自動タイマー装置及び空調機器

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【発明の名称】	自動タイマー装置及び空調機器
【発明者】	【氏名】今井隆行【氏名】伊藤隆太【氏名】志田武彦【氏名】佐藤正章【氏名】吉田邦夫【氏名】清水真【氏名】赤嶺育雄
【要約】	【課題】本発明は主に空調装置や冷暖房装置などの機器のタイマー設定を自動化または、タイマー操作を簡単化することを目的とする。【解決手段】部屋内の人の存在を検出し人検知信号を出力する人検知センサ１と、前記人検知信号から一定時間単位の部屋の使用状態を判断する在不在判定部２と、過去Ｎ（Ｎは整数）日分の在不在データと当日分の在不在データを記憶する在不在データ記憶手段３と、複数個のルールに該当する在不在データを前記在不在データ記憶手段からの過去Ｎ日間の在不在データの中から検出するマッチング部６と、予め優先順位付けされた複数個のルールを前記マッチング部に出力し、前記マッチング部で得られた在不在データから予測結果を出力するルール部５と、前記予測結果から部屋の利用開始時刻予測を出力する時刻出力部７とから構成される。

【特許請求の範囲】
【請求項１】部屋内の人の存在を検出し人検知信号を出力する人検知センサと、前記人検知信号から一定時間単位の部屋の使用状態を判断する在不在判定部と、過去Ｎ（Ｎは整数）日分の在不在データと当日分の在不在データを記憶する在不在データ記憶手段と、複数個のルールに該当する在不在データを前記在不在データ記憶手段からの過去Ｎ日間の在不在データの中から検出するマッチング部と、予め優先順位付けされた複数個のルールを前記マッチング部に出力し、前記マッチング部で得られた在不在データから予測結果を出力するルール部と、前記予測結果から部屋の利用開始時刻予測を出力する時刻出力部とを有することを特徴とする自動タイマー装置。
【請求項２】時刻出力部で部屋の利用開始時刻予測を出力する際に、前記在不在データ記憶手段から過去Ｎ日間の在不在データの平均在室率を算出する平均在室率計算手段と、前記平均在室率と前記ルール部で得られた予測結果とから求めることを特徴とする請求項１に記載の自動タイマー装置。
【請求項３】前記在不在データ記憶手段で当日分の在不在データを記憶する際の１日の開始時刻（基準時刻）を、当日分の在不在データをシフトさせたデータと過去の在不在データとの距離を算出し距離の最も小さなシフト量から決定する基準時刻推定手段を用いることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の自動タイマー装置。
【請求項４】前記起動部から得る在不在判定信号と前記ルール部から得る予測結果から、各ルールによって求められる予測結果の優先順位を決定する優先順位更新手段を用いることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の自動タイマー装置。
【請求項５】前記在不在判定部から得る在不在判定信号と前記在不在データ記憶手段から得る過去Ｎ日間の在不在データから、次に入室する確率の高い時刻を算出し出力する入室予測部を用いることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の自動タイマー装置。
【請求項６】空調装置と空調装置を使用者が操作するための手段であるリモコンと請求項１乃至５いずれかに記載の自動タイマー装置と前記自動タイマー装置から出力された利用開始時刻予測とリモコンから出力された設定値を受け取って空調装置に制御信号を出力したり利用開始時刻予測をリモコンに出力するインターフェース部を有する空調機器。

【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、空調機器や冷暖房装置などの機器のタイマー設定を自動化または、タイマー操作を簡単化するための自動タイマー装置及び空調機器に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、家庭用のエアコンやファンヒータなどの冷暖房装置の高機能化が進み、性能が向上した一方で、リモコンのボタンが増えたり、ある機能を使用するために複数の操作を覚える必要があるなど使いにくくなっている面もある。その中に操作が難しい機能としてタイマーがある。以下にタイマーの操作の難点を箇条書きにする。
【０００３】１）常に正しい現在時刻を設定しておく必要がある。
２）利用したい時刻にタイマー時刻を設定する必要がある。
【０００４】３）一度設定したタイマー時刻を変更するにはいくつかの操作が必要である。
またタイマーは、ある時刻に機器を動作させるオンタイマーと、ある時刻に機器を停止させるオフタイマーがあるが、一般的にコストの問題で上記両タイマーを同一機構で設定するようにしているために、利用者としては一層タイマー設定操作が難しいものとなっている。これらの問題があるために多くの家庭でタイマー機能を利用したいにも関わらず、タイマーを使えないでいるのが実状である。
