JP2010262510A - センサネットワークシステム、データ処理装置、およびデータ処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】省エネを実現するための具体的な指標を算出する。
【解決手段】センサノード２０として、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノード２０Ａと、当該センサで対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノード２０Ｂと、当該センサで対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出する消費エネルギーセンサノードとを備え、データ処理装置１０において、最適センサデータ選択部１２により、行動パターンデータベース１５に基づいて、制御処理部１１で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、センサネットワーク技術に関し、特に複数のセンサからデータ通信によりセンサデータを収集する技術に関する。

近年、低炭素化社会を目指し、照明やエアコン、ＴＶなどにおいて省エネ機器の開発や、消費電力の提示技術により対象者に省エネの必要性を自覚させる技術が進んでいる。一方、機器の使用環境を測定し、さらに機器を使用する対象者の行動を自動的に認識することが行われている。体温や動作など、ある対象者の状態や行動を測定・推定するのに、その個体にセンサを装着して計測することにより、リアルタイムにその対象者の状態を推定することができるようになっている（例えば、特許文献１など参照）。

特開２００６−３２０２９０号公報

しかしながら、このような従来技術は、単なる消費電力の表示化技術や、単に対象者の状態を推定する技術であって、どうすれば省エネになるかを示すものではなく、使用機器の省エネを実現することができないという問題点があった。
すなわち、使用機器の省エネを実現するには、対象者と機器の使用環境の状態をセンシングし、その状態での使用機器の消費エネルギーを同時に測定し、消費エネルギーを対象者と環境の状態から予測する必要がある。そして、その予測した関数を使用して、消費エネルギーを最小にする、制御可能な対象者、環境、物の状態を計算して対象者に提示し、注意を喚起して消費エネルギーを削減する方法が求められている。

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、省エネを実現するための具体的な指標を算出できるセンサネットワーク技術を提供することを目的としている。

このような目的を達成するために、本発明にかかるセンサネットワークシステムは、
物や人などの様々な対象に取り付けられて搭載したセンサによりセンサデータを検出する複数のセンサノードを含み、これらセンサノードからセンサデータを収集するセンサネットワークシステムであって、センサノードは、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノードと、当該センサで対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノードと、当該センサで対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出する消費エネルギーセンサノードとを含み、通信ネットワークを介してセンサノードから各種センサデータを収集する制御処理部と、対象者の各種行動パターンごとに、当該行動パターンの対象データ、環境データ、消費エネルギーデータの組を予め記憶する行動パターンデータベースと、行動パターンデータベースに基づいて、制御処理部で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択する最適センサデータ選択部とを備えている。

この際、制御処理部で、選択した上記最適センサデータを対象者へ提示し、あるいはこの最適センサデータに基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御するようにしてもよい。

また、本発明にかかるデータ処理装置は、物や人などの様々な対象に取り付けられて搭載したセンサによりセンサデータを検出する複数のセンサノードとして、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノードと、当該センサで対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノードと、当該センサで対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出して送信する消費エネルギーセンサノードとを含み、これらセンサノードからセンサデータを収集するセンサネットワークシステムで用いられるデータ処理装置であって、通信ネットワークを介してセンサノードから各種センサデータを収集する制御処理部と、対象者の各種行動パターンごとに、当該行動パターンの対象データ、環境データ、消費エネルギーデータの組を予め記憶する行動パターンデータベースと、行動パターンデータベースに基づいて、制御処理部で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択する最適センサデータ選択部とを備えている。

この際、制御処理部で、選択した上記最適センサデータを対象者へ提示し、あるいはこの最適センサデータに基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御するようにしてもよい。

また、本発明にかかるデータ処理方法は、物や人などの様々な対象に取り付けられて搭載したセンサによりセンサデータを検出する複数のセンサノードとして、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノードと、当該センサで対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノードと、当該センサで対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出して送信する消費エネルギーセンサノードとを含み、これらセンサノードからセンサデータを収集するセンサネットワークシステムで用いられるデータ処理方法であって、制御処理部が、通信ネットワークを介してセンサノードからの各種センサデータを収集する制御処理ステップと、行動パターンデータベースが、対象者の各種行動パターンごとに、当該行動パターンの対象データ、環境データ、消費エネルギーデータの組を予め記憶する行動パターン記憶ステップと、最適センサデータ選択部が、行動パターンデータベースに基づいて、制御処理部で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択する最適センサデータ選択ステップとを備えている。

