JP2011080683A - 空気調和機 - Google Patents

Abstract

【課題】障害物の高さに応じて気流制御を行なうことにより快適性あるいは空調効率を向上することができる空気調和機を提供すること。
【解決手段】室内機に、吹出口から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設け、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、障害物を床面からの高さに応じて少なくとも二つ以上に区分し、その高さに応じて前記風向変更羽根を制御する。
【選択図】図３１

Description

本発明は、室内機に障害物の有無を検知する障害物検知手段を設け、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するようにした空気調和機に関する。

従来の空気調和機は、室内機に人位置検出手段と障害物位置検出手段を設け、人位置検出手段及び障害物位置検出手段の双方の検知信号に基づいて風向変更手段を制御して空調効率を向上させている。

この空気調和機にあっては、暖房運転が開始すると、人位置検出手段により室内に人がいるかどうかをまず判定し、人がいない場合には、障害物位置検出手段により障害物があるかどうかを判定し、障害物がない場合には、空調風が室内全体に広がるように風向変更手段を制御している。

また、人はいないが、回避できる障害物が検知された場合には、障害物がない方向に風向変更手段を制御する一方、回避できない障害物が検知された場合には、障害物に直接空調風が当たらないようにするとともに、空調風が室内全体に広がるように風向変更手段を制御している（例えば、特許文献１参照）。

実開平３−７２２４９号公報

空調空間に存在する障害物には高さの高いものや低いものがあり、特に室内機に近い領域においては、高さの低い障害物に対しては、障害物の上から気流を送ることにより快適空調を行なうことができるのに対し、高さの高い障害物に対しては、障害物を回避した気流制御を行なうことにより快適性が向上する。

しかしながら、特許文献１に記載の空気調和機の場合、障害物の高さに応じた気流制御については考慮していないため、快適空調あるいは空調効率の点でまだまだ改善の余地があった。

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、障害物の高さに応じて気流制御を行なうことにより快適性あるいは空調効率を向上する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。

上記目的を達成するために、本発明は、室内機に、吹出口から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設け、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、床面からの高さに少なくとも三つの閾値を設け、障害物をその高さに応じて少なくとも二つ以上に区分し、障害物の高さに応じて風向変更羽根を制御するようにしている。

本発明によれば、障害物の高さに応じて風向変更羽根を制御するようにしたので、気流制御の幅が広がり、快適性あるいは空調効率を向上させることができる。

本発明に係る空気調和機の室内機の正面図 図１の室内機の縦断面図 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 図１の室内機が設置された住居の概略平面図 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 図１の室内機が設置された別の住居の概略平面図 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 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 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 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 ステレオ法による障害物検出を説明するための模式図 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 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 障害物の有無を検知するための最小・最大視差を室内機からの距離に応じて設定した場合の室内機設置空間の概略立面図 室内機の設置高さが低いときの最小・最大視差を室内機からの距離に応じて設定した場合の室内機設置空間の概略立面図 室内機の設置高さが高いときの最小・最大視差を室内機からの距離に応じて設定した場合の室内機設置空間の概略立面図 近距離領域に高障害物検知用最小・最大視差と低障害物検知用最小・最大視差を設定した場合の室内機設置空間の別の概略立面図 近距離領域に高障害物検知用最小・最大視差と低障害物検知用最小・最大視差を設定した場合の室内機設置空間のさらに別の概略立面図 室内機の設置高さが低いときの近距離領域に高障害物検知用最小・最大視差と低障害物検知用最小・最大視差を設定した場合の室内機設置空間の概略立面図 室内機の設置高さが高いときの近距離領域に高障害物検知用最小・最大視差と低障害物検知用最小・最大視差を設定した場合の室内機設置空間の別の概略立面図 障害物検知の学習制御を示すフローチャート 障害物検知の学習制御の変形例を示すフローチャート 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 本発明に係る別の空気調和機の室内機の正面図 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 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 本発明に係る別の空気調和機の室内機の正面図 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 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 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 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 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 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

