JP2009215040A - エレベータのドア制御システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】エレベータの利用混雑時においても、所定時間当りの輸送可能人数を増加でき、かつ乗降客の安全性も考慮したより適正なドア開放時間を自動で調整できるエレベータ制御システムを提供する。
【解決手段】各サービス停止階においての当該エレベータかごに対する利用者の乗降時間によって、必要なドア開閉時間が定まることに着目し、乗降時間を予測して、この予測乗降時間によりドア開放時間を調整する。具体的には、乗りかごがドア開放後に所定時間を経過すると自動的にドア閉するドア開閉制御手段を備えたエレベータ制御システムに対して、乗りかごのサービス停止階における降り人数および乗り込み人数により、その階での予測乗降時間を算出する手段を備え、算出した予測乗降時間に応じてドア開閉制御手段の所定時間の長さを調整する。
【選択図】図１

Description

本発明は、エレベータのドア制御システムおよび方法に係り、特にエレベータドアを自動的に開閉するエレベータのドア制御システムおよび方法に関する。

従来のエレベータ制御システムにおいて、ドアの開閉制御はあらかじめ設定された一定のドア開放時間に従って行われていた。しかし、一定のドア開放時間では、無駄にドアを開け続けているケースがあり、運行効率低下などの問題が生じる場合があった。そこで、このような課題を改善するために、以下のような技術が提案されている。

特許文献１には、停止階のホール呼び、停止階以外のかご呼びがないことを検出し、さらに光電装置によって乗客の降車終了を検出することで、かご内、ホール共に乗客がいないことを判断して、ドア開放時間を短縮する方法が開示されている。特許文献２には、サービス時の実際のドア開放時間を計測して、この時間を用いてドア開放時間の設定値を変更する方法が開示されている。特許文献３には、かご内荷重検出装置によるかご内荷重に応じて、目的階でのエレベータドアのドア開放時間を決定する方法が開示されている。特許文献４には、ドア開閉時の障害物を検出する接触または非接触式障害物検出装置を備え、この検出装置が障害物を検出しない状態が所定時間継続した場合は、設定された戸開時間経過前でも全開中のドアに戸閉動作を行わせる方法が開示されている。特許文献５には、かご内混雑度および乗り場の混雑度を検出して、かご内および乗り場の混雑度によりドア開放時間を演算する方法が開示されている。ここで、ドア開放時間の演算は、かご内の混雑度比率、乗り場の混雑度比率によりドア開放時間の設定データを参照することにより演算している。特許文献６では、過去データから当日の同時間帯の利用人数（交通需要）を予測し、フロア用途、階高のビル建物情報、乗車定員、速度のエレベータ仕様から数種の基本運行モード毎に輸送力（５分間輸送人数）を計算または推定している。そして、予測した交通需要を超える輸送力を有すると推定される基本運行モードを選択する方法を開示している。

：特開平６−１７１８７０号公報 ：特開昭５９−２２８６４号公報 ：特開平５−２０１６６８号公報 ：特開平９−２４０９６９号公報 ：特開平１１−７１０８０号公報 ：特開昭６２−７９１７６号公報

ここに列挙した従来技術は、適用できる状況が限定されていて運行効率を改善できる範囲が限定されていたり、適正なドア開放時間を見積もっていないために、状況によっては降り客または乗り客が残っているのにドアを早く閉じてしまう可能性があった。また、逆に降り客、乗り客が無くなっても、ドアを開き続ける可能性もあった。以下、具体的に各技術の課題を説明する。

特許文献１に開示された技術は、停止階のホール呼びや停止階以外のかご呼びがない最終かご呼びでの停止の場合を条件にしており、ドア開放時間が短縮できる状況が極めて限定されている。従って、エレベータの運行効率改善効果も条件が満たされる状況のみに限定される。

特許文献２に開示された技術は、ドア開放時間が過去のドア開放時間と相関性があることを前提にしているため、過去のドア開放時間を用いてその設定値を変更しているが、実際のドア開放時間はその時々の状況によって変動する。過去のデータ系列を取ると値のばらつきが大きい。従って、この方法では、その時々の状況によって変わるドア開放時間に応じて適切な設定を行うことが難しい。

特許文献３に開示された技術は、かご内荷重によって必要なドア開放時間が決まることを前提としているが、例えば、かご内荷重が大きいからといって必ずしも長いドア開放時間が必要な訳ではない。ホール側の状況も強く影響する。逆も同じで、かご内荷重が小さいからといって必ずしも必要なドア開放時間が短い訳ではない。つまり、単純にかご内荷重のみによって必要なドア開放時間が決まる訳ではない。従って、この方法では適切なドア開放時間を決めることは難しい。また、この方法は、よりドア開放時間を長くするように働かせる制御のため、無駄なドア開放時間短縮による運行効率改善は期待できない。

特許文献４に開示された技術は、かご内に人がいるため降りるまでに時間がかかる場合や乗り込むのに時間がかかる場合に、ドア開閉時の障害物検知に人がかからないため、誤って戸閉動作を行う可能性がある。また、障害物検出装置の検出結果のみによってドア開放時間を定めており、ドアを早く閉じすぎるか否か（時間の長さ）を客観的に判断できない。従って、実際に早くドアを閉めすぎる可能性（リスク）もある。

特許文献５に開示された技術は、かご内の混雑度によってドア開放時間を演算するが、特許文献３に開示された技術と同様に、必ずしもかご内の混雑度によって必要なドア開放時間が決まるわけではないため、適切なドア開放時間を決めることは難しい。

特許文献６に開示された技術には、基本運行モードについてドア開放時間を異ならせているとあるが、具体的にどのように異ならせるかの記載が無い。従って、ドア開放時間を異ならせることによる輸送力の改善効果が不明である。

