JP7505587B2 - 動的最適化環境制御方法、そのコントローラ、及び最適化環境制御システム - Google Patents
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Description
ることと、人の現在位置と人の予測された将来的位置とを含む、人のための時間性位置モデルを生成することと、建築パラメータ、現在の環境パラメータ、及び人の現在位置又は予測された将来的位置に関連付く利用可能な環境制御デバイスのうちの1つ以上に関連付く情報を受け取ることと、時間性環境制御モデルと時間性位置モデルとに基づき環境パラメータを設定するため、現在位置及び/又は予測された将来的位置での1つ以上の環境制御デバイスのための命令を生成することと、実行のため命令を1つ以上の環境制御デバイスへ送信することとを含んでもよい。
、メモリに格納された命令と合わせて、人の嗜好、人の現在の活動、又は人の最近の活動のうちの1つ以上に基づき、時間性環境制御モデルを生成し、人の現在位置と人の将来的位置とを含む、人のための時間性位置モデルを生成し、建築パラメータ、現在の環境パラメータ、及び人の現在位置又は予測された将来的位置に関連付く利用可能な環境制御デバイスのうちの1つ以上に関連付く情報を受け取り、時間性環境制御モデルと時間性位置モデルとに基づき環境パラメータを設定するため、現在位置及び/又は予測された将来的位置での1つ以上の環境制御デバイスのための命令を生成し、実行のため命令を1つ以上の環境制御デバイスへ送信するよう構成されてもよい。
、人が眠りから覚めたことをカメラが検出した場合、音レベルは徐々に増加されてもよい。一方、人が眠るために横臥した場合、システムはカメラによる横臥の検出に応じて、より容易な睡眠への移行のため音レベル(及び/又は構成)を徐々に低下させてもよい。当然ながら、人のスムーズな目覚めや容易な眠りのため、音レベルと組み合わせて、照明や温度レベルといった複数の環境特性も調整されてもよい。
02周囲の様々な環境制御デバイスに命令することにより実行されてもよい。
の異なる位置にいる場合、環境制御はより高い粒度で管理されることができ、家屋内の異なる位置は誰がその位置にいるかによって制御されてもよい。いくつかの例において、人々のグループのためのモデルの組合せは、ルールベースのシステムを通じて実施されてもよい。規則ベースのシステムは、特定の人々が集まったとき何が起こるか、又は二人以上の人々の嗜好が衝突するとき何が起こるかを定義した、所定及び/又は機械学習調整可能なルールを含んでもよい。
してもよい(422)。モデルは、時間性(時間ベース)、及び/又は、人の現在又は以前の活動を考慮した活動ベースであってもよい(例えば、ランニング又は他の激しい活動から帰宅した人は、寒い中外で長時間待ってから戻った別の人と比較し異なる環境嗜好を有する)。もう1つのコンポーネントは、人の現在位置又は予測された将来的位置を定義する、各人のための位置モデルを構築してもよい(424)。このため、位置モデルも時間性である。位置モデルは、午後にホームオフィスからキッチンへ、ダイニングルームへ、リビングルームへ、又は夜にベッドルームへ行くといった移動を考慮してもよい。位置モデルは、直接的な観察から構築されてもよく、そしてECSが人のカレンダーへのアクセスを有する場合に変更されてもよい。更にもう1つのコンポーネントは、環境制御モデル及び位置モデル(時間性)に基づき、エネルギー消費のモデルを構築してもよい。いくつかの例において、環境制御モデルの実施は、エネルギー消費の考慮に基づき調整されてもよい。1つの更なるコンポーネントは、到来する占有者又は客を特定又は予測し、異なる人々のための異なるモデルを組み合わせるか、実施された環境制御モデルを調整してもよい。もう1つのコンポーネントは、例えば、グループ中の人々の優先度付け、グループ中の人々の個人的特性及び状態の考慮等により、生成された又は受け取られたモデルを人々のグループのために拡張するために用いられてもよい(430)。そして更にもう1つのコンポーネントは、生成された環境制御モデル、個人的嗜好情報、位置情報等を、人々に関連付くモバイルデバイスに格納又は取得してもよい(432)。
