JP7029930B2 - ビル内人流推定システムおよび推定方法 - Google Patents

Description

本発明はビル内人流推定システムおよび推定方法に関し、例えばビル内の人の流れを推定するビル内人流シミュレーションに適用して好適なものである。

エレベーターを適切に運用したり、エレベーターの使い勝手の改善に向けたリニューアルを計画したりするには、エレベーターの運行状況および利用状況を把握した上で、様々な改善案を施したときの状況を予測することが重要である。

ここで、各階におけるエレベーターの乗降人数を、エレベーターで検知される荷重の変化から推定する方法が開示されている（特許文献１参照）。

また、各階におけるエレベーターの乗降人数から、ビル内の歩行者がどの階からどの階に移動したかを示すビル内交通データを推定する装置が開示されている（特許文献２参照）。

また、ビル内交通データと、ビル内の各階のレイアウトデータと、エレベーターの設置位置、停車階、定員、速度などで構成される設置条件の情報とを入力し、エレベーターによる人の輸送をシミュレーションする装置が開示されている（特許文献３参照）。

例えば、エレベーターで検知される各階における荷重の変化をエレベーターの運行実績データとして記録することで、特許文献１および特許文献２で開示される技術を用いて、ビル内交通データを推定できる。さらに、特許文献３で開示される装置を用いることで、ビル内交通データと、ビルのレイアウトデータと、ビルに設置されたエレベーターの設置条件の情報とを入力値としてシミュレーションすることによって、ビル内の歩行者の移動およびエレベーターの運行を推定できる。これにより、エレベーターの運行状況の把握と、設置条件などを変えた場合の予測とが可能となる。

特公昭６０－３１０号公報 特公昭６２－３６９５４号公報 特開２００９－０９６６１２号公報

ここで、特許文献３には、シミュレーション結果に基づいてエレベーターの運行実績とホールの待ち人数と（人の流れを示す推定結果）を出力する機能が記載されているが、推定結果が現実を正しく再現できているかを判断する手法については記載されていない。例えば、エレベーターの運行実績の評価は、エレベーターの制御装置に記録されている運行実績のログデータと推定結果とを比較することによって実現可能であるが、エレベーターの動作に精通した専門家でなければログデータの分析は困難である。そのため、特許文献３に記載の装置を用いるのみでは、推定結果が現実を正しく再現できているか否かを判断することは難しい。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、推定された人の流れの再現度合を評価し得るビル内人流推定システムおよび推定方法を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明においては、ビル内のエレベーターを利用して人がどの階からどの階に移動するかを示すビル内交通データと前記ビルのレイアウトに係るビルレイアウトデータと前記エレベーターに係るエレベーターパラメータ値とを入力値として人の流れを推定するビル内人流シミュレーション部を有するビル内人流推定システムであって、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れに係る第１の評価指標と、前記ビル内における実際の人の流れに係る第２の評価指標とに基づいて、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値を算出する評価部と、前記評価部により算出された評価値を出力する出力部と、を設けるようにした。

また本発明においては、ビル内のエレベーターを利用して人がどの階からどの階に移動するかを示すビル内交通データと前記ビルのレイアウトに係るビルレイアウトデータと前記エレベーターに係るエレベーターパラメータ値とを入力値として人の流れを推定するビル内人流シミュレーション部を有するビル内人流推定システムにおける推定方法であって、評価部が、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れに係る第１の評価指標と、前記ビル内における実際の人の流れに係る第２の評価指標とに基づいて、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値を算出する第１のステップと、出力部が、前記第１のステップで算出された評価値を出力する第２のステップと、を設けるようにした。

上記構成によれば、推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値が出力される。

本発明によれば、推定結果の再現度合を評価することができる。

第１の実施の形態によるビル内人流推定システムの構成の一例を示す図である。 第１の実施の形態によるエレベーターホールへの到着時刻を説明するための図である。 第１の実施の形態によるエレベーター運行ログの一例を示す図である。 第１の実施の形態によるビルレイアウトデータの一例を示す図である。 第１の実施の形態による到着分布データの一例を示す図である。 第１の実施の形態によるビル内交通データの一例を示す図である。 第１の実施の形態によるエレベーターパラメータ値の一例を示す図である。 第１の実施の形態による評価指標の一例を示す図である。 第１の実施の形態によるパラメータ値算出部が実行する処理に係る処理手順の一例を示す図である。 第１の実施の形態による走行距離と走行時間との関係の一例を示す図である。 第１の実施の形態による走行時間と速度との関係の一例を示す図である。 第１の実施の形態による評価部が実行する処理に係る処理手順の一例を示す図である。 第１の実施の形態による相関テーブルの一例を示す図である。

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。

（１）第１の実施の形態
図１において、１は全体として第１の実施の形態によるビル内人流推定システムを示す。ビル内人流推定システム１は、ビル内における人の移動およびエレベーターの運行をシミュレーションによって推定するシステムであり、１または複数の相互に通信可能なコンピュータと、当該コンピュータ上で動作するソフトウェアとを含んで構成される。

ビル内人流推定システム１が現状を精緻に再現するものであるほど、最新のエレベーターを導入した場合の効果、既存のエレベーターの運行を変更した場合の効果などをより正確に得ることができるようになる。しかしながら、現状を精緻に再現しているか否かを判断する手法も、現状を精緻に再現するための手法も開示されていない。そこで、本実施の形態では、これらの手法について主に説明する。

ビル内人流推定システム１は、各種の機能（ビル内交通推定部２００、ビル内人流シミュレーション部３００、パラメータ値算出部４００、エレベーター指標算出部５００、人流計測部６００、評価部７００、出力部８００など）を備える。

ビル内人流推定システム１の各種の機能は、１または複数のコンピュータ（図示は省略。）、より具体的にはＣＰＵ（Central Processing Unit）がＲＯＭ（Read Only Memory）に格納されたプログラムをＲＡＭ（Random Access Memory）に読み出して実行すること（ソフトウェア）により実現される。なお、ビル内人流推定システム１の各種の機能の一部または全部は、回路、センサー等のハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアにより実現されてもよい。

