(57)【要約】【課題】衣類の汚れ具合のように、直接測定することが困難であり、時間と共に変わるような、衣類の詳細な変化状態を、他の簡易な方法により測定した結果を用いて推定することができる物体の変化状態推定方法及びシステムを提供する。【解決手段】生活環境内に存在する物体を測定するセンシング部１０１の測定した結果、及びその履歴情報をデータベース１０３に保持し、変化状態を知りたい衣類のセンシング履歴情報を基に、前記衣類の取り扱いに対応して導き出される、前記衣類の変化状態を管理するデータベース１０５を参照することにより、直接測定することのできない変化状態を状態推定部１０４で推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生活環境を形成する物体又は前記生活環境内で人が取り扱う物体及び前記人自身をセンシングすることによって得られたセンシング結果情報及び前記センシングの履歴情報を保持し、
前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報を基に、前記人の衣類の取り扱いに対応して導き出される前記衣類の変化状態を管理するデータベースを参照することにより、前記衣類の変化状態を推定する、
ことを特徴とする物体の変化状態推定方法。
【請求項２】
前記変化状態を推定する際に、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報の中から、前記衣類の位置に関する情報を利用して前記変化状態を推定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の物体の変化状態推定方法。
【請求項３】
前記変化状態を推定する際に、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報の中から、前記衣類の周辺に存在する物体に関する情報を利用して前記変化状態を推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の物体の変化状態推定方法。
【請求項４】
前記変化状態を推定する際に、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報に加えて、別途前記人のスケジュールを管理するデータベースの情報を利用して前記変化状態を推定する、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の物体の変化状態推定方法。
【請求項５】
前記変化状態を推定する際に、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報に加えて、別途インターネット経由で入手した気候に関する情報を利用して前記変化状態を推定する、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の物体の変化状態推定方法。
【請求項６】
前記センシング結果情報及び前記センシングの履歴情報を保持するとき、前記衣類と前記人をそれぞれセンシングすることによって得られたセンシング結果情報及び前記センシングの履歴情報を保持し、
前記衣類の変化状態を推定する前に、前記衣類と前記人が同じセンシング装置によって検出された時間を比較することにより前記人が前記衣類を着ているかどうかを判定し、前記人が前記衣類を着ていると判定した場合には、前記衣類の変化状態を推定する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の物体の変化状態推定方法。
【請求項７】
前記推定した衣類の変化状態から、前記衣類の状態に対して適切な洗濯機の運転内容を決定する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の物体の変化状態推定方法。
【請求項８】
前記推定した衣類の変化状態から、前記衣類の状態に対して適切な移動先を決定する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の物体の変化状態推定方法。
【請求項９】
生活環境を形成する物体又は前記生活環境内で人が取り扱う物体及び前記人自身をセンシングするセンシング部と、
前記センシング部でセンシングした結果及びその履歴情報を記憶する物体履歴情報データベースと、
前記人の衣類の取り扱いに対応して導き出される、前記衣類の変化状態を管理する状態管理データベースと、
前記物体履歴情報データベースに記憶された前記衣類のセンシング履歴情報を基に、前記状態管理データベースを参照することにより、前記衣類の変化状態を推定する変化状態推定部と、
を備えることを特徴とする物体の変化状態推定システム。
【請求項１０】
前記センシング部は、前記物体のＩＤを検出するセンサ、又は、前記物体の位置を検出するセンサ、又は、前記物体の温度を検出するセンサ、又は、前記物体の重量を検出するセンサ、を含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の物体の変化状態推定システム。
【請求項１１】
前記衣類に付与された無線ＩＣタグと前記人に付与された無線ＩＣタグのセンシング結果及びその履歴情報を記憶する物体履歴情報データベースと、
前記物体履歴情報データベースに登録されている、前記衣類に付与された無線ＩＣタグと、前記人に付与された無線ＩＣタグが検出された時間を比較することにより前記人が前記衣類を着ているかどうかを判定する着衣判定部と、
を備えることを特徴とする請求項９に記載の物体の変化状態推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物品や環境などの物体の状態を推定する技術に係り、特に衣類の汚れ具合のように、直接測定することが困難であり、時間と共にその状態が変わるような、衣類の詳細な変化状態（例えば、衣類の汚れ具合）を推定する物体の変化状態推定方法及び物体の変化状態推定システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、衣類の状態を求める技術の一つとして、特許文献１に示す特開２００５−１４９１０３号公報「作業服管理システム」（森永乳業株式会社）がある。図９にシステムの構成図を示して説明する。これは、食品製造現場における衛生管理のために作業服の着用日数チェックを行うことができる作業服管理システムであり、次のような機能を持つ。リーダ／ライタ９０１は作業者のＩＤと、着用日付リストを作業服に取り付けられたＩＤタグから読込んで出力し、コントローラ９０２はデータを読み込んで作業者のＩＤを出力する。管理パソコン９０３は作業者のＩＤの登録確認を行い、結果を出力する。コントローラ９０２は作業者のＩＤが登録済みの場合には今日の日付を出力し、リーダ／ライタ９０１は今日の日付を入力して前記ＩＤタグの着用日付リストに追加して書き込む。リーダ／ライタ９０４は前記ＩＤタグから作業者のＩＤと、着用日付リストを読み込んでコントローラ９０５へ出力し、コントローラ９０５はデータを入力し、着用日数を計算し、超過の場合等には電子鍵９０６に施錠を要求する。
【０００３】
また、衣類の情報を基に洗濯制御を行うものとして、特許文献２に示す特開２００４−１７４０４３号公報「洗濯制御装置」（松下電器産業株式会社）がある。図１０にブロック構成図を示して説明する。洗濯機１００２は、衣類に添付された被洗濯物情報タグ１００１から被洗濯物情報を受信する情報受信部１０１３と、この被洗濯物情報に基づいて運転内容を求める算出部１０１４と、この運転内容を実行する制御部１０１５とを有しており、前記被洗濯物情報に基づいて、モーター１００５、給水弁１００６、排水弁１００７、水位センサ１００８、及びヒーター１００９を制御して適切な運転内容で洗濯することができる。さらに、被洗濯物情報に洗濯累積回数や洗濯累積時間を保持し、これを基に適切な運転内容かどうかを判断することもできる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１４９１０３号公報
【特許文献２】特開２００４−１７４０４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、前記一つ目従来の技術では、出入り口における着用日数のカウントによって、作業服の着用期間の超過を判定しているのみで、作業服の汚れ具合のような衣類の詳細な状態は知ることができない。さらに、オフィスの作業服管理を目的としているため、家庭などにおける日常生活での衣類の状態の把握は困難である。また、前記二つ目の従来技術では、被洗濯物情報として、衣類の種別、素材や洗濯累積回数、洗濯累積時間などに基づいて洗濯機の運転内容を制御しているが、これも衣類の汚れ具合のような衣類の詳細な状態には対応できない。
【０００６】
従って、本発明の目的は、前記問題を解決することにあって、直接測定することが困難な物品や環境の状態などの物体の状態、特に衣類の汚れ具合のような衣類の詳細な状態を、簡易な方法により測定した結果を用いて、推定することができる物体の変化状態推定方法及び物体の変化状態推定システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記目的を達成するために、本発明は以下のように構成する。
【０００８】
生活環境を形成する物体又は前記生活環境内で人が取り扱う物体及び前記人自身をセンシングすることによって得られたセンシング結果情報及び前記センシングの履歴情報を保持し、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報を基に、衣類の取り扱いに対応して導き出される前記衣類の変化状態を管理するデータベースを参照することにより、前記衣類の変化状態を推定する。
【０００９】
また、本発明の別の態様によれば、生活環境を形成する物体又は前記生活環境内で人が取り扱う物体及び前記人自身をセンシングするセンシング部と、前記センシング部でセンシングした結果及びその履歴情報を記憶する物体履歴情報データベースと、衣類の取り扱いに対応して導き出される、前記衣類の変化状態を管理する状態管理データベースと、前記物体履歴情報データベースに記憶された前記衣類のセンシング履歴情報を基に、前記状態管理データベースを参照することにより、前記衣類の変化状態を推定する変化状態推定部と、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、衣類の汚れ具合のように直接測定することが困難な物品や環境などの物体の状態を、画像センサによる物体の認識や、無線ＩＣタグによる物体の識別や、重量センサや温度センサによる物体の重量や温度の測定、などのような簡易な方法により測定した結果を用いて、推定することができる。また、推定された状態に基づいて、洗濯機の運転内容の制御や、作業ロボットの運搬先の制御などのような作業アシストを行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に、本発明にかかる実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する前に、本発明の種々の態様について説明する。
【００１２】
本発明の第１態様によれば、生活環境を形成する物体又は前記生活環境内で人が取り扱う物体及び前記人自身をセンシングすることによって得られたセンシング結果情報及び前記センシングの履歴情報を保持し、
前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報を基に、前記人の衣類の取り扱いに対応して導き出される前記衣類の変化状態を管理するデータベースを参照することにより、前記衣類の変化状態を推定する、
ことを特徴とする物体の変化状態推定方法を提供する。
【００１３】
本発明の第２態様によれば、前記変化状態を推定する際に、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報の中から、前記衣類の位置に関する情報を利用して前記変化状態を推定する、
ことを特徴とする第１の態様に記載の物体の変化状態推定方法を提供する。
【００１４】
本発明の第３態様によれば、前記変化状態を推定する際に、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報の中から、前記衣類の周辺に存在する物体に関する情報を利用して前記変化状態を推定する、
ことを特徴とする第１又は２の態様に記載の物体の変化状態推定方法を提供する。
【００１５】
本発明の第４態様によれば、前記変化状態を推定する際に、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報に加えて、別途前記人のスケジュールを管理するデータベースの情報を利用して前記変化状態を推定する、
ことを特徴とする第１〜３のいずれか１つの態様に記載の物体の変化状態推定方法を提供する。
【００１６】
本発明の第５態様によれば、前記変化状態を推定する際に、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報に加えて、別途インターネット経由で入手した気候に関する情報を利用して前記変化状態を推定する、
ことを特徴とする第１〜４のいずれか１つの態様に記載の物体の変化状態推定方法を提供する。
【００１７】
本発明の第６態様によれば、前記センシング結果情報及び前記センシングの履歴情報を保持するとき、前記衣類と前記人をそれぞれセンシングすることによって得られたセンシング結果情報及び前記センシングの履歴情報を保持し、
前記衣類の変化状態を推定する前に、前記衣類と前記人が同じセンシング装置によって検出された時間を比較することにより前記人が前記衣類を着ているかどうかを判定し、前記人が前記衣類を着ていると判定した場合には、前記衣類の変化状態を推定する、
