(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インテリジェント・コントローラであって、
筐体内の環境条件を制御するための１つまたは複数のプロセッサであって、前記インテリジェント・コントローラは、
前記環境条件が、格納された制御スケジュールに従って制御される通常モードと、
自動留守モードと、
を含む複数のモードで動作するように構成されたプロセッサと、
前記筐体内の占有の表示を検出するための１つまたは複数のセンサと、
前記１つまたは複数のセンサからの履歴読取り値に基づいて履歴占有パターンを格納する１つまたは複数のメモリと、
前記１つまたは複数のプロセッサにより実行されたとき、前記１つまたは複数のプロセッサに、
前記１つまたは複数のセンサから測定値を定期的に受信するステップと、
前記筐体が占有されていない可能性が高い時点を、
（ｉ）前記１つまたは複数のセンサから受信した前記測定値が少なくとも第１の時間間隔だけ占有を示さないことと、
（ｉｉ）前記第１の時間間隔に対応する前記履歴占有パターンの部分と
に少なくとも部分的に基づいて決定するステップと、
前記筐体が占有されていない可能性が高いと判定され時点で、前記インテリジェント・コントローラに前記通常モードから前記自動留守モードへ遷移させるステップと、
を含む動作を実施させる、前記１つまたは複数のメモリに格納された命令と、
を備え、
前記筐体が占有されていない可能性が高い時点を決定するステップは、
前記１つまたは複数のセンサから受信した前記測定値に基づいて存在確率を計算するステップと、
前記計算された存在確率と所定の閾値との比較に基づいて、前記１つまたは複数のセンサから受信した前記測定値が占有を示しているかを決定するステップと、
前記履歴占有パターンの対応する部分に基づいて前記閾値を調節するステップとを備える、インテリジェント・コントローラ。
【請求項２】
前記第１の時間間隔の長さは、前記第１の時間間隔に対応する前記履歴占有パターンの部分に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１に記載のインテリジェント・コントローラ。
【請求項３】
前記第１の時間間隔に対応する前記履歴占有パターンの部分が、前記筐体が前記第１の時間間隔において占有されている可能性が低くなっていることを示す場合に、前記第１の時間間隔の長さが低下する、請求項２に記載のインテリジェント・コントローラ。
【請求項４】
前記第１の時間間隔はほぼ１２０分と１５０分の間である、請求項１〜３のいずれか１項に記載のインテリジェント・コントローラ。
【請求項５】
前記自動留守モードで動作するとき、前記インテリジェント・コントローラは、前記インテリジェント・コントローラが前記通常モードで動作するときよりもエネルギ効率的に前記環境条件を制御する、請求項１〜４のいずれか１項に記載のインテリジェント・コントローラ。
【請求項６】
前記履歴占有パターンは複数の時間バケットを含み、前記複数の時間バケットの各々は週ごとに繰り返される時間間隔に対応し、前記複数の時間バケットの各々は、前記時間間隔において生じた占有の表示を格納する、請求項１〜５のいずれか１項に記載のインテリジェント・コントローラ。
【請求項７】
前記インテリジェント・コントローラはサーモスタットを備え、前記環境条件は前記筐体内の周辺温度を含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載のインテリジェント・コントローラ。
【請求項８】
前記複数のモードはさらに休暇留守モードを含み、
前記１つまたは複数のメモリに格納された命令は前記１つまたは複数のプロセッサにさらに、
筐体が拡張期間だけ占有されていない可能性が高い時点を少なくとも、
（ｉ）前記１つまたは複数のセンサから受信した前記測定値が少なくとも第２の時間間隔だけ占有を示さないことと、
（ｉｉ）前記第２の時間間隔に対応する前記履歴占有パターンの部分と
に部分的に基づいて決定するステップと、
前記筐体が拡張期間だけ占有されていない可能性が高いと判定され時点で、前記インテリジェント・コントローラに前記休暇留守モードに遷移させるステップと、
を含む動作を実施させる、請求項１〜７のいずれか１項に記載のインテリジェント・コントローラ。
【請求項９】
前記１つまたは複数のセンサはパッシブ赤外線（ＰＩＲ）センサを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載のインテリジェント・コントローラ。
【請求項１０】
前記筐体が占有されていない可能性が高い時点を決定するステップは無線ネットワークで受信した情報にさらに基づく、請求項１〜９のいずれか１項に記載のインテリジェント・コントローラ。
【請求項１１】
環境条件を制御するための方法であって、
前記環境条件が、格納された制御スケジュールに従って制御される通常モードと、
自動留守モードと、
を含む複数のモードで動作するように構成されたインテリジェント・コントローラを用いて筐体内の前記環境条件を制御するステップと、
前記インテリジェント・コントローラの１つまたは複数のプロセッサにより、前記筐体内の占有の表示を検出する１つまたは複数のセンサからの測定値を受信するステップと、
前記インテリジェント・コントローラの１つまたは複数のメモリに、前記１つまたは複数のセンサからの履歴読取り値に基づく履歴占有パターンを格納するステップと、
前記１つまたは複数のプロセッサにより、前記筐体が占有されていない可能性が高い時点を、
（ｉ）前記１つまたは複数のセンサから受信した前記測定値が少なくとも第１の時間間隔だけ占有を示さないことと、
（ｉｉ）前記第１の時間間隔に対応する前記履歴占有パターンの部分と、
に少なくとも部分的に基づいて決定するステップと、
前記筐体が占有されていない可能性が高いと判定され時点で、前記１つまたは複数のプロセッサにより、前記インテリジェント・コントローラに前記通常モードから前記自動留守モードへ遷移させるステップと、
を含み、
前記筐体が占有されていない可能性が高い時点を決定するステップは、
前記１つまたは複数のセンサから受信した前記測定値に基づいて存在確率を計算するステップと、
前記計算された存在確率と所定の閾値との比較に基づいて、前記１つまたは複数のセンサから受信した前記測定値が占有を示しているかを決定するステップと、
前記履歴占有パターンの対応する部分に基づいて前記閾値を調節するステップとを備える、方法。
【請求項１２】
前記第１の時間間隔の長さは、前記第１の時間間隔に対応する前記履歴占有パターンの部分に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１の時間間隔に対応する前記履歴占有パターンの部分が、前記筐体が前記第１の時間間隔において占有されている可能性が低くなっていることを示す場合に、前記第１の時間間隔の長さが低下する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の時間間隔はほぼ１２０分と１５０分の間である、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記自動留守モードで動作するとき、前記インテリジェント・コントローラは、前記インテリジェント・コントローラが前記通常モードで動作するときよりもエネルギ効率的に前記環境条件を制御する、請求項１１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、機械学習およびインテリジェント・コントローラに関し、特に、インテリジェント・コントローラ、および、インテリジェント・コントローラにより制御される領域、ボリューム、または環境の中の１つまたは複数の種類のエンティティの存在を決定し、当該１つまたは複数のエンティティの存在または不在に関して制御動作を修正する、インテリジェント・コントローラに組み込まれた機械学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
制御システムや制御理論は、航空機、宇宙船、および他の車両および運送システムからコンピュータ・システム、工業生産設備および運用施設、工作機械、加工機械、および家庭用機器に至るまで、多数のシステムや技術の設計と開発に多大な影響を及ぼす、良く発展した研究開発分野である。制御理論は、実用的なシステム制御設計原理の大部分を網羅するが、理論数学や応用数学の重要な部門でもある。多種多様な種類のコントローラが一般に、単純な閉ループ・フィードバック・コントローラから複雑で適合的な状態空間および微分方程式ベースのプロセッサ制御型の制御システムに至るまで、多種多様な適用領域で使用されている。
【０００３】
多くのコントローラは、制御モデルやシステムからのセンサ・フィードバックに基づいて当該システムの様々な動的要素に制御信号を出力するように設計されている。多数のシステムは所定の振舞いまたは動作モードを示すように設計されており、かかるシステムの制御要素はしたがって、所定のシステム振舞いが通常の動作条件下で生ずるのを保証するように、伝統的な設計および最適化技術により設計されている。特定のケースでは、多種多様な動作モードがシステムに存在することがあり、当該システムの制御要素は、それに応じて当該システムに対して現在の動作モードを選択し、選択された動作モードに従うように当該システムを制御する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願第１３／２６９，５０１号明細書
【特許文献２】米国仮特許出願第６１／５５０，３４５号明細書
【特許文献３】米国特許出願第１３／２７９，１５１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
多種多様なコントローラと自動化システムの理論家、研究者、および開発者は、制御システムに対する柔軟性とインテリジェンスを有するコントローラを製造して、様々な可能な動作モードから現在の動作モードを選択し、制御されるシステムを駆動して選択された動作モードを生成する制御出力を提供するための、コントローラ設計に対するアプローチを求め続けている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願は、電子的に格納されたルール、パラメータ、および命令のうち１つまたは複数を含む、センサ出力および電子的に格納された情報を使用して、１つまたは複数の種類のエンティティがインテリジェント・コントローラにより監視される領域、ボリューム、または環境の中に存在するかどうかを判定するインテリジェント・コントローラに関する。インテリジェント・コントローラは、当該１つまたは複数のエンティティの存在および不在に関して、動作モードを選択し、制御スケジュールを修正する。インテリジェント・コントローラは、フィードバック情報を使用して、電子的に格納されたパラメータおよびルールを継続的に調節し、当該１つまたは複数のエンティティの存在または不在に関する不正確な推論の数を最小化し、インテリジェント・コントローラにより制御される様々な種類のシステムが選択された動作モードを実行する効率を最大化する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】スマート・ホーム環境の図である。
【図２】スマート・ホーム装置とリモート装置およびシステムとの統合を示す図である。
【図３】図２に示す相互通信エンティティの環境での情報処理を示す図である。
【図４】本願が関連する一般的なインテリジェント・コントローラを示す図である。
【図５】インテリジェント・コントローラの追加的な内部機能を示す図である。
【図６】インテリジェント・コントローラ、サーバ・コンピュータ、および他のプロセッサ・ベースのインテリジェント装置およびシステムに含めうるタイプの計算装置の例を表す汎用コンピュータ・アーキテクチャを示す図である。
【図７】本願が関連する一般的なインテリジェント・コントローラのインテリジェント・コントローラの機能および特徴を示す図である。
【図８】インテリジェント・コントローラが動作する典型的な制御環境を示す図である。
【図９】センサ出力の一般的特性を示す図である。
【図１０Ａ】制御動作中にインテリジェント・コントローラにより処理され生成される情報を示す図である。
【図１０Ｂ】制御動作中にインテリジェント・コントローラにより処理され生成される情報を示す図である。
【図１０Ｃ】制御動作中にインテリジェント・コントローラにより処理され生成される情報を示す図である。
【図１０Ｄ】制御動作中にインテリジェント・コントローラにより処理され生成される情報を示す図である。
【図１１】分散制御環境を示す図である。
【図１２】環境内部の１組の複数のコントローラの各コントローラに関連付けられる検知および推測の領域を示す図である。
【図１３】複数のインテリジェント・コントローラにより制御される環境内部の制御領域を示す図である。
【図１４Ａ】１つまたは複数のインテリジェント・コントローラおよび／または当該１つまたは複数のインテリジェント・コントローラにアクセス可能なリモート・コンピュータ・システム内部の様々な種類の電子的に格納された存在確率情報を示す図である。
【図１４Ｂ】１つまたは複数のインテリジェント・コントローラおよび／または当該１つまたは複数のインテリジェント・コントローラにアクセス可能なリモート・コンピュータ・システム内部の様々な種類の電子的に格納された存在確率情報を示す図である。
【図１４Ｃ】１つまたは複数のインテリジェント・コントローラおよび／または当該１つまたは複数のインテリジェント・コントローラにアクセス可能なリモート・コンピュータ・システム内部の様々な種類の電子的に格納された存在確率情報を示す図である。
【図１４Ｄ】計算されたスカラ存在確率値がそれに沿って時間間隔上のカラムとして示される、タイムラインの一部を示す図である。
【図１５】人間が環境全体の中または部分領域内部または当該環境の特定の点に居るという存在確率を決定するためにインテリジェント・コントローラにより使用できる、多種多様な受信され電子的に格納された情報の一部を示す図である。
【図１６】インテリジェント・コントローラの動作の制御フロー図である。
【図１７Ａ】存在／不在モデルの変形を示す図である。
【図１７Ｂ】存在／不在モデルの変形を示す図である。
【図１８Ａ】図１７Ａに示す２状態遷移図に従って動作するインテリジェント・コントローラの状態遷移図である。
【図１８Ｂ】図１７Ａに示す２状態遷移図に従って動作するインテリジェント・コントローラの状態遷移図である。
【図１９】図１７Ａおよび１８Ａで用いたのと同様な記法を用いた３存在状態のインテリジェント・コントローラを示す図である。
【図２０】図１７Ａおよび１８Ａで用いたのと同様な記法を用いた３存在状態のインテリジェント・コントローラを示す図である。
【図２１】環境内部の複数のインテリジェント・コントローラに関するインテリジェント制御の可変な分布度合いを示す図である。
【図２２Ａ】異なる種類の制御スケジュールを示す図である。
【図２２Ｂ】異なる種類の制御スケジュールを示す図である。
【図２２Ｃ】異なる種類の制御スケジュールを示す図である。
【図２３Ａ】自動制御スケジュール学習の一部として、インテリジェント・コントローラにより受信し実行し、次いで記録して図２２Ａ乃至Ｃに関して上述したような制御スケジュールに重ね合せることができる、即時制御入力の表現を示す図である。
【図２３Ｂ】自動制御スケジュール学習の一部として、インテリジェント・コントローラにより受信し実行し、次いで記録して図２２Ａ乃至Ｃに関して上述したような制御スケジュールに重ね合せることができる、即時制御入力の表現を示す図である。
【図２３Ｃ】自動制御スケジュール学習の一部として、インテリジェント・コントローラにより受信し実行し、次いで記録して図２２Ａ乃至Ｃに関して上述したような制御スケジュールに重ね合せることができる、即時制御入力の表現を示す図である。
【図２３Ｄ】自動制御スケジュール学習の一部として、インテリジェント・コントローラにより受信し実行し、次いで記録して図２２Ａ乃至Ｃに関して上述したような制御スケジュールに重ね合せることができる、即時制御入力の表現を示す図である。
【図２３Ｅ】自動制御スケジュール学習の一部として、インテリジェント・コントローラにより受信し実行し、次いで記録して図２２Ａ乃至Ｃに関して上述したような制御スケジュールに重ね合せることができる、即時制御入力の表現を示す図である。
【図２３Ｆ】自動制御スケジュール学習の一部として、インテリジェント・コントローラにより受信し実行し、次いで記録して図２２Ａ乃至Ｃに関して上述したような制御スケジュールに重ね合せることができる、即時制御入力の表現を示す図である。
【図２３Ｇ】自動制御スケジュール学習の一部として、インテリジェント・コントローラにより受信し実行し、次いで記録して図２２Ａ乃至Ｃに関して上述したような制御スケジュールに重ね合せることができる、即時制御入力の表現を示す図である。
【図２４Ａ】不在事象と制御スケジュールに及ぼすその影響を示す図である。
【図２４Ｂ】不在事象と制御スケジュールに及ぼすその影響を示す図である。
【図２４Ｃ】不在事象と制御スケジュールに及ぼすその影響を示す図である。
【図２４Ｄ】不在事象と制御スケジュールに及ぼすその影響を示す図である。
【図２５】制御環境または当該制御環境の領域もしくはサブボリュームにおける１人または複数人の人間の存在および／または不在を決定するためにインテリジェント・コントローラにより使用できる多種多様な情報を示す図である。
【図２６Ａ】センサと図１６で提供した制御フロー図のステップ１６１８で呼ばれた存在ルーチンとに関する制御フロー図である。
【図２６Ｂ】センサと図１６で提供した制御フロー図のステップ１６２２で呼ばれた存在ルーチンとに関する制御フロー図である。
【図２７Ａ】当該制御フロー図のステップ１６２２で呼ばれる存在ルーチンの制御フロー図である。
【図２７Ｂ】図２７Ａで提供した制御フロー図のステップ２７０２で起動される累積的なセンサ・ベースの存在確率計算を実行するルーチンの制御フロー図である。
【図２７Ｃ】図２７Ａで提供した制御フロー図のステップ２７０４で呼ばれるルール・ベース修正ルーチンに対する制御フロー図である。
【図２８Ａ】スケジュール調整ルーチンの実装例を示す図である。
【図２８Ｂ】スケジュール調整ルーチンの実装例を示す図である。
【図２９Ａ】様々な種類の存在関連スケジュール調整を示す図である。
【図２９Ｂ】様々な種類の存在関連スケジュール調整を示す図である。
【図２９Ｃ】様々な種類の存在関連スケジュール調整を示す図である。
【図２９Ｄ】様々な種類の存在関連スケジュール調整を示す図である。
【図３０Ａ】センサの出力から存在確率を計算する際の様々な検討事項の詳細を示す図である。
【図３０Ｂ】センサの出力から存在確率を計算する際の様々な検討事項の詳細を示す図である。
【図３０Ｃ】センサの出力から存在確率を計算する際の様々な検討事項の詳細を示す図である。
【図３１】個々のセンサ出力に基づく確率推定の確信度の決定を示す図である。
【図３２Ａ】存在から不在への事象と不在から存在への事象を分離する時間間隔の長さにより、後者の事象が是正的な事象と認められるかどうかを判定できるという事実を示す図である。
【図３２Ｂ】存在から不在への事象と不在から存在への事象を分離する時間間隔の長さにより、後者の事象が是正的な事象と認められるかどうかを判定できるという事実を示す図である。
【図３３】是正的な不在から存在への事象と他の情報を存在確率判定と存在確率判定に関連するスケジュール調整に組み入れるためにインテリジェント・コントローラにより使用できる、存在関連スケジュール調整および存在確率判定に対する様々な変形を示す図である。
【図３４】多種多様な期間にわたって決定された存在パターンの例を示す図である。
【図３５Ａ】インテリジェント・サーモスタットの斜視図を示す図である。
【図３５Ｂ】ユーザにより制御されているインテリジェント・サーモスタットを示す図である。
【図３５Ｃ】ユーザにより制御されているインテリジェント・サーモスタットを示す図である。
【図３６】インテリジェント・サーモスタットとＨＶＡＣカップリング・ウォールドックの拡大斜視図を示す図である。
【図３７Ａ】インテリジェント・サーモスタットの拡大前面斜視図である。
【図３７Ｂ】インテリジェント・サーモスタットの拡大後面斜視図である。
【図３８Ａ】ヘッド・ユニットの拡大前面斜視図である。
【図３８Ｂ】ヘッド・ユニットの拡大後面斜視図である。
【図３９Ａ】ヘッド・ユニットの前面部品の拡大前面斜視図である。
【図３９Ｂ】ヘッド・ユニットの前面部品の拡大後面斜視図である。
【図４０Ａ】バックプレート・ユニットの拡大前面斜視図である。
【図４０Ｂ】バックプレート・ユニットの拡大後面斜視図である。
【図４１】部分的に組み立てたヘッド・ユニットの斜視図である。
【図４２】ヘッド・ユニットの回路基板を示す図である。
【図４３】バックプレートの回路基板の後面図である。
【図４４Ａ】通常のセットポイント温度スケジュールの時間プロットと例示的な自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４４Ｂ】通常のセットポイント温度スケジュールの時間プロットと例示的な自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４４Ｃ】通常のセットポイント温度スケジュールの時間プロットと例示的な自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４４Ｄ】通常のセットポイント温度スケジュールの時間プロットと例示的な自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４５】調整済みの筐体を分類できる様々な状態を示す図である。
【図４６Ａ】通常の制御スケジュールの時間プロットと自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４６Ｂ】通常の制御スケジュールの時間プロットと自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４６Ｃ】通常の制御スケジュールの時間プロットと自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４６Ｄ】通常の制御スケジュールの時間プロットと自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４６Ｅ】通常の制御スケジュールの時間プロットと自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４６Ｆ】通常の制御スケジュールの時間プロットと自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す図である。
【図４７Ａ】自動留守および／または自動到着のトリガの反復的な事例に関連付けられる占有パターンおよび／または是正的な手動入力パターンに基づく、制御スケジュール修正の１例を示す図である。
【図４７Ｂ】自動留守および／または自動到着のトリガの反復的な事例に関連付けられる占有パターンおよび／または是正的な手動入力パターンに基づく、制御スケジュール修正の１例を示す図である。
【図４７Ｃ】自動留守および／または自動到着のトリガの反復的な事例に関連付けられる占有パターンおよび／または是正的な手動入力パターンに基づく、制御スケジュール修正の１例を示す図である。
【図４７Ｄ】自動留守および／または自動到着のトリガの反復的な事例に関連付けられる占有パターンおよび／または是正的な手動入力パターンに基づく、制御スケジュール修正の１例を示す図である。
【図４８】調整済みの筐体を分類できる様々な状態を示す図である。
【図４９】実際の家庭の構成員数による実験データに基づいて、（１）自動留守状態をトリガし、（２）自動留守状態に入るときに自動到着状態を一時的に禁止するための最適な時間閾値を決定することに関するプロット４９１０および４９２０を示す図である。
【図５０Ａ】２つの異なるＨＶＡＣシステムに接続された３つのサーモスタットを有する、住宅のような特定の筐体を示す図である。
【図５０Ｂ】マルチサーモスタット設備設定に対する自動留守機能の実装例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本願は、多種多様なデバイス、マシン、システム、および組織に適用できそれらに組み込みうる多種多様な特定の種類のインテリジェント・コントローラを含む、インテリジェント・コントローラにより制御される１つまたは複数のシステムにより影響される１つまたは複数の領域、ボリューム、環境の中の、１つまたは複数の種類のエンティティの存在および不在を決定する一般的なインテリジェント・コントローラに関する。インテリジェント・コントローラは、１つまたは複数の領域、ボリューム、または環境の中の様々なパラメータの何れかに影響を及ぼすように動作するデバイス、マシン、システム、および組織の動作を制御する。本願が関連する一般的なインテリジェント・コントローラは構成要素を含む。当該構成要素により、インテリジェント・コントローラは、１つまたは複数のセンサからの１つまたは複数の出力を用いて１つまたは複数のエンティティの存在および／または不在を直接検知して、エリア、領域、ボリューム内の、または、エリア、領域、およびボリューム内の点における、当該１つまたは複数のエンティティの存在および／または不在を、センサ・ベースの判定ならびに様々な種類の電子的に格納されたデータ、ルール、およびパラメータから推論し、当該エリア、領域、およびボリューム内の当該１つまたは複数のエンティティの存在または不在の推論に基づいて制御スケジュールを調節することができる。本発明の主題は、同一出願人による特許文献１、特許文献２、および特許文献３の主題に関連し、その各々は引用により本明細書に組み込まれる。
【０００９】
本明細書では、存在および／または不在の検出および対応する制御調整に関する方法と諸実施形態に加えて、インテリジェント・サーモスタットコントローラまたはインテリジェント・サーモスタットの具体的な例、本願が関連する一般的なインテリジェント・コントローラが使用する存在および／または不在の検出および制御調整方法の詳細な例の役割を果たす存在および／または不在の検出および対応する制御スケジュール調整の具体的な例を開示する。インテリジェント・サーモスタットは、スマート・ホーム装置の例である。
【００１０】
詳細な説明には３つのサブセクションがある。即ち、（１）スマート・ホーム環境の概要、（２）インテリジェント・コントローラによる存在および／または不在の検出および制御調整、（３）インテリジェント・サーモスタットの状況における存在および／または不在の検出および制御調整である。第１のサブセクションでは、１つまたは複数のエンティティの存在および／または不在を検出しそれに応じて１つまたは複数のシステムの制御を調節するための方法を適用し組み込むための多数の機会を提供する１つの技術領域を説明する。第２のサブセクションでは、第１の一般的な実装を含めて、１つまたは複数のエンティティの存在および／または不在を決定し、それに応じて、当該１つまたは複数のエンティティの決定された存在および／または不在に基づいて１つまたは複数のシステムの制御を調節する一般的なインテリジェント・コントローラの詳細な説明を行う。第３のサブセクションでは、インテリジェント・サーモスタットに組み込んだ存在および／または不在の検出および対応する制御調整方法の具体的な例を提供する。
