JP2017096566A - 集塵システムおよび集塵方法 - Google Patents

Abstract

【課題】所定空間内の塵埃を効率よく回収することができる集塵システムを提供する。【解決手段】集塵システム１００は、所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報を取得する取得部１０１と、所定空間内における人の活動状態に応じた塵埃の発生態様を示す第二情報が記憶された記憶部１０２と、制御部１０５とを備える。制御部１０５は、取得された第一情報に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定し、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて所定空間内の塵埃の発生態様を推定し、送風部１０６および集塵部１０７を制御する。【選択図】図１

Description

本発明は、所定空間内の塵埃を回収するための集塵システム等に関する。

従来、空気の浄化を行うシステムが提案されている。特許文献１に記載の空気清浄化システムは、その一例である。この空気清浄化システムにおいて、制御部は、第１および第２の検出センサの検出結果に基づいて、空気清浄手段および空調手段の少なくとも一方の風量を変化させる。これにより、この空気清浄化システムは、室内の浄化を迅速かつ効果的に行うことができる。

特開２００６−１０５４０８号公報

ところで、塵埃の発生位置は、一定ではなく、塵埃が発生する時の状況により異なる。従来技術では、このような塵埃を効率よく回収することは困難である。

そこで、本発明は、所定空間内の塵埃を効率よく回収することができる集塵システム等を提供する。

本発明の一態様に係る集塵システムは、所定空間内の塵埃を回収する集塵システムであって、送風を行う送風部と、前記送風に応じて吸気を行うことで前記所定空間内の塵埃を回収する集塵部と、前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報を取得する取得部と、前記所定空間内における人の活動状態に応じた塵埃の発生態様を示す第二情報が記憶された記憶部と、取得された前記第一情報に基づいて前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定し、特定された活動状態および記憶された前記第二情報に基づいて前記所定空間内の塵埃の発生態様を推定し、推定された発生態様に基づいて前記送風部および前記集塵部を制御する制御部とを備える。

また、本発明の一態様に係る集塵方法は、所定空間内の塵埃を回収する集塵方法であって、送風を行う送風ステップと、前記送風に応じて吸気を行うことで前記所定空間内の塵埃を回収する集塵ステップと、前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報を取得する取得ステップと、取得された前記第一情報に基づいて前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定する特定ステップと、特定された活動状態、および、記憶装置に記憶された第二情報であって、前記所定空間内における人の活動状態に応じた塵埃の発生態様を示す第二情報に基づいて前記所定空間内の塵埃の発生態様を推定する推定ステップと、推定された発生態様に基づいて前記送風および前記吸気を制御する制御ステップとを含む。

本発明の一態様に係る集塵システムおよび集塵方法は、所定空間内の塵埃を効率よく回収することができる。

図１は、実施の形態１に係る集塵システムのシステム構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態１に係る集塵システムの概略構成を示す図である。 図３は、実施の形態１に係る集塵システムの動作例１のフローチャートである。 図４は、実施の形態１に係る集塵システムの集塵制御を説明するための模式図である。 図５は、実施の形態１に係る集塵システムの動作例２のフローチャートである。 図６は、実施の形態１に係る集塵システムの塵埃位置情報の出力動作のフローチャートである。 図７は、表示装置に表示される塵埃の発生位置を示す画像の一例を示す図である。 図８は、実施の形態１に係る集塵システムのタイミング情報の出力動作のフローチャートである。 図９は、表示装置に表示される掃除のタイミングを示す画像の一例を示す図である。 図１０は、取得部が操作情報を取得する場合の集塵システムの概略構成を示す図である。 図１１は、取得部が動作情報を取得する場合の集塵システムの概略構成を示す図である。 図１２は、取得部が音情報を取得する場合の集塵システムの概略構成を示す図である。 図１３は、取得部が携帯端末の位置情報を取得する場合の集塵システムの概略構成を示す図である。

以下、実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示す。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、動作の順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素は、任意の構成要素として説明される。

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。

（実施の形態１）
［集塵システムの全体構成］
まず、実施の形態１に係る集塵システムの全体構成について説明する。図１は、実施の形態１に係る集塵システムのシステム構成を示すブロック図である。図２は、実施の形態１に係る集塵システムの概略構成を示す図である。

図１および図２に示されるように、集塵システム１００は、取得部１０１、記憶部１０２、制御部１０５、送風部１０６、集塵部１０７、および、出力部１０３を備える。また、図１には、カメラ１１３および表示装置１１４も図示されている。図２中の破線は、集塵システム１００によって集塵が行われるときの気流を模式的に示す。

集塵システム１００は、送風部１０６による送風、および、集塵部１０７による吸気によって気流を発生させ、所定空間内の塵埃を気流に乗せて回収するシステムである。

なお、所定空間は、閉じられた空間でもよいし、開かれた空間でもよい。すなわち、所定空間は、外部から閉鎖された空間でなくてもよい。しかし、基本的には、所定空間は、壁などの構造物（仕切り）によって囲まれた空間である。例えば、所定空間は、家、部屋、事務所または工場等のような施設の空間である。

取得部１０１は、所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報を取得する。活動状態には、所定空間内の人の位置（配置）の状態、人が立っているまたは座っているなどの静的な状態を示す静止状態、並びに、動作状態が含まれる。動作状態は、人が歩いている、人が走っている、人が座った状態から立ち上がる、および、人が立った状態からかがむ、などの動的な状態を示す。また、活動状態には、人の活動に伴う動きの大きさである活動量が含まれてもよい。

取得部１０１は、具体的には、例えば、所定空間が撮像された画像（動画像または静止画像）を第一情報として取得する。画像は、カメラ１１３によって撮像される。なお、集塵システム１００は、カメラ１１３を備えてもよい。

