JP2016169925A - 室内環境制御装置、室内環境制御方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの快適性を向上させることができる室内環境制御装置、室内環境制御方法及びコンピュータプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の室内環境制御装置は、快適性評価部と、状態推定部と、親和性評価部と、制御目標値決定部と、機器動作制御部とを持つ。快適性評価部は、ユーザの生体情報と、室内環境の状態を決定する指標となる環境情報とに基づいて、ユーザが位置する場所の快適さを表す指標である快適性を評価する。状態推定部は、生体情報と、環境情報とに基づいてユーザの活動状態を推定する。親和性評価部は、活動状態と、ユーザが位置する場所に設けられている室内環境の状態を変化させる制御対象機器との親和性を評価する。制御目標値決定部は、制御対象機器の制御目標値を決定する。機器動作制御部は、制御目標値に応じて制御対象機器の動作を制御する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、室内環境制御装置、室内環境制御方法及びコンピュータプログラムに関する。

従来、部屋内の温湿度環境の制御においては、ユーザが自らその部屋内の状態を判断し、冷暖房運転の切り替えや温度設定の変更などの操作を行っている。しかし、最適な空調制御をすることは難しく、多くの場合、過度な冷房や暖房となってしまうためにユーザの快適性を損ねている。そこで、従来では、温度や湿度等の環境情報とユーザの生体情報とを用いて、ユーザの快適性を向上させるように空調を制御する技術が提案されている。
しかしながら、従来の技術では、具体的な空調制御の手法が明らかでないため、ユーザにとって快適な空調制御を行うことができない。そのため、ユーザの快適性を向上させることができない場合があった。

特開２０１４−１５９９１６号公報 特開２００５−１２８９７６号公報

本発明が解決しようとする課題は、ユーザの快適性を向上させることができる室内環境制御装置、室内環境制御方法及びコンピュータプログラムを提供することである。

実施形態の室内環境制御装置は、快適性評価部と、状態推定部と、親和性評価部と、制御目標値決定部と、機器動作制御部とを持つ。快適性評価部は、ユーザの生体情報と、室内環境の状態を決定する指標となる環境情報とに基づいて、前記ユーザが位置する場所の快適さを表す指標である快適性を評価する。状態推定部は、前記生体情報と、前記環境情報とに基づいて、前記ユーザの活動状態を推定する。親和性評価部は、前記活動状態と、前記ユーザが位置する場所に設けられている前記室内環境の状態を変化させる制御対象機器との親和性を評価する。制御目標値決定部は、評価結果に基づいて、前記制御対象機器の制御目標値を決定する。機器動作制御部は、決定された前記制御目標値に応じて、前記制御対象機器の動作を制御する。

実施形態における室内環境制御システム１００のシステム構成を表すシステム構成図。 第１の実施形態にかかる室内環境制御装置１０の構成を表す概略ブロック図。 親和性評価テーブルの具体例を示す図。 第１の実施形態にかかる室内環境制御装置１０の処理の流れを示すフローチャート。 第２の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ａの構成を表す概略ブロック図。 第２の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ａの処理の流れを示すフローチャート。 第３の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ｂの構成を表す概略ブロック図。 第３の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ｂの処理の流れを示すフローチャート。 第４の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ｃの構成を表す概略ブロック図。 第４の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ｃの処理の流れを示すフローチャート。 時分割制御による制御方法を説明するための図。

以下、実施形態の室内環境制御装置、室内環境制御方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照して説明する。
図１は、実施形態における室内環境制御システム１００のシステム構成を表すシステム構成図である。
室内環境制御システム１００は、室内環境制御装置１０を備える。
室内環境制御装置１０は、建物内の各部屋１１−１〜１１−Ｍ（Ｍは２以上の整数）に設けられる制御対象機器２０を制御して室内環境を制御する。ここで、制御対象機器２０は、例えば空調機、エアーコンディショナー、扇風機、加湿器、カーテン、ブラインド及び換気扇などの室内環境を変化させる機器である。

図１において、部屋１１−１には制御対象機器２０、画像センサ３０−１及びセンサ４１が設けられている。さらに、部屋１１−１には１人の人物４０が位置している。人物４０には生体センサ４２が取り付けられている。また、図１において、部屋１１−Ｍには画像センサ３０−Ｍ及びセンサ４１が設けられている。なお、以下の説明では、画像センサ３０−１〜３０−Ｍについて区別しない場合には画像センサ３０と記載する。

