(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドップラーセンサと、
距離センサと、
前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出するプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、前記ドップラーセンサの検出信号、又は、前記ドップラーセンサの検出信号を基に生成した信号を、前記距離センサの検出信号に応じて補正し、補正した信号に基づいて前記活動量を算出する、非接触活動量センサ。
【請求項２】
前記距離センサは、前記ドップラーセンサのセンシング範囲の少なくとも一部をセンシングする、請求項１に記載の非接触活動量センサ。
【請求項３】
前記ドップラーセンサの検出信号を基に生成される信号は、前記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長さを表す信号である、請求項２に記載の非接触活動量センサ。
【請求項４】
ドップラーセンサと、
距離センサと、
前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出するプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、前記算出した活動量を基に前記対象の状態を判定するために用いる閾値を、前記距離センサの検出信号に応じて補正する、非接触活動量センサ。
【請求項５】
前記距離センサは、レーザ式測域センサである、請求項１〜４のいずれか１項に記載の非接触活動量センサ。
【請求項６】
前記距離センサは、ステレオカメラである、請求項１〜４のいずれか１項に記載の非接触活動量センサ。
【請求項７】
前記活動量は、前記ドップラーセンサの検出信号の振幅と周波数との一方又は双方を用いて算出される、請求項１〜６のいずれか１項に記載の非接触活動量センサ。
【請求項８】
ドップラーセンサと、
距離センサと、
前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出し、前記算出した活動量に基づいて、空調制御を行なうコントローラと、
を備えた、空調機。
【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、非接触活動量センサ及び空調機に関する。
【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２０１１−０１５８８７号公報
【特許文献２】特開２０１３−０２４４６６号公報
【特許文献３】特開２０１５−２１６５８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、ドップラーセンサの送信電波は、伝搬距離に応じて減衰するため、ドップラーセンサの検出信号には、ドップラーセンサと対象との間の距離に応じた検出誤差が生じ得る。検出誤差が生じると、ドップラーセンサの検出信号に基づいて求めることが可能な、対象の活動量にも検出誤差が生じ得る。
【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、ドップラーセンサの検出信号に基づいて求めることが可能な、対象の活動量の検出誤差を低減することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの側面において、非接触活動量センサは、ドップラーセンサと、距離センサと、プロセッサと、を備えてよい。プロセッサは、前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出してよい。前記プロセッサは、前記ドップラーセンサの検出信号、又は、前記ドップラーセンサの検出信号を基に生成した信号を、前記距離センサの検出信号に応じて補正し、補正した信号に基づいて前記活動量を算出してもよい。
さらに、１つの側面において、非接触活動量センサは、ドップラーセンサと、距離センサと、プロセッサと、を備えてよい。プロセッサは、前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出してよい。前記プロセッサは、前記算出した活動量を基に前記対象の状態を判定するために用いる閾値を、前記距離センサの検出信号に応じて補正してもよい。
【０００７】
また、１つの側面において、空調機は、ドップラーセンサと、距離センサと、コントローラと、を備えてよい。コントローラは、前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出し、前記算出した活動量に基づいて、空調制御を行なってよい。
【発明の効果】
【０００８】
１つの側面として、ドップラーセンサの検出信号に基づいて求めることが可能な、対象の活動量の検出誤差を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【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に例示したセンサの構成例を示すブロック図である。
【図３】図１に例示したセンサの構成例を示すブロック図である。
【図４】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５】図１に例示した制御システムの構成例を示すブロック図である。
【図６】第１実施例に係る空調システムの動作例を示すフローチャートである。
【図７】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８】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９】（Ａ）〜（Ｃ）は、一実施形態に係る伸展時波長の算出処理の一例を説明するための図である。
【図１０】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１１】一実施形態に係る伸展時波長と運動強度との関係の一例を示す図である。
【図１２】第２実施例に係る空調システムの動作例を示すフローチャートである。
【図１３】第３実施例に係る空調システムの動作例を示すフローチャートである。
【図１４】第４実施例に係る空調システムの動作例を示すフローチャートである。
【図１５】図２及び図３に例示した距離センサの一例としてのレーダ式測域センサの構成例を示すブロック図である。
【図１６】図１５に例示した距離センサの動作例を説明するための模式図である。
【図１７】図２及び図３に例示した距離センサの一例としてのステレオカメラによる距離検出例を説明するための模式図である。
【図１８】図２及び図３に例示した距離センサの一例としてのステレオカメラによる距離検出例を説明するための模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
「空調空間」は、屋内の空間であってよく、例えば、寝室やリビング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。
【００２１】
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。
【００２２】
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（例えば、手や足の動き）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。
【００２３】
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。
【００２４】
センサ５は、例示的に、マイクロ波等の電波を対象（「センシングターゲット」と称してもよい。）に照射し、対象で反射して受信される反射波の変化を基に、対象（例えば、生体）の「動き」を非接触で検出することができる。
【００２５】
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。
【００２６】
例えば、反射波には、センシングターゲットが動いた面積の大きさ（「動き量」と称してもよい。）に応じた変化が振幅の変化として現われ、センシングターゲットの動きのスピードに応じた変化が周波数の変化として現われる。
【００２７】
したがって、ドップラーセンサ５１の検出信号の振幅及び周波数の一方又は双方を基に、例えば、利用者の「動き」に応じた活動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。
【００２８】
「利用者の活動状態」は、例示的に、利用者の運動強度として求められてもよい。運動強度は、人の活動量等を表す指標値であり、ＭＥＴｓ値（メッツ値）によって表されてよい。
【００２９】