取得部１０１は、具体的には、カメラ１１３と通信を行う通信モジュール（通信回路または通信インターフェース）である。取得部１０１は、カメラ１１３と有線通信を行ってもよいし、無線通信を行ってもよい。取得部１０１がカメラ１１３と無線通信を行う場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、９２０ＭＨｚ帯の周波数を利用した特定小電力無線である。無線通信の方式は、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）または、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）など、他の通信規格であってもよい。また、取得部１０１がカメラ１１３と有線通信を行う場合、有線通信の方式については特に限定されず、有線ＬＡＮが用いられてもよいし、電力線搬送通信が行われてもよい。

記憶部１０２には、所定空間内における人の活動状態に応じた塵埃の発生態様を示す第二情報が記憶される。第二情報は、言い換えれば、塵埃発生モデルであり、具体的には、塵埃の発生位置（発生範囲）、発生量、および発生時間の少なくとも１つを示す特性式であるが、あらかじめ作成されたデータベースであってもよい。このデータベースにおいては、所定空間における標準的な塵埃の発生位置、塵埃の発生量、および、塵埃の発生時間などが、活動状態と対応付けられている。なお、第二情報において示される発生態様には、人から直接発生する塵埃の発生態様と、人の活動によってソファなどの物品から発生する塵埃の発生態様とが含まれる。

記憶部１０２は、具体的には、半導体メモリなどの記憶装置により実現される。

制御部１０５は、送風部１０６および集塵部１０７を制御する。制御部１０５は、より詳細には、送風部１０６で行われる送風、および、集塵部１０７で行われる吸気を制御する。すなわち、制御部１０５は、送風部１０６に送風を行わせ、集塵部１０７に吸気を行わせる。さらに具体的には、制御部１０５は、送風量および吸気量等を決定する。そして、制御部１０５は、決定された送風量および吸気量等に従って、送風部１０６に送風を行わせ、集塵部１０７に吸気を行わせる。

その際、例えば、制御部１０５は、取得部１０１によって取得された第一情報（画像）に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定し、特定された活動状態および記憶部１０２に記憶された第二情報に基づいて、送風部１０６および集塵部１０７を制御する。

なお、図２に破線で示されるように、制御部１０５は、後述する送風部１０６の駆動機構および集塵部１０７の駆動機構を制御することにより、塵埃の発生位置を狙って、当該発生位置における塵埃を集塵部１０７に回収させる気流を発生させることができる。

また、制御部１０５は、さらに、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて、所定空間内における塵埃の発生位置を推定し、推定された塵埃の発生位置を示す塵埃位置情報を生成してもよい。制御部１０５は、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて、所定空間内における塵埃の発生量を推定し、推定された塵埃の発生量に基づいて所定空間内の掃除のタイミングを決定し、決定した掃除のタイミングを示すタイミング情報を生成してもよい。

制御部１０５は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、または専用回路などによって実現される。なお、制御部１０５の制御の詳細については後述する。

送風部１０６は、所定空間を規定する壁の上方に設けられ、制御部１０５が行う制御（指示）に従って、所定空間へ送風を行う。送風部１０６は、例えば、送風を行うためのファンおよび開口部、並びに、当該ファンを駆動するための駆動機構などから構成される。制御部１０５は、当該駆動機構を制御することにより、送風部１０６が行う送風量および送風方向、並びに、開口部の開口径（送風範囲）を制御することができる。送風部１０６は、所定空間外の空気（外気）を用いて、所定空間へ送風を行ってもよいし、所定空間内の空気を用いて、所定空間へ送風を行ってもよい。

集塵部１０７は、所定空間を規定する壁（例えば、送風部１０６が設けられた壁）の下方に設けられ、制御部１０５が行う制御（指示）に従って送風部１０６の送風に応じた吸気を行うことにより、所定空間内の塵埃を回収する。集塵部１０７は、例えば、吸気を行うためのファンおよび開口部、並びに、当該ファンおよび開口部を駆動するための駆動機構などから構成される。制御部１０５は、当該駆動機構を制御することにより、集塵部１０７が行う吸気量および吸気方向、並びに、開口部の開口径（吸気範囲）を制御することができる。

また、集塵部１０７は、回収された塵埃の量を測定する塵埃量センサ、および、集塵フィルタを備える。集塵部１０７は、吸気によって得られた空気の排気を所定空間外に向けて行ってもよいし、吸気によって得られた空気を送風部１０６へ集塵フィルタ等を通して供給してもよい。

なお、送風部１０６と集塵部１０７とは一体化されていてもよい。また、送風部１０６が、空気を浄化するための集塵フィルタを備えてもよい。

出力部１０３は、制御部１０５によって生成された塵埃位置情報および制御部１０５によって生成されたタイミング情報を出力する。出力部１０３は、例えば、表示装置１１４に塵埃位置情報およびタイミング情報を出力する。この結果、表示装置１１４には、塵埃の位置を示す画像（塵埃発生マップ）および掃除のタイミングを示す画像が表示される。

表示装置１１４は、具体的には、パーソナルコンピュータなどの表示部を有する情報通信端末であるが、スマートフォンもしくはタブレット端末などの表示部を有する携帯端末であってもよい。

出力部１０３は、具体的には、表示装置１１４と通信を行う通信モジュール（通信回路または通信インターフェース）である。出力部１０３は、表示装置１１４と有線通信を行ってもよいし、無線通信を行ってもよい。出力部１０３が表示装置１１４と無線通信を行う場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、特定小電力無線、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）または、無線ＬＡＮなどの通信規格である。また、出力部１０３が表示装置１１４と有線通信を行う場合、有線通信の方式については特に限定されず、有線ＬＡＮが用いられてもよいし、電力線搬送通信が行われてもよい。

また、取得部１０１とカメラ１１３との通信方式と、出力部１０３と表示装置１１４との通信方式とが同種の通信方式である場合、取得部１０１と出力部１０３とは一つの通信部として一体化されてもよい。

［動作例１］
次に、集塵システム１００の動作例１として、集塵システム１００が行う集塵制御の一例について説明する。図３は、集塵システム１００の動作例１のフローチャートである。図４は、集塵システム１００の集塵制御を説明するための模式図である。

