JP2011215031A

JP2011215031A - 人感センサおよび空調装置

Info

Publication number: JP2011215031A
Application number: JP2010084320A
Authority: JP
Inventors: Seiji Tokura; 征司十倉
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2010-03-31
Filing date: 2010-03-31
Publication date: 2011-10-27
Also published as: US20110240750A1

Abstract

【課題】演算コストの低い人感センサおよびこれを用いた空調装置を提供する。
【解決手段】ドップラーセンサと、信号強度を記憶する記憶部と、信号強度の少なくとも一部が第１の閾値より大きいかどうかを比較する信号強度比較部と、記憶部の少なくとも一部の分散値が第２の閾値より大きいかどうかを比較する分散値比較部と、比較結果とに基づいて設置された空間の人間の状態を推定する推定部と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、人感センサおよびこれを用いた空調装置に関する。

ドップラーセンサを用いて人間等の在不在を判定する空調装置や監視装置がある。例えば、心臓付近に向けたドップラーセンサの出力の帯域情報に基づいて心拍情報を取得し、ＬＦ／ＨＦを所定値以下に制御する空調装置がある。

また、電波センサの出力信号を周波数解析し、１Ｈｚ以下の低周波信号が含まれている場合は呼吸信号が含まれていると判断し、１Ｈｚよりも高い周波数が含まれている場合には動き信号が含まれていると判断する監視システムがある。

特開２００５−２４１１０４号公報特開２００６−２８５７９５号公報

しかし、ドップラーセンサの出力信号について複数の周波数帯域について解析するための演算量コストが高い。また、感圧マットその他のセンサと併用することもできるが、設置可能な条件を狭めるため汎用性が犠牲となる。

本発明は、ドップラーセンサと他のセンサとを併用しない場合であっても、演算コストの低い人感センサおよびこれを用いた空調装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様による人感センサは、ドップラーセンサと、前記ドップラーセンサから出力された信号の信号強度を所定期間記憶する記憶部と、前記信号強度の少なくとも一部が第１の閾値より大きいかどうかを比較する信号強度比較部と、前記記憶部の少なくとも一部の分散値が第２の閾値より大きいかどうかを比較する分散値比較部と、前記信号強度比較部の比較結果と前記分散値比較部の比較結果とに基づいて、設置された空間の人間の状態を推定する推定部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、ドップラーセンサと他のセンサとを併用しない場合であっても、演算コストの低い人感センサおよびこれを用いた空調装置を提供することができる。

本実施の形態に係る人感センサ。ドップラーセンサモジュールの出力データ。人間の状態を推定するためのフローチャート。人間の状態を推定するためのメカニズムを説明する図。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態に係る人感センサの構成を示す。人感センサ１０はドップラーセンサモジュール１０１、アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）１０２、処理部１０３、メモリ１０４を有する。

ドップラーセンサモジュール１０１は、マイクロ波等の電磁波を放射して人間等の対象物に反射した反射波を受信する。対象物が動体の場合、反射波の周波数はドップラー効果により放射した電磁波の周波数と異なる。この周波数の差から対象物を検出する。

ＡＤＣ１０２は、ドップラーセンサモジュール１０１から出力されたアナログ信号強度をサンプリングし、デジタル信号（出力データ）へと変換する。なお、ドップラーセンサモジュール１０１とＡＤＣ１０２とを一体とすることもできる。

制御部１０３は、ＡＤＣ１０２から入力されるドップラーセンサモジュール１０１の出力データを処理する。処理部１０３は信号強度比較部１０５、分散値比較部１０６、推定部１０７を有する。

メモリ１０４は、ドップラーセンサモジュール１０１の出力データを格納するために設けられる。また、メモリ１０４は後述する分散値を格納するために用いられる。また、後述する在／不在フラグを格納するために用いられる。

信号強度比較部１０５は、ドップラーセンサモジュール１０１の出力データの振幅が第１の閾値より大きいかどうかを比較する。比較結果の安定性を考慮した場合、現在の出力データを比較する他、メモリ１０４に格納された過去所定期間の出力データをも比較対象とする事が望ましい。例えば、現在から過去１０秒間の出力データの振幅と第１の閾値とを比較し、第１の閾値を越えた値の存在確率が５０％以上であった場合には、第１の閾値より大きいと判断する事ができる。

