JP2015065132A - 照明機器制御装置、照明機器制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人の動作状態によって照明を適切に制御できるようにすることを目的とする。
【解決手段】照明機器を制御する照明機器制御装置であって、人間の動きの程度を表す動作活性度を取得する取得部と、取得された前記動作活性度を用いて、前記人間が起立した起立状態であるか、着座した着座状態であるかを判定する判定部と、前記判定部による判定の結果に応じて前記照明機器による照明の照度分布を決定する決定部と、決定された前記照度分布に従って光を照射するよう前記照明機器を制御する制御部と、を有する、照明機器制御装置を提供する。
【選択図】図１２

Description

本発明は、照明機器制御装置、照明機器制御方法及びプログラムに関する。

人の位置や希望照度に基づき、照度センサと調光可能な照明器具を用いて、照明機器の出力を制御し、省エネと快適な作業環境を両立させた照明環境を実現する技術が提案されている。

例えば、特許文献１には、人の心理的な快適性を向上させることが可能な照明システムが開示されている。特許文献１に記載の照明システムは、照明器具の照射領域を撮像する顔認識センサで人の目線を認識し、目線方向の周辺に位置する範囲の光の輝度が目線方向の中心側に位置する範囲の光の輝度よりも相対的に高くなるような照明制御を行う。

人が快適と感じる照度とその分布は、人の動作状態によって異なる。例えば、歩いているとき、起立して静止しているとき、あるいは、着座して作業をしているときでは、好ましい照度とその分布は異なり得る。従って、人の動作状態によって、照明を制御できることが好ましい。しかしながら、従来の照明制御システムでは、そのような制御を行うことができなかった。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、人の動作状態によって照明を適切に制御できるようにすることを目的とする。

上述した課題を解決し目的を達成するため、本発明の一実施形態における照明機器制御装置は、
照明機器を制御する照明機器制御装置であって、
人間の動きの程度を表す動作活性度を取得する取得部と、
取得された前記動作活性度を用いて、前記人間が起立した起立状態であるか、着座した着座状態であるかを判定する判定部と、
前記判定部による判定の結果に応じて前記照明機器による照明の照度分布を決定する決定部と、
決定された前記照度分布に従って光を照射するよう前記照明機器を制御する制御部と、
を有する。

本発明によれば、人の動作状態によって照明を適切に制御できる。

本発明の一実施形態における照明制御システムのネットワーク構成図。 スマートフォン、センサの装着状態及び方向を定義した図。 人の動作を検知できる情報機器をスマートフォンと別個に装着した例を示す図。 各センサが検知する方向を示す図。 照明機器の設置状態の一例を示す図。 本発明の一実施形態における測位装置の機能ブロック図。 着座動作と起立動作のそれぞれを行った場合における鉛直方向の加速度成分の波形を示す図。 しゃがむ動作と起立動作とをそれぞれ行った場合における水平方向の角速度成分の波形を示す図。 静止状態で向きを変える動作を行った際の鉛直方向の角速度成分の波形を示す図。 着座状態でディスプレイから上方向に目線を外した場合の頭部の水平方向の角速度成分の波形を示す図。 着座状態でディスプレイから下方向に目線を外した場合の頭部の水平方向の角速度成分の波形を示す図。 本発明の一実施形態における制御装置の機能ブロック図。 本発明の一実施形態における測位装置の処理の流れを表すフローチャート。 本発明の一実施形態における制御装置の処理の流れを表すフローチャート。 照明機器の設置位置を示すテーブルの例を表す図。 起立状態と着座状態における照度分布の例を示す図。 異なる向きによる照度分布の例を示す図。 移動中の照度分布の例を示す図。 移動中の照度分布の例を示す図。 目線を考慮した照度分布の例を示す図。

≪システムの概要≫
以下に添付図面を参照して、この発明の一実施形態に係る照明機器制御装置、照明機器制御方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。以下の実施形態では、照明制御装置を、制御対象領域であるオフィスの室内で特定の業務活動を実施する人間（以下、ユーザという。）の位置等に応じて室内に設置された照明機器を制御する照明制御システムの一部の機能として実現する例を説明する。なお、適用可能なシステムはこのような照明制御システムに限られるものではない。

図１は、本実施形態の照明制御システム１のネットワーク構成図である。本実施形態の照明制御システム１は、図１に示すように、複数のスマートフォン３００と、測位装置１００と、制御装置２００と、制御対象の機器としての複数のＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）照明機器５００とを備えている。

複数のスマートフォン３００と、測位装置１００とは、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）等の無線通信ネットワークで接続されている。なお、無線通信の方式は、Ｗｉ−Ｆｉに限定されるものではない。

測位装置１００と制御装置２００とは、インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークに接続されている。

また、制御装置２００と、複数のＬＥＤ照明機器５００とは、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ等の無線通信ネットワークで接続されている。

なお、制御装置２００と、複数のＬＥＤ照明機器５００との通信方式はＷｉ−Ｆｉに限定されるものではなく、その他の無線通信方式を利用してもよい。また、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）ケーブルやＰＬＣ（Ｐｏｗｅｒ Ｌｉｎｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）等の有線通信方式を利用してもよい。

スマートフォン３００は、ユーザに所持されて、室内におけるユーザの位置や動きを検出するための情報機器である。図２は、スマートフォン３００の装着状態を示す図である。スマートフォン３００は、ユーザが手で所持する他、図２に示すように、ユーザの腰に装着されてもよい。

図１に戻り、スマートフォン３００のそれぞれには、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサが搭載されており、１秒等の一定時間ごとに、各センサでの検知データを測位装置１００に送信している。ここで、加速度センサの検知データは、加速度ベクトルである。角速度センサの検知データは、角速度ベクトルである。地磁気センサの検知データは、磁気方位ベクトルである。測位装置１００では、これら加速度ベクトル、角速度ベクトルおよび磁気方位ベクトルに基づいて、室内におけるユーザの位置や動きを検出することができる。

なお、本実施形態では、室内におけるユーザの位置や動きを検出するための情報機器としてスマートフォン３００を用いているが、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサ等を備える情報機器であれば、スマートフォン３００に限定されるものではない。

また、スマートフォン３００とは別個に、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサ等を備えた他の情報機器をさらにユーザに装着するように構成してもよい。

例えば、図３に示すように、スマートフォン３００とは別個に、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサを備えた小型のヘッドセットタイプのセンサ群３０１を頭部に装着することができる。この場合、センサ群３０１で検知した検知データは、センサ群３０１が直接、測位装置１００に送信する他、スマートフォン３００経由で測位装置１００に送信することができる。このように、ユーザの頭部にスマートフォン３００の各センサとは別個にセンサ群３０１を装着することにより、種々の姿勢検出を行うことが可能となる。

図４は、各センサが検知する方向を示す図である。図４（ａ）は、加速度センサ、地磁気センサが検知する方向を示している。図４（ａ）に示すように、加速度センサ、地磁気センサにより、進行方向、鉛直方向、水平方向の加速度成分、地磁気方位成分のそれぞれの検知が可能となる。また、図４（ｂ）は、角速度センサにより検知される角速度ベクトルＡを示している。ここで、矢印Ｂが、角速度の正方向を示している。本実施形態では、角速度ベクトルＡの、図４（ａ）に示す進行方向、鉛直方向、水平方向への射影を考え、それぞれ、進行方向の角速度成分、鉛直方向の角速度成分、水平方向の角速度成分という。

