JPH0552963A - 人体検出装置およびこれを備えた空気調和装置 - Google Patents
人体検出装置およびこれを備えた空気調和装置Info
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- JPH0552963A JPH0552963A JP21065091A JP21065091A JPH0552963A JP H0552963 A JPH0552963 A JP H0552963A JP 21065091 A JP21065091 A JP 21065091A JP 21065091 A JP21065091 A JP 21065091A JP H0552963 A JPH0552963 A JP H0552963A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は正確かつ簡単な手段で焦電型赤外線
センサを構成要素とする人体検出装置およびそれを用い
た空気調和装置を実現することを目的とする。 【構成】 チョッピング手段、設置された空間における
複数の検出エリアを順次検出するようにする駆動手段、
焦電型赤外線センサ等からなる検知手段１、検知手段１
からの信号を温度に変換する演算手段２、ファジイ推論
を実行する第１ファジイ推論プロセッサ３、及び第１フ
ァジイ推論プロセッサ３でファジイ推論が実行される際
に必要となる推論ルールを記憶する第１ファジイルール
記憶装置４から構成される。 【効果】 正確かつ簡単な人体検出装置を得、特にこれ
を用いてより快適な居住空間を形成する空気調和装置の
実現を可能とする。
センサを構成要素とする人体検出装置およびそれを用い
た空気調和装置を実現することを目的とする。 【構成】 チョッピング手段、設置された空間における
複数の検出エリアを順次検出するようにする駆動手段、
焦電型赤外線センサ等からなる検知手段１、検知手段１
からの信号を温度に変換する演算手段２、ファジイ推論
を実行する第１ファジイ推論プロセッサ３、及び第１フ
ァジイ推論プロセッサ３でファジイ推論が実行される際
に必要となる推論ルールを記憶する第１ファジイルール
記憶装置４から構成される。 【効果】 正確かつ簡単な人体検出装置を得、特にこれ
を用いてより快適な居住空間を形成する空気調和装置の
実現を可能とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、人体から放射される赤
外線を検出する人体検出装置、及びこれを備えた、空間
に存在する人間にとって快適な居住空間を提供する空気
調和装置に関する。
外線を検出する人体検出装置、及びこれを備えた、空間
に存在する人間にとって快適な居住空間を提供する空気
調和装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、人体検出の方法として人体か
ら放射される赤外線を検出する方法は、よく知られてお
り、人体検出装置として焦電型赤外線センサ等がよく用
いられている。また、空間に存在する人間にとって快適
な居住空間を提供する空気調和装置用の赤外線検出装置
として、例えば室内の温度分布や、室内の人間の有無や
人の位置を検出するもの（特開平２−１８３７５２号公
報）等が知られている。
ら放射される赤外線を検出する方法は、よく知られてお
り、人体検出装置として焦電型赤外線センサ等がよく用
いられている。また、空間に存在する人間にとって快適
な居住空間を提供する空気調和装置用の赤外線検出装置
として、例えば室内の温度分布や、室内の人間の有無や
人の位置を検出するもの（特開平２−１８３７５２号公
報）等が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、焦電型
赤外線センサを人体検出装置として用いた場合、センサ
の検出出力から人体の有無、位置等を判定することが１
つの大きな課題となっており、現状ではまだまだ誤動作
が多く、精度を上げるためには判定方法が複雑化してし
まうといった問題があった。従って、これを空気調和装
置と組み合わせて使用した場合、制御対象となる空気調
和装置の運転に支障を生じることが多々あった。
赤外線センサを人体検出装置として用いた場合、センサ
の検出出力から人体の有無、位置等を判定することが１
つの大きな課題となっており、現状ではまだまだ誤動作
