WO2020089996A1

WO2020089996A1 - 遠隔操作端末および空調システム

Info

Publication number: WO2020089996A1
Application number: PCT/JP2018/040256
Authority: WO
Inventors: 哲英横山; 幹佐藤; 龍一永田; 端之松下
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2018-10-30
Filing date: 2018-10-30
Publication date: 2020-05-07
Also published as: JPWO2020089996A1

Abstract

本発明に係る遠隔操作端末（７）は、特定空間に送風する室内機（１０）を有する空気調和機の遠隔操作端末である。室内機（１０）は、特定空間の第１画像を取得する撮像センサ（５）を含む。遠隔操作端末（７）は、通信部と、表示部（７３）と、制御部とを備える。通信部は、室内機と無線通信する。制御部は、通信部を介して室内機から第１画像を受ける。制御部は、第１画像に基づいて特定空間の３次元映像である第２画像を作成する機能と、数値流体力学に基づくシミュレーションによって導出された特定空間の３次元気流分布（６１ａ）を第２画像に重ねた合成画像（５１ａ）を表示部（７３）に表示する機能とを有する。

Description

遠隔操作端末および空調システム

　本発明は、空気調和機の遠隔操作端末および空調システムに関する。

　従来、空気調和機の遠隔操作端末が知られている。たとえば、特開２０１３－７６４９３号公報（特許文献１）には、室内機からの風の吹き出しを示す画像をタッチパネルに表示する空調制御端末が開示されている。当該空調制御端末においては、当該画像をタッチして移動する操作に基づいて、室内機の風向が変更される。当該空調制御端末によれば、空気調和機の風向を直感的な操作で変更することができる。

特開２０１３－７６４９３号公報

　特許文献１においては、室内機が設置される室内の情報を用いて空気調和機の制御が行われる。室内機が設置される室内の配置は、たとえばユーザが移動した場合等、室内機の運転中にも変化し得る。その結果、室内機によって形成される気流分布が変化し得る。しかし、特許文献１においては、室内機の運転中における室内配置の変化に応じた気流分布の変化について考慮されていない。

　本発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、空気調和機の快適性を向上させることである。

　本発明に係る遠隔操作端末は、特定空間に送風する室内機を有する空気調和機の遠隔操作端末である。室内機は、特定空間の第１画像を取得する撮像センサを含む。遠隔操作端末は、通信部と、表示部と、制御部とを備える。通信部は、室内機と無線通信する。制御部は、通信部を介して室内機から第１画像を受ける。制御部は、第１画像に基づいて特定空間の３次元映像である第２画像を作成する機能と、数値流体力学に基づくシミュレーションによって導出された特定空間の３次元気流分布を第２画像に重ねた合成画像を表示部に表示する機能とを有する。

　本発明に係る遠隔操作端末によれば、数値流体力学に基づくシミュレーションによって導出された特定空間の３次元気流分布が第１画像に重ねられた合成画像を表示部に表示することにより、空気調和機の快適性を向上させることができる。

実施の形態１に係る空調システムの室内機の外観の一例を示す斜視図、および遠隔操作端末の一例であるＰＤＡをユーザが操作している様子を示す図である。実施の形態１に係る空気調和機の回路構成の一例を示す概略図である。図２の空気調和機の構成の一例を示す機能ブロック図、および図１のＰＤＡの構成の一例を示す機能ブロック図を併せて示す図である。空気調和機の運転前の室内の鳥瞰図がＰＤＡの表示部に表示されている様子を示す図である。ユーザが空気調和機の運転を開始しようとしている場合の室内の鳥瞰図がＰＤＡの表示部に表示されている様子を示す図である。空気調和機の運転が開始された後の室内の鳥瞰図がＰＤＡの表示部に表示されている様子を示す図である。図５に示される室内の様子に対応するメッシュモデルを示す図である。図６に示される室内の様子に対応するメッシュモデルを示す図である。図６に示される室内の様子に対応するメッシュモデルを示す図である。室内の人体から見た室内熱画像を示す図である。室内機１０の赤外線センサから見たＡＲ熱画像を示す図である。空気調和機の運転に先立ってＰＤＡにおいて行われる事前設定処理の流れを示すフローチャートである。図３のＰＤＡの制御部によって行われる気流制御処理の流れを示すフローチャートである。実施の形態１、実施の形態１の変形例、および比較例１，２を比較する図である。実施の形態１、実施の形態１の変形例、および比較例１，２毎の瞬時気流表示時間を示す図である。人体を円柱および球体の複合体として近似した様子を示す図である。実施の形態１～４を比較する図である。実施の形態１～４毎の瞬時気流表示時間を示す図である。

　以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は原則として繰り返さない。

　実施の形態１．
　図１は、実施の形態１に係る空調システム１００の室内機１０の外観の一例を示す斜視図、および遠隔操作端末の一例であるＰＤＡ（Personal　Digital　Assistant）７をユーザが操作している様子を示す図である。ＰＤＡ７は、たとえばスマートフォンである。

　図１に示されるように、室内機１０は、室内の壁面に設置される壁掛けタイプの室内機である。室内機１０には、外郭を形成する筐体に、吸込口１および吹出口２が設けられている。吸込口１は、空調対象空間である室内（特定空間）の空気を吸い込むために設けられている。吹出口２は、室内機１０を有する空気調和機１０００による調和空気を室内に送出するために設けられている。送風ファン１３１は、吸込口１から吹出口２に至る気流を生成する。室内機１０は、吹出口２から室内に送風する。

　吹出口２には、上下風向板３および左右風向板４が設けられている。上下風向板３は、調和空気を送出する際の鉛直方向の送出方向を調整するため、回動自在に設けられている。左右風向板４は、調和空気を送出する際の水平方向の送出方向を調整するため、回動自在に設けられている。

