(57)【要約】  温度制御システムは、環境内の温度を制御するように構成された暖房、換気および空調（ＨＶＡＣ）システムを含む。センサは、環境の占有者についての心電図（ＥＣＧ）信号を生成するように構成される。環境センサは、温度と、気流速度と、日射負荷と、湿度とから成る群から選択される環境データを感知するように構成される。心拍変動（ＨＲＶ）コントローラは、ＥＣＧ信号を受信し、ＥＣＧ信号に基づいて心拍間隔を識別し、心拍間隔および環境データに基づいてＨＶＡＣシステムを制御するように構成される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境内の温度を制御するように構成された暖房、換気および空調（ＨＶＡＣ）システムと、
前記環境の占有者についての心電図（ＥＣＧ）信号を生成するように構成されたセンサと、
温度と、気流速度と、日射負荷と、湿度とから成る群から選択される少なくとも１つの環境パラメータを感知するように構成された環境センサと、
前記ＥＣＧ信号を受信し、
前記ＥＣＧ信号に基づいて心拍間隔を識別し、
前記心拍間隔および前記少なくとも１つの環境パラメータに基づいて前記ＨＶＡＣシステムを制御する
ように構成された心拍変動（ＨＲＶ）コントローラと
を備える温度制御システム。
【請求項２】
前記ＨＲＶコントローラはさらに、
前記心拍間隔を第２の閾値よりも小さい第１の閾値および前記第２の閾値と比較し、
前記心拍間隔のうちの少なくとも１つが前記第１の閾値よりも小さい場合、前記環境内の暖房を強め、
前記心拍間隔のうちの少なくとも１つが前記第２の閾値よりも大きい場合、前記環境内の冷房を強める
ように構成される、
請求項１に記載の温度制御システム。
【請求項３】
前記ＨＲＶコントローラはさらに、
前記ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に応答して、前記第１の閾値および前記第２の閾値のうちの少なくとも一方を調整し、
調整した前記第１の閾値および調整した前記第２の閾値のうちの前記少なくとも一方を用いて前記ＨＶＡＣシステムを制御する
ように構成される、
請求項２に記載の温度制御システム。
【請求項４】
前記ＨＲＶコントローラはさらに、
前記心拍間隔における変動を、予め定められた変動閾値と比較し、
前記変動が前記予め定められた変動閾値よりも大きい場合、温度セットポイントを用いて前記ＨＶＡＣシステムを制御し、
前記変動が前記予め定められた変動閾値よりも小さい場合、前記環境の前記占有者の前記心拍間隔と快適さとの間の相関関係を用いて前記ＨＶＡＣシステムを制御する
ように構成される、
請求項１から３のいずれか一項に記載の温度制御システム。
【請求項５】
前記ＨＲＶコントローラはさらに、
前記心拍間隔に基づいてＮ個のＨＲＶパラメータを生成することであって、Ｎは１よりも大きい整数である、生成することと、
Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内に定義される快適さ分類モデルを用いることと
を行うように構成される、
請求項１から４のいずれか一項に記載の温度制御システム。
【請求項６】
前記ＨＲＶコントローラはさらに、前記Ｎ個のＨＲＶパラメータおよび前記快適さ分類モデルに基づいて前記環境の前記占有者の前記快適さを決定するように構成される、請求項５に記載の温度制御システム。
【請求項７】
前記快適さ分類モデルは、前記Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの快適領域と、前記Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの不快領域とを画定する、請求項５または６に記載の温度制御システム。
【請求項８】
前記ＨＲＶコントローラはさらに、前記ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に基づいて前記快適さ分類モデルを訓練するように構成される、請求項５から７のいずれか一項に記載の温度制御システム。
【請求項９】
請求項５から８のいずれか一項に記載の温度制御システムと、
テレマティクスシステムと
を備え、
前記ＨＲＶコントローラはさらに、
前記テレマティクスシステムを介して、前記Ｎ個のＨＲＶパラメータに関連するデータと、前記少なくとも１つの環境パラメータと、前記ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更とを遠隔分類訓練システムへ伝送し、
前記テレマティクスシステムを介して、前記遠隔分類訓練システムから更新済みの快適さ分類モデルを受信する
ように構成される、
車両。
【請求項１０】
前記ＨＲＶコントローラはさらに、前記ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に応答して、前記手動でのセットポイント変更に基づいて前記快適さ分類モデルを再訓練するように構成される、請求項５から８のいずれか一項に記載の温度制御システム。
【請求項１１】
暖房、換気および空調（ＨＶＡＣ）システムを用いて環境内の温度を制御する段階と、
前記環境の占有者についての心電図（ＥＣＧ）信号を生成する段階と、
温度と、湿度と、日射負荷と、気流速度とから成る群から選択される少なくとも１つの環境パラメータを生成する段階と、
前記ＥＣＧ信号に基づいて心拍間隔を識別する段階と、
前記心拍間隔および前記少なくとも１つの環境パラメータに基づいて前記ＨＶＡＣシステムを制御する段階と
を備える、環境内の温度を制御するための方法。
【請求項１２】
前記心拍間隔を第２の閾値よりも小さい第１の閾値および前記第２の閾値と比較する段階と、
前記心拍間隔のうちの少なくとも１つが前記第１の閾値よりも小さい場合、前記環境内の暖房を強める段階と、
前記心拍間隔のうちの少なくとも１つが前記第２の閾値よりも大きい場合、前記環境内の冷房を強める段階と
をさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記心拍間隔における変動を、予め定められた変動閾値と比較する段階と、
前記変動が前記予め定められた変動閾値よりも大きい場合、温度セットポイントを用いて前記ＨＶＡＣシステムを制御する段階と、
前記変動が前記予め定められた変動閾値よりも小さい場合、前記占有者の前記心拍間隔と快適さとの間の相関関係を用いて前記ＨＶＡＣシステムを制御する段階と
をさらに備える、請求項１１または１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記心拍間隔に基づいてＮ個の心拍変動（ＨＲＶ）パラメータを生成する段階であって、Ｎは１よりも大きい整数である、生成する段階と、
Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内に定義される快適さ分類モデルを用いる段階と
をさらに備える、請求項１１から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
前記Ｎ個のＨＲＶパラメータおよび前記快適さ分類モデルに基づいて前記占有者の快適さを決定する段階をさらに備える、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記快適さ分類モデルは、前記Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの快適領域と、前記Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの不快領域とを画定する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に応答して前記快適さ分類モデルを訓練する段階をさらに備える、請求項１５または１６に記載の方法。
【請求項１８】
テレマティクスシステムを介して、前記Ｎ個のＨＲＶパラメータに関連するデータと、少なくとも１つの環境パラメータと、前記ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更とを遠隔分類訓練システムへ伝送する段階と、
前記テレマティクスシステムを介して、前記遠隔分類訓練システムから更新済みの快適さ分類モデルを受信する段階と
