JP6944663B2 - Machine learning device, output device, output device control system, output system, lighting device control system, wall and ceiling - Google Patents
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Description
本開示は、機械学習装置、出力装置、出力装置制御システム、出力システム、照明装置制御システム、壁および天井に関する。 The present disclosure relates to machine learning devices, output devices, output device control systems, output systems, lighting device control systems, walls and ceilings.
従来から、空間に光を射出することで空間を演出する技術が提案されている。例えば、JP2011−210594Aでは、廻り縁ユニットと称される壁面に設置された間接照明装置を用いて、隠蔽されて直接的に視認され得ない光源からの光を、反射パネルや天井での反射によって間接的に空間に射出することで、天井の高さや壁面の広さが強調されるように空間を演出している。 Conventionally, a technique for producing a space by emitting light into the space has been proposed. For example, in JP2011-210594A, using an indirect lighting device installed on a wall surface called a peripheral unit, light from a light source that is concealed and cannot be directly seen is reflected by a reflective panel or ceiling. By indirectly injecting into the space, the space is created so that the height of the ceiling and the size of the wall surface are emphasized.
しかしながら、JP2011−210594Aに開示された技術では、人間の心理状態を望ましい状態にするように光を射出することについて、十分な提案がなされていないのが実情であった。 However, in the technique disclosed in JP2011-210594A, the actual situation is that sufficient proposals have not been made for emitting light so as to bring a human psychological state into a desirable state.
本開示は、以上の点を考慮してなされたものであり、人間などの対象の状態を望ましい状態にすることができる機械学習装置、出力装置、出力装置制御システム、出力システム、照明装置制御システム、壁および天井を提供することを目的とする。 The present disclosure has been made in consideration of the above points, and is a machine learning device, an output device, an output device control system, an output system, and a lighting device control system that can make a state of an object such as a human into a desirable state. , Walls and ceilings are intended to be provided.
本開示による機械学習装置は、
人間、動物および植物のうちの少なくとも1つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも1つの物理量および前記出力装置の少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を備える。The machine learning device according to the present disclosure is
At least one physical quantity for the subject and at least one of the output devices during and after operation of an output device that produces an output that affects the state of the subject, including at least one of humans, animals, and plants. A state variable observation unit that observes state variables consisting of two operating conditions,
It includes a learning unit that learns the operating conditions by updating a function that determines the operating conditions based on the observed state variables.
本開示による機械学習装置において、
前記稼働条件は、前記出力装置の駆動電力量、前記出力装置から出力される光の輝度、照度および色度、前記出力装置から出力される熱の温度、前記出力装置から出力される空気の湿度および流量、前記出力装置から出力される匂い、音および振動、のうちの少なくとも1つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも1つを含み、
前記物理量は、撮像装置で撮像された前記対象の撮像データ、集音装置で集音された前記対象の音声データ、温度測定装置で測定された前記対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記対象からの電磁波の反射波に基づく前記対象の動作データ、および前記対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも1つのデータ、または、前記少なくとも1つのデータから得られる物理量を含んでもよい。In the machine learning device according to the present disclosure
The operating conditions include the amount of driving power of the output device, the brightness, illuminance and chromaticity of the light output from the output device, the temperature of the heat output from the output device, and the humidity of the air output from the output device. And include at least one of at least one absolute amount, amount of change, change gradient with time and change pattern of absolute amount of flow rate, odor, sound and vibration output from the output device.
The physical quantity is measured by the imaging data of the target imaged by the imaging device, the voice data of the target collected by the sound collecting device, the surface temperature data of the target measured by the temperature measuring device, and the electromagnetic wave measuring device. It may include at least one data of the operation data of the object based on the reflected wave of the electromagnetic wave from the object and medical data indicating the health condition of the object, or a physical quantity obtained from the at least one data. ..
本開示による機械学習装置において、
前記学習部は、
前記観測された状態変数に基づいて前記稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する報酬計算部と、
前記計算された報酬に基づいて前記関数を更新する関数更新部と、を有し、
前記関数の更新を繰り返すことで、前記報酬が最も多く得られる前記稼動条件を学習してもよい。In the machine learning device according to the present disclosure
The learning unit
A reward calculation unit that calculates a reward for the result of determining the operating conditions based on the observed state variables, and
It has a function update unit that updates the function based on the calculated reward, and
By repeating the update of the function, the operating condition in which the reward is most obtained may be learned.
本開示による機械学習装置において、
前記報酬計算部は、
前記報酬を計算するための報酬条件を設定する報酬条件設定部を有し、
前記設定された報酬条件に基づいて前記報酬を計算してもよい。In the machine learning device according to the present disclosure
The reward calculation unit
It has a reward condition setting unit that sets reward conditions for calculating the reward.
The reward may be calculated based on the set reward conditions.
本開示による機械学習装置において、
前記学習部は、
前記関数更新部で更新された関数を学習結果として記憶する学習結果記憶部を更に有してもよい。In the machine learning device according to the present disclosure
The learning unit
A learning result storage unit that stores the function updated by the function update unit as a learning result may be further provided.
本開示による出力装置は、
人間、動物および植物のうちの少なくとも1つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の少なくとも1つの稼働条件を学習する機械学習装置と、
前記機械学習装置の学習結果に基づいて前記稼働条件および前記稼働条件の最適調整量を決定する意思決定部と、を備え、
前記機械学習装置は、
前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも1つの物理量および前記出力装置の少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を有し、
前記意思決定部は、前記学習部の学習結果および現在の前記状態変数に基づいて、前記稼働条件および前記最適調整量を決定する。The output device according to the present disclosure is
A machine learning device that learns at least one operating condition of an output device that produces an output that affects the state of an object, including at least one of humans, animals, and plants.
A decision-making unit for determining the operating conditions and the optimum adjustment amount of the operating conditions based on the learning result of the machine learning device is provided.
The machine learning device
A state variable observation unit that observes a state variable composed of at least one physical quantity related to the target and at least one operating condition of the output device during operation and at least one of the output devices.
It has a learning unit that learns the operating conditions by updating a function that determines the operating conditions based on the observed state variables.
The decision-making unit determines the operating condition and the optimum adjustment amount based on the learning result of the learning unit and the current state variable.
本開示による出力装置において、
前記学習部は、前記出力装置の稼働中に、前記稼動条件の調整を学習または繰返し学習してもよい。In the output device according to the present disclosure
The learning unit may learn or iteratively learn the adjustment of the operating conditions while the output device is operating.
本開示による出力装置において、
前記決定された稼働条件にしたがって前記出力装置を稼動する実行部を更に備えてもよい。In the output device according to the present disclosure
An execution unit that operates the output device according to the determined operating conditions may be further provided.
本開示による出力装置制御システムは、
人間、動物および植物のうちの少なくとも1つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置と、
前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも1つの物理量を計測する物理量計測部と、を備え、
前記出力装置は、
前記出力装置の少なくとも1つの稼働条件を学習する機械学習装置と、
前記機械学習装置の学習結果に基づいて前記稼働条件および前記稼働条件の最適調整量を決定する意思決定部と、を有し、
前記機械学習装置は、
前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記計測された物理量および前記出力装置の少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を有し、
前記意思決定部は、前記学習部の学習結果および現在の前記状態変数に基づいて、前記稼働条件および前記最適調整量を決定する。The output device control system according to the present disclosure is
An output device that produces an output that affects the condition of an object, including at least one of humans, animals, and plants.
A physical quantity measuring unit that measures at least one physical quantity related to the target during and after the operation of the output device is provided.
The output device is
A machine learning device that learns at least one operating condition of the output device, and
It has a decision-making unit that determines the operating conditions and the optimum adjustment amount of the operating conditions based on the learning result of the machine learning device.
The machine learning device
A state variable observation unit that observes a state variable composed of the measured physical quantity and at least one operating condition of the output device during operation and at least one of the output devices.
It has a learning unit that learns the operating conditions by updating a function that determines the operating conditions based on the observed state variables.
The decision-making unit determines the operating condition and the optimum adjustment amount based on the learning result of the learning unit and the current state variable.
本開示による出力システムは、
人間、動物および植物のうちの少なくとも1つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置を制御する複数の出力装置制御システムと、
前記複数の出力装置制御システムを互いに接続する通信部と、を備え、
前記出力装置制御システムは、
前記出力装置と、
前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも1つの物理量を計測する物理量計測部と、を有し、
前記出力装置は、
前記出力装置の少なくとも1つの稼働条件を学習する機械学習装置と、
前記機械学習装置の学習結果に基づいて前記稼働条件および前記稼働条件の最適調整量を決定する意思決定部と、を有し、
前記機械学習装置は、
前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記計測された物理量および前記出力装置の少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する関数を更新することで、前記稼働条件を学習する学習部と、を有し、
前記意思決定部は、前記学習部の学習結果および現在の前記状態変数に基づいて、前記稼働条件および前記最適調整量を決定し、
前記通信部は、前記状態変数観測部で観測された前記物理量および前記学習部の学習結果のうちの少なくとも一方を前記複数の出力装置制御システムの間で送受信する。The output system according to the present disclosure is
Multiple output device control systems that control output devices that produce outputs that affect the state of the subject, including at least one of humans, animals, and plants.
A communication unit for connecting the plurality of output device control systems to each other is provided.
The output device control system is
With the output device
It has a physical quantity measuring unit that measures at least one physical quantity related to the target during and after the operation of the output device.
The output device is
A machine learning device that learns at least one operating condition of the output device, and
It has a decision-making unit that determines the operating conditions and the optimum adjustment amount of the operating conditions based on the learning result of the machine learning device.
The machine learning device
A state variable observation unit that observes a state variable composed of the measured physical quantity and at least one operating condition of the output device during operation and at least one of the output devices.
It has a learning unit that learns the operating conditions by updating a function that determines the operating conditions based on the observed state variables.
The decision-making unit determines the operating condition and the optimum adjustment amount based on the learning result of the learning unit and the current state variable.
The communication unit transmits / receives at least one of the physical quantity observed by the state variable observation unit and the learning result of the learning unit between the plurality of output device control systems.
本開示による出力システムにおいて、
前記通信部に接続された上位コンピュータを更に備え、
前記コンピュータは、
前記状態変数観測部で観測された前記物理量および前記学習部の学習結果のうちの少なくとも一方を保存してもよい。In the output system according to the present disclosure
Further equipped with a host computer connected to the communication unit,
The computer
At least one of the physical quantity observed by the state variable observation unit and the learning result of the learning unit may be stored.
本開示による出力装置は、
人間、動物および植物のうちの少なくとも1つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置であって、
前記出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも1つの物理量および前記出力装置の少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する条件決定部と、を備え、
前記稼働条件は、前記出力装置の駆動電力量、前記出力装置から出力される光の輝度、照度および色度、前記出力装置から出力される熱の温度、前記出力装置から出力される空気の湿度および流量、前記出力装置から出力される匂い、音および振動、のうちの少なくとも1つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも1つを含み、
前記物理量は、撮像装置で撮像された前記対象の撮像データ、集音装置で集音された前記対象の音声データ、温度測定装置で測定された前記対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記対象からの電磁波の反射波に基づく前記対象の動作データ、および前記対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも1つのデータ、または、前記少なくとも1つのデータから得られる物理量を含む。The output device according to the present disclosure is
An output device that produces output that affects the condition of an object, including at least one of humans, animals, and plants.
A state variable observation unit that observes a state variable composed of at least one physical quantity related to the target and at least one operating condition of the output device during operation and at least one of the output devices.
