JP7502857B2 - 掃除機、家電システム、および評価方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、掃除機、家電システム、および評価方法に関する。

家電機器には、例えば掃除機のように、ユーザが動かして使用するものがある。掃除機には、ヘッド部から吸引されたゴミ（塵埃）を検知するゴミセンサが設けられている。掃除機が効率的に使用されているか否かは、ゴミセンサの検知結果に基づいて判定される。しかしながら、ゴミセンサによって検知された塵埃の吸引量に基づくだけでは、掃除機が効率的に使用されているか否かを判定するのが難しい場合があった。

特開２０１９－１８８２３８号公報

本発明が解決しようとする課題は、ユーザによって操作される家電機器の動作を検出することで、ユーザが家電機器を効率的に使用しているか否かを精度よく判定することができる掃除機、家電システム、評価方法、および評価方法を提供することである。

実施形態の掃除機は、塵埃を吸引するヘッド部を備え、ユーザの操作により被掃除面を掃除する掃除機である。前記掃除機は、動作検出部と、評価部と、塵埃検出部と、記憶部と、評価基準調整部とを持つ。前記動作検出部は、前記ヘッド部の動作を示す動作情報を検出する。前記評価部は、前記動作検出部によって検出された前記動作情報および所定の評価基準に基づいて、前記ヘッド部の動作を評価する。前記塵埃検出部は、前記ヘッド部から吸引された前記塵埃の量を検出する。前記記憶部は、前記動作検出部によって検出された前記ヘッド部の動作を示す動作情報と、前記塵埃検出部によって検出された前記塵埃の量を示す塵埃量情報とを対応づけて記憶する。前記評価基準調整部は、前記記憶部に蓄積された前記塵埃量情報および前記動作情報に基づいて、前記評価基準を調整する。前記評価基準は、ニューラルネットワークで構成され、前記動作情報が入力層に入力されると、前記ヘッド部の動作の評価結果を示す評価値を出力層から出力する学習モデルである。前記評価基準調整部は、掃除の際に前記動作検出部によって検出される前記動作情報と、前記塵埃量情報に基づいて算出される前記評価値とを対応付けた教師データを用いて、前記学習モデルを追加学習させる。

第１の実施形態に係る掃除機の全体構成を示す斜視図。 掃除機のヘッド部を示す斜視図。 掃除機の機能構成を示すブロック図。 評価部によって使用される学習モデルを説明する図。 学習モデルに用いられるニューラルネットワークの一部を模式的に示す図。 評価制御モードにおける処理を示すフローチャート。 評価基準の調整処理を示すフローチャート。 家電システムの構成の一例を示す図。 情報処理装置の機能構成を示すブロック図。 端末装置の機能構成を示すブロック図。 端末装置の表示画面を示す図。 お掃除マップの画面を示す図。 評価基準の生成処理を示すフローチャート。

以下、実施形態の家電機器、家電システム、評価方法、および評価基準生成方法を、図面を参照して説明する。以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。本明細書で「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。本明細書で「ＹＹ１またはＹＹ２」とは、「ＹＹ１」のみが存在する場合、または「ＹＹ２」のみが存在する場合に限定されず、「ＹＹ１」および「ＹＹ２」の両方が存在する場合も含む。これは、「または」で繋がれる要素が３つ以上の場合も同様である。本明細書で「ＺＺ１とＺＺ２とのうち少なくとも一方」とは、「ＺＺ１」および「ＺＺ２」の両方が前提として存在する場合に限定されず、「ＺＺ１」のみしか存在しない場合、または「ＺＺ２」のみしか存在しない場合も含む。「ＸＸ」、「ＹＹ１」、「ＹＹ２」、「ＺＺ１」、および「ＺＺ２」は、それぞれ、任意の要素（例えば任意の情報、機能、または構成）である。

本明細書では、電気掃除機を使用するユーザを基準に前後、左右、上下を定義する。本明細書で「同じ」および「平行」とは、「略同じ」および「略平行」の場合を含む。本明細書で「接続」とは、電気的な接続である場合も含む。

（第１の実施形態）
［１－１．掃除機の全体構成］
図１は、掃除機の全体構成を示す斜視図である。掃除機１００は、ユーザの操作に応じて動作することにより所定の機能を発揮する家電機器の一例である。掃除機１００は、例えば、いわゆるスティック型の電気掃除機であり、電源としての二次電池１１５が内蔵されたコードレスタイプの電気掃除機である。ただし、掃除機１００は、上記例に限らず、車輪を含む掃除機本体を有したキャニスタ型など他の形式の掃除機でもよい。

掃除機１００は、例えば、掃除機本体１１０、延長管１２０、およびヘッド部１３０を備えている。掃除機本体１１０は、例えば、本体ケース１１１、把持部１１２、集塵装置１１３、電動送風機１１４、二次電池１１５、および制御回路１５０を有する。

本体ケース１１１は、掃除機本体１１０の外郭を形成している。本体ケース１１１は、電動送風機１１４、二次電池１１５、および制御回路１５０を収容している。本体ケース１１１は、後述する延長管１２０の一端が接続される延長管接続部１１１ａを有する。

