JP3090512B2

JP3090512B2 - 生活シーン推定装置および空気調和機

Info

Publication number: JP3090512B2
Application number: JP03285106A
Authority: JP
Inventors: 井隆行今; 田武彦志; 基孫中; 嶺育雄赤; 水真清; 原克彦藤
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1991-10-30
Filing date: 1991-10-30
Publication date: 2000-09-25
Anticipated expiration: 2015-09-25
Also published as: JPH05118612A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、家庭用の温熱環境、照
明、音、香りを提供する機器の制御において、生活シー
ン毎の運転方法の切り替えを自動的に行うようにするた
めの生活シーン推定装置およびこれを利用した空気調和
機に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、特に空気調和機の分野および照明
機器の分野において、室内における生活シーンに合わせ
た環境を提供する機器が商品化されているが、その多く
は生活シーン毎の運転の切り替えを利用者のスイッチ操
作により行っていた。また、赤外線センサーを用いて、
室内における熱物体の移動を検知しこれを居住者の入室
と考えて機器を作動させる装置や、特開平２−４９１０
２号公報に記載されているように、室内を複数の領域に
分けそれぞれの領域における熱物体の移動を検知する赤
外線センサーを用いて室内における在室者の位置を検出
し、その位置に向けて風向を調節する空気調和機などが
あった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
生活シーン切り替えを利用者の操作のみで行う方法で
は、日々の生活の中で生活シーンが変わる毎に機器を操
作しなくてはならず、利用者にとって面倒なものとな
り、その結果あまり使われず、機器に各生活シーン毎の
運転方法が用意されていても十分生かされていないとい
う課題があった。

【０００４】また、熱物体の移動のみを赤外線センサー
で検知し機器の発停を行うものは、人間以外の物体にも
反応して機器の発停を行ってしまったり、人間が静止し
ている場合は検知されないという問題があった。

【０００５】さらに、在室者の位置をする検出だけでは
その人が眠っているのか団らんをしているのかなど生活
シーンの区別がなく、それゆえこれら検知情報に基づく
機器の運転方法の切り替えも、在室者の居場所に対する
制御方法でしかないという問題があった。

【０００６】本発明は、このような従来の問題を解決す
るものであり、人および環境に関する検知情報、時間要
素、部屋用途から自動的に生活シーンを推定することの
できる優れた生活シーン推定装置およびこれを利用した
空気調和機を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の生活シーン推定装置は、少なくとも室内に
おける人の状態を検知する人検知手段と、室内環境を検
知するための環境検知手段と、これらの検知情報を基に
特徴量を抽出する特徴抽出手段と、部屋の用途を居住者
が予め設定する部屋用途設定手段と、前記特徴抽出手段
から得られた人間情報および環境情報からの特徴量と前
記部屋用途情報の少なくとも１つを入力パラメータとし
て生活シーンを部屋用途に応じて分類する生活シーン分
類手段とを備えたものである。

【０００８】

【作用】上記構成によって、本発明の生活シーン推定装
置は、一定時間の処理単位の中で、最初に複数回、人検
知手段と環境検知手段とで室内の在室者および環境状態
を計測する。一方、居住者から部屋用途を部屋用途設定
手段を用いて設定してもらう。部屋の用途は、居間型、
寝室型、ワンルームマンション型、客間型などがある。
次に特徴抽出手段により、在室者に関しては、特徴量と
して在室者の有無、人数、床面に対する位置、姿勢、活
動量を抽出し、環境に関しては、照明、補助暖房のオン
オフ状態などから検出した環境情報が在室者の部屋使用
に関する意思の現われであるかどうかを判断する。生活
シーン分類手段では、少なくとも現処理単位の中で得ら
れた特徴量を基に生活シーンを分類する。

