JP5264681B2 - エレベータシステムの制御パラメータ設定装置およびエレベータシステム - Google Patents

Description

この発明は、１台または複数台のかごを備えたエレベータシステムにおいて、かごを効率よく運行するための制御パラメータ設定装置に関する。

エレベータシステムは、１台または複数台のかごの運行を制御することにより、乗客に対するサ−ビスを行なっている。一方、乗客の無い場合、パーク階で待機動作を行なうことにより、パーク階に対するサ−ビスを向上させることが可能である。例えば、特開平１０−１０９８３７号公報では、各階の乗場呼び発生確率を予測し、その値が所定範囲内にある階が複数ある場合、少なくとも半数の乗場呼びの方向がダウン方向と予測された場合、これらの階のうち最上階を待機階とすることが開示されている。

特開平１０−１０９８３７号公報

しかし、この公報で提案されている方法は、ビル全体の待ち時間が最小化するように、待機階をきめ細かく設定することができないという問題がある。

このような問題を解消するために、本発明は、１台または複数台のかごを制御するエレベータシステムにおいて、
ある時刻の各階の乗客数に基づいて、前記時刻の全階床の乗客発生数の総和で、前記時刻の各階の乗客数を除することによって、前記時刻の各階の乗客発生比率を演算し、
前記乗客発生比率に基づいて、予め所定の方法によって定められた第１のパーク階設定評価関数によって前記時刻に各階にパーク階を設定した場合の第１の評価値を演算し、
前記第１の評価値が最大となる場合のパーク階を前記時刻の仮パーク階として決定し、
前記時刻の仮パーク階が、前記時刻より前の時刻の仮パーク階またはパーク階と同じ場合は、前記仮パーク階を前記時刻のパーク階として決定し、
前記時刻の仮パーク階が、前記時刻より前の時刻の仮パーク階またはパーク階と異なる場合は、前記時刻の前の各階の乗客発生比率及び乗客発生総数の過去の統計値を利用して演算する現在時刻よりも後の時刻の各階の乗客発生比率に基づいて、予め所定の方法によって定められた第２のパーク階設定評価関数によって前記時刻の前または後の時刻に各階に各パーク階を設定した場合の第２の評価値を演算し、前記第２の評価値が最大となる場合のパーク階を前記時刻のパーク階として決定することを特徴とする。

本発明の他の形態は、１台または複数台のかごを制御するエレベータシステムにおいて、
ある時刻の各階の乗客数に基づいて、前記時刻の全階床の乗客発生数の総和で、前記時刻の各階の乗客数を除することによって、前記時刻の各階の乗客発生比率を演算し、
前記乗客発生比率に基づいて、前記時刻における第１の乗客発生比率最大の階床を決定し、
前記第１の乗客発生比率最大の階と、前記第１の乗客発生比率最大の階の乗客発生比率と、予め所定の方法によって定められた第１のパーク階設定評価関数によって前記時刻に各階床にパーク階を設定した場合の第１の評価値を演算し、
前記第１の評価値が最大となる場合のパーク階を、前記時刻の仮パーク階として決定し、
前記時刻の仮パーク階が、前記時刻より前の時刻の仮パーク階またはパーク階と同じ場合は、前記仮パーク階を前記時刻のパーク階として決定し、
前記時刻の仮パーク階が、前記時刻より前の時刻の仮パーク階またはパーク階と異なる場合は、前記時刻の前の各階の乗客発生比率及び乗客発生総数の過去の統計値を利用して演算する現在時刻よりも後の時刻の各階の乗客発生比率に基づいて、前記時刻の前または後の時刻における第２の乗客発生比率最大の階床を決定し、
前記第２の乗客発生比率最大の階床と、前記第２の乗客発生比率最大の階床の乗客発生比率と、予め所定の方法によって定められた第２のパーク階設定評価関数によって前記時刻に各階床にパーク階を設定した場合の第２の評価値を演算し、前記第２の評価値が最大となる場合のパーク階を、前記時刻のパーク階として決定することを特徴とする。

以上の説明から明らかなように、時刻毎の各階の乗客数に基づいて、全階床の乗客発生数の総和で各階の乗客数を除することによって、各階の乗客発生比率を演算し、前記乗客発生比率に基づいて、予め所定の方法によって定められたパーク階設定評価関数によって各階床にパーク階を設定した場合の評価値を演算し、前記評価値が最大となる場合のパーク階に時間毎のパーク階を決定する制御パラメータ設定装置によれば、実際の乗客発生状況を考慮して、時刻毎に細かくパーク階の設定を行なうことが可能となる。

また、同一の交通状況と判断して同一のパーク階を設定した時刻に対して同じインデックスをつけ、そのインデックスに基づいて、各時刻における他の制御パラメータを設定することを特徴とする制御パラメータ設定装置によれば、同一の交通状況の変化に応じて制御パラメータを変更することが可能となる。

同様に、１台または複数台のかごを制御するエレベータシステムにおいて、所定の階または該所定の階に対する評価値から一定値以内の評価値を得られる階にパークを行なうことを特徴とするエレベータ制御装置によれば、さらに細かくパーク階を設定することができる。