本発明は、エレベータの輸送能力を向上でき、かつ乗降客の安全をも考慮したドア開放時間を自動設定できるエレベータのドア制御を提供することを目的とする。

本発明の望ましい実施態様においては、各サービス停止階における当該エレベータかごに対する利用者の乗降時間によって、必要なドア開閉時間が定まることに着目し、各階毎の乗降時間を予測して、この予測乗降時間に基づいてドア開放時間を調整することを特徴としている。

本発明の望ましい具体的実施形態においては、エレベータ乗りかごのドア開放後に所定戸開時間を経過すると自動的にドアを閉じるエレベータのドア制御において、乗りかごのサービス停止階における降り人数および乗り込み人数により、その階での予測乗降時間を算出し、算出した予測乗降時間に応じて前記所定戸開時間の長さを調整することを特徴としている。

本発明の望ましい実施態様によれば、輸送能力を向上でき、かつ乗降客の安全も考慮した戸開時間を自動設定することが可能である。

また、ドア開放時間変更の実施が呼びの条件に限定されないため、各サービス停止階で適正な戸開時間を設定でき、輸送力（例えば、時間当りの輸送可能人数）を改善できる。

本発明のその他の目的と特徴は、以下に述べる実施形態の中で明らかにする。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。

図１は、本発明の一実施例によるエレベータのドア制御システムの構成図である。始めに、本実施例のポイントを説明する。本実施例の目的は、呼び停止階毎に適正なドア開放時間、すなわち、その階の状況に合った必要なドア開放時間を求めることである。その解決ポイントは、呼び停止階での予測乗り人数算出部１０２と呼び停止階での予測降り人数算出部１０３によって、呼び停止階毎に乗り人数、降り人数の予測値を算出する。これらを基に、呼び停止階での予測乗降時間算出部１０５において、呼び停止階での予測乗降時間を算出する。この予測乗降時間を、ドア開放時間設定部１０６で、ドア開放時間の設定値とすることにより、この時間を経過したら開放中のドアを閉じるように制御する。

適正なドア開放時間は、当該呼び停止階での乗降時間によって決まることが予測され、この乗降時間は、かごからの降車人数、かごへの乗車人数によって決まることに着目したことにより、上記の解決ポイントを見出している。さらに、かご内が混雑している場合には降車、乗車共に費やす時間が増すため、かご内人数検出部１０４において、停止階到着時のかご内人数も加えることで、より高い精度で予測乗降時間を見積もることができる。さらに、予測した乗降時間を基準にして、実際の乗降状況を各種センサより検出して、予測乗降時間が経過してかつ乗降完了と判定すれば、開放していたドアを閉める。これにより、さらに安全にかつ必要最低限の時間でのドア開放時間に制御することができる。

以下、システム全体の構成について説明する。

エレベータ乗りかご２００が、主ロープ２０１を介して複数の階床間を上下方向に移動してサービスする。ここでは図示していないが、主ロープ２０１の反対側には上下移動できる錘が結び付けられており、つるべ式の原理で綱車（図示せず）の回転力により乗りかごは上下方向に移動する。乗りかご２００には、かご側のドア２０３の開閉を制御する戸開閉制御部２０２が設けられている。また、かご側のドア２０３に埋め込まれたドアビームセンサ２０７があり、戸閉動作中の物体の挟まれをビームにより事前検出する。また、かご内には乗客が行先階を登録するためのかご内操作盤２０４、かご内の乗客数を検出するための荷重センサ２０５、画像認識によりかご内の乗客数を検出するカメラ２０６がある。尚、後述するように、ホールにおいて行先階を登録するようなエレベータシステムおよび複数台のエレベータをグループで統括管理するエレベータ群管理システムではかご内操作盤２０４が無いものある。

次に、エレベータホールについて、１階のホールには行先階をホール側で登録できる行先階登録端末３０１と乗り場の待ち人数を検出する待ち客センサ３０３が設置されている。行先階登録端末３０１は、テンキー操作または個人認証により行先階を登録する装置である。また、待ち客センサ３０３は、カメラによる画像認識や赤外線によって人数を検出するものとする。さらに、ホール側のドア３０２があり、このホール側のドアはかご側のドア２０３と連動して開閉する仕掛けとなっており、以下、これらをエレベータドアと称する。２階のホールには、上下方向の呼びを登録するホール釦３００が設置されている。

図１の状況では、乗りかごが２階と１階の間を下方向に走行中で、かご内には３人の乗客Ｐ１（３人共に１階で降車予定）が乗車しており、１階の乗り場にはこのかごの到着を待っている３人の待ち客Ｐ２（３人共に上昇方向に移動）がいる。

このような状況で、乗りかご２００が１階にサービスのため停止した時の適正なドア開放時間を求めて、それによりドア閉じ制御を行うのが図１の実施例のエレベータ制御システムである。このドア開放時間を決定して、戸閉指令を戸開閉制御部２０２に出力するのがエレベータ制御部１である。尚、エレベータ制御部１には、エレベータの戸開閉制御以外にも乗りかごの運行制御、呼び応答の制御、安全のための制御等があるが、ここでは図示を省略している。エレベータ制御部１では、本発明の実施例に関係する制御要素のみに着目して図示している。以下、エレベータ制御部１の詳細構成について説明する。

乗りかごおよび各階ホール情報収集部１０１では、乗りかごの各種情報と各階ホールの情報が収集される。乗りかごの各種情報には次のような情報がある。まず、荷重センサ２０５で検出した荷重情報、荷重センサ２０５またはかご内カメラ２０６により検出した乗り人数情報がある。次に、戸開閉制御部２０２で検知したドアの開閉状態、ドアに埋め込まれたドアビームセンサ２０７の検出情報、乗りかご内で登録されたかご呼び情報である。