　室内機１０には、赤外線センサ５が設けられている。図１に示す例において、赤外線センサ５は、室内機１０側から見た際に左側の下部に設けられている。赤外線センサ５は、室内の温度を走査し、物体の表面から放射される赤外線を検出して室内の温度情報を熱画像として取得する。

　なお、赤外線センサ５の設置位置は、図１に示す位置に限られない。たとえば、赤外線センサ５が室内の温度情報を取得できる位置に設置されていればよい。また、赤外線センサ５の形状についても、図１に示すような形状に限られず、室内の温度情報が取得できれば、どのような形状でもよい。

　室内機１０にはＷｉＦｉ（登録商標）通信可能な室内通信部６が取り付けられている。室内機１０は、ＰＤＡ７とＷｉＦｉ通信可能である。

　図２は、実施の形態１に係る空気調和機１０００の回路構成の一例を示す概略図である。図２に示されるように、空気調和機１０００は、室内機１０と、室外機２０とを備える。空気調和機１０００は、室内機１０および室外機２０が冷媒配管によって接続されている。冷媒配管内を冷媒が流れることによって冷凍サイクルが形成されている。空気調和機１０００は、運転モードとして、冷房モードおよび暖房モードを有する。図２に示す例において、冷房モードでの冷媒の循環方向が実線で示され、暖房モードでの冷媒の循環方向が点線で示されている。

　なお、図２の例では、１台の室内機１０と１台の室外機２０とが接続される場合を示すが、室内機１０および室外機２０の台数は、この例に限られない。たとえば、１台の室外機２０に対して複数台の室内機１０が接続されてもよいし、複数の室外機２０に対して１または複数の室内機１０が接続されてもよい。

　室内機１０は、膨張弁１１、室内熱交換器１２、室内送風機１３、および室内制御装置３０を含む。室内機１０の筐体に、膨張弁１１、室内熱交換器１２、室内送風機１３、および室内制御装置３０が収容されている。室外機２０は、圧縮機２１、冷媒流路切替装置２２、室外熱交換器２３、室外送風機２４、および室外制御装置４０を含む。

　膨張弁１１は、冷媒を減圧して膨張させる。膨張弁１１は、たとえば、電子式膨張弁などの開度の制御が可能な弁を含む。

　室内熱交換器１２は、吸込口１から吹出口２に至る気流を生成する送風ファン１３１を含む室内送風機１３によって供給される、空調対象空間内の空気（以下、「室内空気」と適宜称する）と冷媒との間で熱交換が行われる。その結果、室内空間に供給される調和空気である暖房用空気または冷房用空気が生成される。

　室内熱交換器１２は、冷房モードにおいては、冷媒を蒸発させて冷媒の気化熱により室内空気を冷却する蒸発器として機能する。室内熱交換器１２は、暖房モードにおいては、冷媒の熱を室内空気に放熱して冷媒を凝縮させる凝縮器として機能する。

　室内制御装置３０は、たとえばマイクロコンピュータ、あるいはＣＰＵ（Central　Processing　Unit）などの演算装置上で実行されるソフトウェア、および各種機能を実現する回路デバイスなどのハードウェア等を含む。室内制御装置３０は、たとえば、図１のＰＤＡ７あるいは不図示のリモートコントローラに対するユーザの操作による設定、あるいは赤外線センサ５からの温度情報などに基づき、室内機１０全体の動作を制御する。室内制御装置３０は、赤外線センサ５によって温度情報が取得される際の、赤外線センサ５の駆動を制御する。

　冷房モードにおいては、冷媒流路切替装置２２が図２の実線で示す状態に切り替えられる。低温低圧の冷媒が圧縮機２１によって圧縮され、高温高圧のガス冷媒となって吐出される。圧縮機２１から吐出された高温高圧のガス冷媒は、冷媒流路切替装置２２を介して室外熱交換器２３に流入する。室外熱交換器２３に流入した高温高圧のガス冷媒は、室外空気と熱交換して放熱しながら凝縮し、過冷却状態の高圧の液冷媒となって室外熱交換器２３から流出する。

　室外熱交換器２３から流出した高圧の液冷媒は、膨張弁１１によって減圧されて低温低圧の気液二相冷媒となり、室内熱交換器１２に流入する。室内熱交換器１２に流入した低温低圧の気液二相冷媒は、室内空気と熱交換して吸熱および蒸発することにより室内空気を冷却し、低温低圧のガス冷媒となって室内熱交換器１２から流出する。室内熱交換器１２から流出した低温低圧のガス冷媒は、冷媒流路切替装置２２を通過して、圧縮機２１へ吸入される。

　暖房モードにおいては、冷媒流路切替装置２２が図３の点線で示す状態に切り替えられる。低温低圧の冷媒が圧縮機２１によって圧縮され、高温高圧のガス冷媒となって吐出される。圧縮機２１から吐出された高温高圧のガス冷媒は、冷媒流路切替装置２２を介して室内熱交換器１２に流入する。室内熱交換器１２に流入した高温高圧のガス冷媒は、室内空気と熱交換して放熱しながら凝縮し、過冷却状態の高圧の液冷媒となって室内熱交換器１２から流出する。

　室内熱交換器１２から流出した高圧の液冷媒は、膨張弁１１によって減圧されて低温低圧の気液二相冷媒となり、室外熱交換器２３に流入する。室外熱交換器２３に流入した低温低圧の気液二相冷媒は、室外空気と熱交換して吸熱および蒸発し、低温低圧のガス冷媒となって室外熱交換器２３から流出する。室外熱交換器２３から流出した低温低圧のガス冷媒は、冷媒流路切替装置２２を通過して、圧縮機２１へ吸入される。

