JP2014074948A - 設計支援装置および設計支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】センサと被制御機器のレイアウトの決定に役立つ設計支援装置を提供すること。
【解決手段】実施形態によれば、設計支援装置は、記憶部と、モデル生成部と、作成部とを具備する。記憶部は、建物における対象空間内の情報を取得するセンサに関するセンサ情報、建物に関する建物情報、対象空間に設置される機器に関する機器情報、および、対象空間の室内レイアウトに関する室内レイアウト情報を記憶する。モデル生成部は、建物情報および室内レイアウト情報に基づいて、対象空間の室内モデルを生成する。作成部は、室内モデル、センサ情報および機器情報に基づいて、センサおよび機器の少なくともいずれかの対象空間におけるレイアウトを示すレイアウトデータを作成する。
【選択図】 図３

Description

本発明の実施形態は、ビルの天井レイアウトなどの設計を支援するための設計支援装置および設計支援方法に関する。

ビルの省エネルギー化を目的とする照明や空調の最適制御、ないしはビル全体のエネルギー最適化を実現するＢＥＭＳ（Building Energy Management System）への関心が高まっている。省エネに加えて、室内環境の快適性を維持することも求められており、快適性と省エネ性という、いわば相反するニーズを両立させるための技術開発が進んでいる。

例えば、オフィスフロアの状況をリアルタイムに把握し、無人エリアの照明や空調機器をオフする、外光等で十分に明るいエリアの照明の照度を下げるといった制御がある。このような制御により建物内における設備機器（Facility）の電力消費量を抑えることで、建物全体での省エネを促すことが可能である。状況把握のために、センサを導入する。

省エネだけでなく、作業者の快適性や生産性を確保するためにも、状況を把握するためのセンサの果たす役割は大きい。
ところで、照明や空調機器などの機器（ファシリティ：以下、被制御機器と総称する）とセンサの配置（以下、レイアウトと称する）を決定することには大きな手間が伴う。加えて、省エネ性や快適性を考慮しながら最適なレイアウトを決定するにはノウハウを要し、作業者によりばらつきを生じる可能性がある。

特開２０１１−１２９３０号公報

以上述べたように、センサのレイアウトと被制御機器のレイアウトを、互いを考慮したうえで、かつ省エネ性や快適性も加味して最適に決定することは大変難しい。まして、その作業を行う担当者によらず一定の結果を得ることはさらに難しい。この種の作業を支援するためのツールが要望されている。

目的は、センサと被制御機器のレイアウトの決定に資する設計支援装置および設計支援方法を提供することにある。

実施形態によれば、設計支援装置は、記憶部と、モデル生成部と、作成部とを具備する。記憶部は、建物における対象空間内の情報を取得するセンサに関するセンサ情報、建物に関する建物情報、対象空間に設置される機器に関する機器情報、および、対象空間の室内レイアウトに関する室内レイアウト情報を記憶する。モデル生成部は、建物情報および室内レイアウト情報に基づいて、対象空間の室内モデルを生成する。作成部は、室内モデル、センサ情報および機器情報に基づいて、センサおよび機器の少なくともいずれかの対象空間におけるレイアウトを示すレイアウトデータを作成する。

図１は、実施形態に係る設計支援装置の対象とする対象空間の一例を示す図である。 図２は、センサと被制御機器との関係を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。 図４は、設計支援装置に表示される情報入力画面の一例を示す図である。 図５は、第２の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。 図６は、評価指標ごとに算出されたスコアを示すグラフの一例である。 図７は、評価指標ごとに算出されたスコアを示すグラフの一例である。 図８は、第３の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。 図９は、第４の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。 図１０は、画像センサの検知性能について説明するための図である。 図１１は、第５の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。 図１２は、画像センサの未検知性能について説明するための図である。 図１３は、第６の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。 図１４は、第７の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。 図１５は、第８の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。

図１は、実施形態に係る設計支援装置の対象とする対象空間の一例を示す図である。対象空間として、ビルのテナントに入居するオフィスを採り上げる。ビルは建物の一例であるが、マンションあるいは地下街にオフィスが入居することもあるように、実施形態ではあらゆる建築物を想定することができる。なお廊下や踊り場などのスペースを対象空間に含めても良い。

オフィスには机、椅子、ＯＡ（Office Automation）機器などが設置される。また、オフィスの例えば天井に、空調機器、照明機器およびセンサが設置される。床に空調機器の吹き出し口が設置されることもある。

赤外線センサ、画像センサ、照度センサ、温度センサ、または湿度センサなどを用いてオフィスの状況を捉えることが可能である。実施形態ではこれらをセンサと総称する。センサによれば、建物における対象空間内の情報を取得することができる。
赤外線センサは、歩行する人物の多いエリア（廊下など）に設置されることが多い。保持タイマを長めに設定すればオフィス内に設置しても不具合なく使用できる。ただし、赤外センサは大きな動きしか検知できないので、オフィスに導入するためには保持タイマを長くする必要がある。保持タイマとは、センサが「不在」判定をした後に、機器の制御を行うまでの待機時間である。保持タイマの設定時間が長ければ長いほど、実際には人が不在であるにも関わらず照明や空調がオンされる状態が保たれるので、省エネ効果が低くなる。

画像センサは、赤外線センサよりも微小な動きや、詳細な動きを検知することが可能である。オフィスに設置すれば、人物の在／不在、活動量、人数、および、行動（歩いている、座っている、電話している、キーボード操作をしている、マウス操作をしている、話している、読んでいる、書いている、書類をまとめている、など）などの情報を取得することができる。また、画像センサの検知範囲は赤外線センサよりも広いのでセンサ設置台数を減らすこともできる。さらに、１台の画像センサに複数の検知エリアを設定することが可能なので、機器を細かく制御したいというニーズにも向いている。

