JP6995893B2 - Air conditioning system, method and program - Google Patents
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Description
本発明は、複数の室内機を備えた空気調和システム、それらの室内機の位置関係を取得する方法およびその取得する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。 The present invention relates to an air conditioning system including a plurality of indoor units, a method for acquiring the positional relationship between the indoor units, and a program for causing a computer to execute the acquisition method.
省エネの観点から、複数の室内機を備えた空気調和システム（以下、「空気調和」を省略して「空調」と記載する場合がある）において、各室内機の設置位置に応じて、それぞれの室内機の動作を制御する技術が知られている。かかる技術においては、各室内機の配置を定義する必要があるが、これを手作業で入力することは、作業者の負担となっていた。 From the viewpoint of energy saving, in an air conditioning system equipped with multiple indoor units (hereinafter, "air conditioning" may be abbreviated as "air conditioning"), each indoor unit is installed according to the installation position. The technology for controlling the operation of the indoor unit is known. In such a technique, it is necessary to define the arrangement of each indoor unit, but it is a burden on the operator to manually input this.
この点につき、ＵＷＢ（Ultra-Wide Band）などの通信技術を用いて、各室内機が相互に通信し、他の室内機間の距離を自動的に算出して、省エネ制御に用いる技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。 Regarding this point, a technology is proposed that uses communication technology such as UWB (Ultra-Wide Band) to allow each indoor unit to communicate with each other, automatically calculate the distance between other indoor units, and use it for energy-saving control. (See, for example, Patent Document 1).
上記特許文献１に記載の技術では、各室内機間の距離は算出できるものの、どの方向に他の室内機があるかを求めることができず、位置関係を算出することはできない。したがって、位置関係に基づく制御によって省エネ効果を得るには、充分なものではなかった。そのため、複数の室内機の座標を取得することで位置関係を算出し、運転動作を制御する更なる技術が求められていた。 Although the distance between the indoor units can be calculated by the technique described in Patent Document 1, it is not possible to determine in which direction the other indoor units are located, and it is not possible to calculate the positional relationship. Therefore, it was not sufficient to obtain the energy saving effect by the control based on the positional relationship. Therefore, there has been a demand for a further technique for calculating the positional relationship by acquiring the coordinates of a plurality of indoor units and controlling the driving operation.
本発明は、上記従来技術における課題に鑑みてなされたものであり、複数の室内機の設置位置の座標を取得して各室内機の動作を制御する空気調和システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems in the prior art, and provides an air conditioning system, a method, and a program for acquiring coordinates of installation positions of a plurality of indoor units and controlling the operation of each indoor unit. With the goal.
すなわち、本発明によれば、複数の室内機を含む空気調和システムであって、
各室内機は、所定の範囲内にある物体を検出する検出手段を含み、
第１の室内機の検出手段が検出した検出情報に係る特徴量と、第２の室内機の検出手段が検出した検出情報に係る特徴量との相関性を判定する判定手段と、
前記判定手段が判定した結果に基づいて、前記第１の室内機と前記第２の室内機との位置関係を算出する算出手段と
を含む、空気調和システムが提供される。That is, according to the present invention, it is an air conditioning system including a plurality of indoor units.
Each indoor unit includes a detection means for detecting an object within a predetermined range.
A determination means for determining the correlation between the feature amount related to the detection information detected by the detection means of the first indoor unit and the feature amount related to the detection information detected by the detection means of the second indoor unit.
An air conditioning system including a calculation means for calculating the positional relationship between the first indoor unit and the second indoor unit based on the result of determination by the determination means is provided.
上述したように、本発明によれば、複数の室内機の設置位置の座標を取得して各室内機の動作を制御する空気調和システム、方法およびプログラムが提供できる。 As described above, according to the present invention, it is possible to provide an air conditioning system, a method and a program for acquiring coordinates of installation positions of a plurality of indoor units and controlling the operation of each indoor unit.
以下、本発明を、実施形態をもって説明するが、本発明は後述する実施形態に限定されるものではない。なお、以下に参照する各図においては、共通する要素について同じ符号を用い、適宜その説明を省略するものとする。 Hereinafter, the present invention will be described with reference to embodiments, but the present invention is not limited to the embodiments described later. In each of the figures referred to below, the same reference numerals are used for common elements, and the description thereof will be omitted as appropriate.
