CN111465567B - 确定由电梯服务的多个楼层的映射图和确定电梯轿厢的基于行程的相关数据的方法和装置 - Google Patents

Abstract

提出了一种用于确定待由电梯(1)服务的多个楼层的映射图的方法。该方法包括以下步骤：(a)在电梯的电梯轿厢的多个行程期间，确定基于行程的物理参数值，该基于行程的物理参数值单值地基于行程持续时间(Δt)和行程距离(Δs)中的至少一项；以及(b)将确定的基于行程的物理参数值聚类成集群(19)，以限定所述映射图中的多个楼层中的每个楼层。该方法允许在训练阶段自动地确定由电梯服务的楼层的数量，然后在运行阶段对每个观测的行程进行分类，并最终检测和跟踪电梯轿厢的当前位置。实施这种方法的电梯监测装置可以被改装到现有的电梯中以用于例如远程监测电梯的运行，并且不一定需要在电梯的部件和电梯监测装置之间进行任何数据传输。

Description

确定由电梯服务的多个楼层的映射图和确定电梯轿厢的基于 行程的相关数据的方法和装置

技术领域

本发明涉及一种用于确定待由电梯服务的多个楼层的映射图的方法和装置，即，用于提供关于电梯的电梯轿厢可能停靠在的多个楼层的图类信息的方法和装置。此外，本发明涉及一种用于在电梯轿厢在各个楼层之间移位时确定电梯轿厢的基于行程的相关数据的方法和装置。根据这种基于行程的数据，可以得到例如关于电梯轿厢的当前位置的信息。另外，本发明涉及一种计算机程序产品和存储这种计算机程序产品的计算机可读介质。

背景技术

电梯用于在楼宇内的不同水平高度之间运送乘客或物品。在本文中，通常将这些水平高度称为楼层。通常，电梯轿厢可以沿着电梯井道竖直地行进并且可以停靠在每个楼层处。电梯运行控制器通过适当地控制驱动引擎来控制电梯轿厢的运动。为此，电梯运行控制器通常获得关于待服务的楼层的数量和位置的信息和/或关于电梯轿厢的当前位置的信息，使得电梯轿厢可以在整个电梯井道中正确地移动并且可以精确地停靠在期望的楼层处。

已经开发出各种方法来确定关于电梯轿厢在电梯井道中的当前位置的信息。

例如，可以将诸如机械可检测的标识器之类的特定基础设施安装在电梯井道中的每个楼层处，每个标识器标识相关楼层的身份和/或位置。可以在电梯轿厢处布置传感器，该传感器在接近楼层中的一个时从关联的一个标识器中读取标识信息。此类信息可以例如被传送到电梯运行控制器。

可替代地，可以使用加速度传感器和/或空气压力传感器来确定电梯轿厢的位置，例如在EP 3 002 245 A2中所描述的。

作为另一可替代的方案，可以通过适当地检测初始楼层，并且然后检测相对于该初始楼层的运动来确定电梯轿厢的位置，例如在CN 105293223A中所描述的。

这种常规方法通常需要将特定基础设施固定地安装在电梯井道内的预定位置处。或者，可替代地，这种常规方法需要提供用于测量绝对位置数据的选项。即测量与当前位置相关的绝对物理参数值，或测量允许确定电梯轿厢相对于已知绝对位置或基准的相对运动的物理参数值。

然而，可能存在无法容易地实现这两种常规方法的应用。例如，可能旨在在不可访问定位基础设施，并且没有用于获取绝对位置数据的任何信息的情况下监测电梯轿厢在电梯井道中的运动。这种示例可以适用于例如要对现有电梯进行改装的情况，使得可以监测现有电梯的电梯轿厢的运行和运动。在某些情况下，甚至由电梯服务的多个楼层也不是在先已知的。特别地，对电梯活动进行远程监测可能是所期望的。例如，监测服务提供商可能需要从远程控制中心监测电梯的运行，但是监测提供商不是电梯的制造商，或者由于其他原因而对电梯的基础设施和/或电梯内的数据流没有确切的了解。

因此，可能需要能够提供一些选项，所述选择能提供待由电梯服务的多个楼层的信息和/或能够提供关于电梯轿厢在整个电梯井道内的运动的信息。特别地，这种选项应是技术上简单并且经济有效的，用于实现这种选项的装置应是安装简单的和/或所述信息应是简单且可靠的以便进行评估。

发明内容

可以通过独立权利要求的主题来满足这种需求。在从属权利要求中以及在以下说明书中限定了有利的实施例。

根据本发明的第一方面，提出了一种用于确定待由电梯服务的多个楼层的映射图的方法。该方法至少包括优选地按照所指出的顺序的以下步骤：(i)在电梯的电梯轿厢的多个行程期间，确定基于行程的物理参数值，该基于行程的物理参数值单值地基于行程持续时间和行程距离中的至少一项；以及(ii)对确定的基于行程的物理参数值进行聚类，以限定所述映射图中的多个楼层中的每个楼层。

根据本发明的第二方面，提出了一种用于确定电梯轿厢的基于行程的相关数据的方法。该方法至少包括优选地按照所指出的顺序的以下步骤：(i)确定基于行程的物理参数值，该基于行程的物理参数值单值地基于行程持续时间和行程距离中的至少一项；(ii)将确定的基于行程的物理参数值精确地分类到楼层之间的一种类型的行程，所述楼层为待由电梯服务的多个楼层的映射图中限定的楼层，并且使用根据本发明第一方面的实施例所述的方法来确定所述映射图；(iii)基于该分类确定电梯轿厢的基于行程的相关数据。

根据本发明的第三方面，提出了一种电梯监测装置，该电梯监测装置用于确定待由电梯服务的多个楼层的映射图，和/或用于确定电梯轿厢的基于行程的相关数据。该装置被配置为执行和/或控制根据本发明第一方面或第二方面的实施例所述的方法。

