JP2018039282A - Air-conditioning operation proposal method and air-conditioning operation proposal system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、空調操作提案方法及び空調操作提案システムに関する。 The present invention relates to an air conditioning operation proposal method and an air conditioning operation proposal system.
従来より、ドライバが行ったエアコンの設定情報を記憶する運転支援システムが知られている(特許文献1)。特許文献1に記載された運転支援システムは、エアコンの設定情報とドライバの識別子とを用いて、ドライバが車両を変更しても変更前の操作に近い操作支援を行うことができる。
Conventionally, a driving support system for storing setting information of an air conditioner performed by a driver is known (Patent Document 1). The driving support system described in
しかしながら、特許文献1の運転支援システムは、ドライバによるエアコンの操作状況に基づいた学習を行うという構成であるために、車室内を複数のエリア(運転席エリア、助手席エリア、後部座席エリア)毎に空調制御を行う場合、ドライバの操作状況のみを学習しても運転席エリア以外のエリアについては空調制御を最適化することは困難である。
However, since the driving support system of
本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、車室内の複数のエリア毎に適切な空調制御を行うことができる空調操作提案方法及び空調操作提案システムを提供することである。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide an air conditioning operation proposing method and an air conditioning operation proposing system capable of performing appropriate air conditioning control for each of a plurality of areas in a vehicle interior. It is.
本発明の一態様に係る空調操作提案方法は、各車両における各空調装置のユーザの操作を示す操作情報の中から操作の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの操作情報と、各車両の外部の情報を示す外部情報とに基づいて、外部情報に応じた空調操作を示す操作モデルを生成し、外部情報と操作モデルに対して空調操作の一貫性を示す予測精度を算出し、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。 An air conditioning operation proposing method according to an aspect of the present invention extracts a user with high frequency of operation from operation information indicating a user operation of each air conditioner in each vehicle, and extracts the extracted user operation information and each vehicle Based on the external information indicating the external information, generate an operation model indicating the air conditioning operation according to the external information, calculate the prediction accuracy indicating the consistency of the air conditioning operation for the external information and the operation model, and predict The operation model with the highest accuracy is determined.
本発明によれば、車室内の複数のエリア毎に適切な空調制御を行うことができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, appropriate air-conditioning control can be performed for every some area in a vehicle interior.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same portions are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
