WO2019123864A1 - センシングシステム、車両、プログラム、情報処理装置、情報処理方法およびセンサ装置 - Google Patents

センシングシステム、車両、プログラム、情報処理装置、情報処理方法およびセンサ装置 Download PDF

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odor
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filter
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PCT/JP2018/041066
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陽介 恩田
服部　将志
賢一 下舞
仁 三ケ田
泰治 伊藤
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太陽誘電株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a sensing system, a vehicle, a program, an information processing apparatus, an information processing method, and a sensor apparatus.
  • odor sensor elements have been widely developed.
  • a QCM (Quartz Crystal Microbalance) sensor in which a film that adsorbs odor causing substances is provided on the surface of a quartz oscillator is known.
  • the resonance frequency changes due to the mass change.
  • the QCM sensor detects the mass of the causative substance by vibrating the AT-cut quartz oscillator and detecting the amount of change in the resonance frequency.
  • a sensor device provided with a plurality of odor sensor elements each detecting the mass of a different cause substance.
  • a sensor device can output the mass of each of a plurality of causal substances.
  • the information processing apparatus receives each amount of the plurality of causative substances output from such a sensor device, and compares the pattern of each amount of the plurality of causative substances received with the pattern registered in advance. Thus, the information processing apparatus can identify the type of odor.
  • Such a sensor device is combined with, for example, information processing technology such as IOT (Internet of Things) technology, for example, management of the environment in the room or in the vehicle, food hygiene management, factory process control, and human beings Or it can apply to physical condition management of a pet etc.
  • information processing technology such as IOT (Internet of Things) technology, for example, management of the environment in the room or in the vehicle, food hygiene management, factory process control, and human beings Or it can apply to physical condition management of a pet etc.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 describe a technique for notifying of the time to replace the filter of the air cleaning device.
  • Patent Document 3 describes a technique for controlling the environment in a vehicle according to the odor in the vehicle.
  • the space in the vehicle is very narrow and sealed, and the passenger stays for a long time. For this reason, the inside of the vehicle is likely to have a strong smell.
  • the smell of space in the vehicle is one of the causes of the dirt on the seat.
  • the dirt on the sheet is difficult to remove as the accumulated amount increases.
  • the present invention is made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a sensing system, a vehicle, a program, an information processing device, an information processing method, and a sensor device capable of detecting an odor with high accuracy.
  • a sensing system comprises a filter for removing odor-causing substances contained in air, and at least detecting an amount of odor-causing substances contained in air.
  • a sensor device having a sensor unit including one detection element, a detection value indicating an amount of an odor causing substance contained in air passing through the filter of each of the at least one detection element, and the at least one detection Judgment to determine the odor of air based on the calculated difference and a difference calculation unit that calculates the difference between the detected value that indicates the amount of odor causing material contained in the air that has not passed through the filter of each of the elements
  • An information processing apparatus having a unit.
  • an odor can be detected with high accuracy.
  • FIG. 1 is a diagram showing a sensing system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the sensor device.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the sensor unit.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the odor determination process.
  • FIG. 5 is a diagram showing the flow of air in the first mode.
  • FIG. 6 is a diagram showing the flow of air in the second mode.
  • FIG. 7 is a diagram showing a functional configuration of the information processing apparatus.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the flow of odor detection processing by the information processing apparatus.
  • FIG. 9 is a view showing a display example of the information processing apparatus.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the flow of the process of detecting the smell of a passenger by the information processing apparatus.
  • FIG. 11 is a view showing a part of the configuration of a sensor device according to a modification.
  • FIG. 12 is a diagram showing a hardware configuration of the information
  • FIG. 1 is a diagram showing a sensing system 10 according to the embodiment.
  • the sensing system 10 accurately detects an odor originating from the target object.
  • the sensing system 10 is applied to a vehicle 18.
  • the sensing system 10 applied to the vehicle 18 detects an odor originating from the seat 32 in the vehicle 18 (inside the vehicle).
  • Sensing system 10 may be applied not only to seat 32 in vehicle 18 but also to other devices.
  • the sensing system 10 may detect an odor originating from a bed, a chair or a toilet.
  • the sensing system 10 includes an information processing device 20 and at least one sensor device 30.
  • the information processing device 20 is a computer having a data processing function, a communication function, and a display function.
  • the information processing apparatus 20 is a computer such as, for example, a smartphone, a tablet, a wearable computer, a mobile phone, or a laptop computer.
  • the information processing device 20 may be a dedicated or general-purpose computer provided inside the vehicle 18.
  • the information processing device 20 may be a server or the like connectable via a communication device.
  • the information processing device 20 is used by a user (a passenger) who uses the vehicle 18.
  • Each of the at least one sensor device 30 comprises at least one detection element as described above.
  • Each of the at least one detection element detects the amount of odor causing substance that causes the smell contained in the air.
  • the detection element detects the mass of the causative substance as the amount of the causative substance.
  • the detection element may detect the volume or molecular weight of the causative substance as the quantity of the causative substance.
  • the sensor device 30 transmits a signal representing a detection value of each of at least one built-in detection element to the information processing device 20 by wireless communication.
  • the sensor device 30 can communicate with the information processing device 20 by wireless LAN (Local Area Network) such as IEEE 802.11 or short distance wireless communication for digital devices such as IEEE 802.15.
  • wireless LAN Local Area Network
  • the information processing device 20 is a dedicated or general-purpose computer provided in the vehicle 18, the sensor device 30 performs wired communication of signals representing detection values of at least one of the built-in detection elements. May be transmitted to the information processing apparatus 20.
  • Each of the at least one sensor device 30 is mounted proximate to the seat 32 in the vehicle 18.
  • the sensor device 30 is mounted, for example, on the seat 32 in close proximity to either a seat, a backrest or a headrest.
  • the sensor device 30 can detect the amount of the causative substance originating from the seat 32 (for example, a seat, a backrest or a headrest).
  • the sensing system 10 may include a plurality of sensor devices 30 corresponding to each of the plurality of seats 32.
  • the sensing system 10 may also include a plurality of sensor devices 30 corresponding to the seat, the backrest, or the headrest in the seat 32, respectively.
  • the information processing device 20 receives, from each of the at least one sensor device 30, a signal representing a detected value of each of the at least one detection element.
  • the information processing device 20 detects, for each of the at least one sensor device 30, the odor of the surrounding air to which the target sensor device 30 is attached, based on the received detection value of the at least one detection element. For example, the information processing apparatus 20 determines the type and the intensity of the odor of air around the mounting position.
  • the information processing device 20 outputs information representing the odor of the seat 32 (seat, backrest or headrest) to which the sensor device 30 is attached.
  • the information processing apparatus 20 outputs information indicating the type and strength of the odor of the attached seat 32 (seat, backrest or headrest).
  • the information processing device 20 may estimate and output the cleaning time of the seat 32 (seat, backrest, or headrest) to which the sensor device 30 is attached, based on the result of the odor determination in the past.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the sensor device 30.
  • the sensor device 30 has, for example, a size that can be carried by one hand.
  • the sensor device 30 is housed in a housing having a size of several mm to several cm on one side.
  • the shape of the sensor device 30 is an example, and may be any shape.
  • the sensor device 30 includes a filter 34, a first fan 36, a second fan 38, a sensor unit 40, a communication unit 48, a control unit 50, and a battery 52.
  • the filter 34 allows air to pass through and removes odor causing substances from the passed air.
  • the filter 34 removes at least one odor causing substance to be detected.
  • the filter 34 may remove some odor causing substances out of at least one odor causing substance to be detected.
  • the first fan 36 takes in air and passes the taken air through the filter 34 to supply it to the sensor unit 40.
  • the first fan 36 is disposed between the filter 34 and the sensor unit 40, and delivers the air that has passed through the filter 34 to the sensor unit 40.
  • the sensor apparatus 30 is arrange
  • the first fan 36 takes in air from the vicinity of the target object, passes through the filter 34, and supplies it to the sensor unit 40. Thereby, the first fan 36 can take in the air containing the minute substance attached to the target object, pass through the filter 34, and can be supplied to the sensor unit 40.
  • the second fan 38 takes in air and supplies the taken-in air to the sensor unit 40 without passing through the filter 34.
  • the second fan 38 is disposed between the air intake and the sensor unit 40, and sends out the air not passing through the filter 34 to the sensor unit 40.
  • the sensor apparatus 30 is arrange
  • the second fan 38 takes in air from the vicinity of the target object and supplies the air to the sensor unit 40 without passing through the filter 34.
  • the second fan 38 can take in the air containing the minute substance attached to the target object, and can supply the air to the sensor unit 40 without passing through the filter 34.
  • the sensor unit 40 includes at least one of the above-described detection elements.
  • the air passed through the filter 34 and the air not passed through the filter 34 are provided to the sensor unit 40 at different times.
  • Each of the at least one detection element detects the amount of odor causing substance when air passed through the filter 34 is provided. Furthermore, each of the at least one detection element detects the amount of odor causing substance even when air not passing through the filter 34 is provided.
  • the sensor unit 40 does not pass through the filter 34 of the at least one detection element and the detection value indicating the amount of the odor causing substance contained in the air that has passed through the filter 34 of each of the at least one detection element. It outputs a detected value indicating the amount of odor causing substance contained in the air. Specifically, the sensor unit 40 receives air from each of the at least one detection element when air passed through the filter 34 blown from the first fan 36 is supplied, and is blown from the second fan 38. When air not passing through the filter 34 is given, the detected value of each of the at least one detection element is output.
  • the plurality of detection elements are elements of different types.
  • any two detection elements included in the sensor unit 40 detect the amount of odor causing substances of different types.
  • the first detection element detects the amount of substance X
  • the second detection element detects the amount of substance Y.
  • any two detection elements included in the sensor unit 40 may detect the amount of odor-causing substance of the same type with different sensitivities.
  • the first detection element detects the amount of substance X at a first sensitivity
  • the second detection element detects the amount of substance X at a second sensitivity lower than the first sensitivity.
  • any two detection elements included in the sensor unit 40 may detect the amount of a plurality of odor causing substances of combinations of different types.
  • the first detection element detects the total amount of substance X and substance Y
  • the second detection element detects the total amount of substance X and substance Z.
  • any two detection elements included in the sensor unit 40 may detect the amounts of the odor causing substances of the plurality of combinations of the same type with different sensitivities.
  • the first detection element detects the total amount of the substance X and the substance Y at a first sensitivity
  • the second detection element detects the total amount of the substance X and the substance Y lower than the first sensitivity It may be detected at the second sensitivity.
  • the communication unit 48 transmits the signal detected by the sensor unit 40 to the information processing apparatus 20. That is, the communication unit 48 outputs a signal representing a detection value indicating the amount of odor causing substance contained in the air that has passed through the filter 34 of each of the at least one detection element, and the filter 34 of each of the at least one detection element. A signal representing a detected value indicating the amount of the odor causing substance contained in the air not passing through is transmitted to the information processing apparatus 20.
  • the control unit 50 manages and controls the operations of the first fan 36, the second fan 38, the sensor unit 40, and the communication unit 48. For example, the control unit 50 controls the operation start timing and the operation end timing of the first fan 36 and the second fan 38.
  • the battery 52 supplies operating power to the first fan 36, the second fan 38, the communication unit 48 and the control unit 50.
