WO2022249745A1 - 室内環境制御システム、室内環境制御方法、および、プログラム - Google Patents

Abstract

本開示の室内環境制御システム（１）は、建物内の空気を浄化する空気清浄機器（２０）と、建物内に位置するユーザの歩容を検知するための電波センサ（３０）と、電波センサ（３０）の検知結果に基づいて定まるユーザの歩容から建物内における空気質汚染物質の発生量を推定し、推定された空気質汚染物質の発生量に基づいて空気清浄機器（２０）を制御する制御装置（１０）とを備える。

Description

室内環境制御システム、室内環境制御方法、および、プログラム

　本開示は、室内環境制御システム、室内環境制御方法、および、プログラムに関する。

　従来、圧力センサ等によって、人の歩容を検知する技術がある。特許文献１には、ユーザの足に取り付けられた圧力センサの計測値に基づいて、ユーザの歩行状態および歩容を検知し、歩行支援を行うための歩容データを管理する歩容データ管理システムが開示されている。

国際公開第２０１６／０３８８２４号

　しかしながら、上記従来技術では、圧力センサを装着していない人の歩容を検知することができないため、センサを装着していないユーザの日常の動作において、ユーザの歩容を検知し、室内の環境制御に反映することが難しい。

　そこで、本開示は、センサを装着していないユーザの日常の動作において、ユーザの歩容を検知し、室内の環境制御に反映することができる室内環境制御システム等を提供する。

　本開示の一態様に係る室内環境制御システムは、建物内の空気を浄化する空気清浄機器と、前記建物内に位置するユーザの歩容を検知するための電波センサと、前記電波センサの検知結果に基づいて定まる前記ユーザの歩容から前記建物内における空気質汚染物質の発生量を推定し、推定された前記空気質汚染物質の発生量に基づいて前記空気清浄機器を制御する制御装置とを備える。

　また、本開示の一態様に係る室内環境制御方法は、電波センサによって建物内に位置するユーザの歩容を検知する検知ステップと、前記電波センサの検知結果に基づいて定まる前記ユーザの歩容から前記建物内における空気質汚染物質の発生量を推定する推定ステップと、推定された前記空気質汚染物質の発生量に基づいて、前記建物内の空気を浄化する空気清浄機器を制御する制御ステップとを含む。

　また、本開示の一態様に係る室内環境制御システムは、建物内の空気を浄化する空気清浄機器と、前記建物内に位置するユーザの歩容を検知するための電波センサと、前記空気清浄機器を制御する制御装置と、を備え、前記制御装置は、１又は複数のプロセッサを有し、前記１又は複数のプロセッサは、前記電波センサが検知した前記ユーザの歩容を表す歩容検知データを、多数のユーザの歩容を表す歩容データと粉塵量データとを用いて生成されたモデルに入力し、前記建物内における空気質汚染物質の発生量を推定し、推定された前記空気質汚染物質の発生量に基づいて前記空気清浄機器を制御する。

　また、本開示の一態様に係る室内環境制御方法は、電波センサによって建物内に位置するユーザの歩容を検知する検知ステップと、前記電波センサが検知した前記ユーザの歩容検知データを、多数のユーザの歩容を表す歩容データと粉塵量データとを用いて生成されたモデルに入力し、前記建物内における空気質汚染物質の発生量を推定する推定ステップと、前記推定ステップで推定された前記空気質汚染物質の発生量に基づいて、前記建物内の空気を浄化する空気清浄機器を制御する制御ステップとを含み、１又は複数のプロセッサにより、前記推定ステップと前記制御ステップとが実行される。

　なお、これらの包括的又は具体的な態様は、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

　本開示の一態様に係る室内環境制御システム等は、センサを装着していないユーザの日常の動作において、ユーザの歩容を検知し、室内の環境制御に反映することができる。

図１は、実施の形態における室内環境制御システムのブロック図である。 図２は、実施の形態における室内環境制御システムの模式図である。 図３は、実施の形態における室内環境制御システムが備える電波センサを示す図である。 図４は、従来の室内環境制御システムと、実施の形態における室内環境制御システムとの、効果の違いを示す図である。 図５Ａは、歩容パラメータを示す図である。 図５Ｂは、床からの粉塵の発生と歩行の関係を示す図である。 図５Ｃは、歩容パラメータと粉塵の発生量との関係を示す図である。 図５Ｄは、粉塵の発生量の推定方法を示す図である。 図６は、電波センサの検知データと画像動態解析との比較による歩行動作の検出の例を示す図である。 図７は、実施の形態における室内環境制御システムの動作を表すフローチャートである。

　以下、実施の形態について図面を参照しながら具体的に説明する。

　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化する。

　（実施の形態）
　［室内環境制御システムの概要］
　まず、実施の形態における室内環境制御システムの概要について説明する。図１は、実施の形態における室内環境制御システム１のブロック図である。

