JP2012202659A - Sleeping state detection device, air conditioner using the same, sleeping state detection method, and air conditioner control method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、空気調和機に関し、特に、ヒトの睡眠状態に応じた制御を行うことができる空気調和機に関する。 The present invention relates to an air conditioner, and more particularly to an air conditioner capable of performing control according to a human sleep state.
空調環境はヒトの睡眠の質に大きく影響を与えることが一般的によく知られている。よって、対人用空気調和機にあっては、睡眠中のヒトの生理状態に合わせて空調の制御設定を変更することが望まれる。 It is generally well known that the air-conditioning environment greatly affects the quality of human sleep. Therefore, in a personal air conditioner, it is desirable to change the control settings of the air conditioning in accordance with the physiological state of a sleeping human.
ヒトは深い睡眠状態にある場合、代謝量が覚醒時のそれと比べて低くなる。また外界環境に対する知覚レベルも低下する。そのため、人体への負荷の軽減、および、省エネ性の観点より、夏季の場合には、空調設定温度はヒトが覚醒状態にあるときのそれよりも高くすることが望ましい。 When a human is in a deep sleep state, the metabolic rate is lower than that at awakening. In addition, the level of perception of the external environment is also reduced. For this reason, from the viewpoint of reducing the load on the human body and saving energy, it is desirable that the air conditioning set temperature be higher than that when the human is in an awake state in the summer.
また、ヒトの就寝直後における空調環境と関連して、人体からの放熱を促すことにより、深睡眠に至るまでの時間の短縮、および、その後の深睡眠時間の長化効果があることが知られている。よって就寝直後においては、覚醒状態と比較して空調設定温度を下げることが望ましい。 In addition, it is known that there is an effect of shortening the time until deep sleep and prolonging the deep sleep time by promoting heat dissipation from the human body in relation to the air conditioning environment immediately after going to bed. ing. Therefore, it is desirable to lower the air conditioning set temperature immediately after going to bed as compared with the awake state.
また、ヒトの起床時においては、覚醒後の人体の活動のために代謝レベルを高める必要がある。よって、起床時においては、空調設定温度を高くし、人体からの放熱を抑制することが望ましい。 In addition, when a person wakes up, it is necessary to increase the metabolic level for the activity of the human body after waking. Therefore, when getting up, it is desirable to increase the air conditioning set temperature to suppress heat dissipation from the human body.
一般に、ヒトの睡眠状態（起床状態を含む）に応じた空調環境を実現するため、睡眠中のヒトの生体情報（体動、呼吸、心拍等）を検知し、該生体情報にもとづいてヒトの生理状態を推定し、推定された生理状態にもとづいて空気調和機制御が行われる。 In general, in order to realize an air-conditioning environment according to a human sleep state (including a wake-up state), human biological information (body movement, breathing, heartbeat, etc.) during sleep is detected, and based on the biological information, A physiological state is estimated, and air conditioner control is performed based on the estimated physiological state.
特許文献１は、空気調和機を開示する。特許文献１の空気調和機は、ヒトの体動を検出し、体動頻度を演算し、体動頻度からヒトの睡眠深度を推定演算し、ヒトの睡眠深度が深いほど目標温度を高くするように設定目標温度を補正する。
上述の特許文献１の発明のように人体の動き（体動）を検出してヒトの睡眠状態を推定する場合、一般に、体動の様子から「睡眠中」と判定される状態が一定期間にわたり持続して初めて、ヒトが入眠したと判断される。
When the human sleep state is estimated by detecting the movement of the human body (body movement) as in the invention of the above-mentioned
しかしながら、例えば、ヒトは、入眠した後、本人の意識レベルが覚醒状態に至らないまま脳波的に瞬時的な覚醒状態または覚醒に近い状態になった場合に、体動が発生することが多い。このような体動が発生すると、覚醒状態であると判定されてしまい入眠の検知が遅れてしまう場合がある。このように、体動に基づいて睡眠状態を判定する手法は、判定結果の安定性に課題を有しており、そのような判定結果を用いて空気調和機をヒトの睡眠状態に合わせて精度よく制御することは困難であった。 However, for example, after a person falls asleep, a human body often experiences body movements when the person's level of consciousness becomes an arousal state close to or arousal in terms of brain waves without reaching the arousal state. When such body movement occurs, it may be determined that the patient is in an awake state, and detection of falling asleep may be delayed. As described above, the method for determining the sleep state based on the body motion has a problem in the stability of the determination result, and using such a determination result, the air conditioner is adjusted to the human sleep state with accuracy. It was difficult to control well.
上記課題を鑑み、本発明は、ヒトの睡眠状態を高精度に検出する睡眠状態検出装置を提供し、また、本発明により提供される睡眠状態検出装置の検出結果を用いてヒトの睡眠状態に応じた制御を精度よく行うことができる空気調和機を提供することを目的とする。 In view of the above problems, the present invention provides a sleep state detection device that detects a human sleep state with high accuracy, and also uses the detection result of the sleep state detection device provided by the present invention to change to a human sleep state. An object of the present invention is to provide an air conditioner capable of accurately performing the corresponding control.
また、この発明に係る空気調和機は、就寝の開始を検知する就寝検知手段、ヒトの生体情報を検知して該生体情報を生体信号として出力する生体信号検知手段、生体信号を入力して生体情報にもとづいてヒトの睡眠の深さを表す睡眠状態指標を算出する睡眠状態指標算出手段、就寝の開始以降の異なる時刻に検知された生体情報にもとづいて算出された複数の睡眠状態指標を積算して指標積算値を導出する指標積算手段、および、指標積算値にもとづいてヒトの睡眠の進行の度合いを表す睡眠状態情報を出力する睡眠状態情報出力手段、を備える睡眠状態検出装置と、空気調和機アクチュエータを制御する制御装置と、を有し、制御装置は、睡眠状態情報を入力してヒトの睡眠の進行の度合いに従って空気調和機アクチュエータの制御にかかる制御設定パラメータを変更する、ことを特徴とする空気調和機である。 The air conditioner according to the present invention includes a bedtime detection unit that detects the start of bedtime, a biological signal detection unit that detects human biological information and outputs the biological information as a biological signal, and receives a biological signal as a biological signal. Sleep state index calculating means for calculating a sleep state index representing the depth of human sleep based on the information, integrating a plurality of sleep state indexes calculated based on biological information detected at different times after the start of bedtime A sleep state detection device comprising: an indicator integration means for deriving an indicator integrated value; and a sleep state information output means for outputting sleep state information representing the degree of human sleep progress based on the indicator integrated value; A control device that controls the harmony actuator, and the control device inputs sleep state information and controls the air conditioner actuator according to the degree of human sleep progress. To change the control setting parameters, it is the air conditioner according to claim.
この発明に係る睡眠状態検出装置は、ヒトの生体情報を検知して該生体情報を生体信号として出力する生体信号検知手段と、生体信号を入力して生体情報にもとづいてヒトの睡眠の深さを表す睡眠状態指標を算出する睡眠状態指標算出手段と、異なる時刻に検知された生体情報にもとづいて算出された複数の睡眠状態指標を積算して指標積算値を導出する指標積算手段と、指標積算値にもとづいてヒトの睡眠の進行の度合いを表す睡眠状態情報を出力する睡眠状態情報出力手段と、を有する睡眠状態検出装置である。 The sleep state detection apparatus according to the present invention includes a biological signal detection unit that detects human biological information and outputs the biological information as a biological signal, and a human sleep depth based on the biological information by inputting the biological signal. A sleep state index calculating means for calculating a sleep state index representing the function, an index integration means for deriving an index integrated value by integrating a plurality of sleep state indices calculated based on biological information detected at different times, and an index And a sleep state information output unit that outputs sleep state information representing the degree of progress of human sleep based on the integrated value.
本睡眠状態検出装置は、検知したヒトの生体信号から算出した睡眠状態指標を時系列に沿って積算してヒトの睡眠の進行の度合いを表す情報（睡眠状態情報）を導出し、睡眠状態情報を用いてヒトの睡眠状態を高精度に検出することができる。そのため、当該睡眠状態検出装置を用いた空気調和機は、精度よくヒトの睡眠状態に応じた制御を行うことができる。 The sleep state detection device derives information (sleep state information) representing the degree of progress of human sleep by integrating sleep state indices calculated from the detected human biological signals along a time series. Can be used to detect a human sleep state with high accuracy. Therefore, the air conditioner using the sleep state detection apparatus can perform control according to the human sleep state with high accuracy.
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail.
本発明の実施の形態による睡眠状態検出装置は、ヒトの睡眠進行度を高精度で検出することができる。また、本発明の実施の形態による空気調和機は、睡眠状態検出装置を内蔵し、または、接続されており、睡眠状態検出装置が睡眠状態情報として出力するヒトの睡眠進行度に関する情報にもとづいて動作することができる。そうすることにより、本空気調和機は、睡眠進行度（ヒトが就寝してから起床するまでの間のヒトの生理状態の変化）に応じて動作を制御するパラメータを自動的に設定し、また、変更し、より快適な環境を提供することが可能である。 The sleep state detection apparatus according to the embodiment of the present invention can detect a human sleep progress degree with high accuracy. In addition, the air conditioner according to the embodiment of the present invention incorporates or is connected to a sleep state detection device, and is based on information on human sleep progress that the sleep state detection device outputs as sleep state information. Can work. By doing so, the air conditioner automatically sets the parameters that control the operation according to the sleep progress (change in the physiological state of the human from when the human goes to sleep until he wakes up), and It is possible to change, provide a more comfortable environment.
そのため、本発明の実施の形態による睡眠状態検出装置は、適時、ヒトの生理状態（呼吸、心拍、体動等）を生体情報として検知し、その生体情報からヒトの睡眠深度（例えば、覚醒、浅眠〜深睡眠、ＲＥＭ睡眠といった状態）を示す指標（以下、睡眠状態指標（、あるいは、自律神経状態指標）と称する。）の値を算出し、所定のタイミング（例えば、就寝開始時刻）から現時点までの複数の時点における睡眠状態指標値を積算することによりヒトの睡眠進行度を表す量を導出し、当該量を睡眠状態情報として出力する。ここで、上記睡眠状態指標は、例えば、ヒトの睡眠深度に対して正の相関を有する。つまり、睡眠状態指標値は、ヒトの睡眠が深ければ深いほどに大きな値を有するように決定される。 Therefore, the sleep state detection device according to the embodiment of the present invention detects a human physiological state (breathing, heartbeat, body movement, etc.) as biological information in a timely manner, and the human sleep depth (for example, awakening, A value of an index (hereinafter referred to as a sleep state index (or an autonomic state index)) indicating a state of sleep to deep sleep or REM sleep) is calculated, and from a predetermined timing (for example, bedtime start time). An amount representing the degree of human sleep progress is derived by integrating sleep state index values at a plurality of time points up to the present time, and the amount is output as sleep state information. Here, the said sleep state parameter | index has a positive correlation with respect to human sleep depth, for example. That is, the sleep state index value is determined to have a larger value as the human sleep is deeper.
そして、空気調和機は、睡眠状態検出装置が出力する睡眠状態情報にもとづいて、動作を制御するパラメータを自動的に設定、変更して動作し、就寝中のヒトにとって快適な環境を提供する。 The air conditioner operates by automatically setting and changing parameters for controlling the operation based on the sleep state information output by the sleep state detection device, and provides a comfortable environment for a sleeping person.
本発明の実施の形態による睡眠状態検出装置は、ヒトの睡眠に一過性の覚醒度上昇が生じても、影響を受けにくく、安定した睡眠状態検出を行うことができる。そのため、空気調和機は、安定して睡眠用空調環境を設定することができる。また、上記の睡眠状態指標は、二値ではなく連続量（アナログ値）として算出可能であるため、ヒトの睡眠の質（深さ）を推定可能である。そのため、空気調和機は、ヒトの睡眠段階の進行（睡眠進行度）を考慮した空調制御を行うことができるようになる。また、空気調和機は、睡眠進行度に応じて、空調制御の設定変更を多段階的に行うことができるようになる。 The sleep state detection apparatus according to the embodiment of the present invention is not easily affected even when a transient increase in arousal level occurs in human sleep, and can perform stable sleep state detection. Therefore, the air conditioner can stably set the air conditioning environment for sleep. In addition, since the sleep state index can be calculated as a continuous amount (analog value) instead of a binary value, it is possible to estimate human sleep quality (depth). Therefore, the air conditioner can perform air-conditioning control in consideration of the progress of the human sleep stage (sleep progress). Moreover, the air conditioner can change the setting of the air-conditioning control in multiple stages according to the sleep progress degree.
