JP6958770B2 - 学習装置及びエレベーター装置 - Google Patents

Description

この発明は、エレベーターシステムで利用される学習装置と、エレベーター装置とに関する。

特許文献１に、エレベーターシステムが記載されている。特許文献１に記載されたシステムでは、かごにカメラが設けられる。カメラによって取得された画像から、ドアに紐状の物体が挟まれていることを検出する。

日本特開２０１１−９３７０２号公報

ペットに繋がれたリードは細く、ドアに挟まれているリード自体を検出することは難しい。例えば、特許文献１に記載されたシステムでは、細いリードを検出するために、極めて高性能なカメラが必要になる。このため、従来から、ドアに挟まれているリード自体を検出しなくても、リードがドアに挟まれていることを検出できるような検出条件が望まれていた。

この発明は、上述のような課題を解決するためになされた。この発明の目的は、ドアにリードが挟まれていることを検出するための検出条件を、利用者又はペットの動作パターンを学習することによって生成できる学習装置を提供することである。この発明の他の目的は、そのように生成された検出条件を利用できるエレベーター装置を提供することである。

この発明に係る学習装置は、エレベーター装置のドアが閉じてからかごが走行を開始した直後を含む第１期間に複数のセンサのそれぞれによって取得された時系列データを記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶された時系列データのうちの第１時系列データ、第２時系列データ、及び第３時系列データに基づいて、リード挟みが発生した時のペット又はそのペットを連れている利用者の少なくとも一方の動作パターンを学習する学習手段と、学習手段によって学習された動作パターンに基づいて、検出手段がリード挟みを検出するための検出条件を生成する生成手段と、を備える。第１時系列データは、リード挟みが実際に発生し、且つ検出手段がリード挟みを検出した時に複数のセンサのそれぞれが取得した時系列データを含む。第２時系列データは、リード挟みが実際には発生していなかったが、検出手段がリード挟みを検出した時に複数のセンサのそれぞれが取得した時系列データを含む。第３時系列データは、リード挟みが実際に発生したが、検出手段がリード挟みを検出しなかった時に複数のセンサのそれぞれが取得した時系列データを含む。

この発明に係るエレベーター装置は、利用者をかごで運ぶための運転を制御する制御装置と、特定の複数のセンサと、検出条件に基づいて、リード挟みを検出する検出手段と、制御装置及び複数のセンサから取得した、検出条件を生成するための学習用データを記憶する記憶手段と、検出条件を生成する学習装置に学習用データを送信し、学習装置から検出条件を受信する通信手段と、を備える。

この発明によれば、ドアにリードが挟まれていることを検出するための検出条件を、利用者又はペットの動作パターンを学習することによって生成できる。また、そのように生成された検出条件をエレベーター装置において利用できる。

エレベーターシステムの例を示す図である。 エレベーター装置の例を示す図である。 監視装置が有する機能の例を示す図である。 実施の形態１における学習装置の例を示す図である。 実施の形態１における学習装置の動作例を示すフローチャートである。 エレベーター装置の動作例を示すフローチャートである。 学習装置のハードウェア資源の例を示す図である。 学習装置のハードウェア資源の他の例を示す図である。

添付の図面を参照し、本発明を説明する。重複する説明は、適宜簡略化或いは省略する。各図において、同一の符号は同一の部分又は相当する部分を示す。

実施の形態１．
図１は、エレベーターシステムの例を示す図である。図１に示すエレベーターシステムは、複数のエレベーター装置１と監視センター２とを備える。エレベーター装置１のそれぞれは、監視センター２と双方向の通信が可能である。監視センター２は、多数の建築物に設けられたエレベーター装置１と通信する。

エレベーター装置１は、例えばかご３及びつり合いおもり４を備える。かご３は、昇降路５を上下に移動する。つり合いおもり４は、昇降路５を上下に移動する。かご３及びつり合いおもり４は、主ロープ６によって昇降路５に吊り下げられる。

主ロープ６は、巻上機７の駆動綱車８に巻き掛けられる。かご３は、巻上機７によって駆動される。制御装置９は、利用者をかご３で運ぶための運転を制御する。例えば、制御装置９は、巻上機７を制御する。制御装置９は、かご３に備えられた機器を制御する。図１は、巻上機７及び制御装置９が昇降路５の上方の機械室１０に設置される例を示す。巻上機７及び制御装置９は、昇降路５に設置されても良い。巻上機７が昇降路５に設置される場合、巻上機７は、昇降路５の頂部に設置されても良いし、昇降路５のピットに設置されても良い。