図１は、従来の空気調和システム１００の構成例を示した図である。空気調和システム１００には、複数の室内機１１０と、１台以上の室外機１３０とが含まれている。室内機１１０と室外機１３０とは冷媒配管１４０を介して接続されており、冷媒を循環させることができる。これによって、空気調和システム１００は、冷房機能または暖房機能を実現する冷凍サイクルを構成することができ、冷凍機またはヒートポンプとして動作することができる。 FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a conventional
室内機１１０は、天井に設置される構造の空調装置であって、吸入した室内の空気と冷媒との熱交換をして、空調された空気として送風する。また、室内機１１０には、センサ１１１が搭載されており、空間内に存在する物体を検出することができる。センサ１１１の態様は特に限定されないが、例えば、カメラや赤外線センサなどをセンサ１１１として用いることができる。センサ１１１にカメラを採用する場合には、画像処理によって物体を検出することができる。また、センサ１１１に赤外線センサを採用する場合には、赤外線検出素子が赤外線を感知することで、所定の検出領域内にある熱源を検出し、これによって人物の有無を検出することができる。従来の空気調和システム１００においては、センサ１１１が取得する物体の有無の検出情報によって、当該センサを搭載する室内機１１０の動作を制御していた。 The
室外機１３０は、室内からの冷媒と外気との熱交換を行い、冷媒を室内へ戻す装置である。また、室外機１３０には、空気調和システム１００の冷凍サイクルの動作を制御する制御装置１３１が含まれている。 The
なお、室内機１１０と室外機１３０とは、図１の破線で示されるように、通信線１５０によって接続される。通信線１５０は、有線通信を行うものであってもよいし、無線通信を行うものであってもよい。 The
図２および図３は、本発明の空気調和システム１００における第１の構成例および第２の構成例をそれぞれ示した図である。本発明の空気調和システム１００は、従来の構成に加えて、管理装置１２０を備えている。図２は、室外機１３０の制御装置１３１に管理装置１２０が搭載される例を示している。また、図３は、室内機１１０や室外機１３０から独立した集中管理機器などの装置に管理装置１２０が搭載される例を示している。 2 and 3 are views showing a first configuration example and a second configuration example in the
管理装置１２０は、室内機１１０と室外機１３０の運転動作を制御する装置である。管理装置１２０は、空調装置の運転や停止の制御や、暖房／冷房の運転モードの選択、温度や風量などの設定を行うことができる。また、管理装置１２０は、各センサ１１１が取得したデータに基づいて、各室内機１１０の位置関係を算出することができる。これによって、管理装置１２０は、物体の有無のみならず、算出した位置関係に基づいて各室内機１１０を制御することができる。 The
なお、管理装置１２０と室内機１１０および室外機１３０とは、有線または無線による通信ができるように接続されている。図３では、破線で示す通信線１５０によって管理装置１２０と室内機１１０および室外機１３０が接続される例を示しているが、特に実施形態を限定するものではない。例えば、他の実施形態の例としては、管理装置１２０は、ネットワークに接続された、いわゆるクラウドサーバによって実現されるものであってもよい。また、各室内機１１０や各室外機１３０に備えられた無線通信手段が管理装置１２０と無線通信し、位置取得処理をしてもよい。さらに、管理装置１２０は、図２に示されるように室内機１１０や室外機１３０に搭載される装置として構成されてもよいし、図３に示されるように複数の冷媒系統を管理することが可能な集中管理機器に備えられる等、独立した装置として構成されてもよい。 The
図１の構成例では、４台の室内機１１０ａ～ｄに対して１台の室外機１３０が含まれる空気調和システム１００を図示しているが、特に実施形態を限定するものではなく、空気調和システム１００を構成する各装置の数は、図１に示したものに限られない。また、空気調和システム１００を構成する各室内機１１０は、複数の異なる部屋（空間）に配置されるものであってもよい。 In the configuration example of FIG. 1, an
なお、以下では、図１に示す構成の空気調和システム１００を例に各実施形態を説明するものとする。 In the following, each embodiment will be described by taking the
次に、空気調和システム１００のハードウェア構成について説明する。図４は、空気調和システム１００を構成する装置に含まれるハードウェア構成を示す図であり、図４（Ａ）は室内機１１０のハードウェア構成を、図４（Ｂ）は管理装置１２０のハードウェア構成をそれぞれ示している。 Next, the hardware configuration of the
図４（Ａ）に示すように、室内機１１０は、ＣＰＵ４１１と、ＲＡＭ４１２と、ＲＯＭ４１３と、通信装置４１４と、センサ４１５とを含んで構成され、各ハードウェアはバスを介して接続されている。また、室内機１１０は、熱交換機などの図示しない冷凍サイクルに係る部品を具備する。 As shown in FIG. 4A, the
ＣＰＵ４１１は、室内機１１０の動作を制御するプログラムを実行し、所定の処理を行う装置である。ＲＡＭ４１２は、ＣＰＵ４１１が実行するプログラムの実行空間を提供するための揮発性の記憶装置であり、プログラムやデータの格納用、展開用として使用される。 The
ＲＯＭ４１３は、ＣＰＵ４１１が実行するプログラムなどを記憶するための不揮発性の記憶装置である。通信装置４１４は、室内機１１０と管理装置１２０とを接続する装置であり、各種データや動作の設定などの送受信を行う。 The
センサ４１５は、所定の領域内にある物体を検出する装置であり、例えばカメラや赤外線センサなどによって構成されることができる。 The
図４（Ｂ）に示すように、管理装置１２０は、ＣＰＵ４２１と、ＲＡＭ４２２と、ＲＯＭ４２３と、通信装置４２４と、表示装置４２５と、操作装置４２６とを含んで構成され、各ハードウェアはバスを介して接続されている。なお、ＣＰＵ４２１、ＲＡＭ４２２、ＲＯＭ４２３、通信装置４２４は、図４（Ａ）の室内機１１０で説明したものに相当するため、詳細な説明は省略する。 As shown in FIG. 4B, the
表示装置４２５は、空気調和システム１００の動作状態や種々の設定などを、管理者や使用者などに対して表示する装置であり、例としては室内機１１０や室外機１３０の制御基板上のＬＥＤや７セグメント表示等で示してもよい。また、空気調和機使用者が操作するリモコンなどの液晶パネルが挙げられる。操作装置４２６は、空気調和システム１００を操作するための装置であり、例えば、複数のボタンを具備する入力装置として構成されることができる。なお、表示装置４２５と操作装置４２６は、それぞれ別個の装置であってもよいし、タッチパネルディスプレイのような両方の機能を備えるものであってもよい。 The
以上、本実施形態の空気調和システム１００に含まれるハードウェア構成について説明した。次に、上述した各ハードウェアによって実行される機能手段について、図５を以て説明する。図５は、空気調和システム１００に含まれるソフトウェアブロック図である。 The hardware configuration included in the
