JP2010050664A - 家電機器制御装置及びそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来の家電機器制御装置は、家全体を一元的に管理しているため、家庭内の家電機器の一部に変更や故障などに、制御内容に不整合が発生する可能性があったため、変化に弱かった点である。
【解決手段】家庭内の人の行動を検出する少なくとも１つ以上の行動検出手段１０１と、行動検出手段１０１で検出した行動情報を他の行動情報を受信する行動情報受信手段１０３を備えた装置に送信する行動情報送信手段１０２と、他の行動情報送信手段１０２を備えた装置から送信された行動情報を受信する行動情報受信手段１０３と、行動検出手段１０１及び行動情報受信手段１０３で検出した情報および順序を記憶する行動記憶手段１０４と、行動記憶手段１０４に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行う行動予測手段１０５と、行動予測手段１０５にて予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行する機器制御手段を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は家庭内の家電機器を人の行動に合わせて自動的に制御する家電機器制御装置に関するものである。

従来、この種の家電機器制御装置は、例えば、特許文献１に示すような電力会社との契約容量を超えてブレーカが落ちないように自動的に家庭内の家電機器の消費電力量を調節するデマンドコントロール制御や、特許文献２に示すような家庭内の電力使用量を目標値に合わせるように家電機器を自動的に省エネ制御するなどの提案がなされている。また、特許文献３に示すような、家庭内に多くのセンサを配置して、センサの情報を一元的に管理することによって、収集したセンサ情報から行動パターンのクラスタリングを行うことで、家庭内のユーザの生活異常検知を行っている。

しかし、これらの家電機器制御装置は、家庭内をシステムと捉えると、システムは必要な情報を一元的に管理して、収集した情報から必要となる制御信号を発信することにより制御対象の家電機器のコントロールを行っており、例えば、制御情報を発信しているコントローラの故障や、センサの故障など、システムの一部に変化が起きた場合に、システム全体が動作できなくなる可能性があった。また、家庭内に新たに家電機器を導入した場合や、買い替えなどを行った場合に、制御装置の設定を変更する必要があり、システムとしての変化に弱いという課題があった。
特開平０４−１６８９２０号公報 特開２０００−０６７６５７号公報 特開２００４−２９５８６１号公報

従来の家電機器制御装置は、家全体を一元的に管理しているため、家庭内の家電機器の一部に変更や故障が生じた場合、制御内容に不整合が発生する可能性があったため、変化に弱かった。

本発明は、家電機器制御装置に関するものであり、家庭内の人の行動を検出する少なくとも１つ以上の行動検出手段と、前記行動検出手段で検出した行動情報を他の行動情報を受信する行動情報受信手段を備えた装置に送信する行動情報送信手段と、他の行動情報送信手段を備えた装置から送信された行動情報を受信する行動情報受信手段と、前記行動検出手段及び前記行動情報受信手段で検出した情報および順序を記憶する行動記憶手段と、前記行動記憶手段に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行う行動予測手段と、前記行動予測手段にて予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行する機器制御手段を備える。

本発明の家電機器制御装置は、他の家電機器の情報を収集しながらも、分散的に家庭内の個々の家電機器を制御することができるので、家電機器の一部に変更や故障などがあっても影響を最小限に抑えて、自動的に柔軟な対応が可能となる点である。

第１の発明は、家庭内の人の行動を検出する少なくとも１つ以上の行動検出手段と、前
記行動検出手段で検出した行動情報を他の行動情報を受信する行動情報受信手段を備えた装置に送信する行動情報送信手段と、他の行動情報送信手段を備えた装置から送信された行動情報を受信する行動情報受信手段と、前記行動検出手段及び前記行動情報受信手段で検出した情報および順序を記憶する行動記憶手段と、前記行動記憶手段に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行う行動予測手段と、前記行動予測手段にて予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行する機器制御手段を備えることで、他の家電機器の情報を収集しながらも、分散的に家庭内の個々の家電機器を制御することができるので、家電機器の一部に変更や故障などがあっても影響を最小限に抑えて、自動的に柔軟な対応が可能となる。

第２の発明は、家庭内の人の行動を検出する少なくとも１つ以上の行動検出手段と、前記行動検出手段で検出した行動情報を送信する行動情報送信手段と、前記行動情報送信手段及び他の行動情報送信手段を備えた装置により送信された行動情報を受信する行動情報受信手段と、前記行動情報受信手段で検出した情報および順序を記憶する行動記憶手段と、前記行動記憶手段に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行う行動予測手段と、前記行動予測手段にて予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行する機器制御手段を備えることで、他の家電機器の情報を収集しながらも、分散的に家庭内の個々の家電機器を制御することができるので、家電機器の一部に変更や故障などがあっても影響を最小限に抑えて、自動的に柔軟な対応が可能となる。

第３の発明は、特に、第１または第２の発明の前記行動検出手段はユーザが制御した家電機器の制御情報を取得することで、前記予測した行動に対応する家電機器の制御内容及び制御タイミングを自動的に生成することで、ユーザの操作に合わせた的確な学習を自動的に行うことができるようになる。