実施の形態１に係る制御パラメータ制御装置の機能構成図。 乗車データ検出部に保存されるデータの一例を表に示した図。 乗客比率・乗客発生総数保存部に保存されるデータの一例を表に示した図。 学習アルゴリズムを示すフローチャート。 図５（ａ）は乗客数データ作成処理のフローチャート、図５（ｂ）と図５（ｃ）は更新前と更新後の乗客数データの一例を表に示した図。 パーク階決定処理のフローチャート。 動的パーク動作決定部の決定アルゴリズムを示すフローチャート。 第１スキャン処理のフローチャート。 第２スキャン処理のフローチャート。 平均パーク階の設定方向を示すフローチャート。 制御パラメータ設定テーブルに記憶されたパーク階の一例を表に示した図。 群管理制御装置を備えた制御パラメータ設定装置の機能構成図。 実施の形態２に係る制御パラメータ設定装置の機能構成図。 インデックス付き動的パーク動作決定部における第１スキャン処理のフローチャート。 インデックス付き動的パーク動作決定部における第２スキャン処理のフローチャート。 制御パラメータテーブルに記憶される制御パラメータの一例を表に示した図。 戸開時間データ検出部に保存されるデータの一例を表に示した図。 戸開時間保存部に保存されるデータの一例を表に示した図。 統計戸開時間データの一例を表に示した図。 統計戸開時間を処理するフローチャート。 群管理装置を設けた実施の形態２の制御パラメータ設定装置の機能構成図。 実施の形態３に係る制御パラメータ設定装置の機能構成図。 静的パーク動作決定部におけるパーク階決定処理のフローチャート。 平均パーク動作決定処理のフローチャート。 制御パラメータ設定テーブルに記憶されたパーク階の一例を表に示した図。 あいまいパーク動作装置におけるパーク階決定処理のフローチャート。

１．発明の概要．
本発明の理解を容易にするために、まずその概要を簡単に説明する。本発明は、エレベータ装置について取得された過去の乗車情報に基づいて、呼び（ホ−ル呼び及びかご呼び）がない時間中に待機するパーク階を決定する制御パラメータ設定装置に関するものである。

具体的に説明すると、ある階がパーク階として設定されている状態においてその階に呼びが発生した場合、その階に待機しているかごは遅滞なく、すなわち待ち時間ゼロで乗客の利用に供することができる。しかし、パーク階以外の階に呼び（乗客）が発生した場合、かごはパーク階から呼び階まで移動しなければならないために、乗客の待ち時間が発生する。また、最適なパーク階は交通状況によって異なる。例えば、１０階床のビルにおいて、１０階に全ての乗客が発生する場合には、パーク階を１０階に設定することにより、待ち時間を最小化することが可能となる。一方、乗客が各階均等に発生する場合には、パーク階をビルの中央階に設定することにより、ビル全体の平均待ち時間を最小化することが可能となる。したがって、本発明の制御パラメータ設定装置は、最も乗客の発生率が高いと判断された階を「注目階」とし、注目階に対する乗客発生率をもとに任意の階にパーク階を設定した場合の待ち時間を評価関数として求め、この評価関数の値を最小化するようにパーク階を決定するものである。

２．実施の形態１．
以下、添付図面を参照して本発明に係る制御パラメータ設定装置の実施の形態１を該制御パラメータ設定装置を組み入れたエレベータシステムと関連して説明する。まず、図１はエレベータシステムの機能構成図（制御ブロック図）である。この図において、符号１（１）〜１（Ｎ)はかご装置（エレベータかご制御装置）であり、符号Ｎはエレベータシステムに含まれるかご台数（「１」以上の整数）である。エレベータシステムは、今日最も多く利用されているシングルシャフト・シングルカー・エレベータシステム（１つの昇降路内に１台のかごを収容したエレベータ装置）の他、近年提案されているシングルシャフト・マルチカー・エレベータシステム（１つの昇降路内に複数台のかごを収容したエレベータ装置）も含み、前者の場合のかご台数は昇降路の数に相当し、後者の場合のかご台数は１つのシャフト内に収容された複数のかごの台数又は複数のシャフト内に収容された複数のかご台数の総和に相当する。符号２（１）〜２（Ｍ）は乗場呼び装置（ホ−ル呼び装置）であり、符号Ｍは乗場呼び装置の数（「１」以上の整数値）である。符号３（１）〜３（Ｎ）はかご制御装置であり、かご装置１（１）〜１（Ｎ）と乗場呼び装置２（１）〜２（Ｍ）の状態（状態信号）を取得するとともに、取得した状態信号をもとに設定された制御パラメータに基づいてかご装置１（１）〜１（Ｎ）を制御する。符号４は制御パラメータ設定装置であり、かご制御装置３（１）〜３（Ｎ）を制御するための制御パラメータの値を設定する。

（１）乗車データ検出部４１：
制御パラメータ設定装置４の処理について詳細に説明する。制御パラメータ設定装置４において、乗車データ検出部４１は、各乗場で発生した乗場呼びのデータと乗客の乗車に関するデータ（かご装置１（１）〜１（Ｎ）と乗場呼び装置２（１）〜２（Ｍ）の状態信号から得られたデータ）を、かご制御装置３（１）〜３（Ｎ）を通じて取得する。取得するデータには、乗客発生時刻（時・分・秒）、発生階床、発生方向、人数に関するデータが含まれる。具体的に、乗客発生時刻は乗場呼びボタンが押された時刻、発生階床は押された乗場呼びボタンの階床（出発階）、発生方向は行き先階、人数はかごに乗車した乗客の人数である。行き先階はかご内に設けられた行き先階指定ボタンによって指定され、乗客の人数はかごに設けられた重量センサにより検出される。取得されたデータ（乗車データ）は、図２に示す表の形式で整理される。この乗車データは、その１日（２４時間）分が乗車データ検出部４１に蓄積され、１日ごとに更新される。

（２）乗客比率・乗客発生総数保存部４５：
乗客比率・乗客発生総数保存部４５は、１日ごとに、各階毎の乗客発生比率とビル全体での乗客発生総数の過去の統計値を編集し、例えば１分毎の各時刻について図３の形式で保存する。平日と休日で又は曜日によって交通量が異なる場合、平日・休日に分けて又は曜日毎に、図３の形式の表を作成してもよい。なお、乗客発生比率、乗客発生総数は、後に説明する。