画像センサ３０は、各部屋を撮像する。
センサ４１は、室内の環境情報を取得する。環境情報は、室内環境の状態を決定する指標となる情報を表す。環境情報の具体例として、例えば温度、湿度、風速、照度、酸素量、一酸化炭素量、二酸化炭素量及び換気量などがある。
生体センサ４２は、人物の生体情報を取得する。生体情報は、例えば皮膚温度、脈拍、心拍、血圧、活動量、血中酸素濃度などである。
室内環境制御装置１０は、画像センサ３０、センサ４１及び生体センサ４２から得られる情報に基づいて、制御対象機器２０を制御する。
以下、室内環境制御システム１００における室内環境制御装置１０の各実施形態（第１の実施形態〜第４の実施形態）について詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図２は、第１の実施形態にかかる室内環境制御装置１０の構成を表す概略ブロック図である。
室内環境制御装置１０は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、室内環境制御プログラムを実行する。室内環境制御プログラムの実行によって、室内環境制御装置１０は、取得部１０１、快適性評価部１０２、状態推定部１０３、室内情報記憶部１０４、評価データ記憶部１０５、親和性評価部１０６、制御目標値算出部１０７、機器動作制御部１０８を備える装置として機能する。なお、室内環境制御装置１０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、室内環境制御プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、室内環境制御プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

取得部１０１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１０１は、画像センサ３０から、部屋の撮像データを取得する。また、例えば、取得部１０１は、センサ４１から、部屋の環境情報を取得する。また、例えば、取得部１０１は、生体センサ４２から、人物の生体情報を取得する。
快適性評価部１０２は、取得された環境情報と生体情報とに基づいて、人物の快適性を評価する。快適性とは、人物の快適さを表す指標である。例えば、快適性評価部１０２は、ＰＭＶ（Predicted Mean Vote）によって快適性を評価してもよい。この処理によって評価された快適性を表す値を快適値と記載する。

状態推定部１０３は、取得された環境情報と生体情報とに基づいて、対象とする人物の状態を推定する。ここで、人物の状態とは、人の活動状態や姿勢、健康状態などを表す。人物の状態の具体例として、睡眠中、風呂上り、料理中、テレビ、活動などがある。状態の分類と条件は、予め設定されていてもよいし、適宜変更されてもよい。
室内情報記憶部１０４は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。室内情報記憶部１０４は、室内情報を記憶している。室内情報は、建物内の部屋の見取り図、各部屋に設置されている機器などの建物内の各部屋に関する情報を含む。

評価データ記憶部１０５は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。評価データ記憶部１０５は、親和性評価テーブルを記憶している。図３は、親和性評価テーブルの具体例を示す図である。
親和性評価テーブルには、人の状態と環境情報との組合せ毎に、制御対象機器２０による環境情報で示される指標の出力を変化させた際の親和性の評価基準が示されている。親和性の評価は、環境情報の出力を変化させることがふさわしいか否かを評価するものである。図３において、＋（プラス）は親和性が高いことを表し、−（マイナス）は親和性が低いことを表す。ここで、親和性が高いとは、人の状態に対して、環境情報で示される指標の出力を変化させることがふさわしいことを表す。一方、親和性が低いとは、人の状態に対して、環境情報で示される指標の出力を変化させることがふさわしくないことを表す。

図３に示される例では、状態“睡眠”、“風呂上り”、“料理”、“テレビ”、“運動”と、環境情報で示される指標“温度（位置）”、“湿度（位置）”、“風速（位置）”、“日射（位置）”、“換気（位置）”との組み合わせ毎に、親和性が高いか否かが示されている。例えば、図３に示される例では、人の状態が“睡眠”であると推定された場合、風を強く当てるような制御は快適性を大きく下げるため親和性が低いと評価されることが表されている。また、図３に示される例では、人の状態が“睡眠”であると推定された場合、日射を強く当てるような制御は快適性を大きく下げるため親和性が低いと評価されることが表されている。親和性評価テーブルにおける親和性の評価基準の情報は、予め登録されている。なお、親和性評価テーブルにおける親和性の評価基準の情報は、数値で表されてもよい。

図２に戻って、室内環境制御装置１０の構成についての説明を続ける。
親和性評価部１０６は、人の状態と、室内情報と、親和性評価テーブルと、位置情報とに基づいて、位置情報で示される人物が位置している部屋において、人の状態と制御対象機器２０の出力変化との親和性を評価する。この場合、親和性評価部１０６は、親和性の評価として、室内情報に基づいて制御対象機器２０を制御可能であるか否かを判定する。例えば、湿度を変化させる機器（加湿器）がない部屋では、湿度を変化させることができない。そこで、親和性評価部１０６は、制御可能ではないと判定して、その部屋における湿度の変化を親和性が低いと評価する。