【０００５】こういったタイマー操作の問題を鑑み、部屋の使われ方の特徴を検出、分類し、ある時刻に部屋が使用されるか否かを予測する特開平08-061741号公報に開示されている在室予測装置がある。
【０００６】以下に従来の特開平０８－０６１７４１号公報に開示されている在室予測装置について説明する。
【０００７】図１８は従来の在室予測装置の構成を示すブロック図である。図１８において、３０１は人の動きをパルス数で検出する活動量センサ、３０２は活動量センサ３０１から出力されたパルス信号Ｐａと時計とから、ある期間の在不在を判定する前処理部、３０３は前処理部３０２から出力された１日分の在不在判定信号Ｚを各クラスタの標準パターンと比較して最適なクラスタを判定しその最適クラスタの標準パターンを更新する分類部、３０４は各クラスタの標準パターン信号Ｒｅを記憶するためのデータ記憶手段、３０５は分類部３０３から出力された最適クラスタ番号信号Ｎｃと内部に記憶されているそれ以前の日の最適クラスタ番号から翌日のクラスタ番号を予測する予測部であり、３０６は予測部３０５から出力された予測クラスタ番号信号Ｎｐと時計とデータ記憶手段３０４から出力された標準パターン信号Ｒｅ’とから、次時刻の予測在室率Ｐｒを計算する予測値出力手段である。
【０００８】以上のように構成された在室予測装置について、以下にその動作を説明する。最初に、前処理部３０２は活動量センサ３０１から出力されたパルス信号Ｐａを一定期間積算し、その積算値がある閾値Ｔｓｐ以上ならば在（１）、Ｔｓｐ未満ならば不在（０）と判定し在不在判定信号Ｚを出力する。次に分類部３０３では前処理部３０２で判定された１日分の在不在判定信号Ｚとデータ記憶手段３０４に記憶されている最新の各クラスタの標準パターン信号Ｒｅの類似度を計算し、最も類似度の高いクラスタを最適クラスタと判定し、その後当日の在不在判定信号Ｚの特徴を最適クラスタの標準パターン信号Ｒｅに反映させるべく標準パターン信号Ｒｅ’を更新する。
【０００９】データ記憶手段３０４には最適クラスタ選択後、更新された各クラスタの標準パターンを記憶する。次に予測部３０５では分類部から出力された当日の最適クラスタ番号信号Ｎｃと、内部に記憶しているそれ以前の最適クラスタ番号との相関を計算することによって翌日のクラスタ番号信号Ｎｐを予測する。次に予測値出力手段３０６では予測部３０５から出力された予測クラスタ番号信号Ｎｐの標準パターン信号をデータ記憶手段３０４の中から参照し、現時点から先のある期間の標準パターンの要素の値を予測在室率信号Ｐｒとして出力する。このことにより、例えば予測する１単位期間を３０分とした場合に、３０分毎に以降３０分間の対象となる部屋の人の存在確率が予測され、その結果を基に機器の動作と停止を行うことでタイマー類似機能の自動運転が可能となる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記従来の構成では、１日分の在不在判定信号を一つのパターンと考えて分類部３０３でクラスタ分類を行ったのち、３０５の予測部で分類したクラスタのラベルの時系列の相関学習から翌日のクラスタを予測するという方式を採用しているので、クラスタの分類結果が人の生活を反映しない分類になっている場合は、クラスタのラベル系列の相関が弱まることになり、予測精度が低下するという課題を有していた。図１９は、上記の課題を説明するための概念図である。ここでは説明のため、分類すべき入力データの次元が２次元とする。図１９（ａ）の入力空間では、分類すべきデータが示してある。ここでは、平日（月～金）と休日（土、日）の２つの生活パターンがそれぞれ集まったクラスタが存在するとする。従って平日のクラスタのラベルをＡ、休日のクラスタのラベルをＢとすると、クラスタのラベル系列は、ＡＡＡＡＡＢＢＡＡＡＡＡＢＢ・・・・・となり、周期的なデータ系列となる。
【００１１】図１９（ｂ）に示した分類結果１は、上記ようなデータについて理想的な分類結果を示した図である。この図１９（ｂ）の分類結果は、平日と休日のクラスタに対応したクラスタ（Ｃ_A、Ｃ_B）が生成されているので、クラスタのラベル系列は、Ｃ_AＣ_AＣ_AＣ_AＣ_AＣ_BＣ_BＣ_AＣ_AＣ_AＣ_AＣ_AＣ_BＣ_B・・・・・となり、やはり周期的な系列となる。一方、図１９（ｃ）に示した図は、生活を反映しないクラスタ分類をした場合である。図１９（ｃ）から分かるように、クラスタＣ_Bは、休日のクラスタ全部と平日のクラスタの一部を含んだものになっている。従ってクラスタのラベル系列は、分類結果１のようにきれいに周期的に並んだものにはならず、分類結果１でのラベル系列のＣ_Aの一部分がＣ_Bに置き換わった系列になる。従って、分類結果２のラベル系列は、分類結果１のラベル系列の自己相関に比べて相関の度合いが低下することになる。よってクラスタ系列の相関学習から翌日のクラスタの予測を行っている従来の方法では、分類結果２の場合、高い予測精度を得ることはできないという課題を有していた。
