JP6637915B2 - エレベーター、および、その乗かご内異常検出装置の診断システム、診断方法 - Google Patents

Description

本発明は、エレベーターの乗かご内の撮影画像の解析から、乗かご内の異常を検出する異常検出装置が正常動作しているかを診断する診断システムに関する。

近年のエレベーターには、乗かご内の画像解析から、乗客の暴れや不審物の放置（滞留）などの異常状態を検出する乗かご内異常検出装置が設けられているものがある。

一方、従来から、エレベーター機器の点検を自走式ロボットを用いて行う方法が提案されている。例えば、特許文献１の要約書には、エレベータ側通信装置と点検制御装置と点検動作指令装置とデータ処理装置を備え、エレベータ側通信装置は、ロボット側通信装置と接続して通信を行い、点検制御装置は、ロボットから送られる呼出信号および操作信号に応じて乗籠を移動させる制御信号を出力し、点検動作指令装置は、ロボットが乗籠に乗車する直前から降車した直後までの間にロボットの各センサで取得される計測データをロボットから入手し、データ処理装置は、入手した計測データ及び点検制御装置から入手される乗籠の運転情報を基に解析するという、点検システムを備えたエレベータが開示されている。

特開２０１０−１８９１６２号公報

特許文献１では、ロボットを乗かご内異常検出装置の診断に活用する点については考慮されていないため、乗かご内異常検出装置を点検するには、点検作業者が乗かご内で暴れなどの異常動作を模倣し、それが検出されるかを確認する必要があった。

しかしながら、この方法では、乗かご内異常検出装置の点検の度に、点検作業者が現場に出向く必要があるため、乗かご内異常検出装置の点検頻度を高めることが現実的には難しかった。

本発明はこの不都合を鑑みてなされたもので、その目的は、点検作業者が現場に不在の環境であっても、自走式ロボットを活用することでエレベーターの乗かご内異常検出装置を簡便に診断することができる診断システムを提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明のエレベーターは、乗かご内を撮影した撮影画像を解析して前記乗かご内の異常を検出する乗かご内異常検出装置と、該乗かご内異常検出装置が正常動作しているかを診断する診断部を有するエレベーター制御装置と、を備えたエレベーターであって、前記エレベーター制御装置の診断部は、前記乗かご内に乗車した自走式ロボットが所定の動作を実行したときに、その撮影画像の解析から前記乗かご内異常検出装置が前記乗かご内の異常を検出できたときは、前記乗かご内異常検出装置が正常と診断し、その撮影画像の解析から前記乗かご内異常検出装置が前記乗かご内の異常を検出できなかったときは、前記乗かご内異常検出装置が故障と診断するエレベーターとした。

また、本発明の診断システムは、乗かご内を撮影した撮影画像を解析して前記乗かご内の異常を検出する乗かご内異常検出装置と、エレベーターを制御するエレベーター制御装置と、前記エレベーター制御装置からの指令によって制御される自走式ロボットと、を含む、乗かご内異常検出装置の診断システムであって、前記エレベーター制御装置は、前記乗かごの外にいる前記自走式ロボットに前記乗かごへの乗車を指令し、前記乗かごへ乗車した前記自走式ロボットに所定の動作を実行するよう指令し、その撮影画像の解析から前記乗かご内異常検出装置が前記乗かご内の異常を検出できたときは、前記乗かご内異常検出装置が正常と診断し、その撮影画像の解析から前記乗かご内異常検出装置が前記乗かご内の異常を検出できなかったときは、前記乗かご内異常検出装置が故障と診断することを特徴とする乗かご内異常検出装置の診断システムとした。

本発明の診断システムによれば、点検作業者が現場に不在の環境であっても、自走式ロボットをかご内に乗込ませて前記乗客の異常動作を行わせることで、乗かご内異常検出装置の検出の良否を診断できるため、乗かご内異常検出装置の故障を早期に検知することができ、保守点検作業の負担を更に軽減することができる。

一実施例のエレベーターの構成を示す模式断面図。 一実施例のエレベーターの乗かご内異常検出装置の診断システムの機能ブロック図。 一実施例の診断システムのハードウェアブロック図。 一実施例の診断システムの処理手順を示すフローチャート。 図３のＳ７（ロボット乗車の判定処理）の詳細を示すフローチャート。 図３のＳ１０（暴れ検知の判定処理）の詳細を示すフローチャート。 図３のＳ１０（滞留検知の判定処理）の詳細を示すフローチャート。

