JPWO2017006379A1 - 群管理エレベータ装置及び群管理による乗車号機の割り当て方法 - Google Patents

Abstract

将来の混雑が予測された時刻付近に乗り場にいる利用者に長待ちが発制するのを抑制することで、利用者の輸送能力を向上することができる新規な群管理エレベータ装置及び群管理による乗車号機の割り当て方法を提供することにある。複数の利用者の乗り場到着時間と現在の各乗車号機の運行情報を用いて将来の混雑状況を予測して利用者のグルーピングを行い、このグルーピングされた情報に基づいて各グループに対応する乗車号機の仮割当てを行うと共に、混雑が予測される混雑予測時刻より前に出発する乗車号機が再び乗り場へ到着する到着予想時刻を混雑が予測される混雑予測時刻付近に到着するように所定の条件で調整し、この調整された乗車号機を混雑が予想される混雑予測時刻付近に到着する乗車号機として決定する。これによれば、混雑状況が予測される混雑時刻付近で円滑に乗り場に乗りかごを配車することができる。

Description

本発明は群管理エレベータ制御装置に係り、特にエレベータの乗り場での待ち時間を短縮する群管理エレベータ装置及び群管理による乗車号機の割り当て方法に関するものである。

比較的規模の大きなビルにおいては、エレベータの輸送能力を向上させるため複数のエレベータを併設し、乗り場での呼び登録に際して、最適な乗りかごを選択してサービスさせるシステムを導入している。更にビルの規模が大きくなるにつれ、併設されるエレベータの台数も多くなり、これら複数のエレベータを群管理装置により、適切に制御して利用者に対する待ち時間の低減等のサービス向上を図っている。

このような群管理エレベータ装置においては、例えば、特開昭６２−７９１７３号公報（特許文献１）、特開２００９−２１５０４０号公報（特許文献２）等において種々のシステムが提案されている。

特許文献１においては、過去のホール呼びの発生やかごの乗降情報やかごの行き先情報を、ビルのそれぞれの交通モードに対応して学習してマクロの交通流として使用し、現在の収集できるかぎりのビルの変通関連データや現在のデータを収集してミクロの交通流として使用し、それぞれの交通流の需要予測より方向を考慮した各階の集中・発散の需要予測を求めてモデル化することにより変通流の傾向を抽出し、この傾向に適合した群管理制御を行うようにしたエレベータの群管理制御方法が記載されている。

これによれば、交通流のマクロの変化に加えてミクロの変化を的確に捉え、交通需要を予測してモデル化し、タイムリーにそのモデルに対応した群管理制御を実行して低需要時はもとより高需要時もシステムとして総合的に輸送力の向上を可能にできるとしている。

また、特許文献２においては、各サービス停止階においての乗りかごに対する利用者の乗降時間によって、必要なドア開閉時間が定まることに着目し、乗降時間を予測して、この予測乗降時間によりドア開放時間を調整するもので、乗りかごがドア開放後に所定時間を経過すると自動的に閉じるドア開閉制御手段を備えたエレベータ制御システムに対して、乗りかごのサービス停止階における降り人数及び乗り込み人数により、その階での予測乗降時間を算出する手段を備え、算出した予測乗降時間に応じてドア開閉制御手段の時間長さを調整するエレベータのドア制御システムが記載されている。

これによれば、輸送能力を向上でき、かつ乗降客の安全も考慮した戸開時間を自動設定することが可能であり、また、ドア開放時間変更の実施が呼びの条件に限定されないため、各サービス停止階で適正な戸開時間を設定でき、輸送力（例えば、時間当りの輸送可能人数）を改善できるとしている。

特開昭６２−７９１７３号公報 特開２００９−２１５０４０号公報

ところで、特許文献１や特許文献２に記載された群管理エレベータ装置は、乗り場に待機する利用者に、近い将来において混雑が発生するという混雑予測がなされたとき、利用者に極端な長待ちを発生させることなく輸送能力を向上させることについての考慮がなされていなかった。

特許文献１には一周時間を短くすることについて記載されているが、一周時間を短くするだけでは少人数の乗車状態で乗りかごが出発するという現象が発生してしまい、混雑を解消することができなく輸送量が低下してしまうという課題があった。また特許文献２に示されるように停止時間短縮のためにドア開放時間の調整を行っただけでは、無駄な停止時間が発生してしまい、これも輸送量が低下してしまうという課題があった。このような背景から、将来の混雑が予測されたときに乗り場にいる利用者に極端な長待ちを発生させることなく、輸送能力を向上させることが求められている。

本発明の目的は、将来の混雑が予測された際に、乗り場にいる利用者に長待ちが発生するのを抑制することで、利用者の輸送能力を向上することができる新規な群管理エレベータ装置及び群管理による乗車号機の割り当て方法を提供することにある。

本発明の特徴は、複数の利用者の乗り場到着時間と現在の各乗車号機の運行情報を用いて将来の混雑状況を予測して利用者のグルーピングを行い、このグルーピングされた情報に基づいて各グループに対応する乗車号機の仮割当てを行うと共に、混雑が予測される混雑予測時刻より前に出発する乗車号機が再び乗り場へ到着する到着予測時刻を混雑が予想される混雑予測時刻付近に到着するように所定の条件で調整し、この調整された乗車号機を混雑が予想される混雑予測時刻付近に到着する乗車号機として決定する、ところにある。

本発明によれば、将来の混雑状況が予測される混雑予測時刻付近で円滑に乗り場に乗りかごを配車できるので乗り場にいる利用者に長待ちが発生するのを抑制して利用者の輸送能力を向上することができるようになる。

