JP2011080621A - Air conditioner - Google Patents

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JP2011080621A
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obstacle
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indoor unit
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Japanese (ja)
Inventor
Satoshi Sato
智 佐藤
Yasushi Jinno
寧 神野
Keiko Iwamoto
恵子 岩本
Tomoki Morikawa
智貴 森川
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Panasonic Corp
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Panasonic Corp
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an air conditioner capable of correctly measuring distances from an indoor unit to a front surface and right and left sidewalls, and performing an efficient air conditioning operation by controlling a wind direction changing blade or an indoor fan on the basis of results of correct measurements. <P>SOLUTION: In the indoor unit provided with an imaging device, a distance from the indoor unit to a circumferential wall of an indoor unit installation space is measured by an obstacle detecting means by the imaging device, a distance from the indoor unit to a corner section existing on the circumferential wall is calculated on the basis of the measured distance to the circumferential wall, a distance from the indoor unit to the corner section is measured by the obstacle detecting means, a distance from the indoor unit to the circumferential wall is determined by comparing the measured distance to the corner section and the calculated distance to the corner section, and the wind direction changing blade is controlled on the basis of the determined distance to the circumferential wall. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、撮像装置を利用して、室内機に障害物の有無を検知する障害物検知装置を設け、障害物検知装置の検知結果に基づいて風向変更羽根あるいは室内ファンを制御して空調風を効率的に送出するようにした空気調和機に関する。   The present invention provides an obstacle detection device that detects the presence or absence of an obstacle in an indoor unit using an imaging device, and controls a wind direction change blade or an indoor fan based on the detection result of the obstacle detection device to control the air conditioning wind. It is related with the air conditioner which delivered efficiently.

従来の空気調和機は、室内機が設置された室内の形態と室内機の設置位置とを検知し、検知した室内の形態と室内機の設置位置に基づいて風向、風量等を制御して空調運転を効率的に行っている。   A conventional air conditioner detects the indoor form in which the indoor unit is installed and the installation position of the indoor unit, and controls the air direction and the air volume based on the detected indoor form and the installed position of the indoor unit. Driving efficiently.

このものにあっては、室内機に左右の距離検知センサと、正面及び下側距離検知センサとを設け、右側距離検知センサにより室内機と右側壁との距離を測定し、左側距離検知センサにより室内機と左側壁との距離を測定するとともに、下側距離検知センサにより室内機の設置高さを測定することで、室内機の設置位置を認識している。また、これらの距離検知センサとして超音波センサを使用している。   In this, the left and right distance detection sensors and the front and lower distance detection sensors are provided in the indoor unit, the distance between the indoor unit and the right wall is measured by the right distance detection sensor, and the left distance detection sensor is used. While measuring the distance between the indoor unit and the left side wall, the installation position of the indoor unit is recognized by measuring the installation height of the indoor unit with the lower distance detection sensor. Moreover, an ultrasonic sensor is used as these distance detection sensors.

さらに、右側距離検知センサにより検知された室内機と右側壁との距離と、左側距離検知センサにより検知された室内機と左側壁との距離と、正面距離検知センサにより検知された室内機と正面壁との距離を測定して、室内の形態を認識している。   Furthermore, the distance between the indoor unit and the right wall detected by the right distance detection sensor, the distance between the indoor unit and the left wall detected by the left distance detection sensor, and the indoor unit and the front detected by the front distance detection sensor. The distance from the wall is measured to recognize the indoor form.

また、このようにして認識した室内機の設置位置及び室内の形態に応じて、風向変更羽根と室内ファンを制御することで、快適な空調空間を効率的に実現している(例えば、特許文献1参照)。   In addition, a comfortable air-conditioned space is efficiently realized by controlling the wind direction changing blade and the indoor fan according to the indoor unit installation position and the indoor form recognized in this way (for example, Patent Documents). 1).

特許第2723470号公報Japanese Patent No. 2723470

しかしながら、距離検知センサとして超音波センサを使用した場合、超音波センサと正面及び左右の側壁との間に照明等が存在すると、超音波センサより送信した超音波は正面あるいは左右の側壁で反射する前に照明等で反射し、室内機から正面あるいは左右の側壁までの距離を誤検知することになり、空調制御を正しく行なえない事態が発生する。   However, when an ultrasonic sensor is used as the distance detection sensor, if there is illumination between the ultrasonic sensor and the front and left and right side walls, the ultrasonic wave transmitted from the ultrasonic sensor is reflected on the front or left and right side walls. Reflecting by illumination etc. before, the distance from the indoor unit to the front or left and right side walls will be erroneously detected, resulting in a situation where the air conditioning control cannot be performed correctly.

本発明は、従来技術の有するこのような問題点に鑑みてなされたものであり、室内機から正面及び左右の側壁までの距離を正確に計測することができ、正確な計測結果に基づいて風向変更羽根あるいは室内ファンを制御することで、効率的な空調運転を行なうことができる空気調和機を提供することを目的としている。   The present invention has been made in view of such problems of the prior art, and can accurately measure the distance from the indoor unit to the front and left and right side walls, and the wind direction based on the accurate measurement results. It aims at providing the air conditioner which can perform an efficient air-conditioning driving | operation by controlling a change blade or an indoor fan.

上記目的を達成するために、本発明は、室内機に、空気を吸い込む吸入口と、該吸入口から吸い込まれた空気を熱交換する熱交換器と、該熱交換器で熱交換された空気を吹き出すための吹出口と、該吹出口に設けられ吹き出される空気の向きを変更する風向変更羽根と、撮像装置を利用して、障害物の有無を検知する障害物検知手段とを備え、該障害物検知手段の検知結果に基づいて前記風向変更羽根を制御して空調運転を行なう空気調和機であって、前記障害物検知手段により前記室内機から室内機設置空間の周囲壁までの距離を
計測し、計測した前記周囲壁までの距離に基づいて前記室内機から前記周囲壁に存在するコーナー部までの距離を算出するとともに、前記障害物検知手段により前記室内機から前記コーナー部までの距離を計測し、計測された前記コーナー部までの距離と算出された前記コーナー部までの距離を比較して前記室内機から前記周囲壁までの距離を決定し、決定された前記周囲壁までの距離に応じて前記風向変更羽根を制御するようにしている。
In order to achieve the above object, the present invention provides an indoor unit with an intake port for sucking air, a heat exchanger for exchanging heat from the air sucked from the intake port, and air that has been heat-exchanged by the heat exchanger. An air outlet for blowing out air, a wind direction changing blade provided at the air outlet for changing the direction of the air to be blown out, and an obstacle detection means for detecting the presence or absence of an obstacle using an imaging device, An air conditioner that performs air-conditioning operation by controlling the wind direction changing blade based on the detection result of the obstacle detection means, and the distance from the indoor unit to the surrounding wall of the indoor unit installation space by the obstacle detection means And calculating the distance from the indoor unit to the corner part existing on the peripheral wall based on the measured distance to the peripheral wall, and the obstacle detection means from the indoor unit to the corner part. Measure distance The measured distance to the corner portion is compared with the calculated distance to the corner portion to determine the distance from the indoor unit to the surrounding wall, and according to the determined distance to the surrounding wall The wind direction changing blade is controlled.

本発明によれば、計測されたコーナー部までの距離と算出されたコーナー部までの距離を比較して室内機から周囲壁までの距離を決定するようにしたので、周囲壁までの距離精度が向上し、精度の高い周囲壁までの距離に基づいて風向変更羽根あるいは室内ファンを制御することで、効率的な空調運転を行なうことができる。   According to the present invention, since the distance from the indoor unit to the surrounding wall is determined by comparing the measured distance to the corner portion and the calculated distance to the corner portion, the distance accuracy to the surrounding wall is improved. The air conditioning operation can be efficiently performed by controlling the wind direction changing blade or the indoor fan based on the distance to the surrounding wall with improved accuracy.

本発明に係る空気調和機の室内機の正面図The front view of the indoor unit of the air conditioner which concerns on this invention 図1の室内機の縦断面図1 is a longitudinal sectional view of the indoor unit of FIG. 可動前面パネルが前面開口部を開放するとともに、上下羽根が吹出口を開放した状態の図1の室内機の縦断面図The longitudinal cross-sectional view of the indoor unit of FIG. 1 with the movable front panel opening the front opening and the upper and lower blades opening the outlet. 上下羽根を構成する下羽根を下向きに設定した状態の図1の室内機の縦断面図1 is a longitudinal sectional view of the indoor unit in FIG. 1 in a state where the lower blades constituting the upper and lower blades are set downward. 本実施形態における人位置推定の処理の流れを示したフローチャートThe flowchart which showed the flow of the process of person position estimation in this embodiment 本実施形態における人位置推定における背景差分処理を説明するための模式図Schematic diagram for explaining background difference processing in human position estimation in the present embodiment 背景差分処理において背景画像を作成する処理を説明するための模式図Schematic diagram for explaining processing for creating a background image in background difference processing 背景差分処理において背景画像を作成する処理を説明するための模式図Schematic diagram for explaining processing for creating a background image in background difference processing 背景差分処理において背景画像を作成する処理を説明するための模式図Schematic diagram for explaining processing for creating a background image in background difference processing 本実施形態における人位置推定における領域分割処理を説明するための模式図Schematic diagram for explaining region division processing in human position estimation in the present embodiment 本実施形態で利用する2つの座標系を説明するための模式図Schematic diagram for explaining two coordinate systems used in the present embodiment 撮像センサユニットから人物の重心位置までの距離を示す概略図Schematic showing the distance from the image sensor unit to the center of gravity of the person 人体検知手段を構成する撮像センサユニットで検知される人位置判別領域を示す概略図Schematic showing the human position determination area detected by the imaging sensor unit constituting the human body detection means 人体検知手段を構成する撮像センサユニットで検知される人位置判別領域において人物が存在する場合の模式図Schematic diagram when a person is present in the human position determination area detected by the imaging sensor unit constituting the human body detection means 図13に示される各領域に領域特性を設定するためのフローチャートFlowchart for setting region characteristics in each region shown in FIG. 図13に示される各領域における人の在否を最終的に判定するフローチャートThe flowchart which finally determines the presence or absence of the person in each area | region shown by FIG. 図1の室内機が設置された住居の概略平面図Schematic plan view of a residence where the indoor unit of FIG. 1 is installed 図17の住居における各センサユニットの長期累積結果を示すグラフThe graph which shows the long-term accumulation result of each sensor unit in the residence of FIG. 図1の室内機が設置された別の住居の概略平面図Schematic plan view of another residence where the indoor unit of FIG. 1 is installed 図19の住居における各センサユニットの長期累積結果を示すグラフThe graph which shows the long-term accumulation result of each sensor unit in the residence of FIG. フレーム画像から人らしい領域を抽出する処理を利用した人位置推定の処理の流れを示したフローチャートThe flowchart which showed the flow of the process of human position estimation using the process which extracts the person-like area from the frame image フレーム画像から顔らしい領域を抽出する処理を利用した人位置推定の処理の流れを示したフローチャートFlow chart showing the flow of human position estimation using a process that extracts a face-like area from a frame image 障害物検知手段で検知される障害物位置判別領域を示す概略図Schematic showing the obstacle position determination area detected by the obstacle detection means ステレオ法による障害物検出を説明するための模式図Schematic diagram for explaining obstacle detection by stereo method 障害物までの距離測定の処理の流れを示したフローチャートFlow chart showing the flow of the distance measurement process to the obstacle 撮像センサユニットから位置Pまでの距離を示す概略図Schematic showing the distance from the image sensor unit to the position P ある居住空間の立面図であり、障害物検知手段の測定結果を示す概略図Schematic diagram showing the measurement results of obstacle detection means, which is an elevation of a living space 障害物検知の学習制御を示すフローチャートFlow chart showing learning control for obstacle detection 障害物検知の学習制御の変形例を示すフローチャートThe flowchart which shows the modification of learning control of obstacle detection 左右羽根を構成する左羽根と右羽根の各ポジションにおける風向の定義を示す概略図Schematic showing the definition of the wind direction at each position of the left and right blades constituting the left and right blades 室内機から周囲の壁面までの距離を測定して距離番号を求めるための壁検知アルゴリズムを説明するための部屋の概略平面図A schematic plan view of a room for explaining a wall detection algorithm for measuring a distance from an indoor unit to a surrounding wall surface to obtain a distance number 正面及び左右の壁面の距離番号を修正するためのフローチャートFlowchart for correcting the front and left and right wall distance numbers 室内機の設置位置及び部屋形状を認識するためのフローチャートFlowchart for recognizing indoor unit installation position and room shape (a)(b)(c)は、室内機がそれぞれ中央設置、右壁近接設置あるいは左壁近接設置の場合の左右羽根の揺動範囲を示す概略図(A) (b) (c) is a schematic diagram showing the swing range of the left and right blades when the indoor unit is installed in the center, close to the right wall, or close to the left wall, respectively. 本発明に係る別の空気調和機の室内機の正面図Front view of another air conditioner indoor unit according to the present invention 撮像センサユニット24と投光部28の関係を示した模式図The schematic diagram which showed the relationship between the imaging sensor unit 24 and the light projection part 28 投光部28と撮像センサユニット24を利用した、障害物までの距離測定の処理の流れを示したフローチャートThe flowchart which showed the flow of the process of the distance measurement to the obstacle using the light projection part 28 and the image sensor unit 24. 本発明に係る別の空気調和機の室内機の正面図Front view of another air conditioner indoor unit according to the present invention 人体検知手段を利用した人体距離検出手段の処理の流れを示したフローチャートFlow chart showing the flow of processing of human body distance detection means using human body detection means 最も画像上部のv座標であるv1を利用して、撮像センサユニットから人物までの距離を推定する処理を説明するための模式図Schematic diagram for explaining processing for estimating the distance from the image sensor unit to a person using v1 which is the v coordinate at the top of the image 人体検知手段を利用した障害物検出手段の処理の流れを示したフローチャートFlow chart showing the flow of processing of obstacle detection means using human body detection means 人体距離検出手段が推定した撮像センサユニット24から人物までの距離情報を利用して、画像上での人物の高さv2を推定する処理を説明するための模式図Schematic diagram for explaining processing for estimating the height v2 of a person on an image using distance information from the image sensor unit 24 estimated by the human body distance detection means to the person 撮像センサユニット24と人物の間に障害物が存在するかどうかを推定する処理を説明するための模式図The schematic diagram for demonstrating the process which estimates whether an obstruction exists between the imaging sensor unit 24 and a person. 撮像センサユニット24と人物の間に障害物が存在するかどうかを推定する処理を説明するための模式図The schematic diagram for demonstrating the process which estimates whether an obstruction exists between the imaging sensor unit 24 and a person.

第1の発明は、室内機に、空気を吸い込む吸入口と、該吸入口から吸い込まれた空気を熱交換する熱交換器と、該熱交換器で熱交換された空気を吹き出すための吹出口と、該吹出口に設けられ吹き出される空気の向きを変更する風向変更羽根と、撮像装置を利用して、障害物の有無を検知する障害物検知手段とを備え、該障害物検知手段の検知結果に基づいて風向変更羽根を制御して空調運転を行なう空気調和機であって、障害物検知手段により室内機から室内機設置空間の周囲壁までの距離を計測し、計測した周囲壁までの距離に基づいて室内機から周囲壁に存在するコーナー部までの距離を算出するとともに、障害物検知手段により室内機からコーナー部までの距離を計測し、計測されたコーナー部までの距離と算出されたコーナー部までの距離を比較して室内機から周囲壁までの距離を決定し、決定された周囲壁までの距離に応じて風向変更羽根を制御するようにしたものである。   The first invention is a suction port for sucking air into an indoor unit, a heat exchanger for exchanging heat from the air sucked from the suction port, and a blower outlet for blowing out the air heat-exchanged by the heat exchanger. A wind direction changing blade provided at the air outlet for changing the direction of the air to be blown out, and an obstacle detection means for detecting the presence or absence of an obstacle using an imaging device. An air conditioner that performs air-conditioning operation by controlling the wind direction change blade based on the detection result, and measures the distance from the indoor unit to the surrounding wall of the indoor unit installation space by the obstacle detection means, to the measured surrounding wall The distance from the indoor unit to the corner part existing on the surrounding wall is calculated based on the distance between the indoor unit and the distance from the indoor unit to the corner part by the obstacle detection means, and the calculated distance to the corner part is calculated. Corner Determining the distance to the peripheral wall from the indoor unit compares the distance, in which so as to control the wind direction changing blade according to the distance to the determined peripheral wall.

この構成により、周囲壁までの距離精度が向上し、精度の高い周囲壁までの距離に基づいて、空調運転を効率的に行なうことができる。   With this configuration, the distance accuracy to the surrounding wall is improved, and the air conditioning operation can be efficiently performed based on the distance to the surrounding wall with high accuracy.

第2の発明は、周囲壁が、室内機の正面に位置する正面壁と、該正面壁の両側に位置する左右の側壁とで構成され、正面壁と左右の側壁までの測定距離に基づいて正面壁と左右の側壁とのコーナー部までの距離を算出し、障害物検知手段により計測したコーナー部までの距離と、算出したコーナー部までの距離との差が第1の所定値以内の場合に、正面壁と左右の側壁までの測定距離を正しい測定距離として決定するようにしている。   In the second invention, the surrounding wall is composed of a front wall located in front of the indoor unit and left and right side walls located on both sides of the front wall, and based on a measurement distance between the front wall and the left and right side walls. When the distance to the corner between the front wall and the left and right side walls is calculated, and the difference between the distance to the corner measured by the obstacle detection means and the calculated distance to the corner is within the first predetermined value In addition, the measurement distance between the front wall and the left and right side walls is determined as the correct measurement distance.

このように全壁面までの距離を検知することなく、正面壁と左右の側壁までの距離のみを検知することにより、極力低減した検知数で部屋形状を認識でき、メモリを節約するこ
とができる。
Thus, by detecting only the distance between the front wall and the left and right side walls without detecting the distance to all the wall surfaces, the room shape can be recognized with the number of detections reduced as much as possible, and the memory can be saved.

第3の発明は、左あるいは右の側壁までの距離が第2の所定値以下の場合は、左右風向変更羽根の揺動範囲を、通常自動風向制御における左右風向変更羽根の揺動範囲より小さく設定するようにしたので、無駄な空調を極力低減することができる。   According to a third aspect of the present invention, when the distance to the left or right side wall is equal to or less than the second predetermined value, the swing range of the left / right wind direction changing blade is smaller than the swing range of the left / right wind direction changing blade in the normal automatic wind direction control. Since it is set, useless air conditioning can be reduced as much as possible.

第4の発明は、正面壁までの距離が第3の所定値以上の場合は、室内機設置空間を縦長の部屋と判定し、左右風向変更羽根の揺動範囲を、通常自動風向制御における左右風向変更羽根の揺動範囲より小さく設定するようにしたので、無駄な空調を極力低減することができる。   According to a fourth aspect of the present invention, when the distance to the front wall is equal to or greater than the third predetermined value, the indoor unit installation space is determined as a vertically long room, and the swing range of the left and right wind direction change blades is set to the left and right in normal automatic wind direction control. Since it is set to be smaller than the swing range of the wind direction changing blade, useless air conditioning can be reduced as much as possible.

第5の発明は、風向変更羽根が、空気の吹き出し方向を上下に変更する上下風向変更羽根を備え、正面壁までの距離が第3の所定値以上の場合は、室内機設置空間を縦長の部屋と判定し、上下風向変更羽根の揺動範囲を、通常自動風向制御における上下風向変更羽根の揺動範囲より上方修正するようにしたので、より効果的な空調を行なうことができる。   In a fifth aspect of the invention, the wind direction changing vane includes an up / down air direction changing vane that changes the air blowing direction up and down, and when the distance to the front wall is equal to or greater than a third predetermined value, the indoor unit installation space is vertically long. Since it is determined as a room and the swing range of the up / down wind direction changing blade is corrected upward from the swing range of the up / down wind direction changing blade in the normal automatic wind direction control, more effective air conditioning can be performed.

第6の発明は、正面壁までの距離が第3の所定値未満の場合は、室内機設置空間を横長の部屋と判定し、左右風向変更羽根の揺動範囲を、通常自動風向制御における左右風向変更羽根の揺動範囲より大きく設定するようにしたので、より効果的な空調を行なうことができる。   In a sixth aspect of the invention, when the distance to the front wall is less than the third predetermined value, the indoor unit installation space is determined as a horizontally long room, and the swing range of the left and right wind direction change blades is set to the left and right in normal automatic wind direction control. Since it is set to be larger than the swing range of the wind direction changing blade, more effective air conditioning can be performed.

第7の発明は、風向変更羽根が、空気の吹き出し方向を上下に変更する上下風向変更羽根を備え、正面壁までの距離が第3の所定値以上の場合は、室内機設置空間を横長の部屋と判定し、上下風向変更羽根の揺動範囲を、通常自動風向制御における上下風向変更羽根の揺動範囲より下方修正するようにしたので、より効果的な空調を行なうことができる。   In a seventh aspect of the present invention, the wind direction changing vane includes an up / down air direction changing vane that changes the air blowing direction up and down, and when the distance to the front wall is a third predetermined value or more, the indoor unit installation space is Since it is determined as a room and the swing range of the up / down wind direction changing blade is corrected below the swing range of the up / down wind direction changing blade in the normal automatic wind direction control, more effective air conditioning can be performed.

第8の発明は、第3の所定値として左右の側壁までの距離の和を設定することで、縦長の部屋か横長の部屋かどうかを的確に認識することができる。   In the eighth invention, it is possible to accurately recognize whether the room is a vertically long room or a horizontally long room by setting the sum of the distances to the left and right side walls as the third predetermined value.

第9の発明は、決定された周囲壁までの距離に応じて室内機に設けられた室内ファンを制御するようにしたので、空調運転を効率的に行なうことができる。   In the ninth aspect of the invention, since the indoor fan provided in the indoor unit is controlled according to the determined distance to the surrounding wall, the air conditioning operation can be performed efficiently.