制御装置９に、監視装置１１が接続される。監視装置１１は、監視センター２と通信する。監視装置１１が監視センター２と通信する方式は、如何なる方式でも良い。監視装置１１は、例えば特定のネットワークを介して監視センター２と通信する。上記ネットワークは、ＩＰネットワークでも良い。ＩＰネットワークは、通信プロトコルとしてＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いた通信ネットワークである。

図２は、エレベーター装置１の例を示す図である。図２は、かご３の内部とかご３が停止した乗場１２の例を示す図である。乗場１２は、エレベーター装置１が備えられた建築物の各階に設けられる。乗場１２は、建築物の一部の階のみに設けられても良い。

エレベーター装置１に複数のセンサが備えられる。本実施の形態に示す例では、監視センター２に備えられた学習装置４０が、ペットを連れているエレベーター利用者又はそのペットの少なくとも一方の動作パターンを学習する。本実施の形態では、上記学習に必要なデータを取得し得る手段のことをセンサという。例えば、図２に示す例では、かご３に設けられたカメラ１３、マイクロホン１４、ボタン１５、秤装置１６、及び光電装置１７は、センサとして機能する。同様に、乗場１２に設けられたカメラ２０、マイクロホン２１、ボタン２２、及び光電装置２３は、センサとして機能する。

カメラ１３、マイクロホン１４、ボタン１５、秤装置１６、及び光電装置１７は、かご３にいる利用者又はペットの動作パターンを学習するために必要なデータを取得するためのセンサの例である。エレベーター装置１は、カメラ１３、マイクロホン１４、ボタン１５、秤装置１６、及び光電装置１７の何れかの組み合わせをセンサとして備えても良い。

カメラ１３は、かご３に設けられる。カメラ１３は、かご３の内部を撮影する。カメラ１３によって撮影された映像を示す時系列データは、監視装置１１に入力される。

マイクロホン１４は、かご３に設けられる。マイクロホン１４は、操作盤１８に備えられたインターホンの一部でも良い。マイクロホン１４が取得した音を示す時系列データは、監視装置１１に入力される。ボタン１５は、かご３に設けられた操作盤１８に備えられる。ボタン１５は、例えば行先ボタンである。ボタン１５は、開ボタン或いは閉ボタンでも良い。ボタン１５は、外部通報用のインターホンボタンでも良い。ボタン１５が押されたか否かを示す時系列データは、制御装置９を介して監視装置１１に入力される。

秤装置１６は、かご３の負荷を検出する。秤装置１６は、かご３に設けられる。他の例として、主ロープ６の端部に秤装置１６と同様の機能を有するセンサが設けられても良い。秤装置１６によって検出された負荷を示す時系列データは、制御装置９を介して監視装置１１に入力される。

光電装置１７は、かご３のドア１９に設けられる。光電装置１７は、ドア１９に挟まれる異物を検出するための装置である。光電装置１７が異物を検出したか否かを示す時系列データは、制御装置９を介して監視装置１１に入力される。

カメラ２０、マイクロホン２１、ボタン２２、及び光電装置２３は、乗場１２にいる利用者又はペットの動作パターンを学習するために必要なデータを取得するためのセンサの例である。エレベーター装置１は、カメラ２０、マイクロホン２１、ボタン２２、及び光電装置２３の何れかの組み合わせをセンサとして備えても良い。

カメラ２０は、乗場１２に設けられる。カメラ２０は、乗場１２を撮影する。カメラ２０によって撮影された映像を示す時系列データは、監視装置１１に入力される。

マイクロホン２１は、乗場１２に設けられる。マイクロホン２１は、操作盤２４に備えられたインターホンの一部でも良い。マイクロホン２１が取得した音を示す時系列データは、監視装置１１に入力される。ボタン２２は、乗場１２に設けられた操作盤２４に備えられる。ボタン２２は、例えば上ボタン或いは下ボタンである。ボタン２２が押されたか否かを示す時系列データは、制御装置９を介して監視装置１１に入力される。