制御目標値算出部１０７は、快適値と、目標温度と、親和性評価部１０６による評価結果と、評価関数とを用いて評価値を最大化する制御目標値を算出する。
機器動作制御部１０８は、制御目標値算出部１０７によって算出された制御目標値に基づいて機器の動作を制御する。

図４は、第１の実施形態にかかる室内環境制御装置１０の処理の流れを示すフローチャートである。
取得部１０１は、環境情報を取得する（ステップＳ１０１）。取得部１０１は、取得した環境情報を快適性評価部１０２及び状態推定部１０３に出力する。また、取得部１０１は、生体情報を取得する（ステップＳ１０２）。この際、取得部１０１は、画像センサ３０から各部屋の画像データを取得する。取得部１０１は、取得した生体情報を快適性評価部１０２及び状態推定部１０３に出力する。

快適性評価部１０２は、環境情報及び生体情報に基づいて快適性を評価する（ステップＳ１０３）。状態推定部１０３は、環境情報及び生体情報に基づいて人物の状態を推定する（ステップＳ１０４）。制御目標値算出部１０７は、評価関数内の各項に対する重み係数を決定する（ステップＳ１０５）。具体的には、制御目標値算出部１０７は、各項に対する重み係数を、運転モードを基に決定する。例えば、評価関数の項が、ＰＭＶ改善度、即効性（制御の効果が表れるまでの時間）、消費エネルギー、親和性（制御が対象の人物にとってふさわしいか）で構成されている場合、運転モードとしては、快適性重視、急速性重視、省エネ重視等が考えられる。そこで、省エネ重視を選択した場合には、消費エネルギーの項が最も重視されるように、消費エネルギーの項に対する重み係数（例えば、γ）の値を、他の項に対する重み係数（例えば、α、β、δ）に比べて大きい値とする。このように、重み係数は、予め決められた値でも良いし、動的に変更されてもよい。なお、運転モードは、図４の処理開始時に入力されてもよいし、予め設定されていてもよい。親和性評価部１０６は、人物が位置している場所と人物の状態とに応じて親和性を評価する（ステップＳ１０６）。

制御目標値算出部１０７は、評価関数中の各値を決定する（ステップＳ１０７）。具体的には、制御目標値算出部１０７は、評価関数中のＰＭＶ改善度、即効性、消費エネルギー等の各値を決定する。ＰＭＶ改善度は、ＰＭＶの改善と正の相関を持つ関数などを用いて算出される。即効性は、制御の効果が表れるまでの時間が短くなることと正の相関を持つ関数などを用いて算出される。消費エネルギーは、消費エネルギーが小さくなることと正の相関を持つ関数などを用いて算出される。
その後、制御目標値算出部１０７は、以下の第１評価関数を利用して、評価値が最大となる制御目標値を算出する（ステップＳ１０８）。

（第１評価関数）
評価値＝α・ＰＭＶ改善度ｆ（）＋β・即効性ｇ（）＋γ・消費エネルギーｈ（）＋ζ・親和性ｉ（）
ここで、α、β、γ及びζの各値は、重み係数を表す。なお、制御目標値の組合せの算出には、遺伝的アルゴリズムなどの発見的最適化手法が用いられてもよい。機器動作制御部１０８は、算出された制御目標値に基づいて制御対象機器２０を制御する（ステップＳ１０９）。

以上のように構成された室内環境制御装置１０によれば、ユーザの快適性を向上させることができる。以下、この効果について詳細に説明する。
具体的には、室内環境制御装置１０は、ユーザが位置する場所における環境情報と、ユーザの生体情報とからユーザのその場所における快適性を評価する。次に、室内環境制御装置１０は、室内環境制御装置１０は、ユーザの動作状態を推定して動作状態と、ユーザが位置している場所における親和性を評価する。そして、室内環境制御装置１０は、評価関数を用いて評価値が最大となる制御目標値を算出して、算出した制御目標値に応じて制御対象機器２０の動作を制御する。したがって、ユーザが位置する場所の室内環境を、ユーザの快適性や、場所と状態に応じた親和性とを鑑みて制御することができる。そのため、ユーザの快適性を向上させることが可能になる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、室内環境制御装置１０ａが宅内に位置する人物の認証を行う。そして、室内環境制御装置１０ａが認証結果に応じて快適性の評価をする。その後、室内環境制御装置１０ａが各人物のパラメータを学習する。
図５は、第２の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ａの構成を表す概略ブロック図である。
室内環境制御装置１０ａは、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、室内環境制御プログラムを実行する。室内環境制御プログラムの実行によって、室内環境制御装置１０ａは、取得部１０１、快適性評価部１０２ａ、状態推定部１０３、室内情報記憶部１０４、評価データ記憶部１０５、親和性評価部１０６、制御目標値算出部１０７、機器動作制御部１０８、認証部１０９、パラメータ学習部１１０を備える装置として機能する。なお、室内環境制御装置１０ａの各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、室内環境制御プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、室内環境制御プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

