(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により前記乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員の年齢を入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記制御特性として複数の制御特性を有し、前記個人情報に基づいて前記乗員が所定年齢を超える高齢者であるか否かを判定し、前記乗員が高齢者である場合は高齢者の好む傾向の制御特性を、前記複数の制御特性の中から選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項２】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により前記乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員の髪が長いか否かを入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記制御特性として複数の制御特性を有し、前記個人情報に基づいて前記乗員の髪が長いか否かを判定し、前記乗員の髪が長い場合は髪が長い人の好む傾向の制御特性を、前記複数の制御特性の中から選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項３】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により前記乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記制御特性として複数の制御特性を有し、前記個人情報に基づいて前記乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを判定し、前記乗員がコンタクトレンズを着用している場合はコンタクトレンズ着用者の好む傾向の制御特性を、前記複数の制御特性の中から選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項４】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により前記乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員がメガネを着用しているか否かを入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記制御特性として複数の制御特性を有し、前記個人情報に基づいて前記乗員がメガネを着用しているか否かを判定し、前記乗員がメガネを着用している場合はメガネ着用者の好む傾向の制御特性を、前記複数の制御特性の中から選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項５】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により前記乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員の年齢を入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記制御特性として複数の制御特性を有し、前記個人情報に基づいて前記乗員が所定年齢未満の若い人であるか否かを判定し、前記乗員が若い人である場合は若い人の好む傾向の制御特性を、前記複数の制御特性の中から選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項６】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、
前記乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、
前記制御手段（３１）は、前記制御特性として、前記乗員が最初に前記操作手段（３５〜３８）を操作する前に予め用意された複数の制御特性を有するとともに、前記画像信号に基づいて前記乗員の年齢を推定し、前記乗員が所定年齢を超える高齢者であると判定した場合は高齢者の好む傾向の制御特性を、前記複数の制御特性の中から選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項７】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、
前記乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、
前記制御手段（３１）は、前記制御特性として、前記乗員が最初に前記操作手段（３５〜３８）を操作する前に予め用意された複数の制御特性を有するとともに、前記画像信号に基づいて前記乗員の髪が長いか否かを推定し、前記乗員の髪が長いと判定した場合は髪が長い人の好む傾向の制御特性を、前記複数の制御特性の中から選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項８】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、
前記乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、
前記制御手段（３１）は、前記制御特性として、前記乗員が最初に前記操作手段（３５〜３８）を操作する前に予め用意された複数の制御特性を有するとともに、前記画像信号に基づいて前記乗員がメガネを着用しているか否かを推定し、前記乗員がメガネを着用していると判定した場合はメガネ着用者の好む傾向の制御特性を、前記複数の制御特性の中から選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項９】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、
前記乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、
前記制御手段（３１）は、前記制御特性として、前記乗員が最初に前記操作手段（３５〜３８）を操作する前に予め用意された複数の制御特性を有するとともに、前記画像信号に基づいて前記乗員の年齢を推定し、前記乗員が所定年齢未満の若い人であると判定した場合は若い人の好む傾向の制御特性を、前記複数の制御特性の中から選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１０】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員の年齢を入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記個人情報に基づいて前記乗員が所定年齢を超える高齢者であるか否かを判定し、前記乗員が高齢者である場合は高齢者の好む傾向の前記制御特性を演算することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１１】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員の髪が長いか否かを入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記個人情報に基づいて前記乗員の髪が長いか否かを判定し、前記乗員の髪が長い場合は髪が長い人の好む傾向の前記制御特性を演算することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１２】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記個人情報に基づいて前記乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを判定し、前記乗員がコンタクトレンズを着用している場合はコンタクトレンズ着用者の好む傾向の前記制御特性を演算することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１３】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員がメガネを着用しているか否かを入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記個人情報に基づいて前記乗員がメガネを着用しているか否かを判定し、前記乗員がメガネを着用している場合はメガネ着用者の好む傾向の前記制御特性を演算することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１４】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、
乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、
前記入力手段（５０）は、少なくとも前記個人情報の１つとして前記乗員の年齢を入力可能に構成され、
前記制御手段（３１）は、前記個人情報に基づいて前記乗員が所定年齢未満の若い人であるか否かを判定し、前記乗員が若い人である場合は若い人の好む傾向の前記制御特性を演算することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１５】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、
前記乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、
前記制御手段（３１）は、前記乗員が最初に前記操作手段（３５〜３８）を操作する前に、前記画像信号に基づいて前記乗員の年齢を推定し、前記乗員が所定年齢を超える高齢者であると判定した場合は高齢者の好む傾向の前記制御特性を演算することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１６】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、
前記乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、
前記制御手段（３１）は、前記乗員が最初に前記操作手段（３５〜３８）を操作する前に、前記画像信号に基づいて前記乗員の髪が長いか否かを推定し、前記乗員の髪が長いと判定した場合は髪が長い人の好む傾向の前記制御特性を演算することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１７】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、
前記乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、
前記制御手段（３１）は、前記乗員が最初に前記操作手段（３５〜３８）を操作する前に、前記画像信号に基づいて前記乗員がメガネを着用しているか否かを推定し、前記乗員がメガネを着用していると判定した場合はメガネ着用者の好む傾向の前記制御特性を演算することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１８】
車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、
前記乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、
前記制御手段（３１）は、前記乗員が最初に前記操作手段（３５〜３８）を操作する前に、前記画像信号に基づいて前記乗員の年齢を推定し、前記乗員が所定年齢未満の若い人であると判定した場合は若い人の好む傾向の前記制御特性を演算することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項１９】
前記制御手段（３１）は、前記乗員が替わる毎に、前記複数の制御特性の中から１つを選択する作動を実行することを特徴とする請求項６ないし９のいずれか１つに記載の車両用空調装置。
【請求項２０】
前記制御手段（３１）は、前記乗員が替わる毎に、前記制御特性を演算する作動を実行することを特徴とする請求項１５ないし１８のいずれか１つに記載の車両用空調装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する車両用空調装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の車両用空調装置は、１つの制御特性が予め決められており、その制御特性に基づいて空調制御用機器の作動を自動制御して、吹出温度、送風量、吸込モード、吹出モード等を自動制御するようになっている。
【０００３】
また、他の従来の空調装置として特開平４−１３１６４１号公報に記載されたものがある。この従来装置は、空調対象者が行った空調操作情報を各空調対象者毎に記憶し、画像情報から空調対象者の認識を行い、認識した空調対象者が過去に行った空調操作情報に基づいて空調制御を行うことにより、各空調対象者の好みにあった空調制御を行うようにしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前者の従来装置においては、予め決められた制御特性が乗員の好みに合わない場合、空調に不満がでるたびに送風量や設定温度等を調整する空調操作を行う必要がある。また、乗員が行った空調操作の情報に基づいて制御特性を補正する、いわゆる学習制御を行う場合でも、学習制御のベースとなる制御特性が乗員の好みから大きく離れていると、乗員の好みに合った制御特性に近づくのが遅くなるという問題があった。
【０００５】
一方、後者の従来装置においては、各空調対象者が空調操作を行うまでは、各空調対象者の好みにあった空調制御を行うことができないという問題があった。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する車両用空調装置において、乗員が空調操作を行わなくても、ほぼ乗員の好みにあった空調制御が行われるようにすることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして乗員の年齢を入力可能に構成され、制御手段（３１）は、制御特性として複数の制御特性を有し、個人情報に基づいて乗員が所定年齢を超える高齢者であるか否かを判定し、乗員が高齢者である場合は高齢者の好む傾向の制御特性を、複数の制御特性の中から選択することを特徴とする。
【０００８】
これによると、例えば、高齢者は風速感を嫌がって低風量を好み、髪の長い人は髪が乱れるのを嫌って低風量を好み、また、コンタクトレンズ着用者は目が乾きやすいため低風量を好み、メガネ着用者は目が乾きにくく風速感を楽しむために高風量を好み、若い人は風速感を好むというような傾向があるため、乗員の個人情報からその乗員に対して最適と思われる制御特性を選択することにより、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
また、請求項２に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして乗員の髪が長いか否かを入力可能に構成され、制御手段（３１）は、制御特性として複数の制御特性を有し、個人情報に基づいて乗員の髪が長いか否かを判定し、乗員の髪が長い場合は髪が長い人の好む傾向の制御特性を、複数の制御特性の中から選択することを特徴とする。
これによると、請求項１に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
