WO2016181546A1 - 空調機、センサユニット、並びに、空調機の制御システム及び制御方法 - Google Patents

空調機、センサユニット、並びに、空調機の制御システム及び制御方法 Download PDF

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Definitions

  • the technology described in this specification relates to an air conditioner, a sensor unit, and a control system and control method for the air conditioner.
  • the heartbeat, respiration, and movement of a living body can be detected using a Doppler sensor.
  • a Doppler sensor is provided inside the air conditioner, a noise component may be included in the detection value of the Doppler sensor due to movement or vibration of the air conditioner according to the operation of the air conditioner. Therefore, an error may occur in detection of biological information.
  • one of the objects of the technology described in this specification is to improve the detection accuracy of biological information by a Doppler sensor built in an air conditioner.
  • the air conditioner may include a first Doppler sensor, a second Doppler sensor, and a controller.
  • the first Doppler sensor may transmit a first radio wave having a first power.
  • the second Doppler sensor may transmit a second radio wave having a second power smaller than the first power.
  • the controller may control the operation of the air conditioner based on the detection signal of the first Doppler sensor and the detection signal of the second Doppler sensor.
  • the sensor unit may be built in the air conditioner.
  • the sensor unit may include a first Doppler sensor and a second Doppler sensor.
  • the first Doppler sensor may use a conditioned space by the air conditioner as a sensing target.
  • the second Doppler sensor may use a movable part corresponding to the operation of the air conditioner as a sensing target.
  • the control system for an air conditioner may include a reception unit and a transmission unit.
  • the receiving unit may receive detection signals of first and second Doppler sensors provided in the air conditioner.
  • the first Doppler sensor may transmit a first radio wave having a first power.
  • the second Doppler sensor may transmit a second radio wave having a second power smaller than the first power.
  • the transmission unit transmits to the air conditioner a signal for controlling the operation of the air conditioner, which is generated based on the detection signal of the first Doppler sensor and the detection signal of the second Doppler sensor. Good.
  • control method of the air conditioner transmits radio waves having different powers depending on the first and second Doppler sensors built in the air conditioner, the detection signal of the first Doppler sensor, and the first The operation of the air conditioner may be controlled based on the detection signal of the second Doppler sensor.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration example of a non-contact vital sensor illustrated in FIGS. 1 and 2. It is a block diagram which shows the structural example of the air conditioner illustrated to FIG.1 and FIG.2. It is a block diagram which shows the structural example of the air conditioning system which paid its attention to the structure of the air conditioner illustrated in FIG. It is a block diagram which shows the structural example of the control system used for the air conditioning system illustrated in FIG. FIG.
  • FIG. 5 is a diagram schematically showing an example of an arrangement relationship of the Doppler sensors exemplified in FIGS. 1 to 4;
  • FIG. 5 is a diagram schematically showing an example of an arrangement relationship of the Doppler sensors exemplified in FIGS. 1 to 4;
  • FIG. 5 is a schematic side view of an air conditioner for explaining an example of an arrangement relationship of Doppler sensors exemplified in FIGS. 1 to 4;
  • FIG. 5 is a schematic side view of an air conditioner for explaining an example of an arrangement relationship of Doppler sensors exemplified in FIGS. 1 to 4; It is a flowchart for demonstrating the operation example including the noise canceling which concerns on 1st Example of the air conditioning system illustrated in FIG.
  • (A)-(D) is a figure for demonstrating an example of the sleep determination based on the amount of body movement which concerns on one Embodiment.
  • (A)-(D) are the figures for demonstrating another example of the sleep determination based on the amount of body movement which concerns on one Embodiment.
  • FIG. (A) is a figure which shows an example of the frequency analysis result of the detection signal of the 1st Doppler sensor which concerns on one Embodiment
  • (B) is the frequency of the detection signal of the 2nd Doppler sensor which concerns on one Embodiment.
  • (B) is the frequency of the detection signal of the 2nd Doppler sensor which concerns on one Embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an air conditioning system according to an embodiment.
  • the air conditioning system 1 illustrated in FIG. 1 may include an air conditioner 2, a network (NW) 3, and a control system 4, for example.
  • NW network
  • control system 4 for example.
  • the air conditioner 2 may be communicatively connected to the network 3 via the router 6 exemplarily.
  • a control system 4 may be connected to the network 3. Therefore, for example, the air conditioner 2 may be able to communicate with the control system 4 via the router 6 and the network 3.
  • the air conditioner 2 transmits a signal indicating the operating status of the air conditioner 2 (in other words, “information” or “data”) to the control system 4 through communication with the control system 4, or the air conditioner 2.
  • a signal for controlling the operation of the system can be received from the control system 4.
  • connection between the air conditioner 2 and the router 6 may be a wired connection or a wireless connection.
  • the air conditioner 2 may include a communication interface (IF) that supports communication by one or both of wired and wireless.
  • IF communication interface
  • the air conditioner 2 may be for home use or for business use.
  • the home air conditioner 2 is an example of so-called “home appliances”, and “home appliances” that can communicate with the network 3 may be referred to as “information home appliances”.
  • the network 3 may correspond to, for example, a WAN (Wide Area Network), a LAN (Local Area Network), or the Internet.
  • the network 3 may include a radio access network.
  • the router 6 may be able to communicate with the control system 4 by connecting to the wireless access network through a wireless IF.
  • control system 4 can communicate with the air conditioner 2 via the network 3 and the router 6. For example, based on information received from the air conditioner 2, the control system 4 operates (“run”). May be controlled).
  • the control system 4 may include, for example, one or a plurality of servers.
  • the operation of the air conditioner 2 may be controlled by one server or may be controlled in a distributed manner by a plurality of servers.
  • the server may correspond to a cloud server provided in a cloud data center.
  • the air conditioner 2 may incorporate a sensor 5.
  • the sensor 5 can sense the biometric information of the user in a space that the air conditioner 5 is subject to air conditioning in a non-contact manner.
  • the space which the air conditioner 2 is subject to air conditioning may be referred to as “air-conditioned space” for convenience.
  • the “air-conditioned space” may be an indoor space, for example, an indoor space such as a bedroom.
  • a “user” in the “air-conditioned space” is an example of a sensing target by the sensor 5.
  • the “biological information” may be referred to as “vital information”.
  • “Sensing” may be rephrased as “detection” or “measurement”.
  • a non-limiting example of vital information is information indicating a user's heartbeat, breathing, and body movement.
  • the “living body” may include an “organ” of the living body.
  • Heartbeat may be regarded as information indicating the movement of “heart” which is an example of “organ”.
  • the “movement” (also referred to as “position change”) of the living body may be abbreviated as “body movement” for convenience.
  • the “body movement” is not limited to the movement during the activity of the living body, and may include the movement of the living body surface (for example, the skin) according to the heartbeat or breathing at the time of rest such as sleeping of the living body. .
  • the movement of the living body surface occurs according to the movement of the organ of the living body.
  • the skin moves according to the heartbeat.
  • the skin moves according to the expansion and contraction of the lungs accompanying breathing.
  • the senor 5 may irradiate a sensing target with a radio wave such as a microwave and detect a “movement” of a living body in a non-contact manner based on a change in a reflected wave reflected and received by the sensing target. it can.
  • a radio wave such as a microwave
  • the reflected wave changes due to the Doppler effect.
  • the change in the reflected wave can be viewed as a change in one or both of the amplitude and frequency of the reflected wave.
  • the sensor 5 Based on the vital information sensed by the sensor 5, for example, it is possible to detect, determine, or estimate the sleep state of whether the user is sleeping or awake without contact.
  • the sensor 5 may be referred to as “non-contact vital sensor 5” or “non-contact sleep sensor 5” for convenience.
  • the determination of the sleep state based on vital information may be abbreviated as “sleep determination” for convenience. An example of the sleep determination method will be described later.
  • Sensor 5 may be able to communicate with network 3 via router 6.
  • the sensor 5 may be capable of transmitting information such as sensed vital information and sleep determination results to the control system 4 via the router 6 and the network 3.
  • Sensor information Information that the sensor 5 transmits to the control system 4 may be collectively referred to as “sensor information” for convenience.
  • the “sensor information” may include one or both of vital information and a sleep determination result.
  • the control system 4 may remotely control the operation of the air conditioner 2 based on the sensor information so that the air-conditioned space becomes a comfortable environment for the user, for example.
  • Air conditioning control includes, for example, temperature control, air volume control, wind direction control, etc. that help a user sleep at bedtime. May be included.
  • air conditioning control may be referred to as “quiet sleep control” for convenience.
  • the sensor 5 does not have to be controlled by the control system 4. In other words, the sensor 5 need only support one-way communication addressed to the control system 4 and may not support reception of a signal transmitted by the control system 4.
  • the operation of the air conditioner 2 does not necessarily have to be remotely controlled by the control system 4.
  • a controller built in the air conditioner 2 may autonomously control the operation of the air conditioner 2.
  • the non-contact vital sensor 5 may include, for example, a first Doppler sensor (DS) 51A and a second Doppler sensor (DS) 51B.
  • DS Doppler sensor
  • DS Doppler sensor
  • Doppler sensor 51 when it is not necessary to distinguish between the Doppler sensors 51A and 51B, it may be abbreviated as “Doppler sensor 51”.
  • Doppler sensor 51 may be referred to as an “RF (Radio-Frequency) sensor 51”.
  • the Doppler sensors 51A and 51B may be connected to the controller 21 of the air conditioner 2 by way of example.
  • the controller 21 may include a processor 211 and a memory 212, for example.
  • the processor 211 is an example of a computing device having computing power.
  • the arithmetic device may be referred to as an arithmetic device or an arithmetic circuit.
  • a CPU Central Processing Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • the “arithmetic device” may be referred to as a “computer”.
  • the memory 212 is an example of a storage medium, and may be a RAM (Random Access Memory), a flash memory, or the like.
  • the memory 212 may store programs and data used for the processor 211 to read and operate.
  • Program may be referred to as “software” or “application”.
  • data may include data generated according to the operation of the processor 211.
  • the Doppler sensors 51 ⁇ / b> A and 51 ⁇ / b> B may be included in one “sensor unit 5” as the non-contact vital sensor 5.
  • Both the Doppler sensors 51A and 51B illustratively generate a beat signal by phase-detecting the transmitted radio wave and the reflected wave of the transmission radio wave.
  • a beat signal may be given to the controller 21 (for example, the processor 211) as an output signal of the Doppler sensor 51.
  • each of the Doppler sensors 51 exemplarily includes an antenna 511, a local oscillator (Oscillator, OSC) 512, an MCU (Micro Control Unit) 513, a detection circuit 514, an operational amplifier (OP) 515, and A battery 516 may be provided.
  • OSC local oscillator
  • MCU Micro Control Unit
  • OP operational amplifier
  • a battery 516 may be provided.
  • the configuration of the Doppler sensor 51B is not shown.
  • the antenna 511 transmits the radio wave having the oscillation frequency generated by the OSC 512 to the air-conditioned space and receives the reflected wave of the transmission radio wave.
  • the antenna 511 is shared for transmission and reception, but may be individual for transmission and reception.
  • the OSC 512 for example, oscillates according to the control of the MCU 513 and outputs a signal having a predetermined frequency (may be referred to as a “local signal” for convenience).
  • the local signal is transmitted as a transmission radio wave from the antenna 511 and input to the detection circuit 514.
  • the oscillation frequency of the OSC 512 may be, for example, a microwave band frequency.
  • the microwave band may be a 2.4 GHz band or a 24 GHz band.
  • These frequency bands are examples of frequency bands that are allowed to be used indoors by the Japanese Radio Law.
  • a frequency band that is not restricted by the Radio Law may be used for the transmission radio waves of the Doppler sensors 51A and 51B.
  • the MCU 513 illustratively controls the oscillation operation of the OSC 512 according to the control of the controller 21.
  • the detection circuit 514 detects the phase of the reflected wave received by the antenna 511 and the local signal (in other words, transmission radio wave) from the OSC 512, and outputs a beat signal.
  • the detection circuit 514 may be replaced with a mixer that mixes the transmission radio wave and the reflected wave. Mixing by the mixer may be regarded as equivalent to phase detection.
  • an amplitude change and a frequency change appear due to the Doppler effect according to the “movement” of the user or object reflecting the transmission radio wave.
  • the frequency and amplitude value of the beat signal tend to increase as the amount of change in “movement” (in other words, relative speed with respect to the Doppler sensors 51A and 51B) increases.
  • the beat signal includes information indicating the “movement” of the user or object reflecting the transmitted radio wave.
  • the “movement” of the user may include a movement associated with the daily activities of the user and a movement of the human body surface (in other words, the skin) associated with the user's heartbeat or breathing.
  • the beat signal waveform changes according to the distance change. Therefore, based on the change in the waveform of the beat signal, it is possible to detect not only the movement accompanying the user's activity but also the user's heart rate and respiratory rate.
  • the movement associated with the user's activity is detected based on the change in the amplitude value because the amplitude value of the beat signal tends to change significantly compared to the movement of the human body surface according to the user's heartbeat and respiration. Is possible.
  • the operational amplifier 515 amplifies the beat signal output from the detection circuit 514.
  • the amplified beat signal is input to the processor 211.
  • the battery 516 illustratively supplies drive power to the MCU 513, the detection circuit 514, and the operational amplifier 515.
  • the oscillation frequency of the OSC 512 may be the same or different between the Doppler sensor 51A and the Doppler sensor 51B.
  • the output signal intensity of the OSC 512 may be different between the Doppler sensor 51A and the Doppler sensor 51B.
  • the power of the first radio wave transmitted by the first Doppler sensor 51A may be different from the power of the second radio wave transmitted by the second Doppler sensor 51B.
  • the power of the transmission radio wave may be paraphrased as “transmission radio wave intensity” or “transmission power”.
  • the transmission power of the Doppler sensor 51A may be larger than the transmission power of the Doppler sensor 51B.
  • the spatial range in which radio waves can reach increases. Therefore, the spatial range in which sensing is possible (which may be referred to as “sensing range” for convenience) is expanded.
  • the first Doppler sensor 51A may be set to a transmission power that allows radio waves to reach the user in the air-conditioned space.
  • the first Doppler sensor 51A may be set to transmission power corresponding to the range of the conditioned space.
  • the first Doppler sensor 51A may be set to a transmission power at which radio waves can reach a range of about several meters.
  • the second Doppler sensor 51B may be set to transmission power at which radio waves do not reach the user in the air-conditioned space.
  • radio waves can reach a portion where the “movement” may occur in the air conditioner 2 according to the operation of the air conditioner 2 (which may be referred to as “movable portion” for convenience). It may be set to a weak transmission power.
  • the second Doppler sensor 51B may be set to a transmission power that allows radio waves to reach a range of several centimeters to several tens of centimeters.
  • the movable part of the air conditioner 2 is included in the sensing range corresponding to the transmission power of the first Doppler sensor 51A, not only the “movement” of the user but also the “movement of the movable part of the air conditioner 2”. Can be detected by the Doppler sensor 51A.
  • a signal component corresponding to the “movement” of the movable part of the air conditioner 2 can be added as a noise component to the output signal of the Doppler sensor 51A.
  • An example of the movable part of the air conditioner 2 is a louver that is provided at the air outlet of the air conditioner 2 and that changes the air blowing direction.
  • louver Since the louver is blown from the inside of the air conditioner 2, even if the direction of the louver is not controlled and is not moving during the operation of the air conditioner 2, it is referred to as a minute “movement” (in other words, “vibration”). May also occur).
  • a signal component corresponding to the vibration of the movable part of the air conditioner 2 can be added as a noise component to the output signal of the Doppler sensor 51A.
  • a louver is an example of the element which comprises the ventilation mechanism of the air conditioner 2, and an air blower, the motor which rotationally drives a ventilation fan, the motor which changes the direction of a louver, etc. as an example of another element in a ventilation mechanism May be included.
  • the motor is also an example of a “movable part”, and a signal component corresponding to vibration caused by the movement of the motor can be added as a noise component to the output signal of the Doppler sensor 51A. Therefore, the “movable part” of the air conditioner 2 may be referred to as a “noise source NS” for the Doppler sensor 51A.