It is provided with a condition determination unit that determines the operating conditions based on the observed state variables.
The operating conditions include the amount of driving power of the output device, the brightness, illuminance and chromaticity of the light output from the output device, the temperature of the heat output from the output device, and the humidity of the air output from the output device. And include at least one of at least one absolute amount, amount of change, change gradient with time and change pattern of absolute amount of flow rate, odor, sound and vibration output from the output device.
The physical quantity is measured by the imaging data of the target imaged by the imaging device, the voice data of the target collected by the sound collecting device, the surface temperature data of the target measured by the temperature measuring device, and the electromagnetic wave measuring device. It includes at least one data of the operation data of the object based on the reflected wave of the electromagnetic wave from the object and medical data indicating the health condition of the object, or a physical quantity obtained from the at least one data.
本開示による照明装置制御システムは、
人間、動物および植物のうちの少なくとも1つを含む対象の状態に影響を及ぼすように光を出力する照明装置を制御する照明装置制御システムであって、
前記照明装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記対象に関する少なくとも1つの物理量および前記照明装置の少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
前記観測された状態変数に基づいて前記稼働条件を決定する条件決定部と、を備え、
前記稼働条件は、前記照明装置の駆動電力量、前記照明装置から出力される光の輝度、照度および色度、のうちの少なくとも1つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも1つを含み、
前記物理量は、撮像装置で撮像された前記対象の撮像データ、集音装置で集音された前記対象の音声データ、温度測定装置で測定された前記対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記対象からの電磁波の反射波に基づく前記対象の動作データ、および前記対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも1つのデータ、または、前記少なくとも1つのデータから得られる物理量を含む。The lighting device control system according to the present disclosure is
A luminaire control system that controls a luminaire that outputs light so as to affect the condition of an object, including at least one of humans, animals, and plants.
A state variable observation unit that observes a state variable composed of at least one physical quantity related to the target and at least one operating condition of the lighting device during operation and at least one after the lighting device.
It is provided with a condition determination unit that determines the operating conditions based on the observed state variables.
The operating conditions are the absolute amount of at least one of the driving power amount of the lighting device, the brightness, the illuminance and the chromaticity of the light output from the lighting device, the amount of change, the change gradient and the change of the absolute amount with time. Contains at least one of the patterns
The physical quantity is measured by the imaging data of the target imaged by the imaging device, the voice data of the target collected by the sound collecting device, the surface temperature data of the target measured by the temperature measuring device, and the electromagnetic wave measuring device. It includes at least one data of the operation data of the object based on the reflected wave of the electromagnetic wave from the object and medical data indicating the health condition of the object, or a physical quantity obtained from the at least one data.
本開示による照明装置制御システムにおいて、
前記照明装置は、発光面を有する光学部材を備え、
前記発光面の或る位置からの出射光量は、当該位置よりも前記発光面に沿った方向における一方の側に位置する前記発光面の他の或る位置からの出射光量よりも少なくてもよい。In the lighting device control system according to the present disclosure,
The illuminating device includes an optical member having a light emitting surface.
The amount of light emitted from a certain position on the light emitting surface may be less than the amount of light emitted from another position on the light emitting surface located on one side of the light emitting surface in the direction along the light emitting surface. ..
本開示による照明装置制御システムにおいて、
前記照明装置は、前記発光面に対面する発光領域と、前記発光領域に隣接する非発光領域と、を含む化粧シートを備えてもよい。In the lighting device control system according to the present disclosure,
The lighting device may include a decorative sheet including a light emitting region facing the light emitting surface and a non-light emitting region adjacent to the light emitting region.
本開示による照明装置制御システムにおいて、
前記非発光領域は、前記発光面に沿った方向における他方の側から前記発光領域に隣接してもよい。In the lighting device control system according to the present disclosure,
The non-light emitting region may be adjacent to the light emitting region from the other side in the direction along the light emitting surface.
本開示による照明装置制御システムにおいて、
前記光学部材は、導光板を含み、
前記発光面に沿った方向における一方の側から前記導光板に対面して、光源が設けられていてもよい。In the lighting device control system according to the present disclosure,
The optical member includes a light guide plate and includes a light guide plate.
A light source may be provided facing the light guide plate from one side in the direction along the light emitting surface.
本開示による壁は、
上述した照明装置制御システムが設けられている。The wall of this disclosure is
The above-mentioned lighting device control system is provided.
本開示による天井は、
上述した照明装置制御システムが設けられている。The ceiling according to this disclosure is
The above-mentioned lighting device control system is provided.
本開示による什器は、
上述した照明装置制御システムが設けられている。The fixtures according to this disclosure are
The above-mentioned lighting device control system is provided.
本開示による移動体は、
上述した照明装置制御システムが設けられている。The moving body according to the present disclosure is
The above-mentioned lighting device control system is provided.
本開示によれば、人間などの対象の状態を望ましい状態にすることができる。 According to the present disclosure, the state of an object such as a human can be made into a desirable state.
以下、図面を参照して本実施形態による機械学習装置、出力装置、出力装置制御システム、出力システムおよび照明装置制御システムについて説明する。なお、本件明細書に添付する図面においては、図示と理解のしやすさの便宜上、適宜縮尺および縦横の寸法比等を、実物のそれらから変更し誇張してある。 Hereinafter, the machine learning device, the output device, the output device control system, the output system, and the lighting device control system according to the present embodiment will be described with reference to the drawings. In the drawings attached to the present specification, the scale, aspect ratio, etc. are appropriately changed from those of the actual product and exaggerated for the convenience of illustration and comprehension.
また、本明細書において用いる、形状や幾何学的条件並びにそれらの程度を特定する、例えば、「平行」、「直交」、「同一」等の用語については、厳密な意味に縛られることなく、同様の機能を期待し得る程度の範囲を含めて解釈することとする。 In addition, terms such as "parallel", "orthogonal", and "identical" that specify shapes, geometric conditions, and their degrees as used in the present specification are not bound by strict meanings. The interpretation shall include the range in which similar functions can be expected.
さらに、本明細書において、「シート」、「フィルム」、「板」の用語は、呼称の違いのみに基づいて、互いから区別されるものではない。例えば、「板」はシートやフィルムと呼ばれ得るような部材も含む概念である。 Moreover, in the present specification, the terms "sheet", "film", and "board" are not distinguished from each other based solely on the difference in designation. For example, "board" is a concept that includes members that can be called sheets or films.
また、本実施形態およびその変形例で参照する図面において、同一部分または同様な機能を有する部分には同一の符号または類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することがある。 Further, in the drawings referred to in the present embodiment and its modifications, the same parts or parts having the same functions are designated by the same reference numerals or similar reference numerals, and the repeated description thereof may be omitted.
図1は、本実施形態による機械学習装置100を示すブロック図である。本実施形態による機械学習装置100は、人間、動物および植物のうちの少なくとも1つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の少なくとも1つの稼働条件を学習する装置である。
FIG. 1 is a block diagram showing a
図1に示すように、機械学習装置100は、状態変数観測部101と、学習部102とを備える。
As shown in FIG. 1, the
状態変数観測部101は、人間、動物および植物のうちの少なくとも1つを含む対象の状態に影響を及ぼす出力を行う出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、対象に関する少なくとも1つの物理量および出力装置の少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。
The state
学習部102は、状態変数観測部101で観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。学習部102は、例えば、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、強化学習、トランスダクションおよびマルチタスク学習など各種の機械学習を行ってもよい。稼働条件を決定する関数は、例えば、行動価値関数であってもよい。
The
稼働条件は、例えば、出力装置の駆動電力量、出力装置から出力される光の輝度、照度および色度、出力装置から出力される熱の温度、出力装置から出力される空気の湿度および流量、出力装置から出力される匂い、音および振動、のうちの少なくとも1つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも1つを含む。この他にも、稼働条件には、出力装置から出力される水蒸気の流量や、出力装置の出力として調整される気圧などが含まれていてもよい。水蒸気の出力や気圧の調整は、例えば、熱中症対策のために行われてもよい。 The operating conditions are, for example, the amount of driving power of the output device, the brightness of the light output from the output device, the illuminance and chromaticity, the temperature of the heat output from the output device, the humidity and flow rate of the air output from the output device, and so on. It includes at least one of an absolute amount, a change amount, a change gradient with time, and an absolute amount change pattern of at least one of odor, sound, and vibration output from an output device. In addition to this, the operating conditions may include the flow rate of water vapor output from the output device, the atmospheric pressure adjusted as the output of the output device, and the like. Adjustment of water vapor output and atmospheric pressure may be performed, for example, as a measure against heat stroke.
光を出力する出力装置としては、例えば、照明装置を挙げることができる。熱および空気を出力する出力装置としては、例えば、空調機を挙げることができる。匂いを出力する出力装置としては、例えば、芳香器を挙げることができる。音を出力する出力装置としては、例えば、スピーカを備えた音声出力装置を挙げることができる。振動を出力する出力装置としては、例えば、ゲーム機のコントローラやマッサージチェアを挙げることができる。また、光、音および振動の少なくとも1つを出力する出力装置として、コミュニケーションロボットを挙げることができる。また、出力装置は、音を吸引する機能、香りを吸引する機能、二酸化炭素を吸引して酸素を出力する機能などを有していてもよい。 Examples of the output device that outputs light include a lighting device. Examples of the output device that outputs heat and air include an air conditioner. As an output device that outputs an odor, for example, an fragrance device can be mentioned. Examples of the output device that outputs sound include an audio output device provided with a speaker. Examples of the output device that outputs vibration include a controller of a game machine and a massage chair. Further, as an output device that outputs at least one of light, sound, and vibration, a communication robot can be mentioned. Further, the output device may have a function of sucking sound, a function of sucking scent, a function of sucking carbon dioxide and outputting oxygen.
物理量は、例えば、撮像装置で撮像された対象の撮像データ、集音装置で集音された対象の音声データ、温度測定装置で測定された対象の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された対象からの電磁波の反射波に基づく対象の動作データ、および対象の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも1つのデータ、または、少なくとも1つのデータから得られる物理量を含む。医学データとしては、例えば、脳波、唾液、心音、脈拍、体温、瞳孔の動き、呼吸量、呼気成分、発汗量および血圧などが挙げられるが、これらに限定されない。 The physical quantity is, for example, the imaging data of the object imaged by the imaging device, the voice data of the object collected by the sound collecting device, the surface temperature data of the object measured by the temperature measuring device, and the object measured by the electromagnetic wave measuring device. It includes at least one of the motion data of the subject based on the reflected wave of the electromagnetic wave from the subject and medical data indicating the health condition of the subject, or a physical quantity obtained from at least one data. Medical data includes, but is not limited to, for example, brain waves, saliva, heartbeat, pulse, body temperature, pupil movement, respiratory volume, expiratory components, sweating volume and blood pressure.
