JP7855397B2 - 建屋計画支援システム及び建屋計画支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、建屋計画支援システム及び建屋計画支援方法に関する。

建物にエレベーターなどの昇降機を設置する計画を行う際には、予め建物の各フロアの利用者を推定し、その推定した人数の利用者が利用する際に必要な輸送能力をシミュレーションした上で、建物に配置する昇降機の台数やサイズを決めている。

特許文献１には、建物内の在館人員と人員密度とレイアウトデータとを関連付けて移動需要データを算出し、算出した移動需要データからシミュレーションを行って、歩行者の混雑状況やエレベーターのかご位置を算出して、エレベーターの設置計画を行う技術が記載されている。

特開２０２０－１９４３１８号公報

特許文献１に記載された技術の場合、シミュレーションする際には、歩行可能な人間のみがエレベーターを利用することを前提としている。しかしながら、バリアフリー化による車いす利用者の増加、パーソナルモビリティの台数増加、サービスロボットの普及拡大などに伴い、従来想定されている利用者（歩行者：人エージェント）とは移動特性の異なる移動体（異種エージェント）が、エレベーターを利用するケースが増加している。

これにより、建物の新規設置時に、歩行者を前提にシミュレーションしたとしても、必要なサービス性能を適切に算出できないという問題があった。また、既設の建物においても、異種エージェントの増加で、設置時に見積もったサービス性能を発揮することができなくなってしまう。
さらに、サービスロボットなどの異種エージェントを新規に導入する際にも、建物内に導入可能な異種エージェントの数を見積もることができないという問題がある。

本発明は、異種エージェントを建物内で運用する場合でも適切な建屋計画のシミュレーションが可能な建屋計画支援システム及び建屋計画支援方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本願は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、建屋計画支援システムとして、エレベーターの乗りかごオブジェクトを含む建物オブジェクトで、人エージェントと自律移動ロボットエージェントとが混在した状態での、人エージェント及び自律移動ロボットエージェントと、乗りかごオブジェクトとの移動をシミュレーションするシミュレーション部を備える。
シミュレーション部は、自律移動ロボットが乗りかごに乗り込む際に必要な乗りかご内占有領域情報と、自律移動ロボットエージェントが乗りかごに乗り込む際のかご乗り込み時間情報と、自律移動ロボットエージェントが乗りかごから降りる際のかご降り時間情報とを持ち、自律移動ロボットエージェントの乗りかご内占有領域情報とかご乗り込み時間情報とかご降り時間情報とに基づき、乗りかごオブジェクトによる移動をシミュレーションするようにした

本発明によれば、建物内に異種エージェントを含む環境であっても、適切なエレベーターの設置計画を立案できるようになる。また、建物内にどの程度異種エージェントを導入可能であるかを見積もることも可能になる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の一実施の形態例によるシミュレーションの概要を示す図である。 本発明の一実施の形態例による建屋計画支援システムの構成を示すブロック図である。 本発明の一実施の形態例によるエレベーター仕様情報、異種エージェント仕様情報及びビル仕様情報の例を示す図である。 本発明の一実施の形態例による人の交通需要と異種エージェントの交通需要の例を示す図である。 本発明の一実施の形態例による人の交通需要と異種エージェントの交通需要の例を示す図である。 本発明の一実施の形態例によるシミュレーション処理の流れの例を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態例によるシミュレーション結果の表示例を示す図である。

以下、本発明の一実施の形態例による建屋計画支援システムを、添付図面を参照して説明する。

［建屋計画支援システムによるシミュレーションの概要］
図１は、本実施の形態例の建屋計画支援システム１００によるシミュレーションの概要を示す。
建屋計画支援システム１００は、図１に示すように、エレベーターＥＶ１が設置される建物１０について想定される各階の在館人数に応じて、建物１０内の階を跨ぐ移動が適正に行われるか否かをシミュレーションするものである。
ここで、建物１０内でエレベーターＥＶ１を利用する利用者として、歩行者である一般の利用者Ｐ１～Ｐ５の他に、自律移動可能なロボットＲ１～Ｒ４が含まれる。エレベーターＥＶ１の乗りかごには、利用者Ｐ１～Ｐ５と自律移動可能なロボットＲ１～Ｒ４とが混在して乗車可能になっている。また、利用者Ｐ１～Ｐ５には、車椅子の利用者（図１での利用者Ｐ１）も存在する。なお、以下の説明では、利用者は人エージェントとも称し、自律移動可能なロボットなどの移動体は、異種エージェントとも称する。