温と発汗レベルを監視可能な赤外線ビジョンデバイスを含むコンピュータビジョンデバイスを有してもよく、それに従い環境制御パラメータを調整してもよい。次の時間に部屋を占有する可能性の高い各人のための推測に基づき、ECSは部屋の環境を準備してもよい。グループのシナリオにおいて、ECSは、最適環境設定を取得するため、部屋内の各人の優先度/年齢序列、並びにエネルギー消費の削減を考慮してもよい。全ての人々にとっての快適度は、個人の快適さの重み関数として最大化されることができる。いくつかの例において、ECSは部屋内の実際の人々に対する設定を継続して調整してもよく、家屋環境最適化プロセスの様々な様態(人々の位置モデル、好ましい設定対時間モデル)を学習してもよい。
ーラに送られた特定動作のための命令とにより実行されてもよい。他の例において、動的環境制御管理動作はローカルコントローラで実行されてもよい。更に他の例において、中央コントローラ(又はサーバ)は複数のシナリオを現場の環境コントローラへ送信し、これら環境コントローラが命令を実行してもよい。
た情報の格納のために任意の方法又は技術において実装された、揮発性及び不揮発性、取外し可能及び非取り外し可能媒体を含んでもよい。
他にもある例のうち、1つ以上のコンピューティングデバイス上で動作する1つ以上のプロセッサ、1つ以上のプロセッサコア、及び/又は専用処理デバイスにより実行されてもよい。更なる例において、並列処理が採用されてもよく、計算又はプロセスの実行は、大きなタスクを小さなタスクに分割して同時に解決する1つ以上のプロセッサにより同時に行われてもよい。並列処理のために分割されたタスクは、必要なコンポーネントにより制御されてもよい。ビットレベル、命令レベル、データ並列性、及びタスク並列性といった異なるタイプの並列処理が用いられてもよい。
め命令を1つ以上の環境制御デバイスへ送信することとを含んでもよい。
命令と合わせて、人の嗜好、人の現在の活動、又は人の最近の活動のうちの1つ以上に基づき、人のための時間性環境制御モデルを生成し、人のための時間性位置モデルを生成することであって、時間性位置モデルが人の現在位置と人の予測された将来的位置とを含み、建築パラメータ、現在の環境パラメータ、及び人の現在位置又は予測された将来的位置に関連付く利用可能な環境制御デバイスのうちの1つ以上に関連付く情報を受け取り、時間性環境制御モデルと時間性位置モデルとに基づき、現在位置及び/又は予測された将来的位置での1つ以上の環境制御デバイスのための命令を生成し、実行のため命令を1つ以上の環境制御デバイスへ送信するよう構成されてもよい。
、生成された時間性位置モデルを、人に関連付くモバイルデバイスに格納してもよい。コントローラは更に、現在位置での人の撮影された画像又は動画を受け取り、現在位置のための1つ以上の環境パラメータを調整するために撮影された画像又は動画における行動を解釈するため、機械学習アルゴリズムを適用してもよい。
先事項である場合、実装者は主にソフトウェア実装を選択してもよく、又は、更に代替的に、実装者はハードウェア、ソフトウェア、及び/又はファームウェアのいくつかの組合せを選択してもよい。
描写されたデバイス及び/又はプロセスをデータ処理システムに統合するためにエンジニアリング手法を用いることは、当技術分野内で一般的である。つまり、ここで説明されるデバイス及び/又はプロセスの少なくとも一部は、妥当な実験量を介し、データ処理システムに統合することができる。データ処理システムは、システムユニット筐体、ビデオ表示装置、揮発性及び不揮発性メモリといったメモリ、マイクロプロセッサ及びデジタルシグナルプロセッサといったプロセッサ、オペレーティングシステムといった計算実体、ドライバ、グラフィカルユーザインターフェイス、及びアプリケーションプログラム、タッチパッド又はスクリーンといった1つ以上の対話型デバイス、及び/又はフィードバックループ及び制御モータを含む制御システムのうちの1つ以上を含んでもよい。