【００１２】本発明は上記従来の課題を解決するもので、１日毎の在不在データをクラスタ分類せずに、予測当日の中の一部の時間帯の特徴と類似した特徴を持つ過去の在不在データを探し出し、そのデータを基に次の利用開始時刻を予測する自動タイマー装置を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するために本発明は、部屋内の人の存在を検出し人検知信号を出力する人検知センサと、前記人検知信号から一定時間単位の部屋の使用状態を判断する在不在判定部と、過去Ｎ（Ｎは整数）日分の在不在データと当日分の在不在データを記憶する在不在データ記憶手段と、複数個のルールに該当する在不在データを前記在不在データ記憶手段からの過去Ｎ日間の在不在データの中から検出するマッチング部と、予め優先順位付けされた複数個のルールを前記マッチング部に出力し、前記マッチング部で得られた在不在データから予測結果を出力するルール部と、前記予測結果から部屋の利用開始時刻予測を出力する時刻出力部の構成を有している。
【００１４】
【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明は、部屋内の人の存在を検出し人検知信号を出力する人検知センサと、前記人検知信号から一定時間単位の部屋の使用状態を判断する在不在判定部と、過去Ｎ（Ｎは整数）日分の在不在データと当日分の在不在データを記憶する在不在データ記憶手段と、複数個のルールに該当する在不在データを前記在不在データ記憶手段からの過去Ｎ日間の在不在データの中から検出するマッチング部と、予め優先順位付けされた複数個のルールを前記マッチング部に出力し、前記マッチング部で得られた在不在データから予測結果を出力するルール部と、前記予測結果から部屋の利用開始時刻予測を出力する時刻出力部とを有するものであり、一部の時間帯にのみ規則的な部屋の使い方をする家庭でも高い予測精度が得られるという作用を有する。
【００１５】本発明の請求項２に記載の発明は、時刻出力部で部屋の利用開始時刻予測を出力する際に、前記在不在データ記憶手段から過去Ｎ日間の在不在データの平均在室率を算出する平均在室率計算手段と、前記平均在室率と前記ルール部で得られた予測結果とから求めるもので、いくつかのパターンに類型化できない在不在データを持つ時間帯でも、平均的な部屋の使用状況から予測を行うことが可能であるという作用を有する。
【００１６】本発明の請求項３に記載の発明は、前記在不在データ記憶手段で当日分の在不在データを記憶する際の１日の開始時刻（基準時刻）を、当日分の在不在データをシフトさせたデータと過去の在不在データとの距離を算出し距離の最も小さなシフト量から決定する基準時刻推定手段を用いるもので、在不在記憶手段に記憶されている過去の部屋の使用状況を、しばらく本装置を使用していなかった後の再使用時でも自動タイマーの時刻設定を決める予測の元データとして用いることができるので、一からデータの記憶を行うのに比べて、ある一定の予測精度が得られるまでの時間を短縮することができるという作用を有する。
【００１７】本発明の請求項４に記載の発明は、前記在不在判定部から得る在不在判定信号と前記在不在データ記憶手段から得る過去Ｎ日間の在不在データから、次に入室する確率の高い時刻を算出し出力する入室予測部を用いるもので、生活習慣が変化しても精度が低下しないという作用を有する。
【００１８】本発明の請求項５に記載の発明は、前記在不在判定部から得る在不在判定信号と前記在不在データ記憶手段から得る過去Ｎ日間の在不在データから、次に入室する確率の高い時刻を算出し出力する入室予測部を用いるもので、退室後で次に入室する確率の高い時刻を入室時刻として予測することができるという作用を有する。
【００１９】本発明の請求項６に記載の発明は、空調装置と空調装置を使用者が操作するための手段であるリモコンと請求項１乃至５いずれかに記載の自動タイマー装置と前記自動タイマー装置から出力された利用開始時刻予測とリモコンから出力された設定値を受け取って空調装置に制御信号を出力したり利用開始時刻予測をリモコンに出力するインターフェース部を有するもので、機器の利用者はいちいち何時何分といった時刻を設定することなくタイマー機能を実現することが可能であるという作用を有する。
【００２０】以下に本発明の実施の形態について図１から図１７を用いて説明する。