この際、制御処理ステップは、選択した上記最適センサデータを対象者へ提示し、あるいはこの最適センサデータに基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御するようにしてもよい。

本発明によれば、対象者は最適な計算結果を提示されて現状の状態との違いを意識し、環境と対象者自身の状態を変えることにより機器の省エネを実現することができる。あるいは、消費エネルギーを抑制する自動制御を実現することができる。

本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムの構成を示すブロック図である。 データ処理装置の構成を示すブロック図である。 行動パターンデータベースの構成例である。 センサノードの構成を示すブロック図である。 本実施の形態にかかるデータ処理装置での最適センサデータ選択処理を示すフローチャートである。 センサノードの配置例である。 ある行動に対するセンサノードの反応例である。 新たなセンサデータの構成例である 最適センサデータの構成例である。

次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
［センサネットワークシステム］
まず、図１を参照して、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムについて説明する。図１は、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムの構成を示すブロック図である。
このセンサネットワークシステム１は、複数のセンサノード２０（２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ）と、１つのデータ処理装置１０とから構成されている。

センサノード２０は、小型の電子機器からなり、物や人などの様々な対象に取り付けられることで、搭載しているセンサでその対象の状態を検知し、得られたセンサデータを通信ネットワーク３０を介してデータ処理装置１０へ送信する機能を有している。
データ処理装置１０は、データ処理装置１０装置やパーソナルコンピュータなどの情報処理装置からなり、通信ネットワーク３０を介して受信したセンサノード２０からのセンサデータを収集して情報処理する機能を有している。

通信ネットワーク３０は、データ処理装置１０とセンサノード２０とのデータ通信を実現する機能を有している。通信ネットワーク３０として無線通信ネットワークを用いる場合には、例えば、無線ＬＡＮ、特定小電力無線、微弱無線、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線方式を用いればよい。なお、通信ネットワーク３０は、無線通信方式に限定されるものではなく、ＬＡＮなどの一般的な有線通信方式を用いてもよく、両者を共用してもよい。

本実施の形態は、センサノード２０として、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出してデータ処理装置１０へ送信する対象者センサノード２０Ａと、当該センサで対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出してデータ処理装置１０へ送信する環境センサノード２０Ｂと、当該センサで対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出してデータ処理装置１０へ送信する消費エネルギーセンサノードとを備え、データ処理装置１０において、制御処理部１１により、これらセンサノード２０から通信ネットワーク３０を介して対象者データ、環境データ、および消費エネルギーデータを、センサデータとして収集し、最適センサデータ選択部１２により、行動パターンデータベース１５に基づいて、制御処理部１１で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択するようにしたものである。

［データ処理装置］
次に、図２を参照して、本実施の形態にかかるデータ処理装置１０の構成について説明する。図２は、本実施の形態にかかるデータ処理装置の構成を示すブロック図である。
このデータ処理装置１０には、主な機能部として、制御処理部１１、最適センサデータ選択部１２、記憶部１３、通信インターフェース部（以下、通信Ｉ／Ｆ部という）１４、および行動パターンデータベース（以下、行動パターンＤＢという）１５が設けられている。

制御処理部１１は、通信Ｉ／Ｆ部１４により通信ネットワーク３０を介して、対象者センサノード２０Ａ、環境センサノード２０Ｂ、消費エネルギーセンサノード２０Ｃの各センサノード２０とデータ通信を行う機能と、これらセンサノード２０から対象者データ、環境データ、および消費エネルギーデータを、センサデータとしてそれぞれ収集する機能と、最適センサデータ選択部１２で選択された、消費エネルギーデータを最小とする最適行動パターンを示す最適センサデータを対象者に提示する機能と、この最適センサデータに基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御する機能とを有している。

最適センサデータを対象者への提示する具体例としては、データ処理装置１０の画面表示部（図示せず）で画面表示する方法や、音声処理部（図示せず）で音声を送出する方法がある。ここでは、記憶部１３に、画面表示内容・信号音・音声メッセージなどの提示データを、可制御センサデータごとに予め格納しておき、制御処理部１１で、センサデータとして収集した可制御センサデータの実測値と、最適センサデータ選択部１２で選択した最適センサデータとの差に応じた提示データを記憶部１３から取得して提示すればよい。また、これら提示データを、対象者のセンサノードや携帯端末へ送信して表示あるいは音声出力するようにしてもよい。