第４の発明は、特に、第１〜第３のいずれか１つの発明の前記行動予測手段は時計機能を有し、前記行動記憶手段は行動の記憶と共に時刻を記憶しておくことで、前記行動予測手段は行動時刻を比較することで、時刻毎に合わせた行動予測を行うことができるようになる。

第５の発明は、特に、第１〜第４のいずれか１つの発明の前記行動予測手段はカレンダー機能を有し、記行動予測手段は曜日や季節ごとに予測内容を切替ることで、曜日や季節に合わせた行動予測を行うことができるようになる。

第６の発明は、特に、第１〜第５のいずれか１つの発明の前記行動検出手段及び前記行動情報受信手段から取得した行動情報から、前記機器制御手段で制御した後の制御内容の効果について判定する制御効果判定手段を備え、前記制御効果判定手段の結果から前記行動の予測に使用しているパラメータ及び制御内容を更新することで、ユーザからの操作内容に基づいて日々変化する細かな制御ニーズに合わせた学習及び制御を行うことができるようになる。

第７の発明は、特に、第１〜第６のいずれか１つの発明にさらに前記制御内容を実行するときに、実行の内容をユーザに報知する報知手段を備えることで、制御内容をユーザに明示することができるので、ユーザは制御が正しく動作しているかわかるので、安心して家庭内で生活できる。

第８の発明は、特に、第１〜第７のいずれか１つの発明の前記行動検出手段は、家電機器の予め備えているセンサやスイッチを利用することで、新たに装置を追加することなしに、安価でユーザの生活に自然に溶け込んだ家電機器制御装置を導入することができるようになる。

第９の発明は、特に、第１〜第８のいずれか１つの発明の前記行動情報送信手段及び、前記行動情報受信手段の情報通信の全てもしくは一部は無線通信とすることで、施工の簡易化によるコストの削減及び、配置の柔軟性を高めることができるようになる。

第１０の発明は、特に、第１〜第９のいずれか１つの発明の全てもしくは一部として機能させるためのコンピュータのプログラムにすることで、汎用的なコンピュータを用いて本発明の家電機器制御装置の全てもしくは一部を容易に実現することができる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、本実施の形態によって本発明が限定されるものではない。

（実施の形態１）
第１の発明における家電機器制御装置について、本実施例の家電機器制御装置の構成例１である図１を用いて説明する。

家電機器制御装置１００は、少なくとも家内の人の行動を検出する行動検出部１０１（行動検出手段）、前記行動検出部にて検出した行動の情報を他の家電機器制御装置や他の家電機器制御装置に送るための中継装置に送信する行動情報送信部１０２（行動情報送信手段）、他の家電機器制御装置や人の動きを検出するようなセンサ装置などの行動情報を受信する行動情報受信部１０３（行動情報受信手段）、前記行動検出部１０１及び前記行動情報受信部１０３より取得した行動情報を蓄積する行動記憶部１０４（行動記憶手段）、前記行動記憶手段１０４に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行い予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行するコントロール部１０５（行動予測手段、機器制御手段）により構成されている。

例えば図１に示すように、行動検出部１０１から取得した家内の人の行動情報は、行動情報送信部１０２にて他の家電制御装置へ送信を行い、さらに、行動記憶部１０４に記憶される。また、他の家電機器制御装置からの行動情報を行動情報受信部１０３にて受信して、行動記憶部１０４へ蓄積する。

コントロール部１０５は行動記憶部１０４に蓄積されている過去の履歴を含む行動情報及び順序から行動予測を行い、さらに行動予測に対応する家電機器に対して制御信号を送信することにより、対象の家電機器を自動的に制御することができるようになる。以下に各構成部の詳細について説明する。

行動検出部１０１（行動検出手段）は、例えば、焦電素子などを用いた人体の放出する赤外線を検知する方式の赤外線人体検知センサや、ＣＣＤカメラなどの画像情報を用いることによって人の顔などを認識する装置や、家電機器や家庭内にあらかじめ備えているスイッチなどの入力装置などである。他にも、重量の変化を検出するシート上のセンサをあらかじめ床面に敷き詰めておくことや、あらかじめ家内の人や衣服に取り付けておいた電波を発信する装置を読み取る装置など、家内の人の行動情報を取得できるものであればどのようなものでも構わない。ここで、行動情報とは、家内の人が行動したことによる変化をデジタル的に情報化したものであり、例えば、人体検知センサの検知情報や、エアコン、照明など家電機器の操作スイッチの変化情報などである。

行動情報送信部１０２（行動情報送信手段）は、前記行動検出部１０１で取得したセンサなどの情報を他の家電機器制御装置などへ送信するものである。例えば、特定小電力無線や無線ＬＡＮなどの電波を媒介として通信を行う無線通信や、家庭内の電気配線（電力線）に、情報信号を乗せて送るＰＬＣ通信や、電話線などを利用した有線通信など、他の
家電機器制御装置と通信できる形態であれば、どのような通信であっても構わない。また、無線通信とＰＬＣ通信など複数の通信装置を備えることで、さまざまな行動情報を取得することが可能となる。また、無線通信あるいはＰＬＣ通信などのように通信用の施工を伴わない形態の方がユーザは安価に導入しやすい。

