JPH05220061A

JPH05220061A - トイレ装置

Info

Publication number: JPH05220061A
Application number: JP4030357A
Authority: JP
Inventors: Takuo Shimada; 拓生嶋田; Kazunari Nishii; 一成西井; Kison Naka; 基孫中
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1992-02-18
Filing date: 1992-02-18
Publication date: 1993-08-31

Abstract

(57)【要約】【目的】使用者ごとに異なる快適感や好みや体型に応
じ、自動的に各使用者に最も適した便座環境（便座温
度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置及び送風
温度など）を提供する。【構成】便座本体に着座している使用者の重量を検出
する重量センサ１１と、使用者の着座姿勢を検出する距
離センサ１２と、この重量センサ１１及び距離センサ１
２から検出される使用者の特徴量に基づいて使用者を特
定する個人識別手段１３と、個人識別手段１３からの出
力に基づき使用者ごとに便座環境を自動調節する便座環
境制御手段８とが備えられている。これによって使用者
ごとに最適な便座環境が自動的に提供される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は便座暖房、人体局部のシ
ャワー洗浄や乾燥などを行うトイレ装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】従来のトイレ装置は図８に示すように、
便器１に便座本体２に取り付けられ、この便座本体２に
便座温調手段３と洗浄手段４と乾燥手段５と操作手段６
とが接続されている。さらに主制御手段７は操作手段６
からの操作信号に応じ便座温調手段３または洗浄手段４
または乾燥手段５に対し便座温度、シャワー温度、シャ
ワー流量、ノズル位置及び送風温度それぞれの制御を行
う。

【０００３】操作手段６は便座温度を変更させるための
手動アップ／ダウンの便座温度操作キー６ａと、シャワ
ー送出時のシャワー温度を変更させるための手動アップ
／ダウンのシャワー温度操作キー６ｂと、シャワー送出
時のシャワー流量を変更させるための手動アップ／ダウ
ンのシャワー流量操作キー６ｃと、シャワー送出時のノ
ズル位置を変更させるための手動アップ／ダウンのノズ
ル位置操作キー６ｄと、乾燥時の送風温度を変更させる
ための手動アップ／ダウンの送風温度操作キー６ｅとか
らなる。使用者がこれらのキー操作を行うとキー入力情
報は主制御手段７に伝えられる。

【０００４】便座温調手段３は便座温度可変手段３ａと
便座温度検出手段３ｂとからなる。便座温調手段３は主
制御手段７からの便座温度変更指示を受け、便座本体２
に対し便座温度を変更指示された値に保つ。

【０００５】洗浄手段４はシャワー本体４ａとシャワー
温度可変手段４ｂとシャワー温度検出手段４ｃとシャワ
ー流量可変手段４ｄとシャワー流量検出手段４ｅとノズ
ル本体４ｆとノズル位置可変手段４ｇとからなる。洗浄
手段４は主制御手段７からのシャワー温度変更指示を受
け、便座本体２に対しシャワー送出時のシャワー温度を
変更指示された値に保つ。また主制御手段７からのシャ
ワー流量変更指示を受け、便座本体２に対しシャワー送
出時のシャワー流量を変更指示された値に保つ。また主
制御手段７からのノズル位置変更指示を受け、便座本体
２に対しシャワー送出時のノズル位置を変更指示された
値に保つ。

【０００６】乾燥手段５は送風手段５ａと送風温度可変
手段５ｂと送風温度検出手段５ｃとからなる。乾燥手段
５は主制御手段７からの送風温度変更指示を受け、便座
本体２に対し乾燥時の送風温度を変更指示された値に保
つ。

【０００７】主制御手段７は便座本体２に着座している
使用者の指示に従って便座温調制御ないし洗浄制御ない
し乾燥制御を行う。また操作手段６からの変更指示を受
けることで、便座温度、シャワー温度、シャワー流量、
ノズル位置及び送風温度などの制御量を操作手段６にお
ける操作量に応じて変更するよう便座温調手段３、洗浄
手段４及び乾燥手段５に出力する。