根据本发明的第四方面，提出了一种包括计算机可读指令的计算机程序产品，该计算机可读指令在由电梯监测装置的处理器执行时指示该电梯监测装置执行和/或控制根据本发明第一方面或第二方面的实施例所述的方法。

根据本发明的第五方面，提出了一种计算机可读介质，该介质包括存储在其上的根据本发明第四方面的实施例所述的计算机程序产品。

尤其可以基于以下观测和认识并且在不限制本发明范围的情况下来解释本发明实施例的基本思想。

本发明的实施例能够实现自动地确定由电梯服务的多个楼层和/或确定关于电梯轿厢在楼层之间的行程的信息和/或关于电梯轿厢的当前位置的信息。特别地，可以利用简单的技术手段来提供多个楼层的映射图，并且通常不需要将基础设施固定地安装在电梯中或者不需要由电梯的部件提供信息。

替代地，所提出的方法和电梯监测装置可以优选地利用独立的和技术上简单的单元来实现，该单元例如可以改装到现有的电梯中，并且不必需要与电梯的部件(例如电梯的位置确定系统和/或控制驱动引擎的运行控制器)进行任何数据连接。特别地，该方法和电梯监测装置可以应用于现有的电梯中，该现有的电梯例如是要被远程监测的，并且该现有的电梯不能容易地获取关于楼层数量的信息和/或关于电梯轿厢的当前位置的信息。

概括地说，所提出的方法和装置的实施例使得能够使用以下统计方法来确定关于待由电梯服务的楼层的数量的信息、关于电梯轿厢在楼层之间的行程的信息和/或关于电梯轿厢的当前位置的信息，该统计方法如下：

在包括电梯轿厢的多个行程的学习阶段期间，确定基于行程的物理参数值，即，确定物理参数的值，其中这些值根据电梯轿厢的相关行程的特征而变化。基于行程的物理参数值可以直接测量得到，也可以从其他知识源中得到。例如，可以使用诸如传感器或检测装置之类的测量装置来测量基于行程的物理参数值。测量装置可以安装或布置在电梯轿厢处或电梯轿厢中。可替代地，可以例如从诸如电梯运行控制器之类的知识源中得到基于行程的物理参数值，该电梯运行控制器提供例如表示驱动引擎的运行的数据。

基于行程的物理参数值可以根据电梯轿厢的行程的特征而变化，即根据轿厢移动的开始和轿厢移动的结束之间的阶段而变化。特别地，基于行程的物理参数值单值地基于行程的持续时间和/或行程的距离，其中行程的持续时间即为电梯轿厢需要在两个停靠层之间移动的时间，并且行程的距离即为两个停靠层之间的距离。换句话说，物理参数值被确定，该物理参数值直接对应于行程持续时间和/或行程距离的单个值。例如，行程持续时间可以被测量为两个触发事件之间的持续时间，或者行程距离可以被测量为在两个触发事件之间的时间内行进的距离。可以在例如在0.1s到10s之间的适当的时间段内连续或重复地确定基于行程的物理参数值。

确定单一类型的基于行程的物理参数可能就足够了。例如，可以仅确定行程持续时间或与行程持续时间直接且单值相关的物理参数。可替代地，可以仅确定行程距离或与行程距离直接且单值相关的物理参数。作为另一种替代方案，确定两种不同的基于行程的物理参数可能是有益的。例如，行程持续时间和行程距离或相应的相关参数都可以被确定，并且可以在统计地确定多个楼层的映射图时使用两种类型的基于行程的物理参数值。

在获得基于行程的物理参数值的足够数量的确定结果之后，将这些基于行程的物理参数值提交到聚类过程。执行这样的聚类以确定映射图中的多个楼层中的每个楼层。聚类过程包括一些参数值，这些参数值彼此足够接近或与集群代表(即集群单元的构成元素)的平均值足够接近。因此，参数值的每个集群被分配给由电梯服务的多个楼层中的一个楼层。因此，在聚类过程中获得的集群的数量对应于可能的行程的数量或由电梯服务的楼层数量减一。

该统计方法基于这样的假设：在电梯运行期间，出现不同长度和不同持续时间的多种电梯行程。然而，行程距离和持续时间不是任意的，而是由楼层之间的距离间隔导致的。换句话说，由于电梯轿厢通常在所服务楼层中的两个楼层之间行进，因此存在与不同的行程持续时间相对应的多个不同的行程距离。当然，由于例如轿厢的速度曲线的轻微变化，可能会发生一些变化使得并非每个行程都包括有限数量的行程距离和行程持续时间中的一个。然而，与在中间具有特定实际距离的两个楼层之间的特定行程类型相对应的所有行程呈现出测量的行程距离或行程持续时间加上/减去某一公差。因此，与该行程类型关联的所测量的行程距离和/或行程持续时间将彼此足够地近似，以被聚类到一个集群中。因此，由于在电梯足够长的运行期间，所有可能的行程和行程距离会出现多次，因此聚类过程允许确定参数值的集群，并且每个集群与一个可能的行程距离相关。最后，观测到的可能的行程距离的数量对应于可访问的楼层的数量减一。即，通过对基于行程的物理参数值进行聚类，可以单值地确定出由电梯服务的楼层的数量。

根据实施例，使用基于密度的聚类算法来执行聚类。

例如，可以使用具有噪声的基于密度的空间聚类应用(DBSCAN)技术来实现基于密度的聚类算法。在某些空间(例如参数空间)中给定一组点，基于密度的聚类算法将紧密堆积在一起的点(即附近具有许多相邻点的点)分组在一起。可以标记单独位于低密度区域中的离群点，即其最近的相邻点所太远离的点，并且这些离群点可以被标记并且这些点可以被解释为噪声并且可以被忽略或单独返回。该算法的基本思想依赖于所谓的密度相关性。其中，如果存在使这些点彼此连接的密集对象链，则两个对象被视为是密度相关的。经由相同的核心对象彼此连接的对象形成集群。不属于密度相关的集群的构成元素的对象被解释为噪声。基于密度的聚类算法可以以硬件、软件或两者组合的方式来实现。