赤外線センサ、画像センサのいずれも、人を検知するのに利用できる。つまりこれらのセンサは人物情報を取得可能である。概して、赤外線センサは比較的大きな動き（歩行など）を検知することができ、画像センサは動きに関する様々な情報を取得することができる。ただし画像センサでは、暗闇や照度の低い環境では対象を撮像できない。赤外線センサは低照度環境でも人物の検知が可能であるので、入口付近などには赤外線センサを設置し、執務エリアには画像センサを設置すると良い。このように、各センサの特徴に応じた最適な組み合わせを検討することもレイアウト設計の一つである。

照度や明るさに関する情報は、画像センサや、ＩＣフォトセンサなどにより取得可能である。つまりこれらのセンサは環境情報を取得可能である。ＩＣフォトセンサは、入射光を電圧に変換してその強度により照度を計測する。画像センサは、画像上の輝度変化を分析して照度や明るさの変化を推測する。これらのセンサからの計測値に基づいて、外光を利用する調光制御が可能となる。ただし、検知エリア内に人物が侵入する、あるいは既存の物と異なる物体が置かれるといった環境変動があると、誤差が生じて検知結果が変動する場合がある。これらの要素を考慮することもレイアウト設計の一つである。

図２は、センサと被制御機器との関係を示す図である。センサはオフィスにおける人物情報（在・不在、人数、活動量、行動など）、あるいは環境情報（照度、ブラインドの開閉状態、ＯＡ機器の稼働状態など）を取得する。人物情報および環境情報を含む各種の情報は、ＬＡＮ（Local Area Network）などのビル内ネットワークＮＷを介して制御装置１に伝送される。

制御装置１は、センサ（センサ群２）により取得された情報に基づいて、ビル内の被制御機器（被制御機器群３）を制御する。制御装置１の一例としてはＢＥＭＳ、ビル中央監視制御システム、照明制御システム、空調制御システムなどがある。制御装置１は例えば省エネ性を高める観点、快適性を高める観点、あるいはコストを抑える観点、またはこれらの観点の組み合わせに基づいて被制御機器群３を制御する。実施形態では省エネ性、快適性、あるいはコストなどの評価指標を定量的に算出し得る技術について説明する。もちろん、評価指標の種類はこれらに限られるものではない。

例えば不在エリアの空調機器をオフしたり、照明の明るさを最低限にするなどの制御によりエネルギーの無駄を控え、省エネ性を高められる。制御エリアを細分化し、エリアごとに制御態様を変えることで省エネを図る取り組みもある。例えば、作業エリアとその周辺エリアとで異なる制御を行うタスク・アンビエント方式や、人物の分布や動きに応じた制御方式が提案されている。省エネ性と快適性を確保するため、オフィスのレイアウトや用途（事務作業、打ち合わせ、移動など）に応じて多様なセンサを設置することで、照明や空調機器を最適に制御することが容易になる。

高い省エネ効果を得たり、快適性を高めるために、センサの設置場所、被制御機器とセンサの組み合わせ、あるいはセンサごとの設定（保持タイマ値、検知領域など）を最適化することが必要である。ビル全体での効果を望むならば多数のセンサおよび被制御機器を設置する必要があり、センサのレイアウト、被制御機器のレイアウト、あるいはこれらの双方を考慮したレイアウト（以下、レイアウトデータと総称する）を決定する作業には多大な手間がかかる。次に、幾つかの実施形態について説明する。

［第１の実施形態］
図３は、第１の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。図３に示される設計支援装置は、記憶部１０、入出力部２０、オフィスモデル生成部３０、レイアウトデータ作成部５０とを具備する。記憶部１０は例えばコンピュータに搭載される半導体メモリあるいはストレージデバイスである。入出力部２０はディスプレイ、キーボード、マウス、外部記憶メディアのスロットなどを備えるユーザインタフェースである。

特に入出力部２０は、生成したデータを.txt、.csv、あるいは.xmlなどの、汎用のファイル形式に変換して出力する機能も備える。これにより、生成したデータを多様なソフトウェアで解釈することができるようになり、他のシステム（ビル中央監視システムなど）との連携を促すことが可能になる。

オフィスモデル生成部３０、レイアウトデータ作成部５０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）の演算処理により実現される処理機能である。つまり実施形態に示される設計支援装置は、ＣＰＵおよびメモリを備えるコンピュータに、特有の処理機能を実行させるためのソフトウェア（プログラム）をインストールして実現される。

記憶部１０は、建物情報１０ａ、オフィスレイアウト情報１０ｂ、被制御機器情報１０ｃ、およびセンサ情報１０ｄを記憶する。つまり記憶部１０は、レイアウトデータを生成するのに要する情報を記憶する。
建物情報１０ａは、オフィスの入居するビルに関する情報である。具体的には、建物情報１０ａは、例えばビルの広さ、床面積、天井高、柱の位置、廊下の位置、窓の高さや位置、数などの情報である。
オフィスレイアウト情報１０ｂは、対象空間の室内レイアウトに関する情報である。具体的には、オフィスレイアウト情報１０ｂは、オフィス内の例えば机、椅子、ロッカー、書棚、パーティションなどの配置、プリンタ、パソコンなどのＯＡ機器の配置などの情報である。
被制御機器情報１０ｃは、対象空間に設置される機器（ファシリティ）に関する情報である。具体的には、被制御機器情報１０ｃは、例えば照明、空調機器の種類、並べ方、それぞれの特性あるいは仕様に関する情報である。
センサ情報１０ｄは、対象空間内の情報を取得するセンサに関する情報である。例えばセンサの仕様に関する情報がセンサ情報に相当する。

これらの情報は、入出力部２０に備わるキーボード、マウス（図示せず）をユーザが操作してＧＵＩ（Graphical User Interface）上で入力することが可能である。あるいは、必要な情報を予め記載した.csvファイル、.txtファイル、.xmlファイルなど、または、建物とオフィスレイアウトを記載したＣＡＤ（Computer Aided Design）データなどをコンピュータに読み込ませることで、設計支援装置に入力することが可能である。