また、ビル内人流推定システム１は、エレベーター運行ログ１１０、ビルレイアウトデータ１２０、到着分布データ１３０、ビル内交通データ１４０、エレベーターパラメータ値１５０、第１の評価指標１６０Ａ、および第２の評価指標１６０Ｂをデータとして記録・読み出し可能な記憶装置（図示は省略。）を備える。なお、第１の評価指標１６０Ａと第２の評価指標１６０Ｂとの区別を要しないときは、評価指標１６０と適宜称する。

なお、詳細については後述するが、エレベーター運行ログ１１０は、エレベーターの運行実績を示すデータであり、図３にエレベーター運行ログ１１０の一例を示す。ビルレイアウトデータ１２０は、ビルのレイアウトに係るデータであり、図４にビルレイアウトデータ１２０の一例を示す。到着分布データ１３０は、エレベーターに乗車する時刻に対してエレベーターホールにどれだけ早く人が到着しているかを示すデータであり、図５に到着分布データ１３０の一例を示す。ビル内交通データ１４０は、ビル内のエレベーターを利用して人がどの階からどの階に移動するかを示すデータであり、図６にビル内交通データ１４０の一例を示す。エレベーターパラメータ値１５０は、エレベーターに係るパラメータ値であり、図７にエレベーターパラメータ値１５０の一例を示す。評価指標１６０は、人およびエレベーターに係る指標（人の流れに係る指標）であり、図８に評価指標１６０の一例を示す。

＜機能の説明＞
ビル内交通推定部２００は、エレベーターの荷重の遷移を含むエレベーター運行ログ１１０と到着分布データ１３０とを入力データとし、ビル内交通データ１４０を推定（算出）して出力する。

各階床間の人の移動量は、例えば、特許文献１および特許文献２で開示されている技術を組み合わせることで推定できる。特許文献２では、各階の移動量が発生する時刻は、各階にエレベーターのかごが到着する時刻となる。エレベーター内に存在する人の移動を推定する場合には、かごが到着する時刻から人の移動を推定すればよいが、ビル内人流推定システム１では、エレベーターのかご内だけでなく、エレベーターホールなど、エレベーター外の人の移動も推定する。

例えば、図２に示すように、エレベーターホールでの歩行者２２１の移動を考えると、かご２３１に乗車する各歩行者２２１は、一般には呼び釦押下時刻２１１からかご到着時刻２１２の間にエレベーターホールに到着し、かご到着時刻２１２にまとめてかご２３１に乗車する。そのため、歩行者２２１がエレベーターホールに到着するのは、かご到着時刻２１２よりも一定時間前となる。そこで、ビル内人流推定システム１では、上記一定時間を分布で定義した到着分布データ１３０を用いて、エレベーターのかご到着時刻２１２よりも到着分布データ１３０に従う時間だけ前に歩行者２２１がエレベーターホールに到着しているとして、エレベーターホールに到着した時間を歩行者２２１の出発時刻としてビル内交通データ１４０を推定する。

また、エレベーターホールのみならず、ビル内の通路など広範囲を含めて人の移動を推定する場合には、到着分布データ１３０に従う時間のみならず、ビル内の人が移動を開始する地点からエレベーターホールまでの移動時間を考慮し、到着分布データ１３０に従う時間と移動時間との合計値だけ前の時刻を人の出発時刻として、ビル内交通データ１４０を推定する。移動時間も到着分布データ１３０のように分布として設定してもよく、また予め移動時間を加算して到着分布データ１３０を作成してもよい。また、人が移動を開始する地点が複数ある場合には、エレベーターホールと人が移動を開始する地点との組み合わせ毎に移動時間または移動時間を加算した到着分布データ１３０を作成してもよい。

かかる構成により、エレベーターのかご内だけでなく、エレベーターホールなど、エレベーター外の人の移動も推定できるようになる。

ビル内人流シミュレーション部３００は、ビルレイアウトデータ１２０とビル内交通データ１４０とエレベーターパラメータ値１５０とを入力値として人の流れを推定（シミュレーション）したり、シミュレーションの結果（シミュレーション結果）に基づいて第１の評価指標１６０Ａを出力したりする。より具体的には、ビル内人流シミュレーション部３００は、エレベーターなどの設備の設置位置を含む構造化されたデータであるビルレイアウトデータ１２０と、ビル内交通推定部２００より推定されたビル内交通データ１４０と、エレベーターの停車階、定員、定格速度、定格加速度などの値を含むエレベーターパラメータ値１５０とを入力とし、エレベーターの運行および人の移動をシミュレーションする機能、およびシミュレーション結果を集計して第１の評価指標１６０Ａを出力する機能を備える。

また、ビル内人流シミュレーション部３００は、内部パラメータ値として、人の歩行速度、エレベーターのかご内の定員と乗車済み人数からかごに乗り込むか否かを判定するための乗り込み率などを備える。

例えば、乗り込み率は、エレベーターのかご内の定員とエレベーターのかごに乗車している人数とから計算される割合（満車と判定する乗車済み人数の定員に対する乗車割合）の上限を示す閾値として設定する。乗車割合が乗り込み率を超えた場合にシミュレーションにおいて追加乗車をさせない処理を行うことで、エレベーターが定員に満たなくても混雑しているときには追加乗車しない実際の行動を再現できる。乗車割合としては、例えば、エレベーター運行ログ１１０に記録されるかご内荷重１１１６の最大値の定員に対する割合を用いる。

なお、乗り込み率などを内部パラメータ値として説明したが、これに限られるものではなく、パラメータ値算出部４００により算出されてもよい（エレベーターパラメータ値１５０に含まれていてもよい。）。

付言するならば、ビル内人流シミュレーション部３００におけるシミュレーションについては、例えば、特許文献３で開示されている技術を用いることにより実現することができる。

