JP6520435B2 - Non-contact active mass sensor and air conditioner - Google Patents
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本明細書に記載する技術は、非接触活動量センサ及び空調機に関する。 The technology described herein relates to a noncontact activity amount sensor and an air conditioner.
生体の心拍や呼吸、動き等の生体情報を測定する技術が研究、検討されている。また、測定した生体情報を、例えば、空調の制御に連携させる技術も検討されている。 Researches and studies have been made on techniques for measuring biological information such as heart rate, respiration and movement of a living body. In addition, a technology of making the measured biological information cooperate with control of air conditioning, for example, is also considered.
生体の心拍や呼吸、動きは、ドップラーセンサを用いて検出することが可能である。しかし、ドップラーセンサの送信電波は、伝搬距離に応じて減衰するため、ドップラーセンサの検出信号には、ドップラーセンサと対象との間の距離に応じた検出誤差が生じ得る。検出誤差が生じると、ドップラーセンサの検出信号に基づいて求めることが可能な、対象の活動量にも検出誤差が生じ得る。 The heartbeat, respiration and movement of a living body can be detected using a Doppler sensor. However, since the transmission radio wave of the Doppler sensor is attenuated according to the propagation distance, a detection error may occur in the detection signal of the Doppler sensor according to the distance between the Doppler sensor and the object. If a detection error occurs, a detection error may also occur in the amount of activity of the subject that can be determined based on the detection signal of the Doppler sensor.
1つの側面では、本明細書の記載する技術の目的の1つは、ドップラーセンサの検出信号に基づいて求めることが可能な、対象の活動量の検出誤差を低減することにある。 In one aspect, one of the goals of the techniques described herein is to reduce detection errors in the amount of activity of a subject that can be determined based on the detection signal of the Doppler sensor.
1つの側面において、非接触活動量センサは、ドップラーセンサと、距離センサと、プロセッサと、を備えてよい。プロセッサは、前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出してよい。前記プロセッサは、前記ドップラーセンサの検出信号、又は、前記ドップラーセンサの検出信号を基に生成した信号を、前記距離センサの検出信号に応じて補正し、補正した信号に基づいて前記活動量を算出してもよい。
さらに、1つの側面において、非接触活動量センサは、ドップラーセンサと、距離センサと、プロセッサと、を備えてよい。プロセッサは、前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出してよい。前記プロセッサは、前記算出した活動量を基に前記対象の状態を判定するために用いる閾値を、前記距離センサの検出信号に応じて補正してもよい。
In one aspect, the non-contact activity sensor may comprise a Doppler sensor, a distance sensor, and a processor. The processor may calculate the amount of activity of the target included in the sensing range of each of the sensors based on the detection signal of the Doppler sensor and the detection signal of the distance sensor. The processor corrects the detection signal of the Doppler sensor or a signal generated based on the detection signal of the Doppler sensor according to the detection signal of the distance sensor, and calculates the amount of activity based on the corrected signal. You may
Furthermore, in one aspect, the non-contact activity sensor may comprise a Doppler sensor, a distance sensor, and a processor. The processor may calculate the amount of activity of the target included in the sensing range of each of the sensors based on the detection signal of the Doppler sensor and the detection signal of the distance sensor. The processor may correct a threshold used to determine the state of the target based on the calculated amount of activity in accordance with a detection signal of the distance sensor.
また、1つの側面において、空調機は、ドップラーセンサと、距離センサと、コントローラと、を備えてよい。コントローラは、前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出し、前記算出した活動量に基づいて、空調制御を行なってよい。 In one aspect, the air conditioner may include a Doppler sensor, a distance sensor, and a controller. The controller calculates the amount of activity of a target included in the sensing range of each of the sensors based on the detection signal of the Doppler sensor and the detection signal of the distance sensor, and performs air conditioning based on the calculated amount of activity. Control may be performed.
1つの側面として、ドップラーセンサの検出信号に基づいて求めることが可能な、対象の活動量の検出誤差を低減できる。 As one aspect, it is possible to reduce the detection error of the amount of activity of a subject that can be determined based on the detection signal of the Doppler sensor.
以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。また、以下に説明する各種の例示的態様は、適宜に組み合わせて実施しても構わない。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings. However, the embodiments described below are merely examples, and there is no intention to exclude the application of various modifications and techniques not explicitly stated below. In addition, various exemplary aspects described below may be implemented in combination as appropriate. In the drawings used in the following embodiments, portions given the same reference numerals indicate the same or similar portions unless otherwise specified.
図1は、一実施形態に係る空調システムの構成例を示すブロック図である。図1に示す空調システム1は、例示的に、空調機2と、ネットワーク(NW)3と、制御システム4と、を備えてよい。
FIG. 1 is a block diagram showing an exemplary configuration of an air conditioning system according to an embodiment. The
空調機2は、例示的に、ルータ6を介して、ネットワーク3と通信可能に接続されてよい。ネットワーク3に、制御システム4が接続されてよい。したがって、空調機2は、例示的に、ルータ6及びネットワーク3を介して制御システム4と通信可能であってよい。
The
空調機2は、制御システム4との通信により、空調機2の運転状況を示す信号(「情報」又は「データ」と言い換えてもよい。)を制御システム4宛に送信したり、空調機2の運転を制御する信号を制御システム4から受信したりすることができる。
The
空調機2とルータ6との間の接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。別言すると、空調機2は、有線及び無線の一方又は双方による通信をサポートする通信インタフェース(IF)を備えていてよい。
The connection between the
なお、空調機2は、家庭用及び業務用のいずれであってもよい。家庭用の空調機2は、所謂「家電」の一例であり、ネットワーク3と通信が可能な「家電」は、「情報家電」と称されてもよい。
The
ネットワーク3は、例示的に、WAN(Wide Area Network)や、LAN(Local Area Network)、インターネットに該当してよい。また、ネットワーク3には、無線アクセス網が含まれてもよい。例えば、ルータ6は、無線IFによって無線アクセス網に接続して制御システム4と通信することが可能であってよい。
The
制御システム4は、既述のように、ネットワーク3及びルータ6経由で空調機2と通信が可能であり、例えば、空調機2から受信した情報に基づいて空調機2の動作(「運転」と称してもよい。)を制御することができる。
As described above, the
制御システム4は、例示的に、1又は複数のサーバを備えてよい。別言すると、空調機2の運転は、1つのサーバによって制御されてもよいし、複数のサーバによって分散的に制御されてもよい。サーバは、例えば、クラウドデータセンタに備えられたクラウドサーバに該当してもよい。
The
空調機2には、センサ5が内蔵されてよい。センサ5は、例示的に、空調機5が空調の対象とする空間における利用者の生体情報を非接触でセンシングすることが可能である。なお、空調機2が空調の対象とする空間は、便宜的に、「空調空間」と称してよい。
The
「空調空間」は、屋内の空間であってよく、例えば、寝室やリビング等の室内空間であってよい。「空調空間」における「利用者」は、センサ5によるセンシング対象の一例である。「生体情報」は、「バイタル情報」と称してもよい。「センシング」は、「検出」あるいは「測定」と言い換えてもよい。 The “air-conditioned space” may be an indoor space, for example, an indoor space such as a bedroom or a living room. The “user” in the “air conditioning space” is an example of a sensing target by the sensor 5. "Biometric information" may be referred to as "vital information". "Sensing" may be reworded as "detection" or "measurement".
バイタル情報の非限定的な一例は、利用者の心拍や、呼吸、身体の動きを示す情報である。「生体」には、生体の「臓器」が含まれてよい。「心拍」は、「臓器」の一例である「心臓」の動きを示す情報と捉えてもよい。 One non-limiting example of vital information is information indicating the user's heartbeat, breathing, and physical movement. The "living body" may include the "organ" of the living body. The “heart beat” may be regarded as information indicating the movement of the “heart” which is an example of the “organ”.
生体の「動き」(「位置変化」と言い換えてもよい。)は、便宜的に、「体動」と略称してよい。「体動」には、例示的に、生体の活動中の動き(例えば、手や足の動き)に限らず、生体の睡眠時等の安静時の心拍や呼吸に応じた生体表面(例えば、皮膚)の動きが含まれてよい。 The “movement” of the living body (which may be reworded as “position change”) may be abbreviated as “body movement” for convenience. The “body movement” is illustratively not limited to movement during activity of a living body (for example, movement of hands and feet), and a living body surface (for example, according to a heartbeat or breathing at rest such as sleep of the living body) Movement of the skin) may be included.
生体表面の動きは、生体の臓器の動きに応じて生じる、と捉えてよい。例えば、心臓の鼓動に応じて皮膚に動きが生じる。また、呼吸に伴う肺臓の伸縮に応じて皮膚に動きが生じる。 The movement of the living body surface may be understood as occurring in response to the movement of the living organ. For example, movement occurs in the skin in response to the heartbeat. In addition, movement occurs in the skin in response to the expansion and contraction of the lung accompanying respiration.
センサ5は、例示的に、マイクロ波等の電波を対象(「センシングターゲット」と称してもよい。)に照射し、対象で反射して受信される反射波の変化を基に、対象(例えば、生体)の「動き」を非接触で検出することができる。 The sensor 5 exemplarily irradiates a radio wave such as a microwave to a target (which may be referred to as a “sensing target”), and based on a change in a reflected wave received by the target, the target (for example, , "Living body" can be detected without contact.
例えば、センサ5とセンシング対象との間の距離が変化すると、ドップラー効果によって、反射波に変化が生じる。反射波の変化は、例示的に、反射波の振幅及び周波数の一方又は双方の変化として捉えることができる。 For example, when the distance between the sensor 5 and the sensing object changes, the Doppler effect causes a change in the reflected wave. The change in the reflected wave can illustratively be regarded as a change in one or both of the amplitude and the frequency of the reflected wave.
例えば、反射波には、センシングターゲットが動いた面積の大きさ(「動き量」と称してもよい。)に応じた変化が振幅の変化として現われ、センシングターゲットの動きのスピードに応じた変化が周波数の変化として現われる。 For example, in the reflected wave, a change according to the size of the area on which the sensing target moved (may be referred to as "movement amount") appears as a change in amplitude, and a change according to the speed of movement of the sensing target It appears as a change in frequency.
したがって、ドップラーセンサ51の検出信号の振幅及び周波数の一方又は双方を基に、例えば、利用者の「動き」に応じた活動状態を非接触で検出、判定、又は、推定することが可能である。
Therefore, based on one or both of the amplitude and the frequency of the detection signal of the
「利用者の活動状態」は、例示的に、利用者の運動強度として求められてもよい。運動強度は、人の活動量等を表す指標値であり、METs値(メッツ値)によって表されてよい。 The “activity state of the user” may be exemplarily determined as the exercise intensity of the user. The exercise intensity is an index value representing human activity and the like, and may be represented by a METs value (Mets value).
METsは、「Metabolic equivalents」の略称である。メッツ値は、人の活動時の代謝量(あるいは「カロリー消費量」)を安静時の代謝量に対する相対値(例えば、倍数)として表した数値であってよい。身体的な活動の別にメッツ値を対応付けた表は、「メッツ表」と称され、例えば、国立健康・栄養研究所によって発行されている。 METs is an abbreviation of "metabolic equivalents". The Mets value may be a numerical value representing the amount of metabolism (or “calorie consumption”) during human activity as a relative value (eg, a multiple) to the amount of metabolism at rest. A table that associates Mets values by physical activity is referred to as the "Mets Table" and is published, for example, by the National Institute of Health and Nutrition.
したがって、センサ5は、非接触活動量センサ5と称してもよい。なお、運動強度やメッツ値の求め方の一例については、後述する。 Therefore, sensor 5 may be referred to as non-contact activity sensor 5. In addition, an example of how to obtain exercise intensity and Mets value will be described later.
