JP6628943B2 - エレベータ運行管理装置、エレベータ運行管理方法及びエレベータ運行管理プログラム - Google Patents

エレベータ運行管理装置、エレベータ運行管理方法及びエレベータ運行管理プログラム Download PDF

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Description

本発明は、エレベータの運行管理に関する。
高層ビル等の複数のエレベータかごが設置されているビルでは、呼び出しに対する待ち時間を短縮するために、複数のエレベータかごを効率的に運行することが行われている。
エレベータの運行管理に関する技術として、例えば、特許文献１〜４に開示の技術がある。
特開２００６−１９９３９４号公報 特開２００１−２２６０４８号公報 特開平０７−３０９５４１号公報 特公昭５９−０１２５９４号公報
一般的に、ビルの新築時のような、ビルにエレベータが新規に設置される際に、エレベータ設置業者は、エレベータ運行管理のためのアルゴリズムを生成し、生成したアルゴリズムをエレベータ運行管理装置に実装する。
より具体的には、エレベータ設置業者は、実際にエレベータが運行した際の運行状況を予測し、その時点で効率的と考えられる運行が可能となるアルゴリズムを生成し、生成したアルゴリズムをエレベータ運行管理装置に実装する。
しかしながら、このような手法では、アルゴリズムの生成の際に予測した運行状況と実際の運行状況とが一致しない場合には、実態にそぐわないアルゴリズムが実行されることになる。このため、このような場合には、効率的なエレベータの運行管理が行われないという課題がある。
また、事後的な理由により、アルゴリズムの生成の際に予測した運行状況と実際の運行状況とが一致しなくなる場合もある。例えば、ビルのテナントが変更したことによりエレベータを利用する人の流れが変わることがある。このような場合にも、実態にそぐわないアルゴリズムが実行されることになり、効率的なエレベータの運行管理が行われない。
本発明は、このような課題を解決することを主な目的とする。より具体的には、実際の運行状況に適合した運行管理アルゴリズムにより、適切にエレベータかごの運行管理を行うことができる構成を実現することを主な目的とする。
本発明に係るエレベータ運行管理装置は、
複数のエレベータかごの運行管理を行うエレベータ運行管理装置であって、
前記複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、前記複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成する機械学習部と、
前記機械学習部により生成された前記運行管理アルゴリズムを実行して前記複数のエレベータかごの運行管理を行う制御部とを有する。
本発明では、複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習により、運行管理アルゴリズムが生成される。そして、生成された運行管理アルゴリズムが実行されて複数のエレベータかごの運行管理が行われる。このため、本発明によれば、実際の運行状況に適合した運行管理アルゴリズムにより、適切にエレベータかごの運行管理を行うことができる。
実施の形態１に係るエレベータシステムの構成例を示す図。 実施の形態１に係るエレベータかごの配置例を示す図。 実施の形態１に係るエレベータ運行管理装置のハードウェア構成例を示す図。 実施の形態１に係るエレベータ運行管理装置の機能構成例を示す図。 実施の形態１に係る機械学習部の動作の概要を示す図。 実施の形態１に係るエレベータ運行管理装置の動作の概要を示すフローチャート。 実施の形態１に係る運行管理アルゴリズムの生成手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係る機械学習部の動作手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係るデータセット調整部の動作手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係る案内エレベータかごの選択手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係る案内エレベータかごの選択手順を示すフローチャート。 実施の形態１に係るカウントダウン形式の待ち時間の表示例を示す図。 実施の形態１に係る砂時計形式の待ち時間の表示例を示す図。 実施の形態２に係る昇降路の例を示す図。 実施の形態２に係る通常昇降レーンにあるエレベータかごと回送昇降レーンにあるエレベータかごの例を示す図。 実施の形態２に係る通常昇降レーンにあるエレベータかごと回送昇降レーンにあるエレベータかごの例を示す図。 実施の形態２に係るヒンジ機構の詳細を示す図。 実施の形態２に係る留め金の詳細を示す図。 実施の形態２に係るエレベータかごが折りたたまれる際の中間過程を示す図。 実施の形態２に係る制御部の動作手順を示すフローチャート。 実施の形態２に係る制御部の動作手順を示すフローチャート。 実施の形態３に係る制御盤の例を示す図。 実施の形態３に係る制御盤の操作画面の例を示す図。 実施の形態４に係るスマートフォンの操作画面の例を示す図。 実施の形態４に係るスマートフォンの操作画面の例を示す図。
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。以下の実施の形態の説明及び図面において、同一の符号を付したものは、同一の部分又は相当する部分を示す。