一方、各階ホールの情報には、次のような情報がある。すなわち、ホール釦３００より収集されたホール呼び登録情報、行先階登録端末３０１より収集された、ホール側行先階端末による行先階や呼び登録回数などの情報、ホール待ち客センサ３０３で検出されたホール待ち人数である。これらの収集情報を用いて、適正なドア開放時間が算出される。まず、呼び停止階での予測乗り人数算出部１０２では、ホール側の情報よりホール呼びまたはかご呼びによる停止階での予測乗り人数が算出される。呼び停止階での予測降り人数算出部１０３では、かご内またはホール側の情報より呼び停止階での予測降り人数が算出される。かご内人数検出部１０４では、かご内情報よりかご内乗り人数が検出される。呼び停止階での予測乗降時間算出部１０５では、予測乗り人数、降り人数、かご内乗り人数により、予測乗降時間が算出される。この予測乗り人数算出から予測乗降時間算出までの詳細は後ほど説明する。ドア開放時間設定部１０６では、ドア全開の時点からのドアを開放し続けている時間（これが戸開時間）の設定値を予測乗降時間に基づいて設定する。戸閉指令出力部１２１では、戸開放時間計測部１０７で計時されているドア全開時点からのドア開放時間（計測値）が設定値を超えた場合に、戸閉指令を乗りかごの戸開閉制御部２０１に伝送する。ここで、戸閉指令出力の条件は上記だけではなく、実際の乗降完了を乗降完了判定部１１２で判定しており、ドア開放時間（計測値）が設定値を超えた場合でかつ乗降完了判定部１１２が乗降完了と判定した場合に戸閉指令を出力するようにしている。尚、ドア開放時間標準値出力部１２２の動作については図３で説明する。

このようにして、まず、乗降時間を予測してこれを基準にしてドア開放時間の設定値を決めることで、その時の状況に応じた適正な設定値にドア開放時間を調整もしくは変更できる。ここで「適正な」とは、具体的に、各サービス停止階の停止時間を短縮して１周時間を短縮でき、時間当りの輸送可能人数を増加できる上に、乗降に必要なドア開放時間を確保し、安全を確保できるという意味で「適正な」時間である。さらに、実際の乗降完了を判定して、「ドア開放の経過時間＞設定時間」かつ「乗降完了と判定」の条件でドア開放満了、ドア閉の信号を送る。このため、仮に何らかの理由で予測乗降時間よりも実際の乗降所要時間が長くなった場合でも、適正なタイミングでドアを閉めることができる。

図１の例に対するドア開放時間設定値の計算例を以下に述べる。図１の例で、乗りかご２００が１階（最下階とする）到着時には、３人の乗客が降車して３人の待ち客がかごに乗り込む。この場合、エレベータ制御部では予測降り人数、予測乗り人数もそれぞれ３人と予測しており、乗客１人当りの降り時間を１．５秒、乗り時間を１．０秒とすると、予測乗降時間は３×１．５＋３×１．０＝７．５秒と算出できる。これに乗降時間のばらつき（個人差等による）に対するマージン（この場合２０％と仮定する）を加えた９秒がドア開放時間設定値として定められる。

以下、乗降完了判定部１１２での処理の詳細を説明する。まず、呼び停止階での降り客検出部１１１により、降り客全員の降車動作完了を検出する。この降り客の降車完了は、かご内の荷重センサ２０５の荷重変動（荷重値の減少方向の変動）の収束、かご内カメラ２０６による降り客動作の検出により検出できる。また、ドアビームセンサ２０７の不動作期間、乗り場の行先階登録装置２０４で登録できる場合はその行先階を登録した回数に対する実際の降り人数（荷重センサなどで検出可能）との比較などによって、降り客全員の乗りかごからの降車動作完了を検知できる。乗り場に行先階登録装置を用いるエレベータ群管理システムでは、各人がそれぞれ自分の行先階を登録する。このため、行先階の登録回数より当該行先階での降り人数を検出できる。

他方、呼び停止階での乗り客検出部１１０により、乗り客全員の乗車動作完了を検出する。この乗り客の乗車完了は、荷重センサの荷重変動、乗り場待ち客センサ３０３による乗り場の待ち客有無により判定できる。また、ドアビームセンサの不動作期間、乗り場の行先階登録装置の場合はその階での登録回数の合計と実際の乗り人数（荷重センサなどで検出可能）との比較によって、乗り客全員の乗りかごへの乗車動作完了を検知できる。

以上による降車完了と乗車完了の判定を組み合わせることによって、乗降完了判定部１１２では乗降動作完了を判定できる。また、図１の実施例では、乗り客の乗車完了と降り客の降車完了を分けて検知する方法で説明したが、両者を区別せずに直接乗降完了を判定してもよい。これは荷重センサによる荷重検出変動の時間推移や、かご内カメラと乗り場待ち客センサの情報を組み合わせて乗り場とかご内での人の動きを検知したり、ドアビームセンサの不動作期間の状況などから乗降完了を検知することが可能である。

乗降時間演算パラメータ修正部１３０では、予測した乗降時間と実際の乗降に要した時間の計測値（戸開放時間計時部１０７の出力）とを比較して、その予測誤差が小さくなる方向に予測乗降時間の演算式のパラメータを修正する。乗降時間算出の詳細は後述するが、乗り人数と降り人数に基づいて算出しており、１人当りの乗り時間、１人当りの降り時間が算出のためのパラメータである。この１人当りの乗り時間、降り時間は利用者の属性によって変わる。例えば、ビル用途（オフィス、マンション）、各階の利用者の特性、時間帯別の利用者の特性によってその時間は変わりえる。従って、乗降時間の予測と実測値を比較して、予測誤差を減らすように算出式を修正することによって、そのビル、その階、その時間に応じたより正確な乗降時間を算出することが可能である。

