JP2017522831A - ビルディングオートメーションシステムのパフォーマンスを維持するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

所望のシステムパフォーマンスを提供するシステム構成を維持するためのシステム及び方法が開示される。前記システムは、エリア内の環境条件と関連するセンサデータを受信する、前記受信されたセンサデータに基づいて前記エリアのマップを生成する、前記エリアの前記マップの変化を決定する、及び前記マップの前記変化を補償又は補正するため前記マップの前記決定された変化と関連する少なくとも１つのシステムコミッショニングパラメータを決定する、処理ユニットを有する。本発明の一態様においては、前記センサデータは、複数のモバイル機器を通じて提供される。

Description

本発明は、エネルギサービスの分野に関し、とりわけ、ライフサイクル中所望のビルディングパフォーマンスを維持するシステム及び方法に関する。

ビルディングマネージメントシステム（ＢＭＳ）又はビルディングオートメーションシステム（ＢＡＳ）は、照明及びＨＶＡＣ（暖房、換気、空調）等のビルディングサブシステムの制御を行う。制御システムは、制御プログラミング、例えば、光センサを介した昼光ハーベスティングを通じて、ビルディングの効率及びビルディングの占有者の快適さを改善する。ビルディングコミッショニングの目的は、ビルディングサブシステムが正確且つ効率よく働くように制御プログラミングを確立し、検証する(verify)ことである。

現在のビルディングエネルギシステムのコミッションパラメータは、通常、施設の建造又は入居後の段階(post-occupancy phase)に固定される。コミッショニングパラメータは、典型的には、建造時又は入居後の段階中にある条件及び仮定の下で最適化される。ある期間を過ぎて、施設の機能、ユーザの振舞い(user behavior)、好み及び／又は環境は変わり、システムの初期のコミッションパラメータは、準最適(sub-optimal)になるかもしれない。再コミッショニングの現行方式は、人々によって手動で行われ、労働集約的である。さらに、再コミッショニングは、通例、システムパフォーマンスが落ちている時勢に遅れをとり、この結果、不必要なユーザの不満を生み出す。

一例として、５００ｌｕｘの机上の作業照度(work illuminance)が望まれていると仮定する。センサを机上に直に設置することは実用的ではないので（センサはユーザによりブロックされるであろうから）、天井の照度を測定する天井センサが設置されてもよい。その後、天井の照度は、机上の作業照度を推定するため較正される。スタッフの仕事のスケジュールを前提として、この較正は、照明制御システムの初期コミッショニング中に設定されるあるパラメータを持つ。しかしながら、ある期間を過ぎて、仕事のスケジュール及び他の条件は変わり、初期コミッショニング中に設定されたコミッショニングパラメータはもはや最適ではなくなるかもしれない。これにより、推定値は不正確になり、調光機能は望ましくなくなる。

このため、温度及び照明等の屋内環境量(indoor environmental quantity)のデータ収集及び可視化が、パフォーマンスを検証するために重要である。伝統的なデータ収集システムは、例えば、温度及び／又は照明と関連するデータを測定する、固定した空間的位置における物理的センサの設置を伴う。これら伝統的なセンサは、温度を測定する温度計等の熱センサ、空間の照明レベルを測定する（しばしばフォトダイオードに基づく）光強度センサ、及び屋内空間内の人々の存在を検出する占有センサを含む。

しかしながら、固定センサは、設置費用が高く、故障した場合に交換を要し、位置の変更が障害となるかもしれない。

それゆえ、業界において、最適化されたビルディングパフォーマンスを維持するためのシステム及び方法の必要性がある。

本発明の目的は、安価なやり方でビルディングパフォーマンスデータを収集することにある。

本発明の目的は、エリアと関連する所望のパフォーマンスを維持するシステムを提供することにある。

本発明の目的は、エリアの環境の変化を決定すること及び所望のパフォーマンスを維持するためシステムのパラメータの変化を決定することにある。

本発明の目的は、エリアの環境の変化を補償及び補正することにある。

本発明の一態様においては、所望のシステムパフォーマンスを提供するビルディングシステムコミッショニングを維持するためのシステムが開示される。前記システムは、エリア内の環境条件と関連するセンサデータを受信する、前記受信されたセンサデータに基づいて前記エリアのマップを生成する、前記エリアの前記マップの変化を決定する、及び前記マップの前記変化を補償又は補正するため前記マップの前記決定された変化と関連する少なくとも１つのシステムコミッショニングパラメータを決定する、処理ユニットを有する。本発明の一態様においては、前記センサデータは、商用のモバイル機器を用いたクラウドソーシングを通じて提供される。

本発明の一態様においては、センサ入力データは、前記エリア内の固定センサを通じて、又はある期間前記エリア内に一時的に位置し得るモバイル機器により提供されてもよい。モバイル機器は、該モバイル機器がクリーンな測定(clean measurement)を行うように位置付けられていることを決定した場合にセンサデータを提供してもよい。

例示の実施形態をより理解するために、そしてそれを以下に実施するかを示すために、添付の図面を参照する。示される項目は例であって本発明の好適な実施形態の例示的な説明のみを目的とするものであり、本発明の原理及び概念的側面の最も有用であり容易に理解される説明であると信じられるものを提供する目的で提示されるということが強調される。この関連で、本発明の構造的細部を示すことは本発明の根本的理解に必要なもの以上には試みられず、図と共に用いられる説明が、当業者に本発明の幾つかの形が実際上いかに具体化されるかを明らかにする。