図1を参照して、本実施形態に係る空調操作提案システム100の全体構成図について説明する。図1に示すように、空調操作提案システム100は、データセンタ1と、ネットワーク2と、複数の車両3とを備える。複数の車両3は、ネットワーク2を介して、データセンタ1と双方向通信を行う。ネットワーク2は、各種情報を送受信可能な通信網である。例えば、ネットワーク2は、電気通信事業者により設置された専用線、公衆交換電話網、衛星通信回線、移動体通信回線等の各種通信回線で構成される。
With reference to FIG. 1, the whole block diagram of the air-conditioning
次に、図2を参照して、車両3の構成について説明する。図2に示すように、車両3は、GPS受信機10と、運転席空調装置11と、助手席空調装置12と、後部席空調装置13と、車速センサ14と、外気温センサ15と、内気温センサ16と、日射量センサ17と、カメラ18と、ナビゲーション装置19と、記憶装置20と、車両コントローラ30と、スピーカ40と、ディスプレイ41とを備える。
Next, the configuration of the
GPS受信機10は、人工衛星からの電波を受信することにより、車両3の現在地や日時を検知する。GPS受信機10は、検知した現在地や日時を記憶装置20に出力する。
The
運転席空調装置11は、運転席付近に設置される空調装置である。同様に、助手席空調装置12は、助手席付近に設置される空調装置であり、後部席空調装置13は、後部席に設置される空調装置である。このように本実施形態では、車室内の複数のエリア毎(運転席エリア、助手席エリア、後部座席エリア)に空調装置が設置される。また、各空調装置11〜13は、独立して制御可能である。また、後部席空調装置13は、後部席毎に複数設置されてもよく、後部席の所定位置に1つ設置されてもよい。
The driver's
各エリアのユーザは、そのエリアに設置された空調装置を操作して空調制御を行う。各ユーザが各空調装置11〜13に対して行う操作を、以下単に空調操作という。各ユーザが空調操作を行った場合、操作情報が記憶装置20に出力される。操作情報とはユーザが行った空調操作を示す情報であり、オンオフ、温度、風向、風速などが含まれる。
A user in each area operates an air conditioner installed in the area to perform air conditioning control. The operation that each user performs on each of the
車速センサ14は、車両3の車速を検出し、検出した車速を記憶装置20に出力する。
The
外気温センサ15は、外部の気温である外気温を検出し、検出した外気温を記憶装置20に出力する。内気温センサ16は、車室内の気温である内気温を検出し、検出した内気温を記憶装置20に出力する。
The outside
日射量センサ17は、車両3への日射量を検出し、検出した日射量を記憶装置20に出力する。
The solar
カメラ18は、CCD(charge−coupled device)やCMOS(complementary metal oxide semiconductor)などの撮像素子を有したカメラであり、車両3の車室内を撮影する。カメラ18は、撮影した画像を記憶装置20に出力する。
The
ナビゲーション装置19は、ユーザが設定した目的地までの走行経路を設定する。
The
記憶装置20は、各種情報を記憶する装置であり、例えば半導体メモリやハードディスクなどで構成される。また、記憶装置20には、車両3毎に異なる識別情報である車両識別情報が予め記憶されている。
The
車両コントローラ30は、記憶装置20に記憶されている各種情報を処理する回路であり、例えばCPU、ROM、RAMおよび入出力インターフェースなどから成るマイクロコンピュータである。また、車両コントローラ30は、ネットワーク2を介して、データセンタ1と通信する機能を有する。車両コントローラ30は、ユーザ毎に異なる識別情報であるユーザ識別情報を取得する。ユーザ識別情報は、例えばユーザの顔情報である。車両コントローラ30は、カメラ18が撮影したユーザの顔画像に対し所定の処理を行い、ユーザを識別する。なお、ユーザ識別情報は顔情報に限らず、目の光彩、音声、指紋などの人体固有の情報をユーザ識別情報としてもよい。また、車両コントローラ30は、各ユーザの座席情報を認識する。具体的には、車両コントローラ30は、カメラ18が撮影した車室内の画像に対し所定の処理を行い、各ユーザが座っている座席情報を取得する。また、車両コントローラ30は、ユーザ識別情報や各ユーザの座席情報を記憶装置20に登録する。
The
スピーカ40は、音声で各種情報をユーザに案内する装置である。ディスプレイ41は、ナビゲーション装置19やインストルメントパネルに搭載され、各種情報を表示する。
The
次に、図3を参照して、データセンタ1の構成について説明する。図3に示すように、データセンタ1は、記憶装置60と、コントローラ61とを備える。
Next, the configuration of the
記憶装置60は、複数の車両3から各種情報を収集して記憶する装置であり、例えば半導体メモリやハードディスクなどで構成される。
The