建屋計画支援システム１００は、ある時間帯に想定される各階でのエレベーターの利用者Ｐ１～Ｐ５の人数と自律移動可能なロボットＲ１～Ｒ４の台数に応じて、エレベーター利用状況をシミュレーションする。
建屋計画支援システム１００において、出力部１４０は、シミュレーション結果として、利用者のシミュレーション結果である乗客シミュレーション結果と、自律移動ロボットのシミュレーション結果であるロボットシミュレーション結果とを出力する。また、出力部１４０は、建物１０に設置されるエレベーターの乗りかごの台数や、乗りかごの大きさなどが適正か否かのエレベーターシミュレーション結果も出力する。
以下、このようなシミュレーションを行う建屋計画支援システム１００の詳細について説明する。

［建屋計画支援システムの構成］
図２は、建屋計画支援システム１００の構成を示す。
建屋計画支援システム１００は、情報処理装置であるコンピュータ装置で構成され、シミュレーション部１１０と記憶部１２０と入力部１３０と出力部１４０とを備える。
シミュレーション部１１０は、シミュレーションのための演算を制御する制御部であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、ＣＰＵ１１１の制御下で演算処理を実行するワークメモリ１１２と、ＣＰＵ１１１により実行されるプログラム１１３とを有する。プログラム１１３は、ＲＯＭ（Read Only Memory）などの記憶媒体に記憶される。

記憶部１２０は、ＨＤＤ（hard disk drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの大容量記憶装置で構成され、記憶部１２０にはシミュレーションに必要な情報が記憶される。例えば記憶部１２０には、エレベーター仕様情報１２１、異種エージェント仕様情報１２２、交通需要情報１２３、及びビル仕様情報１２４が記憶される。これらの情報の詳細は後述する。

入力部１３０は、情報を受信する受信部と、操作者の操作を受け付ける入力機器で構成され、入力部１３０からエレベーター仕様情報１２１や異種エージェント仕様情報１２２などが入力される。
出力部１４０は、表示部や送信部で構成され、シミュレーション結果を表示すると共に外部に送信する。

［仕様と交通需要の例］
図３は、記憶部１２０に記憶されるエレベーター仕様情報１２１、異種エージェント仕様情報１２２、及びビル仕様情報１２４の例を示す。
エレベーター仕様情報１２１は、シミュレーションを行うビル（建物）に設置されるエレベーターの仕様の詳細である。
例えば、エレベーター仕様情報１２１として、ビルに設置されるエレベーター１台ごとに、そのエレベーターのＩＤ、タイプ、乗りかごの定員、ドア幅、走行時の最高速度、加速度、ドア開閉時間の情報が記憶される。タイプには、通常対応と車椅子対応などがある。

異種エージェント仕様情報１２２は、ビル内で運用する自律移動ロボットなどの異種エージェントの仕様の詳細である。ここでは複数種類の異種エージェントを運用する例を示している。
異種エージェントの仕様の詳細としては、異種エージェントの種類を示すラベル、かご内専有領域、かご乗り込み時間、かご降り時間、移動速度、寸法、本体重量、積載重量、旋回性能、センサ性能、用途などの情報が含まれる。

かご内専有領域は、該当する異種エージェントが乗りかごに乗り込んだ際に、何人分の床面積を専有するのかを示す。
かご乗り込み時間及びかご降り時間は、該当する異種エージェントが乗場から乗りかご内に移動するのに必要な時間（秒）と、乗りかご内から乗場に降りるのに必要な時間（秒）とを示す。

