JPH0515598A - パーソナル快適性制御システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 種々の場面において、生理反応を用いた快適
性評価を行い、個人個人のその時々に応じて環境制御す
る。 【構成】 生理反応計測手段、生体信号処理手段、生理
反応から快適性などの状態を評価する状態評価手段、被
測定者の申告値を入力する申告値入力手段、オフイスや
居間等場面や状況を入力する状況入力手段、状態評価値
もしくは申告値と感覚目標値との違いである感覚値誤
差、或いは生理反応値と目標値との違いから環境制御方
式を決定し、さらに環境制御の前後での感覚値誤差から
環境制御方式を決定するアルゴリズムを適応的に変化さ
せて環境制御方式を学習する制御方式決定手段、制御信
号発生手段、制御信号を複数の環境情報に変換して環境
制御を行う環境制御手段を備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、医療分野・健康機器
産業のみならず、オフィスや自動車運転時など作業空間
や居住環境などの種々の場面において、快適性を高め精
神的ストレスを軽減することを目的とし、生理反応によ
りリアルタイムで快適性や負の快適性であるストレス度
を計測・評価し、個人の特性に合わせて快適な環境にな
るよう環境制御を行うものである。

【０００２】

【従来の技術】作業・居住環境において、快適性を高め
ストレスを低減する方策を開発するために、生理反応を
用いてリアルタイムで状態評価を行い、評価に基づいて
環境制御を行うものに、平成３年特許願１１３１５２号
による、快適性評価・制御システムがあり図４に示す。

【０００３】図において、１１は生理反応を計測する生
理反応計測部、２１は被測定者の属性情報を入力する属
性入力部、１４は被測定者の主観評価値である申告値を
入力する申告値入力部、１２は計測した生理反応を処理
して必要パラメータを算出する生体信号処理部、１３は
これらのパラメータから快適性を推定し結果を出力する
状態評価部、１８は評価結果をもとに環境制御のための
制御信号を発生する制御信号発生部、１９は制御信号を
複数の環境情報に変換して環境制御を行う環境制御部、
２０は環境情報を測定する外部環境パラメータ測定部で
ある。

【０００４】次に動作について説明する。生理反応計測
部１１により計測された生理反応は、生体信号処理部１
２において、必要な複数のパラメータが抽出され、状態
評価部１３においてまず生体の内部生理量が生理反応モ
デルにより推定され、さらに生理量・感覚量相関関係モ
デルによりこれらから快適性を多次元意味空間上の複数
感覚量として推定され被測定者の状態として評価・出力
される。制御信号発生部１８はこれを基に環境制御のた
めの制御信号を発生し、環境制御部１９は外部環境パラ
メータ測定部２０で測定された環境情報を加味して、空
調の温度を下げたり、香りを発生したり、照明の明るさ
をなどの環境制御を行う。尚、状態評価の際、属性入力
部２１にて予め入力された被測定者の性別・年齢等の属
性情報を用いた属性別評価を行い、さらに申告値入力部
１４からの申告値により感覚量推定のキャリブレーショ
ンを行う。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】快適な環境条件という
のは個人個人で異なり、その人にとって最適なように環
境パラメータを制御することが望ましい。従来例の快適
性評価・制御システムは、属性情報を用いた状態評価を
行うことで個人差に対処しているが、環境制御方式の決
定に際して、個人別に制御方式を適応的に学習させるも
のではない。

【０００６】また、従来例では、内部生理量から快適性
や負の快適性であるストレス度に相当する複数の感覚量
を推定する際、被測定者の申告値によりキャリブレーシ
ョンを行っているが、環境制御方式を決定する際この申
告値を積極的に用いて、学習するものではない。

【０００７】また、さらに快適性やストレス度は、オフ
ィスやプラントでの作業場面と居住空間などとでは、最
適な度合が異なり、例えば作業場面では、適度な緊張感
や覚醒水準を保つことが要求され、居間や風呂場ではリ
ラックス度が高まり、寝室では覚醒水準が下がることが
望ましいなど、個人の中でも種々の場面に対応した環境
制御を行うことが必要である。

【０００８】この発明は、上記のような問題点を解消す
るためになされたもので、生理反応を用いてヒトの内部
状態を連続的に評価し、さらに内部状態の変化に応じ
て、空調や照明、ＡＶ機器などの環境をリアルタイムで
制御しながら、主観評価である申告値を用いて個人の特
性に適した環境制御方式を適応的に変化させるアルゴリ
ズムを学習し、快適でストレスの少ないパーソナルな環
境を創出するシステムを得ることを目的としている。