把持部１１２は、本体ケース１１１の上後端部に設けられている。把持部１１２は、掃除機１００を用いて被掃除面Ｆを掃除する場合に、ユーザにより把持される部位である。把持部１１２は、掃除機１００の運転に関するユーザの操作を受け付ける操作部１１２ａを有する。操作部１１２ａは、例えば、複数のボタンを含む。また、把持部１１２は、報知部１１２ｂおよび動作検出部１４０を有する。報知部１１２ｂおよび動作検出部１４０の詳細については後述する。

集塵装置１１３は、本体ケース１１１に着脱可能に装着されている。集塵装置１１３は、後述する電動送風機１１４の働きにより掃除機本体１１０に吸い込まれた空気に含まれる塵埃を分離する装置である。集塵装置１１３は、例えば含塵空気を旋回させることで塵埃を分離する遠心分離式の集塵装置でもよく、含塵空気をフィルタに通すことで塵埃を分離する濾過式の集塵装置でもよい。

電動送風機１１４は、ファンモータと、ファンモータにより回転されるインペラとを含み、駆動されることで負圧を発生させる。電動送風機１１４は、発生させた負圧により後述するヘッド部１３０の吸引口１３０ａから掃除機本体１１０の集塵装置１１３へ含塵空気を吸い込み、集塵装置１１３で塵埃が分離された空気を掃除機１００の外部に排気する。

二次電池１１５は、掃除機１００が動作するために必要な電力を掃除機１００に供給する。例えば、二次電池１１５は、電動送風機１１４、制御回路１５０、後述する第１ブラシモータ１３５、および第２ブラシモータ１３６などに電力を供給する。

制御回路１５０は、配線パターンが設けられた回路基板と、回路基板に実装された複数の電子部品とを含む。これら電子部品は、例えば、コンピュータプログラムを実行する、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサ、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのうち１つ以上の部品を含む。

延長管１２０は、例えば長尺状に形成されており、第１端部１２０ａと、第２端部１２０ｂとを有する。延長管１２０の第１端部１２０ａは、掃除機本体１１０の延長管接続部１１１ａに気密に接続される。延長管１２０の第２端部１２０ｂは、ヘッド部１３０に気密に接続される。延長管１２０の内部には、掃除機本体１１０とヘッド部１３０とを電気的に接続する接続配線が設けられている。

ヘッド部１３０は、被掃除面Ｆに沿って移動される部分である。以下、本実施形態のヘッド部１３０について詳しく説明する。

［１－２．ヘッド部］
図２は、掃除機のヘッド部を示す斜視図である。ヘッド部１３０は、例えば、接続管１３１、ケース１３２、第１回転ブラシ１３３、第２回転ブラシ１３４、第１ブラシモータ１３５（図３参照）、および第２ブラシモータ１３６（図３参照）を有する。

接続管１３１は、ケース１３２と延長管１２０の第２端部１２０ｂとを気密に接続する部分である。接続管１３１は、ケース１３２に回動可能に接続されている。接続管１３１によりケース１３２と延長管１２０とが接続されることで、ケース１３２の吸引口１３０ａから延長管１２０を経由して掃除機本体１１０に至る風路が形成される。

ケース１３２は、横長、すなわち左右方向に長手状に形成されている。ケース１３２は、被掃除面Ｆに対向する下部に、吸引口１３０ａを有する。吸引口１３０ａの全部または大部分は下方に向いて開口している。吸引口１３０ａは、掃除機本体１１０の電動送風機１１４が駆動されることで、被掃除面Ｆの塵埃を吸い込む開口部である。

第１回転ブラシ１３３は、吸引口１３０ａに設けられ、被掃除面Ｆに沿って配置されている。第１回転ブラシ１３３は、ヘッド部１３０の前端部に設けられている。第１回転ブラシ１３３の長手方向は、ヘッド部１３０の長手方向（左右方向）と平行である。第１回転ブラシ１３３は、ヘッド部１３０を下方から見た場合、前側から後側へ向かう回転方向で回転する。

第２回転ブラシ１３４は、吸引口１３０ａに設けられ、被掃除面Ｆに沿って配置されている。第２回転ブラシ１３４は、ヘッド部１３０の前後方向において、第１回転ブラシ１３３の後方に設けられている。第２回転ブラシ１３４の長手方向は、第１回転ブラシ１３３の長手方向と平行である。第２回転ブラシ１３４は、ヘッド部１３０を下方から見た場合、後側から前側へ向かう回転方向で回転する。すなわち、第１回転ブラシ１３３と第２回転ブラシ１３４は、互いに逆方向に回転する。なお、第１回転ブラシ１３３と第２回転ブラシ１３４とが同方向に回転する場合であっても、ヘッド部１３０に設ける回転ブラシが１つの場合であっても本発明を適用することができる。

［１－３．掃除機の機能構成］
図３は、掃除機の機能構成を示すブロック図である。掃除機１００は、動作検出部１４０と、塵埃検出部１７０と、操作部１１２aと、報知部１１２ｂと、ファンモータ１１６と、第１ブラシモータ１３５と、第２ブラシモータ１３６と、制御回路１５０とを備える。

動作検出部１４０は、加速度センサやジャイロセンサを備え、ユーザによって操作される掃除機１００のヘッド部１３０の動作を検出する。本実施形態では、動作検出部１４０は把持部１１２に設けられている。こうすることで、掃除機１００が操作される際、ヘッド部１３０は障害物に衝突しても、振動による検出精度の低下を減らすことができるし、センサの取り付けに必要な強度を確保することが容易となる。これに限られず、動作検出部１４０はヘッド部１３０に設けることとしてもよい。動作検出部１４０をヘッド部１３０に設ければヘッド部１３０の動きを直接に検出する点で検出精度を向上させることができる。また、動作検出部１４０は、把持部１１２とヘッド部１３０との間の連結部材（例えば、延長管１２０）に設けられてもよい。これによって、動作検出部１４０は、センサの破損や検出精度の低下を回避しつつ、ヘッド部１３０の動作を間接的に検出する。

