３実施例に係る、利用者の就寝から起床までの心拍数及び体動量の時間変化の一例を示す図である。
【図２８】第３実施例に係る、心拍数、呼吸数及び体動量に基づく睡眠判定を説明するための図である。
【図２９】第３実施例に係る心拍データの一例を示す図である。
【図３０】図１に例示した空調システムの第４実施例に係るノイズキャンセリングを含む動作例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。また、以下に説明する各種の例示的態様は、適宜に組み合わせて実施しても構わない。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。
【００１３】
図１は、一実施形態に係る空調システムの構成例を示すブロック図である。図１に示す空調システム１は、例示的に、空調機２と、ネットワーク（ＮＷ）３と、制御システム４と、を備えてよい。
【００１４】
空調機２は、例示的に、ルータ６を介して、ネットワーク３と通信可能に接続されてよい。ネットワーク３に、制御システム４が接続されてよい。したがって、空調機２は、例示的に、ルータ６及びネットワーク３を介して制御システム４と通信可能であってよい。
【００１５】
空調機２は、制御システム４との通信により、空調機２の運転状況を示す信号（「情報」又は「データ」と言い換えてもよい。）を制御システム４宛に送信したり、空調機２の運転を制御する信号を制御システム４から受信したりすることができる。
【００１６】
空調機２とルータ６との間の接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。別言すると、空調機２は、有線及び無線の一方又は双方による通信をサポートする通信インタフェース（ＩＦ）を備えていてよい。
【００１７】
なお、空調機２は、家庭用及び業務用のいずれであってもよい。家庭用の空調機２は、所謂「家電」の一例であり、ネットワーク３と通信が可能な「家電」は、「情報家電」と称されてもよい。
【００１８】
ネットワーク３は、例示的に、ＷＡＮ（Wide Area Network）や、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットに該当してよい。また、ネットワーク３には、無線アクセス網が含まれてもよい。例えば、ルータ６は、無線ＩＦによって無線アクセス網に接続して制御システム４と通信することが可能であってよい。
【００１９】
制御システム４は、既述のように、ネットワーク３及びルータ６経由で空調機２と通信が可能であり、例えば、空調機２から受信した情報に基づいて空調機２の動作（「運転」と称してもよい。）を制御することができる。
【００２０】
制御システム４は、例示的に、１又は複数のサーバを備えてよい。別言すると、空調機２の運転は、１つのサーバによって制御されてもよいし、複数のサーバによって分散的に制御されてもよい。サーバは、例えば、クラウドデータセンタに備えられたクラウドサーバに該当してもよい。
【００２１】
空調機２には、センサ５が内蔵されてよい。センサ５は、例示的に、空調機５が空調の対象とする空間における利用者の生体情報を非接触でセンシングすることが可能である。なお、空調機２が空調の対象とする空間は、便宜的に、「空調空間」と称してよい。
【００２２】
「空調空間」は、屋内の空間であってよく、例えば、寝室等の室内空間であってよい。「空調空間」における「利用者」は、センサ５によるセンシング対象の一例である。「生体情報」は、「バイタル情報」と称してもよい。「センシング」は、「検出」あるいは「測定」と言い換えてもよい。
【００２３】
バイタル情報の非限定的な一例は、利用者の心拍や、呼吸、身体の動きを示す情報である。「生体」には、生体の「臓器」が含まれてよい。「心拍」は、「臓器」の一例である「心臓」の動きを示す情報と捉えてもよい。
【００２４】
生体の「動き」（「位置変化」と言い換えてもよい。）は、便宜的に、「体動」と略称してよい。「体動」には、例示的に、生体の活動中の動きに限らず、生体の睡眠時等の安静時の心拍や呼吸に応じた生体表面（例えば、皮膚）の動きが含まれてよい。
【００２５】
生体表面の動きは、生体の臓器の動きに応じて生じる、と捉えてよい。例えば、心臓の鼓動に応じて皮膚に動きが生じる。また、呼吸に伴う肺臓の伸縮に応じて皮膚に動きが生じる。
【００２６】
センサ５は、例示的に、マイクロ波等の電波をセンシング対象に照射し、センシング対象で反射して受信される反射波の変化を基に、生体の「動き」を非接触で検出することができる。
【００２７】
例えば、センサ５とセンシング対象との間の距離が変化すると、ドップラー効果によって、反射波に変化が生じる。反射波の変化は、例示的に、反射波の振幅及び周波数の一方又は双方の変化として捉えることができる。
【００２８】
センサ５によってセンシングされたバイタル情報を基に、例えば、利用者が睡眠中であるか覚醒中であるかの睡眠状態を非接触で検出、判定、又は、推定することが可能である。
【００２９】
したがって、センサ５は、便宜的に、「非接触バイタルセンサ５」あるいは「非接触睡眠センサ５」と称してもよい。バイタル情報に基づく睡眠状態の判定は、便宜的に、「睡眠判定」と略称してよい。睡眠判定手法の一例については後述する。
【００３０】
センサ５は、ルータ６を介してネットワーク３と通信することが可能であってよい。例えば、センサ５は、センシングしたバイタル情報や睡眠判定結果等の情報を、ルータ６及びネットワーク３経由で、制御システム４宛に送信することが可能であってよい。
【００３１】
センサ５が制御システム４宛に送信する情報は、便宜的に、「センサ情報」と総称してよい。「センサ情報」には、バイタル情報及び睡眠判定結果の一方又は双方が含まれてよい。
【００３２】
制御システム４は、センサ情報を基に、例えば、空調空間が利用者にとって快適な環境となるように空調機２の運転を遠隔制御してよい。
【００３３】
空調機２の運転を遠隔制御（「空調制御」と称してよい。）することには、例示的に、利用者の就寝時の快眠を助けるような、温度制御や風量制御、風向制御等が含まれてよい。そのような空調制御は、便宜的に、「快眠制御」と称してもよい。
【００３４】
なお、センサ５は、空調機２とは異なり、制御システム４によって制御されなくてよい。別言すると、センサ５は、制御システム４宛の片方向の通信が可能であれば足り、制御システム４が送信した信号の受信をサポートしなくても構わない。
【００３５】
また、空調機２の運転は、必ずしも制御システム４によって遠隔制御されなくてもよい。制御システム４とは独立して、空調機２に内蔵のコントローラが空調機２の運転を自律的に制御してよい。
【００３６】
（非接触バイタルセンサ５の構成例）
次に、図１〜図４を参照して、非接触バイタルセンサ５の構成例について説明する。図１及び図２に示すように、非接触バイタルセンサ５は、例示的に、第１のドップラーセンサ（ＤＳ）５１Ａと、第２のドップラーセンサ（ＤＳ）５１Ｂと、を備えてよい。
【００３７】
なお、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを区別しなくてよい場合は、「ドップラーセンサ５１」と略称することがある。「ドップラーセンサ５１」は、「ＲＦ（Radio Frequency）センサ５１」と称してもよい。
【００３８】
また、図３〜図５に示すように、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、例示的に、空調機２のコントローラ２１に接続されてよい。コントローラ２１には、図４に示すように、例示的に、プロセッサ２１１と、メモリ２１２と、が備えられてよい。
【００３９】
プロセッサ２１１は、演算能力を備えた演算装置の一例である。演算装置は、演算デバイス又は演算回路と称されてもよい。演算装置の一例であるプロセッサ２１１には、例示的に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）が適用されてよい。なお、「演算装置」は、「コンピュータ」と称してもよい。
【００４０】
メモリ２１２は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ等であってよい。メモリ２１２には、プロセッサ２１１が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。
【００４１】
「プログラム」は、「ソフトウェア」あるいは「アプリケーション」と称されてもよい。「データ」には、プロセッサ２１１の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。
【００４２】
なお、図４及び図５に例示するように、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、非接触バイタルセンサ５として１つの「センサユニット５」に含まれてよい。
【００４３】
ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、いずれも、例示的に、送信した電波と、当該送信電波の反射波と、を位相検波してビート信号を生成する。ビート信号がドップラーセンサ５１の出力信号としてコントローラ２１（例えば、プロセッサ２１１）に与えられてよい。
【００４４】
図３に示すように、ドップラーセンサ５１のそれぞれは、例示的に、アンテナ５１１、ローカル発振器（Oscillator, OSC）５１２、ＭＣＵ（Micro Control Unit）５１３、検波回路５１４、オペアンプ（ＯＰ）５１５、及び、バッテリ５１６を備えてよい。なお、図３において、ドップラーセンサ５１Ｂの構成は図示を省略している。
【００４５】
アンテナ５１１は、ＯＳＣ５１２で生成された発振周波数をもつ電波を空調空間へ送信し、また、当該送信電波の反射波を受信する。なお、図３の例において、アンテナ５１１は、送受信に共用であるが、送受信に個別であってもよい。
【００４６】
ＯＳＣ５１２は、例示的に、ＭＣＵ５１３の制御に応じて発振動作して、所定周波数の信号（便宜的に「ローカル信号」と称してよい。）を出力する。ローカル信号は、アンテナ５１１から送信電波として送信されると共に、検波回路５１４に入力される。
【００４７】
ＯＳＣ５１２の発振周波数は、例示的に、マイクロ波帯の周波数であってよい。マイクロ波帯は、例示的に、２．４ＧＨｚ帯でもよいし、２４ＧＨｚ帯でもよい。これらの周波数帯は、日本の電波法で屋内での使用が認められている周波数帯の一例である。電波法の規制を受けない周波数帯を、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの送信電波に用いても構わない。
【００４８】
ＭＣＵ５１３は、例示的に、コントローラ２１の制御に応じてＯＳＣ５１２の発振動作を制御する。
【００４９】
検波回路５１４は、アンテナ５１１で受信された反射波と、ＯＳＣ５１２からのローカル信号（別言すると、送信電波）と、を位相検波してビート信号を出力する。なお、検波回路５１４は、送信電波と反射波とをミキシングするミキサに置換されてもよい。ミキサによるミキシングは、位相検波と等価であると捉えてよい。
【００５０】
ここで、検波回路５１４によって得られるビート信号には、送信電波を反射した利用者や物体の「動き」に応じて、ドップラー効果によって、振幅変化と周波数変化とが現われる。
【００５１】
例えば、「動き」の変化量（別言すると、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂに対する相対速度）が大きくなるほど、ビート信号の周波数及び振幅値は大きくなる傾向にある。
【００５２】
別言すると、ビート信号には、送信電波を反射した利用者や物体の「動き」を示す情報が含まれる。利用者の「動き」には、利用者の日常的な活動に伴う動きや、利用者の心拍や呼吸に伴う人体表面（別言すると、皮膚）の動きが含まれてよい。
【００５３】
利用者の心拍や呼吸に伴う人体表面の変化によって、利用者とドップラーセンサ５１との間の距離が変化するから、当該距離変化に応じてビート信号の波形が変化する。したがって、ビート信号の波形変化に基づいて、利用者の活動に伴う動きに限らず、利用者の心拍数や呼吸数を検出することも可能である。
【００５４】
例えば、利用者の活動に伴う動きは、利用者の心拍や呼吸に応じた人体表面の動きに比べて、ビート信号の振幅値が大きく変化する傾向にあるため、振幅値の変化を基に検出することが可能である。
【００５５】
これに対し、利用者の心拍や呼吸に応じた人体表面の動きは、ビート信号において振幅値の変化よりも周波数の変化として現われ易いため、周波数の変化を基に検出することが可能である。
【００５６】
オペアンプ５１５は、検波回路５１４から出力されるビート信号を増幅する。増幅されたビート信号は、プロセッサ２１１に入力される。
【００５７】
バッテリ５１６は、例示的に、ＭＣＵ５１３、検波回路５１４及びオペアンプ５１５に駆動電力を供給する。
【００５８】
なお、ＯＳＣ５１２の発振周波数は、ドップラーセンサ５１Ａと、ドップラーセンサ５１Ｂと、で同じでもよいし異なっていてもよい。一方、ＯＳＣ５１２の出力信号強度は、ドップラーセンサ５１Ａと、ドップラーセンサ５１Ｂとで異なっていてよい。
【００５９】
別言すると、第１のドップラーセンサ５１Ａが送信する第１の電波のパワーと、第２のドップラーセンサ５１Ｂが送信する第２の電波のパワーと、は、異なっていてよい。送信電波のパワーは、「送信電波強度」又は「送信電力」と言い換えてもよい。
【００６０】
例示的に、ドップラーセンサ５１Ｂの送信電力よりも、ドップラーセンサ５１Ａの送信電力の方が大きくてよい。送信電力が大きいほど、電波の到達可能な空間範囲が拡大するから、センシング可能な空間範囲（便宜的に「センシング範囲」と称してよい。）が拡大する。
【００６１】
非限定的な一例として、第１のドップラーセンサ５１Ａは、空調空間における利用者に電波が到達可能な程度の送信電力に設定されてよい。別言すると、第１のドップラーセンサ５１Ａは、空調空間の範囲に応じた送信電力に設定されてよい。例えば、第１のドップラーセンサ５１Ａは、数メートル程度の範囲に電波が到達可能な送信電力に設定されてよい。
【００６２】
これに対し、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、空調空間における利用者には電波が到達しない送信電力に設定されてよい。
【００６３】
例示的に、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、空調機２の運転に応じて空調機２に「動き」が生じ得る部分（便宜的に「可動部分」と称してよい。）に電波が到達可能な程度の弱い送信電力に設定されてよい。例えば、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、数センチメートルから数十センチメントール程度の範囲に電波が到達可能な送信電力に設定されてよい。
【００６４】
ここで、空調機２の可動部分が第１のドップラーセンサ５１Ａの送信電力に応じたセンシング範囲に含まれていると、利用者の「動き」だけでなく、空調機２の可動部分の「動き」までもがドップラーセンサ５１Ａによって検出され得る。
【００６５】
そのため、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号に、空調機２の可動部分の「動き」に応じた信号成分がノイズ成分として加わり得る。空調機２の可動部分の一例は、空調機２の送風口に備えられて送風方向を可変するルーバである。
【００６６】
ルーバは、空調機２内部から吹き出す風が当たるため、空調機２の運転中に、その向きが制御されずに動いてない状態であっても、微小な「動き」（「振動」と言い換えてもよい。）が生じ得る。
【００６７】
したがって、空調機２の可動部分の振動に応じた信号成分が、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号にノイズ成分として加わり得る。
【００６８】
なお、ルーバは、空調機２の送風機構を成すエレメントの一例であり、送風機構には、他のエレメントの一例として、送風ファン、送風ファンを回転駆動するモータ、ルーバの向きを可変するモータ等が含まれてよい。
【００６９】
モータも、「可動部分」の一例であり、モータの動きに起因する振動に応じた信号成分が、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号にノイズ成分として加わり得る。したがって、空調機２の「可動部分」は、ドップラーセンサ５１Ａにとっての「ノイズ源ＮＳ」と称してもよい。ノイズ源ＮＳには、後述する空調機２のクリーニング機構に関わるエレメントが含まれてもよい。
【００７０】
このように、空調機２の内部にドップラーセンサ５１Ａが搭載されると、ドップラーセンサ５１Ａは、空調空間における利用者の動きだけでなく、空調機２のノイズ源ＮＳの動きをも検出してしまう場合がある。
【００７１】
例えば、モータやルーバの動作に応じた振動成分は、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号に周波数変化として現われることがある。振動に応じた周波数変化は、センシング対象である利用者の心拍や呼吸に伴う人体表面の動きに応じた周波数変化に対するノイズ成分となる。
【００７２】
また、ルーバの方向が制御されてルーバが動くと、その動きがドップラーセンサ５１Ａの出力信号に振幅値変化として現われることがある。当該振幅値変化は、センシング対象である利用者の活動に伴う動きに応じた振幅値変化に対するノイズ成分となる。
【００７３】
ドップラーセンサ５１Ａの出力信号に、空調機２のノイズ源ＮＳの動きに応じたノイズ成分が加わると、センシング対象のバイタル情報の検出精度が低下し得る。結果として、バイタル情報に基づく睡眠判定の精度や、空調制御の精度や効率も低下し得る。