（３）乗客数データ学習部４２：
図１の乗客数データ学習部４２は、乗車データ検出部４１で取得された乗車データをもとに、乗客比率・乗客発生総数保存部４５に蓄積されている各階・各方向毎の乗客発生比率とビル全体での乗客発生総数の過去の統計値を、学習アルゴリズムに基づいて学習する。

学習アルゴリズムの一例を図４に示す。この学習アルゴリズムでは、Ｓ４１〜Ｓ４３で変数（時刻、階床、走行方向）を初期化する。具体的に、時刻Ｔを「０時００分」、階床番号Ｆを「最下階」（例えば、地下階なしの地上１０階のビルの場合、１階）、走行方向Ｕ/Ｄを「上方向」に設定する。次に、Ｓ４４では、乗車データ検出部４１に蓄積された１日分の乗車データ（図２参照）をもとに、最新の乗客数データＰＮ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を作成する。

Ｓ４４における乗客数データＰＮ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）の作成処理について、図５（ａ）を参照して更に詳細に説明する。まずＳ４４１では、時刻ｔを初期値Ｔに設定する。例えば、上述した図４のＳ４１で時刻Ｔが０時００分に設定された後に初めてＳ４４１が実行される場合、時刻ｔはＴ＝０時００分００秒に設定される。次に、Ｓ４４２では、乗客数データＰＮ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）に初期化する。Ｓ４４３では、時刻ｔにＦ階でＵ/Ｄ方向に発生した乗客があればその乗客数を乗客数データＰＮ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）に加算する。続いて、Ｓ４４４では、時刻ｔがＴ＋０時０１分００秒に達したか否か判断し、時刻ｔがＴ＋０時０１分００秒に達していれば乗客数データ作成処理を終了し、時刻ｔがＴ＋０時０１分００秒に達していなければＳ４４５で時刻ｔをＴ＋０時００分０１秒に更新して再びＳ４４３の処理に戻る。

このように、Ｓ４４３の処理は、時刻Ｔから１分間の間に秒単位で取得された乗客数データを当該１分間のデータとして整理する。すなわち、図２に示すように乗車データ検出部４１は秒単位でデータを取得しており、この秒単位で取得された１分間の乗車データについて、その１分間に乗客の有ったこと示す１以上のデータ（乗客数）があればそれを加算し、最新の乗客数データＰＮ（Ｔ、Ｆ、Ｕ／Ｄ）を作成する。具体的に、図５（ｂ）のような乗車データが得られた場合、０時００分００秒から０時００分５９秒までの間に、２階上方向と３階下方向に乗客が発生しているため、図５（ｃ）のような乗客数データが得られる。以上のように、１分間のデータについて乗客数データ更新処理が終了すると、図４のＳ４４に戻る。

図４のＳ４５では、乗客比率・乗客発生総数保存部４５に保存されている過去の統計値（乗客発生比率、乗客発生総数；図３参照）から、時刻ＴにおけるＦ階、Ｕ/Ｄ方向の統計乗客数データＰＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を式（１）に基づいて演算する。

ここで、ＰＲ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）は、時刻Ｔ、Ｆ階、Ｕ/Ｄ方向の乗客発生比率である。また、Ｃ（Ｔ）は、時刻Ｔの乗客発生総数である。Ｓ４６では、式（１）から計算された統計乗客数データＰＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）と、乗客数データ学習部４２で計算された最新乗客数データＰＮ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を利用して、式（２）から統計乗客数ＰＮＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を演算し更新する。

計算された統計乗客数ＰＮＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）は、時刻Ｔ、Ｆ階、Ｕ/Ｄ方向に関する統計乗客数の学習後の値であり、係数α、βは経験値として与えられる。

Ｓ４７ではＵ/Ｄに関するル−プの終了判定を行ない、条件が満たされた場合はＳ４９へ進む。条件が満たされない場合にはＳ４８へ進み、Ｕ/Ｄを下方向に設定してＳ４４へ戻る。Ｓ４９では階床Ｆに関するル−プの終了判定を行ない、条件が満たされた場合はＳ４Ｂへ進む。条件が満たされない場合にはＳ４Ａへ進み、階床Ｆを１階床増加させてＳ４３へ戻る。Ｓ４Ｂでは時刻Ｔに関するル−プの終了判定を行ない、条件が満たされた場合には学習処理を終了する。条件が満たされない場合にはＳ４Ｃへ進み、時刻Ｔを１分増加させてＳ４２へ戻る。このように、学習アルゴリズムでは、各階床の上方向と下方向のそれぞれについて、１分ごとに、統計乗客数ＰＮＳを計算する。

（４）乗客比率演算部４３：
図１の乗客比率演算部４３は乗客数データ学習部４２で学習を行なった統計乗客数ＰＮＳから各時刻、各階、各方向における乗客発生比率ＰＲ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を演算する〔式（４）参照〕。乗客発生総数演算部４４はまた、乗客数データ学習部４２で学習を行なった統計乗客数から各時刻における乗客発生総数Ｃ（Ｔ）を演算する〔式（３）参照〕。これら乗客比率演算部４３ならびに乗客発生総数演算部４４の演算結果は乗客比率・乗客発生総数保存部４５で保存されるとともに、静的パーク動作決定部４６へ入力される。

（３）式において、ＦＬは最下階、ＦＵは最上階を示す。また、ＰＮＳ（Ｔ、ＦＵP）は上方向統計乗客数、ＰＮＳ（Ｔ、Ｆ、ＤＯＷＮ）は下方向統計乗客数である。

（５）静的パーク動作決定部４６：
図１の静的パーク動作決定部４６は時刻Ｔにおける乗客発生比率ＰＲ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）から図６のアルゴリズムによりパーク階を決定する。Ｓ６１では時刻Ｔの初期化を行なう。Ｓ６２では乗客発生総数Ｃ（Ｔ）が規定値ＴＨＣよりも大きいか否か判断する。判断の結果、乗客発生総数Ｃ（Ｔ）が規定値ＴＨＣよりも大きい場合、Ｓ６３で時刻Ｔにおける注目階を決定する。一方、乗客発生総数Ｃ（Ｔ）が規定値ＴＨＣよりも小さい場合、Ｓ６Ｂへ進む。これは、乗客発生総数Ｃ（Ｔ）が非常に小さい場合には、各階におけるＰＲ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）の妥当性が低く、その値に基づいてパーク動作を最適化することが困難であるためである。したがって、Ｓ６Ｂでは時刻Ｔにおける仮パーク階Ｇ（Ｔ）を未設定とし、Ｓ６９へ進む。