本発明の一実施例である、エレベーターの乗かご内異常検出装置の診断システムの構成を、図１〜図２Ｂを参照して説明する。

本実施例で用いられるエレベーター１００は、図１に示すように、乗かご１と、釣合錘２と、巻上機３と、エレベーター制御装置４と、テールコード等のローカル回線５と、乗かご内異常検出装置７（７１，７２）と、主ロープ９と、荷重センサ１１を備えている。

巻上機３は、主ロープ９を駆動することで、主ロープ９で連結された乗かご１と釣合錘２を昇降路１０内でつるべ式に昇降させることができるものであり、エレベーター制御装置４からの制御信号に基づき回転数を制御して、乗かご１を昇降及び停止させる。また、エレベーター制御装置４からローカル回線５を通じて乗かご１に送られてくる制御信号によって、乗かご１の扉の開閉、照明の点灯、行き先の指定、乗かご内表示、乗かご内音声等が制御される。

次に、図２Ａを用いて、本実施例の乗かご内異常検出装置７の診断システムの機能を説明する。

乗かご内異常検出装置７は、図２Ａに示すように、カメラ等で構成される映像記録装置７１と、マイコン等で構成される挙動検知装置７２を備える。映像記録装置７１では、乗かご内の様子を映像記録部７１ａを用いて撮影し、撮影画像データを映像送信部７１ｂを介して挙動検知装置７２へ送信する。挙動検知装置７２では、映像記録装置７１から受信した撮影画像データを元に暴れ検知部７２ａと滞留検知部７２ｂで画像解析を行い、その解析により得られた挙動検知結果を検知結果送信部７２ｃからエレベーター制御装置４へ送信する。

また、エレベーター制御装置４は、図２Ａに示すように、巻上機３等を制御するエレベーター制御部４１と、自走式ロボット６の挙動等を管理する挙動管理部４２を備えており、ローカル回線５を介して、巻上機３、荷重センサ１１、乗かご内異常検出装置７が接続されている。そして、挙動管理部４２は、ロボット乗込確認部４２ａと、挙動検知結果受信部４２ｂと、挙動検知結果送信部４２ｃと、ロボット位置把握部４２ｄと、ロボット動作指令部４２ｅと、診断時刻通信部４２ｆと、ロボット動作情報受信部４２ｇを備えている。

エレベーター制御装置４は、乗かご内異常検出装置７から乗かご内の異常を示す挙動検知結果を受信した場合は、エレベーター制御部４１からの指令により、乗かご１等に異常時発生時用の対応をさせる。例えば、乗かご内音声で乗客に注意喚起を行ったり、ブザーを鳴らして異常が検知された旨を報知したり、最寄階へ乗かご１を緊急停止させてドアを開いたり、等である。

一方、自走式ロボット６は、図２Ａに示すように、ロボット制御部６１と、自走装置６２を備えている。そして、ロボット制御部６１には、位置情報検出部６１ａと、位置情報通信部６１ｂと、挙動検出用動作部６１ｃと、動作指令受信部６１ｄと、診断時刻受信部６１ｅと、動作指令可否応答部６１ｆを少なくとも備えている。

自走式ロボット６は、位置情報検出部６１ａが検出した位置情報や、動作指令可否応答部６１ｆが生成した動作指令可否情報を、公衆回線１０２、遠隔管理センタ１０１を経由して、エレベーター制御装置４へ送信する。エレベーター制御装置４は、同様の経路を用いて、自走式ロボット６への制御信号を送信する。

次に、図２Ａの機能ブロック図を、ハードウェアブロック図で表現したものを、図２Ｂに示す。ここに示すように、エレベーター制御装置４、自走式ロボット６、乗かご内異常検出装置７の内部には、ＣＰＵ（４ａ、６ａ、７ａ）、主記憶装置（４ｂ、６ｂ、７ｂ）、補助記憶装置（４ｃ、６ｃ、７ｃ）、通信装置（４ｄ、６ｄ、７ｄ）などのハードウェアが設けられており、各装置の内部でそれらが相互に接続されている。各主記憶装置には、エレベーター制御部４１、挙動管理部４２、ロボット制御部６１、暴れ検知部７２ａ等に相当するプログラムが記録されており、各装置内のＣＰＵがそれらのプログラムを実行することで、図２Ａに図示した各機能が実現される。また、各通信装置は、ローカル回線５や公衆回線１０２に接続されており、これらの回線を介して、相互に通信を行うことができ、他装置から受信したデータなどは、各装置内の補助記憶装置に蓄積される。

