JP6272126B2 - 空気調和機 - Google Patents

Description

本発明は、空気調和機に関する。

一般的に、空調環境は、人の睡眠の質に大きく影響を与えることがよく知られている。例えば、空気調和機は、睡眠中の人の生理状態に合わせて空気調和を行うことで、人の睡眠の質を改善することが望まれている。

具体的には、空気調和機の中には、睡眠中の人の生体情報を検知し、検知した人の生体情報に基づいて人の生理状態を推定し、推定した生理状態に基づいて空気調和を行うものがあった（例えば、特許文献１参照）。

特開２００７−１３２５５８号公報（段落［００１６］）

特許文献１に記載の空気調和機は、上記の動作を行うことで、人の睡眠状態に応じた空調環境を実現している。特許文献１に記載の空気調和機は、上記の生体情報として、例えば、睡眠中の人の寝返り等の体動、呼吸、及び心拍等を利用している。

次に、特許文献１に記載のような従来の空気調和機が、生体情報のうち、例えば、睡眠中の人の寝返り等の体動を利用する場合について説明する。この場合、従来の空気調和機は、体動があれば、空気調和を行う。

睡眠中の人の体動には、複数の目的が含まれる。例えば、第１の目的は、血液循環が滞ることを防ぐことである。つまり、第１の目的は、人にかかる重力の方向を一定にしないことである。第２の目的は、温湿度調整である。第３の目的は、睡眠サイクルのリズムを整えることである。

このような複数の目的のうち、第２の目的である温湿度調整に起因した体動は、睡眠中の人が発汗状態にあることが想定されている。よって、空調環境の変更が必要なものは、第２の目的に起因する体動であり、第１の目的及び第３の目的の何れか一方に起因する体動ではない。

つまり、従来の空気調和機は、体動が第２の目的に起因する場合に空調環境を変更することで、さらによい睡眠環境を生じさせることができるものの、体動が第１の目的及び第３の目的に起因する場合に空調環境を変更しても、さらによい睡眠環境を生じさせることができなかった。

したがって、従来の空気調和機は、体動に応じて空気調和を行う際、体動が第２の目的に起因する場合は有効であるが、体動が第１の目的及び第３の目的の何れか一方に起因する場合は有効ではない。仮に、従来の空気調和機は、第１の目的に起因する体動のときに空気調和を行った場合、必要以上に人のいる空調環境を変更し、血液循環の滞りの改善を阻害するため、人の睡眠の質を改善することができない。また、仮に、従来の空気調和機は、第３の目的に起因する体動のときに空気調和を行った場合、人はノンレム睡眠の終了時、レム睡眠への移行時、及びレム睡眠の終了時の何れかであると想定されるため、必要以上に人のいる空調環境を変更し、人に不要な刺激を与える恐れがあり、人の睡眠の質を改善することができない。

しかし、従来の空気調和機は、このような複数の目的のうち、どの目的に起因した体動であるかを判別できなかった。よって、従来の空気調和機は、空調環境の変更が必要のない第１の目的及び第３の目的の何れか一方に起因する体動が行われていたとしても、空気調和を行って空調環境を変更した。

換言すれば、従来の空気調和機は、睡眠中の人の寝返りの要因を判定することができないため、睡眠中の人の寝返りの要因が温湿度調整にある場合に空調環境を変更することができないという問題点があった。

本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたもので、睡眠中の人の寝返りの要因が温湿度調整にある場合に空調環境を変更することができる空気調和機を提供することを目的とするものである。

本発明に係る空気調和機は、空調環境に存在する人に関する情報に基づいて空調環境を制御する空気調和機であって、前記人に関する情報を画像データとして取得し、取得した前記画像データに基づいて、前記人の体動の要因を判定する睡眠状態算出部と、前記睡眠状態算出部で判定した判定結果に基づいて、前記空調環境を制御する制御部と、を備え、前記睡眠状態算出部は、前記画像データのうち、第１の画像と、前記第１の画像と比べて後で検知された第２の画像との類似度を求め、前記類似度が類似閾値未満である場合、前記人の体動の要因が前記人の温湿度調整にあるか否かを判定する判定処理を行い、前記制御部は、前記睡眠状態算出部の判定結果が前記温湿度調整である場合、前記空調環境を制御するものである。

本発明に係る空気調和機は、睡眠中の人の画像データを解析することで、睡眠中の人の寝返りの要因が温湿度調整にある場合に空調環境を変更することができる。したがって、本発明に係る空気調和機は、さらによい睡眠環境を生じさせることができる空気調和機を提供することができるという効果を有する。

本発明の実施の形態１に係る空気調和機１の概略構成の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る空気調和機１の睡眠状態算出部１３の機能構成の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１に係る空気調和機１の睡眠状態に基づいた温湿度調整制御例を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態１に係る空気調和機１が取得した睡眠者の寝返り前後の可視画像及び熱画像の一例を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る空気調和機３の概略構成の一例を示す図である。 本発明の実施の形態２に係る空気調和機３の睡眠状態に基づいた温湿度調整制御例を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、本発明の実施の形態１、２の動作を行うプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列に行われる処理であるが、必ずしも時系列に処理されなくても、並列的又は個別に実行される処理を含んでもよい。

なお、本実施の形態１、２は、単独で実施されてもよく、組み合わせて実施されてもよい。いずれの場合においても、下記で説明する有利な効果を奏することとなる。また、本実施の形態１、２のそれぞれで説明する各種値及びフラグ等の設定例は一例を示すだけであり、特にこれらに限定されない。

実施の形態１．
（概要の説明）
図１は、本発明の実施の形態１に係る空気調和機１の概略構成の一例を示す図である。空気調和機１は、睡眠中の人の寝返り、すなわち、体動の要因に基づいて、空調環境を制御することで、さらによい空調環境を作り上げ、人の睡眠の質を改善するものである。以下、空気調和機１の詳細について順に説明する。

（構成の説明）
図１に示すように、空気調和機１は、センサ部１１、睡眠状態算出部１３、入出力インターフェース１９、フラップ２１、室内ファン２３、圧縮機２５、及び制御部３１等を備えている。また、空気調和機１は、リモートコントローラ５と各種信号を送受信する。

