WO2022149354A1 - 車両窓制御システム、及び車両窓制御方法 - Google Patents

車両窓制御システム、及び車両窓制御方法 Download PDF

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WO2022149354A1
WO2022149354A1 PCT/JP2021/042359 JP2021042359W WO2022149354A1 WO 2022149354 A1 WO2022149354 A1 WO 2022149354A1 JP 2021042359 W JP2021042359 W JP 2021042359W WO 2022149354 A1 WO2022149354 A1 WO 2022149354A1
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WO
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vehicle
infection risk
infection
window control
information
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PCT/JP2021/042359
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English (en)
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Inventor
領平 須永
Original Assignee
株式会社Jvcケンウッド
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60JWINDOWS, WINDSCREENS, NON-FIXED ROOFS, DOORS, OR SIMILAR DEVICES FOR VEHICLES; REMOVABLE EXTERNAL PROTECTIVE COVERINGS SPECIALLY ADAPTED FOR VEHICLES
    • B60J1/00Windows; Windscreens; Accessories therefor

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle window control system and a vehicle window control method.
  • Patent Document 1 discloses a technique relating to a vehicle window control system capable of increasing the crime prevention level of a vehicle according to a vehicle situation.
  • Patent Document 2 discloses a technique relating to a vehicle window control device that appropriately recognizes a situation in which it is dangerous to open a window or a sunroof and suppresses the opening of the window or the sunroof.
  • an object of the present invention is to provide a vehicle window control system capable of suppressing the risk of infection and a vehicle window control method.
  • the vehicle window control system estimates the infection risk based on the information acquisition unit that acquires at least one of the information of the occupant of the vehicle and the information around the vehicle, and the information acquired by the information acquisition unit. It includes an infection risk estimation unit and a window control unit that controls the opening and closing of windows of the vehicle according to the estimation result of the infection risk estimation unit.
  • the vehicle window control method acquires at least one of the information of the occupant of the vehicle and the information around the vehicle, estimates the infection risk based on the acquired information, and obtains the estimation result of the infection risk.
  • the opening and closing of the window of the vehicle is controlled accordingly.
  • FIG. It is a block diagram which shows the structural example of the vehicle window control system which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a flowchart for demonstrating the operation of the vehicle window control system which concerns on Embodiment 1. It is a figure for demonstrating an example of the operation of the vehicle window control system which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a figure for demonstrating another example of the operation of the vehicle window control system which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a flowchart for demonstrating the operation of the vehicle window control system which concerns on Embodiment 2.
  • the vehicle window control system has an information acquisition unit that acquires at least one of the information of the occupant of the vehicle and the information around the vehicle, and the infection that estimates the infection risk based on the information acquired by the information acquisition unit. It is characterized by including a risk estimation unit and a window control unit that controls the opening and closing of vehicle windows according to the estimation result of the infection risk estimation unit.
  • the vehicle window control system according to the present embodiment will be described in detail with reference to the first to third embodiments.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a vehicle window control system according to the first embodiment.
  • the vehicle window control system 1 according to the present embodiment includes an information acquisition unit 10, an infection risk estimation unit 11, and a window control unit 12.
  • the vehicle window control system 1 according to the present embodiment is typically mounted on a vehicle such as a passenger car, a bus, a railroad vehicle, or a taxi.
  • the information acquisition unit 10 is configured to acquire information around the vehicle.
  • the information acquisition unit 10 can be configured by using, for example, a camera, a microphone, a LiDAR (Light Detection and Ringing), a millimeter wave radar, or the like.
  • the information acquisition unit 10 may acquire information about the surroundings of the vehicle, for example, a person who exists within 5 m from the vehicle, a person who drives a two-wheeled vehicle, a vehicle existing around the own vehicle, and the like. can.
  • the information acquisition unit 10 determines whether or not the person around the vehicle is wearing a mask, whether or not the helmet worn by the person driving the two-wheeled vehicle has a shield, and whether or not the person around the vehicle has a shield.
  • Information may be obtained as to whether or not the window of an existing vehicle is open.
  • the information acquisition unit 10 may acquire attribute information regarding the degree to which infection control measures are taken as an attribute relating to an infectious disease of a person existing around the vehicle.
  • Such information can be obtained by performing image recognition processing on an image taken by a camera.
  • the information acquisition unit 10 may acquire information on the number of people existing around the vehicle, the presence or absence of conversation, the volume of conversation, the orientation of the face, and the like. Further, the information acquisition unit 10 may acquire information on the body temperature of a person existing in the vicinity of the vehicle by using an infrared sensor. Further, the information acquisition unit 10 may acquire information on whether or not a person existing around the vehicle is sneezing or coughing. Further, the information acquisition unit 10 may acquire information as to whether or not the windows of other vehicles existing around the own vehicle are open. In other words, the information acquisition unit 10 may acquire attribute information regarding the possibility that a person existing around the vehicle is already infected or the possibility of spreading the infection as an attribute related to an infectious disease.
  • Such information can be obtained by performing image recognition processing on the image taken by the camera, performing voice recognition processing on the voice picked up by the microphone, and combining these processes. .. Further, the information acquisition unit 10 may acquire information on the presence / absence of surrounding vehicles, traffic congestion information, and the like by communication between vehicles, Internet communication, and the like.
  • the infection risk estimation unit 11 estimates the infection risk based on the information acquired by the information acquisition unit 10.
  • the infection risk may be the risk of infection from a person around the vehicle to the passenger of the vehicle, and both the risk of infection of the passenger of the vehicle and the risk of infection of the person around the vehicle. May be. Infectious diseases occur when pathogens such as viruses and bacteria spread by human droplets. For this reason, the risk of infection increases when there are people who are talking, who are not wearing masks or shields, or who are coughing. In addition, even if there are people around, the risk of infection is relatively low if you are not talking, coughing, or wearing a mask.