行動情報受信部１０３（行動情報受信手段）は、他の家電機器制御装置あるいは行動検出などの機能を備えたセンサ装置から送信されてきた行動情報を受信するものであり、例えば、特定小電力無線や無線ＬＡＮなどの電波を媒介として通信を行う無線通信や、家庭内の電気配線（電力線）に、情報信号を乗せて送るＰＬＣ通信や、電話線などを利用した有線通信など、他の家電機器制御装置と通信できる形態であれば、どのような通信であっても構わない。また、送信及び受信の機能を備えた構成にすることで、行動情報送信部１０２及び行動情報受信部１０３は１つの構成とすることも可能である。

行動記憶部１０４（行動記憶手段）は、情報を記憶する機能を有するものであり、前記行動検知部１０１および、前記行動情報受信部からの行動情報及び順序を記憶する。また、行動に対応する家電機器の制御内容を合わせて記憶しておく。

ここで、順序とは行動検出手段で検出した行動情報の順番のことであり、例えば図４に示すような行動情報の履歴パターンのＡ⇒Ｂというのが順序になる。また順序は行動検出手段で検出した行動情報の前後関係のみの順序を記憶する場合と、さらに行動情報の検出した検出時刻などの時間も記憶することで、前後関係の時間的な関係も一緒に記憶することで、コントロール部１０５の行動予測の精度を高めるのに利用することも可能である。

行動記憶部１０４は例えば、ＳＤカードなどに代表されるフラッシュメモリや、ＣＰＵと組み合わせて利用するＤＤＲメモリや、ハードディスクや、光ディスクである。また、コントロール部１０５内に内蔵されているメモリを利用することで安価に構成することも可能である。また、無線ＬＡＮや、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの無線技術を利用すことで、サーバなどの外部に設けたメモリを利用することができる。さらに、メモリを複数の家電機器制御装置と共有して利用することで、行動情報の履歴を共有して利用する構成にすることも可能である。また、行動情報の記憶を行う場合に、割り当てているメモリをリング状のバッファとして扱うことで、過去の古い行動情報を削除しながら、新しい位置の記憶を継続していくことでメモリ容量をオーバすることなく有効に利用することが能となる。

コントロール部１０５（行動予測手段、機器制御手段）は、例えば、ＣＰＵ、メモリで構成されている。前記行動記憶部１０４に蓄積されている過去の履歴を含む行動情報及び順序から行動予測を行うことや、行動予測に対応する家電機器に対して制御信号を送信する。構成としては、他にも、ＣＰＵ、メモリを１つにした１チップマイコンや、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ等の他の演算可能なものであっても構わない。また、ＨＤＤやＤＶＤやフラッシュメモリなどの記録装置と一緒に構成することで、メモリ容量を大量に利用するような複雑な処理をすることも可能にすることができる。家電機器のコントロールには、制御対象に合わせて、ＰＷＭ波形などによるモータ制御やシリアル通信による位置の設定などのさまざまな形態の制御が可能である。他にもコントロール部１０５は汎用的に利用することができるので、例えば、音声報知やカメラなどのセンサの制御など他に付随する家電機器制御装置のさまざまなコントロールと共用で利用することが可能である。

なお、家電機器制御装置は図１に限らず図２のような構成であってもよい。家電機器制御装置２００は、家内の人の行動を検出し、検出した行動の情報を送信する送信部２００ａおよび、前記送信部２００ａにより送信された行動情報及び他の家電機器制御装置から送信された行動情報を受信して家電機器の制御を行う受信部２００ｂにより構成する。

少なくとも家内の人の行動を検出する行動検出部１０１（行動検出手段）、前記行動検出部にて検出した行動の情報を他の家電機器制御装置や他の家電機器制御装置に送るための中継装置に送信する行動情報送信部１０２（行動情報送信手段）、他の家電機器制御装置や人の動きを検出するようなセンサ装置などの行動情報を受信する行動情報受信部１０３（行動情報受信手段）、前記行動情報受信部１０３より取得した行動情報を蓄積する行動記憶部１０４（行動記憶手段）、前記行動記憶手段１０４に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行い予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行するコントロール部１０５（行動予測手段、機器制御手段）により構成されている。なお、家電機器制御部２００の行動検出部１０１、行動情報送信部１０２、行動情報受信部１０３、行動記憶部１０４及び、コントロール部１０５は、それぞれ前記図１の中で説明した内容と同じである。

家電機器制御装置２００を送信部２００ａと受信部２００ｂに分けることにより、送信部２００ａと受信部２００ｂを別々の場所に設置することができるようになるので、例えば、人体検知センサを備えた送信部２００ａを家内の天井に取り付け、受信部２００ｂを家電機器内に内蔵することなど、制御対象となる家電機器と取得したい行動情報との位置的な問題を解決することが可能となる。

次に、行動情報から予測を行い家電機器を制御するフローチャートを図３に示し、動作の流れについて説明する。

ステップＳ３０１から動作が開始する。ステップＳ３０１では、行動検出部１０１により行動の検出処理を行う。例えば、人体検知センサであれば、人体の有無のスキャンを行うような処理である。他にも、スイッチであればスイッチの状態の変化の有無を確認するなどの処理を行う。