　室内環境制御システム１は、制御装置１０と、空気清浄機器２０と、電波センサ３０と、給気装置４０と、排気装置５０と、空調機器６０と、湿度センサ７０と、温度センサ８０と、サーバ９０と、報知装置１００とを備える。また、制御装置１０は、制御部１１と、通信部１２と、記憶部１３と、取得部１４とを備える。

　なお、室内環境制御システム１は、給気装置４０と、排気装置５０と、空調機器６０と、湿度センサ７０と、温度センサ８０と、サーバ９０と、報知装置１００とを備えなくてもよい。

　制御装置１０は、１または複数のプロセッサと、１または複数のメモリとから実現される。制御装置１０の制御部１１は、電波センサ３０の検知結果に基づいて定まるユーザの歩容から建物内における空気質汚染物質の発生量を推定し、推定された空気質汚染物質の発生量に基づいて空気清浄機器２０を制御する。空気質汚染物質は、例えば、花粉またはＰＭ（Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ　Ｍａｔｔｅｒ）１０などであり、本明細書中では粉塵と記載される場合もある。

　また、制御装置１０の制御部１１は、建物内における空気質汚染物質の発生量が所定量となるように空気清浄機器２０を制御する。そして、制御装置１０の制御部１１は、電波センサの検知結果に基づいて定まるユーザの歩容、及び、湿度センサ７０によって検知された建物内の湿度に基づいて、建物内における空気質汚染物質の発生量を推定する。

　また、制御装置１０の通信部１２は、推定された空気質汚染物質の発生量、及び、環境センサ（例えば、湿度センサ７０、または、温度センサ８０）によって検知された建物内の環境情報を外部サーバ（サーバ９０）に送信する。

　制御装置１０の記憶部１３は、制御部１１が実行するプログラム、および、電波センサ３０が検知したデータ等を記憶する。記憶部１３は、空気清浄機器２０、給気装置４０、または、排気装置５０に関する制御のプログラム、または、空気清浄機器２０、給気装置４０、および、排気装置５０に関するデータ等を記憶してもよい。また、記憶部１３は、環境センサ（例えば、湿度センサ７０、または、温度センサ８０）の検知したデータを記憶してもよい。

　制御装置１０の取得部１４は、環境センサ（例えば、湿度センサ７０、または、温度センサ８０）から環境情報を取得する。環境情報とは、具体的には、建物の室内の湿度、または、温度である。

　空気清浄機器２０は、建物の室内の空気中の空気質汚染物質を除去し、空気を清浄化する。空気清浄機器２０は、フィルタを備え、空気中の粉塵等を集塵する。空気清浄機器２０は、ファン方式でもよいし、電気集塵方式でもよい。

　電波センサ３０は、電波を使用して対象となる物体との距離を計測する。電波センサ３０は、パルス状にした電波を送信アンテナから送信し、対象となる物体にあたってその反射波が受信アンテナに戻ってくるまでの時間を測定する。送信アンテナと受信アンテナをそれぞれ複数本備えることにより、３次元における物体の距離を測定することができる。また、電波センサ３０は、対象となる物体の移動方向も検知することができる。

　給気装置４０は、建物の室内に、建物の外部から空気を供給する。給気装置４０は、ファンを備え、建物の外部の空気を、建物の室内に送風する。給気装置４０は、さらに、フィルタ等を備えていてもよい。また、給気装置４０は、後述する排気装置５０と一体であってもよい。

　排気装置５０は、建物の室内から、建物の外部に空気を排出する。排気装置５０は、ファンを備え、建物の室内の空気を、建物の外部に向かって送風する。排気装置５０は、さらに、フィルタ等を備えていてもよい。また、上述したように、排気装置５０は、給気装置４０と一体であってもよい。

　空調機器６０は、エアフィルタと、加湿器と、冷却コイルと、加熱コイルと、送風機とを備える。空調機器６０は、ヒートポンプ等を用いて、加熱された空気、冷却された空気、加湿された空気、または、除湿された空気を搬送することで、室内の空気の温度または湿度等を調整する装置である。

　湿度センサ７０は、室内環境制御システム１が設置された室内の湿度を検知する。湿度センサ７０は、バイメタル式湿度計でもよいし、乾湿計でもよいし、電気式湿度計でもよいし、露点計でもよいし、伸縮式湿度計でもよい。電気式湿度計は抵抗式でもよいし、容量式でもよい。電気式湿度計は、感湿材料の抵抗値の変化を電極で検知することによって、湿度を検知する。

　温度センサ８０は、対象の温度を測定し、温度を電圧、または、抵抗値等の物理量に変換して出力する。温度センサ８０は、熱電対等を用いた接触式の温度センサでもよいし、放射温度計を用いた非接触式の温度センサでもよい。また、温度センサ８０は、遠赤外線の強弱を感知することで、温度の差を計測する熱画像カメラであってもよい。

　具体的には、温度センサ８０は、室内環境制御システム１が設置された室内の温度を検知する。温度センサ８０は、例えば、サーミスタ温度計、または、赤外放射温度計である。サーミスタ温度計は、熱電能が異なる２種類の金属を溶接したセンサに微量の電流を流して抵抗を測定し、それを温度値に変換する。赤外放射温度計は、物体から放射される赤外線を検知して、温度を検知する。また、温度センサ８０は、水銀温度計、または、バイメタル式温度計でもよい。