  • the infection risk estimation unit 11 can estimate the infection risk based on the degree of risk at which the pathogen spreads.
  • the infection risk estimation unit 11 can estimate that the infection risk is high when a vehicle (own vehicle) traveling with the window open stops and a person exists in the vicinity of the vehicle.
  • stopping means, for example, when the vehicle speed is below a predetermined value such as 5 km / h or less because the vehicle stops or stops at a red light at an intersection, or when the vehicle speed is reduced due to traffic congestion or passing on a narrow street. This includes cases where there is a high possibility that there are people around the vehicle, such as when the value is below the specified value, when the vehicle is parked or stopped on the road, or when the vehicle speed is below the specified value before and after the vehicle is parked or stopped.
  • the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when a person who does not wear the mask is present in the vicinity of the vehicle. In addition, the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when a motorcycle driven by a person wearing an unshielded helmet is present in the vicinity of the vehicle (own vehicle). Further, the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when the windows of other vehicles existing around the own vehicle are open.
  • the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when the number of people existing around the vehicle is equal to or more than a predetermined number.
  • the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when a person existing around the vehicle is having a conversation.
  • the infection risk estimation unit 11 may presume that the infection risk is high when the conversation volume of a person existing around the vehicle is loud.
  • the presence or absence of conversation and the volume of voice may be determined by the level of the voice picked up by the microphone, and the image acquired by the camera is subjected to image processing according to the amount of opening of the person who is talking. May be estimated.
  • the infection risk estimation unit 11 may spread the droplets of the person around the vehicle toward the vehicle when the face of the person around the vehicle is facing the vehicle. , It may be estimated that the risk of infection is high.
  • the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when the body temperature of a person existing around the vehicle is higher than a predetermined value.
  • the body temperature of a person existing around the vehicle can be obtained by using an infrared sensor.
  • the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when a person existing around the vehicle is sneezing or coughing. It should be noted that the case where the above-mentioned infection risk is estimated to be high is an example, and in the present embodiment, the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high based on the conditions of attributes related to other infectious diseases. ..
  • the window control unit 12 is configured to control the opening and closing of the window of the vehicle according to the estimation result of the infection risk estimation unit 11. Specifically, the window control unit 12 controls to close the window of the vehicle when the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high. At this time, the window control unit 12 may control to close the window on the side of the vehicle window where the risk of infection exists. For example, if there is an infection risk on the left side of the vehicle, the window control unit 12 may control to close the left window of the vehicle windows.
  • closing the vehicle window is not limited to the case where the vehicle window is completely closed, but also includes the case where the opening of the vehicle window is narrowed.
  • narrowing the opening of the vehicle window it is preferable to close the vehicle window to the extent that the risk of infection between the vehicle occupant and the person around the vehicle can be reduced.
  • the window control unit 12 may control the opening degree of the window of the vehicle according to the degree of infection risk. For example, the window control unit 12 controls to completely close the window of the vehicle when the degree of infection risk is high, and narrows the opening of the window of the vehicle when the degree of infection risk is medium. You may control it.
  • the window control unit 12 closes the window of the vehicle on the side where the infection risk exists and opens the window on the side where the infection risk does not exist. It may be controlled as follows. For example, when there is a risk of infection on the left side of the vehicle, the window control unit 12 may control to close the window on the left side of the windows of the vehicle and open the window on the right side. In this case, the risk of infection existing around the vehicle can be avoided, and ventilation inside the vehicle can be continuously performed. When controlling to open the window, it is preferable to control the control including conditions such as rainfall, noise, and exhaust gas, and the consent of the passenger may be input from an input unit (not shown) and included in the conditions.
  • the window control unit 12 may close the windows on both the left and right sides of the vehicle when the risk of infection exists on both the left and right sides of the vehicle. Further, when the risk of infection exists on both the left and right sides of the vehicle, the window control unit 12 may control so that the openings of the windows on both the left and right sides of the vehicle are narrowed.
  • the audio control unit (not shown). May be used to reduce the volume of audio in the vehicle. As a result, it is possible to suppress sound leakage to the surroundings of the vehicle while reducing the risk of infection between the passenger of the vehicle and the person around the vehicle.
  • the window control unit 12 may perform an operation of opening the window again when the vehicle resumes traveling.
  • the vehicle window control system 1 the vehicle is traveling with the windows open in order to reduce the risk of infection between passengers on the vehicle (step S1). Then, when the vehicle (own vehicle) traveling with the window open stops at a predetermined position (step S2: Yes), the infection risk estimation unit 11 is infected based on the information acquired by the information acquisition unit 10. Estimate the risk.
  • the case where the vehicle stops at a predetermined position is, for example, a case where the vehicle stops at a red light at an intersection.
  • step S3 when the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high (step S3: Yes), the window control unit 12 controls to close the window of the vehicle (step S4).
  • the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high is as described above.
  • step S6: Yes the window control unit 12 performs an operation of opening the window again (step S7).
  • step S3 when the infection risk estimation unit 11 does not estimate that the infection risk is high (step S3: No), the window control unit 12 keeps the vehicle window open (step S5). After that, the vehicle resumes traveling while keeping the window of the vehicle open (step S8: Yes).
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an example of the operation of the vehicle window control system according to the present embodiment.
  • the vehicle 20 is traveling with the window 21 open in order to reduce the risk of infection between the passengers on the vehicle 20.
  • the infection risk estimation unit 11 estimates the infection risk based on the information acquired by the information acquisition unit 10.
  • the window control unit 12 controls to close the window 22 on the side where the person 24 exists.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining another example of the operation of the vehicle window control system according to the present embodiment.
  • FIG. 4 shows an example in which two vehicles 20_1 and 20_2 are traveling on a road having two lanes on each side.