をさらに備える、請求項１５から１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に応答して前記分類モデルを再訓練する段階をさらに備える、請求項１５から１８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記ＨＲＶコントローラはさらに、
前記心拍間隔に基づいてＨＲＶパラメータを生成し、
前記心拍間隔、前記少なくとも１つの環境パラメータおよび前記ＨＲＶパラメータに基づいて前記ＨＶＡＣシステムを制御する
ように構成される、
請求項１から８および１０のいずれか一項に記載の温度制御システム。
【請求項２１】
前記ＨＲＶコントローラは、前記心拍間隔における変動にさらに基づいて前記ＨＶＡＣシステムを制御するように構成される、請求項１から８および１０のいずれか一項に記載の温度制御システム。
【請求項２２】
前記心拍間隔に基づいてＨＲＶパラメータを生成する段階と、
前記心拍間隔、前記少なくとも１つの環境パラメータおよび前記ＨＲＶパラメータに基づいて前記ＨＶＡＣシステムを制御する段階と
をさらに備える、請求項１１から１９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記心拍間隔における変動にさらに基づいて前記ＨＶＡＣシステムを制御する段階をさらに備える、請求項１１から１９のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本願は、２０１８年１月２４日に出願された米国特許出願第６２／６２１，３１５号の利益を主張する。当該出願は、ここに参照によりその全体が組み込まれる。
【０００２】
本開示は、１または複数の心拍変動（ＨＲＶ）パラメータに少なくとも部分的に基づいて環境内の温度を制御して占有者の快適さを上げるためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
本明細書で提供される背景技術についての説明は、本開示の文脈を一般的に示すことを目的としている。この背景技術の項において説明される範囲において、現在名を連ねている発明者の研究は、および、出願時における従来技術として認定されないであろう説明の態様は、本開示に対する従来技術として明示的にも黙示的にも認められない。
【０００４】
暖房、換気および空調（ＨＶＡＣ）システムは、車両、建物および／または他の空間などの環境における温度制御を提供するために用いられる。環境内の温度および／または湿度などの条件は、占有者が温度に関して快適であるかどうかに影響を及ぼす。環境内の占有者は、温度セットポイントを設定して、占有者の快適さの実現を試みることができる。しかしながら、所与の温度セットポイントでは、異なる占有者は、異なるレベルの熱的快適性を有し得る。熱的快適性は、特定の熱的環境に対する満足または不満足のレベルを表す気持ちの条件と定義される。
【発明の概要】
【０００５】
温度制御システムは、環境内の温度を制御するように構成された暖房、換気および空調（ＨＶＡＣ）システムを含む。センサは、環境の占有者についての心電図（ＥＣＧ）信号を生成するように構成される。環境センサは、温度と、気流速度と、日射負荷と、湿度とから成る群から選択される環境データを感知するように構成される。心拍変動（ＨＲＶ）コントローラは、ＥＣＧ信号を受信し、ＥＣＧ信号に基づいて心拍間隔を識別し、心拍間隔および環境データに基づいてＨＶＡＣシステムを制御するように構成される。
【０００６】
他の機能において、環境は、車両内部を備え、ＨＶＡＣシステムは、ファンと、ヒータと、エアコンとを含む。温度制御システムは、シートヒータ、シートヒータ／クーラおよびステアリングホイールヒータのうちの少なくとも１つを含む。ＨＲＶコントローラは、心拍間隔に基づいて、シートヒータ、シートヒータ／クーラおよびステアリングホイールヒータのうちの少なくとも１つを制御する。
【０００７】
他の機能において、ＨＲＶコントローラはさらに、心拍間隔を第２の閾値よりも大きい第１の閾値および第２の閾値と比較し、心拍間隔のうちの少なくとも１つが第１の閾値よりも小さい場合、環境内の暖房を強め、心拍間隔のうちの少なくとも１つが第２の閾値よりも大きい場合、環境内の冷房を強めるように構成される。
【０００８】
他の機能において、ＨＲＶコントローラはさらに、ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に応答して、第１の閾値および第２の閾値のうちの少なくとも一方を調整し、調整した第１の閾値および調整した第２の閾値のうちの少なくとも一方を用いてＨＶＡＣシステムを制御するように構成される。
【０００９】
他の機能において、ＨＲＶコントローラはさらに、心拍間隔における変動を、予め定められた変動閾値と比較し、変動が予め定められた変動閾値よりも大きい場合、温度セットポイントを用いてＨＶＡＣシステムを制御し、変動が予め定められた変動閾値よりも小さい場合、環境の占有者の心拍間隔と快適さとの間の相関関係を用いてＨＶＡＣシステムを制御するように構成される。
【００１０】
他の機能において、ＨＲＶコントローラはさらに、心拍間隔に基づいてＮ個のＨＲＶパラメータを生成することであって、Ｎは１よりも大きい整数である、生成することと、Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内に定義される快適さ分類モデルを用いることとを行うように構成される。
【００１１】
他の機能において、ＨＲＶコントローラはさらに、Ｎ個のＨＲＶパラメータおよび快適さ分類モデルに基づいて環境の占有者の快適さを決定するように構成される。快適さ分類モデルは、Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの快適領域と、Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの不快領域とを画定する。ＨＲＶコントローラはさらに、ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に基づいて快適さ分類モデルを訓練するように構成される。
【００１２】
車両は、温度制御システムとテレマティクスシステムとを含む。ＨＲＶコントローラはさらに、テレマティクスシステムを介して、Ｎ個のＨＲＶパラメータに関連するデータと、環境データと、ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更とを遠隔分類訓練システムへ伝送し、テレマティクスシステムを介して、遠隔分類訓練システムから更新済みの快適さ分類モデルを受信するように構成される。
【００１３】
他の機能において、ＨＲＶコントローラはさらに、ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に応答して、手動でのセットポイント変更に基づいて分類モデルを再訓練するように構成される。
【００１４】
環境内の温度を制御するための方法は、暖房、換気および空調（ＨＶＡＣ）システムを用いて環境内の温度を制御する段階と、環境の占有者についての心電図（ＥＣＧ）信号を生成する段階と、温度と、湿度と、日射負荷と、気流速度とから成る群から選択される環境データを生成する段階と、ＥＣＧ信号に基づいて心拍間隔を識別する段階と、心拍間隔および環境データに基づいてＨＶＡＣシステムを制御する段階とを含む。
【００１５】
他の機能において、環境は、車両内部を備え、ＨＶＡＣシステムは、ファンと、ヒータと、エアコンとを含む。方法は、心拍間隔に基づいてシートヒータ、シートヒータ／クーラおよびステアリングホイールヒータのうちの少なくとも１つを制御する段階を含む。
【００１６】
他の機能において、方法は、心拍間隔を第２の閾値よりも大きい第１の閾値および第２の閾値と比較する段階と、心拍間隔のうちの少なくとも１つが第１の閾値よりも小さい場合、環境内の暖房を強める段階と、心拍間隔のうちの少なくとも１つが第２の閾値よりも大きい場合、環境内の冷房を強める段階を含む。
【００１７】
他の機能において、方法は、ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に応答して、第１の閾値および第２の閾値のうちの少なくとも１つを調整する段階と、調整した第１の閾値および調整した第２の閾値のうちの少なくとも１つを用いてＨＶＡＣシステムを制御する段階とを含む。
