JP4995098B2 - 環境制御装置、環境制御方法、環境制御プログラム及び環境制御システム - Google Patents

Description

本発明は、生体の状態を生体情報に基づき推定して居住環境を制御する環境制御装置、環境制御方法、環境制御プログラム及び環境制御システムに関するものである。

従来より、ユーザの居住環境を制御する際には、居住環境温度（以下、室温と記す）、居住環境湿度（以下、湿度と記す）、居住環境外温度（以下、外気温と記す）、日射量等の環境物理量を検出して環境制御機器を制御していた。また、上記のような環境物理量に基づく制御の他にも、ユーザの生体情報を取得して解析し、緊張状態、リラックス状態、又は興奮状態等のユーザの状態を推定し、その推定結果に基づいて、環境制御機器を制御する手法が提案されている。

例えば、特許文献１では、ユーザの脈波の振幅によりユーザの心理状態、主に温冷感（温感）を推定する技術が提案されている。図１６は特許文献１に記載されている第５図である。特許文献１では、脈波振幅の絶対値（図１６中のＶｐ−ｐ）と温冷感（寒い・涼しい・やや涼しい・無感・やや暖かい・暖かい・暑い）との相関を特性曲線Ｌで表現し、ある時点で取得したユーザの脈波振幅絶対値がＶｐａならばユーザの温冷感は“暖かい”、Ｖｐｂならば“涼しい”と推定し、その推定結果に基づいて空調機器の制御を行う。

また、例えば、特許文献２では、ベッド内に温度センサ及び湿度センサを付加して、入床時のユーザの背中部の温度を計測することにより、ベッド内でのユーザの温冷感を推定し、複数ユーザの温冷感の平均値により寝室の温度及び湿度の制御を行うことが提案されている。
特許第２８３３０８２号公報（第５−６頁、第５図） 特開平６−１４７５９３号公報（第２−３頁、図２）

しかしながら、前記特許文献１では、ユーザの脈波振幅の絶対値とユーザの温冷感とを相関付けており、ユーザの脈波を取得してその振幅絶対値からユーザの温冷感を推定しているが、脈波振幅には個人差によるバラツキがあるため、脈波振幅絶対値が同じであればどのユーザも同じ温冷感であるわけではない。例えば、ユーザＡとユーザＢの脈波振幅絶対値が同じＶｐｃであってもユーザＡの温冷感は“やや涼しい”、ユーザＢの温冷感は“やや暖かい”となる場合がある。すなわち前記特許文献１では、脈波振幅絶対値の個人差に対応ができていないので、ユーザＡが“やや涼しい”と感じていても冷房を強めてユーザＡを不快にしてしまう等の不具合を発生させてしまう場合があるという課題を有していた。また、特許文献１では対象とするユーザが一人の場合のみを想定しており、同一空間に複数のユーザが存在する場合の対処については記載がない。

また、特許文献２では、ユーザの背中部の温度とユーザの温冷感とを相関付けており、ベッド内の温度センサでユーザの背中部の温度を取得して、その温度からユーザの温冷感（−３：寒い、−２：涼しい、−１：やや涼しい、０：どちらでもない、１：やや暖かい、２：暖かい、３：暑い）を推定しているが、ユーザの背中部の温度にも個人差によるバラツキがあるため、背中部の温度が同じであればどのユーザも同じ温冷感であるわけではない。例えば、ユーザＡとユーザＢの背中部の温度が同じ温度であってもユーザＡの温冷感は“やや涼しい（−１）”、ユーザＢの温冷感は“暑くも寒くもどちらでもない（０）”となる場合がある。すなわち、前記特許文献２では、背中部の温度の個人差に対応できていないので、ユーザＢが“暑くも寒くもどちらでもない（０）”と感じていても冷房を弱めてユーザＢを不快にしてしまう等の不具合を発生させてしまう場合がある。また、特許文献２では対象とするユーザが複数の場合には、背中部の温度をもとに推定した複数ユーザのそれぞれの温冷感を平均して求めた平均温冷感を用いて、同一空間（寝室）に複数のユーザが存在する場合の空調機器制御を行っている。しかしながら、複数ユーザのそれぞれの温冷感が背中部の温度の個人差に対応できずに推定されているので、その平均を用いても複数ユーザの温冷感を反映した適切な空調機器制御が行えないという課題を有していた。

本発明は、前記従来の課題を解決するもので、同一空間に複数の生体が存在する際に生体情報の個人差に対応した上で快適感を推定し、推定した快適感に基づき刺激内容を適切に制御できる環境制御装置、環境制御方法、環境制御プログラム及び環境制御システムを提供することを目的とする。

本発明の一局面に係る環境制御装置は、刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得部と、前記生体情報取得部によって取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出部と、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定部と、前記生体状態推定部によって推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理部と、前記統合処理部によって統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容を制御する刺激制御部とを備え、前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定する。

本発明の他の局面に係る環境制御方法は、刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得ステップと、前記生体情報取得ステップにおいて取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出ステップと、前記パラメータ抽出ステップにおいて抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定ステップと、前記生体状態推定ステップにおいて推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理ステップと、前記統合処理ステップにおいて統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容を制御する刺激制御ステップとを含み、前記生体状態推定ステップは、前記パラメータ抽出ステップにおいて抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定する。

本発明の他の局面に係る環境制御プログラムは、刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得手段と、前記生体情報取得手段によって取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出手段と、前記パラメータ抽出手段によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定手段と、前記生体状態推定手段によって推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理手段と、前記統合処理手段によって統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容を制御する刺激制御手段としてコンピュータを機能させ、前記生体状態推定手段は、前記パラメータ抽出手段によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定する。

本発明の他の局面に係る環境制御システムは、複数の生体に与える刺激を生成する刺激生成部と、各生体の生体情報を測定する測定部と、前記測定部によって測定された各生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得部と、前記生体情報取得部によって取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出部と、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激生成部によって生成された刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定部と、前記生体状態推定部によって推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理部と、前記統合処理部によって統合された推定結果に基づいて前記刺激生成部を制御する刺激制御部とを備え、前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激生成部によって生成された刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定する。

これらの構成によれば、複数の生体に与える刺激が生成され、刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データが取得される。続いて、取得された時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータが抽出され、抽出されたパラメータに基づいて、刺激に対する各生体の状態が推定される。そして、推定された生体毎の推定結果が１つに統合され、統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容が制御される。また、抽出されたパラメータに基づいて、刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかが生体毎に推定される。

本発明によれば、同一空間に複数の生体が存在する際に、時間の経過とともに変化するパラメータに基づいて各生体の状態が推定されるので、個人差のばらつきがある生体情報パラメータの絶対値を用いることなく、生体情報の個人差に対応した上で生体の状態を推定し、推定した生体の状態に基づき刺激内容を適切に制御できる。

以下本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１における環境制御システムの構成を示すブロック図である。図１において、環境制御システム１は、環境制御装置１００、生体情報センサ２００ａ，２００ｂ及び刺激生成部３００を備える。

生体情報センサ２００ａ，２００ｂは、各生体の生体情報を測定する。具体的に、生体情報センサ２００ａ，２００ｂは、脈波センサであり、発光素子により近赤外光をユーザの指又は耳たぶの皮膚表面に照射し、受光素子により透過光又は反射光を受光し、受光した光の変化を電気信号に変換することで血流量の変化を検出し、脈波を測定する。刺激生成部３００は、複数のユーザに与える温冷熱刺激を生成する。なお、刺激生成部３００は、例えば家庭用の空調機器で構成される。なお、温冷熱刺激とは、温熱、冷熱又はそれら両方を与える刺激のことである。

環境制御装置１００は、複数のユーザが存在する空間内の環境を制御する。環境制御装置１００は、生体情報取得部１０１ａ，１０１ｂ、パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂ、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂ、刺激制御部１０４及び複数人温冷感処理部１０５を備えて構成される。なお、環境制御装置１００は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどから構成され、ＲＯＭに記憶されている環境制御プログラムをＣＰＵが実行することにより、生体情報取得部１０１ａ，１０１ｂ、パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂ、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂ、刺激制御部１０４及び複数人温冷感処理部１０５として機能する。また、環境制御プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、環境制御装置１００は、この記録媒体から環境制御プログラムをインストールしてもよい。さらに、環境制御装置１００がネットワーク通信可能である場合、環境制御装置１００は、サーバ等の他の機器から環境制御プログラムをダウンロードしてもよい。