Ｓ６３では、時刻Ｔにおける注目階を決定するために、乗客発生比率ＰＲ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）が最大の階床Ｆ、方向Ｕ/Ｄを検索し決定し、それぞれ決定された階床と方向をＦ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸに代入する。Ｓ６４では、階床Ｆの初期化を行なう。Ｓ６５ではパーク階設定評価値Ｅ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）の演算を行なう。パーク階設定評価値Ｅ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）は、注目階がＦ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸで、注目階における乗客発生比率がＰＲ（Ｔ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）の場合に、パーク階を階床Ｆに設定したときの待ち時間の改善率である。待ち時間改善率は、パーク動作を行なわない場合（具体的には、かごが乗客の輸送を完了した時の階床で待機する場合）の待ち時間を基準とした場合の改善効果であり、一般化すると（５）式のように記述できる。

ここで、ＦＵＮＣＴＩＯＮがパーク階設定評価関数である。また、パーク階設定評価関数ＦＵＮＣＴＩＯＮを線形式として記述すると、パーク階設定評価値Ｅ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）は、例えば式（６）の線形式として求められる。

ここで、Ａ（Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）は線形式（６）の傾き、Ｂ（Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）は切片であり、あらかじめシミュレ−ションなどによって、それぞれの値を求めておく。Ｓ６６では、階床Ｆに関するル−プの終了判定を行ない、条件が満たされた場合はＳ６８へ進む。条件が満たされない場合にはＳ６７へ進み、階床Ｆを１階床増加させてＳ６５へ戻る。Ｓ６８ではＥ（Ｔ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）を最大とする階床Ｆを時刻Ｔにおける仮パーク階Ｇ（Ｔ）として決定する。

本実施の形態ではパーク時の方向の指定を行なわないが、方向の指定を行なっても良い。この場合、パーク設定評価値はＥ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）となり、（７）式のように一般化して記述される。

方向を指定してパーク階を決定する場合、式（７）に関してＵ/Ｄが上方向、下方向の両方について演算を行ない、Ｅ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）が最大となるＦ階、Ｕ/Ｄ方向を時刻Ｔにおける仮パーク階Ｇ（Ｔ）として決定する。Ｓ６９では時刻Ｔに関するル−プの終了判定を行ない、条件が満たされた場合には学習処理を終了する。条件が満たされない場合にはＳ６Ａへ進み、Ｔを１分増加させてＳ６２へ戻る。

（６）動的パーク動作決定部４７：
図１の動的パーク動作決定部４７では、静的パーク動作決定部４８で決定された仮パーク階Ｇ（Ｔ）の時系列を考慮して、各時刻におけるパーク階Ｈ（Ｔ）を決定する。決定アルゴリズムの一例を図７に示す。

図７に示すＳ７１は第１スキャン処理であり、仮パーク階Ｇ（Ｔ）の値が連続している場合に、パーク階Ｈ（Ｔ）の値を確定する。次に、Ｓ７２は第２スキャン処理であり、第１スキャン処理でパーク階Ｈ（Ｔ）が決定できなかった時刻に対して、その前後の平均の交通状況からその前後のＨ（Ｔ）を決定する。以下、第１スキャン、第２スキャン処理を分けて詳細に説明する。

（Ａ）第１スキャン処理：
第１スキャン処理の詳細は図８に示している。図８において、Ｓ８１は時刻Ｔの初期化を行なう。Ｓ８２では、時刻Ｔにおける仮パーク階Ｇ（Ｔ）と１分前のパーク階Ｈ（Ｔ−１）を比較する。比較の結果、仮パーク階Ｇ（Ｔ）とパーク階Ｈ（Ｔ−１）が同一であれば、Ｓ８３で時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）を仮パーク階Ｇ（Ｔ）に設定し、Ｓ８８へ進む。仮パーク階Ｇ（Ｔ）とパーク階Ｈ（Ｔ−１）が異なる場合、Ｓ８４で時刻Ｔ−Ｘのパーク階Ｈ（Ｔ−Ｘ）から時刻Ｔ−１のパーク階Ｈ（Ｔ−１）までの値が未設定であるかどうかを判断し、未設定の場合はＳ８５に進み、設定されている場合はＳ８７に進む。なお、Ｘは定数であり、どの程度頻繁にパーク階の設定変更を許すかによって決まる。

Ｓ８５では、時刻Ｔ−Ｘの仮パーク階Ｇ（Ｔ−Ｘ）から時刻Ｔまでの仮パーク階Ｇ（Ｔ）を比較し、全て同じであればＳ８６へ進み、１つでも異なっていればＳ８７へ進む。Ｓ８６では時刻Ｔ−Ｘのパーク階Ｈ（Ｔ−Ｘ）から時刻Ｔのパーク階Ｈ（Ｔ）を、時刻Ｔにおける仮パーク階Ｇ（Ｔ）に設定する。Ｓ８７では時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）を未設定とする。Ｓ８８では時刻Ｔが２３時５９分に達したか否かを判定し、達していれば第１スキャン処理を終了し、達していない場合にはＳ８９へ進み、Ｔを１分増加させてＳ８２へ戻る。