動作検出部１４０は、加速度センサやジャイロセンサの出力に基づいて、掃除機１００の動作を示す動作情報を検出し、検出した動作情報を制御回路１５０に出力する。動作検出部１４０は、一定の時間間隔で動作情報の検出および出力を行う。「動作情報」は、例えば、ヘッド部１３０の速度、加速度、移動方向、及び一動作の移動距離などであるが、これに限られない。例えば、「動作情報」は、ヘッド部１３０の持ち上げ時間、非移動時間、速度変化、床面の材質、電動送風機１１４の風量、瞬間消費電力、および障害物への衝突等の情報が含まれてもよい。

塵埃検出部１７０は、ヘッド部１３０から吸引された塵埃の量を検出するセンサである。塵埃検出部１７０は、発光素子と受光素子とを備える光学式センサであり、掃除機１００内において塵埃の通過する個所に設けられる。発光素子から照射された光は受光素子によって受光されるが、塵埃が通過すると光が遮断される。塵埃検出部１７０は、受光素子から出力される信号に基づいて塵埃の量を検出し、検出した塵埃の量を示す塵埃量情報を制御回路１５０に出力する。塵埃検出部１７０は、一定の時間間隔で塵埃量情報の検出および出力を行う。

操作部１１２ａは、掃除機１００に電源を投入するための電源ボタンや、掃除機１００の動作モードを設定するためのモード設定ボタンを備える。操作部１１２ａは、ユーザによって押されたボタンを特定する信号を制御回路１５０に出力する。

報知部１１２ｂは、青色または赤色に発光するＬＥＤ（Light Emitting Diode）を有し、掃除機１００の動作についての情報を報知する。例えば、報知部１１２ｂは、掃除機１００が効率よく使用されている場合には青色のＬＥＤを発光し、掃除機１００が効率よく使用されていない場合には赤色のＬＥＤを発光する。掃除機１００が効率よく使用されているか否かの評価についての詳細は後述する。なお、報知部１１２ｂはＬＥＤに限られない。例えば、報知部１１２ｂは、情報を画面に表示する表示装置であってもよいし、情報を音声で報知するスピーカであってもよい。

ファンモータ１１６は、電動送風機１１４のインペラを回転駆動するモータである。ファンモータ１１６は、例えば直流モータであるが、これに限定されず各種モータが使用可能である。電動送風機１１４は、ファンモータ１１６の回転により発生した負圧により吸引口１３０ａから空気を吸い込む。

第１ブラシモータ１３５は、第１回転ブラシ１３３を回転駆動するモータである。第２ブラシモータ１３６は、第２回転ブラシ１３４を回転駆動するモータである。第１ブラシモータ１３５および第２ブラシモータ１３６は、例えば直流モータであるが、これに限定されず各種モータが使用可能である。第１回転ブラシ１３３および第２回転ブラシ１３４が回転することにより、被掃除面Ｆから塵埃を掻き出すことができる。

制御回路１５０は、評価部１５１と、電動送風機制御部１５２と、回転ブラシ制御部１５３と、評価基準調整部１５４と、通信部１５５と、記憶部１５６とを備える。なお、これらの機能部のうち、評価部１５１、電動送風機制御部１５２、回転ブラシ制御部１５３、および評価基準調整部１５４は、制御回路１５０に設けられたハードウェアプロセッサがコンピュータプログラムを実行することにより実現される。

記憶部１５６は、例えばフラッシュメモリ等の不揮発性メモリである。記憶部１５６は、動作検出部１４０によって検出されたヘッド部１３０の動作を示す動作情報と、塵埃検出部１７０によって検出された塵埃の量を示す塵埃量情報とを対応づけて記憶している。また、記憶部１５６は、評価部１５１によって使用される評価基準や、操作部１１２ａを用いて設定された掃除機１００の動作モードの設定情報についても記憶している。

評価部１５１は、動作検出部１４０によって検出された掃除機１００の動作を、所定の評価基準に基づいて評価する。具体的に、評価部１５１は、記憶部１５６から評価基準を読み出し、動作検出部１４０から出力された動作情報（ヘッド部１３０の速度、加速度、移動方向、及び一動作の移動距離など）および評価基準に基づき、ヘッド部１３０の動作を評価する。

例えば、評価基準は、動作情報に含まれるデータの適正範囲である。具体的に、評価基準がヘッド部１３０の適正速度範囲を表す値である場合、評価部１５１は、動作検出部１４０によって検出されたヘッド部１３０の速度が適正速度範囲に含まれるか否かを示す値を評価値として出力する。

報知部１１２ｂは、評価部１５１から出力された評価値に基づき、ＬＥＤを青色または赤色に点灯させる。例えば、報知部１１２ｂは、ヘッド部１３０の速度が適正速度範囲に含まれる場合、ＬＥＤを青色に点灯させる。また、報知部１１２ｂは、ヘッド部１３０の速度が適正速度範囲に含まれない場合、ＬＥＤを赤色に点灯させる。

