JP5423623B2 - Air conditioning control device and human detection group management method for air conditioning control device - Google Patents
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Description
本発明は、室内に配置された複数の温度センサによって検出される温度に応じて人の位置を検出し、その人の位置に基づいて空調機器の制御を行う空調制御装置及び空調制御装置の人検知グループ管理方法に関する。 The present invention relates to an air conditioning control device that detects the position of a person according to temperatures detected by a plurality of temperature sensors arranged indoors, and controls the air-conditioning equipment based on the position of the person. The present invention relates to a detection group management method.
近年、空調機器の制御においては、より高い快適性を付与することが要求されており、室内で人がいる位置をセンサによって検出し、その人がいる位置に向けて温風や冷風を送付することが行われている。斯様な制御を行うためには、室内の人の位置を高精度に検出する必要がある。例えば特許文献１には、ステッピングモータにより赤外線センサを往復移動させて、赤外線検出領域を走査させることで人体が放射する赤外線量の変化を検出し、複数の走査期間に亘る赤外線センサの出力状態；電圧信号の変化に基づいて人の位置を検出する技術が開示されている。
In recent years, control of air-conditioning equipment has been required to provide higher comfort. The position of a person in the room is detected by a sensor, and hot air or cold air is sent to the position of the person. Things have been done. In order to perform such control, it is necessary to detect the position of a person in the room with high accuracy. For example,
しかしながら、赤外線センサを往復移動させて温度情報を取得すると、前回の取得タイミングと今回の取得タイミングとの間が走査周期分だけ空くことになり、正確さに欠ける。加えて、赤外線検出領域の温度変化の傾きだけでは、人を原因とする温度変化なのか、例えば部屋の窓を介して差し込む太陽光等の外乱によるものかの区別が明瞭ではなく、人の有無を正確に検出することは困難であると思われる。 However, if the temperature information is acquired by reciprocating the infrared sensor, a gap between the previous acquisition timing and the current acquisition timing is left by the scanning period, which is inaccurate. In addition, it is not clear whether the temperature change in the infrared detection area is caused by a person or whether it is caused by a disturbance such as sunlight inserted through a window in the room. It seems difficult to detect accurately.
また、１つのビル内にある複数の部屋について、一括して空調制御を行ういわゆる全館空調の場合、従来は各部屋に温風や冷風を送風して暖房・冷房を行うだけで、各部屋毎に風向きまで制御することはなく、よって固定式の赤外線センサで各部屋の温度を検出している。しかしながら、このような全館空調においても、人が不在の部屋については快適な温度からはやや外れた温度に設定して、無駄なエネルギー消費を抑制することが要請されている。そのためには、やはり各部屋について人の有無を検出する必要があり、人検知センサ等のセンサを追加することなく、従来使用している温度センサを利用して人の有無が検知できれば望ましい。 In addition, in the case of so-called whole building air conditioning that controls air conditioning for a plurality of rooms in one building, conventionally, each room is simply heated and cooled by blowing hot air or cold air into each room. Therefore, the temperature of each room is detected by a fixed infrared sensor. However, even in such a whole building air conditioning, it is required to set a temperature slightly deviated from a comfortable temperature in a room where no people are present to suppress wasteful energy consumption. For this purpose, it is necessary to detect the presence or absence of a person in each room, and it is desirable to detect the presence or absence of a person using a temperature sensor that has been used conventionally without adding a sensor such as a person detection sensor.
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、簡単な構成によって室内の人の有無を正確に検出することができる空調制御装置，及び空調制御装置の人検知グループ管理方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide an air conditioning control device capable of accurately detecting the presence or absence of a person in a room with a simple configuration, and a human detection group management method for the air conditioning control device. It is to provide.
請求項１記載の空調制御装置によれば、有意温度差検出手段は、室内の空間を列状に分割した各領域の温度を検出するように配置されている複数の温度センサにより検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて前回測定された温度データと今回測定された温度データとの差を求め、その差の絶対値が所定値以上となったものを有意温度差データとして検出する。そして、人検知グループ管理手段は、有意温度差データの符号が正である温度センサの位置に人検知グループ（人が一人以上存在すると想定されるグループ）を登録し、有意温度差データの符号が負である温度センサについては、当該温度センサの位置に登録されている人検知グループを削除する。
According to the air conditioning control device of
すなわち、有意温度差検出手段は、周期的に測定される温度の間に発生する温度差が有意なレベルとなったことを検出し、人検知グループ管理手段は、その有意温度差データの符号の正負に応じて人検知グループの登録，削除を行う。したがって、従来より温度制御のために用いている温度センサを利用して、人の有無を各温度センサの位置毎に検出することができる。そして、例えば部屋の向きにより窓から太陽光が差し込むような場合に、その太陽光により部屋の一部の温度が上昇しても、そのような温度上昇による温度差を有意温度差検出手段は有意なレベルとして捉えないので、人の存在によるものと誤検出することが無く、人の有無を正確に把握することができる。 That is, the significant temperature difference detection means detects that the temperature difference generated between the temperatures measured periodically has become a significant level, and the human detection group management means detects the sign of the significant temperature difference data. Register and delete human detection groups according to positive and negative. Therefore, the presence or absence of a person can be detected for each position of each temperature sensor using a temperature sensor conventionally used for temperature control. And, for example, when sunlight is inserted from a window depending on the direction of the room, even if the temperature of a part of the room rises due to the sunlight, the significant temperature difference detection means detects the temperature difference due to such temperature rise. Therefore, it is possible to accurately grasp the presence or absence of a person without being erroneously detected as being due to the presence of a person.
また、検出対象選択手段は、複数の温度センサの内で、何れか４つ以上の温度センサの検出温度がそれぞれの定常温度から誤差範囲を超えて上昇したことを検出すると、それらの温度センサをピーク検出対象センサ群として選択する。そして、傾き計算手段が、ピーク検出対象センサ群の配列上で、当該配列の両端に位置する温度センサとそれぞれの１つ内側に位置する温度センサとの２組について、それぞれの検出温度が２つの温度センサの間隔に対して示す傾きを計算すると、人位置検出手段は、計算された２つの温度変化の傾きに従う温度変化直線を延長して、それらの直線が前記配列上で交差した位置を人の位置として検出する。 In addition , when the detection target selecting unit detects that the detected temperature of any four or more temperature sensors among the plurality of temperature sensors has risen beyond the error range from the respective steady temperature, the temperature sensor is selected. Select as the peak detection target sensor group. Then, the inclination calculation means has two detection temperatures for two sets of temperature sensors positioned at both ends of the peak detection target sensor group and temperature sensors positioned on the inner side of each of the peak detection target sensor groups. When the inclination shown with respect to the interval between the temperature sensors is calculated, the human position detecting means extends the temperature change straight line according to the calculated two temperature change inclinations, and the position where the straight lines intersect on the array is detected by the person. Detect as the position of.