センサ5は、例示的に、空調機2に内蔵のコントローラ21(例えば図4参照)を介して、あるいは、ルータ6を介して、ネットワーク3と通信することが可能であってよい。例えば、センサ5は、センシングしたバイタル情報を、ネットワーク3経由で、制御システム4宛に送信することが可能であってよい。
The sensor 5 may be able to communicate with the
センサ5が制御システム4宛に送信する情報は、便宜的に、「センサ情報」と総称してよい。「センサ情報」には、バイタル情報が含まれてよく、「バイタル情報」には、利用者の運動強度や活動量を示す情報が含まれてよい。
Information transmitted to the
制御システム4は、センサ情報を基に、例えば、空調空間が利用者にとって快適な環境となるように空調機2の運転を遠隔制御してよい。
The
空調機2の運転を遠隔制御(「空調制御」と称してよい。)することには、例示的に、利用者の就寝時の快眠を助けるような、温度制御や風量制御、風向制御等が含まれてよい。そのような空調制御は、便宜的に、「快眠制御」と称してもよい。 For remote control of the operation of the air conditioner 2 (may be referred to as "air conditioning control"), temperature control, air flow control, wind direction control, etc. May be included. Such air conditioning control may be conveniently referred to as "sleep control".
なお、センサ5は、空調機2とは異なり、制御システム4によって制御されなくてよい。別言すると、センサ5は、制御システム4宛の片方向の通信が可能であれば足り、制御システム4が送信した信号の受信をサポートしなくても構わない。
Unlike the
また、空調機2の運転は、必ずしも制御システム4によって遠隔制御されなくてもよい。制御システム4とは独立して、空調機2のコントローラ21が空調機2の運転を自律的に制御してよい。あるいは、空調機2は、制御システム4による遠隔制御と、コントローラ21による自律的な制御と、の双方をサポートしてもよい。
Further, the operation of the
(非接触活動量センサ5の構成例)
次に、図2及び図3を参照して、非接触活動量センサ5の構成例について説明する。
図2及び図3に示すように、非接触活動量センサ5は、例示的に、ドップラーセンサ51と、距離センサ52と、プロセッサ53と、メモリ54と、通信IF55と、を備えてよい。
(Configuration example of non-contact activity amount sensor 5)
Next, a configuration example of the non-contact activity amount sensor 5 will be described with reference to FIGS. 2 and 3.
As shown in FIGS. 2 and 3, the non-contact activity amount sensor 5 may exemplarily include a
ドップラーセンサ51と距離センサ52とを備えたセンサ5は、「センサユニット5」と称してもよい。「ドップラーセンサ」は、「RF(Radio Frequency)センサ」と称してもよい。
The sensor 5 provided with the
図3に例示するように、ドップラーセンサ51、距離センサ52、プロセッサ53、メモリ54、及び、通信IF55は、例示的に、バス57によって、互いに通信可能に接続されてよい。
As illustrated in FIG. 3, the
ドップラーセンサ51は、例示的に、空調空間へ送信した電波と、当該送信電波の反射波と、を位相検波してビート信号を生成する。ビート信号がドップラーセンサ51の出力信号としてプロセッサ53に与えられてよい。
For example, the
ドップラーセンサ51の「出力信号」は、「検出信号」と称してもよいし、「センシング結果」あるいは「センサ値」と称してもよい。なお、距離センサ52の「出力信号」についても同様である。
The “output signal” of the
図2に示すように、ドップラーセンサ51は、例示的に、アンテナ511、ローカル発振器(Oscillator, OSC)512、MCU(Micro Control Unit)513、検波回路514、オペアンプ(OP)515、及び、バッテリ516を備えてよい。
As shown in FIG. 2, the
アンテナ511は、OSC512で生成された発振周波数をもつ電波を空調空間へ送信し、また、当該送信電波が空調空間に位置する利用者で反射した電波(反射波)を受信する。なお、図2の例において、アンテナ511は、送受信に共用であるが、送受信に個別であってもよい。
The
OSC512は、例示的に、MCU513の制御に応じて発振動作して、所定周波数の信号(便宜的に「ローカル信号」と称してよい。)を出力する。ローカル信号は、アンテナ511から送信電波として送信されると共に、検波回路514に入力される。
The
OSC512の発振周波数(別言すると、ドップラーセンサ51が送信する電波の周波数)は、例示的に、マイクロ波帯の周波数であってよい。マイクロ波帯は、例示的に、2.4GHz帯でもよいし、24GHz帯でもよい。これらの周波数帯は、日本の電波法で屋内での使用が認められている周波数帯の一例である。電波法の規制を受けない周波数帯を、ドップラーセンサ51の送信電波に用いても構わない。
The oscillation frequency of the OSC 512 (in other words, the frequency of the radio wave transmitted by the Doppler sensor 51) may be, for example, the frequency of the microwave band. The microwave band may be, for example, the 2.4 GHz band or the 24 GHz band. These frequency bands are examples of frequency bands that are permitted for indoor use under the Radio Law of Japan. A frequency band not subject to the regulations of the Radio Law may be used for the transmission radio wave of the
MCU513は、例示的に、プロセッサ53の制御に応じてOSC512の発振動作を制御する。OSC512の発振動作の制御によって、ドップラーセンサ51から送信される電波の強度を可変できる。
The
検波回路514は、アンテナ511で受信された反射波と、OSC512からのローカル信号(別言すると、送信電波)と、を位相検波してビート信号を出力する。なお、検波回路514は、送信電波と反射波とをミキシングするミキサに置換されてもよい。ミキサによるミキシングは、位相検波と等価であると捉えてよい。
The
ここで、検波回路514によって得られるビート信号には、送信電波を反射した利用者や物体の「動き」に応じて、ドップラー効果によって、既述のように、振幅及び周波数の一方又は双方に変化が現われる。
Here, the beat signal obtained by the
例えば、利用者がドップラーセンサ51に対して大きく動いて動きの大きさが大きいほど、ビート信号の振幅は、大きくなる傾向にある。また、ドップラーセンサ51に対する利用者の動いた相対的なスピードが大きいほど、ビート信号の周波数(別言すると、波の数)は、大きくなる傾向にある。
For example, as the user moves more with respect to the
別言すると、ビート信号には、送信電波を反射した利用者の「動き」を示す情報が含まれる。利用者の「動き」には、既述のとおり、利用者の日常的な活動に伴う動きや、利用者の心拍や呼吸に伴う人体表面(別言すると、皮膚)の動きが含まれてよい。 In other words, the beat signal includes information indicating the "movement" of the user who reflected the transmission radio wave. As described above, the "movement" of the user may include the movement associated with the user's daily activities and the movement of the human surface (in other words, the skin) associated with the user's heart rate and breathing. .
利用者の心拍や呼吸に伴う人体表面の変化によって、利用者とドップラーセンサ51との間の距離が変化するから、当該距離変化に応じてビート信号の波形が変化する。
Since the distance between the user and the
例えば、センシングターゲットの一例である利用者が、ドップラーセンサ51の送信電波の半波長に相当する距離を移動すると、ビート信号には、ドップラーセンサ51の送信電波の1波長に相当する変化が現われる。仮に、ドップラーセンサ51の送信電波の周波数帯が2.4GHz帯であれば、利用者の6.25cmの動きが、1波長分に相当する変化として現われる。
For example, when a user, which is an example of a sensing target, moves a distance corresponding to a half wavelength of the transmission radio wave of the
よって、ビート信号の波形変化に基づいて、利用者の活動に伴う動きに限らず、利用者の心拍数や呼吸数を検出することも可能である。例えば、利用者の活動に伴う動きは、利用者の心拍や呼吸に応じた人体表面の動きに比べて、ビート信号の振幅値が大きく変化する傾向にあるため、振幅値の変化を基に検出することが可能である。 Therefore, based on the waveform change of the beat signal, it is possible to detect not only the motion accompanied by the user's activity but also the heart rate and respiratory rate of the user. For example, the movement associated with the user's activity is detected based on the change in the amplitude value because the amplitude value of the beat signal tends to largely change as compared with the movement of the human body surface according to the user's heartbeat and respiration. It is possible.
これに対し、利用者の心拍や呼吸に応じた人体表面の動きは、ビート信号において振幅値の変化よりも周波数の変化として現われ易いため、周波数の変化を基に検出することが可能である。 On the other hand, the movement of the human body surface according to the user's heartbeat and respiration is more likely to appear as a change in frequency in the beat signal than a change in amplitude value, so it is possible to detect based on the change in frequency.
オペアンプ515は、検波回路514から出力されるビート信号を増幅する。増幅されたビート信号は、プロセッサ53に入力される。
The
バッテリ516は、例示的に、MCU513、検波回路514及びオペアンプ515に駆動電力を供給する。
The
ところで、ドップラーセンサ51が送信する電波の強度は、電波の伝搬距離が長くなるほど減衰量が大きくなる傾向にある。例示的に、電波の強度は、伝搬距離の2乗のオーダで減衰し得る。また、電波の強度は、波長が短いほど減衰量が大きくなる傾向にある。例示的に、電波の強度は、波長の「−2乗」のオーダで減衰し得る。
By the way, the intensity of the radio wave transmitted by the
ドップラーセンサ51の送信電波が、動きのある利用者で反射して戻ってくると、伝搬距離は往復距離、すなわちドップラーセンサ51と利用者との距離の2倍となる。そのため、減衰量も大きく影響してくる。
When the radio wave transmitted by the
電波強度の減衰に応じてビート信号の振幅が小さくなると、ビート信号に現われる、見かけ上の利用者の動きが、実際よりも小さく見えてしまう。例えば、利用者の動作の大きさが同じであっても、ビート信号からは、ドップラーセンサ51に近い場所で行なわれた動作よりも、ドップラーセンサ51から遠い場所で行なわれた動作の方が、小さい動作のように検出されてしまう。
When the amplitude of the beat signal decreases in response to the attenuation of the radio wave intensity, the apparent user's movement appearing in the beat signal may appear smaller than it actually is. For example, even if the magnitude of the motion of the user is the same, from the beat signal, the motion performed at a location farther from the
そのため、ビート信号に基づく利用者の運動強度の検出に、ドップラーセンサ51と利用者との間の距離の相違に応じた誤差が生じ得る。検出誤差が生じると、空調機2による効率的な空調制御が妨げられるおそれがある。
Therefore, an error corresponding to the difference in the distance between the
例えば、空調空間における利用者が暑さで寝苦しくて大きく寝返りをうっていることが、ドップラーセンサ51によって検出された場合に、空調制御によって空調空間の温度を下げる制御を行なうことを想定してみる。
For example, when it is detected by the
ここで、上述したとおり、利用者がドップラーセンサ51を搭載した空調機2に対して近い位置で寝ている場合と遠い位置で寝ている場合とでは、寝返り動作の大きさの検出結果が変わってしまう。
Here, as described above, the detection result of the size of the turning operation changes depending on whether the user is sleeping at a position near or distant from the
そのため、例えば、利用者がドップラーセンサ51から遠い位置にいる場合には、寝返りの大きさが過小検出される結果、空調空間の温度を十分に下げる制御が行なわれない可能性がある。
Therefore, for example, when the user is at a position far from the
逆に、利用者がドップラーセンサ51から近い位置にいる場合には、寝返りの大きさが過大検出される結果、空調空間の温度を下げ過ぎてしまう可能性がある。
On the contrary, when the user is at a position close to the
そこで、本実施形態では、利用者とドップラーセンサ51との間の距離に応じてドップラーセンサ51の検出信号(便宜的に「ドップラーセンサ値」と称してよい。)に生じ得る検出誤差を、距離センサ52によって、低減又は最小化することを試みる。
So, in this embodiment, according to the distance between a user and the