図１は、本発明の原理に従った例示のシステムを図示する。 図２は、本発明の原理に従った例示のシステムのブロック図を図示する。 図３は、本発明の原理に従った例示のプロセスのフローチャートを図示する。 図４は、ここで示される処理を実行するための例示のシステムを図示する。 図５は、本発明の原理に従った例示の処理フローを図示する。 図６は、本発明の原理に従ったシステムの例示の実施形態のブロック図を図示する。

本発明の図面は縮尺通りではないことを留意されたい。図面は、本発明の典型的な側面のみを描写することが意図され、それゆえ、本発明の範囲を制限するものとみなされるべきではない。図面において、同様の数字は、図面間で同様の要素を表している。

ここで述べられる本発明の図及び記載は、本発明の明瞭な理解に関連する要素を示すために簡略化され、明白さを目的として、多くのその他の要素を省略していることを理解されたい。しかしながら、これら省かれた要素は当業界でよく知られているため、及びこれらは本発明のより良い理解を容易にしないため、斯かる要素の説明は、ここでは提供されない。ここでの開示は、ここでの説明に基づいて当業者に知られている又は当業者により認識される変形及び修正にも向けられている。

図１は、本発明の原理に従った例示のデータ収集及びビルディングコミッショニングシステム１００を図示する。図示される例示のシステムにおいては、少なくとも１つの受動的ユーザデータセンサ素子１１０が、コミッショニングエンジン１２０に情報を提供する。これらデバイスの各々（すなわち、データセンサ素子１１０）は、当該デバイスが位置する空間又はエリアに関する情報を提供してもよい。センサ素子１１０は、例えば、音声レベルセンサ１１２及び動きセンサ１１４の１つ以上を表してもよい。他のセンサも、受動的ユーザデータセンサリーシステム(passive user data sensory system)１１０内に含まれてもよいが、特許請求の範囲に記載される発明を分かりにくくすることを避けるため示されてない。

コミッショニングエンジン１２０はさらに、環境データセンサリーシステム(environment data sensory system)１３０からの入力を受信してもよい。環境データセンサリーシステム１３０は、昼光モニタリングセンサ１３２及び温度センサ１３４の少なくとも１つを含んでもよい。他のセンサも、環境データセンサリーシステム１３０内に含まれてもよいが、特許請求の範囲に記載される本発明を分かりにくくすることを避けるため示されてない。環境データは、ユーザの振舞い又は好みとは無関係である屋内環境パラメータ及び屋外環境パラメータの両方を含む。斯かる環境パラメータは、床／壁の反射率、昼光レベル、風レベル、周囲温度、気圧等を含んでもよい。コミッショニングエンジン１２０はさらに、インタフェース１６０を通じて１人以上のユーザからのユーザデータを受信してもよい。ユーザの振舞い及び／又は好みに関するユーザデータはさらに、２つのタイプのデータ、すなわち、占有者の数、作業時間、（音声、動きの観点の）アクティビティレベル等を含む、客観的なユーザの振舞いを反映した受動的ユーザデータ、及び定値制御パラメータ(set point control parameter)をオーバーライドする又は変更する積極的(proactive)ユーザデータに分けられる。例えば、照明器具の調光レベル、空調温度、ＡＣのファン回転速度、日よけの角度等のオーバーライドがある。このタイプのデータは、ユーザパネル（すなわち、インタフェース１６０）及び／又は対応するエネルギシステムに設置されたセンサから容易に収集され得る。占有センサ、動きセンサ、音声レベルセンサ、ビデオカメラ、温度センサ、風レベルセンサ、昼光センサ等の共通タイプのセンサは、受動的及び／又は能動的ユーザデータを収集するために用いられてもよい。

本発明の一態様においては、情報は、１人以上の人（すなわち、クラウドソース）から収集されてもよく（ブロック１８０）、該１人以上の人の各々は、データセンサ素子を操作する、又はデータセンサ素子を所有してもよい。例えば、１人以上の人の各々は、携帯電話、ＰＤＡ(personal digital assistant)、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ等を所有し、これらが、例えば、照明条件及び／又は温度と関連するデータを収集するために用いられてもよい。

クラウドソーシングは、難しい及び／又は時間のかかるタスクが多数の参加者に分散され、各参加者は当該タスクのごく一部の責任を負う、種々のアプリケーションのための解概念(solution concept)として提案されている。例えば、クラウドソーシングは、多くの画像データセットをラベリングするという難しいタスク（コンピュータオートメーションよりも人がやった方が容易且つより信頼性のあるタスク）において提案されている。データ収集との関連で、クラウドソーシングの考え方は、画像及びビデオ収集との関連で、及び屋外環境における天候データ収集について検討されている。

その後、コミッショニングエンジン１２０の出力は、照明１４０及び／又は空調１５０並びにその他のシステムデバイス（図示せず）等の器具又は装置に提供されてもよい。

本発明の一態様においては、照明システム（１４０）のためのコミッションパラメータは、光／占有センサの配置及び向き、コントローラと照明器具とのマッピング（コントローラは、色温度（ＣＣＴ）と対応がとられる、照度レベルを制御することができる）、光ビームの向き、照明分布、デューティサイクル（すなわち、オン及びオフ期間）、占有者に基づくコントローラ持続期間(occupancy-based controller hold-on period)等を含んでもよいが、これらには限定されない。ＨＶＡＣシステム（１５０）のためのコミッションパラメータは、温度センサの配置及び向き、モータ速度、動作周波数、換気レベル、デューティサイクル、冷媒レベル(refrigerant level)等を含む。