  • the noise source NS may include an element related to a cleaning mechanism of the air conditioner 2 described later.
  • the Doppler sensor 51A detects not only the movement of the user in the air-conditioned space but also the movement of the noise source NS of the air conditioner 2. There is a case.
  • a vibration component corresponding to the operation of the motor or louver may appear as a frequency change in the output signal of the Doppler sensor 51A.
  • the frequency change according to the vibration becomes a noise component with respect to the frequency change according to the movement of the human body surface accompanying the heartbeat or breathing of the user who is the sensing target.
  • the movement may appear as an amplitude value change in the output signal of the Doppler sensor 51A.
  • the amplitude value change becomes a noise component with respect to the amplitude value change according to the movement associated with the activity of the user who is the sensing target.
  • the noise component according to the movement of the noise source NS of the air conditioner 2 is added to the output signal of the Doppler sensor 51A, the detection accuracy of the vital information to be sensed may be lowered. As a result, the accuracy of sleep determination based on vital information and the accuracy and efficiency of air-conditioning control may be reduced.
  • the movement of the noise source NS is detected by the second Doppler sensor 51B, and a signal component (in other words, “noise component”) corresponding to the movement of the noise source NS is detected from the output signal of the Doppler sensor 51A. ) Is canceled or reduced.
  • the sensing range of the second Doppler sensor 51B may be set to overlap the range including the noise source NS in the sensing range of the first Doppler sensor 51A.
  • the first Doppler sensor 51A is set to a transmission power at which radio waves can reach the noise source NS and a user who can be located in the air-conditioned space
  • the second Doppler sensor 51B is configured to transmit radio waves to the air conditioner 2.
  • the transmission power may be set so as to reach the movable part and not reach the user.
  • the transmission power of the first Doppler sensor 51A is set so that the air-conditioned space of the air conditioner 2 is a sensing target, and the second Doppler sensor 51B senses the noise source NS of the air conditioner 2.
  • the transmission power may be set to be a target.
  • both the movement of the user and the movement of the noise source NS are detected by the first Doppler sensor 51A, and the movement of the noise source NS is detected by the second Doppler sensor 51B.
  • the signal component corresponding to the movement of the noise source NS accompanying the operation of the air conditioner 2 can be canceled or reduced from the detection result of the Doppler sensor 51A. .
  • a signal component (in other words, vital information) corresponding to the movement of the user can be detected with high accuracy without being affected by the operation of the air conditioner 2, and the detection accuracy of vital information can be improved. Since the detection accuracy of vital information is improved, the accuracy of sleep determination based on vital information and the accuracy and efficiency of air conditioning control can be improved.
  • canceling or reducing the output signal of the second Doppler sensor 51B from the output signal of the first Doppler sensor 51A means that the output signal of the first Doppler sensor 51A is changed to the output signal of the second Doppler sensor 51B. It may be understood that the correction is made with
  • the output signals of the Doppler sensors 51A and 51B may be referred to as “detection value” or “sensor value”, respectively.
  • the sensor value of the first Doppler sensor 51A may be referred to as a “first Doppler sensor value” for convenience.
  • the sensor value of the second Doppler sensor 51B may be referred to as a “second Doppler sensor value” for convenience.
  • Calculations and processes based on the first and second Doppler sensor values may be executed by the controller 21 (for example, the processor 211) of the air conditioner 2, or the control system 4 (for example, the processor 41 described later in FIG. 6). May be executed.
  • the controller 21 for example, the processor 211 of the air conditioner 2, or the control system 4 (for example, the processor 41 described later in FIG. 6). May be executed.
  • the processor 211 of the controller 21 and the processor 41 of the control system 4 may be regarded as an example of a detection unit that detects vital information of the user in the air-conditioned space based on the first and second Doppler sensor values. .
  • the function of the detection unit may be realized by an individual processor built in the sensor unit 5.
  • the power supply for the Doppler sensors 51A and 51B may be shared with the air conditioner 2 (for example, the controller 21) or may be separate from the air conditioner 2.
  • the non-contact vital sensor 5 can operate as a single sensor 5 even when the air conditioner 2 is not in operation, and thus can be used as a “watch function”.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration example of the air conditioning system 1 focusing on the configuration of the air conditioner 2.
  • the air conditioner 2 illustrated in FIG. 5 includes a controller 21 exemplarily.
  • the controller 21 controls the operation of the air conditioner 2.
  • the controller 21 may be connected to a motor that drives the blower fan 22 of the air conditioner 2 and a motor that drives the louver 23 of the air conditioner 2 in addition to the Doppler sensors 51A and 51B described above.
  • the blower fan 22 is an example of a blower, and may be illustratively a cross flow fan.
  • the louver 23 is an example of a wind direction adjuster, and may be referred to as an “air wing 23”.
  • the cross flow fan 22 is controlled by the controller 21 so that, for example, the air flow rate of the air conditioner 2 can be controlled.
  • the air wing 23 By controlling the air wing 23 by the controller 21, for example, the air blowing direction of the air conditioner 2 can be controlled.
  • the controller 21 may be connected to a communication IF 24, an operation unit 25, a temperature sensor 26, and a humidity sensor 27, for example.
  • the communication IF 24 is an interface that is connected to the router 6 and enables communication with the control system 4 via the network 3.
  • an Ethernet (registered trademark) card may be applied to the communication IF 24.
  • the communication IF 24 is an example of a transmission unit that transmits information to the control system 4 when paying attention to the transmission processing, and reception that receives information transmitted to the air conditioner 2 by the control system 4 when attention is paid to the reception processing. It is an example of a part.
  • the information transmitted to the control system 4 may include sensor values of the Doppler sensors 51A and 51B.
  • the information transmitted to the control system 4 includes the user vital information obtained by the controller 21 based on the Doppler sensor value, the result of the controller 21 determining the state of the user based on the vital information, and the like. May be included.
  • the operation unit 25 is operated by a user of the air conditioner 2 and inputs a signal corresponding to the operation (may be referred to as “operation signal” for convenience) to the controller 21. Control according to the operation signal is performed by the controller 21.
  • the operation unit 25 may correspond to an operation panel attached to the main body of the air conditioner 2 or may correspond to, for example, a remote controller for remotely controlling the operation of the air conditioner 2 by infrared communication.
  • the temperature sensor 26 senses the temperature of the air-conditioned space.
  • the humidity sensor 27 senses the humidity of the air-conditioned space.
  • the controller 21 may adaptively control the blower fan 22 and the louver 23 based on sensor information of one or both of the temperature sensor 26 and the humidity sensor 27.
  • a cleaning mechanism 29 may be connected to the controller 21.
  • the cleaning mechanism 29 may be a mechanism for the air conditioner 2 to autonomously clean the filter of the air conditioner 2.
  • the cleaning by the cleaning mechanism 29 may be performed in response to the power-off of the air conditioner 2.
  • the camera 30 may be connected to the controller 21.
  • the camera 30 may photograph the state of the air-conditioned space.
  • Image data captured by the camera 30 may be included in information transmitted from the communication IF 24 to the control system 4.
  • the image data may be still image data or moving image data.
  • the image data of the camera 30 received by the control system 4 may be accessible from the information terminal.
  • the information terminal may be, for example, a terminal owned by a user of the air conditioner 2 or its relatives, or a terminal owned by a security company that is permitted to monitor the air-conditioned space.
  • the information terminal may correspond to a personal computer (PC), a mobile phone (including a smartphone), a tablet PC, or the like.
  • the state of the air-conditioned space in a remote place away from the air-conditioned space can be determined by the user of the air conditioner 2, its relatives, or the security company Etc. can be monitored and confirmed.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration example of the control system 4 illustrated in FIG.
  • the control system 4 illustrated in FIG. 6 may include a processor 41, a memory 42, a storage device 43, a communication interface (IF) 44, and a peripheral IF 45, for example.
  • IF communication interface
  • the processor 41, the memory 42, the storage device 43, the communication IF 44, and the peripheral IF 45 may be communicatively connected to each other via a bus 46, for example.
  • the processor 41 illustratively controls the operation as the control system 4.
  • the control may include controlling communication with the network 3 or remotely controlling the air conditioner 2 via the network 3 as described above.
  • the processor 41 may generate a control signal for controlling the operation of the air conditioner 2 based on the sensor information of the non-contact vital sensor 5 received by the communication IF 44.
  • the control signal may be transmitted from the communication IF 44 to the air conditioner 2.
  • the control signal transmitted to the air conditioner 2 may be received by the air conditioner 2 (for example, the communication IF 24) via the network 3 and the router 6.
  • the processor 41 is an example of an arithmetic device provided with an arithmetic capability similarly to the processor 211 in the controller 21 of the air conditioner 2.
  • the arithmetic device may be referred to as an arithmetic device or an arithmetic circuit.
  • a CPU or a DSP may be applied to the processor 41 which is an example of the arithmetic device.
  • the memory 42 is an example of a storage medium, and may be a RAM, a flash memory, or the like.
  • the memory 42 may store programs and data used for the processor 41 to read and operate.
  • the “program” may include a program for controlling the operation of the air conditioner 2.
  • the “data” may include data generated according to the operation of the processor 42, a control signal addressed to the air conditioner 2, and the like.
  • the storage device 43 may store the sensor information of the non-contact vital sensor 5 received by the communication IF 44 as an example.
  • the sensor information may be converted into a database (DB) in the storage device 43.
  • DB data may be referred to as “cloud data” or “big data”.
  • HDD hard disk drive
  • SSD solid state drive
  • the communication IF 44 is illustratively connected to the network 3 and enables communication with the air conditioner 2 via the network 3.
  • the communication IF 44 is an example of a receiving unit that receives information transmitted from the non-contact vital sensor 5 to the control system 4 when attention is focused on reception processing.
  • the communication IF 44 is an example of a transmission unit that transmits a control signal addressed to the air conditioner 2 generated by the processor 41, for example.
  • an Ethernet (registered trademark) card may be applied to the communication IF 44.
  • the peripheral IF 45 is an interface for connecting peripheral devices to the control system 4 exemplarily.
  • Peripheral devices may include an input device for inputting information to the control system 4 and an output device for outputting information obtained by the control system 4.
  • the input device may include a keyboard, a mouse, a touch panel, and the like.
  • the output device may include a display, a printer, and the like.
  • the first Doppler sensor 51 ⁇ / b> A may be installed from the inside of the air conditioner 2 at a position where the air-conditioned space where the user can be located can be seen by radio waves.
  • the first Doppler sensor 51A may be installed inside the air conditioner 2 so that the sensing range SR1 includes a user who is a sensing target of vital information.
  • the second Doppler sensor 51B may be installed in the air conditioner 2 at a position where the noise source NS (for example, the louver 23) included in the sensing range SR1 of the Doppler sensor 51A can be seen by radio waves.
  • the noise source NS for example, the louver 23
  • the second Doppler sensor 51B may be installed inside the air conditioner 2 such that the sensing range SR2 includes the noise source NS included in the sensing range SR1 of the Doppler sensor 51A.
  • the sensing range SR2 of the second Doppler sensor 51B may be set so that a user who is a sensing target of vital information is not included.
  • the “viewable position” means that an object that can absorb or reflect (or shield) a transmission radio wave from the Doppler sensor 51 and inhibit the radio wave is a Doppler sensor 51 and a sensing target (for example, a user or a noise source NS). It may be considered that the position does not exist between.
  • the Doppler sensors 51A and 51B are integrated as one sensor 5. As schematically illustrated in FIG. 8, the Doppler sensors 51A and 51B are one sensor. 5 may not be integrated.
  • the Doppler sensors 51A and 51B may be individually installed at different positions in the air conditioner 2.
  • the “different positions” may be different positions in the horizontal direction in the air conditioner 2, may be different positions in the vertical direction, or may be different positions in both the horizontal direction and the vertical direction.
  • the sensing target of vital information is included in the sensing range SR1 of the first Doppler sensor 51A and the noise source NS that is not the sensing target of vital information is included in the sensing range SR2 of the second Doppler sensor 51B. That's fine.
  • FIG. 9 is a schematic side view of the air conditioner 2.
  • the air conditioner 2 may include a heat exchanger 201.
  • an air purification filter 202 may be exemplarily provided in an internal space between the heat exchanger 201 and the front surface of the casing of the air conditioner 2 (may be referred to as a “front panel”).
  • the front panel is an example of a housing on the air-conditioned space side of the air conditioner 2.
  • the heat exchanger 201 is made of metal and shields radio waves. Therefore, the Doppler sensors 51 ⁇ / b> A and 51 ⁇ / b> B may be provided inside the air conditioner 2 in a space that avoids the heat exchanger 201, for example, a space between the heat exchanger 201 and the front panel of the air conditioner 2.
  • the Doppler sensors 51 and 51B may be installed in the space.
  • the housing of the air conditioner 2 is processed according to the position of the air outlet where the louver 23 which is an example of the noise source NS is installed, and the shape of the heat exchanger 201 is also processed according to the processed shape. There is.
  • a part of the front surface of the casing of the air conditioner 2 may be processed so as to face obliquely downward with respect to the horizontal plane for the installation of the louver 23. This is because the air conditioner 2 can blow air obliquely downward.
  • the shape of the heat exchanger 201 inside the air conditioner 2 is processed so as to form a surface that faces the “surface facing obliquely downward” of the casing of the air conditioner 2.
  • the “surface facing obliquely downward” of the heat exchanger 201 is a “position where the user can see through” both the user in the air-conditioned space and the louver 23 which is an example of the noise source NS as described above. Many.
  • the Doppler sensors 51A and 51B are installed on the “surface facing obliquely downward” of the heat exchanger 201 so as to face the louver 23, the air-conditioned space can be seen through the louver 23 by the transmission radio wave of the Doppler sensor 51A. . Further, the louver 23 can be seen by the transmission radio wave of the Doppler sensor 51B.
  • the position where the first Doppler sensor 51 ⁇ / b> A is installed so as to face the louver 23 is an example of “first position”, and the second Doppler sensor 51 ⁇ / b> B is installed so as to face the louver 23.
  • the position is an example of a “second position”.
  • the “first position” and the “second position” are different from the different positions in the sensor unit 5 installed so as to face the louver 23. You may catch it.
  • the Doppler sensors 51A and 51B may be individually installed inside the air conditioner 2, the Doppler sensors 51A and 51B may be arranged as schematically illustrated in FIG.
  • the first Doppler sensor 51A is installed on the “slanting downward surface” of the heat exchanger 201, and the second Doppler sensor 51B is another position at which the noise source NS can be seen by radio waves, for example. It may be installed in.
  • the air conditioner 2 incorporating the Doppler sensors 51A and 51B is not limited to the “wall-mounted type”, but is a type of air conditioner that is attached to the “ceiling” of the air-conditioned space (may be referred to as “ceiling embedded type” for convenience). It may be a machine.
  • the first Doppler sensor 51A is provided at a position where the air-conditioned space can be seen by radio waves via the noise source NS, and the second Doppler sensor 51B is provided with the noise source NS. As long as it can be seen by radio waves.
  • the operation example described below is an operation example including processing for canceling or reducing the detection value of the second Doppler sensor 51B from the detection value of the first Doppler sensor 51A.
  • the detection value of the second Doppler sensor 51B corresponds to a noise component corresponding to the movement of the noise source NS. Therefore, the process of canceling or reducing the detection value of the second Doppler sensor 51B from the detection value of the first Doppler sensor 51A may be generically referred to as “noise canceling”.
  • FIG. 11 is a flowchart for explaining an operation example of the air conditioning system 1 including noise canceling according to the first embodiment.
  • the control system 4 receives the sensor information transmitted from the non-contact vital sensor 5 to the control system 4.
  • the sensor information includes, for example, a sensor value of the Doppler sensor 51A and a sensor value of the Doppler sensor 51B.
  • These Doppler sensor values are illustratively received by the communication IF 44 of the control system 4 and input to the processor 41 of the control system 4 (processing P11a, P11b).
  • the processor 41 may exemplarily calculate the “body movement amount” of the user in the air-conditioned space based on the first Doppler sensor value. If the amount of body movement exceeds the determination threshold, it may be determined that the user is awake, and if the amount of body movement is less than the determination threshold, it may be determined that the user is sleeping.