当应用于本文描述的方法的实施例时，基于密度的聚类算法可以用于对由先前确定的基于行程的物理参数值形成的对象进行聚类。例如，对于足够多的行程，可以获取与电梯行程的持续时间单值相关的参数值，并且随后，可以对这些参数值进行分组以形成紧密相邻的参数值的集群。通过这种基于密度的聚类获得的每个集群通常代表由电梯服务的楼层之间的可能行程的一种类型。例如，一种类型的行程代表轿厢从一个楼层行进到最相邻的楼层的这些行程，另一种类型的行程代表轿厢从一个楼层行进到相隔一层的楼层的这些行程，依此类推。因此，集群的数量对应于所服务的楼层的数量减一。

通常，可以使用例如以传感器或检测器实现的多种技术来测量、获取或确定基于行程的物理参数值。例如，存在大量传感器以允许检测与行程距离单值相关的物理参数值。例如，基于激光的距离测量装置可以用于测量电梯轿厢在行程期间行进的距离。这种基于激光的距离测量装置可以例如安装在轿厢上并且可以测量到电梯井道的顶部或底部的当前距离。还存在大量传感器以允许检测与行程持续时间单值相关的物理参数值，这种传感器通常包括可由某些内部或外部信号触发的时钟或计时器。

存在一些用于测量基于行程的物理参数值的方法，这些方法是特别有益的。

例如，根据实施例，可以使用加速度传感器来测量基于行程的物理参数值。

加速度传感器可以实现为微电子装置和/或微机械装置，并且可以以低成本提供。加速度传感器可以以高精度和高可靠性来测量加速度。

对于本文提出的方法和装置的应用，由于电梯轿厢通常沿着一维路径行进，因此仅在一个方向上测量加速度的加速度传感器(即一维加速度传感器)可能就足够了。然而，也可以使用多维加速度传感器。加速度传感器可以安装到电梯轿厢，并且可以测量作用在行进的轿厢上的加速度。基于这种测量的加速度值，可以容易地确定与行程持续时间和/或行程距离单值相关的基于行程的物理参数值。

例如，根据前述实施例的具体实施方式，当与测量的加速度相关的物理参数值超过第一阈值时，可以触发行程持续时间和行程距离中的至少一项的开始，并且当与测量的加速度相关的物理参数值在超过第三阈值之后下降到第二阈值以下时，可以触发行程持续时间和行程距离中的至少一项的结束。

换句话说，可以基于由加速度传感器测量的加速度值来确定电梯行程的开始和结束。将开始和结束确定为触发信号后，可以使用例如集成在加速度传感器中的计时器来容易地测量这些触发信号之间的持续时间。另外地或可替代地，可以例如通过对行程期间(即从行程的开始到结束)的加速度值进行二重积分来容易地获得在行程期间行进的距离。

通常，在电梯行程的开始时，电梯轿厢在一个方向上加速。加速度传感器可以感测到这种加速度，并且可以在加速度超过第一阈值的情况下将这种加速度解释为行程的开始。在这种情况下，第一阈值应被设置为使得一方面可靠地检测到通常在行程开始时出现的加速度，并且另一方面，不会将例如在乘客进入或离开轿厢时作用在电梯轿厢上的较小加速度误认为指示电梯行程。

在可替代的方法中，没有直接采用加速度值来确定触发事件，而是确定这种测量的加速度值的梯度。其中，例如，当检测到加速度的快速增加并且因此较大的加速度梯度超过阈值时，这被解释为表示电梯行程的开始。

在另一可替代的方法中，再次没有直接采用加速度值来确定触发事件，而是确定持续时间，在所述持续时间内检测到这种加速度。在这种加速模式的持续时间超过阈值的情况下，即在电梯轿厢加速了足够长的时间的情况下，这被解释为表示电梯行程的开始。与此相反，可以忽略仅在非常短的时间内作用的加速度，因为通常在开始电梯行程时不会发生这种加速度，而是例如在乘客进入或离开电梯轿厢时发生这种加速度。

在电梯行程结束时的减速阶段，电梯轿厢再次被加速。加速度超过第三阈值可以指示减速阶段的开始。然而，该最终加速度在与电梯行程开始时的加速度的方向相比相反的方向上出现，即该最终加速度可以解释为负加速度或减速度。可以再次使用加速度传感器来测量这种减速度。在减速阶段开始之后，当测量到的减速度下降到第二阈值以下时，这种减速度可以指示电梯行程的结束。这种第二阈值和第三阈值相比第一阈值通常具有相反的符号。

作为可替代的方法，类似地，在减速度梯度或减速度持续时间超过预定的第二阈值时，可以采用减速度梯度或减速度持续时间来指示电梯行程的结束。

根据另一实施例，可以使用空气压力传感器来测量基于行程的物理参数值。

空气压力传感器可以实现为微电子装置和/或微机械装置，并且可以以低成本提供。空气压力传感器可以高精度和高可靠性地测量环境空气中的压力或压力变化。

对于在本文提出的方法和装置的应用，空气压力传感器可以测量通常根据高度而变化的局部空气压力。空气压力传感器可以安装到电梯轿厢上，并且然后可以测量紧邻电梯轿厢的空气的压力。测量的空气压力通常取决于电梯轿厢的当前位置，即取决于电梯轿厢的当前高度。由于仅考虑了空气压差，因此空气压力的其他相关性(即与当前天气的相关性)不是关键的。基于这种测量的空气压力值，可以容易地确定与行程持续时间和/或行程距离单值相关的基于行程的物理参数值。

