JP6960463B2 - 渋滞回避運転システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、エレベーター装置に係り、特にエレベーターの乗り場の混雑時におけるかご配車を適切に行い、滞留回避運転を実現する渋滞回避運転システム及び方法及び方法に関する。

従来からエレベーター装置の運行管理について、多くの提案がなされている。これらの中には、エレベーター装置の利用者が各階の乗場で混雑するときの運行管理について提案したものがある。

例えば特許文献１は、複数のエレベーターを１群とするエレベータシステムに対して、混雑階に的確な台数のかごを配車することのできるエレベーターの制御装置を得ることを目的とし、「エレベーター乗場およびかご内の混雑状態を検出する乗場カメラ１Ｂ、かご内カメラ１Ａと、これらのカメラの出力に基づいて現在のエレベーター乗場の乗客面積およびかご内の占有面積を計測する乗場面積検出手段３Ａ、かご内面積検出手段３Ｂと、これらの検出手段の出力と過去の学習結果に基づいてエレベーター乗場およびかご内両方の将来混雑度を予測する追加割当判定手段３Ｃ、交通情報学習手段３Ｇと、この予測結果に基づいて乗場に複数台のかごを配車する割当演算手段３Ｄ、運転制御手段３Ｅとを備える。」ものである。

また特許文献２は、呼びの有無に関係なく、サービスゾーンに分ける制限を加えないで配車を行い、適切なサービスを行うエレベーターの群管理制御装置を得ることを目的とし、「下方階と上方階との間を往復運転する複数のエレベーターを群管理制御するエレベーターの群管理制御装置において、エレベーターの利用客の交通流を判別する交通流判別部１と、この交通流判別部１で判別された交通流の判別結果に基づいてエレベーターの配車台数を設定する配車台数制御部２と、この配車台数制御部２で設定された配車台数に基づいて配車を行うかご配車部３とを備え、上記交通流判別部１は、階床データと乗車負荷データとに基づいて上方階乗車負荷と下方階乗車負荷を求め、該上方階乗車負荷と下方階乗車負荷に基づいて交通流として、混雑階、アップピークまたはダウンピークサービス、平常時、閑散時を検出し、上記配車台数制御部２は、その判別結果に適切な配車台数を設定する。」ものである。

特開２００２−３０２３４８号公報 特開平９−１５６８４３号公報

特許文献１に記載の装置によれば、エレベーター乗場の混雑状態を検出し、検出出力と過去の学習結果に基づいてエレベーター乗場の将来混雑度を予測し、乗場に複数台のかごを配車することで、エレベーターの乗り場の混雑時におけるかご配車を適切に行うことができる。

特許文献１の手法によれば、過去の学習結果に基づいてエレベーター乗場の将来混雑度を予測しているので、エレベーターを設置したビル内で定常的に発生する混雑事象に対しては対応が可能である。例えば、朝晩の出退勤、昼食時の混雑などは、週末を除き、ルーチン的に発生する事象であるので、これに対応したエレベーターの乗り場の混雑時におけるかご配車を適切に行うことには有効である。

然しながらルーチン以外の突発事象に対する対応としては不十分である。特許文献１の手法における過去の学習結果には、ルーチン以外の突発事象は含まれておらず、突発事象の予測は不可能である。また特許文献１では、乗場に利用者が集まり、呼びが発生してから対応に入るので混雑が発生してしまっている可能性が大であり、適切な台数の配車には有効であっても、混雑を生じさせないための対応としては不十分なものである。

特許文献２の制御によれば、結果的に複数台のかごが混雑階に配車されることになり、複数台のかごは、その後ほぼ同時に同方向への移動を開始することになる。このことは、仮に積み残しが出た場合には、あらたな配車がされるまでの時間が長時間となり、長待ちによる利用者のストレスを高めることとなる。

このことから、本発明においては、長待ちによる利用者のストレスを軽減可能な、滞留回避運転を実現するエレベーター装置の渋滞回避運転システム及び方法を提供することを目的とする。

以上のことから本発明においては「複数のエレベーター装置を備えた施設における渋滞回避運転システムであって、施設内のエレベーターの乗場における混雑を検知する混雑検知部と、混雑として検知された混雑階と、混雑階におけるエレベーターの利用者数と、に基づいて、混雑階の利用者数が任意の閾値以上であるか混雑階における混雑の度合いを判断する判断部と、閾値以上であった場合に複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を実行する制御部とを備え、渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を順次混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転システム」としたものである。

また本発明においては「複数のエレベーター装置を備えた施設における渋滞回避運転方法であって、施設内のエレベーターの乗場における混雑として混雑階と利用者数をもとめ、任意の閾値以上の利用者数であるかを判断し、任意の閾値以上の利用者数である場合に複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を実行し、渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を順次検知した混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転方法」としたものである。

