特許 5851737 室内環境制御システム及び室内環境制御方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5851737

(24)【登録日】2015年12月11日

(45)【発行日】2016年2月3日

(54)【発明の名称】室内環境制御システム及び室内環境制御方法

(51)【国際特許分類】

   F24F 11/02 20060101AFI20160114BHJP

   G05D 23/19 20060101ALI20160114BHJP

【ＦＩ】

   F24F11/02 S

   G05D23/19 J

【請求項の数】2

【全頁数】9

(21)【出願番号】特願2011-148718(P2011-148718)

(22)【出願日】2011年7月4日

(65)【公開番号】特開2013-15271(P2013-15271A)

(43)【公開日】2013年1月24日

【審査請求日】2014年7月2日

(73)【特許権者】

【識別番号】390037154

【氏名又は名称】大和ハウス工業株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】504176911

【氏名又は名称】国立大学法人大阪大学

(74)【代理人】

【識別番号】100162031

【弁理士】

【氏名又は名称】長田 豊彦

(72)【発明者】

【氏名】菅野 泰史

(72)【発明者】

【氏名】伊東 亜矢子

(72)【発明者】

【氏名】本間 瑞基

(72)【発明者】

【氏名】井上 博之

(72)【発明者】

【氏名】高橋 康夫

(72)【発明者】

【氏名】西田 竜太

(72)【発明者】

【氏名】小池 昭啓

(72)【発明者】

【氏名】加藤 五月

(72)【発明者】

【氏名】浅田 稔

(72)【発明者】

【氏名】石黒 浩

(72)【発明者】

【氏名】岩井 儀雄

(72)【発明者】

【氏名】中村 泰

(72)【発明者】

【氏名】松本 裕樹

【審査官】 佐藤 正浩

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００８−１５７５４８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１０−２１４１０１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｆ２４Ｆ １１／０２

Ｇ０５Ｄ ２３／１９

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

室内空間の環境情報を検知する環境情報検知部と、
前記室内空間に在室する一人又は二人以上の在室者が発した在室者情報を、前記在室者ごとに検知する在室者情報検知部と、
前記環境情報検知部で検知した環境情報と、前記在室者情報検知部で検知した在室者ごとの在室者情報と、に基づいて、前記室内空間の環境を前記在室者ごとに調整するための調整信号を生成する、制御部と、
前記制御部で生成した調整信号に基づいて、前記室内空間の環境を前記在室者ごとに調整する、運転部と、を備え、
前記制御部は、在室者情報と在室者の快適性との関係を記録したデータベースを予め備えるとともに、前記在室者情報検知部で検知した在室者情報のもとで前記データベースにおいて前記在室者の快適性が最適となるように、前記在室者情報をゆらぎ指標として以下の数１を用いて前記調整信号を生成する、
ことを特徴とする、室内環境制御システム。

【数1】

Ａ：ゆらぎ指標
η：ノイズ

【請求項2】

室内空間の環境情報を検知する環境情報検知工程と、
前記室内空間に在室する一人又は二人以上の在室者が発した在室者情報を、前記在室者ごとに検知する在室者情報検知工程と、
前記環境情報検知工程で検知した環境情報と、前記在室者情報検知工程で検知した在室者ごとの在室者情報と、に基づいて、前記室内空間の環境を前記在室者ごとに調整するための調整信号を生成する、制御工程と、
前記制御工程で生成した調整信号に基づいて、前記室内空間の環境を前記在室者ごとに調整する、運転工程と、を備え、
前記制御工程において、前記在室者情報検知工程で検知した在室者情報のもとで、在室者情報と在室者の快適性との関係を記録したデータベースにおいて前記在室者の快適性が最適となるように、前記在室者情報をゆらぎ指標として以下の数１を用いて前記調整信号を生成する、
ことを特徴とする、室内環境制御方法。

【数1】

Ａ：ゆらぎ指標
η：ノイズ

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、室内環境制御システム及び室内環境制御方法に関し、詳しくは、室内空間における在室者の快適性を向上させる技術に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、室内空間の温度や湿度を検知して、その検知結果を用いて在室者の快適性が向上するように快適指標を演算し、この快適指標に基づいて空調設備を駆動することによって室内環境を制御する技術が知られている(例えば、特許文献１を参照)。
また、在室者のＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ、予測温冷感申告）値から室内空間の平均ＰＭＶ値を算出し、この平均ＰＭＶ値に基づいて空調を制御することにより、在室者の体感に合わせて室内環境を制御する技術が知られている(例えば、特許文献２を参照)。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開平７−１０３５４７号公報

