CN103787159A

CN103787159A - 基于大数据与云计算的电梯智能调度系统

Info

Publication number: CN103787159A
Application number: CN201410044318.XA
Authority: CN
Inventors: 王浩; 韩迪; 曹丹; 刘宇; 于思奇
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2014-02-03
Filing date: 2014-02-03
Publication date: 2014-05-14

Abstract

基于大数据与云计算的电梯智能调度系统包含：云平台、电梯井蓝牙模块、电梯无线通信模块、手机App模块。本系统主要有三部分：用户位置的获取、电梯位置的获取和电梯调度方案的计算。其中，用户位置信息的获取来自手机的三个传感器：GPS、三轴陀螺仪和压力传感器，云端再结合用户设定的楼里的参照点和每隔三层楼电梯处设立的蓝牙模块中的数据，算出用户所在的楼层和运动的趋势。当其连续5秒接近电梯时，便自动预约电梯。各个用户乘坐电梯的习惯被记录下来，用于预测用户使用电梯的目标方向，也能人为修改。服务器结合电梯所在的楼层和这一栋楼多个用户的运动趋势，对电梯群进行合理的调度，尽快满足每个用户的要求。调度算法由神经网络训练得出。

Description

基于大数据与云计算的电梯智能调度系统

技术领域

本发明涉及一种基于大数据与云计算的电梯智能调度系统，及其实现方法。

背景技术

云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务地交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算也可作为一种商品通过互联网进行流通。

云计算是继个人计算机变革和互联网变革之后的第三次IT浪潮，也是中国战略性新兴产业的重要组成部分。通过整合网络计算、存储、软件内容等资源，云计算可以实现随时获取、按需使用、随时扩展、按使用付费等功能。

大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。

本发明利用大数据的思想寻找各个用户乘坐电梯的习惯，并对电梯的运行进行优化，以节约用户的等待时间。

现有的电梯智能电梯系统很少有让电梯进行自主行动的能力，而是完全由人们的按键去控制。即使现在的电梯群调度问题已经逐步赋予了电梯自主移动的能力，但是它们将本问题看作一个NP的规划问题，其局限性仍在于不能实时获取用户的地理位置，而是当用户按下按钮后，才进行此时的规划，仍然需要让用户进行较长时间的等待。此外，由于NP问题的智能算法往往只能得出局部最优解，往往不能得到真正意义上的全局最优解。因此，这些方法的效果都差强人意。

发明内容

为了减少用户等待电梯的时间，本发明致力于利用用户地理位置信息去对电梯进行预约，由收到的信息得出用户距离电梯的距离及接近趋势，当用户连续5秒的时间内持续接近电梯时，便发送用户所在的楼层信息至云端，再结合其它用户的呼叫情况，由云端对电梯的运行进行合理的调度。

其整体系统框图如图1所示，获取用户和电梯地理数据的系统框图如图2所示。

本发明利用了现有的两项技术：大数据与云计算去实现本系统。大数据主要在于对本系统内的电梯调度算法的训练，而云计算在于将本系统的各个部分：用户和电梯与服务器相连。从而借助服务器强大的运算能力和现在网络的快速数据传输能力，去将本系统的实时控制性很好地体现出来。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，并且与本发明的实施例一起，用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在框图中：

图1为本发明的顶层系统框图；

图2为本发明中获取用户地理数据的系统框图；

图3为本发明中计算用户所在楼层的系统框图。

具体实施方式

1.获取用户地理数据：

用户地理数据的包括(X,Y,Z)，三个方面。其中X和Y分别为经度和纬度信息，用于确定用户所在的建筑物，从而确定需要进行调度的电梯，而Z为海拔信息，用于得到用户所在的楼层信息。

因为仅仅通过手机内置的任何一个传感器都不好得到精确的用户所在楼层数据，所以此时需要同时使用手机里可确定高度的传感器。

1.1 用户需要首先设置一个参照点，即人工确定当时所在的楼层和所在的这栋楼的每层高度信息。对与后者，即为选取这栋楼的类别，其具体信息可由云端得到。

1.2 接下来，用户只要保证GPS、三轴陀螺仪、网络和压力传感器均处于开启即可，否则会使得测量的楼层信息不准确，需要重新确定楼层的参照点。云端对用户楼层的确定综合考虑了三方面计算得出的结果，综合评价得出用户所在的楼层。

1.3 之后，云端会基于这些数据不断地更新用户所在的楼层、用户距离电梯的距离和用户的运动感趋势即可。当然，用户也可以自己人为输入自己所在的楼层，这样会更加准确，不过会耽误一些时间。