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係るエレベータシステムの構成例を示す。
本実施の形態に係るエレベータシステムでは、複数のエレベータかご（以下、単に「かご」ともいう）が運行される。
本実施の形態に係るエレベータシステムでは、例えば、複数のエレベータかごが運行される。複数のエレベータかごは、例えば、図２に示すように配置される。図２は、各階のエレベータ乗り場を上方から示している。図２の例では、１２台のエレベータかご１００が配置されている。そして、エレベータかご１００に乗降するためのスペースが乗り場に相当する。つまり、図２の例では、１２個の乗り場が存在する。
エレベータ運行管理装置６００は、複数のエレベータかごの運行管理を行う。エレベータ運行管理装置６００は、コンピュータである。
エレベータ運行管理装置６００により行われる動作は、エレベータ運行管理方法に相当する。
なお、エレベータ運行管理装置６００の詳細は後述する。
エレベータ運行管理装置６００は、各階に配置されたネットワークスイッチ５１１に接続されている。また、複数のネットワークスイッチ５１１は縦続接続されている。
各階には、１つの乗場につき、表示板５０６、行き先ボタン５０７がネットワークスイッチ５１１に接続されている。行き先ボタン５０７は、上方向のボタン及び下方向のボタンであってもよいし、全ての階を網羅する複数のボタンであってもよい。
また、エレベータかごの制御盤５０８も全てネットワークスイッチ５１１に接続されている。
さらに、エレベータ運行管理装置６００と通信する通信機５０９及び無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）アクセスポイント５１０もネットワークスイッチ５１１に接続されている。
本実施の形態に係るエレベータシステムでは、上位通信プロトコルとして、例えば、ＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）が使用される。
図３は、エレベータ運行管理装置６００のハードウェア構成例を示す。図４は、エレベータ運行管理装置６００の機能構成例を示す。
先ず、図３を参照してエレベータ運行管理装置６００のハードウェア構成を説明する。
エレベータ運行管理装置６００は、ハードウェアとして、プロセッサ９０１、メモリ９０２、補助記憶装置９０３及び通信インタフェース９０４を備える。
補助記憶装置９０３には、図４に示す機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の機能を実現するプログラムが記憶されている。
そして、これらのプログラムが補助記憶装置９０３からメモリ９０３にロードされる。次に、プロセッサ９０１がこれらのプログラムをメモリ９０２から読み出し、これらプログラムを実行する。この結果、プロセッサ９０１は、機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の動作を行う。
図３では、プロセッサ９０１が機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。なお、少なくとも機械学習部６０１及び制御部６０２の機能を実現するプログラムは、エレベータ運行管理プログラムに相当する。
通信インタフェース９０４は、ネットワークスイッチ５１１を介して、表示板５０６、行き先ボタン５０７、制御盤５０８、通信機５０９及び無線ＬＡＮアクセスポイント５１０と通信を行う。
次に、図４を参照して、エレベータ運行管理装置６００の機能構成を説明する。
機械学習部６０１は、複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成する。
機械学習部６０１は、図５に示すように、回帰型機械学習を行って、呼び出しが行われた際の待ち時間が最も短いエレベータかごを複数のエレベータかごの中から選択するためのアルゴリズムを運行管理アルゴリズムとして生成する。
図５に例示するように、運行データには、呼び出し時刻、呼び出し階、行き先階、停止階、停止時間、乗客数、呼び出し待ち時間、エレベータ運行日が平日であるか休日であるかの情報が含まれる。
また、機械学習部６０１は、運行管理アルゴリズムの更新タイミングにおいて、更新タイミングまでに蓄積された運行データを用いた機械学習を行って、運行管理アルゴリズムを更新する。
なお、機械学習部６０１で行われる動作は、機械学習処理に相当する。
制御部６０２は、機械学習部６０１により生成された運行管理アルゴリズムを実行して複数のエレベータかごの運行管理を行う。
より具体的には、制御部６０２は、呼び出しが行われた際に、運行管理アルゴリズムを実行して、待ち時間が最も短いエレベータかごを複数のエレベータかごの中から選択する。そして、制御部６０２は、選択したエレベータかごを、呼び出しが行われた呼び出し階に移動させる。
また、制御部６０２は、機械学習部６０１により運行管理アルゴリズムが更新された後は、更新後の運行管理アルゴリズムを実行して複数のエレベータかごの運行管理を行う。
なお、制御部６０２により行われる動作は、制御処理に相当する。
データセット調整部６０３は、機械学習部６０１に、機械学習に用いられる学習データセットを与える。学習データセットには、制御盤５０８からの運行データと各種コマンドが含まれる。
コマンド送信部６０４は、制御部６０２からのコマンドを制御盤５０８に送信する。
コマンド受信部６０５は、エレベータ利用者からの呼び出しを受信する。
また、コマンド受信部６０５は、エレベータシステムで異常が発生した際又はエレベータシステムのいずれかの要素が故障した際に、制御盤５０８からコマンドを受信する。