生体情報取得部１０１ａ，１０１ｂは、生体情報センサ２００ａ，２００ｂによって測定された各ユーザの生体情報（脈波）の時系列データを取得する。

パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂは、脈波の時系列データを解析して脈波パラメータを算出する。温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂによって抽出された脈波パラメータに基づいてユーザの温冷感を推定する。ここで、生体情報センサ２００ａ、生体情報取得部１０１ａ、パラメータ抽出部１０２ａ及び温冷感推定部１０３ａはユーザＡを対象として動作し、生体情報センサ２００ｂ、生体情報取得部１０１ｂ、パラメータ抽出部１０２ｂ及び温冷感推定部１０３ｂは、ユーザＡと同一空間内に存在するユーザＢを対象として動作する。

刺激制御部１０４は、刺激生成部３００を制御する。複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂによって推定される複数のユーザ各々の推定結果を入力として複数人の温冷感を統合処理した結果を出力する。刺激制御部１０４は、複数人温冷感処理部１０５によって出力された複数のユーザの温冷感の推定結果に基づき、ユーザに与える刺激内容や生成する環境状態を決定し、刺激生成部３００に出力する。

なお、本実施の形態において、生体情報センサ２００ａ，２００ｂが生体情報測定部の一例に相当し、刺激生成部３００が刺激生成部の一例に相当し、生体情報取得部１０１ａ，１０１ｂが生体情報取得部の一例に相当し、パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂがパラメータ抽出部の一例に相当し、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂが生体状態推定部の一例に相当し、複数人温冷感処理部１０５が統合処理部の一例に相当し、刺激制御部１０４が刺激制御部の一例に相当する。

次に、図１に示す環境制御システムによる環境制御処理について説明する。図２は、図１に示す環境制御システムによる環境制御処理の流れを示すフローチャートである。まず、生体情報センサ２００ａはユーザＡの脈波を測定し、生体情報取得部１０１ａはユーザＡの脈波の時系列データを取得する（ステップＳ１）。次いで、パラメータ抽出部１０２ａは、生体情報取得部１０１ａにより取得した脈波の時系列データから一定時間ごとに、脈波データにおける各脈拍１拍分の中で波形のピーク値である脈波波高最大値ｈｍａｘを抽出して蓄積するとともに、一定時間ごとに脈波の時系列データをカオス解析することにより最大リアプノフ指数λを算出して蓄積する（ステップＳ２）。

次いで、温冷感推定部１０３ａは、パラメータ抽出部１０２ａにより抽出された脈波波高最大値ｈｍａｘの現在値とその直前の値である直前値とサンプリング周期とから脈波波高最大値ｈｍａｘの微分値Δｈｍａｘを算出するとともに、算出された最大リアプノフ指数λの現在値とその直前の値である直前値とサンプリング周期とから最大リアプノフ指数λの微分値Δλを算出する。そして、温冷感推定部１０３ａは、算出した脈波波高最大値の微分値Δｈｍａｘと最大リアプノフ指数の微分値Δλとに基づいてユーザＡの温冷感を推定し、ユーザＡの温冷感の推定結果を複数人温冷感処理部１０５へ出力する（ステップＳ３）。なお、図２に示すステップＳ１からステップＳ３までの処理は、ユーザＢを対象としても同様に行われ、温冷感推定部１０３ｂはユーザＢの温冷感を推定して出力する。

ここで、図２で示したステップＳ３でのユーザの温冷感推定処理について説明する。脈波の振幅絶対値には個人差によるばらつきがあることからユーザの温冷感推定に脈波の振幅絶対値を用いると推定精度が低下してしまう。そこで、本発明者らは、脈波振幅の変動に相当する脈波波高最大値の変動とユーザの温冷感の変動との相関に加え、脈波のゆらぎ度をカオス解析により指数化した最大リアプノフ指数の変動とユーザの温冷感の変動とに高い相関があることを見出した。そして、温冷熱刺激（温冷熱環境の変化）に関して、脈波波高最大値の変動と最大リアプノフ指数の変動とからユーザの温冷感を推定することで、個人差に影響されない精度の高いユーザの温冷感推定が実現可能であることを見出した。ここで、脈波波高最大値とは、脈波データにおけるある所定時間内に取得された何拍分かの脈波波形でのピーク値のことを指す。あるいは、脈波データにおける各脈拍１拍分の中で波形のピーク値としてもよいし、何拍かの各脈波波形のピーク値の平均値としてもよいし、脈波の振幅としてもよい。

図３は、本発明者らが被験者実験により見出した、脈波の最大リアプノフ指数および脈波波高最大値とユーザの温冷感との相関を表すグラフである。図３に示すように、最大リアプノフ指数と温冷感とには温冷感０（暑くも寒くもどちらでもない状態）付近で最大リアプノフ指数が極値を持つ下に凸形状のグラフで表される相関関係にある。また、脈波波高最大値と温冷感とには温冷感が寒い（−３）から暑い（＋３）の方向に変動するのに伴って脈波波高最大値が単調に増加する相関関係にある。

また、図４は、図３から見出した脈波波高最大値と温冷感との関係、および最大リアプノフ指数と温冷感との関係をマトリクス状にまとめたテーブルであり、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂがこのテーブルを予め保持している。図４に示すように、脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が減少した場合、ユーザの温冷感は、寒いという温冷感（−３）からどちらでもないという温冷感（０）の方向へと変化し、脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が減少した場合、ユーザの温冷感は、暑いという温冷感（＋３）からどちらでもないという温冷感（０）の方向へと変化する。また、脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が増加した場合、ユーザの温冷感は、どちらでもないという温冷感（０）から暑いという温冷感（＋３）の方向へと変化し、脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が増加した場合、ユーザの温冷感は、どちらでもないという温冷感（０）から寒いという温冷感（−３）の方向へと変化する。

すなわち、図４に示すテーブルを用いて温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、温冷熱環境を構成する機器による制御が実行された後、脈波波高最大値が増加かつ最大リアプノフ指数が減少した場合、ユーザの温冷感は寒い側から０（暑くも寒くもない）方向に変化したと推定し、脈波波高最大値が増加かつ最大リアプノフ指数が増加した場合、ユーザの温冷感は０から暑い方向に変化したと推定する。また、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、脈波波高最大値が減少かつ最大リアプノフ指数が減少した場合、ユーザの温冷感は暑いから０方向に変化したと推定し、脈波波高最大値が減少かつ最大リアプノフ指数が増加した場合、ユーザの温冷感は０から寒い方向に変化したと推定する。

図５は、本発明の実施の形態１における温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂによる温冷感推定処理の流れを示すフローチャートである。

まず、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂによって抽出された脈波波高最大値ｈｍａｘの現在値とその直前の値である直前値とサンプリング周期とから脈波波高最大値ｈｍａｘの微分値Δｈｍａｘを算出する。また、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂによって並行して算出された最大リアプノフ指数λの現在値とその直前の値である直前値とサンプリング周期とから最大リアプノフ指数λの微分値Δλを算出する（ステップＳ１１）。

ここで、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、まず脈波波高最大値ｈｍａｘの微分値Δｈｍａｘについての判定を行い（ステップＳ１２）、続いて最大リアプノフ指数λの微分値Δλの判定を行う（ステップＳ１３及びステップＳ１６）。脈波波高最大値の微分値Δｈｍａｘが０以上、すなわち脈波波高最大値が増加しており（ステップＳ１２でＹＥＳ）、かつ最大リアプノフ指数の微分値Δλが０以上、すなわち最大リアプノフ指数が増加している場合（ステップＳ１３でＹＥＳ）、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、予め保持している図４のテーブルデータを参照し、温冷感が暑くも寒くもない中立状態の０から暑い状態の方向へ変化していると推定する（ステップＳ１４）。次に、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、推定結果である推定データを複数人温冷感処理部１０５へ出力する（ステップＳ１９）。

脈波波高最大値の微分値Δｈｍａｘが０以上、すなわち脈波波高最大値が増加しており（ステップＳ１２でＹＥＳ）、かつ最大リアプノフ指数の微分値Δλが０未満、すなわち最大リアプノフ指数が減少している場合（ステップＳ１３でＮＯ）、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、予め保持している図４のテーブルデータに基づき、温冷感が寒い状態から０の中立状態の方向へ変化していると推定する（ステップＳ１５）。次に、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、推定結果である推定データを複数人温冷感処理部１０５へ出力する（ステップＳ１９）。

脈波波高最大値の微分値Δｈｍａｘが０未満、すなわち脈波波高最大値が減少しており（ステップＳ１２でＮＯ）、かつ最大リアプノフ指数の微分値Δλが０以上、すなわち最大リアプノフ指数が増加している場合（ステップＳ１６でＹＥＳ）、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、予め保持している図４のテーブルデータに基づき、温冷感が０の中立状態から寒い状態の方向へ変化していると推定する（ステップＳ１７）。次に、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、推定結果である推定データを複数人温冷感処理部１０５へ出力する（ステップＳ１９）。