　サーバ９０は、プロセッサとメモリとで実現される。サーバ９０は、データベースサーバまたはファイルサーバでもよい。サーバ９０は、推定された空気質汚染物質の発生量、及び、環境センサ（例えば、湿度センサ７０、または、温度センサ８０）によって検知された建物内の環境情報とを記憶する。また、サーバ９０は、制御装置１０と通信を行い、記憶したデータを制御装置１０に送信してもよい。

　報知装置１００は、制御部１１によって推定された空気質汚染物質の発生量、及び、ユーザの建物内における滞在時間に基づいて定まる健康リスク情報を報知する。ユーザの建物内における滞在時間は、あらかじめ登録されたユーザの典型的なスケジュールから推測されてもよいし、ユーザの位置情報を検出することによって、推測されてもよい。報知装置１００は、スマートフォンまたはタブレット端末等の携帯端末でもよいし、ＰＣ等のディスプレイでもよい。スマートフォンまたはタブレット端末等の携帯端末、および、ＰＣ等のディスプレイは、制御部１１からの制御を受けて、画像または音声で、健康リスク情報を報知してもよい。または、報知装置１００は、制御部１１から制御を受けて、健康リスク情報を音声で報知するスピーカ等でもよい。また、報知装置１００は、ディスプレイまたはスピーカ等を備えた専用の端末であってもよい。

　上記の室内環境制御システム１の各構成要素は、建物の室内に設置される。図２は、実施の形態における室内環境制御システムの模式図である。

　建物の室内の壁面に設置された電波センサ３０が、室内を歩行するユーザの歩容を検知する。電波センサ３０が検知したデータを制御装置１０が有線通信または無線通信で取得する。制御装置１０は、取得した、電波センサが検知したデータに基づいて、空気清浄機器２０を、有線通信または無線通信で制御し、建物の室内の空気を清浄化する。

　また、制御装置１０は、建物の室内の壁面に設置された報知装置１００に、有線通信または無線通信で、電波センサ３０が検知したデータ、または制御装置１０が計算した結果等を送信し、ユーザに健康リスク情報を報知してもよい。制御装置１０が健康リスク情報を生成してもよいし、各種データを取得した報知装置１００が、報知装置１００が備える回路とメモリとによって、健康リスク情報を生成してもよい。

　また、室内環境制御システム１は、湿度センサ７０または温度センサ８０を、建物の室内の壁面に備え、有線通信または無線通信で制御装置１０に、検知したデータを送信してもよい。また、制御装置１０は、給気装置４０および排気装置５０を制御し、建物の室内の空気を、建物の外部の空気と循環させてもよい。また、制御装置１０は、建物の室内の壁面に設置された空調機器６０を制御して、建物の室内の温度および湿度を調整してもよい。

　［電波センサ］
　次に、電波センサ３０について説明する。図３は、実施の形態における室内環境制御システム１が備える電波センサ３０を示す図である。

　電波センサ３０は、周波数解析部と、ＲＦ　ＩＣと、入力（ＲＸ）と出力（ＴＸ）とを備える。出力（ＴＸ）は、電波を発信し、ユーザ等に反射した電波を入力（ＲＸ）が取得する。ＲＦ　ＩＣは、無線周波数集積回路であり、入力（ＲＸ）が取得した電波を受信する。周波数解析部はＲＦ　ＩＣが受信した電波に対して、周波数解析を行い、周波数解析を行った結果のデータを出力する。

　電波センサ３０は、ユーザの足元に電波を当てて、反射した電波を受信し、受信した信号を周波数解析することで、ユーザの動きを検知する。

　［従来例との差異］
　次に、室内環境制御システム１と従来例との違いについて説明する。図４は、従来の室内環境制御システムと、実施の形態における室内環境制御システムとの、効果の違いを示す図である。

　図４の（ａ）に従来の室内環境制御システムの例が示される。従来は、粉塵センサが天井および空気清浄機器２０に備えられており、ＰＭ１０等の粉塵が室内に充満してから粉塵センサが粉塵を検知していた。このため、従来の室内環境制御システムでは、ユーザがすでに、室内に充満したＰＭ１０等の粉塵に曝露されてから、空気清浄機器２０によって空気の清浄化が行われていた。

　対して、図４の（ｂ）に示される本開示の実施の形態における室内環境制御システム１は、天井に設置された電波センサ３０がユーザの歩容を検知し、検知した歩容のデータに基づいて、粉塵の発生量を予測する。そして、予測した粉塵の発生量に基づいて、空気清浄機器２０を動作させるため、ＰＭ１０等の粉塵が室内に充満する前に、空気清浄機器２０によってＰＭ１０等の粉塵を除去することができる。よって、室内環境制御システム１は、ユーザのＰＭ１０への曝露を抑制することができる。

