JPH1114121A - 自動タイマー装置及び空調機器 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は主に空調装置や冷暖房装置などの機
器のタイマー設定を自動化または、タイマー操作を簡単
化することを目的とする。 【解決手段】 部屋内の人の存在を検出し人検知信号を
出力する人検知センサ１と、前記人検知信号から一定時
間単位の部屋の使用状態を判断する在不在判定部２と、
過去Ｎ（Ｎは整数）日分の在不在データと当日分の在不
在データを記憶する在不在データ記憶手段３と、複数個
のルールに該当する在不在データを前記在不在データ記
憶手段からの過去Ｎ日間の在不在データの中から検出す
るマッチング部６と、予め優先順位付けされた複数個の
ルールを前記マッチング部に出力し、前記マッチング部
で得られた在不在データから予測結果を出力するルール
部５と、前記予測結果から部屋の利用開始時刻予測を出
力する時刻出力部７とから構成される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、空調機器や冷暖房
装置などの機器のタイマー設定を自動化または、タイマ
ー操作を簡単化するための自動タイマー装置及び空調機
器に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、家庭用のエアコンやファンヒータ
などの冷暖房装置の高機能化が進み、性能が向上した一
方で、リモコンのボタンが増えたり、ある機能を使用す
るために複数の操作を覚える必要があるなど使いにくく
なっている面もある。その中に操作が難しい機能として
タイマーがある。以下にタイマーの操作の難点を箇条書
きにする。

【０００３】１）常に正しい現在時刻を設定しておく必
要がある。 ２）利用したい時刻にタイマー時刻を設定する必要があ
る。

【０００４】３）一度設定したタイマー時刻を変更する
にはいくつかの操作が必要である。 またタイマーは、ある時刻に機器を動作させるオンタイ
マーと、ある時刻に機器を停止させるオフタイマーがあ
るが、一般的にコストの問題で上記両タイマーを同一機
構で設定するようにしているために、利用者としては一
層タイマー設定操作が難しいものとなっている。これら
の問題があるために多くの家庭でタイマー機能を利用し
たいにも関わらず、タイマーを使えないでいるのが実状
である。

【０００５】こういったタイマー操作の問題を鑑み、部
屋の使われ方の特徴を検出、分類し、ある時刻に部屋が
使用されるか否かを予測する特開平08-061741号公報に
開示されている在室予測装置がある。

【０００６】以下に従来の特開平０８−０６１７４１号
公報に開示されている在室予測装置について説明する。

【０００７】図１８は従来の在室予測装置の構成を示す
ブロック図である。図１８において、３０１は人の動き
をパルス数で検出する活動量センサ、３０２は活動量セ
ンサ３０１から出力されたパルス信号Ｐａと時計とか
ら、ある期間の在不在を判定する前処理部、３０３は前
処理部３０２から出力された１日分の在不在判定信号Ｚ
を各クラスタの標準パターンと比較して最適なクラスタ
を判定しその最適クラスタの標準パターンを更新する分
類部、３０４は各クラスタの標準パターン信号Ｒｅを記
憶するためのデータ記憶手段、３０５は分類部３０３か
ら出力された最適クラスタ番号信号Ｎｃと内部に記憶さ
れているそれ以前の日の最適クラスタ番号から翌日のク
ラスタ番号を予測する予測部であり、３０６は予測部３
０５から出力された予測クラスタ番号信号Ｎｐと時計と
データ記憶手段３０４から出力された標準パターン信号
Ｒｅ’とから、次時刻の予測在室率Ｐｒを計算する予測
値出力手段である。

【０００８】以上のように構成された在室予測装置につ
いて、以下にその動作を説明する。最初に、前処理部３
０２は活動量センサ３０１から出力されたパルス信号Ｐ
ａを一定期間積算し、その積算値がある閾値Ｔｓｐ以上
ならば在（１）、Ｔｓｐ未満ならば不在（０）と判定し
在不在判定信号Ｚを出力する。次に分類部３０３では前
処理部３０２で判定された１日分の在不在判定信号Ｚと
データ記憶手段３０４に記憶されている最新の各クラス
タの標準パターン信号Ｒｅの類似度を計算し、最も類似
度の高いクラスタを最適クラスタと判定し、その後当日
の在不在判定信号Ｚの特徴を最適クラスタの標準パター
ン信号Ｒｅに反映させるべく標準パターン信号Ｒｅ’を
更新する。

【０００９】データ記憶手段３０４には最適クラスタ選
択後、更新された各クラスタの標準パターンを記憶す
る。次に予測部３０５では分類部から出力された当日の
最適クラスタ番号信号Ｎｃと、内部に記憶しているそれ
以前の最適クラスタ番号との相関を計算することによっ
て翌日のクラスタ番号信号Ｎｐを予測する。次に予測値
出力手段３０６では予測部３０５から出力された予測ク
ラスタ番号信号Ｎｐの標準パターン信号をデータ記憶手
段３０４の中から参照し、現時点から先のある期間の標
準パターンの要素の値を予測在室率信号Ｐｒとして出力
する。このことにより、例えば予測する１単位期間を３
０分とした場合に、３０分毎に以降３０分間の対象とな
る部屋の人の存在確率が予測され、その結果を基に機器
の動作と停止を行うことでタイマー類似機能の自動運転
が可能となる。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の構成では、１日分の在不在判定信号を一つのパターン
と考えて分類部３０３でクラスタ分類を行ったのち、３
０５の予測部で分類したクラスタのラベルの時系列の相
関学習から翌日のクラスタを予測するという方式を採用
しているので、クラスタの分類結果が人の生活を反映し
ない分類になっている場合は、クラスタのラベル系列の
相関が弱まることになり、予測精度が低下するという課
題を有していた。図１９は、上記の課題を説明するため
の概念図である。ここでは説明のため、分類すべき入力
データの次元が２次元とする。図１９（ａ）の入力空間
では、分類すべきデータが示してある。ここでは、平日
（月〜金）と休日（土、日）の２つの生活パターンがそ
れぞれ集まったクラスタが存在するとする。従って平日
のクラスタのラベルをＡ、休日のクラスタのラベルをＢ
とすると、クラスタのラベル系列は、 ＡＡＡＡＡＢＢＡＡＡＡＡＢＢ・・・・・ となり、周期的なデータ系列となる。