脈波波高最大値の微分値Δｈｍａｘが０未満、すなわち脈波波高最大値が減少しており（ステップＳ１２でＮＯ）かつ、最大リアプノフ指数の微分値Δλが０未満、すなわち最大リアプノフ指数が減少している場合（ステップＳ１６でＮＯ）、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、温冷感が暑い状態から０の中立状態の方向へ変化していると推定する（ステップＳ１８）。次に、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂは、推定結果である推定データを複数人温冷感処理部１０５へ出力する（ステップＳ１９）。

図２に戻って、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定部１０３ａによって推定されたユーザＡの推定データを受信するとともに、温冷感推定部１０３ｂによって推定されたユーザＢの推定データを受信し、２つの推定データを１つの推定データに統合処理する（ステップＳ４）。

ここで、複数人温冷感処理部１０５での統合処理について説明する。図６は、実施の形態１における複数人温冷感処理部１０５での統合処理の流れを示すフローチャートである。まず、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定部１０３ａからユーザＡの温冷感を推定した温冷感推定データを受信するとともに、温冷感推定部１０３ｂからユーザＢの温冷感を推定した温冷感推定データを受信する（ステップＳ３１）。

次に、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感が悪化しているユーザを優先するように、受信した複数の温冷感推定データを統合する。図７は、図６に示す温冷感推定データの統合処理を説明するためのテーブルである。複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂによって推定されたユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データの組み合わせに応じて温冷感が悪化（０→寒方向に変化、あるいは０→暑方向に変化）しているユーザを優先するように温冷感推定データを統合処理する。すなわち、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データがともに改善状態（寒→０の方向に変化、あるいは暑→０に方向に変化）であるか否かを判断する（ステップＳ３２）。

ここで、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂがそれぞれ推定したユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データがともに改善状態（寒→０の方向に変化、あるいは暑→０に方向に変化）であると判断された場合（ステップＳ３２でＹＥＳ）、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定データを寒→０に変化、暑→０方向に変化、あるいは寒・暑→０方向に変化として統合処理する（ステップＳ３３）。例えば、図７に示すように、温冷感推定部１０３ａの推定データが“寒→０”であり、温冷感推定部１０３ｂの推定データが“寒→０”である場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“寒→０”とする。また、温冷感推定部１０３ａの推定データが“寒→０”であり、温冷感推定部１０３ｂの推定データが“暑→０”である場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“寒・暑→０”とする。次に、複数人温冷感処理部１０５は、統合処理した温冷感推定データを刺激制御部１０４へ出力する（ステップＳ３７）。

ユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データがともに改善状態でないと判断された場合（ステップＳ３２でＮＯ）、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データが互いに逆方向の悪化状態（一方が０→寒方向に変化、他方が０→暑方向に変化）であるか否かを判断する（ステップＳ３４）。ユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データが互いに逆方向の悪化状態（一方が０→寒方向に変化、他方が０→暑方向に変化）であると判断された場合（ステップＳ３４でＹＥＳ）、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定データを０→寒・暑に変化として統合処理する（ステップＳ３５）。例えば、図７に示すように、温冷感推定部１０３ａの推定データが“０→寒”であり、温冷感推定部１０３ｂの推定データが“０→暑”である場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“０→寒・暑”とする。また、温冷感推定部１０３ａの推定データが“０→暑”であり、温冷感推定部１０３ｂの推定データが“０→寒”である場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“０→寒・暑”とする。次に、複数人温冷感処理部１０５は、統合処理した温冷感推定データを刺激制御部１０４へ出力する（ステップＳ３７）。

ユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データが互いに逆方向の悪化状態でないと判断された場合、すなわちユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データのうちの一方が改善状態（寒→０方向に変化、あるいは暑→０方向に変化）であり、他方が悪化状態（０→寒方向に変化、あるいは０→暑方向に変化）であると判断された場合（ステップＳ３４でＮＯ）、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定データを０→寒に変化、あるいは０→暑方向に変化として統合処理する（ステップＳ３６）。例えば、図７に示すように、温冷感推定部１０３ａの推定データが“寒→０”であり、温冷感推定部１０３ｂの推定データが“０→暑”である場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“０→暑”とする。また、温冷感推定部１０３ａの推定データが“暑→０”であり、温冷感推定部１０３ｂの推定データが“０→寒”である場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“０→寒”とする。次に、複数人温冷感処理部１０５は、統合処理した温冷感推定データを刺激制御部１０４へ出力する（ステップＳ３７）。

図２に戻って、刺激制御部１０４は、複数人温冷感処理部１０５によって出力された温冷感推定データに基づいて刺激生成部３００の制御内容を決定する（ステップＳ５）。統合処理された温冷感推定データが寒→０方向である場合、温冷感推定データが暑→０方向である場合、あるいは温冷感推定データが寒・暑→０方向である場合、すなわち温冷感が改善状態である場合、現状の刺激生成部３００の制御内容が適切であり複数のユーザは現状のままでしばらくは温冷感が０に近づくようになる。そのため、刺激制御部１０４は、温冷感が改善状態である場合、現状の制御内容を維持する。

統合処理された温冷感推定データが０→寒方向である場合、あるいは温冷感推定データが０→暑方向である場合、すなわち温冷感が悪化状態である場合、現状の刺激生成部３００の制御内容のままではユーザの温冷感が悪化して行くことになる。そこで、刺激制御部１０４は、温冷感を改善するように現状の制御内容を変更する。刺激制御部１０４は、０→寒方向である場合、冷房運転時には冷房能力を低下させるべく制御内容を決定し、暖房運転時には暖房能力を向上させるべく制御内容を決定する。また、刺激制御部１０４は、０→暑方向である場合、冷房運転時には冷房能力を向上させるべく制御内容を決定し、暖房運転時には暖房能力を低下させるべく制御内容を決定する。

また、統合処理された温冷感推定データが、０→寒・暑方向である場合、すなわち温冷感がどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向に悪化しているユーザと、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向に悪化しているユーザとが混在している場合には、複数のユーザが存在している空間を均一な温冷熱環境にして温冷感が寒いという方向に悪化しているユーザと暑いという方向に悪化しているユーザとをともに満足させることは困難である。そこで、例えば図８に示すように、各ユーザの位置を検出し、検出した各ユーザの位置を刺激制御部１０４に出力するユーザ位置検出部１１０ａ，１１０ｂを新たに設ける。ユーザ位置検出部１１０ａは、刺激生成部３００が設置されている空間内におけるユーザＡの位置を検出し、検出したユーザＡの位置を刺激制御部１０４へ出力する。また、ユーザ位置検出部１１０ｂは、刺激生成部３００が設置されている空間内におけるユーザＢの位置を検出し、検出したユーザＢの位置を刺激制御部１０４へ出力する。なお、ユーザ位置検出部１１０ａ，１１０ｂが位置検出部の一例に相当する。

例えば、各ユーザは、ユーザを特定するためのＩＤ情報を含む赤外光を出力する赤外線タグを装着している。ユーザ位置検出部１１０ａ，１１０ｂは、赤外光に含まれるＩＤ情報に基づいてユーザを特定するとともに、刺激生成部３００が設置されている空間内におけるユーザの位置を特定する。

そして、刺激制御部１０４は、冷房運転時には温冷感が暑いという方向に悪化しているユーザに向けて刺激生成部３００から冷風を吹出させるべく制御内容を決定する。あるいは、刺激制御部１０４は、暖房運転時には温冷感が寒いという方向に悪化しているユーザに向けて刺激生成部３００から温風を吹出させるべく制御内容を決定するなどの刺激制御を行う。このように、刺激制御部１０４は、各ユーザの温冷感が改善されるように、刺激生成部３００の風向及び風量をユーザ毎に変化させる。

なお、図８では、ユーザ毎にユーザ位置検出部１１０ａ，１１０ｂを設けているが、本発明は特にこれに限定されず、ユーザ位置検出部１１０を１つだけ設け、このユーザ位置検出部１１０が複数のユーザの位置を検出してもよい。また、本実施の形態では、ユーザが２人である場合の統合処理について説明しているが、本発明はユーザが３人以上であっても適用可能である。

さらに、別のユーザ位置検出方法では、刺激生成部３００が設置されている空間内の床面に圧力を検知するセンサ及び脈拍数を検知するセンサを設ける。そして、ユーザ位置検出部１１０は、刺激生成部３００が設置されている空間内において、圧力が検知された位置を特定する。また、ユーザ位置検出部１１０は、圧力が検知された床面に設けられたセンサによりユーザの脈拍数を検知する。その後、ユーザ位置検出部１１０は、生体情報として取得されるユーザの脈拍数と、センサにより検知された脈拍数とが一致するか否かを判断し、ユーザを特定する。