コントローラ61は、記憶装置60に記憶されている各種情報を処理する回路であり、例えばCPU、ROM、RAMおよび入出力インターフェースなどから成るマイクロコンピュータである。
The
本実施形態において、コントローラ61は、記憶装置60に記憶されている各種情報を用いて統計分析を行い、各ユーザの操作モデルを生成する。コントローラ61は、生成した操作モデルの中から、快適性を追求している操作モデルを決定する。以下、操作モデルの生成方法について詳細に説明する。
In the present embodiment, the
まず最初にコントローラ61は、記憶装置60に記憶されているユーザ識別情報と操作情報と座席情報とを用いて、座席毎のユーザの操作頻度を抽出する。操作頻度とは、所定の走行時間における、各ユーザが各空調装置11〜13を操作した回数を示す操作情報である。例えば、運転席にいるユーザの場合、操作頻度は運転席空調装置11を操作した回数となる。なお、各ユーザの走行時間は、走行履歴から求めることができる。なお、以下において、ユーザ識別情報と操作情報と座席情報とを含めた情報を、単にユーザ情報とよぶ場合がある。
First, the
次に、コントローラ61は、全体のユーザ情報の中から座席毎に操作頻度が高い上位10%のユーザを抽出する。操作頻度が高いユーザを抽出する理由は、操作頻度が高いユーザほど、快適性を追求していると考えられるからである。なお、10%の数値は、これに限定されるものではなく、適宜変更可能である。
Next, the
次に、コントローラ61は、座席毎に操作頻度が高い上位10%のユーザの操作情報を用いて、座席毎に各ユーザの操作モデルを生成する。図4A及び図4Bを用いて操作モデルについて説明する。図4A及び図4Bに示すユーザX,Yは、操作頻度が高い上位10%に属するユーザであり、運転席にいるユーザである。なお、助手席及び後部席のユーザにおいても、操作モデルの生成方法は同じである。図4Aに示すように、コントローラ61は、ユーザXの操作情報と、車両3の外部の情報を示す外部情報とを用いて操作モデルXを生成する。図4Aに示す例では、コントローラ61は、外部情報として、外気温及び日射量を用いる。また、コントローラ61は、操作情報としてユーザXが設定した空調温度を用いる。このとき、コントローラ61は、ユーザXの操作情報と外部情報のうち、無作為に抽出した80%の情報を用いて操作モデルを生成する。残りの20%は、後述する予測精度に使用される。
Next, the
コントローラ61は、外部情報と操作情報を用いて、様々な外部条件に応じた操作モデルを生成する。例えば、図4Aに示す操作モデルXのケースAとは、外気温が26度、日射量が1.0のとき、ユーザXは、空調温度を25度に設定する、ということを示す操作モデルである。同様に、ケースBは、外気温が26度、日射量が1.1のとき、ユーザXは、空調温度を24度に設定する、ということを示す操作モデルである。同様に、ケースCは、外気温が27度、日射量が1.0のとき、ユーザXは、空調温度を26度に設定する、ということを示す操作モデルである。なお、図4Aに示す日射量の数値は、指標化した数値であり、数値が大きいほど日射量が多いことを示す。
The
コントローラ61は、図4Bに示すように、ユーザYについても同様に、操作モデルYを生成する。操作モデルYのケースA〜Cについては、操作モデルXと数値が異なるのみであるため説明を省略する。
As shown in FIG. 4B, the
次にコントローラ61は、生成した操作モデルX,Yの予測精度を算出する。予測精度とは、ユーザX,Yが一貫した操作を行っているか否か、空調操作の一貫性を示す指標である。例えば、図4Aに示すように外気温が26度、日射量が1.0であれば、ユーザXは空調温度を25度に設定すると予測できる。予測精度の算出において、コントローラ61は、操作モデルの生成に際に使用しなかった残りの20%の操作情報と外部情報を用いて予測精度を算出する。具体的には、コントローラ61は、残りの20%の操作情報と外部情報を操作モデルにあてはめ、予測誤差を算出する。例えば、残りの20%の中に、外気温が26度、日射量が1.0のとき、ユーザXが空調温度を24度に設定した情報があれば、この情報は、予測誤差を示す情報となる。コントローラ61は、残りの20%の中に予測誤差を示す情報がいくつ存在するか算出する。そして、コントローラ61は、残りの20%の情報のうち、予測誤差を含まない情報の割合を算出する。この割合が予測精度となる。本実施形態において、図4A及び図4Bに示すように、操作モデルXの予測精度は83%であり、操作モデルYの予測精度は51%であったとする。コントローラ61は、予測精度がもっとも高い操作モデルを各車両3に配信する操作モデルに決定する。ここでは2つの例であるが、操作モデルXの予測精度は操作モデルYの予測精度より高いため、コントローラ61は、操作モデルXを各車両3に配信する操作モデルに決定する。なお、コントローラ61は、座席毎に配信する操作モデルを決定する。つまり、配信される操作モデルは、複数存在する。
Next, the