図２は、図１に示される本発明１００の他の態様を図示する。

システム３００のこの図示される態様においては、ユーザデータ１６０は、センサリーシステム３１０内の対応するセンサにより決定されてもよい。上述したように、ユーザデータはまた、ユーザの振舞い及び／又はユーザの周囲の環境をモニタする独立したセンサにより収集されてもよい。その後、ユーザデータ１６０は、収集、照合及び格納用の履歴データベース３２０に提供される。

同様に、ユーザと関連するユーザベースのセンサ（例えば、携帯電話、スマートウォッチ、キーホブ等）が、クラウドソーシング３１５を通じて収集されてもよい。

同様に、環境データ１３０が、適当な（固定）センサ３３０により決定されてもよい。環境データは、照明、温度、気圧、昼光条件等を表してもよい。環境データ１３０も、収集、照合及び格納用のデータベース３２０に提供される。

履歴及び現在の両方の（例えば、ある期間内に）収集されたデータは、変化検出システム(change detector system)３４０に提供される。変化検出システム３４０は、データ分析及びパターン認識技術を用いて、ユーザデータ及び環境データの両方を時間的（現在のデータ及び履歴データを比較する）及び空間的（異なるエリアからのデータを比較する）に分析し、ユーザデータ及び／又は環境データの有意且つ一貫した変化(significant and consistent change)を特定する。例えば、（ある有限期間を過ぎて）現在検知された照明条件が、履歴データと有意に異なるか、または、同一期間の間で、ある部屋の照明が、他の、隣接する部屋の照明と有意に異なるかである。本発明の一態様においては、１０％のオーダーの変化が、有意な違いと考慮されてもよい。有意な違いを決定する際に用いられる値（すなわち、閾値）は、本発明の範囲を変更することなく、変えられてもよいことを理解されたい。さらに、閾値は、各々異なるコミッショニングパラメータ及び／又は検知される要素のタイプについて異なってもよい。

ユーザデータ及び環境データの一方又は両方の(時間的又は空間的)変化の指示(indication)は、推論エンジン(inference engine)３５０に提供されてもよい。推論エンジン３５０は、ユーザ／環境データの変化を、該変化をもたらした又は決定された変化を補償するために適応されるべき少なくとも１つのコミッションパラメータと関連付ける。関連付けは、関連データベース(associated database)３５５により提供される、推論規則、因果関係分析等に基づいてなされ得る。

その後、検出された変化をもたらした又は該変化を補償するために適応されるべき少なくとも１つのコミッションパラメータは、コミッションユニット３６０に提供される。コミッションユニット３６０は、規制(regulation)、標準(standard)及びベストプラクティス等を格納する知識データベース(knowledge database)３６５に基づいて、適応されるべきコミッションパラメータの値又はとられるべき特定のコミッションアクションを決定する。例えば、規制は、暖房及び／又は照明に関する行政の要求又は内部ポリシを表してもよい。同様に、標準は、業界全体の合意(industry wide agreement)を表してもよい。

本発明の一態様においては、コミッショニングエンジンは、以下で論じられる、省エネ対策がコミッションされた後のフォローアップセールとしてクライアントに保守サービスとして提供されることができる。

図３は、本発明の原理に従った例示のプロセスのフローチャート４００を図示する。

ブロック４１０において、ユーザデータ及び環境データが収集される。斯かる収集は、非同期的及び／又は周期的に行われてもよい。例えば、サンプルは、個別のセンサをポーリングすることにより収集されてもよく、又はサンプルは、センサが変化を検出した場合（例えば、動き検知）に受信されてもよい。他の態様においては、センサは、クリーンなサンプルが得られないかもしれないと決定し、斯くして、要求又は期待された場合にサンプルを提供しないかもしれない。ブロック４２０において、現在のサンプル（又はデータポイント）は、対応する過去に収集され、セーブされたサンプル又はデータポイント（すなわち、履歴データベース３２０）と比較されてもよい。ブロック４３０において、履歴データから有意な変化が検出されたかどうかの決定がなされる。有意な変化が検出された場合、ブロック４４０において、当該変化は一貫した変化（すなわち、一時の変化ではない）かどうかの決定がなされる。例えば、検出された変化が一貫しているかどうかを決定するため既知の期間にわたりさらなるサンプルを取得する処理を行ってもよい。ブロック４５０において、当該変化をもたらす可能性のある又は当該変化を補償するために適応されるべき１つ以上のパラメータに関する推論がなされる。

ブロック４６０において、推論されたコミッションパラメータの値が決定される、又は特定のアクションがとられる。ブロック４７０において、コミッションパラメータの値が出力される、及び／又は所要のアクションがとられる。

数学的表記を築くため、以下の簡単な表現を考える。ｔは時間を示し、Ａｊ（１≦ｊ≦Ｍ）は施設のｊ番目のエリアを示すとする。パラメータｐ_０、．．．、ｐ_ｋは、少なくとも１つのビルディングエネルギサブシステム（例えば、照明、ＨＶＡＣ）のためのコミッションパラメータである。コミッションパラメータリストの例を以下に示す。
ｐ_０：照明照度レベル
ｐ_１：対応が取られた色温度．．．
ｐ_ｋー１：デューティサイクル
ｐ_ｋ：ＡＣ冷媒レベル

