(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車室内への空気通路をなす空調ケース（３）と、
前記空調ケース（３）を介して車室内へ導かれる空気を空調する空調手段（７）と、
前記空調手段（７）の制御パターンを記憶する記憶手段（２２、３４）と、
前記制御パターンに基づいて前記空調手段（７）を制御する空調制御手段（Ｓ１３０）とを備えた車両用空調装置において、
前記制御パターンとして、車室内乗員の意志に応じて書換可能な学習パターンと、書換不可能な通常パターンとを有し、
車室内乗員の着座状態を検出する着座状態検出手段（２９、３０、３１、Ｓ２０１、Ｓ２０２）を備え、
前記空調制御手段（Ｓ１３０）は、車室内の所定座席のみに乗員がいるときには前記学習パターンに基づいて前記空調手段（７）を制御し、前記所定座席以外にも乗員がいるときには前記学習パターンと前記通常パターンの両方に基づいて前記空調手段（７）を制御するとともに、前記所定座席以外の乗員数が多いほど前記通常パターンの重みを大きくして前記空調手段（７）を制御することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項２】
車室内への空気通路をなす空調ケース（３）と、
前記空調ケース（３）を介して車室内へ導かれる空気を空調する空調手段（７）と、
前記空調手段（７）の制御パターンを記憶する記憶手段（２２、３４）と、
前記制御パターンに基づいて前記空調手段（７）を制御する空調制御手段（Ｓ１３０）とを備えた車両用空調装置において、
前記制御パターンとして、車室内乗員の意志に応じて書換可能な学習パターンと、書換不可能な通常パターンとを有し、
車室内乗員の着座状態を検出する着座状態検出手段（２９、３０、３１、Ｓ２０１、Ｓ２０２）を備え、
前記空調制御手段（Ｓ１３０）は、車室内の所定座席のみに乗員がいるときには前記学習パターンに基づいて前記空調手段（７）を制御し、前記所定座席以外にも乗員がいるときには前記通常パターンに基づいて前記空調手段（７）を制御し、
さらに、前記制御パターンは、車室内の空調負荷と前記空調手段（７）の空調制御量とに関するパターンであって、
車室内の空調負荷を演算する空調負荷演算手段（Ｓ１２０）を備え、
前記空調制御手段（Ｓ１３０）は、前記空調負荷演算手段（Ｓ１２０）にて演算された車室内の空調負荷に基づいて、前記制御パターンから前記空調制御量を選択し、
この選択された空調制御量に基づいて前記空調手段（７）を制御するとともに、
更に、前記所定座席以外にも乗員がいるときにおいて、前記学習パターンから前記空調負荷演算手段（Ｓ１２０）にて演算された車室内の空調負荷に対応して求まる空調制御量と、前記通常パターンから前記空調負荷演算手段（Ｓ１２０）にて演算された車室内の空調負荷に対応して求まる空調制御量との差が所定以下のときには前記学習パターンを選択することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項３】
前記空調手段（７）として、前記空調ケース（３）内に空気流を発生させる送風手段（７）を備え、
前記制御パターンは、前記送風手段（７）の制御パターンであることを特徴とする請求項１又は２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、車室内への空気を乗員にとって快適なものとするように空調制御する車両用空調装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