【００７４】
そこで、本実施形態では、第２のドップラーセンサ５１Ｂによって、ノイズ源ＮＳの動きを検出し、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号から、ノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分（別言すると「ノイズ成分」）をキャンセル又は低減する。
【００７５】
そのため、第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンシング範囲は、第１のドップラーセンサ５１Ａのセンシング範囲において、ノイズ源ＮＳが含まれる範囲に重なるように設定されてよい。
【００７６】
別言すると、第１のドップラーセンサ５１Ａは、ノイズ源ＮＳと空調空間に位置し得る利用者とに電波が到達可能な送信電力に設定され、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、電波が空調機２の可動部分に到達し利用者には到達しない送信電力に設定されてよい。
【００７７】
更に別言すれば、第１のドップラーセンサ５１Ａは、空調機２による空調空間をセンシングターゲットとするように送信電力が設定され、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、空調機２のノイズ源ＮＳをセンシングターゲットとするように送信電力が設定されてよい。
【００７８】
このような設定によって、利用者の動きとノイズ源ＮＳの動きとの双方が、第１のドップラーセンサ５１Ａによって検出され、ノイズ源ＮＳの動きが、第２のドップラーセンサ５１Ｂによって検出される。
【００７９】
したがって、各ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの検出結果の差分を求めれば、ドップラーセンサ５１Ａの検出結果から、空調機２の運転に伴うノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分をキャンセル又は低減することができる。
【００８０】
よって、利用者の動きに応じた信号成分（別言すると、バイタル情報）を、空調機２の動作に影響されずに、精度良く検出でき、バイタル情報の検出精度の向上を図ることができる。バイタル情報の検出精度が向上するから、バイタル情報に基づく睡眠判定の精度や、空調制御の精度や効率を向上できる。
【００８１】
なお、第１のドップラーセンサ５１Ａの出力信号から、第２のドップラーセンサ５１Ｂの出力信号をキャンセル又は低減することは、第１のドップラーセンサ５１Ａの出力信号を、第２のドップラーセンサ５１Ｂの出力信号で補正すること、と捉えてもよい。
【００８２】
ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの出力信号は、それぞれ、「検出値」又は「センサ値」と称してもよい。第１のドップラーセンサ５１Ａのセンサ値は、便宜的に、「第１のドップラーセンサ値」と称してよい。第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンサ値は、便宜的に、「第２のドップラーセンサ値」と称してよい。
【００８３】
第１及び第２のドップラーセンサ値に基づく演算や処理は、空調機２のコントローラ２１（例えば、プロセッサ２１１）にて実行されてもいし、制御システム４（例えば図６にて後述するプロセッサ４１）にて実行されてもよい。
【００８４】
コントローラ２１のプロセッサ２１１や、制御システム４のプロセッサ４１は、第１及び第２のドップラーセンサ値に基づいて、空調空間における利用者のバイタル情報を検出する検出部の一例でもある、と捉えてよい。検出部の機能は、センサユニット５に内蔵の個別のプロセッサにて実現されてもよい。
【００８５】
なお、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂのための電源は、空調機２（例えば、コントローラ２１）と共用でもよいし、空調機２とは個別でもよい。
【００８６】
空調機２とは個別の電源からドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂに給電が可能であれば、空調機２の電源がＯＦＦであっても、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂによるセンシングが可能である。別言すると、非接触バイタルセンサ５は、空調機２の非動作時でもセンサ５単体として作動可能なので、「見守り機能」として利用できる。
【００８７】
（空調機２の構成例）
図５は、空調機２の構成に着目した空調システム１の構成例を示すブロック図である。図５に示す空調機２は、例示的に、コントローラ２１を備える。コントローラ２１は、空調機２の運転を制御する。
【００８８】
コントローラ２１には、既述のドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの他に、例示的に、空調機２の送風ファン２２を駆動するモータや、空調機２のルーバ２３を駆動するモータが接続されてよい。送風ファン２２は、送風機の一例であり、例示的に、クロスフローファンであってよい。ルーバ２３は、風向調節器の一例であり、「エアウィング２３」と称されてもよい。
【００８９】
クロスフローファン２２がコントローラ２１によって制御されることで、例えば、空調機２の送風量を制御できる。エアウィング２３がコントローラ２１によって制御されることで、例えば、空調機２の送風方向を制御できる。
【００９０】
また、コントローラ２１には、例示的に、通信ＩＦ２４、操作部２５、温度センサ２６、及び、湿度センサ２７が接続されてよい。
【００９１】
通信ＩＦ２４は、ルータ６に接続されて、ネットワーク３経由で制御システム４との通信を可能にするインタフェースである。通信ＩＦ２４には、例示的に、イーサネット（登録商標）カードが適用されてよい。
【００９２】
通信ＩＦ２４は、送信処理に着目すれば、制御システム４宛に情報を送信する送信部の一例であり、受信処理に着目すれば、制御システム４が空調機２宛に送信した情報を受信する受信部の一例である。
【００９３】
制御システム４宛に送信される情報には、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂのセンサ値が含まれてよい。また、制御システム４宛に送信される情報には、ドップラーセンサ値に基づいてコントローラ２１が求めた利用者のバイタル情報や、バイタル情報に基づいてコントローラ２１が利用者の状態を判定した結果等が含まれてよい。
【００９４】
操作部２５は、空調機２の利用者によって操作されて、その操作に応じた信号（便宜的に「操作信号」と称してよい。）をコントローラ２１に入力する。操作信号に応じた制御がコントローラ２１によって実施される。
【００９５】
なお、操作部２５は、空調機２本体に取り付けられた操作パネルに該当してもよいし、例えば赤外線通信によって空調機２の運転を遠隔制御するためのリモートコントローラに該当してもよい。
【００９６】
温度センサ２６は、空調空間の温度をセンシングする。湿度センサ２７は、空調空間の湿度をセンシングする。コントローラ２１は、温度センサ２６及び湿度センサ２７の一方又は双方のセンサ情報に基づいて、送風ファン２２やルーバ２３を適応的に制御してよい。
【００９７】
なお、コントローラ２１には、クリーニング機構２９が接続されてもよい。クリーニング機構２９は、例示的に、空調機２のフィルタを空調機２が自律的にクリーニングするための機構であってよい。クリーニング機構２９によるクリーニングは、例示的に、空調機２の電源ＯＦＦに応じて実施されてもよい。
【００９８】
また、コントローラ２１には、カメラ３０が接続されてもよい。カメラ３０は、空調空間の様子を撮影してよい。カメラ３０で撮影された画像データが、通信ＩＦ２４から制御システム４宛に送信される情報に含まれてよい。画像データは、静止画像データでもよいし、動画像データでもよい。
【００９９】
制御システム４で受信された、カメラ３０の画像データは、情報端末からアクセス可能であってよい。情報端末は、例えば、空調機２の利用者やその親族が所持する端末であってもよいし、空調空間の監視を許可されたセキュリティ会社が所有する端末であってもよい。情報端末には、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、携帯電話機（スマートフォンを含んでよい。）、タブレットＰＣ等が該当してよい。
【０１００】
制御システム４で受信された空調空間の画像データを情報端末にて参照することで、空調空間から離れた遠隔地にて空調空間の様子を、空調機２の利用者やその親族、あるいはセキュリティ会社等が、監視、確認することが可能である。
【０１０１】
（制御システム４の構成例）