【０００９】さらに個人の中でも、オフィスやプラント
制御室などの作業環境から居住空間に至る種々の場面や
状況に応じて、パーソナルな快適環境を創出するための
環境制御方式を得ることを目的としている。

【００１０】

【課題を解決するための手段】この発明に係るパーソナ
ル快適性制御システムは、生理反応を計測する生理反応
計測手段、計測した生理反応を処理して複数の評価パラ
メータを抽出する生体信号処理手段、評価パラメータか
ら被測定者の状態を評価して推定した感覚量を状態評価
値として出力する状態評価手段、被測定者の申告値を入
力する申告値入力手段、状態評価値もしくは申告値と予
め設定した感覚目標値との違いを感覚値誤差としてこれ
に基づき環境制御方式を決定し、さらに環境制御の前後
での感覚値誤差の変化から環境制御方式を決定するアル
ゴリズムを適応的に変化させて個人に対応した環境制御
方式を学習する制御方式決定手段、環境制御のための制
御信号を発生する制御信号発生手段、制御信号を複数の
環境情報に変換して環境制御を行う環境制御手段を備え
たものである。

【００１１】また、請求項１記載の生理反応計測手段、
生体信号処理手段、申告値入力手段、制御信号発生手
段、環境制御手段と、評価パラメータから被測定者の状
態を評価して生理反応に関する第２状態評価値を出力す
る第２状態評価手段、予め設定された状態目標値と第２
状態評価値との違いを状態値誤差としてこれから環境制
御方式を決定し、さらに申告値と感覚目標値との違いを
感覚値誤差としてその環境制御前と後での変化から環境
制御方式を決定するアルゴリズムを適応的に変化させて
個人に対応した環境制御方式を学習する第２制御方式決
定手段、より構成されてもよい。

【００１２】また、上記各パーソナル快適性制御システ
ムに加え、被測定者の置かれている状況や場面を入力す
る状況入力手段を設けるとよい。

【００１３】

【作用】この発明におけるパーソナル快適性制御システ
ムは、生理反応を計測して複数の評価パラメータを抽出
して快適性やストレス度などの被測定者の状態を複数の
感覚値として評価し、この状態評価値もしくは時々入力
される主観評価である申告値と予め設定した快適度など
の感覚目標値との違いを求め感覚値誤差としてこれに基
づいて環境制御方式を決定し、さらに環境制御の前と後
での感覚値誤差の変化から環境制御方式を決定するアル
ゴリズムを適応的に変化させて環境制御方式の学習を行
うので、被測定者の快適度などの状態を連続的に評価し
ながら個々人の特性にあった環境制御方式を用いてリア
ルタイムでパーソナルな快適空間の創出を行うことがで
きる。

【００１４】また、環境制御方式の決定の際、生理反応
より抽出された複数の評価パラメータや生理反応モデル
を用いて求められた内部生理量など生理反応に関する状
態評価値を用い、これと予め設定した生理反応の状態目
標値との違いである状態目標値を用いて環境制御方式を
決定し、さらに感覚目標値と申告値との違いを感覚値誤
差として環境制御の前後での変化から環境制御方式を決
定するアルゴリズムを適応的に変化させて環境制御方式
の学習を行わせてもよい。

【００１５】さらに個人の置かれている場面や状況を入
力し、それによって状況別に予め設定した目標値との違
いを用いて環境制御方式を決定し、さらに状況別の感覚
目標値を用いて求められた感覚値誤差の環境制御の前後
での変化から環境制御方式を決定するアルゴリズムを状
況別に学習するので、個人の特性のみならず、オフィス
やプラントなどの作業環境から居住空間に至る種々の場
面やその時々の状況に応じたパーソナルな快適空間の創
出が可能となる。

【００１６】

【実施例】

実施例１．図１は、請求項１記載の発明に請求項３記載
の発明が付加した場合の一実施例のブロック図である。
図１において、１１は生理反応計測部、１２は生体信号
処理部、１３は状態評価部、１４は申告値入力部、１７
は制御方式決定部、１８は制御信号発生部、１９は環境
制御部、２０は外部環境パラメータ測定部で、１１、１
３、１８ ２０は従来例と、全く同一である。１７の制
御方式決定部において、１７１は感覚目標値、１７２は
状態評価値、１７５は方式決定部である。また、ｂは申
告値、ｃ１は過去の感覚値誤差、ｃ２は現在の感覚値誤
差である。さらに第３項の発明により、１５の状況入力
部及びａの状況情報が付加される。