まず、取得部１０１は、所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報として、カメラ１１３から動画像を取得する（Ｓ１１）。

次に、制御部１０５は、取得された動画像（第一情報）に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定する（Ｓ１２）。具体的には、制御部１０５は、取得された動画像（動画像を構成する複数の静止画像）内の人の位置を特定する。

人の位置の特定には、例えば、人物に共通する特徴量である人物モデルを用いた手法が用いられる。人物モデルは、各々に人物が撮像された多数の画像から統計的手法により求められ、あらかじめ記憶部１０２に記憶される。制御部１０５は、取得された動画像から人物モデルにより特定される特徴量を抽出することで、動画像内の人を検出できる。つまり、制御部１０５は、取得された動画像に基づいて、人の位置および移動方向を活動状態として特定することができる。

ここで、記憶部１０２には、画像内の人の位置と、所定空間内の人の実際の３次元位置との対応関係を示す情報が記憶されており、制御部１０５は、このような情報に基づいて、所定空間内の人の実際の３次元位置を特定できる。

なお、動画像内の人の検出方法は、上記のような方法に限定されない。例えば、制御部１０５は、顔認識機能を用いて動画像内の人を検出してもよい。

次に、制御部１０５は、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて、集塵制御を行う（Ｓ１３）。つまり、制御部１０５は、活動状態および第二情報に基づいて、送風部１０６および集塵部１０７を制御する。

図４の例に示されるように、第二情報が、人の位置を基準位置として、基準位置から当該人の移動方向と反対の方向に位置する所定範囲を塵埃が発生する範囲（範囲２００）として示す特性式である場合が考えられる。このような場合、制御部１０５は、特定された人の位置および移動方向と、第二情報（特性式）とに基づいて、範囲２００を塵埃が発生する範囲であると推定することができる。

そうすると、制御部１０５は、推定された範囲２００に向けて送風部１０６に送風を行わせ、かつ、集塵部１０７に吸気を行わせる。なお、上記のような第二情報（特性式）は、統計的または理論的に定められ、あらかじめ記憶部１０２に記憶される。

このように、集塵システム１００では、人の活動状態を特定するための第一情報と、塵埃の発生態様を示す第二情報とを用いることで塵埃の発生態様を特定し、効率的に塵埃を回収することができる。

なお、制御部１０５が行う送風および吸気は、連続して行われてもよいが、断続的に行われてもよい。例えば、特定した人の移動が遅い場合には、塵埃の発生量は少ないと考えられる。そこで、制御部１０５は、特定した人の移動速度が所定の速度以上であることを検出したときに、送風および吸気の制御を行ってもよい。言い換えれば、制御部１０５は、特定した人の移動速度が所定の速度未満であることを検出したときには、送風および吸気の制御を行わず、所定空間内に気流を発生させなくてもよい。

これにより、制御部１０５は、塵埃が発生しやすいときにのみ集中的に送風または吸気を行わせることができる。つまり、集塵システム１００は、より効率的に塵埃を回収することができる。

［動作例２］
上記動作例１では、第二情報において、塵埃の発生位置を示していたが、第二情報は、塵埃の発生態様として、塵埃の発生位置、発生量、および発生時間の少なくとも１つを示せばよい。

例えば、第二情報は、塵埃の発生量を示してもよい。具体的には、第二情報は、所定空間内に存在する人の移動速度と、塵埃の発生量とが対応づけられた情報を含み、制御部１０５は、所定空間内に存在する人の移動速度を活動状態として特定してもよい。図５は、集塵システム１００の動作例２のフローチャートである。

図５に示されるように、まず、取得部１０１は、所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報として、カメラ１１３から動画像を取得する（Ｓ２１）。

次に、制御部１０５は、取得された動画像（第一情報）に基づいて所定空間内に存在する人の移動速度を特定する（Ｓ２２）。具体的には、制御部１０５は、取得された動画像（動画像を構成する各静止画像）内の人の位置の、フレーム間における変化量に基づいて人の移動速度を特定する。なお、移動速度の特定には、動きベクトルを用いた手法など、どのような手法が用いられてもよい。

次に、制御部１０５は、特定された移動速度および記憶された第二情報に基づいて、塵埃の発生量を推定する（Ｓ２３）。制御部１０５は、具体的には、第二情報において、特定された移動速度に対応付けられた塵埃の発生量を、塵埃の発生量の推定値とする。

そして、制御部１０５は、推定された塵埃の発生量に応じて、送風部１０６の送風の強さおよび集塵部１０７の吸気の強さを制御する（Ｓ２４）。制御部１０５は、具体的には、塵埃の発生量が多いほど、強く送風または吸気する。なお、この場合、送風部１０６の送風の向きを定めるための塵埃の発生位置は、特定された人の位置を中心とした所定範囲とされてもよいし、第二情報において、さらに人の位置に応じた塵埃の発生位置が示されていてもよい。

また、例えば、第二情報は、所定空間内の人の位置に応じた塵埃の発生量を示してもよい。上記図４の例では、ソファの近辺の位置において塵埃の発生量が多いと考えられる。このように第二情報が所定空間内の人の位置ごとに塵埃の発生量を示すことにより、制御部１０５は、塵埃の発生量に応じて送風部１０６の送風の強さまたは集塵部１０７の吸気の強さを制御することができる。

制御部１０５は、具体的には、塵埃の発生量が多い所定空間内の位置ほど、当該位置に対して強く送風させる、または、強く吸気させることができる。なお、この場合の塵埃の発生位置は、特定された人の位置を中心とした所定範囲とされてもよいし、第二情報において、さらに人の位置に応じた塵埃の発生位置が示されていてもよい。