（実施の形態１）以下に本発明の実施の形態１について、図面を参照しながら説明する。図１は実施の形態１の自動タイマー装置のブロック図を示す。図１において、１は部屋の中の人の有無を検出する人検知センサで、例えば熱物体の移動を検知してパルスを出力する赤外線を利用したエリアセンサなどである。２は人検知センサ１の出力である人検知信号Ｍを一定時間積算し、その結果が閾値以上ならば部屋の使用状態を在（１）とし、閾値未満であれば不在（０）と判断する在不在判定部、３は在不在判定部２の出力である在不在判定信号Ｚを記憶する在不在データ記憶手段である。４は以降に詳しく記述するルールに基づく予測処理を起動するタイミングを決定し、起動フラグ信号ｆｌｇを出力する起動部、５はあらかじめ優先順位付けされたルールを複数個有するルール部、６はルール部５内の各ルールの条件に該当する在不在データを在不在データ記憶手段３に記憶されている過去Ｎ日間の在不在データの中から探し出し、その在不在データの対応する日の該当日付番号Ｇａを出力するマッチング部、７はルール部５の出力である予測結果ＰXを時刻に変換し、部屋の利用開始時刻予測Ｐｔを出力する時刻出力部である。以上のように構成された自動タイマー装置について、以下にその動作を説明する。
【００２１】最初に人検知センサ１で、例えば１秒毎に部屋の中に人が居るか居ないかを判定する。人検知センサとして、例えば赤外線活動量センサの場合は人検知信号Ｍは熱物体の動きに応じたパルス信号であるし、赤外線画像センサの場合は画像処理によって抽出された人体画素ブロックの有無を示す信号である。また本実施の形態では人が部屋の中で活動可能な状態以外はタイマー利用の対象になると考え、実際に部屋内部に人が居ても睡眠時のようにすぐに活動が不可能な状態であれば不在と同様に扱うものとする。
【００２２】次に、在不在判定部２では、人検知センサ１の計測単位より長い時間を単位時間とし、例えば赤外線活動量センサを用いた場合で、単位時間内で発生したパルスの回数が予め定めた閾値よりも大きければ、その時間は部屋を使用中であると判断し在（１）とする。一方閾値よりも小さければ不在（０）と判定する。これらの在不在判定結果を在不在判定信号Ｚとして出力する。本実施の形態では３０分を単位時間として以降の動作を説明する。
【００２３】次に、在不在データ記憶手段３では、３０分経過する毎に在不在判定信号Ｚを記憶する。図２に在不在データ記憶手段３の内部構成を示す。図２において、在不在データ記憶手段３は当日データ記憶手段１００とＮ日データ記憶手段１０１と分けられる。ここで１日の在不在データを３０分毎に刻まれているので、１日は４８次元データとなる。また現在からＮ日前までの在不在データを記憶するがここではＮを２１日と考える。ず２において、各項目は以下のように定義する。
【００２４】
現在時刻：ｔｎ：ｔｎ=１．．．４８当日の在不在データ：Ａ［ｉ］：ｉ=１．．．ｔｎ過去Ｎ日の在不在データ：Ｂ［ｊ］［ｉ］：ｊ=１．．．２１ｉ=１．．．４８在不在判定信号：Ｚ＝０または１（Ａは当日１日分の在不在データを表現し、Ｂ［ｊ］はｊ日前１日分の在不在データを表現する）
記憶の過程は、まず在不在判定部２から在不在判定信号Ｚが出力されると現在時刻の在不在データとしてＡ［ｔｎ］＝”０”または”１”がセットされる。以降同様に在不在データがＡにセットされるが、変数Ａに在不在データ48個がすべてセットされると１日経過したとみなす。そしてＢのデータの１日分のデータをＢ［２０］→Ｂ［２１］と順に一つ下のデータ配列へシフトし、最後に１日前の在不在データの部分Ｂ［１］に当日の在不在データＡが移動する。そして最後に次のデータをセットするためにＡの中身はクリアする。このようにして、在不在データ記憶手段は一つの一次元配列Ａと一つの２次元配列Ｂで構成され、各配列の要素の値は０、１のビット列となる。また時刻情報を用いることもできる。その場合は、添え字ｉが実際の時刻に対応する。
【００２５】図３に起動部４の処理の流れを示す。起動部４では、最初に在不在判定部２から在不在判定信号Ｚと、時刻出力部７から最新の利用開始時刻予測Ｐｔを取り込む（ステップ（イ）（ロ））。利用開始時刻予測Ｐｔは、予測時刻またはＮＵＬＬである（ステップ（ハ））。もし、一時点前の利用開始時刻予測Ｐｔが存在する場合は、現在時刻が利用開始時刻予測Ｐｔより前か一致しているかを判断する（ステップ（チ））。もし一致している場合は現在時刻の在不在判定信号Ｚを参照し、実際に人がいれば予測は正しいことになるので、そのまま起動部４の処理を終了する（ステップ（ハ））。また、在不在判定信号Ｚが不在（０）の場合は、利用開始時刻予測Ｐｔを過ぎたにも関わらず実際の入室がなかったので再度予測を行うために起動フラグ信号ｆｌｇを出力する（ステップ（ヌ））。また、現在時刻が利用開始時刻予測Ｐｔにまだ到っていない場合は、そのまま起動部４の処理を終了し次時刻に再度チェックする。
【００２６】一方、利用開始時刻予測Ｐｔがない場合（ＰｔがＮＵＬＬの場合）は、在不在判定信号Ｚが１である在室時間中の場合はそのまま起動部４の処理を終了する（ステップ（ニ））。また、在不在判定信号Ｚが０の場合は、不在継続時間Ｔｃ（過去にさかのぼって在不在判定信号Ｚが０となった時刻から現在時刻までの０の個数）をまず計数し（ステップ（ホ））、その不在継続時間Ｔｃがあらかじめ定められた値を越える場合は予測処理を起動することを決定し（ステップ（ヘ））、起動フラグ信号ｆｌｇを出力する（ステップ（ト））。例えばここでは不在継続時間が２時間以上の場合にだけ起動フラグ信号ｆｌｇを出力する。