ＭＥＴｓは、「Metabolic equivalents」の略称である。メッツ値は、人の活動時の代謝量（あるいは「カロリー消費量」）を安静時の代謝量に対する相対値（例えば、倍数）として表した数値であってよい。身体的な活動の別にメッツ値を対応付けた表は、「メッツ表」と称され、例えば、国立健康・栄養研究所によって発行されている。
【００３０】
したがって、センサ５は、非接触活動量センサ５と称してもよい。なお、運動強度やメッツ値の求め方の一例については、後述する。
【００３１】
センサ５は、例示的に、空調機２に内蔵のコントローラ２１（例えば図４参照）を介して、あるいは、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を、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。
【００３２】
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、バイタル情報が含まれてよく、「バイタル情報」には、利用者の運動強度や活動量を示す情報が含まれてよい。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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のコントローラ２１が空調機２の運転を自律的に制御してよい。あるいは、空調機２は、制御システム４による遠隔制御と、コントローラ２１による自律的な制御と、の双方をサポートしてもよい。
【００３７】
（非接触活動量センサ５の構成例）
次に、図２及び図３を参照して、非接触活動量センサ５の構成例について説明する。
図２及び図３に示すように、非接触活動量センサ５は、例示的に、ドップラーセンサ５１と、距離センサ５２と、プロセッサ５３と、メモリ５４と、通信ＩＦ５５と、を備えてよい。
【００３８】
ドップラーセンサ５１と距離センサ５２とを備えたセンサ５は、「センサユニット５」と称してもよい。「ドップラーセンサ」は、「ＲＦ（Radio Frequency）センサ」と称してもよい。
【００３９】
図３に例示するように、ドップラーセンサ５１、距離センサ５２、プロセッサ５３、メモリ５４、及び、通信ＩＦ５５は、例示的に、バス５７によって、互いに通信可能に接続されてよい。
【００４０】
ドップラーセンサ５１は、例示的に、空調空間へ送信した電波と、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の出力信号としてプロセッサ５３に与えられてよい。
【００４１】
ドップラーセンサ５１の「出力信号」は、「検出信号」と称してもよいし、「センシング結果」あるいは「センサ値」と称してもよい。なお、距離センサ５２の「出力信号」についても同様である。
【００４２】
図２に示すように、ドップラーセンサ５１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。
【００４３】
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、当該送信電波が空調空間に位置する利用者で反射した電波（反射波）を受信する。なお、図２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。
【００４４】
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。
【００４５】
ＯＳＣ５１２の発振周波数（別言すると、ドップラーセンサ５１が送信する電波の周波数）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５１の送信電波に用いても構わない。
【００４６】
ＭＣＵ５１３は、例示的に、プロセッサ５３の制御に応じてＯＳＣ５１２の発振動作を制御する。ＯＳＣ５１２の発振動作の制御によって、ドップラーセンサ５１から送信される電波の強度を可変できる。
【００４７】
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。
【００４８】
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、既述のように、振幅及び周波数の一方又は双方に変化が現われる。
【００４９】
例えば、利用者がドップラーセンサ５１に対して大きく動いて動きの大きさが大きいほど、ビート信号の振幅は、大きくなる傾向にある。また、ドップラーセンサ５１に対する利用者の動いた相対的なスピードが大きいほど、ビート信号の周波数（別言すると、波の数）は、大きくなる傾向にある。
【００５０】
別言すると、ビート信号には、送信電波を反射した利用者の「動き」を示す情報が含まれる。利用者の「動き」には、既述のとおり、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。
【００５１】
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。
【００５２】
例えば、センシングターゲットの一例である利用者が、ドップラーセンサ５１の送信電波の半波長に相当する距離を移動すると、ビート信号には、ドップラーセンサ５１の送信電波の１波長に相当する変化が現われる。仮に、ドップラーセンサ５１の送信電波の周波数帯が２．４ＧＨｚ帯であれば、利用者の６．２５ｃｍの動きが、１波長分に相当する変化として現われる。
【００５３】
よって、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。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。
【００５４】
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。
【００５５】
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５３に入力される。
【００５６】
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。
【００５７】
ところで、ドップラーセンサ５１が送信する電波の強度は、電波の伝搬距離が長くなるほど減衰量が大きくなる傾向にある。例示的に、電波の強度は、伝搬距離の２乗のオーダで減衰し得る。また、電波の強度は、波長が短いほど減衰量が大きくなる傾向にある。例示的に、電波の強度は、波長の「−２乗」のオーダで減衰し得る。
【００５８】
ドップラーセンサ５１の送信電波が、動きのある利用者で反射して戻ってくると、伝搬距離は往復距離、すなわちドップラーセンサ５１と利用者との距離の２倍となる。そのため、減衰量も大きく影響してくる。
【００５９】
電波強度の減衰に応じてビート信号の振幅が小さくなると、ビート信号に現われる、見かけ上の利用者の動きが、実際よりも小さく見えてしまう。例えば、利用者の動作の大きさが同じであっても、ビート信号からは、ドップラーセンサ５１に近い場所で行なわれた動作よりも、ドップラーセンサ５１から遠い場所で行なわれた動作の方が、小さい動作のように検出されてしまう。
【００６０】
そのため、ビート信号に基づく利用者の運動強度の検出に、ドップラーセンサ５１と利用者との間の距離の相違に応じた誤差が生じ得る。検出誤差が生じると、空調機２による効率的な空調制御が妨げられるおそれがある。
【００６１】
例えば、空調空間における利用者が暑さで寝苦しくて大きく寝返りをうっていることが、ドップラーセンサ５１によって検出された場合に、空調制御によって空調空間の温度を下げる制御を行なうことを想定してみる。
【００６２】
ここで、上述したとおり、利用者がドップラーセンサ５１を搭載した空調機２に対して近い位置で寝ている場合と遠い位置で寝ている場合とでは、寝返り動作の大きさの検出結果が変わってしまう。
【００６３】
そのため、例えば、利用者がドップラーセンサ５１から遠い位置にいる場合には、寝返りの大きさが過小検出される結果、空調空間の温度を十分に下げる制御が行なわれない可能性がある。
【００６４】
逆に、利用者がドップラーセンサ５１から近い位置にいる場合には、寝返りの大きさが過大検出される結果、空調空間の温度を下げ過ぎてしまう可能性がある。
【００６５】
そこで、本実施形態では、利用者とドップラーセンサ５１との間の距離に応じてドップラーセンサ５１の検出信号（便宜的に「ドップラーセンサ値」と称してよい。）に生じ得る検出誤差を、距離センサ５２によって、低減又は最小化することを試みる。
【００６６】
例えば、ドップラーセンサ値を、距離センサ５２の検出信号が示す距離情報に応じて補正してよい。あるいは、ドップラーセンサ５１の送信電波強度を、距離センサ５２の検出信号が示す距離情報によって補正してよい。補正の具体的な一例については後述する。
