JPH05192269A

JPH05192269A - トイレ装置

Info

Publication number: JPH05192269A
Application number: JP833492A
Authority: JP
Inventors: Takuo Shimada; 拓生嶋田; Kazunari Nishii; 一成西井; Yoshihiro Ishizaki; 祥浩石嵜; Kison Naka; 基孫中
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1992-01-21
Filing date: 1992-01-21
Publication date: 1993-08-03

Abstract

(57)【要約】【目的】使用者ごとに異なる快適感や好みや体型に応
じ、自動的に各使用者に最も適した便座環境（便座温
度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置および送
風温度など）を提供する。【構成】便座本体２に着座している使用者の重量を重
量センサ１１で検出し、個人識別手段１２は、重量セン
サ１１から検出される使用者の重量情報に基づいて使用
者を特定する。個人識別手段１２からの出力に基づき、
便座環境制御手段９は使用者ごとに便座環境を自動的に
調節し、各使用者ごとに最適な便座環境を手動操作なし
で提供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は便座暖房、人体局部のシ
ャワー洗浄や乾燥などを行うトイレ装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種のトイレ装置は図９に示す
ように構成していた。以下、その構成について説明す
る。

【０００３】図に示すように、便器１は弁座本体２を取
り付け、この便座本体２に便座温度調節手段３と洗浄手
段４と乾燥手段５と操作手段６とを接続している。主制
御手段７は、操作手段６からの操作信号に応じて弁座温
度調節手段３、洗浄手段４または乾燥手段５に対して便
座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置およ
び送風温度をそれぞれ制御する。

【０００４】操作手段６は、便座温度を変更させるため
の手動アップ／ダウンの便座温度操作キー６ａと、シャ
ワー送出時のシャワー温度を変更させるための手動アッ
プ／ダウンのシャワー温度操作キー６ｂと、シャワー送
出時のシャワー流量を変更させるための手動アップ／ダ
ウンのシャワー流量操作キー６ｃと、シャワー送出時の
ノズル位置を変更させるための手動アップ／ダウンのノ
ズル位置操作キー６ｄと、乾燥時の送風温度を変更させ
るための手動アップ／ダウンの送風温度操作キー６ｅと
で構成している。使用者がこれらのキー操作を行うとキ
ー入力情報は主制御手段７に伝えられる。

【０００５】便座温度調節手段３は、便座温度可変手段
３ａと便座温度検出手段３ｂとからなり、主制御手段７
からの便座温度変更指示を受け、便座本体２に対し便座
温度を変更指示された値に保つようにしている。洗浄手
段４は、シャワー本体４ａとシャワー温度可変手段４ｂ
とシャワー温度検出手段４ｃとシャワー流量可変手段４
ｄとシャワー流量検出手段４ｅとノズル本体４ｆとノズ
ル位置可変手段４ｇとで構成しており、主制御手段７か
らのシャワー温度変更指示を受け、便座本体２に対しシ
ャワー送出時のシャワー温度を変更指示された値に保つ
ようにしている。また、主制御手段７からのシャワー流
量変更指示を受け、便座本体２に対しシャワー送出時の
シャワー流量を変更指示された値に保つようにしてい
る。さらに、主制御手段７からのノズル位置変更指示を
受け、便座本体２に対しシャワー送出時のノズル位置を
変更指示された値に保つようにしている。乾燥手段５
は、送風手段５ａと送風温度可変手段５ｂと送風温度検
出手段５ｃとで構成しており、主制御手段７からの送風
温度変更指示を受け、便座本体２に対し乾燥時の送風温
度を変更指示された値に保つようにしている。