【００２７】次に、図４を用いてルール部５及びマッチング部６の動作の説明を行う。図４において、１２０はルール部内の条件部、１２１はルール部内の帰結部である。１２２はルール番号、１２３はあらかじめ定められたルールの優先順位、１２４はルール本体である。１２５はマッチング部から出力された該当在不在データＢ[Ｇａ]を保持しておくための該当在不在データ保持手段である。１２６はルールに該当した在不在データの演算処理指示、１２７は演算処理後のデータから０から１に変化する１に対応する部分だけにビットをたてる変換を行うＥ変換部、１２８はＥ変換を行った後の予測結果で各ルール毎に得られる。
【００２８】条件部１２０は、起動フラグ信号ｆｌｇを受け取るとルール本体に保持しているルール全部をルール信号Ｒとして出力する。マッチング部６は、ルール信号Ｒを受け取ると、在不在データ記憶手段３に対しロード命令信号Ｌを出力する。在不在データ記憶手段３はロード信号Ｌを受け取ると、記憶している当日の在不在データ及び過去Ｎ日分のデータを在不在データ信号Ｚａとして出力する。マッチング部６は、在不在データ信号Ｚａを受け取り、ルールに該当するデータが存在するか調べて、存在する場合はその該当在不在データＢ[Ｇａ]を出力する。
【００２９】次に、帰結部１２１について説明する。図４に示す実施の形態では、ルール部５は３つのルールで構成されており、それぞれに対応した予測演算を行い、それぞれに予測結果を出力する。ルール番号１のルールは優先順位１で、もし該当するデータが複数有る場合は１２６の演算処理指示に従い該当する日付番号の在不在データの０、１のビット列演算を行う。さらに予測用のビット列から入室部分だけを検出するために０から１に変化するデータの変わり目をＥ変換１２７により検出し予測結果１とする。同様にルール２、ルール３でも予測結果２、予測結果３を生成する。
【００３０】図５～図７は、帰結部１２１の処理動作を各ルール毎に示したものである。図５は、ルール１に該当する日が過去Ｎ日間のデータの中に３日あった例を示している。すなわち、過去データの中で以下の３つの条件全てが合致する日が３日あった場合である。
【００３１】１）当日在不在データと同様に、現在時刻ｔｎにおける在不在判定が不在（０）である在不在データである。
【００３２】２）当日在不在データと、不在開始時刻が一致する。
３）不在開始時刻と現在時刻までの在不在状態が全て不在（０）である。
該当在不在データ保持手段１２５には、該当する在不在データを保持している。
【００３３】次に、演算処理指示１２６により、保持している在不在データの各時刻毎の論理和（ＯＲ）をとる。論理和とったデータは論理和在不在データＯＲとしてＥ変換１２７に入力される。Ｅ変換１２７の処理は、入室部分だけを抜き出すための処理を行う。すなわち論理和在不在データで［０１］の部分のみ残し、それ以外の部分を０でマスクする。このデータが予測結果ＰＸであり、Ｅ変換から出力する。
【００３４】図６は、ルール２に該当する日が過去Ｎ日間のデータの中に２日あった例を示している。すなわち以下の条件全てを満たす在不在データが２日あった場合である。
【００３５】１）当日在不在データと同様に、現在時刻ｔｎにおける在不在判定が不在（０）である在不在データである。
【００３６】２）当日在不在データと、不在開始時刻が一致しない。
３）不在開始時刻と現在時刻までの在不在状態がすべて不在（０）である。一般的にはルール１に比べて不在開始時刻の一致条件がない分、該当データは多くなる。ルール２に該当する在不在データが該当在不在データ保持手段１２５に保持されており、演算処理指示１２６により、各時刻毎の在不在の論理和（ＯＲ）を行う。その結果、生成された論理和在不在データＯＲがＥ変換１２７に入力される。Ｅ変換の処理については、図５で説明した処理と同様である。このＥ変換によって生成されたデータが予測結果ＰＸであり、Ｅ変換から出力する。
【００３７】図７は、ルール３に基づく予測結果３の生成過程を示している図である。ルール３では最初に以下の条件を満たす在不在データを探し出す。
【００３８】１）当日在不在データと過去Ｎ日間のデータとの距離が最小である。
距離計算の方法は、【００３９】
【数１】

【００４０】である。ただし、当日の在不在データ：Ａ［ｉ］：ｉ=１．．．ｔｎ過去Ｎ日前の在不在データ：Ｂ［ｊ］［ｉ］：ｊ=１．．．Ｎ，ｉ=１．．．ｔｎ上記条件に該当する距離最小の日に該当する在不在データが該当在不在データ保持手段１２５に保持されている。また、もし最小距離の該当日付番号が複数存在した場合は、例えば予測当日からさかのぼって、より近い過去の日付番号を採用する。該当する在不在データＢＧａはそのままＥ変換に入力される。Ｅ変換の処理は、図５で説明した処理と同様である。Ｅ変換後のデータは、予測結果ＰＸとして出力する。
