JP7451580B2 - elevator system - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、エレベータシステム、特に自動ドアと連動して動作するエレベータシステムに関する。 Embodiments of the present invention relate to elevator systems, particularly elevator systems that operate in conjunction with automatic doors.
従来のエレベータは、建物内において上下方向に人や物を輸送するシステムとして知られており、乗りかごの号機毎に独立して制御する方法と、複数の乗りかごを一括で制御する群管理を行う方法とが存在する。規模の大きなビルや商業施設では、輸送効率向上のために複数台の乗りかごを一括管理する群管理システムが用いられることが多い。群管理では乗場呼びに円滑に対応するために、乗りかごの待機位置は異なる階とすることがある。 Conventional elevators are known as systems that transport people and goods vertically within a building, and there are two methods: controlling each car number independently, and group management, which controls multiple cars at once. There are ways to do it. Large buildings and commercial facilities often use group management systems that collectively manage multiple cars to improve transportation efficiency. In group management, waiting positions for cars may be set on different floors in order to smoothly respond to hall calls.
また、建物の出入口と乗場との間に設けられたドアのセキュリティシステムによってドアロックの解除とエレベータの乗場呼び出しとを連動させ利用者の属性や目的地を把握して乗りかごの運行制御を行うシステムや、同様に建物の出入口と乗場との間に設けられたゲートによって人数を計測して乗車する乗りかごの割当てを行うシステムが存在する。 In addition, the door security system installed between the building entrance and the landing area links the unlocking of the door with the elevator landing call, and controls the operation of the car by understanding the user's attributes and destination. There are also systems that measure the number of people using a gate installed between the entrance of a building and a boarding area and allocate them to a car.
しかしながら、このような従来のシステムでは、エレベータを利用できる人が制限されるためセキュリティ面が確保されるものの、不特定多数の利用者が利用する場合においては適しておらず、利用性が低減されてしまう。 However, although such conventional systems ensure security by restricting the number of people who can use the elevator, they are not suitable when an unspecified number of users are using the elevator, and the usability is reduced. It ends up.
その他、ドア本体のセキュリティシステムの代わりにゲート等を必要とする場合であっても、居住用のマンションの基準階に新たに設置することは利用者の動線及び設置費用を考えるとあまり現実的ではない。更にゲートの設置場所は広範囲となってしまい、また利用者の入場速度の低下も懸念される。 In addition, even if a gate, etc. is required in place of a security system for the door itself, it is not practical to install a new one on the standard floor of a residential condominium considering the flow of users and the installation cost. isn't it. Furthermore, the gates have to be installed over a wide area, and there is a concern that the speed of entry for users will decrease.
そこで本実施形態では、利用者の属性等の判断を必要とせず、エレベータと自動ドアの動作状況に基づき利用者の乗場での待機時間を削減可能とした連動システムについて提案する。特にマンションや商業施設等自動ドアを有する建物において、自動ドアの動作により通過人数を推定し、人数に適した台数のかごを手配することを可能とし、より簡単な構成で、利用者の属性等を限定せずにエレベータの効率的な運行を実施可能としたシステムを構築することを目的とする。更に、推定した通過人数と実際に乗りかごに乗り込んだ人数とを学習することで、推定精度を向上させる。 Therefore, in this embodiment, we propose an interlocking system that can reduce the waiting time of users at the landing based on the operation status of elevators and automatic doors without requiring judgment of the user's attributes. In particular, in buildings with automatic doors such as condominiums and commercial facilities, it is possible to estimate the number of people passing through based on the operation of the automatic door and arrange the appropriate number of baskets for the number of people. The purpose is to construct a system that enables efficient operation of elevators without limiting the number of elevators. Furthermore, the estimation accuracy is improved by learning the estimated number of people passing by and the number of people actually boarding the car.
なお、本実施形態では、すでに自動ドアを有している建物であれば大がかりな設備を新たに設ける必要は無く、制御のプログラム等簡素な仕組みを設けることで自動ドアと連動したエレベータシステムを構築することが可能である。 In addition, in this embodiment, if the building already has automatic doors, there is no need to newly install large-scale equipment, and by providing a simple mechanism such as a control program, an elevator system that is linked to automatic doors can be constructed. It is possible to do so.
上記課題を解決するため、実施形態のエレベータシステムは、複数号機のかごを有するエレベータシステムにおいて、エレベータの乗場に面する第一エリアと、前記第一エリアよりも前記エレベータから離れた位置にある第二エリアとの境界に設けられた、物体検知によって開閉する自動ドアと、前記自動ドアの戸開時間に基づいて、前記第二エリアから前記第一エリアに移動する前記自動ドアの通過人数を推定する人数推定器と、推定した通過人数と前記かごの定員とを比較し、実施する乗場呼びの台数を決定する乗場呼び登録装置と、決定した台数の前記かごを配車する運行制御装置と、
を具備する。
In order to solve the above problems, an elevator system according to an embodiment is provided with a first area facing an elevator landing and a second area located further from the elevator than the first area in an elevator system having a plurality of cars. Estimating the number of people passing through the automatic door moving from the second area to the first area based on an automatic door installed at the boundary between the second area and the automatic door that opens and closes based on object detection and the opening time of the automatic door. a hall call registration device that compares the estimated number of people passing by with the capacity of the car and determines the number of cars to be called, and an operation control device that dispatches the determined number of cars;
Equipped with.
<第一実施形態>
以下、図面を参照して本実施形態のエレベータ及び周辺の構成と動作を説明する。なお、以下の説明において、略または実質的に同一の機能及び構成要素については、同一符号を付し、必要に応じて説明を行う。
<First embodiment>
Hereinafter, the structure and operation of the elevator and its surroundings of this embodiment will be explained with reference to the drawings. In the following description, substantially or substantially the same functions and components are given the same reference numerals, and will be explained as necessary.
図1から図5を用いて実施形態に係るシステムについて説明する。 A system according to an embodiment will be described using FIGS. 1 to 5.
図1は実施形態に係るエレベータと自動ドアの全体概略図であり、ソフトウェア毎の接続関係を示している。 FIG. 1 is an overall schematic diagram of an elevator and an automatic door according to an embodiment, and shows connection relationships for each software.