例えば、人が入室したことで３つの温度センサの検出温度がそれぞれの定常温度から誤差範囲を超えて上昇すると、検出温度のピークは中央に位置する温度センサとなるので、その温度センサの位置を人の位置として検出できる。しかし、配置する温度センサの数が限られている場合は、それらの温度センサがある程度の間隔を以って配置されることになり、人が２つの温度センサの間に位置していることもあるため、その状態も把握できることが望ましい。そして、人が入室したことで４つ以上の温度センサの検出温度が上昇した場合には、上述のように何れか２つの温度センサの間に人が位置していると推定される。そこで、検出対象選択手段により選択されたピーク検出対象センサ群について、当該センサ群の両端に位置する各２つの温度センサの検出温度から傾き計算手段が２つの温度変化直線の傾きを計算し、人位置検出手段が２つの直線を延長した交点を人の位置として検出する。これにより、使用する温度センサ数を増やしてそれらの配置間隔を狭めずとも、２つの温度センサの間を演算により補間して室内における人の位置を精度良く検出することが可能となり、コストの上昇を抑制できる。 For example, if the detected temperature of three temperature sensors rises beyond the error range due to a person entering the room, the peak of the detected temperature becomes the temperature sensor located in the center, so the position of the temperature sensor It can be detected as the position of a person. However, when the number of temperature sensors to be arranged is limited, the temperature sensors are arranged at a certain interval, and a person may be located between two temperature sensors. Therefore, it is desirable to be able to grasp the state. And when the detection temperature of four or more temperature sensors rises because a person entered, it is estimated that a person is located between any two temperature sensors as mentioned above. Therefore, with respect to the peak detection target sensor group selected by the detection target selection means, the slope calculation means calculates the slopes of the two temperature change lines from the detected temperatures of the two temperature sensors located at both ends of the sensor group. The position detecting means detects an intersection point obtained by extending two straight lines as a human position. This makes it possible to accurately detect the position of a person in the room by interpolating between the two temperature sensors by calculation without increasing the number of temperature sensors to be used and reducing the arrangement interval between them, resulting in an increase in cost. Can be suppressed.
そして、有意温度差検出手段は、人位置検出手段により検出された人の位置に仮想温度センサが位置すると仮想し、温度変化直線の交点で与えられる温度の値を対応する仮想温度センサにより検出された温度と仮想して、その仮想温度センサについても有意温度差データを検出すると、人検知グループ管理手段は、仮想温度センサについても温度センサと同様に扱い、人検知グループの登録及び削除を行う。したがって、実際の温度センサの数よりも高い分解能で、人が存在する位置を特定することが可能となる。よって、温度センサが部屋のサイズに対して少ない数で配置されている場合で、残留している人が室内のどこに存在していても、退出した人（有意温度差データの符号；負の発生に対応）と残留している人（有意温度差が検出されない状態に対応）とを混同することが無い。 The significant temperature difference detection means is assumed to be located when the virtual temperature sensor is located at the position of the person detected by the person position detection means, and the temperature value given at the intersection of the temperature change straight lines is detected by the corresponding virtual temperature sensor. temperature and with virtual detects a significant temperature difference data is also about the virtual temperature sensor, the human detecting group management unit, also treated similarly to the temperature sensor for a virtual temperature sensor, for registering and deleting human detecting group . Therefore, it is possible to specify a position where a person exists with a resolution higher than the actual number of temperature sensors. Therefore, in the case where the temperature sensors are arranged in a small number with respect to the size of the room, the person who has left (the sign of significant temperature difference data; negative occurrence) And a remaining person (corresponding to a state in which no significant temperature difference is detected) is not confused.
請求項２記載の空調制御装置によれば、傾き計算手段は、ピーク検出対象センサ群に属する温度センサが２つである場合は、それら２つの温度センサのそれぞれ１つ外側に位置する（つまり、ピーク検出対象センサ群に属さない）温度センサを選択し、それら２組について温度変化の傾きを計算する。すなわち、上記の場合もやはり２つの温度センサの間に人が位置していると推定されるので、このケースでは例外的に、ピーク検出対象センサ群の両端からそれぞれ１つ外側に位置する温度センサを選択して２つの温度変化直線の傾きを計算する。これにより、人位置検出手段は、請求項１と同様にして室内における人の位置を精度良く検出できる。
According to the air conditioning control device according to
請求項３記載の空調制御装置によれば、ピーク検出対象センサ群に属する温度センサが２つである場合で、且つそれら２つの温度センサの何れか一方に１つ外側に位置する温度センサが存在しない場合、傾き計算手段は温度変化の傾きを計算せず、人位置検出手段は、２つの温度センサのうち検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出する。すなわち、複数の温度センサが温度を監視している空間の両端側に人が位置していると、ピーク検出対象センサ群に属する２つの温度センサの何れか一方には、１つ外側に位置する温度センサが存在しない場合が発生し得る。そのようなケースについては、検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出すれば良い。
According to the air conditioning control device according to
（第１実施例）
以下、第１実施例について図１ないし図６を参照して説明する。図２は、空調システムのブロック図であり、図１は室内における温度センサの配置状態を示すものである。空調システム１において、制御部（空調制御装置，有意温度差検出手段，人検知グループ管理手段）２には、センサユニット３、空調機（エアコンディショナ）４、外気温センサ５が接続されている。制御部２は、例えばマイクロコンピュータにより構成され、空調機４に内蔵されて空調機４の制御を行うものでも良いし、或いは空調機４の外部に存在して、後述する人検知処理を行った結果だけを空調機４に出力するものでも良い。
(First embodiment)
The first embodiment will be described below with reference to FIGS. FIG. 2 is a block diagram of an air conditioning system, and FIG. 1 shows an arrangement state of temperature sensors in a room. In the
センサユニット３は、図１に示すように、室内の一つの壁面において、水平方向に列状に並べて配置される８つの赤外線センサ（温度センサ）３（１）〜３（８）で構成されている。これらの赤外線センサ３（１）〜３（８）は、室内において人が存在する場合に、人体が発生する赤外線を検出するため、床面からの高さ数１０ｃｍ程度の位置（例えば４０ｃｍ）に等間隔で配置されている。すなわち、センサユニット３は、人の位置を検出するために配置されるものであるから、例えば床面からの高さが２ｍを超えるような位置に配置することは想定していない。そして、各赤外線センサ３（１）〜３（８）が検出したセンサ信号は、制御部２に与えられる。
As shown in FIG. 1, the
外気温センサ５は、外気の温度を検出し、制御部２にセンサ信号を与える。空調機４は、図示しない室外機との間で熱交換を行い、温風又は冷風を室内に送風したり、除湿を行うようにする。その場合、制御部２が人の位置を検出した結果出力する検出信号に応じて、送風方向を制御する。また、暖房／冷房の切り替えは、外気温センサ５が検出した外気温度に基づいて行う。
The outside
次に、本実施例の作用について図３ないし図６を参照して説明する。図３は、制御部２が行う人検知グループ管理処理を示すフローチャートである。そして、図４ないし図６は、各赤外線センサ３（１）〜３（８）が検出する温度変化に応じて、人検知グループの登録，削除を行う様々なパターンを示している。
図４ないし図６に示すように、各赤外線センサ３（１）〜３（８）がそれぞれ検出対象とする空間領域を、夫々エレメントＥ（１）〜Ｅ（８）と称す。制御部２は、先ず各エレメントＥ（１）〜Ｅ（８）の温度をサンプリングすると（ステップＳ１）、各サンプリング結果について、今回サンプリングした温度Ｔnと、前回サンプリングした温度Ｔn-1との温度差ΔＴを求める（ステップＳ２）。尚、温度のサンプリング間隔は例えば１秒程度とする。
Next, the operation of this embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 3 is a flowchart showing human detection group management processing performed by the
As shown in FIGS. 4 to 6, the spatial regions that are detected by the infrared sensors 3 (1) to 3 (8) are referred to as elements E (1) to E (8), respectively. The
ここで、ステップＳ２で求めた温度差ΔＴについては、その値が所定値以上となったものだけを、以降のステップＳ３〜Ｓ５の評価対象とする。すなわち、部屋内における人の有無を検出することが目的であるから、例えば全館空調の設定温度が２７℃であり、人の体温を３５℃と想定すれば、温度差ΔＴ＞８［℃］となったもの（有意温度差データ）について、温度差ΔＴの符号が正，負の何れになったかを評価する。 Here, about the temperature difference (DELTA) T calculated | required by step S2, only the thing from which the value became more than predetermined value is made into the evaluation object of subsequent step S3-S5. That is, since the purpose is to detect the presence or absence of a person in the room, for example, assuming that the setting temperature of the entire building air conditioning is 27 ° C. and the human body temperature is 35 ° C., the temperature difference ΔT> 8 [° C.] It is evaluated whether the sign of the temperature difference ΔT is positive or negative with respect to the result (significant temperature difference data).