【０００８】すなわち使用者が操作手段６における手動
操作によって、便座温調手段３における便座温度や洗浄
手段４におけるシャワー温度、シャワー流量、ノズル位
置や乾燥手段５における乾燥温度などを調節できる構成
となっている。さらに一旦手動操作によって調節された
これら便座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル
位置及び送風温度などは、新たに設定を変えない限り今
までの状態を保持するものである。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来
の構成では、使用者ごとに快適感や好みや体型は大きく
異なるので、複数の人が本トイレ装置を使用する場合
は、使用者が変わる都度手動操作によって便座温度、シ
ャワー温度、シャワー流量、ノズル位置及び送風温度な
どの設定を変更しなければならないという課題を有して
いた。

【００１０】本発明は上記課題を解決するもので、使用
者ごとに異なる快適感や好みや体型に応じ、自動的に各
使用者に最も適した便座環境（便座温度、シャワー温
度、シャワー流量、ノズル位置及び送風温度など）を提
供することを目的としたものである。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために、便座本体に着座している使用者の重量を検
出する重量センサと、この使用者の着座姿勢を検出する
距離センサと、重量センサ及び距離センサから検出され
る使用者の特徴量に基づいて使用者を特定する個人識別
手段と、この個人識別手段からの出力に基づき使用者ご
とに便座環境を自動調節する便座環境制御手段とを備え
たものである。

【００１２】

【作用】本発明は上記構成によって、まず個人識別手段
が本トイレ装置の使用者を使用者の重量及び着座姿勢か
ら特定する。また便座環境制御手段は、その使用者ごと
に異なる快適感や好みや体型に応じ各使用者に最も適し
た便座環境を自動調節によって提供する。重量検出によ
る個人識別手段は、単に時間的に不変な個人ごとの体重
情報だけでなく、着座時の重量の過渡的な変化を検出す
ることで便座本体への着座の仕方（衝撃度）を検出す
る。また距離センサにより使用者の着座姿勢を測定する
ことで使用者の真の体重推定を高精度に行う。

【００１３】

【実施例】以下本発明の一実施例を図１を参照して説明
する。図１において、図８で示したものと同一機能を持
つブロックには同一番号を付与する。従来と同様、便器
１には便座本体２が取り付けられ、この便座本体２に便
座温調手段３と洗浄手段４と乾燥手段５と操作手段６が
接続されている。さらに主制御手段７は操作手段６から
の操作信号に応じ便座温調手段３または洗浄手段４また
は乾燥手段５に対し便座温度、シャワー温度、シャワー
流量、ノズル位置及び送風温度の制御を行う。

【００１４】操作手段６は便座温度を変更させるための
手動アップ／ダウンの便座温度操作キー６ａと、シャワ
ー送出時のシャワー温度を変更させるための手動アップ
／ダウンのシャワー温度操作キー６ｂと、シャワー送出
時のシャワー流量を変更させるための手動アップ／ダウ
ンのシャワー流量操作キー６ｃと、シャワー送出時のノ
ズル位置を変更させるための手動アップ／ダウンのノズ
ル位置操作キー６ｄと、乾燥時の送風温度を変更させる
ための手動アップ／ダウンの送風温度操作キー６ｅとか
らなる。使用者がこれらのキー操作を行うとキー入力情
報は主制御手段７及び好み判定手段９に伝えられる。

【００１５】便座温調手段３は便座温度可変手段３ａと
便座温度検出手段３ｂとからなる。便座温調手段３は主
制御手段７ないし便座環境制御手段８からの便座温度変
更指示を受け、便座本体２に対し便座温度を変更指示さ
れた値に保つ。