また、請求項３に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを入力可能に構成され、制御手段（３１）は、制御特性として複数の制御特性を有し、個人情報に基づいて乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを判定し、乗員がコンタクトレンズを着用している場合はコンタクトレンズ着用者の好む傾向の制御特性を、複数の制御特性の中から選択することを特徴とする。
これによると、請求項１に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
また、請求項４に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして乗員がメガネを着用しているか否かを入力可能に構成され、制御手段（３１）は、制御特性として複数の制御特性を有し、個人情報に基づいて乗員がメガネを着用しているか否かを判定し、乗員がメガネを着用している場合はメガネ着用者の好む傾向の制御特性を、複数の制御特性の中から選択することを特徴とする。
これによると、請求項１に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
また、請求項５に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして乗員の年齢を入力可能に構成され、制御手段（３１）は、制御特性として複数の制御特性を有し、個人情報に基づいて乗員が所定年齢未満の若い人であるか否かを判定し、乗員が若い人である場合は若い人の好む傾向の制御特性を、複数の制御特性の中から選択することを特徴とする。
これによると、請求項１に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【００１２】
請求項６に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、制御手段（３１）は、制御特性として、乗員が最初に操作手段（３５〜３８）を操作する前に予め用意された複数の制御特性を有するとともに、画像信号に基づいて乗員の年齢を推定し、乗員が所定年齢を超える高齢者であると判定した場合は高齢者の好む傾向の制御特性を、複数の制御特性の中から選択することを特徴とする。
【００１３】
これによると、画像解析により例えば、乗員の年齢、乗員の髪の長さ、メガネの着用の有無等を推定して、その乗員に対して最適と思われる制御特性を選択することにより、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【００１４】
また、乗員が最初に操作手段を操作する前に予め用意された複数の制御特性の中から１つを選択することにより、乗員が操作手段を１回も操作していない状態でも、ほぼその乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【００１５】
また、画像解析により乗員の年齢、乗員の髪の長さ、メガネの着用の有無等を推定することにより、乗員が空調装置に個人情報を入力する手間を省くことができる。
また、請求項７に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、制御手段（３１）は、制御特性として、乗員が最初に操作手段（３５〜３８）を操作する前に予め用意された複数の制御特性を有するとともに、画像信号に基づいて乗員の髪が長いか否かを推定し、乗員の髪が長いと判定した場合は髪が長い人の好む傾向の制御特性を、複数の制御特性の中から選択することを特徴とする。
これによると、請求項６に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
また、請求項８に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、制御手段（３１）は、制御特性として、乗員が最初に操作手段（３５〜３８）を操作する前に予め用意された複数の制御特性を有するとともに、画像信号に基づいて乗員がメガネを着用しているか否かを推定し、乗員がメガネを着用していると判定した場合はメガネ着用者の好む傾向の制御特性を、複数の制御特性の中から選択することを特徴とする。
これによると、請求項６に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
また、請求項９に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、制御手段（３１）は、制御特性として、乗員が最初に操作手段（３５〜３８）を操作する前に予め用意された複数の制御特性を有するとともに、画像信号に基づいて乗員の年齢を推定し、乗員が所定年齢未満の若い人であると判定した場合は若い人の好む傾向の制御特性を、複数の制御特性の中から選択することを特徴とする。
これによると、請求項６に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【００２４】
請求項１０に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして前記乗員の年齢を入力可能に構成され、制御手段（３１）は、個人情報に基づいて乗員が所定年齢を超える高齢者であるか否かを判定し、乗員が高齢者である場合は高齢者の好む傾向の制御特性を演算することを特徴とする。
【００２５】
これによると、例えば、高齢者は風速感を嫌がって低風量を好み、髪の長い人は髪が乱れるのを嫌って低風量を好み、また、コンタクトレンズ着用者は目が乾きやすいため低風量を好み、メガネ着用者は目が乾きにくく風速感を楽しむために高風量を好み、若い人は風速感を好むというような傾向があるため、乗員の個人情報からその乗員に対して最適と思われる制御特性を演算することにより、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
請求項１１に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして乗員の髪が長いか否かを入力可能に構成され、制御手段（３１）は、個人情報に基づいて乗員の髪が長いか否かを判定し、乗員の髪が長い場合は髪が長い人の好む傾向の制御特性を演算することを特徴とする。
これによると、請求項１０に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
請求項１２に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを入力可能に構成され、制御手段（３１）は、個人情報に基づいて乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを判定し、乗員がコンタクトレンズを着用している場合はコンタクトレンズ着用者の好む傾向の制御特性を演算することを特徴とする。
これによると、請求項１０に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
請求項１３に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして乗員がメガネを着用しているか否かを入力可能に構成され、制御手段（３１）は、個人情報に基づいて乗員がメガネを着用しているか否かを判定し、乗員がメガネを着用している場合はメガネ着用者の好む傾向の制御特性を演算することを特徴とする。
これによると、請求項１０に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
請求項１４に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）を備える車両用空調装置において、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段（５０）を備え、入力手段（５０）は、少なくとも個人情報の１つとして乗員の年齢を入力可能に構成され、制御手段（３１）は、個人情報に基づいて乗員が所定年齢未満の若い人であるか否かを判定し、乗員が若い人である場合は若い人の好む傾向の制御特性を演算することを特徴とする。
