(57)【要約】【課題】不特定多数の人物が出入りするような建屋であっても室内の環境を快適に維持することができる空調制御装置を提供する。【解決手段】空調制御装置１００は、人感センサ５０からの出力値に基づいて、人物を検知するための人物検知部１５０と、人感センサ５０からの出力値に基づいて、人物検知部１５０によって検知された人物の着衣量を算出するための着衣量算出部１５５と、人物検知部１５０によって人物が検知される度に当該人物の着衣量を所定期間において蓄積し、当該蓄積結果から着衣量ごとの人数分布１２８を生成するための生成部１６０と、人数分布１２８に基づいて、空調装置２００を制御するための空調制御部２６５とを備える。【選択図】図２
2019020085.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人感センサからの出力値に基づいて、人物を検知するための人物検知部と、
前記出力値に基づいて、前記人物検知部によって検知された人物の着衣量を算出するための着衣量算出部と、
前記人物検知部によって人物が検知される度に当該人物の着衣量を所定期間において蓄積し、当該蓄積結果から着衣量ごとの人数分布を生成するための生成部と、
前記人数分布に基づいて、空調装置を制御するための空調制御部とを備える、空調制御装置。
【請求項２】
前記空調装置は、エアコンを含み、
前記空調制御部は、前記人数分布において第１着衣量以下の人数が多いほど、前記エアコンの設定温度を低くする、請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項３】
前記空調制御部は、前記人数分布において第２着衣量以上の人数が多いほど、前記エアコンの設定温度を高くし、
前記第２着衣量は、前記第１着衣量よりも多い、請求項２に記載の空調制御装置。
【請求項４】
前記空調装置は、換気装置を含み、
前記空調制御部は、前記人数分布において、第１着衣量よりも多くかつ第２着衣量よりも少ない人数が、前記第１着衣量以下の人数および前記第２着衣量以上の人数よりも多い場合に、前記換気装置による換気量を制御する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の空調制御装置。
【請求項５】
前記空調装置は、複数の前記人感センサを備え、
複数の前記人感センサは、第１人感センサと、当該第１人感センサから所定距離を空けて配置されている第２人感センサとを含み、
前記人物検知部は、前記第１人感センサの出力値から人物を検知した後に前記第２人感センサの出力値から当該人物を検知した場合に、当該人物が入室したと判断し、
前記空調制御部は、入室と判断された人物の検知結果を用いて、前記人数分布を生成する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の空調制御装置。
【請求項６】
前記着衣量算出部は、
室内に設置されている第１温度センサから室内温度を取得し、
室外に設置されている第２温度センサから室外温度を取得し、
前記室内温度と前記室外温度との温度差に応じて前記着衣量を補正する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の空調制御装置。
【請求項７】
前記着衣量算出部は、前記人感センサからの出力値が大きいほど前記着衣量が少なくなるように当該着衣量を算出する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の空調制御装置。
【請求項８】
前記人物検知部は、前記人感センサからの出力値が所定値を超える度に、人物を検知する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の空調制御装置。
【請求項９】
人感センサからの出力値を取得するステップと、
前記出力値に基づいて、人物を検知するステップと、
前記出力値に基づいて、前記検知するステップで検知された人物の着衣量を算出するステップと、
前記検知するステップで人物が検知される度に当該人物の着衣量を所定期間において蓄積し、当該蓄積結果から着衣量ごとの人数分布を生成するステップと、
前記人数分布に基づいて、空調装置を制御するステップとを備える、空調制御方法。
【請求項１０】
空調制御プログラムであって、
前記空調制御プログラムは、空調制御装置に、
人感センサからの出力値を取得するステップと、
前記出力値に基づいて、人物を検知するステップと、
前記出力値に基づいて、前記検知するステップで検知された人物の着衣量を算出するステップと、
前記検知するステップで人物が検知される度に当該人物の着衣量を所定期間において蓄積し、当該蓄積結果から着衣量ごとの人数分布を生成するステップと、
前記人数分布に基づいて、空調装置を制御するステップとを実行させる、空調制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、空調装置を制御するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人物の着衣量に応じて空調を制御するための技術が普及している。たとえば、特開２０１７−０７５７３２号公報（特許文献１）は、車内の運転者の着衣量を推定し、当該着衣量に応じて空調制御を行うための空調システムを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−０７５７３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、スーパーなどの建屋においては不特定多数の人物が出入りする。特許文献１に開示される空調システムは、個人が快適と感じるように空調制御を行うため、不特定多数の人物が出入りするような建屋には不向きである。したがって、不特定多数の人物が出入りするような建屋であっても室内の環境を快適に維持することが可能な技術が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