図２は、本発明の図１に示した実施例に対する動作説明図であり、横軸が時間の長さを表している。各棒グラフは、上から順に戸開放時間の標準値（Ａ０１）、次に、乗降時間予測値（Ａ０２）、３番目に、乗降時間予測値に基づき、さらにばらつきを考慮したマージンを加えた戸開放時間設定値（Ａ０３）を表している。また、乗降時間計測値（Ａ０４）、乗降完了判定フラグ（Ａ０５）に続いて、最後に、実際の戸開放時間（Ａ０６）を表している。

戸開放時間標準値（Ａ０１）は従来の戸開閉制御で用いられている値で状況によらず一定の値である。乗降時間予測値（Ａ０２）は、乗り人数、降り人数、かご内人数から算出した予測乗降時間の長さを表している。この予測乗降時間に、さらにばらつき（変動）を考慮したマージンを加えた値が戸開放時間設定値（Ａ０３）である。これに対して、実際に計測された乗降時間が値（Ａ０４）である。この乗降時間の計測はかご内荷重センサの荷重変動の時間推移、かご内カメラ、乗り場待ち客センサ、ドアビームの不動作時間などによって実施することができる。実際の乗降時間の検知に基づいて、乗降完了を判定すると完了判定フラグ信号（Ａ０５）が図２のように立つ。図２の例の場合、先に乗降完了判定フラグが立ち、その後に戸開放時間設定値を満了するため、満了した時点で戸閉指令の出力条件を満たし、戸閉指令が出力される。この結果、実際の戸開放時間は図の値（Ａ６）のように戸開閉時間標準値（従来技術に対応）よりも大きく短縮できる。また、予測乗降人数を基準とし、かつ実際の乗降完了も検知して戸閉実施を判定しているため、安全性も十分保った状態で必要な長さの戸開放時間に自動設定できる。尚、図２の予測乗降時間値（Ａ０２）と乗降時間計測値（Ａ０４）には予測誤差があり、これに基づいて図１のパラメータ修正部１３０で算出パラメータが修正される。また乗降時間はその時々で値がばらつきが大きいことも考えられ、図２の戸開放時間設定値（Ａ０３）のようにマージンを加えることにより、ばらつき分を吸収してより安全サイドに乗降時間を予測することができる。

図３は、戸閉指令出力処理（図１の戸閉指令出力部１２１での処理）のフローチャートを表している。まず、計時している戸開放時間（戸開放の経過時間）が予測乗降時間より定められたドア開放時間設定値を超えているか否かを判定する（ＳＴ００１）。超えていなければ、戸開放状態を継続する（ＳＴ００２）。超えている場合は、次に乗降完了判定部が乗降完了と判定しているか否かをチェックする（ＳＴ００３）。乗降完了判定している場合は戸閉指令（または戸開放解除指令）を出力する（ＳＴ００８）。完了と判定していない場合は、戸開放時間がドア開放時間標準値（図１のドア開放時間標準値出力部１２２より出力）を超えているか否かを判定する（ＳＴ００４）。超えていなければ戸開放状態を継続する（ＳＴ００５）。超えている場合は再度乗降完了判定しているか否かを判定して（ＳＴ００６）、完了と判定していない場合はさらに戸開放状態を継続し（ＳＴ００７）、完了と判定している場合は、戸閉指令を出力する（ＳＴ００８）。

以上のような戸閉指令出力処理により、乗降時間が予測値（ばらつきのマージンを付加）通りであれば、乗降完了後に速やかに戸閉が実施されて戸開放時間を短縮できる。何らかの理由で乗降完了が遅い場合は、従来通りのドア開放時間標準値を基準にして戸閉が実施されるため、より安全側にドア開放時間を調整できる。従来技術の中には、乗降完了の判定のみで、戸閉を実施する技術があるが、これはその時間長に対してのチェック基準が無いため、本当にそこで戸閉を実施してよいのかの安全性のチェックが無い。これに対して、本実施例では、予測乗降時間が基準であるため、より安全性を高めた上でドア開放時間の短縮を図ることができる。

図４は、予測乗降時間の算出処理に対するフローチャートを表している。ここでは乗り場での行先階登録する方式ではない場合（通常の上下の方向を登録するホール釦の場合）についての算出処理を示している。

まず演算の対象とする乗りかごを選定する（ＳＴ１０１）。これは複数のかごを扱う群管理の処理であり、単独のエレベータではそのエレベータが対象となる。次に、対象となるホール呼びまたはかご呼びによる乗車または降車停止予定階を選択する（ＳＴ１０２）。選択した停止予定階について、対象のかごが停止直前かまたは停止時かを判定する（ＳＴ１０３）。共に異なる場合は、次の停止予定階、または次の乗りかごを選択する（かご選択は群管理のみ）。

対象階に停止直前または停止時の場合は、予測降車人数を算出する（ＳＴ１０５）。この予測降車人数は、対象階がかご呼びで登録された時の乗込み人数（荷重の増加変動値より算出可能）によりその階に対する降車人数を算出することができる。また、同時に複数のかご呼びが登録された場合は、その時の乗込み人数を登録されたかご呼び階の数で按分することにより、各かご呼び階に対する降り人数を算出できる。他の階から後から乗り込んだ乗客は既にかご呼びが登録されていると、登録しないが、この場合も新たなかご内乗り人数をその時既に登録されているかご呼び階数で按分することにより、各かご呼び階の降り人数を算出することができる。

予測降車人数を算出すると、次に予測乗車人数を算出する（ＳＴ１０６）。この予測乗車人数は、対象階でホール呼びが登録されてから当該かごがその階に到着するまでの経過時間（予測値）とその階での待ち客の時間当りの到着人数（過去のデータの統計分析より算出可能）より、両者の積によって算出することができる。また、ホール待ち客センサがある場合は、待ち客数から直接的に予測乗車人数を算出できる。

予測乗車人数、予測降車人数を算出すると、次にかご内乗り人数を算出する（ＳＴ１０７）。これは当該乗りかごが対象階に到着する直前のかご内荷重センサの値より検出することができる。