これによると、請求項１０に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【００２９】
請求項１５に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、制御手段（３１）は、乗員が最初に操作手段（３５〜３８）を操作する前に、画像信号に基づいて乗員の年齢を推定し、乗員が所定年齢を超える高齢者であると判定した場合は高齢者の好む傾向の制御特性を演算することを特徴とする。
【００３０】
これによると、画像解析により例えば、乗員の年齢、乗員の髪の長さ、メガネの着用の有無等を推定して、その乗員に対して最適と思われる制御特性を演算することにより、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【００３１】
また、乗員が最初に操作手段を操作する前に制御特性を演算することにより、乗員が操作手段を１回も操作していない状態でも、ほぼその乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【００３２】
また、画像解析により乗員の年齢、乗員の髪の長さ、メガネの着用の有無等を推定することにより、乗員が空調装置に個人情報を入力する手間を省くことができる。
また、請求項１６に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、制御手段（３１）は、乗員が最初に操作手段（３５〜３８）を操作する前に、画像信号に基づいて乗員の髪が長いか否かを推定し、乗員の髪が長いと判定した場合は髪が長い人の好む傾向の制御特性を演算することを特徴とする。
これによると、請求項１５に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
また、請求項１７に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、制御手段（３１）は、乗員が最初に操作手段（３５〜３８）を操作する前に、画像信号に基づいて乗員がメガネを着用しているか否かを推定し、乗員がメガネを着用していると判定した場合はメガネ着用者の好む傾向の制御特性を演算することを特徴とする。
これによると、請求項１５に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
また、請求項１８に記載の発明では、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段（３５〜３８）とを備える車両用空調装置において、乗員の画像信号を出力する画像認識手段を備え、制御手段（３１）は、乗員が最初に操作手段（３５〜３８）を操作する前に、画像信号に基づいて乗員の年齢を推定し、乗員が所定年齢未満の若い人であると判定した場合は若い人の好む傾向の制御特性を演算することを特徴とする。
これによると、請求項１５に記載の発明と同様に、乗員が空調操作を行わなくても、その乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【００３９】
請求項１９に記載の発明では、請求項６ないし９のいずれか１つに記載の車両用空調装置であって、制御手段（３１）は、乗員が替わる毎に、複数の制御特性の中から１つを選択する作動を実行することを特徴とする。
【００４０】
これによると、例えば社有車のようにドライバーが毎回異なる時でも、乗員が替わる毎に制御特性を選択することにより、乗員が空調操作を行わなくても、それぞれのドライバーの好みにあった空調制御を行うことができる。
【００４１】
請求項２０に記載の発明では、請求項１５ないし１８のいずれか１つに記載の車両用空調装置であって、制御手段（３１）は、乗員が替わる毎に、制御特性を演算する作動を実行することを特徴とする。
【００４２】
これによると、例えば社有車のようにドライバーが毎回異なる時でも、乗員が替わる毎に制御特性を演算することにより、乗員が空調操作を行わなくても、それぞれのドライバーの好みにあった空調制御を行うことができる。
【００５５】
なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものである。
【００５６】
【発明の実施の形態】
（第１実施形態）
図１は本発明の第１実施形態になる車両用空調装置の全体システム構成を示すもので、この車両用空調装置は、記憶された制御特性に基づいて空調制御用機器の作動を自動制御して、吹出温度、送風量、吸込モード、吹出モード等を自動制御すると共に、記憶された制御特性を乗員の空調操作に基づいて補正、すなわち学習するものである。
【００５７】
車両用空調装置の室内ユニットを構成する空調ユニット１０の空気流れ最上流側には、吸込モード切替手段としての内外気切替箱１１が配置され、この内外気切替箱１１は外気導入口１１ａと内気導入口１１ｂを有すると共に、この内外気切替箱１１内に内外気切替ドア１２が回動自在に設置されている。
【００５８】
この内外気切替ドア１２は、外気導入口１１ａと内気導入口１１ｂとの分岐点に配置され、アクチュエータ１２ａにより駆動されて、空調ユニット１０に導入する空気を内気と外気に切り替えたり、あるいは内気と外気の混合割合を調整する。
【００５９】
内外気切替箱１１の下流には送風手段としての送風機１３が配置され、この送風機１３は、内外気切替箱１１内に空気を吸い込んで空調ユニット１０の下流側に送風するものであり、ブロワモータ１４と、その回転軸に連結された遠心式送風ファン１５を有している。この送風ファン１５の下流にはエバポレータ１６とヒータコア１７が設けられている。
【００６０】
エバポレータ１６は冷却用熱交換器であって、図示しない車両エンジンにより駆動されるコンプレッサ等と結合されて冷凍サイクルを構成し、その内部の低圧冷媒が空気から吸熱して蒸発することにより空気を冷却する。また、ヒータコア１７は加熱用熱交換器であって、図示しない車両エンジンの冷却水（温水）が内部を循環し、このエンジン冷却水を熱源として空気を加熱する。
【００６１】
ヒータコア１７の上流側には、吹出空気温度調整手段としてのエアミックスドア１８が回動自在に設けられ、エアミックスドア１８の開度はアクチュエータ１８ａにより駆動されて調節される。これによって、ヒータコア１７を通過する空気とヒータコア１７をバイパスする空気の割合とが調整され、車室内に吹き出す空気の温度が調整される。
【００６２】
空調ユニット１０の最下流には、デフロスタ（ＤＥＦ）吹出口１９を開閉するデフロスタドア２０、フェイス（ＦＡＣＥ）吹出口２１を開閉するフェイスドア２２、およびフット（ＦＯＯＴ）吹出口２３を開閉するフットドア２４が設けられている。
【００６３】
これら各ドア２０、２２、２４は吹出モード切替手段を構成するもので、アクチュエータ２５により駆動されて各吹出口１９、２１、２３を開閉することによって、各種の吹出モード、すなわち、フェイスモード、バイレベルモード、フットモード、フットデフモード、デフロスタモード等が設定される。そして、各吹出モードに応じて開口した吹出口から、温度調整された空気が車室内へ吹き出される。
【００６４】
空調制御装置３０は制御手段としてのマイクロコンピュータ３１を有し、送風量は、マイクロコンピュータ３１からの出力信号に基づいて駆動回路３２を介してブロワモータ１４の印加電圧（ブロワ電圧）を調整してモータ回転数を調整することにより制御される。なお、その他のアクチュエータ１２ａ、１８ａ、２５も、マイクロコンピュータ３１からの出力信号に基づいて駆動回路３２を介して制御される。
【００６５】