光電装置２３は、乗場１２のドア２５に設けられる。光電装置２３は、ドア２５に挟まれる異物を検出するための装置である。光電装置２３が異物を検出したか否かを示す時系列データは、制御装置９を介して監視装置１１に入力される。

図３は、監視装置１１が有する機能の例を示す図である。監視装置１１は、例えば記憶部３０、通信部３１、及び検出部３２を備える。記憶部３０に、エレベーターに関する各種データが記憶される。例えば、記憶部３０に、上記複数のセンサのそれぞれによって取得された時系列データが記憶される。

また、記憶部３０に、エレベーターの状態を表すデータが記憶される。以下においては、エレベーターの状態を表すデータを状態データとも表記する。例えば、状態データに、かご３が走行しているか否かを示す時系列データが含まれる。他の例として、状態データに、ドア１９が完全に閉まっているか否かを示す時系列データが含まれる。状態データは、例えば制御装置９から取得される。センサによって取得された時系列データの一部が状態データとして記憶部３０に記憶されても良い。

通信部３１は、記憶部３０に記憶されたデータを監視センター２に送信する。例えば、通信部３１は、監視センター２に定期的にデータを送信する。通信部３１は、特定のイベントが発生した時に監視センター２にデータを送信しても良い。通信部３１は、監視センター２からの要求に応じて監視センター２にデータを送信しても良い。

例えば、検出部３２は、ペットに繋がれたリードがドア１９或いはドア２５に挟まれたことを検出する。以下においては、ペットに繋がれたリードがドア１９或いはドア２５に挟まれることを「リード挟み」ともいう。通信部３１は、検出部３２がリード挟みを検出すると、記憶部３０に記憶されたデータを監視センター２に送信しても良い。

監視センター２は、エレベーター装置１を監視する機能に加え、学習装置４０を備える。学習装置４０は、エレベーター装置１と双方向の通信が可能である。学習装置４０は、リード挟みを検出するための検出条件を、ペット或いはそのペットを連れている利用者の動作パターンを学習することによって生成するための装置である。

図４は、実施の形態１における学習装置４０の例を示す図である。学習装置４０は、例えば記憶部４１、学習部４２、条件生成部４３、及び送信部４４を備える。

学習装置４０には、様々な建築物に設けられた多数のエレベーター装置１からデータが送信されてくる。記憶部４１に、各エレベーター装置１の監視装置１１から送信されてきたデータが記憶される。例えば、記憶部４１に、エレベーター装置１が有する複数のセンサのそれぞれによって取得された時系列データが記憶される。記憶部４１に、エレベーターの状態データが記憶される。例えば、記憶部４１に、かご３が走行しているか否かを示す時系列データが記憶される。記憶部４１に、ドア１９が完全に閉まっているか否かを示す時系列データが記憶される。

他の例として、記憶部４１に、特定のイベントが発生したことを示すイベントデータが記憶される。例えば、検出部３２がリード挟みを検出すると、リード挟みが発生したことを示すイベントデータが記憶部４１に記憶される。特定の故障が検出されると、その故障が発生したことを示すイベントデータが記憶部４１に記憶される。エレベーター装置１から監視センター２に通報が行われると、通報が行われたことを示すイベントデータが記憶部４１に記憶される。

以下に、図５も参照し、学習装置４０が有する機能について詳しく説明する。図５は、実施の形態１における学習装置４０の動作例を示すフローチャートである。

学習部４２は、リード挟みが発生した時のペット又はそのペットを連れた利用者の少なくとも一方の動作パターンを学習する（Ｓ１０１）。以下においては、ペットを連れた利用者のことを飼い主ともいう。学習部４２は、ペットの動作パターンと飼い主の動作パターンとの双方を学習しても良い。学習部４２は、ペットの動作パターン又は飼い主の動作パターンの一方のみを学習しても良い。学習部４２は、かご３内にいるペット又は飼い主の一方の動作パターンと乗場１２にいるペット又は飼い主の他方の動作パターンとの双方を学習しても良い。学習部４２は、かご３内にいるペット又は飼い主の動作パターンのみを学習しても良い。学習部４２は、乗場１２にいるペット又は飼い主の動作パターンのみを学習しても良い。

