JP5951529B2 - 空調制御装置、システム、及び方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、空調制御装置、システム、及び方法に関する。

従来から、ビル等の部屋の温度を管理するために空調制御システムが用いられている。空調制御システムでは、制御対象となる部屋毎に環境が異なるため、部屋の環境に応じて、効率的な運転を行う必要がある。このような運転を行うために、計算機等を用いて自動化運転を行う技術が提案されている。

さらに、近年、設定された時刻に設定された温度になるように、設定された時刻の前から空調を起動、停止する制御を行う技術が提案されている。

特開２００２−２０６７８５号公報

しかしながら、従来技術においては、天気予報や最高・最低外気温等に基づいて空調制御を行うことや、部屋にいる人の発熱量をパラメータとして用いて、空調制御を行うことは提案されているが、実際の人の発熱量を算出するのは難しい。

このため、設定された時刻に設定された温度になるように、設定された時刻の前から空調を起動、停止する制御を行う場合も、在室している人の状態（発熱量）に応じて、空調制御の起動、停止制御は行われていない。よって、在室している人の影響により、設定されている時刻に設定された温度にならないという状況や、予想より早く設定された温度になってしまい、燃料消費量が多くなってしまうという状況等が生じていた。

実施形態の空調制御装置は、取得部と、制御部と、記憶部と、を備える。取得部は、空調機器が設置された所定の領域に存在する人を検出する検出装置から、当該所定の領域に存在する人数と、当該所定の領域における時間の遷移に応じた人の移動の度合いを示した活動量と、を取得する。制御部は、所定の領域で前に空調機器を起動した後の温度の変化を示した変化情報と、取得部により取得された人数と、活動量と、に基づいて算出された開始時刻に、空調機器を起動させて、予め設定された第１の設定時刻に、所定の領域を予め設定された温度にする制御を行う。記憶部は、前記前に空調機器を起動した際の温度変化を示した変化情報と、前記前に空調機器を起動した際に前記所定の領域に存在した人数と、前記前に空調機器を起動した際の前記所定の領域に存在した人の活動量と、を記憶する。さらに、前記制御部は、前記記憶部に記憶された前記人数と、前記記憶部に記憶された前記活動量と、前記記憶部に記憶された前記変化情報と、前記取得部により取得された前記人数と、前記取得部により取得された前記活動量と、に基づいて定められた開始時刻に、前記所定の領域の空調機器を起動させる。

図１は、実施形態にかかる空調制御システムの構成を示したブロック図である。 図２は、実施形態にかかる空調制御システムで用いる活動量を表した表である。 図３は、実施形態にかかるコントローラが、リモートＩ／Ｏを介して制御する空調機器の稼働時間を示した図である。 図４は、実施形態にかかるコントローラの構成を示したブロック図である。 図５は、実施形態にかかる前日情報記憶部のテーブル構造を示した図である。 図６は、実施形態にかかる重み係数記憶部が記憶する、人数に関する重み付け係数対応テーブルのテーブル構造を示した図である。 図７は、実施形態にかかる重み係数記憶部が記憶する、活動量に関する重み付け係数対応テーブルのテーブル構造を示した図である。 図８は、実施形態にかかるコントローラによる空調機器の開始制御を示した図である。 図９は、実施形態にかかるコントローラによる空調機器の停止制御を示した図である。 図１０は、実施形態にかかるコントローラにおける、空調機器の開始制御の手順を示すフローチャートである。 図１１は、実施形態にかかるコントローラが空調制御の対象となる部屋の第１の例を示した図である。 図１２は、実施形態にかかるコントローラが空調制御の対象となる部屋の第２の例を示した図である。 図１３は、実施形態にかかるコントローラが空調制御の対象となる部屋の第３の例を示した図である。

本実施形態における空調制御装置、システム、及び方法により制御されるビル等の空調制御システムについて説明する。

図１は、実施形態にかかる空調制御システムの構成を示したブロック図である。図１に示される空調制御システムは、コントローラ１００と、サーバ１５０と、監視端末１５５と、ゲートウェイサーバ１６０と、ＨＵＢと１６１と、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎと、第１リモートＩ／Ｏ１８０＿１と、第２リモートＩ／Ｏ１８０＿２と、第３リモートＩ／Ｏ１８０＿３と、で構成されている。