移動速度は、該当する異種エージェントが自律移動する際の速度を示す。
寸法は、該当する異種エージェントの横幅と縦幅を示す。
本体重量は、該当する異種エージェント本体の重量を示す。
積載重量は、該当する異種エージェントが荷物などを搬送するエージェント（ロボット）であるときに、最大の積載重量を示す。

旋回性能は、該当する異種エージェントが旋回可能か否かを示す。
センサ性能は、該当する異種エージェントに搭載されたセンサの種類を示す。例えば、カメラやレーダなどのセンサで、周囲の状況についてどの程度検出可能かなどを示す。
用途は、異種エージェントの用途を示す。例えば、用途には、荷物搬送ロボット、清掃ロボット、案内ロボットなどのエージェントの種類が考えられる。
ビル仕様情報１２４は、シミュレーションを行うビルの各階床の階高や、各エレベーター（号機）のサービス階（停止階）などを示す。

図４は、記憶部１２０に記憶される交通需要情報１２３の例を示す。
交通需要情報１２３は、ビル内で想定される複数階床間の交通需要に関する情報である。ここで、交通需要１２３としては、人の交通需要１２３ａと、異種エージェントの交通需要１２３ｂとが含まれる。

人の交通需要１２３ａと異種エージェントの交通需要１２３ｂは、それぞれ一定時間（例えば５分間）に、出発階（図４の横軸）と目的階（図４の縦軸）とでグラフ化されたマトリクスで示される。
そして、このマトリクスのグラフから、どの階床からどの階床への移動が何人又は何台あるかが分かる。例えば、１０時０分から１０時５分までの５分間に、出発階１階から到着階１０階への人の移動が９人、異種エージェントの移動が２台であることが分かる。
図４の例では、１０時０分から１０時３０分までの交通需要を示しているが、１日全てのシミュレーションを行う場合には、このグラフから２４時間の交通需要が分かる。また、曜日や日付、あるいは月や季節ごとに詳細な交通需要を示すようにしてもよい。

さらに、交通需要１２３は図５のように、階ごとの乗り人数、降り人数、移動方向の情報であっても良い。
すなわち、図５に示すように、人の交通需要１２３ａとして、１階から１０階までのそれぞれの階床で、上り運行時の乗り込み人数、下り運行時の乗り込み人数と、上り運行時の降車人数、下り運行時の降車人数を、５分ごとの時間帯で示す。
また、図５に示すように、異種エージェントの交通需要１２３ｂとして、１階から１０階までのそれぞれの階床で、上り運行時の乗り込み人数（台数）、下り運行時の乗り込み人数（台数）と、上り運行時の降車人数（台数）、下り運行時の降車人数（台数）を、５分ごとの時間帯で示す。
この図５に示すような詳細な交通需要を示すようにしてもよい。

［シミュレーション処理の流れ］
図６は、建屋計画支援システム１００が行うシミュレーション処理の流れを示すフローチャートである。
まず、建屋計画支援システム１００のシミュレーション部１１０は、記憶部１２０からビル仕様情報１２４とエレベーター仕様情報１２１を取得する（ステップＳ１１）。次にシミュレーション部１１０は、記憶部１２０から異種エージェント仕様情報１２２を取得する（ステップＳ１２）。さらにシミュレーション部１１０は、記憶部１２０から乗客（人）の交通需要１２３ａを取得し（ステップＳ１３）、異種エージェントの交通需要１２３ｂを取得する（ステップＳ１４）。
なお、ここでは全ての情報を記憶部１２０に記憶するようにしたが、一部の情報については、入力部１３０を使って操作者などが直接入力してもよい。

そして、シミュレーション部１１０は、ステップＳ１１～Ｓ１４で取得した仕様と交通需要に基づいて、ビル内のエレベーターの運転状況と乗客及び異種エージェントの搬送サービスのシミュレーションを実行する（ステップＳ１５）。
ステップＳ１５におけるシミュレーションを行う際には、交通需要１２３ａ，１２３ｂで示される一定の時間内の人の数やロボットの台数が、任意の確率分布でエレベーターを利用する前提で、複数回シミュレーションを実行し、その回数のシミュレーションの平均をシミュレーション結果とする。