【００１１】
スマート・ホーム環境の概要
図１はスマート・ホーム環境を示す。スマート・ホーム環境１００は、幾つかのインテリジェントなマルチセンシングのネットワーク接続デバイスを備える。これらのスマート・ホーム装置は相互通信し、スマート・ホーム環境内で統合される。当該スマート・ホーム装置は、クラウド・ベースのスマート・ホーム制御および／またはデータ処理システムと通信して、制御機能を分散させ、大容量でより高信頼な計算設備にアクセスし、特定のスマート・ホームを大規模なマルチホームまたは地域スマート・ホーム装置ベースの集約に統合してもよい。
【００１２】
当該スマート・ホーム装置が、１つまたは複数のインテリジェント・サーモスタット１０２、１つまたは複数のインテリジェント危険検出ユニット１０４、１つまたは複数のインテリジェント通路インタフェース・デバイス１０６、スマート・ウォール風スイッチ１０８を含むスマート・スイッチ、スマート・ユーティリティ・インタフェースおよびスマート・ウォール・プラグ・インタフェース１１０のような他のサービス・インタフェース、ならびに、冷蔵庫、テレビ、洗濯機、乾燥機、ライト、オーディオ・システム、インターホン・システム、機械式アクチュエータ、壁掛エアコン、プール加熱ユニット、注水システム、および他の多種のインテリジェント機器およびシステムを含む多種多様なインテリジェントなマルチセンシングのネットワーク接続機器１１２を備えてもよい。
【００１３】
一般に、スマート・ホーム装置は、１つまたは複数の異なる種類のセンサ、１つまたは複数のコントローラおよび／またはアクチュエータ、および当該スマート・ホーム装置をローカル・スマート・ホーム環境内の他のスマート・ホーム装置、ルータ、ブリッジ、およびハブ、多種多様な種類のローカル・コンピュータ・システムに接続し、インターネットに接続する、１つまたは複数の通信インタフェースを備える。当該通信インタフェースを介して、スマート・ホーム装置はクラウド・コンピューティング・サーバおよび他のリモート・コンピューティング・システムと通信することができる。データ通信は一般に、Ｗｉ−Ｆｉ、ＺｉｇＢｅｅ、６ＬｏＷＰＡＮのような無線プロトコル、ＣＡＴ６  Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＨｏｍｅＰｌｕｇ、および他のかかる有線プロトコルを含む様々な種類の有線プロトコル、ならびに様々な他種の通信プロトコルおよび技術を含む多種多様な通信媒体およびプロトコルを用いて実行される。スマート・ホーム装置はそれ自体、他のスマート・ホーム装置に対するリピータのような中間通信デバイスとして動作してもよい。スマート・ホーム環境はさらに、通信インタフェースおよびプロセッサ・ベースのコントローラを有さない多種多様な種類のレガシ機器およびデバイス１４０および１４２を備えてもよい。
【００１４】
図２はスマート・ホーム装置とリモート装置およびシステムとの統合を示す。スマート・ホーム環境２００内のスマート・ホーム装置は、３Ｇ／４Ｇ無線通信２０４によるインターネット２０２を介して、ハブ・ネットワーク２０６を介して、または、他の通信インタフェースおよびプロトコルにより、通信することができる。多種多様なスマート・ホーム関連データ、およびスマート・ホーム・データ２０８から導出したデータを、クラウド・ベースのリモート・システムを含むリモート・システム２１０に格納し、そこから取り出すことができる。当該リモート・システムは、スマート・ホーム環境に関する追加の情報およびルールのデータ処理および導出のための様々な種類の統計、推論、およびインデクシング・エンジン２１２を備えてもよい。格納されたデータを、１つまたは複数の通信媒体およびプロトコルを介して、部分的にまたは全体として、慈善団体２１４、政府２１６、学術機関２１８、企業２２０、および公共団体２２２を含む様々なリモート・システムおよび組織に公開することができる。一般に、リモートデータ処理システム２１０は、スマート・ホーム装置に関連するかまたは住宅所有者、地主、居住者、または他のスマート・ホーム関連のユーザによりリモートデータ処理および他のサービスに関して契約した組織またはベンダにより管理または運用される。当該データをさらに、スマート・ホームの所有者もしくは管理者および／またはリモートデータ処理システム２１０を運用する民間団体もしくはベンダに代わって、追加の民間団体データ処理システム２１３により処理してもよい。したがって、外部エンティティは、スマート・ホーム装置がスマート・ホーム環境において収集した情報を収集し、処理し、公開することができ、当該情報を処理して他のリモート・エンティティに通信し他のリモート・エンティティと共有できる様々な種類の導出結果を生成し、スマート・ホーム環境におけるスマート・ホーム装置の監視と制御ならびにスマート・ホーム環境の監視と制御に関与することができる。勿論、多くの場合、スマート・ホーム環境内部からリモート・エンティティへの情報の公開を、暗号化、アクセス権限、認証、および他の周知技術を用いて厳密に制御し制限して、当該スマート・ホーム管理者および／または当該リモートデータ処理システムにより機密とみなされた情報が意図的にまたは意図せずさらに外部の計算設備、エンティティ、組織、および個人に利用可能とならないことを保証してもよい。
【００１５】
図３は、図２に示す相互通信エンティティの環境内部の情報処理を示す。外部データ処理システム２１０内部の様々な処理エンジン２１２が、管理サービス３０２、様々な種類の広告通信３０４、ソーシャルネットワーキング交換および他の電子的ソーシャル通信３０６の提供を含む多種多様な目的に関してデータを処理し、様々な種類の監視ルール生成行動３０８のためにデータを処理することができる。様々な処理エンジン２１２は、スマート・ホーム装置３１０乃至３１３と直接的または間接的に通信する。スマート・ホーム装置３１０乃至３１３の各々が、データ消費者（「ＤＣ」）、データソース（「ＤＳ」）、サービス消費者（「ＳＣ」）、およびサービス・ソース（「ＳＳ」）の特徴を有してもよい。さらに、処理エンジンが、インターネット、様々なリモート情報ソース、ならびにリモート・センサ、オーディオ、およびビデオ・フィードおよびソースを介して得られた情報を含む、様々な他種の外部情報３１６にアクセスしてもよい。
【００１６】
インテリジェント・コントローラによる存在および／または不在の検出および制御調整
図４は本願が関連する一般的なインテリジェント・コントローラを示す。インテリジェント・コントローラ４０２は、多種多様な種類の出力制御信号の何れかを介してデバイス、マシン、システム、または組織４０４を制御し、制御されるエンティティおよび環境に関する情報を、制御されるエンティティ４０４、インテリジェント・コントローラ４０２、または当該環境に埋め込んだセンサからインテリジェント・コントローラが受信したセンサ出力から、受信する。図４において、インテリジェント・コントローラは、有線またはファイバ・ベースの通信媒体４０６を介して、制御されるエンティティ４０４に接続されるとして示されている。しかし、インテリジェント・コントローラを、無線通信を含む代替的な種類の通信媒体および通信プロトコルにより、制御されるエンティティと相互接続してもよい。多くの場合、インテリジェント・コントローラと、制御されるエンティティを、インテリジェント・コントローラとインテリジェント・コントローラにより制御されるマシン、デバイス、システム、または組織との両方を備えた単一のシステムとして実装しパッケージ化してもよい。当該制御されるエンティティが複数のデバイス、マシン、システム、または組織を含んでもよく、インテリジェント・コントローラ自体を複数の構成要素ならびに離散的なデバイスおよびシステムの間で分散させてもよい。制御信号を制御されるエンティティに出力しセンサ入力を受信することに加えて、インテリジェント・コントローラはユーザインタフェース４１０乃至４１３も提供する。ユーザインタフェース４１０乃至４１３を介して、人間のユーザは、即時制御入力をインテリジェント・コントローラに入力し、様々な種類の制御スケジュールを生成および修正することができ、即時制御およびスケジュール・インタフェースを、ユーザ操作型処理装置またはリモート自動制御システムを含むリモート・エンティティに提供することができる。図４において、インテリジェント・コントローラは、制御スケジュール４１６を表示し幾つかの入力構成要素４１１乃至４１３を備えるグラフィカル・ディスプレイ・コンポーネント４１０を提供する。入力構成要素４１１乃至４１３は、即時制御指令をインテリジェント・コントローラに入力するためのユーザインタフェースを提供する。当該即時制御指令は、制御されるエンティティを制御し、１つまたは複数の制御スケジュールの表示、制御スケジュールの生成、および制御スケジュールの修正を制御するスケジューリング・インタフェース・コマンドの入力を制御するためのものである。
【００１７】
纏めると、現在着目する一般的なインテリジェント・コントローラは、センサ入力を受け取り、制御信号を１つまたは複数の制御されるエンティティに出力し、ユーザ・インタフェースを提供する。当該ユーザ・インタフェースは、ユーザが即時制御コマンド入力をインテリジェント・コントローラに入力しインテリジェント・コントローラが出力制御信号へと変換できるようにし、１つまたは複数の期間にわたる制御されるエンティティの望ましい動作振舞いを規定する１つまたは複数の制御スケジュールを作成し修正できるようにする。当該ユーザインタフェースを、入力装置および表示装置としてインテリジェント・コントローラ内に含め、モバイル電話を含むリモート装置を介して提供するか、または、コントローラ常駐型のコンポーネントおよびリモート装置の両方を介して提供してもよい。一般的なインテリジェント・コントローラのこれらの基本的な機能と特徴は、本願が関連する自動制御スケジュール学習を実装できる基礎をもたらす。
【００１８】
図５はインテリジェント・コントローラの追加の内部機能を示す。インテリジェント・コントローラは一般に、１つまたは複数のプロセッサ５０２、電子メモリ５０４乃至５０７、マイクロコントローラ５１２を含む様々な種類のマイクロコントローラ５１０乃至５１２、および送受信器５１４を用いて実装される。これらは一体となって通信ポートを実現する。当該通信ポートにより、インテリジェント・コントローラは、データとコマンドを、インテリジェント・コントローラにより制御される１つまたは複数のエンティティ、他のインテリジェント・コントローラ、およびクラウド・コンピューティング設備を含む様々なリモート・コンピューティング設備と、クラウド・コンピューティング・サーバを介して交換することができる。しばしば、インテリジェント・コントローラは、多種多様な通信ポートと、異なる種類の通信媒体を介して多種多様なプロトコルにより通信するためのインタフェースとを備える。インテリジェント・コントローラが、例えば、無線通信を用いて環境内の他の無線可能インテリジェント・コントローラと通信し、モバイル通信キャリアならびに任意の様々な有線通信プロトコルおよび媒体と通信するのが一般的である。特定のケースでは、インテリジェント・コントローラは、特に制御されるエンティティと単一のシステムとしてパッケージ化されるとき、１種類の通信プロトコルのみを使用してもよい。インテリジェント・コントローラ内の電子メモリが揮発性および不揮発性メモリの両方を含んでもよい。低レイテンシで高速の揮発性メモリは、１つまたは複数のプロセッサによる制御ルーチンの実行を促進し、低速の不揮発性メモリは、パワーオン／パワーオフのサイクルに耐える必要がある制御ルーチンやデータを格納する。特定の種類のインテリジェント・コントローラがさらに大容量記憶装置を備えてもよい。
【００１９】
図６は、インテリジェント・コントローラ、サーバ・コンピュータ、および他のプロセッサ・ベースのインテリジェント装置およびシステムに含めうるタイプの計算システムの例を表す汎用コンピュータ・アーキテクチャを示す。当該計算システムは、１つまたは複数の中央演算装置（「ＣＰＵ」）６０２乃至６０５、ＣＰＵ／メモリサブシステムバス６１０または複数のバスによりＣＰＵに相互接続された１つまたは複数の電子メモリ６０８、ＣＰＵ／メモリサブシステムバス６１０を追加のバス６１４および６１６ならびに／または複数の高速シリアル相互接続を含む他種の高速の相互接続媒体と相互接続する第１のブリッジ６１２を備える。これらのバスおよび／またはシリアル相互接続は、ＣＰＵおよびメモリを、グラフィック・プロセッサ６１８のような特殊プロセッサおよび１つまたは複数の追加のブリッジ６２０と接続させる。１つまたは複数の追加のブリッジ６２０は、高速のシリアルリンクまたはコントローラ６２７のような複数のコントローラ６２２乃至６２７と相互接続され、多種多様な種類の大容量記憶装置６２８、電子ディスプレイ、入力装置、および他のかかる構成要素、サブ構成要素、および計算リソースへのアクセスを提供する。
【００２０】
図７は、本願が関連する一般的なインテリジェント・コントローラのインテリジェント・コントローラの特徴および特性を示す。インテリジェント・コントローラは、様々な種類の電子メモリおよび／または大容量記憶装置を含む、物理データ記憶構成要素に格納されたコンピュータ命令により制御される電子回路およびプロセッサ・ベースの計算構成要素として一般に実装されるコントローラ・ロジック７０２を備える。最初に、物理データ記憶装置に格納されプロセッサ内で実行されるコンピュータ命令は、多種多様な近代的なデバイス、マシン、およびシステムの制御要素を含み、デバイス、マシン、またはシステムの他の任意のコンポーネントと同様に有形であり、物理的であり、現実的であることに留意されたい。しばしば、コンピュータ命令で実装された制御論理が「ソフトウェアにすぎない」かまたは抽象的なものであり物理マシンの構成要素より有形でないことを示唆する文言に遭遇する。現代の科学や技術に精通する者には、これが当てはまらないことは分かる。プロセッサにより実行されるコンピュータ命令は物理デバイスに格納された物理的な実体であるはずである。そうでなければ、プロセッサは当該命令にアクセスし実行することはできない。「ソフトウェア」という用語を、プログラミング言語のステートメントの印刷物または表示リストのような、プログラムまたはルーチンの記号表現に適用できるが、かかるコンピュータ・プログラムの記号表現はプロセッサによっては実行されない。そうではなく、プロセッサは、物理データ記憶装置において物理的状態で記憶されたコンピュータ命令をフェッチし実行するのである。同様に、コンピュータ可読媒体は、ディスク、メモリ、および大容量記憶装置のような物理データ記憶媒体である。当該物理データ記憶媒体は、後で当該物理データ記憶媒体により取り出せる有形で物理的な形でデータを格納する。
【００２１】
当該コントローラ・ロジックは、多種多様な種類の格納された情報および入力にアクセスしそれを使用して、１つまたは複数の制御されるエンティティの動作振舞いを制御する出力制御信号７０４を生成する。当該コントローラ・ロジックにより使用される情報は、１つまたは複数の格納された制御スケジュール７０６、１つまたは複数のセンサ７０８乃至７１０から受信された出力、即時制御インタフェース７１２を通じて受信された即時制御入力、クラウド・ベースのデータ処理システム７１３を含むリモートデータ処理システムから受信されたデータ、コマンド、および他の情報を含んでもよい。制御出力７０４を生成することに加えて、当該コントローラ・ロジックは、ユーザが制御スケジュールを作成し修正できるようにするインタフェース７１４を提供し、データや情報をリモート・エンティティ、他のインテリジェント・コントローラに出力し、情報出力インタフェースを介してユーザに提供してもよい。
【００２２】
図８は、インテリジェント・コントローラが内部で動作する典型的な制御環境を示す。上述のように、インテリジェント・コントローラ８０２は、ユーザまたは他のエンティティ８０４から制御入力を受け取り、当該制御入力を、格納された制御スケジュールや他の情報とともに使用して、１つまたは複数の制御されるエンティティ８０８の動作を制御する出力制御信号８０５を生成する。制御されるエンティティの動作により、センサ８１０乃至８１２が埋め込まれた環境を変更してもよい。当該センサは、センサ出力またはフィードバックをインテリジェント・コントローラ８０２に返す。当該フィードバックに基づいて、インテリジェント・コントローラは出力制御信号を修正して、制御システム動作に関する指定の目標または目的を達成する。基本的には、インテリジェント・コントローラは、２つの異なるフィードバックループに従って当該出力制御信号を修正する。最初の最も直接的なフィードバックループは、後続の出力制御信号または制御出力修正を決定して制御システム動作の所望の目標を達成するために当該コントローラが使用できる、センサからの出力を含む。多くの場合、第２のフィードバックループはユーザへの環境フィードバックまたは他のフィードバック８１６を含む。ユーザは次いで、後続のユーザ制御とインテリジェント・コントローラ８０２へのスケジューリング入力を引き起こす。換言すれば、ユーザを、生のセンサ出力ではなく即時制御指令や制御スケジュールの変化を出力する別のタイプのセンサとみなすか、または、高レベルなフィードバックループのコンポーネントとみなすことができる。
【００２３】
多種多様なセンサやセンサ出力が存在する。一般に、センサ出力は直接的または間接的に数種のパラメータ、マシン状態、組織状態、計算状態、または物理環境パラメータに関連する。図９はセンサ出力の一般特性を示す。図９の第１のプロット９０２に示すように、センサは、垂直軸９０６に関してプロットされた、曲線９０４で表した信号を出力してもよく、時間とともに、当該信号は直接的にまたは間接的にパラメータＰに関連する。当該センサは連続的にまたは間隔をおいて信号を出力してもよく、出力の時刻は水平軸９０８に関してプロットされる。特定のケースでは、センサ出力が２つ以上のパラメータに関連してもよい。例えば、プロット９１０で、センサ出力値は直接的にまたは間接的に２つの異なるパラメータＰ１およびＰ２に関連し、これらは軸９１２および９１４に関してそれぞれ長時間にわたってプロットされ、垂直軸９１６に関してプロットされる。以下の説明では、例示と説明の簡単さのため、図９のプロット９０２と同様に、単一のパラメータに直接的にまたは間接的に関連する出力をセンサが生成すると仮定する。以下の説明では、当該センサ出力が、パラメータＰに関する１組のパラメータ値であると仮定する。当該パラメータが、温度、周辺光レベル、音レベル、および他のかかる特性のような環境条件に関連してもよい。しかし、当該パラメータが、マシン構成要素の位置、データ記憶装置におけるメモリ記憶アドレスのデータ状態、電源から流出した電流、気体または流体の流速、気体または流体の圧力、および制御のための有用な情報を含む多種多様なパラメータであってもよい。
【００２４】
図１０Ａ乃至Ｄは、制御動作中にインテリジェント・コントローラにより処理され生成される情報を示す。当該図面の全ては図９のプロット９０２と同様なプロットを示し、パラメータの値または別の組の制御関連値が垂直軸に関してプロットされ、時間が水平軸に関してプロットされる。図１０Ａは、制御されるエンティティ動作の結果に対する理想的な仕様を示す。図１０Ａの垂直軸１００２は指定パラメータ値Ｐｓを表す。例えば、インテリジェント・サーモスタットの場合、指定パラメータ値が温度であってもよい。注水システムの場合、対照的に、当該指定パラメータ値が流速であってもよい。図１０Ａは、インテリジェント・コントローラが時間とともに１つまたは複数のデバイス、マシン、またはシステムの制御を通じて実現しようとする所望のパラメータ値を表す連続曲線１００４のプロットである。当該仕様は、当該パラメータ値が最初は低い値１００６であり、次に相対的に高い値１００８に上昇し、中間値１０１０に低下し、再び高い値１０１２に上昇するのが望ましいことを示す。制御仕様を例えば制御スケジュールとしてユーザに視覚的に表示することができる。
【００２５】
セットポイント変化を、複数のフィールドを有するレコードとして記憶してもよい。当該フィールドは、当該セットポイント変化がシステム生成のセットポイントであるかまたはユーザ作成のセットポイントであるか、当該セットポイント変化が即時制御入力セットポイント変化であるかまたはスケジュールされたセットポイント変化であるか、当該セットポイント変化の生成日時、当該セットポイント変化の最終編集日時を示すフィールド、および他のかかるフィールドを含む。さらに、セットポイントを２つ以上のパラメータ値に関連付けてもよい。１例として、範囲セットポイントが、インテリジェント・コントローラがその中で制御環境を維持すべきパラメータ値の範囲を示してもよい。セットポイント変化をしばしば「セットポイント」と称する。
【００２６】
図１０Ｂは、図１０Ａに示す制御仕様に対応する制御スケジュールの代替的な図または符号化データ図を示す。当該制御スケジュールは、図１０Ａのエッジ１０１８に対応するパラメータ値上昇１０１６、図１０Ａのエッジ１０２２に対応するパラメータ値減少１０２０、および図１０Ａのエッジ１０１６に対応するパラメータ値上昇１０２４の表示を含む。図１０Ｂにプロットした有向矢印を、セットポイント、または幾つかの期間における特定の時点での所望のパラメータ変化の表示と考えることができる。
【００２７】
図１０Ｃは、図１０Ｂに示す制御スケジュールから生じうるインテリジェント・コントローラによる制御出力を示す。本図では、出力制御信号の大きさを垂直軸１０２６に関してプロットしてある。例えば、制御出力が、インテリジェント・サーモスタットにより暖房ユニットに出力された電圧信号であってもよい。高電圧信号は、暖房ユニットが現在動作しているべきであることを示し、低電圧出力は、暖房システムが動作していないべきでないことを示す。図１０Ｃのエッジ１０２８は、図１０Ｂのセットポイント１０１６に対応する。正の制御出力１０３０の幅は、セットポイント矢印１０１６の長さにより示される、所望のパラメータ値変化の長さまたは大きさに関連してもよい。当該所望のパラメータ値が得られると、インテリジェント・コントローラは、エッジ１０３２により表されるように、高電圧信号の出力を中止する。同様な正の出力制御信号１０３４および１０３６は図１０Ｂのセットポイント１０２０および１０２４により引き出される。
【００２８】
最後に、図１０Ｄは、インテリジェント・コントローラによる１つまたは複数の制御されるエンティティの制御から生じる、センサ出力により示される観測されたパラメータ変化を示す。図１０Ｄにおいて、直接的にまたは間接的にパラメータＰに関連するセンサ出力が垂直軸１０４０に関してプロットされている。この観測されたパラメータ値は平滑な連続曲線１０４２により表される。図１０Ａでプロットされた初期仕様曲線に当該連続曲線が関連するように見えるが、観測された曲線は正確には当該仕様曲線とは一致しない。先ず、図１０Ｂでプロットされた制御スケジュール内のセットポイント１０１６により表されたパラメータ値の変化を当該制御されるエンティティが実現するには一定の時間１０４４がかかるかもしれない。また、当該パラメータ値が取得され、制御されるエンティティが動作を中止するように指示されると、当該パラメータ値は低下し始め（１０４６）、所望のパラメータ値を維持するために、制御されるエンティティの動作を再開するためのフィードバック初期化制御出力が生ずる。したがって、図１０Ａの所望の高レベルな一定のパラメータ値１００８は実際には、最終的に、厳密には制御仕様１００４に対応しない時間変化曲線１０４８となりうる。図８を参照して説明した、フィードバックの第１のレベルをインテリジェント・コントローラにより使用して１つまたは複数の制御エンティティを制御する。その結果、観測されたパラメータ値は、時間とともに、図１０Ｄに示すように、図１０Ａのパラメータの指定された時間的振舞いに可能な限り一致する。図８を参照して上述した第２のレベルのフィードバック制御ループが、ユーザの所望の動作結果を反映するパラメータ値／時間曲線を生成する修正された仕様を生成するために、格納された制御スケジュールを変更するかまたは即時制御指令を入力することによって、長時間にわたるユーザによる図１０Ａに示した仕様の変更を含んでもよい。
【００２９】
多種類の制御されるエンティティおよび関連するコントローラが存在する。特定のケースでは、制御出力が、当該制御されるエンティティが現在動作しているかどうかの表示、ならびに、当該制御されるエンティティが動作しているときの動作のレベル、スループット、または出力の表示の両方を含んでもよい。他のケースでは、制御出力が単純に二値の起動／停止信号であってもよい。例示と説明の簡単さのため、以下の説明では後者のタイプの制御出力を想定する。
【００３０】
図１１は分散制御環境を示す。図４乃至８を参照して上述したインテリジェント・コントローラを、インテリジェント・コントローラにより制御されるシステムを含むかまたはそれにより操作される環境内の単一のコントローラの状況で説明する。しかし、図１１に示すように、特定の実装形態では、複数のインテリジェント・コントローラ１１０２乃至１１０４は、リモート・コンピューティング・システム１１０６と協調して、複数のインテリジェント・コントローラが配置される環境で動作するかまたは当該複数のインテリジェント・コントローラによりリモートで制御される１つまたは複数のシステムを一体的に制御してもよい。さらに以下で説明するように、当該複数のインテリジェント・コントローラは、様々な度合いの制御分布および協調で１つまたは複数のシステムを制御してもよい。一般に、図１１の両矢印１１０８のような両矢印で示すように、各インテリジェント・コントローラは当該複数のインテリジェント・コントローラの残りのインテリジェント・コントローラとデータを交換し、インテリジェント・コントローラの全てはリモート・コンピューティング・システムとデータを交換する。特定のケースでは、複数のコントローラの１つまたは一部が、当該複数のインテリジェント・コントローラの残りのインテリジェント・コントローラに代わってローカルルータまたはブリッジとして動作する。その結果、第１のインテリジェント・コントローラからターゲットのインテリジェント・コントローラまたはターゲットのリモート・コンピューティング・システムに送信されたデータとメッセージを、当該ターゲットに対するルータまたはブリッジとして動作する第２のインテリジェント・コントローラに送信し、当該第２のインテリジェント・コントローラにより転送することができる。
【００３１】