例如，根据前述实施例的具体实施方式，当与测量的空气压力的梯度相关的物理参数值超过第一阈值时，可以触发行程持续时间和行程距离中的至少一项的开始，并且当与测量的空气压力的梯度相关的物理参数值下降到第二阈值以下时，触发行程持续时间和行程距离中的至少一项的结束。

通常，当电梯轿厢和空气压力传感器一起在电梯井道内向上攀升时，由传感器测量的空气压力降低，并且当电梯轿厢向下行进时所测量的空气压力升高。换句话说，测量的空气压力通常与当前高度成反比。然而，空气压力不仅取决于电梯轿厢的当前高度，而且还取决于其他参数，例如变化的天气条件。因此，通常空气压力的测量值可能不会直接用来指示电梯行程的开始或结束。然而，由于其他影响(诸如天气变化)引起的空气压力变化通常发生地较为缓慢，但是由于行进的电梯轿厢的高度变化引起的空气压力变化可能会在短时间内发生。因此，与测量的空气压力的梯度相关的物理参数值可以可靠地指示电梯行程的开始和/或结束。

例如，当测量的空气压力开始快速下降时，这可以被视为指示沿向上方向的电梯行程的开始，并且当测量的空气压力停止快速下降时，这可以被视为指示这种电梯行程的结束。类似地，测量的空气压力的快速增加可以指示沿向下方向的电梯行程的开始，并且这种空气压力的快速增加的结束可以指示电梯行程的结束。

为了能够区分由于电梯行程引气的快速空气压力变化和由于其他原因引起的缓慢空气压力变化，仅与测量的空气压力的梯度相关的物理参数值分别超过第一阈值和第二阈值应分别视为指示电梯行程的开始和结束。其中，第一阈值和第二阈值可以具有相同或不同的大小。

根据实施例，可以通过对测量的加速度值进行二重积分来确定行程距离。

换句话说，加速度传感器可以用于测量与作用在电梯轿厢上的加速度相关的基于行程的物理参数。在电梯行程期间已测量到这样的加速度之后，可以通过对测量的加速度值进行二重积分来容易地计算出电梯轿厢在该行程期间行进的距离。其中，加速度值的第一次积分提供了当前速度的值，并且第二次积分提供了行程距离的值。如上所述，可以在与测量的加速度相关的物理参数值超过相应的阈值时确定行程的开始和结束，其中该测量的加速度是由加速度传感器测量的。可替代地，可以在与测量的空气压力梯度相关的物理参数值超过相应的阈值时确定行程的开始和结束，其中该测量的空气压力梯度是由空气压力传感器测量的，如上稍后所述的。可以使用其他可替代的方法来确定行程的开始和结束。对测量的加速度值进行积分的过程可以在加速度传感器内实现。可替代地，加速度传感器可以将其测量值提供给外部估算单元，并且该估算单元可以执行积分过程。

根据可替代的实施例，基于在电梯行程的开始和结束时测量的空气压力之间的压差来确定行程距离。

换句话说，空气压力传感器可以用于测量与在电梯轿厢的环境中普遍存在的空气压力相关的基于行程的物理参数。在电梯行程期间，这种空气压力根据电梯轿厢的当前高度而变化。因此，当在行程开始时测量空气压力并在行程结束时测量空气压力时，这些空气压力测量值之间的差可以容易地用于计算在电梯行程期间行进的高度差。其中，如上所述，可以在与测量的加速度相关的物理参数值超过相应的阈值时确定行程的开始和结束，其中该测量的加速度是由加速度传感器测量的；或者如上稍后所述的，可以在与测量的空气压力梯度相关的物理参数值超过相应的阈值时确定行程的开始和结束，其中该测量的空气压力梯度是由空气压力传感器测量的；或者根据其他方法来确定行程的开始和结束。计算空气压力值的差的过程可以在空气压力传感器内实现。可替代地，空气压力传感器可以将其测量值提供给外部估算单元，并且该估算单元可以执行计算过程。

根据实施例，基于第一物理参数值的测量来触发行程持续时间和行程距离中的至少一项的开始，并且，基于第二物理参数值的测量来确定基于行程的物理参数值。

换句话说，假设有利的是，基于第一物理参数值的测量来触发用于确定基于行程的物理参数值的测量的开始，该第一物理参数值不同于第二物理参数值，并且测量第二物理参数值是为了确定基于行程的物理参数值本身。因此，测量的触发与测量本身是分离的，因为触发是基于对另一物理参数值的测量，而不是基于要在实际触发的测量中测量的物理参数值。由于这种分离，可以使确定基于行程的物理参数值的整个过程更加稳定。

例如，第一物理参数值可以是电梯轿厢的高度处的环境空气压力，而第二物理参数值可以是电梯轿厢的加速度。在这种情况下，可以基于检测到的空气压力的快速变化(即空气压力梯度超过阈值)来检测电梯行程的开始。在已检测到这种电梯行程的开始之后，触发基于行程的物理参数值的实际测量，并且检测、可选地记录在这种行程开始后出现的加速度，并最终对该加速度进行二重积分以获得例如关于在该行程期间行进的距离的信息。

在使用本文描述的方法在学习阶段确定了待由电梯服务的多个楼层的映射图之后，随后在根据本发明的第二方面在运行阶段确定与电梯轿厢的运动相关的基于行程的相关数据时可以使用该信息。基于行程的相关数据可以包括例如关于行程期间行进的楼层数量的信息。其中，在运行阶段，以与学习阶段期间类似的方式确定基于行程的物理参数值。然而，在这种情况下，不再需要将确定的基于行程的物理参数值提交到聚类过程。替代地，将每个确定的基于行程的物理参数值精确地分类到楼层中一个楼层，所述楼层被限定在待由电梯服务的多个楼层的映射图中。基于这种分类，然后可以确定所需的基于行程的相关数据。