第１リモートＩ／Ｏ１８０＿１、第２リモートＩ／Ｏ１８０＿２、及び第３リモートＩ／Ｏ１８０＿３は、ビル等の各部屋に設けられた空調機器を遠隔操作するためのインターフェースとする。コントローラ１００は、第１リモートＩ／Ｏ１８０＿１、第２リモートＩ／Ｏ１８０＿２、及び第３リモートＩ／Ｏ１８０＿３を介することで、各部屋に設置された空調機器を制御することができる。

空調機器は、各部屋の温度及び湿度等を調整する機器であり、外部から操作が可能な機器であれば、どのような機器を用いても良い。

監視端末１５５は、管理者が、本実施形態にかかる空調制御システムの各設備を集中的にモニタリングするための端末とする。

人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎは、撮像部を備え、撮像部で撮像された画像データに基づいて、人（以下、在室者とも称す）を検出するセンサとする。人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎが備える撮像部の設置位置や設置方法には様々な態様があるが、例えば監視カメラのごとく制御対象の室内の上端部から室内空間を俯瞰する角度で撮影するように設置したり、魚眼レンズや超広角レンズを取り付け、室内の天井の中央部から室内空間を撮影するように設置したりする態様が考えられる。

そして、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎは、撮像部で撮像された撮像画像データを、時系列に従って取得する。そして、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎは、時系列に取得された撮像画像データ間の差分画像データを抽出し、抽出した差分画像データを重ね合わせることで累積した多値の累積差分画像データを生成する。これにより、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎは、生成された多値の累積差分画像データに基づいて、撮像対象となっている空間の時系列に伴う変化が表された特徴量データを生成する。

本実施形態においては、差分画像データを生成する際のパラメータ、（例えば、差分画像データを抽出する際の間隔、及び累積差分画像データを生成する際の累積数）を、環境や行動内容に応じて適切な値を設定するものとして、説明を省略する。なお、環境に応じて、上記のパラメータを可変としても良い。

例えば、オフィスのように人物の動きが少ない室内においては差分の間隔や累積数を大きめにし、デパートのように人物の動きが多い空間においては差分の間隔や累積数を小さめにする等が考えられる。

そして、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎは、特徴量データに対して、人物の識別に用いられる識別モデルを用いて、撮像対象となっている空間に存在する在室者の人数、及び在室者の活動量を算出する。さらには、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎは、撮像部で撮像されている領域における平均活動量を算出しても良い。

特徴量から在室者の活動量を識別する際に用いる識別モデルは、どのようなモデルを用いても良いが、例えば、識別モデルとして、パターン認識の代表的な手法であるＳＶＭ（Support Vector Machine）や、ニューラルネットワーク、ベイズ分類などを適用することが考えられる。

活動量とは、任意の部屋（任意の領域）における時間の遷移に応じた人の移動の度合いを示している。本実施形態では、予め定められた基準以上に動きが生じているか否かに基づいて、在室者が移動していない（例えばデスクワークをしている）、歩行中である、又は走っていることを示す値が設定される。

図２は、実施形態にかかる空調制御システムで用いる活動量を表した表である。図２に示すように、本実施形態では、在室者が移動してない場合に活動量“小”、在室者が歩行している場合に活動量“中”、在室者が走行している場合に活動量“大”と設定する。

そして、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎは、各在室者の活動量や、撮像部で撮像されている領域における平均活動量を算出する。

各在室者の活動量を算出する際に、撮像画像データの画像情報から人物部分を抽出してから、当該周辺領域の特徴量に基づいて、活動量を推定しても良いし、撮像画像データから人物部分の抽出は行われずに、室内全体の動きに対する特徴量に基づいて識別された行動内容の分布に対してクラスタリングなどの処理が行われ、人物の位置が推定されてそれぞれの活動量を算出しても良い。その際に、撮像部と、撮影対象と、の位置関係により画像上の大きさが異なることを考慮して、活動量の算出対象とする領域を指定するための枠を画像上に設定しておき、この枠内の識別結果に基づいて各在室者の活動量を算出しても良い。

また、撮像された領域における平均活動量を算出する場合、上述した手法で算出された各在室者の活動量を平均したり、人物部分を抽出せずに画像全体から得られた識別結果と撮影エリアとの関係から室内の平均活動量を推定しても良い。

そして、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎは、空調制御の対象となる室内（例えばオフィス）で算出された在室者の人数、在室者の活動量、室内の平均活動量を、ＨＵＢ１６１、及びゲートウェイサーバ１６０を介して、サーバ１５０に出力する。

サーバ１５０は、センサ検出結果記憶部１５１を備え、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎから入力された在室者の人数、在室者の活動量、及び室内の平均活動量を、センサ検出結果記憶部１５１に記憶させる。