運行データ受信部６０６は、前述した運行データを制御盤５０８から受信する。
運行データ受信部６０６は、受信した運行データを、ストレージドライバ６０９を用いて補助記憶装置９０３に格納する。
オペレーティングシステム６０７は、アプリケーションプログラムである機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５及び運行データ受信部６０６管理する。
また、オペレーティングシステム６０７は、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御を行う。
ネットワークドライバ６０８は、通信インタフェース９０４を制御するデバイスドライバである。
ストレージドライバ６０９は、補助記憶装置９０３を制御するデバイスドライバである。
＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、本実施の形態に係るエレベータ運行管理装置６００の動作の概要を説明する。
図６は、本実施の形態に係るエレベータ運行管理装置６００の動作の概要を示す。
図６において、エレベータかごの呼び出しがあると（ステップＳ１０１でＹＥＳ）、制御部６０２がエレベータかごを呼び出し階に移動させる（ステップＳ１０２）。つまり、制御部６０２は、呼び出し階に最も短い待ち時間で到着できるエレベータかごを選択する。そして、制御部６０２は、選択したエレベータかごを、呼び出し階に移動させる。
次に、運行データ受信部６０６が、ステップＳ１０２の運行状況を示す運行データを制御盤５０８から受信する（ステップＳ１０３）。
運行データ受信部６０６は、受信した運行データを補助記憶装置９０２に格納する（ステップＳ１０４）。
エレベータ運行管理装置６００では、エレベータ利用者によりエレベータかごの呼び出しがある度に、以上の図５の手順が行われ、補助記憶装置９０２に運行データが蓄積される。
そして、運用管理アルゴリズムを生成するタイミングが到来した際（ステップＳ１０５でＹＥＳ）に、機械学習部６０１が機械学習により運用管理アルゴリズムを生成する（ステップＳ１０６）。
このように、機械学習部６０１により運行管理アルゴリズムが生成されるまでは、呼び出しがある度に、運行データが補助記憶装置９０２に追加されていく。このため、補助記憶装置９０２で保持される運行データは時間が経過するに連れて増えていく。
次に、図７を参照して、機械学習による運行管理アルゴリズムの生成手順を説明する。図７は、運行管理アルゴリズムの生成手順を示す。図７は、図６のステップＳ１０５及びステップＳ１０５の詳細を示す。
先ず、制御部６０２が、運用管理アルゴリズムを生成するタイミングが到来したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。
機械学習を実施するタイミングは、定期的なタイミングでもよいし、イベントが発生したタイミングでもよい。
定期的なタイミングとして、例えば、１ヶ月ごとに機械学習を実施するようにしてもよい。また、１ヶ月以外の周期（例えば、１週間）で機械学習を実施するようにしてもよい。
また、イベントが発生したタイミングとして、例えば、ビル内のテナントが変更になった際に機械学習を実施するようにしてもよい。
また、初回の機械学習では、エレベータ運行管理装置６００の管理者が制御部６０２に機械学習の実施を指示してもよい。
次に、データセット調整部６０３が、機械学習部６０１に学習データセットを与える（ステップＳ２０２）。
より具体的には、図９に示すように、データセット調整部６０３は、補助記憶装置９０２から運行データを読み出す（ステップＳ４０１）。また、データセット調整部６０３は、機械学習に必要なコマンドを運行データに追加して学習データセットを生成する（ステップＳ４０２）。そして、データセット調整部６０３は、生成した学習データセットを機械学習部６０１に入力する（ステップＳ４０３）。
次に、機械学習部６０１が、学習データセットを用いて機械学習を行い、運行管理アルゴリズムを生成する（ステップＳ２０３）。
機械学習の詳細は、後述する。
最後に、機械学習部６０１は生成した運行管理アルゴリズムを補助記憶装置９０３に格納する（ステップＳ２０４）。
以上より、機械学習部６０１は、複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習により、実態に即した運行管理アルゴリズムを生成することができる。
次に、図７のステップＳ２０３の詳細を説明する。
機械学習部６０１は、学習データセット（以下、学習データセットθという）を取得すると、以下のように機械学習を行って、最適なエレベータ制御論理である運行管理アルゴリズムを生成する。以下では、学習データセットθに含まれるデータ種類をｎとする。また、ｎはｘ（ｉ）のベクトルである。また、ｉはｎ内の順番を表す。よって、ラベル、即ち評価式をｈθとすると、ｈθ（ｘ）は、以下のように表される。
ｈθ（ｘ）＝θ０ｘ０＋θ１ｘ１＋…θｎｘｎ
ここで、θ０ｘ０は確率演算の便宜上、１とする。
ｘとθを以下のように仮定する。
Figure 0006628943
ｘとθを上記のように仮定すると、ｈθ（ｘ）は、以下のように示される。
ｈθ（ｘ）＝θＴｘ
エレベータかごの呼び出しごとに、Ｊ（θ）を費用関数とし、ｙ（ｉ）を短縮可能な到着時間とするとき、Ｊ（θ）は、以下で表される。
Figure 0006628943
上式を、アゴリズムで表現すると、以下が得られる。
Figure 0006628943
なお、上式では「：＝」は代入を意味する。また、αは、単調減少する係数である。
但し、変数の重みを均等にするため、機械学習部６０１は、全ての変数が−１≦ｘ≦１となるように全ての変数を調整する。