実施の形態１．（呼吸動作の検知に基づく空気調和機制御）
１−１．構成
空気調和機の構成
図１は、実施の形態１による空気調和機１００の構成を示すブロック図である。
1-1. Configuration of Configuration Air Conditioner FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an
空気調和機１００は、中心中のヒトの睡眠の進行状態（睡眠進行度）を検出して睡眠状態情報として出力する睡眠状態検出装置５と、睡眠状態検出装置５が出力する睡眠状態情報にもとづいて空気調和機１００の動作制御パラメータを設定し、または、変更し、動作制御パラメータにもとづいて自機を制御する制御装置１と、制御装置１の制御下で動作する空気調和機アクチュエータ３と、を有する。制御装置１は、専用回路で構成されてよい。また、制御装置１は、プロセッサおよび該プロセッサで動作するコンピュータプログラムで実現することも可能である。該プログラムは、予めインストールされてよい。また、該プログラムは、フレキシブル・ディスク、光ディスク、可搬性メモリ等に記録され、流通されてもよい。
The
睡眠状態検出装置の構成
睡眠状態検出装置５は、ヒトの就寝開始を検知する就寝検知手段５１と、睡眠状態検出対象であるヒトの生体信号（呼吸動作等に関する情報を有する信号）を検知するための生体信号検知手段５２と、検知した生体信号から、ヒトの睡眠深度を表す睡眠状態指標の値を算出する睡眠状態指標算出手段５３と、睡眠状態指標の値を時系列に沿って就寝開示時点から現時点まで積算（累計）する指標積算手段５４と、その積算値にもとづいてヒトの睡眠の進行の度合い（睡眠進行度）を表す情報を睡眠状態情報として制御装置１へ出力する睡眠状態情報出力手段５５と、を有する。また、睡眠状態指標算出手段５３、指標積算手段５４、および、睡眠状態情報出力手段５５は、専用回路で構成されてよい。また、睡眠状態指標算出手段５３、指標積算手段５４、および、睡眠状態情報出力手段５５は、プロセッサおよび該プロセッサで動作するコンピュータプログラムで実現することも可能である。該プログラムは、予めインストールされてよい。また、該プログラムは、フレキシブル・ディスク、光ディスク、可搬性メモリ等に記録され、流通されてもよい。
Configuration of Sleep State Detection Device The sleep state detection device 5 detects a
睡眠状態指標算出手段５３が算出する睡眠状態指標（自律神経状態指標）は、後述するように、その値がヒトの副交感神経の活動レベルを反映する（当該活動レベルに対し正の相関を有する）ように定義される指標である。ヒトの睡眠深度は、副交感神経の活動レベルと対応することが知られている。よって、当該指標は、その値がヒトの睡眠深度を反映する（睡眠深度に対し正の相関を有する）ように定義された指標であると言える。睡眠状態指標の値が大きければ大きいほど、ヒトの睡眠深度レベル（たとえば、覚醒、浅眠〜深睡眠、ＲＥＭ睡眠といった睡眠レベル）が深いことを表す。
As described later, the sleep state index (autonomic nerve state index) calculated by the sleep state
睡眠状態検出装置５は、睡眠状態指標算出手段５３が算出した睡眠状態指標の値を就寝開始時点から現時点まで積算し、当該積算値または当該積算値にもとづく値をヒトの睡眠進行度を表す睡眠状態情報として制御装置１へ出力する。
The sleep state detection device 5 integrates the sleep state index value calculated by the sleep state
・就寝検知手段
就寝検知手段５１は、ヒトが就寝を開始したことを検知する。就寝検知手段５１は、空気調和機１００のリモコン（図示せず）からのユーザ操作情報信号を受信し、ユーザがリモコン（図示せず）を操作して空気調和機１００の動作モードを睡眠モードに設定したことを検知することによりヒトの就寝開始を検知してよい。
Sleeping detection means The sleeping detection means 51 detects that a person has started sleeping. The bedtime detection means 51 receives a user operation information signal from a remote control (not shown) of the
また、就寝検知手段５１は、撮像装置や光ディテクタ等の光検知手段を備え、周囲環境の照度変化を検知し、照度変化により（照度が一定レベルを下回ったことを検知することにより）ヒトが就寝のために照明を消灯したことを認識することによりヒトの就寝開始を検知してもよい。 The bedtime detection means 51 includes light detection means such as an imaging device or a photodetector, detects a change in illuminance in the surrounding environment, and detects a change in illuminance (by detecting that the illuminance falls below a certain level). You may detect the start of a person's sleep by recognizing that the light was turned off for bedtime.
・生体信号検知手段
ヒトが呼吸を行う場合、体表面は呼吸筋、横隔膜の活動により変動する。そのため、ヒトの体表面の形状、位置、速度等の時系列情報は、ヒトの呼吸状態を表す生体情報として利用することができる。生体信号検知手段５２は、ヒトの呼吸動作を検知するため、電波式ドップラセンサを備え、ドップラセンサから出射されヒト体表面において反射された反射波を受信し、反射波のドップラシフトから体表面の変位速度を求める。また、生体信号検知手段５２は、求めた変位速度から体表面の位置や形状を導出してよい。
・ Biological signal detection means When a person breathes, the body surface changes depending on the activity of respiratory muscles and diaphragm. Therefore, time-series information such as the shape, position, and speed of the human body surface can be used as biological information representing the human respiratory state. The biological signal detection means 52 includes a radio wave type Doppler sensor for detecting a human respiratory motion, receives a reflected wave emitted from the Doppler sensor and reflected on the human body surface, and detects the body surface from the Doppler shift of the reflected wave. Obtain the displacement speed. Further, the biological
また、生体信号検知手段５２は、電波式ドップラセンサに加えて、または、電波式ドップラセンサに代えて、体表面の三次元形状を計測する三次元イメージセンサを備え、ヒト体表面の形状を求めてもよい。 The biological signal detection means 52 includes a three-dimensional image sensor that measures the three-dimensional shape of the body surface in addition to the radio wave type Doppler sensor or instead of the radio wave type Doppler sensor, and obtains the shape of the human body surface. May be.
あるいは、生体信号検知手段５２は、ヒトの直下または布団の下もしくはベッド内部に備えた圧力センサからの出力にもとづいてヒトの呼吸動作に伴う圧力変化を捉え、その圧力変化からヒトの呼吸動作の特性を抽出し生体情報としてよい。 Alternatively, the biological signal detection means 52 captures a pressure change accompanying a human breathing action based on an output from a pressure sensor provided directly under the person or under a futon or inside a bed, and the human breathing action is detected from the pressure change. Characteristics may be extracted and used as biological information.
このようにして生体信号検知手段５２が求めたヒトの生体情報（呼吸動作に関する情報）は、生体信号として睡眠状態指標算出手段５３へ送られる。
The human biological information (information relating to breathing motion) obtained by the biological
・睡眠状態指標算出手段
睡眠状態指標算出手段５３は、生体信号検知手段５２から送られる生体信号にもとづいて、ヒトの呼吸の安定度を推定し、ヒトの呼吸の安定度を示す睡眠状態指標を算出する。具体的には、睡眠状態指標算出手段５３は、生体信号に含まれる生体情報（呼吸動作に関する情報）を所定の時間幅にわたって蓄積し、呼吸周期、および、呼吸深さ（呼吸による体表面の変動幅）の少なくともいずれか一方を求め、呼吸周期および呼吸深さの少なくともいずれか一方の安定度を数値として求める。そして、睡眠状態指標算出手段５３は、そのようにして求めた安定度にかかる数値を睡眠状態指標（自律神経状態指標）として指標積算手段５４へ出力する。
Sleep state index calculation means The sleep state index calculation means 53 estimates the human respiratory stability based on the biological signal sent from the biological signal detection means 52, and displays the sleep state index indicating the human respiratory stability. calculate. Specifically, the sleep state
以下、図２、図３、および、図４を参照して睡眠状態指標の算出手法を詳しく説明する。図２は、生体信号検知手段５２が出力する生体信号の時系列プロットの一例である。図２の縦軸は、ヒトの体表面の位置を示す。つまり、図２は、生体信号検知手段５２が、ヒトの体表面の位置に関する情報を生体信号として睡眠状態指標算出手段５３へ出力する場合の生体信号の時系列プロットである。
Hereinafter, a method for calculating a sleep state index will be described in detail with reference to FIGS. 2, 3, and 4. FIG. 2 is an example of a time-series plot of the biological signal output from the biological
睡眠状態指標算出手段５３は、生体信号から１回の呼吸に要した時間（呼吸周期）を求める。１回の呼吸に要した時間は、例えば、図２におけるプロットの谷から次の谷までの時間幅でよい。図３は、そのようにして睡眠状態指標算出手段５３が求めた呼吸周期の時系列プロットである。図３の縦軸は、ヒトの呼吸周期（単位は時間）を示す。呼吸周期の実測データは、図３の黒点で示されるように時間に関し非等間隔な離散データ（非等間隔呼吸周期データ）であってよい。睡眠状態指標算出手段５３は、非等間隔呼吸周期データを時系列に沿って補間して時間に関して等間隔な離散データ（等間隔呼吸周期データ）（図３の破線）を求めてよい。
The sleep state index calculation means 53 obtains the time (respiration cycle) required for one breath from the biological signal. The time required for one breath may be, for example, the time width from the valley of the plot in FIG. 2 to the next valley. FIG. 3 is a time-series plot of the respiratory cycle obtained by the sleep state
次に睡眠状態指標算出手段５３は、呼吸周期データからヒトの呼吸の安定度を示す睡眠状態指標を算出する。睡眠状態指標算出手段５３は、呼吸周期データにおいて時間的に近い（例えば隣接する）呼吸周期の差（呼吸周期変動振幅）を求め、さらに、呼吸周期変動振幅の逆数を算出し、睡眠状態指標とする。このようにして算出される睡眠状態指標は、呼吸周期変動振幅が小さければ小さいほどに大きな値を有する。呼吸周期の変動が小さいことは、ヒトの睡眠深度が深い状態にあることに対応するため、睡眠状態指標は、ヒトの睡眠深度に対して正の相関を有する指標となる。
Next, the sleep state
あるいは、睡眠状態指標算出手段５３は、生体信号から呼吸周期を求めて呼吸周期の変動幅から睡眠状態指標を算出する代わりに、生体信号から呼吸深さを求めて呼吸深さの変動幅から睡眠状態指標を算出してもよい。呼吸深さは、例えば、図２におけるプロットの谷と隣接する山の頂点との隔たり幅でよい。図４は、そのようにして睡眠状態指標算出手段５３が求めた呼吸深さの時系列プロットである。図４の縦軸は、ヒトの呼吸深さ（単位は長さ）を示す。呼吸周期の実測データは、図３と同様、黒点で示されるように時間に関し非等間隔な離散データ（非等間隔呼吸深さデータ）であってよい。睡眠状態指標算出手段５３は、非等間隔呼吸深さデータを時系列に沿って補間して時間に関して等間隔な離散データ（等間隔呼吸深さデータ）（図４の破線）を求めてよい。
Alternatively, instead of calculating the sleep state index from the fluctuation range of the respiratory cycle by obtaining the respiratory cycle from the biological signal, the sleep state
次に睡眠状態指標算出手段５３は、呼吸深さデータからヒトの呼吸の安定度を示す睡眠状態指標を算出する。睡眠状態指標算出手段５３は、呼吸深さデータにおいて時間的に近い（例えば隣接する）呼吸深さの差（呼吸深さ変動振幅）を求め、さらに、呼吸深さ変動振幅の逆数を算出し、睡眠状態指標とする。このようにして算出される睡眠状態指標は、呼吸深さ変動振幅が小さければ小さいほどに大きな値を有する。呼吸深さの変動が小さいことは、ヒトの睡眠深度が深い状態にあることに対応するため、睡眠状態指標は、ヒトの睡眠深度に対して正の相関を有する指標となる。
Next, the sleep state
なお、睡眠状態指標算出手段５３は、呼吸周期変動振幅から睡眠状態指標を算出する場合、および、呼吸深さ変動振幅から睡眠状態指標を算出する場合のいずれの場合においても、呼吸周期変動振幅または呼吸深さ変動振幅よりも十分に大きな定数から呼吸周期変動振幅または呼吸深さ変動振幅を差し引いて得られる値を睡眠状態指標としてもよい。この場合においても、睡眠状態指標は、ヒトの睡眠深度に対して正の相関を有する指標となる。
It should be noted that the sleep state
なお、生体信号検知手段５２が図５に示すような構成を有する場合には、睡眠状態指標算出手段５３は、次のようにして睡眠状態指標を求めることができる。以下、図５、図６、および、図７を参照して、この場合における睡眠状態指標算出手段５３の睡眠状態指標導出過程の別例を示す。
When the biological
図５は、電波式ドップラセンサ（ドップラレーダセンサ）２１を有する生体信号検知手段５２の構成の詳細を示すブロック図である。生体信号検知手段５２は、さらに、ドップラレーダセンサ２１の出力を受けるＩＱ検波器２２と、ＩＱ検波器２２からの出力をフィルタリングするフィルタ２３を有する。ドップラレーダセンサ２１は、入射波を出射し、ヒトの体表面において反射された電波（反射波）を受信する。ＩＱ検波器２２は、反射波を入射波についての同相成分および直交成分に分解する。同相成分および直交成分の示す信号（ＩＱ信号）は、フィルタ２３へ入力される。フィルタ２３には、バンドパスフィルタを備え、そのバンドフィルタは、ＩＱ信号からヒトの呼吸動作と関係しない信号成分を除去することができるように通過帯域が設定されている。
FIG. 5 is a block diagram showing details of the configuration of the biological signal detection means 52 having the radio wave type Doppler sensor (Doppler radar sensor) 21. The biological signal detection means 52 further includes an
図６および図７は、そのようにしてフィルタリングされたＩＱ信号の時系列に沿った軌跡をＩＱ平面上にプロットした図である。図６は、軌跡例Ｔｒ１を示す図である。軌跡例Ｔｒ１は、ヒトの呼吸が安定している場合にＩＱ信号が描く軌跡の例である。図７は、軌跡例Ｔｒ２を示す図である。軌跡例Ｔｒ２は、ヒトの呼吸が安定していない場合にＩＱ信号が描く軌跡の例である。このように、ＩＱ信号の軌跡は、体表面の時間変化の態様を反映して変化する。例えば、呼吸が安定している状態にあってはＩＱ信号の軌跡は、図６の軌跡例Ｔｒ１に例示されるような安定した軌跡を示し、呼吸が安定していない状態にあってはＩＱ信号の軌跡は、図７の軌跡例Ｔｒ２に例示されるような不安定な軌跡を示す。 FIG. 6 and FIG. 7 are plots of the locus along the time series of the IQ signal thus filtered on the IQ plane. FIG. 6 is a diagram illustrating a trajectory example Tr1. The trajectory example Tr1 is an example of a trajectory drawn by the IQ signal when human respiration is stable. FIG. 7 is a diagram illustrating a trajectory example Tr2. The trajectory example Tr2 is an example of a trajectory drawn by the IQ signal when human respiration is not stable. In this way, the trajectory of the IQ signal changes to reflect the temporal change of the body surface. For example, the IQ signal trajectory shows a stable trajectory as exemplified in the trajectory example Tr1 in FIG. 6 when the breathing is stable, and the IQ signal when the breathing is not stable. Indicates an unstable trajectory as exemplified in the trajectory example Tr2 of FIG.
