KR20170098828A - 엘리베이터용 위치-결정 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 엘리베이터 캡 (4) 상에 배열되고, 정의된 수의 감광 픽셀들 (9xy) 을 갖는 센서 (9) 를 구비하며, 이 센서 (9) 에 의해 엘리베이터 캡 (4) 의 주행 경로 (F) 를 따라 배열된 샤프트 자재의 표면 구조 (5) 의 이미지 데이터를 생성하는 카메라 (2) 를 포함하고, 이 이미지 데이터에 기초하여 엘리베이터 캡 (4) 의 위치 및/또는 속도를 결정하는 평가 유닛 (3) 을 포함하는 엘리베이터 (10) 용 위치-결정 시스템 (12) 에 관한 것이다. 본 발명은, 위치-결정 시스템 (12) 이, 카메라 (2) 의 레코딩 범위 (21) 에 있고 지정된 치수 (D, Dx, Dy) 를 갖는 레퍼런스 패턴 (7.2, 8.2, 11) 을 검출하도록 설계되고, 평가 유닛 (12) 은 레퍼런스 패턴 (7.2, 8.2, 11) 에 기초하여 이미지 데이터를 스케일링하는 것을 특징으로 한다. 본 발명은 또한, 이러한 위치-결정 시스템 (12) 을 갖는 엘리베이터 (10) 에 관한 것이다.

Description

엘리베이터용 위치-결정 시스템{POSITION-DETERMINING SYSTEM FOR AN ELEVATOR}

본 발명은 위치, 특히 승강로 자재 (hoistway material) 의 표면 구조의 분석에 의한 엘리베이터 카의 절대적 위치 결정의 분야에 관한 것이고; 특히 본 발명은 승강로 자재의 표면 구조에 기초하여 위치를 결정하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템에 관한 것이다.

특허 개시물 EP 1 232 988 A1 은, 엘리베이터 카의 위치를 결정하기 위한 위치-결정 시스템을 갖는 엘리베이터 시스템을 보여준다. 이 위치-결정 시스템은 카메라를 포함하는데, 이 카메라는 엘리베이터 카 상에 배열되어 승강로 자재 및/또는 이 승강로 자재의 표면 구조의 이미지들을 생성하는데 사용된다. 승강로 자재로서 간주되는 것은 가이드레일들 및 승강로에 배열되는 추가의 엘리베이터 컴포넌트들, 뿐만 아니라 승강로의 경계를 이루는 승강로 벽들이다. 승강로 자재는 그 전체적으로 엘리베이터 카의 주행 경로를 따라 본질적으로 연장되는 표면 구조를 형성한다. 이 표면 구조는 끊임없이 변화하므로, 표면 구조의 각각의 생성된 이미지는 고유하고 엘리베이터 카의 위치에 대한 표시자로서 역할을 할 수 있다. 학습 주행 (learning travel) 에서, 카메라는 표면 구조의 레퍼런스 이미지들을 생성한다. 카메라와 접속되는 분석 유닛은 이들 레퍼런스 이미지들을 승강로 내의 위치에 대해 식별하고, 레퍼런스 이미지들 및 식별된 위치 값들을 메모리 매체에 기입한다. 정상 동작에서, 카메라에 의해 계속 생성되는 이미지들과 저장된 레퍼런스 이미지들과의 비교에 기초하여, 엘리베이터 카의 위치가 분석 유닛에 의해 결정될 수 있다.

위치 결정의 강건성 (robustness) 을 위해, 엘리베이터 카에서의 진동들이 특히 중요한 것으로 판명된다. 예를 들어, 카메라에 의해 촬영되는 객체 (object) 는 더 먼 거리에서보다 더 작은 거리에서, 더 크게 나타나기 때문에, 진동들은 카메라와 표면 구조 사이의 일정한 거리의 유지에 부정적으로 작용한다. 표면 구조로부터 거리의 이러한 변동은, 위치를 결정할 때, 예를 들어 레퍼런스 이미지들의 사이즈가 계속 생성된 이미지들의 사이즈와 일치하지 않고 따라서 레퍼런스 이미지들의 고유한 식별을 방해하기 때문에 분석 유닛에 특별한 문제들을 야기한다. 또한, 카메라와 표면 구조 사이의 가변 거리로, 이미지들로부터 식별되는 패턴에 기초하여 패턴의 실제 치수들을 추정하는 것이 불가능하다. 이에 대해서는, 특허 개시물 EP 1 232 988 A1 는 해결책을 제안하지 않는다.