（Ｂ）第２スキャン処理：
第２スキャン処理の詳細は図９に示している。図９において、Ｓ９１では時刻Ｔを初期化し、Ｓ９２では変数ＴＭＰの初期化を行なう。ここでＴＭＰはパーク階Ｈ（Ｔ）が未設定の状態が連続していることを判定するための変数である。Ｓ９３では時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）が設定済みであるかどうかを判断し、設定済みの場合はＳ９４へ、未設定の場合にはＳ９５へ進む。

Ｓ９４ではＴＭＰの値を０に戻す。Ｓ９５では、時刻Ｔにおける乗客発生総数Ｃ（Ｔ）が０であるかどうかを判定し、０の場合にはＳ９６へ進み、０でない場合にはＳ９８へ進む。Ｓ９６では、時刻Ｔ＋１（時刻Ｔから１分経過した時刻）におけるパーク階Ｈ（Ｔ＋１）が設定済みであるかどうかを判定し、設定済みの場合はＳ９７へ進み、未設定の場合にはＳ９９へ進む。Ｓ９７では時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）を時刻Ｔ＋１におけるパーク階Ｈ（Ｔ＋１）に設定し、Ｓ９４へ進む。このＳ９７の処理により、時刻Ｔに乗客が発生していない場合には次の時刻に発生すべき乗客の待ち時間を最小化するために、パーク階を時刻Ｔ＋１と同一にする。一方、Ｓ９９ではＴＭＰに「１」を加え、Ｓ９Ｄに進む。

Ｓ９８ではＴＭＰがＴＨＴより小さいかどうかを判定し、小さい場合にはＳ９９へ、大きい場合にはＳ９Ｂへ進む。ここでＴＨＴはパーク設定の未設定状態がＴＨＴ秒間連続している場合にパーク階を同一のパーク階に設定するためのパラメータであり、Ｘ同様どの程度頻繁にパーク階の設定変更を許すかによって決められる。Ｓ９Ｂでは時刻Ｔ−ＴＨＴのパーク階Ｈ（Ｔ−ＴＨＴ）から時刻Ｔのパーク階Ｈ（Ｔ）を、その間の平均乗客比率に従って決定される平均パーク階に設定する。この処理の詳細は後に述べる。Ｓ９ＣではＴＭＰの値を０に戻し、Ｓ９Ｄへ進む。Ｓ９Ｄでは時刻Ｔが２３時５９分に達したか否かを判定し、達していれば第２スキャン処理を終了し、達していない場合にはＳ９Ｅへ進み、時刻Ｔを１分増加させてＳ９３へ戻る。

（Ｃ）平均パーク階の設定（Ｓ９Ｂ）：
Ｓ９Ｂにおける平均パーク階の設定方法の詳細を図１０に示す。図１０において、Ｓ１０１は時刻Ｔ−ＴＨＴから時刻Ｔまでの平均乗客比率ＰＲＡ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）と平均乗客発生総数ＣＡ（Ｔ）を（８）、（９）、（１０）式に従って演算する。

式（８）〜（１０）において、平均乗客数ＰＮＡ（Ｔ、Ｆ、ＵＰ/ＤＯＷＮ）は、時刻Ｔ−ＴＨＴから時刻ＴまでのＦ階Ｕ/Ｄ方向の乗車データ（乗客数）の平均値である。

Ｓ１０２では平均乗客発生総数ＣＡ（Ｔ）が規定値ＴＨＣよりも大きいか否か判断する。判断の結果、平均乗客発生総数ＣＡ（Ｔ）が規定値ＴＨＣよりも大きい場合にはＳ１０３へ進み、逆に小さい場合にはＳ１０９へ進む。Ｓ１０９では、Ｓ６Ｂの処理と同様の理由により、時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）をパーク動作せずと設定し、Ｓ１０Ａに進む。Ｓ１０３では時刻Ｔにおける注目階を決定するために、平均乗車確率ＰＲＡ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）が最大となる階床Ｆ、方向Ｕ/Ｄを検索し決定し、決定された階床と方向をＦ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸにそれぞれ代入する。Ｓ１０４では階床Ｆの初期化を行ない、階床Ｆを最下階に設定する。Ｓ１０５では、ＰＲＡ（Ｔ、Ｆ_ＭＡＸ，Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）に基づいて、平均パーク階設定評価値ＥＡ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）の演算を行なう。平均パーク階設定評価値ＥＡ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）はパーク階設定評価値Ｅ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）と同様の意味を持ち、一般化すると（１１）式のように記述できる。

ここで、ＦＵＮＣＴＩＯＮはパーク階設定評価関数である。例えば、パーク階設定評価関数ＦＵＮＣＴＩＯＮを線形式として記述すると、平均パーク階設定評価値ＥＡ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）は（１２）式のような線形式として求められる。

ここで、Ａ（Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）、Ｂ（Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）は、式（６）におけるＡ、Ｂと同様に、線形式の傾きと切片であり、あらかじめシミュレ−ションなどによって、その値を求めておく。また、一般に、式（１１）は式（５）と同じ形の式となる。

Ｓ１０６では階床Ｆに関するル−プの終了判定を行ない、条件が満たされた場合はＳ１０８へ進む。条件が満たされない場合にはＳ１０７へ進み、階床Ｆを１階床増加させてＳ１０５へ戻る。Ｓ１０８では平均パーク階設定評価値ＥＡ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）が最大となる階床Ｆを時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）として決定する。なお、本実施の形態ではパーク時の方向の指定を行なわないが、仮パーク階の決定同様、方向の指定を行なっても良い。この場合、平均パーク設定評価値はＥＡ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）となり、式（１３）のように一般化して記述される。