【００１７】次に動作について説明する。生理反応計測
部１１にて、複数のセンサーやトランスデューサにて検
出された脳波、心電図、脈波などの複数の生理反応は、
増幅やフィルタリングなどの前処理が行われ、生体信号
処理部１４にて脳波α波パワーや周波数、瞬時心拍値、
呼吸性心拍変動、Ｔ波波高、呼吸波形、脈波高などの評
価パラメータが算出され，状態評価部１５に入力され
る。状態評価部１５は、これらを生理反応モデルにより
生体の内部生理量に変換し、生理学的メカニズムを考慮
して心臓血管系指標より交感系・副交感系の活動性やバ
ランス、脳波より中枢系の賦活度などを推定し、さらに
生理量・感覚量相関関係モデルにより、快適性や負の快
適性であるストレス度を、多次元意味空間上の複数の評
価軸における感覚量、例えば覚醒水準や眠気度、疲労
度、精神的負担度、身体的快適度などの軸上の感覚量と
して推定し、状態評価値として出力するなど、快適性評
価をリアルタイムで行う。この出力は、制御方式決定部
１７に連続的に入力される。以上の生理反応計測から、
内部生理量推定及び感覚量推定に至る処理は従来例と同
様でよい。

【００１８】一方、申告値入力部１４より、断続的もし
くは状態評価値よりも長い時間間隔で逐次、被測定者の
主観評価データである申告値ｂが、制御方式決定部１７
に入力される。申告値ｂの入力方法は、レバーによるア
ナログ値や、ボタン押しなどによる段階値などで行う。
申告値ｂは、状態評価部１３で推定される感覚量の評価
軸と同じかその一部、例えばストレスや疲労感など、と
するが、推定する以外の評価軸に対する回答を含めても
良い。また、申告値ｂは、被測定者自身による入力の
他、乳幼児や老人、病人、障害者など言語化できなかっ
たり入力できない人の場合などは観察者が入力してもよ
い。また、従来例と同様、感覚量推定の際、キャリブレ
ーションに用いてもよい。

【００１９】次に制御方式決定部１７では、連続的に入
力される状態評価値１７２と断続的に入力される申告値
ｂを用いて、個人に適した環境制御方式を決定する。ま
ず、状態評価値１７２もしくはそれより少ない頻度で入
力される申告値ｂのいずれかが入力感覚値として選択さ
れ、これと予め設定されている感覚目標値１７１との違
いが算出される。感覚目標値１７１は多次元意味空間上
のそれぞれの次元について、例えば快適度５、覚醒水準
３などのように予め設定される。これらと入力感覚値と
の違いとして差や比、パターンの違い、距離などが、感
覚値誤差ｃ１として求められる。尚、主観評価である申
告値ｂは状態評価値１７２より少ない頻度で断続的に入
力されるので、こちらが入力されたら入力感覚値として
選択され、それ以外は状態評価値１７２が用いられるよ
うなスイッチが用いられると良い。申告値ｂは便宜的に
状態評価値１７２の一部の評価軸に対する主観評価値を
用い、これが選択された場合は、入力感覚値が入れ替わ
り、また申告値ｂに用いない評価軸に関するものはその
前の値のままとする。

【００２０】方式決定部１７５は感覚値誤差ｃ２をもと
に、個々の制御対象に対する程度や制御する対象の組み
合せ、即ち空調や照明など、どの環境のどのパラメータ
をどの程度操作するか、すなわち温度、湿度、香り、輝
度、照度、ＢＧＭの音量などとその制御量、といった環
境制御方式を決定する。初期設定としては、平均的な人
のデータから求められた環境制御方式決定アルゴリズム
としておけばよい。環境制御方式の決定は、例えば感覚
目標値が快適感５として、入力感覚値３として感覚値誤
差ｃ１が（＋２）としたら、空調の温度を上げ、照明の
明るさを下げるなど、ある環境制御の方式を決定する。
例えば、感覚値誤差のパターンにより、ストレス度と疲
労度が高まったら、照明を少し落しＢＧＭを軽く流し、
鎮静効果を促す香りを発生し、覚醒水準が下がったら、
照明を明るくし、ＢＧＭは軽快な音楽に替え、リフレッ
シュ効果のある香りや冷気を発生させるなどの方式を決
定する。