第１の閾値は、メモリ１０４に格納された出力データの振幅の分散値、または分散値から算出した値（例えば標準偏差等）を用いて計算することができる。例えば、現在から過去２０秒間の出力データの振幅の分散値に所定の値２．６（例えば定数２．０＋マージン０．６）を乗算した値を第１の閾値として用いることができる。

分散値比較部１０６は、ドップラーセンサモジュール１０１の出力データの振幅の分散値が第２の閾値より大きいかどうかを比較する。比較結果の安定性を考慮した場合、現在から所定期間の分散値を比較する他、メモリ１０４に格納された過去複数期間の所定期間の分散値をも比較対象とする事が望ましい。例えば、現在から過去２０秒間の出力データの振幅のうち、あるウィンドウ幅１０秒間の分散値と第２の閾値とを比較し、第２の閾値を越えた値の存在確率が５０％以上であった場合には、第２の閾値より大きいと判断する事ができる。

第２の閾値は、メモリ１０４に格納された出力データの振幅の分散値、または分散値から算出した値（例えば標準偏差等）を用いて計算することができる。例えば、現在から過去２０秒間の出力データの振幅の分散値に所定の値１．１（例えば定数１．０＋マージン０．１）を乗算した値を第２の閾値として用いることができる。

推定部１０７は、在／不在フラグをセットする。在／不在フラグは、メモリ１０４にセットする。また、推定部１０７は人感センサ１０が設置された空間の人間の状態を推定する。推定は、分散値比較部１０６の比較結果と在／不在フラグとに基づいて行う。例えば、分散値比較部１０６において分散値の比較結果が第２の閾値以下であった場合であって、在／不在フラグが不在である場合には、空間に人間が存在しないと推定する。

また、分散値比較部１０６において分散値の比較結果が第２の閾値より大きかった場合には、空間に人間が存在し人間が活動中であると推定する。また、分散値比較部１０６において分散値の比較結果が第２の閾値以下であった場合であて、在／不在フラグが在である場合には、空間に人間が存在し人間が休息中であると推定する。

図２は、ドップラーセンサモジュール１０１の出力データを示したグラフである。図２中の点はサンプリングされた出力データをプロットした点である。図２中の平均値の線は、過去所定時間の出力データの平均値、分散値の推移をそれぞれグラフ化したものである。

図３は、人感センサ１０が空間の人間の状態を推定するためのフローチャートである。ＡＤＣ１０２は、ドップラーセンサモジュール１０１から出力されたアナログ信号強度を取得する（Ｓ２０１）。ＡＤＣ１０２は、取得したアナログ信号を所定周期でサンプリングしデジタル信号に変換する（Ｓ２０２）。処理部１０３は、ＡＤＣ１０２が変換した出力信号を取得する。取得した出力信号をメモリ１０４に格納する（Ｓ２０３）。

信号強度比較部１０５は、メモリ１０４に格納された出力信号を読み出し、信号強度の振幅から第１の閾値を算出する（Ｓ２０４）。信号強度比較部１０５は、第１の閾値（Ｌ１）と出力データの振幅（Ｄ）が第１の閾値より大きいかどうかを比較する（Ｓ２０５）。

信号強度比較部１０５の比較結果が、第１の閾値（Ｌ１）より出力データの振幅（Ｄ）の方が大きい場合、推定部１０７は在／不在フラグをリセットする（Ｓ２１１）。リセットは不在フラグをセットすることで行う。

信号強度比較部１０５の比較結果が、第１の閾値（Ｓ１）より出力データの振幅（Ｄ）の方が大きくない場合、在／不在フラグのリセットは行わず次の処理を行う。

分散値比較部１０６は、メモリ１０４に格納された出力信号を読み出し、第２の閾値を算出する（Ｓ２０７）。分散値比較部１０６は、第２の閾値（Ｌ２）と出力データの振幅の分散値（Ｓ）が第２の閾値より大きいかどうかを比較する（Ｓ２０８）。

分散値比較部１０６の比較結果が、第２の閾値（Ｌ２）より出力データの振幅の分散（Ｓ）の方が大きい場合、推定部１０７は人間が活動中であると推定する（Ｓ２１０）。また、在／不在フラグに在をセットする。

分散値比較部１０６の比較結果が、第２の閾値（Ｌ２）より出力データの振幅の分散（Ｓ）の方が大きくない場合（ＳがＬ２以下であった場合）、在／不在フラグが在かどうかを判断する（Ｓ２１２）。

