WO2020217279A1 - 空気調和システム、方法およびプログラム - Google Patents

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WO2020217279A1
WO2020217279A1 PCT/JP2019/017055 JP2019017055W WO2020217279A1 WO 2020217279 A1 WO2020217279 A1 WO 2020217279A1 JP 2019017055 W JP2019017055 W JP 2019017055W WO 2020217279 A1 WO2020217279 A1 WO 2020217279A1
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WO
WIPO (PCT)
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indoor unit
conditioning system
air conditioning
unit
indoor
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/017055
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
修平 多田
浦田　和幹
Original Assignee
日立ジョンソンコントロールズ空調株式会社
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Filing date
Publication date
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
    • F24F11/54—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication using one central controller connected to several sub-controllers
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/89—Arrangement or mounting of control or safety devices

Definitions

  • the present invention relates to an air conditioning system including a plurality of indoor units, a method of acquiring the positional relationship of the indoor units, and a program for causing a computer to execute the acquisition method.
  • air conditioning In an air conditioning system equipped with a plurality of indoor units (hereinafter, “air conditioning” may be abbreviated as “air conditioning”), each indoor unit is installed according to the installation position.
  • air conditioning A technique for controlling the operation of an indoor unit is known. In such a technique, it is necessary to define the arrangement of each indoor unit, but it is a burden on the operator to manually input this.
  • UWB Ultra-Wide Band
  • the present invention has been made in view of the above problems in the prior art, and provides an air conditioning system, a method, and a program for acquiring coordinates of installation positions of a plurality of indoor units and controlling the operation of each indoor unit. With the goal.
  • each indoor unit includes a detection means for detecting an object within a predetermined range.
  • a determination means for determining the correlation between the feature amount related to the detection information detected by the detection means of the first indoor unit and the feature amount related to the detection information detected by the detection means of the second indoor unit.
  • An air conditioning system is provided that includes a calculation means for calculating the positional relationship between the first indoor unit and the second indoor unit based on the result of determination by the determination means.
  • an air conditioning system a method and a program that acquire coordinates of installation positions of a plurality of indoor units and control the operation of each indoor unit.
  • Software block diagram included in the air conditioning system. A flowchart showing the processing performed by the air conditioning system.
  • the figure which calculates the vector which a person moved in 2nd Embodiment. The figure explaining the definition of the wall surface by learning in the 2nd Embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a conventional air conditioning system 100.
  • the air conditioning system 100 includes a plurality of indoor units 110 and one or more outdoor units 130.
  • the indoor unit 110 and the outdoor unit 130 are connected to each other via a refrigerant pipe 140, and the refrigerant can be circulated.
  • the air conditioning system 100 can form a refrigerating cycle that realizes a cooling function or a heating function, and can operate as a refrigerator or a heat pump.
  • the indoor unit 110 is an air conditioner having a structure installed on the ceiling, exchanges heat between the sucked indoor air and the refrigerant, and blows the air as air-conditioned air. Further, the indoor unit 110 is equipped with a sensor 111, which can detect an object existing in the space.
  • the mode of the sensor 111 is not particularly limited, but for example, a camera, an infrared sensor, or the like can be used as the sensor 111. When a camera is used for the sensor 111, an object can be detected by image processing. Further, when an infrared sensor is adopted as the sensor 111, the infrared detection element detects infrared rays to detect a heat source within a predetermined detection region, thereby detecting the presence or absence of a person. In the conventional air conditioning system 100, the operation of the indoor unit 110 equipped with the sensor is controlled by the detection information of the presence / absence of an object acquired by the sensor 111.
  • the outdoor unit 130 is a device that exchanges heat between the refrigerant from the room and the outside air and returns the refrigerant to the room. Further, the outdoor unit 130 includes a control device 131 that controls the operation of the refrigeration cycle of the air conditioning system 100.
  • the indoor unit 110 and the outdoor unit 130 are connected by a communication line 150 as shown by the broken line in FIG.
  • the communication line 150 may perform wired communication or may perform wireless communication.
  • FIGS. 2 and 3 are diagrams showing a first configuration example and a second configuration example in the air conditioning system 100 of the present invention, respectively.
  • the air conditioning system 100 of the present invention includes a management device 120 in addition to the conventional configuration.
  • FIG. 2 shows an example in which the management device 120 is mounted on the control device 131 of the outdoor unit 130.
  • FIG. 3 shows an example in which the management device 120 is mounted on a device such as a centralized management device independent of the indoor unit 110 and the outdoor unit 130.
  • the management device 120 is a device that controls the operating operations of the indoor unit 110 and the outdoor unit 130.
  • the management device 120 can control the operation and stop of the air conditioner, select the operation mode of heating / cooling, and set the temperature and air volume. Further, the management device 120 can calculate the positional relationship of each indoor unit 110 based on the data acquired by each sensor 111. As a result, the management device 120 can control each indoor unit 110 based not only on the presence or absence of an object but also on the calculated positional relationship.
  • the management device 120, the indoor unit 110, and the outdoor unit 130 are connected so that they can communicate by wire or wirelessly.
  • FIG. 3 shows an example in which the management device 120, the indoor unit 110, and the outdoor unit 130 are connected by the communication line 150 shown by the broken line, but the embodiment is not particularly limited.
  • the management device 120 may be realized by a so-called cloud server connected to a network.
  • the wireless communication means provided in each indoor unit 110 or each outdoor unit 130 may wirelessly communicate with the management device 120 to perform position acquisition processing.
  • the management device 120 may be configured as a device mounted on the indoor unit 110 or the outdoor unit 130 as shown in FIG. 2, or may manage a plurality of refrigerant systems as shown in FIG. It may be configured as an independent device, such as provided in a possible centralized management device.
  • each indoor unit 110 constituting the air conditioning system 100 may be arranged in a plurality of different rooms (spaces).
  • FIG. 4 is a diagram showing a hardware configuration included in the devices constituting the air conditioning system 100
  • FIG. 4 (A) shows the hardware configuration of the indoor unit 110
  • FIG. 4 (B) shows the hardware of the management device 120. Each wear configuration is shown.
  • the indoor unit 110 includes a CPU 411, a RAM 412, a ROM 413, a communication device 414, and a sensor 415, and each hardware is connected via a bus. .. Further, the indoor unit 110 includes parts related to a refrigeration cycle (not shown) such as a heat exchanger.
  • the CPU 411 is a device that executes a program that controls the operation of the indoor unit 110 and performs a predetermined process.
  • the RAM 412 is a volatile storage device for providing an execution space for a program executed by the CPU 411, and is used for storing and expanding programs and data.
  • ROM 413 is a non-volatile storage device for storing programs and the like executed by CPU 411.
  • the communication device 414 is a device that connects the indoor unit 110 and the management device 120, and transmits and receives various data and operation settings.
  • the sensor 415 is a device that detects an object in a predetermined area, and can be configured by, for example, a camera or an infrared sensor.
  • the management device 120 includes a CPU 421, a RAM 422, a ROM 423, a communication device 424, a display device 425, and an operation device 426, and each hardware has a bus. Connected via. Since the CPU 421, the RAM 422, the ROM 423, and the communication device 424 correspond to those described in the indoor unit 110 of FIG. 4A, detailed description thereof will be omitted.
  • the display device 425 is a device that displays the operating state and various settings of the air conditioning system 100 to the administrator, the user, and the like. For example, the LED on the control board of the indoor unit 110 or the outdoor unit 130. Or 7-segment display or the like. Further, a liquid crystal panel such as a remote controller operated by an air conditioner user can be mentioned.