本発明の実施形態になる群管理エレベータ装置の要部を示す構成図である。 ビル到着検出手段と乗り場到着検出手段を設置した乗り場近傍の平面図である。 利用者グルーピング形成部におけるグルーピング処理を説明する説明図である。 図３に示した各乗車号機の調整された運行ルート線図である。 利用者管理手段側のグルーピング処理を示すフローチャートである。 群管理制御手段側の基本的な第１の乗車号機割り当て処理を示すフローチャートである。 群管理制御手段側の基本的な第２の乗車号機割り当て処理を示すフローチャートである。 群管理制御手段側の具体的な第３の乗車号機割り当て処理を示すフローチャートである。 群管理制御手段側の具体的な第４の乗車号機割り当て処理を示すフローチャートである。 群管理制御手段側の具体的な第５の乗車号機割り当て処理を示すフローチャートである。 出勤時のロビー階の乗り場における利用人数の推移を示すグラフである。 ロビー階の乗り場における待ち人数の推移変化を示すグラフである。

次に、本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明するが、本発明は以下の実施形態に限定されることなく、本発明の技術的な概念の中で種々の変形例や応用例をもその範囲に含むものである。

最近ではオフィスビルが大規模化してきており、このオフィスビルのエレベータ装置も群管理されるようになってきている。そして、このオフィスビルにおいてはセキュリティ管理の観点から、利用者に個人識別情報であるＩＤ認証コードが割り当てられている。例えば、ＩＣカードにＩＤ認証コードを記憶させておき、このＩＤ認証コードを無線で読み込み、或いはタッチセンサで読み込んでいる。

したがって、群管理エレベータ装置では、利用者がエレベータの乗り場にくることが読み込まれたＩＤ認証コードから把握できるので、予めロビー階に乗りかごを割り当てて待機させておくことで、待ち時間を短縮させるシステムが提案されている。このようなシステムは、基本的には人の出入りの多い出勤時間帯に、ロビー階に乗りかごを待機させて待ち時間の短縮を図っているものである。本実施例はこのようなシステムを背景としてなされたものである。

図１は、本発明の一実施形態になる群管理エレベータ装置の要部を示す構成図である。群管理エレベータ装置は、複数台のエレベータの乗車号機１Ａ〜１Ｎと、各乗車号機１Ａ〜１Ｎをそれぞれ制御する乗車号機制御手段２Ａ〜２Ｎと、利用者が所持するＩＤカードなどの個人識別情報媒体からビル出入口への到着を検出する複数のビル到着検出手段３と、利用者が所持するＩＤカードなどの個人識別情報媒体から乗り場に到着したことを検出する乗り場到着検出手段４と、利用者に対して乗車すべき乗車号機を知らせる報知手段５を備えている。

また、各ビル到着検出手段３、乗り場到着検出手段４及び報知手段５に接続され、利用者に関する情報を管理して利用者のグルーピング処理を行う利用者管理手段６と、利用者管理手段６及び乗車号機制御手段２Ａ〜２Ｎに関連する各種情報を取り込んで各乗車号機１Ａ〜１Ｎを群管理制御する群管理制御手段７とを備えている。ここで、利用者管理手段６と群管理制御手段７とをまとめて群管理手段ＧＭと表記する。

また、本実施例においては、複数台のエレベータの乗車号機１Ａ〜１Ｎは、夫々の乗車号機毎にサービスするサービス階が設定されており、例えば、最上階に直行する乗車号機、中間階まで直行し、その後は各階床に停止する乗車号機、全ての階床に停止する乗車号機、所定階までの階床に停止する乗車号機等が設定されている。

エレベータが設置されたビルの各出入口に配置された複数のビル到着検出手段３は、乗り場に到着する前に利用者がビルに到着したことと、利用者の個人識別情報を共に検出している。また、乗り場到着検出手段４はビル到着検出手段３よりもエレベータの乗降口に近い乗り場に配置されており、利用者が乗り場に到着したことを検出している。

報知手段５は、乗り場到着検出手段４の近傍に配置されて、特に乗車すべき乗車号機の変更が決定した利用者に対して、変更した割り当て乗車号機の案内を行っている。尚、報知手段５は表示画面による報知方法、スピーカのような音声による報知方法、これらを組み合わせた報知方法を採用することができる。

利用者管理手段６は、各ビル到着検出手段３で検出された情報を取り込で利用者の各出入口での到着を検出し、また、乗り場到着検出手段４で検出された情報を取り込で乗り場に利用者が到着したこと検出する到着検出部８を備えている。

また、ビル内での利用者の乗り場到着時間を管理する利用者情報管理部９と、各乗車号機１Ａ〜１Ｎの現在と将来の運行情報を管理する運行情報管理部１０と、現在のビル内の混雑状況と過去の利用履歴を用いて各利用者の乗り場到着時間を算出する乗り場到着時間算出部１１と、検出した利用者の乗り場到着時間と各乗車号機１Ａ〜１Ｎの運行情報を用いて混雑が予想される状況のときに利用者をグルーピングする利用者グルーピング形成部１２と、報知手段４からの報知を行う運行情報通知部１３とを有している。

群管理制御手段７は、検出したグループ内の利用者情報を管理する利用者情報管理部１４と、各グループに対して各乗車号機を仮割り当てし、各乗車号機の到着時間を算出する仮割り当て部１５と、各乗車号機に仮割り当てしたときの各乗車号機の到着時間を、行き先階やドア開閉時間により調整することで、最も輸送能力が高まり、かつ、長待ち人数を減らせる乗車号機に割り当てを決定する割り当て評価部１６と、各乗車号機の運行情報を決定する運行情報決定部１７と、各乗車号機１Ａ〜１Ｎの現在と将来の運行情報を管理する運行情報管理部１８を有している。

図２は、上述したビル到着検出手段３及び乗り場到着検出手段４の設置例を示す乗り場近傍の平面図である。

ロビー階には、エレベータ乗降口に至るビルの各出入口１９、２０、２１が形成されており、各出入口１９〜２１には、利用者がビルに到着したことと、個人識別情報を検出するビル到着検出手段３Ａ〜３Ｎがそれぞれ分散配置されている。