上記のような車両用空調装置において、例えば、特開平６−１０６９５３号公報記載のごとく、予めＲＯＭに記憶された風量特性を、乗員の手動操作に応じて学習変更し、この学習変更された風量特性に基づいて風量を制御するものが知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術では、手動操作を行うのは主に運転席乗員であるため、上記風量特性は運転席乗員の好みに応じたものになる。従って、運転席以外に乗員がいるときには、運転席以外の乗員にとっては風量過多あるいは風量過少に感じる場合があり、このような場合には、運転席乗員にとっては快適な風量制御であっても、運転席以外の乗員にとっては不快な風量制御となってしまうという問題があった。
【０００４】
なお、上記問題点は、風量制御を学習変更するものだけでなく、例えば、温度制御、吹出口制御、吸込口制御等、他の空調制御を学習変更するものでも同様に発生する。
【０００５】
本発明は、以上の問題点に鑑み、学習パターンに基づく制御の対象となるべき乗員（以下、所定座席の乗員という）以外の乗員に対する快適性を向上させることのできる車両用空調装置の提供を目的とする。
【０００６】
【課題を解決する手段】
本発明者等は上記目的を達成するために、以下の技術的手段を用いる。
【０００７】
すなわち、請求項１記載の発明は、制御パターンに基づいて空調手段（７）を制御する車両用空調装置において、上記制御パターンとして、車室内乗員の意志に基づいて書換可能な学習パターンと、書換不可能な通常パターンとを有し、車室内乗員の着座状態を検出する着座状態検出手段（２９、３０、３１、Ｓ２０１、Ｓ２０２）を備え、車室内の所定座席のみに乗員がいるときには学習パターンに基づいて空調手段（７）を制御し、上記所定座席以外にも乗員がいるときには前記学習パターンと前記通常パターンの両方に基づいて前記空調手段（７）を制御するとともに、前記所定座席以外の乗員数が多いほど前記通常パターンの重みを大きくして空調手段（７）を制御することを特徴としている。
【００１０】
上記技術手段により、上記所定座席のみに乗員がいるときには、学習パターンに基づいて空調手段（７）を制御することによって上記所定座席乗員の好みの空調制御を行うことができ、上記所定座席乗員以外に乗員がいるときには、学習パターンと通常パターンの両方に基づいて空調手段（７）を制御するとともに、上記所定座席以外の乗員数が多いほど通常パターンの重みを大きくして空調手段（７）を制御することによって、上記所定座席以外の乗員の不快感を防止できる。
請求項２記載の発明は、車室内の空調負荷と空調手段（７）の空調制御量とに関する制御パターンに基づいて空調手段（７）を制御する車両用空調装置において、上記制御パターンとして、車室内乗員の意志に基づいて書換可能な学習パターンと、書換不可能な通常パターンとを有し、車室内乗員の着座状態を検出する着座状態検出手段（２９、３０、３１、、Ｓ２０１、Ｓ２０２）を備え、車室内の所定座席のみに乗員がいるときには学習パターンに基づいて空調手段（７）を制御し、上記所定座席以外にも乗員がいるときには通常パターンに基づいて空調手段（７）を制御し、空調負荷演算手段（Ｓ１２０）にて演算された車室内の空調負荷に基づいて上記制御パターンから上記空調制御量を選択し、この選択された空調制御量に基づいて空調手段（７）を制御するとともに、上記所定座席以外にも乗員がいるときでも、学習パターンから空調負荷演算手段（Ｓ１２０）にて演算された車室内の空調負荷に対応して求まる空調制御量と、通常パターンから空調負荷演算手段（Ｓ１２０）にて演算された車室内の空調負荷に対応して求まる空調制御量との差が所定以下のときには学習パターンを選択することを特徴としている。