なお、Ｊ（θ）をデータセットごとにプロットした際に、Ｊが大きいほどＪ（θ）が単調減少する場合は、費用関数Ｊ（θ）は正しく機能していると考えてよい。
このように、機械学習部６０１に学習データセットを与え続けることにより、機械学習部６０１は、エレベータかごの呼び出しから到着までの時間を正確に予測することができる運行管理アルゴリズムを生成することができる。
機械学習部６０１は、費用関数Ｊ（θ）が目標値に達した段階などで、運行管理アルゴリズムを補助記憶装置９０２に格納する。既に補助記憶装置９０２に運行管理アルゴリズムが格納されている場合は、機械学習部６０１は、費用関数Ｊ（θ）が目標値に達した段階などで、既に補助記憶装置９０２に格納されている更新前の運行管理アルゴリズムに代えて更新後の運行管理アルゴリズムを格納する。
機械学習では、最終的によりよいアルゴリズムを得るためには、全ての学習データ（運行データ）に適合するアルゴリズムを過度に追求することは望ましくない。このため、費用関数と呼ばれる指標を用いてアルゴリズムを得ることが一般的になされている。上記においても、費用関数Ｊ（θ）が目標値に達した段階などで、運行管理アルゴリズムを補助記憶装置９０２に格納することとしている。
機械学習部６０１は、例えば、図８に示す動作手順にて動作する。
具体的には、機械学習部６０１は、学習データセット次元においてパラメータ離散度からなる費用関数をもってデータセットの評価を繰り返し、その費用関数が単調減少するか否かを検証する（ステップＳ３０１）。
費用関数が単調減少しない場合（ステップＳ３０１でＮＯ）は、機械学習部６０１は、データセット調整部６０３に学習データセットの順序を変更するよう指示し、データセット調整部６０３が学習データセットを機械学習部６０１に入力する順序を変更する（ステップＳ３０２）。
本実施の形態では、図５に示すように、例えば、学習データセットの次元は８（（１）呼び出し時刻、（２）呼び出し階、（３）行き先階、（４）停止階、（５）停止時間、（６）乗客数、（７）呼び出し待ち時間、（８）平日／休日）である。この場合は、費用関数は必ず単調減少する。しかし、費用関数が単調減少する場合であっても、機械学習部６０１は、費用関数の効率的に減少させるために、学習データセットの順序を変更してもよい。
収束勾配が学習データセット全体の数に対して、なだらかになるのが望ましい。機械学習部６０１は、学習データセットの数とその離散度から、収束勾配が妥当であるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。そして、収束勾配が妥当でない場合（ステップＳ３０３でＮＯ）は、機械学習部６０１は、新しい学習データセットに対する演算重み係数を是正する（ステップＳ３０４）。
機械学習部６０１は、上記の調整を行いながら、機械学習を行って運用管理アルゴリズムを生成する（ステップＳ３０５）。
なお、機械学習部６０１は、制御部６０２に運用管理アルゴリズムを提供するタイミングに限らず、上記の調整を適宜行ってもよい。
図１０は、制御部６０２の全体的な動作手順を示す。
制御部６０２は、コマンド受信部６０５を介して、エレベータ利用者からの呼び出しを受信する（ステップＳ５０１）。
次に、制御部６０２は、例えば、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いて、呼び出し時刻のタイムスタンプを取得する（ステップＳ５０２）。
次に、制御部６０２は、機械学習部６０１が機械学習を行って生成した運行管理アルゴリズムを実行して、エレベータ利用者に案内する案内エレベータかごを選択する（ステップＳ５０３）。
次に、制御部６０２は、案内エレベータかごの呼び出し要求をコマンド送信部６０４に出力する（ステップＳ５０４）。コマンド送信部６０４は、呼び出し要求を案内エレベータかごの制御盤５０８に送信する。
最後に、制御部６０２は、ステップＳ５０２で取得したタイムスタンプをデータセット調整部６０３に出力する（ステップＳ５０５）。データセット調整部６０３は、当該タイムスタンプを呼び出し時刻として運行データに含める。
次に、ステップＳ５０３の詳細を図１１を参照して説明する。
制御部６０２は、全てのエレベータかごに、ステップＳ６０２以降の処理を実施済みであるか否かを判定する（ステップＳ６０１）。
ステップＳ６０２以降の処理を未実施のエレベータかごが存在すれば（ステップＳ６０１でＮＯ）、制御部６０２はステップＳ６０２の処理を行う。
具体的には、制御部６０２は、機械学習部６０１により生成された運行管理アルゴリズムを実行して、運行データから、当該エレベータかごが、呼び出しが行われた呼び出し階に到着するまでの到着時間を予測する（ステップＳ６０２）。
次に、制御部６０２は、ステップＳ６０２で予測した到着時間が、予測済みの到着時間の中で最短であるか否かを判定する（ステップＳ６０３）。
ステップＳ６０２で予測した到着時間が最短の時間であれば（ステップＳ６０３でＹＥＳ）、制御部６０２は、当該エレベータかごを案内エレベータかごとして選択する。既に案内エレベータかごとして選択されていたエレベータかごが存在する場合には、制御部６０２は、既存の案内エレベータかごを無効にし、新たに選択した案内エレベータかごのみを有効にする。
そして、制御部６０２は、全てのエレベータかごに対してステップＳ６０２以降の処理を実施した際に（ステップＳ６０１でＹＥＳ）選択されている案内エレベータかごの呼び出しを行う（ステップＳ６０５）。
また、制御部６０２は、ステップＳ６０２で予測した到着時間を用いて、呼び出し階に設置されている表示装置に待ち時間を表示してもよい。