  • the operation device 426 is a device for operating the air conditioning system 100, and can be configured as, for example, an input device including a plurality of buttons.
  • the display device 425 and the operation device 426 may be separate devices, or may have both functions such as a touch panel display.
  • FIG. 5 is a software block diagram included in the air conditioning system 100.
  • the indoor unit 110 includes a communication unit 511 and a detection unit 512.
  • the management device 120 includes a communication unit 521, a calculation unit 522, a control unit 523, and a data storage unit 524. The details of each functional means will be described below.
  • the communication unit 511 is a means for communicating with another device by wire or wirelessly, and can transmit and receive various data.
  • the communication unit 511 can transmit the detection information of the object acquired by the sensor 415 of the indoor unit 110 to the management device 120. Further, the communication unit 511 can receive a signal for controlling the operation of the indoor unit 110 from the management device 120.
  • the detection unit 512 is a means for controlling the sensor 415 and detecting the presence / absence of an object and its coordinates. In addition, the detection unit 512 can detect the movement of the object by acquiring the temporal change of the position of the object.
  • the communication unit 521 is a means for communicating with another device by wire or wirelessly, like the communication unit 511 of the indoor unit 110, and can transmit and receive various data.
  • the communication unit 521 can receive the detection data of the object from the indoor unit 110 and transmit the control signal to the indoor unit 110.
  • the calculation unit 522 is a means for executing various calculation processes, and includes a feature amount extraction unit 522a, a correlation determination unit 522b, and a coordinate calculation unit 522c.
  • the feature amount extraction unit 522a is a means for extracting the feature amount of the object detected by the detection unit 512.
  • the sensor 415 is an image sensor such as a camera
  • the feature amount extraction unit 522a performs image processing based on the acquired image data and extracts the feature amount of the object included in the image.
  • the feature amount extraction unit 522a extracts a vector indicating the movement of the object as a feature amount.
  • the correlation determination unit 522b is a means for calculating and determining the correlation of the feature amount of each object extracted by the feature amount extraction unit 522a. For example, the correlation determination unit 522b compares the feature amount of the object detected by the detection unit 512a of the indoor unit 110a with the feature amount of the object detected by the detection unit 512b of the indoor unit 110b, and each feature amount. Calculate the correlation of. Then, the correlation determination unit 522b can determine whether or not each object is the same based on the calculated correlation.
  • the coordinate calculation unit 522c is a means for calculating the relative coordinates of the installation positions between the indoor units 110 on which the detection unit 512 is mounted when the object detected by each detection unit 512 is identified. Since the detection range of the sensor 415 included in the indoor unit 110 is a design value based on the specifications and is known, if an object in the region where the detection ranges of the detection units 512 overlap is identified, each indoor unit 110 The relative coordinates of can be calculated. The calculated coordinates can be stored in the data storage unit 524. The calculation unit 522 may be configured to calculate the distance between the indoor units 110 based on the coordinates calculated by the coordinate calculation unit 522c.
  • the control unit 523 is a means for controlling the operation of each indoor unit 110 based on the installation position of the indoor unit 110.
  • the air conditioning system 100 can disperse the load of each indoor unit 110, and can perform highly energy-saving air conditioning. For example, when the required air conditioning load is small among a plurality of indoor units 110 installed in the same space, the thermo-on unit of the indoor unit 110 is rotated, and the outdoor unit compressor continuously operates and starts and stops repeatedly. It is also desirable to drive so that there is no such thing.
  • the data storage unit 524 is a storage means for storing various data such as the feature amount of the detected object and the coordinates indicating the installation position of each indoor unit 110.
  • the software block described above corresponds to a functional means realized by the CPUs 411 and 421 executing the program of the present embodiment to make each hardware function. Further, all of the functional means shown in each embodiment may be realized by software, or some or all of them may be implemented as hardware that provides equivalent functions.
  • each of the above-mentioned functional means does not necessarily have to be included in the configuration as shown in FIG. 5, and for example, each functional means is realized by the cooperation of the indoor unit 110 and the management device 120. You may. Further, for example, each indoor unit 110 may be provided with a functional means corresponding to the calculation unit 522, and the indoor units may communicate with each other the detection information of the object to calculate the coordinates of the installation position.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a process executed by the air conditioning system 100.
  • the air conditioning system 100 starts the process from step S1000.
  • step S1001 the communication unit 511 of the management device 120 acquires the detection information of each object detected by the detection units 512 of the plurality of indoor units 110. After that, in step S1002, the feature amount extraction unit 522a extracts the feature amount of each object based on the detection information.
  • the correlation determination unit 522b calculates the correlation of each feature amount extracted in step S1002 in step S1003. After that, the correlation determination unit 522b branches the process depending on whether or not the calculated correlation is equal to or greater than the threshold value in step S1004. If the correlation is equal to or greater than the threshold value (YES), the process proceeds to step S1005. In step S1005, the coordinate calculation unit 522c calculates the relative coordinates of the installation position of the indoor unit 110. After the process of step S1005, the process proceeds to step S1006.
  • step S1004 if the correlation is smaller than the threshold value (NO), the process proceeds to step S1006.
  • step 1006 the calculation unit 522 stores data such as the feature amount of the object, the correlation, and the coordinates calculated in step S1005 in the data storage unit 524. Then, in step S1007, the air conditioning system 100 ends the process.
  • the air conditioning system 100 may be configured such that the process is not completed after step S1006, the process returns to step S1001, and each of the above processes is repeated.
  • the air conditioning system 100 can acquire the coordinates of the installation positions of a plurality of indoor units, and can perform air conditioning with improved energy saving.
  • the process of FIG. 6 is preferably performed when the indoor unit 110 is installed and the operation is started, but the embodiment is not particularly limited and can be performed at any timing.
  • the process of FIG. 6 may be repeated at specific time intervals, or the process may be started from the operation unit at a timing desired by the air conditioner user or the air conditioner manager.
  • the calculation unit 522 stores the feature amount and the correlation as learning information in the data storage unit 524, and improves the accuracy of the calculated coordinates. Can be done. Further, by learning in this way, the calculation unit 522 can acquire the layout of the room in which the indoor unit 110 is installed. Further, the process may be started manually when the layout is changed.
  • the air conditioning system 100 can perform air conditioning corresponding to changes in the layout of the room. Therefore, it is possible to save the trouble of re-inputting the air conditioner manager.
  • an output unit that outputs layout data may be provided so that the acquired layout can be shared with other systems.
  • the first embodiment described below is an example of the embodiment when the sensor 415 of the indoor unit 110 is a camera.
  • the second embodiment is an example of the embodiment in which the sensor 415 of the indoor unit 110 is an infrared sensor.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating the calculation of coordinates in the first embodiment.
  • the circle having a radius R centered on the sensor 111 in FIG. 7 indicates a range in which the sensor can detect an object (hereinafter, referred to as a “detection range”). Further, the portion of the detection range shown in dark color indicates the outer edge portion of each detection range.
  • an overlapping region is generated at the outer edge of the detection range of each sensor, as shown in FIG.
  • the overlapping region of the sensor 111a and the sensor 111b S ab the overlapping area of the sensor 111a and the sensor 111c S ac
  • the overlapping area of the sensor 111b and the sensor 111d S bd an overlapping area of the sensor 111c and the sensor 111d It shall be described as Scd .