上記技術手段により、上記所定座席のみに乗員がいるときには、学習パターンに基づいて空調手段（７）を制御することによって上記所定座席乗員の好みの空調制御を行うことができ、上記所定座席乗員以外に乗員がいるときには、通常パターンに基づいて空調手段（７）を制御することによって、上記所定座席以外の乗員の不快感を防止できる。さらに、そもそも学習パターンによって上記所定座席以外の乗員が不快感を感じないようなときには、学習パターンを選択して上記所定座席乗員の好みの空調制御を行うことができる。
【００１１】
特に、請求項３記載の発明では、上記制御パターンが送風手段（７）の制御パターンであることを特徴としている。
【００１２】
ここで、車両用空調装置における空調制御量の変化のうち、乗員が一番顕著に変化を感じるのは、送風量の変化である。従って、請求項３記載の発明では上記所定座席以外の乗員の不快感を防止する効果がより大きい。
【００１６】
【発明の実施形態】
（第１参考例）
以下、第１参考例について、図１〜５を用いて説明する。なお、図１は本参考例における自動車用空調装置の全体構成図、図２は本参考例の制御装置が行う制御処理を示すフローチャート、図３は図２のステップＳ１５０にて吸込口モードを決定するときに用いるマップ、図４は図２のステップＳ１６０にて吹出口モードを決定するときに用いるマップ、図５は図２のステップＳ１３０のサブルーチンを示すフローチャートである。
【００１７】
まず、空調ユニット１の構成を図１を用いて説明する。
【００１８】
図１に示すように、空調ユニット１は車室２内に空気を導く空気通路をなす空調ケース３を備える。
【００１９】
空調ケース３には、車室内空気を導入する内気吸込口４、車室外空気を導入する外気吸込口５、両吸込口４、５を選択的に開閉する内外気切替ドア６、空気流を発生する送風手段としてのファン７、冷却用熱交換器としてのエバポレータ８、加熱用熱交換器としてのヒータコア９、温度調節手段としてのエアミックスドア１０、車室内乗員の上半身へ空気を吹出すフェイス吹出口１１、車室内乗員の足元へ空気を吹出すフット吹出口１２、車両フロントガラス内面に向かって空気を吹出すデフロスタ吹出口（図示しない）、および吹出口切替ドア１３がそれぞれ設けられている。
【００２０】
内外気切替ドア６は、その駆動手段としてのサーボモータ１４が駆動することにより、開度を０％（内気吸込口４を全開、外気吸込口５を全閉）にする内気モード、開度を５０％にする半内気モード、および開度を１００％（内気吸込口４を全閉、外気吸込口５を全開）にする外気モードをそれぞれ設定できるようになっている。
【００２１】
ファン７は、駆動回路１５により駆動されるブロアモータ１６の回転速度に応じて空調ケース３内に空気流を発生させる。ここで、ブロアモータ１６の回転速度は、ブロアモータ１６の印加電圧（以下、ブロア電圧という）に応じて変化するが、このブロア電圧の算出方法については後述する。
【００２２】
エバポレータ８は、図示しないコンプレッサ、コンデンサ、レシーバ、膨張弁とともに周知の冷凍サイクルをなす冷却用熱交換器である。
【００２３】
ヒータコア９は、図示しないエンジンの冷却水を熱源とする加熱用熱交換器である。
【００２４】
エアミックスドア１０は、エバポレータ８を通過した冷風のうち、ヒータコア９をバイパスした風量と、ヒータコア６を通過した風量との割合を可変することにより、車室内への吹出温度を調節するように構成されている。なお、エアミックスドア１０は、その駆動手段としてのサーボモータ１７により駆動される。
【００２５】
吹出口切替ドア１３は、その駆動手段としてのサーボモータ１８により駆動することにより、乗員の上半身に空気を吹出すＦＡＣＥモード（フェイス吹出口１１を全開、フット吹出口１２と上記デフロスタ吹出口とを全閉）、乗員の上半身と足元とに空気を吹出すＢ／Ｌモード（フェイス吹出口１１とフット吹出口１２とを全開、上記デフロスタ吹出口を全閉）、乗員の足元に空気を吹出すＦＯＯＴモード（フェイス吹出口１１を全閉、フット吹出口１２を全開、上記デフロスタ吹出口を少量開口）をそれぞれ設定するようになっている。