図1において、エレベータは、二台の乗りかご1を有している。乗場2及び自動ドア3が設けられ、基準階のフロアは乗場2側の第一エリアと乗場2から離れた第二エリアとからなる。第一エリアと第二エリアとの境界に自動ドア3が設けられている。乗りかご1と自動ドア3は、制御装置4に接続して信号のやり取りを可能としている。利用者は、第二エリアから自動ドア3を通過し乗場2のある第一エリアへ移動して、乗りかご1に乗り込むことができる。ここでの利用者とは任意の階床へ移動することを目的とした人物等を示す。
In FIG. 1, the elevator has two
利用者は、乗場2から出入口21を介して乗りかご1に乗り込むことができる。乗場2には、出入口21の通過を規制する開閉可能な乗場ドア22が設けられており、乗りかご1のかごドア11が動き始めると、乗場ドア22はかごドア11に連動して戸開を開始する。かごドア11は不図示のドアモータからの動力により動作し、乗場ドア22のインターロックが解除されることで連動されて戸開状態となる。また、乗りかご1は、目的の行先階等を登録するかご内操作盤12、底部に乗りかご1本体の重さを含めてかかる荷重を検知する荷重検知装置(センサ)13、上方に乗りかご1内の画像や映像等の視覚情報を取得する撮像装置14を乗りかご1に備える。
A user can board the
なお、荷重検知装置13は、実施形態では乗りかご1の底部に設けるものとしているが、それ以外にも昇降路上部かつ乗りかご1を吊るしているロープに繋げて配置してもよい。撮像装置14の取付位置は乗りかご1内部に限定されず、乗場2を見渡せる場所であっても構わない。
Although the
図1では乗りかご1が二台設けられている場合を示しているが、乗りかご1の台数は二台に限らずそれ以上設けられていてもよい。複数設けられた乗りかご1のうち、少なくとも一台の乗りかご1は基準階に待機する。
Although FIG. 1 shows a case where two
また、乗場2には乗場操作盤23が設けられ、かご呼びが登録されているときにはその旨視認可能とする。例えば、かご呼びが登録されているときは乗場操作盤23を点灯させておく等、利用者に視認可能に報知する。
Further, a
自動ドア3は扉の開閉制御を行うドア制御部31を備えており、ドア制御部31は、戸開閉の動作等を制御するとともに、扉の戸開時間や戸開閉の動作等、開閉に係る状態を示す情報を取得する。なお、自動ドア3の仕組みは後述する。
The
制御装置4は、本システムに係る制御を行う装置として設けられた、例えば機械室内の制御盤のことである。制御装置4は、号機の運行制御を行う運行制御部41を有している。また、かご内操作盤12、荷重検知部13、撮像装置14、乗場操作盤23、ドア制御部31は制御装置4に接続し、エレベータの運行に係る制御を行う。
The
また、自動ドア3及びエレベータの動作に係るシステムにおいて、システム内のソフトウェアは、乗りかご1の運行制御部41及び自動ドア3のドア制御部31と連動し、各機器の制御を行っている。そこで、次の図2を用いて制御及び周辺の仕組みについて説明する。
Further, in the system related to the operation of the
本システムは、戸開時間測定部32と、通過人数推定部(人数推定器)42と、待ち人数予測部43と、定員情報保持部44、配車台数決定部(乗場呼び登録装置)45と、運行制御部(運行制御装置)41と、乗車人数算出部(乗車人数算出手段)46と、学習手段47と、テーブル/記憶部(記憶手段)48とから構成される。
This system includes a door opening
戸開時間測定部32は、ドア制御部31において取得した情報のうち戸開時間を計測し、戸開時間信号aとして出力して通過人数推定部42及び学習手段47に送信する。自動ドア3の動作が生じ、戸開時間が発生する毎に、都度通過人数推定部42側へ戸開時間の情報を送信する。戸開時間測定部32は、自動ドア3側で有しており、図示するように自動ドア3のドア制御部31と一体として設けても構わない。
The door opening
通過人数推定部42は、戸開時間測定部32から受信した自動ドア3の戸開時間の情報(戸開時間信号a)と、テーブル(記憶部)48に保存されている情報(信号hについては後述)に基づき、テーブル(記憶部)48を参照して自動ドア3の通過人数を推定し、推定通過人数信号bとして出力して待ち人数予測部43に送信する。テーブル(記憶部)48に保存される情報については後述する。戸開時間測定部32は、自動ドア3の開閉動作の都度、戸開時間の情報(戸開時間信号a)を生成し、送信する。通過人数推定部42は、戸開時間測定部32から戸開時間の情報(戸開時間信号a)を受信する毎に自動ドア3の通過人数を推定し、待ち人数予測部43へ推定通過人数の情報(推定通過人数信号b)を送信し、推定通過人数の情報は都度リセットする。自動ドア3の戸開時間から、通過人数を推定する例については、自動ドア3の仕組みと共に後述する。なお、推定通過人数信号bは学習手段47に送信し、学習する情報に連動するとしても構わない(不図示)。
The number-of-
待ち人数予測部43は、乗場2において乗りかご1を利用する為に待機している人数を予測する。通過人数推定部42から受信した推定通過人数の情報(推定通過人数信号b)に基づき、加算し、乗場に待機する人数を算出したものを待機人数の予測値とする。待ち人数予測部43は、推定通過人数信号bを受信する度に、自動ドア3の通過人数を加算して、乗場2での待ち人数を更新して算出する。また、後述する乗車人数算出部46から配車されたかごへの乗り込み人数の情報(信号fについては後述)を受信し、乗り込み人数を減算することで、乗場待機人数(待ち人数)を更新する。更新した最新の乗場待機人数(待ち人数)の予測値は、常時、読み出し可能に保存しておく。
A waiting
なお、通過人数推定部42にて推定した通過人数が整数でなく小数点以下の値を含む場合は、その情報を含んだまま待ち人数予測部43に送信し、待ち人数予測部43にて加算減算して乗場待機人数(待ち人数)を算出する際に小数点第一位を四捨五入して、乗場待機人数(待ち人数)を更新する。小数点以下の数値の取り扱いは任意で定めるものとし、四捨五入でなく、繰り上げ等としても構わない。
Note that if the number of people passing through estimated by the number of people passing through estimating
配車台数決定部45は、待ち人数予測部43に更新して保存した最新の乗場待機人数(待ち人数)の情報を、定期的に読み取りにいく。読み取りの頻度は、例えば3秒毎、1秒毎、0.5秒毎等、任意に設定して構わない。また、閑散時は読み取りの頻度を大きく取り(例えば3秒)、混雑時は読み取りの頻度を小さく取る(例えば1秒)等、曜日や時間帯で読み取りの頻度を変更するとしてもよい。なお、待ち人数予測部43にて保持する最新の乗場待機人数(待ち人数)の情報は、定期的、もしくは待ち人数に変化が生じたときに、配車台数決定部45に送信するとしても構わない。
The allocated number of
配車台数決定部45が乗場待機人数(待ち人数)を読み出した場合は、最新の乗場待機人数(待ち人数)と乗りかご一台あたりの定員とを比較し、比較結果に基づいて配車する乗りかご台数を決定するとともに、運行制御部41に対して動作制御の指示を出す。なお、配車台数決定部45は乗場呼び登録装置として、たとえ乗場に立ち入った利用者がボタン押下等の指示をせずとも乗場呼びを登録する役割を有する。乗りかご一台あたりの定員については、定員情報保持部44に保持されており、かご内定員信号cとして配車台数決定部45に送信される。
When the vehicle allocation
このように、配車台数決定部45にて、乗場待機人数(待ち人数)とシステム内のかご内定員とを比較し、乗場待機人数(待ち人数)が一台当たりのかご内定員よりも小さいか否かを判定する。乗場待機人数(待ち人数)とかご内定員とが、同じ人数かもしくはかご内定員よりも乗場待機人数(待ち人数)が少ない人数を示す場合、配車台数決定部45は出発階に呼び出す必要のあるかご台数を一台と判定し、一台応答信号dを出力する。乗場待機人数(待ち人数)がかご内定員よりも多く、2台分のかご内定員の合計人数以下を示す場合、運行制御部41は出発階に呼び出す必要のあるかご台数を二台と判定し、二台応答信号eを出力する。乗場待機人数(待ち人数)がかごの二台分の定員よりも多い場合は、適した台数を配車する信号を出力する。
In this way, the allocated vehicle
運行制御部41は、配車台数決定部45から受けた指示に従って乗りかご1の運行制御を行う。
The
乗車人数算出部46は、荷重検知装置13と撮像装置14のいずれかもしくは両方から、乗客の乗りかご1への乗り込みを検知し、乗車人数を算出する。荷重検知装置13を用いる場合はかかる荷重の変化から、撮像装置14を用いる場合は物体検知等から乗り込みの有無を判定した上で、荷重の変化量や画像のパターン認識等からおよその乗車人数を算出する。算出した乗車人数に関する情報は、乗車人数信号fとして出力して待ち人数予測部43及び学習手段47に送信する。
The number of
また、乗車人数算出部46から乗車人数信号fを受信した場合、待ち人数予測部43では推定通過人数信号bと乗車人数信号fに基づいて積み残した乗客数を算出し、乗場待機人数信号cとして配車台数決定部45に送信する。
Further, when the number of passengers signal f is received from the number of
学習手段47は、乗車人数信号fを受信すると、乗車人数算出部46にて算出した実際の乗車人数(乗車人数信号f)と、これまでに受信した戸開時間の情報(戸開時間信号a)とを連動し、一台のかご呼びに対する推定通過人数と実際の乗車人数との差分を算出して機械学習を行い、自動ドア3の戸開時間に対応する通過人数を定め、テーブル(記憶部)48に記憶する。加えて曜日や時間帯との相関を保存してもよい。テーブル(記憶部)48に記憶された最新の情報は、新たな時間人数対応信号gとして通過人数推定部42に送られ、自動ドア3の通過人数を推定する際に用いられる。
Upon receiving the number of passengers signal f, the learning means 47 calculates the actual number of passengers calculated by the number of passengers calculating section 46 (number of passengers signal f) and the information on the door opening time received so far (door opening time signal a). ), machine learning is performed by calculating the difference between the estimated number of passing passengers for one car call and the actual number of passengers, and the number of passing passengers corresponding to the opening time of the
ただし、学習手段47による戸開時間、推定通過人数、乗車人数についての機械学習の以前には、自動ドア3の戸開時間と推定通過人数について初期設定時の関係を仮に設定しておくこととし、これに関しては後述する。なお、時間人数対応信号gについて、テーブル(記憶部)48に記憶された情報がある場合に通過人数推定部42に送信するとしたが、それに限らず、更新した過去の情報に基づくものではない初期値の戸開時間と推定との相関に基づく信号を送信するとしても構わない。この場合、戸開時間と推定通過人数の相関に基づく信号は、学習前は初期値、新たな乗車人数の情報が更新された後は更新後の情報(時間人数対応信号g)とする。