  • the sensor device 30 may have a power acquisition unit that acquires a power source provided in the vehicle 18 instead of the battery 52.
  • the power acquisition unit supplies operating power to the first fan 36, the second fan 38, the sensor unit 40, the communication unit 48, and the control unit 50.
  • FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the sensor unit 40.
  • the sensor unit 40 is a QCM sensor capable of detecting the mass of the minute substance contained in the air.
  • the sensor unit 40 is not limited to the QCM sensor, but may be another type of sensor such as a gas sensor using a semiconductor thin film.
  • the sensor unit 40 has a support portion 58, at least one gas detection element 60, and a drive detection circuit 62.
  • the support portion 58 is attached with each of at least one gas detection element 60.
  • the gas detection element 60 is an example of a detection element.
  • the sensor unit 40 has six gas detection elements 60-A to 60-F of different types.
  • each of the six gas detection elements 60-A to 60-F detects different types of odor causing substances.
  • Each of the at least one gas detection element 60 includes at least one of a quartz crystal vibrator which is vibratably cut by a piezoelectric effect, two electrodes provided on flat surfaces on both sides of the quartz crystal vibrator, and a flat surface of the quartz crystal vibrator. And an adsorption film provided.
  • a part of the side surface of the crystal unit is vibratably held by the support 58.
  • An alternating voltage is applied to the two electrodes from the drive detection circuit 62.
  • the adsorption film adsorbs a specific causative substance contained in the surrounding air.
  • Each of the at least one gas detection element 60 includes an adsorption film that adsorbs different substances. Specifically, each of the at least one gas detection element 60 includes an adsorption film that adsorbs the causative substance to be detected by the sensor device 30.
  • the drive detection circuit 62 applies an alternating voltage to each of the at least one gas detection element 60 when the first fan 36 or the second fan 38 blows, and the fundamental resonance frequency of each of the at least one gas detection element 60 To detect changes in Thus, the drive detection circuit 62 detects, for each of the at least one gas detection element 60, the mass of the odor-causing substance contained in the air given by the air blowing from the first fan 36 or the second fan 38. Can. The drive detection circuit 62 supplies the detected value to the communication unit 48.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the odor determination process.
  • the information processing device 20 acquires, from the sensor device 30, a signal representing a detection value of each of at least one detection element.
  • the information processing apparatus 20 includes a gas detection element 60-A, a gas detection element 60-B, a gas detection element 60-C, a gas detection element 60-D, a gas detection element 60-E and A signal representing each detected value of the gas detection element 60-F is acquired.
  • the information processing device 20 stores reference patterns representing detection values of at least one detection element, which are acquired when a predetermined type of odor occurs. For example, in the example of FIG. 4, the information processing apparatus 20 generates reference patterns representing detection values of the gas detection elements 60 -A to 60-F when each of the aging odor, mold odor and sweat odor is detected. I remember.
  • the information processing device 20 detects at least one of detection patterns representing detection values of at least one detection element included in a signal acquired from the sensor device 30 and a predetermined type of smell stored in advance.
  • the reference pattern representing the detection value of each of the two detection elements is matched.
  • the information processing device 20 determines that the odor of air given to the sensor device 30 is a predetermined type of odor.
  • the information processing apparatus 20 may store reference patterns for a plurality of types of odors, and determine to which odor reference pattern one detected pattern matches. For example, in the example of FIG. 4, the information processing device 20 determines that the odor of air given to the sensor device 30 is a musty odor.
  • the information processing apparatus 20 may also determine the intensity of the odor by matching for each type of odor.
  • the information processing apparatus 20 stores the reference pattern for each type of odor and for each intensity of the odor, and detects the detection pattern acquired from the sensor device 30, for each type of odor stored in advance, and the intensity of the odor May be matched with each reference pattern.
  • the information processing apparatus 20 may periodically acquire, from the server or the like, a reference pattern for each of a plurality of odor types and odor intensities, and update the stored reference patterns.
  • the information processing apparatus 20 may determine the type and strength of the odor by another method instead of such pattern matching.
  • the information processing device 20 may determine the type of odor and the intensity of the odor using a technique such as a neural network.
  • the sensor device 30 outputs detection values of six types of gas detection elements 60-A to 60-F.
  • the sensor device 30 may output detection values of the number of detection elements smaller than six or more than six.
  • the example which determines the smell of an aging smell, a musty smell, and a sweat is shown.
  • the information processing apparatus 20 may determine odors other than these.
  • the sensor apparatus 30 of this embodiment may output the detection value of one detection element.
  • the sensor device 30 passes through the detection value indicating the amount of odor causing substance contained in the air that has passed through the filter 34 of each of the at least one detection element, and the filter 34 of each of the at least one detection element. It outputs a detected value that indicates the amount of odor-causing substance contained in air. Then, the sensor device 30 outputs these detected values to the information processing device 20.
  • the information processing apparatus 20 has a first pattern representing a detection value indicating the amount of odor causing material contained in the air that has passed through the filter 34 of each of the at least one detection element, and the filter 34 of each of the at least one detection element. Calculating a difference pattern representing a difference from the second pattern representing the detected value indicating the amount of the odor causing substance contained in the air not passing through. Then, the information processing device 20 detects the odor of air based on the difference pattern. For example, the information processing apparatus 20 matches the difference pattern with the reference pattern stored in advance, and determines the type and strength of the odor of air.
  • FIG. 5 is a diagram showing the flow of air in the first mode.
  • the control unit 50 of the sensor device 30 switches between the first mode and the second mode when detecting an odor.
  • the control unit 50 operates the first fan 36 to stop the second fan 38.
  • the sensor unit 40 detects the amount of the odor causing substance from the air blown from the first fan 36 using each of at least one built-in detection element. Thereby, the sensor unit 40 can output the detection value which shows the quantity of the cause substance of the odor contained in the air which passed each filter 34 of at least 1 detection element.
  • FIG. 6 is a diagram showing the flow of air in the second mode.
  • the control unit 50 stops the first fan 36 and operates the second fan 38.
  • the sensor unit 40 detects the amount of odor causing substance from the air blown from the second fan 38 using each of at least one built-in detection element. Thereby, the sensor unit 40 can output the detection value which shows the quantity of the cause substance of the odor contained in the air which has not passed through each filter 34 of at least 1 detection element.
  • FIG. 7 is a diagram showing a functional configuration of the information processing apparatus 20. As shown in FIG. The information processing apparatus 20 implements the functions shown in each block shown in FIG. 7 by executing a predetermined application program.
  • the information processing apparatus 20 that realizes such a function includes a first acquisition unit 72, a second acquisition unit 74, a difference calculation unit 76, a pattern storage unit 78, a determination unit 80, an output unit 82, and a log.
  • a storage unit 84 and an estimation unit 86 are provided.
  • the first acquisition unit 72 acquires, from the sensor device 30, a signal representing a detection value indicating the amount of odor causing substance contained in the air that has passed through the filters 34 of at least one detection element.
  • the second acquisition unit 74 acquires, from the sensor device 30, a signal representing a detection value indicating the amount of the odor causing substance contained in the air that has not passed through the filters 34 of at least one detection element.
  • the first acquisition unit 72 and the second acquisition unit 74 may be realized by common hardware or may be realized by separate hardware.
  • the difference calculation unit 76 has a first pattern representing the detection value of the at least one detection element acquired by the first acquisition unit 72 and a detection value of the at least one detection element acquired by the second acquisition unit 74. A difference pattern representing the difference between the two patterns is calculated. That is, the difference calculation unit 76 sets each of the first pattern representing the detection value indicating the amount of the odor causing substance contained in the air that has passed through the filter 34 of each of the at least one detection element, and the at least one detection element. A difference pattern representing a difference from the second pattern representing the detected value indicating the amount of the odor causing substance contained in the air not passing through the filter 34 is calculated.
  • the difference calculating unit 76 subtracts the detection value of the corresponding detection element included in the first pattern from the detection value of each of the at least one detection element included in the second pattern.
  • the difference pattern calculated in this manner is each detection value of at least one detection element excluding an error component such as a noise caused by adsorption of a substance other than the causative substance to the adsorption film and an offset of the sensor device 30.
  • the pattern storage unit 78 stores one or more reference patterns in association with each of a plurality of types of odors.
  • the reference pattern represents a detection value indicating the amount of odor causing substance contained in the air of the corresponding type of odor of each of the at least one detection element.
  • the pattern storage unit 78 stores a reference pattern representing each detection value of at least one detection element acquired by the sensor device 30 when each of an aging odor, a mold odor and a sweat odor is detected. Do.
  • the pattern storage unit 78 may store patterns of other types of odors as well as such types of odors.
  • the pattern storage unit 78 may store a reference pattern for each odor intensity for each type of odor.
  • the determination unit 80 performs matching between the difference pattern and one or more reference patterns stored in the pattern storage unit 78. Then, when the difference pattern matches any reference pattern, the determination unit 80 determines that the odor is any type. More specifically, the determination unit 80 selects one of the one or more reference patterns that matches the difference pattern or any reference pattern that falls within a predetermined range. Then, the determination unit 80 determines that the type of odor corresponds to the selected reference pattern.
  • the determination unit 80 may determine the intensity of the odor for each type of odor. Thereby, the determination unit 80 can determine the type of odor and the intensity of the odor. Further, the determination unit 80 may determine the type of odor and the intensity of the odor by other methods as well as such pattern matching. For example, the determination unit 80 may determine the type of odor and the intensity of the odor matching the difference pattern using a neural network or the like.
  • the output unit 82 outputs information indicating the odor of air determined by the determination unit 80. For example, the output unit 82 outputs the type of odor and the intensity of the odor. For example, the output unit 82 causes the display unit to display the type and the intensity of the determined odor. The output unit 82 may output information indicating the type of odor and the intensity of the odor by voice, or may transmit the information to another device via a network. In addition, the output unit 82 determines the degree of contamination of the target sheet 32 (for example, a seat, a backrest, or a headrest) based on the type of odor from the odor source and the intensity of the odor, and determines the degree of contamination May be displayed.
  • the target sheet 32 for example, a seat, a backrest, or a headrest
  • the log storage unit 84 stores the difference pattern calculated by the difference calculation unit 76 in association with the acquisition time of each detection value of at least one detection element that is the basis of the difference pattern. Furthermore, the log storage unit 84 also stores the difference pattern calculated in the past and the acquisition time in association with each other. The log storage unit 84 may store the first pattern and the second pattern instead of the difference pattern.
  • the estimation unit 86 estimates a differential pattern predicted to be calculated at an arbitrary time based on the differential pattern stored in the log storage unit 84 and the corresponding acquisition time. For example, the estimation unit 86 estimates a difference pattern at a first time based on at least one difference pattern before any first time. For example, for each of the plurality of difference detection values included in the difference pattern, the estimation unit 86 identifies a function representing time change of the difference detection value, and substitutes the first time into the identified function. Thereby, the estimation part 86 can estimate the difference pattern in 1st time.
  • the estimation unit 86 matches the difference pattern at the first time with the pattern stored in the pattern storage unit 78, and estimates the odor generated at the first time. For example, the estimation unit 86 estimates the type and intensity of the odor at the first time.
  • the output unit 82 When the odor generated at the first time is estimated by the estimation unit 86, the output unit 82 outputs the estimation result of the odor generated at the first time. For example, the output unit 82 causes the display unit to display the estimation result of the odor generated at the first time.