【００１１】図１９（ｂ）に示した分類結果１は、上記
ようなデータについて理想的な分類結果を示した図であ
る。この図１９（ｂ）の分類結果は、平日と休日のクラ
スタに対応したクラスタ（Ｃ_A、Ｃ_B）が生成されている
ので、クラスタのラベル系列は、 Ｃ_AＣ_AＣ_AＣ_AＣ_AＣ_BＣ_BＣ_AＣ_AＣ_AＣ_AＣ_AＣ_BＣ_B・・・・
・ となり、やはり周期的な系列となる。一方、図１９
（ｃ）に示した図は、生活を反映しないクラスタ分類を
した場合である。図１９（ｃ）から分かるように、クラ
スタＣ_Bは、休日のクラスタ全部と平日のクラスタの一
部を含んだものになっている。従ってクラスタのラベル
系列は、分類結果１のようにきれいに周期的に並んだも
のにはならず、分類結果１でのラベル系列のＣ_Aの一部
分がＣ_Bに置き換わった系列になる。従って、分類結果
２のラベル系列は、分類結果１のラベル系列の自己相関
に比べて相関の度合いが低下することになる。よってク
ラスタ系列の相関学習から翌日のクラスタの予測を行っ
ている従来の方法では、分類結果２の場合、高い予測精
度を得ることはできないという課題を有していた。

【００１２】本発明は上記従来の課題を解決するもの
で、１日毎の在不在データをクラスタ分類せずに、予測
当日の中の一部の時間帯の特徴と類似した特徴を持つ過
去の在不在データを探し出し、そのデータを基に次の利
用開始時刻を予測する自動タイマー装置を提供すること
を目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明は、部屋内の人の存在を検出し人検知信号を出
力する人検知センサと、前記人検知信号から一定時間単
位の部屋の使用状態を判断する在不在判定部と、過去Ｎ
（Ｎは整数）日分の在不在データと当日分の在不在デー
タを記憶する在不在データ記憶手段と、複数個のルール
に該当する在不在データを前記在不在データ記憶手段か
らの過去Ｎ日間の在不在データの中から検出するマッチ
ング部と、予め優先順位付けされた複数個のルールを前
記マッチング部に出力し、前記マッチング部で得られた
在不在データから予測結果を出力するルール部と、前記
予測結果から部屋の利用開始時刻予測を出力する時刻出
力部の構成を有している。

【００１４】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、部屋内の人の存在を検出し人検知信号を出力する人
検知センサと、前記人検知信号から一定時間単位の部屋
の使用状態を判断する在不在判定部と、過去Ｎ（Ｎは整
数）日分の在不在データと当日分の在不在データを記憶
する在不在データ記憶手段と、複数個のルールに該当す
る在不在データを前記在不在データ記憶手段からの過去
Ｎ日間の在不在データの中から検出するマッチング部
と、予め優先順位付けされた複数個のルールを前記マッ
チング部に出力し、前記マッチング部で得られた在不在
データから予測結果を出力するルール部と、前記予測結
果から部屋の利用開始時刻予測を出力する時刻出力部と
を有するものであり、一部の時間帯にのみ規則的な部屋
の使い方をする家庭でも高い予測精度が得られるという
作用を有する。

【００１５】本発明の請求項２に記載の発明は、時刻出
力部で部屋の利用開始時刻予測を出力する際に、前記在
不在データ記憶手段から過去Ｎ日間の在不在データの平
均在室率を算出する平均在室率計算手段と、前記平均在
室率と前記ルール部で得られた予測結果とから求めるも
ので、いくつかのパターンに類型化できない在不在デー
タを持つ時間帯でも、平均的な部屋の使用状況から予測
を行うことが可能であるという作用を有する。

【００１６】本発明の請求項３に記載の発明は、前記在
不在データ記憶手段で当日分の在不在データを記憶する
際の１日の開始時刻（基準時刻）を、当日分の在不在デ
ータをシフトさせたデータと過去の在不在データとの距
離を算出し距離の最も小さなシフト量から決定する基準
時刻推定手段を用いるもので、在不在記憶手段に記憶さ
れている過去の部屋の使用状況を、しばらく本装置を使
用していなかった後の再使用時でも自動タイマーの時刻
設定を決める予測の元データとして用いることができる
ので、一からデータの記憶を行うのに比べて、ある一定
の予測精度が得られるまでの時間を短縮することができ
るという作用を有する。

【００１７】本発明の請求項４に記載の発明は、前記在
不在判定部から得る在不在判定信号と前記在不在データ
記憶手段から得る過去Ｎ日間の在不在データから、次に
入室する確率の高い時刻を算出し出力する入室予測部を
用いるもので、生活習慣が変化しても精度が低下しない
という作用を有する。

【００１８】本発明の請求項５に記載の発明は、前記在
不在判定部から得る在不在判定信号と前記在不在データ
記憶手段から得る過去Ｎ日間の在不在データから、次に
入室する確率の高い時刻を算出し出力する入室予測部を
用いるもので、退室後で次に入室する確率の高い時刻を
入室時刻として予測することができるという作用を有す
る。