　［歩容検知と粉塵の発生量の推定］
　次に、室内環境制御システム１による歩容検知と粉塵の発生量の推定について説明する。図５Ａは、歩容パラメータを示す図である。図５Ａに示されるように、歩容の検知のための歩容パラメータとして、歩数Ｗ１、歩幅Ｗ２、歩行スピードＷ３、および、踏み込み幅Ｗ４等のパラメータが用いられる。

　歩数Ｗ１は、所定時間の間で、歩数をカウントして計測する。歩数Ｗ１は、複数回、所定時間にわたって計測された歩数の平均値であってもよいし、中央値であってもよい。

　歩幅Ｗ２は、歩行距離を歩数で除算した数値または歩行に伴う各部位の変位量から推定される数値として計測する。これは所定時間の間で、複数回歩幅を計測したものの、平均値であってもよいし、中央値であってもよい。

　歩行スピードＷ３は、所定時間における歩行距離を所定時間で除算した数値であってもよい。また、歩行スピードＷ３は、複数回測定された歩行スピードの平均値、または、中央値であってもよい。

　踏み込み幅Ｗ４は、所定時間の間で、複数回踏み込み幅を計測したものの、平均値であってもよいし、中央値であってもよい。また、踏み込み幅Ｗ４は、ユーザの踏み込み動作の加速度で表されてもよい。具体的には、踏み込み幅Ｗ４は、ユーザの膝の動きの加速度であらわされてもよい。例えば、踏み込み幅は、ユーザが足を一番高く上げた地点から地面までの鉛直の距離でもよい。

　図５Ｂは、床からの粉塵の発生と歩行の関係を示す図である。図５Ｂに示されるように、粉塵の舞い上げは、例えば、他の歩容パラメータと同様に、ユーザの足の踏み込みの高さに関係しても決定される。図５Ａに示されたパラメータでは、踏み込み幅Ｗ４が足の踏み込みに関係する。図５Ｂは、踏み込み幅Ｗ４が粉塵の発生に関係する様子を表している。他の歩容パラメータも、踏み込み幅Ｗ４と同様に、粉塵の発生に関係する。

　図５Ｃは、歩容パラメータと粉塵の発生量との関係を示す図である。図５Ｃに示されるように、各歩容パラメータの値が増加するに応じて、粉塵の発生量も単調増加する。

　次に、歩容検知と粉塵の発生量の推定の関係の詳細について説明する。図５Ｄは、粉塵の発生量の推定方法を示す図である。

　まず、電波センサ３０は、歩容パラメータの検知を行う（Ｓ１）。電波センサ３０は、電波センサ３０が発信し、ユーザに反射した電波を受信する。そして、電波センサ３０は、受信した電波を周波数解析して、ユーザの各部位の変位、または、距離およびユーザの移動の方向を検知する。電波センサ３０は、ドップラ式、または、ＦＭＣＷ式等であってもよく、上記のいずれかに限定されるものではない。例えば、ユーザの各部位の変位の検知にはドップラ式が用いられることが好ましい。電波センサ３０は、受信アンテナ等を複数備え、ユーザの動きを３次元的に把握してもよい。ここで、検知される歩容パラメータは、例えば、図５Ａに示される歩数Ｗ１、歩幅Ｗ２、歩行スピードＷ３、および、踏み込み幅Ｗ４等である。

　次に、制御部１１は、歩容パラメータの変換を行う（ステップＳ２）。制御部１１は、電波センサ３０が検知した検知データを、粉塵の発生量を推定するための計算式に用いることができる値に変換する。例えば、制御部１１は、電波センサ３０が検知した各歩容パラメータを示すデータを、それぞれ正規化してもよい。または、制御部１１は、各歩容パラメータに重みづけを行ってもよい。

　続いて、制御部１１は、変換した歩容パラメータＷ１～Ｗ４を乗算する（ステップＳ３）。具体的には、制御部１１は、それぞれ重みづけを行った歩容パラメータＷ１～Ｗ４を、乗算することで、歩容ランクを判定するための数値を算出する。なお、ステップＳ３は、乗算ではなく加算でもよい。

　続いて、制御部１１は、歩容ランクを判定する（ステップＳ４）。制御部１１は、算出された歩容ランクを判定するための数値に基づいて、歩容の激しさを表す歩容ランクを判定する。制御部１１は、歩容の激しさを示す数値の絶対値を判定してもよいし、複数段階に分けられた歩容の激しさを示すランクを判定してもよい。

　制御部１１は、湿度データおよび温度データを加味して、粉塵の発生量を判定する（ステップＳ５）。制御部１１は、湿度センサ７０が検知した湿度データ、または、温度センサ８０が検知した温度データを加味する。

　制御部１１は、歩容／発生量比較テーブルから判定される粉塵の発生量の絶対値、または、複数段階に分けられた粉塵の発生量に基づくランクを、湿度データまたは温度データで補正した値を用いて、粉塵の発生量を判定してもよい。例えば、制御部１１は、所定の湿度よりも湿度が低いときは、粉塵の発生後の滞留時間が長くなるため、所定の湿度よりも湿度が高いときより粉塵の発生量が多くなるような補正を行ってもよい。または、制御部１１は、湿度データまたは温度データに基づいて作成されたデータテーブルに基づいて、粉塵の発生量を判定してもよい。

