JP2022092619A - ライト制御方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ライト制御方法および装置を提供する。【解決手段】この方法は、目標空間に依存せずに存在する１つまたは複数の第１の環境の特徴と、目標空間に依存して存在する１つまたは複数の第２の環境の特徴と、を含む目標空間の環境の特徴を検出するステップと、前記第１および第２の環境の特徴に基づいて、前記目標空間の雰囲気モードを決定するステップと、前記雰囲気モードに基づいてライトプランのマッチングを行い、前記雰囲気モードに合致する雰囲気ライトを発生するように前記雰囲気ランプを駆動するステップと、を含む。これにより、本発明によれば、シーンの環境に応じて雰囲気ランプを制御する方案を提供し、シーンの変換に伴ってインテリジェントに変換することができる。【選択図】図４

Description

本願は、環境光の技術に関し、より具体的には、シーンに基づく環境光の制御技術に関する。

例えば舞台または自動車の運転室内などの空間環境には、通常、環境光／雰囲気ランプ装置が配置されており、それ自体のライトのカラーモードを変えることで様々なテーマの雰囲気を空間環境に提供し、当該空間環境にいるユーザに異なる体験を感じさせる。通常、これらの雰囲気ライトは、背景音楽と合わせて、人にその場に身を置くような体験を発生させ、情感を引き立たせたり、雰囲気を際立たせたりするという効果を奏する。図１は、従来技術による例示的なライト制御を示す図である。図示したように、この制御処理は、音楽キャプチャ１０１、スペクトル／歌詞特徴抽出１０２、雰囲気モード決定１０３および符号化コマンド生成１０４などの過程を含む。音楽キャプチャ１０１の段階では、目標空間から再生中の音楽情報を取得し、その後、スペクトル／歌詞特徴抽出１０２の段階では、キャプチャされた音楽情報からそれに含まれる音楽のスペクトルエネルギー分布情報または音楽の歌詞に含まれる気持ち分詞特徴を抽出する。そして、雰囲気モード決定１０３の段階では、スペクトルエネルギー分布情報および気持ち分詞特徴に基づいてマッチした雰囲気テーマを決定し、例えば、予め設定された雰囲気テーマモードが複数存在するデータベースから選択し、ここで、各雰囲気テーマモードは、それぞれ１種のライト雰囲気効果またはライトプランに対応している。符号化コマンド生成１０４の段階では、決定された雰囲気テーマモードに対応するライトプランに基づいて、ライト制御信号Ｌａｍｐ＿Ｃｔｌを生成して、雰囲気ランプの駆動回路を駆動させることによって、雰囲気ランプにライトプランに従って所望の雰囲気ライトを発させる。

しかしながら、例えばミュージック・ダンスホール、音楽噴水のような固定空間環境において、ライトショーの形式が比較的に単一であり、一般的には、スペクトルまたは歌詞特徴のみに基づいて雰囲気ランプを制御するようにしており、両者間の関連性が十分に豊富ではない。また、自動車などの乗り物にも、通常、環境光が設けられ、一般的には、雰囲気ランプ、ダッシュボード等によって雰囲気を作り出しているが、通常、運転室内で作り出した雰囲気は単一であるだけでなく、車両の移動過程におけるシーン、環境要素の変化を考慮することもない。そして、通常、異なる雰囲気モードを人が手動で選択しなければならない。

本発明は、雰囲気効果が背景音楽に限られず、目標空間が位置する外部または内部の環境をも十分に考慮でき、特に車両のような移動シーンを有する特別な状況を考慮した、改良された雰囲気ライト制御技術を提供する。これにより、本発明によれば、雰囲気ランプの色は異なるシーンの変化によって異なり、さらに音楽におけるより多くの特徴と合わせることができ、体験効果を向上させる。

本発明の一態様によれば、目標空間に依存せずに存在する１つまたは複数の第１の環境の特徴と、目標空間に依存して存在する１つまたは複数の第２の環境の特徴と、を含む目標空間の環境の特徴を検出するステップと、前記第１および第２の環境の特徴に基づいて、前記目標空間の雰囲気モードを決定するステップと、前記雰囲気モードに基づいてライトプランのマッチングを行い、前記雰囲気モードに合致する雰囲気ライトを発生するように前記雰囲気ランプを駆動するステップと、を含むライト制御方法を提供する。

本発明の別の態様によれば、目標空間に依存せずに存在する１つまたは複数の第１の環境の特徴と、目標空間に依存して存在する１つまたは複数の第２の環境の特徴と、を含む目標空間の環境の特徴を検出する特徴検出ユニットと、前記第１および第２の環境の特徴に基づいて、前記目標空間の雰囲気モードを決定するモード決定ユニットと、前記雰囲気モードに基づいてライトプランのマッチングを行い、前記雰囲気モードに合致する雰囲気ライトを発生するように前記雰囲気ランプを駆動するライトマッチングユニットと、を含むライト制御装置を提供する。