【００１６】洗浄手段４はシャワー本体４ａとシャワー
温度可変手段４ｂとシャワー温度検出手段４ｃとシャワ
ー流量可変手段４ｄとシャワー流量検出手段４ｅとノズ
ル本体４ｆとノズル位置可変手段４ｇとからなる。洗浄
手段４は主制御手段７ないし便座環境制御手段８からの
シャワー温度変更指示を受け、便座本体２に対しシャワ
ー送出時のシャワー温度を変更指示された値に保つ。ま
た主制御手段７ないし便座環境制御手段８からのシャワ
ー流量変更指示を受け、便座本体２に対しシャワー送出
時のシャワー流量を変更指示された値に保つ。また主制
御手段７ないし便座環境制御手段８からのノズル位置変
更指示を受け、便座本体２に対しシャワー送出時のノズ
ル位置を変更指示された値に保つ。

【００１７】乾燥手段５は送風手段５ａと送風温度可変
手段５ｂと送風温度検出手段５ｃとからなる。乾燥手段
５は主制御手段７ないし便座環境制御手段８からの送風
温度変更指示を受け、便座本体２に対し乾燥時の送風温
度を変更指示された値に保つ。

【００１８】環境検出手段１０は、トイレ室内の室温を
計測する室温検出手段１０ａと、トイレ室内の湿度を計
測する湿度検出手段１０ｂと、トイレ室内の壁温を計測
する壁温検出手段１０ｃと、水道配管内の水温を計測す
る市水温検出手段１０ｄとからなり、計測された各情報
を好み判定手段９に伝える。室内環境の物理量として、
ここでは室温、湿度、壁温及び市水温を挙げたがもちろ
んこれ以外でも構わない。

【００１９】重量センサ１１は便座本体２に６箇所取り
付けてあり、便器１にかかる重量を計測する。この重量
センサ１１の取り付け個所は図６に示すように便座本体
２と便器１が接する便座本体２裏側の脚ゴム部（４個
所）と、便座本体２を開閉するための両側の軸受部（２
個所）であり、便器１にかかる荷重を測定する歪ゲージ
からなる。便座本体２上に着座している使用者から見
て、右側３個所と左側３個所の重量センサは各々左右対
称の位置にある。６つの重量センサ１１を便座本体２に
均一に配置したため、各重量センサから得られる重量情
報の関係から便座本体２上に着座している使用者の荷重
分布を検出できる。すなわち前傾して座っているのか後
傾して座っているのかあるいは右に傾いて座っているの
か左に傾いて座っているのかが判別され、便座本体への
着座姿勢を検出することに相当している。

【００２０】距離センサ１２は図７に示すように便座本
体２の蓋部に取り付けてあり、この蓋から着座している
使用者の背中までの距離を測定する空中超音波センサか
らなる。重量センサ１１だけでは足などをはじめ便器１
にかからない人間の荷重は計測されないが、便座本体２
の蓋部から使用者の背中までの距離を測定することで使
用者がどの程度深く腰掛けているかがわかる。ある程度
以上の体重がある限り（着座時に便座本体２から足が宙
に浮いていない限り）、便座本体２との距離が離れるほ
ど前傾して座っている割合（足など便器１以外に逃げる
体重）が多くなる。よって足などに逃げる体重も加えた
使用者の真の体重を距離から推定することができること
になる。無論ここでいう真の体重とは、着衣状態での使
用者の合計体重のことであり、直接は測定できない足な
ど便器１以外に逃げる体重をも合算した値を言う。

【００２１】個人識別手段１３はこの重量センサ１１か
ら検出される個々の重量情報から便座本体に着座してい
る使用者の荷重分布を算出し、さらに距離センサ１２か
ら検出される使用者の着座姿勢から使用者の真の体重を
高精度に推定することから着座している使用者を特定す
る。