また、各出入口１９〜２１から入った利用者が、その後に乗降口へ行くために通過する乗り場出入口２２には、利用者が乗り場に到着したことを検出する乗り場到着検出手段４が設置されている。この乗り場到着検出手段４の近傍には、乗車号機を通知する報知手段５が配置されている。図２では、天井から報知手段５が吊り下げられている場合の設置例を示している。

乗り場到着検出手段４は、ビル到着検出手段３Ａ〜３Ｎと同様に利用者が乗り場に到着したことと、個人識別情報を検出する手段でも良いし、呼び登録手段として構成し、呼び登録操作を行ったときに利用者が乗り場に到着したことを検出しても良いものである。

このように、乗り場到着検出手段４とビル到着検出手段３Ａ〜３Ｎによって、利用者の個人識別情報や、利用者の移動状態を監視することができ、これらの情報を活用することで利用者に長待ちが生じないように、群管理手段ＧＭによって乗車号機１Ａ〜１Ｎの運行が管理されている。

ここで本実施例においては、例えば５階建のオフィスビルとしたときに、上述したように各乗車号機１Ａ〜１Ｎは個別にサービスする階が決められている。例えば、乗車号機１Ａは１階床、２階床、及び３階床へのサービスだけに限定されている。また、乗車号機１Ｂは１階床と４階床へのサービスだけに限定され、乗車号機１Ｎは１階床と５階床へのサービスだけに限定されている
更に、各利用者には、その利用階に応じて乗車すべき乗車号機が予め割り当てられている。オフィスビルでは、異なる事業者が入居している場合や、同じ事業者であっても所属する組織部署が異なっている場合がある。このため、利用者が所属している事業者や所属する組織部署に対応して階が決められているので、これに応じて利用者の乗車号機が割り当てられている。このために個人識別情報が乗り場到着検出手段４やビル到着検出手段３から検出されている。

次に、このようなシステムに構成された本実施例になる群管理エレベータ装置における基本的な処理動作を説明する。

ビル内の出入口に配置されたビル到着検出手段３によって利用者の到着が検出されると、到着検出部８はビル到着検出手段３からの個人識別情報とビル到着検出手段３の位置情報を取り込み、乗り場到着時間算出部１１にこれらの情報を入力する。

到着検出部８から位置情報と個人識別情報を受け取った乗り場到着時間算出部１１は、ビル内での利用者の乗り場到着時間を管理している利用者情報管理部９と、各乗車号機１Ａ〜１Ｎの現在と将来の運行情報を管理している運行情報管理部１０とからの情報に基づいて、混雑が予想される状況と判断した場合、現在のビル内の混雑状況と過去の利用履歴を用いてビル到着検出手段３によって検出された利用者に対応する乗り場到着時間を算出する。

次いで、利用者グルーピング形成部１２は、乗り場到着時間算出部１１で算出した利用者の個人情報や利用者の乗り場到着時間と、運行情報管理部１０から取得したエレベータの運行情報を用いて利用者をグルーピングする。このグルーピングの例として例えば、複数の利用者がほぼ同じ時間帯に乗り場に集合する場合や、複数の利用者がほぼ同じ時間帯に同じ行き先階に移動する場合や、複数の利用者がほぼ同じ時間帯に複数の停止階の夫々に順次移動する場合等がある。

また、これらのグルーピングに合わせて大人数グループと少人数グループに分類することもできる。尚、グルーピングの例はこれらに限定されることなく、他の基準によってグルーピングすることができることは言うまでもない。

次に、利用者グルーピング形成部１２からのグルーピング情報を受けた、群管理制御手段７の利用者情報管理部１４は、検出したグループ内の利用者の利用者情報を管理する。その後、仮割り当て部１５は、各グループの利用者に対して夫々の乗車号機を仮割り当てして各乗車号機の夫々の到着時間を算出する。

次いで、割り当て評価部１６は、仮割り当て部１５によって各乗車号機に仮割り当てしたときの各乗車号機の乗り場への到着時間を、行き先階やドア開閉時間、戸閉じした状態での出発抑制時間により調整して最も輸送能力が高まり、かつ、長待ち人数を減らせる乗車号機に割り当てを決定する。

その後、運行情報決定部１７は、各乗車号機の運行情報を決定し、各乗車号機制御手段２Ａ〜２Ｎに指令情報を与えると共に、運行情報通知部１３にも指令情報を与える。運行情報通知部１３では、対応する利用者が乗り場に到着することを乗り場到着検出手段４によって監視し、乗り場到着検出手段４が対応する利用者を検出したとき、乗車号機情報を到着した利用者に提供するものである。

以上が基本的な処理動作であるが、次にこの処理動作について更に詳細に説明する。図３は、グルーピング処理及び乗車号機割り当て処理を説明する説明図である。

図３においては、利用者の時間経過に伴う移動状況とそのグループ分け、及び各乗車号機１Ａ〜１Ｎの運行予想ルートを示している。尚、図中で「◆」は利用者のビル到着とエレベータ乗車を示し、「◇」は利用者のエレベータ乗り場到着を示し、実線「−」は利用者の移動状態、点線「--」は利用者の待ち状態を示している。

まず、利用者Ａは、ビル館内に配置されたビル到着検出手段３によって時刻Ａ１で事前に検出された後に乗り場に向けて移動し、乗り場に到着して乗り場到着検出手段４によって利用者Ａの到着が検出されると、乗り場に到着した時刻Ａ２で利用者に割り当てられた乗車号機の乗車号機情報が提供される。