However, before the learning means 47 performs machine learning on the door opening time, the estimated number of people passing through, and the number of passengers, it is assumed that the initial relationship between the door opening time of the
また、例えば、学習手段47は具体的に回帰分析による機械学習を行うこととしても構わない。一般的な機械学習とは、与えられた情報やデータから反復的に学習し、ルールやパターンを掴んで法則化するものであり、その中でも回帰分析は、数値を学習して未知のデータから数値を予測する手法である。少なくとも自動ドア3の戸開時間と乗りかご1の乗車人数とを座標における点のデータとして保存する。複数のデータを収集すると、直線もしくは曲線の方程式のモデルを作成可能となり、この方程式を用いて新たに推定通過人数を算出することができるようになる。更に曜日と時間帯について別のパラメータとして加えることが望ましく、このようにすると人流変化を適切に予測することが可能となる。
Further, for example, the learning means 47 may specifically perform machine learning using regression analysis. General machine learning is a method of repeatedly learning from given information and data, grasping rules and patterns, and formulating them into laws. Among these, regression analysis is a method of learning numerical values and calculating numerical values from unknown data. This is a method to predict. At least the opening time of the
テーブル(記憶部)48において過去の情報が保存され回帰分析が既に行われている場合、通過人数推定部42は、それまでに得られた分析結果から推定通過人数を算出したデータを抽出し、更新したデータに基づいた時間人数対応信号gが送信され、通過人数を推定できる。 If past information has been stored in the table (storage unit) 48 and regression analysis has already been performed, the number of people estimating the number of people passing through the table 48 extracts data for calculating the estimated number of people passing through from the analysis results obtained so far, A signal g corresponding to time and number of people based on the updated data is transmitted, and the number of people passing through can be estimated.
ここで、図3及び図4を用いて、自動ドア3の戸開時間と推定通過人数との関係を示す。図3は、戸開時間と推定通過人数についての初期値を方程式で設定している例であり、図4は、戸開時間と推定通過人数について、初期値と学習手段47による学習後の対応表を一定秒数の範囲毎に設定して例示したものである。
Here, the relationship between the opening time of the
図3・図4いずれの場合であっても、システム内には始めからデータが蓄積されているわけではないため、学習手段47による学習の以前に通過人数を推定する際には、あらかじめ戸開時間と推定通過人数との関係を方程式や条件等で定めておく必要がある。図4に示すように、初期値としては、例えば、戸開時間が0秒から2秒の間であれば人数カウントを1と推定し、戸開時間が2秒から4秒の間であれば人数カウントを2人と推定する等である。 In either case of Fig. 3 or Fig. 4, data is not accumulated in the system from the beginning, so when estimating the number of people passing by before learning by the learning means 47, it is necessary to open the door in advance. It is necessary to define the relationship between time and the estimated number of people passing through using equations and conditions. As shown in FIG. 4, the initial value is, for example, if the door open time is between 0 seconds and 2 seconds, the number of people is estimated to be 1, and if the door open time is between 2 seconds and 4 seconds, the number of people is estimated to be 1. For example, the number of people is estimated to be two.
初期値については、他にも時間帯で個別に設定しても構わず、オフィスビル等の場合、平日の通勤時間や昼食休憩の時間帯は特に混雑するため、例えば、8時から9時の間は0秒から2秒の間で通過人数を2人、9時から12時の間は0秒から2秒の間の通過人数を1人となると仮定してもよい。 As for the initial value, you can set it separately for other time periods.For example, in the case of office buildings, etc., it is especially crowded during commuting hours and lunch breaks on weekdays, so for example, from 8:00 to 9:00 It may be assumed that two people pass between 0 seconds and 2 seconds, and one person passes between 0 seconds and 2 seconds between 9:00 and 12:00.
また、設置される建物の規模や自動ドア3の大きさ、利用者層に基づいて設定を変更することが望ましい。商業施設等幅の広い自動ドア3を配置する場合だと、同時に複数人が通過することも十分に考えられるが、主用途をオフィスとした建物であれば時間帯によってシステム稼働開始時は精度が低い場合もある。そのため、人流等の情報を加味した上で人数を設定することでより精度を向上させることが可能である。更に、施設の用途や時間帯、曜日等を加味するとなおよい。
Further, it is desirable to change the settings based on the scale of the building where the
また、学習手段47における学習は、戸開時間に対応する実際の乗車人数を連動して記憶し、パターンの平均を取ることとする。例えば、0秒から2秒の間の長さ戸開していたとき、実際の乗車人数は1人であることが7回、2人であることが2回、4人であることが1回あったとする。この場合、学習後はその平均をとり、0秒から2秒の間戸開していたときの推定通過人数は1.5人と推定する(図4参照)。2秒から4秒、4秒から6秒、6秒から8秒、それ以外も同様に戸開時間の範囲とそれに対応する実際の乗車人数の情報入手の回数に相当して平均を取得していくことで、より通過人数推定部42における人数推定の精度の向上を見込める。なお、戸開時間から乗車人数の平均値を算出して推定通過人数とする際の、秒数の間隔等は任意に設定する。
Further, in the learning by the learning means 47, the actual number of passengers corresponding to the door opening time is stored in conjunction with each other, and the average of the patterns is taken. For example, when the door is open for a period of time between 0 seconds and 2 seconds, the actual number of passengers is 1
小数点以下の値については、待ち人数予測部43を除いて、その情報を含んだまま取り扱うこととする。なお、かご内定員に基づいて配車台数を決定する際に参照する乗場待機人数(待ち人数)が整数となるように、待ち人数予測部43にて近似値を算出する。
Values below the decimal point are handled as they are, except for the waiting
通過人数推定部42では、テーブル(記憶部)48からの情報に基づいて戸開時間に対応する推定通過人数へ変換するが、学習手段47が設定した初期値を学習の都度更新した上でテーブル(記憶部)48に保存し、それを活用することで人数推定の精度を向上させる。よって図8における戸開時間と推定通過人数との関係は更新の度に変化を重ねることとなる。それぞれの関係性は、状況に応じて任意に変更可能とし、学習手段47により都度学習し、テーブル(記憶部)48に保存することで精度を向上させることを可能としている。
The number-of-
このようにして、テーブル(記憶部)48の更新結果に基づき、自動ドア3の戸開時間、乗車人数等の蓄積した過去のデータからより精度のよい推定を実施することができる。すなわち、抽出した新たな情報を参考に今回のかご呼びの台数を決定することも可能となり、テーブル(記憶部)48への保存及びデータの抽出・比較を繰り返すことにより、本実施形態のシステムを利用すれば、より実用的な学習をする仕組みとなっている。
In this way, based on the update results of the table (storage unit) 48, more accurate estimation can be performed from accumulated past data such as the opening time of the
また、加えて、テーブル(記憶部)48における機械学習について、具体的には、一定秒数間隔に乗車人数を収集しそれらの異常値と推定される値がある場合には、それを除外した平均値を算出する方法を用いても構わない。例えば、戸開時間が0秒から2秒の間の場合、実際の乗車人数が1人であることが14回、2人であることが6回、6人であることが1回生じたとき、6人の乗車人数は異常値として除外して平均を算出すると、自動ドア3の戸開時間が0秒以上2秒未満であったとき、1回あたりおよそ1.3人と算出される。このようにして、異常値を判断して除外した平均値について、2秒以上4秒未満、4秒以上6秒未満等いくつかのパターンを導き出す。