が多く、精度を上げるためには判定方法が複雑化してし
まうといった問題があった。従って、これを空気調和装
置と組み合わせて使用した場合、制御対象となる空気調
和装置の運転に支障を生じることが多々あった。
【０００４】本発明は、上述の問題に鑑みて試されたも
ので、人体の位置をより正確に、かつ簡単な方法で判定
し、更に空間内の人体の活動量を検出する人体検出装置
及びこれを備えた空気調和装置を提供するものである。
ので、人体の位置をより正確に、かつ簡単な方法で判定
し、更に空間内の人体の活動量を検出する人体検出装置
及びこれを備えた空気調和装置を提供するものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は上述の課題を解
決するため、チョッピング手段と、設置された空間にお
ける複数の検出エリアを順次検出するようにする駆動手
段を有する焦電型赤外線センサ等からなる検知手段を有
し、前記検知手段から前記検出エリア内のある検出エリ
アＡを検出しようとした場合の視野中において、前記検
知手段からの距離ｒの位置に人体が存在するかどうか
を、前記焦電型赤外線センサの検出出力をもとに認識す
ることを特徴とする人体検出装置である。
決するため、チョッピング手段と、設置された空間にお
ける複数の検出エリアを順次検出するようにする駆動手
段を有する焦電型赤外線センサ等からなる検知手段を有
し、前記検知手段から前記検出エリア内のある検出エリ
アＡを検出しようとした場合の視野中において、前記検
知手段からの距離ｒの位置に人体が存在するかどうか
を、前記焦電型赤外線センサの検出出力をもとに認識す
ることを特徴とする人体検出装置である。
【０００６】また、前記焦電型赤外線センサの検出出力
を推論し、これらの結果より前記空間に存在する人体の
位置を推論する推論手段とを備えたことを特徴とする人
体検出装置である。
を推論し、これらの結果より前記空間に存在する人体の
位置を推論する推論手段とを備えたことを特徴とする人
体検出装置である。
【０００７】さらに、本発明は焦電型赤外線センサから
の特徴部分に関する検出出力についてファジイ推論で推
論するファジイ推論手段を実行した結果について、ファ
ジイルールに従って前記空間における複数の検出エリア
中に存在する人体の活動量を異なるファジイル−ルで推
論するファジイ推論手段とを備えたことを特徴とする人
体検出装置である。
の特徴部分に関する検出出力についてファジイ推論で推
論するファジイ推論手段を実行した結果について、ファ
ジイルールに従って前記空間における複数の検出エリア
中に存在する人体の活動量を異なるファジイル−ルで推
論するファジイ推論手段とを備えたことを特徴とする人
体検出装置である。
【０００８】また、本発明は少なくとも空間における複
数の検出エリア中に存在する人体の活動量に関するデー
タについて、ファジイルールに従って出力をファジイ推
論で推論するファジイ推論手段とを備えたことを特徴と
する人体検出装置である。
数の検出エリア中に存在する人体の活動量に関するデー
タについて、ファジイルールに従って出力をファジイ推
論で推論するファジイ推論手段とを備えたことを特徴と
する人体検出装置である。
【０００９】さらに本発明は前記人体検出装置を用いた
空気調和装置である。
空気調和装置である。
【００１０】
【作用】本発明は上述の構成によって、焦電型赤外線セ
ンサの検出出力から検出エリア内のある検出エリアＡを
検出しようとした場合の視野中において、前記検知手段
からの距離ｒの位置に人体が存在するかどうかを推論
し、これらの結果をもとに人体の位置あるいは活動量を
判定し、また、人体の位置あるいは活動量を判定する際
にファジイ推論を用いることにより、これらをより正確
に、かつ簡単な方法で判定することを実現するものであ
る。
ンサの検出出力から検出エリア内のある検出エリアＡを
検出しようとした場合の視野中において、前記検知手段
からの距離ｒの位置に人体が存在するかどうかを推論
し、これらの結果をもとに人体の位置あるいは活動量を
判定し、また、人体の位置あるいは活動量を判定する際
にファジイ推論を用いることにより、これらをより正確
に、かつ簡単な方法で判定することを実現するものであ
る。
【００１１】特にこれを備えた空気調和装置において
は、より快適な居住空間を提供することが可能となるも
のである。更に、空気調和装置の出力をファジイ推論で