【００２２】荷重分布及び体重測定の算出方法を説明す
る。今重量センサ１１において、左前、左中、左後、右
前、右中、右後から得られる個々の重量を順にＷ１、Ｗ
２、Ｗ３、Ｗ４、Ｗ５、Ｗ６とすると使用者の合計重量
ＷａはＷａ＝Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３＋Ｗ４＋Ｗ５＋Ｗ６で表現され、前に傾いて座っている度合ＷｂはＷｂ＝（Ｗ１＋Ｗ４）−（Ｗ３＋Ｗ６）あるいはＷｂ＝ｋ１＊（Ｗ１＋Ｗ４）＋ｋ２＊（Ｗ２＋Ｗ５）＋
ｋ３＊（Ｗ３＋Ｗ６）ここでｋ１＞ｋ２＞ｋ３（ｋ１、ｋ２、ｋ３は定数）で表現され、右に傾いて座っている場合ＷｃはＷｃ＝（Ｗ４＋Ｗ５＋Ｗ６）−（Ｗ１＋Ｗ２＋Ｗ３）などで表現できる。また推定される真の体重Ｗｔは、距
離センサ１２によって測定された便座本体２の蓋部と使
用者の背中との距離をｄとするとＷｔ＝Ｗａ＊（１＋（ｄ／Ｄ）＊（Ｗｂ／Ｗａ））Ｗａ＞３０Ｋｇの場合Ｗｔ＝ＷａＷａ≦３０Ｋｇの場合ここでＤは定数などで表現できる。もちろん算出式はこれに限定される
ものではないし、各定数も便座本体２の形状、便器１の
高さ及び人間の標準寸法などに基づき実験的に求めて構
わない。またここには詳説しないが荷重重心の時間的移
動や荷重分布のバラツキも同様に算出できる。これらＷ
ａ、Ｗｂ、Ｗｃ、Ｗｔ等の情報は着座している使用者の
特徴量として入力される。

【００２３】次にすでに過去に登録された重量の合計Ｗ
ａ、前傾度Ｗｂ、右傾度Ｗｃ、真の推定体重Ｗｔと比較
し、±５％変動以内の情報が入力された場合これを同一
人物と特定する。同一人物の重量の合計、前傾度、右傾
度、真の推定体重は記憶され、最新１０回の各情報の移
動平均値を本人の基準データとし登録する（ラベル付さ
れる）。同一人物でないと判定される場合は、新たに別
の人物として基準データを登録する（ラベル付され
る）。分類しうる使用者の最大数は例えば１０人とす
る。現在このトイレ装置を使用している人（すなわち便
座本体２に着座している使用者）が、そのうち誰である
のか（１人）を特定し好み判定手段９に伝える。

【００２４】個人識別手段１３では着座時の重量の過渡
的な変化を検出することで便座本体２への着座の仕方
（衝撃度）を検出することができるため、これを同一人
物を特定するためのデータとして用いてもよい。尚、個
人識別手段１３として上記したルールを用いず、例えば
神経回路網を模した学習手法を用いてもよい。

【００２５】ところで重量センサ１１ないし距離センサ
１２は個人識別としてだけでなく人が着座しているか否
かを知る着座スイッチとしての機能も持つ。

【００２６】好み判定手段９は、操作手段６、環境検出
手段１０及び個人識別手段１３からの情報を入力条件と
し、使用者ごとの好み度合を使用の都度学習すること
で、このトイレ装置が実際に使用されている現場で徐々
に使用者ごとの好み度合を正確に把握するように学習す
る。またその使用者ごとに異なる快適感や好みや体型に
応じ各使用者に最も適した便座環境を提供するように便
座環境制御手段８に出力すべき制御量を決定する。

【００２７】便座環境制御手段８は、便座温度を変更さ
せるための便座温度制御手段８ａと、シャワー送出時の
シャワー温度を変更させるためのシャワー温度制御手段
８ｂと、シャワー送出時のシャワー流量を変更させるた
めのシャワー流量制御手段８ｃと、シャワー送出時のノ
ズル位置を変更させるためのノズル位置制御手段８ｄ
と、乾燥時の送風温度を変更させるための送風温度制御
手段８ｅとからなる。好み判定手段９で決定された便座
温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置及び送
風温度に関する各制御量を便座温調手段３、洗浄手段４
及び乾燥手段５に与える。