【特許文献2】特開２００８−２３２５３３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

前記従来技術においては室内の空間単位で一括制御するため、在室者ごとの快適性に合わせて環境を制御することはできなかった。即ち、快適な室内条件（温度や照明の強さなど）は在室者やその状態によって異なるが、それらに合わせて個別に室内環境を制御することは困難であった。

【0005】

また、事務所のように複数人が在室者として在室する空間において、在室者ごとに状態を検知し、それぞれの在室者に快適な室内環境となるように制御しようとすると、演算条件が複雑となる。このため、室内環境の制御機器が増加する上に、演算処理に要する時間的及びエネルギー的なコストが肥大化するという問題があった。

【0006】

そこで本発明は、上記現状に鑑み、簡易なシステムで時間的及びエネルギー的なコストを肥大化させることなく、在室者ごとの快適性に合わせて室内空間の環境を制御することの可能な、室内環境制御システム及び室内環境制御方法を提供するものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。

【0008】

即ち、請求項１においては、室内空間の環境情報を検知する環境情報検知部と、前記室内空間に在室する一人又は二人以上の在室者が発した在室者情報を、前記在室者ごとに検知する在室者情報検知部と、前記環境情報検知部で検知した環境情報と、前記在室者情報検知部で検知した在室者ごとの在室者情報と、に基づいて、前記室内空間の環境を前記在室者ごとに調整するための調整信号を生成する、制御部と、前記制御部で生成した調整信号に基づいて、前記室内空間の環境を前記在室者ごとに調整する、運転部と、を備え、前記制御部は、在室者情報と在室者の快適性との関係を記録したデータベースを予め備えるとともに、前記在室者情報検知部で検知した在室者情報のもとで前記データベースにおいて前記在室者の快適性が最適となるように、前記在室者情報をゆらぎ指標として以下の数１を用いて前記調整信号を生成するものである。

【数1】

Ａ：ゆらぎ指標
η：ノイズ

【0009】

請求項２においては、室内空間の環境情報を検知する環境情報検知工程と、前記室内空間に在室する一人又は二人以上の在室者が発した在室者情報を、前記在室者ごとに検知する在室者情報検知工程と、前記環境情報検知工程で検知した環境情報と、前記在室者情報検知工程で検知した在室者ごとの在室者情報と、に基づいて、前記室内空間の環境を前記在室者ごとに調整するための調整信号を生成する、制御工程と、前記制御工程で生成した調整信号に基づいて、前記室内空間の環境を前記在室者ごとに調整する、運転工程と、を備え、前記制御工程において、前記在室者情報検知工程で検知した在室者情報のもとで、在室者情報と在室者の快適性との関係を記録したデータベースにおいて前記在室者の快適性が最適となるように、前記在室者情報をゆらぎ指標として以下の数１を用いて前記調整信号を生成するものである。

【数1】

Ａ：ゆらぎ指標
η：ノイズ

【発明の効果】

【0010】

本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。

【0011】

本発明により、簡易なシステムで時間的及びエネルギー的なコストを肥大化させることなく、在室者ごとの快適性に合わせて室内環境を制御することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本実施形態に係る室内環境制御システムの概略図。

【図2】同じく室内環境制御システムの制御ブロック図。

【図3】在室者を示した図。

【図4】在室者の表情認識手法を示した図。

【発明を実施するための形態】

【0013】

次に、発明の実施の形態を説明する。
なお、本発明の技術的範囲は以下の実施例に限定されるものではなく、本明細書及び図面に記載した事項から明らかになる本発明が真に意図する技術的思想の範囲全体に、広く及ぶものである。

【0014】

［室内環境制御システム１００の構成］
まず始めに、本発明の一実施形態に係る室内環境制御システム１００について、図１及び図２を用いて説明する。図１及び図２中に記載する一点鎖線は、それぞれの構成が電気的に接続されていることを示している。即ち、後述する環境情報検知部１０及び在室者情報検知部２０は制御部３０と、また、制御部３０は運転部４０と電気的に接続されている。