ステップＳ３０２では、行動検出部１０１で行動を検出したかどうかの判断を行う。判断とは、具体的には、例えば、センサの検知信号がオンになった状態であるとか、アナログ信号であれば閾値を超えた場合など、行動として検出できるような変化があればどのようなものでも構わない。また、行動としてより複雑なパターン、例えば、カメラ画像の映像内の人物が廊下を東から西へ移動したなど、より詳しく捕らえるように構成することで、さらに知的な行動情報の検出が可能となる。但し、行動検出部１０１では、具体的な行動の一連の流れを取り込まなくても、行動情報を行動記憶部１０４にて蓄積するため、行動蓄積部１０４の履歴を参照することで、行動の一連の流れを予測することが可能となる。しかし、あまり詳細に変化内容を記憶してしまうと行動記憶部１０４に必要とされる記憶容量が多くなってしまうので、例えば、人物検知センサであれば、５秒間連続的に検知した場合など、ある程度の単位の変化を行動情報とするのが望ましい。

行動を検出していない場合は、ステップＳ３０１に動作を戻して繰り返し行動検出処理を行う。行動を検出した場合は、行動情報を行動情報送信部１０２より他の家電機器制御装置へ送信すると共に、行動記憶部１０４に記憶を行い、ステップＳ３０３へ動作を遷移する。

ステップＳ３０３では、行動記憶部１０４に蓄積している過去の行動情報を含む履歴との比較処理を行う。具体的には、図４の行動に対応する家電機器の制御内容の例に示すように、保存している履歴と、過去の行動情報を含む履歴を比較して、類似している度合いを比較する。例えば、過去の行動情報を含む履歴内容が「部屋Ａ→廊下Ａ ６秒」だった場合、類似度を下記の計算式で算出した場合に、行動Ｎｏ．１の類似度は、
類似度 ＝ パターン一致度×時間一致度
＝ １００％（完全一致）×５秒／６秒（パターン時間／実時間）＝８３％
となる。

但し、類似度の計算は、扱う行動履歴パターンにあわせて計算式を適度に作成する必要がある。本例では、説明のため簡単な式を用いているが、パターン一致度の違いについては、行動情報の違い（部屋などの違いを含む）の差を例えば距離などの情報を使って計算することや、他の機器から得られる行動情報との相関を予め決めておくことなどによって、行動情報の履歴との比較ができる構成とすることが可能である。行動情報の履歴と比較できる方法であれば、どのような方法であっても構わない。

次に、ステップＳ３０４にて、ステップＳ３０３で算出した類似度が閾値以上であるか判断する。例えば、前記Ｓ３０３の説明の例で計算した行動Ｎｏ．１との類似度は図４に記載の閾値である許容類似度８０％よりも大きいことがわかるので、閾値よりも大きいと判断することができる。閾値よりも大きい行動Ｎｏがある場合は、ステップＳ３０５へ遷移し、閾値よりも大きい行動Ｎｏが無ければ、ステップＳ３０１へ遷移を戻す。

ステップＳ３０５では、記憶している行動に対応する家電機器の制御内容に基づいて、対象となる家電機器の制御を行う。例えば、ステップＳ３０３で説明した例では、行動Ｎｏ．１の場合であれば、エアコンＡをＯＮ制御することとなる。他にも、制御内容の例としてはエアコンであれば、温度制御を行う場合や、暖房／冷房／除湿などの運転モードの切替えを行うことや、照明であれば、明るさの調整や、点灯状態のＯＮ／ＯＦＦなどの制御を行う。

このような流れにより、家電機器制御装置１００あるいは家電機器制御装置２００は、行動検出部１０１から取得した家内の人の行動情報と、他の家電機器制御装置からの行動情報から、行動記憶部１０４に蓄積されている過去の履歴を含む行動情報及び順序より、行動予測を行い、さらに行動予測に対応する家電機器に対して制御信号を送信することにより、対象の家電機器を自動的に制御することができるようになる。

（実施の形態２）
第２の実施の形態では、ユーザが制御した家電機器の制御情報を取得することで、前記予測した行動に対応する家電機器の制御内容及び制御タイミングを自動的に生成することで、ユーザの操作に合わせた的確な学習を自動的に行う内容である。この内容について、図５の行動情報の履歴から家電機器の操作内容を記憶するフローチャートを用いて説明する。

また、行動予測手段が時計機能を有し、前記行動記憶手段は行動の記憶と共に時刻を記憶しておくことで、前記行動予測手段は行動時刻を比較することで、時刻毎に合わせた行動予測を行う内容について、図６を用いて説明する。また、行動予測手段はカレンダー機能を有し、記行動予測手段は曜日や季節ごとに予測内容を切替ることで、曜日や季節に合わせた行動予測を行う内容について、図７のカレンダー機能を有する家電機器制御装置のフローチャート及び、図８のカレンダー機能を利用した行動に対応する家電機器の制御内容の例を用いて説明する。なお、本実施例の構成は実施の形態１の構成内容と同じである。