第10の発明は、室内機設置空間に、室内機からの上下方向の角度及び左右方向の角度で決定される撮像装置によって撮像された画像の画素位置を設定し、周囲壁の外側に対応する画素位置では、障害物検知手段の計測を行なわないようにしたので、無駄の計測を行なう必要がないばかりか、計測時間を短縮することができる。   10th invention sets the pixel position of the image imaged with the imaging device determined by the angle of the up-down direction and the angle of the left-right direction from an indoor unit in an indoor unit installation space, and respond | corresponds to the outer side of a surrounding wall Since the obstacle detection unit is not measured at the pixel position, it is not necessary to perform unnecessary measurement, and the measurement time can be shortened.

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

<空気調和機の全体構成>
一般家庭で使用される空気調和機は、通常冷媒配管で互いに接続された室外機と室内機とで構成されており、図1乃至図4は、本発明に係る空気調和機の室内機を示している。
<Overall configuration of air conditioner>
An air conditioner used in a general home is composed of an outdoor unit and an indoor unit that are usually connected to each other by refrigerant piping, and FIGS. 1 to 4 show the indoor unit of the air conditioner according to the present invention. ing.

室内機は、本体2と、本体2の前面開口部2aを開閉自在の可動前面パネル(以下、単に前面パネルという)4を有しており、空気調和機停止時は、前面パネル4は本体2に密着して前面開口部2aを閉じているのに対し、空気調和機運転時は、前面パネル4は本体2から離反する方向に移動して前面開口部2aを開放する。なお、図1及び図2は前面パネル4が前面開口部2aを閉じた状態を示しており、図3及び図4は前面パネル4が前面開口部2aを開放した状態を示している。   The indoor unit has a main body 2 and a movable front panel (hereinafter simply referred to as a front panel) 4 that can freely open and close the front opening 2a of the main body 2, and the front panel 4 is the main body 2 when the air conditioner is stopped. While the front opening 2a is closed in close contact with the front, the front panel 4 moves in a direction away from the main body 2 to open the front opening 2a during operation of the air conditioner. 1 and 2 show a state where the front panel 4 closes the front opening 2a, and FIGS. 3 and 4 show a state where the front panel 4 opens the front opening 2a.

図1乃至図4に示されるように、本体2の内部には、前面開口部2a及び上面開口部2bから取り入れられた室内空気を熱交換する熱交換器6と、熱交換器6で熱交換された空気を搬送するための室内ファン8と、室内ファン8により搬送された空気を室内に吹き出す吹出口10を開閉するとともに空気の吹き出し方向を上下に変更する上下風向変更羽根(以下、単に「上下羽根」という)12と、空気の吹き出し方向を左右に変更する左右風向変更羽根(以下、単に「左右羽根」という)14とを備えており、前面開口部2a及び上面開口部2bと熱交換器6との間には、前面開口部2a及び上面開口部2bから取り入れられた室内空気に含まれる塵埃を除去するためのフィルタ16が設けられている。   As shown in FIG. 1 to FIG. 4, inside the main body 2, a heat exchanger 6 that exchanges heat between indoor air taken in from the front opening 2 a and the upper opening 2 b, and heat exchange by the heat exchanger 6. The indoor fan 8 for transporting the air and the up-and-down wind direction changing blade (hereinafter simply referred to as “ (Upper and lower blades) 12 and left and right wind direction changing blades (hereinafter simply referred to as “left and right blades”) 14 for changing the air blowing direction to the left and right, and heat exchange with the front opening 2a and the upper opening 2b A filter 16 for removing dust contained in room air taken from the front opening 2a and the top opening 2b is provided between the container 6 and the container 6.

また、前面パネル4上部は、その両端部に設けられた2本のアーム18,20を介して本体2上部に連結されており、アーム18に連結された駆動モータ(図示せず)を駆動制御することで、空気調和機運転時、前面パネル4は空気調和機停止時の位置(前面開口部2aの閉塞位置)から前方斜め上方に向かって移動する。   Further, the upper part of the front panel 4 is connected to the upper part of the main body 2 via two arms 18 and 20 provided at both ends thereof, and a drive motor (not shown) connected to the arm 18 is driven and controlled. Thus, during operation of the air conditioner, the front panel 4 moves forward and obliquely upward from the position when the air conditioner is stopped (closed position of the front opening 2a).

さらに、上下羽根12は、上羽根12aと下羽根12bとで構成されており、それぞれ本体2下部に揺動自在に取り付けられている。上羽根12a及び下羽根12bは、別々の駆動源(例えば、ステッピングモータ)に連結されており、室内機に内蔵された制御装置(例えばマイコン)によりそれぞれ独立して角度制御される。また、図3及び図4から明らかなように、下羽根12bの変更可能な角度範囲は、上羽根12aの変更可能な角度範囲より大きく設定されている。   Further, the upper and lower blades 12 are composed of an upper blade 12a and a lower blade 12b, and are respectively attached to the lower portion of the main body 2 so as to be swingable. The upper blade 12a and the lower blade 12b are connected to separate driving sources (for example, stepping motors), and are independently angle-controlled by a control device (for example, a microcomputer) built in the indoor unit. As is clear from FIGS. 3 and 4, the changeable angle range of the lower blade 12b is set larger than the changeable angle range of the upper blade 12a.

なお、上羽根12a及び下羽根12bの駆動方法については後述する。また、上下羽根12は3枚以上の上下羽根で構成することも可能で、この場合、少なくとも2枚(特に、最も上方に位置する羽根と最も下方に位置する羽根)は独立して角度制御できるのが好ましい。   A method for driving the upper blade 12a and the lower blade 12b will be described later. In addition, the upper and lower blades 12 can be composed of three or more upper and lower blades. In this case, at least two (particularly, the uppermost blade and the lowermost blade) can be independently angle-controlled. Is preferred.

また、左右羽根14は、室内機の中心から左右に5枚ずつ配置された合計10枚の羽根で構成されており、それぞれ本体2の下部に揺動自在に取り付けられている。また、左右の5枚を一つの単位として別々の駆動源(例えば、ステッピングモータ)に連結されており、室内機に内蔵された制御装置により左右5枚の羽根がそれぞれ独立して角度制御される。なお、左右羽根14の駆動方法についても後述する。   In addition, the left and right blades 14 are configured by a total of 10 blades arranged five by left and right from the center of the indoor unit, and are respectively swingably attached to the lower portion of the main body 2. The left and right five blades are connected to separate drive sources (for example, stepping motors) as a unit, and the left and right five blades are independently angle-controlled by a control device built in the indoor unit. . A method for driving the left and right blades 14 will also be described later.

<人体検知手段の構成>
図1に示されるように、前面パネル4の上部には、撮像センサユニット24が撮像装置として取り付けられており、撮像センサユニット24は、図3及び図4に示されるように、センサホルダ36に保持されている。
<Configuration of human body detection means>
As shown in FIG. 1, an imaging sensor unit 24 is attached to the upper portion of the front panel 4 as an imaging device. The imaging sensor unit 24 is attached to the sensor holder 36 as shown in FIGS. 3 and 4. Is retained.

撮像センサユニット24は、回路基板と、回路基板に取り付けられたレンズと、レンズの内部に実装された撮像センサとで構成されている。また、人体検知手段は、例えば後述する差分処理に基づいて回路基板により人の在否が判定される。すなわち、回路基板は人の在否判定を行なう在否判定手段として作用する。   The image sensor unit 24 includes a circuit board, a lens attached to the circuit board, and an image sensor mounted inside the lens. Further, the human body detecting means determines the presence or absence of a person by a circuit board based on, for example, a difference process described later. That is, the circuit board acts as presence / absence determination means for determining the presence / absence of a person.

<人体検知手段による人位置推定>
撮像センサユニット24による人位置推定を行なうために、公知の技術である差分法を利用する。これは、人物が存在しない画像である背景画像と、撮像センサユニット24が撮像した画像の差分処理を行ない、差分が生じている領域には、人物が存在していると推定するものである。
<Human position estimation by human body detection means>
In order to estimate the human position by the image sensor unit 24, a difference method which is a known technique is used. This is to perform a difference process between a background image that is an image in which no person is present and an image captured by the image sensor unit 24, and to estimate that a person is present in a region where the difference is generated.

図5は、本実施形態における人位置推定の処理の流れを示したフローチャートである。ステップS101において、背景差分処理を利用することで、フレーム画像内で差分が生
じている画素を検出する。背景差分処理とは、特定の条件下で撮影した背景画像と、背景画像と撮像センサユニットの視野や視点、焦点距離などの撮像条件が等しい状況で撮像した撮像画像を比較することで、背景画像には存在していないが、撮像画像には存在する物体を検出する手法である。人物の検出を行なうためには、背景画像として人物が存在しない画像を作成する。
FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the human position estimation process in the present embodiment. In step S101, a background difference process is used to detect a pixel that has a difference in the frame image. Background difference processing is a comparison between a background image captured under a specific condition and a captured image captured under the same image capturing conditions such as the field of view, viewpoint, and focal length of the image sensor unit. This method detects an object that does not exist in the captured image but exists in the captured image. In order to detect a person, an image without a person is created as a background image.

図6は、背景差分処理を説明するための模式図である。図6(a)は、背景画像を示している。ここで、視野は空気調和機の空調空間とほぼ等しくなるように設定されている。この図において、101は空調空間内に存在する窓を、102は扉を示している。図6(b)は、撮像センサユニットによって撮像されたフレーム画像を示している。ここで、撮像センサユニットの視野や視点、焦点距離などは図6(a)の背景画像と等しい。103は、空調空間内に存在する人物を示している。背景差分処理では、図6(a)と図6(b)の差分画像を作成することにより、人物を検出する。図6(c)は差分画像を示しており、白い画素は差分が存在しない画素、黒い画素は差分が生じている画素を示している。背景画像には存在しないが、撮像されたフレーム画像には存在する人物103の領域が、差分が生じている領域104として、検出されていることがわかる。つまり、差分画像から差分が生じている領域を抽出することで、人物領域を検出することが可能である。   FIG. 6 is a schematic diagram for explaining the background difference processing. FIG. 6A shows a background image. Here, the visual field is set to be substantially equal to the air-conditioned space of the air conditioner. In this figure, 101 indicates a window existing in the air-conditioned space, and 102 indicates a door. FIG. 6B shows a frame image captured by the image sensor unit. Here, the field of view, viewpoint, focal length, and the like of the image sensor unit are the same as the background image of FIG. Reference numeral 103 denotes a person existing in the air-conditioned space. In the background difference process, a person is detected by creating a difference image shown in FIGS. 6A and 6B. FIG. 6C shows a difference image. White pixels indicate pixels where no difference exists, and black pixels indicate pixels where a difference occurs. It can be seen that the area of the person 103 that is not present in the background image but is present in the captured frame image is detected as the area 104 where the difference occurs. That is, it is possible to detect a person area by extracting an area where a difference is generated from the difference image.

また、前述の背景画像は、フレーム間差分処理を利用することで、作成することが可能である。図7〜図9は、この処理を説明するための模式図である。図7(a)〜(c)は、人物103が窓101の前を右から左に移動しているシーンにおいて、撮像センサユニットによって撮像された連続した3フレームの画像を示した模式図である。図7(b)は図7(a)の次のフレームの画像を、図7(c)は図7(b)の次のフレームの画像を示している。また、図8(a)〜(c)は、図7の画像を利用して、フレーム間差分処理を行なった、フレーム間差分画像を示している。白い画素は差分が存在しない画素、黒い画素105は差分が生じている画素を示している。ここで、視野内で移動している物体は人物のみであるとすると、フレーム間差分画像において、差分が生じない領域には、人物が存在していないと考えられる。そこで、フレーム間差分が生じない領域においては、背景画像を現在のフレームの画像と置き換える。この処理をすることで、背景画像を自動的に作成することができる。図9(a)〜(c)は、それぞれ図7(a)〜(c)の各フレームにおける背景画像の更新を模式的に示した図である。斜線で示した領域106は、背景画像を更新した領域、黒領域107はまだ背景画像が作成されていない領域、白領域108は背景画像が更新されなかった領域を示している。つまり、図9の黒領域107と白領域108の合計領域が、図8の黒色領域と等しくなる。図に示したとおり、人物が動いている場合、黒領域107が徐々に小さくなり、自動的に背景画像が作成されていることがわかる。   Further, the above-described background image can be created by using inter-frame difference processing. 7 to 9 are schematic diagrams for explaining this process. FIGS. 7A to 7C are schematic diagrams illustrating three consecutive frames captured by the image sensor unit in a scene in which the person 103 is moving from right to left in front of the window 101. FIG. . FIG. 7B shows an image of the next frame of FIG. 7A, and FIG. 7C shows an image of the next frame of FIG. 7B. 8A to 8C show inter-frame difference images obtained by performing inter-frame difference processing using the image of FIG. White pixels indicate pixels where no difference exists, and black pixels 105 indicate pixels where a difference occurs. Here, if the only object moving within the field of view is a person, it is considered that no person exists in a region where no difference occurs in the inter-frame difference image. Therefore, in a region where no inter-frame difference occurs, the background image is replaced with the current frame image. By performing this process, a background image can be automatically created. FIGS. 9A to 9C are diagrams schematically showing the update of the background image in each frame of FIGS. 7A to 7C. A hatched area 106 indicates an area where the background image has been updated, a black area 107 indicates an area where a background image has not yet been created, and a white area 108 indicates an area where the background image has not been updated. That is, the total area of the black area 107 and the white area 108 in FIG. 9 is equal to the black area in FIG. As shown in the figure, when the person is moving, it can be seen that the black area 107 is gradually reduced and a background image is automatically created.

次に、ステップS102において、求まった差分領域を領域分割することにより、複数の人物が存在している場合には、複数の差分領域として分割する。これは、公知の画像クラスタリング手法を利用すればよく、例えば、「差分が生じている画素と、その8近傍に存在する差分が生じている画素は、同一の領域である」というルールに従って、差分画像を領域分割していけばよい。図10は、この領域分割処理を実行した模式図である。図10(a)は差分処理により計算された差分画像を示し、111および112の黒色画素が、差分の生じている画素である。図10(b)は、差分画像として図10(a)が得られたとき、前記「差分が生じている画素と、その8近傍に存在する差分が生じている画素は、同一の領域である」というルールに従って領域分割を行なった結果を示している。ここで、横縞領域113と縦縞領域114は、別の領域であると判断されている。このとき、画像処理で広く利用されているモルフォロジー処理などのノイズ除去処理を行なってもかまわない。   Next, in step S102, the obtained difference area is divided into areas. If there are a plurality of persons, the difference areas are divided into a plurality of difference areas. This can be done by using a known image clustering method. For example, according to the rule that “the pixel in which the difference is generated and the pixel in which the difference exists in the vicinity of the eight are the same region” are used. What is necessary is just to divide the image into regions. FIG. 10 is a schematic diagram in which this area division processing is executed. FIG. 10A shows a difference image calculated by the difference process, and black pixels 111 and 112 are pixels in which a difference occurs. FIG. 10 (b) shows that when FIG. 10 (a) is obtained as a difference image, “the pixel in which the difference is generated and the pixel in which the difference existing in the vicinity of 8 is generated are the same region. The result of area division according to the rule “is shown. Here, it is determined that the horizontal stripe region 113 and the vertical stripe region 114 are different regions. At this time, noise removal processing such as morphological processing widely used in image processing may be performed.

次に、ステップS103において、求まった各領域の重心位置を計算することにより、検出された人物の位置を検出する。画像の重心位置から人物の位置を検出するためには、透視投影変換を利用すればよい。   Next, in step S103, the position of the detected person is detected by calculating the position of the center of gravity of each obtained area. In order to detect the position of the person from the position of the center of gravity of the image, perspective projection conversion may be used.

透視投影変換を説明するために、2つの座標系を説明する。図11は、2つの座標系を説明するための模式図である。まず、画像座標系を考える。これは、撮像された画像における2次元の座標系であり、画像の左上の画素を原点、右方向にu、下方向にvとする。次にカメラを基準とした3次元の座標系であるカメラ座標系を考える。これは、撮像センサユニットの焦点位置を原点、撮像センサユニット24の光軸方向をZc,カメラ上向きをYc,カメラ左方向をXcとする。このとき、透視投影変換により、以下の関係が成り立つ。   In order to explain the perspective projection transformation, two coordinate systems will be explained. FIG. 11 is a schematic diagram for explaining two coordinate systems. First, consider the image coordinate system. This is a two-dimensional coordinate system in the captured image, where the upper left pixel of the image is the origin, u is rightward, and v is downward. Next, consider a camera coordinate system which is a three-dimensional coordinate system based on the camera. In this case, the focal position of the image sensor unit is the origin, the optical axis direction of the image sensor unit 24 is Zc, the camera upward direction is Yc, and the camera left direction is Xc. At this time, the following relationship is established by perspective projection conversion.

ここで、fは焦点距離[mm]、(u0,v0)は画像座標上での画像中心[Pixel]、(dpx,dpy)は撮像素子1画素の大きさ[mm/Pixel]を示している。ここで、Xc,Yc,Zcは未知数であることに着目すると、数1は、画像上での座標(u,v)が既知の場合、その座標に対応する実際の3次元位置は、カメラ座標系の原点を通るある直線上に存在することがわかる。   Here, f is the focal length [mm], (u0, v0) is the image center [Pixel] on the image coordinates, and (dpx, dpy) is the size [mm / Pixel] of one pixel of the image sensor. . Here, paying attention to the fact that Xc, Yc, and Zc are unknown numbers, when the coordinates (u, v) on the image are known, the actual three-dimensional position corresponding to the coordinates is the camera coordinates. It can be seen that it exists on a straight line passing through the origin of the system.

図12(a)、(b)に示したように、画像上の人物の重心位置を(ug,vg)、そのカメラ座標系での3次元位置を(Xgc,Ygc,Zgc)とする。ここで、図12(a)は空調空間を横から見た模式図、図12(b)は上から見た模式図を示している。また、撮像センサユニットの設置された高さをH、Xc方向が水平方向に等しいとし、光軸Zcは垂直方向からθの角度を持って設置されているとする。また、撮像センサユニット24の向いている方向を、垂直方向の角度(仰角、垂直線から上方向に測定した角度)α、水平方向の角度(室内機から見て正面の基準線から右向きに測定した角度)βとする。さらに人物の重心の高さをhとすると、空調空間内の3次元位置である、撮像センサユニットから重心位置までの距離L、および向きWは、次式で計算できる。   As shown in FIGS. 12A and 12B, the center of gravity of the person on the image is (ug, vg), and the three-dimensional position in the camera coordinate system is (Xgc, Ygc, Zgc). Here, FIG. 12A is a schematic view of the air-conditioned space viewed from the side, and FIG. 12B is a schematic view of the air-conditioned space viewed from above. Further, it is assumed that the height at which the image sensor unit is installed is H, the Xc direction is equal to the horizontal direction, and the optical axis Zc is installed at an angle θ from the vertical direction. Also, the direction in which the image sensor unit 24 is facing is measured in a vertical direction (elevation angle, an angle measured upward from the vertical line) α and a horizontal angle (rightward from the front reference line as viewed from the indoor unit). Angle) β. Further, if the height of the center of gravity of the person is h, the distance L from the image sensor unit to the center of gravity position and the direction W, which are three-dimensional positions in the air-conditioned space, can be calculated by the following equations.

ここで、撮像センサユニットは、H=約2mの高さに通常設置され、さらに人物の重心の高さhが約80cmであることを考慮すると、数3、数5は、撮像センサユニット24の設置された高さH、および人物の重心の高さhが規定されている場合、画面上の重心位置(ug,vg)より、空調空間内における人物の重心位置(L,W)を一意に求められることを示している。図13(a),(b)は、画像上の重心位置がA〜Gの各領域に存在した場合、空調空間内のいずれの領域に人物が存在するかを示している。また、図14(a),(b)は、人物が存在する場合の模式図を示したものである。図14(a)では、人物の重心位置が領域AおよびFに存在するため、図13(b)の領域AおよびFに人物が存在すると判断する。一方、図14(b)では、人物の重心位置が領域Dに存在するため、図13(b)の領域Dに人物が存在すると判断する。   Here, considering that the image sensor unit is normally installed at a height of H = about 2 m and the height h of the center of gravity of the person is about 80 cm, Equations 3 and 5 are When the installed height H and the height h of the center of gravity of the person are defined, the center of gravity position (L, W) of the person in the air-conditioned space is uniquely determined from the center of gravity position (ug, vg) on the screen. It shows that it is required. FIGS. 13A and 13B show in which area in the air-conditioned space a person is present when the center of gravity position on the image exists in each of the areas A to G. FIGS. 14A and 14B are schematic diagrams when a person is present. In FIG. 14A, the position of the center of gravity of the person exists in the areas A and F. Therefore, it is determined that the person exists in the areas A and F of FIG. On the other hand, in FIG. 14B, since the position of the center of gravity of the person exists in the area D, it is determined that the person exists in the area D of FIG.

図15は、撮像センサユニット24を使用して、領域A〜Gの各々に後述する領域特性を設定するためのフローチャートで、図16は、撮像センサユニットを使用して、領域A〜Gのどの領域に人がいるか否かを判定するフローチャートであり、これらのフローチャートを参照しながら人の位置判定方法について以下説明する
ステップS1において、所定の周期T1(例えば、撮像センサユニット24のフレームレートが5fpsであれば、200ミリ秒)で各領域における人の在否が前述の方法でまず判定される。
FIG. 15 is a flowchart for setting region characteristics to be described later in each of the regions A to G using the image sensor unit 24. FIG. 16 illustrates which of the regions A to G using the image sensor unit. It is a flowchart for determining whether or not there is a person in an area. A person position determination method will be described below with reference to these flowcharts. In step S1, a predetermined cycle T1 (for example, the frame rate of the image sensor unit 24 is 5 fps). If so, the presence / absence of a person in each area is first determined by the above-described method.