【0015】

図１及び図２に示す如く、室内環境制御システム１００は、環境情報検知部１０と、在室者情報検知部２０と、制御部３０と、運転部４０と、を備える。以下、各部について具体的に説明する。

【0016】

環境情報検知部１０は室内空間Ｒに配設され、室内空間Ｒの環境情報を検知する検知手段を備える。具体的には図１及び図２に示す如く、環境情報検知部１０は室内空間Ｒの温度及び湿度を検知するセンサである、温度・湿度検知手段１１を備えている。
室内空間Ｒの環境情報とは、上記の如く温度や湿度など、室内に在室する在室者Ｈの快適性に影響を与える条件に関する情報である。本実施形態においては、「不快でない状態」を含めて「快適」と定義することとし、「快適性」とは在室者の感覚である快適さの度合い（不快となる要因が少ない度合い）を示している。また、本実施形態における室内空間Ｒは、事務所など多くの人が在室し、在室者の快適性がそれぞれ異なる空間を指す。
なお、本実施形態においては、環境情報検知部１０は室内空間Ｒの環境情報として温度と湿度とを検知する構成としているが、例えば室内の明るさや気圧などを検知する構成とすることも可能である。

【0017】

在室者情報検知部２０は室内空間Ｒに配設され、室内空間Ｒに在室する在室者Ｈが発した在室者情報を在室者Ｈごとに検知する検知手段を備える。具体的には図１及び図２に示す如く、在室者情報検知部２０は在室者Ｈの画像を検知するビジョンセンサである、画像検知手段２１、及び、在室者Ｈの発声を検知するマイクである、音声検知手段２２を備えている。在室者Ｈが発した在室者情報とは、上記の如く在室者の画像や発声など、在室者Ｈによって表現される情報である。本実施形態においては、在室者情報検知部２０は在室者Ｈが発した在室者情報として画像と発声を検知する構成としているが、例えば体温や匂い、発汗量などを検知する構成とすることも可能である。

【0018】

なお、本実施形態において、在室者Ｈは二人の在室者Ｈ１・Ｈ２が在室するものとしているが、在室者Ｈの人数は一人又は三人以上でも良く、限定されるものではない。また、本実施形態においては在室者Ｈの画像及び発声を検知するために在室者Ｈ１・Ｈ２のそれぞれに対応する画像検知手段２１ａ・２１ｂ、及び、音声検知手段２２ａ・２２ｂが配設されているが、在室者Ｈごとに在室者情報を検知できる構成であれば、一個の検知手段のみを配置して、全ての在室者Ｈの在室者情報を検知する構成としても差し支えない。

【0019】

制御部３０は、画像処理手段３１、音声処理手段３２、記憶手段３３、演算手段３４、及び、図示しない入力手段、表示手段、通信手段等を備えた制御装置であり、ＣＰＵやＲＡＭやＲＯＭやインターフェース等のマイクロコンピュータを主体として構成される。記憶手段３３は、室内環境制御システム１００の運転に関するプログラムが格納され、また、演算手段３４で演算された情報が一時的に保存されるように構成されている。

【0020】

そして制御部３０は、環境情報検知部１０で検知した環境情報と、在室者情報検知部２０で検知した在室者Ｈごとの在室者情報と、を電気信号として受信可能に構成されている。そして、この環境情報及び在室者情報に基づいて演算手段３４により、室内空間Ｒの環境を在室者Ｈごとに調整するための調整信号を生成する。そして、この調整信号により補正して運転部４０を制御する。

【0021】

本実施形態では具体的には、温度・湿度検知手段１１が検知した室内空間Ｒの温度及び湿度、画像検知手段２１が検知した在室者Ｈの画像、及び、音声検知手段２２が検知した在室者Ｈの発声に基づいて、顔認識データや声紋データ等により各在室者を特定し、各在室者の快適性を記録したデータから、在室者に応じた調整信号を生成するのである。

【0022】

運転部４０は室内空間Ｒに配設され、制御部３０で生成した調整信号に基づいて、室内空間Ｒの環境を在室者Ｈごとに調整する。具体的には図１及び図２に示す如く、運転部４０は室内空間Ｒの空調を行うエアコンディショナーである、空調手段４１、及び、室内空間Ｒの照明である照明手段４２を備えている。そして、図１に示す如く、空調手段４１で在室者Ｈ１に吹く風ｗ１よりも在室者Ｈ２に吹く風ｗ２を強くしたり、照明手段４２ａが在室者Ｈ１に照らす光ｒ１よりも照明手段４２ｂが在室者Ｈ２に照らす光ｒ２を弱くしたりするのである。