なお、報知部１１２ｂに表示装置が設けられている場合には、評価値から導出された評価関連情報を表示装置に表示してもよい。例えば、ヘッド部１３０の速度が適正速度範囲を超えている場合、「もう少しゆっくり動かしましょう」といったメッセージを評価関連情報として表示装置に表示してもよい。また、報知部１１２ｂにスピーカが設けられている場合には、メッセージを音声で出力してもよい。

操作部１１２ａは、ヘッド部１３０の動作についての評価値に基づく制御を行うか否かを設定するために用いられる。具体的に、操作部１１２ａは、ユーザからのボタン操作に応じて、「評価制御モード」の設定を受け付ける。「評価制御モード」とは、評価部１５１によって算出された評価値に基づいて、電動送風機１１４、第１回転ブラシ１３３、および第２回転ブラシ１３４を制御するモードである。「評価制御モード」が設定されている場合、評価部１５１は、評価基準を用いて算出した評価値を、電動送風機制御部１５２および回転ブラシ制御部１５３に出力する。

「評価制御モード」が設定されている場合、電動送風機制御部１５２は、評価部１５１によって算出された評価値に基づいて、電動送風機１１４を制御する。また、回転ブラシ制御部１５３は、評価部１５１によって算出された評価値に基づいて、第１ブラシモータ１３５および第２ブラシモータ１３６を制御する。

例えば、ヘッド部１３０の速度が適正速度範囲を超えることが評価値によって示される場合、電動送風機制御部１５２は、電動送風機１１４のインペラを速く回転させるように、ファンモータ１１６を制御する。一方、ヘッド部１３０の速度が適正速度範囲未満であることが評価値によって示される場合、電動送風機制御部１５２は、電動送風機１１４のインペラを遅く回転させるように、ファンモータ１１６を制御する。なお、ヘッド部１３０の速度が適正速度範囲に含まれることが評価値によって示される場合には、電動送風機制御部１５２は、電動送風機１１４のインペラの回転速度を通常の回転速度に維持するように、ファンモータ１１６を制御する。

同様に、例えば、ヘッド部１３０の速度が適正速度範囲を超えることが評価値によって示される場合、回転ブラシ制御部１５３は、第１回転ブラシ１３３および第２回転ブラシ１３４を速く回転させるように、第１ブラシモータ１３５および第２ブラシモータ１３６を制御する。一方、ヘッド部１３０の速度が適正速度範囲未満であることが評価値によって示される場合、回転ブラシ制御部１５３は、第１回転ブラシ１３３および第２回転ブラシ１３４を遅く回転させるように、第１ブラシモータ１３５および第２ブラシモータ１３６を制御する。なお、ヘッド部１３０の速度が適正速度範囲に含まれることが評価値によって示される場合には、回転ブラシ制御部１５３は、第１回転ブラシ１３３および第２回転ブラシ１３４の回転速度を通常の回転速度に維持するように、第１ブラシモータ１３５および第２ブラシモータ１３６を制御する。

評価基準調整部１５４は、記憶部１５６に蓄積された塵埃量情報および動作情報に基づいて、評価基準を調整する。評価基準調整部１５４の処理内容の詳細については後述する。通信部１５５は、ネットワークを介して外部機器と通信するための通信機器である。

なお、評価部１５１によって使用される「評価基準」は、動作情報に含まれるデータの適正範囲であることとしたが、これに限られない。例えば、「評価基準」は、ニューラルネットワークで構成される学習モデルであってもよい。以下、評価基準としての学習モデルについて説明する。

［１－４．学習モデルの構成］
図４は、評価部によって使用される学習モデルを説明する図である。学習モデル１８０は、入力層１８１、中間層１８２、および出力層１８３を含む。図４において、学習モデル１８０は、１つの中間層１８２を含むこととしたが、複数の中間層１８２を含んでいてもよい。

評価部１５１が掃除機１００の動作情報（ヘッド部１３０の速度、加速度、移動方向、及び一動作の移動距離など）を入力層１８１に入力すると、出力層１８３から評価値が出力される。「評価値」は０以上１以下の値であり、値が大きいほど掃除機１００が効率的に使用されていることを示す。

図５は、学習モデルに用いられるニューラルネットワークの一部を模式的に示す図である。ｘは、各層のユニット（ノード）の値を示す。各ユニットの値は、１つ前の層のユニットの出力に重みｗを乗算して加算した値を所定の関数で計算したものである。これらを式で表すと次のようになる。

ここで、ｂは、バイアス項である。関数ｆとしては、ＲｅＬＵやシグモイド関数などが用いられる。上記式（１）の計算を入力層１８１から出力層１８３まで繰り返すことで、学習モデル１８０による評価結果が求められる。「学習」とは、重みｗおよびバイアス項ｂなどを適切な値に調整することを意味する。学習は、確率的勾配降下法などで行われる。すなわち、各層の重みｗおよびバイアス項ｂにランダムな値を与え、教師データとなるデータセットを入力層１８１に与える。学習の初期段階では、出力層１８３から出力される出力値は誤った値となるが、教師データの場合は本来出力されて欲しい値（目的値）が分かっているため、出力値と目的値のずれ（誤差）が小さくなるように出力層１８３から入力層１８１へ向かって逆順に重みなどを更新していく。これは誤差逆伝播と呼ばれ、出力値と目的値の誤差は二乗誤差や交差エントロピーなどで表現される。このとき、誤差が微分可能な関数で表現されると、誤差を小さくするために調整する量（勾配）を計算で求めることができる。

