CN117945238A - 用于检测井道中的人员的位置的系统和方法 - Google Patents

Abstract

所公开的是一种电梯系统，包括：井道；所述井道中的电梯轿厢；所述井道中的传感器，其在操作上耦合到所述电梯轿厢，并且被配置成捕获指示人员正处于井道中的传感器数据；以及处理器，被配置成从所述传感器数据来确定所述人员处于所述井道中；并且其中所述电梯轿厢被配置成当所述处理器确定所述人员处于井道中时降低速度或者停止。

Description

用于检测井道中的人员的位置的系统和方法

技术领域

实施例涉及电梯系统，以及更具体涉及用于检测井道中的人员的位置的系统和方法。

背景技术

电梯系统中在现场的技工或者可能处于电梯井道中的任何人员的安全性是电梯行业的关注点。虽然规则和协议准备就绪以保护技工，但是仍然存在技工可能不遵循安全协议并且因此受伤的情况。期望提供一种解决方案，所述解决方案帮助保护现场的技工的安全性。

发明内容

所公开的是一种电梯系统，包括：井道；所述井道中的电梯轿厢；所述井道中的传感器，其在操作上耦合到所述电梯轿厢，并且被配置成捕获指示人员正处于井道中的传感器数据；以及处理器，被配置成从所述传感器数据来确定所述人员处于所述井道中；并且其中所述电梯轿厢被配置成当所述处理器确定所述人员处于井道中时降低速度或者停止。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，处理器是以下中的一个或多个：传感器，被配置用于边缘计算；电梯控制器，其在操作上耦合到电梯轿厢，并且在通信上耦合到传感器；或者云服务，其在通信上耦合到电梯控制器和传感器的一个或多个。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，处理器被配置成当传感器数据指示井道中的人员时传送告警。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，传感器位于以下位置中的一个或多个：电梯轿厢顶部、电梯轿厢底部、井道顶部、井道底坑内以及井道底坑的爬梯上或在其附近。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，传感器是以下中的一个或多个：摄像机、LIDAR传感器、温度传感器以及体积检测器、nmWave雷达和热摄像机。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，处理器被配置成把来自传感器的所捕获传感器数据与表示其中没有人员的井道的先前获得的数据进行比较，以确定人员是否处于井道内。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，所捕获数据和先前获得的数据各自是井道的二维或三维表示。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，传感器是LIDAR传感器，所述传感器位于电梯轿厢顶部和井道底坑内的一个或多个定位，并且被配置成生成感测幕，以确定人员的存在。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，传感器包括井道底坑中的体积检测器以及被配置成在井道底坑的地面上投影预定图像的井道底坑中的激光投影仪或光投影仪，所述图像表示预定义的紧急定位，并且其中所述激光器被配置成显示井道底坑中检测到的人员的预定义的紧急定位，以及处理器被配置成从由体积检测器所捕获的数据来确定所述人员是否处于预定义的紧急定位中。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，当电梯轿厢被控制以移动时，自动致动传感器。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，电梯控制器被配置成操作在正常模式，并且电梯控制器在做出关于人员处于井道中的确定时停止电梯轿厢。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，电梯控制器被配置成操作在检查模式，并且由此电梯控制器被配置成以降低的速度来运行电梯轿厢，而不管关于人员处于井道中的确定。

作为对所述系统的一个或多个方面的补充或者作为替代，检查模式是轿厢顶部检查模式。

进一步公开的是一种控制井道中的电梯轿厢的方法，包括：当电梯轿厢在井道中移动时，从传感器捕获表示井道的传感器数据；经由处理器来分析所述数据，以确定人员是否处于井道中；以及当所述人员处于井道中时，停止或降低电梯轿厢的速度。

作为对所述方法的一个或多个方面的补充或者作为替代，处理器是以下中的一个或多个：传感器，被配置用于边缘计算；电梯控制器，其在操作上耦合到电梯轿厢，并且在通信上耦合到传感器；或者云服务，其在通信上耦合到电梯控制器和传感器中的一个或多个。

作为对所述方法的一个或多个方面的补充或者作为替代，所述方法包括：控制电梯轿厢在井道中向上或向下移动；从传感器数据来确定朝向井道中的对象的距离和速度；确定所述对象是否为人员；以及根据到所述对象的距离和电梯轿厢的速度，当确定所述对象为人员时停止或降低电梯轿厢的速度。

作为对所述方法的一个或多个方面的补充或者作为替代，所述方法包括通过与标签进行通信来确定所述对象是否为所述人员，所述标签被配置用于远程通信，以及位于井道中并且与所述人员关联。

作为对所述方法的一个或多个方面的补充或者作为替代，所述方法包括：由电梯控制器确定电梯控制器处于正常运行模式中；以及仅当做出关于在井道内未检测到所述人员时，由电梯控制器准许电梯轿厢运行。

作为对所述方法的一个或多个方面的补充或者作为替代，所述方法包括：由电梯控制器确定电梯控制器处于检查模式中；以及由电梯控制器准许电梯轿厢运行，而不管是否做出关于所述人员处于井道内的确定。