記憶部４１に、少なくとも特定の第１期間に複数のセンサのそれぞれによって取得された時系列データが記憶される。第１期間は、エレベーター装置１においてドア１９が閉じてからかご３が走行を開始した直後を含む期間である。学習部４２は、記憶部４１に記憶された時系列データのうち、第１時系列データ、第２時系列データ、及び第３時系列データに基づいてＳ１０１の学習を行う。

第１時系列データは、第１期間に複数のセンサのそれぞれによって取得された時系列データである。第１時系列データは、リード挟みが実際に発生し、且つ検出部３２がリード挟みを検出した時に取得されたデータである。即ち、第１時系列データは、リード挟みの検出が適切に行われた際に取得されたデータである。

第２時系列データは、第１期間に複数のセンサのそれぞれによって取得された時系列データである。第２時系列データは、リード挟みが実際には発生していなかったが、検出部３２がリード挟みを検出した時に取得されたデータである。即ち、第２時系列データは、リード挟みについて誤検出がなされた際に取得されたデータである。

第３時系列データは、第１期間に複数のセンサのそれぞれによって取得された時系列データである。第３時系列データは、リード挟みが実際に発生したが、検出部３２がリード挟みを検出しなかった時に取得されたデータである。即ち、第３時系列データは、リード挟みについて検出漏れがなされた際に取得されたデータである。

このように、学習部４２は、少なくとも第１時系列データ、第２時系列データ、及び第３時系列データを入力データとして、動作パターンの学習を行う。なお、リード挟みは頻繁に発生する事象ではないため、上記入力データの選別は自動化されていなくても良い。

学習部４２が動作パターンの学習を行う方法は、如何なる方法でも構わない。表１は、学習部４２が学習した、リード挟みが発生した時の動作パターンの例を示す。

学習部４２による学習によって得られた動作パターンには、例えば複数の動作が含まれる。表１は、最も簡単な例として、動作パターンに２つの動作が含まれる例を示す。即ち、表１に示す例では、動作パターンに、第１動作と第１動作の後に行われる第２動作とが含まれる。例えば、第１動作は、ドア１９が閉まった直後で且つかご３の走行が開始される前に行われる動作である。第２動作は、かご３の走行が開始された直後の動作である。

学習部４２による学習によって得られた動作パターンに、３つ以上の動作が含まれても良い。例えば、動作パターンに、第２動作の後に行われる第３動作が含まれても良い。一例として、かご３内にいるペットの第２動作が「ドア側に引き寄せられる」ことである場合に、「床に張り付き停止、又は宙に浮く」ことが第３動作として動作パターンに含まれても良い。

条件生成部４３は、学習部４２が学習した動作パターンに基づいて、検出部３２がリード挟みを検出するための検出条件を生成する（Ｓ１０２）。例えば、検出条件に、動作パターンに含まれる各動作に対応する条件が含まれる。表１に示すように動作パターンに第１動作と第２動作とが含まれていれば、検出条件には、第１動作に対応する第１条件と第２動作に対応する第２条件とが含まれる。動作パターンに第３動作が更に含まれていれば、検出条件に、第３動作に対応する第３条件が更に含まれる。

第１条件は、第１動作が行われているか否かを、上記複数のセンサの少なくとも何れか一つが取得したデータに基づいて判定するための条件である。例えば、学習部４２が学習した動作パターンに、かご３内のペットが「吠える」ことが第１動作として含まれている場合を考える。かかる場合、条件生成部４３は、以下の場合に第１条件が成立するように検出条件を生成する。
・ドア１９が閉まった直後で且つかご３の走行が開始される前に、マイクロホン１４が検出した音の大きさが閾値を超える。

他の例として、動作パターンに、かご３内のペットが「暴れる（跳ねる）」ことが第１動作として含まれていれば、条件生成部４３は、以下の場合に第１条件が成立するように検出条件を生成する。
・ドア１９が閉まった直後で且つかご３の走行が開始される前に、秤装置１６によって検出された負荷の変動が閾値を超える。

第２条件は、第２動作が行われているか否かを、上記複数のセンサの少なくとも何れか一つが取得したデータに基づいて判定するための条件である。例えば、学習部４２が学習した動作パターンに、かご３内のペットが「ドア側に引き寄せられる」ことが第２動作として含まれている場合を考える。かかる場合、条件生成部４３は、以下の場合に第２条件が成立するように検出条件を生成する。
・かご３の走行が開始された直後に、カメラ１３によって撮影された映像のうち特定の領域を示す映像に閾値を超える変化が発生する。