ある局面に従うと、空調制御装置は、人感センサからの出力値に基づいて、人物を検知するための人物検知部と、上記出力値に基づいて、上記人物検知部によって検知された人物の着衣量を算出するための着衣量算出部と、上記人物検知部によって人物が検知される度に当該人物の着衣量を所定期間において蓄積し、当該蓄積結果から着衣量ごとの人数分布を生成するための生成部と、上記人数分布に基づいて、空調装置を制御するための空調制御部とを備える。
【０００６】
好ましくは、上記空調装置は、エアコンを含む。上記空調制御部は、上記人数分布において第１着衣量以下の人数が多いほど、上記エアコンの設定温度を低くする。
【０００７】
好ましくは、上記空調制御部は、上記人数分布において第２着衣量以上の人数が多いほど、上記エアコンの設定温度を高くする。上記第２着衣量は、上記第１着衣量よりも多い。
【０００８】
好ましくは、上記空調装置は、換気装置を含む。上記空調制御部は、上記人数分布において、第１着衣量よりも多くかつ第２着衣量よりも少ない人数が、上記第１着衣量以下の人数および上記第２着衣量以上の人数よりも多い場合に、上記換気装置による換気量を制御する。
【０００９】
好ましくは、上記空調装置は、複数の上記人感センサを備える。複数の上記人感センサは、第１人感センサと、当該第１人感センサから所定距離を空けて配置されている第２人感センサとを含む。上記人物検知部は、上記第１人感センサの出力値から人物を検知した後に上記第２人感センサの出力値から当該人物を検知した場合に、当該人物が入室したと判断し、上記空調制御部は、入室と判断された人物の検知結果を用いて、上記人数分布を生成する。
【００１０】
好ましくは、上記着衣量算出部は、室内に設置されている第１温度センサから室内温度を取得し、室外に設置されている第２温度センサから室外温度を取得し、上記室内温度と上記室外温度との温度差に応じて上記着衣量を補正する。
【００１１】
好ましくは、上記着衣量算出部は、上記人感センサからの出力値が大きいほど上記着衣量が少なくなるように当該着衣量を算出する。
【００１２】
好ましくは、上記人物検知部は、上記人感センサからの出力値が所定値を超える度に、人物を検知する。
【００１３】
他の局面において、人感センサからの出力値を取得するステップと、上記出力値に基づいて、人物を検知するステップと、上記出力値に基づいて、上記検知するステップで検知された人物の着衣量を算出するステップと、上記検知するステップで人物が検知される度に当該人物の着衣量を所定期間において蓄積し、当該蓄積結果から着衣量ごとの人数分布を生成するステップと、上記人数分布に基づいて、空調装置を制御するステップとを備える。
【００１４】
他の局面において、空調制御プログラムは、空調制御装置に、人感センサからの出力値を取得するステップと、上記出力値に基づいて、人物を検知するステップと、上記出力値に基づいて、上記検知するステップで検知された人物の着衣量を算出するステップと、上記検知するステップで人物が検知される度に当該人物の着衣量を所定期間において蓄積し、当該蓄積結果から着衣量ごとの人数分布を生成するステップと、上記人数分布に基づいて、空調装置を制御するステップとを実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
ある局面において、不特定多数の人物が出入りするような建屋であっても室内の環境を快適に維持することができる。
【００１６】
本開示の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解される本発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施の形態に従う空調システムが設置されている室内の様子を示す図である。
【図２】空調制御を実現するための主な構成を示す図である。
【図３】実施の形態に従う空調制御装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４】人物が入室したときにおける人感センサの出力値と、人物が退室したときにおける人感センサの出力値とを示す図である。
【図５】着衣量の算出に用いられる相関関係の一例を示す図である。
【図６】補正情報の一例を示す図である。
【図７】検知履歴の一例を示す図である。
【図８】生成部によって生成された人数分布の具体例を示す図である。
【図９】エアコンの設定温度を決定するために用いられる設定情報を示す図である。
【図１０】換気装置による換気量を決定するために用いられる設定情報を示す図である。
【図１１】検知履歴を生成する処理を表わすフローチャートである。
【図１２】生成された検知履歴を用いて空調装置を制御する処理を表わすフローチャートである。
【図１３】実施の形態に従う空調制御装置の主要なハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照しつつ、本発明に従う各実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、これらについての詳細な説明は繰り返さない。なお、以下で説明される各実施の形態および各変形例は、適宜選択的に組み合わされてもよい。
【００１９】
＜Ａ．空調システム１＞
図１を参照して、本実施の形態に従う空調システム１について説明する。図１は、空調システム１が設置されている室内の様子を示す図である。
【００２０】
空調システム１は、たとえば、不特定多数の人物が出入りする建屋２に設置される。建屋２は、たとえば、スーパーなどの店舗、マンション、病院、学校、不特定多数の人が出入りするその他の建物である。
【００２１】
空調システム１は、人感センサ５０Ａ，５０Ｂと、温度センサ５１Ａ〜５１Ｃと、操作パネル５３と、空調制御装置１００と、空調装置２００とを含む。
【００２２】