このようにすることで、エレベータ利用者は、待ち時間を迅速かつ動的に知ることができるので、利便性の向上を実感することができる。
制御部６０２は、例えば、図１２に示すようにカウントダウン形式で待ち時間を表示装置に表示する。また、制御部６０２は、例えば、図１３に示すように、砂時計形式で待ち時間を表示装置に表示してもよい。
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
このように、本実施の形態では、複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習により、運行管理アルゴリズムが生成される。そして、生成された運行管理アルゴリズムが実行されて複数のエレベータかごの運行管理が行われる。このため、本実施の形態によれば、実際の運行状況に適合した運行管理アルゴリズムにより適切にエレベータかごの運行管理を行うことができる。
特に、ビルのテナントが変更になって人の流れに変化が生じた場合にも、本実施の形態によれば、新たな人の流れに適合した適切な運行管理を行うことができる。
なお、機械学習部６０１が出力する運行管理アルゴリズムは複雑かつ規模が大きい。１つの学習データセットにおける次元数が大きくなると人が運行管理アルゴリズムを理解することは非常に難しい。
また、故障やメンテナンスでエレベータかごが運行を停止するような場合、あるいは、エレベータかごが、実施の形態２で説明する回送昇降レーンに移動する際にエレベータかごに人貨が残っていて移動できないような場合でも、決して恣意的に運行データを変更してはならない。
更に、エレベータシステムにおいてフェイルセーフが確保される機構は、従来どおり制御盤以下に閉じて担保しなくてはならない。
なお、人貨の有無の確認などはニューラルネットワークを利用した画像認識などで担保することが望ましい。
実施の形態２．
本実施の形態では、エレベータ運行管理装置６００が、通常昇降レーンと回送昇降レーンとが設けられている建物で、複数のエレベータかごの運行管理を行う例を説明する。
通常昇降レーンは、昇降路内で、人貨の乗降のためにエレベータかごが昇降する通路である。回送昇降レーンは、回送運行のためにエレベータかごが昇降する通路である。
本実施の形態では、主に実施の形態１との差異を説明する。
なお、本実施の形態で説明していない事項は、実施の形態１と同様である。
図１４は、本実施の形態に係る昇降路の例を示す。
図１４では、機械室があるエレベータかごが昇降する昇降路の例を示す。しかし、本実施の形態に係る昇降路は、機械室レスのエレベータかごの昇降にも適用可能である。
なお、実際の昇降路の設計で必要となる機構は従来通りであるので、これらの機構についての説明は省略する。具体的には、調速機、制御ケーブル、釣り合鎖、乗場敷居、トーガード、リミットスイッチ、ファイナルリミットスイッチ、張り車、エレベータかごのドア、セーフティシュー、かご敷居、ドア制御装置、非常止め、ガイドシューなどの説明を省略する。
図１４の（ａ）は、昇降路の側面を示す。図１４の（ｂ）は、昇降路の前面を示す。
昇降路１０１には、通常昇降レーン１０１１と回送昇降レーン１０１２とが設けられている。
通常昇降レーン１０１１では、エレベータかご１０５は通常の状態で昇降する。つまり、通常の状態のエレベータかご１０５は人貨を搭載するできる状態になっている。一方、回送昇降レーン１０１２では、エレベータかご１０６及びエレベータかご１０７は折りたたまれた状態で昇降する。つまり、折りたたまれた状態のエレベータかご１０６及びエレベータかご１０７は人貨を搭載するできる状態になっていない。
なお、図１４（ｂ）に巻き上げ機１０２とプーリー１０３の組が４組あるので、昇降路１０１には、４台のエレベータかごが存在している。図１４（ａ）では、作図上の都合により、回送昇降レーン１０１２にはエレベータかご１０６及びエレベータかご１０７の２台のエレベータかごのみが図示されているが、回送昇降レーン１０１２には、３台のエレベータかごが存在している。
通常昇降レーン１０１１にあるエレベータかご１０５は、任意の位置（階床）で後退して回送昇降レーン１０１２に入り、折りたたまれて、エレベータかご１０６又はエレベータかご１０７になる。一方、回送昇降レーン１０１２にあるエレベータかご１０６又はエレベータかご１０７は、任意の位置（階床）で前進して通常昇降レーン１０１１に入り、展開されて、エレベータかご１０５になる。つまり、エレベータかご１０５とエレベータかご１０６及びエレベータかご１０７は、任意の位置（階床）でレーンを入れ替えることができる。
エレベータかご１０５、エレベータかご１０６及びエレベータかご１０７は、それぞれ、プーリー１０３を介して巻き上げ機１０２に接続される。プーリー１０３は、エレベータかごが通常昇降レーン１０１１に配置されている際とエレベータかごが回送昇降レーン１０１２に配置されている際とで位置を変える。また、エレベータかご１０５、エレベータかご１０６及びエレベータかご１０７には、おもり１０４が設けられている。
通常昇降レーンと回送昇降レーンには、それぞれガイドレールが設けられている。折りたたまれて回送昇降レーンに移動したエレベータかごは回送昇降レーンの上方に他のエレベータかごがない限り、最上階に移動することができる。同様に折りたたまれて回送昇降レーンに移動したエレベータかごは回送昇降レーンの下方に他のエレベータかごがない限り、最下階に移動することができる。
また、回送昇降レーンでは、速度の制限が無いので、折りたたまれたエレベータかごを極めて高速に移動させることができる。
次に、エレベータかごの通常昇降レーンと回送昇降レーンの間の移動方法を説明する。