ことを特徴とする第１〜５のいずれか１つの態様に記載の物体の変化状態推定方法を提供する。
【００１８】
本発明の第７態様によれば、前記推定した衣類の変化状態から、前記衣類の状態に対して適切な洗濯機の運転内容を決定する、
ことを特徴とする第１〜５のいずれか１つの態様に記載の物体の変化状態推定方法を提供する。
【００１９】
本発明の第８態様によれば、前記推定した衣類の変化状態から、前記衣類の状態に対して適切な移動先を決定する、
ことを特徴とする第１〜５のいずれか１つの態様に記載の物体の変化状態推定方法を提供する。
【００２０】
本発明の第９態様によれば、生活環境を形成する物体又は前記生活環境内で人が取り扱う物体及び前記人自身をセンシングするセンシング部と、
前記センシング部でセンシングした結果及びその履歴情報を記憶する物体履歴情報データベースと、
前記人の衣類の取り扱いに対応して導き出される、前記衣類の変化状態を管理する状態管理データベースと、
前記物体履歴情報データベースに記憶された前記衣類のセンシング履歴情報を基に、前記状態管理データベースを参照することにより、前記衣類の変化状態を推定する変化状態推定部と、
を備えることを特徴とする物体の変化状態推定システムを提供する。
【００２１】
本発明の第１０態様によれば、前記センシング部は、前記物体のＩＤを検出するセンサ、又は、前記物体の位置を検出するセンサ、又は、前記物体の温度を検出するセンサ、又は、前記物体の重量を検出するセンサ、を含む、
ことを特徴とする第９の態様に記載の物体の変化状態推定システムを提供する。
【００２２】
本発明の第１１態様によれば、前記衣類に付与された無線ＩＣタグと前記人に付与された無線ＩＣタグのセンシング結果及びその履歴情報を記憶する物体履歴情報データベースと、
前記物体履歴情報データベースに登録されている、前記衣類に付与された無線ＩＣタグと、前記人に付与された無線ＩＣタグが検出された時間を比較することにより前記人が前記衣類を着ているかどうかを判定する着衣判定部と、
を備えることを特徴とする第９の態様に記載の物体の変化状態推定システムを提供する。
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２４】
まず、衣類に限定せず、主に生活環境内で取り扱う物品や生活環境などの物体の状態を推定する方法に関して、システム構成と処理フローといくつかの具体例を示す。
【００２５】
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態の物体の変化状態推定方法の一例としての物品の変化状態推定方法を実施することができる物体の変化状態推定システムの一例としての物品の変化状態推定システムにおける構成図を、図１に示す。
【００２６】
＜システム構成＞
前記物品の変化状態推定システムは、複数のセンシング部１０１と、複数のセンシング部１０１に接続された物体管理部の一例としての物品管理部１０２と、入出力部１０７と、入出力部１０７に接続された状態推定部１０４と、物品管理部１０２と状態推定部１０４とにそれぞれ接続された物体履歴情報データベースの一例として物品履歴情報データベース１０３と、状態推定部１０４に接続された状態管理データベース１０５と、状態管理データベース１０５と入出力部１０７とにそれぞれ接続されたデータベース管理部１０６とを備えるように構成している。
【００２７】
前記物品の変化状態推定システムでは、センシング部１０１が物体の一例としての物品を検出し、物品管理部１０２がその検出結果を物品履歴情報データベース１０３に記憶させ、状態推定部１０４が物品履歴情報データベース１０３と状態管理データベース１０５を参照して、物品の変化状態を推定する。以下に各構成要素について説明する。
【００２８】
＜センシング部１０１の説明＞
センシング部１０１は、対象となる生活環境内を監視するもので、検出対象としては、環境内に存在する物品や機器や人などの物体であり、前記検出対象の、位置、姿勢、ＩＤ、温度、重量、サイズ、機器操作（例えば、扉の開閉やスイッチのオンオフ）などを検出する。具体的構成は特に限定はしないが、工場などで使われるような専用の装置ではなく、環境内にある程度簡易に設置可能な、画像センサ、無線ＩＣタグセンサ、温度センサ、重量センサなどを用いる。また、センシング部１０１は、監視範囲や検出精度などのセンサの仕様や、センサの設置位置や姿勢などの情報も保持している。図１１にセンシング部１０１を備えた部屋１５９０の例を示す。天井１５９０ａ及び壁１５９０ｂには画像センサ１６０６が設置されており、冷蔵庫１６０１の扉１６０１ａには無線ＩＣタグリーダ１１０２が設置されており、冷蔵庫１６０１の内部には温度センサ１５０６が設置されており、テーブル１６１０の天板１６１０ａには重量センサ１１０４が設置されている。また、人９０や物品（本９５）などの対象物体には無線ＩＣタグ１１０５が付与されている。
【００２９】
以下、具体的な方法について、その例を説明する。
【００３０】
＜画像センサ方式の説明＞
まず、画像センサ１１０１を用いる方法について説明する。環境内である部屋１５９０の天井１５９０ａや壁１５９０ｂに画像センサ１１０１の一例として監視カメラを設置し、監視カメラで取得した画像から対象物品を検出する。
【００３１】
例えば、背景差分法を用いて、対象物品の位置やサイズを検出することができる。図１２に説明図を示す。これは、あらかじめ物品の存在しない状態の画像を背景画像１２０１として物品履歴情報データベース１０３に保持しておき、画像センサ１１０１からの入力画像１２０２と前記背景画像１２０１との差分を物品管理部１０２により計算して得られる画像１２０３より、対象物品１２０４を物品管理部１０２により抽出する。そして、監視カメラの設置位置や設置角度が固定されていることから、画像中の点と実際の部屋１５９０内の点は一対一に対応が取れるので、抽出した対象物品１２０４の画像中における位置から、対象物品１２０４の位置を物品管理部１０２により求めることができ、さらに、抽出した対象物品１２０４の画像中におけるサイズから、同様に、対象物品１２０４の大体のサイズを物品管理部１０２により求めることができる。
【００３２】
また、テンプレートマッチング法を用いて、対象物品の姿勢を検出することができる。
【００３３】
図１３Ａ及び図１３Ｂに説明図を示す。これは、あらかじめ対象物品をいろいろな角度から見た画像をそれぞれテンプレート１３０１として物品履歴情報データベース１０３に保持しておき、入力画像１３０２に対してそれぞれのテンプレート１３０１を用いて物品管理部１０２により走査し、最も相関の高いものを物品管理部１０２により求めることにより、そのときのテンプレート１３０１から対象物品の姿勢を検出することができる。さらに、いろいろなサイズのテンプレートを物品履歴情報データベース１０３に用意しておくことで、同様に、対象物品の大体のサイズを物品管理部１０２により求めることもできる。
【００３４】
＜タグセンサ方式の説明＞
次に、無線ＩＣタグセンサを用いる方法について説明する。例えば、図１１に示すように、生活環境の一例である部屋１５９０内に無線ＩＣタグのリーダ１１０２を設置し、対象物体に無線ＩＣタグ１１０５などを付与し、リーダ１１０２が無線ＩＣタグ１１０５などに記録された情報をアンテナを介して非接触で読み取ることで、対象物体のＩＤを検出する。
【００３５】
例えば、図１９に示すように、部屋１５９０Ｂの出入口のドア１５９０ｄなどに無線ＩＣタグのリーダ１９０２を設置すると、そこを通過する無線ＩＣタグを読み取ってＩＤを検出することができるので、無線ＩＣタグ１９０３が人９０に付与されておれば、通過した人９０の識別が可能となり、無線ＩＣタグが物品に付与されておれば、持ち込んだ（持ち出された）物品の特定が可能となる。
【００３６】
また、棚に無線ＩＣタグのリーダを設置すると、無線ＩＣタグが付与された物品が前記棚に置かれたことと、前記物品の特定が可能となる。ただし、通常では、棚の中での正確な位置までは検出することはできない。すなわち、無線ＩＣタグの読み取り可能距離が棚全体をカバーするものであれば、その棚の中のどこに置かれたかは検出不可能である。同一の棚に複数の無線ＩＣタグのリーダを設置して、どのリーダで読み取られたかにより、物品の存在領域を絞り込むことは可能である。
【００３７】
また、移動ロボットにリーダを設置し、環境内を動くと、無線ＩＣタグが付与された物品に近づいたときにその情報を読み取ることができるので、前記物品の特定とその大まかな位置が検出することができる。このときの位置の精度は無線ＩＣタグの読み取り可能距離による。
【００３８】
さらに、ＩＤに関連付けておくことで、ＩＤの他にも、形状、重量、外観、製造日、賞味期限、などの情報を得ることもできる。
【００３９】
＜温度センサ方式の説明＞
次に、温度センサを用いる方法について説明する。接触型温度計測器を接触することで、対象の温度を検出する。図１１，図１５，図１８に示すように温度センサ１５０６，１８０４のように、非接触型温度計測器を用いることで、離れた対象の温度を検出することもできる。前述のように直接計測できる物品ばかりとは限らないので、例えば、物品の置かれている空間の温度を計測したり、物品の収納されている容器の温度を計測したりすることで、前記物品の温度を近似しても良い。
【００４０】
＜重量センサ方式の説明＞
次に、重量センサを用いる方法について説明する。基本的には、図１１，図１５，図１６に示すように重量センサ１１０４，１５０５，１６０４の上に置かれた対象の重量を検出する。さらに、複数の重量センサを利用することで、対象の位置を検出することも可能となる。例えば、図２０（特開２００２−３０３４７９号公報「冷蔵庫」（東芝）４頁−００２２項参照）に示されているように、４つの重量センサ４２ａ，４２ｂ，４２ｃ，４２ｄがトレイ３０と前記トレイ３０を支持する部分との間の前後左右にそれぞれ設置されており、各重量センサ４２ａ，４２ｂ，４２ｃ，４２ｄが検出した重量増加比により物品の位置を計算するようなものである。
【００４１】
なお、より高性能なセンシングが簡易に実現されれば、より高度な情報を検出することができるようになり、その結果、より高精度な状態推定が可能となる。例えば、画像センサを用いて、人の手の動きを簡易に正確にセンシングできるようになると、どの皿に手を伸ばしたかが分かるので、何を食べたかが検出できるようになり、状態の推定に有効に活用することができる。
【００４２】
＜物品管理部１０２の説明＞
物品管理部１０２は、前記センシング部１０１が検出した結果を基に、後述する物品履歴情報データベース１０３に情報を蓄積・更新するものである。
【００４３】
例えば、前記センシング部１０１が新たな物品を検出したときには、物品履歴情報データベース１０３に新規登録し、既に登録されている物品を検出したときには、時間情報を付与して追加登録し、履歴情報として参照できるように管理する。また、登録されている物品が無くなったときには、物品履歴情報データベース１０３の該当情報を削除する。物品が無くなったことは、例えば、ゴミ箱に入れられたことを検出した場合や、消費されたことを検出した場合や、宅外に持ち出されたことを検出した場合、などで判断される。ゴミ箱に入れられたことは、ゴミ箱に無線ＩＣタグのリーダを設置しておくことで検出することができるし、宅外に持ち出されたことも、玄関に無線ＩＣタグのリーダを設置しておくことで検出することができる。食品などが消費されたことは、重量センサで検出した重量が前記食品の容器のみの重量であったことや、前記食品の容器がゴミ箱に入れられたことを検出したこと、などで検出することができる。
【００４４】
ただし、一時的に宅外に持ち出され、再度持ち込まれるようなことも考えられるので、例えば、情報を消去するのではなく、削除という情報を追記するだけにしておき、後に再度参照できるようにしておいても良い。
【００４５】
また、対象を検出するために必要があれば、前記センシング部１０１からの問い合わせに対して、前記物品履歴情報データベース１０３に登録されている情報を取り出して、返信することも行う。
【００４６】
＜物品履歴情報データベース１０３の説明＞
物品履歴情報データベース１０３は、環境内に存在する物品や人などの情報とその履歴情報を蓄積するデータベースである。図２にその構成例を示す。
【００４７】
物品データ２０１には生活環境内に存在する物品や人のＩＤ、位置、温度、などが登録されている。例えば、外観は、図２の２０２に示すような、その物品の画像２０２が登録されている。これは、１つの画像２０２ではなく様々な角度からの複数の画像２０２が登録されていても良い。また、位置は、家の西南の角を原点として、東の方向をｘ軸、北の方向をｙ軸、鉛直上方向をｚ軸として、原点からの距離［ｃｍ］で座標として表されている。
【００４８】
登録されている情報は図２に示したものに限らず、以降の実施形態で示すように目的に応じた情報が登録されているものとする。
【００４９】
さらに、位置や温度などのように時間の経過と共に値が変化するものについては、それぞれその履歴情報データ２０３に時間と値が関連付けられて蓄積されている。図２では履歴情報データ２０３の例を一つだけ示している。時間の項目は、少なくとも年月日時分秒が登録されており、後述のように秒以下の間隔で蓄積する場合には、必要に応じてミリ秒単位まで登録する。前記履歴情報データ２０３は、データ容量や処理速度が許せば、例えば１００ミリ秒毎、などのように一定時間間隔で連続的に取得し蓄積するようにしても良い。また、常時値が変化するものでなければ、定期的に蓄積するのではなく、例えば、値が直前の履歴値から１０％以上変動したタイミングで蓄積するようにしたり、他の属性と連動して、例えば、位置が１メートル以上移動したタイミングで温度を蓄積するようにしたり、しても良い。