図５は、ＬＥＤ照明機器５００の設置状態の一例を示す図である。図５には、ＬＥＤ照明機器５００−１〜５００−８が設置された、一つの部屋と通路が表されている。図５は、番号の付されていない複数の照明機器を含む。このようなＬＥＤ照明機器５００の配置は一例であり、図５に示す例に限定されるものではない。

なお、本実施形態の測位装置１００、制御装置２００は、図５に示す室の外部に設置されている。

複数のＬＥＤ照明機器５００のそれぞれは、制御装置２００により、ネットワークを介して遠隔制御される。

すなわち、ＬＥＤ照明機器５００は、その電源のオン／オフや、照度分布（例えば、照度及び照射範囲）が、制御装置２００により遠隔制御される。すなわち、ある室内を照明する照明系システムとして調光機能付きのＬＥＤ照明機器５００が用いられており、各ＬＥＤ照明機器５００の照度分布等が、Ｗｉ−Ｆｉによる無線制御方式で制御装置２００によって、個別に遠隔制御される。

なお、照明系システムとしては、ＬＥＤ灯以外の発光部を有する他の照明装置を用いる
ようにしてもよい。

図１に戻り、測位装置１００は、ユーザが所持する各スマートフォン３００から上述した各センサの検知データを受信し、この検知データに基づいて各スマートフォン３００を所持するユーザの動きの程度を表す動作活性度を算出する。そして、測位装置１００は、ユーザの絶対位置、方向、姿勢等を検出し、検出したユーザの動作活性度や絶対位置、方向、姿勢等を、検出結果データとして制御装置２００に送信する。

≪測位装置の機能≫
図６は、測位装置１００の機能的構成を示すブロック図である。測位装置１００は、図６に示すように、通信部１０１と、検知データ解析部１０２と、補正部１０３と、記憶部１１０とを主に備えている。

記憶部１１０は、ハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）やメモリ等の記憶媒体であり、ＬＥＤ照明機器の設置された領域の地図データ等、測位装置１００の処理に必要な各種情報を記憶している。

通信部１０１は、一定時間ごとに、スマートフォン３００に搭載された加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサのそれぞれから検知データを受信する。あるいは、通信部１０１は、スマートフォン３００とは別個のセンサ群３０１の加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサのそれぞれから検知データを受信する。すなわち、通信部１０１は、加速度センサから加速度ベクトルを受信し、角速度センサから角速度ベクトルを受信し、地磁気センサから磁気方位ベクトルを受信する。

また、通信部１０１は、後述するユーザの移動速度、動作活性度、絶対位置、方向および姿勢等を含む検出結果データを、制御装置２００に送信する。

検知データ解析部１０２は、通信部１０１が受信した検知データを解析して、ユーザの移動速度と動作活性度を算出するとともに、室内におけるユーザの絶対位置を人間の肩幅または歩幅の精度で検出し、さらに、室内におけるユーザの方向や姿勢等を検出する。

すなわち、検知データ解析部１０２は、ユーザに装着されたスマートフォン３００の加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサから逐次受信している検知データの時系列データを用いて、ユーザの動きを逐次判定する。あるいは、検知データ解析部１０２は、スマートフォン３００とは別個のセンサ群３０１の加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサから逐次受信している検知データの時系列データを用いて、ユーザの動きを逐次判定する。ここでは、説明を簡単にするために、ユーザの動きを、ユーザの体の水平方向の移動である歩行動作に限定して考える。なお、ユーザの動きは、さらにユーザの体の垂直方向の移動である着座動作や起立動作も含めて判定するようにしてもよいし、ユーザの体の向き（方向）の変化も含めて判定するようにしてもよい。着座動作や起立動作は、後述するように、検知データのうちの加速度ベクトルと角速度ベクトルから求まる重力加速度ベクトルから判定することができる。また、ユーザの体の向きは、検知データのうちの磁気方位ベクトルの向きから判定することができる。

まず、検知データ解析部１０２は、検知データのうちの加速度ベクトルと角速度ベクトルを用いて、ユーザが歩行状態であるか否かを判定する。例えば、検知データ解析部１０２は、検知データのうちの加速度ベクトルと角速度ベクトルを用いて、特許第４２４３６８４号公報に開示されているデッドレコニング装置による処理と同様に、以下のようにユーザが歩行状態であるか否かを判定することができる。

すなわち、検知データ解析部１０２は、加速度センサから受信した加速度ベクトルと角速度センサから受信した角速度ベクトルから重力加速度ベクトルを求める。次に、検知データ解析部１０２は、加速度ベクトルから重力加速度ベクトルを差し引き、鉛直方向の加速度を除去して、残差加速度成分の時系列データを得る。そして、検知データ解析部１０２は、この残差加速度成分の時系列データに対して主成分解析を行って、歩行動作の進行方向を求める。さらに、検知データ解析部１０２は、鉛直方向の加速度成分の山ピークと谷ピークのペアを探索し、進行方向の加速度成分の谷ピークと山ピークのペアを探索する。そして、検知データ解析部１０２は、進行方向の加速度成分の勾配を算出する。

また、検知データ解析部１０２は、水平方向の加速度ベクトルの時間積分値を求めることにより、ユーザの水平方向の移動速度を算出する。検知データ解析部１０２は、加速度ベクトルから移動速度を求める際に用いられる、既知のノイズ除去手法を適用し、より正確な移動速度を算出することができる。移動速度は、例えば、１キロメートル当たりに移動する時間によって表現され得るが、この例に限られない。

さらに、検知データ解析部１０２は、鉛直方向の加速度成分が山ピークから谷ピークに変化する当該谷ピークの検出時刻における、上記進行方向の加速度成分の勾配が所定値以上であるか否かを判断し、所定値以上である場合に、ユーザは歩行状態であると判定する。そして、ユーザが歩行状態であると判定されたら、検知データ解析部１０２は、例えば、重力加速度ベクトルと加速度ベクトルとから、歩行動作によって発生している加速度ベクトルを算出する。そして、重力加速度ベクトルと、歩行動作によって発生している加速度ベクトルとから歩行動作の大きさを算出し、これに基づき動作活性度を算出する。また、検知データ解析部１０２は、ユーザが歩行状態でないと判定した場合は、例えば、動作活性度を０とする。あるいは、検知データ解析部１０２は、ユーザが歩行状態でないと判定した場合に、ユーザの体の垂直方向の移動量やユーザの体の向きの変化量から動作活性度を算出してもよい。なお、ここで示した動作活性度の算出方法はあくまで一例であり、これに限定されるものではない。動作活性度は、人間の動きの程度を算出可能な任意の方法を一つまたは複数組み合わせて用いて算出することができる。

次に、検知データ解析部１０２は、加速度ベクトル、角速度ベクトルおよび磁気方位ベクトルを用いて、特定の位置（例えば、部屋の入り口や廊下の曲がり角の位置）を基準位置としたユーザの相対移動ベクトルを求める。なお、測位装置１００は、例えば、基準となる特定の位置に設置されたカメラを通じてユーザの存在を監視し、その存在が確認できた時点で、ユーザのスマートフォンがその位置にあると判断できる。また、測位装置１００は、例えば、基準となる特定の位置に設置された、所定の電波を定期的に送受信する装置を通じて、ユーザのスマートフォンの存在を監視し、その存在が確認できた時点で、ユーザがその位置にいたと判断することができる。

