(57)【要約】【課題】匂いを精度良く検出する。【解決手段】センシングシステムは、空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置と、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出部と、算出した差に基づき、空気の匂いを判定する判定部とを有する情報処理装置と、を備える。【選択図】図１
2019113419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置と、
前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出部と、算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する判定部とを有する情報処理装置と、
を備えるセンシングシステム。
【請求項２】
前記センサ装置は、
前記フィルタを通過させて前記センサユニットに供給する第１ファンと、
前記フィルタを通過させずに前記センサユニットに供給する第２ファンと、
をさらに有する請求項１に記載のセンシングシステム。
【請求項３】
前記センサ装置は、前記第１ファンを動作させて前記第２ファンを停止させる第１モードと、前記第１ファンを停止させて前記第２ファンを動作させる第２モードとを切り換える制御部をさらに有し、
前記差分算出部は、前記第１モードにおける前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値と、前記第２モードにおける前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値との差を算出する
請求項２に記載のセンシングシステム。
【請求項４】
前記情報処理装置は、複数の種類の匂い毎に、１以上の基準パターンを紐付けて記憶するパターン記憶部をさらに有し、
前記基準パターンは、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの、対応する匂いの空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表し、
前記判定部は、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を表す差分パターンと、前記基準パターンとをマッチングして、空気の匂いの種類を判定する
請求項１から３の何れか１項に記載のセンシングシステム。
【請求項５】
前記情報処理装置は、前記差分パターンと前記差分パターンの基となる前記少なくとも１つの検出素子の検出値の取得時刻とに基づき、前記取得時刻より後の第１時刻における前記差分パターンを推定し、前記第１時刻における空気の匂いを判定する推定部をさらに有する
請求項４に記載のセンシングシステム。
【請求項６】
乗車者が座るシートと、
前記シートに近接して設けられたセンサ装置と、
を備え、
前記センサ装置は、
空気に含まれる少なくとも１つの匂いの原因物質を除去するフィルタと、
前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値、および、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力するセンサユニットと、
を有する車両。
【請求項７】
前記センサユニットは、車内に乗車者が存在しない場合に、前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量、および、前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する
請求項６に記載の車両。
【請求項８】
情報処理装置に、
空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得する第１取得ステップと、
前記センサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得する第２取得ステップと、
前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出ステップと、
算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する判定ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得する第１取得部と、
前記センサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得する第２取得部と、
前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出部と、
算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する判定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項１０】
空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得し、
前記センサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得し、
前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出し、
算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する
情報処理方法。
【請求項１１】
車両における乗車者が座るシートに設けられるセンサ装置であって、
空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、
空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットと、
を有し、
前記センサユニットは、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値とを出力する
センサ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センシングシステム、車両、プログラム、情報処理装置、情報処理方法およびセンサ装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、匂いセンサ素子の開発が広く行われている。例えば、匂いセンサ素子として、水晶振動子の表面に、匂いの原因物質を吸着する膜を設けたＱＣＭ（Quartz  Crystal  Microbalance）センサが知られている。ＡＴカットされた水晶振動子は、質量変化により共振周波数が変化する。ＱＣＭセンサは、ＡＴカットされた水晶振動子を振動させて共振周波数の変化量を検出することにより、原因物質の質量を検出する。
【０００３】