第１の発明は、室内機に、吹出口から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設け、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、障害物を床面からの高さに応じて少なくとも二つ以上に区分し、その高さに応じて前記風向変更羽根を制御するようにしている。

この構成により、気流制御の幅が広がり、快適性あるいは空調効率を向上させることができる。

第２の発明は、障害物の高さ区分数を室内機からの距離により異なるようにしたものであり、気流制御に特に影響のある領域の区分数を多くし、影響の少ない領域の区分数を少なくすることにより、使用メモリを低減することができる。

第３の発明は、障害物の高さ区分数を室内機に近い領域ほど多くしたものであり、気流制御の影響を受けやすい室内機に近い領域の快適空調を達成することができる。

第４の発明は、室内機設置空間に、室内機から見た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の画素を設定し、各画素において障害物の高さ区分数だけ障害物検知を行なうことにより、障害物の走査に要する時間を極力抑制することができ、障害物検知手段の高寿命化を図ることができる。

第５の発明は、床面からの高さに対して少なくとも三つの閾値を設けて障害物の高さを区分することにより、気流制御の幅がさらに広がり、快適性あるいは空調効率を向上させることができる。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

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。

＜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。

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２４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。

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２４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、差分の生じている領域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。

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２４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）のさらに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。

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。

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。

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。

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。

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２４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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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の
いずれかに判別する。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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２４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。

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。

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。

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 Ｇｒａｄ
ｉｅｎｔｓ）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。

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。

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。

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。

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−Ｌｉｋｅ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。

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。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

＜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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

「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、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。

また、空気の流れを妨げるテーブルやソファー等の障害物は、床面から０．４〜１．２ｍの高さにあるものと想定して、障害物の位置を室内機からの仰角αと距離番号（距離情報）に基づいて決定することができる。

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。さらに、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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

また、図２５のフローチャートにおいては、障害物は床面から０．４〜１．２ｍの高さにあるものと想定して、障害物の位置を室内機からの仰角αと距離情報（距離番号）に基づいて決定するようにしたが、各画素位置で障害物の有無のみを検知する場合、距離情報は必ずしも必要ではない。

そこで、図２５のフローチャートのステップＳ４４，Ｓ４６における距離測定処理及び距離番号確定処理に代えて、室内機からの距離に応じて最小・最大視差を設定し、障害物の有無を判定する場合について、図２７及び表７〜９を参照しながら説明する。

すなわち、床面からの高さに二つの閾値（０．４ｍ、１．２ｍ）を設定し、室内機からの距離に応じて各画素に二つの閾値に相当するデフォルトの最小視差と最大視差を図２７及び表７（遠距離）、表８（中距離）、表９（近距離）に示されるように二つ設定し、最小視差と最大視差間に視差が存在した場合にのみ、その位置に障害物があるものとし、各画素で８回のデータを取得し、その信頼性が高い場合に障害物ありと判定する。

なお、ここで使用した用語「遠距離」「中距離」「近距離」は、室内機からの距離に基づいて次のように定義している。

近距離（Ｌ＜２ｍ）：領域Ａ
中距離（Ｌ＜４ｍ）：領域Ｂ，Ｃ，Ｄ
遠距離（Ｌ＜７．５ｍ）：領域Ｅ，Ｆ，Ｇ
加えて、障害物検知精度には室内機（実際には、撮像センサユニット２４）の設置高さも影響し、室内機の設置高さを考慮することで、障害物検知精度はさらに向上する。すなわち、室内機の設置高さを床面から２ｍの高さに想定して最小・最大視差を設定すると、室内機が床面から２ｍより低い位置に設置された場合、床面の溝等を障害物として検知することがあるのに対し、室内機が床面から２ｍより高い位置に設置された場合、障害物を全く検知できないことも考えられる。

そこで、空気調和機を遠隔操作するリモコン（遠隔操作装置）あるいは室内機本体に、「標準」、「低め」、「高め」の室内機高さ切換手段（ボタン、スイッチ等）を設け、室内機の設置時にその高さに応じて室内機高さ切換手段を切り換えることで室内機の設置高さに起因する誤検知を防止することができる。