ｐ（ｔ、Ａｊ）の表記は、各コミッションパラメータがエリア及び時間の両方の関数であることを指示するために用いられる。

表記ｕ_０、．．．、ｕ_Ｍが、ビルディングセンサリーシステムを通じて収集されるユーザデータパラメータを示すために用いられる。ユーザデータは、受動的ユーザデータ及び積極的ユーザオーバライド(proactive user override)の両方を含むことができる。ユーザオーバライドは、符号を持つセットポイント値からのデルタ（△）値の観点で表せる。例えば、＋２００ｌｕｘ、−３℃である。ユーザオーバライドがない場合、その値は単純に＋０である。パラメータが受動的であるか又は積極的であるかを指示するパラメータリストの例を以下に示す。
ｕ_０：屋内音声レベル（受動的）
ｕ_１：屋内動きレベル（受動的）
ｕ_３：占有者の数（受動的）
ｕ_４：アクティブ期間(active time period)（受動的）．．．
ｕ_Ｍ−１：照明調光レベルユーザオーバライド（積極的）
ｕ_Ｍ：ＡＣ温度ユーザオーバライド（積極的）

ｕ（ｔ、Ａｊ）の表記は、各ユーザデータパラメータがエリア及び時間の両方の関数であることを指示するため用いられる。

表記ｓ_０、．．．、ｓ_Ｌが、ビルディングセンサリーシステムを通じて収集される環境データパラメータを示すために用いられる。パラメータリストの例を以下に示す。
ｓ_０：壁の反射率
ｓ_１：床の反射率．．．
ｓ_Ｌ−１：昼光レベル
ｓ：湿度レベル

ｓ（ｔ、Ａｊ）の表記は、各環境パラメータがエリア及び時間の両方の関数であることを指示するため用いられる。

本発明の一実施形態においては、変化検出器３４０は、エリアからの現在のデータポイント（又は複数の現在のデータポイント）を同じエリアからの少なくとも１つの過去のデータポイントと比較する。過去のデータポイントは、時間軸上で現在のデータポイントに近接してもよく、又はある時間間隔現在のデータポイントから離れてもよい。例えば、火曜のデータポイントは、月曜のデータポイントと比較され得る、又は先週の火曜からのデータポイントと比較され得る。

本発明の一実施形態においては、変化検出器３４０は、変化を特定するためエリアＡ_ｉ内の現在のデータポイントを少なくとも異なるエリアＡ_ｊ（ｉ≠ｊ）内のデータポイントと比較する。より一般的には、変化検出器は、時間的及び空間的両方のデータを分析することができる。

一実施形態において、施設管理者(facility manager)は、ユーザ／環境データの各タイプについて一定閾値をセットアップすることにより有意な変化を定義する。一例としてｕ_０を用いると、有意な変化は、以下の条件が満たされる場合であると定義される。
ｕ_０（ｔ_０、Ａ_ｉ）−ｕ_０（ｔ_１、Ａ_ｊ）≧Ｔｈ_ｕ０
ｔ_０＞ｔ_１
１≦ｉ
ｊ≦Ｍ

ｉ及びｊの異なる下付き文字の表記は、有意な変化が異なるエリアからのデータに基づいて定義されてもよいことを指示している。その後、施設管理者は、複数回同じ又は同様の変化が既知の期間に生じることについての一定閾値をセットアップすることにより一貫した変化を定義することができる。以下において、誤解が生じない場合“有意な及び一貫した変化”について用語“変化”を単に用いる。

一実施形態において、推論エンジン３５０は、１つの受動的ユーザデータパラメータの変化を当該変化の源であるはず若しくはあり得る、又は当該変化の観点で適応されるべき若しくはされ得る少なくとも１つのコミッションパラメータと関連付ける。

一例として、読書／勉強のために過去に用いられた図書館のエリアが問合せデスク(inquiry desk)に変更されるシナリオを考える。

本発明の一態様において、推論エンジン３５０は、２種類の領域知識を格納する。
１） 図書館内の予め定義されたルーム機能(room functionality)及びこれらに対応する特徴ユーザアクティビティレベル（動き及び音声の観点）のリスト
２） 図書館内の予め定義されたルーム機能及びこれらに所望の照明パラメータ（照度及び色温度の観点）のリスト

この知識を用いて、例えば、ユーザの動きレベル及び／又は音声レベルの有意な変化が検出されると、コミッションエンジンは、ルーム機能の変化を提案又は推奨してもよい。本発明の一態様において、コミッションエンジンは、コミッションパラメータが、エネルギを節約するため光レベルを自動的に減らすよう、及び／又は問合せデスクの設定についてより暖かい若しくはより促す(encouraging)色温度を用いるよう変えられてもよいと決定してもよい。

一実施形態において、推論エンジン３５０は、１つのユーザオーバライドパラメータを変化に適応されるべき少なくとも１つのコミッションパラメータと関連付ける。

例えば、就業時間中にスケジュールに基づく照明スキーム及び就業時間外に占有者に基づく照明スキームを実施するビルディングを考える。スケジュールに基づく照明は、就業時間中、すなわち、午前８：００〜午後６：００の間１００％の照度レベルを維持する。就業時間外、占有者に基づく照明スキームは、動きが検出された場合８０％の照度レベルを維持し、５分間（持続時間(hold-on time)）動きの検出がない場合照度レベルを３０％に戻す。既知の期間、デパートのエンジニアは、（例えば午後６：００〜午後９：００の間）残業する必要があり、予め設定されたスケジュールに基づく照明は、この期間光レベルを１００％に増加するためユーザにより頻繁にオーバーライドされる。推論エンジン３５０は、以下の推論規則を持つ。
１．作業照明は典型的に１００％の光レベルを用いる
２．スケジュールに基づく照明の期間は作業照明が必要とされる期間に一致するはずである