図４は、設計支援装置に表示される情報入力画面の一例を示す図である。図４（ａ）は、建物情報１０ａ、オフィスレイアウト情報１０ｂを入力するために用いられるＧＵＩ画面の例である。広さや天井高などの数値を直接入力できるほか、［図面読込］との表示により、ＣＡＤデータのロードも可能なことが示される。項目によってはラジオボタンで選択可能になっている。

建物情報１０ａおよびオフィスレイアウト情報１０ｂがＣＡＤデータで与えられるケースでは、ＣＡＤデータの読み込み後、情報の不足の判明するケースがある。このようなケースでは、設計支援装置は、必要な情報の入力をＧＵＩ画面でユーザに促して情報を補完する。または、設計支援装置は、.csvファイルなどで入力された情報を用いて情報を補完する。このほか、例えばオフィスの占有床面積、机のサイズ、数、並べ方（等間隔に整列、円型など）などの情報も入力することが可能である。

図４（ｂ）は、被制御機器情報１０ｃを入力するために用いられるＧＵＩ画面の例である。照明機器、空調機器などの機器ごとに、型番、並べ方、壁からの距離などの情報を入力可能になっている。型番に対応する機器の諸元を登録したデータベースを別途用意しておけば、型番をキーとして、そのデータベースから機器の諸元を取得することも可能である。

図４（ｃ）は、センサ情報を入力するために用いられるＧＵＩ画面の例である。この画面には画像センサおよび赤外線センサが示されるが、これらのセンサに限られるものではない。まず［方針］として、画像センサだけのレイアウトを求めるか、画像センサと赤外線センサとを併せたレイアウトを求めるかを指定できるようになっている。そして、各センサごとに必要な設定を入力可能になっている。このほか、センサごとの検知範囲（例えば縦横Ｘｍの正方形、あるいは半径Ｙｍの円など）も指定することが可能である。

特に画像センサには、追加マスクと示される項目がある。これは画像センサにとり重要な設定項目である［マスク］についての設定を与えるために表示される。［マスク］とは、画像センサに検知対象外とする領域を設定することを意味する。例えば視野内に透明なガラス窓が含まれているとガラス窓の外で動くもの（人や、屋外の鳥など）に画像センサが反応し、誤検知の原因になる。そこで、マスクと称して、画像センサの画角（view angle）を本来の視野よりも狭くする設定がなされる。ただし、マスク領域を設けると人物の足元しか見えなくなるケースが生じたりするので、オフィスの実情に即した最適な画角を選ぶことが重要である。

図３に戻り、オフィスモデル生成部３０は、建物情報１０ａおよびオフィスレイアウト情報１０ｂに基づいて、対象空間の室内モデル、すなわちオフィスモデル４０を生成する。生成されたオフィスモデル４０は記憶部１０に記憶されることが可能である。
オフィスモデル４０は、ビル内のフロアの例えば３次元モデルである。オフィスモデル４０は、オフィス内に配置される机や椅子などのイメージも含む。生成されたオフィスモデル４０は設計支援装置のディスプレイに表示され、ＧＵＩを介して操作することも可能である。例えば、ユーザによるキーボード、マウス操作で画面上の机や椅子、ＯＡ機器の配置を見直したり、微調整することも可能である。

レイアウトデータ生成部５０は、オフィスモデル４０、センサ情報１０ｄ、および被制御機器情報１０ｃに基づいてレイアウトデータ６０を作成する。作成されたレイアウトデータ６０は記憶部１０に記憶されることが可能である。入出力部２０は、レイアウトデータ６０を.txt、.csv、あるいは.xmlなどの汎用のファイル形式に変換し、外部記憶メディアなどに保存する。

レイアウトデータ６０は、センサおよび被制御機器のオフィス内における配置、すなわちレイアウトを示すデータである。もちろん、センサだけのレイアウト、被制御機器だけのレイアウトもレイアウトデータ６０の範疇に含めることが可能である。

被制御機器として照明機器を例に採れば、照明機器の型式、並べ方（等間隔、ランダム、中央寄り）などが特に有用な情報となる。また、事務所における配置と、廊下などにおける配置とは目的も用途も異なるので、レイアウトデータの作成に際してこれらの要素も考慮される。
センサについては、特に画像センサは照明機器の間に配置されることが多いので、照明機器と重なりを生じないように配列する。赤外線センサを熱源から離すことも重要である。

オフィスレイアウト情報１０ｂを用いることで、机や椅子の置かれているエリア、通路エリアなどを識別できる。さらに、各人物の分布や行動パタンも加味すれば、最適なレイアウトデータ６０を決定することが可能になる。机や椅子の有るエリアでは、人の密度が高いエリアをセンサの中心とするのが好ましい。また、検知エリアの境界部分では未検知を生じ易いので、人の向きや姿勢を考慮して、隣接するセンサと重複する検知エリアを決定するのが好ましい。このように、センサの検知性能をも考慮したレイアウトデータ６０を作成することが可能である。

さらに、画像センサについてマスク領域を設定する場合には、画像センサと窓、椅子などとの位置関係から人物が撮像される領域を計算する。その結果に基づいて、マスク領域を有しつつも未検知を生じにくいセンサレイアウトとする。以上の要素をルール化、および数式化したアルゴリズムに基づいて、レイアウトデータ作成部６０は、レイアウトデータ６０を自動的に算出する。

以上説明したように第１の実施形態では、建物の広さや天井高、廊下や窓の位置などを示す建物情報１０ａ、および、机や椅子、ＯＡ機器の配置などを示すオフィスレイアウト情報１０ｂに基づいて、オフィスモデル生成部３０によりオフィスモデル４０を生成する。そして、オフィスモデル４０と、被制御機器情報１０ｃおよびセンサ情報１０ｄに基づいて、センサや機器のレイアウトを示すレイアウトデータ６０を算出するようにしている。