【００２１】環境制御信号発生部１８は、決定された方
式に基づき、これを例えば空調や照明、ＡＶ機器などの
環境を制御するための制御信号に変換して、環境制御部
１９に送り、環境制御部１９では、温度や湿度など各種
のセンサーよりなる外部環境パラメータ測定部２０から
の環境情報を加味しながら、空調器や照明、ＡＶ機器な
どに制御を加える。

【００２２】以上から、環境制御が加えられ、環境制御
後の感覚値誤差ｃ２が再び方式決定部１７５に入力され
るが、これと環境制御前の感覚値誤差ｃ１との変化を教
師として、環境制御前に決定した環境制御方式を適応的
に変化させる。例えば環境情報が変化して、環境制御後
の入力感覚値の快適感が４となり感覚値誤差ｃ２が（＋
１）となったとして、これと環境制御前の感覚値誤差ｃ
１（＋２）との変化、すなわち（−１）快適な方向へ効
果があったことが算出され、快適性向上やストレス減少
など望ましい方向への変化が得られた時はその方式を選
択し、逆の効果があった場合は次回からその方式を選択
しないなど、個々人の状態に対応して適応的に環境制御
方式を決定するアルゴリズムを変化させる。アルゴリズ
ムの変化方法は、例えば、単純に０／１（オン・オフ）
で方式の組合せの選択を行う他、各制御方式（手段と制
御量）の優先順位や重みづけを変化させる。あるいは、
ファジイ制御のためのメンバーシップ関数の修正や、メ
ンバーシップ関数から求めたファジイテーブルの変更を
行ったり、感覚誤差値ｃ１を入力として、環境制御方式
を出力とするニューラルネットで構成し、環境制御前後
の感覚値誤差の変化を教師信号として環境制御方式を決
定する重みづけを学習させてもよい。また、状態評価値
１７２よりも少ない頻度で入力される申告値ｂについて
は、誤学習を防ぐためのキャリブレーションの役割を担
わせるため、決定の際の重要度を重くしてもよい。

【００２３】環境制御の対象としては、空調器の空気質
や温度・湿度や香りの発生、照明の明るさや方向、点灯
する照明数、ＡＶ機器のＢＧＭの音量や提示する画像情
報の選択や、その他ＯＡ機器による作業時のＣＲＴ表示
画面（見やすくしたり、メッセージを表示したりなど表
示画像の制御）や作業量などが挙げられるが、実施例に
限るものではない。

【００２４】以上の操作が逐次行われ、被測定者の属
性、例えば性別・年齢・体型・運動量・職種や仕事の形
態・性格や行動特性などを必ずしも考慮せずとも、個々
人の特性に応じた環境制御方式を用いて、リアルタイム
で快適性の評価を行いさらに快適な環境創出のための制
御を行うことができる。但し、生理反応の評価において
呼吸性心拍変動などのように年齢の影響があるなど特に
考慮すべきものや、感覚量推定をする際老人や子供は少
しストレス度の評価域値を緩くするなど考慮した方がよ
り正確な評価が行える場合は、従来例と同様属性情報を
入力しこれを加味した評価を行ってもよい。

【００２５】さらに請求項３の発明により、状況入力部
１５が付加されることにより、個々人の特性のみなら
ず、個人の中でも、オフィスやプラント監視作業などの
作業空間から居間や寝室などの居住空間など種々の場面
に対応した環境制御方式を学習できる。快適性は、例え
ばプラントでの作業では適度の緊張感と覚醒水準、居間
や風呂場でのくつろぎの場合リラックス度など、種々の
場面で重要となる評価軸と感覚量の適性範囲が異なると
考えられる。そこでまず、これを多次元意味空間上の複
数の評価軸上の感覚目標値の複数セットを、それぞれの
場面や状況ごとに予め設定する。環境制御方式の決定に
際しては、状況入力部１５からの状況情報に応じて、こ
の予め状況ごとに設定された感覚目標値の複数セットか
ら選択された感覚目標値を用いて感覚値誤差が求めら
れ、これにより環境制御方式が決定される。また、環境
制御方式の学習に際しては、まずシステムの開始時もし
くは場面や状況が変わった場合に状況入力部１５より状
況情報ａが入力されると、これによる状況別の環境制御
方式が学習される。あるいは感覚目標値１７１が状況別
にセットされ、これを用いて求められた感覚値誤差の環
境制御の前後での変化から環境制御方式の学習が行わ
れ、種々の場面に応じた環境制御方式が決定される。状
況入力部１５は、場面や状況をメニュー画面や項目別選
択スイッチの選択等で行うとよい。状況情報ａは、制御
対象となる場面や被測定者の状況もしくはその組合せ、
例えばプラント制御室、居室、会議室、自動車、居間、
寝室、風呂場、勉強部屋などの場面や、端末作業、監視
作業、休憩、くつろぎ、リラックス、睡眠などの状況も
しくはその組合せを入力するとよい。制御する場面が同
じでも状況によって目的とする快適性の目標値が異なる
ことがある場合はこれに関する情報も必要となる。感覚
目標値１７１の初期値は、それぞれの状況における平均
的な人から求められた目標値か、目標値自体も個々人の
評価の重みづけを加味したものを予め設定しておく。