午後６：００〜午後９：００の間に頻繁なユーザオーバライド（１００％の作業照明の需要）を検出することにより、推論エンジンは、通常の就業時間を越える延長された作業照明の要求を推論し、スケジュールに基づく照明の期間と作業照明が望まれる期間とのミスマッチを見出すことができる。その後、推論エンジン３５０は、追加の３時間、スケジュールに基づく照明の期間を延長することを決定し、将来のユーザオーバライドの努め及び不満を省いてもよい。同様に、残業が止み、午後６：００〜午後９：００の期間に当該エリア内で検出される動きが減った場合、推論エンジンは、コミッショニングパラメータの変化が、当該変化した条件に適応する必要があると決定してもよい。

他の実施形態においては、推論エンジン３５０は、１つのユーザオーバライドパラメータの変化をもたらす少なくとも１つのコミッションパラメータを推論し、検証する。オフィスビルディングのある床において、空調機の温度が継続的に暖房期の平均的なユーザ温度設定よりも低く設定されると考える。推論エンジン３５０は、例えば以下のような例示の推論規則を用いて動作してもよい。
１．過剰な占有者数 → ＡＣ温度がユーザにより下げられる
２．直の太陽光照射 → ＡＣ温度がユーザにより下げられる
３．冷媒レベルの低下 → ＡＣ温度がユーザにより下げられる

例示の推論規則に基づいて、推論エンジンは、ユーザオーバライドによりもたらされた変化の根本原因を検証するためセンサリーシステムにさらなるクエリを出してもよい。占有者又は屋内の太陽光レベルの不自然なデータがユーザオーバライドの変化と対応付けられない場合、推論エンジンは、施設管理者に冷媒交換についての保守アラームを出すことができる。

他の実施形態においては、推論エンジン３５０は、１つの環境データパラメータを当該変化に適応されるべき少なくとも１つのコミッションパラメータと関連付ける。例えば、ビルディングを始めて使用する際に壁の反射率及び床の反射率に従って照明パラメータ（光レベル、色温度）が初期化されるビルディングを考える。しばらくたって、床の反射率又は壁の反射率が（例えば、塗り直し、カーペットの変更等に起因して）変わるかもしれない。推論エンジン３５０は、“表面反射率が変わった場合、所望の照明パラメータがそれに応じて変わるべきである”等の領域知識（又は規則）の一部を用いてもよい。表面反射率レベルの変化は、ビルディング内に設置されたビデオカメラにより、画像処理技術を用いて自動的に検出され得る。異なる表面反射率レベルと所望の照明パラメータとのマッピングが、専門家の知識(expert knowledge)から導出され、これらパラメータを調整するためコミッションユニットにより用いられ得る。

図４は、本発明の原理に従った例示のシステム構成５００を図示する。

システム５００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、コンピュータ又はプロセッサを含む。ＣＰＵは、ここで示される処理の実行を管理するため命令（すなわち、ソフトウェア又はコード）を該ＣＰＵに提供するため用いられるリアルタイムオペレーティングシステムを含む。リアルタイムオペレーティングシステムは、専有オペレーティングシステム、又は商用のオペレーティングシステム（例えば、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ等）であってもよい。連続コミッショニングエンジン５０６は、ＣＰＵにここで述べられる処理ステップを実行させる、コンピュータコードを実行するソフトウェアモジュールであってもよい。

システム５００はさらに、上述したデータサンプル又は手動コミッショニングパラメータ用のユーザ入力を入力するために用いられ得るユーザインタフェース５１０を含む。システムはさらに、上述したクラウドソースエレメントから入力５１５を受信してもよい。また、ネットワークインタフェース５２０が図示されている。ネットワークインタフェース５２０は、環境センサデータを入力するため用いられてもよく、又はパラメータ若しくはデータをＣＰＵ５０２に入力するため用いられてもよい。ネットワークインタフェース５２０はさらに、ＣＰＵ５０２からの出力（すなわち、変化）を提供するため用いられてもよい。データベース５３０は、データサンプルを収集、照合及びソートするため用いられてもよい。システム５００はさらに、ＣＰＵ５０２がコミッションデータを照明システムに提供することを可能にするインタフェース５４０及び／又はＣＰＵ５０２がコミッションデータをＨＶＡＣシステムに提供することを可能にするインタフェース５５０を含んでもよい。

本発明の一態様においては、システム５００は、関心のある（例えば、照明、温度）の物理量を検知することに関する１つ以上のセンサを含むモバイル電子機器（ブロック５１５）からなる。一実施形態においては、センサは、ユーザがそうすることを欲した場合に該ユーザにより手動でオンされ得る。他の実施形態においては、モバイル機器は、自身のセンサが物理的にクリーンな測定を行う準備が整っているかどうかを自動的に検出してもよい。一実施形態においては、モバイル電子機器は、携帯電話であり、クリーンなサンプルを得るための物理的な準備(physical readiness)は、当該電話が現在使用中であるかどうかを検出することにより決定され得る。例えば、電話（又は機器）が人体に非常に近接している場合、該電話又は機器は、クリーンなセンサ測定の準備が整っていないとみなされてもよい。他方、電話がテキストメッセージを書くために用いられている、又はゲームをプレイするために用いられている、又は単にユーザから遠くの作業面上にある場合、該電話は測定値を収集するために適した状態であると考慮されてもよい。より一般的には、モバイル機器は、その使用により、測定を行うために適しているかどうかを自動的に検出することができる。