図６は、図１に例示した制御システム４の構成例を示すブロック図である。図６に示す制御システム４は、例示的に、プロセッサ４１、メモリ４２、記憶装置４３、通信インタフェース（ＩＦ）４４、及び、ペリフェラルＩＦ４５を備えてよい。
【０１０２】
プロセッサ４１、メモリ４２、記憶装置４３、通信ＩＦ４４、及び、ペリフェラルＩＦ４５は、例示的に、バス４６によって、互いに通信可能に接続されてよい。
【０１０３】
プロセッサ４１は、例示的に、制御システム４としての動作を制御する。当該制御には、ネットワーク３との通信を制御することや、既述のように、ネットワーク３経由で空調機２を遠隔制御することが含まれてよい。
【０１０４】
例えば、プロセッサ４１は、通信ＩＦ４４で受信された、非接触バイタルセンサ５のセンサ情報を基に、空調機２の運転を制御する制御信号を生成してよい。当該制御信号は、通信ＩＦ４４から空調機２宛に送信されてよい。空調機２宛に送信された制御信号は、ネットワーク３及びルータ６を経由して空調機２（例えば、通信ＩＦ２４）で受信されてよい。
【０１０５】
なお、プロセッサ４１は、空調機２のコントローラ２１におけるプロセッサ２１１と同様に、演算能力を備えた演算装置の一例である。演算装置は、演算デバイス又は演算回路と称されてもよい。演算装置の一例であるプロセッサ４１には、例示的に、ＣＰＵやＤＳＰが適用されてよい。
【０１０６】
メモリ４２は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭやフラッシュメモリ等であってよい。メモリ４２には、プロセッサ４１が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。
【０１０７】
「プログラム」には、空調機２の運転を制御するプログラムが含まれてよい。「データ」には、プロセッサ４２の動作に応じて生成されたデータや空調機２宛の制御信号等が含まれてよい。
【０１０８】
記憶装置４３は、例示的に、通信ＩＦ４４で受信された、非接触バイタルセンサ５のセンサ情報を記憶してよい。センサ情報は、例示的に、記憶装置４３においてデータベース（ＤＢ）化されてよい。ＤＢ化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。なお、記憶装置４３には、例示的に、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等が適用されてよい。
【０１０９】
通信ＩＦ４４は、例示的に、ネットワーク３に接続されて、ネットワーク３経由で空調機２との通信を可能にする。通信ＩＦ４４は、受信処理に着目すれば、非接触バイタルセンサ５が制御システム４宛に送信した情報を受信する受信部の一例である。一方、送信処理に着目すれば、通信ＩＦ４４は、例えば、プロセッサ４１が生成した空調機２宛の制御信号を送信する送信部の一例である。通信ＩＦ４４には、例示的に、イーサネット（登録商標）カードが適用されてよい。
【０１１０】
ペリフェラルＩＦ４５は、例示的に、制御システム４に周辺機器を接続するためのインタフェースである。周辺機器には、制御システム４に情報を入力するための入力機器や、制御システム４で得られた情報を出力する出力機器が含まれてよい。入力機器には、キーボードやマウス、タッチパネル等が含まれてよい。出力機器には、ディスプレイやプリンタ等が含まれてよい。
【０１１１】
（ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの配置関係）
次に、図７及び図８を参照して、２つのドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの配置関係の一例について説明する。
【０１１２】
図７に模式的に例示するように、第１のドップラーセンサ５１Ａは、空調機２の内部から、利用者が位置し得る空調空間を、電波によって見通せる位置に設置されてよい。
【０１１３】
別言すると、第１のドップラーセンサ５１Ａは、そのセンシング範囲ＳＲ１に、バイタル情報のセンシング対象である利用者が含まれるように、空調機２内部に設置されてよい。
【０１１４】
これに対し、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、空調機２の内部において、ドップラーセンサ５１Ａのセンシング範囲ＳＲ１に含まれるノイズ源ＮＳ（例えば、ルーバ２３）を、電波によって見通せる位置に設置されてよい。
【０１１５】
別言すると、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、そのセンシング範囲ＳＲ２に、ドップラーセンサ５１Ａのセンシング範囲ＳＲ１に含まれるノイズ源ＮＳが含まれるように、空調機２内部に設置されてよい。ただし、第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンシング範囲ＳＲ２は、バイタル情報のセンシング対象である利用者が含まれないように設定されてよい。
【０１１６】
「見通せる位置」とは、ドップラーセンサ５１の送信電波を吸収したり反射（又は遮蔽）したりして電波を阻害し得る物体が、ドップラーセンサ５１とセンシング対象（例えば、利用者又はノイズ源ＮＳ）との間に存在しない位置である、と捉えてもよい。
【０１１７】
なお、図７は、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂが１つのセンサ５として一体化されている例を示しているが、図８に模式的に例示するように、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、１つのセンサ５として一体化されていなくてもよい。
【０１１８】
例えば、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、空調機２の内部において、個別的に異なる位置に設置されてよい。「異なる位置」は、空調機２内の水平方向に異なる位置でもよいし鉛直方向に異なる位置でもよく、水平方向及び鉛直方向の双方について異なる位置でもよい。
【０１１９】
バイタル情報のセンシング対象が第１のドップラーセンサ５１Ａのセンシング範囲ＳＲ１に含まれ、かつ、バイタル情報のセンシング対象ではないノイズ源ＮＳが第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンシング範囲ＳＲ２に含まれる配置関係であればよい。
【０１２０】
図９は、空調機２の模式的な側面図である。空調機２には、例示的に、熱交換器２０１が備えられてよい。また、熱交換器２０１と空調機２の筐体正面（「正面パネル」と称してもよい。）との間の内部空間には、例示的に、空気清浄フィルタ２０２が備えられてよい。正面パネルは、空調機２の空調空間側の筐体の一例である。
【０１２１】
熱交換器２０１は、金属製であり、電波を遮蔽する。そのため、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、空調機２の内部において、熱交換器２０１を避けた空間、例えば、熱交換器２０１と空調機２の正面パネルとの間の空間に備えられてよい。
【０１２２】
熱交換器２０１と空気清浄フィルタ２０２との間に空間があれば、当該空間にドップラーセンサ５１及び５１Ｂが設置されてよい。
【０１２３】
なお、ノイズ源ＮＳの一例であるルーバ２３の設置される送風口の位置に応じて空調機２の筐体が加工され、加工された形状に応じて熱交換器２０１の形状も加工されることがある。
【０１２４】
例えば図９に模式的に示すように、空調機２の筐体正面の一部がルーバ２３の設置のために水平面に対して斜め下に向くように加工されていることがある。斜め下に向けて空調機２による送風を可能にするためである。
【０１２５】
当該筐体の加工に伴って、空調機２内部の熱交換器２０１の形状が、空調機２の筐体の「斜め下に向く面」と対向する面が形成されるように加工されていることがある。
【０１２６】
そのような場合、熱交換器２０１の「斜め下に向く面」は、上述したように空調空間における利用者とノイズ源ＮＳの一例であるルーバ２３との双方を「見通せる位置」であることが多い。
【０１２７】
例えば、熱交換器２０１の「斜め下に向く面」にルーバ２３と対向するようにドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを設置すると、ルーバ２３を介して空調空間をドップラーセンサ５１Ａの送信電波によって見通すことができる。また、ルーバ２３をドップラーセンサ５１Ｂの送信電波によって見通すことができる。
【０１２８】
なお、第１のドップラーセンサ５１Ａがルーバ２３と対向するように設置された位置は、「第１の位置」の一例であり、第２のドップラーセンサ５１Ｂがルーバ２３と対向するように設置された位置は、「第２の位置」の一例である。
【０１２９】
ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂが、１つのセンサユニット５に含まれる場合、「第１の位置」及び「第２の位置」は、ルーバ２３と対向するように設置されたセンサユニット５内の異なる位置と捉えてもよい。