　図３は、図２の空気調和機１０００の構成の一例を示す機能ブロック図、および図１のＰＤＡ７の構成の一例を示す機能ブロック図を併せて示す図である。図３に示されるように、室内制御装置３０とを含む。室内制御装置３０は、入力回路３１、演算処理装置３２、記憶装置３３、および出力回路３４を含む。

　入力回路３１には、不図示のリモートコントローラからの設定情報、ＰＤＡ７からの設定情報、赤外線センサ５からの温度情報、および室外制御装置４０からの制御情報などが入力される。ＰＤＡ７からの設定情報は、室内通信部６を介して入力される。入力回路３１は、入力された各種情報を演算処理装置３２に対して出力する。

　演算処理装置３２においては、記憶装置３３に記憶されたデータを用いて、入力回路３１から受け取った情報に基づき各種処理を行う。たとえば、演算処理装置３２は、赤外線センサ５からの温度情報に基づき、室内の温度状態を示す熱画像を作成する処理、当該熱画像に基づいて室内に存在する人体の位置および人体の温度を検出する処理などを行う。

　演算処理装置３２は、人体の位置および人体の温度などに応じて調和空気を送出するように、室内機１０に設けられた各動作装置に対する制御情報、および室外機２０に対する制御情報などを生成して出力回路３４に出力する。制御情報には、たとえば、風向を制御するための情報、室内送風機１３の風量を制御するための情報、および膨張弁１１の開度を制御するための情報が含まれる。

　記憶装置３３には、演算処理装置３２によって行われる処理に必要なプログラムおよび各種データが記憶される。記憶装置３３は、演算処理装置３２による各種処理によって得られたデータを記憶することもできる。たとえば、記憶装置３３は、室内に人体が存在しない場合の熱画像を記憶する。当該熱画像は、演算処理装置３２によって室内の人体の位置の検出に用いられる基準となる熱画像（以下、「基準熱画像」と適宜称する。）である。基準熱画像は、たとえば、室内に人体が存在しないと判断できる場合の温度情報に基づき、演算処理装置３２によって予め作成される。

　出力回路３４は、演算処理装置３２から各種の制御情報を受け取り、対応する室内機１０に設けられた動作装置、または室外機２０に対して出力する。たとえば、風向を制御するための制御情報を受け取った場合、出力回路３４は、上下風向板３および左右風向板４を駆動するための不図示の駆動装置に対してこの制御情報を出力する。また、風量を制御するための制御情報を受け取った場合、出力回路３４は、室内送風機１３を駆動するための不図示の駆動装置に対してこの制御情報を出力する。さらに、室外機２０に対する制御情報を受け取った場合、出力回路３４は、室外機２０の室外制御装置４０に対して制御情報を出力する。

　演算処理装置３２には、赤外線センサ５により取得された温度情報が入力回路３１から入力される。演算処理装置３２は、入力された温度情報に基づき、室内の温度分布を示す熱画像情報を作成する。熱画像情報は室内通信部６からＰＤＡ７に送信される。

　ＰＤＡ７は、制御部７１、端末通信部７２、表示部７３、可視カメラ７４、および記憶部７５を含む。端末通信部７２は、室内機１０の室内通信部６と無線通信する。可視カメラ７４は、室内機１０が配置される室内の３次元間取り情報（室内３次元間取り情報）として、室内映像を取得する。表示部７３は、表示部７３への接触を検知するタッチパネル７３１を含む。

　記憶部７５には、室内の気流を体感しながら空気調和機１０００を遠隔操作することができる遠隔操作アプリケーション（ソフトウェア）がインストールされている。制御部７１は、記憶部７５にインストールされている遠隔操作アプリケーションを用いて、可視カメラ７４によって撮影された室内映像、ＰＤＡ７に入力される間取り配置平面図、および室内機１０に搭載される赤外線センサ５によって撮影された熱画像情報を解析し、３次元画像に変換された３次元室内間取り情報を表示部７３に表示することができる。３次元室内間取り情報は、数値流体力学（ＣＦＤ：Computational　Fluid　Dynamics）に基づくシミュレーション（ＣＦＤ計算）において用いられる３次元解析メッシュモデルの原型としても用いられる。制御部７１は、ＣＦＤ計算を行って室内の気流分布を求め、当該気流分布を表示部７３に表示することができる。制御部７１は、サンプリングタイム毎にＣＦＤ計算を行なう。

　図４～図６は、室内の鳥瞰図がＰＤＡ７の表示部７３に表示されている様子を示す図である。図４においては、空気調和機１０００の運転前の室内画像４１ａが表示されている。図５においては、ユーザ（人体）５０が空気調和機１０００の運転を開始しようとしている場合の室内画像４１ｂが表示されている。図６においては、空気調和機１０００の運転が開始された後の室内画像４１ｃが表示されている。室内画像４１ａ～４１ｃは、たとえばＣＧ（Computer　Graphics）である。

　図４に示されるように、可視カメラ７４のレンズ部は、表示部７３の画面が配置されているＰＤＡ７の正面に配置されている。可視カメラ７４のレンズ部は、ＰＤＡ７の背面に配置されていてもよい。室内機１０が設置されている室内には、ドア４２が設けられているとともに、ソファ４３、および棚４４が配置されている。図４においては、ドア４２は閉じられており、室内には誰も表示されていない。