【００４１】次に、図１の時刻出力部７について、図８の処理フローを用いて説明する。時刻出力部７ではルール１に基づく予測結果ＰＸが存在すれば（ステップ（イ））、その予測結果ＰＸで現在時刻よりも先（未来）で、最初に１が立つブロックに対応する時刻を利用開始時刻予測Ｐｔとして出力する（ステップ（ロ））。もし、ルール１に基づく予測結果ＰＸが存在しなければ、次にルール２に基づく予測結果が存在するかを調べ（ステップ（ハ））、存在すれば、その予測結果ＰＸで現在時刻よりも先（未来）で、最初に１が立つブロックに対応する時刻を利用開始時刻予測Ｐｔとして出力する（ステップ（ニ））。もし、ルール２に基づく予測結果ＰＸが存在しなければ、ルール３に基づく予測結果ＰＸから、現在時刻よりも先（未来）で最初に１が立つブロックに対応する時刻を利用開始時刻予測Ｐｔとして出力する（ステップ（ホ））。この利用開始時刻予測Ｐｔが通常利用者がタイマーを利用するときの設定時刻の代わりとなる。
【００４２】以上のように本実施の形態によれば、ルール部５およびマッチング部６により、当日の在不在データの中の一部分のデータと過去Ｎ日間の在不在データのマッチングに基づき予測を行うので、従来例のように１日単位で生活パターンを分類することによる予測精度の低下がない。また、一部の時間帯にのみ規則的な部屋の使い方をする家庭でも高い予測精度が得られる。また通常の統計的な予測手法に比べて、かなり以前の過去のデータの影響を受けにくいので生活パターンの変化にも速く追従する。さらに過去Ｎ日のみのデータから在不在データのマッチングを行うので、記憶容量が少なくて済み、またデータも０、１のビット列であることからデータの圧縮が容易で実装時のコスト負担が少なくて済む利点がある。
【００４３】（実施の形態２）以下に本発明の実施の形態２について図面を参照しながら説明する。図９は、本発明の実施の形態２の自動タイマー装置のブロック図である。
【００４４】図９において、８は平均在室率計算手段で、他は実施の形態１の図１の構成と同様なものであり、同様な構成は説明を省略するものとする。図１の構成と異なるのは、在不在データ記憶手段３の中の過去Ｎ日間の在不在データの平均在室率Ｒｔを算出し、そこから在室予測結果Ｐｒａｔｅを出力する平均在室率計算手段８を付加した点である。上記のように構成された自動タイマー装置について、以下にその動作を説明する。
【００４５】人検知センサ１による部屋の人の検出からルール部５およびマッチング部６による予測までは実施の形態１と同様の動作である。実施の形態１と異なるのは１日分４８個の在不在データが在不在データ記憶手段３にセットされた時点で平均在室率Ｒｔを平均在室率計算手段８で算出する点である。この平均在室率Ｒｔは、在不在データに明確な規則性がない場合に用いることができる。すなわち実施の形態１では１日の中のある時間帯の在不在データが類似に時間帯を過去Ｎ日のデータから探しだし、予測に用いるものであったが、当日の在不在データが過去にないパターンであったり、類型化できない使い方をする部屋があった場合、平均的に人が部屋に存在する確率が高い時間帯か、不在にしている確率が高い時間帯かを判断して予測結果として用いるものである。
【００４６】図１０に平均在室率Ｒtと在室予測結果Ｐｒａｔｅの関係を示す。最初に過去Ｎ日間の在不在データＢから平均在室率Ｒｔを算出する。算出式を以下に示す。
【００４７】
【数２】

【００４８】この平均在室率Ｒｔに対してある閾値Ｓをあらかじめ定めておき、閾値Ｓ以上の時間帯を値１、閾値Ｓ未満の時間帯の値を０としてビット列を作成する。このビット列に対して前述のＥ変換を行い、在室予測結果Ｐｒａｔｅを生成する。
【００４９】図１１は、時刻出力部７の動作を説明するための処理フローである。動作は基本的に実施の形態１の時刻出力部７と同様であるが、異なる点は優先順位３のルールで求めた最小距離Lｍｉｎがあらかじめ設定した閾値Tｌより小さい場合は（ステップ（ホ））、実施の形態１と同様にして利用開始時刻予測Ｐｔを出力する（ステップ（へ））。逆に閾値Tｌ以上の場合はＰｒａｔｅから、現在時刻よりも先（未来）で最初に１が立つブロックに対応する時刻を利用開始時刻予測Ｐｔとして出力する（ステップ（ト））。
【００５０】このことにより、いくつかのパターンに類型化できない在不在データを持つ時間帯でも、平均的な部屋の使用状況から予測を行うことが可能である。
【００５１】（実施の形態３）以下に、本発明の実施の形態３について図面を参照しながら説明する。図１２は、本発明の実施の形態３の自動タイマー装置のブロック図である。
【００５２】図１２において、９は基準時刻推定手段、１０は優先順位更新手段で、その他は実施の形態１の図１の構成と同様であり、図１の構成と異なるのは、在不在データ記憶手段３に記憶されている当日の在不在データＡと過去Ｎ日間の在不在データＢから、基準時刻を推定する基準時刻推定手段９とルール本体の優先順位を予測の正解率に合わせてルールの優先順位を変更する優先順位更新手段１０を付加した点である。