最適センサデータにより制御装置を制御する具体例としては、記憶部１３に、最適センサデータ選択部１２で選択した最適センサデータに対応する指示値、あるいは最適センサデータと実測値との差に対応する指示値を、制御装置ごとに予め格納しておき、制御処理部１１により、最適センサデータ選択部１２で選択した最適センサデータに対応する指示値、あるいは最適センサデータと実測値との差に対応する指示値を記憶部１３から取得し、この指示値を用いた制御メッセージを通信Ｉ／Ｆ部１４から当該制御装置へ送信すればよい。

最適センサデータ選択部１２は、行動パターンＤＢ１５に基づいて、制御処理部１１で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識する機能と、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択する機能とを有している。

記憶部１３は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、制御処理部１１で各センサノード２０から収集されたセンサデータ、最適センサデータ選択部１２で選択した最適センサデータなどの各種処理情報を記憶する機能を有している。

通信Ｉ／Ｆ部１４は、専用の通信回路からなり、通信ネットワーク３０を介して各センサノード２０とデータ通信を行う機能を有している。特に、通信ネットワーク３０として無線通信ネットワークを用いる場合には、無線ＬＡＮ、特定小電力無線、微弱無線、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線方式に基づき、データ通信を行う無線モジュールを用いればよい。

行動パターンＤＢ１５は、ハードディスクなどの記憶装置からなり、対象者の各種行動パターンごとに、当該行動パターンの対象データ、環境データ、消費エネルギーデータの組を予め記憶する機能を有している。

図３は、行動パターンデータベースの構成例である。この際、対象データとしては、対象者センサノード２０Ａで検出した対象者の腕の動きを示す筋電位Ｕａ，Ｕｂが用いられており、所定のしきい値との比較結果により動きの有無が「０／１」で示されている。また、環境データとしては、環境センサノード２０Ｂで検出した対象者によるドアの開閉、照明や空調のスイッチＯＮ／ＯＦＦなどの各イベントＥ１〜Ｅ１０の発生有無が示されている。また、消費エネルギーデータとしては、消費エネルギーセンサノード２０Ｃで検出した消費電力の値が示されており、これらの合計値も記載されている。これらセンサデータの組には、その行動パターンを示す行動名が付加されている。

なお、制御処理部１１と最適センサデータ選択部１２は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１３からプログラムを読み込んで実行することにより各種処理部を実現する演算処理部で構成されている。

［センサノード］
次に、図４を参照して、本実施の形態にかかるセンサノード２０の構成について説明する。図４は、本実施の形態にかかるセンサノードの構成を示すブロック図である。
このセンサノード２０には、主な機能部として、ノード制御部２１、センサ２２、記憶部２３、および通信インターフェース部（以下、通信Ｉ／Ｆ部という）２４が設けられている。センサノード２０の構成については、検出するセンサデータに応じてセンサ２２が異なるものの、対象者センサノード２０Ａ、環境センサノード２０Ｂ、および消費エネルギーセンサノード２０Ｃにおいて基本的構成は同一である。

ノード制御部２１は、定期的、センサ２２での検出結果に応じたイベント発生時、あるいはデータ処理装置１０からの指示に応じて、センサ２２での検出結果をセンサデータとして、通信Ｉ／Ｆ部２４からデータ処理装置１０へ送信する機能を有している。このノード制御部２１は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部２３からプログラムを読み込んで実行することにより各種処理部を実現する演算処理部で構成されている。

センサ２２は、各種物理量や動作を検出してノード制御部２１へ出力するセンサデバイスである。
対象者センサノード２０Ａでは、センサ２２として対象者の状態や動作を検出するセンサデバイスが用いられる。具体的には、筋力、微妙な動作、心拍や脈拍などの生体信号を詳細に把握できるようなセンサが好ましい。また、対象者センサノード２０Ａは対象者に装着されるためバッテリにより駆動され、衣服型やリストバンド型あるいは腕時計型のように装着して違和感のないような形状であることが望ましい。

環境センサノード２０Ｂでは、センサ２２として、対象者や機器の動作、あるいは温度や湿度を検出するセンサデバイスが用いられる。具体的には、機器や物の操作など対象者による作用を検出するような接触センサ、振動センサあるいは対象者の存在を検出する人感センサ、室内外の温度や湿度、日照時間などを検出するセンサデバイスが用いられる。環境センサノード２０Ｂは、環境に固定される場合は商用電源を利用でき、移動物に装着される場合はバッテリにより駆動されるがその場合はデータ収集の周期が長いため、あるいは、センサの消費電力が小さいため、長期間の動作が可能である。