本発明によれば、長待ちによる利用者のストレスを軽減することができる。

本発明に係るエレベーター装置の滞留回避運転を実現するエレベーター運行管理システムの概略構成を示す図。 本発明に好適な乗り場環境事例を示した図。 学習部３１で学習した過去経験データの記憶フォーマット例を示す図。 階床別人数予測部３２で予測した予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例を示す図。 階床別人数予測部３２で予測した予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示す図。 図１の階床別人数予測部３２における処理内容を具体的に例示したフロー図。 精度検証で追加した実データを含む予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例を示す図。 精度検証で追加した実データを含む予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示す図。 乗車率設定部４０により設定された乗車率の一例を示す図。 乗場人数判定部３９、並びに運転切替判定部３７の処理内容を示すフロー例を示す図。 乗場人数判定部３９、並びに運転切替判定部３７の処理内容を示すフロー例を示す図。 乗場人数判定部３９、並びに運転切替判定部３７の処理内容を示すフロー例を示す図。 図１の滞留回避運転指令部４１における滞留回避運転を実現する処理フローを示す図。 一斉同時運転を行った場合の混雑階の状態を示す図。 滞留回避運転を行った場合の混雑階の状態を示す図。

以下本発明の実施例について、図面を用いて説明する。

図１は、本発明に係るエレベーター装置の渋滞回避運転システムの概略構成を示している。

図１には、ビル１などの施設内の設備やシステムと外部のシステム２が記述されている。このうち、ビル１などの施設内の設備やシステムは、エレベーター運行管理システム３、各階の乗場エレベーターサービス要求装置４、各階の監視カメラ５、ビル管理システム６などであり、これらの間では通信手段８を介して相互にデータ通信が行われている。またエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎが複数号機設置されており、エレベーター運行管理システム３により制御されている。

さらに図１では、外部のシステム２の一事例として、公共機関管理システムを例示している。

上記構成によれば、エレベーター運行管理システム３とエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎにより、エレベーター装置の渋滞回避運転を実現しており、この部分が主体となって本発明に係る渋滞回避運転システムを構成する。

エレベーター運行管理システム３は、多くの入力や設定を得て、出力を与えている。これら入出力のうち、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎとエレベーター運行管理システム３の間では、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎから運転状態情報Ｓ７１をエレベーター運行管理システム３に報告し、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎは、エレベーター運行管理システム３からの制御指令信号Ｓ７２により各号機エレベーターが制御されている。ここで特徴的なことは、エレベーター運行管理システム３がビル１内の全ての号機を運用管理していることであり、それ以外の事項は通常のエレベーター制御と変わることがないのでここでの説明を割愛する。

本実施例では、ビル１内の全ての号機を運用管理している構成とするが、低層、中層、高層など任意のエレベーター群にそれぞれ運行管理システムが存在する形態でも良い。

本発明では、さらに他の入力として、各階の乗場エレベーターサービス要求装置４からサービス要求信号Ｓ４、各階の監視カメラ５から映像信号Ｓ５、ビル管理システム６からビル管理情報Ｓ６、公共機関管理システム２から公共機関管理情報Ｓ２などを得る。

乗場エレベーターサービス要求装置４は、例えば乗り場に設置された上下方向へのサービス要求を実施するための上下式ボタンを示す。或いは、乗り場から行先階を入力する行き先階登録装置等が挙げられる。

図２は、本発明に好適な乗り場環境事例を示した図である。各階のエレベーター乗場には、エレベーター扉を含む空間を監視、撮影する監視カメラ５（５−１、５−２、５−３、５−４）と、乗場エレベーターサービス要求装置４として上下式釦４（４−１、４−２、４−３、４−４）が設置されている。また、は、エレベーターかごの現在の移動方向を示すランタン２０（２０−１、２０−２、２０−３）が配置されている。図２には、さらにエレベーターのかご２４内にかご内カメラ２１、荷重センサ２２を備えている。

以下に説明するように、本発明におけるサービス要求信号Ｓ４の位置づけは、エレベーターの上り、下りの方向を確認するためのものであり、図２には上下式釦４が例示されているが、これは行先階登録装置などであってもよい。

また本発明における映像信号Ｓ５の位置づけは、利用者の人数を計測するためのものであり、直接的、間接的に利用者数を確認可能なものであれば他の手段で代替可能である。図２の例では、エレベーターのかご２４内に設けたかご内カメラ２１や、エレベーターのかご２４内下部に設けた荷重センサ２２からも利用者数の情報入手が可能である。