【００５０】
なお、同様に情報が管理できるのであれば、物品履歴情報データベース１０３の構造自体は前記で示したものに限定するものではない。
【００５１】
＜状態推定部１０４の説明＞
状態推定部１０４は、前記物品履歴情報データベース１０３の情報と後述する状態管理データベース１０５の情報を参照して、物品の状態を推定する。例えば、ある物品に着目してその状態を知りたいとき、以下の処理を行う。後述する状態管理データベース１０５を参照して所望の状態を推定するにはどの履歴情報が必要かを状態推定部１０４により求め、必要な情報を前記物品履歴情報データベース１０３から状態推定部１０４により検索し、これを基に、再度後述する状態管理データベース１０５を状態推定部１０４により参照して、その記述に従って推定結果を得る。詳細については後述する。
【００５２】
また、本システムにおける状態を推定するタイミングは、後述する入出力部１０７を介して、ユーザの要求に従って結果を提示しても良いし、状態推定部１０４が時間を管理して定期的に推定を行い、必要に応じて情報提示や警告をしても良い。例えば、食品の腐敗状態を推定するアプリケーションの場合、定期的に推定を行っていて、推定結果としてもう少しで腐敗しそうな状態が得られたら、入出力部１０７を構成する出力部の一例としてのスピーカにより警告音を鳴らすようにすることもできる。
【００５３】
＜状態管理データベース１０５の説明＞
状態管理データベース１０５は、様々な物品の推定される状態と、物品情報の履歴情報との対応を記述するデータベースである。図３Ａ及び図３Ｂにその構成例を示す。
【００５４】
図３Ａ及び図３Ｂにおいて、状態管理データ３０１には、「分類ＩＤ」と、「開封状態」や「食品の腐敗状態」といった「状態の種類」と、「開封済み」「未開封」や「腐敗」といった「変化状態」と、さらに前記変化状態を算出するのに必要な「履歴情報」などが記述されている。
【００５５】
「分類ＩＤ」は、物品の状態を管理するのに共通に取り扱うことのできる同種類の物品などをまとめて分類したものに付与するＩＤで、具体的な物品が登録されている物品分類データ３０２に関連付けられている。例えば、図３Ａでは、「００１」の「分類ＩＤ」に対して、ＩＤ「３０２」の「物品Ｓ」とＩＤ「３０４」の「物品Ｂ」とＩＤ「３１１」の「物品Ｑ」などが同種類の物品として関連付けられていることを示している。より具体的な例としては、図５Ｃに示すように、「７０１」の「分類ＩＤ」に対して、ＩＤ「００１」の「牛乳パック」とＩＤ「０４４」の「ペットボトル」などが同種類の物品として関連付けられている。
【００５６】
前記「分類ＩＤ」に対して少なくとも一つ以上の「状態の種類」が記述されており、さらにそれぞれの「状態の種類」における「変化状態」が記述されている。例えば、図３Ａでは、「００１」の「分類ＩＤ」に対して、「状態の種類」として「状態Ｊ」が記述されており、「状態Ｊ」に対して、「結果２」と「結果５」の２種類の「変化状態」が記述されている。「００４」の「分類ＩＤ」に対して、「状態の種類」として「状態Ｍ」が記述されており、「状態Ｍ」に対して、「結果３」の「変化状態」が記述されている。より具体的な例としては、図５Ｃに示すように、「７０１」の「分類ＩＤ」に対して、「状態の種類」として「開封状態」が記述されており、「開封状態」に対して、「開封済み」の「変化状態」が記述されている。
【００５７】
さらに、前記「変化状態」が導き出される条件を記述する「履歴情報」の履歴情報データ３０３が関連付けられている。履歴情報データ３０３は、「位置」及び「温度」などの「属性情報」と、その「値」と、「時間」とで条件を表現している。例えば、図３Ａに示した例では、ＩＤ「３０２」の「物品Ｓ」において、「属性Ｆ」の「値」が「値１」であった「時間」が「ｔ２〜ｔ３」の間に含まれており、「属性Ｈ」の「値」が「値４」であった「時間」が「ｔ５〜ｔ６」の間に含まれていたならば、その「状態Ｊ」は「結果２」であると推定される、というような内容を表現しているものである。より具体的な例としては、図５Ｃに示すように、ＩＤ「００１」の「牛乳パック」において、その「属性」が「位置」であるときの「値」が「冷蔵庫→食卓→冷蔵庫」であったならば、その「状態の種類」である「開封状態」は「変化状態」が「開封済み」であると推定される、というような内容を表現しているものである。より具体的には後述の動作例で述べる。
【００５８】
なお、同様に情報が管理できるのであれば、データベースの構造自体は前記で示したものに限定するものではない。例えば、図３Ａでは、具体的に「変化状態」毎に履歴情報データ３０３が関連付けられているが、図３Ｂに示すように「履歴情報」をグラフで表現し、その条件毎に「変化状態」を記述するようにしても良い。この例は、「履歴情報」が「９００１」と「９００３」（これは図示していないが）をまとめてグラフ化し、「属性Ｆ」の「値」が「値１」であった「時間」が「ｔ２〜ｔ３」の間に含まれていたら「状態Ｊ」の「変化状態」は「結果２」であり、「ｔ３〜ｔ４」の間に含まれていたら「状態Ｊ」の「変化状態」は「結果５」であることを表現しているものである。
【００５９】
その他、履歴情報データ３０３も、一つの属性のその時の値のみで状態が求められる場合や、対象物品そのものの属性だけでなく、他の物品の属性との関連も考慮する場合など、様々な条件が考えられる。他の物品の属性との関連を考慮する、というのは、後述の動作例で示すように、牛乳パックの開封状態を推定するために、コップは牛乳を飲むためのものであるという関連を考慮し、牛乳パックとその関連物品であるコップが一定時間を超えて同じ位置に存在していたら牛乳を飲んだと推測できることから、牛乳パックは「開封済み」であると推定する、というようなことが考えられる。より具体的な例としては、図５Ｃに示すように、ＩＤ「００１」の「牛乳パック」において、「牛乳パック」の「関連物品」である「コップ」の「属性」が「位置」であるときの「値」が「同一」であり、かつ、「時間」が「＞Ｔ１秒」すなわちＴ１秒を超えていたならば、その「状態の種類」である「開封状態」は「変化状態」が「開封済み」であると推定される、というような内容を表現するようにしてもよい。
【００６０】
＜データベース管理部１０６の説明＞
データベース管理部１０６は、状態管理データベース１０５のメンテナンスを行う。入出力部１０７からの入力情報などに基づき状態推定の関連データを新たに登録したり、物品の分類や履歴情報などを更新するなど、状態管理データベース１０５を最適な状態に保つ役割を果たす。状態管理データベース１０５は、基本的には、一般的なデータが登録されているが、例えば、各家庭に特有の状況や、季節などによりデータを適切なものに置き換えたり、調整しても良い。
【００６１】
ここで、データベース管理部１０６において、状態推定の関連データを新たに登録したり、物品の分類や履歴情報などを更新する例としては以下のようなものがある。例えば、ユーザが独自に新たなデータを作成し、作成された新たなデータが入出力部１０７を通じてユーザの手作業によりデータベース管理部１０６に登録される。又は、メーカ（例えば、賞味期限のデータならば食品メーカ）が新たなデータをインターネットなどを通じてユーザに配信し、ユーザが配信されたデータをデータベース管理部１０６に登録する。さらに、状態推定結果がユーザの意図するものと異なった場合（例えば、一般的には食品Ａは５日で腐敗と判定されるが、ある家庭では３日で腐敗されると判定する場合）、前記異なった情報を、ユーザが入出力部１０７を通じて手作業によりデータベース管理部１０６に登録してデータを更新する。また、メーカも商品の改良などによりデータベース管理部１０６のデータの更新が必要になることもある。このような例において、ユーザが手作業によりデータベース管理部１０６に登録するときには、ユーザが入出力部１０７を使用してデータベース管理部１０６を更新するなどの管理を行うことができる。また、通常、センシング結果や、前記したようにメーカからインターネット経由で配信されるデータを基にデータベース管理部１０６の登録、更新を行うときのために、物品履歴情報データベース１０３とデータベース管理部１０６とを接続してセンシング結果を得るようにしているとともに、データベース管理部１０６を通信部９８とを接続してメーカからの情報を得るようにしている。
【００６２】
ユーザの処理結果情報をフィードバックして各家庭に特有の状況を学習して、推定精度を向上させる例を示す。例えば、物体の一例として床の汚れ状態を推定するシーンにおいて、最初、掃除した時から４０時間経過したら「汚れてきている」という状態推定結果を状態推定部１０４により出力していたとする。しかし、ある家庭では毎回３０時間経過した時点で掃除をしている、ということをセンシング部１０１により検出していたすると、この家庭ではより短時間で「汚れてきている」という状態推定結果を状態推定部１０４により出力するように調整することで、精度を向上することができる。また、食品の腐敗状態を推定するシーンにおいて、ある家庭で食品を廃棄する時期をセンシング部１０１により検出することで、同様に精度を向上することができる。
【００６３】
さらに、その場の状況、言い換えれば、周辺環境の状況に応じて、状態を推定するためのパラメータを状態推定部１０４により自動的に変動させることで、より正確な推定を実現する。後述の動作例で、詳細に説明する。
【００６４】
＜入出力部１０７の説明＞
入出力部１０７は、ユーザの要求を前記状態推定部１０４に伝え、推定結果をユーザに入出力部１０７を構成する出力部の一例としてのディスプレイにより提示する。ユーザがある物品のある状態を知りたいとき、例えば、入出力部１０７を構成する入力部の一例としてのキーボードによりその情報を入力すると、入出力部１０７は、この情報と共に状態推定の開始指示を前記状態推定部１０４に与える。さらに、前記状態推定部１０４により計算された状態推定結果を受け取り、例えば入出力部１０７を構成する出力部の一例としてのディスプレイにその結果を表示する。また、入出力部１０７は、ユーザの要求を状態推定部１０４に伝えるのとは別に、ユーザの要求を前記データベース管理部１０６に伝えることもでき、ユーザの要求に基づいて状態管理データベース１０５のメンテナンスを行うこともできる。なお、前記でユーザ要求の入力に入出力部１０７を構成する入力部の一例としてのキーボード、結果の出力に入出力部１０７を構成する出力部の一例としてのディスプレイを利用しているが、これに限るものではなく、入出力部１０７を構成する入力部や出力部の別の例として、タッチパネルやプロジェクタを利用したり、音声認識や音声合成を利用したりしても良い。図１４にディスプレイの表示例を示す。図１４にディスプレイでは、物品名（ここでは、例として、牛乳。）と、その物品の状態（ここでは、例として、開封状態。）とを問い合わせる欄と、その情報を基に状態を推定した結果を表示する欄（ここでは、例として、「開封済みです」。）とが表示できるようにしている。
【００６５】
以上、本発明の第１実施形態の物品の変化状態推定システムの各構成要素を説明した。
【００６６】
＜システムの動作の説明（牛乳パックの開封状態の例）＞
次に、本発明の第１実施形態の物品の変化状態推定システムの動作を説明する。本発明の第１実施形態の物品の変化状態推定システムの処理フローの例を図４に示す。ここでは、物品の変化状態の一例として容器の開封状態を推定する動作を例示している。具体的には、牛乳パックの開封状態を推定する。以下、データベースに登録したり、参照したりする情報は、本例に関連のものなど一部のみを示し、それ以外は省略している。また、このときの部屋１５９０内の環境の例を図１６に示す。１６０１は冷蔵庫であり、内部の詳細なセンサ配置については、以下で図１５に示す。１６０２は入出力部１０７を構成する出力部の一例であるディスプレイ（例えばモニタ）とキーボードとマウスを有しかつ物品管理部１０２と状態推定部１０４と物品履歴情報データベース１０３と状態管理データベース１０５データベース管理部１０６とを備えるパーソナルコンピュータであり、ここではパーソナルコンピュータ１６０２を用い、そのキーボードやマウスで入力し、そのモニタに出力する。食卓１６１０には、無線ＩＣタグリーダ１６０３と天板１６１０ａに重量センサ１６０４が設置されている。１６０５はコップ１６１１に付与された無線ＩＣタグである。１６０６は天井１５９０ａに対向して設置された一対の画像センサである。図１５には、冷蔵庫１６０１に設置されたセンシング部１０１の一例としてのセンサの配置の例を示す。図１５において、それぞれ、１５０２は牛乳パック、１５０３は牛乳パック１５０２に付与された無線ＩＣタグ、１５０４は冷蔵庫１６０１の棚１６０１ｃに設置されておりかつ棚１６０１ｃの上に置かれた物品の無線ＩＣタグを読み取るタグリーダ、１５０５は冷蔵庫１６０１の棚１６０１ｃに設置されておりかつ棚１６０１ｃの上に置かれた物品の重量を測定する重量センサ、１５０６は冷蔵庫１６０１の庫内に設置されており庫内の温度を測定する温度センサ、である。
【００６７】
まず、ユーザ９０が牛乳パック１５０２を購入してきて冷蔵庫１６０１に入れたとする。
【００６８】
＜センシング処理＞
すると、ステップＳ４０１で、冷蔵庫１６０１に設置されたセンシング部１０１が、ユーザ９０が購入してきた牛乳パック１５０２を検出する。具体的には、例えば、冷蔵庫１６０１の棚１６０１ｃに設置された、センシング部１０１の一例として入出庫を検出する無線ＩＣタグリーダ１５０４が牛乳パック１５０２に付与された無線ＩＣタグ１５０３を読み取り、そのＩＤ情報を得る。このとき、無線ＩＣタグリーダ１５０４が設置されている位置は冷蔵庫１６０１であると分かっているので、牛乳パック１５０２の位置も得ることができる。牛乳パック１５０２の位置情報は（ｘ１，ｙ１）のように位置座標で表現されるだけではなく、「冷蔵庫」、「テーブル」、又は「食器棚の２段目」などのように表現されることもあり、どの程度正確な位置情報が必要か、に応じて使い分ければ良い。また、冷蔵庫１６０１内に設置された温度センサ１５０６が冷蔵庫１６０１内の温度を得るとともに、重量センサ１５０５が牛乳パック１５０２の重量を得る。
