JPH02254247A - 在室パターン予測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、おもに家庭内の空気調和機（以下空調機と記
す）やエネルギー供給設備の自動運転制御に用いられる
在室パターン予測装置である。

従来の技術 従来、空調機を人の不在時や睡眠時などの直接機器を操
作することができないときに操作させるためにはタイマ
ー予約や電話回線を利用したリモートコントロールで行
っていた。また、空調機の運転を停止させるためには、
空調機利用者が空調機の操作パネルやリモコン装置によ
り操作していた。

また、予測に関しては、在宅における在室パター７を予
測する装置は、従来からなかった。

発明が解決しようとする課題 しかし、従来の空調機では、ある程度起床、就寝、外出
、帰宅といった生活習慣が存在しても、いちいちタイマ
ー設定を行わねばならず、またタイマー設定も面倒で機
能としては空調機に付加されているにもかかわらず、使
用頻度は低かった。

また、空調機のオンオフの操作についても、たとえ室内
が温熱的に悪環境でも、在室者が操作しない限シ空調機
は動作しないという課題があった。

本発明は、以上のような利用者に対する空調機の利便性
の悪さに鑑みなされたもので、第１の目的は、空調機の
オンオフの動作をさせるための利用者の操作回数を最低
限に減らすことである。第２の目的は、過去の部屋の使
用パターンの特徴を抽出し、不在時には入室時刻を予測
し、睡眠時忙は起床時刻を予測することにより、空調機
を予測運転させるための情報を作シ出すことである。

課題を解決するための手段 上記目的を達成するために、本発明の技術的解決手段は
、第１Ｋ１室内に在室者の有無または照明の点灯および
消灯状態を検知する在室情報センサを設置することであ
る。第２に、この在室情報センサだけでは短時間の部屋
を空けただけなのか、外出してしまったかの判断がつか
ず、空調機を動作させるには十分なので、在室情報セン
ナの検知した状態の経過時間と過去の状態と現在時刻か
ら、部屋利用者の生活を在室状態として推定する在室状
態・生活行為推定手段を有することである。第３に不在
時や睡眠時に起床時刻や入室時刻を予測する手段を有す
ることである。第４に、上記第３の目的を達成するため
に過去の部屋の利用状況の特徴を抽出する生活パターン
抽出手段を有することである。

作用 在室情報センサからのデジタル情報を基に、在室状態・
生活行為推定手段では、あらかじめ定めた複数の在室状
態とその遷移条件に基づいて、現在がどの在室状態かを
推定する。また、在室状態の変化を生活行為として推定
する。予測を行うだめに、対象住戸の部屋の使用状況の
特徴を生活パターン抽出手段により抽出し、生活パター
ン記憶手段で抽出結果を記憶する。入室・起床予測手段
では、現在の在室状態と抽出した生活パターンから長期
の不在室と推定されたとき入室時刻を予測し、睡眠と推
定されたときは起床時刻を予測する。

また、予測纜は確からしさが伴うので、予測結果の有効
時間も同時に出力する。

実施例 以下、図面を参照しながら本発明の一実施例について説
明する。第１図は、本発明の一実施例における、空調機
の制御に使用するための在室パターン予測装置の機能構
成を示すブロック図である。

第１図において、１は利用者からの部屋使用に関する入
力を受け付け、パラメータを設定する在室モード設定手
段で、居間や寝室などの部屋の用途の入力を受け付ける
部屋モード設定部２および家族旅行など長期の不在状態
を受け付ける長期不在設定部より成る。４は室内の在室
者の状態を検知する在室情報センサで、照明の点灯・消
灯状態をデジタル情報として検知する光センサ５および
在室者の活動時に１、不在または静止時にＯとなるよう
に設定した赤外在室センサよ）成る。７は在室モード設
定手段１および在室情報センサ４からの測定結果をもと
に、あらかじめ条件を定めた複数の在室状態の中から一
つを同定する在室状態・生活行為推定手段で、在室状態
およびその遷移条件を定めたアルゴリズムに従い状態を
同定する在室状態・生活行為推定部８および在室状態・
生活行為推定部８の内部で推定した在室状態に従って生
活パターン抽出を行うか、予測を行うかなどのチエツク
をするイベントチエツク部９より成る。