【０００６】主制御手段７は、便座本体２に着座してい
る使用者の指示にしたがって、便座温度調節制御、洗浄
制御または乾燥制御を行う。また、操作手段６からの変
更指示を受けることで、便座温度、シャワー温度、シャ
ワー流量、ノズル位置および送風温度などの制御量を操
作手段６における操作量に応じて変更するよう便座温度
調節手段３、洗浄手段４および乾燥手段５に出力する。
すなわち、使用者が操作手段６における手動操作によっ
て、便座温度調節手段３における便座温度や洗浄手段４
におけるシャワー温度、シャワー流量、ノズル位置や乾
燥手段５における乾燥温度などを調節できる構成となっ
ている。さらに、一旦手動操作によって調節されたこれ
ら便座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置
および送風温度などは、新たに設定を変えない限り今ま
での状態を保持するようにしている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】このような従来のトイ
レ装置では、使用者ごとに快適感や好みや体型は大きく
異なるので、複数の人がこのトイレ装置を使用する場合
は、使用者が変わる都度手動操作によって便座温度、シ
ャワー温度、シャワー流量、ノズル位置および送風温度
などの設定を変更しなければならないという問題を有し
ていた。

【０００８】本発明は上記課題を解決するもので、使用
者ごとに異なる快適感や好みや体型に応じ、自動的に各
使用者に最も適した便座環境（便座温度、シャワー温
度、シャワー流量、ノズル位置および送風温度など）を
提供することを目的としている。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために、便座本体に着座している使用者の重量を検
出する重量センサと、前記重量センサから検出される前
記使用者の重量情報に基づいて前記使用者を特定する個
人識別手段と、前記個人識別手段からの出力に基づき前
記使用者ごとに便座環境を自動調節する便座環境制御手
段とを備えたことを第１の課題解決手段としている。

【００１０】また、上記第１の課題解決手段の重量セン
サは、複数の重量センサからなり、個人識別手段は前記
複数の重量センサから検出される個々の重量情報から便
座本体に着座している使用者の荷重分布を検出する荷重
分布測定手段と、前記荷重分布測定手段からの荷重分布
情報に基づいて前記使用者を特定する特定手段とを備え
たことを第２の課題解決手段としている。

【００１１】

【作用】本発明は上記した第１の課題解決手段により、
まず、個人識別手段は使用者の重量から使用者を特定す
る。このとき、単に時間的に不変な個人ごとの体重情報
だけでなく、着座時の重量の過渡的な変化を検出するこ
とで便座本体への着座の仕方（衝撃度）を検出して使用
者を特定する。このことにより、便座環境制御手段は、
その使用者ごとに異なる快適感や好みや体型に応じて、
各使用者に最も適した便座環境を自動的に調節できる。

【００１２】また、第２の課題解決手段により、複数の
重量センサにより便座本体に着座している使用者の荷重
分布を検出することで、前傾して座っているのか、後傾
して座っているのか、または右に傾いて座っているの
か、左に傾いて座っているのかが判断できる。これは個
人ごとに差のある便座本体への着座姿勢を検出すること
に相当しており、荷重分布測定手段は荷重重心の時間的
移動や荷重分布のばらつきをも検出できる。

【００１３】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図１および図２を
参照しながら説明する。なお、従来例と同じ構成のもの
は同一符号を付して説明を省略する。

【００１４】図に示すように、操作手段６は、使用者が
キー操作を行うとキー入力情報は主制御手段７および好
み判定手段８に伝えられる。便座温度調節手段３は、主
制御手段７と便座環境制御手段９からの便座温度変更指
示を受け、便座本体２に対し便座温度を変更指示された
値に保つようにしている。洗浄手段４は、主制御手段７
と便座環境制御手段９からのシャワー温度変更指示を受
け、便座本体２に対しシャワー送出時のシャワー温度を
変更指示された値に保つようにしている。また、主制御
手段７と便座環境制御手段９からのシャワー流量変更指
示を受け、便座本体２に対しシャワー送出時のシャワー
流量を変更指示された値に保つようにしている。さら
に、主制御手段７と便座環境制御手段９からのノズル位
置変更指示を受け、便座本体２に対しシャワー送出時の
ノズル位置を変更指示された値に保つようにしている。
乾燥手段５は、主制御手段７と便座環境制御手段９から
の送風温度変更指示を受け、便座本体２に対し乾燥時の
送風温度を変更指示された値に保つようにしている。