  • the “body movement” of the user can be grasped as the time change of the Doppler sensor value. For example, when a user who is a sensing target is awake and active, the body movement of the sensing target appears as a change in the amplitude value and frequency of the Doppler sensor value.
  • the amplitude value and frequency of the Doppler sensor value tend to increase as the amount of body movement of the user increases.
  • the body movement of the user is dominated by changes in heart rate and respiration. Therefore, it may be considered that the amplitude value of the Doppler sensor value does not change or can be ignored even if there is a change.
  • the body movement caused by the change in heart rate and respiration appears as a change in frequency of the Doppler sensor value.
  • the frequency of the Doppler sensor value tends to increase as the heart rate and the respiration rate increase.
  • the amount of body movement can be detected based on the change in the amplitude value and frequency of the Doppler sensor value.
  • Changes in the amplitude value and frequency of the Doppler sensor value can be understood as, for example, a change in length when a signal waveform (in other words, a time change) of the Doppler sensor value is straightened in the time domain.
  • extension wavelength The length when the signal waveform is straightened in the time domain may be referred to as “extension wavelength” for convenience. Therefore, the “wavelength during extension” is a different concept from the normal “wavelength”.
  • the “stretching wavelength” may be regarded as corresponding to the length of the locus drawn by the Doppler sensor value in the time domain in a certain unit time.
  • the unit time may be a “second” unit or a “minute” unit.
  • FIG. 12 schematically illustrates the concept of “wavelength during extension”.
  • the horizontal axis in FIG. 12 indicates time (t), and the vertical axis in FIG. 12 indicates a Doppler sensor value (for example, voltage [V]).
  • the signal waveform indicated by the dotted line A schematically represents the temporal change of the Doppler sensor value when the user to be sensed is sleeping.
  • a signal waveform indicated by a solid line B schematically represents a temporal change in the Doppler sensor value when the sensing target user is awake and active.
  • Extension wavelength corresponds to the length when the signal waveform per unit time ( ⁇ T) shown by the dotted line A and the solid line B is linearly extended in the time direction, as illustrated in the lower part of FIG. To do.
  • the “wavelength at extension” is a unit in which Doppler sensor values are sequentially stored in the memory 42 (see FIG. 6) in a certain cycle (referred to as “sampling cycle”). It can be calculated by adding the amount of change in the amplitude value over time.
  • the horizontal axis in FIG. 13 represents time (t), and the vertical axis in FIG. 13 represents a Doppler sensor value (for example, voltage [V] corresponding to an amplitude value).
  • the Doppler sensor values are “A ⁇ + 2 ”, “A ⁇ + 1 ”, and “ A ⁇ ”.
  • N is an integer representing a timing label.
  • A is a real number that the voltage value [V] can take, and “ ⁇ ” is an integer representing a label of the voltage value.
  • the sampling timing interval may be constant or different.
  • the processor 41 illustratively obtains the amplitude change amount between the sampling timings based on the amplitude value (voltage value) obtained at each sampling timing. For example, the processor 41 may obtain a difference between amplitude values at adjacent sampling timings as an amplitude change amount between the sampling timings.
  • the processor 41 repeatedly performs such an operation over the number of sampling times per unit time, and the obtained amplitude change amount is expressed as
  • the “wavelength during extension” can be calculated.
  • the Doppler sensor value is represented by a voltage value [V]
  • the unit of “wavelength during extension” is represented by, for example, “voltage / time” (V / min).
  • the “wavelength during extension” may be time averaged over a predetermined time. For example, the average of 60 “wavelengths during extension” obtained per minute with a unit time of 1 second may be taken.
  • the processor 41 may calculate the “wavelength during extension” as follows.
  • FIG. 14 shows an example in which the “wavelength during extension” of the curve AB is calculated.
  • AB is divided into n minute sections, each minute section is approximated by a line segment, and the sum Sn of the lengths is expressed by the following formula 1.
  • Equation 2 the minute displacement in the x direction in the minute section is ⁇ xk and the minute displacement in the y direction is ⁇ yk
  • Equation 3 when the number n of minute sections in Equation 2 is increased infinitely, the sum Sn approaches the length L of the curve AB.
  • the x direction is a time axis and the sampling period of the Doppler sensor value is constant (eg, 1 kHz)
  • x k is constant
  • y k is a Doppler sensor value (amplitude value).
  • extension wavelength is calculated.
  • the time between AB is illustratively 60 seconds.
  • the processor 41 may calculate the “wavelength during extension” for each of the first and second Doppler sensor values as described above (processing P12a and 12b in FIG. 11).
  • FIG. 15 shows an example of the temporal change of the “wavelength during extension” calculated based on the first and second Doppler sensor values.
  • the points plotted with “x” marks represent “wavelength during extension” calculated based on the sensor value of the first Doppler sensor 51A.
  • the points plotted with “ ⁇ ” marks represent the “wavelength during extension” calculated based on the sensor value of the second Doppler sensor 51B.
  • Extension wavelength (L A ) calculated based on the sensor value of the first Doppler sensor 51A is an example of “first length”, and includes a signal component corresponding to the body movement of the user, This corresponds to information including both the signal component corresponding to the movement of the noise source NS.
  • the “wavelength during extension” (L B ) calculated based on the sensor value of the second Doppler sensor 51B is an example of “second length” and corresponds to the movement of the noise source NS.
  • the signal component corresponds to dominant information.
  • processor 41 by subtracting the "extended time wavelength” L B from the “stretch at wavelength” L A, can be canceled or reduced signal components corresponding the "extended time wavelength” L A to the movement of the noise source NS ( Process P13a in FIG. 11).
  • the extension when wavelengths L B subtracting from extension when wavelengths L A for example, be the correction coefficient ⁇ is multiplied in accordance with the movement of the noise source NS (processing of FIG. 11 P13b).
  • the movement of the noise source NS is a movement according to the operating state of the air conditioner 2. For example, it is considered that the vibration of the louver 23, which is an example of the noise source NS, increases as the airflow rate per unit time of the air conditioner 2 increases.
  • FIG. 16 shows an example of the relationship between the air flow rate and the correction coefficient ⁇ .
  • the relationship illustrated in FIG. 16 may be stored in advance as a database (DB) in the memory 42 (see FIG. 6), for example.
  • the correction coefficient ⁇ may be expressed as a function of the air flow rate.
  • the air volume of the air conditioner 2 is information that can be grasped by the controller 21 (see FIG. 5) that controls the operation of the air conditioner 2.
  • the controller 21 can obtain the amount of blown air per unit time based on control information for controlling the rotation of the blower fan 22.
  • the controller 21 transmits information indicating the amount of air flow per unit time (or control information of the air blowing fan 22) to the control system 4 together with the sensor information or individually via the communication IF 24. Good.
  • the processor 41 of the control system 4 can identify the current air flow rate per unit time of the air conditioner 2 based on the information received from the controller 21 of the air conditioner 2, and the correction coefficient corresponding to the identified air flow rate ⁇ can be read from the memory 42.
  • correction coefficient ⁇ may alternatively or additionally be stored in the memory 42 in association with the amount of movement of the louver 23. Further, the amount of movement of the louver 23 may be associated with control information for the controller 21 of the air conditioner 2 to control the movement of the louver 23.
  • the calculation result of ⁇ L B ⁇ ⁇ may be calculated as a value obtained by adding over a time such as 1 minute to 2 minutes.
  • the unit of the body motion amount S may be expressed as the number of body motions detected per second or per minute ([number of times / second] or [number of times / minute]).
  • the points plotted with “ ⁇ ” represent “body movement amount”.
  • the processor 41 may determine the activity state (or sleep state) of the user based on the “body movement amount” calculated in this way (process P15 in FIG. 11).
  • the “body motion amount” calculated in process P14 may include a body motion component according to the user's breathing and heartbeat and a body motion component associated with the user's physical activity.
  • the processor 41 can remove or reduce the body motion component corresponding to the user's breathing and heartbeat from the “body motion amount” by comparing the “body motion amount” with the first threshold value.
  • the processor 41 compares the “body movement amount” obtained over a certain time with the first threshold value, and as shown in FIG. A “body movement amount” equal to or greater than a threshold value may be obtained as a body movement amount associated with the physical activity of the user. Therefore, the “first threshold value” may be referred to as a “respiration / heart rate component removal threshold value” for convenience.
  • the processor 41 compares the amount of body movement associated with the physical activity of the user with the second threshold, and the amount of body movement greater than or equal to the second threshold is The given time may be determined as the time when the user is “awake”.
  • the processor 41 may determine that the user is “sleeping” at a time other than the time determined to be “awake”. Therefore, the “second threshold value” may be referred to as a “wake / sleep determination threshold value” for convenience.
  • the processor 41 may determine that the user is in the “sleep state” when the time determined as “sleep” continues for a threshold time of several minutes or more.
  • the processor 41 may control the operation of the air conditioner 2 based on the determination result of “wakefulness” or “sleep” (process P16 in FIG. 11). For example, the processor 41 may control the operation of the air conditioner 2 so that the air-conditioned space has a temperature and humidity suitable for the user's “sleep” and “wake-up”.
  • the user's body movement amount is calculated based on the “wavelength at extension” of each Doppler sensor value, but the “wavelength at extension” is not calculated, but based on each Doppler sensor value itself.
  • the amount of body movement of the user may be calculated.
  • the calculation process P12a and P12b of “extension wavelength” in FIG. 11 can be deleted or skipped.
  • the processor 41 in the process P14, for example, as shown in FIG. 18A, the Doppler sensor value (amplitude value) and the amplitude threshold value obtained by the difference calculation in the process P13a May be compared.
  • the processor 41 counts the timing when the Doppler sensor value becomes equal to or greater than the amplitude threshold value in a unit time such as 1 minute to 2 minutes, for example, and the number of times counted per unit time as illustrated in FIG. 18B.
  • the amount of body movement may be calculated.
  • the processor 41 compares the calculated body movement amount with the awakening / sleep determination threshold value as illustrated in FIG. 18C, and there is a body movement amount equal to or greater than the awakening / sleep determination threshold value.
  • the determined time may be determined as the time when the user is “awake”.
  • the processor 41 may determine that the user is “sleeping” at a time other than the time determined to be “awake”. For example, the processor 41 may determine that the user is in the “sleep state” when the time determined as “sleep” continues for a threshold time of several minutes or more.
  • the calculation accuracy of the body movement amount can be improved by calculating the “wavelength during extension”. Therefore, the determination accuracy of the user's activity state and sleep state can be improved, and the operation control accuracy and efficiency of the air conditioner 2 based on the determination can also be improved.
  • the operation of the air conditioner 2 is controlled based on the determination result of the user activity state and sleep state in the process P15, but the process P15 may be deleted or skipped.
  • the operation of the air conditioner 2 may be controlled based on the “body movement amount” calculated in the process P14.
  • the operation of the air conditioner 2 is performed so as to lower the temperature of the air-conditioned space during the time when the amount of body movement above the threshold is detected. It may be controlled.
  • FIG. 19 is a flowchart illustrating an operation example of the air conditioning system 1 including noise canceling according to the second embodiment.
  • the processor 41 of the control system 4 may output, for example, the determination result of the user's activity state and sleep state in the process P15 to the external device as report data.
  • the external device that is the output destination of the report data may be, for example, an output device such as a display or a printer connected to the peripheral IF 45 (see FIG. 6), or the storage device 43.
  • the external device may be an information terminal held by the above-described user or security company.
  • FIG. 20 is a flowchart for explaining an operation example of the air conditioning system 1 including noise canceling according to the third embodiment.
  • the flowchart illustrated in FIG. 20 is different from the flowchart illustrated in FIG. 11 of the first embodiment in that a heartbeat / respiration detection process P20 is added.
  • the heartbeat / respiration detection process P20 may be executed by the processor 41 of the control system 4 in parallel with the process of the flowchart illustrated in FIG.
  • the processor 41 may perform frequency analysis of each Doppler sensor value (process P22a, P22b) in response to reception of the first and second Doppler sensor values (P11a, P11b).
  • FFT FastFastFFFourier Transform
  • DFT Discrete Fourier Transform
  • each Doppler sensor value is converted from a time domain signal into a frequency domain signal (may be referred to as a “frequency signal” for convenience) by FFT.
  • the processor 41 detects (referred to as “extraction”) a frequency component (which may be referred to as “FFT peak frequency” for the sake of convenience) indicating a relatively large change from the frequency signal of each Doppler sensor value. (Processing P23a, P23b).
  • the FFT peak frequency of the Doppler sensor value is an example of a frequency component indicating a characteristic change according to heartbeat or respiration, and may be referred to as a “feature point” for convenience.
  • the processor 41 may perform comparison processing of the extracted “feature points” (processing P24).
  • the “feature point comparison process” may be, for example, a comparison process of “feature points” obtained from each of the first and second Doppler sensor values.
  • the “comparison process” for example, information indicating a characteristic change according to the movement of the noise source NS can be excluded from information candidates indicating a characteristic change according to the heartbeat or respiration. Therefore, the “comparison process” may be referred to as “filtering” for convenience.
  • the processor 41 identifies one or more feature points of the plurality of feature points indicated in the frequency analysis result of the first Doppler sensor value based on the frequency analysis result of the second Doppler sensor value. it can.
  • FIG. 21 shows an example of the time change of the first Doppler sensor value
  • FIG. 22 shows an example of the FFT result of the first Doppler sensor value exemplified in FIG.
  • a peak frequency corresponding to a respiratory component appears on the low frequency side
  • a peak frequency corresponding to a heartbeat component appears on the high frequency side.
  • the human heart rate component tends to have a peak frequency in a frequency range of about 0.7 Hz to 3 Hz.
  • the human respiratory component tends to have a peak frequency in a frequency range of about 0.1 Hz to 0.3 Hz.
  • the processor 41 may compare the FFT peak frequency of the first Doppler sensor value with the FFT peak frequency of the second Doppler sensor value in these frequency ranges.
  • the processor 41 may determine that the frequency component having the same FFT peak frequency is a noise component according to the movement of the noise source NS, not a change according to the heartbeat or respiration. In response to the determination, the processor 41 may delete the noise component from the FFT result of the first Doppler sensor value.
  • FIG. 23A shows an example of the frequency analysis result of the first Doppler sensor value
  • FIG. 23B shows an example of the frequency analysis result of the second Doppler sensor value.
  • the frequencies indicated by reference signs a1 to a5 respectively represent FFT peak frequencies that are examples of “feature points” for the first Doppler sensor value.
  • the frequencies indicated by reference numerals b1 to b3 represent FFT peak frequencies that are examples of “feature points” for the second Doppler sensor value. Obtained by process P23b. For example, b1 ⁇ b2 ⁇ b3.
  • the “feature point” obtained for the first Doppler sensor value is compared with the “feature point” obtained for the second Doppler sensor value.
  • a set of feature points a1 to a5 is represented by “A”
  • a set of feature points b1 to b3 is represented by “B”
  • they are included in the set A but not in the set B (another In other words, a feature point satisfying the relationship of “A ⁇ B” is obtained.
  • the processor 41 performs band-pass filtering (BPF) processing on the original signal waveform (for example, see FIG. 21) of the first Doppler sensor value based on the candidate feature points (in other words, frequency) thus narrowed down. It's okay.
  • BPF band-pass filtering
  • a signal waveform corresponding to the respiratory component for example, from the original signal waveform of the first Doppler sensor value (see FIG. 21), a signal waveform corresponding to the respiratory component, a signal waveform corresponding to the heartbeat component, Can be separated.
  • the processor 41 may appropriately perform low-pass filtering (LPF) for removing noise components on each of the separated signal waveforms (processes P25a and P25b in FIG. 20).
  • LPF low-pass filtering
  • the processor 41 can calculate a heart rate and a respiration rate from the obtained signal waveform. For example, in the case of a heart rate, the processor 41 identifies a feature point (for example, an amplitude peak) of the signal waveform corresponding to the heart rate component illustrated in FIG. 25, and a time interval (for example, “second”) of the feature point. You may ask for.