以下では、人感センサ５０Ａ，５０Ｂを総称して人感センサ５０ともいう。人感センサ５０は、たとえば、建屋２の出入口４の付近に設置され、人物が検知範囲を通過したことを検知する。一例として、人感センサ５０には、赤外線センサ、超音波センサなどが採用される。人感センサ５０は、空調制御装置１００と通信接続されており、人感センサ５０からの出力値は、空調制御装置１００に所定周期で出力される。人感センサ５０と空調制御装置１００との間の通信は、無線通信または有線通信で実現される。
【００２３】
温度センサ５１Ａは、たとえば、建屋２内に設置され、室内の気温を検知する。温度センサ５１Ｂ，５１Ｃは、たとえば、建屋２外に設置され、室外の気温を検知する。温度センサ５１Ａ，５１Ｂは、たとえば、建屋２の出入口４の付近に設置される。温度センサ５１Ｃは、たとえば、室外機２００Ｃの付近に設置される。以下では、温度センサ５１Ａ〜５１Ｃを総称して温度センサ５１ともいう。温度センサ５１は、空調制御装置１００と通信接続されており、温度センサ５１からの出力値は、空調制御装置１００に所定周期で出力される。温度センサ５１と空調制御装置１００との間の通信は、無線通信または有線通信で実現される。
【００２４】
操作パネル５３は、エアコン２００Ａに対する操作入力を受け付けるための入力装置である。一例として、操作パネル５３は、電源のＯＮ／ＯＦＦ操作、室温の設定操作、運転モード（たとえば、冷房モードや暖房モード）の切り替え操作などを受け付ける。
【００２５】
空調制御装置１００は、たとえば、ＰＣ（Personal Computer）やサーバーなどの情報処理装置である。空調制御装置１００は、人感センサ５０の出力値や温度センサ５１の出力値などに基づいて、空調装置２００を制御する。空調制御装置１００による空調装置２００の制御方法の詳細については後述する。空調制御装置１００は、空調装置２００と通信接続されている。空調制御装置１００と空調装置２００との間の通信は、無線通信または有線通信で実現される。
【００２６】
空調装置２００は、エアコン２００Ａ（エアーコンディショナー）と、換気装置２００Ｂと、室外機２００Ｃと含む。
【００２７】
エアコン２００Ａは、建屋２の温度や湿度などを調整するための機械である。換気装置２００Ｂは、室内外の空気を入れ替えるための機械である。室外機２００Ｃは、エアコン２００Ａとパイプを介して接続されている。当該パイプには、熱交換媒体としての冷媒が流れており、当該冷媒を介して室内外の熱交換が行われる。
【００２８】
なお、図１には、空調システム１が２つの人感センサ５０Ａ，５０Ｂで構成されている例が示されているが、空調システム１は、少なくとも１つの人感センサで構成されればよい。同様に、図１には、空調システム１が３つの温度センサ５１Ａ〜５１Ｃで構成されている例が示されているが、空調システム１は、少なくとも１つの温度センサで構成されればよい。
【００２９】
また、図１には、空調装置２００が１つのエアコン２００Ａで構成されている例が示されているが、空調装置２００は、少なくとも１つのエアコンで構成されればよい。同様に、図１には、空調装置２００が２つの換気装置２００Ｂで構成されている例が示されているが、空調装置２００は、少なくとも１つの換気装置で構成されればよい。同様に、図１には、空調装置２００が１つの室外機２００Ｃで構成されている例が示されているが、空調装置２００は、少なくとも１つの室外機で構成されればよい。
【００３０】
＜Ｂ．空調制御＞
図２を参照して、空調制御装置１００による空調制御方法について説明する。図２は、空調制御を実現するための主な構成を示す図である。
【００３１】
図２に示されるように、空調システム１は、主な装置として、人感センサ５０と、空調制御装置１００と、空調装置２００とを含む。空調制御装置１００は、主な機能構成として、人物検知部１５０と、着衣量算出部１５５と、生成部１６０と、空調制御部１６５とを含む。
【００３２】
人物検知部１５０は、人感センサ５０からの出力値に基づいて、人物を検知する。一例として、人感センサ５０は、赤外線センサであり、受けた赤外線の強度を出力値として人物検知部１５０に出力する。人物検知部１５０による人物の検知方法の詳細については後述する。人物検知部１５０は、人物を検知したことに基づいて、そのことを着衣量算出部１５５に出力する。
【００３３】
着衣量算出部１５５は、人感センサ５０からの出力値に基づいて、人物検知部１５０によって検知された人物の着衣量を算出する。厚着であるほど赤外線が服に遮断されるため、人感センサ５０の出力値は小さくなる。反対に、薄着であるほど赤外線が服を透過するため、人感センサ５０の出力値は大きくなる。この点に着目して、着衣量算出部１５５は、人感センサ５０からの出力値が小さいほど着衣量が多くなるように当該着衣量を算出し、人感センサ５０からの出力値が大きいほど着衣量が少なくなるように当該着衣量を算出する。
【００３４】
着衣量算出部１５５によって算出された着衣量は、所定期間において検知履歴１２６に蓄積される。典型的には、検知履歴１２６には、人物検知部１５０による人物の検知時刻と、当該人物について着衣量算出部１５５によって算出された着衣量とが関連付けられる。人物が検知される度に当該人物の着衣量が所定期間において検知履歴１２６に蓄積されることで、人物ごとの着衣量が検知履歴１２６に蓄積される。着衣量が蓄積される期間は、予め設定されていてもよいし、ユーザによって任意に設定されてもよい。
【００３５】
生成部１６０は、蓄積結果としての検知履歴１２６に基づいて、着衣量ごとの人数分布１２８を生成する。典型的には、着衣量は、複数のカテゴリーに分けられる。図２の例では、着衣量は、閾値Ｔｈ１（第１着衣量）および閾値Ｔｈ２（第２着衣量）によって３つのカテゴリーに分けられている。より具体的には、閾値Ｔｈ１より小さい着衣量は、「薄着」としてカテゴリー化される。閾値Ｔｈ１以上閾値Ｔｈ２未満の着衣量は、「中間」としてカテゴリー化される。閾値Ｔｈ２より大きい着衣量は、「厚着」としてカテゴリー化される。生成部１６０は、検知履歴１２６に規定される各着衣量を対応するカテゴリーに分け、各カテゴリーについて人数を算出する。これにより、着衣量ごとの人数分布１２８が生成される。