【００１５】環境検出手段１０は、トイレ室内の室温を
計測する室温検出手段１０ａと、トイレ室内の湿度を計
測する湿度検出手段１０ｂと、トイレ室内の壁温を計測
する壁温検出手段１０ｃと、水道配管内の水温を計測す
る市水温検出手段１０ｄとで構成しており、計測された
各情報を好み判定手段８に伝える。室内環境の物理量と
して、ここでは室温、湿度、壁温、市水温を挙げている
が、もちろんこれ以外でも構わない。重量センサ１１
は、便座本体２に接続され、便座本体２に着座した使用
者の重量を計測する。重量センサ１１の取り付け個所は
図２に示すように、便座本体２の中央部であり、歪ゲー
ジで構成している。ここでは、便座本体２に１つの重量
センサ１１を取り付けているため、足などをはじめ重量
センサ１１にかからない人間の荷重は計測されない。し
かし、同一人物であれば、同一の便座に対してほぼ同じ
ような座り方をするため、体重そのものは計測されなく
ても、重量センサ１１にはほぼ同一の荷重情報が検出さ
れることが判っている。

【００１６】個人識別手段１２は重量センサ１１に接続
され、重量センサ１１から検出された使用者の重量情報
に基づき、重量別分類を行なう。たとえば、一度計測さ
れた重量の±５％変動以内の重量が再度検出された場
合、これを同一人物と特定する。同一人物の重量は記憶
され、最新１０回の重量情報の移動平均値を本人の基準
重量とし登録する（ラベル付けされる）。同一人物でな
いと判定される場合は、新たに別の人物として基準重量
を登録する（ラベル付けされる）。分類し得る使用者の
最大数は、たとえば１０人とする。現在、このトイレ装
置を使用している人（すなわち便座本体２に着座してい
る使用者）が、そのうち誰であるのか（１人）を特定
し、好み判定手段８に伝える。また、重量センサ１１
は、着座時の重量の過渡的な変化を検出することで便座
本体２への着座の仕方（衝撃度）を検出することがで
き、これを同一人物を特定するためのデータとして用い
てもよい。なお、個人識別手段１２として上記したルー
ルを用いず、たとえば神経回路網を模した学習手法を用
いてもよい。

【００１７】ところで、重量センサ１１は個人識別とし
てだけでなく人が着座しているか否かを知る着座スイッ
チとしての機能も持つ。好み判定手段８は、操作手段
６、環境検出手段１０および個人識別手段１２からの情
報を入力条件とし、使用者ごとの好み度合を使用の都度
学習することで、このトイレ装置が実際に使用されてい
る現場で徐々に使用者ごとの好み度合を正確に把握する
ように学習する。また、その使用者ごとに異なる快適感
や好みや体型に応じ各使用者に最も適した便座環境を提
供するように便座環境制御手段９に出力すべき制御量を
決定する。便座環境制御手段９は、便座温度を変更させ
るための便座温度制御手段９ａと、シャワー送出時のシ
ャワー温度を変更させるためのシャワー温度制御手段９
ｂと、シャワー送出時のシャワー流量を変更させるため
のシャワー流量制御手段９ｃと、シャワー送出時のノズ
ル位置を変更させるためのノズル位置制御手段９ｄと、
乾燥時の送風温度を変更させるための送風温度制御手段
９ｅとで構成している。好み判定手段８で決定された便
座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置およ
び送風温度に関する各制御量を便座温度調節手段３、洗
浄手段４および乾燥手段５に与える。主制御手段７は、
便座本体２に着座している使用者の指示にしたがって便
座温度調節制御、洗浄制御および乾燥制御を行うが、操
作手段６からの変更指示を受けない限りは便座環境制御
手段９から出力される各制御量を用いて、便座温度制
御、シャワー温度制御、シャワー流量制御、ノズル位置
制御および送風温度制御を行う。