このようにして、サービス要求信号Ｓ４からは、エレベーターの上り、下りの方向を確認することができ、映像信号Ｓ５からは利用者の人数が確認でき、ビル管理情報Ｓ６からは施設内での会議、イベントなどの行動予定が確認でき、公共機関管理情報Ｓ２からは当日の公共機関の運行情報（例えば列車遅れ）などを把握可能である。 図１のエレベーター運行管理システム３内の受信部３６では、通信手段８を介してサービス要求信号Ｓ４、映像信号Ｓ５、ビル管理情報Ｓ６などを得、またエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎから運転状態情報Ｓ７１を入力する。

受信部３６からの入力信号は、乗場人数判定部３９と学習部３１に与えられ利用される。まず、学習部３１側における処理内容について説明する。

通信手段８を介して得たサービス要求信号Ｓ４、映像信号Ｓ５、ビル管理情報Ｓ６などは、学習部３１において記録され、利用される。ここでは、サービス要求信号Ｓ４および映像信号Ｓ５は、これら信号を発生した時刻の情報とともに記憶されることで、過去における経験情報として利用される。これにより過去のある場面（曜日、季節など）、ある時刻における利用者の行動や、態様が統計的に把握される。例えば、出退勤時、昼食時、夜間などでの人の移動状況の概要が把握可能である。従って、同じような将来の場面では、利用者は過去経験と同じような行動パターンを示すものと推定可能である。

因みに特許文献１において、「過去の学習結果」に利用される情報は、これらの情報である。特許文献１の混雑時かご配車処理機能を実現するためには、サービス要求信号Ｓ４および映像信号Ｓ５があればよい。これらの情報は、複数のエレベーター装置の運転実績についての情報ということができ、エレベーター運行管理システムが制御、管理する範囲内で得られた情報である。

これに対し本発明では、混雑を予測的に判定し、対処するために、さらにビル管理システム６からのビル管理情報Ｓ６、および公共機関管理情報Ｓ２が利用される。

サービス要求信号Ｓ４と映像信号Ｓ５が、過去における経験情報として利用されるものであるに対し、ビル管理システム６からのビル管理情報Ｓ６は、近未来における施設内での会議、イベントなどの行動予定（開催場所、出席者及びその在席場所）が、ビル管理システム６に登録された情報であり、これによれば、例えば本日の３時からの５階での会議のときに各階からの人の動きが予測可能である。

本発明においては、運転実績情報に対して、ビル管理情報Ｓ６、および公共機関管理情報Ｓ２を、外部システムからのイベント情報と称することにする。イベント情報には計画的なもの（ビル管理情報Ｓ６）と、突発的なもの（公共機関管理情報Ｓ２）があるが、いずれもエレベーター運行管理システム以外の、外部システムから提供されたものである。

なお、ビル管理情報Ｓ６および公共機関管理情報Ｓ２は、これらのイベントの発生時刻或は終了時刻の情報と共に得られるものである。

このようにして、学習部３１は、通常のエレベーターの利用される利用人数を日々学習する。ここでは、マクロな人数情報を出力可能である。更に学習部３１は、階床別の乗車率を学習している。

乗車率の学習方法としては、エレベーター内の荷重やかご内カメラによって、エレベーターかご内の乗車人数を、検出、或いは算出する。更に、乗り場の人数を検出するため、乗り場カメラや、距離センサ等を用いて乗り場の人数を直接検出する。或いは乗場のボタン登録状況から、乗り場ボタンが押下された時点で乗り場に人がいるということを認識すう方式でも良い。

各階からの乗り場ボタン登録に応答し、到着してドアが開いた際、乗り場の人数がいなくなるか否かを判定し、乗り場の人数がいた場合、現在の乗車人数から、人が乗車可能と判断する乗車率を記録する。具体的には、５階乗り場に１０名存在し、かご内に１０名乗車していた状態で、かごが５階に到着し、乗り場の人数が２名残った場合、かご内の乗車人数は１８名となる。定員数が２４人乗りであった場合、かご内の乗車率は７５％となる。或いは、人数でなく、その際のかご内利用者の占有率、またはかご内の空き率を検出し、その占有率、或いは空き率を記録する方式でも良い。

乗り場のカメラが不付きの場合、５階の呼びが作成され、かごが５階に到着した際に、
ドアが戸閉した後、ある任意の時間内に同一方向への乗場呼び、或いは同一行先階へのサービス要求があった場合、乗り場に利用者が乗車できず、再登録したと判断し、その際の当該階の乗車人数、或いは占有率、空き率を記録する。