他の例として、動作パターンに、かご３内の飼い主が「操作盤に近づき操作」することが第２動作として含まれていれば、条件生成部４３は、以下の場合に第２条件が成立するように検出条件を生成する。
・かご３の走行が開始された直後に、ボタン１５が連打される。

第１条件は、第１動作が行われているか否かを、複数のセンサが取得したデータに基づいて判定するための条件であっても良い。同様に、第２条件は、第２動作が行われているか否かを、複数のセンサが取得したデータに基づいて判定するための条件であっても良い。

送信部４４は、条件生成部４３によって生成された検出条件をエレベーター装置１に送信する（Ｓ１０３）。エレベーター装置１では、監視装置１１の通信部３１が学習装置４０から検出条件を受信する。監視装置１１が学習装置４０から検出条件を受信すると、検出部３２は、条件生成部４３が生成した検出条件に基づいて、リード挟みを検出する。

図６は、エレベーター装置１の動作例を示すフローチャートである。エレベーター装置１では、検出部３２がリード挟みを検出すると（Ｓ２０１）、かご３が走行しているか否かが判定される（Ｓ２０２）。リード挟みが検出された際にかご３が走行していなければ、制御装置９は、ドア１９を開放する（Ｓ２０３）。これにより、かご３が停止している乗場１２のドア２５も開放する。制御装置９は、Ｓ２０３でドア１９を開放すると、ドア１９及びドア２５を一定時間開放した状態に保持しておく（Ｓ２０４）。

リード挟みが検出された際にかご３が走行していれば（Ｓ２０２のＹｅｓ）、制御装置９は、かご３を緊急停止させる（Ｓ２０５）。制御装置９は、かご３を緊急停止させると、かご３のドア１９を開放することが可能な位置にかご３が停止しているか否かを判定する（Ｓ２０６）。例えば、かご３のドア１９を開放すると乗場１２のドア２５がドア１９に連動する位置にかご３が停止していれば、Ｓ２０６でＹｅｓと判定される。Ｓ２０６でＹｅｓと判定されると、制御装置９は、ドア１９を開放する（Ｓ２０３）。また、制御装置９は、Ｓ２０３でドア１９を開放すると、ドア１９及びドア２５を一定時間開放した状態に保持しておく（Ｓ２０４）。Ｓ２０３でドア１９が開放される場合は、ドア１９が開放される前に、ドア１９が開く旨の案内がかご３内で行われても良い。

なお、学習部４２による学習が初期段階である場合、検出部３２は、学習部４２による学習が反映されていない検出条件に基づいてリード挟みを検出しても良い。その後、学習部４２による学習が一定期間行われると、検出部３２は、学習部４２による学習が反映された検出条件に基づいてリード挟みを検出する。また、監視装置１１に記憶された検出条件は、送信部４４から最新の検出条件を受信することによって定期的に更新される。

条件生成部４３が検出条件を作成する方法は、どのような方法であっても良い。例えば、条件生成部４３は、学習部４２が学習した動作パターンに基づいて、新規の検出条件を生成する。条件生成部４３は、学習部４２が学習した動作パターンに基づいて、以前に生成した検出条件を修正しても良い。

例えば、条件生成部４３は、第１条件から第３条件を有する既存の検出条件に、第４条件を新たに追加しても良い。条件生成部４３は、既存の検出条件に含まれる第３条件を削除しても良い。条件生成部４３は、第１条件を判定する際に使用するセンサを変更しても良い。条件生成部４３は、第１条件を判定する際に使用する閾値を変更しても良い。条件生成部４３は、既存の検出条件が複数存在する場合に、一部の検出条件を削除しても良い。

即ち、条件生成部４３は、Ｓ１０２において以下の処理を実行する。
・条件判定に使用するセンサの種類の決定
・条件判定の順番（条件判定を行うタイミング）の決定
・条件が成立するデータ範囲の設定

本実施の形態に示す例であれば、リード挟みを検出するための検出条件を、ペット又は飼い主の動作パターンを学習することによって生成することができる。なお、本実施の形態に示す例では、学習部４２の機能と条件生成部４３の機能とは、人工知能（ＡＩ）を利用して実現しても良い。