【００１９】本発明の請求項６に記載の発明は、空調装
置と空調装置を使用者が操作するための手段であるリモ
コンと請求項１乃至５いずれかに記載の自動タイマー装
置と前記自動タイマー装置から出力された利用開始時刻
予測とリモコンから出力された設定値を受け取って空調
装置に制御信号を出力したり利用開始時刻予測をリモコ
ンに出力するインターフェース部を有するもので、機器
の利用者はいちいち何時何分といった時刻を設定するこ
となくタイマー機能を実現することが可能であるという
作用を有する。

【００２０】以下に本発明の実施の形態について図１か
ら図１７を用いて説明する。 （実施の形態１）以下に本発明の実施の形態１につい
て、図面を参照しながら説明する。図１は実施の形態１
の自動タイマー装置のブロック図を示す。図１におい
て、１は部屋の中の人の有無を検出する人検知センサ
で、例えば熱物体の移動を検知してパルスを出力する赤
外線を利用したエリアセンサなどである。２は人検知セ
ンサ１の出力である人検知信号Ｍを一定時間積算し、そ
の結果が閾値以上ならば部屋の使用状態を在（１）と
し、閾値未満であれば不在（０）と判断する在不在判定
部、３は在不在判定部２の出力である在不在判定信号Ｚ
を記憶する在不在データ記憶手段である。４は以降に詳
しく記述するルールに基づく予測処理を起動するタイミ
ングを決定し、起動フラグ信号ｆｌｇを出力する起動
部、５はあらかじめ優先順位付けされたルールを複数個
有するルール部、６はルール部５内の各ルールの条件に
該当する在不在データを在不在データ記憶手段３に記憶
されている過去Ｎ日間の在不在データの中から探し出
し、その在不在データの対応する日の該当日付番号Ｇａ
を出力するマッチング部、７はルール部５の出力である
予測結果ＰXを時刻に変換し、部屋の利用開始時刻予測
Ｐｔを出力する時刻出力部である。以上のように構成さ
れた自動タイマー装置について、以下にその動作を説明
する。

【００２１】最初に人検知センサ１で、例えば１秒毎に
部屋の中に人が居るか居ないかを判定する。人検知セン
サとして、例えば赤外線活動量センサの場合は人検知信
号Ｍは熱物体の動きに応じたパルス信号であるし、赤外
線画像センサの場合は画像処理によって抽出された人体
画素ブロックの有無を示す信号である。また本実施の形
態では人が部屋の中で活動可能な状態以外はタイマー利
用の対象になると考え、実際に部屋内部に人が居ても睡
眠時のようにすぐに活動が不可能な状態であれば不在と
同様に扱うものとする。

【００２２】次に、在不在判定部２では、人検知センサ
１の計測単位より長い時間を単位時間とし、例えば赤外
線活動量センサを用いた場合で、単位時間内で発生した
パルスの回数が予め定めた閾値よりも大きければ、その
時間は部屋を使用中であると判断し在（１）とする。一
方閾値よりも小さければ不在（０）と判定する。これら
の在不在判定結果を在不在判定信号Ｚとして出力する。
本実施の形態では３０分を単位時間として以降の動作を
説明する。

【００２３】次に、在不在データ記憶手段３では、３０
分経過する毎に在不在判定信号Ｚを記憶する。図２に在
不在データ記憶手段３の内部構成を示す。図２におい
て、在不在データ記憶手段３は当日データ記憶手段１０
０とＮ日データ記憶手段１０１と分けられる。ここで１
日の在不在データを３０分毎に刻まれているので、１日
は４８次元データとなる。また現在からＮ日前までの在
不在データを記憶するがここではＮを２１日と考える。
ず２において、各項目は以下のように定義する。

【００２４】 現在時刻：ｔｎ：ｔｎ=１．．．４８ 当日の在不在データ： Ａ［ｉ］ ：ｉ=１．．．ｔｎ 過去Ｎ日の在不在データ：Ｂ［ｊ］［ｉ］：ｊ=１．．．２１ ｉ=１．．．４８ 在不在判定信号：Ｚ＝０ または １ （Ａは当日１日分の在不在データを表現し、Ｂ［ｊ］はｊ日前１日分の在不在 データを表現する） 記憶の過程は、まず在不在判定部２から在不在判定信号
Ｚが出力されると現在時刻の在不在データとしてＡ［ｔ
ｎ］＝”０”または”１”がセットされる。以降同様に
在不在データがＡにセットされるが、変数Ａに在不在デ
ータ48個がすべてセットされると１日経過したとみな
す。そしてＢのデータの１日分のデータをＢ［２０］→
Ｂ［２１］と順に一つ下のデータ配列へシフトし、最後
に１日前の在不在データの部分Ｂ［１］に当日の在不在
データＡが移動する。そして最後に次のデータをセット
するためにＡの中身はクリアする。このようにして、在
不在データ記憶手段は一つの一次元配列Ａと一つの２次
元配列Ｂで構成され、各配列の要素の値は０、１のビッ
ト列となる。また時刻情報を用いることもできる。その
場合は、添え字ｉが実際の時刻に対応する。