ここで、加速度ベクトル、角速度ベクトルおよび磁気方位ベクトルを用いた相対移動ベクトルの算出手法は、例えば特開２０１１−４７９５０号公報のデッドレコニング装置の処理で開示されている手法を用いることができる。

より具体的には、検知データ解析部１０２は、特開２０１１−４７９５０号公報のデッドレコニング装置の処理と同様に、以下のように相対移動ベクトルを求めることができる。

すなわち、検知データ解析部１０２は、加速度センサから受信した加速度ベクトルと角速度センサから受信した角速度ベクトルから重力方位ベクトルを求める。次いで、重力方位ベクトルと、角速度ベクトルまたは地磁気センサから受信した磁気方位ベクトルとから人間の姿勢角を移動方位として算出する。また、検知データ解析部１０２は、加速度ベクトルと角速度ベクトルとから重力加速度ベクトルを求め、重力加速度ベクトルと加速度ベクトルとから、歩行動作によって発生している加速度ベクトルを算出する。そして、重力加速度ベクトルと歩行動作により発生している加速度ベクトルとから、歩行動作を解析して検出する。さらに、その結果に基づき、歩行動作の大きさを、重力加速度ベクトルと歩行動作によって発生している加速度ベクトルとにより計測し、計測結果を歩幅とする。そして、検知データ解析部１０２は、このようにして求めた移動方位と歩幅とを積算することにより、基準位置からの相対移動ベクトルを求める。すなわち、人間の歩幅あるいは肩幅、例えば、略６０ｃｍ以下（より具体的には略４０ｃｍ程度以下）の精度で、リアルタイムにユーザの位置を検出していることになる。

このようにして相対移動ベクトルが算出されたら、検知データ解析部１０２は、基準位置からの相対移動ベクトルと、記憶部１１０に記憶されている室内の地図データとから、ユーザの室内における絶対位置を特定する。これにより、検知データ解析部１０２は、人間の肩幅、例えば、略６０ｃｍ以下（より具体的には略４０ｃｍ程度以下）の精度で、室内におけるユーザの位置を特定することが可能となる。絶対位置は、例えば、領域を表す地図上での二次元座標によって表され得る。

このような位置精度は、高ければ高いほどよいというものではない。例えば、２人以上が会話をしている場面を想定すると、体を接して話しをすることは少なく、ある程度の距離は離れている。そこで、精度を考える場合、人間の肩幅または歩幅相当の精度、立っているか、座っているかは、腰から膝までの長さ相当を本実施形態では適切な精度としている。

厚生労働省の公表している人体計測データ（河内まき子，持丸正明，岩澤洋，三谷誠二（２０００）：日本人人体寸法データベース１９９７−９８，通商産業省工業技術院くらしとＪＩＳセンター）によれば、青年、高齢者の男女の肩幅に相当するデータ（肩峰幅）は、平均値の幅が最も低い高齢者女性で約３５ｃｍ（３４．８ｃｍ）、最も高い青年男性で約４０ｃｍ（３９．７ｃｍ）となっている。また、腰から膝までの長さ（恥骨結合上縁高―大腿骨外側上顆高）の差は、同様に、約３４ｃｍ〜約３８ｃｍである。一方、人間が移動する場合の歩幅は、５０ｍ歩いた場合、９５歩となり、これから約５３ｃｍ（５０÷９５×１０）となり、本実施形態による位置検出方法は、歩幅相当の精度が可能である。従って、上記データから、精度としては、６０ｃｍ以下、好ましくは４０ｃｍ以下が妥当であるとして本実施形態を構成している。これらデータは精度を考えるための基準の目安になるが、日本人に基づいたものであり、この数値に限定されるものではない。

また、検出したユーザの絶対位置が室内に配置された机の前である場合には、検知データ解析部１０２は、地磁気センサから受信した磁気方位ベクトルの向きにより、ユーザのディスプレイ装置に対する方向（向き）を判定する。また、検出したユーザの絶対位置が室内に配置された机の前である場合には、検知データ解析部１０２は、加速度ベクトルの鉛直方向の加速度成分から、ユーザの姿勢、すなわち起立状態か着座状態かを判定する。

起立状態か着座状態かの判定は、例えば特許第４２４３６８４号公報に開示されているデッドレコニング装置と同様、センサにより取得した加速度ベクトルと角速度ベクトルから重力加速度ベクトルを求め、鉛直方向の加速度成分を求めることができる。そして、検知データ解析部１０２は、例えば特許第４２４３６８４号公報に開示されているデッドレコニング装置と同様に、鉛直方向の加速度成分の山と谷のピークを求めることができる。

図７は、着座動作と起立動作のそれぞれを行った場合における鉛直方向の加速度成分の波形を示す図である。図７に示すように、着座動作の場合には、鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が約０．５秒前後である。一方、起立動作の場合には、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が約０．５秒である。このため、検知データ解析部１０２は、かかるピークの間隔により、ユーザが着座状態か起立状態かを判断している。すなわち、検知データ解析部１０２は、鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内である場合には、ユーザの動作状況は着座状態であると判定する。また、検知データ解析部１０２は、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内である場合には、ユーザの動作状況は起立状態であると判定する。

このように、検知データ解析部１０２がユーザの動作状況が起立状態か着座状態かを判定することにより、ユーザの高さ方向の位置を、略５０ｃｍ以下（より具体的には、略４０ｃｍ以下）の精度で検出したことを意味する。

さらに、図３に示した例のように、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサを備えた小型のヘッドセットタイプのセンサ群３０１を頭部に装着した場合には、検知データ解析部１０２は、以下のようなユーザの姿勢や動作を検出することができる。

図８は、しゃがむ動作と起立動作とをそれぞれ行った場合における水平方向の角速度成分の波形を示す図である。加速度センサからの加速度データからは、図８に示す着座動作と起立動作と類似の波形が検出されるが、加速度データのみでしゃがむ動作と起立動作を判別することは困難である。

このため、検知データ解析部１０２は、図８の波形に基づく上述した着座動作と起立動作の判別の手法と共に、角速度センサから受信した水平方向の角速度データの経時的変化が図９の波形に一致するか判断することにより、しゃがむ動作と起立動作とを判別する。

具体的には、検知データ解析部１０２は、まず、加速度センサから受信した加速度ベクトルに基づく鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内であるか否かを判断する。

そして、鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内である場合には、取得した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分が、図８に示す波形のように、０から徐々に増加した後急激な増加で山のピークに達し、山のピークから急激に下がった後徐々に０に戻り、かつ、この間の時間が約２秒である場合に、ユーザの動作がしゃがむ動作であると判定する。

また、検知データ解析部１０２は、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内であるか否かを判断する。そして、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内である場合には、取得した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分が、図８に示す波形のように、０から段階的に谷のピークに達し、谷のピークから徐々に０に戻り、かつこの間の時間が約１．５秒である場合に、ユーザの動作が起立動作であると判定する。

このような検知データ解析部１０２におけるしゃがむ動作と起立動作の判定で用いる角速度ベクトルとしては、頭部に装着した角速度センサから受信した角速度ベクトルを用いることが好ましい。しゃがむ動作と起立動作において、頭部に装着した角速度センサからの角速度ベクトルに基づく水平方向の角速度成分が、図８に示す波形を顕著に示すからである。