室内機１１０は、通信部５１１と、検出部５１２とを含んで構成される。管理装置１２０は、通信部５２１と、演算部５２２と、制御部５２３と、データ記憶部５２４とを含んで構成される。以下に、各機能手段の詳細について説明する。 The
まず、室内機１１０の機能手段について説明する。通信部５１１は、有線または無線によって他の装置と通信する手段であり、各種データの送受信を行うことができる。例えば通信部５１１は、室内機１１０のセンサ４１５が取得した物体の検出情報を管理装置１２０に送信することができる。また、通信部５１１は、室内機１１０の運転を制御する信号を管理装置１２０から受信することができる。 First, the functional means of the
検出部５１２は、センサ４１５を制御し、物体の有無やその座標などを検出する手段である。また、検出部５１２は、物体の位置の時間的な変化を取得することで、当該物体の移動を検出することができる。 The detection unit 512 is a means for controlling the
次に管理装置１２０の機能手段について説明する。通信部５２１は、室内機１１０の通信部５１１と同様に、有線または無線によって他の装置と通信する手段であり、各種データの送受信を行うことができる。通信部５２１は、室内機１１０から物体の検出データを受信したり、室内機１１０に対して制御信号を送信したりすることができる。 Next, the functional means of the
演算部５２２は、種々の演算処理を実行する手段であり、特徴量抽出部５２２ａ、相関性判定部５２２ｂ、座標算出部５２２ｃを含んで構成される。特徴量抽出部５２２ａは、検出部５１２が検出した物体の特徴量を抽出する手段である。例えば、センサ４１５がカメラなどのイメージセンサである場合には、特徴量抽出部５２２ａは、取得した画像データに基づいて画像処理を行い、当該画像に含まれる物体の特徴量を抽出する。また、カメラや赤外線センサなどが物体の移動を検出した場合には、特徴量抽出部５２２ａは、当該物体の移動を示すベクトルを特徴量として抽出する。 The
相関性判定部５２２ｂは、特徴量抽出部５２２ａが抽出した各物体の特徴量について、相関性を算出し、判定する手段である。相関性判定部５２２ｂは、例えば、室内機１１０ａの検出部５１２ａで検出された物体の特徴量と、室内機１１０ｂの検出部５１２ｂで検出された物体の特徴量とを比較し、それぞれの特徴量の相関性を算出する。そして、相関性判定部５２２ｂは、算出された相関性に基づいて、各物体が同じものであるか否かを判定することができる。 The
座標算出部５２２ｃは、各検出部５１２で検出された物体が同定された場合に、当該検出部５１２を搭載する室内機１１０間の設置位置の相対的な座標を算出する手段である。室内機１１０が備えるセンサ４１５の検出範囲は、仕様に基づく設計値であって既知であることから、各検出部５１２の検出範囲が重複する領域にある物体が同定されれば、各室内機１１０の相対的な座標を算出することができる。算出された座標は、データ記憶部５２４に格納することができる。なお、演算部５２２は、座標算出部５２２ｃが算出した座標に基づいて、室内機１１０間の距離を算出する構成であってもよい。 The coordinate calculation unit 522c is a means for calculating the relative coordinates of the installation positions between the
制御部５２３は、室内機１１０の設置位置に基づいて、各室内機１１０運転動作を制御する手段である。制御部５２３が室内機１１０の座標に基づいて運転を制御することで、空気調和システム１００は、各室内機１１０の負荷を分散させることができ、省エネ性の高い空気調和を行うことができる。例えば、同一空間に複数台設置されている室内機１１０のうち必要とされる空調負荷が小さい場合には、室内機１１０のサーモオン機をローテーションさせ、室外機圧縮機が連続運転し発停を繰り返さないようにするような運転なども望ましい。 The
データ記憶部５２４は、検出された物体の特徴量や、各室内機１１０の設置位置を示す座標などの各種データを格納する記憶手段である。 The
なお、上述したソフトウェアブロックは、ＣＰＵ４１１，４２１が本実施形態のプログラムを実行することで、各ハードウェアを機能させることにより、実現される機能手段に相当する。また、各実施形態に示した機能手段は、全部がソフトウェア的に実現されても良いし、その一部または全部を同等の機能を提供するハードウェアとして実装することもできる。 The software block described above corresponds to a functional means realized by the
さらに、上述した各機能手段は、必ずしも全てが図５に示すような構成で含まれていなくてもよく、例えば、各機能手段は、室内機１１０と、管理装置１２０との協働によって実現されてもよい。また、例えば各室内機１１０が演算部５２２に相当する機能手段を備え、室内機同士で物体の検出情報を相互に通信して、設置位置の座標を算出する構成であってもよい。 Further, each of the above-mentioned functional means does not necessarily have to be included in the configuration as shown in FIG. 5, and for example, each functional means is realized by the cooperation of the
ここまで、空気調和システム１００に含まれる機能手段について説明した。次に、上述した各機能手段が実行する処理について、図６を以て説明する。図６は、空気調和システム１００が実行する処理を示すフローチャートである。空気調和システム１００は、ステップＳ１０００から処理を開始する。 Up to this point, the functional means included in the
ステップＳ１００１において、管理装置１２０の通信部５１１は、複数の室内機１１０の検出部５１２が検出した、各物体の検出情報を取得する。その後、ステップＳ１００２では、特徴量抽出部５２２ａは、検出情報に基づいて各物体の特徴量を抽出する。 In step S1001, the communication unit 511 of the
次に、相関性判定部５２２ｂは、ステップＳ１００３において、ステップＳ１００２で抽出した各特徴量の相関性を算出する。その後、相関性判定部５２２ｂは、ステップＳ１００４において、算出された相関性が閾値以上であるか否かによって処理を分岐する。相関性が閾値以上である場合には（ＹＥＳ）、ステップＳ１００５に進む。ステップＳ１００５では、座標算出部５２２ｃは、室内機１１０の設置位置の相対的な座標を算出する。ステップＳ１００５の処理のあと、ステップＳ１００６に進む。 Next, the
ステップＳ１００４において、相関性が閾値よりも小さい場合には（ＮＯ）、ステップＳ１００６に進む。 In step S1004, if the correlation is smaller than the threshold value (NO), the process proceeds to step S1006.