【００６７】
これにより、ドップラーセンサ５１の検出誤差を低減でき、ドップラーセンサ値に基づく利用者の運動強度や活動量の検出精度が低下することを回避あるいは抑制できる。したがって、検出された利用者の運動強度や活動量に基づく空調制御の効率化を図ることも可能になる。
【００６８】
距離センサ５２には、センシングターゲットとの間の距離をセンシング可能なセンサであれば、どのようなセンサを適用してもよい。非限定的な一例として、レーザ式測域センサや、空調機２に搭載されているカメラ、あるいは、熱画像センサ、深度センサ等が、距離センサ５２に適用されてよい。
【００６９】
距離センサ５２は、利用者が位置し得る空調空間をセンシングするように設定されてよい。当該設定により、距離センサ５２は、例えば、空調空間に位置する利用者とドップラーセンサ５１との間の距離をセンシングすることが可能である。
【００７０】
別言すると、距離センサ５２は、ドップラーセンサ５１のセンシング範囲の少なくとも一部をセンシングするように設定されてよい。距離センサ５２の検出信号（便宜的に「距離センサ値」と称してもよい。）は、プロセッサ５３に入力されてよい。なお、距離センサ５２は、ドップラーセンサ５１の作動中に作動していればよい。
【００７１】
プロセッサ５３は、ドップラーセンサ値と距離センサ値とに基づいて、空調空間における利用者の運動強度に応じた活動量を検出することができる。
【００７２】
なお、プロセッサ５３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５３には、例示的に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）が適用されてよい。
【００７３】
次に、図３において、メモリ５４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５４には、プロセッサ５３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。「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５３の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。
【００７４】
通信ＩＦ５５は、例示的に、ルータ６と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。例えば、通信ＩＦ５５は、ドップラーセンサ値と距離センサ値とを基にして得られた、非接触活動量センサ５のセンサ情報を制御システム４宛に送信してよい。したがって、通信ＩＦ５５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る。
【００７５】
なお、非接触活動量センサ５は、空調機２の電源から電力の供給を受けてもよいし、空調機２の電源とは個別の電源から電力の供給を受けてもよい。別言すると、非接触活動量センサ５のための電源は、空調機２と共用でもよいし、空調機２とは個別でもよい。
【００７６】
空調機２とは個別の電源から非接触活動量センサ５に給電すれば、空調機２の電源がＯＦＦであっても、非接触活動量センサ５はセンシングが可能である。別言すると、非接触活動量センサ５は、空調機２の非動作時でもセンサ５単体で作動可能なので、「見守り機能」として利用できる。
【００７７】
なお、非接触活動量センサ５のプロセッサ５３及びメモリ５４の機能は、空調機２のコントローラ２１によって実現されてもよい。例えば、空調機２のコントローラ２１に内蔵のプロセッサ２１１及びメモリ２１２（図４参照）が、それぞれ、非接触活動量センサ５のプロセッサ５３及びメモリ５４の機能を果たしてもよい。
【００７８】
別言すると、空調機２のコントローラ２１に内蔵のプロセッサ２１１及びメモリ２１２は、非接触活動量センサ５に共用であってもよい。この場合、非接触活動量センサ５に、プロセッサ５３及びメモリ５４が備えられていなくても構わない。
【００７９】
非接触活動量センサ５に、プロセッサ５３及びメモリ５４が備えられている場合、非接触活動量センサ５は、センサ５単体で利用者の運動強度や活動量の算出が可能であるから、必ずしも空調機２のコントローラ２１に接続されていなくても構わない。
【００８０】
また、非接触活動量センサ５の通信ＩＦ５５の機能は、空調機２のコントローラ２１に接続された通信ＩＦ２４（図４参照）によって実現されてもよい。別言すると、空調機２の通信ＩＦ２４は、非接触活動量センサ５の通信ＩＦ５５と共用であってもよい。
【００８１】
（空調機２の構成例）
図４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４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。
【００８２】
コントローラ２１には、プロセッサ２１１及びメモリ２１２が備えられてよい。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２１には、例示的に、ＣＰＵやＤＳＰが適用されてよい。
【００８３】
メモリ２１２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。「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。
【００８４】
コントローラ２１には、既述の非接触活動量センサ５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。
【００８５】
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。
【００８６】
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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
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５１及び距離センサ５２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と距離センサ値とを基にコントローラ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。
【００９０】
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。
【００９１】
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。
【００９２】
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。
【００９３】
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。
【００９４】
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。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
（制御システム４の構成例）
図５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５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。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
例えば、プロセッサ４１は、通信ＩＦ４４で受信された、非接触活動量センサ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。
【０１０１】
なお、プロセッサ４１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４１には、例示的に、ＣＰＵやＤＳＰが適用されてよい。
【０１０２】
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。
【０１０３】
「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４１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。
【０１０４】
記憶装置４３は、例示的に、通信ＩＦ４４で受信された、非接触活動量センサ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。
【０１０５】