図９は、ユーザが静止状態で方向をほぼ９０度変化させる動作を行った場合の鉛直方向の角速度成分の波形を示す図である。鉛直方向の角速度成分が正であれば右側に向きを変える動作であり、負であれば左側に方向を変化させる動作である。

検知データ解析部１０２は、角速度センサから受信した角速度ベクトルの鉛直方向の角速度成分の経時的変化が、図９に示す波形のように、０から徐々に山のピークに達した後徐々に０に戻り、かつこの間の時間が約３秒である場合に、方向が右に変化する動作と判定する。

また、検知データ解析部１０２は、鉛直方向の角速度成分の経時的変化が、図９に示す波形のように、０から徐々に谷のピークに達した後徐々に０に戻り、かつその間の時間が約１．５秒である場合に、方向が左に変化する動作と判定する。

検知データ解析部１０２は、頭部の角速度センサおよび腰のスマートフォン３００の角速度センサの双方から受信した角速度ベクトルの鉛直方向の角速度成分が、共に、上述のような判断で図９の波形と類似する経時的変化を示す場合には、体全体の向きが右若しくは左に変わる動作と判定する。

一方、検知データ解析部１０２は、頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの鉛直方向の角速度成分が、上述のような図９の波形に類似する経時的変化を示すが、腰のスマートフォン３００の角速度センサからの角速度ベクトルの鉛直方向の角速度成分が、図９の波形と全く異なる経時的変化を示す場合には、頭部だけ方向を右若しくは左に変える動作と判定する。このような動作としては、例えば、ユーザが着座したまま、隣のユーザとコミュニケーションをとる場合の姿勢動作が考えられる。

なお、図示しないが、ユーザが静止状態で方向を任意の角度変化させる動作を行った場合の、鉛直方向の角速度成分の波形が定義され得る。例えば、図９に示した波形の一周期がより長い時間（例えば、向きを変える時間が６秒、もどる時間が３秒）である場合に、ユーザが方向を１８０度変化させる動作と判定することができる。

図１０は、着座状態でディスプレイから上方向に目線を外した場合の頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分の波形を示す図である。

検出されたユーザの絶対位置が室内に配置された机の前であり、この机の前にいるユーザの姿勢が着座状態であることを検出した場合を考える。そして、このような場合に、検知データ解析部１０２は、そのユーザの頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分が、図１０に示す波形のように、０から徐々に谷のピークに達し、その後急激に０に戻り、かつその間の時間が約１秒である場合に、着座状態でディスプレイから上方向に目線を外した動作（見上げる動作）であると判定する。そして、さらに、検知データ解析部１０２は、水平方向の角速度成分が、図１０に示す波形のように、０から徐々に増加しながら山のピークに達し、その後徐々に０に戻り、かつこの間の時間が約１．５秒である場合に、着座状態でディスプレイから上方向に目線を外した状態からディスプレイに目線を戻した動作であると判定する。

図１１は、着座状態でディスプレイから下方向に目線を外した場合の頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分の波形を示す図である。

検出されたユーザの絶対位置が室内に配置された机の前であり、この机の前にいるユーザの姿勢が着座状態であることを検出した場合を考える。そして、このような場合に、検知データ解析部１０２は、そのユーザの頭部の角速度センサから受信した角速度ベクトルの水平方向の角速度成分が、図１１に示す波形のように、０から急激に山のピークに達し、その後急激に０に戻り、かつその間の時間が約０．５秒である場合に、着座状態でディスプレイから下方向に目線を外した動作（見下げる動作）であると判定する。

そして、さらに、検知データ解析部１０２は、水平方向の角速度成分が、図１１に示す波形のように、０から急激に減少しながら谷のピークに達し、その後急激に０に戻り、かつこの間の時間が約１秒である場合に、着座状態でディスプレイから下方向に目線を外した状態からディスプレイに目線を戻した動作であると判定する。

このように、検知データ解析部１０２は、オフィスのユーザが日常取り得る姿勢や動作、すなわち、歩く（立った状態）、起立する（静止状態）、椅子に着座する、作業時にしゃがむ、着座状態あるいは起立状態で向き（方向）を変える、着座状態あるいは起立状態で天を仰ぐ、着座状態あるいは起立状態で俯く等の動作を、上述の手法で判定することが可能になる。なお、検知データ解析部１０２は、上述した動作活性度を算出する際に、歩行動作の大きさだけでなく、上記のように判定される動作の大きさも考慮して、動作活性度を算出するようにしてもよい。

なお、特許第４２４３６８４号公報のデッドレコニング装置の手法を用いる場合、特許第４２４３６８４号公報に開示されているように、エレベータによる人間の昇降動作も、鉛直方向の加速度成分を用いて判断している。

このため、本実施形態では、検知データ解析部１０２は、例えば特開２００９−１４７１３号公報に開示されているマップマッチング装置の機能を用い、エレベータのない場所で、鉛直方向の加速度成分が図７に示す波形で検出された場合には、特許第４２４３６８４号公報のデッドレコニング装置によるエレベータによる昇降動作とは異なり、起立動作または着座動作であることを高精度に判定することができる。

補正部１０３は、記憶部１１０に保存された地図データに基づいて、検知データ解析部１０２により検出された室内におけるユーザの絶対位置や方向、姿勢等を補正する。より具体的には、補正部１０３は、上述のように判断されたユーザの絶対位置、方向、姿勢等を、地図データを用いて、例えば特開２００９−１４７１３号公報に開示されているマップマッチング装置の機能を用いて正しいか否かを判断する。そして、誤っている場合には、補正部１０３は、マップマッチング装置の機能から得られる、正しい絶対位置、方向、姿勢等に補正する。

なお、補正部１０３は、領域内に設置されたカメラ等から得られる画像情報を用いて、ユーザの位置や向きを推測し、算出した絶対位置や方向、姿勢等を補正してもよい。また、補正部１０３は、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の短距離無線、光通信等の限定的な手段を用いて補正を行うように構成してもよい。

また、本実施形態では、特許第４２４３６８４号公報および特開２０１１−４７９５０号公報に開示されたデッドレコニング装置と同様の技術、特開２００９−１４７１３号公報に開示されたマップマッチング装置と同様の技術を用いて、ユーザの動作活性度を算出するとともに、室内におけるユーザの絶対位置や方向、姿勢等を検出しているが、検出手法はこれらの技術に限定されるものではない。

なお、人間の位置を検出可能な技術としては、加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサの検知データに基づいて測位装置１００が実施する上述した方法の他に、例えば、ＩＣカード等による入退室管理、人感センサによる人間の検知、無線ＬＡＮを用いる方法、屋内ＧＰＳ（ＩＭＥＳ：Ｉｎｄｏｏｒ ＭＥｓｓａｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いる方法、カメラの撮像画像を画像処理する方法、アクティブＲＦＩＤを用いる方法、および可視光通信を用いる方法等が知られている。

ＩＣカード等による入退室管理は、個人識別は可能であるが、測位精度が管理対象のエリア全体となり極めて低い。そのため、誰がそのエリアにいるかを知ることはできるものの、そのエリア内での人間の活動状況を把握することができない。