学習部102は、報酬計算部103と、関数更新部104とを有する。
The
報酬計算部103は、状態変数観測部101で測定された状態変数に基づいて、稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。
The
関数更新部104は、報酬計算部103で計算された報酬に基づいて関数を更新する。
The
学習部102は、関数更新部104による関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
The
機械学習装置100は、例えば、コンピュータ等のハードウェアで構成される。機械学習装置100の少なくとも一部をプログラムやデータ等のソフトウェアで構成してもよい。機械学習装置100は、その全てが出力装置の外部に設けられていてもよく、あるいは、その少なくとも一部が出力装置の内部に設けられていてもよい。また、機械学習装置100は、その一部の構成部が、他の構成部との間でネットワークを通じた通信によって連携可能であってもよい。通信は、有線および無線のいずれであってもよく、例えば、Blue tooth、Wifi、赤外線通信等の種々の通信を用いることができる。また、機械学習装置100は、その一部の構成部が、他の構成部との間で外部ネットワークを通じて通信可能な装置、例えばクラウド上のサーバやデータベース上にあってもよい。
The
次いで、図1の機械学習装置100の動作例について、図2を参照して説明する。図2は、本実施形態による機械学習装置100の動作例を示すフローチャートである。図2のフローチャートは、必要に応じて繰り返される。
Next, an operation example of the
図2に示すように、先ず、学習部102は、稼働条件の決定の学習をスタートする(ステップS1)。なお、以下の例において、学習部102は、Q学習(Q−learning)により強化学習を行うものとする。
As shown in FIG. 2, first, the
学習がスタートした後、稼働条件を決定する関数の一例である行動価値関数に基づいて、出力装置の少なくとも1つの稼働条件を選択する(ステップS2)。なお、行動価値関数は、学習部102の関数更新部104で更新されている最新の行動価値関数である。また、稼働条件の選択は、機械学習装置100が行ってもよく、または、図5で説明する意思決定部107のような機械学習装置100以外の構成が行ってもよい。
After the learning starts, at least one operating condition of the output device is selected based on the action value function which is an example of the function for determining the operating condition (step S2). The action value function is the latest action value function updated by the
稼働条件が選択された後、選択された稼働条件で出力装置を稼働させる(ステップS3)。出力装置の稼働は、機械学習装置100が行ってもよく、または、図7で説明する実行部110のような機械学習装置100以外の構成が行ってもよい。
After the operating conditions are selected, the output device is operated under the selected operating conditions (step S3). The operation of the output device may be performed by the
出力装置が稼働した後、学習部102の状態変数観測部101は、状態変数を取得する(ステップS4)。
After the output device is activated, the state
状態変数が取得された後、学習部102の報酬計算部103は、報酬を計算する。
After the state variable is acquired, the
具体的には、先ず、報酬計算部103は、状態変数が閾値より小さいか否かを判定する(ステップS5)。なお、状態変数は、現在の稼働条件の下での目標物理量と観測物理量との差分であり、また、閾値は、目標物理量と観測物理量との差分の閾値であってもよいが、これらに限定されない。
Specifically, first, the
そして、状態変数が閾値より小さい場合(ステップS5:Yes)、報酬計算部103は、報酬を増加させる(ステップS6)。
Then, when the state variable is smaller than the threshold value (step S5: Yes), the
一方、状態変数が閾値より小さくない場合(ステップS5:No)、報酬計算部103は、報酬を減少させる(ステップS7)。
On the other hand, when the state variable is not smaller than the threshold value (step S5: No), the
報酬が計算された後、学習部102の関数更新部104は、行動価値関数を更新する(ステップS8)。
After the reward is calculated, the
ここで、学習部102が実施するQ学習は、或る環境状態sの下で、行動aを選択する価値Q(s、a)すなわち行動価値関数を学習する方法である。そして、Q学習では、或る状態sのときに、Q(s、a)の最も高い行動aを選択する。Q学習では、試行錯誤により、或る状態sの下で様々な行動aをとり、そのときの報酬を用いて正しいQ(s、a)を学習する。行動価値関数Q(s、a)の更新式は以下の数式(1)で表される。
この更新式は、状態sに於ける行動aの評価値Q(st,at)よりも、aによる次の環境状態に於ける最良の行動の評価値Q(st+1,maxat+1)の方が大きければ、Q(st,at)を大きくするし、逆に小さければ、Q(st,at)も小さくすることを示している。つまり、或る状態に於ける或る行動の価値を、それによる次の状態に於ける最良の行動の価値に近づけるようにしている。言い換えれば、学習部102は、出力装置の出力を実行するのに最も適した状態、つまり少なくとも一つの最適な稼働条件を更新する。This update equation, the evaluation value Q (s t, a t) of in action a in state s than, the evaluation value Q of the next best of the action in the environmental state by a of (s t + 1, maxa t + 1) if it is greater, Q (s t, a t ) to increase the, smaller Conversely, Q (s t, a t ) show that also small. That is, the value of one action in one state is brought closer to the value of the best action in the next state. In other words, the
このようにして行動価値関数を更新した後は、行動価値関数に基づいた稼働条件の選択を繰り返す(ステップS2)。 After updating the action value function in this way, the selection of operating conditions based on the action value function is repeated (step S2).
本実施形態によれば、状態変数観測部101により、出力装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において状態変数を観測し、学習部102により、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を決定することを学習できる。これにより、学習結果に基づいて対象に最適な稼働条件で出力装置を稼働することができるので、対象の状態を望ましい状態にすることができる。
According to the present embodiment, the state
(第1の変形例)
次に、図3を参照して、機械学習装置100の更に具体的な態様について説明する。図3は、本実施形態の第1の変形例による機械学習装置100を示すブロック図である。(First modification)
Next, a more specific aspect of the
図3の例において、報酬計算部103は、報酬条件設定部105を有する。報酬条件設定部105は、報酬を計算するための報酬条件を設定する。
In the example of FIG. 3, the
報酬計算部103は、報酬条件設定部105で設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
The
報酬条件設定部105で設定される報酬条件は、例えば、図2のフローチャートのステップS5に示したように、状態変数とその閾値との大小関係に応じて報酬を増減させるという条件である。報酬条件設定部105は、状態変数の種類に応じて状態変数の閾値を変更してもよい。また、報酬条件設定部105は、状態変数と閾値との差分の大きさに応じて報酬の増減幅を変更してもよい。
The reward condition set by the reward
第1の変形例によれば、報酬条件設定部105で設定された報酬条件に基づいて報酬を簡便かつ適切に計算することができる。
According to the first modification, the reward can be calculated easily and appropriately based on the reward condition set by the reward
(第2の変形例)
次に、図4を参照して、機械学習装置100の更に具体的な態様について説明する。図4は、本実施形態の第2の変形例による機械学習装置100を示すブロック図である。(Second modification)
Next, a more specific aspect of the
図4の例において、学習部102は、図3の構成に加えて、更に、学習結果記憶部106を備える。学習結果記憶部106は、関数更新部104で更新された関数を学習結果として記憶する。
In the example of FIG. 4, the
第2の変形例によれば、関数更新部104で更新された関数を学習結果記憶部106に記憶させておくことができるので、更新された関数に基づく出力装置の稼働条件の選択を、出力装置の停止中においても行うことができる。
According to the second modification, since the function updated by the
(第3の変形例)
次に、図5を参照して、出力装置の具体的な態様について説明する。図5は、本実施形態の第3の変形例による出力装置108を示すブロック図である。(Third variant)
Next, a specific embodiment of the output device will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a block diagram showing an
図5の例において、出力装置108は、図4に示した機械学習装置100と、意思決定部107とを備える。
In the example of FIG. 5, the
意思決定部107は、機械学習装置100の学習結果に基づいて、稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。より具体的には、意思決定部107は、学習結果記憶部106に記憶された学習部102の学習結果および状態変数観測部101で観測された現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。ここで、最適調整量とは、決定された稼働条件に至るための現在の稼働条件からの最適な調整量である。
The decision-
出力装置108は、最適調整量に基づいて調整された稼働条件にしたがって稼働し、光、熱、空気、匂い、音または振動などを出力する。
The
学習部102は、出力装置108の稼働中に、意思決定部107による稼働条件の調整を学習または繰り返し学習する。
The
意思決定部107は、例えば、コンピュータ等のハードウェアで構成される。意思決定部107の少なくとも一部をソフトウェアで構成してもよい。意思決定部107は、その一部の構成部が、他の構成部との間でネットワークを通じた通信によって連携可能であってもよい。また、意思決定部107は、その一部の構成部が、他の構成部との間で外部ネットワークを通じて通信可能な装置、例えばクラウド上のサーバやデータベース上にあってもよい。
The decision-
第3の変形例によれば、出力装置108が、外部の機械学習装置を頼ることなく、自らの学習結果に基づいて自らが決定した最適な稼働条件にしたがって稼働することができる。
According to the third modification, the
(第4の変形例)
次に、図6を参照して、図5と異なる出力装置の具体的な態様について説明する。図6は、本実施形態の第4の変形例による出力装置108を示すブロック図である。(Fourth modification)
Next, with reference to FIG. 6, a specific mode of the output device different from that of FIG. 5 will be described. FIG. 6 is a block diagram showing an
図6の例において、出力装置108は、状態変数観測部101と、稼働条件決定部109とを備える。
In the example of FIG. 6, the
稼働条件決定部109は、状態変数観測部101で観測された状態変数に基づいて、予め決められた決定方法で出力装置108の稼働条件を決定する。例えば、稼働条件決定部109は、状態変数と稼働条件とを対応付けたテーブルを参照して、観測された状態変数に対応する稼働条件を決定してもよい。
The operating
出力装置108は、稼働条件決定部109で決定された稼働条件にしたがって稼働し、光、熱、空気、匂い、音または振動などを出力する。
The
第4の変形例によれば、機械学習装置100を省略した簡易な構成により、対象の状態を望ましい状態にすることができる。
According to the fourth modification, the target state can be made into a desired state by a simple configuration in which the
(第5の変形例)
次に、図7を参照して、図5よりも更に具体的な出力装置の態様について説明する。図7は、本実施形態の第5の変形例による出力装置108を示すブロック図である。(Fifth variant)
Next, with reference to FIG. 7, a more specific mode of the output device than that of FIG. 5 will be described. FIG. 7 is a block diagram showing an
図7の例において、出力装置108は、図5の構成に加えて、更に、実行部110を備える。
In the example of FIG. 7, the
実行部110は、意思決定部107で決定された稼働条件にしたがって出力装置108を稼働する。より具体的には、実行部110は、意思決定部107で決定された稼働条件になるように最適調整量に基づいて現在の稼働条件を調整し、調整された稼働条件にしたがって出力装置108を稼働する。
The
実行部110で調整された稼働条件は、状態変数観測部101で状態変数として観測される。
The operating conditions adjusted by the
実行部110は、例えば、コンピュータ等のハードウェアで構成される。実行部110の少なくとも一部をソフトウェアで構成してもよい。実行部110は、その一部の構成部が、他の構成部との間でネットワークを通じた通信によって連携可能であってもよい。また、実行部110は、その一部の構成部が、他の構成部との間で外部ネットワークを通じて通信可能な装置、例えばクラウド上のサーバやデータベース上にあってもよい。
The
(第6の変形例)
次に、図8を参照して出力装置制御システムの例について説明する。図8は、本実施形態の第6の変形例による出力装置制御システム112を示すブロック図である。(Sixth variant)
Next, an example of the output device control system will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a block diagram showing an output
図8の例において、出力装置制御システム112は、図7に示した出力装置108に加えて、物理量計測部111を備える。
In the example of FIG. 8, the output
物理量計測部111は、状態変数を構成する物理量を計測し、計測された物理量を状態変数観測部101に出力する。
The physical
物理量計測部111は、例えば、撮像装置、集音装置、温度測定装置、電磁波測定装置、医学データの測定器などで構成される。物理量計測部111は、スマートフォンやスマートウォッチの態様であってもよい。
The physical
第6の変形例によれば、対象に関する物理量の計測結果に基づいて対象に最適な出力装置108の稼働条件を学習することができるので、対象を望ましい状態にすることができる。また、出力装置108と別体の物理量計測部111で物理量を計測することで、物理量の種類の自由度および物理量計測部111の位置の自由度を向上させることができる。
According to the sixth modification, the operating conditions of the
(第7の変形例)
次に、図9を参照して出力システムの例について説明する。図9は、本実施形態の第7の変形例による出力システム114を示すブロック図である。(7th variant)
Next, an example of an output system will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a block diagram showing an
出力システム114は、図8に示した出力装置制御システム112と、他の出力装置制御システム112aと、通信部113とを備える。
The
通信部113は、複数の出力装置制御システム112、112aを互いに接続する。
The
通信部113は、状態変数観測部101で観測された物理量および学習部102の学習結果のうちの少なくとも一方を、複数の出力装置制御システム112、112a間で送受信する。
The
第7の変形例によれば、他の出力装置制御システム112aからの物理量または学習結果を取得して稼働条件の学習に利用することができるので、自らの出力装置制御システム112が出力装置108を稼働させないときにおいても、より最適な稼働条件を学習することができる。あるいは、複数の出力装置制御システムのうちの1つが学習機能を有していない場合においても、他の出力装置制御システムの学習結果に基づいて最適な稼働条件を選択することも可能である。
According to the seventh modification, the physical quantity or learning result from another output
(第8の変形例)
次に、図10を参照して出力システム114の更に具体的な態様について説明する。図10は、本実施形態の第8の変形例による出力システム114を示すブロック図である。(8th variant)
Next, a more specific aspect of the
図10の例において、出力システム114は、図9の構成に加えて、更に、上位コンピュータ115を備える。
In the example of FIG. 10, the
上位コンピュータ115は、通信部113に接続されている。上位コンピュータ115は、状態変数観測部101で観測された物理量および学習部102の学習結果のうちの少なくとも一方を保存する。
The
第8の変形例によれば、上位コンピュータ115に物理量および学習結果を保存することで、複数の出力装置制御システム112、112aが、それぞれに好適な任意のタイミングで上位コンピュータ115にアクセスして他の出力装置制御システムから得られた物理量および学習結果を取得して自らの学習に利用することができる。
According to the eighth modification, by storing the physical quantity and the learning result in the
(第9の変形例)
次に、図11〜図16を参照して、照明装置制御システムの例について説明する。図11は、本実施形態の第9の変形例による照明装置制御システム1を示す斜視図である。図12は、本実施形態の第9の変形例による照明装置制御システム1を示す平面図である。
図13は、本実施形態の第9の変形例による照明装置制御システム1を示す断面図である。図14は、本実施形態の第9の変形例による照明装置制御システム1に含まれる面光源装置21を示す拡大断面図である。図15は、本実施形態の第9の変形例による照明装置制御システム1を示すブロック図である。図16は、本実施形態の第9の変形例による照明装置制御システム1の動作例を示すフローチャートである。(9th variant)
Next, an example of the lighting device control system will be described with reference to FIGS. 11 to 16. FIG. 11 is a perspective view showing a lighting device control system 1 according to a ninth modification of the present embodiment. FIG. 12 is a plan view showing a lighting device control system 1 according to a ninth modification of the present embodiment.