【００２８】主制御手段７は便座本体２に着座している
使用者の指示に従って便座温調制御ないし洗浄制御ない
し乾燥制御を行うが、操作手段６からの変更指示を受け
ない限りは便座環境制御手段８から出力される各制御量
を用いて、便座温度制御、シャワー温度制御、シャワー
流量制御、ノズル位置制御及び送風温度制御を行う。

【００２９】好み判定手段９の構成手段として、神経回
路網を模した学習手法を用いる。神経回路網模式手段と
しては、文献１（ＰＤＰモデル、Ｄ．Ｅ．ラメルハート
他２名、甘利俊一監訳、１９８９年）、文献２（ニュー
ロコンピュータの基礎、ｐ１０２、中野馨他７名、１９
９０年）、特公昭６３−５５１０６号公報などに示され
たものがある。

【００３０】以下、文献１に記載された最もよく知られ
た学習アルゴリズムとして誤差逆伝搬法を用いた多層パ
ーセプトロンを例にとり、具体的な神経回路網模式手段
の構成及び動作について説明する。

【００３１】図２は、神経回路網模式手段の構成単位と
なる神経素子の概念図である。図２において、２０１〜
２０Ｎは神経のシナプス結合を模式する疑似シナプス結
合変換器であり、２０ａは疑似シナプス結合変換器２０
１〜２０Ｎからの出力を加算する加算器であり、２０ｂ
は設定された非線形関数、たとえば、しきい値をｈとす
るシグモイド関数、ｆ（ｙ，ｈ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−ｙ＋ｈ））（式１）によって加算器２０ａの出力を非線形変換する非線形変
換器である。なお、図面が煩雑になるので省略したが、
修正手段からの修正信号を受ける入力線が疑似シナプス
結合変換器２０１〜２０Ｎと非線形変換器２０ｂにつな
がっている。また、疑似シナプス結合変換器２０１〜２
０Ｎが神経回路網模式手段の結合重み係数となる。この
神経素子には、信号処理モードと学習モードの２つの種
類の動作モードがある。

【００３２】以下、図２に基づいて神経素子のそれぞれ
のモードの動作について説明する。まず、信号処理モー
ドの動作の説明をする。神経素子はＮ個の入力Ｘ１〜Ｘ
ｎを受けて１つの出力を出す。ｉ番目の入力信号Ｘｉ
は、四角で示されたｉ番目の疑似シナプス結合変換器２
０ｉにおいてＷｉ・Ｘｉに変換される。疑似シナプス結
合変換器２０１〜２０Ｎで変換されたＮ個の信号Ｗ１・
Ｘ１〜Ｗｎ・Ｘｎは加算器２０ａに入り、加算結果ｙが
非線形変換器２０ｂに送られ、最終出力ｆ（ｙ，ｈ）と
なる。つぎに、学習モードの動作について説明する。学
習モードでは、疑似シナプス結合変換器２０１〜２０Ｎ
と非線形変換器２０ｂの変換パラメータＷ１〜Ｗｎとｈ
を、修正手段からの変換パラメータの修正量ΔＷ１〜Δ
ＷｎとΔｈを表す修正信号を受けて、Ｗｉ＋ΔＷｉ；ｉ＝１，２，・・，Ｎｈ＋Δｈ（式２）と修正する。

【００３３】図３は上記神経素子を４つ並列につないで
構成した信号変換手段の概念図である。いうまでもな
く、以下の説明は、この信号変換手段を構成する神経素
子の個数を４個に特定するものではない。図３におい
て、３１１〜３４４は疑似シナプス結合変換器であり、
３０１〜３０４は、図２で説明した加算器２０ａと非線
形変換器２０ｂをまとめた加算非線形変換器である。図
３において、図２と同様に図面が煩雑になるので省略し
たが、修正手段からの修正信号を受ける入力線が疑似シ
ナプス結合変換器３１１〜３４４と加算非線形変換器３
０１〜３０４につながっている。疑似シナプス結合変換
器３１１〜３４４も結合重み係数となる。この信号変換
手段の動作については、図２で説明した神経素子の動作
が並列してなされるものである。