消費エネルギーセンサノード２０Ｃでは、センサ２２として、対象者が使用する機器、例えば、照明、空調、ＴＶ、ガスコンロなど機器の消費エネルギーを計測するセンサデバイスが用いられる。具体的には、電気機器のコードやコンセントに取り付けられるクランプ式の消費電力センサ、消費ガス量・使用水道量・使用灯油量などを計測するフローメータなどのセンサデバイスが用いられる。

記憶部２３は、半導体メモリなどの記憶装置からなり、センサ２２で検出されたセンサデータなど各種の処理情報を記憶する機能を有している。
通信Ｉ／Ｆ部２４は、専用の通信回路からなり、通信ネットワーク３０を介してデータ処理装置１０とデータ通信を行う機能を有している。特に、通信ネットワーク３０として無線通信ネットワークを用いる場合には、無線ＬＡＮ、特定小電力無線、微弱無線、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線方式に基づき、データ通信を行う無線モジュールを用いればよい。

［本実施の形態の動作］
次に、本実施の形態にかかるセンサネットワークシステムの動作について説明する。
各センサノード２０は、ノード制御部２１により、定期的、センサ２２での検出結果に応じたイベント発生時、あるいはデータ処理装置１０からの指示に応じて、センサ２２での検出結果であるセンサデータを、通信Ｉ／Ｆ部２４から通信ネットワーク３０を介してデータ処理装置１０へ送信する。

データ処理装置１０は、制御処理部１１により、通信Ｉ／Ｆ部１４で受信したセンサノード２０から新たなセンサデータをそれぞれ収集して記憶部１３へ保存し、定期的あるいは対象者からの指示などの任意のタイミングで、最適センサデータ選択部１２により、記憶部１３の新たなセンサデータに基づき、行動パターンＤＢ１５に基づいて、制御処理部で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択する。この後、制御処理部１１により、最適センサデータ選択部１２で選択した最適センサデータを対象者へ提示し、あるいはこの最適センサデータに基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御する。

［最適センサデータ選択処理］
次に、図５を参照して、本実施の形態にかかるデータ処理装置１０での最適センサデータ選択処理について説明する。図５は、本実施の形態にかかるデータ処理装置での最適センサデータ選択処理を示すフローチャートである。

データ処理装置１０は、最適センサデータ選択部１２により、制御処理部１１で収集した新たなセンサデータから、消費エネルギーデータを最小とする可制御センサデータの最適センサデータを算出するため、図５の最適センサデータ選択処理を実行する。

図５の最適センサデータ選択処理において、最適センサデータ選択部１２は、まず、記憶部１３に保存されている新たなセンサデータを読み出し、行動パターンＤＢ１５に基づいて、制御処理部１１で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識する（ステップ１００）。パターン認識手法については、最近離法やサポートベクトルマシン（Support Vector Machine）などの公知の技術を用いればよい（例えば、"パターン認識", R.O.Duda, P.E.Hart, and D.G.Stork John Wiley & Sons 2001など参照）。

ステップ１００のパターン認識において、例えば最近離法を用いる場合、新たなセンサデータｘ_iからなるベクトルＸと、行動パターンＤＢ１５に登録されている各行動パターンのセンサデータからなるベクトルＸ_jのそれぞれとについて、両者のベクトル間距離を計算し、これらベクトル間距離のうち最も距離の小さい規定数個のベクトルＸ_jの行動パターンに基づき、新たなセンサデータと対応する行動パターンを認識することになる。

次に、最適センサデータ選択部１２は、ステップ１００で認識した行動パターンのうち、消費エネルギーセンサデータが最も小さいセンサデータの組を最適行動パターンとして選択する（ステップ１０１）。この際、１つのセンサデータ組に消費エネルギーセンサデータが複数含まれている場合には、これら消費エネルギーセンサデータの合計値を用いればよい。
この後、最適センサデータ選択部１２は、ステップ１０１で選択した最適行動パターンのセンサデータを最適センサデータとして記憶部１３へ保存し（ステップ１０２）、一連の最適センサデータ選択処理を終了する。