この判定結果に基づいて各領域A〜Gを、人が良くいる第1の領域(良くいる場所)と、人のいる時間が短い第2の領域(人が単に通過する領域、滞在時間の短い領域等の通過領域)と、人のいる時間が非常に短い第3の領域(壁、窓等人が殆ど行かない非生活領域)とに判別する。以下、第1の領域、第2の領域、第3の領域をそれぞれ、生活区分I、生活区分II、生活区分IIIといい、生活区分I、生活区分II、生活区分IIIはそれぞれ、領域特性Iの領域、領域特性IIの領域、領域特性IIIの領域ということもできる。また、生活区分I(領域特性I)、生活区分II(領域特性II)を併せて生活領域(人が生活する領域)とし、これに対し、生活区分III(領域特性III)を非生活領域(人が生活しない領域)とし、人の在否の頻度により生活の領域を大きく分類してもよい。   Based on the determination result, each of the areas A to G is divided into a first area where the person is good (a place where the person is good) and a second area where the time where the person is short (the area where the person simply passes, and the stay time is short). And a third area (a non-living area such as a wall or a window where people hardly go). Hereinafter, the first region, the second region, and the third region are referred to as a life category I, a life category II, and a life category III, respectively, and the life category I, the life category II, and the life category III are respectively a region characteristic I. It can also be referred to as a region of region characteristic II, a region of region characteristic II, and a region of region characteristic III. Further, the life category I (region characteristic I) and the life category II (region characteristic II) are combined into a life region (region where people live), while the life category III (region characteristic III) is changed to a non-life region ( The area of life may be broadly classified according to the frequency of the presence or absence of a person.

この判別は、図15のフローチャートにおけるステップS3以降で行われ、この判別方法について図17及び図18を参照しながら説明する。   This determination is performed after step S3 in the flowchart of FIG. 15, and this determination method will be described with reference to FIGS.

図17は、一つの和室とLD(居間兼食事室)と台所とからなる1LDKのLDに本発明に係る空気調和機の室内機を設置した場合を示しており、図17における楕円で示される領域は被験者が申告した良くいる場所を示している。   FIG. 17 shows a case where the indoor unit of the air conditioner according to the present invention is installed in an LD of 1 LDK composed of one Japanese-style room, LD (living room / dining room) and kitchen, and is indicated by an ellipse in FIG. The area shows the well-placed place where the subject reported.

上述したように、周期T1毎に各領域A〜Gにおける人の在否が判定されるが、周期T1の反応結果(判定)として1(反応有り)あるいは0(反応無し)を出力し、これを複数回繰り返した後、ステップS2において、全てのセンサ出力をクリアする。   As described above, the presence / absence of a person in each of the regions A to G is determined for each period T1, and 1 (with a reaction) or 0 (without a reaction) is output as a reaction result (determination) in the period T1. Is repeated a plurality of times, and in step S2, all sensor outputs are cleared.

ステップS3において、所定の空調機の累積運転時間が経過したかどうかを判定する。ステップS3において所定時間が経過していないと判定されると、ステップS1に戻る一方、所定時間が経過したと判定されると、各領域A〜Gにおける当該所定時間に累積した反応結果を二つの閾値と比較することにより各領域A〜Gをそれぞれ生活区分I〜III

いずれかに判別する。
In step S3, it is determined whether or not the cumulative operation time of a predetermined air conditioner has elapsed. If it is determined in step S3 that the predetermined time has not elapsed, the process returns to step S1. On the other hand, if it is determined that the predetermined time has elapsed, two reaction results accumulated in the predetermined time in each region A to G are obtained. Each region A to G is divided into a life category I to III by comparing with a threshold value.
Determine one of the following.

長期累積結果を示す図18を参照してさらに詳述すると、第1の閾値及び第1の閾値より小さい第2の閾値を設定して、ステップS4において、各領域A〜Gの長期累積結果が第1の閾値より多いかどうかを判定し、多いと判定された領域はステップS5において生活区分Iと判別する。また、ステップS4において、各領域A〜Gの長期累積結果が第1の閾値より少ないと判定されると、ステップS6において、各領域A〜Gの長期累積結果が第2の閾値より多いかどうかを判定し、多いと判定された領域は、ステップS7において生活区分IIと判別する一方、少ないと判定された領域は、ステップS8において生活区分IIIと判別する。   In more detail with reference to FIG. 18 showing the long-term accumulation result, the first threshold value and the second threshold value smaller than the first threshold value are set, and in step S4, the long-term accumulation results of the regions A to G are obtained. It is determined whether or not it is greater than the first threshold value, and the region determined to be greater is determined to be the life category I in step S5. If it is determined in step S4 that the long-term cumulative result of each region A to G is less than the first threshold value, whether or not the long-term cumulative result of each region A to G is greater than the second threshold value in step S6. The region determined to be large is determined to be the life category II in step S7, while the region determined to be small is determined to be the life category III in step S8.

図18の例では、領域C,D,Gが生活区分Iとして判別され、領域B,Fが生活区分IIとして判別され、領域A,Eが生活区分IIIとして判別される。   In the example of FIG. 18, the areas C, D, and G are determined as the life category I, the areas B and F are determined as the life category II, and the areas A and E are determined as the life category III.

また、図19は別の1LDKのLDに本発明に係る空気調和機の室内機を設置した場合を示しており、図20はこの場合の長期累積結果を元に各領域A〜Gを判別した結果を示している。図19の例では、領域B,C,Eが生活区分Iとして判別され、領域A,Fが生活区分IIとして判別され、領域D,Gが生活区分IIIとして判別される。   FIG. 19 shows a case where the indoor unit of the air conditioner according to the present invention is installed in another LD of 1 LDK, and FIG. 20 discriminates each region A to G based on the long-term accumulation result in this case. Results are shown. In the example of FIG. 19, the regions B, C, and E are determined as the life category I, the regions A and F are determined as the life category II, and the regions D and G are determined as the life category III.

なお、上述した領域特性(生活区分)の判別は所定時間毎に繰り返されるが、判別すべき室内に配置されたソファー、食卓等を移動することがない限り、判別結果が変わることは殆どない。   Note that the above-described determination of the region characteristics (life classification) is repeated every predetermined time, but the determination result hardly changes unless the sofa, the table, or the like arranged in the room to be determined is moved.

次に、図16のフローチャートを参照しながら、各領域A〜Gにおける人の在否の最終判定について説明する。   Next, the final determination of the presence / absence of a person in each of the regions A to G will be described with reference to the flowchart of FIG.

ステップS21〜S22は、上述した図15のフローチャートにおけるステップS1〜S2と同じなので、その説明は省略する。ステップS23において、所定数M(例えば、45回)の周期T1の反応結果が得られたかどうかが判定され、周期T1は所定数Mに達していないと判定されると、ステップS21に戻る一方、周期T1が所定数Mに達したと判定されると、ステップS24において、周期T1×Mにおける反応結果の合計を累積反応期間回数として、1回分の累積反応期間回数を算出する。この累積反応期間回数の算出を複数回繰り返し、ステップS25において、所定回数分(例えば、N=4)の累積反応期間回数の算出結果が得られたかどうかが判定され、所定回数に達していないと判定されると、ステップS21に戻る一方、所定回数に達したと判定されると、ステップS26において、既に判別した領域特性と所定回数分の累積反応期間回数を元に各領域A〜Gにおける人の在否を推定する。   Steps S21 to S22 are the same as steps S1 to S2 in the flowchart of FIG. In step S23, it is determined whether or not a predetermined number M (for example, 45 times) of reaction results in the cycle T1 has been obtained. If it is determined that the cycle T1 has not reached the predetermined number M, the process returns to step S21. If it is determined that the period T1 has reached the predetermined number M, in step S24, the total number of reaction results in the period T1 × M is used as the cumulative reaction period number, and the cumulative reaction period number for one time is calculated. This calculation of the cumulative reaction period is repeated a plurality of times, and it is determined in step S25 whether or not the calculation result of the cumulative reaction period has been obtained for a predetermined number of times (for example, N = 4). When the determination is made, the process returns to step S21. On the other hand, when it is determined that the predetermined number of times has been reached, in step S26, the person in each of the areas A to G is determined based on the already determined area characteristics and the predetermined number of accumulated reaction periods. Presence or absence of is estimated.

なお、ステップS27において累積反応期間回数の算出回数(N)から1を減算してステップS21に戻ることで、所定回数分の累積反応期間回数の算出が繰り返し行われることになる。   In step S27, by subtracting 1 from the number of times (N) for calculating the cumulative reaction period and returning to step S21, the calculation of the number of cumulative reaction periods for a predetermined number of times is repeatedly performed.

表1は最新の1回分(時間T1×M)の反応結果の履歴を示しており、表1中、例えばΣA0は領域Aにおける1回分の累積反応期間回数を意味している。   Table 1 shows a history of reaction results for the latest one time (time T1 × M). In Table 1, for example, ΣA0 means the number of cumulative reaction periods for one time in the region A.

ここで、ΣA0の直前の1回分の累積反応期間回数をΣA1、さらにその前の1回分の累積反応期間回数をΣA2・・・とし、N=4の場合、過去4回分の履歴(ΣA4、ΣA3、ΣA2、ΣA1)のうち、生活区分Iについては、1回以上の累積反応期間回数が1回でもあれば、人がいると判定する。また、生活区分IIについては、過去4回の履歴のうち、1回以上の累積反応期間回数が2回以上あれば、人がいると判定するとともに、生活区分IIIについては、過去4回の履歴のうち、2回以上の累積反応期間回数が3回以上あれば、人がいると判定する。   Here, the cumulative reaction period number of one time immediately before ΣA0 is ΣA1, and the previous cumulative reaction period number of ΣA0 is ΣA2,... , .SIGMA.A2, .SIGMA.A1), for life category I, it is determined that there is a person if the cumulative reaction period is one or more. In addition, for life category II, it is determined that there is a person if the cumulative reaction period of one or more times is two or more in the past four history, and for life category III, the past four history Among them, if the cumulative reaction period is equal to or more than 2 times, it is determined that there is a person.

次に、上述した人の在否判定から時間T1×M後には、同様に過去の4回分の履歴と生活区分と累積反応期間回数から人の在否の推定が行われる。   Next, after the time T1 × M from the above-described determination of the presence / absence of the person, the presence / absence of the person is similarly estimated from the past four history, life classification, and cumulative reaction period.

すなわち、本発明に係る空気調和機の室内機においては、所定周期毎の領域判定結果を長期累積した領域特性と、所定周期毎の領域判定結果をN回分累積し、求めた各領域の累積反応期間回数の過去の履歴から人の所在地を推定することで、確率の高い人の位置推定結果を得るようにしている。   That is, in the indoor unit of the air conditioner according to the present invention, the region characteristics obtained by accumulating the region determination results for each predetermined period for a long period of time and the region determination results for each predetermined cycle are accumulated N times, and the cumulative reaction of each region obtained is obtained. By estimating the location of a person from the past history of the number of periods, a position estimation result of a person with high probability is obtained.

表2は、このようにして人の在否を判定し、T1=0.2秒、M=45回に設定した場合の在推定に要する時間、不在推定に要する時間を示している。   Table 2 shows the time required for the presence estimation and the time required for the absence estimation when the presence / absence of the person is determined as described above and T1 = 0.2 seconds and M = 45 times are set.

このようにして、本発明に係る空気調和機の室内機により空調すべき領域を撮像センサユニットにより複数の領域A〜Gに区分した後、各領域A〜Gの領域特性(生活区分I〜III)を決定し、さらに各領域A〜Gの領域特性に応じて在推定に要する時間、不在推定に要する時間を変更するようにしている。   In this way, after the area to be air-conditioned by the indoor unit of the air conditioner according to the present invention is divided into a plurality of areas A to G by the imaging sensor unit, the area characteristics of each area A to G (life classification I to III) ) And the time required for the presence estimation and the time required for the absence estimation are changed according to the region characteristics of the regions A to G.

すなわち、空調設定を変更した後、風が届くまでには1分程度要することから、短時間(例えば、数秒)で空調設定を変更しても快適性を損なうのみならず、人がすぐいなくなるような場所に対しては、省エネの観点からあまり空調を行なわないほうが好ましい。そこで、各領域A〜Gにおける人の在否をまず検知し、特に人がいる領域の空調設定を最適化している。   In other words, since it takes about 1 minute for the wind to reach after changing the air conditioning setting, changing the air conditioning setting in a short time (for example, a few seconds) will not only impair comfort, but will also make people short. For such a place, it is preferable not to perform air conditioning so much from the viewpoint of energy saving. Therefore, the presence / absence of a person in each of the areas A to G is first detected, and the air conditioning setting in the area where the person is present is optimized.

詳述すると、生活区分IIと判別された領域の在否推定に要する時間を標準として、生活区分Iと判別された領域では、生活区分IIと判別された領域より短い時間間隔で人の存在が推定されるのに対し、その領域から人がいなくなった場合には、生活区分IIと判別された領域より長い時間間隔で人の不存在を推定することにより、在推定に要する時間を短く、不在推定に要する時間は長く設定されることになる。逆に、生活区分IIIと判別された領域では、生活区分IIと判別された領域より長い時間間隔で人の存在が推定されるのに対し、その領域から人がいなくなった場合には、生活区分IIと判別された領域より短い時間間隔で人の不存在を推定することにより、在推定に要する時間を長く、不在推定に要する時間は短く設定されることになる。さらに、上述したように長期累積結果によりそれぞれの領域の生活区分は変わり、それに応じて、在推定に要する時間や不在推定に要する時間も可変設定されることになる。   More specifically, with the time required for estimating the presence / absence of the area determined as the life category II as a standard, in the area determined as the life category I, there is a person at a shorter time interval than the area determined as the life category II. In contrast, when there are no people in the area, the absence of the person is estimated at a longer time interval than the area determined as the life category II. The time required for estimation is set to be long. On the other hand, in the area determined to be life category III, the presence of a person is estimated at a longer time interval than the area determined to be life category II. By estimating the absence of a person at a time interval shorter than the region determined as II, the time required for the presence estimation is set longer and the time required for the absence estimation is set shorter. Furthermore, as described above, the life division of each region changes depending on the long-term accumulation result, and accordingly, the time required for the presence estimation and the time required for the absence estimation are variably set.

以上の説明では、撮像センサユニットによる人位置推定として、差分法を利用したが、もちろん、他の手法を利用してもかまわない。例えば、人物の全身の画像データを利用して、フレーム画像から人らしい領域を抽出するようにしてもかまわない。このような手法としては、例えば、HOG(Histograms of Oriented Gradients)特徴量などを利用する手法が広く知られている(N. Dalal and
B. Triggs, “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection”, In Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol.1, pp.886−893, 2005.)。HOG特徴量は、局所領域内におけるエッジ方向ごとのエッジ強度に着目した特徴量であり、この特徴量をSVM(Support Vector Machine)などにより学習・識別を行なうことにより、フレーム画像から人物領域を検出するようにしてもかまわない。
In the above description, the difference method is used as the human position estimation by the image sensor unit, but other methods may be used as a matter of course. For example, a person-like region may be extracted from the frame image using image data of the whole body of the person. As such a method, for example, a method using a HOG (Histograms of Oriented Gradients) feature amount or the like is widely known (N. Dalal and
B. Triggs, “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection”, In Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, pp. 886-893, 2005. ). The HOG feature is a feature that focuses on the edge strength in each edge direction within the local region, and the person region is detected from the frame image by learning and identifying this feature using SVM (Support Vector Machine) or the like. It doesn't matter if you do.

図21は、フレーム画像から人らしい領域を抽出する処理を利用した人位置推定の処理の流れを示したフローチャートである。この図において、図5と同じステップに関しては、同一の符号を付しており、ここではその詳細な説明を省略する。   FIG. 21 is a flowchart showing the flow of a human position estimation process using a process of extracting a person-like area from a frame image. In this figure, the same steps as those in FIG. 5 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted here.

ステップS104において、前述のHOG特徴量を利用することで、フレーム画像内において、人らしい領域を人領域として抽出する。   In step S104, a person-like area is extracted as a person area in the frame image by using the above-described HOG feature amount.

ステップS103において、求まった人領域の重心位置を計算することにより、検出された人物の位置を検出する。画像の重心位置から人物の位置を検出するためには、前述の通り、数3、数5を利用すればよい。   In step S103, the position of the detected person is detected by calculating the position of the center of gravity of the obtained human area. In order to detect the position of the person from the position of the center of gravity of the image, Equations 3 and 5 may be used as described above.

また、人物の全身の画像データを利用するのではなく、フレーム画像から顔らしい領域を抽出するようにしてもかまわない。このような手法としては、例えば、Haar−Li
ke特徴量などを利用する手法が広く知られている(P. Viola and M. Jones, “Robust real−time face detection”, International Journal of Computer Vision, Vol.57, no.2, pp.137−154, 2004.)。Haar−Like特徴量は、局所領域間における輝度差に着目した特徴量であり、この特徴量をSVM(Support Vector Machine)などにより学習・識別を行なうことにより、フレーム画像から人物領域を検出するようにしてもかまわない。
Further, instead of using image data of the whole body of a person, a region that seems to be a face may be extracted from a frame image. As such a method, for example, Haar-Li
A method using ke feature and the like is widely known (P. Viola and M. Jones, “Roboreal real-time face detection”, International Journal of Computer Vision, Vol. 57, no. 2, pp. 37). 154, 2004.). The Haar-Like feature amount is a feature amount paying attention to a luminance difference between local regions, and this feature amount is learned and identified by SVM (Support Vector Machine) or the like so that a person region is detected from a frame image. It doesn't matter.

図22は、フレーム画像から顔らしい領域を抽出する処理を利用した人位置推定の処理の流れを示したフローチャートである。この図において、図5と同じステップに関しては、同一の符号を付しており、ここではその詳細な説明を省略する。   FIG. 22 is a flowchart showing the flow of the human position estimation process using the process of extracting a face-like area from the frame image. In this figure, the same steps as those in FIG. 5 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted here.

ステップS105において、前述のHaar−Like特徴量を利用することで、フレーム画像内において、顔らしい領域を顔領域として抽出する。   In step S105, a face-like area is extracted as a face area in the frame image by using the Haar-Like feature amount described above.

ステップS103において、求まった顔領域の重心位置を計算することにより、検出された人物の位置を検出する。画像の重心位置から人物の位置を検出するためには、前述の通り、透視投影変換を利用すればよい。このとき、人物の全身領域を利用して、その重心位置から人物の位置を検出する場合、人物の重心の高さとして、h=約80cmとしたが、顔領域を利用する場合、顔重心までの高さとして、h=約160cmとして数3、数5を利用することにより、人物の位置を検出する。   In step S103, the position of the detected person is detected by calculating the position of the center of gravity of the obtained face area. In order to detect the position of the person from the position of the center of gravity of the image, as described above, perspective projection conversion may be used. At this time, when the position of the person is detected from the position of the center of gravity using the whole body area of the person, the height of the center of gravity of the person is set to h = about 80 cm. The position of a person is detected by using Equations 3 and 5 assuming that h = about 160 cm.

<障害物検知手段の構成>
前述の撮像センサユニット24を利用して、障害物検出を行なう、この障害物検知手段について説明する。なお、本明細書で使用する「障害物」という用語は、室内機の吹出口10から吹き出され居住者に快適空間を提供するための空気の流れを妨げる物全般を指しており、例えばテーブルやソファー等の家具、テレビ、オーディオ等の居住者以外の物を総称したものである。
<Configuration of obstacle detection means>
The obstacle detection means for detecting an obstacle using the above-described imaging sensor unit 24 will be described. As used herein, the term “obstacle” refers to all objects that are blown out from the air outlet 10 of the indoor unit and impede the flow of air to provide a comfortable space for residents. It is a collective term for non-residents such as furniture such as sofas, televisions, and audio.

本実施の形態においては、障害物検出手段により居住空間の床面を図12に示した通り、垂直方向の角度αと水平方向の角度βに基づき、図23に示されるように細分化し、これらの領域の各々を障害物位置判別領域あるいは「ポジション」と定義し、どのポジションに障害物が存在しているかを判別するようにしている。なお、図23に示される全ポジションは、図13(b)に示される人位置判別領域の全領域と略一致しており、図13(b)の領域境界を図23のポジション境界に略一致させ、領域及びポジションを次のように対応させることで、後述する空調制御を容易に行なうことができ、記憶させるメモリを極力少なくしている。   In the present embodiment, as shown in FIG. 12, the floor surface of the living space is subdivided as shown in FIG. 23 based on the vertical angle α and the horizontal angle β as shown in FIG. Each of these areas is defined as an obstacle position determination area or “position” to determine in which position an obstacle exists. Note that all the positions shown in FIG. 23 substantially coincide with the whole area of the human position determination area shown in FIG. 13B, and the area boundary in FIG. 13B substantially coincides with the position boundary in FIG. Thus, by making the areas and positions correspond as follows, air conditioning control described later can be easily performed, and the memory to be stored is reduced as much as possible.

領域A:ポジションA1+A2+A3
領域B:ポジションB1+B2
領域C:ポジションC1+C2
領域D:ポジションD1+D2
領域E:ポジションE1+E2
領域F:ポジションF1+F2
領域G:ポジションG1+G2
なお、図23の領域分割は、ポジションの領域数を人位置判別領域の領域数より多く設定しており、人位置判別領域の各々に少なくとも二つのポジションが属し、これら少なくとも二つの障害物位置判別領域を室内機から見て左右に配置しているが、各人位置判別領域に少なくとも一つのポジションが属するように領域分割して、空調制御を行なうこともできる。
Area A: Position A1 + A2 + A3
Area B: Position B1 + B2
Area C: Position C1 + C2
Area D: Position D1 + D2
Area E: Position E1 + E2
Area F: Position F1 + F2
Area G: Position G1 + G2
In the area division of FIG. 23, the number of position areas is set larger than the number of areas of the human position determination area, and at least two positions belong to each of the human position determination areas, and these at least two obstacle position determinations. Although the areas are arranged on the left and right as viewed from the indoor unit, the air conditioning control can be performed by dividing the area so that at least one position belongs to each person position determination area.

また、図23の領域分割は、複数の人位置判別領域の各々が、室内機までの距離に応じて区分され、近い領域の人位置判別領域に属するポジションの領域数を遠い領域の人位置判別領域に属するポジションの領域数より多く設定しているが、室内機からの距離にかかわらず、各人位置判別領域に属するポジション数を同数にしてもよい。   In addition, in the area division of FIG. 23, each of the plurality of person position determination areas is divided according to the distance to the indoor unit, and the number of areas belonging to the person position determination area in the near area is determined as the person position determination in the far area. The number of positions belonging to the area is set to be larger than the number of areas belonging to the area, but the number of positions belonging to each person position determination area may be the same regardless of the distance from the indoor unit.