次にコントローラ61は、各車両3が走行している環境の外気温や日射量を取得し、取得した外気温や日射量に一致する操作モデルXを各車両3に配信する。例えば、外気温が26度、日射量が1.0であれば、コントローラ61は、操作モデルXのケースAを配信する。配信された操作モデルXは、スピーカ40やディスプレイ41を介して、ユーザに伝えられる。ユーザは操作モデルXに従って操作を行うことにより、適切な空調制御を行うことができる。なお、ユーザは配信された操作モデルXに従い、操作モデルXと同じ操作を行う場合もあれば、配信された操作モデルXに従わない場合もある。すなわち、ユーザが操作モデルXと異なる操作をする場合がある。ユーザが操作モデルXと同じ操作をしたか又は異なる操作をしたかの判断は、車両コントローラ30が実施する。すなわち、車両コントローラ30は、操作モデルXを受信した後、ユーザの操作情報を取得し、ユーザが操作モデルXと同じ操作をしたか又は異なる操作をしたかを判断する。ユーザが、操作モデルと異なる操作をした場合、車両コントローラ30は、そのときのユーザの操作情報と、配信された操作モデルXとに基づいて新たな操作モデルを生成する。例えば、車両コントローラ30は、ニューラルネットワークを用いて新たな操作モデルを生成することができる。そして、同様の外部条件の場合は、新しい操作モデルを提案する。これにより、車両コントローラ30は、ユーザの感性に適した操作モデルを提案できる。
Next, the
次に、図5に示すフローチャートを参照して、車両3の一動作例について説明する。このフローチャートは、イグニッションスイッチがオンされたときに開始する。
Next, an operation example of the
ステップS101において、記憶装置20は、ユーザ識別情報と操作情報と座席情報と外部情報を記憶する。
In step S101, the
ステップS103において、車両コントローラ30は、記憶装置20に記憶されている情報をデータセンタ1に送信する。
In step S <b> 103, the
ステップS105において、イグニッションスイッチがオンの場合(ステップS105でNo)、処理がステップS101に戻る。一方、イグニッションスイッチがオフの場合(ステップS105でYes)、一連の処理は終了する。 If the ignition switch is on in step S105 (No in step S105), the process returns to step S101. On the other hand, when the ignition switch is off (Yes in step S105), the series of processing ends.
次に、図6に示すフローチャートを参照して、データセンタ1の一動作例について説明する。
Next, an operation example of the
ステップS201において、記憶装置60は、複数の車両3から各種情報を収集し記憶する。
In step S <b> 201, the
ステップS203において、コントローラ61は、記憶装置60に記憶されているユーザ識別情報と操作情報と座席情報とを用いて、座席毎に操作頻度が高い上位10%のユーザを抽出する。
In step S <b> 203, the
ステップS205において、コントローラ61は、座席毎に操作頻度が高い上位10%のユーザの操作情報を用いて、座席毎に各ユーザの操作モデルを生成する。
In step S205, the
ステップS207において、コントローラ61は、生成した操作モデルに対して空調操作の一貫性を示す予測精度を算出する。
In step S207, the
ステップS209において、コントローラ61は、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。
In step S209, the
ステップS211において、コントローラ61は、予測精度がもっとも高い操作モデルを各車両3に配信する。
In step S <b> 211, the
次に、図7に示すフローチャートを参照して、車両3の一動作例について説明する。このフローチャートは、車両3がデータセンタ1から操作モデルを受信した際に開始する。
Next, an operation example of the
ステップS301において、車両コントローラ30は、空調装置の温度設定と、操作モデルの温度設定とを比較する。空調装置の温度設定が操作モデルの温度設定と同じ場合(ステップS301でYes)、処理は繰り返し実行される。一方、空調装置の温度設定が操作モデルの温度設定と異なる同じ場合(ステップS301でNo)、処理はステップS303に進む。
In step S301, the
ステップS303において、車両コントローラ30は、操作モデルをユーザに提案する。
In step S303, the
ステップS305において、車両コントローラ30は、ユーザが操作モデルと同じ操作をしたか否かを判定する。ユーザが操作モデルと同じ操作をした場合(ステップS305でYes)、処理は繰り返し実行される。一方、ユーザが操作モデルと異なる操作をした場合(ステップS305でNo)、処理はステップS307に進む。
In step S305, the
ステップS307において、車両コントローラ30は、ユーザの操作と操作モデルとに基づいて新たな操作モデルを生成する。
In step S307, the
以上説明したように、本実施形態に係る空調操作提案システム100によれば、以下の作用効果が得られる。
As described above, according to the air conditioning