また、それぞれが異なる原因物質の質量を検出する複数の匂いセンサ素子を備えるセンサ装置も知られている。このようなセンサ装置は、複数の原因物質のそれぞれの質量を出力することができる。情報処理装置は、このようなセンサ装置から出力された複数の原因物質のそれぞれの量を受け取り、受け取った複数の原因物質のそれぞれの量のパターンを予め登録されたパターンと比較する。これにより、情報処理装置は、匂いの種類を特定することができる。
【０００４】
このようなセンサ装置は、例えば、ＩＯＴ（Internet  of  Things）技術等の情報処理技術と組み合わせることにより、例えば、室内または車両内の環境の管理、食品の衛生管理、工場の工程管理、および、人間またはペット等の体調管理等に適用することができる。
【０００５】
特許文献１および特許文献２には、空気清浄装置のフィルタの交換時期を通知する技術が記載されている。特許文献３には、車両内の匂いに応じて車両の中の環境を制御する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−１５６１３１号公報
【特許文献２】特開２０００−２１０５１８号公報
【特許文献３】特開２０１６−１９９０９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、車両の中の空間は、非常に狭く、密閉され、乗車者が長期間滞在する。このため、車両の中は、匂いが強くなる可能性が高い。車両の中の空間の匂いは、シートの汚れが原因の一つである。シートの汚れは、蓄積量が増えると除去が難しい。
【０００８】
しかし、乗車者本人は、シートの汚れにより車両の中の空間の匂いが強くなったことを気づきにくい。従って、シートの汚れに気づいたときには、クリーニングしてもシートの汚れを除去しづらい状況となってしまう可能性がある。このため、シートの汚れ等を検出するために、シートの匂いを精度良く検出することが要求される。
【０００９】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、匂いを精度良く検出することができるセンシングシステム、車両、プログラム、情報処理装置、情報処理方法およびセンサ装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るセンシングシステムは、空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出部と、算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する判定部とを有する情報処理装置と、を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、匂いを精度良く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施形態に係るセンシングシステムを示す図である。
【図２】図２は、センサ装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、センサユニットの構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、匂いの判定処理を説明するための図である。
【図５】図５は、第１モードでの空気の流れを示す図である。
【図６】図６は、第２モードでの空気の流れを示す図である。
【図７】図７は、情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図８】図８は、情報処理装置による匂いの検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、情報処理装置の表示例を示す図である。
【図１０】図１０は、情報処理装置による乗車者の匂いの検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、変形例に係るセンサ装置の構成の一部を示す図である。
【図１２】図１２は、情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係るセンシングシステム１０について説明する。
【００１４】
図１は、実施形態に係るセンシングシステム１０を示す図である。センシングシステム１０は、対象物体を発生源とする匂いを精度良く検出する。本実施形態において、センシングシステム１０は、車両１８に適用される。車両１８に適用されたセンシングシステム１０は、車両１８の中（車内）のシート３２を発生源とする匂いを検出する。なお、センシングシステム１０は、車両１８内のシート３２に限らず、他の装置に適用されてもよい。例えば、センシングシステム１０は、ベッド、椅子またはトイレ等を発生源とする匂いを検出してもよい。
【００１５】
センシングシステム１０は、情報処理装置２０と、少なくとも１つのセンサ装置３０とを備える。
【００１６】
情報処理装置２０は、データ処理機能、通信機能および表示機能を有するコンピュータである。例えば、情報処理装置２０は、例えば、スマートフォン、タブレット、ウェアラブルコンピュータ、携帯電話またはノート型パソコン等のコンピュータである。また、情報処理装置２０は、車両１８の内部に設けられた専用または汎用のコンピュータであってもよい。また、情報処理装置２０は、通信装置を介して接続可能なサーバ等であってもよい。情報処理装置２０は、車両１８を使用するユーザ（乗車者）により使用される。
【００１７】
少なくとも１つのセンサ装置３０のそれぞれは、上述の少なくとも１つの検出素子を含む。少なくとも１つの検出素子のそれぞれは、空気に含まれる匂いを感じさせる匂いの原因物質の量を検出する。検出素子は、原因物質の量として、原因物質の質量を検出する。これに代えて、検出素子は、原因物質の量として、原因物質の体積または分子量を検出してもよい。
【００１８】
センサ装置３０は、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す信号を、無線通信により情報処理装置２０に送信する。例えば、センサ装置３０は、ＩＥＥＥ８０２．１１等の無線ＬＡＮ（Local  Area  Network）またはＩＥＥＥ８０２．１５等のデジタル機器用の近距離無線通信等により情報処理装置２０と通信可能である。また、情報処理装置２０が車両１８の中に設けられた専用または汎用のコンピュータである場合には、センサ装置３０は、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す信号を、有線通信により情報処理装置２０に送信してもよい。
【００１９】
少なくとも１つのセンサ装置３０のそれぞれは、車両１８の中におけるシート３２に近接して取り付けられる。センサ装置３０は、例えば、シート３２における、座部、背もたれまたはヘッドレストの何れかに近接して取り付けられる。これにより、センサ装置３０は、シート３２（例えば、座部、背もたれまたはヘッドレスト）を発生源とする原因物質の量を検出することができる。