　そして、制御部１１は、歩容ランクに基づいて、歩容／発生量比較テーブルから、粉塵の発生量を判定する（ステップＳ６）。制御部１１は、歩容／発生量比較テーブルから粉塵の発生量の絶対値を判定してもよいし、複数段階に分けられた粉塵の発生量に基づくランクを判定してもよい。また、制御部１１は、歩容／発生量比較テーブルではなく、歩容ランク（歩容の激しさを表す数値）から、粉塵の発生量を算出する関係式を保持していてもよく、関係式を用いて、歩容ランク（歩容の激しさを表す数値）から粉塵の発生量を算出してもよい。

　制御部１１は、歩容／発生量比較テーブル等から導出された粉塵の発生量をもとに、汚染発生の判定を行う。汚染発生の判定は、粉塵の発生量の絶対値に基づいて行われてもよいし、粉塵の発生量が複数段階に分けられた汚染のランクを判定してもよい。

　制御部１１は、汚染発生判定の結果に基づいて、給気装置４０、排気装置５０、または、空気清浄機器２０を制御する。例えば、汚染のランクが所定値以上と判定された場合、制御部１１は、給気装置４０および排気装置５０を、より強力に動作させてもよい。また、汚染のランクが所定値以上と判定された場合、制御部１１は、空気清浄機器２０をより強力に動作させてもよい。

　［周波数解析による分析］
　図６は、電波センサ３０の検知データと画像動態解析との比較による歩行動作の検出の例を示す図である。画像動態解析により、検知されたユーザの足の動きと、電波センサ３０の検知データとの間では、電波センサ３０の検知データを周波数解析して得られた４０Ｈｚおよび２０Ｈｚのデータに相似性が見られた。具体的には、画像動態解析により、検知された動きと、電波センサ３０の検知データとの間では、ユーザの膝の動きは、４０Ｈｚ、足首の動きは２０Ｈｚの周波数データが、画像動態解析の結果と相似性があった。

　したがって、周波数解析された電波センサ３０の検知データから、ユーザの足元の動きを検知することができる。

　［動作］
　図７は、実施の形態における室内環境制御システム１の動作を表すフローチャートである。

　まず、電波センサ３０が歩容を検知する（ステップＳ１０）。電波センサ３０は、受信した電波に対して周波数解析を行うことで、ユーザの足元の動きを検知する。電波センサ３０－は、ユーザの歩容を検知するために、ユーザの歩数、ユーザの歩幅、ユーザの歩行スピード、および、ユーザの踏み込み幅等を検知する。

　次に、制御部１１は、空気質汚染物質の発生量を推定する（ステップＳ１１）。制御部１１は、電波センサで検知したユーザの歩容を表すデータ（歩容検知データ）に基づいて、ユーザの歩容の激しさを算出し、ユーザの歩容の激しさから粉塵の発生量を推定する。制御部１１は、空気質汚染物質の発生量を複数段階に分けた空気質汚染物質の発生量のランクを判定してもよい。ここで、空気質汚染物質とは、例えば、ＰＭ１０、または、粉塵等である。

　続いて、制御部１１は、空気質汚染物質の発生量に基づいて、空気清浄機器を制御する（ステップＳ１２）。例えば、空気質汚染物質の発生量が所定値以上と判定された場合、制御部１１は、空気清浄機器２０をより強力に動作させてもよい。このとき、制御部１１は、空気清浄機器の代わりに、または、空気清浄機器とともに、給気装置４０、排気装置５０、空調機器６０を制御してもよい。

　また、制御部１１は、報知装置１００を用いて、ユーザに、制御部１１が推定した空気質汚染物質の発生量、または、制御部１１が推定した空気質汚染物質の発生量に基づいたユーザの健康リスク情報を、ユーザに報知してもよい。例えば、健康リスク情報として、制御部１１は、推定した空気質汚染物質の発生量に基づいて空間汚染指数を算出し、ユーザの経時的な位置情報等からユーザの空間所在情報を生成し、空間汚染指数と空間所在情報とから曝露指数を算出してもよい。

　制御部１１は、室内に設置された複数のセンサ信号から、室内の通信端末上にて、空気質と空気質に影響するユーザの動作とを推定し、推定した空気質と空気質に影響するユーザの動作とから空間汚染指数を算出してもよい。制御部１１は、曝露指数を健康影響度として、報知装置１００に、ユーザに報知させてもよい。健康影響度は、例えば、曝露指数とユーザの対象空間への滞在時間とを乗じた値の和であってもよい。