そして、ステップＳ３では条件（１）として、隣り合う２つのエレメントについて、一方の符号が正で、他方の符号が負となったペアが存在するか否かを判断する。そのようなペアが存在する場合は（ＹＥＳ）図４に示すケースに対応する。図４では、エレメントＥ３の温度差ΔＴの符号が正で、エレメントＥ４の温度差ΔＴの符号が負になっている。この場合、符号が正のエレメントＥ３に、人が存在することが検知されたグループである人検知グループを、既に登録されているか否かに関わらず登録し、符号が負のエレメントＥ４から人検知グループを、既に登録されていれば削除する（ステップＳ６）。すなわち、この場合、元々エレメントＥ４の位置に存在した人がエレメントＥ３の位置に移動したことが推定される。 In step S3, as condition (1), for two adjacent elements, it is determined whether there is a pair in which one sign is positive and the other sign is negative. When such a pair exists (YES), it corresponds to the case shown in FIG. In FIG. 4, the sign of the temperature difference ΔT of the element E3 is positive, and the sign of the temperature difference ΔT of the element E4 is negative. In this case, a person detection group that is a group in which the presence of a person is detected is registered in the element E3 having a positive sign regardless of whether or not the person detection group has already been registered, and the person detection is performed from the element E4 having a negative sign. If the group has already been registered, it is deleted (step S6). That is, in this case, it is estimated that the person originally present at the position of the element E4 has moved to the position of the element E3.
ステップＳ３で「ＮＯ」と判断した場合，又はステップＳ６の実行後はステップＳ４に移行する。ここでは、上記の条件（１）が成立したものを除いて、温度差ΔＴの符号が正になったエレメントが孤立的に存在するか否かを判断する。そのようなエレメントが存在する場合は（ＹＥＳ）図５（ａ）に示すケースに対応する。図５（ａ）では、エレメントＥ１の温度差ΔＴの符号が正になったことで、エレメントＥ１に人検知グループを新規に登録する（ステップＳ７）。すなわちこの場合、エレメントＥ１の近傍にドアが位置しており、新たにエレメントＥ１の位置に人が進入したこと、つまり無人だった部屋に人が新たに入室したことが推定される。
但し、本実施例では、登録されている人検知グループの種類まで判別することまでは目的としていないので、ここでは、エレメントＥ１に既に人検知グループが登録されている場合であっても、部屋に人が新たに入室したことを以って人検知グループを新規に登録（更新）する。
If “NO” is determined in the step S3, or after the execution of the step S6, the process proceeds to the step S4. Here, it is determined whether or not there is an element in which the sign of the temperature difference ΔT is positive except for the case where the above condition (1) is satisfied. If such an element exists (YES), this corresponds to the case shown in FIG. In FIG. 5A, since the sign of the temperature difference ΔT of the element E1 becomes positive, a person detection group is newly registered in the element E1 (step S7). That is, in this case, it is estimated that a door is located in the vicinity of the element E1, and that a person has newly entered the position of the element E1, that is, that a person has newly entered a room that was unattended.
However, in this embodiment, the purpose is not to determine the type of the registered human detection group, so here, even if the human detection group is already registered in the element E1, it is not in the room. A person detection group is newly registered (updated) when a person newly enters the room.
ステップＳ４で「ＮＯ」と判断した場合，又はステップＳ７の実行後はステップＳ５に移行する。ここでは、上記の条件（１）が成立したものを除いて、温度差ΔＴの符号が負になったエレメントが孤立的に存在するか否かを判断する。そのようなエレメントが存在する場合は（ＹＥＳ）図５（ｂ）に示すケースに対応する。図５（ｂ）では、エレメントＥ１の温度差ΔＴの符号が負になったことで、エレメントＥ１から人検知グループを削除する（ステップＳ８）。すなわちこの場合、エレメントＥ１の位置から人が移動したこと、つまり人が部屋から退出したことが推定される。 If “NO” is determined in the step S4, or after the execution of the step S7, the process proceeds to the step S5. Here, it is determined whether or not there is an element in which the sign of the temperature difference ΔT is negative except for the case where the above condition (1) is satisfied. If such an element exists (YES), this corresponds to the case shown in FIG. In FIG. 5B, the human detection group is deleted from the element E1 because the sign of the temperature difference ΔT of the element E1 has become negative (step S8). That is, in this case, it is estimated that the person has moved from the position of the element E1, that is, that the person has left the room.