【００２０】
車両１８が複数のシート３２を備える場合、センシングシステム１０は、複数のシート３２のそれぞれに対応して複数のセンサ装置３０を備えてもよい。また、センシングシステム１０は、シート３２における座部、背もたれまたはヘッドレストのそれぞれに対応して複数のセンサ装置３０を備えてもよい。
【００２１】
情報処理装置２０は、少なくとも１つのセンサ装置３０のそれぞれから、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す信号を受信する。情報処理装置２０は、少なくとも１つのセンサ装置３０のそれぞれについて、受信した少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値に基づき、対象のセンサ装置３０が取り付けられた周囲の空気の匂いを検出する。例えば、情報処理装置２０は、取り付け位置の周囲の空気の匂いの種類および強度を判定する。
【００２２】
そして、情報処理装置２０は、検出した匂いに基づき、センサ装置３０が取り付けられたシート３２（座部、背もたれまたはヘッドレスト）の匂いを表す情報を出力する。例えば、情報処理装置２０は、取り付けられたシート３２（座部、背もたれまたはヘッドレスト）の匂いの種類および強さを表す情報を出力する。さらに、情報処理装置２０は、過去における匂いの判定結果に基づき、センサ装置３０が取り付けられたシート３２（座部、背もたれまたはヘッドレスト）のクリーニング時期を推定して出力してもよい。
【００２３】
図２は、センサ装置３０の構成を示す図である。センサ装置３０は、例えば、片手で持ち運び可能な程度の大きさである。例えば、センサ装置３０は、１辺が数ｍｍから数ｃｍ程度の大きさの筐体内に収納される。センサ装置３０の形状は一例であり、どのようであってもよい。
【００２４】
センサ装置３０は、フィルタ３４と、第１ファン３６と、第２ファン３８と、センサユニット４０と、通信部４８と、制御部５０と、電池５２とを有する。
【００２５】
フィルタ３４は、空気を通過させ、通過させた空気から匂いの原因物質を除去する。フィルタ３４は、検出対象の少なくとも１つの匂いの原因物質を除去する。なお、フィルタ３４は、検出対象の少なくとも１つの匂いの原因物質のうちの一部の匂いの原因物質を除去してもよい。
【００２６】
第１ファン３６は、空気を取り込んで、取り込んだ空気をフィルタ３４を通過させてセンサユニット４０に供給する。例えば、第１ファン３６は、フィルタ３４とセンサユニット４０との間に配置され、フィルタ３４を通過した空気をセンサユニット４０に送り出す。なお、センサ装置３０は、第１ファン３６の空気の取り込み口が、対象物体（例えば、シート３２の座部、背もたれまたはヘッドレスト）の近傍に位置するように配置される。第１ファン３６は、対象物体の近傍から空気を取り込んで、フィルタ３４を通過させてセンサユニット４０に供給する。これにより、第１ファン３６は、対象物体に付着していた微小物質を含む空気を取り込んで、フィルタ３４を通過させてセンサユニット４０に供給することができる。
【００２７】
第２ファン３８は、空気を取り込んで、取り込んだ空気をフィルタ３４を通過させずにセンサユニット４０に供給する。例えば、第２ファン３８は、空気の取り込み口とセンサユニット４０との間に配置され、フィルタ３４を通過していない空気をセンサユニット４０に送り出す。なお、センサ装置３０は、第２ファン３８の空気の取り込み口が、対象物体（例えば、シート３２の座部、背もたれまたはヘッドレスト）の近傍に位置するように配置される。第２ファン３８は、対象物体の近傍から空気を取り込んで、フィルタ３４を通過させずにセンサユニット４０に供給する。これにより、第２ファン３８は、対象物体に付着していた微小物質を含む空気を取り込んで、フィルタ３４を通過させずにセンサユニット４０に供給することができる。
【００２８】
センサユニット４０は、上述の検出素子を少なくとも１つ含む。センサユニット４０には、フィルタ３４を通過した空気と、フィルタ３４を通過していない空気とが異なるタイミングで与えられる。少なくとも１つの検出素子のそれぞれは、フィルタ３４を通過した空気が与えられた場合に、匂いの原因物質の量を検出する。さらに、少なくとも１つの検出素子のそれぞれは、フィルタ３４を通過していない空気が与えられた場合にも、匂いの原因物質の量を検出する。
【００２９】
センサユニット４０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値、および、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力する。具体的には、センサユニット４０は、第１ファン３６から送風されたフィルタ３４を通過した空気が与えられた場合における少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値、および、第２ファン３８から送風されたフィルタ３４を通過していない空気が与えられた場合における少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を出力する。
【００３０】
なお、センサユニット４０が複数の検出素子を含む場合、複数の検出素子は、互いに異なる種類の素子である。
【００３１】
例えば、センサユニット４０に含まれる何れか２つの検出素子は、互いに異なる種類の匂いの原因物質の量を検出する。例えば、第１の検出素子は、物質Ｘの量を検出し、第２の検出素子は、物質Ｙの量を検出する。また、例えば、センサユニット４０に含まれる何れか２つの検出素子は、同一の種類の匂いの原因物質の量を、異なる感度で検出してもよい。例えば、第１の検出素子は、物質Ｘの量を第１の感度で検出し、第２の検出素子は、物質Ｘの量を第１の感度より低い第２の感度で検出する。
【００３２】
また、例えば、センサユニット４０に含まれる何れか２つの検出素子は、互いに異なる種類の組み合わせの複数の匂いの原因物質の量を検出してもよい。例えば、第１の検出素子は、物質Ｘと物質Ｙとの合計量を検出し、第２の検出素子は、物質Ｘと物質Ｚとの合計量を検出する。また、例えば、センサユニット４０に含まれる何れか２つの検出素子は、同一の種類の組み合わせの複数の匂いの原因物質の量を、異なる感度で検出してもよい。例えば、第１の検出素子は、物質Ｘと物質Ｙとの合計量を第１の感度で検出し、第２の検出素子は、物質Ｘと物質Ｙとの合計量を第１の感度より低い第２の感度で検出してもよい。
【００３３】
通信部４８は、センサユニット４０により検出された信号を情報処理装置２０に送信する。すなわち、通信部４８は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す信号、および、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す信号を情報処理装置２０に送信する。
【００３４】