センサの起動における他の考慮は、測定が行われる割合に比例した割合で当該機器のバッテリ寿命を消費するであろう、該センサのエネルギ消費である。システムは、ユーザが割合（１／Ｔ）を設定することを可能にし、センサのサンプリングレートは、バッテリ寿命を管理するためこの制限を越えないであろう。センサ起動のための方法を描いたフローチャートについて図５を参照する。

図５は、本発明の原理に従ったクラウドソーシングデータ収集のための例示のプロセスのフローチャート６００を図示する。

本発明のこの例示の態様においては、ユーザ機器（例えば、スマートフォン）は、該ユーザ機器が位置する環境の複数のサンプルを取ってもよい。例えば、ユーザ機器は、既知の期間内で照明条件又は温度の１つ以上のサンプルを取ってもよい。サンプルは、既知のレートでＣＰＵ５０２（図４）に提供されてもよく、又は当該ユーザ機器に蓄積され、その後、既知のレートでＣＰＵ５０２に提供されてもよい。例えば、サンプルは、第１の期間に集積され、該第１の期間について集約され(summarized)、その後、ＣＰＵ５０２に提供されてもよい。代替的には、データは、多数の連続する第１の期間について収集されてもよく、所定数の連続する第１の期間が満了した後、各第１の期間について集約された値が報告されてもよい。代替的には、ＣＰＵ５０２は、当該ユーザ機器をポーリングしてもよく、該機器は、その後、要求されたデータをＣＰＵ５０２に提供してもよい。先と同様に、提供されるデータは、（ポーリング時点又は過去に集積された時点で取られた）単一のサンプル、過去の期間中に取られた複数の個別サンプル、又は過去の期間中に取られた複数の個別サンプルの集約(summation)であってもよい。

ブロック６１０において、十分なサンプルが収集されたかどうかの決定がなされる。例えば、この決定は、上述したように、第１の期間の満了に基づいてもよく、又は所定数の第１の期間に基づいてもよい。

十分なサンプルが収集されていない場合、ブロック６２０において、ユーザ機器内のセンサが所定期間内に起動されたかどうか、すなわち、次のサンプルが取られる前に十分な時間が経っているかどうかの決定がなされる。期限が経っていない場合、処理は、十分な時間が経つまで待つ。例えば、サンプルが直近の期間中に提供され、十分な時間が次のサンプルの要求から経過していない場合、サンプルは取られない、又は提供されない。

時間が経った場合、ブロック６３０において、電話が現在アクティブであるかどうかの決定がなされる。その場合、処理は、ブロック６２０に続く。

そうではない場合、処理は、ユーザ機器が別の面で占有されている又はビジーである（例えば、メール書き又は同様の通信に用いられている）かどうかを決定するためブロック６４０に続く。その場合、処理は、ブロック６２０に戻る。

そうではない場合、処理は、ユーザ機器がアイドル状態（例えば、机の上に置かれている、手に持たれていない等）かどうかを決定するためブロック６５０に続く。機器がアイドル状態にある（又はクリーンな測定を得るのに十分であるとみなされる状況にある）場合、測定が行われる。

そうではない場合、処理は、十分な数のサンプルが収集されたかどうか又は送信のための時間が経ったかどうかを決定するためブロック６１０に続く。

送信のための時間が経った又はサンプルの要求を受信した場合、モバイル機器は、個別に収集されたサンプル又は個別に収集されたサンプルの集約をＣＰＵ５０２に提供する。

図６は、温度及び照明条件の１つ以上からのサンプルを得るのに適した検知エレメント(sensing element)を含む複数のモバイル機器７１０を含む例示のシステムを図示する。各モバイル機器は、検知された温度又は照明条件に関する１つ以上の収集されサンプリングされた値に関する収集された情報を集中型サーバ７２０に提供する。集中型サーバ７２０は、図４に示されるＣＰＵ５０２を表してもよい。

収集されたデータを用いて、ＣＰＵ又はサーバ７２０は、関心のある物理量の空間的−時間的マップを作成してもよい。一実施形態においては、関心のある物理量は、温度及び／又は照明を含む。このマップを作成するため、関数Ｔ（ｘ、ｔ）が時間ｔにおける（適切な座標系で表現される）物理的位置ｘにおける温度Ｔを示すとする。異なるユーザにより収集された（及び中央サーバに格納された）サンプルは、（ｘ_１、ｔ_１、Ｔ＿１）．．．（ｘ_ｎ、ｔ_ｎ、Ｔ＿ｎ）の形を取るとする。

関数Ｔ（ｘ、ｔ）の完全記述を作成するため、（回帰等の）統計的推定及び補間が用いられてもよい。一実施形態においては、温度マップＴ（ｘ、ｔ）は、以下のように構成される。
関心のあるポイントのＳ平方フィート内で得られたＫ個の最も最近のサンプルを収集する（Ｋ及びＳは予め定義されたパラメータ）
Ｔ（ｘ、ｔ）の推定値をこれらサンプルの平均温度に設定する

他の実施形態においては、統計的推定技術がまた、得られる推定値の経験的分散及び信頼区間(empirical variance and confidence interval)を決定するため用いられる。経験的分散が非常に大きいことが分かった領域においては、集中型システム７２０は、ユーザに、追加のサンプルを収集することを推奨してもよい。追加のサンプルは、分散を減らすため推定値に組み込まれ得る。