このようにしたので、ノウハウを生かしたマンパワー主体の従来の設計手法に比べ、効率的に、かつ画一的に、照明や空調機器などの被制御機器とセンサのレイアウトを設計することが可能になる。従って、センサと被制御機器のレイアウトの決定に資する設計支援装置および設計支援方法を提供することが可能となる。

［第２の実施形態］
図５は、第２の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。図５において図３と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。

図５において、レイアウトデータ生成部５０は、既定の評価指標を含む複数の条件ごとに、レイアウトデータを作成する。例えば快適性、省エネ性、コストなどが評価指標の一例である。さらにセンサの調整の容易さ、設定の容易さなどの項目も評価指標の一つである。例えばマスク設定が画像センサごとにばらばらであるよりも、なるべく同じ設定が多数のセンサに対してなされるほうが、調整はし易い。マスク設定が不要であればさらに望ましい。第２の実施形態では、このようなケースに高い評価を与えるようにする。

ところで、図５に示される設計支援装置は、スコア算出部７０を備える。スコア算出部７０は、条件ごとに作成されたレイアウトデータごとに、評価指標に対する評価スコア（点数）８０を算出する。例えばコストを重視するという条件と、快適性を重視するという条件とでは、生成されるレイアウトデータも異なる。そして各レイアウトデータは、それぞれコスト、快適性に対して高い評価コストを持つものとなる。

第２の実施形態ではこれらを定量的に評価可能とすべく、スコア算出部７０により評価指標ごとの評価スコアを算出する。算出された評価スコア８０は記憶部１０に記憶されることが可能である。入出力部２０は、評価スコア８０を.txt、.csv、あるいは.xmlなどの汎用のファイル形式に変換し、外部記憶メディアなどに保存する。

図６および図７は、評価指標ごとに算出された評価スコアを示すグラフの一例である。図６は、快適性を重視する条件化で算出されたレイアウトデータにおける各評価指標のスコアを示すグラフを示す。図７は、コストを重視する条件化で算出されたレイアウトデータにおける各評価指標のスコアを示すグラフを示す。これらのグラフは設計支援装置のディスプレイに表示することが可能である。

図６のグラフによれば、快適な環境を得るためにはコストが高くならざるを得ず、よってコストに対する評価スコアは低くなっていることがわかる。図７のグラフによれば、コストを低くすれば快適性が犠牲にならざるを得ないことが分かる。しかし省エネ性については、図６のグラフよりも高い評価を得られている。

第２の実施形態では、生成したレイアウトデータに対して、省エネ性、快適性、コスト、センサの調整・設定のし易さなどの評価指標ごとに評価スコアを算出し、点数付けを行う。評価スコアは、オフィスごとだけでなく、フロアごと、ビル全体、あるいは事務所／会議室などの使い方ごとに算出することも可能である。

評価スコアを算出するには、評価指標ごとにその要因となる要素を洗い出し、要素間の関係を数式化すれば良い。算出された評価スコアを数値で、あるいは図示したようにグラフでユーザに提示することにより、自動生成されたオフィスレイアウトの妥当性を理解することが容易になる。例えば、ビルオーナーに対して、被制御機器とセンサ導入のメリットを説明し易くなるといった効果を得ることができる。また、評価指標のうち何を優先するかは物件により、またオフィスにより異なるであろうし、第２の実施形態によれば多様な要望に対する対応も容易になる。

省エネ性、快適性、コスト、センサの調整・設定の容易さなどはセンサの性能や配置の仕方に大きく影響される。例えばセンサで検知しにくい場所に座席があると、人物の未検知により空調機器や照明がオフされる事象が頻発して快適性が損なわれる。センサの数を増やせば未検知が減って快適性が確保され、また、検知エリアに応じた細かな機器制御により省エネ効果が高まる可能性もある。

ただし、センサ台数が多いと細かな制御を行うために多くの被制御機器（例えば、パーソナル空調の吹き出し口）を設置する必要も生じ、設備コストがかかる。また、センサの設置後の調整・設定が増えれば作業に係わる人的コストも高くなるので、調整や設定を不要にするのが望ましい。さらに、センサの保持タイマ（設定項目の一つ）を長くすると未検知が生じにくいので快適性は確保されるが、人物が不在になっても照明や空調機器がオンのまま保持される状態が長くなるので、省エネ効果は低下する。
このようにセンサと被制御機器のレイアウトと、評価指標の評価スコアとの間には依存関係がある。第２の実施形態ではこれらの要素も含めて評価スコアを算出する。

省エネ性は、例えば、被制御機器、センサの消費電力、センサの設定情報（保持タイマなど）などの情報を用いて評価することが可能である。快適性は、例えば、レイアウトから推測されるセンサの検知性能、被制御機器の設置密度、太陽光などの環境変動などを考慮して、照明の調光の仕方、空調機器の変動の仕方を予測し、その結果に基づいて評価することが可能である。

コストは、例えば、レイアウトした被制御機器、センサの金額と数、工事費などを用いて評価することが可能である。センサの調整・設定のし易さは、センサの数、センサに撮像される対象を分析し、追加マスクをするセンサの割合や、誤検知要因が多く別途パラメータ調整が必要な可能性があるセンサの割合などを算出して、その結果に基づいて評価することが可能である。

以上述べたように第２の実施形態によれば、レイアウトデータを複数生成して、レイアウトデータごとに、多様な評価指標に対する評価スコアを算出し、提示することが可能になる。これにより、顧客の多様な要望に応えるためのレイアウトデータを作成することが容易になり、また、顧客への説明にも便利に使用可能な設計支援装置を提供することが可能になる。

［第３の実施形態］
図８は、第３の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。図８において図５と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。

図８に示される設計支援装置は、目標レイアウトデータ生成部９０、およびインタフェース部１００を備える。インタフェース部１００は、例えば入出力部２０のキーボード、マウスなどを用いてユーザにより与えられた評価スコアの目標値を取得する。なお入出力部２０にインタフェース部１００の機能を併せ持たせるようにしても良い。入力された目標値は記憶部１０に記憶されることが可能である（符号１０ｅを付す）。