作为对所述方法的一个或多个方面的补充或者作为替代，由电梯控制器确定电梯控制器处于检查模式中包括确定电梯控制器处于轿厢顶部检查模式中。

附图说明

通过附图、作为示例而不是限制来说明本公开，附图中，相似参考标号指示类似元件。

图1是可采用本公开的各个实施例的电梯系统的示意图示；

图2A示出包括传感器以确定技工是否处于井道中的系统；

图2B是示出标识井道中的技工的方法的流程图；

图2C示出根据实施例、在电梯轿厢下方和/或上方的检测井道中的技工的飞行时间摄像机的实现；

图2D示出其中没有技工或障碍物的井道的预先运算的3D模型；

图2E示出其中没有技工或障碍物、从当前条件所运算的井道的3D模型（例如即时运算的3D模型）；

图3A示出按照另一个实施例、具有被安装到轿厢顶部和底部的LIDAR传感器的电梯轿厢；

图3B示出利用LIDAR传感器来检测井道中的技工的方法；

图3C示出利用LIDAR传感器来感测井道中的技工的电梯轿厢；

图3D示出电梯轿厢上方和下方的LIDAR传感器的位置；

图3E示出根据实施例、感测底坑爬梯上在其视野中的技工的LIDAR传感器；

图3F示出当技工处于底坑爬梯上时发生改变的LIDAR传感器的响应的图表；

图3G示出根据实施例、位于电梯底坑的相对角中以检测技工的存在的一对LIDAR的实现；

图3H示出电梯底坑中的LIDAR传感器检测场中的技工；

图4A示出电梯轿厢顶部的热传感器；

图4B示出用于采用热传感器来检测技工处于电梯轿厢上并且确认轿厢在这个时间期间是操作在正常速度模式还是检查速度模式的流程图；

图5示出根据实施例、用于利用体积空间检测器来检测技工的存在并且还指示所述技工是否处于安全定位中的系统；

图6A示出在电梯轿厢上方的电梯井门处的技工，其中电梯轿厢上方的摄像机检测技工，当技工未进入井道时没有检测到危险条件；

图6B示出在电梯轿厢下方的电梯井门处的技工，其中电梯轿厢下方的摄像机检测技工，当技工未进入井道时没有检测到危险条件；

图6C示出在电梯轿厢上方和下方的电梯井门处的技工，其中电梯轿厢上方和下方的摄像机检测技工，当技工未进入井道时没有检测到危险条件；

图6D示出在电梯轿厢上方和下方的电梯井门处的技工，其中电梯轿厢上方和下方的摄像机检测技工，当技工之一处于底坑中并且在电梯轿厢的行进方向的途中时在电梯轿厢下方检测到危险条件；以及

图6E示出在电梯轿厢上方和下方的电梯井门处的技工，其中电梯轿厢上方和下方的摄像机检测技工，当技工至少部分进入井道时在电梯轿厢上方检测到危险条件。

具体实施方式

图1是电梯系统101的透视图，所述电梯系统包括电梯轿厢103、配重105、受拉构件107、导轨（或轨道系统）109、机器（或机器系统）111、定位参考系统113和电子电梯控制器（控制器）115，所述电子电梯控制器可包括执行电梯轿厢103的安全功能和控制功能的处理的现场电子器件。电梯轿厢103和配重105通过受拉构件107相互连接。受拉构件107可包括或者被配置为例如绳、钢缆和/或涂层钢带。配重105被配置成平衡电梯轿厢103的负载，并且被配置成促进电梯轿厢103在电梯井（或井道）117内并沿着导轨109相对于配重105同时并且在相反方向上移动。

受拉构件107与机器111接合，机器111是电梯系统101的高架（overhead）结构的一部分。机器111被配置成控制在电梯轿厢103与配重105之间的移动。定位参考系统113可被安装在电梯井117顶部的固定部分上，诸如安装在支撑件或导轨上，并且可被配置成提供与电梯轿厢103在电梯井117内的定位有关的定位信号。在其它实施例中，定位参考系统113可被直接安装到机器111的移动组件，或者可位于本领域已知的其它位置和/或配置中。定位参考系统113可以是如本领域中已知的用于监测电梯轿厢和/或配重的定位的任何装置或机构。例如但不限于，定位参考系统113可以是编码器、传感器或其它系统，并且能包括速度感测、绝对定位感测等，如本领域技术人员将领会的。

如图所示，控制器115位于电梯井117的控制器室121中或者位于单独的机器房（未示出），并且被配置成控制电梯系统101并且特别是电梯轿厢103的操作。例如，控制器115可向机器111提供驱动信号，以控制电梯轿厢103的加速、减速、调平、停止等。控制器115还可被配置成从定位参考系统113或任何其它期望的定位参考装置接收定位信号。当在电梯井117内沿着导轨109向上或向下移动时，电梯轿厢103可停在一个或多个层站125，如控制器115所控制的。如下文更详细公开的，如果例如在井117中检测到人类，则控制器115能够在机器111上或者电梯轿厢103应用制动器，以停止轿厢103。尽管在控制器室121中示出了，但是本领域技术人员将领会，控制器115能位于和/或被配置在电梯系统101内的其它位置或定位。

机器111可包括马达或类似的驱动机构。根据本公开的实施例，机器111被配置为包括电气驱动马达。对于马达的电力供应可以是任何电源，包括电网，其与其它组件组合被供应给马达。机器111可包括牵引滑轮，牵引滑轮向受拉构件107施加力以使电梯轿厢103在电梯井117内移动。

尽管用包括受拉构件107的挂绳系统示出和描述了，但采用在电梯井内移动电梯轿厢的其它方法和机构的电梯系统也可采用本公开的实施例。例如，实施例可被用在使用线性马达将运动传给电梯轿厢的无绳电梯系统中。实施例还可被用在使用液压升降机将运动传给电梯轿厢的无绳电梯系统中。实施例还可用于使用自推进电梯轿厢(例如配备有摩擦轮、压紧轮或牵引轮的电梯轿厢)的无绳电梯系统中。图1仅是出于说明性和解释目的而呈现的非限制性示例。

转到图2A和图2B，根据实施例，系统200A被配置成由电梯控制器115使用深度学习和机器学习来自动阻止电梯轿厢103移动，并且向井道117中的技工210提供安全性。本文所公开的诸如101和200A之类的所有系统仅在所标识的程度上有所不同，以及在一些实施例中可包括系统的两个或更多之中所标识的所有特征，以提供标识井道117中的技工210的冗余特征。