利用者Ａが乗り場に到着する時刻は、ビル到着検出手段３から乗り場到着検出手段４までの平均所要時間(過去の多くの利用者情報から求めることができる)や、利用者Ａの過去の所要時間履歴によって求めることができる。このため、利用者Ａが乗り場に到着する頃の時刻に到着する他の利用者を同じグループとしてグルーピングできる。

そして、この時刻Ａ１の前後の時間に到着する利用者の利用者集団をグループＸとする。したがって、この時、利用者ＡはグループＸの一員として乗車号機１Ａに割り当てられることになる。割り当てられた乗車号機１Ａは時刻Ａ１を過ぎて時刻ｔ１で乗り場に到着するが、利用者ＡはグループＸの一員として乗車号機１Ａに乗車することになる。

同様に、利用者Ｂ〜利用者Ｄも、利用者Ａに合わせて利用者グルーピング形成部１２によるグルーピング処理が行われている。このため、ほぼ同じ時刻頃に乗り場に到着する他の利用者も同じグループＸとされ、乗り場に到着した時刻で同じ乗車号機情報が提供され、時刻ｔ１で乗り場に到着した乗車号機１Ａに乗車することになる。こうして、利用者Ａ〜Ｄは、乗り場への到着時刻に合わせて、複数の利用者がグルーピングされてグループＸとして同じ乗車号機１Ａに乗車することになる。

ここで、乗車号機１Ａは、グループＸの利用者が集合してグループＸの全員が揃うであろう時刻ｔ１で乗り場に到着するように、運行ルートが調整されるものである。これは、割り当て評価部１６で実行することができる。

その後の時刻ｔ２に乗り場に到着する乗車号機１Ｎに対しても、乗り場への到着時刻にあわせて複数の利用者Ｅ〜ＩがグループＹとしてグルーピングされて、同じ乗車号機１Ｎに乗車することになる。これらの時刻ｔ１や時刻ｔ２の時間帯は、現時点では混雑する状況になく、通常の運行状態で、しかも乗り場到着時刻に合わせて複数の利用者をグルーピングしてグループで乗車させているので輸送効率を高く保つことができる。ただ、乗車号機１Ａ、１Ｎは次に到来する混雑時刻に対応して、所定の条件としての行き先階が決められている。これについては後述する。

このように、従来のように利用者を個別に分散して乗車させるのではなく、乗り場到着時刻に合わせて複数の利用者をグルーピングして乗車させると、その後に予想されている最も大きな利用者グループＺが訪れたときにも効率的に輸送をおこなうことが可能となる。

すなわち、最も利用者数が多い利用者グループＺが乗り場に到着して混雑する混雑予測時刻に合わせて、時刻ｔ３で乗車号機１Ｂを乗り場に配車し、続いて時刻ｔ４で乗車号機１Ａを乗り場に配車するように、各乗車号機の到着時間を調整しながら運行計画を立てることができる。

このときの最も大きな利用者グループＺは、時刻ｔ３で乗車号機１Ｂに乗車することになる利用者Ｊ、Ｌ〜Ｎ、Ｓのグループと、時刻ｔ４で乗車号機１Ａに乗車することになる利用者Ｋ、Ｏ〜Ｒのグループとに分けられていることになる。

尚、この混雑する混雑予測時刻は、ビル到着検出手段３から乗り場到着検出手段４までの平均所要時間や、利用者の過去の所要時間履歴によって求めることができる。このため、多くの利用者が乗り場に到着する頃の混雑予測時刻は容易に推定可能である。

次に、グループＺに対する上述した各乗車号機１Ａ〜１Ｎの乗り場への到着時間の調整方法について説明する。ここで、上述したようにビル到着検出手段３によって利用者の人数や乗り場到着時間がわかっているので将来の混雑が生じる時刻が推測できる。

したがって、図３に示すように現在の時刻よりも前に乗り場を出発している乗車号機１Ｂは、将来の混雑に備えて時刻ｔ３に乗り場に到着するように、運行ルート線図に示す時間調整区域２２で時間調整を図っている。この時間調整は、所定の条件である、停止するように決められた行き先階の組み合わせやドアの開閉時間、出発時間を調整することによって調整でき、或る乗車号機の１周時間を制御して実現することができる。

一方、現在時刻よりも少し後に乗り場を出発することになる乗車号機１Ａ、１Ｎの内、利用者グループＺが乗り場に到着する時刻ｔ３に近い時刻ｔ４に乗り場に戻れるように、乗車号機１Ａの割当てが行われることになる。乗車号機１Ａを配車するのは、上述したように乗車号機１Ａが１階、２階、３階のように、発生乗り場に近い階(以下、近接階と表記する)をサービスすることから決められている。つまり、発生乗り場に近い近接階をサービスするため、先行して出発させても短い時間で時刻ｔ４に向けて乗り場に戻ることができるからである。そして、これを実行するためにグループＸ、Ｙで示すグルーピングが重要となる。

次に、現在時刻よりも少し後に乗り場を出発することになる乗車号機１Ａ、１Ｎへのグルーピングについて更に説明する。図４は図３を部分的に拡大した乗車号機１Ａ〜１Ｎの運行ルート線図である。

図４は図３に記載している乗車号機１Ａ〜１Ｎの運行ルート線図を示しており、将来の混雑に備えて、時刻ｔ３で乗車号機１Ｂを乗り場に配車し、時刻ｔ４で乗車号機１Ａを乗り場に配車するようにしている。尚、時刻ｔ３、ｔ４付近を混雑予測時刻と定義する。

横軸に示す時間における現在時刻よりも前に、ビル到着検出手段３によってグループＺを形成する利用者が検出されており、これによって行き先階呼び２３の発生が予測でき、この行き先階呼びに縦軸で利用者毎の行き先階を表示している。