【００３６】
空調制御部１６５は、着衣量の人数分布１２８に基づいて、空調装置２００を制御する。より具体的には、空調制御部１６５は、空調装置２００の設定値ごとに人数分布を対応付けた設定情報を予め保持しており、当該設定情報に規定される人数分布の中から人数分布１２８に最も類似するものを特定する。空調制御部１６５は、特定した人数分布に対応する設定値で空調装置２００を制御する。着衣量の人数分布１２８に基づいて空調装置２００が制御されることで、不特定多数の人物が出入りするような建屋であっても各人物の快適性が改善される。また、着衣量の人数分布１２８に基づいて、空調装置２００が適宜制御されるので、過度の冷房や暖房が抑制され、空調装置２００の消費電力が削減される。
【００３７】
なお、上述では、着衣量が２つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２で３つのカテゴリーに分類される例について説明を行ったが、人数分布１２８におけるカテゴリー数は、任意である。典型的には、着衣量に対して１つ以上の閾値が設定されており、２つ以上のカテゴリーに分離される。また、人数分布１２８における着衣量は、必ずしもカテゴリー化される必要はない。
【００３８】
また、空調制御装置１００の各種処理について学習処理が行われてもよい。たとえば、検知履歴１２６と空調装置２００の設定情報とが複数の空調制御装置１００から収集され、検知履歴１２６と空調装置２００の設定情報との相関関係が学習されてもよい。これにより、空調制御装置１００の各種処理の精度が改善される。
【００３９】
＜Ｃ．空調制御装置１００の機能構成＞
図３〜図９を参照して、空調制御装置１００の機能構成について説明する。図３は、空調制御装置１００の機能構成の一例を示す図である。
【００４０】
図３に示されるように、空調制御装置１００は、ハードウェア構成として、制御装置１０１と、記憶装置１２０とを含む。制御装置１０１は、機能構成として、人物検知部１５０、着衣量算出部１５５と、生成部１６０と、空調制御部１６５とを含む。以下では、これらの機能構成について順に説明する。
【００４１】
［Ｃ１．人物検知部１５０］
まず、図４を参照して、人物検知部１５０による人物検知方法について説明する。図４は、人物が入室したときにおける人感センサ５０の出力値と、人物が退室したときにおける人感センサ５０の出力値とを示す図である。
【００４２】
上述したように、赤外線センサとしての人感センサ５０は、周囲から受けた赤外線の強度を出力値として出力する。人物は赤外線を発しているため、人物が人感センサ５０の検知範囲を通過した場合には、人感センサ５０の出力値が変化する。この点に着目して、人物検知部１５０は、人感センサ５０からの出力値を所定周期でサンプリングし、当該出力値が閾値Ｔｈを超えたことに基づいて人物を検知する。
【００４３】
好ましくは、人物検知部１５０は、人物が入室したか否かをさらに判断する。より具体的には、図４に示されるように、人感センサ５０Ａ，５０Ｂは、所定距離を空けて配置されている。人感センサ５０Ａ，５０Ｂが室内に設置されている場合には、人感センサ５０Ａは、人感センサ５０Ｂよりも出入口４に近い場所に設置される。反対に、人感センサ５０Ａ，５０Ｂが室外に設置されている場合には、人感センサ５０Ａは、人感センサ５０Ｂよりも出入口４から遠い場所に設置される。
【００４４】
人感センサ５０Ａ，５０Ｂがこのように設置されている場合において、人物が入室したときには、人感センサ５０Ａの出力値が変化し、その後に、人感センサ５０Ｂの出力値が変化する（図４（Ａ）参照）。一方で、人物が退室した場合には、人感センサ５０Ｂの出力値が変化し、その後に、人感センサ５０Ａの出力値が変化する（図４（Ｂ）参照）。このように、人物が入室するか退室するかによって、人感センサ５０Ａ，５０Ｂの出力値が変化するタイミングが異なる。
【００４５】
この点に着目して、人物検知部１５０は、人感センサ５０Ａの出力値が閾値Ｔｈを超えた後に人感センサ５０Ｂの出力値が閾値Ｔｈを超えた場合には、人物が入室したと判断する。より具体的には、人物検知部１５０は、人感センサ５０Ａ（第１人感センサ）の出力値が閾値Ｔｈを超えたタイミングＴ１において人物を検知し、人感センサ５０Ｂ（第２人感センサ）の出力値が閾値Ｔｈを超えたタイミングＴ２において人物を検知したとする。タイミングＴ２がタイミングＴ１よりも後であり、かつ、タイミングＴ１からタイミングＴ２までの時間が所定時間以内（たとえば、２秒以内）である場合、人物が入室したと判断する。これにより、同一人物についての入室が検知される。
【００４６】
一方で、人物検知部１５０は、人感センサ５０Ｂの出力値が閾値Ｔｈを超えた後に人感センサ５０Ａの出力値が閾値Ｔｈを超えた場合には、人物が退室したと判断する。より具体的には、人物検知部１５０は、人感センサ５０Ｂの出力値が閾値Ｔｈを超えたタイミングＴ３において人物を検知し、人感センサ５０Ａの出力値が閾値Ｔｈを超えたタイミングＴ４において人物を検知したとする。タイミングＴ４がタイミングＴ３よりも後であり、かつ、タイミングＴ３からタイミングＴ４までの時間が所定時間以内（たとえば、２秒以内）である場合、人物が退室したと判断する。これにより、同一人物についての退室が検知される。
【００４７】
人物検知部１５０による人物の検知結果と、当該人物についての入退室の判断結果は、着衣量算出部１５５に出力される。
【００４８】
［Ｃ２．着衣量算出部１５５］
次に、図５および図６を参照して、図３に示される着衣量算出部１５５による着衣量の算出方法について説明する。図５は、着衣量の算出に用いられる相関関係１２５の一例を示す図である。
【００４９】
相関関係１２５において、人感センサ５０の出力値と着衣量との相関関係が規定されている。相関関係１２５の横軸は、着衣量を表わす。相関関係１２５の縦軸は、人感センサ５０の出力値を表わす。相関関係１２５に規定される出力値は、人感センサ５０Ａ，５０Ｂの出力値の平均値に相当してもよいし、人感センサ５０Ａ，５０Ｂの出力値のいずれか一方に相当してもよい。