【００１８】好み判定手段８の構成手段として、神経回
路網を模した学習手法を用いる。神経回路網模式手段と
しては、文献１（Ｄ．Ｅ．ラメルハート他２名、甘利俊
一監訳「ＰＤＰモデル」１９８９年）、文献２（中野馨
他７名「ニューロコンピュータの基礎」ｐ１０２、１９
９０年）、特公昭６３−５５１０６などに示されたもの
がある。

【００１９】以下、文献１に記載された最もよく知られ
た学習アルゴリズムとして誤差逆伝搬法を用いた多層パ
ーセプトロンを例にとり、具体的な神経回路網模式手段
の構成および動作について説明する。

【００２０】図３は、神経回路網模式手段の構成単位と
なる神経素子の概念図である。図２において、２０１〜
２０Ｎは神経のシナプス結合を模式する擬似シナプス結
合変換器であり、２０ａは擬似シナプス結合変換器２０
１〜２０Ｎからの出力を加算する加算器であり、２０ｂ
は設定された非線形関数、たとえば、しきい値をｈとす
るシグモイド関数、ｆ（ｙ，ｈ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−ｙ＋ｈ））（式１）によって加算器２０ａの出力を非線形変換する非線形変
換器である。なお、図面が煩雑になるので省略したが、
修正手段からの修正信号を受ける入力線が擬似シナプス
結合変換器２０１〜２０Ｎと非線形変換器２０ｂにつな
がっている。また、擬似シナプス結合変換器２０１〜２
０Ｎが神経回路網模式手段の結合重み係数となる。この
神経素子には、信号処理モードと学習モードの２つの種
類の動作モードがある。

【００２１】以下、図３に基づいて神経素子のそれぞれ
のモードの動作について説明する。まず、信号処理モー
ドの動作の説明をする。神経素子はＮ個の入力Ｘ１〜Ｘ
ｎを受けて１つの出力を出す。ｉ番目の入力信号Ｘｉ
は、四角で示されたｉ番目の擬似シナプス結合変換器２
０ｉにおいてＷｉ・Ｘｉに変換される。擬似シナプス結
合変換器２０ｌ〜２０Ｎで変換されたＮ個の信号Ｗ１・
Ｘ１〜Ｗｎ・Ｘｎは加算器２０ａに入り、加算結果ｙが
非線形変換器２０ｂに送られ、最終出力ｆ（ｙ，ｈ）と
なる。つぎに、学習モードの動作について説明する。学
習モードでは、擬似シナプス結合変換器２０１〜２０Ｎ
と非線形変換器２０ｂの変換パラメータＷ１〜Ｗｎとｈ
を、修正手段からの変換パラメータの修正量ΔＷｌ〜Δ
ＷｎとΔｈを表す修正信号を受けて、Ｗｉ＋ΔＷｉ；ｉ＝１，２，・・，Ｎｈ＋Δｈ（式２）と修正する。

【００２２】図４は、上記神経素子を４つ並列につない
で構成した信号変換手段の概念図である。いうまでもな
く、以下の説明は、この信号変換手段を構成する神経素
子の個数を４個に特定するものではない。図４におい
て、３１１〜３４４は擬似シナプス結合変換器であり、
３０１〜３０４は、図３で説明した加算器２０ａと非線
形変換器２０ｂをまとめた加算非線形変換器である。図
４において、図３と同様に図面が煩雑になるので省略し
たが、修正手段からの修正信号を受ける入力線が擬似シ
ナプス結合変換器３１１〜３４４と加算非線形変換器３
０１〜３０４につながっている。擬似シナプス結合変換
器３１１〜３４４も結合重み係数となる。この信号変換
手段の動作については、図３で説明した神経素子の動作
が並列してなされるものである。