評価部１５１は、学習モデルを用いてヘッド部１３０の動作を評価し、評価結果を示す評価値を算出する。前述したように、「評価値」は０以上１以下の値であり、値が大きいほど掃除機１００が効率的に使用されていることを示す。評価部１５１は、算出した評価値を報知部１１２ｂに出力する。

報知部１１２ｂは、評価部１５１から出力された評価値に基づき、ＬＥＤを青色または赤色に点灯させる。例えば、報知部１１２ｂは、評価値が所定の閾値以上である場合、ＬＥＤを青色に点灯させる。また、報知部１１２ｂは、評価値が所定の閾値未満である場合、ＬＥＤを赤色に点灯させる。

なお、報知部１１２ｂに表示装置が設けられている場合には、評価値から導出された評価関連情報を表示装置に表示してもよい。例えば、評価値に基づいて掃除についてのスコアを算出し、「今日のお掃除は８２点です」といったメッセージを表示装置に表示してもよい。また、報知部１１２ｂにスピーカが設けられている場合には、メッセージを音声で出力してもよい。

［１－５．評価制御モードにおける処理］
図６は、評価制御モードにおける処理を示すフローチャートである。本フローチャートは、掃除機１００の電源投入後、一定の時間間隔で繰り返し実行される。まず、制御回路１５０は、操作部１１２ａを用いて評価制御モードが設定されているか否かを判定する（Ｓ１０）。制御モードが設定されていないと判定した場合（Ｓ１０：ＮＯ）、制御回路１５０は、本フローチャートによる処理を終了する。

一方、制御モードが設定されていると判定した場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、制御回路１５０は、記憶部１５６から動作情報および評価基準を取得する（Ｓ１１、Ｓ１２）。制御回路１５０の評価部１５１は、記憶部１５６から取得した動作情報および評価基準に基づいて、ヘッド部１３０の動作についての評価値を算出する（Ｓ１３）。

報知部１１２ｂは、評価部１５１によって算出された評価値または評価値から導出された評価関連情報を報知する（Ｓ１４）。電動送風機制御部１５２は、評価部１５１によって算出された評価値に基づき、ファンモータ１１６を制御することで、電動送風機制御部１５２のインペラの回転速度を制御する（Ｓ１５）。回転ブラシ制御部１５３は、評価部１５１によって算出された評価値に基づき、第１ブラシモータ１３５および第２ブラシモータ１３６を制御することで、第１回転ブラシ１３３および第２回転ブラシ１３４の回転速度を制御する（Ｓ１６）。以上で、本フローチャートによる処理を終了する。

［１－６．評価基準の調整処理］
次に、評価基準の調整処理について説明する。掃除機１００を使用するユーザに応じて、掃除対象であるユーザの部屋の床面の状態（フローリング、長毛カーペット等）は異なる。掃除対象の床面の状態が異なれば、ヘッド部１３０の最適な動作も異なる。そこで、掃除対象の床面の状態に応じてヘッド部１３０の動作の適切な評価を行えるようにするために、評価基準調整部１５４は評価基準の調整処理を行う。

なお、ここでは、評価基準が図４に示される学習モデル１８０の場合における、評価基準の調整処理について説明する。評価基準調整部１５４は、掃除機１００に搭載されている学習済みの学習モデル１８０を、掃除の際に検出される動作情報および塵埃量情報に基づいて追加学習させる。

図７は、評価基準の調整処理を示すフローチャートである。本フローチャートは、ユーザが掃除機１００を操作している際に、一定の時間間隔で繰り返し実行される。まず、制御回路１５０の評価基準調整部１５４は、動作検出部１４０によって検出された動作情報（ヘッド部１３０の速度、加速度、移動方向、及び一動作の移動距離など）を取得する（Ｓ２０）。次に、評価基準調整部１５４は、塵埃検出部１７０によって検出された塵埃量情報（ヘッド部１３０から吸引された塵埃の量を示す情報）を取得する（Ｓ２１）。

評価基準調整部１５４は、取得した塵埃量情報に基づき、評価値を算出する（Ｓ２２）。例えば、評価基準調整部１５４は、評価値の範囲が０以上１以下となるように、かつ塵埃量が多いほど大きな値となるように、あらかじめ定められた手法で評価値を算出する。

次に、評価基準調整部１５４は、ステップＳ２０で取得した動作情報と、ステップＳ２２で算出した評価値とを対応付けた教師データを用いて、評価基準を調整する（Ｓ２３）。具体的には、評価基準調整部１５４は、この教師データを用いて、誤差逆伝播により前述の式（１）における重みｗおよびバイアス項ｂなどを適切な値に調整する。評価基準調整部１５４は、調整した重みｗおよびバイアス項ｂなどのパラメータを、評価基準として記憶部１５６に記憶する。以上で、本フローチャートによる処理を終了する。

このように、評価基準調整部１５４は、学習モデル１８０の追加学習を行うことで、評価基準の調整処理を行う。これによって、評価部１５１は、ヘッド部１３０の動作の適切な評価を行うことができる。