【００５０】
相関関係１２５に示されるように、人感センサ５０の出力値が小さいほど着衣量は多いことを示す。反対に、人感センサ５０の出力値が大きいほど着衣量は少ないことを示す。相関関係１２５は、人感センサ５０の出力値ごとに着衣量を関連付けたテーブルデータとして規定されてもよいし、出力値を説明変数とし着衣量を目的変数とする関係式として規定されてもよい。
【００５１】
着衣量算出部１５５は、相関関係１２５を参照して、人感センサ５０の出力値に対応する着衣量を算出する。典型的には、着衣量は、複数のカテゴリーに分けられる。図５の例では、着衣量は、閾値Ｔｈ５，Ｔｈ６によって３つのカテゴリーに分けられている。より具体的には、人感センサ５０の出力値が閾値Ｔｈ５以上である場合、着衣量算出部１５５は、検知対象人物の着衣量を「薄着」とする。人感センサ５０の出力値が閾値Ｔｈ５未満であり閾値Ｔｈ６以上である場合、着衣量算出部１５５は、検知対象人物の着衣量を「中間」とする。人感センサ５０の出力値が閾値Ｔｈ６未満である場合、着衣量算出部１５５は、検知対象人物の着衣量を「厚着」とする。
【００５２】
人感センサ５０の出力値は、周囲の温度に影響される可能性があるため、好ましくは、着衣量算出部１５５は、周囲の温度に基づいて着衣量を補正する。このとき、室内温度と室外温度との温度差が大きいほど、人感センサ５０の出力値に誤差が生じる。当該温度差は、秋場および春場よりも夏場および冬場の方が大きくなるため、着衣量算出部１５５は、夏場および冬場における人感センサ５０の出力値の補正量を、秋場および春場における人感センサ５０の出力値の補正量よりも多くする。この補正には、たとえば、図６に示される補正情報１２４が利用される。図６は、補正情報１２４の一例を示す図である。
【００５３】
補正情報１２４の横軸は、室内温度と室外温度との温度差（たとえば、室外温度−室内温度）を示す。補正情報１２４の縦軸は、着衣量の補正量を示す。補正情報１２４は、温度差ごとに着衣量の補正量を関連付けたテーブルデータとして規定されてもよいし、温度差を説明変数とし着衣量の補正量を目的変数とする関係式として規定されてもよい。
【００５４】
着衣量算出部１５５は、室内に設置されている温度センサ５１Ａ（図１参照）から室内温度を取得するとともに、室外に設置されている温度センサ５１Ｂ（図１参照）から室外温度を取得する。着衣量算出部１５５は、室外温度から室内温度を差分し、室内外の温度差を算出する。着衣量算出部１５５は、補正情報１２４を参照して、算出した温度差に対応する補正量を特定する。その後、着衣量算出部１５５は、当該補正量に基づいて、算出した着衣量を補正する。これにより、人感センサ５０の出力値は、周囲の温度に影響されずに安定して着衣量を算出することができる。
【００５５】
なお、上述では、算出された着衣量自体を補正する例について説明を行ったが、着衣量が結果として補正されれば、その補正方法は任意である。一例として、着衣量算出部１５５は、室内外の温度差に基づいて人感センサ５０からの出力値を補正し、当該補正後の出力値から着衣量を算出してもよい。すなわち、着衣量算出部１５５は、室内温度に対して室外温度が高いほど着衣量が高くなるように当該着衣量を補正すればよい。異なる言い方をすれば、着衣量算出部１５５は、室内温度に対して室外温度が低いほど着衣量が少なくなるように当該着衣量を補正すればよい。
【００５６】
着衣量算出部１５５によって算出された着衣量は、図７に示される検知履歴１２６として蓄積される。図７は、検知履歴１２６の一例を示す図である。
【００５７】
検知履歴１２６には、人物検知部１５０による人物の検知時刻と、検知された人物に付与されるＩＤ（Identification）と、当該人物について着衣量算出部１５５によって算出された着衣量とが関連付けられる。人物が検知される度に当該人物の着衣量が検知履歴１２６に蓄積されることで、人物ごとの着衣量が検知履歴１２６に蓄積される。
【００５８】
好ましくは、着衣量算出部１５５は、入室する人物についてのみ着衣量を算出し、当該着衣量を検知履歴１２６に蓄積する。すなわち、着衣量算出部１５５は、退室する人物については着衣量を算出しない。入室の検知方法については図４で説明した通りであるので、その説明については繰り返さない。入室する人物の着衣量のみを含む検知履歴１２６から着衣量の人数分布１２８が生成されることで、室内にいる人物を基準に空調装置２００が制御され、室内にいる人物の快適性が担保される。
【００５９】
［Ｃ３．生成部１６０］
次に、図８を参照して、図３に示される生成部１６０による人数分布１２８の生成方法について説明する。図８は、生成部１６０によって生成された人数分布１２８の具体例を示す図である。図８には、人数分布１２８の具体例として、人数分布Ｐ１〜Ｐ６が示されている。
【００６０】
生成部１６０は、人物の検知履歴１２６（図７参照）から、着衣量ごとの人数分布１２８を生成する。典型的には、着衣量は、複数のカテゴリーに分けられる。図８の例では、着衣量は、閾値Ｔｈ１（第１着衣量）および閾値Ｔｈ２（第２着衣量）によって３つのカテゴリーに分けられている。より具体的には、閾値Ｔｈ１より小さい着衣量は、「薄着」としてカテゴリー化される。閾値Ｔｈ１以上閾値Ｔｈ２未満の着衣量は、「中間」としてカテゴリー化される。閾値Ｔｈ２より大きい着衣量は、「厚着」としてカテゴリー化される。生成部１６０は、検知履歴１２６に規定される各着衣量を対応するカテゴリーに割り当て、各カテゴリーに割り当てられた着衣量の数を人数として算出する。
【００６１】
典型的には、生成部１６０は、検知履歴１２６に含まれる着衣量の内、現在から過去一定期間（たとえば、１時間）に算出された着衣量を特定し、当該着衣量を用いて人数分布１２８を生成する。これにより、現在から過去一定期間における着衣量の人数分布１２８が生成される。生成された人数分布１２８は、空調制御部１６５に出力される。