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、非接触活動量センサ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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
（動作例）
以下、図６〜図１４を参照して、空調システム１の動作例について説明する。なお、以下では、非限定的な一例として、利用者の運動強度や活動量が制御システム４（例えば、プロセッサ４１）にて算出される例について説明する。ただし、利用者の運動強度や活動量は、非接触活動量センサ５（例えば、プロセッサ５３）あるいは空調機２のコントローラ２１（例えば、プロセッサ２１１）にて算出されてもよい。
【０１０８】
（第１実施例）
図６に例示するように、制御システム４は、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５１のセンサ値と、距離センサ５２のセンサ値と、が含まれてよい。これらのセンサ値は、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）。
【０１０９】
プロセッサ４１は、距離センサ５２のセンサ値を基に、距離センサ５２と利用者との間の距離を求め（処理Ｐ１２ｂ）、求めた距離に応じた、ドップラーセンサ値の補正係数を求めてよい（処理Ｐ１４ｂ）。
【０１１０】
ただし、補正係数は、求めた距離に所定閾値以上の変化が有る場合に限って求める設定にしてもよい。当該設定によれば、プロセッサ４１による距離演算量を削減でき、プロセッサ４１の演算負荷を軽減できる。
【０１１１】
例えば、プロセッサ４１は、現在と過去（例示的に、前回）の距離の差分を求め、当該差分が所定の閾値以上であれば（処理Ｐ１３ｂでＹＥＳの場合）、補正係数を求めてよい（処理Ｐ１４ｂ）。
【０１１２】
一方、現在と過去の距離の差分が閾値未満であれば（処理Ｐ１３ｂでＮＯの場合）、プロセッサ４１は、新たに補正係数は算出せずに、過去（例えば、前回）に処理Ｐ１４ｂで求めた補正係数を、ドップラーセンサ値の補正に用いてよい。
【０１１３】
補正係数は、例示的に、ドップラーセンサ値の増幅利得の補正に用いられてよい。非限定的な一例として、プロセッサ４１は、例えば次表１に示すような、距離と電波損失との関係を示す情報を基に、ドップラーセンサ値が受けている損失を求めてよい。
【０１１４】
当該損失が補償されるように、プロセッサ４１は、ドップラーセンサ値の振幅を増幅（別言すると「補正」）してよい（処理Ｐ１２ａ）。なお、当該増幅は、ソフトウェア処理によって実現されてよい。
【０１１５】
【表１】
0006520435.tif 000002
表１に例示する距離対電波損失情報は、例示的に、例えばメモリ４２や記憶装置４３（図５参照）に、データベース（ＤＢ）として予め記憶されていてよい。
【０１１６】
図６に例示する処理が、センサ５（例えば、プロセッサ５３）にて実行される場合には、表１に例示する距離対電波損失情報は、センサ５のメモリ５４に記憶されてよい。また、図６に例示する処理が、空調機２のコントローラ２１（例えば、プロセッサ２１１）にて実行される場合には、表１に例示する距離対電波損失情報は、コントローラ２１のメモリ２１２に記憶されてよい。
【０１１７】
表１に例示した距離対電波損失情報を用いる代わりに、プロセッサ４１は、電波損失（Ｌｏｓ）を、以下の式（１）によって求めてもよい。
Ｌｏｓ＝（４πｒ／λ）２  …（１）
【０１１８】
式（１）において、「λ」は、ドップラーセンサ５１の送信電波の波長を表し、「ｒ」は、距離センサ５２によって検出された距離を表す。式（１）は、以下の式（２）に変形できる。
Ｌｏｓ［ｄＢ］＝２０Ｌｏｇ（４πｒ／λ）  …（２）
【０１１９】
プロセッサ４１は、式（１）又は式（２）によって求めた電波損失が補償されるように、ドップラーセンサ値の補正を行なってもよい。ドップラーセンサ値の補正によって、後述する運動強度の算出精度が向上する。
【０１２０】
ドップラーセンサ値の補正は、ドップラーセンサ値が受信される毎に実施されてもよいし、或る単位時間にわたって平均化されたドップラーセンサ値について実施されてもよい。ドップラーセンサ値の受信毎あるいは単位時間毎の補正であれば、プロセッサ４１による時間的な制御が容易である。
【０１２１】
補正後のドップラーセンサ値を基に、プロセッサ４１は、「伸展時波長」を算出してよい（処理Ｐ１５）。「伸展時波長」とは、例示的に、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を表す。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。
【０１２２】
「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。
【０１２３】
図７に「伸展時波長」の概念を模式的に例示する。図７の横軸は時間（ｔ）を示し、図７の縦軸はドップラーセンサ値（例えば、電圧［Ｖ］）を示す。
【０１２４】
図７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。
【０１２５】
「伸展時波長」は、図７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。
【０１２６】
「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５参照）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。
【０１２７】
「伸展時波長」の算出例について、図８を参照して説明する。図８の横軸は、時間（ｔ）を表し、図８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。
【０１２８】
図８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。
【０１２９】
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。
【０１３０】
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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
なお、図８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）で表されてよい。
【０１３４】
図９（Ａ）〜図９（Ｃ）に、伸展時波長算出処理の一例を示す。図９（Ａ）は、ドップラーセンサ値の元波形を示し、図９（Ｂ）は、差分波形を示し、図９（Ｃ）は差分波形を所定時間（本例では１秒）にわたって合計した値を示す。
【０１３５】
図９（Ａ）に例示する元波形は、既述のように距離に応じた補正を施されたドップラーセンサ値の波形に相当する。図９（Ｂ）に例示する差分波形は、所定の微小時間毎の振幅変化量を表し、例示的に、１ｋＨｚのサンプリング周期で算出された差分波形である。したがって、振幅変化量は、例示的に、１／１０００秒毎の振幅変化量を表す。
【０１３６】
差分波形は、図７に例示した期間ΔＴにおいて、１秒毎に合計されてよい。例えば、振幅変化量が、期間ΔＴにおいて、１０００個毎に合計されてよい。これにより、図９（Ｃ）に例示するように、期間ΔＴにおける伸展時波長が算出される。
【０１３７】
なお、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。
【０１３８】
また、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１０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を以下の式（３）で表す。
【０１３９】
【数１】
0006520435.tif 000003
【０１４０】
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、以下の式（４）で表される。
【数２】
0006520435.tif 000004
【０１４１】
以下の式（５）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】
0006520435.tif 000005
【０１４２】
式（５）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。
【０１４３】
ドップラーセンサ値の「伸展時波長」を基に、プロセッサ４１は、利用者の運動強度を算出してよい（図６の処理Ｐ１６）。運動強度は、ＭＥＴｓ値（メッツ値）として求められてよい。
【０１４４】
ここで、ドップラーセンサ値の「伸展時波長」は、利用者の動きの大きさが大きいほどドップラーセンサ値の振幅が大きくなるから長くなり、また、利用者の動きのスピードが速いほど周波数が高くなるから長くなる。