う導入句と「a」又は「an」といった不定冠詞とを含むときであっても、不定冠詞「a」又は「an」による請求項詳述の導入が、そのような請求項詳述を含んだ特定の請求項を、そのような詳述を1つのみ含む実施形態に限定することを意味すると解釈されるべきではなく(例えば、「a」及び/又は「an」は「少なくとも1つ」又は「1つ以上」を意味すると解釈されるべきである)、同じことが請求項詳述を導入するために用いられる不定冠詞の使用にも当てはまる。加えて、導入された請求項詳述での特定の数が明示的に記載されている場合であっても、当業者は、そのような記載が、少なくとも記載された数、を意味すると理解するであろう(例えば、他の修飾子のない単なる「2つという詳述」
という記載は、少なくとも2つという詳述、又は、2つ以上という詳述を意味する)。
Claims (22)
- 動的環境制御のための方法であって、
人の嗜好、前記人の現在の活動、又は前記人の最近の活動のうちの1つ以上に基づき、前記人のための時間性環境制御モデルを生成することと、
前記人のための時間性位置モデルを生成することであって、前記時間性位置モデルが、前記人の現在位置と、前記人の予測された将来的位置とを含むことと、
建築パラメータ、現在の環境パラメータ、及び前記人の前記現在位置又は前記予測された将来的位置に関連付く利用可能な環境制御デバイスのうちの1つ以上に関連付く情報を受け取ることと、
前記時間性環境制御モデルと前記時間性位置モデルとに基づき環境パラメータを設定するため、前記現在位置及び/又は予測された将来的位置での1つ以上の環境制御デバイスのための命令を生成することと、
実行のため前記命令を前記1つ以上の環境制御デバイスへ送信することと、
前記位置での二人以上の人の存在を判定することと、
前記二人以上の人のため生成された複数の時間性環境制御モデルを組み合わせることと、
組み合わされた複数の時間性環境制御モデルに基づき、前記現在位置での前記1つ以上の環境制御デバイスのための命令を生成することと
を含み、
前記二人以上の人のための生成された複数の時間性環境制御モデルを組み合わせることが、
各人のための1つ以上の個人的特性又は優先度を判定することと、
各人のための前記個人的特性又は前記優先度に基づき、生成された複数の時間性環境制御モデルを組み合わせることと
を含む、
方法。 - 前記人のための前記時間性環境制御モデルを生成することが、
前記人の前記嗜好、前記人の前記現在の活動、又は前記人の前記最近の活動のうちの1つ以上に基づき、前記現在位置のための1つ以上の環境パラメータを決定することを含み、
前記1つ以上の環境パラメータが時間ベースである、
請求項1に記載の方法。 - 前記現在位置の内部の第1環境センサからのデータ、前記現在位置の外部の第2環境センサからのデータ、又は前記人に関連付く人体センサからのデータのうちの1つ以上を受け取ることと、
受け取ったデータに基づき、前記現在位置のための前記1つ以上の環境パラメータを調整することと
を更に含む、
請求項2に記載の方法。 - 前記現在位置の内部の前記第1環境センサからのデータ又は前記現在位置の外部の前記第2環境センサからデータを受け取ることが、
温度、湿度、気流速度、照明レベル、照明構成、音レベル、におい、又は音構成のうちの1つ以上のための感知データを受け取ること
を更に含む、
請求項3に記載の方法。 - 前記人体センサからデータを受け取ることが、
前記人に関連付く心拍数、体温、血圧、体の動き、又は認知又は行動機能のうちの1つ以上に関連付くデータを受け取ること
を含む、
請求項3に記載の方法。 - 前記人のための前記時間性位置モデルを生成することが、
カレンダー、位置情報サービス、又は前記人に関連付くモバイルデバイスのうちの1つ以上に基づき、前記人の将来的位置のための情報を受け取ることと、
前記受け取った情報、前記人の前記嗜好、前記人の前記現在の活動、又は前記人の前記最近の活動のうちの1つ以上に基づき、1つ以上の環境パラメータを決定することと
を更に含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記位置での新たな人の実現前の到着を検知することと、