  • the estimation unit 86 may estimate the time when the predetermined type of odor occurs based on the plurality of difference patterns stored in the log storage unit 84 and the plurality of corresponding acquisition times. For example, the estimation unit 86 estimates a time when the predetermined type of odor has a predetermined intensity. In this case, for example, the estimation unit 86 identifies, for each of the plurality of difference detection values included in the difference pattern, a function representing time change of the difference detection value. Then, based on the function representing the time change of each of the plurality of difference detection values, the time at which the pattern of the plurality of difference detection values matches the pattern stored in the pattern storage unit 78 is calculated.
  • the output unit 82 outputs the time at which a predetermined type of odor is generated. For example, the output unit 82 causes the display unit to display the time when a predetermined type of odor occurs. In addition, the output unit 82 may output information for prompting replacement or cleaning of the seat 32 (seat, backrest or headrest) which is the target object at the time when a predetermined type of odor is generated.
  • the information processing device 20 causes each of the plurality of sensor devices 30 to execute processing in each block. Further, the information processing device 20 causes the sensor device 30 to acquire the first pattern and the second pattern at predetermined time intervals, and causes the processing in each block to be executed based on the first pattern and the second pattern acquired at predetermined time intervals. May be
  • FIG. 8 is a flowchart showing an example of the flow of odor detection processing by the information processing apparatus 20.
  • the information processing apparatus 20 executes, for example, the processing from step S11 to step S17 of FIG. 8 for each of the plurality of sensor devices 30 and at predetermined time intervals.
  • the information processing apparatus 20 executes the processing from step S11 to step S17 in FIG. 8 about once a day, for example, at midnight or early morning when the vehicle 18 is not used.
  • step S11 the information processing apparatus 20 determines whether a passenger is present in the vehicle 18. When there is a passenger in the vehicle 18 (Yes in S11), the information processing apparatus 20 waits for the process in step S11 or ends the present flow.
  • step S12 the information processing device 20 acquires, from the sensor device 30, a first pattern representing a detection value indicating the amount of odor causing substance contained in the air that has passed through the filters 34 of at least one detection element. .
  • step S13 the information processing device 20 indicates a detection value indicating the amount of the odor causing substance contained in the air not passing through the filter 34 of each of the at least one detection element from the sensor device 30. Get 2 patterns.
  • step S14 the information processing device 20 calculates a difference pattern representing the difference between the first pattern and the second pattern. For example, the information processing apparatus 20 subtracts the difference pattern by subtracting each detection value of the corresponding detection element included in the first pattern from the detection value of each of the at least one detection element included in the second pattern. calculate.
  • step S15 the information processing device 20 detects an odor by matching the difference pattern with the reference pattern. For example, the information processing device 20 determines the type of odor and the intensity of the odor.
  • step S16 the information processing apparatus 20 estimates a time at which a predetermined type of odor becomes a predetermined odor intensity, based on the plurality of difference patterns calculated in the past and the corresponding plurality of acquisition times.
  • step S17 the information processing device 20 outputs information indicating the determined odor.
  • the information processing apparatus 20 displays, on the display unit, information indicating the type and the intensity of the determined odor. Furthermore, in step S17, the information processing device 20 displays the time when the predetermined type of odor has a predetermined odor intensity.
  • the information processing apparatus 20 ends the present flow when the process of step S17 is finished.
  • the sensing system 10 includes a plurality of sensor devices 30, the information processing device 20 executes the above-described process for each of the plurality of sensor devices 30. In addition, the information processing apparatus 20 repeatedly executes the above-described processing every predetermined time.
  • FIG. 9 is a view showing a display example of the information processing apparatus 20. As shown in FIG. When the information processing device 20 executes the processing from step S11 to step S17 on the sensor device 30 attached to the headrest of the seat 32, the information processing device 20 displays, for example, an image as shown in FIG.
  • the information processing apparatus 20 determines, for example, whether or not an age odor, a mold odor, and a sweat odor are generated. Furthermore, the information processing apparatus 20 also determines the intensity of each of the odor of age, mold and odor of sweat. Then, the information processing device 20 displays information indicating the intensity of each of the odor of age, mold and odor of sweat.
  • the information processing device 20 estimates a time when any of the aging odor, the mold odor and the odor of sweat becomes a predetermined strength.
  • the information processing apparatus 20 displays the estimated time as information indicating the headrest cleaning time.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the flow of the process of detecting the smell of a passenger by the information processing apparatus 20.
  • the information processing device 20 may further execute the processing from step S21 to step S27 in FIG. 10 to determine the smell of the passenger.
  • step S ⁇ b> 21 the information processing device 20 determines whether a passenger has got on the vehicle 18. For example, the information processing apparatus 20 determines the timing when the door is opened using the key, the timing when the vehicle 18 is activated using the key, or the timing when the steering wheel is gripped as the timing when the passenger gets on.
  • step S21 When a passenger is not on the vehicle 18 (No in S21), the information processing device 20 stands by for processing in step S21. When a passenger gets on the vehicle 18 (Yes in S21), the information processing device 20 proceeds with the process to step S22.
  • the information processing device 20 identifies a passenger.
  • the information processing apparatus 20 performs face authentication or glow authentication based on an image captured by an on-vehicle camera or the like mounted on the vehicle 18, and authenticates whether the passenger is a pre-registered user. Good.
  • the information processing apparatus 20 may perform fingerprint authentication based on an image captured by a fingerprint image sensor mounted on the vehicle 18, and may authenticate whether the passenger is a user registered in advance.
  • the information processing device 20 proceeds with the process of step S23 and subsequent steps. Further, when the authentication fails, the information processing apparatus 20 may end the process at step S22, or may advance the processes after step S23 without specifying the passenger.
  • step S23 the information processing device 20 acquires, from the sensor device 30, a first pattern representing a detection value indicating the amount of odor causing substance contained in the air that has passed through the filters 34 of at least one detection element. . Subsequently, in step S24, the information processing device 20 indicates a detection value indicating the amount of the odor causing substance contained in the air not passing through the filter 34 of each of the at least one detection element from the sensor device 30. Get 2 patterns.
  • step S25 the information processing apparatus 20 calculates a difference pattern representing the difference between the first pattern and the second pattern.
  • the information processing device 20 represents the difference between the difference pattern of the timing when the rider gets on the vehicle 18 and the difference pattern before the rider gets on the vehicle 18 (when the rider is absent).
  • a difference pattern may be calculated.
  • the information processing apparatus 20 can more accurately detect the odor that is increased as a rider gets on the vehicle 18.
  • step S26 the information processing device 20 detects an odor by matching the difference pattern (or the two-time difference pattern) with the reference pattern. For example, the information processing device 20 determines the type of odor and the intensity of the odor.
  • step S27 the information processing apparatus 20 notifies the application program for health management of the information indicating the determined odor of air together with, for example, the user information on the identified passenger.
  • the application program for physical condition management matches the information which shows the acquired smell with user information, and memorize
  • the application program for health management may determine the physical condition or the health condition of the passenger based on the information indicating the acquired odor, and may display the determination result.
  • FIG. 11 is a view showing a part of the configuration of a sensor device 30 according to a modification.
  • the sensor unit 40 may be configured as shown in FIG. 11 instead of the configuration shown in FIG.
  • a sensor unit 40 according to the modification shown in FIG. 11 includes a first sensor 94 and a second sensor 96. Each of the first sensor 94 and the second sensor 96 has the same configuration as the sensor unit 40 shown in FIG.
  • the first fan 36 takes in air from the outside, passes the taken air through the filter 34, and supplies it to the first sensor 94.
  • the second fan 38 takes in air from the outside and supplies the taken-in air to the second sensor 96 without passing through the filter 34. That is, air that has passed through the filter 34 is supplied to the first sensor 94 but is not supplied to the second sensor 96. Further, air not passing through the filter 34 is supplied to the second sensor 96 but not supplied to the first sensor 94.
  • the sensor device 30 according to the modification has a wall 68 that separates the first fan 36 and the first sensor 94, and the second fan 38 and the second sensor 96.
  • the first sensor 94 detects the amount of the odor causing substance contained in the air blown from the first fan 36 using each of at least one detection element contained therein. Thereby, the first sensor 94 can output a detection value indicating the amount of odor causing substance contained in the air that has passed through the filter 34 of each of the at least one detection element.
  • the second sensor 96 detects the amount of the odor causing substance contained in the air blown from the second fan 38 using each of at least one detection element contained therein. Thereby, the second sensor 96 can output a detection value indicating the amount of the odor causing substance contained in the air not passing through the filter 34 of each of the at least one detection element.
  • the sensing system 10 according to the present embodiment has been described above.
  • Such a sensing system 10 according to the present embodiment has, for example, the following effects.
  • the sensing system 10 can determine an odor (for example, the type and intensity of an odor) originating from the sheet 32 (for example, a seat, a backrest, or a headrest) that is a target object.
  • the sensing system 10 passes a detection value indicative of the amount of odor causing material contained in the air that has passed through the filter 34 of each of the at least one detection element and the filter 34 of each of the at least one detection element.
  • the odor is determined based on the difference from the detected value indicating the amount of odor causing substance contained in the air.
  • the sensing system 10 can remove, for example, noise components caused by adsorption of a substance other than the causative substance to the adsorption film, and error components such as the offset of the sensor device 30. Thereby, the sensing system 10 can detect an odor accurately.
  • the sensing system 10 since the sensing system 10 according to the present embodiment can attach the sensor device 30 in proximity to the target object, the odor of the target object can be determined with high accuracy. In addition, since the sensing system 10 performs measurement at timing when there is no passenger, it is possible to determine the odor of the target object by eliminating the smell from the passenger.
  • the sensing system 10 since the sensing system 10 according to the present embodiment estimates a time when a predetermined smell is generated (for example, a time when a predetermined type of odor has a predetermined strength), the user can appropriately target It can clean the object. As a result, the sensing system 10 according to the present embodiment can reduce the burden of cleaning on the user, and can prevent a situation in which dirt is accumulated on the target object and removal thereof becomes difficult.
  • the sensing system 10 can determine the smell of the passenger by measuring the smell at the timing when the passenger enters the vehicle 18.
  • the sensing system 10 includes the sensor device 30 in a space that can be identified by the user such as the vehicle 18, it is possible to identify an individual and determine the smell of a passenger. Thereby, the sensing system 10 can use the detected smell for personal health management information and the like.
  • FIG. 12 is a diagram showing a hardware configuration of the information processing apparatus 20.
  • the information processing apparatus 20 is realized by, for example, the same hardware configuration as a general computer.
  • the information processing apparatus 20 includes a central processing unit (CPU) 201, an operation device 202, a display device 203, a microphone 204, a read only memory (ROM) 205, a random access memory (RAM) 206, and a storage device 207. , A communication device 208, and a bus 209. Each unit is connected by a bus 209.
  • the CPU 201 executes various processes in cooperation with various programs stored in advance in the ROM 205 or the storage device 207 by using a predetermined area of the RAM 206 as a work area, and collectively controls the operations of the units constituting the information processing apparatus 20. .
  • the CPU 201 operates the operation device 202, the display device 203, the microphone 204, the communication device 208, and the like in cooperation with a program stored in advance in the ROM 205 or the storage device 207.