また、第二情報は、塵埃の発生時間を示してもよい。ここで、塵埃の発生時間は、床面の塵埃が舞い上がってから再び床面に落ちるまでの時間である。

第二情報は、例えば、人の移動速度に応じた塵埃の発生時間を示してもよい。このように第二情報が人の移動の速さに応じた塵埃の発生時間を示すことにより、制御部１０５は、送風部１０６の送風のタイミングまたは集塵部１０７の吸気のタイミングを制御することができる。つまり、制御部１０５は、塵埃が舞っている間に集中的に送風または吸気を行わせることができる。つまり、集塵システム１００は、さらに効率的に集塵を行うことができる。なお、この場合の塵埃の発生位置は、第二情報においては規定されず、特定された人の位置を中心とした所定範囲とされてもよいし、第二情報において、さらに人の位置に応じた塵埃の発生位置が示されていてもよい。

なお、上述のように、第二情報は、データベース化された情報であってもよい。例えば、第二情報は、活動状態と、当該活動状態における塵埃の発生態様（塵埃の発生位置、発生量、および発生時間の少なくとも１つ）とが対応付けられた情報であってもよい。

［動作例３］
制御部１０５は、第二情報を更新してもよい。上述のように、制御部１０５は、第二情報において塵埃の発生位置（発生範囲）および発生量が示されれば、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて、所定空間内における塵埃の発生位置および発生量を推定することができる。

制御部１０５は、推定された塵埃の発生量と、推定された塵埃の発生位置に対して送風部１０６が行った送風によって集塵部１０７が回収した塵埃の量とを比較し、比較結果に基づいて第二情報を更新してもよい。

具体的には、制御部１０５は、推定された塵埃の発生量が集塵部１０７によって回収された塵埃の量よりも多いと判断すると、第二情報が示す塵埃の発生量を減らす。同様に、制御部１０５は、推定された塵埃の発生量が集塵部１０７によって回収された塵埃の量よりも少ないと判断すると、第二情報が示す塵埃の発生量を増やす。

このように第二情報が更新されることによって、制御部１０５は、第二情報が示す塵埃の発生態様の精度を高めることができる。

また、制御部１０５は、送風量および送風の方向を考慮して塵埃の量の判断を行ってもよい。例えば、制御部１０５は、送風部１０６が行う送風量が少ない時に回収された塵埃の量は、実際に発生した塵埃の量よりも少ないと推定することができる。そこで、制御部１０５は、回収された塵埃の量を増加させる方向に補正し、補正後の塵埃の量を用いて塵埃の量の比較を行ってもよい。

なお、制御部１０５は、推定された塵埃の発生量と、実際に回収された塵埃の量とが対応付けられた履歴情報を記憶部１０２に記憶しておいてもよい。履歴情報には、さらに、送風部１０６の送風の量（送風の強さ）および送風の方向の少なくとも一方が対応付けられていてもよい。

例えば、実際に発生する（舞い上がる）塵埃の量は、所定空間において行われる集塵制御の頻度により異なる場合があるが、上記のような履歴情報が用いられれば、集塵制御の頻度（塵埃を回収した頻度）を考慮した第二情報を生成および更新することも可能である。

［動作例４］
上述のように、集塵システム１００が備える出力部１０３は、塵埃位置情報およびタイミング情報を出力することができる。以下、集塵システム１００の情報出力動作について説明する。

まず、塵埃位置情報の出力動作について説明する。図６は、集塵システム１００の塵埃位置情報の出力動作のフローチャートである。

図６に示されるように、まず、取得部１０１は、所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報として、カメラ１１３から動画像を取得する（Ｓ３１）。

次に、制御部１０５は、取得された動画像（第一情報）に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定する（Ｓ３２）。そして、制御部１０５は、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて、塵埃の発生位置を推定する（Ｓ３３）。

塵埃の発生位置の推定方法は、例えば、動作例１と同様である。つまり、このときの第二情報は、人の位置を基準位置として、基準位置から当該人の移動方向と反対の方向に位置する所定範囲を塵埃が発生する範囲として示す特性式である。活動状態は、所定空間内の人の位置および移動方向である。

次に、制御部１０５は、推定された塵埃の発生位置を示す塵埃位置情報を生成し（Ｓ３４）、出力部１０３は、生成された塵埃位置情報を表示装置１１４に出力する（Ｓ３５）。この結果、表示装置１１４には図７に示されるような画像が表示される。図７は、表示装置１１４に表示される塵埃の発生位置を示す画像の一例を示す図である。

図７の例では、所定空間内を上面視したときの塵埃の発生位置が表示される。図７に示される所定空間内を上面視したときの背景画像（間取り図）などは、あらかじめ記憶部１０２に記憶され、制御部１０５は、このような背景画像に塵埃の発生位置を示すオブジェクトを重畳する。

なお、図６のフローチャートに示される例では、塵埃位置情報は、塵埃が発生したと推定される位置を示す。ここで、塵埃位置情報は、実際に集塵部１０７が回収した塵埃の量に基づいて生成および出力されてもよい。

例えば、制御部１０５は、推定された発生位置に対して送風部１０６が行った送風によって集塵部１０７が回収した塵埃の量が所定量以上であるときに、ステップＳ３４以降の動作を行ってもよい。これにより、塵埃位置情報が、実際に集塵部１０７が回収した塵埃の量に基づいて生成および出力される。

また、制御部１０５は、動作例３で説明した履歴情報を用いることにより、所定空間の中で集塵部１０７が回収した塵埃の量が多い位置を示す塵埃位置情報を生成してもよい。つまり、制御部１０５は、所定空間の中で塵埃が発生しやすい場所を示す塵埃位置情報を生成してもよい。

次に、タイミング情報の出力動作について説明する。図８は、集塵システム１００のタイミング情報の出力動作のフローチャートである。

なお、タイミング情報は、集塵システム１００がしばらく塵埃の回収を行わないと仮定した場合に、ユーザ（人）が所定空間内の掃除を行うとよいと考えられるタイミングである。掃除のタイミングは、集塵システム１００がユーザに対して提案するタイミングである。