室内環境制御装置１０ａは、快適性評価部１０２に代えて快適性評価部１０２ａを備える点、認証部１０９及びパラメータ学習部１１０を新たに備える点で室内環境制御装置１０と構成が異なる。室内環境制御装置１０ａは、他の構成については室内環境制御装置１０と同様である。そのため、室内環境制御装置１０ａ全体の説明は省略し、快適性評価部１０２ａ、認証部１０９及びパラメータ学習部１１０について説明する。

認証部１０９は、ユーザの認証を行う。ユーザの認証は、取得部１０１によって取得された生体情報に基づいて行われる。例えば、認証部１０９は、心拍、血圧及び脈波などによってユーザの認証を行う。認証の対象が家の住人である場合には候補が限定される。そのため、認証部１０９による認証の精度が向上する。
パラメータ学習部１１０は、ユーザ毎に、快適性の評価に利用した生体情報及び環境情報を含むパラメータに基づいて快適性の評価に用いられるパラメータを学習する。ここで、パラメータには、評価関数の各項に対する重み係数の値が含まれてもよい。
快適性評価部１０２ａは、認証部１０９の認証結果に基づいて人物の快適性を評価する。具体的には、快適性評価部１０２ａは、認証がなされたユーザに対してはパラメータ学習部１１０に学習されているパラメータ及び取得された生体情報及び環境情報を利用して快適性を評価する。一方、認証がなされなかったユーザに対しては、快適性評価部１０２ａは、取得部１０１によって取得される生体情報及び環境情報を利用して快適性を評価する。

図６は、第２の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ａの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４と同様の処理については、図６において図４と同様の符号を付して説明を省略する。
ステップＳ１０２までの処理が実行されると、認証部１０９は取得された生体情報に基づいて認証を行う（ステップＳ２０１）。認証部１０９は、認証がなされたか否か判定する（ステップＳ２０２）。認証部１０９は、認証がなされた場合（ステップＳ２０２−ＹＥＳ）、認証がなされた旨を快適性評価部１０２ａに出力する。この場合、快適性評価部１０２ａは、パラメータ学習部１１０に学習されている、認証がなされた人物のパラメータと、ステップＳ１０１及び１０２の処理で取得された生体情報及び環境情報を利用して快適性を評価する（ステップＳ２０３）。
一方、認証部１０９は、認証がなされなかった場合（ステップＳ２０２−ＮＯ）、認証がなされなかった旨を快適性評価部１０２ａに出力する。この場合、快適性評価部１０２ａは、ステップＳ１０１及び１０２の処理で取得された環境情報及び生体情報を利用して快適性を評価する（ステップＳ２０４）。その後、ステップＳ１０３からステップＳ１０９までの処理が実行される。その後、対象となる人物の入力に従って、パラメータ学習部１１０は制御に応じた評価結果を学習する（ステップＳ２０５）。例えば、ＰＭＶの場合、パラメータ学習部１１０は、ＰＭＶが快適となるように制御されたにも関わらず、対象となる人物が寒いと感じている場合には、ＰＭＶの算出時に現在の状態が寒いと計算されるようにパラメータの学習を行う。

以上のように構成された室内環境制御装置１０ａによれば、第１の実施形態に比べて快適性をより向上させた制御を行うことができる。以下、この効果について詳細に説明する。
具体的には、室内環境制御装置１０ａは、個人認証により誰の生体情報であるかを認証する。認証の結果、誰の生体情報であるかが分かると、快適性を示す値を評価する場合に用いる算出式を個人に合わせて調整することができる。例えば、快適性を示す値としてＰＭＶを用いる場合には、室内環境制御装置１０ａはユーザの操作に応じてＰＭＶ算出時に使用する式中のパラメータを個人に合わせて調整する。そして、室内環境制御装置１０ａは、調整したパラメータを読み出して快適性を評価する。これにより、より快適性を向上させた制御を行うことが可能になる。
また、上述したように、室内環境制御装置１０ａが生体情報を用いて個人認証を行い、制御結果に対して、ユーザ評価を受け付けて快適性を評価する際のパラメータを個人に合わせて学習する。これにより、個人毎に異なる感じ方等を反映して、快適性を向上させることができる。