このように、複数のユーザに与える刺激が生成され、各ユーザの生体情報の時系列データが取得される。続いて、取得された時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータが抽出され、抽出されたパラメータに基づいて、刺激に対する各ユーザの状態が推定される。そして、推定されたユーザ毎の推定結果が１つに統合され、統合された推定結果に基づいて刺激生成部３００が制御される。また、複数のユーザに与える温冷熱刺激が生成され、生体情報はユーザの脈波であり、抽出されたパラメータに基づいて、温冷熱刺激に対するユーザの温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかがユーザ毎に推定される。

したがって、同一空間に複数のユーザが存在する際に、時間の経過とともに変化するパラメータに基づいて各ユーザの状態が推定されるので、個人差のばらつきがある生体情報パラメータの絶対値を用いることなく、生体情報の個人差に対応した上でユーザの状態を推定し、推定したユーザの状態に基づき刺激生成部３００を適切に制御できる。

また、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感を経て暑いという温冷感への変化に伴い値が増大する第１のパラメータと、どちらでもないという温冷感の時に極小値を有し、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感への変化に伴い値が増加するとともにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感への変化に伴い値が増加する第２のパラメータとが抽出される。そして、抽出された第１のパラメータと第２のパラメータとの組み合わせに基づいて、温冷熱刺激に対するユーザの温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかがユーザ毎に推定される。

したがって、温冷熱刺激に対するユーザの温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかがユーザ毎に推定されるので、各ユーザの温冷感を推定することができ、推定したユーザの温冷感に基づき刺激生成部３００を適切に制御できる。

さらに、脈波の時系列データを解析して脈波波高最大値と最大リアプノフ指数とが抽出され、抽出された脈波波高最大値の時間変化（微分値）と最大リアプノフ指数の時間変化（微分値）とが算出される。そして、脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が減少している場合、ユーザの温冷感が第１の状態であると推定される。また、脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が減少している場合、ユーザの温冷感が第２の状態であると推定される。さらに、脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が増加している場合、ユーザの温冷感が第３の状態であると推定される。さらにまた、脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が増加している場合、ユーザの温冷感が第４の状態であると推定される。したがって、脈波波高最大値の時間変化と最大リアプノフ指数の時間変化とに基づいて、各ユーザの温冷感を正確に推定することができる。

さらにまた、温冷感が上記の第３の状態及び第４の状態のいずれか一方の状態、すなわち、温冷感が悪化の方向に変化しているユーザの推定結果が優先して選択されるので、同一空間に複数のユーザが存在する場合であっても各ユーザの温冷感に基づいて刺激生成部３００を適切に制御することができる。

なお、本実施の形態において、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂが脈波波高最大値の微分値Δｈｍａｘと最大リアプノフ指数の微分値Δλとに基づいてユーザの温冷感を推定しているが、これにこだわるものではなく、脈波波高最大値の微分値Δｈｍａｘと同様に、脈波を２階微分した加速度脈波における波高最大値（あるいは振幅）の微分値、加速度脈波における波形成分比であるｂ／ａの微分値、ｄ／ａの微分値、ｅ／ａの微分値、脈拍数の微分値、カオス解析における軌道の乱雑性を示す軌道平行測度ＴＰＭの微分値を用いてもよく、また、最大リアプノフ指数の微分値Δλと同様に、脈波を２階微分した加速度脈波における加速度脈波パラメータｃ／ａの微分値を用いてもよく、これらを基にユーザの温冷感を推定してもよい。

また、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感がどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化している第３の状態及びどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化している第４の状態のいずれか一方の状態である生体の推定結果を優先して選択しているが、本発明は特にこれに限定されない。複数人温冷感処理部１０５は、複数の推定結果の中から、多数決の原理により、最も多い推定結果を優先して選択してもよい。例えば、同一空間内に１０人のユーザが存在し、そのうち６人の温冷感推定データが全て０→寒方向に変化しており、残りの４人の温冷感推定データが全て暑→０方向に変化している場合、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定データを０→寒方向に変化しているとして統合処理する。なお、最も多い推定結果が複数組存在する場合、複数人温冷感処理部１０５は、いずれかの推定結果をランダムに選択してもよいし、悪化状態にある推定結果を優先して選択してもよい。

（実施の形態２）
図９は、本発明の実施の形態２における環境制御システムの構成を示すブロック図である。図９において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

図９において、環境制御装置１００は、状態継続時間計測部１０７ａ，１０７ｂをさらに備える。状態継続時間計測部１０７ａ，１０７ｂは、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂの推定結果（寒い側から０（暑くも寒くもない）方向、暑い側から０方向、０から寒い方向、あるいは０から暑い方向への変化）を入力として、同じ推定結果が継続している時間を計測して複数人温冷感処理部１０５に推定結果の状態継続時間を出力する。なお、本実施の形態において、状態継続時間計測部１０７ａ，１０７ｂが状態継続時間計測部の一例に相当する。

図１０は、状態継続時間計測部１０７ａにおける状態継続時間計測処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１０に示す処理は、図２におけるステップＳ３の処理とステップＳ４の処理との間に行われる。まず、状態継続時間計測部１０７ａは、温冷感推定部１０３ａで推定されたユーザＡの温冷感推定結果を受信する（ステップＳ５１）。次に、状態継続時間計測部１０７ａは、今回受信した温冷感推定結果と、前回受信した温冷感推定結果と比較する（ステップＳ５２）。受信した温冷感推定結果に変化がある場合（ステップＳ５２でＹＥＳ）、状態継続時間計測部１０７ａは、温冷感推定結果の状態継続時間ＴＡをリセット（ＴＡ＝０）する（ステップＳ５３）。なお、状態継続時間計測部１０７ａは、所定時間ΔＴ毎に温冷感推定結果を温冷感推定部１０３ａから受信する。

一方、受信した温冷感推定結果に変化がない場合（ステップＳ５２でＮＯ）、状態継続時間計測部１０７ａは、温冷感推定結果の状態継続時間ＴＡを計測（ＴＡ＝ＴＡ＋ΔＴ、ただしΔＴは前回の温冷感推定からの経過時間）する（ステップＳ５４）。次に、状態継続時間計測部１０７ａは、状態継続時間ＴＡを複数人温冷感処理部１０５に出力する（ステップＳ５５）。

次に、状態継続時間計測部１０７ａは、次回の状態継続時間計測に備えて今回受信した温冷感推定結果を記憶する（ステップＳ５６）。図１０で示した処理は、ユーザＢを対象としても同様に行われ、状態継続時間計測部１０７ｂは、ユーザＢの温冷感が継続している状態継続時間ＴＢを計測して出力する。

次に、実施の形態２における複数人温冷感処理部１０５での統合処理について説明する。図１１は、実施の形態２における複数人温冷感処理部１０５での統合処理の流れを示すフローチャートである。まず、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定部１０３ａからユーザＡの温冷感を推定した温冷感推定データを受信するとともに、温冷感推定部１０３ｂからユーザＢの温冷感を推定した温冷感推定データを受信する（ステップＳ６１）。

次に、複数人温冷感処理部１０５は、状態継続時間計測部１０７ａからユーザＡの状態継続時間ＴＡを受信するとともに、状態継続時間計測部１０７ｂからユーザＢの状態継続時間ＴＢを受信する（ステップＳ６２）。その後、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＡ及びユーザＢのそれぞれの状態継続時間ＴＡ及び状態継続時間ＴＢを比較して、同じ温冷感状態が長時間継続しているユーザを優先するように温冷感推定データを統合処理する。

図１２は、図１１に示す温冷感推定データの統合処理を説明するためのテーブルである。複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂがそれぞれ推定したユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データの組み合わせと、状態継続時間計測部１０７ａ，１０７ｂが計測したユーザＡ及びユーザＢのそれぞれの状態継続時間ＴＡ及び状態継続時間ＴＢとに応じて、同じ温冷感状態が長時間継続しているユーザを優先するように温冷感推定データを統合処理する。すなわち、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データがともに改善状態（寒→０の方向に変化、あるいは暑→０に方向に変化）であるか否かを判断する（ステップＳ６３）。