  • the feature amount extraction unit 522a acquires an image taken by the camera
  • the feature amount extraction unit 522a extracts the feature amount, particularly the feature amount of the outer edge portion.
  • Features are extracted for various objects such as people, floors, indoor equipment, and other structures.
  • the correlation determination unit 522b calculates the correlation, and determines the correlation to obtain the positional relationship of the indoor unit 110 equipped with the camera. Can be done. For example, when the correlation between the feature amount of the outer edge portion of the image acquired by the camera of the indoor unit 110a and the feature amount of the outer edge portion of the image acquired by the camera of the indoor unit 110b is high, the camera of the indoor unit 110a and the indoor unit 110a have a high correlation.
  • camera machine 110b has a high probability that acquires an image of the overlap region S ab, therefore, the indoor unit 110a and the indoor unit 110b may be determined that adjacent.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a detection range of a camera mounted on each indoor unit 110 according to the first embodiment.
  • FIG. 8 shows a cross section of a room in which the indoor unit 110a and the indoor unit 110b are installed. Since the angle of view ⁇ of the camera is a known value by design, the radius R of the detection range of the camera can be calculated given the ceiling height Hr of the room.
  • the ceiling height Hr may be manually input, or is automatically calculated and input by placing a reference object of a known size (for example, A4 size paper) on the floor. May be.
  • overlapping area S ab can determine the position relationship of each indoor unit camera relative, therefore, the coordinate calculation section 522c is room
  • the relative coordinates of the machine 110a and the indoor unit 110b can be calculated.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of detecting a wall surface in the first embodiment.
  • the sensor 111 is a camera
  • the wall surface of the room can be extracted based on the acquired image. That is, since the image taken by the camera includes the boundary between the floor surface and the wall surface, the boundary can be extracted as a discontinuous portion of the feature amount by performing image processing.
  • the calculation unit 522 can determine that the wall surface shown by the thick line in FIG. 9 is included in the detection range, and by performing this for each sensor, the structure of the room in which the indoor unit 110 is installed is installed. Can be determined.
  • the first embodiment it is possible to determine the presence or absence of a structure other than the wall surface by extracting the feature amount of the captured image. For example, if a feature amount of a general door configuration is defined in advance and a portion close to the feature amount is present in the captured image, it can be determined that the door is present. In this way, it is possible to determine the presence / absence of an entrance / exit such as a door or other indoor equipment other than the wall surface of the room.
  • the air conditioning system 100 can perform air conditioning with improved energy saving and comfort by specifying the floor plan of the room in which each indoor unit 110 is installed. For example, it is possible to control to reduce the air volume discharged to the wall side and to increase the air volume of the indoor unit 110 installed near the entrance / exit.
  • the embodiment is not limited, and the position of the indoor unit 110 is calculated by detecting the movement of the object imaged by the camera as a modification of the first embodiment when the camera is used for the sensor 111. It may be something to do.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of calculating the coordinates of the indoor unit based on a moving person in the first embodiment.
  • FIG. 10 shows an example in which a person moves in the room as shown by a broken line arrow, and the person moves from the coordinates (x b1 , y b1 ) to the coordinates (x c2 , y c2 ) to the coordinates (x b2). , Y b2 ) and coordinates (x c1 , y c1 ).
  • the detection unit 512b detects that the person has moved from the coordinates (x b1 , y b1 ) to the coordinates (x b2 , y b2 ). Further, the detection unit 512c detects that the person has moved from the coordinates (x c1 , y c1 ) to the coordinates (x c2 , y c2 ). At this time, the detection unit 512b calculates the movement vector V b of the person based on the time required for the person to move from the coordinates (x b1 , y b1 ) to the coordinates (x b2 , y b2 ).
  • the detection unit 512c also calculates the movement vector V c of the person based on the time required for the person to move from the coordinates (x c1 , y c1 ) to the coordinates (x c2 , y c2 ) in the same manner. To do.
  • the feature amount extraction unit 522a extracts the movement vector V b and V c with the movement direction, speed, and the like as feature quantities. Then, the correlation determination unit 522b calculates the correlation of the feature amounts applied to V b and V c , and if it is equal to or more than a predetermined threshold value, it is determined that the movement of the same person is the cause. When it is determined that the movement is by the same person due to high correlation, the coordinate calculation unit 522c complements the movement from the coordinates (x b2 , y b2 ) to the coordinates (x c1 , y c1 ). , The positional relationship between the indoor unit 110b and the indoor unit 110c can be calculated.
  • the coordinate calculation method described with reference to FIG. 10 is effective when it is difficult to extract the feature amount of the overlapping region as shown in FIG. 7.
  • the error becomes large. Therefore, the movement of the person is repeatedly detected, stored in the data storage unit 524 for learning, and the accuracy can be improved to calculate the coordinates of the indoor unit 110.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of calculating the coordinates of the indoor unit based on a moving person in the second embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram for calculating a vector in which a person has moved in the second embodiment.
  • the infrared sensor shown in FIG. 11 exemplifies a sensor composed of four infrared detection elements, and can detect the presence or absence of a person in a detection area obtained by dividing a predetermined detection range into four.
  • the detection region shown in FIG. 11 is an example, and is not limited to the one divided into four as shown in FIG. 11, and the infrared detection element included in the infrared sensor may be any number.
  • the detection unit 512b is person based on the time required to move from the detection area b 1 to b 2, and calculates a movement vector V b of the person. Further, the detection unit 512c also calculates the movement vector V c of the person based on the time required for the person to move from the detection area c 1 to c 2 in the same manner.
  • the feature amount extraction unit 522a extracts the movement vector V b and V c with the movement direction, speed, and the like as feature quantities. Then, the correlation determination unit 522b calculates the correlation of the feature amounts applied to V b and V c , and if it is equal to or more than a predetermined threshold value, it is determined that the movement of the same person is the cause. High correlation, if it is determined that the movement by the same person, by complementing the movement from the detection region b 2 to the detection area c 3, the coordinate calculation section 522c is the indoor unit 110b indoor unit 110c The positional relationship of can be calculated.
  • the infrared sensor is not limited to simply detecting the presence or absence of a heat source, and may be, for example, a temperature sensor that detects the temperature of an object in the detection area.
  • a temperature sensor in addition to the movement vector, the feature amount may be calculated for the body temperature of the moving person using the temperature of the object as the feature amount, and the person detected by each detection unit may be identified.
  • the accurate positional relationship of the indoor unit 110 is calculated. I can't. Therefore, similarly to the one described with reference to FIG. 10, the movement of the person is repeatedly detected, stored in the data storage unit 524 for learning, so that the accuracy can be improved and the coordinates of the indoor unit 110 can be calculated.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the definition of the wall surface by learning in the second embodiment.
  • the arrow in FIG. 13 is an example of a locus indicating the movement of a person.
  • each indoor unit 110 detects the movement of a person as shown by arrows A to D.
  • the calculation unit 522 can determine that it is highly probable that the wall surface exists in the portion of the thick line in FIG. In this way, the air conditioning system 100 can acquire the floor plan of the room in which the indoor unit 110 is installed by accumulating the locus of movement of the person.
  • the indoor unit 110 is connected to the refrigerant pipe 140, the installation direction is restricted, and the installation directions of the indoor units 110 may not be the same. Even if there are indoor units 110 having different installation directions, in the case of the first embodiment, the correlation is evaluated based on the feature amount of the image in the overlapping region of the detection range of each image sensor. It is possible to acquire the positional relationship corresponding to the installation direction of each indoor unit 110. On the other hand, in the case of the second embodiment, the positional relationship corresponding to the installation direction of the indoor unit 110 can be acquired by repeating the learning as described above.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating the definition of coordinates according to the installation direction of the indoor unit 110 in the second embodiment.