ステップ１００６では、演算部５２２は、物体の特徴量、相関性、ステップＳ１００５で算出した座標などのデータをデータ記憶部５２４に記憶する。その後、ステップＳ１００７において、空気調和システム１００は、処理を終了する。なお、空気調和システム１００は、ステップＳ１００６のあとに処理を終了せず、ステップＳ１００１に戻り、上記の各処理を繰り返す構成としてもよい。 In step 1006, the
上述した処理を行うことによって、空気調和システム１００は、複数の室内機の設置位置の座標を取得することができ、省エネ性を向上した空気調和を行うことができる。 By performing the above-mentioned processing, the
なお、図６の処理は、室内機１１０を設置して、運用を開始した時に行うことが好ましいが、特に実施形態を限定するものではなく、任意のタイミングで行うことができる。例えば図６の処理は、特定の時間間隔で繰返し行ってもよいし、操作部から空気調和機使用者または空気調和機管理者の希望するタイミングで処理を開始してもよい。また、図６の処理を室内機１１０の設置後に繰り返し行うことによって、演算部５２２は、特徴量や相関性を学習情報としてデータ記憶部５２４に記憶させ、算出される座標の精度を向上することができる。また、このように学習することによって、演算部５２２は、室内機１１０が設置される部屋のレイアウトを取得することができる。またレイアウト変更時に処理を手動で開始させてもよい。これによって、空気調和システム１００は、部屋のレイアウト変更などにも対応した空気調和を行うことができる。したがって、空気調和機管理者の再入力の手間を省くことが可能となる。また、取得したレイアウトを他のシステムと共有できるようレイアウトデータを出力する出力部を備えていてもよい。 The process of FIG. 6 is preferably performed when the
以下では、室内機１１０の座標を算出する方法について、より具体的な実施形態を以て説明する。以下で説明する第１の実施形態は、室内機１１０のセンサ４１５がカメラである場合の実施形態の例である。また、第２の実施形態は、室内機１１０のセンサ４１５が赤外線センサである場合の実施形態の例である。 Hereinafter, a method of calculating the coordinates of the
まず、第１の実施形態について説明する。図７は、第１の実施形態における座標の算出を説明する図である。図７におけるセンサ１１１を中心とした半径Ｒの円は、当該センサが物体を検出可能な範囲（以下、「検出範囲」として参照する）を示している。また、検出範囲のうち濃い色で示した部分は、各検出範囲の外縁部を示している。 First, the first embodiment will be described. FIG. 7 is a diagram illustrating the calculation of coordinates in the first embodiment. The circle having a radius R centered on the sensor 111 in FIG. 7 indicates a range in which the sensor can detect an object (hereinafter referred to as a “detection range”). Further, the portion of the detection range shown in dark color indicates the outer edge portion of each detection range.