【００３４】図４は、学習アルゴリズムとして誤差逆伝
搬法を採用した場合の信号処理手段の構成を示したブロ
ック図で、４１は上述の信号変換手段である。ただし、
ここではＮ個の入力を受ける神経素子がＭ個並列に並べ
られたものである。４２は学習モードにおける信号変換
手段４１の修正量を算出する修正手段である。以下、図
４に基づいて信号処理手段の学習を行う場合の動作につ
いて説明する。信号変換手段４１はＮ個の入力Ｓ
_in（Ｘ）を受け、Ｍ個の出力Ｓ_out（Ｘ）を出力する。
修正手段４２は、入力信号Ｓ_in（Ｘ）と出力信号Ｓ_out
（Ｘ）とを受け、誤差計算手段または後段の信号変換手
段からのＭ個の誤差信号δ_i（Ｘ）の入力があるまで待
機する。誤差信号δ_i（Ｘ）が入力され修正量を ΔＷ_ij＝δ_i（Ｘ）・Ｓ_iout（Ｘ）・（１−Ｓ_iout（Ｘ））・Ｓ_jin（Ｘ）（ｉ＝１〜Ｎ，ｊ＝１〜Ｍ）（式３）と計算し、修正信号を信号変換手段４１に送る。信号変
換手段４１は、内部の神経素子の変換パラメータを上で
説明した学習モードにしたがって修正する。

【００３５】図５は、神経回路網模式手段を用いた多層
パーセプトロンの構成を示すブロック図であり、５１
Ｘ、５１Ｙ、５１ＺはそれぞれＫ個、Ｌ個及びＭ個の神
経素子からなる信号変換手段であり、５２Ｘ、５２Ｙ及
び５２Ｚは修正手段であり、５３は誤差計算手段であ
る。以上のように構成された多層パーセプトロンについ
て、図５を参照しながらその動作を説明する。信号処理
手段５０Ｘにおいて、信号変換手段５１Ｘは、入力Ｓ
_iin（Ｘ）（ｉ＝１〜Ｎ）を受け、出力Ｓ_jout（Ｘ）
（ｊ＝１〜Ｋ）を出力する。修正手段５２Ｘは、信号Ｓ
_iin（Ｘ）と信号Ｓ_jout（Ｘ）を受け、誤差信号δ
_j（Ｘ）（ｊ＝１〜Ｋ）が入力されるまで待機する。以
下同様の処理が、信号処理手段５０Ｙ、５０Ｚにおいて
行われ、信号変換手段５１Ｚより最終出力Ｓ_hout（Ｚ）
（ｈ＝１〜Ｍ）が出力される。最終出力Ｓ_hout（Ｚ）
は、誤差計算手段５３にも送られる。誤差計算手段５３
においては、２乗誤差の評価関数ＣＯＳＴ（式４）に基
づいて理想的な出力Ｔ（Ｔ１，・・・・・，ＴM ）との
誤差が計算され、誤差信号δ_h（Ｚ）が修正手段５２Ｚ
に送られる。

【００３６】

【数１】

【００３７】ただし、ηは多層パーセプトロンの学習速
度を定めるパラメータである。つぎに、評価関数を２乗
誤差とした場合には誤差信号は、 δｈ（Ｚ）＝−η・（Ｓ_hout（Ｚ）−Ｔ_h）（式５）となる。修正手段５２Ｚは、上で説明した手続きにした
がって、信号変換手段５１Ｚの変換パラメータの修正量
ΔＷ（Ｚ）を計算し、修正手段５２Ｙに送る誤差信号を
（式６）に基づき計算し、修正信号ΔＷ（Ｚ）を信号変
換手段５１Ｚに送り、誤差信号δ（Ｙ）を修正手段５２
Ｙに送る。信号変換手段５１Ｚは、修正信号ΔＷ（Ｚ）
に基づいて内部のパラメータを修正する。なお、誤差信
号δ（Ｙ）は（式６）で与えられる。