FIG. 13 is a cross-sectional view showing a lighting device control system 1 according to a ninth modification of the present embodiment. FIG. 14 is an enlarged cross-sectional view showing a surface
照明装置制御システム1は、空間の利用者に望ましい心理状態を生じさせるように空間の雰囲気を効果的に演出することを意図して、空間に射出させる光を制御するシステムである。 The lighting device control system 1 is a system that controls the light emitted into the space with the intention of effectively producing the atmosphere of the space so as to generate a desirable psychological state for the user of the space.
図11〜図16に示される例において、照明装置制御システム1は、天井CEと、側壁Wと、床Fとで囲まれた部屋Rに備えられ、部屋R内の空間Sを照明および演出するために用いることができる。なお、図11および図12に例示される部屋Rは、隣り合う4つの側壁Wと、天井CEと、床Fとで仕切られた矩形の部屋である。また、部屋Rの中央にはテーブルTが設置されている。また、1つの側壁Wには、出入口Dが設けられている。
照明装置制御システム1は、矩形以外の部屋の演出にも有効に適用することができる。図示されている例において、照明装置制御システム1は、椅子Cに着席した人間Hすなわち部屋Rの利用者Hに望ましい心理状態を生じさせることができる。In the example shown in FIGS. 11 to 16, the lighting device control system 1 is provided in the room R surrounded by the ceiling CE, the side wall W, and the floor F, and illuminates and directs the space S in the room R. Can be used for The room R exemplified in FIGS. 11 and 12 is a rectangular room partitioned by four adjacent side walls W, a ceiling CE, and a floor F. A table T is installed in the center of the room R. Further, a doorway D is provided on one side wall W.
The lighting device control system 1 can be effectively applied to the production of a room other than a rectangle. In the illustrated example, the lighting device control system 1 can give rise to a desirable psychological state for the person H seated in the chair C, i.e. the user H in the room R.
照明装置制御システム1は、出力装置の一例であり、部屋Rの空間S内に空間Sの雰囲気を演出する光Lを射出する照明装置20と、既述した物理量計測部111と、機械学習装置、意思決定部および実行部の一例であり、照明装置20による光Lの射出を制御する照明装置制御部4と、を備える。照明装置制御部4は、その全てが照明装置20の一部として照明装置20の内部に設けられていてもよく、あるいは、その少なくとも一部が照明装置20の外部に設けられていてもよい。
The lighting device control system 1 is an example of an output device, and is a
なお、天井CEには、空間Sに照明光Lxを射出するベース照明装置3が設けられている。
The ceiling CE is provided with a
照明装置20は、側壁Wに位置し、面光源装置21と、ボード5と、化粧シート6と、補助建材7と、留具9とを備える。面光源装置21は、空間Sの利用者Hに直接視認されないように化粧シート6によって空間Sから隠蔽されている。ただし、化粧シート6は本開示に必須の構成ではなく、必要に応じて除去することができる。
The
(面光源装置21)
以下、面光源装置21について詳しく説明する。面光源装置21は、側壁Wに設けられ、空間Sに光Lを射出する。図13の例において、面光源装置21は、床Fに対して垂直な鉛直方向d1の上方d11に向かって延在する側壁Wのうち、上端側の位置に設けられている。(Surface light source device 21)
Hereinafter, the surface
面光源装置21の位置は、例えば、側壁Wに正対するようにテーブルTの着席位置に着席した部屋Rの利用者Hが、水平方向d2よりも下方に視線を向けたときに視界に入らず、水平方向d2よりも上方に視線を向けたときに視界に入る位置であってもよい。このような位置に面光源装置21を配置することで、利用者Hが会議のために正面に視線を向けているときや資料やPCを見るために手元に視線を向けているときなどの集中時においては、集中を妨げないように面光源装置21の隠遁性を確保しながら空間Sを効果的に演出することができ、利用者Hが視線を上に向けた非集中時においては、面光源装置21の演出効果を高めることができる。
The position of the surface
ただし、面光源装置21の配置位置は、図13に示される例に限定されない。例えば、面光源装置21は、側壁Wの下端側の位置に設けられていてもよく、または、側壁Wの鉛直方向d1における中央側の位置に設けられていてもよい。また、面光源装置21は、天井CEに設けられていてもよい。また、面光源装置21を天井CEに設ける場合、導入のしやすさの観点から、天井CEはシステム天井であることが好ましい。システム天井とは、天井の仕上板と天井に設置される設備機器とを一体に組み立てる天井のことである。従来型の天井は、下地にボードを貼り、設備機器は後からセットする方式であるのに対して、システム天井は、天井面のランナーや枠に予め一体に組み立てられたボードと設備機器とをはめ込んでセットする方式である。また、面光源装置21を壁に設ける場合、壁はパーテーションで代用してもよい。
However, the arrangement position of the surface
図13に示すように、面光源装置21は、発光面210aを有し、光源である発光体220から射出した光を面状光に変換する光学部材210を備える。発光面210aの或る位置からの出射光量は、発光面210aに沿った鉛直方向d1における上方d11に位置する発光面210aの他の或る位置からの出射光量よりも少ない。発光面210aの出射光量は、上方d11から下方d12に向かって連続的に減少してもよい。
As shown in FIG. 13, the surface
発光面210aの或る位置からの出射光量が当該位置よりも上方d11に位置する発光面210aの他の或る位置からの出射光量よりも少ないことで、空間Sの雰囲気を効果的に高めることが可能となる。とりわけ、発光面210aの鉛直方向d1における下方d12の縁部での発光量を低減することで、発光面210aと発光面210aの外側の領域との間における光の継ぎ目を目立たなくすることができる。これにより、空間Sの雰囲気をより効果的に高めて、より確実に利用者Hに望ましい心理状態を生じさせることが可能となる。なお、図11では、照明装置20からの出射光量を濃淡により示しており、出射光量が多くなる領域を「濃」で表している。
The amount of light emitted from a certain position on the
面光源装置21の更に具体的な構成について説明すると、面光源装置21は、照明装置20の最前面となる化粧面を形成する化粧シート6で覆われている。化粧シート6は、光学部材210の発光面210aに対面する発光領域Z1と、発光領域Z1に隣接する非発光領域Z2と、を含んでいる。空間Sの明るさ向上を主目的としたベース照明装置3とは別途に、面光源装置21によって化粧シート6を透過照明することで、有限な空間Sに対して広がりを付与することができる。とりわけ、化粧シート6の発光領域Z1を限られた範囲とし、さらに、光学部材210の発光面210aを化粧シート6で隠蔽することで、化粧シート6上の光の継ぎ目すなわち発光領域Z1と非発光領域Z2との継ぎ目は、発光面210aが剥き出しの場合の発光面210aとその外側領域との継ぎ目よりも目立たなくなる。この工夫により、光源の存在感を効果的に薄めた状態にて、空間Sを演出することができ、これにより、空間Sの雰囲気を更に効果的に高めて、より確実に空間Sの利用者Hに所望の心理状態を生じさせることができる。
To explain a more specific configuration of the surface
面光源装置21は、全体として板状に形成され、その一部またはその全部により照明装置20を構成する。図13に示すように、照明装置20は、側壁Wに重ねられた状態で部屋の内壁材すなわち建材パネルとして機能してもよい。このような例において、照明装置20の構成要素の全部または一部が、照明装置20を作製するための組立キットとして取り扱われ、流通や販売されるようにしてもよい。或いは、照明装置20が単独で、部屋の内壁をなすようにしてもよい。
The surface
ここで、面光源装置21の具体例について説明する。図14は、本実施形態による照明装置制御システム1に含まれる面光源装置21を示す拡大断面図である。図14に示された面光源装置21は、エッジライト型の面光源装置21として構成されている。この面光源装置21は、発光体220と、光学部材210とを有している。光学部材210は、光拡散シート212と、反射シート213と、導光板211と、を有している。なお、面光源装置21は、例えば、直下型LEDを用いた面光源装置、EL(Electro Luminescence)シートを用いた面光源装置等を用いてもよいし、上記のいずれかとエッジライト方式の面光源装置との組合せにより構成されてもよい。
Here, a specific example of the surface
発光体220は、光を発光する。発光体220の具体的な態様は特に限定されることなく、少なくとも2色の光を選択的に発光できる種々の部材を広く用いることができる。具体的には、例えば、冷陰極管、点状のフルカラー発光ダイオード(LED)、白熱電球、レーザー発振装置等を、発光体220として用いることができる。図13に示された例において、発光体220は、補助建材7によって保持されている。発光体220は、補助建材7の長手方向である図13の紙面垂直方向すなわち水平方向に沿って、間隔をあけて複数配列されている。補助建材7が取り外し可能な場合、補助建材7とともに複数の発光体220を側壁Wから取り外し、複数の発光体220の一部又は全部の交換作業を行うことができる。
The
なお、照明装置20から射出された光Lの色が、人間の心理状態に影響を及ぼすことが知られている。例えば、若草色の照明光や赤紫色の照明光を用いて空間Sを照明した場合、空間Sの利用者Hに活気を生じさせるとされている。同様に、藤色の照明光やあやめ色の照明光を用いた場合、利用者Hから眠気を取り除く効果があるとされている。また、肌色の照明光を用いた場合、利用者Hに集中を引き起こす効果があるとされている。さらに、檸檬色の照明光や肌色の照明光を用いた場合、利用者Hに快適さを付与して利用者Hをリラックス状態とする効果があるとされている。照明装置制御システム1は、このような照明装置20の照明光Lによって利用者Hの心理状態に積極的に働きかけ、利用者Hの心理状態に効果的に影響を及ぼすことを目的としている。
It is known that the color of the light L emitted from the
図示された例では、面光源装置21の各発光体220から射出する光が照明光Lとなる。したがって、所望の心理状態を利用者Hに生じさせるため、各発光体220は、所望する心理状態に対応した波長域の光を射出できるよう、光の色が選択可能となっている。一例として、各発光体220は、互いに異なる波長域の光を発光可能な複数種類の発光体220である。この場合、各発光体220の出力を調整することで、加法混色により、種々の色の照明光で照明を行うことが可能となる。典型的には、赤色の光を射出可能な発光体と、緑色の光を射出可能な発光体と、青色の光を射出可能な発光体と、を含むことで、面光源装置21での照明光Lの色を、色度図上の全範囲の色から選択可能とすることが可能となる。
In the illustrated example, the light emitted from each light emitting
導光板211は、一対の主面211a,211bと、一対の主面211a,211b間に位置する側面と、を有した板状の部材である。一方の主面が出光面211aをなし、他方の主面が裏面211bをなしている。主面211a,211bは、典型的には、平面視矩形形状となる。主面211a,211bは、鉛直方向d1に沿って延びる一対の側縁と、鉛直方向d1に直交する水平方向d2に沿って延びる一対の側縁と、を有している。