マイクロコンピュータ３１は図示しない中央演算処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、スタンバイＲＡＭ、Ｉ／Ｏポート、Ａ／Ｄ変換部等を持ち、それ自体は周知のものである。
【００６６】
スタンバイＲＡＭは、車両エンジンの運転を断続するイグニションスイッチ（以下、ＩＧと記す）オフの場合においても乗員の好みを学習した値を記憶（バックアップ）するためのＲＡＭであり、ＩＧがオフであっても車載バッテリーからＩＧを介さずに直接電力が供給される。また、マイクロコンピュータ３１とバッテリーとの電気接続が遮断された状況でも短時間ならばマイクロコンピュータ３１に電力を供給する図示しないバックアップ用の電源が設けられている。
【００６７】
マイクロコンピュータ３１には、車室内計器盤に設置された空調操作部３３から操作信号が入力される。この空調操作部３３には、空調装置の自動制御状態を設定するＡＵＴＯスイッチ３４、内外気吸込モードを手動で切替設定するための内外気切替スイッチ３５、吹出モードを手動で切替設定するための吹出モード切替スイッチ３６、送風機１３の送風量を手動で切替設定するための送風量切替スイッチ３７、乗員の好みの温度を設定するための温度設定スイッチ３８等が設けられている。
【００６８】
上記の内外気切替スイッチ３５、吹出モード切替スイッチ３６、送風量切替スイッチ３７、および温度設定スイッチ３８は、いずれも乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段に相当する。そして、マイクロコンピュータ３１は、乗員がそれらのスイッチ３５〜３８により設定した空調操作情報に基づいて制御特性を補正する、いわゆる学習制御を行うようになっている。
【００６９】
なお、送風量切替スイッチ３７は、具体的には、風量アップスイッチ３７ａと風量ダウンスイッチ３７ｂからなり、風量アップスイッチ３７ａは１回押されるごとにブロワ電圧（駆動用モータ１４への印加電圧）を１レベル（０．２５ボルト）上げる信号を出力し、風量ダウンスイッチ３７ｂは１回押されるごとにブロワ電圧を１レベル（０．２５ボルト）下げる信号を出力する。
【００７０】
また、マイクロコンピュータ３１には、車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件（空調熱負荷）等を検出する各種センサからの信号が入力される。具体的には、車室内の空気温度（内気温度）ＴＲを検出する内気温センサ３９、車室外の空気温度（外気温度）ＴＡＭを検出する外気温センサ４０、車室内に入射する日射量ＴＳを検出する日射センサ４１、蒸発器温度（具体的には蒸発器吹出空気温度）ＴＥを検出する蒸発器温度センサ４２、ヒータコア１７を循環するエンジン水温ＴＷを検出する水温センサ４３、後席に設置されて後席乗員の有無を検出する後席乗員検出手段としてのシートセンサ４４等からの各信号が、それぞれのレベル変換回路４５を介してマイクロコンピュータ３１に入力され、これらはマイクロコンピュータ３１においてＡ／Ｄ変換されて読み込まれる。また、温度設定スイッチ３８からの信号もレベル変換回路４５でレベル変換されてマイクロコンピュータ３１に入力される。
【００７１】
また、マイクロコンピュータ３１には、カーナビゲーション装置５０が接続されている。カーナビゲーション装置５０は、自車の現在位置を表示する図示しないモニター画面を備え、乗員の髪の長さや年齢等の個人情報をモニター画面上で入力可能になっており、その個人情報がマイクロコンピュータ３１に出力されるようになっている。なお、カーナビゲーション装置５０は、乗員の操作により乗員の個人情報を入力する入力手段に相当する。
【００７２】
図２はマイクロコンピュータ３１により実行される本発明の全体のフローチャートであり、ＩＧオンとともに図２の制御をスタートする。まず、ステップＳ１にて各種変換、フラグ等の初期値を設定する。次のステップＳ２では空調操作部３３の各種スイッチ３４〜３８の操作信号、各種センサ３９〜４４からのセンサ検出信号、およびカーナビゲーション装置５０からの信号を読み込む。
【００７３】
次のステップＳ３では、ステップＳ２で読み込んだ設定温度ＴＳＥＴおよびセンサ検出信号等に基づいて車室内に吹き出す空気の目標吹出温度ＴＡＯを下記数式１により算出する。ここで、ＴＡＯは環境条件の変化にかかわらず車室内を設定温度ＴＳＥＴに維持するために必要な吹出空気温度である。
【００７４】
【数１】
ＴＡＯ＝ＫＳＥＴ×ＴＳＥＴ−ＫＲ×ＴＲ−ＫＡＭ×ＴＡＭ−ＫＳ×ＴＳ＋Ｃ
但し、ＫＳＥＴ、ＫＲ、ＫＡＭ、ＫＳは係数、Ｃは定数であり、ＴＳＥＴ、ＴＲ、ＴＡＭ、ＴＳはそれぞれ上記した設定温度、内気温度、外気温度、日射量である。
【００７５】
次に、ステップＳ４に進み、送風量を決めるブロワ電圧を上記ＴＡＯに基づいて決定する。ここで、乗員が望む風量には個人差があるので、一律に送風量を決めることは難しい。そこで、本実施形態では、送風量に関する乗員の手動操作に基づいて送風量制御特性としてのブロワ電圧算出マップを補正していくことにより、乗員の好みを学習したブロワ電圧算出マップとなるようにしている。
【００７６】
また、ブロワ電圧算出マップを複数有しており、乗員の個人情報に基づいて複数のブロワ電圧算出マップの中から１つを選択し、その選択したブロワ電圧算出マップに基づいてブロワ電圧を決定するようになっている。これらについては後で詳述する。
【００７７】
次に、ステップＳ５に進み、エアミックスドア１８の開度ＳＷを、ＴＡＯ、ＴＥ、ＴＷに基づいて算出する。次に、ステップＳ６に進み、内外気切替ドア１２による内気と外気の導入割合をＴＡＯに基づいて演算する。次に、ステップＳ７にて吹出モードドア２０、２２、２４による吹出モードをＴＡＯに基づいて演算する。次に、ステップＳ８において、蒸発器温度ＴＥが目標蒸発器温度に維持されるように、コンプレッサの制御を決定する。
【００７８】
次に、ステップＳ９に進み、上記各ステップＳ４〜Ｓ８で決定された各種制御信号を駆動回路３２を介してブロワモータ２４、各アクチュエータ１２ａ、１８ａ、２５およびコンプレッサに加えて、ブロワモータ２４の回転数、各アクチュエータ１２ａ、１８ａ、２５およびコンプレッサの作動を制御する。ステップＳ９の処理後ステップＳ２に戻り、上記処理を繰り返す。
【００７９】
図３、図４は図２のステップＳ４によるブロワ電圧決定の具体的処理を例示するもので、以下詳細に説明する。まず、図３の処理により、ステップＳ１８０に図示するパターン▲１▼〜▲６▼のブロワ電圧算出マップの中から、乗員の個人情報に基づいて１つが選択される。また、パターン▲１▼〜▲６▼のブロワ電圧算出マップは、各吹出モード毎に用意されている。また、それらのブロワ電圧算出マップは、乗員が最初に送風量切替スイッチ３７を操作する前に予め用意されている。
【００８０】
因みに、パターン▲１▼は標準的な送風量特性であり、パターン▲２▼はＴＡＯの中間温度域での送風量がパターン▲１▼よりも多くなる比較的高風量の送風量特性であり、パターン▲３▼はＴＡＯが１０〜３９℃の温度域での送風量がパターン▲２▼よりも多くなる最も高風量の送風量特性であり、パターン▲４▼はＴＡＯの中間温度域での送風量がパターン▲１▼よりも少なくなる比較的低風量の送風量特性であり、パターン▲５▼はＴＡＯの全温度域での送風量がパターン▲１▼よりも少なくなる最も低風量の送風量特性であり、パターン▲６▼はＴＡＯの低温度域での送風量がパターン▲１▼よりも少なくなるやや低風量の送風量特性である。
【００８１】
図３において、ステップＳ１１０では、カーナビゲーション装置５０のモニター画面で空調初期設定が選択されたか否かを判定する。因みに、当該車両に初めて乗る場合や乗員が変わった場合等に、空調初期設定を行うようになっている。そして、空調初期設定が選択されると、モニター画面に表示される質問に答える形式で、乗員の髪の長さや年齢等の個人情報を入力するようになっており、以下のステップＳ１２０、１３０、１４０、１５０、１６０では、その個人情報に基づいて判定が行われる。
【００８２】