【０１３０】
ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを空調機２の内部において個別に設置してよければ、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、図１０に模式的に例示するような配置にしてもよい。
【０１３１】
例えば、第１のドップラーセンサ５１Ａは、熱交換器２０１の「斜め下に向く面」に設置し、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、例えばノイズ源ＮＳを電波によって見通すことが可能な、別の位置に設置してよい。
【０１３２】
なお、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを内蔵する空調機２は、「壁掛け式」に限らず、空調空間の「天井」に取り付けられるタイプ（便宜的に「天井埋め込み式」と称してよい。）の空調機であってもよい。
【０１３３】
「天井埋め込み式」の空調機２であっても、第１のドップラーセンサ５１Ａは、ノイズ源ＮＳを介して空調空間を電波によって見通せる位置に備えられ、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、ノイズ源ＮＳを電波によって見通せる位置に備えられればよい。
【０１３４】
（動作例）
以下、上述した空調システム１の動作例について説明する。なお、以下に説明する動作例は、第１のドップラーセンサ５１Ａの検出値から、第２のドップラーセンサ５１Ｂの検出値をキャンセル又は低減する処理を含む動作例である。
【０１３５】
第２のドップラーセンサ５１Ｂの検出値は、ノイズ源ＮＳの動きに応じたノイズ成分に相当する。したがって、第１のドップラーセンサ５１Ａの検出値から、第２のドップラーセンサ５１Ｂの検出値をキャンセル又は低減する処理は、便宜的に、「ノイズキャンセリング」と総称してよい。
【０１３６】
また、以下では、「ノイズキャンセリング」が制御システム４（例えば、プロセッサ４１）にて実施される例について説明する。ただし、「ノイズキャンセリング」に関わる処理の一部又は全部は、空調機２のコントローラ２１（例えば、プロセッサ２１１）で実施されてもよい。
【０１３７】
（第１実施例）
図１１は、第１実施例に係るノイズキャンセリングを含む空調システム１の動作例を説明するフローチャートである。
【０１３８】
図１１に例示するように、制御システム４は、非接触バイタルセンサ５が制御システム４宛に送信したセンサ情報を受信する。センサ情報には、例示的に、ドップラーセンサ５１Ａのセンサ値と、ドップラーセンサ５１Ｂのセンサ値と、が含まれる。これらのドップラーセンサ値は、例示的に、制御システム４の通信ＩＦ４４にて受信され、制御システム４のプロセッサ４１に入力される（処理Ｐ１１ａ，Ｐ１１ｂ）。
【０１３９】
プロセッサ４１は、例示的に、第１のドップラーセンサ値に基づいて、空調空間における利用者の「体動量」を算出してよい。体動量が判定閾値を超えていれば、利用者が覚醒していると判定してよく、体動量が判定閾値未満であれば当該利用者が睡眠中であると判定してよい。
【０１４０】
利用者の「体動量」は、ドップラーセンサ値の時間変化として捉えることができる。例えば、センシング対象である利用者が覚醒しており活動中であると、センシング対象の体動が、ドップラーセンサ値の振幅値及び周波数の変化として現われる。
【０１４１】
例えば、利用者の体動量が大きいほど、ドップラーセンサ値の振幅値及び周波数は大きくなる傾向にある。利用者が睡眠中等の安静時では、利用者の体動は、心拍や呼吸の変化が支配的になる。そのため、ドップラーセンサ値の振幅値は変化しないか変化があっても無視してよい程度の変化であると考えてよい。
【０１４２】
したがって、心拍や呼吸の変化に起因する体動は、ドップラーセンサ値の周波数変化として現われる、と考えてよい。例えば、心拍数や呼吸数が増加するほど、ドップラーセンサ値の周波数は大きくなる傾向にある。
【０１４３】
よって、ドップラーセンサ値の振幅値及び周波数の変化を基に、体動量を検出することができる。ドップラーセンサ値の振幅値及び周波数の変化は、例えば、ドップラーセンサ値の信号波形（別言すると、時間変化）を時間領域で直線に伸ばした時の長さの変化として捉えることができる。
【０１４４】
信号波形を時間領域で直線に伸ばした時の長さは、便宜的に、「伸展時波長」と称してよい。したがって、「伸展時波長」は、通常の「波長」とは異なる概念である。「伸展時波長」は、或る単位時間において、ドップラーセンサ値が時間領域で描く軌跡の長さに相当する、と捉えてもよい。なお、単位時間は、「秒」単位でもよいし、「分」単位でもよい。
【０１４５】
図１２に「伸展時波長」の概念を模式的に例示する。図１２の横軸は時間（ｔ）を示し、図１２の縦軸はドップラーセンサ値（例えば、電圧［Ｖ］）を示す。
【０１４６】
図１２において、点線Ａで示す信号波形は、例示的に、センシング対象の利用者が睡眠中である時の、ドップラーセンサ値の時間変化を模式的に表す。実線Ｂで示す信号波形は、センシング対象の利用者が覚醒して活動中である時の、ドップラーセンサ値の時間変化を模式的に表す。
【０１４７】
「伸展時波長」は、図１２の下部に例示するように、点線Ａ及び実線Ｂで示される、単位時間（ΔＴ）あたりの信号波形を、時間方向に直線に伸ばした時の長さに相当する。
【０１４８】
「伸展時波長」は、例示的に、ドップラーセンサ値を、或る周期（「サンプリング周期」と称してよい。）で、逐次的に、メモリ４２（図６参照）に記憶してゆき、単位時間にわたって振幅値の変化量を加算することで算出できる。
【０１４９】
「伸展時波長」の算出例について、図１３を参照して説明する。図１３の横軸は、時間（ｔ）を表し、図１３の縦軸は、ドップラーセンサ値（例えば、振幅値に相当する電圧［Ｖ］）を表す。
【０１５０】
図１３に例示する信号波形では、或るタイミングｔ＝ＴＮ＋２、ｔ＝ＴＮ＋１、及び、ｔ＝ＴＮにおいて、それぞれ、ドップラーセンサ値は、「Ａα＋２」、「Ａα＋１」、及び、「Ａα」である。
【０１５１】
なお、「Ｎ」はタイミングのラベルを表す整数である。「Ａ」は電圧値［Ｖ］がとり得る実数であり、「α」は電圧値のラベルを表す整数である。各タイミングｔ＝ＴＮ＋２、ｔ＝ＴＮ＋１、及び、ｔ＝ＴＮは、それぞれ「サンプリングタイミング」と称してよい。サンプリングタイミングの間隔は、一定でもよいし異なっていてもよい。
【０１５２】
プロセッサ４１は、例示的に、各サンプリングタイミングで得られた振幅値（電圧値）を基に、サンプリングタイミング間の振幅変化量を求める。例えば、プロセッサ４１は、隣り合うサンプリングタイミングでの振幅値の差分を、サンプリングタイミング間の振幅変化量として求めてよい。
【０１５３】
例示的に、プロセッサ４１は、サンプリングタイミングｔ＝ＴＮ＋２と、次のサンプリングタイミングｔ＝ＴＮ＋１との間の振幅変化量を絶対値｜Ａα＋１−Ａα＋２｜として求めてよい。同様に、プロセッサ４１は、サンプリングタイミングｔ＝ＴＮ＋１と次のサンプリングタイミングｔ＝ＴＮとの間の振幅変化量を絶対値｜Ａα−Ａα＋１｜として求めてよい。
【０１５４】
プロセッサ４１は、このような演算を、単位時間あたりのサンプリング回数にわたって繰り返し実施し、得られた振幅変化量を、｜Ａα−Ａα＋１｜＋｜Ａα＋１−Ａα＋２｜＋…のように、加算することで、「伸展時波長」を算出できる。
【０１５５】
なお、図１３に例示したように、ドップラーセンサ値が電圧値［Ｖ］で表される場合、「伸展時波長」の単位は、例えば「電圧／時間」（Ｖ／ｍｉｎ）で表される。
【０１５６】
また、単位時間あたりの振幅値のサンプリング数は、少なすぎると「伸展時波長」の算出精度が低下し、多すぎると演算負荷が高くなり演算遅延等が生じ得るから、現実的なレンジで設定されてよい。更に、「伸展時波長」は、所定時間にわたって時間平均されてよい。例えば、単位時間を１秒として１分間に得られた６０個の「伸展時波長」の平均をとってよい。
【０１５７】
なお、プロセッサ４１は、「伸展時波長」を次のようにして算出してもよい。例えば図１４に、曲線ＡＢの「伸展時波長」を算出する例を示す。ＡＢ間をｎ個の微小区間に分割し、各微小区間を線分で近似し、その長さの和Ｓｎを以下の数式１で表す。
【０１５８】
【数１】
2016181546.tif 000003
【０１５９】
微小区間のｘ方向の微小変位をΔｘｋ、ｙ方向の微小変位をΔｙｋとすると、三平方の定理より、ΔＳｋは、以下の数式２で表される。
【数２】
2016181546.tif 000004
【０１６０】
以下の数式３に示すように、数式２の微小区間の個数ｎを無限に増やすと、和Ｓｎは、曲線ＡＢの長さＬに近づく。
【数３】
2016181546.tif 000005