センサ部１１は、人の状態、例えば、人の温度、人の動き、並びに人及び人の周囲の色等のような人に関する情報を認識するセンサで構成され、センサの検知結果を睡眠状態算出部１３に供給する。センサ部１１は、例えば、サーモパイルセンサー又は焦電センサー等で人の温度又は動き等を検知し、イメージセンサーを搭載したカメラ等で人及び人の周囲の色又は動き等を検知する。

つまり、センサ部１１は、温度、動き、及び色等のような人に関する情報を検知し、検知結果である人に関する情報を含むデータを睡眠状態算出部１３に供給する。なお、センサ部１１は、人と、空気調和機１との間の距離を求めるために、レーザー光等を照射するセンサと、そのレーザー光等の反射波を受信するセンサとを備えていてもよい。

なお、上記で説明した各種センサーは一例であり、特にこれらに限定されない。例えば、人の温度を検知するセンサは、フォトダイオード又は近赤外線までの感度分布を有するＣＣＤイメージセンサー等で構成されてもよい。また、例えば、人及び人の周囲の色を検知するセンサは、ＣＣＤイメージセンサー又はＣＭＯＳイメージセンサー等で構成されてもよい。

要するに、人の温度を検知するセンサは、人の温度の検知結果を熱画像データとして利用できるデータ形式で出力するものであればよい。また、人及び人の周囲の色を検知するセンサは、人及び人の周囲の色の検知結果を可視画像データとして利用できるデータ形式で出力するものであればよい。

なお、センサ部１１は、人に関する情報を含むデータを睡眠状態算出部１３に供給すると共に、人に関する情報を検知したときの各種情報を睡眠状態算出部１３に供給してもよい。例えば、センサ部１１は、人の位置を検知後、上記で説明したような人に関する情報を検知する動作を行う。このとき、センサ部１１は、人の位置を検知したときのセンサの状態、例えば、センサの角度等を記憶することで、人の位置を検知したときのセンサの状態を睡眠状態算出部１３に供給してもよい。

睡眠状態算出部１３は、センサ部１１から供給される各種データのうち、人に関する情報を含むデータを画像データに変換し、人に関する情報を画像データとして取得する。睡眠状態算出部１３は、取得した画像データに基づいて、睡眠中の人の睡眠状態を算出し、算出結果等を制御部３１に供給する。ここで、画像データは、例えば、熱画像データ又は可視画像データである。よって、睡眠状態算出部１３は、熱画像データ又は可視画像データに基づいて、睡眠中の人の睡眠状態を算出し、算出結果等を制御部３１に供給する。

睡眠状態算出部１３は、睡眠中の人の睡眠状態として、例えば、睡眠深度、体動の有無、及び体動の目的等を算出する。算出される体動の目的は、一般的に複数存在すると想定される。例えば、第１の目的は、血液循環が滞ることを防ぐことである。第２の目的は、温湿度調整である。第３の目的は、睡眠サイクルのリズムを整えることである。

睡眠状態算出部１３は、体動が、温湿度調整に起因した寝返りであるか否かを求める。つまり、睡眠状態算出部１３は、体動の要因が、温湿度調整にあるか否かを判定し、判定結果を制御部３１に供給する。また、睡眠状態算出部１３は、センサ部１１から供給された画像データに基づいて、睡眠中の人、すなわち、睡眠者の人体位置を特定した画像データを制御部３１に供給してもよい。

睡眠状態算出部１３の具体例について図２を用いて説明する。図２は、本発明の実施の形態１に係る空気調和機１の睡眠状態算出部１３の機能構成の一例を示す図である。図２に示すように、睡眠状態算出部１３は、画像取得部４１、人体位置決定部４３、類似度算出部４５、画像解析部４７、及び体動要因判定部４９等を備えている。

画像取得部４１は、外部から供給される画像データを取得し、取得した画像データを人体位置決定部４３に供給する。画像取得部４１は、例えば、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機がある場合、センサ部１１から画像データを取得する。

次に、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機について説明する。睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機は、例えば、図１に記載のリモートコントローラ５から供給されたユーザ設定が空気調和機１に送信されたときである。また、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機は、例えば、タイマー設定に伴う自動運転開始時刻である。また、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機は、例えば、３０分のような一定時間にわたり、室内の様子を検知した結果、人の動作がないと判定されたとき、すなわち、一定時間にわたり、人の動作を検知しなかったときである。

空気調和機１は、上記で説明した何れの契機の場合であっても、睡眠者の睡眠状態の検知を開始するときは、人が睡眠をとろうとしていると想定される。よって、空気調和機１は、人の睡眠を阻害しないようにするために、室内ファン２３の回転数を低下させる。また、空気調和機１は、上記で説明した何れの契機の場合であっても、睡眠者の睡眠状態の検知を開始するときは、睡眠時に風が連続的に人に当たることが人の健康及び睡眠にはよくないと想定される。よって、空気調和機１は、フラップ２１を動作させ、睡眠者に風が直接当たらないように制御を行う。

次に、人体位置決定部４３について説明する。人体位置決定部４３は、取得した画像データから睡眠者の人体位置を決定し、決定した人体位置を類似度算出部４５又は制御部３１に供給する。人体位置決定部４３は、取得した画像データに基づいて、空気調和機１から人体までの距離を推定し、空気調和機１から人体までの距離を決定する。人体位置決定部４３は、例えば、センサ部１１に設けられている各種センサと睡眠者との間の角度と、空気調和機１の設置された高さとに基づいて、空気調和機１から睡眠者までの距離を求めればよい。

なお、上記で説明した空気調和機１から睡眠者までの距離の求め方は一例であり、特にこれに限定されない。例えば、人体位置決定部４３は、ドップラー効果を利用した測定を行ってもよい。具体的には、取得した画像データが熱画像データであれば、熱の放散量から熱画像データに含まれる人の位置を大まかに把握し、把握した位置にレーザ光を発射し、レーザ光の往復時間に基づいて、空気調和機１から睡眠者までの距離を求めてもよい。また、例えば、人体位置決定部４３は、取得した画像データが可視画像データであれば、可視画像データを解析して人の形状を検出し、検出結果から人の位置を大まかに把握し、把握した位置にレーザ光を発射し、レーザ光の往復時間に基づいて、空気調和機１から睡眠者までの距離を求めてもよい。