【００２５】図３に起動部４の処理の流れを示す。起動
部４では、最初に在不在判定部２から在不在判定信号Ｚ
と、時刻出力部７から最新の利用開始時刻予測Ｐｔを取
り込む（ステップ（イ）（ロ））。利用開始時刻予測Ｐ
ｔは、予測時刻またはＮＵＬＬである（ステップ
（ハ））。もし、一時点前の利用開始時刻予測Ｐｔが存
在する場合は、現在時刻が利用開始時刻予測Ｐｔより前
か一致しているかを判断する（ステップ（チ））。もし
一致している場合は現在時刻の在不在判定信号Ｚを参照
し、実際に人がいれば予測は正しいことになるので、そ
のまま起動部４の処理を終了する（ステップ（ハ））。
また、在不在判定信号Ｚが不在（０）の場合は、利用開
始時刻予測Ｐｔを過ぎたにも関わらず実際の入室がなか
ったので再度予測を行うために起動フラグ信号ｆｌｇを
出力する（ステップ（ヌ））。また、現在時刻が利用開
始時刻予測Ｐｔにまだ到っていない場合は、そのまま起
動部４の処理を終了し次時刻に再度チェックする。

【００２６】一方、利用開始時刻予測Ｐｔがない場合
（ＰｔがＮＵＬＬの場合）は、在不在判定信号Ｚが１で
ある在室時間中の場合はそのまま起動部４の処理を終了
する（ステップ（ニ））。また、在不在判定信号Ｚが０
の場合は、不在継続時間Ｔｃ（過去にさかのぼって在不
在判定信号Ｚが０となった時刻から現在時刻までの０の
個数）をまず計数し（ステップ（ホ））、その不在継続
時間Ｔｃがあらかじめ定められた値を越える場合は予測
処理を起動することを決定し（ステップ（ヘ））、起動
フラグ信号ｆｌｇを出力する（ステップ（ト））。例え
ばここでは不在継続時間が２時間以上の場合にだけ起動
フラグ信号ｆｌｇを出力する。

【００２７】次に、図４を用いてルール部５及びマッチ
ング部６の動作の説明を行う。図４において、１２０は
ルール部内の条件部、１２１はルール部内の帰結部であ
る。１２２はルール番号、１２３はあらかじめ定められ
たルールの優先順位、１２４はルール本体である。１２
５はマッチング部から出力された該当在不在データＢ
[Ｇａ]を保持しておくための該当在不在データ保持手段
である。１２６はルールに該当した在不在データの演算
処理指示、１２７は演算処理後のデータから０から１に
変化する１に対応する部分だけにビットをたてる変換を
行うＥ変換部、１２８はＥ変換を行った後の予測結果で
各ルール毎に得られる。

【００２８】条件部１２０は、起動フラグ信号ｆｌｇを
受け取るとルール本体に保持しているルール全部をルー
ル信号Ｒとして出力する。マッチング部６は、ルール信
号Ｒを受け取ると、在不在データ記憶手段３に対しロー
ド命令信号Ｌを出力する。在不在データ記憶手段３はロ
ード信号Ｌを受け取ると、記憶している当日の在不在デ
ータ及び過去Ｎ日分のデータを在不在データ信号Ｚａと
して出力する。マッチング部６は、在不在データ信号Ｚ
ａを受け取り、ルールに該当するデータが存在するか調
べて、存在する場合はその該当在不在データＢ[Ｇａ]を
出力する。

【００２９】次に、帰結部１２１について説明する。図
４に示す実施の形態では、ルール部５は３つのルールで
構成されており、それぞれに対応した予測演算を行い、
それぞれに予測結果を出力する。ルール番号１のルール
は優先順位１で、もし該当するデータが複数有る場合は
１２６の演算処理指示に従い該当する日付番号の在不在
データの０、１のビット列演算を行う。さらに予測用の
ビット列から入室部分だけを検出するために０から１に
変化するデータの変わり目をＥ変換１２７により検出し
予測結果１とする。同様にルール２、ルール３でも予測
結果２、予測結果３を生成する。

【００３０】図５〜図７は、帰結部１２１の処理動作を
各ルール毎に示したものである。図５は、ルール１に該
当する日が過去Ｎ日間のデータの中に３日あった例を示
している。すなわち、過去データの中で以下の３つの条
件全てが合致する日が３日あった場合である。

【００３１】１）当日在不在データと同様に、現在時刻
ｔｎにおける在不在判定が不在（０）である在不在デー
タである。

【００３２】２）当日在不在データと、不在開始時刻が
一致する。 ３）不在開始時刻と現在時刻までの在不在状態が全て不
在（０）である。 該当在不在データ保持手段１２５には、該当する在不在
データを保持している。

【００３３】次に、演算処理指示１２６により、保持し
ている在不在データの各時刻毎の論理和（ＯＲ）をと
る。論理和とったデータは論理和在不在データＯＲとし
てＥ変換１２７に入力される。Ｅ変換１２７の処理は、
入室部分だけを抜き出すための処理を行う。すなわち論
理和在不在データで［０１］の部分のみ残し、それ以外
の部分を０でマスクする。このデータが予測結果ＰＸで
あり、Ｅ変換から出力する。

【００３４】図６は、ルール２に該当する日が過去Ｎ日
間のデータの中に２日あった例を示している。すなわち
以下の条件全てを満たす在不在データが２日あった場合
である。

【００３５】１）当日在不在データと同様に、現在時刻
ｔｎにおける在不在判定が不在（０）である在不在デー
タである。

【００３６】２）当日在不在データと、不在開始時刻が
一致しない。 ３）不在開始時刻と現在時刻までの在不在状態がすべて
不在（０）である。一般的にはルール１に比べて不在開
始時刻の一致条件がない分、該当データは多くなる。ル
ール２に該当する在不在データが該当在不在データ保持
手段１２５に保持されており、演算処理指示１２６によ
り、各時刻毎の在不在の論理和（ＯＲ）を行う。その結
果、生成された論理和在不在データＯＲがＥ変換１２７
に入力される。Ｅ変換の処理については、図５で説明し
た処理と同様である。このＥ変換によって生成されたデ
ータが予測結果ＰＸであり、Ｅ変換から出力する。