図１２は、環境内部の１組の複数のコントローラの各コントローラに関連付けられる検知および推測の領域を示す。当該複数のコントローラにより制御される環境は、図１２において、外側の点線の長方形１２０２により表される。当該環境は３つのコントローラ１２０４乃至１２０６を含む。特定の実装形態では、インテリジェント・コントローラではなく、当該環境が、対応するリモート・インテリジェント・コントローラと通信するセンサを含む。この説明では、説明を簡単にするために、インテリジェント・コントローラがそれが制御する環境内に存在するとして説明するが、上述のステートメントで示したように、それが制御する環境外に物理的に配置されてもよい。各コントローラは、１つまたは複数のセンサを使用して、当該コントローラが直接知覚領域内の環境の特性またはパラメータを直接的に測定または検出できるようにするセンサ出力を受信する。コントローラｃ１  １２０４の直接知覚領域を斜交平行ディスク形領域１２０８として示す。コントローラｃ２およびｃ３に対する直接知覚領域も同様に、それぞれ斜交平行ディスク形領域１２１０および１２１２として示されている。図１２に示す環境では、各コントローラは、当該環境の特性とパラメータを直接測定するか、または、知覚領域内の環境の特性とパラメータを推論する役割を担ってもよい。図１２において、３つのコントローラの知覚領域は点線により示され、対応する直接知覚領域を含む。例えば、コントローラｃ２の知覚領域は環境境界１２０２と点線１２１４乃至１２１７により画される。図１２から分かるように、異なるコントローラに対応する直接知覚領域と知覚領域の両方が重複してもよい。例えば、二重斜交平行領域１２２０はコントローラｃ１  １２０４とｃ３  １２０６に関連付けられる直接知覚領域の重なりを表す。同様に、点線セグメント１２２２乃至１２２４により画される領域は、コントローラｃ１およびｃ３に関連付けられる知覚領域の重なりを表す。
【００３２】
図１２は、複数のインテリジェント・コントローラを有する環境の分散制御に複雑な検討事項を関連付けてもよいことを示す。インテリジェント・コントローラが、上で「直接知覚領域」と称したインテリジェント・コントローラによりセンサを通じて直接アクセス可能な領域を超える、上でインテリジェント・コントローラに関連付けられる「知覚領域」と称した環境の部分を検知する役割を果たしてもよい。知覚領域に関する制御決定に必要な様々な種類の判定を提供するために、インテリジェント・コントローラは、様々なルールおよび差別化技術を使用して、センサ出力に基づく判定をより広い知覚領域に拡大してもよい。インテリジェント・コントローラが複数のセンサを含むとき、インテリジェント・コントローラはまた、複数のセンサのセンサ出力における不一致に関して様々な種類の確率判定を実行してもよく、センサ出力から推論した環境特性およびパラメータの独立な判定によりセンサデータを連続的に較正し検証してもよい。複数のコントローラに関連付けられる知覚領域および直接知覚領域が重複するとき、分散制御が、複数のコントローラによる複数の判定を使用することと、矛盾する判定を解決することを含んでもよい。多くの場合、１つのコントローラが利用できる不完全なセンサデータに基づくいて当該コントローラが行った推論を、他のインテリジェント・コントローラが提供した判定に関連する補完データで強化してもよい。
【００３３】
図１３は、複数のインテリジェント・コントローラにより制御される環境内部の制御領域を示す。図１２と図１３に示す環境では、３つのインテリジェント・コントローラ１２０４乃至１２０６の各々は制御領域に関連付けられ、これを平行線模様で示す。図１３に示す例では、インテリジェント・コントローラ１２０４乃至１２０６に関連付けられた３つの制御領域１３０２乃至１３０４はそれぞれ長方形である。インテリジェント・コントローラｃ１  １２０４とｃ３  １２０６に関連付けられた制御領域は第１の二重斜交平行領域１３０８と重複し、コントローラｃ２  １２０５とｃ３  １２０６に関連付けられた制御領域は第２の二重斜交平行領域１３１０で重複する。
【００３４】
制御領域の概念は複数のインテリジェント・コントローラによる環境の分散制御にさらに複雑性をもたらす。インテリジェント・コントローラは、センサデータと、制御スケジュール、履歴センサデータを含む電子的に格納された情報とからの当該環境の様々な特性およびパラメータの判定、および、環境特性とパラメータの履歴判定を使用して、１つまたは複数のシステムをインテリジェントに制御してインテリジェント・コントローラに関連付けられる制御領域内の所望の特性およびパラメータを提供する。しかし、制御領域が重複することがあり、図１３の領域１３１２のような環境の部分が１つまたは複数のシステムの制御を通じた任意のインテリジェント・コントローラによる直接制御を受けないこともあるので、環境にわたるインテリジェント分散制御を提供するために多くの複雑な分散制御判定が行われ多くのトレードオフが考慮される。１例として、インテリジェント・コントローラｃ１およびｃ３は最終的に、その個々の制御領域を準最適に制御して、許容できない特性およびパラメータ値がその制御領域の間の重複領域１３０８で生ずるのを防止してもよい。さらに、制御領域は知覚領域と厳密には共存できないので、複雑な制御の判定を行って、個々の制御領域の外部の環境部分を間接的に制御してもよい。
【００３５】
図１２および１３では、直接知覚の当該領域、知覚領域、および制御領域を環境内の領域として示してある。特定のインテリジェント制御問題の領域では、直接知覚の領域、知覚領域、および制御領域が大きな環境ボリューム内の部分ボリュームであってもよい。例えば、一階建て住宅を住宅領域全体における領域の観点から適切に説明でき、多層階のアパートは、多層階アパート内の全てのアパートを含む大きなボリューム内の部分ボリュームを考慮することを要してもよい。以下の説明では、説明を明確にし簡単にするために、インテリジェント制御のボリューム図ではなく領域図を使用する。
【００３６】
本願はインテリジェント・コントローラに関する。インテリジェント・コントローラは、その環境内の関連する知覚領域内の１つまたは複数の異なる種類のエンティティの存在を直接的および間接的に検知し、単体で、または、他のインテリジェント・コントローラおよび／またはリモート・コンピュータと分散方式で、制御スケジュール調整を行い、当該１つまたは複数のエンティティが環境内に存在するか存在しないかに応じて、全体として、または、当該環境の特定の部分において、追加の行動およびタスクを実施してもよい。以下の説明では、１例として、インテリジェント・コントローラにより制御される環境内の人間の存在を判定するインテリジェント・コントローラを説明する。しかし、様々な他種のエンティティの何れかの存在または不在をインテリジェント・コントローラにより検出して、当該検出結果を用いて制御スケジュールを調節するかまたは追加の行動を開始してもよい。例えば、製造環境におけるインテリジェント・コントローラが、自動組立段階内またはその付近での部品の存在を検出し、それに応じて自動組立段階を制御して当該部品に対する様々な製造プロセスを実行してもよい。様々な種類の自動車交通関連のインテリジェント・コントローラが、特定の領域における自動車の存在または不在を検出し、それに応じて制御信号光、跳ね橋、街路照明、および他のデバイスおよびシステムを制御してもよい。
【００３７】
環境または環境の一部における人間の存在および／または不在を検出するインテリジェント・コントローラは一般に、夫々の新たなセンサの読み取りの後、センサ読取値において閾値レベルが正規の間隔で変化した後、タイマが切れた後、または割込みを処理した後、または他の多数の時間的な基準で、連続的に更新された存在確率マップまたはスカラ存在確率の表示を、当該確率マップまたはスカラ表示を更新することを含めて、連続的な更新により構築し維持する。当該存在確率マップまたはスカラ表示を次いで、制御スケジュールの調節と、インテリジェント・コントローラが制御する環境全体または環境の領域における人間の存在または不在に応じて様々な制御動作の何れかを開始するために使用する。「存在確率」という用語は１つまたは複数のエンティティが領域もしくはボリュームに存在する確率または１つまたは複数のエンティティが領域もしくはボリュームに存在しない確率の何れかを指し、交互に確率区間［０、１］の極値に等しいくてもよいことに留意されたい。
【００３８】
図１４Ａ乃至Ｃは、１つまたは複数のインテリジェント・コントローラおよび／または当該１つまたは複数のインテリジェント・コントローラにアクセス可能なリモート・コンピュータ・システム内部の様々な種類の電子的に格納された存在確率情報を示す。図１４Ａは、インテリジェント・コントローラに関連付けられた環境の領域に対する存在確率マップを示す。図１４Ａに示す例では、領域１４０２は長方形であり、当該領域内の点はｘ軸１４０４とｙ軸１４０６を含む長方形デカルト座標系の座標で示される。垂直軸１４０８は、人間が領域１４０２内の位置（ｘ、ｙ）に存在する確率Ｐ（ｘ、ｙ）を表す。一般に、当該領域を格子式に部分領域１４１０のような最小粒度の部分領域の２次元行列に分割してもよい。非零の存在確率に関連付けられるこれらの部分領域では、部分領域から立ち上がるカラムの高さは、人間が現在その部分領域内に存在する確率を表す。したがって、図１４Ａに示す例では、存在確率マップで表される領域１４０２内の第１の部分領域１４１２および第２の部分領域１４１４内に人間が存在する非零の確率が存在する。多くの場合、存在確率マップ全体のカラムボリュームの統合により範囲［０、１］に入る環境全体の累積存在確率が提供されるように当該確率マップが正規化される。しかし、他種の正規化が可能であり、多くの制御判定では正規化は必要でない。
【００３９】
図１４Ｂは別の種類の存在確率マップを示す。図１４Ｂに示す存在確率マップ１４２０では、インテリジェント・コントローラにより制御される環境全体または環境の部分を表す長方形１４２２は部分領域１４２４乃至１４２８に細分割されている。当該存在確率マップでは、部分領域から立ち上がるカラムの高さ１４３０は、人間がその部分領域に存在する確率を表す。一般に、この第２のタイプの存在確率マップは図１４Ａに示す存在確率マップよりも粒度が粗く、最小粒度の部分領域は、当該存在確率マップにより記述される領域または環境１４２２においてその大きさが規則的に定められるかまたは規則的に配置される。１例として、この種の存在確率マップを居住環境に使用してもよい。各部分領域は住宅内の部屋に対応する。
【００４０】
一般に、上述のように、インテリジェント・コントローラは、長時間にわたって存在確率マップを保持し、間隔をおいて存在確率マップを調節して、現在のセンサ読取値、履歴、電子的に格納された情報、およびリモートソースから得られた情報に基づいて、人間が当該マップの部分領域に存在する存在確率の最良な推定値を反映する。図１４Ｃは、長時間にわたってインテリジェント・コントローラにより維持される存在確率マップを示す。水平時間軸１４４４に沿ってｔ１１４４０、ｔ２１４４１、およびｔ３１４４２とラベルを付した時点を含む様々な時点の各々で、インテリジェント・コントローラは、時点ｔ１、ｔ２、およびｔ３に対応する存在確率マップ１４４６乃至１４４８を含む存在確率マップを用意している。
【００４１】
特定のケースでは、１つまたは複数のインテリジェント・コントローラが、単一の人間が環境全体内に居る存在確率のスカラ判定を行い、長時間にわたって間隔をおいてスカラ存在確率値を計算してもよい。
【００４２】
図１４Ｄは、計算されたスカラ存在確率値がそれに沿って時間間隔上のカラムとして示されるタイムラインの一部１４６０を示す。
【００４３】
インテリジェント・コントローラは、多種多様な受信されかつ／または電子的に格納されたデータの何れかを使用して、図４Ａ乃至Ｄを参照して上述した存在確率マップおよびスカラ値を構築してもよい。図１５は、人間が環境全体の中または部分領域の内部または当該環境の特定の地点に居るという存在確率を決定するためにインテリジェント・コントローラにより使用できる、多種多様な受信され電子的に格納された情報の一部を示す。図１５において、長方形１５０２はインテリジェント・コントローラを表す。空の円１５０４のような空の円はセンサを表す。矢印１５１６のような矢印はデータ入力を表す。リモート情報およびデータソースからのセンサデータおよびデータ入力に加えて、インテリジェント・コントローラはまた、履歴センサデータ、現在のものではない存在確率スカラおよびマップ、人間の存在および／または不在の履歴判定、制御スケジュール、制御入力、および他の多数の異なる種類のデータを含む、多種多様なデータ１５２０を内部的に格納してもよい。
【００４４】
環境内の人間の存在または不在に関して判定を行うのに有用な様々な種類のセンサには、近接性検出器１５０４、パッシブ赤外線（「ＰＩＲ」）移動検出器１５０５、他種の移動検出器１５０６、マイクロフォンまたは他種の音検出器１５０７、電荷結合検出器（「ＣＣＤ」）または低解像度デジタル・カメラ１５０８、熱電対またはサーモカップル１５０９、二酸化炭素センサ１５１０、水蒸気検出器１５１１、圧力センサ１５１２、様々な種類の流量計１５１３、ホームセキュリティシステム１５１４内のセキュリティ／侵入検出器、および磁界と電界１５１５を検知する様々な種類の電界センサが含まれる。近接性検出器には、静電容量、静電容量変位、導電性、磁気、光、熱、音波、および他種のセンサを含む、多種多様な異なる種類のセンサが含まれる。ＰＩＲ移動検出器センサは、生物が発する赤外線放射に基づいて温度の突発的な変化を検出する。他種の移動検出器には超音波、マイクロ波、および断層移動検出器が含まれる。音検出器は、人間の存在を示す様々な種類の音または音パターンを検出することができる。低解像度カメラおよびＣＣＤデバイスは、移動物体による周辺光の変化を含む、周辺光の変化を検出してもよい。熱電対およびサーモカップルを使用して、人間および他の生体の存在と相関する温度変化を検出することができる。同様に、二酸化炭素および水蒸気検出器が、人間および他の生物が吐き出す気体を検出してもよい。圧力センサが、大気を通じた、ドア、窓の開閉、大きな物体の移動に起因する環境内の圧力変化、および他のかかる圧力変化を検出してもよい。流量計は、水、天然ガス、および人間の積極的な制御のもとで流れる他の気体および液体の流量を検出してもよい。様々な種類のセキュリティ・システムの侵入検出器を使用して占有者の環境への出入りを検出してもよい。電界センサが、環境を通じた人間の存在または人間の移動と相関する電界の時間変化を検出してもよい。
【００４５】
インテリジェント・コントローラは、人間の存在を示す環境内の様々なスマート機器ならびに位置監視モバイル電話および他のかかる機器１５１６からデータ入力を受け取り、存在および／または不在情報を収集できる様々なインターネット・リソース１５１７から情報を受信し、リモート・コンピュータ・システム１５１８、例えば、様々なインテリジェント制御タスクとデータが分散されたリモート・コンピュータ・システム、および複数のインテリジェント・コントローラにより制御される環境内の他のインテリジェント・コントローラを含む様々なリモートコントローラ１５１９から情報を受信してもよい。
【００４６】
図１６はインテリジェント・コントローラの動作に関する制御フロー図を示す。一般に、インテリジェント・コントローラは、高レベルで、事象ハンドラまたは事象ループの状況において連続的に動作する。ステップ１６０２で、インテリジェント・コントローラは次の制御事象を待機する。次の制御事象が生じたとき、一連の条件文において、インテリジェント・コントローラはその事象のタイプを決定し、対応する制御ルーチンを起動する。ステップ１６０４で決定されるように、即時制御事象の場合、インテリジェント・コントローラはステップ１６０６で即時制御ルーチンを呼び出して、ユーザ対話のうちインテリジェント・コントローラの部分を実行して、制御信号を送信し、制御スケジュールを調節し、かつ／またはユーザにより即時制御インタフェースを介して規定された他の行動を実行するようにインテリジェント・コントローラに指示する、１つまたは複数の即時制御入力を受信する。ステップ１６０８で決定されるように、取るべき制御行動を制御スケジュールが規定する時刻に現在時刻が対応するときのような、制御事象がスケジュールされた制御事象である場合には、スケジュール制御ルーチンをステップ１６１０で呼び出して、当該スケジュールされた制御事象を実行する。ステップ１６１２で決定されるように、当該制御事象がスケジュール・インタフェース事象であるとき、インテリジェント・コントローラはステップ１６１４でスケジュール対話ルーチンを起動して、スケジュール・インタフェースを通じたスケジュール入力またはユーザとのスケジュール変更の対話のうちインテリジェント・コントローラの部分を実行する。ステップ１６１６で決定されるように、当該制御事象がセンサ事象であるである場合には、ステップ１６１８ででセンサルーチンをインテリジェント・コントローラにより呼び出して当該センサ事象を処理する。センサ事象は、センサ出力の変化の結果としてセンサにより生成される割込み、インテリジェント・コントローラを起動して次のスケジュールされたセンサ−データ処理間隔のセンサ・データを処理するように設定されたタイマが切れたこと、および他のかかる種類の事象を含んでもよい。ステップ１６２０で決定されるように、当該事象が存在事象であるとき、インテリジェント・コントローラはステップ１６２２で存在ルーチンを呼び出す。存在事象とは一般に、タイマが切れたこと、割込み、または次の現在の確率存在スカラ値を決定するかまたは次の現在の確率存在マップを構築する時点であることをインテリジェント・コントローラに知らせる他のかかる事象である。図１６の省略記号１６２４で示すように、様々な種類のエラー事象、通信事象、パワーオンおよびパワーオフ事象、およびインテリジェント・コントローラの内部的に設定された構成要素により生成された様々な事象を含む、多数のさらなる種類の制御事象が発生してもよく、インテリジェント・コントローラにより処理してもよい。
【００４７】
検出された人間の存在および／または不在にどのように多種多様なインテリジェント・コントローラが応答するかを説明する多種多様なモデルが存在する。上述のように、インテリジェント・コントローラの動作の間、インテリジェント・コントローラは多種多様な異なる種類の電子的に格納されたデータおよび入力データを連続的に評価して、インテリジェント・コントローラが制御する環境内の１つまたは複数の領域の各々における格納された人間の存在確率の表示を更新する。１つのモデルでは、インテリジェント・コントローラは主に、２つの異なる状態、即ち、（１）１人または複数人の人間が１つまたは複数の領域内に存在するというインテリジェント・コントローラによる判定から生ずる存在状態および（２）人間が１つまたは複数の領域内に存在しないとインテリジェント・コントローラが判定する不在状態に関して動作する。
【００４８】
図１７ＡおよびＢは存在／不在モデルの変形を示す。図１７Ａは、当該コントローラに関連付けられた知覚領域または制御領域の全体に関して２つの状態を含む単純な存在／不在モデルを示す。知覚領域内の人間の存在確率が第１の閾値１７０２を超えて上昇したとき、インテリジェント・コントローラは存在状態１７０４に遷移する。人間が知覚領域にいる存在確率が第２の閾値１７０６を下回ると、インテリジェント・コントローラは不在状態１７０８に遷移する。この場合、現在のスカラ確率値または存在確率マップは１つまたは複数の閾値に関して連続的または反復的に評価され、インテリジェント・コントローラが現在２つの状態１７０４および１７０８のうちどちらに存在するかを判定する。図１７Ｂに示すように、インテリジェント・コントローラが環境内の複数の領域に対して存在および／または不在の判定を行うとき、各領域は存在状態および不在状態に関連付けられる。図１７Ｂにおいて、カラム・ベクトル１７１０の各要素は異なる領域に対応し、それぞれの異なる領域は、領域Ｒ１１７１４に関連付けられた状態遷移図１７１２のような存在／不在状態遷移図に関連付けられる。
【００４９】
図１８Ａおよび１８Ｂは、図１７Ａに示す２状態遷移図に従って動作するインテリジェント・コントローラの状態遷移図を提供する。図１８Ａでは、各状態はラベル付き円１８０２のようなラベル付き円により表され、状態遷移は曲線矢印１８０４のような曲線矢印により表される。図１８Ｂは、図１８Ａにおける各状態遷移に対応する小文字を当該状態遷移の説明と組み合わせた表を提供する。図１８Ａでは、インテリジェント・コントローラの状態は大まかに存在状態と不在状態に分離される。換言すれば、図１７Ａの状態遷移図は、存在状態と不在状態を生成するために、インテリジェント・コントローラの状態遷移図に重ね合される。しかし、２つの状態１８０６および１８０８には存在および不在の相手方がない。なぜならば、図１８Ａおよび１８Ｂに示す単純な例のインテリジェント・コントローラでは、人間は、スケジュール・インタフェースまたは即時制御インタフェースを介してインテリジェント・コントローラと対話するために存在しているはずであるからである。換言すれば、これらの２つの状態はこの例では存在状態と定義される。多数のインテリジェント・コントローラは、実際、スケジュール対話状態１８０６および即時制御状態１８０８に関して存在状態および不在状態を有する。なぜならば、ユーザは、モバイル電話と他のモバイルコンピューティング機器を介してスケジュール・インタフェースまたは即時制御インタフェースにリモートにアクセスできるからである。しかし、図１８Ａおよび１８Ｂで提供した状態遷移図で説明されるインテリジェント・コントローラは、単純なスケジュールの表示、および、ユーザの存在を必要とする即時制御インタフェースとして機能する。一般に、インテリジェント・コントローラは２つの制御状態１８０２および１８０８の何れかを占める。
【００５０】
これらの状態では、インテリジェント・コントローラは、エラー事象に応答して、他のインテリジェント・コントローラおよびリモート・コンピュータ・システムとデータを交換することおよび他のかかる行動を含めて、多種多様な行動を継続的に実行してもよい。
【００５１】
ユーザがスケジュール・インタフェースを介してインテリジェント・コントローラと対話するとき、インテリジェント・コントローラは制御状態１８０２と１８０８の何れかからスケジュール対話状態１８０６に遷移する。スケジュール対話が完了すると、インテリジェント・コントローラは、スケジュールのセットポイントに対応する現在時刻の結果として、直接に、または、スケジュールされた変化状態１８１０を介しての何れかにより制御状態１８０２に戻ることができる。しかし、スケジュール対話状態１８０６に不在制御状態１８０８から直接達したとき、インテリジェント・コントローラを不在制御状態１８０８に戻す状態遷移はない。これは、スケジュール・インタフェースを通じたユーザ対話が、本例では、人間が存在しており、したがって、後続の状態が存在関連状態であるという事実の曖昧でない証拠をもたらすからである。同様な検討事項が即時制御状態１８１２に当てはまる。インテリジェント・コントローラが、人間が存在する現在の確率をインテリジェント・コントローラが決定する存在事象状態１８１４から、存在関連状態から不在関連状態に遷移してもよい。同様な存在事象状態１８１６は存在関連事象への遷移を提供する。したがって、図１８Ａおよび１８Ｂの状態遷移図は、図１６で提供した高レベルな制御フロー図の代わりとなるインテリジェント・コントローラの動作を表す。
【００５２】
他のインテリジェント・コントローラの実装では、追加の存在関連状態があってもよい。図１９および２０は、図１７Ａおよび１８Ａで用いたのと同様な記法を用いた３存在状態のインテリジェント・コントローラを示す。或る種の３存在状態のインテリジェント・コントローラにおいて、インテリジェント・コントローラは存在状態１０２、不在状態１０４、または長期不在状態１９０６で動作してもよい。状態１９０２および１９０４は、遷移１９０８乃至１９０９に沿って、図１７Ａに示す状態遷移図に応答してもよい。しかし、図１９に示す状態遷移図も、閾値時間量より長い、インテリジェント・コントローラにより制御される１つまたは複数の領域内の人間の存在の不在に対応する状態１９０６を含む。当該状態に、それぞれ遷移１９１０および１９１１を介して不在状態１９０４または存在状態１９０２の何れかから入ることができる。しかし、インテリジェント・コントローラは、長期不在状態１９０６に入ると、長期不在状態１９０６から存在状態１９０２に遷移することしかできない。図２０は、図１８Ａで提供したのと同様なインテリジェント・コントローラの動作の状態遷移図を提供する。しかし、この場合、図１９に示す存在、不在、および長期不在状態１９０２、１９０４、および１９０６に関連付けられた３つの異なる種類の状態が存在する。換言すれば、図１９の状態遷移図は、図２０に示す状態遷移図を生成するために、インテリジェント・コントローラの動作に関する状態遷移図に重ね合せられている。図１８に示す状態遷移図と同様に、スケジュール対話状態２００２と即時制御状態２００４は、人間の存在を示すように定義され、したがって、３つの存在関連、不在関連、および長期不在関連状態を生成するためには複製されない。
【００５３】
図２１は、環境内部の複数のインテリジェント・コントローラに関するインテリジェント制御の可変な分布度合いを示す。分布の度合いを垂直軸２１０２により示す。一方の極値２１０４で、各インテリジェント・コントローラ２１０６乃至２１０８は完全に分離され、異なるサブコントローラが環境全体内の異なる領域を監視し制御する。他方の極値２１１０では、３つのインテリジェント・コントローラ２１１２乃至２１１４を、分散されたインテリジェント・コントローラ２１１６の部分構成要素と考えることができ、全てのセンサデータ、電子的に格納されたデータ、および他の情報は環境を監視し制御するために分散方式で処理される。これらの２つの極値の間の多種多様な中間の分布ルールが、分散されたインテリジェント・コントローラの複数のインテリジェント・コントローラにより示される任意の特定の分布レベルを示してもよい。例えば、各インテリジェント・コントローラが環境全体の状況においてインテリジェント・コントローラに関連付けられた制御領域内の最適または準最適な制御を提供するために、インテリジェント・コントローラが様々な部分領域の制御を担当してもよいが、センサデータ、存在および／または不在の判定、および他のデータおよび推論を共有してもよい。
【００５４】
図２２Ａ乃至Ｃは、３つの異なる種類の制御スケジュールを示す。図２２Ａでは、当該制御スケジュールは連続曲線２２０２であり、垂直軸２２０４に関してプロットされたパラメータ値を、水平軸２２０６に関してプロットされた時間の関数として表す。当該連続曲線は水平部分と垂直部分のみを含む。水平部分は、当該パラメータが一定を保つことが望ましい期間を表し、垂直部分は特定の時点における当該パラメータ値の所望の変化を表す。これは単純なタイプの制御スケジュールであり、以下で自動制御スケジュール学習の様々な例で用いられる。しかし、自動制御スケジュール学習方法はまた、より複雑な種類のスケジュールを学習することができる。例えば、図２２Ｂは、水平セグメントと垂直セグメントだけでなく、任意の角度の直線セグメントを含む制御スケジュールを示す。したがって、図２２Ａに示す単純な制御スケジュールのように、即時に生ずるように規定するのではなく、所定の速度で生ずるように、当該パラメータ値の変化をかかる制御スケジュールにより規定してもよい。自動制御スケジュール学習方法はまた、図２２Ｃに示したような平滑な連続曲線ベースの制御スケジュールに対応することができる。一般に、図２２Ｃに示したような、平滑な連続曲線ベースの制御スケジュールの特徴付けおよびデータ符号化はより複雑であり、図２２Ｂおよび２２Ａに示す単純な制御スケジュールよりも多くの量の記憶データを含む。