<障害物検知手段の検知動作及びデータ処理>
上述したように、本発明に係る空気調和機は、人体検知手段により領域A〜Gにおける人の在否を検知するとともに、障害物検知手段によりポジションA1〜G2における障害物の有無を検知し、人体検知手段の検知信号(検知結果)と障害物検知手段の検知信号(検知結果)に基づいて、風向変更手段である上下羽根12及び左右羽根14を駆動制御することにより、快適空間を提供するようにしている。
<Detection operation and data processing of obstacle detection means>
As described above, the air conditioner according to the present invention detects the presence or absence of a person in the regions A to G by the human body detection means, and detects the presence or absence of an obstacle in the positions A1 to G2 by the obstacle detection means, Based on the detection signal (detection result) of the human body detection means and the detection signal (detection result) of the obstacle detection means, the comfortable space is provided by driving and controlling the upper and lower blades 12 and the left and right blades 14 as the wind direction changing means. I am doing so.

人体検知手段は、前述の通り、例えば人物が動くことを利用し、空調空間内で動きがある物体を検知することにより人の在否を検知することができるのに対し、障害物検知手段は、撮像センサユニット24により障害物の距離を検知することから、人と障害物を判別することができない。   As described above, the human body detection means can detect the presence or absence of a person by using an object that moves, for example, by detecting an object that moves in the air-conditioned space. Since the distance between the obstacles is detected by the image sensor unit 24, the person and the obstacle cannot be distinguished.

人を障害物として誤認すると、人がいる領域を空調できなかったり、人に空調風(気流)を直接当ててしまったりすることもあり、結果として非効率な空調制御あるいは人に不快感を与える空調制御となるおそれがある。   If a person is mistaken as an obstacle, the area where the person is located may not be air-conditioned, or the person may be directly conditioned by air-conditioning airflow (airflow), resulting in inefficient air conditioning control or discomfort to the person. There is a risk of air conditioning control.

そこで、障害物検知手段について、以下に説明するデータ処理を行って障害物のみを検知するようにしている。   Therefore, the obstacle detection means detects only an obstacle by performing data processing described below.

まず、撮像センサユニットを利用した障害物検知手段について説明する。撮像センサユニットを利用して障害物を検出するために、ステレオ法を利用する。ステレオ法は、複数の撮像センサユニット24及び26を利用し、その視差を利用して被写体までの距離を推定する手法である。図24は、ステレオ法による障害物検出を説明するための模式図である。図において、撮像センサユニット24及び26を利用して、障害物である点Pまでの距離を計測している。また、fは焦点距離、Bは二つの撮像センサユニット24及び26の焦点間の距離、u1は撮像センサユニット24の画像上での障害物のu座標、また、u1の撮像センサユニット26の画像上での対応点のu座標をu2、Xは撮像センサユニットから点Pまでの距離を示している。また、2つの撮像センサユニット24及び26の画像中心位置は等しいとする。このとき、撮像センサユニットから点Pまでの距離Xは、次式より求められる。   First, obstacle detection means using an image sensor unit will be described. In order to detect an obstacle using the imaging sensor unit, a stereo method is used. The stereo method uses a plurality of image sensor units 24 and 26 and estimates the distance to the subject using the parallax. FIG. 24 is a schematic diagram for explaining obstacle detection by the stereo method. In the figure, the distance to a point P that is an obstacle is measured using the image sensor units 24 and 26. Also, f is the focal length, B is the distance between the focal points of the two image sensor units 24 and 26, u1 is the u coordinate of the obstacle on the image of the image sensor unit 24, and the image of the image sensor unit 26 of u1. The u coordinate of the corresponding point in the above is u2, and X is the distance from the image sensor unit to the point P. Further, it is assumed that the image center positions of the two image sensor units 24 and 26 are equal. At this time, the distance X from the imaging sensor unit to the point P is obtained from the following equation.

この式から、撮像センサユニットから障害物の点Pまでの距離Xは、撮像センサユニット24,26間の視差|u1−u2|に依存することがわかる。   From this equation, it can be seen that the distance X from the image sensor unit to the obstacle point P depends on the parallax | u1-u2 | between the image sensor units 24 and 26.

また、対応点の探索は、テンプレートマッチング法を利用したブロックマッチング法などを利用すればよい。以上のように、撮像センサユニットを利用することで、空調空間内の距離測定(障害物の位置検知)を行なう。   The search for corresponding points may be performed using a block matching method using a template matching method. As described above, distance measurement (detection of the position of an obstacle) in the air-conditioned space is performed by using the imaging sensor unit.

数3、数5、数6より、障害物の位置は、画素位置と視差によって推定されることがわ
かる。表3におけるi及びjは、計測すべき画素位置を示しており、垂直方向の角度及び水平方向の角度は、上述した仰角α及び室内機から見て正面の基準線から右向きに測定した角度βをそれぞれ示している。すなわち、室内機から見て、垂直方向に5度〜80度、水平方向に10度〜170度の範囲で各画素を設定し、撮像センサユニットは各画素の視差を計測する。
From Equations 3, 5, and 6, it can be seen that the position of the obstacle is estimated from the pixel position and the parallax. I and j in Table 3 indicate pixel positions to be measured. The vertical angle and the horizontal angle are the above-described elevation angle α and angle β measured rightward from the front reference line when viewed from the indoor unit. Respectively. That is, as viewed from the indoor unit, each pixel is set in the range of 5 to 80 degrees in the vertical direction and 10 to 170 degrees in the horizontal direction, and the imaging sensor unit measures the parallax of each pixel.

すなわち、空気調和機は、画素[14,15]から画素[142,105]までの各画
素で視差を測定することで距離測定(障害物の位置検知)を行なう。
That is, the air conditioner performs distance measurement (detection of the position of an obstacle) by measuring parallax at each pixel from pixel [14,15] to pixel [142,105].

また、空気調和機の運転開始時の障害物検知手段の検知範囲を、仰角10度以上に制限するようにしてもかまわない。これは、空気調和機の運転開始時には人がいる可能性が高く、人を検知しない可能性が高い領域のみ、すなわち壁がある領域を距離測定することで、計測データを有効利用できるからである(人は障害物ではないので、後述するように、人がいる領域のデータは使用しない)。   Further, the detection range of the obstacle detection means at the start of operation of the air conditioner may be limited to an elevation angle of 10 degrees or more. This is because the measurement data can be effectively used by measuring the distance only in the area where there is a high possibility that there is a person at the start of the operation of the air conditioner and there is a high possibility that the person will not be detected, that is, the area where the wall is located. (Since the person is not an obstacle, the data of the area where the person is present is not used as will be described later).

次に、障害物までの距離測定について、図25のフローチャートを参照しながら説明する。   Next, distance measurement to an obstacle is demonstrated, referring the flowchart of FIG.

まずステップS41において、現在の画素に対応する領域(図13に示される領域A〜Gのいずれか)に人がいないと判定された場合には、ステップS42に移行する一方、人がいると判定された場合には、ステップS43に移行する。すなわち、人は障害物ではないので、人がいると判定された領域に対応する画素では、距離測定を行なうことなく以前の距離データを使用し(距離データを更新しない)、人がいないと判定された領域に対応する画素においてのみ距離測定を行い、新たに測定した距離データを使用する(距離データを更新する)ように設定する。   First, in step S41, when it is determined that there is no person in the area corresponding to the current pixel (any one of the areas A to G shown in FIG. 13), the process proceeds to step S42 while it is determined that there is a person. If so, the process proceeds to step S43. That is, since the person is not an obstacle, the pixel corresponding to the area determined to have a person uses the previous distance data without performing distance measurement (does not update the distance data) and determines that there is no person. The distance measurement is performed only in the pixel corresponding to the region thus set, and the newly measured distance data is set to be used (distance data is updated).

すなわち、各障害物位置判別領域において障害物の有無判定を行なうに際し、各障害物位置判別領域に対応する人位置判別領域における人の在否判定結果に応じて、各障害物位置判別領域における障害物検知手段の判定結果を更新するか否かを決定することで、障害物の有無判定を効率的に行っている。より具体的には、人体検知手段により人がいないと判定された人位置判別領域に属する障害物位置判別領域においては、障害物検知手段による前回の判定結果を新たな判定結果で更新する一方、人体検知手段により人がいると判定された人位置判別領域に属する障害物位置判別領域においては、障害物検知手段による前回の判定結果を新たな判定結果で更新しないようにしている。   That is, when performing the obstacle presence / absence determination in each obstacle position determination area, the obstacle position determination area in accordance with the presence / absence determination result of the person in the person position determination area corresponding to each obstacle position determination area By determining whether or not to update the determination result of the object detection means, the presence / absence determination of an obstacle is efficiently performed. More specifically, in the obstacle position determination area belonging to the human position determination area determined that there is no person by the human body detection means, the previous determination result by the obstacle detection means is updated with a new determination result, In the obstacle position determination area belonging to the human position determination area determined to have a person by the human body detection means, the previous determination result by the obstacle detection means is not updated with a new determination result.

ステップS42において、前述のブロックマッチング法を利用することで、各画素の視差を計算し、ステップS44へ移行する。   In step S42, the parallax of each pixel is calculated by using the above-described block matching method, and the process proceeds to step S44.

ステップS44においては、同じ画素で8回のデータを取得し、取得したデータに基づく距離測定が完了したかどうかの判定が行われ、距離測定が完了していないと判定されると、ステップS41に戻る。逆に、ステップS44において、距離測定が完了したと判定されると、ステップS45に移行する。   In step S44, data is acquired eight times with the same pixel, and it is determined whether distance measurement based on the acquired data is complete. If it is determined that distance measurement is not complete, the process proceeds to step S41. Return. Conversely, if it is determined in step S44 that the distance measurement has been completed, the process proceeds to step S45.

ステップS45において、その信頼性を評価することで、距離推定の精度を向上させる。すなわち、信頼性があると判断した場合、ステップS46において距離番号確定処理を行なう一方、信頼性がないと判断した場合には、ステップS47において近傍の距離番号をその画素の距離データとして処理を行なう。   In step S45, the reliability of distance estimation is improved by evaluating the reliability. That is, if it is determined that there is reliability, a distance number determination process is performed in step S46. On the other hand, if it is determined that there is no reliability, a nearby distance number is processed as distance data of the pixel in step S47. .

なお、これらの処理は撮像センサ24及び26で行われることから、撮像センサユニット24及び26は障害物位置検知手段として作用する。   Since these processes are performed by the image sensors 24 and 26, the image sensor units 24 and 26 function as obstacle position detection means.

次にステップS46における距離番号確定処理を説明するが、用語「距離番号」についてまず説明する。   Next, the distance number determination process in step S46 will be described. First, the term “distance number” will be described.

「距離番号」は、撮像センサユニットから空調空間のある位置Pまでのおおよその距離を意味しており(後述するように一定の幅を持つ)、図26に示されるように、撮像センサユニットは床面から2m上方に設置され、撮像センサユニットから位置Pまでの距離を
「距離番号相当の距離」X[m]とすると、位置Pは次の式で表される。
“Distance number” means an approximate distance from the image sensor unit to a position P in the air-conditioned space (having a certain width as will be described later). As shown in FIG. If the distance from the image sensor unit to the position P is set to “distance corresponding to the distance number” X [m], the position P is represented by the following expression.

数6に示したように、距離番号相当の距離Xは撮像センサユニット間の視差の視差に依存する。また、距離番号は2〜12までの整数値とし、各距離番号に相当する距離を表4のように設定している。   As shown in Equation 6, the distance X corresponding to the distance number depends on the parallax of the parallax between the image sensor units. The distance number is an integer value from 2 to 12, and the distance corresponding to each distance number is set as shown in Table 4.

なお、表4は、各距離番号と数2によって各画素のv座標値によって決定される仰角(α)に相当する位置Pの位置を示しており、黒色を付した部分は、hがマイナスの値となり(h<0)、床に食い込む位置を示している。また、表4の設定は、能力ランク2.2kwの空気調和機に適用されるものであり、この空気調和機は専ら6畳の部屋(対角距離=4.50m)に設置されるものとして、距離番号=10を制限値(最大値D)とし設定している。すなわち、6畳の部屋では、距離番号≧11に相当する位置は、対角距離>4
.50mで部屋の壁を越えた位置(部屋の外側の位置)となり、全く意味を持たない距離番号であり、黒色で示している。
Table 4 shows the position of the position P corresponding to the elevation angle (α) determined by the v-coordinate value of each pixel according to each distance number and the number 2, and in the black part, h is negative. Value (h <0), indicating the position to bite into the floor. The settings in Table 4 are applied to an air conditioner with a capacity rank of 2.2 kw, and this air conditioner is installed exclusively in a 6 tatami room (diagonal distance = 4.50 m). The distance number = 10 is set as the limit value (maximum value D). That is, in a 6 tatami room, the position corresponding to the distance number ≧ 11 is diagonal distance> 4.
. It is a distance number that is beyond the wall of the room at 50m (position outside the room) and has no meaning at all, and is shown in black.

因みに、表5は、能力ランク6.3kwの空気調和機に適用されるものであり、この空気調和機は専ら20畳の部屋(対角距離=8.49m)に設置されるものとして、距離番号=12を制限値(最大値D)として設定している。   Incidentally, Table 5 applies to an air conditioner with a capability rank of 6.3 kW, and this air conditioner is installed in a 20 tatami room (diagonal distance = 8.49 m). Number = 12 is set as the limit value (maximum value D).

表6は、空気調和機の能力ランクと各画素の仰角に応じて設定された距離番号の制限値を示している。   Table 6 shows the limit value of the distance number set according to the capability rank of the air conditioner and the elevation angle of each pixel.

次に、ステップS45における信頼性評価処理と、ステップS46における距離番号確定処理について説明する。   Next, the reliability evaluation process in step S45 and the distance number determination process in step S46 will be described.

上述したように、距離番号には、空気調和機の能力ランクと各画素の仰角に応じて制限値が設定されており、距離番号推定結果がN>最大値Dの場合でも、複数の測定結果において、すべての結果が距離番号=Nでなければ、距離番号=Dに設定される。   As described above, a limit value is set for the distance number according to the capability rank of the air conditioner and the elevation angle of each pixel, and a plurality of measurement results are obtained even when the distance number estimation result is N> maximum value D. If all results are not distance number = N, distance number = D is set.

各画素で8回分の距離番号を決定し、大きい方から順に2つの距離番号と小さい方から順に2つの距離番号を除いて、残り4つの距離番号の平均値を取り、距離番号を確定する。ブロックマッチング法によるステレオ法を用いる場合、輝度変化のない障害物を検出する場合、視差計算は安定せず、測定する毎に大きく異なる視差結果(距離番号)が検出されてしまう。そこで、ステップS45において、残り4つの距離番号の値を比較し、そのばらつきが閾値以上である場合、ステップS47において、その距離番号の値は信頼性がないとしてその画素での距離推定をあきらめ、近傍画素において推定されている距離番号を利用する。なお、平均値は小数点以下を切り上げて量子化した整数値とし、このようにして確定された距離番号に相当する位置は、表4あるいは表5に記載のとおりである。   The distance number for 8 times is determined for each pixel, and the two distance numbers are removed in order from the largest and the two distance numbers are removed from the smallest, and the average value of the remaining four distance numbers is taken to determine the distance number. When the stereo method based on the block matching method is used, when an obstacle having no luminance change is detected, the parallax calculation is not stable, and a parallax result (distance number) that differs greatly every time measurement is performed. Therefore, in step S45, the values of the remaining four distance numbers are compared, and if the variation is equal to or greater than the threshold value, in step S47, the distance number value is given as not reliable because the distance number value is not reliable. The distance number estimated in the neighboring pixels is used. The average value is an integer value obtained by rounding up the decimal point and quantizing, and the position corresponding to the distance number thus determined is as shown in Table 4 or Table 5.

なお、本実施の形態では、各画素で8つの距離番号を決定し、大小それぞれ2つの距離
番号を除いて、残り4つの距離番号の平均値を取り、距離番号を確定するようにしたが、各画素で決定する距離番号は8つに限られるものではなく、平均値を取る距離番号も4つに限られるものではない。
In the present embodiment, eight distance numbers are determined for each pixel, and the distance number is determined by taking an average value of the remaining four distance numbers except for two distance numbers, each of which is larger and smaller. The number of distances determined for each pixel is not limited to eight, and the number of distances taking an average value is not limited to four.

すなわち、各障害物位置判別領域において障害物の有無判定を行なうに際し、各障害物位置判別領域に対応する人位置判別領域における人の在否判定結果に応じて、各障害物位置判別領域における障害物検知手段の判定結果を更新するか否かを決定することで、障害物の有無判定を効率的に行っている。より具体的には、人体検知手段により人がいないと判定された人位置判別領域に属する障害物位置判別領域においては、障害物検知手段による前回の判定結果を新たな判定結果で更新する一方、人体検知手段により人がいると判定された人位置判別領域に属する障害物位置判別領域においては、障害物検知手段による前回の判定結果を新たな判定結果で更新しないようにしている。   That is, when performing the obstacle presence / absence determination in each obstacle position determination area, the obstacle position determination area in accordance with the presence / absence determination result of the person in the person position determination area corresponding to each obstacle position determination area By determining whether or not to update the determination result of the object detection means, the presence / absence determination of an obstacle is efficiently performed. More specifically, in the obstacle position determination area belonging to the human position determination area determined that there is no person by the human body detection means, the previous determination result by the obstacle detection means is updated with a new determination result, In the obstacle position determination area belonging to the human position determination area determined to have a person by the human body detection means, the previous determination result by the obstacle detection means is not updated with a new determination result.

なお、図25のフローチャートにおけるステップS43において、以前の距離データを使用するようにしたが、空気調和機の据え付け直後は以前のデータは存在しないので、障害物検知手段による各障害物位置判別領域における判定が初回の場合には、デフォルト値を使用することとし、デフォルト値としては、上述した制限値(最大値D)が使用される。   In addition, in step S43 in the flowchart of FIG. 25, the previous distance data is used. However, since the previous data does not exist immediately after the installation of the air conditioner, each obstacle position determination area by the obstacle detection unit is used. When the determination is the first time, the default value is used, and the limit value (maximum value D) described above is used as the default value.

図27は、ある居住空間の立面図(撮像センサユニットを通る縦断面図)であり、撮像センサユニットの下方2mに床面があり、床面から0.7〜1.1mにテーブル等の障害物がある場合の測定結果を図面化したもので、図中、網掛け部、右上がりの斜線部、右下がりの斜線部は、近距離、中距離、遠距離(これらの距離については後述する)にそれぞれ障害物があるものと判定されている。   FIG. 27 is an elevation view of a certain living space (longitudinal sectional view through the image sensor unit). The floor surface is 2 m below the image sensor unit, and a table or the like is 0.7 to 1.1 m from the floor surface. The measurement results when there is an obstacle are shown in the drawing. In the figure, the shaded area, the upward-sloping shaded part, and the downward-sloping shaded part are short distance, medium distance, and long distance (these distances will be described later) Are determined to have obstacles.

<障害物検知の学習制御>
前述のように、ステレオ法は輝度変化のない障害物を検出する場合など、被写体によっては、障害物検知に失敗する可能性が高くなる。
<Learning control for obstacle detection>
As described above, depending on the subject, there is a high possibility that the stereo method will fail to detect an obstacle, such as when detecting an obstacle with no luminance change.

一例として、輝度変化がなく、平坦な上面を有する食卓等のテーブルを考えると、テーブル上に何もない場合、ステレオ法では視差計算に失敗してしまうため、テーブルの位置決定は難しい。しかし、テーブル上に生活用品(食器、リモコン、本、新聞、ティッシュ箱等)が存在すると、上面に輝度差(テクスチャ)が生じるため、ステレオ法によるテーブルの位置決定は容易になる。   As an example, when a table such as a table having a flat upper surface with no change in luminance is considered, if there is nothing on the table, the parallax calculation fails in the stereo method, and therefore it is difficult to determine the position of the table. However, if there are household items (tableware, remote control, books, newspapers, tissue boxes, etc.) on the table, a luminance difference (texture) is generated on the top surface, so that the table position can be easily determined by the stereo method.

そこで、この学習制御においては、障害物検知を、障害物だけでなく障害物の近傍にある周囲の付帯物との相互作用も利用して行なうようにしている。しかしながら、実際に部屋内に置かれている家具等(実際には、家具というよりもむしろ家具上に置かれている生活用品)は日々その場所が変わる可能性が高く、障害物の角度や、障害物近傍の周囲付帯物の相互作用は変化することから、障害物検知を繰り返し行なうことにより、検知ミスを極力低減することが可能となる。この学習制御は、図28に示されるフローチャートのように、毎回の走査結果を元に障害物位置を学習し、その学習制御結果から障害物のある場所を判断し、後述する気流制御を行なうものである。   Therefore, in this learning control, the obstacle detection is performed using not only the obstacle but also the interaction with surrounding accessories in the vicinity of the obstacle. However, the furniture that is actually placed in the room (in fact, the daily necessities placed on the furniture rather than the furniture) is likely to change every day, the angle of the obstacle, Since the interaction of surrounding accessories in the vicinity of the obstacle changes, it is possible to reduce detection errors as much as possible by repeatedly performing the obstacle detection. In this learning control, as shown in the flowchart of FIG. 28, the obstacle position is learned based on the scanning result of each time, the location of the obstacle is judged from the learning control result, and airflow control described later is performed. It is.

図28は、障害物有無判定を示すフローチャートを示しており、この障害物有無判定は、図23に示される全てのポジション(障害物位置判別領域)に対し順次行われる。ここでは、ポジションA1を例に取り説明する。   FIG. 28 is a flowchart showing the obstacle presence / absence determination. This obstacle presence / absence determination is sequentially performed for all positions (obstacle position determination regions) shown in FIG. Here, the position A1 will be described as an example.