例えば、ドップラーセンサ値を、距離センサ52の検出信号が示す距離情報に応じて補正してよい。あるいは、ドップラーセンサ51の送信電波強度を、距離センサ52の検出信号が示す距離情報によって補正してよい。補正の具体的な一例については後述する。
For example, the Doppler sensor value may be corrected according to the distance information indicated by the detection signal of the
これにより、ドップラーセンサ51の検出誤差を低減でき、ドップラーセンサ値に基づく利用者の運動強度や活動量の検出精度が低下することを回避あるいは抑制できる。したがって、検出された利用者の運動強度や活動量に基づく空調制御の効率化を図ることも可能になる。
As a result, the detection error of the
距離センサ52には、センシングターゲットとの間の距離をセンシング可能なセンサであれば、どのようなセンサを適用してもよい。非限定的な一例として、レーザ式測域センサや、空調機2に搭載されているカメラ、あるいは、熱画像センサ、深度センサ等が、距離センサ52に適用されてよい。
Any sensor may be applied to the
距離センサ52は、利用者が位置し得る空調空間をセンシングするように設定されてよい。当該設定により、距離センサ52は、例えば、空調空間に位置する利用者とドップラーセンサ51との間の距離をセンシングすることが可能である。
The
別言すると、距離センサ52は、ドップラーセンサ51のセンシング範囲の少なくとも一部をセンシングするように設定されてよい。距離センサ52の検出信号(便宜的に「距離センサ値」と称してもよい。)は、プロセッサ53に入力されてよい。なお、距離センサ52は、ドップラーセンサ51の作動中に作動していればよい。
In other words, the
プロセッサ53は、ドップラーセンサ値と距離センサ値とに基づいて、空調空間における利用者の運動強度に応じた活動量を検出することができる。
The
なお、プロセッサ53は、演算能力を備えた演算装置の一例である。演算装置は、演算デバイス又は演算回路と称されてもよい。演算装置の一例であるプロセッサ53には、例示的に、CPU(Central Processing Unit)やDSP(Digital Signal Processor)が適用されてよい。
The
次に、図3において、メモリ54は、記憶媒体の一例であり、RAM(Random Access Memory)やフラッシュメモリ等であってよい。メモリ54には、プロセッサ53が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。「プログラム」は、「ソフトウェア」あるいは「アプリケーション」と称されてもよい。「データ」には、プロセッサ53の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。
Next, in FIG. 3, the
通信IF55は、例示的に、ルータ6と接続されてネットワーク3経由で制御システム4との通信を可能にする。例えば、通信IF55は、ドップラーセンサ値と距離センサ値とを基にして得られた、非接触活動量センサ5のセンサ情報を制御システム4宛に送信してよい。したがって、通信IF55は、送信処理に着目すれば、制御システム4宛に情報を送信する送信部の一例である。
The communication IF 55 is illustratively connected to the router 6 to enable communication with the
なお、非接触活動量センサ5は、空調機2の電源から電力の供給を受けてもよいし、空調機2の電源とは個別の電源から電力の供給を受けてもよい。別言すると、非接触活動量センサ5のための電源は、空調機2と共用でもよいし、空調機2とは個別でもよい。
The non-contact activity amount sensor 5 may receive the supply of power from the power supply of the
空調機2とは個別の電源から非接触活動量センサ5に給電すれば、空調機2の電源がOFFであっても、非接触活動量センサ5はセンシングが可能である。別言すると、非接触活動量センサ5は、空調機2の非動作時でもセンサ5単体で作動可能なので、「見守り機能」として利用できる。
If power is supplied to the non-contact activity amount sensor 5 from a separate power source from the
なお、非接触活動量センサ5のプロセッサ53及びメモリ54の機能は、空調機2のコントローラ21によって実現されてもよい。例えば、空調機2のコントローラ21に内蔵のプロセッサ211及びメモリ212(図4参照)が、それぞれ、非接触活動量センサ5のプロセッサ53及びメモリ54の機能を果たしてもよい。
The functions of the
別言すると、空調機2のコントローラ21に内蔵のプロセッサ211及びメモリ212は、非接触活動量センサ5に共用であってもよい。この場合、非接触活動量センサ5に、プロセッサ53及びメモリ54が備えられていなくても構わない。
In other words, the
非接触活動量センサ5に、プロセッサ53及びメモリ54が備えられている場合、非接触活動量センサ5は、センサ5単体で利用者の運動強度や活動量の算出が可能であるから、必ずしも空調機2のコントローラ21に接続されていなくても構わない。
When the non-contact activity amount sensor 5 is provided with the
また、非接触活動量センサ5の通信IF55の機能は、空調機2のコントローラ21に接続された通信IF24(図4参照)によって実現されてもよい。別言すると、空調機2の通信IF24は、非接触活動量センサ5の通信IF55と共用であってもよい。
In addition, the function of the communication IF 55 of the non-contact activity amount sensor 5 may be realized by the communication IF 24 (see FIG. 4) connected to the
(空調機2の構成例)
図4は、空調機2の構成に着目した空調システム1の構成例を示すブロック図である。図4に示す空調機2は、例示的に、コントローラ21を備える。コントローラ21は、空調機2の運転を制御する。
(Example configuration of air conditioner 2)
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of the
コントローラ21には、プロセッサ211及びメモリ212が備えられてよい。プロセッサ211は、演算能力を備えた演算装置の一例である。演算装置は、演算デバイス又は演算回路と称されてもよい。演算装置の一例であるプロセッサ21には、例示的に、CPUやDSPが適用されてよい。
The
メモリ212は、記憶媒体の一例であり、RAMやフラッシュメモリ等であってよい。メモリ212には、プロセッサ211が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。「プログラム」は、「ソフトウェア」あるいは「アプリケーション」と称されてもよい。「データ」には、プロセッサ211の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。
The
コントローラ21には、既述の非接触活動量センサ5の他に、例示的に、空調機2の送風ファン22を駆動するモータや、空調機2のルーバ23を駆動するモータが接続されてよい。送風ファン22は、送風機の一例であり、例示的に、クロスフローファンであってよい。ルーバ23は、風向調節器の一例であり、「エアウィング23」と称されてもよい。
The
クロスフローファン22がコントローラ21によって制御されることで、例えば、空調機2の送風量を制御できる。エアウィング23がコントローラ21によって制御されることで、例えば、空調機2の送風方向を制御できる。
The cross flow
また、コントローラ21には、例示的に、通信IF24、操作部25、温度センサ26、及び、湿度センサ27が接続されてよい。
Further, the communication IF 24, the
通信IF24は、ルータ6に接続されて、ネットワーク3経由で制御システム4との通信を可能にするインタフェースである。通信IF24には、例示的に、イーサネット(登録商標)カードが適用されてよい。
The communication IF 24 is an interface connected to the router 6 to enable communication with the
通信IF24は、送信処理に着目すれば、制御システム4宛に情報を送信する送信部の一例であり、受信処理に着目すれば、制御システム4が空調機2宛に送信した情報を受信する受信部の一例である。
The communication IF 24 is an example of a transmission unit that transmits information to the
制御システム4宛に送信される情報には、ドップラーセンサ51及び距離センサ52のセンサ値が含まれてよい。また、制御システム4宛に送信される情報には、ドップラーセンサ値と距離センサ値とを基にコントローラ21が求めた利用者のバイタル情報や、バイタル情報に基づいてコントローラ21が利用者の状態を判定した結果等が含まれてよい。
The information transmitted to the
操作部25は、空調機2の利用者によって操作されて、その操作に応じた信号(便宜的に「操作信号」と称してよい。)をコントローラ21に入力する。操作信号に応じた制御がコントローラ21によって実施される。
The
なお、操作部25は、空調機2本体に取り付けられた操作パネルに該当してもよいし、例えば赤外線通信によって空調機2の運転を遠隔制御するためのリモートコントローラに該当してもよい。
The
温度センサ26は、空調空間の温度をセンシングする。湿度センサ27は、空調空間の湿度をセンシングする。コントローラ21は、温度センサ26及び湿度センサ27の一方又は双方のセンサ情報に基づいて、送風ファン22やルーバ23を適応的に制御してよい。
The temperature sensor 26 senses the temperature of the air-conditioned space. The
なお、コントローラ21には、クリーニング機構29が接続されてもよい。クリーニング機構29は、例示的に、空調機2のフィルタを空調機2が自律的にクリーニングするための機構であってよい。クリーニング機構29によるクリーニングは、例示的に、空調機2の電源OFFに応じて実施されてもよい。
Note that the
また、コントローラ21には、カメラ30が接続されてもよい。カメラ30は、空調空間の様子を撮影してよい。カメラ30で撮影された画像データが、通信IF24から制御システム4宛に送信される情報に含まれてよい。画像データは、静止画像データでもよいし、動画像データでもよい。
In addition, the
制御システム4で受信された、カメラ30の画像データは、情報端末からアクセス可能であってよい。情報端末は、例えば、空調機2の利用者やその親族が所持する端末であってもよいし、空調空間の監視を許可されたセキュリティ会社が所有する端末であってもよい。情報端末には、パーソナルコンピュータ(PC)や、携帯電話機(スマートフォンを含んでよい。)、タブレットPC等が該当してよい。
The image data of the
制御システム4で受信された空調空間の画像データを情報端末にて参照することで、空調空間から離れた遠隔地にて空調空間の様子を、空調機2の利用者やその親族、あるいはセキュリティ会社等が、監視、確認することが可能である。
By referring to the image data of the air conditioning space received by the
(制御システム4の構成例)
図5は、図1に例示した制御システム4の構成例を示すブロック図である。図5に示す制御システム4は、例示的に、プロセッサ41、メモリ42、記憶装置43、通信インタフェース(IF)44、及び、ペリフェラルIF45を備えてよい。
(Example of configuration of control system 4)
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration example of the
プロセッサ41、メモリ42、記憶装置43、通信IF44、及び、ペリフェラルIF45は、例示的に、バス46によって、互いに通信可能に接続されてよい。
The
プロセッサ41は、例示的に、制御システム4としての動作を制御する。当該制御には、ネットワーク3との通信を制御することや、既述のように、ネットワーク3経由で空調機2を遠隔制御することが含まれてよい。
The
例えば、プロセッサ41は、通信IF44で受信された、非接触活動量センサ5のセンサ情報を基に、空調機2の運転を制御する制御信号を生成してよい。当該制御信号は、通信IF44から空調機2宛に送信されてよい。空調機2宛に送信された制御信号は、ネットワーク3及びルータ6を経由して空調機2(例えば、通信IF24)で受信されてよい。
For example, the
なお、プロセッサ41は、演算能力を備えた演算装置の一例である。演算装置は、演算デバイス又は演算回路と称されてもよい。演算装置の一例であるプロセッサ41には、例示的に、CPUやDSPが適用されてよい。
The
メモリ42は、記憶媒体の一例であり、RAMやフラッシュメモリ等であってよい。メモリ42には、プロセッサ41が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。
The
「プログラム」には、空調機2の運転を制御するプログラムが含まれてよい。「データ」には、プロセッサ41の動作に応じて生成されたデータや空調機2宛の制御信号等が含まれてよい。
The “program” may include a program for controlling the operation of the
記憶装置43は、例示的に、通信IF44で受信された、非接触活動量センサ5のセンサ情報を記憶してよい。センサ情報は、例示的に、記憶装置43においてデータベース(DB)化されてよい。DB化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。なお、記憶装置43には、例示的に、ハードディスクドライブ(HDD)やソリッドステートドライブ(SSD)等が適用されてよい。
The
通信IF44は、例示的に、ネットワーク3に接続されて、ネットワーク3経由で空調機2との通信を可能にする。通信IF44は、受信処理に着目すれば、非接触活動量センサ5が制御システム4宛に送信した情報を受信する受信部の一例である。一方、送信処理に着目すれば、通信IF44は、例えば、プロセッサ41が生成した空調機2宛の制御信号を送信する送信部の一例である。通信IF44には、例示的に、イーサネット(登録商標)カードが適用されてよい。
The communication IF 44 is illustratively connected to the
ペリフェラルIF45は、例示的に、制御システム4に周辺機器を接続するためのインタフェースである。周辺機器には、制御システム4に情報を入力するための入力機器や、制御システム4で得られた情報を出力する出力機器が含まれてよい。入力機器には、キーボードやマウス、タッチパネル等が含まれてよい。出力機器には、ディスプレイやプリンタ等が含まれてよい。
The peripheral IF 45 is an interface for connecting peripheral devices to the
(動作例)
以下、図6〜図14を参照して、空調システム1の動作例について説明する。なお、以下では、非限定的な一例として、利用者の運動強度や活動量が制御システム4(例えば、プロセッサ41)にて算出される例について説明する。ただし、利用者の運動強度や活動量は、非接触活動量センサ5(例えば、プロセッサ53)あるいは空調機2のコントローラ21(例えば、プロセッサ211)にて算出されてもよい。
(Operation example)
Hereinafter, with reference to FIGS. 6-14, the operation example of the
(第1実施例)
図6に例示するように、制御システム4は、センサ5が制御システム4宛に送信したセンサ情報を受信する。センサ情報には、例示的に、ドップラーセンサ51のセンサ値と、距離センサ52のセンサ値と、が含まれてよい。これらのセンサ値は、例示的に、制御システム4の通信IF44にて受信され、制御システム4のプロセッサ41に入力される(処理P11a,P11b)。
(First embodiment)
As illustrated in FIG. 6, the