数式３において、ｘ方向を時間軸とし、ドップラーセンサ値のサンプリング周期が一定（例えば、１ｋＨｚ）であるとすると、「ｘｋ」は一定であり、「ｙｋ」にドップラーセンサ値（振幅値）を代入することで、「伸展時波長」が算出される。なお、ＡＢ間の時間は、例示的に、６０秒である。
【０１６１】
プロセッサ４１は、上述のようにして第１及び第２のドップラーセンサ値のそれぞれについて「伸展時波長」を算出してよい（図１１の処理Ｐ１２ａ，１２ｂ）。図１５に、第１及び第２のドップラーセンサ値を基に算出された「伸展時波長」の時間変化の一例を示す。
【０１６２】
図１５において、「×」印でプロットした点が、第１のドップラーセンサ５１Ａのセンサ値を基に算出された「伸展時波長」を表す。また、図１５において、「○」印でプロットした点が、第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンサ値を基に算出された「伸展時波長」を表す。
【０１６３】
第１のドップラーセンサ５１Ａのセンサ値を基に算出された「伸展時波長」（ＬＡ）は、「第１の長さ」の一例であり、利用者の体動に応じた信号成分と、ノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分と、の双方を含む情報に相当する。
【０１６４】
これに対し、第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンサ値を基に算出された「伸展時波長」（ＬＢ）は、「第２の長さ」の一例であり、ノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分が支配的な情報に相当する。
【０１６５】
したがって、プロセッサ４１は、「伸展時波長」ＬＡから「伸展時波長」ＬＢを減じることで、「伸展時波長」ＬＡからノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分をキャンセル又は低減できる（図１１の処理Ｐ１３ａ）。
【０１６６】
なお、伸展時波長ＬＡから減じる伸展時波長ＬＢには、例えばノイズ源ＮＳの動きに応じた補正係数θが乗じられてよい（図１１の処理Ｐ１３ｂ）。ノイズ源ＮＳの動きは、空調機２の動作状態に応じた動きである。例えば、空調機２の単位時間あたりの送風量が多いほど、ノイズ源ＮＳの一例であるルーバ２３の振動が大きくなると考えられる。
【０１６７】
そのため、送風量が大きいほど、大きな補正係数θが伸展時波長ＬＢに乗じられてよい。図１６に、送風量と補正係数θとの関係の一例を示す。図１６に例示する関係は、例えばメモリ４２（図６参照）に、データベース（ＤＢ）として予め記憶されていてよい。補正係数θは、送風量の関数として表されてもよい。
【０１６８】
空調機２の送風量は、空調機２の動作を制御するコントローラ２１（図５参照）にて把握可能な情報である。例えば、コントローラ２１は、送風ファン２２の回転を制御する制御情報を基に、単位時間あたりの送風量を求めることができる。
【０１６９】
コントローラ２１は、例えば通信ＩＦ２４を介して、単位時間あたりの送風量を示す情報（又は、送風ファン２２の制御情報でもよい）を、センサ情報と共に、あるいは個別に、制御システム４宛に送信してよい。
【０１７０】
制御システム４のプロセッサ４１は、空調機２のコントローラ２１から受信した情報を基に、空調機２の現在の単位時間あたりの送風量を識別することができ、識別した送風量に対応する補正係数θをメモリ４２から読み出すことができる。
【０１７１】
なお、補正係数θは、代替的あるいは追加的に、ルーバ２３の動き量と関連付けられてメモリ４２に記憶されてもよい。また、ルーバ２３の動き量は、空調機２のコントローラ２１がルーバ２３の動きを制御する制御情報と関連付けられてもよい。
【０１７２】
プロセッサ４１は、例示的に、Ｓ＝ＬＡ−ＬＢ×θで表される演算によって、利用者の体動量Ｓを算出してよい（図１１の処理Ｐ１４）。
【０１７３】
体動量Ｓは、単位時間（例えば、１秒）毎にＳ＝ＬＡ−ＬＢ×θで表される演算の演算結果として算出されてもよいし、単位時間毎に得られるＳ＝ＬＡ−ＬＢ×θの演算結果を１分〜２分等の時間にわたって加算した値として算出されてもよい。
【０１７４】
したがって、体動量Ｓの単位は、１秒間や１分間あたりに検出された体動の回数（［回数／秒］、又は、［回数／分］）として表されてよい。なお、図１５において、「▲」印でプロットした点が「体動量」を表す。
【０１７５】
このようにして算出された「体動量」を基に、プロセッサ４１は、利用者の活動状態（又は睡眠状態）を判定してよい（図１１の処理Ｐ１５）。
【０１７６】
例えば、処理Ｐ１４で算出された「体動量」には、利用者の呼吸や心拍に応じた体動成分と、利用者の身体的な活動に伴う体動成分と、が含まれ得る。プロセッサ４１は、「体動量」と第１の閾値との比較によって、「体動量」から、利用者の呼吸や心拍に応じた体動成分を除去又は低減することが可能である。
【０１７７】
例えば図１７（Ａ）に示すように、プロセッサ４１は、或る時間にわたって得られた「体動量」と第１の閾値との比較を行ない、図１７（Ｂ）に示すように、第１の閾値以上の「体動量」を、利用者の身体的な活動に伴う体動量として求めてよい。そのため、「第１の閾値」は、便宜的に、「呼吸・心拍成分除去閾値」と称してもよい。
【０１７８】
また、プロセッサ４１は、図１７（Ｃ）に例示するように、利用者の身体的な活動に伴う体動量と、第２の閾値と、を比較して、第２の閾値以上の体動量があった時間を、利用者が「覚醒」している時間であると判定してよい。
【０１７９】
別言すると、プロセッサ４１は、図１７（Ｄ）に例示するように、「覚醒」と判定した時間を除く時間において利用者が「睡眠」中であると判定してよい。そのため、「第２の閾値」は、便宜的に、「覚醒／睡眠判定閾値」と称してよい。
【０１８０】
例えば、プロセッサ４１は、「睡眠」と判定した時間が、数分等の閾値時間以上にわたって継続した場合に、利用者が「睡眠状態」にあると判定してよい。
【０１８１】
プロセッサ４１は、このような「覚醒」又は「睡眠」の判定結果に基づいて、空調機２の運転を制御してよい（図１１の処理Ｐ１６）。例えば、プロセッサ４１は、空調空間が利用者の「睡眠」及び「覚醒」のそれぞれに適した温度や湿度になるように、空調機２の運転を制御してよい。
【０１８２】
なお、図１１では、各ドップラーセンサ値の「伸展時波長」を基に利用者の体動量を算出しているが、「伸展時波長」は算出せずに、各ドップラーセンサ値そのものを基に利用者の体動量を算出してもよい。
【０１８３】
別言すると、図１１における「伸展時波長」の算出処理Ｐ１２ａ及びＰ１２ｂは、削除又はスキップ可能である。「伸展時波長」を算出しない場合、プロセッサ４１は、処理Ｐ１４において、例えば図１８（Ａ）に示すように、処理Ｐ１３ａでの差分演算によって得られたドップラーセンサ値（振幅値）と振幅閾値とを比較してよい。
【０１８４】
プロセッサ４１は、例えば１分〜２分間等の単位時間に、ドップラーセンサ値が振幅閾値以上となったタイミングをカウントし、図１８（Ｂ）に例示するように、カウントした回数を単位時間あたりの体動量として算出してよい。
【０１８５】
そして、プロセッサ４１は、処理Ｐ１５において、図１８（Ｃ）に例示するように、算出した体動量と、覚醒／睡眠判定閾値と、を比較して、覚醒／睡眠判定閾値以上の体動量があった時間を、利用者が「覚醒」している時間であると判定してよい。
【０１８６】
別言すると、プロセッサ４１は、図１８（Ｄ）に例示するように、「覚醒」と判定した時間を除く時間において利用者が「睡眠」中であると判定してよい。例えば、プロセッサ４１は、「睡眠」と判定した時間が、数分等の閾値時間以上にわたって継続した場合に、利用者が「睡眠状態」にあると判定してよい。
【０１８７】
なお、図１１の処理Ｐ１３ｂにおいて、「伸展時波長」ではなく、第２のドップラーセンサ値そのものを補正すると、「伸展時波長」を補正する場合よりも、誤差が生じ易い場合がある。
【０１８８】
そのため、「伸展時波長」を算出する方が、体動量の算出精度を向上できる。したがって、利用者の活動状態や睡眠状態の判定精度も向上し、ひいては、当該判定に基づく空調機２の運転制御の精度や効率も向上できる。
【０１８９】
また、図１１では、処理Ｐ１５での利用者の活動状態や睡眠状態の判定結果に基づいて、空調機２の運転が制御されるが、処理Ｐ１５は、削除あるいはスキップされてもよい。例えば、処理Ｐ１４で算出された「体動量」に基づいて、空調機２の運転が制御されてもよい。
【０１９０】
非限定的な一例として、図１７（Ｂ）や図１８（Ｂ）に示したように、閾値以上の体動量が検出された時間では空調空間の温度を下げるように、空調器２の運転が制御されてもよい。
【０１９１】
（第２実施例）
図１９は、第２実施例に係るノイズキャンセリングを含む空調システム１の動作例を説明するフローチャートである。
【０１９２】
図１９に例示するフローチャートは、図１１に例示したフローチャートに比して、レポート出力処理Ｐ１７が追加されている点が異なる。
【０１９３】