コントローラ１００は、センサ検出結果記憶部１５１で記憶された、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎの検出結果である、在室者の人数、在室者の活動量、及び平均活動量に基づいて、第１リモートＩ／Ｏ１８０＿１、第２リモートＩ／Ｏ１８０＿２、及び第３リモートＩ／Ｏ１８０＿３を用いて、各部屋に設けられた空調機器を制御する。

ところで、空調機器は、室温が設定温度となるように制御を行なうが、空調機器が起動してから室温が設定温度に到達するまで時間を要する。そこで、コントローラ１００は、空調機器が本来運転されるべき設定時刻（管理者によってスケジュールが登録された時刻）に室温が快適温度に到達するように、空調機器の前倒し運転を実施する。

同様に、コントローラ１００が、空調機器を停止させる場合、在室者が不快とならない範囲で前倒しを行なう。

これら起動及び停止を行う前倒し運転時刻は、室内外の環境に基づいて変化する。そこで、本実施形態では、対象エリアの前日の制御を行った際の温度変化を考慮して、今日の制御を行う。

さらに、本実施形態にかかるコントローラ１００は、前倒し運転を実施する際、室温と設定温度から空調の冷暖モードの判定も行う。

図３は、コントローラ１００が、第１リモートＩ／Ｏ１８０＿１、第２リモートＩ／Ｏ１８０＿２、及び第３リモートＩ／Ｏ１８０＿３を介して制御する空調機器の稼働時間を示した図である。図３に示される例では、午前８時〜午後６時までの間を２８度に設定されている例とする。これにより、コントローラ１００は、午前８時〜午後６時までの間、制御対象となる室内の温度が２８度を下回るように制御を行う。

ところで、空調機器の停止時刻及び開始時刻は、定期的に行う演算処理で求められる。従来、開始時刻及び停止時刻を算出するために用いるパラメータは、主に前日の室温とその室温変化率で、室内の人数、室内の人の移動等による活動量は考慮されていなかった。このため、前日との人数、活動量の差が大きいと、室温の変化率も異なり、前日と同じ時刻に空調機器の起動制御を始めても、目標時刻に設定室温に到達できず、在室者の快適性を損なう恐れがあった。また、前日と同じ時刻に停止制御を始めたものの、前日よりも室温の変化が激しく、不快なレベルまで室温が変化してしまい、在室者の快適性を損なう恐れがあった。

そこで、本実施形態にかかるコントローラ１００は、前日との人数、活動量の差異を考慮した上で、室温変化率を算出することとした。これにより、より正確な開始時刻及び停止時刻を算出できる。また、室温変化率の算出を、定期的に行うことで、時間遷移に基づいた、当該部屋内の人数と活動量の変化を考慮できる。

図３に示す例では、本実施形態にかかるコントローラ１００は、午前７時半に室温３１度の時点で、空調機器を起動させることで、午後８時に２８度に到達することを実現している。

同様に、本実施形態にかかるコントローラ１００は、午後５時４０分に室温２６度の時点で、空調機器を停止させることで、午後６時までは室温２８度を維持させる。

例えば冷房起動する際に、人数（または活動量）が前日の２倍だと、前日よりも低い室温変化率が算出される。この場合に、当該室温変化率に基づいて、前日よりも早い時刻に空調機器を起動する。

また、人数（または活動量）が前日の半分だと、前日よりも高い室温変化率が算出される。この場合に、当該室温変化率に基づいて、前日よりも遅めの時刻に空調機器を起動する。次に、コントローラ１００の構成について説明する。

コントローラ１００は、通常の情報処理装置（例えばＰＣ）と同様の構成を備えていれば良く、例えば、コントローラ１００は、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、通信Ｉ／Ｆを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

図４は、本実施形態にかかるコントローラ１００の構成を示したブロック図である。図４に示す例では、コントローラ１００は、前日情報記憶部３０１と、設定情報記憶部３０２と、重み係数記憶部３０３と、タイマ３０４と、取得部３０５と、算出部３０６と、判定部３０７と、制御部３０８と、を備える。前日情報記憶部３０１、設定情報記憶部３０２、及び重み係数記憶部３０３は、ＨＤＤ上に実現され、取得部３０５、算出部３０６、判定部３０７、及び制御部３０８は、ソフトウェア構成としてＲＡＭ上に実現される。タイマ３０４は、現在の時刻を計測する。