なお、次に説明する類似度算出部４５が人の位置を参照しない場合、人体位置決定部４３は、類似度算出部４５に決定した人体位置を供給しなくてもよい。

次に、類似度算出部４５について説明する。類似度算出部４５は、今回の画像と、前回の画像とに基づいて、睡眠者の睡眠姿勢の類似度を算出し、算出した類似度を判定し、判定結果を画像解析部４７に供給する。類似度算出部４５は、今回の画像と、前回の画像とを比較し、類似度が高ければ、睡眠者は体動、すなわち、寝返りをしていないと判定し、類似度が低ければ、睡眠者は体動、すなわち、寝返りをしていると判定する。類似度算出部４５は、算出した類似度と、予め設定された定数とを比較することで、睡眠者の体動を判定する。例えば、定数が８０％に設定された場合、類似度算出部４５は、類似度が８０％未満であれば睡眠者が体動していると判定する。なお、上記で説明した類似度という用語は、テンプレートマッチングで使用されている類似度という概念とは異なるものである。

なお、上記で説明したような２つの画像の比較演算は一例であり、今回の画像と、前回の画像との比較演算は特に限定されない。例えば、類似度算出部４５は、前回の画像である第１の画像と、今回の画像である第２の画像とに含まれる各種画像情報に基づいて比較演算をしてもよい。具体的には、類似度算出部４５は、それぞれの画像を画素値に関する統計値と想定し、それぞれの画素値に関する統計値の相互相関係数に基づいて、比較演算を実施してもよい。また、類似度算出部４５は、それぞれの画像の色ヒストグラムを比較してもよい。また、類似度算出部４５は、ハフ変換を用いることで、前回の画像と、今回の画像とを比較してもよい。

なお、類似度算出部４５は、人体位置を利用する場合、前回の画像及び今回の画像のそれぞれの画像データのうち、人体位置とその周囲とを抽出し、抽出したもの同士を比較してもよい。この場合、類似度算出部４５は、画像全体を比較しないため、その分だけ比較演算量を減らす。

次に、画像解析部４７及び体動要因判定部４９について説明する。画像解析部４７は、画像データの種類を解析する。例えば、画像解析部４７は、画像データが熱画像データ及び可視画像データの何れであるかを判定し、判定結果を体動要因判定部４９に供給する。体動要因判定部４９は、体動があれば、体動の目的、すなわち、体動の要因を判定する。

体動要因判定部４９は、上記３つの要因のうち、第２の要因であるか否かを判定する。次に、第２の要因である温湿度調整が生じる事例について説明する。例えば、人が仰向きに寝ている状態であり、背中側に汗をかき、寝具及び着衣が湿っていると想定する。このような想定の場合、第２の要因に起因した体動後の状態は、第１の要因及び第３の要因のそれぞれの体動後の状態と比べ、湿っている分だけ蒸散熱が作用している状態となったため、温度低下の速度が速くなっている。また、このような想定の場合、第２の要因に起因した体動後の状態は、第１の要因及び第３の要因のそれぞれの体動後の状態と比べ、湿っている分だけ今回の画像に含まれる方の寝具及び着衣の色が変化している状態となっている。

そこで、体動要因判定部４９は、画像データが熱画像データであれば、温度低下の速度を判定し、判定結果を制御部３１に供給する。また、体動要因判定部４９は、画像データが可視画像データであれば、色に変化があるか否かを判定し、判定結果を制御部３１に供給する。

次に、図１に戻り、入出力インターフェース１９、フラップ２１、室内ファン２３、圧縮機２５、及び制御部３１について説明する。入出力インターフェース１９、フラップ２１、室内ファン２３、及び圧縮機２５は、制御部３１が制御する。

入出力インターフェース１９は、各種外部機器と、制御部３１との間の各種信号の送受信を仲介するインターフェースである。入出力インターフェース１９は、例えば、リモートコントローラ５と、制御部３１との間で、各種信号の送受信を仲介する。この結果、制御部３１は、リモートコントローラ５からの指令を判定し、判定結果に応じた制御指令を生成し、フラップ２１、室内ファン２３、及び圧縮機２５等に制御指令を供給する。

制御部３１は、睡眠状態算出部１３が算出した睡眠中の人の睡眠状態に応じて、図示しない冷媒回路の冷凍サイクルを制御することで、空調環境の空気調和を行う。ここで、図示しない冷媒回路は、少なくとも、圧縮機２５、図示しない室外熱交換器、図示しない膨張弁、及び図示しない室内熱交換器が、図示しない冷媒配管を介して接続され、冷凍サイクルが形成されるものと想定する。

次に、フラップ２１、室内ファン２３、及び圧縮機２５の動作例について説明する。フラップ２１は、例えば、短手方向に沿って一定の曲率を有し、長手方向に沿って板状の部材で構成され、風の方向を変更するものである。例えば、フラップ２１は、制御部３１からの制御指令に応じて、空調環境に存在する人の方向へ風を向けたり、人以外の方向へ風を向けたりする。

室内ファン２３は、ファンが、シャフトを有する電動機に設けられ（何れも図示せず）、シャフトの回転数を変化させることで、風量を変更するものである。例えば、室内ファン２３は、制御部３１からの制御指令に応じて、空調環境に供給する風量を調整する。

圧縮機２５は、図示しない冷媒回路の一部を構成し、運転周波数が変化することで、冷媒の吐出量を変更するものである。例えば、圧縮機２５は、制御部３１からの制御指令に応じて、図示しない冷媒回路を循環する冷媒量を調整し、図示しない室内熱交換器及び図示しない室外熱交換器のそれぞれの熱交換量を制御する。

フラップ２１、室内ファン２３、及び圧縮機２５の動作の具体例について説明する。制御部３１は、睡眠状態算出部１３から供給された算出結果に含まれる体動の要因が温湿度調整である場合、睡眠者の睡眠環境を快適にするために、睡眠者のいる室内等のような空調環境を制御する。

