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JP2017015384A - 空調制御装置 - Google Patents

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JP2017015384A
JP2017015384A JP2016121375A JP2016121375A JP2017015384A JP 2017015384 A JP2017015384 A JP 2017015384A JP 2016121375 A JP2016121375 A JP 2016121375A JP 2016121375 A JP2016121375 A JP 2016121375A JP 2017015384 A JP2017015384 A JP 2017015384A
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conditioning control
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JP2016121375A
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浩 山中
Hiroshi Yamanaka
山中  浩
杉山 貴則
Takanori Sugiyama
貴則 杉山
勝己 垣本
Katsumi Kakimoto
勝己 垣本
勲 服部
Isao Hattori
勲 服部
吉田 岳司
Takeshi Yoshida
岳司 吉田
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Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
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Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
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Abstract

【課題】本発明は、赤外線センサで検出した熱画像から人の代謝量を推定することでより高精度に温冷感を推定し、人の快適性を向上させた空調制御装置を提供することを目的とする。
【解決手段】この目的を達成するために本発明は、赤外線センサ3と、赤外線センサ3で取得した画像を処理し、人2を検出する画像処理部13と、人2の代謝量を推定する代謝量推定部14と、代謝量に応じて空調機器6を制御する機器制御部7とを有した構成とした。
【選択図】図1