制御部５０は、第１ファン３６、第２ファン３８、センサユニット４０および通信部４８の動作を管理および制御する。例えば、制御部５０は、第１ファン３６および第２ファン３８の動作開始タイミングおよび動作終了タイミングを制御する。
【００３５】
電池５２は、第１ファン３６、第２ファン３８、通信部４８および制御部５０へ動作電力を供給する。なお、センサ装置３０は、電池５２に代えて、車両１８に備えられた電力源を取得する電力取得部を有してもよい。電力取得部は、第１ファン３６、第２ファン３８、センサユニット４０、通信部４８および制御部５０へ動作電力を供給する。
【００３６】
図３は、センサユニット４０の構成を示す図である。本実施形態において、センサユニット４０は、空気に含まれる微小物質の質量を検出可能なＱＣＭセンサである。なお、センサユニット４０は、ＱＣＭセンサに限らず、半導体薄膜を用いたガスセンサ等の他の方式のセンサであってもよい。
【００３７】
本実施形態において、センサユニット４０は、支持部５８と、少なくとも１つのガス検出素子６０と、駆動検出回路６２とを有する。支持部５８は、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれが取り付けられる。
【００３８】
ガス検出素子６０は、検出素子の一例である。図３の例では、センサユニット４０は、異なる種類の６個のガス検出素子６０−Ａ〜６０−Ｆを有する。例えば、６個のガス検出素子６０−Ａ〜６０−Ｆのそれぞれは、異なる種類の匂いの原因物質を検出する。
【００３９】
少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれは、圧電効果により振動可能にカットされた水晶振動子と、水晶振動子の両側の平面に設けられた２つの電極と、水晶振動子の平面の少なくとも一方に設けられた吸着膜とを含む。
【００４０】
水晶振動子は、側面の一部が、振動可能に支持部５８に保持される。２つの電極は、駆動検出回路６２から交流電圧が印加される。吸着膜は、周囲の空気に含まれる特定の原因物質を吸着する。少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれは、互いに異なる物質を吸着する吸着膜を含む。具体的には、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれは、センサ装置３０の検出対象となる原因物質を吸着する吸着膜を含む。
【００４１】
このようなガス検出素子６０は、２つの電極に共振周波数の交流電圧が印加されると、圧電効果により水晶振動子が振動する。水晶振動子の基本共振周波数は、質量および粘弾性により定まる。従って、吸着膜に原因物質が吸着されて質量が変化した場合、ガス検出素子６０は、吸着した質量の変化に応じて、基本共振周波数が変化する。
【００４２】
駆動検出回路６２は、第１ファン３６または第２ファン３８の送風時において、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれに交流電圧を印加して、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれの基本共振周波数の変化を検出する。これにより、駆動検出回路６２は、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれ毎に、第１ファン３６または第２ファン３８による送風により与えられた空気に含まれる匂いの原因物質の質量を検出することができる。駆動検出回路６２は、検出値を通信部４８に与える。
【００４３】
図４は、匂いの判定処理を説明するための図である。
【００４４】
情報処理装置２０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す信号をセンサ装置３０から取得する。例えば、図４の例においては、情報処理装置２０は、ガス検出素子６０−Ａ、ガス検出素子６０−Ｂ、ガス検出素子６０−Ｃ、ガス検出素子６０−Ｄ、ガス検出素子６０−Ｅおよびガス検出素子６０−Ｆのそれぞれの検出値を表す信号を取得する。
【００４５】
また、情報処理装置２０は、所定の種類の匂いが発生した場合に取得される、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す基準パターンを記憶している。例えば、図４の例においては、情報処理装置２０は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いのそれぞれが検出された場合におけるガス検出素子６０−Ａ〜Ｆのそれぞれの検出値を表す基準パターンを記憶している。
【００４６】
情報処理装置２０は、センサ装置３０から取得した信号に含まれる、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す検出パターンと、予め記憶している所定の種類の匂いが発生した場合の少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す基準パターンとをマッチングする。そして、情報処理装置２０は、センサ装置３０から取得した検出パターンが、基準パターンとマッチングする場合、センサ装置３０に与えられた空気の匂いが、所定の種類の匂いであると判定する。情報処理装置２０は、複数の種類の匂いについて基準パターンを記憶しておき、１つの検出パターンが何れの匂いの基準パターンにマッチングするかを判定してもよい。例えば、図４の例においては、情報処理装置２０は、センサ装置３０に与えられた空気の匂いが、カビ臭であると判定している。
【００４７】
さらに、情報処理装置２０は、それぞれの種類の匂いについて、匂いの強さもマッチングにより判定してもよい。例えば、情報処理装置２０は、匂いの種類毎且つ匂いの強さ毎に基準パターンを記憶しておき、センサ装置３０から取得した検出パターンと、予め記憶している匂いの種類毎且つ匂いの強さ毎の基準パターンとをマッチングしてもよい。
【００４８】
また、情報処理装置２０は、所定の種類の匂いが発生しているとユーザが感じた時に得られた検出パターンを教師データとして、予め記憶している基準パターンを、学習処理により更新してもよい。情報処理装置２０は、複数の匂いの種類毎および匂いの強さ毎の基準パターンをサーバ等から定期的に取得して、記憶している基準パターンを更新してもよい。
【００４９】
情報処理装置２０は、このようなパターンマッチングに代えて、他の方法で匂いの種類および強さを判定してもよい。例えば、情報処理装置２０は、ニューラルネットワーク等の技術を用いて匂いの種類および匂いの強さを判定してもよい。
【００５０】
なお、図４の例では、センサ装置３０が、６種類のガス検出素子６０−Ａ〜６０−Ｆの検出値を出力する例を示している。しかし、センサ装置３０は、６種類よりも少ない数、または、６種類よりも多い数の検出素子の検出値を出力してもよい。また、図４の例では、加齢臭、カビ臭および汗の匂いを判定する例を示している。しかし、情報処理装置２０は、これら以外の匂いを判定してもよい。また、本実施形態のセンサ装置３０は、１個の検出素子の検出値を出力してもよい。