また、図５（ａ）の状態から、図５（ｃ）に示すように人が隣のエレメントＥ２に移動すれば、ステップＳ３で「ＹＥＳ」と判断され、ステップ６においてエレメントＥ１からの人検知グループの削除と、エレメントＥ２について人検知グループの登録とが行われ、図４と同様になる。更に、図６（ａ）に示すように、エレメントＥ７に人検知グループが登録されている状態から、図６（ｂ）に示すように、エレメントＥ７の符号が負になると共に、その両隣のエレメントＥ６，Ｅ８の符号が何れも正になったとする。この場合もステップＳ３で「ＹＥＳ」と判断され、ステップ６においてエレメントＥ７からの人検知グループの削除と、エレメントＥ６，Ｅ８について人検知グループの登録とが行われる。 If the person moves from the state of FIG. 5A to the adjacent element E2 as shown in FIG. 5C, “YES” is determined in step S3, and the person detection from the element E1 in step 6 The deletion of the group and the registration of the human detection group for the element E2 are performed, which is the same as in FIG. Further, as shown in FIG. 6 (a), from the state in which the human detection group is registered in the element E7, the sign of the element E7 becomes negative as shown in FIG. Assume that the signs of E6 and E8 are both positive. Also in this case, “YES” is determined in the step S3, and the human detection group is deleted from the element E7 in step 6 and the human detection group is registered for the elements E6 and E8.
図６のケースでは、当初はエレメントＥ７に人が例えば二人存在しており、そのうち一人がエレメントＥ６に移動し、他の一人がエレメントＥ８に移動したことが推定される。つまり、エレメントＥ７に存在した人の一群が、エレメントＥ６，Ｅ８に***して移動したことを意味する。
以上のようにして人検知グループの登録，削除が行われると、その情報が制御部２から空調機４に送信される。そして、空調機４は与えられた情報に基づいて、例えば人検知グループが全く登録されていない部屋については、設定温度を２７℃よりも若干上昇させるように制御する。また、その状態から、上記の部屋に人検知グループが新たに登録されると、設定温度を再び２７℃に戻す。
In the case of FIG. 6, it is presumed that initially there are two people in element E7, for example, one of them has moved to element E6 and the other has moved to element E8. In other words, it means that a group of people present in element E7 has split and moved to elements E6 and E8.
When the registration / deletion of the human detection group is performed as described above, the information is transmitted from the
以上のように本実施例によれば、制御部２は、室内の空間を列状に分割した各領域；エレメントＥ１〜Ｅ８の温度を検出するように配置されている複数の赤外線センサ３により検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各赤外線センサ３について前回測定された温度データＴn-1と今回測定された温度データＴnとの差ΔＴを求め、その差ΔＴの絶対値が所定値以上となったものを有意温度差データとして検出する。そして、有意温度差データの符号が正である赤外線センサ３に対応する位置に人検知グループを登録し、有意温度差データの符号が負である赤外線センサ３については、当該赤外線センサ３に対応する位置に登録されている人検知グループを削除するようにした。
As described above, according to the present embodiment, the
したがって、従来より温度制御のために用いている赤外線センサ３を利用して、人の有無を各赤外線センサ３に対応する位置毎に検出することができる。そして、例えば部屋の向きにより窓から太陽光が差し込むような場合に、その太陽光により部屋の一部の温度が上昇しても、そのような温度上昇による温度差は有意なレベルとして捉えないので、人の存在によるものと誤検出することが無く、人の有無を正確に把握することができる。
Therefore, the presence or absence of a person can be detected for each position corresponding to each
（第２実施例）
図７ないし図１３は第２実施例であり、第１実施例と同一部分には同一符号を付して説明を省略し、以下異なる部分について説明する。室内に配置する赤外線センサ３の数が限られている場合は、それらがある程度の間隔を以って配置されることになり、人が２つの赤外線センサ３の間に位置していることも想定されるため、その状態も把握できることが望ましい。そこで、第２実施例では、制御部２が、赤外線センサ３（１）〜３（８）が配置されている間隔の分解能を超えて、人の位置をより詳細に検出する処理を行う。図７は、その人位置検出処理を示すフローチャートである。そして、図８ないし図１０は、各赤外線センサ３（１）〜３（８）が検出する温度変化に応じて、人の位置が検出される様々なパターンを示している。
(Second embodiment)
7 to 13 show a second embodiment. The same parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted. Hereinafter, different parts will be described. When the number of
制御部２は、先ず各エレメントＥ（１）〜Ｅ（８）の温度をサンプリングすると（ステップＳ１１）、各サンプリング結果について、今回サンプリングした温度と、定常温度との差が誤差範囲を超えたか否かを判断する（ステップＳ１２）。そして、誤差範囲を超えていなければ（ＮＯ）ステップＳ１１に戻り温度のサンプリングを継続する。
ステップＳ１２における「定常温度」とは、制御部２が各エレメントＥ（１）〜Ｅ（８）のそれぞれについて、例えば過去の１０分間に亘ってサンプリングした温度（例えば、今回のサンプリング温度がＴ（ｎ）であるとすると、Ｔ（ｎ−１）〜Ｔ（ｎ−ｘ）に亘る温度）の移動平均値として計算している温度である（図８（ｂ）参照）。
When the
The “steady temperature” in step S12 means that the
そして、ステップＳ１２において、今回サンプリングした温度が、定常温度から誤差範囲として設定した温度（例えば０．１度）を超えて上昇したエレメントが１つ以上あれば「ＹＥＳ」と判断して、そのエレメントを「ピーク検出対象エレメント（２つ以上の場合はピーク検出対象センサ群に相当）」として確定する（ステップＳ１３；検出対象選択手段）。すなわち、室内に人が入ると、赤外線センサ３により検出される温度が急上昇するため、ステップＳ１２で「ＹＥＳ」と判断した場合は、人が入室したものと推定できる。また、図８ないし図１０では、誤差範囲を超えて上昇したエレメント；赤外線センサ３の温度を「異常値」と称している。
In step S12, if there is at least one element whose temperature sampled this time has exceeded the temperature set as the error range (for example, 0.1 degree) from the steady temperature, it is determined as “YES”, and the element Is determined as “a peak detection target element (corresponding to a peak detection target sensor group in the case of two or more)” (step S13; detection target selection means). That is, when a person enters the room, the temperature detected by the
続くステップＳ１４〜Ｓ１６では、ピーク検出対象エレメントの点数を判断する。ピーク検出対象エレメントの点数が１点であれば（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、そのエレメントの位置を人の位置として決定する（ステップＳ２３）。ここでのエレメントの位置は、エレメントの中心であり、当該エレメントに対応する赤外線センサ３の位置に相当する。そして、「人の位置」は、赤外線センサ３（１）〜３（８）の配列に沿う、図１に示す部屋正面の左右方向における直線上の位置である。また、ピーク検出対象エレメントの点数が２点であれば（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、更にその２点がエレメントＥ１，Ｅ２か、又はエレメントＥ７，Ｅ８か否かを判断する（ステップＳ２４）。ここで、２点がこれらの組み合わせの何れかであれば（ＹＥＳ）、その組み合わせの２点のうち、検出温度が高い方のエレメントの位置を人の位置として決定する（ステップＳ２１）。また、ピーク検出対象エレメントの点数が３点であれば（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、それら３点のうち、中央にあるエレメントの位置を人の位置として決定する（ステップＳ２０）。
In subsequent steps S14 to S16, the score of the peak detection target element is determined. If the number of the peak detection target element is one (step S14: YES), the position of the element is determined as the position of the person (step S23). The position of the element here is the center of the element and corresponds to the position of the
ここで、図８乃至図１０を参照する。図８（ｂ）は、上述したように、各エレメントＥ１〜Ｅ８の温度が定常温度にある状態を示している。尚、図中左が北側，図中右が南側であることから、太陽光の影響によりエレメント（１）側の温度が若干低めに、エレメント（８）側の温度が若干高めになっている。 Reference is now made to FIGS. FIG. 8B shows a state where the temperatures of the elements E1 to E8 are at a steady temperature as described above. Since the left side in the figure is the north side and the right side in the figure is the south side, the temperature on the element (1) side is slightly lower due to the influence of sunlight, and the temperature on the element (8) side is slightly higher.