当一组技工210为了检查的目的或者为了修复井道117或轿厢103内的问题而进入井道117或轿厢103时，如果技工没有适当地遵循所要求安全规程，则存在如下可能性：所述组可能失去技工210之一的线索，并且从检查模式到运行模式返回电梯轿厢103，而技工210之一处于井道117中。这可导致技工210之一被困并且潜在地受伤。根据实施例，由电梯控制器115使用机器学习和相关认知服务，实施例的系统被配置成当轿厢移动时自动检测井道中的技工210。

例如，多个技工210可能进入井道117和轿厢103。技工210可例如同时发起修复轿厢103和井道117的问题。当技工210的一个或多个可能处于井道117中的同时，轿厢103中的技工210之一可能意外地控制轿厢103移动。根据实施例，例如当轿厢103开始移动时，井道117中并且被附连到轿厢103的诸如摄像机之类的传感器220自动开始捕获井道117的图像。摄像机220可向云服务230发送所捕获传感器数据（诸如图像），或者可利用边缘计算来处理所述图像，或者控制器115可处理所述图像，或者处理可在这些处理器具之间进行。处理可包括认知服务和深度学习分析，以确定技工210是否处于井道117中。如果存在关于技工210处于井道117中的确定，则告警可被发送到电梯控制器115以停止轿厢103，或者如果控制器115是执行分析的器具，则它可停止轿厢103。告警可被传递到所有技工210，从而自动标识事故以及井道117中的技工210的准确位置。在一个实施例中，传感器220是雷达。传感器220可以能够监测井道117中的离散区域240，因此可利用若干传感器220，包括在轿厢103顶部103T和下方103B以及在井道底坑270中。图2A中还示出的是定位参考系统113，所述定位参考系统用来创建井道模型（下面论述）。

作为对机器学习的补充或者作为替代，实施例可将心跳通信用于这个过程，以确保通信的可靠性和响应的及时性。这是因为由所公开的实施例所提供的确定可能需要被快速（诸如在二秒内），这可能限制可用于与远程服务（诸如云）的通信的时间。

当技工不遵循电梯系统中的技工210的更安全操作环境的所要求安全规程时，实施例可提供缓解安全问题。轿厢103和井道117安装的摄像机220可提供井道210的覆盖。这类图像可经由边缘计算在摄像机220上被处理，或者AI认知服务可用来确定任何技工210是否处于井道117中。这可在允许电梯控制器115移动轿厢103之前进行。

图2B示出确定技工210处于井道117中的过程。如在框2010中所示，当电梯轿厢103移动时，传感器220（诸如摄像机）捕获井道117的数据（诸如图像）。如在框2020中所示，通过应用深度学习或机器学习，例如在传感器220、云服务230上或者在电梯控制器115来分析数据，以确定技工是否处于井道117中。这种分析可包括学习由传感器在周围没有技工的情况下所预期的环境背景，从所学习的环境背景中提取传感器读数中的任何差异，以及感测任何所提取差异的相对运动，以提供环境中的技工的健壮指示。

如在框2030所示，如果技工210处于井道117中，则电梯控制器115停止或降低电梯轿厢103的速度。如果电梯控制器115不执行处理，则例如传感器220或云服务230上的处理器通知控制器115停止。否则，控制器115进行停止轿厢103的确定。告警可被传递到所有技工210。

转到图2C-2E，示出另一个系统200C，所述系统针对路径中的实时冲突检测，所述冲突检测基于与学习的环境背景对应的学习的3D模型以及来自传感器（诸如被安装到井道117中的电梯轿厢103的顶部和底部103T、103B的3D摄像机220或飞行时间传感器）的即时3D传感器数据。将领会到，对3D模型和被配置用于捕获3D传感器数据的传感器的引用不是意在限制实施例的范围。当电梯轿厢正移动时，技工绝对不能进入井道，但是如果技工未能遵循所要求的安全规程，则运动中的电梯轿厢103可能无法确定障碍物（诸如技工210）可能出现的时间和定位。例如，技工210可能处于底坑270中。因为当电梯正运动时不允许技工进入底坑，所以电梯系统可能仅具有基于路径中没有任何技工210或障碍物的情况下构成井道117中的环境的方式的数据。系统200C被配置成将井道117的预期的清洁（例如来自先前获得的数据）环境（所述环境是对每个安装轿厢103/井道117的组合单独学习的，即，清洁状态）与当前未知的实时环境（即，当前状态）进行比较，并且基于所述比较进行确定。更具体来说，提前准备的井道117的环境的3D数据集合由传感器220、控制器115、云计算服务230或者它们的组合来获得。开始于来自传感器220的这个初始数据，在从正维修电梯轿厢103或井道117的技工210移交电梯轿厢103的处理期间或之前，学习电梯轿厢103的顶部103T上方和底部103B下方的井道117的路径的当前状态的数据。图2C中所示的当前状态数据可由包括摄像机220的传感器来捕获，所述摄像机可以是飞行时间（ToF）摄像机或者能够感测环境的其它传感器（例如LIDAR、RADAR、红外），以及在轿厢103上方和下方的环境中所观测的数据的差异由传感器220、控制器115、云计算服务230或者它们的组合来分析。这通过将当前状态与图2D中所示的空井道117的预学习状态进行比较来完成，以产生图2E中所示的检测到的外物（诸如井道117中的技工210）的差分数据。如果存在井道117中检测到的对象（诸如技工210），则电梯控制器115接收实时告警。将领会到，实施例也可适用于配重，因为它同样正在移动并且能够引起对未遵循所要求的安全规程的技工的伤害。