記録された、乗車人数、或いは占有率、空き率を乗車率とし、これらを日々、階別に学習する。

ここで階床別の乗車率とは、各階の利用比率を求めたものであり、さらには各階の利用者の人数による重みづけをして求めたものであってもよい。さらに階床別の乗車率は、上り下り別に把握されるのがよい。例えば８階の建物の場合に、５階での乗車率として上り方向での乗車率と下り方向での乗車率をそれぞれ求めておくのがよい。

エレベーター運行管理システムの管理者は、学習部３１に蓄積した過去の乗車率実績などを参考にして、乗車率設定部４０を用いて、乗車率を設定しておく。設定される乗車率は、利用者が次の配車を待つ判断をする限界の混み具合を定めたものである。例えば２４人乗りのかごであっても、１８人乗車していたら次の配車を待つ人が現れる限界の乗車率である。出勤時であれば高い乗車率であっても、通常時は低くなることがあるので、限界の乗車率は、階別、上り下り別、時間帯別などに設定されるのがよい。

図７は、乗車率設定部４０により設定された乗車率の一例であり、ある時間帯における、階床別、上り下り別の乗車率を設定したものである。例えば８階を利用する利用者は、上り方向の場合には４０％以上の込み具合であれば次の号機を待つことを選択し、下り方向の場合には５０％以上の込み具合であれば次の号機を待つことを選択することを意味している。乗車率の情報は、後述する配車台数決定の場面で使用される。

学習部３１で学習した過去経験データは、例えば図３のように整理され記憶されている。図３は、例えば過去実績乗り人数の記憶フォーマットを例示しており、過去の日時ごとに、各階での乗降者数と、階別の上り下り別の乗車率の情報を関連付けして記憶している。過去実績降り人数の記憶フォーマットも同様形式で作成される。なお、上記記憶フォーマットは、日毎に例えば１０分の時間帯毎に人数把握されて記憶され、かつ過去の長期にわたり蓄積した情報を備えるのがよい。また過去経験データには、付随情報として会議や各種イベントなどの行事情報を含んでおくのがよい。学習部３１で学習した過去経験データは、過去経験として、以下の処理において予測処理に利用される。

階床別人数予測部３２では、過去経験や、当日の会議予定、などから、例えば今日の人の動きを階床別に人数予測する。図４ａは、階床別人数予測部３２で予測した予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例、図４ｂは、階床別人数予測部３２で予測した予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示している。

予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２は、上段から順次時刻データＤ１、Ｄ６、階床データＤ２、Ｄ７、予測人数データＤ３、Ｄ８、実人数データＤ４、Ｄ９、予測精度データＤ５、Ｄ１０、乗車率Ｄ１１、Ｄ１２で構成されている。階床別人数予測部３２では、これらテーブルの内、上から３段目までのデータを、図３の過去経験データなどを用いて形成している。

例えば予測乗り人数テーブルＴＢ１について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの１０分間を表している）では、各階（ここでは１回から８階まで）の乗り人数は、それぞれ２０、９、７、１４、１３、７、８、５人であると予測したことを示している。また例えば予測降り人数テーブルＴＢ２について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの１０分間を表している）では、各階（ここでは１回から８階まで）の降り人数は、それぞれ２０、５、９、１５、１１、１５、１８、１１人であると予測したことを示している。

なお、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の作成手法に関して、前記したように過去の経験や本日の予定を考慮して作成することができ、さらには本日の列車遅れなどを考慮して補正により求めることができる。

図５は、図１の階床別人数予測部３２における処理内容を具体的に例示したフロー図である。なお、この前提としては学習部３１での処理により、日々計測された時系列的な利用者数が、階別、上り下り方向別に乗車率の情報と共に把握され、図３の過去経験データが形成されているものとする。つまり、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２について、実人数データＤ４、Ｄ９に対応する過去経験データが、時系列的、かつ相当日数分確保、記憶されているものとする。また、過去の日々についてその日に行われたイベントや会議の情報を含めて記憶されているものとする。

図５の処理の開始は、適宜のタイミングで行われてよいが、例えば前日に翌日１日分の情報として提供されるのであれば、前日の適当な時間で処理されることになる。あるいは、外部からの要求で提供するのであれば、要求があった時点で開始してもよい。また新たな状態変化が生じた場合には、当日であってもその都度見直しをされるのがよい。

階床別人数予測部３２の最初の処理ステップＳ１００では、過去経験データなどを取り込む。この中には過去における実人数データＤ４、Ｄ９、時刻データＤ１、Ｄ６、乗車率、ビル管理情報Ｓ６などを含んでいる。処理ステップＳ１０１では、時間幅や指定時刻などの設定情報を取り込む。