【００１８】
他の機能において、方法は、心拍間隔における変動を、予め定められた変動閾値と比較する段階と、変動が予め定められた変動閾値よりも大きい場合、温度セットポイントを用いてＨＶＡＣシステムを制御する段階と、変動が予め定められた変動閾値よりも小さい場合、占有者の心拍間隔と快適さとの間の相関関係を用いてＨＶＡＣシステムを制御する段階とを含む。
【００１９】
他の機能において、方法は、心拍間隔に基づいてＮ個の心拍変動（ＨＲＶ）パラメータを生成する段階であって、Ｎは１よりも大きい整数である、生成する段階と、Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内に定義される快適さ分類モデルを用いる段階とを含む。
【００２０】
他の機能において、方法は、Ｎ個のＨＲＶパラメータおよび快適さ分類モデルに基づいて占有者の快適さを決定する段階を含む。
【００２１】
他の機能において、快適さ分類モデルは、Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの快適領域と、Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの不快領域とを画定する。
【００２２】
他の機能において、方法は、ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に応答して快適さ分類モデルを訓練する段階を含む。方法は、テレマティクスシステムを介して、Ｎ個のＨＲＶパラメータに関連するデータと、環境データと、ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更とを遠隔分類訓練システムへ伝送する段階と、テレマティクスシステムを介して、遠隔分類訓練システムから更新済みの快適さ分類モデルを受信する段階とを含む。
【００２３】
他の機能において、方法は、ＨＶＡＣシステムに対する手動でのセットポイント変更に応答して分類モデルを再訓練する段階を含む。
【００２４】
環境内の温度を制御するための方法は、第１の環境内に位置する第１の占有者についての心電図（ＥＣＧ）信号を測定する段階と、複数の不快値および複数の快適値を含む快適さスケールを用いてＥＣＧ信号を測定しながら第１の占有者からの快適さデータをサンプリングする段階と、ＥＣＧ信号を心拍間隔に変換する段階と、心拍間隔に基づいてＮ個の心拍変動（ＨＲＶ）パラメータを生成する段階であって、Ｎは１よりも大きい整数である、生成する段階と、複数の快適値のうちの少なくともいくつかを、複数の不快値も含む不快状態に割り当てる段階と、複数の快適値のうちの残りのものを快適状態に割り当てる段階と、不快状態および快適状態に基づいてＮ次元ＨＲＶパラメータ空間内の快適さ分類モデルを定義する段階とを含む。
【００２５】
他の機能において、方法は、第２の環境の第２の占有者についての心電図（ＥＣＧ）信号を生成する段階と、ＥＣＧ信号に基づいて心拍間隔を識別する段階と、心拍間隔および快適さ分類モデルに基づいて、暖房、換気および空調（ＨＶＡＣ）システムを制御する段階を含む。
【００２６】
他の機能において、第２の環境は、車両内部を備え、ＨＶＡＣシステムは、ファンと、ヒータと、エアコンとを含む。方法は、心拍間隔および快適さ分類モデルに基づいてシートヒータ、シートヒータ／クーラおよびステアリングホイールヒータのうちの少なくとも１つを制御する段階を含む。
【００２７】
他の機能において、方法は、心拍間隔における変動を、予め定められた変動閾値と比較する段階と、変動が予め定められた変動閾値よりも大きい場合、温度セットポイントを用いてＨＶＡＣシステムを制御する段階と、変動が予め定められた変動閾値よりも小さい場合、心拍間隔および快適さ分類モデルを用いてＨＶＡＣシステムを制御する段階とを含む。
【００２８】
他の機能において、方法は、心拍間隔に基づいて、Ｎ個の心拍変動（ＨＲＶ）パラメータを生成する段階であって、Ｎは１よりも大きい整数であり、快適さ分類モデルはＮ次元ＨＲＶパラメータ空間内に画定される、生成する段階を含む。
【００２９】
他の機能において、快適さ分類モデルは、Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの快適領域と、Ｎ次元ＨＲＶパラメータ空間内の少なくとも１つの不快領域とを画定する。
【００３０】
他の機能において、Ｎ個のＨＲＶパラメータは、線形統計パラメータを含む。Ｎ個のＨＲＶパラメータは、非線形統計パラメータを含む。Ｎ個のＨＲＶパラメータは、線形統計パラメータおよび非線形統計パラメータを含む。
【００３１】
本開示のさらなる適用範囲は、詳細な説明、特許請求の範囲および図面から明らかになろう。詳細な説明および具体的な例は、例示のみを目的とすることが意図されており、本開示の範囲を限定することは意図されていない。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
本開示は、詳細な説明および添付図面から、より完全に理解されよう。
【００３３】
【図１】本開示による占有者の心拍変動（ＨＲＶ）パラメータに基づいて制御されるＨＶＡＣシステムの例の機能ブロック図である。
【００３４】
【図２】車両内の占有者の例およびＨＲＶセンサの例示的な位置の側面図である。
【００３５】
【図３】本開示による無線自動識別（ＲＦＩＤ）タグおよびＲＦＩＤリーダを含むＨＲＶセンサシステムの例の機能ブロック図である。
【００３６】
【図４】心拍間隔（ＲＲ）を決定するためのＥＣＧと連続する心拍の識別とを示すグラフである。
【００３７】
【図５】本開示による時間の関数としてのＨＲＶパラメータならびに最大ＨＲＶ閾値および最小ＨＲＶ閾値の例を示すグラフである。
【００３８】
【図６】本開示によるＨＲＶパラメータに基づいてＨＶＡＣシステムを制御するための方法の例を示すフローチャートである。
【００３９】
【図７】本開示によるＨＲＶパラメータに基づいてＨＶＡＣシステムを制御するための方法の別の例を示すフローチャートである。
【００４０】
【図８】本開示による２次元快適空間ならびに最大ＨＲＶパラメータ空間および最小ＨＲＶパラメータ空間を画定する第１のＨＲＶパラメータおよび第２のＨＲＶパラメータの例を示すグラフである。
【００４１】
【図９】本開示による時間の関数としてのＨＲＶパラメータならびに適合最大ＨＲＶ閾値および適合最小ＨＲＶ閾値の例を示すグラフである。
【００４２】
【図１０】本開示による最大ＨＲＶ閾値および最小ＨＲＶ閾値のうちの少なくとも一方を適応させるための方法の例を示すフローチャートである。
【００４３】
【図１１】本開示によるＨＲＶパラメータに基づいてＨＶＡＣシステムを制御するための方法の別の例を示すフローチャートである。
【００４４】
【図１２】本開示による占有者のＨＲＶパラメータに基づいて制御され、局所的な分類訓練を実行するＨＶＡＣシステムの例の機能ブロック図である。
【００４５】
【図１３】本開示による占有者のＨＲＶパラメータに基づいて制御され、遠隔ベースまたはクラウドベースの分類訓練を実行するＨＶＡＣシステムの例の機能ブロック図である。
【００４６】
【図１４】本開示によるＨＲＶパラメータに基づいてＨＶＡＣシステムを制御し、分類訓練を更新するための方法の例を示すフローチャートである。
【００４７】
【図１５】第１のＨＲＶパラメータおよび第２のＨＲＶパラメータの関数としての快適さデータと当該快適さデータに基づく分類モデルとを示すグラフである。
【００４８】
【図１６】本開示による第１のＨＲＶパラメータおよび第２のＨＲＶパラメータの関数としての修正済みの快適さデータと当該快適さデータに基づく別の分類モデルとを示すグラフである。
【００４９】
【図１７】本開示による第１のＨＲＶパラメータおよび第２のＨＲＶパラメータの関数としての修正済みの快適さデータと当該快適さデータに基づく分類モデルとを生成するための方法のフローチャートである。
【００５０】
図面において、参照番号が、同様および／または同一の要素を識別するために再使用され得る。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