例如，对于电梯轿厢在运行阶段的多个行程中的每个行程，可以测量或获取行程持续时间、行程距离或基于行程持续时间或行程距离的任何基于行程的物理参数值。在该运行阶段，已存在待由电梯服务的多个楼层的映射图，即，已存在例如基于行进距离或行进持续时间的、关于所服务的楼层的数量以及楼层之间的间隔的可用信息。

考虑到这种现有的映射图，可以将在运行阶段针对一行程确定的基于行程的物理参数值与映射图中包括的信息进行比较，并且可以将该基于行程的物理参数值精确地分类(即可以分配)到楼层之间的多个可能的行程中的一类行程，在映射图中识别所述楼层。其中，针对电梯轿厢执行的每个行程确定的基于行程的物理参数值将被分类到行程的现有选项中的一个，所述行程的现有选项包括在先前限定的楼层的映射图中。换句话说，尽管在学习阶段，行程仅在其测量的行程持续时间或行程距离与其他行程足够接近的情况下才关联到一个集群，并且不满足该要求的行程被忽略，但是在运行阶段，所有行程都被精确地分类到在先前获取的映射图中限定的可能行程中的一类行程。

分类过程可以使用各种分类算法。例如，可以应用贝叶斯(Bayes)分类或朴素贝叶斯(Bayes)分类。在这种分类中，基于贝叶斯理论生成分类器。作为替代方案，分类过程可以使用k最近邻(KNN)式分类器。

根据本发明第二方面的方法的实施例，该方法还包括以下步骤：跟踪基于行程的相关数据，以确定电梯轿厢是否已经以连续的顺序沿着多个楼层中的所有楼层行进，并根据行进方向将电梯轿厢的初始轿厢位置信息设置为多个楼层中的最高楼层和最低楼层中的一个。

换句话说，在运行阶段，针对电梯轿厢的每个行程获取的基于行程的相关数据可以被连续或重复地监测和跟踪。例如，跟踪在一次电梯行程中桥接了多少个现有楼层。此外，还跟踪行程的方向。这种跟踪允许检测电梯轿厢是否已经以连续的顺序沿着楼层的映射图中指示的多个楼层中的所有楼层行进。这意味着可以检测到电梯轿厢已从一个极端楼层行进到相反的极端楼层的情况，即例如从最高楼层行进到最低楼层，反之亦然。这种行进可以在单个的整个行程中发生或在几个连续的部分行程中发生。因此，在这种情况下，电梯轿厢已行进了由电梯服务的楼层之间的最大可能的距离。在检测到电梯轿厢已行进了该最大距离之后，可以根据行进方向假设电梯轿厢现在位于最高楼层或最低楼层处。因此，在这种情况下，不仅可以得到基于行程的相关数据，而且可以得到关于电梯轿厢的当前绝对位置的信息。因此，该信息可以被设置为初始轿厢位置信息。

在设置该初始轿厢位置信息之后，根据前述实施例的具体实施方式，在电梯轿厢的每次行程期间，可以基于初始轿厢位置信息并且基于从设置初始轿厢位置信息后确定的基于行程的数据来将电梯轿厢的当前位置信息设置为待由电梯服务的多个楼层中的一个楼层。

换句话说，一旦确定了电梯轿厢当前定位的位置，便可以随后使用该初始轿厢位置信息，因为对于任何后续的电梯行程，所确定的相关联的基于行程的相关数据允许计算出电梯轿厢的新的当前位置。

因此，利用本文提出的方法的实施例，在运行阶段可以容易地跟踪和监测当前轿厢位置。有利地，不必一定提供关于电梯的初始信息，而是替代地，可以以自动的方式确定关于电梯的所有所需的信息，即无需人机交互，并且例如无需与现有电梯的部件进行任何数据交换。其中，可以在学习阶段学习可访问的楼层的数量，并且可以在运行阶段通过跟踪电梯行程来得到关于电梯轿厢的当前位置的信息。

本文提出的方法的实施例可以在根据本发明第三方面的电梯监测装置中实现。因此，该电梯监测装置可以获取待由电梯服务的多个楼层的映射图和/或可以在运行阶段确定与电梯轿厢行程相关的基于行程的相关数据。特别地，电梯监测装置可以在运行阶段跟踪和监测电梯轿厢的当前位置。电梯监测装置可以是单独的装置，该单独的装置可以被改装到现有的电梯中，但是不一定需要与现有电梯的部件进行任何数据连接。例如，电梯监测装置可以在改装过程中附接到电梯轿厢，并且然后可以在学习阶段自动地获取关于由电梯服务的楼层的数量的信息，并且随后在运行阶段自动地提供关于电梯轿厢的行程和当前位置的信息。电梯监测装置可以包括至少一个传感器，例如加速度传感器或空气压力传感器。此外，电梯监测装置可以包括一些数据处理能力，以处理来自其一个或多个传感器的信号。另外，电梯监测装置可以包括一些接口，这些接口用于与诸如外部远程控制中心之类的外部装置交换数据或信号。可选地，电梯监测装置可以电连接到电梯的部件以建立能源供应。可替代地，可以经由诸如电池的自身能量源向电梯监测装置供应电能。

所提出的方法的实施例可以使用计算机程序产品来实现。例如，在可编程的电梯监测装置中，计算机可读指令可以在处理器中执行，以便执行和/或控制所提出的方法的步骤。除处理器之外，可编程的电梯监测装置可包括存储器，该存储器用于存储计算机程序产品和/或存储在执行该方法的期间获取的数据。此外，可编程的电梯监测装置可以包括一个或多个接口，该接口用于与外部装置和/或与人员交换数据和/或信号。例如，可以设置接口以用于向例如位于远程控制中心中的外部装置输出数据，该数据表示多个楼层的映射图和/或表示所确定的基于行程的相关数据。可以以任何计算机语言来表述计算机程序产品。