推論するため細かな制御が可能になる。
は、より快適な居住空間を提供することが可能となるも
のである。更に、空気調和装置の出力をファジイ推論で
推論するため細かな制御が可能になる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明を図示の実施例により詳細に説
明する。
明する。
【００１３】図１は本発明の一実施例による人体検出装
置のブロック図であり、チョッピング手段、設置された
空間における複数の検出エリアを順次検出するようにす
る駆動手段、焦電型赤外線センサ等からなる検知手段
１、検知手段１からの信号を温度に変換する演算手段
２、ファジイ推論を実行する第１ファジイ推論プロセッ
サ３、及び第１ファジイ推論プロセッサ３でファジイ推
論が実行される際に必要となる推論ルールを記憶する第
１ファジイルール記憶装置４から構成される。ここで、
検知手段１における焦電型赤外線センサとしてはアレイ
状のセンサを用いることが、駆動手段を簡便にする上で
望ましい。検知手段１はその検知可能な領域から発せら
れた赤外線を検知し、その結果得られた信号は演算手段
２へ送られ、ここで温度に変換される。本実施例におい
て採用した推論ルールは、次のようなものであり、第１
ファジイルール記憶装置４内部に記憶されている。
置のブロック図であり、チョッピング手段、設置された
空間における複数の検出エリアを順次検出するようにす
る駆動手段、焦電型赤外線センサ等からなる検知手段
１、検知手段１からの信号を温度に変換する演算手段
２、ファジイ推論を実行する第１ファジイ推論プロセッ
サ３、及び第１ファジイ推論プロセッサ３でファジイ推
論が実行される際に必要となる推論ルールを記憶する第
１ファジイルール記憶装置４から構成される。ここで、
検知手段１における焦電型赤外線センサとしてはアレイ
状のセンサを用いることが、駆動手段を簡便にする上で
望ましい。検知手段１はその検知可能な領域から発せら
れた赤外線を検知し、その結果得られた信号は演算手段
２へ送られ、ここで温度に変換される。本実施例におい
て採用した推論ルールは、次のようなものであり、第１
ファジイルール記憶装置４内部に記憶されている。
【００１４】すなわち、ある検出エリアＡについて演算
手段２によって得られた温度を基にして人体の存在する
可能性を判定し（判定方法としては、例えば、人体の表
面皮膚温度周辺にある基準温度範囲を設定し、その範囲
内に演算手段２によって得られた温度が入っていれば、
人体が存在していると判定すればよい。）、これをｘ
（Ａ）で表す。
手段２によって得られた温度を基にして人体の存在する
可能性を判定し（判定方法としては、例えば、人体の表
面皮膚温度周辺にある基準温度範囲を設定し、その範囲
内に演算手段２によって得られた温度が入っていれば、
人体が存在していると判定すればよい。）、これをｘ
（Ａ）で表す。
【００１５】
【数１】
【００１６】
【数２】
【００１７】検知手段１から検出エリアＡを検出しよう
とした場合の視野中において、検知手段１からの距離ｒ
の位置に人体が存在するとする（人体が存在しない場合
は、ｒ＝∞と定義する）と、第１の推論ルールは、 ルール１ａ：ＩＦ Ｓ（Ａ） ｉｓ 小 ＴＨＥＮ ｒ ｉｓ 大 ルール１ｂ：ＩＦ Ｓ（Ａ） ｉｓ 中 ＴＨＥＮ ｒ ｉｓ 中 ルール１ｃ：ＩＦ Ｓ（Ａ） ｉｓ 大 ＴＨＥＮ ｒ ｉｓ 小 等と書ける。ここで未知数ｒを導入したのは、検知手段
１から検出エリアＡを検出しようとした場合、その視野
中に、実際に検出したいエリアＡを遮るように人体が位
置する可能性があり（特に、斜め方向から検出しようと
した場合）、従って人体の存在する距離についての検討
が必要になるからである。これらを用いて人体の位置を
判定するために、図２に示すようなメンバーシップ関数
を用いたファジイ推論を行なう。図２（ａ）はＳ（Ａ）
に対するメンバーシップ関数であり、ここでＡ１＝”
小”、Ａ２＝”中”、Ａ３＝”大”などはファジイ集合
である。また、図２（ｂ）はｒに対するメンバーシップ
関数を図示したものであり、ここでＢ１＝”小”、Ｂ２
＝”中”、Ｂ３＝”大”などはファジイ集合である。こ
れらを用いて常法によりファジイ推論を実行すれば、人
体の有無についての判定結果をより正確に、かつ簡単な
方法で得ることができる。
とした場合の視野中において、検知手段１からの距離ｒ