本開示によるシステムおよび方法は、ＨＶＡＣシステム（および／または加熱および冷却されたシートなどの１または複数のマイクロクライメイト）を用いて車両、部屋または空間などの環境内の温度を制御することで、１または複数の感知された心拍変動（ＨＲＶ）パラメータ、ＨＲＶエントロピーおよび／または他の環境パラメータ（当該環境内の温度および／または湿度および／または周囲温度および／または外部湿度など）に基づいて占有者の快適さを実現する。上記記載はＨＶＡＣシステムと併せて説明されるが、ＨＲＶパラメータはまた、マイクロクライメイトを制御するためにも用いられ得る。
【００５２】
自律神経系は、交感神経系および副交感神経系を含む。占有者の快適さの変動は、自律神経系内の変化を用いて検出され得る。車両、部屋または空間の占有者のＨＲＶは、自律神経系の活動の良い指標である。本明細書において説明するシステムおよび方法は、ＨＲＶパラメータを熱的快適性と相互に関連付ける。ＨＲＶパラメータは、例えば、肌の快適さなどの交感神経系の属性および／またはホメオスタシスなどのヒトの自律神経系の他の属性と相関付けられ得る。
【００５３】
図１をここで参照すると、車両内のＨＶＡＣシステム１００の例が示される。ＨＶＡＣシステム１００は、ＨＶＡＣコントローラ１２０を含む。当該コントローラは、ＨＶＡＣユーザ入力デバイス１２２と、１または複数のゾーンに位置する１または複数の占有者の感知されたＨＲＶパラメータとに基づいて、ＨＶＡＣシステム１００の動作を制御する。
【００５４】
いくつかの例において、ＨＶＡＣシステムは、ＨＶＡＣシステムの一部を形成する１または複数のマイクロクライメイトシステムまたはマイクロクライメイトゾーンも含む。他の例において、マイクロクライメイトシステムは、やはり１または複数のＨＲＶパラメータを用いて制御される追加のスタンドアロンシステムを（ＨＶＡＣシステムに加えて）含む。例えば、ＨＶＡＣシステムに加え、温度制御がなされるシートを用いて、占有者の快適さを実現できる。
【００５５】
いくつかの例において、ＨＶＡＣユーザ入力デバイス１２２は、車両、部屋または空間の全体および／または車両内の１または複数のマイクロクライメイト用の、１または複数の回転可能ノブ、ボタン、タッチスクリーン、スライダ、スマートフォン、またはファン速度、温度セットポイントを設定するための他の適切なコントロール等を含む。
【００５６】
ＨＶＡＣシステム１００は、環境における温度および湿度および／または周囲温度および／または湿度を感知するための１または複数の温度センサ１２４および／または湿度センサ１２６をさらに含む。温度センサ１２４および／または湿度センサ１２６は、環境の内部および／または環境の外部に位置し得る。
【００５７】
ＨＶＡＣシステム１００は、従来のように動作する場合、温度セットポイントと感知された温度との間の差に基づいて制御される。この制御形式は、環境内の占有者の実際の快適さとは無関係である。以下でさらに説明するように、本明細書において説明するシステムおよび方法は、占有者の１または複数のＨＲＶパラメータをモニタリングする。占有者の快適さは、環境についてＨＶＡＣシステムの動作を制御するためにも用いられる。状況に応じて、本明細書において説明するシステムおよび方法は、温度セットポイントのみ、ＨＲＶパラメータのみ、および／または温度セットポイントとＨＲＶパラメータとの両方の組み合わせを用いてＨＶＡＣシステムを制御する。
【００５８】
ＨＶＡＣシステム１００は、典型的には、ダクト（不図示）を通じて再循環空気または外気を環境へ向けるための１または複数のファン１２８を含む。１または複数のヒータ１３０は、ダクトを通じてキャビンへ流れる空気を加熱するために用いられ得る。ＨＶＡＣシステム１００は、ダクトを通じて環境へ流れる空気を冷却するための空調（ＡＣ）システム１３２をさらに含む。例えば、ＡＣシステム１３２は、典型的には、コンプレッサ、エバポレータ、コンデンサおよび／または他のＡＣコンポーネント（全て不図示）を含む。理解できるように、占有者の快適さは、やはり１または複数のＨＲＶパラメータに基づいて占有者の快適さを上げるよう制御され得るシートヒータ／クーラ１３６および／またはステアリングホイールヒータ１４０などの追加の暖房コンポーネントまたは冷房コンポーネントにも影響され得る。
【００５９】
ＨＲＶセンサシステム１４４は、車両の１または複数の占有者について、心電図（ＥＣＧ）を生成し、および／または１または複数のＨＲＶパラメータをモニタリングする。ＨＲＶセンサシステム１４４は、占有者からのフィードバックをＨＶＡＣコントローラ１２０へ提供する。ＨＲＶセンサシステム１４４は、任意のタイプのＨＲＶセンサを用いて、ＥＣＧデータを生成し、および／または１または複数のＨＲＶパラメータを感知し得る。いくつかの例において、ＨＲＶセンサシステム１４４は、スタンドアロンＨＲＶセンサを含む。他の例において、ＨＲＶセンサシステム１４４は、連携してＥＣＧ信号および／またはＨＲＶ信号を生成する２またはそれよりも多くのデバイス（ＲＦＩＤセンサおよびＲＦＩＤリーダなど）を含む。適切なＨＲＶセンサシステムの例は、肌の接触に基づいて１または複数のＨＲＶパラメータを感知するフォトプレチスモグラフ（ＰＰＧ）センサを含む。他のセンサは、音波後方散乱信号および／または高周波数ドップラー信号を用いた、ＨＲＶパラメータのレーダタイプ検出を含む。さらに他のセンサは、占有者に近接するシート内に位置するＥＣＧセンサ（エアブラダ内のものまたは布に織り込まれたもの、シートベルト内、シートの背面または他の位置に位置する無線自動識別（ＲＦＩＤ）センサなど）を含む。
【００６０】
いくつかの例において、ＲＦＩＤシステムは、"Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｖｉｔａｌ  Ｓｉｇｎｓ  Ｏｖｅｒ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ  Ｒａｄｉｏ  ｂｙ  Ｎｅａｒ−Ｆｉｅｌｄ  Ｃｏｈｅｒｅｎｔ  Ｓｅｎｓｉｎｇ"，Ｎａｔｕｒｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，  １９９７，  Ｘ．  Ｈｕｉ  ａｎｄ  Ｅ．  Ｋａｎにおいて説明されているシステムと同様であり得る。当該文献は、ここに、参照により、その全体が組み込まれる。
【００６１】
いくつかの例において、ＨＶＡＣコントローラ１２０は、ＨＲＶ分析モジュール１５２を含むＨＲＶモニタコントローラ１４８を含む。ＨＲＶ分析モジュール１５２は、ＥＣＧパラメータおよび／またはＨＲＶパラメータを受信し、ＥＣＧパラメータおよび／または１または複数のＨＲＶパラメータに少なくとも部分的に基づいて、ＨＶＡＣの動作を調整する。ＨＶＡＣコントローラ１２０はＨＲＶモニタコントローラ１４８を含むように示されているが、ＨＲＶモニタコントローラ１４８は、（例えば、図３に示されるような）スタンドアロンコントローラとして配置され得るか、または別の車両コントローラと統合され得る。
【００６２】
図２をここで参照すると、占有者１５８が、車両のシート１６０に座っているように示される。車両が示されているが、占有者は、建物の部屋、またはキュービクルなどの小さい空間に位置し得る。シート１６０は、シート部１６２、背もたれ部１６４および／またはヘッドレスト部１６６を含むように示される。ＨＲＶセンサシステム１４４は、占有者１５８の近くに位置する１または複数のＨＲＶセンサを含み得る。例えば、ＨＲＶセンサは、シート部１６２、背もたれ部１６４および／またはヘッドレスト部１６６のうちの１または複数に埋め込まれ得る。例えば、センサ１７０のアレイが、ＥＣＧを生成するために、占有者の心臓の位置に隣接する背もたれ部１６４に配置され得る。追加の位置は、ステアリングホイール１７６内のタッチセンサ、シートベルト１７８内に位置するＲＦＩＤセンサ１７２等を含む。いくつかの例において、ＲＦＩＤセンサ１７２は、典型的な占有者の心臓の位置から数インチ以内に位置するシートベルト１７８の一部分内に配置される。当該センサは、ハードワイヤードセンサまたは無線センサであり得る。いくつかの例において、ＨＲＶセンサは、スマートフォン、またはフィットネスモニタなどの他のウェアラブルデバイスと統合される。