따라서, 본 발명의 과제는 이러한 위치-결정 시스템의 강건성을 증가시키는 것이다.

본 발명에 따르면, 이 과제는, 카메라 및 분석 유닛을 갖는 엘리베이터용 위치-결정 시스템에 의해 해결된다. 상기 카메라는 엘리베이터 카 상에 배열된다. 또한, 카메라는 정의된 수의 감광 (light-sensitive) 픽셀들을 갖는 센서를 포함한다. 이 센서에 의해, 카메라는 엘리베이터 카의 주행 경로를 따라 위치해 있는 승강로 자재의 표면 구조의 이미지 데이터를 생성한다. 이 이미지 데이터에 기초하여, 분석 유닛은 엘리베이터 카의 위치 및/또는 속도를 결정한다. 해결책은, 위치-결정 시스템이 카메라의 캡처 범위 (capturing range) 내에 있는 지정된 치수를 갖는 레퍼런스 패턴을 인식하도록 설계되고, 이 레퍼런스 패턴에 기초하여 분석 유닛이 센서의 교정을 수행하는 것을 특징으로 한다.

결과적으로, 표현 "위치" (position) 는 위치의 값들로부터 도출될 수 있는 엘리베이터 카의 속도를 또한 포함하도록 일반적으로 사용될 것이다.

"센서의 교정" 은 여기서, 센서에 의해 이미지로서 캡처되는 표면 구조의 패턴의 치수의 결정을 의미하는 것으로 이해된다. 카 위치의 결정은 센서에 의해 검출되는 패턴의 치수들의 정확한 결정에 매우 크게 의존한다. 상기 교정은 카메라의 캡처 범위에 존재하는 지정된 치수들을 갖는 레퍼런스 패턴을 참조하여 매우 쉽게 착수될 수 있다.

카메라의 이미지에서, 카메라에 의해 캡처되는 패턴은, 표면 구조로부터 더 먼 거리에서보다 표면 구조로부터 더 작은 거리에서, 더 크게 나타난다. 따라서, 패턴의 실제 치수들은 이미지로서 인식되는 패턴으로부터 쉽게 추정될 수 없다. 여기서, 레퍼런스 패턴은, 이 레퍼런스 패턴이 패턴과 동일한 정도로 거리에 따라 이미지의 사이즈가 변하기 때문에 개선책을 제공한다. 레퍼런스 패턴 덕분에, 패턴은 레퍼런스 패턴의 지정된 치수와 관련되어 설정될 수 있다. 레퍼런스 패턴에 의한 교정 동안, 카메라와 표면 구조 사이의 거리에 관계없이 패턴의 측정이 따라서 가능하다. 본 발명의 의미 내에서 교정은, 특히 이미지 데이터에 포함되는 패턴의 레퍼런스 패턴에 의한 스케일링을 포함할 수 있다.

여기서, 용어 "카메라" 는 넓게 이해되어야 하며, 표면 구조를 묘사할 수 있는 모든 이미지 캡처 시스템들을 포함하고, 종래의 카메라들외에도, 예를 들어 적외선 카메라들, 스캐너들, X-선 카메라들, 초음파 이미지-생성 시스템들 등을 포함할 것이다.

표면 구조는 승강로에 설치되는 승강로 자재 전부에 의해 형성되고, 승강로에 대해 위치적으로 고정되게 배열된다. 여기서, 승강로 자재는 승강로의 경계를 이루는 승강로 벽들뿐만 아니라 예를 들어 가이드레일들 및 승강로 도어들과 같은 엘리베이터 컴포넌트들을 포함한다. 승강로 자재는 텍스처, 거칠기, 색상, 패턴, 형태 및/또는 윤곽에 대하여 승강로의 높이에 대해 끊임없이 변화하는 특징을 갖는 표면들을 갖는다. 자신의 특징을 갖는 이 복합 표면은 여기서, "표면 구조" 로서 이해된다. 따라서, 승강로의 높이에 걸쳐, 표면 구조는 이미지로서 분석될 수 있는 연속적으로 변하는, 비-반복 코드를 형성한다. 학습 주행에서 캡처되고 승강로 내의 위치가 식별되는 레퍼런스 이미지들에 기초하여, 연속적으로 캡처된 이미지들과 이들 동일한 레퍼런스 이미지들의 이미지-비교를 통해, 임의의 시점에서 엘리베이터 카의 위치가 결정될 수 있다.