また、本実施の形態に示す例では、エレベーター装置１において、制御装置９及び複数のセンサから取得した、上記検出条件を生成するための学習用データが記憶部３０に記憶される。そして、通信部３１は、記憶部３０に記憶された学習用データを学習装置４０に送信し、学習装置４０から検出条件を受信する。本実施の形態に示す例であれば、学習装置４０で生成された検出条件をエレベーター装置１において利用することができる。また、学習装置４０で生成された最新の検出条件をエレベーター装置１に反映させることができる。

本実施の形態では、動作パターンに含まれる複数の動作が、ペット或いは飼い主の一方のみに行われる例について説明した。これは一例である。動作パターンに含まれる複数の動作は、ペット及び飼い主の双方によって行われても良い。例えば、動作パターンに第１動作及び第２動作が含まれる場合、第１動作がかご３の中でペットにより行われる動作であり、第２動作が乗場１２で飼い主により行われる動作であっても良い。同様に、第１動作が乗場１２でペットにより行われる動作であり、第２動作がかご３の中で飼い主により行われる動作であっても良い。上記例において、第１動作が飼い主により行われる動作であり、第２動作がペットにより行われる動作であっても良い。

本実施の形態において、符号４１〜４４は、学習装置４０が有する機能を示す。図７は、学習装置４０のハードウェア資源の例を示す図である。学習装置４０は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサ５１とメモリ５２とを含む処理回路５０を備える。記憶部４１が有する機能はメモリ５２によって実現される。学習装置４０は、メモリ５２に記憶されたプログラムをプロセッサ５１によって実行することにより、符号４２〜４４に示す各部の機能を実現する。

図８は、学習装置４０のハードウェア資源の他の例を示す図である。図８に示す例では、学習装置４０は、例えばプロセッサ５１、メモリ５２、及び専用ハードウェア５３を含む処理回路５０を備える。図８は、学習装置４０が有する機能の一部を専用ハードウェア５３によって実現する例を示す。学習装置４０が有する機能の全部を専用ハードウェア５３によって実現しても良い。専用ハードウェア５３として、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はこれらの組み合わせを採用できる。

本実施の形態において、符号３０〜３２は、監視装置１１が有する機能を示す。監視装置１１のハードウェア資源は、図７に示す例と同様である。監視装置１１は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサとメモリとを含む処理回路を備える。監視装置１１は、メモリに記憶されたプログラムをプロセッサによって実行することにより、符号３１〜３２に示す各部の機能を実現する。

監視装置１１のハードウェア資源は、図８に示す例と同様でも良い。例えば、監視装置１１は、プロセッサ、メモリ、及び専用ハードウェアを含む処理回路を備える。監視装置１１が有する機能の一部は、専用ハードウェアによって実現されても良い。監視装置１１が有する機能の全部が専用ハードウェアによって実現されても良い。

また、制御装置９のハードウェア資源は、図７に示す例と同様である。制御装置９は、ハードウェア資源として、例えばプロセッサとメモリとを含む処理回路を備える。制御装置９は、メモリに記憶されたプログラムをプロセッサによって実行することにより、符号３１〜３２に示す各部の機能を実現する。

制御装置９のハードウェア資源は、図８に示す例と同様でも良い。例えば、制御装置９は、プロセッサ、メモリ、及び専用ハードウェアを含む処理回路を備える。制御装置９が有する機能の一部は、専用ハードウェアによって実現されても良い。制御装置９が有する機能の全部が専用ハードウェアによって実現されても良い。

この発明に係る学習装置は、エレベーター装置と通信可能な管理センター等で利用できる。

１ エレベーター装置、 ２ 監視センター、 ３ かご、 ４ つり合いおもり、 ５ 昇降路、 ６ 主ロープ、 ７ 巻上機、 ８ 駆動綱車、 ９ 制御装置、 １０ 機械室、 １１ 監視装置、 １２ 乗場、 １３ カメラ、 １４ マイクロホン、 １５ ボタン、 １６ 秤装置、 １７ 光電装置、 １８ 操作盤、 １９ ドア、 ２０ カメラ、 ２１ マイクロホン、 ２２ ボタン、 ２３ 光電装置、 ２４ 操作盤、 ２５ ドア、 ３０ 記憶部、 ３１ 通信部、 ３２ 検出部、 ４０ 学習装置、 ４１ 記憶部、 ４２ 学習部、 ４３ 条件生成部、 ４４ 送信部、 ５０ 処理回路、 ５１ プロセッサ、 ５２ メモリ、 ５３ 専用ハードウェア