図８（ｃ）はピーク検出対象エレメントの点数が１点の場合（ステップＳ２３）を示している。また、図９（ａ）はピーク検出対象エレメントがＥ１，Ｅ２の２点である場合，図９（ｂ）はピーク検出対象エレメントがＥ７，Ｅ８の２点である場合（ステップＳ２１）あり、人が室内の端の方に位置している状態に対応する。図１０（ａ）はピーク検出対象エレメントの点数が３点の場合（ステップＳ２０）に対応する。これらのように、人がエレメントＥ１〜Ｅ８のどの辺りに位置しているかによって、ピーク検出対象エレメントの点数が変化する。
そして、図８（ｃ），図９（ａ）（ｂ），図１０（ａ）に示すように、ピーク検出対象エレメントが１点〜３点の場合について人の位置を決定する手法だけに限定すると、これらは従来より行われているものである。
FIG. 8C shows a case where the peak detection target element has one point (step S23). 9A shows the case where the peak detection target elements are two points E1 and E2, and FIG. 9B shows the case where the peak detection target element is two points E7 and E8 (step S21). Corresponds to the state of being located toward the edge of the room. FIG. 10A corresponds to the case where the number of peak detection target elements is 3 (step S20). As described above, the point of the peak detection target element changes depending on where the person is located in the elements E1 to E8.
Then, as shown in FIGS. 8 (c), 9 (a), 9 (b), and 10 (a), the method is limited to a method for determining the position of a person when the peak detection target element is 1 to 3 points. Then, these have been performed conventionally.
再び図７を参照する。ピーク検出対象エレメントの点数が４点以上となった場合は、ステップＳ１６で「ＮＯ」と判断してステップＳ１７に移行する。この場合にステップＳ１７及びＳ１８で行う処理を図１０（ｂ），（ｃ）に示しており、（ｂ）は４点の場合、（ｃ）は５点の場合である。図１０（ｂ）に示すように、上記４点がエレメントＥ４〜Ｅ７であったとする。この時、これら４点のうち、両端にあるＥ４，Ｅ７と夫々の１つ内側にあるＥ５，Ｅ６との組について、ステップＳ１１でサンプリングした温度の変化傾きＡ，Ｂを計算する（ステップＳ１７；傾き計算手段）。すなわち、Ｅ４，Ｅ５間の温度変化傾きがＡとなり、Ｅ７，Ｅ６間の温度変化傾きがＢとなる。 Refer to FIG. 7 again. If the score of the peak detection target element is 4 or more, “NO” is determined in the step S16, and the process proceeds to the step S17. The processing performed in steps S17 and S18 in this case is shown in FIGS. 10B and 10C, where FIG. 10B shows the case of 4 points and FIG. 10C shows the case of 5 points. As shown in FIG. 10B, it is assumed that the four points are elements E4 to E7. At this time, of these four points, the temperature change gradients A and B sampled in step S11 are calculated for a set of E4 and E7 at both ends and E5 and E6 inside one of them (step S17; Slope calculation means). That is, the temperature change slope between E4 and E5 is A, and the temperature change slope between E7 and E6 is B.
そして、夫々の傾きを有する直線（温度変化直線）ＬＡ，ＬＢを延長した場合に、Ｅ５，Ｅ６間でそれらが交差する点Ｃを計算する（ステップＳ１８）。そして、計算した交点Ｃを、エレメントＥ１〜Ｅ８，若しくは赤外線センサ３（１）〜３（８）が並ぶ軸上に下ろした位置を人の位置として決定する（ステップＳ１９；人位置検出手段）。 Then, when straight lines (temperature change straight lines) LA and LB having respective inclinations are extended, a point C at which they intersect between E5 and E6 is calculated (step S18). Then, the position where the calculated intersection C is lowered on the axis where the elements E1 to E8 or the infrared sensors 3 (1) to 3 (8) are arranged is determined as the position of the person (step S19; person position detecting means).
すなわち、図１０（ａ）に示すピーク検出対象エレメントの点数が３点（Ｅ５，Ｅ６，Ｅ７）の場合は、それらの中央となるエレメントＥ６について赤外線センサ３が検出した温度が最も上昇するため、人の位置は容易に決定できるが、ピーク検出対象エレメントの点数が４点の場合は、中央よりの２つのエレメントＥ５，Ｅ６の間に検出温度のピークがあることが予想される。そこで、ステップＳ１７〜Ｓ１９のように、エレメントＥ４及びＥ５，Ｅ７及びＥ６の各組について温度変化の傾きを求め、温度変化直線ＬＡ，ＬＢを延長した交点Ｃに基づき人の位置を決定すれば、エレメントＥ５，Ｅ６の間を補間して決定することができる。
That is, when the number of peak detection target elements shown in FIG. 10 (a) is 3 (E5, E6, E7), the temperature detected by the
図１０（ｃ）に示す５点の場合も同様に決定できる。ピーク検出対象エレメントがＥ３〜Ｅ７であれば、両端にあるＥ３，Ｅ７と夫々の１つ内側にあるＥ４，Ｅ６との組について、ステップＳ１でサンプリングした温度の変化傾きＡ，Ｂを計算し、夫々の傾きを有する温度変化直線ＬＡ，ＬＢを延長した場合に、Ｅ４，Ｅ６間でそれらが交差する点Ｃを軸上で計算し、その軸上の交点Ｃの位置を人の位置とする。 The case of 5 points shown in FIG. If the peak detection target element is E3 to E7, the temperature change gradients A and B sampled in step S1 are calculated for the pair of E3 and E7 at both ends and E4 and E6 inside each one, When the temperature change straight lines LA and LB having respective inclinations are extended, a point C at which they intersect between E4 and E6 is calculated on the axis, and the position of the intersection C on the axis is set as the position of the person.