【００６９】
＜データベース更新＞
続いて、ステップＳ４０２で、前記ステップＳ４０１でセンシング部１０１により検出した結果が物品管理部１０２に入力される。すなわち、無線ＩＣタグ１５０３で検出された牛乳パック１５０２のＩＤ情報と位置情報と、温度センサ１５０６で検出された温度情報と、重量センサ１５０５で検出された重量情報とが、センシング部１０１から物品管理部１０２に入力され、これらのセンシング部１０１でのセンシング結果情報（検出結果情報）及びセンシングの履歴情報を物品管理部１０２が物品履歴情報データベース１０３に登録する。例えば、ここでは牛乳パック１５０２は今購入してきたものなので、物品履歴情報データベース１０３には登録されておらず、検出した牛乳パック１５０２のＩＤ＝００１や位置や温度＝Ｔ１や重量などが新規に物品履歴情報データベース１０３に登録される。このとき、メーカ名や製造日や賞味期限など関連の情報が得られているならば、それも物品履歴情報データベース１０３に物品管理部１０２により登録される。これらのメーカ名や製造日や賞味期限などの情報は、牛乳パック１５０２に付与された無線ＩＣタグ１５０３に書き込まれていても良いし、牛乳パック１５０２のＩＤを基にして、物品管理部１０２から通信部９８を介してインターネット１７０２に接続して、インターネット１７０２経由で、インターネット１７０２に接続されたメーカや販売店のデータベース９７から物品管理部１０２が入手できるようにしても良い。このときの物品履歴情報データベース１０３の例を図５Ａに示す。図５Ａでは、「物品のＩＤ」、「名前」、「製造日」、「賞味期限」、「容器重量」、「内容量」、「位置」、「温度」、「重量」などの情報が物品履歴情報データベース１０３に物品毎にそれぞれ記憶されている。
【００７０】
＜推定指示判定＞
次に、ステップＳ４０３で、入出力部１０７から状態推定部１０４に対象物品の状態推定、例えば変化状態推定の要求が入力されているかどうかを確認する。又は、入出力部１０７から予め入力された要求により定期的に状態推定を行うように設定されている場合、状態推定を行うタイミングかどうかを確認する。状態推定を行うならばステップＳ４０４へ進む。そうでなければ、ステップＳ４０１に戻り、ステップＳ４０１〜Ｓ４０３の処理を繰り返す。
【００７１】
ここでは、ユーザ９０が牛乳パック１５０２を冷蔵庫１６０１から取り出して（このときの時間＝ｔ１）、食卓に持って行き、牛乳パック１５０２を開封して、牛乳パック１５０２から牛乳をコップ１６１１に注いだ（時間＝ｔ２）のち、牛乳パック１５０２を冷蔵庫１６０１に入れた（時間＝ｔ３）として、その間、ステップＳ４０１からステップＳ４０３の処理を繰り返したときの物品履歴情報データベース１０３の記憶された情報の例として、図５Ｂに牛乳パック１５０２に関する部分のみ示す。図５Ｂにおいて、物品の例である牛乳パック１５０２の位置は、最初は冷蔵庫であったが、位置の変化があったため、牛乳パック１５０２の位置において、時間＝ｔ１では冷蔵庫、時間＝ｔ２では食卓、時間＝ｔ３では冷蔵庫であることが物品履歴情報データベース１０３に履歴情報データ１０３Ａとして記憶されている。また、牛乳パック１５０２の温度は、最初は５℃であったが、温度の変化があったため、牛乳パック１５０２の温度において、時間＝ｔ１では５℃、時間＝ｔ２では１３℃、時間＝ｔ３では５℃であることが物品履歴情報データベース１０３に履歴情報データ１０３Ｂとして記憶されている。また、牛乳パック１５０２の重量は、最初は１０８０ｇであったが、重量の変化があったため、牛乳パック１５０２の重量において、時間＝ｔ１では１０８０ｇ、時間＝ｔ２では８５０ｇ、時間＝ｔ３では８５０ｇであることが物品履歴情報データベース１０３に履歴情報データ１０３Ｃとして記憶されている。
【００７２】
ここまでの繰り返し処理は、日常、人が動き回ったり物品を動かしたりするときに、常時行われる処理である。この後、「牛乳パック」の「開封状態」を推定するという要求を入出力部１０７から状態推定部１０４が受け取ると、状態を推定する処理のためのステップＳ４０４へ進む。
【００７３】
＜データベース参照＞
次に、ステップＳ４０４で、前記で受け取った要求を基に、状態推定部１０４により状態管理データベース１０５を参照する。ここで参照する状態管理データベース１０５の例を図５Ｃに示す。図５Ｃでは、同種類の物品のＩＤを含む「分類ＩＤ」、「状態の種類」、「変化状態」、「履歴情報」などの情報が状態管理データベース１０５に記憶されている。
【００７４】
まず、状態管理データベース１０５に記憶されている物品分類データ３０２Ａの中から目的の物品「牛乳パック（ＩＤ＝００１）」を状態推定部１０４により求め、この物品「牛乳（パック）ＩＤ＝００１」を含む「７０１」の「分類ＩＤ」に対応して、「状態の種類」の中から「開封状態」を状態推定部１０４により求める。そして、さらに、この「開封状態」に対応する「履歴情報」のＩＤ＝９００１の履歴情報データ３０３Ａを状態推定部１０４により参照する。この履歴情報データ３０３Ａには、例えば、図５Ｃに示すように「位置」の「属性」の「値」が「冷蔵庫→食卓→冷蔵庫」などと記載されている。これは、牛乳パック１５０２を冷蔵庫から取り出し、食卓に持って行ったら、おそらく牛乳パック１５０２を開封して、牛乳パック１５０２から牛乳をコップに注ぐであろう、という人間の行動に対する考えを基に状態推定のための条件を表現している。すなわち、履歴情報データ３０３Ａには、ＩＤ「００１」の「牛乳パック」１５０２において、その「属性」が「位置」であるときの「値」が「冷蔵庫→食卓→冷蔵庫」であったならば、その「状態の種類」である「開封状態」は「変化状態」が「開封済み」であると推定するような情報が記載されている。
【００７５】
この他にも、ＩＤ＝９００３に示した履歴情報データ３０３Ｂのように、ＩＤ「００１」の「牛乳パック」１５０２において、「牛乳パック」１５０２の「関連物品」である「コップ」の「属性」が「位置」であるときの「値」が「同一」であり、かつ、「時間」が「＞Ｔ１秒」すなわちＴ１秒を超えていたならば、その「状態の種類」である「開封状態」は「変化状態」が「開封済み」であると推定するように記載されている。すなわち、履歴情報データ３０３Ｂは、牛乳パック１５０２とコップがＴ１秒を超えて同一位置にあれば、牛乳パック１５０２を開封して牛乳をコップに入れるであろう、という人間の行動に対する考えを基に状態推定のための条件を表現している。よって、対象物品の関連物品（この牛乳パック１５０２の場合、牛乳を注ぐ対象であるコップ）が一定時間を超えて同じ場所に置かれていたことによって、状態算出のための条件を表現しても良い。このときの判定条件の時間パラメータは、その場の状況に応じて決めることができる。例えば、食事の時間帯ならば時間パラメータは短くし、買い物から帰宅した時ならば時間パラメータは長くする、などのように決める。さらに、履歴情報データ３０３は図示していないが、単純に重量が減ったことや、収納場所からの出し入れや、よく使用される場所への移動、などによって状態算出のための条件を表現しても良い。
【００７６】
また、以降では簡単のため、一つ目の履歴情報データによる処理のみを説明しているが、二つ目の履歴情報データも利用し、両者の条件を満たす場合（例えば、前記例では、ＩＤ＝９００１に示した履歴情報データ３０３ＡとＩＤ＝９００３に示した履歴情報データ３０３Ｂの条件を満たす場合）に状態の推定確率を高くしたり、一つの履歴情報データにおいても、履歴情報が複数回出現したならば、状態の推定確率を高くしたり、することより精度を向上させることもできる。
【００７７】
＜データベース照合＞
次に、ステップＳ４０５で、前記で参照した状態管理データベース１０５の履歴情報データ３０３Ａ、３０３Ｂを基に、物品履歴情報データベース１０３と照合する。この例では、まず、「位置」の「属性」の「値」が「冷蔵庫→食卓→冷蔵庫」のような履歴情報データ３０３Ａを基に、図５Ｂのような物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ａ，１０３Ｂ，１０３Ｃと照合することになる。「属性」が「位置」であるので、物品履歴情報データベース１０３の「位置」の履歴情報データ１０３Ａに着目し、履歴情報データ３０３Ａの「冷蔵庫→食卓→冷蔵庫」にマッチするパターンが履歴情報データ１０３Ａにあるか否か探索する。ここでは、「冷蔵庫→食卓→冷蔵庫」のような履歴情報データ３０３Ａのパターンが、時間＝ｔ１では冷蔵庫、時間＝ｔ２では食卓、時間＝ｔ３では冷蔵庫である履歴情報データ１０３Ａにマッチするとして、抽出される。すなわち、物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ａが、状態管理データベース１０５のＩＤ＝９００１の「履歴情報」の履歴情報データ３０３Ａと一致するため、ＩＤ＝９００１の「履歴情報」の「変化状態」である「開封済み」が推定結果として、状態推定部１０４から出力可能となる。
【００７８】
なお、この例では、「冷蔵庫→食卓→冷蔵庫」にマッチするパターンとして履歴情報データ１０３Ａが一致して抽出されたが、他のパターンの場合には履歴情報データ１０３Ａに一致せず、他の履歴情報データをさらに探索することになる。そして、基本的には、いずれかの履歴情報データに該当するように条件を設定することが望ましい。例えば、温度の条件であれば、（１）１０℃未満、（２）１０℃〜２０℃、（３）２０℃〜３０℃、（４）３０℃超過、と設定すればよい。しかしながら、条件が複雑なため全ての場合を記述しきれない場合は、「判定不可能」などのエラー表示をするか、可能な場合にはユーザ入力により新たな条件として追加登録できるようにするのが好ましい。
【００７９】
＜結果出力（複数の推定結果を統合する例）＞
最後に、ステップＳ４０６で、前記のステップＳ４０５でのデータベース照合結果である前記推定結果を、状態推定部１０４から入出力部１０７に出力する。この例では、状態推定部１０４による前記照合の結果、前記ステップＳ４０５でＩＤ＝９００１の「履歴情報」が抽出されたので、状態推定結果として「開封済み」と、状態推定部１０４から入出力部１０７に出力される。その結果、入出力部１０７を構成する出力部の一例としてのディスプレイに、センシング部１０１によりセンシングされた牛乳パック１５０２は開封済みであると推定されることが表示される。
【００８０】
なお、前述の通り、複数の履歴情報データを利用して推定確率の精度を向上させることもでき、この場合、状態推定結果として、「開封済み（確率８０％）」などのように数値を併記して出力しても良い。これは、例えば、一つ目の履歴情報（ＩＤ＝９００１）で、開封済みである確率が５０％と得られたとして、さらに、二つ目の履歴情報（ＩＤ＝９００３）でも、同様に開封済みである確率が６０％と得られたとするとき、両者の確率を、
（式１）
（５０＋（１００−５０）×６０／１００）
という式によって統合し、８０％という、より精度の高い推定確率値を算出している。
【００８１】
これにより、簡易な装置で検出した、位置情報の履歴情報から、容器の開封状態を推定することができた。
【００８２】
以上、本発明の第１実施形態の動作を説明した。この第１実施形態によれば、物品の一例としての食品の傷み具合などのように直接測定することが困難な物品や環境の状態を、画像センサ１６０６による物品の認識や、無線ＩＣタグリーダ１６０３による物品の識別や、重量センサ１６０４や温度センサ１５０６による物品の重量や温度の測定などのような簡易な方法により測定し、その測定結果及び測定履歴情報を用いて、前記測定結果情報及びその履歴情報から前記物品の変化状態を管理する物品履歴情報データベース１０３及び状態管理データベース１０５を参照することにより、前記物品の変化状態を推定することができる。また、求めたい状態を測定するためだけに用いられる専用の装置ではなく、位置や姿勢やＩＤなどのように他にも活用できる測定結果情報を用いて状態推定を実現することで、測定機器を様々な状態推定方法に汎用的に用いることができる。
【００８３】
（第２実施形態）
本発明の第２実施形態の物体の変化状態推定方法の一例としての物品の変化状態推定方法を実施することができる物体の変化状態推定システムの一例としての物品の変化状態推定システムにおける動作を説明する。
【００８４】
＜システムの動作の説明（食品の腐敗状態の例）＞
ここでは、食品の腐敗状態を推定する動作を例示している。具体的には、牛乳の腐敗状態を推定する。また、このときの部屋１５９０内の環境の例を図１７に示す。図１６に加えて、食卓１６１０にも温度センサ１７０１が設置されている。温度センサ１７０１Ａは部屋１５９０内の他の場所、例えば壁１５９０ｂにも設置されている。パーソナルコンピュータ１６０２はインターネット１７０２に接続されており、気候状況などの情報を入手することができる。
【００８５】
＜センシング処理〜推定指示判定＞
前記第１実施形態で説明した例と同様に、常時、図４のステップＳ４０１のセンシング、ステップＳ４０２のデータベース更新、ステップＳ４０３の状態推定指示の確認、を繰り返し処理し、物品履歴情報データベース１０３に履歴情報を状態推定部１０４により蓄積している。ここで、ステップＳ４０３で、入出力部１０７からの「牛乳」の「腐敗状態」を推定するという要求を状態推定部１０４が受け取り、状態を推定する処理のためのステップＳ４０４へ進む。
【００８６】
＜データベース参照＞
そして、ステップＳ４０４で、前記で受け取った要求を基に、状態推定部１０４により状態管理データベース１０５を参照する。ここで参照する状態管理データベース１０５の例を図６Ａに示す。図６Ａでは、同種類の物品のＩＤを含む「分類ＩＤ」、「状態の種類」、「変化状態」、「履歴情報」などの情報が状態管理データベース１０５に記憶されている。