【００５５】
以下の説明では、パラメータ値が温度であり制御されるシステムが暖房ユニットであるときのように、一般に、システムの操作が存在しないときにパラメータ値が低い値に緩和する傾向にあると仮定する。しかし、パラメータ値が温度であり制御されるシステムがエアコンであるときのように、他のケースでは、システムの操作が存在しないとき高い値へとパラメータ値を緩和させてもよい。緩和方向はしばしば少ないリソースまたはシステムによる費消の方向に対応する。パラメータ値が温度であり制御されるシステムが暖房機能と冷房機能の両方を含むＨＶＡＣシステムであるときのように、さらに他のケースでは、緩和方向は環境または他の外部条件に依存してもよい。
【００５６】
図２２Ａに示す制御スケジュールを参照すると、連続曲線で表現した制御スケジュール２２０２を、連続曲線における垂直セグメントまたはエッジに対応する離散的なセットポイントとしてエンコードしてもよい。以下の説明では、一般に連続曲線制御スケジュールを使用して、既存の制御スケジュール、記録した即時制御入力、および／または記録したセンサデータ、またはこれらのタイプの情報の組合せに基づいてインテリジェント・コントローラにより提供されるかまたはインテリジェント・コントローラにより作成されたスケジュール作成インタフェースを介して、ユーザまたはリモート・エンティティの何れかにより生成された、記憶された制御スケジュールを表現する。
【００５７】
即時制御入力はまた、パラメータの値と時間のプロットでグラフィカルに表される。図２３Ａ乃至Ｇは即時制御入力の表現を示す。当該即時制御入力は、自動制御スケジュール学習の一部として、インテリジェント・コントローラにより受信し実行し、次いで記録して図２２Ａ乃至Ｃに関して上述したような制御スケジュールに重ね合せることができる。即時制御入力は、小さな黒丸または影付きの円で終了する垂直線セグメントによりグラフィカルに表される。図２３Ａは、２つの即時制御入力２３０２および２３０４の表現を示す。即時制御入力は、基本的に、図２２Ａに示したものような制御スケジュール内のエッジに等しい。当該エッジは、入力制御が即座にインテリジェント・コントローラにより実行されることを期待して、任意のユーザまたはリモート・エンティティによりインテリジェント・コントローラに入力され、インテリジェント・コントローラの動作を規定する現在の制御スケジュールを上書きする。即時制御入力はしたがって、制御入力インタフェースを介してインテリジェント・コントローラに入力されたリアルタイムなセットポイントである。
【００５８】
即時制御入力により現在の制御スケジュールが変更されるので、即時制御入力は、一般に後続の一時制御スケジュールに関連付けられる。これを、図２３Ａで点線の水平線および垂直線として示す。当該水平線と垂直線は、当該即時制御入力から時間で前方に伸びる一時制御スケジュールのパラメータと時間の曲線を形成する。図２３において一時制御スケジュール２３０６および２３０８はそれぞれ、即時制御入力２３０２と２３０４に関連付けられる。
【００５９】
図２３Ｂは、即時制御入力および関連する一時制御スケジュールの例を示す。即時制御入力２３１０は基本的に入力セットポイントである。当該入力セットポイントは、現在の制御スケジュールを上書きしインテリジェント・コントローラに１つまたは複数の制御されるエンティティを制御するように指示して、即時制御入力の表現における黒丸２３１２の垂直座標に等しいパラメータ値を実現する。当該即時制御入力に続いて、一時定数温度制御スケジュール間隔２３１４は当該即時制御入力の後の時間だけ延び、当該即時制御入力は次いで後続の即時制御入力の終点、または、後続のセットポイント２３１６により緩和される。間隔２３１４において即時制御入力が保持される時間の長さは、自動制御スケジュール学習のパラメータである。後続の即時制御入力終点セットポイント２３１６の方向と大きさは、１つまたは複数の追加の自動制御スケジュール学習パラメータを表す。
【００６０】
自動制御スケジュール学習パラメータは、自動制御スケジュール学習の動作を制御する調節可能パラメータであり、制御スケジュールを含む時間に関してプロットされた１つまたは複数のパラメータ値とは異なることに留意されたい。この説明で言及した制御スケジュールの例で垂直軸に関してプロットしたパラメータ値は、環境条件、マシン状態等を含む観測可能なものに直接的にまたは間接的に関連する。
【００６１】
図２３Ｃは、即時制御入力を重ね合せた既存の制御スケジュールを示す。この既存の制御スケジュールでは、午前７時（図２３Ｃの２３２２）でエッジ２３２０により表されるパラメータ値Ｐが増大が必要である。即時制御入力２３２４は、大きさが幾分小さい早期のパラメータ値の変化を規定する。図２３Ｄ乃至Ｇは、インテリジェント・コントローラ・ロジックの多種多様な実装形態および／または自動制御スケジュール学習パラメータ値の現在の値に応じて、取得できる様々な後続の一時制御スケジュールを示す。図２３Ｄ乃至Ｇにおいて、即時制御入力に関連付けられる一時制御スケジュールは点線セグメントとともに示されており、当該即時制御入力により上書きされた既存の制御スケジュールの部分は点線のセグメントで示されている。図２３Ｄに示す１つのアプローチでは、即時制御入力２３２４が示す所望のパラメータ値は、固定時間２３２６だけ保持される。固定時間２３２６の後、エッジ２３２８により表されるように、一時制御スケジュールが、即時制御入力が実行された時点に当該制御スケジュールにより規定されたパラメータ値に緩和される。当該パラメータ値は、次のスケジュールされたセットポイントまで保持される（２３３０）。当該セットポイントは、図２３Ｃのエッジ２３３２に対応し、その時点でインテリジェント・コントローラは当該制御スケジュールに従って制御を再開する。
【００６２】
図２３Ｅに示す代替的なアプローチでは、即時制御入力２３２４で規定されたパラメータ値は次のスケジュールされたセットポイントに到達するまで保持され（２３３２）、この場合、当該セットポイントは図２３Ｃに示す制御スケジュールにおけるエッジ２３２０に対応する。当該次のセットポイントで、インテリジェント・コントローラは既存の制御スケジュールに従って制御を再開する。このアプローチは、手動で入力したセットポイントがスケジュールされたセットポイント変化まで有効であることを期待する多くのユーザにより望まれる。
【００６３】
図２３Ｆに示す別のアプローチでは、即時制御入力２３２４で規定されたパラメータ値は、固定時間２３３４だけインテリジェント・コントローラにより保持され、その後、その時点で既存の制御スケジュールにより規定されているであろう当該パラメータ値を再開する（２３３６）。
【００６４】
図２３Ｇに示すアプローチでは、即時制御入力２３２４で規定されたパラメータ値は、当該即時制御入力と反対方向のセットポイントに到達するまで保持され（２３３８）、その時点で既存の制御スケジュールが再開される（２３４０）。さらに代替的なアプローチでは、当該即時制御入力を最も合理的でないレベルにさらに緩和して、リソースおよび／またはエネルギ消費に関してシステム動作を最適化するよう試みてもよい。これらのアプローチでは、一般に積極的学習の間に使用され、ユーザは、最小または低率のエネルギまたはリソース利用に関連付けられたパラメータ値より大きいかまたは小さいパラメータ値を積極的に選択するよう迫られる。
【００６５】
自動制御スケジュール学習の１実装例では、インテリジェント・コントローラは、一般に制御スケジュールまたはサブスケジュールの期間と一致する監視期間にわたって即時制御入力およびスケジュール変化を監視し、即時制御入力および入力スケジュール変化により上書きされることを除いて１つまたは複数のエンティティを既存の制御スケジュールに従って制御する。監視期間の終わりに、記録されたデータが既存の制御スケジュールに重ね合され、新たな暫定スケジュールが、既存の制御スケジュールの機能とスケジュール変化および即時制御入力を組み合わせることにより生成される。様々な種類の解決策に続いて、新たな暫定スケジュールが、既存の制御スケジュールがシステム動作を制御しようとする将来の期間だけ、既存の制御スケジュールに昇格する。
【００６６】
図２４Ａ乃至Ｄは、不在事象と、制御スケジュールに及ぼすその影響を示す。図２４は、図２２Ａおよび２３Ａ乃至Ｇで使用した記法と同じ記法を用いた単純な制御スケジュールを示す。当該スケジュールは、相対的に低いパラメータ値の初期期間２４０２、第１のセットポイント２４０４を含み、それに続いて、当該スケジュールが相対的に高いパラメータ値の間隔２４０６を含み、その後、後続の期間２４１０だけ当該パラメータ値を相対的に低いパラメータ値に低下させる第２のセットポイント２４０８が続く。
【００６７】
図２４Ｂにおいて、インテリジェント・コントローラは、図２４Ａに示す制御スケジュールに従って動作し、時刻ｔ２２４１２で、人間が当該制御環境に存在すると判定する。当該判定は、垂直点線２４１４により表される不在事象２４１６と、存在を示す半影部分２４１８と不在を示す陰影なし部分２４２０を有する円から構成される。当該不在事象の結果として、インテリジェント・コントローラは、当該所望のパラメータ値を相対的に低い値２４２２に低下させることで制御スケジュールを調節する。例えば、家の暖房の状況では、当該パラメータ値は温度に対応してもよく、時刻ｔ１で占有者が居ないという事実は、エネルギを節約するために温度設定を下げることを正当化するものである。
【００６８】
図２４Ｃにおいて、時刻ｔ２２４２４で、ユーザは即時制御入力２４２６を入力してインテリジェント・コントローラの即時制御インタフェースを介して温度をリセットする。したがって、ユーザはこの時点で存在する。不在事象２４１６と即時制御入力２４２６の間の経過時間２４２８はこの場合は閾値を下回るので、この即時制御入力は是正的な存在事象を表し、これは、不在存在からの遷移を示す陰影部分２４３４に先行する陰影なし部分２４３２を有する円２４３０と、最近の先行する不在事象がインテリジェント・コントローラにより不正確に確立されたという高い確率があることを示す重畳バー２４６により示される。１例として、住宅の占有者が時刻ｔ１の前に短い昼寝を取っていたかもしれず、その結果、インテリジェント・コントローラのセンサは何れも占有者の存在を検出せず、存在関連事象２４１６が生成される。起床すると、占有者は温度の低下に気づき、即時制御インタフェースを介して温度設定を調節する。
【００６９】
図２４Ｄは、図２４Ａに示す制御スケジュールに関する別の状況を示す。図２４Ｄにおいて、初期不在事象２４１６の後、当該スケジュールがそれに応じてインテリジェント・コントローラ２４４０により調節され、当該スケジュールが調節される時間の間に不在事象が生ずる。後に、時刻ｔ３２４４２で、インテリジェント・コントローラは、人間がこの時点で制御環境に存在すると判定し、存在事象２４４４が生ずる。しかし、当該例では、占有者が当該制御スケジュールを上書きしようとする指示がないので、インテリジェント・コントローラは当該制御スケジュールに従って動作し続ける。代替的な実装形態では、インテリジェント・コントローラは、不在事象ではなく存在事象に対して、または、存在事象と不在事象の両方に対して、当該制御スケジュールを調節してもよい。多くの場合、存在事象と不在事象に関する様々なスケジュール調整を、インテリジェント・コントローラのスケジューリング・インタフェースまたは他の入力インタフェースを介して規定することができる。あるいは、時間とともに、当該スケジュール調整を、インテリジェント・コントローラにより、存在と不在のパターンおよび即時制御入力とスケジュール調整のパターンを用いて学習してもよい。
【００７０】
図２５は、制御環境または当該制御環境の領域もしくはサブボリュームにおける１人または複数人の人間の存在および／または不在を決定するためにインテリジェント・コントローラにより使用できる多種多様な情報を示す。上述のように、インテリジェント・コントローラは、連続的なまたは間欠的な存在／不在確率計算サブシステムならびに図１７Ａを参照して説明した状態遷移を実現する状態変化スイッチ２５０２を含む。当該状態変化スイッチは、上述のように、インテリジェント・コントローラ内の状態変数を２つ以上の存在関連状態の間で変更する。存在関連状態の間の遷移は、現在の存在確率マップまたはスカラ値および様々な閾値に基づいて開始する。当該存在確率スカラまたはマップは、インテリジェント・コントローラにより多種多様な潜在的な種類の情報に基づいて編集される。当該様々な種類の情報は、直接センサ出力２５０４と、１つまたは複数の先行する時間間隔にわたるセンサ２５０６からの記録された出力を含んでもよい。当該情報がさらに、テーブル、式、または、センサ出力値を当該センサ出力に関する存在／不在確率に関連付ける他のデータ２５０８を含んでもよい。さらに、インテリジェント・コントローラが１つまたは複数のセンサに対して確信度または信頼度情報２５１０を維持してもよい。当該センサ確信度の値は時間とともに変化し、また、他のセンサ、環境条件、パラメータ、および特性ならびに他種のローカルまたはリモートに格納された情報の出力に関して変化する。情報はまた、どのインテリジェント・コントローラが現在動作しているかに従って、履歴制御スケジュールおよびセットポイント情報２５１２ならびに現在の制御スケジュール２５１４を含んでもよい。情報がまた、インテリジェント・コントローラが通信するインテリジェント・コントローラまたは他のインテリジェント・コントローラおよびリモート・コンピュータ・システムによって以前に行われた存在／不在判定のような、履歴存在／不在情報２５１６を含んでもよい。さらに、インテリジェント・コントローラが様々な存在パターン判定分析の結果２５１８を保持してもよい。最後に、存在確率マップおよびスカラ値を編集するために使用される情報がリモート・エンティティから得られた情報を含んでもよい。当該情報には、リモート・インテリジェント・コントローラ内のリモート・センサ２５２０からのデータ、リモート計算設備からのデータ２５２２、携帯電話やモバイル電話を含む様々なユーザ装置からのデータ２５２４、および当該制御環境内部の様々なスマート機器からのデータ２５２６が含まれる。インテリジェント・コントローラにより使用される様々な情報は、様々な実装形態および状況において多数のさらなる種類の情報を含みうる存在確率マップおよびスカラ値を構成する。１例として、インテリジェント・コントローラは存在表示インタフェースを提供してもよい。当該インタフェースにより、ユーザは制御環境に関してその存在および不在を明示的に示すことができる。
【００７１】
図２６Ａ乃至２８Ｂは、センサと図１６で提供した制御フロー図のそれぞれステップ１６１８と１６２２で呼ばれた存在ルーチンとに関する制御フロー図を提供する。図２６Ａは、センサのルーチンの制御フロー図を提供する。ステップ２６０２で、当該センサのルーチンは、インテリジェント・コントローラの事象ループで検出されたセンサ事象の表示を受信する。ステップ２６０４で決定されるように、当該事象がセンサ割込みである場合には、後述のルーチンのセンサ割込みがステップ２６０６で起動される。そうでない場合には、１実装形態では、トリガ事象は、タイマが切れたこと、または、インテリジェント・コントローラが、インテリジェント・コントローラがそれにより制御環境を監視する様々なセンサを問い合わせることが必要であるという他の表示である。この問合せはステップ２６０８乃至２６１２のｆｏｒループで発生する。ステップ２６０８乃至２６１４のｆｏｒループをセンサごとに繰り返す。ステップ２６０９では、現在のセンサ出力はインテリジェント・コントローラにより読み出され、メモリに記録される。ステップ２６１０では、インテリジェント・コントローラは、ステップ２６０９で取得したセンサ読取値が存在ステータスの変化を示す可能性があるかどうかを判定する。そうである場合、ステップ２６１１で、インテリジェント・コントローラは、インテリジェント・コントローラが次の存在判定サイクルを開始するように存在事象を生成する。ステップ２６０８乃至２６１２のｆｏｒループが完了した後、インテリジェント・コントローラは、タイマを再設定し、後続の割込みを用意し、または他の何らかの手段により後続のセンサ事象を準備する。
【００７２】
図２６Ｂは、図２６Ａのステップ２６０６で呼ばれるセンサ入力ルーチンを示す。ステップ２６１４で、割込みがインテリジェント・コントローラにより受信される。ステップ２６１６で、インテリジェント・コントローラが当該割込みに関連付けられた特定のセンサを決定し、ステップ２６１８で、現在のセンサ出力を読み取って当該センサ出力をメモリに格納する。ステップ２６２０で決定されるように、存在関連状態が変化したことを当該記録されたセンサ出力が示す可能性があるとき、インテリジェント・コントローラは、ステップ２６２２で存在事象を生成して次の存在判定サイクルを開始する。
【００７３】
図２７Ａは、図１６で提供した制御フロー図のステップ１６２２で呼ばれる存在ルーチンの制御フロー図を提供する。ステップ２７０２で、インテリジェント・コントローラは、制御環境または制御環境内の領域に対して累積的なセンサ・ベースの存在確率を計算する。インテリジェント・コントローラは、引き続き考えられるセンサ出力ごとの確率を計算し、移動平均または連続的に調節された累積確率を維持することによって、当該計算を実行してもよい。例えば、領域ｒの存在確率を、移動平均ルーチンｆ（Ｐ（ｒ）、ｐ、ｉ）を繰り返し呼び出すことによって、変数ｉでインデックス化した幾つかの個々のセンサの出力から計算された個々の確率ｐの移動平均として計算してもよい。即ち、
【００７４】
【数１】
0006301341.tif 000002
【００７５】
あるいは、Ｐ（ｒ）が０のような何等かの初期値を有するとして、累積存在確率Ｐ（ｒ）を、
【００７６】
【数２】
0006301341.tif 000003
【００７７】
によりセンサ出力ごとに調節することができる。ｋは所定の定数である。
【００７８】
ステップ２７０２で累積的なセンサ・ベースの存在確率が計算されると、インテリジェント・コントローラは、ステップ２７０４で、様々なルールを当該センサ・ベースの存在確率に適用してルール・ベースの検討に従って当該存在確率を調節してもよい。１つのアプローチでは、累積存在確率Ｐ（ｒ）は以下のように各適用可能なルールにより調節される。
【００７９】
【数３】
0006301341.tif 000004
【００８０】
多種多様なルールと種々のルールを使用することができる。４つの仮説的なルールの例を以下に与える。
【００８１】
【数４】
0006301341.tif 000005
【００８２】
Ｔｘは様々な数値閾値である。ルールにより、ヒューリスティクスを導入する好都合な機構が提供される。例えば、是正的な事象の発生をメモリに格納してもよく、ルールを適用して、現在時刻を中心とした時間ウィンドウに関連付けられた是正的な事象の数と種類に基づいて累積的なセンサ・ベースの存在確率を調節してもよい。他のケースでは、当該累積的なセンサ・ベースの存在確率を、現在時刻に関係なく、前回の時間内に発生した是正的な事象の数と種類に基づいて調節してもよい。かかるルールは、留守状態への自動遷移の罰則と対応するスケジュール調整との１形態を実行し、不在を検出した時点をスケジュール調整が不在に基づいて行われる時点に効果的に増大させる。特定のケースでは、ルールを使用して、スケジュール調整が非占有に基づいて実行できる前の最小時間移動を強制してもよい。例えば、特定の実装では、累積的なセンサ・ベースの存在確率に関らず、留守状態への遷移に関する存在閾値の累積的なセンサ・ベースの確率に達した後、少なくとも１０分まで、特定の実装形態では、あるいは代替的な実装形態では２０分または３０分まで、かかるスケジュール調整を行うことができない。特定の実装形態では、かかるルールを使用して、是正的な事象の発生頻度が閾値周波数値を超えたときに、留守状態への遷移を一緒に無効にすることができる。他所で説明するように、是正的な事象を、タイプや他の検討事項に応じて重み付けしてもよく、これらの重みは上述のようなルールに組み込まれる。特定の実装形態では、重みを使用して、留守状態への遷移に対する存在閾値の累積的なセンサ・ベースの確率に最初に達したときと当該遷移が実際に生じうるときの間の遅延を大幅に増大させることができる。
【００８３】
次に、ステップ２７０６乃至２７１５のｆｏｒループにおいて、インテリジェント・コントローラは、インテリジェント・コントローラにより人間の存在を監視された領域ごとに現在の存在ステータスを決定する。ステップ２７０７で決定されるように、現在着目する領域に対して計算された存在確率が第１の閾値より大きいとき、ステップ２７０８で決定されるように、当該領域の現在のステータスが不在であるとき、ステップ２７０９で、当該ステータスを存在に変更し、ステップ２７１０で、当該制御スケジュールをそれに応じて調節する。ステップ２７１１で決定されるように、当該存在確率が第２の閾値より小さいとき、ステップ２７１２で決定されるように、当該領域の現在のステータスが存在であるとき、ステップ２７１３で当該領域のステータスを不在に変更し、ステップ２７１４で当該制御スケジュールをそれに応じて調節する。ステップ２７０６乃至２７１５のｆｏｒループが完了すると、インテリジェント・コントローラは、１つまたは複数の領域の分散制御に現在参加しているかどうかを判定する。そうであるとき、インテリジェント・コントローラは、ステップ２７１７で、現在の存在ステータスを１つまたは複数のリモート・インテリジェント・コントローラおよび／またはリモート・コンピュータ・システムに報告する。次に、ステップ２７１８で、インテリジェント・コントローラが任意の追加の存在関連データ処理を実行する。存在関連データ処理は、存在ステータス履歴を含む様々な種類の電子的に格納された情報をローカルおよびリモートに更新すること、存在関連パターンマッチングを実行すること、センサ確信度値を再評価および調節すること、存在判定に使用されるルールを再評価すること、および他のかかるデータ処理タスクを含んでもよい。最後に、ステップ２７１９で、インテリジェント・コントローラは、タイマの再設定または将来の時点で発生する存在事象関連の割込みの準備のような、後続の存在事象を準備する。
【００８４】
図２７Ｂは、図２７Ａで提供した制御フロー図のステップ２７０２で起動される累積的なセンサ・ベースの存在確率計算を実行するルーチンの制御フロー図を提供する。当該ルーチンは上述のようにステップ２７２０で各監視領域を考慮し、監視領域ごとに各センサ出力を考慮して当該領域の累積存在確率を計算する。同様に、図２７Ｃは、図２７Ａで提供した制御フロー図のステップ２７０４で呼ばれるルール・ベース修正のルーチンに対する制御フロー図を提供する。
【００８５】
図２８Ａおよび２８Ｂは、図２７Ａで提供した制御フロー図のステップ２７１０および２７１４で呼ばれるスケジュール調整ルーチンの実装例を示す。図２８Ａは、存在事象に対する制御スケジュールの調整に関する実装を示す。ステップ２８０２で決定されるように、現在時刻が不在事象に対して以前に行ったスケジュール調整に対応するとき、ステップ２８０４で、是正的な存在事象を当該制御スケジュールに関して記録し、以前に行ったスケジュール調整を反転する。そうでない場合には、ステップ２８０６で、インテリジェント・コントローラは、不在から存在への事象を制御スケジュールに入力し、最近の不在事象に基づいて後続のスケジュール調整を反転する。ステップ２８０４で、当該制御スケジュールに関連付けられたものような是正的な存在事象を、センサ確信度を調節し、存在確率を計算するために使用されるルールを調節するための様々なルールで考慮してもよいことに留意されたい。是正的な存在事象は、存在確率計算の間に生成された誤りの可能性がある不在事象の表示であり、したがって、センサ確信度および確率調整ルールを調節して後続の誤った不在事象の可能性を低下させる貴重な機会の役割を果たす。さらに、是正的な存在事象を、異なる種類の是正的な存在事象に従って区別し、重み付けしてもよい。例えば、自動留守スケジュール調整の閾値時間内に発生した是正的な事象を、当該閾値時間より後に生じた是正的な事象の２倍の大きさに重み付けしてもよい。迅速に生じた是正的な事象、特に、手動で入力したセットポイント変化に関連付けられた是正的な事象は、留守状態への誤った遷移だけでなく、当該遷移がユーザまたは居住者により迷惑と認識されたという強い指示をもたらす。特定の実装形態では、迷惑関連の是正的な事象を他の是正的な事象の２倍に重みづける。同様に、ユーザの存在のセンサ検出に関連付けられる是正的な事象を、即時制御入力に関連付けられる是正的な事象とは異なって重み付けしてもよい。１例として、センサ検出関連の是正的な事象の重みが、即時制御入力に関連付けられた是正的な事象に対する重みより大幅に小さくともよい。是正的な事象に関連付けられた重み付けを時間とともに低下させてもよい。１実装形態では、１例として、是正的な事象に関連付けられた重みを１日に１％低下させてもよい。低下率が是正的な事象のタイプとともに変化してもよい。一般に、特定の実装形態では、迷惑関連の是正的な事象に関連付けられた重みがあまり早く低下しなくともよく、全く低下しなくともよい。特定の実装形態では、インテリジェント・コントローラは、ユーザが現在制御環境に存在するかどうかをユーザが示し得るユーザインタフェースを提供し、かかる占有状態のアクティブな指示を是正的な事象と区別的な重み付けに関連付けることができる。
【００８６】
図２８Ｂは、不在ステータスへのステータス変更のために制御スケジュールを調節するルーチンの例示的な限定を示す。ステップ３８１０で決定されるように、人間の不在の判定に従って調節でき、また、調節すべきである制御スケジュールにおける間隔に現在時刻が対応するとき、存在から不在への事象は当該制御スケジュールに関連付けられ、ステップ２８１２で、対応する制御スケジュール調整が適用される。そうでない場合には、ステップ２８１４で、当該制御スケジュールに適用すべき任意の後続の制御スケジュール調整が適用される。
【００８７】
上述のように、他の状況では、スケジュール調整の反転を不在事象の発生によりトリガしてもよく、スケジュール調整を存在事象の発生の結果として行ってもよい。他の状況では、スケジュール調整の反転を存在および不在事象の両方の発生によりトリガしてもよく、存在事象と不在事象の両方の発生の結果として行ってもよい。
【００８８】