（第３の実施形態）
第１の実施形態及び第２の実施形態は、対象となる人物が建物内に１人の場合を想定している。それに対して、第３の実施形態は、対象となる人物が建物内に複数人いる場合を想定した実施形態である。以下、詳細に説明する。
図７は、第３の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ｂの構成を表す概略ブロック図である。
室内環境制御装置１０ｂは、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、室内環境制御プログラムを実行する。室内環境制御プログラムの実行によって、室内環境制御装置１０ｂは、取得部１０１、快適性評価部１０２、状態推定部１０３、室内情報記憶部１０４、評価データ記憶部１０５、親和性評価部１０６、制御目標値算出部１０７ｂ、機器動作制御部１０８、優先度設定部１１１を備える装置として機能する。なお、室内環境制御装置１０ｂの各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、室内環境制御プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、室内環境制御プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

室内環境制御装置１０ｂは、制御目標値算出部１０７に代えて制御目標値算出部１０７ｂを備える点、優先度設定部１１１を新たに備える点で室内環境制御装置１０と構成が異なる。室内環境制御装置１０ｂは、他の構成については室内環境制御装置１０と同様である。そのため、室内環境制御装置１０ｂ全体の説明は省略し、制御目標値算出部１０７ｂ及び優先度設定部１１１について説明する。

優先度設定部１１１は、所定の条件に従って人物の優先度を設定する。所定の条件として、例えば子供優先、行動優先などが考えられる。優先度設定部１１１は、所定の条件として子供優先の場合、子供の優先度を大人の優先度よりも高く設定する。また、優先度設定部１１１は、所定の条件として行動優先の場合、睡眠、料理などの人物の行動に関係する行動を行っている人物の優先度を他の状態（例えば、風呂上りなど）の優先度よりも高く設定する。

制御目標値算出部１０７ｂは、快適値と、目標温度と、親和性評価部１０６による評価結果と、評価関数を用いて複数人の評価値に重み付けした合計評価値を最大化する制御目標値を算出する。

図８は、第３の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ｂの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４と同様の処理については、図８において図４と同様の符号を付して説明を省略する。また、図８の処理の開始時には、人物の優先度が既に設定されている場合を例に説明する。
ステップＳ１０２までの処理が実行されると、取得部１０１は宅内にいる人数分の生体情報を取得したか否か判定する（ステップＳ３０１）。この判定は、予め宅内にいる人数の情報が室内環境制御装置１０に入力されていて判定してもよいし、取得部１０１が生体センサ４２を検知して判定してもよい。

人数分の生体情報を取得していない場合（ステップＳ３０１−ＮＯ）、取得部１０１は人数分の生体情報を取得するまでステップＳ１０２の処理を繰り返し実行する。
一方、人数分の生体情報を取得した場合（ステップＳ３０１−ＹＥＳ）、取得部１０１は取得した生体情報、環境情報及び画像データを快適性評価部１０２及び状態推定部１０３に出力する。

その後、快適性評価部１０２及び状態推定部１０３は、出力された生体情報及び環境情報から１つの生体情報及び環境情報を選択する（ステップＳ３０２）。なお、ここで選択される生体情報及び環境情報は、同一の部屋で取得された情報である。快適性評価部１０２及び状態推定部１０３は、同じ生体情報及び環境情報を選択する。快適性評価部１０２は、選択した生体情報及び環境情報に基づいて快適性を評価する（ステップＳ１０３）。状態推定部１０３は、選択した環境情報及び生体情報に基づいて人物の状態を推定する（ステップＳ１０４）。その後、ステップＳ１０５からステップＳ１０７までの処理が実行されると、制御目標値算出部１０７ａは評価関数中の値を人数分算出したか否か判定する（ステップＳ３０３）。なお、制御目標値算出部１０７ａは、ステップＳ１０５の処理において人物毎に重み係数の値を決定してもよいし、全ての人物の重み係数を同じ値に決定してもよい。

評価関数中の値が人数分算出されていない場合（ステップＳ３０３−ＮＯ）、ステップＳ３０２以降の処理が実行される。
一方、評価関数中の値が人数分算出された場合（ステップＳ３０３−ＹＥＳ）、制御目標値算出部１０７ａは、以下の第２評価関数を利用して、設定されている優先度に基づいて重み付けした合計評価値を最大となる制御目標値を算出する（ステップＳ３０４）。なお、制御目標値算出部１０７ａは、同じ部屋に異なる制御目標値が存在する場合には、制御目標値の平均値を取ってもよい。また、制御目標値算出部１０７ａは、ユーザ優先度に基づいて制御目標値に重み係数を乗じて、制御目標値を算出してもよい。