算出された降車人数とかご内乗り人数より、降車ロス時間を含めた降車時間を算出する（ＳＴ１０８）。この詳細は、図６、図７により後ほど説明する。降車時間は降車人数によって決まるが、かご内が混雑している場合はかごから出るまでの時間が増大する。この増大分であるロス時間を合わせて算出することでより正確な値を得ることができる。

乗車時間についても、乗車人数とかご内人数、降車人数より、乗車ロス時間を合わせて算出する（ＳＴ１０９）。ここで、ロス時間を含めた乗車時間は、乗車人数とかご内人数から降車人数を引いた人数に基づいて算出する。乗車時のロス時間は、かご内人数から降車人数を引いた人数の影響を受けると考えており、これは始めにかご内の人が降りて、かご内に残りの人がいる状態で、ホール側の人が乗り込むという状況に基づいている。かご内に残りの人数が増えるほど、乗り込む人の乗込み時間ロスが増大するため、このような算出を行っている。この算出法により、より正確な乗車時間を求めることができる。

最後に、予測乗車時間と予測乗降時間の合計値、さらにばらつきを考慮したマージンをこれに加えることにより、予測乗降時間を算出できる（ＳＴ１１０）。

図５は、乗り場で行先階登録する方式の場合の予測乗降時間の算出処理に対するフローチャートを表している。特にここでは、群管理エレベータを対象としており、行先階を登録しなければ割当てかごが表示されないため、全員が行先階登録することを前提としている。図５のフローチャートで、図４の処理と重複する処理要素は図４と同じ符号を付しており、説明は省略する。以下、図５のフローチャートで図４と異なる処理要素を説明する。

まず、対象とする停止予定階は、行先階呼びによる乗車階または降車階を選択する（ＳＴ２０２）。つまり、行先階呼びが押された階（乗車階）と登録された行先階（降車階）を選択する。

次に、対象階を行先階とした行先階呼びの入力回数合計よりその階での降車人数を検出する（ＳＴ２０３）。例えば、停止直前の対象階を８階とすると、各階（呼びによりサービスした階）で行先階を８階で登録した呼びの入力回数の合計が、８階を行先階とする乗客の総人数であり、これより８階での降車人数を検出できる。次に、対象階で行先階呼び登録して、かつ対象かごに割当てられた乗客による行先階呼び入力回数より、その階での乗車人数を検出する（ＳＴ２０６）。

以上のように、行先階呼び登録式のエレベータシステム（ここでは群管理システムを想定）では、利用者全員が行先階呼びを登録するため、呼びを登録した階での入力回数や、行先階毎の入力回数に基づいて、より正確に予測乗り人数、予測降り人数を算出できる。

従って、本実施例においては、より正確に予測乗降時間を算出でき、さらに高い輸送力の向上と安全性確保の両立が可能である。

図６は、図１に示した呼び停止階での予測乗降時間算出部１０５の詳細構成を表したものである。降車時間算出部１０５１では、次式のように予測降り人数Ｎ_ｏｕｔによって降車時間Ｔ_ｏｕｔ（ロス時間を含まない）が算出される。

Ｔ_ｏｕｔ＝ｋ_ｏｕｔ×Ｎ_ｏｕｔ ……………………………………………………（１）
ここで、ｋ_ｏｕｔは１人当りの降車時間（例えば、１．５秒）を表す。降車ロス時間算出部１０５２では、予測降り人数Ｎ_ｏｕｔとかご内乗り人数Ｎ_ｃａｇｅにより、次式のように降車ロス時間Ｔ_{ｏｕｔｌｏｓｓ}が算出される。

Ｔ_{ｏｕｔｌｏｓｓ}＝ｋ_{ｏｕｔｌｏｓｓ}×（Ｎ_ｃａｇｅ−Ｎ_ｏｕｔ）……………（２）
ここで、ｋ_{ｏｕｔｌｏｓｓ}はかご内に残っている人による１人当りの降車ロス時間（例えば、０．５秒）を表す。かご内に残る人数が多いほど、降りる人の降車が妨げられて降車時間が長くなるため、これをロス時間として（２）式により求めている。乗り込み時間算出部１０５３では、次式のように予測乗り人数Ｎ_ｉｎによって乗り込み時間Ｔ_ｉｎ（ロス時間を含まない）が算出される。

Ｔ_ｉｎ＝ｋ_ｉｎ×Ｎ_ｉｎ ……………………………………………………………（３）
ここで、ｋ_ｉｎは１人当りの乗込み時間（例えば、１秒）を表す。乗込みロス時間算出部１０５４では、かご内乗り人数Ｎ_ｃａｇｅ、予測降り人数Ｎ_ｏｕｔにより、次式のように乗込みロス時間Ｔ_{ｉｎｌｏｓｓ}が算出される。

Ｔ_{ｉｎｌｏｓｓ}＝ｋ_{ｉｎｌｏｓｓ}×（Ｎ_ｃａｇｅ−Ｎ_ｏｕｔ）…………………（４）
ここで、ｋ_{ｉｎｌｏｓｓ}はかごに残っている人による１人当りの乗込みロス時間（例えば、０．２秒）を表す。かご内の残っている人数が多いほど、乗る人の乗車が妨げられて乗込み時間が長くなるため、これをロス時間として（４）式により求めている。対象とする呼び停止階での乗降時間算出部１０５５では、降車時間、降車ロス時間、乗込み時間、乗込みロス時間を加算し、さらにばらつきによるマージン分Ｔ_{ｍａｒｇｉｎ}を追加して、次式のように予測乗降時間Ｔ_乗降を算出する。

Ｔ_乗降＝Ｔ_ｏｕｔ＋Ｔ_{ｏｕｔｌｏｓｓ}＋Ｔ_ｉｎ＋Ｔ_{ｉｎｌｏｓｓ}＋Ｔ_{ｍａｒｇｉｎ}………（５）
以上述べたように、降車時間とそのロス時間、乗込み時間とそのロス時間のように乗降の実態を要素に分解して乗降時間を予測することにより、より正確な乗降時間を求めることができ、輸送力の向上と安全性確保の両立が可能である。また、かご内人数を考慮したことがロス時間を見積もる上でのポイントになっている。