ここで、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂがそれぞれ推定したユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データがともに改善状態（寒→０の方向に変化、あるいは暑→０に方向に変化）であると判断された場合（ステップＳ６３でＹＥＳ）、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定データを寒→０に変化、暑→０方向に変化、あるいは寒・暑→０方向に変化として統合処理する（ステップＳ６４）。例えば、図１２に示すように、温冷感推定部１０３ａの推定データが“寒→０”であり、温冷感推定部１０３ｂの推定データが“寒→０”である場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“寒→０”とする。また、温冷感推定部１０３ａの推定データが“寒→０”であり、温冷感推定部１０３ｂの推定データが“暑→０”である場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“寒・暑→０”とする。次に、複数人温冷感処理部１０５は、統合処理した温冷感推定データを刺激制御部１０４へ出力する（ステップＳ６８）。

一方、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂがそれぞれ推定したユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データがともに改善状態（寒→０の方向に変化、あるいは暑→０に方向に変化）でない、すなわちいずれか一方が改善状態でないと判断された場合（ステップＳ６３でＮＯ）、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＡの状態継続時間ＴＡとユーザＢの状態継続時間ＴＢとを比較する（ステップＳ６５）。ユーザＡの状態継続時間ＴＡがユーザＢの状態継続時間ＴＢ以上であると判断された場合（ステップＳ６５でＹＥＳ）、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＡの温冷感推定データを優先して統合処理する（ステップＳ６６）。

一方、ユーザＡの状態継続時間ＴＡがユーザＢの状態継続時間ＴＢ未満であると判断された場合（ステップＳ６５でＮＯ）、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＢの温冷感推定データを優先して統合処理する（ステップＳ６７）。

例えば、図１２に示すように、温冷感推定部１０３ａの推定データが“寒→０”であり、温冷感推定部１０３ｂの推定データが“０→暑”である場合、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＡの状態継続時間ＴＡとユーザＢの状態継続時間ＴＢとを比較する。ここで、ユーザＡの状態継続時間ＴＡがユーザＢの状態継続時間ＴＢ以上であると判断された場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“寒→０”とする。一方、ユーザＡの状態継続時間ＴＡがユーザＢの状態継続時間ＴＢ未満であると判断された場合、複数人温冷感処理部１０５は、推定データを“０→暑”とする。次に、複数人温冷感処理部１０５は、統合処理した温冷感推定データを刺激制御部１０４へ出力する（ステップＳ６８）。

次に、刺激制御部１０４は、複数人温冷感処理部１０５から出力された統合処理された温冷感推定データに基づいて刺激生成部３００の制御内容を決定する。統合処理された温冷感推定データが寒→０方向である場合、温冷感推定データが暑→０方向である場合、あるいは温冷感推定データが寒・暑→０方向である場合、すなわち温冷感が改善状態である場合、現状の刺激生成部３００の制御内容が適切であり複数のユーザは現状のままでしばらくは温冷感が０に近づくようになる。そのため、刺激制御部１０４は、温冷感が改善状態である場合、現状の制御内容を維持する。

統合処理された温冷感推定データが０→寒方向である場合、あるいは温冷感推定データが０→暑方向である場合、すなわち温冷感が悪化状態である場合、現状の刺激生成部３００の制御内容のままではユーザの温冷感が悪化して行くことになる。そこで、刺激制御部１０４は、温冷感が改善するように、現状の制御内容を変更する。すなわち、刺激制御部１０４は、０→寒方向である場合、冷房運転時には冷房能力を低下させるべく制御内容を決定し、暖房運転時には暖房能力を向上させるべく制御内容を決定する。また、刺激制御部１０４は、０→暑方向である場合、冷房運転時には冷房能力を向上させるべく制御内容を決定し、暖房運転時には暖房能力を低下させるべく制御内容を決定する。

また、統合処理された温冷感推定データが、０→寒・暑方向である場合、すなわち温冷感がどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向に悪化しているユーザと、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向に悪化しているユーザとが混在している場合には、複数のユーザが存在している空間を均一な温冷熱環境にして温冷感が寒いという方向に悪化しているユーザと暑いという方向に悪化しているユーザとをともに満足させることは困難である。しかしながら、温冷感がより長時間悪化状態にあるユーザの温冷感推定データを優先することにより、特定のユーザが不快な状態に長時間曝されることを回避することができる。

このように、状態継続時間計測部１０７ａ，１０７ｂは、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂの推定結果（上記の第１〜第４の状態）のうちの同一の状態が継続している時間が計測され、計測される状態継続時間が最も長いユーザの推定結果が優先して選択されるので、同一空間に複数のユーザが存在する際にもそれぞれのユーザの温冷感に基づいて居住環境を構成する空調機器などの刺激生成部３００を適切に制御することができ、特定のユーザが不快な状態に長時間曝されることを回避することができる。

なお、本実施の形態においては、状態継続時間計測部１０７ａ，１０７ｂは、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂの推定結果（上記の第１〜第４の状態）のうちの同一の状態が継続している時間を計測するものとしたが、上記の第１の状態（寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化）あるいは第４の状態（どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化）が継続されている時間、あるいは上記の第２の状態（暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化）あるいは第３の状態（どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化）が継続されている時間を計測すれば、どちらでもないという温冷感から寒い方向の状態あるいはどちらでもないという温冷感から暑い方向の状態に長時間曝され続けることが回避されるものである。

（実施の形態３）
図１３は、本発明の実施の形態３における環境制御システムの構成を示すブロック図である。図１３において、図１と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。

図１３において、環境制御装置１００は、温冷感推定データ判断部１０８ａ，１０８ｂ及び状態変化パラメータ記憶部１０９ａ，１０９ｂをさらに備える。温冷感推定データ判断部１０８ａ，１０８ｂは、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂから受信したユーザの温冷感推定データと、状態変化パラメータ記憶部１０９ａ，１０９ｂに記憶されている前回の温冷感推定データとに基づいて、ユーザの温冷感が暑い側→０→寒い側又は寒い側→０→暑い側に変化したか否かを判断する。

状態変化パラメータ記憶部１０９ａ，１０９ｂには、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂの推定結果（寒い側から０（暑くも寒くもない）方向、暑い側から０方向、０から寒い方向、あるいは０から暑い方向への変化）と、パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂが抽出した生体情報のパラメータとが入力される。状態変化パラメータ記憶部１０９ａは、温冷感推定部１０３ａの推定結果が、寒い側→０→暑い側、あるいは暑い側→０→寒い側となったときにパラメータ抽出部１０２ａによって抽出されたパラメータＰＡ０を記憶する。なお、本実施の形態において、状態変化パラメータ記憶部１０９ａ，１０９ｂに記憶されるパラメータは脈波波高最大値である。また、状態変化パラメータ記憶部１０９ｂは、温冷感推定部１０３ｂの推定結果が、寒い側→０→暑い側、あるいは暑い側→０→寒い側となったときにパラメータ抽出部１０２ｂによって抽出されたパラメータＰＢ０を記憶する。

複数人温冷感処理部１０５は、状態変化パラメータ記憶部１０９ａに記憶されたパラメータＰＡ０とパラメータ抽出部１０２ａの抽出した現在のパラメータＰＡとの変化量の絶対値｜ＰＡ−ＰＡ０｜と、状態変化パラメータ記憶部１０９ｂに記憶されたパラメータＰＢ０とパラメータ抽出部１０２ｂの抽出した現在のパラメータＰＢとの変化量の絶対値｜ＰＢ−ＰＢ０｜とを比較して絶対値が大きいユーザを優先するように複数人の温冷感を統合処理して、その結果を刺激制御部１０４に出力する。なお、本実施の形態において、状態変化パラメータ記憶部１０９ａ，１０９ｂがパラメータ記憶部の一例に相当する。

図１４は、本発明の実施の形態３における温冷感推定データ判断部１０８ａ及び状態変化パラメータ記憶部１０９ａにおける状態変化パラメータ記憶処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１４に示す処理は、図２におけるステップＳ３の処理とステップＳ４の処理との間に行われる。まず、温冷感推定データ判断部１０８ａは、パラメータ抽出部１０２ａから現在のユーザＡの脈波パラメータＰＡを受信する（ステップＳ８１）。次に、温冷感推定データ判断部１０８ａは、温冷感推定部１０３ａからユーザＡの温冷感推定データを受信する（ステップＳ８２）。

次に、温冷感推定データ判断部１０８ａは、温冷感推定部１０３ａから受信したユーザＡの温冷感推定データと、状態変化パラメータ記憶部１０９ａに既に記憶されている前回の温冷感推定データとに基づいて、ユーザＡの温冷感が暑い側→０→寒い側に変化したか否かを判断する（ステップＳ８３）。暑い側→０→寒い側に変化したと判断された場合（ステップＳ８３でＹＥＳ）、温冷感推定データ判断部１０８ａは、今回受信した脈波パラメータＰＡを状態変化パラメータＰＡ０として状態変化パラメータ記憶部１０９ａに記憶する（ステップＳ８４）。