撮像センサユニット24,26により障害物検知動作を開始すると、まずステップS71において、ポジションA1の最初の画素で撮像センサユニット24,26により検知動
作(ステレオ法)を行い、ステップS72において、上述した障害物の有無判定を行なう。ステップS72において、障害物があると判定されると、ステップS73において、第1のメモリに「1」を加算する一方、障害物がないと判定されると、ステップS74において、第1のメモリに「0」を加算する。
When the obstacle detection operation is started by the imaging sensor units 24 and 26, first, in step S71, the detection operation (stereo method) is performed by the imaging sensor units 24 and 26 at the first pixel of the position A1, and the above-described obstacle is detected in step S72. The presence or absence of an object is determined. If it is determined in step S72 that there is an obstacle, "1" is added to the first memory in step S73, while if it is determined that there is no obstacle, in step S74, the first memory is stored. Add “0”.

ステップS75において、ポジションA1のすべての画素における検知が終了したかどうかを判定し、すべての画素における検知が終了していない場合には、ステップS76において、次の画素でステレオ法により検知動作を行い、ステップS72に戻る。   In step S75, it is determined whether or not the detection for all the pixels at the position A1 is completed. If the detection for all the pixels is not completed, the detection operation is performed by the stereo method for the next pixel in step S76. Return to step S72.

一方、すべての画素における検知が終了した場合には、ステップS77において、第1のメモリに記録された数値(障害物があると判定された画素の合計)をポジションA1の画素数で除して(割算を行って)、次のステップS78において、その商を所定の閾値と比較する。商が閾値より大きい場合には、ステップS79において、ポジションA1には障害物があると一時的に判定され、ステップS80において、第2のメモリに「5」を加算する。一方、商が閾値未満の場合には、ステップS81において、ポジションA1には障害物がないと一時的に判定され、ステップS82において、第2のメモリに「−1」を加算する(「1」を減算する)。   On the other hand, when the detection has been completed for all the pixels, in step S77, the numerical value recorded in the first memory (the total number of pixels determined to have an obstacle) is divided by the number of pixels at position A1. In the next step S78, the quotient is compared with a predetermined threshold value (by dividing). If the quotient is larger than the threshold value, it is temporarily determined in step S79 that there is an obstacle at position A1, and in step S80, “5” is added to the second memory. On the other hand, if the quotient is less than the threshold value, it is temporarily determined in step S81 that there is no obstacle at position A1, and in step S82, “−1” is added to the second memory (“1”). Subtract).

なお、撮像センサユニット24,26により障害物検知は、撮像センサユニット24,26から障害物までの距離が遠くなるほど難しいことから、ここで使用する閾値は、室内機からの距離に応じて、例えば次のように設定される。   In addition, since the obstacle detection by the imaging sensor units 24 and 26 is more difficult as the distance from the imaging sensor units 24 and 26 to the obstacle is longer, the threshold value used here depends on the distance from the indoor unit, for example, It is set as follows.

近距離:0.4
中距離:0.3
遠距離:0.2
また、この障害物検知動作は、空気調和機を運転するたびに行われるので、第2のメモリには、「5」あるいは「−1」が繰り返し加算される。そこで、第2のメモリに記録される数値は、最大値を「10」に、最小値を「0」に設定している。
Short distance: 0.4
Medium distance: 0.3
Long distance: 0.2
Further, since this obstacle detection operation is performed every time the air conditioner is operated, “5” or “−1” is repeatedly added to the second memory. Therefore, the numerical value recorded in the second memory has the maximum value set to “10” and the minimum value set to “0”.

次に、ステップS83において、第2のメモリに記録された数値(加算後の合計)が判定基準値(例えば、5)以上かどうかを判定し、判定基準値以上であれば、ステップS84において、ポジションA1には障害物があると最終的に判定される一方、判定基準値未満であれば、ステップS85において、ポジションA1には障害物がないと最終的に判定される。   Next, in step S83, it is determined whether or not the numerical value (total after addition) recorded in the second memory is greater than or equal to a determination reference value (for example, 5). While it is finally determined that there is an obstacle at position A1, if it is less than the determination reference value, it is finally determined at step S85 that there is no obstacle at position A1.

なお、第1のメモリは、あるポジションの障害物検知動作が終了すると、そのメモリをクリアすることにより、次のポジションにおける障害物検知動作のメモリとして使用できるが、第2のメモリは、空気調和機を運転するたびに一つのポジションでの加算値を累積することから(ただし、最大値≧合計≧最小値)、ポジション数と同数のメモリが用意されている。   The first memory can be used as a memory for an obstacle detection operation at the next position by clearing the memory when the obstacle detection operation at a certain position is completed. However, the second memory is an air conditioner. Since the added value at one position is accumulated each time the machine is operated (however, maximum value ≧ total ≧ minimum value), the same number of memories as the number of positions are prepared.

上述した障害物検知の学習制御において、判定基準値として「5」を設定し、あるポジションにおける初回の障害物検知で障害物ありと最終的に判定されると、第2のメモリには「5」が記録される。この状態で、次回の障害物検知で障害物なしと最終的に判定されると、「5」に「−1」を加算した値が判定基準値未満となるので、そのポジションには障害物は存在しないことになる。   In the obstacle detection learning control described above, “5” is set as the determination reference value, and when it is finally determined that there is an obstacle in the first obstacle detection at a certain position, “5” is stored in the second memory. Is recorded. In this state, when it is finally determined that there is no obstacle in the next obstacle detection, the value obtained by adding “−1” to “5” is less than the determination reference value. It will not exist.

しかしながら、次回の障害物検知でも障害物ありと最終的に判定されると、「5」に「5」を加算した値「10」が第2のメモリに記録され、合計値は判定基準値以上なので、そのポジションには障害物は存在することになり、次々回以降5回の障害物検知で障害物
なしと判定されても、「10」に「−1×5」を加算した値は「5」なので、そのポジションには依然として障害物が存在することになる。
However, when it is finally determined that there is an obstacle in the next obstacle detection, a value “10” obtained by adding “5” to “5” is recorded in the second memory, and the total value is equal to or greater than the determination reference value. Therefore, there is an obstacle at that position, and even if it is determined that there is no obstacle after five obstacle detections, the value obtained by adding “−1 × 5” to “10” is “5”. So there are still obstacles in that position.

つまり、この障害物検知の学習制御は、複数回の加算累計値(あるいは加減算累計値)に基づいて障害物の最終有無判定を行なうに際し、障害物ありと判定されたときに加算する値を、障害物なしと判定されたときに減算する値よりも十分に大きな数字に設定したことに特徴があり、このように設定することで、障害物があるという結果が出やすいようにしている。   In other words, this obstacle detection learning control determines the final presence / absence of an obstacle based on a plurality of cumulative addition values (or addition / subtraction cumulative values), and adds a value to be added when it is determined that there is an obstacle. A characteristic is that the number is set sufficiently larger than the value to be subtracted when it is determined that there is no obstacle. By setting in this way, the result that there is an obstacle is easily obtained.

また、第2のメモリに記録される数値に最大値及び最小値を設定することで、引越しや模様替え等により障害物の位置が大きく変化しても、できるだけ早くその変化に追随することができる。最大値を設けない場合、障害物ありと毎回判定されると、その和が次第に大きくなり、引越し等により障害物の位置が変わり、障害物ありと毎回判定された領域に障害物がなくなった場合でも、判定基準値を下回るのに時間がかかってしまう。また、最小値値を設けなかった場合には、その逆の現象が発生することになる。   In addition, by setting the maximum value and the minimum value to the numerical values recorded in the second memory, even if the position of the obstacle changes greatly due to moving or redesigning, the change can be followed as soon as possible. If there is no maximum value, the sum will gradually increase each time it is judged that there is an obstacle, the position of the obstacle will change due to moving etc., and there will be no obstacle in the area that is judged every time there is an obstacle However, it takes time to fall below the criterion value. Further, when the minimum value is not provided, the reverse phenomenon occurs.

図29は、図28のフローチャートで示される障害物検知の学習制御の変形例を示しており、ステップS100,S102,S103の処理のみ図28のフローチャートと相違しているので、これらのステップについて説明する。   FIG. 29 shows a modification of the obstacle detection learning control shown in the flowchart of FIG. 28, and only steps S100, S102, and S103 are different from the flowchart of FIG. To do.

この学習制御では、ステップS99において、ポジションA1には障害物があると一時的に判定されると、ステップS100において、第2のメモリに「1」を加算する。一方、ステップS101において、ポジションA1には障害物がないと一時的に判定されると、ステップS102において、第2のメモリに「0」を加算する。   In this learning control, when it is temporarily determined in step S99 that there is an obstacle at position A1, "1" is added to the second memory in step S100. On the other hand, if it is temporarily determined in step S101 that there is no obstacle at position A1, "0" is added to the second memory in step S102.

次に、ステップS103において、現在の障害物検知を含む過去10回の障害物検知に基づいて第2のメモリに記録された合計値を判定基準値(例えば、2)と比較し、判定基準値以上であれば、ステップS104において、ポジションA1には障害物があると最終的に判定される一方、判定基準値未満であれば、ステップS105において、ポジションA1には障害物がないと最終的に判定される。   Next, in step S103, the total value recorded in the second memory based on the past ten obstacle detections including the current obstacle detection is compared with a determination reference value (for example, 2), and the determination reference value is determined. If it is above, it is finally determined in step S104 that there is an obstacle at position A1, whereas if it is less than the criterion value, it is finally determined in step S105 that there is no obstacle in position A1. Determined.

すなわち、上述した障害物検知の学習制御は、あるポジションにおける過去10回の障害物検知で8回障害物を検知できなくても、2回検知できれば、障害物があると最終的に判定されることになる。したがって、この学習制御は、障害物があると最終的に判定する障害物検知回数(ここでは、2)を、参照する過去の障害物検知回数よりも十分に小さな数字に設定したことに特徴があり、このように設定することで、障害物があるという結果が出やすいようにしている。   In other words, the obstacle detection learning control described above is finally determined that there is an obstacle if it can be detected twice even if it cannot be detected eight times in the past ten obstacle detections at a certain position. It will be. Therefore, this learning control is characterized in that the number of obstacle detections (here, 2) that is finally determined to be an obstacle is set to a number sufficiently smaller than the past number of obstacle detections to be referred to. Yes, by setting in this way, it is easy to get the result that there is an obstacle.

なお、室内機本体あるいはリモコンに、第2のメモリに記録されたデータをリセットするボタンを設け、このボタンを押すことにより、前記データをリセットするようにしてもよい。   Note that a button for resetting data recorded in the second memory may be provided on the indoor unit main body or the remote control, and the data may be reset by pressing this button.

基本的には、気流制御に大きな影響を及ぼす障害物や壁面の位置が変わることは少ないが、引越し等に伴う室内機の設置位置の変更や、部屋内の模様替えによる家具位置の変更等が生じた場合、それまでに得られたデータを元に気流制御を行なうことは好ましくない。これは、学習制御により、いずれはその部屋に適した制御となるが、最適制御となるまでには時間がかかるからである(特に、その領域において障害物がなくなった場合に顕著である)。したがって、リセットボタンを設け、室内機と障害物あるいは壁面の相対的な位置関係が変わった場合には、それまでのデータをリセットすることにより、過去の間違ったデータを元にした不適切な空調を防止できるとともに、学習制御を最初から再開する
ことにより、より早くその状況に合った制御とすることができる。
Basically, the position of obstacles and wall surfaces that greatly affect airflow control is unlikely to change, but changes in the indoor unit installation position due to moving, etc., and changes in the furniture position due to redesign of the room, etc. In such a case, it is not preferable to perform airflow control based on the data obtained so far. This is because, depending on the learning control, the control is eventually suitable for the room, but it takes time to reach the optimal control (particularly when the obstacle disappears in the region). Therefore, if the relative positional relationship between the indoor unit and the obstacle or wall surface is changed by providing a reset button, improper air conditioning based on past incorrect data is performed by resetting the previous data. Can be prevented, and by resuming the learning control from the beginning, the control suitable for the situation can be made earlier.

<障害物回避制御>
上記障害物の有無判定に基づき、風向変更手段としての上下羽根12及び左右羽根14は、暖房時次のように制御される。
<Obstacle avoidance control>
Based on the determination of the presence or absence of the obstacle, the upper and lower blades 12 and the left and right blades 14 as the wind direction changing means are controlled as follows during heating.

以下の説明においては、用語「ブロック」、「フィールド」、「近距離」、「中距離」、「遠距離」を使用するが、これらの用語をまず説明する。   In the following description, the terms “block”, “field”, “near distance”, “medium distance”, and “far distance” are used. These terms will be described first.

図13に示される領域A〜Gは次のブロックにそれぞれ属している。   Regions A to G shown in FIG. 13 belong to the next block, respectively.

ブロックN:領域A
ブロックR:領域B,E
ブロックC:領域C,F
ブロックL:領域D,G
また、領域A〜Gは次のフィールドにそれぞれ属している。
Block N: Region A
Block R: Regions B and E
Block C: Regions C and F
Block L: Regions D and G
Regions A to G belong to the following fields, respectively.

フィールド1:領域A
フィールド2:領域B,D
フィールド3:領域C
フィールド4:領域E,G
フィールド5:領域F
さらに、室内機からの距離については次のように定義している。
Field 1: Area A
Field 2: Regions B and D
Field 3: Region C
Field 4: Regions E and G
Field 5: Region F
Furthermore, the distance from the indoor unit is defined as follows.

近距離:領域A
中距離:領域B,C,D
遠距離:領域E,F,G
表7は、左右羽根14を構成する5枚の左羽根と5枚の右羽根の各ポジションにおける目標設定角度を示しており、数字(角度)に付した記号は、図30に示されるように、左羽根あるいは右羽根が内側に向く場合をプラス(+、表7では無記号)の方向、外側に向く場合をマイナス(−)の方向と定義している。
Short distance: Area A
Medium distance: Regions B, C, D
Long distance: Regions E, F, G
Table 7 shows the target setting angles at the positions of the five left blades and the five right blades constituting the left and right blades 14, and the symbols attached to the numbers (angles) are as shown in FIG. A case where the left blade or the right blade is directed inward is defined as a positive (+, no symbol in Table 7) direction, and a case where the left blade is directed outward is defined as a negative (-) direction.

また、表7における「暖房B領域」とは、障害物回避制御を行なう暖房領域のことであり、「通常自動風向制御」とは、障害物回避制御を行なわない風向制御のことである。ここで、障害物回避制御を行なうかどうかの判定は、室内熱交換器6の温度を基準としており、温度が低い場合は居住者に風を当てない風向制御、高すぎる場合は最大風量位置の風向制御、適度な温度の場合は暖房B領域への風向制御を行なう。また、ここでいう「温度が低い」、「高すぎる」、「居住者に風を当てない風向制御」、「最大風量位置の風向制御」とは、次のとおりの意味である。   In Table 7, “heating B area” refers to a heating area in which obstacle avoidance control is performed, and “normal automatic wind direction control” refers to wind direction control in which obstacle avoidance control is not performed. Here, the determination of whether or not to perform the obstacle avoidance control is based on the temperature of the indoor heat exchanger 6. When the temperature is low, the wind direction control is not applied to the occupant, and when the temperature is too high, the maximum air volume position is determined. In the case of wind direction control and moderate temperature, the wind direction control to the heating B area is performed. In addition, “temperature is low”, “too high”, “wind direction control that does not apply wind to the occupant”, and “wind direction control at the maximum airflow position” have the following meanings.

・低い温度:室内熱交換器6の温度は皮膚温度(33〜34℃)を最適温度として設定しており、この温度以下になりうる温度(例えば、32℃)
・高すぎる温度:例えば、56℃以上
・居住者に風を当てない風向制御:居住空間に風を送らないように、上下羽根12を角度制御して、風が天井に沿うように流れる風向制御
・最大風量位置の風向制御:空気調和機は、上下羽根12及び左右羽根14により気流を曲げると必ず抵抗(損失)が発生することから、最大風量位置とは損失が限りなく0に近くなる風向制御(左右羽根14の場合、まっすぐ正面を向いた位置であり、上下羽根12の場合、水平から35度下を向いた位置)
表8は、障害物回避制御を行なう場合の上下羽根12の各フィールドにおける目標設定角度を示している。なお、表8における上羽根の角度(γ1)及び下羽根の角度(γ2)
は垂直線から上方向に測定した角度(仰角)である。
-Low temperature: The temperature of the indoor heat exchanger 6 is set to the skin temperature (33 to 34 ° C) as the optimum temperature, and a temperature that can be lower than this temperature (for example, 32 ° C).
・ Temperature too high: for example, 56 ° C. or higher ・ Wind direction control without directing wind to the occupant: Controlling the direction of the wind so that the wind flows along the ceiling by controlling the angle of the upper and lower blades 12 so as not to send the wind to the living space -Wind direction control at the maximum airflow position: When an air conditioner bends the airflow with the upper and lower blades 12 and the left and right blades 14, resistance (loss) is always generated. Control (in the case of the left and right blades 14, it is a position facing directly in front, and in the case of the upper and lower blades 12, it is a position facing downward 35 degrees from the horizontal)
Table 8 shows target setting angles in the fields of the upper and lower blades 12 when performing obstacle avoidance control. In Table 8, the upper blade angle (γ1) and the lower blade angle (γ2)
Is an angle (elevation angle) measured upward from the vertical line.

次に、障害物の位置に応じた障害物回避制御について具体的に説明するが、障害物回避制御において使用される用語「スイング動作」「ポジション停留稼動」「ブロック停留稼動」についてまず説明する。   Next, the obstacle avoidance control according to the position of the obstacle will be described in detail. The terms “swing operation”, “position stop operation”, and “block stop operation” used in the obstacle avoidance control will be described first.

スイング動作とは、左右羽根14の揺動動作のことで、基本的には目標の一つのポジションを中心に所定の左右角度幅で揺動し、スイングの両端で固定時間がない動作のことである。   The swinging motion is a swinging motion of the left and right blades 14, and basically swinging with a predetermined left-right angle width around one target position and having no fixed time at both ends of the swing. is there.

また、ポジション停留稼動とは、あるポジションの目標設定角度(表7の角度)に対し、表9の補正を行い、それぞれ、左端及び右端とする。動作としては、左端と右端でそれぞれ風向固定時間(左右羽根14を固定する時間)を持ち、例えば、左端で風向固定時間が経過した場合、右端に移動し、右端で風向固定時間が経過するまで、右端の風向を維持し、風向固定時間の経過後、左端に移動し、それを繰り返すものである。風向固定時間は、例えば60秒に設定される。   In addition, the position stop operation means correction of Table 9 with respect to a target setting angle (an angle in Table 7) of a certain position, which is set as a left end and a right end, respectively. As the operation, the left end and the right end each have a wind direction fixing time (time for fixing the left and right blades 14). For example, when the wind direction fixing time elapses at the left end, it moves to the right end and the wind direction fixing time elapses at the right end. The wind direction at the right end is maintained, and after the fixed time of the wind direction has passed, it moves to the left end and repeats it. The wind direction fixing time is set to 60 seconds, for example.

すなわち、あるポジションに障害物がある場合に、そのポジションの目標設定角度をそ
のまま使用すると、温風が常に障害物に当たるが、表9の補正を行なうことで、障害物の横から温風を人がいる位置に到達させることができる。
In other words, if there is an obstacle at a certain position and the target setting angle of that position is used as it is, the hot air always hits the obstacle. It is possible to reach the position where there is.

さらにブロック停留稼動とは、各ブロックの左端と右端に対応する左右羽根14の設定角度を、例えば表10に基づいて決定する。動作としては、各ブロックの左端と右端でそれぞれ風向固定時間を持ち、例えば、左端で風向固定時間が経過した場合、右端に移動し、右端で風向固定時間が経過するまで、右端の風向を維持し、風向固定時間の経過後、左端に移動し、それを繰り返すものである。風向固定時間は、ポジション停留稼動と同様に、例えば60秒に設定される。なお、各ブロックの左端と右端は、そのブロックに属する人位置判別領域の左端と右端に一致しているので、ブロック停留稼動は、人位置判別領域の停留稼動と言うこともできる。   Further, in the block stop operation, the set angles of the left and right blades 14 corresponding to the left end and the right end of each block are determined based on Table 10, for example. The operation has a fixed wind direction at the left and right ends of each block.For example, when the fixed wind direction has elapsed at the left end, it moves to the right end and maintains the right wind direction until the fixed wind direction has elapsed at the right end. Then, after the elapse of the wind direction fixing time, it moves to the left end and repeats it. The wind direction fixing time is set to 60 seconds, for example, similarly to the position stop operation. Since the left end and the right end of each block coincide with the left end and the right end of the person position determination area belonging to the block, the block stop operation can be said to be a stop operation of the person position determination area.

なお、ポジション停留稼動とブロック停留稼動は、障害物の大きさに応じて使い分けている。前方の障害物が小さい場合、障害物のあるポジションを中心にポジション停留稼動を行なうことで障害物を避けて送風するのに対し、前方の障害物が大きく、例えば人がいる領域の前方全体に障害物がある場合、ブロック停留稼動を行なうことで広い範囲にわたって送風するようにしている。   In addition, position stop operation and block stop operation are properly used according to the size of the obstacle. When the obstacle in front is small, the position stopping operation is mainly performed at the position where there is an obstacle. When there is an obstacle, the air is blown over a wide range by performing a block stop operation.

本実施の形態においては、スイング動作とポジション停留稼動とブロック停留稼動を総称して、左右羽根14の揺動動作と称している。   In the present embodiment, the swing operation, the position stop operation, and the block stop operation are collectively referred to as the swing operation of the left and right blades 14.