人感センサによる人間の検知は、人感センサの検知範囲となる１〜２ｍ程度の測位精度が得られるが、個人識別を行うことができない。また、エリア内での人間の活動状況を把握するためには、多数の人感センサを分散してエリア内に配置する必要がある。

無線ＬＡＮを用いる方法は、人間が所持する１台の無線ＬＡＮ端末とエリア内に設置された複数台のＬＡＮアクセスポイントとの間の距離を測定し、三角測量の原理によりエリア内における人間の位置を特定する。この方法は、個人識別は可能であるが、測位精度の環境依存性が大きく、一般的に測位精度は３ｍ以上と比較的低い精度となる。

屋内ＧＰＳを用いる方法は、ＧＰＳ衛星と同じ周波数帯の電波を発する専用の送信機を屋内に設置し、その送信機から通常のＧＰＳ衛星が時刻情報を送信する部分に位置情報を埋め込んだ信号を送信する。そして、その信号を屋内の人間が所持する受信端末で受信することにより、屋内における人間の位置を特定する。この方法は、個人識別は可能であるが、測位精度が３〜５ｍ程度と比較的低い精度となる。また、専用の送信機を設置する必要があり導入コストが嵩む。

カメラの撮像画像を画像処理する方法は、数十ｃｍ程度の比較的高い測位精度が得られるが、個人識別を行うことが難しい。

アクティブＲＦＩＤを用いる方法は、電池を内蔵するＲＦＩＤタグを人間が所持し、ＲＦＩＤタグの情報をタグリーダで読み取ることで人間の位置を特定する。この方法は、個人識別は可能であるが、測位精度の環境依存性が大きく、一般的に測位精度は３ｍ以上と比較的低い精度となる。

可視光通信を用いる方法は、個人識別が可能であり、しかも数十ｃｍ程度の比較的高い
測位精度が得られるが、可視光が遮られる場所では人間を検知できず、また、自然光や他
の可視光等のノイズ源、干渉源が多いため、検出精度の安定性を維持することが難しい。

これらの技術に対し、本実施形態の測位装置１００が実施する方法は、個人識別が可能で、しかも人間の肩幅または歩幅相当の高い測位精度が得られ、その上、人間の位置だけでなく、人間の動作を検出することができる。具体的には、本実施形態の測位装置１００が実施する方法によれば、人間の動作として、オフィスのユーザが日常取り得る姿勢や動作、すなわち、歩く（立った状態）、起立する（静止状態）、椅子に着座する、作業時にしゃがむ、着座状態あるいは起立状態で向き（方向）を変える、着座状態あるいは起立状態で天を仰ぐ、着座状態あるいは起立状態で俯く等を検知することができる。

このため、本実施形態では、測位装置１００が、スマートフォン３００やセンサ群３０１の加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサの検知データに基づいて、上述した方法により、制御対象領域である室内におけるユーザの動作活性度を算出するとともに、室内におけるユーザの絶対位置や方向、姿勢等を検出するようにしている。しかし、制御対象領域である室内におけるユーザの動作活性度を算出するとともに、室内におけるユーザの絶対位置や方向、姿勢等を検出する方法は、測位装置１００が実施する上述した方法に限定されるものではなく、例えば、上述した他の方法の一つまたは複数の組み合わせによりユーザの絶対位置および動作状況を検出するようにしてもよく、また、測位装置１００が実施する上述した方法に上述した他の方法の一つまたは複数を組み合わせて、室内におけるユーザの動作活性度を算出するとともに、室内におけるユーザの絶対位置や方向、姿勢等を検出するようにしてもよい。例えば、カメラの撮像画像を画像処理する方法は、個人識別を行うことは困難ではあるが、人間の位置だけでなく、人間の動作を検出することができる。したがって、カメラの撮像画像を画像処理する方法を単独で、あるいは、測位装置１００が実施する上述した方法と組み合わせて、室内におけるユーザの動作活性度を算出するとともに、室内におけるユーザの絶対位置や方向、姿勢等を検出するようにしてもよい。

≪制御装置の機能≫
次に、制御装置２００の詳細について説明する。制御装置２００は、領域内のユーザの動作活性度、移動速度、絶対位置、方向および姿勢等に基づいて、室内に設置された複数のＬＥＤ照明機器５００のそれぞれを、ネットワークを介して遠隔制御する。

図１２は、本実施形態の制御装置２００の機能的構成を示すブロック図である。本実施形態の制御装置２００は、図１２に示すように、通信部２０１と、照明機器制御部２１０と、記憶部２２０とを主に備えている。

記憶部２２０は、ＨＤＤやメモリ等の記憶媒体であり、領域内に配置された机等の位置データや、室内に設置された複数のＬＥＤ照明機器５００それぞれの位置データや、後述する照明機器制御に用いられる照度分布等、制御装置２００の処理に必要な各種情報を記憶している。

通信部２０１は、測位装置１００から、ユーザの動作活性度、移動速度、絶対位置、方向および姿勢等を含む検出結果データを受信する。また、通信部２０１は、制御対象領域である室内に設置された複数のＬＥＤ照明機器５００のそれぞれに対して、これらを個別に制御するための制御信号を送信する。

照明機器制御部２１０は、上述した検出結果データを用いて、ユーザの状態に応じて、ＬＥＤ照明機器５００の動作を制御することができる。照明機器制御部２１０は、判定部２１１と、照明機器特定部２１２と、範囲特定部２１３と、分布決定部２１４と、制御部２１５とを備えている。

判定部２１１は、領域内のユーザそれぞれについて、通信部２０１が受信した検出結果データに含まれる動作活性度を予め設定された閾値と比較して、このユーザが移動中であるか判定する。判定部２１１は、動作活性度が閾値よりも大きいユーザを移動中であると判定し、動作活性度が閾値以下のユーザが移動中でない（静止）であると判定する。例えば、測位装置１００の検知データ解析部１０２によって歩行状態と判定されたユーザであっても、歩行動作の程度が小さく動作活性度が閾値以下であれば、判定部２１１は、このユーザを移動中でないと判定する。一方、測位装置１００の検知データ解析部１０２によって移動中ではないと判定されたユーザであっても、歩行動作以外の他の動きの程度が大きく動作活性度が閾値よりも大きければ、判定部２１１は、このユーザを移動中と判定する。

また、判定部２１１は、移動中でないと判定したユーザに対して、さらに、通信部２０１が受信した検出結果データに含まれる姿勢の情報に基づいて、このユーザが起立状態であるか、着座状態であるかを判定することができる。

照明機器特定部２１２は、ユーザが移動中でない場合には、通信部２０１が受信した検出結果データに含まれる絶対位置を用いて、ユーザが存在する位置に対応するＬＥＤ照明機器５００を特定することができる。照明機器特定部２１２は、記憶部２２０が記憶する各ＬＥＤ照明機器５００の位置情報に基づいて、ユーザが存在する位置に対応するＬＥＤ照明機器５００を特定することができる。

図１５は、記憶部２２０に記憶された、ＬＥＤ照明機器５００の位置情報を格納するテーブルの例を表す。ＬＥＤ照明機器５００の位置情報を格納するテーブルは、領域内における物理的な位置を特定する二次元座標である「位置」と、照明機器の識別子を表す「ＬＥＤ照明機器」の項目を有する。照明機器特定部２１２は、受信した検出結果データに含まれる、ユーザの絶対位置と、図１５に示されるテーブルに示されるＬＥＤ照明機器の「位置」とを比較する。そして、その間の距離が最も小さくなるＬＥＤ照明機器を、ユーザが存在する位置に対応するＬＥＤ照明機器５００とする。