一方、暑い側→０→寒い側と変化しなかったと判断された場合（ステップＳ８３でＮＯ）、温冷感推定データ判断部１０８ａは、寒い側→０→暑い側に変化したか否かを判断する（ステップＳ８５）。寒い側→０→暑い側に変化したと判断された場合（ステップＳ８５でＹＥＳ）、温冷感推定データ判断部１０８ａは、今回受信した脈波パラメータＰＡを状態変化パラメータＰＡ０として状態変化パラメータ記憶部１０９ａに記憶する（ステップＳ８４）。寒い側→０→暑い側と変化しなかったと判断された場合（ステップＳ８５でＮＯ）、温冷感推定データ判断部１０８ａは、状態変化パラメータを更新せずに、ステップＳ８６の処理へ移行する。

その後、状態変化パラメータ記憶部１０９ａは、状態変化パラメータＰＡ０を複数人温冷感処理部１０５に出力する（ステップＳ８６）。次に、温冷感推定データ判断部１０８ａは、今回受信した温冷感推定データを状態変化パラメータ記憶部１０９ａに記憶する（ステップＳ８７）。なお、図１４で示した処理は、ユーザＢを対象としても同様に行われ、状態変化パラメータ記憶部１０９ｂは、ユーザＢの状態変化パラメータＰＢ０を記憶して出力する。

次に、実施の形態３における複数人温冷感処理部１０５での統合処理について説明する。図１５は、本発明の実施の形態３における複数人温冷感処理部１０５での統合処理の流れを示すフローチャートである。まず、複数人温冷感処理部１０５は、パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂからユーザＡ及びユーザＢの現在の脈波パラメータＰＡ及びＰＢを受信する（ステップＳ９１）。次に、複数人温冷感処理部１０５は、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂからユーザＡ及びユーザＢの温冷感推定データを受信する（ステップＳ９２）。次に、複数人温冷感処理部１０５は、状態変化パラメータ記憶部１０９ａ，１０９ｂからユーザＡ及びユーザＢの状態変化パラメータＰＡ０及びＰＢ０を受信する（ステップＳ９３）。

次に、複数人温冷感処理部１０５は、状態変化パラメータ記憶部１０９ａに記憶されている状態変化パラメータＰＡ０とパラメータ抽出部１０２ａによって抽出された現在の脈波パラメータＰＡとの変化量の絶対値｜ＰＡ−ＰＡ０｜と、状態変化パラメータ記憶部１０９ｂに記憶されている状態変化パラメータＰＢ０とパラメータ抽出部１０２ｂによって抽出された現在の脈波パラメータＰＢとの変化量の絶対値｜ＰＢ−ＰＢ０｜とを比較する（ステップＳ９４）。ここで、｜ＰＡ−ＰＡ０｜が｜ＰＢ−ＰＢ０｜以上であると判断された場合（ステップＳ９４でＹＥＳ）、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＡの温冷感推定データを優先して統合処理する（ステップＳ９５）。

一方、｜ＰＡ−ＰＡ０｜が｜ＰＢ−ＰＢ０｜未満であると判断された場合（ステップＳ９４でＮＯ）、複数人温冷感処理部１０５は、ユーザＢの温冷感推定データを優先して統合処理する（ステップＳ９６）。その後、複数人温冷感処理部１０５は、統合処理した温冷感推定データを刺激制御部１０４に出力する（ステップＳ９７）。

このように、状態変化パラメータ記憶部１０９ａ，１０９ｂには、推定結果が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化したときのパラメータがユーザ毎に記憶されるとともに、推定結果が、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化したときのパラメータがユーザ毎に記憶される。そして、複数人温冷感処理部１０５によって、状態変化パラメータ記憶部１０９ａ，１０９ｂに記憶されているパラメータと、パラメータ抽出部１０２ａ，１０２ｂにより抽出された現在のパラメータとの変化量の絶対値がユーザ毎に比較され、最も絶対値が大きいユーザの推定結果が優先して選択される。

したがって、推定結果が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化したときのパラメータ、又は推定結果が、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化したときのパラメータ、すなわち、それぞれのユーザの温冷感がほぼ０の時のパラメータをそれぞれ基準値として記憶しておき、記憶したパラメータと現在のパラメータとの変化量の絶対値がユーザ毎に比較されるので、パラメータの個人差によるばらつきの影響を抑制することができる。また、各ユーザの現在のパラメータと基準値（記憶されているパラメータ）との変化量の絶対値が大きい方が、温冷感が暑くも寒くもない中立状態から暑い又は寒い方向へ大きく変化していると推定することができる。そのため、複数のユーザのうちのより寒く感じている、あるいはより暑く感じているユーザの温冷感に基づいて刺激生成部を適切に制御することができ、特定のユーザが不快な状態に曝されることを回避することができる。

なお、本実施の形態において、複数人温冷感処理部１０５は、状態変化パラメータ記憶部１０９ａに記憶されているパラメータＰＡ０とパラメータ抽出部１０２ａによって抽出された現在のパラメータＰＡとの変化量の絶対値｜ＰＡ−ＰＡ０｜と、状態変化パラメータ記憶部１０９ｂに記憶されているパラメータＰＢ０とパラメータ抽出部１０２ｂによって抽出され現在のパラメータＰＢとの変化量の絶対値｜ＰＢ−ＰＢ０｜とを比較するとして説明したが、上記変化量の絶対値｜ＰＡ−ＰＡ０｜とパラメータＰＡ０の絶対値｜ＰＡ０｜との比｜ＰＡ−ＰＡ０｜／｜ＰＡ０｜と、上記変化量の絶対値｜ＰＢ−ＰＢ０｜とパラメータＰＢ０の絶対値｜ＰＢ０｜との比｜ＰＢ−ＰＢ０｜／｜ＰＢ０｜とを比較してもよい。この場合、脈波パラメータの個人差によるばらつきが大きい時にもより適切に複数人の温冷感を統合処理できる。

また、上記説明における脈波パラメータを例えば脈波波高最大値とした場合には、図３に示すように、温冷感が寒い側から暑い側に変化するのに伴って脈波波高最大値は増加するが、その増加の割合は寒い側から暑い側に変化するのに伴って減少する傾向にある。そのため、例えば、温冷感推定部１０３ａ，１０３ｂによって推定された温冷感推定結果が寒い側→０の時には｜ＰＡ−ＰＡ０｜及び｜ＰＢ−ＰＢ０｜、０→暑い側の時には｜ＰＡ−ＰＡ０｜及び｜ＰＢ−ＰＢ０｜に予め脈波パラメータの特性を考慮して定められた補正係数（例えば１≦補正係数≦２）を乗じて比較してもよい。

さらに、上記の各実施の形態では、ユーザ（人間）を対象にしているが、本発明は特にこれに限定されず、脈波などの生体情報を取得可能な生体であればよく、例えば、動物などの人間以外の生物を対象にしてもよい。

さらにまた、上記の各実施の形態では、刺激生成部３００を家庭用の空調機器として説明しているが、本発明は特にこれに限定されず、刺激生成部３００は自動車用の空調機器であってもよい。この場合、運転席、助手席及び後部座席等に座っている複数のユーザの状態が推定され、推定されたユーザ毎の推定結果が１つに統合され、統合された推定結果に基づいて刺激生成部３００が制御される。ここで、統合された推定結果が“０→寒・暑”であり、運転席のユーザＡの温冷感が“０→寒”であり、助手席のユーザＢの温冷感が“０→暑”である場合の制御について説明する。この場合、冷房運転時には、ユーザＡに向けて送られる風の風量を減少させ、ユーザＢに向けて送られる風の風量を増大させる。また、暖房運転時には、ユーザＡに向けて送られる風の風量を増大させ、ユーザＢに向けて送られる風の風量を減少させる。なお、自動車の各席に専用の生体情報センサを設けることで、どのユーザがどの席に座っているかを容易に検出することができる。

また、上記の各実施の形態において、刺激生成部３００は、温冷熱刺激を生成する空調機器であるとして説明しているが、本発明は特にこれに限定されず、刺激生成部３００は、他の刺激を生成する機器であってもよい。

なお、上述した具体的実施形態には以下の構成を有する発明が主に含まれている。

本発明の一局面に係る環境制御装置は、刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得部と、前記生体情報取得部によって取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出部と、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定部と、前記生体状態推定部によって推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理部と、前記統合処理部によって統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容を制御する刺激制御部とを備え、前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定する。