计算机程序产品可以存储在以电、磁、光学或任何其他方式存储计算机可读信息的任何类型的计算机可读介质上。例如，计算机可读介质可以是闪存、CD、DVD、ROM、PROM、EPROM等。可替代地，计算机可读介质可以存储在单独的计算机或服务器上，其中可以例如通过网络，尤其是通过互联网从该单独的计算机或服务器中下载计算机可读介质。作为另一可替代的方案，计算机可读介质可以存储在形成云的各种计算机或服务器中。

应当注意，在本文中部分地相对于方法并且部分地相对于装置描述了本发明实施例的可能的特征和优点，其中所述方法和装置用于确定待由电梯服务的多个楼层的映射图和/或用于确定基于行程的相关数据。本领域技术人员将认识到，可以将特征适当地从一个实施例转移到另一实施例中，并且可以对特征进行修改、调整、组合和/或替换等，以便得到本发明的其他实施例。

附图说明

在下文中，将参照附图来描述本发明的有利实施例。然而，附图和说明书均不应被解释为是对本发明的限制。

图1示出了其中可以实施根据本发明实施例的方法的电梯。

图2显现了由电梯服务的楼层之间的各种可能的行程。

图3示出了针对多个电梯行程对以行程持续时间表示的测量的基于行程的物理参数值进行的聚类。

图4示出了针对多个电梯行程对以行程持续时间和行程距离表示的测量的基于行程的物理参数值进行的聚类。

图5示出了根据本发明实施例的方法的流程图。

图6示出了根据本发明实施例的方法中的定位阶段的流程图。

具体实施方式

附图仅是示意性的，并且没有按比例绘制。相同的附图标记指代相同或相似的特征。

图1示出了电梯1，其中电梯轿厢3可以沿着电梯井道5行进。电梯轿厢3可以停在k个楼层7的每个楼层F处(F＝1、2、3、…、k-1、k)，以便服务于所有k个楼层7。在打开相应的电梯门9时，乘客可以在k个楼层7的每一楼层处进入和离开电梯轿厢3。

要解决的问题可以在于获得关于电梯1的特征的信息以及在电梯1的运行期间估算电梯轿厢3的绝对楼层位置。特别地，应以自动化的方式实现这种信息的获得和楼层位置的估算。优选地，可以在无需在每个楼层7上部署基础设施的情况下实现这两个过程。

为了解决这些问题，提出了一种方法，在该方法中，在学习和跟踪时根据基于行程的相关数据来获得关于电梯1的特征的信息并且获得电梯轿厢3的绝对楼层位置。

为此目的，提供了电梯监测装置11，该电梯监测装置11机械地附接到电梯轿厢3以便与轿厢3一起在整个电梯井道5内移动。电梯监测装置11包括一个或多个传感器17，例如加速度传感器13和/或空气压力传感器15。传感器17被配置为测量基于行程的物理参数值，例如，作用在轿厢3上的加速度和/或在轿厢3的高度处的空气压力。此外，电梯监测装置11包括利用中央处理单元和一些数据存储器的一些信号处理能力。

电梯监测装置11被配置为独立地确定待由电梯1服务的多个楼层7的映射图，以便获得所需的关于电梯1的特征的信息并且获得关于电梯轿厢3的绝对楼层位置的信息。为此目的，电梯监测装置11可以确定从传感器17获得的基于行程的物理参数值，例如，从加速度传感器13获得的加速度值和/或从大气空气压力传感器15获得的空气压力值。

电梯监测装置11然后被配置为在学习阶段(有时也被称为训练阶段)通过执行聚类过程来处理所确定的基于行程的物理参数值。在对基于行程的物理参数值进行聚类时，可以限定处于映射图中的多个楼层7中的每个楼层。因此，在学习阶段，可以确定楼层7的数量k。

此外，电梯监测装置11被配置为在运行阶段将所确定的基于行程的物理参数值精确地分类到楼层7之间的一类行程，楼层7被限定在先前获得的待由电梯1服务的多个楼层7的映射图中。由于这种分类过程，可以确定电梯轿厢3的基于行程的相关数据，在进一步处理时，可以根据该基于行程的相关数据得到关于电梯轿厢3的当前绝对楼层位置的信息。

在讨论当实现本文参照图5和图6所描述的方法时要执行的过程和算法的细节之前，将参照图2、图3和图4来说明用于确定多个楼层7的映射图的聚类过程的示例。

图2示出了一个示例，在该示例中，电梯1服务于编号为“0”至“4”的五个楼层7。电梯轿厢3可以进行各种类型的行程。例如，由“±1”表示的短行程将轿厢3从一个楼层7带到位于该楼层上方或下方的相邻楼层7，即，行进的楼层数量ΔF为±1。由“±2”、“±3”或“±4”表示的长行程分别沿向上方向和向下方向桥接更多的楼层7，直至最外楼层之间的最大楼层距离。

当行进这样的行程时，可以确定行程持续时间Δt和/或行程距离Δs或与该行程持续时间或行程距离单值相关的基于行程的物理参数值。

例如，可以连续地监测由加速度传感器13提供的加速度数据。当加速度超过预定的第一阈值时，或可替代地，当加速度表明梯度或持续时间超过预定的第一阈值时，检测到电梯行程的开始，并且开始测量行程持续时间和/或行程距离。一直持续这种测量直到检测到电梯行程的结束，例如，当加速度超过第三阈值之后下降到第二阈值以下时，其中第二阈值和第三阈值相比于第一阈值具有相反的符号。在这种测量的期间，例如确定了行程的持续时间Δt。可替代地或另外地，例如通过对在测量期间从加速度传感器13获得的加速度值进行二重积分，或者通过计算由空气压力传感器15在行程开始和结束时测量的空气压力的差来确定行程距离Δs。