【００２６】実施例２．図２は、請求項２に請求項４が
付加した場合の一実施例のブロック図である。図２にお
いて、図１の構成要素である生理反応計測部１１、生体
信号処理部１２、環境制御信号発生部１８、環境制御部
１９、外部環境パラメータ測定部２０の他、１３０の第
２状態評価部、１６の第２制御方式決定部が付加され
る。第２制御方式決定部１６において、図１の構成要素
である感覚目標値１７１、及び申告値ｂ、環境制御前の
感覚値誤差ｃ１、環境制御後の感覚値誤差ｃ２の他、１
７３は状態目標値、１７４は第２状態評価値、１７６は
第２方式決定部、ｄは状態値誤差であり、さらに請求項
４の発明により、状況入力部１５及び状況情報ａが付加
される。

【００２７】請求項１の発明では、環境制御方式の決定
に際して、生理反応から推定された感覚量を状態評価値
として決定・学習に用いるが、請求項２の発明では、生
理反応に関する状態評価値が制御方式の決定に用いら
れ、学習に用いる感覚値誤差ｃ１，ｃ２は申告値ｂのみ
から求められるなど、第２状態評価部１３０及び制御方
式決定部１６における処理が請求項１と異なる。請求項
１では状態評価部１３において生理反応から推定された
内部生理量からさらに生理量・感覚量相関関係モデル等
を用いて複数の感覚量を推定して快適性評価を行ってい
るが、請求項２では感覚量推定は行わずに生理反応の評
価パラメータや生理反応モデルを用いて求められた内部
生理量など生理反応に関する状態評価値から環境制御方
式を決定する。但し、この場合、基準となる生理反応に
関する状態目標値が必要となる。すなわち、生理反応が
生理反応計測部１１にて計測され、複数の評価パラメー
タが生体信号処理部１２で抽出され、第２状態評価部１
３０にて生理反応モデルにより内部生理量に変換される
か、各パラメータを最大値と最小値を用いて正規化する
などの簡単な処理が行われ、第２状態評価値１７４とし
て制御方式決定部１６に入力される。或は何も処理を行
わず評価パラメータそのものを第２状態評価値１７４と
してもよい。制御方式決定部１６では、この第２状態評
価値１７４と予め設定された生理反応の状態目標値１７
３との違いを状態値誤差ｄとして求め、これを用いて環
境制御方式を決定する。一方、断続的もしくは第２状態
評価値１７４よりも少ない頻度で経時的に申告値ｂが入
力されると、これと感覚目標値１７１との差が感覚値誤
差ｃ１として第２方式決定部１７６に入力される。第２
方式決定部１７６では、環境制御前の感覚値誤差ｃ１と
環境制御後の感覚値誤差ｃ２の変化から、環境制御方式
を決定するアルゴリズムを請求項１と同様に適応的に変
化させる。これに基づき、制御信号発生部１８から環境
制御信号が発生され、環境制御部１９は外部環境パラメ
ータ測定部からの環境情報を加味しながら環境制御を行
い、これらが順次行われて、個々人に対応した環境制御
方式を決定するアルゴリズムが学習される。