プロセッサ41は、距離センサ52のセンサ値を基に、距離センサ52と利用者との間の距離を求め(処理P12b)、求めた距離に応じた、ドップラーセンサ値の補正係数を求めてよい(処理P14b)。
The
ただし、補正係数は、求めた距離に所定閾値以上の変化が有る場合に限って求める設定にしてもよい。当該設定によれば、プロセッサ41による距離演算量を削減でき、プロセッサ41の演算負荷を軽減できる。
However, the correction coefficient may be set to be obtained only when the obtained distance has a change equal to or more than a predetermined threshold value. According to the setting, the amount of distance calculation by the
例えば、プロセッサ41は、現在と過去(例示的に、前回)の距離の差分を求め、当該差分が所定の閾値以上であれば(処理P13bでYESの場合)、補正係数を求めてよい(処理P14b)。
For example, the
一方、現在と過去の距離の差分が閾値未満であれば(処理P13bでNOの場合)、プロセッサ41は、新たに補正係数は算出せずに、過去(例えば、前回)に処理P14bで求めた補正係数を、ドップラーセンサ値の補正に用いてよい。
On the other hand, if the difference between the current and past distances is less than the threshold (in the case of NO in process P13b),
補正係数は、例示的に、ドップラーセンサ値の増幅利得の補正に用いられてよい。非限定的な一例として、プロセッサ41は、例えば次表1に示すような、距離と電波損失との関係を示す情報を基に、ドップラーセンサ値が受けている損失を求めてよい。
The correction factor may, for example, be used to correct the amplification gain of the Doppler sensor value. As a non-limiting example, the
当該損失が補償されるように、プロセッサ41は、ドップラーセンサ値の振幅を増幅(別言すると「補正」)してよい(処理P12a)。なお、当該増幅は、ソフトウェア処理によって実現されてよい。
The
図6に例示する処理が、センサ5(例えば、プロセッサ53)にて実行される場合には、表1に例示する距離対電波損失情報は、センサ5のメモリ54に記憶されてよい。また、図6に例示する処理が、空調機2のコントローラ21(例えば、プロセッサ211)にて実行される場合には、表1に例示する距離対電波損失情報は、コントローラ21のメモリ212に記憶されてよい。
When the process illustrated in FIG. 6 is executed by the sensor 5 (for example, the processor 53), the distance-to-wave loss information illustrated in Table 1 may be stored in the
表1に例示した距離対電波損失情報を用いる代わりに、プロセッサ41は、電波損失(Los)を、以下の式(1)によって求めてもよい。
Los=(4πr/λ)2 …(1)
Instead of using the distance-to-radio wave loss information illustrated in Table 1, the
Los = (4πr / λ) 2 (1)
式(1)において、「λ」は、ドップラーセンサ51の送信電波の波長を表し、「r」は、距離センサ52によって検出された距離を表す。式(1)は、以下の式(2)に変形できる。
Los[dB]=20Log(4πr/λ) …(2)
In Equation (1), “λ” represents the wavelength of the transmission radio wave of the
Los [dB] = 20 Log (4πr / λ) (2)
プロセッサ41は、式(1)又は式(2)によって求めた電波損失が補償されるように、ドップラーセンサ値の補正を行なってもよい。ドップラーセンサ値の補正によって、後述する運動強度の算出精度が向上する。
The
ドップラーセンサ値の補正は、ドップラーセンサ値が受信される毎に実施されてもよいし、或る単位時間にわたって平均化されたドップラーセンサ値について実施されてもよい。ドップラーセンサ値の受信毎あるいは単位時間毎の補正であれば、プロセッサ41による時間的な制御が容易である。
The correction of the Doppler sensor value may be performed each time the Doppler sensor value is received, or may be performed on the Doppler sensor value averaged over a unit time. If correction is performed at each reception of a Doppler sensor value or at each unit time, temporal control by the
補正後のドップラーセンサ値を基に、プロセッサ41は、「伸展時波長」を算出してよい(処理P15)。「伸展時波長」とは、例示的に、ドップラーセンサ値の信号波形(別言すると、時間変化)を時間領域で直線に伸ばした時の長さを表す。したがって、「伸展時波長」は、通常の「波長」とは異なる概念である。
The
「伸展時波長」は、或る単位時間において、ドップラーセンサ値が時間領域で描く軌跡の長さに相当する、と捉えてもよい。なお、単位時間は、「秒」単位でもよいし、「分」単位でもよい。 The “extension wavelength” may be understood as that the Doppler sensor value corresponds to the length of the trace drawn in the time domain in a certain unit time. The unit time may be in the unit of “seconds” or in the unit of “minutes”.
図7に「伸展時波長」の概念を模式的に例示する。図7の横軸は時間(t)を示し、図7の縦軸はドップラーセンサ値(例えば、電圧[V])を示す。 FIG. 7 schematically illustrates the concept of “extension wavelength”. The horizontal axis in FIG. 7 indicates time (t), and the vertical axis in FIG. 7 indicates the Doppler sensor value (for example, voltage [V]).
図7において、点線Aで示す信号波形は、例示的に、センシング対象の利用者が睡眠中である時の、ドップラーセンサ値の時間変化を模式的に表す。実線Bで示す信号波形は、センシング対象の利用者が覚醒して活動中である時の、ドップラーセンサ値の時間変化を模式的に表す。 In FIG. 7, the signal waveform indicated by the dotted line A exemplarily schematically shows the time change of the Doppler sensor value when the user of the sensing target is sleeping. The signal waveform shown by the solid line B schematically represents the time change of the Doppler sensor value when the user of the sensing target is awake and active.
「伸展時波長」は、図7の下部に例示するように、点線A及び実線Bで示される、単位時間(ΔT)あたりの信号波形を、時間方向に直線に伸ばした時の長さに相当する。 "Wavelength at extension time" corresponds to the length when the signal waveform per unit time (ΔT) shown by dotted line A and solid line B is extended linearly in the time direction, as exemplified in the lower part of FIG. Do.
「伸展時波長」は、例示的に、ドップラーセンサ値を、或る周期(「サンプリング周期」と称してよい。)で、逐次的に、メモリ42(図5参照)に記憶してゆき、単位時間にわたって振幅値の変化量を加算することで算出できる。 The “extension wavelength” exemplarily stores the Doppler sensor values in the memory 42 (see FIG. 5) sequentially with a certain period (may be referred to as “sampling period”). It can be calculated by adding the variation of the amplitude value over time.
「伸展時波長」の算出例について、図8を参照して説明する。図8の横軸は、時間(t)を表し、図8の縦軸は、ドップラーセンサ値(例えば、振幅値に相当する電圧[V])を表す。 An example of calculation of the “spreading wavelength” will be described with reference to FIG. The horizontal axis in FIG. 8 represents time (t), and the vertical axis in FIG. 8 represents the Doppler sensor value (for example, voltage [V] corresponding to the amplitude value).
図8に例示する信号波形では、或るタイミングt=TN+2、t=TN+1、及び、t=TNにおいて、それぞれ、ドップラーセンサ値は、「Aα+2」、「Aα+1」、及び、「Aα」である。 In the signal waveform illustrated in FIG. 8, the Doppler sensor values are “A α +2 ”, “A α +1 ”, and “at certain timings t = T N + 2 , t = T N + 1 , and t = T N , respectively. A α ".
なお、「N」はタイミングのラベルを表す整数である。「A」は電圧値[V]がとり得る実数であり、「α」は電圧値のラベルを表す整数である。各タイミングt=TN+2、t=TN+1、及び、t=TNは、それぞれ「サンプリングタイミング」と称してよい。サンプリングタイミングの間隔は、一定でもよいし異なっていてもよい。 Note that "N" is an integer representing a timing label. “A” is a real number that the voltage value [V] can take, and “α” is an integer representing a label of the voltage value. Each timing t = T N + 2 , t = T N + 1 , and t = T N may be referred to as “sampling timing”. The sampling timing intervals may be constant or different.
プロセッサ41は、例示的に、各サンプリングタイミングで得られた振幅値(電圧値)を基に、サンプリングタイミング間の振幅変化量を求める。例えば、プロセッサ41は、隣り合うサンプリングタイミングでの振幅値の差分を、サンプリングタイミング間の振幅変化量として求めてよい。
The
例示的に、プロセッサ41は、サンプリングタイミングt=TN+2と、次のサンプリングタイミングt=TN+1との間の振幅変化量を絶対値|Aα+1−Aα+2|として求めてよい。同様に、プロセッサ41は、サンプリングタイミングt=TN+1と次のサンプリングタイミングt=TNとの間の振幅変化量を絶対値|Aα−Aα+1|として求めてよい。
Illustratively, the
プロセッサ41は、このような演算を、単位時間あたりのサンプリング回数にわたって繰り返し実施し、得られた振幅変化量を、|Aα−Aα+1|+|Aα+1−Aα+2|+…のように、加算することで、「伸展時波長」を算出できる。
The
なお、図8に例示したように、ドップラーセンサ値が電圧値[V]で表される場合、「伸展時波長」の単位は、例えば「電圧/時間」(V/min)で表されてよい。 Note that, as illustrated in FIG. 8, when the Doppler sensor value is represented by a voltage value [V], the unit of “extension wavelength” may be represented by, for example, “voltage / time” (V / min) .
図9(A)〜図9(C)に、伸展時波長算出処理の一例を示す。図9(A)は、ドップラーセンサ値の元波形を示し、図9(B)は、差分波形を示し、図9(C)は差分波形を所定時間(本例では1秒)にわたって合計した値を示す。 FIGS. 9A to 9C show an example of the wavelength calculation process during extension. FIG. 9 (A) shows the original waveform of the Doppler sensor value, FIG. 9 (B) shows the differential waveform, and FIG. 9 (C) is a value obtained by summing the differential waveform over a predetermined time (1 second in this example) Indicates
図9(A)に例示する元波形は、既述のように距離に応じた補正を施されたドップラーセンサ値の波形に相当する。図9(B)に例示する差分波形は、所定の微小時間毎の振幅変化量を表し、例示的に、1kHzのサンプリング周期で算出された差分波形である。したがって、振幅変化量は、例示的に、1/1000秒毎の振幅変化量を表す。 The original waveform illustrated in FIG. 9A corresponds to the waveform of the Doppler sensor value that has been corrected according to the distance as described above. The differential waveform illustrated in FIG. 9B represents the amount of change in amplitude for each predetermined minute time, and is, for example, a differential waveform calculated at a sampling period of 1 kHz. Therefore, the amplitude change amount exemplarily represents the amplitude change amount every 1/1000 second.
差分波形は、図7に例示した期間ΔTにおいて、1秒毎に合計されてよい。例えば、振幅変化量が、期間ΔTにおいて、1000個毎に合計されてよい。これにより、図9(C)に例示するように、期間ΔTにおける伸展時波長が算出される。 The differential waveforms may be summed every one second in the period ΔT illustrated in FIG. For example, the amount of change in amplitude may be summed every one thousand in the period ΔT. Thus, as illustrated in FIG. 9C, the extension wavelength in the period ΔT is calculated.