行き先階呼びを行っているこれらの各利用者とは別に、時刻ｔ１で乗車させる乗車号機１Ａには、運行ルート線２４に示すように呼び発生階の乗り場より遠くの階(以下、遠方階と表記する)の呼びを割り当てず、近接階の行き先階呼びを対象にしたグループＸを割当て、時刻ｔ３付近の時刻ｔ４で乗り場に到着できるようにしている。このような割り当てによって、乗車号機１Ａは、将来の混雑予測時刻に合わせてロビー階の乗り場に直ぐに戻ることができるようになる。

したがって、図３に戻って、グループＸは単純化して示しているが、グループＸの利用者は近接階の移動を行う利用者である。このグループ分けは利用者の利用階が予め登録されているので容易に分類可能である。

これに対して、時刻ｔ２で乗車させる乗車号機１Ｎには、運行ルート線２５に示すように乗車号機１Ａの運行を支援するために遠方階の呼びを対象にしたグループＹを割り当てている。つまり、時刻ｔ３における将来の混雑に備えて、時刻ｔ１で乗車号機１Ａを割り当てることによって時刻ｔ４に乗り場に戻れるように配車し、時刻ｔ２で遠方階の利用者に対応して乗車号機１Ｂを配車することで、将来の乗り場の混雑を予測して必要な輸送能力を充分提供できるようにグルーピングした割り当てを行っている。

また、図４で説明したように乗車号機１Ｂは、運行ルート線２６に示すように将来の混雑に備えて時刻ｔ３に乗り場に到着するように、運行ルート線図に示す時間調整区域２２で時間調整を図っている。このように、図３で示した先行して出発した乗車号機の時間調整区域２２での時間調整による１周時間の制御と、グルーピングによる将来の混雑に備えて行き先階を考慮した事前の乗車号機の割り当て処理によって、将来の混雑時に必要な輸送能力を得ることができるようにしている。

このように、近接階の割り当て号機１Ａによって近接階の利用者をグループで輸送し、遠方階の割り当て号機１Ｎによって遠方階の利用者をグループで輸送し、更に、先行した号機１Ｂと近接階の割り当て号機１Ａによって混雑時の大人数グループの利用者を分割してグループで輸送するため、乗り場の混雑を効率的に緩和することが可能となる。

次に、これらの制御の具体的な制御フロー説明する。図５は、利用者管理手段６側でのグルーピング処理を示すフローチャートである。

図５において、まず、ステップＳ１においては、利用者グルーピング形成部１２は所定時間内に乗り場に到着する人数が予め設定された到着人数閾値以上か、或いは到着人数閾値未満を判断して、乗り場に到着する人数が到着人数閾値を超えているかを判定する。ステップＳ１で到着人数閾値を超えていないと判断されると再びステップＳ１に戻り、所定時間内に到着する人数が到着人数閾値を超えていると判断されるとステップＳ２に移行する。

ステップＳ２において、利用者グルーピング形成部１２は利用者の到着時間の分布から現在の時刻を基準にして、乗り場への到着間隔が予め設定された第一の間隔閾値以内の利用者をグルーピングして登録する。これが完了するとステップＳ３に移行する。

ステップＳ３において、利用者グルーピング形成部１２はグループ人数が予め設定されたグループ人数閾値を超えているか判定する。その結果、グループ人数閾値を超えている場合は、ステップＳ４でより大きな大人数グループに設定し、一方、グループ人数閾値を超えていない場合は、ステップＳ５で少人数グループに設定して登録する。そして、これらの情報は群管理制御手段７の利用者情報管理部１４に送られる。

図６は、群管理制御手段７側での大人数グループを分割せずに少人数グループの調整により混雑時刻にかごを配車する乗車号機割り当て処理を示すフローチャートである。ここでは、利用者情報管理部１４で受信したグルーピング情報の中に、大人数グループと少人数グループとが存在するものとして説明する。

この図６に示すフローチャートは、大人数グループが存在することを検出した場合の少人数グループをサービスする乗車号機に関する処理である。

図６のステップＳ６において、仮割り当て部１５は利用者情報管理部１４で受信したグルーピング情報の中に、大人数グループが存在することを検出した場合、ステップＳ７で、大人数グループの到着時刻に乗りかごが到着するように目標到着時刻ｔ３を設定する。この目標到着時刻ｔ３が、混雑が予想される混雑予測時刻となる。この時、先行して出発していた乗車号機（例えば、乗車号機１Ｂ）を目標到着時刻ｔ３に到着するように割り当てしている。これが完了するとステップＳ８に移行する。

ステップＳ８において、仮割り当て部１５は、少人数グループに対してサービスする号機を設定する。すなわち、上述した目標到着時刻ｔ３に近い時刻ｔ４に乗り場に戻る乗車号機を仮割り当てする。この場合、少人数グループの各乗車号機が乗り場に早く戻れる近接階をサービスする乗車号機（例えば、乗車号機１Ａ）や、この近接階をサービスする乗車号機を支援するための、遠くの階(以下、遠方階と表記する)をサービスする乗車号機（例えば、乗車号機１Ｎ）を仮割り当てする。これが完了するとステップＳ９に移行する。

ステップＳ９においては、割り当て評価部１６は目標到着時刻ｔ３に最も近い時刻ｔ４に乗り場に戻る乗車号機（例えば、乗車号機１Ａ）に割り当てを決定する。これによって、将来の混雑状況が予測された混雑予測時刻付近で適切な乗車号機を配車できるので、利用者の長待ちを抑制して輸送能力の向上を図ることができる。

図７は、群管理制御手段７側での大人数グループを複数に分割して混雑時刻も分割することで、少人数グループの調整により混雑時刻にかごを配車する乗車号機割り当て処理を示すフローチャートであり、利用者情報管理部１４で受信したグルーピング情報の中に、大人数グループと少人数グループとが存在するものとして説明する。ここで、図５と相違するところは、ステップＳ７の代わりにステップＳ１０、１１を置き換えた点である。したがって、同じ制御ステップについては説明を省略する。

