JP2020100488A - エレベーターシステム - Google Patents
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Abstract
Description
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。
<エレベーターシステムの構成例>
始めに、本発明の第1の実施の形態に係るエレベーターシステムの構成例について説明する。
図1は、第1の実施の形態に係るエレベーターシステム1の構成例を示すブロック図である。
図2は、計算機3のハードウェア構成例を示すブロック図である。
図3は、人の挙動の例を示す説明図である。ここでは、フロアを複数の矩形枠で表される領域に分け、ある領域にいる人がどのように移動するかを上面視した例について説明する。
一方、進行方向の障害物115が右方向に移動する人である場合には、人113は、前方の人(障害物115)の右方向への移動に追従して、右方向に移動する挙動パターン(矢印e方向)をとりやすい。
ここで、管理コントローラ2により行われる処理の例について説明する。
始めに、人の挙動の学習処理について、図4を参照して説明する。
図4は、エレベーターシステム1における人の挙動パターンを学習する一連の処理の例を示すフローチャートである。
次に、人の挙動の推測処理について、図5を参照して説明する。
図5は、エレベーターシステム1における人の挙動を推測する一連の処理の例を示すフローチャートである。
図6は、時系列で一時保存される学習結果52の一例を示す説明図である。
一方、周囲の状況にとらわれずに、例えば他人を追い抜いて早く移動する人、壁際をゆっくり移動する人のような特徴的な挙動についても、時系列の学習結果52で表現することが可能である。
次に、推測できなかった人の挙動を再学習する処理について説明する。
図7は、エレベーターシステム1における推測できなかった人の挙動を再学習する一連の処理の例を示すフローチャートである。
次に、人の移動の推測処理について説明する。
図8は、エレベーターシステム1における、人がエレベーター10に到着するまでの到着時間を予測する一連の処理の例を示すフローチャートである。この処理では、決定部90に一時保存された時系列の学習結果52に基づいて、人の挙動の連続である移動が推測される。
次に、人流を予測する処理について説明する。
図9は、エレベーターシステム1における、人のエレベーター10への到着を予測する一連の処理の例を示すフローチャートである。
ステップS45にて、推測部70が学習結果52に基づいて人の挙動を推測した後、判定部80は、センサ30によって計測された実際の人の挙動と、推測部70が推測した人の挙動とを比較し、実際の人の挙動と、推測した人の挙動とが一致しているか否かを判定する(S46)。判定部80が、実際の人の挙動と、推測した人の挙動とが一致していないと判定した場合(S46のNO)、本処理を終了する。
次に、挙動を推測した人にエレベーター10を割当てる処理について説明する。
図10は、エレベーターシステム1における、到着予測時間に基づいてエレベーター10を制御する一連の処理の例を示すフローチャートである。
エレベーターシステムは、様々な形態により構成することが可能である。そこで、上位システムとエッジコントーラで構成した、本発明の第2の実施の形態に係るエレベーターシステムについて説明する。
図11は、第2の実施の形態に係るエレベーターシステム1Aの構成例を示すブロック図である。
エレベーターシステム1Aは、学習部50を実行する環境と、推測部70を実行する環境と、センサ30と、を分散した構成とされる。
エッジコントローラ4の推測部70は、図5〜図10と同じフローで人の挙動を推測する。学習部50と推測部70が処理を繰り返すことにより、推測部70により推測された人の挙動が、ビル16の状況に適した学習結果54に集約される。学習結果54は、所定のタイミングで上位システム6に送られ、記憶部60に学習結果52として取り込まれる。
次に、上位システムとインテリジェントセンサで構成した、本発明の第3の実施の形態に係るエレベーターシステムについて説明する。
図12は、第3の実施の形態に係るエレベーターシステム1Bの構成例を示すブロック図である。
エレベーターシステム1Bは、推測部70を実行する環境と、センサ30とを統合し、且つ学習部50を実行する環境を分散した構成とされる。このように、推測部70を実行する環境と、センサ30とを統合したインテリジェントセンサ5(計測装置の一例)において、推測部70の機能が実行される。
上位システム6の学習部50は、図4と同じフローで挙動パターンの学習を実行する。
インテリジェントセンサ5の推測部70は、図5〜図10と同じフローで人の挙動を推測する。学習部50と推測部70が処理を繰り返すことにより、推測部70により推測された人の挙動が、ビル16の状況に適した学習結果54に集約される。学習結果54は、所定のタイミングで上位システム6に送られ、記憶部60から学習結果52に取り込まれる。
次に、上位システムと管理コントローラで構成した、本発明の第4の実施の形態に係るエレベーターシステムについて説明する。
<クラウドシステムで構成される上位システムの例>
図13は、第4の実施の形態に係るエレベーターシステム1Cの構成例を示すブロック図である。
エレベーターシステム1Cは、学習部50を実行する環境と、推測部70を実行する環境と、をデータセンタやクラウドシステムからなる上位システム6Aに集約した構成とされる。
なお、上述した各実施の形態で用いられる学習結果52は、図6に示したデータ形式以外の形式で管理するように構成してもよい。
<データベースの構成例>
図14は、学習結果52のデータ形式の一例を示す説明図である。
学習結果52は、学習結果データベース93Aとして表されるデータ形式で保存される。学習結果データベース93Aは、推測部70が、人の挙動を推測することを目的として学習結果52の時系列データ91を管理している。このため、学習結果データベース93Aは、ビル属性情報94、属性情報92及び時系列データ91を備える。