Description

本発明は、赤外線センサによって人を検知する空調制御装置に関する。
従来、車両内の乗員を検知する手段として、赤外線センサを走査し、温度分布を取得していた。(特許文献1)
また、代謝量を計測し、温冷感の補正に活用する機器制御システムが行われていた。(特許文献2)
特許第4062124号公報 特開2013−204966号公報
しかしながら、上記従来の空調制御装置では同じ環境条件であっても人の代謝量の違いによって温冷感が異なるため、温冷感を正確に推定することができないという課題があった。
本発明は、上記課題を解決し、人の代謝量に応じた空調の制御を行うことができる空調制御装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために本開示は、赤外線センサと、赤外線センサで取得した画像を処理し、人を検出する画像処理部と、人の代謝量を推定する代謝量推定部と、代謝量に応じて空調機器を制御する機器制御部とを有した構成とした。
本開示の空調制御装置は、人の代謝量に応じた空調機器の制御を行うため、高精度な温冷感推定を行うことができる。
実施の形態1の空調制御装置の構成を示すブロック図 同空調制御装置を搭載した車両を示す図 同空調制御装置の走査を示す図
(実施の形態1)
以下に、実施の形態1における空調制御装置1について図面を用いながら説明する。
図1は実施の形態1の空調制御装置1の構成を示すブロック図である。図2は空調制御装置1が搭載される車両9を示した図である。
実施の形態1の空調制御装置1は、被検出体である人2の温度を検出する赤外線センサ3と、赤外線センサ3の出力から熱画像データを生成するフレームメモリ4と、フレームメモリ4で生成された熱画像を処理する演算処理部5と、空調機器6を制御する機器制御
部7を有している。赤外線センサ3は走査部8と接続され、車両9の天井に取り付けられている。赤外線センサ3は人2の全身を検出できる位置であれば天井でなく、例えば、ピラーや車両の前方のダッシュボード等でも良い。また、空調制御装置1が設けられた車両9の座席10には重量センサ11が設けられている。
図2に赤外線センサ3の走査を表す図を示す。赤外線センサ3は、感温部が埋設された熱型赤外線検出器を有しており、感温部には被検出体から放射された赤外線による熱エネルギーを電気エネルギーに変換するサーモパイルにより構成される熱電変換部が用いられている。また、赤外線センサ3は、感温部および感温部の出力電圧を取り出すためのMOSトランジスタを有したa×b個の画素部(非接触赤外線検知素子)が、半導体基板の一表面側においてa行b列の2次元アレイ状に配置されており、実施の形態1では画素部は8×8に構成されている。赤外線センサ3でなくても、温度分布を取得できるセンサであれば用いることが出来るが、赤外線センサ3を用いることによって、安価で、かつ、高精度な温度センサを実現することができる。赤外線センサ3は、赤外線センサ3の走査方向に対して画素部の配列方向Lが傾くように配置されている。このように配置することにより、赤外線センサ3により取得される熱画像の解像度を向上させることができる。
走査部8は、赤外線センサ3を走査するモータと、モータを制御するドライバで構成されており、回転軸12の周りを一定の時間毎に所定の角度ずつ赤外線センサ3を回転させ、予め決められた範囲全面が赤外線センサ3の検出領域に入るまで走査される。走査が完了すると、フレームメモリ4によって赤外線センサ3の出力から高解像度の熱画像が生成される。空調制御装置1の使用条件によって、赤外線センサ3を一往復させてからより高解像度の熱画像を生成するようにしても良い。また、実施の形態1の空調制御装置1は、赤外線センサ3で得られた熱画像を複数用いてフレームメモリ4で超解像処理することで高解像度の熱画像を得ているが、この処理を赤外線センサ3で行うようにしても良い。
フレームメモリ4には、作成された二次元の熱画像データが記憶される。フレームメモリ4は、半導体メモリなど、一般的な記憶機能を有するものであれば特に限定されるものではない。また、フレームメモリ4は、空調制御装置1の内部に設けられているが、空調制御装置1の外部に外付けする構成にすることもできる。
演算処理部5は、フレームメモリ4に記憶されている二次元の熱画像データを取得し、演算処理を行う。演算処理部5は、マイコン等、演算機能を有するものなら特に限定されるものではない。
演算処理部5内では、画像処理部13が、フレームメモリ4に記憶された熱画像データに基づいて、人2の位置や着衣量、室内の温度分布などを検出する画像処理を行う。画像処理部13は、人2の位置、人2の手や顔の温度、壁の温度などの情報を代謝量推定部14と機器制御部7に出力する。
代謝量推定部14は、画像処理部13から出力された情報に基づいて人2の代謝量を推定する。代謝量推定部14は、人2の代謝量に関する情報を機器制御部7に出力する。
機器制御部7は、画像処理部13から出力された情報に基づいて、コンプレッサー15、ファン17、ルーバー16を制御(室温制御、風量制御、および風向制御)するための制御情報を算出する。機器制御部7が算出する制御情報は、例えば、ファン17であればその回転数であり、ルーバー16であれば傾ける角度である。なお、機器制御部7の制御対象はコンプレッサー15、ファン17、ルーバー16に限定されない。
次に、空調制御装置1の人2の代謝量の推定の仕方と空調の制御について説明する。
代謝量推定部14は、画像処理部13から出力された熱画像から人2の顔を推定する。人2の顔の熱画像から額の温度と頬の温度を取得し、額の温度と頬の温度を比較し、人2の肥満度を推定する。額は脂肪がつき難く、頬は脂肪がつき易いため、痩せ型の人の場合、頬に脂肪があまりついていないため、額の温度と頬の温度は近くなる。一方、脂肪の多い人は、頬に脂肪が多くついているため、額の温度と頬の温度の差が痩せ型の人に比べて大きくなる。代謝量推定部14には、額の温度と頬の温度の温度差と代謝量との関係のデータが予め記録してあり、このデータと比較することで人2の代謝量を推定することができる。同じ体格、同じ体重でも脂肪のつき方によって代謝量が異なるが、空調制御装置1は熱画像から人2の肥満度を推定し、これを基に代謝量を推定することで精度良く代謝量を推定することができる。また、赤外線センサ3で得られた熱画像を用いているため、非接触で人2の代謝量を推定することができ、人2の邪魔にならないで代謝量を推定することができる。このため、人2を不快にさせることがない。
また、代謝量推定部14は熱画像の人2の顔の位置、体の大きさを用いて、人2の体格を推定する。人2の肥満度と体格に応じて代謝量を推定することによって、より精度良く温冷感をすいている事ができる。
また、空調制御装置1は重量センサ11が座席10の下に配置してあり、座席10に座っている人2の重量を検出することができる。代謝量推定部14は、重量センサ11で得られた人2の重量と熱画像から推定された人2の体格を用いることで人2の密度を算出する。脂肪よりも筋肉の方が重いため、筋肉量の多い人ほど密度が高くなる。このため、密度が低い人ほど肥満度が高いと推定し、密度が高い人ほど肥満度が低いと推定する。これにより、より精度良く人2の代謝量を推定することができる。
また、代謝量推定部14は、空調機器6を人2が操作した履歴から人2の代謝量を推定する。代謝量が高い人2ほど、空調機器6の温度を下げる、または、空調機器6の冷房を強くするといった操作を行う。これを学習し、操作履歴と肥満度から代謝量を推定することで、より高精度な代謝量の推定をすることができる。また、操作履歴を用いて代謝量を推定することにより、人2が肥満度の推定が困難なゆったりとした服を着ている場合でも高精度な代謝量の推定をすることができる。なお、単に空調機器6の操作履歴を学習し、人2の区別なく車両9に乗っている人2全員の代謝量に一律に補正をかけるようにしても良いし、例えば、ボタンを設けるなどして誰が操作をしたかわかるようにして、操作した人2毎に空調機器6の操作履歴を学習させても良い。個別に操作履歴を学習することで人2毎に代謝量の補正をすることができるので車両9の乗員全員の快適性を向上させることができる。
次に、画像処理部13と代謝量推定部14の出力を用いて、機器制御部7で人2の温冷感を推定する。機器制御部7は、画像処理部13の出力から人2と背景とを検出し、予め設定されている閾値と比較することによって人2の温冷感を推定する。温冷感は人2が暑いと感じているか寒いと感じているかを表しており、「暑い」、「非常に暑い」、「寒い」、「非常に寒い」、「ちょうど良い」等のように、人2の感じ方に応じて温冷感の段階が設定されている。機器制御部7は、温冷感の推定結果に応じて空調機器6を制御する。温冷感の推定結果が「暑い」であった場合、制御部は冷房の設定温度を下げる、または、風量を強くする等の制御をする。一方で、温冷感の推定結果が「寒い」であった場合、機器制御部7は暖房の設定温度を上げる、または、風量を強くする等の制御をする。人2の温冷感が「ちょうど良い」になったら、「ちょうど良い」を維持できるように空調機器6を制御する。人2が複数人いる場合、全員の温冷感の平均値に合わせて空調機器6を制御しても良いし、送風口から出る風を個別制御して個人の温冷感にあわせた空調の制御をしても良い。個人毎に空調を制御すればより快適性を向上させることができる。
本発明は、人の代謝量に応じた高精度な温冷感を推定し、人の快適性を向上させることができるため、空調制御等に有用である。
1 空調制御装置
2 人
3 赤外線センサ
4 フレームメモリ
5 演算処理部
6 空調機器
7 機器制御部
8 走査部
9 車両
10 座席
11 重量センサ
12 回転軸
13 画像処理部
14 代謝量推定部
15 コンプレッサー
16 ルーバー
17 ファン