　空間所在情報は、例えば、ユーザの典型的なスケジュールからユーザが存在した場所を推定して生成されてもよいし、室内に設置されたセンサによって、ユーザを検知することで、ユーザが存在した場所を推定することによって生成されてもよい。また制御部１１は、このようにして推定された数値の、過去の履歴および累積値、または１年間の平均値等を算出し、算出した数値をユーザに通知することで、ユーザが生活環境から受ける健康への影響を認知できるようにしてもよい。

　［モデル等］
　ここで、制御部１１による空気汚染物質の発生量の推定方法について、詳しく説明する。制御部１１は、あらかじめ事前に学習された、多数のユーザの歩容を表す歩容データと温湿度データと粉塵量データとから生成されたモデルによって、室内汚染物質の発生量を推定してもよい。ここで、歩容データとは、モデルの学習に用いられる多数のユーザの歩容を表すデータのことである。上記のモデルは、室内汚染物質の発生量が相対的に多い状況にあるか否かを判定できるように、教師データを用いた機械学習により生成されたモデルである。

　前記教師データは、電波センサによって取得された歩容の激しさを示すパラメータを含む歩容データと、その時の室内の湿度データと、さらにその状況における、室内汚染物質である粉塵発生量を計測する粉塵計等から出力されたデータとからなる時系列のデータセットを含んでもよい。または、教師データは、所定条件における上記のデータのそれぞれの平均値や代表値、または、積算値などから構成される組合せでもよい。

　前記モデルでは、歩容の激しさを示すパラメータと、温湿度のパラメータとが粉塵の発生量に関係することから、これらが教師データとされる。ここで、歩容の激しさを示すパラメータとは、ユーザの歩数、ユーザの歩幅、ユーザの歩行スピード、および、ユーザの踏み込み幅等を示すパラメータのことである。また、温湿度のパラメータとは、湿度データ、温度データ、並びに、温度データ及び湿度データのうちのいずれでもよい。

　そして、粉塵の発生量は、室内の粉塵の濃度の変化、粉塵の濃度の上昇速度、粉塵の室内への拡散の範囲の程度、または、粉塵の高さ方向への舞い上げの程度等、粉塵の発生量を表すいくつかのパラメータを用いて表現されうる。または、粉塵が発生した状態から粉塵の濃度が減衰する速度も、粉塵の発生量を表すパラメータとして用いられうる。上記の粉塵に関する各データは、室内で発生するＰＭ１０等の粉塵量を計測する粉塵計、または、パーティクルカウンターによって得られたデータによって求められうる。

　上記の粉塵に関する各データを測定する際の測定位置は、測定対象である室内の中心地点、もしくは、顔の高さに相当する位置等の代表点のデータ、水平方向、もしくは、高さ方向に複数測定地点を設けて測定することで得られた多点計測データ、または、さらにそれを解析することによって得られた粉塵の発生量を表す解析データであってもよい。

　そして、上記のような方法で取得された粉塵に関するデータを含む教師データを複数回用いた機械学習によって、モデルが生成される。

　さらに、このモデルに対し、電波センサが取得したユーザの歩容を表す歩容検知データ、および、湿度センサから取得された湿度データを入力することにより、モデルは、室内汚染物質である粉塵の発生量を推定することができる。歩容検知データは、モデルから出力値を得るための入力値であり、粉塵の発生量を推定する際に、室内で検知された１または複数のユーザの歩容を表すデータである。

　なお、上記のモデルは、画像または音声等からなる複数の時系列信号を処理するための一般的に知られているニューラルネットワークを用いた学習済みモデルに基づいて生成されるモデルであってもよい。

　（効果等）
　本開示の室内環境制御システム１は、建物内の空気を浄化する空気清浄機器２０と、建物内に位置するユーザの歩容を検知するための電波センサ３０と、電波センサ３０の検知結果に基づいて定まるユーザの歩容に基づいて建物内における空気質汚染物質の発生量を推定し、推定された空気質汚染物質の発生量に基づいて空気清浄機器２０を制御する制御装置１０とを備える。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、非接触で随時ユーザの歩行による粉塵の発生量を推定することができる。よって、本開示の室内環境制御システム１は、迅速に、粉塵を除去するように室内環境を制御することができる。

　また、例えば、本開示の室内環境制御システム１において、制御装置１０は、建物内における空気質汚染物質の発生量が所定量となるように空気清浄機器２０を制御する。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、建物内における空気質汚染物質の発生量を抑制することができる。よって、本開示の室内環境制御システム１は、室内環境を清浄に立つことができる。

　また、例えば、本開示の室内環境制御システム１は、さらに、建物内の温度及び湿度を調整する空調機器６０を備える。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、建物内の温度及び湿度を調整することにより、粉塵の発生量を調整することができる。よって、本開示の室内環境制御システム１は、粉塵を除去するように室内環境を制御することができる。

　また、例えば、本開示の室内環境制御システム１は、さらに、建物内の空気を建物外に排出する排気装置５０と、建物外の空気を建物内に供給する給気装置４０と、を備え、制御装置１０は、建物内における空気質汚染物質の発生量が所定量となるように排気装置５０または給気装置４０を制御する。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、建物内の空気を建物外の空気と循環させることにより、粉塵の発生量を調整することができる。よって、本開示の室内環境制御システム１は、粉塵を除去するように室内環境を制御することができる。