パラメータ値算出部４００は、エレベーター運行ログ１１０を入力とし、エレベーターパラメータ値１５０（定格速度、定格加速度など）の算出を行う。エレベーターパラメータ値１５０については、エレベーターの製品仕様から定めることも可能であるが、通常は備え付ける条件、経年劣化などにより、運営時にある程度の誤差が生じる。そのため、パラメータ値算出部４００は、エレベーター運行ログ１１０を用いてエレベーターパラメータ値１５０をより精緻に算出する。かかる構成によれば、ビル内人流推定システム１が現状をより精緻に再現できるようになる。ただし、パラメータ値算出部４００を省略し、製品仕様をそのままエレベーターパラメータ値１５０として用いてもよい。

エレベーター指標算出部５００は、エレベーター運行ログ１１０を集計し、エレベーターの運行状況を評価するための第２の評価指標１６０Ｂを算出して出力する。なお、エレベーター指標算出部５００を省略し、人流計測部６００が出力する指標のみを第２の評価指標１６０Ｂとして利用してもよい。

人流計測部６００は、エレベーターホールにおける滞在人数、整列人数、混雑度などを示す混雑指標を計測（測定）する。人流計測部６００は、計測を行うセンサー部と、センサー部が出力する情報に基づいて混雑指標を計算して出力する解析部とを備える。

例えば、人流計測部６００は、カメラをセンサー部としてエレベーターホール内を撮影し、カメラ映像内の所定の範囲にいる人数を解析可能な映像分析ソフトウェアを有する解析装置（コンピュータなど）を解析部として所定の範囲内の滞在人数を出力する。カメラなどのセンサー部は、全ての階床のエレベーターホールに設置してもよいし、一部の階床のみに設置してもよい。なお、人流計測部６００を省略し、エレベーター指標算出部５００が出力する指標のみを第２の評価指標１６０Ｂとして利用してもよい。

なお、人流計測部６００は、上述の構成に限られるものではない。例えば、人流計測部６００がセンサー部を備え、ビル内人流推定システム１が解析部を備える構成であってもよい。また、例えば、ビル内人流推定システム１がセンサー部と解析部とを備え、人流計測部６００は、解析部から出力される混雑指標を取得するものであってもよい。

評価部７００は、ビル内人流シミュレーション部３００により推定された人の流れに係る第１の評価指標１６０Ａと、ビル内における実際の人の流れに係る第２の評価指標１６０Ｂとに基づいて、ビル内人流シミュレーション部３００により推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値（例えば、後述の誤差評価値）を算出などする。

より具体的には、評価部７００は、ビル内人流シミュレーション部３００が推定する人の移動およびエレベーターの運行から算出される第１の評価指標１６０Ａと、エレベーター指標算出部５００と人流計測部６００との少なくとも一方から出力される第２の評価指標１６０Ｂとを入力とし、第１の評価指標１６０Ａと第２の評価指標１６０Ｂとの差異から算出される誤差評価値を算出する機能を有する。また、評価部７００は、誤差評価値が所定の閾値以下となるような到着分布データ１３０、エレベーターパラメータ値１５０、ビル内人流シミュレーション部３００の内部パラメータ値を算出する機能を有する。また、評価部７００は、所定の閾値を満足する、誤差評価値、到着分布データ１３０、エレベーターパラメータ値１５０、およびビル内人流シミュレーション部３００の内部パラメータ値を出力部８００に出力する機能を有する。

出力部８００は、評価部７００により算出された評価値などを出力する。より具体的には、出力部８００は、ビル内人流シミュレーション部３００によるシミュレーション結果に加えて、シミュレーション結果に基づいて算出された評価指標１６０、評価部７００で算出された誤差評価値、誤差評価値を算出するときに用いた到着分布データ１３０、エレベーターパラメータ値１５０、ビル内人流シミュレーション部３００の内部パラメータ値などをディスプレイ、プリンタ等（図示は省略。）に出力する機能を有する。

＜データの説明＞
続いて、ビル内人流推定システム１で用いられるデータについて説明する。

図３は、エレベーター運行ログ１１０の一例を示す図である。エレベーター運行ログ１１０は、各エレベーターの状態、およびエレベーターホールの呼び釦の状態を記録したデータである。例えば、エレベーターの状態を記録したエレベーター状態ログ１１１と呼び釦の状態を記録した呼び釦ログ１１２とを含んで構成される。エレベーター運行ログ１１０は、通常、エレベーターの制御装置によって記録され、ビル内人流推定システム１の入力情報として用いられる。

続いて、エレベーター状態ログ１１１について説明する。エレベーター状態ログ１１１は、例えば、エレベーターの進行方向が変更されたとき、ドアの開閉状態が変更されたとき、呼び釦の状態が変更されたとき、ドア開扉時のかご内の荷重が最大および最小となったとき等に記録されるデータである。

次に、エレベーター状態ログ１１１の各項目について説明する。ＩＤ１１１１には、各レコードを特定可能な情報（数字、文字列など）が格納（記録）される。エレベーターＩＤ１１１２には、エレベーターを特定可能な情報（数字、文字列など）が格納される。時刻１１１３には、当該レコードを記録した時刻を示す情報が格納される。方向１１１４には、エレベーターの進行方向を特定可能な情報（「上」、「下」など）が格納される。位置１１１５には、エレベーターの縦方向の位置を特定可能な情報（例えば、建物の１階の高さを基準とした高さを示す情報）が格納される。かご内荷重１１１６には、かご内の乗車客および荷物の総重量を示す情報が格納される。扉状態１１１７には、ドアの開閉状態を示す情報（「開」、「閉」など）が格納される。

続いて、呼び釦ログ１１２について説明する。呼び釦ログ１１２は、呼び釦が押下された場合、またはエレベーターのかごが到着した場合に記録されるデータである。呼び釦ログ１１２は、例えば、同一の呼び釦群によって制御されるエレベーター群（一または複数の呼び釦に対応付けられて制御される一または複数のエレベーター）ごとに区別して記録される。