The
図14に示すように、導光板211は、鉛直方向d1における上端側に位置する入光面211dを有している。入光面211dは、補助建材7に沿うようにして水平方向d2に延びている。そして、入光面211dは、補助建材7に保持された発光体220に対面している。すなわち、床Fに対して垂直な鉛直方向d1における上方d11側から、導光板211に対面して発光体220が設けられている。複数の発光体220は、入光面211dの長手方向である水平方向d2に沿って、間隔をあけて配列されている。
As shown in FIG. 14, the
図14に示すように、発光体220から射出した光は、導光板211に入射して導光板211内を進む。導光板211の主面211bには、取出要素として機能する凹部211cが設けられている。凹部211cは、導光板211内を進む光L1,L2の進行方向を変化させる。発光体220から射出した光は、導光板211に入光面211dから入射し、反射とりわけ全反射することで当該導光板211内を進む。導光板211内を進む光L1,L2は、凹部211cによって進行方向を変化させること、とりわけ散乱することで、導光板211の一対の主面211a,211bに全反射臨界角度未満の入射角度で入射して導光板211から出射することが可能となる。
As shown in FIG. 14, the light emitted from the
また、凹部211cの鉛直方向d1における分布を制御することで、上述したように、発光面210aの或る位置からの出射光量を、当該位置よりも上方d11に位置する発光面210aの他の或る位置からの出射光量よりも少なくすることができる。
Further, by controlling the distribution of the
凹部211cで進行方向を変えられた光は、一対の主面211a,211bのいずれかを介して、導光板211から出射する。導光板211の出光面211aに対面して、光拡散シート212が設けられている。導光板211の出光面211aから出射した光L1,L2は、次に、この光拡散シート212に入射する。光拡散シート212は、光拡散機能を有しており、透過光に起因した輝度角度分布を整えることができる。光拡散シート212は、光学部材210の発光面210aを形成している。光拡散シート212で拡散された光は、光学部材210から射出して化粧シート6に向かう。光拡散シート212には、光拡散機能を発揮し得る種々の構成を採用することができる。光拡散シート212が有する拡散特性は、等方性であってもよいし、異方性であってもよい。
The light whose traveling direction is changed in the
導光板211の裏面211bに対面して、反射シート213が設けられている。反射シート213は、裏面211bから出射する光を反射して、導光板211及び光拡散シート212へ向けることができる。反射シート213を設けることで、光学部材210の発光面210aからの出射光量を増大させることができる。これにより、発光体220から射出した光の利用効率を向上させることができる。反射シート213には、光反射機能を発揮し得る種々の構成を採用することができる。反射シート213の反射特性は、正反射であってもよいし、拡散反射であってもよい。反射シート213が有する拡散反射特性は、等方性であってもよいし、異方性であってもよい。
A
(化粧シート6)
図11および図13に示すように、化粧シート6は、空間Sに露出している。そして、化粧シート6は、照明装置20の最出光側の面を形成する。化粧シート6として、例えば、建築物の壁紙、床及び天井等の内装材を用いることができる。(Cosmetic sheet 6)
As shown in FIGS. 11 and 13, the
化粧シート6は、光学部材210の発光面210aに対面する発光領域Z1と、発光面210aに対面する位置からずれた非発光領域Z2と、を含んでいる。非発光領域Z2は、発光領域Z1に隣接している。化粧シート6は、発光領域Z1において、光学部材210により背面側から光を照射される。化粧シート6は、少なくとも発光領域Z1において、可視光透過性を有している。このため、光学部材210の発光面210aから射出した光の少なくとも一部が、化粧シート6の発光領域Z1を透過することができる。このように化粧シート6は透過照明されることから、透過率の比較的高い白色系の壁紙が化粧シート6として好適に用いられる。ただし、透過率の比較的低い壁紙、例えば木目調の壁紙でも十分有効に透過照明されて空間Sの雰囲気の演出効果を奏することができ、化粧シート6の柄等は特に限定されるものではない。化粧シート6の発光領域Z1における可視光線透過率は、1.0%以上であることが好ましく、5.0%以上であることがより好ましい。また、面光源装置21の存在感を無くす観点から、化粧シート6の発光領域Z1における可視光線透過率は、20%以下であることが好ましい。可視光線透過率は、赤外可視紫外分光光度計((株)島津製作所社製 UV3100PC)を使用し、JIS A5759−2008に従い380nm以上780nm以下の波長域における分光透過率測定し、同規格に規定される算出式により算出したものである。
The
図13に示すように、発光領域Z1及び非発光領域Z2は、鉛直方向d1に配列されている。発光領域Z1は、鉛直方向d1における上方d11側に位置し、非発光領域Z2は、鉛直方向d1における下方D12側から発光領域Z1に隣接している。 As shown in FIG. 13, the light emitting region Z1 and the non-light emitting region Z2 are arranged in the vertical direction d1. The light emitting region Z1 is located on the upper d11 side in the vertical direction d1, and the non-light emitting region Z2 is adjacent to the light emitting region Z1 from the lower D12 side in the vertical direction d1.
なお、面光源装置21による空間の雰囲気を高める効果を期待する観点から、化粧シート6の発光領域Z1及び非発光領域Z2の境界を目立たなくさせることが好ましい。この点から、化粧シート6は、発光領域Z1及び非発光領域Z2において、同一の構成を有していることが好ましい。
From the viewpoint of expecting the effect of enhancing the atmosphere of the space by the surface
面光源装置21の存在を目立たなくさせるため、鉛直方向d1に沿って発光面210aからの出射光量が変化する例を説明した。しかしながら、この例に限られず、化粧シート6の発光領域Z1からの出射光量を鉛直方向d1に沿って変化させることで、面光源装置21を目立たなくさせることができる。したがって、鉛直方向d1に沿って、発光面210aからの出射光量及び化粧シート6の透過率の少なくとも一方が変化すればよい。
In order to make the presence of the surface
例えば、或る位置での化粧シート6の可視光線透過率を、当該位置よりも鉛直方向d1における上方d11に位置する他の或る位置での化粧シート6の可視光線透過率よりも低くすることで、下方d12に位置する非発光領域Z2に近接する位置で化粧シート6からの出射光量を低下させることができる。この照明装置20によれば、発光領域Z1内の明るさを、非発光領域Z2に近接する領域において非発光領域Z2から離間する領域よりも暗くすることができる。この結果、面光源装置21の存在感を効果的に薄めることができる。
For example, the visible light transmittance of the
また、化粧シート6には、貫通孔が設けられていてもよい。貫通孔を設けることで、照明の光を効率的に出力することが可能となる。また、音声出力装置、空調機、芳香器などの照明装置以外の出力装置に適用する場合にも、化粧シート6に貫通孔を設けることで、音、風、匂いなどを効率的に出力することが可能となる。
Further, the
(ボード5、補助建材7、留具9)
図13に示すように、ボード5は、板状の部材である。ボード5は、少なくとも化粧シート6の非発光領域Z2に対面して配置される。化粧シート6は、ボード5に貼合されていてもよい。この場合、ボード5によって、化粧シート6を安定して支持することができる。(
As shown in FIG. 13, the
図13に示された例において、ボード5は、非発光領域Z2及び発光領域Z1の両方に対面して配置されている。このボード5は、発光領域Z1に対面する位置に凹部51が設けられている。ボード5の凹部51内に、光学部材210が収容されている。図3の例によれば、ボード5によって、光学部材210を安定して支持することができる。留具9は、ボード5に設けられており、ボード5上に光学部材210を固定する。また、留具9に加えて又は留具9に代えて、接着剤や粘着剤などを含む接合層によって、ボード5と光学部材210とを固定するようにしてもよい。
In the example shown in FIG. 13, the
光学部材210の発光面210aは、化粧シート6の非発光領域Z2に対面するボード5の表面5aと、同一面上に位置していることが好ましい。このように位置決めされたボード5及び光学部材210上に、化粧シート6が積層される。この場合、ボード5の表面5aと光学部材210の発光面210aとの間に段差が形成されにくくなり、化粧シート6越しにこの段差が視認されることに起因した化粧シート6の意匠性低下を効果的に抑制することができる。さらには、照明装置20の発光時に面光源装置21の存在を効果的に目立たなくさせることができ、照明装置20による空間Sの雰囲気を高める効果がより顕著に奏されるようになる。
The
ボード5は、化粧シート6の用途に応じて決定される。一例として、ボード5は、種樹木の木材からなる単板、合板、集成材、パーチクル板、纖維板等の木製板材、コンクリート、モルタル等のセメント系材料、石膏ボード、珪酸カルシウム等からなる無機非金屬板、或いは鉄、アルミニウム等からなる金屬板となる。ボード5は、耐燃性や耐火性を有していることが好ましい。
The
なお、図13では、留具9の図示にともなって、化粧シート6が、ボード5及び光学部材210との間に隙間を空けて図示されている。しかしながら、化粧シート6は、隙間を空けることなくボード5及び光学部材210に貼合されるようにしてもよい。
In FIG. 13, the
補助建材7は、天井CEと側壁Wとの取り合い部に設ける部材である。補助建材7は、天井CEと側壁Wとのつなぎ目を覆い、照明装置20の意匠性を向上させる。補助建材7として、「回り縁」や「幅木」と呼ばれる部材を用いることができる。ただし、補助建材7を省略することも可能である。
The
(ベース照明装置3)
次に、ベース照明装置3について説明する。図11および図13に示すように、ベース照明装置3は、天井CEに取り付けられ、照明光Lxを空間Sに上方から放出する。ベース照明装置3は、天井CEに固定されていてもよいし、天井CEから吊り下げられていてもよい。ベース照明装置3は、人の視覚を通した空間S内の把握を補助するものである。
したがって、ベース照明装置3として、一般的な、室内照明用の器具を用いることができる。ベース照明装置3から射出する照明光Lxは、特に限定されないが、白色系とすることで自然な照明を可能とすることができる。(Base lighting device 3)
Next, the
Therefore, as the
(物理量計測部111)
物理量計測部111は、空間Sの利用者Hに関する物理量を計測するために空間S内に位置する。物理量計測部111は、空間S内の所定の位置に設置されていてもよく、物理量を計測するために一時的に空間S内に搬入されてもよく、または、空間Sの利用者Hが装着あるいは携帯していてもよい。(Physical quantity measuring unit 111)
The physical
物理量計測部111は、既述したように、撮像装置、集音装置、温度測定装置、電磁波測定装置、医学データの測定器などで構成される。撮像装置の場合、物理量として利用者Hの撮像データまたは撮像データから得られる物理量を取得することができる。集音装置の場合、物理量として利用者Hの音声データまたは音声データから得られる物理量を取得することができる。温度測定装置の場合、物理量として利用者Hの表面温度データまたは表面温度データから得られる物理量を取得することができる。電磁波測定装置の場合、物理量として利用者Hからの電磁波の反射波に基づく利用者Hの動作データまたは動作データから得られる物理量を取得することができる。医学データの測定器の場合、物理量として利用者Hの医学データを取得することができる。
As described above, the physical
(照明装置制御部4)
照明装置制御部4は、物理量計測部111で計測された物理量に基づいて、機械学習装置、意思決定部および実行部として動作する。(Lighting device control unit 4)
The lighting