【００２６】
次に、本参考例の制御系の構成について説明する。
【００２７】
制御装置１９は、入力信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換回路２０、Ａ／Ｄ変換回路２０からの信号を受けて出力信号を算出する中央演算処理装置（以下、ＣＰＵという）２１、後述するファン７の風量パターン等を記憶するＲＯＭ２２、数Ｈｚの基準クロックを発振してＣＰＵ２１に演算処理を実行させる水晶振動子２３等から構成されている。
【００２８】
制御装置１９は、イグニッションスイッチＩＧがオンになると、バッテリーＢから電力が供給されて作動状態となる。
【００２９】
そして、制御装置１９の入力端子には、車室内温度を検出する内気温センサ２４、車室外温度を検出する外気温センサ２５、車室内への日射量を検出する日射センサ２６、エバポレータ８通過後の空気温度を検出するエバポレータ出口温度センサ２７、上記エンジン冷却水の温度を検出する水温センサ２８、運転席乗員の着座有無を検出する運転席着座センサ２９、助手席乗員の着座有無を検出する助手席着座センサ３０、後席乗員の着座有無を検出する後席着座センサ３１、乗員が車室内の設定温度を手動設定する温度設定器３２、および乗員が上記ブロア電圧を手動設定する風量設定器３３等からの各信号が入力されるようになっている。
【００３０】
ここで、運転席着座センサ２９、助手席着座センサ３０、および後席着座センサ３１は、それぞれ運転席シート（図示しない）内、助手席シート（図示しない）内、および後席シート（図示しない）内に設けられた圧力センサであって、各シート表面にかかる圧力を検出することによって、乗員の着座有無を検出するようになっている。なお、本参考例では、請求項１における着座状態検出手段をこの着座センサ２９〜３１にて構成している。
【００３１】
そして、制御装置１９の出力端子からは、この演算処理結果に対応したサーボモータ１４、１７、１８、駆動回路１５、外部記憶装置３４等への各信号が出力されるように構成されている。
【００３２】
なお、外部記憶装置３４は、後述するように学習変更した風量パターンを記憶する読書き可能な不揮発性メモリであって、イグニッションスイッチＩＧがオフされてバッテリＢからの電力供給が停止しても学習した内容を記憶できるようになっている。なお、本参考例では、この外部記憶装置３４と上記ＲＯＭ２２とによって請求項１における記憶手段を構成している。
【００３３】
次に、制御装置１９が行う制御処理について図２のフローチャートを用いて説明する。
【００３４】
まず、ステップＳ１００ではイニシャライズ、すなわち以降の処理の実行に使用する制御処理値を初期化し、次のステップＳ１１０では各センサ２４〜３１の検出値、温度設定器３２を介して入力された設定温度、および風量設定器３３を介して入力されたブロア電圧を読込む。
【００３５】
さらに、次のステップＳ１２０では、以下の数式１を用いて必要吹出温度ＴＡＯを算出する。
【００３６】
【数１】
ＴＡＯ＝Ｋｓｅｔ×Ｔｓｅｔ−Ｋｒ×Ｔｒ−Ｋａｍ×Ｔａｍ−Ｋｓ×Ｔｓ＋Ｃ（℃）
ここで、Ｔｓｅｔは温度設定器３２にて設定された設定温度、Ｔｒは内気温センサ２４にて検出された内気温度、Ｔａｍは外気温センサ２５にて検出された外気温度、Ｔｓは日射センサ２６にて検出された日射量、Ｋｓｅｔ、Ｋｒ、Ｋａｍ、Ｋｓ、Ｃはゲインである。
【００３７】
次のステップＳ１３０では、後述するように選択された風量パターンに基づいて必要吹出温度ＴＡＯに対応したブロア電圧Ｖを決定する。このステップＳ１３０の詳細な説明については後述する。