図５を用いて具体例を用いて説明すると、例えば、ユーザが「Ａ」の地点にいるものとすると、照明機器特定部２１２は、Ａ地点の絶対位置座標と、図１５に格納された各ＬＥＤ照明機器５００の位置座標との間の距離を計算する。そして、その距離が最も小さくなる、ＬＥＤ照明機器５００を特定する。ここでは、照明機器特定部２１２は、「Ｌ１」のＬＥＤ照明機器５００−１が特定される。

また、照明機器特定部２１２は、ユーザが移動中である場合には、通信部２０１が受信した検出結果データに含まれる絶対位置、移動速度及び方向を用いて、ユーザが存在する位置に対応する一以上のＬＥＤ照明機器５００を特定する。

具体的には、まず、照明機器特定部２１２は、移動速度を後述する範囲特定部２１３に渡し、範囲を表す範囲情報を受け取る。範囲情報は、ユーザの前方に設置されたＬＥＤ照明機器５００のうち、制御対象とする一以上のＬＥＤ照明機器５００を特定するために用いられる情報であり、例えば、物理的な距離（ｍ）で表される。照明機器特定部２１２は、まず、ユーザが存在する位置に対応するＬＥＤ照明機器５００を特定し、さらに、ユーザの前方にあるＬＥＤ照明機器５００のうち、範囲情報の示す範囲（距離）に含まれるＬＥＤ照明機器５００を特定する。なお、照明機器特定部２１２は、図１５に例示される二次元座標の値と、物理的な距離（ｍ）とを、相互に変換できるものとする。

図５を用いて具体例を用いて説明すると、例えば、ユーザが「Ｂ」の地点から、矢印の方向に移動中であるものとする。まず、照明機器特定部２１２は、Ａ地点の絶対位置座標と、図１５に格納された各ＬＥＤ照明機器５００の位置座標との間の距離を計算し、その距離が最も小さくなる、ＬＥＤ照明機器５００−３「Ｌ３」を特定する。さらに、照明機器特定部２１２は、ユーザの移動速度「時速４キロメートル」を、範囲特定部２１３に渡し、範囲情報「５メートル」を受け取る。照明機器特定部２１２は、ユーザの向きに５メートル範囲にあるＬＥＤ照明機器５００−４「Ｌ４」をさらに特定する。なお、図１５で示される座標と、範囲情報によって示される距離とは、相互に変換が可能であるものとする。

なお、ユーザの向いている方向にあるＬＥＤ照明機器５００は、例えば、ユーザの向いている方向を０度として、プラスマイナス３０度の範囲に含まれるＬＥＤ照明機器５００であってもよい。この場合には、照明機器特定部２１２は、ユーザの絶対位置から、所定の範囲に広がる扇形の領域内に属する、一以上のＬＥＤ照明機器５００を特定することができる。

範囲特定部２１３は、照明機器特定部２１２から受け取った移動速度に応じて距離を特定し、その距離を範囲情報として、照明機器特定部２１２に渡す。範囲特定部２１３は、例えば、予め定義された、移動速度と距離のテーブルを用いて、移動速度に応じた距離を特定しても良い。例えば、範囲特定部２１３は、移動速度が時速４キロメートルである場合には５メートル、移動速度が時速５キロメートルである場合には７メートルといったように、移動速度に関連付けられた距離を特定しても良い。また、範囲特定部２１３は、所定の式によって、移動速度から距離を算出しても良い。

分布決定部２１４は、ユーザの状態や位置等に基づき、ユーザの周りの照度分布を決定する。照度分布は、ユーザの周囲を照らす照明の照度の分布を定義するものであり、以下で説明するように、ユーザの起立・着座状態や、移動中か否かの状態に応じて、予め複数用意される。また、それぞれの照度分布は、ユーザの体型や趣向に応じて、任意に調整され得る。

分布決定部２１４は、ユーザが移動中でない場合には、ユーザの絶対位置、起立・着座状態、及び、方向に基づき、ユーザの周りの照度の分布である照度分布を決定する。

図１６は、起立状態又は着座状態における、ユーザの周りの照度分布の例を表す。図１６（ａ）、（ｂ）が示すように、ユーザが着座状態である場合には、分布決定部２１４は、ユーザの前（例えば、手元）の位置の照度が最大となり、かつ、照明の範囲が（起立状態と比較して相対的に）狭くなるような照明分布を選択する。ここで、図１６（ｂ）の照度のピーク値は、例えば、一のＬＥＤ照明機器５００が最大の出力で光を照射したとき、ユーザの手元の位置（例えば、机の高さ）で観測される照度である。その他、任意の値を照度のピーク値とすることができる。

また、図１６（ｃ）（ｄ）が示すように、ユーザが起立状態である場合には、分布決定部２１４は、ユーザの位置及びその前方の照度をやや強くし、かつ、照明の範囲が（着座状態と比較して相対的に）広くなるような照明分布を決定する。ここで、図１６（ｄ）の照度のピーク値は、例えば、一のＬＥＤ照明機器５００が６０％の出力で光を照射したとき、ユーザの手元の位置（例えば、机の高さ）で観測される照度である。その他、任意の値を照度のピーク値とすることができる。

なお、図１６（ｂ）（ｄ）で示された、照度及び照明の範囲は、予め固定された値が設定されても良いし、ユーザの体格や趣向に合わせて、適宜設定されても良い。

図１７は、着座状態においてユーザの方向が異なる場合の照度分布の例を表す。図１６（ａ）（ｂ）を用いて説明したように、ユーザが着座状態である場合には、ユーザの前（手手元）が狭く強く照らされる（図１７（ａ）（ｂ））。そして、その後、ユーザが向きを１８０度変えた場合には、図１７（ｃ）（ｄ）に示されるように、照度分布も変わる。

また、分布決定部２１４は、ユーザが移動中である場合には、ユーザの絶対位置、移動速度、及び、方向に基づき、ユーザの周りの照度の分布である照度分布を決定する。

図１８は、移動中における、ユーザの周りの照度分布の推移を表す。図１８（ａ）、（ｂ）が示すように、ユーザが移動中である場合には、分布決定部２１４は、ユーザの前方の所定の範囲が一様に最大照度となり、さらにその先もある程度の照度となるような照明分布を決定する。例えば、図１８（ｂ）において、ユーザがｘ１の位置にいるとき、図１８（ｂ）の一番左の波形のような照明分布となる。

また、図１８（ａ）（ｂ）は、ユーザがｘ１の位置からｘ５の位置まで移動する際の、ｘ３の位置と、ｘ５の位置における照度分布も示している。図１８（ｂ）からわかるように、移動速度が一定「ｖ１」である場合には、ユーザを基準として、同様の照度分布が選択される。結果として、ｘ方向における照度の推移は、図１８（ｂ）の破線で示したようになる。

ここで、図１８（ｂ）の照度のピーク値は、例えば、一のＬＥＤ照明機器５００が７０％の出力で光を照射したとき、ユーザの足元で観測される照度とすることができる。その他、任意の値を照度のピーク値とすることができる。