카메라의 "캡처 범위" 하에서, 특정 시점에서 카메라의 시야 내에 있고 카메라가 사진을 찍을 수 있는 표면 구조 상의 범위가 이해되어야 한다. 캡처 범위는 특정 시점에서 카메라에 의해 사진 찍힐 수 있는 최대 가능 범위이다.

"레퍼런스 패턴" 하에서, 여기서 바람직하게는 지정 가능한, 본질적으로 변하지 않는 치수들을 갖는 패턴이 이해되어야 한다. 레퍼런스 패턴은 따라서, 센서의 교정을 위해 참조되는, 비교 값을 제공한다. 원칙적으로, 모든 패턴들은 카메라에 의해 이미지로서 인식 가능하고 분석 유닛에 의해 분석 가능한 레퍼런스 패턴들로서 적합하다. 이들은, 몇몇 간단한 예들을 언급하자면, 예를 들어 치수로서 지정된 직경을 갖는 원들, 지정된 높이 또는 폭을 갖는 다각형들, 지정된 간격 (separation) 을 갖는 적어도 2 개의 포인트들, 또는 지정된 2-차원 행렬 코드를 포함한다.

카메라용 센서로서 적합한 것은, 예를 들어, 감광 픽셀들의 행렬을 갖는 CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor) 센서 또는 CCD (charge-coupled device) 센서이다.

바람직하게, 센서의 교정을 위한 분석 유닛은 패턴의 지정된 치수를 이 치수를 이미지로서 나타내는 픽셀들 수와 관련시킨다. 센서에 의해 캡처되는 객체의 사이즈는, 그 다음 표면 구조로부터 카메라의 거리에 관계없이 단순한 방식으로 결정 가능하다.

픽셀 해상도를 초과하는 분석 정확도로, 치수를 이미지로서 변환시키는 픽셀들의 분석이 특히 유리하다. 이러한 분석은 "서브-픽셀 정확도" 로서 지칭된다. 이러한 분석에서, 예를 들어 레퍼런스 패턴에 포함되는 패턴의 초점, 또는 에지가 결정되고 센서의 교정을 위한 레퍼런스 값으로서 사용된다. 교정에서, 또한 복수의 이들 레퍼런스 값들이 사용될 수 있다. 대응하여, 전술된 수의 픽셀들은 적분 값들 뿐만 아니라 가능하게는 분석으로부터 비롯되는 픽셀의 일부분을 포함한다.

바람직하게, 교정으로부터 도출되는 관계들로부터 위치 및/또는 속도를 결정할 때 생성되는 이미지 데이터는 스케일링 가능하다. 또한, 표면 구조로부터의 카메라 거리의 변동에 기인하는 위치 값들 및/또는 속도 값들을 결정할 때 발생하는 에러들이 교정 및/또는 스케일링에 의해 보정 가능하다면 유리하다. 이 수단에 의해, 생성된 이미지 데이터의 연속적인 보정이 달성 가능하다.

바람직하게, 카메라는 조정 가능한 분석 범위를 갖는다. 분석 범위에서, 분석 유닛에 의해 분석되는 이미지 데이터가 생성될 수 있다. 분석 범위는 캡처 범위 내에 있고, 바람직하게는 캡처 범위보다 더 작게 설정될 수 있으며, 레퍼런스 패턴은 분석 범위 내에 있다. 대안의 실시형태에서, 분석 범위는 또한 전체 캡처 범위를 차지할 수 있다.