  • the operation device 202 is an input device such as a touch panel, a mouse, and a keyboard, and receives information input from a user as an instruction signal, and outputs the instruction signal to the CPU 201.
  • the display device 203 is a display unit such as an LCD (Liquid Crystal Display).
  • the display device 203 displays various information based on the display signal from the CPU 201. For example, the display device 203 displays the type of odor, the intensity of the odor, the estimated time, and the like.
  • the microphone 204 is a device that receives an audio signal. When recognizing an audio signal recorded in advance or an audio signal input from the communication device 208, the information processing device 20 may not include the microphone 204.
  • the ROM 205 stores a program used to control the information processing apparatus 20, various setting information, and the like in a non-rewritable manner.
  • the RAM 206 is a volatile storage medium such as SDRAM (Synchronous Dynamic Random Access Memory).
  • SDRAM Serial Dynamic Random Access Memory
  • the RAM 206 functions as a work area of the CPU 201.
  • the storage device 207 is a rewritable storage device such as a storage medium made of a semiconductor such as a flash memory, or a storage medium that can be magnetically or optically recorded.
  • the storage device 207 stores a program used to control the information processing device 20.
  • the storage device 207 also functions as a pattern storage unit 78 and a log storage unit 84.
  • the communication device 208 exchanges data with the sensor device 30.
  • the communication device 208 may transmit and receive data to and from a server or the like via a network.
  • the program executed by the information processing apparatus 20 according to the present embodiment is stored, for example, on a computer connected to a network such as the Internet, and is provided by being downloaded via the network. Further, the program executed by the information processing apparatus 20 of the present embodiment may be provided by being incorporated in a portable storage medium or the like in advance.
  • the program executed by the information processing apparatus 20 has a module configuration including a first acquisition module, a second acquisition module, a difference calculation module, a determination module, an output module, and an estimation module.
  • the CPU 201 reads such a program from a storage medium or the like, and loads the respective modules into the RAM 206 (main storage device).
  • the CPU 201 functions as a first acquisition unit 72, a second acquisition unit 74, a difference calculation unit 76, a determination unit 80, an output unit 82, and an estimation unit 86 by executing such a program. Note that part or all of the first acquisition unit 72, the second acquisition unit 74, the difference calculation unit 76, the determination unit 80, the output unit 82, and the estimation unit 86 may be configured by hardware.

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Abstract

匂いを精度良く検出する。センシングシステムは、空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置と、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出部と、算出した差に基づき、空気の匂いを判定する判定部とを有する情報処理装置と、を備える。

Description

センシングシステム、車両、プログラム、情報処理装置、情報処理方法およびセンサ装置
　本発明は、センシングシステム、車両、プログラム、情報処理装置、情報処理方法およびセンサ装置に関する。
　近年、匂いセンサ素子の開発が広く行われている。例えば、匂いセンサ素子として、水晶振動子の表面に、匂いの原因物質を吸着する膜を設けたＱＣＭ（Quartz　Crystal　Microbalance）センサが知られている。ＡＴカットされた水晶振動子は、質量変化により共振周波数が変化する。ＱＣＭセンサは、ＡＴカットされた水晶振動子を振動させて共振周波数の変化量を検出することにより、原因物質の質量を検出する。
　また、それぞれが異なる原因物質の質量を検出する複数の匂いセンサ素子を備えるセンサ装置も知られている。このようなセンサ装置は、複数の原因物質のそれぞれの質量を出力することができる。情報処理装置は、このようなセンサ装置から出力された複数の原因物質のそれぞれの量を受け取り、受け取った複数の原因物質のそれぞれの量のパターンを予め登録されたパターンと比較する。これにより、情報処理装置は、匂いの種類を特定することができる。
　このようなセンサ装置は、例えば、ＩＯＴ（Internet　of　Things）技術等の情報処理技術と組み合わせることにより、例えば、室内または車両内の環境の管理、食品の衛生管理、工場の工程管理、および、人間またはペット等の体調管理等に適用することができる。
　特許文献１および特許文献２には、空気清浄装置のフィルタの交換時期を通知する技術が記載されている。特許文献３には、車両内の匂いに応じて車両の中の環境を制御する技術が記載されている。
特開平１１－１５６１３１号公報 特開２０００－２１０５１８号公報 特開２０１６－１９９０９８号公報
　ところで、車両の中の空間は、非常に狭く、密閉され、乗車者が長期間滞在する。このため、車両の中は、匂いが強くなる可能性が高い。車両の中の空間の匂いは、シートの汚れが原因の一つである。シートの汚れは、蓄積量が増えると除去が難しい。
　しかし、乗車者本人は、シートの汚れにより車両の中の空間の匂いが強くなったことを気づきにくい。従って、シートの汚れに気づいたときには、クリーニングしてもシートの汚れを除去しづらい状況となってしまう可能性がある。このため、シートの汚れ等を検出するために、シートの匂いを精度良く検出することが要求される。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、匂いを精度良く検出することができるセンシングシステム、車両、プログラム、情報処理装置、情報処理方法およびセンサ装置を提供することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るセンシングシステムは、空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出部と、算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する判定部とを有する情報処理装置と、を備える。
　本発明によれば、匂いを精度良く検出することができる。
図１は、実施形態に係るセンシングシステムを示す図である。 図２は、センサ装置の構成を示す図である。 図３は、センサユニットの構成の一例を示す図である。 図４は、匂いの判定処理を説明するための図である。 図５は、第１モードでの空気の流れを示す図である。 図６は、第２モードでの空気の流れを示す図である。 図７は、情報処理装置の機能構成を示す図である。 図８は、情報処理装置による匂いの検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図９は、情報処理装置の表示例を示す図である。 図１０は、情報処理装置による乗車者の匂いの検出処理の流れを示すフローチャートである。 図１１は、変形例に係るセンサ装置の構成の一部を示す図である。 図１２は、情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
　以下、図面を参照しながら本実施形態に係るセンシングシステム１０について説明する。
　図１は、実施形態に係るセンシングシステム１０を示す図である。センシングシステム１０は、対象物体を発生源とする匂いを精度良く検出する。本実施形態において、センシングシステム１０は、車両１８に適用される。車両１８に適用されたセンシングシステム１０は、車両１８の中（車内）のシート３２を発生源とする匂いを検出する。なお、センシングシステム１０は、車両１８内のシート３２に限らず、他の装置に適用されてもよい。例えば、センシングシステム１０は、ベッド、椅子またはトイレ等を発生源とする匂いを検出してもよい。
　センシングシステム１０は、情報処理装置２０と、少なくとも１つのセンサ装置３０とを備える。
　情報処理装置２０は、データ処理機能、通信機能および表示機能を有するコンピュータである。例えば、情報処理装置２０は、例えば、スマートフォン、タブレット、ウェアラブルコンピュータ、携帯電話またはノート型パソコン等のコンピュータである。また、情報処理装置２０は、車両１８の内部に設けられた専用または汎用のコンピュータであってもよい。また、情報処理装置２０は、通信装置を介して接続可能なサーバ等であってもよい。情報処理装置２０は、車両１８を使用するユーザ（乗車者）により使用される。
　少なくとも１つのセンサ装置３０のそれぞれは、上述の少なくとも１つの検出素子を含む。少なくとも１つの検出素子のそれぞれは、空気に含まれる匂いを感じさせる匂いの原因物質の量を検出する。検出素子は、原因物質の量として、原因物質の質量を検出する。これに代えて、検出素子は、原因物質の量として、原因物質の体積または分子量を検出してもよい。
　センサ装置３０は、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す信号を、無線通信により情報処理装置２０に送信する。例えば、センサ装置３０は、ＩＥＥＥ８０２．１１等の無線ＬＡＮ（Local　Area　Network）またはＩＥＥＥ８０２．１５等のデジタル機器用の近距離無線通信等により情報処理装置２０と通信可能である。また、情報処理装置２０が車両１８の中に設けられた専用または汎用のコンピュータである場合には、センサ装置３０は、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す信号を、有線通信により情報処理装置２０に送信してもよい。
　少なくとも１つのセンサ装置３０のそれぞれは、車両１８の中におけるシート３２に近接して取り付けられる。センサ装置３０は、例えば、シート３２における、座部、背もたれまたはヘッドレストの何れかに近接して取り付けられる。これにより、センサ装置３０は、シート３２（例えば、座部、背もたれまたはヘッドレスト）を発生源とする原因物質の量を検出することができる。
　車両１８が複数のシート３２を備える場合、センシングシステム１０は、複数のシート３２のそれぞれに対応して複数のセンサ装置３０を備えてもよい。また、センシングシステム１０は、シート３２における座部、背もたれまたはヘッドレストのそれぞれに対応して複数のセンサ装置３０を備えてもよい。
　情報処理装置２０は、少なくとも１つのセンサ装置３０のそれぞれから、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す信号を受信する。情報処理装置２０は、少なくとも１つのセンサ装置３０のそれぞれについて、受信した少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値に基づき、対象のセンサ装置３０が取り付けられた周囲の空気の匂いを検出する。例えば、情報処理装置２０は、取り付け位置の周囲の空気の匂いの種類および強度を判定する。
　そして、情報処理装置２０は、検出した匂いに基づき、センサ装置３０が取り付けられたシート３２（座部、背もたれまたはヘッドレスト）の匂いを表す情報を出力する。例えば、情報処理装置２０は、取り付けられたシート３２（座部、背もたれまたはヘッドレスト）の匂いの種類および強さを表す情報を出力する。さらに、情報処理装置２０は、過去における匂いの判定結果に基づき、センサ装置３０が取り付けられたシート３２（座部、背もたれまたはヘッドレスト）のクリーニング時期を推定して出力してもよい。
　図２は、センサ装置３０の構成を示す図である。センサ装置３０は、例えば、片手で持ち運び可能な程度の大きさである。例えば、センサ装置３０は、１辺が数ｍｍから数ｃｍ程度の大きさの筐体内に収納される。センサ装置３０の形状は一例であり、どのようであってもよい。
　センサ装置３０は、フィルタ３４と、第１ファン３６と、第２ファン３８と、センサユニット４０と、通信部４８と、制御部５０と、電池５２とを有する。