図１９は、図１８の例と異なり、ユーザの移動速度が、より大きい「ｖ２」である場合の照度分布の例を表す。図１９（ｂ）に示されるように、図１８（ｂ）の場合に比べて、ユーザのより前方まで照度の分布が広がっていることがわかる。このように、分布決定部２１４は、ユーザの移動速度に応じて、より前方への広がりの大きな照度分布を選択することができる。

このように、分布決定部２１４は、ユーザが移動中である場合には、ユーザの移動速度に応じて、予め設定された照度分布を選択する。照度分布を表す照度及び照明の範囲は、予め固定された値が設定されても良いし、ユーザの体格や趣向に合わせて、適宜設定されても良い。

また、分布決定部２１４は、測位装置１００から得られた検出結果データに基づき、ユーザの目線を識別し、その目線に応じて異なる照度分布を選択しても良い。例えば、図２０（ａ）（ｂ）に示すように、ユーザが着座状態で、かつ、目線が下向きである場合、分布決定部２１４は、目線の先が最も高い照度となるよう、着座状態の照度分布（図１６（ｂ））を目線方向にずらした照度分布を選択しても良い。また、図２０（ｃ）（ｄ）に示すように、ユーザが起立状態で、かつ、目線が前向きである場合、分布決定部２１４は、起立状態の照度分布（図１６（ｄ））における照度が最大となる範囲が、より前方まで広がっている照度分布を選択しても良い。

制御部２１５は、ユーザの周りの照明が、分布決定部２１４が決定した照度分布となるに、照明機器特定部２１２が特定したＬＥＤ照明機器５００の出力を制御する。具体的には、制御部２１５は、決定された照度分布を実現するような、各ＬＥＤ照明機器５００の出力（照度、方向、範囲等）を決定し、各ＬＥＤ照明機器５００がそのような出力を行うよう制御する。

例えば、ユーザが着座状態であって、単一のＬＥＤ照明機器５００−１が特定されている場合には、図１６（ｂ）の示すように、ユーザの前方が明るくなるような光を照射する。また、ユーザが起立状態であって、単一のＬＥＤ照明機器５００−１が特定されている場合には、図１６（ｄ）の示すように、ユーザの前方一定範囲が明るくなるような光を照射する。また、ユーザが移動中であって、複数のＬＥＤ照明機器５００−３、５００−４が特定されている場合には、図１８（ｂ）の示すように、ユーザの前方一定範囲が明るくなるような光を照射する。

制御部２１５による上記のＬＥＤ照明機器５００の制御は、測位装置１００から随時送信される検出結果データのそれぞれに対応して随時行われる。すなわち、時々刻々と変化するユーザの状態や位置に応じて、各ＬＥＤ照明機器５００の照度分布が制御される。

≪測位装置の動作例≫
次に、以上のように構成された本実施形態の照明機器制御システム１の動作を説明する。図１３は、本実施形態の測位装置１００による処理の手順の一例を示すフローチャートである。かかるフローチャートによる処理は、複数のスマートフォン３００のそれぞれに対応して実行される。

なお、測位装置１００は、このフローチャートによる処理とは別個に、複数のスマートフォン３００に搭載された加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサから検知データ（加速度ベクトル、角速度ベクトル、磁気方位ベクトル）を一定間隔で受信している。あるいは、測位装置１００は、スマートフォン３００とは別個の加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサのそれぞれの各センサから検知データ（加速度ベクトル、角速度ベクトル、磁気方位ベクトル）を一定間隔で受信している。

まず、測位装置１００の検知データ解析部１０２は、ユーザが所持するスマートフォン３００から随時送信される検知データに基づいて、上述した手法により、ユーザの移動速度を算出する（ステップＳ１１）。次に、検知データ解析部１０２は、検知データに基づき、上述した手法により、ユーザの動作活性度を算出する（ステップＳ１２）。

次に、検知データ解析部１０２は、例えば特定の位置（例えば、部屋の入り口や通路の曲がり角）を基準として、扉からのユーザの相対移動ベクトルを、上述の手法で算出し、地図データを用いて、ユーザの絶対位置を検出する（ステップＳ１３）。

次に、検知データ解析部１０２は、検知データに含まれる磁気方位ベクトルに基づき、ユーザの方向（向き）を検出する（ステップＳ１４）。また、検知データ解析部１０２は、ユーザの姿勢として、ユーザが着座状態か起立状態かを上述の手法により検出する（ステップＳ１５）。さらに、検知データ解析部１０２は、ユーザの動作状況として、しゃがむ動作か起立動作か、着座状態で向きを変更する動作か戻す動作か、着座状態で目線を上げる動作か目線を戻す動作か、着座状態で目線を下げる動作か目線を戻す動作かを検出してもよい。

次に、補正部１０３が、ステップＳ１３で検出された絶対位置、ステップＳ１４で検出された方向およびステップＳ１５で検出された姿勢に対して、上述のとおり、補正が必要か否かを判断して、必要であればこれらを補正する（ステップＳ１６）。

そして、通信部１０１が、ステップＳ１１で算出されたユーザの移動速度と、ステップＳ１２で算出されたユーザの動作活性度と、ステップＳ１３で検出された絶対位置と、ステップＳ１４で検出された方向と、ステップＳ１５で検出された姿勢とを、制御装置２００に送信する（ステップＳ１７）なお、通信部１０１は、ステップＳ１６で補正された場合には、補正後のデータを制御装置２００に送信する。

≪制御装置の動作例≫
次に、本実施形態の制御装置２００による処理について説明する。図１４は、本実施形態の制御装置２００による処理の手順の一例を示すフローチャートである。なお、このフローチャートで示す処理は、制御装置２００が測位装置１００から検出結果データを受信すると開始され、送信された各検出結果データのそれぞれに対して（つまり、ユーザそれぞれに対して）実行される。

まず、通信部２０１は、測位装置１００から、ユーザの移動速度、動作活性度、絶対位置、方向、姿勢を含む検出結果データを受信する（ステップＳ２１）。

次に、機器制御部２１０の判定部２１１が、ステップＳ２１で受信した検出結果データに含まれる動作活性度に基づいて、ユーザが移動中であるかどうかの判定する（ステップＳ２２）。判定部２１１が移動中でないと判定した場合（ステップＳ２３のＮｏ）、照明機器特定部２１２は、検出結果データに含まれる絶対位置に基づき、制御対象となる、最寄りのＬＥＤ照明機器５００を特定する（ステップＳ２４）。次に、判定部２１１は、検出結果データに含まれる姿勢から、ユーザが起立状態であるか着座状態であるかの判定を行う（ステップＳ２５）。次に、分布決定部２１４は、ユーザの絶対位置と、起立・着座状態と、向きとに基づき、上述した方法により、照度分布を決定する（ステップＳ２６）。そして、制御部２１５は、ステップＳ２６で決定した照度分布となるような照明を提供するように、ステップＳ２４で特定したＬＥＤ照明機器５００を制御する（ステップＳ２７）。

一方、ステップＳ２２の後に、判定部２１１が移動中であると判定した場合（ステップＳ２３のＹｅｓ）、照明機器特定部２１２は、ユーザの絶対位置と移動速度に基づき、制御対象となる一以上のＬＥＤ照明機器５００を特定する（ステップＳ２８）。次に、分布決定部２１４は、ユーザの絶対位置と、移動速度と、向きとに基づき、上述した方法により、照度分布を決定する（ステップＳ２９）。そして、制御部２１５は、ステップＳ２９で決定した照度分布となるような照明を提供するように、ステップＳ２８で特定したＬＥＤ照明機器５００を制御する（ステップＳ２７）。