【０００９】

【実施例】以下、本発明の一実施例について、図面を参
照しながら説明する。図１は本発明の一実施例における
生活シーン推定装置の構成を示すものである。図１にお
いて、１１は推定対象となる室内、１２は室内１１の人
間情報および環境情報を熱画像として検知するための焦
電型の赤外線センサー装置、１３は環境情報としての室
内の照明状態を検知するための光センサー装置、１４は
センサー情報から特徴量を抽出するための特徴抽出手
段、１５は特徴抽出手段１４の内部構成の一つである熱
画像処理部、１６は環境情報から居住者の部屋使用の意
思を判断する環境知識化部、１７は生活シーン分類手
段、１８から２１は生活シーン分類手段１７の内部構成
で、１８は過去の特徴量を記憶する特徴量記憶部、１９
は特徴量から有用な室内の人間情報を（以下、室内人間
情報と呼ぶ。）演算するとともに、あらかじめ推定対象
となる生活シーンに対応させて、室内人間情報を主な変
数とする一次式を用意し、その一次式の値を計算する演
算部、２０は部屋用途に応じて演算部１９の一次式の係
数を定める係数設定部、２１は各一次式の計算値を比較
し最大値を求め、最大値に対応する生活シーンを出力す
る比較部である。２２は室内に設置されて居住者が任意
に設定可能な部屋用途設定スイッチ、２３は季節を含む
時間情報を特徴抽出手段１４および生活シーン分類手段
１７に与える時計・カレンダー発生手段である。

【００１０】次に、上記のように構成された生活シーン
推定装置についてその動作を説明する。なお、以下の動
作説明において、室内１１を計測してから生活シーンを
確定するまでの一処理単位時間を３０秒とし、また処理
単位時間内に取り込む熱画像の枚数を３枚とする。ま
ず、処理単位の中で最初に室内１１の熱画像を赤外線セ
ンサー装置１２により１秒毎に３枚連続的に取り込む。
また、光センサー装置１３を用いて熱画像を取り込んだ
ときの室内の光の点灯状態を計測する。次に熱画像処理
部１５で取り込んだおのおの３枚の熱画像について静止
画処理を行い、在室者の人数、床面に対する位置、姿勢
を特徴抽出する。人数の域値は０、１、２、３人以上と
する。床面に対する位置は、床面を９等分割し、各領域
に番号を付け、この番号を域値とする。姿勢は人毎に立
位、座位、臥位の３種類を識別する。次に、取り込んだ
熱画像のすべてについて順次連続する２枚の熱画像から
得られた床面に対する在室者の位置の変化から人毎に在
室者の活動量を求める。活動量の単位は単位時間に移動
した距離すなわち速さとし、域値は静止、徒歩、早足と
する。また、熱画像からは環境情報として基準の床面を
決めるための部屋の広さの抽出および補助暖房の使用状
態すなわちオンオフを抽出する。次に環境知識化部１６
では、光センサー装置１３からの環境情報、時計・カレ
ンダー発生手段２３からの時刻および熱画像処理部１５
で抽出した補助暖房の使用状態から居住者の部屋使用意
思の有無や種類を判断する。人が不在で照明もしくは補
助暖房が動作している場合を部屋状態１、人が不在で照
明および補助暖房が動作して居ない状態を部屋状態２、
在室者がいて照明が消えた状態を部屋状態３、在室者が
居て照明もしくは日射が有る状態を部屋状態４とする。
これらの部屋状態は生活シーン推定のための一要素とな
る。

【００１１】一方、居住者から部屋用途を部屋用途設定
スイッチ２２により設定してもらう。部屋の用途は、居
間型、寝室型、ワンルームマンション型、客間型の４種
類である。ここで、居間型とは家族の公室として利用し
ている部屋のことである。寝室型は寝室および子供の勉
強部屋で個人の部屋として用い、就寝場所として利用す
る部屋を指す。ワンルームマンション型とはトイレや入
浴を除いてほとんど全ての生活行為が営まれ得る部屋を
指す。客間型とは、日常あまり使用しない部屋を指す。
以上がセンサ入力から特徴抽出によって得られる特徴量
と利用者の入力によって得られる情報である。

【００１２】このようにして得られた特徴量はあくまで
３０秒間の観測時間の中で得られる室内の情報でしかな
く、場合によっては実際２人いる人数が１人と判断され
るような観測誤差を含む可能性がある。また、室内のあ
る場所に静止している人がいるかいないか、また、観測
された室内移動が単なる一時的な移動なのか室内を動き
回っているのかなどについても一処理単位時間内の観測
データだけでは判断が不可能である。そこで生活シーン
を推定するためにより有用な室内人間情報を得るために
は一定時間、特徴量を記憶しこれら特徴量の時系列変動
から判断することが有効と考えられる。そこで、生活シ
ーン分類手段１７では、最初に特徴量記憶部１８で現時
点より前２分３０秒間、すなわち５処理単位の特徴量を
常に記憶し、演算部１９で合計３分間の特徴量から処理
単位時間にまたがる室内人間情報を演算する。ここでい
う室内人間情報とは、特徴量の人数からは代表人数を求
め、位置からは室内の静止者の状況を全員静止、全員活
動、一部静止で分類する。姿勢については一人一人につ
いて特徴抽出されるので、部屋全体としてどのような姿
勢がとられている割合が多いかを表わす指標として立位
度、座位度、臥位度を求める。活動量についても同様に
在室者一人一人について特徴量が求められるので、部屋
全体としての在室者の活動の度合いを表わす指標として
静止度、徒歩度、早足度を求める。