の位置に人体が存在するとする（人体が存在しない場合
は、ｒ＝∞と定義する）と、第１の推論ルールは、 ルール１ａ：ＩＦ Ｓ（Ａ） ｉｓ 小 ＴＨＥＮ ｒ ｉｓ 大 ルール１ｂ：ＩＦ Ｓ（Ａ） ｉｓ 中 ＴＨＥＮ ｒ ｉｓ 中 ルール１ｃ：ＩＦ Ｓ（Ａ） ｉｓ 大 ＴＨＥＮ ｒ ｉｓ 小 等と書ける。ここで未知数ｒを導入したのは、検知手段
１から検出エリアＡを検出しようとした場合、その視野
中に、実際に検出したいエリアＡを遮るように人体が位
置する可能性があり（特に、斜め方向から検出しようと
した場合）、従って人体の存在する距離についての検討
が必要になるからである。これらを用いて人体の位置を
判定するために、図２に示すようなメンバーシップ関数
を用いたファジイ推論を行なう。図２（ａ）はＳ（Ａ）
に対するメンバーシップ関数であり、ここでＡ１＝”
小”、Ａ２＝”中”、Ａ３＝”大”などはファジイ集合
である。また、図２（ｂ）はｒに対するメンバーシップ
関数を図示したものであり、ここでＢ１＝”小”、Ｂ２
＝”中”、Ｂ３＝”大”などはファジイ集合である。こ
れらを用いて常法によりファジイ推論を実行すれば、人
体の有無についての判定結果をより正確に、かつ簡単な
方法で得ることができる。
【００１８】なお、ここではメンバーシップ関数の関数
形としては、図２（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。また本実施例においては、人体の有無を判定する際
にクリスプ集合を用いた推論を行っているが、ファジイ
集合を用いたファジイ推論を実行して、その結果を重心
法等の常法にしたがって非ファジイ化することによって
ｘ（Ａ）の算出を行なってもよく（この場合、ｘ（Ａ）
は０から１までの実数を値域として持つように、定義が
変更される。）、この場合各検知エリアについての人体
の有無についての判定結果により信頼性がおけるため、
人体の位置についてもより確度の高い情報が得られる
（なお、この場合、Ｓ（Ａ）の定義中におけるΩの定義
は、「ｘ（Ω）はある一定以上の値を有するＡと単連結
な領域」と変更される。この「ある一定の値」は実験的
・経験的に決定される数値であり、検知手段１の設置条
件等に依存する。）。また、Ｓ（Ａ）の定義中における
積分記号の代わりに総和記号Σを用いてＳ（Ａ）を定義
してもよい。
形としては、図２（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。また本実施例においては、人体の有無を判定する際
にクリスプ集合を用いた推論を行っているが、ファジイ
集合を用いたファジイ推論を実行して、その結果を重心
法等の常法にしたがって非ファジイ化することによって
ｘ（Ａ）の算出を行なってもよく（この場合、ｘ（Ａ）
は０から１までの実数を値域として持つように、定義が
変更される。）、この場合各検知エリアについての人体
の有無についての判定結果により信頼性がおけるため、
人体の位置についてもより確度の高い情報が得られる
（なお、この場合、Ｓ（Ａ）の定義中におけるΩの定義
は、「ｘ（Ω）はある一定以上の値を有するＡと単連結
な領域」と変更される。この「ある一定の値」は実験的
・経験的に決定される数値であり、検知手段１の設置条
件等に依存する。）。また、Ｓ（Ａ）の定義中における
積分記号の代わりに総和記号Σを用いてＳ（Ａ）を定義
してもよい。
【００１９】なお、本実施例においてはファジイ推論を
用いて人体の検知手段１からの距離ｒを求めているが、
これに限ることなく通常の推論方法を用いて距離ｒを求
めてもよく、この場合も距離ｒの導入による人体の位置
判定の精度向上という効果は十分得られるものである。
用いて人体の検知手段１からの距離ｒを求めているが、
これに限ることなく通常の推論方法を用いて距離ｒを求
めてもよく、この場合も距離ｒの導入による人体の位置
判定の精度向上という効果は十分得られるものである。
【００２０】図３は本発明の人体検出装置の他の実施例
のブロック図を示すものであって、図１の実施例と同一
の機能部品には同一番号を付して示している。本実施例
においては、第１ファジイ推論プロセッサ３から得られ
た人体の位置に関する情報についてファジイ推論を実行
する第２ファジイ推論プロセッサ５を有しているため、
人体の活動量を検出することが可能となる。検知手段１
からの信号を温度に変換する演算手段２、ファジイ推論