ステップＳ５０１から動作が開始する。ステップＳ５０１は、前記ステップＳ３０１同様に、行動検出部１０１により行動の検出処理を行う。

次にステップＳ５０２では、前記ステップＳ３０２同様に、行動検出部１０１で行動を検出したかどうかの判断を行う。行動を検出していない場合は、ステップＳ５０１に動作を戻して繰り返し行動検出処理を行う。行動を検出した場合は、行動情報を行動情報送信
部１０２より他の家電機器制御装置へ送信すると共に、行動記憶部１０４に記憶を行い、ステップＳ５０３へ動作を遷移する。

ステップ５０３では、前記ステップ３０３同様に、行動記憶部１０４に蓄積している過去の行動情報を含む履歴との比較処理を行う。

次に、ステップＳ５０４にて、前記ステップ３０４同様に、ステップＳ５０３で算出した類似度が閾値以上であるか判断する。類似度が閾値以上である場合は、ステップＳ５０５へ移行する。閾値以下の場合はステップＳ５０７へ移行する。

ステップＳ５０５では、前記ステップＳ３０５同様に、記憶している行動に対応する家電機器の制御内容に基づいて、対象となる家電機器の制御を行う。

次にステップＳ５０６では、前記Ｓ５０３で算出した類似度に合わせて履歴の更新を行う。具体的には、例えば、図４に示す行動に対応する家電機器の制御内容の例で示すような行動Ｎｏが設定されている場合に、「部屋Ａ→廊下Ａ ６秒」だった場合に、実施の形態１で示したように行動Ｎｏ．１が選択されることとなる。この行動Ｎｏ．１の内容を「部屋Ａ→廊下Ａ ６秒」に更新することで、最新の行動情報に更新できるようになる。他にも、例えば相違点である時間に関して設定値であるＸｏｌｄ＝５秒をＸｎｏｗ＝６秒に少しずつ近づけるように、重みＷを設定することにより、下記の式で更新することも可能である。

Ｘｎｅｗ＝Ｘｏｌｄ＋Ｗ（Ｘｎｏｗ−Ｘｏｌｄ）
上記の式以外にも、行動情報に合わせた更新式を設けることで、適切に値を更新していくことが可能である。このように選択した行動情報の履歴パターンを最新の行動情報で更新していくことで、行動情報の誤差を小さくしていくことができるので、行動予測の精度を高めることが可能となる。

次にステップＳ５０７では、家電機器をユーザが操作したかどうか判断を行う。例えば、エアコンの運転を開始／停止／温度調整や、照明の点灯／消灯／調光など、予めユーザが操作する情報として行動情報の中で定義しておくことで、行動情報として取得した情報がユーザ操作の情報であるかどうか判断することができるようになる。ユーザが家電機器を操作した場合は、ステップＳ５０８へ動作を移行する。人体検知センサのようなユーザが家電機器を操作していない場合には、ステップＳ５０１へ動作を戻して繰り返し行動検出処理を行う。

ステップＳ５０８では、図４に示すような行動情報に対する家電機器の制御内容の履歴パターンとして、新たな行動情報の履歴パターンとユーザが操作した操作内容を行動記憶部１０４に記憶する。このようにして新しく行動情報の履歴パターンを記憶することで、家庭の構成がどのようなものであっても、汎用的に学習して行動情報を利用した家電機器の予測制御を行うことが可能となる。また、ユーザの操作内容を学習することで、ユーザの癖や好みに合わせた制御が可能となり、制御による快適性を向上させることが可能となる。

なお、新しく行動情報の履歴パターンをどんどん記憶していくと、記憶容量などの不足にも繋がるので、適宜調整することで実用性を保つことができる。例えば、発生頻度の高い行動情報の履歴パターンを優先的に記憶していくことや、パターンの一致率が高く精度のよいと思われる行動情報の履歴パターンを残していくことで、利用するユーザにマッチした行動情報の履歴パターンを蓄積していくことが可能となる。

次に、図６の時計機能を利用した行動に対応する家電機器の制御内容の例を用いて、行動予測手段が時計機能を有し、前記行動記憶手段は行動の記憶と共に時刻を記憶しておくことで、前記行動予測手段は行動時刻を比較することで、時刻毎に合わせた行動予測を行う内容について説明する。

図６に示すように、行動予測手段に時計機能を有することで、行動情報を取得した時間帯を行動記憶部１０４に行動情報の履歴と共に記憶しておくことで、コントロール部１０５で行動予測を行うときに、行動情報の履歴のパターンと共に行動情報の発生した時間帯を比較することで、時間帯別に行動情報の履歴を分類することが可能となり、予測精度を高めることが可能となる。このようにすることで、例えば、図６の例に示すように、行動Ｎｏ．１の７：００−２３：００はエアコンＡの運転を「強」にして、２３：００−７：００はエアコンＡの運転を「弱」にするような予測制御が可能となり、時間帯による制御内容の変化を反映することで予測精度を高め、ユーザの快適性や満足度を高めることが可能となる。

次に、図７のカレンダー機能を有する家電機器制御装置のフローチャート及び、図８のカレンダー機能を利用した行動に対応する家電機器の制御内容の例を用いて、行動予測手段はカレンダー機能を有し、記行動予測手段は曜日や季節ごとに予測内容を切替ることで、曜日や季節に合わせた行動予測を行う内容について説明する。