电梯控制器115、传感器220、云服务230或者它们的组合被编程为根据井道117中所标识的对象（包括例如技工210与静止对象等的对象类型、对象的大小和位置）实时地确定是否使电梯轿厢103达到安全的正常操作状态。取决于系统的复杂度，可用响应集合能够被表征为智能响应，诸如提供警告音频和/或视觉信号、允许电梯轿厢在相反方向上的运动、允许电梯轿厢以降低的速度的连续运动以及备选地停止轿厢。电梯轿厢的运动状态（即，定位和速率）可以是判定过程的部分。定位参考系统113（图1）可为智能响应的确定提供传感器输入。在一些实施例中，在定位参考系统113用来决定智能响应的情况下，定位参考系统113可与正常控制部件无关地操作，以及可与定位参考系统113无关的补充定位参考系统113B（图2A）可被提供。补充定位参考系统113B可包括补充传感器，所述补充传感器用来获得其中没人处于井道中的电梯轿厢的行进路径内的参考状态。

系统200C可以能够通过视觉检测传感器220或者诸如用于读取RFID职员标签225或者以其它方式被配置有远程通信能力的标签（诸如蓝牙低能量（BLE））的传感器之类的其它传感器，来确定对象是否为技工210。例如在FPGA（现场可编程门阵列）平台上实现的计算单元可执行实时数据处理。

转到图3A-3C，按照另一个所公开系统300A，电梯轿厢103利用LIDAR（光检测和测距）传感器220来检测技工210的存在并且防止事故。LIDAR传感器220可被安装在轿厢103的顶部和底部103T、103B，以用于获得光学距离和速度测量，如图3A中所示。按照图3B中所示的所公开的方法，在框3010，电梯轿厢103上或下运行。在框3020，使用LIDAR传感器220来获得到周围对象的距离和速度测量。将领会到，框3020是可选的。在框3030，确定LIDAR数据是否标识井道117中的技工210。这个确定在传感器220上经由边缘计算或者在云服务230或电梯控制器115或者它们的组合上进行。在例如未遵循所要求安全规程并且在轿厢103的顶部103T、井道117的顶部上或者在底坑270中操作的技工210等的障碍物检测的情况下（在框3030的“是”），如框3040中所示，轿厢103将经由控制器115根据到人员的距离和轿厢103的速度在停止之前自动降低其速度，或者如在框3050中所示停止轿厢103，以避免冲突。如上所指示，取决于系统的复杂度，智能响应包括提供警告音频和/或视觉信号、允许电梯轿厢在相反方向上的运动、允许电梯轿厢以降低的速度的连续运动以及停止轿厢。电梯轿厢的运动状态（即，定位和速率）可以是判定过程的部分。如所指示，定位参考系统113（图1）可为智能判定提供传感器输入。在定位参考系统113用来决定智能响应的情况下，定位参考系统113会与正常控制部件无关地操作，以及会与定位参考系统113无关的补充定位参考系统113B（图2A）会被提供。

如图3C中所示，在井道117具有相应轿厢通道1171、1172、1173中的多个轿厢1031、1032、1033的一些情况下，一个通道中的轿厢顶部和底部103T、103B上的LIDAR传感器220T、220B可检测未遵循所要求的安全规程的技工210存在于相邻通道中。由此，适当通道中的电梯轿厢103可降低其速度，并且根据需要停止，以避免事故。实施例的益处包括保护井道117中的技工，所述技工在轿厢103的顶部103T上操作期间未遵循所要求的安全规程210。所述方法学可与电梯系统中所利用的现有控制系统无关地操作。这种推断控制方式可利用井道之间的更高级别的集成控制和传感器共享。每个轿厢可具有自给自足的安全系统，所述安全系统仅依靠其感测数据，或者备选地，所述安全系统可共享来自多个轿厢的数据。共享和协调安全控制处于实施例的范围之内。

转到图3D，另一个所公开系统300D包括位于沿轿厢103的顶部103T和底部103B的战略位置的LIDAR传感器220。四个90度LIDAR传感器220可被安装在轿厢103的顶部103T的四个相对角，并且可被配置成生成感测幕220C，所述感测幕感测在正常或者检查模式中的轿厢103的操作期间达到超过可接受阈值的障碍物（例如身体部位）的穿过。另外，取决于井道117的布局，LIDAR传感器220可被安装在轿厢103的底部103B的相对角，会检测越过轿厢103的投影的障碍物（例如从分布梁向外探身或者从层站向内探身的技工210）的存在。利用边缘计算或者与云服务230或电梯控制器115进行通信或者它们的组合的LIDAR传感器220可确定设置范围内的任何检测到的障碍物的距离，并且经由轿厢控制器115触发电梯轿厢103的紧急停止。实施例可降低技工210的原本担忧的安全风险，所述技工未遵循所要求的安全规程并且在井道117中进行操作。TOF（LiDAR）传感器能够是2D或3D的，并且它们能够位于TOC（轿厢顶部）和BOC（轿厢底部）的各种位置。作为对图3D所示被配置的备选方案，单个3D传感器、多个3D传感器或者3D和2D传感器的组合布置处于实施例的范围之内。图3D中所示的实施例能够用来检测处于轿厢顶部的技工何时俯身于扶手而因此将其置于伤害并且防止对其伤害。

转到图3E，另一个系统300E包括LIDAR传感器220，所述传感器被设置在电梯底坑爬梯310上。可期望控制电梯轿厢103，使得当技工210处于底坑爬梯310上时阻止轿厢103的所有移动。实施例提供LIDAR传感器220，所述传感器与爬梯310的垂直轴320对齐或者少许倾斜。传感器220能够是窄视角装置，例如被配置成在二（2）度场内进行感测，以便感测技工210何时处于底坑爬梯310上并且未遵循所要求的安全规程。使用例如边缘计算、电梯控制器115、云服务230或者它们的组合的LIDAR传感器210能够读取其位置与其光束223路径的任何物体之间的距离。如所示，爬梯310上的技工210可能中断光束223，从而当光束223到达底坑270的地面275时引起比标称值要短的距离。实施例的范围之内的其它传感器包括nmWave雷达、PIR（无源红外传感器）传感器和热摄像机。