【００６３】
図３をここで参照すると、いくつかの例において、ＥＣＧを生成するために、および／または１または複数の占有者のＨＲＶパラメータをモニタリングするために、１または複数の無線自動識別（ＲＦＩＤ）センサまたはタグ１８０−１、１８０−２、…１８０−Ｓ（総称して、ＲＦＩＤセンサ１８０）（Ｓは整数である）が用いられ得る。ローカルコントローラおよびメモリ（不図示）も、信号の記憶および処理のために設けられ得る。ＲＦＩＤセンサ１８０の各々は、トランスミッタおよびレシーバを含む。ＲＦＩＤリーダ１８２が、電力をＲＦＩＤセンサ１８０へ提供する呼掛け信号をＲＦＩＤセンサ１８０へ定期的に伝送する。ＲＦＩＤセンサ１８０は、呼掛け信号により一時的に電力供給され、ＥＣＧパラメータおよび／またはＨＲＶパラメータの測定を行い、シャットダウンの前に、ＥＣＧパラメータまたはＨＲＶパラメータの測定値をＲＦＩＤリーダ１８２へ伝送する。代替的に、ＲＦＩＤセンサ１８０は、未処理のＥＣＧ信号を処理し、処理した信号をＲＦＩＤリーダ１８２への伝送の前に送信できる。
【００６４】
図４をここで参照すると、ＥＣＧ信号およびＨＲＶパラメータの例が示される。この例において、ＨＲＶパラメータは、ＥＣＧ信号をサンプリングすることで、隣接する心拍（Ｒ）を識別して、占有者の心拍間隔（ＲＲ）、または毎分心拍数を定めることを含む。いくつかの例において、ＥＣＧ信号のサンプリングは、２またはそれよりも多くの隣接する心拍よりも長いかまたはそれに等しい期間に及ぶ。
【００６５】
ＥＣＧ信号は、ＨＲＶ分析モジュール１５２へ送信されて処理され、例えば処理済みのＲＲ（ＰＲＲ）信号といった１または複数の処理済みのＨＲＶパラメータが生成される。心拍間隔（ＲＲ）および／または毎分心拍数に加え、ＨＲＶパラメータは、他のパラメータを含み得る。他のＨＲＶパラメータの例は、隣接する心拍間の平均時間（または平均ＲＲ間隔）、連続するＲＲ間隔の差の和の平均値の平方根、隣接するＲＲ間隔間の差の標準偏差、および／または予め定められた期間中の予め定められた期間（複数ミリ秒など）だけ異なる隣接するＲＲペアの百分率を含む。
【００６６】
上記ＨＲＶパラメータに加え、ＥＣＧ信号の分析が周波数領域において実行されることで、予め定められた帯域幅内の総スペクトルパワーおよび／または１または複数の予め定められた範囲内のスペクトルパワーが提供され得る。例えば、０から０．４Ｈｚという総スペクトルパワーが決定され得る。他の範囲は、周波数０．００３から０．０４Ｈｚなどの非常に低い周波数の範囲と、周波数０．０５から０．１５Ｈｚなどの低周波数範囲と、０．１５Ｈｚよりも大きい周波数などの高周波数範囲とを含み得る。他のＨＲＶパラメータは、低電力範囲および高電力範囲における電力の比を含み得る。さらなる非線形分析は、ポアンカレリターンマップの処理、または例えばＬｏｍｂ−Ｓｃａｒｇｌｅピリオドグラム、カイ二条ピリオドグラム等の、時間の関数としてのＲＲ信号のピリオドグラムの処理を含み得る。
【００６７】
いくつかの例において、ＨＶＡＣシステムを制御するためのＨＲＶパラメータのモニタリングおよび／または使用をいつ開始するかの決定における係数として、信号エントロピー（ＥＣＧ信号および／またはＨＲＶパラメータの１または複数のパラメータの変動の測定値）が用いられ得る。言い換えると、最初の温度制御は、予め定められたエントロピー閾値を信号エントロピーが下回るまで、温度セットポイントに基づいて実行され得る。ひとたび信号エントロピーが、予め定められたエントロピー閾値を下回り（かつ、ＨＲＶが安定する）と、ＨＲＶパラメータに基づく快適さベースの制御が用いられ得る。
【００６８】
追加のＨＲＶパラメータが、"Ｈｅａｒｔ  Ｒａｔｅ  Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ  ａｓ  ａ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｂｉｏｍａｒｋｅｒ  ｏｆ  Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｃｏｍｆｏｒｔ"，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ａｍｂｉｅｎｔ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｈｕｍａｎｉｚｅｄ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，  Ｋ．  Ｎｉｋｕｒｉｋｉｙｅｙｅｚｖ，  Ｙ．  Ｓｕｚｕｋｉ  ａｎｇ  Ｇ．  Ｌｏｐｅｚにおいて説明されている。当該文献は、ここに、参照により、その全体が組み込まれる。
【００６９】
図５をここで参照すると、ＨＲＶ分析モジュール１５２は、最大ＨＲＶ閾値および最小ＨＲＶ閾値を定める。例えば、最大ＰＲＲ閾値および最小ＰＲＲ閾値（ｍａｘＰＲＲ閾値２２０およびｍｉｎＰＲＲ閾値２３０）が用いられ得る。いくつかの例において、最大ＨＲＶ閾値および最小ＨＲＶ閾値は、単一の占有者または占有者の群についての訓練期間の後、統計的に定義および／または決定される。最大ＨＲＶ閾値を超えている場合、占有者は、暖かい不快領域におり、ＨＲＶモニタコントローラ１４８は、冷房のためにＨＶＡＣシステムを起動する。最小ＨＲＶ閾値を超えている場合、占有者は、冷たい不快領域におり、ＨＲＶモニタコントローラ１４８は、暖房のためにＨＶＡＣシステムを起動する。
【００７０】
図６をここで参照すると、ＨＲＶパラメータに基づいてＨＶＡＣシステムを制御するための方法２５０が示される。図６、図７、図９および図１０における上記の例は、具体的には、ＰＲＲ閾値、ｍａｘＰＲＲ閾値およびｍｉｎＰＲＲ閾値を指すが、方法は、他のＨＲＶパラメータ、閾値および／またはＮ次元空間に適用される。２６０において、方法は、車両（またはＨＶＡＣシステム）がオンになっているかどうかを判定する。いくつかの例において、点火スイッチまたは付属スイッチがオンにされている場合、車両はオンになっている。しかしながら、電気車両などの他の車両は、車両またはＨＶＡＣシステムがいつオンにされるかを決定するための他の基準を含み得る。
【００７１】
２６０が正しい場合、方法は、２６４において継続し、ＲＲ信号を読み取って処理することでＰＲＲ信号を生成する。２６８において、ＰＲＲ信号は、ｍａｘＰＲＲ閾値と比較される。ＰＲＲ信号がｍａｘＰＲＲ信号よりも大きい場合、２７０において、ＨＶＡＣシステムは、起動されて冷房を提供する。２７２における予め定められた期間の後、方法は、２６０へ戻る。２６８が誤っている場合、方法は、２７４で継続する。２７４において、ＰＲＲ信号は、ｍｉｎＰＲＲ閾値と比較される。ＰＲＲ信号がｍｉｎＰＲＲ信号よりも小さい場合、２７０において、ＨＶＡＣシステムは、起動されて暖房を提供する。
【００７２】
図７をここで参照すると、ＨＶＡＣシステムを制御するための別の方法３００が示される。ＨＶＡＣシステムは最初、１または複数の前提条件に到達するまで、温度セットポイントだけに基づいて制御され得る。いくつかの例において、前提条件は、予め定められた期間に到達することを含む。他の例において、前提条件は、予め定められた温度セットポイントに到達することを含む。さらに他の例において、前提条件は、予め定められたエントロピー値を下回るＨＲＶ信号におけるエントロピーなどの他の係数を含む。
【００７３】
３２０において、方法は、車両またはＨＶＡＣシステムがオンになっているかどうかを判定する。３２２において、キャビン温度が読み取られる。３２４において、方法は、キャビン温度が予め定められた第１の温度Ｔ１よりも高いかどうかを判定する。３２４が正しい場合、３２６において、方法は、冷房を提供するようＨＶＡＣシステムを起動する。３２４が誤っている場合、３３０において、方法は、キャビン温度が第２の予め定められた温度Ｔ２よりも低いかまたはそれに等しいかどうかを判定する。３３０が正しい場合、３３４において、方法は、暖房を提供するようＨＶＡＣシステムを起動する。３２６、３３０（誤っている場合）および３３４から、ＨＲＶベースの制御への遷移のための前提条件が満たされているかどうかを方法が判定する３３８を制御は続ける。３３８が誤っている場合、方法は、３２０へ戻る。３３８が正しい場合、２６４において、方法は、図６において上述のように続く。