In addition, regarding machine learning in the table (storage unit) 48, specifically, the number of passengers is collected at intervals of a certain number of seconds, and if there is a value that is estimated to be an abnormal value, it is excluded. A method of calculating an average value may also be used. For example, if the door opening time is between 0 seconds and 2 seconds, the actual number of passengers is 1
ここまで自動ドア3の戸開時間から通過人数を推定する流れについて説明したが、ここで戸開時間信号aが基づく基本的な自動ドア3の仕組み及び戸開時間の計測について、図5から図8を用いて説明する。
Up to this point, we have explained the flow of estimating the number of people passing through from the door opening time of the
図5は、自動ドア3の概略図であり、乗場2側とは反対側の第二エリア側から見た図である。実施形態における自動ドア3とは、動力によって扉33の開閉を行う設備のことである。一般には、無目や天井等に取り付けられたセンサ34で人や物の接近等を検知し、ドア制御部31へ信号を送り、その信号を受けて扉33が動く仕組みとなっている。センサ34の検知範囲に人物が入り込むと、扉33は開動作を開始し、一定時間経過後は速やかに閉動作が開始する。センサ34は、起動センサ及び補助センサを示す。起動センサは、扉33が閉状態のときに通行人を検知して作動信号を送信するもので、例えば、光線反射や電波を用いた検知方式、扉に取り付けられたプレートを用いるタッチ方式等が存在する。補助センサは、扉33の閉動作の途中で検知すると反転し挟まれないようにすることで安全性を高めるもので、例えば、光線反射反射方式や方立に取り付けた光電方式等がある。なお、自動ドア3は、一定時間経過後に戸閉開始する上述の仕様に限らず、物体がセンサの検知範囲から外れた後戸閉開始する仕様であっても構わない。一般的には、開閉速度は40cm/s程度であり、戸開保持時間は1.5~3秒程度である。
FIG. 5 is a schematic diagram of the
図6から図8には、自動ドア3の経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を示す。
6 to 8 show the relationship between the elapsed time of the
図6は、自動ドア3のセンサ34が検知した場合の、経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を表す図である。全閉状態(ドア開閉度合い0%)だった自動ドア3は、およそ定速で開動作を行い、全開状態(ドア開閉度合い100%)となる。自動ドア3が全開状態となると、一定時間(q)開状態を保持する。その後、閉動作を開始し全閉状態となる。
FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the elapsed time and the degree of opening/closing of the automatic door when detected by the
図7は、自動ドア3が戸開状態の間にセンサ34が再度検知した場合の、経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を表す図である。全閉状態(ドア開閉度合い0%)から全開状態(ドア開閉度合い100%)となる。自動ドア3が全開状態となり、一定時間よりも前の時点(r)で再度センサ検知が有りと判定されると、再検知時点から一定時間(q)開状態を保持する(r<q)。その後は図6と同様、閉動作を開始し全閉状態となる。
FIG. 7 is a diagram showing the relationship between the elapsed time and the degree of opening/closing of the automatic door when the
図8は、自動ドア3が戸閉動作を開始した後にセンサ34が再度検知した場合の、経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を表す図である。全閉状態(ドア開閉度合い0%)から全開状態(ドア開閉度合い100%)へ動作し、開状態を一定時間保持するまでの流れは図6と同様である。開状態を保持後、閉動作を開始した後、補助センサ検知が有ると、閉方向への自動ドア3の動作が反転し、全開状態へと動作する。その後は再度センサの検知が無い限りは図6と同様、一定時間(q)開状態を保持し、閉動作を開始して自動ドア3は全閉する。
FIG. 8 is a diagram showing the relationship between the elapsed time and the degree of opening/closing of the automatic door when the
なお、図7及び図8は組み合わせて作用することも可能である。図6から図8その他いずれの場合であっても、開閉にかかる時間や全開状態保持時間は機種によって異なり、設置場所や利用状況によって任意に設定してもよい。また、開動作と閉動作の動作速度は同等でなくても構わない。このようにして自動ドア3は一連の開閉動作を行うこととする。
Note that FIGS. 7 and 8 can also work in combination. In any of the cases shown in FIGS. 6 to 8 and others, the time required for opening/closing and the time for maintaining the fully open state vary depending on the model, and may be set arbitrarily depending on the installation location and usage conditions. Further, the operating speeds of the opening operation and the closing operation do not have to be the same. In this way, the
本実施形態で、戸開時間測定部32において計測する「戸開時間」とは、全閉状態から戸開動作を開始し、全閉状態に戻るまでの時間のことをいう。なお、図6から図8に示す全開状態の時間を戸開時間として任意に設定しても構わない。この場合は、戸開動作を開始して全閉状態に戻るまでの時間のうち、全開状態の合計時間となる。なお、上述のように、戸開時間信号aは戸閉完了後に出力することとしており、戸開状態が継続する場合の配車処理については後述する。
In this embodiment, the "door opening time" measured by the door opening
以上には、システムの構成とともに、自動ドア3の動作が生じてからの戸開時間計測による戸開時間信号a等の信号のやり取りについて説明した。
The above describes the system configuration and the exchange of signals such as the door opening time signal a based on the door opening time measurement after the
次に、図9から図12を用いて自動ドア3の動作が開始してからエレベータが動作するまでの処理の流れを示す。
Next, the flow of processing from the start of operation of the
図9は、自動ドアの動作に係る処理についてのフローチャートである。ドア制御部と戸開時間測定部32とを連動させて動作を実施する。
FIG. 9 is a flowchart of processing related to the operation of the automatic door. The door control section and the door opening
まずは、自動ドア3のセンサ31の検知の有無によって利用者検知の有無を判定する(ステップS101)。センサ31の検知が有り、利用者が検知された場合(ステップS101:Yes)、戸開動作が開始する(ステップS102)。利用者の検知が無い場合(ステップS101:No)は利用者の検知が有るまで動作を繰り返す。
First, the presence or absence of user detection is determined based on the presence or absence of detection by the
ステップS102に進むと、戸開動作が開始されるとともに、自動ドア3の戸開時間の計測を開始する(ステップS103)。自動ドア3の戸開が完了すると(ステップS104)、自動ドア3は戸開状態を維持し、所定時間経過したか否か判定する(ステップS105)。戸開状態を所定時間経過したと判定された場合(ステップS105:Yes)、自動ドア3の戸閉を開始する(ステップS106)。自動ドア3の戸閉を完了したか否か判定し(ステップS107)、戸閉が完了したと判定した場合(ステップS107:Yes)は、ステップS103から開始した戸開時間の計測を終了する(ステップS108)。ステップS103からステップS108の間に計測した戸開時間の情報(戸開時間信号a)を通過人数推定部42及び学習手段47に送信し(ステップS109)、戸開時間を計測するフローチャートは終了する。通過人数を推定するフローチャートに続く。
Proceeding to step S102, the door opening operation is started, and measurement of the door opening time of the
ステップS107にて、戸閉が完了していない段階(ステップS107:No)では、補助センサ等による利用者検知の有無を判定する(ステップS110)。戸閉を開始してから戸閉が完了するまでの間に、利用者の検知が有った場合(ステップS110:Yes)は、自動ドア3は動作反転し、再戸開(ステップS111)し、ステップS104に続く。戸閉完了までの間に、利用者の検知が再度無かった場合(ステップS110:No)は、ステップS107に続く。
In step S107, when the door has not been completely closed (step S107: No), it is determined whether or not a user has been detected by an auxiliary sensor or the like (step S110). If a user is detected between the time the door starts closing and the door closes completely (step S110: Yes), the
ステップS105にて、戸開状態において所定時間が経過していない段階(ステップS105:No)では、補助センサ等による利用者検知の有無を判定する(ステップS112)。 In step S105, when the predetermined time has not elapsed with the door open (step S105: No), it is determined whether or not a user has been detected by an auxiliary sensor or the like (step S112).