従来技術によるライト制御処理を示す図である。 本発明の一実施例によるライト制御装置を示す図である。 本発明の別の実施例によるライト制御装置を示す図である。 本発明の一実施例によるライト制御方法のフローチャートを示す図である。 本発明の別の実施例によるライト制御方法のフローチャートを示す図である。 本発明の一実施例によるライト制御装置を示す図である。

以下、本発明の実施例による制御装置、方法について、図面を参照しながら詳細に説明する。図面に本開示の好適な実施形態が示されているが、本開示は、ここに説明される実施形態に限られず、様々な形態で実現可能であると理解されるべきである。逆に、これらの実施形態を提供するのは、本開示をより徹底的かつ完全にし、本開示の範囲を当業者に完全に伝えるためである。

図２は、本発明の一実施例によるライト制御装置２００を示す図であり、このライト制御装置２００は、異なる目標空間シーンおよび環境に適応して、対応するライトプランを生成するためのものである。以下の説明では、自動車の運転室を目標空間とすることを例として説明する。図示したように、ライト制御装置２００は、特徴検出ユニット２０１と、モード決定ユニット２０２と、ライトマッチングユニット２０３と、を含む。特徴検出ユニット２０１は、自動車の運転室内外の環境の特徴を検出するように構成され、ここでいう環境の特徴は、Ｆ＿ＯＵＴで示される、車両に依存しない外部環境の特徴を含んでもよいし、Ｆ＿ＩＮで示される運転室内部の環境の特徴を含んでもよい。本発明によれば、外部環境の特徴Ｆ＿ＯＵＴは、時間、車両の所在地の天気または車両の外部の周囲環境の特徴を意味することができ、このような周囲環境の特徴は、例えば夕暮れ時の夕日、雨、雪などの空の光景であってもよいし、例えば草原、樹木などの車の窓の外のシーンであってもよい。図２に示すように、車両には、通常、図中において符号Ｓ１～Ｓ５で示される、温度センサ、システムクロック、雨・雪センサ、光センサ、フロントカメラなど、様々なセンサが配置されており、外部環境情報をセンシングして、対応する環境の特徴（ここで、Ｆ＿ＯＵＴ１～Ｆ＿ＯＵＴ５で示す）を出力するために用いられる。例えば、温度センサＳ１は、車外の温度を検出して、温度の特徴Ｆ＿ＯＵＴ１を取得するために使用されることができる。システムクロックＳ２を読み取ることで、現在時間の特徴Ｆ＿ＯＵＴ２を取得することができる。フロントガラスに位置する雨・雪センサＳ３は、雨または雪が降っていることを示す特徴信号Ｆ＿ＯＵＴ３を出力することができる。光センサＳ４により、車外の光強度をセンシングして光強度信号Ｆ＿ＯＵＴ４を出力することができ、車両ＭＣＵは、通常、光センサからのデータを用いてヘッドライトの自動点灯を制御する。また、フロントカメラＳ５により、車両が現在走行している車外のシーン画像Ｆ＿ＯＵＴ５を取得することができる。ここに示される温度センサ、システムクロック、雨・雪センサ、光センサ、フロントカメラは、例示的なものに過ぎず、本発明は、ここに示されるセンサの種類または数に限定されるものではなく、実際の需要および条件に依存し得る。例えば、特徴検出ユニット２０１は、他の情報源から提供される外部特徴情報を収集することもでき、例えば、気象サービスセンターにネットワークを介してアクセスして天気情報等を取得することができる。