本発明の他の局面に係る環境制御方法は、刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得ステップと、前記生体情報取得ステップにおいて取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出ステップと、前記パラメータ抽出ステップにおいて抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定ステップと、前記生体状態推定ステップにおいて推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理ステップと、前記統合処理ステップにおいて統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容を制御する刺激制御ステップとを含み、前記生体状態推定ステップは、前記パラメータ抽出ステップにおいて抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定する。

本発明の他の局面に係る環境制御プログラムは、刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得手段と、前記生体情報取得手段によって取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出手段と、前記パラメータ抽出手段によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定手段と、前記生体状態推定手段によって推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理手段と、前記統合処理手段によって統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容を制御する刺激制御手段としてコンピュータを機能させ、前記生体状態推定手段は、前記パラメータ抽出手段によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定する。

本発明の他の局面に係る環境制御システムは、複数の生体に与える刺激を生成する刺激生成部と、各生体の生体情報を測定する測定部と、前記測定部によって測定された各生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得部と、前記生体情報取得部によって取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出部と、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激生成部によって生成された刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定部と、前記生体状態推定部によって推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理部と、前記統合処理部によって統合された推定結果に基づいて前記刺激生成部を制御する刺激制御部とを備え、前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激生成部によって生成された刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定する。

これらの構成によれば、複数の生体に与える刺激が生成され、刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データが取得される。続いて、取得された時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータが抽出され、抽出されたパラメータに基づいて、刺激に対する各生体の状態が推定される。そして、推定された生体毎の推定結果が１つに統合され、統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容が制御される。また、抽出されたパラメータに基づいて、刺激に対する生体の快適感が、不快から快適の方向へと変化していることを表す状態と、快適から不快の方向へと変化していることを表す状態とのうちのいずれの状態であるかが生体毎に推定される。

したがって、同一空間に複数の生体が存在する際に、時間の経過とともに変化するパラメータに基づいて各生体の状態が推定されるので、個人差のばらつきがある生体情報パラメータの絶対値を用いることなく、生体情報の個人差に対応した上で生体の状態を推定し、推定した生体の状態に基づき刺激内容を適切に制御できる。

また、上記の環境制御装置において、前記刺激は、温冷熱刺激を含み、前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記温冷熱刺激に対する生体の温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定することが好ましい。

この構成によれば、複数の生体に与える温冷熱刺激が生成され、生体情報は生体の脈波であり、抽出されたパラメータに基づいて、温冷熱刺激に対する生体の温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかが生体毎に推定される。

したがって、同一空間に複数の生体が存在する際に、時間の経過とともに変化するパラメータに基づいて、温冷熱刺激に対する各生体の状態が推定されるので、個人差のばらつきがある生体情報パラメータの絶対値を用いることなく、生体情報の個人差に対応した上で生体の状態を推定し、推定した生体の状態に基づき刺激内容を適切に制御できる。

また、上記の環境制御装置において、前記パラメータ抽出部は、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感を経て暑いという温冷感への変化に伴い値が増大する第１のパラメータと、どちらでもないという温冷感の時に極小値を有し、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感への変化に伴い値が増加するとともにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感への変化に伴い値が増加する第２のパラメータとを抽出し、前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとの組み合わせに基づいて、前記温冷熱刺激に対する生体の温冷感が、前記第１の状態、前記第２の状態、前記第３の状態及び前記第４の状態のうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定することが好ましい。

この構成によれば、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感を経て暑いという温冷感への変化に伴い値が増大する第１のパラメータと、どちらでもないという温冷感の時に極小値を有し、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感への変化に伴い値が増加するとともにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感への変化に伴い値が増加する第２のパラメータとが抽出される。そして、抽出された第１のパラメータと第２のパラメータとの組み合わせに基づいて、温冷熱刺激に対する生体の温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかが生体毎に推定される。

したがって、温冷熱刺激に対する生体の温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかが生体毎に推定されるので、各生体の温冷感を推定することができ、推定した生体の温冷感に基づき刺激内容を適切に制御できる。

また、上記の環境制御装置において、前記第１のパラメータは脈波波高最大値であり、前記第２のパラメータは最大リアプノフ指数であり、前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された脈波波高最大値の時間変化と最大リアプノフ指数の時間変化とを算出し、前記脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が減少している場合、生体の温冷感が前記第１の状態であると推定し、前記脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が減少している場合、生体の温冷感が前記第２の状態であると推定し、前記脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が増加している場合、生体の温冷感が前記第３の状態であると推定し、前記脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が増加している場合、生体の温冷感が前記第４の状態であると推定することが好ましい。

この構成によれば、脈波の時系列データを解析して脈波波高最大値と最大リアプノフ指数とが抽出され、抽出された脈波波高最大値の時間変化と最大リアプノフ指数の時間変化とが算出される。そして、脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が減少している場合、生体の温冷感が第１の状態であると推定される。また、脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が減少している場合、生体の温冷感が第２の状態であると推定される。さらに、脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が増加している場合、生体の温冷感が第３の状態であると推定される。さらにまた、脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が増加している場合、生体の温冷感が第４の状態であると推定される。したがって、脈波波高最大値の時間変化と最大リアプノフ指数の時間変化とに基づいて、各生体の温冷感を正確に推定することができる。

また、上記の環境制御装置において、複数の生体の位置を検出する位置検出部をさらに備え、前記統合処理部は、前記生体状態推定部によって推定された推定結果に前記第３の状態と前記第４の状態とが含まれる場合、両方の推定結果を選択し、前記刺激制御部は、前記位置検出部によって検出された各生体の位置に基づいて、前記推定結果が前記第３の状態である生体の位置と、前記推定結果が前記第４の状態である生体の位置とを特定し、位置が特定された各生体に対して個別に刺激内容を制御することが好ましい。

この構成によれば、複数の生体の位置が検出され、推定結果に第３の状態と第４の状態とが含まれる場合、両方の推定結果が選択される。そして、検出された各生体の位置に基づいて、推定結果が第３の状態である生体の位置と、推定結果が第４の状態である生体の位置とが特定され、位置が特定された各生体に対して個別に刺激内容が制御される。

第３の状態は、生体の温冷感がどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表し、第４の状態は、生体の温冷感がどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表している。すなわち、これらの状態は、温冷感がそれぞれ逆方向に向かって変化しており、これらの状態が混在する場合、各生体が快適となるように制御するのは困難である。そこで、推定結果が第３の状態である生体の位置と、推定結果が第４の状態である生体の位置とを特定し、位置が特定された各生体に対して個別に刺激内容を制御することにより、温冷感がそれぞれ逆方向に向かって変化している生体が複数存在する場合であっても、各生体の温冷感が快適になるように制御することができる。

また、上記の環境制御装置において、前記統合処理部は、温冷感が前記第３の状態及び前記第４の状態のいずれか一方の状態である生体の推定結果を優先して選択することが好ましい。

この構成によれば、温冷感が第３の状態及び第４の状態のいずれか一方の状態、すなわち、温冷感が悪化の方向に変化している生体の推定結果が優先して選択されるので、同一空間に複数の生体が存在する場合であっても各生体の温冷感に基づいて刺激内容を適切に制御することができる。

また、上記の環境制御装置において、前記生体状態推定部によって推定された前記第１〜第４の状態のうちの同一の状態が継続している時間を計測する状態継続時間計測部をさらに備え、前記統合処理部は、前記状態継続時間計測部によって計測される状態継続時間が最も長い生体の推定結果を優先して選択することが好ましい。

この構成によれば、上記の第１〜第４の状態のうちの同一の状態が継続している時間が計測され、計測される状態継続時間が最も長い生体の推定結果が優先して選択されるので、特定の生体が不快な状態に長時間曝されることを回避することができる。

また、上記の環境制御装置において、前記生体状態推定部によって推定された推定結果が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化したときの前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータを生体毎に記憶するとともに、前記生体状態推定部によって推定された推定結果が、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化したときの前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータを生体毎に記憶するパラメータ記憶部をさらに備え、前記統合処理部は、前記パラメータ記憶部に記憶されている前記パラメータと前記パラメータ抽出部によって抽出された現在のパラメータとの変化量の絶対値を生体毎に比較し、最も絶対値が大きい生体の推定結果を優先して選択することが好ましい。

この構成によれば、推定結果が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化したときのパラメータが生体毎に記憶されるとともに、推定結果が、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化したときのパラメータが生体毎に記憶される。そして、記憶されているパラメータと、抽出された現在のパラメータとの変化量の絶対値が生体毎に比較され、最も絶対値が大きい生体の推定結果が優先して選択される。