戸開状態の間に、利用者検知が有った場合(ステップS112:Yes)は、戸開時間を延長する(ステップS113)。延長した戸開時間を含め任意に設定可能な所定時間を経過したか否か判定し(ステップS114)、戸開状態を所定時間経過したと判定された場合(ステップS114:Yes)、ステップS106に続く。 If a user is detected while the door is open (step S112: Yes), the door open time is extended (step S113). It is determined whether a predetermined time that can be arbitrarily set including the extended door open time has elapsed (step S114), and if it is determined that the door open state has elapsed for a predetermined time (step S114: Yes), the process proceeds to step S106. Continue.
ステップS114にて、戸開状態において所定時間が経過していない段階(ステップS114:No)では、補助センサ等による利用者検知の有無を判定する(ステップS115)。利用者検知が有った場合(ステップS115:Yes)はステップS113に続き、利用者検知が無かった場合(ステップS115:No)はステップS114に続く。 In step S114, when the predetermined time has not elapsed with the door open (step S114: No), it is determined whether or not a user has been detected by an auxiliary sensor or the like (step S115). If there is a user detection (step S115: Yes), the process continues to step S113, and if there is no user detection (step S115: No), the process continues to step S114.
ステップS112にて、所定時間経過までの間に、利用者の検知が再度無かった場合(ステップS112:No)は、ステップS105に続く。 In step S112, if the user is not detected again within the predetermined time period (step S112: No), the process continues to step S105.
このようにして、図9の流れで自動ドア3の戸開時間を計測し、戸開時間信号aを所定の装置に送信する。
In this way, the opening time of the
次に図10を用いて自動ドア3を通過した人数を推定する処理について説明する。通過人数推定部42での通過人数の推定の流れ及びそれに伴って学習手段47の機械学習の流れを説明する。特に、図10(B)は、図3(B)に示した信号のやり取りに相当する。
Next, a process for estimating the number of people passing through the
図10(A)に示すように、流れが開始すると、戸開時間測定部32から戸開時間信号aが受信されたか否か判定する(ステップS201)。戸開時間信号aを受信していない場合(ステップS201:No)、戸開時間信号aを受信するまでステップS201を繰り返し、ステップS201にて戸開時間信号を受信した場合(ステップS201:Yes)は、テーブル(記憶部)48を参照し(ステップS202)、通過人数を推定する。ステップS202にて、テーブル(記憶部)48から戸開時間に対応する推定通過人数の情報(推定通過人数信号b)を読み出し、待ち人数予測部43に送信する(ステップS203)。 As shown in FIG. 10(A), when the flow starts, it is determined whether the door opening time signal a has been received from the door opening time measuring section 32 (step S201). If the door open time signal a is not received (step S201: No), step S201 is repeated until the door open time signal a is received, and if the door open time signal is received in step S201 (step S201: Yes) refers to the table (storage unit) 48 (step S202) and estimates the number of people passing through. In step S202, information on the estimated number of people passing through (estimated number of people passing signal b) corresponding to the door opening time is read from the table (storage unit) 48, and transmitted to the waiting number predicting unit 43 (step S203).
ステップS202にて参照するテーブル(記憶部)48には、学習手段47での学習の結果が保存される。学習手段47は、推定した通過人数と実際の乗客人数とを連動して機械学習を以下の方法で行う(図10(B))。 The results of learning by the learning means 47 are stored in the table (storage unit) 48 referred to in step S202. The learning means 47 performs machine learning in the following manner by linking the estimated number of passengers and the actual number of passengers (FIG. 10(B)).
学習手段47においては、まずは図8に示したように戸開時間と推定通過人数の関係について、初期値を設定しておく(ステップS301)。次に通過人数推定部42から戸開時間信号aを一回以上受信する(ステップS302)。
In the learning means 47, first, as shown in FIG. 8, an initial value is set for the relationship between the door opening time and the estimated number of people passing through (step S301). Next, the door opening time signal a is received from the number of
その後、乗車人数算出部46から乗車人数信号fが受信されたか否か判定するステップに進む(ステップS303)。 Thereafter, the process proceeds to a step of determining whether or not the number of passengers signal f has been received from the number of passengers calculating section 46 (step S303).
乗車人数信号fを受信していない場合(ステップS303:No)、乗車人数信号fを受信するまでステップS303を繰り返し、ステップS303にて乗車人数信号fを受信した場合(ステップS303:Yes)は、戸開時間と実際の乗車人数と連動させて学習する(ステップS304)。 If the number of passengers signal f is not received (step S303: No), step S303 is repeated until the number of passengers signal f is received, and if the number of passengers signal f is received in step S303 (step S303: Yes), Learning is performed in conjunction with the door opening time and the actual number of passengers (step S304).
なお、ステップS302とステップS303の間で、推定通過人数信号bを受信するとした場合(不図示)、戸開時間と実際の乗車人数に加えて、推定通過人数を連動させるとしてもよい。 Note that if the estimated number of passengers passing signal b is received between step S302 and step S303 (not shown), the estimated number of passengers may be linked in addition to the door opening time and the actual number of passengers.
学習手段47にて学習が完了したか否かを判定し(ステップS305)、乗場の配車が完了していない場合や途中で再度信号の受信を確認した場合は完了していないとして、ステップS302へ続く(ステップS305:No)。ステップS305にて、学習手段47の学習が完了した場合(ステップS305:Yes)は、学習した内容に基づいてテーブル(記憶部)48を更新し(ステップS306)、ステップS302へ続く。 The learning means 47 determines whether learning has been completed (step S305), and if the allocation of vehicles to the landing has not been completed or reception of a signal is confirmed again on the way, it is determined that the learning has not been completed and the process proceeds to step S302. Continue (Step S305: No). If the learning by the learning means 47 is completed in step S305 (step S305: Yes), the table (storage unit) 48 is updated based on the learned content (step S306), and the process continues to step S302.
これにより、テーブルが戸開時間と推定通過人数と実際の乗車人数との対応関係を保存することが可能となる。 This allows the table to store the correspondence between the door opening time, the estimated number of people passing by, and the actual number of passengers.
次に図11を用いて乗場2の乗場待機人数(待ち人数)の予測値を算出する処理について説明する。 Next, a process for calculating a predicted value of the number of people waiting at the landing hall 2 (the number of people waiting) will be described using FIG. 11.