例えば、夏季においては、暑い場合に寝返りが発生すると想定される。そこで、制御部３１は、フラップ２１と、室内ファン２３との動作を変化させ、睡眠者に風を届ける。この結果、空気調和機１は、睡眠者の寝苦しさを解消させる。また、制御部３１は、圧縮機２５の出力を増加させ、睡眠者のいる室内等の空調環境の温度を低下させてもよい。この結果、空気調和機１は、睡眠者の寝苦しさを解消させる。

なお、睡眠者に風を届けるとしても、あまりにも風速が速ければ、睡眠者に快眠を妨げる刺激を与え、睡眠者の中途覚醒を引き起こす恐れがある。そこで、制御部３１は、睡眠状態算出部１３で求めた睡眠者の位置情報に基づいて、室内ファン２３の回転数と、フラップ２１の角度とを調整し、睡眠者に届く風を、例えば、約０．３ｍ／ｓ以下にする。ここで、約０．３ｍ／ｓ以下となる室内ファン２３の回転数は制御部３１に事前に設定されていると想定する。また、室内の温度の低下もあまりにも低くなると、睡眠者に快眠を妨げる刺激を与え、睡眠者の中途覚醒を引き起こす恐れがある。そこで、制御部３１は、圧縮機２５の出力を調整し、室内の温度の低下幅を０．５℃以内に抑える。

なお、上記で説明した数値例は一例であり、特にこれらに限定されない。例えば、制御部３１は、睡眠者に届く風が約０．２ｍ／ｓ以下となるように制御を実施してもよい。また、例えば、制御部３１は、室内の温度の低下幅を０．６℃以内に抑えるように制御を実施してもよい。つまり、制御部３１は、睡眠者の中途覚醒を引き起こす恐れがないと想定される閾値と比較する制御を実施すればよい。

なお、実際の制御としては、空気調和機１は、画像データが熱画像データである場合、今回の画像と、前回の画像とで、温度低下の速度が速度閾値以上であるか否かを判定すればよい。また、実際の制御としては、空気調和機１は、画像データが可視画像データである場合、今回の画像と、前回の画像とで、画像データに含まれる色に変化があるか否かを判定すればよい。要するに、空気調和機１は、熱画像データであっても可視画像データであっても、汗をかいたことに起因した変化が検知できればよい。それは、汗をかいたということは、体動の要因が温湿度調整にあると想定されるからである。

また、空気調和機１は、速度閾値を複数有していてもよい。例えば、空気調和機１は、第１速度閾値と、第１速度閾値と比べて大きい値である第２速度閾値と、第２速度閾値と比べて大きい値である第３速度閾値とを有していると想定する。空気調和機１は、温度低下の速度が、第１速度閾値以上であって、第２速度閾値未満の場合、フラップ２１の向きを変更する動作を開始するようにしてもよい。空気調和機１は、温度低下の速度が、第２速度閾値以上であって、第３速度閾値未満の場合、室内ファン２３の風量を変更する動作を開始するようにしてもよい。空気調和機１は、温度低下の速度が、第３速度閾値以上の場合、圧縮機２５の運転周波数を変更する動作を開始するようにしてもよい。

また、空気調和機１は、色の変化を複数の段階で判定してもよい。例えば、空気調和機１は、画像データに色相値、彩度値、及び明度値が含まれる場合、２つの画像データ同士の色相値、彩度値、及び明度値の差異を複数の段階に分けて判定してもよい。また、空気調和機１は、画像データに色相値、彩度値、及び輝度値が含まれる場合、２つの画像データ同士の色相値、彩度値、及び輝度値の差異を複数の段階に分けて判定してもよい。また、空気調和機１は、画像データに輝度値が含まれる場合、２つの画像データ同士の輝度値のヒストグラムの差異を複数の段階に分けて判定してもよい。

具体的には、空気調和機１は、画像データの差異の大きさを、第１段階と、第１段階と比べて差異の大きい第２段階と、第２段階と比べて差異の大きい第３段階とに分けて判定すると想定する。空気調和機１は、差異が第１段階以上であり、第２段階未満であれば、フラップ２１の向きを変更する動作を開始するようにしてもよい。空気調和機１は、差異が第２段階以上であり、第３段階未満であれば、室内ファン２３の風量を変更する動作を開始するようにしてもよい。空気調和機１は、差異が第３段階以上であれば、圧縮機２５の運転周波数を変更する動作を開始するようにしてもよい。

このとき、空気調和機１は、何れの動作の場合であっても、人の温度を下げるように制御をすればよい。例えば、空気調和機１は、フラップ２１の向きを変更する場合、人がいる方向へ向きを変更すればよい。空気調和機１は、室内ファン２３の風量を変更する場合、室内ファン２３が空調環境に供給する風量を強くすればよい。空気調和機１は、圧縮機２５の運転周波数を変更する場合、運転周波数を増加させればよい。

また、上記で説明したように、夏季においては、暑い場合に寝返りが発生すると想定される。よって、空気調和機１は、風又は温度を変化させることで、睡眠者の放熱を促す動作をするが、長時間にわたり、睡眠者への風当たり又は室温の低下を持続させると、冷えに伴う睡眠者の中途覚醒を引き起こす恐れがある。そこで、空気調和機１は、睡眠者の温度、すなわち、人体の温度が下がった場合、空調環境の設定状態を元に戻す。

例えば、空気調和機１は、センサ部１１から供給される画像データに基づいて、人体の温度が下がったか否かを判定する。具体的には、空気調和機１は、睡眠者の寝具又は着衣の色が周りと同じ色になった場合、放熱ができたと判定し、動作を元に戻せばよい。また、空気調和機１は、睡眠者の寝具又は着衣の温度が周りと同じ温度になった場合、放熱ができたと判定し、動作を元に戻せばよい。

空気調和機１は、仮に、睡眠者の寝具又は着衣の色又は温度が周りと同じにならなかったとしても、長時間の冷えは睡眠者の中途覚醒を引き起こす恐れがあるため、制限時間が設けられている。例えば、空気調和機１は、５分間にわたり、室内を冷やす運転を行った場合、動作を元に戻せばよい。なお、制限時間の計時は、図示しない計時回路等の電気回路で実施されてもよく、制御部３１内部に一時的に構成される計時モジュール等のソフトウェアで実施されてもよい。