【0023】

本実施形態においては、運転部４０は室内空間Ｒの環境として空調と照明を調整する構成としているが、例えば窓の開閉やブラインドの昇降、スピーカーの調整などを行う構成とすることも可能である。

【0024】

そして、制御部３０の記憶手段３３は、後述する如く、在室者情報と在室者Ｈの快適性との関係を記録したデータベースを予め備える。
また、演算手段３４は、在室者情報検知部２０で検知した在室者情報のもとでデータベースにおいて在室者Ｈの快適性が最適となるように、在室者情報をゆらぎ指標として以下の数式１で定める如くゆらぎ制御することにより調整信号を生成する。

【0025】

【数1】

【0026】

上記数式１において、ｘは状態、Ａはゆらぎ指標（アクティビティ）、ηはノイズ（ランダムな動作）を表す。数式１より、ゆらぎ指標Ａが０又は微小な場合は調整信号におけるノイズηの影響が相対的に大きくなり、ゆらぎ指標Ａが大きくなると調整信号においてゆらぎ指標Ａの影響が相対的に大きくなるのである。

【0027】

本実施形態においては、ゆらぎ指標Ａとして在室者情報を用いているため、在室者情報検知部２０で検知した在室者情報が小さい場合は、演算手段３４はノイズηの影響を受けてランダムな動作により調整信号を生成し、運転部４０による室内空間Ｒの環境を調整する。また、在室者情報が大きくなってくると、演算手段３４は在室者情報に基づいて調整信号を生成し、運転部４０による室内空間Ｒの環境を在室者Ｈごとに調整するのである。

【0028】

このように、本発明の一実施形態に係る室内環境制御方法においては、室内空間Ｒの環境情報を検知する環境情報検知工程と、室内空間Ｒに在室する在室者Ｈが発した在室者情報を、在室者Ｈごとに検知する在室者情報検知工程と、環境情報検知工程で検知した環境情報と、在室者情報検知工程で検知した在室者Ｈごとの在室者情報と、に基づいて、室内空間Ｒの環境を在室者Ｈごとに調整するための調整信号を生成する、制御工程と、制御工程で生成した調整信号に基づいて、室内空間Ｒの環境を在室者Ｈごとに調整する、運転工程と、を備える。そして、制御工程において、在室者情報検知工程で検知した在室者情報のもとで、在室者情報と在室者Ｈの快適性との関係を記録したデータベースにおいて在室者Ｈの快適性が最適となるように、在室者情報をゆらぎ指標Ａとしてゆらぎ制御することにより、調整信号を生成するのである。

【0029】

本実施形態においては上記の如く、在室者情報検知部２０で検知した在室者情報をゆらぎ指標Ａとしてゆらぎ制御する構成としている。このため、在室者情報を検知しなくなってもノイズηによるランダムな動作により室内空間Ｒの環境を調整し、再び在室者情報を検知した時にこの在室者情報をゆらぎ指標Ａとして室内空間Ｒの環境を在室者Ｈごとに調整することができるのである。

【0030】

このようなゆらぎ制御によれば、従来の如く目標をモデル化して行う制御手法と比較して、目標や環境が変化する場合や制御機器が多岐にわたる場合など、複雑化された条件下でも、各条件のモデル化を必要としないため、演算処理に要する時間及びエネルギーを抑えることができる。即ち、本実施形態のように複数人が在室者Ｈとして在室する空間において、在室者Ｈごとに状態を検知し、それぞれの在室者Ｈに快適な室内環境となるように制御する場合であっても、室内環境の制御機器を増加させることなく、演算処理に要する時間的及びエネルギー的なコストを抑制することが可能となるのである。つまり、簡易なシステムで時間的及びエネルギー的なコストを肥大化させることなく、在室者ごとの快適性に合わせて室内環境を制御することが可能となるのである。