【００２３】図５は、学習アルゴリズムとして誤差逆伝
搬法を採用した場合の信号処理手段の構成を示したブロ
ック図で、４１は上述の信号変換手段である。ただし、
ここではＮ個の入力を受ける神経素子がＭ個並列に並べ
られたものである。４２は学習モードにおける信号変換
手段４１の修正量を算出する修正手段である。以下、図
５に基づいて信号処理手段の学習を行う場合の動作につ
いて説明する。信号変換手段４１はＮ個の入力Ｓ
_in（Ｘ）を受け、Ｍ個の出力Ｓ_out（Ｘ）を出力する。
修正手段４２は、入力信号Ｓ_in（Ｘ）と出力信号Ｓ_out
（Ｘ）とを受け、誤差計算手段または後段の信号変換手
段からのＭ個の誤差信号δ_i（Ｘ）の入力があるまで待
機する。誤差信号δ_i（Ｘ）が入力され修正量を ΔＷ_ij＝δ_i（Ｘ）・Ｓ_iout（Ｘ）・（１−Ｓ_iout（Ｘ））・Ｓ_jin（Ｘ）（ｉ＝１〜Ｎ，ｊ＝１〜Ｍ）（式３）と計算し、修正信号を信号変換手段４１に送る。信号変
換手段４１は、内部の神経素子の変換パラメータを上で
説明した学習モードにしたがって修正する。

【００２４】図６は、神経回路網模式手段を用いた多層
パーセプトロンの構成を示すブロック図であり、５１
Ｘ、５１Ｙ、５１ＺはそれぞれＫ個、Ｌ個、Ｍ個の神経
素子からなる信号変換手段であり、５２Ｘ、５２Ｙ、５
２Ｚは修正手段であり、５３は誤差計算手段である。以
上のように構成された多層パーセプトロンについて、図
６を参照しながらその動作を説明する。信号処理手段５
０Ｘにおいて、信号変換手段５１Ｘは、入力Ｓ
_iin（Ｘ）（ｉ＝１〜Ｎ）を受け、出力Ｓ_jout（Ｘ）
（ｊ＝１〜Ｋ）を出力する。修正手段５２Ｘは、信号Ｓ
_iin（Ｘ）と信号Ｓ_jout（Ｘ）を受け、誤差信号δ
_j（Ｘ）（ｊ＝１〜Ｋ）が入力されるまで待機する。以
下同様の処理が、信号処理手段５０Ｙ、５０Ｚにおいて
行われ、信号変換手段５１Ｚより最終出力Ｓ_hout（Ｚ）
（ｈ＝１〜Ｍ）が出力される。最終出力Ｓ_hout（Ｚ）
は、誤差計算手段５３にも送られる。誤差計算手段５３
においては、２乗誤差の評価関数ＣＯＳＴ（式４）に基
づいて理想的な出力Ｔ（Ｔ１，・・・・・，ＴM ）との
誤差が計算され、誤差信号δ_h（Ｚ）が修正手段５２Ｚ
に送られる。

【００２５】

【数１】

【００２６】ただし、ηは多層パーセプトロンの学習速
度を定めるパラメータである。つぎに、評価関数を２乗
誤差とした場合には誤差信号は、 δｈ（Ｚ）＝−η・（Ｓ_hout（Ｚ）−Ｔ_h）（式５）となる。修正手段５２Ｚは、上で説明した手続きにした
がって、信号変換手段５１Ｚの変換パラメータの修正量
ΔＷ（Ｚ）を計算し、修正手段５２Ｙに送る誤差信号を
（式６）に基づき計算し、修正信号ΔＷ（Ｚ）を信号変
換手段５１Ｚに送り、誤差信号δ（Ｙ）を修正手段５２
Ｙに送る。信号変換手段５１Ｚは、修正信号ΔＷ（Ｚ）
に基づいて内部のパラメータを修正する。なお、誤差信
号δ（Ｙ）は（式６）で与えられる。

【００２７】

【数２】

【００２８】ここで、Ｗ_ij（Ｚ）は信号変換手段５１Ｚ
の擬似シナプス結合変換器の変換パラメータである。以
下、同様の処理が信号処理手段５０Ｘ、５０Ｙにおいて
行われる。学習と呼ばれる以上の手続きを繰り返し行う
ことにより、多層パーセプトロンは入力が与えられると
理想出力Ｔをよく近似する出力を出すようになる。な
お、上記の説明においては、３段の多層パーセプトロン
を用いたが、これは何段であってもよい。また、文献１
にある信号変換手段のなかの非線形変換手段の変換パラ
メータｈの修正法についてと慣性項として知られる学習
高速化の方法については、説明の簡略化のため省略した
が、この省略は本発明を拘束するものではない。