したがって、推定結果が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化したときのパラメータ、又は推定結果が、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化したときのパラメータ、すなわち、それぞれの生体の温冷感がほぼ０（どちらでもないという温冷感）の時のパラメータをそれぞれ基準値として記憶しておき、記憶したパラメータと現在のパラメータとの変化量の絶対値が生体毎に比較されるので、パラメータの個人差によるばらつきの影響を抑制することができる。また、各生体の現在のパラメータと基準値（記憶されているパラメータ）との変化量の絶対値が大きい方が、温冷感が中立状態から暑い又は寒い方向へ大きく変化していると推定することができる。そのため、複数の生体のうちのより寒く感じている、あるいはより暑く感じている生体の温冷感に基づいて刺激内容を適切に制御することができ、特定の生体が不快な状態に曝されることを回避することができる。

本発明にかかる環境制御装置は、居住環境を構成する機器、特に温冷熱環境を構成する空調機器等に有用である。

本発明の実施の形態１における環境制御システムの構成を示すブロック図である。 図１に示す環境制御システムによる環境制御処理の流れを示すフローチャートである。 脈波の最大リアプノフ指数および脈波波高最大値とユーザの温冷感との相関を表すグラフである。 脈波波高最大値と温冷感との関係、および最大リアプノフ指数と温冷感との関係をマトリクス状にまとめたテーブルを示す図である。 本発明の実施の形態１における温冷感推定部による温冷感推定処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１における複数人温冷感処理部での統合処理の流れを示すフローチャートである。 図６に示す温冷感推定データの統合処理を説明するためのテーブルである。 本発明の実施の形態１における環境制御装置にユーザ位置検出部を設けた場合の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２における環境制御システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２における状態継続時間計測部における状態継続時間計測処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態２における複数人温冷感処理部での統合処理の流れを示すフローチャートである。 図１１に示す温冷感推定データの統合処理を説明するためのテーブルである。 本発明の実施の形態３における環境制御システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態３における温冷感推定データ判断部及び状態変化パラメータ記憶部における状態変化パラメータ記憶処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３における複数人温冷感処理部での統合処理の流れを示すフローチャートである。 特許文献１に記載されている第５図である。

Claims (9)

1. 刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得部と、
   前記生体情報取得部によって取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出部と、
   前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定部と、
   前記生体状態推定部によって推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理部と、
   前記統合処理部によって統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容を制御する刺激制御部とを備え、
   前記刺激は、温冷熱刺激を含み、
   前記パラメータ抽出部は、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感を経て暑いという温冷感への変化に伴い値が増大する第１のパラメータと、どちらでもないという温冷感の時に極小値を有し、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感への変化に伴い値が増加するとともにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感への変化に伴い値が増加する第２のパラメータとを抽出し、
   前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとの組み合わせに基づいて、前記温冷熱刺激に対する生体の温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定することを特徴とする環境制御装置。
2. 前記第１のパラメータは脈波波高最大値であり、前記第２のパラメータは最大リアプノフ指数であり、
   前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された脈波波高最大値の時間変化と最大リアプノフ指数の時間変化とを算出し、前記脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が減少している場合、生体の温冷感が前記第１の状態であると推定し、前記脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が減少している場合、生体の温冷感が前記第２の状態であると推定し、前記脈波波高最大値が増加し、かつ最大リアプノフ指数が増加している場合、生体の温冷感が前記第３の状態であると推定し、前記脈波波高最大値が減少し、かつ最大リアプノフ指数が増加している場合、生体の温冷感が前記第４の状態であると推定することを特徴とする請求項１記載の環境制御装置。
3. 複数の生体の位置を検出する位置検出部をさらに備え、
   前記統合処理部は、前記生体状態推定部によって推定された推定結果に前記第３の状態と前記第４の状態とが含まれる場合、両方の推定結果を選択し、
   前記刺激制御部は、前記位置検出部によって検出された各生体の位置に基づいて、前記推定結果が前記第３の状態である生体の位置と、前記推定結果が前記第４の状態である生体の位置とを特定し、位置が特定された各生体に対して個別に刺激内容を制御することを特徴とする請求項１又は２記載の環境制御装置。
4. 前記統合処理部は、温冷感が前記第３の状態及び前記第４の状態のいずれか一方の状態である生体の推定結果を優先して選択することを特徴とする請求項１又は２記載の環境制御装置。
5. 前記生体状態推定部によって推定された前記第１〜第４の状態のうちの同一の状態が継続している時間を計測する状態継続時間計測部をさらに備え、
   前記統合処理部は、前記状態継続時間計測部によって計測される状態継続時間が最も長い生体の推定結果を優先して選択することを特徴とする請求項１又は２記載の環境制御装置。
6. 前記生体状態推定部によって推定された推定結果が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化したときの前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータを生体毎に記憶するとともに、前記生体状態推定部によって推定された推定結果が、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化し、さらにどちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化したときの前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータを生体毎に記憶するパラメータ記憶部をさらに備え、
   前記統合処理部は、前記パラメータ記憶部に記憶されている前記パラメータと前記パラメータ抽出部によって抽出された現在のパラメータとの変化量の絶対値を生体毎に比較し、最も絶対値が大きい生体の推定結果を優先して選択することを特徴とする請求項１記載の環境制御装置。
7. 刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得ステップと、
   前記生体情報取得ステップにおいて取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出ステップと、
   前記パラメータ抽出ステップにおいて抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定ステップと、
   前記生体状態推定ステップにおいて推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理ステップと、
   前記統合処理ステップにおいて統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容を制御する刺激制御ステップとを含み、
   前記刺激は、温冷熱刺激を含み、
   前記パラメータ抽出ステップは、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感を経て暑いという温冷感への変化に伴い値が増大する第１のパラメータと、どちらでもないという温冷感の時に極小値を有し、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感への変化に伴い値が増加するとともにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感への変化に伴い値が増加する第２のパラメータとを抽出し、
   前記生体状態推定ステップは、前記パラメータ抽出ステップにおいて抽出された前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとの組み合わせに基づいて、前記温冷熱刺激に対する生体の温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定することを特徴とする環境制御方法。
8. 刺激が与えられた複数の生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得手段と、
   前記生体情報取得手段によって取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出手段と、
   前記パラメータ抽出手段によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定手段と、
   前記生体状態推定手段によって推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理手段と、
   前記統合処理手段によって統合された推定結果に基づいて、複数の生体に与える刺激内容を制御する刺激制御手段としてコンピュータを機能させ、
   前記刺激は、温冷熱刺激を含み、
   前記パラメータ抽出手段は、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感を経て暑いという温冷感への変化に伴い値が増大する第１のパラメータと、どちらでもないという温冷感の時に極小値を有し、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感への変化に伴い値が増加するとともにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感への変化に伴い値が増加する第２のパラメータとを抽出し、
   前記生体状態推定手段は、前記パラメータ抽出手段によって抽出された前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとの組み合わせに基づいて、前記温冷熱刺激に対する生体の温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定することを特徴とすることを特徴とする環境制御プログラム。
9. 複数の生体に与える刺激を生成する刺激生成部と、
   各生体の生体情報を測定する測定部と、
   前記測定部によって測定された各生体の生体情報の時系列データを取得する生体情報取得部と、
   前記生体情報取得部によって取得された前記時系列データを解析して、時間の経過とともに変化するパラメータを抽出するパラメータ抽出部と、
   前記パラメータ抽出部によって抽出された前記パラメータに基づいて、前記刺激生成部によって生成された刺激に対する各生体の状態を推定する生体状態推定部と、
   前記生体状態推定部によって推定された生体毎の推定結果を１つに統合する統合処理部と、
   前記統合処理部によって統合された推定結果に基づいて前記刺激生成部を制御する刺激制御部とを備え、
   前記刺激は、温冷熱刺激を含み、
   前記パラメータ抽出部は、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感を経て暑いという温冷感への変化に伴い値が増大する第１のパラメータと、どちらでもないという温冷感の時に極小値を有し、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感への変化に伴い値が増加するとともにどちらでもないという温冷感から暑いという温冷感への変化に伴い値が増加する第２のパラメータとを抽出し、
   前記生体状態推定部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記第１のパラメータと前記第２のパラメータとの組み合わせに基づいて、前記温冷熱刺激に対する生体の温冷感が、寒いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第１の状態と、暑いという温冷感からどちらでもないという温冷感の方向へと変化していることを表す第２の状態と、どちらでもないという温冷感から暑いという温冷感の方向へと変化していることを表す第３の状態と、どちらでもないという温冷感から寒いという温冷感の方向へと変化していることを表す第４の状態とのうちのいずれの状態であるかを生体毎に推定することを特徴とする環境制御システム。

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