したがって、睡眠状態指標算出手段５３は、一定期間（例えば、現時点から一定期間だけ遡った時点まで）のＩＱ信号を生体信号として入力し、そのＩＱ信号の軌跡の安定度を評価し、軌跡が安定であればあるほどに大きな睡眠状態指標値を出力してもよい。 Therefore, the sleep state index calculating means 53 inputs an IQ signal for a certain period (for example, up to a point that is a certain period from the present time) as a biological signal, evaluates the stability of the IQ signal locus, and the locus is stable. As long as it is, a larger sleep state index value may be output.
・指標積算手段
指標積算手段５４は、一定期間中に生体信号検知手段５２から送られる睡眠状態指標を積算（累計）し出力する。以下、指標睡眠状態指標の積算値（累計値）の意味について説明する。
-Index integration means The index integration means 54 integrates (accumulates) and outputs the sleep state index sent from the biological signal detection means 52 during a certain period. Hereinafter, the meaning of the integrated value (cumulative value) of the index sleep state index will be described.
図８（ａ）は、ヒトが睡眠状態にあるときの、睡眠深度の時間変化の例を示すグラフである。図８（ａ）のグラフは、被験者の睡眠状態をポリグラフィ等の測定技術により測定した結果である。また、図８（ｂ）および図８（ｃ）は、図８（ａ）に示した睡眠深度の時間変化例の測定と同時に、睡眠状態検出装置５によって算出された睡眠状態指標および睡眠状態指標の積算値の時系列プロットである。図８（ｂ）の縦軸は、睡眠状態指標値の大きさを示し、上に向かって睡眠状態指標の値は大きくなる。図８（ｃ）の縦軸は、図８（ｂ）に示す睡眠状態指標の値を就寝時から各時点まで積算（累計）した積算値（累計値）である。図８（ｃ）中の値Ｓ１、Ｓ２、および、Ｓ３の意味について後で説明する。 Fig.8 (a) is a graph which shows the example of the time change of the sleep depth when a human is in a sleep state. The graph of Fig.8 (a) is the result of having measured the sleep state of a test subject by measurement techniques, such as polygraphy. 8 (b) and 8 (c) show the sleep state index and sleep state index calculated by the sleep state detection device 5 simultaneously with the measurement of the time change example of the sleep depth shown in FIG. 8 (a). It is a time series plot of the integrated value of. The vertical axis in FIG. 8B indicates the size of the sleep state index value, and the value of the sleep state index increases upward. The vertical axis of FIG. 8C is an integrated value (cumulative value) obtained by integrating (accumulating) the values of the sleep state index shown in FIG. 8B from bedtime to each time point. The meanings of the values S1, S2, and S3 in FIG. 8C will be described later.
図８（ａ）および図８（ｂ）を比較参照すれば、被験者の睡眠深度が深まると、睡眠状態指標の値はほぼ同時的に高くなり、被験者の睡眠深度が浅くなると、睡眠状態指標もほぼ同時的に低くなり、互いによく対応し、正の相関関係にあることがわかる。このことから、睡眠状態指標が高いことは、ヒトは深い睡眠にあり、副交感神経系が優位であることを示し、逆に、睡眠状態指標が低いことは、ヒトは浅い睡眠にあり、副交感神経系の優位度が低下した状態にあることを示すことがわかる。 8A and 8B, when the sleep depth of the subject increases, the value of the sleep state index increases almost simultaneously. When the sleep depth of the subject decreases, the sleep state index also increases. It turns out that it becomes low almost simultaneously, it respond | corresponds well mutually and has a positive correlation. Thus, a high sleep state index indicates that humans are in deep sleep and the parasympathetic nervous system is superior, and conversely, a low sleep state index indicates that humans are in shallow sleep and parasympathetic nerves. It can be seen that the system is in a reduced state of superiority.
次に、図８（ａ）および図８（ｃ）を比較参照すれば、ヒトが深い睡眠状態にある期間には、睡眠状態指標の積算値は、比較的大きく増大する（傾きが大きい）ことが分かる。逆に、ヒトが浅い睡眠状態にある期間には、睡眠状態指標の積算値の増大量は、比較的小さい（傾きが小さい）。 Next, referring to FIG. 8 (a) and FIG. 8 (c), the accumulated value of the sleep state index is relatively large (the inclination is large) during the period when the human is in a deep sleep state. I understand. Conversely, during the period when the human is in a shallow sleep state, the amount of increase in the integrated value of the sleep state index is relatively small (the slope is small).
このことから、睡眠状態指標（図８（ｂ））は、各時点におけるヒトの睡眠の深さ（睡眠深度）を精度よく表し、睡眠状態指標の積算値（図８（ｃ））の時間変化は、ヒトの睡眠の進行の態様（就寝時からの睡眠深度の変化の履歴）を精度よく表していることが分かる。 From this, the sleep state index (FIG. 8B) accurately represents the human sleep depth (sleep depth) at each time point, and the time variation of the sleep state index integrated value (FIG. 8C). It can be seen that this accurately represents the manner of human sleep progression (history of changes in sleep depth from bedtime).
ここで、図８（ｃ）の値Ｓ１、Ｓ２、および、Ｓ３について説明する。Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３は、指標積算値について予め設定され睡眠進行度の判定に用いられる閾値（睡眠進行度判定閾値）であり、指標積算値が各睡眠進行度判定閾値を初めて上回ると、睡眠状態情報出力手段５５は、制御装置１に対し、指標積算値が各閾値を上回ったことを、つまり、ヒトの睡眠の進行が次の段階に進んだことを通知する。制御装置１は、当該通知にもとづいて、空気調和機アクチュエータ３の動作制御にかかるパラメータの設定変更や、制御アルゴリズム（後述の温度制御ｋ（図１２等））の変更を行い、ヒトの睡眠進行度に合わせた自機の自動制御を実現している。
Here, the values S1, S2, and S3 in FIG. 8C will be described. S1, S2, and S3 are threshold values (sleep progress degree determination threshold values) that are set in advance for the index integrated value and are used for determination of the sleep progress level. When the index integrated value exceeds each sleep progress level determination threshold value for the first time, the sleep state The information output means 55 notifies the
睡眠進行度判定閾値Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３等の数は３つに限定されない、通例、Ｎ個（Ｎは自然数）の睡眠進行度判定閾値を予め設定しておけばよい。また、睡眠進行度判定閾値Ｓｋ（ｋ：自然数）は、それぞれ、特定の睡眠進行度に対応した値であって、予め被験者に対して実験を行い統計的に求めた値でよい。 The number of sleep progress degree determination thresholds S1, S2, S3, etc. is not limited to three. Generally, N sleep progress degree determination threshold values (N is a natural number) may be set in advance. In addition, the sleep progress degree determination threshold Sk (k: natural number) is a value corresponding to a specific sleep progress degree, and may be a value obtained by performing an experiment on a subject in advance and statistically obtained.
例えば、睡眠進行度判定閾値Ｓｋは、入眠時（覚醒状態から睡眠状態へ移行する時点近傍の時間帯）に人体からの放熱を促進するように温度制御の設定温度を下げるように設定パラメータを変更するタイミングに対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値でよい。例えば、睡眠進行度判定閾値Ｓｋは、ヒトの睡眠状態が就寝を開始してから初めて深睡眠状態に至った時点に対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値であってよい。 For example, the sleep progress determination threshold value Sk is changed in the setting parameter so that the set temperature of the temperature control is lowered so as to promote heat dissipation from the human body at the time of falling asleep (a time zone in the vicinity of the time point when the sleep state transitions from the awake state). It may be an index integrated value that represents (well corresponds to) the degree of sleep progress corresponding to the timing to perform. For example, the sleep progress degree determination threshold Sk is a value of an index integrated value that represents a sleep progress degree (corresponding well) corresponding to a time point when a human sleep state has reached a deep sleep state for the first time after starting to sleep. Good.
また例えば、睡眠進行度判定閾値Ｓｋは、睡眠の進行に合わせて温度制御の設定温度を上げるように設定パラメータを変更するタイミングに対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値でよい。例えば、睡眠進行度判定閾値Ｓｋは、最初の深睡眠状態が終了した時点によく対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値であってよい。また、例えば、睡眠進行度判定閾値Ｓｋは、深睡眠状態にある時間の総計時間が所定の値（起床するのに十分と考えられる量）に達する時点によく対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値であってよい。 In addition, for example, the sleep progress degree determination threshold Sk is a value of an integrated index value that represents (a well-supported) sleep progress degree corresponding to the timing of changing the setting parameter so as to increase the set temperature of the temperature control in accordance with the progress of sleep. It's okay. For example, the sleep progress degree determination threshold Sk may be a value of an index integrated value that represents (well corresponds) the sleep progress degree that corresponds well to the time when the first deep sleep state ends. In addition, for example, the sleep progress determination threshold Sk represents a sleep progress that corresponds well to a point in time when the total time of the deep sleep state reaches a predetermined value (an amount considered sufficient to get up) (well It may be the value of the corresponding integrated index value.
睡眠状態情報出力手段５５は、指標積算値が睡眠進行度判定閾値Ｓｋを初めて上回ると、その旨を制御装置１に通知し、制御装置１は、制御アルゴリズムを後述の温度制御ｋ（図１２等）から温度制御ｋ＋１へ変更する処理を行い、ヒトの睡眠進行度に合わせて制御動作の変更を行う。
When the index integrated value exceeds the sleep progress determination threshold Sk for the first time, the sleep state information output means 55 notifies the
なお、指標積算手段５４は、睡眠状態算出手段５３が出力した睡眠状態指標に対し所定の前処理を行ってから、前処理された睡眠状態指標を積算して指標積算値を導出してもよい。以下に前処理の例を示す。
The
図９は、図８と同様、ヒトが睡眠状態にあるときの睡眠深度の時間変化の例を示すグラフ（図９（ａ））と、図９（ａ）に示した睡眠深度の時間変化例の測定と同時に求められた睡眠状態指標の時系列プロット（図９（ｂ））と、睡眠状態指標の積算値の時系列プロット（図９（ｃ））である。図９（ａ）および図９（ｂ）は、図８（ａ）および図８（ｂ）と同一であり、図９（ｃ）のみが図８（ｃ）とは異なる。図９（ｃ）に示す指標積算値のプロットは、指標積算手段５４において睡眠状態指標を前処理することにより、睡眠状態指標算出手段５３から入力された睡眠状態指標を、睡眠が深いときに相対的により大きな値となりかつ睡眠が浅いときに相対的により小さな値となるように変換して得た指標積算値の時系列プロットである。図８（ｃ）および図９（ｃ）を比較参照すれば、図９（ｃ）の指標積算値は、睡眠が深いときと睡眠が浅いときの変化量の相違がより顕著であることがわかる。図９（ｃ）の指標積算値の時系列プロットでは、睡眠が浅いときに指標積算値は殆ど増加せず、睡眠が深いときに指標積算値は相対的により大きく増大することがわかる。
FIG. 9 is a graph (FIG. 9 (a)) showing an example of the time change of the sleep depth when the human is in the sleep state, as in FIG. 8, and the time change example of the sleep depth shown in FIG. 9 (a). The time series plot (FIG. 9B) of the sleep state index obtained simultaneously with the measurement of FIG. 9 and the time series plot of the integrated value of the sleep state index (FIG. 9C). 9 (a) and 9 (b) are the same as FIGS. 8 (a) and 8 (b), and only FIG. 9 (c) is different from FIG. 8 (c). The index integrated value plot shown in FIG. 9 (c) is obtained by pre-processing the sleep state index in the
このような前処理は、図１０や図１１に示す変換処理によって実現される。 Such preprocessing is realized by the conversion processing shown in FIGS.
図１０（ａ）は、ゲーティング処理による前処理の例を示すフローチャートであり、図１０（ｂ）は、ゲーティング処理に用いられるゲート・フィルタの特性図である。 FIG. 10A is a flowchart showing an example of preprocessing by gating processing, and FIG. 10B is a characteristic diagram of a gate filter used for gating processing.
指標積算手段５４は、睡眠状態指標算出手段５３が睡眠状態指標Ａを算出し出力すると（ステップＳ１１）、当該指標Ａを入力し、指標Ａの値が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。そして、指標Ａが所定の閾値以上であれば、指標Ａをそのまま睡眠状態指標とし（ステップＳ１３）、指標Ａが所定の閾値未満であれば、指標Ａの代わりにゼロを睡眠状態指標とし、指標の積算を行う。
When the sleep state
図１１（ａ）は、シグモイド変換処理による前処理の例を示すフローチャートであり、図１１（ｂ）は、シグモイド変換処理に用いられるシグモイド関数の図である。 FIG. 11A is a flowchart illustrating an example of preprocessing by sigmoid conversion processing, and FIG. 11B is a diagram of a sigmoid function used for sigmoid conversion processing.