【００８７】
まず、状態管理データベース１０５に記憶されている物品分類データ３０２Ｂの中から目的の物品「牛乳（パック）ＩＤ＝００１」を状態推定部１０４により求め、この物品「牛乳（パック）ＩＤ＝００１」を含む「７０９」の「分類ＩＤ」に対応して、「状態の種類」の中から「腐敗状態」を状態推定部１０４により求める。そして、さらに、この「腐敗状態」に対応する「履歴情報」のＩＤ＝９０８１の履歴情報データ３０３Ｃを状態推定部１０４により参照する。この履歴情報データ３０３Ｃには、例えば、図６Ａに示すように、「開封状態」の「属性」の「値」が「開封済み」であり、「温度」の「属性」の「値」が「Ｋ１〜Ｋ２（℃）」であり、「時間」が「Ｔ１（秒）超過」であるなどと記載されている。これは、牛乳パック１５０２が開封済みで、Ｋ１〜Ｋ２（℃）の範囲内の温度で、Ｔ１（秒）を超えれば、腐敗状態となるであろうという、状態推定のための条件を表現している。すなわち、履歴情報データ３０３Ｃには、ＩＤ「００１」の「牛乳パック」１５０２において、その「開封状態」の「属性」の「値」が「開封済み」であるとき、「温度」の「属性」の「値」が「Ｋ１〜Ｋ２（℃）」であり、かつ、「時間」が「Ｔ１（秒）超過」であれば、その「状態の種類」は「腐敗状態」であると推定するような情報が記載されている。
【００８８】
また、この他にも、「分類ＩＤ」である「７０９」に対応して、「状態の種類」の中から「腐敗注意」を状態推定部１０４により求める。この「腐敗注意」に対応する「履歴情報」のＩＤ＝９０８５の履歴情報データ３０３Ｄを状態推定部１０４により参照する。この履歴情報データ３０３Ｄには、例えば、図６Ａに示すように、「開封状態」の「属性」の「値」が「開封済み」であり、「温度」の「属性」の「値」が「Ｋ３〜Ｋ４（℃）」であり、「時間」が「Ｔ２〜Ｔ３（秒）」であるなどと記載されている。これは、牛乳パック１５０２が開封済みで、Ｋ３〜Ｋ４（℃）の範囲内の温度で、Ｔ２〜Ｔ３（秒）の範囲内であれば、腐敗に注意すべき状態となるであろうという、状態推定のための条件を表現している。すなわち、履歴情報データ３０３Ｄには、ＩＤ「００１」の「牛乳パック」１５０２において、その「開封状態」の「属性」の「値」が「開封済み」であるとき、「温度」の「属性」の「値」が「Ｋ３〜Ｋ４（℃）」であり、かつ、「時間」が「Ｔ２〜Ｔ３（秒）」であれば、その「状態の種類」は「腐敗注意」であると推定するような情報が記載されている。さらに、必要に応じて、その他に登録されている情報も参照する。
【００８９】
これらは、牛乳パックが開封状態で高温の場所に一定時間を超えて放置すると腐敗するであろう、という考えを基に状態推定のための条件を表現している。このときの、温度や時間の関係や算出する状態は、別途、専用の装置を用いて求めたり、過去の履歴情報から求めたり、することによって予め決めておく。
【００９０】
また、これらの例の条件は非常にシンプルに表現されているが、実際には、いくつかの条件の組み合わせのように、もっと複雑な表現になる場合もあり得る。例えば、開封状態と温度履歴情報だけでなく、開封した回数や、冷蔵庫から出し入れした回数や、保存温度の最大値と最小値の幅、など多くのパラメータによって表現することも可能である。
【００９１】
＜データベース照合＞
次に、ステップＳ４０５で、前記で参照した状態管理データベース１０５の履歴情報データ３０３Ｃ，３０３Ｄを基に、物品履歴情報データベース１０３と照合する。この例では、まず、「開封状態」の「属性」の「値」が「開封済み」であり、かつ「温度」の「属性」の「値」が「Ｋ１〜Ｋ２（℃）」で「時間」が「Ｔ１（秒）超過」であるような履歴情報データ３０３Ｃを基に、図５Ｂのような物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ａ，１０３Ｂ，１０３Ｃと照合する。そして、「開封状態」の「属性」の「値」が「開封済み」であり、かつ「温度」の「属性」の「値」と「時間」があるので、物品履歴情報データベース１０３の「温度」と「時間」の履歴情報データ１０３Ｂに着目し、履歴情報データ３０３Ｃの「温度」の「属性」の「値」が「Ｋ１〜Ｋ２（℃）」内に入り「時間」が「Ｔ１（秒）超過」にマッチするパターンが履歴情報データ１０３Ｂにあるか否か探索する。ここでは、履歴情報データ３０３Ｃのパターンが、時間「ｔ１」で温度が「５℃」、時間「ｔ２」で温度が「１３℃」、時間「ｔ３」で温度が「５℃」である履歴情報データ１０３Ｂにマッチするとして、抽出される。すなわち、物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ｂが、状態管理データベース１０５のＩＤ＝９０８１の「履歴情報」の履歴情報データ３０３Ｃと一致するため、ＩＤ＝９０８１の「履歴情報」の「変化状態」である「腐敗」が推定結果として、状態推定部１０４から出力可能となる。
【００９２】
なお、この例のように、「属性」として推定した状態を用いることもできる。
【００９３】
ここで、前記する条件にマッチするパターンが抽出されなかったとすると、次のＩＤ＝９０８５の履歴情報データ３０３Ｄを基に、同様に物品履歴情報データベース１０３と照合する。ここで、該当のパターンが抽出されれば、「腐敗注意」という状態が求められる。すなわち、履歴情報データ３０３Ｄを基に、図５Ｂのような物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ａ，１０３Ｂ，１０３Ｃと照合する。そして、「開封状態」の「属性」の「値」が「開封済み」であり、かつ「温度」の「属性」の「値」と「時間」があるので、物品履歴情報データベース１０３の「温度」と「時間」の履歴情報データ１０３Ｂに着目し、履歴情報データ３０３Ｄの「温度」の「属性」の「値」が「Ｋ３〜Ｋ４（℃）」内に入り「時間」が「Ｔ２〜Ｔ３」にマッチするパターンが履歴情報データ１０３Ｂにあるか否か探索する。ここでは、この条件にマッチするパターンとして、時間「ｔ１」で温度が「５℃」、時間「ｔ２」で温度が「１３℃」、時間「ｔ３」で温度が「５℃」である履歴情報データ１０３Ｂが抽出される。すなわち、物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ｂが、状態管理データベース１０５のＩＤ＝９０８５の「履歴情報」の履歴情報データ３０３Ｃと一致するため、ＩＤ＝９０８５の「履歴情報」の「変化状態」である「腐敗注意」が推定結果として、状態推定部１０４から出力可能となる。
【００９４】
＜複数の条件を順次判定する例＞
前述した、条件が複雑に表現されている場合、前記のような照合ではなく、図６Ｂに示すように、その場の状況に応じて条件判定のためのパラメータを変動したり、個々の条件を順次判定したりして、最終的な状態を推定することもできる。この例では、温度情報により、現在の気候状況を判断し、これにより時間条件のパラメータを変動させて、状態推定の精度を向上させている。
【００９５】
まず、図６ＢのステップＳ６０１で牛乳パックの開封状態を状態推定部１０４により調べ、状態推定部１０４が未開封と判定したらステップＳ６０２に進む。開封済みの場合にはステップＳ６１２に進み、以下、ステップＳ６０２以降と同様な処理を行う。
【００９６】
ステップＳ６０２では状態推定部１０４が物品履歴情報データベース１０３を検索して入出庫回数を調べ、０回であればステップＳ６０３に進む。ステップＳ６０２で１０回以上ならばステップＳ６１３に進み、保存温度が何度かを状態推定部１０４が物品履歴情報データベース１０３を検索して調べて、その温度に応じて、以降の処理を行う。ステップＳ６０２で１回〜９回ならば、他の処理を行う。
【００９７】
ステップＳ６０３で、状態推定部１０４が物品履歴情報データベース１０３を検索し、て温度情報が１５℃であることを取得し、ステップＳ６０４に進む。
【００９８】
ステップＳ６０４では、温度情報（１５℃）に基づき、状態推定部１０４により時間パラメータを変動し、Ｈ１＝５，Ｈ２＝１２を得て、ステップＳ６０５に進む。
【００９９】
ステップＳ６０５では、前記温度１５℃であった時間を状態推定部１０４が物品履歴情報データベース１０３を検索して調べ、状態管理データベース１０５を参照しつつ、例えば３時間であればＨ１＝５時間未満なので正常、１０時間であればＨ１＝５時間〜Ｈ２＝１２時間なので腐敗注意、２０時間であればＨ２＝１２時間超過なので腐敗、という状態の推定結果を状態推定部１０４により得ることができる。
【０１００】
この他にも、条件によっては図３Ｂに示したようなグラフを利用することもできる。このように、状態を推定するための照合方式は、その都度、最適な方式を状態推定部１０４により選べばよい。
【０１０１】
＜結果出力＞
最後に、ステップＳ４０６で、前記のステップＳ４０５でのデータベース照合結果である前記推定結果を、状態推定部１０４から入出力部１０７に出力する。この例では、状態推定部１０４による前記照合の結果、前記ステップＳ４０５でＩＤ＝９０８５の「履歴情報」が抽出されたので、状態推定結果として「腐敗」又は「腐敗注意」と、状態推定部１０４から入出力部１０７に出力される。その結果、入出力部１０７を構成する出力部の一例としてのディスプレイに、センシング部１０１によりセンシングされた牛乳パック１５０２は腐敗であると推定されること又は腐敗注意であると推定されることのいずれかが表示される。
【０１０２】
この第２実施形態によれば、前記従来技術で示した、特殊な装置を必要とするような腐敗検出装置を用いることなく、より簡易な装置で検出した、温度の履歴情報から、食品の腐敗状態を推定することができる。なお、上述の例以外にも、湿度の履歴情報や、例えば、食品の位置履歴情報とインターネット上から入手した気候情報を基に、晴天の時間帯に窓際に置かれていたことにより求めた直射日光の照射時間、などによって推定することもできる。
【０１０３】
（第３実施形態）
本発明の第３実施形態の物体の変化状態推定方法の一例としての物品の変化状態推定方法を実施することができる物体の変化状態推定システムの一例としての物品の変化状態推定システムにおける動作を説明する。
【０１０４】
＜システムの動作の説明（床の汚れ状態の例）＞
ここでは、床の汚れ状態を推定する動作を例示している。具体的には、リビングが綺麗か、汚れているか、さらに、汚れているとき、どこが汚れているか、それはどんな汚れか、というような状態を推定する。また、このときの部屋１５９０Ｂ内の環境の例を図１９に示す。１９０１は掃除機である。人９０の入退室を検出する無線ＩＣタグリーダ１９０２が出入り口のドア１５９０ｄに設置されており、人９０には無線ＩＣタグ１９０３が付与されている。窓１５９０ｅには開閉を検出する開閉検出センサ１９０４が設置されている。データベース１９０５は部屋１５９０Ｂの室内のレイアウト、特に窓１５９０ｅの位置や向きなどを管理している。天井１５９０ａに対向して設置された一対の画像センサ１６０６が掃除機１９０１の移動経路を検出する。無線ＩＣタグリーダ１９０２と開閉検出センサ１９０４と画像センサ１６０６とは、それぞれパーソナルコンピュータ１６０２の物品管理部１０２に接続されている。
【０１０５】
＜センシング処理〜推定指示判定＞
前記第１実施形態で説明した例と同様に、常時、ステップＳ４０１のセンシング、ステップＳ４０２のデータベース更新、ステップＳ４０３の状態推定指示の確認、を繰り返し処理し、物品履歴情報データベース１０３に履歴情報を状態推定部１０４により蓄積している。ここで、ステップＳ４０３で、入出力部１０７からの「床（リビング）の状態」を推定するという要求を状態推定部１０４が受け取り、状態を推定する処理のためのステップＳ４０４へ進む。
【０１０６】
＜データベース参照＞
そして、ステップＳ４０４で、前記で受け取った要求を基に、状態推定部１０４により状態管理データベース１０５を参照する。ここで参照する状態管理データベース１０５の例を図８に示す。図８では、同種類の物品のＩＤを含む「分類ＩＤ」、「状態の種類」、「変化状態」、「履歴情報」などの情報が状態管理データベース１０５Ｂに記憶されている。
【０１０７】
まず、状態管理データベース１０５Ｂに記憶されている物品分類データ３０２Ｄの中から目的の物品「リビング（ＩＤ＝１２２）」を状態推定部１０４により求め、この物品「リビング（ＩＤ＝０２２）」を含む「５４８」の「分類ＩＤ」に対応して、「状態の種類」の中から「床の状態」を状態推定部１０４により求める。そして、さらに、この「床の状態」に対応する「履歴情報」のＩＤ＝９４８１の履歴情報データ３０３Ｈを参照する。この履歴情報データ３０３Ｈには、例えば、図８に示すように、前回の掃除からの「経過時間」の「属性」の「値」が「Ｔ１（秒）超過」、かつ、「位置履歴」の「属性」の「値」が、「関連物品」である「人」と頻度「Ｎ（回）超過」「同一（＝入室）」の「値」をとること、などと記載されている。これは、部屋としてのリビング１５９０Ｂの床１５９０ｆについて前回の掃除からＴ１（秒）を超過して、人９０がＮ（回）を超過して、リビング１５９０Ｂと同一すなわちリビング１５９０Ｂに入室しているという条件を表している。また、次の「履歴情報」のＩＤ＝９４８５の履歴情報データ３０３Ｉを参照する。この履歴情報データ３０３Ｉには、例えば、図８に示すように、「部屋の窓」の「属性」の「値」が「開放」で「時間」の「Ｔ１（秒）超過」、かつ、「風向」の「属性」の「値」が、「Ｄ１（窓と同方向）」であり、「風速」の「属性」の「値」が、「Ｗ１［ｍ］超過」であり、「湿度」の「属性」の「値」が、「Ｈｍ１［％］未満」である。これは、リビングの部屋１５９０Ｂの窓１５９０ｅがＴ１（秒）超過して開放され、かつ、風向がＤ１（窓と同方向）であり、風速がＷ１［ｍ］超過であり、湿度がＨｍ１［％］未満であるという条件を表している。また、次の「履歴情報」のＩＤ＝９４６６の履歴情報データ３０３Ｊを参照する。この履歴情報データ３０３Ｊには、例えば、図８に示すように、「関連物品」である「掃除機又はぞうきん」について、「位置履歴」の「属性」の「値」が「室内全領域」をとること、などと記載されている。これは、リビング１５９０Ｂでの掃除機１９０１又はぞうきんが室内全領域にあったという条件を表している。さらに、必要に応じて、その他に登録されている情報も参照する。