なお、上記で説明した動作を元に戻すという意味は、睡眠状態算出部１３が、画像データに含まれる人の生体情報に基づいて、人の体動の要因が人の温湿度調整にあるか否かを判定する判定処理を実行する前の空調環境の設定状態に戻すということである。

なお、実施の形態１で説明される各機能をハードウェアで実現するか、ソフトウェアで実現するかは問わない。つまり、実施の形態１で説明される各ブロック図は、ハードウェアのブロック図と考えても、ソフトウェアの機能ブロック図と考えてもよい。例えば、各ブロック図は、回路デバイス等のハードウェアで実現されてもよく、図示しないプロセッサ等の演算装置上で実行されるソフトウェアで実現されてもよい。

また、実施の形態１で説明されるブロック図の各ブロックは、その機能が実施されればよく、それらの各ブロックの上位集合、下位集合、又は部分集合で構成されてもよい。

（動作の説明）
次に、上記の構成を前提として、空気調和機１の動作例について図３及び図４を用いて説明する。図３は、本発明の実施の形態１に係る空気調和機１の睡眠状態に基づいた温湿度調整制御例を説明するフローチャートである。図４は、本発明の実施の形態１に係る空気調和機１が取得した睡眠者の寝返り前後の可視画像及び熱画像の一例を示す図である。

（空調制御処理）
（ステップＳ１１）
空気調和機１は、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機があるか否かを判定する。空気調和機１は、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機がある場合、ステップＳ１２に進む。一方、空気調和機１は、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機がない場合、ステップＳ１１に戻る。

（ステップＳ１２）
空気調和機１は、センサ部１１から画像データを取得する。

（ステップＳ１３）
空気調和機１は、睡眠者の人体位置を決定する。

（ステップＳ１４）
空気調和機１は、今回の画像と前回の画像とに基づいて睡眠者の睡眠姿勢の類似度を算出する。

（ステップＳ１５）
空気調和機１は、類似度が定数以上であるか否かを判定する。空気調和機１は、類似度が定数以上である場合、ステップＳ２１に進む。一方、空気調和機１は、類似度が定数以上でない場合、すなわち、類似度が定数未満である場合、ステップＳ１６に進む。

（ステップＳ１６）
空気調和機１は、寝返りありと判定する。

（ステップＳ１７）
空気調和機１は、画像データを解析する。

（ステップＳ１８）
空気調和機１は、画像データの種類が何れであるかを判定する。空気調和機１は、画像データが熱画像データである場合、ステップＳ１９に進む。一方、空気調和機１は、画像データが可視画像データである場合、ステップＳ２２に進む。

（ステップＳ１９）
空気調和機１は、温度低下の速度が速度閾値以上であるか否かを判定する。空気調和機１は、温度低下の速度が速度閾値以上である場合、ステップＳ２０に進む。一方、空気調和機１は、温度低下の速度が速度閾値以上でない場合、ステップＳ２４に進む。

（ステップＳ２０）
空気調和機１は、速度フラグを１に設定する。

（ステップＳ２１）
空気調和機１は、寝返りなしと判定し、ステップＳ１２に戻る。

（ステップＳ２２）
空気調和機１は、画像データに含まれる色に変化があるか否かを判定する。空気調和機１は、画像データに含まれる色に変化がある場合、ステップＳ２３に進む。一方、空気調和機１は、画像データに含まれる色に変化がない場合、ステップＳ２４に進む。

（ステップＳ２３）
空気調和機１は、色フラグを１に設定する。

（ステップＳ２４）
空気調和機１は、速度フラグと色フラグとを論理和演算する。なお、温度低下の速度と、色の変化との判定に、フラグを利用した論理和演算を用いる一例について説明したが特にこれに限定されない。

ここで、睡眠者の寝返り前後の可視画像及び熱画像の一例について図４を用いて説明する。例えば、可視画像の場合、寝返りの前後で着衣の色に変化がある。つまり、寝返りの前後で、人及び人の周囲の色の変化がある。そこで、空気調和機１は、可視画像のうち、寝返り前の第１の画像と、第１の画像と比べて後で検知された寝返り後の第２の画像と、を比較する。空気調和機１は、第１の画像と、第２の画像とを比較することで、可視画像に含まれる色に変化があるか否かを判定する。

また、例えば、熱画像の場合、寝返りの前後で体温の高い部分に変化がある。つまり、寝返りの前後で、温度分布に変化がある。そこで、空気調和機１は、熱画像のうち、寝返り前の第１の画像と、第１の画像と比べて後で検知された寝返り後の第２の画像と、を比較する。空気調和機１は、第１の画像と、第２の画像とを比較することで、熱画像に含まれる体温の高い部分の温度低下の速度が速度閾値以上であるか否かを判定する。

次に、図３に戻り、フローチャートの説明を再開する。

（ステップＳ２５）
空気調和機１は、論理和演算の結果が１であるか否かを判定する。空気調和機１は、論理和演算の結果が１である場合、ステップＳ２６に進む。一方、空気調和機１は、論理和演算の結果が１でない場合、ステップＳ３１に進む。

（ステップＳ２６）
空気調和機１は、温湿度調整を行う。例えば、空気調和機３は、上記で説明したように、睡眠者に風を当てたり、睡眠者に送風する風量を強くしたり、睡眠者のいる室内の設定温度を低下させたりする。

（ステップＳ２７）
空気調和機１は、センサ部１１から画像データを取得する。

（ステップＳ２８）
空気調和機１は、制限時間を超えたか否かを判定する。空気調和機１は、制限時間を超えた場合、ステップＳ３０に進む。一方、空気調和機１は、制限時間を超えない場合、ステップＳ２９に進む。

（ステップＳ２９）
空気調和機１は、人体の温度が下がったか否かを判定する。空気調和機１は、人体の温度が下がった場合、ステップＳ３０に進む。一方、空気調和機１は、人体の温度が下がっていない場合、ステップＳ２６に戻る。