図２７は室内機の設置高さが床面から２ｍの場合を示しているが、室内機の設置高さが床面から１．７ｍの場合、最小・最大視差を図２８及び表１０〜１２のように設定し、室
内機の設置高さが床面から２．４ｍの場合、最小・最大視差を図２９及び表１３〜１５のように設定することができる。

したがって、室内機の設置高さが床面から２ｍ±０．２ｍ、１．７ｍ±０．２ｍ、２．４ｍ±０．２ｍの場合の最小・最大視差を室内機高さ切換手段に設定された「標準」、「低め」、「高め」にそれぞれ対応させることで、室内機の設置高さに起因する誤検知を解消することができる。

なお、表１０〜１５において、最小・最大視差が同じ時間に設定されている仰角は、障害物検知を行なわないことを意味している。

図３０は、最小・最大視差をこのように設定するためのフローチャートを示している。

ステップＳ６１において、リモコンで設定された室内機の設置高さが「標準」かどうかを判定し、「標準」の場合には、ステップＳ６２において図２７の最小・最大視差を選択する一方、「標準」でない場合には、ステップＳ６３に移行する。

また、ステップＳ６３においては、リモコンで設定された室内機の設置高さが「低め」
かどうかを判定し、「低め」の場合には、ステップＳ６４において、図２８の最小・最大視差を選択する一方、「低め」でない場合には、リモコンで設定された室内機の設置高さは「高め」になるので、ステップＳ６５において、図２９の最小・最大視差を選択する。

ここで、障害物の高さに注目すると、気流制御において、特に近距離領域に対しては障害物の高さを判断することが重要になってくる。例えば暖房時において、高さの低い障害物であれば、上下羽根１２を通常自動風向制御（後述）より多少上向き設定して障害物の上から気流を送ることにより快適空調を行なうことができるのに対し、高さの高い障害物がある場合、その障害物を回避するために上下羽根１２を上向き設定すると、気流が床面まで届かなかったり、あるいは居住者の顔に暖気が当たることがあり、居住者に不快感を与える可能性があることから、高さの高い障害物を回避する場合においては左右羽根１４をスイング動作（後述）させる方が効果的となる。このように、室内に存在する障害物の高さを判断することで、気流制御の幅が広がり、快適な空調空間を実現することができる。

そこで、床面からの高さに三つの閾値（例えば、０．４ｍ、０．７ｍ、１．２ｍ）を設け、床面からの高さが０．７〜１．２ｍの障害物を「高障害物」、床面からの高さが０．４〜０．７ｍの障害物を「低障害物」と定義し、近距離領域に対しては、高障害物検知用の最小・最大視差と低障害物検知用の最小・最大視差を設定して２段階の検知を行なうこともできる。

具体的には、遠距離領域及び中距離領域については障害物の高さ区分を一つ（０．４〜１．２ｍ）とし、図２７、図２８、図２９の最小・最大視差を使用して、各画素で８回のデータを取得し、障害物の有無判定を行なうのに対し、近距離領域については障害物の高さ区分を二つとし、近距離領域の各画素では、図３１あるいは表１６に示される最小・最大視差を使用し、８回のデータを取得して高障害物の有無判定を行ない、その後さらに表１７に示される最小・最大視差を使用し、８回のデータを取得して低障害物の有無判定を行なう。

なお、遠距離領域及び中距離領域についても障害物の高さ区分を二つとし、高障害物検知用の最小・最大視差と低障害物検知用の最小・最大視差を設定して２段階の障害物検知を行なうと、さらに気流制御の幅が広がる。ここで、「高障害物」の高さ限界と「低障害物」の低さ限界を特に必要としない場合であれば、高さの閾値を三つとせず一つあるいは二つにしてもかまわない。