图3F的图表示出传感器220的所感测的反射光束223的距离330在技工210处于爬梯310上时将如何改变。时间轴指示技工走下爬梯的经过时间，这在所示的示例中花费大约三秒。如图表中所示，检测距离阈值则可由传感器220、电梯控制器115或云服务230或者它们的组合用来检测爬梯310上的技工210的存在。实施例提供可改型解决方案，所述解决方案不要求对现有底坑爬梯210的重大修改。

转到图3G和图3H，另一个系统300G包括底坑270中的一对LIDAR传感器220，所述传感器被配置成在任何给定时间检测非预期的静止或移动对象（诸如底坑270中的技工210）。传感器220可以是具有有0.75度分辨率的+/- 45度视场的固态2-D传感器。传感器220可与电梯安全链相集成，以防止轿厢103和配重105的移动，和/或创建对井道117中的技工210的可听告警。实施例提供一对LIDAR传感器220，所述传感器被定位在井道117的底坑270中的同一平面的相对角270A、270B上，以查看底坑270中所有的障碍物。可经由LIDAR传感器220、云服务230上或者轿厢控制器115上或者它们的组合的边缘计算进行的对数据的后处理提供底坑区域270的基线视图。能够通过对LIDAR传感器200的测量的实时后处理来检测任何障碍物（诸如未遵循所要求的安全规程的技工210）。传感器220能够具有大约四（4）度的视角装置，以感测技工210何时例如处于底坑爬梯310（图3E）上或者在底坑270中。通过在底坑270的相对角270A、270B上具有一对LIDAR传感器220，更高程度的分辨率可提供检测任何改变所需的数据。底坑270的组合的成像将能够提供底坑中的技工210的位置，并且引起安全链的中断，以停止轿厢103和配重105（图1）的移动。图3G示出传感器220在对底坑区域270进行成像时具有的视场。图3H示出其中检测到有技工的场。LIDAR传感器220的建立能够改进底坑270中未遵循所要求的安全规程的技工210的安全性，以确保控制器115在技工210处于轿厢103和配重105的移动场中时知道所述技工的位置。一旦被集成到安全链中，如果例如第二技工210不知道所述状况或者未及时反应，则被配置有LIDAR传感器220的系统300G被配置成停止轿厢103的移动。作为对图3G中所示被配置的备选方案，实施例的范围包括在更高高度（例如六英尺）向下定向到底坑地面的3D传感器。

转到图4A和图4B，另一个所公开系统400A包括传感器220，所述传感器可以是热传感器，用于保护在轿厢103的顶部103T上操作并且未遵循所要求的安全规程的技工210。对于轿厢103的顶部103T上的技工210，在井道117中的新安装或组件更换或者其它维护的情况下，技工210将电梯轿厢103移动到井道中的不同位置（例如不同停止），以执行所要求的任务。虽然技工在这个过程期间应当以低速运行轿厢103，但是未遵循所要求的安全规程的技工210可能不这样做。相应地，实施例针对在轿厢103的顶部103T上安装热传感器220，以连续检测周围温度。基于所述温度，可存在例如经由传感器220、云服务230上或者轿厢控制器115或者它们的组合上的边缘计算的关于技工210存在的确定。传感器2220可以是连续活动的，并且被连接到轿厢控制器115，所述轿厢控制器监督电梯功能。

控制器115可操作在正常模式（其中轿厢103可以以正常速度行进）或者检查模式（其中轿厢103可以以更慢速度行进，这被认为对技工210执行操作是安全的）。如下表1中所示，当TCI（轿厢顶部检查）未被技工切换到“INS”（检查）定位（或模式）（即轿厢103停留在“NORM”（正常）定位（或模式））并且同时传感器220提供技工210的存在的信息时，轿厢控制器115将不允许轿厢103运行。由此要求技工210切换到“INS”（检查）定位（模式），以移动轿厢103并且继续他的操作。

如图4B中所示，所公开的过程开始于框4010，其中控制器115确定轿厢顶部检查模式是正常还是检查。如果它处于检查模式中（在4010的“是”），则控制器115控制器将允许轿厢103如框4020中所指示运行。如果它被切换到正常模式（在4010的“是”），则在框4030，经由温度传感器400进一步确定是否检测到技工210。如果未检测到技工210（在4030的“否”），则电梯轿厢103由控制器115来控制成如在框4040中所指示以正常速度运行。如果检测到技工（在4030的“是”），则电梯轿厢103由控制器115来控制成如在框4050中所指示不运行。如上所指示，取决于系统的复杂度，智能响应包括提供警告音频和/或视觉信号、允许电梯轿厢在相反方向上的运动、允许电梯轿厢以降低的速度的连续运动以及停止轿厢。电梯轿厢的运动状态（即，定位和速率）可以是判定过程的部分。如所指示，定位参考系统113（图1）可为智能判定提供传感器输入。在定位参考系统113用来决定智能响应的情况下，定位参考系统113会与正常控制部件无关地操作，以及会与定位参考系统113无关的补充定位参考系统113B（图2A）会被提供。