【０１０８】
これは、前回の掃除から一定時間を経過したら、その部屋の床は汚れるであろう、という考えを基に状態推定のための条件を表現している。このとき、人の入室回数などを考慮すると、より詳細な汚れ具合を推定することができるようになる。また、その他の条件についても、以下のような考えを基に状態推定のための条件を表現している。乾燥した風の強い日に一定時間を超えて窓１５９０ｅを開放していたら、床は汚れるであろうし、その時の汚れは砂埃によるものであると推定される。さらに、掃除機やぞうきんの移動経路から、どこが綺麗になって、どこがまだ汚れているかが推定され、室内の床面すべてを移動したら綺麗な状態になったと推定される。
【０１０９】
＜データベース照合＞
次に、ステップＳ４０５で、前記で参照した状態管理データベース１０５の履歴情報データ３０３Ｈ，３０３Ｉ，３０３Ｊを基に、図２１のような物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ｊ，１０３Ｋと照合する。
【０１１０】
この例では、まず、「経過時間」が「Ｔ１（秒）超過」、かつ、「位置履歴」の「属性」の「値」が、「関連物品」である「人」と頻度「Ｎ（回）超過」「同一（＝入室）」のような履歴情報データ３０３Ｈのパターンが、物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ｊ，１０３Ｋにマッチするか否か照合する。以下、同様にして、履歴情報データ３０３Ｉ，３０３Ｊのそれぞれのパターンが、物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ｊ，１０３Ｋにマッチするか否か照合して、マッチする履歴情報を抽出する。
【０１１１】
ここでは、一例として、図２２において、居間（リビング）の床の状態を推定する場合について説明する。ｔ１が前回綺麗な状態になった（と推定される）時間とする。
【０１１２】
図８の履歴情報データ３０３Ｈを参照し、時間ｔ１から現在までの「経過時間」を照合し、「経過時間」がＴ１より長い時間であれば、床の状態は「汚れている」と推定される。
【０１１３】
図８の履歴情報データ３０３Ｈを参照し、［関連物品］である［人」（ここでは父と母）の「位置履歴」を図２２の履歴情報データ１０３Ｊ，１０３Ｋと照合し、居間（リビング）の入室回数がＮ回を超えていれば、床の状態は「汚れている」と推定される。
【０１１４】
＜結果出力＞
最後に、ステップＳ４０６で、前記のステップＳ４０５でのデータベース照合結果である前記推定結果を、状態推定部１０４から入出力部１０７に出力する。この例では、状態推定部１０４による前記照合の結果、前記ステップＳ４０５でＩＤ＝９４６６の「履歴情報」が抽出されたとすると、状態推定結果として「綺麗な状態」と、状態推定部１０４から入出力部１０７に出力される。その結果、入出力部１０７を構成する出力部の一例としてのディスプレイに、部屋としてのリビング１５９０Ｂの床１５９０ｆが「綺麗な状態」であると推定されることが表示される。
【０１１５】
この第３実施形態によれば、簡易な装置で検出した、物品や機器の移動経路や、気候や風向などの環境条件から、床１５９０ｆの汚れ状態を推定することができた。なお、同様の考え方により、家具や窓などの状態を推定することもできる。
【０１１６】
以上、主に生活環境内で取り扱う物品や生活環境などの物体の状態を推定する方法に関して、システム構成と処理フローといくつかの具体例を示した。
【０１１７】
以下、特に衣類の汚れ具合に関してもう少し詳しく説明する。
【０１１８】
（第４実施形態）
本発明の第４実施形態の物体の変化状態推定方法の一例としての物品の変化状態推定方法を実施することができる物体の変化状態推定システムの一例としての物品の変化状態推定システムにおける動作を説明する。
【０１１９】
＜システムの動作の説明（衣類の汚れ状態の例）＞
ここでは、物品の一例としての衣類の状態を推定する動作を例示している。具体的には、Ｔシャツが汚れているか、濡れているか、綺麗かというような状態を推定する。また、このときの部屋１５９０Ａ内の環境の例を図１８に示す。洗濯機１８０１や乾燥機１８０２には無線ＩＣタグリーダ１８０３Ａ，１８０３Ｂが設置されており、それぞれパーソナルコンピュータ１６０２の物品管理部１０２に接続されている。パーソナルコンピュータ１６０２には洗濯機１８０１や乾燥機１８０２が接続されて、洗濯機１８０１や乾燥機１８０２の動作状況（洗濯機１８０１や乾燥機１８０２の電源のオン、オフや洗濯、脱水、乾燥の時間）などの情報も入力されるようにしている。部屋１５９０Ａの外部にある物干し台１８０７にも温度センサ１８０４や無線ＩＣタグリーダ１８０３Ｃが設置されて、それぞれパーソナルコンピュータ１６０２の物品管理部１０２に接続されている。入出力部１０７の一例であるディスプレイとキーボードとマウスを有しかつ物品管理部１０２と状態推定部１０４と物品履歴情報データベース１０３と状態管理データベース１０５とデータベース管理部１０６とを備えるパーソナルコンピュータ１６０２に接続されたデータベース１８０５には、ユーザ９０のスケジュールなどが登録されている。衣類例えばＴシャツ９０Ａには無線ＩＣタグ１８０６が付与されている。
【０１２０】
＜センシング処理〜推定指示判定＞
前記第１実施形態で説明した例と同様に、常時、ステップＳ４０１のセンシング、ステップＳ４０２のデータベース更新、ステップＳ４０３の状態推定指示の確認、を繰り返し処理し、物品履歴情報データベース１０３に履歴情報を状態推定部１０４により蓄積している。ここで、ステップＳ４０３で、入出力部１０７からの「衣類（Ｔシャツ）の状態」を推定するという要求を状態推定部１０４が受け取り、状態を推定する処理のためのステップＳ４０４へ進む。
【０１２１】
＜データベース参照＞
そして、ステップＳ４０４で、前記で受け取った要求を基に、状態推定部１０４により状態管理データベース１０５を参照する。ここで参照する状態管理データベース１０５の例を図７に示す。図７では、同種類の物品のＩＤを含む「分類ＩＤ」、「状態の種類」、「状態算出」、「履歴情報」などの情報が状態管理データベース１０５Ａに記憶されている。
【０１２２】
まず、状態管理データベース１０５Ａに記憶されている物品分類データ３０２Ｃの中から目的の物品「Ｔシャツ（ＩＤ＝０２２）」を状態推定部１０４により求め、この物品「Ｔシャツ（ＩＤ＝０２２）」を含む「７２２」の「分類ＩＤ」に対応して、「状態の種類」の中から「衣類の状態」を状態推定部１０４により求める。そして、さらに、この「衣類の状態」に対応する「履歴情報」のＩＤ＝９１８１の履歴情報データ３０３Ｅを参照する。この履歴情報データ３０３Ｅには、例えば、図７に示すように、「位置履歴」の「属性」の「値」が「同一」であり、「関連物品」は「人」であり、「時間」は「Ｔ１（秒）超過」であること、などと記載されている。これは、人がＴ１（秒）を超過して、このＴシャツ（ＩＤ＝０２２）を着ていた（人とＴシャツが同一位置）という条件を表している。また、次のＩＤ＝９１８５の履歴情報データ３０３Ｆには、例えば、図７に示すように、「位置」の「属性」の「値」が「洗濯機→現在位置（≠乾燥機）」であること、などと記載されている。これは、Ｔシャツが洗濯機から、乾燥機ではない現在位置に位置しているという条件を表している。また、次のＩＤ＝９１６６の履歴情報データ３０３Ｇには、例えば、図７に示すように、「位置」の「属性」の「値」が「洗濯機→乾燥機（または物干台）→現在位置」であること、などと記載されている。これは、Ｔシャツが洗濯機から、乾燥機（または物干台）で乾燥させられたのち、現在位置に位置しているという条件を表している。さらに、必要に応じて、その他に登録されている情報も参照する。
【０１２３】
これは、人が衣類を一定時間を超えて着て過ごしたら、その衣類は汚れるであろう、という考えを基に状態推定のための条件を表現している。このとき、着ている時間や、そのときの気候や、場所、さらにはデータベース１８０５に登録されたスケジュールなどから求めた着用者の行動、などを考慮すると、より詳細な汚れ具合を推定することができるようになる。具体例については後述する。
【０１２４】
これらは、例えば、同じ時間だけ着ていても、室内と室外では汚れ具合は異なるし、同じ室外でも地面がアスファルトか砂かでも異なるし、そのときに晴れていたか雨かでも異なるし、同じ場所（例えば、野球場）でも観戦していたかプレイしていたかでも異なる、というようなことを条件として考慮している。
【０１２５】
また、その他の条件についても、洗濯機１８０１から取り出した後、乾燥機１８０２や物干し台１８０７に移動される前であれば衣類はまだ濡れている状態であろう、という考えを基に状態推定のための条件を表現しており、乾燥機１８０２や物干し台１８０７からさらに移動された後であれば衣類は洗濯・乾燥された綺麗な状態、であろう、という考えを基に状態推定のための条件を表現している。
【０１２６】
＜データベース照合＞
次に、ステップＳ４０５で、前記で参照した状態管理データベース１０５の履歴情報データ３０３Ｅ，３０３Ｆ，３０３Ｇを基に、図２１のような物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ｇ，１０３Ｈと照合する。この例では、まず、「位置履歴」の「属性」の「値」が「関連物品」の「人」と「Ｔ１（秒）超過」「同一」のような履歴情報データ３０３Ｅを基に、物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データと照合する。ここで、衣類の移動履歴情報と人の移動履歴情報の重なりを確認する。このとき、移動途中で一時的に移動履歴情報が重ならない時間帯があったり、衣類の所有者と人が異なる場合、などは人が衣類を着ているのではなく、持ち運んでいると判定する、ことなども考えられる。より詳細な判定については後述する。
【０１２７】
以上のようなことも考慮し、履歴情報データ３０３Ｅのパターンが、物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データにマッチするとして、履歴情報を抽出される。
【０１２８】
ここでは、一例として、図２１において、時間ｔ５の時点でＴシャツの状態を推定する場合について説明する。図７の履歴情報データ３０３Ｅを参照し、「関連物品」である「人」（ここでは父）の「位置履歴」と図２１の物品履歴情報データベース１０３の履歴情報データ１０３Ｇ，１０３Ｈとを照合すると、時間ｔ２からｔ５までの間は、履歴情報データ１０３ＧのＴシャツの位置は「寝室→玄関→（屋外）→玄関」となっており、履歴情報データ１０３Ｈの父の位置は「寝室→玄関→（屋外）→玄関」となっており、従って、Ｔシャツの位置と父の位置とが同一の値を取っている。そこで、時間（ｔ５−ｔ２）がＴ１より長い時間であれば、「汚れている」と推定される。
【０１２９】
＜結果出力＞
最後に、ステップＳ４０６で、前記のステップＳ４０５でのデータベース照合結果である前記推定結果を、状態推定部１０４から入出力部１０７に出力する。この例で、状態推定部１０４による前記照合の結果、前記ステップＳ４０５でＩＤ＝９１８１の「履歴情報」が照合されたので、状態推定結果として「汚れている」と、状態推定部１０４から入出力部１０７に出力される。その結果、入出力部１０７を構成する出力部の一例としてのディスプレイに、Ｔシャツが「汚れている」と推定されることが表示される。
【０１３０】
同様に、時間ｔ７の時点でＴシャツの状態を推定する。履歴情報データ３０３Ｆを参照し、「属性」が「位置」の場合にその「値」が「洗濯機→現在位置（≠乾燥機）」であることと、時間ｔ６からｔ７までの間は、履歴情報データ１０３ＧのＴシャツの位置は「洗濯機→居間」となっており、現在位置である居間は、乾燥機ではないから、履歴情報データ３０３Ｆにマッチして、Ｔシャツは「濡れている」と推定される。
【０１３１】
次に、時間ｔ９の時点でＴシャツの状態を推定する。履歴情報データ３０３Ｇを参照し、「属性」が「位置」の場合にその「値」が「洗濯機→乾燥機（または物干台）→現在位置（寝室）」であることと、時間ｔ６からｔ９の間は、履歴情報データ１０３ＧのＴシャツの位置は「洗濯機→居間→物干台→現在位置（寝室）」となっているから、履歴情報データ３０３Ｇにマッチして、Ｔシャツは「綺麗な状態」と推定される。
【０１３２】
この第４実施形態によれば、簡易な装置で検出した、位置情報の履歴情報から、衣類の状態を推定することができる。なお、同様の考え方により、洗濯機１８０１や乾燥機１８０２を、流しや食器洗浄機に置き換えたりすることで、食器の状態を推定することもできる。
【０１３３】
前記実施形態では、衣類の移動履歴情報と人の移動履歴情報との重なりにより、人が着衣していると判断したが、これについて、以下に詳細に説明する。
【０１３４】
＜着衣の判定＞
ここで、状態推定部１０４による、人が衣類を着ているかどうかの判定について説明する。前述の通り、衣類の移動履歴情報と人の移動履歴情報の重なりを状態推定部１０４により確認し、移動途中で一時的に移動履歴情報が重ならない時間帯があったり、衣類の所有者と人が異なる場合であると状態推定部１０４により判断された場合、などは人が衣類を着ているのではなく、持ち運んでいると状態推定部１０４により判定する、としても良い。しかし、ユーザ自身の所有物である衣類を移動中ずっと持ち続けていることも考えられるので、このような場合、以下のような判定を、状態推定部１０４で行っても良いし、又は、以下に示すように、状態推定部１０４とは別に備えられた着衣判定部２７０１により行っても良い。