【００５１】
ここで、センサ装置３０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値、および、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力する。そして、センサ装置３０は、これらの検出値を情報処理装置２０へと出力する。
【００５２】
情報処理装置２０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第１パターンと、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第２パターンとの差分を表す差分パターンを算出する。そして、情報処理装置２０は、差分パターンに基づき、空気の匂いを検出する。例えば、情報処理装置２０は、差分パターンを、予め記憶している基準パターンに対してマッチングを行い、空気の匂いの種類および強さを判定する。
【００５３】
図５は、第１モードでの空気の流れを示す図である。センサ装置３０の制御部５０は、匂いの検出時において、第１モードと第２モードとを切り換える。第１モードでは、制御部５０は、第１ファン３６を動作させて第２ファン３８を停止させる。そして、センサユニット４０は、第１モードにおいて、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれを用いて、第１ファン３６から送風された空気から匂いの原因物質の量を検出する。これにより、センサユニット４０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力することができる。
【００５４】
図６は、第２モードでの空気の流れを示す図である。第２モードでは、制御部５０は、第１ファン３６を停止させて第２ファン３８を動作させる。そして、センサユニット４０は、このような第２モードにおいて、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれを用いて、第２ファン３８から送風された空気から匂いの原因物質の量を検出する。これにより、センサユニット４０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力することができる。
【００５５】
図７は、情報処理装置２０の機能構成を示す図である。情報処理装置２０は、所定のアプリケーションプログラムを実行することにより、図７に示す各ブロックに示す機能を実現する。
【００５６】
このような機能を実現した情報処理装置２０は、第１取得部７２と、第２取得部７４と、差分算出部７６と、パターン記憶部７８と、判定部８０と、出力部８２と、ログ記憶部８４と、推定部８６とを有する。
【００５７】
第１取得部７２は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す信号を取得する。第２取得部７４は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す信号を取得する。なお、第１取得部７２および第２取得部７４は、共通のハードウェアにより実現されてもよいし、別々のハードウェアにより実現されてもよい。
【００５８】
差分算出部７６は、第１取得部７２により取得された少なくとも１つの検出素子の検出値を表す第１パターンと、第２取得部７４により取得された少なくとも１つの検出素子の検出値を表す第２パターンとの差を表す差分パターンを算出する。すなわち、差分算出部７６は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第１パターンと、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第２パターンとの差を表す差分パターンを算出する。
【００５９】
例えば、差分算出部７６は、第２パターンに含まれる少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値から、第１パターンに含まれる対応する検出素子の検出値を減算する。このように算出された差分パターンは、原因物質以外の物質が吸着膜に吸着したこと等により生じるノイズおよびセンサ装置３０のオフセット等の誤差成分を除いた、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す。
【００６０】
パターン記憶部７８は、複数の種類の匂い毎に、１以上の基準パターンを紐付けて記憶する。基準パターンは、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの、対応する種類の匂いの空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す。例えば、パターン記憶部７８は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いのそれぞれが検出された場合における、センサ装置３０により取得される少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す基準パターンを記憶する。なお、パターン記憶部７８は、このような種類の匂いに限らず、他の匂いのパターンを記憶してもよい。さらに、パターン記憶部７８は、それぞれの種類の匂いについて、匂いの強さ毎に基準パターンを記憶してもよい。
【００６１】
判定部８０は、差分パターンと、パターン記憶部７８に記憶されている１または複数の基準パターンとの間でマッチングを行う。そして、判定部８０は、差分パターンが、何れかの基準パターンとマッチングする場合、何れか種類の匂いであると判定する。より具体的には、判定部８０は、１または複数の基準パターンのうち、差分パターンと一致または所定の範囲内となる何れかの基準パターンを選択する。そして、判定部８０は、選択した基準パターンに対応する種類の匂いであると判定する。
【００６２】
なお、パターンがマッチングする場合とは、２つのパターンが完全に一致した場合のみならず、所定の誤差以下で一致する場合、または、複数の基準パターンのうち最も近い基準パターンを選択する場合等を含む。さらに、判定部８０は、それぞれの種類の匂いについて、匂いの強さを判定してもよい。これにより、判定部８０は、匂いの種類および匂いの強さを判定することができる。また、判定部８０は、このようなパターンマッチングに限らず、他の方法で匂いの種類および匂いの強さを判定してもよい。例えば、判定部８０は、ニューラルネットワーク等を用いて差分パターンにマッチングする匂いの種類および匂いの強さを判定してもよい。
【００６３】