【０１４５】
利用者の動きの大きさとスピードとは、利用者の動きに応じた運動強度に関連するから、「伸展時波長」は、利用者の運動強度の指標に用いることができる。例えば図１１に示すように、伸展時波長と運動強度との間には相関がある。
【０１４６】
図１１には、利用者の身体的な活動の一例として、「睡眠」、「座位安静」、「皿洗い」、「掃除」及び「歩行」の５種類について、それぞれの伸展時波長に対する運動強度がプロットされている。なお、「睡眠」は、安静状態に対応し、「睡眠」時の運動強度は基準値「１」としてよい。
【０１４７】
図１１に例示するように、「睡眠」、「座位安静」、「皿洗い」、「掃除」及び「歩行」の順に、利用者の動きの大きさが大きく、また、動きのスピードが早くなる傾向にあるため、運動強度は増加傾向にあり、したがって、伸展時波長も増加傾向となる。
【０１４８】
なお、「座位」では、「睡眠」時の安静状態に比べて、心拍数や呼吸数が、５〜１０％程度高くなる（別言すると、動く回数が多くなる）傾向にあるため、反射波の単位時間あたりの波数が多くなり、伸展時波長が長くなる傾向にある。
【０１４９】
伸展時波長と運動強度とは、ある関係式ｙによって関係付けることができる。関係式ｙは、複数の実測値を用いて、カーブフィッティング（別言すると、曲線あてはめ）により予め導出されてよい。
【０１５０】
例えば、「伸展時波長」を「Ｌ」で表すと、関係式ｙは、下記の式（６）で表されてよい。
ｙ（ＭＥＴｓ）＝ａＬ２＋ｂＬ＋ｃ  …（６）
なお、式（６）において、「ａ」，「ｂ」及び「ｃ」は、いずれも定数である。
【０１５１】
非限定的な一例として、図１１には、ａ＝−３Ｅ−１２、ｂ＝６Ｅ−０６、ｃ＝１．０８２９であるときの、伸展時波長に対する運動強度（ＭＥＴｓ値）の関係が例示されている。
【０１５２】
プロセッサ４１は、伸展時波長Ｌを、式（６）に代入することで、利用者の運動強度をメッツ値（Ｙ）として求めてよい。
【０１５３】
関係式ｙは、例示的に、メモリ４２や記憶装置４３に記憶されてよい。図６に例示する処理が、センサ５（例えば、プロセッサ５３）にて実行される場合には、関係式ｙは、センサ５のメモリ５４に記憶されてよい。また、図６に例示する処理が、空調機２のコントローラ２１（例えば、プロセッサ２１１）にて実行される場合には、関係式ｙは、コントローラ２１のメモリ２１２に記憶されてよい。
【０１５４】
関係式ｙは、実測値に限らず、平均的な利用者を想定して導出されてもよい。また、関係式ｙは、利用者の性別、体重、身長別にそれぞれ導出されてもよい。性別、体重、身長によって伸展時波長と運動強度との間の相関が異なり得るためである。
【０１５５】
この場合、プロセッサ４１は、利用者に応じた関係式ｙを用いて、運動強度を算出してよい。利用者の年齢、身長、体重等を表す情報は、初期設定時等に制御システム４に入力されてもよい。
【０１５６】
また、伸展時波長と運動強度との関係は、環境温度、利用者の精神的な緊張度等の他のパラメータに依存して変化し得るため、関係式ｙは、そのようなパラメータの別に導出されてもよい。あるいは、関係式ｙは、利用者に個別の実測値に基づいて、利用者の別に導出されてもよい。
【０１５７】
更に、上述した運動強度の算出処理Ｐ１６では、関係式ｙに代えて、伸展時波長と運動強度との関係を示すデータを基に、利用者の運動強度を求めてもよい。伸展時波長と運動強度との関係を示すデータは、例示的に、メモリ４２や記憶装置４３に記憶されてデータベース化されていてよい。
【０１５８】
運動強度は、「伸展時波長」に代えて、「伸展時波長」の算出に用いた、ドップラーセンサ値の振幅及び周波数に関連付けられてもよい。この場合、プロセッサ４１は、伸展時波長を算出しなくても、利用者の運動強度を求めることが可能である。
【０１５９】
図６の処理Ｐ１６において求められた利用者の運動強度を基に、プロセッサ４１は、利用者の状態を推定（又は、判定）してよい（図６の処理Ｐ１７）。
【０１６０】
例えば、プロセッサ４１は、運動強度が或る閾値（便宜的に「状態判定閾値」と称してよい。）を超えている場合に、既述のように、空調空間において利用者が活動中であると判定してよい。利用者が活動中であることには、既述のように、利用者が暑さで寝苦しくて大きく寝返りをうっているような状態であることが含まれてよい。
【０１６１】
また、利用者の運動強度と心拍数との間の関係は、以下の式（７）で表すことができるから、プロセッサ４１は、処理Ｐ１６で算出した運動強度から利用者の心拍数を推定することもできる。
運動強度＝（心拍数−安静時心拍数）÷（最大心拍数−安静時心拍数）×１０  …（７）
【０１６２】
ここで、式（７）の安静時心拍数及び最大心拍数は、それぞれ所定値でよい。また、式（７）の安静時心拍数及び最大心拍数は、それぞれ利用者毎に設定されてもよい。例えば、最大心拍数には、（２２０−利用者の年齢）が用いられてよい。あるいは、安静時心拍数及び最大心拍数には、利用者の実測データが用いられてもよい。
【０１６３】
以上のように、利用者が動いている時の心拍数を正確に検出することは難しいが、利用者の動きの大きさやスピードをドップラーセンサ５１によって検出することで、利用者の運動強度は推定することができる。
【０１６４】
別言すると、利用者の活動時の心拍数といった検出の難しい情報ではなく、ドップラーセンサ５１によって検出が可能な、利用者の動きの大きさやスピードを基に、利用者の運動強度を算出できる。算出した運動強度に基づいて、利用者の心拍数を算出することができるから、利用者が安静にしていない活動中においても、利用者の心拍数を精度良く算出することが可能となる。
【０１６５】
なお、利用者のメッツ値を基に利用者の消費カロリーを算出、推定することもできる。消費カロリーは、利用者の状態を示す情報の一例であると捉えてもよい。例えば、プロセッサ４１は、消費カロリー（ｋｃａｌ）＝１．０５×メッツ値×時間×体重（ｋｇ）で表される簡易計算によって、利用者の消費カロリーを計算してよい。
【０１６６】
例えば、体重５２ｋｇの利用者が「散歩」によって「２．５ＭＥＴｓ」の運動を１時間行なった場合の消費カロリーは、１．０５×２．５×１．０（時間）×５２（ｋｇ）＝１３６．５（ｋｃａｌ）として求めることができる。
【０１６７】
ただし、この数字は活動を行なっている時間に消費したカロリー全体（「安静状態のカロリー消費」＋「活動によって増えた消費」）の合計値なので、活動によって増加したカロリーは、１ＭＥＴｓ分（安静状態のカロリー消費）を差し引いた８１．９（ｋｃａｌ）となる。
【０１６８】
プロセッサ４１は、処理Ｐ１７で得られた利用者の状態を示す情報（例えば、心拍数や消費カロリー）を、ペリフェラルＩＦ４５を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力してよい（図６の処理Ｐ１８）。
【０１６９】
なお、プロセッサ４１は、心拍数が所定の正常範囲外にあるときに、出力機器に警告を出力してもよい。警告は、心拍数を示す情報と共に出力されてもよいし、心拍数を示す情報に代えて出力されてもよい。
【０１７０】
心拍数の算出は、省略されてもよい。図６の処理Ｐ１６で算出された運動強度を示す情報が、ペリフェラルＩＦ４５を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力されてもよい。
【０１７１】
プロセッサ４１は、例えば状態判定処理Ｐ１７において、処理Ｐ１６で算出した運動強度が或る閾値未満（例えば、１未満）であると、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に警告を出力してよい。警告は、運動強度を示す情報と共に出力されてもよいし、運動強度を示す情報に代えて出力されてもよい。
【０１７２】
運動強度は、他のセンサ（例えば画像センサなど）の情報と組み合わせて算出されてもよい。例えば、プロセッサ４１は、他のセンサにより検出された、利用者の負荷（例えば、重いものを持っている状態等）を示す情報に基づいて、運動強度を補正してもよい。
【０１７３】
プロセッサ４１は、上述した処理Ｐ１７の結果を用いて、空調機２の運転を制御する信号を生成してよい（図６の処理Ｐ１９）。例示的に、プロセッサ４１は、処理Ｐ１７において利用者の運動強度が或る閾値を超えていると判定した場合に、空調機２に温度を下げるように指示する制御信号を生成して空調機２宛に送信してよい。
【０１７４】
これにより、例えば、既述のように、空調空間において利用者が暑さで寝苦しくて大きく寝返りをうっており運動強度が閾値を超えているような場合に、空調空間の温度を下げる制御が可能になる。
【０１７５】
ここで、利用者の運動強度は、距離センサ５２によって検出された距離情報に応じて補正された伸展時波長に基づいて算出されている。そのため、空調空間における利用者のドップラーセンサ５１に対する距離の遠近によって、利用者の運動強度が過小検出されたり過大検出されたりすることを回避あるいは抑制できる。