【００５３】まず、以下に基準時刻推定手段９の動作について説明する。例えば、本自動タイマー装置を連続使用していた期間の後、しばらく使用せずにいて再度使用開始した場合、再度使用開始した日の開始時刻がそれ以前の連続使用していた期間の基準時刻と一致しない場合、現在時刻ｔｎのずれがあるためにマッチングが不正確となる点を解消するものである。
【００５４】図１３（ａ）は、基準時刻推定の過程を示したものである。在不在データ記憶手段にＮ日間の在不在データＢ［1］～Ｂ［21］があったとする。その後しばらく不使用期間があり、再度本自動タイマー装置を動作させ、当日在不在データＡに在不在判定信号がセットされはじめた状況であるとする。このときＮ日間の在不在データＢと当日の在不在データＡの基準時刻は必ずしも一致していない。そこで、Ａのデータがある程度セットされた後、ここでは時刻ｔｑまでセットされた状況を図１３（ａ）に示しているが、Ｎ日間の在不在データＢとで（数３）を用いて距離計算を行う。
【００５５】
【数３】

【００５６】ここでｔｓはシフト時間で、１から４８までのいずれかの整数値をとる。図１３（ｂ）のグラフは、ｔｓを１から４８まで１づつ変化させた場合の距離和ＡＬを示したものである。このグラフから距離最小となるシフト時間ｔｓｍｉｎを求め、出力する。
【００５７】在不在データ記憶部３では、基準時刻推定手段９から出力された最小シフト時間ｔｓｍｉｎに基づいて、当日の在不在データＡを全体にｔｓｍｉｎだけシフトする。
【００５８】以上のように、基準時刻推定手段９を付加することで、在不在記憶手段３に記憶されている過去の部屋の使用状況をしばらく本装置を使用していなかった後の再使用時でも自動タイマーの時刻設定を決める予測の元データとして用いることができるので、全くデータが無い状況からデータの記憶を行うのに比べて、ある一定の予測精度が得られるまでの時間を短縮することができる。
【００５９】次に優先順位更新手段１０の動作のについて以下に説明する。優先順位更新手段１０は、ルール部５から得られる予測結果Ｐｘと在不在判定信号Ｚから、ルール部内の各ルールに基づく予測結果の当否を判定し、その結果を基にルール部内の各ルールの優先順位を適応的に変更するものである。図１２において、ｋはルール部の優先順位を変更する順位変更信号である。
【００６０】図１４を参照しながら優先順位の更新の過程を説明する。本自動タイマー装置によって利用開始時刻予測を出力するための予測が行われると各ルールからＰｘ１．．．Ｐｘ３の予測結果が得られる。優先順位更新手段１０ではこれら予測結果に対する当否を、実際の在不在判定信号Ｚから判定する。図１４のＴｂｌは、ルール評価テーブルである。ルール評価テーブルＴｂｌにはルール番号、正答回数、連続正答回数、旧優先順位が記載されている。ここで、正答回数とは本装置が稼働してから、各ルールを最終的な予測結果として用いていた場合の当否判定を行い、予測が正しかった回数の計数値である。連続正答回数とは続けて各ルールの予測結果が正しかった回数の計数値で、一度でも間違った場合はリセットされる。このルール評価テーブルＴｂｌから、優先順位変更条件をあらかじめ定めておき、該当するルールが有った場合、その優先順位を順位変更信号ｋをルール部に出力することで変更する。
【００６１】ここで、優先順位更新条件とは、例えば３回連続して正答したルールは優先順位を１番とする、といったもので、上記条件を用いれば就寝時刻と起床時刻が曜日によって決まっているような家庭がある場合、ある日から生活のリズムがずれて、就寝時間はまちまちとなったが起床時間には規則性が残っている場合などは、ルール１よりもルール２の正答回数が多くなる。このように優先順位を入れ替え可能とすることで、予測の精度も維持されることになる。
【００６２】（実施の形態４）以下本発明の実施の形態４について、図面を参照しながら説明する。図１５は、本発明の実施の形態４の自動タイマー装置のブロック図である。図１５において、入室予測部１１以外は、実施の形態１で説明したものと同じものであり、説明を省略する。ここでは、実施の形態１の構成と異なる入室予測部１１の動作について説明する。
【００６３】図１６は、入室予測部１１の動作を説明した処理フローである。まず、在不在記憶手段３に記憶している全在不在データに基づいて時刻ｔｏｕｔに退室が発生して、時刻ｔに入室が発生する確率Ｐ（ｔ｜ｔｏｕｔ）を求め（ステップ（イ））、その値が閾値Ｔ１より大きくなるｔが存在すれば（ステップ（ロ）、ｔｏｕｔに最も時間的に近いｔを利用開始時刻予測Ｐｔとする（ステップ（ハ））。しかし、この条件を満たす時間帯が存在しない場合は、ｔｏｕｔに退室が発生してｔ、ｔ＋１に入室が発生する確率【００６４】
【数４】

【００６５】を算出し（ステップ（ニ））、その値が閾値Ｔ１より大きくなるｔ，ｔ＋１が存在すれば（ステップ（ホ））、ｔｏｕｔに最も時間的に近いｔ、ｔ＋１を利用開始時刻予測Ｐｔとする（ステップ（へ））。