図２９Ａ乃至Ｄは様々な種類の存在関連スケジュール調整を示す。図２９Ａは制御スケジュールの例を示す。図２９Ｂは、特定の実装形態では、第１の時点ｔ１２９０４で生じた存在から不在への事象２９０２に応じて開始しうるスケジュール調整を示す。この場合、当該スケジュールは一般に、例えば間隔２９０６乃至２９０８で低パラメータ値に調節されるが、当該パラメータ値を上昇させるスケジュールされたセットポイント２９１０乃至２９１２は当該制御スケジュールで保存される。これらのセットポイントのパラメータ値変化は期間２９１４だけ継続することができ、その後、不在スケジュール調整２９０７のような不在スケジュール調整が生じる。当該期間は時間とともに短縮する可能性がある。なぜならば、存在の欠如の継続が存在確率の推定値をさらに低下させ、後続のセットポイント変化に続いて不在閾値へとより迅速に到達するからである。さらに、明示的なルールを使用して、線形減少スケジュールのような期間短縮スケジュールに従って当該期間を短縮させてもよい。スケジュール繰り返す場合には、セットポイント２９１６は存在から不在への事象２９０２によって保存される。図２９Ｃに示すように、特定の実装形態では、不在が残りの制御スケジュールのサイクルと何等かの後続の期間に検出されたとき、当該制御スケジュールをより厳密に調節して（２９２０）、さもなければパラメータ値を増大させることとなるスケジュールされたセットポイントを除去してもよい。特定の実装形態では、図１９を参照して上述したように、図２９Ｂに示す制御スケジュール調整を不在状態においてインテリジェント・コントローラにより実行でき、図２９Ｃに示すより厳密な調整を長期不在状態において実行してもよい。異なる状況や実装形態では、存在事象と不在事象の両方に対して多数の代替的な種類のスケジュール調整を行ってもよい。図２９Ｄは、是正的な不在から存在への事象でのスケジュール調整の反転を示す。不在事象２９０２の後、当該スケジュールを下方２９２２に調整するが、是正的な不在から存在への事象２９の発生により、図２９Ｂに示したものように、不在事象２９０２の後に行われたスケジュール調整の全てを反転する。
【００８９】
図３０Ａ乃至Ｃは、センサの出力から存在確率を計算する際の様々な検討事項の詳細を示す。図３０Ａは、２４時間のような制御スケジュール間隔にわたるセンサ出力と時間のプロットを示す。１例として、センサが周辺光レベルを完全にまたは部分的に反映してもよい。その結果、センサ出力は、白昼時間３００２には高く、夕方の時間３００４にはより低い室内照明関連レベルに低下し、深夜３００６および早朝３００８の間はさらに低いレベルに低下する。図３０Ｂは、図３０Ｃのセンサ出力から計算される存在確率に沿った特定の２４時間の実際のセンサ出力を示す。一般に、実際のセンサ出力曲線３０１０は図３０Ａに示す汎用的な曲線を反映する。しかし、期待されるセンサ出力値からは顕著なずれがある。例えば、第１の時間間隔３０１２の間、当該センサ出力は非常に短い間隔で劇的に減少し増大する。これは、人間が通ることに起因する周辺光レベルの変化と相関する可能性があり、したがって、同一期間にわたって存在確率が高速に増加する（３０１４）。当該存在確率は、特定の間隔３０１６の間高いままであり、次いで比較的高速に低下するかもしれない。センサ出力がゆっくりと低下し後に上昇する（３０１８）のは、増大した存在確率では反映されない可能性がある。例えば、自動学習または存在関連ルールの適用により、周辺光レベルのゆっくりな低下と後のゆっくりな増大が一般に人間の存在と相関しないが、通過する雲、気象系、または他の環境現象と相関する可能性が高いと判定されるかもしれない。第２の時間間隔３０２０の間、周辺光レベルのさらなる高速な変化が存在確率の対応する高速な上昇３０２４とともに観測される（３０２２）。しかし、第３の時間間隔３０２６に生する周辺光レベルの鋭い単一の変化は、当該存在確率の増大には関連付けられないかもしれない。この低下の発生は、光レベルの通常の日常サイクルに起因して、期待される低下３０１０に近すぎるかもしれず、または、過去に、器具上の理由または人間の存在に関連付けられない理由で単一の鋭い急上昇が発生したことが分かるかもしれない。４番目の時間間隔３０２８で発生した高速および低速な周辺光の変化は、存在確率３０３０の増大により反映されうる。なぜならば、夜間の全てのかかるかかる変動は人間の存在と強く相関することが分かっているからである。第５の期間３０３２における周辺光レベルの短い単一の変動も存在確率３０３４の大幅な変動で反映することができる。なぜならば、深夜の時間における周辺光レベルの任意の増大が人間の存在と強く関連付けられるからである。
【００９０】
図３０Ａ乃至Ｃのポイントは、特定のセンサの出力から計算された人間の存在確率が、多種多様な検討事項を含む相対的に複雑な計算の結果でありうるということである。ある時点で人間の存在と強く相関するセンサ出力レベルは、別の時点では、人間の存在と弱く相関するにすぎないかもしれない。センサ出力の変化のスケジュールされた事象に対する時間的な近接性、様々な期待されるサイクル、他のセンサの出力の変化、および他の多数の検討事項が任意の特定のセンサの出力レベルに対する多種多様な存在確率を示唆しうる。これらの検討事項はまたセンサの種類にも強く依存しうる。
【００９１】
図３１は、個々のセンサ出力に基づく確率推定の確信度の決定を示す。図３１において、様々な即時制御入力と存在事象が重ね合されている制御スケジュールのプロット３１０２が、時間に関して、特定のセンサの入力に基づいて、制御領域ｒについて計算された存在確率の２つのプロット３１０４および３１０６と整列している。注釈付きスケジュールでは、２つの存在から不在への事象３１１０および３１１２の結果、それぞれスケジュール調整３１１４および３１１６が生じ、これらは、不在から存在への事象３１１８および３１２０により上書きされている。さらに、不在から存在への事象３１２２および３１２４に関連付けられていない２つの即時制御入力が、当該制御スケジュールが示されている期間で生じている。即時入力事象３１２２および３１２４ならびに不在から存在への事象３１１８および３２０に関連付けられた即時入力事象は全て、インテリジェント・コントローラに物理的に関連付けられた即時制御入力インタフェースを介してユーザによる即時制御入力の入力に対応すると仮定する。結果として、人間が制御環境ｒに存在した確率は、インテリジェント・コントローラがｒの中に存在すると仮定すると、「ｐ＝＝１」の注釈３１２６乃至３１２９で示されるように、インテリジェント・コントローラ入力および不在から存在への事象３１１８、３１２０、３１２２、および３１２４に対応する時点の各々で１である。逆に、存在から不在への事象３１１０および３１１２に関連付けられる時点で、インテリジェント・コントローラは、注釈３１３０および３１３２で示すように、インテリジェント・コントローラに利用可能な全ての情報に基づいて、これらの事象が発生した時点で人間の存在確率は低いと判定している。したがって、制御スケジュールがプロット３１０２で示される間隔には６つの時点があり、注釈３１２６乃至３１３０に関連付けられ、インテリジェント・コントローラはそれらに対して高い確信度の存在確率を有するかまたは割り当てることができる。個々のセンサから計算された確率に対して確信度指標を決定するために、これらの相対的に一定の人間の存在確率を、これらの同一の時点でセンサ出力から計算した確率と比較することができる。点線の垂直線３１３４のような点線の垂直線を図３１で使用して、プロット３１０２、３１０４、および３１０６の間の時間的整合を示す。
【００９２】
先ずプロット３１０４を考える。注釈３１３０に対応する時点で、人間の存在確率は低く、センサ出力３１３６から計算された存在確率は、点線の垂直線３１３４とプロット３１０４でプロットされた確率曲線３１３８の交点で、０．５未満ではあるが大きくみえる。しかし、他の注釈付きの時点３１２６乃至３１２９および３１３２の全てに関して、当該センサ出力から計算された確率は、これらの時点でコントローラが決定した相対的に一定の確率に正確に対応する。したがって、当該センサ出力から計算された確率は注釈３１２６乃至３１３０および３１３２に対応する６つの時点で当該相対的に一定の確率とは厳密に一致しないけれども、プロット３１０４を生成したセンサのケースで当該センサ出力から計算された確率において相対的に高い確信度を関連付けるのは合理的であろう。対照的に、図３１の低いプロット３１０６から分かるように、プロット３１０６を生成したセンサから計算された確率と注釈付き制御スケジュールから推論した相対的に一定の確率の間には殆ど対応関係がない。この場合、第２のセンサの出力から計算された確率において相対的に低い確信度を割り当てるのが合理的であろう。この説明は、個々のセンサに対して確信度乗数、または重みを計算して、当該センサ出力に基づいて累積ユーザ・ベースの確率を計算するときに当該センサ出力から計算された確率を重み付けするための１つ方法を示し、以下で数学的に説明する。
【００９３】
【数５】
0006301341.tif 000006
【００９４】
ｉは図３１の注釈で表すように１組の特定の確率をインデックス付けし、Ｐ（ｔ）はセンサに対して計算した時刻ｔでの存在確率である。
【００９５】
図３２Ａおよび３２Ｂは、存在から不在への事象と不在から存在への事象を分離する時間間隔の長さにより、後者の事象が是正的な事象と認められるかどうかを判定できるという事実を示す。図３２Ａにおいて、存在から不在への事象３２０２の後に人間３２０４の存在を示す即時制御インタフェースを介した即時入力制御が比較的迅速に続き、したがって不在から存在への事象を構成する。これらの２つの事象の間の時間間隔３２０６は比較的短いので、当該不在から存在への事象は是正的な不在から存在への事象３２０８とみなされる。対照的に、図３２Ｂに示すように、２つのかかる事象がかなり長い時間間隔３２１０だけ離れているとき、当該不在から存在への事象３２１２は是正的な不在から存在への事象とみなされない。上述のように、是正的な不在から存在への事象は、インテリジェント・コントローラによる誤った不在の判定を強く指示するものである。かかる事象の発生の分析により、センサ確信度の変化、様々なルールで使用される閾値の変化、新たなルールの削除または追加、存在確率を決定するためにインテリジェント・コントローラにより使用される計算における他の変化につながりうる。
【００９６】
図３３は、是正的な不在から存在への事象と他の情報を存在確率判定と存在確率判定に関連するスケジュール調整とに組み入れるためにインテリジェント・コントローラにより使用できる、存在関連スケジュール調整および存在確率判定に対する様々な変形を示す。図３３は、上述の制御スケジュール３３０２の部分のプロットを示し、時刻３３０４に関してインテリジェント・コントローラにより計算された存在確率のプロットで調節されている。一般に、計算された存在確率が閾値３３０６を下回ると、インテリジェント・コントローラは、存在状態から不在状態または別の不在関連状態への遷移が保証されると推論する。是正的な不在から存在への事象が頻繁に生ずる場合には当該閾値を下げてもよい。あるいは、当該閾値を、不在から存在への是正的な事象が高い頻度で発生するまで上昇させて、最適なインテリジェントな制御をもたらす最大の合理的な閾値を決定してもよい。例えば、家庭の暖房の状況では、存在から不在への事象を伴うスケジュール調整は一般に大幅なエネルギ節約をもたらし、したがって、インテリジェント・コントローラが当該閾値を出来るだけ高く連続的に調節してもよい。
【００９７】
存在事象に関連付けられるスケジューリング調整に対する別の可能な調整では、計算された存在確率が閾値を下回る時刻３３１２とスケジュール調整が不在判定の結果として行われる時刻３３１４の間の遅延時間またはバッファ時間３３１０を使用する。遅延時間３３１０の間、計算された存在確率が再度当該閾値を超えて上昇する場合は、潜在的な是正的な不在から存在への事象を回避することができる。人間の存在に関してインテリジェント制御を最適化するために使用できる存在事象に関連するスケジュール調整への多数のさらに可能な調整がある。
【００９８】
以上の説明では、スケジュール調整は一般に、存在状態から不在状態への遷移の結果として行われるが、他の実装形態では、スケジュール調整を不在から存在への事象に関して開始してもよい。例えば、重要な空気調節の状況では、人間の存在が検出されたとき常に調節システムを起動することができる。上述のように、存在関連事象と並行として、または、存在関連事象と時間的に近接して行いうる多種多様な異なる種類のスケジュール調整がある。分散されたインテリジェント制御の実装形態では、存在確率計算、センサ確信度、および他の導出結果および存在確率判定に関連付けられるデータは、さらに多くの複雑な検討事項を含んでもよいが、多数のセンサや記憶情報、より好適なセンサの空間的分布および時間的分布、ならびにセンサ・データの集合に起因して、十分に正確でありうる。
【００９９】
存在確率計算の一部として、インテリジェント・コントローラは、様々な種類の存在関連サイクルやパターンを検出するために、様々な時間間隔にわたって計算される存在確率を計算し格納してもよい。図３４は多種多様な期間にわたって決定された存在パターンの例を示す。第１のプロット３４０２は、１週間の時間間隔にわたって計算した一般的な存在確率パターンを示す。当該パターンを、１例として、居住環境内の人間の存在確率に関して観測してもよい。週３４０４および３４０５のうち２つの日は、人間の存在確率は相対的に低く、週３４０６の残りの５日は、当該存在確率は相対的に高い。この場合、住宅の占有者は一般に週末には居ないかもしれない。水平時間軸３４０８は時間で増大することに留意されたい。第２のプロット３４１０は丸一日の間隔にわたって観測された存在確率パターンを示す。この場合、占有者は、一般に、朝の９時から夕方の６時までの仕事時間３４１２中を除いて存在している。プロット３４１４は、１か月にわたる存在確率パターンを示す。この場合、住宅の占有者は各月の最初の日３４１６と１５日目３４１８に頻繁に居らず、それ以外は一般に存在している。最後に、プロット３４２０は、１年間にわたる存在確率パターンを示す。この場合、住宅の占有者は一般に、１２月の終わり３４２２と１月の第１週３４２４に居らず、夏の期間３４２６中は比較的頻繁に居ない。これらのタイプの存在確率パターンを存在確率計算において累積的または連続的に考慮してもよい。例えば、状態遷移をトリガするのに用いる計算された存在確率の閾値を、高存在確率に関連付けられる期間中に低下させ、低存在確率に関連付けられる期間に上昇させてもよい。あるいは、検出された存在確率パターンを反映するためにセンサ出力に基づいて計算された累積存在確率を調節するためのルールを開発してもよい。
【０１００】
インテリジェント・サーモスタットの状況における存在および／または不在の検出および制御調整
存在および／または不在の判定に基づく制御スケジュール調整の方法の実装が、次に説明するインテリジェント・サーモスタットに含まれる。インテリジェント・サーモスタットに、選択的に階層化した機能を提供する。当該機能は、不慣れなユーザに単純なユーザインタフェースをもたらすが、多種多様なエネルギ節約機能とエネルギ追跡機能にアクセスし操作する能力を高度なユーザに提供するものである。単純なユーザインタフェースしか与えられていない不慣れなユーザの場合でも、インテリジェント・サーモスタットは、バックグラウンドで実行される高度なエネルギ節約機能を提供する。インテリジェント・サーモスタットは、マルチセンサ技術を使用して、インテリジェント・サーモスタットが配置された暖房および冷房環境を学習しエネルギ節約設定を最適化する。
【０１０１】
インテリジェント・サーモスタットはまた、ユーザが数個の単純な質問に回答するセットアップ・ダイアログから開始して長時間にわたってユーザについて学習し、マルチセンサ技術を用いてユーザ占有パターンを検出し、ユーザがスケジュール変更と即時制御入力を用いて温度を制御する方法を追跡し続ける。継続的に、インテリジェント・サーモスタットは、学習され検知された情報を処理し、自動的に環境制御設定を調節してエネルギ利用を最適化し、同時に、学習した占有パターンと１つまたは複数のユーザの快適な嗜好に従って、当該環境内の温度を所望のレベルに維持する。
【０１０２】
有利なことに、インテリジェント・サーモスタットの選択的に階層化された機能により、自宅および仕事環境内の多種多様な技術環境において有効な動作を行うことができる。無線ホーム・ネットワークまたはインターネット接続性を有さない単純な環境では、インテリジェント・サーモスタットは、マルチセンサ技術とユーザ入力に基づいて学習し環境に適合するスタンドアロンのモデルで効果的に動作する。しかし、ホーム・ネットワークまたはインターネット接続性を有する環境に対して、インテリジェント・サーモスタットはネットワーク接続モードで効果的に動作して追加の機能を提供する。
【０１０３】
インテリジェント・サーモスタットが例えばＩＥＥＥ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）接続によりホーム・ネットワークを介してインターネットに接続されるとき、インテリジェント・サーモスタットは、（１）リアルタイムなまたは集約された家庭エネルギ性能データを電力会社、インテリジェント・サーモスタットのデータサービスプロバイダ、他の家庭のインテリジェント・サーモスタット、または他のデータ宛先に提供し、（２）リアルタイムなまたは集約された家庭エネルギ性能データを電力会社、インテリジェント・サーモスタットのデータサービスプロバイダ、他の家庭のインテリジェント・サーモスタット、または他のデータソースから受信し、（３）新たなエネルギ制御命令および／または他のアップグレードを１つまたは複数のインテリジェント・サーモスタットのデータサービスプロバイダまたは他のソースから受信し、（４）エネルギ節約制御アルゴリズム処理に含めるための現在の天気情報や天気予報情報を受信し、（５）ユーザ制御コマンドをユーザのコンピュータ、ネットワーク接続テレビ、スマート・フォン、および／または他の固定もしくはポータブルのデータ通信機器から受信し、（６）デジタル機器を介して対話型のユーザインタフェースをユーザに提供し、（７）制御コマンドと情報を、複数のソースから収集した情報を利用してエネルギ節約制御コマンドおよび／または加入者のプロフィールを生成することを目的としたサブスクリプション・ベースのサービスのような外部のエネルギ管理アドバイザから受信し、（８）リベートまたは他のコスト・インセンティブと引き換えにインテリジェント・サーモスタットを制御する限られた権限が自主的に与えられた電力会社のような外部エネルギ管理機関から制御コマンドと情報を受信し、（９）インテリジェント・サーモスタットが検知したＨＶＡＣ関連の事象に基づいてデジタル機器のユーザにアラーム、警告、または他の情報を提供し、（１０）インテリジェント・サーモスタットが検知した非ＨＶＡＣ関連の事象に基づいてデジタル機器のユーザにアラーム、警告、または他の情報を提供し、（１１）ネットワーク接続性により可能となる様々な他の有用な機能を提供してもよい。
【０１０４】
図３５Ａはインテリジェント・サーモスタットの斜視図を示す。インテリジェント・サーモスタット３５００は滑らかで美しい外観を有する。インテリジェント・サーモスタット３５００は、直径が約８ｃｍで、サテンニッケルまたはクロムの処理のような視覚的に好ましい外装仕上げを有する環状の本体３５０８を備える。回転可能な外環３５０６、センサ環３５０４、および環状ディスプレイ・モニタ３５０２を有するキャップ状の構造が、小さな周辺ギャップ３５１０だけ本体３５０８から分離している。外環３５０６は本体３５０８と同一の外装仕上げを有してもよく、センサ環３０４と環状ディスプレイ・モニタ３５０２は、外部方向に穏やかに弧を描き、滑らかだが全体的に頑丈で耐久性があるように見える外観を有する共通の環状ガラス（またはプラスチック）外装を有してもよい。センサ環３５０４は、赤外線センサ、可視光センサ、および音センサを含む任意の多種多様なセンサを含む。当該センサ自体がユーザに見えないように、センサ環３５０４を覆うガラスまたはプラスチックにスモークをかけるかまたは鏡を付けてもよい。えらまたは格子状の通気孔を必要とせずに内部センサにより周辺の空気を検知できる通気機能を、周辺ギャップ３５１０を介して提供してもよい。
【０１０５】
図３５Ｂおよび３５Ｃは、ユーザにより制御されているインテリジェント・サーモスタットを示す。インテリジェント・サーモスタット３５００は、２種類のユーザ入力、即ち、（１）外環３５０６の回転（図３５Ｂ）、および、（２）可聴および／または触覚の「クリック」が発生するまでの外環３５０６の内側への押下（図３５Ｃ）により制御される。内側に押すと外環３５０６が前方に移動してもよく、別の実装では、外環３５０６とセンサ環３５０４および環状ディスプレイ・モニタ３５０２のガラス・カバーとの両方を含むキャップ状の構造の全体が、押されたときに一緒に内側に動く。１実装形態では、センサ環３５０４、環状ディスプレイ・モニタ３５０２、および共通ガラス・カバーは外環３５０６とともには回転しない。
【０１０６】
外環３５０６の回転、または輪の回転、および外環３５０６の内側への押下、または内側へのクリックにより、インテリジェント・サーモスタット３５００は、基本的なセットアップや動作のための全ての必要な情報をユーザから受信することができる。外環３５０６は、さらに、全体的に美しい感覚を促進しつつ、疑似的なまたは不要な回転入力を減らすために、平滑だが粘性ある感覚をユーザに与えるように機械的に取り付けられている。インテリジェント・サーモスタット３５００は、３つの基本的なユーザ入力、即ち、（１）輪の左回転、（２）輪の右回転、および（３）内側へのクリックを認識する。他の実装形態では、ダブルクリックまたはトリプルクリックの内側への押し、および、速度感応式または加速度感応式の回転入力のような、より複雑な基本的なユーザ入力を認識することができる。
【０１０７】
図３６は、インテリジェント・サーモスタットとＨＶＡＣカップリング・ウォールドックの拡大斜視図を示す。ＨＶＡＣカップリング・ウォールドック３６０６は、インテリジェント・サーモスタット３５００が取り外されたときの、非常に単純な基本スタンドアロンのサーモスタットとしての機能を有する。当該基本サーモスタットは、標準温度読出し／設定ダイヤル３６０８と単純なＣＯＯＬ−ＯＦＦ−ＨＥＡＴスイッチ３６０９を備える。これは、インテリジェント・サーモスタット３５００を補修または修理のために長時間取り外す必要があるときのような様々な状況で有用であることが分かる。１実装形態では、基本サーモスタット構成要素３６０８および３６０９は完全に機械的であり、制御中継器を始動するのに電力は必要ない。他の実装形態では、電気的な上下ボタンおよび／またはＬＣＤ読出しのような単純な電子制御が提供される。
【０１０８】
他の実装形態では、インテリジェント・サーモスタットが一時的に取り外されている間に脳幹機能を提供するリモート制御を可能とする基本ネットワーク・アクセスのような、インテリジェント・サーモスタット３５００の高度な機能のサブセットを提供することができる。
【０１０９】
図３７Ａおよび３７Ｂはインテリジェント・サーモスタットの拡大前面図および拡大後面斜視図である。図３７Ａおよび３７Ｂは、その２つの主要な構成要素、即ち、（１）ヘッド・ユニット３６０４と（２）バックプレート３７０６と関連してインテリジェント・サーモスタット３７０２を示している。示した図では、ｚ方向は壁から外側であり、ｙ方向は歩いているーザの頭からつま先への方向であり、ｘ方向はユーザの左から右への方向である。
【０１１０】
図３８Ａおよび３８Ｂは、それぞれヘッド・ユニットの拡大前面図および後面図を示す。ヘッド・ユニット３６０４は、ヘッド・ユニットフレーム３７１０、外環３７１１、ヘッド・ユニット前面部品３７１２、フロント・レンズ３７１３、およびフロント・グリル３７１４を備える。ヘッド・ユニット前面部品３７１２の電気構成要素は、リボン・ケーブルおよび／または他のコンセントタイプの電気コネクタを介してバックプレート３７０６上の電気構成要素に接続することができる。
【０１１１】
図３９Ａおよび３９Ｂはそれぞれヘッド・ユニットの前面部品の拡大前面図および後面図を示す。ヘッド・ユニット前面部品３７１２は、ヘッド・ユニット回路基板３７１６、ヘッド・ユニット・フロント・プレート３７１８、およびＬＣＤモジュール３７２２を備える。ヘッド・ユニット回路基板３７１６の前面の構成要素は図３９ＡのＲＦシールドの背後に隠ぺいされている。再充電可能リチウム・イオンバッテリ３７２５がヘッド・ユニット回路基板３７１６の背面に配置され、１実装形態では、３．７ボルトの基準電圧と５６０ｍＡｈの基準容量を有する。バッテリの寿命を延ばすために、バッテリ３７２５は通常、サーモスタットバッテリ充電回路により４５０ｍＡｈを超えては充電されない。さらに、バッテリ３７２５は４．２ボルトに充電できるとされているが、インテリジェント・サーモスタットのバッテリ充電回路は通常、３．９５ボルトを超えてインテリジェント・サーモスタットを充電することはない。図３９Ｂにはまた、外環３７１１の回転を検知するように構成され配置された光学指ナビゲーションモジュール３７２４が示されている。モジュール３７２４は、外環３７１１の対向面上のテクスチャラブル表面の移動を検知する光学的なコンピュータのマウスの動作に類する方法を使用する。特に、モジュール３７２４は、相対的に低電力のバックプレートのマイクロプロセッサではなく相対的に電力集約的なヘッド・ユニット・マイクロプロセッサにより制御される非常に少数のセンサの１つである。これは、過度な電力流出なしに実現可能である。なぜならば、当該ヘッド・ユニット・マイクロプロセッサは、ユーザが手動でダイヤルを調整したときに既に起動されており、過度な起動電力流出が回避されるからである。有利なことに、当該ヘッド・ユニット・マイクロプロセッサにより超高速応答を提供することができる。図３９Ａにはまた、下方に配置したＰＩＲ移動センサと連動するフレネルレンズ３７２０が示されている。
【０１１２】
図４０Ａおよび４０Ｂは、それぞれバックプレート・ユニットの拡大前面図および後面図を示す。バックプレート・ユニット３７０６は、バックプレートリア・プレート３７３０、バックプレート回路基板３７３２、およびバックプレート・カバー３７３９を備える。図４０ＡはＨＶＡＣ有線コネクタ３７３４を示す。ＨＶＡＣ有線コネクタ３７３４は、集積配線挿入検知回路と、バックプレート回路基板３７３２の背面に取り付けた電力取得回路により使用される２つの相対的に大型のキャパシタ３７３６を備える。
【０１１３】
図４１は部分的に組み立てたヘッド・ユニットの斜視図を示す。特定の実装形態では、格子部材３７１４をフレネルレンズ３７２０と関連するＰＩＲ移動センサ３７４４との上に配置することで、これらのＰＩＲ検知要素を隠蔽および保護し、格子部材３７１４内の水平スロットにより、ＰＩＲ移動検知ハードウェアは、隠蔽されているけれども、部屋または領域内の占有者の水平移動を検出することができる。温度センサ３７４０は、１対の熱センサを使用して周辺温度をより正確に測定する。温度センサ３７４０に関連付けられる第１のまたは上方の熱センサ３７４１は、サーモスタットの外部または外装にある領域付近の温度データを収集し、第２のまたは下方の熱センサ３７４２は、筐体の内面により密接に関連付けられた温度データを収集する。１実装形態では、温度センサ３７４１と３７４２のそれぞれはテキサス・インスツルメンツ社のＴＭＰ１１２デジタル温度センサチップを備え、ＰＩＲ移動センサ３７４４はパーキエルマー社のＤｉｇｉＰｙｒｏ  ＰＹＤ１９９８の二重要素パイロディテクタを備える。