図７は、降車時間および降車ロス時間の算出例を表している。図７（ａ）は線形モデルにより算出した例、図７（ｂ）は非線形モデルにより算出した例をそれぞれ表している。

始めに、図７（ａ）の線形モデルによる算出例より説明する。図７（ａ）内の表は、列方向が左から順にかご内乗り人数に対応しており、行方向が下から順に降り人数に対応している。表中の数値が降車時間と降車ロス時間の合計値を表している。例えば、「かご内乗り人数が３人で降り人数が２人の場合は、降車時間と降車ロス時間の合計は３．５秒となる」のように読み取ることができる。この算出例について、降車時間は（１）式、降車ロス時間は（２）式により算出しており、１人当りの降車時間は１．５秒、１人当りの降車ロス時間は０．５秒としている。この表より、降り人数が増えるほど、またかご内乗り人数が増えるほど、実質的な降車時間（降車時間と降車ロス時間の合計）が増大するように算出していることが分かる。また、ロス時間を考慮することにより、同じ降り人数でもかご内乗り人数が多い場合ほど、実質的な降車時間が増大するように算出されている。このように本発明の実施例による予測乗降時間算出方法により、実際の乗降状況を反映したより正確な乗降時間を予測することができ、その結果、より適切に戸開放時間の設定値を調整することができる。

図７（ｂ）は非線形モデルによる算出例を示している。表の見方は図７（ｂ）と同じである。ここでは、（１）式の係数である１人当りの降車時間ｋ_ｏｕｔ を降車人数が多いほど小さくなるように可変調整している。これは、降車人数が多い場合は一人一人が順に降りるのではなく、複数人が同時に降りる状況を反映させたもので、単純に降車時間が降車人数に比例するのではなく、降車人数が多いほど係数を減少させるように計算している。この表では、降り人数が増大すると単純に実質的な降車時間が増大するというわけではない。例えば、かご内乗り人数が１０人の場合、降り人数が５人、６人でも実質的な降車時間が最大（８秒）となっている。これは降り人数とかご内に残る人数とのバランスによるもので、実際の状況でも非常に混んでいて、半分の人だけが降りるような状況が降車完了までに時間がかかっており（残っている人が降りる人の妨げとなる）、その状況を正しく反映して算出されている。

図８は、本発明の実施例に対する乗降時間算出パラメータ修正処理の詳細を表している。この処理は図１の乗降時間算出パラメータ修正部１３０において実行される。尚、図８では、代表例として降車時間算出でのパラメータ修正法について説明するが、降車ロス時間、乗込み時間、乗込みロス時間の各算出パラメータについても同様の方法を適用できる。以下、図８について説明する。

本発明のポイントは、呼び停止階毎に予測乗降時間を算出して、これに基づいて戸開放時間を調整することにあるが、この乗降時間はビルの利用者の特性に強く依存しており、従って、ビルやビルの階床、さらには時間帯によって大きく変わりえる。そこで、ビル、ビルの階床、時間帯に応じて、その時の利用者の特性をフィードバックして、予測乗降時間算出のパラメータを修正させることが重要である。これが予測乗降時間算出に対するパラメータ修正の狙いである。

以下では、時間帯に応じてパラメータ値を修正する例を説明する。まず、修正処理をするデータの取得時間帯または交通流モードをエレベータ制御部のメモリより参照し、この時間帯または交通流モードでの１人当りの降車時間ｋ_ｏｕｔ（（１）式）をメモリより参照する（ＳＴ３０１）。次に、予測乗降時間算出で用いた降り人数Ｎ_ｏｕｔと実際の降り人数Ｎ_ｏｕｔＲを比較して、両者の差が所定値以下であるかどうかを判定する（ＳＴ３０２）。両者の差が所定値より大きい場合は、人数の予測の方に問題がある可能性が高いため、本処理は実行せず終了する。両者の差が所定値より小さい場合は、次に既に算出した降車時間Ｔ_ｏｕｔと実際の降車時間Ｔ_ｏｕｔＲとを比較する（ＳＴ３０３）。両者の差が小さい場合には降車時間予測値の算出は正しく行えたとして本処理を終了する。両者の差が所定値より大きい場合は、降車時間の予測に誤差があると見なして、次のパラメータ修正処理を実行する。パラメータ修正処理では、予測した降車時間と実際に計時した降車時間（直接に計測することが困難なため、推定値である）との誤差（Ｔ_ｏｕｔ−Ｔ_ｏｕｔＲ）、および実際の降り人数検出値Ｎ_ｏｕｔＲに基づいて、誤差を小さくするように１人当りの降車時間ｋ_ｏｕｔを次式のように修正する（ＳＴ３０４）。

ｋ_ｏｕｔ＝ｋ_ｏｕｔ＋β×｛−（Ｔ_ｏｕｔ−Ｔ_ｏｕｔＲ）／Ｎ_ｏｕｔＲ｝……（６）
修正後のパラメータ値（ここでは１人当りの降車時間ｋ_ｏｕｔ）を算出したならば、当該時間帯または交通流モードに対する１人当りの降車時間Ｋ_ｏｕｔのメモリ値を修正後の値に更新する（ＳＴ３０５）。

以上のような予測乗降時間算出に対するパラメータ修正処理により、ビル毎、さらにビルの階床毎、さらには時間帯毎に応じて、その時の利用者の特性をフィードバックして、予測乗降時間算出のパラメータを修正することが可能である。その結果、各エレベータの設置状況に応じてパラメータが自動修正されて乗降時間の予測精度が向上し、より適正なドア開放時間設定値を算出することが可能である。