ステップＳ６で、仮割り当て部１５は利用者情報管理部１４で受信したグルーピング情報の中に、大人数グループが存在することを検出した場合、ステップＳ１０で、大人数グループを行き先階別に、複数の行き先階別グループに分割する。例えば、１階〜３階に向かうグループと、５階に向かうグループのように分類できる。大人数グループの分割が完了するとステップＳ１１に移行する。

ステップＳ１１において、大人数グループの分割された行き先階別グループ別の到着完了時刻に乗りかごが到着するように目標到着時刻を複数設定する。この目標到着時刻が、混雑が予想される混雑予測時刻となる。そして、例えば、乗車号機１Ｂには、１階〜３階に向かうグループを割り当て、乗車号機１Ａには、５階に向かうグループを割り当てることができる。

その後は、図６と同様の処理を行うものである。この図７による処理によれば、大人数グループの利用者人数を分割できるので、図６の処理では混雑時刻近くに到着できるかごを割当てられない場合や、乗車号機の台数が多い場合に分割配車する自由度を拡大することができる。

更に、図６と図７の処理を併用することで、より混雑時刻近くに到着できるかごを選択できるようになる。

更に、図６と図７の処理を併用することで、次の大グループに対しても、より混雑時刻近くに到着できるかごを選択できるようになる。すなわち、混雑が継続した場合においても、継続して効果を発揮できる。

次に群管理制御手段７側でのより具体的な乗車号機割り当て処理を図８に示すフローチャートに基づき詳細に説明する。尚、大人数グループと少人数グループの分類分けは、既に図５で実行されたものとする。

まず、ステップＳ１２において、少人数グループの乗車号機割り当てに先行して、仮割り当て部１５は所定人数以上の大人数グループを、目標到着時刻に到着する所定乗車号機に仮割り当てする。この大人数グループを先に割り当てることにより、先に出発する少人数グループの割り当て乗車号機が再び乗り場に戻ってくる時間調整の融通性が高まるようになる。この仮割り当てが完了するとステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１３において、少人数グループ内の最初の一人目の到着から最後の一人が到着するまでに、少人数グループが発生した階(一般的にはロビー階である)から出発する乗車号機があるかを判定する。出発する乗車号機がない場合はステップＳ１９に移行し、出発する乗車号機がある場合はステップＳ１４に移行することになる。尚、ステップＳ１９以降の処理は後述する。

ステップＳ１４においては、少人数グループを行き先階別に複数グループに分割し、評価する。この評価は先に述べた通り、割り当て評価部１６によって行われることになる。つまり、仮割り当て部１５によって各乗車号機に仮割り当てしたときの各乗車号機の到着時間を、他階の乗り場呼びや行き先階やドア開閉時間、出発抑制により調整した結果、最も輸送能力が高まり、かつ、長待ち人数を減らせる乗車号機に割り当てを決定する。

また、この割り当て評価は、少人数グループの各乗車号機が乗り場に早く戻れる近接階をサービスする乗車号機や、この近接階をサービスする乗車号機を支援するための、遠方階をサービスする乗車号機を仮割り当てるものである。これについては既に説明した通りである。この少人数グループの割り当て評価が完了するとステップＳ１５に移行する。

ステップＳ１５において、仮割当て部１５は大人数グループ内の最初の一人目の到着から最後の一人が到着するまでに、大人数グループが発生した階(一般的にはロビー階である)から出発する乗車号機があるかを判定する。出発する乗車号機がない場合はステップＳ１９に移行し、出発する乗車号機がある場合はステップＳ１６に移行することになる。

ステップＳ１６で大人数グループを行き先階別に複数に分割して割当て評価する。分割する理由は、少人数グループ分割時の仮割り当てにより仮決定した各乗車号機の到着時刻に対して、大人数グループを分割することで、より最適な割り当てとならないか評価するため、或いは大人数グループの全ての利用者を１台の乗車号機に乗せることができない、或いは大人数グループによる乗り場の混雑を早く解消するため、分割して輸送量を大きくするためである。

この割り当て評価は、大人数グループを行き先階別に、複数の行き先階別グループに分割する。例えば、１階〜３階に向かうグループと、５階に向かうグループのように分類できる。大人数グループの分割が完了すると、分割された各行き先階別グループ別に、大人数グループの到着時刻に乗りかごが到着するように目標到着時刻を設定する。目標到着時刻が設定されると、乗車すべき乗車号機の割り当てが行われる。これは、図４に示すような方法で実施することができる。ステップＳ１６が完了するとステップＳ１７に移行する。

ステップＳ１７においては、少人数グループ内の一人目の到着から最後の一人の到着までに、少人数グループの発生階から出発する乗車号機があるかを判定する。出発する乗車号機がない場合はステップＳ１９に移行し、出発するする乗車号機がある場合はステップＳ１８に移行する。

ステップＳ１８においては、この出発する乗車号機より前に出発した乗車号機の乗車なし時のドア開閉時間を調整する。尚、行先階を変えることも可能である。これも、図４に示すような方法で実施することができる。これによって、目標到着時刻に乗り場に到着するように運行ルートを調整できる。ステップＳ１８が完了するとステップＳ１９に移行する。

ステップＳ１９においては、割り当て評価部１５は出発階の乗り場の最大待ち人数が最小となる乗車号機に割り当てを決定する。出発階の乗り場には多くの利用者が集まることになるが、乗り場にいる利用者をできるだけ多くの対応する乗車号機に乗せて、乗り場の混雑を解消するようにしている。

例えば、近接階の割り当て号機１Ａによって近接階の利用者をグループで輸送し、遠方階の割り当て号機１Ｎによって遠方階の利用者をグループで輸送し、更に、先行した号機１Ｂと近接階の割り当て号機１Ａによって、混雑時の大人数グループの利用者を分割してグループで輸送するため、乗り場の混雑を効率的に緩和することが可能となる。もちろん、利用者の長待ちも長待ち人数も評価指標のひとつとして考慮し、長待ち抑制できることは言うまでもない。