また、床面からの高さに四つ以上の閾値を設定し、障害物の高さを三つ以上に区分することもできるが、室内機に近い領域ほど障害物の高さ区分数を多くするのが好ましい。

なお、室内機の設置高さが「低め」の場合には、図３２及び表１８、表１９の最小・最大視差を使用する。

また、室内機の設置高さが「高め」の場合には、図３３及び表２０、表２１の最小・最大視差を使用する。

なお、図３１乃至図３３あるいは表１６乃至表２１においては、高障害物検知用の最小・最大視差と低障害物検知用の最小・最大視差が重ならないように設定したが、後述する障害物検知の学習制御によれば、一つのポジションで高障害物と低障害物を分けて障害物検知を行なうと、そのポジションに障害物があるにもかかわらず、障害物なしと判定される可能性があることから、低障害物検知用最小視差を高障害物検知用最小視差に一致するようにしてもよい。この場合、低障害物は低障害物としてのみ判定され、高障害物は高障
害物として判定されるとともに低障害物としても判定される。

また、図２７乃至図３３に示されるように、計測する画素に二つの最小・最大視差を設定して床面から０．４〜１．２ｍの高さにある障害物を検知する場合、中距離領域で計測する仰角は遠距離あるいは近距離で計測する仰角と重なっており、中距離領域に該当する仰角では、各画素で最小・最大視差を変更して２回のデータ取得が行われる。

＜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。

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。

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３４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。

図３４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。

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）を行ない、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。

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ない、ステップＳ７２に戻る。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

図３５は、図３４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３４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。

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。

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。

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。

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。

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。

＜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。

以下の説明においては、用語「ブロック」、「フィールド」を使用するが、これらの用語をまず説明する。

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。

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。

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
表２２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３６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２２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。

また、表２２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。

・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２３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２３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。

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。

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。

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２２の角度）に対し、表２４の補正を行ない、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。

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２４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。

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２５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。

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。

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。

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。

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２３）に対し表２６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。

（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。

さらに具体的に説明すると、表２２及び表２４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。

（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。

（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。

（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。

（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。

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。

（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。

（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。

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。

（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。

（１．２）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。

（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。

（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。

（３．２）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。

（３．３）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。

なお、この障害物回避制御は、人体検知手段による人の在否判定と障害物検知手段による障害物の有無判定に基づいて、上下羽根１２及び左右羽根１４を制御するようにしたが、障害物検知手段による障害物の有無判定のみに基づいて上下羽根１２及び左右羽根１４を制御することもできる。

＜障害物の有無判定のみに基づく障害物回避制御＞
この障害物回避制御は、基本的には障害物検知手段により障害物ありと判定された領域を回避し、障害物なしと判定された領域に向けて送風するためのものであり、以下その具体例を説明する。
Ａ．上下羽根制御
（１）領域Ａ（近距離）に障害物がある場合
暖房時には軽くなって浮き上がる暖気を抑えるために上下羽根１２を最下方向に向けて温風を送り出すと、領域Ａに障害物がある場合、障害物の裏（室内機側）に暖気がたまったり、暖気が障害物に当たって床面まで届かないことが考えられる。

そこで、室内機直下もしくはその近傍に障害物を検知した場合、上下羽根１２の設定角度を通常のフィールド風向制御（表２３）に対し表２６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い、障害物の上から空調を行なう。障害物を回避しようと気流全体を上に上げすぎてしまうと、暖気が居住者の顔に直接当たってしまい、不快感を与えるため、下羽根１２ｂで暖気を持ち上げて障害物を回避しつつ、上羽根１２ａで浮き上がりを防ぐようにしている。
Ｂ．左右羽根制御
（１）領域Ｂ，Ｃ，Ｄ（中距離）のいずれかに障害物がある場合
障害物がない方向を重点的に空調する。例えば、領域Ｃ（部屋中央）に障害物を検知した場合には、障害物のない両側の領域Ｂ，Ｄを含むブロックを交互にブロック停留稼動させることで、障害物のない（＝人の存在する可能性の高い）領域を重点的に空調できる。