を実行する第２ファジイ推論プロセッサ５、及び第２フ
ァジイ推論プロセッサ５でファジイ推論が実行される際
に必要となる推論ルールを記憶する第２ファジイルール
記憶装置６を備えた本実施例において採用した推論ルー
ルは、次のようなものであり、第２ファジイルール記憶
装置６内部に記憶されている。すなわち、ある検知エリ
アＡについて時間ｔ、ｓ（ただし、｜ｔ−ｓ｜は一定値
となるように、ｔ，ｓをとる）における人体の位置（距
離）をそれぞれｒ（ｔ）、ｒ（ｓ）とすると（人体が存
在しない場合は、ｒ（・）＝∞と定義する）、 ルール２ａ：ＩＦ ｜ｒ（ｔ）−ｒ（ｓ）｜ ｉｓ 小 ＴＨＥＮ 活動量 ｉｓ 小 ルール２ｂ：ＩＦ ｜ｒ（ｔ）−ｒ（ｓ）｜ ｉｓ 中 ＴＨＥＮ 活動量 ｉｓ 中 ルール２ｃ：ＩＦ ｜ｒ（ｔ）−ｒ（ｓ）｜ ｉｓ 大 ＴＨＥＮ 活動量 ｉｓ 大 等である。ここで、ｒ（ｔ）、ｒ（ｓ）の算出は、第一
の実施例にあるようなファジイ推論を用い、その結果を
重心法等の常法に従い非ファジイ化することにより行っ
ている。これらを用いて人体の活動量を判定するため
に、図４に示すようなメンバーシップ関数を用いたファ
ジイ推論を行なう。図４（ａ）は｜ｒ（ｔ）−ｒ（ｓ）
｜に対するメンバーシップ関数であり、ここでＣ１＝”
小”、Ｃ２＝”中”、Ｃ３＝”大”などはファジイ集合
である。また、図４（ｂ）は人体の活動量に対するメン
バーシップ関数を図示したものであり、ここでＤ１＝”
小”、Ｄ２＝”中”、Ｄ３＝”大”などはファジイ集合
である。これらを用いて常法によりファジイ推論を実行
すれば、人体の活動量についての情報を簡単な方法で得
ることができる。
のブロック図を示すものであって、図１の実施例と同一
の機能部品には同一番号を付して示している。本実施例
においては、第１ファジイ推論プロセッサ３から得られ
た人体の位置に関する情報についてファジイ推論を実行
する第２ファジイ推論プロセッサ５を有しているため、
人体の活動量を検出することが可能となる。検知手段１
からの信号を温度に変換する演算手段２、ファジイ推論
を実行する第２ファジイ推論プロセッサ５、及び第２フ
ァジイ推論プロセッサ５でファジイ推論が実行される際
に必要となる推論ルールを記憶する第２ファジイルール
記憶装置６を備えた本実施例において採用した推論ルー
ルは、次のようなものであり、第２ファジイルール記憶
装置６内部に記憶されている。すなわち、ある検知エリ
アＡについて時間ｔ、ｓ（ただし、｜ｔ−ｓ｜は一定値
となるように、ｔ，ｓをとる）における人体の位置（距
離）をそれぞれｒ（ｔ）、ｒ（ｓ）とすると（人体が存
在しない場合は、ｒ（・）＝∞と定義する）、 ルール２ａ：ＩＦ ｜ｒ（ｔ）−ｒ（ｓ）｜ ｉｓ 小 ＴＨＥＮ 活動量 ｉｓ 小 ルール２ｂ：ＩＦ ｜ｒ（ｔ）−ｒ（ｓ）｜ ｉｓ 中 ＴＨＥＮ 活動量 ｉｓ 中 ルール２ｃ：ＩＦ ｜ｒ（ｔ）−ｒ（ｓ）｜ ｉｓ 大 ＴＨＥＮ 活動量 ｉｓ 大 等である。ここで、ｒ（ｔ）、ｒ（ｓ）の算出は、第一
の実施例にあるようなファジイ推論を用い、その結果を
重心法等の常法に従い非ファジイ化することにより行っ
ている。これらを用いて人体の活動量を判定するため
に、図４に示すようなメンバーシップ関数を用いたファ
ジイ推論を行なう。図４（ａ）は｜ｒ（ｔ）−ｒ（ｓ）
｜に対するメンバーシップ関数であり、ここでＣ１＝”
小”、Ｃ２＝”中”、Ｃ３＝”大”などはファジイ集合
である。また、図４（ｂ）は人体の活動量に対するメン
バーシップ関数を図示したものであり、ここでＤ１＝”
小”、Ｄ２＝”中”、Ｄ３＝”大”などはファジイ集合
である。これらを用いて常法によりファジイ推論を実行
すれば、人体の活動量についての情報を簡単な方法で得
ることができる。
【００２１】なお、ここではメンバーシップ関数の関数
形としては、図４（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。また、ここでは人体の活動量の判定に人体の位置の
変化のみを判定基準としているが、これのみならず他の
量を併用してもよく、特に空間における二酸化炭素濃度
を併用すること、すなわち前記第２のル−ルに加えて、
空間における二酸化炭素濃度から人体の活動量を推論す
る第３のファジィル−ル（表示省略）を併用すること
は、人体の代謝量を反映した二酸化炭素濃度を人体の活
動量判定に利用できることから、より好ましい。