  • a feature point for example, an amplitude peak
  • a time interval for example, “second”
  • the processor 41 can determine the sleep state of the user in the process P15 of FIG. 20 based on the heart rate and the respiratory rate calculated as described above and the body movement amount calculated in the process P14.
  • the sleep cycle (or stage) of the user can be classified into stages 1 to 5.
  • Stage 1 is called “sleeping period”
  • stage 2 is called “light sleep period”
  • stage 3 is called “moderate sleep period”
  • stage 4 is called “deep sleep period”.
  • Stages 1 to 4 are referred to as “non-REM sleep”
  • stage 5 is referred to as “REM sleep”.
  • the processor 41 can determine, for example, “non-REM sleep” in stages 3 and 4 and “REM sleep” in stage 5 based on the user's heart rate, respiratory rate, and body movement.
  • the heart rate increases and changes irregularly, the respiratory rate tends to increase, and it may be determined that there is no body movement or substantially no movement. Indicates.
  • the heart rate decreases, the respiratory rate tends to decrease and stabilizes, and it indicates a level at which it can be determined that there is no or substantially no body movement.
  • the amount ( ⁇ 2 ) obtained by the following Equation 5 using the arithmetic mean (mother mean) m is defined as variance (or mother variance).
  • the positive square root ⁇ of the variance ⁇ 2 is defined as the standard deviation of the population.
  • the processor 41 may determine “REM sleep”. May be determined.
  • FIG. 27 shows an example of changes over time in the heart rate and the amount of body movement from the user's sleep to waking up.
  • the respiration rate shows a change equivalent to the heart rate for convenience, and the time change of the respiration rate is not shown.
  • Non-limiting numerical examples are shown in FIGS. As illustrated in FIG. 28, it is determined that the heart rate is 45 or more, the standard deviation is 2 or more, the standard deviation of the respiration rate is 1.5 or more, and there is no body movement or substantially no movement. At a good level, it may be determined as “REM sleep”.
  • the standard deviation is less than 2
  • the standard deviation of the respiration rate is less than 1.5
  • the average of the heart rate [beats per minute, bpm] in the first column is “37.3” and the standard deviation is “1.62”.
  • the time when the heart rate data of the row is obtained is a candidate that may be determined as “non-REM sleep”.
  • the time when the heart rate data in the second column is obtained is “REM”.
  • the candidate may be determined to be “sleep”.
  • the processor 41 may perform air conditioning control suitable for the determination results of “non-REM sleep” and “REM sleep” as described above (process P16 in FIG. 20).
  • the processor 41 may control the operation of the air conditioner 2 so that the temperature of the air-conditioned space gradually decreases during the time determined as “non-REM sleep”. By this control, it is possible to promote introduction of the user into the “deep sleep period” (stage 4).
  • the processor 41 may control the operation of the air conditioner 2 so that the temperature of the air-conditioned space gradually increases during the time determined as “REM sleep”. Since the user's “wakefulness” often occurs after “REM sleep”, the temperature of the air-conditioned space gradually rises during the time determined as “REM sleep” to make the user “comfortable” It is possible to lead to. It is also possible to prevent the user from receiving a heat shock at the time of “awakening”.
  • the parameters for example, heart rate, respiration rate, and body movement amount used for determining the sleep state in the above-described process P15 may be weighted.
  • the processor 41 may increase the weighting of the heart rate and the respiration rate to increase the determination sensitivity of “REM sleep” and “Non-REM sleep”.
  • the processor 41 may increase the weight of the body movement amount to increase the sensitivity for determining whether the user is sleeping or active.
  • the processor 41 may output the determination result in process P15 as a report to an external device.
  • FIG. 30 is a flowchart for explaining an operation example of the air conditioning system 1 including noise canceling according to the fourth embodiment.
  • FIG. 30 is different from the flowchart illustrated in FIG. 20 of the third embodiment in that the processes (P12a, P12b, P13a, P13b, and P14) related to body movement amount calculation are deleted.
  • the flowchart illustrated in FIG. 30 may be regarded as an example of an operation in which processing related to body motion calculation according to the third embodiment is skipped.
  • the processor 41 may determine the user's sleep state based on the heart rate and the respiration rate calculated by the heart rate / respiration detection process P20 described in the third embodiment, and perform the air conditioning control (see FIG. 30 processes P15 and P16).
  • a user who may be considered to have a relatively long resting time and a small amount of body movement, such as a patient undergoing medical treatment, a care recipient, an elderly person, and an infant, is referred to as sensor 5 It is effective to be a sensing object.
  • the processor 41 can realize air conditioning control suitable for the user to spend a rest in the air-conditioned space based on the determination result of the user's sleep state.
  • the processor 41 similarly to the second and third embodiments (process P17 in FIGS. 19 and 20), the processor 41 outputs the determination result in process P15 as a report to the external device. It's okay.
  • the non-contact vital sensor 5 is incorporated in the air conditioner 2 to detect the user's state in the air-conditioned space and to change the user's state.
  • the corresponding air conditioning control can be automatically performed. Therefore, for example, it is possible to maintain the user's pleasant sleep or to "watch" the user without making the user aware of it.
  • part or all of the processing illustrated in FIGS. 11 to 30 may be performed by the controller 21 of the air conditioner 2 as described above.
  • the controller 21 transmits a calculated value calculated in the process until the user's state determination is performed based on the Doppler sensor value to the control system 4, and the control system 4 uses the received calculated value as a basis.
  • the remaining processing steps until the user state determination may be executed.
  • the control system 4 may be unnecessary. Further, the relationship between the air flow rate and the correction coefficient ⁇ illustrated in FIG. 16 may be stored in the memory 212 of the controller 21 (see FIG. 4).
  • control system 4 if the calculation process, the correction process, and the state determination process are performed in the control system 4, for example, a function addition or update of the control system 4 is performed by modifying a program or data read and operated by the processor 41 of the control system 4. Is easily possible.
  • the state determination of the user in the air-conditioned space has been described. However, based on the Doppler sensor value, it is determined whether the user is staying in the air-conditioned space or absent. You may do it.
  • the air conditioner 2 or the control system 4 may adaptively control the operation of the air conditioner 2 according to the stay and absence of the user.

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Abstract

空調機（２）に内蔵された第１及び第２のドップラーセンサ（５１Ａ及び５２）によって異なるパワーの電波を送信し、各ドップラーセンサ（５１Ａ及び５１Ｂ）の検出信号に基づいて、空調機（２）の動作を制御する。

Description

空調機、センサユニット、並びに、空調機の制御システム及び制御方法
　本明細書に記載する技術は、空調機、センサユニット、並びに、空調機の制御システム及び制御方法に関する。
　生体の心拍や呼吸、動き等の生体情報を測定する技術が研究、検討されている。また、測定した生体情報を、例えば、空調の制御に連携させる技術も検討されている。
特開２０１４－８３１４８号公報 特開２０１１－０１５８８７号公報
　生体の心拍や呼吸、動きは、ドップラーセンサを用いて検出することが可能である。しかし、例えば、空調機の内部にドップラーセンサを設けると、空調機の運転に応じて空調機の動きや振動に起因してドップラーセンサの検出値にノイズ成分が含まれ得る。そのため、生体情報の検出に誤差が生じ得る。
　１つの側面では、本明細書の記載する技術の目的の１つは、空調機に内蔵したドップラーセンサによる生体情報の検出精度の向上を図ることにある。
　１つの側面において、空調機は、第１のドップラーセンサと、第２のドップラーセンサと、コントローラと、を備えてよい。第１のドップラーセンサは、第１のパワーの第１の電波を送信してよい。第２のドップラーセンサは、前記第１のパワーよりも小さい第２のパワーの第２の電波を送信してよい。コントローラは、前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、空調機の動作を制御してよい。
　また、１つの側面において、センサユニットは、空調機に内蔵されてよい。センサユニットは、第１のドップラーセンサと、第２のドップラーセンサと、を備えてよい。第１のドップラーセンサは、前記空調機による空調空間をセンシングターゲットとしてよい。第２のドップラーセンサは、前記空調機の動作に応じた可動部分をセンシングターゲットとしてよい。