　フィルタ３４は、空気を通過させ、通過させた空気から匂いの原因物質を除去する。フィルタ３４は、検出対象の少なくとも１つの匂いの原因物質を除去する。なお、フィルタ３４は、検出対象の少なくとも１つの匂いの原因物質のうちの一部の匂いの原因物質を除去してもよい。
　第１ファン３６は、空気を取り込んで、取り込んだ空気をフィルタ３４を通過させてセンサユニット４０に供給する。例えば、第１ファン３６は、フィルタ３４とセンサユニット４０との間に配置され、フィルタ３４を通過した空気をセンサユニット４０に送り出す。なお、センサ装置３０は、第１ファン３６の空気の取り込み口が、対象物体（例えば、シート３２の座部、背もたれまたはヘッドレスト）の近傍に位置するように配置される。第１ファン３６は、対象物体の近傍から空気を取り込んで、フィルタ３４を通過させてセンサユニット４０に供給する。これにより、第１ファン３６は、対象物体に付着していた微小物質を含む空気を取り込んで、フィルタ３４を通過させてセンサユニット４０に供給することができる。
　第２ファン３８は、空気を取り込んで、取り込んだ空気をフィルタ３４を通過させずにセンサユニット４０に供給する。例えば、第２ファン３８は、空気の取り込み口とセンサユニット４０との間に配置され、フィルタ３４を通過していない空気をセンサユニット４０に送り出す。なお、センサ装置３０は、第２ファン３８の空気の取り込み口が、対象物体（例えば、シート３２の座部、背もたれまたはヘッドレスト）の近傍に位置するように配置される。第２ファン３８は、対象物体の近傍から空気を取り込んで、フィルタ３４を通過させずにセンサユニット４０に供給する。これにより、第２ファン３８は、対象物体に付着していた微小物質を含む空気を取り込んで、フィルタ３４を通過させずにセンサユニット４０に供給することができる。
　センサユニット４０は、上述の検出素子を少なくとも１つ含む。センサユニット４０には、フィルタ３４を通過した空気と、フィルタ３４を通過していない空気とが異なるタイミングで与えられる。少なくとも１つの検出素子のそれぞれは、フィルタ３４を通過した空気が与えられた場合に、匂いの原因物質の量を検出する。さらに、少なくとも１つの検出素子のそれぞれは、フィルタ３４を通過していない空気が与えられた場合にも、匂いの原因物質の量を検出する。
　センサユニット４０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値、および、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力する。具体的には、センサユニット４０は、第１ファン３６から送風されたフィルタ３４を通過した空気が与えられた場合における少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値、および、第２ファン３８から送風されたフィルタ３４を通過していない空気が与えられた場合における少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を出力する。
　なお、センサユニット４０が複数の検出素子を含む場合、複数の検出素子は、互いに異なる種類の素子である。
　例えば、センサユニット４０に含まれる何れか２つの検出素子は、互いに異なる種類の匂いの原因物質の量を検出する。例えば、第１の検出素子は、物質Ｘの量を検出し、第２の検出素子は、物質Ｙの量を検出する。また、例えば、センサユニット４０に含まれる何れか２つの検出素子は、同一の種類の匂いの原因物質の量を、異なる感度で検出してもよい。例えば、第１の検出素子は、物質Ｘの量を第１の感度で検出し、第２の検出素子は、物質Ｘの量を第１の感度より低い第２の感度で検出する。
　また、例えば、センサユニット４０に含まれる何れか２つの検出素子は、互いに異なる種類の組み合わせの複数の匂いの原因物質の量を検出してもよい。例えば、第１の検出素子は、物質Ｘと物質Ｙとの合計量を検出し、第２の検出素子は、物質Ｘと物質Ｚとの合計量を検出する。また、例えば、センサユニット４０に含まれる何れか２つの検出素子は、同一の種類の組み合わせの複数の匂いの原因物質の量を、異なる感度で検出してもよい。例えば、第１の検出素子は、物質Ｘと物質Ｙとの合計量を第１の感度で検出し、第２の検出素子は、物質Ｘと物質Ｙとの合計量を第１の感度より低い第２の感度で検出してもよい。
　通信部４８は、センサユニット４０により検出された信号を情報処理装置２０に送信する。すなわち、通信部４８は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す信号、および、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す信号を情報処理装置２０に送信する。
　制御部５０は、第１ファン３６、第２ファン３８、センサユニット４０および通信部４８の動作を管理および制御する。例えば、制御部５０は、第１ファン３６および第２ファン３８の動作開始タイミングおよび動作終了タイミングを制御する。
　電池５２は、第１ファン３６、第２ファン３８、通信部４８および制御部５０へ動作電力を供給する。なお、センサ装置３０は、電池５２に代えて、車両１８に備えられた電力源を取得する電力取得部を有してもよい。電力取得部は、第１ファン３６、第２ファン３８、センサユニット４０、通信部４８および制御部５０へ動作電力を供給する。
　図３は、センサユニット４０の構成を示す図である。本実施形態において、センサユニット４０は、空気に含まれる微小物質の質量を検出可能なＱＣＭセンサである。なお、センサユニット４０は、ＱＣＭセンサに限らず、半導体薄膜を用いたガスセンサ等の他の方式のセンサであってもよい。
　本実施形態において、センサユニット４０は、支持部５８と、少なくとも１つのガス検出素子６０と、駆動検出回路６２とを有する。支持部５８は、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれが取り付けられる。
　ガス検出素子６０は、検出素子の一例である。図３の例では、センサユニット４０は、異なる種類の６個のガス検出素子６０－Ａ～６０－Ｆを有する。例えば、６個のガス検出素子６０－Ａ～６０－Ｆのそれぞれは、異なる種類の匂いの原因物質を検出する。
　少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれは、圧電効果により振動可能にカットされた水晶振動子と、水晶振動子の両側の平面に設けられた２つの電極と、水晶振動子の平面の少なくとも一方に設けられた吸着膜とを含む。
　水晶振動子は、側面の一部が、振動可能に支持部５８に保持される。２つの電極は、駆動検出回路６２から交流電圧が印加される。吸着膜は、周囲の空気に含まれる特定の原因物質を吸着する。少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれは、互いに異なる物質を吸着する吸着膜を含む。具体的には、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれは、センサ装置３０の検出対象となる原因物質を吸着する吸着膜を含む。
　このようなガス検出素子６０は、２つの電極に共振周波数の交流電圧が印加されると、圧電効果により水晶振動子が振動する。水晶振動子の基本共振周波数は、質量および粘弾性により定まる。従って、吸着膜に原因物質が吸着されて質量が変化した場合、ガス検出素子６０は、吸着した質量の変化に応じて、基本共振周波数が変化する。
　駆動検出回路６２は、第１ファン３６または第２ファン３８の送風時において、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれに交流電圧を印加して、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれの基本共振周波数の変化を検出する。これにより、駆動検出回路６２は、少なくとも１つのガス検出素子６０のそれぞれ毎に、第１ファン３６または第２ファン３８による送風により与えられた空気に含まれる匂いの原因物質の質量を検出することができる。駆動検出回路６２は、検出値を通信部４８に与える。
　図４は、匂いの判定処理を説明するための図である。
　情報処理装置２０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す信号をセンサ装置３０から取得する。例えば、図４の例においては、情報処理装置２０は、ガス検出素子６０－Ａ、ガス検出素子６０－Ｂ、ガス検出素子６０－Ｃ、ガス検出素子６０－Ｄ、ガス検出素子６０－Ｅおよびガス検出素子６０－Ｆのそれぞれの検出値を表す信号を取得する。
　また、情報処理装置２０は、所定の種類の匂いが発生した場合に取得される、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す基準パターンを記憶している。例えば、図４の例においては、情報処理装置２０は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いのそれぞれが検出された場合におけるガス検出素子６０－Ａ～Ｆのそれぞれの検出値を表す基準パターンを記憶している。
　情報処理装置２０は、センサ装置３０から取得した信号に含まれる、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す検出パターンと、予め記憶している所定の種類の匂いが発生した場合の少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す基準パターンとをマッチングする。そして、情報処理装置２０は、センサ装置３０から取得した検出パターンが、基準パターンとマッチングする場合、センサ装置３０に与えられた空気の匂いが、所定の種類の匂いであると判定する。情報処理装置２０は、複数の種類の匂いについて基準パターンを記憶しておき、１つの検出パターンが何れの匂いの基準パターンにマッチングするかを判定してもよい。例えば、図４の例においては、情報処理装置２０は、センサ装置３０に与えられた空気の匂いが、カビ臭であると判定している。
　さらに、情報処理装置２０は、それぞれの種類の匂いについて、匂いの強さもマッチングにより判定してもよい。例えば、情報処理装置２０は、匂いの種類毎且つ匂いの強さ毎に基準パターンを記憶しておき、センサ装置３０から取得した検出パターンと、予め記憶している匂いの種類毎且つ匂いの強さ毎の基準パターンとをマッチングしてもよい。
　また、情報処理装置２０は、所定の種類の匂いが発生しているとユーザが感じた時に得られた検出パターンを教師データとして、予め記憶している基準パターンを、学習処理により更新してもよい。情報処理装置２０は、複数の匂いの種類毎および匂いの強さ毎の基準パターンをサーバ等から定期的に取得して、記憶している基準パターンを更新してもよい。
　情報処理装置２０は、このようなパターンマッチングに代えて、他の方法で匂いの種類および強さを判定してもよい。例えば、情報処理装置２０は、ニューラルネットワーク等の技術を用いて匂いの種類および匂いの強さを判定してもよい。
　なお、図４の例では、センサ装置３０が、６種類のガス検出素子６０－Ａ～６０－Ｆの検出値を出力する例を示している。しかし、センサ装置３０は、６種類よりも少ない数、または、６種類よりも多い数の検出素子の検出値を出力してもよい。また、図４の例では、加齢臭、カビ臭および汗の匂いを判定する例を示している。しかし、情報処理装置２０は、これら以外の匂いを判定してもよい。また、本実施形態のセンサ装置３０は、１個の検出素子の検出値を出力してもよい。
　ここで、センサ装置３０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値、および、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力する。そして、センサ装置３０は、これらの検出値を情報処理装置２０へと出力する。
　情報処理装置２０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第１パターンと、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第２パターンとの差分を表す差分パターンを算出する。そして、情報処理装置２０は、差分パターンに基づき、空気の匂いを検出する。例えば、情報処理装置２０は、差分パターンを、予め記憶している基準パターンに対してマッチングを行い、空気の匂いの種類および強さを判定する。
　図５は、第１モードでの空気の流れを示す図である。センサ装置３０の制御部５０は、匂いの検出時において、第１モードと第２モードとを切り換える。第１モードでは、制御部５０は、第１ファン３６を動作させて第２ファン３８を停止させる。そして、センサユニット４０は、第１モードにおいて、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれを用いて、第１ファン３６から送風された空気から匂いの原因物質の量を検出する。これにより、センサユニット４０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力することができる。
　図６は、第２モードでの空気の流れを示す図である。第２モードでは、制御部５０は、第１ファン３６を停止させて第２ファン３８を動作させる。そして、センサユニット４０は、このような第２モードにおいて、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれを用いて、第２ファン３８から送風された空気から匂いの原因物質の量を検出する。これにより、センサユニット４０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力することができる。
　図７は、情報処理装置２０の機能構成を示す図である。情報処理装置２０は、所定のアプリケーションプログラムを実行することにより、図７に示す各ブロックに示す機能を実現する。
　このような機能を実現した情報処理装置２０は、第１取得部７２と、第２取得部７４と、差分算出部７６と、パターン記憶部７８と、判定部８０と、出力部８２と、ログ記憶部８４と、推定部８６とを有する。
　第１取得部７２は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す信号を取得する。第２取得部７４は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す信号を取得する。なお、第１取得部７２および第２取得部７４は、共通のハードウェアにより実現されてもよいし、別々のハードウェアにより実現されてもよい。
　差分算出部７６は、第１取得部７２により取得された少なくとも１つの検出素子の検出値を表す第１パターンと、第２取得部７４により取得された少なくとも１つの検出素子の検出値を表す第２パターンとの差を表す差分パターンを算出する。すなわち、差分算出部７６は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第１パターンと、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第２パターンとの差を表す差分パターンを算出する。
　例えば、差分算出部７６は、第２パターンに含まれる少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値から、第１パターンに含まれる対応する検出素子の検出値を減算する。このように算出された差分パターンは、原因物質以外の物質が吸着膜に吸着したこと等により生じるノイズおよびセンサ装置３０のオフセット等の誤差成分を除いた、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す。