処理ステップＳ１０２では、出力日（例えば明日）について判定する。出力日が平日か、休日か、あるいは一部休止かなどを判定して、図３の過去経験データから該当する条件のもののみを抽出する。処理ステップＳ１０３では、例えば、出力日が平日なら平日の過去経験データのみを抽出し、出力日が休日なら休日の過去経験データのみを抽出する。なお利用者について季節的な変動、曜日的な変動が顕著に表れる場合には、これらの点を考慮して抽出するのがよい。

処理ステップＳ１０４では、抽出した複数日分の時系列的利用実績について、時刻別の利用平均を求め、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８とする。なお、上記処理は階ごとの利用者数について行われているので、併せて、階床データＤ２、Ｄ７も得られている。

処理ステップＳ１０５では、ビル管理情報Ｓ６の有無を確認し、例えば本日の１５時から会議が開催予定されている場合には、処理ステップＳ１０６において、その開催規模に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップＳ１０４で求めた予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正する。なお、過去経験データの中に、この会議と同趣旨の会議が過去に実施された経験を有している場合には、その時の利用者情報を参考にして予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正するのがよい。

処理ステップＳ１０７では、公共機関管理情報Ｓ２の有無を確認し、例えば本日の８時にビルの最寄駅に到着予定の電車が遅れているという情報が得られている場合には、処理ステップＳ１０８において、その遅れの程度に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップＳ１０４、Ｓ１０６で求めた予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正する。なお、処理ステップＳ１０７、Ｓ１０８の処理は、当日入手された外部情報により実行されることになる。

以上述べたように、過去実績を行動予定や公共機関の情報をもとに修正して、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を求める。なお、図５のフローには明記されていないが、図３の過去経験データを用いて、乗車率設定部４０で設定された乗車率のデータは、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の乗車率Ｄ１１、Ｄ１２の欄に反映される。

階床別人数予測部３２は、さらに精度検証機能を備えており、階床別人数予測部３２で作成した上位３段のデータにさらに下位２段の情報を、予測した日の実経験に基づいてデータ追加する。図６ａは、精度検証により追加した実データを含む予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例、図６ｂは、精度検証により追加した実データを含む予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示している。

この事例では、例えば予測乗り人数テーブルＴＢ１について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの１０分間を表している）では、各階（ここでは１回から８階まで）の乗り人数を、それぞれ２０、９、７、１４、１３、７、８、５人であると予測したが、実際には１８、１３、１０、１９、１４、１４、１０、９人であり、夫々の精度は８２、３８、６０、７５、９２、８８、９５、９０％であったことがわかる。

またこの事例では、例えば予測降り人数テーブルＴＢ２について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの１０分間を表している）では、各階（ここでは１回から８階まで）の降り人数は、それぞれ２０、５、９、１５、１１、１５、１８、１１人であると予測したが、実際には１７、１３、１５、１２、１２、１７、１９、１０人であり、夫々の精度は８９、６９、７０、７４、９３、５０、８０、５６％であったことがわかる。

なお、図６ａ、図６ｂのテーブルにおいて、データＤ４、Ｄ９を追加したということは、学習部３１に新たな過去経験データとして追記したことを意味している。

図１に戻り、乗場人数判定部３９では、階床別人数予測部３２で予測した人数によって予測された混雑が予測された、あるいは乗り場カメラによって検出された現時点での乗り場人数を運行管理システム内で認識する。運転切替判定部３７では、乗場人数判定部３９より得られた乗り場の人数に応じた運転方式を選択し、帰着運転指令部４２または滞留回避運転指令部４１のいずれかを起動し、帰着運転指令部４２または滞留回避運転指令部４１が与える指令信号に応じて事前配車指令部３８が配車指令を行う。

図８、図９、図１０は、乗場人数判定部３９、並びに運転切替判定部３７の処理内容を示すフロー例を示している。これらは処理ステップＳ２０１の部分の判断が相違するのみであるので、図８を主体に説明し、図９、図１０は相違点のみを説明することにする。

図８の処理のスタートは、適宜のタイミングで行われてもよいが、階床別人数予測部３２で予測した混雑が予想される場面で、事前に起動されるのがよい。例えば朝夕の出退勤や昼食といった毎日のルーチン行事以外に、会議やイベントなどの開始・終了、列車の遅延に基づく混雑予想時刻の直前に起動されて処理に入るのがよい。

上記の毎日のルーチン行事に対しては学習部３１によって日々各ビル特有のルーチンを各々のビル毎に学習することで、エレベーター利用のおおまかな交通流が把握可能となる。また、会議やイベントなどの開始・終了等はエレベーターの学習以外で、外部システムからの検出、或いは設定によってエレベーター側へ入力され、入力された情報に基づいて以下のフローが起動される。