【０１１４】
周辺温度をより正確に決定するために、下方熱センサ３７４２から取得した温度を、上方熱センサ３７４１により測定した温度とともに、有効な周辺温度を決定するときに検討する。当該構成を使用して、マイクロプロセッサ（複数可）および／または他の電子構成要素によりサーモスタット内で発生した内部熱の影響を補償し、影響を及ぼしうる温度測定誤差を未然に防止するかまたは最小化する。幾つかの実装形態では、上方熱センサ３７４１が下方熱センサ３７４２より良く周辺温度を反映するので、周辺温度測定の精度を、温度センサ３７４０の上方熱センサ３７４１を格子部材３７１４に熱的に結合することでさらに高めてもよい。
【０１１５】
図４２はヘッド・ユニットの回路基板を示す。ヘッド・ユニット回路基板３７１６は、ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭメモリ４２０６および大容量ＮＡＮＤ記憶装置４２０８とともに、（テキサス・インスツルメンツ社のＡＭ３７０３チップのような）ヘッド・ユニット・マイクロプロセッサ４２０２および関連する発信器４２０４を備える。ムラタ・ワイヤレス・ソリューションズのＬＢＷＡ１９ＸＳＬＺモジュールのようなＷｉ−Ｆｉモジュール４２１０は、８０２．１１ｂ／ｇ／ｎＷＬＡＮ標準をサポートするテキサス・インスツルメンツ社のＷＬ１２７０チップセットを基礎とし、Ｗｉ−Ｆｉ機能向けのＲＦシールド４２３４の別区画内に提供されている。Ｗｉ−Ｆｉモジュール４２１０は、発信器４２１４を含む支持回路４２１２に関連付けられる。例えばテキサス・インスツルメンツ社製のＣ２５３０Ｆ２５６モジュールでありうるＺｉｇＢｅｅモジュール４２１６も、ＺｉｇＢｅｅ機能のために、別々にシールドされたＲＦ区画に提供される。ＺｉｇＢｅｅモジュール４２１６は、発信器４２１９および低雑音増幅器４２２０を含むサポート回路４２１８に関連付けられる。ディスプレイ・バックライト電圧変換回路４２２２、圧電駆動回路４２２４、および電力管理回路４２２６がさらに提供される。近接性センサおよび周辺光センサ（ＰＲＯＸ／ＡＬＳ）は、より具体的にはＩ２Ｃインタフェースを具備したシリコンラブズ社製のＳＩ１１４２近接性／周辺光センサであるが、フレックス回路コネクタ４２３０によりヘッド・ユニット回路基板の背面に取り付けられるフレックス回路上に提供される。バッテリ充電監視切断回路４２３２とスプリング／ＲＦアンテナ４２３６がさらに提供されている。温度センサ４２３８とＰＩＲ移動センサ４２４０がさらに提供されている。
【０１１６】
図４３はバックプレート回路基板の後面図を示す。バックプレート回路基板３７３２は、内蔵メモリ４３０３を含むテキサス・インスツルメンツ社のＭＳＰ４３０Ｆシステム・オン・チップ・マイクロコントローラのような、バックプレート・プロセッサ／マイクロコントローラ４３０２を備える。バックプレート回路基板３７３２はさらに電源回路４３０４を備え、電源回路４３０４は、電力取得回路と、ＨＶＡＣの各ＦｆＶＡＣ機能ごとのスイッチ回路４３０６とを備える。かかる機能ごとに、スイッチ回路４３０６は、隔離変換器４３０８と逆並列ＮＦＥＴパッケージ４３１０を備える。ＦＥＴをスイッチング回路内で使用することで、アクティブに電力を取得することができる。即ち、１００マイクロ秒のような非常に短い間隔でＨＶＡＣ中継回路から蓄電器に電力を短時間迂回させることで、ＨＶＡＣのＯＮサイクル中に電力を取得することができる。この時間は、ＨＶＡＣ中継器をＯＦＦ状態にしないのに十分なほど短いが、蓄電器を充電するには十分である。ＦＥＴを使用することで、この高速なスイッチング時間（１００マイクロ秒）が可能となる。これは、（何十ミリ秒も継続する）中継器では実現するのは困難である。また、かかる中継器は高速なスイッチングとともに容易に劣化し、可聴な雑音を生じさせる。対照的に、ＦＥＴは基本的に可聴な雑音なしで動作する。センシリオン社のＳＨＴ２１モジュールのような統合型の温度／湿度センサモジュール４３１２がさらに提供される。バックプレート・マイクロコントローラ４３０２は、様々なセンサを問い合わせて、設置時の機械的な有線の挿入を検知し、電流とセットポイント温度条件に関してヘッド・ユニットに警告し、それに応じてスイッチを作動し、設置時に挿入された有線上の適切な信号を探索するといった他の機能を実施する。
【０１１７】
新たなより持続可能なエネルギ供給の開発に対して多大な労力と配慮が続けられているが、増大したエネルギ効率によるエネルギの保存は世界のエネルギの未来にとって依然として極めて重要である。米国エネルギ省の２０１０年１０月のレポートによれば、暖房と冷房が典型的な米国家庭のエネルギ利用の５６％を占め、大抵の家庭の最大のエネルギ消費となっている。家庭の暖房および冷房（例えば、改善された断熱、高効率のかまど）に関連付けられる物理的設備の改善とともに、家庭の暖房機器と冷房機器のより良い制御と規制により大幅なエネルギ効率の増大を実現することができる。賢明に選択された時間間隔で、かつ、慎重に選択した動作レベルで暖房、換気、および空気調節（ＨＶＡＣ）機器を動作させることで、大量のエネルギを節約でき、同時に、生活空間をその占有者に対して適度に快適に保つことができる。
【０１１８】
プログラム可能サーモスタットはエネルギスター（米国）やＴＣＯ（欧州）標準の観点から近年より普及しており、独立に操作できるＨＶＡＣシステムに関する様々な設定の数において非常に進歩している。プログラム可能サーモスタットには、標準的なデフォルトのプログラムが組み込まれているものもある。さらに、ユーザは、製造者の規定値を調節して自己のエネルギ利用を最適化することができる。睡眠、起床、および非占有の期間の観点から占有者の通常の振舞いを正確に反映するスケジュールが使用されるのが理想的である。しかし、多くのサーモスタットをプログラムする際の困難さのため、多くのスケジュールは占有者の通常の振舞いを正確には反映しない。例えば、スケジュールが、幾つかの通常の非占有期間を説明できないことがある。さらに、適切なスケジュールがサーモスタットにプログラムされているときでも、通常の振舞いからの逸脱の存在は避けられない。ユーザは、家を出て帰宅時にスケジュールを再開するときにサーモスタットを手動で戻すことができるが、多くのユーザはこれらの作業を決してまたは殆ど行わない。したがって、非占有の時間中にサーモスタットがセットポイント温度を自動的に戻すことができる場合、エネルギやコストを節約する機会が存在する。
【０１１９】
インテリジェント・サーモスタットは一般に、即時制御入力および１つまたは複数の制御スケジュールにより規定されるように、居住施設のような調整済みの筐体を制御して、各日の様々な部分において人間の占有者が望む様々な温度を提供する。占有者が環境に存在しないとインテリジェント・サーモスタットが判定したときに、インテリジェント・サーモスタットは、自動留守機能に従って存在および／または不在の検出および不在関連のスケジュール調整を取り込んで温度を下げてもよい。特定の実装形態では、人間の存在確率、または当該存在確率が閾値を下回ったらすぐに自動留守温度調整を実行し、他の実装形態では、占有が検出されなかった時間の後にのみ自動留守温度調整を実行する。非占有の所定の時間は一般に３０分、６０分、９０分、またはそれ以上であってもよい。特定の実装形態では、当該所定の非占有時間は約１２０分である。当該所定の非占有時間を、自動留守制御スケジュール調整が行われる時点を決定するために使用されるルールを含む、様々な種類のユーザ入力、記録したセンサデータ、リモートソースから得たデータ、占有および非占有の記憶されたパターン、および他種の電子的に格納されたデータに基づいて修正することができる。
【０１２０】
インテリジェント・サーモスタットは、暖房、換気、および空気調節（「ＨＶＡＣ」）システムを制御してもよい。当該システムは、暖房と冷房の両方、暖房のみ、または冷房のみを住宅または商用のビルのような環境の占有者に提供する。インテリジェント・サーモスタットはまた、加湿、除湿、照明、電流をさらにまたは別々に機器およびシステムに提供し、液体または気体の制御された流量を機器およびサブシステムに提供するシステムを制御する。
【０１２１】
図４４Ａ乃至４４Ｄは、通常の制御スケジュールの時間プロットとインテリジェント・サーモスタットの自動留守／自動到着機能の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す。説明を分かりやすくするため、ユーザに対する火曜日のような特定の曜日の比較的単純なインテリジェント・サーモスタットスケジュール４４０２を図４４Ａに示す。スケジュール４４０２は、所望の温度が７６度である午前７時と午後９時の間の覚醒／在宅間隔と、所望の温度が６６度である午後９時と午前７時の間の睡眠間隔から構成される。スケジュール４４０２は住宅に対する通常の制御スケジュールを表す。
【０１２２】
自動留守機能によれば、住宅または他の環境の占有状態は、パッシブ赤外線近接性センサおよび周辺光センサのような、インテリジェント・サーモスタットのマルチセンシング技術を用いて連続的かつ自動的に検知される。当該環境の占有ステータスを決定するのに使用される１つまたは複数のセンサを以下では「占有センサ」と称する。特定の実装形態では、当該占有センサは極めて高頻度、例えば、１乃至２Ｈｚで測定を行う。当該測定値は、５分のような固定時間長を有するバケットまたは間隔に収集される。インテリジェント・コントローラは、占有が検出されたかどうかをバケットごとに判定する。例えば、バケット内の３つ以上の占有センサの読取値が移動の検出を示すとき、当該バケットは占有検出状態にあるかまたは占有検出状態を表すとみなされる。したがって、各バケットを２つの状態、即ち、占有検出状態または非占有検出状態のうち１つに分類する。特定の実装形態では、占有センサ読取値の閾値パーセントが占有を示すとき、バケットを占有検出状態として分類する。例えば、相対的に貧弱な配置でも、約１０パーセントのＰＩＲセンサ読取値が、環境が占有されているときの移動を示すことが分かる。当該例では、５パーセントの閾値を使用してバケットを占有検出状態に分類してもよい。
【０１２３】
特定の実装形態では、現在検知されたバケットの状態に少なくとも部分的に基づいて、インテリジェント・サーモスタットは、（１）自宅、（２）留守通常、（３）留守休暇、および（４）睡眠の４つの状態のうち１つを有するとして環境を分類する。特定の実装形態では、環境が「留守状態確信ウィンドウ」（「ＡＳＣＷ」）と称する所定の最小間隔だけ非占有検出状態にあるとき、自動留守機能が自宅から留守通常への状態変化をトリガする。状態が留守通常に変化した結果、実際の動作セットポイント温度は、通常のインテリジェント・サーモスタットスケジュールが示すセットポイント温度に関らず、所定のエネルギ節約留守状態温度（「ＡＳＴ」）に変更される。
【０１２４】
自動留守機能の目的は、スケジュール４４０２の快適な設定を実際に経験するかまたは楽しむ占有者が存在しないときに不要な暖房または冷房を回避し、それによりエネルギを節約することである。ＡＳＴを、１例として、冬の期間は６２度の所定の値または暖房を必要とする外部温度に設定し、夏期間は８４度または冷房を必要とする外部温度に設定してもよい。特定の実装形態では、暖房および冷房に対するＡＳＴ温度は、別個の自動留守機能インタフェースのスケジュール・インタフェースを介してユーザが設定可能である。
【０１２５】
ＡＳＣＷは検知された非占有の時間間隔に対応する。その後、占有者が実際に筐体内に存在しないという合理的に信頼できる動作仮定を合理的な統計的精度で行いうる。最も典型的な環境では、９０乃至１８０分の範囲における所定の期間は、静かに読書すること、角の郵便受けへ向かうこと、短い昼寝のような占有者が存在しているが占有が占有センサによって検出できない一般的な状況にＡＳＣＷが適応するための適切な期間、および、他のかかる期間であることが分かる。
【０１２６】
幾つかの実装形態によれば、学習事象の後にＡＳＣＷが自動的に調節される。例えば、１実装形態によれば、留守通常モードへの遷移の後のような、手動の過酷な事象に続いて、ＡＳＣＷを１０乃至３０分のような所定の量だけ延ばし、ユーザは手動で当該セットポイント温度が快適なままであるように設定し、当該占有センサがそうでないと示しても当該筐体が占有されていると示す。同様に、特定の実装形態では、任意の手動の過酷な事象がないときに何回か留守通常状態へ繰り返し遷移した際に、ＡＳＣＷを短縮することができる。ＡＳＣＷのかかる修正を使用して、占有者の特定の傾向、および／または、インテリジェント・サーモスタット／センサの物理的配置のような他の因子に起因する占有検知の有効性に、当該アルゴリズムをより良く適合させることができる。特定の実装形態では、インテリジェント・サーモスタットは、上のサブセクションで説明したように、格納された頻繁に更新される占有パターン判定、センサ確信度、履歴占有判定、および他の多数のかかるタイプのデータを含む、多種多様な格納された受信データに基づいて存在確率スカラまたはマップを維持し、したがって、高信頼に環境の非占有を検出でき、自動留守制御スケジュール調整を起動することができる。これらの実装形態では、ＡＳＣＷを使用しなくともよい。なぜならば、存在確率が閾値を下回るとき、非占有の確率が自動留守スケジュール調整を正当化するほど十分であることを保証するために、是正的な不在から存在への事象、または過酷な事象が存在確率スカラまたはマップの計算にフィードバックされるからである。あるいは、ＡＳＣＷを短縮してもよく、または、ＡＳＣＷを調節するのではなく、インテリジェント・コントローラが自動留守スケジュール調整をトリガする確率閾値を調節してもよい。
【０１２７】
図４４Ａ乃至４４Ｄの例を、１２０分のＡＳＣＷと６２度のＡＳＴを有する暖房シナリオの状況で提供する。図４４Ｂは、検知された行動または、換言すれば、午前１１時（４４０５）の時点で存在する占有が検知されたバケットに対応する小さな黒丸マーカを示す、検知された行動タイムライン（「Ａｓ」）４４０３とともに、スケジュールされたセットポイントのプロット４４０２および実際の動作セットポイントのプロット４４０４を示す。午前１１時の時点で、午前１０時まで大量のユーザ行動が検知されており、その後、行動がない１時間の間隔４４０６が続き、どのバケットも占有検出状態には分類されない。図４４Ｂにおける非行動の間隔は約１時間にすぎず、ＡＳＣＷより小さいので、自動留守機能はまだ留守通常状態への状態変化をトリガしない。
【０１２８】
図４４Ｃは、午後４時の時点のスケジュールされた実際のセットポイントのプロットを示す。図４４Ｃに示すように、留守通常モードが１２０分の非行動の後に午後１２時に自動的にトリガされ、実際の動作セットポイント４４０４が通常のスケジュールされたセットポイント４４０２から６２度のＡＳＴ温度に調節される。午後４時の時点で、留守通常モードのトリガに続いて行動がまだ検知されておらず、したがって留守通常モードが有効なままである。
【０１２９】
図４４Ｄを参照すると、午前１２時の時点のスケジュールされた実際のセットポイントのプロットを、図４４Ａ乃至４４Ｃに示した例に続いて示す。図４４Ｄに示すように、占有行動が大よそ午後５時に短い時間間隔４４０８で検知され始め、自宅状態への自動復帰または自動到着遷移をトリガし、この時点で実際の動作セットポイント４４０４が通常の制御スケジュール４４０２に調節される。
【０１３０】
図４４Ａ乃至４４Ｄの例は、自動留守機能の実装に対するＡＳＣＷベースのアプローチを示す。しかし、前述のサブセクションで説明したように、代替的な実装形態では、自動留守スケジュール調整が、存在確率、または占有確率が閾値を下回ったときにトリガされる。存在確率を、複数の組の記録されたセンサ出力、決定され電子的に格納された長時間にわたって決定された占有パターン、特定のセンサ内の相対的な確信度、制御環境外部のユーザ位置を報告するユーザモバイルデバイス、および他のかかるデータを含む多種多様なデータおよび検討事項に従って、連続的に更新するかまたは間欠的に更新する。かかる実装形態では、インテリジェント・コントローラが高い確信度および信頼度で占有者が存在しないと判定したとき、勿論、閾値設定に応じて、自動留守スケジュール調整を一般により積極的にトリガして、占有関連の制御スケジュール設定を維持するエネルギの浪費を回避する。特定の実装形態では、短いＡＳＣＷを保持してもよく、他の実装形態では、ＡＳＣＷを完全に削除し、上述のサブセクションで説明した存在確率スカラまたはマップのような計算された占有確率により自動留守スケジュール調整を専らトリガしてもよい。
【０１３１】
特定の実装形態では、ＡＳＣＷ・ベースのアプローチを、正確な存在確率スカラまたはマップを生成するのに十分なデータが蓄積されるまで最初に使用してもよく、インテリジェント・サーモスタットのリセットの後、または、制御環境、インテリジェント・サーモスタットにより制御されるシステム、もしくはインテリジェント・サーモスタット設定およびパラメータの大きな突発的な変化の後に、使用してもよい。センサの確信度のレベルと生成された存在確率スカラまたはマップの精度が許容可能レベルに上昇すると、インテリジェント・サーモスタットはＡＣＳＷを大幅に短縮するか、または、ＡＳＣＷを削除して存在確率のみに依存してもよい。これらの実装形態では、あるいは、初期期間を自動留守機能制限期間とみなしてもよく、自動留守機能はトリガされないか、または、センサ確信度が閾値を超えて上昇するまでの非常に長い初期ＡＳＣＷの後にのみトリガされる。例えば、誤ってまたは不十分に配置されたセンサのため、インテリジェント・サーモスタットが、自動留守スケジュール調整を敢えて行うのに十分な信頼度で占有および非占有の状態を決定するのは可能でないかもしれない。
【０１３２】
図４５は制御環境を分類できる様々な状態を示す。インテリジェント・サーモスタットは当該制御環境を４つの前述の状態、即ち、自宅４５１０、留守通常４５１２、留守休暇４５１４、および睡眠４５２０のうち１つに分類する。通常動作の間は、日時と通常のスケジュールに従って、当該制御環境を自宅状態４５１０または睡眠状態４５２０の何れかに分類する。睡眠状態４５２０を、午後１２時から午前６時までのような所定の時間により決定することができ、ユーザの嗜好に従ってユーザにより設定してもよく、午後９時と午前７時の間の睡眠状態を反映する図４４Ａのスケジュール４４０２のような現在のスケジュールに従って設定してもよく、追加のタイプのデータに基づくこれらの検討事項および追加の検討事項の組合せにより設定してもよい。
【０１３３】
当該通常のスケジュールは占有者の通常のまたは期待される振舞いを説明するためのものである。説明したように、自宅状態４５１０の制御環境は、予期しない不在が検出されたときに留守通常状態４５１２に自動的に遷移して、リソースとコストを節約することができる。説明したように、ＡＳＣＷを使用する実装形態ではＡＳＣＷ期間だけ非占有が検出されたとき、または、存在確率が閾値を下回るとき、自宅状態４５１０から留守通常状態４５１２への変化が発生しうる。特定の実装形態では、留守通常状態４５１２モードを、検知された事象、移動時間、および／または非占有者が筐体に存在するときに節約エネルギと一貫する他のトリガに基づいて変更することができる。幾つかの実装形態について、（１）手動の即時制御入力がユーザから受信され、状態を自宅状態４５１０に遷移させること、（２）検知された占有行動に基づいて自動到着動作モードがトリガされ、状態を自宅状態４５１０に遷移させること、（３）現在時刻が通常の占有者の睡眠時間に入り、現在の状態が留守休暇状態でないこと、または、（４）現在時刻がスケジュールされたセットポイントの時刻に対応し、現在の状態が留守休暇状態でないことのうち１つが発生するまで、留守通常状態４５１２はセットポイント温度をエネルギ節約ＡＳＴ温度に保つ。
【０１３４】
特定の実装形態では、非占有条件が「休暇状態確信度ウィンドウ」（「ＶＳＣＷ」）と称する拡張された所定の最小間隔だけ検知されたとき、留守通常状態４５１２の制御環境は留守休暇状態４５１４に遷移する。留守休暇の状態４５１４では、セットポイント温度は留守休暇セットポイント温度（「ＡＶＳＴ」）に設定される。これは、積極的なエネルギ保存温度レベルを表す。例えば、１実装形態では、ＡＶＳＴは、デフォルトで、暖房が必要な期間は華氏４５度であり、冷房が必要な期間は華氏９５度である。ＶＳＣＷは通常はＡＳＣＷよりかなり長く設定される。例えば、多くの場合、２４時間のＶＳＣＷが適当である。特定の実装形態ではＶＳＣＷは可変であり、例えば、金曜日の午後から日曜日の夜までの週末の期間において４８時間から６０時間にわたる。週末期間の長いＶＳＣＷにより、短期の週末旅行のような短い非占有期間の間に誤ってセットポイント温度を厳しいＡＶＳＴに変更することを減らす。特定の実装形態では、セットポイント前提条件付け機能を留守休暇の状態の間に使用することはできない。
【０１３５】
特定の実装形態では睡眠状態４５２０の間に自動留守機能は停止する。これらの実装形態では、当該状態は睡眠から留守通常に直接は遷移しない。自動留守機能を停止することで、占有が検知されないときに誤ってセットポイント温度をスケジュールされた夜間のセットポイント温度からＡＳＴに変更することを回避する。他の実装形態によれば、かなり低い期待される行動レベル、異なる行動パターン、および占有者が寝ている時間中の位置に起因して非占有を検出したとき、占有検知を睡眠状態４５２０中に、非行動にあまり感受的でないように変更する。１例では、ＡＳＣＷを睡眠状態中に４時間または６時間に拡張する。他の実装形態によれば、センサ読取値の各バケットにおける読取値の閾値パーセントを低下させて、占有者が実際に寝ているときの、誤って非占有を分類する確率を下げる。履歴占有パターンを含む様々な種類のデータに基づいて存在確率スカラおよび／またはマップを生成する実装形態では、自動留守機能をトリガするための存在確率閾値ベースの方法では、上述のサブセクションで説明したように、累積存在確率の生成後に適用される様々な存在確率調節ルールにおいて睡眠スケジュールを自動的に考慮し、占有者が寝ている間に自動留守機能がトリガされる可能性を防止するかまたは大幅に低下させる。
【０１３６】
図４６Ａ乃至４６Ｆは、通常の制御スケジュールの時間プロットと自動留守／自動到着方法の動作に対応する実際の動作セットポイントのプロットを示す。図４６Ａは、水曜日のような特定の平日、および、午前１１時と午後５時の間に通常は自宅に居ないユーザに対する、インテリジェント・サーモスタットスケジュール４６０２を示す。スケジュール４６０２は、午前７時から午前１１時の覚醒／在宅間隔、および、セットポイント温度が華氏７２度である午後５時から午後１０時の覚醒／在宅間隔から構成される。睡眠温度と日中温度はともに華氏６２度に設定される。当該例では、ＡＳＣＷは９０分でありＡＳＴは６０度である。
【０１３７】
図４６Ｂで、スケジュールされたセットポイントのプロット４６０２が実際の動作セットポイントのプロット４６０４に沿って示されている。検知された行動タイムライン（「Ａｓ」）４６０５は、午後２時の時点で存在する検知された行動に対応する小さな黒丸のマーカを含む。午後２時の時点で、午前８時までに大量のユーザ行動が検知され、非行動の間隔４６０６が続く。９０分のＡＳＣＷにおいて占有の検出に失敗すると、自動留守機能が午前９時３０にトリガされ、制御環境の状態が留守通常状態に遷移し、自動留守制御スケジュールが華氏６０度のＡＳＴに調節される。
【０１３８】
図４６Ｃは、それぞれスケジュールされたセットポイントのプロット６０２および実際のセットポイントのプロット６０４と、午後９時の時点で検知された行動を示す。行動が午後５時で検知されていないけれども、状態が自宅に変更され、セットポイントが７２度のスケジュールされたセットポイントに一致するように変更されていることに留意されたい。占有検知のないこの自宅状態への状態遷移は、スケジュール６０２により反映されるように、占有者が通常は午後５時までに自宅に到着するから現在この時刻に占有者が戻るであろうという期待に基づいて行われる。図４６Ｃに示す例では、行動が大よそ午後６時１５分から再び検知されることに留意されたい。
【０１３９】
図４６Ｄは、別の例に従う、それぞれスケジュールされたセットポイントのプロット４６０２および実際のセットポイントのプロット４６０４と、午後９時の時点で検知された行動を示す。図４６Ｄに示す例では、午後９時の現在時刻を過ぎても占有が夜に検出されていない。したがって、午後６時３０分のＡＳＣＷを過ぎた後に、制御環境の状態は留守通常に変更され、セットポイントは６０度のＡＳＴに変更される。
【０１４０】
図４６Ｅは、図４６Ｄに示す例に従う、それぞれスケジュールされたセットポイントのプロット４６０２および実際のセットポイントのプロット４６０４と、午後１２時の時点で検知された行動を示す。当該例では、午後１２時の現在時刻を過ぎても占有が夜に検出されていない。午後１０時に、スケジュールされたセットポイントにより、インテリジェント・サーモスタットが維持するセットポイント温度を６２度の睡眠セットポイント温度に変更する。午後１０時は睡眠状態の開始であるので、本例では、自動留守機能は停止する。
【０１４１】
図４６Ｆは、図４６Ｄおよび４６Ｅに示した例に従う、それぞれスケジュールされたセットポイントのプロット４６０２および実際のセットポイントのプロット４６０４と、次の日即ち木曜日の午後１１時で検知された行動を示す。当該例では、水曜日の午前８時から木曜日の午後１１時の間の期間４６０６全体において占有が検出されていない。当該例では、自動留守機能は午後１０時と午前７時の間の睡眠状態において停止しており、セットポイントは木曜日の朝午前７時のスケジュールに従って増加する。しかし、占有が検出されていない、自動留守機能は、午前８時３０分のＡＳＣＷ間隔に続いて留守通常状態への状態変更をトリガし、セットポイントがＡＳＴに変更される。次に、午前９時３０分に、留守通常状態と非占有への初期遷移がその間に検出されてから２４時間のＶＳＣＷが経過しているので、制御環境の状態が留守休暇に変化する。午前９時３０分に、セットポイント温度はＡＶＳＴに低下し、これは現在の例では華氏４５度である。特定の実装形態では、ＶＳＣＷは留守通常への状態遷移の時刻からではなく最後の占有検出時刻から測定され、その結果、木曜日の午前８時に留守休暇状態に遷移することに留意されたい。
【０１４２】
特定の実装形態では、望ましいエネルギ節約の積極性に従ってＡＳＣＷを変更する機能をユーザに提供する。例えば、非常に積極的なエネルギ節約のオプションを選択するユーザに４５分のＡＳＣＷを提供することができる。その結果として、システムの自動留守判定が４５分の停止の後にのみ行われる。ＡＳＣＷ期間をサブウインドウ化し、検知された行動をフィルタするための様々な方法を使用して、自動留守機能のトリガと留守通常状態への遷移の信頼度を高めることができる。検知された行動が人間の存在または他の現象に関連付けられるかどうかを理解するための様々な学習方法を使用して、自動留守機能によるトリガの信頼度を高めることができる。特定の実装形態では、人間の占有の結果でない検知された事象に対応する検知された行動のバックグラウンドレベルを、留守通常期間中の是正的な手動のセットポイント入力の欠如に基づいて、対話的に学習および／または確認することができる。例えば、自動留守機能のトリガに続く時間に是正的な手動のセットポイント変化がなく、かかる是正的な入力の欠如が幾つかの異なる場面で繰り返されるとき、これらの間隔に関連付けられる検知された行動の種類および／または度合いが、人間の存在に関連付けられないバックグラウンドレベルとして確認されると結論付けることができる。なぜならば、そうでない場合には、かかる場合のうち１つまたは複数に対して何らかの種類の是正的な行動が期待されているだろうからである。