【００７４】
前の例のうちのいくつかでは単一のＨＲＶパラメータとｍａｘＰＲＲ閾値およびｍｉｎＰＲＲ閾値の単一のペアとの使用を説明したが、ＨＲモニタコントローラは、Ｎ個のＨＲＶパラメータを用い得る。Ｎ個のＨＲＶパラメータにより、Ｎ次元空間が画定される。Ｎは、１よりも大きい整数である。加えて、Ｎ個のＨＲＶパラメータ空間に対応するよう、Ｎ次元のｍａｘＰＲＲ空間およびｍｉｎＰＲＲ空間も画定され得る。例えば、図８では、Ｎ＝２であり、２次元空間を画定するために２つのパラメータが用いられる。この例では、少なくとも１つの２次元ｍａｘＰＲＲ空間４０４および少なくとも１つの２次元ｍｉｎＰＲＲ空間４０８も画定される。
【００７５】
図９をここで参照すると、ｍａｘＰＲＲ閾値および／またはｍｉｎＰＲＲ閾値は、特定の状況下においてＨＲＶ分析モジュール１５２により調整され得る。図９における例では、当該システムは、ｔ０において冷房を有効化し、ｔ１において冷房を止める。ｔ２より前の期間中、ＨＲモニタコントローラは、ｍｉｎＰＲＲ閾値およびｍａｘＰＲＲ閾値の第１のペアを用いる。ｔ１での動作中、ＨＲモニタコントローラは、ｍｉｎＰＲＲ閾値およびｍａｘＰＲＲ閾値の第１のペアを与えられ、快適さを定める。しかしながら、ＨＶＡＣシステムがオフにされた後、占有者が依然として十分に暖まっていない場合、占有者は、暖房を有効化し得る。ＨＲモニタコントローラは、ＨＶＡＣシステムの動作、キャビン温度および／または湿度レベルをモニタリングすると共に、当該システムがいつオフにされているかをモニタリングする。ＨＲＶ分析モジュール１５２は、ｍｉｎＰＲＲ閾値およびｍａｘＰＲＲ閾値のうちの少なくとも一方（この場合にはｍｉｎＰＲＲ閾値）を調整し、調整したｍｉｎＰＲＲ閾値および／またはｍａｘＰＲＲ閾値を後続の期間で用いる。
【００７６】
図１０をここで参照すると、１または複数のｍａｘＰＲＲ閾値またはｍｉｎＰＲＲ閾値を調整するための方法５００が示される。５１０において、方法は、システムがＨＲＶ快適さ制御に基づいて暖房または冷房を止めているかどうかを判定する。５１０が正しい場合、方法は、５１４においてユーザが暖房または冷房を再有効化しているかどうかを判定する。５１４が正しい場合、温度値および／または湿度値が格納され、要求に基づいて暖房または冷房が提供される。５２２において、方法は、ユーザが暖房または冷房をオフにしているかどうか（または、暖房セットポイントまたは冷房セットポイントに到達しているかどうか）を判定する。５２２が正しい場合、方法は、５２８において、温度値および／またはＰＲＲ閾値を格納し、ｍａｘＰＲＲ閾値もしくはｍａｘＰＲＲ空間またはｍｉｎＰＲＲ閾値もしくはｍｉｎＰＲＲ空間のうちの少なくとも一方を調整し、方法は終了する。
【００７７】
理解できるように、車両のＨＶＡＣシステムを制御することにより、様々な利益が提供される。当該手法により、占有者当たりの快適さのパーソナライズおよびＨＶＡＣの（使用の低減に対応する）補正電力の最適化が可能になる。本明細書において用いられるように、パーソナライズは、個体性（例えば、男性対女性または５名の占有者に対するキャビン内の３名の占有者）を指す。また、パーソナライズは、熱的快適性についての個体性および好みを指す。
【００７８】
当該手法により、健康条件、年齢および／または性別とは無関係なパーソナライズも可能になる。当該手法により、子供に対する熱的快適性も可能になる。従って、当該システムの動作により、ＣＯ２が低減されることになり、相手先商標製品製造者（ＯＥＭ）に対してＣＯ２クレジットベネフィットが提供され得る。
【００７９】
ＯＥＭに対する他の潜在的な利益は、ＨＶＡＣシステムのサイズを低減する能力を含む。結果として、用いられる冷媒の質量が低減され得る。追加の利点は、全てのＥＶパワートレインにおける範囲の増大、熱的快適性製品のスケーラビリティ、顧客満足度の向上および他の利益を含む。
【００８０】
図１１をここで参照すると、ＰＲＲまたはＨＲＶパラメータに基づいてＨＶＡＣシステムを制御するための方法６５０が示される。６６０において、方法は、ＥＣＧ信号または心拍数信号をモニタリングする。６６４において、方法は、環境パラメータをサンプリングする。環境パラメータの例は、温度、占有者の周囲の気流速度、湿度、日射負荷、衣類の断熱等を含む。
【００８１】
６６８において、方法は、ＰＲＲを生成する。６７２において、方法は、分類モデルを用いて環境パラメータおよびＰＲＲを評価して、占有者の快適状態／不快状態を判定する。分類モデルは、ＰＲＲを分類するために必要であるＨＲＶ統計パラメータと、入力される環境パラメータのセットとの全てを有する行列を含む。分類モデルは、多進法（非常に不快、わずかに不快、わずかに快適もしくは非常に快適）または２進法（快適／不快）を用いて分類を実行し得る。６７４において、方法は、占有者が快適であるかどうかを判定する。
【００８２】
６７４において判定されたように占有者が快適である場合、６７８において、方法は、ＨＶＡＣ制御パラメータを維持する（例えば、動作モード（暖房または冷房）、温度設定、ファン速度等が維持される）。６７４が誤っている場合、６８４において、方法は、分類モデルに基づいてＨＶＡＣ制御パラメータのうちの１または複数を変更することにより、是正措置を講じる。方法は、６７８および６８４から６８８において続く。６８８において、方法は、心拍数信号をモニタリングする。６９２において、方法は、予め定められた期間待機し、次に、６６４へ戻る。
【００８３】
図１２および１３をここで参照すると、ＨＶＡＣシステム７００が、占有者によりＨＶＡＣシステムに対して行われる手動でのセットポイント変更に基づいて、分類モデルの局所的訓練または遠隔訓練を実行できる。言い換えると、占有者がＨＶＡＣシステムのセットポイントまたは所望の動作状態を手動で変更する場合、占有者は快適さの向上に向かう方向で変更を行っているものと合理的に推定できる。このことは、分類訓練を通じて分類モデルを改善するために用いられ得る。図１２に示されるように、分類訓練を車両内で局所的に実行でき、または、図１３に示されるように、関連データ（ＨＲＶパラメータ、環境データ、およびＨＶＡＣによるセットポイント変更に関連するデータ）をさらなる分析のためにクラウドベースシステムへ遠隔的に伝送できる。
【００８４】
図１２を再び参照すると、ＨＶＡＣシステム７００は、ＨＲＶモニタコントローラ１４８を含むＨＶＡＣコントローラ１２０を任意で含む。ＨＲＶモニタコントローラ１４８は、ＨＲＶ分析モジュール１５２および分類訓練モジュール７１０を任意で含み得る。ＨＲＶデータ、環境データ、およびＨＶＡＣによるセットポイント変更に関連するデータなど、データが、ＨＶＡＣコントローラ１２０に関連付けられたデータベース７２０に格納され得る。代替的に、ＨＲＶモニタコントローラ１４８、ＨＲＶ分析モジュール１５２および分類訓練モジュール７１０は、車両内ではあるがＨＶＡＣコントローラ１２０から遠く離れて位置するスタンドアロンデバイスとして実装される。十分な量のデータが収集された場合、分類モデルは新しいデータにより訓練され、また、分類モデルは調整される。
【００８５】
分類訓練は、図１２に示されるように局所的に実行され得るが、ＨＲＶデータおよび環境データを遠隔サーバへ伝送することにより、より広範なデータセット（他の車両からのデータを含んでもよく、含まなくてもよい）に対して実行され得る。訓練後に、分類モデルの更新結果が、遠隔サーバから車両へ送信で戻され得る。
【００８６】
図１３を再び参照すると、複数の車両７５０−１、７５０−２、…および７５０−Ｇ（総称して、車両７５０）が、ＨＶＡＣシステム１００−１、１００−２、…および１００−Ｇ（総称して、ＨＶＡＣシステム１００）と、テレマティクスシステム７５４−１、７５４−２、…および７５４−Ｇ（総称して、テレマティクスシステム７５４）とをそれぞれ含む（Ｇは、１よりも大きい整数である）。テレマティクスシステム７５４は、ＨＲＶパラメータ、環境データおよび／またはＨＶＡＣによるセットポイント変更を含むデータを、セルラシステム７６０または衛星システム７６４を介して遠隔的に無線伝送する。セルラシステム７６０または衛星システム７６４は、分類訓練モジュール７７８を含むサーバ７７４とデータベース７８２とへのインターネットなどの分散通信システム７６８により接続される。いくつかの例において、分類訓練モジュール７７８は、複数の車両から受信されるデータに基づいて分類モデルに対する変更を行い、次に、分類モデルを当該車両へ伝送で戻す。他の例において、分類モデルの訓練は、同様のモデルの車両、同様の地理的領域内の車両等に限定され得る。