【００３８】
次のステップＳ１４０では、以下の数式２を用いてエアミックスドア１０のドア開度ＳＷを算出する。
【００３９】
【数２】
ＳＷ＝｛（ＴＡＯ−Ｔｅ）／（Ｔｗ−Ｔｅ）｝×１００  （％）
ここで、Ｔｅはエバポレータ出口温度センサ２７にて検出されたエバポレータ８通過後の空気温度、Ｔｗは水温センサ２８にて検出されたエンジン冷却水の温度である。
【００４０】
次のステップＳ１５０では、図３のマップに基づいて必要吹出温度ＴＡＯに対応した吸込口モードを決定する。
【００４１】
次のステップＳ１６０では、図４のマップに基づいて必要吹出温度ＴＡＯに対応した吹出口モードを決定する。
【００４２】
次のステップＳ１７０では、上記ステップＳ１３０〜Ｓ１６０による演算結果に応じてサーボモータ１４、１７、１８、駆動回路１５、外部記憶装置３４に制御信号を出力する。
【００４３】
次のステップＳ１８０では、１周期の時間であるｔ秒経過した否かを判定し、ＹＥＳと判定されたらステップＳ１１０に戻る。
【００４４】
次に、ステップＳ１３０における制御処理について図５のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００４５】
図５のサブルーチンが起動すると、まず、ステップＳ２００にて、従来風量パターン（図６のマップのうち破線）を、乗員が風量設定器３３にて行った手動操作に基づいて以下のように学習変更する。なお、本参考例における従来風量パターンとは、車室内の全乗員が快適に感じ得るように設計者が設定し、予めＲＯＭ２２に記憶された風量パターンであって、請求項１における通常パターンのことである。
【００４６】
図６のマップにおいて、従来風量パターンは、（Ｔ１，Ｖ１）、（Ｔ２，Ｖ２）、（Ｔ３，Ｖ３）、（Ｔ４，Ｖ４）、（Ｔ５，Ｖ５）、（Ｔ６，Ｖ６）、（Ｔ７，Ｖ７）の７点がＲＯＭ２２に記憶されている。ここで、ＴＡＯはＴ１〜Ｔ７によって８分割されているが、風量設定器３３による手動操作直後のＴＡＯはＣＴＡＯとして記憶されている。以下、ＣＴＡＯ≦Ｔ１の場合、Ｔ１＜ＣＴＡＯ＜Ｔ７の場合、ＣＴＡＯ≧Ｔ７の場合の学習方法についてそれぞれ説明する。
【００４７】
ＣＴＡＯ≦Ｔ１の場合、例えばＣＴＡＯが図６のＡ点のときに、乗員がブロア電圧ＶＡを風量設定器３３にて手動設定すると、ブロア電圧Ｖ１は学習変更され、以下の数式３に基づいてＶ１Ｎに変更される。
【００４８】
【数３】
Ｖ１Ｎ＝Ｖ１＋ａ（ＶＡ−Ｖ１）
ここで、ａは設計者が任意に設定する定数であり、例えばａ＝０．３とすると１回の変更で乗員の好みを３割程度取込む。
【００４９】
Ｔ１＜ＣＴＡＯ＜Ｔ７の場合、例えばＣＴＡＯがＴ４≦ＣＴＡＯ＜Ｔ５である図６のＢ点のときに、乗員がブロア電圧ＶＢを風量設定器３３にて手動設定すると、ブロア電圧Ｖ４及びＶ５は学習変更され、以下の数式４及び数式５に基づいてＶ４Ｎ及びＶ５Ｎに変更される。
【００５０】
【数４】
Ｖ４Ｎ＝Ｖ４＋ａ（ＶＢ−Ｖ４）[（Ｔ５−ＣＴＡＯ）／（Ｔ５−Ｔ４）]
【００５１】
【数５】
Ｖ５Ｎ＝Ｖ５＋ａ（ＶＢ−Ｖ５）[（ＣＴＡＯ−Ｔ４）／（Ｔ５−Ｔ４）]
すなわち、ＣＴＡＯがＴ１からＴ７の間のどこの区間であるかを検索し、そのときのＣＴＡＯがＴｎ≦ＣＴＡＯ＜Ｔｎ＋１（ｎ＝１〜６）であったときに、その区間に対応する２つのブロア電圧Ｖｎ及びＶｎ＋１を以下の数式６及び数式７に基づいて学習する。
【００５２】
【数６】
ＶｎＮ＝Ｖｎ＋ａ（ＶＢ−Ｖｎ）[（Ｔｎ＋１−ＣＴＡＯ）／（Ｔｎ＋１−Ｔｎ）]
【００５３】
【数７】
Ｖｎ＋１Ｎ＝Ｖｎ＋１＋ａ（ＶＢ−Ｖｎ＋１）[（ＣＴＡＯ−Ｔｎ）／（Ｔｎ＋１−Ｔｎ）]
また、ＣＴＡＯ≧Ｔ７の場合、例えばＣＴＡＯが図６のＣ点のときに乗員がブロア電圧ＶＣを風量設定器３３にて手動設定すると、ブロア電圧Ｖ７は学習変更され、以下の数式８に基づいて変更される。