【０１３５】
以下に、図２３、図２７を参照して説明する。
【０１３６】
図２７に示した着衣を判定する物品の変化状態推定システムの構成図のように、無線ＩＣタグリーダ２３０５が検出した情報を、時刻取得部２７０２で取得した時刻と共に、物品管理部１０２が物品履歴情報データベース１０３に蓄積し、着衣判定部２７０１は、物品履歴情報データベース１０３に蓄積された情報を基に人が衣類を着ているかどうかの判定を行うように構成してもよい。
【０１３７】
以下、着衣判定部２７０１による着衣判定動作内容を説明する。
【０１３８】
まず、図２３に示すように、衣類２３０１の無線ＩＣタグ２３０２以外に、人２３０３自身にも無線ＩＣタグ２３０４を持たせる。これは、なるべく衣類２３０１の無線ＩＣタグ２３０２と人２３０３の無線ＩＣタグ２３０４の距離が近くなるようにする。例えば、図２３に示したようなネックレスタイプ等にすると良い。
【０１３９】
次に、無線ＩＣタグリーダ２３０５を、例えば、部屋などの出入り口に設置する。この無線ＩＣタグリーダ２３０５は、非常に短い周期（例えば、１００分の１秒毎）で無線ＩＣタグを読み取るように設定しておく。
【０１４０】
そして、無線ＩＣタグ２３０４を持った人２３０３が、無線ＩＣタグ２３０２の貼り付けられた衣類２３０１を着て、無線ＩＣタグリーダ２３０５の設置された出入り口を通過する。このときの各時刻における読み取り結果の履歴情報の例を図２４Ａ及び図２４Ｂに示す。図２４Ａの表２４０１に示したように、人２３０３の無線ＩＣタグ２３０４と衣類２３０１の無線ＩＣタグ２３０２が同じタイミングで読み取られていれば、人２３０３は衣類２３０１を着ていると着衣判定部２７０１により判定できる。一方、図２４Ｂの表２４０２に示したように、人２３０３の無線ＩＣタグ２３０４と衣類２３０１の無線ＩＣタグ２３０２の読み取られるタイミングがずれていれば、人２３０３は衣類２３０１を持ち運んでいると着衣判定部２７０１により判定できる。これは、図２５Ａに示したように、無線ＩＣタグリーダ２３０５の読み取り可能エリア２５０１に入るタイミングが、人２３０３の無線ＩＣタグ２３０４と衣類２３０１の無線ＩＣタグ２３０２では異なることから着衣判定部２７０１により判定される。当然、人２３０３の状態、特に手の位置、によっては、人２３０３の無線ＩＣタグ２３０４と衣類２３０１の無線ＩＣタグ２３０２が同じタイミングで読み取られることもあるので、複数箇所の結果を利用して着衣判定部２７０１により判定することも考えられる。図２５Ａは、人２３０３が無線ＩＣタグリーダの読み取り可能エリア２５０１を通過するところを横から見た図を示している。
【０１４１】
なお、無線ＩＣタグリーダの配置や読み取り可能エリアの設定を工夫することで、前記のような人２３０３が衣類２３０１を持ち運んでいるのに、無線ＩＣタグが同じタイミングで読み取られるのを減少させることもできる。例えば、図２５Ｂのように、人２３０３の胸元付近が無線ＩＣタグリーダの読み取り可能エリア２５０２になるようにすると、人２３０３が胸元に無線ＩＣタグ２３０４を持っているときの、上半身の衣類を高精度に検出する場合に有効である。図２５Ｃのように、人２３０３の中心線付近の頭から足下までの範囲が無線ＩＣタグリーダの読み取り可能エリア２５０３になるようにすると、人２３０３の中心線付近の衣類を高精度に検出する場合に有効である。さらに、これらは、人２３０３の身長や、通過位置によって、前記無線ＩＣタグリーダの配置や読み取り可能エリアの設定を制御することで、さらに高精度に検出できる。図２５Ｂと図２５Ｃは、人２３０３が無線ＩＣタグリーダの読み取り可能エリア２５０２、２５０３を通過するところを正面から見た図を示している。
【０１４２】
なお、人２３０３が衣類２３０１を着ていると着衣判定部２７０１により判定した場合には、その旨の情報を着衣判定部２７０１から状態推定部１０４に出力して、以下の動作を状態推定部１０４で行うようにしてもよい。又は、その旨の情報を着衣判定部２７０１から状態推定部１０４に出力することなく、着衣判定部２７０１自体で以下の動作を行うようにしてもよい。説明上は、前者の例、すなわち、以下の動作を状態推定部１０４で行う場合について説明するが、後者の例の場合には、以下の説明中の状態推定部１０４を着衣判定部２７０１に読み替えればよい。
【０１４３】
＜汚れ具合を詳細に推定する例の説明＞
次に、前述した、着衣判定部２７０１により衣類を着ていると判定したのち、衣類を着ているときの気候や、場所、さらにはデータベース１８０５に登録されたスケジュールなどから求めた着用者の行動、などを考慮して、より詳細な汚れ具合を状態推定部１０４により推定することについて説明する。ここでは、図７の履歴情報データ３０３Ｅを基にして、上述の気候や場所やスケジュールの状況から、履歴情報データ３０３Ｅの時間条件Ｔ１を制御し、汚れ具合を状態推定部１０４により詳細に推定する例を示す。すなわち、衣類が汚れやすい状況、または汚れにくい状況であると状態推定部１０４により判定したら、その度合いに応じた比率Ｒを時間条件Ｔ１に乗じることで、汚れ具合を、より正確に状態推定部１０４により推定することができる。
【０１４４】
＜場所の例＞
まず、場所による制御の例を説明する。人が衣類を着て移動しているとき、その移動場所と滞在時間に応じて前記比率Ｒを状態推定部１０４により決める。
【０１４５】
例えば、人の現在位置が屋外であれば、比率Ｒ＝Ｒ１（但し、０＜Ｒ１＜１）［すなわち、時間条件をＴ１よりも短い時間］とする。さらに、滞在時間が長くなれば、Ｒ１が小さくなるように決めると良い。また、人の現在位置が屋内であれば、通常よりも汚れにくいと考えられるので、比率Ｒ＝Ｒ２（但し、１＜Ｒ２）［すなわち、時間条件をＴ１よりも長い時間］とするように状態推定部１０４により決める。その他にも、単に屋内外で状態推定部１０４により判定するのではなく、屋内でも倉庫などのように埃っぽい場所であれば比率Ｒ３をＲ３＜１［すなわち、時間条件をＴ１よりも短い時間］と状態推定部１０４により決める。屋外でも公園などのように砂埃のある場所の比率Ｒ４と、ビル街のように路面がアスファルトである場所の比率Ｒ５では、Ｒ４＜Ｒ５＜１となるように状態推定部１０４により決める。
【０１４６】
＜気候の例＞
次に、気候による制御の例を図２６を参照して説明する。人が衣類を着て移動しているとき、そのときの気候に応じて前記比率Ｒを状態推定部１０４により決める。ここでは、気候の情報として、天候、湿度、風速を用いた例を示す。前記気候の情報はインターネット１７０２及び通信部９８を経由して入手できるものとする。
【０１４７】
ステップＳ２６０１で、状態推定部１０４により、インターネット１７０２及び通信部９８を介して、天候を確認し、晴れであればステップＳ２６０２へ進み、雨であればステップＳ２６０４へ進む。ここでは、その他の天候は省略している。
【０１４８】
ステップＳ２６０２で、状態推定部１０４により、インターネット１７０２及び通信部９８を介して、湿度を確認し、予め決められた基準湿度Ｈｍ１０［％］未満であればステップＳ２６０３へ進み、Ｈｍ１０［％］以上であれば、湿度が高く風による汚れの多少への影響は少ないと考えられるので、ステップＳ２６０７へ進み、比率Ｒ＝Ｒ８と状態推定部１０４により決める。
【０１４９】
ステップＳ２６０３では、状態推定部１０４により、インターネット１７０２及び通信部９８を介して、風速を確認し、予め決められた基準風速Ｗ１［ｍ／ｓ］未満であれば、風が弱く汚れへの影響は少ないと考えられるので、ステップＳ２６０５へ進み、比率Ｒ＝Ｒ６と状態推定部１０４により決める。予め決められた基準風速Ｗ１［ｍ／ｓ］以上であれば、風によって砂埃などが舞い汚れやすくなると考えられるので、ステップＳ２６０６へ進み、比率Ｒ＝Ｒ７と決める。ここでは、Ｒ６＞Ｒ７となるように状態推定部１０４により決める。
【０１５０】
ステップＳ２６０４で、状態推定部１０４により、インターネット１７０２及び通信部９８を介して、天候が雨の場合の風速を確認し、予め決められた別の基準風速Ｗ２［ｍ／ｓ］未満であれば、風が弱く汚れへの影響は少ないと考えられるので、ステップＳ２６０８へ進み、比率Ｒ＝Ｒ９と状態推定部１０４により決める。予め決められた別の基準風速Ｗ２［ｍ／ｓ］以上であれば、風によって雨が吹き付けられ汚れやすくなると考えられるので、ステップＳ２６０９へ進み、比率Ｒ＝Ｒ１０と状態推定部１０４により決める。ここでは、Ｒ９＞Ｒ１０となるように状態推定部１０４により決める。ここで、Ｒ８と他の比率との関係の一例について説明する。Ｒ８（高湿度）はＲ７（強風）よりは汚れにくそうなので、Ｒ７＜Ｒ８とする。Ｒ８（高湿度）とＲ６（弱風）は比較が難しいので、Ｒ６とＲ８の関係は任意とする。Ｒ８（高湿度）はＲ９，Ｒ１０（雨）よりは汚れにくそうなので、Ｒ１０＜Ｒ９＜Ｒ８とする。Ｒ７（強風）はＲ９，Ｒ１０（雨）よりは汚れやすそうなので、Ｒ７＜Ｒ１０＜Ｒ９とする。以上をまとめて、Ｒ７＜Ｒ１０＜Ｒ９＜Ｒ６，Ｒ８とする。
【０１５１】
＜スケジュールの例＞
次に、スケジュールによる制御の例を説明する。人が衣類を着て移動しているとき、そのときのスケジュールに応じて前記比率Ｒを状態推定部１０４により決める。同じ場所、同じ気候であっても、衣類を着ている人の行動によって汚れ具合も異なることもあるので、これを反映する。
【０１５２】
例えば、場所が屋外のグランドである場合、パソコンや携帯端末機に予め登録されたスケジュール情報を、インターネット１７０２及び通信部９８を介して、それらのパソコンや携帯端末機に状態推定部１０４が接続されることにより、状態推定部１０４により参照し、その時の行動がプレイである場合の比率Ｒ１１と、観戦である場合のＲ１２は、Ｒ１１＜Ｒ１２＜１となるように状態推定部１０４により決める。
【０１５３】
状態推定部１０４によりスケジュールを参照できない場合でも、衣類や持参物品からその行動を状態推定部１０４により推定して、前記比率Ｒを状態推定部１０４により決めても良い。例えば、衣類がユニフォームであるか、持参物品がスポーツ用具であると状態推定部１０４によりにより判定されれば、その時の行動はプレイであると状態推定部１０４により推定できる。一方、持参物品がオペラグラスであるか、応援旗であると状態推定部１０４によりにより判定されれば、その時の行動は観戦であると状態推定部１０４により推定できる。
【０１５４】
なお、具体的な比率Ｒの値は、ユーザが任意に決めて状態推定部１０４に入力しておいても良いし、過去の洗濯状況から、早く洗濯したらＲを小さく、長時間洗濯しなかったらＲを大きくするように状態推定部１０４により制御するようにして決めても良い。
【０１５５】
また、ここでは、履歴情報データ３０３Ｅの時間条件Ｔ１を制御することで、汚れ具合を詳細に状態推定部１０４により推定する例を示したが、比率Ｒに応じて汚れの度合いを状態推定部１０４により決めるようにしても良い。例えば、比率Ｒが大きければ軽い汚れ、小さくなるに従って段階的にしつこい汚れとなるように状態推定部１０４により決めても良い。
【０１５６】
＜汚れの種類を推定する例の説明＞
次に、詳細な汚れ具合に加えて、汚れの種類を状態推定部１０４で推定することについて説明する。これは、位置の履歴や、その時にその位置の周辺に存在した物品などを基に状態推定部１０４により推定することができる。具体的な例を以下に示す。
【０１５７】
例えば、位置履歴にガス台が含まれ、その時にサラダ油と天ぷら鍋がガス台に存在していたら、汚れの種類は油汚れであると状態推定部１０４により推定できる。位置履歴に食卓が含まれ、その時に醤油、ソース、カレー、コーヒーなどの食品が食卓に存在していたら、汚れの種類はそれぞれの前記食品による食べこぼし汚れであると状態推定部１０４により推定できる。ただし、食べこぼしがあったか否かの判定は状態推定部１０４単独では困難であるので、ユーザによる状態推定部１０４への入力などの補助が必要である。その他、汚れの元となる物品が周辺に存在したことにより、その他の種類の汚れも同様に状態推定部１０４により推定可能である。
【０１５８】
位置や物品以外にも、気候を基に状態推定部１０４により推定することもできる。例えば、気温が高ければ、汚れの種類は汗による汚れであると状態推定部１０４により推定できる。湿度が低く、風が強ければ、汚れの種類は砂埃による汚れであると状態推定部１０４により推定できる。雨天であれば、汚れの種類は泥汚れであると状態推定部１０４により推定できる。
【０１５９】
また、汚れの種類の一つとして、衣類に付着した匂いの種類を状態推定部１０４により推定することもできる。例えば、位置履歴に喫煙場所が含まれていたら、または、周辺に灰皿が存在していたら、衣類に付着した匂いの種類はたばこの匂いであると状態推定部１０４により推定できる。位置履歴として長時間、例えば６ヶ月以上たんすに存在し続け、その時に防虫剤がたんすに存在していたら、衣類に付着した匂いの種類はナフタリンの匂いであると状態推定部１０４により推定できる。
【０１６０】
＜状態を基に作業アシストする例の説明＞
以上のように、汚れの種類や匂いの種類を具体的に状態推定部１０４により推定でき、この推定結果を基に、作業のアシストに役立てることができる。アシストできる作業として、洗濯機１８０１の運転動作と、衣類の移動先指示がある。
【０１６１】