【００６２】
［Ｃ４．空調制御部１６５］
引き続き図８を参照しつつ、図９および図１０を参照して、図３に示される空調制御部１６５の空調制御方法について説明する。図９は、エアコン２００Ａ（図１参照）の設定温度を決定するために用いられる設定情報１３０を示す図である。図１０は、換気装置２００Ｂ（図１参照）による換気量を決定するために用いられる設定情報１３２を示す図である。
【００６３】
空調制御部１６５は、生成部１６０によって生成された人数分布１２８に基づいて、空調装置２００を制御する。図８には、人数分布１２８の具体例として、人数分布Ｐ１〜Ｐ６が示されている。
【００６４】
人数分布Ｐ１，Ｐ２は、夏における人数分布を示す。人数分布Ｐ１，Ｐ２に示されるように、夏においては、「薄着」の人数が「中間」および「厚着」の人数よりも多くなる。
【００６５】
人数分布Ｐ３，Ｐ４は、春または秋における人数分布を示す。人数分布Ｐ３，Ｐ４に示されるように、春および秋においては、「中間」の人数が「薄着」および「厚着」の人数よりも多くなる。
【００６６】
人数分布Ｐ５，Ｐ６は、冬における人数分布を示す。人数分布Ｐ５，Ｐ６に示されるように、冬においては、「厚着」の人数が「薄着」および「中間」の人数よりも多くなる。
【００６７】
空調制御部１６５は、人数分布１２８において「薄着」の人数が多いほど、エアコン２００Ａの設定温度を低くする。「薄着」の人が多いということは、暑いと感じている人が多いことを示す。このときに設定温度が現在の室温に対して低く設定されることで、快適性が改善される。「薄着」の人が「中間」，「厚着」の人より多いということは、季節が夏であることを示すため、特に、夏場の快適性が改善される。
【００６８】
典型的には、空調制御部１６５は、図９に示される設定情報１３０を参照して、エアコン２００Ａの設定温度を決定する。設定情報１３０において、空調装置２００の設定値が人数分布ごとに対応付けられている。空調制御部１６５は、設定情報１３０に規定される人数分布の中から、生成された人数分布１２８に最も類似するものを特定する。一例として、空調制御部１６５は、設定情報１３０に規定される各人数分布と、生成された人数分布１２８との差分を類似度として算出し、差分値が最も小さい人数分布を人数分布１２８に最も類似するものとして特定する。空調制御部１６５は、設定情報１３０から当該人数分布に対応する設定値を取得し、当該設定値で空調装置２００を制御する。一例として、空調制御部１６５は、人数分布Ｐ１のケースにおいては、人数分布Ｐ２のケースよりも、エアコン２００Ａの設定温度を下げる。
【００６９】
同様に、空調制御部１６５は、人数分布１２８において「厚着」の人数が多いほど、エアコン２００Ａの設定温度を高くする。「厚着」の人が多いということは、寒いと感じている人が多いことを示す。このときに設定温度が現在の室温に対して高く設定されることで、快適性が改善される。また、「厚着」の人が「薄着」，「中間」の人よりも多いということは、季節が冬であることを示すため、特に、冬場の快適性が改善される。図９に示されるように、空調制御部１６５は、人数分布Ｐ６のケースにおいては、人数分布Ｐ５のケースよりも、エアコン２００Ａの設定温度を上げる。
【００７０】
ある局面において、空調制御部１６５は、人数分布１２８においてカテゴリー「中間」の人数が「薄着」の人数および「厚着」の人数よりも多い場合に、エアコン２００Ａではなく、換気装置２００Ｂによる換気量を制御する。「中間」の人数が多いということは、温度的には快適と感じている人が多いということを示す。このときに換気装置２００Ｂによる換気量が制御されることで、室内の空気が入れ替えられ、室内環境がさらに改善される。また、「中間」の人が「薄着」，「厚着」の人よりも多いということは、季節が春または秋であることを示すため、特に、春場または秋場の快適性が改善される。換気装置２００Ｂによる換気量の調整は、たとえば、駆動する換気装置２００Ｂの台数、換気装置２００Ｂの回転数の制御、換気装置２００Ｂのオンオフの制御などにより行われる。
【００７１】
典型的には、カテゴリー「中間」の人数が「薄着」の人数および「厚着」の人数よりも多い場合には、「薄着」，「厚着」の人数に基づいて、換気装置２００Ｂを制御する。一例として、「薄着」の人数が「厚着」の人数よりも多い場合には、空調制御部１６５は、換気装置２００Ｂによる換気量をより多くする。この場合には、空調制御部１６５は、複数台の換気装置２００Ｂを駆動する。「厚着」の人数が「薄着」の人数よりも多い場合には、空調制御部１６５は、換気装置２００Ｂによる換気量をより少なくする。一例として、この場合には、空調制御部１６５は、１台の換気装置２００Ｂを駆動する。但し、空調制御部１６５は、１台の駆動で最低換気量を確保できない場合には、複数台の換気装置２００Ｂを駆動する。
【００７２】
他の局面において、空調制御部１６５は、室内外の温度差に基づいて、換気装置２００Ｂの換気量を調整する。このとき、図１０に示される設定情報１３２が利用される。
【００７３】
設定情報１３２の横軸は、室内温度と室外温度との温度差（たとえば、室外温度−室内温度）を示す。設定情報１３２の縦軸は、インバータ（ＩＮＶ）に入力する制御信号の周波数を示す。インバータは、換気装置２００Ｂの回転数を制御する。
【００７４】
設定情報１３２は、室内外の温度差ごとにインバータの周波数を関連付けたテーブルデータとして規定されてもよいし、温度差を説明変数としインバータの周波数を目的変数とする関係式として規定されてもよい。
【００７５】
空調制御部１６５は、室内に設置されている温度センサ５１Ａ（図１参照）から室内温度を取得するとともに、室外に設置されている温度センサ５１Ｂ（図１参照）から室外温度を取得する。空調制御部１６５は、室外温度から室内温度を差分し、室内外の温度差を算出する。空調制御部１６５は、設定情報１３２を参照して、算出した温度差に対応する周波数を特定する。空調制御部１６５は、特定した周波数で換気装置２００Ｂのインバータを制御する。典型的には、室内温度に対する室外温度が大きいほど、インバータの周波数を高くする。これにより、空調制御部１６５は、換気装置２００Ｂの回転数を最適化することができる。