  • the vehicle 20_1 is traveling with the window 26 open in order to reduce the risk of infection between the passengers on the vehicle 20_1.
  • the vehicle 20_2 is traveling with the window 28 open in order to reduce the risk of infection between the passengers on the vehicle 20_2.
  • the infection risk estimation unit 11 estimates the infection risk based on the information acquired by the information acquisition unit 10. do.
  • the infection risk estimation unit 11 of the vehicle 20_1 estimates that the infection risk is high because the windows of the other vehicle 20_1 existing around the own vehicle 20_1 are open. Therefore, the window control unit 12 of the vehicle 20_1 controls to close the window 27 on the side where the other vehicle 20_2 exists.
  • the infection risk estimation unit 11 of the vehicle 20_2 estimates that the infection risk is high because the windows of the other vehicle 20_1 existing in the vicinity of the own vehicle 20_2 are open. Therefore, the window control unit 12 of the vehicle 20_1 controls to close the window 29 on the side where the other vehicle 20_1 exists.
  • the infection risk estimation unit 11 estimates the infection risk based on the information acquired by the information acquisition unit 10, and when the infection risk is high, the infection risk is estimated.
  • the window control unit 12 controls to close the window of the vehicle. Therefore, it is possible to provide a vehicle window control system capable of suppressing the risk of infection and a vehicle window control method.
  • the outside air introduction mode for introducing outside air into the vehicle and the inside air circulation mode for circulating air in the vehicle are switched according to the estimation result of the infection risk estimation unit 11.
  • An air conditioning control unit (not shown) may be further provided. For example, when the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high, the air conditioning control unit may switch to the inside air circulation mode so as not to introduce outside air into the vehicle.
  • the window control unit 12 may control the vehicle to close the window, and the air conditioning control unit may switch to the outside air introduction mode. In this case, by closing the window, the risk of infection from people around the vehicle can be reduced, and outside air can be introduced from a place other than the window, so the vehicle can avoid the risk of infection around the vehicle. Ventilation within can be continued.
  • the second embodiment is different from the vehicle window control system described in the first embodiment in that the information acquisition unit 10 (see FIG. 1) acquires information on the passengers of the vehicle. Since the other configurations are the same as those described in the first embodiment, duplicated description will be omitted as appropriate.
  • the information acquisition unit 10 is configured to acquire information on passengers in the vehicle (own vehicle).
  • the information acquisition unit 10 can be configured by, for example, providing a camera, a microphone, various sensors, and the like in the vehicle.
  • the information acquisition unit 10 may acquire information regarding the number of passengers in the vehicle, the presence or absence of conversation, the volume of conversation, the orientation of the face, and the like.
  • the information acquisition unit 10 may acquire information on the body temperature of the passenger of the vehicle by using the infrared sensor.
  • the information acquisition unit 10 may acquire information on whether or not the passenger of the vehicle is sneezing or coughing.
  • the information acquisition unit 10 may acquire information regarding the oxygen concentration and the carbon dioxide concentration in the vehicle.
  • the infection risk estimation unit 11 is configured to estimate the infection risk in the vehicle. Specifically, the infection risk estimation unit 11 may presume that when the oxygen concentration in the vehicle is lower than a predetermined reference value, the ventilation is not sufficient and the infection risk is high. Further, the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when the carbon dioxide concentration in the vehicle is higher than a predetermined reference value.
  • the infection risk estimation unit 11 determines that the number of passengers in the vehicle is equal to or greater than a predetermined number, or the number of passengers in the vehicle is equal to or greater than a predetermined value with respect to the capacity of the vehicle, that is, the passengers are mutually exclusive. It may be estimated that the risk of infection is high if the distance cannot be maintained. The infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when the passengers of the vehicle are having a conversation. The infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when the body temperature of the passenger of the vehicle is higher than a predetermined value. The body temperature of the passengers of the vehicle can be obtained by using an infrared sensor.
  • the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when the passenger of the vehicle is sneezing or coughing.
  • the case where the above-mentioned infection risk is estimated to be high is an example, and in the present embodiment, the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high based on other conditions.
  • the window control unit 12 controls to open the window of the vehicle when the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high. That is, when the window control unit 12 is presumed to have a high risk of infection in the vehicle, the window control unit 12 reduces the risk of infection by opening the window of the vehicle and ventilating. At this time, the window control unit 12 selectively opens the window corresponding to the position where the passenger who is talking, sneezing, or coughing, which causes the risk of infection, is sitting. May be good. When controlling to open the window, it is preferable to control the control including conditions such as rainfall, noise, and exhaust gas, and the consent of the passenger may be input from an input unit (not shown) and included in the conditions.
  • the vehicle is traveling with the windows closed (step S11). Then, when the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk in the vehicle is high (step S12: Yes), the window control unit 12 controls to open the window of the vehicle (step S13). The case where the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk in the vehicle is high is as described above.
  • the infection risk estimation unit 11 estimates the infection risk in the vehicle based on the information acquired by the information acquisition unit 10, and the infection risk is high.
  • the window control unit 12 controls to open the window of the vehicle. Therefore, it is possible to provide a vehicle window control system and a vehicle window control method capable of suppressing the risk of infection in the vehicle.
  • the vehicle window control system according to the second embodiment may be combined with the vehicle window control system described in the first embodiment. That is, using the vehicle window control system according to the second embodiment, control is performed so that the window of the vehicle is opened when the risk of infection in the vehicle is high. Then, using the vehicle window control system according to the first embodiment, when a vehicle traveling with the window open is stopped at a predetermined position, the window of the vehicle is opened when it is estimated that the risk of infection is high. It may be controlled to close.
  • the third embodiment a case where the vehicle window control system according to the present invention is used for a vehicle that can be boarded by many passengers such as a bus, a railroad vehicle, and a taxi will be described. Since the vehicle window control system according to the third embodiment is the same as that described in the first and second embodiments, duplicated description will be omitted as appropriate.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a case where the vehicle window control system according to the present embodiment is used for a bus.