以上説明したように、第１の実施形態の掃除機１００は、ユーザによって操作される掃除機１００の動作を検出する動作検出部１４０を有する。動作検出部１４０の検出結果を利用することで、第１の実施形態の掃除機１００は、ユーザが掃除機１００を効率的に使用しているか否かを精度よく判定することができる。

（第２の実施形態）
［２－１．家電システムの全体構成］
第１の実施形態では、掃除機単体の実施形態を説明した。これに対し、第２の実施形態では、掃除機の機能の一部を外部装置に備えることとした。以下、第２の実施形態の詳細について説明する。

図８は、家電システムの構成の一例を示す図である。家電システム１０は、掃除機１００と、情報処理装置２００と、端末装置３００と、スマートスピーカ４００とを備える。掃除機１００は、例えば家屋内に設置されたルータＲを介して、端末装置３００およびスマートスピーカ４００と通信可能である。掃除機１００は、ルータＲを介してネットワークＮＷと接続され、情報処理装置２００と通信可能である。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、セルラー網、Ｗｉ－Ｆｉ網、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、公衆回線、電話回線、無線基地局などのうち１つ以上を含む。

第２の実施形態においては、前述の図３に示される報知部１１２ｂと同様の機能を端末装置３００に設け、前述の図３に示される評価部１５１および評価基準調整部１５４と同様の機能を情報処理装置２００に設けている。なお、第２の実施形態の掃除機１００に設けられた通信部１５５（図３参照）は、動作検出部１４０の検出結果、評価値、または評価関連情報のうちの少なくとも一つを外部機器（情報処理装置２００、端末装置３００、またはスマートスピーカ４００）に送信する。

［２－２．情報処理装置の機能構成］
図９は、情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。情報処理装置２００は、コンピュータプログラムを記憶するメモリと、コンピュータプログラムを実行するＣＰＵ等のハードウェアプロセッサとを備えるコンピュータである。情報処理装置２００は、評価部２１０と、通信部２１１と、評価基準調整部２１２と、評価基準生成部２１３と、記憶部２１４とを備える。

評価部２１０および評価基準調整部２１２は、ハードウェアプロセッサがコンピュータプログラムを実行することにより実現される機能部である。通信部２１１は、ネットワークＮＷを介して外部機器と通信するための通信機器である。記憶部２１４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。

通信部２１１は、掃除機１００から動作情報および塵埃量情報を受信し、記憶部２１４に記憶する。評価部２１０は、動作情報および評価基準を用いて評価値を算出する。評価値の算出方法については、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。通信部２１１は、評価部２１０によって算出された評価値を、ネットワークＮＷを介して掃除機１００に送信する。掃除機１００は、情報処理装置２００から評価値を受信すると、受信した評価値を、ルータＲを介して端末装置３００またはスマートスピーカ４００に送信する。

なお、記憶部２１４には、複数回の掃除を通じて掃除機１００から受信した動作情報および塵埃量情報が蓄積されている。評価基準生成部２１３は、記憶部２１４に蓄積されたこれらの情報に基づき、ヘッド部１３０の動作を評価する際の基準となる評価基準を生成する。評価基準の生成処理の詳細については後述する。

［２－３．端末装置の機能構成］
図１０は、端末装置の機能構成を示すブロック図である。端末装置３００は、コンピュータプログラムを記憶するメモリと、コンピュータプログラムを実行するＣＰＵ等のハードウェアプロセッサとを備える、スマートフォンやタブレット等の携帯端末装置である。端末装置３００は、通信部３１０と、報知部３１１とを備える。

通信部３１０は、ネットワークＮＷを介して外部機器と通信するための通信機器である。通信部３１０は、掃除機１００から評価値を受信する。報知部３１１は、例えば、情報を画面に表示するタッチパネルを有する。報知部３１１は、通信部３１０によって受信された評価値または評価値から導出された評価関連情報をタッチパネルに表示することにより、評価結果をユーザに報知する。

なお、スマートスピーカ４００も、図１０と同じブロック図となる。ただし、スマートスピーカ４００の報知部はスピーカを有しており、通信部３１０によって受信された評価値または評価値から導出された評価関連情報を音声で出力する。

［２－４．端末装置の表示内容］
図１１は、端末装置の表示画面を示す図である。報知部３１１は、通信部３１０によって受信された評価値に基づいて掃除についてのスコアを算出し、「今日のお掃除は８２点です」といったメッセージ３２０を評価関連情報としてタッチパネルに表示してもよい。また、報知部３１１は、通信部３１０によって受信された評価値に基づいて、「もう少しゆっくり動かしましょう」といった掃除についてのアドバイスを示すメッセージを、評価関連情報としてタッチパネルに表示してもよい。

また、タッチパネルには、これらの評価関連情報とともにお掃除マップボタン３３０が表示されている。ユーザがお掃除マップボタン３３０をタップすると、報知部３１１は、お掃除マップの画面をタッチパネルに表示する。

図１２は、お掃除マップの画面を示す図である。図１２に示されるように、端末装置３００は、掃除が行われたエリア３４０をタッチパネルに表示する。端末装置３００は、動作検出部１４０によって検出された動作情報の履歴を掃除機１００から受信し、受信した動作情報の履歴に基づいて、掃除が行われたエリア３４０を判定してもよい。

［２－５．評価基準の生成処理］
次に、評価基準の生成処理について説明する。なお、ここでは、評価基準が図４に示される学習モデル１８０の場合における、評価基準の生成処理について説明する。情報処理装置２００の評価基準生成部２１３は、ヘッド部１３０の動作の適切な評価を行えるようにするために、評価基準（学習モデル１８０）を予め学習させる。