以上で構成の概要を説明した、乗かご内異常検出装置７を診断する診断システムの処理手順の一例を、図３から図６のフローチャートに従い説明する。

最初に、エレベーター制御装置４は、乗かご内異常検出装置７の診断開始の条件が満たされているかを確認する（S1）。診断開始条件の一例としては、エレベーター１００の利用客が少ないことが実績上判明している特定時間帯（例えば、深夜）に、実際にエレベーター１００の利用がなかった場合などである。この例の場合、診断時刻通信部４２ｆは、現在の日時を確認し、乗かご内異常検出装置７の診断可能日時として登録された日時であると判断したなら（S1でYes）、エレベーター制御装置４のロボット動作指令部４２ｅは、自走式ロボット６を乗車階のホール８へ移動させる指令を生成し、公衆回線１０２を介して遠隔管理センタ１０１に送信する（S2）。

遠隔管理センタ１０１を中継した指令を、動作指令受信部６１ｄで受信した自走式ロボット６は、動作指令可否応答部６１ｆで指令の実行が可能かを判断し、その判断結果を、エレベーター制御装置４のロボット動作情報受信部４２ｇへ回答する（S3）。

判断結果が、自走式ロボット６の移動不可能を示すものであった場合は（S3でNo）、登録された日時での、乗かご内異常検出装置７の診断は実施せずに、図３のフローを終了する。

一方、判断結果が、自走式ロボット６の移動可能を示すものであった場合は（S3でYes）、自走式ロボット６が乗車階のホール８へと移動するとともに、エレベーター制御部４１が巻上機３を制御し、乗かご１を自走式ロボット６の乗車階へと移動させる（S4）。

乗かご１が自走式ロボット６の乗車階に到着すると、エレベーター制御部４１は、エレベーター１００に指令を出しドアを開放した後（S5）、ロボット動作指令部４２ｅは自走式ロボット６に対する乗車指令を生成し、その指令を遠隔管理センタ１０１を介して自走式ロボット６に送信する（S6）。そして、その指令を、動作指令受信部６１ｄで受信した自走式ロボット６は、指令に従い、乗かご１に乗車する。

ここで、エレベーター制御装置４の挙動管理部４２は、自走式ロボット６が乗かご１へ正常に乗車できたかの確認を行う（S7）。このＳ７での確認方法の詳細を図４のフローチャートを用いて説明する。

まず、映像記録装置７１が撮影した乗かご内の撮影画像データを、ロボット乗込確認部４２ａで解析し（S71）、乗かご内の撮影画像データに自走式ロボット６が確認された場合（S71でYes）は、自走式ロボット６が正常に乗車したと判断し、「乗車確認フラグ」を生成する（S72）。

一方、自走式ロボット６が確認されなかった場合（S71でNo）は、荷重センサ１１の重量情報からロボット乗込確認部４２ａが判断を行う（S73）。

荷重センサ１１に自走式ロボット６の重量に相当する反応があった場合（S73でYes）は、自走式ロボット６が乗車しているのにも関わらず、映像記録装置７１が正常に動作していないと判断できるため、映像記録装置７１に異常があることを示す「カメラ異常フラグ」を生成する（S74）。

乗かご内の撮影画像データに自走式ロボット６が確認されず、さらに、荷重センサ１１にも反応がなかった場合（S73でNo）は、映像記録装置７１が撮影した乗かご内の撮影画像データは正常であるが、自走式ロボット６に異常があって乗車できていないと判断できるため、自走式ロボット６に異常があることを示す「ロボット異常フラグ」を生成する（S75）。

すなわち、自走式ロボット６の乗車確認処理（Ｓ７）では、状況に応じて、「乗車確認フラグ」、「カメラ異常フラグ」、「ロボット異常フラグ」の何れかのフラグが生成される。

再び、図３の説明に戻ると、乗車確認処理（Ｓ７）で生成されたフラグは、ロボット乗込確認部４２ａで処理され、映像記録装置７１の異常（S74）や、自走式ロボット６の異常（S75）があり、自走式ロボット６の乗車が確認できなかった場合（S8でNo）には、遠隔管理センタ１０１に当該の異常フラグが報告され、図３の処理を終了する（S14）。ここまでの作業は、エレベーター制御装置４が登録日時に自動的に実行するものであるため、点検作業者は翌朝などの事後に、異常フラグを確認し、その異常内容に応じたメンテナンスを実行することができる。