　更に、１つの側面において、空調機の制御システムは、受信部と、送信部と、を備えてよい。受信部は、前記空調機の内部に備えられた第１及び第２のドップラーセンサの検出信号を受信してよい。第１のドップラーセンサは、第１のパワーの第１の電波を送信してよい。第２のドップラーセンサは、前記第１のパワーよりも小さい第２のパワーの第２の電波を送信してよい。送信部は、前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて生成した、前記空調機の動作を制御する信号を前記空調機宛に送信してよい。
　また、１つの側面において、空調機の制御方法は、空調機に内蔵された第１及び第２のドップラーセンサによって異なるパワーの電波を送信し、前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、前記空調機の動作を制御してよい。
　１つの側面として、空調機に内蔵したドップラーセンサによる生体情報の検出精度の向上を図ることができる。
一実施形態に係る空調システムの構成例を示すブロック図である。 図１に例示した空調機の内部に非接触バイタルセンサが備えられた例を模式的に示す図である。 図１及び図２に例示した非接触バイタルセンサの構成例を示すブロック図である。 図１及び図２に例示した空調機の構成例を示すブロック図である。 図１に例示した空調機の構成に着目した空調システムの構成例を示すブロック図である。 図１に例示した空調システムに用いられる制御システムの構成例を示すブロック図である。 図１～図４に例示したドップラーセンサの配置関係の一例を模式的に示す図である。 図１～図４に例示したドップラーセンサの配置関係の一例を模式的に示す図である。 図１～図４に例示したドップラーセンサの配置関係の一例を説明するための空調機の模式的側面図である。 図１～図４に例示したドップラーセンサの配置関係の一例を説明するための空調機の模式的側面図である。 図１に例示した空調システムの第１実施例に係るノイズキャンセリングを含む動作例を説明するためのフローチャートである。 一実施形態に係る伸展時波長の概念を模式的に例示する図である。 一実施形態に係る伸展時波長の算出例を説明するための図である。 一実施形態に係る伸展時波長の他の算出例を説明するための図である。 一実施形態に係るドップラーセンサ値及び体動量の時間変化の一例を示す図である。 一実施形態に係る空調機の送風量と伸展時波長の補正係数との関係の一例を示す図である。 （Ａ）～（Ｄ）は、一実施形態に係る体動量に基づく睡眠判定の一例を説明するための図である。 （Ａ）～（Ｄ）は、一実施形態に係る体動量に基づく睡眠判定の他の一例を説明するための図である。 図１に例示した空調システムの第２実施例に係るノイズキャンセリングを含む動作例を説明するためのフローチャートである。 図１に例示した空調システムの第３実施例に係るノイズキャンセリングを含む動作例を説明するためのフローチャートである。 一実施形態に係るドップラーセンサの検出信号の一例を示す図である。 図２１に例示したドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果の一例を示す図である。 （Ａ）は、一実施形態に係る第１のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果の一例を示す図であり、（Ｂ）は、一実施形態に係る第２のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果の一例を示す図である。 図２１に例示したドップラーセンサ値の信号波形から分離された呼吸成分に相当する信号波形の一例を示す図である。 図２１に例示したドップラーセンサ値の信号波形から分離された心拍成分に相当する信号波形の一例を示す図である。 第３実施例に係る、心拍数、呼吸数及び体動量に基づく睡眠判定を説明するための図である。 第３実施例に係る、利用者の就寝から起床までの心拍数及び体動量の時間変化の一例を示す図である。 第３実施例に係る、心拍数、呼吸数及び体動量に基づく睡眠判定を説明するための図である。 第３実施例に係る心拍データの一例を示す図である。 図１に例示した空調システムの第４実施例に係るノイズキャンセリングを含む動作例を説明するためのフローチャートである。
　以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。また、以下に説明する各種の例示的態様は、適宜に組み合わせて実施しても構わない。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。
　図１は、一実施形態に係る空調システムの構成例を示すブロック図である。図１に示す空調システム１は、例示的に、空調機２と、ネットワーク（ＮＷ）３と、制御システム４と、を備えてよい。
　空調機２は、例示的に、ルータ６を介して、ネットワーク３と通信可能に接続されてよい。ネットワーク３に、制御システム４が接続されてよい。したがって、空調機２は、例示的に、ルータ６及びネットワーク３を介して制御システム４と通信可能であってよい。
　空調機２は、制御システム４との通信により、空調機２の運転状況を示す信号（「情報」又は「データ」と言い換えてもよい。）を制御システム４宛に送信したり、空調機２の運転を制御する信号を制御システム４から受信したりすることができる。
　空調機２とルータ６との間の接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。別言すると、空調機２は、有線及び無線の一方又は双方による通信をサポートする通信インタフェース（ＩＦ）を備えていてよい。
　なお、空調機２は、家庭用及び業務用のいずれであってもよい。家庭用の空調機２は、所謂「家電」の一例であり、ネットワーク３と通信が可能な「家電」は、「情報家電」と称されてもよい。
　ネットワーク３は、例示的に、ＷＡＮ（Wide Area Network）や、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットに該当してよい。また、ネットワーク３には、無線アクセス網が含まれてもよい。例えば、ルータ６は、無線ＩＦによって無線アクセス網に接続して制御システム４と通信することが可能であってよい。
　制御システム４は、既述のように、ネットワーク３及びルータ６経由で空調機２と通信が可能であり、例えば、空調機２から受信した情報に基づいて空調機２の動作（「運転」と称してもよい。）を制御することができる。
　制御システム４は、例示的に、１又は複数のサーバを備えてよい。別言すると、空調機２の運転は、１つのサーバによって制御されてもよいし、複数のサーバによって分散的に制御されてもよい。サーバは、例えば、クラウドデータセンタに備えられたクラウドサーバに該当してもよい。
　空調機２には、センサ５が内蔵されてよい。センサ５は、例示的に、空調機５が空調の対象とする空間における利用者の生体情報を非接触でセンシングすることが可能である。なお、空調機２が空調の対象とする空間は、便宜的に、「空調空間」と称してよい。
　「空調空間」は、屋内の空間であってよく、例えば、寝室等の室内空間であってよい。「空調空間」における「利用者」は、センサ５によるセンシング対象の一例である。「生体情報」は、「バイタル情報」と称してもよい。「センシング」は、「検出」あるいは「測定」と言い換えてもよい。
　バイタル情報の非限定的な一例は、利用者の心拍や、呼吸、身体の動きを示す情報である。「生体」には、生体の「臓器」が含まれてよい。「心拍」は、「臓器」の一例である「心臓」の動きを示す情報と捉えてもよい。
　生体の「動き」（「位置変化」と言い換えてもよい。）は、便宜的に、「体動」と略称してよい。「体動」には、例示的に、生体の活動中の動きに限らず、生体の睡眠時等の安静時の心拍や呼吸に応じた生体表面（例えば、皮膚）の動きが含まれてよい。
　生体表面の動きは、生体の臓器の動きに応じて生じる、と捉えてよい。例えば、心臓の鼓動に応じて皮膚に動きが生じる。また、呼吸に伴う肺臓の伸縮に応じて皮膚に動きが生じる。
　センサ５は、例示的に、マイクロ波等の電波をセンシング対象に照射し、センシング対象で反射して受信される反射波の変化を基に、生体の「動き」を非接触で検出することができる。
　例えば、センサ５とセンシング対象との間の距離が変化すると、ドップラー効果によって、反射波に変化が生じる。反射波の変化は、例示的に、反射波の振幅及び周波数の一方又は双方の変化として捉えることができる。
　センサ５によってセンシングされたバイタル情報を基に、例えば、利用者が睡眠中であるか覚醒中であるかの睡眠状態を非接触で検出、判定、又は、推定することが可能である。
　したがって、センサ５は、便宜的に、「非接触バイタルセンサ５」あるいは「非接触睡眠センサ５」と称してもよい。バイタル情報に基づく睡眠状態の判定は、便宜的に、「睡眠判定」と略称してよい。睡眠判定手法の一例については後述する。
　センサ５は、ルータ６を介してネットワーク３と通信することが可能であってよい。例えば、センサ５は、センシングしたバイタル情報や睡眠判定結果等の情報を、ルータ６及びネットワーク３経由で、制御システム４宛に送信することが可能であってよい。
　センサ５が制御システム４宛に送信する情報は、便宜的に、「センサ情報」と総称してよい。「センサ情報」には、バイタル情報及び睡眠判定結果の一方又は双方が含まれてよい。
　制御システム４は、センサ情報を基に、例えば、空調空間が利用者にとって快適な環境となるように空調機２の運転を遠隔制御してよい。
　空調機２の運転を遠隔制御（「空調制御」と称してよい。）することには、例示的に、利用者の就寝時の快眠を助けるような、温度制御や風量制御、風向制御等が含まれてよい。そのような空調制御は、便宜的に、「快眠制御」と称してもよい。
　なお、センサ５は、空調機２とは異なり、制御システム４によって制御されなくてよい。別言すると、センサ５は、制御システム４宛の片方向の通信が可能であれば足り、制御システム４が送信した信号の受信をサポートしなくても構わない。
　また、空調機２の運転は、必ずしも制御システム４によって遠隔制御されなくてもよい。制御システム４とは独立して、空調機２に内蔵のコントローラが空調機２の運転を自律的に制御してよい。
　（非接触バイタルセンサ５の構成例）
　次に、図１～図４を参照して、非接触バイタルセンサ５の構成例について説明する。図１及び図２に示すように、非接触バイタルセンサ５は、例示的に、第１のドップラーセンサ（ＤＳ）５１Ａと、第２のドップラーセンサ（ＤＳ）５１Ｂと、を備えてよい。
　なお、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを区別しなくてよい場合は、「ドップラーセンサ５１」と略称することがある。「ドップラーセンサ５１」は、「ＲＦ（Radio Frequency）センサ５１」と称してもよい。
　また、図３～図５に示すように、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、例示的に、空調機２のコントローラ２１に接続されてよい。コントローラ２１には、図４に示すように、例示的に、プロセッサ２１１と、メモリ２１２と、が備えられてよい。
　プロセッサ２１１は、演算能力を備えた演算装置の一例である。演算装置は、演算デバイス又は演算回路と称されてもよい。演算装置の一例であるプロセッサ２１１には、例示的に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）が適用されてよい。なお、「演算装置」は、「コンピュータ」と称してもよい。
　メモリ２１２は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ等であってよい。メモリ２１２には、プロセッサ２１１が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。
　「プログラム」は、「ソフトウェア」あるいは「アプリケーション」と称されてもよい。「データ」には、プロセッサ２１１の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。
　なお、図４及び図５に例示するように、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、非接触バイタルセンサ５として１つの「センサユニット５」に含まれてよい。
　ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、いずれも、例示的に、送信した電波と、当該送信電波の反射波と、を位相検波してビート信号を生成する。ビート信号がドップラーセンサ５１の出力信号としてコントローラ２１（例えば、プロセッサ２１１）に与えられてよい。
　図３に示すように、ドップラーセンサ５１のそれぞれは、例示的に、アンテナ５１１、ローカル発振器（Oscillator, OSC）５１２、ＭＣＵ（Micro Control Unit）５１３、検波回路５１４、オペアンプ（ＯＰ）５１５、及び、バッテリ５１６を備えてよい。なお、図３において、ドップラーセンサ５１Ｂの構成は図示を省略している。
　アンテナ５１１は、ＯＳＣ５１２で生成された発振周波数をもつ電波を空調空間へ送信し、また、当該送信電波の反射波を受信する。なお、図３の例において、アンテナ５１１は、送受信に共用であるが、送受信に個別であってもよい。
　ＯＳＣ５１２は、例示的に、ＭＣＵ５１３の制御に応じて発振動作して、所定周波数の信号（便宜的に「ローカル信号」と称してよい。）を出力する。ローカル信号は、アンテナ５１１から送信電波として送信されると共に、検波回路５１４に入力される。
　ＯＳＣ５１２の発振周波数は、例示的に、マイクロ波帯の周波数であってよい。マイクロ波帯は、例示的に、２．４ＧＨｚ帯でもよいし、２４ＧＨｚ帯でもよい。これらの周波数帯は、日本の電波法で屋内での使用が認められている周波数帯の一例である。電波法の規制を受けない周波数帯を、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの送信電波に用いても構わない。
　ＭＣＵ５１３は、例示的に、コントローラ２１の制御に応じてＯＳＣ５１２の発振動作を制御する。
　検波回路５１４は、アンテナ５１１で受信された反射波と、ＯＳＣ５１２からのローカル信号（別言すると、送信電波）と、を位相検波してビート信号を出力する。なお、検波回路５１４は、送信電波と反射波とをミキシングするミキサに置換されてもよい。ミキサによるミキシングは、位相検波と等価であると捉えてよい。
　ここで、検波回路５１４によって得られるビート信号には、送信電波を反射した利用者や物体の「動き」に応じて、ドップラー効果によって、振幅変化と周波数変化とが現われる。
　例えば、「動き」の変化量（別言すると、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂに対する相対速度）が大きくなるほど、ビート信号の周波数及び振幅値は大きくなる傾向にある。
　別言すると、ビート信号には、送信電波を反射した利用者や物体の「動き」を示す情報が含まれる。利用者の「動き」には、利用者の日常的な活動に伴う動きや、利用者の心拍や呼吸に伴う人体表面（別言すると、皮膚）の動きが含まれてよい。
　利用者の心拍や呼吸に伴う人体表面の変化によって、利用者とドップラーセンサ５１との間の距離が変化するから、当該距離変化に応じてビート信号の波形が変化する。したがって、ビート信号の波形変化に基づいて、利用者の活動に伴う動きに限らず、利用者の心拍数や呼吸数を検出することも可能である。
　例えば、利用者の活動に伴う動きは、利用者の心拍や呼吸に応じた人体表面の動きに比べて、ビート信号の振幅値が大きく変化する傾向にあるため、振幅値の変化を基に検出することが可能である。
　これに対し、利用者の心拍や呼吸に応じた人体表面の動きは、ビート信号において振幅値の変化よりも周波数の変化として現われ易いため、周波数の変化を基に検出することが可能である。
　オペアンプ５１５は、検波回路５１４から出力されるビート信号を増幅する。増幅されたビート信号は、プロセッサ２１１に入力される。
　バッテリ５１６は、例示的に、ＭＣＵ５１３、検波回路５１４及びオペアンプ５１５に駆動電力を供給する。
　なお、ＯＳＣ５１２の発振周波数は、ドップラーセンサ５１Ａと、ドップラーセンサ５１Ｂと、で同じでもよいし異なっていてもよい。一方、ＯＳＣ５１２の出力信号強度は、ドップラーセンサ５１Ａと、ドップラーセンサ５１Ｂとで異なっていてよい。
　別言すると、第１のドップラーセンサ５１Ａが送信する第１の電波のパワーと、第２のドップラーセンサ５１Ｂが送信する第２の電波のパワーと、は、異なっていてよい。送信電波のパワーは、「送信電波強度」又は「送信電力」と言い換えてもよい。
　例示的に、ドップラーセンサ５１Ｂの送信電力よりも、ドップラーセンサ５１Ａの送信電力の方が大きくてよい。送信電力が大きいほど、電波の到達可能な空間範囲が拡大するから、センシング可能な空間範囲（便宜的に「センシング範囲」と称してよい。）が拡大する。
　非限定的な一例として、第１のドップラーセンサ５１Ａは、空調空間における利用者に電波が到達可能な程度の送信電力に設定されてよい。別言すると、第１のドップラーセンサ５１Ａは、空調空間の範囲に応じた送信電力に設定されてよい。例えば、第１のドップラーセンサ５１Ａは、数メートル程度の範囲に電波が到達可能な送信電力に設定されてよい。
　これに対し、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、空調空間における利用者には電波が到達しない送信電力に設定されてよい。
　例示的に、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、空調機２の運転に応じて空調機２に「動き」が生じ得る部分（便宜的に「可動部分」と称してよい。）に電波が到達可能な程度の弱い送信電力に設定されてよい。例えば、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、数センチメートルから数十センチメントール程度の範囲に電波が到達可能な送信電力に設定されてよい。
　ここで、空調機２の可動部分が第１のドップラーセンサ５１Ａの送信電力に応じたセンシング範囲に含まれていると、利用者の「動き」だけでなく、空調機２の可動部分の「動き」までもがドップラーセンサ５１Ａによって検出され得る。
　そのため、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号に、空調機２の可動部分の「動き」に応じた信号成分がノイズ成分として加わり得る。空調機２の可動部分の一例は、空調機２の送風口に備えられて送風方向を可変するルーバである。
　ルーバは、空調機２内部から吹き出す風が当たるため、空調機２の運転中に、その向きが制御されずに動いてない状態であっても、微小な「動き」（「振動」と言い換えてもよい。）が生じ得る。
　したがって、空調機２の可動部分の振動に応じた信号成分が、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号にノイズ成分として加わり得る。
　なお、ルーバは、空調機２の送風機構を成すエレメントの一例であり、送風機構には、他のエレメントの一例として、送風ファン、送風ファンを回転駆動するモータ、ルーバの向きを可変するモータ等が含まれてよい。