指標積算手段５４は、睡眠状態指標算出手段５３が睡眠状態指標Ａを算出し出力すると（ステップＳ２１）、当該指標Ａを図１１（ｂ）に示すようなシグモイド関数に入力する。そして、指標Ａのシグモイド関数値を睡眠状態指標として（ステップＳ２２）、指標の積算を行う。
When the sleep state
このような前処理を睡眠状態指標算出手段５３が出力する睡眠状態指標に対して行ってから指標の積算を行うことにより、前処理を施さない場合と比べて更に、睡眠深度が深い状態に重点を置いた睡眠進行度を求めることができる。
By performing such pre-processing on the sleep state index output by the sleep state
・睡眠状態情報出力手段
睡眠状態情報出力手段５５は、指標積算手段５４から入力された指標積算値や、就寝検知手段５１が検知した就寝の開始からの経過時間にもとづいて、所定の信号を制御装置１に対して出力することにより、制御装置１の制御設定パラメータや制御動作そのものの変更動作の実行をトリガすることができる。睡眠状態情報出力手段５５が出力する所定の信号が示す情報の内容は、制御装置１の仕様に応じて適宜決定されればよいが、例えば、指標積算値が上述の睡眠進行度判定閾値Ｓｋを上回ったことを通知するための情報や、指標積算値そのものを示した情報であってよい。加えて、睡眠状態情報出力手段５５は、就寝の開始からの経過時間が所定の制限時間を超過したことを通知するための情報や、就寝の開始からの経過時間そのものを示した情報を出力することもできる。また、睡眠状態情報出力手段５５は、上記各量を表す情報信号に加え、各時点において睡眠状態指標算出手段５３が算出した睡眠状態指標を、制御装置１に対して出力してもよい。
Sleep state information output means The sleep state information output means 55 controls a predetermined signal based on the index integrated value input from the index integration means 54 and the elapsed time from the start of bed detection detected by the sleep detection means 51. By outputting to the
１−２．動作
次に、図１２、図１３、および、図１４を参照し、実施の形態１による空気調和機１００の動作について説明する。
1-2. Operation Next, the operation of the
図１２は、ヒトの就寝時に空気調和機１００がする処理のフローチャートである。
FIG. 12 is a flowchart of processing performed by the
図１２を参照すれば、空気調和機１００の睡眠状態検出装置５は、その就寝検知手段５１の作用により、ヒトが就寝したことを検知する（ステップＳ３１）。
Referring to FIG. 12, the sleep state detection device 5 of the
睡眠状態検出装置５は、就寝の検知とほぼ同時的に就寝時間の計時を開始する（ステップＳ３２）。 The sleep state detection device 5 starts measuring the bedtime almost simultaneously with the detection of bedtime (step S32).
ステップＳ３３−０乃至ステップＳ３３−Ｎは、空気調和機１００が、睡眠状態指標およびその積算値にもとづいてヒトの睡眠進行度を推定し、睡眠進行度に合わせて空調設定温度を変更し、自機の動作を制御するための処理である。図１２に示すフローチャートでは、互いに相異なる空調設定温度が設定可能な温度制御処理が温度制御０から温度制御Ｎ（Ｎは自然数）まで、Ｎ＋１個用意される。つまり、空気調和機１００は、睡眠進行度に合わせてヒトの就寝開始からＮ＋１回の多段階的な空調設定温度の変更が可能である。
In steps S33-0 to S33-N, the
ステップＳ３３−ｋからステップＳ３３−（ｋ＋１）への処理の移行は、睡眠状態検出装置５が出力する睡眠状態情報にもとづいて行われる。つまり、睡眠状態検出装置５は、空地調和機１００の制御動作の変更をトリガする。
The process transition from step S33-k to step S33- (k + 1) is performed based on the sleep state information output by the sleep state detection device 5. That is, the sleep state detection device 5 triggers a change in the control operation of the open-
以下の説明では、Ｎ＝４とした場合を例に空気調和機１００の動作を説明する。
In the following description, the operation of the
まず、空気調和機１００は、ヒトの就寝を検知すると、制御モード「温度制御０」に移行する（ステップＳ３３−０）。
First, when the
図１３は、ステップＳ３３−０乃至ステップＳ３３−Ｎの処理（「温度制御ｋ（ｋ：０、２、・・・、Ｎ）」）の詳細を示すフローチャートである。図１４は、温度制御ｋにおいて用いられる制御設定パラメータの例を示す図である。図１４において、ＴｉｍｅｋおよびＴｋは、それぞれ、温度制御ｋ（ｋ：０、１、・・・、Ｎ）で用いられる制御設定パラメータである、温度制御ｋ空調制御温度変更量パラメータ（Ｔｋ）および温度制御ｋ継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｅｋ）、である。図１４では制御設定パラメータの組を５つ挙げているが、パラメータは各温度制御ｋについて設定しておくことができる。よって、パラメータの組み合わせは、Ｎ＋１個（Ｎは自然数）だけ予め記憶しておくことができる。また、図１４に例示した制御設定パラメータは、温度制御ｋ継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｅｋ）および温度制御ｋ空調制御温度変更量パラメータ（Ｔｋ）の２つであるが、その他のパラメータを備えてもよい。例えば、風量に関するパラメータや風向きに関するパラメータ等を備えてもよい。 FIG. 13 is a flowchart showing details of the processing from step S33-0 to step S33-N (“temperature control k (k: 0, 2,..., N)”). FIG. 14 is a diagram illustrating an example of control setting parameters used in the temperature control k. In FIG. 14, Timek and Tk are temperature control k air conditioning control temperature change amount parameter (Tk) and temperature, which are control setting parameters used in temperature control k (k: 0, 1,..., N), respectively. Control k duration limit parameter (Timek). FIG. 14 shows five sets of control setting parameters, but the parameters can be set for each temperature control k. Therefore, only N + 1 combinations (N is a natural number) of parameter combinations can be stored in advance. Further, the control setting parameters illustrated in FIG. 14 are two, ie, the temperature control k duration limit parameter (Timek) and the temperature control k air conditioning control temperature change amount parameter (Tk), but may include other parameters. . For example, you may provide the parameter regarding an air volume, the parameter regarding a wind direction, etc.
図１３を参照してステップＳ３３−０の温度制御０（ｋ＝０）の処理を説明する。 The process of temperature control 0 (k = 0) in step S33-0 will be described with reference to FIG.
睡眠状態検出装置５の生体信号検知手段５２は、生体信号を検知し、それを睡眠状態指標算出手段５３へ出力する（ステップＳ４１）。
The biological
次に、睡眠状態指標算出手段５３は、上述したように生体信号にもとづいて睡眠状態指標を算出し、それを指標積算手段５４へ出力する（ステップＳ４２）。
Next, the sleep state
次に、指標積算手段５４は、入力された睡眠状態指標について上述した前処理（図１０、図１１等）を行い、前処理された睡眠状態指標を求める（ステップＳ４３）。なお、本ステップは、省略されてもよい。 Next, the index integration means 54 performs the above-described preprocessing (FIG. 10, FIG. 11, etc.) on the input sleep state index, and obtains the preprocessed sleep state index (step S43). Note that this step may be omitted.
次に、指標積算手段４３は、前処理された睡眠状態指標または睡眠状態指標算出手段５３から入力された睡眠状態指標について、就寝開始時から時間軸にそって積算（累計）し、指標積算値を導出し、それを睡眠状態情報出力手段５５へ出力する（ステップＳ４３）。 Next, the index integration means 43 integrates (accumulates) the preprocessed sleep state index or the sleep state index input from the sleep state index calculation means 53 along the time axis from the start of bedtime, and the index integration value Is derived and output to the sleep state information output means 55 (step S43).
次に、睡眠状態情報出力手段５５は、指標積算値を睡眠進行度判定閾値Ｓ０と比較する（ステップＳ４４）。なお、睡眠進行度判定閾値Ｓ０は、後述する理由から、非ゼロの任意の値でよい。 Next, the sleep state information output means 55 compares the index integrated value with the sleep progress level determination threshold value S0 (step S44). Note that the sleep progress degree determination threshold value S0 may be any non-zero value for reasons described later.
睡眠状態情報出力手段５５は、制御装置１へ睡眠状態情報を出力する（ステップＳ４５）。睡眠状態情報出力手段５５は、指標積算値が睡眠進行度判定閾値Ｓｋに到達した場合には、その旨を睡眠状態情報として送り、制御装置１へ通知して温度制御処理を温度制御ｋからその次のステップ（温度制御Ｓｋ＋１）へ移行させる処理をトリガする。また、指標積算値が睡眠進行度判定閾値Ｓｋに到達する前に就寝時間が温度制御ｋ継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅｋ）を超過した場合にも、睡眠状態情報出力手段５５は、その旨を睡眠状態情報として送り、制御装置１へ通知して温度制御処理を温度制御ｋから次のステップ（温度制御Ｓｋ＋１）へ移行させる処理をトリガする。
Sleep state information output means 55 outputs sleep state information to control device 1 (step S45). When the index integrated value reaches the sleep progress determination threshold Sk, the sleep state information output means 55 sends the sleep state information to that effect and notifies the
指標積算値が睡眠進行度判定閾値Ｓ０に達していない場合（ステップＳ４６における「Ｎｏ」）、睡眠状態情報出力手段５５は、就寝時間（就寝開始時刻からの時間幅）と図１４に示す温度制御０継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｅ０）とを比較し、就寝時間が温度制御０継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｅ０）を超過しているか否かを判定する（ステップＳ４７）。図１４を参照すれば温度制御０継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅ０）は、ゼロである。よって、温度制御０においては、処理は、ステップＳ４７からステップＳ４１へ帰還することなく、ステップＳ４８へ移行する。温度制御０においては、温度制御０継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅ０）はゼロに設定されるため、睡眠進行度判定閾値Ｓ０は、任意の非ゼロの値でよい。
When the index integrated value does not reach the sleep progress determination threshold value S0 (“No” in step S46), the sleep state information output means 55 displays the bedtime (time width from the bedtime start time) and the temperature control shown in FIG. It is compared with the 0 duration limit parameter (Time0), and it is determined whether or not the bedtime exceeds the
すると、制御装置１は、温度変更量パラメータＴ０（図１４）を参照し、空調設定温度を現在の空調設定温度から−０．５度だけ変化させてから（０．５度低くする）（ステップＳ４８）、温度制御１の処理（図１２のステップＳ３３−１）へ移行する。
Then, the
このように、温度制御０の処理により、空気調和機１００は、ヒトの就寝の直後に、就寝直前の空調設定温度よりも０．５度だけ低く空調設定温度を再設定し、直ちに、処理は温度制御１（図１２）へ移行する。
As described above, the
図１２を参照すれば、空気調和機１００は、次に温度制御１の処理を実行する（ステップＳ３３−１）。温度制御１における処理の詳細は、図１３に示すフローチャートにおいてｋ＝１とした場合に等しい。また、温度制御１における継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅｋ）および空調制御温度変更量パラメータ（Ｔｋ）には、それぞれ、Ｔｉｍｅ１およびＴ１が用いられる（図１４参照）。
If FIG. 12 is referred, the
温度制御１の処理（図１２のステップＳ３３−１、図１３におけるｋを１とした場合の処理）は、指標積算値が睡眠進行度判定閾値Ｓ１を上回るか、または、就寝時間が温度制御１継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅ１）（２０分）を超過する、まで継続される。なお、ここでの睡眠進行度判定閾値Ｓ１は、ヒトの睡眠状態が就寝を開始してから初めて深睡眠状態に至った時点に対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値であってよい。上記いずれかの条件が満足されると、制御装置１は、温度変更量パラメータＴ１（図１４）を参照し、空調設定温度を現在の空調設定温度からさらに−０．５度だけ変化させる（０．５度低くする）。
In the
そして、処理は、温度制御２（図１２）へ移行する。 And a process transfers to temperature control 2 (FIG. 12).
温度制御２の処理（図１２のステップＳ３３−２、図１３におけるｋを２とした場合の処理）は、指標積算値が睡眠進行度判定閾値Ｓ２を上回るか、または、就寝時間が温度制御２継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅ２）（１２０分）を超過する、まで継続される。なお、ここでの睡眠進行度判定閾値Ｓ２は、最初の深睡眠状態が終了した時点によく対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値であってよい。上記いずれかの条件が満足されると、制御装置１は、温度変更量パラメータＴ２（図１４）を参照し、空調設定温度を現在の空調設定温度から１度だけ変化させる（１度高くする）。
In the
そして、処理は、温度制御３（図１２）へ移行する。 And a process transfers to temperature control 3 (FIG. 12).
以上、温度制御０、温度制御１、および、温度制御２は、ヒトの入眠時における人体からの放熱を促すための制御である。
As described above, the
温度制御３以降の処理では、人体への負荷の低減、および、省エネ性の向上のための制御が実施される。
In the processing after the
温度制御３の処理（図１２のステップＳ３３−３、図１３におけるｋを３とした場合の処理）は、指標積算値が睡眠進行度判定閾値Ｓ３を上回るか、または、就寝時間が温度制御３継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅ３）（１８０分）を超過する、まで継続される。上記いずれかの条件が満足されると、制御装置１は、温度変更量パラメータＴ３（図１４）を参照し、空調設定温度を現在の空調設定温度からさらに１度だけ変化させる（１度高くする）。
The
そして、処理は、温度制御４（図１２）へ移行する。 And a process transfers to temperature control 4 (FIG. 12).