【００３８】

【数２】

【００３９】ここで、Ｗ_ij（Ｚ）は信号変換手段５１Ｚ
の疑似シナプス結合変換器の変換パラメータである。以
下、同様の処理が信号処理手段５０Ｘ及び５０Ｙにおい
て行われる。学習と呼ばれる以上の手続きを繰り返し行
うことにより、多層パーセプトロンは入力が与えられる
と理想出力Ｔをよく近似する出力を出すようになる。な
お、上記の説明においては、３段の多層パーセプトロン
を用いたが、これは何段であってもよい。また、文献１
にある信号変換手段のなかの非線形変換手段の変換パラ
メータｈの修正法についてと慣性項として知られる学習
高速化の方法については、説明の簡略化のため省略した
が、この省略は本発明を拘束するものではない。このよ
うに神経回路網模式手段からなる好み判定手段９は、個
人識別手段１３からの使用者特定データ、環境検出手段
１０からの室内環境データ（室温、湿度、壁温、市水
道）とその使用者が操作手段６を操作することで得たそ
の使用者好みの便座環境（便座温度、シャワー温度、シ
ャワー流量、ノズル位置及び送風温度）データとの関係
を学習するものである。また操作手段６及び環境検出手
段１０及び個人識別手段１３から得られる情報を用いて
どのような便座環境制御が好ましいかということを簡単
なルールで記述することが容易でない場合にも、過去の
経験を元に（学習によって）自然な形で表現することが
できる。

【００４０】使用者が操作手段６によって便座環境（便
座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置及び
送風温度）に対する変更指示を与えなかった場合は、最
適な便座環境制御がなされていると見なし学習が強化さ
れる。

【００４１】本実施例は、こうして得られた情報を組み
込んで、好み判定手段９を構成するものである。この動
作は使用状態において常時実施される。好み判定手段９
によって特定された使用者が任意の室内環境下において
どのような便座環境（便座温度、シャワー温度、シャワ
ー流量、ノズル位置及び送風温度）を好むかが判定され
るが、便座環境制御手段８ではその使用者が便座本体２
に着座しこのトイレ装置を使用する場合に、初期出力値
として現在の室内環境下でその使用者に対する最適の便
座環境（便座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズ
ル位置及び送風温度）制御量を、便座温調手段３、洗浄
手段４及び乾燥手段５のそれぞれに与える。もちろん従
来と同様、この制御量（初期出力値）に対し使用者が操
作手段６によって便座環境（便座温度、シャワー温度、
シャワー流量、ノズル位置及び送風温度）を手動で変更
させることも可能である。

【００４２】使用者が操作手段６によって便座環境（便
座温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置及び
送風温度）に対する変更指示を与えなかった場合は、す
でに便座環境制御手段８から最適な便座環境制御がなさ
れていると見なし学習は強化される。

【００４３】ところで好み判定手段９の構成手段として
は、神経回路網を模した学習手法を用いず、適当なルー
ルに基づいたテーブルルックアップ法や人工知能を利用
する手法を用いてもよい。学習手法も前記したような誤
差逆伝播による手法でなく、例えばパターン分類型の競
合学習を採用してもよい。また制御すべき便座環境の種
類としては上記した便座温度、シャワー温度、シャワー
流量、ノズル位置及び送風温度に限るものではない。