なお、単位時間あたりの振幅値のサンプリング数は、少なすぎると「伸展時波長」の算出精度が低下し、多すぎると演算負荷が高くなり演算遅延等が生じ得るから、現実的なレンジで設定されてよい。更に、「伸展時波長」は、所定時間にわたって時間平均されてよい。例えば、単位時間を1秒として1分間に得られた60個の「伸展時波長」の平均をとってよい。 Note that if the number of samplings of the amplitude value per unit time is too small, the calculation accuracy of the "expansion wavelength" will decrease, and if it is too large, the calculation load will be high and calculation delay etc. may occur, so set in a realistic range. May be done. Furthermore, the "extension wavelength" may be time averaged over a predetermined time. For example, 60 “extension wavelengths” obtained in 1 minute may be taken with a unit time of 1 second.
また、プロセッサ41は、「伸展時波長」を次のようにして算出してもよい。例えば図10に、曲線ABの「伸展時波長」を算出する例を示す。AB間をn個の微小区間に分割し、各微小区間を線分で近似し、その長さの和Snを以下の式(3)で表す。
Further, the
微小区間のx方向の微小変位をΔxk、y方向の微小変位をΔykとすると、三平方の定理より、ΔSkは、以下の式(4)で表される。
以下の式(5)に示すように、数式2の微小区間の個数nを無限に増やすと、和Snは、曲線ABの長さLに近づく。
式(5)において、x方向を時間軸とし、ドップラーセンサ値のサンプリング周期が一定(例えば、1kHz)であるとすると、「xk」は一定であり、「yk」にドップラーセンサ値(振幅値)を代入することで、「伸展時波長」が算出される。 In the equation (5), assuming that the x direction is a time axis and the sampling period of the Doppler sensor value is constant (for example, 1 kHz), “x k ” is constant, and “y k ” is the Doppler sensor value (amplitude By substituting the value), the “extension wavelength” is calculated.
ドップラーセンサ値の「伸展時波長」を基に、プロセッサ41は、利用者の運動強度を算出してよい(図6の処理P16)。運動強度は、METs値(メッツ値)として求められてよい。
The
ここで、ドップラーセンサ値の「伸展時波長」は、利用者の動きの大きさが大きいほどドップラーセンサ値の振幅が大きくなるから長くなり、また、利用者の動きのスピードが速いほど周波数が高くなるから長くなる。 Here, the “extension wavelength” of the Doppler sensor value becomes longer because the amplitude of the Doppler sensor value increases as the magnitude of the user's motion increases, and the frequency increases as the user's motion speed increases. It will be longer because it
利用者の動きの大きさとスピードとは、利用者の動きに応じた運動強度に関連するから、「伸展時波長」は、利用者の運動強度の指標に用いることができる。例えば図11に示すように、伸展時波長と運動強度との間には相関がある。 Since the size and speed of the user's movement are related to the exercise intensity according to the user's movement, the “extension wavelength” can be used as an index of the user's exercise intensity. For example, as shown in FIG. 11, there is a correlation between the extension wavelength and the exercise intensity.
図11には、利用者の身体的な活動の一例として、「睡眠」、「座位安静」、「皿洗い」、「掃除」及び「歩行」の5種類について、それぞれの伸展時波長に対する運動強度がプロットされている。なお、「睡眠」は、安静状態に対応し、「睡眠」時の運動強度は基準値「1」としてよい。 In FIG. 11, the exercise intensity with respect to the extension wavelength of each of five types of “sleep”, “seat rest”, “dishwashing”, “cleaning” and “walking” as an example of the physical activity of the user is shown. It is plotted. Note that “sleep” corresponds to a resting state, and the exercise intensity at “sleep” may be set to the reference value “1”.
図11に例示するように、「睡眠」、「座位安静」、「皿洗い」、「掃除」及び「歩行」の順に、利用者の動きの大きさが大きく、また、動きのスピードが早くなる傾向にあるため、運動強度は増加傾向にあり、したがって、伸展時波長も増加傾向となる。 As illustrated in FIG. 11, in the order of “sleep”, “sitting rest”, “dishwashing”, “cleaning” and “walking”, the size of the movement of the user tends to be large and the speed of movement becomes faster. Therefore, the exercise intensity tends to increase, and hence the extension wavelength also tends to increase.
なお、「座位」では、「睡眠」時の安静状態に比べて、心拍数や呼吸数が、5〜10%程度高くなる(別言すると、動く回数が多くなる)傾向にあるため、反射波の単位時間あたりの波数が多くなり、伸展時波長が長くなる傾向にある。 In the case of “sitting”, the heart rate and respiration rate tend to be about 5 to 10% higher than in the resting state during “sleep” (in other words, the number of movements increases), so the reflected wave The wave number per unit time increases, and the extension wavelength tends to be long.
伸展時波長と運動強度とは、ある関係式yによって関係付けることができる。関係式yは、複数の実測値を用いて、カーブフィッティング(別言すると、曲線あてはめ)により予め導出されてよい。 The extension wavelength and the exercise intensity can be related by a certain relational expression y. The relational expression y may be derived in advance by curve fitting (in other words, curve fitting) using a plurality of actual measurement values.
例えば、「伸展時波長」を「L」で表すと、関係式yは、下記の式(6)で表されてよい。
y(METs)=aL2+bL+c …(6)
なお、式(6)において、「a」,「b」及び「c」は、いずれも定数である。
For example, when “the extension wavelength” is represented by “L”, the relational expression y may be represented by the following equation (6).
y (METs) = aL 2 + bL + c (6)
In the formula (6), “a”, “b” and “c” are all constants.
非限定的な一例として、図11には、a=−3E−12、b=6E−06、c=1.0829であるときの、伸展時波長に対する運動強度(METs値)の関係が例示されている。 As a non-limiting example, FIG. 11 illustrates the relationship of exercise intensity (METs value) to extension wavelength when a = -3E-12, b = 6E-06, c = 1.0829. ing.
プロセッサ41は、伸展時波長Lを、式(6)に代入することで、利用者の運動強度をメッツ値(Y)として求めてよい。
The
関係式yは、例示的に、メモリ42や記憶装置43に記憶されてよい。図6に例示する処理が、センサ5(例えば、プロセッサ53)にて実行される場合には、関係式yは、センサ5のメモリ54に記憶されてよい。また、図6に例示する処理が、空調機2のコントローラ21(例えば、プロセッサ211)にて実行される場合には、関係式yは、コントローラ21のメモリ212に記憶されてよい。
The relational expression y may be stored in the
関係式yは、実測値に限らず、平均的な利用者を想定して導出されてもよい。また、関係式yは、利用者の性別、体重、身長別にそれぞれ導出されてもよい。性別、体重、身長によって伸展時波長と運動強度との間の相関が異なり得るためである。 The relational expression y is not limited to the actual measurement value, and may be derived assuming an average user. Also, the relational expression y may be derived for each gender, weight, and height of the user. This is because the correlation between the extension wavelength and the exercise intensity may differ depending on the sex, the weight, and the height.
この場合、プロセッサ41は、利用者に応じた関係式yを用いて、運動強度を算出してよい。利用者の年齢、身長、体重等を表す情報は、初期設定時等に制御システム4に入力されてもよい。
In this case, the
また、伸展時波長と運動強度との関係は、環境温度、利用者の精神的な緊張度等の他のパラメータに依存して変化し得るため、関係式yは、そのようなパラメータの別に導出されてもよい。あるいは、関係式yは、利用者に個別の実測値に基づいて、利用者の別に導出されてもよい。 Also, since the relationship between extension wavelength and exercise intensity may change depending on other parameters such as the environmental temperature and the user's mental tension, the relationship y is derived separately from such parameters. It may be done. Alternatively, the relational expression y may be derived separately for the user based on actual measurement values specific to the user.
更に、上述した運動強度の算出処理P16では、関係式yに代えて、伸展時波長と運動強度との関係を示すデータを基に、利用者の運動強度を求めてもよい。伸展時波長と運動強度との関係を示すデータは、例示的に、メモリ42や記憶装置43に記憶されてデータベース化されていてよい。
Furthermore, in the above-described exercise intensity calculation process P16, instead of the relational expression y, the exercise intensity of the user may be obtained based on data indicating the relationship between the extension wavelength and the exercise intensity. The data indicating the relationship between the extension wavelength and the exercise intensity may be, for example, stored in the
運動強度は、「伸展時波長」に代えて、「伸展時波長」の算出に用いた、ドップラーセンサ値の振幅及び周波数に関連付けられてもよい。この場合、プロセッサ41は、伸展時波長を算出しなくても、利用者の運動強度を求めることが可能である。
The exercise intensity may be related to the amplitude and frequency of the Doppler sensor value used to calculate the "extension wavelength" instead of the "extension wavelength". In this case, the
図6の処理P16において求められた利用者の運動強度を基に、プロセッサ41は、利用者の状態を推定(又は、判定)してよい(図6の処理P17)。
The
例えば、プロセッサ41は、運動強度が或る閾値(便宜的に「状態判定閾値」と称してよい。)を超えている場合に、既述のように、空調空間において利用者が活動中であると判定してよい。利用者が活動中であることには、既述のように、利用者が暑さで寝苦しくて大きく寝返りをうっているような状態であることが含まれてよい。
For example, when the exercise intensity exceeds a certain threshold (may be referred to as a “state determination threshold” for convenience), the
また、利用者の運動強度と心拍数との間の関係は、以下の式(7)で表すことができるから、プロセッサ41は、処理P16で算出した運動強度から利用者の心拍数を推定することもできる。
運動強度=(心拍数−安静時心拍数)÷(最大心拍数−安静時心拍数)×10 …(7)
Further, since the relationship between the user's exercise intensity and the heart rate can be expressed by the following equation (7), the
Exercise intensity = (heart rate-resting heart rate) / (maximum heart rate-resting heart rate) x 10 ... (7)
ここで、式(7)の安静時心拍数及び最大心拍数は、それぞれ所定値でよい。また、式(7)の安静時心拍数及び最大心拍数は、それぞれ利用者毎に設定されてもよい。例えば、最大心拍数には、(220−利用者の年齢)が用いられてよい。あるいは、安静時心拍数及び最大心拍数には、利用者の実測データが用いられてもよい。 Here, the resting heart rate and the maximum heart rate of the equation (7) may each be predetermined values. Further, the resting heart rate and the maximum heart rate of equation (7) may be set for each user. For example, (220-user's age) may be used for the maximum heart rate. Alternatively, actual measurement data of the user may be used for the resting heart rate and the maximum heart rate.
以上のように、利用者が動いている時の心拍数を正確に検出することは難しいが、利用者の動きの大きさやスピードをドップラーセンサ51によって検出することで、利用者の運動強度は推定することができる。
As described above, although it is difficult to accurately detect the heart rate when the user is moving, the user's exercise intensity is estimated by detecting the size and speed of the user's movement with the
別言すると、利用者の活動時の心拍数といった検出の難しい情報ではなく、ドップラーセンサ51によって検出が可能な、利用者の動きの大きさやスピードを基に、利用者の運動強度を算出できる。算出した運動強度に基づいて、利用者の心拍数を算出することができるから、利用者が安静にしていない活動中においても、利用者の心拍数を精度良く算出することが可能となる。
In other words, the user's exercise intensity can be calculated based on the size and speed of the user's movement that can be detected by the
なお、利用者のメッツ値を基に利用者の消費カロリーを算出、推定することもできる。消費カロリーは、利用者の状態を示す情報の一例であると捉えてもよい。例えば、プロセッサ41は、消費カロリー(kcal)=1.05×メッツ値×時間×体重(kg)で表される簡易計算によって、利用者の消費カロリーを計算してよい。
The user's consumed calories can also be calculated and estimated based on the user's MetS value. The consumed calories may be regarded as an example of information indicating the state of the user. For example, the
例えば、体重52kgの利用者が「散歩」によって「2.5METs」の運動を1時間行なった場合の消費カロリーは、1.05×2.5×1.0(時間)×52(kg)=136.5(kcal)として求めることができる。 For example, when a user weighing 52 kg performs an exercise of “2.5 METs” by “walking” for 1 hour, the consumed calorie is 1.05 × 2.5 × 1.0 (hours) × 52 (kg) = It can be calculated as 136.5 (kcal).