なお、上述した各実施の形態では、1棟のビルに複数のエレベーター10を設けた例について説明したが、1棟のビルに1台のエレベーター10だけが設けられる形態としても、各実施の形態に係るエレベーターシステムを構成することができる。
例えば、上述した各実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細かつ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、ここで説明した実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることは可能であり、さらにはある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
Claims (15)
- エレベーターの運行を制御するエレベーターシステムにおいて、
計測領域内の対象物を計測し、計測データを出力する計測部と、
前記計測データに基づいて前記対象物を識別する識別部と、
前記識別部により識別される現在の前記対象物の実際の挙動と、過去の前記計測データにより学習された前記対象物の挙動パターンを示す学習結果とに基づいて、現在の前記計測領域内における、前記エレベーターを利用する前記対象物の次の挙動を推測する推測部と、
前記対象物の実際の挙動と、前記推測部により推測される前記対象物の次の挙動との一致又は不一致を判定し、判定結果を出力する判定部と、
前記判定結果に基づいて、前記対象物の次の挙動を決定する決定部と、
前記決定部により決定された前記対象物の次の挙動に基づいて、前記エレベーターにサービスを割当てる割当部と、を備える
エレベーターシステム。 - 前記推測部は、前記計測領域を所定の大きさで区切った基礎領域に基づいて、前記対象物の次の挙動を推測し、
前記判定部は、前記計測データに示される前記対象物の実際の挙動と、前記推測部により推測される前記対象物の次の挙動との一致又は不一致を、前記基礎領域毎に判定する
請求項1に記載のエレベーターシステム。 - 前記決定部は、前記エレベーターの乗り場に移動する前記対象物の挙動であって、前記対象物の実際の挙動と、前記推測部により推測される前記対象物の次の挙動とが近似すると判定された前記判定結果に基づいて、前記対象物が、前記エレベーターの乗りかごに乗車すると決定する
請求項2に記載のエレベーターシステム。 - 前記決定部は、前記エレベーターの乗り場に移動する前記対象物の挙動であって、前記対象物の実際の挙動と、前記推測部により推測される前記対象物の次の挙動とが近似すると判定された前記判定結果が任意の条件で継続する場合に、前記判定結果に基づいて、前記対象物が、前記エレベーターの乗りかごに乗車すると決定する
請求項2に記載のエレベーターシステム。 - 前記学習結果は、過去に前記決定部により決定された前記対象物の挙動を連続して表す
請求項3に記載のエレベーターシステム。 - さらに、前記判定部により不一致と判定された前記判定結果が得られた場合に、前記対象物の実際の挙動に基づいて、前記対象物の前記挙動パターンを学習し、前記学習結果を更新する学習部と、
前記学習結果を保存する記憶部とを備える
請求項5に記載のエレベーターシステム。 - 前記学習部は、前記対象物の実際の挙動に合わせて、前記対象物が含まれ、前記対象物の挙動の学習対象とするための学習推論領域を変化させ、前記学習推論領域の変化に基づいて前記対象物の挙動パターンを学習する
請求項6に記載のエレベーターシステム。 - 前記記憶部は、前記学習結果を時系列で管理し、前記推測部からの要求に応じて、前記推測部が前記対象物の次の挙動を推測するために必要となる、前記計測部により前記対象物が計測された時刻に合わせた前記学習結果を前記推測部に出力する
請求項7に記載のエレベーターシステム。 - 前記記憶部は、前記学習結果と、前記エレベーターが設置される建屋の属性情報とを組み合わせて管理し、前記推測部が前記対象物の次の挙動を推測する前記建屋に合わせた前記属性情報が組み合わされた前記学習結果を前記推測部に出力する
請求項8に記載のエレベーターシステム。 - 前記記憶部は、時系列で管理される前記学習結果に、前記学習結果が更新された時点における前記エレベーターの運行モードを組み合わせて前記学習結果を保存し、
前記推測部は、現在設定されている前記運行モードに合わせた前記学習結果を前記記憶部から読出して、前記対象物の次の挙動を推測する
請求項9に記載のエレベーターシステム。 - 前記割当部は、前記決定部により、前記乗りかごに乗車すると決定された前記対象物が乗車可能な前記エレベーターにサービスを割当て、前記乗り場に到着した前記エレベーターの前記乗りかごのドアの開閉を制御する
請求項9に記載のエレベーターシステム。 - 前記学習部、及び前記記憶部を有する上位システムと、
前記識別部、前記推測部、前記判定部、及び前記決定部を有し、前記上位システムとネットワークを通じて接続され、前記エレベーターが設置される建屋に設けられる制御装置と、
前記建屋に設けられる前記計測部とで構成され、
前記識別部は、前記計測部から前記計測データを取得する
請求項10に記載のエレベーターシステム。 - 前記学習部、及び前記記憶部を有する上位システムと、
前記計測部、前記識別部、前記推測部、前記判定部、及び前記決定部を有し、前記上位システムとネットワークを通じて接続され、前記エレベーターが設置される建屋に設けられる計測装置とで構成される
請求項10に記載のエレベーターシステム。 - 前記識別部、前記推測部、前記判定部、前記決定部、前記学習部、及び前記記憶部を有する上位システムを有し、
前記計測部、及び前記割当部は、前記上位システムとネットワークを通じて接続され、前記エレベーターが設置される建屋に設けられる
請求項10に記載のエレベーターシステム。 - 前記計測部は、前記対象物を撮像した撮像データを前記計測データとして出力する撮影部であり、
前記識別部は、前記撮像データに基づいて、時間経過に応じて移動する前記対象物を識別する
請求項1〜14のいずれか一項に記載のエレベーターシステム。
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