図９は、本発明の他の実施例によるエレベータ制御システムの構成図である。図９において、図１と同じ要素は同じ符号を付しており、ここでは説明を省略する。図９において、図１と異なる部分は、単位時間の輸送可能人数（輸送能力とも言われる）と利用人数とを比較して、それに基づいてドア開放時間の調整制御を実施するか否かを判定する機能を加えた点にある。具体的には、各階の平均停止時間・停止確率算出部１４０で各階の平均停止時間、停止確率を算出し、これに基づいて単位時間当りの輸送可能人数算出部１４１では、当該エレベータ設備による５分間当りの輸送可能な人数を算出する。エレベータが複数台ある場合は複数台分算出する。５分間当りの輸送可能な人数はエレベータの１周時間、エレベータ乗りかごの定員より例えば次式のように算出できる。

５分間当りの輸送可能な人数（人）＝
｛エレベータ乗りかごの定員（人）／１周時間（秒）｝×３００………………（７）
ここで、１周時間は各階の平均停止時間、各階の停止確率、各階間の移動時間より算出できる。単位時間当りの利用人数算出部１４２では、ホールの待ち人数から５分間当りの当該エレベータ設備に対する総利用人数を検出または推定する。ホールの待ち人数は、待ち客センサが有る場合はその検出値より検出可能であり、無い場合でもその時点の乗込み人数や過去のデータから推定可能である。ドア開放時間調整制御実施判定部１４３では、５分間当りの輸送可能人数、５分間当りの当該エレベータ設備に対する総利用人数とを比較して、両者の差に基づいてドア開放時間の調整制御を実施するか否かを判定する。ビル内の交通需要が閑散時または平常時は両者差に開きがあるが、混雑するにつれて両者の差が縮まるため、単位時間当りの輸送可能人数の増大が必要となってくる。そしてその差がある値まで縮まった時に、ドア開放時間調整制御実施判定部でこれを検知して、ドア開放時間の調整を行い、停止時間短縮のための制御を実施することによって、単位時間当りの輸送可能人数の増大が可能である。ドア開放時間設定部１０６Ａでは、輸送可能人数に余裕がある場合は標準値（ドア開放時間標準値出力部１２２より出力）を設定値とし、輸送可能人数の余裕が小さくなった場合には予測乗降時間に基づいて設定値を決めるようにしている。

以上、図９に示した構成により、現時点の利用人数（需要）に対して、当該昇降機設備の単位時間当りの輸送可能人数に余裕がある場合は、ドア開放時間の調整は行わず標準値としている。しかし、輸送可能人数に余裕が無い場合は、予測乗降時間に基づいてドア開放時間の設定値を決めるような処理が可能である。この結果、需要と設備能力の状況に応じて、戸開時間調整手段の動作の可否を決定し、適正にドア開放時間の調整が行えるようになる。具体的には、輸送可能人数に余裕がある場合は、安全性を優先してたとえ冗長であっても、ドア開放時間の設定値を長い値に固定しておく。一方、輸送可能人数に余裕が無くなった場合には、安全性に加えて輸送能力向上も考慮して、その時々の呼び停止階での予測乗降時間に基づいてドア開放時間の設定値を変更するような適応的な調整が可能である。

尚、図９の例では、ドア開放時間設定値を、標準値とするか予測乗降時間とするかの二者択一としたが、予測乗降時間に統一して、そのマージンを輸送可能人数と利用人数との差に基づいて調整するようにしてもよい。具体的には、予測乗降時間に加えるマージン値を、単位時間当りの輸送可能人数と利用人数との差が大きいほど大きくなるように設定することで、安全性と輸送力向上のバランスを考慮した同様の効果を得ることができる。

図１０は、図９に示したドア開放時間調整制御実施判定部１４３における処理フローチャートを示している。以下、ドア開放時間の調整制御実施判定の処理について説明する。

まず、アップピーク（出勤時、昼食後半時、会議終了時のようにロビー階、食堂階、会議階から多人数が移動するような状況）の交通需要かどうかを判定する（ＳＴ４０１）。一般的にアップピークでなければ輸送能力不足が起こるケースが少ないため、ドア開放時間の調整制御は実施しない。アップピークの場合は、各階の直近の呼び停止時間検出値より、各階の呼び停止時間平均値を算出する（ＳＴ４０２）。また、合わせて各階の呼びによる停止確率も算出する（ＳＴ４０２）。各階の呼び停止時間平均値、および各階の停止確率に基づいて次式により平均１周時間を算出する（ＳＴ４０３）。

平均１周時間＝
Σ（各階間の移動時間）＋Σ｛（各階の停止時間平均値）×（各階の停止確率）
………………………………………………………………………………………………（８）
次に、算出した平均１周時間に対する最大輸送可能人数を乗りかご定員、乗車率（定員に対する実際の乗車人数の比率）より算出する（ＳＴ４０４）。次に、算出した最大輸送可能人数より、５分間当りの輸送可能人数を算出する（ＳＴ４０５）。さらに、アップピークの混雑ピーク階（出勤時のロビー階に相当）における所定時間当りの利用人数を推定する（ＳＴ４０６）。この推定法には、例えば、以下のような３つの推定方法があり、いずれの方法でも単独で推定可能である。１）混雑ピーク階におけるかご内の乗込み人数の過去から現時点までの履歴データより推定する方法。２）混雑ピーク階での行先階登録回数より推定する方法で、行先階登録式の群管理の場合で、かつ全員が行先階登録を実施する方式に適用可能である。３）ホール待ち客センサで検出した混雑ピーク階での待ち客数より推定する方法。

このようにして推定した利用人数より、５分間当りのエレベータの利用人数を算出する（ＳＴ４０７）。以上の処理によって求めた５分間当りの輸送可能人数と５分間当りのエレベータの利用人数との差が所定値以下であるか否かを判定（ＳＴ４０８）する。その結果、所定値以下である場合には、エレベータ設備の輸送能力に余裕が小さいと判断されてドア開放時間の調整制御を実施すると判定する（ＳＴ４０９）。