【０１７６】
したがって、利用者が空調空間のどこに位置していても、その位置に依存せずに当該利用者の運動強度を正しく検出して、その運動強度に応じた適切な空調制御を効率的に実施することが可能になる。なお、「空調制御」には、温度制御に限らず、湿度制御や風向制御、風量制御等が含まれてよい。
【０１７７】
（第２実施例）
上述した第１実施例では、距離センサ５２によって検出された距離情報に基づく補正の対象がドップラーセンサ値である例について説明したが、距離情報に基づく補正の対象は、ドップラーセンサ値から得られた「伸展時波長」であってもよい。
【０１７８】
図１２は、第２実施例に係る空調システム１の動作例を示すフローチャートであり、距離センサ５２によって検出された距離情報を基に、ドップラーセンサ値の「伸展時波長」を補正する例を示す。
【０１７９】
図１２に例示するように、制御システム４は、第１実施例と同様に、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５１のセンサ値と、距離センサ５２のセンサ値と、が含まれてよい。これらのセンサ値は、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）。
【０１８０】
プロセッサ４１は、第１実施例と同様にして、距離センサ５２のセンサ値を基に、距離センサ５２と利用者との間の距離を求め（処理Ｐ１２ｂ）、求めた距離に応じた補正係数を求めてよい（処理Ｐ１４ｂ）。
【０１８１】
ただし、第２実施例においても、第１実施例と同様に、補正係数は、求めた距離に所定閾値以上の変化が有る場合に限って求める設定にしてもよい。例えば、プロセッサ４１は、現在と過去（例示的に、前回）の距離の差分を求め、当該差分が所定の閾値以上であれば（処理Ｐ１３ｂでＹＥＳの場合）、補正係数を求めてよい（処理Ｐ１４ｂ）。
【０１８２】
一方、現在と過去の距離の差分が閾値未満であれば（処理Ｐ１３ｂでＮＯの場合）、プロセッサ４１は、新たに補正係数は算出せずに、過去（例えば、前回）に処理Ｐ１４ｂで求めた補正係数を、ドップラーセンサ値の補正に用いてよい。
【０１８３】
補正係数は、例示的に、ドップラーセンサ値の「伸展時波長」の補正に用いられてよい。「伸展時波長」の補正係数は、例示的に、第１実施例において、表１に例示した距離対電波損失情報、式（１）、あるいは、式（２）によって求められる電波損失が補償される値に決定されてよい。例えば、距離センサ値によって示される距離が遠いほど、「伸展時波長」は長くなるように補正されてよい。
【０１８４】
一方、プロセッサ４１は、ドップラーセンサ値を基に、「伸展時波長」を算出してよい（処理Ｐ１５ａ）。当該ドップラーセンサ値は、第１実施例とは異なって、補正係数による補正が施されていないドップラーセンサ値である。
【０１８５】
プロセッサ４１は、算出した「伸展時波長」を、処理Ｐ１４ｂにおいて、距離センサ値に基づいて得られた補正係数によって補正してよい（処理Ｐ１５ｂ）。ドップラーセンサ値の「伸展時波長」の補正によって、利用者の運動強度の算出精度が向上する。
【０１８６】
「伸展時波長」の補正は、ドップラーセンサ値の単位時間にわたる差分波形の合計に対する補正であるため、第１実施例のドップラーセンサ値の補正に比して、補正誤差の累積による精度低下を抑えることができる。
【０１８７】
その後、プロセッサ４１は、補正した「伸展時波長」を基に、第１実施例と同様にして、利用者の運動強度を算出してよい（処理Ｐ１６）。また、プロセッサ４１は、算出した運動強度を基に、第１実施例と同様にして、利用者の状態を推定又は判定してよい（処理Ｐ１７）。
【０１８８】
更に、プロセッサ４１は、利用者の状態を示す情報（例えば、心拍数や消費カロリー）を、第１実施例と同様に、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力してよい（処理Ｐ１８）。また、プロセッサ４１は、第１実施例と同様に、推定又は判定した利用者の状態に応じた空調制御を実施してよい（処理Ｐ１９）。
【０１８９】
以上のように、第２実施例によれば、第１実施例と同様に、利用者が空調空間のどこに位置していても、その位置に依存せずに当該利用者の運動強度を正しく検出して、その運動強度に応じた適切な空調制御を効率的に実施することが可能である。
【０１９０】
また、第２実施例によれば、距離センサ値を基にドップラーセンサ値の「伸展時波長」を補正するため、既述のとおり、補正誤差の累積による精度低下を抑えることができる。したがって、利用者の運動強度の算出精度や利用者の状態の推定精度を向上でき、より効率的な空調制御が可能になる。
【０１９１】
（第３実施例）
上述した第１又は第２実施例では、距離センサ５２によって検出された距離情報に基づく補正の対象が「ドップラーセンサ値」又は「伸展時波長」である例について説明したが、距離情報に基づく補正の対象は、利用者の状態判定に用いられる閾値であってもよい。
【０１９２】
図１３は、第３実施例に係る空調システム１の動作例を示すフローチャートであり、距離センサ５２によって検出された距離情報を基に、利用者の状態判定に用いられる閾値を補正する例を示す。
【０１９３】
図１３に例示するように、制御システム４は、第１及び第２実施例と同様に、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５１のセンサ値と、距離センサ５２のセンサ値と、が含まれてよい。これらのセンサ値は、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）。
【０１９４】
プロセッサ４１は、第１及び第２実施例と同様にして、距離センサ５２のセンサ値を基に、距離センサ５２と利用者との間の距離を求め（処理Ｐ１２ｂ）、求めた距離に応じた補正係数を求めてよい（処理Ｐ１４ｂ）。
【０１９５】
第３実施例においても、第１及び第２実施例と同様に、補正係数は、求めた距離に所定閾値以上の変化が有る場合に限って求める設定にしてもよい。例えば、プロセッサ４１は、現在と過去（例示的に、前回）の距離の差分を求め、当該差分が所定の閾値以上であれば（処理Ｐ１３ｂでＹＥＳの場合）、補正係数を求めてよい（処理Ｐ１４ｂ）。
【０１９６】
一方、現在と過去の距離の差分が閾値未満であれば（処理Ｐ１３ｂでＮＯの場合）、プロセッサ４１は、新たに補正係数は算出せずに、過去（例えば、前回）に処理Ｐ１４ｂで求めた補正係数を、状態判定閾値の補正に用いてよい。
【０１９７】
状態判定閾値の補正係数は、例示的に、第１実施例において、表１に例示した距離対電波損失情報、式（１）、あるいは、式（２）によって求められる電波損失が補償される値に決定されてよい。
【０１９８】
例えば、距離センサ値によって示される距離が遠いほど、閾値は、利用者の運動強度が高く「活動中である」と判定され易くなる（別言すると、運動強度の判定感度が高くなる）ように小さな値に補正されてよい。
【０１９９】
逆に云えば、距離センサ値によって示される距離が近いほど、閾値は、利用者の運動強度が低く「活動中でない」と判定され易くなる（別言すると、運動強度の判定感度が低くなる）ように大きな値に補正されてよい。
【０２００】
一方、プロセッサ４１は、ドップラーセンサ値を基に、「伸展時波長」を算出してよい（処理Ｐ１５ａ）。
【０２０１】
算出した「伸展時波長」を基に、プロセッサ４１は、第１及び第２実施例と同様にして、利用者の運動強度を算出してよい（処理Ｐ１６）。また、プロセッサ４１は、算出した運動強度を基に、利用者の状態を推定又は判定してよい（処理Ｐ１７ａ）。
【０２０２】
当該処理Ｐ１７ａにおいて、プロセッサ４１は、利用者の状態を推定又は判定するために用いる閾値を、処理Ｐ１４ｂで算出した補正係数によって補正してよい。これにより、例えば、ドップラーセンサ５１から遠い位置で利用者に小さな動きがあっても、利用者が「活動中である」と判定され易くなる。逆に、ドップラーセンサ５１から近い位置で利用者に同じような動きがあっても、利用者が「活動中である」とは判定されにくくなる。
【０２０３】
したがって、利用者の状態（例えば、運動強度）が空調機２からの距離に応じて過小検出されたり過大検出されたりすることを回避あるいは抑制できる。よって、プロセッサ４１は、処理Ｐ１７ａにおいて推定又は判定した利用者の状態に応じた空調制御を実施することで（処理Ｐ１９）、利用者の状態に応じた空調制御を効率的に実施することが可能である。
【０２０４】
なお、プロセッサ４１は、利用者の状態を示す情報（例えば、心拍数や消費カロリー）を、第１及び第２実施例と同様にして、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力してよい（処理Ｐ１８）。
【０２０５】