【００３７】図７は、ルール３に基づく予測結果３の生
成過程を示している図である。ルール３では最初に以下
の条件を満たす在不在データを探し出す。

【００３８】１）当日在不在データと過去Ｎ日間のデー
タとの距離が最小である。 距離計算の方法は、

【００３９】

【数１】

【００４０】である。ただし、 当日の在不在データ：Ａ［ｉ］ ：ｉ=１．．．ｔｎ 過去Ｎ日前の在不在データ：Ｂ［ｊ］［ｉ］：ｊ=１．．．Ｎ， ｉ=１．．．ｔｎ 上記条件に該当する距離最小の日に該当する在不在デー
タが該当在不在データ保持手段１２５に保持されてい
る。また、もし最小距離の該当日付番号が複数存在した
場合は、例えば予測当日からさかのぼって、より近い過
去の日付番号を採用する。該当する在不在データＢＧａ
はそのままＥ変換に入力される。Ｅ変換の処理は、図５
で説明した処理と同様である。Ｅ変換後のデータは、予
測結果ＰＸとして出力する。

【００４１】次に、図１の時刻出力部７について、図８
の処理フローを用いて説明する。時刻出力部７ではルー
ル１に基づく予測結果ＰＸが存在すれば（ステップ
（イ））、その予測結果ＰＸで現在時刻よりも先（未
来）で、最初に１が立つブロックに対応する時刻を利用
開始時刻予測Ｐｔとして出力する（ステップ（ロ））。
もし、ルール１に基づく予測結果ＰＸが存在しなけれ
ば、次にルール２に基づく予測結果が存在するかを調べ
（ステップ（ハ））、存在すれば、その予測結果ＰＸで
現在時刻よりも先（未来）で、最初に１が立つブロック
に対応する時刻を利用開始時刻予測Ｐｔとして出力する
（ステップ（ニ））。もし、ルール２に基づく予測結果
ＰＸが存在しなければ、ルール３に基づく予測結果ＰＸ
から、現在時刻よりも先（未来）で最初に１が立つブロ
ックに対応する時刻を利用開始時刻予測Ｐｔとして出力
する（ステップ（ホ））。この利用開始時刻予測Ｐｔが
通常利用者がタイマーを利用するときの設定時刻の代わ
りとなる。

【００４２】以上のように本実施の形態によれば、ルー
ル部５およびマッチング部６により、当日の在不在デー
タの中の一部分のデータと過去Ｎ日間の在不在データの
マッチングに基づき予測を行うので、従来例のように１
日単位で生活パターンを分類することによる予測精度の
低下がない。また、一部の時間帯にのみ規則的な部屋の
使い方をする家庭でも高い予測精度が得られる。また通
常の統計的な予測手法に比べて、かなり以前の過去のデ
ータの影響を受けにくいので生活パターンの変化にも速
く追従する。さらに過去Ｎ日のみのデータから在不在デ
ータのマッチングを行うので、記憶容量が少なくて済
み、またデータも０、１のビット列であることからデー
タの圧縮が容易で実装時のコスト負担が少なくて済む利
点がある。

【００４３】（実施の形態２）以下に本発明の実施の形
態２について図面を参照しながら説明する。図９は、本
発明の実施の形態２の自動タイマー装置のブロック図で
ある。

【００４４】図９において、８は平均在室率計算手段
で、他は実施の形態１の図１の構成と同様なものであ
り、同様な構成は説明を省略するものとする。図１の構
成と異なるのは、在不在データ記憶手段３の中の過去Ｎ
日間の在不在データの平均在室率Ｒｔを算出し、そこか
ら在室予測結果Ｐｒａｔｅを出力する平均在室率計算手
段８を付加した点である。上記のように構成された自動
タイマー装置について、以下にその動作を説明する。

【００４５】人検知センサ１による部屋の人の検出から
ルール部５およびマッチング部６による予測までは実施
の形態１と同様の動作である。実施の形態１と異なるの
は１日分４８個の在不在データが在不在データ記憶手段
３にセットされた時点で平均在室率Ｒｔを平均在室率計
算手段８で算出する点である。この平均在室率Ｒｔは、
在不在データに明確な規則性がない場合に用いることが
できる。すなわち実施の形態１では１日の中のある時間
帯の在不在データが類似に時間帯を過去Ｎ日のデータか
ら探しだし、予測に用いるものであったが、当日の在不
在データが過去にないパターンであったり、類型化でき
ない使い方をする部屋があった場合、平均的に人が部屋
に存在する確率が高い時間帯か、不在にしている確率が
高い時間帯かを判断して予測結果として用いるものであ
る。

【００４６】図１０に平均在室率Ｒtと在室予測結果Ｐ
ｒａｔｅの関係を示す。最初に過去Ｎ日間の在不在デー
タＢから平均在室率Ｒｔを算出する。算出式を以下に示
す。

【００４７】

【数２】

【００４８】この平均在室率Ｒｔに対してある閾値Ｓを
あらかじめ定めておき、閾値Ｓ以上の時間帯を値１、閾
値Ｓ未満の時間帯の値を０としてビット列を作成する。
このビット列に対して前述のＥ変換を行い、在室予測結
果Ｐｒａｔｅを生成する。