なお、呼び釦は、物理的な釦に限られるものではない。例えば、システムによって自動的に配車されるエレベーターの制御システムにおいては、システムの配車命令を呼び釦の押下として扱ってもよい。

次に、呼び釦ログ１１２の各項目について説明する。ＩＤ１１２１には、各レコードを特定可能な情報（数字、文字列など）が格納される。時刻１１２２には、当該レコードを記録した時刻を示す情報が格納される。階床１１２３には、呼び釦が押下された階床、またはかごが到着した階床を特定可能な情報（数字、文字列など）が格納される。方向１１２４には、押下された呼び釦の方向、または到着したかごの進行方向を特定可能な情報（「上」、「下」など）が格納される。状態１１２５には、呼び釦が押下されて配車要求が出された場合と配車されたかごが到着した場合とを区別して記録するための情報（「呼び」、「到着」など）が格納される。

図４は、ビルレイアウトデータ１２０の一例を示す図である。ビルレイアウトデータ１２０は、ビル内のフロアレイアウトの通行可否、通行条件などの属性情報を有する構造化データであり、平面図などとして示される。例えば、ビルレイアウトデータ１２０は、出入り口１２１、エレベーターホールおよび通路を示す通行可能エリア１２２、エレベーターの設置位置１２３～１２６などを含んで構成されている。なお、図４では、１つの階床について示しているが、ビルレイアウトデータ１２０は、ビル内の評価対象とする階床のフロアレイアウトが階床と関連付けられて設けられる。

図５は、到着分布データ１３０の一例を示す図である。到着分布データ１３０は、乗客が乗車時刻に対してエレベーターホールにどれだけ早く到着しているかを示す分布を保持するデータである。図５では、階床１３０１毎にホール滞在時間の相対度数１３０２を用いて分布を示している。例えば、階床Ｂ１では、１％の乗客がエレベーターの乗車時刻の１０秒前までにエレベーターホールに到着（入場）していることを示し、１０％の乗客がエレベーター乗車時刻の２０秒前までにエレベーターホールに到着していることを示す。

分布については、相対度数ではなく、正規分布などの分布で規定してもよく、使用する分布の種類と、平均、分散などのパラメータ値とを記録すればよい。また、到着分布データ１３０は、時間帯別に設定してもよい。例えば、７：００から７：３０までは、第１の到着分布データを用い、７：３０から８：００までは、第２の到着分布データを用いてもよい。

ここで、通常、エレベーターに乗車する人は、呼び釦の押下時刻からエレベーターの到着時刻までの間に到着していると考えられるため、呼び釦の押下時刻とエレベーターの到着時刻との差分の範囲内の度数が大きくなるように分布を設定する。また、直前の同方向に移動するエレベーターが満員まで乗車し、所定の時間範囲内に呼び釦が押下されている場合は、直前のエレベーターに乗車できなかった人がいると判断し、呼び釦の押下時刻とエレベーターの到着時間との差分を超える範囲の到着時間の度数が大きくなるように分布を設定してもよい。

図６は、ビル内交通データ１４０の一例を示す図である。ビル内交通データ１４０は、ビル内の階床間の移動需要を示すデータである。ビル内交通データ１４０は、例えば、ビル内の各階床間の人の移動量を時間帯毎に集計したデータであり、時間帯１４０１ごとに、出発階１４０２と目的階１４０３と間の移動人数を示す。

ビル内人流シミュレーション部３００は、ビル内交通データ１４０に従って人の移動を模擬するために、乗客エージェント（プログラムの一例）により、仮想的に人を発生させ、乗客の動きをシミュレーション（人流シミュレーション）する。例えば、図６の例では、ビル内人流シミュレーション部３００は、Ｂ１から１Ｆに向かう乗客１５人、Ｂ１から３Ｆに向かう乗客３人などを「７：００：００」から「７：０５：００」までに発生させて人流シミュレーションを行う。なお、乗客エージェントによる人の発生時刻は、時間帯１４０１の開始時刻に集中させてもよく、また一様分布、ポアソン分布など時間帯内に一定の分布に従って発生時刻を定めてもよい。

図７は、エレベーターパラメータ値１５０の一例を示す図である。エレベーターパラメータ値１５０は、エレベーターのサイズ、定員などの情報を有するエレベーター仕様データ１５１と、エレベーターの停止階の情報を有するサービス階データ１５２とを含んで構成される。

続いて、エレベーター仕様データ１５１の各項目について説明する。エレベーターＩＤ１５１１には、エレベーターを特定可能な情報（数値、文字列など）が格納される。タイプ１５１２には、エレベーターのタイプを特定可能な情報が格納される。例えば、１つの昇降路を１つのかごが走行する通常タイプのエレベーターに加えて、１つの昇降路に複数のかごが走行するマルチカータイプのエレベーター、かごが２階建てになっているダブルデッキタイプのエレベーターなどを設定できる。

定員１５１３には、エレベーターの定員を示す情報が格納される。定員１５１３は、定員を超えて乗車ができないように設定される。ドア幅１５１４には、エレベーターのドア幅を示す情報が格納される。ドア幅１５１４は、同時に乗降者できる人数に影響を与えるパラメータである。定格速度１５１５には、エレベーターの定格速度を示す情報が格納される。定格加速度１５１６には、エレベーターの定格加速度を示す情報が格納される。

ドア開閉時間１５１７には、エレベーターのドア開閉に要する時間を示す情報が格納される。例えば、ドア開閉時間１５１７には、エレベーターのかごが当該階床に到着してからドアが完全に開放するまでの時間、またはドアが閉まり始めてからエレベーターのかごが動き出すまでの時間が格納される。なお、ドアの開扉に要する時間と閉扉に要する時間とが異なる場合は、ドア開閉時間１５１７を開扉時と閉扉時とで分けて格納してもよい。