具体的には、照明装置制御部4は、照明装置20の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、利用者Hに関する少なくとも1つの物理量および照明装置20の少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。なお、物理量は、既述したように物理量計測部111によって計測されたものであり、例えば、撮像装置で撮像された利用者Hの撮像データ、集音装置で集音された利用者Hの音声データ、温度測定装置で測定された利用者Hの表面温度データ、電磁波測定装置で測定された利用者Hからの電磁波の反射波に基づく利用者Hの動作データ、および利用者Hの健康状態を示す医学データのうちの少なくとも1つのデータ、または、当該少なくとも1つのデータから得られる物理量を含む。
Specifically, the lighting
また、照明装置制御部4は、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。稼働条件は、照明装置20の駆動電力量、照明装置20から出力される光の輝度、照度および色度のうちの少なくとも1つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも1つを含む。
Further, the lighting
学習にあたって、照明装置制御部4は、観測された状態変数に基づいて稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。また、照明装置制御部4は、計算された報酬に基づいて関数を更新する。そして、照明装置制御部4は、関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
In learning, the lighting
報酬の計算にあたって、照明装置制御部4は、報酬を計算するための報酬条件を設定する。そして、照明装置制御部4は、設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
In calculating the reward, the lighting
また、照明装置制御部4は、更新された関数を学習結果として記憶する。
Further, the lighting
また、照明装置制御部4は、記憶した学習結果に基づいて稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。具体的には、照明装置制御部4は、学習結果および現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。照明装置制御部4は、照明装置20の稼働中に、稼動条件の調整を学習または繰返し学習してもよい。
Further, the lighting
また、照明装置制御部4は、決定された稼働条件にしたがって図示しない電源から面光源装置21の発光体220に供給される電力を制御することで、図15に示すように、稼働条件にしたがった照明装置20の稼動を実行する。
Further, the lighting
照明装置制御部4は、例えば、コンピュータ等のハードウェアで構成される。照明装置制御部4の少なくとも一部をソフトウェアで構成してもよい。また、照明装置制御部4は、その一部の構成部が、他の構成部との間でネットワークを通じた通信によって連携可能であってもよい。また、照明装置制御部4は、その一部の構成部が、他の構成部との間で外部ネットワークを通じて通信可能な装置、例えばクラウド上のサーバやデータベース上にあってもよい。
The lighting
次いで、照明装置制御システム1の動作例について、図16を参照して説明する。図16は、本実施形態による照明装置制御システム1の動作例を示すフローチャートである。
図16のフローチャートは、必要に応じて繰り返される。Next, an operation example of the lighting device control system 1 will be described with reference to FIG. FIG. 16 is a flowchart showing an operation example of the lighting device control system 1 according to the present embodiment.
The flowchart of FIG. 16 is repeated as needed.
図16に示すように、先ず、照明装置制御部4は、稼働条件の決定の学習をスタートする(ステップS1)。なお、照明装置制御部4は、Q学習により強化学習を行うものとする。
As shown in FIG. 16, first, the lighting
学習をスタートした後、照明装置制御部4は、行動価値関数に基づいて、照明装置20の少なくとも1つの稼働条件を選択する(ステップS2)。行動価値関数は、照明装置制御部4で更新されている最新の行動価値関数である。
After starting the learning, the lighting
稼働条件を選択した後、照明装置制御部4は、選択された稼働条件で照明装置20を稼働させる(ステップS3)。
After selecting the operating conditions, the lighting
照明装置20を稼働させた後、照明装置制御部4は、現在の稼働条件と物理量計測部111で計測された物理量とから構成される状態変数を取得する(ステップS4)。
After operating the
状態変数を取得した後、照明装置制御部4は、報酬を計算する。
After acquiring the state variable, the lighting
具体的には、先ず、照明装置制御部4は、状態変数が閾値より小さいか否かを判定する(ステップS5)。
Specifically, first, the lighting
そして、状態変数が閾値より小さい場合(ステップS5:Yes)、照明装置制御部4は、報酬を増加させる(ステップS6)。
Then, when the state variable is smaller than the threshold value (step S5: Yes), the lighting
一方、状態変数が閾値より小さくない場合(ステップS5:No)、照明装置制御部4は、報酬を減少させる(ステップS7)。
On the other hand, when the state variable is not smaller than the threshold value (step S5: No), the lighting
一例として、空間Sの利用者Hに望ましい心理状態としての活気を生じさせるために、行動価値関数に基づいて選択された稼働条件の下で、発光装置20から若草色の光Lを射出しているとする。なお、稼働条件は、例えば、若草色の光Lを射出させるための発光装置20の各色の発光体220毎の駆動電力量であってもよい。また、状態変数は、現在の稼働条件の下での利用者Hの目標体温と、物理量計測部111で計測された撮像データから得られる観測体温との差分であり、閾値は、目標体温と観測体温との差分の閾値であるとする。この場合、目標体温と観測体温との差分が閾値より小さい場合には、若草色の光Lによって利用者Hに活気が生じていると判断して、現在の稼働条件の決定結果に対する報酬を増加させる。一方、目標体温と観測体温との差分が閾値より大きい場合には、若草色の光Lによって利用者Hに活気が生じていない判断して、現在の稼働条件の決定結果に対する報酬を減少させる。なお、利用者Hの発話音声量などの体温以外の物理量に基づいて報酬を計算してもよいことは勿論である。
As an example, in order to generate vitality as a desirable psychological state for the user H of the space S, a young grass-colored light L is emitted from the
報酬を計算した後、照明装置制御部4は、行動価値関数を更新する(ステップS8)。
After calculating the reward, the lighting
行動価値関数を更新した後は、行動価値関数に基づいた稼働条件の選択を繰り返す(ステップS2)。 After updating the action value function, the selection of operating conditions based on the action value function is repeated (step S2).
第9の変形例によれば、照明装置制御部4により、照明装置20の稼働中および稼働後の少なくとも一方において状態変数を観測し、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を決定することを学習できる。これにより、学習結果に基づいて空間Sの利用者Hに最適な稼働条件で照明装置20を稼働することができるので、利用者Hに望ましい心理状態を生じさせることができる。
According to the ninth modification, the lighting
(第10の変形例)
図14の例では、導光板211の取出要素として、凹部211cを例示した。他の例として、図17に示すように、取出要素は、導光板211に積層された光散乱層215とすることができる。光散乱層215は、バインダーとして機能する支持層215aと、支持層215a内に分散した光散乱要素215bと、を有している。支持層215aは、可視光透過性を有した樹脂から形成され得る。光散乱要素215bは、反射、屈折、回折等によって、光散乱層215内を進行する光の進行方向を変化させる機能を有している。光散乱要素215bは、支持層215aと異なる屈折率を有していてもよいし、金属等の光反射性を有した材料によって形成されていてもよい。光散乱要素215bの具体例として、金属化合物、気体を含有した多孔質物質、金属化合物を周囲に保持した樹脂ビーズ、白色微粒子、気泡、周囲と屈折率が異なる粒子が、例示され得る。図17の例において、導光板211内を進む光L1,L2は、光散乱層215内で光散乱要素215bと衝突することで進行方向を変化させ、その後、導光板211から出射することが可能となる。(10th variant)
In the example of FIG. 14, the
なお、光散乱層215の支持層215aの屈折率は、導光板211の屈折率以上となっていることが好ましい。光散乱層215の支持層215aの屈折率が導光板211の屈折率よりも低いと、導光板211内を進む光L3が、導光板211と光散乱層215との界面で全反射して、光散乱層215に入射できない可能性がある。このような光L3は、入光面211dから導光板211に入射した後、導光板211内を反対面211eまで進むことになる。このような光の存在は、発光体220のエネルギー効率が低下させてしまうことになる。支持層215aの屈折率を導光板211の屈折率以上とすることで、導光板211と光散乱層215との界面での全反射を効果的に防止して、光散乱層215が取出要素としてより効果的に機能し得る。
The refractive index of the support layer 215a of the
(第11の変形例)
さらに他の例として、図18に示すように、取出要素として機能する光散乱要素215bが、導光板本体211内に分散していてもよい。図18に示された導光板211では、導光板211内を進む光Lが、光散乱要素215bに衝突することで散乱し、導光板211から出射することができる。光散乱要素215bとしては、上述した光散乱要素215bと同様に構成され得る。(11th variant)
As yet another example, as shown in FIG. 18, the
また、導光板211は、複数種類の取出要素を含むようにしてもよい。図18に示された例において、導光板211は、光散乱要素215bを含有し、さらに、凹部211cを有している。
Further, the
さらに、導光板211の各領域での凹部211cに起因した光散乱能は、一定ではなく、異なっていてもよい。すなわち、導光板211の光散乱能が、板面に沿った各領域で変化するようにしてもよい。さらに言い換えると、導光板211の或る領域での光散乱能は、当該領域から板面に沿ってずれた他の領域での光散乱能と異なっていてもよい。導光板211のパネル面に沿った各領域での光散乱能を変化させることにより、各領域からの出射光量を調節することが可能となる。
Further, the light scattering ability caused by the
光散乱能は、導光板211がその内部を通過する光を散乱させる性能の強さのことである。光散乱能の程度は、一例として、JIS−K7361−1に準拠して測定されるヘイズ値[%]を用いて評価することができ、ヘイズ値[%]が高いと光散乱能が高いということになる。したがって、図示された例では、導光板211の板面への法線方向に透過する透過ヘイズ値が、導光板211の各領域で一定ではなく、異なる値を持つようになる。
ヘイズ値[%]は、ヘイズメーター(村上色彩技術研究所製、製品番号;HM−150)を用いてJIS K7136に準拠した方法により測定することができる。The light scattering ability is the strength of the ability of the
The haze value [%] can be measured by a method conforming to JIS K7136 using a haze meter (manufactured by Murakami Color Technology Laboratory, product number; HM-150).