一方、「乗車確認フラグ」が生成され、正常に乗車できたことが確認された場合（S8でYes，S72）は、エレベーター制御部４１からの指令によって、乗かご１のドアが閉じられる（S9）。

その後、乗かご内異常検出装置７の診断が行われる（S10）。ここで実行される乗かご内異常検知には、暴れ検知と、滞留検知の２種類があり、各々に対し、異なる処理手順が用意されている。以下では、暴れ検知（S10A）の詳細を図５のフローチャートを用いて説明し、滞留検知（S10B）の詳細を図６のフローチャートを用いて説明する。

先ず、図５を用いて、暴れ検知（S10A）の処理手順を説明する。ドアの閉鎖を確認（S10A1）した後、ロボット位置把握部４２ｄは、映像記録装置７１が撮影した乗かご内の撮影画像データにて、自走式ロボット６が指定位置にいるかを確認する（S10A2）。

指定位置にいることが確認された場合には、ロボット動作指令部４２ｅで自走式ロボット６に暴れを模倣させる指令が生成され、遠隔管理センタ１０１を介して、自走式ロボット６の動作指令受信部６１ｄに送信される。この指令を受信した自走式ロボット６は、挙動検出用動作部６１ｃの制御によって暴れ模倣動作を開始する（S10A3）。なお、暴れ模倣動作は、自走式ロボット６が前後に反復移動するような動作であっても良いし、頭や腕を備えた自走式ロボット６の場合は、頭や腕を振り回すような動作であっても良い。

挙動検知装置７２内の暴れ検知部７２ａは、乗かご内の撮影画像データを解析し、自走式ロボット６の暴れ模倣動作が検知できたかを確認する（S10A4）。ここで用いられる解析手法としては、映像の１コマ１コマの差分をとり特徴量を抽出し、一定時間の特徴量が画像面積比で所定の閾値よりも大きい場合、暴れ行動と判断する手法などがある。なお、暴れ検出の解析手法は、従来より種々のものが提案されており、ここでは、他の解析手法を用いても良い。

暴れ行動が検知された場合（S10A4でYes）には、暴れ検知部７２ａが正常であることを示す「暴れ検知成功フラグ」を生成し、検知結果送信部７２ｃから挙動検知結果受信部４２ｂへ「暴れ検知成功フラグ」を送信する（S10A5）。その後、ロボット動作指令部４２ｅでは暴れ模倣動作の停止指令を生成し、その指令を遠隔管理センタ１０１に送信する。遠隔管理センタ１０１を経由した停止指令を、動作指令受信部６１ｄで受信した自走式ロボット６は暴れ模倣動作を停止する（S10A7）。

一方、暴れ行動が検知されなかった場合（S10A4でNo）には、暴れ検知部７２ａが異常（故障）であることを示す「暴れ検知失敗フラグ」を生成し、検知結果送信部７２ｃから挙動検知結果受信部４２ｂへ「暴れ検知失敗フラグ」を送信し（S10A6）、その後、上述したS10A7の処理が実行される。

次に、これらの診断を乗かご１内の全ての指定位置で実行されたかを確認する（S10A8）。未だ診断していない場所がある場合は（S10A8でNo）、自走式ロボット６をそこへ移動させ（S10A9）、S10A2〜S10A7の処理を実行する。一方、全ての位置での診断が終了した際には（S10A8でYes）、暴れ検知機能の診断を終了とする。

次に、図６を用いて、滞留検知（S10B）の処理手順を説明する。ドアの閉鎖を確認（S10B1）した後、ロボット位置把握部４２ｄは、映像記録装置７１が撮影した乗かご内の撮影画像データにて、自走式ロボット６が指定位置にいるかを確認する（S10B2）。

指定位置にいることが確認された場合、挙動検知装置７２内の滞留検知部７２ｂは、乗かご内の撮影画像データを解析し、自走式ロボット６の滞留、すなわち、動きがないことを検知できたか確認する（S10B3）。ここで用いられる解析手法としては、映像の１コマ１コマの差分をとり特徴量抽出し、一定時間の特徴量が画面面積比で所定の閾値より小さい場合、滞留していると判断する手法などがある。なお、滞留検知の解析手法は、従来より種々のものが提案されており、ここでは、他の解析手法を用いても良い。