図８に示されるように、まず、取得部１０１は、所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報として、カメラ１１３から動画像を取得する（Ｓ４１）。

次に、制御部１０５は、取得された動画像（第一情報）に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定する（Ｓ４２）。そして、制御部１０５は、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて、塵埃の発生量を推定する（Ｓ４３）。

塵埃の発生量の推定方法は、例えば、動作例２と同様である。つまり、このときの第二情報は、所定空間内に存在する人の移動速度と、塵埃の発生量とが対応づけられた情報を含み、制御部１０５は、所定空間内に存在する人の移動速度を活動状態として特定する。

次に、制御部１０５は、推定された塵埃の発生量に基づいて所定空間内の掃除のタイミングを決定する（Ｓ４４）。

制御部１０５は、例えば、推定される塵埃の発生量が多いほど、掃除のタイミングを早いタイミングに決定する。より詳細には、制御部１０５は、例えば、推定された塵埃の発生量が多い時には、塵埃が最後に回収された時点から１日後（２４時間後）を掃除のタイミングとして決定する。制御部１０５は、推定された塵埃の発生量が少ない時には、塵埃が最後に回収された時点から３日後（７２時間後）を掃除のタイミングとして決定する。このような掃除のタイミングの決定には、例えば、記憶部１０２にあらかじめ記憶されたアルゴリズム等が用いられる。

次に、制御部１０５は、決定した掃除のタイミングを示すタイミング情報を生成し（Ｓ４５）、出力部１０３は、生成されたタイミング情報を表示装置１１４に出力する（Ｓ４６）。この結果、表示装置１１４には図９に示されるような画像が表示される。図９は、表示装置１１４に表示される掃除のタイミングを示す画像の一例を示す図である。

図９の例では、表示装置１１４に表示された画像は、掃除のタイミングを行う具体的な日付を示している。このような日付の決定は、図示しないタイマ部（例えば、リアルタイムクロック）などの構成要素により実現可能である。

なお、タイミングを示す画像は、現時点から何日後、のように相対的なタイミングを示してもよい。また、タイミングを示す画像は、何日間に一回、というように掃除の頻度を示してもよい。

（実施の形態２）
上記実施の形態１では、取得部１０１は、画像を第一情報として取得したが、第一情報の具体的態様は、画像に限定されない。そこで、以下では、第一情報として他の情報が用いられる実施の形態について説明する。

なお、以下の実施の形態２では、実施の形態１ですでに説明された事項については省略または簡略化され、実施の形態１との相違点について説明が行われる。

［操作情報］
取得部は、所定空間内に設置された機器への操作を示す操作情報を第一情報として取得してもよい。図１０は、取得部１０１ａが操作情報を取得する場合の集塵システム１００ａの概略構成を示す図である。

図１０に示される操作パネル１１５ａ〜１１５ｃのそれぞれは、所定空間内に設置された機器への操作を受け付ける操作パネル１１５ａ〜１１５ｃである。操作パネル１１５ａ〜１１５ｃのそれぞれは、所定空間を仕切る壁に設けられる。ユーザが操作パネル１１５ａ〜１１５ｃに対して操作を行うと、当該操作に応じた操作情報（機器を制御するための制御信号）が出力される。取得部１０１ａがこのような操作情報を取得（モニタ）することにより、制御部１０５は、操作情報を出力した操作パネルの付近に人がいると推定することができる。つまり、制御部１０５は、取得部１０１ａによって取得された操作情報に基づいて所定空間内に存在する人の位置を特定することができる。

例えば、記憶部１０２には、操作パネル１１５ａ〜１１５ｃの操作を行った人の推定位置（配置）を示す情報が操作パネルごとに記憶される。そして、制御部１０５は、取得部１０１ａが操作情報を取得すると、記憶部１０２を参照することにより推定位置を特定する。

なお、図１０では、取得部１０１ａは、操作パネル１１５ａ〜１１５ｃから直接操作情報を取得しているが、操作パネル１１５ａ〜１１５ｃを管理するコントローラ（例えば、ＨＥＭＳコントローラ）から操作情報を取得してもよい。

［動作情報および電力情報］
取得部は、所定空間内に設置された機器の動作状態を示す動作情報を第一情報として取得してもよい。図１１は、取得部１０１ｂが動作情報を取得する場合の集塵システム１００ｂの概略構成を示す図である。

図１１に示される機器１１６ａ（空調機器）、機器１１６ｂ（照明器具）、および、機器１１６ｃ（照明器具）の動作中においては、当該機器の付近に人がいると推定される。そこで、取得部１０１ｂは、このような機器の動作情報（例えば、電源がオンされていることを示す情報）を取得する。そうすると、制御部１０５は、取得部１０１ａによって取得された動作情報に基づいて所定空間内に存在する人の位置を特定することができる。

例えば、記憶部１０２には、機器１１６ａ〜１１６ｃの動作中における人の推定位置（配置）を示す情報が操作パネルごとに記憶される。そして、制御部１０５は、取得部１０１ｂが動作情報を取得すると、記憶部１０２を参照することにより推定位置を特定する。

なお、図１１では、取得部１０１ｂは、機器１１６ａ〜１１６ｃから直接動作情報を取得しているが、機器１１６ａ〜１１６ｃの動作状態を管理するコントローラ（例えば、ＨＥＭＳコントローラ）から動作情報を取得してもよい。

また、図１１に示されるような構成において、取得部１０１ｂは、各機器の電力使用量を示す電力情報を第一情報として取得してもよい。制御部１０５は、機器１１６ａ〜１１６ｃの電力情報に基づいて、機器１１６ａ〜１１６ｃの動作状態を判断できる。そして、上述のように、機器１１６ａ〜１１６ｃの動作中においては、当該機器の付近に人がいると推定される。したがって、制御部１０５は、取得された電力情報に基づいて所定空間内に存在する人の位置を特定することができる。