以下、上下羽根12あるいは左右羽根14の制御例を具体的に説明するが、人体検知手段により人が単一の領域にのみいると判定された場合、人体検知手段により人がいると判定された人位置判別領域の前方に位置する障害物位置判別領域に障害物があると障害物検知手段により判定された場合、上下羽根12を制御して障害物を上方から回避する気流制御を行なうようにしている。また、人体検知手段により人がいると判定された人位置判別領域に属する障害物位置判別領域に障害物があると障害物検知手段により判定された場合、人がいると判定された人位置判別領域に属する少なくとも一つの障害物位置判別領域内で左右羽根14を揺動させ、揺動範囲の両端で左右羽根14の固定時間を設けない第1の気流制御と、人がいると判定された人位置判別領域あるいは当該領域に隣接する人位置判別領域に属する少なくとも一つの障害物位置判別領域内で左右羽根14を揺動させ、揺動範囲の両端で左右羽根14の固定時間を設けた第2の気流制御の一つを選択するようにしている。   Hereinafter, although the control example of the upper and lower blades 12 or the left and right blades 14 will be described in detail, when it is determined by the human body detection means that the person is only in a single region, it is determined that the human body detection means has a person. When the obstacle detection means determines that there is an obstacle in the obstacle position determination area located in front of the person position determination area, the air flow control is performed to control the upper and lower blades 12 to avoid the obstacle from above. ing. Further, when the obstacle detection means determines that there is an obstacle in the obstacle position determination area belonging to the person position determination area determined that the person is detected by the human body detection means, the person position determination is determined that there is a person. It is determined that there is a person with the first air flow control in which the left and right blades 14 are swung within at least one obstacle position determination region belonging to the region, and the fixing time of the left and right blades 14 is not provided at both ends of the swing range. The left and right blades 14 are swung within at least one obstacle position determining region belonging to the person position determining region or the human position determining region adjacent to the region, and fixed times of the left and right blades 14 are provided at both ends of the swing range. One of the two airflow controls is selected.

また、以下の説明では、上下羽根12の制御と左右羽根14の制御を分けているが、人及び障害物の位置に応じて、上下羽根12の制御と左右羽根14の制御は適宜組み合わせて行われる。
A.上下羽根制御
(1)領域B〜Gのいずれかに人がいて、人がいる領域の前方のポジションA1〜A3に障害物がある場合
上下羽根12の設定角度を通常のフィールド風向制御(表8)に対し表11のように補正し、上下羽根12を上向き設定した気流制御を行なう。
In the following description, the control of the upper and lower blades 12 and the control of the left and right blades 14 are separated, but the control of the upper and lower blades 12 and the control of the left and right blades 14 are appropriately combined depending on the position of the person and the obstacle. Is called.
A. Upper and lower blade control (1) When there is a person in any of the regions B to G and there are obstacles at positions A1 to A3 in front of the region where the person is present, the set angle of the upper and lower blades 12 is set to normal field wind direction control (Table 8). ) Is corrected as shown in Table 11, and airflow control is performed with the upper and lower blades 12 set upward.

(2)領域B〜Gのいずれかに人がいて、人がいる領域の前方の領域Aに障害物がない場合(上記(1)以外)
通常自動風向制御を行なう。
B.左右羽根制御
B1.領域A(近距離)に人がいる場合
(1)領域Aにおいて障害物のないポジションが一つの場合
障害物のないポジションの目標設定角度を中心として左右にスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、ポジションA1,A3に障害物があり、ポジションA2に障害物がない場合、ポジションA2の目標設定角度を中心として左右にスイング動作させ、基本的には障害物のないポジションA2を空調するが、ポジションA1,A3に人がいないとは限らないので、スイング動作を加えることで、ポジションA1,A3に多少でも気流が振り分けられるようにする。
(2) When there is a person in any of the areas B to G and there is no obstacle in the area A in front of the area in which the person is present (other than (1) above)
Usually performs automatic wind direction control.
B. Left and right blade control B1. When there is a person in the area A (short distance) (1) When there is one position without an obstacle in the area A, the first airflow control is performed by swinging left and right around the target setting angle of the position without the obstacle. . For example, when there are obstacles at positions A1 and A3 and there are no obstacles at position A2, the position A2 is basically air-conditioned by swinging left and right around the target setting angle of position A2. Since there is no guarantee that there are no people at positions A1 and A3, an air flow is distributed to positions A1 and A3 by adding a swing motion.

さらに具体的に説明すると、表7及び表9に基づいて、ポジションA2の目標設定角度及び補正角度(スイング動作時の揺動角)は決定されるので、左羽根及び右羽根は共に10度を中心に、それぞれ±10度の角度範囲で止まることなく揺動(スイング)し続ける。ただし、左羽根と右羽根を左右に振るタイミングは同一に設定されており、左羽根と右羽根の揺動動作は連動している。   More specifically, since the target setting angle and the correction angle (swing angle at the time of the swing operation) of the position A2 are determined based on Tables 7 and 9, both the left blade and the right blade have 10 degrees. It continues to swing (swing) without stopping in the center at an angle range of ± 10 degrees. However, the timing of swinging the left and right blades to the left and right is set to be the same, and the swinging motions of the left and right blades are linked.

(2)領域Aにおいて障害物のないポジションが二つで、隣接している場合(A1とA2あるいはA2とA3)
障害物のない二つのポジションの目標設定角度を両端としてスイング動作させ第1の気流制御を行なうことで、基本的に障害物のないポジションを空調する。
(2) When there are two obstacle-free positions in the area A and they are adjacent (A1 and A2 or A2 and A3)
The first airflow control is performed by swinging the target setting angles of the two positions with no obstacles at both ends to basically air-condition the positions without the obstacles.

(3)領域Aにおいて障害物のないポジションが二つで、離れている場合(A1とA3)
障害物のない二つのポジションの目標設定角度を両端としてブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。
(3) When there are two positions that are not obstructed in the area A and are separated (A1 and A3)
The second airflow control is performed by operating the block stop with the target set angles of two positions having no obstacles at both ends.

(4)領域Aにおいてすべてのポジションに障害物がある場合
どこを狙っていいのか不明なので、ブロックNをブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。領域全体を狙うよりもブロック停留稼動の方が指向性のある風向となって遠くに届きやすく、障害物を回避できる可能性が高いからである。すなわち、領域Aに障害
物が点在している場合でも、障害物と障害物との間には通常隙間があり、この障害物間の隙間を通して送風することができる。
(4) When there are obstacles at all positions in the region A Since it is unclear where to aim, the block N is operated in a block stop and the second airflow control is performed. This is because the block stop operation is more directional and can reach far away than the entire area, and there is a high possibility of avoiding obstacles. That is, even when obstacles are scattered in the area A, there is usually a gap between the obstacles, and the air can be blown through the gap between the obstacles.

(5)領域Aにおいてすべてのポジションに障害物がない場合
領域Aの通常自動風向制御を行なう。
(5) When there are no obstacles in all positions in the area A The normal automatic wind direction control in the area A is performed.

B2.領域B,C,D(中距離)のいずれかに人がいる場合
(1)人がいる領域に属する二つのポジションの一方にのみ障害物がある場合
障害物のないポジションの目標設定角度を中心として左右にスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、領域Dに人がいて、ポジションD2にのみ障害物がある場合、ポジションD1の目標設定角度を中心として左右にスイング動作させる。
B2. When there is a person in any of the areas B, C, D (medium distance) (1) When there is an obstacle only in one of the two positions belonging to the person's area The first airflow control is performed by swinging left and right. For example, when there is a person in the region D and there is an obstacle only at the position D2, the swing operation is performed to the left and right around the target setting angle of the position D1.

(2)人がいる領域に属する二つのポジションの両方に障害物がある場合
人がいる領域を含むブロックをブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。例えば、領域Dに人がいて、ポジションD1,D2の両方に障害物がある場合、ブロックLをブロック停留稼動させる。
(2) When there are obstacles in both of the two positions belonging to the area where the person is present The block including the area where the person is present is operated to stop the block and the second air flow control is performed. For example, when there is a person in the area D and there are obstacles in both the positions D1 and D2, the block L is operated while being stopped.

(3)人がいる領域に障害物がない場合
人がいる領域の通常自動風向制御を行なう。
(3) When there are no obstacles in an area where people are present Normal normal wind direction control is performed in areas where people are present.

B3.領域E,F,G(遠距離)のいずれかに人がいる場合
(1)人がいる領域の前方の中距離領域に属する二つのポジションの一方にのみ障害物がある場合(例:領域Eに人がいて、ポジションB2に障害物があり、ポジションB1に障害物がない)
(1.1)障害物があるポジションの両隣に障害物がない場合(例:ポジションB1,C1に障害物がない)
(1.1.1)障害物があるポジションの後方に障害物がない場合(例:ポジションE2に障害物がない)
障害物があるポジションを中心としてポジション停留稼動させ第2の気流制御を行なう。例えば、領域Eに人がいて、ポジションB2に障害物があり、その両側にも後方にも障害物がない場合、ポジションB2にある障害物を横から避けて領域Eに気流を送り込むことができる。
B3. When there is a person in any of the areas E, F, G (far distance) (1) When there is an obstacle only in one of the two positions belonging to the middle distance area in front of the area where the person is present (example: area E There is an obstacle at position B2 and there is no obstacle at position B1)
(1.1) When there are no obstacles on both sides of a position with obstacles (eg, there are no obstacles at positions B1 and C1)
(1.1.1) When there is no obstacle behind the position where there is an obstacle (eg, there is no obstacle at position E2)
The second airflow control is performed by stopping the position around the position where the obstacle is located. For example, if there is a person in the area E and there is an obstacle at the position B2, and there are no obstacles on either side of the obstacle, the air current can be sent to the area E while avoiding the obstacle at the position B2 from the side. .

(1.1.2)障害物があるポジションの後方に障害物がある場合(例:ポジションE2に障害物がある)
中距離領域で障害物がないポジションの目標設定角度を中心としてスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、領域Eに人がいて、ポジションB2に障害物があり、その両側には障害物がないが、その後方に障害物がある場合、障害物がないポジションB1から気流を送り込むほうが有利である。
(1.1.2) When there is an obstacle behind the position where there is an obstacle (eg, there is an obstacle at position E2)
The first airflow control is performed by performing a swing operation around the target setting angle in a position where there is no obstacle in the middle distance region. For example, if there is a person in the area E and there is an obstacle at the position B2 and there are no obstacles on both sides, but there are obstacles behind it, it is advantageous to send airflow from the position B1 where there is no obstacle. .

(1.2)障害物があるポジションの両隣のうち一方に障害物があり、他方に障害物がない場合
障害物がないポジションの目標設定角度を中心としてスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、領域Fに人がいて、ポジションC2に障害物があり、ポジションC2の両隣のうちポジションD1に障害物があり、C1に障害物がない場合、障害物がないポジションC1からポジションC2の障害物を避けて気流を領域Fに送ることができる。
(1.2) When there is an obstacle on both sides of the position where there is an obstacle and there is no obstacle on the other side, the first airflow control is performed by swinging around the target setting angle of the position where there is no obstacle . For example, if there is a person in the area F, there is an obstacle in position C2, there is an obstacle in position D1 of both sides of position C2, and there is no obstacle in C1, the obstacles from position C1 to position C2 where there is no obstacle Airflow can be sent to area F while avoiding objects.

(2)人がいる領域の前方の中距離領域に属する二つのポジションの両方に障害物がある場合
人がいる領域を含むブロックをブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。例えば、領域Fに人がいて、ポジションC1,C2の両方に障害物がある場合、ブロックCをブロック停留稼動させる。この場合、人の前方に障害物があり、障害物を避けようがないので、ブロックCに隣接するブロックに障害物があるかどうかに関係なく、ブロック停留稼動を行なう。
(2) When there is an obstacle in both of the two positions belonging to the middle distance area in front of the area where the person is present The block including the area where the person is present is operated to stop the block and the second airflow control is performed. For example, when there is a person in the area F and there are obstacles in both the positions C1 and C2, the block C is operated in a block stop state. In this case, since there is an obstacle ahead of the person and there is no way to avoid the obstacle, the block stop operation is performed regardless of whether there is an obstacle in the block adjacent to the block C.

(3)人がいる領域の前方の中距離領域に属する二つのポジションの両方に障害物がない場合(例:領域Fに人がいて、ポジションC1,C2に障害物がない)
(3.1)人がいる領域に属する二つのポジションの一方のポジションにのみ障害物がある場合
障害物がない他方のポジションの目標設定角度を中心としてスイング動作させ第1の気流制御を行なう。例えば、領域Fに人がいて、ポジションC1,C2,F1に障害物がなく、ポジションF2に障害物がある場合、人がいる領域Fの前方は開放されているので、遠距離の障害物を考慮して障害物のない遠距離のポジションF1を中心に空調する。
(3) When there are no obstacles in both of the two positions belonging to the middle distance area in front of the area where the person is present (example: there is a person in the area F and there are no obstacles in the positions C1 and C2)
(3.1) When there is an obstacle only in one of the two positions belonging to the area where the person is present The first airflow control is performed by swinging around the target set angle of the other position where there is no obstacle. For example, if there is a person in the area F, there are no obstacles in the positions C1, C2, and F1, and there is an obstacle in the position F2, the front of the area F in which the person is present is open. Considering this, air conditioning is performed around the far-off position F1 without an obstacle.

(3.2)人がいる領域に属する二つのポジションの両方に障害物がある場合
人がいる領域を含むブロックをブロック停留稼動させ第2の気流制御を行なう。例えば、領域Gに人がいて、ポジションD1,D2に障害物がなく、ポジションG1,G2の両方に障害物がある場合、人がいる領域Gの前方は開放されているが、この領域全体に障害物があり、どこを狙っていいのか不明なので、ブロックLをブロック停留稼動させる。
(3.2) When there are obstacles in both of the two positions belonging to the area where the person is present The block including the area where the person is present is operated in a block stop to perform the second air flow control. For example, if there is a person in the area G, there are no obstacles in the positions D1 and D2, and there are obstacles in both the positions G1 and G2, the front of the area G in which the person is present is open. Since there is an obstacle and it is unclear where to aim, block L is put into block stop operation.

(3.3)人がいる領域に属する二つのポジションの両方に障害物がない場合
人がいる領域の通常自動風向制御を行なう。
(3.3) When there are no obstacles in both of the two positions belonging to the area where people are present Normal normal wind direction control is performed in areas where people are present.

<人壁近接制御>
人と壁が同一領域に存在する場合、人は必ず壁よりも前に位置して壁に近接していることになり、暖房時においては、壁近傍に温風が滞留しやすく、壁近傍の室温が他の部分の室温に比べて高くなる傾向にあり、冷房時においては、壁近傍に冷風が滞留しやすく、壁近傍の室温が他の部分の室温に比べて低くなる傾向にあることから、人壁近接制御を行なうようにしている。
<Human wall proximity control>
When a person and a wall exist in the same area, the person is always located in front of the wall and close to the wall, and during heating, hot air tends to stay near the wall. The room temperature tends to be higher than the room temperature of other parts, and during cooling, cold air tends to stay near the wall, and the room temperature near the wall tends to be lower than the room temperature of other parts. , Person wall proximity control is performed.

この制御においては、室内機の正面に位置する正面壁と、正面壁の両側に位置する左右の側壁(室内機設置空間の周囲壁)に似対応する画素において視差を計算し、正面の壁と左右の壁の位置をまず認識するようにしている。   In this control, the parallax is calculated in pixels corresponding to the front wall located in front of the indoor unit and the left and right side walls (the surrounding walls of the indoor unit installation space) located on both sides of the front wall. First, the positions of the left and right walls are recognized.

すなわち、撮像センサユニット24を利用して、まず略水平方向の正面に対応する画素の視差を計算し、正面の壁までの距離を測定して距離番号を求める。さらに、略水平方向の左側に対応する画素の視差を計算し、左側の壁までの距離を測定して距離番号を求め、右側の壁の距離番号も同様に求める。   That is, using the image sensor unit 24, first, the parallax of the pixel corresponding to the front in the substantially horizontal direction is calculated, and the distance to the front wall is measured to obtain the distance number. Further, the parallax of the pixel corresponding to the left side in the substantially horizontal direction is calculated, the distance to the left wall is measured, the distance number is obtained, and the distance number of the right wall is obtained similarly.

さらに、図31を参照しながら詳述する。図31は、室内機が取り付けられた部屋を上から見た図であり、室内機から見て正面、左側及び右側に、正面壁WC、左壁WL、右壁WRがそれぞれ存在する場合を示している。なお、図31の左側の数字は、対応する升目の距離番号を示している。   Further details will be described with reference to FIG. FIG. 31 is a view of a room to which an indoor unit is attached as viewed from above, and shows a case where a front wall WC, a left wall WL, and a right wall WR exist on the front, left, and right sides as viewed from the indoor unit. ing. Note that the numbers on the left side of FIG. 31 indicate the distance numbers of the corresponding cells.

上述したように、本明細書で使用する「障害物」とは、例えばテーブルやソファー等の家具、テレビ、オーディオ等を想定しており、これらの障害物の通常の高さを考えると、仰角75度の角度範囲では検知されず、検知されるのは壁であると推定できるので、本実施の形態においては、仰角75度以上で室内機の正面、左端及び右端までの距離を検知し
、その位置を含む延長上に壁があるものとする。
As described above, the “obstacle” used in the present specification is assumed to be furniture such as a table and a sofa, a television, an audio, and the like. Since it is not detected in the angle range of 75 degrees and it can be estimated that it is a wall that is detected, in the present embodiment, the distance to the front, left end, and right end of the indoor unit is detected at an elevation angle of 75 degrees or more, It is assumed that there is a wall on the extension including the position.

また、水平方向の視野角では、左壁WLは角度−80度、−75度の位置に、正面壁WCは角度−15度〜15度の位置に、右壁WRは角度75度、80度の位置にそれぞれ存在するものと推定できるので、表3に示される画素のうち、仰角75度以内で前記水平方向の視野角内に対応する画素はそれぞれ次のとおりである。   In the horizontal viewing angle, the left wall WL is at the positions of −80 degrees and −75 degrees, the front wall WC is at the positions of −15 degrees to 15 degrees, and the right wall WR is at the angles of 75 degrees and 80 degrees. Therefore, among the pixels shown in Table 3, the pixels corresponding to the viewing angle in the horizontal direction within the elevation angle of 75 degrees are as follows.

左端:[14,15]、[18,15]、[14,21]、[18,21]、[14,27]、[18,27]
正面:[66,15]〜[90,15]、[66,21]〜[90,21]、[66,27]〜[90,27]
右端:[138,15]、[142,15]、[138,21]、[142,21]、[138,27]、[142,27]
室内機から正面壁WC、左壁WL、右壁WRまでの距離番号決定に際し、表12に示されるように、まず上記各画素で壁面データを抽出する。
Left end: [14, 15], [18, 15], [14, 21], [18, 21], [14, 27], [18, 27]
Front: [66, 15] to [90, 15], [66, 21] to [90, 21], [66, 27] to [90, 27]
Right end: [138,15], [142,15], [138,21], [142,21], [138,27], [142,27]
When determining the distance numbers from the indoor unit to the front wall WC, the left wall WL, and the right wall WR, as shown in Table 12, first, wall surface data is extracted from each pixel.

次に、表13に示されるように、各壁面データの上限値及び下限値を削除して不必要な壁面データを排除し、このようにして得られた壁面データを基に正面壁WC、左壁WL、右壁WRまでの距離番号を決定する。   Next, as shown in Table 13, the upper limit value and the lower limit value of each wall surface data are deleted to eliminate unnecessary wall surface data, and the front wall WC, the left side based on the wall surface data thus obtained are removed. A distance number to the wall WL and the right wall WR is determined.

正面壁WC、左壁WL、右壁WRまでの距離番号としては、表13における最大値(WC:5、WL:6、WR:3)を採用することができる。最大値を採用した場合、室内機から正面壁WC、左壁WL、右壁WRまでの距離が遠い部屋(大きい部屋)を空調することになり、空調制御の対象としてより広い空間を設定することができる。しかしながら、必ずしも最大値である必要はなく、平均値を採用することもできる。   As the distance numbers to the front wall WC, the left wall WL, and the right wall WR, the maximum values (WC: 5, WL: 6, WR: 3) in Table 13 can be adopted. When the maximum value is adopted, a room (large room) with a long distance from the indoor unit to the front wall WC, the left wall WL, and the right wall WR is air-conditioned, and a wider space is set as a target for air-conditioning control. Can do. However, it is not necessarily the maximum value, and an average value can also be adopted.

このようにして正面壁WC、左壁WL、右壁WRまでの距離番号を決定した後、人体検知手段により人がいると判定された人位置判別領域に属する障害物位置判別領域に壁があるかどうかを障害物検知手段により判定し、壁があると判定されると、壁の前に人がいると考えられるので、暖房時においては、リモコンで設定された設定温度より低目の温度設定を行い、冷房時においては、リモコンで設定された設定温度より高めの温度設定を行なう。   After determining the distance numbers to the front wall WC, the left wall WL, and the right wall WR in this way, there is a wall in the obstacle position determination area belonging to the person position determination area determined to have a person by the human body detection means. If it is determined by the obstacle detection means and it is determined that there is a wall, it is considered that there is a person in front of the wall, so during heating, the temperature setting is lower than the setting temperature set by the remote control During cooling, the temperature is set higher than the set temperature set by the remote controller.

以下、この人壁近接制御について暖房時を例にとり具体的に説明する。
A.人が近距離領域あるいは中距離領域にいる場合
近距離領域及び中距離領域は、室内機から近い位置にあり、領域面積も小さいので、室
温が上昇する度合いが高くなることから、リモコンで設定された設定温度を第1の所定温度(例えば、2℃)だけ低目に設定する。
B.人が遠距離領域にいる場合
遠距離領域は、室内機から遠い位置にあり、領域面積も大きいので、室温が上昇する度合いは近距離領域あるいは中距離領域より低いことから、リモコンで設定された設定温度を第1の所定温度より少ない第2の所定温度(例えば、1℃)だけ低目に設定する。
Hereinafter, the human wall proximity control will be specifically described by taking heating as an example.
A. When a person is in a short distance area or a medium distance area The short distance area and the medium distance area are close to the indoor unit, and the area of the area is small. The set temperature is set to a low value by a first predetermined temperature (for example, 2 ° C.).
B. When a person is in a long-distance area Since the long-distance area is far from the indoor unit and has a large area, the degree of increase in room temperature is lower than that in the short-distance area or medium-distance area. The set temperature is set to a low level by a second predetermined temperature (for example, 1 ° C.) lower than the first predetermined temperature.

また、遠距離領域は領域面積が大きいので、同じ人位置判別領域に人と壁があると検知しても、人と壁が離れている可能性があるので、表14に示されるような組み合わせの場合に限り、人壁近接制御を行なうようにしており、人と壁との位置関係に応じて温度シフトを行なうようにしている。   In addition, since the long-distance area has a large area, even if it is detected that there is a person and a wall in the same person position determination area, there is a possibility that the person and the wall are separated. Only in this case, the human wall proximity control is performed, and the temperature shift is performed according to the positional relationship between the person and the wall.