前日情報記憶部３０１は、前日の空調機器を制御した際の情報を記憶する。図５は、本実施形態にかかる前日情報記憶部３０１のテーブル構造を示した図である。図５に示す様に、前日情報記憶部３０１は、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎにより撮像対象となる領域単位で、起動時刻毎及び停止時刻毎に、前日の室温変化率、前日の人数、及び前日の平均活動量を対応付けて記憶する。前日の室温変化率とは、部屋（所定の領域）で前日空調を起動した後の室温の変化率、又は部屋（所定の領域）で前日に空調を停止した後の室温の変化率を示した情報とする。

設定情報記憶部３０２は、管理者により設定された設定時間と、設定温度と、を記憶する。

重み係数記憶部３０３は、前日の室温変化率から、在室者の人数及び活動量に基づいて、今日の室温変化率を算出する際に用いる重み付け係数を記憶する。

図６は、重み係数記憶部３０３が記憶する、人数に関する重み付け係数対応テーブルのテーブル構造を示した図である。図６に示されるように、係数対応テーブルは、人数と、重み付け係数と、を対応付けて記憶している。

図７は、重み係数記憶部３０３が記憶する、活動量に関する重み付け係数対応テーブルのテーブル構造を示した図である。図７に示されるように、重み付け係数対応テーブルは、活動量と、重み付け係数と、を対応付けて記憶している。

そして、本実施形態にかかるコントローラ１００は、設定時刻より前の演算開始時刻（例えば１時間前）になった場合に、タイマ３０４を用いて定期的に、空調機器を起動させる開始時刻（又は空調機器を停止させる停止時刻）を算出する。本実施形態では、室内外の環境を考慮する他に、室内に存在する人数、及び活動量を考慮して、開始時刻（又は終了時刻）を算出する。なお、室内外の環境を考慮する手法については、従来と同様の手法を用いれば良いものとして説明を省略する。

取得部３０５は、タイマ３０４により開始時刻及び停止時刻を算出するための演算を開始してから、通信Ｉ／Ｆを介して、定期的にサーバ１５０から、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎにより検出された領域毎に存在する人数と、当該領域における時間の遷移に応じた人の移動の度合いを示した活動量を取得する。

算出部３０６は、取得部３０５が取得した領域毎の人数及び活動量と、前日情報記憶部３０１に記憶される、領域毎の前日の室温変化率、人数及び活動量に基づいて、今日の室温変化率を算出する。まずは、説明を容易にするために、一部屋に１つの人感センサと、１つの空調機器が設けられている場合について説明する。以下に、空調機器を起動する際に用いる室温変化率α’を算出する式（１）を示す。

α’＝α＊（Ｎ＿yesterday／Ｎ＿today）＊（Ａ＿yesterday／Ａ＿today）…（１）

Ｎ＿todayは、今日の人数の重み付け係数とする。本実施形態では、人数に関する重み付け係数対応テーブルを参照することで、検出された人数と対応付けられた重み付け係数Ｎ＿todayを取得できる。なお、前日の人数の重み付け係数Ｎ＿yesterdayは、前日情報記憶部３０１から取得できる。

Ａ＿todayは、今日の平均活動量の重み付け係数とする。本実施形態では、活動量に関する重み付け係数対応テーブルを参照することで、検出された活動量と対応付けられた重み付け係数Ａ＿todayを取得できる。なお、前日の活動量の重み付け係数Ａ＿yesterdayは、前日情報記憶部３０１から取得できる。

冷房制御の場合、式（１）に示されるように、前日よりも室内の人が多くなる又は活動量が大きくなると、前日に算出した起動時の室温変化率αよりも今日の室温変化率が低くなる。

そこで、本実施形態では、上述したように活動量及び人数を考慮することで、設定の開始時刻時に、予め設定された設定温度に到達し、在室者に対して快適な環境を提供できる。

式（１）は、冷房を起動する際に用いる室温変化率α’であり、冷房を停止する際に用いる室温変化率α’’は異なる手法を用いて室温変化率を算出する。以下に、空調機器を停止する際に用いる室温変化率α’’を算出する式（２）を示す。

α’’＝α＊（Ｎ＿today／Ｎ＿yesterday）＊（Ａ＿today／Ａ＿yesterday）…（２）

式（２）に示されるように、前日よりも室内の人が多くなると、前日に算出した停止時の室温変化率αよりも実際の室温変化率が高くなる。

そこで、本実施形態では、上述したように活動量及び人数を考慮することで、設定の終了時刻になる前に、不快とならない室温の範囲を超えてしまうことを抑止する。

さらに、暖房制御を起動する場合、算出部３０６は、前日よりも室内の人が少ない場合、前日の起動時の室温変化率よりも、本日の室温変化率を低くなるよう算出する。また、暖房制御を停止する場合、算出部３０６は、前日よりも室内の人が少ない場合、前日の停止時の室温変化率よりも、今日の室温変化率が高くなるよう算出する。