続いて、サービス階データ１５２の各項目について説明する。階床１５２１は、階床を特定可能な情報（数値、文字列など）が格納される。階高１５２２には、当該階床から直上階床までの高さを示す情報が格納される。サービス階１５２３には、各エレベーターが停止可能な階を示す情報が格納される。例えば、図７においては、「ＥＶ１」で特定するエレベーターは、「Ｂ１」、「１Ｆ」、「２Ｆ」、「３Ｆ」のうちの全ての階床に停止し、「ＥＶ３」で特定するエレベーターは、「Ｂ１」、「１Ｆ」、「２Ｆ」、「３Ｆ」のうちの「１Ｆ」のみに停止することを示す。

図８は、評価指標１６０の一例を示す図である。評価指標１６０は、エレベーター評価指標１６１と人流評価指標１６２との少なくとも一方を含んで構成される。

続いて、エレベーター評価指標１６１について説明する。エレベーター評価指標１６１は、ビル内人流シミュレーション部３００およびエレベーター指標算出部５００で算出されるエレベーターの運行に関する評価指標である。エレベーター評価指標１６１としては、エレベーターの運行状況と人の移動との両方を評価するために、その両方の影響を受ける指標を用いる。例えば、エレベーター評価指標１６１の項目は、階床１６１１、平均呼び継続時間１６１２、呼び釦押下回数１６１３、平均乗車人数１６１４、平均ドア開放時間１６１５などの項目を含んで構成される。

階床１６１１には、階床を特定可能な情報（数字、文字列など）が格納される。平均呼び継続時間１６１２には、エレベーターの呼び釦が押下されてからエレベーターのかごが到着するまでの時間の平均値を示す情報が格納される。呼び釦押下回数１６１３には、エレベーターの呼び釦が押下された回数の累積値を示す情報が格納される。平均乗車人数１６１４には、エレベーターのかご内の荷重の変化から推定される乗車人数の平均値を示す情報が格納される。平均ドア開放時間１６１５には、エレベーターのドアが開いてから閉じるまでの時間の平均値を示す情報が格納される。

なお、エレベーター評価指標１６１については、呼び釦の上下方向別に記録してもよい。また、同一の呼び釦群によって制御されるエレベーター群ごとに区別して記録してもよい。また、評価対象の時間帯全体を対象に計算して記録してもよく、時間帯別に分割して計算して記録してもよい。

続いて、人流評価指標１６２について説明する。人流評価指標１６２は、ビル内人流シミュレーション部３００および人流計測部６００で算出される人流に関する評価指標である。例えば、人流評価指標１６２は、時刻１６２１、待ち人数１６２２などの項目を含んで構成される。

時刻１６２１には、当該レコードを記録した時刻を示す情報が格納される。待ち人数１６２２には、各階床のエレベーターホールにおける待ち人数を示す情報が格納される。人流評価指標１６２は、例えば、エレベーターのドアが開いたときまたは閉じたときに記録される。また、人流評価指標１６２は、周期的に記録してもよく、各周期の待ち人数の最大値、平均値などを評価指標として用いてもよい。人流評価指標１６２は、各階床にエレベーターホールまたはエレベーターが複数存在するとき、エレベーターホール毎またはエレベーター毎に記録してもよい。

なお、第１の評価指標１６０Ａおよび第２の評価指標１６０Ｂの各々には、評価項目として、平均呼び継続時間１６１２と、呼び釦押下回数１６１３と、平均乗車人数１６１４と、平均ドア開放時間１６１５と、待ち人数１６２２とのうちの少なくとも１つが共通して含まれる。

＜処理の説明＞
続いて、各部の処理について説明する。なお、ビル内交通推定部２００、ビル内人流シミュレーション部３００、エレベーター指標算出部５００、人流計測部６００、出力部８００については、公知の技術を利用してもよいので、処理の説明を省略する。

まず、図９を用いてパラメータ値算出部４００が実行する処理に係る処理手順の一例を説明する。

ステップＳ２００１では、パラメータ値算出部４００は、エレベーター運行ログ１１０を集計（取得）する。

続いて、パラメータ値算出部４００は、エレベーター運行ログ１１０からエレベーターの階床間の走行時間と走行距離と算出し、走行時間と走行距離とを組み合わせた情報である走行実績データを作成する（ステップＳ２００２）。例えば、パラメータ値算出部４００は、エレベーター状態ログ１１１から、扉状態１１１７が「閉」となるレコードを走行開始時のデータ、その直後に同一のエレベーターの扉状態１１１７が「開」となるレコードを走行停止時のデータとし、走行停止時と走行開始時との時刻１１１３の差分を走行時間として算出し、走行停止時と走行開始時との位置１１１５の差分を走行距離として算出し、それらの組み合わせを走行実績データとする。

続いて、パラメータ値算出部４００は、走行時間と走行距離との関係の回帰分析によって定格加速度と定格速度とを求める（ステップＳ２００３）。このとき、図１０に示すように、走行実績データを走行時間と走行距離との散布図に示したときに、非線形である定格速度に達しない範囲２１０１と線形である定格速度に達する範囲２１０２に分けることができる。

定格速度に達しない範囲２１０１では、図１１のグラフ２１０３に示すようにエレベーターの速度が変化する。走行距離ｘが速度ｖを時間積分した値であることから、走行距離ｘと走行時間ｔとの関係は、定格加速度をａとし、下記の式（１）として表すことができる。

同様に、定格速度に達する範囲２１０２では、エレベーターの速度はグラフ２１０４のように変化し、走行時間ｔと走行距離ｘとの関係は、定格加速度をａ、定格速度をＶとすると、下記の式（２）として表すことができる。

そこで、定格速度に達しない範囲に含まれる走行実績データの集合をＮ、定格速度に達する範囲に含まれる走行実績データの集合をＲとして、パラメータ値算出部４００は、下記の式（３）に示す誤差平方和を最小とするａおよびＶを求める。