形としては、図４（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。また、ここでは人体の活動量の判定に人体の位置の
変化のみを判定基準としているが、これのみならず他の
量を併用してもよく、特に空間における二酸化炭素濃度
を併用すること、すなわち前記第２のル−ルに加えて、
空間における二酸化炭素濃度から人体の活動量を推論す
る第３のファジィル−ル（表示省略）を併用すること
は、人体の代謝量を反映した二酸化炭素濃度を人体の活
動量判定に利用できることから、より好ましい。
【００２２】図５は本発明の人体検出装置を備えた空気
調和装置の実施例のブロック図を示すものであって、図
１および図３の実施例と同一の機能部品には同一番号を
付して示している。本実施例においては、空気調和装置
の出力制御手段７を有しているため、複数の検出エリア
における人体の活動量についての情報をもとに空気調和
装置の出力制御が可能となり、空調負荷に対応した機器
制御が可能になるといった点で省エネルギー効果があ
り、また、空間内に存在する人にとっても最適な空調を
提供することができる。検知手段１からの信号を温度に
変換する演算手段２、ファジイ推論を実行する第４ファ
ジイ推論プロセッサ８、および第４ファジイ推論プロセ
ッサ８でファジイ推論が実行される際に必要となる推論
ルールを記憶する第４ファジイルール記憶装置９を備え
た本実施例において採用した推論ルールは、次のような
ものであり、第４ファジイルール記憶装置９内部に記憶
されている。すなわち、複数の検出エリアの人体の活動
量をｙ、空気調和装置の出力をｆとすると、 ルール４ａ：ＩＦ ｙ ｉｓ 小 ＴＨＥＮ ｆ ｉｓ 弱 ルール４ｂ：ＩＦ ｙ ｉｓ 中 ＴＨＥＮ ｆ ｉｓ 中 ルール４ｃ：ＩＦ ｙ ｉｓ 大 ＴＨＥＮ ｆ ｉｓ 強 等である。ここで複数の検出エリアにおける人体の活動
量ｙは、第二の実施例においてファジイ推論の結果求め
たものを重心法等の常法により非ファジイ化することに
より算出している。これらを用いて空気調和装置の出力
を決定するために、図６に示すようなメンバーシップ関
数を用いたファジイ推論を行なう。図６（ａ）は人体の
活動量に対するメンバーシップ関数であり、ここでＥ１
＝”小”、Ｅ２＝”中”、Ｅ３＝”大”などはファジイ
集合である。また、図６（ｂ）は空気調和装置の出力に
対するメンバーシップ関数を図示したものであり、ここ
でＦ１＝”弱”、Ｆ２＝”中”、Ｆ３＝”強”などはフ
ァジイ集合である。これらを用いて常法によりファジイ
推論を実行すれば、最適な空気調和装置の出力を簡単な
方法で決定することができる。
調和装置の実施例のブロック図を示すものであって、図
１および図３の実施例と同一の機能部品には同一番号を
付して示している。本実施例においては、空気調和装置
の出力制御手段７を有しているため、複数の検出エリア
における人体の活動量についての情報をもとに空気調和
装置の出力制御が可能となり、空調負荷に対応した機器
制御が可能になるといった点で省エネルギー効果があ
り、また、空間内に存在する人にとっても最適な空調を
提供することができる。検知手段１からの信号を温度に
変換する演算手段２、ファジイ推論を実行する第４ファ
ジイ推論プロセッサ８、および第４ファジイ推論プロセ
ッサ８でファジイ推論が実行される際に必要となる推論
ルールを記憶する第４ファジイルール記憶装置９を備え
た本実施例において採用した推論ルールは、次のような
ものであり、第４ファジイルール記憶装置９内部に記憶
されている。すなわち、複数の検出エリアの人体の活動
量をｙ、空気調和装置の出力をｆとすると、 ルール４ａ：ＩＦ ｙ ｉｓ 小 ＴＨＥＮ ｆ ｉｓ 弱 ルール４ｂ：ＩＦ ｙ ｉｓ 中 ＴＨＥＮ ｆ ｉｓ 中 ルール４ｃ：ＩＦ ｙ ｉｓ 大 ＴＨＥＮ ｆ ｉｓ 強 等である。ここで複数の検出エリアにおける人体の活動
量ｙは、第二の実施例においてファジイ推論の結果求め
たものを重心法等の常法により非ファジイ化することに
より算出している。これらを用いて空気調和装置の出力
を決定するために、図６に示すようなメンバーシップ関
数を用いたファジイ推論を行なう。図６（ａ）は人体の
活動量に対するメンバーシップ関数であり、ここでＥ１
＝”小”、Ｅ２＝”中”、Ｅ３＝”大”などはファジイ
集合である。また、図６（ｂ）は空気調和装置の出力に
対するメンバーシップ関数を図示したものであり、ここ