処理ステップＳ２００では、乗場で新たに人を検知したか否かを判定する。これは前述した学習部からの予測、或いは外部システムからの入力情報によって検出されら人数を判断する。検出されなかった場合はそのまま通常のエレベーター運行となる。

処理ステップＳ２０１では、人数に応じて帰着運転または滞留回避運転のいずれとするのがよいか、判断する。具体的には、図８では検出した人数が一度に配車可能な人数か否かを判定する。

なお処理ステップＳ２０１において、台数とは各乗場におけるエレベーターの合計台数であり、定員数と共に既知である。また乗車率は、階床別人数予測部３２の乗車率設定部４０において、図４ａ、図４ｂのように、時刻別、階床別、乗り降り別に人数が設定されているので、これを参照する。ここで、乗車率を加味して乗員数とした理由は、利用者の心理として、ある程度以上のかご内混雑状態においては搭乗しない（次を待つ）傾向があることから、この利用者心理に基づいて、より実際的な運用として、多めにかご台数を配車しておくものである。

例えば定員数が２４人、台数が３台であった場合、最大で一度に配車できる人数は、理論的には２４＊３で７２人運べる計算となる。ここでいう一度に配車可能な人数か否かを判定とは、先ほど算出した一度で配車可能な人数７２名を超えるか超えないか判定する。７３名を超えた場合一度に配車不可と判定する。但し、定員数２４人に対して毎回満員で乗車するシーンは非現実的となり、実際には利用者の心理からビル毎、或いは時間帯、階床別によって乗車する最大の人数は異なる。そのため、より現実に近い乗車可能な人数を評価するため、学習された乗車率を利用する。

例えば乗り場の人数が７０名であった場合、前述した方式では一度に配車可能な結果となるが、過去の学習結果からこの階の乗車率が７０％である場合に、利用者数が７０人である場合を想定すると、１６人、１６人、１６人、１６人、６人に振り分けて搭乗すると想定し、一度に配車できず、５回に分けて乗車することを予測する。利
処理ステップＳ２０１では、検出した人数が、エレベーターの定員数＊乗車率＊台数より少ない場合に処理ステップＳ２０３において事前配車運転を実行する。また検出した人数が、エレベーターの定員数＊乗車率＊台数より多い場合に処理ステップＳ１０２において滞留回避運転を実行する。

具体的な数値例で示すと、定員数が２４人、この階の乗車率が７０％、台数が３台である場合に、最大乗車者（２４人＊０．７＊３台）は５１人であるに対し、利用者数が７０人である場合は、全台で、１度で対応不可能であり、３台を配車運転することで、積み残しは生じるということで処理ステップＳ２０３において滞留回避運転を実行する。ここでは、最大乗車者（２４人＊０．７＊３台）として定めた５１人を閾値としており、閾値はエレベーター仕様における定員数、積載量、エレベーターのかごにおける乗車率のいずれか一つ以上を含めて採用するのがよい。

もし、利用者数が５１人以下である場合は、一度で対応可能であり、積み残しは生じないこととなるので、この場合には処理ステップＳ２０２において事前配車運転を実行する。

図９も基本的な考え方は同じであるが、処理ステップＳ２０１の判断で、人数把握の考えかたのみが相違する。図８の処理ステップＳ２０１では、実際の検知人数を基準として比較したが、図９の処理ステップＳ２０１Ａでは、エレベーターの１周期内に発生が予測される人数が基準とされている。予測した利用者の人数は、階床別人数予測部３２において図４ａ、図４ｂのように、時刻別、階床別、乗り降り別に人数が得られているので、これを参照する。この利用者数は、過去経験データによる人数以外に、公共機関管理情報Ｓ２やビル管理情報Ｓ６に基づき、近い将来におけるイベントなどにより過渡的に増加する人数も加味された人数とされている。

図１０も基本的な考え方は同じであるが、処理ステップＳ２０１の判断で、台数把握の考えかたのみが相違する。図８の処理ステップＳ２０１では、既知の全台数を基準として比較したが、図１０の処理ステップＳ２０１Ｂでは、呼びなし台数が基準とされている。全号機を振り向けても、１度で混雑が解消できず、積み残しが生じるか否かを判定するという意味では、同じ判断のものである。

図８、図９、図１０に例示するように本発明では、１度で混雑が解消できるのであれば事前配車運転として、全号機を振り向けて、以降は一斉運転を行う（特許文献２に例示される方法）し、１度で混雑が解消できないのであれば滞留回避運転とする。