　図５においては、室内の配置は、人体５０がソファ４３に腰掛けているとともに、ドア４２が開放されている配置に変化している。さらに、空気調和機１０００の運転前に取得された室内３次元間取り情報に基づいて作成された３次元間取り画像に、予め定められた運転状態（たとえば空気調和機１０００の前回の運転終了時の運転状態、あるいは空気調和機１０００の運転が安定した場合に想定される運転状態）に基づいて、空気調和機１０００の運転が開始された場合に想定される室内の３次元気流分布（流線）６０ｂが重ねて表示されている。

　図６においては、室内の配置は、人体５０がソファ４３の前方右において起立している配置に変化している。空気調和機１０００の運転中にＰＤＡ７によって予測された室内の３次元気流分布６０ｃが、３次元間取り画像に重ねて表示されている。室内機１０の吹出口２からの気流はソファ４３に向かって流れるが、前方の人体５０を避けて広がるように気流が変化している。

　図７は、図５に示される室内の様子に対応するメッシュモデルを示す図である。図７（ａ）は、真上（Ｚ軸方向）から室内を平面視した図である。図７（ｂ）は、真横（Ｙ軸方向）から室内を平面視した図である。図７（ａ）の中央付近および図７（ｂ）の下部中央付近のハッチングが施された領域は、人体５０がソファ４３に腰かけた状態で一体となったハッチングであるが、熱画像と事前の間取り配置図の情報により、人体５０のハッチング境界Ｈ１ａとソファ４３のハッチング境界Ｈ１ｂとに識別される。人体５０を囲む領域Ｒ１ａをハッチング境界Ｈ１ａから最小２個分のメッシュ領域を確保した直方体で囲むように形成する。同様にソファ４３を囲む領域Ｒ１ｂをハッチング境界Ｈ１ｂから最小２個分のメッシュを確保した直方体で囲むように形成すると、領域Ｒ１ａとＲ１ｂとは重なって示される。なお、メッシュモデルは、空間座標系ＸＹＺに固定された直交格子によって形成されており、図７に示される室内全領域のメッシュ数は９万個程度である。図８においても同様である。また、全メッシュ領域の外周境界は基本壁面境界であるが、ドア４２あるいは窓が開いた箇所は流体の流出境界として扱う。

　図８および図９は、図６に示される室内の様子に対応するメッシュモデルを示す図である。図８（ａ）および図９（ａ）は、真上から室内を平面視した図である。図８（ｂ）および図９（ｂ）は、真横から室内を平面視した図である。図８（ａ）の中央付近および図８（ｂ）の下部中央付近のハッチングが施された領域にはソファ４３が示されているとともに、ソファ４３から室内機１０へ近づいた位置に直立した人体５０が示されている。空気調和機１０００の瞬時気流予測が行われる或るサンプリングタイミングにおける室内の様子に対応する。人体５０のハッチング境界Ｈ２ａを囲む領域Ｒ２ａと、ソファ４３のハッチング境界Ｈ２ｂを囲む領域Ｒ２ｂとが示されている。

　以下では、図７に示されるメッシュモデルを空気調和機１０００の運転中の或るサンプリングタイミングにおける室内の様子に対応するメッシュモデル（第１メッシュモデル）とし、図８に示されるメッシュモデルを、図７のサンプリングタイムの次のサンプリングタイムにおける室内の様子に対応するメッシュモデル（第２メッシュモデル）とする。

　空気調和機１０００の運転中の瞬時予測気流において、画像認識システムを用いて、今回のサンプリングタイムにおける赤外線センサ５の室内映像と前回のサンプリングタイムにおける赤外線センサ５の室内映像とが比較される。当該比較においては、人体５０の位置、ソファ４３および棚４４等の家具の位置、ならびにドア４２の開閉等、無視することができない影響を気流に与える閉塞物体の変化がチェックされる。今回のメッシュモデルのうち、前回のサンプリングタイムにおけるメッシュモデルと異なる部分領域（気流補正領域）が抽出される。

　たとえば、図７と図８とのメッシュモデルを比較すると、図８のソファ４３のハッチング境界Ｈ２ｂが、図７のソファ４３を囲む領域Ｒ１ｂ内にあるため、ソファ４３は大きく移動していないと判断し、図８の領域Ｒ２ｂを再計算必要な気流補正領域と扱わない。一方、図８の人体５０のハッチング境界Ｈ２ａは、図７の人体５０を囲む領域Ｒ１ａからはみ出しているので大きく移動したと判断される。図７の領域Ｒ１ａおよび図８の領域Ｒ２ａを再計算必要な気流補正領域としては扱う。すなわち、再計算領域は、前回のサンプリングタイムにおける人体５０の位置（第１位置）に対応するメッシュ、および今回のサンプリングタイムにおける人体５０の位置（第２位置）に対応するメッシュを含む。

　あるいは、図７の領域Ｒ１ａおよび図８の領域Ｒ２ａが重なる領域が小さく、領域Ｒ１ａおよび領域Ｒ２ａの間に重ならない狭い空間あるいは歪な空間が生じると判断される場合には、図９（ａ）および図９（ｂ）に示されるように、図７の人体５０のハッチング境界Ｈ１ａと図８の人体５０のハッチング境界Ｈ２ａから最小２個分のメッシュを確保した直方体で囲む図９の領域Ｒ３を新たに形成して、再計算必要な気流補正領域として扱うことが必要である。

　また、実施の形態１では、再計算必要な気流補正領域を室内メッシュ空間の外周壁面と平行する直方体で形成した。抽出した物体が傾いている場合は、外周壁面に対して傾いた直方体で形成してもよい。