【００２８】さらに請求項４の発明により、状況入力部
１５、状況情報ａが付加されることにより、種々の状況
や場面に応じた環境制御方式の決定と学習が行える。こ
の場合、環境制御方式の決定においては状況別に予め設
定された状態目標値が複数セット必要である。例えばリ
ラックス時の交感系指標はストレス負荷時の２０％以下
で副交感系は１００％賦活、作業時は交感系が４０％以
下で副交感系が７０％などといった生理反応の状態目標
値が予め状況別に複数セット設定され、入力された状況
に応じた状態目標値がこれらから選択され、これと第２
状態評価値１７４との違いである状態値誤差ｄにより環
境制御方式が決定される。さらに、環境制御方式の学習
に際しては、実施例１と同様に、予め状況別に設定され
た複数の感覚目標値セットが必要であり、状況入力部１
５より入力された状況に応じて感覚目標値が選択され、
申告値ｂとの感覚値誤差が求められ、その環境制御の前
後での変化から環境制御方式決定のアルゴリズムが学習
される。

【００２９】実施例３．図３は、この発明の種々の場面
におけるパーソナル快適性制御への応用例を示したもの
である。Ｈ／Ｗとしては、図のように、生理反応計測部
１１、生体信号処理部１２、申告値入力部１４、状況入
力部１７及び外部環境パラメータ測定部２０を子機とし
て一体化し、これとテレメータで通信する親機に状態評
価部１３もしくは第２状態評価部１３０、制御方式決定
部１５もしくは第２制御方式決定部１６、制御信号発生
部１８、環境制御部１９をもたせるように構成してもよ
い。

【００３０】

【発明の効果】以上のように、請求項１の発明によるパ
ーソナル快適性制御システムは、生理反応を計測する生
理反応計測手段、生理反応を処理して複数の評価パラメ
ータを抽出する生体信号処理手段、被測定者の申告値を
入力する申告値入力手段、評価パラメータから被測定者
の状態を評価して推定した感覚量を状態評価値として出
力する状態評価手段、状態評価値もしくは申告値と予め
設定した感覚目標値との違いを感覚値誤差としてこれを
基に環境制御方式を決定し、さらにその環境制御の前後
での変化から環境制御方式を決定するアルゴリズムを適
応的に変化させて個人に対応した環境制御方式を学習す
る制御方式決定手段、環境制御のための制御信号を発生
する制御信号発生手段、制御信号を複数の環境情報に変
換して環境制御を行う環境制御手段より構成され、生理
反応から複数の感覚量として推定された快適性の状態評
価値もしくは被測定者の主観評価である申告値を用いて
環境制御方式を決定し、さらにこれらの環境制御の前後
での変化から環境制御方式を決定するアルゴリズムを変
化させて制御方式を学習するので、被測定者の快適度な
どの状態を連続的に評価しながら個々人の特性にあった
環境制御方式を用いてリアルタイムで、快適なパーソナ
ル環境の創出を行う効果がある。

【００３１】また、請求項２の発明によるパーソナル快
適性制御システムは、請求項１の構成要素である生理反
応計測手段、生体信号検出手段、申告値入力手段、制御
信号発生手段、環境制御手段に加え、評価パラメータか
ら被測定者の状態を評価して生理反応に関する第２状態
評価値を出力する第２状態評価手段、予め設定された状
態目標値と第２状態評価値と違いを状態値誤差としてこ
れから環境制御方式を決定し、さらに申告値と予め設定
された感覚目標値との違いを第２感覚値誤差としてその
環境制御の前後での変化から環境制御方式を決定するア
ルゴリズムを適応的に変化させて個人に対応した環境制
御方式を学習する第２制御方式決定手段より構成される
ので、生理反応に関する状態評価値と申告値を用いた環
境制御方式の決定と学習を行える効果がある。

【００３２】また、請求項３の発明によって、請求項１
の発明に被測定者の置かれている状況や場面を入力する
状況入力手段を付加することにより、請求項１の説明に
おいて得られた環境制御方式の決定に際し、被測定者の
置かれている状況別に予め設定された感覚目標値を用い
て求められた感覚値誤差から環境制御方式が決定され、
さらにその感覚値誤差の環境制御前後での変化から環境
制御方式決定のアルゴリズムの学習が状況別に行えるの
で、個人への対応のみならず個人の中でも、オフィスや
プラントなどの作業環境から居住空間に至る種々の場面
や状況に応じた環境制御方式を用いて、その状況にふさ
わしい快適なパーソナル環境を創出する効果がある。