【００４９】図１１は、時刻出力部７の動作を説明する
ための処理フローである。動作は基本的に実施の形態１
の時刻出力部７と同様であるが、異なる点は優先順位３
のルールで求めた最小距離Lｍｉｎがあらかじめ設定し
た閾値Tｌより小さい場合は（ステップ（ホ））、実施
の形態１と同様にして利用開始時刻予測Ｐｔを出力する
（ステップ（へ））。逆に閾値Tｌ以上の場合はＰｒａ
ｔｅから、現在時刻よりも先（未来）で最初に１が立つ
ブロックに対応する時刻を利用開始時刻予測Ｐｔとして
出力する（ステップ（ト））。

【００５０】このことにより、いくつかのパターンに類
型化できない在不在データを持つ時間帯でも、平均的な
部屋の使用状況から予測を行うことが可能である。

【００５１】（実施の形態３）以下に、本発明の実施の
形態３について図面を参照しながら説明する。図１２
は、本発明の実施の形態３の自動タイマー装置のブロッ
ク図である。

【００５２】図１２において、９は基準時刻推定手段、
１０は優先順位更新手段で、その他は実施の形態１の図
１の構成と同様であり、図１の構成と異なるのは、在不
在データ記憶手段３に記憶されている当日の在不在デー
タＡと過去Ｎ日間の在不在データＢから、基準時刻を推
定する基準時刻推定手段９とルール本体の優先順位を予
測の正解率に合わせてルールの優先順位を変更する優先
順位更新手段１０を付加した点である。

【００５３】まず、以下に基準時刻推定手段９の動作に
ついて説明する。例えば、本自動タイマー装置を連続使
用していた期間の後、しばらく使用せずにいて再度使用
開始した場合、再度使用開始した日の開始時刻がそれ以
前の連続使用していた期間の基準時刻と一致しない場
合、現在時刻ｔｎのずれがあるためにマッチングが不正
確となる点を解消するものである。

【００５４】図１３（ａ）は、基準時刻推定の過程を示
したものである。在不在データ記憶手段にＮ日間の在不
在データＢ［1］〜Ｂ［21］があったとする。その後し
ばらく不使用期間があり、再度本自動タイマー装置を動
作させ、当日在不在データＡに在不在判定信号がセット
されはじめた状況であるとする。このときＮ日間の在不
在データＢと当日の在不在データＡの基準時刻は必ずし
も一致していない。そこで、Ａのデータがある程度セッ
トされた後、ここでは時刻ｔｑまでセットされた状況を
図１３（ａ）に示しているが、Ｎ日間の在不在データＢ
とで（数３）を用いて距離計算を行う。

【００５５】

【数３】

【００５６】ここでｔｓはシフト時間で、１から４８ま
でのいずれかの整数値をとる。図１３（ｂ）のグラフ
は、ｔｓを１から４８まで１づつ変化させた場合の距離
和ＡＬを示したものである。このグラフから距離最小と
なるシフト時間ｔｓｍｉｎを求め、出力する。

【００５７】在不在データ記憶部３では、基準時刻推定
手段９から出力された最小シフト時間ｔｓｍｉｎに基づ
いて、当日の在不在データＡを全体にｔｓｍｉｎだけシ
フトする。

【００５８】以上のように、基準時刻推定手段９を付加
することで、在不在記憶手段３に記憶されている過去の
部屋の使用状況をしばらく本装置を使用していなかった
後の再使用時でも自動タイマーの時刻設定を決める予測
の元データとして用いることができるので、全くデータ
が無い状況からデータの記憶を行うのに比べて、ある一
定の予測精度が得られるまでの時間を短縮することがで
きる。

【００５９】次に優先順位更新手段１０の動作のについ
て以下に説明する。優先順位更新手段１０は、ルール部
５から得られる予測結果Ｐｘと在不在判定信号Ｚから、
ルール部内の各ルールに基づく予測結果の当否を判定
し、その結果を基にルール部内の各ルールの優先順位を
適応的に変更するものである。図１２において、ｋはル
ール部の優先順位を変更する順位変更信号である。

【００６０】図１４を参照しながら優先順位の更新の過
程を説明する。本自動タイマー装置によって利用開始時
刻予測を出力するための予測が行われると各ルールから
Ｐｘ１．．．Ｐｘ３の予測結果が得られる。優先順位更
新手段１０ではこれら予測結果に対する当否を、実際の
在不在判定信号Ｚから判定する。図１４のＴｂｌは、ル
ール評価テーブルである。ルール評価テーブルＴｂｌに
はルール番号、正答回数、連続正答回数、旧優先順位が
記載されている。ここで、正答回数とは本装置が稼働し
てから、各ルールを最終的な予測結果として用いていた
場合の当否判定を行い、予測が正しかった回数の計数値
である。連続正答回数とは続けて各ルールの予測結果が
正しかった回数の計数値で、一度でも間違った場合はリ
セットされる。このルール評価テーブルＴｂｌから、優
先順位変更条件をあらかじめ定めておき、該当するルー
ルが有った場合、その優先順位を順位変更信号ｋをルー
ル部に出力することで変更する。

【００６１】ここで、優先順位更新条件とは、例えば３
回連続して正答したルールは優先順位を１番とする、と
いったもので、上記条件を用いれば就寝時刻と起床時刻
が曜日によって決まっているような家庭がある場合、あ
る日から生活のリズムがずれて、就寝時間はまちまちと
なったが起床時間には規則性が残っている場合などは、
ルール１よりもルール２の正答回数が多くなる。このよ
うに優先順位を入れ替え可能とすることで、予測の精度
も維持されることになる。

【００６２】（実施の形態４）以下本発明の実施の形態
４について、図面を参照しながら説明する。図１５は、
本発明の実施の形態４の自動タイマー装置のブロック図
である。図１５において、入室予測部１１以外は、実施
の形態１で説明したものと同じものであり、説明を省略
する。ここでは、実施の形態１の構成と異なる入室予測
部１１の動作について説明する。