ここでのシミュレーションは、乗客（人）と異種エージェント（ロボット）は、同じ乗りかごに混在して乗車できるものとして行われる。また、シミュレーション部１１０は、異種エージェントに関して、異種エージェント仕様情報１２２で設定された乗り込み時間やかご降り時間から、１台ごとの乗りかごへの乗り込み時や降車時の時間を設定して、シミュレーションを実行する。さらに、シミュレーション部１１０は、異種エージェント仕様情報１２２で設定されたかご内専有領域が、乗客の何人分に相当するかを使って、１台の乗りかごに乗車可能な台数や、異種エージェントと混在して乗車できる乗客の人数を算出する。
また、シミュレーション部１１０は、乗客（人）に関しては、一人の乗り込み時間やかご降り時間について、予め適正な値を設定しておき、シミュレーションを実行する。

但し、シミュレーション部１１０は、乗りかごに乗車した乗客の人数や異種エージェントの台数が増えた比較的混雑した状況では、人と異種エージェントの双方について、乗り込み時間やかご降り時間を予め設定された時間よりも長い時間としてシミュレーションしてもよい。
さらに、シミュレーション部１１０は、異種エージェントに関して、旋回性能やセンサ性能などを考慮して、シミュレーションしてもよい。例えば、シミュレーション部１１０は、乗りかごに乗り込んでから降りるまでに旋回が必要な異種エージェントの場合には、その旋回ができる程度の空きスペースが乗りかご内にあるかをシミュレーションする。
ここで、旋回ができる程度の空きスペースがない程度に乗車人数（台数）が多い乗りかごのときには、乗場で次回以降の到着まで異種エージェントが待機することになる。

ステップＳ１５でのシミュレーションが完了すると、出力部１４０は、シミュレーションで得られた乗客のサービス性能と異種エージェントのサービス性能を出力する。このとき、出力部１４０は、エレベーターのサービス性能についても出力してもよい。

そして、出力部１４０から出力されたサービス性能を確認した操作者は、サービス性能の修正が必要か否かを判断する（ステップＳ１７）。このステップＳ１７で、サービス性能が適正でなく、修正が必要な場合（ステップＳ１７のＹｅｓ）、操作者はステップＳ１１～Ｓ１４で取得した仕様と交通需要のいずれかを修正して、ステップＳ１５に戻って、シミュレーション部１１０が再度シミュレーションを実行する。
そして、ステップＳ１７で、サービス性能が適正でなく、修正が必要ない場合（ステップＳ１７のＮｏ）、処理を終了する。

［シミュレーション結果の例］
図７は、出力部１４０が出力するシミュレーション結果の例を示す。
図７は、乗客サービス性能と異種エージェントのサービス性能とを示す。
乗客サービス性能としては、シミュレーションした時間内の乗りかごの平均乗車人数と平均降車人数、乗場での乗りかご到着までの平均の待ち時間、平均の乗りかご乗車時間、乗場に到着してから目的階に到着するまでの平均サービス時間、長待ち率、乗場最大待ち人数が含まれる。ここで、長待ち率は、乗場に到着してから乗りかごに乗車するまでの待ち時間が、予め決めた一定時間以上（例えば３０秒以上）で、長待ち状態となる確率である。乗場最大待ち人数は、いずれかの階床の乗場で待っている乗客の人数の最大値である。

異種エージェントのサービス性能としては、乗客サービス性能と同様に、シミュレーションした時間内の乗りかごの平均乗車台数と平均降車台数、乗場での乗りかご到着までの平均の待ち時間、平均の乗りかご乗車時間が含まれる。
また、異種エージェントのサービス性能として、異種エージェント（ロボット）の種類ごとの平均作業時間などが示される。例えば、配送ロボットの１単位の平均の配送時間、清掃ロボットの清掃場所への平均移動時間などの、エレベーターを利用した際のサービス性能を示す。