図１５は、正面から見た通常昇降レーンにあるエレベータかご２０１Ｆと、正面から見た回送昇降レーンにあるエレベータかご２０２Ｆ＿Ｆを示す。
図１６は、側面から見た通常昇降レーンにあるエレベータかご２０１Ｆと、側面から見た回送昇降レーンにあるエレベータかご２０２Ｆ＿Ｆを示す。
エレベータかごの折りたたみはヒンジ機構２０Ｈにて実現される。また、通常昇降レーンと回送昇降レーンとの間のエレベータかごの移動は留め金２０Ｋにて実現される。
図１７は、ヒンジ機構２０Ｈの詳細を示す。図１８は、留め金２０Ｋの詳細を示す。
ヒンジ機構２０Ｈはエレベータかごの前面上部に設けられている。ヒンジ機構２０Ｈは、ヒンジ３０１とステッピングモータ３０２により構成される。ヒンジ３０１はステッピングモータ３０２により、通常昇降レーンでは９０度に、回送昇降レーンでは原理的には１８０度になるよう制御される。なお、エレベータかごの前面下部、背面上部、背面下部にもヒンジ３０１が装着される。ステッピングモータ３０２の能力により他のヒンジ３０１にもステッピングモータ３０２を配してもよい。
図１９は、エレベータかごが折りたたまれる際の中間過程を示す。より具体的には、符号２０３Ｆ及び符号２０４Ｓはエレベータかごが折りたたみ線２０４０にて折りたたまれる中間過程を示す。
図１８の留め金２０Ｋには、両端にガイドレール誘導端３０３、ガイドレールに接触して回転する車輪３０４、ステッピングモータ３０５が配される。状態３０６は、留め金２０Ｋが回送昇降レーンのガイドレールに乗っている状態である。留め金２０Ｋの他方も同じく回送昇降レーンのガイドレールに乗っている。ステッピングモータ３０５を９０度回転させることにより、留め金２０Ｋは通常昇降レーンのガイドレールに乗る（状態３０７又は状態３０８）。また、状態３０７のように留め金２０Ｋが通常昇降レーンのガイドレールに乗っている状態で、ステッピングモータ３０５が９０度回転すると、留め金２０Ｋは回送昇降レーンのガイドレールに乗る（状態３０６）。なお、留め金２０Ｈの移動に伴いプーリー１０３も通常昇降レーンと回送昇降レーンの間を移動する。
なお、本実施の形態は、かごが自走する形式のエレベータを排除するものではない。
本実施の形態に係る６０の機能構成例及びハードウェア構成例は、実施の形態１に示す通りである。
つまり、本実施の形態においても、機械学習部６０１は実施の形態１で示したものと同様に機械学習を行い、運行管理アルゴリズムを生成する。
更に、本実施の形態においても、制御部６０２は実施の形態１と示したものと同様に運行管理アルゴリズムを実行して、図１４〜図１９を参照して説明したエレベータかごの運行を管理する。
図２０及び図２１は、本実施の形態に係る制御部６０２の動作手順を示す。
図２０は、制御部６０２がエレベータかごを昇降レーンから回送昇降レーンへ移動させる際の動作手順を示す。
図２１は、制御部６０２がエレベータかごを昇降レーンから回送昇降レーンへ移動させる際の動作手順を示す。
図２０において、通常昇降レーンにあるエレベータかごが指定された最後の行き先階に達すると（ステップＳ９０１）、制御部６０２は、当該エレベータかごを回送昇降レーンに移動させる（ステップＳ９０２）。あるエレベータかごが行き先階に達した際に当該階にてすでに回送昇降レーンに他のエレベータかごがある場合は、回送昇降レーンにあるエレベータかごは通常昇降レーンに水平移動できる階に移動し、当該階で通常昇降レーンに水平移動する。このようにすることで、行き先階に達したエレベータかごは回送昇降レーンに移動することができる。
図２１において、エレベータ利用者が呼び出しを行った場合に、すでに呼び出し階に向かうエレベータかごがあれば（ステップＳ１００１でＹＥＳ）、制御部６０２は動作を終了する。
一方、呼び出し階に向かうエレベータかごがない場合（ステップＳ１００１でＮＯ）は、制御部６０２は、呼び出し階に最も近い回送昇降レーンにあるエレベータかごを案内エレベータかごに指定し、指定した案内エレベータかごを呼び出し階に向かわせる（ステップＳ１００２）。
通常昇降レーンに存在する他のエレベータかごにより案内エレベータかごが呼び出し階に到達することができない場合（ステップＳ１００３でＹＥＳ）は、制御部６０２は、行き先階への通常昇降レーンが空くまで案内エレベータかごを待機させる（ステップＳ１００４）。行き先階への通常昇降レーンが空いたら、制御部６０２は、案内エレベータかごを、回送昇降レーンから通常昇降レーンに移動させる（ステップＳ１００５）。
ステップＳ１００３でＹＥＳになる場合としては、例えば、以下の場合が考えられる。
エレベータ利用者が１０階で上方向に向かうエレベータかごを呼び出した場合に、制御部６０２が７階の回送昇降レーンにいるエレベータかごを案内エレベータかごとして呼び出し階である１０階に向かわせる。しかしながら、９階の通常昇降レーンには下方向に向かうエレベータかごが存在する。この場合は、案内エレベータかごは、通常昇降路にある下方向に向かう他のエレベータかごにより１０階に向かうことができない。このため、制御部６０２は、他のエレベータかごが７階を通り越すまで、案内エレベータかごを待機させる。
このように、本実施の形態によれば、昇降路に通常昇降レーンと回送昇降レーンが存在する建物においても、実際の運行状況に適合した運行管理アルゴリズムにより適切にエレベータかごの運行管理を行うことができる。
実施の形態３．
本実施の形態では、エレベータ利用者の利便性を更に向上させる構成を説明する。本実施の形態では、エレベータ利用者は、通常、乗場の壁面に設置される呼び出しボタンを押さずとも、図２２に示すホールウェイに設置される制御盤１４０１によりエレベータかごの呼び出しができる。