  • the bus 40 includes a driver's seat 41, a passenger seat 42, and a window 45.
  • the information acquisition unit 10 (see FIG. 1) is configured to acquire information on passengers in the bus (vehicle) 40. More specifically, the information acquisition unit 10 is configured to acquire information indicating the density of passengers in the bus (vehicle) 40. The information acquisition unit 10 may be configured to acquire information indicating the density of passengers at each location in the bus (vehicle) 40. The information acquisition unit 10 can be configured by, for example, providing a camera, a microphone, various sensors, and the like in the vehicle. For example, the information acquisition unit 10 may acquire information regarding the number of passengers on the bus 40, the presence or absence of conversation, the orientation of the face, and the like.
  • the information acquisition unit 10 uses an oxygen concentration sensor or a carbon dioxide concentration sensor to provide information on a location where the oxygen concentration in the vehicle is lower than a predetermined reference value or a location where the carbon dioxide concentration in the vehicle is higher than the predetermined reference value. May be obtained.
  • the infection risk estimation unit 11 is configured to estimate the infection risk in the bus 40. Specifically, the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high when there is a place where passengers are crowded in the bus 40. For example, the infection risk estimation unit 11 may estimate that the infection risk is high when two or more passengers are in close proximity to each other in the bus 40. The infection risk estimation unit 11 estimates the location of the bus 40 where passengers are crowded based on the information from the camera, microphone, and various sensors acquired by the information acquisition unit 10. The judgment criteria at this time, that is, the number of crowded passengers and the distance between the passengers can be arbitrarily set.
  • the window control unit 12 controls to open the window of the bus 40 when the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high. For example, when the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high, the window control unit 12 controls to open a window at a position corresponding to a place where passengers are crowded. That is, as shown in FIG. 6, when there is a place 49 in the bus 40 where the passengers 48 are crowded, the window control unit 12 is the place where the passengers 48 are crowded in the window 45 of the bus 40. The windows 46 and 47 at the positions corresponding to 49 are controlled to be opened. As a result, ventilation of the portion 49 where the passengers 48 are crowded is promoted, and the risk of infection in the bus 40 can be reduced.
  • the information acquisition unit 10 acquires information regarding the boarding position of the passenger of the bus 40 (step S21). Then, the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high when there is a place where passengers are crowded in the bus 40 (step S22). When the infection risk estimation unit 11 estimates that the infection risk is high, the window control unit 12 controls to open a window at a position corresponding to a place where passengers are crowded (step S23).