また、図９（ｃ）は、ピーク検出対象エレメントが２点であり、ステップＳ２４で「ＮＯ」と判断するケースである。この場合、上記２点はＥ６，Ｅ７となっているが、夫々の１つ外側に位置するエレメントＥ５，Ｅ８を選択し、温度の変化傾きＡ，Ｂを計算する。すなわち、Ｅ５，Ｅ６間の温度変化傾きがＡとなり、Ｅ８，Ｅ７間の温度変化傾きがＢとなる。そして、夫々の温度変化直線ＬＡ，ＬＢを延長した場合に、Ｅ６，Ｅ７間でそれらが交差する点Ｃを計算すると（ステップＳ２５；傾き計算手段）、計算した交点Ｃを軸上に下ろした位置を人の位置として決定する（ステップＳ２２；人位置検出手段）。 FIG. 9C shows a case where there are two peak detection target elements and “NO” is determined in step S24. In this case, although the above two points are E6 and E7, the elements E5 and E8 located outside one of them are selected, and the temperature change gradients A and B are calculated. That is, the temperature change slope between E5 and E6 is A, and the temperature change slope between E8 and E7 is B. When the temperature change straight lines LA and LB are extended and the point C where E6 and E7 intersect is calculated (step S25; inclination calculation means), the calculated intersection C is lowered on the axis. Is determined as the position of the person (step S22; person position detecting means).
次に図１１は、第１実施例における人検知グループ管理処理と、図７に示す人位置検出処理とを統合して処理を行うためのフローチャートである。すなわち、ステップＳ３１が図７に示す人位置検出処理（人位置決定フロー）であり、ステップＳ３３が図１に示す人検知グループ管理処理（人有無検出フロー）である。そして、ステップＳ３２が、双方の処理を繋げるためのインターフェイスとなる処理部分（人位置→エレメント変換フロー）であり、その処理内容を図１２及び図１３に示す。 Next, FIG. 11 is a flowchart for performing processing by integrating the human detection group management processing in the first embodiment and the human position detection processing shown in FIG. That is, step S31 is the person position detection process (person position determination flow) shown in FIG. 7, and step S33 is the person detection group management process (person presence / absence detection flow) shown in FIG. Step S32 is a processing part (person position → element conversion flow) that becomes an interface for connecting both processes, and the processing contents are shown in FIGS.
説明を簡単にするため、図１２に示すように、２つのエレメントＥ１，Ｅ２の間の位置をｎ等分した場合に、それぞれ等分された位置に、仮想赤外線センサに対応する仮想エレメントＥ１−１，Ｅ１−２，…，Ｅ１−ｎが存在していると仮想する。そして、ステップＳ３１で決定された人の座標位置ｈが、エレメントＥ１，Ｅ２の間であった場合を例として、図１３の処理を説明する。先ず、ポインタｅ０にエレメントＥ１の（１次元）座標位置を代入し、ポインタｅ１にエレメントＥ１−１の座標位置を代入すると（ステップＳ４１）、人の座標位置ｈがポインタｅ０，ｅ１の座標位置の間にあるか否かを判断する（ステップＳ４２）。上記座標位置の間にない場合は（ＮＯ）、ポインタｅ０にポインタｅ１の座標位置を代入し、ポインタｅ１に現在のｅ１の次のエレメント（Ｅ１−２）の座標位置を代入して（ステップＳ４３）ステップＳ４２に戻る。 In order to simplify the explanation, as shown in FIG. 12, when the position between the two elements E1 and E2 is equally divided into n, virtual elements E1- corresponding to the virtual infrared sensor are equally divided. 1, E1-2,..., E1-n are assumed to exist. The process of FIG. 13 will be described by taking as an example the case where the coordinate position h of the person determined in step S31 is between the elements E1 and E2. First, when the (one-dimensional) coordinate position of the element E1 is substituted for the pointer e0 and the coordinate position of the element E1-1 is substituted for the pointer e1 (step S41), the human coordinate position h becomes the coordinate position of the pointers e0 and e1. It is determined whether or not it is in between (step S42). If not (NO), the coordinate position of the pointer e1 is substituted for the pointer e0, and the coordinate position of the element (E1-2) next to the current e1 is substituted for the pointer e1 (step S43). ) Return to step S42.
一方、ステップＳ４２で、人の座標位置ｈがポインタｅ０，ｅ１の座標位置の間にある場合は（ＹＥＳ）、人の座標位置ｈがポインタｅ０とｅ１とでは、ポインタｅ０の座標位置に近いか否かを判断する（ステップＳ４４）。ここで、人の座標位置ｈがポインタｅ０の座標位置に近い場合は（ＹＥＳ）ポインタｅ０の座標位置を人が検出された仮想エレメントとし（ステップＳ４５）、人の位置ｈがポインタｅ１の座標位置に近い場合は（ＮＯ）ポインタｅ１の座標位置を人が検出された仮想エレメントとする（ステップＳ４６）。
図１２では、人の座標位置ｈが仮想エレメントＥ１−２，Ｅ１−３の間にあり、仮想エレメントＥ１−２，Ｅ１−３の方に近いので、仮想エレメントＥ１−３の座標位置を人が検出された仮想エレメントとしている（Ａ／Ｄ変換における量子化と同様のイメージである）。
On the other hand, if the human coordinate position h is between the coordinate positions of the pointers e0 and e1 in step S42 (YES), whether the human coordinate position h is close to the coordinate position of the pointer e0 between the pointers e0 and e1. It is determined whether or not (step S44). If the coordinate position h of the person is close to the coordinate position of the pointer e0 (YES), the coordinate position of the pointer e0 is set as a virtual element in which the person is detected (step S45), and the person position h is the coordinate position of the pointer e1. If it is close to (NO), the coordinate position of the pointer e1 is set as a virtual element in which a person is detected (step S46).
In FIG. 12, the coordinate position h of the person is between the virtual elements E1-2 and E1-3 and is closer to the virtual elements E1-2 and E1-3. The detected virtual element is used (an image similar to the quantization in A / D conversion).
以上のようにして人が存在する座標位置としての仮想エレメントが決定すると、その位置についてステップＳ３３で人検知グループ管理処理が行われる。またその場合、仮想エレメントにおいて検出される仮想温度は、例えば図１０（ｂ）に示すように、温度変化直線ＬＡ，ＬＢを延長した場合にそれらが交差する点Ｃに相当する温度を用いる。その仮想温度を用いて、第１実施例と同様に人検知グループを管理する。 When the virtual element as the coordinate position where the person exists is determined as described above, the human detection group management process is performed in step S33 for the position. In this case, as the virtual temperature detected in the virtual element, for example, as shown in FIG. 10B, a temperature corresponding to a point C where the temperature change straight lines LA and LB intersect is used. Using the virtual temperature, the human detection group is managed as in the first embodiment.