センサ１１１を備える室内機１１０が複数ある場合には、図７に示すように、各センサの検出範囲の外縁部に重複領域が生じる。以下の説明では、センサ１１１ａとセンサ１１１ｂの重複領域をＳａｂ、センサ１１１ａとセンサ１１１ｃの重複領域をＳａｃ、センサ１１１ｂとセンサ１１１ｄの重複領域をＳｂｄ、センサ１１１ｃとセンサ１１１ｄの重複領域をＳｃｄとして、それぞれ記載するものとする。When there are a plurality of
特徴量抽出部５２２ａは、カメラが撮影した画像を取得すると、その特徴量、特に外縁部の特徴量を抽出する。特徴量は、人物、床面、室内設備、その他の構造物など、種々の物体のものについて抽出する。このとき、複数のカメラが取得した画像について特徴量を抽出して、相関性判定部５２２ｂがその相関性を算出し、判定することで、当該カメラを搭載する室内機１１０の位置関係を求めることができる。例えば、室内機１１０ａのカメラが取得した画像の外縁部の特徴量と、室内機１１０ｂのカメラが取得した画像の外縁部の特徴量の相関性が高い場合には、室内機１１０ａのカメラと室内機１１０ｂのカメラは、重複領域Ｓａｂの画像を取得している蓋然性が高く、したがって、室内機１１０ａと室内機１１０ｂとは隣接しているものと判定することができる。When the feature
室内機１１０ａと室内機１１０ｂとは隣接していると判定された場合には、室内機１１０ａと室内機１１０ｂの各カメラの視差に基づく、いわゆる「ステレオカメラの原理」によって、室内機１１０ａと室内機１１０ｂの相対的な位置関係を算出することができる。図８は、第１の実施形態における各室内機１１０に搭載されるカメラの検出範囲について説明する図である。 When it is determined that the
図８は、室内機１１０ａと室内機１１０ｂが設置された部屋の断面を示している。カメラの画角θは、設計による既知の値であることから、部屋の天井高Ｈｒが与えられれば、カメラの検出範囲の半径Ｒを算出することができる。天井高Ｈｒは、手作業で入力されてもよいし、基準となる既知の大きさの物体（例えば、Ａ４サイズの用紙）を床面に置くことで、自動的に算出され、入力される構成としてもよい。 FIG. 8 shows a cross section of a room in which the
このようにして検出範囲の大きさが求められれば、各カメラの視差に基づいて、重複領域Ｓａｂに対する各室内機のカメラの位置関係を求めることができ、したがって、座標算出部５２２ｃは、室内機１１０ａと室内機１１０ｂの相対的な座標を算出することができる。If the size of the detection range is obtained in this way, the positional relationship of the cameras of each indoor unit with respect to the overlapping region Sub can be obtained based on the parallax of each camera. Therefore, the coordinate calculation unit 522c can obtain the indoor unit. The relative coordinates of the
図９は、第１の実施形態において壁面を検出する例を説明する図である。センサ１１１がカメラである場合、取得した画像に基づいて部屋の壁面を抽出することができる。すなわちカメラで撮影した画像には、床面と壁面との境界が含まれることになるため、画像処理を行うことで当該境界を特徴量の不連続な箇所として抽出することができる。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of detecting a wall surface in the first embodiment. When the sensor 111 is a camera, the wall surface of the room can be extracted based on the acquired image. That is, since the image taken by the camera includes the boundary between the floor surface and the wall surface, the boundary can be extracted as a discontinuous portion of the feature amount by performing image processing.
したがって、演算部５２２は、図９において太線で示される壁面が、検出範囲に含まれていることを求めることができ、これを各センサについて行うことで、室内機１１０が設置される部屋の構造を判定することができる。 Therefore, the
また、第１の実施形態においては、撮影した画像の特徴量を抽出することから、壁面以外の構造の有無を判定することができる。例えば、一般的なドアの構成の特徴量をあらかじめ定義しておき、撮影した画像に当該特徴量に近い部分が存在する場合には、ドアがあるものと判定することができる。このように、部屋の壁面以外にも、ドアなどの出入口やその他室内設備の有無を判定することができる。 Further, in the first embodiment, the presence or absence of a structure other than the wall surface can be determined by extracting the feature amount of the captured image. For example, a feature amount of a general door configuration can be defined in advance, and if a portion close to the feature amount exists in the captured image, it can be determined that the door is present. In this way, it is possible to determine whether or not there is an entrance / exit such as a door or other indoor equipment other than the wall surface of the room.
このようにして、空気調和システム１００は、各室内機１１０が設置される部屋の間取りなどを特定することで、省エネ性や快適性を向上した空気調和を行うことができる。例えば、壁側に吐出される風量を減少させる制御や、出入口近傍に設置された室内機１１０の風量を増加させる制御などを行うことができる。 In this way, the
ところで図７では、検出範囲の重複領域の特徴量に基づいて相関性を評価して、位置関係を算出する実施形態について説明した。しかしながら、実施形態を限定するものではなく、センサ１１１にカメラを用いた場合における第１の実施形態の変形例として、カメラが撮像した物体の移動を検出することで、室内機１１０の位置を算出するものであってもよい。 By the way, in FIG. 7, an embodiment in which the correlation is evaluated based on the feature amount of the overlapping region of the detection range and the positional relationship is calculated has been described. However, the embodiment is not limited, and the position of the
図１０は、第１の実施形態において移動する人物に基づいて室内機の座標を算出する例を示す図である。図１０では、人物が破線の矢印のように室内を移動する例を示しており、当該人物は、座標（ｘｂ１，ｙｂ１）から座標（ｘｃ２，ｙｃ２）までを、座標（ｘｂ ２，ｙｂ２）および座標（ｘｃ１，ｙｃ１）を経由して移動している。FIG. 10 is a diagram showing an example of calculating the coordinates of the indoor unit based on a moving person in the first embodiment. FIG. 10 shows an example in which a person moves in a room as shown by a broken line arrow, and the person changes from coordinates (x b1 , y b1 ) to coordinates (x c2 , y c2 ) to coordinates (x b ). 2 , y b2 ) and coordinates (x c1 , y c1 ).