照明及び温度が測定される物理量に含まれる本発明の一実施形態においては、収集されたサンプルにより形成される空間的−時間的マップの一アプリケーションは、新規に設置された照明及びＨＶＡＣシステムが、温度及び照明の最小及び最大レベルの形で表現される指定されたユーザの快適さの要求を満たすかどうかを決定する。データから推定される温度関数Ｔ（ｘ、ｔ）（又は照明関数について同様に構成されるＬ（ｘ、ｔ））を用いて、斯かる指定に違反する恐れがあり、それ故、当該違反の時間及び位置を指示する警告メッセージが、中央サーバ７２０により出されてもよい。温度及び照明関数の関連アプリケーションにおいては、いずれかの量が極度に低い値に達した場合、システム内の故障を該故障の時間及び位置に則して指示する警告フラグが、中央サーバ７２０により出されてもよい。さらに、どの照明／ＨＶＡＣ器具の保守が必要であるかについての推奨も可能である。

一実施形態においては、集中型サーバ７２０は、種々のタイプのコマンド及び／又は推奨をユーザ／施設管理者にトリガしてもよい。これらコマンド及び／又は推奨は、より多くのデータがどこでいつ収集されるべきについての情報を含んでもよい。集中型サーバ７２０は、統計的推定技術を用いて、収集されたサンプルにより推定された信頼区間の分析に基づいて情報収集に対する変化を決定してもよい。信頼区間が許容できないことがわかった場合、集中型サーバ７２０は、メッセージを全てのユーザ及び／又は（屋内位置特定システム(indoor locating system)を用いて）当該空間の付近にいるユーザだけにトリガしてもよい。

システムの一アプリケーションは、空間の異なる部分における温度及び／又は照明等の物理量に関する分析を提供することにあってもよい。一実施形態においては、本発明は、オフィス等の商用空間において、最も暖かな温度及び／又は最も明るい照明を享受する領域を決定するため用いられてもよい。これは、ユーザの好みと実現される温度／照明とを一致させるためビルディングの異なる占有者への作業空間の割り当てに有用かもしれない。

システムの一実施形態においては、ユーザは、データ収集プログラムの参加に対する報酬が与えられてもよい。（非金銭的な“ポイント”の形又は金銭的な賞与の形いずれかの）報酬は種々あり得る。ある実施形態においては、固定された金銭的賞与が、サンプル毎に基づいて、又は毎月定額で与えられてもよい。他の実施形態においては、非金銭的なポイントの賞与が各ユーザに与えられ、最もポイントを収集したユーザに金銭的賞与が与えられる“競争(competition)”が後で行われてもよい。ユーザに報われるポイントは、いくつのサンプルが収集されたか、得られたサンプルの質、サンプルの関連度（より重要なエリアで収集されたサンプル又はサンプルが利用可能でないエリアで収集されたサンプルはより多くのポイントが報われる）等多数のファクタに依存してもよい。

本発明に従った上記方法は、上記方法が、汎用コンピュータ、特別なプロセッサ、プログラム可能な形で、あるいは、ＡＳＩＣ又はＦＰＧＡなどの専用のハードウェアを用いて、記録媒体に格納されるソフトウェアとなるように、ハードウェア又はファームウェア内に、あるいは、ＣＤＲＯＭ、ＲＡＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気光学ディスク、遠隔にある記録媒体に本来格納された、ネットワークを通じてダウンロードされるコンピュータコード、又は、非一時的な機械読み取り可能な媒体などの記録媒体、又は、ローカルの記録媒体に格納され得る、ソフトウェア又はコンピュータコードとして、実装されることができる。当該技術分野において理解されるように、コンピュータ、プロセッサ、マイクロプロセッサコントローラ、又は、プログラマブルハードウェアは、コンピュータ、プロセッサ、又は、ハードウェアによってアクセス及び実行された場合に、上記方法の処理を実行するソフトウェア又はコンピュータコードを格納又は受信することができる、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュなどのメモリ部品を含む。さらに、汎用コンピュータがここで示される処理を実行するためのコードにアクセスした場合、コードの実行が、汎用コンピュータを、ここで示される処理を実行するための特殊目的のコンピュータに変換することが理解されよう。

さらに、コンピュータ、プロセッサ及び／又は専用ハードウェア／ソフトウェアは、ここで述べられる処理を実行することができるものとしてここで述べられ、コンピュータ、プロセッサ及び／又は専用ハードウェア／ソフトウェアは、信号処理の分野でよく知られた要素であり、ゆえに、プロセッサの各要素の詳細な説明は、ここで述べられる本発明を当業者が実施するために提供される必要がないことを認識されよう。

本発明が、特定の実施形態を参照して述べられた。しかしながら、当業者は、種々の修正及び変更が、以下の特許請求の範囲に記載の本発明の範囲から逸脱することなく行われ得ることを理解する。従って、詳細な説明及び図面は、限定的意味というよりはむしろ例示とみなされるべきであり、全ての斯様な修正は、本発明の範囲内に含まれることが意図される。

利益、他の利点、及び課題に対する解決策が、特定の実施形態に関して述べられた。これら利益、利点、課題に対する解決策、及び、いかなる利益、利点又は解決策を生み出す又はより顕著にする可能性のあるいかなる要素も、特許請求の範囲のいかなる又は全ての請求項の臨界的な、所要の又は本質的な特徴又は構成要素とみなされるべきではない。

ここで用いられる場合、用語「有する」、「有している」、「含む」、「含んでいる」、「持つ」、「持っている」またはこれらのその他いかなる変形も、排他的でない包含を対象とすることが意図されている。例えば、要素のリストを有するプロセス、方法、物品、又は装置は、必ずしもそれらの要素だけに限定されず、明確に列挙されていない他の要素、あるいはそのようなプロセス、方法、物品、又は装置に固有の他の要素を含んでもよい。さらに、反対の趣旨が明記されていなければ、用語「又は ("or")」は、包括的「又は」を意味し、排他的「又は」を意味するものではない。例えば、条件Ａ又はＢは、Ａが真（又は存在する）且つ Ｂが偽（又は存在しない）、Ａが偽（又は存在しない）且つＢが真（又は存在する ）、並びに、Ａ及びＢの両方が真（又は存在する）のうちのいずれかによって満たされる。