（ステップＳ３０）
空気調和機１は、設定状態を元に戻し、処理を終了する。

（ステップＳ３１）
空気調和機１は、暑さに起因する寝返りではないと判定し、ステップＳ１２に戻る。

（効果の説明）
以上の説明から、空気調和機１は、睡眠中の人の画像データを解析することで、睡眠中の人の寝返りの要因が温湿度調整にある場合に空調環境を変更することができる。したがって、空気調和機１は、さらによい睡眠環境を生じさせることができる。

具体的には、空気調和機１は、睡眠中の人の寝返りの要因が温湿度調整であれば、睡眠中の人が発汗状態であるので、睡眠中の人に風を当てたり、睡眠中の人がいる室内の温度を低下させたりすることで、睡眠中の人の放熱状態を促進させる。空気調和機１は、睡眠中の人の寝返りの要因が温湿度調整以外であれば、睡眠中の人が発汗状態でないため、睡眠中の人に風を当てたり、睡眠中の人がいる室内の温度を低下させたりする必要がない。

よって、空気調和機１は、必要な場合にのみ空調環境を変更するため、睡眠中の人にさらによい睡眠環境を作り上げることができる。

以上、本実施の形態１においては、空調環境に存在する人に関する情報に基づいて空調環境を制御する空気調和機１であって、人に関する情報を画像データとして取得し、取得した画像データに含まれる人の生体情報に基づいて、人の体動の要因を求める睡眠状態算出部１３と、睡眠状態算出部１３で求めた人の体動の要因に基づいて、空調環境を制御する制御部３１と、を備え、睡眠状態算出部１３は、人の生体情報に基づいて、人の体動の要因が人の温湿度調整にあるか否かを判定する判定処理を実行し、制御部３１は、睡眠状態算出部１３の判定結果が温湿度調整である場合、空調環境を制御する空気調和機１が構成される。

上記構成のため、空気調和機１は、睡眠中の人の寝返りの要因が温湿度調整にある場合に空調環境を変更することができる。したがって、空気調和機１は、さらによい睡眠環境を生じさせることができる。

また、本実施の形態１においては、睡眠状態算出部１３は、判定処理において、画像データが熱画像データである場合、熱画像データに基づいて、人の温度が低下する速度が速度閾値以上であるか否かを判定し、人の温度が低下する速度が速度閾値以上である場合、人の体動の要因が温湿度調整にあると判定するようにしてもよい。

上記構成のため、空気調和機１は、熱画像データに基づいて、体動の要因を判定することができる。

また、本実施の形態１においては、睡眠状態算出部１３は、判定処理において、画像データが可視画像データである場合、可視画像データに基づいて、人の着衣及び人の周囲のうち、少なくとも一方の色の変化があるか否かを判定し、人の着衣及び人の周囲のうち、少なくとも一方の色の変化がある場合、人の体動の要因が温湿度調整にあると判定するようにしてもよい。

上記構成のため、空気調和機１は、可視画像データに基づいて、体動の要因を判定することができる。

また、本実施の形態１においては、睡眠状態算出部１３は、画像データのうち、第１の画像と、第１の画像と比べて後で検知された第２の画像との類似度を求め、類似度が類似閾値未満である場合、判定処理を行うようにしてもよい。

上記構成のため、空気調和機１は、寝返りがあった場合に体動の要因を判定することができる。

また、本実施の形態１においては、空調環境に供給する風量を調整する室内ファン２３と、室内ファン２３から送出される風の方向を調整するフラップ２１と、冷媒を圧縮して吐出する圧縮機２５と、をさらに備え、制御部３１は、睡眠状態算出部１３が、判定処理において、人の体動の要因が温湿度調整にあると判定すると、空調環境の設定状態のうち、風量設定、風向き設定、及び温度設定の少なくとも何れか１つを変更するものであり、風量設定を変更する場合、室内ファン２３を制御し、風向き設定を変更する場合、フラップ２１を制御し、温度設定を変更する場合、圧縮機２５を制御するようにしてもよい。

上記構成のため、空気調和機１は、体動の要因が温湿度調整にある場合、適宜、睡眠中の人が存在する空調環境を風向き制御、風量制御、及び温度制御の少なくとも何れか１つの制御で快適な状態に調整することができる。

また、本実施の形態１においては、制御部３１は、風向き設定を人の方向に修正する場合、人の方向に合わせてフラップ２１を制御するようにしてもよい。

上記構成のため、空気調和機１は、体動の要因が温湿度調整にある場合、睡眠中の人の熱の放散を促進させることができる。

また、本実施の形態１においては、制御部３１は、人の温度が下がった場合、空調環境の設定状態を判定処理を実行する前の設定状態に戻すようにしてもよい。

上記構成のため、空気調和機１は、必要以上に人が存在する空調環境の空気調和を行わないため、人の健康状態を促進させることができる。

以上の説明から、空気調和機１は、特に顕著に、睡眠中の人の寝返りの要因が温湿度調整にある場合に空調環境を変更することができる。したがって、空気調和機１は、特に顕著に、さらによい睡眠環境を生じさせることができる。

実施の形態２．
（概要の説明）
実施の形態１との相違点は、睡眠中の人の状態を検知するセンサが、空気調和機３の外部に設けられている点にある。なお、本実施の形態２において、特に記述しない項目については実施の形態１と同様とし、同一の機能及び構成については同一の符号を用いて述べることとする。

（構成の説明）
図５は、本発明の実施の形態２に係る空気調和機３の概略構成の一例を示す図である。図５に示すように、空気調和機３は、通信部１７を備えている。通信部１７は、外部センサ部１５と、空気調和機３との間で、各種信号を送受信するものである。睡眠状態算出部１３は、通信部１７を介して、外部センサ部１５から供給される各種検知結果を取得する。

外部センサ部１５は、実施の形態１で説明したセンサ部１１と同様のセンシング機能を有する。外部センサ部１５は、空気調和機３とは独立して動作することができる機器である。外部センサ部１５は、例えば、人の希望する場所に設置されることができる機器である。例えば、外部センサ部１５は、実施の形態１で説明したセンサ部１１の検知外の範囲に設けられることもできるため、人の検知範囲は拡大される。