かかる場合において、検出部５１２ｂは、人物が座標（ｘｂ１，ｙｂ１）から座標（ｘ
ｂ２，ｙｂ２）まで移動したことを検出する。また、検出部５１２ｃは、人物が座標（ｘ
ｃ１，ｙｃ１）から座標（ｘｃ２，ｙｃ２）まで移動したことを検出する。このとき、検出部５１２ｂは、人物が座標（ｘｂ１，ｙｂ１）から座標（ｘｂ２，ｙｂ２）まで移動するのに要した時間に基づいて、当該人物の移動ベクトルＶｂを算出する。また、検出部５１２ｃも同様にして、人物が座標（ｘｃ１，ｙｃ１）から座標（ｘｃ２，ｙｃ２）まで移動するのに要した時間に基づいて、当該人物の移動ベクトルＶｃを算出する。 In such a case, the detection unit 512b has the coordinates (x) of the person.b1, Yb1) To coordinates (x
b2, Yb2) Is detected. Further, in the
特徴量抽出部５２２ａは、移動ベクトルＶｂやＶｃについて、移動方向や速度などを特徴量として抽出する。そして、相関性判定部５２２ｂが、ＶｂやＶｃにかかる特徴量の相関性を算出して、所定の閾値以上である場合には同一人物の移動によるものと判定する。相関性が高く、同一人物による移動であると判定された場合には、座標（ｘｂ２，ｙｂ２）から座標（ｘｃ１，ｙｃ１）までの移動を補完することで、座標算出部５２２ｃは、室内機１１０ｂと室内機１１０ｃの位置関係を算出することができる。The feature
図１０で説明した座標の算出方法は、図７のように重複領域の特徴量の抽出が難しい場合に有効である。しかしながら、図１０のように、１人の人物の１回の移動のみによって室内機１１０の座標を算出すると、誤差が大きくなる。したがって、人物の移動を繰り返し検出し、データ記憶部５２４に記憶して学習することで、精度を向上して室内機１１０の座標を算出することができる。 The coordinate calculation method described with reference to FIG. 10 is effective when it is difficult to extract the feature amount of the overlapping region as shown in FIG. 7. However, as shown in FIG. 10, if the coordinates of the
なお、図１０で説明した座標の算出方法では、相関性を判定するために、人物の移動ベクトルを特徴量とした例を示したが、例えば、移動ベクトルに加えて、移動する人物の画像についても特徴量を算出し、各検出部５１２で検出された人物を同定してもよい。また、複数の人物が同じ方向に移動している場合には、この人数を特徴量として、各検出部５１２で検出された複数の人物を同定してもよい。 In the coordinate calculation method described with reference to FIG. 10, an example using a moving vector of a person as a feature amount is shown in order to determine the correlation. For example, in addition to the moving vector, an image of a moving person is used. You may also calculate the feature amount and identify the person detected by each detection unit 512. Further, when a plurality of persons are moving in the same direction, a plurality of persons detected by each detection unit 512 may be identified by using this number of persons as a feature amount.
次に、センサ１１１に赤外線センサを用いた、第２の実施形態について図１１および図１２を以て説明する。赤外線センサは、熱源の有無を検出することができることから、第２の実施形態においては、領域内の人物の有無を検出することができる。赤外線センサを用いることによって、カメラなどのイメージセンサを用いたものよりも安価な構成とすることができる。図１１は、第２の実施形態において移動する人物に基づいて室内機の座標を算出する例を示す図である。また、図１２は、第２の実施形態において人物が移動したベクトルを算出する図である。 Next, a second embodiment in which an infrared sensor is used for the sensor 111 will be described with reference to FIGS. 11 and 12. Since the infrared sensor can detect the presence or absence of a heat source, in the second embodiment, it is possible to detect the presence or absence of a person in the area. By using an infrared sensor, the configuration can be made cheaper than that using an image sensor such as a camera. FIG. 11 is a diagram showing an example of calculating the coordinates of the indoor unit based on a moving person in the second embodiment. Further, FIG. 12 is a diagram for calculating a vector in which a person has moved in the second embodiment.
図１１に示す赤外線センサは、４つの赤外線検出素子から構成されるものを例示しており、所定の検出範囲を４分割した検出領域内の人物の有無を検出することができる。なお、図１１に示す検出領域は、一例であって、図１１のように４分割したものに限られず、赤外線センサに含まれる赤外線検出素子は、任意の数であってよい。 The infrared sensor shown in FIG. 11 exemplifies a sensor composed of four infrared detection elements, and can detect the presence or absence of a person in a detection area obtained by dividing a predetermined detection range into four. The detection region shown in FIG. 11 is an example and is not limited to the one divided into four as shown in FIG. 11, and the infrared detection element included in the infrared sensor may be any number.
ここで、図１１に示すように、人物が破線の矢印のように移動した場合について考える。かかる場合には、当該人物は検出領域ｂ１からｂ２へ移動したと検出部５１２ｂが検出し、その後検出領域ｃ３からｃ４へ移動したと検出部５１２ｃが検出する。Here, consider a case where a person moves as shown by a broken line arrow as shown in FIG. In such a case, the detection unit 512b detects that the person has moved from the detection area b1 to b2 , and then the
したがって、当該人物は、図１２における濃い色の領域を順次移動したように検出されることとなる。このとき、検出部５１２ｂは、人物が検出領域ｂ１からｂ２へ移動するのに要した時間に基づいて、当該人物の移動ベクトルＶｂを算出する。また、検出部５１２ｃも同様にして、人物が検出領域ｃ１からｃ２へ移動するのに要した時間に基づいて、当該人物の移動ベクトルＶｃを算出する。Therefore, the person is detected as if the dark-colored areas in FIG. 12 were sequentially moved. At this time, the detection unit 512b calculates the movement vector V b of the person based on the time required for the person to move from the detection area b 1 to b 2 . Further, the
特徴量抽出部５２２ａは、移動ベクトルＶｂやＶｃについて、移動方向や速度などを特徴量として抽出する。そして、相関性判定部５２２ｂが、ＶｂやＶｃにかかる特徴量の相関性を算出して、所定の閾値以上である場合には同一人物の移動によるものと判定する。相関性が高く、同一人物による移動であると判定された場合には、検出領域ｂ２から検出領域ｃ３への移動を補完することで、座標算出部５２２ｃは、室内機１１０ｂと室内機１１０ｃの位置関係を算出することができる。The feature
なお、赤外線センサは、単に熱源の有無を検出するだけのものに限られず、例えば、検出領域内にある物体の温度を検出する温度センサであってもよい。温度センサを用いる場合には、移動ベクトルに加えて、物体の温度を特徴量として、移動する人物の体温についても特徴量を算出し、各検出部で検出された人物を同定してもよい。 The infrared sensor is not limited to simply detecting the presence or absence of a heat source, and may be, for example, a temperature sensor that detects the temperature of an object in the detection region. When a temperature sensor is used, in addition to the movement vector, the feature amount may be calculated for the body temperature of the moving person using the temperature of the object as the feature amount, and the person detected by each detection unit may be identified.