空調初期設定が選択されてステップＳ１１０がＹＥＳになるとステップＳ１２０に進む。ステップＳ１２０では、乗員が５５歳を超える高齢者か否かを判定し、高齢者である場合はステップＳ１２０がＹＥＳになってステップＳ１２５に進む。高齢者は風速感を嫌がるため、ステップＳ１２５では、最も低風量のパターン▲５▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【００８３】
ステップＳ１２０がＮＯでステップＳ１３０に進むと、乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを判定し、着用していればステップＳ１３０がＹＥＳになってステップＳ１３５に進む。コンタクトレンズ着用の場合目が乾きやすいため、ステップＳ１３５では、比較的低風量のパターン▲４▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【００８４】
ステップＳ１３０がＮＯでステップＳ１４０に進むと、乗員の髪が長いか否かを判定し、長ければステップＳ１４０がＹＥＳになってステップＳ１４５に進む。髪の長い人は髪が乱れるのを嫌って低風量にする傾向があるため、ステップＳ１４５では、やや低風量のパターン▲６▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【００８５】
ステップＳ１４０がＮＯでステップＳ１５０に進むと、自分の方に風を向けない人か、あるいはをメガネを着用しているか否かを判定し、ステップＳ１５０がＹＥＳの場合ステップＳ１５５に進んで、パターン▲３▼のブロワ電圧算出マップを選択する。因みに、風を向けない人に対しては温感を補うため、また、メガネ着用者は目が乾きにくく風速感を楽しむ傾向があるため、最も高風量のパターン▲３▼を選択する。
【００８６】
ステップＳ１５０がＮＯでステップＳ１６０に進むと、乗員が２１歳未満の若い人であるか否かを判定し、若い人であればステップＳ１６０がＹＥＳになってステップＳ１６５に進む。若い人は風速感を好む傾向があるため、ステップＳ１６５では、比較的高風量のパターン▲２▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【００８７】
ステップＳ１６０がＮＯの場合、ステップＳ１７５に進み、標準的な送風量特性であるパターン▲１▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【００８８】
そして、ステップＳ１８０では、以上の処理により選択されたパターンのブロワ電圧算出マップを、以後のブロワ電圧を決定するためのブロワ電圧算出マップ、および学習制御時のベースのブロワ電圧算出マップとして決定する。なお、ブロワ電圧算出マップは各吹出モード毎に用意されており、各吹出モード毎にパターン▲１▼〜▲６▼のブロワ電圧算出マップの中から１つのブロワ電圧算出マップが選択される。
【００８９】
図３の処理に続いて、図４の処理が実行される。図４の処理により、乗員の手動操作に基づいてブロワ電圧算出マップが補正され、また、ブロワ電圧がＴＡＯに基づいて決定される。図４において、ステップＳ２１０では、現在の吹出モードがフェイス（ＦＡＣＥ）モードであるか否かを判定し、吹出モードがフェイスモードであればステップＳ２１０がＹＥＳとなりステップＳ２１１へ進む。ステップＳ２１１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２１１がＹＥＳとなりステップＳ２１２へ進む。
【００９０】
ステップＳ２１２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ａ）に示すフェイスモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１８０で決定されたフェイスモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２１２からステップＳ２１３に進み、フェイスモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２１１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２１３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００９１】
ステップＳ２１０がＮＯの場合はステップＳ２２０に進み、ステップＳ２２０では、現在の吹出モードがバイレベル（Ｂ／Ｌ）モードであるか否かを判定し、吹出モードがバイレベルモードであればステップＳ２２０がＹＥＳとなりステップＳ２２１へ進む。ステップＳ２２１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２２１がＹＥＳとなりステップＳ２２２へ進む。
【００９２】
ステップＳ２２２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ｂ）に示すバイレベルモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１８０で決定されたバイレベルモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２２２からステップＳ２２３に進み、バイレベルモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２２１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２２３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００９３】
ステップＳ２２０がＮＯの場合はステップＳ２３０に進み、ステップＳ２３０では、現在の吹出モードがフット（ＦＯＯＴ）モードであるか否かを判定し、吹出モードがフットモードであればステップＳ２３０がＹＥＳとなりステップＳ２３１へ進む。ステップＳ２３１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２３１がＹＥＳとなりステップＳ２３２へ進む。
【００９４】
ステップＳ２３２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ｃ）に示すフットモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１８０で決定されたフットモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２３２からステップＳ２３３に進み、フットモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２３１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２３３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００９５】
ステップＳ２３０がＮＯの場合はステップＳ２４０に進み、ステップＳ２４０では、現在の吹出モードがフットデフ（Ｆ／Ｄ）モードであるか否かを判定し、吹出モードがフットデフモードであればステップＳ２４０がＹＥＳとなりステップＳ２４１へ進む。ステップＳ２４１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２４１がＹＥＳとなりステップＳ２４２へ進む。
【００９６】