なお、取得部１０１ｂは、機器１１６ａ〜１１６ｃから直接電力情報を取得してもよいし、機器１１６ａ〜１１６ｃの電力使用量を管理するコントローラ（例えば、ＨＥＭＳコントローラ）から電力情報を取得してもよい。

また、取得部１０１ｂは、機器１１６ａ〜１１６ｃの電力使用量を計測する専用の電力計測装置から電力情報を取得してもよい。例えば、機器１１６ａ〜１１６ｃがそれぞれ異なる分岐回路に接続された状態において、電力計測装置が分岐回路ごとに電力使用量を計測することにより、電力計測装置は、機器１１６ａ〜１１６ｃの電力使用量を計測することができる。

［音情報］
取得部は、所定空間内の音情報を第一情報として取得してもよい。図１２は、取得部１０１ｃが音情報を取得する場合の集塵システム１００ｃの概略構成を示す図である。

図１２に示される集音装置１１７ａ、および、集音装置１１７ｂは、所定空間内の音を収集し、収集した音に応じた音情報（例えば、音信号）を出力する。なお、集音装置は、３つ以上設けられてもよい。

そこで、取得部１０１ｃは、このような音情報を取得する。そうすると、制御部１０５は、取得部１０１ａによって取得された音情報が示す音の大きさに基づいて所定空間内に存在する人の位置を特定することができる。例えば、所定空間内において人が発した音を収集したときに、集音装置１１７ａによって出力される音情報が集音装置１１７ｂによって出力される音情報よりも大きい音を示す場合がある。このような場合、制御部１０５は、人が集音装置１１７ｂよりも集音装置１１７ａの近くにいると判断できる。

例えば、記憶部１０２には、集音装置間の音の大きさの差と、人の推定位置との対応関係を示す情報が記憶される。そして、制御部１０５は、取得部１０１ａが音情報を取得すると、記憶部１０２を参照することにより推定位置を特定する。

なお、制御部１０５は、集音装置１１７ａが出力する音情報（音信号）と、集音装置１１７ｂが出力する音情報（音信号）との位相差等を用いて所定空間内に存在する人の位置を特定することもできる。

［携帯端末の位置情報］
取得部は、所定空間内に存在する人が保持する携帯端末の位置情報を第一情報として取得してもよい。図１３は、取得部１０１ｄが携帯端末１１８の位置情報を取得する場合の集塵システム１００ｄの概略構成を示す図である。

図１３に示される携帯端末１１８は、腕時計型のウェアラブル端末である。なお、携帯端末１１８は、メガネ型のウェアラブル端末など、他のウェアラブル端末であってもよいし、スマートフォンまたはタブレット端末であってもよい。

ここで、取得部１０１ｄは、例えば、携帯端末１１８において専用のアプリケーションが実行されることなどにより、当該携帯端末１１８が定期的に発するビーコン信号を位置情報として取得する。携帯端末１１８が定期的に発する信号は、携帯端末１１８の位置に応じて、受信信号強度（ＲＳＳＩ）が異なるため、位置情報として使用できる。

制御部１０５は、取得部１０１ｄが取得したビーコン信号の受信信号強度に基づいて、携帯端末１１８と取得部１０１ｄとの位置関係を推定できる。つまり、制御部１０５は、取得された信号に基づいて所定空間内に存在する人の位置を特定することができる。

具体的には、制御部１０５は、受信信号強度が高いほど、携帯端末１１８が取得部１０１ｄの近くに位置すると判断できる。

例えば、記憶部１０２には、受信信号強度と、人の推定位置との対応関係を示す情報が記憶される。そして、制御部１０５は、取得部１０１ａが位置情報を取得すると、記憶部１０２を参照することにより推定位置を特定する。

なお、位置情報は、ビーコン信号に限定されない。携帯端末１１８がＧＰＳモジュールなどを備える場合、携帯端末１１８は、ＧＰＳモジュールが出力するＧＰＳ信号を位置情報として送信してもよい。

（まとめ）
以上説明したように、集塵システム１００は、所定空間内の塵埃を回収する集塵システムであって、送風を行う送風部１０６と、送風に応じて吸気を行うことで所定空間内の塵埃を回収する集塵部１０７とを備える。また、集塵システム１００は、所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報を取得する取得部１０１と、所定空間内における人の活動状態に応じた塵埃の発生態様を示す第二情報が記憶された記憶部１０２と、制御部１０５とを備える。

制御部１０５は、取得された第一情報に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定し、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて所定空間内の塵埃の発生態様を推定する。また、制御部１０５は、推定された発生態様に基づいて送風部１０６および集塵部１０７を制御する。

このように、集塵システム１００は、人の活動状態を特定するための第一情報と、塵埃の発生態様を示す第二情報とを用いることで塵埃の発生態様を推定し、効率的に塵埃を回収することができる。

また、取得部１０１は、所定空間が撮像された画像を第一情報として取得し、制御部１０５は、取得された画像に基づいて所定空間内に位置する人の活動状態を特定してもよい。

このように、集塵システム１００は、所定空間が撮像された画像を第一情報として使用することができる。

また、制御部１０５は、画像に基づいて、所定空間内に存在する人の位置および移動方向を活動状態として特定してもよい。制御部１０５は、第二情報に基づいて、特定された人の位置の、特定された移動方向と反対の方向に位置する所定範囲を塵埃が発生する位置であると推定してもよい。制御部１０５は、送風部１０６および集塵部１０７を制御することにより、推定された位置における塵埃を集塵部１０７に回収させる気流を発生させてもよい。

このように、集塵システム１００は、具体的には、例えば、特定された人の位置の、特定された移動方向と反対の方向に位置する所定範囲に向けて送風を行うことにより、効率的に塵埃を回収することができる。

また、第二情報は、所定空間内に存在する人の移動速度と、塵埃の発生量とが対応づけられた情報を含んでもよい。制御部１０５は、画像に基づいて、所定空間内に存在する人の移動速度を活動状態として特定し、特定された移動速度および第二情報に基づいて塵埃の発生量を推定してもよい。制御部１０５は、推定された塵埃の発生量に応じて、送風部１０６の送風の強さおよび集塵部１０７の吸気の強さを制御してもよい。