目標レイアウトデータ生成部９０は、目標値１０ｅに応じた評価スコアを得ることの可能なレイアウトデータを作成する。生成されたデータを目標レイアウトデータ１１０として示す。レイアウトデータ生成部５０およびスコア算出部７０を合わせた機能ブロックに、目標レイアウトデータ生成部９０の機能を持たせるようにしても良い。
目標レイアウトデータ１１０は記憶部１０に記憶されることが可能である。入出力部２０は、目標レイアウトデータ１１０を.txt、.csv、あるいは.xmlなどの汎用のファイル形式に変換し、外部記憶メディアなどに保存する。

第２の実施形態では、複数のレイアウトデータの評価指標ごとに評価スコアを算出した。第３の実施形態ではこれとは逆に、評価スコアの目標値１０ｅを与え、目標値１０ｅを可能な限り満足するレイアウトデータを生成する。

目標レイアウトデータ生成部９０は、ユーザが希望するレイアウトデータを生成する。ユーザは、評価指標の評価スコアを指定することで自らの希望を設計支援装置に入力することが可能になる。ユーザは、例えば快適性、省エネ性、コストのそれぞれについて個別に目標値１０ｅを指定可能である。あるいは、これらの評価指標を組み合わせた指標について目標値１０ｅを入力することも可能である。さらには、別の評価指標についても目標値１０ｅを指定することが可能である。目標値１０ｅは、例えば１０段階で指定できるようにしても良いし、具体的な数値を入力するようにしても良い。

第３の実施形態では、レイアウトデータ生成部５０の機能と、スコア算出部７０の機能とを利用し、予め指定された評価スコアに近いレイアウトデータを作成するようにしている。すなわち、オフィスモデルを基に生成したレイアウトデータを評価（点数付け）し、目標に近いか否かを判定し、目標に近づくまで目標レイアウトデータ１１０の生成を繰り返す。第２の実施形態で評価スコアの算出に用いた数式を用い、ユーザが入力した目標に近いレイアウトデータを生成するための係数を逆算することにより、目標レイアウトを生成することが可能となる。従って第３の実施形態によれば、ユーザの好みに即したレイアウトを生成することが可能になる。

［第４の実施形態］
図９は、第４の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。図９において図３と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。

図９に示される設計支援装置は、環境情報算出部１２０を具備する。この環境情報算出部１２０は、建物情報１０ａ、オフィスレイアウト情報１０ｂ、被制御機器情報１０ｃ、センサ情報１０ｄ、生成されたオフィスモデル４０、および、生成されたレイアウトデータ６０の全て、あるいは少なくともいずれかに基づいて、対象空間、すなわちオフィス内の環境に関する室内環境情報（オフィス環境情報１３０、センサ環境情報１４０）を算出する。

算出されたオフィス環境情報１３０、センサ環境情報１４０は記憶部１０に記憶されることが可能である。入出力部２０は、オフィス環境情報１３０、センサ環境情報１４０を.txt、.csv、あるいは.xmlなどの汎用のファイル形式に変換し、外部記憶メディアなどに保存する。

第４の実施形態では、建物情報１０ａ、オフィスレイアウト情報１０ｂ、被制御機器情報１０ｃ、センサ情報１０ｄ、オフィスモデル４０、レイアウトデータ６０に基づいて、オフィス内の照度分布、季節ごとの温度分布、風の流れ、あるいは太陽光の入射量、入射角度などン図、オフィス環境情報１３０を算出する。これらの環境情報は、建物の向きや場所、壁の材質、周辺の建物の高さなどの情報、年間の日射や風、あるいは天候の予測モデル（既知）を用いることで取得することが可能となる。

環境の時系列変化とオフィスモデル４０とを組み合わせることで、画像センサの環境情報としてのセンサ環境情報１４０を算出することが可能である。センサ環境情報１４０は、例えば、撮像される対象物の位置や数の情報（窓や壁の有無や面積、机や椅子数、人の座る向き、パソコン、プリンタ、コピー機などのＯＡ機器の数や位置、日の当たり具合、隣接する照明の配光、空調機器の風向き、外からの光や風の入り方など）、あるいは、未検知要因、誤検知要因となる物体の位置情報、または時間などの情報を含む。

図１０は、画像センサの検知性能について説明するための図である。画像センサの検知感度はレンズと対象物との距離により変化するが、その変化の仕方は画像センサの位置、例えば壁との位置関係により変化する。つまり画像センサによっては、レンズからの距離に応じて検知感度が異なるケースがある。

図１０（ａ）は、画像センサの付近に壁の無い状態を示す。この状態では、多くのケースではマスク設定を考慮しなくとも良い。多くの場合、画像センサの直下付近（ハッチング部分）の領域（領域Ａ）にある座席と、遠方の領域（領域Ｂ）にある座席とでは検知感度が異なる。よって画像センサからの距離をセンサ環境情報として評価し、これを未検知要因とする。また画像センサからの距離、および、パーティションやモニタなどの物体による見通しの遮蔽により検知性能が低下するので、このような要素も未検知要因としてセンサ環境情報とする。

図１０（ｂ）は、壁に近い位置に画像センサが配置された状態を示す。座席の後方に窓があれば、その窓がマスクされる。窓をマスクすることにより、領域Ａ内においても検知し易い領域が変化する。よって画像センサとマスク領域（窓やドアなど）との位置関係を考慮して、未検知度合いを推定する。

このほか、画像センサでは、外光の入射した直後や、プリンタから紙が出てくるといった状況下で誤検知を生じることがある。赤外線センサであれば、周囲との温度差で誤検知を生じることがある。そこでオフィスレイアウト、環境の時間変化などに応じて誤検知発生の有無を予測し、誤検知要因を推定する。