  • the window control unit 12 when there is a portion 49 in the bus 40 where the passengers 48 are densely packed, the window control unit 12 is among the windows 45 of the bus 40. , The windows 46 and 47 at the positions corresponding to the places 49 where the passengers 48 are crowded are controlled to be opened. As a result, ventilation of the portion 49 where the passengers 48 are crowded is promoted, and the risk of infection in the bus 40 can be reduced.
  • the present invention can be suitably used in the technical field of vehicles.
  • Vehicle window control system 10
  • Information acquisition unit 11
  • Infection risk estimation unit 12
  • Window control unit 20_1, 20_2 Vehicle 21, 22, 26, 27, 28, 29 Window 24
  • Person 40 Bus 41
  • Driver's seat 42

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Window Of Vehicle (AREA)

Abstract

感染リスクを抑制することが可能な車両窓制御システムを提供する。本発明にかかる車両窓制御システム(1)は、車両の搭乗者の情報および車両の周辺の情報の少なくとも一方を取得する情報取得部(10)と、情報取得部(10)で取得した情報に基づいて感染リスクを推定する感染リスク推定部(11)と、感染リスク推定部(11)の推定結果に応じて車両の窓の開閉を制御する窓制御部(12)と、を備える。

Description

車両窓制御システム、及び車両窓制御方法
 本発明は、車両窓制御システム、及び車両窓制御方法に関する。
 犯罪や事故に巻き込まれることを抑制することを目的として、車両の窓を開閉する技術が開発されている。特許文献1には、車両状況に応じて車両の防犯レベルを増すことができる車両用ウインドウ制御システムに関する技術が開示されている。特許文献2には、窓やサンルーフを開放することが危険である場面を適切に認識して、これらの開放を抑制する車両窓制御装置に関する技術が開示されている。
特開2009-228240号公報 特開2008-68714号公報
 上述したように、犯罪や事故に巻き込まれることを抑制することを目的として、車両の窓を開閉する技術が開発されている。しかしながら、感染症に対する感染リスクを抑制することを目的として、車両の窓の開閉を制御する技術については報告されていない。
 上記課題に鑑み本発明の目的は、感染リスクを抑制することが可能な車両窓制御システム、及び車両窓制御方法を提供することである。
 本実施形態にかかる車両窓制御システムは、車両の搭乗者の情報および車両の周辺の情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、前記情報取得部で取得した情報に基づいて感染リスクを推定する感染リスク推定部と、前記感染リスク推定部の推定結果に応じて前記車両の窓の開閉を制御する窓制御部と、を備える。
 本実施形態にかかる車両窓制御方法は、車両の搭乗者の情報および車両の周辺の情報の少なくとも一方を取得し、前記取得した情報に基づいて感染リスクを推定し、前記感染リスクの推定結果に応じて前記車両の窓の開閉を制御する。
 本実施形態により、感染リスクを抑制することが可能な車両窓制御システム、及び車両窓制御方法を提供することができる。
実施の形態1にかかる車両窓制御システムの構成例を示すブロック図である。 実施の形態1にかかる車両窓制御システムの動作を説明するためのフローチャートである。 実施の形態1にかかる車両窓制御システムの動作の一例を説明するための図である。 実施の形態1にかかる車両窓制御システムの動作の他の例を説明するための図である。 実施の形態2にかかる車両窓制御システムの動作を説明するためのフローチャートである。 実施の形態3にかかる車両窓制御システムをバスに用いた場合を説明するための図である。 実施の形態3にかかる車両窓制御システムの動作を説明するためのフローチャートである。
 本実施形態にかかる車両窓制御システムは、車両の搭乗者の情報および車両の周辺の情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、情報取得部で取得した情報に基づいて感染リスクを推定する感染リスク推定部と、感染リスク推定部の推定結果に応じて車両の窓の開閉を制御する窓制御部と、を備えることを特徴としている。以下、本実施形態にかかる車両窓制御システムについて、実施の形態1~3を用いて詳細に説明する。
<実施の形態1>
 図1は、実施の形態1にかかる車両窓制御システムの構成例を示すブロック図である。図1に示すように、本実施の形態にかかる車両窓制御システム1は、情報取得部10、感染リスク推定部11、及び窓制御部12を備える。本実施の形態にかかる車両窓制御システム1は、典型的には乗用車、バス、鉄道車両、タクシー等の車両に搭載される。
 情報取得部10は、車両の周辺の情報を取得するように構成されている。情報取得部10は、例えば、カメラ、マイク、LiDAR(Light Detection and Ranging)、ミリ波レーダ等を用いて構成することができる。情報取得部10は車両の周辺の情報として、車両の周辺、例えば車両から5m以内に存在する人物、二輪車を運転している人物、自車の周辺に存在する車両等に関する情報を取得することができる。また、情報取得部10は、車両の周辺に存在する人物がマスクを着用しているか否か、二輪車を運転している人物が被っているヘルメットにシールドがあるか否か、自車の周辺に存在する車両の窓が開いているか否かについて、情報を取得してもよい。言い換えると、情報取得部10は、車両の周辺に存在する人物の感染症に関する属性として、感染対策が為されている度合いに関する属性情報を取得しても良い。このような情報は、カメラで撮影した画像に対して画像認識処理を施すことで取得することができる。