なお、図７のステップＳ７０１、Ｓ７０２は実施の形態１の図３で説明した前記ステップＳ３０１、Ｓ３０２と同様であり、ステップＳ７０４〜ステップＳ７０６は実施の形態１の図３で説明した前記ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５と同様である。ステップＳ７０３は、カレンダー機能から該当する履歴を選択する。例えば図８に示すようにカレンダー機能から該当する季節の履歴パターンを選択する。

夏場であれば履歴パターンＡ、冬場であれば履歴パターンＢを用いて行動予測を行うことで、季節による制御の相違に対応することができるので、行動予測の精度を高めることができるようになる。

（実施の形態３）
第３の実施の形態は、行動検出手段及び前記行動情報受信手段から取得した行動情報から、前記機器制御手段で制御した後の制御内容の効果について判定する制御効果判定手段を備え、前記制御効果判定手段の結果から前記行動の予測に使用しているパラメータ及び制御内容を更新することで、ユーザからの操作内容に基づいて日々変化する細かな制御ニーズに合わせた学習及び制御を行うことができる内容である。これについて、図９の制御効果判定部を備えた家電機器制御装置の構成例及び、図１０の制御効果判断を備えた家電機器を制御するフローチャートを用いて説明する。

図９の制御効果判定部を備えた家電機器制御装置９００は、少なくとも家内の人の行動を検出する行動検出部１０１（行動検出手段）、前記行動検出部にて検出した行動の情報を他の家電機器制御装置や他の家電機器制御装置に送るための中継装置に送信する行動情報送信部１０２（行動情報送信手段）、他の家電機器制御装置や人の動きを検出するようなセンサ装置などの行動情報を受信する行動情報受信部１０３（行動情報受信手段）、前記行動検出部１０１及び前記行動情報受信部１０３より取得した行動情報を蓄積する行動記憶部１０４（行動記憶手段）、前記行動記憶手段１０４に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行い予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行するコントロール部１０５（行動予測手段、機器制御手段）、前期行動記憶手段１０４に蓄積された行動情報より前記コントロール部１０５で家電機器の制御を実行した後の制御効果を判定する制御効果判定部８０６（制御効果判定手段）により構成されている。なお
、家電機器制御装置９００の行動検出部１０１、行動情報送信部１０２、行動情報受信部１０３、行動記憶部１０４およびコントロール部１０５は、それぞれ実施の形態１で説明した内容と同じである。

制御効果判定部８０６（制御効果判定手段）は、前記コントロール部１０５で行動予測（行動予測手段）及び、家電機器の機器制御（機器制御手段）を行った後の状況を、行動記憶部１０４に蓄積している行動情報の履歴により、自動的に行った家電機器の機器制御の効果を判断する。さらに前記行動記憶部１０４に蓄積している行動情報の履歴の制御内容を更新することで、ユーザからの操作内容である行動情報に基づいて、制御内容を更新する。

例えば、エアコン動作中にコントロール部１０５の家電機器の機器制御により、エアコンの動作を自動的に停止した場合に、ユーザがエアコンを再度動作させたことを行動検出部１０１で検出して、行動記憶部に蓄積された場合は、本自動制御がユーザにとってわるい効果であったと判断することができる。他にも照明を自動的に点灯した場合に、ユーザが後からリモコンなどで消灯した場合など、自動的に制御を行った後のユーザの行動を行動検知部１０１で検出することにより、制御効果の判定を自動的に行うことが可能となる。

制御効果の判断としては、予め機器毎に運転開始／運転停止など対照的な制御内容を決めておくことで、良否の判断の基準とすることが可能であるし、自動制御を行った後でユーザが操作した内容が、ユーザの本当に操作したかった内容であると判断することができるので、新たな制御内容として前記図４に示すような前記行動記憶部１０４の行動情報の履歴に対する制御内容の情報を更新するように構成することができる。

このように構成することで、自動的に制御情報の内容を新しく更新し学習することができるようになるので、ユーザの使用状況が変化しても常に追従して、ユーザの操作意図に沿った制御を行うことができるようになる。

なお、制御内容を更新する場合は、常に違った内容の操作が行われることや、ユーザのご操作によるような、非常にまれに発生するような操作が発生してもすぐに更新されないように、少しずつ更新していくあるいは学習していくことで、過度な学習を控えることができるようになる。

また、学習の詳細な手法についてはニューラルネットワークや、遺伝的学習法や、強化学習法などさまざまな手法が提案されているが、システム構成のより都合のよい方式を選択すればよく、どのような学習方法であっても構わない。

また、制御効果判定部８０６は前記コントロール部１０５のマイコンを利用することで、コントロール部１０５の機能の一部として構成することにより、共通で利用することでより安価に構成することも可能である。

次に図１０の制御効果判断を備えた家電機器を制御するフローチャートを用いて動作の流れを説明する。なお、図１０のステップＳ１００１及びステップＳ１００２は実施の形態１で説明した前記ステップＳ３０１及びステップＳ３０２で説明した内容と同じである。また、ステップＳ１００５からステップＳ１００７は、実施の形態１で説明した前記ステップＳ３０３からステップＳ３０５で説明した内容と同じである。