そして、算出部３０６は、算出された今日の室温変化率に基づいて、空調機器を起動させる起動時刻、又は空調機器を停止させる停止時刻を算出する。

このように、本実施形態にかかる算出部３０６は、部屋ごとに、前日情報記憶部３０１に記憶された人数と、前日情報記憶部３０１に記憶された活動量と、前日情報記憶部３０１に記憶された変化率と、取得部３０５により取得された人数と、取得部３０５により取得された活動量と、に基づいて、空調機器を起動させる開始時刻、又は空調機器を停止させる停止時刻を算出する。

本実施形態にかかる算出部３０６は、部屋単位で、空調機器を起動させる起動時刻、又は空調機器を停止させる停止時刻を算出する。また、人感センサが一部屋に複数存在する場合、どのような手法を行っても良いが、例えば、人感センサ毎に算出された人数の合計値と、人感センサ毎に算出された平均活動量の平均値と、に基づいて、算出部３０６が部屋の室温変化率を算出する等が考えられる。

判定部３０７は、タイマ３０４により計測されている現在の時刻が、算出部３０６により算出された起動時刻、又は停止時刻であるか否かを判定する。本実施形態にかかる判定部３０７は、部屋単位で、起動時刻、又は停止時刻であるか否かを判定する。

制御部３０８は、判定部３０７により起動時刻と判定された場合に、該当する部屋の空調機器を起動させる制御を行う。また、制御部３０８は、判定部３０７により停止時刻と判定された場合に、該当する部屋の空調機器を停止させる制御を行う。

図８は、本実施形態にかかるコントローラ１００による空調機器の開始制御を示した図である。図８に示す例では、前日、今日共に、設定時刻：午前８時までに設定された室温（例えば２８度）になるように制御する例とする。なお、在室者の人数、活動量以外の条件（例えば室内外の温度等）は、前日と今日でほぼ同様として説明を省略する。

前日は、人感センサにより人数“１０人”、平均活動量“中”の場合に、室温変化率に基づいて午前７時４０分に、空調機器を起動させることで、設定時刻：午前８時に設定された室温になったものとする。今日は、人感センサにより人数“２０人”、平均活動量“大”と検出されたものとする。

これにより、算出部３０６は、前日と比べて今日の人数が多いこと、平均活動量が大きいことを認識したため、前日より低い室温変化率を算出する。そして、算出部３０６が、算出された室温変化率に基づいて開始時刻を算出した結果、前日よりも早い時間に起動する必要があると判定される。なお、開始時刻の算出は、当該開始時刻になるまで、定期的に行うものとする。

これにより、図８に示す例では、算出部３０６により、前日より早い午前７時半が起動の開始時刻として算出される。これに伴い、制御部３０８が、午前７時半に当該室内の空調機器の開始制御を行う。

これに対して、暖房制御の場合、前日と比べて、人数が多い、または活動量が大きいと、室温も上昇しやすいため、算出部３０６は、前日より高い室温変化率を算出する。よって、制御部３０８が空調機器の制御を開始する時刻が遅くなる。

これにより、本実施形態にかかる制御部３０８は、室内で前に空調機器を起動した後の温度の変化を示した室温変化率と、取得部３０５により取得された室内に存在する人数と、室内に存在する人の活動量と、に基づいて定められた開始時刻に、当該室内の空調機器を起動させて、当該室内について設定された設定時刻に、予め設定された温度にする制御を実現する。

図９は、本実施形態にかかるコントローラ１００による空調機器の停止制御を示した図である。図９に示す例では、前日、今日共に、設定時刻：午後６時に設定された室温（例えば２８度）を保持するように制御する例とする。なお、在室者の人数、活動量以外の条件（例えば室内外の温度等）は、前日と今日でほぼ同様として説明を省略する。

前日は、人感センサにより人数“９人”、平均活動量“小”の場合に、室温変化率に基づいて午後５時半に、空調機器を停止させることで、設定時刻：午後６時まで設定された室温を維持できたものとする。今日は、人感センサにより人数“１７人”、平均活動量“中”と検出されたものとする。