このように、制御部１０５は、具体的には、例えば、人の移動速度に基づいて、塵埃の発生量を特定し、特定された塵埃の発生量に応じて送風および吸気を行うことにより、効率的に塵埃を回収することができる。

また、集塵システム１００ａのように、取得部１０１ａは、所定空間内に設置された機器への操作を示す操作情報を第一情報として取得し、制御部１０５は、取得された操作情報に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定してもよい。

このように、集塵システム１００ａは、所定空間内に設置された機器への操作を示す操作情報を第一情報として使用することができる。

また、集塵システム１００ｂのように、取得部１０１ｂは、所定空間内に設置された機器の動作状態を示す動作情報を第一情報として取得し、制御部１０５は、取得された動作情報に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定してもよい。

このように、集塵システム１００ｂは、所定空間内に設置された機器の動作状態を示す動作情報を第一情報として使用することができる。

また、集塵システム１００ｃのように、取得部１０１ｃは、所定空間内の音情報を第一情報として取得し、制御部１０５は、取得された音情報に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定してもよい。

このように、集塵システム１００ｃは、所定空間内の音情報を第一情報として使用することができる。

また、集塵システム１００ｄのように、取得部１０１ｄは、所定空間内に存在する人が保持する携帯端末１１８の位置情報を第一情報として取得し、制御部１０５は、取得された位置情報に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定してもよい。

このように、集塵システム１００ｄは、所定空間内に存在する人が保持する携帯端末１１８の位置情報を第一情報として取得することができる。

また、集塵システム１００ｂのように、取得部１０１ｂは、所定空間内に設置された機器の電力使用量を示す電力情報を第一情報として取得し、制御部１０５は、取得された電力情報に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定してもよい。

このように、集塵システム１００ｂは、所定空間内に設置された機器の電力使用量を示す電力情報を第一情報として取得することができる。

また、制御部１０５は、さらに、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて、所定空間内における塵埃の発生位置を塵埃の発生態様として推定し、推定された塵埃の発生位置を示す塵埃位置情報を生成してもよい。集塵システム１００は、さらに、生成された塵埃位置情報を出力する出力部１０３を備えてもよい。

これにより、集塵システム１００は、塵埃位置情報を出力することができる。塵埃位置情報に基づいて表示装置１１４が表示する画像を視認するユーザは、推定された塵埃の発生位置を認識することができる。

また、制御部１０５は、さらに、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて、所定空間内における塵埃の発生量を塵埃の発生態様として推定してもよい。制御部１０５は、推定された塵埃の発生量に基づいて所定空間内の掃除のタイミングを決定し、決定した掃除のタイミングを示すタイミング情報を生成してもよい。また、集塵システム１００は、さらに、生成されたタイミング情報を出力する出力部１０３を備えてもよい。

これにより、集塵システム１００は、タイミング情報を出力することができる。タイミング情報に基づいて表示装置１１４が表示する画像を視認するユーザは、掃除のタイミングを認識することができる。

また、制御部１０５は、さらに、特定された活動状態および記憶された第二情報に基づいて、所定空間内における塵埃の発生位置および当該発生位置における塵埃の発生量を塵埃の発生態様として推定してもよい。制御部１０５は、推定された塵埃の発生量と、推定された塵埃の発生位置に対して送風部１０６が行った送風によって集塵部１０７が回収した塵埃の量とを比較し、比較結果に基づいて第二情報を更新してもよい。

このように第二情報が更新されることによって、第二情報が示す塵埃の発生態様の精度が高められる。

また、集塵システム１００によって実行される集塵方法であって、所定空間内の塵埃を回収する集塵方法は、送風を行う送風ステップと、送風に応じて吸気を行うことで前記所定空間内の塵埃を回収する集塵ステップとを含む。また、集塵方法は、所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報を取得する取得ステップと、取得された第一情報に基づいて所定空間内に存在する人の活動状態を特定する特定ステップとを含む。また、集塵方法は、特定された活動状態、および、記憶装置（記憶部１０２）に記憶された第二情報であって、所定空間内における人の活動状態に応じた塵埃の発生態様を示す第二情報に基づいて所定空間内の塵埃の発生態様を推定する推定ステップを含む。また、集塵方法は、推定された発生態様に基づいて送風および吸気を制御する制御ステップを含む。

このように、集塵方法は、人の活動状態を特定するための第一情報と、塵埃の発生態様を示す第二情報とを用いることで塵埃の発生態様を推定し、効率的に塵埃を回収することができる。

（その他の実施の形態）
以上、実施の形態に係る集塵システムについて説明したが、本発明は、上記の実施の形態等に限定されない。

上記実施の形態では、集塵システムは、送風部および集塵部など、構成要素の一部が壁に設けられていた。しかしながら、集塵システムは、上記実施の形態で説明した構成要素と実質的に同一の構成要素を備える、可搬可能な１つの装置として実現されてもよい。具体的には、集塵システムは、可搬式の空気清浄機であってもよい。

また、例えば、特定の構成要素が実行する処理を別の構成要素が実行してもよい。また、処理を実行する順番が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。

また、構成要素間の通信は、有線通信でもよいし、無線通信でもよい。構成要素間の通信プロトコルは、特定のプロトコルに限定されない。

また、上記の実施の形態では、第一情報として画像が用いられたが、当該画像を撮影するカメラ１１３は、赤外線カメラでもよい。

また、上記の実施の形態等において、風量は、送風部または集塵部の開口部の総面積に対する風量でもよいし、送風部または集塵部の開口部の単位面積当たりの風量（風速）でもよい。

また、本発明は、集塵システムとして実現できるだけでなく、集塵システムを構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む方法として実現できる。

例えば、それらのステップは、コンピュータ（コンピュータシステム）によって実行されてもよい。そして、本発明は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本発明は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。