出力部８２は、判定部８０により判定された空気の匂いを示す情報を出力する。例えば、出力部８２は、匂いの種類および匂いの強さを出力する。例えば、出力部８２は、表示部に、判定された匂いの種類および匂いの強さを表示させる。なお、出力部８２は、匂いの種類および匂いの強さを示す情報を、音声により出力させてもよいし、ネットワークを介して他の装置に送信してもよい。また、出力部８２は、匂いの発生源の匂いの種類および匂いの強さに基づき、対象物体であるシート３２（例えば、座部、背もたれまたはヘッドレスト）の汚染度を判定し、判定した汚染度を表示してもよい。
【００６４】
ログ記憶部８４は、差分算出部７６により算出された差分パターンを、差分パターンの基となる少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値の取得時刻に対応付けて記憶する。さらに、ログ記憶部８４は、過去に算出された差分パターンおよび取得時刻も対応付けて記憶する。なお、ログ記憶部８４は、差分パターンに代えて、第１パターンおよび第２パターンを記憶してもよい。
【００６５】
推定部８６は、ログ記憶部８４に記憶されている差分パターンおよび対応する取得時刻に基づき、任意の時刻において算出されると予測される差分パターンを推定する。例えば、推定部８６は、任意の第１時刻より前の少なくとも１つの差分パターンに基づき、第１時刻における差分パターンを推定する。例えば、推定部８６は、差分パターンに含まれる複数の差分検出値のそれぞれについて、差分検出値の時間変化を表す関数を同定し、同定した関数に第１時刻を代入する。これにより、推定部８６は、第１時刻における差分パターンを推定することができる。
【００６６】
さらに、推定部８６は、第１時刻における差分パターンと、パターン記憶部７８に記憶されたパターンとのマッチングを行い、第１時刻において発生する匂いを推定する。例えば、推定部８６は、第１時刻における匂いの種類および強さを推定する。
【００６７】
そして、推定部８６により第１時刻において発生する匂いが推定された場合、出力部８２は、第１時刻において発生する匂いの推定結果を出力する。例えば、出力部８２は、表示部に、第１時刻において発生する匂いの推定結果を表示させる。
【００６８】
また、さらに、推定部８６は、ログ記憶部８４に記憶されている複数の差分パターンおよび対応する複数の取得時刻に基づき、所定の種類の匂いが発生する時刻を推定してもよい。例えば、推定部８６は、所定の種類の匂いが、所定の強さとなる時刻を推定する。この場合、例えば、推定部８６は、差分パターンに含まれる複数の差分検出値のそれぞれについて、差分検出値の時間変化を表す関数を同定する。そして、複数の差分検出値のそれぞれの時間変化を表す関数に基づき、複数の差分検出値のパターンが、パターン記憶部７８に記憶されているパターンにマッチングする時刻を算出する。
【００６９】
そして、推定部８６により所定の種類の匂いが発生する時刻が推定された場合、出力部８２は、所定の種類の匂いが発生する時刻を出力する。例えば、出力部８２は、表示部に、所定の種類の匂いが発生する時刻を表示させる。また、出力部８２は、所定の種類の匂いが発生する時刻において、対象物体であるシート３２（座部、背もたれまたはヘッドレスト）の交換またはクリーニングを促す情報を出力してもよい。
【００７０】
なお、センシングシステム１０が複数のセンサ装置３０を備える場合、情報処理装置２０は、複数のセンサ装置３０のそれぞれについて、各ブロックでの処理を実行させる。また、情報処理装置２０は、所定時間毎にセンサ装置３０に第１パターンおよび第２パターンを取得させ、所定時間毎に取得した第１パターンおよび第２パターンに基づき各ブロックでの処理を実行させてもよい。
【００７１】
図８は、情報処理装置２０による匂いの検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置２０は、複数のセンサ装置３０のそれぞれ毎、且つ、所定時間毎に、例えば、図８のステップＳ１１からステップＳ１７の処理を実行する。情報処理装置２０は、車両１８が使用されないタイミング、例えば、深夜または早朝等に、一日に１回程度、図８のステップＳ１１からステップＳ１７の処理を実行する。
【００７２】
まず、ステップＳ１１において、情報処理装置２０は、車両１８の中に乗車者が存在するか否かを判断する。情報処理装置２０は、車両１８の中に乗車者が存在する場合（Ｓ１１のＹｅｓ）、処理をステップＳ１１で待機するか、または、本フローを終了する。
【００７３】
車両１８の中に乗車者が存在しない場合（Ｓ１１のＮｏ）、情報処理装置２０は、処理をステップＳ１２に進める。ステップＳ１２において、情報処理装置２０は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第１パターンを取得する。続いて、ステップＳ１３において、情報処理装置２０は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第２パターンを取得する。
【００７４】
続いて、ステップＳ１４において、情報処理装置２０は、第１パターンと第２パターンとの差を表す差分パターンを算出する。例えば、情報処理装置２０は、第２パターンに含まれる少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値から、第１パターンに含まれる対応する検出素子のそれぞれの検出値を減算することにより、差分パターンを算出する。
【００７５】
続いて、ステップＳ１５において、情報処理装置２０は、差分パターンを基準パターンとマッチングすることにより匂いを検出する。例えば、情報処理装置２０は、匂いの種類および匂いの強さを判定する。
【００７６】
続いて、ステップＳ１６において、情報処理装置２０は、過去に算出した複数の差分パターンおよび対応する複数の取得時刻に基づき、所定の種類の匂いが所定の匂いの強さとなる時刻を推定する。
【００７７】
続いて、ステップＳ１７において、情報処理装置２０は、判定された匂いを示す情報を出力する。例えば、情報処理装置２０は、表示部に、判定された匂いの種類および強さを示す情報を表示する。さらに、ステップＳ１７において、情報処理装置２０は、所定の種類の匂いが所定の匂いの強さとなる時刻を表示する。
【００７８】
情報処理装置２０は、ステップＳ１７の処理を終えると本フローを終了する。なお、情報処理装置２０は、センシングシステム１０が複数のセンサ装置３０を備える場合には、以上の処理を複数のセンサ装置３０のそれぞれ毎に実行する。また、情報処理装置２０は、以上の処理を、所定時間毎に繰り返して実行する。
【００７９】
図９は、情報処理装置２０の表示例を示す図である。情報処理装置２０は、シート３２のヘッドレストに取り付けられたセンサ装置３０に対してステップＳ１１からステップＳ１７の処理を実行した場合、例えば、図９に示すような画像を表示する。
【００８０】
情報処理装置２０は、例えば、加齢臭、カビ臭および汗の匂いが発生しているか否かを判定する。さらに、情報処理装置２０は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いのそれぞれの匂いの強さも判定する。そして、情報処理装置２０は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いのそれぞれの匂いの強さを示す情報を表示する。