次に、一斉運転の場合の運行（図１２）と滞留回避運転の場合の運行（図１３）を対比して、滞留回避運転を実行することの意義について説明する。なお図１２、図１３において、横軸には時間をとっている。また記号Ａで示す領域は混雑階における待ちの状況を表している。記号Ｂで示す領域は例えば３台のエレベーターかごの高さ方向位置を示している。領域Ｃは混雑階における混雑の初期状態を表している。

混雑の初期状態を表わす領域Ｃの記載によれば、全台数が３台のエレベーターかごの一巡では運びきれず、２巡目以降の配車が必要になることを意味している。これは図８、図９、図１０の処理ステップＳ２０１、Ｓ２０１Ａ、Ｓ２０１Ｂにおいて、ＹＥＳの判断をする状態である。

この状態において、本発明では図１３の運行とするが、この状態で特許文献２の一斉同時運行を想定したものが図１２である。

図１２の一斉同時運行の場合には、最初に時刻ｔ０において３台のエレベーターかごが配車され、それぞれに搭乗して時刻ｔ１において３台が混雑階をはなれているが、この状態でも利用者の積み残しがあるため、時刻ｔ２での２巡目での搭乗により混雑解消となる。これにより、利用者は時刻ｔ１から時刻ｔ２まで積み残しが生じた人数は、待ち行列が動くことなく、その場で長時間待たされることになり、この間１台も来ないことから滞留時間が長く、ストレスがたまることになる。

これに対し、図１３の本発明の滞留回避運転では、最初に時刻ｔ０において１台のエレベーターかごが配車され、ここに搭乗して時刻ｔｎ１において最初の１台が混雑階をはなれ、以降２台目、３台目が順次一定時間間隔で配車され、それぞれ時刻ｔｎ２、ｔｎ３で混雑階をはなれるように運行される。その後最初の１台は、再度混雑階に配車され、時刻ｔ２での２巡目での搭乗により混雑解消となる。

図１２、図１３を比較すると、いずれの場合でも３台目が混雑階をはなれた状態での待ち人数は、同じである。またこの時の２巡目での利用者の待ち時間はいずれの場合も同じと想定する。然るに、２巡目での利用者は、時刻ｔ２まで何の応答もないままに待たされるのか、乗れないまでも次から次へと配車されてくる状態で待ち行列が動くような状態で待たされるのかによって、心理的なストレスはまったく相違してくる。特に２巡目を待つ間にも利用者がさらに増えていく状態では、混雑の改善の兆しが見えない一斉配車での運行には苛立ちを感じることが多い。

以上図８、図９、図１０のフローによる種々の運用について述べたが、これらの運用は要するに、施設内のエレベーターの乗場のうち、混雑として検知された混雑階におけるエレベーターの利用者数が任意の閾値以上であるか混雑の度合いを判断し、閾値以上であった場合に複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を実行するとともに、渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を順次混雑階に配車したものである。

図１１は、図１の滞留回避運転指令部４１における滞留回避運転（図８、図９、図１０の処理ステップＳ２０２）を実現する処理フローを示す図である。

図１１のフローは、混雑が一度の複数台配車で解消できない場合に起動され、最初の処理ステップＳ３００では、滞留回避運転に参加するサービス台数を決定する。サービス台数は全台数でなくてもよいが複数台数である。例えば、保守や故障によってサービス不可なエレベーターが存在した場合、これらを制御対象から外すことで、より現実的な評価が可能となる。
処理ステップＳ３０１では、混雑を解消すべき対象階を設定する。対象階は、Ｓ２００によって新たに混雑を検出された階が対象となる。

処理ステップＳ３０２では、（１）式を用いて平均間隔時限ＲＴＴを決定する。
［数１］
ＲＴＴ＝（（（Ｓ／ｆ）＊Ｖ）＋（ｆ＊Ｔ_ｄｏｏｒ＊α））／ｒ （１）
なお（１）式において、Ｓは予測最大走行距離、Ｆは予測停止階、Ｖは速度、Ｔ_ｄｏｏｒは戸開時間、αは現地調整戸開時間、ｒは稼働台数である。本方式は一般的にエレベーターの設置計画に利用する交通計算式に用いられる。但し、これに限らず、別方式にて、エレベーターの平均間隔時限を求める方式でも良い。例えば、エレベーターの運行状況を学習させ、階床別に運転間隔を記録する方式でも良い。

処理ステップＳ３０３では、先発号機を対象階より到着が早い号機に設定する。ただし、ここで対象階へのサービス緩和を第一優先とするため、他階への新規割当は除外する。
処理ステップＳ３０４では、先発号機を対象階へ配車指令し、処理ステップＳ３０５では、次発号機を対象階より到着が２番目に早い号機に設定し、処理ステップＳ３０６では、平均間隔時限タイマを起動する。