なお、方向を指定してパーク階を決定する場合、式（１１）に関してＵ/Ｄが上方向と下方向の両方について演算を行ない、平均パーク階設定評価値ＥＡ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）を最大とするＦ階Ｕ/Ｄ方向を時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）として決定する。最後に、Ｓ１０Ａでは時刻Ｔ−ＴＨＴのパーク階Ｈ（Ｔ−ＴＨＴ）から時刻Ｔ−１までのパーク階Ｈ（Ｔ−１）を時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）に設定する。

（７）制御パラメータ設定テーブル４８：
図１の制御パラメータ設定テーブル４８は、パーク階Ｈ（Ｔ）を図１１のように記憶する。パーク階設定部４９は時刻がＴになったときに制御パラメータテーブル４８に記憶された時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）を検索し、かご制御装置３（１）〜３（Ｎ）に設定する。かご制御装置３（１）〜３（Ｎ）は設定されたパーク階設定に基づいてかご運行を行なう。なお、本発明において、図１２のように群管理装置５を備えた構成の場合には、パーク階Ｈ（Ｔ）の設定を群管理装置５に対して行なっても良い。

３．実施の形態２．
本発明の実施の形態２に係る制御パラメータ設定装置を説明する。実施の形態１では交通状況に対してパーク階の設定を行なった。そのため、このパーク階の設定の変化にあわせて他の制御パラメータを変更することにより、交通状況に合せた制御パラメータの変更が可能となる。以下の説明は、戸開時間の制御を行なう手法に関する。戸開時間は乗客数が多い場合や、乗客の属性（年齢その他）によって、調整することが望ましい。また、マンションなど利用者が限られたビルにおいては、交通状況の変化と利用者の変化が密接に関係していることが予想される。このような特性を踏まえて以下の戸開時間の制御について説明する。

図１３は、制御パラメータ設定装置の機能構成図である。この図において、かご装置１（１）〜１（Ｎ）、乗場呼び装置２（１）〜２（Ｍ）、かご制御装置３（１）〜３（Ｎ）、乗車データ検出部４１、乗客数データ学習部４２、乗車比率演算部４３、乗客発生総数演算部４４、乗客比率乗客発生総数保存部４５、静的パーク動作決定部４６は実施の形態１と同一である。

実施の形態１と異なる構成として、符号４１０はインデックス付き動的パーク動作決定部である。このインデックス付き動的パーク動作決定部４１０は、実施の形態１の動的パーク動作決定部４７と同様に時刻Ｔにおけるパーク階Ｈ（Ｔ）を決定するとともに、時刻ＴにおけるインデックスＩ（Ｔ）を決定する。このインテックス決定アルゴリズムは、動的パーク動作決定部４７と同様に、第１スキャン処理と第２スキャン処理を含む。ただし、本実施の形態２のスキャン処理の内容は実施の形態１のものと異なり、以下その詳細を説明する。

インデックス付き動的パーク動作決定部４１０の第１スキャン処理の詳細を図１４に示す。この図において、Ｓ８１からＳ８９までの処理は図８に同一の符号で示す処理と同一である。したがって、Ｓ８ＡからＳ８Ｄについて説明する。まず、Ｓ８Ａは発行済み最新インデックス番号Ｉの初期化を行なう。ここで、発行済み最新インデックス番号Ｉはパーク階の設定が変更された段階、つまり交通状況が変わる毎に更新される。Ｓ８Ｂでは時刻Ｔ−１と同じパーク階が時刻Ｔに対して設定される。したがって、時刻ＴのインデックスＩ（Ｔ）は、時刻Ｔ−１と同じ値に設定される。Ｓ８Ｃでは発行済み最新インデックス番号ｉを１増加させ、Ｓ８Ｄで時刻Ｔ−ＸのインデックスＩ（Ｔ−Ｘ）から時刻ＴのインデックスＩ（Ｔ）をｉに設定する。

第２スキャン処理の詳細を図１５に示す。図１５において、Ｓ９１からＳ９Ｅまでの処理は、図９に示した実施の形態１の第２スキャン処理と同一である。以下、Ｓ９ＦからＳ９Ｈについて説明する。Ｓ９Ｆでは時刻Ｔ＋１のパーク階が時刻Ｔに対して設定される。したがって、インデックスＩ（Ｔ）を時刻Ｔ＋１と同じ値に設定する。Ｓ９Ｇでは発行済み最新インデックス番号ｉを１増加させ、Ｓ９Ｈでは時刻Ｔ−ＴＨＴのインデックスＩ（Ｔ−ＴＨＴ）から時刻ＴのインデックスＩ（Ｔ）をｉに設定する。

図１３のインデックス付き制御パラメータテーブル４１１は、制御パラメータを図１６に示すように記憶する。戸開時間データ検出部４１２は、かご制御装置３（１）〜３（Ｍ）から戸開・戸閉に関するデータを取得し、戸開時刻、戸開時間に関するデータを図１７の形式で作成する。この戸開時間データは、その１日分が戸開時間保存部４１３に蓄積され、１日（２４時間）ごとに新たな値に更新される。戸開時間保存部４１３は、図１８に従って１分毎の時刻Ｔ、Ｆ階、Ｕ/Ｄ方向の統計戸開時間データＤＴＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を演算し、図１９に示す形式で記憶する。

図１８に示す戸開時間保存部４１３の処理おいて、Ｓ１８１からＳ１８３までは、時刻Ｔ、戸開時間ＤＴ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）、戸開回数ｎを初期化する。Ｓ１８４では時刻Ｔの１分間に戸開がなされていれば、その値（戸開時間）をＤＴ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）に加算するとともに、ｎの値を１増加させる。Ｓ１８５は時刻Ｔに関するル−プ終了判定を行なう。Ｓ１８５の条件が満たされた場合はＳ１８７へ進む。一方、Ｓ１８５の条件が満たされない場合にはＳ１８６へ進み、時刻Ｔを１秒増加させて、Ｓ１８４の処理へもどる。Ｓ１８７では統計戸開時間データＤＴＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を戸開時間保存部４１３より検索する。Ｓ１８８では、式（１４）に基づいて統計戸開時間データＤＴＳＮ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）の更新を行なう。