運転室内部の環境の特徴Ｆ＿ＩＮとは、運転室に乗っている人の特徴、または人とヒューマンマシンインタフェースとのインタラクションによって収集された特徴である。ここでいう人の特徴は、例えば、車両に入った人の数、運転者の身なりなどの見掛けの特徴であってもよく、図２に示すように、これらの特徴は、運転室内に設けられた車内カメラＳ１’によって収集され得る。また、人に関する特徴は、人の表情または気持ちの特徴であってもよく、これらの特徴は、車内カメラＳ１’に設けられた中央処理ユニットまたは他の計算ユニットによって分析されることで決定されてもよく、ここではまとめてＦ＿ＩＮ１で示される。また、人は、例えば、ナビゲーション装置で入力された現在地、目的地等の特徴を、ヒューマンマシンインタフェースＳ２’を介して入力することもでき、ここではＦ＿ＩＮ２で示される。勿論、現在地は、ＧＰＳシステムによって読み取られるようにしてもよい。同様に、本発明における車両内部の環境の特徴は、車内の雰囲気に影響し得る他の任意の特徴をさらに含んでもよい。なお、特徴検出ユニット２０１が受信した外部環境の特徴Ｆ＿ＯＵＴおよび内部環境の特徴Ｆ＿ＩＮは、図２に示す７つの特徴の出力で示されるものに限られず、他の任意の数および種類の外部環境の特徴Ｆ＿ＯＵＴと内部環境の特徴Ｆ＿ＩＮとの組み合わせであってもよい。そのため、本発明によれば、特徴検出ユニット２０１は、Ｆ＿ＯＵＴ_１～Ｆ＿ＯＵＴ_ｐで示されるｐ個の外部環境の特徴を収集するとともに、Ｆ＿ＩＮ_１～Ｆ＿ＩＮ_ｑで示されるｑ個の内部環境の特徴を収集する。なお、本発明の実施例では、ｐ、ｑの数、および具体的にどのような特徴を収集するかは、具体的な状況に応じて設定されてもよい。例えば、１つの例示的なシーンとして、特徴検出ユニット２０１は、ユーザがナビゲーションシステムを用いて入力した、車両の出発地Ｆ＿ＩＮ_１＝会社、到着地Ｆ＿ＩＮ_２＝自宅、乗員数Ｆ＿ＩＮ_３＝１人、ユーザの衣服の色Ｆ＿ＩＮ_４＝青、車両の状態Ｆ＿ＩＮ_５＝電源ＯＮのままエンジン停止を収集するとともに、システムクロックを介して現在時間Ｆ＿ＯＵＴ_１＝平日の午後６時を取得する。特徴検出ユニット２０１は、収集された外部環境の特徴Ｆ＿ＯＵＴおよび内部環境の特徴Ｆ＿ＩＮをモード決定ユニット２０２に伝送し、例えば、この例示的なシーンでは、特徴検出ユニット２０１は、検出された環境の特徴｛Ｆ＿ＩＮ_１＝会社、Ｆ＿ＩＮ_２＝自宅、Ｆ＿ＩＮ_３＝１、Ｆ＿ＩＮ_４＝青、Ｆ＿ＩＮ_５＝電源ＯＮのままエンジン停止、Ｆ＿ＯＵＴ_１＝平日の午後６時｝をモード決定ユニット２０２に出力する。なお、ここで、特徴検出ユニット２０１による環境の特徴の収集は、例えばエンジン停止状態でユーザが車両を始動する際など、一定のトリガイベントが発生した場合に行われてもよい。しかし、通常走行状態では、特徴検出ユニット２０１は、環境の特徴を、予め設定された条件に従って、例えば、一定の時間間隔で収集してもよい。

一実施例によれば、モード決定ユニット２０２は、特徴Ｆ＿ＯＵＴ_１およびＦ＿ＩＮ_１～Ｆ＿ＩＮ_５を受信すると、それらを属性キーワードとし、モードデータベース２０４に問い合わせる。モードデータベース２０４には、例えばロマンチックモード、挨拶モード、会話モード、祝日モード等の予め設計された複数の雰囲気モードＡＭＢ＿Ｍｏｄｅが予め記憶されており、各雰囲気モードは、所定数の属性の特徴（Ｆ＿ＯＵＴ，Ｆ＿ＩＮ）を有する。なお、ここで、異なる雰囲気モードの属性の特徴のうちの１つまたは複数は、複数のモードに共有されてもよいし、各モードに特有のものであってもよい。また、各雰囲気モードの属性の特徴の数は、同じであっても異なってもよい。モードデータベース２０４は、モード決定ユニット２０２からの属性の特徴Ｆ＿ＯＵＴ_１およびＦ＿ＩＮ_１～Ｆ＿ＩＮ_５を受信した後、それらを属性キーワードとし、マッチング記録に問い合わせる。例えば、この例では、環境の特徴の各値（Ｆ＿ＯＵＴ_１＝平日の午後６時、Ｆ＿ＩＮ_１＝会社、Ｆ＿ＩＮ_２＝自宅、Ｆ＿ＩＮ_３＝１、Ｆ＿ＩＮ_４＝青、Ｆ＿ＩＮ_５＝電源ＯＮのままエンジン停止）の場合、現在のシーンが「平日の退勤シーン」であると判断されるため、検索結果として「休憩モード」を決定し、ユーザにその使用を推薦する。その後、モード決定ユニット２０２は、モードの決定結果である「休憩モード」をライトマッチングユニット２０３に伝送する。

ライトマッチングユニット２０３は、受信された「休憩モード」に応じて、マッチしたライトプランを選択し、例えば、ユーザがリラックスして休息できるように、呼吸感のある海の雰囲気ランプ効果を作り出すことができるため、予め生成されたライトプランデータベース２０５から「海」を特徴とするライトプランＳｅａ＿Ｐｌａｎを選択し、ライトプランＳｅａ＿Ｐｌａｎを符号化回路２０６に提供するようにしてもよい。本発明によれば、ライトプランデータベース２０５には、それぞれが１つまたは複数の雰囲気モードＡＭＢ＿Ｍｏｄｅに対応する複数のライトプランが予め記憶されている。ここで、符号化回路２０６は、ライト駆動回路が雰囲気ランプを点灯させ、車内の雰囲気ランプ、ダッシュボード等を制御して海の効果を有する光線を発するために、ライトプランＳｅａ＿Ｐｌａｎに基づいてライト制御信号Ｌａｍｐ＿Ｃｔｌを生成するようにしてもよい。