外部センサ部１５は、睡眠中の人の睡眠状態を検出する。なお、外部センサ部１５と、空気調和機３との間の通信媒体は、有線でも無線でもよい。つまり、通信部１７は、有線通信及び無線通信のそれぞれに対応した通信プロトコルに準拠した通信を実現する。

なお、通信とは、無線通信及び有線通信は勿論、無線通信と有線通信とが混在した通信であってもよい。例えば、ある区間では無線通信が行われ、他の空間では有線通信が行われるようなものであってもよい。また、ある装置から他の装置への通信が有線通信で行われ、他の装置からある装置への通信が無線通信で行われるようなものであってもよい。

また、実施の形態２で説明される各機能をハードウェアで実現するか、ソフトウェアで実現するかは問わない。つまり、実施の形態２で説明される各ブロック図は、ハードウェアのブロック図と考えても、ソフトウェアの機能ブロック図と考えてもよい。例えば、各ブロック図は、回路デバイス等のハードウェアで実現されてもよく、図示しないプロセッサ等の演算装置上で実行されるソフトウェアで実現されてもよい。

また、実施の形態２で説明されるブロック図の各ブロックは、その機能が実施されればよく、それらの各ブロックの上位集合、下位集合、又は部分集合で構成されてもよい。

（動作の説明）
次に、上記の構成を前提として、空気調和機３の動作例について図６を用いて説明する。図６は、本発明の実施の形態２に係る空気調和機３の睡眠状態に基づいた温湿度調整制御例を説明するフローチャートである。

（センサ処理）
（ステップＳ４１）
外部センサ部１５は、センシング周期が到来したか否かを判定する。外部センサ部１５は、センシング周期が到来した場合、ステップＳ４２に進む。一方、外部センサ部１５は、センシング周期が到来しない場合、ステップＳ４１に戻る。

（ステップＳ４２）
外部センサ部１５は、センシングを行い、ステップＳ４１に戻る。

（空調制御処理）
（ステップＳ５１）
空気調和機３は、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機があるか否かを判定する。空気調和機３は、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機がある場合、ステップＳ５２に進む。一方、空気調和機３は、睡眠者の睡眠状態の検知を開始する契機がない場合、ステップＳ５１に戻る。

（ステップＳ５２）
空気調和機３は、画像データを取得する。例えば、空気調和機３は、外部センサ部１５と通信を確立し、外部センサ部１５の検知結果を画像データとして取得する。なお、ここでは、空気調和機３が、外部センサ部１５から画像データを能動的に取得する一例について説明したが、特にこれに限定されない。例えば、外部センサ部１５が一定の周期で空気調和機３に検知結果を送信し、空気調和機３は、到来した画像データを受動的に受信してもよい。

（ステップＳ５３）
空気調和機３は、睡眠者の人体位置を決定する。

（ステップＳ５４）
空気調和機３は、今回の画像と前回の画像とに基づいて睡眠者の睡眠姿勢の類似度を算出する。

（ステップＳ５５）
空気調和機３は、類似度が定数以上であるか否かを判定する。空気調和機３は、類似度が定数以上である場合、ステップＳ６１に進む。一方、空気調和機３は、類似度が定数以上でない場合、すなわち、類似度が定数未満である場合、ステップＳ５６に進む。

（ステップＳ５６）
空気調和機３は、寝返りありと判定する。

（ステップＳ５７）
空気調和機３は、画像データを解析する。

（ステップＳ５８）
空気調和機３は、画像データの種類が何れであるかを判定する。空気調和機３は、画像データが熱画像データである場合、ステップＳ５９に進む。一方、空気調和機３は、画像データが可視画像データである場合、ステップＳ６２に進む。

（ステップＳ５９）
空気調和機３は、温度低下の速度が速度閾値以上であるか否かを判定する。空気調和機３は、温度低下の速度が速度閾値以上である場合、ステップＳ６０に進む。一方、空気調和機３は、温度低下の速度が速度閾値以上でない場合、ステップＳ６４に進む。

（ステップＳ６０）
空気調和機３は、速度フラグを１に設定する。

（ステップＳ６１）
空気調和機３は、寝返りなしと判定し、ステップＳ５２に戻る。

（ステップＳ６２）
空気調和機３は、画像データに含まれる色に変化があるか否かを判定する。空気調和機３は、画像データに含まれる色に変化がある場合、ステップＳ６３に進む。一方、空気調和機１は、画像データに含まれる色に変化がない場合、ステップＳ６４に進む。

（ステップＳ６３）
空気調和機３は、色フラグを１に設定する。

（ステップＳ６４）
空気調和機３は、速度フラグと色フラグとを論理和演算する。

（ステップＳ６５）
空気調和機３は、論理和演算の結果が１であるか否かを判定する。空気調和機３は、論理和演算の結果が１である場合、ステップＳ６６に進む。一方、空気調和機３は、論理和演算の結果が１でない場合、ステップＳ７１に進む。

（ステップＳ６６）
空気調和機３は、温湿度調整を行う。例えば、空気調和機３は、上記で説明したように、睡眠者に風を当てたり、睡眠者に送風する風量を強くしたり、睡眠者のいる室内の設定温度を低下させたりする。

（ステップＳ６７）
空気調和機３は、画像データを取得する。

（ステップＳ６８）
空気調和機３は、制限時間を超えたか否かを判定する。空気調和機３は、制限時間を超えた場合、ステップＳ７０に進む。一方、空気調和機３は、制限時間を超えない場合、ステップＳ６９に進む。

（ステップＳ６９）
空気調和機３は、人体の温度が下がったか否かを判定する。空気調和機３は、人体の温度が下がった場合、ステップＳ７０に進む。一方、空気調和機３は、人体の温度が下がっていない場合、ステップＳ６６に戻る。

（ステップＳ７０）
空気調和機３は、設定状態を元に戻し、処理を終了する。

（ステップＳ７１）
空気調和機３は、暑さに起因する寝返りではないと判定し、ステップＳ５２に戻る。

（効果の説明）
以上の説明から、空気調和機３は、外部に設けられた外部センサ部１５の検知結果の画像データに基づいて、空調環境の制御を実施することができる。よって、外部センサ部１５の設置箇所によっては、さらに精度の高い各種判定が実施される。