【００２９】このように神経回路網模式手段からなる好
み判定手段８は、個人識別手段１２からの使用者特定デ
ータ、環境検出手段１０からの室内環境データ（室温、
湿度、壁温、市水温）とその使用者が操作手段６を操作
することで得たその使用者好みの便座環境（便座温度、
シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置および送風温
度）データとの関係を学習するものである。また、操作
手段６、環境検出手段１０および個人識別手段１２から
得られる情報を用いてどのような便座環境制御が好まし
いかということを簡単なルールで記述することが容易で
ない場合にも、過去の経験を基に（学習によって）自然
な形で表現することができる。

【００３０】使用者が操作手段６によって便座環境（便
座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置およ
び送風温度）に対する変更指示を与えなかった場合は、
最適な便座環境制御がなされていると見なし学習が強化
される。

【００３１】本実施例は、こうして得られた情報を組み
込んで、好み判定手段８を構成するものである。この動
作は使用状態において常時実施される。好み判定手段８
によって特定された使用者が任意の室内環境下において
どのような便座環境（便座温度、シャワー温度、シャワ
ー流量、ノズル位置および送風温度）を好むか判定され
るが、便座環境制御手段９ではその使用者が便座本体２
に着座しこのトイレ装置を使用する場合に、初期出力値
として現在の室内環境下でその使用者に対する最適の便
座環境（便座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズ
ル位置および送風温度）制御量を、便座温度調節手段
３、洗浄手段４および乾燥手段５のそれぞれに与える。
もちろん従来と同様、この制御量（初期出力値）に対し
使用者が操作手段６によって便座環境（便座温度、シャ
ワー温度、シャワー流量、ノズル位置および送風温度）
を手動で変更させることも可能である。

【００３２】使用者が操作手段６によって便座環境（便
座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置およ
び送風温度）に対する変更指示を与えなかった場合は、
すでに便座環境制御手段９から最適な便座環境制御がな
されていると見なし学習は強化される。ところで、好み
判定手段８の構成手段としては、神経回路網を模した学
習方法を用いず、適当なルールに基づいたテーブルルッ
クアップ法や人工知能を利用する手法を用いてもよい。
また制御すべき便座環境の種類としては上記した便座温
度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置および送
風温度に限るものではない。

【００３３】上記構成において、まず個人識別手段１２
が便座本体に着座している使用者を特定する。また、操
作手段６によりその使用者がどのような便座環境（便座
温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置および
送風温度など）を好んでいるか監視する。また、環境検
出手段１０によりこのときの室温、湿度、壁温、市水温
などの室内環境情報を計測することができる。好み判定
手段８は、これら個人識別手段１２、操作手段６および
環境検出手段１０からの情報を入力条件とし、使用者ご
との好み度合を使用の都度常時学習するので、このトイ
レ装置が実際に使用されている現場で徐々に使用者ごと
の好み度合を正確に把握するようになる。また、その使
用者ごとに異なる快適感や好みや体型に応じて、各使用
者に最も適した便座環境を提供できるように便座環境制
御手段９に出力すべき制御量を決定する。いいかえる
と、好み判定手段８は、任意の室内環境において任意の
使用者が使用するのに最も適した便座環境制御量を推定
するように学習する。さらに、便座環境制御手段９は、
この好み判定手段８からの出力に基づき便座環境を自動
調節するので、各使用者や室内環境に最適な便座環境を
手動操作なしで提供できる。また、使用者が新たに増え
た場合や、ある使用者の快適感や好みや体型に変化が生
じた場合、または設置場所などの室内環境が変化した場
合なども、新たに最適となった便座環境（便座温度、シ
ャワー温度、シャワー流量、ノズル位置および送風温度
など）を常時学習によって追従し自動調節するので、設
置後の使用形態変化に対する融通性を非常に高くでき
る。