以上のような処理により、時々刻々と変化するエレベータの利用人数とエレベータの１周時間の変化を捉えて、需要（利用人数）に対するエレベータの輸送能力の余裕量を的確に判定することができ、必要な時（エレベータの輸送能力の余裕量が小さくなった時）にドア開放時間の調整制御の実施を判定することが可能である。

本発明の一実施例によるエレベータのドア制御システムの制御ブロック図。 図１の実施例による戸開放時間制御の動作説明図。 図１の戸閉指令出力部による戸閉指令出力処理のフローチャート。 図１の実施例による予測乗降時間の算出処理フローチャート。 図１の実施例で乗り場にて行先階を登録するエレベータシステムに対する予測乗降時間の算出処理フローチャート。 図１の呼び停止階での予測乗降時間算出部の詳細な制御ブロック図。 本発明の一実施例による降車時間および降車ロス時間の算出結果の一例説明図。 図１の実施例による乗降時間算出パラメータ修正処理のフローチャート。 本発明の他の実施例によるエレベータドア制御システムの制御ブロック図。 図９の実施例による戸開時間調整制御の実施判定処理フローチャート。

符号の説明

１…エレベータ制御部、１０１…各階ホール情報収集部、１０２…予測乗り人数算出部、１０３…呼び停止階での予測降り人数算出部、１０４…かご内人数検出部、１０５…呼び停止階での予測乗降時間算出部、１０６…ドア開放時間設定部、１０７…戸開放時間計測部、１１０…乗り客検出部、１１１…呼び停止階での降り客検出部、１１２…乗降完了判定部、１２１…戸閉指令出力部、１２２…ドア開放時間標準値出力部、１３０…乗降時間算出パラメータ修正部、２００…エレベータ乗りかご、２０１…主ロープ、２０２…戸開閉制御部、２０３…かご側ドア、２０４…かご内操作盤、２０５…荷重センサ、２０６…かご内の乗客数を検出するカメラ、２０７…ドアビームセンサ、３００…ホール釦、３０１…行先階登録端末、３０２…ホール側ドア、３０３…ホール待ち客センサ。

Claims (10)

1. 複数の階床をサービスする乗りかごと、前記乗りかごのドアを開放後に所定戸開時間を経過すると自動的にドアを閉じるドア開閉制御手段を備えたエレベータのドア制御システムにおいて、前記乗りかごの停止階での乗降人数を予測する乗降人数予測手段と、この予測乗降人数に基づいて前記所定戸開時間の長さを調整する戸開時間調整手段を備えたことを特徴とするエレベータのドア制御システム。
2. 請求項１において、前記乗降人数予測手段は、降り人数および乗り込み人数とをそれぞれ予測する手段を備えたことを特徴とするエレベータのドア制御システム。
3. 請求項１または２において、前記戸開時間調整手段は、前記乗降人数予測手段の予測結果に基づいて予測乗降時間を算出する予測乗降時間算出手段と、この予測乗降時間に基づいて前記所定戸開時間の長さを調整する手段を備えたことを特徴とするエレベータのドア制御システム。
4. 請求項３において、前記予測乗降時間算出手段を、予測降り人数に応じて予測降車時間を算出し、予測乗込み人数に応じて予測乗込み時間を算出し、前記予測降車時間と前記予測乗込み時間の和に基づいて前記予測乗降時間を算出するように構成したことを特徴とするエレベータのドア制御システム。
5. 請求項３〜４のいずれかにおいて、前記停止階への到着時におけるかご内人数を算出するかご内人数算出手段を備え、前記予測乗降時間算出手段を、予測降り人数，予測乗込み人数，および前記かご内人数とに基づいて、前記停止階での予測乗降時間を算出するように構成したことを特徴とするエレベータのドア制御システム。
6. 請求項５において、前記予測乗降時間算出手段を、前記降り人数と前記かご内人数に基いて予測降車時間を算出し、前記予測乗込み人数，前記降り人数，および前記かご内人数に基いて予測乗込み時間を算出し、前記予測降車時間と前記予測乗込み時間の和に基づいて前記予測乗降時間を算出するように構成したことを特徴とするエレベータのドア制御システム。
7. 請求項１〜６のいずれかにおいて、前記停止階での前記乗りかごに対する利用者の乗降が完了したことを判定する乗降完了判定手段と、前記所定戸開時間を経過しかつ前記乗降完了判定手段により乗降完了が判定されたときドアを閉じる自動戸閉手段を備えたことを特徴とするエレベータのドア制御システム。
8. 請求項１〜７のいずれかにおいて、所定時間当りのエレベータ利用人数を算出する利用人数算出手段と、所定時間当りのエレベータによる輸送可能な人数を算出する輸送可能人数算出手段と、前記利用人数と前記輸送可能人数の比較に基づいて前記戸開時間調整手段の動作の可否を決定する手段を備えたことを特徴とするエレベータのドア制御システム。
9. 請求項３〜８のいずれかにおいて、前記乗りかごの前記停止階における実際の乗降時間を検出する乗降時間検出手段と、前記実際の乗降時間と前記予測乗降時間の差に基づいて、前記予測乗降時間算出手段の予測乗降時間算出に用いるパラメータを変更するパラメータ変更手段を備えたことを特徴とするエレベータのドア制御システム。
10. 複数の階床をサービスする乗りかごのドアを開放後に、所定戸開時間を経過すると自動的にドアを閉じるエレベータのドア制御方法において、前記乗りかごの停止階での乗降人数を予測する乗降人数予測ステップと、この予測乗降人数に基づいて前記所定戸開時間の長さを調整する戸開時間調整ステップを備えたことを特徴とするエレベータのドア制御方法。

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