第４の実施形態によれば、センサに係わる環境情報、オフィスの環境情報が算出される。これにより、未検知要因、あるいは誤検知要因を含むセンサ環境情報を画像センサごとに生成し、リスト化することも可能になる。このようなリストをデータファイル化して出力したり、ディスプレイにテーブル形式、あるいは画像形式で出力することも可能である。このように環境情報を視覚化することで、客先説明資料を用意に作成したり、あるいは現場調整員（現調員）による現地調整の際のリスク管理票として使用することができる。

［第５の実施形態］
図１１は、第５の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。図１１において図９と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。

図１１に示される設計支援装置は、検知性能評価部１５０を備える。検知性能評価部１５０は、建物情報１０ａ、オフィスレイアウト情報１０ｂ、被制御機器情報１０ｃ、センサ情報１０ｄ、生成されたオフィスモデル４０、レイアウトデータ６０、オフィス環境情報１３０、および、センサ環境情報１４０に基づいて、各センサの検知性能を定量的に評価するための評価データ１６０を算出する。評価データ１６０は、各センサの誤検知、未検知の起こりやすさ、頻度などを定量化したデータである。
評価データ１６０は記憶部１０に記憶されることが可能である。入出力部２０は、評価データ１６０を.txt、.csv、あるいは.xmlなどの汎用のファイル形式に変換し、外部記憶メディアなどに保存する。

図１２は、画像センサの未検知性能について説明するための図である。図１２には隣接する２つのセンサと座席との位置関係が示される。領域Ａにおいては画像センサの感度が高いので、座席の人物の全身が領域Ａ内にあり、パーティションなどのオフィス設備で体の隠れが生じていなければ未検知は起こりにくい。

領域Ｂにおいては画像センサの感度がやや低下するので、これに応じて未検知も生じやすくなる。２つの画像センサの検知領域から外れた領域（領域Ｃ）に座席のある人物は、確実に未検知となる。また、図１０（ｂ）に示されるように、マスク領域に近い座席では未検知が起こりやすい。このように座席と画像センサの位置関係、およびオフィスレイアウトには相関関係がある。そこで第５の実施形態では、距離や位置関係などをパラメータとしてこの関係を定式化することにより、画像センサの未検知性能を定量化し、予測する。

誤検知に関しては、特に時系列の評価を重視すると良い。例えば外光の入射する角度や時間、座席数に応じたプリンタやコピー機の使用頻度を予測して、それらの影響があるエリアと画像センサとの距離に応じて、誤検知の性能を定量化することが可能である。

［第６の実施形態］
図１３は、第６の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。図１３において図３と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。

図１３に示される設計支援装置は、設定情報算出部１７０を備える。設定情報算出部１７０は、建物情報１０ａ、オフィスレイアウト情報１０ｂ、被制御機器情報１０ｃ、センサ情報１０ｄ、オフィスモデル４０、およびレイアウトデータ６０に基づいて、各センサの設定に関する設定情報１８０を算出する。
設定情報１８０は記憶部１０に記憶されることが可能である。入出力部２０は、設定情報１８０を.txt、.csv、あるいは.xmlなどの汎用のファイル形式に変換し、外部記憶メディアなどに保存する。

画像センサにはマスク設定に関する設定項目がある。加えて、撮像エリア内を分割する／しないの設定や、分割されたエリアごとの検知感度などの設定項目がある。画像センサの運用においては設定項目ごとに関係するパラメータを設定する必要がある。

そこで第６の実施形態では、生成したレイアウトデータ６０、オフィスレイアウト情報１０ｂ、およびセンサ環境情報１４０に基づいて、センサごとの調整データ、設定データを自動で生成するようにしている。これにより、例えば、レンズに関する情報（画角や歪み係数）を事前に入力することができるようになり、画像センサと対象物との位置関係（距離と高さ）から、レンズの歪みに合わせたマスクやエリアを図示することなどが可能となる。

第６の実施形態によれば、画像センサの設定情報を自動的に算出できるようになる。従って、例えば設定情報をリストアップしてプリントアウトして現場の現調員に渡すといった便利な利用形態が考えられる。また、画像センサごとの設定情報に共通な値を見い出すことができれば、設定の基本形を自動生成し、予め画像センサにこの共通な値をセットしたり、試験要領書にチェックを入れるなどして現調員の調整工数を削減することが可能になる。

［第７の実施形態］
図１４は、第７の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。図１４において図３と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。

図１４に示される設計支援装置は、記憶部１０に建物情報１０ａおよびレイアウトデータ６０を記憶する。つまり第７の実施形態では建物におけるセンサ、被制御機器のレイアウトが予め決まっていることを想定する。例えば既に入居済みで、画像センサなども既に稼動中のオフィスを対象とすることが可能である。

また図１４に示される設計支援装置は、補正部１９０、およびオフィスレイアウト情報生成部２１０を備える。補正部１９０は、画像センサ３により撮影された画像データを補正する。つまり補正部１９０は、予め与えられる、画像の歪み係数あるいは画角などの情報に基づいて、既知の画像処理アルゴリズムにより画像の歪み、回転などを補正する。補正された画像データ（補正画像データ２００）は記憶部１０に記憶されることが可能である。

オフィスレイアウト情報生成部２１０は、補正画像データ２００、建物情報１０ａ、および、レイアウトデータ６０に基づいて、オフィスレイアウト情報１０ｂを生成する。すなわち第７の実施形態では、レイアウトデータ６０を既知として、画像センサにより撮影された画像からオフィスレイアウト情報１０ｂを逆算するようにする。

第７の実施形態では、画像センサが設置済みの建物において、例えば全ての画像センサの画像を取得して、オフィスレイアウト情報１０ｂを自動生成する。つまり画像処理により歪み、回転などを補正した画像データと、画像センサのレイアウトデータ６０とを照らし合わせることで、オフィスのレイアウト（机やＯＡ機器の位置）情報を取得するようにしている。これにより、画像センサを設置済みでの建物のオフィスレイアウトを作成することが可能になる。これにより、画像センサ導入の効果の具体例をクライアントに示すことなどが可能になる。

