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。
θ(x)=θ+θ+…θ
ここで、θ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。
θ(x)=θ
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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