【００８１】
また、情報処理装置２０は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いの何れかが、所定の強さとなる時期を推定する。情報処理装置２０は、推定した時期を、ヘッドレストのクリーニング時期を表す情報として表示する。
【００８２】
図１０は、情報処理装置２０による乗車者の匂いの検出処理の流れを示すフローチャートである。情報処理装置２０は、さらに、図１０のステップＳ２１からステップＳ２７の処理を実行して、乗車者の匂いを判定してもよい。
【００８３】
まず、ステップＳ２１において、情報処理装置２０は、車両１８に乗車者が乗車したか否かを判断する。例えば、情報処理装置２０は、キーを用いてドアが開けられたタイミング、キーを用いて車両１８を起動したタイミング、または、ハンドルを握ったタイミングを、乗車者が乗車したタイミングとして判断する。
【００８４】
車両１８に乗車者が乗車していない場合（Ｓ２１のＮｏ）、情報処理装置２０は、処理をステップＳ２１で待機する。車両１８に乗車者が乗車した場合（Ｓ２１のＹｅｓ）、情報処理装置２０は、処理をステップＳ２２に進める。
【００８５】
ステップＳ２２において、情報処理装置２０は、乗車者を特定する。例えば、情報処理装置２０は、車両１８に搭載された車載カメラ等により撮像された画像に基づき顔認証または光彩認証等を行って、乗車者が予め登録されたユーザであるかを認証してもよい。また、例えば、情報処理装置２０は、車両１８に搭載された指紋画像センサにより撮像された画像に基づき指紋認証を行って、乗車者が予め登録されたユーザであるかを認証してもよい。
【００８６】
情報処理装置２０は、認証が成功した場合には、ステップＳ２３以降の処理を進める。また、情報処理装置２０は、認証が失敗した場合には、ステップＳ２２で処理を終了してもよいし、乗車者を特定せずにステップＳ２３以降の処理を進めてもよい。
【００８７】
ステップＳ２３において、情報処理装置２０は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第１パターンを取得する。続いて、ステップＳ２４において、情報処理装置２０は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第２パターンを取得する。
【００８８】
続いて、ステップＳ２５において、情報処理装置２０は、第１パターンと第２パターンとの差を表す差分パターンを算出する。なお、情報処理装置２０は、車両１８に乗車者が乗車したタイミングの差分パターンと、車両１８に乗車者が乗車する前（乗車者が不存在の時）の差分パターンとの差を表す２回差分パターンを算出してもよい。これにより、情報処理装置２０は、車両１８に乗車者が乗車することにより増加した匂いをより精度良く検出することができる。
【００８９】
続いて、ステップＳ２６において、情報処理装置２０は、差分パターン（または２回差分パターン）を基準パターンとマッチングすることにより匂いを検出する。例えば、情報処理装置２０は、匂いの種類および匂いの強さを判定する。
【００９０】
続いて、ステップＳ２７において、情報処理装置２０は、判定された空気の匂いを示す情報を、例えば、特定した乗車者に関するユーザ情報とともに、健康管理用のアプリケーションプログラムに通知する。そして、体調管理用のアプリケーションプログラムは、取得した匂いを示す情報をユーザ情報に対応付けて記憶する。さらに、健康管理用のアプリケーションプログラムは、取得した匂いを示す情報に基づき乗車者の体調または健康状態を判定し、判定結果を表示してもよい。
【００９１】
図１１は、変形例に係るセンサ装置３０の構成の一部を示す図である。センサユニット４０は、図２に示す構成に代えて、図１１に示す構成であってもよい。図１１に示す変形例に係るセンサユニット４０は、第１センサ９４と、第２センサ９６とを含む。第１センサ９４および第２センサ９６のそれぞれは、図３で示したセンサユニット４０と同一の構成である。
【００９２】
変形例において、第１ファン３６は、外部から空気を取り込んで、取り込んだ空気をフィルタ３４を通過させて第１センサ９４に供給する。第２ファン３８は、外部から空気を取り込んで、取り込んだ空気をフィルタ３４を通過させずに第２センサ９６に供給する。すなわち、フィルタ３４を通過した空気は、第１センサ９４には供給されるが、第２センサ９６には供給されない。また、フィルタ３４を通過していない空気は、第２センサ９６には供給されるが、第１センサ９４には供給されない。例えば、変形例に係るセンサ装置３０は、第１ファン３６および第１センサ９４と、第２ファン３８および第２センサ９６とを区切る壁６８を有する。
【００９３】
第１センサ９４は、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれを用いて、第１ファン３６から送風された空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する。これにより、第１センサ９４は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力することができる。
【００９４】
第２センサ９６は、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれを用いて、第２ファン３８から送風された空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する。これにより、第２センサ９６は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力することができる。
【００９５】
（実施形態の効果）
以上、本実施形態に係るセンシングシステム１０について説明した。このような本実施形態に係るセンシングシステム１０は、例えば次のような効果を奏する。
【００９６】
本実施形態に係るセンシングシステム１０は、対象物体であるシート３２（例えば、座部、背もたれまたはヘッドレスト）を発生源とする匂い（例えば、匂いの種類および強さ）を判定することができる。特に、センシングシステム１０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差に基づき、匂いを判定する。これにより、センシングシステム１０は、例えば、原因物質以外の物質が吸着膜に吸着したこと等により生じるノイズおよびセンサ装置３０のオフセット等の誤差成分を除くことができる。これにより、センシングシステム１０は、精度良く匂いを検出することができる。
【００９７】
また、本実施形態に係るセンシングシステム１０は、対象物体に近接してセンサ装置３０を取り付けることができるので、対象物体の匂いを精度良く判定することができる。また、センシングシステム１０は、乗車者が存在しないタイミングにおいて測定をするので、乗車者からの匂いを排除して、対象物体の匂いを判定することができる。