【０１４３】
実際の人間の存在に関連付けられない偽の事象または他の事象が自動復帰モードを不必要にトリガしないように、自動留守占有評価と同様に、自動到着機能による自宅状態へのトリガが、サブウインドウ化した時間ウィンドウおよび／または検知された行動のフィルタに基づいてもよい。上述のように、特定の実装形態では、検知プロセスは、５分のサブウインドウバケットまたは他の適切な期間のサブウインドウを、これらのサブウインドウにおける検知された行動の存在または欠如に関して別々に評価するステップを含む。行動の閾値量が２つの隣接するサブウインドウで検知されたことが分かると、自動到着機能は１日の時間帯に応じて自宅状態または睡眠状態への状態遷移をトリガする。例えば図４４Ｄの時刻４４０８を参照されたい。トリガの際、自動復帰モードは、セットポイント温度を通常の制御スケジュール４４０２の温度に戻すことによって動作する。
【０１４４】
インテリジェント・サーモスタットの特定の実装形態では、自動留守のトリガおよび／または自動到着のトリガの繰返しに関連付けられる占有パターンおよび／または是正的な手動入力パターンに基づく制御スケジュール修正を提供する。自動留守／自動到着機能に関連付けられた占有および／または是正的な手動の入力振舞いを複数の周期で連続的に監視しフィルタして、ユーザの占有パターンを検出する。次に、当該パターンを利用して、実際の占有パターンにより良くマッチするように制御スケジュールを切り詰めるかまたは調整することができる。この複数のレベルの周期性に、日次、週次、月次、年次、およびユーザ振舞いに論理的に関連付けられた他の周期性で、占有パターンを含めてもよい。したがって、例えば、自動留守／自動到着に関連付けられた特定の占有および／または是正的な手動の入力振舞いが一連の連続する金曜日に観測されたとき、金曜日に対する制御スケジュールを、示された占有パターンにより良くマッチするように調節する。別の例として、自動留守／自動到着に関連付けられた特定の占有および／または是正的な手動の入力振舞いが一連の土曜日と日曜日に観測されたとき、土曜日と日曜日に対する制御スケジュールを、週末の占有パターンにより良くマッチするように調節してもよい。
【０１４５】
図４７Ａ乃至４７Ｄは、自動留守および／または自動到着のトリガの反復的な事例に関連付けられた占有パターンおよび／または是正的な手動入力パターンに基づく制御スケジュール修正の１例を示す。プロット４７１０は図４７Ａ乃至４７Ｃに関する通常の制御スケジュールであり、プロット４７１２、４７１４および４７１６はそれぞれ図４７Ａ、４７Ｂ、および４７Ｃの実際の動作セットポイントを示す。最後に、プロット４７２０は図４７Ｄの調整または修正された制御スケジュールを示す。この例として、時間とともに、平日は毎日自宅にいるとその通常のセットポイント温度が示すユーザに対して、図４７Ａ乃至４７Ｃに示すように、自動留守機能が是正的な手動のユーザ入力なしに複数の週にわたる水曜日の正午付近で留守通常状態への遷移をトリガすること、および、自動到着モードがこれらの日に午後５時付近でトリガされることが分かる。このパターンが、例えば、水曜日に地域の図書館でボランティアをすることに決めた退職者に対応してもよい。当該パターンが高信頼に確立されると、例えば、３つの連続する水曜日の後に、図４７Ｄに示すように、次の水曜日とその後の全ての水曜日に対して、午前１０時と午後５時の間の間隔に対してスケジュールされた留守期間が存在するように、通常の制御スケジュールが自動的に調整または切りつめられる。
【０１４６】
特定の実装形態では、パターンは、図４７Ａ乃至４７Ｃの３つの水曜日全てではなく、例えば当該３つの水曜日のうち２つに基づいて、２つの連続的な事象により高信頼に確立される。さらに、特定の実装形態では、調整または修正されたスケジュール４７２０は自動的に適合化されないが、その代わり、最初にユーザ承認のためユーザに提供される。例えば、スケジュール更新が自動的に使用されるのではなく、ユーザがスケジュール更新に関して質問されるのを好むと示す場合に、ユーザの受理を促してもよい。他の幾つかの実装形態によれば、推定されたコストおよび／またはエネルギ節約が所定の閾値またはパーセントを上回る場合にのみ、新たなスケジュール４７２０を自動的に使用するかまたはユーザに提供する。
【０１４７】
図４７Ａ乃至４７Ｃに示す日のうち１つで「是正的な入力」または「過酷な入力」と称する是正的な即時制御入力が生じた場合には、図４７Ｄに示すように、制御スケジュールは自動的に調節されていないかもしれない。かかる是正的または過酷な入力は、（１）自動留守モードがトリガされており、（２）（バックグラウンド事象に関してフィルタした後に）自動到着機能が状態変化をトリガするのに十分な検知された占有行動が存在せず、（３）ユーザが不快になりインテリジェント・サーモスタットに歩いて行って温度を上げる環境において生じうる。水曜日の午前１０時に図書館に行くのではなく、ユーザが上階に行って本を読み、単一の１階のインテリジェント・サーモスタットがユーザの存在を検知せず午後１２時に自動留守をトリガせず、その後、ユーザは大よそ午後１２時４５分に不快になって階下に行き温度を手動で上げるかもしれない。潜在的な占有パターンが無効であるかまたはさらなる適格性を有する必要がありうるとユーザの過酷な入力が示すので、制御スケジュールは図４７Ｄに示すように自動的にはプロット４７２０に調節されず、１実装形態では、潜在的なパターンを少なくとも部分的に負の方向に重み付け、その結果、妥当なまたは合理的に予測的なパターンを確立するためにさらに高度な補正が後に必要となるかもしれない。より一般的なケースでは、過酷な是正的な入力につながる時間間隔で検知された停止に基づいてなされた不正確な結論が明らかに存在するので、ユーザの過酷な入力を使用して、占有検知に適用されるフィルタの種類および／または度合を調節してもよい
【０１４８】
上述の実装形態の自動留守／自動到着機能は、現在検知されている占有情報によりトリガされる。他の実装形態では、自動留守／自動到着機能の自動自己トリガは、拡張された期間にわたってインテリジェント・サーモスタットにより生成された占有確率時間プロファイルに基づく。１実装形態として、当該占有確率時間プロファイルは、１人または複数人の人間が筐体を夫々の特定時点で占有している確率を表すスカラ値の時間プロットとして表される。あるいは、占有統計値および／または確率を反映する確率分布関数およびランダム変数表現を含む様々な他の任意の式を使用することができる。
【０１４９】
１実装形態として、インテリジェント・サーモスタットは、（１）通常の制御スケジュールが、スケジュールされた在宅時間の間隔を示すこと、（２）占有確率が所定の閾値を下回ること、（３）占有センサが、人間の占有者が実際に筐体に存在するのを曖昧なく示す大量の行動を検知していないこと、および、（４）占有センサが、前述の方式で自動留守モードに遷移するのに十分長い間隔だけ十分に低いレベルの行動をまだ検知していないこと、の基準を満たす日中の１つまたは複数の時刻で、自己トリガし、留守通常状態へ遷移するように構成される。これらの条件が満たされ、自動留守モードが自己トリガされると、自動留守モードからの遷移を、従来式の自動留守モードにより実施されるのと同様に進めることができる。学習したことに基づく制御スケジュールの自動調整が、従来式でトリガした自動留守モードと自己トリガされた自動留守モードの方法から組み合わせた観測結果に基づくことができる。
【０１５０】
自動留守モードの上述の自己トリガは、少なくとも部分的に占有確率に基づき、現在の瞬間的な占有情報のみが考慮される従来の自動留守トリガ方法のみに基づく調整と比較したとき、より完全でより統計的に正確な制御スケジュールの調整をもたらすことが分かっている。１つの理由は、占有確率を生成する際に使用される多数の行動検知データサンプルに関連する。１つの視点からは、自動留守プロセスを、ユーザに詳細な質問をする必要なしに、ユーザ応答の正確さに頼ることなしに、占有検知ハードウェアの瞬間的な精度に専ら頼ることなしに、自動的にユーザの環境をテストしてユーザの占有パターンに関するさらなる詳細を学習する方法と考えることができる。
【０１５１】
図４８は制御環境を分類できる様々な状態を示す。図４８の実装形態は、自動留守／自動到着方法の１つまたは複数の機能を表す。当該方法を、図４５を参照して説明した実装形態に代えて、または、幾つかのケースでは、図４５を参照して説明した実装形態と組み合わせて使用することができる。特に、図４８に示す実施形態では、独立な睡眠状態はない。独立な睡眠状態を含めるのではなく、制御環境が仕事ではない日時は午後８時と午前８時の間ではないと規定する条件を、留守通常状態４８２０に入ることに対して提供する。午後８時と午前８時の時間中の休みに対して状態は留守通常状態４８２０から自宅状態４８１０に遷移する。
【０１５２】
図４８では、３つの状態、即ち、インテリジェント・サーモスタットが一般に制御スケジュールに従う自宅状態４８１０と、セットポイント温度がその間にＡＳＴのようなエネルギ節約レベルに設定される留守通常状態４８２０と、セットポイント温度がその間にＡＶＳＴのようなエネルギ節約レベルに設定される留守休暇状態４８３０が示されている。特定の実装形態では、ＡＳＴおよびＡＶＳＴは同じ温度に設定される。制御環境の状態が自宅状態４８１０に遷移する特定の方式に応じて、自宅状態４８１０を到着状態、自動到着状態、または手動到着状態と考えることができる。
【０１５３】
特定の実装形態では、自宅状態４８１０から留守通常状態４８２０への遷移は、（１）第１の組の条件４８１２の全てが満たされるか、または、（２）第２の組の条件４８１４の全てが満たされるときに生じうる。条件４８１２は自動留守機能が有効であることを含み、ＡＳＣＷより長い最後に検知した行動からの時間は、特定の実装形態では、最初は１２０分に設定される。特定の実装形態では、行動センサデータは時間バケットに収集され、当該方法は、検知された占有者の行動がないと判定するために、幾つかの連続的な空のバケットを求める。特定の実装形態によればこのバケットは５分の期間であり、ＡＳＣＷは最初に２４個のバケットに等しいように実装される。しかし、幾つかの実装形態によれば、他の大きさのバケットと他の数のバケットを使用でき、または、他の占有（または非占有）検出機構を実装することができる。
【０１５４】
条件４８１２はまた、留守セットポイント温度が現在有効なセットポイント温度と少なくとも同程度に効率的であることを含む。なぜならば、そうでない場合には、留守通常状態に移ってもエネルギが保存されないからである。前述のように、自宅状態から留守通常状態に入るための条件はさらに、住宅への設置に対してその日時が午前８時と午後８時の間（または他の適切な睡眠外の時間間隔）であることを含む。かかる限定を企業への設置に使用しなくともよい。なぜならば、占有者は一般に仕事環境では睡眠をとらず、これらの時間にエネルギ節約の留守通常状態に遷移することで大量のエネルギを節約できるからである。条件４８１２はさらに、直近の操作からの時間がＡＳＣＷより短いという条件を含む。この場合、操作は、インテリジェントへの手動の即時制御入力か、または、インテリジェント・サーモスタットを留守通常状態に遷移させるリモートウェブおよび／またはＰＣインタフェースを介した対話を指す。例えば、占有者が自身の居住施設を午前９時に出て職場に行くシナリオを考える。職場では、ユーザはリモートで、直接にまたはクラウド・ベースのサーバを介して、インテリジェント・サーモスタットにログインし、午前１０時に１つまたは複数のインテリジェント・サーモスタット設定を変更する。その他の条件４８１２が午前１１時から満たされているとすると、午前１０時の操作に起因して、午前１１時ではなく正午（午前１０時に２時間のＡＳＣＷを加えたもの）まで留守通常状態４８２０には入らない。
【０１５５】
条件４８１２はまた、最後にスケジュールされたセットポイント変化からの時間がＡＳＣＷより長いことを含む。例えば、占有者が居住施設を午後５時に出たとき、スケジュールされたセットポイント変化が午後６時にあり、ＡＳＣＷは２つの期間を有し、留守通常状態には午後７時ではなく少なくとも午後８時まで入らない。条件４８１２はまた、インテリジェント・サーモスタットが手動の上書きに従って動作しているとき、または、ユーザがリモートネットワークインタフェースで等価な動作を行ったとき、手動の上書きセットポイントが有効である限り留守通常状態に入らないという条件を含む。特に、特定の実装形態では、次のスケジュールされたセットポイントに遭遇するまで手動の上書きは有効なままである。１例として、ユーザが通常の仕事時間中に在宅であり手動でセットポイント温度を通常のスケジュールされたセットポイント温度から上昇させたとき、その日の間に有効になるスケジュールされたセットポイントがないと仮定すると、スケジュールされたセットポイントが温度を上昇させるとき、その仕事日の終わりまで手動の上書きは有効なままである。この非手動上書き条件のため、自動留守モードは、ユーザが自宅で病気であり寝る前にダイヤルを回して手動で上げた日の間は有効にならない。条件４８１２はまた、インテリジェント・サーモスタットがＯＦＦモードであるべきでないという条件を含む。条件４８１２の別のものは、インテリジェント・サーモスタットが、その占有センサが十分に信頼できる占有データを生み出しているという十分な確信度をまだ得てないときは、留守通常状態４８２０に入らないというものである。これは、例えば、インテリジェント・サーモスタットが、本棚の後ろまたは行き止まりの廊下の終点のような、占有者行動を高信頼に検出できない家の場所に設置されているときのケースでありうる。設置後の或る時間だけセンサデータを自動的に処理し、当該データを、日時や手動のウォークアップ式のユーザダイヤル対話のような他の情報と比較することによって、インテリジェント・サーモスタットは、低いセンサ確信度により自動留守機能を不適格とみなしてもよい。
【０１５６】
以下でさらに詳細に説明するように、条件４８１４は、同一の構造で設置された複数のインテリジェント・サーモスタットが存在する状況に関する。以下でさらに詳細に説明するように、閾値数より多い設置されたインテリジェント・サーモスタットが、留守通常状態に協調的に遷移する前に合意する必要がある。ＯＮに設定された自動留守フラグ（「ＡＡＦ」）を有する別のリモート・インテリジェント・サーモスタットが制御環境にあるとき、インテリジェント・サーモスタットはそのＡＡＦをＯＮに設定して、インテリジェント・サーモスタットが、どの行動もＡＳＣＷにおいて検知しておらず、ＯＦＦにされておらず、自動留守が有効であり、時刻は仕事以外に関する午後８時と午前８時の間にないということを与えてもよい。特定の実装形態では、インテリジェント・サーモスタットは、インテリジェント・サーモスタットが低いセンサ確信度を有するときでも、留守通常状態へ遷移するという別のインテリジェント・サーモスタットの判定に干渉しない。
【０１５７】
図４８を再度参照すると、インテリジェント・サーモスタットが留守通常状態４８２０に遷移すると、インテリジェント・サーモスタットは、（１）その場合にインテリジェント・サーモスタット遷移が自宅状態４８１０に戻る、第１の組の条件４８１６が満たされるか、または、（２）その場合にインテリジェント・サーモスタットが留守休暇状態４８３０に遷移する、第２の組の条件４８２２が満たされるまで、当該状態に留まる。留守通常から自宅への遷移に関して、条件４８１６は自動到着判定を含む。特に有用であることが分かっている１つの条件では、インテリジェント・サーモスタットが留守通常状態に遷移するとき、自動到着判定があるときでも、当該状態が特定の期間だけラッチされ自宅状態に戻らないように、留守通常状態に対するラッチ機構を実装する。当該期間を「自動到着禁止ウィンドウ」（「ＡＡＩＷ」）と称する。留守通常状態４８２０に入ってからの時間がＡＡＩＷ以内であるとき、図４９に関してさらに詳細に説明するように、行動が検知されかつ／またはスケジュールされたセットポイントに遭遇したときでも、インテリジェント・サーモスタットは留守通常状態４８２０に留まる。ＡＡＩＷは特定の実装形態では３０分に設定される。ＡＡＩＷが経過すると、Ｎ個の連続するバケット内のセンサ行動により自宅状態４８１０に戻る。Ｎの値を、特定の実装形態では、検出された行動に対して自動到着機能が多少感受的となるように調節することができる。特定の実装形態では、Ｎの値は最初に２に設定され、その結果、２つの連続的なバケットの間に検知された行動があるとき、自動到着が生ずる。ＡＡＩＷが経過すると、遭遇したスケジュールされたセットポイントにより自動到着が生ずる。インテリジェント・サーモスタットとのウォークアップ式の手動の対話および／またはリモートアクセスの手動の対話により、インテリジェント・サーモスタットを留守通常状態４８２０から自宅状態４８１０に遷移し戻すこともできる。最後に、自動留守機能が無効であるかまたはインテリジェント・サーモスタットがオフになったときに、インテリジェント・サーモスタットは自宅状態４８１０に戻る。図４４Ａ乃至５０Ｂで説明した自動留守機能および自動到着機能はしばしば独立な手動の留守機能と到着機能に関連して提供される。幾つかの実装形態では、インテリジェント・サーモスタットのダイヤルに歩み寄って留守をメニューで選択するか、または、リモートアクセス設備を用いて留守ボタンまたはメニュー選択肢を選択することによって、留守モードを直接かつ即座に起動する機能をユーザに提供する。手動留守モードと称するかかるケースでは、インテリジェント・サーモスタットは、そうでない場合にはスケジュールが規定するものに関らず、および、ユーザが手動でインテリジェント・サーモスタットを手動留守モードから手動到着を介して遷移させるまでの任意の検知された占有者行動に関らず、エネルギ節約ＡＳＴで連続的に動作する。幾つかの実装形態について、ダイヤルに歩み寄って任意の種類の入力を提供するかまたはリモートネットワークアクセス設備にログインする際の任意の種類の対話を実行することで、手動到着を実現する。
【０１５８】
図４８を再度参照すると、条件４８２２の全てが満たされたとき、インテリジェント・サーモスタットは留守通常状態４８２０から留守休暇状態４８３０に遷移することができる。留守休暇状態４８３０に移るために、最後に検知した行動からの時間はＶＳＣＷより長い必要がある。特定の実装形態によればこれは４８時間である。また、最後の操作からの時間もＶＳＣＷより長い必要がある。
【０１５９】
特定の実装形態では、条件４８３２の全てが満たされたとき、自宅状態４８１０から留守休暇状態４８３０への直接の遷移が生ずる。多くの場合、自宅状態４８１０からではなく留守通常状態４８２０から留守休暇状態４８３０に入ることに留意されたい。しかし、他のケースでは、インテリジェント・サーモスタット状態は自宅状態から留守休暇状態に直接遷移することができる。したがって、例えば、１日に起床、仕事、夕方、睡眠を表す４つのスケジュールされたセットポイントが存在する典型的な状況では、例えば、ユーザが休暇出ているが、インテリジェント・サーモスタットは、ＶＳＣＷに達するまで、最初の１日または２日だけ留守通常と自宅の間で遷移し、スケジュールされたセットポイントごとに留守通常から自宅に遷移し、次いで各ＡＳＣＷが切れた後に留守通常に戻る。ＶＳＣＷに到達に到達した際にインテリジェント・サーモスタットが自宅モードであるとき、状態は自宅から留守休暇に直接遷移し、ＶＳＣＷに達した際にインテリジェント・サーモスタットが留守通常モードであるとき、状態は留守通常から留守休暇に直接遷移する。非常に頻繁にスケジュールされるセットポイント変化があるとき、留守通常状態には決して入らなくてもよく、インテリジェント・サーモスタットは、ＶＳＣＷに達したときに自宅から留守休暇に直接遷移する。条件４８３２は、自宅状態４８１０から留守休暇状態４８３０に移すために自動留守機能を有効にする必要があり行動センサが十分な確信度を有するべきであると規定する。さらに、条件４８２２の場合と同様に、最後の検知行動からの時間と最後の操作からの時間はＶＳＣＷより長くなければならない。
【０１６０】
特定の実装形態では、条件４８３４の何れかが満たされたときに、留守休暇状態４８３０から自宅状態４８２０への遷移が生じうる。条件４８３４は、インテリジェント・サーモスタットの任意の手動操作、Ｎ回の連続的な行動の検知、または、自動留守が無効となっているかまたはインテリジェント・サーモスタットの電源が切られているときを含む。
【０１６１】
特定の実装形態では、異なる種類の是正的な不在から存在への事象が認識される。第１のタイプの是正的な不在から存在への事象は、留守状態への遷移に続く第１の閾値時間において占有を検出することを必要とする。この場合、留守状態への遷移をトリガするための閾値存在確率を第１の固定量または現在の閾値に関する量だけ増大させてもよく、留守状態への後続の誤った遷移の可能性を低下させる。当該増加が、固定またはユーザ設定の時間後に終了してもよく、または、徐々に終了してもよい。第２のタイプの是正的な不在から存在への事象は、留守状態への遷移に続く第２の閾値時間においてローカルインテリジェント・サーモスタット即時制御インタフェースを通じた即時制御入力を必要とする。この場合、留守状態への遷移をトリガするための閾値存在確率を、一般に当該第１のタイプの是正的な不在から存在への事象に使用される第１の量より大きい第２の量だけ増大させてもよい。
【０１６２】
次に、さらなる詳細をＡＳＣＷとＡＡＩＷに関して提供する。図４９は、実際の家庭の構成員からの実験データに基づいて、（１）自動留守状態をトリガし、（２）自動留守状態に入るときに自動到着状態を一時的に禁止するための最適な時間閾値を決定することに関するプロット４９１０および４９２０を示す。図４９の例では、単一の家庭に対して実験を行うが、当該方法は、個々の結果の適切な統計的組合せにより複数の家庭に対して容易に一般化される。当該実験は以下のように進むことができる。即ち、ＮＤＡＹＳの期間（例えば３０日の期間であってもよいが、他の期間も容易に適用可能である）、占有センサ行動をその家庭について追跡し、５分のような所定の期間の時間バケットの観点から特徴付ける。当該占有パターンは、任意の特定のｋ番目の時間バケットに対して、その間隔において行動が検知されなかったときは０に等しく、その間隔において行動が検知されたときは１に等しい二値関数Ｅ（ｋ）により特徴付けられる。図４９は、ＮＤＡＹＳの期間の各日に対して２８８個の時間バケットを特徴付ける関数Ｅ（ｋ）のプロット４９１０を示す。各占有事象を表すマーク４９１２が存在する。１実装形態によれば、発生する後続の占有事象に関連して任意の特定の占有事象が有しうる予測値が特徴付けられ、当該特徴付けを処理して最適な自動留守閾値を決定する。かかる特徴付けを、占有事象ごとに後続の占有事象の到達時刻のプロットを形成し、次いでこれらのプロットを全ての占有事象にわたって合計してヒストグラムを形成することによって生成してもよい。これらのステップは関数Ｅ（ｋ）の自動補正の計算と等価であり、これをプロット４９２０で示す。家庭の構成員で取得した実用的な実験データに対して、自動補正機能、または適切な平滑なバージョンの自動補正機能が第１の時刻Ｔ１付近の谷に落ちる中央極大部分と後続の時刻Ｔ２で当該谷から上昇し始める第１の側面極大部分とを有することが分かる。１実装形態では、値Ｔ１は、自動留守状態をトリガするための時間閾値として使用され、差分（Ｔ２−Ｔ１）は、自動留守状態に入るときに自動到着状態を一時的に禁止するための時間間隔として使用される。一連の実験において、Ｔ１が大よそ１２０分であり、Ｔ２が大よそ１５０分であることが分かっている。１実装形態では、顧客に提供された全てのインテリジェント・サーモスタットで使用される１組の閾値Ｔ１およびＴ２があり、これらの数値は大量の統計的サンプルに基づいて製品開発中に予め計算されている。他の実装形態では、占有事象追跡、自動補正、および自動補正プロットの極大部からのＴ１およびＴ２の判定を含む、図４９に示すプロセスを個々の設置ごとにインテリジェント・サーモスタットにより自動的に実施し、それにより、特定の家庭ごとに最適な１組のカスタマイズされた閾値Ｔ１およびＴ２を提供する。さらに他の実装形態では、占有事象追跡は各インテリジェント・サーモスタットにより実施され、説明した自動補正および／または任意の様々な他の統計的アルゴリズムを実施してＴ１およびＴ２の最適値を決定するために、プロットＥ（ｋ）をクラウドサーバに送信する。次いで、クラウドサーバはＴ１およびＴ２の値を個々のインテリジェント・サーモスタットにダウンロードする。
【０１６３】
特定の実装形態では、自動留守自動到着の振舞いを改善するために調整または適合化を行うことができる。ユーザが手動で留守モードに入るとき、住宅が占有されていないと仮定し、占有センサが行動を検出したとき、当該行動検出が間違いであると仮定してもよい。したがって、特定の実装形態では、留守手動状態の間、自動到着が行動センサにより検出されているかどうかを判定するためにチェックを行う。かかる行動が検出されると、自動到着があまり感受的でないように占有検出を調節する。１実装形態によれば、センサ行動が留守手動状態の直前３０分において最後のＮ個の連続的なバケットで検出されたとき、数Ｎを１だけ増加させる。
【０１６４】
別の例によれば、ユーザが温度設定を最小のエネルギ・セットポイント未満の温度に手動で入力したとき、当該構造が非占有となるのをユーザが期待していると想定することができる。これを、手動の留守状態に入ったと解釈することができ、それに応じて、センサ行動が直前の３０分以内の最後のＮ個の連続するバケットで検出されたとき、数値Ｎを１だけ増大させて自動到着があまり感受的でないようにする。
【０１６５】
特定の実装形態ではＡＳＣＷを過酷な振舞いに基づいて調節する。例えば、ユーザが留守通常状態４８２０に入る最初の３０分においてデバイスを留守通常状態４８２０から自宅状態４８１０に手動で戻すと、ＡＳＣＷが増加する。多くの場合、かかる発生の際にＡＳＣＳを３０分だけ増加させることで自動留守機能の動作が向上することが分かる。留守通常状態が殆ど起動されない時間長にＡＳＣＷが達したとき、インテリジェント・サーモスタットはＡＳＣＷを徐々に戻すように自動的に動作してもよい。特定の実装形態では、ＡＳＣＷが最大ＡＳＣＷまで増加し、それを超えると追加の過酷な事象が発生しても増加は起こらない。
【０１６６】