（第２評価関数）
評価値人物１＝α１×ＰＭＶ改善度ｆ１（）＋β１×即効性ｇ１（）＋γ１×消費エネルギーｈ１（）＋ζ１×親和性ｉ１（）
評価値人物２＝α２×ＰＭＶ改善度ｆ２（）＋β２×即効性ｇ２（）＋γ２×消費エネルギーｈ２（）＋ζ２×親和性ｉ２（）
・・・
評価値人物ｎ＝αｎ×ＰＭＶ改善度ｆｎ（）＋βｎ×即効性ｇｎ（）＋γｎ×消費エネルギーｈｎ（）＋ζｎ×親和性ｉｎ（）
合計評価値＝Ａ×評価値人物１＋Ｂ×評価値人物２＋・・・＋Ｎ×評価値人物ｎ

ここで、α、β、γ、ζ、Ａ、Ｂ、Ｎの各値は、重み係数を表す。なお、Ａ、Ｂ、Ｎの重み係数は、優先度設定部１１１が設定した優先度に基づいて得られる重み係数である。

以上のように構成された室内環境制御装置１０ｂによれば、宅内に複数人の人物がいる場合であってもユーザの快適性を向上させることができる。以下、この効果について詳細に説明する。
具体的には、室内環境制御装置１０ｂは、ユーザ毎に、ユーザが位置する場所における環境情報と、ユーザの生体情報とからユーザのその場所における快適性を評価する。次に、ユーザ毎に、室内環境制御装置１０ｂは、ユーザの動作状態を推定して動作状態と、ユーザが位置している場所における親和性を評価する。そして、室内環境制御装置１０ｂは、ユーザ優先度を基に制御目標値を算出して、算出した制御目標値に応じて制御対象機器２０の動作を制御する。これにより、各家庭での価値観や健康状態を考慮して制御することが可能となり、快適性をさらに向上させることが可能になる。

（第４の実施形態）
図９は、第４の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ｃの構成を表す概略ブロック図である。
室内環境制御装置１０ｃは、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、室内環境制御プログラムを実行する。室内環境制御プログラムの実行によって、室内環境制御装置１０ｃは、取得部１０１、快適性評価部１０２ａ、状態推定部１０３、室内情報記憶部１０４、評価データ記憶部１０５、親和性評価部１０６、制御目標値算出部１０７ｃ、機器動作制御部１０８、認証部１０９、パラメータ学習部１１０、優先度設定部１１１を備える装置として機能する。なお、室内環境制御装置１０ｃの各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、室内環境制御プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、室内環境制御プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。

室内環境制御装置１０ｃは、制御目標値算出部１０７に代えて制御目標値算出部１０７ｃを備える点、優先度設定部１１１を新たに備える点で室内環境制御装置１０ａと構成が異なる。室内環境制御装置１０ｃは、他の構成については室内環境制御装置１０ａと同様である。そのため、室内環境制御装置１０ｃ全体の説明は省略し、制御目標値算出部１０７ｃ及び優先度設定部１１１について説明する。

優先度設定部１１１は、優先度設定部１１１は、所定の条件に従って人物の優先度を設定する。例えば、優先度設定部１１１は、第３の実施形態と同じ条件で優先度を設定する。
制御目標値算出部１０７ｃは、快適値と、目標温度と、親和性評価部１０６による評価結果と、評価関数を用いて複数人の評価値に重み付けした合計評価値を最大化する制御目標値を算出する。

図１０は、第４の実施形態にかかる室内環境制御装置１０ｃの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図６と同様の処理については、図１０において図６と同様の符号を付して説明を省略する。
ステップＳ１０２までの処理が実行されると、取得部１０１は宅内にいる人数分の生体情報を取得したか否か判定する（ステップＳ４０１）。人数分の生体情報を取得していない場合（ステップＳ４０１−ＮＯ）、取得部１０１は人数分の生体情報を取得するまでステップＳ１０２の処理を繰り返し実行する。

一方、人数分の生体情報を取得した場合（ステップＳ４０１−ＹＥＳ）、取得部１０１は取得した生体情報、環境情報及び画像データを快適性評価部１０２、状態推定部１０３及び認証部１０９に出力する。