以上のように、第３実施例によれば、第１及び第２実施例と同様に、利用者が空調空間のどこに位置していても、その位置に依存せずに、利用者の状態に応じた適切な空調制御を効率的に実施することが可能である。
【０２０６】
また、第３実施例によれば、第１又は第２実施例のようにドップラーセンサ値又は伸展時波長を補正する代わりに、閾値を補正するため、プロセッサ４１による制御を簡易化できる。
【０２０７】
（第４実施例）
距離センサ５２によって検出された距離情報に基づく補正の対象は、ドップラーセンサ５１の送信電波強度であってもよい。図１４は、第４実施例に係る空調システム１の動作例を示すフローチャートであり、距離センサ５２によって検出された距離情報を基に、ドップラーセンサ５１の送信電波強度を補正する例を示す。
【０２０８】
図１４に例示するように、制御システム４は、第１〜第３実施例と同様に、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５１のセンサ値と、距離センサ５２のセンサ値と、が含まれてよい。これらのセンサ値は、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）。
【０２０９】
プロセッサ４１は、第１〜第２実施例と同様にして、距離センサ５２のセンサ値を基に、距離センサ５２と利用者との間の距離を求め（処理Ｐ１２ｂ）、求めた距離に応じた補正係数を求めてよい（処理Ｐ１４ｂ）。
【０２１０】
第４実施例においても、第１〜第３実施例と同様に、補正係数は、求めた距離に所定閾値以上の変化が有る場合に限って求める設定にしてもよい。例えば、プロセッサ４１は、現在と過去（例示的に、前回）の距離の差分を求め、当該差分が所定の閾値以上であれば（処理Ｐ１３ｂでＹＥＳの場合）、補正係数を求めてよい（処理Ｐ１４ｂ）。
【０２１１】
一方、現在と過去の距離の差分が閾値未満であれば（処理Ｐ１３ｂでＮＯの場合）、プロセッサ４１は、新たに補正係数は算出せずに、過去（例えば、前回）に処理Ｐ１４ｂで求めた補正係数を、ドップラーセンサ５１の送信電波強度の補正に用いてよい。
【０２１２】
ドップラーセンサ５１の送信電波強度の補正係数は、例示的に、第１実施例において、表１に例示した距離対電波損失情報、式（１）、あるいは、式（２）によって求められる電波損失が補償される値に決定されてよい。例えば、距離センサ値によって示される距離が遠いほど、ドップラーセンサ５１の送信電波強度の補正係数は、当該送信電波強度を大きくするような値に補正されてよい。
【０２１３】
プロセッサ４１は、算出した補正係数に従ってドップラーセンサ５１の送信電波強度を補正する制御信号を生成してセンサ５宛に送信してよい。当該制御信号に従って、ドップラーセンサ５１の例えばＯＳＣ５１２（図２参照）がプロセッサ５３によって制御されることで、ドップラーセンサ５１の送信電波強度が補正される（処理Ｐ１４ｃ）。
【０２１４】
制御システム４のプロセッサ４１は、送信電波強度が補正されたドップラーセンサ５１のセンサ値を基に、「伸展時波長」を算出してよい（処理Ｐ１５ａ）。
【０２１５】
算出した「伸展時波長」を基に、プロセッサ４１は、第１及び第２実施例と同様にして、利用者の運動強度を算出してよい（処理Ｐ１６）。また、プロセッサ４１は、算出した運動強度を基に、利用者の状態を推定又は判定してよい（処理Ｐ１７）。
【０２１６】
プロセッサ４１は、推定又は判定した利用者の状態に応じた空調制御を実施することで（処理Ｐ１９）、利用者の状態に応じた空調制御を効率的に実施することが可能である。
【０２１７】
なお、プロセッサ４１は、利用者の状態を示す情報（例えば、心拍数や消費カロリー）を、第１及び第２実施例と同様にして、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力してよい（処理Ｐ１８）。
【０２１８】
以上のように、第４実施例によれば、距離センサ値に応じてドップラーセンサ５１の送信電波強度を補正するので、利用者の状態（例えば、運動強度）が空調機２からの距離に応じて過小検出されたり過大検出されたりすることを回避あるいは抑制できる。
【０２１９】
したがって、利用者が空調空間のどこに位置していても、その位置に依存せずに当該利用者の運動強度を正しく検出して、その運動強度に応じた適切な空調制御を効率的に実施することが可能になる。
【０２２０】
（距離センサ５２の構成例）
図２及び図３に例示した距離センサ５２には、非限定的な一例として、レーザ式測域センサを適用してよい。「レーザ式測域センサ」は、便宜的に、「レーザレーダ」と称してもよい。距離センサ５２に、レーザレーダを適用することで、高精度な距離の検出が可能である。
【０２２１】
レーザレーダ５２は、例示的に、レーザ光を間欠的に出射（「パルス出射」と称してもよい。）しながら走査範囲を走査すると共に、レーザ光の反射光を受光して物体の位置情報を測定することができる。
【０２２２】
例えば、レーザレーダ５２は、レーザ光をパルス出射しながら走査範囲を走査する。レーザレーダ５２は、レーザ光を出射してから反射光を受光するまでの時間差と、出射したレーザ光の出射方向とに基づいて、物体までの距離や方向を測定することができる。
【０２２３】
「走査範囲」とは、レーザ光によって走査（「スキャン」と称してもよい。）を行なう範囲であり、例示的に、空調空間がレーザ光によって走査されてよい。「走査」とは、走査範囲においてレーザ光の出射方向を変化させることであってよい。
【０２２４】
図１５に、距離センサ５２の一例であるレーザ式測域センサの構成例を示す。図１５に示すレーザ式測域センサ５２は、例示的に、送信部５２１、パルス信号生成部５２２、走査角度制御部５２３、及び、駆動回路５２４を備えてよい。また、レーザ式測域センサ５２は、例示的に、受信部５２５、演算部５２６、及び、記憶部５２７を備えてよい。
【０２２５】
送信部５２１は、例示的に、駆動信号に応じてレーザ光を出射するレーザダイオード（ＬＤ）と、入射したレーザ光の空間的な反射方向を可変する可動ミラーと、を備えてよい。ＬＤには、非限定的な一例として、赤外レーザ光を出射する赤外ＬＥＤが適用されてよい。なお、送信部５２１は、投光部５２１と言い換えてもよい。
【０２２６】
可動ミラーには、非限定的な一例として、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical System）ミラーやガルバノミラーが適用されてよい。なお、送信部５２１には、可動ミラーで反射したレーザ光を空間的に拡大して出射するためのレンズ（便宜的に「走査角度拡大レンズ」と称してよい。）が備えられてもよい。
【０２２７】
パルス信号生成部５２２は、赤外ＬＥＤに与える駆動信号の一例として、パルス信号を生成する。パルス信号に応じて赤外ＬＥＤが駆動されることで、赤外レーザ光が間欠的に赤外ＬＥＤから出射される。
【０２２８】
走査角度制御部５２３は、例示的に、送信部５２１における上述した可動ミラーの角度を制御することで、レーザ光の空間的な出射方向を制御する。走査角度制御部５２３は、例示的に、演算部５２６によって制御されてよい。
【０２２９】
駆動回路５２４は、例示的に、演算部５２６による制御に応じて、パルス信号生成部５２２及び走査角度検出部５２３を駆動してよい。
【０２３０】
受信部５２５は、例示的に、送信部５２１から出射されたレーザ光が物体で反射した反射光を受信する。受信部５２５には、例示的に、ＰＤ（フォトダイオード又はフォトディテクタ）が備えられてよい。
【０２３１】
ＰＤにて、レーザ光の反射光が受光されて、その受光パワーに応じた電気信号が生成される。電気信号は、例示的に、電流信号であってよい。電流信号は、例示的に、トランスインピーダンスアンプ（ＴＩＡ）等によって電圧信号に変換されてよい。なお、受信部５２５には、レーザ光の反射光をＰＤへ集光するレンズが備えられてもよい。受信部５２５は、受光部５２５と言い換えてもよい。
【０２３２】
演算部５２６は、例示的に、送信部５２１によるレーザ光の出射タイミングと、受信部５２５での反射光の受光タイミングと、を基に、レーザ光を反射した物体とレーザレーダ５２との間の距離Ｄを算出してよい。
【０２３３】
例えば、レーザ光の出射タイミングと反射光の受光タイミングとの時間差をΔｔで表すと、演算部５２６は、下記の式（８）を用いて、距離Ｄを算出できる。
Ｄ＝（ｃ×Δｔ）／２  …（８）
ただし、式（８）において、「ｃ」は光速を表し、例えば、ｃ≒３０万［ｋｍ／ｓ］である。当該算出法は、「Time of Flight」と称されることがある。
【０２３４】
なお、演算部５２６には、ＣＰＵやＤＳＰ等のプロセッサが適用されてよい。また、式（８）の演算は、例示的に、制御システム４（例えばプロセッサ４１）で実行されてもよいし、非接触活動量センサ５（例えばプロセッサ５３）、あるいは、空調機２のコントローラ２１（例えばプロセッサ２１１）にて実行されてもよい。
【０２３５】