　前回のサンプリングタイムから今回のサンプリングタイムにかけて、着目した物体Ｘのハッチング境界Ｈ１ｘが、これを囲む流体領域Ｒ１ｘを超えて変化する場合、物体Ｘが移動したと判定し、気流補正領域に対してＣＦＤ計算（部分領域ＣＦＤ計算）が行われる。当該閾値は、実機実験あるいはシミュレーションによって適宜設定することができる。実施の形態１では、流体領域Ｒ１ｘをハッチング境界Ｈ１ｘよりメッシュサイズ２個分以上大きな直方体で設定した。

　また、図８（ａ）および図８（ｂ）においては、ＣＦＤ計算を行なう領域がＲ２（メッシュ数は１万個程度）に限定されることにより、メッシュモデルの全領域に対してＣＦＤ計算が行われる場合に比べて、再計算の対象となるメッシュ数を１／９（Ｘ軸方向長さ１／２、Ｙ軸方向長さ１／３、およびＺ軸方向長さ２／３）に削減することができる。領域Ｒ２以外の領域については、前回のサンプリングタイムにおけるＣＦＤ計算の結果が使用される。

　ＰＤＡ７の制御部７１は、部分領域ＣＦＤ計算の結果を用いて予測された３次元気流分布が赤外線センサ５から取得された熱画像に重ねられた合成画像を、表示部７３に表示する。当該合成画像は、たとえば拡張現実（ＡＲ：Augmented　Reality）画像である。

　図１０は、室内の人体５０から見た室内熱画像５１ａを示す図である。赤外線センサ５から取得された熱画像を元に、室内の人体５０から室内機１０側を見た熱画像を予測して、温度分布を示すグラデーションが施されている。この熱画像に、人体５０の画像、および３次元気流分布６１ａが重ねられている。たとえば、ユーザは、図１０のタッチパネル７３１に対して、気流を示す流線を所望の方向になぞることによって、室内機１０によって形成される気流の方向を変えることができる。

　図１１は、室内機１０の赤外線センサ５から見たＡＲ熱画像５１ｂを示す図である。図１１に示されるように、ＡＲ熱画像５１ｂにおいては、赤外線センサ５から取得された熱画像において、エッジ検出処理によって検出された物体のエッジ部が白線で強調されている。ＡＲ熱画像５１ｂにおいては、赤外線センサ５の画像、温度分布を示すグラデーションが施された人体５０の画像、ならびに３次元気流分布６１ｂが熱画像に重ねられている。

　図１２は、空気調和機１０００の運転に先立ってＰＤＡ７において行われる事前設定処理の流れを示すフローチャートである。以下ではステップを単にＳと記載する。図１２に示されるように、Ｓ１０１においてＰＤＡの初期設定が行われる。具体的には、遠隔操作アプリケーションを空気調和機１０００のメーカサイトからＰＤＡ７にダウンロードし、インストールする。次に、空気調和機１０００の機種情報を、遠隔操作アプリケーションに入力し、機種単体の気流特性データをメーカから取得する。機種単体の気流特性データとは、たとえば、室内機１０の送風ファン１３１の回転速度、上下風向板３の角度、および左右風向板４の角度による気流速度分布の関係についての空気調和機１０００の実験データ、ならびにＣＦＤ計算結果が含まれる計算データである。機種単体の気流特性データは、クラウドサービス等から取得される。

　Ｓ１０１に続いてＳ１０２において、空気調和機１０００の運転前の室内間取り情報の収集が行われる。具体的には、ＰＤＡ７の可視カメラ７４による室内の撮影、３次元間取り配置図の読込み、基本情報の入力、空気調和機１０００の赤外線センサ５による室内撮影、および遠隔操作アプリケーションへの間取り基本情報の入力が行われる。赤外線センサ５による室内撮影によっては判別し難い室内３次元間取り情報を、ＰＤＡ７の可視カメラ７４等を用いて明確に識別することができる。その結果、３次元あるいは２次元の室内配置図の作成およびＣＦＤメッシュモデルを、赤外線センサ５からの熱画像のみを用いる場合よりも正確に作成することができる。Ｓ１０２の処理により、たとえば、図４に示されるような３次元室内配置図をＰＤＡ７の表示部７３に表示することが可能になる。

　再び図１２を参照しながら、Ｓ１０２に引き続いてＳ１０３において、空気調和機１０００の運転前の室内のＣＦＤ計算、あるいは空気調和機１０００の試運転による気流予測の検証が行われ、室内の３次元流速分布の予測が或る程度の精度で行えるようにデータベースへのデータの蓄積が行われる。Ｓ１０３においては、一般的な画像認識システムにより、室内の気流に無視することができない影響を与える閉塞物体として、ドア４２、ソファ４３、棚４４、および人体５０各々の位置、ならびにドア４２の開閉等が抽出される。Ｓ１０３の処理により、たとえば、図５に示される室内気流分布をＰＤＡ７の表示部７３に表示することが可能になる。

　再び図１２を参照して、Ｓ１０３の完了によって、空気調和機１０００の運転前に行われる事前設定が終了する。なお、Ｓ１０２、およびＳ１０３の各処理は、インターネット上のクラウド計算機によって行われてもよい。

　ユーザは、ＰＤＡ７のタッチパネル７３１あるいは不図示のリモートコントローラを用いて、運転モード（冷房モード、暖房モード、あるいは除湿モード等)および温度を設定し、空気調和機１０００を起動する。空気調和機１０００の起動により、圧縮機２１が運転を開始して、空気調和機１０００の冷媒回路を冷媒が循環し始める。また、室内機１０も室内制御装置３０に制御されて運転を開始する。

　図１３は、図３のＰＤＡ７の制御部７１によって行われる気流制御処理の流れを示すフローチャートである。図１３に示される処理は、遠隔操作アプリケーションのメインルーチンによって、サンプリングタイム毎に呼び出される。