ステップＳ１００２の行動を検出した場合にステップＳ１００３へ動作を移行するところから説明する。ステップＳ１００３では、前記制御効果判定部８０６で説明したように
、コントロール部１０５で家電機器を自動的に制御した後の効果の判断を行う。

制御後の効果判断で利用可能な行動情報があれば、ステップＳ１００４へ動作を移行する。制御後の効果判断がなければ実施の形態１で説明したのと同様に、ステップＳ１００５へ動作を移行して、履歴との比較処理を行い動作が続いていく。ステップＳ１００４では、ステップＳ１００３の制御後の効果判断により、行動情報の履歴パターンの内容を更新する。例えば図４の行動Ｎｏ．１に示すような、エアコンＡをＯＮにした場合に、ユーザがその後にエアコンＡをＯＦＦにした場合は、エアコンＡの制御内容であるＯＮをＯＦＦに変更することや、許容類似度を変更することで、ユーザの操作を学習していくことができるようになる。行動情報の履歴パターンを更新した後、ステップＳ１００５へ動作を移行して、履歴との比較処理を行う動作へと動作の流れが続いていく。なお、本実施の例では、説明のために行動検知後に、効果判断の処理を行っているが、効果判断の処理は、家電機器を制御した後であればどのようなタイミングでも構わなく、例えば１分程度などある程度ユーザの操作が発生する可能性がある時間まで経過した後に効果判断を行うあるいは、次の行動情報を行動検出部１０１で検出した後に効果判断を行うようにも構成することも可能である。

このように構成することで、ユーザ操作に沿った制御内容に更新していくことができるので、家電機器の追加などによるユーザの使用状況の変化に対応することができるようになる。

（実施の形態４）
第４の実施の形態は、制御内容を実行するときに、実行の内容をユーザに報知する報知手段を備えることで、制御内容をユーザに明示する内容である。この内容について、図１１の報知機能を備えた家電機器制御装置の構成例を用いて説明する。

図１１の報知機能を備えた家電機器制御装置１１００は、少なくとも家内の人の行動を検出する行動検出部１０１（行動検出手段）、前記行動検出部にて検出した行動の情報を他の家電機器制御装置や他の家電機器制御装置に送るための中継装置に送信する行動情報送信部１０２（行動情報送信手段）、他の家電機器制御装置や人の動きを検出するようなセンサ装置などの行動情報を受信する行動情報受信部１０３（行動情報受信手段）、前記行動検出部１０１及び前記行動情報受信部１０３より取得した行動情報を蓄積する行動記憶部１０４（行動記憶手段）、前記行動記憶手段１０４に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行い予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行するコントロール部１０５（行動予測手段、機器制御手段）、制御内容を実行するときに、実行の内容をユーザに報知する報知部１１０６（報知手段）により構成されている。なお、家電機器制御装置１１００の行動検出部１０１、行動情報送信部１０２、行動情報受信部１０３、行動記憶部１０４およびコントロール部１０５は、それぞれ実施の形態１で説明した内容と同じである。

報知部１１０６（報知手段）は、ユーザに制御内容を実行するときに、実行の内容を報知するものであって、例えば、液晶ディスプレイなどの文字や画像を表示する装置や、スピーカーなどの音によって報知する装置や、ＬＥＤなどの光によって報知する装置であり、ユーザに実行の内容を伝えることができるものであればどのようなものであっても構わない。また、報知内容としては、例えばエアコンを自動的に制御した場合に、音声で「エアコンを自動制御しました」というように伝えることや、ビープ音で報知することなど、なんらかの報知をすることでユーザは勝手に動作したことに関する不信感を無くすことができるので、ユーザは制御が正しく動作しているかわかり、効果を確認すると共に、安心して家庭内で生活できるようになる。

（実施の形態５）
第５の実施の形態は、行動検出手段は、家電機器の予め備えているセンサやスイッチを利用することで、ユーザは通常利用している手段で家電機器を操作するだけで、特別な装置を操作することなく、家電機器を自動的に制御する場合の行動情報として利用することができるようになるものである。

また、情報送信手段及び、前記行動情報受信手段の情報通信の全てもしくは一部を無線通信にすることで、家電機器制御装置を設置する場合に、通信のための配線を省くことができるので、施工の短縮化や費用の軽減、さらに施工後の見た目を美しく仕上げることができるようになる。さらに、無線通信によって、家電機器制御装置以外の機器とも無線通信することができるようになるので、その他の機器からの情報を利用し、例えば他の機器が危険を検知した場合に一緒に警報を鳴らすなど他のサービスとの併用も可能とすることができる。なお、上記第１から第５の実施の形態で説明したコンピュータを家電機器制御装置の全てもしくは一部として機能させるためのプログラムにすることで、汎用的なコンピュータを用いて本発明の家電機器制御装置の全てもしくは一部を容易に実現する家電機器制御装置について説明する。コンピュータを家電機器制御装置の全てもしくは一部として機能させるためのプログラムにすることで、容易に汎用的なコンピュータを利用することができるようになり、さまざまな家電機器制御装置のプラットフォームに対応させることが容易に可能となる。