ステップＳ２４２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ｄ）に示すフットデフモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１８０で決定されたフットデフモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２４２からステップＳ２４３に進み、フットデフモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２４１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２４３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００９７】
ステップＳ２４０がＮＯの場合はステップＳ２５１に進む。因みに、ステップＳ２１０〜ステップＳ２４０のモード判定結果から、ステップＳ２５１に進んだ場合は現在の吹出モードはデフロスタ（ＤＥＦ）モードである。そして、ステップＳ２５１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２５１がＹＥＳとなりステップＳ２５２へ進む。
【００９８】
ステップＳ２５２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ｅ）に示すデフロスタモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１８０で決定されたデフロスタモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２５２からステップＳ２５３に進み、デフロスタモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２５１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２５３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００９９】
上記のように、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、ステップＳ２１２、Ｓ２２２、Ｓ２３２、Ｓ２４２、Ｓ２５２にて、各吹出モードに対応したブロワ電圧算出マップを補正することにより、乗員の送風量の好みが学習される。
【０１００】
ここで、ステップＳ２１２等での、ブロワ電圧算出マップの具体的な学習方法の一例を図６により説明する。図６（ａ）の特性Ａは、図３のステップＳ１８０で決定されたブロワ電圧算出マップであり、送風量に関する乗員操作の学習を一度もしていないときはこの図６（ａ）の特性によりブロワ電圧が算出される。
【０１０１】
そして、乗員により１回目の送風量切替スイッチ３７の操作が行われたときについて述べると、図６（ａ）の特性Ａにおいて、ブロワ電圧がａレベル（最大風量Ｈｉ）であるとき、乗員の操作によりブロワ電圧が操作点１のレベルまで引き下げられると、この乗員操作を学習して、この操作点１を通るように特性Ａの傾斜部分を図６（ａ）の左側（ＴＡＯの低温側）に平行移動させる。図６（ａ）の実線Ｂはこの１回目の乗員操作を学習した後の制御特性を示す。
【０１０２】
次に、図６（ｂ）は２回目の乗員操作による学習を示すもので、１回目の学習後の制御特性Ｂにおいて、ブロワ電圧がｂレベル（最小風量Ｌｏに近い小風量）であるとき、乗員の操作によりブロワ電圧が操作点２のレベルまで引き上げられると、今度は操作点１および操作点２の両方を通るように、制御特性の傾斜部分の傾きθを変更する。図６（ｂ）の実線Ｃはこの２回目の乗員操作を学習した後の制御特性を示す。
【０１０３】
次に、図６（ｃ）は３回目の乗員操作による学習を示すもので、２回目の学習後の制御特性Ｃにおいて、ブロワ電圧がｃレベル（操作点２の送風量と最小送風量Ｌｏとの間の送風量）であるとき、乗員の操作によりブロワ電圧が操作点３の最小送風量のＬｏレベルまで引き下げられると、今度は２回目の学習後の制御特性Ｃにおける傾斜部分の傾きθを、操作点１、操作点２および操作点３を最小２乗近似する傾きに変更する。従って、３回目の乗員操作を学習した後の制御特性は図６（ｃ）の実線Ｄに示すようになる。４回以上の乗員操作に対しては、各操作点を最小２乗近似する傾きに変更する。
【０１０４】
本実施形態では、送風量制御特性に基づいて送風量を自動制御する空調装置において、送風量制御特性として複数の制御特性を有し、年齢等の個人情報に基づいてその乗員に対して最適と思われる制御特性を選択しているため、乗員が空調操作を行わなくてもその乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【０１０５】
また、送風量制御特性の学習を行う際、個人情報に基づいて選択した制御特性、すなわち乗員の好みに近い制御特性をベースにして学習するため、少ない操作回数で早く乗員の好みに合った制御特性にすることができる。
【０１０６】
また、乗員が最初に送風量切替スイッチ３７を操作する前に予め用意された複数の制御特性の中から１つを選択することにより、乗員が送風量切替スイッチ３７を１回も操作していない状態でも、ほぼその乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【０１０７】
（第２実施形態）
本実施形態は、画像解析により乗員の年齢等を推定して、その乗員に対して最適と思われる制御特性を選択するようにしたものである。そして、本実施形態は、上記制御を行うため第１実施形態の図３に示す処理を図７のように変更している。また、本実施形態は、乗員の画像信号を出力する画像認識手段としての画像認識装置（図示せず）を備えている。この画像認識装置としては、例えばＣＣＤカメラを用いることができる。その他の点は第１実施形態と同一である。
【０１０８】
図７において、ステップＳ３１０では、画像認識装置からの画像信号を入力し、その画像信号を解析して乗員の年齢等を推定する。そして、推定した個人情報に基づいて以下のステップでの判定を行うようになっている。
【０１０９】
ステップＳ３２０では、乗員が５５歳を超える高齢者か否かを判定し、高齢者である場合はステップＳ３２０がＹＥＳになってステップＳ３２５に進む。ステップＳ３２５では最も低風量のパターン▲５▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１１０】
ステップＳ３２０がＮＯでステップＳ３３０に進むと、乗員の髪が長いか否かを判定し、長ければステップＳ３３０がＹＥＳになってステップＳ３３５に進む。ステップＳ３３５ではやや低風量のパターン▲６▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１１１】
ステップＳ３３０がＮＯでステップＳ３４０に進むと、メガネを着用しているか否かを判定し、メガネ着用者である場合はステップＳ３４０がＹＥＳになってステップＳ３４５に進む。ステップＳ３４５では最も高風量のパターン▲３▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１１２】
ステップＳ３４０がＮＯでステップＳ３５０に進むと、乗員が２１歳未満の若い人であるか否かを判定し、若い人であればステップＳ３５０がＹＥＳになってステップＳ３５５に進む。ステップＳ３５５では比較的高風量のパターン▲２▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１１３】
ステップＳ３５０がＮＯの場合、ステップＳ３６５に進み、標準的な送風量特性であるパターン▲１▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１１４】
そして、ステップＳ３７０では、以上の処理により選択されたパターンのブロワ電圧算出マップを、以後のブロワ電圧を決定するためのブロワ電圧算出マップ、および学習制御時のベースのブロワ電圧算出マップとして決定する。そして、図７の処理に続いて、図４の処理が実行される。
【０１１５】
本実施形態では、第１実施形態と同様の効果が得られると共に、画像解析により乗員の年齢等の個人情報を推定しているため、乗員が空調装置に個人情報を入力する手間を省くことができる。
【０１１６】