本実施例では、モード決定ユニット２０２は、データベース問い合わせおよび特徴マッチング技術に基づいて、適切な雰囲気モードＡＭＢ＿Ｍｏｄｅを決定する。一方、本発明の別の実施例では、外部および内部環境の特徴がたくさん入力された場合、モード決定ユニット２０２は、トレーニングされた雰囲気マッチングモデルを呼び出してこれらの入力された特徴を処理することにより、適切な雰囲気モードへのマッチングをインテリジェントに行うようにしてもよく、ここでの雰囲気マッチングモデルは、ニューラルネットワークモデルなどの深層機器学習に基づいて実現されるものであり得る。

上述した実施例では、ユーザがエンジン停止状態の車両に入った場合、ユーザが入ったことを検出したら「海」という効果の雰囲気ランプを発生するようになっており、この場合、車両は、静止状態、すなわち電源ＯＮのままエンジン停止状態にある。本発明の別の実施例では、車両環境に基づく雰囲気ランプは、車両の移動、すなわち移動シーンの変化に伴って変更するようにしてもよい。例えば、車両の移動中、車両のフロントカメラＳ５によって前方に一面の麦畑があることが発見されると、モード決定ユニット２０２は、フロントカメラによって収集された画像に基づいて雰囲気モードを調整し、ライトマッチングユニット２０３は、ライトプランを調整し、例えば、雰囲気ランプを麦畑に対応する黄金色に調整または一時的に調整する。一定時間走行した後、フロントカメラＳ５によって前方が海となることが認識されると、雰囲気ライトが青となるようにライトプランを再調整する。なお、ここに形成された新しいライトプランは、一時的なものに過ぎず、異なるシーンの変化に適応するために行われた調整だけであり、ライトプランデータベースに予め記憶されたライトプランに影響を与えない。

また、別の例によれば、移動シーンが変化したと特徴検出ユニット２０１が検出した場合、モード決定ユニット２０２は、まず、この環境の特徴が雰囲気モードの変化を引き起こすか否かを判断し、モードの変化を引き起こさなければ、変化した環境の特徴に基づいてライトプランを調整するようにライトマッチングユニット２０３に直接指示することができる。例えば、上記の例では、フロントカメラＳ５によって前方に一面の麦畑があると検出されていれば、モード決定ユニット２０２によって「休憩モード」に影響を与えないと決定された場合、ライトマッチングユニット２０３は、雰囲気ランプを麦畑に対応する黄金色に調整または一時的に調整するように、ライトプランを調整することができる。しかし、他の外部環境の特徴の場合であれば、モード決定ユニット２０２は、「休憩モード」に影響を与えると決定した場合、新しい雰囲気モードを決定するため、ライトマッチングユニット２０３のマッチングにより新しいライトプランが得られる。

上記の実施例では、車両の環境を認識することで雰囲気ランプのマッチングを行う構成の場合、車両の運転者または乗員が、一般的には、音楽を再生するなどの何らかの活動を車内で行うため、空間シーンにマルチメディア情報が存在し、これらのマルチメディア情報も、ある程度、ユーザの体験に影響を与え得る。したがって、メディア情報を分析し、分析結果に基づいて雰囲気モードＡＭＢ＿Ｍｏｄｅを制御するようにしてもよい。例えば、車両内には、通常、ＣＤやラジオなどのメディア装置が設けられており、これらの装置で再生される音楽を車内で聴いていると、音楽の種類によって雰囲気が異なることは明らかである。本発明の実施例の構成によれば、音楽の再生中に、音楽のコンテンツに応じて車両内の雰囲気モードを設定してもよい。図３は、本発明の別の実施例によるライト制御装置を示す図である。

図３に示すように、ライト制御装置３００は、特徴検出ユニット３０１、モード決定ユニット３０２およびライトマッチングユニット３０３に加えて、音楽キャプチャユニット３０６、特徴抽出ユニット３０７および合成ユニット３０８をさらに含む。この例では、特徴検出ユニット３０１、モード決定ユニット３０２およびライトマッチングユニット３０３の動作過程は、図２に示す特徴検出ユニット２０１、モード決定ユニット２０２およびライトマッチングユニット２０３と略同様であるため、ここでは繰り返さない。また、簡潔にするために、ライト制御装置の他のいくつかの特徴も省略される。