ただし、この数字は活動を行なっている時間に消費したカロリー全体(「安静状態のカロリー消費」+「活動によって増えた消費」)の合計値なので、活動によって増加したカロリーは、1METs分(安静状態のカロリー消費)を差し引いた81.9(kcal)となる。 However, this number is the total value of the total calories consumed during the activity (“calorie consumption at rest + consumption consumed by activity”), so the calories increased by activity is one METs (rest Of the calorie consumption of 8) (kcal).
プロセッサ41は、処理P17で得られた利用者の状態を示す情報(例えば、心拍数や消費カロリー)を、ペリフェラルIF45を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力してよい(図6の処理P18)。
The
なお、プロセッサ41は、心拍数が所定の正常範囲外にあるときに、出力機器に警告を出力してもよい。警告は、心拍数を示す情報と共に出力されてもよいし、心拍数を示す情報に代えて出力されてもよい。
The
心拍数の算出は、省略されてもよい。図6の処理P16で算出された運動強度を示す情報が、ペリフェラルIF45を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力されてもよい。 The calculation of heart rate may be omitted. Information indicating the exercise intensity calculated in process P16 of FIG. 6 may be output to an output device such as a display or a printer via the peripheral IF 45.
プロセッサ41は、例えば状態判定処理P17において、処理P16で算出した運動強度が或る閾値未満(例えば、1未満)であると、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に警告を出力してよい。警告は、運動強度を示す情報と共に出力されてもよいし、運動強度を示す情報に代えて出力されてもよい。
For example, in the state determination process P17, the
運動強度は、他のセンサ(例えば画像センサなど)の情報と組み合わせて算出されてもよい。例えば、プロセッサ41は、他のセンサにより検出された、利用者の負荷(例えば、重いものを持っている状態等)を示す情報に基づいて、運動強度を補正してもよい。
The exercise intensity may be calculated in combination with information of another sensor (for example, an image sensor). For example, the
プロセッサ41は、上述した処理P17の結果を用いて、空調機2の運転を制御する信号を生成してよい(図6の処理P19)。例示的に、プロセッサ41は、処理P17において利用者の運動強度が或る閾値を超えていると判定した場合に、空調機2に温度を下げるように指示する制御信号を生成して空調機2宛に送信してよい。
The
これにより、例えば、既述のように、空調空間において利用者が暑さで寝苦しくて大きく寝返りをうっており運動強度が閾値を超えているような場合に、空調空間の温度を下げる制御が可能になる。 Thus, for example, as described above, it is possible to control to lower the temperature of the air-conditioned space when the user is asleep in the air-conditioned space, is turning around badly, and exercise intensity exceeds the threshold. become.
ここで、利用者の運動強度は、距離センサ52によって検出された距離情報に応じて補正された伸展時波長に基づいて算出されている。そのため、空調空間における利用者のドップラーセンサ51に対する距離の遠近によって、利用者の運動強度が過小検出されたり過大検出されたりすることを回避あるいは抑制できる。
Here, the exercise intensity of the user is calculated based on the extension wavelength corrected in accordance with the distance information detected by the
したがって、利用者が空調空間のどこに位置していても、その位置に依存せずに当該利用者の運動強度を正しく検出して、その運動強度に応じた適切な空調制御を効率的に実施することが可能になる。なお、「空調制御」には、温度制御に限らず、湿度制御や風向制御、風量制御等が含まれてよい。 Therefore, regardless of where the user is located in the air-conditioned space, the exercise intensity of the user is correctly detected without depending on the position, and the appropriate air conditioning control according to the exercise intensity is efficiently implemented. It becomes possible. The “air conditioning control” may include not only temperature control but also humidity control, wind direction control, air volume control, and the like.
(第2実施例)
上述した第1実施例では、距離センサ52によって検出された距離情報に基づく補正の対象がドップラーセンサ値である例について説明したが、距離情報に基づく補正の対象は、ドップラーセンサ値から得られた「伸展時波長」であってもよい。
Second Embodiment
In the first embodiment described above, an example in which the correction target based on the distance information detected by the
図12は、第2実施例に係る空調システム1の動作例を示すフローチャートであり、距離センサ52によって検出された距離情報を基に、ドップラーセンサ値の「伸展時波長」を補正する例を示す。
FIG. 12 is a flowchart showing an operation example of the
図12に例示するように、制御システム4は、第1実施例と同様に、センサ5が制御システム4宛に送信したセンサ情報を受信する。センサ情報には、例示的に、ドップラーセンサ51のセンサ値と、距離センサ52のセンサ値と、が含まれてよい。これらのセンサ値は、例示的に、制御システム4の通信IF44にて受信され、制御システム4のプロセッサ41に入力される(処理P11a,P11b)。
As illustrated in FIG. 12, the
プロセッサ41は、第1実施例と同様にして、距離センサ52のセンサ値を基に、距離センサ52と利用者との間の距離を求め(処理P12b)、求めた距離に応じた補正係数を求めてよい(処理P14b)。
Similar to the first embodiment, the
ただし、第2実施例においても、第1実施例と同様に、補正係数は、求めた距離に所定閾値以上の変化が有る場合に限って求める設定にしてもよい。例えば、プロセッサ41は、現在と過去(例示的に、前回)の距離の差分を求め、当該差分が所定の閾値以上であれば(処理P13bでYESの場合)、補正係数を求めてよい(処理P14b)。
However, also in the second embodiment, as in the first embodiment, the correction coefficient may be set so as to be obtained only when the obtained distance has a change equal to or more than a predetermined threshold value. For example, the
一方、現在と過去の距離の差分が閾値未満であれば(処理P13bでNOの場合)、プロセッサ41は、新たに補正係数は算出せずに、過去(例えば、前回)に処理P14bで求めた補正係数を、ドップラーセンサ値の補正に用いてよい。
On the other hand, if the difference between the current and past distances is less than the threshold (in the case of NO in process P13b),
補正係数は、例示的に、ドップラーセンサ値の「伸展時波長」の補正に用いられてよい。「伸展時波長」の補正係数は、例示的に、第1実施例において、表1に例示した距離対電波損失情報、式(1)、あるいは、式(2)によって求められる電波損失が補償される値に決定されてよい。例えば、距離センサ値によって示される距離が遠いほど、「伸展時波長」は長くなるように補正されてよい。 The correction factor may be used, for example, to correct the "extension wavelength" of the Doppler sensor value. By way of example, in the first embodiment, the correction factor for the “expansion wavelength” is compensated for the distance to radio wave loss information illustrated in Table 1 or the radio wave loss determined by the equation (1) or (2). May be determined. For example, the “stretching wavelength” may be corrected to be longer as the distance indicated by the distance sensor value is longer.
一方、プロセッサ41は、ドップラーセンサ値を基に、「伸展時波長」を算出してよい(処理P15a)。当該ドップラーセンサ値は、第1実施例とは異なって、補正係数による補正が施されていないドップラーセンサ値である。
On the other hand, the
プロセッサ41は、算出した「伸展時波長」を、処理P14bにおいて、距離センサ値に基づいて得られた補正係数によって補正してよい(処理P15b)。ドップラーセンサ値の「伸展時波長」の補正によって、利用者の運動強度の算出精度が向上する。
The
「伸展時波長」の補正は、ドップラーセンサ値の単位時間にわたる差分波形の合計に対する補正であるため、第1実施例のドップラーセンサ値の補正に比して、補正誤差の累積による精度低下を抑えることができる。 Since the correction of the "expansion wavelength" is a correction to the sum of the differential waveforms over a unit time of the Doppler sensor value, the deterioration in accuracy due to the accumulation of the correction error is suppressed compared to the correction of the Doppler sensor value in the first embodiment. be able to.
その後、プロセッサ41は、補正した「伸展時波長」を基に、第1実施例と同様にして、利用者の運動強度を算出してよい(処理P16)。また、プロセッサ41は、算出した運動強度を基に、第1実施例と同様にして、利用者の状態を推定又は判定してよい(処理P17)。
Thereafter, the
更に、プロセッサ41は、利用者の状態を示す情報(例えば、心拍数や消費カロリー)を、第1実施例と同様に、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力してよい(処理P18)。また、プロセッサ41は、第1実施例と同様に、推定又は判定した利用者の状態に応じた空調制御を実施してよい(処理P19)。
Furthermore, the
以上のように、第2実施例によれば、第1実施例と同様に、利用者が空調空間のどこに位置していても、その位置に依存せずに当該利用者の運動強度を正しく検出して、その運動強度に応じた適切な空調制御を効率的に実施することが可能である。 As described above, according to the second embodiment, as in the first embodiment, wherever the user is located in the air-conditioned space, the exercise intensity of the user is correctly detected without depending on the position. Then, it is possible to efficiently implement appropriate air conditioning control according to the exercise intensity.
また、第2実施例によれば、距離センサ値を基にドップラーセンサ値の「伸展時波長」を補正するため、既述のとおり、補正誤差の累積による精度低下を抑えることができる。したがって、利用者の運動強度の算出精度や利用者の状態の推定精度を向上でき、より効率的な空調制御が可能になる。 Further, according to the second embodiment, since the “extension wavelength” of the Doppler sensor value is corrected based on the distance sensor value, it is possible to suppress the decrease in accuracy due to the accumulation of correction errors as described above. Therefore, the calculation accuracy of the user's exercise intensity and the estimation accuracy of the user's condition can be improved, and more efficient air conditioning control becomes possible.
(第3実施例)
上述した第1又は第2実施例では、距離センサ52によって検出された距離情報に基づく補正の対象が「ドップラーセンサ値」又は「伸展時波長」である例について説明したが、距離情報に基づく補正の対象は、利用者の状態判定に用いられる閾値であってもよい。
Third Embodiment
Although the target of correction based on the distance information detected by the
図13は、第3実施例に係る空調システム1の動作例を示すフローチャートであり、距離センサ52によって検出された距離情報を基に、利用者の状態判定に用いられる閾値を補正する例を示す。
FIG. 13 is a flowchart showing an operation example of the
図13に例示するように、制御システム4は、第1及び第2実施例と同様に、センサ5が制御システム4宛に送信したセンサ情報を受信する。センサ情報には、例示的に、ドップラーセンサ51のセンサ値と、距離センサ52のセンサ値と、が含まれてよい。これらのセンサ値は、例示的に、制御システム4の通信IF44にて受信され、制御システム4のプロセッサ41に入力される(処理P11a,P11b)。
As illustrated in FIG. 13, the
プロセッサ41は、第1及び第2実施例と同様にして、距離センサ52のセンサ値を基に、距離センサ52と利用者との間の距離を求め(処理P12b)、求めた距離に応じた補正係数を求めてよい(処理P14b)。
The
第3実施例においても、第1及び第2実施例と同様に、補正係数は、求めた距離に所定閾値以上の変化が有る場合に限って求める設定にしてもよい。例えば、プロセッサ41は、現在と過去(例示的に、前回)の距離の差分を求め、当該差分が所定の閾値以上であれば(処理P13bでYESの場合)、補正係数を求めてよい(処理P14b)。
Also in the third embodiment, as in the first and second embodiments, the correction coefficient may be set so as to be obtained only when the obtained distance has a change equal to or more than a predetermined threshold value. For example, the
一方、現在と過去の距離の差分が閾値未満であれば(処理P13bでNOの場合)、プロセッサ41は、新たに補正係数は算出せずに、過去(例えば、前回)に処理P14bで求めた補正係数を、状態判定閾値の補正に用いてよい。
On the other hand, if the difference between the current and past distances is less than the threshold (in the case of NO in process P13b),
状態判定閾値の補正係数は、例示的に、第1実施例において、表1に例示した距離対電波損失情報、式(1)、あるいは、式(2)によって求められる電波損失が補償される値に決定されてよい。 The correction coefficient of the state determination threshold value is, by way of example, the distance to radio wave loss information illustrated in Table 1 in the first embodiment, a value by which the radio wave loss calculated by the equation (1) or the equation (2) is compensated May be determined.
例えば、距離センサ値によって示される距離が遠いほど、閾値は、利用者の運動強度が高く「活動中である」と判定され易くなる(別言すると、運動強度の判定感度が高くなる)ように小さな値に補正されてよい。 For example, the greater the distance indicated by the distance sensor value, the higher the user's exercise intensity is and the more likely it is determined that the user is "active" (in other words, the exercise intensity determination sensitivity is higher). It may be corrected to a small value.