温度制御４（図１２のステップＳ３３−４、図１３におけるｋを４とした場合の処理）は、起床に備えて人体からの放熱を抑制するための制御である。温度制御４の処理は、指標積算値が睡眠進行度判定閾値Ｓ４を上回るか、または、就寝時間が温度制御４継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅ４）（４８０分）を超過する、まで継続される。なおここでの睡眠進行度判定閾値Ｓ４は、深睡眠状態にある時間の総計時間が所定の値（起床するのに十分と考えられる量）に達する時点によく対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値であってよい。 The temperature control 4 (step S33-4 in FIG. 12, processing when k in FIG. 13 is set to 4) is control for suppressing heat radiation from the human body in preparation for getting up. The process of the temperature control 4 is continued until the index integrated value exceeds the sleep progress determination threshold S4 or the bedtime exceeds the temperature control 4 duration limit parameter (Timeie 4) (480 minutes). The sleep progress degree determination threshold S4 here represents a sleep progress degree that corresponds well to the point in time when the total time of the deep sleep state reaches a predetermined value (an amount considered sufficient to get up) It may be the value of the corresponding integrated index value.
温度制御４では、指標積算値が睡眠進行度判定閾値Ｓ４を上回るか、または、就寝時間が４８０分（Ｔｉｍｅ４）（図１４）を超過した時点で、制御装置１は、温度変更量パラメータＴ４（図１４）を参照し、空調設定温度を現在の空調設定温度からさらに１度だけ変化させる（１度高くする）。なお、タイマ予約機能等により起床予定時刻が予め入力されている場合には、その値を参照して温度制御４継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅ４）を決定してもよい。その場合、睡眠進行度判定閾値Ｓ４や図１４の温度制御４継続時間制限パラメータ（Ｔｉｍｉｅ４）（４８０分）は無視してよい。
In the temperature control 4, when the index integrated value exceeds the sleep progress determination threshold value S4 or the bedtime exceeds 480 minutes (Time 4) (FIG. 14), the
以上、図１４に示す制御設定パラメータを用いた空気調和機の制御について説明したが、制御設定パラメータを増やし、より細やかな多段階的な空気調和機の制御を行ってもよい。 As described above, the control of the air conditioner using the control setting parameter shown in FIG. 14 has been described. However, the control setting parameter may be increased to perform more detailed multi-step air conditioner control.
１−３．睡眠ナビ機能
睡眠状態検出装置５は、図８（ｂ）および（ｃ）、ならびに、図９（ｃ）に示したような情報の少なくともいずれか１つをリモコンへ転送する手段をさらに備えてもよい。また、リモコンは、転送された情報にもとづいて睡眠状態の計測結果や空気調和機の制御の記録等を表示する手段を備えてよい。そうすることにより、ユーザの起床後にユーザにこれらの情報を閲覧させることが可能となる（睡眠ナビ機能）。ユーザは自身の睡眠状況や空調制御の状況（就寝から、深睡眠に至るまでの時間、深睡眠の総時間、本制御を行わない場合と比較した省エネ率など）を知ることができる。
1-3. Sleep Navigation Function The sleep state detection device 5 may further include means for transferring at least one of the information as shown in FIGS. 8B and 8C and FIG. 9C to the remote controller. Good. In addition, the remote controller may include means for displaying a sleep state measurement result, an air conditioner control record, and the like based on the transferred information. By doing so, it becomes possible to make the user browse these pieces of information after getting up (sleep navigation function). The user can know his / her sleep status and air conditioning control status (time from bedtime to deep sleep, total time of deep sleep, energy saving rate compared with the case where this control is not performed, etc.).
また、入眠後に睡眠深度が浅くなることが多かった場合（頻繁に睡眠状態指標が小さくなるなどにより判定する）、これを温熱不快によるものとして、設定温度を下げることを利用者に推奨する等のための動作を行ってもよい。 In addition, when the sleep depth often becomes shallow after falling asleep (determined by frequent sleep state index etc.), this is caused by thermal discomfort, recommending the user to lower the set temperature, etc. You may perform operation for.
また、睡眠状態検出装置５は、睡眠ナビ機能の１つとして、空気調和機の温度設定の推奨値や、風向設定（気流設定）の推奨値や、就寝する位置の推奨位置等を提供してよい。これにより、省エネ性の向上と、睡眠状態検出の精度向上とを図ることが可能である。 In addition, as one of the sleep navigation functions, the sleep state detection device 5 provides a recommended value for the temperature setting of the air conditioner, a recommended value for the wind direction setting (airflow setting), a recommended position for sleeping, and the like. Good. Thereby, it is possible to improve energy saving and improve the accuracy of sleep state detection.
１−４．制御設定パラメータ補正機能
また、例えば、深睡眠に至るまでの時間が長かった場合、設定温度変更量パラメータＴ０、Ｔ１がゼロに近すぎて、人体からの熱の放熱促進効果が不十分であったと判断し、次回使用時にこれらパラメータを補正することも可能である。当該補正は、ユーザからの指示にもとづいて行われてもよいし、空気調和機１００が指標積算値の時間変化を記憶し、当該時間変化にもとづいて自動的に行ってもよい。
1-4. Control setting parameter correction function For example, when the time to deep sleep is long, the set temperature change amount parameters T0 and T1 are too close to zero, and the heat dissipation promotion effect of heat from the human body is insufficient It is also possible to judge and correct these parameters at the next use. The correction may be performed based on an instruction from the user, or the
１−５．実施の形態１まとめ
実施の形態１による空気調和機１００は、以下の特徴を有する。
1-5.
空気調和機１００は、ヒトの呼吸動作に関連する生体情報を検知し、当該生体情報にもとづいて自機の制御を行う。そのため、ＲＥＭ睡眠において特徴的な所謂「自律神経系の嵐」を精度よく検出することができる。そのため本手法は、体動を検知して睡眠状態を推定する手法に較べ、脳波的睡眠段階との整合において優れている。特に、本手法は、体動を検知して睡眠状態を推定する手法に較べ、ＲＥＭ睡眠の期間が長期化する睡眠後半期での脳波的睡眠段階との整合において優れている。また、呼吸に伴う体表面の変動量は、心拍に伴う体表面の変動量との比較において、大きい。そのため、本手法は、非接触で遠方から生体情報を測定する場合に有利である。
The
また、空気調和機１００は、睡眠進行度判定閾値Ｓｋ（ｋ：１、２、．．．、Ｎ）を設定して当該閾値にもとづいて自機の制御設定パラメータを自動的に変更することができる。そのため、ヒトの睡眠の進行度合いに合わせて適切なタイミングで空調制御を行うことができる。また、睡眠進行度判定閾値は、指標積算値に対して設定されるため、中途覚醒があっても影響を受けにくい。また、睡眠中の空調制御に際し、空気調和機１００は、ヒトの睡眠の進行度合いに合わせて設定変更を適切なタイミングで行うことができる。また、ユーザの睡眠の進行度に合わせて空調制御の設定を変更できるため、快眠を得やすい環境を提供するとともに、省エネ性能も向上させることができる。
In addition, the
また、空気調和機１００は、睡眠進行度判定閾値Ｓｋ（ｋ：１、２、．．．、Ｎ）の１つを、ヒトの睡眠状態が就寝を開始してから初めて深睡眠状態に至った時点に対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値とすることができる。そのため、入眠促進の制御を行う場合に、設定変更の適切なタイミングを検出することができる。
In addition, the
また、空気調和機１００は、睡眠進行度判定閾値Ｓｋ（ｋ：１、２、．．．、Ｎ）の１つを、最初の深睡眠状態が終了した時点によく対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値とすることができる。そのため、睡眠の第一周期の終わりを検知し、省エネ運転を適切なタイミングで開始できる。
In addition, the
また、空気調和機１００は、睡眠進行度判定閾値Ｓｋ（ｋ：１、２、．．．、Ｎ）の１つを、深睡眠状態にある時間の総計時間が所定の値（起床するのに十分と考えられる量）に達する時点によく対応する睡眠進行度を表す（よく対応した）指標積算値の値とすることができる。そのため、利用者の起床のために空調制御を変更する際に、適切なタイミングで処理を開始できる。
In addition, the
また、睡眠状態検出装置５の就寝検知手段５１は、撮像装置や光ディテクタ等の光検知手段を備え、周囲環境の照度変化を検知し、照度変化により（照度が一定レベルを下回ったことを検知することにより）ヒトが就寝のために照明を消灯したことを認識することによりヒトの就寝開始を検知してもよい。そうすることで、ユーザは、就寝前に空気調和機１００に対し特別の操作をする必要がなくなる。また、空気調和機１００のセンサとして既にカメラ等の光検知手段が搭載されている場合、さらに就寝検知のためのセンサを搭載する必要性なしで、就寝検知の自動化を実現することができる。
The sleep detection means 51 of the sleep state detection device 5 includes light detection means such as an imaging device or a photodetector, detects an illuminance change in the surrounding environment, and detects an illuminance change (the illuminance is below a certain level). By detecting that the person has turned off the light for going to bed, the start of going to bed may be detected. By doing so, the user does not need to perform a special operation on the
また、空気調和機１００は、温度制御ｋ継続時間制限パラメータＴｉｍｅｋ（ｋ：１、２、．．．、Ｎ）を設定して当該制限時間パラメータにもとづいて自機の制御設定パラメータを自動的に変更することができる。そのため、就寝中のヒトの生体信号の計測が正常になされなかった場合にも、空気調和機１００は、空調制御を行うことができる。これによりユーザの体に過剰な負荷を与えることを防ぐことができる。
In addition, the
また、空気調和機１００は、睡眠状態検出装置５が導出した情報をユーザに伝えるための睡眠ナビ機能を備える。そのため、利用者が自覚できない、自身の睡眠記録、空気調和機１００の運転状況を知ることで、健康管理や電力管理に役立てることができる。また、睡眠ナビ機能により、睡眠状態検出装置５の生体信号検知手段５２のセンサが生体情報をセンシングし易い位置にユーザを誘導することができ、生体情報計測精度を向上させることができる。また、空気調和機１００が空気環境を制御し易い位置へ利用者を誘うことで、快適性の向上、および、省エネ性の向上を図ることができる。
The
実施の形態２．（心拍の検知に基づく空気調和機制御）
２−１．構成
空気調和機の構成
実施の形態２のよる空気調和機は、実施の形態１による空気調和機１００とほぼ同様の構成を有する。以下、相違点について詳細に説明する。同様の構成については、説明を省略する。
2-1. Configuration of Air Conditioner The air conditioner according to the second embodiment has substantially the same configuration as the
睡眠状態検出装置の構成
実施の形態２による睡眠状態検出装置は、生体信号としてヒトの心拍に関連した生体情報を検知する点を除き、実施の形態１による睡眠状態検出装置５とほぼ同様の構成を有する。本実施形態の睡眠状態検出装置５は、生体信号検知手段５２と、睡眠状態指標算出手段５３の構成が、実施の形態１による睡眠状態検出装置５と異なる。
Configuration of Sleep State Detection Device The sleep state detection device according to the second embodiment has substantially the same configuration as the sleep state detection device 5 according to the first embodiment, except that biological information related to a human heartbeat is detected as a biological signal. Have The sleep state detection device 5 according to the present embodiment is different from the sleep state detection device 5 according to the first embodiment in the configuration of the biological
・就寝検知手段
本実施形態の就寝検知手段５１は、実施の形態１のそれと同様の構成を有してよい。
-Sleep detection means The sleep detection means 51 of this embodiment may have the same configuration as that of the first embodiment.
・生体信号検知手段
本実施形態の生体信号検知手段５２は、睡眠状態検出対象であるヒトの心拍等に関する情報を検知して生体信号として出力することができる。
-Biosignal detection means The biosignal detection means 52 of this embodiment can detect information related to the heartbeat of a human being a sleep state detection target and output it as a biosignal.