　また、例えば、本開示の室内環境制御システム１は、さらに、建物内の湿度を検知する湿度センサ７０を備え、制御装置１０は、電波センサ３０の検知結果に基づいて定まるユーザの歩容、及び、湿度センサ７０によって検知された建物内の湿度に基づいて、建物内における空気質汚染物質の発生量を推定する。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、室内環境に応じて、適切にユーザの歩行による粉塵の発生量を推定することができる。よって、本開示の室内環境制御システム１は、より適切に粉塵を除去するように室内環境を制御することができる。

　また、例えば、本開示の室内環境制御システム１は、さらに、建物内の環境情報を検知する環境センサを備え、制御装置１０は、さらに、推定された空気質汚染物質の発生量、及び、環境センサによって検知された建物内の環境情報とを外部サーバに送信する。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、建物内の環境を検知して、空気質汚染物質の発生量の推定等に反映し、検知した建物内の環境に関するデータおよび空気質汚染物質の発生量を記憶することができる。

　また、例えば、本開示の室内環境制御システム１は、さらに、推定された空気質汚染物質の発生量を報知する報知装置１００を備える。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、推定された空気質汚染物質の発生量をユーザに報知することができる。

　また、例えば、本開示の室内環境制御システム１は、さらに、推定された空気質汚染物質の発生量、及び、ユーザの建物内における滞在時間に基づいて定まる健康リスク情報を報知する報知装置を備える。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、推定された空気質汚染物質の発生量および健康リスク情報をユーザに報知することができる。

　また、本開示の室内環境制御方法は、電波センサ３０によって建物内に位置するユーザの歩容を検知する検知ステップと、電波センサ３０の検知結果に基づいて定まるユーザの歩容から建物内における空気質汚染物質の発生量を推定する推定ステップと、推定された空気質汚染物質の発生量に基づいて、建物内の空気を浄化する空気清浄機器２０を制御する制御ステップとを含む。

　これにより、本開示の室内環境制御方法は、上記室内環境制御システム１と同様の効果を奏することができる。

　また、本開示のプログラムは、上記室内環境制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

　これにより、本開示のプログラムは、上記室内環境制御方法と同様の効果を奏することができる。

　また、本開示の室内環境制御システム１は、建物内の空気を浄化する空気清浄機器２０と、建物内に位置するユーザの歩容を検知するための電波センサ３０と、空気清浄機器２０を制御する制御装置１０と、を備え、制御装置１０は、１又は複数のプロセッサを有し、１又は複数のプロセッサは、電波センサ３０が検知したユーザの歩容を表す歩容検知データを、多数のユーザの歩容を表す歩容データと粉塵量データとを用いて生成されたモデルに入力し、建物内における空気質汚染物質の発生量を推定し、推定された空気質汚染物質の発生量に基づいて空気清浄機器２０を制御する。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、歩容データと粉塵量データとに基づいたモデル等を用いて、歩容検知データからユーザの歩行による粉塵の発生量を推定することができる。よって、本開示の室内環境制御システム１は、迅速に、粉塵を除去するように室内環境を制御することができる。

　本開示の室内環境制御システム１において、モデルは、歩容データと温湿度データと粉塵量データとを用いて生成され、１又は複数のプロセッサは、電波センサ３０が検知したユーザの歩容検知データと建物内の温湿度データとを、モデルに入力する。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、歩容検知データから粉塵の発生量を推定する際に、建物内の温湿度を考慮することができる。よって、本開示の室内環境制御システム１は、より正確に、粉塵の発生量を推定することができる。

　本開示の室内環境制御システム１において、モデルは、ニューラルネットワークモデルである。

　これにより、本開示の室内環境制御システム１は、教師あり学習だけでなく、教師なし学習によって、歩容検知データから粉塵の発生量を推定することができる。

　また、本開示の室内環境制御方法は、電波センサ３０によって建物内に位置するユーザの歩容を検知する検知ステップと、電波センサ３０が検知したユーザの歩容検知データを、歩容データと粉塵量データとを用いて生成されたモデルに入力し、建物内における空気質汚染物質の発生量を推定する推定ステップと、推定ステップで推定された空気質汚染物質の発生量に基づいて、建物内の空気を浄化する空気清浄機器２０を制御する制御ステップとを含み、１又は複数のプロセッサにより、推定ステップと制御ステップとが実行される。

　これにより、本開示の室内環境制御方法は、歩容データと粉塵量データとに基づいたモデル等を用いて、歩容検知データからユーザの歩行による粉塵の発生量を推定することができる。よって、本開示の室内環境制御方法は、迅速に、粉塵を除去するように室内環境を制御することができる。

　また、本開示のプログラムは、上記室内環境制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

　これにより、本開示のプログラムは、上記室内環境制御方法と同様の効果を奏することができる。

　（その他）
　以上、実施の形態について説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。

　例えば、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。

　また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

　また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

　また、本開示の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、本開示の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