  • FIG. 14 shows an example in which the indoor unit 110a, the indoor unit 110c, and the indoor unit 110d are installed in the same direction, and the indoor unit 110b is installed in a direction rotated 90 degrees counterclockwise with respect to the indoor unit 110a and the like. Is shown.
  • FIG. 14 consider a case where a person moves as shown by an arrow indicated by a broken line.
  • the movement of the person is detected in the order of the detection region a 2, a 1, a 3 , b 1, b 3, b 4, the movement vector V a and V b is the correlation of the feature amount of speed Judged as high.
  • the moving direction of Va is a direction rotated 90 degrees clockwise with respect to the installation direction of the indoor unit 110a
  • the moving direction of V b is the direction opposite to the installation direction of the indoor unit 110b. Therefore, it is judged that the correlation between the two with respect to the moving direction is low.
  • the data storage unit 524 can accumulate and learn the repeatedly detected movement vectors.
  • the correlation determination unit 522b can determine the correlation of the movement vector on the premise that the indoor unit 110a and the indoor unit 110b are deviated from each other by 90 degrees. Therefore, the coordinate calculation unit 522c can accurately calculate the coordinates of the installation position of each indoor unit 110.
  • Each function of the embodiment of the present invention described above can be realized by a device executable program described in C, C ++, C #, Java (registered trademark), Python, etc., and the program of the present embodiment is a hard disk device. It can be stored and distributed in a device-readable recording medium such as a CD-ROM, MO, DVD, flexible disk, EEPROM, or EPROM, and can be transmitted via a network in a format that other devices can.
  • a device executable program described in C, C ++, C #, Java (registered trademark), Python, etc. and the program of the present embodiment is a hard disk device. It can be stored and distributed in a device-readable recording medium such as a CD-ROM, MO, DVD, flexible disk, EEPROM, or EPROM, and can be transmitted via a network in a format that other devices can.
  • Air conditioning system 110 ... Indoor unit, 111 ... Sensor, 120 ... Management device, 130 ... Outdoor unit, 140 ... Refrigerant piping, 411,421 ... CPU, 421,422 ... RAM, 413,423 ... ROM, 414,424 ... Communication device, 415 ... Sensor, 425 ... Display device, 426 ... Operating device, 511 ... Communication Department, 512 ... Detector, 521 ... Communication department, 522 ... Calculation unit, 522a ... Feature extraction unit, 522b ... Correlation determination unit, 522c ... Coordinate calculation unit, 523 ... Control unit, 524 ... Data storage unit

Abstract

本発明は、複数の室内機の設置位置の座標を取得して各室内機の動作を制御する空気調和システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。　本発明は、複数の室内機を含む空気調和システムであって、室内機は、所定の範囲内にある物体を検出する検出部（５１２）を含み、第１の室内機の検出手段が検出した検出情報に係る特徴量と、第２の室内機の検出手段が検出した検出情報に係る特徴量との相関性を判定する相関性判定部（５２２ｂ）と、相関性判定部（５２２ｂ）が判定した結果に基づいて、第１の室内機と 第２の室内機との位置関係を算出する座標算出部（５２２ｃ）とを含む。

Description

空気調和システム、方法およびプログラム
　本発明は、複数の室内機を備えた空気調和システム、それらの室内機の位置関係を取得する方法およびその取得する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
　省エネの観点から、複数の室内機を備えた空気調和システム（以下、「空気調和」を省略して「空調」と記載する場合がある）において、各室内機の設置位置に応じて、それぞれの室内機の動作を制御する技術が知られている。かかる技術においては、各室内機の配置を定義する必要があるが、これを手作業で入力することは、作業者の負担となっていた。
　この点につき、ＵＷＢ（Ultra-Wide Band）などの通信技術を用いて、各室内機が相互に通信し、他の室内機間の距離を自動的に算出して、省エネ制御に用いる技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許第５５３５３２０号公報
　上記特許文献１に記載の技術では、各室内機間の距離は算出できるものの、どの方向に他の室内機があるかを求めることができず、位置関係を算出することはできない。したがって、位置関係に基づく制御によって省エネ効果を得るには、充分なものではなかった。そのため、複数の室内機の座標を取得することで位置関係を算出し、運転動作を制御する更なる技術が求められていた。