滞留が検知された場合（S10B3でYes）には、タイマーをカウントアップするとともに（S10B4）、所定時間（例えば３分）以上経過したかを判断する（S10B5）。所定時間経過した場合、すなわち、長時間に亘り滞留が連続検知された場合には（S10B5でYes）、滞留検知部７２ｂが正常であることを示す「滞留検知成功フラグ」を生成し、検知結果送信部７２ｃから挙動検知結果受信部４２ｂへ「滞留検知成功フラグ」を送信する（S10B6）。

一方、所定時間内に一度でも滞留が検知されなかった場合（S10B3でNo）には、滞留検知部７２ｂが異常（故障）であることを示す「滞留検知失敗フラグ」を生成し、検知結果送信部７２ｃから挙動検知結果受信部４２ｂへ「滞留検知失敗フラグ」を送信する（S10B7）。

次に、これらの診断を乗かご１内の全ての指定位置で実行されたかを確認する（S10B8）。未だ診断していない場所がある場合は（S10B8でNo）、自走式ロボット６をそこへ移動させ（S10B9）、S10B2〜S10B7の処理を実行する。一方、全ての位置での診断が終了した際には（S10B8でYes）、滞留検知機能の診断を終了とする。

図３に戻って説明を続ける。乗かご内異常検出装置７の診断（S10）が終了すると、エレベーター制御部４１はエレベーター１００に指令を出し、ドアを開放した後（S11）、ロボット動作指令部４２ｅは、遠隔管理センタ１０１に向けて自走式ロボット６の降車指令を送信し、遠隔管理センタ１０１を経由した降車指令を受信した自走式ロボット６は、乗かご１から降車する（S12）。

その後、暴れ検知(S10A)及び滞留検知(S10B)において、乗かご内異常検出装置７が正常と診断されたかの確認を行う（S13）。暴れ検知及び滞留検知が正常に動作した場合（S13でYes）には、挙動管理部４２内の挙動検知結果送信部４２ｃは、「暴れ検知成功フラグ」、「滞留検知成功フラグ」を遠隔管理センタ１０１に送信して、乗かご内異常検出装置７の診断を終了する。作業者は遠隔管理センタ１０１でこれらのフラグを確認することで、現場に赴かずとも、乗かご内異常検出装置７が正常であることを知ることができる。なお、正常と判断される場合には、それを示すフラグを遠隔管理センタ１０１に送信しないこととしても良い。

一方、暴れ検知(S10A)もしくは滞留検知(S10B)のどちらか一方でも異常と判断された場合（S13でNo）には、挙動検知結果送信部４２ｃは、「暴れ検知失敗フラグ」、「滞留検知失敗フラグ」、および、それらの発生位置を遠隔管理センタ１０１に報告する（S14）。これにより、作業者は遠隔管理センタ１０１でこれらのフラグを確認することで、現場に赴かずとも、乗かご内異常検出装置７の暴れ検知または滞留検知に異常があること、および、異常が発生した乗かご１内の位置を特定することができ、それらを踏まえた適切な修理を行うことができる。

以上で説明したように、本実施例の診断システムを用いることで、作業者が現場に赴かずとも、エレベーターの乗かご内異常検出装置の異常の有無を診断することができるため、作業者の負担を大幅に低減できることに加え、診断の頻度を高めることもできる。また、診断の品質が作業者の熟練度に左右されないため、例え、初心者がかかわる場合であっても、乗かご内異常検出装置の異常の有無を正しく判断することができる。

なお、以上の実施例では、エレベーター制御装置４とは別に挙動検知装置７２を設ける構成を例に説明を行ったが、エレベーター制御装置４の挙動管理部４２に、挙動検知装置７２の機能を取り込んだ構成としても良い。

また、以上で説明した診断中に、利用者による乗かご呼びが発生する場合も考えられるが、その場合は、利用者の要求を優先することとしても良いし、診断を優先することとしても良い。

１００ エレベーター、
１０１ 遠隔管理センタ、
１０２ 公衆回線、
１ 乗かご、
２ 釣合錘、
３ 巻上機、
４ エレベーター制御装置、
４１ エレベーター制御部、
４２ 挙動管理部
４２ａ ロボット乗込確認部、
４２ｂ 挙動検知結果受信部、
４２ｃ 挙動検知結果送信部、
４２ｄ ロボット位置把握部、
４２ｅ ロボット動作指令部、
４２ｆ 診断時刻通信部、
４２ｇ ロボット動作情報受信部、
５ ローカル回線、
６ 自走式ロボット
６１ ロボット制御部、
６１ａ 位置情報検出部、
６１ｂ 位置情報通信部、
６１ｃ 挙動検出用動作部、
６１ｄ 動作指令受信部、
６１ｅ 診断時刻受信部、
６１ｆ 動作指令可否応答部、
６２ 自走装置
７ 乗かご内異常検出装置
７１ 映像記録装置
７１ａ 映像記録部、
７１ｂ 映像送信部、
７２ 挙動検知装置、
７２ａ 暴れ検知部、
７２ｂ 滞留検知部、
７２ｃ 検知結果送信部、
８ ホール、
９ 主ロープ、
１０ 昇降路、
１１ 荷重センサ、
４ａ、６ａ、７ａ ＣＰＵ、
４ｂ、６ｂ、７ｂ 主記憶装置、
４ｃ、６ｃ、７ｃ 補助記憶装置、
４ｄ、６ｄ、７ｄ 通信装置