なお、図７には示されていないが、出力部１４０は、シミュレーションした結果で得られたエレベーター自身のサービス性能を出力することもできる。
例えば、出力部１４０は、シミュレーションした時間内での平均の乗りかごの走行距離又は昇降回数、走行時の平均の乗車人数及び乗車台数、ドア開からドア閉までの平均時間、各運行時の平均乗車人数及び平均乗車台数、満員の発生率、かご呼びがない状態で各号機の乗りかごが停止している時間の比率などのサービス性能を出力する。

以上説明したように、本実施の形態例の建屋計画支援システム１００によると、ビル内で人エージェントと異種エージェントとが混在した状態で、エレベーターの利用状況が適正か否かをシミュレーションすることができる。したがって、ビル内で荷物搬送ロボットや清掃ロボットなどの各種移動体を運用する場合であっても、エレベーターで適正に移動できるかがシミュレーションでき、ロボットなどを運用したビルのシミュレーションが適正に行えるようになり、ビル建設時のエレベーター計画を適正に行うことが可能になる。
例えば、シミュレーション結果から得られたエレベーターのサービス性能から、エレベーターの稼働状況が一般的な稼働状況よりも高くなるような場合には、エレベーターの台数を増やしたり、乗りかごを大型化したりする対処が可能になる。

また、既存のビルで新たにロボットなどを使用開始する際に、現在設置されたエレベーターで適正に搬送できるかをシミュレーションすることができ、ロボット運用計画の立案を適正に行うことが可能になる。

［変形例］
なお、本発明は上述した実施の形態例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施の形態例は本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

例えば、乗客のサービス性能や異種エージェントのサービス性能を算出する際には、それぞれの性能に閾値を設定しておき、乗客と自律移動体とが混在したときに、その閾値を超える状況が発生したとき、シミュレーション結果で警告を行うようにしてもよい。
例えば、ロボットをビル内で５台以上運用した場合に、乗客の長待ち率が閾値以上に高くなるとき、出力部１４０は、そのことを警告してもよい。

また、シミュレーション時の異種エージェントには、車椅子などの乗客用の移動体を含むようにしてもよい。この場合、異種エージェントの仕様（図３）の一つを車椅子などに対応したものとし、かご内専有領域やかご乗り込み時間、かご降り時間などを設定することで、車椅子利用者についても適切にシミュレーションできるようになる。車椅子を異種エージェントにする場合、電動車椅子と電動でない手動の車椅子とを別の異種エージェントとして、それぞれの乗り込み時間などの仕様を、個別に設定してもよい。この場合、交通需要として、電動車椅子の交通需要と手動の車椅子の交通需要とを個別に設定するのが好ましい。

なお、車椅子を異種エージェントにする場合には、エレベーターの乗りかごとして、車椅子対応の乗りかごと、非対応の乗りかごが混在するとき、車椅子対応の号機のエレベーターのみ乗り込み可能として、シミュレーションする必要がある。
さらに、車椅子以外のロボットなどの異種エージェントについても、ロボットの重量や旋回性能などで、特定の号機のエレベーターのみ乗り込みが可能な場合には、利用する号機を選んでシミュレーションする必要がある。

また、荷物搬送を行う異種エージェントをシミュレーションする際には、積載重量の変化を想定して、シミュレーションしてもよい。例えば、ホテル内で宿泊者の手荷物を搬送するロボットを想定した場合に、チェクインやチェックアウトが集中する時間帯は、平均の積載重量をほぼ最大重量に設定し、その他の時間帯は、平均の積載重量を最大重量よりも少ない重量に設定してもよい。

また、本実施の形態例で説明した建屋計画支援システムをコンピュータなどの情報処理装置で構成した場合に、各処理機能を実現するプログラムについては、コンピュータ装置内の不揮発性ストレージやメモリに用意する他に、外部のメモリ、ＩＣカード、ＳＤカード、光ディスク等の記録媒体に置いて、転送してもよい。