ｌＯは在室状態・生活行為推定手段７の出力パラメータ
でおる不在開始時刻、入室開始時刻、睡眠開始時刻、起
床開始時刻、不在継続時間と日持性から部屋使用を特徴
付けるようなパラメータを抽出する生活パターン抽出手
段、１１は生活パターン抽出手段１０の結果を記憶する
生活パターン記憶手段である。生活パターン記憶手段１
１は日持性として平日と休日を持ち、１日を１０分単位
の区間に分け、日特性毎に不在の発生頻度を、不在開始
時刻と不在継続時間の２つの次元で、１４４Ｘ１４４の
二次元配列内に記憶する外出不在テーブル１２、日持性
として次の日が平日と、次の日が休日を持ち、睡眠開始
時刻を１４４の一次元配列の内に頻度として記憶する睡
眠テーブル１３、日持性として平日と休日を持ち、起床
開始時刻を１４４の一次元配列として記憶する起床テー
ブル１４および在室開始時刻と不在開始時刻で定められ
る在室していた時間帯と現在までの日数から在室率を、
平日と休日で異なった配列−ヒにプロットする在室テー
ブル１５より成る。

１６は在室状態・生活行為推定手段７の出力として予測
起動がかかるか、または、過去に予測した結果が外れた
とき予測を行う入室・起床予測手段で、入室時刻を予測
する入室予測部１７および起床時刻を予測する起床予測
部１８よ、り成る。１９は入室・起床予測手段１６で予
測した結果と在室状態・生活行為推定手段７で出力され
る在室状態から予測結果の判定を行う予測結果判定手段
、加は本実施例における在室パターン予測装置の応用対
象としての空調機である。

次に上記実施例の動作について、第２図および第３図と
ともに説明する。

第２図は、上記実施例の在室状態・生活行為推定手段内
部にあらかじめ定めた在室状態とその遷移関係を表す状
態遷移図であり、はじめに第２図をもとに、在室状態と
生活行為について説明する。

在室状態としてａからｈまでの８状態を設定する。

また、１日を一般的に活動在室者が極端に減る午前４時
を起点として考える。ａは、室内に動いている在室者が
いる状態で活動在室状態、ｂは１０分以上不在が続いた
状態である短期移動不在状態、Ｃは不在開始時刻からＩ
分が経過し照明が点灯している状態で長期移動不在状態
、ｄは不在開始時刻から（資）分経過し照明が消灯して
いる状態で外出不在状態、ｅは睡眠のために部屋を移動
することにより不在となる状態で睡眠不在状態、ｆは外
出不在状態から睡眠時間帯になっても入室者がない状態
で外泊不在状態、ｇは長期移動不在状態から睡眠時間帯
になっても照明が消されない状態で徹夜不在状態、ｈは
在室はしているが寝ている状態である睡眠在室状態であ
る。上記の８つの在室状態のなかでの睡眠時間帯は、第
１図における睡眠テーブル１３からあるしきい値を基に
求める。上記の８つの在室状態の遷移関係は第２図にお
いてｉからｙまでの１７の状態遷移の可能性を持ち、こ
れを生活行為と呼んでいる。これらの遷移条件は、赤外
在室センサ６の出力と、光センサ５の出力と、不在継続
時間と、現在時刻で定められる。それぞれの遷移条件に
ついての名称は、ｉは退室、ｊは短期移動入室、ｋは長
期移動判定、１は長期移動入室、ｍは外出判定、ｎは帰
宅入室、０は睡眠退室、ｐは起床入室、ｑは外泊判定、
ｒは外泊帰宅入室、Ｓは徹夜判定、ｔは徹夜入室、Ｕは
睡眠消灯、■は徹夜睡眠消灯、Ｗは外出消灯、又は睡眠
、ｙは起床である。これらの生活行為をもとに、長期移
動判定にと外出判定ｍと外出消灯Ｗの時に入室予測を行
い、睡眠退室０と睡眠消灯Ｕと徹夜睡眠消灯Ｖと睡眠Ｘ
の時に起床予測を行う。

次に第３図を参照しながら予測方法を説明する。

第３図は予測方法の概略図である。例として、平日の午
前９時５６分に外出判定となったとする。このとき不在
開始時刻は加分前の９時２６分である。

このときの入室予測の方法を説明する。第３図において
、２１は平日の外出不在テーブル１２の不在開始時刻９
時間分から９時（９）分の区間と、９時ＩＯ分から９時
間分の区間と、９時間分から９時４０分までの３区間の
不在継続時間ごとの頻度を不在継続時間別に合計した３
区間類度合計である。この家庭では１０分未満の不在が
最も多く、１０〜２０分までが次に多く、領分を過ぎる
不在は少なくなシ、長時間の不在が現れている。乙は、
予測の有効時間を求めるためのしきい値である。２３は
しきい値２以上の不在の頻度が現れる最初の時間帯でち
り予測結果である。あはしきい値２以上の不在の発生頻
度が現れる次の時間帯であり予測結果である。

δは不在の開始区間で不在開始時刻を含む区間プラスマ
イナス１区間であシ、意味合いとしては９時が単項であ
る。がは外出判定時刻であり入室予測の開始時刻である
。ｒは予測結果ｎの有効時間、公は予測結果列の予測入
室時刻、四は予測結果列の有効時間である。