前記新たな人のための新たな時間性環境制御モデルを受け取ることと、
生成された時間性環境制御モデルと前記新たな時間性環境制御モデルとを組み合わせることと
を更に含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記建築パラメータ、前記現在の環境パラメータ、及び前記利用可能な環境制御デバイスのうちの前記1つ以上に関連付く前記情報を受け取ることが、
環境制御デバイス、デスクトップコンピュータ、携帯型デバイス、スマートフォン、スマートウォッチ、車載コンピュータ、又はリモートサーバのうちの1つ以上から前記情報を受け取ること
を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記位置が、部屋、家屋、オフィス、学校、ヘルスケア施設、ホテル、工場、自動車、バス、レジャー用自動車、飛行機、列車、又は船である、
請求項1に記載の方法。 - 前記人の前記嗜好、前記人の前記現在の活動、前記人の前記最近の活動、前記人の前記現在位置、前記人の前記予測された将来的位置、前記建築パラメータ、前記現在の環境パラメータ、又は前記利用可能な環境制御デバイスのうちの1つ以上を受け取ることと、
前記時間性環境制御モデルと、前記1つ以上の環境制御デバイスのための前記命令とを生成するため、機械学習アルゴリズムを適用することと
を更に含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記1つ以上の環境制御デバイスが、暖房要素、冷房要素、気流要素、光源、遮光コントローラ、色合いコントローラ、においの源、又は音源を含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記現在位置での前記人の撮影された画像又は動画を受け取ることと、
前記現在位置のための前記1つ以上の環境パラメータを調整するために前記撮影された画像又は動画における行動を解釈するため、機械学習アルゴリズムを適用することと
を更に含む、
請求項1に記載の方法。 - 環境状態を動的に制御するよう構成されたコントローラであって、
1つ以上の環境制御デバイス、環境センサ、及びコンピューティングデバイスと通信するよう構成された通信デバイスと、
命令を格納するよう構成されたメモリと、
前記通信デバイスと前記メモリとに結合されたプロセッサと
を含み、
前記プロセッサが、前記メモリに格納された前記命令と合わせて、
人の嗜好、前記人の現在の活動、又は前記人の最近の活動のうちの1つ以上に基づき、前記人のための時間性環境制御モデルを生成し、
前記人のための時間性位置モデルを生成することであって、前記時間性位置モデルが、前記人の現在位置と、前記人の予測された将来的位置とを含み、
建築パラメータ、現在の環境パラメータ、及び前記人の前記現在位置又は前記予測された将来的位置に関連付く利用可能な環境制御デバイスのうちの1つ以上に関連付く情報を受け取り、
前記時間性環境制御モデルと前記時間性位置モデルとに基づき、前記現在位置及び/又は1つの予測された将来的位置での1つ以上の環境制御デバイスのための命令を生成し、
実行のため前記命令を前記1つ以上の環境制御デバイスへ送信し、
前記位置での二人以上の人の存在を判定し、
前記二人以上の人のため生成された複数の時間性環境制御モデルを組み合わせ、
組み合わされた複数の時間性環境制御モデルに基づき、前記現在位置での前記1つ以上の環境制御デバイスのための命令を生成する
よう構成され、
前記プロセッサは、前記二人以上の人のための生成された複数の時間性環境制御モデルを組み合わせる際に、
各人のための1つ以上の個人的特性又は優先度を判定し、
各人のための前記個人的特性又は前記優先度に基づき、生成された複数の時間性環境制御モデルを組み合わせる
コントローラ。 - 前記プロセッサが、
前記人の前記嗜好、前記人の前記現在の活動、又は前記人の前記最近の活動のうちの1つ以上に基づき、前記現在位置のための1つ以上の環境パラメータを決定する