【００６６】しかし、上記の条件を満たさなければ、退室時間の幅を広げてｔｏｕｔ、ｔｏｕｔ－１、ｔｏｕｔ＋１に退室が発生してｔに入室が発生する確率【００６７】
【数５】

【００６８】を求め（ステップ（ト）、ステップ（チ）、ステップ（リ））、その値が閾値Ｔ１より大きくなるｔが存在すれば（ステップ（ヌ））、ｔｏｕｔに最も時間的に近いｔ、ｔ＋１を利用開始時刻予測Ｐｔとする（ステップ（ル））。
【００６９】しかし、この条件を満たすものが無ければ、ｔｏｕｔ，ｔｏｕｔ－１，ｔｏｕｔ＋１に退室が発生してｔ，ｔ＋１に入室する確率【００７０】
【数６】

【００７１】を求め（ステップ（ヲ））、その値が閾値Ｔ１より大きくなるｔ，ｔ＋１が存在すれば（ステップ（ワ））、ｔｏｕｔに最も時間的に近いｔ，ｔ＋１を利用開始時刻予測Ｐｔとする（ステップ（カ））。
【００７２】上述の方法で、在不在データの入室と退室の習慣性から利用開始時刻予測Ｐｔを見つけることができなければ、全在不在データの時間帯毎の平均在室率Ａｖｅ（ｔ）を計算して（ステップ（ヨ））、現在から先（未来）で、閾値Ｔ２を越える最初の時間帯を利用開始時刻予測Ｐｔとする（ステップ（タ））。
【００７３】以上のように本実施の形態によれば、退室時刻から次に入室する確率の最も高い時刻を算出し、その時刻を入室予測時刻とすることにより、確率的に最も高い時刻を入室予測時刻とすることができる。
【００７４】（実施の形態５）以下に本発明の実施の形態５について、図面を参照しながら説明する。図１７は、本発明の実施の形態５の空調装置のブロック図である。図１７において、２００は本発明の実施の形態１から４の自動タイマー装置、２０１は空調装置、２０２は空調装置の操作を行うリモコンで、ここでは利用者の設定内容だけでなく機器の状態も表示できる双方向通信型のリモコンである。またこのリモコンはタイマーの設定機能を有している。２０３はリモコン内のボタンなどで構成される操作部、２０４は操作メニューや利用者操作の内容、機器の状態を表示する表示部、２０５はリモコンに時刻信号を送る時計、２０６は自動タイマー装置２００と空調装置２０１の信号の受け渡しを行うインタフェース部である。
【００７５】以上のように構成された自動タイマー装置を組み込んだ空調装置について、その動作を説明する。最初にタイマーの設定時刻を確認してからタイマーを設定したい場合は、リモコン表示部２０４に自動タイマー装置２００で求められた利用開始時刻予測Ｐｔが表示されているので、利用者は確認するだけで良い。または多少時間を変更したい場合は「前」「後ろ」程度の操作で時間を調節できる。これらの確認もしくは訂正操作の結果、操作部２０３から設定値Ｕが空調装置のインタフェース部２０６に送信される。ここで、例えばＵとはタイマー設定値午前７：００という値である。次にインタフェース部２０６では午前７：００に部屋を使用する予定がセットされたので、例えば、その４０分前から空調装置２０１を動作させるような制御信号Ｃを作りだし、空調装置２０１に送信する。その際、外気温度や室内負荷の影響を考慮し、前倒し運転時間を決定することもできる。
【００７６】またタイマーの設定時刻をいちいち確認せずに運転する場合は自動タイマー装置２００の出力信号である利用開始時刻予測Ｐｔの値をそのままタイマーの設定値とみなし、上記例と同様にインタフェース部２０６を介し、空調装置２０１に制御信号Ｃを送信する。
【００７７】以上のように本実施の形態によれば、空調装置の利用者はタイマー機能を利用する場合、いちいち何時何分といった時刻をいちいち設定することなくタイマー機能を実現することが可能である。
【００７８】
【発明の効果】以上のように本発明は、部屋内の人の存在を検出し人検知信号を出力する人検知センサと、前記人検知信号から一定時間単位の部屋の使用状態を判断する在不在判定部と、過去Ｎ（Ｎは整数）日分の在不在データと当日分の在不在データを記憶する在不在データ記憶手段と、複数個のルールに該当する在不在データを前記在不在データ記憶手段からの過去Ｎ日間の在不在データの中から検出するマッチング部と、予め優先順位付けされた複数個のルールを前記マッチング部に出力し、前記マッチング部で得られた在不在データから予測結果を出力するルール部と、前記予測結果から部屋の利用開始時刻予測を出力する時刻出力部とを設けることにより、従来例のような、１日毎の生活パターンの分類をすることによる予測精度の低下を防ぎながら、１日のうちの一部の時間帯に規則性がある家庭においても、高い精度で部屋の利用開始時刻が予測可能となる自動タイマー装置を実現できる。

【出願人】	【識別番号】０００００５８２１【氏名又は名称】松下電器産業株式会社
【出願日】	平成９年（１９９７）６月２４日
【代理人】	【弁理士】【氏名又は名称】滝本智之（外１名）
【公開番号】	特開平１１－１４１２１
【公開日】	平成１１年（１９９９）１月２２日
【出願番号】	特願平９－１６６９６１