【００５４】
【数８】
Ｖ７Ｎ＝Ｖ７＋ａ（ＶＣ−Ｖ７）
以上の処理により、従来風量パターンを学習変更した学習済風量パターン（図６実線）が算出される。なお、この学習済風量パターンは請求項１における学習パターンのことである。また、ここでは図５のサブルーチンが初めて起動したときについて説明したため、予めＲＯＭに記憶された従来風量パターンを学習変更しているが、次回の処理においては前回の学習済風量パターンを学習変更して、次の学習済風量パターンを算出する。
【００５５】
次のステップＳ２１０では、運転席着座センサ２９の検出値に基づいて運転席乗員がいるか否かを判定し、ＹＥＳと判定されるとステップＳ２２０に移り、ＮＯと判定されるとステップＳ２３０にて上記従来風量パターンから必要吹出温度ＴＡＯに対応したブロア電圧Ｖを決定する。
【００５６】
ステップＳ２２０では、各着座センサ２９〜３１の検出値から運転席以外の乗員がいるか否かを判定し、ＹＥＳと判定されたときにはステップＳ２３０に移り、ＮＯと判定されたときにはステップＳ２４０に移る。
【００５７】
このステップＳ２４０では、ステップＳ２００にて学習変更した風量パターン（以下、学習済風量パターンという）から必要吹出温度ＴＡＯに対応したブロア電圧Ｖを決定する。
【００５８】
以上説明した本参考例によると、運転席のみに乗員がいるときには、ステップＳ２４０にて学習済風量パターンを選択することにより、運転席乗員の好みの風量パターンにして運転席乗員の快適性を向上でき、運転席以外にも乗員がいるときには、ステップＳ２３０にて従来風量パターンを選択することにより、学習変更による運転席以外の乗員の不快感を防止できる。
【００５９】
（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態を説明する。本実施形態は、第１参考例においてステップＳ１３０の処理が異なるのみであり、以下、その相違点について図７のフローチャートを用いて説明する。なお、上記第１参考例と同様の処理を行うステップには、同じ符号を付した。
【００６０】
図７のサブルーチンが起動すると、まず、ステップ２００にて上記第１参考例と同様に従来風量パターンを学習変更し、学習済風量パターンを算出する。
【００６１】
次のステップＳ２０５では、以下の数式を用いてブロア電圧Ｖを決定する。
【００６２】
【数９】
Ｖ＝（ＡＶｊ＋Ｖｌ）／（Ａ＋１）  （Ｖ）
ここで、Ａは各着座センサ２９〜３１の検出値に基づいて算出された運転席以外の乗員数、Ｖｊは従来風量パターンからそのときの必要吹出温度ＴＡＯに応じて決定されたブロア電圧、Ｖｌは学習済パターンから必要吹出温度ＴＡＯに応じて決定されたブロア電圧である。
【００６３】
本実施形態によると、運転席以外の乗員がいる場合は、従来風量パターンと学習済風量パターンの両方に基づいてブロア電圧を決定するが、運転席以外の乗員数が多いほど従来風量パターンの重みを強くするので、第１参考例と同様に学習変更による運転席以外の乗員の不快感を防止でき、また、各席乗員の快適性をより考慮して風量を制御できる。
【００６４】
（第２実施形態）
以下、本発明の第２実施形態を説明する。本実施形態は、第１参考例のステップＳ１３０の処理に後述するステップＳ２２５の処理が追加されたものであり、以下、その制御処理について図８のフローチャートを用いて説明する。
【００６５】
図８のサブルーチンでは、ステップＳ２２０にてＹＥＳと判定されると、ステップＳ２２５に移る。
【００６６】