Claims (7)

  1. 空調機器を制御する空調制御装置であって、
    赤外線センサと、
    前記赤外線センサで取得した画像を処理し、人を検出する画像処理部と、
    前記画像の前記人の額の温度と頬の温度から前記人の代謝量を推定する代謝量推定部と、前記代謝量に応じて前記空調機器を制御する機器制御部とを有した空調制御装置。
  2. 前記代謝量推定部は、
    前記額の温度と前記頬の温度から前記人の肥満度を推定する請求項1に記載の空調制御装置。
  3. 前記画像処理部は、前記画像から前記人の体格を検出し、
    前記代謝量推定部は、前記体格の検出結果から前記人の代謝量を推定する請求項1または2に記載の空調制御機器。
  4. 前記画像処理部は、前記画像から前記人の顔の温度分布を検出し、
    前記代謝量推定部は、前記温度分布の額の温度と頬の温度から前記人の代謝量を推定する請求項1から3のいずれかに記載の空調制御機器。
  5. 重量センサをさらに備え、
    前記代謝量推定部は、前記重量センサの検出結果から前記人の代謝量を推定する請求項1から請求項4のいずれかに記載の空調制御機器。
  6. 前記画像処理部は、前記画像から前記人の体格を検出し、
    前記代謝量推定部は、前記重量センサの検出結果とから前記人の密度を算出し、
    前記密度が高い場合、代謝量を増加補正する請求項5に記載の空調制御機器。
  7. 前記代謝量推定部は、前記人の空調機器の操作履歴から前記人の代謝量を推定する請求項1に記載の空調制御機器。
JP2016121375A 2015-07-01 2016-06-20 空調制御装置 Pending JP2017015384A (ja)

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