なお、上述した制御装置２００による処理はあくまで一例であり、分布決定部２１４は、例えば、ユーザの動作状況として、しゃがむ動作か起立動作か、着座状態で向きを変更する動作か戻す動作か、着座状態で目線を上げる動作（見上げる動作）か目線を戻す動作か、着座状態で目線を下げる動作（見下げる動作）か目線を戻す動作かにより、異なる照度分布を選択するようにしても良い。

以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本実施形態によれば、制御装置２００が備える機器制御部２１０の判定部２１１が、測位装置１００から送信された検出結果データに含まれるユーザの動作活性度に基づいて、ユーザが移動中か判定する。次に、照明機器特定部２１２が、移動中か否かによって、制御対象とするＬＥＤ照明機器５００を特定し、分布決定部２１４が、ユーザの状態に基づき、照度分布を決定する。そして、制御部２１５は、決定された照度分布となるように、ＬＥＤ照明機器５００を制御する。これにより、ユーザの状態に応じて、適切な照明を提供することが可能になる。

本実施形態の測位装置１００、制御装置２００は、例えば、ＣＰＵ等の制御装置と、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置等の外部記憶装置と、ディスプレイ装置等の表示装置と、キーボードやマウス等の入力装置を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

本実施形態の測位装置１００で実行される検出プログラム、本実施形態の制御装置２００で実行される制御プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、本実施形態の測位装置１００で実行される検出プログラム、本実施形態の制御装置２００で実行される制御プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施形態の測位装置１００で実行される検出プログラム、本実施形態の制御装置２００で実行される制御プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

また、本実施形態の測位装置１００で実行される検出プログラム、本実施形態の制御装置２００で実行される制御プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

本実施形態の測位装置１００で実行される検出プログラムは、上述した各部（通信部１０１、検知データ解析部１０２、補正部１０３）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から検出プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、通信部１０１、検知データ解析部１０２、補正部１０３が主記憶装置上に生成されるようになっている。

本実施形態の制御装置２００で実行される制御プログラムは、上述した各部（通
信部２０１、照明機器制御部２１０（判定部２１１、照明機器特定部２１２、範囲特定部２１３、分布決定部２１４、制御部２１５））を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から制御プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、通信部２０１、照明機器制御部２１０（判定部２１１、照明機器特定部２１２、範囲特定部２１３、分布決定部２１４、制御部２１５）が主記憶装置上に生成されるようになっている。

以上、本発明の具体的な実施形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で様々な変形や変更を加えて具体化することができる。つまり、上述した実施形態の具体的な構成や動作はあくまで一例であり、用途や目的に応じて様々な変形や変更が可能である。

例えば、上述した実施形態は、測位装置１００と制御装置２００とをそれぞれ独立の装置として実現した例であるが、これら測位装置１００と制御装置２００のそれぞれの機能を１つの装置で実現するようにしてもよい。すなわち、上述した実施の形態では、スマートフォン３００から送信された加速度センサ、角速度センサおよび地磁気センサそれぞれの検知データを測位装置１００が受信して、測位装置１００において、これらの検知データに基づいてユーザの動作活性度、絶対位置、方向、姿勢等を検出するようにしている。しかし、制御装置２００が、スマートフォン３００から各センサの検知データを受信して、受信した検知データに基づいてユーザの移動速度、動作活性度、絶対位置、方向、姿勢等を検出する構成としてもよい。

また、上述した実施形態における測位装置１００の機能をスマートフォン３００に持たせるようにしてもよい。すなわち、スマートフォン３００に地図データを格納しておき、スマートフォン３００が各センサの検知データに基づいてユーザの移動速度、動作活性度、絶対位置、方向、姿勢等を検出し、これらの情報を含んだ検出結果データを制御装置２００に送信する構成としてもよい。

１ 照明制御システム
１００ 測位装置
１０１ 通信部
１０２ 検知データ解析部
１０３ 補正部
１１０ 記憶部
２００ 制御装置
２０１ 通信部
２１０ 照明機器制御部
２１１ 判定部
２１２ 照明機器判定部
２１３ 範囲特定部
２１４ 分布決定部
２１５ 制御部
２２０ 記憶部
３００ スマートフォン
５００ ＬＥＤ照明機器

特開２０１３−００８４５３号公報

Claims (9)

1. 照明機器を制御する照明機器制御装置であって、
   人間の動きの程度を表す動作活性度を取得する取得部と、
   取得された前記動作活性度を用いて、前記人間が起立した起立状態であるか、着座した着座状態であるかを判定する判定部と、
   前記判定部による判定の結果に応じて前記照明機器による照明の照度分布を決定する決定部と、
   決定された前記照度分布に従って光を照射するよう前記照明機器を制御する制御部と、
   を有する、照明機器制御装置。
2. 前記人間が前記起立状態である場合に、前記決定部により決定される第一の照度分布は、前記人間が前記着座状態である場合に、前記決定部により決定される第二の照度分布より、広い範囲で形成される、
   請求項１に記載の照明機器制御装置。
3. 前記第一の照度分布のうちの最も強い照度である第一照度は、前記第二の照度分布のうちの最も強い照度である第二照度より低い、
   請求項２に記載の照明機器制御装置。
4. 前記決定部は、前記判定の結果に加え、前記人間の向きに応じて前記照明機器による照明の照度分布を決定する、
   請求項１に記載の照明機器制御装置。
5. 前記人間が前記起立状態である場合に、前記決定部により決定される照度分布は、前記人間の後方より前方に広く広がるように形成される、
   請求項４に記載の照明機器制御装置。
6. 前記判定部は、前記動作活性度を用いて、前記人間が移動中であるか否かを判定し、
   前記決定部は、前記人間が移動中である場合に、前記人間の移動速度に応じて照度分布を決定する、
   請求項１乃至５の何れか一項に記載の照明機器制御装置。
7. 前記人間の移動速度に応じて決定される照度分布は、前記移動速度が高ければ高いほど、前記人間の前方に広く広がるように形成される、
   請求項６に記載の照明機器制御装置。
8. 照明機器を制御する照明機器制御装置が実行する照明機器制御方法であって、
   人間の動きの程度を表す動作活性度を取得する取得ステップと、
   取得された前記動作活性度を用いて、前記人間が起立した起立状態であるか、着座した着座状態であるかを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップにおける判定の結果に応じて前記照明機器による照明の照度分布を決定する決定ステップと、
   決定された前記照度分布に従って光を照射するよう前記照明機器を制御する制御ステップと、
   を有する、照明機器制御方法。
9. 照明機器を制御するコンピュータに、
   人間の動きの程度を表す動作活性度を取得する取得ステップと、
   取得された前記動作活性度を用いて、前記人間が起立した起立状態であるか、着座した着座状態であるかを判定する判定ステップと、
   前記判定ステップにおける判定の結果に応じて前記照明機器による照明の照度分布を決定する決定ステップと、
   決定された前記照度分布に従って光を照射するよう前記照明機器を制御する制御ステップと、
   を実行させるプログラム。

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