【００８７】
図１４をここで参照すると、訓練後に分類モデルの更新を制御するための方法８００が示される。８１０において、方法は、予め定められた期間（またはある事象が起こるのを）待機する。８１４において、方法は、占有者がＨＶＡＣシステムのセットポイントを手動で変更しているかどうかを判定する。８１４が誤っている場合、方法は、８１０へ戻る。８１４が正しい場合、方法は、占有者が快適さの向上に向かう方向で行動しているものと仮定する。占有者の行為は、行為の値または大きさ（温度変化量またはファン速度変化量）および現在のＰＲＲまたはＨＲＶパラメータおよび／または環境データと共に記録される。当該データは、局所的に（図１２）または遠隔的に（図１３）のいずれかで格納および分析される。８２２において、当該データは、分類モデルを再訓練するために用いられる。８２６において、再訓練の後に、車両内の分類モデルは更新される。
【００８８】
図１５〜図１７をここで参照すると、分類モデルの精度を改善するために技術が用いられ得る。図１５において、グラフが、第１のＨＲＶパラメータおよび第２のＨＲＶパラメータの関数としてのデータサンプルを示す。当該サンプルに基づいて、２次元ＨＲＶパラメータ空間内の快適領域と不快領域とを区別するように分類モデルが定義される。
【００８９】
例えば、負の数と（負の数と同じ大きさを有する）正の数との間の線形快適さスケールを用いて、サンプルデータが生成され得る。正の数は、快適さの向上を表す。負の数は、不快さの増大を表す。例えば、当該スケールは、−４から＋４の範囲（バークリー快適さスケールなど）を含み得る。
【００９０】
この例では、分類モデル用に選択されるＨＲＶパラメータはｐＮＮ１０％およびｐＮＮ４０％を含むが、任意の他のＨＲＶパラメータが用いられ得る。図１５に見られるように、分類モデルは、快適さデータのサンプルに基づいて定義される。例えば、快適領域と不快領域とを分離する点線の位置および勾配を識別するために最小二乗平均および／または他の技術が用いられ得る。この例では、２値分類モデルが用いられ、不快領域は、分類モデルにより図１５における点線の左側へ画定される。快適領域は、分類モデルにより図１５における点線の右側へ画定される。このデータセットでは、分類モデルは、７８．３５％の精度を有する。言い換えると、点線に基づいて、いくつかの不快さサンプルが分類モデルの快適領域内に位置し、いくつかの快適さサンプルが分類モデルの不快空間内に位置する。理解できるように、分類モデルはＨＶＡＣシステムを制御するために用いられるので、分類モデルは、好ましくは、このタイプの誤分類を最小化する。
【００９１】
図１６において、（図１５に示される同じデータ用の）分類モデルの精度を改善または最適化するために講じられ得る措置の例が示される。いくつかの例において、新しい状態（純粋な快適状態および不快状態以外）が定義および使用される。正の値と負の値とに対応する厳密な快適状態を用いるよりもむしろ、第１の新しい状態（または確かに快適な状態）が快適値≧＋１を含み、第２の新しい状態または不快〜わずかに快適な状態が値−４〜＜＋１を含む。これらの修正済みの状態を用いることにより、図１６に示される修正済みの分類モデルを定義できる。新しい分類モデルは、図１５に示されるものに対して改善された精度を有する。このデータセットでは、修正済みの分類モデルは、ここで、９０．７２％の精度を有する。図１５および図１６における分類モデルの例は線形ＨＲＶパラメータを用いるが、当該分類モデルは、線形ＨＲＶパラメータおよび非線形ＨＲＶパラメータまたは両方の非線形パラメータを用い得る。
【００９２】
図１７をここで参照すると、上述の修正済みの快適さデータを生成するための方法９００が示される。９１４において、ＨＲＶパラメータ、環境データおよび快適さデータが記録される。いくつかの例において、−４から＋４のバークリー快適さスケールなどの線形快適さスケールが用いられる。９１８において、Ｓ個のＨＲＶ統計パラメータが、ＨＲＶデータに基づいて生成される（Ｓは、２よりも多いかまたはそれに等しい整数である）。Ｓ個のＨＲＶ統計パラメータは、線形ＨＲＶ統計パラメータまたは非線形ＨＲＶ統計パラメータであり得る。
【００９３】
９２２において、１などの非常に低い快適状態が、０および不快状態も含む新しい状態に再割り当てされる。より高い快適状態が、確かに快適な状態に再割り当てされる。例えば、第１の状態または「確かに快適な」状態が、＞＋１から＋４までの快適値を含む。第２の状態または「不快」〜わずかに快適な状態が、−４から≦＋１までの値を含む。９２４において、快適さデータは、新しい快適さ分類を用いてＳ次元ＨＲＶパラメータ空間にプロットされる。９２６において、（Ｓ次元ＨＲＶパラメータ空間内の快適状態または不快状態を分類するための）分類モデルが、新しい快適状態に基づいて生成される。
【００９４】
この例では、分類モデルは、Ｓ次元ＨＲＶパラメータ空間内の線形状またはＳ次元形状を画定する。この例では、Ｓ＝２であり、当該モデルは、第１のＨＲＶパラメータおよび第２のＨＲＶパラメータの値に基づいて判定を生成する。理解できるように、当該モデルの精度は、上記技術により改善される。２つのＨＲＶパラメータを用いた分類モデルが上記の例において示されているが、当該分類モデルは、２つよりも多くのＨＲＶパラメータを含み得る。
【００９５】
上記説明は車両に関するものであるが、本開示は、他の環境内の熱的快適性を制御するためにも用いられ得る。例えば、熱的快適性は、建物（オフィス、自宅および／または作業スペースなど）内の熱的快適性を制御するために用いられ得る。追加の例は、医療デバイスの制御のための熱的快適性の使用および／または医療用途での熱的快適性の使用を含む。
【００９６】
上記説明は、本質的に例示的なものに過ぎず、本開示、その用途、または使用法を限定するようには決して意図されていない。本開示の広範な教示は、様々な形態で実装され得る。従って、本開示は具体例を含むが、図面、明細書および以下の特許請求の範囲を検討すれば他の修正が明らかになるので、本開示の真の範囲はそのように限定されるべきではない。方法における１または複数の段階が、本開示の原理を変更することなく、異なる順序で（または同時に）実行され得ることを理解されたい。さらに、実施形態の各々は、特定の機能を有するものとして上述されているが、本開示の任意の実施形態に関して説明されている機能のうちのいずれか１または複数は、他の実施形態のうちのいずれかの機能に実装され得、および／または、組み合わせが明示的に記載されていない場合でも、当該機能と組み合わされ得る。言い換えると、記載されている実施形態は、相互に排他的ではなく、１または複数の実施形態を互いに置き換えたものは、本開示の範囲内に留まる。
【００９７】
要素間（例えば、モジュール間、回路要素間、半導体層間等）の空間的関係および機能的関係が、「接続」、「係合」、「連結」、「隣接」、「の隣」、「の頂部に」、「上」、「下」および「配置」を含む様々な用語を用いて記載されている。「直接」と明示的に記載されていない限り、第１の要素と第２の要素との間の関係が上記開示に記載されている場合、当該関係は、第１の要素と第２の要素との間に他の介在要素が存在しない直接的な関係であり得るが、第１の要素と第２の要素との間に１または複数の介在要素が（空間的にまたは機能的に、のいずれかで）存在する間接的な関係でもあり得る。本明細書において用いられるように、Ａ，ＢおよびＣのうちの少なくとも１つという語句は、非排他的論理ＯＲを用いた論理（ＡまたはＢまたはＣ）を意味するものと解釈されるべきであり、「Ａのうちの少なくとも１つ、Ｂのうちの少なくとも１つ、および、Ｃのうちの少なくとも１つ」を意味するものと解釈されるべきではない。
【００９８】
図において、矢先により示される矢印の方向は概して、図示の対象である情報（データまたは命令など）の流れを示す。例えば、要素Ａと要素Ｂとが様々な情報を交換するが、要素Ａから要素Ｂへ伝送される情報が図示に関連している場合、矢印は、要素Ａから要素Ｂへ向き得る。この単方向の矢印は、他の情報が要素Ｂから要素Ａへ伝送されないことを示唆しない。さらに、要素Ａから要素Ｂへ送信される情報について、要素Ｂは、当該情報の要求または受信確認を要素Ａへ送信し得る。