最小値の探索は、例えば、ａとＶがエレベーターの仕様値から大きく外れていないと考えられるため、仕様値から一定の範囲の値を全探索することで求めることができる。また、遺伝的アルゴリズムなど最適化手法を利用して求めてもよい。

続いて、パラメータ値算出部４００は、ステップＳ２００３で求めた誤差平方和が最小となるａとＶとをそれぞれ定格加速度、定格速度として出力する（ステップＳ２００４）。出力した定格加速度と定格速度とは、エレベーターパラメータ値１５０として用いられる。

なお、エレベーターの走行中にもエレベーター運行ログ１１０を記録する場合には、走行時間と位置との関係から定格加速度と定格速度とを算出してもよい。

また、パラメータ値算出部４００は、エレベーター運行ログ１１０から算出できるエレベーターパラメータ値１５０を自動的に算出および設定することが特徴であって、算出するパラメータ値については、定格速度と定格加速とに限られるものではない。例えば、エレベーター運行ログ１１０に各階床にエレベーターが到着した時刻とその直後にドアが完全に開放となる時刻とが記録される場合、その差分の平均値をドア開閉時間１５１７として求めてもよい。

続いて、図１２を用いて評価部７００が実行する処理に係る処理手順の一例を説明する。

ステップＳ２２０１では、評価部７００は、ビル内人流シミュレーション部３００が出力する第１の評価指標１６０Ａと、エレベーター指標算出部５００および人流計測部６００の少なくとも一方が出力する第２の評価指標１６０Ｂとを入力として、第１の評価指標１６０Ａおよび第２の評価指標１６０Ｂの各評価項目（要素毎）の誤差を算出する。

ここで、各評価項目とは、例えば、エレベーターの評価指標である平均呼び継続時間１６１２、呼び釦押下回数１６１３、平均乗車人数１６１４、平均ドア開放時間１６１５、人流の評価指標である待ち人数１６２２のことである。誤差としては、例えば、第１の評価指標１６０Ａと第２の評価指標１６０Ｂとに含まれる各評価項目の絶対誤差を用いる。待ち人数のように時間帯、階など、更に細かい単位に細分化できる場合は、細分化された要素それぞれの絶対誤差を直接用いてもよく、細分化された要素の絶対誤差の平均値、最大値、総和などを替わりに用いてもよい。

続いて、評価部７００は、各評価項目の誤差を集計した誤差評価値を算出する（ステップＳ２２０２）。誤差評価値としては、例えば、各評価項目の誤差の絶対値に各評価項目の重みをかけた総和を用いることができる。評価項目の集合をＩ、評価項目ｉの誤差をＥ_ｉ、重みをＷ_ｉとすると、誤差評価値Ｅ_{ｔｏｔａｌ}は、下記の式（４）として表すことができる。

ここで、重みＷ_ｉは、各評価項目の値の大きさを揃えるための正規化または評価する上での重み付けを目的として用いる値である。例えば、第２の評価指標１６０Ｂにおける各評価項目の値の取り得る値の平均値の逆数を用いることで正規化することができる。

なお、誤差評価値は、必要に応じて評価指標の１つ以上の種類の評価項目を用いればよく、必ずしもすべての評価項目を用いる必要はない。

続いて、評価部７００は、算出した誤差評価値が予め設定する閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２２０３）。評価部７００は、閾値以下であると判定した場合、ステップＳ２２０７に処理を移し、閾値より大きいと判定した場合、ステップＳ２２０４に処理を移す。

ステップＳ２２０４では、評価部７００は、調整するパラメータ（調整パラメータ、換言するならば、入力値を変更する入力パラメータ）を決定する。例えば、評価部７００は、ステップＳ２２０２で算出した各評価項目の誤差と、図１３に示す評価項目２４０１および調整候補パラメータ２４０２の相関関係を示す相関係数を記録した相関テーブル２４００とに基づいて調整パラメータを決定（選択）する。

例えば、評価部７００は、調整候補パラメータ２４０２毎に、相関係数と評価項目の誤差とを乗じた値の総和であるパラメータ評価値を算出し、パラメータ評価値の絶対値が最大となる調整候補パラメータ２４０２を調整パラメータとして選択する。なお、相関テーブル２４００に記録する相関係数については、例えば、過去のシミュレーション結果から算出した値を用いてもよいし、仮定の値を用いてもよい。

調整候補パラメータ２４０２としては、到着分布データ１３０（例えば、到着分布の平均値）のパラメータ、エレベーターパラメータ値（例えば、移動人数）のパラメータ、ビル内人流シミュレーション部の内部パラメータ値（例えば、乗り込み率）のパラメータ等が挙げられる。

続いて、評価部７００は、パラメータ値（入力値）を更新する（ステップＳ２２０５）。例えば、評価部７００は、パラメータ評価値が正である場合は、所定の値だけ小さくした値を次のパラメータ値とし、負である場合は所定の値だけ大きくした値を次のパラメータ値とする。

また、いくつかの値を次のパラメータ値の候補としてステップＳ２２０６以降の処理に順次または並列に進めてもよい。例えば、評価部７００は、パラメータ値を変化させる所定の値を変更したいくつかの次のパラメータ値を候補としてもよいし、パラメータ値を大きくする場合と小さくする場合との両方を候補としてもよい。また、例えば、評価部７００は、到着分布データ１３０を変更する場合は、その到着分布の平均、分散などをパラメータ値として更新してもよい。

なお、評価部７００は、進行方向が第１の方向である第１のエレベーターが満車とならずに出発し、進行方向が第１の方向と同じ方向である第２のエレベーターが続いて到着したと判断した場合、到着分布データ１３０の時間範囲を第２のエレベーターを呼ぶための呼び釦が押下されてから第２のエレベーターが到着した時刻までの範囲に限定して到着分布データ１３０を変更してもよい。