ここで用いられる用語"a"又は"an"は、本発明の要素及び部品を述べるためのものである。これは、読者への便宜のためになされ、本発明の汎用的な意味を与えるためのものである。ここでの記載中のこれら用語の使用は、１つ又は少なくとも１つを含むと読まれ、理解されるべきである。さらに、単数表記も、反対の趣旨が示されない限り、複数を含む。例えば、「化合物」を含む組成物への言及は、１つ以上の化合物を含む。本願明細書及び特許請求の範囲で用いられる場合、用語「又は」は、内容が明らかに別様を述べていない限り、「及び／又は」を含む意味で一般に用いられる。

全ての数値は、ここでは、明白に示されているかどうかにかかわらず、用語「約」により修正されると仮定される。用語「約」は、一般に、当業者が記載された値の等価物（すなわち、同じ機能又は結果を持つもの）を想到する数値範囲を意味する。どのような事例でも、用語「約」は、有効数字に四捨五入された（又は下げられた）数字を含んでもよい。

同一の結果を達成するために、実質的に同一の方法で、同一の機能を実質的に実行する上記要素の全ての組み合わせが、本発明の範囲内であることが明確に意図されている。ある実施形態から他の実施形態への要素の置き換えについても、完全に意図及び予定されている。

Claims (20)

1. ビルディングシステムをコミッショニングするためのシステムであって、当該システムは、メモリと通信するプロセッサを有し、該メモリは、該プロセッサによりアクセスされた場合、該プロセッサが、
   少なくとも１つのセンサユニットからセンサデータを受信する、
   前記少なくとも１つのセンサユニットの各々と関連する位置を決定する、
   前記受信されたセンサデータに基づいて前記ビルディングシステムと関連する環境のマップを生成する、
   前記環境の前記マップの変化を検出する、
   前記マップの前記検出された変化と関連する前記ビルディングシステムの少なくとも１つのコミッショニングパラメータの変化を決定する、及び
   前記少なくとも１つのコミッショニングパラメータの前記変化を出力する、
   ようにするコードを含む、システム。
2. 前記プロセッサはさらに、
   受信したセンサデータを格納する、及び
   前記受信されたセンサデータを対応する格納されたデータと対応付ける、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記センサデータは、ネットワークを介して受信される、請求項１に記載のシステム。
4. 前記ネットワークは、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくともいずれかである、請求項３に記載のシステム。
5. 前記少なくとも１つのセンサユニットの少なくとも１つは固定されている、請求項１に記載のシステム。
6. 前記少なくとも１つのセンサユニットの少なくとも１つはモバイル機器である、請求項１に記載のシステム。
7. 前記モバイル機器は、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ、ラップトップ及びタブレットのいずれかである、請求項６に記載のシステム。
8. 前記モバイル機器は、前記センサデータを提供する時間を決定する、請求項７に記載のシステム。
9. 前記プロセッサはさらに、
   前記センサデータのため前記少なくとも１つのセンサユニットの少なくとも１つをポーリングする、
   請求項１に記載のシステム。
10. 前記マップの前記変化は、現在のセンサデータと受信されたセンサデータの履歴との差に基づく、請求項１に記載のシステム。
11. 前記センサデータは、温度及び照度の少なくともいずれかと関連する、請求項１に記載のシステム。
12. 前記環境の前記マップの前記変化は、該変化が閾値より大きいことに基づいて決定され、該閾値は、センサデータの各タイプについて設定される、請求項１に記載のシステム。
13. 前記閾値は、ユーザ入力及び前記変化が検出される回数の少なくともいずれかに基づく、請求項１２に記載のシステム。
14. ビルディングシステムをコミッショニングするための方法であって、当該方法は、
    少なくとも１つのセンサユニットからセンサデータを受信するステップ、
    前記少なくとも１つのセンサユニットの各々と関連する位置を決定するステップ、
    前記受信されたセンサデータに基づいて前記ビルディングシステムと関連する環境のマップを生成するステップ、
    前記環境の前記マップの変化を検出するステップ、
    前記マップの前記検出された変化と関連する前記ビルディングシステムの少なくとも１つのコミッショニングパラメータの変化を決定するステップ、及び
    前記少なくとも１つのコミッショニングパラメータの前記変化を出力するステップ、
    を含む、方法。
15. 前記少なくとも１つのセンサユニットの少なくとも１つは、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ、ラップトップ及びタブレットのいずれかである、請求項１４に記載の方法。
16. 前記マップの前記変化は、現在のセンサデータと受信されたセンサデータの履歴との差に基づく、請求項１４に記載の方法。
17. 前記センサデータは、温度及び照度の少なくともいずれかと関連する、請求項１４に記載の方法。
18. 前記環境の前記マップの前記変化は、該変化が閾値より大きいことに基づいて決定され、該閾値は、センサデータの各タイプについて設定される、請求項１４に記載の方法。
19. 前記閾値は、ユーザ入力及び前記変化が検出される回数の少なくともいずれかに基づく、請求項１８に記載の方法。
20. 前記センサユニットは、前記センサデータを収集する時間を決定する、請求項１５に記載の方法。