【００７６】
＜Ｄ．空調制御装置１００の制御構造＞
図１１および図１２を参照して、空調制御装置１００の制御構造について説明する。図１１は、上述の検知履歴１２６（図７参照）を生成する処理を表わすフローチャートである。図１２は、生成された検知履歴１２６を用いて空調装置２００を制御する処理を表わすフローチャートである。図１１および図１２に示される処理は、空調制御装置１００の制御装置１０１がプログラムを実行することにより実現される。他の局面において、処理の一部または全部が、回路素子またはその他のハードウェアによって実行されてもよい。
【００７７】
［Ｄ１．検知履歴の生成フロー］
まず、図１１を参照して、検知履歴１２６の生成フローについて説明する。
【００７８】
ステップＳ１１０において、制御装置１０１は、上述の人物検知部１５０（図３参照）として、人物を検知したか否かを判断する。一例として、制御装置１０１は、人感センサ５０からの出力値を所定周期でサンプリングし、当該出力値が閾値Ｔｈを超えたことに基づいて、人物を検知したと判断する。制御装置１０１は、人物を検知したと判断した場合（ステップＳ１１０においてＹＥＳ）、制御をステップＳ１２０に切り替える。そうでない場合には（ステップＳ１１０においてＮＯ）、制御装置１０１は、制御をステップＳ１１０に戻す。
【００７９】
ステップＳ１２０において、制御装置１０１は、上述の人物検知部１５０として、検知した人物の行動が「入室」であるか否かを判断する。人物の行動が「入室」であるか否かを判断する方法は、図４で説明した通りであるので、その説明については繰り返さない。制御装置１０１は、検知した人物の行動が「入室」であるか否かを判断する。制御装置１０１は、検知した人物の行動が「入室」であると判断した場合（ステップＳ１２０においてＹＥＳ）、制御をステップＳ１２２に切り替える。そうでない場合には（ステップＳ１２０においてＮＯ）、制御装置１０１は、制御をステップＳ１１０に戻す。
【００８０】
ステップＳ１２２において、制御装置１０１は、上述の着衣量算出部１５５（図３参照）として、ステップＳ１１０で検知された人物の着衣量を算出する。着衣量の算出方法については、図５で説明した通りであるので、その説明については繰り返さない。
【００８１】
ステップＳ１２４において、制御装置１０１は、上述の着衣量算出部１５５として、ステップＳ１２２で算出された着衣量を補正する。着衣量の補正方法については、図６で説明した通りであるので、その説明については繰り返さない。
【００８２】
ステップＳ１２６において、制御装置１０１は、ステップＳ１１０で検知された人物の着衣量を上述の検知履歴１２６（図７参照）に蓄積する。その後、制御装置１０１は、制御をステップＳ１１０に戻す。このように、図１１に示される処理が繰り返されることで、人物が検知される度に当該人物の着衣量が検知履歴１２６に蓄積される。これにより、人物ごとの着衣量が検知履歴１２６に蓄積される。
【００８３】
また、ステップＳ１２０の入室判断処理により、入室する人物について算出された着衣量のみが検知履歴１２６に蓄積される。すなわち、退室する人物については着衣量が算出されない。このような検知履歴１２６に基づいて空調装置２００が制御されることで、室内にいる人物を基準に空調装置２００が制御され、室内にいる人物の快適性が担保される。
【００８４】
［Ｄ２．空調制御フロー］
次に、図１２を参照して、検知履歴１２６を用いた空調制御フローについて説明する。
【００８５】
ステップＳ２１０において、空調装置２００の制御タイミングが到来したか否かを判断する。一例として、空調装置２００の制御タイミングは、予め定められた周期（たとえば、１０分ごと）で到来する。当該周期は、予め設定されていてもよいし、ユーザによって任意に設定されてもよい。制御装置１０１は、空調装置２００の制御タイミングが到来したと判断した場合（ステップＳ２１０においてＹＥＳ）、制御をステップＳ２１２に切り替える。そうでない場合には（ステップＳ２１０においてＮＯ）、制御装置１０１は、制御をステップＳ２１０に戻す。
【００８６】
ステップＳ２１２において、制御装置１０１は、上述の生成部１６０（図３参照）として、図１１の制御フローによって生成された検知履歴１２６に基づいて、着衣量ごとの人数分布１２８（図８参照）を生成する。人数分布１２８の生成方法については図８で説明した通りであるので、その説明については繰り返さない。
【００８７】
ステップＳ２１４において、制御装置１０１は、上述の空調制御部１６５（図３参照）として、生成された人数分布１２８に基づいて、空調装置２００を制御する。人数分布１２８に基づいた空調装置２００の制御方法については図８〜図１０で説明した通りであるので、その説明については繰り返さない。
【００８８】
＜Ｅ．空調制御装置１００のハードウェア構成＞
図１３を参照して、空調制御装置１００のハードウェア構成の一例について説明する。図１３は、空調制御装置１００の主要なハードウェア構成を示すブロック図である。
【００８９】
図１３に示されるように、空調制御装置１００は、制御装置１０１と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０３と、通信インターフェイス１０４と、表示インターフェイス１０５と、入力インターフェイス１０７と、記憶装置１２０とを含む。
【００９０】
制御装置１０１は、空調制御装置１００を制御する。制御装置１０１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、またはそれらの組み合わせなどによって構成される。
【００９１】