【００４４】上記構成において、まず個人識別手段１３
が便座本体２に着座している使用者を特定する。また操
作手段６によりその使用者がどのような便座環境（便座
温度、シャワー温度、シャワー流量、ノズル位置及び送
風温度など）を好んでいるか監視する。また環境検出手
段１０によりこの時の室温、湿度、壁温及び市水温など
の室内環境情報を計測することができる。好み判定手段
９はこれら個人識別手段１３、操作手段６及び環境検出
手段１０からの情報を入力条件とし、使用者ごとの好み
度合を使用の都度常時学習するので、このトイレ装置が
実際に使用されている現場で徐々に使用者ごとの好み度
合を正確に把握するようになる。またその使用者ごとに
異なる快適感や好みや体型に応じ、各使用者に最も適し
た便座環境を提供できるように便座環境制御手段８に出
力すべき制御量を決定する。言いかえると好み判定手段
９は任意の室内環境において任意の使用者が使用するの
に最も適した便座環境制御量を推定するように学習す
る。さらに便座環境制御手段８は、この好み判定手段９
からの出力に基づき便座環境を自動調節するので、各使
用者や室内環境に最適な便座環境を手動操作なしで提供
できるという効果がある。

【００４５】また使用者が新たに増えた場合や、ある使
用者の快適感や好みや体型に変化が生じた場合、あるい
は設置場所などの室内環境が変化した場合なども、新た
に最適となった便座環境（便座温度、シャワー温度、シ
ャワー流量、ノズル位置及び送風温度など）を常時学習
によって追従し自動調節するので、設置後の使用形態変
化に対する融通性が非常に高いという効果もある。

【００４６】好み判定手段として神経回路網模式手段を
用いているので、未学習の操作、使用者、室内環境に対
してもこれまでの学習結果から妥当な便座環境を推定で
きるという効果がある。また好み判定手段に対し個人識
別手段１３、操作手段６、環境検出手段１０から突発的
なノイズ性の誤った情報が入力された場合でも、これま
での学習結果から総合して妥当な便座環境を推定できる
という効果もある。

【００４７】

【発明の効果】以上のように本発明のトイレ装置によれ
ば、次の効果が得られる。（１）使用者ごとに大きく異なる快適感や好みや体型に
応じた便座環境（便座温度、シャワー温度、シャワー流
量、ノズル位置及び送風温度など）を自動調節するの
で、複数の人が本トイレ装置を使用する場合でも使用者
が変わる都度設定を変更する必要がなくなるため、使用
者にとって快適でかつ大変使い勝手が良い。（２）使用者に合致した便座環境制御を行うので必要以
上に暖房したり、過大なシャワー流量を送出することも
なく省エネルギー化を図ることができる。（３）特に個人識別手段として、便座本体に容易に取り
付けられる重量センサ及び距離センサを用いたので安価
でかつ再現性の高いデータが得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例におけるトイレ装置の構成を
示すブロック図

【図２】神経回路網模式手段の構成単位となる神経素子
の概念図

【図３】神経素子を４つ並列につないで構成した信号変
換手段の概念図

【図４】学習アルゴリズムとして誤差逆伝搬法を採用し
た場合の信号処理手段の構成を示したブロック図

【図５】神経回路網模式手段を用いた多層パーセプトロ
ンの構成を示すブロック図

【図６】本発明の一実施例における重量センサの取り付
け位置を示す図

【図７】本発明の一実施例における距離センサの取り付
け位置を示す図

【図８】従来のトイレ装置の構成を示すブロック図

【符号の説明】

１便器２便座本体３便座温調手段４洗浄手段５乾燥手段６操作手段７主制御手段８便座環境制御手段９好み判定手段１０環境検出手段１１重量センサ１２距離センサ１３個人識別手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】便座本体に着座している使用者の重量を検
出する重量センサと、前記便座本体に着座している前記
使用者の着座姿勢を検出する距離センサと、前記重量セ
ンサ及び前記距離センサから検出される前記使用者の特
徴量に基づいて前記使用者を特定する個人識別手段と、
前記個人識別手段からの出力に基づき前記使用者ごとに
便座環境を自動調節する便座環境制御手段とを備えたト
イレ装置。