　パターン記憶部７８は、複数の種類の匂い毎に、１以上の基準パターンを紐付けて記憶する。基準パターンは、少なくとも１つの検出素子のそれぞれの、対応する種類の匂いの空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す。例えば、パターン記憶部７８は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いのそれぞれが検出された場合における、センサ装置３０により取得される少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値を表す基準パターンを記憶する。なお、パターン記憶部７８は、このような種類の匂いに限らず、他の匂いのパターンを記憶してもよい。さらに、パターン記憶部７８は、それぞれの種類の匂いについて、匂いの強さ毎に基準パターンを記憶してもよい。
　判定部８０は、差分パターンと、パターン記憶部７８に記憶されている１または複数の基準パターンとの間でマッチングを行う。そして、判定部８０は、差分パターンが、何れかの基準パターンとマッチングする場合、何れか種類の匂いであると判定する。より具体的には、判定部８０は、１または複数の基準パターンのうち、差分パターンと一致または所定の範囲内となる何れかの基準パターンを選択する。そして、判定部８０は、選択した基準パターンに対応する種類の匂いであると判定する。
　なお、パターンがマッチングする場合とは、２つのパターンが完全に一致した場合のみならず、所定の誤差以下で一致する場合、または、複数の基準パターンのうち最も近い基準パターンを選択する場合等を含む。さらに、判定部８０は、それぞれの種類の匂いについて、匂いの強さを判定してもよい。これにより、判定部８０は、匂いの種類および匂いの強さを判定することができる。また、判定部８０は、このようなパターンマッチングに限らず、他の方法で匂いの種類および匂いの強さを判定してもよい。例えば、判定部８０は、ニューラルネットワーク等を用いて差分パターンにマッチングする匂いの種類および匂いの強さを判定してもよい。
　出力部８２は、判定部８０により判定された空気の匂いを示す情報を出力する。例えば、出力部８２は、匂いの種類および匂いの強さを出力する。例えば、出力部８２は、表示部に、判定された匂いの種類および匂いの強さを表示させる。なお、出力部８２は、匂いの種類および匂いの強さを示す情報を、音声により出力させてもよいし、ネットワークを介して他の装置に送信してもよい。また、出力部８２は、匂いの発生源の匂いの種類および匂いの強さに基づき、対象物体であるシート３２（例えば、座部、背もたれまたはヘッドレスト）の汚染度を判定し、判定した汚染度を表示してもよい。
　ログ記憶部８４は、差分算出部７６により算出された差分パターンを、差分パターンの基となる少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値の取得時刻に対応付けて記憶する。さらに、ログ記憶部８４は、過去に算出された差分パターンおよび取得時刻も対応付けて記憶する。なお、ログ記憶部８４は、差分パターンに代えて、第１パターンおよび第２パターンを記憶してもよい。
　推定部８６は、ログ記憶部８４に記憶されている差分パターンおよび対応する取得時刻に基づき、任意の時刻において算出されると予測される差分パターンを推定する。例えば、推定部８６は、任意の第１時刻より前の少なくとも１つの差分パターンに基づき、第１時刻における差分パターンを推定する。例えば、推定部８６は、差分パターンに含まれる複数の差分検出値のそれぞれについて、差分検出値の時間変化を表す関数を同定し、同定した関数に第１時刻を代入する。これにより、推定部８６は、第１時刻における差分パターンを推定することができる。
　さらに、推定部８６は、第１時刻における差分パターンと、パターン記憶部７８に記憶されたパターンとのマッチングを行い、第１時刻において発生する匂いを推定する。例えば、推定部８６は、第１時刻における匂いの種類および強さを推定する。
　そして、推定部８６により第１時刻において発生する匂いが推定された場合、出力部８２は、第１時刻において発生する匂いの推定結果を出力する。例えば、出力部８２は、表示部に、第１時刻において発生する匂いの推定結果を表示させる。
　また、さらに、推定部８６は、ログ記憶部８４に記憶されている複数の差分パターンおよび対応する複数の取得時刻に基づき、所定の種類の匂いが発生する時刻を推定してもよい。例えば、推定部８６は、所定の種類の匂いが、所定の強さとなる時刻を推定する。この場合、例えば、推定部８６は、差分パターンに含まれる複数の差分検出値のそれぞれについて、差分検出値の時間変化を表す関数を同定する。そして、複数の差分検出値のそれぞれの時間変化を表す関数に基づき、複数の差分検出値のパターンが、パターン記憶部７８に記憶されているパターンにマッチングする時刻を算出する。
　そして、推定部８６により所定の種類の匂いが発生する時刻が推定された場合、出力部８２は、所定の種類の匂いが発生する時刻を出力する。例えば、出力部８２は、表示部に、所定の種類の匂いが発生する時刻を表示させる。また、出力部８２は、所定の種類の匂いが発生する時刻において、対象物体であるシート３２（座部、背もたれまたはヘッドレスト）の交換またはクリーニングを促す情報を出力してもよい。
　なお、センシングシステム１０が複数のセンサ装置３０を備える場合、情報処理装置２０は、複数のセンサ装置３０のそれぞれについて、各ブロックでの処理を実行させる。また、情報処理装置２０は、所定時間毎にセンサ装置３０に第１パターンおよび第２パターンを取得させ、所定時間毎に取得した第１パターンおよび第２パターンに基づき各ブロックでの処理を実行させてもよい。
　図８は、情報処理装置２０による匂いの検出処理の流れの一例を示すフローチャートである。情報処理装置２０は、複数のセンサ装置３０のそれぞれ毎、且つ、所定時間毎に、例えば、図８のステップＳ１１からステップＳ１７の処理を実行する。情報処理装置２０は、車両１８が使用されないタイミング、例えば、深夜または早朝等に、一日に１回程度、図８のステップＳ１１からステップＳ１７の処理を実行する。
　まず、ステップＳ１１において、情報処理装置２０は、車両１８の中に乗車者が存在するか否かを判断する。情報処理装置２０は、車両１８の中に乗車者が存在する場合（Ｓ１１のＹｅｓ）、処理をステップＳ１１で待機するか、または、本フローを終了する。
　車両１８の中に乗車者が存在しない場合（Ｓ１１のＮｏ）、情報処理装置２０は、処理をステップＳ１２に進める。ステップＳ１２において、情報処理装置２０は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第１パターンを取得する。続いて、ステップＳ１３において、情報処理装置２０は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第２パターンを取得する。
　続いて、ステップＳ１４において、情報処理装置２０は、第１パターンと第２パターンとの差を表す差分パターンを算出する。例えば、情報処理装置２０は、第２パターンに含まれる少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値から、第１パターンに含まれる対応する検出素子のそれぞれの検出値を減算することにより、差分パターンを算出する。
　続いて、ステップＳ１５において、情報処理装置２０は、差分パターンを基準パターンとマッチングすることにより匂いを検出する。例えば、情報処理装置２０は、匂いの種類および匂いの強さを判定する。
　続いて、ステップＳ１６において、情報処理装置２０は、過去に算出した複数の差分パターンおよび対応する複数の取得時刻に基づき、所定の種類の匂いが所定の匂いの強さとなる時刻を推定する。
　続いて、ステップＳ１７において、情報処理装置２０は、判定された匂いを示す情報を出力する。例えば、情報処理装置２０は、表示部に、判定された匂いの種類および強さを示す情報を表示する。さらに、ステップＳ１７において、情報処理装置２０は、所定の種類の匂いが所定の匂いの強さとなる時刻を表示する。
　情報処理装置２０は、ステップＳ１７の処理を終えると本フローを終了する。なお、情報処理装置２０は、センシングシステム１０が複数のセンサ装置３０を備える場合には、以上の処理を複数のセンサ装置３０のそれぞれ毎に実行する。また、情報処理装置２０は、以上の処理を、所定時間毎に繰り返して実行する。
　図９は、情報処理装置２０の表示例を示す図である。情報処理装置２０は、シート３２のヘッドレストに取り付けられたセンサ装置３０に対してステップＳ１１からステップＳ１７の処理を実行した場合、例えば、図９に示すような画像を表示する。
　情報処理装置２０は、例えば、加齢臭、カビ臭および汗の匂いが発生しているか否かを判定する。さらに、情報処理装置２０は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いのそれぞれの匂いの強さも判定する。そして、情報処理装置２０は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いのそれぞれの匂いの強さを示す情報を表示する。
　また、情報処理装置２０は、加齢臭、カビ臭および汗の匂いの何れかが、所定の強さとなる時期を推定する。情報処理装置２０は、推定した時期を、ヘッドレストのクリーニング時期を表す情報として表示する。
　図１０は、情報処理装置２０による乗車者の匂いの検出処理の流れを示すフローチャートである。情報処理装置２０は、さらに、図１０のステップＳ２１からステップＳ２７の処理を実行して、乗車者の匂いを判定してもよい。
　まず、ステップＳ２１において、情報処理装置２０は、車両１８に乗車者が乗車したか否かを判断する。例えば、情報処理装置２０は、キーを用いてドアが開けられたタイミング、キーを用いて車両１８を起動したタイミング、または、ハンドルを握ったタイミングを、乗車者が乗車したタイミングとして判断する。
　車両１８に乗車者が乗車していない場合（Ｓ２１のＮｏ）、情報処理装置２０は、処理をステップＳ２１で待機する。車両１８に乗車者が乗車した場合（Ｓ２１のＹｅｓ）、情報処理装置２０は、処理をステップＳ２２に進める。
　ステップＳ２２において、情報処理装置２０は、乗車者を特定する。例えば、情報処理装置２０は、車両１８に搭載された車載カメラ等により撮像された画像に基づき顔認証または光彩認証等を行って、乗車者が予め登録されたユーザであるかを認証してもよい。また、例えば、情報処理装置２０は、車両１８に搭載された指紋画像センサにより撮像された画像に基づき指紋認証を行って、乗車者が予め登録されたユーザであるかを認証してもよい。
　情報処理装置２０は、認証が成功した場合には、ステップＳ２３以降の処理を進める。また、情報処理装置２０は、認証が失敗した場合には、ステップＳ２２で処理を終了してもよいし、乗車者を特定せずにステップＳ２３以降の処理を進めてもよい。
　ステップＳ２３において、情報処理装置２０は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第１パターンを取得する。続いて、ステップＳ２４において、情報処理装置２０は、センサ装置３０から、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表す第２パターンを取得する。
　続いて、ステップＳ２５において、情報処理装置２０は、第１パターンと第２パターンとの差を表す差分パターンを算出する。なお、情報処理装置２０は、車両１８に乗車者が乗車したタイミングの差分パターンと、車両１８に乗車者が乗車する前（乗車者が不存在の時）の差分パターンとの差を表す２回差分パターンを算出してもよい。これにより、情報処理装置２０は、車両１８に乗車者が乗車することにより増加した匂いをより精度良く検出することができる。
　続いて、ステップＳ２６において、情報処理装置２０は、差分パターン（または２回差分パターン）を基準パターンとマッチングすることにより匂いを検出する。例えば、情報処理装置２０は、匂いの種類および匂いの強さを判定する。
　続いて、ステップＳ２７において、情報処理装置２０は、判定された空気の匂いを示す情報を、例えば、特定した乗車者に関するユーザ情報とともに、健康管理用のアプリケーションプログラムに通知する。そして、体調管理用のアプリケーションプログラムは、取得した匂いを示す情報をユーザ情報に対応付けて記憶する。さらに、健康管理用のアプリケーションプログラムは、取得した匂いを示す情報に基づき乗車者の体調または健康状態を判定し、判定結果を表示してもよい。
　図１１は、変形例に係るセンサ装置３０の構成の一部を示す図である。センサユニット４０は、図２に示す構成に代えて、図１１に示す構成であってもよい。図１１に示す変形例に係るセンサユニット４０は、第１センサ９４と、第２センサ９６とを含む。第１センサ９４および第２センサ９６のそれぞれは、図３で示したセンサユニット４０と同一の構成である。
　変形例において、第１ファン３６は、外部から空気を取り込んで、取り込んだ空気をフィルタ３４を通過させて第１センサ９４に供給する。第２ファン３８は、外部から空気を取り込んで、取り込んだ空気をフィルタ３４を通過させずに第２センサ９６に供給する。すなわち、フィルタ３４を通過した空気は、第１センサ９４には供給されるが、第２センサ９６には供給されない。また、フィルタ３４を通過していない空気は、第２センサ９６には供給されるが、第１センサ９４には供給されない。例えば、変形例に係るセンサ装置３０は、第１ファン３６および第１センサ９４と、第２ファン３８および第２センサ９６とを区切る壁６８を有する。
　第１センサ９４は、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれを用いて、第１ファン３６から送風された空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する。これにより、第１センサ９４は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力することができる。
　第２センサ９６は、内蔵する少なくとも１つの検出素子のそれぞれを用いて、第２ファン３８から送風された空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する。これにより、第２センサ９６は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力することができる。
　（実施形態の効果）
　以上、本実施形態に係るセンシングシステム１０について説明した。このような本実施形態に係るセンシングシステム１０は、例えば次のような効果を奏する。
　本実施形態に係るセンシングシステム１０は、対象物体であるシート３２（例えば、座部、背もたれまたはヘッドレスト）を発生源とする匂い（例えば、匂いの種類および強さ）を判定することができる。特に、センシングシステム１０は、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、少なくとも１つの検出素子のそれぞれのフィルタ３４を通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差に基づき、匂いを判定する。これにより、センシングシステム１０は、例えば、原因物質以外の物質が吸着膜に吸着したこと等により生じるノイズおよびセンサ装置３０のオフセット等の誤差成分を除くことができる。これにより、センシングシステム１０は、精度良く匂いを検出することができる。
　また、本実施形態に係るセンシングシステム１０は、対象物体に近接してセンサ装置３０を取り付けることができるので、対象物体の匂いを精度良く判定することができる。また、センシングシステム１０は、乗車者が存在しないタイミングにおいて測定をするので、乗車者からの匂いを排除して、対象物体の匂いを判定することができる。
　また、本実施形態に係るセンシングシステム１０は、所定の匂いが発生する時期（例えば、所定の種類の匂いが所定の強さとなる時期）を推定するので、使用者に、適切なタイミングで、対象物体のクリーニングをさせることができる。これにより、本実施形態に係るセンシングシステム１０は、使用者のクリーニングの負担を軽減し、また、対象物体に汚れが蓄積して除去が困難となってしまう事態を回避することができる。