まず、洗濯機１８０１の運転動作のアシストについて説明する。従来の例では、衣類の色や素材に応じて運転を制御するが、本発明の実施形態では、上述の処理で求めた汚れの度合いを基に、洗濯機の回転力や水量や運転時間などを制御し、適切な運転内容（運転動作）を、洗濯機１８０１に接続された状態推定部１０４により選ぶことができる。すなわち、軽い汚れの時には、回転力は弱く、運転時間は短く設定し、汚れの度合いに応じて、回転力をより強く、運転時間をより長く設定するように、運転動作情報を、状態推定部１０４から洗濯機１８０１の動作制御部１８０１ａに出力する。しつこい汚れの時には、洗濯に使用する水を加熱装置により加熱して水温を高めにしたり、洗剤供給装置から自動的に供給される洗剤の量（又は、洗濯機に表示される、必要な洗剤の量の表示）を多くし、合わせてすすぎの時間も長く設定するように、運転動作情報を、状態推定部１０４から洗濯機１８０１の動作制御部１８０１ａに出力する。また、汚れの種類を基に、同様に適切な運転動作を選んだり、適切な洗剤を選ぶように、運転動作情報を、状態推定部１０４から洗濯機１８０１の動作制御部１８０１ａに出力することができる。すなわち、通常よりしっかり洗う必要のある汚れの種類（例えば、皮脂汚れ）ならば、運転時間を長く設定するように、運転動作情報を、状態推定部１０４から洗濯機１８０１の動作制御部１８０１ａに出力する。食べこぼし汚れならば、食べこぼしに適した洗剤（例えば、漂白剤）を使う（又は、食べこぼしに適した洗剤（例えば、漂白剤）を使用するように、洗濯機に表示する）ように、運転動作情報を、状態推定部１０４から洗濯機１８０１の動作制御部１８０１ａに出力する。
【０１６２】
さらに、汚れの度合いや種類によって、一緒に洗う衣類を選ぶことができる。上述の例の場合、複数の衣類が異なる汚れ度合いや汚れの種類であった場合、全ての衣類に適切な運転方法（運転動作）を選ぶことはできない。そこで、推定結果を利用することで、軽い汚れは軽い汚れ同士、油汚れは油汚れ同士、といった汚れの度合い別、汚れの種類別に分類する（又は、そのように分類するように、ユーザに向けて表示する）ように、運転動作情報を、状態推定部１０４から洗濯機１８０１の動作制御部１８０１ａに出力する。同様に、匂いの付着した衣類を分類する（分類するようにユーザに向けて表示する）ように、運転動作情報を、状態推定部１０４から洗濯機１８０１の動作制御部１８０１ａに出力することで、他の衣類に匂いが移ることを防ぐことができる。
【０１６３】
次に、衣類の移動先指示のアシストについて説明する。状態推定部１０４により推定した衣類の状態を基に、次にどの場所に移動すべきかを状態推定部１０４により判定し、ユーザに、入出力部１０７のディスプレイやスピーカなどで指示することができる。また、衣類を運搬できる作業アシストロボット１０７ｒがあれば、これと連携して、衣類を自動的に移動させることもできるようになる。
【０１６４】
例えば、推定した衣類の状態が「濡れている」であれば、次に乾かす作業が行われると考えられるので、移動先を物干し台または乾燥機であると、状態推定部１０４により判定して入出力部１０７で表示する。推定した衣類の状態が「綺麗な状態」であれば、次に片付ける作業が行われると考えられるので、移動先をタンスまたはクローゼットと状態推定部１０４により判定して入出力部１０７で表示する。推定した衣類の状態が「汚れている」で、さらに、匂いが付着していると推定されていれば、次に匂いを落とすための作業が行われると考えられるので、移動先を物干し台と状態推定部１０４により判定して入出力部１０７で表示する。推定した衣類の状態が「汚れている」であれば、次に洗濯の作業が行われると考えられるので、移動先を洗濯機と状態推定部１０４により判定して入出力部１０７で表示する。ここで、洗濯までの時間を知ることができれば、洗濯までの時間が短いときは、移動先を洗濯機と状態推定部１０４により判定して入出力部１０７で表示し、洗濯までの時間が長いときは、移動先を洗濯カゴと状態推定部１０４により判定して入出力部１０７で表示する、という、より細かい判断も可能である。
【０１６５】
＜判断条件を自動取得する例の説明＞
以上のような、衣類の汚れ具合の推定や、推定した衣類の状態を基にした作業アシストを行うための判断条件は、あらかじめユーザが手動で設定して状態推定部１０４に記憶させておいても良い。しかし、多数の条件を全部設定するのは非常に手間がかかると思われるので、ある程度自動的に状態推定部１０４により設定することも可能である。
【０１６６】
ユーザがユーザ自身の判断で実際に衣類を洗濯した時に、この時に衣類の無線ＩＣタグに関連付けられて保持されている履歴情報データ３０３から、「汚れている」と判断するための条件としての履歴情報を状態推定部１０４により抽出する。例えば、図２１の履歴情報データ１０３Ｇを持つ衣類の場合、ユーザは時間＝ｔ６の時に実際に洗濯したことが分かる。このとき、時間＝ｔ６以前の履歴「玄関→（屋外）→玄関」を「汚れている」と判断するための条件として状態推定部１０４により抽出できる。また、履歴情報データ３０３にガス台が含まれていたときに、ユーザが油汚れ用の洗剤を使ったことが検出されたら、位置履歴「ガス台」を、汚れの種類が「油汚れ」であると判断するための条件として状態推定部１０４により抽出できる。
【０１６７】
このように自動的に状態推定部１０４により抽出した条件は、状態推定部１０４による推定のためには不十分かもしれないが、この自動的に抽出した条件にユーザが状態推定部１０４に条件を追加設定することで、ユーザの手間を軽減することができるし、実際に行動しないと分からなかったかもしれない条件も見逃さずに抽出することができるようになる。
【０１６８】
なお、前記様々な実施形態のうちの任意の実施形態を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１６９】
本発明は、生活環境を形成する物体又は前記生活環境内で人が取り扱う物体及び前記人自身をセンシングすることによって得られたセンシング結果情報及び前記センシングの履歴情報を保持し、前記保持された前記物体のセンシング結果情報及び履歴情報を基に、衣類の取り扱いに対応して導き出される前記衣類の変化状態を管理するデータベースを参照することにより、前記衣類の変化状態を推定することを特徴とし、特に直接測定することが困難な変化状態を、不特定な動きの多い日常の生活環境において簡易に測定できる情報を用いて推定する方法として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】本発明の第１実施形態における物品の変化状態推定方法を実施することができる物品の変化状態推定システムの構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態における物品履歴情報データベースの構成図である。
【図３Ａ】本発明の第１実施形態における状態管理データベースの構成図である。
【図３Ｂ】本発明の第１実施形態における状態管理データベースの構成図である。
【図４】本発明の第１及び第２実施形態における処理の流れ図である。
【図５Ａ】本発明の第１実施形態における物品履歴情報データベースの例を表す図である。
【図５Ｂ】本発明の第１実施形態における物品履歴情報データベースの例を表す図である。
【図５Ｃ】本発明の第１実施形態における状態管理データベースの例を表す図である。
【図６Ａ】本発明の第２実施形態における状態管理データベースの例を表す図である。
【図６Ｂ】本発明の第２実施形態における状態管理データベースの例を表す図である。
【図７】本発明の第４実施形態における状態管理データベースの例を表す図である。
【図８】本発明の第３実施形態における状態管理データベースの例を表す図である。
【図９】従来例のシステム構成図である。
【図１０】従来例のブロック図である。
【図１１】本発明の第１実施形態における生活環境内にセンシング部を備えた例を表す図である。
【図１２】本発明の第１実施形態における背景差分法を説明する図である。
【図１３Ａ】本発明の第１実施形態におけるテンプレートマッチング法を説明する図である。
【図１３Ｂ】本発明の第１実施形態におけるテンプレートマッチング法を説明する図である。
【図１４】本発明の第１実施形態におけるディスプレイの表示例を表す図である。
【図１５】本発明の第１実施形態における室内環境内の冷蔵庫に配置されたセンサの例を表す図である。
【図１６】本発明の第１実施形態における室内環境の例を表す図である。
【図１７】本発明の第２実施形態における室内環境の例を表す図である。
【図１８】本発明の第４実施形態における室内環境の例を表す図である。
【図１９】本発明の第３実施形態における室内環境の例を表す図である。
【図２０】本発明の前記実施形態で使用可能な複数の重量センサの例を示す斜視図である。
【図２１】本発明の第４実施形態における物品履歴情報データベースの例を表す図である。
【図２２】本発明の第３実施形態における物品履歴情報データベースの例を表す図である。
【図２３】本発明の第４実施形態における着衣を判定する環境の例を表す図である。
【図２４Ａ】本発明の第４実施形態における着衣を判定するための履歴情報の例を表す図である。
【図２４Ｂ】本発明の第４実施形態における着衣を判定するための履歴情報の例を表す図である。
【図２５Ａ】本発明の第４実施形態における着衣を判定する環境の例を表す図である。
【図２５Ｂ】本発明の第４実施形態における着衣を判定する環境の例を表す図である。
【図２５Ｃ】本発明の第４実施形態における着衣を判定する環境の例を表す図である。
【図２６】本発明の第４実施形態における気候を利用した汚れ具合を求める処理の流れ図である。
【図２７】本発明の第４実施形態における着衣を判定する物品の変化状態推定システムの構成図である。
【符号の説明】
【０１７１】
９０  ユーザ
９０Ａ  Ｔシャツ
９７  データベース
９８  通信部
１０１  センシング部
１０２  物品管理部
１０３  物品履歴情報データベース
１０４  状態推定部
１０５，１０５Ａ，１０５Ｂ  状態管理データベース
１０６  データベース管理部
１０７  入出力部
１０７ｐ  出力部
１０７ｒ  作業アシストロボット
２０１  物品データ
２０２  物品の画像
２０３  履歴情報データ
３０１  状態管理データ
３０２，３０２Ａ，３０２Ｂ，３０２Ｃ，３０２Ｄ  物品分類データ
３０３，３０３Ａ，３０３Ｂ，３０３Ｃ，３０３Ｄ，３０３Ｅ，３０３Ｆ，３０３Ｇ，３０３Ｈ，３０３Ｉ，３０３Ｊ  履歴情報データ
１１０２  無線ＩＣタグリーダ
１１０４  重量センサ
１１０５  無線ＩＣタグ
１５０２  牛乳パック
１５０３  無線ＩＣタグ
１５０４  タグリーダ
１５０５  重量センサ
１５０６  温度センサ
１５９０，１５９０Ａ，１５９０Ｂ  部屋
１５９０ａ  天井
１５９０ｂ  壁
１５９０ｄ  ドア
１５９０ｅ  窓
１５９０ｆ  床
１６０１  冷蔵庫
１６０１ａ  冷蔵庫の扉
１６０１ｃ  冷蔵庫の棚
１６０２  パーソナルコンピュータ
１６０３  無線ＩＣタグリーダ
１６０４  重量センサ
１６０５  無線ＩＣタグ
１６０６  画像センサ
１６１０  食卓
１６１０ａ  食卓の天板
１６１１  コップ
１７０２  インターネット
１８０１  洗濯機
１８０２  乾燥機
１８０３Ａ，１８０３Ｂ，１８０３Ｃ  無線ＩＣタグリーダ
１８０４  温度センサ
１８０５  データベース
１８０６  無線ＩＣタグリーダ
１８０７  物干し台
１９０１  掃除機
１９０２  無線ＩＣタグリーダ
１９０３  無線ＩＣタグ
１９０４  開閉検出センサ
１９０５  データベース
２３０１  衣類
２３０２  衣類の無線ＩＣタグ
２３０３  人
２３０４  人の無線ＩＣタグ
２３０５  出入り口の無線ＩＣタグリーダ
２５０１，２５０２，２５０３  読み取り可能エリア
２７０１  着衣判定部
２７０２  時刻取得部
【図１】
2006141998.tif 000003
【図２】
2006141998.tif 000004
【図３Ａ】
2006141998.tif 000005
【図３Ｂ】
2006141998.tif 000006
【図４】
2006141998.tif 000007
【図５Ａ】
2006141998.tif 000008
【図５Ｂ】
2006141998.tif 000009
【図５Ｃ】
2006141998.tif 000010
【図６Ａ】
2006141998.tif 000011
【図６Ｂ】
2006141998.tif 000012
【図７】
2006141998.tif 000013
【図８】
2006141998.tif 000014
【図９】
2006141998.tif 000015
【図１０】
2006141998.tif 000016
【図１１】
2006141998.tif 000017
【図１２】
2006141998.tif 000018
【図１３Ａ】
2006141998.tif 000019
【図１３Ｂ】
2006141998.tif 000020
【図１４】
2006141998.tif 000021
【図１５】
2006141998.tif 000022
【図１６】
2006141998.tif 000023
【図１７】
2006141998.tif 000024
【図１８】
2006141998.tif 000025
【図１９】
2006141998.tif 000026
【図２０】
2006141998.tif 000027
【図２１】
2006141998.tif 000028
【図２２】
2006141998.tif 000029
【図２３】
2006141998.tif 000030
【図２４Ａ】
2006141998.tif 000031
【図２４Ｂ】
2006141998.tif 000032
【図２５Ａ】
2006141998.tif 000033
【図２５Ｂ】
2006141998.tif 000034
【図２５Ｃ】
2006141998.tif 000035
【図２６】
2006141998.tif 000036
【図２７】
2006141998.tif 000037