そのうえで、処理ステップＳ３０７では、平均間隔時限タイマの満了を確認し、満了した場合は処理ステップＳ３０９において次号機を先発号機として設定する。処理ステップＳ３０９の処理後は、処理ステップＳ３０４に戻り、処理ステップＳ３０６までの処理を繰り返し実行する。

平均間隔時限タイマが満了していない場合は、処理ステップＳ３０８において次号機を対象階の±２階にて戸閉待機させる。ただし、新規割当は除外する。なお、対象階の±２階でなくても、乗り捨て号機として、自分の位置から対象階への移動時間を考慮してタイマを設定する方式でも良い。

図１１の処理により、図１３に示すようにエレベーターかごは一定時間間隔で順次混雑階に配置することができる。

なお図１の帰着運転指令部４２における帰着運転は、図８、図９、図１０の処理ステップＳ２０３の事前配車運転を実行したものである。帰着運転では、各階からの呼びに応じて運行する通常運転を離れ、例えば保安上からの特定の指示に従って運行し、その終了後には通常運転に復帰する。なお帰着運転（事前配車運転）は、混雑階の利用者数が閾値以下であるときに実行されている。

１：ビルなどの施設、２：外部のシステム（公共機関管理システム）、３：エレベーター運行管理システム、４：各階の乗場エレベーターサービス要求装置、５：各階の監視カメラ、６：ビル管理システム、７ａ・・・７ｎエレベーター制御システム、８：通信手段、３１：学習部、３２：階床別人数予測部、３６：受信部、３７：運転切替判定部、３８：事前配車指令部、３９：乗場人数判定部、４１：滞留回避運転指令部、４２：帰着運転指令部、Ｓ２：公共機関管理情報、Ｓ４：サービス要求信号、Ｓ５：映像信号、Ｓ６：ビル管理情報、Ｓ７２：制御指令信号

Claims (9)

1. 複数のエレベーター装置を備えた施設における渋滞回避運転システムであって、
   施設内のエレベーターの運転実績と外部システムからのイベント情報を学習して、利用者数と利用者が乗車可能と判断する乗車率を階床別に過去経験データとして得る学習部と、前記過去経験データを用いて将来時点における人の動きを予測して、利用者数と前記乗車率を階床別に求める階床別人数予測部と、前記階床別人数予測部で予測した階床別の利用者数と前記乗車率に応じて、階床に混雑が発生するときは複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を指示し、そうでない時は帰着運転を指示する乗場人数判定部とを備え、
   前記渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を混雑が発生する階床である混雑階に順次配車することを特徴とする渋滞回避運転システム。
2. 請求項１に記載の渋滞回避運転システムであって、
   前記施設内のエレベーターの運転実績は、各階の乗場エレベーターサービス要求装置からのサービス要求、あるいは各階の監視カメラからの映像から求まる利用者数の少なくともいずれか一方であることを特徴とする渋滞回避運転システム。
3. 請求項１または請求項２に記載の渋滞回避運転システムであって、
   前記外部システムからのイベント情報は、ビル管理システムからのビル管理情報、あるいは公共機関からの管理情報の少なくともいずれか一方であることを特徴とする渋滞回避運転システム。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
   前記学習部は、蓄積した過去の乗車率実績を参考にして、管理者が乗車率を設定する乗車率設定部を備えることを特徴とする渋滞回避運転システム。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
   混雑を予測する場合に、エレベーター装置の１周時間内に発生が予測される人数を求めることを特徴とする渋滞回避運転システム。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
   前記渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を一定時間間隔で検知した前記混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転システム。
7. 複数のエレベーター装置を備えた施設における渋滞回避運転方法であって、
   施設内のエレベーターの運転実績と外部システムからのイベント情報を学習して、利用者数と利用者が乗車可能と判断する乗車率を階床別に過去経験データとして得、前記過去経験データを用いて将来時点における人の動きを予測して、利用者数と前記乗車率を階床別に求め、予測した階床別の利用者数と前記乗車率に応じて、階床に混雑が発生するときは複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を指示し、そうでない時は帰着運転を指示するとともに前記渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を混雑が発生する階床である混雑階に順次配車することを特徴とする渋滞回避運転方法。
8. 請求項７に記載の渋滞回避運転方法であって、
   前記渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を一定時間間隔で検知した前記混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転方法。
9. 請求項７または請求項８に記載の渋滞回避運転方法であって、
   複数のエレベーター装置を順次検知した前記混雑階に配車するに際し、先行機を前記混雑階に配車している間に次号機を前記混雑階の近傍階に待機させることを特徴とする渋滞回避運転方法。

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