音楽キャプチャユニット３０６は、車室内の音楽の再生情報を取得するように構成され、この音楽は、サウンドボックスで再生されている音楽であってもよいし、例えばＣＤプレーヤーなどのミュージックコンソールによって取得された音楽情報であってもよく、音楽キャプチャユニット３０６は、取得された音楽情報をバッファ（図示せず）に一時的に記憶してもよい。その後、特徴抽出ユニット３０７は、バッファから音楽の再生情報を読み取って処理することによって、前記再生情報に含まれる特徴オブジェクトＯｂｊｅｃｔを識別する。本発明の一例によれば、特徴オブジェクトＯｂｊｅｃｔは、再生されている音楽の歌詞のうち、例えば歌詞に含まれ得る「小鳥」、「海」または「草原」など、特定のイメージ化した特徴を有するオブジェクトを意味し、このような特徴オブジェクトは、一定のイメージで呈示することを可能にする。特徴抽出ユニット３０７は、例えば従来の自然言語理解（Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ、ＮＬＵ）技術によって、まず音楽から歌詞を抽出し、さらに歌詞に含まれる特定の特徴オブジェクトＯｂｊｅｃｔを解析することができる。歌詞が流れることにつれて、同じ曲に異なる特徴オブジェクトが出現し得ることは明らかである。特徴抽出ユニット３０７は、音楽に含まれる特徴オブジェクトを解析した後、特徴オブジェクトに関する情報を合成ユニット３０８に提供する。合成ユニット３０８は、雰囲気ライトで特徴オブジェクトＯｂｊｅｃｔを呈示するように、ライトマッチングユニット３０３で決定されたライトプランを調整することができる。例えば、仮に、特徴抽出ユニット３０７が、歌詞に小鳥の内容が含まれていると決定したとすると、モード決定ユニット３０２によって「休憩モード」と決定され、かつそれゆえ、ライトマッチングユニット３０３によって単純な水色の雰囲気ライトプランＳｅａ＿Ｐｌａｎが決定された後、合成ユニット３０８は、水色の雰囲気ライトで小鳥の画像を呈示するようにＳｅａ＿Ｐｌａｎを修正することができ、例えば、全体として水色の雰囲気ライトに他の色のライトを用いることにより、背景が黄色の雰囲気の中で小鳥の映像を呈示することができる。

本発明の別の例では、特徴抽出ユニット３０７は、音楽の再生情報を分析する際に、前記再生情報に含まれる特徴オブジェクトＯｂｊｅｃｔを認識できるだけでなく、現在再生されている音楽の曲特徴、例えば再生されている音楽のメロディ特徴Ｍｅｌｏｄｙ、音符特徴や音楽の音のスペクトルエネルギー特徴を決定することもでき、ここで、特徴抽出ユニット３０７は、トレーニングされた深層機器学習アルゴリズムを用いて、再生中の音楽の音符またはメロディを傾聴することができる。明らかに、リズムが強いメロディは、活気に満ちた雰囲気環境を作り出すことができ、緩やかなメロディは、癒しの雰囲気環境を作り出すことができ、これらはいずれも特定の雰囲気ランプ効果に反映されることができる。例えば、メロディの認識の一例として、和弦の認識であってもよく、例えば、短時間フーリエ変換（Ｓｈｏｒｔ－ｔｉｍｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、ＳＴＦＴ）によって音楽信号に対して時間周波数変換を行うことにより、ＭＰＣＰ（Ｍｅｌ Ｐｉｔｃｈ Ｃｌａｓｓ Ｐｒｏｆｉｌｅ）特徴を定義し、そして、ＣＲＦ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｒａｎｄｏｍ Ｆｉｅｌｄ、条件付き確率場）モデルによって和弦を認識することができる。別の例では、特徴抽出ユニット３０７は、音楽の再生情報を分析する際に、信号処理技術によって再生されている音楽のスペクトルエネルギー分布を決定してもよい。これにより、合成ユニット３０８は、特徴抽出ユニット３０７によって識別された特徴オブジェクトＯｂｊｅｃｔおよび例えばメロディＭｅｌｏｄｙを利用して、ライトマッチングユニット３０３によって決定されたライトプランを調整し、調整後のライトプランを符号化回路３０４に入力してライト制御信号Ｌａｍｐ＿Ｃｔｌを生成することにより、学習された音符、メロディ、またはスペクトルエネルギー分布に応じて変化したり点滅したりするように雰囲気ランプを制御するとともに、例えば小鳥などの特定の特徴オブジェクトを雰囲気ライトに埋め込む。

本発明の上述した実施例は、自動車の運転室を例として、雰囲気モードおよび雰囲気ライトの決定を説明したが、本発明は、これに限られるものではなく、雰囲気ランプを利用して雰囲気を引き立たせる必要があるあらゆるシーンの目標空間に適用されることができる。ここでの目標空間は、任意の空間環境であってもよく、密閉空間に限られず、開放空間であってもよい。このような目標空間には、雰囲気ランプおよび他の可能なメディア再生装置が配置されており、例えば、映画館、カラオケ店（ＫＴＶ）、車両等であり得る。

図４は、本発明の実施例による雰囲気ランプ制御方法のフローチャートを示し、この方法は、異なる目標空間シーンおよび環境に適応して、対応するライトプランを生成するためのものである。以下の例においても、自動車内の雰囲気ライトの制御を例として説明する。