 更に情報取得部10は、車両の周辺に存在する人物の人数、会話の有無、会話の声量、顔の向き等に関する情報を取得してもよい。また、情報取得部10は、赤外線センサを用いて車両の周辺に存在する人物の体温に関する情報を取得してもよい。また、情報取得部10は、車両の周辺に存在する人物がくしゃみをしているか否か、咳をしているか否かについて、情報を取得してもよい。また、情報取得部10は、自車の周辺に存在する他車両の窓が開いているか否かについて情報を取得してもよい。言い換えると、情報取得部10は、感染症に関する属性として、車両の周辺に存在する人物がすでに感染している可能性や、感染を拡散させる可能性に関する属性情報を取得しても良い。このような情報は、カメラで撮影した画像に対して画像認識処理を施すことや、マイクで収音した音声に対して音声認識処理を施すこと、これらを複合させた処理によって取得することができる。更に情報取得部10は、車両間の通信、インターネット通信等により、周辺の車両の有無や渋滞情報等を取得してもよい。
 感染リスク推定部11は、情報取得部10で取得した情報に基づいて感染リスクを推定する。ここで感染リスクとは、車両の周辺の人物から車両の搭乗者に感染する感染リスクであってもよく、また、車両の搭乗者が感染するリスクと車両の周辺の人物が感染するリスクの両方であってもよい。感染症は、ウィルスや細菌などの病原体が人の飛沫等によって拡散することで発生する。このため、会話をしている人やマスク・シールド等をしていない人、咳をしている人が周囲に存在する場合などに感染リスクが高くなる。また、周囲に人が存在していても、会話や咳をしていない場合やマスクをしている場合などには、感染リスクは相対的に低くなる。感染リスク推定部11は、病原体が拡散するリスク度合いに基づいて感染リスクを推定することができる。
 例えば、感染リスク推定部11は、窓を開けた状態で走行している車両(自車)が停車した際、車両の周辺に人物が存在する場合に感染リスクが高いと推定することができる。ここで停車とは、例えば交差点の赤信号で車両が停車または停車するために車両速度が例えば5km/h以下などの所定値以下となる場合や、渋滞や細街路でのすれ違い等で車両速度が所定値以下となる場合、路上などに駐停車する場合および駐停車の前後に車両速度が所定値以下となる場合など、車両周囲に人が存在する可能性が高い場合を含む。このとき、感染リスク推定部11は、マスクを着用していない人物が車両の周辺に存在する場合に感染リスクが高いと推定してもよい。また、感染リスク推定部11は、シールドのないヘルメットを被っている人物が運転している二輪車が車両(自車)の周辺に存在する場合に感染リスクが高いと推定してもよい。また、感染リスク推定部11は、自車の周辺に存在する他車両の窓が開いている場合に感染リスクが高いと推定してもよい。
 また、感染リスク推定部11は、車両の周辺に存在する人物の人数が所定の人数以上である場合に感染リスクが高いと推定してもよい。感染リスク推定部11は、車両の周辺に存在する人物が会話をしている場合に感染リスクが高いと推定してもよい。感染リスク推定部11は、車両の周辺に存在する人物の会話の声量が大きい場合に感染リスクが高いと推定してもよい。なお、会話の有無、声量については、マイクが収音した音声のレベルで判定してもよく、また、カメラで取得した画像に画像処理を施し、会話している人物の開口量の多寡に応じて推定してもよい。
 感染リスク推定部11は、車両の周辺に存在する人物の顔の向きが車両を向いている場合に、車両の周辺に存在する人物の飛沫が車両方向に向けて拡散される可能性があるため、感染リスクが高いと推定してもよい。感染リスク推定部11は、車両の周辺に存在する人物の体温が所定値よりも高い場合に感染リスクが高いと推定してもよい。車両の周辺に存在する人物の体温は、赤外線センサを用いて取得することができる。
 また、感染リスク推定部11は、車両の周辺に存在する人物がくしゃみをしている場合、または咳をしている場合に感染リスクが高いと推定してもよい。なお、上述した感染リスクが高いと推定する場合は一例であり、本実施の形態において感染リスク推定部11は他の感染症に関する属性の条件に基づいて、感染リスクが高いと推定してもよい。
 窓制御部12は、感染リスク推定部11の推定結果に応じて車両の窓の開閉を制御するように構成されている。具体的には、窓制御部12は、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定された場合、車両の窓を閉めるように制御する。このとき、窓制御部12は、車両の窓のうち感染リスクが存在する側の窓を閉めるように制御してもよい。例えば、車両の左側に感染リスクが存在する場合、窓制御部12は、車両の窓のうち左側の窓を閉めるように制御してもよい。
 なお、本実施の形態において「車両の窓を閉める」とは、車両の窓を完全に閉める場合に限らず、車両の窓の開口部を狭くする場合も含むものとする。車両の窓の開口部を狭くする場合は、車両の搭乗者と車両周囲の人物との間の感染リスクを低減できる程度に車両の窓を閉めることが好ましい。
 また、窓制御部12は、感染リスクの程度に応じて、車両の窓の開口度を制御するようにしてもよい。例えば、窓制御部12は、感染リスクの程度が高い場合、車両の窓を完全に閉めるように制御し、感染リスクの程度が中程度である場合、車両の窓の開口部が狭くなるように制御してもよい。
 また、窓制御部12は、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定された場合、車両の窓のうち感染リスクが存在する側の窓を閉め、感染リスクが存在しない側の窓を開けるように制御してもよい。例えば、車両の左側に感染リスクが存在する場合、窓制御部12は、車両の窓のうち左側の窓を閉めるとともに、右側の窓を開けるように制御してもよい。この場合は、車両の周囲に存在する感染リスクを回避することができるとともに、車両の内での換気を継続して実施することができる。窓を開けるように制御する場合、降雨や騒音、排気ガス等の条件を含めた制御とすることが好ましく、搭乗者の同意を、図示しない入力部から入力して条件に含めてもよい。
 また、窓制御部12は、感染リスクが車両の左右両側に存在する場合、車両の左右両側の窓を閉めてもよい。また、窓制御部12は、感染リスクが車両の左右両側に存在する場合、車両の左右両側の窓の開口部が狭くなるように制御してもよく、この場合、オーディオ制御部(不図示)を用いて車両内のオーディオの音量を下げるようにしてもよい。これにより、車両の搭乗者と車両の周囲の人物との間の感染リスクを低減しつつ、車両周囲への音漏れを抑制することができる。
 窓制御部12は、車両が走行を再開した際、再度、窓を開ける動作を実施してもよい。
 次に、本実施の形態にかかる車両窓制御システムの動作について、図2に示すフローチャートを用いて説明する。本実施の形態にかかる車両窓制御システム1では、車両に搭乗している搭乗者同士の感染リスクを低減させるために、窓を開けた状態で走行している(ステップS1)。そして、窓を開けた状態で走行している車両(自車)が所定の位置に停車すると(ステップS2:Yes)、感染リスク推定部11は、情報取得部10で取得した情報に基づいて感染リスクを推定する。ここで所定の位置に停車する場合とは、例えば交差点の赤信号で車両が停車する場合である。
 そして、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定された場合(ステップS3:Yes)、窓制御部12は、車両の窓を閉めるように制御する(ステップS4)。なお、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定される場合については上述した通りである。その後、車両が走行を再開すると(ステップS6:Yes)、窓制御部12は、再び窓を開ける動作を実施する(ステップS7)。