コントローラ61は、記憶装置60に記憶されているユーザ識別情報と操作情報と座席情報とを用いて、操作頻度が高い上位10%のユーザを抽出し、抽出したユーザの操作情報を用いて、各ユーザの操作モデルを生成する。コントローラ61は、生成した操作モデルに対して空調操作の一貫性を示す予測精度を算出し、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。予測精度がもっとも高い操作モデルは、快適さを追求した操作を行っていると考えられる。よって、予測精度がもっとも高い操作モデルにしたがい、各ユーザが各空調装置11〜13を操作することにより各ユーザは車室内の複数のエリア毎に適切な空調制御を行うことができる。
The
また、コントローラ61は、空調装置が設置されたエリア毎に予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。本実施形態は、車室内を幾つかのエリア(運転席エリア、助手席エリア、後部座席エリア)に区分して空調制御を行うものであり、コントローラ61は、区分されたエリア毎に予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。エリア毎の予測精度がもっとも高い操作モデルにしたがい各ユーザが各空調装置11〜13を操作することにより、各ユーザは車室内の複数のエリア毎に適切な空調制御を行うことができる。
Moreover, the
また、コントローラ61は、車両3の外部情報として外気温や日射量を用いることで、走行環境に適した操作モデルを生成できる。
Further, the
また、予測精度がもっとも高い操作モデルをユーザに提案した際に、ユーザが操作モデルと異なる操作をした場合、車両コントローラ30は、そのときのユーザの操作と、操作モデルとに基づいて新たな操作モデルを生成する。これにより、車両コントローラ30は、ユーザの感性に合致する操作モデルを生成できる。
In addition, when the operation model with the highest prediction accuracy is proposed to the user, when the user performs an operation different from the operation model, the
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。 Although the embodiments of the present invention have been described as described above, it should not be understood that the descriptions and drawings constituting a part of this disclosure limit the present invention. From this disclosure, various alternative embodiments, examples and operational techniques will be apparent to those skilled in the art.
本実施形態において、コントローラ61は、外気温、日射量、空調温度の3つのパラメータを用いて操作モデルを生成すると説明したが、パラメータはこれらに限られない。コントローラ61は、パラメータとして、現在地、日時、車速、内気温、空調装置の風速、空調装置の風向を用いてもよい。パラメータが多いほど、コントローラ61は、より詳細な操作モデルを生成できる。
In the present embodiment, it has been described that the
さらにコントローラ61は、パラメータとして、後部席のユーザの有無を用いてもよい。後部席のユーザの有無に応じて、運転席や助手席にいるユーザの空調操作が変わる可能性がある。このため、コントローラ61は、後部席のユーザの有無を用いて操作モデルを生成することにより、より詳細な操作モデルを生成できる。なお、後部席のユーザの有無はカメラ18の画像により判断すればよい。
Furthermore, the
また、コントローラ61は、車両3の現在地の情報に基づいて公共サービスなどから気象情報を参照し、車両3の外気温や日射量を取得することができる。これにより、車両3に外気温センサ15や日射量センサ17が設置されていない場合であっても、コントローラ61は、車両3の外気温や日射量を取得することができる。
Further, the
なお、上述の実施形態の各機能は、1または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路(ASIC)や従来型の回路部品のような装置を含む。 Note that each function of the above-described embodiment may be implemented by one or a plurality of processing circuits. The processing circuit includes a programmed processing device such as a processing device including an electrical circuit. The processing circuitry also includes devices such as application specific integrated circuits (ASICs) and conventional circuit components arranged to perform the functions described in the embodiments.