图3示出了在学习或训练阶段期间确定的、测量的行程持续时间Δt的一维表示。图4示出了在学习或训练阶段期间确定的、测量的行程持续时间Δt和相应的行程距离Δs的二维表示。可以看到，大多数测量的持续时间值(Δt)和持续时间-距离值对(Δt，Δs)位于多个集群19中的一个内。这些集群的中心位置大致对应于所监测的电梯1中的楼层7之间的可能行程类型中的一种行程的行程距离(Δt)和行程距离-持续时间对(Δt，Δs)。只有少数测量数据没有落入到这些集群19中，并因此被视为噪声数据21。

为了确定多个楼层7的映射图并最终提供基于行程的相关数据和关于电梯轿厢3的当前位置的信息，电梯监测装置11被配置为执行几种算法，该几种算法包括聚类算法、分类算法和定位算法。

聚类算法适用于学习电梯所服务的楼层7的数量k。聚类算法可以依赖于基于密度的聚类(DBSCAN)。

分类算法适用于估算电梯轿厢3在行程期间行进的楼层数量ΔF，并且可以在聚类数据上进行训练。

定位算法适用于根据相关行程数据来跟踪当前楼层位置。

将参照图5和图6来描述根据本发明的方法的可能实施例的细节。图5和图6分别示出了整个方法的过程和该方法中包括的定位阶段的过程的示例性图。

在训练阶段S_T中，系统在进入运行阶段S_O之前进行自我训练。

在训练阶段S_T期间，系统根据训练数据D_t(即根据在时间段T内的多个先前行程的数据)估算电梯1服务的楼层7的数量k。这种估算是基于聚类过程23进行的，该聚类过程23应用于所确定的行程相关的物理参数值(例如加速度值和/或空气压力值)，该行程相关的物理参数值被用作训练数据D_t。可以使用诸如DBSCAN的基于密度的聚类技术来执行聚类23。其中，不一定要区分上下行进方向，即例如可以忽略行程距离的符号。由于聚类，可以限定所谓的组分。组分是那些已被分配了集群标签的观测结果，即不是噪声。换句话说，每个聚类19由组分表示。

集群19然后被提交到分类过程25。其中，集群19可以例如按照行进距离的升序进行分类，使得例如“1”、“2”等的集群标签表示在行程期间行进或桥接的楼层的数量。

随后，基于运行数据D_o来训练分类器27，使得可以为未来的每个行程分配不同的集群编号，即行进的不同楼层数量ΔF。这样的分类可以使用例如朴素贝叶斯或k最近邻(KNN)式分类器来实现。因此，每个观测到的行程被分配为由集群19表示的、桥接ΔF个楼层的可能行程中的一种类型的行程，包括那些似乎位于所有集群19之外的行程数据。

然后，在定位阶段29中，系统跟随电梯轿厢3在电梯井道5内的移动，即，跟踪基于所确定的基于行程的物理参数值进行分类的基于行程的相关数据。其中，一旦检测到电梯轿厢3已经沿着电梯井道的整个高度行进，即，一旦检测到电梯轿厢3已经沿着电梯1服务的所有数量k个楼层7行进，就可以得到关于电梯轿厢3的当前位置的信息。这样的行进应该以连续的顺序进行，并且可以一次完成或分几个阶段进行。如果观测到这种沿着整个高度的连续行进，则根据连续行进的行进方向是向上还是向下，可以将关于电梯轿厢3的当前位置P_F的信息设置为最高楼层(F＝k)或最底楼层(F＝1)。换句话说，轿厢3的位置P_F可以分别锁定在最高楼层或最低楼层处。

可以根据图6中的流程图来理解定位阶段29的可能实施方式。定位阶段29被配置为根据行进的楼层数量ΔF来跟踪轿厢3的位置。定位阶段29检测轿厢3何时沿着整个电梯井道5行进至最高楼层或最低楼层，并相应地设置轿厢3的当前位置。图6中使用的标记如下：a＝井道下端，b＝井道上端，x＝搜索期间的当前位置，Pos＝轿厢在井内的位置，ΔF＝沿向上方向(+)或向下方向(-)行进的楼层数量，k＝可访问的楼层数量。该算法初始化为“Pos＝not”和“x＝a＝b＝0”。

例如，在该过程开始时，起始楼层设置为x＝0。在该阶段，井道下端和井道上端的初始值设置为a＝b＝0。然后，在第一行程中，轿厢例如沿向上方向朝向下一楼层移位，即行进了行程“+1”。在该阶段，井道下端的值仍为a＝0，但井道下端的值以及当前楼层的值分别被设置为b＝1和x＝1。然后，在下一行程中，轿厢向下移动三个楼层，即行进了行程“-3”。在该阶段，井道下端的值被设置为a＝-2，井道上端的值保持为b＝1，并且当前楼层的值被设置为b＝-2。在图2中的具有五个楼层的示例性布置中，优选地重复类似的过程，直到已行进过了所有楼层并且所有类型的行程“±1”、“±2”、“±3”和“±4”都被执行了至少一次。然后监测电梯的运行，直到观测到轿厢3已行进至最高楼层或最低楼层的情况。此时，可以绝对地确定轿厢3的位置，即，可以确定轿厢3当前位于已知数量的楼层中的哪一楼层。

然后，在运行阶段，系统可以跟踪基于行程的相关数据，并根据该数据来更新轿厢3的当前位置。系统可以读取与行程持续时间和/或行程距离相关的新的基于行程的物理参数值，即特征向量，并且可以估算所行进的楼层数量，即对特征向量进行分类。此外，可以根据行程距离测量的符号来指定向上或向下的行进方向。最后，可以利用所估算的行进的楼层数量来更新定位算法。因此，可以基于初始设置的轿厢位置信息并考虑从设置该初始轿厢位置信息后确定的基于行程的相关数据来连续地更新指示电梯轿厢的当前位置的信息，即指示电梯轿厢当前所在楼层的信息。