図１３は、評価基準の生成処理を示すフローチャートである。まず、通信部２１１は、掃除機１００から動作情報と塵埃量情報とを受信する（Ｓ３０）。次に、評価基準生成部２１３は、通信部２１１によって受信された塵埃量情報に基づき、評価値を算出する（Ｓ３１）。例えば、評価基準生成部２１３は、評価値の範囲が０以上１以下となるように、かつ塵埃量が多いほど大きな値となるように、あらかじめ定められた手法で評価値を算出する。

次に、評価基準生成部２１３は、ステップＳ３０で受信された動作情報と、ステップＳ３１で算出された評価値とを対応付けた教師データを、記憶部２１４に記憶する（Ｓ３２）。評価基準生成部２１３は、所定量以上の教師データが記憶部２１４に蓄積されたか否かを判定する（Ｓ３３）。

所定量以上の教師データが記憶部２１４に蓄積されていないと判定された場合（Ｓ３３：ＮＯ）、前述のステップＳ３０の処理に戻る。一方、所定量以上の教師データが記憶部２１４に蓄積されたと判定された場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）、評価基準生成部２１３は、記憶部２１４から教師データを読み出し、読み出した教師データを用いて評価基準を生成する（Ｓ３４）。

具体的には、評価基準生成部２１３は、この教師データを用いて、前述した誤差逆伝播により前述の式（１）における重みｗおよびバイアス項ｂなどを算出する。評価基準生成部２１３は、算出した重みｗおよびバイアス項ｂなどのパラメータを、評価基準として記憶部１５６に記憶する。以上で、本フローチャートによる処理を終了する。

以上説明したように、第２の実施形態の家電システム１０は、ユーザによって操作される掃除機１００の動作を検出する動作検出部１４０を有する。動作検出部１４０の検出結果を利用することで、第２の実施形態の掃除機１００は、ユーザが掃除機１００を効率的に使用しているか否かを精度よく判定することができる。

また、第２の実施形態の家電システム１０では、評価部、評価基準生成部、および報知部といった機能部を、外部装置に分散させることができる。これによって、掃除機１００の処理負荷を軽減することができる。

なお、以上の説明において、家電機器の一例である「掃除機」について説明したが、これに限られない。例えば、家電機器は、ユーザが服のしわを伸ばすために使用する「アイロン」であってもよい。この場合、アイロンには、ユーザによって操作されるアイロンの動作を検出する動作検出部が設けられていてよい。評価部は、動作検出部によって検出されたアイロンの動作を、所定の評価基準に基づいて評価すればよい。

本発明は、上記の実施形態で説明した構成に加えて、家電機器の動作を示す情報や、その評価値、評価関連情報、これらに基づいて調整された評価基準などの経時的な変化を記憶しておき、ユーザがその変化を確認できるように出力機能を設けてもよい。こうすれば、ユーザは家電機器の操作が上達したことを実感し、家電機器を扱うことがより楽しみになるという効果が期待できる。

また、本発明による家電機器や家電システムにおいて、例えば家族の中で誰が使用したなどという家電機器を操作したユーザを識別する機能を設け、家電機器の動作を示す情報や、その評価値、評価関連情報、これらに基づいて調整された評価基準などの情報をユーザ毎に記憶するようにしてもよい。こうすれば、ユーザ個人の癖に応じて家電の操作を評価したり、家電の動作制御を調整したりすることが可能となる。家電機器を操作したユーザを識別する機能は、その時々で家電機器を使用するユーザの入力を受け付けるなど周知の方法で実現すればよい。

また上記の実施形態では、動作検出部を家電機器に設けることとして説明したが、これに限られず、ユーザが身に着ける端末機器に動作検出部を設け、ユーザの操作を端末機器から情報を受信するという態様で、本発明による家電機器や家電システムを実現することもできる。この場合、端末機器において動作検出部の機能を発揮し、あるいは終了させるタイミングを入力する機能を設けるとよい。こうすれば、家電機器の操作をしている時と、それ以外の時とを区別して動作検出部からの情報を得ることができる。例えば上記の端末機器として、ユーザが身に着けるスマートウォッチやユーザが着ている衣服のポケットに入れられたスマートフォンを利用することが挙げられる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を上記の実施形態に限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０…家電システム、１００…掃除機、１１２…把持部、１１２ａ…操作部、１１２ｂ…報知部、１１４…電動送風機、１１６…ファンモータ、１２０…延長管、１３０…ヘッド部、１３３…第１回転ブラシ、１３４…第２回転ブラシ、１３５…第１ブラシモータ、１３６…第２ブラシモータ、１４０…動作検出部、１５０…制御回路、１５１…評価部、１５２…電動送風機制御部、１５３…回転ブラシ制御部、１５４…評価基準調整部、１５５…通信部、１５６…記憶部、１７０…塵埃検出部、１８０…学習モデル、２００…情報処理装置、２１０…評価部、２１２…評価基準調整部、２１３…評価基準生成部、２１４…記憶部、３００…端末装置、３１１…報知部、４００…スマートスピーカ

Claims (12)