实施例的益处包括由轿厢顶部103T上的技工210进行的安全维护。实施例可与现有轿厢控制系统无关地操作。

转到图5，另一个所公开系统500被配置成利用体积空间检测器220来检测技工210是否处于井道117中的紧急定位中。在轿厢103的非预期移动的情况下，当技工210在底坑270中或者轿厢103的顶部103T操作的同时，技工210应当根据电梯103的型号、大小等停留在预定的特定定位中，以便避免被困在轿厢103与井道117之间。所述定位可对于每个电梯类型被学习，以避免伤害。如果体积传感器检测到人员，则光投影仪可投影具有预定的区域/定位的形状。所述形状可以是正方形、圆形或蹲位。实施例通过采用投影显示安全定位，来帮助例如可能不记得或知道安全定位的技工。实施例提供在电梯底坑270内安装采取体积空间检测器形式的传感器220，所述传感器被配置成检测正在操作的技工210，并且在检测到技工时停止轿厢103。激光投影仪300可将形状210A投影到底坑270中。通过所投影的形状，传感器220或电梯轿厢控制器115、云服务230或者它们的组合（共同和备选地称作处理器）可确定技工210是否处于预定义的紧急定位中。

在一个实施例中，激光检测方案的利用由GCB（组控制板）来控制，并且当KS触点被激活并且存在被困风险时被致动。KS是每个层站门锁处的已知开关。如果门被技工开启，则所述开关能够向总控制板提供信号，以停止轿厢或者激活检查模式。

激光投影仪300能够位于轿厢底部103B或者沿井道117定位。激光投影仪300可能是尖端具有形状图样的激光指示器或者具有这个形状的阴影屏的常规灯。在一个实施例中，对于顶上井道117实现，实施例能够通过类似地在轿厢顶部103T安装体积检测器和光投影仪来应用于轿厢顶部（例如从天花板）。实施例为技工和相关人员提供增加的安全性。

转到图6A-6E，另一实施例也针对井道117中的技工210的检测。诸如通过触发层站门600处的开关，打开层站门600激活安全系统610。系统610会包括摄像机630，例如轿厢103的顶部103T上（与其操作上连接）的一个摄像机630A以及底部103B上的一个摄像机630B。如果层站门600被打开，则根据轿厢103的定位和运动方向，顶部或底部摄像机630A、630B激活。如果至少两个层站门600开启，以及一个在轿厢103上方而另一个在轿厢103下方，则两种摄像机630A/630B均可激活。当层站门600被打开时，摄像机630利用软件来检测技工210的存在，所述软件可经由摄像机630的边缘计算或者经由摄像机630在操作上所连接的处理器640被处理。摄像机630或处理器640可标识井道117中的技工210的风险区域，以及轿厢103将不能够移动，直到那些区域是空旷的。例如经由云服务230（图5）来处理摄像机数据的物联网（IOT）处于实施例的范围之内。

例如，图6A示出在电梯轿厢103上方的电梯井门600处的技工210，其中电梯轿厢103上方的摄像机630A检测技工210。在技工210未进入井道117（例如井道117中的风险区域内）时，没有检测到危险条件。图6B示出在电梯轿厢103下方的电梯井门600处的技工210，其中电梯轿厢103下方的摄像机630检测技工210。在技工210未进入井道117时没有检测到危险条件。图6C示出在电梯轿厢103上方和下方的电梯井门600处的技工210，其中电梯轿厢103上方和下方的摄像机630A/630B检测技工210。在技工210未进入井道117时没有检测到危险条件。图6D示出在电梯轿厢103上方和下方的电梯井门600处的技工210，其中电梯轿厢103上方和下方的摄像机630A/630B检测技工210。在技工210之一处于底坑270中并且处于电梯轿厢103的行进方向的途中时，在电梯轿厢103下方检测到更危险的条件。图6E示出在电梯轿厢103上方和下方的电梯井门600处的技工210，其中电梯轿厢103上方和下方的摄像机630A/603B检测技工210。在技工210之一至少部分进入井道117以使得所述技工处于电梯轿厢103的行进方向的途中时，在电梯轿厢103上方检测到更危险的条件。

对于以上所述的例如针对来自摄像机或3D传感器的学习环境背景的井道学习概念，可利用垂直位置参考，例如定位参考传感器113。另外，存在可能被称作“停止”电梯轿厢的许多操作模式。例如：（a）到下一个可调拨楼层的受控运动轨迹；（b）可能使轿厢开始停止在非层站楼层的受控减速；以及（c）使用机器/马达制动器的紧急停止。电梯控制器115能够应用这些选项的全部，其包括在所要求的程度上控制机械制动器。

在上述实施例中，传感器数据可单独或同时被获得和处理并且被拼接在一起或者它们的组合，以及可采取原始或编译形式被处理。传感器数据可在传感器上由本文所标识或暗示的控制器、在云服务上或者由这些计算系统中的一个或多个的组合来处理（例如经由边缘计算）。传感器可应用如下所指示的一个或多个协议经由有线或无线传输线路来传递数据。

无线连接可应用包括局域网（LAN或者代表无线LAN的WLAN）协议的协议。LAN协议包括基于来自电气和电子工程师协会（IEEE）的小节802.11标准的WiFi技术。其它可适用协议包括低功率WAN（LPWAN），所述LPWAN是一种无线广域网（WAN），被设计成允许以低比特率的长程通信，使终端装置能够使用电池电力来操作延长时间段（数年）。长程WAN（LoRaWAN）是由LoRa联盟所维护的一种类型的LPWAN，并且是用于分别在网络服务器与应用服务器之间传输管理和应用消息的媒体访问控制（MAC）层协议。LAN和WAN协议一般可被认为是用来管理计算机系统到因特网的连接的TCP/IP协议（传输控制协议/因特网协议）。无线连接还可应用包括专用区域网络（PAN）协议的协议。PAN协议包括例如蓝牙低能量（BTLE），它是由蓝牙特殊兴趣小组（SIG）所设计和营销的无线技术标准，以用于使用短波长无线电波通过短距离来交换数据。PAN协议还包括Zigbee，即，一种基于来自IEEE的小节802.15.4的技术，表示高级通信协议套件，所述套件用来创建具有用于低功率低带宽需要的小低功率数字无线电单元的个人区域网络。这类协议还包括Z-Wave，所述Z-Wave是使用网格网络的Z-Wave联盟所支持的无线通信协议，应用低能量无线电波以便在装置（诸如电器）之间进行通信，允许对其的无线控制。