また、撮像された画像からエッジ抽出処理を行い、エッジの角度を計測することで、画像センサ（カメラ）取り付け時の回転度合いを把握することも可能である。さらに、設計時に予想されたオフィスレイアウトと、竣工後のオフィスレイアウトとの差異が検証可能なるなどの効果も得られる。

［第８の実施形態］
図１５は、第８の実施形態に係る設計支援装置の一例を示す機能ブロック図である。図１５において図８、図１４と共通する部分には同じ符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。

図１５に示される設計支援装置は、記憶部１０に建物情報１０ａ、レイアウトデータ６０に加え、被制御機器情報１０ｃ、センサ情報１０ｄ、さらに目標データ１０ｆを記憶する。目標データ１０ｆはインタフェース部１００を介してユーザにより与えられる。
オフィスモデル生成部３０は、建物情報１０ａ、および生成されたオフィスレイアウト情報１０ｂに基づいて、オフィスモデル４０を生成する。スコア算出部７０は、生成されたオフィスモデル４０、センサ情報１０ｄおよび被制御機器情報１０ｃに基づいて、オフィスレイアウト情報１０ｂの各評価指標に対する評価スコアを算出する。

さらに、オフィスレイアウト情報生成部２１０は、目標データ１０ｆに応じた評価スコアをレイアウトデータ６０に与えることの可能なオフィスレイアウト情報１０ｂを作成する。

第２の実施形態では、センサや被制御機器のレイアウトであるレイアウトデータ６０を生成し、このレイアウトデータ６０について、評価指標（快適性、省エネ性、コストなど）ごとの得点を算出するようにした。これに代えて第８の実施形態では、レイアウトデータ６０を既知として、このレイアウトデータ６０から導かれるオフィスレイアウト情報１０ｂについての得点を計算するようにする。これによりオフィスレイアウトについて、画像センサ導入による省エネ性や快適性などを定量的に評価することが可能になる。

さらに第８の実施形態では、目標スコア、つまり目標データ１０ｆに近いオフィスレイアウト情報１０ｂを作成する。つまり、評価スコアはレイアウトデータ６０に与えられる量であるがレイアウトデータ６０は既に固定されている。そこでオフィスレイアウト情報１０ｂを最適化することで、ユーザのニーズに最も近いオフィスレイアウトを作成するようにしている。

第８の実施形態によれば、画像センサを設置済みの建物においてオフィスレイアウトを変更するといったケース（テナントの入れ替わりなど）で、最適なオフィスレイアウトを提案することが可能になる。また、既設レイアウトでの画像センサの検知結果と、例えば電力使用量を分析すれば、未検知、誤検知の発生頻度が高いエリアや、省エネ率が低いエリア、費用対効果が低いエリアを特定することもできる。このような情報を利用することで、ユーザが新たなレイアウトに求める目標に近いオフィスレイアウト情報を生成することが可能になる。以上述べたように各実施形態によれば、センサと被制御機器のレイアウトの決定に資する設計支援装置および設計支援方法を提供することが可能になる。

なお本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、生成、作成、および算出された各データは設計支援装置のディスプレイだけでなく、ビル内ネットワークＮＷに公開して、制御装置１やビル中央監視システムなどの画面などに表示することも可能である。また、生成するオフィスモデル４０は３次元に限らず、オフィスを２次元で表示するデータであっても良い。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

ＮＷ…ビル内ネットワーク、１…制御装置、２…センサ群、３…被制御機器群、１０…記憶部、１０ａ…建物情報、１０ｂ…オフィスレイアウト情報、１０ｃ…被制御機器情報、１０ｄ…センサ情報、２０…入出力部、３０…オフィスモデル生成部、４０…オフィスモデル、５０…レイアウトデータ作成部、６０…レイアウトデータ、７０…スコア算出部、８０…評価スコア、９０…目標レイアウト生成部、１００…インタフェース部、１０ｅ…目標値、１１０…目標レイアウトデータ、１２０…環境情報算出部、１３０…オフィス環境情報、１４０…センサ環境情報、１５０…検知性能評価部、１６０…評価データ、１７０…設定情報算出部、１８０…設定情報、１９０…補正部、２００…補正画像データ、２１０…オフィスレイアウト情報生成部、１０ｆ…目標データ

Claims (20)