(第12の変形例)
また、別の変形例として、図19に示す面光源装置21は、反射シート213と、導光板211と、調整シート59と、光拡散シート212とを有している。導光板211に対して鉛直方向d1における上方d11から対向して発光体220が設けられている。調整シート59は、可視光透過性を有した透明な基材59aと、基材59a上に設けられた光吸収部59bと、を含んでいる。光吸収部59bは、例えば可視光吸収性を有した顔料を含んでおり、可視光吸収機能を有する。一例として、光吸収部59bは、カーボンブラックやチタンブラックを含む。(12th variant)
As another modification, the surface
調整シート59は、鉛直方向d1における下方d12に位置する非発光領域Z2に近接する位置で化粧シート6からの出射光量を低下させるための層である。そして、調整シート59の各領域での光吸収能は、一様ではなく、変化する。例えば、調整シート59の或る領域での光吸収能を、当該領域よりも鉛直方向d1における上方d11に位置して発光体220に近接する他の或る領域での調整シート59の光吸収能よりも強くすることで、鉛直方向d1における下方d12に位置して非発光領域Z2に近接する領域からの出射光量を低下させることができる。さらに、任意に選択される領域での調整シート59の光吸収能を、当該領域よりも鉛直方向d1における上方d11に位置する他の領域での調整シート59の光吸収能以上とすることで、鉛直方向d1における下方d12に位置する非発光領域Z2に近接するにしたがい出射光量を低下させることが可能となる。これらの調整シート59によれば、発光領域Z1内の明るさを、非発光領域Z2に近接する領域において非発光領域Z2から離間する領域よりも暗くすることができる。この結果、面光源装置21の存在感を効果的に薄めることができる。
The
なお、可視光吸能は、顔料の含有密度、光吸収部59bの配置密度、光吸収部59bの厚さ等により調節することができる。
The visible light absorption capacity can be adjusted by adjusting the content density of the pigment, the arrangement density of the
(第13の変形例)
また、別の変形例として、図20に示すように、化粧シート6が、面光源装置21の二以上の面に対面して配置されるようにしてもよい。図20に示された例において、光学部材210は、一対の主面50bと一対の主面50bの間に位置する側面50cとを有している。一方の主面50bが、発光面210aを含んでいる。図示された例において、化粧シート6は、発光面210aを含む一つの主面50bと、この主面50bに隣接する側面50cと、に対面している。より厳密には、図20に示された化粧シート6は、発光面210aを含む一つの主面50bと、この主面50bに隣接する四つの側面50cと、を覆っている。図20に示された例では、化粧シート6及び面光源装置21を含む照明装置20が、一つの部材として取り扱われ、側壁Wに取り付けられている。また、ボード5と、ボード5の一方の主面と側面とを覆う化粧シート6と、を含んでなるパネル材70が、照明装置20とともに、側壁Wに取り付けられている。図20に示された照明装置20は、形状や大きさを調節されたパネル材70との組み合わせにより、種々の大きさや形状の領域に対して設置可能となる。(13th variant)
Further, as another modification, as shown in FIG. 20, the
(第14の変形例)
図20に関連した変形例として、図21に示された変形例での照明装置20は、化粧シート6及び面光源装置21に加えて、面光源装置21を保持する支持フレーム34を有している。支持フレーム34は、面光源装置21を補強するとともに、側壁W等の外部に面光源装置21を設置することを容易にする。化粧シート6は、面光源装置21に直接接合されていてもよいし、支持フレーム34に接合されて面光源装置21に対面するようにしてもよい。図21に示された例において、化粧シート6は、その発光領域Z1において、面光源装置21の支持フレーム34によって覆われていない領域に対面する。また、化粧シート6は、その非発光領域Z2において、面光源装置21を覆う支持フレーム34に対面している。さらに、図21に示された例において、照明装置20は、面光源装置21とともに支持フレーム34に支持された支持板35を有している。支持板35は、照明装置20に剛性を付与するための部材であり、例えばアルミニウム等の金属製の板材とすることができる。支持板35は、図21に示された例だけでなく他の例にも適用可能であるが、図21の例から省略することも可能である。(14th variant)
As a modification related to FIG. 20, the
(第15の変形例)
また、別の変形例として、図22に示すように、化粧シート6の非発光領域Z2を、支持フレーム34を介して面光源装置21の側面に対面する領域にまで広げてもよい。(15th variant)
Further, as another modification, as shown in FIG. 22, the non-light emitting region Z2 of the
(第16の変形例)
さらに、上述の具体例においては、導光板211が、発光領域Z1のみに対面し、非発光領域Z2に対面しないようにした。しかしながら、この例に限られず、図23に示すように、導光板211が、化粧シート6の発光領域Z1及び非発光領域Z2の両方に対面するようにしてもよい。上述したように、導光板211内を進む光は、取出要素によって、導光板211から出射することが可能となる。したがって、導光板211のうちの取出要素が設けられていない領域からは、光が出射することはない。すなわち、導光板211のうちの発光領域Z1に対面する領域のみに取出要素を設けることで、導光板211の化粧シート6側を向く面のうち、発光領域Z1に対面する領域が発光面210aとして機能し、非発光領域Z2に対面する領域は、光が出射する発光面210aとして機能しない。したがって、図23においても上述した具体例と同様の作用効果が得られる。(16th variant)
Further, in the above-mentioned specific example, the
(第17の変形例)
図19では、光拡散シート212と化粧シート6との間に調整シート59すなわち調整層を備えた照明装置20の例について説明した。これに対して、図24に示すように、調整シート59は、光源よりも反射シート213側に設けてもよい。図24の例によれば、調整シート59の存在を利用者に認識させないようにすることができるので、調整シート59による意匠性の低下を抑制することができる。(17th variant)
In FIG. 19, an example of the
(第18の変形例)
これまでは、発光面210aおよび反射シート213が平坦である照明装置20の例について説明した。これに対して、図25に示すように、発光面210aおよび反射シート213は、鉛直方向d1に交差する方向すなわち発光面210aに交差する方向に湾曲していてもよい。発光面210aおよび反射シート213を湾曲させることで、照明装置20から射出される光の方向の自由度を広げることができるので、空間の雰囲気を更に効果的に演出することができる。(18th variant)
So far, an example of the
(第19の変形例)
これまでは、照明装置20が側壁Wに位置する例について説明した。これに対して、図26の例においては、照明装置20が天井CEに位置している。化粧シート6で隠蔽される面光源装置21の具体的な構成については、既に説明した通りである。但し、図26の例においては、発光面210aが天井CEに平行であることから、発光面210aからの出射光量が変化する方向が図11の例とは異なっている。具体的には、発光面210aの或る位置からの出射光量は、当該位置よりも天井CEに対して平行な方向における一方の側に位置する発光面210aの他の或る位置からの出射光量よりも少ない。(19th variant)
So far, an example in which the
天井CEには、照明用の配線が既設されていることが多いため、既存の配線を活用して低コストで照明装置20を設置することができる。また、システム天井の場合には、より簡易的に照明装置20を設置することができる。
Since wiring for lighting is often already installed in the ceiling CE, the
(第20の変形例)
これまでは、面光源装置21が導光板211を有する例について説明した。これに対して、図27に示すように、面光源装置21は、導光板211が省略されていてもよい。なお、図27の構成は、図14の構成から導光板211を省略した構成に相当する。なお、発光体220、光拡散シート212および反射シート213は、図13等に示した補助建材7や、図21等に示した支持フレーム34に固定すればよい。(20th variant)
So far, an example in which the surface
図27の例においては、更に、図24で説明した光吸収部59bを有する調整シート59を設けて反射シート213での反射率を下方d12に向かって減少させることで、面光源装置21を目立たなくさせることができる。
In the example of FIG. 27, the surface
第20の変形例によれば、導光板211を省略することができるので、コストを削減することができるとともに、面光源装置21を軽量化して取扱い性を向上させることができる。
According to the twentieth modification, since the
(第21の変形例)
図11では、部屋Rの側壁Wに、出力装置の一例として照明装置20を設置する例について説明した。また、図26では、部屋Rの天井CEに、照明装置20を設置する例について説明した。(21st modification)
In FIG. 11, an example in which the
これに対して、図28に示すように、部屋Rの側壁Wに、既述した空調機、芳香器、音声出力装置などの照明装置20以外の出力装置108を設置してもよい。
On the other hand, as shown in FIG. 28, an
また、図29に示すように、部屋Rの天井CEに、既述した空調機、芳香器、音声出力装置などの照明装置20以外の出力装置108を設置してもよい。
Further, as shown in FIG. 29, an
また、本開示の照明装置制御システム1は、建物の部屋以外にも、車室や船室などの移動体の部屋内の空間の演出にも適用することができる。すなわち、照明装置制御システム1は、人間、動物および植物のうちの少なくとも1つを含む対象の状態に影響を及ぼすように光を移動体の内部空間に出力する照明装置20を制御してもよい。
Further, the lighting device control system 1 of the present disclosure can be applied not only to a room in a building but also to the production of a space in a moving body such as a passenger cabin or a cabin. That is, the illuminator control system 1 may control the
また、本開示の照明装置制御システム1は、図13に例示した机Tや椅子Cなどの家具を含む什器に適用することもできる。 Further, the lighting device control system 1 of the present disclosure can also be applied to furniture including furniture such as a desk T and a chair C illustrated in FIG.