よう更に構成され、
前記1つ以上の環境パラメータが時間ベースである、
請求項13に記載のコントローラ。 - 前記プロセッサが、
前記現在位置の内部の第1環境センサからのデータ、前記現在位置の外部の第2環境センサからのデータ、又は前記人に関連付く人体センサからのデータのうちの1つ以上を受け取り、
受け取ったデータに基づき、前記現在位置のための前記1つ以上の環境パラメータを調整する
よう更に構成された、
請求項13に記載のコントローラ。 - 前記プロセッサが、
温度、湿度、気流速度、照明レベル、照明構成、音レベル、におい、又は音構成のうちの1つ以上のための感知データを受け取る
よう更に構成された、
請求項15に記載のコントローラ。 - 前記プロセッサが、
前記人に関連付く心拍数、体温、血圧、体の動き、又は認知又は行動機能のうちの1つ以上に関連付くデータを受け取る
よう更に構成された、
請求項15に記載のコントローラ。 - 前記人のための前記時間性位置モデルを生成するため、前記プロセッサが、
カレンダー、位置情報サービス、又は前記人に関連付くモバイルデバイスのうちの1つ以上に基づき、前記人の将来的位置のための情報を受け取り、
前記受け取った情報、前記人の前記嗜好、前記人の前記現在の活動、又は前記人の前記最近の活動のうちの1つ以上に基づき、1つ以上の環境パラメータを決定する
よう構成された、
請求項13に記載のコントローラ。 - 位置に関連付く1つ以上の環境制御デバイスと、
前記位置に関連付く1つ以上の環境センサと、
前記1つ以上の環境制御デバイスと前記1つ以上の環境センサとに通信可能に結合されたコントローラと
を含み、
前記コントローラが、
人の嗜好、前記人の現在の活動、又は前記人の最近の活動のうちの1つ以上に基づき、前記人のための時間性環境制御モデルを生成し、
前記人のための時間性位置モデルを生成することであって、前記時間性位置モデルが、前記人の現在位置と、前記人の予測された将来的位置とを含み、
建築パラメータ、現在の環境パラメータ、及び前記人の前記現在位置又は前記予測された将来的位置に関連付く利用可能な環境制御デバイスのうちの1つ以上に関連付く情報を受け取り、
前記時間性環境制御モデルと前記時間性位置モデルとに基づき、前記現在位置及び/又は1つの予測された将来的位置での1つ以上の環境制御デバイスのための命令を生成し、
実行のため前記命令を前記1つ以上の環境制御デバイスへ送信し、
前記位置での二人以上の人の存在を判定し、
前記二人以上の人のため生成された複数の時間性環境制御モデルを組み合わせ、
組み合わされた複数の時間性環境制御モデルに基づき、前記現在位置での前記1つ以上の環境制御デバイスのための命令を生成する
よう構成され、
前記コントローラは、前記二人以上の人のための生成された複数の時間性環境制御モデルを組み合わせる際に、
各人のための1つ以上の個人的特性又は優先度を判定し、
各人のための前記個人的特性又は前記優先度に基づき、生成された複数の時間性環境制御モデルを組み合わせる
環境制御システム(ECS)。 - 前記コントローラが、
前記人の前記嗜好、前記人の前記現在の活動、又は前記人の前記最近の活動のうちの1つ以上に基づき、前記現在位置のための1つ以上の環境パラメータを決定する
よう更に構成され、
前記1つ以上の環境パラメータが時間ベースである、
請求項19に記載のECS。 - 前記コントローラが、
前記現在位置の内部の第1環境センサからのデータ、前記現在位置の外部の第2環境センサからのデータ、又は前記人に関連付く人体センサからのデータのうちの1つ以上を受け取り、
受け取ったデータに基づき、前記現在位置のための前記1つ以上の環境パラメータを調整する
よう更に構成された、
請求項20に記載のECS。 - 前記コントローラが、
温度、湿度、気流速度、照明レベル、照明構成、音レベル、におい、又は音構成のうちの1つ以上のための感知データを受け取る
よう更に構成された、
請求項21に記載のECS。
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