Claims (7)

1. 乗かご内を撮影した撮影画像を解析して前記乗かご内の異常を検出する乗かご内異常検出装置と、
   該乗かご内異常検出装置が正常動作しているかを診断する診断部を有するエレベーター制御装置と、
   を備えたエレベーターであって、
   前記エレベーター制御装置の診断部は、
   前記乗かご内に乗車した自走式ロボットが所定の動作を実行したときに、
   その撮影画像の解析から前記乗かご内異常検出装置が前記乗かご内の異常を検出できたときは、前記乗かご内異常検出装置が正常と診断し、
   その撮影画像の解析から前記乗かご内異常検出装置が前記乗かご内の異常を検出できなかったときは、前記乗かご内異常検出装置が故障と診断することを特徴とするエレベーター。
2. 乗かご内を撮影した撮影画像を解析して前記乗かご内の異常を検出する乗かご内異常検出装置と、
   エレベーターを制御するエレベーター制御装置と、
   前記エレベーター制御装置からの指令によって制御される自走式ロボットと、
   を含む、乗かご内異常検出装置の診断システムであって、
   前記エレベーター制御装置は、
   前記乗かごの外にいる前記自走式ロボットに前記乗かごへの乗車を指令し、
   前記乗かごへ乗車した前記自走式ロボットに所定の動作を実行するよう指令し、
   その撮影画像の解析から前記乗かご内異常検出装置が前記乗かご内の異常を検出できたときは、前記乗かご内異常検出装置が正常と診断し、
   その撮影画像の解析から前記乗かご内異常検出装置が前記乗かご内の異常を検出できなかったときは、前記乗かご内異常検出装置が故障と診断することを特徴とする乗かご内異常検出装置の診断システム。
3. 請求項２に記載の診断システムにおいて、
   前記自走式ロボットが実行する前記所定の動作とは、暴れ模倣動作、または、滞留動作であることを特徴とする乗かご内異常検出装置の診断システム。
4. 請求項２または３に記載の診断システムにおいて、
   前記エレベーター制御装置は、予め決められた日時に前記自走式ロボットに前記乗かごへの乗車を指令し、該自走式ロボットから乗車可能との回答を得られなければ、診断制御を中止することを特徴とする乗かご内異常検出装置の診断システム。
5. 請求項２または３に記載の診断システムにおいて、
   前記エレベーター制御装置は、前記自走式ロボットに前記乗かごへの乗車を指令し、乗かごが前記自走式ロボットの待機階に着床した後に、前記撮影画像の解析から前記自走式ロボットの乗車を検出できなければ、診断制御を中止することを特徴とする乗かご内異常検出装置の診断システム。
6. 乗かご内を撮影する映像記録装置と、
   エレベーターを制御するエレベーター制御装置と、
   前記乗かご内の異常を検出する乗かご内異常検出装置と、
   前記エレベーター制御装置からの指令によって制御される自走式ロボットと、
   を含むシステムにおける乗かご内異常検出装置の診断方法であって、
   前記乗かごの外にいる前記自走式ロボットに前記乗かごへの乗車が指令され、
   前記乗かごへ乗車した前記自走式ロボットに所定の動作の実行が指令され、
   その撮影画像の解析から前記乗かご内の異常を検出できたときは、前記乗かご内異常検出装置が正常と診断し、
   その撮影画像の解析から前記乗かご内の異常を検出できなかったときは、前記乗かご内異常検出装置が故障と診断することを特徴とする乗かご内異常検出装置の診断方法。
7. 請求項６に記載の診断方法において、
   前記自走式ロボットが実行する前記所定の動作とは、暴れ模倣動作、または、滞留動作であることを特徴とする乗かご内異常検出装置の診断方法。

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