　例えば、本開示は、上記実施の形態の室内環境制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。本開示は、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

　その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。

　１　　室内環境制御システム
　１０　　制御装置
　２０　　空気清浄機器
　３０　　電波センサ
　４０　　給気装置
　５０　　排気装置
　６０　　空調機器
　７０　　湿度センサ
　８０　　温度センサ
　９０　　サーバ
　１００　　報知装置

Claims (15)

1. 　建物内の空気を浄化する空気清浄機器と、
   　前記建物内に位置するユーザの歩容を検知するための電波センサと、
   　前記電波センサの検知結果に基づいて定まる前記ユーザの歩容から前記建物内における空気質汚染物質の発生量を推定し、推定された前記空気質汚染物質の発生量に基づいて前記空気清浄機器を制御する制御装置とを備える
   　室内環境制御システム。
2. 　前記制御装置は、前記建物内における前記空気質汚染物質の発生量が所定量となるように前記空気清浄機器を制御する、
   　請求項１に記載の室内環境制御システム。
3. 　さらに、前記建物内の温度及び湿度を調整する空調機器を備える
   　請求項１又は２に記載の室内環境制御システム。
4. 　さらに、前記建物内の空気を前記建物の外に排出する排気装置と、
   　前記建物の外の空気を前記建物内に供給する給気装置と、を備え、
   　前記制御装置は、前記建物内における前記空気質汚染物質の発生量が所定量となるように前記排気装置または前記給気装置を制御する、
   　請求項１～３のいずれか１項に記載の室内環境制御システム。
5. 　さらに、前記建物内の湿度を検知する湿度センサを備え、
   　前記制御装置は、前記電波センサの検知結果に基づいて定まる前記ユーザの歩容、及び、前記湿度センサによって検知された前記建物内の湿度に基づいて、前記建物内における前記空気質汚染物質の発生量を推定する
   　請求項１～４のいずれか１項に記載の室内環境制御システム。
6. 　さらに、前記建物内の環境情報を検知する環境センサを備え、
   　前記制御装置は、さらに、推定された前記空気質汚染物質の発生量、及び、前記環境センサによって検知された前記建物内の前記環境情報とを外部サーバに送信する
   　請求項１～５のいずれか１項に記載の室内環境制御システム。
7. 　さらに、推定された前記空気質汚染物質の発生量を報知する報知装置を備える
   　請求項１～６のいずれか１項に記載の室内環境制御システム。
8. 　さらに、推定された前記空気質汚染物質の発生量、及び、前記ユーザの前記建物内における滞在時間に基づいて定まる健康リスク情報を報知する報知装置を備える
   　請求項１～７のいずれか１項に記載の室内環境制御システム。
9. 　電波センサによって建物内に位置するユーザの歩容を検知する検知ステップと、
   　前記電波センサの検知結果に基づいて定まる前記ユーザの歩容から前記建物内における空気質汚染物質の発生量を推定する推定ステップと、
   　推定された前記空気質汚染物質の発生量に基づいて、前記建物内の空気を浄化する空気清浄機器を制御する制御ステップとを含む
   　室内環境制御方法。
10. 　請求項９に記載の室内環境制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
11. 　建物内の空気を浄化する空気清浄機器と、
    　前記建物内に位置するユーザの歩容を検知するための電波センサと、
    　前記空気清浄機器を制御する制御装置と、を備え、
    　前記制御装置は、１又は複数のプロセッサを有し、
    　前記１又は複数のプロセッサは、前記電波センサが検知した前記ユーザの歩容を表す歩容検知データを、多数のユーザの歩容を表す歩容データと粉塵量データとを用いて生成されたモデルに入力し、前記建物内における空気質汚染物質の発生量を推定し、推定された前記空気質汚染物質の発生量に基づいて前記空気清浄機器を制御する、
    　室内環境制御システム。
12. 　前記モデルは、前記歩容データと温湿度データと粉塵量データとを用いて生成され、
    　前記１又は複数のプロセッサは、前記電波センサが検知した前記ユーザの前記歩容検知データと前記建物内の前記温湿度データとを、前記モデルに入力する、
    　請求項１１に記載の室内環境制御システム。
13. 　前記モデルは、ニューラルネットワークモデルである、
    　請求項１１又は１２に記載の室内環境制御システム。
14. 　電波センサによって建物内に位置するユーザの歩容を検知する検知ステップと、
    　前記電波センサが検知した前記ユーザの歩容検知データを、多数のユーザの歩容を表す歩容データと粉塵量データとを用いて生成されたモデルに入力し、前記建物内における空気質汚染物質の発生量を推定する推定ステップと、
    　前記推定ステップで推定された前記空気質汚染物質の発生量に基づいて、前記建物内の空気を浄化する空気清浄機器を制御する制御ステップとを含み、
    　１又は複数のプロセッサにより、前記推定ステップと前記制御ステップとが実行される、
    　室内環境制御方法。
15. 　請求項１４に記載の室内環境制御方法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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