　モータも、「可動部分」の一例であり、モータの動きに起因する振動に応じた信号成分が、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号にノイズ成分として加わり得る。したがって、空調機２の「可動部分」は、ドップラーセンサ５１Ａにとっての「ノイズ源ＮＳ」と称してもよい。ノイズ源ＮＳには、後述する空調機２のクリーニング機構に関わるエレメントが含まれてもよい。
　このように、空調機２の内部にドップラーセンサ５１Ａが搭載されると、ドップラーセンサ５１Ａは、空調空間における利用者の動きだけでなく、空調機２のノイズ源ＮＳの動きをも検出してしまう場合がある。
　例えば、モータやルーバの動作に応じた振動成分は、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号に周波数変化として現われることがある。振動に応じた周波数変化は、センシング対象である利用者の心拍や呼吸に伴う人体表面の動きに応じた周波数変化に対するノイズ成分となる。
　また、ルーバの方向が制御されてルーバが動くと、その動きがドップラーセンサ５１Ａの出力信号に振幅値変化として現われることがある。当該振幅値変化は、センシング対象である利用者の活動に伴う動きに応じた振幅値変化に対するノイズ成分となる。
　ドップラーセンサ５１Ａの出力信号に、空調機２のノイズ源ＮＳの動きに応じたノイズ成分が加わると、センシング対象のバイタル情報の検出精度が低下し得る。結果として、バイタル情報に基づく睡眠判定の精度や、空調制御の精度や効率も低下し得る。
　そこで、本実施形態では、第２のドップラーセンサ５１Ｂによって、ノイズ源ＮＳの動きを検出し、ドップラーセンサ５１Ａの出力信号から、ノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分（別言すると「ノイズ成分」）をキャンセル又は低減する。
　そのため、第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンシング範囲は、第１のドップラーセンサ５１Ａのセンシング範囲において、ノイズ源ＮＳが含まれる範囲に重なるように設定されてよい。
　別言すると、第１のドップラーセンサ５１Ａは、ノイズ源ＮＳと空調空間に位置し得る利用者とに電波が到達可能な送信電力に設定され、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、電波が空調機２の可動部分に到達し利用者には到達しない送信電力に設定されてよい。
　更に別言すれば、第１のドップラーセンサ５１Ａは、空調機２による空調空間をセンシングターゲットとするように送信電力が設定され、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、空調機２のノイズ源ＮＳをセンシングターゲットとするように送信電力が設定されてよい。
　このような設定によって、利用者の動きとノイズ源ＮＳの動きとの双方が、第１のドップラーセンサ５１Ａによって検出され、ノイズ源ＮＳの動きが、第２のドップラーセンサ５１Ｂによって検出される。
　したがって、各ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの検出結果の差分を求めれば、ドップラーセンサ５１Ａの検出結果から、空調機２の運転に伴うノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分をキャンセル又は低減することができる。
　よって、利用者の動きに応じた信号成分（別言すると、バイタル情報）を、空調機２の動作に影響されずに、精度良く検出でき、バイタル情報の検出精度の向上を図ることができる。バイタル情報の検出精度が向上するから、バイタル情報に基づく睡眠判定の精度や、空調制御の精度や効率を向上できる。
　なお、第１のドップラーセンサ５１Ａの出力信号から、第２のドップラーセンサ５１Ｂの出力信号をキャンセル又は低減することは、第１のドップラーセンサ５１Ａの出力信号を、第２のドップラーセンサ５１Ｂの出力信号で補正すること、と捉えてもよい。
　ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの出力信号は、それぞれ、「検出値」又は「センサ値」と称してもよい。第１のドップラーセンサ５１Ａのセンサ値は、便宜的に、「第１のドップラーセンサ値」と称してよい。第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンサ値は、便宜的に、「第２のドップラーセンサ値」と称してよい。
　第１及び第２のドップラーセンサ値に基づく演算や処理は、空調機２のコントローラ２１（例えば、プロセッサ２１１）にて実行されてもいし、制御システム４（例えば図６にて後述するプロセッサ４１）にて実行されてもよい。
　コントローラ２１のプロセッサ２１１や、制御システム４のプロセッサ４１は、第１及び第２のドップラーセンサ値に基づいて、空調空間における利用者のバイタル情報を検出する検出部の一例でもある、と捉えてよい。検出部の機能は、センサユニット５に内蔵の個別のプロセッサにて実現されてもよい。
　なお、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂのための電源は、空調機２（例えば、コントローラ２１）と共用でもよいし、空調機２とは個別でもよい。
　空調機２とは個別の電源からドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂに給電が可能であれば、空調機２の電源がＯＦＦであっても、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂによるセンシングが可能である。別言すると、非接触バイタルセンサ５は、空調機２の非動作時でもセンサ５単体として作動可能なので、「見守り機能」として利用できる。
　（空調機２の構成例）
　図５は、空調機２の構成に着目した空調システム１の構成例を示すブロック図である。図５に示す空調機２は、例示的に、コントローラ２１を備える。コントローラ２１は、空調機２の運転を制御する。
　コントローラ２１には、既述のドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの他に、例示的に、空調機２の送風ファン２２を駆動するモータや、空調機２のルーバ２３を駆動するモータが接続されてよい。送風ファン２２は、送風機の一例であり、例示的に、クロスフローファンであってよい。ルーバ２３は、風向調節器の一例であり、「エアウィング２３」と称されてもよい。
　クロスフローファン２２がコントローラ２１によって制御されることで、例えば、空調機２の送風量を制御できる。エアウィング２３がコントローラ２１によって制御されることで、例えば、空調機２の送風方向を制御できる。
　また、コントローラ２１には、例示的に、通信ＩＦ２４、操作部２５、温度センサ２６、及び、湿度センサ２７が接続されてよい。
　通信ＩＦ２４は、ルータ６に接続されて、ネットワーク３経由で制御システム４との通信を可能にするインタフェースである。通信ＩＦ２４には、例示的に、イーサネット（登録商標）カードが適用されてよい。
　通信ＩＦ２４は、送信処理に着目すれば、制御システム４宛に情報を送信する送信部の一例であり、受信処理に着目すれば、制御システム４が空調機２宛に送信した情報を受信する受信部の一例である。
　制御システム４宛に送信される情報には、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂのセンサ値が含まれてよい。また、制御システム４宛に送信される情報には、ドップラーセンサ値に基づいてコントローラ２１が求めた利用者のバイタル情報や、バイタル情報に基づいてコントローラ２１が利用者の状態を判定した結果等が含まれてよい。
　操作部２５は、空調機２の利用者によって操作されて、その操作に応じた信号（便宜的に「操作信号」と称してよい。）をコントローラ２１に入力する。操作信号に応じた制御がコントローラ２１によって実施される。
　なお、操作部２５は、空調機２本体に取り付けられた操作パネルに該当してもよいし、例えば赤外線通信によって空調機２の運転を遠隔制御するためのリモートコントローラに該当してもよい。
　温度センサ２６は、空調空間の温度をセンシングする。湿度センサ２７は、空調空間の湿度をセンシングする。コントローラ２１は、温度センサ２６及び湿度センサ２７の一方又は双方のセンサ情報に基づいて、送風ファン２２やルーバ２３を適応的に制御してよい。
　なお、コントローラ２１には、クリーニング機構２９が接続されてもよい。クリーニング機構２９は、例示的に、空調機２のフィルタを空調機２が自律的にクリーニングするための機構であってよい。クリーニング機構２９によるクリーニングは、例示的に、空調機２の電源ＯＦＦに応じて実施されてもよい。
　また、コントローラ２１には、カメラ３０が接続されてもよい。カメラ３０は、空調空間の様子を撮影してよい。カメラ３０で撮影された画像データが、通信ＩＦ２４から制御システム４宛に送信される情報に含まれてよい。画像データは、静止画像データでもよいし、動画像データでもよい。
　制御システム４で受信された、カメラ３０の画像データは、情報端末からアクセス可能であってよい。情報端末は、例えば、空調機２の利用者やその親族が所持する端末であってもよいし、空調空間の監視を許可されたセキュリティ会社が所有する端末であってもよい。情報端末には、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、携帯電話機（スマートフォンを含んでよい。）、タブレットＰＣ等が該当してよい。
　制御システム４で受信された空調空間の画像データを情報端末にて参照することで、空調空間から離れた遠隔地にて空調空間の様子を、空調機２の利用者やその親族、あるいはセキュリティ会社等が、監視、確認することが可能である。
　（制御システム４の構成例）
　図６は、図１に例示した制御システム４の構成例を示すブロック図である。図６に示す制御システム４は、例示的に、プロセッサ４１、メモリ４２、記憶装置４３、通信インタフェース（ＩＦ）４４、及び、ペリフェラルＩＦ４５を備えてよい。
　プロセッサ４１、メモリ４２、記憶装置４３、通信ＩＦ４４、及び、ペリフェラルＩＦ４５は、例示的に、バス４６によって、互いに通信可能に接続されてよい。
　プロセッサ４１は、例示的に、制御システム４としての動作を制御する。当該制御には、ネットワーク３との通信を制御することや、既述のように、ネットワーク３経由で空調機２を遠隔制御することが含まれてよい。
　例えば、プロセッサ４１は、通信ＩＦ４４で受信された、非接触バイタルセンサ５のセンサ情報を基に、空調機２の運転を制御する制御信号を生成してよい。当該制御信号は、通信ＩＦ４４から空調機２宛に送信されてよい。空調機２宛に送信された制御信号は、ネットワーク３及びルータ６を経由して空調機２（例えば、通信ＩＦ２４）で受信されてよい。
　なお、プロセッサ４１は、空調機２のコントローラ２１におけるプロセッサ２１１と同様に、演算能力を備えた演算装置の一例である。演算装置は、演算デバイス又は演算回路と称されてもよい。演算装置の一例であるプロセッサ４１には、例示的に、ＣＰＵやＤＳＰが適用されてよい。
　メモリ４２は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭやフラッシュメモリ等であってよい。メモリ４２には、プロセッサ４１が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。
　「プログラム」には、空調機２の運転を制御するプログラムが含まれてよい。「データ」には、プロセッサ４２の動作に応じて生成されたデータや空調機２宛の制御信号等が含まれてよい。
　記憶装置４３は、例示的に、通信ＩＦ４４で受信された、非接触バイタルセンサ５のセンサ情報を記憶してよい。センサ情報は、例示的に、記憶装置４３においてデータベース（ＤＢ）化されてよい。ＤＢ化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。なお、記憶装置４３には、例示的に、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等が適用されてよい。
　通信ＩＦ４４は、例示的に、ネットワーク３に接続されて、ネットワーク３経由で空調機２との通信を可能にする。通信ＩＦ４４は、受信処理に着目すれば、非接触バイタルセンサ５が制御システム４宛に送信した情報を受信する受信部の一例である。一方、送信処理に着目すれば、通信ＩＦ４４は、例えば、プロセッサ４１が生成した空調機２宛の制御信号を送信する送信部の一例である。通信ＩＦ４４には、例示的に、イーサネット（登録商標）カードが適用されてよい。
　ペリフェラルＩＦ４５は、例示的に、制御システム４に周辺機器を接続するためのインタフェースである。周辺機器には、制御システム４に情報を入力するための入力機器や、制御システム４で得られた情報を出力する出力機器が含まれてよい。入力機器には、キーボードやマウス、タッチパネル等が含まれてよい。出力機器には、ディスプレイやプリンタ等が含まれてよい。
　（ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの配置関係）
　次に、図７及び図８を参照して、２つのドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂの配置関係の一例について説明する。
　図７に模式的に例示するように、第１のドップラーセンサ５１Ａは、空調機２の内部から、利用者が位置し得る空調空間を、電波によって見通せる位置に設置されてよい。
　別言すると、第１のドップラーセンサ５１Ａは、そのセンシング範囲ＳＲ１に、バイタル情報のセンシング対象である利用者が含まれるように、空調機２内部に設置されてよい。
　これに対し、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、空調機２の内部において、ドップラーセンサ５１Ａのセンシング範囲ＳＲ１に含まれるノイズ源ＮＳ（例えば、ルーバ２３）を、電波によって見通せる位置に設置されてよい。
　別言すると、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、そのセンシング範囲ＳＲ２に、ドップラーセンサ５１Ａのセンシング範囲ＳＲ１に含まれるノイズ源ＮＳが含まれるように、空調機２内部に設置されてよい。ただし、第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンシング範囲ＳＲ２は、バイタル情報のセンシング対象である利用者が含まれないように設定されてよい。
　「見通せる位置」とは、ドップラーセンサ５１の送信電波を吸収したり反射（又は遮蔽）したりして電波を阻害し得る物体が、ドップラーセンサ５１とセンシング対象（例えば、利用者又はノイズ源ＮＳ）との間に存在しない位置である、と捉えてもよい。
　なお、図７は、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂが１つのセンサ５として一体化されている例を示しているが、図８に模式的に例示するように、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、１つのセンサ５として一体化されていなくてもよい。
　例えば、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、空調機２の内部において、個別的に異なる位置に設置されてよい。「異なる位置」は、空調機２内の水平方向に異なる位置でもよいし鉛直方向に異なる位置でもよく、水平方向及び鉛直方向の双方について異なる位置でもよい。
　バイタル情報のセンシング対象が第１のドップラーセンサ５１Ａのセンシング範囲ＳＲ１に含まれ、かつ、バイタル情報のセンシング対象ではないノイズ源ＮＳが第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンシング範囲ＳＲ２に含まれる配置関係であればよい。
　図９は、空調機２の模式的な側面図である。空調機２には、例示的に、熱交換器２０１が備えられてよい。また、熱交換器２０１と空調機２の筐体正面（「正面パネル」と称してもよい。）との間の内部空間には、例示的に、空気清浄フィルタ２０２が備えられてよい。正面パネルは、空調機２の空調空間側の筐体の一例である。
　熱交換器２０１は、金属製であり、電波を遮蔽する。そのため、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、空調機２の内部において、熱交換器２０１を避けた空間、例えば、熱交換器２０１と空調機２の正面パネルとの間の空間に備えられてよい。
　熱交換器２０１と空気清浄フィルタ２０２との間に空間があれば、当該空間にドップラーセンサ５１及び５１Ｂが設置されてよい。
　なお、ノイズ源ＮＳの一例であるルーバ２３の設置される送風口の位置に応じて空調機２の筐体が加工され、加工された形状に応じて熱交換器２０１の形状も加工されることがある。
　例えば図９に模式的に示すように、空調機２の筐体正面の一部がルーバ２３の設置のために水平面に対して斜め下に向くように加工されていることがある。斜め下に向けて空調機２による送風を可能にするためである。
　当該筐体の加工に伴って、空調機２内部の熱交換器２０１の形状が、空調機２の筐体の「斜め下に向く面」と対向する面が形成されるように加工されていることがある。
　そのような場合、熱交換器２０１の「斜め下に向く面」は、上述したように空調空間における利用者とノイズ源ＮＳの一例であるルーバ２３との双方を「見通せる位置」であることが多い。
　例えば、熱交換器２０１の「斜め下に向く面」にルーバ２３と対向するようにドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを設置すると、ルーバ２３を介して空調空間をドップラーセンサ５１Ａの送信電波によって見通すことができる。また、ルーバ２３をドップラーセンサ５１Ｂの送信電波によって見通すことができる。
　なお、第１のドップラーセンサ５１Ａがルーバ２３と対向するように設置された位置は、「第１の位置」の一例であり、第２のドップラーセンサ５１Ｂがルーバ２３と対向するように設置された位置は、「第２の位置」の一例である。
　ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂが、１つのセンサユニット５に含まれる場合、「第１の位置」及び「第２の位置」は、ルーバ２３と対向するように設置されたセンサユニット５内の異なる位置と捉えてもよい。
　ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを空調機２の内部において個別に設置してよければ、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂは、図１０に模式的に例示するような配置にしてもよい。
　例えば、第１のドップラーセンサ５１Ａは、熱交換器２０１の「斜め下に向く面」に設置し、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、例えばノイズ源ＮＳを電波によって見通すことが可能な、別の位置に設置してよい。
　なお、ドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを内蔵する空調機２は、「壁掛け式」に限らず、空調空間の「天井」に取り付けられるタイプ（便宜的に「天井埋め込み式」と称してよい。）の空調機であってもよい。