1.4 本系统每隔三层楼便设置一个蓝牙模块，一旦用户进入辐射区域，便可以与用户进行连接，结合用户设置的参照点和三个传感器的数据，从而可以更准确地判断出用户所在的楼层。

1.5 不过因为用户的运动趋势尚未得知，所以本系统默认为第一层外的用户目标均返回第一层，第一层的用户目标为上楼。而这些默认设置可以通过上网进行修改，个性化改变，如果用户没有人为指定，则按照系统的默认值进行。

需要注意的是，此处的系统默认值不是一个一成不变的值，云端会根据用户在每一周不同的日期，不同的时间里乘坐电梯的习惯，逐渐收集用户的个人喜好。使用本系统一段时间之后，系统便会根据不同的用户，设置不同日期、不同时间里的默认值，当然用户也可以对此进行人为修改。

还有个方法，当用户想要乘坐电梯的方向和默认值不同时，用户可以直接在本层电梯处直接按按钮，之后云端依旧会收集这些信息，对用户的喜好进行设置。这么一来，本系统在这些特殊情况下，便不会成为用户的阻碍，使本系统更加便利。

2. 电梯楼层信息的获取：

因为电梯可以自己计算出自己所在的楼层，所以这部分计算不需要由云端去实现，但是电梯需要通过网络将这些信息上传到云端，以便调度。

2.1 云端电梯调度算法的确定：

因为可能有多人同时需要使用电梯，所以如何调度电梯就也成为了一个问题。而电梯的调度问题本身是个NP问题，所以如何确定最优的调度方案也是个难题，对此本发明利用现有的技术，即电梯群调度问题，利用人工神经网络，借助大数据的思想，利用之前的数据对调度算法进行训练，并设置好退出条件，防止过拟合，利用现有的数据我们可以得到一个较为合适的调度方案。

2.2 基于大数据的电梯群控制调度算法的实现：

在2.1中，我们简要介绍了如何进行算法的训练，接下来对此进行详细的说明。

首先需要收集数据，此时可以利用现有的数据库，也可以根据不同类型的建筑进行的特定收集，需要注意的是：这时本发明说包含的服务应当停止，仅仅将本系统用于收集数据。比如可以利用获取电梯位置信息的传感器通过通信模块将数据每隔5秒钟发送给云端，由云端对数据进行记录，持续训练1个月即可得到一个较为完善的数据库，其中数据应当包括：建筑类型、日期、星期、时间、电梯编号、电梯所在楼层、电梯当前运动状态、用户所在楼层的呼叫及目标方向。

收集完一段时间的信息之后，需要使用计算机对本系统进行运算，得出一个星期中每一天的各个时间段，电梯应当被如何优化。其中，这种优化不仅在电梯收到呼叫时才进行，当无人呼叫时也应当调度电梯进行运动。

比如对于一栋公司的大楼而言，如果这里的上班时间是早上9点，那么在早上8点半到九点的这段时间内，即使一楼没有人按电梯按钮，电梯也应当能够判断出此时它最需要停留在一层，所以一旦将前一个用户送往目标的楼层后，它应当尽快返回至一层。对于高层人员的呼叫，如果电梯已经处于下降状态，便不予理会，当其处于上升状态时，便上到指定楼层接那些人员。

训练后的算法就能够更好地节约用户的时间，并用于本系统之中。

3. 对电梯的调度：

得出算法后，接下来只需要通过云端将电梯和用户的位置信息输入，再用该算法计算出电梯的调度方案，再将其发送给电梯去执行即可。因为云端的计算很快，所以本算法对电梯的控制几乎是实时的，所以具有较强的可行性。