また、領域ＢあるいはＤ（部屋の隅）に障害物を検知した場合には、領域Ｃ及びＤあるいは領域Ｂ及びＣを含むブロックをブロック停留稼動させる。この場合、複数回（例えば、５回）に１回の割合で、領域Ｃ及びＤあるいは領域Ｂ及びＣをブロック停留稼動した後、領域ＢあるいはＤに向けて左右羽根１４をスイングさせるようにすると、人の存在する可能性がより高い領域を中心に空調することができるばかりでなく、部屋全体の空調の点で効果がある。

また、障害物の有無を判別するポジション（障害物位置判別領域）は、空気調和機の能力ランクに関係なく図２３に示されるように細分化してもよいが、能力ランクに応じて設置される部屋のサイズも異なるため、分割領域数を変えるようにしてもよい。例えば、能力ランクが４．０ｋｗ以上のものでは、図２３に示されるように分割し、３．６ｋｗ以下のものでは、遠距離領域を設けることなく、近距離領域を３分割し、中距離領域を６分割するようにしてもよい。

さらに、図２３に示されるように、放射状に部屋を認識し、室内機から等間隔で近／中／遠距離と分割した場合、室内機から離れるほどその面積は大きくなる。そこで、室内機から離れるほど判別領域数を多くすることにより、各領域の大きさを略均一にすることができ、気流制御が行ないやすくなる。

また、居住空間全体の距離測定は、表３に示される各画素に対してステレオ法を利用して行なわれるが、室内機から判別領域までの距離に応じて距離測定時の角度間隔を大きくすることもできる。

ここで、各画素に対応する検知小領域を「セル」という用語で表現すると、各領域における検知セル数の数が増加するほど検知精度は向上するが、距離測定時間が長くなることから、検知精度と距離測定時間の兼ね合いを考慮するのが好ましい。そこで、例えば、近距離に対応する各画素（仰角α：５度〜６５度）では水平方向及び垂直方向をともに１０度刻みに走査するとともに、中距離に対応する各画素（仰角α：５０度〜８０度）及び遠距離に対応する各画素（仰角α：７５度〜８０度）では水平方向及び垂直方向をともに５度刻みに走査することにより、各領域における検知セル数を略等しく（概ね２０個前後）することができる。

なお、表３においては、ステレオ法を垂直方向に５度〜８０度の範囲で走査するようにしたが、障害物の有無を検知するための領域として、室内機近傍の領域は障害物の検知を行なわないようにしてもかまわない。この場合、例えば、障害物回避制御は、仰角αが２０度以上の範囲で行なうようにすればよい。

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。

図３７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３８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。

よって、

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。

表２７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。

次に、障害物までの距離測定について、図３９のフローチャートを参照しながら説明する。なお、図３９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。

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ない、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。

ステップＳ４２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。

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。

図４０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４１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。

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。

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２４から人物までの距離を推定する。図４２は、この処理を説明するための模式図である。図４２（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４２（ｂ）は撮像センサユニットが図４２（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４２（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４２（ｂ）に示すように、人物は画像上の上部に撮像される。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２４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２８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。

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。

図４３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。

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４４は、この処理を説明するための模式図であり、図４２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４１（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４１（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２４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２４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２９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。

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。

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４５、図４６は、この処理を説明するための模式図である。図４５は、図４２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４６は障害物が存在するシーンを示した模式図である。図４５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４６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２４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２４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。

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。

本発明に係る空気調和機は、障害物の高さに応じて気流制御を行なうことにより快適性あるいは空調効率を向上することができるので、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。

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。

Claims (5)

1. 室内機に、吹出口から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設け、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、
   障害物を床面からの高さに応じて少なくとも二つ以上に区分し、その高さに応じて前記風向変更羽根を制御することを特徴とする空気調和機。
2. 障害物の高さ区分数が室内機からの距離により異なることを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
3. 障害物の高さ区分数が室内機に近い領域ほど多いことを特徴とする請求項２に記載の空気調和機。
4. 室内機設置空間に、室内機から見た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、各画素において障害物の高さ区分数だけ障害物検知を行なうようにしたことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の空気調和機。
5. 床面からの高さに対して少なくとも三つの閾値を設けて障害物の高さを区分することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の空気調和機。