図１１は、ビル内の出勤時における時間の経過とロビー階の乗り場における、待ち人数の推移線を示すグラフである。図１１からわかるように、時間の経過と共に推移線２７で示すように利用者の人数が増える傾向にある。そして、ビル到着検出手段３と利用者管理手段６によって、出勤時におけるロビー階での混雑状況の発生を予測することができる。

そして、図１２にあるように、上述したグルーピング処理、割り当て処理によって、例えば、定員２０名の乗りかご３０を使用した各乗車号機の割り当てを行うと、ロビー階の乗り場に残っている人数は、推移線２８のように変化する。また、このときの各乗車号機の運行ルート線２９からも分かるように、乗り場の最大待ち人数の人数閾値３１を超えないように最大待ち人数が最小となる各乗車号機のサービス間隔を調整することができる。

尚、行き先階別に最大待ち時間を監視することによって長待ちを抑制する制御を実行すれば長待ちを更に抑制することができる。例えば、図にあるように５階へ行く利用者の最大待ち時間も極端に長くなることもない。

次に、ステップＳ２０において、運行情報決定部１７は乗り場到着検出手段４によって対象の利用者が検出されて乗り場に到着したか判定し、乗り場に到着したならばステップＳ２１に進んで報知手段５によって利用者に乗車すべき乗車号機を報知する。

次に、図８に示す群管理制御手段７側での乗車号機割り当て処理方法とは異なる他の割り当て処理方法を図９に基づき説明する。この乗車号機割り当て処理方法はステップＳ１９をステップＳ２２に変更した点で異なっている。したがって、同じ制御ステップについては説明を省略する。

図８のステップＳ１９においては、乗り場の最大待ち人数が最小となる乗車号機に割り当てを決定している。これに対して、ステップＳ２２では乗り場で所定時間以上の長待ち発生人数が最小となる乗車号機に割当てを決定している点で異なっている。この場合、グループ毎に到着時間が求められているので、これを基準として長待ち時間やイライラ時間などの所定時間以内に割り当てられる乗車号機が乗り場に到着するように割り当て評価すれば良いものである。これによれば、所定時間以上の長待ち発生人数が最小となり、結果的に待ち時間を平均化させて、全体として運行効率をより向上させることができる。

次に、図８に示す群管理制御手段７側での乗車号機割り当て処理方法とは異なる他の割り当て処理方法を図１０に基づき説明する。この乗車号機割り当て処理方法はステップＳ１９をステップＳ２３に変更した点で異なっている。したがって、同じ制御ステップについては説明を省略する。

図８のステップＳ１９においては、乗り場の最大待ち人数が最小となる乗車号機に割り当てを決定している。これに対して、ステップＳ２３では、仮変更した乗車号機のうちロビー階への到着間隔が平均化される乗車号機に割り当てを決定している点で異なっている。この場合、各乗車号機の１周時間を管理しておき、１周時間を平均化するように時間調整すれば良いものである。これによれば、ロビー階への到着間隔が平均化されるので、だんご運転が抑制され、全体として運行効率をより向上させることができる。また、乗り場到着時間や人数の予測値との誤差が大きかった場合においても、安定した効果を発揮できる。

このように、本実施例によれば、基準階となるロビー階における待ち時間の平均化が行われるので、混雑が予想される基準階における待ち時間も平均化され、全体としても運行効率をより向上させることができる。

また図８〜図１０に示した実施例は、基本的には同じ処理を行っているので、混雑時の状況を学習して、図８におけるステップＳ１９で、乗り場の最大待ち人数が最小となる乗車号機に割り当てを決定する処理、図９におけるステップＳ２２で所定時間以上の長待ち発生人数が最小となる乗車号機に割り当てを決定する処理、図１０におけるステップＳ２３で仮変更した乗車号機のうちロビー階への到着間隔が平均化される乗車号機に割り当てを決定する処理を切り替えて実行することも可能である。

以上述べた通り本発明によれば、複数の利用者の乗り場到着時間と現在の各乗車号機の運行情報を用いて将来の混雑状況を予測して利用者のグルーピングを行い、このグルーピングされた情報に基づいて各グループに対応する乗車号機の仮割当てを行うと共に、混雑が予測される混雑予測時刻より前に出発する乗車号機が再び乗り場へ到着する到着予測時刻を混雑が予測される混雑予測時刻付近に到着するように所定の条件で調整し、この調整された乗車号機を混雑が予想される混雑予測時刻付近に到着する乗車号機として決定する、構成としている。

これによれば、混雑状況が予測される混雑時刻付近で円滑に乗り場に乗りかごを配車することができる。したがって、将来の混雑が予測された際に、乗り場にいる利用者に長待ちが発生するのを抑制することで、利用者の輸送能力を向上することができるようになる。

本発明は、上述した実施例に限定するものではなく、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するものではない。またある実施例の構成の一手段を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一手段について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。

１Ａ〜１Ｎ…各乗車号機、２Ａ〜２Ｎ…乗車号機制御手段、３Ａ〜３Ｎ…ビル到着検出手段、４…乗り場到着検出手段、５…報知手段、６…利用者管理手段、７…群管理制御手段、８…到着検出部、９…利用者情報管理部、１０…運行情報管理部、１１…乗り場到着時間算出部、１２…利用者グルーピング形成部、１３…運行情報通知部、１４…利用者情報管理部、１５…仮割り当て部、１６…割り当て評価部、１７…運行情報決定部。

Claims (9)