Claims

1.一种基于大数据与云计算的电梯智能调度系统，主要由：云平台、电梯井蓝牙模块、电梯无线通信模块和用户手机App模块四部分组成。

2.根据权利要求1所述：

云平台主要用于获取电梯和用户的位置数据和电梯调度方案的计算；

电梯井蓝牙模块主要用于协助手机传感器获取用户所在的楼层信息；

电梯无线通信模块主要用于将电梯所在的位置实时上传到云端；

用户手机App模块主要用于和用户的接口，方便用户实时查看和修改自己的信息。

3.获取用户地理数据：

用户地理数据的包括(X,Y,Z)，三个方面；

其中X和Y分别为经度和纬度信息，用于确定用户所在的建筑物，从而确定需要进行调度的电梯，而Z为海拔信息，用于得到用户所在的楼层信息；

因为仅仅通过手机内置的任何一个传感器都不好得到精确的用户所在楼层数据，所以此时需要同时使用手机里可确定高度的传感器；

(1) 用户需要首先设置一个参照点，即人工确定当时所在的楼层和所在的这栋楼的每层高度信息；

对与后者，即为选取这栋楼的类别，其具体信息可由云端得到；

(2) 接下来，用户只要保证GPS、三轴陀螺仪、网络和压力传感器均处于开启即可，否则会使得测量的楼层信息不准确，需要重新确定楼层的参照点，云端对用户楼层的确定综合考虑了三方面计算得出的结果，综合评价得出用户所在的楼层；

(3) 之后，云端会基于这些数据不断地更新用户所在的楼层、用户距离电梯的距离和用户的运动感趋势即可，当然，用户也可以自己人为输入自己所在的楼层，这样会更加准确，不过会耽误一些时间；

(4) 本系统每隔三层楼便设置一个蓝牙模块，一旦用户进入辐射区域，便可以与用户进行连接，结合用户设置的参照点和三个传感器的数据，从而可以更准确地判断出用户所在的楼层；

(5) 不过因为用户的运动趋势尚未得知，所以本系统默认为第一层外的用户目标均返回第层，第一层的用户目标为上楼，而这些默认设置可以通过上网进行修改，个性化改变，如果用户没有人为指定，则按照系统的默认值进行；

需要注意的是，此处的系统默认值不是一个一成不变的值，云端会根据用户在每一周不同的日期，不同的时间里乘坐电梯的习惯，逐渐收集用户的个人喜好；

使用本系统一段时间之后，系统便会根据不同的用户，设置不同日期、不同时间里的默认值，当然用户也可以对此进行人为修改；

还有个方法，当用户想要乘坐电梯的方向和默认值不同时，用户可以直接在本层电梯处直接按按钮，之后云端依旧会收集这些信息，对用户的喜好进行设置；这么一来，本系统在这些特殊情况下，便不会成为用户的阻碍，使本系统更加便利。

4.电梯楼层信息的获取：

因为电梯可以自己计算出自己所在的楼层，所以这部分计算不需要由云端去实现，但是电梯需要通过网络将这些信息上传到云端，以便调度；

(1) 云端电梯调度算法的确定：

因为可能有多人同时需要使用电梯，所以如何调度电梯就也成为了一个问题；而电梯的调度问题本身是个NP问题，所以如何确定最优的调度方案也是个难题，对此本发明利用现有的技术，即电梯群调度问题，利用人工神经网络，借助大数据的思想，利用之前的数据对调度算法进行训练，并设置好退出条件，防止过拟合，利用现有的数据我们可以得到一个较为合适的调度方案；

(2) 基于大数据的电梯群控制调度算法的实现：

在(1)中，我们简要介绍了如何进行算法的训练，接下来对此进行详细的说明；

首先需要收集数据，此时可以利用现有的数据库，也可以根据不同类型的建筑进行的特定收集，需要注意的是：这时本发明说包含的服务应当停止，仅仅将本系统用于收集数据；比如可以利用获取电梯位置信息的传感器通过通信模块将数据每隔5秒钟发送给云端，由云端对数据进行记录，持续训练1个月即可得到一个较为完善的数据库，其中数据应当包括：建筑类型、日期、星期、时间、电梯编号、电梯所在楼层、电梯当前运动状态、用户所在楼层的呼叫及目标方向；

收集完一段时间的信息之后，需要使用计算机对本系统进行运算，得出一个星期中每一天的各个时间段，电梯应当被如何优化；其中，这种优化不仅在电梯收到呼叫时才进行，当无人呼叫时也应当调度电梯进行运动；

比如对于一栋公司的大楼而言，如果这里的上班时间是早上9点，那么在早上8点半到九点的这段时间内，即使一楼没有人按电梯按钮，电梯也应当能够判断出此时它最需要停留在一层，所以一旦将前一个用户送往目标的楼层后，它应当尽快返回至一层；对于高层人员的呼叫，如果电梯已经处于下降状态，便不予理会，当其处于上升状态时，便上到指定楼层接那些人员；

5.对电梯的调度：

得出算法后，接下来只需要通过云端将电梯和用户的位置信息输入，再用该算法计算出电梯的调度方案，再将其发送给电梯去执行即可；因为云端的计算很快，所以本算法对电梯的控制几乎是实时的，所以具有较强的可行性。