　図１３に示されるように、制御部７１は、Ｓ２０１において、前回の気流予測データを１サンプリングタイム前に計算された気流予測データに更新し、処理をＳ２０２に進める。空気調和機１０００の運転開始後に最初に図１３に示される処理が行われる場合、図１２のＳ１０３において事前に計算された気流予測データが前回の気流予測データとされる。

　制御部７１は、Ｓ２０２において、室内間取り情報を更新し、処理をＳ２０３に進める。具体的には、室内機１０の赤外線センサ５によって撮影された室内映像を室内機１０から取得して、室内間取り情報を作成するとともに、人体の位置と人体の温度情報を検出する。たとえば、図１１のようにソファ４３から室内機１０へ近づいた位置で直立した人体５０が、赤外線センサ５の映像から識別することができる。

　再び図１３を参照して、制御部７１は、Ｓ２０３において、メッシュモデルの更新が必要か否かを判定する。具体的には、画像認識システムを用いて、前回のサンプリングタイムにおいて取得された赤外線センサ５の室内映像および今回のサンプリングタイムにおいて取得された赤外カメラ室内映像の比較、あるいは、図７のメッシュモデルおよび図８のメッシュモデルの比較を行う。制御部７１は、当該比較において、人体５０の位置、ソファ４３、棚４４等の家具の位置、およびドア４２の開閉など、無視することができない影響を気流に与える閉塞物体の位置の変化がチェックされる。今回のサンプリングタイムにおけるメッシュモデルにおいて、前回のサンプリングタイムより、人体５０がメッシュサイズ２個分以上移動して、前回計算時に設定した人体を囲む再計算領域を超えて移動した場合、制御部７１は、メッシュモデルの更新が必要であると判定する。

　メッシュモデルの更新が必要である場合（Ｓ２０３においてＹＥＳ）、制御部７１は、Ｓ２０４において、メッシュモデルを更新し、処理をＳ２０５に進める。メッシュモデルの更新が不要である場合（Ｓ２０３においてＮＯ）、制御部７１は、Ｓ２０５に処理を進める。

　制御部７１は、Ｓ２０５において、気流分布の再計算が必要か否かを判定する。具体的には、制御部７１は、空気調和機１０００の運転開始後に最初に図１３に示される処理が行われる場合、およびＳ２０３においてメッシュモデルの更新が必要であると判定した場合は、気流分布の再計算が必要であると判定する。

　気流分布の再計算が必要である場合（Ｓ２０５においてＹＥＳ）、制御部７１は、Ｓ２０６において、気流分布の瞬時計算予測を行い、算出した気流予測データを記憶部７５に保存し、処理をＳ２０７に進める。気流分布の再計算が不要である場合（Ｓ２０５においてＮＯ）、制御部７１は、Ｓ２０７に処理を進める。制御部７１は、Ｓ２０７において、室内３次元流速分布をＰＤＡ７の表示部７３に表示して、処理をＳ２０８に進める。

　制御部７１は、Ｓ２０８において、気流変更操作があったか否かを判定する。ユーザは、ＰＤＡ７の表示部７３の気流映像を見ながら、タッチパネル７３１に対して気流を指でなぞる操作を行なうことにより、室内機１０によって形成される気流を変更することができる。気流変更操作があった場合（Ｓ２０８においてＹＥＳ）、制御部７１は、Ｓ２０９において気流変更操作に応じた気流変更指令を空気調和機１０００に送信し、処理をメインルーチンに返す。気流変更操作がない場合（Ｓ２０８においてＮＯ）、制御部７１は、処理をメインルーチンに返す。

　図１２および図１３の処理において参照される気流予測が行われるタイミングは、空気調和機１０００の運転前（実施の形態１においては図１２のＳ１０３）、前回のサンプリングタイム、および今回のサンプリングタイム（実施の形態１においては図１３のＳ２０６）の３段階に分けられる。以下では、空気調和機１０００の運転前、前回のサンプリングタイム、および今回のサンプリングタイムにおいて行われる気流予測を、それぞれ運転前の気流予測、前回の気流予測、および今回の気流予測（瞬時気流予測）とする。図１４および図１５を用いて、空気調和機１０００の運転中の気流操作時にＰＤＡ７の表示部７３に気流映像を表示するのに要する時間（瞬時気流表示時間）を、実施の形態１、実施の形態１の変形例、および比較例１，２の間で比較する。

　図１４は、実施の形態１、実施の形態１の変形例、および比較例１，２を比較する図である。図１４に示されるように、比較例１は、運転前の気流予測、前回の気流予測、および今回の気流予測のいずれも行なわれない構成である。比較例２は、運転前の気流予測は行なわれず、前回の気流予測および今回の気流予測をメッシュモデルの全領域に対するＣＦＤ計算（全領域ＣＦＤ計算）によってクラウドサービスが行なう構成である。実施の形態１の変形例は、運転前の気流予測は行なわれず、前回の気流予測および今回の気流予測を全領域ＣＦＤ計算によってＰＤＡ７が行なう構成である。実施の形態１、実施の形態１の変形例、および比較例１，２のいずれにおいても、室内機１０は赤外線センサ５によって取得された熱画像をＰＤＡ７に提供する役割を担い、気流予測データを算出するためのＣＦＤ計算を行わない。

　ＰＤＡ７の仕様に関して、ＯＳ（Operating　System）はＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）であり、ＣＰＵは２．３５ＧＨｚのオクタコアを有し、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）は６ＧＢであり、表示部７３の解像度は１９８０×１０８０ピクセルである。室内のメッシュモデルのメッシュ数は、９万個程度である。