ヒトの体表面では、心拍により脈動が生じる。そのため、ヒトの体表面の形状、位置、速度等の時系列信号は、ヒトの心拍を表す生体情報として利用することができる。生体信号検知手段５２は、ヒトの心拍を検知するため、電波式ドップラセンサを備え、ドップラセンサから出射されヒト体表面において反射された反射波を受信し、反射波のドップラシフトから体表面の変位速度を求める。また、生体信号検知手段５２は、求めた変位速度から体表面の位置や形状を導出してよい。また、生体信号検知手段５２は、電波式ドップラセンサに加えて、または、電波式ドップラセンサに代えて、体表面の三次元形状を計測する三次元イメージセンサを備え、ヒト体表面の形状を求めてもよい。あるいは、生体信号検知手段５２は、ヒトの直下または布団の下もしくはベッド内部に備えた圧力センサからの出力にもとづいてヒトの心拍に伴う圧力変化を捉え、その圧力変化からヒトの心拍の特性を抽出し生体情報としてよい。
On the human body surface, pulsation occurs due to heartbeat. Therefore, time-series signals such as the shape, position, and speed of the human body surface can be used as biological information representing the human heartbeat. The biological signal detection means 52 includes a radio wave Doppler sensor for detecting a human heartbeat, receives a reflected wave emitted from the Doppler sensor and reflected on the human body surface, and displacement of the body surface from the Doppler shift of the reflected wave. Find the speed. Further, the biological
このようにして生体信号検知手段５２が求めたヒトの生体情報（心拍に関する情報）は、生体信号として睡眠状態指標算出手段５３へ送られる。
The human biological information (information relating to the heartbeat) obtained by the biological
・睡眠状態指標算出手段
睡眠状態指標算出手段５３は、生体信号検知手段５２から送られる生体信号にもとづいて、ヒトの心拍数の安定度を推定し、ヒトの心拍数の安定度を示す睡眠状態指標を算出する。具体的には、睡眠状態指標算出手段５３は、生体信号に含まれる生体情報（心拍に関する情報）を所定の時間幅にわたって蓄積し、心拍周期を求め、心拍周期が示す瞬時的な心拍数の時系列データを補間して時間に沿って等間隔に並んだ心拍数の時系列データを生成し、この心拍数の等間隔時系列データから心拍数の安定度（心拍数のゆらぎ幅（変動幅））を数値として求める。そして、睡眠状態指標算出手段５３は、そのようにして求めた安定度にかかる数値を睡眠状態指標（自律神経状態指標）として指標積算手段５４へ出力する。
Sleep state index calculation means The sleep state index calculation means 53 estimates the stability of the human heart rate based on the biological signal sent from the biological signal detection means 52, and indicates the sleep state indicating the stability of the human heart rate. Calculate the indicator. Specifically, the sleep state
以下、図１５、図１６、および、図１７を参照して睡眠状態指標の算出手法を詳しく説明する。図１５は、生体信号検知手段５２が出力する生体信号の時系列プロットの一例である。図１５の縦軸は、ヒトの体表面の位置を示す。つまり、図１５は、生体信号検知手段５２が、ヒトの体表面の位置に関する情報を生体信号として睡眠状態指標算出手段５３へ出力する場合の生体信号の時系列プロットである。
Hereinafter, the method for calculating the sleep state index will be described in detail with reference to FIGS. 15, 16, and 17. FIG. 15 is an example of a time-series plot of the biological signal output from the biological
睡眠状態指標算出手段５３は、生体信号から１回の心拍による脈動に要した時間（心拍周期）を求める。１回の脈動に要した時間は、例えば、図１５におけるプロットの谷から次の谷までの時間幅でよい。図１６は、そのようにして睡眠状態指標算出手段５３が求めた心拍周期の時系列プロットである。図１６の縦軸は、ヒトの心拍周期（単位は時間）を示す。心拍周期の実測データは、図１６の黒点で示されるように時間に関し非等間隔な離散データ（非等間隔心拍周期データ）であってよい。
The sleep state
次に睡眠状態指標算出手段５３は、心拍周期から心拍数を求める。図１７は、そのようにして睡眠状態指標算出手段５３が求めた心拍数の時系列プロットである。図１７の縦軸は、ヒトの心拍数を示す。心拍周期の実測データにもとづいて求めた心拍数データは、図１７の黒点で示されるように時間に関し非等間隔な離散データ（非等間隔心拍数データ）であってよい。睡眠状態指標算出手段５３は、非等間隔心拍数データを時系列に沿って補間して時間に関して等間隔な離散データ（等間隔心拍数データ）（図１７の破線）を求めてよい。
Next, the sleep state
次に睡眠状態指標算出手段５３は、等間隔心拍数データからヒトの心拍数の安定度を示す睡眠状態指標を算出する。睡眠状態指標算出手段５３は、等間隔心拍数データにおいて時間的に近い（例えば隣接する）心拍数の差（心拍の揺らぎ幅を示す心拍数変動振幅）を求め、さらに、心拍数変動振幅の逆数を算出し、睡眠状態指標とする。このようにして算出される睡眠状態指標は、心拍数変動振幅が小さければ小さいほどに大きな値を有する。心拍数の変動が小さいことは、ヒトの睡眠深度が深い状態にあることに対応するため、睡眠状態指標は、ヒトの睡眠深度に対して正の相関を有する指標となる。
Next, the sleep state
なお、睡眠状態指標算出手段５３は、心拍数変動振幅から睡眠状態指標を算出する場合、心拍数変動振幅よりも十分に大きな定数から心拍数変動振幅を差し引いて得られる値を睡眠状態指標としてもよい。この場合においても、睡眠状態指標は、ヒトの睡眠深度に対して正の相関を有する指標となる。
When the sleep state
・指標積算手段
本実施形態の指標積算手段５４は、実施の形態１のそれと同様の構成を有してよい。
-Index integration means The index integration means 54 of this embodiment may have the same configuration as that of the first embodiment.
・睡眠状態情報出力手段
本実施形態の睡眠状態情報出力手段５５は、実施の形態１のそれと同様の構成を有してよい。
-Sleep state information output means The sleep state information output means 55 of this embodiment may have the same configuration as that of the first embodiment.
２−２．動作
本実施形態の空気調和機１００の動作は、実施の形態１のそれと同様でよい。
2-2. Operation The operation of the
２−３．睡眠ナビ機能
本実施形態の空気調和機１００は、実施の形態１と同様の睡眠ナビ機能を備えてよい。
2-3. Sleep Navi Function The
２−４．制御設定パラメータ補正機能
本実施形態の空気調和機１００は、実施の形態１と同様の制御設定パラメータ補正機能を備えてよい。
2-4. Control Setting Parameter Correction Function The
２−５．実施の形態２まとめ
実施の形態２による空気調和機１００は、実施の形態１による空気調和機１００と同様の特徴を有し、さらに、以下の特徴を有する。
2-5.
本実施形態による空気調和機１００は、ヒトの心拍に関連する生体情報を検知し、当該生体情報にもとづいて自機の制御を行う。そのため、ＲＥＭ睡眠において特徴的な所謂「自律神経系の嵐」を精度よく検出することができる。そのため本手法は、体動を検知して睡眠状態を推定する手法に較べ、脳波的睡眠段階との整合において優れている。特に、本手法は、体動を検知して睡眠状態を推定する手法に較べ、ＲＥＭ睡眠の期間が長期化する睡眠後半期での脳波的睡眠段階との整合において優れている。また、一心拍に要する時間は、一呼吸に要する時間よりも短い。そのため、本手法は、呼吸動作にかかる生体信号を検知する手法に較べ、短時間に睡眠状態指標を算出することができる。
The
実施の形態３．（体動の検知に基づく空気調和機制御（その１））
３−１．構成
空気調和機の構成
実施の形態３による空気調和機は、実施の形態１および実施の形態２による空気調和機１００とほぼ同様の構成を有する。以下、相違点について詳細に説明する。同様の構成については、説明を省略する。
3-1. Configuration of Air Conditioner The air conditioner according to the third embodiment has substantially the same configuration as the
睡眠状態検出装置の構成
実施の形態３による睡眠状態検出装置は、生体信号としてヒトの体動に関連した生体情報を検知する点を除き、実施の形態１および実施の形態２による睡眠状態検出装置５とほぼ同様の構成を有する。なお、本実施形態の睡眠状態検出装置５は、生体信号検知手段５２と、睡眠状態指標算出手段５３の構成が、実施の形態１および実施の形態２による睡眠状態検出装置５と異なる。
Configuration of Sleep State Detection Device The sleep state detection device according to the third embodiment is the sleep state detection device according to the first embodiment and the second embodiment, except that biological information related to human body movement is detected as a biological signal. 5 has substantially the same configuration. The sleep state detection device 5 of the present embodiment is different from the sleep state detection device 5 according to the first and second embodiments in the configuration of the biological
・就寝検知手段
本実施形態の就寝検知手段５１は、実施の形態１および実施の形態２のそれと同様の構成を有してよい。
-Sleep detection means The sleep detection means 51 of this embodiment may have the same configuration as that of the first and second embodiments.
・生体信号検知手段
本実施形態の生体信号検知手段５２ａ、５２ｂは、赤外画像センサ２４（図１８、図１９）を用いて睡眠状態検出対象であるヒトの体動に関する情報を検知して生体信号として出力することができる。
-Biological signal detection means The biological signal detection means 52a, 52b of the present embodiment uses the infrared image sensor 24 (FIGS. 18, 19) to detect information related to human body movements that are sleep state detection targets, and It can be output as a signal.
入眠時のヒトの体動は睡眠深度の深化に従って減少する。また、睡眠状態の切替わり時（ＲＥＭ睡眠の前後等）や、温熱快適性が低い場合などに体動の頻度が増大する。よって、ヒトの体動に関する生体信号を利用して睡眠状態指標を算出することができる。 Human movement during sleep falls as sleep depth increases. In addition, the frequency of body movement increases when the sleep state is switched (before and after REM sleep) or when the thermal comfort is low. Therefore, a sleep state index can be calculated using a biological signal related to human body movement.
就寝時には、一般的に照明は消灯される。だが、赤外画像を撮像すれば、低照度環境においもヒトの体動を検知することができる。 When sleeping, the light is generally turned off. However, if an infrared image is taken, human body movement can be detected even in a low-light environment.
図１８は、赤外画像を撮像してヒトの体動を検知する生体信号検知手段５２ａの構成の詳細を示すブロック図である。生体信号検知手段５２ａは、赤外画像センサ２４を備える。人体は、体温に応じて赤外光を放射している。人体の体温は、周囲環境の温度と一般に異なるため、赤外光を捉えることが出来る赤外画像センサ２４を用いれば、低照度環境下において体動を捉えることができる。
FIG. 18 is a block diagram showing details of the configuration of the biological signal detection means 52a that picks up an infrared image and detects human body movements. The biological
図１９は、赤外画像を撮像してヒトの体動を検知する生体信号検知手段の構成の別例（生体信号検知手段５２ｂ）を示すブロック図である。本構成では、赤外光を照射する赤外照射手段２５が追加されており、赤外画像センサ２４として、近赤外光を捉えることが可能な一般的なＣＣＤ撮像素子などを使用することができる。
FIG. 19 is a block diagram showing another example (biological
本実施形態の生体信号検知手段５２ａ、５２ｂは、赤外画像センサ２４が撮像した赤外画像のデータを生体信号として逐次（例えば一定の時間間隔で）、睡眠状態指標算出手段５３へ出力する。
The biological
なお、本実施形態の生体信号検知手段５２ａ、５２ｂは、周囲環境の照度変化を検知することで、就寝検知手段５１を兼ねることも可能である。 In addition, the biological signal detection means 52a and 52b of this embodiment can also serve as the bedtime detection means 51 by detecting the illuminance change of surrounding environment.
・睡眠状態指標算出手段
図２０は、本実施形態の睡眠状態指標算出手段５３がする処理のフローチャートである。図２０を参照し、本実施形態の睡眠状態指標算出手段５３を説明する。
-Sleep state parameter | index calculation means FIG. 20: is a flowchart of the process which the sleep state parameter | index calculation means 53 of this embodiment performs. With reference to FIG. 20, the sleep state parameter | index calculation means 53 of this embodiment is demonstrated.
睡眠状態指標算出手段５３は、生体信号検知手段５２から生体信号（赤外画像のデータ）を取得する（ステップＳ４１−ａ１）。なお、ここでは、最後に取得した赤外画像を赤外画像Ｘと称し、以前に（例えば、前回に）取得した赤外画像を前回画像Ｙと称する。
The sleep state
睡眠状態指標算出手段５３は、赤外画像Ｘと前回画像Ｙとの時間差分画像を生成する（ステップＳ４１−ａ２）。
The sleep state
次に、睡眠状態指標算出手段５３は、時間差分画像について、画素値（輝度差）が所定の閾値Ｋよりも大きい画素の数をカウントし、これを体動信号して求める（ステップＳ４１−ａ３）。
Next, the sleep state
体動信号の値は、体動が生じた場合に大きな値になる。よって、体動信号の値が大きければ大きいほどに、交感神経系が優位である確率が高くなると考えられる。そのため、睡眠状態指標算出手段５３は、体動信号の逆数や、体動信号よりも十分に大きな定数から体動信号を差し引いた値を、睡眠状態指標として算出する。
The value of the body movement signal becomes a large value when body movement occurs. Therefore, it is considered that the greater the value of the body motion signal, the higher the probability that the sympathetic nervous system is dominant. Therefore, the sleep state
・指標積算手段
本実施形態の指標積算手段５４は、実施の形態１および実施の形態２のそれと同様の構成を有してよい。
-Index integration means The index integration means 54 of the present embodiment may have the same configuration as that of the first and second embodiments.
・睡眠状態情報出力手段
本実施形態の睡眠状態情報出力手段５５は、実施の形態１および実施の形態２のそれと同様の構成を有してよい。
-Sleep state information output means The sleep state information output means 55 of this embodiment may have the same configuration as that of the first and second embodiments.
３−２．動作
本実施形態の空気調和機１００の動作は、実施の形態１および実施の形態２のそれと同様でよく、さらに、以下に説明する動作が可能である。図２１は、本実施形態の空気調和機１００がする温度制御ｋ（ｋ：２、３、・・・、Ｎ）の処理の詳細を示すフローチャートである。図２１に示した処理フローでは、図１３に示した処理に対し、ステップＳ４９およびステップＳ５０の処理が追加されている。
3-2. Operation The operation of the
温度制御ｋ（ｋ：２、３、・・・、Ｎ）は、温度制御１が終了したあと、すなわち、ヒトの睡眠進行度が十分な値に達し、人体からの放熱が十分になされたあとに行う温度制御処理である。
The temperature control k (k: 2, 3,..., N) is after the
本実施形態の空気調和機１００は、生体信号から睡眠状態指標を算出し（ステップＳ４２、Ｓ４３）、算出した睡眠状態指標と所定の下限値（不快判定下限値）とを比較する（ステップＳ４９）。
The
比較の結果、睡眠状態指標が不快判定下限値よりも小さいと判断されると（ステップＳ４９における「小」）、空気調和機１００は、不快除去処理を実施する（ステップＳ５０）。なお、体動が生じると睡眠状態指標は低くなる。そこで、空気調和機１００は、睡眠状態指標が不快判定下限値を下回ったことを、温熱不快により体動が発生した、と判断し、図２２および図２３に示す不快除去処理を実施する。
As a result of the comparison, when it is determined that the sleep state index is smaller than the lower limit value for discomfort determination (“small” in step S49), the
図２２は、不快除去処理の一例を示すフローチャートである。 FIG. 22 is a flowchart illustrating an example of the discomfort removal process.