　また、本実施形態に係るセンシングシステム１０は、乗車者が車両１８の中に入ったタイミングにおいて匂いを測定することにより、乗車者の匂いを判定することができる。また、センシングシステム１０は、車両１８等の使用者が特定可能な空間にセンサ装置３０を備えるので、個人を特定して、乗車者の匂いを判定することができる。これにより、センシングシステム１０は、検出した匂いを個人の健康管理情報等に用いることができる。
　（情報処理装置２０のハードウェア構成）
　図１２は、情報処理装置２０のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置２０は、一例として、一般のコンピュータと同様のハードウェア構成により実現される。情報処理装置２０は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）２０１と、操作装置２０２と、表示装置２０３と、マイクロフォン２０４と、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）２０５と、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）２０６と、記憶装置２０７と、通信装置２０８と、バス２０９とを備える。各部は、バス２０９により接続される。
　ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０６の所定領域を作業領域としてＲＯＭ２０５または記憶装置２０７に予め記憶された各種プログラムとの協働により各種処理を実行し、情報処理装置２０を構成する各部の動作を統括的に制御する。また、ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０５または記憶装置２０７に予め記憶されたプログラムとの協働により、操作装置２０２、表示装置２０３、マイクロフォン２０４および通信装置２０８等を動作させる。
　操作装置２０２は、タッチパネル、マウスやキーボード等の入力デバイスであって、ユーザから操作入力された情報を指示信号として受け付け、その指示信号をＣＰＵ２０１に出力する。
　表示装置２０３は、ＬＣＤ（Liquid　Crystal　Display）等の表示部である。表示装置２０３は、ＣＰＵ２０１からの表示信号に基づいて、各種情報を表示する。例えば、表示装置２０３は、匂いの種類、匂いの強さおよび推定時期等を表示する。
　マイクロフォン２０４は、音声信号を入力するデバイスである。予め記録された音声信号または通信装置２０８から入力される音声信号を認識する場合には、情報処理装置２０は、マイクロフォン２０４を備えなくてもよい。
　ＲＯＭ２０５は、情報処理装置２０の制御に用いられるプログラムおよび各種設定情報等を書き換え不可能に記憶する。ＲＡＭ２０６は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous　Dynamic　Random　Access　Memory）等の揮発性の記憶媒体である。ＲＡＭ２０６は、ＣＰＵ２０１の作業領域として機能する。
　記憶装置２０７は、フラッシュメモリ等の半導体による記憶媒体、磁気的または光学的に記録可能な記憶媒体等の書き換え可能な記録装置である。記憶装置２０７は、情報処理装置２０の制御に用いられるプログラムを記憶する。また、記憶装置２０７は、パターン記憶部７８およびログ記憶部８４として機能する。
　通信装置２０８は、センサ装置３０とデータの送受信をする。また、通信装置２０８は、ネットワークを介してサーバ等とデータの送受信をしてもよい。
　本実施形態の情報処理装置２０で実行されるプログラムは、例えば、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供される。また、本実施形態の情報処理装置２０で実行されるプログラムは、持ち運び可能な記憶媒体等に予め組み込んで提供されてもよい。
　本実施形態の情報処理装置２０で実行されるプログラムは、第１取得モジュールと、第２取得モジュールと、差分算出モジュールと、判定モジュールと、出力モジュールと、推定モジュールとを含むモジュール構成となっている。ＣＰＵ２０１（プロセッサ）は、記憶媒体等からこのようなプログラムを読み出して、上記各モジュールをＲＡＭ２０６（主記憶装置）にロードする。そして、ＣＰＵ２０１（プロセッサ）は、このようなプログラムを実行することにより、第１取得部７２、第２取得部７４、差分算出部７６、判定部８０、出力部８２および推定部８６として機能する。なお、第１取得部７２、第２取得部７４、差分算出部７６、判定部８０、出力部８２および推定部８６の一部または全部がハードウェアにより構成されていてもよい。
　以上、本発明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、発明の範囲を限定することは意図していない。実施形態は、種々の変更を行うことができる。
１０　センシングシステム
１８　車両
２０　情報処理装置
３０　センサ装置
３２　シート
３４　フィルタ
３６　第１ファン
３８　第２ファン
４０　センサユニット
４８　通信部
５０　制御部
５２　電池
５８　支持部
６０　ガス検出素子
６２　駆動検出回路
６８　壁
７２　第１取得部
７４　第２取得部
７６　差分算出部
７８　パターン記憶部
８０　判定部
８２　出力部
８４　ログ記憶部
８６　推定部
９４　第１センサ
９６　第２センサ

Claims (11)

  1. 　空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置と、
    　前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出部と、算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する判定部とを有する情報処理装置と、
    　を備えるセンシングシステム。
  2. 　前記センサ装置は、
    　前記フィルタを通過させて前記センサユニットに供給する第１ファンと、
    　前記フィルタを通過させずに前記センサユニットに供給する第２ファンと、
    　をさらに有する請求項１に記載のセンシングシステム。
  3. 　前記センサ装置は、前記第１ファンを動作させて前記第２ファンを停止させる第１モードと、前記第１ファンを停止させて前記第２ファンを動作させる第２モードとを切り換える制御部をさらに有し、
    　前記差分算出部は、前記第１モードにおける前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値と、前記第２モードにおける前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの検出値との差を算出する
    　請求項２に記載のセンシングシステム。
  4. 　前記情報処理装置は、複数の種類の匂い毎に、１以上の基準パターンを紐付けて記憶するパターン記憶部をさらに有し、
    　前記基準パターンは、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの、対応する匂いの空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を表し、
    　前記判定部は、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を表す差分パターンと、前記基準パターンとをマッチングして、空気の匂いの種類を判定する
    　請求項１から３の何れか１項に記載のセンシングシステム。
  5. 　前記情報処理装置は、前記差分パターンと前記差分パターンの基となる前記少なくとも１つの検出素子の検出値の取得時刻とに基づき、前記取得時刻より後の第１時刻における前記差分パターンを推定し、前記第１時刻における空気の匂いを判定する推定部をさらに有する
    　請求項４に記載のセンシングシステム。
  6. 　乗車者が座るシートと、
    　前記シートに近接して設けられたセンサ装置と、
    　を備え、
    　前記センサ装置は、
    　空気に含まれる少なくとも１つの匂いの原因物質を除去するフィルタと、
    　前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値、および、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を出力するセンサユニットと、
    　を有する車両。
  7. 　前記センサユニットは、車内に乗車者が存在しない場合に、前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量、および、前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する
    　請求項６に記載の車両。
  8. 　情報処理装置に、
    　空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得する第１取得ステップと、
    　前記センサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得する第２取得ステップと、
    　前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出ステップと、
    　算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する判定ステップと、
    　を実行させるためのプログラム。
  9. 　空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得する第１取得部と、
    　前記センサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得する第２取得部と、
    　前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出する差分算出部と、
    　算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する判定部と、
    　を備える情報処理装置。
  10. 　空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットとを有するセンサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得し、
    　前記センサ装置から、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値を取得し、
    　前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値との差を算出し、
    　算出した前記差に基づき、空気の匂いを判定する
    　情報処理方法。
  11. 　車両における乗車者が座るシートに設けられるセンサ装置であって、
    　空気に含まれる匂いの原因物質を除去するフィルタと、
    　空気に含まれる匂いの原因物質の量を検出する少なくとも１つの検出素子を含むセンサユニットと、
    　を有し、
    　前記センサユニットは、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過した空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値と、前記少なくとも１つの検出素子のそれぞれの前記フィルタを通過していない空気に含まれる匂いの原因物質の量を示す検出値とを出力する
    　センサ装置。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020246276A1 (ja) * 2019-06-03 2020-12-10 Ｉ－Ｐｅｘ株式会社 物質検出システム及び物質検出方法
US11636870B2 (en) 2020-08-20 2023-04-25 Denso International America, Inc. Smoking cessation systems and methods
US11760169B2 (en) 2020-08-20 2023-09-19 Denso International America, Inc. Particulate control systems and methods for olfaction sensors
US11760170B2 (en) 2020-08-20 2023-09-19 Denso International America, Inc. Olfaction sensor preservation systems and methods
US11813926B2 (en) 2020-08-20 2023-11-14 Denso International America, Inc. Binding agent and olfaction sensor
US11828210B2 (en) 2020-08-20 2023-11-28 Denso International America, Inc. Diagnostic systems and methods of vehicles using olfaction
US11881093B2 (en) 2020-08-20 2024-01-23 Denso International America, Inc. Systems and methods for identifying smoking in vehicles
US11932080B2 (en) 2020-08-20 2024-03-19 Denso International America, Inc. Diagnostic and recirculation control systems and methods

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7396239B2 (ja) * 2020-09-23 2023-12-12 トヨタ自動車株式会社 情報処理システムおよび情報処理方法
CN115131944A (zh) * 2021-03-26 2022-09-30 本田技研工业株式会社 车用遗落报警装置
DE102021213970A1 (de) 2021-12-08 2023-06-15 Zf Friedrichshafen Ag Computer-implementiertes Verfahren und Vorrichtung zum Zuordnen einer Geruchssubtanz eines zu untersuchenden Gases zu einem elektrischen Geruchssignal
DE102022201915A1 (de) 2022-02-24 2023-08-24 Zf Friedrichshafen Ag Steuergerät, Bausatz, Verfahren und Computerprogramm für ein Transportsystem zum gezielten Regeln und/oder Steuern einer Zu- und/oder Abluft und Transportsystem

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005147793A (ja) * 2003-11-13 2005-06-09 Futaba Electronics:Kk 匂い測定装置
WO2008018283A1 (fr) * 2006-08-09 2008-02-14 Panasonic Electric Works Co., Ltd. Système générateur d'ions embarqué
JP2008032607A (ja) * 2006-07-31 2008-02-14 Kyushu Univ 硫化物の悪臭を高感度で検知するセンサ