　比較例２に関して、クラウドサービスとして、空気調和機１０００のメーカの計算機がクラウド環境を介して使用される。ＰＤＡ７に、メーカの計算機によるＣＦＤ計算の結果がＬＡＮ（Local　Area　Network）およびＷｉＦｉ通信を経由してＰＤＡ７に転送されて表示部７３に表示される。メーカの計算機の仕様に関して、ＯＳがＷｉｎｄｏｗｓ７（登録商標）であり、ＣＰＵがＣｏｒｅ　ｉ７（登録商標）、ＲＡＭが８ＧＢであり、解像度が１９８０×１０８０ピクセルである。

　図１５は、実施の形態１、実施の形態１の変形例、および比較例１，２毎の瞬時気流表示時間を示す図である。なお、比較例１は、室内の気流映像を表示することができないので、瞬時気流表示時間が示されていない。

　図１５に示されるように、実施の形態１においては、気流映像表示に要する時間は５２秒程度である。実施の形態１の変形例１においては、気流映像表示に要する時間は３３０秒程度である。比較例２においては、気流映像表示に要する時間は４３０秒程度である。

　比較例２においてメーカの計算機としてスーパーコンピュータを用いた場合でも、気流予測データの転送時間が必要であるため、気流映像表示に要する時間は１００秒以上を要する。一方、実施の形態１においては、前回の気流予測データおよび今回の気流予想データは、ＰＤＡ７によって算出される。そのため、外部の計算機から気流予測データをＰＤＡ７に転送する必要はない。また、人体の移動等、メッシュモデルにおいて比較的大きな変更部分のみを再計算することにより、再計算の対象となるメッシュ数を全領域ＣＦＤ計算よりも削減することができる。そのため、ＰＤＡ７でのＣＦＤ計算の負荷を全領域ＣＦＤ計算よりも削減することができる。その結果、空気調和機１０００の瞬時気流予測の時間を全領域ＣＦＤ計算を行なう場合よりも短縮することができる。たとえば、比較例２においてメーカの計算機としてスーパーコンピュータが使用された場合でも、実施の形態１によれば比較例２よりも気流映像表示に要する時間を４８秒程度短縮することができる。

　以上、実施の形態１に係る空調システムによれば、遠隔操作端末の表示部に表示されている室内の気流分布がリアルタイムに更新されることにより、ユーザは、実際に体感している気流を視覚的に確認することができる。気流操作性が改善されてユーザ個々の好みに合わせた微妙な送風設定が可能となる。ユーザは、空気調和機の送風の強さ、あるいは風当たり等を所望の設定に調整し易くなるため、空気調和機に対するユーザの満足度が向上する。実施の形態１に係る空調システムによれば、空気調和機の快適性を向上させることができる。

　実施の形態２．
　実施の形態２では、遠隔操作端末における瞬時気流予測が、部分領域ＣＦＤ計算に替えて、気流補正領域に対する簡易計算によって行なわれる場合について説明する。運転前の気流予測は、実施の形態１と同様である。

　簡易計算においては、人体および家具等の室内に存在する物体の基本形状が、流体解析データベースに登録されている複数の円柱および球体の複合体として近似される。近似された物体を構成する立体同士の相互作用を無視して、流体力学に関する公知の物理情報を用いて、当該物体の流体抵抗および物体周辺の流速分布が予測される。流体力学に関する公知の物理情報としては、たとえば、流体抵抗係数、あるいは前方流れ、剥離点、後流流れ、および傾斜角度影響等の物体周辺の流速分布状態を挙げることができる（「機械工学便覧α．基礎編」日本機械学会発行，２０１２年，α４－ｐｐ.４０－４８，５・４項　後流，５・５項　剥離）。

　図１６は、人体を円柱および球体の複合体として近似した様子を示す図である。図１６においては、人体周りの気流分布が予測されている。図１６に示されるように、頭は球体として近似され、胴体、２本の腕、および２本の足はそれぞれ円柱に置き換えられている。各構成要素の相互作用は無視されて、球体周辺の気流および円柱周りの気流がそれぞれ独立に流体解析データベースから予測される。独立に予測された気流が重ね合わされて、人体周辺の全体の気流として予測される。

　実施の形態２においては、瞬時気流予測を簡易計算によって行なうことにより、実施の形態１よりも気流予測時間を短縮することができる。実施の形態２に係る空調システムによっても、空気調和機の快適性を向上させることができる。

　実施の形態３．
　実施の形態１，２においては、運転前の気流予測が遠隔操作端末において行われる場合について説明した。実施の形態３では、運転前の気流予測がクラウドサービス上のメーカ計算機によって行われる場合について説明する。実施の形態３においても、実施の形態２と同様に今回の気流予測は簡易計算によって行われる。

　実施の形態３においても、瞬時気流予測を簡易計算によって行なうことにより、実施の形態１よりも気流予測時間を短縮することができる。実施の形態３に係る空調システムによっても、空気調和機の快適性を向上させることができる。

　実施の形態４．
　実施の形態４においては、運転前の気流予測、前回の気流予測、および今回の気流予測のいずれにおいても遠隔操作端末においてＣＦＤ計算が行われず、メーカから提供されるデータベース（機種毎のＣＦＤ計算結果も含む）の計算結果と実測値とを参考にして気流が予測され、気流補正領域に対して遠隔操作端末において簡易計算が行われる場合について説明する。実施の形態４でも実施の形態２，３と同様に、瞬時気流予測において流体解析データベースを用いた簡易計算が行なわれる。

　実施の形態４においても、今回の気流予測を簡易計算によって行なうことにより、実施の形態１よりも気流予測時間を短縮することができる。実施の形態４に係る空調システムによっても、空気調和機の快適性を向上させることができる。