図６は、センサノードの配置例である。
ある居室内に、対象者に装着された対象者センサノード２０Ａ（Ｕ）、環境センサノード２０Ｂ（Ｅ１〜Ｅ８）、および消費電力を検出する消費エネルギーセンサノード２０Ｃ（Ｐ１，Ｐ２）が配置されており、居室外に、外気温や日照量があるしきい値を越えたかどうかを検出する環境センサノード２０Ｂ（Ｅ９，Ｅ１０）が配置されている。
このうち、消費エネルギーは消費エネルギーセンサノード２０Ｃで得られた電力値Ｐ１，Ｐ２の和とし、対象者センサノード２０Ａと環境センサノード２０Ｂが可制御センサデータＵａ，Ｕｂ，Ｅ１〜Ｅ８を検出し、環境センサノード２０Ｂが不可制御センサデータＥ９，Ｅ１０を検出するものとする。

環境センサノード２０Ｂのセンサは、対象者による接触を検出する接触センサや近傍への接近を検出する人感センサなどが使用される。ドアの開閉を検知するものや、照明や空調のスイッチＯＮ／ＯＦＦを検知するものも含まれる。環境センサノード２０Ｂは、このようなイベントを検知するとセンサデータをデータ処理装置１０へ送信する。どのセンサを使用するかは、物のように対象者が手に取る、接触するかどうか、あるいは、場所へ接近するかどうかという基準で判断される。

対象者センサノード２０Ａとしては、例えば筋電位センサや加速度センサなどが使用される。これらのセンサを腕に装着すれば腕の力の入れ具合や動きなどを検出できる。ここでは、筋電位Ｕａ，Ｕｂを検出するものとする。
消費エネルギーセンサノード２０Ｃは、クランプ式の消費電力センサで、コンセントなどにつけられて、そのコンセントから電力を取る照明や空調、ＴＶなどの消費電力を計測する。

図７は、ある行動に対するセンサノードの反応例である。
図６に示したように、予め利用可能な環境センサノード２０Ｂを測定環境中に設置する。設置者が設置環境や対象者に関する行動知識に従って設置することが好ましい。例えば、対象者が毎日必ず居る場所や必ず手に取る物などには優先的に設置する。

環境センサノード２０Ｂからのセンサデータの受信に応じて、データ処理装置１０は、対象者センサノード２０Ａおよび消費エネルギーセンサノード２０Ｃへ検出要求コマンドを送出する。検出要求コマンドを受信した対象者センサノード２０Ａおよび消費エネルギーセンサノード２０Ｃは、それぞれのセンサデータをデータ処理装置１０へ返送する。
このようにして、データ処理装置１０は、各センサノード２０からセンサデータを収集する。この際、図７のうち、破線四角で囲われている期間のように、環境センサノード２０Ｂからセンサデータ（イベント発生）が通知された部分は重点的に収集する。

図８は、新たなセンサデータの構成例である。図９は、最適センサデータの構成例である。
データ処理装置１０は、このようにして得られた図８に示すような新たなセンサデータ、対象者データＵａ，Ｕｂ、環境データＥ１〜Ｅ１０、および消費エネルギーデータＰ１，Ｐ２の組と対応する行動パターンを、図５の最適センサデータ選択処理により、図３の行動パターンＤＢ１５に基づいてパターン認識し、認識した行動パターンのうちから消費エネルギーデータが最小となる最適パターンを選択する。

この後、データ処理装置１０は、選択した上記最適センサデータを対象者へ提示し、あるいはこの最適センサデータに基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御する。

［本実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、センサノード２０として、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出してデータ処理装置１０へ送信する対象者センサノード２０Ａと、当該センサで対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出してデータ処理装置１０へ送信する環境センサノード２０Ｂと、当該センサで対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出してデータ処理装置１０へ送信する消費エネルギーセンサノードとを備え、データ処理装置１０において、制御処理部１１により、これらセンサノード２０から通信ネットワーク３０を介して対象者データ、環境データ、および消費エネルギーデータを、センサデータとして収集し、最適センサデータ選択部１２により、行動パターンＤＢ１５に基づいて、制御処理部１１で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択するようにしたものである。

これにより、対象者は最適な計算結果を提示されて現状の状態との違いを意識し、環境と対象者自身の状態を変えることにより機器の省エネを実現することができる。あるいは、消費エネルギーを抑制する自動制御を実現することができる。

また、本実施の形態では、制御処理部１１で、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を、最適センサデータに基づき制御するようにしたので、消費エネルギーの自動削減を実現することができる。