制御装置１０１は、空調制御装置１００の制御プログラム１２２など各種プログラムを実行することで空調制御装置１００を制御する。制御装置１０１は、制御プログラム１２２の実行命令を受け付けたことに基づいて、記憶装置１２０からＲＯＭ１０２に制御プログラム１２２を読み出す。ＲＡＭ１０３は、ワーキングメモリとして機能し、制御プログラム１２２の実行に必要な各種データを一時的に格納する。
【００９２】
空調制御装置１００は、通信インターフェイス１０４を介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、人感センサ５０（図１参照）、温度センサ５１（図１参照）、操作パネル５３（図１参照）、空調装置２００（図１参照）、サーバー（図示しない）、その他の通信端末などを含む。当該通信端末と空調制御装置１００との間の通信は、無線通信で実現されてもよいし、有線通信で実現されてもよい。
【００９３】
表示インターフェイス１０５には、ディスプレイ１０６が接続され得る。表示インターフェイス１０５は、たとえば、ＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface）（登録商標）端子やＶＧＡ（Video Graphics Array）端子などである。表示インターフェイス１０５は、制御装置１０１などからの指令に従って、ディスプレイ１０６に対して、画像を表示するための画像信号を送出する。ディスプレイ１０６は、たとえば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、またはその他の表示機器である。
【００９４】
入力インターフェイス１０７には、入力デバイス１０８が接続され得る。入力インターフェイス１０７は、たとえば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）端子である。入力インターフェイス１０７は、入力デバイス１０８からのユーザ操作を示す信号を受け付ける。入力デバイス１０８は、たとえば、マウス、キーボード、タッチパネル、またはユーザの操作を受け付けることが可能なその他の装置である。
【００９５】
記憶装置１２０は、たとえば、ハードディスクや外付けの記憶装置などの記憶媒体である。記憶装置１２０は、空調制御装置１００の制御プログラム１２２、上述の補正情報１２４（図６参照）、上述の相関関係１２５（図５参照）、上述の検知履歴１２６（図７参照）、上述の設定情報１３０（図９参照）、上述の設定情報１３２（図１０参照）などを格納する。これらの格納場所は、記憶装置１２０に限定されず、制御装置１０１の記憶領域（たとえば、キャッシュメモリなど）、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部機器（たとえば、サーバーや空調装置２００）などに格納されていてもよい。
【００９６】
なお、制御プログラム１２２は、単体のプログラムとしてではなく、任意のプログラムの一部に組み込まれて提供されてもよい。この場合、本実施の形態に従う処理は、任意のプログラムと協働して実現される。このような一部のモジュールを含まないプログラムであっても、本実施の形態に従う制御プログラム１２２の趣旨を逸脱するものではない。さらに、制御プログラム１２２によって提供される機能の一部または全部は、専用のハードウェアによって実現されてもよい。さらに、少なくとも１つのサーバーが制御プログラム１２２の処理の一部を実行する所謂クラウドサービスのような形態で空調制御装置１００が構成されてもよい。
【００９７】
＜Ｆ．まとめ＞
以上のように、空調制御装置１００は、人感センサ５０からの出力値に基づいて人物を検知するとともに、人感センサ５０からの出力値に基づいて当該人物の着衣量を算出する。着衣量は、人物を検知する度に検知履歴１２６に蓄積される。空調制御装置１００は、人物の検知履歴１２６に基づいて、着衣量ごとの人数を表わす人数分布１２８を生成する。空調制御部１６５は、着衣量の人数分布１２８に基づいて、空調装置２００を制御する。
【００９８】
着衣量の人数分布１２８に基づいて空調装置２００が制御されることで、不特定多数の人物が出入りするような建屋であっても快適性が改善される。また、着衣量の人数分布１２８に基づいて、空調装置２００が適宜制御されるので、過度の冷房や暖房が抑制され、空調装置２００の消費電力が削減される。
【００９９】
今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１００】
１  空調システム、２  建屋、４  出入口、５０，５０Ａ，５０Ｂ  人感センサ、５１，５１Ａ，５１Ｂ，５１Ｃ  温度センサ、５３  操作パネル、１００  空調制御装置、１０１  制御装置、１０２  ＲＯＭ、１０３  ＲＡＭ、１０４  通信インターフェイス、１０５  表示インターフェイス、１０６  ディスプレイ、１０７  入力インターフェイス、１０８  入力デバイス、１２０  記憶装置、１２２  制御プログラム、１２４  補正情報、１２５  相関関係、１２６  検知履歴、１２８  人数分布、１３０，１３２  設定情報、１５０  人物検知部、１５５  着衣量算出部、１６０  生成部、１６５  空調制御部、２００  空調装置、２００Ａ  エアコン、２００Ｂ  換気装置、２００Ｃ  室外機。
【図１】
2019020085.tif 000003
【図２】
2019020085.tif 000004
【図３】
2019020085.tif 000005
【図４】
2019020085.tif 000006
【図５】
2019020085.tif 000007
【図６】
2019020085.tif 000008
【図７】
2019020085.tif 000009
【図８】
2019020085.tif 000010
【図９】
2019020085.tif 000011
【図１０】
2019020085.tif 000012
【図１１】
2019020085.tif 000013
【図１２】
2019020085.tif 000014
【図１３】
2019020085.tif 000015