ステップ４０１において、自動車の運転室内外の環境の特徴を検出し、ここでの環境の特徴は、車両に依存しない１つまたは複数の外部環境の特徴Ｆ＿ＯＵＴを含んでもよいし、運転室の内部の１つまたは複数の環境の特徴Ｆ＿ＩＮを含んでもよい。例えば、１つの例示的なシーンとして、エンジン停止状態で、ユーザがナビゲーションシステムを用いて車両の出発地Ｆ＿ＩＮ_１＝会社、到着地Ｆ＿ＩＮ_２＝自宅、乗員数Ｆ＿ＩＮ_３＝１人、ユーザの衣服の色Ｆ＿ＩＮ_４＝青、車両の状態Ｆ＿ＩＮ_５＝電源ＯＮのままエンジン停止を入力したことを検出するとともに、システムクロックを介して現在時間Ｆ＿ＯＵＴ_１＝平日の午後６時を取得する。

ステップ４０３において、ステップ４０１で収集された外部環境の特徴Ｆ＿ＯＵＴおよび内部環境の特徴Ｆ＿ＩＮを受信し、例えば、この例示的なシーンでは、｛Ｆ＿ＩＮ_１＝会社、Ｆ＿ＩＮ_２＝自宅、Ｆ＿ＩＮ_３＝１、Ｆ＿ＩＮ_４＝青、Ｆ＿ＩＮ_５＝電源ＯＮのままエンジン停止、Ｆ＿ＯＵＴ_１＝平日の午後６時｝を受信する。受信された特徴Ｆ＿ＯＵＴ_１およびＦ＿ＩＮ_１～Ｆ＿ＩＮ_５に基づいて、現在のシーンに適合する雰囲気モードを決定する。ここで、従来よく使用されるデータベース問い合わせ技術によって実現してもよいし、深層学習によってトレーニングされたニューラルネットワークモデルを用いて、外部環境の特徴Ｆ＿ＯＵＴおよび内部環境の特徴Ｆ＿ＩＮを処理して適切な雰囲気モードを決定してもよい。ここで、環境の特徴の各値を（Ｆ＿ＯＵＴ_１＝平日の午後６時、Ｆ＿ＩＮ_１＝会社、Ｆ＿ＩＮ_２＝自宅、Ｆ＿ＩＮ_３＝１、Ｆ＿ＩＮ_４＝青、Ｆ＿ＩＮ_５＝電源ＯＮのままエンジン停止）とすると、現在のシーンが「平日の退勤シーン」であると判断できるため、「休憩モード」の使用をユーザに推薦する。

ステップ４０５において、受信された「休憩モード」に基づいて、マッチしたライトプランを選択し、例えば、ユーザがリラックスして休息できるように、呼吸感のある海の雰囲気ランプ効果を作り出すことができる。ここで、データベース問い合わせ技術を利用して、ライトプランが予め記憶されているデータベースから「海」を特徴とするライトプランＳｅａ＿Ｐｌａｎを選択することができる。その後、このライトプランＳｅａ＿Ｐｌａｎを符号化回路に提供してライト制御信号Ｌａｍｐ＿Ｃｔｌを生成し、これにより、ライト駆動回路が雰囲気ランプを点灯させ、車内の雰囲気ランプ等を制御して「海」という効果の光線を発する。なお、決定された雰囲気モードおよびライトプランは、ステップ４０１で収集された環境の特徴の変化に応じて調整されてもよい。

図５は、本発明の別の実施例によるライト制御方法のフローチャートを示す。前述の図４に示すフローと同様に、ステップ５０１において、１つまたは複数の外部環境の特徴Ｆ＿ＯＵＴと、１つまたは複数の内部環境の特徴Ｆ＿ＩＮと、を含む目標空間の環境の特徴を検出する。ステップ５０３において、外部環境の特徴Ｆ＿ＯＵＴおよび内部環境の特徴Ｆ＿ＩＮに基づいて、現在の目標空間に適合する雰囲気モードを決定し、そして、ステップ５０５において、雰囲気モードに基づくライトプランのマッチングを行い、現在のシーンの環境では、「休憩モード」を決定し、「海」を特徴とするライトプランＳｅａ＿Ｐｌａｎをマッチングにより得たと想定する。

その後、ステップ５０７において、現在の目標空間には、例えば音楽のようなマルチメディア情報が存在しているか否かを決定する。音楽情報が存在していることを検出していれば、ステップ５０９に進み、現在再生されている音楽情報を分析して、音楽に歌詞が含まれるか否かを決定する。音楽が絶対音楽であり、すなわち歌詞を含まないと決定されていれば、ステップ５１１に進み、現在の音楽のメロディ特徴Ｍｅｌｏｄｙまたはスペクトルエネルギー分布特徴を決定し、その後、ステップ５１３に進み、決定されたメロディ特徴またはスペクトルエネルギー分布特徴を利用して、ステップ５０５で決定されたライトプランＳｅａ＿Ｐｌａｎを調整し、元々決定された雰囲気ランプが、決定されたメロディ特徴またはスペクトルエネルギー分布特徴に従って変換できるという効果を達成するようにする。その後、ステップ５１５において、調整されたライトプランを符号化回路によって処理した後に、ライト制御信号Ｌａｍｐ＿Ｃｔｌの形でライト駆動回路に提供する。