例えば、外部センサ部１５が、睡眠中の人の近くに設けられていれば、人のセンシングの誤差が低減するため、検知結果の画像データの信頼性が向上される。よって、空気調和機３は、信頼性の高い画像データに基づいた制御を実施することができるため、さらに精度の高い制御を実施できる。

また、例えば、外部センサ部１５が、空気調和機３単体では検知できない範囲に設けられていれば、検知範囲を実質的に拡大させることができる。よって、空気調和機３は、死角となった場所に人が存在したとしても、外部センサ部１５の検知結果を利用した制御を実施することができる。

以上、本実施の形態１又は２において、睡眠状態算出部１３は、自機の内部に設けられたセンサ部１１又は自機の外部に設けられた外部センサ部１５で検知したデータを画像データとして取り込むようにしてもよい。

上記構成のため、空気調和機１又は空気調和機３は、人の生体情報を画像データとして取り込むことができる。

また、上記構成のため、空気調和機３は、外部に設けられた外部センサ部１５の検知結果に基づいて、人の体動の要因が温湿度調整にあるか否かを判定できるため、さらに精度の高い判定結果に基づいた空調環境の制御を実施することができる。

また、本実施の形態１及び２の組み合わせとして、センサ部１１と、外部センサ部１５とが混在した構成であってもよい。この場合、睡眠状態算出部１３は、センサ部１１と、通信部１７とからデータを取得する構成であればよい。睡眠状態算出部１３は、センサ部１１又は外部センサ部１５からデータを取得すればよいが、データを取得する優先度を決めておいてもよい。例えば、睡眠状態算出部１３は、上記の判定処理の動作周期が到来したときに、センサ部１１及び外部センサ部１５のうち、最も最近取得したデータを上記の判定処理に用いる構成にしてもよい。

なお、本実施の形態１又は２において、睡眠状態算出部１３は、空気調和機１又は３の内部に構成される一例について説明したが特にこれらに限定されない。例えば、睡眠状態算出部１３は、移動体端末等の外部端末に構成されてもよい。この場合、外部端末と、センサ部１１又は外部センサ部１５と、空気調和機１又は３との間で通信が行われれば、空気調和機１又は３は、上記で説明した機能を実施することができる。このとき、睡眠状態算出部１３は、上記で説明したように、最も最近取得したデータを上記の判定処理に用いればよい。

１、３ 空気調和機、５ リモートコントローラ、１１ センサ部、１３ 睡眠状態算出部、１５ 外部センサ部、１７ 通信部、１９ 入出力インターフェース、２１ フラップ、２３ 室内ファン、２５ 圧縮機、３１ 制御部、４１ 画像取得部、４３ 人体位置決定部、４５ 類似度算出部、４７ 画像解析部、４９ 体動要因判定部。

Claims (8)

1. 空調環境に存在する人に関する情報に基づいて空調環境を制御する空気調和機であって、
   前記人に関する情報を画像データとして取得し、取得した前記画像データに基づいて、前記人の体動の要因を判定する睡眠状態算出部と、
   前記睡眠状態算出部で判定した判定結果に基づいて、前記空調環境を制御する制御部と、
   を備え、
   前記睡眠状態算出部は、
   前記画像データのうち、第１の画像と、前記第１の画像と比べて後で検知された第２の画像との類似度を求め、
   前記類似度が類似閾値未満である場合、前記人の体動の要因が前記人の温湿度調整にあるか否かを判定する判定処理を行い、
   前記制御部は、
   前記睡眠状態算出部の判定結果が前記温湿度調整である場合、前記空調環境を制御することを特徴とする空気調和機。
2. 前記睡眠状態算出部は、
   前記判定処理において、
   前記画像データが熱画像データである場合、
   前記熱画像データに基づいて、前記人の温度が低下する速度が速度閾値以上であるか否かを判定し、
   前記人の温度が低下する速度が速度閾値以上である場合、前記人の体動の要因が前記温湿度調整にあると判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
3. 前記睡眠状態算出部は、
   前記判定処理において、
   前記画像データが可視画像データである場合、
   前記可視画像データに基づいて、前記人の着衣及び前記人の周囲のうち、少なくとも一方の色の変化があるか否かを判定し、
   前記人の着衣及び前記人の周囲のうち、少なくとも一方の色の変化がある場合、前記人の体動の要因が前記温湿度調整にあると判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
4. 前記睡眠状態算出部は、
   前記判定処理において、
   前記画像データとして熱画像データに基づいて、前記人の温度が低下する速度が速度閾値以上であるか否かを判定し、前記画像データとして可視画像データに基づいて、前記人の着衣及び前記人の周囲のうち、少なくとも一方の色の変化があるか否かを判定し、
   前記人の温度が低下する速度が速度閾値以上である場合と、前記人の着衣及び前記人の周囲のうち、少なくとも一方の色の変化がある場合とのうち、一方又は両方の場合に、前記人の体動の要因が前記温湿度調整にあると判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
5. 前記空調環境に供給する風量を調整する室内ファンと、
   前記室内ファンから送出される風の方向を調整するフラップと、
   冷媒を圧縮して吐出する圧縮機と、
   を備え、
   前記制御部は、
   前記睡眠状態算出部の判定結果が前記温湿度調整である場合、
   前記空調環境の設定状態のうち、
   風量設定を変更する場合、前記室内ファンを制御し、
   風向き設定を変更する場合、前記フラップを制御し、
   温度設定を変更する場合、前記圧縮機を制御する
   ことを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の空気調和機。
6. 前記制御部は、
   前記風向き設定を前記人の方向に修正する場合、前記人の方向に合わせて前記フラップを制御する
   ことを特徴とする請求項５に記載の空気調和機。
7. 前記制御部は、
   前記人の温度が下がった場合、
   前記空調環境の設定状態を前記判定処理を実行する前の設定状態に戻す
   ことを特徴とする請求項５又は６に記載の空気調和機。
8. 前記睡眠状態算出部は、
   自機の内部に設けられた内部センサ又は自機の外部に設けられた外部センサで検知したデータを前記画像データとして取り込む
   ことを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の空気調和機。

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