【００１３】次に、これら室内人間情報と特徴量の関係
を述べる。代表人数は３分間の最大人数とし域値は０、
１、複数とする。ここで、最大値を代表値としたのは観
測誤差を補うためである。次に、在室者の位置移動につ
いては室内を図２（ａ）に示すように９等分割してそれ
ぞれに領域番号を対応させた場合、もし室内に複数の在
室者が居て全員が場所を動かないときは、図２（ｂ）の
ように各領域番号に対する在室者が滞在した度数は当該
場所で最大値６をとり、それ以外はすべて０となる。す
なわち、ある領域番号の度数が最大値をとり、他の領域
番号が０のとき「全員静止」は１としそれ以外は０とす
る。次に、室内に複数の在室者が居て一人だけ静止し他
の人は動き回っている場合は、図２（ｃ）に示すように
ある領域番号のみが最大値をとりそれ以外の領域番号で
少なくとも０以外の値をとることとなる。この場合、
「一部静止」は１としそれ以外は０とする。またどこに
も静止者が居ないときは、図２（ｄ）のようにどの領域
番号も最大値をとらず、また少なくとも度数０以外の領
域番号が存在する。この場合、「全員活動」は１としそ
れ以外は０とする。

【００１４】次に、姿勢から求める室内人間情報に関し
て説明する。図３（ａ）は、始め３人の在室者が居て後
に１人になったときの各処理単位時間毎に得られた姿勢
を表わすものである。Ａを立位、Ｂを座位、Ｃを臥位と
する。この場合、室内でどのような姿勢がとられること
が多かったかを示す指標として延べ人数を分母とし、各
姿勢のとられた回数を人数分カウントした値を分子とす
る値を用いる。すなわち、この図３（ａ）の例では、立
位度は４／１４、座位度は８／１４、臥位度は２／１４
である。

【００１５】次に、活動量から求める室内人間情報につ
いて説明する。図３（ｂ）は、始め３人在室者が居て後
に１人になったときの各処理単位時間毎に得られた活動
量を表わすものである。Ａを静止、Ｂを徒歩、Ｃを早足
とする。この場合、室内でどのような動きがとられるこ
とが多かったかを示す指標として延べ人数を分母とし、
各活動量のとられた回数を人数分カウントした値を分子
とする値を用いる。すなわち、この図３（ｂ）の例で
は、静止度は１０／１４、徒歩度は３／１４、早足度は
１／１４である。

【００１６】以上のような方法で生活シーン推定に有用
な室内の人間情報を求める。生活シーン推定のために
は、上述した部屋状態および室内人間情報、部屋用途の
他に時間帯を用いる。時間帯は図４に示すようにあらか
じめ時刻をファジーのメンバーシップ関数で朝、昼、夕
方、夜の４つの時間帯と関連付け、ある時刻が得られた
ときどの時間帯にどの程度属しているかを０から１の数
値をによって帰属度として得られるようにしておく。こ
こで、ファジー集合を用いたのは、その境界時刻を明確
に定められないことによる。