ステップ５０９において、音楽に歌詞が含まれると決定されていれば、ステップ５１７に進み、例えば自然言語処理（ＮＬＰ）技術によって音楽から歌詞を抽出し、歌詞を処理し、その後、ステップ５１９において、例えば小鳥、蝶など歌詞に含まれ得る任意のイメージ化されて呈示可能な特徴オブジェクトＯｂｊｅｃｔを決定し、認識された特徴オブジェクトから１つまたは複数の候補オブジェクトを選択し、その後、ステップ５１３に進み、選択された候補オブジェクト、例えば蝶を利用して、ステップ５０５で決定されたライトプランを変調し、最終的な雰囲気ライトで蝶のパターンが現れるようにする。その後、ステップ５１５を実行して、変調されたライト制御信号Ｌａｍｐ＿Ｃｔｌを生成する。
ステップ５０７において目標空間内に如何なる音楽も検出されていなければ、ステップ５１５に進み、ステップ５０５で決定された「海」というライトプランの制御信号を出力する。

なお、この例では、音楽信号を例として、予め決定された雰囲気モードを調整したり、雰囲気モードを変更せずにライトプランＰｌａｎを調整したりすることができることについて説明したが、本発明はこれに限られず、他の任意の収集可能な情報に基づいて調整してもよく、これにより、より優れた雰囲気効果およびユーザの体験を実現する。

また、以上では、具体的な例を参照しながら本発明の例示的な装置および方法を説明し、例えば、図２、図３における制御装置が、ユニットの形で構成されている。しかし、ここでのユニットは、プロセッサ、電子機器、ハードウェア装置、電子部品、論理回路、メモリ、ソフトウェアコード、ファームウェアコード等、またはそれらの任意の組み合わせを含み得ると理解できるであろう。本明細書に開示された内容を参照して説明した様々な例示的な論理ブロック、および方法ステップが、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェアまたは両者の組み合わせとして実現されてもよいと当業者がさらに認識できるであろう。ハードウェアとソフトウェアとのこのような互換性を明らかに説明するために、以上では、様々な例示的な部材、ブロック、モジュール、回路およびステップの機能を中心として、それらを一般的に説明してきた。このような機能がハードウェアとして実現されるか、それともソフトウェアとして実現されるかについては、特定のアプリケーションおよびシステム全体に施された設計制約によって決まる。当業者であれば、説明した機能を特定のアプリケーションごとに様々な方法で実現し得るが、このような実現の決定は、本開示の範囲からの逸脱を引き起こすと解釈されるべきではない。例えば、図６に示す実現形態において、制御装置は、プロセッサおよびメモリとして実現されてもよく、メモリには、特徴検出モジュール、モード決定モジュール、ライトマッチングモジュール、音楽キャプチャモジュール、特徴抽出モジュールおよび合成モジュールがコンピュータプログラムの形で記憶されており、プロセッサは、これらのモジュールを実行することにより図２および図３に示す制御装置の各ユニットを実現することができる。また、本発明の別の実施例による機器読み取り可能な媒体には機器読み取り可能なコマンドが記憶されており、この機器読み取り可能なコマンドは、プロセッサによって実行されると、本明細書に開示された上記のいずれかの方法をプロセッサに実行させる。

以上は、図面および好適な実施例によって本発明を詳細に示し説明したが、本発明はこれらの開示された実施例に限定されるものではなく、当業者であれば、上記複数の実施例に基づいて、上記の異なる実施例におけるコードインスペクション手段を組み合わせて本発明のより多くの実施例を得ることができ、これらの実施例も本発明の保護範囲内に含まれることが分かる。

Claims (21)