その後、認証部１０９は、出力された生体情報及び環境情報から１つの生体情報及び環境情報を選択する（ステップＳ４０２）。なお、ここで選択される生体情報及び環境情報は、同一の部屋で取得された情報である。そして、認証部１０９は、選択した生体情報に基づいて認証を行う。その後、認証結果に応じて、ステップＳ２０３又はステップＳ２０４からステップＳ１０７までの処理が実行される。

制御目標値算出部１０７ｃは、評価関数中の値を人数分算出したか否か判定する（ステップＳ４０３）。評価関数中の値が人数分算出されていない場合（ステップＳ４０３−ＮＯ）、ステップＳ４０２以降の処理が実行される。
一方、評価関数中の値が人数分算出された場合（ステップＳ４０３−ＹＥＳ）、制御目標値算出部１０７ｃは、以下の第２評価関数を利用して、設定されている優先度に基づいて重み付けした合計評価値を最大となる制御目標値を算出する（ステップＳ４０４）。制御目標値算出部１０７ｃが行う制御目標値の算出方法は、第３の実施形態と同様であるため説明を省略する。

以上のように構成された室内環境制御装置１０ｃによれば、宅内に複数人の人物がいる場合であっても第３の実施形態に比べて快適性をより向上させた制御を行うことができる。以下、この効果について詳細に説明する。
具体的には、室内環境制御装置１０ｃは、ユーザ毎に、個人認証により誰の生体情報であるかを認証する。認証の結果、だれの生体情報であるかが分かると、快適性を示す値を評価する場合に用いる算出式を個人に合わせて調整することができる。そして、室内環境制御装置１０ｃは、認証がなされたユーザに対しては調整したパラメータを読み出して快適性を評価する。これにより、より快適性を向上させた制御を行うことが可能になる。
また、上述したように、室内環境制御装置１０ｃが生体情報を用いて個人認証を行い、制御結果に対して、ユーザ評価を受け付けて快適性を評価する際のパラメータを個人に合わせて学習する。これにより、個人毎に異なる感じ方等を反映して、快適性を向上させることができる。

以下、第３の実施形態及び第４の実施形態に共通する変形例について説明する。
上述したように、同じ部屋に異なる制御目標値が存在する場合には、室内環境制御装置１０ｂ及び１０ｃは時分割制御により制御内容を調節してもよい。
図１１は、時分割制御による制御方法を説明するための図である。なお、図１１では、説明の簡単化のため、人物が２人の場合を例に説明する。
同じ部屋に異なる制御目標値が存在する場合には、室内環境制御装置１０ｂ及び１０ｃは図１１に示されるように優先度に従って、人物Ａの制御と人物Ｂの制御とを時間で区切って行う。この例では、時刻ｔ０から時刻ｔ１までの時間は人物Ａの快適性を向上させるように制御が実施され、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの時間は人物Ｂの快適性を向上させるように制御が実施される。

上記の各実施形態に共通する変形例について説明する。
制御目標値算出部は、評価結果に基づいて、算出以外の方法で制御目標値を決定するように構成されてもよい。

上記の各実施形態における共通の効果について説明する。
上記各実施形態では、人物の生体情報の取得に、人物にセンサを直接設置する生体センサ４２が用いられている。そのため、従来の赤外線センサを用いて活動量等の生体情報を推定する手法よりも推定精度を向上させることができる。また、人物が家のどこにいるかを示す位置情報は、家の中に設置された画像センサ３０を用いて取得される。そのため、赤外線センサや、無線のアクセスポイントやＧＰＳ（Global Positioning System）等よりも住宅内での位置検出精度を向上させることができる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、ユーザの生体情報と、環境情報とに基づいて、人物が位置する場所の快適さを表す指標である快適性を評価する快適性評価部１０２と、生体情報と、環境情報とに基づいて、人物の活動状態を推定する状態推定部１０３と、活動状態と、制御対象機器２０との親和性を評価する親和性評価部１０６と、評価結果に基づいて、制御対象機器２０の制御目標値を決定する制御目標値決定部（実施形態における制御目標値算出部１０７）と、決定された制御目標値に応じて、制御対象機器の動作を制御する機器動作制御部１０８とを持つことにより、ユーザの快適性を向上させることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０…室内環境制御装置，２０…制御対象機器，３０（３０−１〜３０−Ｍ）…画像センサ，４１…センサ，４２…生体センサ，１０１…取得部，１０２、１０２ａ…快適性評価部，１０３…状態推定部，１０４…室内情報記憶部，１０５…評価データ記憶部，１０６…親和性評価部，１０７、１０７ｂ、１０７ｃ…制御目標値算出部，１０８…機器動作制御部，１０９…認証部，１１０…パラメータ学習部，１１１…優先度設定部