レポート出力処理Ｐ１７において、制御システム４のプロセッサ４１は、例えば、処理Ｐ１５での、利用者の活動状態や睡眠状態の判定結果を、レポートデータとして外部機器に出力してよい。
【０１９４】
レポートデータの出力先である外部機器は、例示的に、ペリフェラルＩＦ４５（図６参照）に接続されたディスプレイやプリンタ等の出力機器であってもよいし、記憶装置４３であってもよい。代替的あるいは追加的に、外部機器は、既述の利用者やセキュリティ会社等が保有する情報端末であってもよい。
【０１９５】
レポートデータを参照することで、利用者の健康状態等を把握、管理することが可能である。
【０１９６】
（第３実施例）
図２０は、第３実施例に係るノイズキャンセリングを含む空調システム１の動作例を説明するフローチャートである。図２０に例示するフローチャートは、第１実施例の図１１に例示したフローチャートに比して、心拍・呼吸検出処理Ｐ２０が追加されている点が異なる。
【０１９７】
心拍・呼吸検出処理Ｐ２０は、例えば、制御システム４のプロセッサ４１によって、図１１に例示したフローチャートの処理と並列して実行されてよい。
【０１９８】
心拍・呼吸検出処理Ｐ２０において、プロセッサ４１は、第１及び第２のドップラーセンサ値の受信（Ｐ１１ａ，Ｐ１１ｂ）に応じて、各ドップラーセンサ値をそれぞれ周波数解析してよい（処理Ｐ２２ａ，Ｐ２２ｂ）。周波数解析には、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を適用してよい。なお、「ＦＦＴ」は、「ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform」に代替されてもよい（以下、同様）。
【０１９９】
例えば、各ドップラーセンサ値は、ＦＦＴによって時間領域の信号から周波数領域の信号（便宜的に「周波数信号」と称してよい。）にそれぞれ変換される。
【０２００】
プロセッサ４１は、各ドップラーセンサ値の周波数信号から、他に比べて相対的に大きな変化を示す周波数成分（便宜的に「ＦＦＴピーク周波数」と称してよい。）を検出（「抽出」と称してもよい。）してよい（処理Ｐ２３ａ，Ｐ２３ｂ）。ドップラーセンサ値のＦＦＴピーク周波数は、心拍や呼吸に応じた特徴的な変化を示す周波数成分の一例であり、便宜的に「特徴点」と称してもよい。
【０２０１】
プロセッサ４１は、抽出した「特徴点」の比較処理を実施してよい（処理Ｐ２４）。「特徴点の比較処理」は、例示的に、第１及び第２のドップラーセンサ値のそれぞれから得られた「特徴点」の比較処理であってよい。
【０２０２】
「比較処理」において、例えば、心拍や呼吸に応じた特徴的な変化を示す情報の候補から、ノイズ源ＮＳの動きに応じた特徴的な変化を示す情報を、除外することが可能である。したがって、「比較処理」は、便宜的に、「フィルタリング」と称してもよい。
【０２０３】
別言すると、プロセッサ４１は、第１のドップラーセンサ値の周波数解析結果において示される複数の特徴点のうちの１又は複数の特徴点を、第２のドップラーセンサ値の周波数解析結果に基づいて特定できる。
【０２０４】
図２１に、第１のドップラーセンサ値の時間変化の一例を示し、図２２に、図２１に例示した第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果の一例を示す。
【０２０５】
図２２に例示するように、第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果には、低周波数側に呼吸成分に相当するピーク周波数が現われ、高周波側に心拍成分に相当するピーク周波数が現れる。
【０２０６】
非限定的な一例として、第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果において、人体の心拍成分は、０．７Ｈｚ〜３Ｈｚ程度の周波数レンジにおいてピーク周波数が現われる傾向にある。また、第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果において、人体の呼吸成分は、０．１Ｈｚ〜０．３Ｈｚ程度の周波数レンジにおいてピーク周波数が現われる傾向にある。
【０２０７】
したがって、プロセッサ４１は、これらの周波数レンジにおいて、第１のドップラーセンサ値のＦＦＴピーク周波数と、第２のドップラーセンサ値のＦＦＴピーク周波数と、を比較してよい。
【０２０８】
比較の結果、プロセッサ４１は、ＦＦＴピーク周波数が一致する周波数成分は、心拍や呼吸に応じた変化ではなくノイズ源ＮＳの動きに応じたノイズ成分であると判定してよい。当該判定に応じて、プロセッサ４１は、ノイズ成分を第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果から削除してよい。
【０２０９】
処理Ｐ２４での比較処理の非限定的な一例について、図２３（Ａ）及び図２３（Ｂ）を参照して説明する。
【０２１０】
図２３（Ａ）は、第１のドップラーセンサ値の周波数解析結果の一例を示し、図２３（Ｂ）は、第２のドップラーセンサ値の周波数解析結果の一例を示す。
【０２１１】
図２３（Ａ）において、符号ａ１〜ａ５でそれぞれ示す周波数が、第１のドップラーセンサ値についての「特徴点」の一例であるＦＦＴピーク周波数を表し、例えば、既述の特徴点抽出処理Ｐ２３ａによって得られる。なお、例示的に、ａ１＜ａ２＜ａ３＜ａ４＜ａ５である。
【０２１２】
同様に、図２３（Ｂ）において、符号ｂ１〜ｂ３でそれぞれ示す周波数が、第２のドップラーセンサ値についての「特徴点」の一例であるＦＦＴピーク周波数を表し、例えば、既述の特徴点抽出処理Ｐ２３ｂによって得られる。なお、例示的に、ｂ１＜ｂ２＜ｂ３である。
【０２１３】
比較処理Ｐ２４では、例えば、第１のドップラーセンサ値について得られた「特徴点」と、第２のドップラーセンサ値について得られた「特徴点」と、を比較する。特徴点ａ１〜ａ５の集合を「Ａ」で現し、特徴点ｂ１〜ｂ３の集合を「Ｂ」で表すと、比較処理Ｐ２４では、集合Ａに含まれていて集合Ｂには含まれない（別言すると、「Ａ＼Ｂ」の関係を満たす）特徴点を求める。
【０２１４】
図２３（Ａ）及び図２３（Ｂ）の例において、仮に、ａ３＝ｂ１、ａ４＝ｂ２、及び、ａ５＝ｂ３であるとすると、第１のドップラーセンサ値ついての特徴点ａ１及びａ２が候補となる。
【０２１５】
プロセッサ４１は、このようにして絞り込んだ候補特徴点（別言すると、周波数）に基づいて、第１のドップラーセンサ値の原信号波形（例えば図２１参照）にバンドパスフィルタリング（ＢＰＦ）処理を施してよい。
【０２１６】
これにより、例えば図２４及び図２５に例示するように、第１のドップラーセンサ値の原信号波形（図２１参照）から、呼吸成分に相当する信号波形と、心拍成分に相当する信号波形と、を分離できる。
【０２１７】
プロセッサ４１は、分離した信号波形のそれぞれにノイズ成分を除去するためのローパスフィルタリング（ＬＰＦ）を適宜に施してよい（図２０の処理Ｐ２５ａ，Ｐ２５ｂ）。
【０２１８】
プロセッサ４１は、得られた信号波形から心拍数や呼吸数を算出できる。例えば、心拍数であれば、プロセッサ４１は、図２５に例示した、心拍成分に相当する信号波形の特徴点（例えば、振幅のピーク）を識別し、特徴点の時間間隔（例えば「秒」）を求めてよい。
【０２１９】
プロセッサ４１は、例えば、求めた時間間隔で１分（＝６０秒）を除することにより、１分あたりの心拍数を算出することができる（図２０の処理Ｐ２６ａ）。呼吸数についても同様にしてプロセッサ４１において算出できる（図２０の処理Ｐ２６ｂ）。
【０２２０】
プロセッサ４１は、上述のごとく算出した心拍数及び呼吸数と、処理Ｐ１４で算出した体動量と、に基づいて、図２０の処理Ｐ１５において、利用者の睡眠状態を判定することができる。
【０２２１】
例えば、利用者が睡眠中であるか否かを判定できるだけでなく、その睡眠状態が「レム睡眠」であるか「ノンレム睡眠」であるかをも判定することができる。
【０２２２】
例示的に、利用者の睡眠周期（又は段階）は、ステージ１〜５に分類することができる。ステージ１は「入眠期」、ステージ２は「軽睡眠期」、ステージ３は「中等度睡眠期」、ステージ４は「深睡眠期」と称される。ステージ１〜４が「ノンレム睡眠」と称され、ステージ５が「レム睡眠」と称される。
【０２２３】
プロセッサ４１は、利用者の心拍数、呼吸数、及び、体動量に基づいて、例示的に、ステージ３及び４の「ノンレム睡眠」と、ステージ５の「レム睡眠」と、を判定できる。
【０２２４】
例えば図２６に示すように、「レム睡眠」では、心拍数は上昇し且つ不規則に変化し、呼吸数は上昇する傾向にあり、体動量は無いか実質的に無いと判定してよいレベルを示す。
【０２２５】
これに対し、「ノンレム睡眠」では、心拍数は下降し、呼吸数は下降して安定する傾向にあり、体動量は無いか実質的に無いと判定してよいレベルを示す。
【０２２６】
以下に、心拍に基づく睡眠判定の一例を示す。心拍数（又は、呼吸数）をｘ１，ｘ２，…，ｘＮと表現すると、その相加平均（母平均）ｍは、以下の数式４で表すことができる。