无线连接还可包括用于与例如RFID智能卡上的集成芯片（IC）进行通信的射频标识（RFID）技术。另外，亚1GHz RF设备操作在低于亚1Ghz的ISM（工业、科学和医疗）频谱带—通常在769 - 935 Mhz、315 Mhz和468 Mhz频率范围中。低于1Ghz的这个频谱带对RF IOT（物联网）应用是特别有用的。物联网（IoT）描述物理对象—“事物”—的网络，所述物理对象被嵌入有传感器、软件和其它技术，以用于通过因特网与其它装置和系统进行连接和交换数据的目的。其它LPWAN-IOT技术包括窄带物联网（NB-IOT）和类别M1物联网（Cat M1-IOT）。所公开系统的无线通信可包括蜂窝，例如2G/3G/4G(等)。基于RFID技术的其它无线平台包括近场通信（NFC），所述NFC是用于低速通信的通信协议集合，例如以通过短距离在电子装置之间交换日期。NFC标准由ISO/IEC（下面定义）、NFC联盟和GSMA（全球移动通信系统）组来定义。以上所述并不意在限制可适用无线技术的范围。

有线连接可包括RS（推荐标准）-422下的连接（线缆/接口），RS-422又称作TIA/EIA-422，它是由电信工业协会(TIA)所支持并且由电子工业联盟(EIA)发起的技术标准，规定数字信令电路的电特性。有线连接还可包括RS-232标准下的用于数据的串行通信传输的（线缆/接口），它正式定义连接在诸如计算机终端之类的DTE（数据终端设备）与诸如调制解调器之类的DCE(数据电路端接设备或数据通信设备)之间的信号。有线连接还可包括由Modbus组织所管理的Modbus串行通信协议下的连接（线缆/接口）。Modbus是被设计成供与其可编程逻辑控制器（PLC）配合使用的主/从协议，并且它是连接工业电子装置的通常可用部件。无线连接还可包括由PROFIBUS & PROFINET International（PI）所管理的PROFibus（过程现场总线）标准下的连接器（线缆/接口）。PROFibus是自动化技术中的现场总线通信的标准，作为IEC（国际电工委员会）61158的部分公开发表。有线通信也可通过控制器区域网络（CAN）总线进行。CAN是允许微控制器和装置在应用中相互通信而无需主机计算机的车辆总线标准。CAN是由国际标准化组织（ISO）所发布的基于消息的协议。以上所述不是意在限制可适用有线技术的范围，它可包括但不限于USB和以太网（或者POE—以太网供电），作为非限制性示例。

当数据如本文所述通过网络在最终处理器之间被传送时，所述数据可采取原始形式被传送，或者可完全或部分在最终处理器或中间处理器的任一个、例如在云服务（例如在传输路径的至少一部分为无线的情况下）或另一处理器被处理。数据可在处理器的任一个被解析、部分或完全被处理或编译，并且然后被拼接在一起或者作为单独信息分组被保持。本文所述的每个处理器或控制器可以是但不限于大量可能架构的任何架构的单处理器或多处理器系统，包括同构或异构地布置的现场可编程门阵列（FPGA）、中央处理器（CPU）、专用集成电路（ASIC）、数字信号处理器（DSP）或图形处理单元（GPU）硬件。本文所述的存储器可以是但不限于随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）或者其它电子、光学、磁或任何其它计算机可读介质。

除了处理器和非易失性存储器之外，控制器还可进一步包括一个或多个输入和/或输出（I/O）装置接口，它们在通信上经由板载（本地）接口被耦合，以在其它装置之间进行通信。板载接口可包括例如但不限于板载系统总线，包括控制总线（用于装置间通信）、地址总线（用于物理寻址）和数据总线（用于传输数据）。也就是说，系统总线可以能够实现处理器、存储器和I/O连接之间的电子通信。I/O连接还可包括本文所述的有线连接和/或无线连接。板载接口可具有附加元件（为了简洁起见而被省略），诸如控制器、缓冲器（高速缓存）、驱动器、转发器和接收器，以能够实现电子通信。存储器可执行程序、访问数据或查找表或者每个的组合，以促进其处理，它们全部可预先被存储或者在由其它计算装置对其过程的执行期间被接收，例如经由云服务或者本文所述的与其它处理器的另一网络连接。

实施例能够采取处理器实现的过程以及用于实践那些过程的装置的形式，诸如处理器。实施例还能够采取例如计算机程序代码等的基于计算机代码的形式（例如计算机程序产品），所述计算机程序代码包含诸如软盘、CD ROM、硬盘驱动器、作为固件的处理器上寄存器或者任何其它非暂态计算机可读介质之类的有形介质（例如非暂态计算机可读介质）中所实施的指令，其中当所述计算机程序代码被加载到计算机中并且由其执行时，所述计算机成为用于实践实施例的装置。实施例还能够采取计算机程序代码的形式，例如无论是被存储在存储介质中、被加载到计算机中和/或由其执行或者通过某个传输介质被传送（诸如通过电气布线或电缆布线、通过光纤或者经由电磁辐射），其中当所述计算机程序代码被加载到计算机中并且由其执行时，所述计算机成为用于实践示例性实施例的装置。在通用微处理器上实现时，计算机程序代码段将微处理器被配置成创建特定逻辑电路。