なお、上述したような赤外線センサによる位置関係の算出では、図１２に示すように移動ベクトルの分解能が低いことから、検出回数が少ない場合には、室内機１１０の正確な位置関係を算出することができない。したがって、図１０において説明したものと同様に、人物の移動を繰り返し検出し、データ記憶部５２４に記憶して学習することで、精度を向上して室内機１１０の座標を算出することができる。 In the calculation of the positional relationship by the infrared sensor as described above, since the resolution of the movement vector is low as shown in FIG. 12, when the number of detections is small, the accurate positional relationship of the
また、上述したように、赤外線センサによって検出された物体の特徴量を繰り返し学習することで、第２の実施形態においても壁面を検出することができる。図１３は、第２の実施形態において学習による壁面の定義を説明する図である。図１３における矢印は、人物の移動を示す軌跡の例である。 Further, as described above, the wall surface can be detected also in the second embodiment by repeatedly learning the feature amount of the object detected by the infrared sensor. FIG. 13 is a diagram illustrating a definition of a wall surface by learning in the second embodiment. The arrow in FIG. 13 is an example of a locus indicating the movement of a person.
各室内機１１０のセンサ１１１は、矢印Ａ～Ｄのような人物の移動を検出したとする。一方で、部屋の壁があることから、矢印Ｅのような軌跡は検出され得ない。したがって、演算部５２２は、図１３における太線の部分に壁面が存する蓋然性が高いものと判定することができる。このようにして、空気調和システム１００は、人物の移動の軌跡を蓄積することで、室内機１１０が設置される部屋の間取りを取得することができる。 It is assumed that the sensor 111 of each
ところで、室内機１１０は、冷媒配管１４０と接続するために、設置方向に制約が生じ、各室内機１１０の設置方向が同一とならない場合がある。設置方向の異なる室内機１１０がある場合であっても、第１の実施形態の場合には、各イメージセンサの検出範囲の重複領域の画像の特徴量に基づいて相関性を評価することから、各室内機１１０の設置方向に対応した位置関係の取得ができる。一方で、第２の実施形態の場合には、上述したような学習を繰り返すことで、室内機１１０の設置方向に対応した位置関係を取得することができる。 By the way, since the
図１４は、第２の実施形態における室内機１１０の設置方向による座標の定義を説明する図である。図１４には、室内機１１０ａと室内機１１０ｃと室内機１１０ｄが同一の方向に設置され、室内機１１０ｂが室内機１１０ａなどに対して反時計回りに９０度回転した方向に設置されている例を示している。ここで、図１４に示すように、人物が破線で示される矢印のように移動する場合について考える。 FIG. 14 is a diagram illustrating the definition of coordinates according to the installation direction of the
かかる場合には、人物の移動は、検出領域ａ２，ａ１，ａ３，ｂ１，ｂ３，ｂ４の順に検出され、移動ベクトルＶａとＶｂは、速度の特徴量の相関が高いものとして判定される。また、Ｖａの移動方向は、室内機１１０ａの設置方向に対して時計回りに９０度回転した方向であり、Ｖｂの移動方向は、室内機１１０ｂの設置方向とは反対の方向であることから、移動方向に関する両者の相関性は低いものとして判定される。 In such a case, the movement of the person is detected in the order of the detection areas a2 , a1 , a3, b1, b3 , b4, and the movement vectors V a and V b have a correlation between the velocity features. Judged as high. Further, the moving direction of Va is a direction rotated 90 degrees clockwise with respect to the installation direction of the indoor unit 110a, and the moving direction of V b is the direction opposite to the installation direction of the
しかしながら、室内機１１０ａと室内機１１０ｂの移動ベクトルの検出を繰り返すことによって、速度の特徴量の相関が高く、移動方向が９０度ずれている移動ベクトルが、高い頻度で出現することになる。このとき、データ記憶部５２４は、繰り返し検出された移動ベクトルを蓄積して、学習することができる。これによって、相関性判定部５２２ｂは、室内機１１０ａと室内機１１０ｂは設置角度が９０度ずれているという前提のもとで、移動ベクトルの相関性を判定することが可能となる。したがって、座標算出部５２２ｃは、各室内機１１０の設置位置の座標を正確に算出することができる。 However, by repeating the detection of the movement vectors of the
以上、説明した本発明の実施形態によれば、複数の室内機の設置位置の座標を取得して各室内機の動作を制御する空気調和システム、方法およびプログラムを提供することができる。 According to the embodiment of the present invention described above, it is possible to provide an air conditioning system, a method and a program for acquiring coordinates of installation positions of a plurality of indoor units and controlling the operation of each indoor unit.