［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。

また、以上では、各センサノード２０からセンサデータを収集するデータ処理装置１０に行動パターンＤＢ１５が設けられている場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、データ処理装置１０とは別個の記憶装置で行動パターンＤＢ１５を実現し、最適センサデータ選択処理時に、データ処理装置１０の最適センサデータ選択部１２から、別個の記憶装置の行動パターンＤＢ１５へアクセスするようにしてもよい。

１…センサネットワークシステム、１０…データ処理装置、１１…制御処理部、１２…最適センサデータ選択部、１３…記憶部、１４…通信Ｉ／Ｆ部、１５…行動パターンＤＢ、２０…センサノード、２０Ａ…対象者センサノード、２０Ｂ…環境センサノード、２０Ｃ…消費エネルギーセンサノード、２１…ノード制御部、２２…センサ、２３…記憶部、２４…通信Ｉ／Ｆ部、３０…通信ネットワーク。

Claims (6)

1. 物や人などの様々な対象に取り付けられて搭載したセンサによりセンサデータを検出する複数のセンサノードを含み、これらセンサノードからセンサデータを収集するセンサネットワークシステムであって、
   前記センサノードは、
   当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノードと、
   当該センサで前記対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノードと、
   当該センサで前記対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出する消費エネルギーセンサノードと
   を含み、
   通信ネットワークを介して前記センサノードから各種センサデータを収集する制御処理部と、
   前記対象者の各種行動パターンごとに、当該行動パターンの前記対象データ、前記環境データ、前記消費エネルギーデータの組を予め記憶する行動パターンデータベースと、
   前記行動パターンデータベースに基づいて、前記制御処理部で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、前記対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択する最適センサデータ選択部と
   を備える
   ことを特徴とするセンサネットワークシステム。
2. 請求項１に記載のセンサネットワークシステムにおいて、
   前記制御処理部は、選択した上記最適センサデータを対象者へ提示し、あるいはこの最適センサデータに基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御することを特徴とするセンサネットワークシステム。
3. 物や人などの様々な対象に取り付けられて搭載したセンサによりセンサデータを検出する複数のセンサノードとして、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノードと、当該センサで前記対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノードと、当該センサで前記対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出して送信する消費エネルギーセンサノードとを含み、これらセンサノードからセンサデータを収集するセンサネットワークシステムで用いられるデータ処理装置であって、
   通信ネットワークを介して前記センサノードから各種センサデータを収集する制御処理部と、
   前記対象者の各種行動パターンごとに、当該行動パターンの前記対象データ、前記環境データ、前記消費エネルギーデータの組を予め記憶する行動パターンデータベースと、
   前記行動パターンデータベースに基づいて、前記制御処理部で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、前記対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択する最適センサデータ選択部と
   を備えることを特徴とするデータ処理装置。
4. 請求項３に記載のデータ処理装置において、
   前記制御処理部は、選択した上記最適センサデータを対象者へ提示し、あるいはこの最適センサデータに基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御することを特徴とするデータ処理装置。
5. 物や人などの様々な対象に取り付けられて搭載したセンサによりセンサデータを検出する複数のセンサノードとして、当該センサで対象者の状態や動作を示す対象者データを検出する対象者センサノードと、当該センサで前記対象者の周囲の環境や物の状態を示す環境データを検出する環境センサノードと、当該センサで前記対象者が使用する機器で消費しているエネルギーを示す消費エネルギーデータを検出して送信する消費エネルギーセンサノードとを含み、これらセンサノードからセンサデータを収集するセンサネットワークシステムで用いられるデータ処理方法であって、
   制御処理部が、通信ネットワークを介して前記センサノードからの各種センサデータを収集する制御処理ステップと、
   行動パターンデータベースが、前記対象者の各種行動パターンごとに、当該行動パターンの前記対象データ、前記環境データ、前記消費エネルギーデータの組を予め記憶する行動パターン記憶ステップと、
   最適センサデータ選択部が、前記行動パターンデータベースに基づいて、前記制御処理部で収集した新たな収集センサデータと対応する行動パターンを認識し、認識した行動パターンのうち当該消費エネルギーデータが最小であるセンサデータの組を、前記対象者の最適行動パターンを示す最適センサデータとして選択する最適センサデータ選択ステップと
   を備えることを特徴とするデータ処理方法。
6. 請求項５に記載のデータ処理方法において、
   前記制御処理ステップは、選択した上記最適センサデータを対象者へ提示し、あるいはこの最適センサデータに基づき、対象者の周囲に配置されて当該周囲環境を制御可能な制御装置を制御することを特徴とするデータ処理方法。

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