【００１７】次に、図５に推定対象となる生活シーンと
その意味を示す。ここで、生活シーンの移り変わりを考
えた場合、番号７の就寝、番号８の起床、番号９の退
室、番号１０の入室は番号１〜番号６までのシーンが推
定された場合、シーンの変化として考えられる。そこ
で、分類対象とする生活シーンを番号１から番号６とす
る。さて、演算部１９では、推定対象となる生活シーン
の数だけ一次式を用意する。この一次式をＹn （n 1...
k ）、変数をＸi（i=1...p ）、係数をＡniとする。た
だし、ｋは推定対象となる生活シーンの個数であり、こ
こでは６である。以下にｎ番目の生活シーンを表わす一
次式を示す。Ｙn ＝Ａnp・Ｘp ＋Ａn(p-1)・Ｘ(p-1) ＋・・・・Ａn1・Ｘ1 ＋Ａn0 ・・・（１）ここで、変数Ｘi は熱画像処理部１５で求めた室内人間
情報、環境知識化部１６で求めた部屋状態および時間帯
である。全ての変数Ｘi は０から１の値をとり、個数す
なわちｐは２０である。図６に一次式の変数の一覧を示
す。係数Ａniは係数設定部２０であらかじめ定める。係
数の定め方は、各変数のラベルの意味が推定対象となる
生活シーンにどの程度重要性を持つかという観点から、
０から１までの実数で定める。また定数項Ａn0は部屋用
途設定スイッチ２３から得られる部屋用途に応じて定め
る。これは、部屋用途に応じて発生し易い生活シーンと
発生しにくい生活シーンを、計測以前に決めてしまうた
めである。このようにして定めた上記６個の一次式Ｙn
について演算部１９では一処理単位時間毎に演算を行
う。そして、比較部２１でまず、これらｋ個の一次式の
最大となるｎの値を求め、次にｎに対応する生活シーン
と現在の生活シーンの関係で図５の番号７から番号１０
までの変化条件に該当するか否かをチェックし、該当す
ればその番号の生活シーンを出力し、該当しなければｎ
に対応する生活シーンを最終的に出力する。

【００１８】図７（ａ）に本実施例の６つの生活シーン
に対応する一次式の係数と定数項を示す。定数項は、居
間の部屋用途に対応する値を設定してある。ここで、４
つのケースを基に一次式の値がどのような形で得られる
かを説明する。図７（ｂ）はそれぞれのケースに対応す
る一次式の変数である。最初にケース１では一人が在室
し、ほとんど動いていないが姿勢が座位または臥位の場
合である。この場合図７（ｃ）のケース１に示すように
Ｙ３の「まなび」が6.07、Ｙ５の「団らん」が6.06と可
能性も高いが、Ｙ４の「くつろぎ」が6.95となり妥当な
推定を行っている。図７（ｃ）のケース２は、夕方の在
室者がいない状況である。ケース２の結果では、Ｙ６の
「活動的家事」が2.80と高いが、「不在」が最大の3.4
となり妥当な推定を行っている。ケース３およびケース
４では夜間、在室者が１人いて、照明を消し、それ以降
動きがだんだん少なくなる状況を表わしたものである。
ケース３ではまだ動きや姿勢の変化があるため、場所が
居間ということもあってＹ４の「くつろぎ」が5.21と最
も高い。しかし、時間の経過とともに動きがなくなり姿
勢も臥位のみになったとき、ケース４に示すようにＹ２
の「睡眠」が6.1 となりＹ４の「くつろぎ」5.6 を上回
り、眠ってしまったと推定する。

【００１９】以上のように本実施例によれば、赤外線セ
ンサー装置１２、光センサー装置１３および熱画像処理
部１５を設けることで在室者に関する詳細な精度良い抽
出が可能となり、また部屋の使用、不使用状態を環境情
報と環境知識化部１６から得ることで、在室者が短時間
部屋を空けただけで、単純に生活シーンを不在とするよ
うな人の動きに過敏に反応し過ぎる生活シーンの出力を
避けることができる。また部屋用途設定スイッチ２２を
設けることで、生活シーン分類手段１９の中で部屋用途
に応じて発生し易い生活シーンと発生しにくい生活シー
ンをあらかじめ分けることができ、さらに時間帯を生活
シーン推定のための要素とすることで、誤りの少ない生
活シーンの推定が可能となる。

【００２０】また、このような生活シーン推定装置を空
気調和機の制御部に組み込むことにより、より細かな空
調制御を行なうことができる。特に、本願出願人が先に
出願した特願平３−２１６８４７号明細書に記載した
「空気調和機制御装置」に本装置を組み込み、本装置の
出力をそれぞれ「操作内容推測手段」および「学習手
段」に入力することにより、より快適な自動空調運転を
実現することができる。

【００２１】

【発明の効果】以上のように本発明は、少なくとも人検
知手段、環境検知手段、特徴抽出手段、部屋用途設定手
段、生活シーン分類手段を設けることにより在室者に関
する詳細かつ精度良い情報を抽出し、生活実態にあった
生活シーンを出力することができる優れた生活シーン推
定装置およびこれを利用した空気調和機を実現できるも
のである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例における生活シーン推定装置
の構成を示す概略ブロック図