上述した本発明の実施形態の各機能は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ等で記述された装置実行可能なプログラムにより実現でき、本実施形態のプログラムは、ハードディスク装置、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、フレキシブルディスク、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ等の装置可読な記録媒体に格納して頒布することができ、また他装置が可能な形式でネットワークを介して伝送することができる。 Each function of the embodiment of the present invention described above can be realized by a device executable program described in C, C ++, C #, Java (registered trademark), Python, etc., and the program of the present embodiment is a hard disk device. It can be stored and distributed in a device-readable recording medium such as a CD-ROM, MO, DVD, flexible disk, EEPROM, or EPROM, and can be transmitted via a network in a format that other devices can.
以上、本発明について実施形態をもって説明してきたが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、当業者が推考しうる実施態様の範囲内において、本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。 Although the present invention has been described above with embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and as long as the present invention exerts its actions and effects within the range of embodiments that can be inferred by those skilled in the art. , Is included in the scope of the present invention.
１００…空気調和システム、
１１０…室内機、
１１１…センサ、
１２０…管理装置、
１３０…室外機、
１４０…冷媒配管、
４１１，４２１…ＣＰＵ、
４１２，４２２…ＲＡＭ、
４１３，４２３…ＲＯＭ、
４１４，４２４…通信装置、
４１５…センサ、
４２５…表示装置、
４２６…操作装置、
５１１…通信部、
５１２…検出部、
５２１…通信部、
５２２…演算部、
５２２ａ…特徴量抽出部、
５２２ｂ…相関性判定部、
５２２ｃ…座標算出部、
５２３…制御部、
５２４…データ記憶部
100 ... Air conditioning system,
110 ... Indoor unit,
111 ... Sensor,
120 ... Management device,
130 ... Outdoor unit,
140 ... Refrigerant piping,
411,421 ... CPU,
421,422 ... RAM,
413,423 ... ROM,
414,424 ... Communication device,
415 ... Sensor,
425 ... Display device,
426 ... Operating device,
511 ... Communication Department,
512 ... Detection unit,
521 ... Communication unit,
522 ... Arithmetic unit,
522a ... Feature extraction unit,
522b ... Correlation determination unit,
522c ... Coordinate calculation unit,
523 ... Control unit,
524 ... Data storage unit
Claims (10)
各室内機は、所定の範囲内にある物体の移動を検出する検出手段を含み、
第１の室内機の検出手段が検出した物体の移動方向および移動速度の特徴量と、第２の室内機の検出手段が検出した物体の移動方向および移動速度の特徴量との相関性が所定の閾値以上であるかを判定する判定手段と、
前記判定手段が、前記相関性が所定の閾値以上であると判定した場合に、前記移動方向および移動速度の特徴量を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている複数の前記移動方向および移動速度の特徴量に基づいて、前記第１の室内機と前記第２の室内機との位置関係を算出する算出手段と
を含む、空気調和システム。 An air conditioning system that includes multiple indoor units
Each indoor unit includes a detection means for detecting the movement of an object within a predetermined range.
The correlation between the feature amount of the moving direction and the moving speed of the object detected by the detecting means of the first indoor unit and the feature amount of the moving direction and the moving speed of the object detected by the detecting means of the second indoor unit is predetermined. A determination means for determining whether or not the value is equal to or higher than the threshold value of
When the determination means determines that the correlation is equal to or higher than a predetermined threshold value, the storage means for storing the feature amounts of the movement direction and the movement speed, and the storage means.
Air including a calculation means for calculating the positional relationship between the first indoor unit and the second indoor unit based on the feature quantities of the plurality of moving directions and moving speeds stored in the storage means. Harmony system.
前記室外機は、前記判定手段と前記算出手段とを備えることを特徴とする、請求項１～６のいずれか１項に記載の空気調和システム。 The air conditioning system includes an outdoor unit.
The air conditioning system according to any one of claims 1 to 6, wherein the outdoor unit includes the determination means and the calculation means.
各室内機が、所定の範囲内にある物体の移動を検出するステップと、
前記管理装置が、第１の室内機が検出した物体の移動方向および移動速度の特徴量と、第２の室内機が検出した物体の移動方向および移動速度の特徴量との相関性が所定の閾値以上であるかを判定するステップと、
前記判定するステップにおいて、前記相関性が所定の閾値以上であると判定した場合に、前記移動方向および移動速度の特徴量を記憶するステップと、
前記記憶するステップにおいて記憶された複数の前記移動方向および移動速度の特徴量に基づいて、前記管理装置が、前記第１の室内機と前記第２の室内機との位置関係を算出するステップと
を含む、方法。 It is a method of controlling the operation of an air conditioning system including multiple indoor units by a management device.
A step in which each indoor unit detects the movement of an object within a predetermined range,
The management device has a predetermined correlation between the feature amount of the moving direction and the moving speed of the object detected by the first indoor unit and the feature amount of the moving direction and the moving speed of the object detected by the second indoor unit. The step to determine whether it is above the threshold and
In the determination step, when it is determined that the correlation is equal to or higher than a predetermined threshold value, the step of storing the feature amount of the movement direction and the movement speed, and the step of storing the feature amount .
A step in which the management device calculates the positional relationship between the first indoor unit and the second indoor unit based on the plurality of features of the moving direction and the moving speed stored in the memorizing step. Including methods.
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