1 データセンタ
2 ネットワーク
3 車両
10 GPS受信機
11 運転席空調装置
12 助手席空調装置
13 後部席空調装置
14 車速センサ
15 外気温センサ
16 内気温センサ
17 日射量センサ
18 カメラ
19 ナビゲーション装置
20、60 記憶装置
30 車両コントローラ
40 スピーカ
41 ディスプレイ
61 コントローラ
100 空調操作提案システム
DESCRIPTION OF
Claims (6)
各車両における各空調装置のユーザの操作を示す操作情報と、各車両の外部の情報を示す外部情報とを記憶装置に記憶し、
前記操作情報の中から操作の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの操作情報と前記外部情報とに基づいて、前記外部情報に応じた空調操作を示す操作モデルを生成し、前記操作モデルに対して前記空調操作の一貫性を示す予測精度を算出し、前記予測精度がもっとも高い操作モデルを決定することを特徴とする空調操作提案方法。 An air conditioning operation proposing method in a vehicle in which a plurality of independently controllable air conditioners are installed,
Storing operation information indicating user operation of each air conditioner in each vehicle and external information indicating information outside each vehicle in a storage device;
A user having a high operation frequency is extracted from the operation information, and an operation model indicating an air conditioning operation corresponding to the external information is generated based on the extracted user operation information and the external information, and the operation model Calculating a prediction accuracy indicating the consistency of the air conditioning operation, and determining an operation model having the highest prediction accuracy.
前記予測精度がもっとも高い操作モデルと、前記異なる操作とに基づいて新たな操作モデルを生成することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の空調操作提案方法。 When the operation model with the highest prediction accuracy is proposed to the user, when the user performs an operation different from the operation model with the highest prediction accuracy,
The air conditioning operation proposal method according to any one of claims 1 to 3, wherein a new operation model is generated based on the operation model having the highest prediction accuracy and the different operation.
撮影した前記後部席のユーザの有無に基づいて、前記操作モデルを生成することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の空調操作提案方法。 Shoot the rear seats with the camera installed in the vehicle,
The air conditioning operation proposal method according to any one of claims 1 to 4, wherein the operation model is generated based on the presence / absence of a photographed user of the rear seat.
各車両における各空調装置のユーザの操作を示す操作情報と、各車両の外部の情報を示す外部情報とを記憶する記憶装置と、
前記記憶装置に記憶されている前記操作情報の中から操作の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの操作情報と前記外部情報とに基づいて、前記外部情報に応じた空調操作を示す操作モデルを生成するコントローラとを備え、
前記コントローラは、前記操作モデルに対して前記空調操作の一貫性を示す予測精度を算出し、前記予測精度がもっとも高い操作モデルを決定することを特徴とする空調操作提案システム。 An air conditioning operation suggestion system in a vehicle in which a plurality of independently controllable air conditioners are installed,
A storage device for storing operation information indicating a user's operation of each air conditioner in each vehicle and external information indicating information external to each vehicle;
An operation indicating an air-conditioning operation corresponding to the external information based on the extracted user operation information and the external information based on the extracted user operation information and the external information from the operation information stored in the storage device. A controller for generating a model,
The controller calculates a prediction accuracy indicating the consistency of the air conditioning operation with respect to the operation model, and determines an operation model having the highest prediction accuracy.
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Cited By (2)
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CN113858915A (en) * | 2021-10-18 | 2021-12-31 | 浙江吉利控股集团有限公司 | Control method, system, equipment and storage medium for vehicle cabin air conditioner |
WO2022049617A1 (en) * | 2020-09-01 | 2022-03-10 | 三菱電機株式会社 | Air-conditioning control device and air-conditioning control method |
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2016
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