　本発明は、上記従来技術における課題に鑑みてなされたものであり、複数の室内機の設置位置の座標を取得して各室内機の動作を制御する空気調和システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
　すなわち、本発明によれば、複数の室内機を含む空気調和システムであって、
　各室内機は、所定の範囲内にある物体を検出する検出手段を含み、
　第１の室内機の検出手段が検出した検出情報に係る特徴量と、第２の室内機の検出手段が検出した検出情報に係る特徴量との相関性を判定する判定手段と、
　前記判定手段が判定した結果に基づいて、前記第１の室内機と前記第２の室内機との位置関係を算出する算出手段と
　を含む、空気調和システムが提供される。
　上述したように、本発明によれば、複数の室内機の設置位置の座標を取得して各室内機の動作を制御する空気調和システム、方法およびプログラムが提供できる。
従来の空気調和システムの構成例を示した図。 本発明の空気調和システムにおける第１の構成例を示した図。 本発明の空気調和システムにおける第２の構成例を示した図。 空気調和システムを構成する装置に含まれるハードウェア構成を示す図。 空気調和システムに含まれるソフトウェアブロック図。 空気調和システムが実行する処理を示すフローチャート。 第１の実施形態における座標の算出を説明する図。 第１の実施形態における各室内機に搭載されるカメラの検出範囲について説明する図。 第１の実施形態において壁面を検出する例を説明する図。 第１の実施形態において移動する人物に基づいて室内機の座標を算出する例を示す図。 第２の実施形態において移動する人物に基づいて室内機の座標を算出する例を示す図。 第２の実施形態において人物が移動したベクトルを算出する図。 第２の実施形態において学習による壁面の定義を説明する図。 第２の実施形態における室内機の設置方向による座標の定義を説明する図。
　以下、本発明を、実施形態をもって説明するが、本発明は後述する実施形態に限定されるものではない。なお、以下に参照する各図においては、共通する要素について同じ符号を用い、適宜その説明を省略するものとする。
　図１は、従来の空気調和システム１００の構成例を示した図である。空気調和システム１００には、複数の室内機１１０と、１台以上の室外機１３０とが含まれている。室内機１１０と室外機１３０とは冷媒配管１４０を介して接続されており、冷媒を循環させることができる。これによって、空気調和システム１００は、冷房機能または暖房機能を実現する冷凍サイクルを構成することができ、冷凍機またはヒートポンプとして動作することができる。
　室内機１１０は、天井に設置される構造の空調装置であって、吸入した室内の空気と冷媒との熱交換をして、空調された空気として送風する。また、室内機１１０には、センサ１１１が搭載されており、空間内に存在する物体を検出することができる。センサ１１１の態様は特に限定されないが、例えば、カメラや赤外線センサなどをセンサ１１１として用いることができる。センサ１１１にカメラを採用する場合には、画像処理によって物体を検出することができる。また、センサ１１１に赤外線センサを採用する場合には、赤外線検出素子が赤外線を感知することで、所定の検出領域内にある熱源を検出し、これによって人物の有無を検出することができる。従来の空気調和システム１００においては、センサ１１１が取得する物体の有無の検出情報によって、当該センサを搭載する室内機１１０の動作を制御していた。
　室外機１３０は、室内からの冷媒と外気との熱交換を行い、冷媒を室内へ戻す装置である。また、室外機１３０には、空気調和システム１００の冷凍サイクルの動作を制御する制御装置１３１が含まれている。
　なお、室内機１１０と室外機１３０とは、図１の破線で示されるように、通信線１５０によって接続される。通信線１５０は、有線通信を行うものであってもよいし、無線通信を行うものであってもよい。
　図２および図３は、本発明の空気調和システム１００における第１の構成例および第２の構成例をそれぞれ示した図である。本発明の空気調和システム１００は、従来の構成に加えて、管理装置１２０を備えている。図２は、室外機１３０の制御装置１３１に管理装置１２０が搭載される例を示している。また、図３は、室内機１１０や室外機１３０から独立した集中管理機器などの装置に管理装置１２０が搭載される例を示している。
　管理装置１２０は、室内機１１０と室外機１３０の運転動作を制御する装置である。管理装置１２０は、空調装置の運転や停止の制御や、暖房／冷房の運転モードの選択、温度や風量などの設定を行うことができる。また、管理装置１２０は、各センサ１１１が取得したデータに基づいて、各室内機１１０の位置関係を算出することができる。これによって、管理装置１２０は、物体の有無のみならず、算出した位置関係に基づいて各室内機１１０を制御することができる。
　なお、管理装置１２０と室内機１１０および室外機１３０とは、有線または無線による通信ができるように接続されている。図３では、破線で示す通信線１５０によって管理装置１２０と室内機１１０および室外機１３０が接続される例を示しているが、特に実施形態を限定するものではない。例えば、他の実施形態の例としては、管理装置１２０は、ネットワークに接続された、いわゆるクラウドサーバによって実現されるものであってもよい。また、各室内機１１０や各室外機１３０に備えられた無線通信手段が管理装置１２０と無線通信し、位置取得処理をしてもよい。さらに、管理装置１２０は、図２に示されるように室内機１１０や室外機１３０に搭載される装置として構成されてもよいし、図３に示されるように複数の冷媒系統を管理することが可能な集中管理機器に備えられる等、独立した装置として構成されてもよい。
　図１の構成例では、４台の室内機１１０ａ～ｄに対して１台の室外機１３０が含まれる空気調和システム１００を図示しているが、特に実施形態を限定するものではなく、空気調和システム１００を構成する各装置の数は、図１に示したものに限られない。また、空気調和システム１００を構成する各室内機１１０は、複数の異なる部屋（空間）に配置されるものであってもよい。
　なお、以下では、図１に示す構成の空気調和システム１００を例に各実施形態を説明するものとする。
　次に、空気調和システム１００のハードウェア構成について説明する。図４は、空気調和システム１００を構成する装置に含まれるハードウェア構成を示す図であり、図４（Ａ）は室内機１１０のハードウェア構成を、図４（Ｂ）は管理装置１２０のハードウェア構成をそれぞれ示している。
　図４（Ａ）に示すように、室内機１１０は、ＣＰＵ４１１と、ＲＡＭ４１２と、ＲＯＭ４１３と、通信装置４１４と、センサ４１５とを含んで構成され、各ハードウェアはバスを介して接続されている。また、室内機１１０は、熱交換機などの図示しない冷凍サイクルに係る部品を具備する。
　ＣＰＵ４１１は、室内機１１０の動作を制御するプログラムを実行し、所定の処理を行う装置である。ＲＡＭ４１２は、ＣＰＵ４１１が実行するプログラムの実行空間を提供するための揮発性の記憶装置であり、プログラムやデータの格納用、展開用として使用される。
　ＲＯＭ４１３は、ＣＰＵ４１１が実行するプログラムなどを記憶するための不揮発性の記憶装置である。通信装置４１４は、室内機１１０と管理装置１２０とを接続する装置であり、各種データや動作の設定などの送受信を行う。
　センサ４１５は、所定の領域内にある物体を検出する装置であり、例えばカメラや赤外線センサなどによって構成されることができる。
　図４（Ｂ）に示すように、管理装置１２０は、ＣＰＵ４２１と、ＲＡＭ４２２と、ＲＯＭ４２３と、通信装置４２４と、表示装置４２５と、操作装置４２６とを含んで構成され、各ハードウェアはバスを介して接続されている。なお、ＣＰＵ４２１、ＲＡＭ４２２、ＲＯＭ４２３、通信装置４２４は、図４（Ａ）の室内機１１０で説明したものに相当するため、詳細な説明は省略する。
　表示装置４２５は、空気調和システム１００の動作状態や種々の設定などを、管理者や使用者などに対して表示する装置であり、例としては室内機１１０や室外機１３０の制御基板上のＬＥＤや７セグメント表示等で示してもよい。また、空気調和機使用者が操作するリモコンなどの液晶パネルが挙げられる。操作装置４２６は、空気調和システム１００を操作するための装置であり、例えば、複数のボタンを具備する入力装置として構成されることができる。なお、表示装置４２５と操作装置４２６は、それぞれ別個の装置であってもよいし、タッチパネルディスプレイのような両方の機能を備えるものであってもよい。