【００９８】
また、本実施形態に係るセンシングシステム１０は、所定の匂いが発生する時期（例えば、所定の種類の匂いが所定の強さとなる時期）を推定するので、使用者に、適切なタイミングで、対象物体のクリーニングをさせることができる。これにより、本実施形態に係るセンシングシステム１０は、使用者のクリーニングの負担を軽減し、また、対象物体に汚れが蓄積して除去が困難となってしまう事態を回避することができる。
【００９９】
また、本実施形態に係るセンシングシステム１０は、乗車者が車両１８の中に入ったタイミングにおいて匂いを測定することにより、乗車者の匂いを判定することができる。また、センシングシステム１０は、車両１８等の使用者が特定可能な空間にセンサ装置３０を備えるので、個人を特定して、乗車者の匂いを判定することができる。これにより、センシングシステム１０は、検出した匂いを個人の健康管理情報等に用いることができる。
【０１００】
（情報処理装置２０のハードウェア構成）
図１２は、情報処理装置２０のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置２０は、一例として、一般のコンピュータと同様のハードウェア構成により実現される。情報処理装置２０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０１と、操作装置２０２と、表示装置２０３と、マイクロフォン２０４と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２０５と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２０６と、記憶装置２０７と、通信装置２０８と、バス２０９とを備える。各部は、バス２０９により接続される。
【０１０１】
ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０６の所定領域を作業領域としてＲＯＭ２０５または記憶装置２０７に予め記憶された各種プログラムとの協働により各種処理を実行し、情報処理装置２０を構成する各部の動作を統括的に制御する。また、ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０５または記憶装置２０７に予め記憶されたプログラムとの協働により、操作装置２０２、表示装置２０３、マイクロフォン２０４および通信装置２０８等を動作させる。
【０１０２】
操作装置２０２は、タッチパネル、マウスやキーボード等の入力デバイスであって、ユーザから操作入力された情報を指示信号として受け付け、その指示信号をＣＰＵ２０１に出力する。
【０１０３】
表示装置２０３は、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）等の表示部である。表示装置２０３は、ＣＰＵ２０１からの表示信号に基づいて、各種情報を表示する。例えば、表示装置２０３は、匂いの種類、匂いの強さおよび推定時期等を表示する。
【０１０４】
マイクロフォン２０４は、音声信号を入力するデバイスである。予め記録された音声信号または通信装置２０８から入力される音声信号を認識する場合には、情報処理装置２０は、マイクロフォン２０４を備えなくてもよい。
【０１０５】
ＲＯＭ２０５は、情報処理装置２０の制御に用いられるプログラムおよび各種設定情報等を書き換え不可能に記憶する。ＲＡＭ２０６は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous  Dynamic  Random  Access  Memory）等の揮発性の記憶媒体である。ＲＡＭ２０６は、ＣＰＵ２０１の作業領域として機能する。
【０１０６】
記憶装置２０７は、フラッシュメモリ等の半導体による記憶媒体、磁気的または光学的に記録可能な記憶媒体等の書き換え可能な記録装置である。記憶装置２０７は、情報処理装置２０の制御に用いられるプログラムを記憶する。また、記憶装置２０７は、パターン記憶部７８およびログ記憶部８４として機能する。
【０１０７】
通信装置２０８は、センサ装置３０とデータの送受信をする。また、通信装置２０８は、ネットワークを介してサーバ等とデータの送受信をしてもよい。
【０１０８】
本実施形態の情報処理装置２０で実行されるプログラムは、例えば、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供される。また、本実施形態の情報処理装置２０で実行されるプログラムは、持ち運び可能な記憶媒体等に予め組み込んで提供されてもよい。
【０１０９】
本実施形態の情報処理装置２０で実行されるプログラムは、第１取得モジュールと、第２取得モジュールと、差分算出モジュールと、判定モジュールと、出力モジュールと、推定モジュールとを含むモジュール構成となっている。ＣＰＵ２０１（プロセッサ）は、記憶媒体等からこのようなプログラムを読み出して、上記各モジュールをＲＡＭ２０６（主記憶装置）にロードする。そして、ＣＰＵ２０１（プロセッサ）は、このようなプログラムを実行することにより、第１取得部７２、第２取得部７４、差分算出部７６、判定部８０、出力部８２および推定部８６として機能する。なお、第１取得部７２、第２取得部７４、差分算出部７６、判定部８０、出力部８２および推定部８６の一部または全部がハードウェアにより構成されていてもよい。
【０１１０】
以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。実施形態は、種々の変更を行うことができる。
【符号の説明】
【０１１１】
１０  センシングシステム
１８  車両
２０  情報処理装置
３０  センサ装置
３２  シート
３４  フィルタ
３６  第１ファン
３８  第２ファン
４０  センサユニット
４８  通信部
５０  制御部
５２  電池
５８  支持部
６０  ガス検出素子
６２  駆動検出回路
６８  壁
７２  第１取得部
７４  第２取得部
７６  差分算出部
７８  パターン記憶部
８０  判定部
８２  出力部
８４  ログ記憶部
８６  推定部
９４  第１センサ
９６  第２センサ
【図１】
2019113419.tif 000003
【図２】
2019113419.tif 000004
【図３】
2019113419.tif 000005
【図４】
2019113419.tif 000006
【図５】
2019113419.tif 000007
【図６】
2019113419.tif 000008
【図７】
2019113419.tif 000009
【図８】
2019113419.tif 000010
【図９】
2019113419.tif 000011
【図１０】
2019113419.tif 000012
【図１１】
2019113419.tif 000013
【図１２】
2019113419.tif 000014