1. 建物における対象空間内の情報を取得するセンサに関するセンサ情報、前記建物に関する建物情報、前記対象空間に設置される機器に関する機器情報、および、前記対象空間の室内レイアウトに関する室内レイアウト情報を記憶する記憶部と、
   前記建物情報および前記室内レイアウト情報に基づいて、前記対象空間の室内モデルを生成するモデル生成部と、
   前記室内モデル、前記センサ情報および前記機器情報に基づいて、前記センサおよび前記機器の少なくともいずれかの前記対象空間におけるレイアウトを示すレイアウトデータを作成する作成部とを具備する、設計支援装置。
2. 前記作成部は、既定の評価指標を含む複数の条件ごとに前記レイアウトデータを作成し、
   さらに、前記条件ごとに作成されたレイアウトデータごとに、前記評価指標に対する評価スコアを算出するスコア算出部をさらに具備する、請求項１に記載の設計支援装置。
3. さらに、前記評価スコアの目標値を取得するインタフェース部を具備し、
   前記作成部は、前記目標値に応じた評価スコアを得ることの可能なレイアウトデータを作成する、請求項２に記載の設計支援装置。
4. さらに、環境情報算出部を具備し、
   前記環境情報算出部は、
   前記建物情報、前記室内レイアウト情報、前記機器情報、前記センサ情報、前記室内モデル、および前記レイアウトデータに基づいて、前記室内の環境に関する室内環境情報を算出し、
   前記建物情報、前記室内レイアウト情報、前記機器情報、前記センサ情報、前記室内モデル、前記レイアウトデータ、および前記室内環境情報の少なくともいずれかに基づいて、前記センサの運用環境に関するセンサ環境情報を算出する、請求項１に記載の設計支援装置。
5. 前記建物情報、前記室内レイアウト情報、前記機器情報、前記センサ情報、前記室内モデル、前記レイアウトデータ、前記室内環境情報、および、前記センサ環境情報に基づいて、前記センサの検知性能を定量的に評価するための評価データを算出する評価データ算出部を具備する、請求項４に記載の設計支援装置。
6. 前記建物情報、前記室内レイアウト情報、前記機器情報、前記センサ情報、前記室内モデル、および前記レイアウトデータに基づいて、前記センサの設定に関する設定情報を算出する設定情報算出部を具備する、請求項１に記載の設計支援装置。
7. 対象空間内の画像データを取得するセンサを備える建物に関する建物情報、および、前記センサの前記対象空間におけるレイアウトを示すレイアウトデータを記憶する記憶部と、
   前記画像データ、前記建物情報、および、前記レイアウトデータに基づいて、前記対象空間の室内レイアウトに関する室内レイアウト情報を生成する室内レイアウト情報生成部とを具備する、設計支援装置。
8. 前記記憶部は、さらに、前記センサに関するセンサ情報、および前記対象空間に設置される機器に関する機器情報を記憶し、
   さらに、前記建物情報および生成された前記室内レイアウト情報に基づいて、前記対象空間の室内モデルを生成するモデル生成部と、
   前記室内モデル、前記センサ情報および前記機器情報に基づいて、前記レイアウトデータの既定の評価指標に対する評価スコアを算出するスコア算出部をさらに具備する、請求項７に記載の設計支援装置。
9. さらに、前記評価スコアの目標値を取得するインタフェース部を具備し、
   前記室内レイアウト情報生成部は、前記目標値に応じた評価スコアを前記レイアウトデータに与えることの可能な室内レイアウト情報を作成する、請求項８に記載の設計支援装置。
10. 前記画像データを補正する補正部を具備し、
    前記室内レイアウト情報生成部は、前記補正された画像データに基づいて前記室内レイアウト情報を生成する、請求項７に記載の設計支援装置。
11. 建物における対象空間内の情報を取得するセンサに関するセンサ情報、前記建物に関する建物情報、前記対象空間に設置される機器に関する機器情報、および、前記対象空間の室内レイアウトに関する室内レイアウト情報を、コンピュータの記憶部に記憶し、
    前記コンピュータが、前記建物情報および前記室内レイアウト情報に基づいて、前記対象空間の室内モデルを生成し、
    前記コンピュータが、前記室内モデル、前記センサ情報および前記機器情報に基づいて、前記センサおよび前記機器の少なくともいずれかの前記対象空間におけるレイアウトを示すレイアウトデータを作成する、設計支援方法。
12. 前記レイアウトデータを作成することは、既定の評価指標を含む複数の条件ごとに前記レイアウトデータを作成し、
    前記コンピュータは、さらに、前記条件ごとに作成されたレイアウトデータごとに、前記評価指標に対する評価スコアを算出する、請求項１１に記載の設計支援方法。
13. 前記コンピュータは、さらに、前記評価スコアの目標値を取得し、
    前記レイアウトデータを作成することは、前記目標値に応じた評価スコアを得ることの可能なレイアウトデータを作成する、請求項１２に記載の設計支援方法。
14. 前記コンピュータは、さらに、前記建物情報、前記室内レイアウト情報、前記機器情報、前記センサ情報、前記室内モデル、および前記レイアウトデータに基づいて、前記室内の環境に関する室内環境情報を算出し、
    前記コンピュータは、前記建物情報、前記室内レイアウト情報、前記機器情報、前記センサ情報、前記室内モデル、前記レイアウトデータ、および前記室内環境情報の少なくともいずれかに基づいて、前記センサの運用環境に関するセンサ環境情報を算出する、請求項１１に記載の設計支援方法。
15. 前記コンピュータは、前記建物情報、前記室内レイアウト情報、前記機器情報、前記センサ情報、前記室内モデル、前記レイアウトデータ、前記室内環境情報、および、前記センサ環境情報に基づいて、前記センサの検知性能を定量的に評価するための評価データを算出する、請求項１４に記載の設計支援方法。
16. 前記コンピュータは、前記建物情報、前記室内レイアウト情報、前記機器情報、前記センサ情報、前記室内モデル、および前記レイアウトデータに基づいて、前記センサの設定に関する設定情報を算出する、請求項１１に記載の設計支援方法。
17. 対象空間内の画像データを取得するセンサを備える建物に関する建物情報、および、前記センサの前記対象空間におけるレイアウトを示すレイアウトデータを、コンピュータの記憶部に記憶し、
    前記コンピュータが、前記画像データ、前記建物情報、および、前記レイアウトデータに基づいて、前記対象空間の室内レイアウトに関する室内レイアウト情報を生成する、設計支援方法。
18. 前記記憶部は、さらに、前記センサに関するセンサ情報、および前記対象空間に設置される機器に関する機器情報を記憶し、
    前記コンピュータは、さらに、前記建物情報および生成された前記室内レイアウト情報に基づいて、前記対象空間の室内モデルを生成し、
    前記コンピュータは、前記室内モデル、前記センサ情報および前記機器情報に基づいて、前記レイアウトデータの既定の評価指標に対する評価スコアを算出する、請求項１７に記載の設計支援方法。
19. 前記コンピュータは、さらに、前記評価スコアの目標値を取得し、
    前記室内レイアウト情報を生成することは、前記目標値に応じた評価スコアを前記レイアウトデータに与えることの可能な室内レイアウト情報を生成する、請求項１８に記載の設計支援方法。
20. 前記コンピュータは、前記画像データを補正し、
    前記室内レイアウト情報を生成することは、前記補正された画像データに基づいて前記室内レイアウト情報を生成する、請求項１７に記載の設計支援方法。

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