【００６３】図１６は、入室予測部１１の動作を説明し
た処理フローである。まず、在不在記憶手段３に記憶し
ている全在不在データに基づいて時刻ｔｏｕｔに退室が
発生して、時刻ｔに入室が発生する確率Ｐ（ｔ｜ｔｏｕ
ｔ）を求め（ステップ（イ））、その値が閾値Ｔ１より
大きくなるｔが存在すれば（ステップ（ロ）、ｔｏｕｔ
に最も時間的に近いｔを利用開始時刻予測Ｐｔとする
（ステップ（ハ））。しかし、この条件を満たす時間帯
が存在しない場合は、ｔｏｕｔに退室が発生してｔ、ｔ
＋１に入室が発生する確率

【００６４】

【数４】

【００６５】を算出し（ステップ（ニ））、その値が閾
値Ｔ１より大きくなるｔ，ｔ＋１が存在すれば（ステッ
プ（ホ））、ｔｏｕｔに最も時間的に近いｔ、ｔ＋１を
利用開始時刻予測Ｐｔとする（ステップ（へ））。

【００６６】しかし、上記の条件を満たさなければ、退
室時間の幅を広げてｔｏｕｔ、ｔｏｕｔ−１、ｔｏｕｔ
＋１に退室が発生してｔに入室が発生する確率

【００６７】

【数５】

【００６８】を求め（ステップ（ト）、ステップ
（チ）、ステップ（リ））、その値が閾値Ｔ１より大き
くなるｔが存在すれば（ステップ（ヌ））、ｔｏｕｔに
最も時間的に近いｔ、ｔ＋１を利用開始時刻予測Ｐｔと
する（ステップ（ル））。

【００６９】しかし、この条件を満たすものが無けれ
ば、ｔｏｕｔ，ｔｏｕｔ−１，ｔｏｕｔ＋１に退室が発
生してｔ，ｔ＋１に入室する確率

【００７０】

【数６】

【００７１】を求め（ステップ（ヲ））、その値が閾値
Ｔ１より大きくなるｔ，ｔ＋１が存在すれば（ステップ
（ワ））、ｔｏｕｔに最も時間的に近いｔ，ｔ＋１を利
用開始時刻予測Ｐｔとする（ステップ（カ））。

【００７２】上述の方法で、在不在データの入室と退室
の習慣性から利用開始時刻予測Ｐｔを見つけることがで
きなければ、全在不在データの時間帯毎の平均在室率Ａ
ｖｅ（ｔ）を計算して（ステップ（ヨ））、現在から先
（未来）で、閾値Ｔ２を越える最初の時間帯を利用開始
時刻予測Ｐｔとする（ステップ（タ））。

【００７３】以上のように本実施の形態によれば、退室
時刻から次に入室する確率の最も高い時刻を算出し、そ
の時刻を入室予測時刻とすることにより、確率的に最も
高い時刻を入室予測時刻とすることができる。

【００７４】（実施の形態５）以下に本発明の実施の形
態５について、図面を参照しながら説明する。図１７
は、本発明の実施の形態５の空調装置のブロック図であ
る。図１７において、２００は本発明の実施の形態１か
ら４の自動タイマー装置、２０１は空調装置、２０２は
空調装置の操作を行うリモコンで、ここでは利用者の設
定内容だけでなく機器の状態も表示できる双方向通信型
のリモコンである。またこのリモコンはタイマーの設定
機能を有している。２０３はリモコン内のボタンなどで
構成される操作部、２０４は操作メニューや利用者操作
の内容、機器の状態を表示する表示部、２０５はリモコ
ンに時刻信号を送る時計、２０６は自動タイマー装置２
００と空調装置２０１の信号の受け渡しを行うインタフ
ェース部である。

【００７５】以上のように構成された自動タイマー装置
を組み込んだ空調装置について、その動作を説明する。
最初にタイマーの設定時刻を確認してからタイマーを設
定したい場合は、リモコン表示部２０４に自動タイマー
装置２００で求められた利用開始時刻予測Ｐｔが表示さ
れているので、利用者は確認するだけで良い。または多
少時間を変更したい場合は「前」「後ろ」程度の操作で
時間を調節できる。これらの確認もしくは訂正操作の結
果、操作部２０３から設定値Ｕが空調装置のインタフェ
ース部２０６に送信される。ここで、例えばＵとはタイ
マー設定値午前７：００という値である。次にインタフ
ェース部２０６では午前７：００に部屋を使用する予定
がセットされたので、例えば、その４０分前から空調装
置２０１を動作させるような制御信号Ｃを作りだし、空
調装置２０１に送信する。その際、外気温度や室内負荷
の影響を考慮し、前倒し運転時間を決定することもでき
る。

【００７６】またタイマーの設定時刻をいちいち確認せ
ずに運転する場合は自動タイマー装置２００の出力信号
である利用開始時刻予測Ｐｔの値をそのままタイマーの
設定値とみなし、上記例と同様にインタフェース部２０
６を介し、空調装置２０１に制御信号Ｃを送信する。

【００７７】以上のように本実施の形態によれば、空調
装置の利用者はタイマー機能を利用する場合、いちいち
何時何分といった時刻をいちいち設定することなくタイ
マー機能を実現することが可能である。