【００３３】さらに請求項４の発明によって、請求項２
の発明に被測定者の置かれている状況や場面を入力する
第２状況入力手段を付加することにより、請求項２の説
明において得られた環境制御方式の決定に際し、被測定
者の置かれている状況別に状態目標値が設定され、これ
を用いて求められた状態値誤差から環境制御方式が決定
され、さらに状況別に設定された感覚目標値を用いて求
められた第２感覚値誤差の環境制御の前後での変化から
環境制御方式決定のアルゴリズムの学習を状況別に行え
るので、請求項３と同様、種々の場面や状況に応じて快
適なパーソナル環境を創出する効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１で、第１の発明に第３の発明
が加えられた場合のパーソナル快適性制御システムのブ
ロック図である。

【図２】本発明の実施例２で、第３の発明に第３の発明
が加えられた場合のパーソナル快適性制御システムのブ
ロック図である。

【図３】本発明種々の場面におけるパーソナル快適性制
御システムへの応用例を示した説明図である。

【図４】従来例である快適性評価・制御システムのブロ
ック図である。

【符号の説明】

１１ 生理反応計測 １２ 生体信号処理部 １３ 状態評価部 １３０ 第２状態評価部 １４ 申告値入力部 １５ 状況入力部 １６ 第２制御方式決定部 １７ 制御方式決定部 １７１ 感覚目標値 １７２ 状態評価値 １７３ 状態目標値 １７４ 第２状態評価値 １７５ 方式決定部 １７６ 第２方式決定部 １８ 制御信号発生部 １９ 環境制御部 ２０ 外部環境パラメータ測定部 ａ 状態情報 ｂ 申告値 ｃ１ 環境制御前の感覚値誤差 ｃ２ 環境制御後の感覚値誤差 ｄ 状態値誤差

フロントページの続き (72)発明者 明石 千恵 尼崎市塚口本町８丁目１番１号 三菱電機 株式会社中央研究所内

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 生理反応を計測する生理反応計測手段、
   計測した生理反応を処理して複数の評価パラメータを抽
   出する生体信号処理手段、評価パラメータから被測定者
   の状態を評価して推定した感覚量を状態評価値として出
   力する状態評価手段、被測定者の申告値を入力する申告
   値入力手段、状態評価値もしくは申告値と予め設定した
   感覚目標値との違いを感覚値誤差としてこれに基づき環
   境制御方式を決定し、さらに環境制御の前後での感覚値
   誤差の変化から環境制御方式を決定するアルゴリズムを
   適応的に変化させて個人に対応した環境制御方式を学習
   する制御方式決定手段、環境制御のための制御信号を発
   生する制御信号発生手段、制御信号を複数の環境情報に
   変換して環境制御を行う環境制御手段より構成される、
   パーソナル快適性制御システム。
2. 【請求項２】 生理反応を計測する生理反応計測手段、
   計測した生理反応を処理して複数の評価パラメータを抽
   出する生体信号処理手段、評価パラメータから被測定者
   の状態を評価して生理反応に関する第２状態評価値を出
   力する第２状態評価手段、被測定者の申告値を入力する
   申告値入力手段、第２状態評価値と予め設定された状態
   目標値との違いである状態値誤差から環境制御方式を決
   定し、さらに申告値と感覚目標値の違いを感覚値誤差と
   してその環境制御の前後での変化から環境制御方式を決
   定するアルゴリズムを適応的に変化させて個人に対応し
   た環境制御方式を学習する第２環境制御方式決定手段、
   環境制御のための制御信号を発生する制御信号発生手
   段、制御信号を複数の環境情報に変換して環境制御を行
   う環境制御手段より構成される、パーソナル快適性制御
   システム。
3. 【請求項３】 被測定者の置かれている状況を入力する
   状況入力手段を備え、状況別に予め設定された感覚目標
   値を用いて求められた感覚値誤差から環境制御方式を決
   定すること、及びその感覚目標値から求めた感覚値誤差
   の環境制御の前後での変化から環境制御方式を決定する
   アルゴリズムを状況別に学習することを特徴とする、請
   求項１記載のパーソナル快適性制御システム。
4. 【請求項４】 被測定者の置かれている状況を入力する
   第２状況入力手段を備え、状況別に予め設定された状態
   目標値を用いて求められた状態値誤差から環境制御方式
   を決定すること、及び状況別の感覚目標値から求めた感
   覚値誤差の環境制御の前後での変化から環境制御方式を
   決定するアルゴリズムを状況別に学習することを特徴と
   する、請求項２記載のパーソナル快適性制御システム。