Ｓ１８９では、統計戸開時間データＤＴＳＮ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を戸開時間保存部４１３に記憶する。

図１３に示す戸開時間動作決定部４１４では、インデックス付き制御パラメータテーブル４１１に記憶されたインデックス番号が同一の時刻Ｔについて、統計戸開時間ＤＴＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）の平均値を図２０に示す処理にしたがって演算し、その平均値を戸開時間設定値ＤＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）として設定して図１６の形式で保存する。

図２０において、Ｓ２０１からＳ２０５までは変数の初期化を行なう。ここで、ＴＭＰは同一インデックスが継続した期間、全統計戸開時間ＤＴＭＰは同一インデックスが継続した期間における統計戸開時間ＤＴＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）の和を示す。Ｓ２０６では、時刻ＴにおけるインデックスＩ（Ｔ）が時刻Ｔ＋１におけるインデックスＩ（Ｔ＋１）と同一かどうかを判定し、同一の場合にはＳ２０７へ進み、異なる場合にはＳ２０Ａへ進む。Ｓ２０７では全統計戸開時間ＤＴＭＰに統計戸開時間ＤＴＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を加算し、Ｓ２０８ではＴＭＰを１増加し、Ｓ２０９へ進む。Ｓ２０Ａでは時刻Ｔ−ＴＭＰ−１からＴまでの戸開時間設定値ＤＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）をその期間における統計戸開時間ＤＴＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）の平均値であるＤＴＭＰ/ＴＭＰに設定する。Ｓ２０ＢではＴＭＰの、Ｓ２０Ｃでは全統計戸開時間ＤＴＭＰの初期化を行なう。Ｓ２０９では時刻Ｔに関するル−プの終了判定を行ない、条件が満たされた場合にはＳ２０Ｅへ進み、条件が満たされない場合には、Ｓ２０Ｄへ進みＴを１分増加させて、Ｓ２０６へ戻る。Ｓ２０Ｅでは方向に関する終了判定を行ない、条件が満たされた場合にはＳ２０Ｇへ進み、条件が満たされない場合には、Ｓ２０Ｆ進み方向を下方向に設定して、Ｓ２０３へ戻る。Ｓ２０Ｇでは階床に関する終了判定を行ない、条件が満たされた場合にはこの処理を終了し、条件が満たされない場合には、Ｓ２０Ｈ進み階床を１増加させて、Ｓ２０２へ戻る。

図１３の制御パラメータ設定部４１５では、時刻がＴになったときにインデックス付き制御パラメータテーブル４１１に記憶された時刻Ｔにおける制御パラメータＨ（Ｔ）ならびにＤＳ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）を検索し、かご制御装置３（１）〜３（Ｎ）に設定する。かご制御装置３（１）〜３（Ｎ）は、設定されたパーク階設定に基づいてかご運行制御を行なう。

なお、実施の形態２において、図２１のように群管理装置５を備えた構成の場合には、パーク階Ｈ（Ｔ）の設定を群管理装置５に対して行なっても良い。また、制御パラメータとしてパーク階、戸開時間に代えて、ドア速度、待機時間などの他のパラメータを選択を選んだ場合にも、同様に構成可能である。

４．実施の形態３．
実施の形態１では評価値が最適な階をパーク階として決定した。しかし、パーク階の設定に伴って、かごの動作が多くなることが考えられる。そこで、本発明の実施の形態３に係る制御パラメータ設定装置は、最適パーク階との評価値の差が閾値以内の階にパーク動作している場合には、最適パーク階への移動を行なわない、あいまいパーク動作が付加されており、その詳細を以下に説明する。

図２２は本発明における機能構成図である。図２２において、静的パーク動作決定部４６１、動的パーク動作決定部４７１、制御パラメータテーブル４８１、あいまいパーク動作装置６（１）〜６（Ｎ）以外の構成要素は図１に示す実施の形態１のものと同一である。したがって、これら４つの構成要素についてのみ説明を行なう。

静的パーク動作決定部４６１は図１で示した静的パーク動作決定部４６と同様に、時刻Ｔにおける乗客発生比率ＰＲ（Ｔ、Ｆ、Ｕ/Ｄ）から図２３のアルゴリズムに基づいてパーク階を決定する。図２３において、Ｓ６８１の処理を除く他の処理は図６に示すものと同一である。Ｓ６８１では、時刻Ｔにおいてパーク階設定評価関数値Ｅ（Ｔ、Ｆ、ＦＭＡＸ、ＭＡＸＵ）が最大となる階床Ｆを当該時刻Ｔにおける主パーク階とし、評価値に関する閾値をＴＨＥとしたときに、式（１５）を満たす階の集合Ｊ（Ｔ）をあいまいパーク階とする。

ここで、Ｊは集合Ｊ（Ｔ）の要素である。また、このとき仮パーク階Ｇ（Ｔ）は式（１６）のように表わされる。

動的パーク動作決定部４７１は、図１を用いて説明した実施の形態１の動的パーク動作決定部４７と同様に、静的パーク動作決定部４８１で決定された仮パーク階Ｇ（Ｔ）の時系列を考慮して、各時刻におけるパーク階Ｈ（Ｔ）を決定する。その処理過程は、図７、図８、図９に示されているものと類似しているが、平均パーク動作の決定の処理（Ｓ９Ｂ）の点で異なる。

Ｓ９Ｂの平均パーク動作決定処理について説明すると、図２４は平均パーク動作決定処理を示し、そこでの処理はＳ１０８１を除いて図１０に示すものと同一である。Ｓ１０８１では、時刻Ｔにおいて平均パーク階設定評価値ＥＡ（Ｔ、Ｆ、Ｆ_ＭＡＸ、Ｕ/Ｄ_ＭＡＸ）が最大となる階床Ｆを当該時刻Ｔにおける主パーク階とし、評価値に関する閾値をＴＨＥとしたときに、式（１７）を満たす階の集合Ｊ（Ｔ）をあいまいパーク階とする。