でＦ１＝”弱”、Ｆ２＝”中”、Ｆ３＝”強”などはフ
ァジイ集合である。これらを用いて常法によりファジイ
推論を実行すれば、最適な空気調和装置の出力を簡単な
方法で決定することができる。
【００２３】なお、ここではメンバーシップ関数の関数
形としては、図６（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。
形としては、図６（ａ）、（ｂ）に示すように台形状も
しくは三角形状のものを使用しているが、これにこだわ
ることなく、例えば山形状等他の関数形を用いてもよ
い。
【００２４】なお、ここで制御対象となる空気調和装置
の出力としては、冷媒圧縮機の回転数や吹出口から吹出
す空気の流量等が挙げられるが、特に後者を用いた場合
は、冷媒圧縮機等耐久性が要求される空気調和装置中の
原動機械類の運転負荷を一定とし、耐久性向上が期待さ
れるため好ましい。
の出力としては、冷媒圧縮機の回転数や吹出口から吹出
す空気の流量等が挙げられるが、特に後者を用いた場合
は、冷媒圧縮機等耐久性が要求される空気調和装置中の
原動機械類の運転負荷を一定とし、耐久性向上が期待さ
れるため好ましい。
【００２５】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の人体検出装置およびそれを用いた空気調和装置におい
ては、人体の位置についての判定結果をより正確に、ま
た簡単な方法で得ることができるまた、複数の検出エリ
アの人体の活動量についての情報をもとに空気調和装置
の出力制御が可能となり、空調負荷に対応した機器制御
が可能になるさらに空気調和装置が過剰運転とならない
よう制御可能となるので省エネルギーをはかれる、また
空間内に存在する人にとって最適な空調を提供すること
ができる等の効果を有する。
の人体検出装置およびそれを用いた空気調和装置におい
ては、人体の位置についての判定結果をより正確に、ま
た簡単な方法で得ることができるまた、複数の検出エリ
アの人体の活動量についての情報をもとに空気調和装置
の出力制御が可能となり、空調負荷に対応した機器制御
が可能になるさらに空気調和装置が過剰運転とならない
よう制御可能となるので省エネルギーをはかれる、また
空間内に存在する人にとって最適な空調を提供すること
ができる等の効果を有する。
【図１】本発明の一実施例の人体検出装置のブロック図
【図２】本発明の同実施例におけるメンバーシップ関数
を表示したグラフ
を表示したグラフ
【図３】本発明の異なる実施例の人体検出装置のブロッ
ク図
ク図
【図４】本発明の同実施例におけるメンバーシップ関数
を表示したグラフ
を表示したグラフ
【図５】本発明の一実施例の空気調和装置のブロック図
【図６】本発明の同空気調和装置におけるメンバーシッ
プ関数を表示したグラフ
プ関数を表示したグラフ
１ 検知手段 ２ 演算手段 ３ 第１ファジイ推論プロセッサ ４ 第１ファジイルール記憶装置 ５ 第２ファジイ推論プロセッサ ６ 第２ファジイルール記憶装置 ７ 空気調和装置の出力制御手段 ８ 第４ファジイ推論プロセッサ ９ 第４ファジイルール記憶装置
Claims (6)
- 【請求項１】チョッピング手段と、 設置された空間における複数の検出エリアを順次検出す
るようにする駆動手段を有する焦電型赤外線センサ等か
らなる検知手段と、 前記検知手段から前記検出エリア内のある検出エリアＡ
を検出しようとした場合の視野中において、前記検知手
段からの距離ｒの位置に人体が存在するかどうか前記検
知手段の出力により認識する判定手段具備し、 前記判定手段は前記焦電型赤外線センサの出力から所定
範囲の２次元濃淡画像信号を得、前記濃淡から距離ｒの
位置に人体が存在するかどうかを判定するものであるこ
とを特徴とする人体検出装置。 - 【請求項２】判定手段は前記焦電型赤外線センサの検出
出力について、第１ファジイルールに従って、前記空間
に存在する人体の位置を推論する第１ファジイ推論手段
とを備えたことを特徴とする請求項１記載の人体検出装
置。 - 【請求項３】判定手段は前記第１ファジイ推論手段の結
果について、第２ファジイルールに従って前記空間にお
ける複数の検出エリア中に存在する人体の活動量をファ
ジイ推論で推論する第２ファジイ推論手段とを備えたこ
とを特徴とする請求項２記載の人体検出装置。 - 【請求項４】空間における二酸化炭素濃度を検出する二