次に、図28および図29に示した照明装置20以外の出力装置108が音声出力装置である場合の例について更に詳しく説明する。図30は、音声出力装置108Aを備えた音声出力装置制御システム1Aを示す断面図である。音声出力装置制御システム1Aは、空間Sの利用者に望ましい心理状態を生じさせることを意図して、空間Sに出力させる音を制御するシステムである。
Next, an example in which the
音声出力装置制御システム1Aは、出力装置の一例であり、部屋Rの空間S内に音を出力する音声出力装置108Aと、既述した物理量計測部111と、機械学習装置、意思決定部および実行部の一例であり、音声出力装置108Aによる音の出力を制御する音声出力装置制御部4Aと、を備える。ここで、音声出力装置108Aから出力される音の具体的な態様は特に限定されず、例えば、人間の音声、人間の音声をともなう声楽曲、人間の音声をともなわない器楽曲、環境音などであってもよい。
The audio output
図30の例において、音声出力装置108Aは、側壁Wに沿って配置された中空の板状のパネル22に内蔵されており、パネル22と一体の建材を構成している。パネル22の前壁部221は、化粧シート6で覆われている。空間Sに向けて音を効率的に出力するために、パネル22の前壁部221に貫通孔23が設けられていてもよい。
In the example of FIG. 30, the
音声出力装置制御部4Aは、音声出力装置108Aの稼働中および稼働後の少なくとも一方において、利用者Hに関する少なくとも1つの物理量および音声出力装置108Aの少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。物理量は、物理量計測部111によって計測されたものである。音声出力装置制御部4Aは、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。稼働条件は、音声出力装置108Aの駆動電力量、音声出力装置108Aから出力される音の絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも1つを含む。
The voice output
学習にあたって、音声出力装置制御部4Aは、観測された状態変数に基づいて稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。また、音声出力装置制御部4Aは、計算された報酬に基づいて関数を更新する。そして、音声出力装置制御部4Aは、関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
In learning, the voice output
報酬の計算にあたって、音声出力装置制御部4Aは、報酬を計算するための報酬条件を設定する。そして、音声出力装置制御部4Aは、設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
In calculating the reward, the voice output
また、音声出力装置制御部4Aは、更新された関数を学習結果として記憶する。
Further, the voice output
また、音声出力装置制御部4Aは、記憶した学習結果に基づいて稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。具体的には、音声出力装置制御部4Aは、学習結果および現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。
Further, the voice output
また、音声出力装置制御部4Aは、決定された稼働条件にしたがって図示しない電源から音声出力装置108Aに供給される音声出力装置108Aの駆動電力を制御することで、稼働条件にしたがった音声出力装置108Aの稼動を実行する。
Further, the audio output
このような構成によれば、学習結果に基づいて空間Sの利用者Hに最適な稼働条件で音声出力装置108Aを稼働することができるので、利用者Hに望ましい心理状態を生じさせることができる。
According to such a configuration, the
次に、図28および図29に示した照明装置20以外の出力装置108が芳香器である場合の例について更に詳しく説明する。図31は、芳香器108Bを備えた芳香器制御システム1Bを示す断面図である。芳香器制御システム1Bは、空間Sの利用者に望ましい心理状態を生じさせることを意図して、空間Sに出力させる匂いを制御するシステムである。
Next, an example in which the
芳香器制御システム1Bは、出力装置の一例であり、部屋Rの空間S内に匂いを出力する芳香器108Bと、既述した物理量計測部111と、機械学習装置、意思決定部および実行部の一例であり、芳香器108Bによる匂いの出力を制御する芳香器制御部4Bと、を備える。
The
図31の例において、芳香器108Bは、側壁Wに沿って配置された中空の板状のパネル22に内蔵されており、パネル22と一体の建材を構成している。パネル22の前壁部221は、化粧シート6で覆われている。芳香器108Bの具体的な態様は特に限定されず、例えば、アロマオイルを加熱、超音波振動などで拡散させる構成であってもよい。空間Sに向けて匂いを効率的に出力するために、パネル22の前壁部221に貫通孔23が設けられていてもよい。
In the example of FIG. 31, the
芳香器制御部4Bは、芳香器108Bの稼働中および稼働後の少なくとも一方において、利用者Hに関する少なくとも1つの物理量および芳香器108Bの少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。物理量は、物理量計測部111によって計測されたものである。芳香器制御部4Bは、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。稼働条件は、芳香器108Bの駆動電力量、芳香器108Bから出力される匂いの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも1つを含む。
The
学習にあたって、芳香器制御部4Bは、観測された状態変数に基づいて稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。また、芳香器制御部4Bは、計算された報酬に基づいて関数を更新する。そして、芳香器制御部4Bは、関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
In learning, the
報酬の計算にあたって、芳香器制御部4Bは、報酬を計算するための報酬条件を設定する。そして、芳香器制御部4Bは、設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
In calculating the reward, the
また、芳香器制御部4BAは、更新された関数を学習結果として記憶する。 Further, the fragrance control unit 4BA stores the updated function as a learning result.
また、芳香器制御部4Bは、記憶した学習結果に基づいて稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。具体的には、芳香器制御部4Bは、学習結果および現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。
Further, the
また、芳香器制御部4Bは、決定された稼働条件にしたがって図示しない電源から芳香器108Bに供給される芳香器108Bの駆動電力を制御することで、稼働条件にしたがった芳香器108Bの稼動を実行する。
Further, the
このような構成によれば、学習結果に基づいて空間Sの利用者Hに最適な稼働条件で芳香器108Bを稼働することができるので、利用者Hに望ましい心理状態を生じさせることができる。
According to such a configuration, the
次に、図28および図29に示した照明装置20以外の出力装置108が空調機である場合の例について更に詳しく説明する。図32は、空調機108Cを備えた空調機制御システム1Cを示す断面図である。空調機制御システム1Cは、空間Sの利用者に望ましい心理状態を生じさせることを意図して、空間Sに出力させる熱や空気を制御するシステムである。
Next, an example in which the
空調機制御システム1Cは、出力装置の一例であり、部屋Rの空間S内に熱、空気を出力する空調機108Cと、既述した物理量計測部111と、機械学習装置、意思決定部および実行部の一例であり、空調機108Cによる熱、空気の出力を制御する空調機制御部4Cと、を備える。
The air
図32の例において、空調機108Cは、側壁Wに沿って配置された中空の板状のパネル22に内蔵されており、パネル22と一体の建材を構成している。パネル22の前壁部221は、化粧シート6で覆われている。空間Sに向けて熱、空気を効率的に出力するために、パネル22の前壁部221に貫通孔23が設けられていてもよい。
In the example of FIG. 32, the
空調機制御部4Cは、空調機108Cの稼働中および稼働後の少なくとも一方において、利用者Hに関する少なくとも1つの物理量および空調機108Cの少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する。物理量は、物理量計測部111によって計測されたものである。空調機制御部4Cは、観測された状態変数に基づいて稼働条件を決定する関数を更新することで、稼働条件を学習する。稼働条件は、空調機108Cの駆動電力量、空調機108Cから出力される熱、空気の絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも1つを含む。
The air
学習にあたって、空調機制御部4Cは、観測された状態変数に基づいて稼動条件を決定した結果に対する報酬を計算する。また、空調機制御部4Cは、計算された報酬に基づいて関数を更新する。そして、空調機制御部4Cは、関数の更新を繰り返すことで、報酬が最も多く得られる稼動条件を学習する。
In learning, the air
報酬の計算にあたって、空調機制御部4Cは、報酬を計算するための報酬条件を設定する。そして、空調機制御部4Cは、設定された報酬条件に基づいて報酬を計算する。
In calculating the reward, the air
また、空調機制御部4Cは、更新された関数を学習結果として記憶する。
Further, the air
また、空調機制御部4Cは、記憶した学習結果に基づいて稼働条件および稼働条件の最適調整量を決定する。具体的には、空調機制御部4Cは、学習結果および現在の状態変数に基づいて、稼働条件および最適調整量を決定する。
Further, the air
また、空調機制御部4Cは、決定された稼働条件にしたがって図示しない電源から空調機108Cに供給される空調機108Cの駆動電力を制御することで、稼働条件にしたがった空調機108Cの稼動を実行する。
Further, the air
このような構成によれば、学習結果に基づいて空間Sの利用者Hに最適な稼働条件で空調機108Cを稼働することができるので、利用者Hに望ましい心理状態を生じさせることができる。
According to such a configuration, the
(第22の変形例)
図9では、1つの出力装置制御システム112に属する学習部102による学習結果を、他の出力装置制御システム112において最適な稼働条件を選択するために利用する例について説明した。(22nd variant)
In FIG. 9, an example in which the learning result by the
これに対して、図33に示すように、学習部102は、複数の出力装置制御システム112のいずれに対しても独立して存在し、各出力装置制御システム112との間で状態変数および学習結果の授受が可能に構成されていてもよい。例えば、複数の出力制御システム112は、ビル内の複数の会議室のそれぞれに設けられた照明装置制御システムであり、学習部102は、各照明装置制御システムと通信可能に接続されたサーバであってもよい。この場合、サーバは、ビル内およびビル外のいずれに配置されていてもよく、また、国内に限らず外国に配置されていてもよい。図9の例と同様に、図33の例においても、1つの学習部102による学習結果を複数の出力装置制御システム112にフィードバックさせることができる。
On the other hand, as shown in FIG. 33, the
なお、以上において一実施の形態に対する具体例および変形例を説明してきたが、当然に、複数の例を適宜組み合わせて適用することも可能である。 Although specific examples and modified examples for one embodiment have been described above, it is naturally possible to apply a plurality of examples in combination as appropriate.
本開示のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、開示の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、本開示の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された本開示とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present disclosure have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the disclosure. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and variations thereof are included in the scope and the equivalent of the present disclosure described in the claims as well as included in the scope and gist of the present disclosure.
Claims (2)
前記照明装置の稼働中および稼働後の少なくとも一方において、前記空間の利用者に関する少なくとも1つの物理量および前記照明装置の少なくとも1つの稼働条件で構成される状態変数を観測する状態変数観測部と、
前記観測された状態変数に基づいて空間の利用者に望ましい心理状態を生じさせる前記稼働条件を決定する条件決定部と、を備え、
前記稼働条件は、前記照明装置の駆動電力量、前記照明装置から出力される光の輝度、照度および色度、のうちの少なくとも1つの絶対量、変化量、時間による変化勾配および絶対量の変化パターンのうちの少なくとも1つを含み、
前記物理量は、撮像装置で撮像された前記空間の利用者の撮像データ、集音装置で集音された前記空間の利用者の音声データ、温度測定装置で測定された前記空間の利用者の表面温度データ、電磁波測定装置で測定された前記空間の利用者からの電磁波の反射波に基づく前記空間の利用者の動作データ、および前記空間の利用者の健康状態を示す医学データのうちの少なくとも1つのデータ、または、前記少なくとも1つのデータから得られる物理量を含み、
前記照明装置は、
発光面を有する光学部材と、
前記発光面に対面する発光領域および前記発光領域に隣接する非発光領域を含む化粧シートと、を備え、
前記発光面の或る位置からの出射光量は、当該位置よりも前記発光面に沿った方向における一方の側に位置する前記発光面の他の或る位置からの出射光量よりも少なく、
前記化粧シートの可視光透過率は1.0%以上20%以下であり、
前記化粧シートを介して前記空間内に出力される光が前記空間の利用者に望ましい心理状態を生じさせるように前記照明装置を制御する照明装置制御システム。 A lighting device control system that controls a lighting device that outputs light into the space so as to generate a desirable psychological state for the user of the space.
A state variable observation unit that observes a state variable composed of at least one physical quantity related to a user of the space and at least one operating condition of the lighting device during operation and at least one after the lighting device.
A condition determining unit for determining the operating conditions that causes a desirable psychological state for the user of the space based on the observed state variables is provided.
The operating conditions are the absolute amount of at least one of the driving power amount of the lighting device, the brightness, the illuminance and the chromaticity of the light output from the lighting device, the amount of change, the change gradient and the change of the absolute amount with time. Contains at least one of the patterns
The physical quantity is the image data of the user of the space imaged by the imaging device, the voice data of the user of the space collected by the sound collecting device, and the surface of the user of the space measured by the temperature measuring device. At least one of temperature data, motion data of the user of the space based on the reflected wave of the electromagnetic wave from the user of the space measured by the electromagnetic wave measuring device, and medical data indicating the health condition of the user of the space. Includes one piece of data, or a physical quantity obtained from at least one piece of data.
The lighting device is
An optical member having a light emitting surface and
A decorative sheet including a light emitting region facing the light emitting surface and a non-light emitting region adjacent to the light emitting region is provided.
The amount of light emitted from a certain position on the light emitting surface is less than the amount of light emitted from another position on the light emitting surface located on one side of the light emitting surface in the direction along the light emitting surface.
The visible light transmittance of the decorative sheet is 1.0% or more and 20% or less.
A lighting device control system that controls the lighting device so that the light output into the space through the decorative sheet causes a desired psychological state for the user of the space.
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