１０…建物、１００…建屋計画支援システム、１１０…シミュレーション部、１１１…ＣＰＵ、１１２…ワークメモリ、１１３…プログラム、１２０…記憶部、１２１…エレベーター仕様情報、１２２…異種エージェント仕様情報、１２３…交通需要情報、１２３ａ，１２３ｂ…交通需要、１２４…ビル仕様情報、１３０…入力部、１４０…出力部

Claims (7)

1. エレベーターの乗りかごオブジェクトを含む建物オブジェクトで、人エージェントと自律移動ロボットエージェントとが混在した状態における、前記人エージェント及び前記自律移動ロボットエージェントと、前記乗りかごオブジェクトとの移動をシミュレーションするシミュレーション部を備える建屋計画支援システムであって、
   前記シミュレーション部は、前記自律移動ロボットエージェントが前記乗りかごに乗り込む際に必要な乗りかご内占有領域情報と、前記自律移動ロボットエージェントが前記乗りかごに乗り込む際のかご乗り込み時間情報と、前記自律移動ロボットエージェントが前記乗りかごから降りる際のかご降り時間情報とを持ち、前記自律移動ロボットエージェントの前記乗りかご内占有領域情報と前記かご乗り込み時間情報と前記かご降り時間情報とに基づき、前記乗りかごオブジェクトによる移動をシミュレーションする
   建屋計画支援システム。
2. 前記シミュレーション部は、前記人エージェントと前記自律移動ロボットエージェントが前記乗りかご内に混在した状況におけるシミュレーションを実行して、エレベーターによるサービス性能を出力する
   請求項１に記載の建屋計画支援システム。
3. 前記シミュレーション部は、前記人エージェントの交通需要と、前記自律移動ロボットエージェントの交通需要を取得してシミュレーションを実行する
   請求項２に記載の建屋計画支援システム。
4. さらに、シミュレーションの実行で、前記人エージェントのサービス性能と、前記自律移動ロボットエージェントのサービス性能とを出力する出力部を備え、
   前記出力部が出力するサービス性能として、前記人エージェントがエレベーターの乗場に到着してから前記乗りかごに乗車するまでの待ち時間が、予め定めた一定時間以上の長待ち状態となる確率をシミュレーションし、長待ち状態となる確率が閾値以上に高いとき警告を行う
   請求項３に記載の建屋計画支援システム。
5. 前記自律移動ロボットエージェントは、複数種類のエージェントが存在し、それぞれの種類の移動ロボットエージェントごとに個別の乗りかご内占有領域情報を持つ
   請求項１に記載の建屋計画支援システム。
6. 前記自律移動ロボットエージェントは、旋回性能の情報を持ち、
   前記シミュレーション部は、前記自律移動ロボットエージェントの乗りかご乗降時の旋回についてもシミュレーションして、エレベーターのサービス性能を出力する
   請求項２に記載の建屋計画支援システム。
7. エレベーターの乗りかごオブジェクトを含む建物オブジェクトで、人エージェントと自律移動ロボットエージェントとが混在した状態での、前記人エージェント及び前記自律移動ロボットエージェントと、前記乗りかごオブジェクトとの移動をシミュレーションするシミュレーション処理を行う建屋計画支援方法であって、
   前記自律移動ロボットエージェントは、前記乗りかごに乗り込む際に必要な乗りかご内占有領域情報と、前記自律移動ロボットエージェントが前記乗りかごに乗り込む際のかご乗り込み時間情報と、前記自律移動ロボットエージェントが前記乗りかごから降りる際のかご降り時間情報とを持ち、
   前記シミュレーション処理では、前記自律移動ロボットエージェントの前記乗りかご内占有領域情報と前記かご乗り込み時間情報と前記かご降り時間情報とに基づき、前記乗りかごオブジェクトによる移動をシミュレーションする
   建屋計画支援方法。