1. 予め設定された階床へサービスを行う複数の乗車号機と、利用者を個人識別して対応する階床にサービスする前記乗車号機を割り当てる群管理手段を備えた群管理エレベータ装置において、
   前記群管理手段は、
   複数の利用者の乗り場到着時間と現在の前記乗車号機の運行情報を用いて将来の混雑状況を予測して利用者のグルーピングを行うグルーピング形成部と、
   前記グルーピングされたグルーピング情報に基づいて各グループに対応する前記乗車号機の仮割り当てを行う仮割り当て部と、
   混雑が予測される混雑予測時刻より前に出発する前記乗車号機が、再び乗り場へ到着する到着予測時刻を前記混雑予測時刻付近に到着するように所定の条件で調整し、この調整された前記乗車号機を前記混雑予測時刻付近に到着する乗車号機として決定する割り当て評価部と、
   前記割り当て評価部で決定された前記乗車号機を前記利用者に報知する運行情報決定部と
   を備えていることを特徴とする群管理エレベータ装置。
2. 請求項１に記載の群管理エレベータ装置において、
   前記群管理手段は、前記利用者が前記乗り場に到着する前に前記利用者の個人識別情報を検出するビル到着検出手段と前記乗り場で前記利用者の前記個人識別情報を検出する乗り場到着検出手段からの情報が入力されると共に、前記ビル到着検出手段で検出した前記個人識別情報を用いて前記利用者の乗り場到着時間を算出する乗り場到着時間算出部を備えており、
   前記乗り場到着時間算出部で算出した前記乗り場到着時間と前記各乗車号機の運行情報から、前記利用者グルーピング形成部は利用者のグルーピングを行い、
   前記仮割り当て部は、前記利用者グルーピング形成部からの前記グルーピング情報から前記各グループに前記乗車号機の仮割当てを行うと共に、仮割り当てした前記乗車号機の前記到着予測時刻を算出し、
   前記割当て評価部は、前記仮割当て部で仮割り当てした前記乗車号機の前記到着予測時刻を調整し、この調整された前記乗車号機を前記混雑予測時刻付近に到着する乗車号機として決定する
   ことを特徴とする群管理エレベータ装置。
3. 請求項２に記載の群管理エレベータ装置において、
   前記グルーピング形成部は、所定人数以上の大人数グループと、前記所定人数未満の少人数グループにグルーピングすることを特徴とする群管理エレベータ装置。
4. 請求項３に記載の群管理エレベータ装置において、
   前記仮割り当て部は、大人数グループを複数のグループに分割し、夫々の分割グループに前記乗車号機を仮割り当てすることを特徴とする群管理エレベータ装置。
5. 請求項３に記載の群管理エレベータ装置において、
   前記仮割り当て部は、前記大人数グループと前記少人数グループに仮割り当てされた前記乗車号機の前記到着予想時刻を算出し、
   前記割り当て評価部は、前記大人数グループによって混雑が予測される混雑予測時刻付近より前に出発する、前記少人数グループに仮割り当てされる前記乗車号機が、再び乗り場へ到着する到着予測時刻を前記混雑予測時刻付近に到着するように所定の条件で調整し、この調整された前記乗車号機を前記混雑予測時刻付近に到着する乗車号機として決定する
   ことを特徴とする群管理エレベータ装置。
6. 請求項５に記載の群管理エレベータ装置において、
   前記割当て評価部は、前記少人数グループに仮割り当てされる前記乗車号機の前記到着予測時刻が前記混雑予測時刻付近になるように、前記少人数グループに仮割り当てされる前記乗車号機を前記乗り場に近い階へのサービスを行う前記乗車号機とすることを特徴とする群管理エレベータ装置。
7. 請求項５に記載の群管理エレベータ装置において、
   前記割当て評価部は、
   前記仮割当て部で仮割り当てした前記乗車号機の中から前記乗り場の最大待ち人数が最小となる前記乗車号機に割り当てを決定する処理、
   或いは前記仮割当て部で仮割り当てした前記乗車号機の中から所定時間以上の長待ち発生人数が最小となる前記乗車号機に割り当てを決定する処理、
   或いは前記仮割当て部で仮割り当てした前記乗車号機の中からロビー階への到着間隔が平均化される前記乗車号機に割り当てを決定する処理
   のいずれかを実行することを特徴とする群管理エレベータ装置。
8. 予め設定された階床へサービスを行う複数の乗車号機と、利用者を個人識別して対応する階床にサービスする前記乗車号機を割り当てる群管理手段を備えた群管理エレベータ装置において、
   前記群管理手段は、
   複数の利用者の乗り場到着時間と現在の各乗車号機の運行情報を用いて将来の混雑状況を予測して利用者のグルーピングを行い、
   前記グルーピングされたグルーピング情報に基づいて各グループに対応する前記乗車号機の仮割り当てを行い、
   混雑が予測される混雑予測時刻より前に出発する前記乗車号機が、再び乗り場へ到着する到着予測時刻を前記混雑予測時刻付近に到着するように所定の条件で調整し、この調整された前記乗車号機を前記混雑予測時刻付近に到着する乗車号機として決定し、
   前記決定された前記乗車号機を前記利用者に報知する
   ことを特徴とする群管理による乗車号機の割り当て方法。
9. 請求項８に記載された群管理による乗車号機の割り当て方法において、
   前記群管理手段は、
   所定人数以上の大人数グループと、前記所定人数未満の少人数グループにグルーピングし、
   前記大人数グループと前記少人数グループに仮割り当てされた前記乗車号機の前記到着予想時刻を算出し、
   前記大人数グループによって混雑が予測される混雑予測時刻付近より前に出発する、前記少人数グループに仮割り当てされる前記乗車号機が、再び乗り場へ到着する到着予測時刻を前記混雑予測時刻付近に到着するように所定の条件で調整し、この調整された前記乗車号機を前記混雑予測時刻付近に到着する乗車号機として決定する
   ことを特徴とする群管理による乗車号機の割り当て方法。

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