待ち人数予測部43は、数式1に示すように処理開始時の待ち人数(W)を0として待ち人数(W)の算出を開始する(ステップS401)。
The waiting
[数1]W=0 ・・・(1) [Math 1] W=0...(1)
待ち人数予測部43は、推定通過人数信号bと乗車人数信号fのいずれかを受信したか否か判定する(ステップS402)。
The waiting
推定通過人数信号bを受信する場合(ステップS402:Yes上段)は、以下の数式2に基づいて、現在の待ち人数(W)に通過推定人数Bを加算し、これを最新の待ち人数(W)として、更新して保存する(ステップS403)。
If the estimated number of people passing through signal b is received (step S402: Yes, upper part), the estimated number of people passing through B is added to the current number of people waiting (W) based on the following
[数2]W=W+B ・・・(2) [Math 2] W=W+B...(2)
数式2におけるBは通過人数推定部42にて推定した通過人数(人)であり、推定通過人数信号bを受信する度に加算する。ステップS403の後、ステップS402の動作を繰り返す。
B in
乗車人数信号fを受信する場合(ステップS402:Yes下段)は、以下の数式3に基づいて、現在の待ち人数(W)から乗車人数Fを減算し、これを最新の待ち人数(W)として、更新して保存する(ステップS404)。
When receiving the number of passengers signal f (step S402: Yes, lower part), the number of passengers F is subtracted from the current number of people waiting (W) based on the following
[数3]W=W-F ・・・(3) [Math 3] W=WF...(3)
数式3におけるFは乗車人数算出部46にて算出した乗車人数(人)であり、乗車人数信号fを受信すると、自動ドア3を通過して乗場に待機する利用者のうちF人は乗りかご1に乗り込んだとみなされるため、その分を減算する。ステップS404の後、ステップS402の動作を繰り返す。
F in
推定通過人数信号bと乗車人数信号fのいずれも受信しない場合(ステップS402:No)は、ステップS402を繰り返す。このようにして、待ち人数(W)を都度更新し、待ち人数予測部43にて読み出し可能に保存しておく。
If neither the estimated number of passengers signal b nor the number of passengers signal f is received (step S402: No), step S402 is repeated. In this way, the number of people waiting (W) is updated each time and stored in a readable manner in the number-of-waiting
次に図12を用いて乗りかご1の配車処理について説明する。
Next, the dispatching process for the
処理が開始すると、配車台数決定部45は、待ち人数予測部43における待ち人数(W)の読み取りを定期的に行い(ステップS501)、読み出した最新の待ち人数(W)が1以上か否か判定する(ステップS502)。待ち人数(W)が1未満の場合(ステップS502:No)、ステップS501及びステップS502を繰り返し、待ち人数(W)が1以上の場合(ステップS502:Yes)は、配車台数決定部45にて乗場待機人数(待ち人数)と乗りかご1台あたりの定員とを比較し、配車台数決定部45にて、以下の数式4に基づいて必要な配車台数(N)を算出する(ステップS503)。
When the process starts, the allocated vehicle
[数4]N=W/(かご一台当たりの定員) ・・・(4) [Number 4] N=W/(capacity per car) ...(4)
数式4で算出したNが自然数の場合はN台、Nが自然数でない場合は[N]+1台を配車する。なお、[N]は、実数NにおけるNの整数部分(N以下の最大の整数)である。
If N calculated using
ステップS503で算出した配車台数(N)を運行制御部41に指示し、所定の台数の乗りかごを配車する(ステップS504)。再度乗場2における待ち人数(W)を確認し(ステップS505)、ステップS502での待ち人数(W)と差分があった場合は、ステップS503とステップS504を繰り返す。
The number of cars to be allocated (N) calculated in step S503 is instructed to the
乗場2に乗りかご1が着床し、利用者の乗りかご1への乗車と、乗りかご1の戸閉及び出発を判定する(ステップS506)。乗りかご1への利用者の乗車、乗りかご1の戸閉及び出発したことを確認できない場合(ステップS506:No)は、所定動作有りと判定されるまでステップS506を繰り返し、所定動作があった場合(ステップS506:Yes)は、荷重検知部16もしくは撮像装置17を介して得た情報をもとに乗車人数算出部46にて乗車人数信号fを検知し(ステップS507)、待ち人数予測部43及び学習手段47に乗車人数信号fを送信する(ステップS508)。信号の送信を確認したら、配車台数決定部45において算出した配車台数(N)のうち一台が出発したとし(ステップS509)、残りの配車台数(N-1)が0になったか否か判定する(ステップS510)。
The
複数台配車している場合であって所定台数すべての乗りかごが配車完了した場合、もしくは、配車台数が1台で配車完了した場合は、残りの配車台数(N-1)が0と判定し(ステップS510:Yes)、ステップS501に戻り、所定の動作を行う。このとき、更新後の待ち人数(W)を確認する。残りの配車台数(N-1)が0ではない場合(ステップS510:No)、すなわち、複数台配車している場合であって、所定台数すべての乗りかごが配車されていない場合、各乗りかごを対象にステップS505からステップS507の動作を繰り返す。 If multiple cars are allocated and all the predetermined number of cars have been allocated, or if only one car has been allocated, the remaining number of allocated cars (N-1) is determined to be 0. (Step S510: Yes), the process returns to step S501 and predetermined operations are performed. At this time, the updated number of people waiting (W) is confirmed. If the remaining number of allocated cars (N-1) is not 0 (step S510: No), that is, if multiple cars are allocated and all the predetermined number of cars have not been allocated, each car The operations from step S505 to step S507 are repeated for .
このようにして、待ち人数予測部43から乗場2での待ち人数を受信するたびに配車フローが動作し、適した台数の乗りかご1を配車することが可能となる。
In this way, the vehicle allocation flow operates every time the number of people waiting at the
図10から図13を通じて、自動ドア3の戸開時間から通過人数を推定、乗場2における待ち人数を算出し、適した台数の乗りかご1を配車する流れについて説明した。これらの処理は、例えば、一台の定員を5人とした乗りかご1が複数台設けられているエレベータにおいて、直前に設けられた自動ドア3を乗りかご1が出発する前に7人の乗車希望者が通過した場合に二台の乗りかご1を配車することを示している。一組目が2人、二組目が2人、三組目が3人の順に計7人通過した場合、一組目が通過した段階で一台の乗りかごを呼び登録し、途中で一組目から三組目の人数の合計すなわち推定累積状況を算出することで積み残しが生じないように動作する。
10 to 13, the flow of estimating the number of people passing through from the opening time of the
なお、配車台数決定部45において、比較する乗りかご一台当たりの定員は、乗り込み数を抑えることを加味して、最大定員数ではなく任意の割合、例えば定員の80%としても良い。この場合、上述した数式4の「かご一台当たりの定員」を任意の割合に変更することとする。
In addition, in the allocated car
運行指示が出力されてから、乗場2に所定台数の乗りかごが到着するまでに、自動ドア3のセンサが再度検知した場合は、それまでと同様に自動ドア3の戸開時間から通過人数を推定し、乗場2での待ち人数に加算することで、後から自動ドア3を通過し乗場2に待機する乗客数の総数を推定する。新たに通過した乗客も加味した上で、元の制御におけるかご台数で運搬が可能ではないと判定した場合は配車に関して新たな指示を出力する。
If the sensor of the
運行制御が行われている最中、すなわち乗りかご1の配車中には、乗場2における乗場操作盤23のかご呼びボタンは点灯する。特に複数台の乗りかごが乗場2に配車されている場合は、一台目が発車した後であっても二台目が到着するまではかご呼びボタンの点灯は継続しておく。利用者に視認可能となる方法であれば点灯の代わりに点滅等であっても構わない。かご呼びボタンについては、特に進行方向のボタンを点灯もしくは点滅することとしておく。
While operation control is being performed, that is, while the
ここまで、自動ドア3とエレベータとの連携システムに、適した台数の乗りかごの配車について説明した。実施形態内では、運行制御部41へ指示する制御内容について、配車台数の決定を行うと説明したが、それに加えて、戸開時間調整や乗りかご1内のかご内操作盤14の戸閉ボタン機能の無効化等の制御を行うとしても構わない。これらの場合、配車台数決定部45は、配車台数の決定を行い、戸開時間やボタン機能を制御するための動作を決定する。
Up to this point, the arrangement of the appropriate number of cars for the system linking the
戸開時間調整については、乗場待機人数とかご定員とを比較した上で、推定した乗客数が定員よりも多い場合に、かごドアの戸開時間を延長する仕組みとする。このとき、配車台数決定部45は一台応答信号dを出力した上で、到着したかごの戸開時間を延長する指示を出力する。このようにすると、乗客の乗り込みの際の安全性を向上させることが可能となる。
Regarding door-opening time adjustment, the car door opening time will be extended if the estimated number of passengers is greater than the capacity after comparing the number of people waiting at the landing with the car capacity. At this time, the allocated vehicle