空気調和機１００は、風向きを、ヒトの方向に向けるように、変更する（ステップＳ５１）。そして、空気調和機１００は、一定時間（例えば、３０秒間）の経過を確認した後（ステップＳ５２）、風向きを、下の方向に戻す（ステップＳ５３）。これにより、１回の不快除去処理は完了する。
The
図２３は、不快除去処理の別の一例を示すフローチャートである。 FIG. 23 is a flowchart illustrating another example of the discomfort removal process.
空気調和機１００は、空調設定温度を、現在の設定値よりも低くし（ステップＳ５４）、急速冷房を行う。そして、空気調和機１００は、一定期間の経過を確認した後（ステップＳ５５）、空調設定温度を、下の値に戻す（ステップＳ５６）。これにより、１回の不快除去処理は完了する。
The
なお、不快除去処理（ステップＳ５０）は、ステップＳ４１乃至ステップＳ４９の処理と並列的に行われる。 Note that the discomfort removing process (step S50) is performed in parallel with the processes of steps S41 to S49.
不快除去処理は、上記の他、一定期間にわたり気流の設定をスイング気流にする、といった処理であってもよい。不快除去処理は、温熱不快を除去するための処理であればよい。 In addition to the above, the discomfort removing process may be a process of setting the airflow to a swing airflow over a certain period. The discomfort removing process may be a process for removing thermal discomfort.
３−３．睡眠ナビ機能
本実施形態の空気調和機１００は、実施の形態１および実施の形態２と同様の睡眠ナビ機能を備えてよく、さらに、体動の回数などを利用者に提示してもよい。
3-3. Sleep Navi Function The
３−４．制御設定パラメータ補正機能
本実施形態の空気調和機１００は、実施の形態１および実施の形態２と同様の制御設定パラメータ補正機能を備えてよい。
3-4. Control Setting Parameter Correction Function The
３−５．実施の形態３まとめ
実施の形態３による空気調和機１００は、実施の形態１および実施の形態２による空気調和機１００と同様の特徴を有し、さらに、以下の特徴を有する。
3-5. Summary of
本実施形態による空気調和機１００は、ヒトの体動に関連する生体情報を検知し、当該生体情報にもとづいて自機の制御を行う。体動は、呼吸や心拍に較べて短時間の現象である。そのため、長期間の生体情報を蓄積する必要がなく、また、睡眠状態指標の算出に要する時間も、呼吸や心拍を用いて睡眠状態指標を算出する場合に較べて、短時間ですむ。
The
また、体動は、温熱不快によりその発生の確率が高まるため、睡眠状態情報を入眠後に温熱快適性が低下した場合等を示す不快レベルの指標として利用し、睡眠状態情報にもとづいて不快除去処理の実施の要否を判断することができる。 In addition, since the probability of occurrence of body movement is increased due to thermal discomfort, sleep state information is used as an index of discomfort level indicating a case where thermal comfort is reduced after falling asleep, etc., and discomfort removal processing based on sleep state information It is possible to determine whether or not the implementation is necessary.
実施の形態４．（体動の検知に基づく空気調和機制御（その２））
４−１．構成
空気調和機の構成
実施の形態４による空気調和機は、実施の形態３による空気調和機１００とほぼ同様の構成を有する。以下、相違点について詳細に説明する。同様の構成については、説明を省略する。
Embodiment 4 FIG. (Air conditioner control based on body motion detection (Part 2))
4-1. Configuration of Air Conditioner The air conditioner according to the fourth embodiment has substantially the same configuration as the
睡眠状態検出装置の構成
実施の形態４による睡眠状態検出装置は、実施の形態３による睡眠状態検出装置と同様、生体信号としてヒトの体動に関連した生体情報を検知する。なお、本実施形態の睡眠状態検出装置５は、睡眠状態指標算出手段５３の構成が、実施の形態３による睡眠状態検出装置５と異なる。
Configuration of Sleep State Detection Device As with the sleep state detection device according to the third embodiment, the sleep state detection device according to the fourth embodiment detects biological information related to human body movement as a biological signal. In addition, the sleep state detection device 5 of the present embodiment is different from the sleep state detection device 5 according to the third embodiment in the configuration of the sleep state
・就寝検知手段
本実施形態の就寝検知手段５１は、実施の形態１、２、および、３のそれと同様の構成を有してよい。
-Sleep detection means The sleep detection means 51 of this embodiment may have the same configuration as that of the first, second, and third embodiments.
・生体信号検知手段
本実施形態の生体信号検知手段５２は、実施の形態１、２、および、３のそれと同様の構成を有してよい。
-Biosignal detection means The biosignal detection means 52 of this embodiment may have the same configuration as that of the first, second, and third embodiments.
・睡眠状態指標算出手段
図２４は、本実施形態の睡眠状態指標算出手段５３がする処理のフローチャートである。以下、図２４を参照し、本実施形態の睡眠状態指標算出手段５３を説明する。なお、図２０と同様の処理内容を有するステップについては、同様の参照数字を付し、その説明を省略する。
-Sleep state parameter | index calculation means FIG. 24: is a flowchart of the process which the sleep state parameter | index calculation means 53 of this embodiment performs. Hereinafter, the sleep state index calculating means 53 of this embodiment will be described with reference to FIG. Note that steps having the same processing contents as those in FIG. 20 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
睡眠状態指標算出手段５３は、ステップＳ４１−ａ１の処理の後、赤外画像Ｘと前回画像Ｙとの相関値を導出する（ステップＳ４１−ｂ２）。
The sleep state
相関値は、体動が生じた場合に小さな値になる。よって、相関値が大きければ大きいほどに、副交感神経系が優位である確率が高くなると考えられる。そのため、睡眠状態指標算出手段５３は、相関値を、睡眠状態指標として算出する。
The correlation value becomes a small value when body movement occurs. Therefore, the larger the correlation value, the higher the probability that the parasympathetic nervous system is dominant. Therefore, the sleep state
・指標積算手段
本実施形態の指標積算手段５４は、実施の形態１、２、および、３のそれと同様の構成を有してよい。
-Index integration means The index integration means 54 of this embodiment may have the same configuration as that of the first, second, and third embodiments.
・睡眠状態情報出力手段
本実施形態の睡眠状態情報出力手段５５は、実施の形態１、２、および、３のそれと同様の構成を有してよい。
-Sleep state information output means The sleep state information output means 55 of this embodiment may have the same configuration as that of the first, second, and third embodiments.
４−２．動作
本実施形態の空気調和機１００の動作は、実施の形態３のそれと同様でよい。
4-2. Operation The operation of the
４−３．睡眠ナビ機能
本実施形態の空気調和機１００は、実施の形態１、２、および、３と同様の睡眠ナビ機能を備えてよい。
4-3. Sleep Navi Function The
４−４．制御設定パラメータ補正機能
本実施形態の空気調和機１００は、実施の形態１、２、および、３と同様の制御設定パラメータ補正機能を備えてよい。
4-4. Control Setting Parameter Correction Function The
４−５．実施の形態４まとめ
実施の形態４による空気調和機１００は、実施の形態３による空気調和機１００と同様の特徴を有し、さらに、以下の特徴を有する。
4-5. Embodiment 4
本実施形態による空気調和機１００は、撮像時刻が異なる複数の赤外画像の相関性にもとづいて睡眠状態情報を算出する。そのため、各赤外画像の画素数が比較的少ない場合であっても、画像間の変化を抽出し、体動の有無を検知することができる。よって、赤外画像の取得や相関値の導出に用いるリソースを低減することができる。
The
本発明は、睡眠状態を精度よく検出することができ、検出結果に基づいて機器の制御を行う睡眠状態検出装置として有用である。当該睡眠状態検出装置は、例えば、空気調和機の制御に利用することも可能である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can detect a sleep state with high accuracy and is useful as a sleep state detection device that controls a device based on a detection result. The sleep state detection device can also be used for controlling an air conditioner, for example.
１ ・・・ 制御装置
３ ・・・ 空気調和機アクチュエータ
５ ・・・ 睡眠状態検出装置
２１ ・・・ ドップラレーダセンサ
２２ ・・・ ＩＱ検波器
２３ ・・・ フィルタ
２４ ・・・ 赤外画像センサ
２５ ・・・ 赤外照射手段
５１ ・・・ 就寝検知手段
５２ ・・・ 生体信号検知手段
５３ ・・・ 睡眠状態指標算出手段
５４ ・・・ 指標積算手段
５５ ・・・ 睡眠状態情報出力手段
１００ ・・・ 空気調和機
DESCRIPTION OF
Claims (20)
空気調和機アクチュエータを制御する制御装置と、を有し、
前記制御装置は、前記睡眠状態情報を入力して前記ヒトの睡眠の進行の度合いに従って前記空気調和機アクチュエータの制御にかかる制御設定パラメータを変更する、ことを特徴とする空気調和機。 Sleep detection means for detecting the start of going to bed, biological signal detection means for detecting human biological information and outputting the biological information as a biological signal, input of the biological signal and based on the biological information of the human sleep A sleep state index calculating means for calculating a sleep state index representing depth, and integrating the plurality of sleep state indexes calculated based on biological information detected at different times after the start of bedtime, A sleep state detection device comprising: an indicator integration unit that derives; and a sleep state information output unit that outputs sleep state information representing a degree of progress of sleep of the human based on the index integration value;
A control device for controlling the air conditioner actuator,
The said control apparatus inputs the said sleep state information, and changes the control setting parameter concerning control of the said air conditioner actuator according to the progress degree of the said human sleep, The air conditioner characterized by the above-mentioned.
生体信号検知手段が、ヒトの生体情報を検知して該生体情報を生体信号として出力するステップと、
睡眠状態指標算出手段が、前記生体信号を入力して前記生体情報にもとづいて前記ヒトの睡眠の深さを表す睡眠状態指標を算出するステップと、
指標積算手段が、前記就寝の開始以降の異なる時刻に検知された生体情報にもとづいて算出された複数の前記睡眠状態指標を積算して指標積算値を導出するステップと、
睡眠状態情報出力手段が、前記指標積算値にもとづいて前記ヒトの睡眠の進行の度合いを表す睡眠状態情報を出力するステップと、
空気調和機アクチュエータを制御する制御装置が、前記睡眠状態情報を入力して前記ヒトの睡眠の進行の度合いに従って前記空気調和機アクチュエータの制御にかかる制御設定パラメータを変更するステップと、を有することを特徴とする空気調和機の制御方法。 A step in which the bed detection means detects the start of bed;
A biological signal detecting means for detecting human biological information and outputting the biological information as a biological signal;
A step of calculating a sleep state index representing a depth of sleep of the human based on the biological information by inputting the biological signal;
An index integrating means for deriving an index integrated value by integrating the plurality of sleep state indices calculated based on biological information detected at different times after the start of bedtime;
A sleep state information output means for outputting sleep state information representing a degree of progress of the human sleep based on the index integrated value;
A control device that controls the air conditioner actuator has a step of inputting the sleep state information and changing a control setting parameter for controlling the air conditioner actuator according to a degree of progress of sleep of the human. A control method for an air conditioner.
前記生体信号を入力して前記生体情報にもとづいて前記ヒトの睡眠の深さを表す睡眠状態指標を算出する睡眠状態指標算出手段と、
異なる時刻に検知された生体情報にもとづいて算出された複数の前記睡眠状態指標を積算して指標積算値を導出する指標積算手段と、
前記指標積算値にもとづいて前記ヒトの睡眠の進行の度合いを表す睡眠状態情報を出力する睡眠状態情報出力手段と、を有する睡眠状態検出装置。 Biological signal detection means for detecting human biological information and outputting the biological information as a biological signal;
A sleep state index calculating means for inputting the biological signal and calculating a sleep state index representing the depth of sleep of the human based on the biological information;
Index integrating means for deriving an index integrated value by integrating the plurality of sleep state indexes calculated based on biological information detected at different times;
A sleep state information output unit comprising: sleep state information output means for outputting sleep state information representing the degree of progress of sleep of the human based on the index integrated value.
前記指標積算手段は、前記就寝の開始の時点以降に検知された生体情報にもとづいて算出された複数の前記睡眠状態指標を積算して前記指標積算値を導出する、請求項１８に記載の睡眠状態検出装置。 Furthermore, it has a bedtime detection means for detecting the start of bedtime,
19. The sleep according to claim 18, wherein the indicator integration unit integrates a plurality of sleep state indicators calculated based on biological information detected after the start of bedtime to derive the indicator integrated value. State detection device.
睡眠状態指標算出手段が、前記生体信号を入力して前記生体情報にもとづいて前記ヒトの睡眠の深さを表す睡眠状態指標を算出するステップと、
指標積算手段が、異なる時刻に検知された生体情報にもとづいて算出された複数の前記睡眠状態指標を積算して指標積算値を導出するステップと、
睡眠状態情報出力手段が、前記指標積算値にもとづいて前記ヒトの睡眠の進行の度合いを表す睡眠状態情報を出力するステップと、を有する睡眠状態検出方法。 A biological signal detecting means for detecting human biological information and outputting the biological information as a biological signal;
A step of calculating a sleep state index representing a depth of sleep of the human based on the biological information by inputting the biological signal;
An index integration means for deriving an index integrated value by integrating a plurality of the sleep state indexes calculated based on biological information detected at different times;
A sleep state information output unit, wherein the sleep state information output means outputs sleep state information representing a degree of progress of sleep of the human based on the index integrated value.