また、例えば、一部を汎用コンピュータで利用可能なプログラムにすることで、無線ＬＡＮなどの通信機能を用いて、汎用コンピュータと本発明の家電機器制御装置を通信させて、コントロール部１０５の制御などを汎用のコンピュータ側で行うことにより、家電機器制御装置のＣＰＵやメモリといった機能の能力を削減することができるので、より安価に本装置を提供することが可能となる。さらに、汎用コンピュータに接続されているインターネットなどの外部との通信機能を介して、外出先からユーザが家電機器制御装置を操作することを可能にすることも容易に実現が可能となる。

本発明にかかる家電機器制御装置は、他の家電機器の情報を収集しながら、分散的に家庭内の個々の家電機器を自動的に制御することができるので、家庭内の家電機器や、家庭内の制御可能な自動扉や玄関扉や自動シャッターや自動カーテンなど、家庭内で自動的に制御可能な装置に有用である。また、工場や商業向けの機器にも同様の自動制御を行うことができるので有用である。

家電機器制御装置の構成例１を示す図 家電機器制御装置の構成例２を示す図 行動情報から予測を行い家電機器を制御するフロー図 行動に対応する家電機器の制御内容の例を示す図 行動情報の履歴から家電機器の操作内容を記憶するフロー図 時計機能を利用した行動に対応する家電機器の制御内容の例を示す図 カレンダー機能を有する家電機器制御装置のフロー図 カレンダー機能を利用した行動に対応する家電機器の制御内容の例を示す図 制御効果判定部を備えた家電機器制御装置の構成例を示す図 制御効果判断を備えた家電機器を制御するフロー図 報知機能を備えた家電機器制御装置の構成例を示す図

符号の説明

１００、２００、９００、１１００ 家電機器制御装置
１０１ 行動検出部（行動検出手段）
１０２ 行動情報送信部（行動情報送信手段）
１０３ 行動情報受信部（行動情報受信手段）
１０４ 行動記憶部（行動記憶手段）
１０５ コントロール部（行動予測手段、機器制御手段）
２００ａ 送信部
２００ｂ 受信部
９０６ 制御効果判定部（制御効果判定手段）
１１０６ 報知部（報知手段）

Claims (10)

1. 家庭内の人の行動を検出する少なくとも１つ以上の行動検出手段と、
   前記行動検出手段で検出した行動情報を他の行動情報を受信する行動情報受信手段を備えた装置に送信する行動情報送信手段と、
   他の行動情報送信手段を備えた装置から送信された行動情報を受信する行動情報受信手段と、
   前記行動検出手段及び前記行動情報受信手段で検出した情報を記憶するとともに該情報が記憶される順番を記憶する行動記憶手段と、
   前記行動記憶手段に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行う行動予測手段と、
   前記行動予測手段にて予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行する機器制御手段を備えた家電機器制御装置。
2. 家庭内の人の行動を検出する少なくとも１つ以上の行動検出手段と、
   前記行動検出手段で検出した行動情報を送信する行動情報送信手段と、
   前記行動情報送信手段及び他の行動情報送信手段を備えた装置により送信された行動情報を受信する行動情報受信手段と、
   前記行動情報受信手段で検出した情報を記憶するとともに該情報が記憶される順番を記憶する行動記憶手段と、
   前記行動記憶手段に蓄積された過去の履歴を含む情報および順序から行動の予測を行う行動予測手段と、
   前記行動予測手段にて予測した行動に対応する家電機器の制御内容を実行する機器制御手段を備えた家電機器制御装置。
3. 前記行動検出手段はユーザが制御した家電機器の制御情報を取得することで、前記予測した行動に対応する家電機器の制御内容及び制御タイミングを自動的に生成する請求項１または２記載の家電機器制御装置。
4. 前記行動予測手段は時計機能を有し、前記行動記憶手段は行動の記憶と共に時刻を記憶しておくことで、前記行動予測手段は行動時刻を比較することで、行動予測を行う請求項１〜３のいずれか１項に記載の家電機器制御装置。
5. 前記行動予測手段はカレンダー機能を有し、記行動予測手段は曜日や季節ごとに予測内容を切替ることで、行動予測を行う請求項１〜４のいずれか１項に記載の家電機器制御装置。
6. 前記行動検出手段及び前記行動情報受信手段から取得した行動情報から、前記機器制御手段で制御した後の制御内容の効果について判定する制御効果判定手段を備え、
   前記制御効果判定手段の結果から前記行動の予測に使用しているパラメータ及び制御内容を更新する請求項１〜５のいずれか１項に記載の家電機器制御装置。
7. 前記制御内容を実行するときに、実行の内容をユーザに報知する報知手段を備える請求項１〜６のいずれか１項に記載の家電機器制御装置。
8. 前記行動検出手段は、家電機器の予め備えているセンサやスイッチを利用する請求項１〜７のいずれか１項に記載の家電機器制御装置。
9. 前記行動情報送信手段及び、前記行動情報受信手段の情報通信の全てもしくは一部は無線通信である請求項１〜８のいずれか１項に記載の家電機器制御装置。
10. コンピュータを請求項１〜９のいずれか１項に記載の家電機器制御装置の全てもしくは一部として機能させるためのプログラム。

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