ボタン機能の無効化については、乗場待機人数とかご定員とを比較した上で、推定した乗客数が定員よりも多い場合に、着床したかごの操作盤における戸閉ボタンを一時的に無効化する仕組みとする。戸閉ボタンの無効化とともに、その旨乗りかご1内に音声アナウンス等で報知する。このとき、戸開時間調整の場合と同様に配車台数決定部45は一台応答信号dを出力した上で、到着したかごの戸開している間に一時的に戸閉ボタンを無効化する指示を出力し、一定時間経過後自動で閉動作を開始する。このようにすると、乗客の乗り込みの際の安全性を向上させることが可能となる。
Regarding the disabling of the button function, after comparing the number of people waiting at the landing with the car capacity, if the estimated number of passengers is greater than the capacity, the door close button on the control panel of the car that has landed will be temporarily disabled. We will create a system to do so. In addition to disabling the door close button, a voice announcement or the like is made to inform the
本実施形態では、自動ドア3が動作し、戸閉完了後に戸開時間信号aが出力されることにより配車システムが起動することとしているが、ここで、戸開状態、すなわち戸閉完了しない状態が一定時間継続した場合の配車処理について説明する。
In this embodiment, the
戸閉完了しない状態が継続するということはすなわち絶えず利用者が通過していると推定でき、この場合は、複数台の乗りかごを配車する必要がある。自動ドア3の戸開を開始してから、一定時間継続して戸開状態を維持した場合、乗場呼び可能な乗りかごを判断して、配車可能な乗りかごのすべてもしくは任意の割合を自動ドア3の有する階に配車する。一定時間とは、例えば1分間とし、戸開維持の情報を定期的に配車台数決定部45もしくは運行制御部41に送信する。さらに、一定時間経過後、さらに任意に定めた時間を経過したか否かに基づいて、配車制御を継続するか終了するか判断する。自動ドア戸開時間の上限値を設定することで、混雑時にも継続的に配車可能となり、利便性が向上する。
If the door continues to remain closed, it can be assumed that users are constantly passing by, and in this case, it is necessary to allocate multiple cars. After the
以上に述べたように、実施形態によれば、自動ドア3の戸開時間から出発階乗場における乗客人数を推定し、それに基づいて制御を行うことで、乗場2の乗場操作盤23を改めて操作することなく、利用者の利便性を向上させることができる。利用者はエレベータ乗車の前に自動ドア3を通過することが必須となる構造であるため、システムとしては乗場操作盤23の動作の有無を常に監視する必要が無く、自動ドア3が動作するまでは非稼働状態を維持することができる。したがって、インジケータ等の表示を含め乗場2における待機電力を抑えることが可能となり、部品等の長寿命化が図れる。なお、乗場操作盤23は、自動ドア3の動作が生じた場合に限り、動作時から一定時間だけ反応可能とする。また乗場2に設けられた乗場操作盤23が複数の場合は、複数の乗場操作盤23のうち一定数の乗場操作盤23のみを反応可能とするように制御するとしても構わない。
As described above, according to the embodiment, the number of passengers at the departure floor landing is estimated from the door opening time of the
他にも、自動ドア3を通過後、乗場2で車椅子用ボタン(不図示)が押下された場合、かご内に乗り込んだときの車椅子の占有面積と通過人数とに基づいて、乗りかご1の配車台数を決定する。例えば、定員が8人のエレベータにおいて、車椅子の利用者の他に自動ドア3を通過した人数が1人だと推定された場合はかご呼びが一台でも構わないが、車椅子利用者の他に6人が通過したと推定されるとかご呼びは二台必要となるため、操作された状況に合わせて適した台数のかごを配車する。
In addition, if a wheelchair button (not shown) is pressed at the
なお、実施形態はエントランス等を備える基準階での適用が望ましい。自動ドア3通過後、利用者自らがボタンを操作することなくかご呼びが実施され、運行制御を行われているときに、乗場2の一般用ボタン(乗場操作盤23)が点灯等されるとしているが、車椅子用ボタンはそれに限らず、必要な利用者が必要時に押下することを可能とする。
Note that the embodiment is preferably applied to a standard floor that includes an entrance and the like. After passing through the
<第二実施形態> <Second embodiment>
次に、図13及び図14を用いて第二実施形態を説明する。以降、同一構成要素は同一符号を付し、重複する説明を省略する。上述した第一実施形態では、自動ドア3が戸開状態を維持した累積時間によって乗場乗客数を推定し、かつ、更新した過去の情報を参照するのに対し、第二実施形態は、カウントセンサを設置することで人数把握の精度を向上させたものである。
Next, a second embodiment will be described using FIGS. 13 and 14. Hereinafter, the same components will be denoted by the same reference numerals, and redundant explanation will be omitted. In the first embodiment described above, the number of passengers on the platform is estimated based on the cumulative time that the
図13は第二実施形態に係るエレベータと自動ドア3の概略図である。カウントセンサ51をドア近傍に設け、自動ドア3動作後に通過した利用者の人数をカウント可能としている。なお、カウントセンサ51が備わる場合には、図1に示すような荷重検知装置16や撮像装置17を設けなくても構わない。第一実施形態では、乗りかご1に乗り込む際に荷重検知装置16もしくは撮像装置17により算出している乗車人数を、第二実施形態においては配車前に算出可能となり、人数把握の精度を向上させるとともに、適した乗場呼び登録及び乗りかご1の手配を行うことができる。
FIG. 13 is a schematic diagram of an elevator and
カウントセンサ51は例えば、複数の光電センサによる人物の検知位置や方向等から入退室を判断する仕組みや、3D視覚センサにより得られる多次元の奥行き検知を通じて、通過人数や属性を判断する仕組みを活用する。算出したカウントの情報を共有することで、エレベータの乗りかご1と、自動ドア3とを一体的に管理することが可能となる。カウントセンサ51は、検知範囲において、内蔵された複数のセンサが検知するタイミングのずれから、利用者の向かってくる方向や人数を算出する。
The
次に、第二実施形態に係るシステムの仕組みについて図14を用いて説明する。 Next, the mechanism of the system according to the second embodiment will be explained using FIG. 14.
本システムは、戸開時間測定部32と、カウントセンサ51から得られた情報から自動ドア3の通過人数を算出する通過人数推定部42と、待ち人数予測部43と、定員情報保持部44と、配車台数決定部45と、運行制御部41とから構成される。
This system includes a door opening
戸開時間測定部32は、戸開時間を計測し、戸開時間信号aとして出力して通過人数推定部42に送信する。また、カウントセンサ51は、通過人数を算出し、センサ検知信号hとして出力して通過人数推定部42に送信する。戸開時間信号aとセンサ検知信号hを受信した通過人数推定部は、これらの信号について、センサ検知信号hを推定通過人数信号bとして配車台数決定部45に送信する。センサ検知信号hを推定通過人数信号bとする他、連動させて記憶させてもよい。
The door opening
待ち人数予測部43は、自動ドア3の動作が一度の場合は、通過人数を乗場待機人数(待ち人数)と同数とし、ドア制御部35とカウントセンサ51の少なくとも一方が複数回動作した場合は、カウントした通過人数を都度加算したものを乗場待機人数(待ち人数)として、都度更新して保存する。
The waiting
配車台数決定部45は、更新した乗場待機人数(待ち人数)を定期的に読み取り、読み出した乗場待機人数(待ち人数)の情報と、定員情報保持部44より取得したかご内定員信号cとに基づき、乗場待機人数とかご内定員とを比較し、乗場待機人数がかご内定員よりも小さいか否かを判定する。判定結果に基づき、適したかごの台数の応答信号(一台応答信号d、二台応答信号eもしくは台数を指定した信号)を出力し、運行制御部41に送信する。運行制御部41は、配車台数決定部45から受けた指示に従って乗りかご1の運行制御を行う。
The allocated vehicle
このようにして、第二実施形態では、以上の構成を有することで乗場2の待機人数をより高精度で推定し、適した台数の乗りかご1を配車する。なお、学習手段47及びテーブル(記憶部)48は有しているとなおよく、カウントセンサ51による通過人数の算出結果と戸開時間とを連動して保存することで、自動ドア3もしくはカウントセンサ51の異常検知を速やかに行うことが可能となる。
In this way, in the second embodiment, by having the above configuration, the number of people waiting at the
以上に述べたように、第二実施形態によれば、自動ドア3近傍に通過人数を計測するカウントセンサ51を設け、センサ検知を開始してから自動ドア3及びカウントセンサ51の動作が生じるたびに適した台数の乗りかご1を配車制御する。これによれば、乗場2における利用者の待機時間の削減を図りつつ、精度を向上させた状態で、乗りかご1に乗り込む前に無駄なく適した運行制御を行うことが可能である。
As described above, according to the second embodiment, the
本発明の実施形態及びいくつかの変形例を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、そのほかの様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although embodiments and some modifications of the invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, substitutions, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and their modifications are included within the scope and gist of the invention, as well as within the scope of the invention described in the claims and its equivalents.