　以上、本実施形態の空気調和システム１００に含まれるハードウェア構成について説明した。次に、上述した各ハードウェアによって実行される機能手段について、図５を以て説明する。図５は、空気調和システム１００に含まれるソフトウェアブロック図である。
　室内機１１０は、通信部５１１と、検出部５１２とを含んで構成される。管理装置１２０は、通信部５２１と、演算部５２２と、制御部５２３と、データ記憶部５２４とを含んで構成される。以下に、各機能手段の詳細について説明する。
　まず、室内機１１０の機能手段について説明する。通信部５１１は、有線または無線によって他の装置と通信する手段であり、各種データの送受信を行うことができる。例えば通信部５１１は、室内機１１０のセンサ４１５が取得した物体の検出情報を管理装置１２０に送信することができる。また、通信部５１１は、室内機１１０の運転を制御する信号を管理装置１２０から受信することができる。
　検出部５１２は、センサ４１５を制御し、物体の有無やその座標などを検出する手段である。また、検出部５１２は、物体の位置の時間的な変化を取得することで、当該物体の移動を検出することができる。
　次に管理装置１２０の機能手段について説明する。通信部５２１は、室内機１１０の通信部５１１と同様に、有線または無線によって他の装置と通信する手段であり、各種データの送受信を行うことができる。通信部５２１は、室内機１１０から物体の検出データを受信したり、室内機１１０に対して制御信号を送信したりすることができる。
　演算部５２２は、種々の演算処理を実行する手段であり、特徴量抽出部５２２ａ、相関性判定部５２２ｂ、座標算出部５２２ｃを含んで構成される。特徴量抽出部５２２ａは、検出部５１２が検出した物体の特徴量を抽出する手段である。例えば、センサ４１５がカメラなどのイメージセンサである場合には、特徴量抽出部５２２ａは、取得した画像データに基づいて画像処理を行い、当該画像に含まれる物体の特徴量を抽出する。また、カメラや赤外線センサなどが物体の移動を検出した場合には、特徴量抽出部５２２ａは、当該物体の移動を示すベクトルを特徴量として抽出する。
　相関性判定部５２２ｂは、特徴量抽出部５２２ａが抽出した各物体の特徴量について、相関性を算出し、判定する手段である。相関性判定部５２２ｂは、例えば、室内機１１０ａの検出部５１２ａで検出された物体の特徴量と、室内機１１０ｂの検出部５１２ｂで検出された物体の特徴量とを比較し、それぞれの特徴量の相関性を算出する。そして、相関性判定部５２２ｂは、算出された相関性に基づいて、各物体が同じものであるか否かを判定することができる。
　座標算出部５２２ｃは、各検出部５１２で検出された物体が同定された場合に、当該検出部５１２を搭載する室内機１１０間の設置位置の相対的な座標を算出する手段である。室内機１１０が備えるセンサ４１５の検出範囲は、仕様に基づく設計値であって既知であることから、各検出部５１２の検出範囲が重複する領域にある物体が同定されれば、各室内機１１０の相対的な座標を算出することができる。算出された座標は、データ記憶部５２４に格納することができる。なお、演算部５２２は、座標算出部５２２ｃが算出した座標に基づいて、室内機１１０間の距離を算出する構成であってもよい。
　制御部５２３は、室内機１１０の設置位置に基づいて、各室内機１１０運転動作を制御する手段である。制御部５２３が室内機１１０の座標に基づいて運転を制御することで、空気調和システム１００は、各室内機１１０の負荷を分散させることができ、省エネ性の高い空気調和を行うことができる。例えば、同一空間に複数台設置されている室内機１１０のうち必要とされる空調負荷が小さい場合には、室内機１１０のサーモオン機をローテーションさせ、室外機圧縮機が連続運転し発停を繰り返さないようにするような運転なども望ましい。
　データ記憶部５２４は、検出された物体の特徴量や、各室内機１１０の設置位置を示す座標などの各種データを格納する記憶手段である。
　なお、上述したソフトウェアブロックは、ＣＰＵ４１１，４２１が本実施形態のプログラムを実行することで、各ハードウェアを機能させることにより、実現される機能手段に相当する。また、各実施形態に示した機能手段は、全部がソフトウェア的に実現されても良いし、その一部または全部を同等の機能を提供するハードウェアとして実装することもできる。
　さらに、上述した各機能手段は、必ずしも全てが図５に示すような構成で含まれていなくてもよく、例えば、各機能手段は、室内機１１０と、管理装置１２０との協働によって実現されてもよい。また、例えば各室内機１１０が演算部５２２に相当する機能手段を備え、室内機同士で物体の検出情報を相互に通信して、設置位置の座標を算出する構成であってもよい。
　ここまで、空気調和システム１００に含まれる機能手段について説明した。次に、上述した各機能手段が実行する処理について、図６を以て説明する。図６は、空気調和システム１００が実行する処理を示すフローチャートである。空気調和システム１００は、ステップＳ１０００から処理を開始する。
　ステップＳ１００１において、管理装置１２０の通信部５１１は、複数の室内機１１０の検出部５１２が検出した、各物体の検出情報を取得する。その後、ステップＳ１００２では、特徴量抽出部５２２ａは、検出情報に基づいて各物体の特徴量を抽出する。
　次に、相関性判定部５２２ｂは、ステップＳ１００３において、ステップＳ１００２で抽出した各特徴量の相関性を算出する。その後、相関性判定部５２２ｂは、ステップＳ１００４において、算出された相関性が閾値以上であるか否かによって処理を分岐する。相関性が閾値以上である場合には（ＹＥＳ）、ステップＳ１００５に進む。ステップＳ１００５では、座標算出部５２２ｃは、室内機１１０の設置位置の相対的な座標を算出する。ステップＳ１００５の処理のあと、ステップＳ１００６に進む。
　ステップＳ１００４において、相関性が閾値よりも小さい場合には（ＮＯ）、ステップＳ１００６に進む。
　ステップ１００６では、演算部５２２は、物体の特徴量、相関性、ステップＳ１００５で算出した座標などのデータをデータ記憶部５２４に記憶する。その後、ステップＳ１００７において、空気調和システム１００は、処理を終了する。なお、空気調和システム１００は、ステップＳ１００６のあとに処理を終了せず、ステップＳ１００１に戻り、上記の各処理を繰り返す構成としてもよい。
　上述した処理を行うことによって、空気調和システム１００は、複数の室内機の設置位置の座標を取得することができ、省エネ性を向上した空気調和を行うことができる。
　なお、図６の処理は、室内機１１０を設置して、運用を開始した時に行うことが好ましいが、特に実施形態を限定するものではなく、任意のタイミングで行うことができる。例えば図６の処理は、特定の時間間隔で繰返し行ってもよいし、操作部から空気調和機使用者または空気調和機管理者の希望するタイミングで処理を開始してもよい。また、図６の処理を室内機１１０の設置後に繰り返し行うことによって、演算部５２２は、特徴量や相関性を学習情報としてデータ記憶部５２４に記憶させ、算出される座標の精度を向上することができる。また、このように学習することによって、演算部５２２は、室内機１１０が設置される部屋のレイアウトを取得することができる。またレイアウト変更時に処理を手動で開始させてもよい。これによって、空気調和システム１００は、部屋のレイアウト変更などにも対応した空気調和を行うことができる。したがって、空気調和機管理者の再入力の手間を省くことが可能となる。また、取得したレイアウトを他のシステムと共有できるようレイアウトデータを出力する出力部を備えていてもよい。
　以下では、室内機１１０の座標を算出する方法について、より具体的な実施形態を以て説明する。以下で説明する第１の実施形態は、室内機１１０のセンサ４１５がカメラである場合の実施形態の例である。また、第２の実施形態は、室内機１１０のセンサ４１５が赤外線センサである場合の実施形態の例である。
　まず、第１の実施形態について説明する。図７は、第１の実施形態における座標の算出を説明する図である。図７におけるセンサ１１１を中心とした半径Ｒの円は、当該センサが物体を検出可能な範囲（以下、「検出範囲」として参照する）を示している。また、検出範囲のうち濃い色で示した部分は、各検出範囲の外縁部を示している。