制御盤１４０１は、図１に示す通信機５０９と特小電力無線にて接続されるが、機能は従来の呼び出しボタンと同じである。
図２３は、制御盤１４０１の操作画面１４０２を示す。
図２３の例では、行き先階がテンキーで入力されるが、上下ボタンで行き先階が入力されるようにしてもよい。また、行先階ボタンで行き先階が入力されるようにしてもよい。また、超高層ビルでは行き先階ボタンをスワイプ動作でスクロールできるようにしてもよい。
実施の形態４．
日本におけるスマートフォンの普及率は５０％を超えた。スマートフォンは移動体通信網による通信のみならず、無線ＬＡＮによる通信とブルートゥース（登録商標）による通信も可能である。その無線ＬＡＮを使用したエレベータ呼び出しを可能にすると、そのエレベータ利用者個人に最適化されたサービスを提供可能である。
図２４は、スマートフォンに表示される行き先階の入力画面１５０１の例を示す。また、図２５は、スマートフォンに表示される待ち時間の通知画面１５０２の例を示す。
このように、本実施の形態では、エレベータ運行管理装置６００の制御部６０２は、エレベータ利用者の携帯端末装置であるスマートフォンから行き先階の登録を受け付けることができる。また、本実施の形態では、エレベータ運行管理装置６００の制御部６０２は、予想される待ち時間を、呼び出しを行ったエレベータ利用者のスマートフォンに表示させることができる。なお、図２５の例では、カウントダウン形式で待ち時間が表示されているが、図１３に示すような砂時計形式で待ち時間が表示されるようにしてもよい。
このように、本実施の形態では、エレベータ運行管理装置６００とエレベータ利用者のスマートフォンとの間で通信が行われるが、未知のエレベータ利用者にエレベータ運行管理装置６００へのアクセスを自由に認めるとセキュリティ上問題がある。そこで、エレベータ利用者のスマートフォンのＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスをＲＡＤＩＵＳ（Ｒｅｍｏｔｅ Ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ Ｄｉａｌ−ｉｎ Ｕｓｅｒ Ｓｅｒｖｉｃｅ）サーバー（ＩＥＥＥ ８０２．１ｘ）に予め登録しておく。そして、エレベータ利用者のスマートフォンがエレベータ運行管理装置６００にアクセスする際は、ＲＡＤＩＵＳサーバーにて当該スマートフォンを認証できた場合に制御部６０２がスマートフォンに固定的にＩＰアドレスを与える。以降は、制御部６０２がスマートフォンに与えたＩＰアドレスが用いられて制御部６０２とスマートフォンとの間で行き先階の登録及び待ち時間の通知が行われる。ＲＡＤＩＵＳサーバーは公知技術であるため、説明を省略する。
なお、通常、勤務で職場に行く場合などは行き先階は同じであるので、エレベータ利用者のスマートフォンが無線ＬＡＮアクセスポイントの通信圏に入ると自動的にエレベータ呼び出しを行うと行った運用も可能である。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、これらの実施の形態のうち、２つ以上を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態のうち、２つ以上を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
なお、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
最後に、エレベータ運行管理装置６００のハードウェア構成の補足説明を行う。
図３に示すプロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図３に示すメモリ９０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図３に示す補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
図３に示す通信装置９０４は、データを受信するレシーバー及びデータを送信するトランスミッターを含む。
通信インタフェース９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）である。
また、機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、メモリ９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５、運行データ受信部６０６、オペレーティングシステム６０７、ネットワークドライバ６０８及びストレージドライバ６０９の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記憶媒体に記憶されてもよい。
また、機械学習部６０１、制御部６０２、データセット調整部６０３、コマンド送信部６０４、コマンド受信部６０５及び運行データ受信部６０６の「部」を、「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
また、エレベータ運行管理装置６００は、ロジックＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）といった処理回路により実現されてもよい。
なお、本明細書では、プロセッサと、メモリと、プロセッサとメモリの組合せと、処理回路との上位概念を、「プロセッシングサーキットリー」という。
つまり、プロセッサと、メモリと、プロセッサとメモリの組合せと、処理回路とは、それぞれ「プロセッシングサーキットリー」の具体例である。