これにより、算出部３０６は、前日と比べて今日の人数が多いこと、平均活動量が大きいことを認識したため、前日より高い室温変化率を算出する。そして、算出部３０６が、算出された室温変化率に基づいて停止時刻を算出した結果、前日よりも遅い時間に停止する必要があると判定される。なお、停止時刻の算出は、当該停止時刻になるまで、定期的に行うものとする。

これにより、図９に示す例では、算出部３０６により、前日より遅い午後５時４０分が停止時刻として算出される。これに伴い、制御部３０８が、午後５時４０分に当該室内の空調機器の停止制御を行う。

これに対して、暖房制御の場合、前日と比べて、人数が多い、または活動量が大きいと、室温も下がりにくいため、算出部３０６は、前日より低い室温変化率を算出する。よって、制御部３０８が空調機器の制御を開始する時刻が早くなる。

これにより、本実施形態にかかる制御部３０８は、部屋毎に、前日に空調機器を停止した際の室温変化率と、前日に空調機器を停止した際の人数、前日に空調機器を停止した際の平均活動量、取得部３０５により取得された人数と、取得部３０５により取得された平均活動量と、に基づいて定められた停止時刻に、当該室内の空調機器を停止させる制御を行う。これにより、当該室内について設定された設定時刻まで、予め設定された温度を保持させる。

次に、本実施形態にかかるコントローラ１００における、空調機器の開始制御について説明する。図１０は、本実施形態にかかるコントローラ１００における上述した開始制御の手順を示すフローチャートである。なお、図１０に示すフローチャートは、空調制御の対象となっている部屋毎に行うものとする。

まず、コントローラ１００が、設定時刻の算出を開始する演算開始時刻であるか否かを判定する（ステップＳ１００１）。演算開始時刻でない場合（ステップＳ１００１：Ｎｏ）、再びステップＳ１００１から処理を行う。

一方、コントローラ１００が、設定時刻の算出を開始する演算開始時刻であると判定した場合（ステップＳ１００１：Ｙｅｓ）、算出部３０６が、前日情報記憶部３０１から、前日の室温変化率、前日の開始時刻算出時に存在していた人数、前日の開始時刻算出時に検出された平均活動量を取得する（ステップＳ１００２）。

次に、取得部３０５が、サーバ１５０から、空調対象の部屋に設けられている人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎから、現在の人数及び平均活動量を取得する（ステップＳ１００３）。

次に、算出部３０６が、前日の室温変化率、前日の開始時刻算出時に存在していた人数、前日の開始時刻算出時に検出された平均活動量、現在の人数、及び現在の平均活動量に基づいて、現在の室温変化率を算出する（ステップＳ１００４）。

そして、算出部３０６が、算出された現在の室温変化率、現在の室温、設定時間及び設定温度に基づいて、空調の制御を開始する開始時刻を算出する（ステップＳ１００５）。

その後、判定部３０７が、タイマ３０４に計測された現在の時刻に従って、開始時刻であるか否かを判定する（ステップＳ１００６）。開始時刻でないと判定した場合（ステップＳ１００６：Ｎｏ）、前回開始時刻を算出してから所定時間（例えば１０分）経過したか否かを判定する（ステップＳ１００７）。経過していないと判定した場合（ステップＳ１００７：Ｎｏ）、ステップＳ１００６から処理を開始する。一方、前回開始時刻を算出してから所定時間（例えば１０分）経過したと判定した場合（ステップＳ１００７：Ｙｅｓ）、状況が変化した可能性があるため、ステップＳ１００３から再び処理を開始する。

一方、ステップＳ１００６で判定部３０７により開始時刻と判定された場合（ステップＳ１００６：Ｙｅｓ）、制御部３０８が、当該室内の空調機器の制御を開始する（ステップＳ１００８）。

上述した処理手順により、部屋毎に、在室者の人数、及び活動量を考慮した上で、空調機器の制御を行うことができる。

図１１は、コントローラ１００が空調制御の対象となる部屋の第１の例を示した図である。図１１に示す例では、１つの部屋に、１つの人感センサ１１７０と、１つの空調機器１１８０が設けられている例とする。人感センサ１１７０は、部屋の全体領域１１０１から在室者を検出できる。このため、コントローラ１００は、人感センサ１１７０の検出結果である在室者の人数、及び活動量に基づいて、空調機器１１８０を制御することができる。