酸化炭素濃度検出手段を有し、前記二酸化炭素濃度検出
手段からの特徴部分に関する検出出力について、第３フ
ァジイルールに従って前記空間における複数の検出エリ
ア中に存在する人体の活動量をファジイ推論で推論する
第３ファジイ推論手段とを備えたことを特徴とする請求
項３記載の人体検出装置 - 【請求項５】少なくとも空間における複数の検出エリア
中に存在する人体の活動量および空間における二酸化炭
素濃度に関するデータに基づいて運転制御することを特
徴とする、請求項４記載の人体検出装置を備えた空気調
和装置。 - 【請求項６】少なくとも空間における複数の検出エリア
中に存在する人体の活動量に関するデータについて、第
４ファジイルールに従って出力をファジイ推論で推論す
る第４ファジイ推論手段とを備えたことを特徴とする、
請求項１、２、３または４記載の人体検出装置を備えた
空気調和装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21065091A JPH0552963A (ja) | 1991-08-22 | 1991-08-22 | 人体検出装置およびこれを備えた空気調和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21065091A JPH0552963A (ja) | 1991-08-22 | 1991-08-22 | 人体検出装置およびこれを備えた空気調和装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0552963A true JPH0552963A (ja) | 1993-03-02 |
Family
ID=16592825
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21065091A Pending JPH0552963A (ja) | 1991-08-22 | 1991-08-22 | 人体検出装置およびこれを備えた空気調和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0552963A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0646901A1 (de) * | 1993-10-04 | 1995-04-05 | Cerberus Ag | Verfahren zur Verarbeitung der Signale eines passiven Infrarot-Detektors und Infrarot-Detektor zur Durchführung des Verfahrens |
| KR101104011B1 (ko) * | 2004-10-05 | 2012-01-06 | 엘지전자 주식회사 | 개인의 인체특성을 이용한 공기조화기의 제어장치 및 방법 |
| KR102013894B1 (ko) * | 2018-11-13 | 2019-08-23 | 부경대학교 산학협력단 | Co2 농도와 pir신호를 활용한 거주자 재실 추정방법 |
-
1991
- 1991-08-22 JP JP21065091A patent/JPH0552963A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0646901A1 (de) * | 1993-10-04 | 1995-04-05 | Cerberus Ag | Verfahren zur Verarbeitung der Signale eines passiven Infrarot-Detektors und Infrarot-Detektor zur Durchführung des Verfahrens |
| KR101104011B1 (ko) * | 2004-10-05 | 2012-01-06 | 엘지전자 주식회사 | 개인의 인체특성을 이용한 공기조화기의 제어장치 및 방법 |
| KR102013894B1 (ko) * | 2018-11-13 | 2019-08-23 | 부경대학교 산학협력단 | Co2 농도와 pir신호를 활용한 거주자 재실 추정방법 |
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