　図１７は、実施の形態１～４を比較する図である。図１８は、実施の形態１～４毎の瞬時気流表示時間を示す図である。図１８を参照しながら、実施の形態２の瞬時気流表示時間は、実施の形態１の瞬時気流表示時間よりも２１秒程度短い。実施の形態３および４の瞬時気流表示時間は、実施の形態１の瞬時気流表示時間よりも３０秒程度短い。

　実施の形態２～４では、空気調和機の運転中にＣＦＤ計算が行われず、公知の物理情報などの流体解析データベースを用いた簡易計算によって瞬時気流予測が行なわれる。実施の形態２～４によれば実施の形態１よりも瞬時気流予測に要する時間を短縮することができる。

　なお、瞬時気流予測において簡易計算を繰り返すと、実際の気流分布と予測された気流分布との誤差が前回の気流予測データに蓄積され得る。実施の形態２～４においては、当該誤差の蓄積を抑制するために、空気調和機の運転中に、定期的にクラウドサービスにおいて全領域ＣＦＤ計算を行ない、前回の気流予測データを更新する。実際の気流分布と予測された気流分布との誤差の蓄積を抑制することにより、瞬時気流予測の精度の低下を抑制することができる。

　また、空気調和機のメーカが、空気調和機単体の気流特性データベースを有している場合がある。気流特性データベースは、たとえば、空気調和機の機種毎に送風ファンの回転速度および風向調整機構（上下風向板および左右風向板）によってどこにどれぐらいの風速が発生するかについてのデータベースである。また、実施の形態１～４においては、ＰＤＡを用いてユーザが気流操作を行うので、ユーザの反応を通じて室内気流分布予測と実際の気流状態との差異をある程度推認することが可能である。その結果、空気調和機が配置されている室内固有の気流特性とユーザ固有の好みに基づく満足度との対応をデータベースに蓄積することが可能である。当該データベースを教材として深層学習を繰り返すことにより、空気調和機の運転中の瞬時気流予測の精度を向上させることができるとともに、ユーザの好みにより適した気流の提供が可能になる。

　実施の形態１～４においては、ＰＤＡの表示部に瞬時気流予測による気流分布が表示される場合について説明した。瞬時気流予測による気流分布は、空気調和機のリモートコントローラに表示されてもよい。

　今回開示された各実施の形態は、矛盾しない範囲で適宜組み合わせて実施することも予定されている。今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

　１　吸込口、２　吹出口、３　上下風向板、４　左右風向板、５　赤外線センサ、６　室内通信部、１０　室内機、１１　膨張弁、１２　室内熱交換器、１３　室内送風機、２０　室外機、２１　圧縮機、２２　流路切替装置、２３　室外熱交換器、２４　室外送風機、３０　室内制御装置、３１　入力回路、３２　演算処理装置、３３　記憶装置、３４　出力回路、４０　室外制御装置、４１ａ～４１ｃ　室内画像、４２　ドア、４３　ソファ、４４　棚、５０　人体、５１ａ　室内熱画像、５１ｂ　ＡＲ熱画像、６０ｃ，６１ａ，６１ｂ　３次元気流分布、７１　制御部、７２　端末通信部、７３　表示部、７４　可視カメラ、７５　記憶部、１００　空調システム、１３１　送風ファン、７３１　タッチパネル、１０００　空気調和機。

Claims

　特定空間に送風する室内機を有する空気調和機の遠隔操作端末であって、
　前記室内機は、前記特定空間の第１画像を取得する撮像センサを含み、
　前記遠隔操作端末は、
　前記室内機と無線通信する通信部と、
　表示部と、
　前記通信部を介して前記室内機から前記第１画像を受ける制御部と、
　を備え、
　前記制御部は、前記第１画像に基づいて前記特定空間の３次元映像である第２画像を作成する機能と、数値流体力学に基づくシミュレーションによって導出された前記特定空間の３次元気流分布を前記第２画像に重ねた合成画像を前記表示部に表示する機能とを有する、遠隔操作端末。
　前記表示部は、前記表示部へのユーザの接触を検知するタッチパネルを含み、
　前記制御部は、前記表示部に表示されている３次元気流分布に対するユーザの接触に応じて、前記室内機の送風設定を変更する指令を前記通信部から前記室内機に送信する、請求項１に記載の遠隔操作端末。
　可視カメラをさらに備え、
　前記制御部は、前記第２画像に加えて、前記可視カメラによって取得された前記特定空間の第３画像を用いて、前記シミュレーションにおいて用いられるメッシュモデルを作成する、請求項２に記載の遠隔操作端末。
　前記制御部は、サンプリングタイム毎に前記シミュレーションを行い、
　第１サンプリングタイムにおいて第１メッシュモデルを作成し、
　前記第１サンプリングタイムの次の第２サンプリングタイムにおいて第２メッシュモデルを作成し、前記第２メッシュモデルのうち前記第１メッシュモデルと異なる部分領域を抽出し、前記部分領域に対して前記シミュレーションを行ない、前記表示部に表示されている３次元気流分布のうち、前記部分領域に対応する部分を更新する、請求項３に記載の遠隔操作端末。
　前記撮像センサは、前記第１画像を熱画像として取得する赤外線センサを含み、
　前記制御部は、前記第１サンプリングタイムにおいて取得された前記特定空間の熱画像を用いて前記第１メッシュモデルにおける人体の第１位置を特定し、前記第２サンプリングタイムにおいて取得された前記特定空間の熱画像を用いて前記第２メッシュモデルにおける人体の第２位置を特定し、前記部分領域として前記第１位置および前記第２位置を含む領域を抽出する、請求項４に記載の遠隔操作端末。
　請求項１～５のいずれか１項に記載の遠隔操作端末と、
　前記室内機とを備える、空調システム。