なお、画像解析により乗員の年齢等を推定してその乗員に対して最適と思われる制御特性を選択する作動を、乗員が替わる毎に自動的に実行するようにしてもよい。これによると、例えば社有車のようにドライバーが毎回異なる時でも、乗員が替わる毎にブロワ電圧算出マップを選択することにより、乗員が空調操作を行わなくても、それぞれのドライバーの好みにあった空調制御を行うことができる。
【０１１７】
（第３実施形態）
本実施形態は、個人情報が入力された乗員の携帯品から個人情報を得て、その乗員に対して最適と思われる制御特性を選択するようにしたものである。そして、本実施形態は、上記制御を行うため第１実施形態の図３に示す処理を図８のように変更している。また、本実施形態は、個人情報が入力された携帯電話やＰＤＡ等の携帯品から個人情報を受信する受信手段としての受信装置（図示せず）を備えている。その他の点は第１実施形態と同一である。
【０１１８】
図８において、ステップＳ４１０では、空調初期設定が選択されると、携帯電話やＰＤＡ等の携帯品と通信して、携帯品から乗員の髪の長さや年齢等の個人情報を入力する。そして、その個人情報に基づいて以下のステップでの判定を行うようになっている。
【０１１９】
ステップＳ４２０では、乗員が５５歳を超える高齢者か否かを判定し、高齢者である場合はステップＳ４２０がＹＥＳになってステップＳ４２５に進む。ステップＳ４２５では最も低風量のパターン▲５▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１２０】
ステップＳ４２０がＮＯでステップＳ４３０に進むと、乗員がコンタクトレンズを着用しているか否かを判定し、着用していればステップＳ４３０がＹＥＳになってステップＳ４３５に進む。ステップＳ４３５では、比較的低風量のパターン▲４▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１２１】
ステップＳ４３０がＮＯでステップＳ４４０に進むと、乗員の髪が長いか否かを判定し、長ければステップＳ４４０がＹＥＳになってステップＳ４４５に進む。ステップＳ４４５ではやや低風量のパターン▲６▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１２２】
ステップＳ４４０がＮＯでステップＳ４５０に進むと、メガネを着用しているか否かを判定し、メガネ着用者である場合はステップＳ４５０がＹＥＳになってステップＳ４５５に進む。ステップＳ４５５では最も高風量のパターン▲３▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１２３】
ステップＳ４５０がＮＯでステップＳ４６０に進むと、乗員が２１歳未満の若い人であるか否かを判定し、若い人であればステップＳ４６０がＹＥＳになってステップＳ４６５に進む。ステップＳ４６５では比較的高風量のパターン▲２▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１２４】
ステップＳ４６０がＮＯの場合、ステップＳ４７５に進み、標準的な送風量特性であるパターン▲１▼のブロワ電圧算出マップを選択する。
【０１２５】
そして、ステップＳ４８０では、以上の処理により選択されたパターンのブロワ電圧算出マップを、以後のブロワ電圧を決定するためのブロワ電圧算出マップ、および学習制御時のベースのブロワ電圧算出マップとして決定する。そして、図８の処理に続いて、図４の処理が実行される。
【０１２６】
本実施形態では、第１実施形態と同様の効果が得られると共に、個人情報が入力された携帯電話等の携帯品から個人情報を受信することにより、乗員が空調装置に個人情報を入力する手間を省くことができる。
【０１２７】
（第４実施形態）
本実施形態は、制御特性の好みに大きな変化があった場合に、それまで選択されていた制御特性を乗員指示によりクリアするようにしたものである。そして、本実施形態は、上記制御を行うため図９に示す処理を第１実施形態の処理に追加すると共に、選択されていた制御特性をクリアする指示を出すクリア手段としてのクリアスイッチ（図示せず）を備えている。その他の点は第１実施形態と同一である。
【０１２８】
図９において、ステップＳ５１０では、選択されていたブロワ電圧算出マップをクリアするために乗員がクリアスイッチを操作したか否かを判定する。因みに、例えば髪型を変えたり、メガネからコンタクトレンズに変えたりして、好みに大きな変化があった場合等にクリアスイッチが操作される。そして、クリアスイッチの操作があればステップＳ５１０がＹＥＳとなり、ステップＳ５２０に進む。
【０１２９】
ステップＳ５２０では、それまで選択されていたブロワ電圧算出マップをクリアし、標準的な送風量特性であるパターン▲１▼のブロワ電圧算出マップを選択する。そして、パターン▲１▼のブロワ電圧算出マップに基づいて以後のブロワ電圧を決定するとともに、送風量切替スイッチ３７が操作された場合にはパターン▲１▼のブロワ電圧算出マップをベースにして学習する。
【０１３０】
本実施形態によると、制御特性の好みに大きな変化があった場合に、選択されていた制御特性をクリアし、新たに選択した制御特性をベースにして学習をやり直すようにしているため、早く乗員の好みに合った制御特性にすることができる。
【０１３１】
（他の実施形態）
上記実施形態では、予め用意された複数のパターンのブロワ電圧算出マップから、乗員の個人情報等に基づいてブロワ電圧算出マップを選択するようにしたが、標準的なパターンのブロワ電圧算出マップを基にして、乗員の個人情報等に基づいてその乗員に対して最適と思われるブロワ電圧算出マップを演算するようにしてもよい。
【０１３２】
また、上記実施形態では、乗員の個人情報等に基づいて、送風量制御特性としてのブロワ電圧算出マップを選択する例を示したが、内外気吸込モード制御特性、吹出モード制御特性、および吹出温度制御特性についても、予め複数のパターンの制御特性を用意し、乗員の個人情報等に基づいてその乗員に対して最適と思われる制御特性を選択するようにしてもよい。
【０１３３】
また、本発明は、車室内の複数の空調ゾーンをそれぞれ独立に空調制御する車両用空調装置にも適用可能であり、予め用意された複数のパターンのブロワ電圧算出マップから、複数の空調ゾーン毎に、各ゾーンの乗員の個人情報等に基づいてブロワ電圧算出マップを選択するようにしてもよい。この場合、例えば各空調ゾーンの全てがオーナードライバーの好みの制御特性になった状態で人を同乗させた場合でも、オーナードライバーおよび他の乗員に対してそれぞれ最適と思われる制御特性を選択できるため、乗員が空調操作を行わなくても、各乗員の好みにあった空調制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態の全体システム図である。
【図２】第１実施形態の空調制御の全体を示すフローチャートである。
【図３】第１実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【図５】第１実施形態のブロワ電圧の制御特性図である。
【図６】第１実施形態によるブロワ電圧制御特性の補正方法の説明図である。
【図７】第２実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【図８】第３実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【図９】第４実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【符号の説明】
３１…マイクロコンピュータ（制御手段）、
３５〜３８…スイッチ（操作手段）、
５０…カーナビゲーション装置（入力手段）。
【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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