JP2009240976A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Chugoku Electric Power Co Inc:The クラゲ溶解機、クラゲ処理システム、及び、クラゲ処理システムの制御方法
JP2011145815A (ja) * 2010-01-13 2011-07-28 Toyota Motor Corp 警告システム、車両側装置、車載警告装置、警告方法
US20170000277A1 (en) * 2015-06-30 2017-01-05 International Business Machines Corporation Managing a condition of a selection of clothing items
US20170080374A1 (en) * 2015-09-18 2017-03-23 Honeywell International Inc. Method to use ultrafine particulate matter detection and measurement to control air supply system contaminant delivery to the aircraft cabin environment
JP2017161300A (ja) * 2016-03-08 2017-09-14 株式会社デンソー 乗り物用臭い判別システム

Family Cites Families (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2723209B2 (ja) 1992-05-07 1998-03-09 日本電信電話株式会社 混合ガス判別方法
US5675070A (en) * 1996-02-09 1997-10-07 Ncr Corporation Olfatory sensor identification system and method
JPH1115613A (ja) 1997-06-20 1999-01-22 Canon Inc 画像出力装置及びその制御方法
US6672129B1 (en) * 1997-10-22 2004-01-06 Microfab Technologies, Inc. Method for calibrating a sensor for measuring concentration of odors
JP2000019137A (ja) 1998-07-01 2000-01-21 Sanyo Electric Co Ltd コーヒー品質測定装置
WO2000029829A1 (en) * 1998-11-16 2000-05-25 California Institute Of Technology Simultaneous determination of equilibrium and kinetic properties
JP4230039B2 (ja) 1999-01-22 2009-02-25 三菱電機株式会社 フィルタ汚れ検知装置及びフィルタを備えた空調装置
JP3074494U (ja) * 1999-06-01 2001-01-19 株式会社双葉エレクトロニクス 携帯型匂い測定装置
JP3501109B2 (ja) * 2000-07-03 2004-03-02 株式会社島津製作所 におい測定装置
JP3882720B2 (ja) 2002-02-19 2007-02-21 株式会社島津製作所 におい測定装置
JP2005083960A (ja) 2003-09-10 2005-03-31 Noritz Corp 湿度検出装置
EP1566633B1 (en) * 2004-02-23 2008-06-04 Alpha M.O.S. Measuring the intensity of odours
JP2006015907A (ja) * 2004-07-02 2006-01-19 Kuretomu:Kk 自動車用ハンドルカバー
KR20070103756A (ko) 2005-02-14 2007-10-24 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 향을 개선하기 위한 차량 악세사리
US7805958B2 (en) * 2005-06-29 2010-10-05 Martin Bratcher Portable air conditioner
US7578925B2 (en) * 2005-12-07 2009-08-25 Ford Global Technologies, Llc System and method for updating a baseline output of a gas sensor
US8083575B2 (en) * 2007-09-25 2011-12-27 Hong Min Kim Car interior odor air ventilation system
DE102008054462A1 (de) * 2008-12-10 2010-06-17 BSH Bosch und Siemens Hausgeräte GmbH Wäschebehandlungsgerät mit Gassensor und Verfahren zur Behandlung von Wäsche
US8493216B2 (en) * 2008-12-16 2013-07-23 International Business Machines Corporation Generating deportment and comportment cohorts
US8219554B2 (en) * 2008-12-16 2012-07-10 International Business Machines Corporation Generating receptivity scores for cohorts
US8880448B2 (en) * 2009-07-23 2014-11-04 Yeda Research And Development Co. Ltd. Predicting odor pleasantness with an electronic nose
JP5533378B2 (ja) * 2010-07-13 2014-06-25 セイコーエプソン株式会社 周波数計測装置、並びに同装置を備えるニオイセンサー及び電子機器
RU2595288C2 (ru) 2011-07-13 2016-08-27 Конинклейке Филипс Н.В. Устройство обнаружения газа
CA2788034A1 (en) * 2011-08-25 2013-02-25 Radu Muresan Electronic nose apparatus
TWI458464B (zh) * 2012-02-01 2014-11-01 Nat Univ Tsing Hua 可早期偵測及辨識肺炎種類之呼吸器、其氣體辨識晶片、及其氣體辨識方法
US10839440B2 (en) * 2012-05-07 2020-11-17 Hannah Elizabeth Amin Mobile communications device with electronic nose
FR2992065B1 (fr) * 2012-06-18 2022-01-21 Univ De Lorraine Procede de transcription d'une odeur ou un arome en une description colorimetrique et procede de transcription d'une description colorimetrique en une liste de molecules
US9140677B2 (en) * 2012-08-13 2015-09-22 Massachusetts Institute Of Technology Methods and apparatus for artificial olfaction
US20150268158A1 (en) * 2014-03-21 2015-09-24 Battelle Memorial Institute Gas Sensor and Method for Sensing Presence of Ethanol Vapor in a Cabin
CN103913484B (zh) * 2014-04-08 2016-06-08 广州城市职业学院 鱼露分类鉴别的方法
WO2016031080A1 (ja) 2014-08-29 2016-03-03 株式会社アロマビット 嗅覚システム、匂い識別装置、匂い識別方法
CN104180855B (zh) * 2014-09-09 2017-06-20 哈尔滨工程大学 一种用于移动机器人近地感知的组合传感器装置
JP6286574B2 (ja) 2014-10-02 2018-02-28 シャープ株式会社 信号処理装置、信号処理方法およびコンピュータプログラム
KR101637773B1 (ko) * 2014-12-11 2016-07-07 현대자동차주식회사 냄새 감성 판정 장치 및 방법
JP2016199098A (ja) 2015-04-08 2016-12-01 本田技研工業株式会社 芳香発生装置
DE102015208443A1 (de) * 2015-05-06 2016-11-10 Robert Bosch Gmbh Filter für ein Atemluftanalysegerät, Atemluftanalysegerät und Verfahren zum Überwachen eines Filters
CN105241821B (zh) * 2015-08-07 2019-02-05 江苏大学 一种基于气味光谱成像技术的轻微腐烂水果快速鉴别方法
DE102016202609B4 (de) * 2016-02-19 2024-03-21 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Mobilgerät zum Bestimmen eines Bestandteils in Umgebungsluft
US20190227053A1 (en) * 2016-06-24 2019-07-25 New York University Bio-electric nose
US10604257B2 (en) * 2016-06-28 2020-03-31 International Business Machines Corporation Unmanned aerial vehicle for air sampling
CN106950293A (zh) * 2017-02-09 2017-07-14 上海应用技术大学 一种中药鸡汤的香气差异比较方法
CN106706863A (zh) 2017-03-03 2017-05-24 上海赛菲环境科技股份有限公司 一种传感器组室内空气监测系统
WO2018208297A1 (en) * 2017-05-10 2018-11-15 Ford Global Technologies, Llc Transportation system using odor preferences
US10710429B2 (en) * 2017-08-24 2020-07-14 Ford Global Technologies, Llc Vehicle cabin odor detection and amelioration
CN111132703A (zh) * 2017-10-13 2020-05-08 福特全球技术公司 识别和减轻车辆异味

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005147793A (ja) * 2003-11-13 2005-06-09 Futaba Electronics:Kk 匂い測定装置
JP2008032607A (ja) * 2006-07-31 2008-02-14 Kyushu Univ 硫化物の悪臭を高感度で検知するセンサ
WO2008018283A1 (fr) * 2006-08-09 2008-02-14 Panasonic Electric Works Co., Ltd. Système générateur d'ions embarqué
JP2009240976A (ja) * 2008-03-31 2009-10-22 Chugoku Electric Power Co Inc:The クラゲ溶解機、クラゲ処理システム、及び、クラゲ処理システムの制御方法
JP2011145815A (ja) * 2010-01-13 2011-07-28 Toyota Motor Corp 警告システム、車両側装置、車載警告装置、警告方法
US20170000277A1 (en) * 2015-06-30 2017-01-05 International Business Machines Corporation Managing a condition of a selection of clothing items
US20170080374A1 (en) * 2015-09-18 2017-03-23 Honeywell International Inc. Method to use ultrafine particulate matter detection and measurement to control air supply system contaminant delivery to the aircraft cabin environment
JP2017161300A (ja) * 2016-03-08 2017-09-14 株式会社デンソー 乗り物用臭い判別システム

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020246276A1 (ja) * 2019-06-03 2020-12-10 Ｉ－Ｐｅｘ株式会社 物質検出システム及び物質検出方法
US11636870B2 (en) 2020-08-20 2023-04-25 Denso International America, Inc. Smoking cessation systems and methods
US11760169B2 (en) 2020-08-20 2023-09-19 Denso International America, Inc. Particulate control systems and methods for olfaction sensors
US11760170B2 (en) 2020-08-20 2023-09-19 Denso International America, Inc. Olfaction sensor preservation systems and methods
US11813926B2 (en) 2020-08-20 2023-11-14 Denso International America, Inc. Binding agent and olfaction sensor
US11828210B2 (en) 2020-08-20 2023-11-28 Denso International America, Inc. Diagnostic systems and methods of vehicles using olfaction
US11881093B2 (en) 2020-08-20 2024-01-23 Denso International America, Inc. Systems and methods for identifying smoking in vehicles
US11932080B2 (en) 2020-08-20 2024-03-19 Denso International America, Inc. Diagnostic and recirculation control systems and methods

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