1. 塵埃を吸引するヘッド部を備え、ユーザの操作により被掃除面を掃除する掃除機であって、
   前記ヘッド部の動作を示す動作情報を検出する動作検出部と、
   前記動作検出部によって検出された前記動作情報および所定の評価基準に基づいて、前記ヘッド部の動作を評価する評価部と、
   前記ヘッド部から吸引された前記塵埃の量を検出する塵埃検出部と、
   前記動作検出部によって検出された前記動作情報と、前記塵埃検出部によって検出された前記塵埃の量を示す塵埃量情報とを対応づけて記憶する記憶部と、
   前記記憶部に蓄積された前記塵埃量情報および前記動作情報に基づいて、前記評価基準を調整する評価基準調整部と、
   を備え、
   前記評価基準は、ニューラルネットワークで構成され、前記動作情報が入力層に入力されると、前記ヘッド部の動作の評価結果を示す評価値を出力層から出力する学習モデルであり、
   前記評価基準調整部は、掃除の際に前記動作検出部によって検出される前記動作情報と、前記塵埃量情報に基づいて算出される前記評価値とを対応付けた教師データを用いて、前記学習モデルを追加学習させる、
   掃除機。
2. 前記評価部による評価結果を示す評価値または前記評価値から導出された評価関連情報を報知する報知部を更に備える、
   請求項１に記載の掃除機。
3. 前記動作検出部の検出結果、前記評価値、または前記評価関連情報のうちの少なくとも一つを外部機器に送信する通信部を更に備える、
   請求項２に記載の掃除機。
4. 前記被掃除面に負圧を及ぼす電動送風機と、
   前記ヘッド部の動作についての前記評価値に基づいて、前記電動送風機を制御する電動送風機制御部と、を更に備える、
   請求項２または請求項３に記載の掃除機。
5. 前記ヘッド部に設けられ、前記被掃除面と接触する回転ブラシと、
   前記ヘッド部の動作についての前記評価値に基づいて、前記回転ブラシを制御する回転ブラシ制御部と、を更に備える、
   請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の掃除機。
6. 前記ヘッド部の動作についての前記評価値に基づく制御を行うか否かを設定するための操作部を更に備える、
   請求項４または請求項５に記載の掃除機。
7. 前記動作検出部は、前記ヘッド部に設けられる、
   請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の掃除機。
8. 前記動作検出部は、前記掃除機を使用する際に前記ユーザによって把持される把持部に設けられる、
   請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の掃除機。
9. 前記動作検出部は、前記掃除機を使用する際に前記ユーザによって把持される把持部と前記ヘッド部との間の連結部材に設けられる、
   請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の掃除機。
10. 塵埃を吸引するヘッド部を備え、ユーザの操作により被掃除面を掃除する掃除機と、前記掃除機と通信可能な情報処理装置と、を備える家電システムであって、
    前記掃除機は、
    前記ヘッド部の動作を示す動作情報を検出する動作検出部と、
    前記ヘッド部から吸引された前記塵埃の量を検出する塵埃検出部と、を備え、
    前記情報処理装置は、
    前記動作検出部によって検出された前記動作情報および所定の評価基準に基づいて、前記ヘッド部の動作を評価する評価部と、
    前記動作検出部によって検出された前記動作情報と、前記塵埃検出部によって検出された前記塵埃の量を示す塵埃量情報とを対応づけて記憶する記憶部と、
    前記記憶部に蓄積された前記塵埃量情報および前記動作情報に基づいて、前記評価基準を調整する評価基準調整部と、を備え、
    前記評価基準は、ニューラルネットワークで構成され、前記動作情報が入力層に入力されると、前記ヘッド部の動作の評価結果を示す評価値を出力層から出力する学習モデルであり、
    前記評価基準調整部は、掃除の際に前記動作検出部によって検出される前記動作情報と、前記塵埃量情報に基づいて算出される前記評価値とを対応付けた教師データを用いて、前記学習モデルを追加学習させる、
    家電システム。
11. 前記掃除機または前記情報処理装置のうちの少なくとも一方と通信可能な端末装置を更に備え、
    前記端末装置は、前記評価部による評価結果を示す評価値または前記評価値から導出された評価関連情報を報知する報知部を備える、
    請求項１０に記載の家電システム。
12. 塵埃を吸引するヘッド部を備え、ユーザの操作より被掃除面を掃除する掃除機の動作を評価する評価方法であって、
    前記ヘッド部の動作を示す動作情報を検出する動作検出ステップと、
    前記動作検出ステップで検出された前記動作情報および所定の評価基準に基づいて、前記ヘッド部の動作を評価する評価ステップと、
    前記ヘッド部から吸引された前記塵埃の量を検出する塵埃検出ステップと、
    前記動作検出ステップで検出された前記動作情報と、前記塵埃検出ステップで検出された前記塵埃の量を示す塵埃量情報とを対応づけて記憶部に記憶する記憶ステップと、
    前記記憶部に蓄積された前記塵埃量情報および前記動作情報に基づいて、前記評価基準を調整する評価基準調整ステップと、を備え、
    前記評価基準は、ニューラルネットワークで構成され、前記動作情報が入力層に入力されると、前記ヘッド部の動作の評価結果を示す評価値を出力層から出力する学習モデルであり、
    前記評価基準調整ステップにおいて、掃除の際に前記動作検出ステップで検出される前記動作情報と、前記塵埃量情報に基づいて算出される前記評価値とを対応付けた教師データを用いて、前記学習モデルを追加学習させる、
    評価方法。

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