1…乗りかご(かご)、11…かごドア、12…かご内操作盤、13…荷重検知装置、14…撮像装置、2…乗場、21…出入口、22…乗場ドア、23…乗場操作盤、3…自動ドア、31…ドア制御部、32…戸開時間測定部、33…扉、34…センサ、4…制御装置、41…運行制御部(運行制御装置)、42…通過人数推定部(人数推定器)、43…待ち人数予測部、44…定員情報保持部、45…配車台数決定部(乗場呼び登録装置)、46…乗車人数算出部(乗車人数算出手段)、47…学習手段、48…テーブル/記憶部(記憶手段)、51…カウントセンサ、
a…戸開時間信号、b…推定通過人数信号、c…かご内定員信号、d…一台応答信号、e…二台応答信号、f…乗車人数信号、g…時間人数対応信号、h…センサ検知信号、B…推定通過人数、F…乗車人数、N…配車台数、W…待ち人数
1... Car (car), 11... Car door, 12... In-car operation panel, 13... Load detection device, 14... Imaging device, 2... Landing area, 21... Entrance/exit, 22... Landing door, 23... Hall operating panel, 3... Automatic door, 31... Door control unit, 32... Door opening time measuring unit, 33... Door, 34... Sensor, 4... Control device, 41... Operation control unit (operation control device), 42... Passing person estimation unit ( 43... Waiting number prediction section, 44... Capacity information holding section, 45... Number of vehicles to be allocated determining section (hall call registration device), 46... Passenger number calculation section (passenger number calculation means), 47... Learning means, 48...Table/storage unit (storage means), 51...Count sensor,
a...Door opening time signal, b...Estimated number of people passing through signal, c...Car capacity signal, d...One car response signal, e...Two car response signal, f...Number of passengers signal, g...Signal corresponding to time number of people, h... Sensor detection signal, B...Estimated number of people passing by, F...Number of passengers, N...Number of allocated vehicles, W...Number of people waiting
Claims (12)
エレベータの乗場に面する第一エリアと、前記第一エリアよりも前記エレベータから離れた位置にある第二エリアとの境界に設けられた、物体検知によって開閉する自動ドアと、
前記自動ドアの戸開時間を測定する戸開時間測定部と、
前記戸開時間測定部によって測定した前記戸開時間に基づいて、前記第二エリアから前記第一エリアに移動する前記自動ドアの通過人数を推定する人数推定器と、
推定した通過人数と前記かごの定員とを比較し、実施する乗場呼びの台数を決定する乗場呼び登録装置と、
決定した台数の前記かごを配車する運行制御装置と、
を具備するエレベータシステム。 In an elevator system with multiple cars,
an automatic door that opens and closes by detecting an object, and is provided at a boundary between a first area facing an elevator landing and a second area located further from the elevator than the first area;
a door opening time measurement unit that measures the door opening time of the automatic door;
a number of people estimator that estimates the number of people passing through the automatic door moving from the second area to the first area based on the door opening time measured by the door opening time measurement unit;
a hall call registration device that compares the estimated number of passing passengers with the capacity of the car and determines the number of hall calls to be carried out;
an operation control device that allocates the determined number of cars;
Elevator system equipped with
前記荷重検知装置より取得した荷重から、前記かごへの実際の乗車人数を算出する乗車人数算出手段と、
前記自動ドアの戸開時間と前記乗車人数との関係を学習する学習手段と、
設定した値から、前記学習手段の学習ごとに更新して保存する記憶手段と、
をさらに備える請求項1に記載のエレベータシステム。 a load detection device that detects the load in the car;
A number of passengers calculating means for calculating the actual number of passengers in the car from the load acquired by the load detection device;
learning means for learning the relationship between the opening time of the automatic door and the number of passengers;
storage means for updating and saving the set value each time the learning means learns;
The elevator system according to claim 1, further comprising:
前記撮像装置より取得した画像から、前記かごへの実際の乗車人数を算出する乗車人数算出手段と、
前記自動ドアの戸開時間と前記乗車人数との関係を学習する学習手段と、
設定した値から、前記学習手段の学習ごとに更新して保存する記憶手段と、
をさらに備える請求項1に記載のエレベータシステム。 an imaging device that acquires image information in the car;
A number of passengers calculating means for calculating the actual number of passengers in the car from the image acquired by the imaging device;
learning means for learning the relationship between the opening time of the automatic door and the number of passengers;
storage means for updating and saving the set value each time the learning means learns;
The elevator system according to claim 1, further comprising:
エレベータの乗場に面する第一エリアと、前記第一エリアよりも前記エレベータから離れた位置にある第二エリアとの境界に設けられた、物体検知によって開閉する自動ドアと、
前記第二エリアから前記第一エリアに移動する前記自動ドアの通過人数を計測するカウントセンサと、
前記カウントセンサからの情報を取得する人数推定器と、
推定した通過人数と前記かごの定員とを比較し、実施する乗場呼びの台数を決定する乗場呼び登録装置と、
決定した台数の前記かごを配車する運行制御装置と、
を具備するエレベータシステム。 In an elevator system with multiple cars,
an automatic door that opens and closes by detecting an object, and is provided at a boundary between a first area facing an elevator landing and a second area located further from the elevator than the first area;
a count sensor that measures the number of people passing through the automatic door moving from the second area to the first area;
a number of people estimator that obtains information from the counting sensor;
a hall call registration device that compares the estimated number of passing passengers with the capacity of the car and determines the number of hall calls to be carried out;
an operation control device that allocates the determined number of cars;
Elevator system equipped with
前記乗場呼び登録装置は、前記通過人数と前記かごの定員との比較結果に基づいて、前記通過人数が前記かごの一台分の定員未満の場合は一台のかご呼びを行い、前記通過人数が前記かごの一台分の定員以上であった場合は二台以上のかご呼びを行うことを特徴とする請求項1乃至請求項8のいずれか一項に記載のエレベータシステム。 The capacity of the car can be set arbitrarily below the maximum loading capacity of the car,
The hall call registration device performs a car call for one car when the number of people passing by is less than the capacity of one car, based on a comparison result between the number of people passing by and the capacity of the car, and The elevator system according to any one of claims 1 to 8, wherein when the number of cars exceeds the capacity of one car, a call is made for two or more cars.
12. The elevator system according to any one of claims 1 to 11, further comprising a hall operation panel that partially lights up or blinks while the operation control device is dispatching the car.
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JP2018203402A (en) | 2017-05-31 | 2018-12-27 | 株式会社日立製作所 | Elevator group management system |
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