【0031】

次に、制御部３０が備える画像処理手段３１で行う画像処理、及び、音声処理手段３２で行う音声処理の手法について、図３及び図４を用いて説明する。
画像処理手段３１は図２に示す如く、表情認識機能、着衣量認識機能、行動認識機能等を有する。具体的には図３に示す如く、画像検知手段２１で検知した在室者Ｈの画像から、顔Ｆを含む顔画像Ａ１、全身の衣服を含む全身画像Ａ２、全身による行動を含む行動画像Ａ３、在室者Ｈの移動を追跡した移動画像Ａ４を分析する。そして、それぞれの画像Ａ１からＡ４に基づいて、在室者Ｈの表情、着衣量、行動等を在室者情報として認識するのである。また、在室者情報は、在室者Ｈの快適性との関係を記録したデータベースとして、制御部３０の記憶手段３３に記録されている。

【0032】

例えば表情認識機能では、図４に示す如く、在室者Ｈの顔Ｆにおいて、顔Ｆの輪郭、眉、目、鼻、及び口等を示す特徴点Ｐを抽出する。そして、特徴点Ｐの動きを分析することにより、在室者Ｈの表情を読み取るのである。例えば、特徴点Ｐの動きによって、眉間にしわがよる、口元が下がる、などの表情を認識する。このとき不快であるか、快適であるか等を判断するのである。暑い、寒いは言語認識や着衣量認識や行動認識や室内温度等を加味して判断する。

【0033】

なお、本実施形態において、表情認識機能は顔画像Ａ１によって在室者Ｈの表情を認識する構成としているが、画像検知手段２１で検知した在室者Ｈの顔画像Ａ１と、既に登録された顔画像とにおける特徴点Ｐとの一致の有無を判断することも可能である。これにより、在室者Ｈが登録された人物と同一人物か否かを判定する、個人同定機能として表情認識機能を用いることも可能である。

【0034】

音声処理手段３１は図２に示す如く、言語認識機能等を有する。具体的には図３に示す如く、音声検知手段２２で検知した在室者Ｈの発声から、在室者Ｈの発言データＢ１を分析する。そして、発言データＢ１の内容に基づいて、在室者Ｈの状況を在室者情報として認識するのである。例えば、「暑い」、「蒸し暑い」、「温かい」、「寒い」、「涼しい」などの音声を認識するのである。

【0035】

着衣量認識機能は、衣服の種類や重ね着枚数等を認識する。例えば、半袖や長袖、Ｔシャツやセーターやスエットシャツ、長ズボンや半ズボン、スカート、靴下の有無等により衣服の種類を判断する。また、シャツの上にベストやカーディガンやジャケットやパーカー等を羽織っているかで重ね着（重ね着の衣服の種類や重ね着枚数）を判断する。
行動認識機能は、例えば、「手で顔を仰ぐ」「汗を拭く」「暑いと言う」などの行動情報が、「室温が高いことによる不快さ」を表現するものとして、「掌で上腕部をさする」「体を縮める」「寒いと言う」などの行動情報が、「室温が低いことによる不快さ」を表現するものとして記録されているのである。
このように、在室者情報と在室者Ｈの快適性との関係としては室温の他に、室内の明るさ、湿度、風通しなどの様々な要素において、在室者Ｈが不快に感じた時の行動をパターン化して記録することが可能である。なお、室内の明るさは、読書やパソコンの操作やテレビの視聴や昼寝や食事などの行動認識機能により判断して、制御する。

【0036】

そして、室内環境制御システム１００において前記の如くゆらぎ制御を行う場合には、在室者情報検知部２０で検知した在室者情報のもとで、前記の如く作成したデータベースにおいて、それぞれの在室者Ｈの快適性が最適となるように、調整信号を生成する。つまり、例えば在室者Ｈから検知した在室者情報が、データベースに記録された「室温が高いことによる不快さ」を表現していた場合は、その在室者Ｈ周辺の温度を下降させて室内空間Ｒの環境を調整するように調整信号を生成し、この調整信号に基づいて在室者Ｈごとに運転部４０を駆動させるのである。

【0037】

このように、本実施形態においては在室者情報検知部２０で検知した在室者情報に基づいて、在室者Ｈごとの快適性に合わせて環境を制御することができる。即ち、快適な室内条件（温度や照明の強さなど）は在室者Ｈやその状態によって異なるところ、それらに合わせて個別に室内環境を制御することが可能となるのである。

【符号の説明】

【0038】

１０ 環境情報検知部
２０ 在室者情報検知部
３０ 制御部
４０ 運転部
１００ 室内環境制御システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】