<壁距離計測の高精度化>
この壁距離計測は、室内機から正面壁WC、左壁WL、右壁WRの距離番号決定の精度を高めるためのものである。すなわち、室内機は、通常平面視で矩形の部屋の壁面に取り付けられるものとすると、正面壁WC、左壁WL及び右壁WRの位置が分かれば、その位置よりコーナー部の位置が類推できる。コーナー部は略90度の角度をなしており、二つの壁面が存在するため、エッジが生じやすく、ステレオ法により、正確に検知しやすく、実際に測定したコーナー部までの距離と、実際に測定した正面及び左右の壁面WC,WL,WRまでの距離から三角関数によって算出されるコーナー部までの距離を比較することにより、正面及び左右の壁面WC,WL,WRの位置の正確性を確認することができる。この計測は、壁検知の際に照明等を検知して、その照明までの距離を壁面までの距離と誤認識してしまう可能性があることから、コーナー部による確認は非常に重要な役割を果たすものである。
<High accuracy of wall distance measurement>
This wall distance measurement is intended to improve the accuracy of determining the distance numbers from the indoor unit to the front wall WC, the left wall WL, and the right wall WR. That is, assuming that the indoor unit is normally attached to the wall surface of a rectangular room in plan view, if the positions of the front wall WC, the left wall WL, and the right wall WR are known, the position of the corner can be inferred from the positions. The corner has an angle of approximately 90 degrees, and there are two wall surfaces, so it is easy to produce edges, and it is easy to detect accurately by the stereo method, and the actual distance measured to the corner is actually measured. The accuracy of the position of the front and left and right wall surfaces WC, WL, and WR is confirmed by comparing the distance to the corner calculated by the trigonometric function from the distance to the front and left and right wall surfaces WC, WL, and WR. be able to. Since this measurement may detect lighting etc. at the time of wall detection and misrecognize the distance to the lighting as the distance to the wall surface, confirmation by the corner part plays a very important role. To fulfill.

図32は、上述したように決定された正面及び左右の壁面WC,WL,WRの距離番号(例えば、表13参照)をここでは仮距離番号として、この仮距離番号を修正するためのフローチャートである。   FIG. 32 is a flowchart for correcting the temporary distance number using the distance numbers (for example, see Table 13) of the front and left and right wall surfaces WC, WL, and WR determined as described above as temporary distance numbers. is there.

正面及び左右の壁面WC,WL,WRの仮距離番号が求められると(ステップS111)、ステップS112において、左右のコーナー部の角度及び距離を算出する。なお、コーナー部の角度とは、各画素を特定するために使用した水平方向の角度と同様、室内機から見て正面の基準線から右向きに測定した角度のことである(上述したβ)。   When the temporary distance numbers of the front and left and right wall surfaces WC, WL, and WR are obtained (step S111), the angles and distances of the left and right corner portions are calculated in step S112. Note that the angle of the corner portion is the angle measured rightward from the front reference line when viewed from the indoor unit, similarly to the horizontal angle used to identify each pixel (β described above).

左のコーナー部(正面壁WCと左壁WLとのコーナー部)の角度は、正面壁WCの仮距離番号と左壁WLの仮距離番号から三角関数で算出された表15に基づいて決定され、右のコーナー部(正面壁WCと右壁WRとのコーナー部)の角度も同様に、正面壁WCの仮距離番号と右壁WRの仮距離番号から三角関数で算出された表16に基づいて決定される。   The angle of the left corner (the corner between the front wall WC and the left wall WL) is determined based on Table 15 calculated by a trigonometric function from the temporary distance number of the front wall WC and the temporary distance number of the left wall WL. Similarly, the angle of the right corner (the corner between the front wall WC and the right wall WR) is similarly based on Table 16 calculated by a trigonometric function from the temporary distance number of the front wall WC and the temporary distance number of the right wall WR. Determined.

一方、左右のコーナー部までの仮距離番号は、正面壁WCの仮距離番号と左壁WLあるいは右壁WRの仮距離番号から三角関数で算出された表17に基づいて決定される。   On the other hand, the provisional distance number to the left and right corners is determined based on Table 17 calculated by a trigonometric function from the provisional distance number of the front wall WC and the provisional distance number of the left wall WL or the right wall WR.

なお、表15、表16、表17において、正面壁WCの仮距離番号の最小値を8としたのは、正面壁WCは3mより近くには存在しないと想定しているからである。また、左壁WL及び右壁WRまでの距離は0mの場合も実際にはあるが、撮像センサユニット24,26の場合、被写界深度の影響により近距離は検知できないことから、左壁WL及び右壁WRの仮距離番号の最小値は2に設定している。   In Tables 15, 16, and 17, the minimum value of the temporary distance number of the front wall WC is set to 8, because it is assumed that the front wall WC does not exist near 3 m. In addition, although the distance to the left wall WL and the right wall WR is actually 0 m, in the case of the imaging sensor units 24 and 26, the short distance cannot be detected due to the influence of the depth of field. And the minimum value of the temporary distance number of the right wall WR is set to 2.

なお、表7あるいは表8では、距離番号=12を制限値(最大値X)として設定したが、縦長あるいは横長の部屋を想定して、表21では距離番号の最大値を14(検知距離10mに相当)に設定している。   In Table 7 or Table 8, the distance number = 12 is set as the limit value (maximum value X). However, assuming a vertically or horizontally long room, the maximum value of the distance number is 14 (detection distance 10 m) in Table 21. Equivalent).

ステップS113においては、ステップS112において決定された角度に対応する画素でステレオ法により検知動作を行い、コーナー部までの実際の距離を計測する。次のステップS114において、ステップS112で求められた左右のコーナー部までの仮距離番号の相当する距離と、ステップS113で計測された左右のコーナー部までの実際の距離とを比較し、その差が±1以内であれば、ステップS111において求められた正面及び左右の壁面WC,WL,WRの仮距離番号は正しいと見なして、ステップS115において仮距離番号を正しい距離番号として決定する。   In step S113, a detection operation is performed by the stereo method on the pixel corresponding to the angle determined in step S112, and the actual distance to the corner portion is measured. In the next step S114, the distance corresponding to the temporary distance number obtained in step S112 is compared to the actual distance to the left and right corners measured in step S113, and the difference is determined. If within ± 1, the provisional distance numbers of the front and left and right wall surfaces WC, WL, and WR obtained in step S111 are regarded as correct, and the provisional distance number is determined as the correct distance number in step S115.

一方、左コーナー部及び右コーナー部のいずれか一方の仮距離番号に相当する距離と実際の距離との差が±1以内でなければ、左壁WLあるいは右壁WRの仮距離番号が間違っ
ていると見なして、ステップS116において距離番号を15(最大値)とする。また、左コーナー部及び右コーナー部の両方の仮距離番号に相当する距離と実際の距離との差が±1以内でなければ、正面WCの仮距離番号が間違っていると見なして、ステップS116において距離番号を14(最大値)とする。
On the other hand, if the difference between the distance corresponding to the temporary distance number of either the left corner part or the right corner part and the actual distance is not within ± 1, the temporary distance number of the left wall WL or the right wall WR is incorrect. In step S116, the distance number is set to 15 (maximum value). If the difference between the distance corresponding to the provisional distance number of both the left corner part and the right corner part and the actual distance is not within ± 1, it is assumed that the provisional distance number of the front WC is incorrect, and step S116. The distance number is 14 (maximum value).

このようにして決定された正面及び左右の壁面WC,WL,WRまでの距離は精度が高く、左右の壁面WC,WL,WRの位置を認識することにより部屋のサイズを認識することができ、部屋のサイズに応じて風向変更手段あるいは室内ファン8により風向あるいは風量を制御することで、省エネ及び快適空調を達成することができる。加えて、上述した障害物回避制御あるいは人壁近接制御を効率的に行なうことができるばかりでなく、室内機の設置位置あるいは部屋形状に応じた空調制御(後述)等、他の制御にも有効利用することができる。   The distance to the front and left and right wall surfaces WC, WL, WR determined in this way is highly accurate, and the size of the room can be recognized by recognizing the positions of the left and right wall surfaces WC, WL, WR, Energy saving and comfortable air conditioning can be achieved by controlling the air direction or the air volume with the air direction changing means or the indoor fan 8 according to the size of the room. In addition, the above obstacle avoidance control or human wall proximity control can be efficiently performed, and also effective for other controls such as an air conditioning control (described later) according to the installation position of the indoor unit or the room shape. Can be used.

なお、本実施の形態においては、壁距離計測の高精度化を図るためには、正面及び左右の壁面を検知した後に、コーナー部を検知しているが、略180度の角度範囲の全壁面を一度に検知して、その距離全てを記録した後に、正面及び左右の側壁の距離データと、この距離データから求められるコーナー部の距離データを抽出して両者を比較することもできる。しかしながら、後者の方法は、正面及び左右の側壁とコーナー部以外の不必要なデータを記録するメモリを必要とするため、メモリの節約の点で前者の方法の方が有利である。   In the present embodiment, in order to increase the accuracy of wall distance measurement, the corners are detected after detecting the front and left and right wall surfaces, but all wall surfaces in an angle range of approximately 180 degrees are detected. It is also possible to extract the distance data of the front and left and right side walls and the distance data of the corner portion obtained from the distance data and compare them. However, since the latter method requires a memory for recording unnecessary data other than the front and left and right side walls and the corner portion, the former method is more advantageous in terms of memory saving.

また、表18を参照して説明した計測すべき画素は、室内機から見て、垂直方向に5度〜80度、水平方向に−80度〜80度の範囲で設定したが、周囲の壁面の外側には、気流を妨げる障害物は存在しないことから、周囲の壁面の外側に対応する画素では、ステレオ法による計測を行なわないように設定することもできる。   The pixels to be measured described with reference to Table 18 are set in the range of 5 to 80 degrees in the vertical direction and -80 to 80 degrees in the horizontal direction when viewed from the indoor unit. Since there are no obstacles that obstruct the airflow outside, the pixels corresponding to the outside of the surrounding wall can be set not to perform the measurement by the stereo method.

<室内機の設置位置あるいは部屋形状に応じた空調制御>
図33は、室内機の設置位置及び部屋形状を認識するためのフローチャートを示している。
<Air conditioning control according to indoor unit installation position or room shape>
FIG. 33 shows a flowchart for recognizing the installation position and room shape of the indoor unit.

上述したように、正面及び左右の壁面WC,WL,WRの距離番号が決定されると(ステップS121)、ステップS122において、左壁WLの距離番号が2に等しいかどうかを判定し、2に等しければ、ステップS123において、室内機は左壁WLに近接して配置されていると判定し(室内機に向かって「右壁近接設置」)、ステップS124において第1の左右羽根制御(後述)を行なう。   As described above, when the distance numbers of the front and left and right wall surfaces WC, WL, and WR are determined (step S121), in step S122, it is determined whether or not the distance number of the left wall WL is equal to 2. If they are equal, it is determined in step S123 that the indoor unit is arranged close to the left wall WL ("installation close to the right wall" toward the indoor unit), and first left and right blade control (described later) is performed in step S124. To do.

一方、左壁WLの距離番号が2でなければ、ステップS125において、右壁WRの距離番号が2に等しいかどうかを判定し、2に等しければ、ステップS126において、室内機は右壁WRに近接して配置されていると判定し(室内機に向かって「左壁近接設置」)、ステップS127において第2の左右羽根制御(後述)を行なう。   On the other hand, if the distance number of the left wall WL is not 2, it is determined in step S125 whether or not the distance number of the right wall WR is equal to 2, and if it is equal to 2, the indoor unit is changed to the right wall WR in step S126. It is determined that they are disposed close to each other (“left wall proximity installation” toward the indoor unit), and second left and right blade control (described later) is performed in step S127.

また、右壁WRの距離番号が2でなければ、ステップS128において、室内機の設置位置は壁面中央部であると判定し(中央設置)、ステップS129に移行する。   If the distance number of the right wall WR is not 2, it is determined in step S128 that the indoor unit is installed at the center of the wall surface (central installation), and the process proceeds to step S129.

ステップS129においては、正面壁WCの距離番号と、左壁WLの距離番号と右壁WRの距離番号の和とを比較し、前者が後者以上と判定されると、ステップS130において部屋形状は「縦長」と判定し、ステップS131において第1の上下羽根制御(後述)及び第3の左右羽根制御(後述)を行なう。   In step S129, the distance number of the front wall WC is compared with the sum of the distance number of the left wall WL and the distance number of the right wall WR. If the former is determined to be greater than or equal to the latter, the room shape is “ In step S131, first vertical blade control (described later) and third left and right blade control (described later) are performed.

一方、ステップS129において、正面壁WCの距離番号は、左壁WLの距離番号と右
壁WRの距離番号の和未満と判定されると、ステップS132において部屋形状は「横長」と判定し、ステップS133において第2の上下羽根制御(後述)及び第4の左右羽根制御(後述)を行なう。
On the other hand, if it is determined in step S129 that the distance number of the front wall WC is less than the sum of the distance number of the left wall WL and the distance number of the right wall WR, the room shape is determined to be “landscape” in step S132, and step In S133, second upper and lower blade control (described later) and fourth left and right blade control (described later) are performed.

図34(a)(b)(c)は、それぞれ中央設置、右壁近接設置あるいは左壁近接設置の場合の左右羽根14の揺動範囲を示している。   34 (a), 34 (b), and 34 (c) show the swing ranges of the left and right blades 14 in the case of center installation, right wall proximity installation, or left wall proximity installation, respectively.

中央設置で、上述した障害物回避制御を行なわない場合、図34(a)に示されるように、左右羽根14は通常自動風向制御を行い、所定の角度範囲(例えば、左右にそれぞれ80度、合計160度)で左右対称にスイング動作する。   When the obstacle avoidance control described above is not performed in the central installation, as shown in FIG. 34 (a), the left and right blades 14 normally perform automatic wind direction control, and a predetermined angle range (for example, 80 degrees to the left and right, respectively) Swing is performed symmetrically at 160 degrees in total.

一方、右壁近接設置あるいは左壁近接設置の場合、近接する側面方向には人が存在する可能性がないため、通常自動風向制御における全域スイングでは無駄を生じる。そこで、右壁近接設置あるいは左壁近接設置の場合には、左右羽根14を正面から近接する側面とは反対方向にスイング動作させるようにしている。   On the other hand, in the case of the right wall proximity installation or the left wall proximity installation, there is no possibility that a person exists in the adjacent side surface direction. Therefore, in the case of the right wall proximity installation or the left wall proximity installation, the left and right blades 14 are swung in the direction opposite to the side surface adjacent from the front.

さらに詳述すると、右壁近接設置で障害物回避制御を行なわない場合、図34(b)に示される第1の左右羽根制御が行われ、左右羽根14の揺動範囲が小さく設定されて左右羽根14は正面から右方向に所定の角度範囲(80度)でスイング動作する。あるいは、正面の左5度から右方向に所定の角度範囲(80度)でスイング動作するようにしてもよい。   More specifically, when obstacle avoidance control is not performed in the vicinity of the right wall, the first left and right blade control shown in FIG. 34B is performed, and the swing range of the left and right blades 14 is set to be small and left and right. The blade 14 swings from the front to the right in a predetermined angle range (80 degrees). Alternatively, the swing operation may be performed in a predetermined angle range (80 degrees) from the left 5 degrees to the right.

また、左壁近接設置で障害物回避制御を行なわない場合、図34(c)に示される第2の左右羽根制御が行われ、左右羽根14の揺動範囲が小さく設定されて左右羽根14は正面から左方向に所定の角度範囲(80度)でスイング動作する。あるいは、正面の右5度から左方向に所定の角度範囲(80度)でスイング動作するようにしてもよい。   When the obstacle avoidance control is not performed in the vicinity of the left wall, the second left and right blade control shown in FIG. 34 (c) is performed, and the swing range of the left and right blades 14 is set to be small. Swing motion is performed in a predetermined angle range (80 degrees) from the front to the left. Alternatively, the swing operation may be performed in a predetermined angle range (80 degrees) from the right 5 degrees to the left.

一方、障害物回避制御を行なわない通常自動風向制御の場合の上下羽根12は、所定の角度範囲で上下にスイング動作するが、中央設置で縦長の部屋形状の場合、気流を遠くまで到達させる必要があることから、第1の上下羽根制御においては、前記所定の角度範囲を、多少(例えば、5度)上方修正して(上げて)スイング動作させるようにしている。逆に、中央設置で横長の部屋形状の場合、気流を遠くまで到達させる必要がないことから、第2の上下羽根制御においては、前記所定の角度範囲を、多少(例えば、5度)下方修正して(下げて)スイング動作させるようにしている。
また、中央設置で縦長の部屋形状の場合、左右の壁面までの距離が近いことから、第3の左右羽根制御においては、通常自動風向制御で設定されたスイング動作の所定の角度範囲より小さく(例えば、左右にそれぞれ75度、合計150度)設定するとともに、室内ファン8の風量を増大させるのに対し、横長の部屋形状の場合、左右方向に広範囲に気流を到達させる必要があることから、第4の左右羽根制御においては、通常自動風向制御で設定されたスイング動作の所定の角度範囲より大きく(例えば、左右にそれぞれ85度、合計170度)設定している。
On the other hand, the upper and lower blades 12 in the normal automatic wind direction control that does not perform obstacle avoidance control swing up and down within a predetermined angle range. Therefore, in the first upper and lower blade control, the predetermined angle range is slightly corrected (for example, 5 degrees) upward (raised) to perform a swing operation. On the other hand, in the case of a horizontally long room with a central installation, it is not necessary to allow the airflow to reach far, so in the second upper and lower blade control, the predetermined angle range is slightly corrected downward (for example, 5 degrees). (Lowered) to make it swing.
Also, in the case of a vertically long room shape with a central installation, the distance to the left and right wall surfaces is short, so in the third left and right blade control, it is smaller than the predetermined angular range of the swing operation normally set by automatic wind direction control ( (For example, 75 degrees on each side, 150 degrees in total) and the air volume of the indoor fan 8 is increased, whereas in the case of a horizontally long room shape, the air flow needs to reach a wide range in the left and right directions. In the fourth left and right blade control, the angle is set to be larger than a predetermined angle range of the swing operation set in the normal automatic wind direction control (for example, 85 degrees to the left and right, respectively, a total of 170 degrees).

なお、本実施の形態においては、距離検知手段としてのステレオ法を採用したが、ステレオ法に代えて、投光部28と撮像センサユニット24を利用した手法を採用することもできる。この手法について説明する。   In the present embodiment, the stereo method is used as the distance detection means, but a method using the light projecting unit 28 and the image sensor unit 24 may be used instead of the stereo method. This method will be described.

図35に示されるように、本実施形態の本体2には、撮像センサユニット24および投光部28を有する。投光部28は、光源70と走査部72からなり(図示せず)、光源70は、LEDやレーザーを利用すればよい。また、走査部72はガルバノミラーなどを利用し、投光方向を任意に変化させることができる。図36は、撮像センサユニット24と
投光部28の関係を示した模式図である。本来、投光方向は2自由度、撮像面は縦横の2次元平面であるが、説明を簡略化するために、投影方向1自由度、撮像面は横方向のみの直線として考える。ここで、投光部28は、撮像センサユニット24の光軸方向に対して、投光方向ρで光を投光する。撮像センサユニット24は、投光部28が投光する直前のフレーム画像と投光中のフレーム画像の差分処理を行なうことにより、投光部28が投光した光を反射している点Pの画像上でのu座標u1を取得する。撮像センサユニット24から点Pまでの距離をXとすると、以下の関係が成り立つ。
As shown in FIG. 35, the main body 2 of the present embodiment includes an imaging sensor unit 24 and a light projecting unit 28. The light projecting unit 28 includes a light source 70 and a scanning unit 72 (not shown), and the light source 70 may use an LED or a laser. Further, the scanning unit 72 can arbitrarily change the light projecting direction using a galvano mirror or the like. FIG. 36 is a schematic diagram showing the relationship between the image sensor unit 24 and the light projecting unit 28. Originally, the projection direction is a two-degree-of-freedom and the imaging surface is a vertical and horizontal two-dimensional plane. Here, the light projecting unit 28 projects light in the light projecting direction ρ with respect to the optical axis direction of the imaging sensor unit 24. The image sensor unit 24 performs a difference process between the frame image immediately before the light projecting unit 28 projects light and the frame image being projected, thereby reflecting the light P projected by the light projecting unit 28. The u coordinate u1 on the image is acquired. When the distance from the image sensor unit 24 to the point P is X, the following relationship is established.

よって、   Therefore,

つまり、投光部28の投光方向ρを変化させながら、その光の反射点Pを検出することにより、空調空間内の距離情報を得ることができる。   That is, distance information in the air-conditioned space can be obtained by detecting the reflection point P of the light while changing the light projecting direction ρ of the light projecting unit 28.

表18におけるi及びjは、投光部28が走査すべきアドレスを示しており、垂直方向の角度及び水平方向の角度は、上述した仰角α及び室内機から見て正面の基準線から右向きに測定した角度βをそれぞれ示している。すなわち、室内機から見て、垂直方向に5度〜80度、水平方向に10度〜170度の範囲で各アドレスを設定し、投光部28は各アドレスを計測し、居住空間を走査する。   In Table 18, i and j indicate addresses to be scanned by the light projecting unit 28, and the vertical angle and the horizontal angle are set to the right from the elevation angle α and the reference line in front as viewed from the indoor unit. Each measured angle β is shown. That is, when viewed from the indoor unit, each address is set in the range of 5 to 80 degrees in the vertical direction and 10 to 170 degrees in the horizontal direction, and the light projecting unit 28 measures each address and scans the living space. .

次に、障害物までの距離測定について、図37のフローチャートを参照しながら説明する。なお、図37のフローチャートは図25のフローチャートと極めて類似しているので、異なるステップのみ以下説明する。   Next, distance measurement to an obstacle is demonstrated, referring the flowchart of FIG. Note that the flowchart of FIG. 37 is very similar to the flowchart of FIG. 25, so only different steps will be described below.