しかしながら、人感センサの検出範囲には上限があるため、部屋が広い場合には複数個の人感センサを設置する必要がある。図１２は、コントローラ１００が空調制御の対象となる部屋の第２の例を示した図である。図１２に示す例では、１つの部屋に複数の人感センサ１２７０＿１、１２７０＿２が設けられると共に、複数の空調機器１２８０＿１、１２８０＿２が設けられている。そして、当該部屋に含まれる部分的な領域毎に人感センサ１２７０＿１、１２７０＿２が割り当てられている。具体的には、人感センサ１２７０＿１が、領域１２０１を検出対象とし、人感センサ１２７０＿２が、領域１２０２を検出対象とすることで、部屋全体を検出対象とすることができる。

このように一部屋に複数の人感センサ１２７０＿１、１２７０＿２を用いた場合、算出部３０６は、人感センサ１２７０＿１、１２７０＿２の各々から取得された人数の合計、及び人感センサ１２７０＿１、１２７０＿２の各々から取得された平均活動量の平均値を用いて、当該部屋における室温変化率、及び開始時刻（又は停止時刻）を算出する。そして、制御部３０８は、算出された開始時刻（又は停止時刻）に従って、空調機器１２８０＿１、１２８０＿２を制御する。

また、本実施形態では、部屋の在室者の人数を算出する際に、部屋全体を在室者の検出対象とする必要は無い。例えば、部屋内の通路等を通る人はすぐに他の場所に移動する。このため、通路等から検出された人は、部屋の室温の変化に与える影響が少ないと考えられるため、通路を検出対象から外しても良い。

図１３は、コントローラ１００が空調制御の対象となる部屋の第３の例を示した図である。図１３に示す例では、１つの部屋に複数の人感センサ１３７０＿１、１３７０＿２が設けられると共に、複数の空調機器１３８０＿１、１３８０＿２、１３８０＿３が設けられている。

そして、当該部屋のうち、通路を除いたオフィス空間の部分的な領域毎に人感センサ１２３０＿１、１３７０＿２が割り当てられている。具体的には、人感センサ１３７０＿１が、領域１３０１を検出対象とし、人感センサ１３７０＿２が、領域１３０２を検出対象とすることで、部屋全体のうち、通路を除いたオフィス空間を検出対象とすることができる。

図１３に示す例では、図１２に示す例と同様の処理で算出された開始時刻（又は停止時刻）に従って、制御部３０８が、空調機器１３８０＿１、１３８０＿２、１３８０＿３を制御する。

なお、本実施形態は、人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎが算出した在室者の人数、及び在室者の活動量に基づいて、コントローラ１００が空調機器を制御する例について説明したが、在室者の人数、及び活動量を人感センサ１７０＿１〜１７０＿ｎ側で算出することに制限するものではなく、コントローラ１００側で、在室者の人数、及び活動量を算出しても良い。例えば、各部屋に撮像カメラのみ設置し、設置された撮像カメラで撮像された撮像画像データを、サーバ１５０に記憶し、コントローラ１００が当該撮像画像データに基づいて、在室者の人数、及び活動量を算出することが考えられる。他の態様としては、サーバ１５０側で、在室者の人数、及び活動量を算出しても良い。

以上説明したように本実施形態によれば、部屋に存在する人数と、当該部屋にいる人の活動量を考慮することで、従来と比べてより精度の高い空調機器の開始制御及び停止制御を行うことができる。これにより、前日との人数差や活動量の差が大きい場合でも、在室者の快適性を損なわずに済む。さらには、適切な温度管理が可能なため、空調機器によるエネルギーの消費を抑止できる。

本実施形態のコントローラ１００で実行される制御プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、本実施形態のコントローラ１００で実行される制御プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態のコントローラ１００で実行される制御プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

また、本実施形態の制御プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。

本実施形態のコントローラ１００で実行される制御プログラムは、上述した各部（取得部、算出部、判定部、制御部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記記憶媒体から制御プログラムを読み出して実行することにより上記各部がＲＡＭ上にロードされ、取得部、算出部、判定部、制御部がＲＡＭ上に生成される。

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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。

１００…コントローラ、１５０…サーバ、１５１…センサ検出結果記憶部、１５５…監視端末、１６０…ゲートウェイサーバ、１７０＿１〜１７０＿ｎ…人感センサ、１８０＿１…第１リモートＩ／Ｏ、１８０＿２…第２リモートＩ／Ｏ、１８０＿３…第３リモートＩ／Ｏ、３０１…前日情報記憶部、３０２…設定情報記憶部、３０３…重み係数記憶部、３０４…タイマ、３０５…取得部、３０６…算出部、３０７…判定部、３０８…制御部。

Claims (6)