１００ エレベータかご、１０１ 昇降路、１０２ 巻き上げ機、１０３ プーリー、１０４ おもり、１０５ エレベータかご、１０６ エレベータかご、１０７ エレベータかご、１０１１ 通常昇降レーン、１０１２ 回送昇降レーン、５０６ 表示板、５０７ 行き先ボタン、５０８ 制御盤、５０９ 通信機、５１０ 無線ＬＡＮアクセスポイント、５１１ ネットワークスイッチ、６００ エレベータ運行管理装置、６０１ 機械学習部、６０２ 制御部、６０３ データセット調整部、６０４ コマンド送信部、６０５ コマンド受信部、６０６ 運行データ受信部、６０７ オペレーティングシステム、６０８ ネットワークドライバ、６０９ ストレージドライバ。

Claims (11)

  1. 複数のエレベータかごの運行管理を行うエレベータ運行管理装置であって、
    前記複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、前記複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成する機械学習部と、
    人貨の乗降のためにエレベータかごが昇降する通常昇降レーンと、回送運行のためにエレベータかごが昇降する回送昇降レーンとが設けられ、エレベータかごが折りたたまれた状態で前記回送昇降レーンを昇降する建物での前記複数のエレベータかごの運行管理を、前記機械学習部により生成された前記運行管理アルゴリズムを実行して行う制御部とを有するエレベータ運行管理装置。
  2. 前記機械学習部は、
    前記運行管理アルゴリズムの更新タイミングにおいて、前記更新タイミングまでに蓄積された運行データを用いた機械学習を行って、前記運行管理アルゴリズムを更新し、
    前記制御部は、
    前記機械学習部により前記運行管理アルゴリズムが更新された後は、更新後の前記運行管理アルゴリズムを実行して前記複数のエレベータかごの運行管理を行う請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  3. 前記機械学習部は、
    少なくとも、呼び出し時刻、呼び出し階、行き先階、停止階、停止時間、乗客数、呼び出し待ち時間、エレベータ運行日が平日であるか休日であるかの情報が含まれる運行データを用いた機械学習を行う請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  4. 前記機械学習部は、
    機械学習を行って、呼び出しが行われた際の待ち時間が最も短いエレベータかごを前記複数のエレベータかごの中から選択するためのアルゴリズムを前記運行管理アルゴリズムとして生成し、
    前記制御部は、
    呼び出しが行われた際に、前記運行管理アルゴリズムを実行して、待ち時間が最も短いエレベータかごを前記複数のエレベータかごの中から選択する請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  5. 前記制御部は、
    選択したエレベータかごが呼び出しが行われた呼び出し階に到着するまでの待ち時間を、前記呼び出し階に設置された表示装置に表示する請求項４に記載のエレベータ運行管理装置。
  6. 前記制御部は、
    選択したエレベータかごが呼び出しが行われた呼び出し階に到着するまでの待ち時間を、呼び出しを行ったエレベータ利用者の携帯端末装置に表示する請求項４に記載のエレベータ運行管理装置。
  7. 前記制御部は、
    前記待ち時間をカウントダウン形式及び砂時計形式の少なくともいずれにより表示する請求項５又は６に記載のエレベータ運行管理装置。
  8. 前記制御部は、
    エレベータ利用者の携帯端末装置から、前記エレベータ利用者の行き先階の登録を受け付ける請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  9. 前記制御部は、
    ホールウェイに設置される制御盤による呼び出しに対して、前記複数のエレベータかごの運行管理を行う請求項１に記載のエレベータ運行管理装置。
  10. 複数のエレベータかごの運行管理を行うエレベータ運行管理装置が、
    前記複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、前記複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成し、
    人貨の乗降のためにエレベータかごが昇降する通常昇降レーンと、回送運行のためにエレベータかごが昇降する回送昇降レーンとが設けられ、エレベータかごが折りたたまれた状態で前記回送昇降レーンを昇降する建物での前記複数のエレベータかごの運行管理を、生成された前記運行管理アルゴリズムを実行して行うエレベータ運行管理方法。
  11. 複数のエレベータかごの運行管理を行うエレベータ運行管理装置に、
    前記複数のエレベータかごの運行状況が示される運行データを用いた機械学習を行って、前記複数のエレベータかごの運行管理に用いられるアルゴリズムである運行管理アルゴリズムを生成する機械学習処理と、
    人貨の乗降のためにエレベータかごが昇降する通常昇降レーンと、回送運行のためにエレベータかごが昇降する回送昇降レーンとが設けられ、エレベータかごが折りたたまれた状態で前記回送昇降レーンを昇降する建物での前記複数のエレベータかごの運行管理を、前記機械学習処理により生成された前記運行管理アルゴリズムを実行して行う制御処理とを実行させるエレベータ運行管理プログラム。
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