【００７８】

【発明の効果】以上のように本発明は、部屋内の人の存
在を検出し人検知信号を出力する人検知センサと、前記
人検知信号から一定時間単位の部屋の使用状態を判断す
る在不在判定部と、過去Ｎ（Ｎは整数）日分の在不在デ
ータと当日分の在不在データを記憶する在不在データ記
憶手段と、複数個のルールに該当する在不在データを前
記在不在データ記憶手段からの過去Ｎ日間の在不在デー
タの中から検出するマッチング部と、予め優先順位付け
された複数個のルールを前記マッチング部に出力し、前
記マッチング部で得られた在不在データから予測結果を
出力するルール部と、前記予測結果から部屋の利用開始
時刻予測を出力する時刻出力部とを設けることにより、
従来例のような、１日毎の生活パターンの分類をするこ
とによる予測精度の低下を防ぎながら、１日のうちの一
部の時間帯に規則性がある家庭においても、高い精度で
部屋の利用開始時刻が予測可能となる自動タイマー装置
を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１における自動タイマー装
置のブロック図

【図２】同実施の形態１における在不在データ記憶手段
の内部構成図

【図３】同実施の形態１における起動部の処理フローチ
ャート

【図４】同実施の形態１におけるルール部の内部構成図

【図５】同実施の形態１におけるルール１に基づく予測
結果の生成過程を示す図

【図６】同実施の形態１におけるルール２に基づく予測
結果の生成過程を示す図

【図７】同実施の形態１におけるルール３に基づく予測
結果の生成過程を示す図

【図８】同実施の形態１における時刻出力部の処理フロ
ーチャート

【図９】本発明の実施の形態２における自動タイマー装
置のブロック図

【図１０】同実施の形態２における平均在室率と在室予
測結果の関係を示す図

【図１１】同実施の形態２における時刻出力部の処理フ
ローチャート

【図１２】本発明の実施の形態３における自動タイマー
装置のブロック図

【図１３】同実施の形態３における基準時刻推定過程を
示す図

【図１４】同実施の形態３におけるルールの優先順位を
更新する過程を示す図

【図１５】本発明の実施の形態４における自動タイマー
装置のブロック図

【図１６】同実施の形態４における処理フローチャート

【図１７】本発明の実施の形態５における空調装置のブ
ロック図

【図１８】従来の在室予測装置のブロック図

【図１９】従来例の課題を説明するための概念図

【符号の簡単な説明】

１ 人検知センサ ２ 在不在判定部 ３ 在不在データ記憶手段 ４ 起動部 ５ ルール部 ６ マッチング部 ７ 時刻出力部 ８ 平均在室率計算手段 ９ 基準時刻推定手段 １０ 優先順位更新手段 １１ 入室予測部 １００ 当日データ記憶手段 １０１ Ｎ日データ記憶手段 １２０ 条件部 １２１ 帰結部 １２２ ルール番号 １２３ 優先順位 １２４ ルール本体 １２５ 該当日付番号保持手段 １２６ 演算処理指示 １２７ Ｅ変換処理 １２８ 予測結果ＰX ２００ 自動タイマー装置 ２０１ 空調装置 ２０２ リモコン ２０３ 操作部（リモコン） ２０４ 表示部（リモコン） ２０５ 時計 ２０６ インタフェース部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐藤 正章 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 (72)発明者 吉田 邦夫 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 (72)発明者 清水 真 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 赤嶺 育雄 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 部屋内の人の存在を検出し人検知信号を
   出力する人検知センサと、前記人検知信号から一定時間
   単位の部屋の使用状態を判断する在不在判定部と、過去
   Ｎ（Ｎは整数）日分の在不在データと当日分の在不在デ
   ータを記憶する在不在データ記憶手段と、複数個のルー
   ルに該当する在不在データを前記在不在データ記憶手段
   からの過去Ｎ日間の在不在データの中から検出するマッ
   チング部と、予め優先順位付けされた複数個のルールを
   前記マッチング部に出力し、前記マッチング部で得られ
   た在不在データから予測結果を出力するルール部と、前
   記予測結果から部屋の利用開始時刻予測を出力する時刻
   出力部とを有することを特徴とする自動タイマー装置。
2. 【請求項２】 時刻出力部で部屋の利用開始時刻予測を
   出力する際に、前記在不在データ記憶手段から過去Ｎ日
   間の在不在データの平均在室率を算出する平均在室率計
   算手段と、前記平均在室率と前記ルール部で得られた予
   測結果とから求めることを特徴とする請求項１に記載の
   自動タイマー装置。
3. 【請求項３】 前記在不在データ記憶手段で当日分の在
   不在データを記憶する際の１日の開始時刻（基準時刻）
   を、当日分の在不在データをシフトさせたデータと過去
   の在不在データとの距離を算出し距離の最も小さなシフ
   ト量から決定する基準時刻推定手段を用いることを特徴
   とする請求項１または請求項２に記載の自動タイマー装
   置。
4. 【請求項４】 前記起動部から得る在不在判定信号と前
   記ルール部から得る予測結果から、各ルールによって求
   められる予測結果の優先順位を決定する優先順位更新手
   段を用いることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか
   に記載の自動タイマー装置。
5. 【請求項５】 前記在不在判定部から得る在不在判定信
   号と前記在不在データ記憶手段から得る過去Ｎ日間の在
   不在データから、次に入室する確率の高い時刻を算出し
   出力する入室予測部を用いることを特徴とする請求項１
   乃至４のいずれかに記載の自動タイマー装置。
6. 【請求項６】 空調装置と空調装置を使用者が操作する
   ための手段であるリモコンと請求項１乃至５いずれかに
   記載の自動タイマー装置と前記自動タイマー装置から出
   力された利用開始時刻予測とリモコンから出力された設
   定値を受け取って空調装置に制御信号を出力したり利用
   開始時刻予測をリモコンに出力するインターフェース部
   を有する空調機器。