このステップＳ２２５では、学習済パターンからその時の必要吹出温度ＴＡＯに応じて決定されたブロア電圧Ｖｌと、従来風量パターンからその時の必要吹出温度ＴＡＯに応じて決定されたブロア電圧Ｖｊとの差が所定値α以上か否かを判定する。ここで、所定値αは、それ以上増加すると運転席以外の乗員が学習変更により不快に感じうる値であれば良く、本実施形態では、α＝２Ｖとしている。
【００６７】
ステップＳ２２５にてＹＥＳと判定されたときにはステップＳ２３０にて従来風量パターンを選択し、ＮＯと判定されたときにはステップＳ２４０にて学習済風量パターンを選択する。
【００６８】
本実施形態によると、運転席以外にも乗員がいるときでも、学習済風量パターンと従来風量パターンとの差が運転席以外の乗員にとって不快に感じない程度に小さいときには、学習済風量パターンを選択して運転席乗員の好みに応じた風量にできる。
【００６９】
（他の実施形態）
上記第１〜２実施形態では、本発明を、風量制御に対して学習制御するものに適用したが、これに限らず、例えば、温度制御、吹出口制御、吸込口制御等、他の空調制御に対して学習制御するものに適用しても良い。
【００７０】
また、上記第１〜２実施形態では、請求項１における「所定座席の乗員」を運転席乗員として説明したが、これに限らず、例えば、後席のＶＩＰ席乗員としても良い。要は、学習パターンに基づく制御の対象となるべき乗員であれば良い。
【００７１】
また、上記第１〜２実施形態では、請求項１における着座検出手段を圧力センサにて構成される着座センサ２９〜３１としたが、これに限らず、例えば、機械式の圧力スイッチ、シートベルトの着脱信号を検出する手段、乗員の表面温度を検出する非接触温度センサ等にしても良い。
【００７２】
また、上記第１〜２実施形態では、風量設定器３３による手動操作に基づいて風量パターンを学習変更するようにしたが、これに限らない。要は乗員の意志に応じて学習すれば良い。
【００７３】
また、上記第１〜２実施形態では、運転席以外の席のうち、助手席と後席との乗員有無をそれぞれ検出したが、これに限らず、例えば後席のみでも良い。
【００７４】
また、上記第１〜２実施形態では、図６のマップに示す風量パターンに基づいて必要吹出温度ＴＡＯに対応した風量を求めたが、これに限らず、例えば、ニューロあるいはファジイに基づいて内気温、外気温、日射等の入力に対応した風量を求めるようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１参考例及び第１、２実施形態における自動車用空調装置の全体構成図である。
【図２】  上記第１参考例及び第１、２実施形態において制御装置１９が行う制御処理を示すフローチャートである。
【図３】  上記第１参考例及び第１、２実施形態において吸込口モードを決定するときに用いるマップである。
【図４】  上記第１参考例及び第１、２実施形態において吹出口モードを決定するときに用いるマップである。
【図５】  上記第１参考例における図２のステップＳ１３０における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図６】  上記第１参考例及び第１、２実施形態においてブロア電圧を決定するときに用いるマップである。
【図７】  上記第１実施形態における図５相当図である。
【図８】  上記第２実施形態における図５相当図である。
【符号の説明】
３…空調ケース、
７…ファン（空調手段、送風手段）、
２２…ＲＯＭ（記憶手段）、
２９…運転席着座センサ（着座状態検出手段）、
３０…助手席着座センサ（着座状態検出手段）、
３１…後席着座センサ（着座状態検出手段）、
３４…外部記憶装置（記憶手段）。
【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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