以上のように第２実施例によれば、制御部２は、赤外線センサ３（１）〜３（８）の内で、何れか４つ以上の赤外線センサ３の検出温度がそれぞれの定常温度から誤差範囲を超えて上昇したことを検出すると、それらの赤外線センサ３をピーク検出対象センサ群として選択する。そして、ピーク検出対象センサ群の配列上で、当該配列の両端に位置する赤外線センサ３とそれぞれの１つ内側に位置する赤外線センサ３との２組について、それぞれの検出温度が２つの赤外線センサ３の間隔に対して示す傾きを計算すると、計算された２つの温度変化の傾きに従う温度変化直線を延長して、それらの直線が前記配列上で交差した位置を人の位置として検出する。
As described above, according to the second embodiment, the
すなわち、人が入室したことで４つ以上の赤外線センサ３の検出温度が上昇した場合は、何れか２つの赤外線センサ３の間に人が位置していると推定されるので、ピーク検出対象センサ群について、当該センサ群の両端に位置する各２つの赤外線センサ３の検出温度から２つの温度変化直線の傾きを計算し、２つの直線を延長した交点を人の位置として検出すれば、使用する赤外線センサ３の数を増やしてそれらの配置間隔を狭めずとも、２つの赤外線センサの間を補間して、室内における人の位置を精度良く検出することが可能となり、コストの上昇を抑制できる。
That is, if the detection temperature of four or more
そして、制御部２は、上記のようにして検出された人の位置に仮想赤外線センサが位置すると仮想し、温度変化直線の交点で与えられる温度の値を対応する仮想赤外線センサにより検出された温度と仮想して、その仮想赤外線センサについても有意温度差データを検出すると、仮想赤外線センサに対応する仮想エレメントついても第１実施例の赤外線センサ３と同様に扱い、人検知グループの登録及び削除を行うようにした。したがって、実際の赤外線センサ３の数よりも高い分解能で、人が存在する位置を特定することが可能となり、赤外線センサ３が部屋のサイズに対して少ない数で配置されている場合で、残留している人が室内のどこに存在していても、退出した人（温度差ΔＴの符号；負の発生に対応）と残留している人（有意温度差が検出されない状態に対応）とを混同することが無い。
The
また、制御部２は、ピーク検出対象センサ群に属する赤外線センサ３が２つである場合は、それら２つの赤外線センサ３のそれぞれ１つ外側に位置する（つまり、ピーク検出対象センサ群に属さない）赤外線センサ３を選択し、それら２組について温度変化の傾きを計算するので、このケースでは例外的に、ピーク検出対象センサ群の両端からそれぞれ１つ外側に位置する赤外線センサ３を選択して２つの温度変化直線の傾きを計算する。これにより、上記と同様にして室内における人の位置を精度良く検出できる。
In addition, when there are two
更に、制御部２は、ピーク検出対象センサ群に属する赤外線センサ３が２つである場合で、且つそれら２つの赤外線センサ３の何れか一方に１つ外側に位置する赤外線センサ３が存在しない場合は温度変化の傾きを計算せず、２つの赤外線センサ３のうち検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出する。すなわち、温度を監視している空間の両端側に人が位置していると、ピーク検出対象センサ群に属する２つの赤外線センサ３の何れか一方には、１つ外側に位置する赤外線センサ３が存在しない場合が発生し得るので、そのようなケースでは、検出温度が高い方の赤外線センサ３の位置を人の位置として検出すれば良い。
Further, the
尚、上記実施例では、例えば全館空調のように、館内における各室の温度が基本的に冷房時であれば２８℃程度，暖房時であればより低い２０℃程度といったように、人間の体温よりも十分に低い温度に維持されている状態を前提としている。したがって、例えば外気温度が４０℃近くに上昇している場合でも、人が入室した場合の温度上昇を赤外線センサで検出できるようになっている。 In the above embodiment, for example, as in the whole building air conditioning, the temperature of each room in the hall is basically about 28 ° C. when cooling and about 20 ° C. lower when heating. It is assumed that the temperature is maintained at a sufficiently lower temperature. Therefore, for example, even when the outside air temperature rises close to 40 ° C., the infrared sensor can detect a temperature rise when a person enters the room.
本発明は上記し、又は図面に記載した実施例にのみ限定されるものではなく、以下のような変形又は拡張が可能である。
温度センサの数は、７個以下，若しくは９個以上であっても良い。
また、温度センサは赤外線センサに限らない。
温度のサンプリング間隔は１秒に限らず、個別の設計に応じて適宜変更して良い。また、定常温度を求めるための移動平均期間についても同様である。
有意温度差についても、８℃に設定する必要はなく、適宜変更して良い。
部屋のドアは、必ずしも温度センサ配列の両端側ではなく中央側に位置することもあるので、例えばエレメントＥ５に対応する有意温度差ΔＴの符号だけが孤立的に正を示す場合がある（図６（ａ）と同様のイメージ）。したがって、そのようなケースで人検知グループを新規に登録しても良い。
The present invention is not limited to the embodiments described above or shown in the drawings, and the following modifications or expansions are possible.
The number of temperature sensors may be 7 or less, or 9 or more.
The temperature sensor is not limited to an infrared sensor.
The temperature sampling interval is not limited to 1 second, and may be changed as appropriate according to the individual design. The same applies to the moving average period for obtaining the steady temperature.
The significant temperature difference need not be set to 8 ° C., and may be changed as appropriate.
Since the door of the room is not necessarily located at both ends of the temperature sensor array but at the center side, for example, only the sign of the significant temperature difference ΔT corresponding to the element E5 may be positively isolated (FIG. 6). Image similar to (a)). Therefore, a person detection group may be newly registered in such a case.
「誤差範囲」とする温度についても、適宜変更して設定すれば良い。 The temperature set as the “error range” may be changed and set as appropriate.
図面中、２は制御部（空調制御装置，有意温度差検出手段，人検知グループ管理手段，検出対象選択手段，傾き計算手段，人位置検出手段）、３（１）〜３（８）は赤外線センサ（温度センサ）、４は空調機（空調機器）を示す。 In the drawing, 2 is a control unit (air conditioning control device, significant temperature difference detection means, human detection group management means, detection target selection means, inclination calculation means, human position detection means), and 3 (1) to 3 (8) are infrared rays. Sensors (temperature sensors) and 4 indicate air conditioners (air conditioners).