 一方、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定されない場合(ステップS3:No)、窓制御部12は、車両の窓を開けた状態を維持する(ステップS5)。その後、車両の窓を開けた状態を維持しながら車両が走行を再開する(ステップS8:Yes)。
 図3は、本実施の形態にかかる車両窓制御システムの動作の一例を説明するための図である。図3に示すように、車両20は、車両20に搭乗している搭乗者同士の感染リスクを低減させるために、窓21を開けた状態で走行している。その後、車両20が所定の位置(停止線31の手前)に停車すると、感染リスク推定部11は、情報取得部10で取得した情報に基づいて感染リスクを推定する。図3に示す場合は、車両20の周辺に人物24が存在するので感染リスクが高いと推定される。したがって、窓制御部12は、人物24が存在する側の窓22を閉めるように制御する。
 図4は、本実施の形態にかかる車両窓制御システムの動作の他の例を説明するための図である。図4では、片側2車線の道路を2台の車両20_1、20_2が走行している例を示している。図4に示すように、車両20_1は、車両20_1に搭乗している搭乗者同士の感染リスクを低減させるために、窓26を開けた状態で走行している。同様に、車両20_2は、車両20_2に搭乗している搭乗者同士の感染リスクを低減させるために、窓28を開けた状態で走行している。
 その後、図4に示すように、車両20_1、20_2が所定の位置(停止線32の手前)に停車すると、感染リスク推定部11は、情報取得部10で取得した情報に基づいて感染リスクを推定する。図4に示す場合は、車両20_1の感染リスク推定部11は、自車20_1の周辺に存在する他車両20_2の窓が開いているので感染リスクが高いと推定する。したがって、車両20_1の窓制御部12は、他車両20_2が存在する側の窓27を閉めるように制御する。また、車両20_2の感染リスク推定部11は、自車20_2の周辺に存在する他車両20_1の窓が開いているので感染リスクが高いと推定する。したがって、車両20_2の窓制御部12は、他車両20_1が存在する側の窓29を閉めるように制御する。
 以上で説明したように、本実施の形態にかかる車両窓制御システム1では、感染リスク推定部11は、情報取得部10で取得した情報に基づいて感染リスクを推定し、感染リスクが高い場合、窓制御部12は車両の窓を閉めるように制御している。したがって、感染リスクを抑制することが可能な車両窓制御システム、及び車両窓制御方法を提供することができる。
 なお、本実施の形態にかかる車両窓制御システム1では、感染リスク推定部11の推定結果に応じて、車両に外気を導入する外気導入モードと車両内で空気を循環させる内気循環モードとを切り替える空調制御部(不図示)を更に備えていてもよい。例えば、空調制御部は、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定された場合、内気循環モードに切り替えることで、車両内への外気の導入を行わないようにしてもよい。
 また、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定された場合、窓制御部12が車両の窓を閉めるように制御するとともに、空調制御部が外気導入モードに切り替えるようにしてもよい。この場合は、窓を閉めることで車両の周辺に存在する人物からの感染リスクを低減させつつ、窓以外の場所から外気を導入できるので、車両の周囲に存在する感染リスクを回避しつつ、車両内での換気を継続して実施することができる。
<実施の形態2>
 次に、実施の形態2について説明する。
 実施の形態2では、実施の形態1で説明した車両窓制御システムと比べて、情報取得部10(図1参照)が車両の搭乗者の情報を取得する点が異なる。これ以外の構成については実施の形態1で説明した場合と同様であるので、重複した説明は適宜省略する。
 本実施の形態において、情報取得部10は、車両(自車)内の搭乗者の情報を取得するように構成されている。情報取得部10は、例えば、カメラ、マイク、各種センサ等を車両内に設けることで構成することができる。例えば、情報取得部10は、車両の搭乗者の人数、会話の有無、会話の声量、顔の向き等に関する情報を取得してもよい。また、情報取得部10は、赤外線センサを用いて車両の搭乗者の体温に関する情報を取得してもよい。また、情報取得部10は、車両の搭乗者がくしゃみをしているか否か、咳をしているか否かについて、情報を取得してもよい。また、情報取得部10は、車両内の酸素濃度や二酸化炭素濃度に関する情報を取得してもよい。
 また、本実施の形態において感染リスク推定部11は、車両内における感染リスクを推定するように構成されている。具体的には、感染リスク推定部11は、車両内の酸素濃度が所定の基準値よりも低い場合に、換気が十分になされておらず、感染リスクが高いと推定してもよい。また、感染リスク推定部11は、車両内の二酸化炭素濃度が所定の基準値よりも高い場合に感染リスクが高いと推定してもよい。
 また、感染リスク推定部11は、車両の搭乗者の人数が所定の人数以上である場合や、車両の搭乗者の人数が車両の定員に対して所定値以上の場合、つまり搭乗者同士が互いに距離を保てない場合に感染リスクが高いと推定してもよい。感染リスク推定部11は、車両の搭乗者が会話をしている場合に感染リスクが高いと推定してもよい。感染リスク推定部11は、車両の搭乗者の体温が所定値よりも高い場合に感染リスクが高いと推定してもよい。車両の搭乗者の体温は、赤外線センサを用いて取得することができる。
 また、感染リスク推定部11は、車両の搭乗者がくしゃみをしている場合、または咳をしている場合に感染リスクが高いと推定してもよい。なお、上述した感染リスクが高いと推定する場合は一例であり、本実施の形態において感染リスク推定部11は他の条件に基づいて、感染リスクが高いと推定してもよい。
 本実施の形態において窓制御部12は、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定された場合、車両の窓を開けるように制御する。すなわち、窓制御部12は、車両内において感染リスクが高いと推定された場合、車両の窓を開けて換気をすることで、感染リスクを低減させる。このとき、窓制御部12は、感染リスクの原因となる、会話をしている、または、くしゃみや咳をしている搭乗者が座っている位置に対応する窓を選択的に開けるようにしてもよい。窓を開けるように制御する場合、降雨や騒音、排気ガス等の条件を含めた制御とすることが好ましく、搭乗者の同意を、図示しない入力部から入力して条件に含めてもよい。
 次に、本実施の形態にかかる車両窓制御システムの動作について、図5に示すフローチャートを用いて説明する。本実施の形態では、車両は窓を閉じた状態で走行している(ステップS11)。そして、感染リスク推定部11において車両内における感染リスクが高いと推定された場合(ステップS12:Yes)、窓制御部12は、車両の窓を開けるように制御する(ステップS13)。なお、感染リスク推定部11において車両内の感染リスクが高いと推定される場合については上述した通りである。
 以上で説明したように、本実施の形態にかかる車両窓制御システムでは、感染リスク推定部11は、情報取得部10で取得した情報に基づいて車両内における感染リスクを推定し、感染リスクが高い場合、窓制御部12は車両の窓を開けるように制御している。したがって、車両内における感染リスクを抑制することが可能な車両窓制御システム、及び車両窓制御方法を提供することができる。