まずステップS48において、投光部28が投光を行なうアドレス[i,j]に対応する領域(図13に示される領域A〜Gのいずれか)に人がいないと判定された場合には、ステップS49に移行する一方、人がいると判定された場合には、ステップS43に移行する。すなわち、人は障害物ではないので、人がいると判定された領域に対応する画素では、距離測定を行なうことなく以前の距離データを使用し(距離データを更新しない)、人がいないと判定された領域に対応する画素においてのみ距離測定を行い、新たに測定した距離データを使用する(距離データを更新する)ように設定する。   First, in step S48, when it is determined that there is no person in the area (any one of the areas A to G shown in FIG. 13) corresponding to the address [i, j] where the light projecting unit 28 performs light projection, If it is determined that there is a person while the process proceeds to step S49, the process proceeds to step S43. That is, since the person is not an obstacle, the pixel corresponding to the area determined to have a person uses the previous distance data without performing distance measurement (does not update the distance data) and determines that there is no person. The distance measurement is performed only in the pixel corresponding to the region thus set, and the newly measured distance data is set to be used (distance data is updated).

ステップS49において、前述の投光処理と反射点を撮像センサユニット24から取得することにより、障害物までの距離を推定する。もちろん、前述のように、距離番号確定処理を利用して、距離番号を利用した処理を行なえばよい。   In step S49, the distance to the obstacle is estimated by acquiring the above-described light projection process and the reflection point from the image sensor unit 24. Of course, as described above, the distance number determination process may be used to perform the process using the distance number.

また、距離検知手段として人体検知手段を利用してもかまわない。これは、人体検知手段を利用した人体距離検出手段と、人体検知手段を利用した障害物検出手段からなる。この処理について説明する。   Further, a human body detection unit may be used as the distance detection unit. This comprises a human body distance detecting means using human body detecting means and an obstacle detecting means using human body detecting means. This process will be described.

図38に示されるように、本実施形態の本体2には、単一の撮像センサユニット24を有する。また、図39は、人体検知手段を利用した人体距離検出手段の処理の流れを示したフローチャートである。この図において、図5と同じステップに関しては、同一の符号を付しており、ここではその詳細な説明を省略する。   As shown in FIG. 38, the main body 2 of the present embodiment has a single image sensor unit 24. FIG. 39 is a flowchart showing the flow of processing of the human body distance detecting means using the human body detecting means. In this figure, the same steps as those in FIG. 5 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted here.

ステップS201において、人体距離検出手段は、前記人体検知手段が領域分割を行なった各領域において、差分が生じている画素のうち、最も画像上部に存在する画素を検出し、そのv座標をv1として取得する。   In step S201, the human body distance detection means detects a pixel that is present at the top of the image among the pixels in which the difference is generated in each area where the human body detection means has divided the area, and sets the v coordinate as v1. get.

さらに、ステップS202において、人体距離検出手段は、最も画像上部のv座標であるv1を利用して、撮像センサユニットから人物までの距離を推定する。図40は、この処理を説明するための模式図である。図40(a)はカメラ近傍と遠方に二人の人物121,122が存在するシーンの模式図、図40(b)は撮像センサユニットが図40(a)のシーンにおいて撮像した画像の差分画像を示している。また、差分が生じている領域123,124は、それぞれ、人物121,122に対応する。ここで、人物の身長h1が既知であり、空調空間内のすべての人物の身長はほぼ等しいとする。前述のように、撮像センサユニット24は2mの高さに設置されているため、図40(a)に示すように、撮像センサユニットは、人物の上部から見下ろして撮像を行なう。このとき、人物が撮像センサユニットに近ければ近いほど、図40(b)に示すように、人物は画像上の下部に撮像される。すなわち、人物の最も画像上部のv座標v1と撮像センサユニットから人物までの距離は1対1に対応する。このことから、人物の最も上部のv座標v1と撮像センサユニットから人物までの距離の対応を事前に求めておくことにより、人体検知手段を利用した人体距離検出手段を行なうことができる。表19は、人物の平均身長をh1として利用し、人物の最も画像上部のv座標v1と撮像センサユニットから人物までの距離の対応を事前に求めた例である。ここでは、撮像センサユニットとして、VGAの解像度を有する撮像センサユニットを利用した。この表より、例えば、v1=70であった場合、撮像センサユニット24から人物までの距離は、およそ2mであると推測される。   Furthermore, in step S202, the human body distance detection means estimates the distance from the image sensor unit to the person using v1 that is the v coordinate at the top of the image. FIG. 40 is a schematic diagram for explaining this process. 40A is a schematic diagram of a scene in which two persons 121 and 122 exist in the vicinity of the camera and in the distance, and FIG. 40B is a difference image of images captured by the image sensor unit in the scene of FIG. Is shown. Moreover, the areas 123 and 124 where the difference is generated correspond to the persons 121 and 122, respectively. Here, it is assumed that the height h1 of the person is known and the heights of all the persons in the air-conditioned space are substantially equal. As described above, since the imaging sensor unit 24 is installed at a height of 2 m, as shown in FIG. 40A, the imaging sensor unit performs imaging while looking down from above the person. At this time, as the person is closer to the image sensor unit, the person is imaged at the lower part of the image as shown in FIG. That is, the v-coordinate v1 at the top of the image of the person and the distance from the image sensor unit to the person correspond one-to-one. From this, the human body distance detecting means using the human body detecting means can be performed by obtaining in advance the correspondence between the uppermost v coordinate v1 of the person and the distance from the imaging sensor unit to the person. Table 19 shows an example in which the average height of a person is used as h1, and the correspondence between the v-coordinate v1 at the top of the image and the distance from the imaging sensor unit to the person is obtained in advance. Here, an image sensor unit having VGA resolution is used as the image sensor unit. From this table, for example, when v1 = 70, the distance from the image sensor unit 24 to the person is estimated to be about 2 m.

次に、人体検知手段を利用した障害物検出手段について説明する。   Next, the obstacle detection means using the human body detection means will be described.

図41は、人体検知手段を利用した障害物検出手段の処理の流れを示したフローチャートである。   FIG. 41 is a flowchart showing the flow of processing of obstacle detection means using human body detection means.

ステップS203において、障害物検出手段は、前記人体距離検出手段が推定した撮像センサユニット24から人物までの距離情報を利用して、画像上での人物の高さv2を推定する。図42は、この処理を説明するための模式図であり、図40と同様のシーンを示した模式図である。ここで、前述のように人物の身長h1が既知であり、空調空間内のすべての人物の身長はほぼ等しいとする。前述のように、撮像センサユニット24は2mの高さに設置されているため、図39(a)に示すように、撮像センサユニットは、人物の上部から見下ろして撮像を行なう。このとき、人物が撮像センサユニット24に近ければ近いほど、図39(b)に示すように、人物の画像上での大きさは大きくなる。すなわち、人物の最も画像上部のv座標と最も画像下部のv座標との差v2は、撮像センサユニット24から人物までの距離に対して、1対1に対応する。このことから、撮像センサユニットから人物までの距離がわかっている場合に、その画像上での大きさを推定することができる。これは、人物の最も画像上部のv座標と最も画像下部のv座標との差v2と撮像センサユニットから人物までの距離の対応を事前に求めておけばよい。表20は、人物の最も画像上部のv座標v1、人物の最も画像上部のv座標と最も画像下部のv座標との差v2と撮像センサユニット24から人物までの距離の対応を事前に求めた例である。ここでは、撮像センサユニットとして、VGAの解像度を有する撮像センサユニットを利用した。この表より、例えば、撮像センサユニット24から人物までの距離が2mであった場合、人物の最も画像上部のv座標と最も画像下部のv座標との差v2=85であると推測される。   In step S203, the obstacle detection means estimates the height v2 of the person on the image using the distance information from the image sensor unit 24 to the person estimated by the human body distance detection means. FIG. 42 is a schematic diagram for explaining this process, and is a schematic diagram showing a scene similar to FIG. Here, it is assumed that the height h1 of the person is known as described above, and the heights of all persons in the air-conditioned space are substantially equal. As described above, since the image sensor unit 24 is installed at a height of 2 m, as shown in FIG. 39A, the image sensor unit captures an image while looking down from above the person. At this time, the closer the person is to the image sensor unit 24, the larger the size of the person on the image, as shown in FIG. That is, the difference v2 between the v-coordinate at the top of the image and the v-coordinate at the bottom of the image has a one-to-one correspondence with the distance from the image sensor unit 24 to the person. From this, when the distance from the image sensor unit to the person is known, the size on the image can be estimated. This can be done by obtaining in advance the correspondence between the difference v2 between the v-coordinate at the top of the image and the v-coordinate at the bottom of the image and the distance from the image sensor unit to the person. Table 20 shows in advance the correspondence between the v coordinate v1 of the person at the top of the image, the difference v2 between the v coordinate of the person at the top of the image and the v coordinate of the bottom of the image, and the distance from the image sensor unit 24 It is an example. Here, an image sensor unit having VGA resolution is used as the image sensor unit. From this table, for example, when the distance from the image sensor unit 24 to the person is 2 m, it is estimated that the difference v2 = 85 between the v coordinate of the uppermost image and the v coordinate of the lowermost image of the person.

ステップS204において、障害物検出手段は、差分画像の各領域において、最も画像上部に存在する差分が生じている画素と最も画像下部に存在する差分が生じている画素を検出し、そのv座標の差v3を計算する。   In step S204, the obstacle detection means detects the pixel having the highest difference at the top of the image and the pixel having the lowest difference at the bottom of the image in each region of the difference image. The difference v3 is calculated.

ステップS205において、撮像センサユニット24から人物までの距離情報を利用し
て推定した画像上での人物の高さv2と、実際の差分画像から求めた人物の高さv3を比較することで、撮像センサユニット24と人物の間に障害物が存在するかどうかを推定する。図43、図44は、この処理を説明するための模式図である。図43は、図40と同様のシーンを示しており、撮像センサユニット24と人物の間に障害物が存在しないシーンを示した模式図である。一方、図44は障害物が存在するシーンを示した模式図である。図43において、撮像センサユニットと人物の間に障害物が存在しない場合、撮像センサユニット24から人物までの距離情報を利用して推定した画像上での人物の高さv2と、実際の差分画像から求めた人物123の高さv3はほぼ等しくなる。一方、図44において、撮像センサユニット24と人物の間に障害物が存在する場合、人物の一部が遮蔽されてしまい、遮蔽された領域は差分が存在しなくなる。ここで、空調空間内の遮蔽物は、ほとんどのものが床に置かれていることに着目すると、人物の下部領域が遮蔽されると考えられる。このことは、人物領域の最も画像上部のv座標であるv1を利用して人物までの距離を求めた場合、もし、撮像センサユニット24と人物の間に障害物が存在したとしても、距離は正確に求まることを示している。一方、もし、撮像センサユニット24と人物の間に障害物が存在する場合、実際の差分画像から求めた人物125の高さv3は、撮像センサユニット24と人物までの距離情報を利用して推定した画像上での人物の高さv2に比べ、小さくなると推測される。そのため、ステップS205において、v3がv2に比べ十分に小さいと判断された場合、ステップS206に移行し、撮像センサユニットと人物の間に障害物があると判断する。この際、撮像センサユニットと障害物との距離は、最も上部のv座標v1から求めた撮像センサユニットから人物までの距離に等しいとする。
In step S205, the person's height v2 on the image estimated using the distance information from the image sensor unit 24 to the person is compared with the person's height v3 obtained from the actual difference image, thereby capturing an image. It is estimated whether there is an obstacle between the sensor unit 24 and the person. 43 and 44 are schematic diagrams for explaining this process. FIG. 43 shows a scene similar to FIG. 40, and is a schematic diagram showing a scene in which no obstacle exists between the image sensor unit 24 and a person. On the other hand, FIG. 44 is a schematic diagram showing a scene where an obstacle exists. In FIG. 43, when there is no obstacle between the image sensor unit and the person, the person height v2 on the image estimated using the distance information from the image sensor unit 24 to the person and the actual difference image The height v3 of the person 123 obtained from the above becomes substantially equal. On the other hand, in FIG. 44, when an obstacle exists between the image sensor unit 24 and a person, a part of the person is shielded, and there is no difference in the shielded area. Here, considering that most of the shielding objects in the air-conditioned space are placed on the floor, it is considered that the lower area of the person is shielded. This means that when the distance to the person is obtained using v1 that is the v coordinate at the top of the image in the person area, even if an obstacle exists between the image sensor unit 24 and the person, the distance is It shows that it is obtained accurately. On the other hand, if there is an obstacle between the image sensor unit 24 and the person, the height v3 of the person 125 obtained from the actual difference image is estimated using the distance information between the image sensor unit 24 and the person. It is estimated that it is smaller than the height v2 of the person on the image. Therefore, when it is determined in step S205 that v3 is sufficiently smaller than v2, the process proceeds to step S206, and it is determined that there is an obstacle between the imaging sensor unit and the person. At this time, the distance between the imaging sensor unit and the obstacle is assumed to be equal to the distance from the imaging sensor unit to the person obtained from the uppermost v coordinate v1.

以上のように、人体検知手段による検知結果を利用して、距離検知手段を実現する。   As described above, the distance detection unit is realized using the detection result of the human body detection unit.

本発明に係る空気調和機は、室内機から正面及び左右の側壁までの距離を正確に計測することができ、正確な計測結果に基づいて風向変更羽根あるいは室内ファンを制御することで、効率的な空調運転を行なうことができるので、一般家庭用の空気調和機を含む様々な空気調和機として有用である。   The air conditioner according to the present invention can accurately measure the distance from the indoor unit to the front and left and right side walls, and efficiently controls the wind direction changing blade or the indoor fan based on the accurate measurement result. Therefore, it is useful as various air conditioners including general home air conditioners.

2 室内機本体、 2a 前面開口部、 2b 上面開口部、 4 可動前面パネル、6
熱交換器、 8 室内ファン、 10 吹出口、 12 上下羽根、 14 左右羽根、 16 フィルタ、 18,20 前面パネル用アーム、 24,26 撮像センサユニット、 28 投光部。
2 indoor unit body, 2a front opening, 2b top opening, 4 movable front panel, 6
Heat exchanger, 8 indoor fan, 10 air outlet, 12 upper and lower blades, 14 left and right blades, 16 filter, 18, 20 front panel arm, 24, 26 imaging sensor unit, 28 light projecting unit.

Claims (10)

室内機に、空気を吸い込む吸入口と、該吸入口から吸い込まれた空気を熱交換する熱交換器と、該熱交換器で熱交換された空気を吹き出すための吹出口と、該吹出口に設けられ吹き出される空気の向きを変更する風向変更羽根と、障害物の有無を検知する障害物検知手段を備えた撮像装置とを備え、該障害物検知手段の検知結果に基づいて前記風向変更羽根を制御して空調運転を行なう空気調和機であって、
前記障害物検知手段により前記室内機から室内機設置空間の周囲壁までの距離を計測し、計測した前記周囲壁までの距離に基づいて前記室内機から前記周囲壁に存在するコーナー部までの距離を算出するとともに、前記障害物検知手段により前記室内機から前記コーナー部までの距離を計測し、計測された前記コーナー部までの距離と算出された前記コーナー部までの距離を比較して前記室内機から前記周囲壁までの距離を決定し、決定された前記周囲壁までの距離に応じて前記風向変更羽根を制御するようにしたことを特徴とする空気調和機。
In the indoor unit, a suction port for sucking air, a heat exchanger for exchanging heat from the air sucked from the suction port, a blower outlet for blowing out the air heat-exchanged by the heat exchanger, and the blower outlet A wind direction changing blade provided to change the direction of the air to be blown out, and an imaging device having an obstacle detection means for detecting the presence or absence of an obstacle, and the wind direction change based on the detection result of the obstacle detection means An air conditioner that performs air conditioning operation by controlling blades,
The distance from the indoor unit to the surrounding wall of the indoor unit installation space is measured by the obstacle detection means, and the distance from the indoor unit to the corner portion existing on the surrounding wall based on the measured distance to the surrounding wall And calculating the distance from the indoor unit to the corner portion by the obstacle detection means, and comparing the measured distance to the corner portion with the calculated distance to the corner portion. An air conditioner characterized in that a distance from a machine to the surrounding wall is determined and the wind direction changing blade is controlled in accordance with the determined distance to the surrounding wall.
前記周囲壁が、前記室内機の正面に位置する正面壁と、該正面壁の両側に位置する左右の側壁とで構成され、前記正面壁と前記左右の側壁までの測定距離に基づいて前記正面壁と前記左右の側壁とのコーナー部までの距離を算出し、前記障害物検知手段により計測した前記コーナー部までの距離と、算出した前記コーナー部までの距離との差が第1の所定値以内の場合に、前記正面壁と前記左右の側壁までの測定距離を正しい測定距離として決定するようにしたことを特徴とする請求項1に記載の空気調和機。 The surrounding wall is composed of a front wall located in front of the indoor unit and left and right side walls located on both sides of the front wall, and the front surface is based on a measurement distance between the front wall and the left and right side walls. A distance between the wall and the left and right side walls is calculated to a corner portion, and a difference between the distance to the corner portion measured by the obstacle detection unit and the calculated distance to the corner portion is a first predetermined value. The air conditioner according to claim 1, wherein a measurement distance between the front wall and the left and right side walls is determined as a correct measurement distance. 前記風向変更羽根が、空気の吹き出し方向を左右に変更する左右風向変更羽根を備え、左あるいは右の側壁までの距離が第2の所定値以下の場合は、前記左右風向変更羽根の揺動範囲を、障害物回避制御を行なわない通常自動風向制御における前記左右風向変更羽根の揺動範囲より小さく設定することを特徴とする請求項2に記載の空気調和機。 When the wind direction changing blade includes a left and right wind direction changing blade that changes the air blowing direction to the left and right, and the distance to the left or right side wall is equal to or less than a second predetermined value, the swing range of the left and right wind direction changing blade is The air conditioner according to claim 2, wherein the air conditioner is set smaller than a swing range of the left and right wind direction changing blades in normal automatic wind direction control without performing obstacle avoidance control. 前記正面壁までの距離が第3の所定値以上の場合は、前記室内機設置空間を縦長の部屋と判定し、前記左右風向変更羽根の揺動範囲を、障害物回避制御を行なわない通常自動風向制御における前記左右風向変更羽根の揺動範囲より小さく設定することを特徴とする請求項2あるいは3に記載の空気調和機。 When the distance to the front wall is equal to or greater than a third predetermined value, the indoor unit installation space is determined to be a vertically long room, and the swing range of the left and right wind direction change blades is normally automatic without performing obstacle avoidance control. The air conditioner according to claim 2 or 3, wherein the air conditioner is set to be smaller than a swinging range of the left and right wind direction changing blades in wind direction control. 前記風向変更羽根が、空気の吹き出し方向を上下に変更する上下風向変更羽根を備え、前記正面壁までの距離が第3の所定値以上の場合は、前記室内機設置空間を縦長の部屋と判定し、前記上下風向変更羽根の揺動範囲を、障害物回避制御を行なわない通常自動風向制御における前記上下風向変更羽根の揺動範囲より上方修正することを特徴とする請求項2あるいは3に記載の空気調和機。 When the wind direction changing blade includes an up / down air direction changing blade that changes the air blowing direction up and down, and the distance to the front wall is equal to or greater than a third predetermined value, the indoor unit installation space is determined as a vertically long room 4. The swing range of the up / down wind direction changing blade is corrected upward from the swing range of the up / down wind direction changing blade in normal automatic wind direction control without performing obstacle avoidance control. Air conditioner. 前記正面壁までの距離が第3の所定値未満の場合は、前記室内機設置空間を横長の部屋と判定し、前記左右風向変更羽根の揺動範囲を、障害物回避制御を行なわない通常自動風向制御における前記左右風向変更羽根の揺動範囲より大きく設定することを特徴とする請求項2あるいは3に記載の空気調和機。 When the distance to the front wall is less than a third predetermined value, the indoor unit installation space is determined to be a horizontally long room, and the swing range of the left and right wind direction change blades is normally automatic without performing obstacle avoidance control. The air conditioner according to claim 2 or 3, wherein the air conditioner is set to be larger than a swinging range of the left and right wind direction changing blades in wind direction control. 前記風向変更羽根が、空気の吹き出し方向を上下に変更する上下風向変更羽根を備え、前記正面壁までの距離が第3の所定値以上の場合は、前記室内機設置空間を横長の部屋と判定し、前記上下風向変更羽根の揺動範囲を、障害物回避制御を行なわない通常自動風向制御における前記上下風向変更羽根の揺動範囲より下方修正することを特徴とする請求項2あるいは3に記載の空気調和機。 When the wind direction changing blade includes an up / down air direction changing blade that changes the air blowing direction up and down, and the distance to the front wall is not less than a third predetermined value, the indoor unit installation space is determined as a horizontally long room The swing range of the up / down wind direction changing blade is corrected downward from the swing range of the up / down wind direction changing blade in normal automatic wind direction control without performing obstacle avoidance control. Air conditioner. 前記第3の所定値は、前記左右の側壁までの距離の和であることを特徴とする請求項4乃
至7のいずれか1項に記載の空気調和機。
The air conditioner according to any one of claims 4 to 7, wherein the third predetermined value is a sum of distances to the left and right side walls.
決定された前記周囲壁までの距離に応じて前記室内機に設けられた室内ファンを制御するようにしたことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の空気調和機。 The air conditioner according to any one of claims 1 to 8, wherein an indoor fan provided in the indoor unit is controlled in accordance with the determined distance to the surrounding wall. 前記室内機設置空間に、前記室内機からの上下方向の角度及び左右方向の角度で決定される画素を設定し、前記周囲壁の外側に対応する画素では、前記障害物検知手段の計測を行なわないようにしたことを特徴とする請求項1乃至9のいずれか1項に記載の空気調和機。 Pixels determined by the vertical and horizontal angles from the indoor unit are set in the indoor unit installation space, and the obstacle detection means is measured at pixels corresponding to the outside of the surrounding wall. The air conditioner according to any one of claims 1 to 9, wherein the air conditioner is not provided.
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