Claims (6)
前記複数の温度センサは、前記室内の空間を列状に分割した夫々の領域について温度を検出するように配置されており、
前記複数の温度センサによって検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて前回測定された温度データと今回測定された温度データとの差を求め、その差の絶対値が所定値以上となったものを有意温度差データとして検出する有意温度差検出手段と、
前記有意温度差データの符号が正である温度センサの位置に人検知グループを登録し、前記有意温度差データの符号が負である温度センサについては、当該温度センサの位置に登録されている人検知グループを削除する人検知グループ管理手段と、
前記複数の温度センサによって検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて過去の所定時間に亘る範囲の平均として得られるそれぞれの定常温度から、何れか４つ以上の温度センサによる検出温度が誤差範囲を超えて上昇したことを検出すると、それら４つ以上の温度センサをピーク検出対象センサ群として選択する検出対象選択手段と、
前記ピーク検出対象センサ群の配列上で、当該配列の両端に位置する温度センサと、それぞれの１つ内側に位置する温度センサとの２組について、それぞれの検出温度が２つの温度センサの間隔に対して示す傾きを計算する傾き計算手段と、
この傾き計算手段により計算された２つの温度変化の傾きに従う温度変化直線を延長して、それらの直線が前記配列上で交差した位置を人の位置として検出する人位置検出手段とを備え、
前記有意温度差検出手段は、前記人位置検出手段により検出された人の位置に仮想温度センサが位置すると仮想し、また、前記温度変化直線の交点で与えられる温度の値を対応する仮想温度センサにより検出された温度と仮想することで前記仮想温度センサについても有意温度差データを検出し、
前記人検知グループ管理手段は、前記仮想温度センサについても前記温度センサと同様に扱い、前記人検知グループの登録及び削除を行うことを特徴とする空調制御装置。 In an air conditioning control device that detects the position of a person in the room according to temperatures detected by a plurality of temperature sensors arranged in the room, and controls air conditioning equipment based on the position of the person,
The plurality of temperature sensors are arranged so as to detect temperatures for respective regions obtained by dividing the indoor space into rows,
The temperature data detected by the plurality of temperature sensors is referred to every predetermined measurement cycle, the difference between the temperature data measured last time and the temperature data measured this time for each temperature sensor is obtained, and the absolute value of the difference is obtained. Significant temperature difference detection means for detecting as a significant temperature difference data that has become a predetermined value or more,
The person detection group is registered at the position of the temperature sensor where the sign of the significant temperature difference data is positive, and the temperature sensor whose sign of the significant temperature difference data is negative is registered at the position of the temperature sensor. A human detection group management means for deleting a detection group ;
The temperature data detected by the plurality of temperature sensors is referred to every predetermined measurement cycle, and any four or more temperatures are obtained from the respective steady temperatures obtained as the average of the ranges over the past predetermined time for each temperature sensor. When detecting that the temperature detected by the sensor has risen beyond the error range, detection target selection means for selecting those four or more temperature sensors as a peak detection target sensor group,
On the array of the peak detection target sensor group, with respect to two sets of temperature sensors located at both ends of the array and temperature sensors located inside each one, the detected temperature is set at an interval between the two temperature sensors. An inclination calculating means for calculating the inclination shown to the
A human position detecting means for extending a temperature change line according to the inclination of two temperature changes calculated by the inclination calculating means and detecting a position where the straight lines intersect on the array as a human position;
The significant temperature difference detecting means virtually assumes that the virtual temperature sensor is located at the position of the person detected by the person position detecting means, and the virtual temperature sensor corresponding to the temperature value given at the intersection of the temperature change straight lines By detecting the temperature detected by the above, the virtual temperature sensor also detects significant temperature difference data,
The human detection group management means handles the virtual temperature sensor in the same manner as the temperature sensor, and registers and deletes the human detection group .
前記傾き計算手段は、前記温度変化の傾きを計算せず、
前記人位置検出手段は、前記２つの温度センサのうち、検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出することを特徴とする請求項２記載の空調制御装置。 When there are two temperature sensors belonging to the peak detection target sensor group and there is no temperature sensor located outside one of the two temperature sensors,
The inclination calculation means does not calculate the inclination of the temperature change,
The air-conditioning control apparatus according to claim 2, wherein the human position detecting means detects a sensor position having a higher detected temperature of the two temperature sensors as a human position .
前記複数の温度センサは、前記室内の空間を列状に分割した夫々の領域について温度を検出するように配置されており、
前記複数の温度センサによって検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて前回測定された温度データと今回測定された温度データとの差を求め、その差の絶対値が所定値以上となったものを有意温度差データとして検出し、
前記有意温度差データの符号が正である温度センサの位置に人検知グループを登録し、前記有意温度差データの符号が負である温度センサについては、当該温度センサの位置に登録されている人検知グループを削除し、
前記複数の温度センサによって検出される温度データを所定の測定周期ごとに参照し、各温度センサについて過去の所定時間に亘る範囲の平均として得られるそれぞれの定常温度から、何れか４つ以上の温度センサによる検出温度が誤差範囲を超えて上昇したことを検出すると、それら４つ以上の温度センサをピーク検出対象センサ群として選択し、
前記ピーク検出対象センサ群の配列上で、当該配列の両端に位置する温度センサと、それぞれの１つ内側に位置する温度センサとの２組について、それぞれの検出温度が２つの温度センサの間隔に対して示す傾きを計算し、
計算された２つの温度変化の傾きに従う温度変化直線を延長して、それらの直線が前記配列上で交差した位置を人の位置として検出すると、
検出された人の位置に仮想温度センサが位置すると仮想し、また、前記温度変化直線の交点で与えられる温度の値を対応する仮想温度センサにより検出された温度と仮想することで前記仮想温度センサについても有意温度差データを検出し、
前記仮想温度センサについても前記温度センサと同様に扱い、前記人検知グループの登録及び削除を行うことを特徴とする空調制御装置の人検知グループ管理方法。 An air conditioning control device that detects the position of a person in the room according to temperatures detected by a plurality of temperature sensors arranged in the room and controls air conditioning equipment based on the position of the person manages the person detection group. In the method
The plurality of temperature sensors are arranged so as to detect temperatures for respective regions obtained by dividing the indoor space into rows,
The temperature data detected by the plurality of temperature sensors is referred to every predetermined measurement cycle, the difference between the temperature data measured last time and the temperature data measured this time for each temperature sensor is obtained, and the absolute value of the difference is obtained. Detects data that exceeds the specified value as significant temperature difference data,
The person detection group is registered at the position of the temperature sensor where the sign of the significant temperature difference data is positive, and the temperature sensor whose sign of the significant temperature difference data is negative is registered at the position of the temperature sensor. Delete the detection group
The temperature data detected by the plurality of temperature sensors is referred to every predetermined measurement cycle, and any four or more temperatures are obtained from the respective steady temperatures obtained as the average of the ranges over the past predetermined time for each temperature sensor. When it is detected that the temperature detected by the sensor has risen beyond the error range, these four or more temperature sensors are selected as the peak detection target sensor group,
On the array of the peak detection target sensor group, with respect to two sets of temperature sensors located at both ends of the array and temperature sensors located inside each one, the detected temperature is set at an interval between the two temperature sensors. For the slope shown
When the temperature change line according to the calculated two temperature change slopes is extended and the position where these lines intersect on the array is detected as the position of the person,
It is assumed that the virtual temperature sensor is located at the detected position of the person, and the virtual temperature sensor is assumed by assuming the temperature value given at the intersection of the temperature change straight lines as the temperature detected by the corresponding virtual temperature sensor. Detect significant temperature difference data for
The virtual Temperature sensors also treated similarly to the temperature sensor, human detection group management method of the air conditioner control apparatus which is characterized in that the registration and deletion of the person detection group.
前記２つの温度センサのうち、検出温度が高い方のセンサ位置を人の位置として検出することを特徴とする請求項５記載の空調制御装置の人検知グループ管理方法。 If there are two temperature sensors belonging to the peak detection target sensor group, and there is no temperature sensor located outside one of the two temperature sensors, the slope of the temperature change is calculated. Without
6. The human detection group management method for an air conditioning control device according to claim 5 , wherein a sensor position having a higher detection temperature of the two temperature sensors is detected as a human position .
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