在／不在フラグが在である場合には、推定部１０７は人間が休息中であると推定する（Ｓ２０９）。在／不在フラグが在でない（不在である）場合、推定部１０７は空間に人間が存在しない（不在である）と推定する（Ｓ２０６）。また、在／不在フラグに不在をセットする。推定部１０７は、推定結果を出力し、フローチャートの最初に戻る（不図示）。

図４は、人感センサ１０が空間の人間の状態を推定するためのメカニズムを説明するための図である。

図４において、縦軸はＡＤＣ１０２の出力データを示す。横軸は経過時間を示す。プロットした○は、ある時刻における出力データの１つを示す。グラフ上の線（上側）は、出力データの所定期間の平均値の推移を示す。グラフ上の線（下側）は、出力データの所定期間の分散値の推移を示す。図４内におけるコメントは、人感センサ１０が設置された空間の状態を示す。

人感センサ１０が設置された空間に人が存在しない場合（無人）、出力データの分散値は小さい特徴がある。また、機械（図４の場合は扇風機）が動作している場合、出力データの分散値は大きくなるが、出力データの振幅の変化は小さいので分散値は安定する特徴がある。

一方、人感センサ１０が設置された空間に人が存在する場合、出力データの分散値は大きい特徴がある。人の動きが不連続で大きいほど分散値の不安定度が増す特徴がある。

本実施の形態は、上記のような特徴を利用し、分散値を用いて第１の閾値と第２の閾値を算出することで、精度よく人の在または不在および活動状態を判断することができる。また、第１の閾値と第２の閾値とを用いることで、さらに精度よく人の活動状態を判断することができる。

なお、これまで説明した実施の形態は、発明の思想の範囲において当業者であれば各種の変更及び修正をすることができる。これら変更及び修正についても本発明の範囲に属する。

例えば、本実施の形態に係る人感センサ１０を空調装置に応用することができる。人感センサ１０の推定結果に基づいて、例えば人感センサ１０が不在を連続して所定期間推定した場合には、空調装置をオフすることができる。また、不在を検出した場合には設定温度を外気温に近く設定し、活動中の場合には快適温度（例えば２２℃）近くに設定し、休息中の場合には、外気温と快適温度との間に設定することができる。

１０・・・人感センサ、１０１・・・ドップラーセンサモジュール、１０２・・・ＡＤＣ、１０３・・・処理部、１０４・・・メモリ、１０５・・・信号強度比較部、１０６・・・分散値比較部、１０７・・・推定部

Claims

ドップラーセンサと、
前記ドップラーセンサから出力された信号の信号強度を所定期間記憶する記憶部と、
前記信号強度の少なくとも一部が第１の閾値より大きいかどうかを比較する信号強度比較部と、
前記記憶部の少なくとも一部の分散値が第２の閾値より大きいかどうかを比較する分散値比較部と、
前記信号強度比較部の比較結果と前記分散値比較部の比較結果とに基づいて、設置された空間の人間の状態を推定する推定部と、
を有することを特徴とする人感センサ。
前記分散値比較部は、過去所定時間内に第２閾値を超えた前記記憶部の少なくとも一部の分散値の存在確率に基づいて判断し、
前記第２閾値は、前記信号強度の過去所定時間の分散値に基づいた値である事を特徴とする、請求項１に記載の人感センサ。
前記信号強度比較部は、過去所定時間内に第１閾値を超えた前記信号強度の存在確率に基づいて判断し、
前記第１閾値は、前記信号強度の過去所定時間の分散値に基づいた値である事を特徴とする、請求項２に記載の人感センサ。
前記信号強度比較部が前記信号強度の存在確率が多いと判断した場合には、前記記憶部のフラグを不在の場合の値とし、
前記分散値比較部が前記分散値の存在確率が多いと判断した場合には、前記推定部が前記空間に存在する人間が活動中であると推定すると共に前記フラグを在の場合の値とし、
前記分散値比較部が前記分散値の存在確率が少ない判断し、かつ前記フラグが在の値であると判断した場合には、前記推定部が前記空間に存在する人間が休息中であると推定し、
前記分散値比較部が前記分散値の存在確率が少ない判断し、かつ前記フラグが不在の値であると判断した場合には、前記推定部が前記空間に人間が存在しないと推定すると共に前記フラグを不在の場合の値とすることを特徴とする請求項３の記載の人感センサ。
請求項１〜４に記載の人感センサと、
温度制御部と、を有し、
前記温度制御部は、前記人感センサの推定した推定結果に基づいて目標温度設定値を変更することを特徴とする空調装置。