【００３４】また、好み判定手段８として神経回路網模
式手段を用いているので、未学習の操作、使用者、室内
環境に対してもこれまでの学習結果から妥当な便座環境
を推定できる。また、好み判定手段８に対して個人識別
手段１２、操作手段６、環境検出手段１０から突発的な
ノイズ性の誤った情報が入力された場合でも、これまで
の学習結果から総合して妥当な便座環境を推定できる。

【００３５】つぎに、本発明の他の実施例を図７および
図８を参照しながら説明する。なお、上記実施例と同じ
構成のものは同一符号を付して省略する。

【００３６】図に示すように、重量センサ１３は、便座
本体２と便器１が接する便座本体２裏側の脚ゴム部（４
個所）と、便座本体２を開閉するための両側の軸受部
（２個所）に合計６個所取り付けており、それぞれ歪ゲ
ージで構成している。本実施例でも、便座本体２に６個
の重量センサ１３を取り付けているため、足などをはじ
め便座本体２にかからない人間の荷重は計測されない。
しかし、同一人物であれば、同一の便座に対してほぼ同
じような座り方をするため、体重そのものは計測されな
くても重量センサ１３にほぼ同一の荷重情報が検出され
ることが判っている。そして、便座本体２上に着座して
いる使用者から見て、右側３個所と左側３個所の重量セ
ンサは各々左右対称の位置にある。６個の重量センサ１
３を便座本体２に均一に配置したため、各重量センサ１
３から得られる重量情報の関係から便座本体２上に着座
している使用者の荷重分布を検出できる。すなわち、前
傾して座っているのか、後傾して座っているのか、また
は右に傾いて座っているのか、左に傾いて座っているの
かが判別され、これは個人ごとに差のある便座本体２へ
の着座姿勢を検出することに相当している。

【００３７】個人識別手段１４は、この複数の重量セン
サ１３から検出される個々の重量情報から便座本体２に
着座している使用者の荷重分布を検出する荷重分布測定
手段１４ａと、この荷重分布測定手段１４ａからの荷重
分布情報に基づいて使用者を特定する特定手段１４ｂと
で構成している。荷重分布測定手段１４ａは、複数個所
に取り付けられた重量センサ１３から得られる個々の重
量情報を加工して特定手段１４ｂに伝えるようにしてい
る。

【００３８】上記構成において、荷重分布測定手段１４
ａにおける処理を説明すると、今、重量センサ１３にお
いて、左前、左中、左後、右前、右中、右後から得られ
る個々の重量を順にＷ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ５、Ｗ
６とすると、使用者の合計重量ＷａはＷａ＝Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３＋Ｗ４＋Ｗ５＋Ｗ６で表現され、前に傾いて座っている度合ＷｂはＷｂ＝（Ｗ１＋Ｗ４）−（Ｗ３＋Ｗ６）またはＷｂ＝ｋ１＊（Ｗ１＋Ｗ４）＋ｋ２＊（Ｗ２＋Ｗ５）＋
ｋ３＊（Ｗ３＋Ｗ６）ここでｋ１＞ｋ２＞ｋ３（ｋ１、ｋ２、ｋ３は定数）で表現され、右に傾いて座っている度合ＷｃはＷｃ＝（Ｗ４＋Ｗ５＋Ｗ６）−（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）などで表現できる。また、荷重重心の時間的移動や荷重
分布のばらつきをも算出できる。これらＷａ、Ｗｂ、Ｗ
ｃなどの情報は、個人の特徴量として特定手段１４ｂに
伝えられる。