例えば、本発明が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。

また、上記実施の形態の集塵システムに含まれる複数の構成要素（制御部等）は、それぞれ、専用または汎用の回路として実現されてもよい。これらの構成要素は、１つの回路として実現されてもよいし、複数の回路として実現されてもよい。

また、上記実施の形態の集塵システムに含まれる複数の構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。これらの構成要素は、個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩまたはウルトラＬＳＩと呼称される場合がある。

また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。

さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、集塵システムに含まれる複数の構成要素の集積回路化が行われてもよい。

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素および機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ 集塵システム
１０１、１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ、１０１ｄ 取得部
１０２ 記憶部（記憶装置）
１０３ 出力部
１０５ 制御部
１０６ 送風部
１０７ 集塵部
１１６ａ、１１６ｂ、１１６ｃ 機器
１１８ 携帯端末
２００ 範囲（所定範囲）

Claims (13)

1. 所定空間内の塵埃を回収する集塵システムであって、
   送風を行う送風部と、
   前記送風に応じて吸気を行うことで前記所定空間内の塵埃を回収する集塵部と、
   前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報を取得する取得部と、
   前記所定空間内における人の活動状態に応じた塵埃の発生態様を示す第二情報が記憶された記憶部と、
   取得された前記第一情報に基づいて前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定し、特定された活動状態および記憶された前記第二情報に基づいて前記所定空間内の塵埃の発生態様を推定し、推定された発生態様に基づいて前記送風部および前記集塵部を制御する制御部とを備える
   集塵システム。
2. 前記取得部は、前記所定空間が撮像された画像を前記第一情報として取得し、
   前記制御部は、取得された前記画像に基づいて前記所定空間内に位置する人の活動状態を特定する
   請求項１に記載の集塵システム。
3. 前記制御部は、
   前記画像に基づいて、前記所定空間内に存在する人の位置および移動方向を前記活動状態として特定し、
   前記第二情報に基づいて、特定された前記人の位置の、特定された前記移動方向と反対の方向に位置する所定範囲を塵埃が発生する位置であると推定し、
   前記送風部および前記集塵部を制御することにより、推定された位置における塵埃を前記集塵部に回収させる気流を発生させる
   請求項２に記載の集塵システム。
4. 前記第二情報は、前記所定空間内に存在する人の移動速度と、塵埃の発生量とが対応づけられた情報を含み、
   前記制御部は、
   前記画像に基づいて、前記所定空間内に存在する人の移動速度を前記活動状態として特定し、
   特定された移動速度および前記第二情報に基づいて塵埃の発生量を前記塵埃の発生態様として推定し、
   推定された塵埃の発生量に応じて、前記送風部の送風の強さおよび前記集塵部の吸気の強さを制御する
   請求項２に記載の集塵システム。
5. 前記取得部は、前記所定空間内に設置された機器への操作を示す操作情報を前記第一情報として取得し、
   前記制御部は、取得された前記操作情報に基づいて前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定する
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の集塵システム。
6. 前記取得部は、前記所定空間内に設置された機器の動作状態を示す動作情報を前記第一情報として取得し、
   前記制御部は、取得された前記動作情報に基づいて前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定する
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の集塵システム。
7. 前記取得部は、前記所定空間内の音情報を前記第一情報として取得し、
   前記制御部は、取得された前記音情報に基づいて前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定する
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の集塵システム。
8. 前記取得部は、前記所定空間内に存在する人が保持する携帯端末の位置情報を前記第一情報として取得し、
   前記制御部は、取得された前記位置情報に基づいて前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定する
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の集塵システム。
9. 前記取得部は、前記所定空間内に設置された機器の電力使用量を示す電力情報を前記第一情報として取得し、
   前記制御部は、取得された前記電力情報に基づいて前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定する
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の集塵システム。
10. 前記制御部は、さらに、
    特定された活動状態および記憶された前記第二情報に基づいて、前記所定空間内における塵埃の発生位置を前記塵埃の発生態様として推定し、
    推定された塵埃の発生位置を示す塵埃位置情報を生成し、
    前記集塵システムは、さらに、生成された前記塵埃位置情報を出力する出力部を備える
    請求項１〜９のいずれか１項に記載の集塵システム。
11. 前記制御部は、さらに、
    特定された活動状態および記憶された前記第二情報に基づいて、前記所定空間内における塵埃の発生量を前記塵埃の発生態様として推定し、
    推定された塵埃の発生量に基づいて前記所定空間内の掃除のタイミングを決定し、
    決定した掃除のタイミングを示すタイミング情報を生成し、
    前記集塵システムは、さらに、生成された前記タイミング情報を出力する出力部を備える
    請求項１〜１０のいずれか１項に記載の集塵システム。
12. 前記制御部は、さらに、
    特定された活動状態および記憶された前記第二情報に基づいて、前記所定空間内における塵埃の発生位置および当該発生位置における塵埃の発生量を前記塵埃の発生態様として推定し、
    推定された塵埃の発生量と、推定された塵埃の発生位置に対して前記送風部が行った送風によって前記集塵部が回収した塵埃の量とを比較し、比較結果に基づいて前記第二情報を更新する
    請求項１〜１１のいずれか１項に記載の集塵システム。
13. 所定空間内の塵埃を回収する集塵方法であって、
    送風を行う送風ステップと、
    前記送風に応じて吸気を行うことで前記所定空間内の塵埃を回収する集塵ステップと、
    前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定するための第一情報を取得する取得ステップと、
    取得された前記第一情報に基づいて前記所定空間内に存在する人の活動状態を特定する特定ステップと、
    特定された活動状態、および、記憶装置に記憶された第二情報であって、前記所定空間内における人の活動状態に応じた塵埃の発生態様を示す第二情報に基づいて前記所定空間内の塵埃の発生態様を推定する推定ステップと、
    推定された発生態様に基づいて前記送風および前記吸気を制御する制御ステップとを含む
    集塵方法。

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