特定の実装形態では、上述の自動留守機能は、他の所望の結果を実現するようにインテリジェント・サーモスタットハードウェアの他の動作態様と統合される。１実装形態では、それがなければ占有検出ハードウェアにより使用および／またはトリガされるＡＡＩＷの存在と環境を有利に利用して電力消費を保存する。したがって、１実装形態では、措置を講じることができないときに何かを検知する必要はないので、インテリジェント・サーモスタット内の占有検知ハードウェアはＡＡＩＷの間は無効とされる。他の実装形態では、同様な理由で、占有検知ハードウェアを手動留守モードおよび／または留守休暇モードの間に無効にすることができる。
【０１６７】
幾つかの実装形態では、インテリジェント・サーモスタットは、高度な、マルチセンシングの、マイクロプロセッサ制御型のインテリジェントなサーモスタットまたは学習型のインテリジェント・サーモスタットである。当該インテリジェント・サーモスタットは、本発明で説明した自動留守／自動到着機能を含む、処理機能、直観的で視覚的に心地良いユーザインタフェース、ネットワーク接続性、およびエネルギ節約機能のリッチな組合せを提供し、同時に、かかる高度な機能は少量の電力を１つまたは複数のＨＶＡＣ通話中継器から抽出する電力取得機能が安全に提供できるよりも多くの電力を引き出すが、ＨＶＡＣシステムからの所謂Ｃワイヤまたは家庭ウォール・プラグからの線電力は必要としない。インテリジェント・サーモスタットはこれらの目的を少なくとも、電力取得が安全に提供できるものよりハードウェア電力利用量が少ない時間間隔において再充電し、電力取得が安全に提供できるものよりもハードェア電力利用量が多い時間間隔では必要な余分な電力を提供するように放電する、再充電可能バッテリまたは均等な能力をもつオンボードの電力貯蔵媒体を使用することにより実現する。
【０１６８】
再充電可能バッテリの削減された電力利用量と拡張されたサービス寿命を促進するバッテリを意識した方式で動作するために、インテリジェント・サーモスタットには、（１）視覚的に好ましいユーザインタフェース画面を駆動し様々な自動学習計算を実施することを含むより複雑な機能を迅速に実施できる相対的にパワフルで相対的に電力集約的な第１のプロセッサ、および、（２）占有センサの駆動と制御を含むあまり計算集約的でないタスクを実施するための、相対的にあまりパワフルでなく電力集約的でない第２のプロセッサの両方が提供されている。貴重な電力を保存するために、第１のプロセッサは拡張された期間だけ睡眠状態で保持され、第１のプロセッサの機能が必要であるときにのみ起動され、一方で、第２のプロセッサは、相対的に低電力なタスクを実施するために多少連続的に起動される。特定の事象の発生時に第２のプロセッサが第１のプロセッサを起動できるように、第１のプロセッサと第２のプロセッサは相互に構成される。これを、ウェイクオン設備と称することができる。これらのウェイクオン設備を必要に応じてオンおよびオフにして様々な機能および／または電力節約目的を実現することができる。例えば、ウェイクオンＰＲＯＸ設備を提供して、ユーザの手がインテリジェント・サーモスタットのダイヤルに近づいたことをアクティブ近接性センサにより検出したときに、第２のプロセッサが第１のプロセッサを起動して、第１のプロセッサが、接近しているユーザに視覚的表示を提供しユーザの手がサーモスタットダイヤルに触れたときにより高速に応答する準備が出来ているようにすることができる。別の例として、ウェイクオンＰＩＲ設備を提供して、パッシブ赤外線移動センサを介してインテリジェント・サーモスタットの一般的な近傍のどこかで移動を検出したときに、第２のプロセッサが第１のプロセッサを起動できるようにすることができる。特に、自動到着を起動するために検知されたＰＩＲ行動のＮ個の連続するバケットが必要であり、単一の十分な移動事象のみがウェイクオンＰＩＲ起動をトリガすることができるので、ウェイクオンＰＩＲは自動到着と同義ではない。
【０１６９】
ＰＲＯＸセンサはインテリジェント・サーモスタットの非常に近くの有意義なユーザ移動を検出するように構成されるのが好ましいので、ウェイクオンＰＲＯＸ設備は最も頻繁に連続的に有効になる。１実装形態では、ウェイクオンＰＩＲ設備が自宅状態で起動されず、その結果、第１のプロセッサの不要な起動を回避することによってインテリジェント・サーモスタットの電力が保存され、ウェイクオンＰＩＲ設備が留守通常状態の間に起動され、その結果、第１のプロセッサが検出された移動の意味を評価することができる。しかし、１実装形態では、インテリジェント・サーモスタットはＡＡＩＷの間は自動到着モードに遷移しないので、ウェイクオンＰＩＲ設備をＡＡＩＷの間は停止させて電力をさらに節約する。
【０１７０】
１実装形態では、以下のウェイクオンと第１のプロセッサ起動ルールが適用可能である。上述のように、ウェイクオンＰＩＲ設備は自宅状態の間は無効である。留守通常状態の間は、当該状態に入ってからの時間がＡＡＩＷより短いとき、ウェイクオンＰＩＲ設備は無効にされるが、３０分間隔の終了時に第１のプロセッサを起動するようにタイマを設定する。留守通常状態の間は、当該状態に入ってからの時間がＡＡＩＷより長いとき、ウェイクオンＰＩＲ設備を有効にし、インテリジェント・サーモスタットのスケジュールにおける次のセットポイントの有効時刻で第１のプロセッサを起動するようにタイマを設定する。留守通常状態の間は、ウェイクオンＰＩＲ事象があったとき、ウェイクオンＰＩＲ設備を自動到着判定に使用される時間バケット間隔の残りの期間だけ無効にし、次のバケット間隔の先頭で第１のプロセッサを起動するようにタイマを設定する。これにより、当該バケット間隔の残りの電力が節約される。なぜならば、ウェイクオンＰＩＲ事象が既に当該バケットを埋めており、そのバケットの間の任意のさらに検知されたウェイクオンＰＩＲ事象が余分であるからである。ウェイクオンＰＩＲ設備は次のバケット間隔の最初に再起動される。電力が保存され、同時に、検知された行動のＮ個の連続するバケットを検出することができる。
【０１７１】
類似の電力保存機構を留守休暇状態に使用することができる。留守休暇の状態では、当該状態に入ってからの時間が何らかの閾値時間より短いとき、ウェイクオンＰＩＲ設備は無効にされるが、当該間隔が終了したときに第１のプロセッサを起動するようにタイマを設定する。留守休暇の状態では、当該状態に入ってからの時間が当該閾値時間を超えるとき、ウェイクオンＰＩＲ設備を有効にし、２４時間後に第１のプロセッサを起動するようにタイマを設定する。留守休暇状態の間に、ウェイクオンＰＩＲ事象があったとき、ウェイクオンＰＩＲ設備は、自動到着判定に使用される時間バケット間隔の残りの期間だけ無効にされ、次のバケット間隔の先頭で第１のプロセッサを起動するようにタイマが設定され、それにより現在のバケット間隔の残りに対する電力を節約する。
【０１７２】
特定の実装形態において、複数のインテリジェント・サーモスタットが設置されたときの動作に関してさらなる詳細を以下で提供する。図５０Ａは、住宅のような特定の制御環境を示す。当該住宅は、２つの異なるＨＶＡＣシステムに接続された３つのインテリジェント・サーモスタットを有する。制御環境５０００は、階下に配置された階下のＨＶＡＣシステム５０４２を制御するインテリジェント・サーモスタット５０１０および５０２０と、上階に配置された上階のＨＶＡＣシステム５０４０を制御するインテリジェント・サーモスタット５０３０とを備える。インテリジェント・サーモスタットがクラウド・ベースの管理サーバ５０６０で同一のユーザアカウントに論理的に関連付けられると、当該３つのインテリジェント・サーモスタットは当該制御環境の最適なＨＶＡＣ制御を提供する際に互いと協調する。当該３つのインテリジェント・サーモスタットの間のかかる協調は、直接的なピアツーピア協調であることができ、または、中央クラウド・ベースの管理サーバが当該２つのインテリジェント・サーモスタットの代わりにマスタ、レフェリ、仲介者、調停者、および／またはメッセンジャのうち１つまたは複数として当該２つのインテリジェント・サーモスタットを監督する、監督型の協調であることができる。１例では、拡張自動留守機能が提供され、当該インテリジェント・サーモスタットの両方が必要な時間だけ行動がないことを検知したときにのみ、留守動作モードが起動される。１実装形態として、各インテリジェント・サーモスタットは、必要な期間だけ非行動を検出したとき、留守状態の投票を管理サーバ５０６０に送信するが、当該管理サーバから許可を受け取るまで、留守状態には遷移しない。その間、各インテリジェント・サーモスタットは、占有行動を当該制御環境で検出したとき、インテリジェント・サーモスタットの留守状態の投票の撤回を送信する。中央管理サーバ５０６０は、夫々から現在の留守状態の投票があるときにのみ、留守状態の許可を３つのインテリジェント・サーモスタットの全てに送信する。この集合的な留守状態に入ると、インテリジェント・サーモスタットの何れかが占有行動を検知したとき、インテリジェント・サーモスタットは、撤回をクラウド・ベースの管理サーバ５０６０に送信し、サーバ５０６０は留守状態許可の撤回、または到着コマンドを当該３つのインテリジェント・サーモスタットの全てに送信する。上述のサブセクションで説明したように、一般的な組のインテリジェント・サーモスタットの間の多種多様な協調を実装することができる。
【０１７３】
図５０Ｂは、マルチインテリジェント・サーモスタットの設置設定に対する自動留守機能の実装例を示す。インテリジェント・サーモスタット５０１０、５０２０および５０３０を含むインテリジェント・サーモスタットのグループが協調して拡張自動留守機能を提供できる１つの方法は、（１）個々のインテリジェント・サーモスタットが自動留守レディであるかどうかを反映するローカル自動留守レディ（「ＡＡＲ」）フラグ、および、（２）当該グループ内の他のインテリジェント・サーモスタットの各々が自分自身を自動留守レディとみなすかどうかを反映する１つまたは複数のピアＡＡＲフラグを含む、グループ状態情報オブジェクトを保持する各インテリジェント・サーモスタットによるものである。インテリジェント・サーモスタットごとのローカルＡＡＲフラグは、当該グループ内の他のインテリジェント・サーモスタットの各々のグループ状態情報オブジェクトにおけるピアＡＡＲフラグのように見える。各インテリジェント・サーモスタットは、自身のローカルＡＡＲフラグを変更できるが、他のＡＡＲフラグは読み出せるだけである。各インテリジェント・サーモスタット内のグループ状態情報オブジェクトが新鮮な情報で維持されること、特に、ピアＡＡＲフラグが最新に保たれることを保証するのが、中央クラウド・ベースの管理サーバおよびインテリジェント・サーモスタットの集合的機能である。これを、例えば、インテリジェント・サーモスタットのローカルＡＡＲフラグの変更を管理サーバに即座に通信するように各インテリジェント・サーモスタットをプログラムすることで実現することができ、この時点で、管理サーバは当該変更を即座にグループの夫々の他のインテリジェント・サーモスタットに通信して対応するピアＡＡＲフラグを更新することができる。インテリジェント・サーモスタットの間の直接的なピアツーピア通信の他の方法を使用することができる。
【０１７４】
１実装形態では、当該グループに対するＡＡＲフラグの全てがＹＥＳまたはＲＥＡＤＹに設定されるとき、各インテリジェント・サーモスタットが実際の留守状態のみに入るように、インテリジェント・サーモスタットは一致モードで動作する。したがって、任意の特定の時点で、当該グループ内の全てのインテリジェント・サーモスタットが留守状態にあるか、または、インテリジェント・サーモスタットの何れも留守状態にないかの何れかである。次に、各インテリジェント・サーモスタットは、２つの組の基準の何れかまたは両方が満たされるとき、インテリジェント・サーモスタットのＡＡＲフラグをＹＥＳに設定するように構成され、プログラムされる。第１の組の基準は以下が成り立つときに満たされる。即ち、（１）インテリジェント・サーモスタットの占有センサに従って、検知された非行動の期間が必要な非行動間隔だけ存在すること、（２）インテリジェント・サーモスタットが、自動留守機能を起動するのに占有検知機能が十分に信頼でき正確であると判定したこと、および、（３）（ａ）自動留守機能が以前にユーザにより無効とされていないこと、（ｂ）当該時刻が、制御環境が仕事でない午前８時と午後８時の間にあること、（ｃ）インテリジェント・サーモスタットがＯＦＦモードでないこと、（ｄ）留守状態温度が現在のセットポイント温度よりエネルギ効率的であること、および、（ｅ）ユーザがクラウド・ベースの管理サーバを介してインテリジェント・サーモスタットとリモートに対話していないことといった、自動留守モードに入るための他の基本的な合理性基準が満たされること、である。第２の組の基準は以下が成り立つときに満たされる。即ち、（１）そのインテリジェント・サーモスタットのセンサに従って検知された非行動の検知期間が必要な非行動間隔だけ存在すること、（２）グループ内の少なくとも１つの他のインテリジェント・サーモスタットのＡＡＲフラグがＹＥＳの値を有すること、および、（３）上述の合理性基準が全て満たされること、である。それらの１つまたは複数が自動留守機能を起動していないときでも、自動留守機能を起動したメンバが少なくとも１つある限り、当該グループ内の全てのインテリジェント・サーモスタットはその占有センサデータの利点をグループ自動留守判定に与えることができる。当該方法は、エネルギ節約自動留守機能の信頼度と拡張可能性の両方を高めることが分かっている。信頼度は、制御環境内の複数のセンサ位置のために高められ、拡張可能性は、或るインテリジェント・サーモスタットの誤配置が当該グループの全体としての一致の有効性または適用可能性に影響を及ぼさないという点で高まる。
【０１７５】
上述の方法は、複数の主要なインテリジェント・サーモスタットおよび／または複数の補助的なインテリジェント・サーモスタットが存在するケースに容易に拡張される。制御環境において主要なインテリジェント・サーモスタットと異なるＨＶＡＣシステムとの間に１対１の対応関係がある必要はない。例えば、異なるゾーンへのおよび異なるゾーンの間でＨＶＡＣシステムからの空気の流れを停止および／または変更できる制御可能ダンパを介して、単一のＨＶＡＣシステムにより当該制御環境内の複数のゾーンにサービスを提供できる多くの設置が存在する。かかるケースでは、ゾーンごとに主要なインテリジェント・サーモスタットがあってもよく、主要なインテリジェント・サーモスタットの各々はＨＶＡＣシステムならびに適切なダンパに配線され、その各ゾーンの地域を規制する。
【０１７６】
図５０Ｂに示すケース５０５０では、３つのインテリジェント・サーモスタット５０１０および５０２０のうち２つはＹＥＳに設定されたＡＡＲフラグを有し、ＡＳＣＷ内に行動を検知せず他の基準が満たされることを示す。しかし、第３のインテリジェント・サーモスタット５０３０は、例えば行動を最近検知したという理由で、ＮＯと設定されたＡＡＲフラグを有する。インテリジェント・サーモスタットの全てがＹＥＳに設定されたＡＡＲフラグを有するわけではないので、決定は全員一致でなく、したがってインテリジェント・サーモスタットの何れかは留守状態に入らない。ケース５０５０の例は、居住施設５０００の唯一の占有者が拡張された時間上階に居り、したがってインテリジェント・サーモスタット５０３０のみが占有を検出しているというものかもしれない。
【０１７７】
ケース５０５２では、インテリジェント・サーモスタット５０１０、５０２０および５０３０の全ては十分に確信しており、ＡＳＣＷにおいて行動を検知しておらず、自身のＡＡＲフラグをＹＥＳに設定している。したがって、留守状態に入るという決定は全員一致であり、留守状態が３つのインテリジェント・サーモスタットの全てで実現される。
【０１７８】
ケース５０５２では、インテリジェント・サーモスタット５０２０の１つはその行動センサデータにおける確信度が不十分である。これは、例えば、インテリジェント・サーモスタットが新たに設置されたという事実の結果かもしれず、または、占有検知に関する不十分な配置に起因するものかもしれない。他の２つのインテリジェント・サーモスタット５０１０および５０３０は十分な確信度を有し、ＡＳＣＷにおいて行動を検出しておらず、そのＡＡＲフラグをＹＥＳに設定している。この場合、インテリジェント・サーモスタット５０２０は、他のＹＥＳフラグを見て、そのフラグをＹＥＳに変更する。当該決定は全員一致であり、留守状態が実装される。この場合、確信度が低いインテリジェント・サーモスタット５０２０は、２つの確信的なインテリジェント・サーモスタット５０１０および５０３０の決定に反対することはできない。
【０１７９】
本発明を特定の例の観点から説明したが、これは本発明をこれらの例に限定しようとするものではない。本発明の趣旨に入る修正は当業者には明らかである。例えば、上述のように、存在および／または不在の判定に基づいてインテリジェント・コントローラによりインテリジェント制御を調節するための方法を多種多様な異なる種類のインテリジェント・コントローラで使用して、制御環境または制御環境の部分領域における様々な種類のエンティティの存在および／または不在に関してインテリジェント制御を最適化してもよい。インテリジェント・コントローラ・ロジックが論理回路の実装形態、ファームウェアおよびコンピュータ命令ベースのルーチンおよびプログラムの実装形態を含んでもよく、それらの全てが、プログラミング言語、モジュラ編成、ハードウェア・プラットフォーム、データ構造、制御構造を含む多種多様な実装と設計パラメータの選択された値、ならびに、他の多数のかかる設計および実装パラメータに応じて変化してもよい。上述のように、インテリジェント・コントローラは、存在および／または不在の判定を使用して、２つ以上の存在関連状態を反映するように１つまたは複数の状態変数を設定してもよい。幾つかの存在関連状態を、存在判定が適用される様々な実装形態と状況において変更してもよい。上述のように、以上の説明では一般に人間の存在および不在の判定に着目したが、インテリジェント・コントローラがセンサデータおよび電子的に格納された情報を使用して、多種多様なエンティティの何れかの存在および不在を判定してもよい。これらが生物、無生物、様々なクラスの環境条件、および様々な他種のエンティティであってもよい。スケジュール調整が適用される実装や状況に応じて、存在関連事象に関して行ったスケジュール調整を変化させてもよい。制御出力を規定するパラメータ値を調節してもよく、セットポイントをそれに応じて調節してもよく、セットポイントを時間的に移動させてもよく、新たなセットポイントを導入してもよく、スケジュールされたセットポイントを削除してもよく、他の多数のかかる種類の調整を行ってもよい。上述のように、多種多様な異なる種類のデータと検討事項を存在確率判定において使用してもよい。インテリジェント・コントローラが自動学習や適合化を実施して、存在および／または不在の判定を最適化し、もってインテリジェント制御を最適化してもよい。ルールを追加または削除してもよく、閾値を変更してもよく、スケジュール調整の遅延時間を短縮するかまたは延長してもよく、他の多数の調整および適合化を行って存在確率計算を最適化してもよい。本願が関連するインテリジェント・コントローラが、ＨＶＡＣユニット、エアコン、かまど、照明、音楽機器、湯沸かし器、温水機器、スマート機器、製造処理機器、車両、および多種多様な異なる種類のデバイス、マシン、システム、および様々な種類の組織を制御してもよい。
【０１８０】
開示した例の以上の説明は、当業者が本発明を実施または利用できるようにするために与えられたことは理解される。これらの例に対する様々な修正は当業者に容易に想到され、本明細書で定義した汎用的な原理を、本発明の趣旨または範囲から逸脱せずに他の例に適用してもよい。したがって、本発明は本明細書で示した例に限定されるものではなく、本明細書で開示した原理と新規な機能と一貫する最も広い範囲と一致するものである。
【符号の説明】
【０１８１】
１４０  種々のレガシ機器
２０２  インターネット
２０６  ハブ
２０８  導出データ
２１０  ネスト／パートナ（複数可）
２１２  エンジン：
統計値
推論値
インデックス付け
２１３  ネスト
２１４  慈善団体
２１６  政府
２１８  学術機関
２２０  企業
２２２  公共団体
３１６  （例えばインターネットからの）外部情報
６０８  メモリ
６１２  ブリッジ
６１８  特殊目的プロセッサ
６２０  ブリッジ
６２２  コントローラ
６２３  コントローラ
６２４  コントローラ
６２５  コントローラ
６２６  コントローラ
６２７  コントローラ
６２８  大容量記憶装置
８０４  制御入力
８０５  制御
８１０  センサ
８１１  センサ
８１２  センサ
８１６  環境フィードバック
【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１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１４Ｃ】
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【図１４Ｄ】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
0006301341.tif 000035
【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２２Ｃ】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２３Ｃ】
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【図２３Ｄ】
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【図２３Ｅ】
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【図２３Ｆ】
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【図２３Ｇ】
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【図２４Ａ】
0006301341.tif 000046
【図２４Ｂ】
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【図２４Ｃ】
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【図２４Ｄ】
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【図２５】
0006301341.tif 000050
【図２６Ａ】
0006301341.tif 000051
【図２６Ｂ】
0006301341.tif 000052
【図２７Ａ】
0006301341.tif 000053
【図２７Ｂ】
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【図２７Ｃ】
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【図２８Ａ】
0006301341.tif 000056
【図２８Ｂ】
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【図２９Ａ】
0006301341.tif 000058
【図２９Ｂ】
0006301341.tif 000059
【図２９Ｃ】
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【図２９Ｄ】
0006301341.tif 000061
【図３０Ａ】
0006301341.tif 000062
【図３０Ｂ】
0006301341.tif 000063
【図３０Ｃ】
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【図３１】
0006301341.tif 000065
【図３２Ａ】
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【図３２Ｂ】
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【図３３】
0006301341.tif 000068
【図３４】
0006301341.tif 000069
【図３５Ａ】
0006301341.tif 000070
【図３５Ｂ】
0006301341.tif 000071
【図３５Ｃ】
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【図３６】
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【図３７Ａ】
0006301341.tif 000074
【図３７Ｂ】
0006301341.tif 000075
【図３８Ａ】
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【図３８Ｂ】
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【図３９Ａ】
0006301341.tif 000078
【図３９Ｂ】
0006301341.tif 000079
【図４０Ａ】
0006301341.tif 000080
【図４０Ｂ】
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【図４１】
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【図４２】
0006301341.tif 000083
【図４３】
0006301341.tif 000084
【図４４Ａ】
0006301341.tif 000085
【図４４Ｂ】
0006301341.tif 000086
【図４４Ｃ】
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【図４４Ｄ】
0006301341.tif 000088
【図４５】
0006301341.tif 000089
【図４６Ａ】
0006301341.tif 000090
【図４６Ｂ】
0006301341.tif 000091
【図４６Ｃ】
0006301341.tif 000092
【図４６Ｄ】
0006301341.tif 000093
【図４６Ｅ】
0006301341.tif 000094
【図４６Ｆ】
0006301341.tif 000095
【図４７Ａ】
0006301341.tif 000096
【図４７Ｂ】
0006301341.tif 000097
【図４７Ｃ】
0006301341.tif 000098
【図４７Ｄ】
0006301341.tif 000099
【図４８】
0006301341.tif 000100
【図４９】
0006301341.tif 000101
【図５０Ａ】
0006301341.tif 000102
【図５０Ｂ】
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