"분석 범위" 하에서, 캡처 범위의 하위-범위가 이해되고, 여기서 분석 유닛으로부터의 이미지 데이터가 분석을 위해 고려된다. 교정 목적을 위한 레퍼런스 패턴의 분석에 추가하여, 이것은 또한, 엘리베이터 카의 위치를 결정하기 위한 이미지 데이터의 분석에 관련된다. 분석 범위의 정의 덕분에, 이미지 분석을 위해 감소된 수의 픽셀들 만이 고려될 필요가 있기 때문에, 분석 유닛의 컴퓨팅 용량은 상대적으로 작게 유지될 수 있다. 또한, 이미지 데이터 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 센서의 경계 효과들이 최소화될 수 있다.

바람직하게, 카메라는 조정 가능한 위치-결정 범위를 갖는데, 이 범위에서 이미지 데이터가 캡처 가능하고, 이 이미지 데이터에 기초하여 분석 유닛은, 특히 승강로에서의 위치에 대해 식별되는 레퍼런스 이미지의 이미지 데이터와 캡처된 이미지 데이터의 비교에 의해 엘리베이터 카의 위치를 결정하고, 이 범위는 분석 범위 내에 있으며, 특히 분석 범위보다 더 작게 조정 가능하다.

"위치-결정 범위" 하에서, 센서에 의해 생성되는 이미지 데이터가 저장된 레퍼런스 이미지들의 이미지 데이터와의 비교를 위해 그려지는, 분석 범위의 하위-범위가 이해되어야 한다. 분석 범위에서 추가의 하위-범위, 즉 위치-결정 범위를 정의하는 이점은 예를 참조하여 아래에서 추가로 설명되는 바와 같이 이 범위에 대해 특별히 제공되는 기능 수행의 식별 가능성에 있다.

바람직하게, 위치-결정 시스템은, 표면 구조 상에 레퍼런스 패턴을 생성하는 광원을 포함한다. 레퍼런스 패턴은 또한, 카메라의 캡처 범위 내에 있다.

바람직하게, 레퍼런스 패턴은 표면 구조 상에, 서로로부터 지정된 치수, 특히 간격에서 생성될 수 있는 적어도 2 개의 광점들을 포함한다. 분석 유닛은 그 다음, 2 개의 광 포인트들 사이의 거리에 기초하여 센서의 교정을 수행한다.

바람직하게, 2 개의 광점들은, 표면 구조 상에, 수직으로 오프셋되어, 특히 수직으로 인접하여 생성될 수 있다. 2 개의 광점들의 수직 오프셋을 통해, 수직 방향에서 센서의 교정이 보장된다. 수직 방향에서 센서의 교정은 주행 방향에서 엘리베이터 카의 신뢰할 수 있는 위치-결정을 위해 특히 중요하다. 그러나, 대안으로 수직 방향에서의 픽셀 간격이 수평 방향에서의 픽셀 간격과 동일하거나, 또는 고정된, 지정된 치수 관계에서 그것에 관련될 때, 표면 구조 상에 수평으로 오프셋된 광점들을 생성하는 것을 전적으로 생각할 수 있다.

바람직하게, 2 개의 광점들은 위치-결정 범위 밖에 있다. 특히, 상위 광점은 위치-결정 범위보다 위에 있고, 하위 광점은 위치-결정 범위보다 아래에 있다. 여기서 유리한 것은, 광점들의 분석 및 표면 구조의 이미지 데이터의 분석이 분석 범위의 상이한 영역들에서 발생한다는 것이다. 교정 및 위치-결정은 그 다음, 위치-결정에 영향을 주는 광점들 없이, 동시에 발생할 수 있다.

바람직하게, 광원은 제 1 및 제 2 레이저 다이오드를 포함한다. 제 1 레이저 다이오드는 제 1 레이저 빔을 방출하고, 제 2 레이저 다이오드는 제 2 레이저 빔을 방출한다. 그 다음에, 제 1 레이저 빔은 표면 구조 상에 제 1 광점을 생성하고 제 2 레이저 빔은 제 2 광점을 생성한다.

바람직하게, 제 1 레이저 빔 및 제 2 레이저 빔은 서로 평행하게 정렬된다. 2 개의 레이저 빔들의 평행 정렬 덕분에, 레이저 빔들에 의해 생성되는 광점들 간의 간격은, 카메라와 표면 구조 사이의 가변 거리에도 일정하게 유지한다. 특히, 센서 및/또는 픽셀 사이즈의 신뢰성 있는 교정은 카메라와 표면 구조 사이의 거리에서의 큰 진동의 경우에서도 발생할 수 있다.