Claims (10)

1. 特定の複数のセンサと、
   リード挟みを検出する検出手段と、
   を備えたエレベーター装置と通信可能な学習装置であって、
   前記エレベーター装置のドアが閉じてからかごが走行を開始した直後を含む第１期間に前記複数のセンサのそれぞれによって取得された時系列データを記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された時系列データのうちの第１時系列データ、第２時系列データ、及び第３時系列データに基づいて、リード挟みが発生した時のペット又はそのペットを連れている利用者の少なくとも一方の動作パターンを学習する学習手段と、
   前記学習手段によって学習された動作パターンに基づいて、前記検出手段がリード挟みを検出するための検出条件を生成する生成手段と、
   を備え、
   前記第１時系列データは、リード挟みが実際に発生し、且つ前記検出手段がリード挟みを検出した時に前記複数のセンサのそれぞれが取得した時系列データを含み、
   前記第２時系列データは、リード挟みが実際には発生していなかったが、前記検出手段がリード挟みを検出した時に前記複数のセンサのそれぞれが取得した時系列データを含み、
   前記第３時系列データは、リード挟みが実際に発生したが、前記検出手段がリード挟みを検出しなかった時に前記複数のセンサのそれぞれが取得した時系列データを含む学習装置。
2. 前記生成手段によって生成された検出条件を前記エレベーター装置に送信する送信手段を更に備えた請求項１に記載の学習装置。
3. 前記複数のセンサは、
   前記かごに設けられた第１カメラと、
   前記かごに設けられた第１マイクロホンと、
   前記かごに設けられた第１操作盤のボタンと、
   前記かごの負荷を検出する秤装置と、
   前記かごのドアに挟まれる異物を検出するための光電装置と、
   の何れかの組み合わせを含む請求項１又は請求項２に記載の学習装置。
4. 前記複数のセンサは、
   前記かごが停止する乗場に設けられた第２カメラと、
   前記乗場に設けられた第２マイクロホンと、
   前記乗場に設けられた第２操作盤のボタンと、
   前記乗場のドアに挟まれる異物を検出するための光電装置と、
   の何れかの組み合わせを含む請求項１から請求項３の何れか一項に記載の学習装置。
5. 前記学習手段によって学習された動作パターンに、第１動作と前記第１動作の後に行われる第２動作とが含まれ、
   前記検出条件は、
   前記第１動作が行われているか否かを、前記複数のセンサの少なくとも何れか一つが取得したデータに基づいて判定するための第１条件と、
   前記第２動作が行われているか否かを、前記複数のセンサの少なくとも何れか一つが取得したデータに基づいて判定するための第２条件と、
   を含む請求項１から請求項４の何れか一項に記載の学習装置。
6. 前記第１動作は、前記かごの中で行われる動作又は前記かごが停止する乗場で行われる動作の一方であり、
   前記第２動作は、前記かごの中で行われる動作又は前記かごが停止する乗場で行われる動作の他方である請求項５に記載の学習装置。
7. 利用者をかごで運ぶための運転を制御する制御装置と、
   特定の複数のセンサと、
   検出条件に基づいて、リード挟みを検出する検出手段と、
   前記制御装置及び前記複数のセンサから取得した、前記検出条件を生成するための学習用データを記憶する記憶手段と、
   前記検出条件を生成する学習装置に前記学習用データを送信し、前記学習装置から前記検出条件を受信する通信手段と、
   を備えたエレベーター装置。
8. 前記制御装置は、前記検出手段によってリード挟みが検出されると、前記かごが走行していなければ前記かごのドアを開放し、その後に前記かごのドアを一定時間開放した状態にしておく請求項７に記載のエレベーター装置。
9. 前記制御装置は、前記検出手段によってリード挟みが検出されると、前記かごが走行していれば前記かごを非常停止させる請求項７又は請求項８に記載のエレベーター装置。
10. 前記制御装置は、前記かごを非常停止させた際に前記かごのドアを開放することが可能な位置に前記かごが停止していれば、前記かごのドアを開放する請求項９に記載のエレベーター装置。

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