　センサ１１１を備える室内機１１０が複数ある場合には、図７に示すように、各センサの検出範囲の外縁部に重複領域が生じる。以下の説明では、センサ１１１ａとセンサ１１１ｂの重複領域をＳａｂ、センサ１１１ａとセンサ１１１ｃの重複領域をＳａｃ、センサ１１１ｂとセンサ１１１ｄの重複領域をＳｂｄ、センサ１１１ｃとセンサ１１１ｄの重複領域をＳｃｄとして、それぞれ記載するものとする。
　特徴量抽出部５２２ａは、カメラが撮影した画像を取得すると、その特徴量、特に外縁部の特徴量を抽出する。特徴量は、人物、床面、室内設備、その他の構造物など、種々の物体のものについて抽出する。このとき、複数のカメラが取得した画像について特徴量を抽出して、相関性判定部５２２ｂがその相関性を算出し、判定することで、当該カメラを搭載する室内機１１０の位置関係を求めることができる。例えば、室内機１１０ａのカメラが取得した画像の外縁部の特徴量と、室内機１１０ｂのカメラが取得した画像の外縁部の特徴量の相関性が高い場合には、室内機１１０ａのカメラと室内機１１０ｂのカメラは、重複領域Ｓａｂの画像を取得している蓋然性が高く、したがって、室内機１１０ａと室内機１１０ｂとは隣接しているものと判定することができる。
　室内機１１０ａと室内機１１０ｂとは隣接していると判定された場合には、室内機１１０ａと室内機１１０ｂの各カメラの視差に基づく、いわゆる「ステレオカメラの原理」によって、室内機１１０ａと室内機１１０ｂの相対的な位置関係を算出することができる。図８は、第１の実施形態における各室内機１１０に搭載されるカメラの検出範囲について説明する図である。
　図８は、室内機１１０ａと室内機１１０ｂが設置された部屋の断面を示している。カメラの画角θは、設計による既知の値であることから、部屋の天井高Ｈｒが与えられれば、カメラの検出範囲の半径Ｒを算出することができる。天井高Ｈｒは、手作業で入力されてもよいし、基準となる既知の大きさの物体（例えば、Ａ４サイズの用紙）を床面に置くことで、自動的に算出され、入力される構成としてもよい。
　このようにして検出範囲の大きさが求められれば、各カメラの視差に基づいて、重複領域Ｓａｂに対する各室内機のカメラの位置関係を求めることができ、したがって、座標算出部５２２ｃは、室内機１１０ａと室内機１１０ｂの相対的な座標を算出することができる。
　図９は、第１の実施形態において壁面を検出する例を説明する図である。センサ１１１がカメラである場合、取得した画像に基づいて部屋の壁面を抽出することができる。すなわちカメラで撮影した画像には、床面と壁面との境界が含まれることになるため、画像処理を行うことで当該境界を特徴量の不連続な箇所として抽出することができる。
　したがって、演算部５２２は、図９において太線で示される壁面が、検出範囲に含まれていることを求めることができ、これを各センサについて行うことで、室内機１１０が設置される部屋の構造を判定することができる。
　また、第１の実施形態においては、撮影した画像の特徴量を抽出することから、壁面以外の構造の有無を判定することができる。例えば、一般的なドアの構成の特徴量をあらかじめ定義しておき、撮影した画像に当該特徴量に近い部分が存在する場合には、ドアがあるものと判定することができる。このように、部屋の壁面以外にも、ドアなどの出入口やその他室内設備の有無を判定することができる。
　このようにして、空気調和システム１００は、各室内機１１０が設置される部屋の間取りなどを特定することで、省エネ性や快適性を向上した空気調和を行うことができる。例えば、壁側に吐出される風量を減少させる制御や、出入口近傍に設置された室内機１１０の風量を増加させる制御などを行うことができる。
　ところで図７では、検出範囲の重複領域の特徴量に基づいて相関性を評価して、位置関係を算出する実施形態について説明した。しかしながら、実施形態を限定するものではなく、センサ１１１にカメラを用いた場合における第１の実施形態の変形例として、カメラが撮像した物体の移動を検出することで、室内機１１０の位置を算出するものであってもよい。
　図１０は、第１の実施形態において移動する人物に基づいて室内機の座標を算出する例を示す図である。図１０では、人物が破線の矢印のように室内を移動する例を示しており、当該人物は、座標（ｘｂ１，ｙｂ１）から座標（ｘｃ２，ｙｃ２）までを、座標（ｘｂ２，ｙｂ２）および座標（ｘｃ１，ｙｃ１）を経由して移動している。
　かかる場合において、検出部５１２ｂは、人物が座標（ｘｂ１，ｙｂ１）から座標（ｘｂ２，ｙｂ２）まで移動したことを検出する。また、検出部５１２ｃは、人物が座標（ｘｃ１，ｙｃ１）から座標（ｘｃ２，ｙｃ２）まで移動したことを検出する。このとき、検出部５１２ｂは、人物が座標（ｘｂ１，ｙｂ１）から座標（ｘｂ２，ｙｂ２）まで移動するのに要した時間に基づいて、当該人物の移動ベクトルＶｂを算出する。また、検出部５１２ｃも同様にして、人物が座標（ｘｃ１，ｙｃ１）から座標（ｘｃ２，ｙｃ２）まで移動するのに要した時間に基づいて、当該人物の移動ベクトルＶｃを算出する。
　特徴量抽出部５２２ａは、移動ベクトルＶｂやＶｃについて、移動方向や速度などを特徴量として抽出する。そして、相関性判定部５２２ｂが、ＶｂやＶｃにかかる特徴量の相関性を算出して、所定の閾値以上である場合には同一人物の移動によるものと判定する。相関性が高く、同一人物による移動であると判定された場合には、座標（ｘｂ２，ｙｂ２）から座標（ｘｃ１，ｙｃ１）までの移動を補完することで、座標算出部５２２ｃは、室内機１１０ｂと室内機１１０ｃの位置関係を算出することができる。
　図１０で説明した座標の算出方法は、図７のように重複領域の特徴量の抽出が難しい場合に有効である。しかしながら、図１０のように、１人の人物の１回の移動のみによって室内機１１０の座標を算出すると、誤差が大きくなる。したがって、人物の移動を繰り返し検出し、データ記憶部５２４に記憶して学習することで、精度を向上して室内機１１０の座標を算出することができる。
　なお、図１０で説明した座標の算出方法では、相関性を判定するために、人物の移動ベクトルを特徴量とした例を示したが、例えば、移動ベクトルに加えて、移動する人物の画像についても特徴量を算出し、各検出部５１２で検出された人物を同定してもよい。また、複数の人物が同じ方向に移動している場合には、この人数を特徴量として、各検出部５１２で検出された複数の人物を同定してもよい。
　次に、センサ１１１に赤外線センサを用いた、第２の実施形態について図１１および図１２を以て説明する。赤外線センサは、熱源の有無を検出することができることから、第２の実施形態においては、領域内の人物の有無を検出することができる。赤外線センサを用いることによって、カメラなどのイメージセンサを用いたものよりも安価な構成とすることができる。図１１は、第２の実施形態において移動する人物に基づいて室内機の座標を算出する例を示す図である。また、図１２は、第２の実施形態において人物が移動したベクトルを算出する図である。
　図１１に示す赤外線センサは、４つの赤外線検出素子から構成されるものを例示しており、所定の検出範囲を４分割した検出領域内の人物の有無を検出することができる。なお、図１１に示す検出領域は、一例であって、図１１のように４分割したものに限られず、赤外線センサに含まれる赤外線検出素子は、任意の数であってよい。
　ここで、図１１に示すように、人物が破線の矢印のように移動した場合について考える。かかる場合には、当該人物は検出領域ｂ１からｂ２へ移動したと検出部５１２ｂが検出し、その後検出領域ｃ３からｃ４へ移動したと検出部５１２ｃが検出する。
　したがって、当該人物は、図１２における濃い色の領域を順次移動したように検出されることとなる。このとき、検出部５１２ｂは、人物が検出領域ｂ１からｂ２へ移動するのに要した時間に基づいて、当該人物の移動ベクトルＶｂを算出する。また、検出部５１２ｃも同様にして、人物が検出領域ｃ１からｃ２へ移動するのに要した時間に基づいて、当該人物の移動ベクトルＶｃを算出する。
　特徴量抽出部５２２ａは、移動ベクトルＶｂやＶｃについて、移動方向や速度などを特徴量として抽出する。そして、相関性判定部５２２ｂが、ＶｂやＶｃにかかる特徴量の相関性を算出して、所定の閾値以上である場合には同一人物の移動によるものと判定する。相関性が高く、同一人物による移動であると判定された場合には、検出領域ｂ２から検出領域ｃ３への移動を補完することで、座標算出部５２２ｃは、室内機１１０ｂと室内機１１０ｃの位置関係を算出することができる。