【図２】（ａ）同実施例における室内領域分割を示す模
式図（ｂ）同実施例における全員静止の場合の領域番号別ヒ
ストグラム（ｃ）同実施例における一部静止の場合の領域番号別ヒ
ストグラム（ｄ）同実施例における全員活動の場合の領域番号別ヒ
ストグラム

【図３】（ａ）同実施例における姿勢変化を示す状態変
移図（ｂ）同実施例における活動量変化を示す状態変移図

【図４】同実施例における時間帯を表わすメンバーシッ
プ関数のグラフ

【図５】同実施例における推定対象となる生活シーンの
一覧図

【図６】同実施例における一次式の変数の一覧図

【図７】（ａ）同実施例における一次式の係数の一覧図（ｂ）同実施例における一次式の変数の一覧図（ｃ）同実施例における一次式の値の一覧図

【符号の説明】

１１室内１２赤外線センサー装置（人検知手段）１３光センサー装置（環境検知手段）１４特徴抽出手段１５熱画像処理部１６環境知識化部１７生活シーン分類手段１８特徴量記憶部１９演算部２０係数設定部２１比較部２２部屋用途設定スイッチ２３時計・カレンダー発生手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者赤嶺育雄大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者清水真大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者藤原克彦大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (56)参考文献特開昭63−108145（ＪＰ，Ａ) 特開平２−254247（ＪＰ，Ａ) 特開平３−170741（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) F24F 11/02

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】室内における人間情報を検知する人検知
手段と、室内における環境情報を検知する環境検知手段
と、検知された人間情報および環境情報から特徴となる
量を抽出する特徴抽出手段と、部屋の用途を居住者が予
め設定する部屋用途設定手段と、前記特徴抽出手段から
得られた人間情報および環境情報からの特徴量と前記部
屋用途情報の少なくとも１つを入力パラメータとして生
活シーンを部屋用途に応じて分類する生活シーン分類手
段とを備えた生活シーン推定装置。
【請求項２】月、曜日および時刻を得るための時計・
カレンダー発生手段を備えた請求項１記載の生活シーン
推定装置。
【請求項３】部屋用途設定手段により設定可能な用途
が、居間型、寝室型、ワンルームマンション型、客間型
であることを特徴とする請求項１記載の生活シーン推定
装置。
【請求項４】人検知手段が室内の熱画像を取り込む焦
電型の赤外線センサー装置であり、特徴抽出手段により
在室者の有無、人数、床面に対する位置、姿勢、動きを
熱画像から特徴抽出することを特徴とする請求項１から
３のいずれかに記載の生活シーン推定装置。
【請求項５】生活シーン分類手段が過去の特徴量を記
憶する特徴量記憶部と、推定対象となる生活シーンに対
応し少なくとも特徴抽出手段から得られる特徴量を変数
とするシーン判定のための関数値を計算する演算部と、
この演算部で計算する関数の係数を定める係数設定部
と、各生活シーン毎の関数の計算値を比較して関数に対
応する生活シーンを出力する比較部とを有することを特
徴とする請求項１から４のいずれかに記載の生活シーン
推定装置。
【請求項６】生活シーン分類手段におけるシーン判定
のための関数が一次式であり、この関数の入力変数が、
少なくとも特徴抽出手段から得られる特徴量の時系列デ
ータから演算される値であるとともに、現在時刻と時間
帯をファジー集合とするのメンバーシップ関数から時間
帯に対する帰属度を得、その帰属度を入力変数とするこ
とを特徴とする請求項５記載の生活シーン推定装置。
【請求項７】生活シーン推定手段におけるシーン判定
のための関数の定数項の値を部屋用途に応じて変更させ
ることを特徴とする請求項３から６のいずれかに記載の
生活シーン推定装置。
【請求項８】推定する生活シーンが不在、睡眠、団ら
ん、学び、くつろぎ、活動的家事、起床、就寝、入室、
退室であることを特徴とする請求項１から７のいずれか
に記載の生活シーン推定装置。
【請求項９】環境検知手段が室内照明の点灯状態を検
知することを特徴とする請求項１から８のいずれかに記
載の生活シーン推定装置。
【請求項１０】請求項１から９のいずれかに記載の生
活シーン推定装置を用いた空気調和機。