　「天井埋め込み式」の空調機２であっても、第１のドップラーセンサ５１Ａは、ノイズ源ＮＳを介して空調空間を電波によって見通せる位置に備えられ、第２のドップラーセンサ５１Ｂは、ノイズ源ＮＳを電波によって見通せる位置に備えられればよい。
　（動作例）
　以下、上述した空調システム１の動作例について説明する。なお、以下に説明する動作例は、第１のドップラーセンサ５１Ａの検出値から、第２のドップラーセンサ５１Ｂの検出値をキャンセル又は低減する処理を含む動作例である。
　第２のドップラーセンサ５１Ｂの検出値は、ノイズ源ＮＳの動きに応じたノイズ成分に相当する。したがって、第１のドップラーセンサ５１Ａの検出値から、第２のドップラーセンサ５１Ｂの検出値をキャンセル又は低減する処理は、便宜的に、「ノイズキャンセリング」と総称してよい。
　また、以下では、「ノイズキャンセリング」が制御システム４（例えば、プロセッサ４１）にて実施される例について説明する。ただし、「ノイズキャンセリング」に関わる処理の一部又は全部は、空調機２のコントローラ２１（例えば、プロセッサ２１１）で実施されてもよい。
　（第１実施例）
　図１１は、第１実施例に係るノイズキャンセリングを含む空調システム１の動作例を説明するフローチャートである。
　図１１に例示するように、制御システム４は、非接触バイタルセンサ５が制御システム４宛に送信したセンサ情報を受信する。センサ情報には、例示的に、ドップラーセンサ５１Ａのセンサ値と、ドップラーセンサ５１Ｂのセンサ値と、が含まれる。これらのドップラーセンサ値は、例示的に、制御システム４の通信ＩＦ４４にて受信され、制御システム４のプロセッサ４１に入力される（処理Ｐ１１ａ，Ｐ１１ｂ）。
　プロセッサ４１は、例示的に、第１のドップラーセンサ値に基づいて、空調空間における利用者の「体動量」を算出してよい。体動量が判定閾値を超えていれば、利用者が覚醒していると判定してよく、体動量が判定閾値未満であれば当該利用者が睡眠中であると判定してよい。
　利用者の「体動量」は、ドップラーセンサ値の時間変化として捉えることができる。例えば、センシング対象である利用者が覚醒しており活動中であると、センシング対象の体動が、ドップラーセンサ値の振幅値及び周波数の変化として現われる。
　例えば、利用者の体動量が大きいほど、ドップラーセンサ値の振幅値及び周波数は大きくなる傾向にある。利用者が睡眠中等の安静時では、利用者の体動は、心拍や呼吸の変化が支配的になる。そのため、ドップラーセンサ値の振幅値は変化しないか変化があっても無視してよい程度の変化であると考えてよい。
　したがって、心拍や呼吸の変化に起因する体動は、ドップラーセンサ値の周波数変化として現われる、と考えてよい。例えば、心拍数や呼吸数が増加するほど、ドップラーセンサ値の周波数は大きくなる傾向にある。
　よって、ドップラーセンサ値の振幅値及び周波数の変化を基に、体動量を検出することができる。ドップラーセンサ値の振幅値及び周波数の変化は、例えば、ドップラーセンサ値の信号波形（別言すると、時間変化）を時間領域で直線に伸ばした時の長さの変化として捉えることができる。
　信号波形を時間領域で直線に伸ばした時の長さは、便宜的に、「伸展時波長」と称してよい。したがって、「伸展時波長」は、通常の「波長」とは異なる概念である。「伸展時波長」は、或る単位時間において、ドップラーセンサ値が時間領域で描く軌跡の長さに相当する、と捉えてもよい。なお、単位時間は、「秒」単位でもよいし、「分」単位でもよい。
　図１２に「伸展時波長」の概念を模式的に例示する。図１２の横軸は時間（ｔ）を示し、図１２の縦軸はドップラーセンサ値（例えば、電圧［Ｖ］）を示す。
　図１２において、点線Ａで示す信号波形は、例示的に、センシング対象の利用者が睡眠中である時の、ドップラーセンサ値の時間変化を模式的に表す。実線Ｂで示す信号波形は、センシング対象の利用者が覚醒して活動中である時の、ドップラーセンサ値の時間変化を模式的に表す。
　「伸展時波長」は、図１２の下部に例示するように、点線Ａ及び実線Ｂで示される、単位時間（ΔＴ）あたりの信号波形を、時間方向に直線に伸ばした時の長さに相当する。
　「伸展時波長」は、例示的に、ドップラーセンサ値を、或る周期（「サンプリング周期」と称してよい。）で、逐次的に、メモリ４２（図６参照）に記憶してゆき、単位時間にわたって振幅値の変化量を加算することで算出できる。
　「伸展時波長」の算出例について、図１３を参照して説明する。図１３の横軸は、時間（ｔ）を表し、図１３の縦軸は、ドップラーセンサ値（例えば、振幅値に相当する電圧［Ｖ］）を表す。
　図１３に例示する信号波形では、或るタイミングｔ＝ＴＮ＋２、ｔ＝ＴＮ＋１、及び、ｔ＝ＴＮにおいて、それぞれ、ドップラーセンサ値は、「Ａα＋２」、「Ａα＋１」、及び、「Ａα」である。
　なお、「Ｎ」はタイミングのラベルを表す整数である。「Ａ」は電圧値［Ｖ］がとり得る実数であり、「α」は電圧値のラベルを表す整数である。各タイミングｔ＝ＴＮ＋２、ｔ＝ＴＮ＋１、及び、ｔ＝ＴＮは、それぞれ「サンプリングタイミング」と称してよい。サンプリングタイミングの間隔は、一定でもよいし異なっていてもよい。
　プロセッサ４１は、例示的に、各サンプリングタイミングで得られた振幅値（電圧値）を基に、サンプリングタイミング間の振幅変化量を求める。例えば、プロセッサ４１は、隣り合うサンプリングタイミングでの振幅値の差分を、サンプリングタイミング間の振幅変化量として求めてよい。
　例示的に、プロセッサ４１は、サンプリングタイミングｔ＝ＴＮ＋２と、次のサンプリングタイミングｔ＝ＴＮ＋１との間の振幅変化量を絶対値｜Ａα＋１－Ａα＋２｜として求めてよい。同様に、プロセッサ４１は、サンプリングタイミングｔ＝ＴＮ＋１と次のサンプリングタイミングｔ＝ＴＮとの間の振幅変化量を絶対値｜Ａα－Ａα＋１｜として求めてよい。
　プロセッサ４１は、このような演算を、単位時間あたりのサンプリング回数にわたって繰り返し実施し、得られた振幅変化量を、｜Ａα－Ａα＋１｜＋｜Ａα＋１－Ａα＋２｜＋…のように、加算することで、「伸展時波長」を算出できる。
　なお、図１３に例示したように、ドップラーセンサ値が電圧値［Ｖ］で表される場合、「伸展時波長」の単位は、例えば「電圧／時間」（Ｖ／ｍｉｎ）で表される。
　また、単位時間あたりの振幅値のサンプリング数は、少なすぎると「伸展時波長」の算出精度が低下し、多すぎると演算負荷が高くなり演算遅延等が生じ得るから、現実的なレンジで設定されてよい。更に、「伸展時波長」は、所定時間にわたって時間平均されてよい。例えば、単位時間を１秒として１分間に得られた６０個の「伸展時波長」の平均をとってよい。
　なお、プロセッサ４１は、「伸展時波長」を次のようにして算出してもよい。例えば図１４に、曲線ＡＢの「伸展時波長」を算出する例を示す。ＡＢ間をｎ個の微小区間に分割し、各微小区間を線分で近似し、その長さの和Ｓｎを以下の数式１で表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　微小区間のｘ方向の微小変位をΔｘｋ、ｙ方向の微小変位をΔｙｋとすると、三平方の定理より、ΔＳｋは、以下の数式２で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　以下の数式３に示すように、数式２の微小区間の個数ｎを無限に増やすと、和Ｓｎは、曲線ＡＢの長さＬに近づく。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　数式３において、ｘ方向を時間軸とし、ドップラーセンサ値のサンプリング周期が一定（例えば、１ｋＨｚ）であるとすると、「ｘｋ」は一定であり、「ｙｋ」にドップラーセンサ値（振幅値）を代入することで、「伸展時波長」が算出される。なお、ＡＢ間の時間は、例示的に、６０秒である。
　プロセッサ４１は、上述のようにして第１及び第２のドップラーセンサ値のそれぞれについて「伸展時波長」を算出してよい（図１１の処理Ｐ１２ａ，１２ｂ）。図１５に、第１及び第２のドップラーセンサ値を基に算出された「伸展時波長」の時間変化の一例を示す。
　図１５において、「×」印でプロットした点が、第１のドップラーセンサ５１Ａのセンサ値を基に算出された「伸展時波長」を表す。また、図１５において、「○」印でプロットした点が、第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンサ値を基に算出された「伸展時波長」を表す。
　第１のドップラーセンサ５１Ａのセンサ値を基に算出された「伸展時波長」（ＬＡ）は、「第１の長さ」の一例であり、利用者の体動に応じた信号成分と、ノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分と、の双方を含む情報に相当する。
　これに対し、第２のドップラーセンサ５１Ｂのセンサ値を基に算出された「伸展時波長」（ＬＢ）は、「第２の長さ」の一例であり、ノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分が支配的な情報に相当する。
　したがって、プロセッサ４１は、「伸展時波長」ＬＡから「伸展時波長」ＬＢを減じることで、「伸展時波長」ＬＡからノイズ源ＮＳの動きに応じた信号成分をキャンセル又は低減できる（図１１の処理Ｐ１３ａ）。
　なお、伸展時波長ＬＡから減じる伸展時波長ＬＢには、例えばノイズ源ＮＳの動きに応じた補正係数θが乗じられてよい（図１１の処理Ｐ１３ｂ）。ノイズ源ＮＳの動きは、空調機２の動作状態に応じた動きである。例えば、空調機２の単位時間あたりの送風量が多いほど、ノイズ源ＮＳの一例であるルーバ２３の振動が大きくなると考えられる。
　そのため、送風量が大きいほど、大きな補正係数θが伸展時波長ＬＢに乗じられてよい。図１６に、送風量と補正係数θとの関係の一例を示す。図１６に例示する関係は、例えばメモリ４２（図６参照）に、データベース（ＤＢ）として予め記憶されていてよい。補正係数θは、送風量の関数として表されてもよい。
　空調機２の送風量は、空調機２の動作を制御するコントローラ２１（図５参照）にて把握可能な情報である。例えば、コントローラ２１は、送風ファン２２の回転を制御する制御情報を基に、単位時間あたりの送風量を求めることができる。
　コントローラ２１は、例えば通信ＩＦ２４を介して、単位時間あたりの送風量を示す情報（又は、送風ファン２２の制御情報でもよい）を、センサ情報と共に、あるいは個別に、制御システム４宛に送信してよい。
　制御システム４のプロセッサ４１は、空調機２のコントローラ２１から受信した情報を基に、空調機２の現在の単位時間あたりの送風量を識別することができ、識別した送風量に対応する補正係数θをメモリ４２から読み出すことができる。
　なお、補正係数θは、代替的あるいは追加的に、ルーバ２３の動き量と関連付けられてメモリ４２に記憶されてもよい。また、ルーバ２３の動き量は、空調機２のコントローラ２１がルーバ２３の動きを制御する制御情報と関連付けられてもよい。
　プロセッサ４１は、例示的に、Ｓ＝ＬＡ－ＬＢ×θで表される演算によって、利用者の体動量Ｓを算出してよい（図１１の処理Ｐ１４）。
　体動量Ｓは、単位時間（例えば、１秒）毎にＳ＝ＬＡ－ＬＢ×θで表される演算の演算結果として算出されてもよいし、単位時間毎に得られるＳ＝ＬＡ－ＬＢ×θの演算結果を１分～２分等の時間にわたって加算した値として算出されてもよい。
　したがって、体動量Ｓの単位は、１秒間や１分間あたりに検出された体動の回数（［回数／秒］、又は、［回数／分］）として表されてよい。なお、図１５において、「▲」印でプロットした点が「体動量」を表す。
　このようにして算出された「体動量」を基に、プロセッサ４１は、利用者の活動状態（又は睡眠状態）を判定してよい（図１１の処理Ｐ１５）。
　例えば、処理Ｐ１４で算出された「体動量」には、利用者の呼吸や心拍に応じた体動成分と、利用者の身体的な活動に伴う体動成分と、が含まれ得る。プロセッサ４１は、「体動量」と第１の閾値との比較によって、「体動量」から、利用者の呼吸や心拍に応じた体動成分を除去又は低減することが可能である。
　例えば図１７（Ａ）に示すように、プロセッサ４１は、或る時間にわたって得られた「体動量」と第１の閾値との比較を行ない、図１７（Ｂ）に示すように、第１の閾値以上の「体動量」を、利用者の身体的な活動に伴う体動量として求めてよい。そのため、「第１の閾値」は、便宜的に、「呼吸・心拍成分除去閾値」と称してもよい。
　また、プロセッサ４１は、図１７（Ｃ）に例示するように、利用者の身体的な活動に伴う体動量と、第２の閾値と、を比較して、第２の閾値以上の体動量があった時間を、利用者が「覚醒」している時間であると判定してよい。
　別言すると、プロセッサ４１は、図１７（Ｄ）に例示するように、「覚醒」と判定した時間を除く時間において利用者が「睡眠」中であると判定してよい。そのため、「第２の閾値」は、便宜的に、「覚醒／睡眠判定閾値」と称してよい。
　例えば、プロセッサ４１は、「睡眠」と判定した時間が、数分等の閾値時間以上にわたって継続した場合に、利用者が「睡眠状態」にあると判定してよい。
　プロセッサ４１は、このような「覚醒」又は「睡眠」の判定結果に基づいて、空調機２の運転を制御してよい（図１１の処理Ｐ１６）。例えば、プロセッサ４１は、空調空間が利用者の「睡眠」及び「覚醒」のそれぞれに適した温度や湿度になるように、空調機２の運転を制御してよい。
　なお、図１１では、各ドップラーセンサ値の「伸展時波長」を基に利用者の体動量を算出しているが、「伸展時波長」は算出せずに、各ドップラーセンサ値そのものを基に利用者の体動量を算出してもよい。
　別言すると、図１１における「伸展時波長」の算出処理Ｐ１２ａ及びＰ１２ｂは、削除又はスキップ可能である。「伸展時波長」を算出しない場合、プロセッサ４１は、処理Ｐ１４において、例えば図１８（Ａ）に示すように、処理Ｐ１３ａでの差分演算によって得られたドップラーセンサ値（振幅値）と振幅閾値とを比較してよい。
　プロセッサ４１は、例えば１分～２分間等の単位時間に、ドップラーセンサ値が振幅閾値以上となったタイミングをカウントし、図１８（Ｂ）に例示するように、カウントした回数を単位時間あたりの体動量として算出してよい。
　そして、プロセッサ４１は、処理Ｐ１５において、図１８（Ｃ）に例示するように、算出した体動量と、覚醒／睡眠判定閾値と、を比較して、覚醒／睡眠判定閾値以上の体動量があった時間を、利用者が「覚醒」している時間であると判定してよい。
　別言すると、プロセッサ４１は、図１８（Ｄ）に例示するように、「覚醒」と判定した時間を除く時間において利用者が「睡眠」中であると判定してよい。例えば、プロセッサ４１は、「睡眠」と判定した時間が、数分等の閾値時間以上にわたって継続した場合に、利用者が「睡眠状態」にあると判定してよい。
　なお、図１１の処理Ｐ１３ｂにおいて、「伸展時波長」ではなく、第２のドップラーセンサ値そのものを補正すると、「伸展時波長」を補正する場合よりも、誤差が生じ易い場合がある。
　そのため、「伸展時波長」を算出する方が、体動量の算出精度を向上できる。したがって、利用者の活動状態や睡眠状態の判定精度も向上し、ひいては、当該判定に基づく空調機２の運転制御の精度や効率も向上できる。
　また、図１１では、処理Ｐ１５での利用者の活動状態や睡眠状態の判定結果に基づいて、空調機２の運転が制御されるが、処理Ｐ１５は、削除あるいはスキップされてもよい。例えば、処理Ｐ１４で算出された「体動量」に基づいて、空調機２の運転が制御されてもよい。
　非限定的な一例として、図１７（Ｂ）や図１８（Ｂ）に示したように、閾値以上の体動量が検出された時間では空調空間の温度を下げるように、空調器２の運転が制御されてもよい。
　（第２実施例）
　図１９は、第２実施例に係るノイズキャンセリングを含む空調システム１の動作例を説明するフローチャートである。
　図１９に例示するフローチャートは、図１１に例示したフローチャートに比して、レポート出力処理Ｐ１７が追加されている点が異なる。
　レポート出力処理Ｐ１７において、制御システム４のプロセッサ４１は、例えば、処理Ｐ１５での、利用者の活動状態や睡眠状態の判定結果を、レポートデータとして外部機器に出力してよい。
　レポートデータの出力先である外部機器は、例示的に、ペリフェラルＩＦ４５（図６参照）に接続されたディスプレイやプリンタ等の出力機器であってもよいし、記憶装置４３であってもよい。代替的あるいは追加的に、外部機器は、既述の利用者やセキュリティ会社等が保有する情報端末であってもよい。
　レポートデータを参照することで、利用者の健康状態等を把握、管理することが可能である。
　（第３実施例）
　図２０は、第３実施例に係るノイズキャンセリングを含む空調システム１の動作例を説明するフローチャートである。図２０に例示するフローチャートは、第１実施例の図１１に例示したフローチャートに比して、心拍・呼吸検出処理Ｐ２０が追加されている点が異なる。
　心拍・呼吸検出処理Ｐ２０は、例えば、制御システム４のプロセッサ４１によって、図１１に例示したフローチャートの処理と並列して実行されてよい。
　心拍・呼吸検出処理Ｐ２０において、プロセッサ４１は、第１及び第２のドップラーセンサ値の受信（Ｐ１１ａ，Ｐ１１ｂ）に応じて、各ドップラーセンサ値をそれぞれ周波数解析してよい（処理Ｐ２２ａ，Ｐ２２ｂ）。周波数解析には、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を適用してよい。なお、「ＦＦＴ」は、「ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform」に代替されてもよい（以下、同様）。
　例えば、各ドップラーセンサ値は、ＦＦＴによって時間領域の信号から周波数領域の信号（便宜的に「周波数信号」と称してよい。）にそれぞれ変換される。
　プロセッサ４１は、各ドップラーセンサ値の周波数信号から、他に比べて相対的に大きな変化を示す周波数成分（便宜的に「ＦＦＴピーク周波数」と称してよい。）を検出（「抽出」と称してもよい。）してよい（処理Ｐ２３ａ，Ｐ２３ｂ）。ドップラーセンサ値のＦＦＴピーク周波数は、心拍や呼吸に応じた特徴的な変化を示す周波数成分の一例であり、便宜的に「特徴点」と称してもよい。
　プロセッサ４１は、抽出した「特徴点」の比較処理を実施してよい（処理Ｐ２４）。「特徴点の比較処理」は、例示的に、第１及び第２のドップラーセンサ値のそれぞれから得られた「特徴点」の比較処理であってよい。
　「比較処理」において、例えば、心拍や呼吸に応じた特徴的な変化を示す情報の候補から、ノイズ源ＮＳの動きに応じた特徴的な変化を示す情報を、除外することが可能である。したがって、「比較処理」は、便宜的に、「フィルタリング」と称してもよい。
　別言すると、プロセッサ４１は、第１のドップラーセンサ値の周波数解析結果において示される複数の特徴点のうちの１又は複数の特徴点を、第２のドップラーセンサ値の周波数解析結果に基づいて特定できる。
　図２１に、第１のドップラーセンサ値の時間変化の一例を示し、図２２に、図２１に例示した第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果の一例を示す。
　図２２に例示するように、第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果には、低周波数側に呼吸成分に相当するピーク周波数が現われ、高周波側に心拍成分に相当するピーク周波数が現れる。