1. 空調機器が設置された所定の領域に存在する人を検出する検出装置から、当該所定の領域に存在する人数と、当該所定の領域における時間の遷移に応じた人の移動の度合いを示した活動量と、を取得する取得部と、
   前記所定の領域で前に前記空調機器を起動した後の温度の変化を示した変化情報と、前記取得部により取得された前記人数と、前記活動量と、に基づいて算出された開始時刻に、前記空調機器を起動させて、予め設定された第１の設定時刻に、前記所定の領域を予め設定された温度にする制御を行う制御部と、
   前記前に空調機器を起動した際の温度変化を示した変化情報と、前記前に空調機器を起動した際に前記所定の領域に存在した人数と、前記前に空調機器を起動した際の前記所定の領域に存在した人の活動量と、を記憶する記憶部と、を備え、
   前記制御部は、前記記憶部に記憶された前記人数と、前記記憶部に記憶された前記活動量と、前記記憶部に記憶された前記変化情報と、前記取得部により取得された前記人数と、前記取得部により取得された前記活動量と、に基づいて定められた開始時刻に、前記所定の領域の空調機器を起動させる、空調制御装置。
2. 前記制御部は、前記所定の領域で前に空調機器を停止した後の温度の変化を示した変化情報と、前記取得部により取得された前記人数と、前記取得部により取得された前記活動量と、に基づいて定められた停止時刻に、前記所定の領域の空調機器を停止させることで、予め設定された第２の設定時刻まで、前記所定の領域で予め設定された温度を保持させる、
   請求項１に記載の空調制御装置。
3. 前記取得部は、さらに、所定の部屋に含まれる領域を表した部分領域毎に割り当てられた検出装置の各々から、当該部分領域に存在する人数と、当該部分領域における時間の遷移に応じた人の移動の度合いを示した活動量と、を取得し、
   前記制御部は、前記変化情報と、前記取得部が取得した複数の前記人数と、複数の前記活動量と、に基づいて定められた開始時刻に、前記所定の部屋の空調機器を起動させる、
   請求項１または請求項２に記載の空調制御装置。
4. 前記制御部は、さらに、前記所定の部屋に設置された複数の空調機器を起動させる、
   請求項３に記載の空調制御装置。
5. 空調制御装置と、所定の領域に存在する人を検出する検出装置と、当該所定の領域に設置された空調機器と、当該空調機器を制御する空調制御装置とで構成される空調制御システムにおいて、
   前記空調制御装置は、
   前記検出装置から、当該所定の領域に存在する人数と、当該所定の領域における時間の遷移に応じた人の移動の度合いを示した活動量と、を取得する取得部と、
   前記所定の領域で前に前記空調機器を起動した後の温度の変化を示した変化情報と、前記取得部により取得された前記人数と、前記活動量と、に基づいて算出された開始時刻に、前記空調機器を起動させて、予め設定された第１の設定時刻に、前記所定の領域が予め設定された温度にする制御を行う制御部と、
   前記前に空調機器を起動した際の温度変化を示した変化情報と、前記前に空調機器を起動した際に前記所定の領域に存在した人数と、前記前に空調機器を起動した際の前記所定の領域に存在した人の活動量と、を記憶する記憶部と、を備え、
   前記制御部は、前記記憶部に記憶された前記人数と、前記記憶部に記憶された前記活動量と、前記記憶部に記憶された前記変化情報と、前記取得部により取得された前記人数と、前記取得部により取得された前記活動量と、に基づいて定められた開始時刻に、前記所定の領域の空調機器を起動させる、空調制御システム。
6. 空調機器が設置された所定の領域に存在する人を検出する検出装置から、当該所定の領域に存在する人数と、当該所定の領域における時間の遷移に応じた人の移動の度合いを示した活動量と、を取得する取得ステップと、
   前記所定の領域で前に前記空調機器を起動した後の温度の変化を示した変化情報と、前記取得ステップにより取得された前記人数と、前記活動量と、に基づいて算出された開始時刻に、前記空調機器を起動させて、予め設定された第１の設定時刻に、前記所定の領域を予め設定された温度にする制御を行う制御ステップと、を含み、
   前記制御ステップにおいて、
   前記前に空調機器を起動した際に前記所定の領域に存在した人数と、前記前に空調機器を起動した際の前記所定の領域に存在した人の活動量と、前記前に空調機器を起動した際の温度変化を示した変化情報と、前記取得部により取得された前記人数と、前記取得部により取得された前記活動量と、に基づいて定められた開始時刻に、前記所定の領域の空調機器を起動させる、空調制御方法。

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