【数４】
2016181546.tif 000006
【０２２７】
当該相加平均（母平均）ｍを使って以下の数式５で求められる量（σ２）を、分散（又は、母分散）と定義する。
【数５】
2016181546.tif 000007
【０２２８】
この分散σ２の正の平方根σを、母集団の標準偏差と定義する。「標準偏差σが閾値以上、かつ、心拍数が閾値以上」との条件が満たされる場合に、プロセッサ４１は、「レム睡眠」と判定してよく、当該条件を満たさない場合に、「ノンレム睡眠」と判定してよい。
【０２２９】
図２７に、利用者の就寝から起床までの心拍数及び体動量の時間変化の一例を示す。なお、図２７において、呼吸数は便宜的に心拍数と同等の変化を示すと仮定して、呼吸数の時間変化の図示は省略している。
【０２３０】
図２６に例示した関係を、図２７に例示した心拍数及び体動量の時間変化に当てはめると、就寝から起床までに、ノンレム睡眠とレム睡眠とが交互に３回ずつ現われていると判定できる。
【０２３１】
非限定的な数値例を図２８及び図２９に示す。図２８に例示するように、心拍数が４５以上で標準偏差が２以上であり、呼吸数の標準偏差が１．５以上であり、かつ、体動量が無いか実質的に無いと判定してよいレベルでは、「レム睡眠」と判定してよい。
【０２３２】
一方、心拍数が４５未満で標準偏差が２未満であり、呼吸数の標準偏差が１．５未満であり、かつ、体動量が無いか実質的に無いと判定してよいレベルでは、「ノンレム睡眠」と判定してよい。
【０２３３】
図２９に例示する心拍数データであれば、第１列の心拍数［beats per minute, bpm］の平均は「３７．３」であり、標準偏差は「１．６２」であるから、第１列の心拍数データが得られた時間は、「ノンレム睡眠」であると判定してよい候補となる。
【０２３４】
一方、図２９の第２列の心拍数の平均は「４６．９」であり、標準偏差は「２．３４」であるから、第２列の心拍数データが得られた時間は、「レム睡眠」であると判定してよい候補となる。
【０２３５】
プロセッサ４１は、以上のような「ノンレム睡眠」及び「レム睡眠」の判定結果に適した空調制御を実施してよい（図２０の処理Ｐ１６）。
【０２３６】
例えば、プロセッサ４１は、「ノンレム睡眠」と判定した時間は、空調空間の温度が徐々に低下するように空調機２の運転を制御してよい。当該制御によって、利用者の「深睡眠期」（ステージ４）への導入を促進することが可能である。
【０２３７】
また、プロセッサ４１は、「レム睡眠」と判定した時間は、空調空間の温度が徐々に上昇するように空調機２の運転を制御してよい。利用者の「覚醒」は、「レム睡眠」後に生じることが多いため、「レム睡眠」と判定した時間に、空調空間の温度が徐々に上昇させることで、利用者を快適な「覚醒」へと導くことが可能である。また、利用者が「覚醒」時にヒートショックを受けることを防止することも可能である。
【０２３８】
なお、上述した処理Ｐ１５において睡眠状態の判定に用いるパラメータ（例示的に、心拍数、呼吸数、及び、体動量）には重み付けを行なってもよい。
【０２３９】
例えば、プロセッサ４１は、体動量が閾値未満の場合には、心拍数及び呼吸数の重み付けを大きくして、「レム睡眠」及び「ノンレム睡眠」の判定感度を上げてよい。
【０２４０】
逆に、体動量が閾値以上の場合には、プロセッサ４１は、体動量の重み付けを大きくして、利用者が睡眠中であるか活動中であるかの判定感度を上げてよい。
【０２４１】
また、第３実施例においても、第２実施例（図１９の処理Ｐ１７）と同様に、プロセッサ４１は、処理Ｐ１５での判定結果をレポートとして外部機器に出力してよい。
【０２４２】
（第４実施例）
図３０は、第４実施例に係るノイズキャンセリングを含む空調システム１の動作例を説明するフローチャートである。
【０２４３】
図３０に例示するフローチャートは、第３実施例の図２０に例示したフローチャートに比して、体動量算出に関わる処理（Ｐ１２ａ，Ｐ１２ｂ，Ｐ１３ａ，Ｐ１３ｂ及びＰ１４）が削除されている点が異なる。あるいは、図３０に例示するフローチャートは、第３実施例の体動算出に関わる処理をスキップした動作例を示している、と捉えてもよい。
【０２４４】
したがって、プロセッサ４１は、第３実施例にて説明した心拍・呼吸検出処理Ｐ２０によって算出した心拍数及び呼吸数に基づいて、利用者の睡眠状態を判定して空調制御を実施してよい（図３０の処理Ｐ１５及びＰ１６）。
【０２４５】
第４実施例は、例えば、病気療養中の患者や要介護者、高齢者、乳幼児のように、相対的に安静にしている時間が長く体動量が少ないと考えてよい利用者を、センサ５のセンシング対象とするのに有効である。
【０２４６】
例えば、プロセッサ４１は、利用者の睡眠状態の判定結果に基づいて、当該利用者が空調空間において安静な状態で過ごすのに適した空調制御を実現できる。
【０２４７】
なお、第４実施例においても、第２実施例及び第３実施例（図１９及び図２０の処理Ｐ１７）と同様に、プロセッサ４１は、処理Ｐ１５での判定結果をレポートとして外部機器に出力してよい。
【０２４８】
以上のように、上述した各実施例を含む実施形態によれば、非接触バイタルセンサ５を空調機２に内蔵することで、空調空間における利用者の状態を検出して、利用者の状態に応じた空調制御を自動で行なうことができる。したがって、例えば、利用者の快眠を持続させたり、利用者に意識させずに利用者の「見守り」を実施したりすることが可能となる。
【０２４９】
なお、上述した各実施例を含む実施形態では、図１１〜図３０に例示した処理が、非限定的な一例として、制御システム４のプロセッサ４１にて実施される態様について説明した。
【０２５０】
しかし、図１１〜図３０に例示した処理の一部又は全部は、既述のとおり、空調機２のコントローラ２１で実施されてもよい。
【０２５１】
例示的に、コントローラ２１は、ドップラーセンサ値を基に利用者の状態判定を行なうまでの処理過程で算出した算出値を制御システム４宛に送信し、制御システム４が、受信した算出値を基に、利用者の状態判定までの残りの処理過程を実行してもよい。
【０２５２】
図１１〜図３０に例示した処理の全部を空調機２のコントローラ２１で実施する場合には、制御システム４は不要にしてよい。また、図１６に例示した、送風量と補正係数θとの関係は、コントローラ２１のメモリ２１２（図４参照）に記憶されてよい。
【０２５３】
図１１〜図３０に例示した処理の全部を空調機２のコントローラ２１で実施する場合は、上述したドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを内蔵した空調機２を空調空間に設置すれば、当該空調空間における利用者の状態に応じた適切な空調制御を実現できる。
【０２５４】
一方、制御システム４において算出処理や補正処理、状態判定処理を実施する態様であれば、例えば、制御システム４のプロセッサ４１が読み取って動作するプログラムやデータの改変によって制御システム４の機能追加やアップデートが容易に可能になる。
【０２５５】
したがって、非接触バイタルセンサ５には改変等を加えずに、制御システム４の改変によって一元的に空調システム１のアップデート等が容易に可能になる。
【０２５６】
また、上述した各実施例を含む実施形態では、空調空間における利用者の状態判定について説明したが、ドップラーセンサ値を基に、利用者が空調空間に滞在しているか不在であるかの判定を行なってもよい。空調機２又は制御システム４は、利用者の滞在及び不在に応じて、空調機２の運転を適応的に制御してよい。
【符号の説明】
【０２５７】
１  空調システム
２  空調機
２１  コントローラ
２０１  熱交換器
２０２  空気清浄フィルタ
２１１  プロセッサ
２１２  メモリ
２２  送風ファン
２３  ルーバ
２４  通信インタフェース（ＩＦ）
２５  操作部
２６  温度センサ
２７  湿度センサ
２９  クリーニング機構
３０  カメラ
３  ネットワーク（ＮＷ）
４  制御システム
４１  プロセッサ
４２  メモリ
４３  記憶装置
４４  通信ＩＦ
４５  ペリフェラルＩＦ
５  非接触バイタルセンサ
５１Ａ，５１Ｂ  ドップラーセンサ（ＤＳ）
５１１  アンテナ
５１２  ローカル発振器（Oscillator, OSC）
５１３  ＭＣＵ（Micro Control Unit）
５１４  検波回路
５１５  オペアンプ（ＯＰ）
５１６  バッテリ
６  ルータ
ＳＲ１，ＳＲ２  センシング範囲
【図１】
2016181546.tif 000008
【図２】
2016181546.tif 000009
【図３】
2016181546.tif 000010
【図４】
2016181546.tif 000011
【図５】
2016181546.tif 000012
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【国際調査報告】
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