逆に云えば、距離センサ値によって示される距離が近いほど、閾値は、利用者の運動強度が低く「活動中でない」と判定され易くなる(別言すると、運動強度の判定感度が低くなる)ように大きな値に補正されてよい。 Conversely, the closer the distance indicated by the distance sensor value, the lower the user's exercise intensity and the more likely it is determined that the user is "inactive" (in other words, the exercise intensity determination sensitivity is lower) It may be corrected to a large value.
一方、プロセッサ41は、ドップラーセンサ値を基に、「伸展時波長」を算出してよい(処理P15a)。
On the other hand, the
算出した「伸展時波長」を基に、プロセッサ41は、第1及び第2実施例と同様にして、利用者の運動強度を算出してよい(処理P16)。また、プロセッサ41は、算出した運動強度を基に、利用者の状態を推定又は判定してよい(処理P17a)。
The
当該処理P17aにおいて、プロセッサ41は、利用者の状態を推定又は判定するために用いる閾値を、処理P14bで算出した補正係数によって補正してよい。これにより、例えば、ドップラーセンサ51から遠い位置で利用者に小さな動きがあっても、利用者が「活動中である」と判定され易くなる。逆に、ドップラーセンサ51から近い位置で利用者に同じような動きがあっても、利用者が「活動中である」とは判定されにくくなる。
In the process P17a, the
したがって、利用者の状態(例えば、運動強度)が空調機2からの距離に応じて過小検出されたり過大検出されたりすることを回避あるいは抑制できる。よって、プロセッサ41は、処理P17aにおいて推定又は判定した利用者の状態に応じた空調制御を実施することで(処理P19)、利用者の状態に応じた空調制御を効率的に実施することが可能である。
Therefore, under detection or over detection of the user's condition (for example, exercise intensity) depending on the distance from the
なお、プロセッサ41は、利用者の状態を示す情報(例えば、心拍数や消費カロリー)を、第1及び第2実施例と同様にして、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力してよい(処理P18)。
The
以上のように、第3実施例によれば、第1及び第2実施例と同様に、利用者が空調空間のどこに位置していても、その位置に依存せずに、利用者の状態に応じた適切な空調制御を効率的に実施することが可能である。 As described above, according to the third embodiment, as in the first and second embodiments, no matter where the user is located in the air-conditioned space, it does not depend on the position of the user, and It is possible to efficiently implement appropriate and appropriate air conditioning control.
また、第3実施例によれば、第1又は第2実施例のようにドップラーセンサ値又は伸展時波長を補正する代わりに、閾値を補正するため、プロセッサ41による制御を簡易化できる。
Furthermore, according to the third embodiment, instead of correcting the Doppler sensor value or the extension wavelength as in the first or second embodiment, the control by the
(第4実施例)
距離センサ52によって検出された距離情報に基づく補正の対象は、ドップラーセンサ51の送信電波強度であってもよい。図14は、第4実施例に係る空調システム1の動作例を示すフローチャートであり、距離センサ52によって検出された距離情報を基に、ドップラーセンサ51の送信電波強度を補正する例を示す。
Fourth Embodiment
The target of the correction based on the distance information detected by the
図14に例示するように、制御システム4は、第1〜第3実施例と同様に、センサ5が制御システム4宛に送信したセンサ情報を受信する。センサ情報には、例示的に、ドップラーセンサ51のセンサ値と、距離センサ52のセンサ値と、が含まれてよい。これらのセンサ値は、例示的に、制御システム4の通信IF44にて受信され、制御システム4のプロセッサ41に入力される(処理P11a,P11b)。
As illustrated in FIG. 14, the
プロセッサ41は、第1〜第2実施例と同様にして、距離センサ52のセンサ値を基に、距離センサ52と利用者との間の距離を求め(処理P12b)、求めた距離に応じた補正係数を求めてよい(処理P14b)。
The
第4実施例においても、第1〜第3実施例と同様に、補正係数は、求めた距離に所定閾値以上の変化が有る場合に限って求める設定にしてもよい。例えば、プロセッサ41は、現在と過去(例示的に、前回)の距離の差分を求め、当該差分が所定の閾値以上であれば(処理P13bでYESの場合)、補正係数を求めてよい(処理P14b)。
Also in the fourth embodiment, as in the first to third embodiments, the correction coefficient may be set so as to be obtained only when the obtained distance has a change equal to or more than a predetermined threshold. For example, the
一方、現在と過去の距離の差分が閾値未満であれば(処理P13bでNOの場合)、プロセッサ41は、新たに補正係数は算出せずに、過去(例えば、前回)に処理P14bで求めた補正係数を、ドップラーセンサ51の送信電波強度の補正に用いてよい。
On the other hand, if the difference between the current and past distances is less than the threshold (in the case of NO in process P13b),
ドップラーセンサ51の送信電波強度の補正係数は、例示的に、第1実施例において、表1に例示した距離対電波損失情報、式(1)、あるいは、式(2)によって求められる電波損失が補償される値に決定されてよい。例えば、距離センサ値によって示される距離が遠いほど、ドップラーセンサ51の送信電波強度の補正係数は、当該送信電波強度を大きくするような値に補正されてよい。
The correction factor of the transmission radio wave intensity of the
プロセッサ41は、算出した補正係数に従ってドップラーセンサ51の送信電波強度を補正する制御信号を生成してセンサ5宛に送信してよい。当該制御信号に従って、ドップラーセンサ51の例えばOSC512(図2参照)がプロセッサ53によって制御されることで、ドップラーセンサ51の送信電波強度が補正される(処理P14c)。
The
制御システム4のプロセッサ41は、送信電波強度が補正されたドップラーセンサ51のセンサ値を基に、「伸展時波長」を算出してよい(処理P15a)。
The
算出した「伸展時波長」を基に、プロセッサ41は、第1及び第2実施例と同様にして、利用者の運動強度を算出してよい(処理P16)。また、プロセッサ41は、算出した運動強度を基に、利用者の状態を推定又は判定してよい(処理P17)。
The
プロセッサ41は、推定又は判定した利用者の状態に応じた空調制御を実施することで(処理P19)、利用者の状態に応じた空調制御を効率的に実施することが可能である。
The
なお、プロセッサ41は、利用者の状態を示す情報(例えば、心拍数や消費カロリー)を、第1及び第2実施例と同様にして、ディスプレイやプリンタ等の出力機器に出力してよい(処理P18)。
The
以上のように、第4実施例によれば、距離センサ値に応じてドップラーセンサ51の送信電波強度を補正するので、利用者の状態(例えば、運動強度)が空調機2からの距離に応じて過小検出されたり過大検出されたりすることを回避あるいは抑制できる。
As described above, according to the fourth embodiment, since the transmission radio wave intensity of the
したがって、利用者が空調空間のどこに位置していても、その位置に依存せずに当該利用者の運動強度を正しく検出して、その運動強度に応じた適切な空調制御を効率的に実施することが可能になる。 Therefore, regardless of where the user is located in the air-conditioned space, the exercise intensity of the user is correctly detected without depending on the position, and the appropriate air conditioning control according to the exercise intensity is efficiently implemented. It becomes possible.
(距離センサ52の構成例)
図2及び図3に例示した距離センサ52には、非限定的な一例として、レーザ式測域センサを適用してよい。「レーザ式測域センサ」は、便宜的に、「レーザレーダ」と称してもよい。距離センサ52に、レーザレーダを適用することで、高精度な距離の検出が可能である。
(Example of configuration of distance sensor 52)
As a non-limiting example, a laser range sensor may be applied to the
レーザレーダ52は、例示的に、レーザ光を間欠的に出射(「パルス出射」と称してもよい。)しながら走査範囲を走査すると共に、レーザ光の反射光を受光して物体の位置情報を測定することができる。
The
例えば、レーザレーダ52は、レーザ光をパルス出射しながら走査範囲を走査する。レーザレーダ52は、レーザ光を出射してから反射光を受光するまでの時間差と、出射したレーザ光の出射方向とに基づいて、物体までの距離や方向を測定することができる。
For example, the
「走査範囲」とは、レーザ光によって走査(「スキャン」と称してもよい。)を行なう範囲であり、例示的に、空調空間がレーザ光によって走査されてよい。「走査」とは、走査範囲においてレーザ光の出射方向を変化させることであってよい。 The “scanning range” is a range in which scanning (also referred to as “scanning”) is performed by laser light, and for example, the conditioned space may be scanned by laser light. The “scanning” may be changing the emission direction of the laser light in the scanning range.
図15に、距離センサ52の一例であるレーザ式測域センサの構成例を示す。図15に示すレーザ式測域センサ52は、例示的に、送信部521、パルス信号生成部522、走査角度制御部523、及び、駆動回路524を備えてよい。また、レーザ式測域センサ52は、例示的に、受信部525、演算部526、及び、記憶部527を備えてよい。
FIG. 15 shows a configuration example of a laser range sensor as an example of the
送信部521は、例示的に、駆動信号に応じてレーザ光を出射するレーザダイオード(LD)と、入射したレーザ光の空間的な反射方向を可変する可動ミラーと、を備えてよい。LDには、非限定的な一例として、赤外レーザ光を出射する赤外LEDが適用されてよい。なお、送信部521は、投光部521と言い換えてもよい。
The
可動ミラーには、非限定的な一例として、MEMS(Micro Electro Mechanical System)ミラーやガルバノミラーが適用されてよい。なお、送信部521には、可動ミラーで反射したレーザ光を空間的に拡大して出射するためのレンズ(便宜的に「走査角度拡大レンズ」と称してよい。)が備えられてもよい。
A micro electro mechanical system (MEMS) mirror or a galvano mirror may be applied to the movable mirror as a non-limiting example. The transmitting
パルス信号生成部522は、赤外LEDに与える駆動信号の一例として、パルス信号を生成する。パルス信号に応じて赤外LEDが駆動されることで、赤外レーザ光が間欠的に赤外LEDから出射される。
The pulse
走査角度制御部523は、例示的に、送信部521における上述した可動ミラーの角度を制御することで、レーザ光の空間的な出射方向を制御する。走査角度制御部523は、例示的に、演算部526によって制御されてよい。
The scanning
駆動回路524は、例示的に、演算部526による制御に応じて、パルス信号生成部522及び走査角度検出部523を駆動してよい。
The
受信部525は、例示的に、送信部521から出射されたレーザ光が物体で反射した反射光を受信する。受信部525には、例示的に、PD(フォトダイオード又はフォトディテクタ)が備えられてよい。
The receiving
PDにて、レーザ光の反射光が受光されて、その受光パワーに応じた電気信号が生成される。電気信号は、例示的に、電流信号であってよい。電流信号は、例示的に、トランスインピーダンスアンプ(TIA)等によって電圧信号に変換されてよい。なお、受信部525には、レーザ光の反射光をPDへ集光するレンズが備えられてもよい。受信部525は、受光部525と言い換えてもよい。
The reflected light of the laser light is received by the PD, and an electrical signal corresponding to the received light power is generated. The electrical signal may illustratively be a current signal. The current signal may be converted into a voltage signal by, for example, a transimpedance amplifier (TIA) or the like. The receiving
演算部526は、例示的に、送信部521によるレーザ光の出射タイミングと、受信部525での反射光の受光タイミングと、を基に、レーザ光を反射した物体とレーザレーダ52との間の距離Dを算出してよい。
例えば、レーザ光の出射タイミングと反射光の受光タイミングとの時間差をΔtで表すと、演算部526は、下記の式(8)を用いて、距離Dを算出できる。
D=(c×Δt)/2 …(8)
ただし、式(8)において、「c」は光速を表し、例えば、c≒30万[km/s]である。当該算出法は、「Time of Flight」と称されることがある。
For example, when the time difference between the emission timing of the laser beam and the light reception timing of the reflected light is represented by Δt, the
D = (c × Δt) / 2 (8)
However, in Formula (8), "c" represents the speed of light, for example, cc300,000 [km / s]. The calculation method is sometimes called "Time of Flight".