　非限定的な一例として、第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果において、人体の心拍成分は、０．７Ｈｚ～３Ｈｚ程度の周波数レンジにおいてピーク周波数が現われる傾向にある。また、第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果において、人体の呼吸成分は、０．１Ｈｚ～０．３Ｈｚ程度の周波数レンジにおいてピーク周波数が現われる傾向にある。
　したがって、プロセッサ４１は、これらの周波数レンジにおいて、第１のドップラーセンサ値のＦＦＴピーク周波数と、第２のドップラーセンサ値のＦＦＴピーク周波数と、を比較してよい。
　比較の結果、プロセッサ４１は、ＦＦＴピーク周波数が一致する周波数成分は、心拍や呼吸に応じた変化ではなくノイズ源ＮＳの動きに応じたノイズ成分であると判定してよい。当該判定に応じて、プロセッサ４１は、ノイズ成分を第１のドップラーセンサ値のＦＦＴ結果から削除してよい。
　処理Ｐ２４での比較処理の非限定的な一例について、図２３（Ａ）及び図２３（Ｂ）を参照して説明する。
　図２３（Ａ）は、第１のドップラーセンサ値の周波数解析結果の一例を示し、図２３（Ｂ）は、第２のドップラーセンサ値の周波数解析結果の一例を示す。
　図２３（Ａ）において、符号ａ１～ａ５でそれぞれ示す周波数が、第１のドップラーセンサ値についての「特徴点」の一例であるＦＦＴピーク周波数を表し、例えば、既述の特徴点抽出処理Ｐ２３ａによって得られる。なお、例示的に、ａ１＜ａ２＜ａ３＜ａ４＜ａ５である。
　同様に、図２３（Ｂ）において、符号ｂ１～ｂ３でそれぞれ示す周波数が、第２のドップラーセンサ値についての「特徴点」の一例であるＦＦＴピーク周波数を表し、例えば、既述の特徴点抽出処理Ｐ２３ｂによって得られる。なお、例示的に、ｂ１＜ｂ２＜ｂ３である。
　比較処理Ｐ２４では、例えば、第１のドップラーセンサ値について得られた「特徴点」と、第２のドップラーセンサ値について得られた「特徴点」と、を比較する。特徴点ａ１～ａ５の集合を「Ａ」で現し、特徴点ｂ１～ｂ３の集合を「Ｂ」で表すと、比較処理Ｐ２４では、集合Ａに含まれていて集合Ｂには含まれない（別言すると、「Ａ＼Ｂ」の関係を満たす）特徴点を求める。
　図２３（Ａ）及び図２３（Ｂ）の例において、仮に、ａ３＝ｂ１、ａ４＝ｂ２、及び、ａ５＝ｂ３であるとすると、第１のドップラーセンサ値ついての特徴点ａ１及びａ２が候補となる。
　プロセッサ４１は、このようにして絞り込んだ候補特徴点（別言すると、周波数）に基づいて、第１のドップラーセンサ値の原信号波形（例えば図２１参照）にバンドパスフィルタリング（ＢＰＦ）処理を施してよい。
　これにより、例えば図２４及び図２５に例示するように、第１のドップラーセンサ値の原信号波形（図２１参照）から、呼吸成分に相当する信号波形と、心拍成分に相当する信号波形と、を分離できる。
　プロセッサ４１は、分離した信号波形のそれぞれにノイズ成分を除去するためのローパスフィルタリング（ＬＰＦ）を適宜に施してよい（図２０の処理Ｐ２５ａ，Ｐ２５ｂ）。
　プロセッサ４１は、得られた信号波形から心拍数や呼吸数を算出できる。例えば、心拍数であれば、プロセッサ４１は、図２５に例示した、心拍成分に相当する信号波形の特徴点（例えば、振幅のピーク）を識別し、特徴点の時間間隔（例えば「秒」）を求めてよい。
　プロセッサ４１は、例えば、求めた時間間隔で１分（＝６０秒）を除することにより、１分あたりの心拍数を算出することができる（図２０の処理Ｐ２６ａ）。呼吸数についても同様にしてプロセッサ４１において算出できる（図２０の処理Ｐ２６ｂ）。
　プロセッサ４１は、上述のごとく算出した心拍数及び呼吸数と、処理Ｐ１４で算出した体動量と、に基づいて、図２０の処理Ｐ１５において、利用者の睡眠状態を判定することができる。
　例えば、利用者が睡眠中であるか否かを判定できるだけでなく、その睡眠状態が「レム睡眠」であるか「ノンレム睡眠」であるかをも判定することができる。
　例示的に、利用者の睡眠周期（又は段階）は、ステージ１～５に分類することができる。ステージ１は「入眠期」、ステージ２は「軽睡眠期」、ステージ３は「中等度睡眠期」、ステージ４は「深睡眠期」と称される。ステージ１～４が「ノンレム睡眠」と称され、ステージ５が「レム睡眠」と称される。
　プロセッサ４１は、利用者の心拍数、呼吸数、及び、体動量に基づいて、例示的に、ステージ３及び４の「ノンレム睡眠」と、ステージ５の「レム睡眠」と、を判定できる。
　例えば図２６に示すように、「レム睡眠」では、心拍数は上昇し且つ不規則に変化し、呼吸数は上昇する傾向にあり、体動量は無いか実質的に無いと判定してよいレベルを示す。
　これに対し、「ノンレム睡眠」では、心拍数は下降し、呼吸数は下降して安定する傾向にあり、体動量は無いか実質的に無いと判定してよいレベルを示す。
　以下に、心拍に基づく睡眠判定の一例を示す。心拍数（又は、呼吸数）をｘ１，ｘ２，…，ｘＮと表現すると、その相加平均（母平均）ｍは、以下の数式４で表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　当該相加平均（母平均）ｍを使って以下の数式５で求められる量（σ２）を、分散（又は、母分散）と定義する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　この分散σ２の正の平方根σを、母集団の標準偏差と定義する。「標準偏差σが閾値以上、かつ、心拍数が閾値以上」との条件が満たされる場合に、プロセッサ４１は、「レム睡眠」と判定してよく、当該条件を満たさない場合に、「ノンレム睡眠」と判定してよい。
　図２７に、利用者の就寝から起床までの心拍数及び体動量の時間変化の一例を示す。なお、図２７において、呼吸数は便宜的に心拍数と同等の変化を示すと仮定して、呼吸数の時間変化の図示は省略している。
　図２６に例示した関係を、図２７に例示した心拍数及び体動量の時間変化に当てはめると、就寝から起床までに、ノンレム睡眠とレム睡眠とが交互に３回ずつ現われていると判定できる。
　非限定的な数値例を図２８及び図２９に示す。図２８に例示するように、心拍数が４５以上で標準偏差が２以上であり、呼吸数の標準偏差が１．５以上であり、かつ、体動量が無いか実質的に無いと判定してよいレベルでは、「レム睡眠」と判定してよい。
　一方、心拍数が４５未満で標準偏差が２未満であり、呼吸数の標準偏差が１．５未満であり、かつ、体動量が無いか実質的に無いと判定してよいレベルでは、「ノンレム睡眠」と判定してよい。
　図２９に例示する心拍数データであれば、第１列の心拍数［beats per minute, bpm］の平均は「３７．３」であり、標準偏差は「１．６２」であるから、第１列の心拍数データが得られた時間は、「ノンレム睡眠」であると判定してよい候補となる。
　一方、図２９の第２列の心拍数の平均は「４６．９」であり、標準偏差は「２．３４」であるから、第２列の心拍数データが得られた時間は、「レム睡眠」であると判定してよい候補となる。
　プロセッサ４１は、以上のような「ノンレム睡眠」及び「レム睡眠」の判定結果に適した空調制御を実施してよい（図２０の処理Ｐ１６）。
　例えば、プロセッサ４１は、「ノンレム睡眠」と判定した時間は、空調空間の温度が徐々に低下するように空調機２の運転を制御してよい。当該制御によって、利用者の「深睡眠期」（ステージ４）への導入を促進することが可能である。
　また、プロセッサ４１は、「レム睡眠」と判定した時間は、空調空間の温度が徐々に上昇するように空調機２の運転を制御してよい。利用者の「覚醒」は、「レム睡眠」後に生じることが多いため、「レム睡眠」と判定した時間に、空調空間の温度が徐々に上昇させることで、利用者を快適な「覚醒」へと導くことが可能である。また、利用者が「覚醒」時にヒートショックを受けることを防止することも可能である。
　なお、上述した処理Ｐ１５において睡眠状態の判定に用いるパラメータ（例示的に、心拍数、呼吸数、及び、体動量）には重み付けを行なってもよい。
　例えば、プロセッサ４１は、体動量が閾値未満の場合には、心拍数及び呼吸数の重み付けを大きくして、「レム睡眠」及び「ノンレム睡眠」の判定感度を上げてよい。
　逆に、体動量が閾値以上の場合には、プロセッサ４１は、体動量の重み付けを大きくして、利用者が睡眠中であるか活動中であるかの判定感度を上げてよい。
　また、第３実施例においても、第２実施例（図１９の処理Ｐ１７）と同様に、プロセッサ４１は、処理Ｐ１５での判定結果をレポートとして外部機器に出力してよい。
　（第４実施例）
　図３０は、第４実施例に係るノイズキャンセリングを含む空調システム１の動作例を説明するフローチャートである。
　図３０に例示するフローチャートは、第３実施例の図２０に例示したフローチャートに比して、体動量算出に関わる処理（Ｐ１２ａ，Ｐ１２ｂ，Ｐ１３ａ，Ｐ１３ｂ及びＰ１４）が削除されている点が異なる。あるいは、図３０に例示するフローチャートは、第３実施例の体動算出に関わる処理をスキップした動作例を示している、と捉えてもよい。
　したがって、プロセッサ４１は、第３実施例にて説明した心拍・呼吸検出処理Ｐ２０によって算出した心拍数及び呼吸数に基づいて、利用者の睡眠状態を判定して空調制御を実施してよい（図３０の処理Ｐ１５及びＰ１６）。
　第４実施例は、例えば、病気療養中の患者や要介護者、高齢者、乳幼児のように、相対的に安静にしている時間が長く体動量が少ないと考えてよい利用者を、センサ５のセンシング対象とするのに有効である。
　例えば、プロセッサ４１は、利用者の睡眠状態の判定結果に基づいて、当該利用者が空調空間において安静な状態で過ごすのに適した空調制御を実現できる。
　なお、第４実施例においても、第２実施例及び第３実施例（図１９及び図２０の処理Ｐ１７）と同様に、プロセッサ４１は、処理Ｐ１５での判定結果をレポートとして外部機器に出力してよい。
　以上のように、上述した各実施例を含む実施形態によれば、非接触バイタルセンサ５を空調機２に内蔵することで、空調空間における利用者の状態を検出して、利用者の状態に応じた空調制御を自動で行なうことができる。したがって、例えば、利用者の快眠を持続させたり、利用者に意識させずに利用者の「見守り」を実施したりすることが可能となる。
　なお、上述した各実施例を含む実施形態では、図１１～図３０に例示した処理が、非限定的な一例として、制御システム４のプロセッサ４１にて実施される態様について説明した。
　しかし、図１１～図３０に例示した処理の一部又は全部は、既述のとおり、空調機２のコントローラ２１で実施されてもよい。
　例示的に、コントローラ２１は、ドップラーセンサ値を基に利用者の状態判定を行なうまでの処理過程で算出した算出値を制御システム４宛に送信し、制御システム４が、受信した算出値を基に、利用者の状態判定までの残りの処理過程を実行してもよい。
　図１１～図３０に例示した処理の全部を空調機２のコントローラ２１で実施する場合には、制御システム４は不要にしてよい。また、図１６に例示した、送風量と補正係数θとの関係は、コントローラ２１のメモリ２１２（図４参照）に記憶されてよい。
　図１１～図３０に例示した処理の全部を空調機２のコントローラ２１で実施する場合は、上述したドップラーセンサ５１Ａ及び５１Ｂを内蔵した空調機２を空調空間に設置すれば、当該空調空間における利用者の状態に応じた適切な空調制御を実現できる。
　一方、制御システム４において算出処理や補正処理、状態判定処理を実施する態様であれば、例えば、制御システム４のプロセッサ４１が読み取って動作するプログラムやデータの改変によって制御システム４の機能追加やアップデートが容易に可能になる。
　したがって、非接触バイタルセンサ５には改変等を加えずに、制御システム４の改変によって一元的に空調システム１のアップデート等が容易に可能になる。
　また、上述した各実施例を含む実施形態では、空調空間における利用者の状態判定について説明したが、ドップラーセンサ値を基に、利用者が空調空間に滞在しているか不在であるかの判定を行なってもよい。空調機２又は制御システム４は、利用者の滞在及び不在に応じて、空調機２の運転を適応的に制御してよい。
　１　空調システム
　２　空調機
　２１　コントローラ
　２０１　熱交換器
　２０２　空気清浄フィルタ
　２１１　プロセッサ
　２１２　メモリ
　２２　送風ファン
　２３　ルーバ
　２４　通信インタフェース（ＩＦ）
　２５　操作部
　２６　温度センサ
　２７　湿度センサ
　２９　クリーニング機構
　３０　カメラ
　３　ネットワーク（ＮＷ）
　４　制御システム
　４１　プロセッサ
　４２　メモリ
　４３　記憶装置
　４４　通信ＩＦ
　４５　ペリフェラルＩＦ
　５　非接触バイタルセンサ
　５１Ａ，５１Ｂ　ドップラーセンサ（ＤＳ）
　５１１　アンテナ
　５１２　ローカル発振器（Oscillator, OSC）
　５１３　ＭＣＵ（Micro Control Unit）
　５１４　検波回路
　５１５　オペアンプ（ＯＰ）
　５１６　バッテリ
　６　ルータ
　ＳＲ１，ＳＲ２　センシング範囲

Claims (18)

  1. 　第１のパワーの第１の電波を送信する第１のドップラーセンサと、
    　前記第１のパワーよりも小さい第２のパワーの第２の電波を送信する第２のドップラーセンサと、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、空調機の動作を制御するコントローラと、
    を備えた、空調機。
  2. 　前記第１のパワーは、前記空調機の動作に応じた可動部分と、前記空調機による空調空間に位置し得る生体と、に、前記第１の電波が到達可能なパワーであり、
    　前記第２のパワーは、前記第２の電波が前記可動部分に到達し前記生体には到達しないパワーに設定された、請求項１に記載の空調機。
  3. 　前記可動部分は、前記空調機に備えられたルーバである、請求項２に記載の空調機。
  4. 　前記コントローラは、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号を、前記第２のドップラーセンサの検出信号に応じて補正し、補正した前記第１のドップラーセンサの検出信号に基づいて、前記空調機の動作を制御する、請求項１～３のいずれか１項に記載の空調機。
  5. 　前記コントローラは、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号の変化が単位時間あたりに時間領域で描く軌跡に相当する第１の長さと、前記第２のドップラーセンサの検出信号の変化が単位時間あたりに時間領域で描く軌跡に相当する第２の長さと、を算出し、
    　前記第１の長さを、前記第２の長さに応じて補正し、
    　補正した前記第１の長さに基づいて、前記空調機の動作を制御する、請求項１～３のいずれか１項に記載の空調機。
  6. 　前記補正は、前記第１の長さから、前記空調機の動作状態に応じて予め設定された補正係数によって補正した前記第２の長さを減じることを含む、請求項５に記載の空調機。
  7. 　前記コントローラは、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果において示される複数の特徴点のうちの１又は複数の特徴点を、前記第２のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果に基づいて特定し、特定した前記１又は複数の特徴点に基づいて、前記空調機の動作を制御する、請求項１～３のいずれか１項に記載の空調機。
  8. 　前記コントローラは、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果において示される複数の特徴点のうちの１又は複数の特徴点を、前記第２のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果に基づいて特定し、
    　特定した前記１又は複数の特徴点と、前記補正の結果と、に基づいて、前記空調機の動作を制御する、請求項４～６のいずれか１項に記載の空調機。
  9. 　前記第１の電波は、前記空調機による空調空間に位置し得る生体に到達可能であり、
    　前記コントローラは、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、前記生体の状態を判定し、
    　前記空調機の動作を制御することは、前記判定の結果を用いることを含む、請求項１～８のいずれか１項に記載の空調機。
  10. 　前記生体の状態を判定することは、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、前記生体の体動量を算出することと、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果において示される複数の特徴点のうち、前記第２のドップラーセンサの検出信号の周波数解析結果を基に特定した１又は複数の特徴点に基づいて、前記生体の心拍数又は呼吸数を算出することと、
    　前記体動量と、前記心拍数又は前記呼吸数と、に基づいて、前記生体の睡眠状態を判定すること、とを含む請求項９に記載の空調機。
  11. 　前記コントローラは、
    　前記生体の状態の判定結果を外部機器に出力する、請求項９又は１０に記載の空調機。
  12. 　前記第１のドップラーセンサは、前記空調機の空調空間側の筐体と前記空調機に備えられた熱交換器との間の内部空間において、前記空調機の動作に応じた可動部分を介して前記空調空間を前記第１の電波によって見通せる第１の位置に設置され、
    　前記第２のドップラーセンサは、前記内部空間において、前記可動部分を前記第２の電波によって見通せる第２の位置に設置された、請求項１～１１のいずれか１項に記載の空調機。
  13. 　前記可動部分は、前記空調機に備えられたルーバであり、
    　前記第１及び第２の位置は、それぞれ、前記内部空間において前記ルーバと対向する位置である、請求項１２に記載の空調機。
  14. 　前記ルーバと対向する位置に設置されたセンサユニットに、前記第１及び第２のドップラーセンサが含まれる、請求項１３に記載の空調機。
  15. 　空調機に内蔵されたセンサユニットであって、
    　前記空調機による空調空間をセンシングターゲットとする第１のドップラーセンサと、
    　前記空調機の動作に応じた可動部分をセンシングターゲットとする第２のドップラーセンサと、
    を備えた、センサユニット。
  16. 　前記の各ドップラーセンサの検出信号を基にして検出された、前記空調空間における生体の情報に基づいて、前記空調機の動作が制御される、請求項１５に記載のセンサユニット。
  17. 　空調機の制御システムであって、
    　前記空調機の内部に備えられて第１のパワーの第１の電波を送信する第１のドップラーセンサと、前記空調機の内部に備えられて前記第１のパワーよりも小さい第２のパワーの第２の電波を送信する第２のドップラーセンサと、の検出信号をそれぞれ受信する受信部と、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて生成した、前記空調機の動作を制御する信号を前記空調機宛に送信する送信部と、
    を備えた、空調機の制御システム。
  18. 　空調機に内蔵された第１及び第２のドップラーセンサによって異なるパワーの電波を送信し、
    　前記第１のドップラーセンサの検出信号と、前記第２のドップラーセンサの検出信号と、に基づいて、前記空調機の動作を制御する、空調機の制御方法。
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