【００３９】特定手段１４ｂでは複数の重量センサ１３
から荷重分布測定手段１４ａを介して得られたＷａ、Ｗ
ｂ、Ｗｃなどの情報に基づき、たとえば、一度計測され
た重量の合計Ｗａ、前傾度Ｗｂ、右傾度Ｗｃの±５％変
動以内の情報が再度検出された場合これを同一人物と特
定する。同一人物の重量の合計、前傾度、右傾度は記憶
され、最新１０回の各情報の移動平均値を本人の基準デ
ータとし登録する（ラベル付けされる）。同一人物でな
いと判定される場合は、新たに別の人物として基準デー
タを登録する（ラベル付けされる）。分類し得る使用者
の最大数は、たとえば１０人とする。現在、このトイレ
装置を使用している人（すなわち便座本体２に着座して
いる使用者）が、そのうち誰であるのか（１人）を特定
し好み判定手段８に伝える。また、着座中の便座本体２
にかかる荷重重心の時間的移動や荷重分布のばらつきを
算出することで個人特定データとしてもよい。なお、個
人識別手段１２として上記したルールを用いず、たとえ
ば、神経回路網を模した学習手法を用いてもよい。

【００４０】このように本実施例によれば、個人識別手
段１４は複数の重量センサ１３を用いて使用者の荷重分
布を検出するので、使用者の重量のみならず使用者によ
って異なる着座姿勢なども検出でき、より精度の高い個
人識別が可能となる。

【００４１】

【発明の効果】以上の実施例から明らかなように本発明
によれば、便座本体に着座している使用者の重量を検出
する重量センサと、前記重量センサから検出される前記
使用者の重量情報に基づいて前記使用者を特定する個人
識別手段と、前記個人識別手段からの出力に基づき前記
使用者ごとに便座環境を自動調節する便座環境制御手段
とを備えたから、使用者ごとに大きく異なる快適感や好
みや体型に応じた便座環境（便座温度、シャワー温度、
シャワー流量、ノズル位置および送風温度など）を自動
調節でき、複数の人が使用する場合でも使用者が変わる
都度設定を変更する必要がなくなり、使用者にとって快
適で、かつ使い勝手を大幅に向上でき、また、使用者に
合致した便座環境制御を行うので必要以上に暖房した
り、過大なシャワー流量を送出することもなく省エネル
ギー化を図ることができる。特に、個人識別手段とし
て、重量センサを用いたので安価でかつ再現性の高いデ
ータが得られる。

【００４２】また、重量センサは、複数の重量センサか
らなり、個人識別手段は前記複数の重量センサから検出
される個々の重量情報から便座本体に着座している使用
者の荷重分布を検出する荷重分布測定手段と、前記荷重
分布測定手段からの荷重分布情報に基づいて前記使用者
を特定する特定手段とを備えているから、使用者の荷重
分布を検出し使用者を特定する場合、使用者の重量のみ
ならず使用者によって異なる着座姿勢なども検出でき、
より精度の高い個人識別が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例のトイレ装置のブロック図

【図２】同トイレ装置の重量センサの取り付け位置を示
す図

【図３】同トイレ装置の好み判定手段に用いる神経回路
網模式手段の構成単位となる神経素子の概念図

【図４】同神経素子を４つ並列につないで構成した信号
変換手段の概念図

【図５】学習したアルゴリズムとして誤差逆伝搬法を採
用した場合の信号処理手段の構成を示したブロック図

【図６】同神経回路網模式手段を用いた多層パーセプト
ロンの構成を示すブロック図

【図７】本発明の他の実施例のトイレ装置のブロック図

【図８】同トイレ装置の重量センサの取り付け位置を示
す図

【図９】従来のトイレ装置のブロック図

【符号の説明】

２便座本体９便座環境制御手段１１重量センサ１２個人識別手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者中基孫神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番１号松下技研株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】便座本体に着座している使用者の重量を検
出する重量センサと、前記重量センサから検出される前
記使用者の重量情報に基づいて前記使用者を特定する個
人識別手段と、前記個人識別手段からの出力に基づき前
記使用者ごとに便座環境を自動調節する便座環境制御手
段とを備えたトイレ装置。
【請求項２】重量センサは複数の重量センサからなり、
個人識別手段は前記複数の重量センサから検出される個
々の重量情報から便座本体に着座している使用者の荷重
分布を検出する荷重分布測定手段と、前記荷重分布測定
手段からの荷重分布情報に基づいて前記使用者を特定す
る特定手段とを備えた請求項１記載のトイレ装置。