Claims (10)

1. ユーザの生体情報と、室内環境の状態を決定する指標となる環境情報とに基づいて、前記ユーザが位置する場所の快適さを表す指標である快適性を評価する快適性評価部と、
   前記生体情報と、前記環境情報とに基づいて、前記ユーザの活動状態を推定する状態推定部と、
   前記活動状態と、前記ユーザが位置する場所に設けられている前記室内環境の状態を変化させる制御対象機器との親和性を評価する親和性評価部と、
   評価結果に基づいて、前記制御対象機器の制御目標値を決定する制御目標値決定部と、
   決定された前記制御目標値に応じて、前記制御対象機器の動作を制御する機器動作制御部と、
   を備える室内環境制御装置。
2. 前記親和性評価部は、前記制御対象機器によって前記室内環境の状態を変化させることがふさわしいか否かに基づいて前記親和性を評価する、請求項１に記載の室内環境制御装置。
3. 前記親和性評価部は、前記活動状態から前記制御対象機器によって前記室内環境の状態を変化させることがふさわしい場合には親和性が高いと評価し、前記活動状態から前記制御対象機器によって前記室内環境の状態を変化させることがふさわしくない場合には親和性が低いと評価する、請求項２に記載の室内環境制御装置。
4. 前記制御目標値決定部は、第１の評価関数を用いて、評価値を最大化する前記制御目標値を決定する、請求項１から３のいずれか一項に記載の室内環境制御装置。
5. 前記ユーザの認証を行う認証部と、
   前記ユーザ毎に、前記快適性の評価に利用した前記生体情報及び前記環境情報を含むパラメータに基づいて前記快適性の評価に用いられるパラメータを学習するパラメータ学習部と、
   をさらに備え、
   前記快適性評価部は、前記認証がなされたユーザに対しては前記パラメータ学習部に学習されているパラメータに含まれる前記生体情報及び前記環境情報を利用して前記快適性を評価し、前記認証がなされなかったユーザに対しては前記ユーザから取得される前記生体情報及び前記環境情報を利用して前記快適性を評価する、請求項１から４のいずれか一項に記載の室内環境制御装置。
6. 前記認証部は、前記生体情報を利用して認証がなされたか否かを判定する、請求項５に記載の室内環境制御装置。
7. 前記パラメータ学習部は、前記機器動作制御部によって制御がなされた後の室内環境における前記ユーザの評価を受け付け、受け付けた評価結果を参照して前記学習を行う、請求項５又は６に記載の室内環境制御装置。
8. 前記快適性評価部は、複数のユーザの生体情報と、各ユーザが位置する場所の環境情報とに基づいて、ユーザ毎に前記快適性を評価し、
   前記状態推定部は、前記ユーザ毎に前記活動状態を推定し、
   前記親和性評価部は、前記ユーザ毎に前記親和性を評価し、
   前記制御目標値決定部は、第２の評価関数を用いて、前記ユーザ毎の評価値を総合した合計評価値を最大化する前記制御目標値を決定する、請求項１から７のいずれか一項に記載の室内環境制御装置。
9. ユーザの生体情報と、室内環境の状態を決定する指標となる環境情報とに基づいて、前記ユーザが位置する場所の快適さを表す指標である快適性を評価する快適性評価ステップと、
   前記生体情報と、前記環境情報とに基づいて、前記ユーザの活動状態を推定する状態推定ステップと、
   前記活動状態と、前記ユーザが位置する場所に設けられている前記室内環境の状態を変化させる制御対象機器との親和性を評価する親和性評価ステップと、
   評価結果に基づいて、前記制御対象機器の制御目標値を決定する制御目標値決定ステップと、
   決定された前記制御目標値に応じて、前記制御対象機器の動作を制御する機器動作制御ステップと、
   を有する室内環境制御方法。
10. ユーザの生体情報と、室内環境の状態を決定する指標となる環境情報とに基づいて、前記ユーザが位置する場所の快適さを表す指標である快適性を評価する快適性評価ステップと、
    前記生体情報と、前記環境情報とに基づいて、前記ユーザの活動状態を推定する状態推定ステップと、
    前記活動状態と、前記ユーザが位置する場所に設けられている前記室内環境の状態を変化させる制御対象機器との親和性を評価する親和性評価ステップと、
    評価結果に基づいて、前記制御対象機器の制御目標値を決定する制御目標値決定ステップと、
    決定された前記制御目標値に応じて、前記制御対象機器の動作を制御する機器動作制御ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。

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