本文使用的技术术语仅为了描述具体实施例的目的，并不意图限制本公开。本文所用的单数形式“一个”和“该”意在也包含复数形式，除非上下文另有明确指示。将进一步理解，术语“包括”当在本说明书中使用时，规定存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或者添加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件组件和/或它们的群组。

本领域技术人员将领会，本文示出和描述了各种示例实施例，每个在特定实施例中都具有某些特征，但是本公开不限于此。而是，本公开能被修改成并入此前未描述但与本公开范围相称的任何数量的变型、更改、替换、组合、子组合或等效布置。此外，虽然已经描述了本公开的各种实施例，但是要理解，本公开的各方面可仅包括所描述的其中一些实施例。因而，本公开不要被看作由前述描述的限制，而是仅由所附权利要求书的范围限制。

Claims (20)

1.一种电梯系统，包括：

井道；

所述井道中的电梯轿厢；

所述井道中的传感器，其在操作上耦合到所述电梯轿厢，并且被配置成捕获指示人员正处于所述井道中的传感器数据，以及

处理器，被配置成从所述传感器数据来确定所述人员处于所述井道中；以及

其中所述电梯轿厢被配置成当所述处理器确定所述人员处于所述井道中时降低速度或停止。

2.如权利要求1所述的系统，其中：

所述处理器是以下中的一个或多个：

所述传感器，被配置用于边缘计算；

电梯控制器，其在操作上耦合到所述电梯轿厢，并且在通信上耦合到所述传感器；或者

云服务，其在通信上耦合到所述电梯控制器和所述传感器中的一个或多个。

3.如权利要求2所述的系统，其中

所述处理器被配置成当所述传感器数据指示所述井道中的所述人员时传送告警。

4.如权利要求2所述的系统，其中

所述传感器位于以下位置中的一个或多个：所述电梯轿厢的顶部、所述电梯轿厢的底部、所述井道的顶部、井道底坑内以及所述井道底坑的爬梯上或在其附近。

5.如权利要求2所述的系统，其中，所述传感器是以下中的一个或多个：摄像机、LIDAR传感器、温度传感器以及体积检测器、nmWave雷达和热摄像机。

6.如权利要求2所述的系统，其中，所述处理器被配置成把来自所述传感器的所捕获传感器数据与表示其中没有所述人员的所述井道的先前获得的数据进行比较，以确定所述人员是否处于所述井道内。

7.如权利要求6所述的系统，其中，所述所捕获数据和先前获得的数据各自是所述井道的二维或三维表示。

8.如权利要求2所述的系统，其中，所述传感器是LIDAR传感器，所述传感器位于以下位置中的一个或多个：所述电梯轿厢的所述顶部和井道底坑内，并且被配置成生成感测幕，以确定所述人员的存在。

9.如权利要求2所述的系统，其中，所述传感器包括井道底坑中的体积检测器以及被配置成在所述井道底坑的所述地面上投影预定图像的所述井道底坑中的激光投影仪或光投影仪，所述图像表示预定义的紧急定位，并且其中所述激光器被配置成显示所述井道底坑中检测到的人员的预定义的紧急定位，以及所述处理器被配置成从由所述体积检测器所捕获的数据来确定所述人员是否处于预定义的紧急定位中。

10.如权利要求2所述的系统，其中，当所述电梯轿厢被控制以移动时，自动致动所述传感器。

11.如权利要求2所述的系统，其中，所述电梯控制器被配置成操作在正常模式，并且所述电梯控制器在做出关于所述人员处于所述井道中的确定时停止所述电梯轿厢。

12.如权利要求11所述的系统，其中，所述电梯控制器被配置成操作在检查模式，并且由此所述电梯控制器被配置成以降低的速度来运行所述电梯轿厢，而不管关于所述人员处于所述井道中的所述确定。

13.如权利要求12所述的系统，其中，所述检查模式是轿厢顶部检查模式。

14.一种控制井道中的电梯轿厢的方法，包括：

当所述电梯轿厢在所述井道中移动时，从传感器捕获表示所述井道的传感器数据；

经由处理器来分析所述数据，以确定人员是否处于所述井道中；以及

当所述人员处于所述井道中时，停止或降低所述电梯轿厢的速度。

15.如权利要求14所述的方法，其中

所述处理器是以下中的一个或多个：

所述传感器，被配置用于边缘计算；

电梯控制器，其在操作上耦合到所述电梯轿厢，并且在通信上耦合到所述传感器；或者

云服务，其在通信上耦合到所述电梯控制器和所述传感器中的一个或多个。

16.如权利要求15所述的方法，包括：

控制所述电梯轿厢在所述井道中向上或向下移动；

从所述传感器数据来确定朝向所述井道中的对象的距离和速度；

确定所述对象是否为所述人员；以及

取决于到所述对象的所述距离以及所述电梯轿厢的速度，在确定所述对象为所述人员时停止或降低所述电梯轿厢的速度。

17.如权利要求16所述的方法，其中，补充定位参考系统包括补充传感器，所述补充传感器用来获得其中没人处于所述井道中的所述电梯轿厢的行进路径内的参考状态。

18.如权利要求16所述的方法，包括：

通过与标签进行通信来确定所述对象是否为所述人员，所述标签被配置用于远程通信，以及位于所述井道中并且与所述人员关联。

19. 如权利要求15所述的方法，包括：

由所述电梯控制器来确定所述电梯控制器处于正常运行模式中；以及

仅当做出关于在所述井道内未检测到所述人员的确定时，由所述电梯控制器来准许所述电梯轿厢运行。

20. 如权利要求18所述的方法，包括：

由所述电梯控制器来确定所述电梯控制器处于检查模式中；以及

由所述电梯控制器来准许所述电梯轿厢运行，而不管是否做出关于所述人员处于所述井道内的所述确定。