予測方法としては、あらかじめ３区間類度合計２１の全
頻度からある割合でしきい値ｎを設定する。

外出判定時刻あに入室予測を行うため３区間類度合計２
１を平日の外出不在テーブルから計算する。

そこでしきい値２以上の頻度となる最初の時間帯を予測
入室時刻として出力する。予測結果としては入室開始時
刻が現在であるから、有効時間がだけを出力する。この
場合不在継続時間６０分であるから、「３０分以内に入
室者あり」となる。そこでこの時間内に入室者があれば
いいが、もし入室者がない場合、有効時間τの時点で再
度予測を行う。その結果しきい値２を越える時間帯がま
だあるので予測結果列を出力する。すなわち、入室開始
時刻公と、その有効時間四である。もし、この時間にも
入室者がなければ、第１図の在室テーブル１５から現在
時刻以降１．在室率の最も高い時刻を入室予測時刻とし
て出力する。もし、この間またはその後、外泊不在と判
定されれば予測を停止する。

発明の効果 以上のように本発明によれば、現在の在室状態や生活行
為を推定するので空調機にオンオフの指示を出すことが
でき、空調機の自動運転が可能となる。また、不在時や
睡眠時に入室予測や起床予測を出力するので、タイマー
設定は、特別な使用をしたいときだけの必要最低限行う
だけで済む。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例における空調機の制御に使用
するための在室パターン予測装置の構成を示すブロック
図、第２図は第１図の在室状態・生活行為推定手段内部
にあらかじめ定めた在室状態とその遷移関係を表わす状
態遷移図、第３図は外出不在時において外出不在テーブ
ルを用いて入室予測を行う予測方法を説明するための概
略図である。 １・・・在室モード設定手段、２・・・部屋モード設定
部、吐・・長期不在設定部、４・・・在室情報センサ、
５・・・光センサ、６・・・赤外在室センサ、７・・・
在室状態・生活行為推定手段、８・・・生活状態生活行
為推定部、９・・・イベントチエツク部、１０・・・生
活パターン抽出手段、１１・・・生活パターン記憶手段
、１２・・・外出不在チーフル、１３・・・睡眠テーブ
ル、１４・・・起床テーブル、１５・・・在室テーブル
、１６・・・入室・起床予測手段、１７・・・入室予測
部、１８・・・起床予測部、１９・・・予測結果判定手
段、加・・・空調機。 代理人の氏名　弁理士　粟野重孝　ほか１名第 囚 第 図

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. （１）部屋利用者から、長期にわたって部屋を不在にす
   る場合の登録を受け付ける在室モード設定手段と、部屋
   内の在室者の有無を検知する在室情報センサと、前記在
   室情報センサおよび在室モード設定手段からの設定内容
   をもとにあらかじめ複数の遷移条件を定めた室内状態を
   同定する在室状態および生活行為推定手段と、前記在室
   状態および生活行為推定手段からの在室状態の遷移状況
   を基に対象住戸の入退室にかかわる生活パターンを抽出
   する生活パターン抽出手段と、前記生活パターン抽出手
   段により抽出された結果を記憶する生活パターン記憶手
   段と、現在の在室状態と生活パターン記憶手段に蓄積さ
   れている情報を基に入室時刻または起床時刻を予測する
   入室・起床予測手段と、前記入室・起床予測手段より出
   力された情報と前記在室状態および生活行為推定手段の
   出力である現在の在室状態から予測結果が外れたかどう
   かを判定する予測結果判定手段を有する在室パターン予
   測装置。
2. （２）在室情報センサとして、在室有無を検知するセン
   サと、照明の点灯・消灯を検知するための光センサを有
   する請求項１記載の在室パターン予測装置。
3. （３）生活パターン抽出手段は１日を単位として、外出
   不在開始時刻とその不在継続時間と、就寝時刻と、起床
   時刻と、在室開始時刻と、不在開始時刻までの在室率を
   日特性を判断して出力し、生活パターン記憶手段に記憶
   する請求項１記載の在室パターン予測装置。
4. （４）日特性が平日と休日である請求項３記載の在室パ
   ターン予測装置。
5. （５）日特性が曜日である請求項３記載の在室パターン
   予測装置。
6. （６）日特性が次の日が平日と、次の日が休日である請
   求項３記載の在室パターン予測装置。
7. （７）入室・起床予測手段の出力が、入室予測時刻また
   は起床予測時刻と、入室または起床予測の有効時間であ
   る請求項１記載の在室パターン予測装置。
8. （８）在室モード設定手段が長期の不在の設定と、部屋
   の用途を設定する手段を有する請求項１記載の在室パタ
   ーン予測装置。