【００９９】
本願において、以下の定義を含む「モジュール」という用語または「コントローラ」という用語は、「回路」という用語で置き換えられ得る。「モジュール」という用語は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル、アナログもしくは混成アナログ／デジタル離散回路、デジタル、アナログもしくは混成アナログ／デジタル集積回路、組み合わせ論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）コードを実行するプロセッサ回路（共有、専用またはグループ）、プロセッサ回路により実行されるコードを格納するメモリ回路（共有、専用またはグループ）、説明された機能を提供する他の適切なハードウェアコンポーネント、または例えばシステムオンチップ内の上述したもののいくつかもしくは全ての組み合わせを指してもよく、それらの一部であってもよく、それらを含んでもよい。
【０１００】
モジュールは、１または複数のインタフェース回路を含んでよい。いくつかの例において、インタフェース回路は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）またはそれらの組み合わせに接続される有線インタフェースまたは無線インタフェースを含んでよい。本開示の任意の所与のモジュールの機能は、インタフェース回路を介して接続される複数のモジュール間で分散されてよい。例えば、複数のモジュールは、負荷分散を可能にしてよい。さらなる例において、サーバ（遠隔またはクラウドとしても知られる）モジュールは、クライアントモジュールの代わりにいくつかの機能を実現してよい。
【０１０１】
上記で用いられるコードという用語は、ソフトウェア、ファームウェアおよび／またはマイクロコードを含んでよく、プログラム、ルーチン、機能、クラス、データ構造および／またはオブジェクトを指してよい。共有プロセッサ回路という用語は、複数のモジュールからのいくつかのコードまたは全てのコードを実行する単一のプロセッサ回路を包含する。グループプロセッサ回路という用語は、追加のプロセッサ回路との組み合わせにおいて、１または複数のモジュールからのいくつかのコードまたは全てのコードを実行するプロセッサ回路を包含する。複数のプロセッサ回路への言及は、別個のダイ上の複数のプロセッサ回路、単一のダイ上の複数のプロセッサ回路、単一のプロセッサ回路の複数のコア、単一のプロセッサ回路の複数のスレッド、または上記のものの組み合わせを包含する。共有メモリ回路という用語は、複数のモジュールからのいくつかのコードまたは全てのコードを格納する単一のメモリ回路を包含する。グループメモリ回路という用語は、追加のメモリとの組み合わせにおいて、１または複数のモジュールからのいくつかのコードまたは全てのコードを格納するメモリ回路を包含する。
【０１０２】
メモリ回路という用語は、コンピュータ可読媒体という用語のサブセットである。本明細書において用いられるコンピュータ可読媒体という用語は、媒体（搬送波など）を通じて伝播する一時的な電気信号または電磁信号を包含しない。従って、コンピュータ可読媒体という用語は、有形かつ非一時的なものとみなされてよい。非一時的な有形のコンピュータ可読媒体の非限定的な例は、不揮発性メモリ回路（フラッシュメモリ回路、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ回路またはマスクリードオンリメモリ回路など）、揮発性メモリ回路（スタティックランダムアクセスメモリ回路またはダイナミックランダムアクセスメモリ回路など）、磁気記憶媒体（アナログ磁気テープもしくはデジタル磁気テープまたはハードディスクドライブなど）および光記憶媒体（ＣＤ、ＤＶＤまたはブルーレイディスクなど）である。
【０１０３】
本願において説明する装置および方法は、コンピュータプログラムにおいて具現化される１または複数の特定の機能を実行するよう汎用コンピュータを構成することにより生成される専用コンピュータにより部分的にまたは完全に実装されてよい。上述の機能ブロック、フローチャートコンポーネントおよび他の要素は、熟練技術者またはプログラマの日常業務によりコンピュータプログラムに変換され得るソフトウェア仕様として機能する。
【０１０４】
コンピュータプログラムは、少なくとも１つの非一時的な有形のコンピュータ可読媒体上に格納されるプロセッサ実行可能命令を含む。また、コンピュータプログラムは、格納されたデータを含んでもよく、格納されたデータに依存してもよい。コンピュータプログラムは、専用コンピュータのハードウェアとインタラクトする基本入力／出力システム（ＢＩＯＳ）、専用コンピュータの特定のデバイスとインタラクトするデバイスドライバ、１または複数のオペレーティングシステム、ユーザアプリケーション、バックグラウンドサービス、バックグラウンドアプリケーション等を包含し得る。
【０１０５】
コンピュータプログラムは、（ｉ）ＨＴＭＬ（ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  ｍａｒｋｕｐ  ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＸＭＬ（ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  ｍａｒｋｕｐ  ｌａｎｇｕａｇｅ）またはＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）Ｏｂｊｅｃｔ  Ｎｏｔａｔｉｏｎ）などの解析される説明テキスト、（ｉｉ）アセンブリコード、（ｉｉｉ）コンパイラによりソースコードから生成されるオブジェクトコード、（ｉｖ）インタプリタによる実行用のソースコード、（ｖ）ジャストインタイムコンパイラによる編集および実行用のソースコード等を含んでよい。例に過ぎないが、ソースコードは、Ｃ，Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ、Ｓｗｉｆｔ、Ｈａｓｋｅｌｌ、Ｇｏ、ＳＱＬ、Ｒ、Ｌｉｓｐ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｆｏｒｔｒａｎ、Ｐｅｒｌ、Ｐａｓｃａｌ、Ｃｕｒｌ、ＯＣａｍｌ、Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＨＴＭＬ５（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  ５ｔｈ  ｒｅｖｉｓｉｏｎ）、Ａｄａ、ＡＳＰ（Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｅｒｖｅｒ  Ｐａｇｅｓ）、ＰＨＰ（ＰＨＰ：Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、Ｓｃａｌａ、Ｅｉｆｆｅｌ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｒｌａｎｇ、Ｒｕｂｙ、Ｆｌａｓｈ（登録商標）、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ（登録商標）、Ｌｕａ、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）、ＳＩＭＵＬＩＮＫおよびＰｙｔｈｏｎ（登録商標）を含む言語からの文法を用いて書き込まれてよい。
【０１０６】
「するための手段」という語句を用いて、または方法の請求項の場合には「するためのオペレーション」もしくは「するための段階」という語句を用いて、要素が明示的に記載されていない限り、特許請求の範囲に記載される要素のいずれも、米国特許法第１１２条（ｆ）の意味におけるミーンズプラスファンクション要素として意図されてはいない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【国際調査報告】
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