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5496137B2 (en) |
Cited By (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014073237A (en) * | 2012-10-04 | 2014-04-24 | Toyota Motor Corp | Sleep monitoring system |
| CN103822332A (en) * | 2014-03-14 | 2014-05-28 | 四川长虹空调有限公司 | Sleep state-based temperature adjusting air conditioner and control method thereof |
| CN103940037A (en) * | 2014-04-03 | 2014-07-23 | 美的集团股份有限公司 | Control method and device of air conditioner display screen |
| JP2014151120A (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-25 | Hitachi Systems Ltd | Sleep state monitoring system and sleep state monitoring program |
| WO2014174702A1 (en) * | 2013-04-26 | 2014-10-30 | 沖電気工業株式会社 | Feature amount calculator, feature amount calculation method, and recording medium |
| JP2015210002A (en) * | 2014-04-25 | 2015-11-24 | 三菱電機株式会社 | Air conditioner |
| JP2015232421A (en) * | 2014-06-10 | 2015-12-24 | 日立アプライアンス株式会社 | Air conditioner |
| JP2016101222A (en) * | 2014-11-27 | 2016-06-02 | 三菱電機株式会社 | Bathing system and network system |
| WO2016088717A1 (en) * | 2014-12-01 | 2016-06-09 | コニカミノルタ株式会社 | Monitoring device |
| CN105674483A (en) * | 2016-01-19 | 2016-06-15 | 浙江大学 | Flickering seeing remote control device for air-conditioner and control method for flickering seeing remote control device |
| WO2016157379A1 (en) * | 2015-03-30 | 2016-10-06 | 富士通株式会社 | Air conditioner, sensor unit and air conditioning system |
| WO2017145346A1 (en) * | 2016-02-25 | 2017-08-31 | 三菱電機株式会社 | Air conditioner and air conditioning system |
| JP2017169884A (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | トヨタ自動車株式会社 | Sleep state estimation apparatus |
| EP3345534A4 (en) * | 2015-09-03 | 2018-09-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | User terminal and sleep management method |
| CN108679798A (en) * | 2018-04-02 | 2018-10-19 | 广东美的制冷设备有限公司 | Air conditioner and its control method |
| JP2018164615A (en) * | 2017-03-28 | 2018-10-25 | 国立大学法人大阪大学 | Sleep depth determination system, sleep depth determination device and sleep depth determination method |
| CN109751706A (en) * | 2019-01-28 | 2019-05-14 | 珠海格力电器股份有限公司 | The control method and device of air-conditioning, air conditioner, controller |
| CN110410985A (en) * | 2019-08-07 | 2019-11-05 | 珠海格力电器股份有限公司 | A kind of intelligent sleep monitoring method, computer readable storage medium and air-conditioning |
| CN111426026A (en) * | 2020-04-03 | 2020-07-17 | 广东美的暖通设备有限公司 | Control method, heat exchange assembly and computer readable storage medium |
| CN113883670A (en) * | 2021-09-13 | 2022-01-04 | Tcl空调器(中山)有限公司 | Air conditioner control method and device, storage medium and air conditioner |
| CN114608173A (en) * | 2022-03-22 | 2022-06-10 | 中国标准化研究院 | Air conditioner temperature adjusting method based on sensory nerve conduction velocity |
| WO2022227531A1 (en) * | 2021-04-29 | 2022-11-03 | 青岛海尔空调器有限总公司 | Intelligent control method and apparatus for air conditioner, electronic device, and storage medium |
| WO2022227550A1 (en) * | 2021-04-30 | 2022-11-03 | 青岛海尔空调器有限总公司 | Control method and control apparatus for air conditioner, and air conditioner |
| CN117404783A (en) * | 2023-10-18 | 2024-01-16 | 广州易而达科技股份有限公司 | Air conditioner control method and device, air conditioner and storage medium |
| WO2024105719A1 (en) * | 2022-11-14 | 2024-05-23 | 三菱電機株式会社 | Imaging system, exhalation detecting system, physical information monitoring system, and air conditioning/ventilation system |
| CN117404783B (en) * | 2023-10-18 | 2024-05-31 | 广州易而达科技股份有限公司 | Air conditioner control method and device, air conditioner and storage medium |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104006495B (en) * | 2014-05-22 | 2017-06-27 | 美的集团股份有限公司 | Air-conditioner and air-conditioner control method |
| CN105444365B (en) * | 2015-12-31 | 2018-03-27 | 美的集团股份有限公司 | Control method, device and the air conditioner of air conditioner |
| US10660450B2 (en) * | 2017-03-22 | 2020-05-26 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Air-conditioning control method and air-conditioning control system for in-bed air conditioning |
| CN109541580B (en) * | 2018-09-10 | 2020-10-23 | 珠海格力电器股份有限公司 | Electrical equipment control method and device and electrical equipment |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003135411A (en) * | 2001-11-08 | 2003-05-13 | Yokogawa Electric Corp | Biological information measuring instrument |
| JP2004212017A (en) * | 2003-01-08 | 2004-07-29 | Fujitsu General Ltd | Air conditioner |
| JP2005110920A (en) * | 2003-10-07 | 2005-04-28 | Denso Corp | Portable biological information monitor device and information management device |
| JP2007130181A (en) * | 2005-11-09 | 2007-05-31 | Toshiba Corp | Apparatus, method and system for measuring sleeping condition |
| JP2008006005A (en) * | 2006-06-28 | 2008-01-17 | Toshiba Corp | Biological information measurement instrument, method and program |
| JP2008304181A (en) * | 2008-07-22 | 2008-12-18 | Daikin Ind Ltd | Environmental temperature control device |
| JP2009225971A (en) * | 2008-03-21 | 2009-10-08 | Toshiba Corp | Sleeping condition measuring apparatus, and method |
| JP2010133692A (en) * | 2008-10-31 | 2010-06-17 | Mitsubishi Electric Corp | Air conditioner |
| JP2010175205A (en) * | 2009-01-30 | 2010-08-12 | Panasonic Electric Works Co Ltd | Air conditioning controller |
| JP2010273831A (en) * | 2009-05-28 | 2010-12-09 | Mitsuba Corp | Body movement detector, sleep condition measuring device, method and program for detecting quantity of body movement |
| JP2011015887A (en) * | 2009-07-10 | 2011-01-27 | Mitsubishi Electric Corp | Biological state acquisition device, biological state acquisition program, and equipment and air conditioner provided with the biological state acquisition device |
| JP2011027305A (en) * | 2009-07-23 | 2011-02-10 | Mitsubishi Electric Corp | Energy saving equipment and air conditioner |
-
2011
- 2011-03-28 JP JP2011069848A patent/JP5496137B2/en active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003135411A (en) * | 2001-11-08 | 2003-05-13 | Yokogawa Electric Corp | Biological information measuring instrument |
| JP2004212017A (en) * | 2003-01-08 | 2004-07-29 | Fujitsu General Ltd | Air conditioner |
| JP2005110920A (en) * | 2003-10-07 | 2005-04-28 | Denso Corp | Portable biological information monitor device and information management device |
| JP2007130181A (en) * | 2005-11-09 | 2007-05-31 | Toshiba Corp | Apparatus, method and system for measuring sleeping condition |
| JP2008006005A (en) * | 2006-06-28 | 2008-01-17 | Toshiba Corp | Biological information measurement instrument, method and program |
| JP2009225971A (en) * | 2008-03-21 | 2009-10-08 | Toshiba Corp | Sleeping condition measuring apparatus, and method |
| JP2008304181A (en) * | 2008-07-22 | 2008-12-18 | Daikin Ind Ltd | Environmental temperature control device |
| JP2010133692A (en) * | 2008-10-31 | 2010-06-17 | Mitsubishi Electric Corp | Air conditioner |
| JP2010175205A (en) * | 2009-01-30 | 2010-08-12 | Panasonic Electric Works Co Ltd | Air conditioning controller |
| JP2010273831A (en) * | 2009-05-28 | 2010-12-09 | Mitsuba Corp | Body movement detector, sleep condition measuring device, method and program for detecting quantity of body movement |
| JP2011015887A (en) * | 2009-07-10 | 2011-01-27 | Mitsubishi Electric Corp | Biological state acquisition device, biological state acquisition program, and equipment and air conditioner provided with the biological state acquisition device |
| JP2011027305A (en) * | 2009-07-23 | 2011-02-10 | Mitsubishi Electric Corp | Energy saving equipment and air conditioner |
Cited By (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014073237A (en) * | 2012-10-04 | 2014-04-24 | Toyota Motor Corp | Sleep monitoring system |
| JP2014151120A (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-25 | Hitachi Systems Ltd | Sleep state monitoring system and sleep state monitoring program |
| WO2014174702A1 (en) * | 2013-04-26 | 2014-10-30 | 沖電気工業株式会社 | Feature amount calculator, feature amount calculation method, and recording medium |
| JP2014215200A (en) * | 2013-04-26 | 2014-11-17 | 沖電気工業株式会社 | Feature quantity calculation device, feature quantity calculation method, and program |
| CN103822332A (en) * | 2014-03-14 | 2014-05-28 | 四川长虹空调有限公司 | Sleep state-based temperature adjusting air conditioner and control method thereof |
| CN103940037B (en) * | 2014-04-03 | 2016-09-07 | 美的集团股份有限公司 | The control method of air-conditioning screen display and the control device of air-conditioning screen display |
| CN103940037A (en) * | 2014-04-03 | 2014-07-23 | 美的集团股份有限公司 | Control method and device of air conditioner display screen |
| JP2015210002A (en) * | 2014-04-25 | 2015-11-24 | 三菱電機株式会社 | Air conditioner |
| JP2015232421A (en) * | 2014-06-10 | 2015-12-24 | 日立アプライアンス株式会社 | Air conditioner |
| JP2016101222A (en) * | 2014-11-27 | 2016-06-02 | 三菱電機株式会社 | Bathing system and network system |
| WO2016088717A1 (en) * | 2014-12-01 | 2016-06-09 | コニカミノルタ株式会社 | Monitoring device |
| JPWO2016157379A1 (en) * | 2015-03-30 | 2018-02-01 | 富士通株式会社 | Air conditioner, sensor unit, and air conditioning system |
| WO2016157379A1 (en) * | 2015-03-30 | 2016-10-06 | 富士通株式会社 | Air conditioner, sensor unit and air conditioning system |
| US20180023840A1 (en) * | 2015-03-30 | 2018-01-25 | Fujitsu Limited | Air conditioner, sensor unit, and air conditioning system |
| US11381417B2 (en) | 2015-09-03 | 2022-07-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | User terminal and sleep management method |
| EP3345534A4 (en) * | 2015-09-03 | 2018-09-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | User terminal and sleep management method |
| CN105674483A (en) * | 2016-01-19 | 2016-06-15 | 浙江大学 | Flickering seeing remote control device for air-conditioner and control method for flickering seeing remote control device |
| JPWO2017145346A1 (en) * | 2016-02-25 | 2018-05-31 | 三菱電機株式会社 | Air conditioner and air conditioning system |
| WO2017145346A1 (en) * | 2016-02-25 | 2017-08-31 | 三菱電機株式会社 | Air conditioner and air conditioning system |
| JP2017169884A (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | トヨタ自動車株式会社 | Sleep state estimation apparatus |
| JP2018164615A (en) * | 2017-03-28 | 2018-10-25 | 国立大学法人大阪大学 | Sleep depth determination system, sleep depth determination device and sleep depth determination method |
| CN108679798B (en) * | 2018-04-02 | 2020-08-04 | 广东美的制冷设备有限公司 | Air conditioner and control method thereof |
| CN108679798A (en) * | 2018-04-02 | 2018-10-19 | 广东美的制冷设备有限公司 | Air conditioner and its control method |
| CN109751706A (en) * | 2019-01-28 | 2019-05-14 | 珠海格力电器股份有限公司 | The control method and device of air-conditioning, air conditioner, controller |
| CN110410985A (en) * | 2019-08-07 | 2019-11-05 | 珠海格力电器股份有限公司 | A kind of intelligent sleep monitoring method, computer readable storage medium and air-conditioning |
| CN111426026A (en) * | 2020-04-03 | 2020-07-17 | 广东美的暖通设备有限公司 | Control method, heat exchange assembly and computer readable storage medium |
| WO2022227531A1 (en) * | 2021-04-29 | 2022-11-03 | 青岛海尔空调器有限总公司 | Intelligent control method and apparatus for air conditioner, electronic device, and storage medium |
| WO2022227550A1 (en) * | 2021-04-30 | 2022-11-03 | 青岛海尔空调器有限总公司 | Control method and control apparatus for air conditioner, and air conditioner |
| CN113883670A (en) * | 2021-09-13 | 2022-01-04 | Tcl空调器(中山)有限公司 | Air conditioner control method and device, storage medium and air conditioner |
| CN114608173A (en) * | 2022-03-22 | 2022-06-10 | 中国标准化研究院 | Air conditioner temperature adjusting method based on sensory nerve conduction velocity |
| WO2024105719A1 (en) * | 2022-11-14 | 2024-05-23 | 三菱電機株式会社 | Imaging system, exhalation detecting system, physical information monitoring system, and air conditioning/ventilation system |
| CN117404783A (en) * | 2023-10-18 | 2024-01-16 | 广州易而达科技股份有限公司 | Air conditioner control method and device, air conditioner and storage medium |
| CN117404783B (en) * | 2023-10-18 | 2024-05-31 | 广州易而达科技股份有限公司 | Air conditioner control method and device, air conditioner and storage medium |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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