1. 目標空間に依存せずに存在する１つまたは複数の第１の環境の特徴と、前記目標空間に依存して存在する１つまたは複数の第２の環境の特徴と、を含む前記目標空間の環境の特徴を検出するステップと、
   前記第１の環境の特徴および前記第２の環境の特徴に基づいて、前記目標空間の雰囲気モードを決定するステップと、
   前記雰囲気モードに基づいてライトプランのマッチングを行い、前記雰囲気モードに合致する雰囲気ライトを発生するように雰囲気ランプを駆動するステップと、を含むライト制御方法。
2. 前記第１の環境の特徴は、時間、天気または前記目標空間の外部の周囲環境の特徴を含み、
   前記第２の環境の特徴は、前記目標空間の内部の人の特徴を含む前記目標空間の内部の特徴を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記人の特徴は、人の数、人の見掛け、および人がヒューマンマシンインタフェースを介して出力した特徴を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記第１の環境の特徴および前記第２の環境の特徴をインデックスとしてデータベースに問い合わせることによって、前記雰囲気モードを決定するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. トレーニングされたニューラルネットワークモデルを用いて前記第１の環境の特徴および前記第２の環境の特徴を処理することによって、前記雰囲気モードを決定するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
6. トリガイベントが発生したことを受信すると、前記目標空間の環境の特徴を検出する処理を実行するステップをさらに含む、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記目標空間内の音楽の再生情報を取得するステップと、
   前記音楽の再生情報を処理することによって、前記音楽の再生情報に含まれる１つまたは複数の特徴オブジェクトを識別するステップと、
   前記１つまたは複数の特徴オブジェクトを利用して前記ライトプランを調整することにより、前記雰囲気ランプから前記特徴オブジェクトが重畳された雰囲気ライトを発させるステップと、をさらに含む、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記音楽の再生情報は、音楽の歌詞を含み、
   前記音楽の再生情報を処理することは、自然言語処理技術を用いて前記音楽の歌詞を分析することによって、前記特徴オブジェクトを決定することを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記音楽の再生情報を処理することは、
   前記音楽の再生情報を分析することによって、再生されている音楽のメロディまたはスペクトルエネルギー分布を決定することと、
   調整された前記ライトプランを前記メロディまたはスペクトルエネルギー分布で再調整することにより、前記メロディまたはスペクトルエネルギーに従って変換するように前記雰囲気ライトを制御することと、をさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記音楽の再生情報は、ユーザの再生中の歌曲またはサードパーティプラットフォームで予約した曲目から取得される、請求項７に記載の方法。
11. 目標空間に依存せずに存在する１つまたは複数の第１の環境の特徴と、前記目標空間に依存して存在する１つまたは複数の第２の環境の特徴と、を含む前記目標空間の環境の特徴を検出する特徴検出ユニットと、
    前記第１の環境の特徴および前記第２の環境の特徴に基づいて、前記目標空間の雰囲気モードを決定するモード決定ユニットと、
    前記雰囲気モードに基づいてライトプランのマッチングを行い、前記雰囲気モードに合致する雰囲気ライトを発生するように雰囲気ランプを駆動するライトマッチングユニットと、を含むライト制御装置。
12. 前記第１の環境の特徴は、時間、天気または前記目標空間の外部の周囲環境の特徴を含み、
    前記第２の環境の特徴は、前記目標空間内の人の特徴を含む前記目標空間の内部の特徴を含む、請求項１１に記載のライト制御装置。
13. 前記人の特徴は、人の数、人の見掛け、および人がヒューマンマシンインタフェースを介して出力した特徴を含む、請求項１２に記載のライト制御装置。
14. 前記第１の環境の特徴および前記第２の環境の特徴をインデックスとして前記雰囲気モードを決定するモードデータベースをさらに含む、請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載のライト制御装置。
15. 前記モード決定ユニットは、トレーニングされた雰囲気マッチングモデルを用いて前記第１の環境の特徴および前記第２の環境の特徴を処理することによって、前記雰囲気モードを決定する、請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載のライト制御装置。
16. 前記特徴検出ユニットは、トリガイベントが発生したことを受信すると、前記目標空間の環境の特徴を検出する、請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載のライト制御装置。
17. 前記目標空間内の音楽の再生情報を取得する音楽キャプチャユニットと、
    前記音楽の再生情報を処理することによって、前記音楽の再生情報に含まれる１つまたは複数の特徴オブジェクトを識別する音楽特徴分析ユニットと、
    前記１つまたは複数の特徴オブジェクトを利用して前記ライトプランを調整することにより、前記雰囲気ランプから前記特徴オブジェクトが重畳された雰囲気ライトを発させる合成ユニットと、をさらに含む、請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載のライト制御装置。
18. 前記音楽の再生情報は、音楽の歌詞を含み、
    前記音楽特徴分析ユニットは、自然言語処理技術を用いて前記音楽の歌詞を分析することによって、前記特徴オブジェクトを決定する、請求項１７に記載のライト制御装置。
19. 前記音楽特徴分析ユニットは、前記音楽の再生情報を分析することによって、再生されている音楽のメロディまたはスペクトルエネルギー分布を決定し、
    前記合成ユニットは、調整された前記ライトプランを前記メロディまたはスペクトルエネルギー分布で再調整することにより、前記メロディまたはスペクトルエネルギーに従って変換するように前記雰囲気ライトを制御する、請求項１８に記載のライト制御装置。
20. コマンドが記憶されているメモリおよびプロセッサを備え、前記コマンドは、前記プロセッサによって実行されると、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法を前記プロセッサに実行させる、ライト制御装置。
21. プロセッサによって実行されると、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法を前記プロセッサに実行させるコマンドが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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