なお、演算部526には、CPUやDSP等のプロセッサが適用されてよい。また、式(8)の演算は、例示的に、制御システム4(例えばプロセッサ41)で実行されてもよいし、非接触活動量センサ5(例えばプロセッサ53)、あるいは、空調機2のコントローラ21(例えばプロセッサ211)にて実行されてもよい。
Note that a processor such as a CPU or a DSP may be applied to the
記憶部527は、演算部526によって算出された距離情報(D)を記憶してよい。記憶部527に記憶された距離情報は、例示的に、演算部526によって適宜に読み出されて、プロセッサ41、53又は211に与えられてよい。なお、演算部526は、プロセッサ41、53及び211のいずれかに相当してもよい。
The
記憶部527には、RAMやフラッシュメモリ等が適用されてよい。また、記憶部527には、演算部526が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。「データ」には、演算部526の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。
A RAM, a flash memory, or the like may be applied to the
なお、パルス信号生成部522、走査角度制御部523、駆動回路524、演算部526、及び、記憶部527は、レーザレーダ52の制御部の一例を成すと捉えてもよい。
The pulse
図16は、レーザレーダ52の走査順序例を模式的に示す図である。図16において、○印は、レーザレーダ52の1回のレーザ光の出射を表現している。例えば、レーザレーダ52は、水平方向に1列目の走査が終了すると、右側に戻りながら垂直方向に1段上に上がって、水平方向に2列目の走査を行なう。そして、レーザレーダ52は、水平方向にk列目(kは2以上の整数)の走査が終了すると走査終了する。このような「走査」法は、「ラスタースキャン」と称されることがある。
FIG. 16 is a view schematically showing an example of the scanning order of the
なお、図2及び図3に例示した距離センサ52には、非限定的な一例として、ステレオカメラを適用してもよい。ステレオカメラ52は、図4に例示した空調機2に備えられたカメラ30に相当してよい。別言すると、ステレオカメラ52は、空調機2と非接触活動量センサ5とに共用であってよい。
A stereo camera may be applied to the
ステレオカメラ52は、例えば図17に模式的に示すように、水平方向に或る距離だけ離間して配置された複数(例示的に、2台)のカメラC1及びC2を備えてよい。2台のカメラC1及びC2間の距離は、「基線長」と呼ばれ、図17には「B」で表されている。
The
カメラC1及びC2の光軸は、基線長Bの方向に対してセンシング対象に向けて垂直に方向付けられてよい。このとき、互いのカメラC1及びC2の撮像画像(便宜的に「カメラ画像」と称してもよい。)において、センシング対象である物体は、例えば図18に模式的に示すように、左右にずれて見える。 The optical axes of the cameras C1 and C2 may be oriented perpendicular to the sensing object with respect to the direction of the baseline length B. At this time, in the captured images of the cameras C1 and C2 (may be referred to as “camera images” for convenience), the object to be sensed is shifted to the left and right as schematically shown in FIG. 18, for example. Looks like.
当該ずれの量は、「視差」と呼ばれる。「視差」は、一方のカメラC1の撮像画像における水平方向の座標値を「Xb」で表し、他方のカメラC2の撮像画像における水平方向の座標値を「Xa」で表すと、「Xb−Xa」で表すことができる。 The amount of deviation is called "disparity". The “parallax” represents “xb” as the horizontal coordinate value in the captured image of one camera C1, and “Xa” as the horizontal coordinate value in the captured image of the other camera C2. Can be represented by
当該視差(Xb−Xa)を基に、ステレオカメラ52とセンシングターゲットとの間の距離Dを求めることができる。
Based on the parallax (Xb−Xa), the distance D between the
例えば、カメラC1及びC2の焦点距離を「f」で表し、カメラ画像における画素ピッチを「F」で表すと、距離Dは、以下の式(9)によって求めることができる。なお、画素ピッチFは、カメラC1及びC2の解像度に応じて定まる。 For example, when the focal lengths of the cameras C1 and C2 are represented by “f” and the pixel pitch in the camera image is represented by “F”, the distance D can be obtained by the following equation (9). The pixel pitch F is determined in accordance with the resolutions of the cameras C1 and C2.
上述のように、距離センサ52に、空調機2に内蔵のステレオカメラを利用すれば、空調機2には、ドップラーセンサ51を追加で取り付ければよい。したがって、空調空間における利用者の活動量をセンシングするシステムのコスト低減、ひいては、空調システム1のコスト低減を図ることが可能である。
As described above, when the stereo camera built in the
以上説明したように、上述した各実施例を含む実施形態によれば、ドップラーセンサ51のセンサ値と、距離センサ52のセンサ値と、を基に、利用者の活動量を、空調空間の広狭や空調空間における位置に依存せずに、非接触で精度良く検出できる。
As described above, according to the embodiment including the above-described embodiments, the amount of activity of the user can be determined based on the sensor value of the
例えば、空調空間が狭い1ルームであるか広いリビングであるかに関わらず、また、利用者が空調空間の何処に位置しているかに関わらず、利用者の活動量を精度良く検出することができる。また、検出した活動量を基に、利用者の健康状態を精度良く推定することもできる。 For example, regardless of whether the air-conditioned space is a narrow room or a large living room, and regardless of where the user is located in the air-conditioned space, it is possible to accurately detect the amount of activity of the user. it can. In addition, the health condition of the user can be accurately estimated based on the detected activity amount.
例えば、利用者の活動量の変化を基に、利用者の体調不良や怪我等の健康状態を制御システム4において推定、把握することが可能となる。別言すると、利用者の「見守りシステム」を精度良く実現することが可能である。
For example, based on the change in the amount of activity of the user, the
また、非接触で利用者の活動量を検出できるため、利用者は活動量を測定するための専用の機器(例えば、リストバンド式等の接触式の測定機器)を常に携帯しておく必要性は無い。 In addition, since the amount of activity of the user can be detected without contact, the user needs to always carry a dedicated device for measuring the amount of activity (for example, a contact-type measuring device such as a wristband type). There is no.
したがって、例えば、空調機2に非接触活動量センサ5を組み込めば、自宅の空調空間に滞在する利用者の運動強度を、利用者には意識させずに測定することが可能になる。よって、活動量測定のユーザビリティ性を向上できる。
Therefore, for example, by incorporating the non-contact activity amount sensor 5 into the
(その他)
なお、上述した各実施例を含む実施形態では、図6〜図14に例示した処理が、非限定的な一例として、制御システム4のプロセッサ41にて実施される態様について説明した。
(Others)
In the embodiment including the above-described embodiments, the aspect in which the processing illustrated in FIGS. 6 to 14 is implemented by the
しかし、図6〜図14に例示した処理の一部又は全部は、既述のとおり、非接触活動量センサ5で実施されてもよいし空調機2のコントローラ21で実施されてもよい。
However, as described above, some or all of the processes illustrated in FIGS. 6 to 14 may be performed by the non-contact active mass sensor 5 or the
例示的に、非接触活動量センサ5又は空調機2のコントローラ21は、ドップラーセンサ値を基に利用者の状態判定を行なうまでの処理過程で算出した算出値を制御システム4宛に送信してよい。制御システム4が、受信した算出値を基に、利用者の状態推定までの残りの処理過程を実行してもよい。
For example, the
図6〜図14に例示した処理の全部を、非接触活動量センサ5、あるいは、空調機2のコントローラ21で実施する場合には、制御システム4は不要にしてよい。また、非接触活動量センサ5を内蔵した空調機2を空調空間に設置すれば、当該空調空間における利用者の状態に応じた適切な空調制御を実現できる。
When all the processes illustrated in FIGS. 6 to 14 are performed by the noncontact activity amount sensor 5 or the
一方、制御システム4において算出処理や補正処理、状態推定処理を実施する態様であれば、例えば、制御システム4のプロセッサ41が読み取って動作するプログラムやデータの改変によって制御システム4の機能追加やアップデートが容易に可能になる。
On the other hand, in a mode in which calculation processing, correction processing, and state estimation processing are performed in the
したがって、非接触活動量センサ5には改変等を加えずに、制御システム4の改変によって一元的に空調システム1のアップデート等が容易に可能になる。
Therefore, the update of the
また、上述した各実施例を含む実施形態では、空調空間における利用者の状態判定について説明したが、ドップラーセンサ値と距離センサ値とを基に、利用者が空調空間に滞在しているか不在であるかの判定を行なってもよい。空調機2又は制御システム4は、利用者の滞在及び不在に応じて、空調機2の運転を適応的に制御してよい。
In the embodiment including each example described above, the state determination of the user in the air-conditioned space has been described, but whether the user is staying in the air-conditioned space based on the Doppler sensor value and the distance sensor value It may be determined whether there is any. The
更に、上述した各実施例を含む実施形態では、非接触活動量センサ5が空調機2に組み込まれた態様について説明したが、非接触活動量センサ5を組み込み可能な対象は、空調機2に限られず、冷蔵庫等の他の電化製品であってもよい。あるいは、非接触活動量センサ5は、単体で流通、利用されてもよい。
Furthermore, although the embodiment in which the non-contact activity amount sensor 5 is incorporated in the
1 空調システム
2 空調機
21 コントローラ
211 プロセッサ
212 メモリ
3 ネットワーク(NW)
4 制御システム
41 プロセッサ
42 メモリ
43 記憶装置
44 通信インタフェース(IF)
45 ペリフェラルインタフェース(IF)
46 バス
5 センサ(非接触活動量センサ)
51 ドップラーセンサ
511 アンテナ
512 ローカル発振器(OSC)
513 MCU
514 検波回路
515 オペアンプ(OP)
516 バッテリ
52 距離センサ
521 送信部(投光部)
522 パルス信号生成部
523 走査角度制御部
524 駆動回路
525 受信部(受光部)
526 演算部
527 記憶部
53 プロセッサ
54 メモリ
55 通信インタフェース(IF)
57 バス
6 ルータ
1
4
45 Peripheral interface (IF)
46 bus 5 sensors (non-contact active mass sensor)
51
513 MCU
514
516
522 pulse
526
57 bus 6 router
Claims (8)
距離センサと、
前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出するプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、前記ドップラーセンサの検出信号、又は、前記ドップラーセンサの検出信号を基に生成した信号を、前記距離センサの検出信号に応じて補正し、補正した信号に基づいて前記活動量を算出する、非接触活動量センサ。 Doppler sensor,
Distance sensor,
A processor that calculates an amount of activity of an object included in a sensing range of each of the sensors based on a detection signal of the Doppler sensor and a detection signal of the distance sensor;
Equipped with
The processor corrects the detection signal of the Doppler sensor or a signal generated based on the detection signal of the Doppler sensor according to the detection signal of the distance sensor, and calculates the amount of activity based on the corrected signal. to the non-contact activity amount sensor.
距離センサと、
前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出するプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、前記算出した活動量を基に前記対象の状態を判定するために用いる閾値を、前記距離センサの検出信号に応じて補正する、非接触活動量センサ。 Doppler sensor,
Distance sensor,
A processor that calculates an amount of activity of an object included in a sensing range of each of the sensors based on a detection signal of the Doppler sensor and a detection signal of the distance sensor;
Equipped with
The non- contact activity amount sensor, wherein the processor corrects a threshold used to determine the state of the object based on the calculated activity amount in accordance with a detection signal of the distance sensor .
距離センサと、
前記ドップラーセンサの検出信号と、前記距離センサの検出信号と、に基づいて、前記各センサのセンシング範囲に含まれる対象の活動量を算出し、前記算出した活動量に基づいて、空調制御を行なうコントローラと、
を備えた、空調機。 Doppler sensor,
Distance sensor,
Based on the detection signal of the Doppler sensor and the detection signal of the distance sensor, the amount of activity of a target included in the sensing range of each sensor is calculated, and air conditioning control is performed based on the calculated amount of activity Controller,
An air conditioner equipped with
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JP5634238B2 (en) * | 2010-12-06 | 2014-12-03 | 三菱電機株式会社 | Radar equipment |
JP5791482B2 (en) * | 2011-12-02 | 2015-10-07 | マスプロ電工株式会社 | Biological information detection device and temperature adjustment device |
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