ここで、Ｊは集合Ｊ（Ｔ）の要素である。また、このときパーク階Ｈ（Ｔ）は式（１８）のように表わされる。

また、制御パラメータ設定テーブル４８１はパーク階Ｈ（Ｔ）を図２５のように記憶する。さらに、あいまいパーク動作装置６（１）〜６（Ｎ）は、かご制御装置３（１）〜３（Ｎ）に設定されたパーク階の設定状態とかご位置、かご状態から待機階を決定する。その決定手順は、図２６に示すように、Ｓ２６１でかご位置があいまいパーク階もしくは、主パーク階であるかどうかを判断し、条件が満たされた場合に処理を終了する。条件が満たされない場合、Ｓ２６２へ進み、各台装置に対して主パーク階への移動指令を行ない、その後処理を終了する。

なお、本発明において、あいまいパーク動作装置６（１）〜６（Ｎ）の機能はかご制御装置３（１）〜３（Ｎ）に搭載しても良い。また、図１３のように、制御パラメータテーブルがインデックスを持っても同様にあいまいパーク階の設定が可能である。また、図１２や図２１のように群管理装置５を備えた構成の場合には、パーク階Ｈ（Ｔ）の設定を群管理装置５に対して行なっても良い。

１（１）〜１（Ｎ）：かご装置
２（１）〜２（Ｍ）：乗場呼び装置
３（１）〜３（Ｎ）：かご制御装置
４：制御パラメータ設定装置 ５：群管理装置
６（１）〜６（Ｎ）：あいまいパーク動作装置

Claims (6)

1. １台または複数台のかごを制御するエレベータシステムにおいて、
   ある時刻の各階の乗客数に基づいて、前記時刻の全階床の乗客発生数の総和で、前記時刻の各階の乗客数を除することによって、前記時刻の各階の乗客発生比率を演算し、
   前記乗客発生比率に基づいて、予め所定の方法によって定められた第１のパーク階設定評価関数によって前記時刻に各階にパーク階を設定した場合の第１の評価値を演算し、
   前記第１の評価値が最大となる場合のパーク階を前記時刻の仮パーク階として決定し、
   前記時刻の仮パーク階が、前記時刻より前の時刻の仮パーク階またはパーク階と同じ場合は、前記仮パーク階を前記時刻のパーク階として決定し、
   前記時刻の仮パーク階が、前記時刻より前の時刻の仮パーク階またはパーク階と異なる場合は、前記時刻の前の各階の乗客発生比率及び乗客発生総数の過去の統計値を利用して演算する現在時刻よりも後の時刻の各階の乗客発生比率に基づいて、予め所定の方法によって定められた第２のパーク階設定評価関数によって前記時刻の前または後の時刻に各階に各パーク階を設定した場合の第２の評価値を演算し、前記第２の評価値が最大となる場合のパーク階を前記時刻のパーク階として決定することを特徴とするエレベータシステムの制御パラメータ設定装置。
2. １台または複数台のかごを制御するエレベータシステムにおいて、
   ある時刻の各階の乗客数に基づいて、前記時刻の全階床の乗客発生数の総和で、前記時刻の各階の乗客数を除することによって、前記時刻の各階の乗客発生比率を演算し、
   前記乗客発生比率に基づいて、前記時刻における第１の乗客発生比率最大の階床を決定し、
   前記第１の乗客発生比率最大の階と、前記第１の乗客発生比率最大の階の乗客発生比率と、予め所定の方法によって定められた第１のパーク階設定評価関数によって前記時刻に各階床にパーク階を設定した場合の第１の評価値を演算し、
   前記第１の評価値が最大となる場合のパーク階を、前記時刻の仮パーク階として決定し、
   前記時刻の仮パーク階が、前記時刻より前の時刻の仮パーク階またはパーク階と同じ場合は、前記仮パーク階を前記時刻のパーク階として決定し、
   前記時刻の仮パーク階が、前記時刻より前の時刻の仮パーク階またはパーク階と異なる場合は、前記時刻の前の各階の乗客発生比率及び乗客発生総数の過去の統計値を利用して演算する現在時刻よりも後の時刻の各階の乗客発生比率に基づいて、前記時刻の前または後の時刻における第２の乗客発生比率最大の階床を決定し、
   前記第２の乗客発生比率最大の階床と、前記第２の乗客発生比率最大の階床の乗客発生比率と、予め所定の方法によって定められた第２のパーク階設定評価関数によって前記時刻に各階床にパーク階を設定した場合の第２の評価値を演算し、前記第２の評価値が最大となる場合のパーク階を、前記時刻のパーク階として決定することを特徴とするエレベータシステムの制御パラメータ設定装置。
3. 前記第１の評価値または前記第２の評価値が待ち時間改善率である請求項１又は請求項２に記載のエレベータシステムの制御パラメータ設定装置。
4. 同一のパーク階を設定した連続した時刻に対して同一のインデックスをつけ、同一のインデックスがついた連続した時刻に対して、戸開時間、ドア速度、または待機時間であるエレベータの制御パラメータを同一に設定する請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のエレベータシステムの制御パラメータ設定装置。
5. パーク階に対する待ち時間改善率から所定の範囲内の待ち時間改善率となる階にかごが停車している場合には前記パーク階への移動を行なわず、所定の範囲外の待ち時間改善率となる階にかごが停止している場合には前記パーク階への移動を行なう請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のエレベータシステムの制御パラメータ設定装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のエレベータシステムの制御パラメータ設定装置を備えたエレベータシステム。

Images