記憶部５２７は、演算部５２６によって算出された距離情報（Ｄ）を記憶してよい。記憶部５２７に記憶された距離情報は、例示的に、演算部５２６によって適宜に読み出されて、プロセッサ４１、５３又は２１１に与えられてよい。なお、演算部５２６は、プロセッサ４１、５３及び２１１のいずれかに相当してもよい。
【０２３６】
記憶部５２７には、ＲＡＭやフラッシュメモリ等が適用されてよい。また、記憶部５２７には、演算部５２６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。「データ」には、演算部５２６の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。
【０２３７】
なお、パルス信号生成部５２２、走査角度制御部５２３、駆動回路５２４、演算部５２６、及び、記憶部５２７は、レーザレーダ５２の制御部の一例を成すと捉えてもよい。
【０２３８】
図１６は、レーザレーダ５２の走査順序例を模式的に示す図である。図１６において、○印は、レーザレーダ５２の１回のレーザ光の出射を表現している。例えば、レーザレーダ５２は、水平方向に１列目の走査が終了すると、右側に戻りながら垂直方向に１段上に上がって、水平方向に２列目の走査を行なう。そして、レーザレーダ５２は、水平方向にｋ列目（ｋは２以上の整数）の走査が終了すると走査終了する。このような「走査」法は、「ラスタースキャン」と称されることがある。
【０２３９】
なお、図２及び図３に例示した距離センサ５２には、非限定的な一例として、ステレオカメラを適用してもよい。ステレオカメラ５２は、図４に例示した空調機２に備えられたカメラ３０に相当してよい。別言すると、ステレオカメラ５２は、空調機２と非接触活動量センサ５とに共用であってよい。
【０２４０】
ステレオカメラ５２は、例えば図１７に模式的に示すように、水平方向に或る距離だけ離間して配置された複数（例示的に、２台）のカメラＣ１及びＣ２を備えてよい。２台のカメラＣ１及びＣ２間の距離は、「基線長」と呼ばれ、図１７には「Ｂ」で表されている。
【０２４１】
カメラＣ１及びＣ２の光軸は、基線長Ｂの方向に対してセンシング対象に向けて垂直に方向付けられてよい。このとき、互いのカメラＣ１及びＣ２の撮像画像（便宜的に「カメラ画像」と称してもよい。）において、センシング対象である物体は、例えば図１８に模式的に示すように、左右にずれて見える。
【０２４２】
当該ずれの量は、「視差」と呼ばれる。「視差」は、一方のカメラＣ１の撮像画像における水平方向の座標値を「Ｘｂ」で表し、他方のカメラＣ２の撮像画像における水平方向の座標値を「Ｘａ」で表すと、「Ｘｂ−Ｘａ」で表すことができる。
【０２４３】
当該視差（Ｘｂ−Ｘａ）を基に、ステレオカメラ５２とセンシングターゲットとの間の距離Ｄを求めることができる。
【０２４４】
例えば、カメラＣ１及びＣ２の焦点距離を「ｆ」で表し、カメラ画像における画素ピッチを「Ｆ」で表すと、距離Ｄは、以下の式（９）によって求めることができる。なお、画素ピッチＦは、カメラＣ１及びＣ２の解像度に応じて定まる。
【０２４５】
【数４】
0006520435.tif 000006
式（９）の演算は、例示的に、制御システム４（例えばプロセッサ４１）で実行されてもよいし、非接触活動量センサ５（例えばプロセッサ５３）、あるいは、空調機２のコントローラ２１（例えばプロセッサ２１１）にて実行されてもよい。
【０２４６】
上述のように、距離センサ５２に、空調機２に内蔵のステレオカメラを利用すれば、空調機２には、ドップラーセンサ５１を追加で取り付ければよい。したがって、空調空間における利用者の活動量をセンシングするシステムのコスト低減、ひいては、空調システム１のコスト低減を図ることが可能である。
【０２４７】
以上説明したように、上述した各実施例を含む実施形態によれば、ドップラーセンサ５１のセンサ値と、距離センサ５２のセンサ値と、を基に、利用者の活動量を、空調空間の広狭や空調空間における位置に依存せずに、非接触で精度良く検出できる。
【０２４８】
例えば、空調空間が狭い１ルームであるか広いリビングであるかに関わらず、また、利用者が空調空間の何処に位置しているかに関わらず、利用者の活動量を精度良く検出することができる。また、検出した活動量を基に、利用者の健康状態を精度良く推定することもできる。
【０２４９】
例えば、利用者の活動量の変化を基に、利用者の体調不良や怪我等の健康状態を制御システム４において推定、把握することが可能となる。別言すると、利用者の「見守りシステム」を精度良く実現することが可能である。
【０２５０】
また、非接触で利用者の活動量を検出できるため、利用者は活動量を測定するための専用の機器（例えば、リストバンド式等の接触式の測定機器）を常に携帯しておく必要性は無い。
【０２５１】
したがって、例えば、空調機２に非接触活動量センサ５を組み込めば、自宅の空調空間に滞在する利用者の運動強度を、利用者には意識させずに測定することが可能になる。よって、活動量測定のユーザビリティ性を向上できる。
【０２５２】
（その他）
なお、上述した各実施例を含む実施形態では、図６〜図１４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。
【０２５３】
しかし、図６〜図１４に例示した処理の一部又は全部は、既述のとおり、非接触活動量センサ５で実施されてもよいし空調機２のコントローラ２１で実施されてもよい。
【０２５４】
例示的に、非接触活動量センサ５又は空調機２のコントローラ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宛に送信してよい。制御システム４が、受信した算出値を基に、利用者の状態推定までの残りの処理過程を実行してもよい。
【０２５５】
図６〜図１４に例示した処理の全部を、非接触活動量センサ５、あるいは、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、非接触活動量センサ５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。
【０２５６】
一方、制御システム４において算出処理や補正処理、状態推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。
【０２５７】
したがって、非接触活動量センサ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。
【０２５８】
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と距離センサ値とを基に、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。
【０２５９】
更に、上述した各実施例を含む実施形態では、非接触活動量センサ５が空調機２に組み込まれた態様について説明したが、非接触活動量センサ５を組み込み可能な対象は、空調機２に限られず、冷蔵庫等の他の電化製品であってもよい。あるいは、非接触活動量センサ５は、単体で流通、利用されてもよい。
【符号の説明】
【０２６０】
１  空調システム
２  空調機
２１  コントローラ
２１１  プロセッサ
２１２  メモリ
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  通信インタフェース（ＩＦ）
４５  ペリフェラルインタフェース（ＩＦ）
４６  バス
５  センサ（非接触活動量センサ）
５１  ドップラーセンサ
５１１  アンテナ
５１２  ローカル発振器（ＯＳＣ）
５１３  ＭＣＵ
５１４  検波回路
５１５  オペアンプ（ＯＰ）
５１６  バッテリ
５２  距離センサ
５２１  送信部（投光部）
５２２  パルス信号生成部
５２３  走査角度制御部
５２４  駆動回路
５２５  受信部（受光部）
５２６  演算部
５２７  記憶部
５３  プロセッサ
５４  メモリ
５５  通信インタフェース（ＩＦ）
５７  バス
６  ルータ
【図１】
0006520435.tif 000007
【図２】
0006520435.tif 000008
【図３】
0006520435.tif 000009
【図４】
0006520435.tif 000010
【図５】
0006520435.tif 000011
【図６】
0006520435.tif 000012
【図７】
0006520435.tif 000013
【図８】
0006520435.tif 000014
【図９】
0006520435.tif 000015
【図１０】
0006520435.tif 000016
【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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