続いて、評価部７００は、パラメータ値を変更した新しい条件をビル内人流シミュレーション部３００に出力する（ステップＳ２２０６）。ビル内人流シミュレーション部３００は、新しい条件で第１の評価指標１６０Ａを算出する。また、評価部７００は、変更するパラメータ値として到着分布データ１３０を変更する場合は、ビル内交通推定部２００に更新した到着分布データ１３０を出力し、ビル内交通推定部２００でビル内交通データ１４０を再度推定してから、再度推定されたビル内交通データ１４０をビル内人流シミュレーション部３００に出力し、ステップＳ２２０１に処理を移す。

ステップＳ２２０７では、評価部７００は、ビル内人流シミュレーション部３００によって推定されたビル内の人流（シミュレーション結果）に加えて誤差評価値を出力する。また、誤差評価値以外にも評価指標の各評価項目の誤差、使用したパラメータ、入力値などを出力してもよい。

なお、評価部７００の処理は、上記に限られるものではない。例えば、パラメータ値の変更処理の終了条件を誤差評価値が閾値以下であるか否かではなく、予め指定した所定回数のパラメータ値の更新および評価を行うこととしてもよい。この場合、誤差評価値が最小となるパラメータ値を出力してもよい。

また、例えば、調整パラメータの決定方法も上記に限られるものではない。例えば、予め評価項目と調整候補パラメータとの組み合わせをテーブルとして作成し、評価項目の誤差が最大となる評価項目に対応する調整候補パラメータを調整パラメータとしてもよい。つまり、評価部７００は、第１の評価指標１６０Ａおよび第２の評価指標１６０Ｂに含まれる各評価項目の差分である誤差に基づいて調整パラメータを決定する。

以上の処理により、ビル内人流推定システム１では、エレベーターの運行と人の流れとの再現度合の評価値として誤差評価値を出力することが可能である。これにより、誤差評価値を用いて再現度合を容易に比較することができる。

また、特許文献３には、現実のホール待ち人数を取得できる構成については記載されていないので、ホール待ち人数を推定したとしても、その推定結果が現実を再現しているかを判断できない。この点、本実施の形態では、人流計測部６００により人流評価指標１６２が計測されるので、推定結果が現実を再現しているかを判断できる。

また、特許文献３に記載の装置では、現実と異なると判断された場合に、現実を正しく再現できるシミュレーション条件を発見することは困難である。この点、本実施の形態では、誤差評価値を目的関数として、自動的により評価が高いシミュレーション条件を算出し、その結果を出力することが可能となる。これにより、より再現度合がよい推定結果を得ることができるようになる。

（２）他の実施の形態
なお上述の実施の形態においては、本発明をビル内人流推定システム１に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々のビル内人流推定システムに広く適用することができる。

また上述の実施の形態においては、ステップＳ２２０２では、評価値として誤差評価値を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限らず、各評価項目の誤差のうちで最も大きい誤差を評価値として用いてもよいし、誤差の平均値を評価値として用いてもよく、誤差に基づいて算出される他の値を評価値として用いることができる。

また上述の実施の形態においては、パラメータ値算出部４００は、定格速度および定格加速度を算出してエレベーターパラメータ値１５０とする場合について述べたが、本発明はこれに限らず、パラメータ値算出部４００は、定格速度および定格加速度の少なくとも一方をエレベーターパラメータ値１５０としてもよい。

上述した各構成については、本発明の要旨を変更しない範囲において、変更したり、組み合わせたり、省略したりすることができる。

１……ビル内人流推定システム、２００……ビル内交通推定部、３００……ビル内人流シミュレーション部、４００……パラメータ値算出部、５００……エレベーター指標算出部、６００……人流計測部、７００……評価部、８００……出力部。

Claims (12)