　なお、赤外線センサは、単に熱源の有無を検出するだけのものに限られず、例えば、検出領域内にある物体の温度を検出する温度センサであってもよい。温度センサを用いる場合には、移動ベクトルに加えて、物体の温度を特徴量として、移動する人物の体温についても特徴量を算出し、各検出部で検出された人物を同定してもよい。
　なお、上述したような赤外線センサによる位置関係の算出では、図１２に示すように移動ベクトルの分解能が低いことから、検出回数が少ない場合には、室内機１１０の正確な位置関係を算出することができない。したがって、図１０において説明したものと同様に、人物の移動を繰り返し検出し、データ記憶部５２４に記憶して学習することで、精度を向上して室内機１１０の座標を算出することができる。
　また、上述したように、赤外線センサによって検出された物体の特徴量を繰り返し学習することで、第２の実施形態においても壁面を検出することができる。図１３は、第２の実施形態において学習による壁面の定義を説明する図である。図１３における矢印は、人物の移動を示す軌跡の例である。
　各室内機１１０のセンサ１１１は、矢印Ａ～Ｄのような人物の移動を検出したとする。一方で、部屋の壁があることから、矢印Ｅのような軌跡は検出され得ない。したがって、演算部５２２は、図１３における太線の部分に壁面が存する蓋然性が高いものと判定することができる。このようにして、空気調和システム１００は、人物の移動の軌跡を蓄積することで、室内機１１０が設置される部屋の間取りを取得することができる。
　ところで、室内機１１０は、冷媒配管１４０と接続するために、設置方向に制約が生じ、各室内機１１０の設置方向が同一とならない場合がある。設置方向の異なる室内機１１０がある場合であっても、第１の実施形態の場合には、各イメージセンサの検出範囲の重複領域の画像の特徴量に基づいて相関性を評価することから、各室内機１１０の設置方向に対応した位置関係の取得ができる。一方で、第２の実施形態の場合には、上述したような学習を繰り返すことで、室内機１１０の設置方向に対応した位置関係を取得することができる。
　図１４は、第２の実施形態における室内機１１０の設置方向による座標の定義を説明する図である。図１４には、室内機１１０ａと室内機１１０ｃと室内機１１０ｄが同一の方向に設置され、室内機１１０ｂが室内機１１０ａなどに対して反時計回りに９０度回転した方向に設置されている例を示している。ここで、図１４に示すように、人物が破線で示される矢印のように移動する場合について考える。
　かかる場合には、人物の移動は、検出領域ａ２，ａ１，ａ３，ｂ１，ｂ３，ｂ４の順に検出され、移動ベクトルＶａとＶｂは、速度の特徴量の相関が高いものとして判定される。また、Ｖａの移動方向は、室内機１１０ａの設置方向に対して時計回りに９０度回転した方向であり、Ｖｂの移動方向は、室内機１１０ｂの設置方向とは反対の方向であることから、移動方向に関する両者の相関性は低いものとして判定される。
　しかしながら、室内機１１０ａと室内機１１０ｂの移動ベクトルの検出を繰り返すことによって、速度の特徴量の相関が高く、移動方向が９０度ずれている移動ベクトルが、高い頻度で出現することになる。このとき、データ記憶部５２４は、繰り返し検出された移動ベクトルを蓄積して、学習することができる。これによって、相関性判定部５２２ｂは、室内機１１０ａと室内機１１０ｂは設置角度が９０度ずれているという前提のもとで、移動ベクトルの相関性を判定することが可能となる。したがって、座標算出部５２２ｃは、各室内機１１０の設置位置の座標を正確に算出することができる。
　以上、説明した本発明の実施形態によれば、複数の室内機の設置位置の座標を取得して各室内機の動作を制御する空気調和システム、方法およびプログラムを提供することができる。
　上述した本発明の実施形態の各機能は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ等で記述された装置実行可能なプログラムにより実現でき、本実施形態のプログラムは、ハードディスク装置、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、フレキシブルディスク、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ等の装置可読な記録媒体に格納して頒布することができ、また他装置が可能な形式でネットワークを介して伝送することができる。
　以上、本発明について実施形態をもって説明してきたが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、当業者が推考しうる実施態様の範囲内において、本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
１００…空気調和システム、
１１０…室内機、
１１１…センサ、
１２０…管理装置、
１３０…室外機、
１４０…冷媒配管、
４１１，４２１…ＣＰＵ、
４１２，４２２…ＲＡＭ、
４１３，４２３…ＲＯＭ、
４１４，４２４…通信装置、
４１５…センサ、
４２５…表示装置、
４２６…操作装置、
５１１…通信部、
５１２…検出部、
５２１…通信部、
５２２…演算部、
５２２ａ…特徴量抽出部、
５２２ｂ…相関性判定部、
５２２ｃ…座標算出部、
５２３…制御部、
５２４…データ記憶部
 
 

Claims (12)

  1. 　複数の室内機を含む空気調和システムであって、
    　各室内機は、所定の範囲内にある物体を検出する検出手段を含み、
    　第１の室内機の検出手段が検出した検出情報に係る特徴量と、第２の室内機の検出手段が検出した検出情報に係る特徴量との相関性を判定する判定手段と、
    　前記判定手段が判定した結果に基づいて、前記第１の室内機と前記第２の室内機との位置関係を算出する算出手段と
    　を含む、空気調和システム。
  2. 　前記算出手段が算出した位置関係に基づいて、前記複数の室内機の動作を制御する制御手段をさらに含む、請求項１に記載の空気調和システム。
  3. 　前記特徴量および前記相関性の学習情報を記憶する記憶手段をさらに含み、
    　前記算出手段は、前記記憶手段に記憶されている前記学習情報に基づいて、前記室内機の相対的な位置関係を算出する、請求項１または２に記載の空気調和システム。
  4. 　前記判定手段は、前記物体が移動したことを示すベクトルの特徴量に基づいて、前記相関性を判定する、請求項１～３のいずれか１項に記載の空気調和システム。
  5. 　前記判定手段は、前記複数の室内機が設置される空間の構造を判定することを特徴とする、請求項１～４のいずれか１項に記載の空気調和システム。
  6. 　前記制御手段は、前記判定手段が判定した前記空間の構造に基づいて、各室内機の動作を制御することを特徴とする、請求項５に記載の空気調和システム。
  7. 　前記検出手段は、画像を取得することによって物体を検出する、請求項１～６のいずれか１項に記載の空気調和システム。
  8. 　前記検出手段は、赤外線を感知することによって物体を検出する、請求項１～６のいずれか１項に記載の空気調和システム。
  9. 　前記空気調和システムは、室外機を含み、
    　前記室外機は、前記判定手段と前記算出手段とを備えることを特徴とする、請求項１～８のいずれか１項に記載の空気調和システム。
  10. 　複数の室内機を含む空気調和システムの運転を管理装置によって制御する方法であって、
    　各室内機が物体を検出するステップと、
    　前記管理装置が、第１の室内機が検出した検出情報に係る特徴量と、第２の室内機が検出した検出情報に係る特徴量との相関性を判定するステップと、
    　前記判定するステップにおいて判定した結果に基づいて、前記管理装置が、前記第１の室内機と前記第２の室内機との位置関係を算出するステップと
    　を含む、方法。
  11. 　前記算出するステップにおいて算出した位置関係に基づいて、前記管理装置が、前記複数の室内機の動作を制御するステップをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
  12. 　請求項１０または１１に記載の方法に含まれる各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
     
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