 なお、実施の形態2にかかる車両窓制御システムは、実施の形態1で説明した車両窓制御システムと組み合わせてもよい。すなわち、実施の形態2にかかる車両窓制御システムを用いて、車両内における感染リスクが高い場合に車両の窓を開けるように制御する。そして、実施の形態1にかかる車両窓制御システムを用いて、窓を開けた状態で走行している車両が所定の位置に停車した際、感染リスクが高いと推定された場合に車両の窓を閉めるように制御してもよい。
<実施の形態3>
 次に、実施の形態3について説明する。
 実施の形態3では、本発明にかかる車両窓制御システムをバスや鉄道車両、タクシーなどの多くの搭乗者が乗車可能な車両に用いた場合について説明する。なお、実施の形態3にかかる車両窓制御システムについては、実施の形態1、2で説明した場合と同様であるので、重複した説明は適宜省略する。
 図6は、本実施の形態にかかる車両窓制御システムをバスに用いた場合を説明するための図である。図6に示すようにバス40は、運転席41、搭乗者用の座席42、窓45を備える。
 本実施の形態において情報取得部10(図1参照)は、バス(車両)40内の搭乗者の情報を取得するように構成されている。より詳しくは、情報取得部10は、バス(車両)40内の搭乗者の密集度を示す情報を取得するように構成されている。情報取得部10は、バス(車両)40内における各箇所ごとの搭乗者の密集度を示す情報を取得するように構成されてもよい。情報取得部10は、例えば、カメラ、マイク、各種センサ等を車両内に設けることで構成することができる。例えば、情報取得部10は、バス40の搭乗者の人数、会話の有無、顔の向き等に関する情報を取得してもよい。情報取得部10は、酸素濃度センサや二酸化炭素濃度センサを用いて車両内の酸素濃度が所定の基準値よりも低い箇所や、車両内の二酸化炭素濃度が所定の基準値よりも高い箇所に関する情報を取得しても良い。
 また、本実施の形態において感染リスク推定部11は、バス40内における感染リスクを推定するように構成されている。具体的には、感染リスク推定部11は、バス40内において搭乗者が密集している箇所がある場合に、感染リスクが高いと推定する。例えば、感染リスク推定部11は、バス40内において2人以上の搭乗者が近接している場合に、感染リスクが高いと推定してもよい。感染リスク推定部11は、バス40内において搭乗者が密集している箇所を、情報取得部10が取得したカメラ、マイク、各種センサからの情報によって推定する。なお、このときの判断基準、すなわち密集している搭乗者の人数や、搭乗者同士の距離については、任意に設定することができる。
 本実施の形態において窓制御部12は、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定された場合、バス40の窓を開けるように制御する。例えば、窓制御部12は、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定された場合、搭乗者が密集している箇所に対応する位置の窓を開けるように制御する。つまり、図6に示すように、バス40の中で搭乗者48が密集している箇所49がある場合、窓制御部12はバス40の窓45のうち、搭乗者48が密集している箇所49に対応する位置の窓46、47を開けるように制御する。これにより、搭乗者48が密集している箇所49の換気が促されてバス40内における感染リスクを低減させることができる。
 次に、本実施の形態にかかる車両窓制御システムの動作について、図7に示すフローチャートを用いて説明する。本実施の形態では、まず、情報取得部10は、バス40の搭乗者の乗車位置に関する情報を取得する(ステップS21)。そして、感染リスク推定部11は、バス40内において搭乗者が密集している箇所がある場合(ステップS22)、感染リスクが高いと推定する。窓制御部12は、感染リスク推定部11において感染リスクが高いと推定された場合、搭乗者が密集している箇所に対応する位置の窓を開けるように制御する(ステップS23)。
 以上で説明したように、本実施の形態にかかる車両窓制御システムでは、バス40の中で搭乗者48が密集している箇所49がある場合、窓制御部12はバス40の窓45のうち、搭乗者48が密集している箇所49に対応する位置の窓46、47を開けるように制御している。これにより、搭乗者48が密集している箇所49の換気が促されてバス40内における感染リスクを低減させることができる。
 以上、本発明を上記実施の形態に即して説明したが、本発明は上記実施の形態の構成にのみ限定されるものではなく、本願特許請求の範囲の請求項の発明の範囲内で当業者であればなし得る各種変形、修正、組み合わせを含むことは勿論である。
 この出願は、2021年1月8日に出願された日本出願特願2021-001925を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
 本発明は、車両の技術分野において好適に利用することができる。
1 車両窓制御システム
10 情報取得部
11 感染リスク推定部
12 窓制御部
20、20_1、20_2 車両
21、22、26、27、28、29 窓
24 人物
40 バス
41 運転席
42 座席
45、46、47 窓
48 搭乗者

Claims (5)

  1.  車両の搭乗者の情報および前記車両の周辺の情報の少なくとも一方を取得する情報取得部と、
     前記情報取得部で取得した情報に基づいて感染リスクを推定する感染リスク推定部と、
     前記感染リスク推定部の推定結果に応じて前記車両の窓の開閉を制御する窓制御部と、を備える、
     車両窓制御システム。
  2.  前記情報取得部は、前記車両の周辺の情報として、前記車両の周辺の人物の存在を示す情報を取得し、
     前記感染リスク推定部は、窓を開けた状態で走行している車両が停車した際、前記車両の周辺に人物が存在する場合に感染リスクが高いと推定し、
     前記窓制御部は、前記感染リスク推定部において感染リスクが高いと推定された場合、前記車両の窓を閉めるように制御する、
     請求項1に記載の車両窓制御システム。
  3.  前記情報取得部は、前記車両の周辺の情報として、前記車両の周辺の人物の感染症に関する属性を示す情報を取得し、
     前記感染リスク推定部は、前記車両の周辺に存在する人物の感染症に関する属性に基づいて感染リスクを推定する、
     請求項1に記載の車両窓制御システム。
  4.  前記情報取得部は、前記車両の搭乗者の情報として、前記車両の搭乗者の密集度を示す情報を取得し、
     前記感染リスク推定部は、前記車両の内において搭乗者が密集している箇所がある場合に、感染リスクが高いと推定し、
     前記窓制御部は、前記感染リスク推定部において感染リスクが高いと推定された場合、前記搭乗者が密集している箇所に対応する位置の窓を開けるように制御する、
     請求項1に記載の車両窓制御システム。
  5.  車両の搭乗者の情報および前記車両の周辺の情報の少なくとも一方を取得し、
     前記取得した情報に基づいて感染リスクを推定し、
     前記感染リスクの推定結果に応じて前記車両の窓の開閉を制御する、
     車両窓制御方法。
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