可以注意到，在一些特殊情况下，定位算法可能会检测到错误的绝对楼层估算。例如，可能检测到新估算的楼层位置在最高楼层之上或在最低楼层之下。由于这样的估算显然是错误的，在这种情况下，定位器会对自身进行重置并且等待，直到轿厢再次到达最低楼层或最高楼层，然后正确地设置初始轿厢位置信息。

所描述方法的实施例可以在电梯1内部的专用感测系统或电梯监测装置11上运行。可替代地，该方法可以在云环境中实现，该云环境从电梯1中(即在电梯轿厢3中或在电梯轿厢3处)的传感器系统17接收行程信息(诸如行程持续时间和/或行程距离)或合适的相关的基于行程的物理参数值。

简而言之，该方法允许在训练阶段自动地确定由电梯服务的楼层数量，然后在运行阶段对每个观测的行程进行分类，并最终检测和跟踪电梯轿厢的当前位置。实施这种方法的电梯监测装置可以被改装到现有的电梯中以用于例如远程监测电梯的运行，并且不一定需要在电梯的部件和电梯监测装置之间进行任何数据传输。

换种方式总结，用于确定电梯轿厢3的位置的现有技术方法通常需要在每个楼层7上部署基础设施，例如唯一地标识每个楼层7的磁性或光学标记。可替代地，可以使用采用空气压力传感器15(一个附接到轿厢3的压力传感器以及一个布置在固定且已知的参考高度处的压力传感器)的基于传感器的楼层估算。作为这种常规方法的替代，本发明实施例不需要在电梯1服务的每个楼层7上部署基础设施。此外，所提出的技术方案可以独立于感测形式。另外，所提出的方法可以提供概率值或噪声指标以指示楼层估算的确定程度。因此，当部署传感器硬件时，可能会减少先验知识的使用。此外，本文提出的方法可以应用于现代化的或新的设施中，在该设施中部署了附加的感测硬件，而无需连接到电梯井道信息系统或电梯运行控制器。

最后，应当注意，术语“包括”不排除其他元件或步骤，并且“一”或“一个”不排除多个。相对于不同实施例描述的元件可以相结合。还应当注意，权利要求中的附图标记不应被解释为限制权利要求的范围。

Claims (14)

1.一种用于确定待由电梯(1)服务的多个楼层(7)的映射图的方法，所述方法包括：

在所述电梯(1)的电梯轿厢(3)的多个行程期间，确定基于行程的物理参数值，所述基于行程的物理参数值单值地基于行程持续时间(Δt)和行程距离(Δs)中的至少一项；

对确定的所述基于行程的物理参数值进行聚类，将所聚类的基于行程的物理参数值分配到所述多个楼层(7)之间的多个行程中的一类行程，以在所述映射图中限定所述多个(k)楼层(7)中的每个楼层，

其中，所述多个行程中的每类行程对应于不同的行程持续时间(Δt)和/或行程距离(Δs)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，使用基于密度的聚类算法来执行所述聚类。

3.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，使用加速度传感器(13)来测量所述物理参数值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，当与测量的加速度相关的物理参数值超过第一阈值时，触发行程持续时间和行程距离中的所述至少一项的开始，并且当与测量的加速度相关的物理参数值在超过第三阈值之后下降到第二阈值以下时，触发行程持续时间和行程距离中的所述至少一项的结束。

5.根据权利要求1至2中的一项所述的方法，其中，使用空气压力传感器(15)来测量所述物理参数值。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，当与测量的空气压力的梯度相关的物理参数值超过第一阈值时，触发行程持续时间和行程距离中的所述至少一项的开始，并且当与测量的空气压力的梯度相关的物理参数值下降到第二阈值以下时，触发行程持续时间和行程距离中的所述至少一项的结束。

7.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，通过对测量的加速度值进行二重积分来确定行程距离。

8.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，基于在电梯行程的开始时测量的空气压力和电梯行程的结束时测量的空气压力之间的压差来确定行程距离。

9.根据前述权利要求中的一项所述的方法，其中，基于第一物理参数值的测量来触发行程持续时间(Δt)和行程距离(Δs)中的所述至少一项的开始，并且其中，基于第二物理参数值的测量来确定所述基于行程的物理参数值。

10.一种用于确定电梯轿厢(3)的基于行程的相关数据的方法，所述方法包括：

确定基于行程的物理参数值，所述基于行程的物理参数值单值地基于行程持续时间(Δt)和行程距离(Δs)中的至少一项；

将确定的所述基于行程的物理参数值精确地分类到楼层之间的一种类型的行程(ΔF)，所述楼层为在待由电梯(1)服务的多个楼层的映射图中限定的楼层，使用根据权利要求1至9中的一项所述的方法来确定所述映射图；

基于所述分类确定所述电梯轿厢(3)的所述基于行程的相关数据。

11.根据权利要求10所述的方法，还包括：

跟踪所述基于行程的相关数据，以确定所述电梯轿厢(3)是否已经以连续的顺序沿着所述多个楼层(7)中的所有楼层行进，并根据行进方向将所述电梯轿厢(3)的初始轿厢位置信息设置为所述多个楼层中的最高楼层和最低楼层中的一个。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，在所述电梯轿厢(3)的每次行程期间，基于所述初始轿厢位置信息并且基于在设置所述初始轿厢位置信息后所确定的基于行程的数据来将所述电梯轿厢(3)的当前位置信息设置为待由电梯服务的所述多个楼层中的一个楼层。

13.一种电梯监测装置(11)，所述电梯监测装置(11)用于进行以下操作中的一个：

确定待由电梯(1)服务的多个楼层(7)的映射图，以及，

确定电梯轿厢(3)的基于行程的相关数据，

所述电梯监测装置(11)被配置为执行或控制根据前述权利要求中的一项所述的方法。

14.一种计算机可读介质，包括计算机程序产品，包括计算机可读指令，所述计算机可读指令在由电梯监测装置(11)的处理器执行时指示所述电梯监测装置(11)执行或控制根据权利要求1至12中的一项所述的方法。