1. ビル内のエレベーターを利用して人がどの階からどの階に移動するかを示すビル内交通データと前記ビルのレイアウトに係るビルレイアウトデータと前記エレベーターに係るエレベーターパラメータ値とを入力値として人の流れを推定するビル内人流シミュレーション部を有するビル内人流推定システムであって、
   前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れに係る第１の評価指標と、前記ビル内における実際の人の流れに係る第２の評価指標とに基づいて、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値を算出する評価部と、
   前記評価部により算出された評価値を出力する出力部と、
   を備え、
   前記第１の評価指標および前記第２の評価指標の各々における各評価項目と、入力値を変更する候補の入力パラメータとの相関関係を示す相関係数が設けられ、
   前記評価部は、前記評価値が予め定められた閾値を満たすか否かを判定し、満たさないと判定した場合、前記第１の評価指標および前記第２の評価指標における各評価項目の差分である誤差と前記相関係数とに基づいて、入力値を変更する入力パラメータを決定し、決定した入力パラメータの入力値を変更し、変更した入力値を前記ビル内人流シミュレーション部に出力する、
   ことを特徴とするビル内人流推定システム。
2. 前記第１の評価指標および前記第２の評価指標の各々には、評価項目として、前記エレベーターの呼び釦が押下されてから前記エレベーターのかごが到着するまでの時間の平均値を示す平均呼び継続時間と、前記エレベーターの呼び釦が押下された回数の累積値を示す呼び釦押下回数と、前記エレベーターのかご内の荷重の変化から推定される乗車人数の平均値を示す平均乗車人数と、前記エレベーターのドアが開いてから閉じるまでの時間の平均値を示す平均ドア開放時間と、エレベーターホールの待ち人数とのうち少なくとも１つが含まれる、
   ことを特徴とする請求項１に記載のビル内人流推定システム。
3. 前記評価部は、前記第１の評価指標および前記第２の評価指標における各評価項目の差分である誤差に基づいて、前記評価値を算出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載のビル内人流推定システム。
4. 前記エレベーターを利用する人を測定した結果に基づいて混雑指標を算出し、算出した混雑指標を前記第２の評価指標とする人流計測部を備える、
   ことを特徴とする請求項１に記載のビル内人流推定システム。
5. 前記人流計測部は、カメラと、前記カメラのカメラ映像における所定の範囲に含まれる人の数を解析する解析装置とを含んで構成される、
   ことを特徴とする請求項４に記載のビル内人流推定システム。
6. 前記人流計測部は、測定したエレベーターホールの待ち人数を前記混雑指標として用いる、
   ことを特徴とする請求項４に記載のビル内人流推定システム。
7. ビル内のエレベーターを利用して人がどの階からどの階に移動するかを示すビル内交通データと前記ビルのレイアウトに係るビルレイアウトデータと前記エレベーターに係るエレベーターパラメータ値とを入力値として人の流れを推定するビル内人流シミュレーション部を有するビル内人流推定システムであって、
   前記エレベーターの運行実績を示すエレベーター運行ログと、前記エレベーターに乗車する時刻に対してエレベーターホールにどれだけ早く人が到着しているかを示す到着分布データとに基づいて、前記ビル内交通データを推定するビル内交通推定部と、
   前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れに係る第１の評価指標と、前記ビル内における実際の人の流れに係る第２の評価指標とに基づいて、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値を算出する評価部と、
   前記評価部により算出された評価値を出力する出力部と、
   を備え、
   前記評価部は、前記評価値が予め定められた閾値を満たすか否かを判定し、満たさないと判定した場合、前記到着分布データを変更して前記ビル内交通推定部に出力することで、前記ビル内交通データとしての入力値を変更し、変更した入力値を前記ビル内人流シミュレーション部に出力する、
   ことを特徴とするビル内人流推定システム。
8. 前記評価部は、進行方向が第１の方向である第１のエレベーターが満車とならずに出発し、進行方向が前記第１の方向と同じ方向である第２のエレベーターが続いて到着したと判断した場合、前記到着分布データの時間範囲を前記第２のエレベーターを呼ぶための呼び釦が押下されてから前記第２のエレベーターが到着した時刻までの範囲に限定して前記到着分布データを変更する、
   ことを特徴とする請求項７に記載のビル内人流推定システム。
9. ビル内のエレベーターを利用して人がどの階からどの階に移動するかを示すビル内交通データと前記ビルのレイアウトに係るビルレイアウトデータと前記エレベーターに係るエレベーターパラメータ値とを入力値として人の流れを推定するビル内人流シミュレーション部を有するビル内人流推定システムであって、
   前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れに係る第１の評価指標と、前記ビル内における実際の人の流れに係る第２の評価指標とに基づいて、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値を算出する評価部と、
   前記評価部により算出された評価値を出力する出力部と、
   を備え、
   前記評価部は、前記評価値が予め定められた閾値を満たすか否かを判定し、満たさないと判定した場合、前記ビル内人流シミュレーション部の内部パラメータ値の変更として、前記エレベーターのかご内の定員と前記エレベーターのかごに乗車している人数とから計算される割合の上限を示す乗り込み率を変更し、変更した乗り込み率を前記ビル内人流シミュレーション部に出力する、
   ことを特徴とするビル内人流推定システム。
10. ビル内のエレベーターを利用して人がどの階からどの階に移動するかを示すビル内交通データと前記ビルのレイアウトに係るビルレイアウトデータと前記エレベーターに係るエレベーターパラメータ値とを入力値として人の流れを推定するビル内人流シミュレーション部を有するビル内人流推定システムであって、
    前記エレベーターの運行実績を示すエレベーター運行ログに基づいて、前記エレベーターの運行状況を評価するための評価指標を算出し、算出した評価指標を、前記ビル内における実際の人の流れに係る第２の評価指標とするエレベーター指標算出部と、
    前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れに係る第１の評価指標と、前記第２の評価指標とに基づいて、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値を算出する評価部と、
    前記評価部により算出された評価値を出力する出力部と、
    を備えることを特徴とするビル内人流推定システム。
11. ビル内のエレベーターを利用して人がどの階からどの階に移動するかを示すビル内交通データと前記ビルのレイアウトに係るビルレイアウトデータと前記エレベーターに係るエレベーターパラメータ値とを入力値として人の流れを推定するビル内人流シミュレーション部を有するビル内人流推定システムであって、
    前記エレベーターの運行実績を示すエレベーター運行ログに含まれる前記エレベーターの位置および前記位置に対応する時間のデータに基づいて、前記エレベーターの定格速度と定格加速度との少なくとも一方を前記エレベーターパラメータ値として算出するパラメータ値算出部と、
    前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れに係る第１の評価指標と、前記ビル内における実際の人の流れに係る第２の評価指標とに基づいて、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値を算出する評価部と、
    前記評価部により算出された評価値を出力する出力部と、
    を備えることを特徴とするビル内人流推定システム。
12. ビル内のエレベーターを利用して人がどの階からどの階に移動するかを示すビル内交通データと前記ビルのレイアウトに係るビルレイアウトデータと前記エレベーターに係るエレベーターパラメータ値とを入力値として人の流れを推定するビル内人流シミュレーション部を有するビル内人流推定システムにおける推定方法であって、
    評価部が、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れに係る第１の評価指標と、前記ビル内における実際の人の流れに係る第２の評価指標とに基づいて、前記ビル内人流シミュレーション部により推定された人の流れの再現度合を評価するための評価値を算出する第１のステップと、
    出力部が、前記第１のステップで算出された評価値を出力する第２のステップと、
    を備え、
    前記第１の評価指標および前記第２の評価指標の各々における各評価項目と、入力値を変更する候補の入力パラメータとの相関関係を示す相関係数が設けられ、
    前記評価部は、前記評価値が予め定められた閾値を満たすか否かを判定し、満たさないと判定した場合、前記第１の評価指標および前記第２の評価指標における各評価項目の差分である誤差と前記相関係数とに基づいて、入力値を変更する入力パラメータを決定し、決定した入力パラメータの入力値を変更し、変更した入力値を前記ビル内人流シミュレーション部に出力する、
    ことを特徴とする推定方法。
    

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