바람직하게, 제 1 및 제 2 레이저 다이오드, 센서, 및/또는 카메라의 렌즈가 센서의 회로 보드 상에 집적된다. 이것은 센서의 일체형 구성을 통해 가능한 한 저렴하고 콤팩트한 카메라의 구성이 달성되기 때문에 특히 유리하다.

표면 구조 상에 레퍼런스 패턴을 생성하는 광원에 대한 대안으로서, 바람직하게, 레퍼런스 패턴은 표면 구조 상에 배열되는 레퍼런스 객체에 의해 생성될 수 있다. 그 다음에, 레퍼런스 객체는 적어도 일부 시간에 카메라의 캡처 범위에 있다. 규칙적인 시간 인터벌들로 센서의 교정을 보장하기 위해, 복수의 레퍼런스 객체들은 또한, 엘리베이터 카의 주행 경로를 따라 표면 구조 상에 제공될 수 있다.

바람직하게, 레퍼런스 객체는 다음의 실시형태, 즉 스크류-헤드, 레일-패스닝 (fastening) 엘리먼트 또는 코드-마크 중 하나의 형태를 취한다. 게다가 가이드 레일을 패스닝하기 위해 이미 제공된, 예를 들어 스크류의 헤드와 같은 하나 이상의 컴포넌트들을 레퍼런스 객체로서 사용하는 것이 특히 유리하다. 그런 다음 추가의 레퍼런스 객체들이 배제될 수 있다.

추가의 양태에서, 해결책은 전술된 바와 같은 위치-결정 시스템을 갖는 엘리베이터에 관련된다. 여기서, 분석 유닛은 엘리베이터 카의 위치 데이터를 엘리베이터 컨트롤로 송신한다. 마지막으로, 위치 데이터를 사용하여, 엘리베이터 컨트롤은 엘리베이터 카로 하여금 주행하게 하기 위해 구동 유닛을 어드레싱한다.

본 발명의 바람직한 예시적인 실시형태들은 첨부된 도면들을 참조하여, 다음의 설명에서 더 상세히 설명된다.
도 1 는 위치-결정 시스템 및 위치-결정의 기능적 표현을 갖는, 매우 단순화된 개략적 표현의, 엘리베이터 시스템의 예시적인 실시형태를 도시하고;
도 2 는 2 개의 광점들에 의한 교정의 기능적 표현을 갖는, 매우 단순화된 개략적 표현의, 위치-결정 시스템의 디테일을 도시하고;
도 3 는 매우 단순화된 개략적 표현의 카메라의 센서의 예시적인 실시형태 및 2 개의 광점들에 의한 교정의 예시를 도시하고;
도 4 는 객체에 의한 교정의 기능적 표현을 갖는, 매우 단순화된 개략적 표현의, 위치-결정 시스템의 디테일을 도시하고; 및
도 5 는 매우 단순화된 개략적 표현의 카메라의 센서의 예시적인 실시형태 및 레퍼런스 객체의 교정 수단의 예시를 도시한다.

도 1 은 승강로 (1) 에서, 가이드레일들 (미도시) 을 따라, 또는 주행 경로 (F) 를 따라 주행할 수 있는, 엘리베이터 카 (4) 를 갖는 엘리베이터 (10) 를 나타낸다. 엘리베이터 카 (4) 는 1:1 의 로핑 인자 (roping factor) 를 갖는 서스펜션 수단 (16) 의 제 1 단부 상에 매달려진다. 자명하게, 전문가는 2:1 이상의 상이한 로핑 인자를 선택할 수 있다. 엘리베이터 카 (4) 의 추력 (weight-force) 을 보상하기 위해, 서스펜션 수단 (16) 의 제 2 단부 상에 매달려지는, 균형추 (17) 가 제공된다.

또한, 적어도 하나의 구동 머신 (14) 및 그 구동 머신 (14) 에 의해 구동되는 견인 시브 (traction sheave; 15) 를 포함하는 구동 유닛이 제공된다. 서스펜션 수단 (16) 은 견인 시브 (15) 위를 지나고 견인 시브와 기계적으로 맞물리므로, 구동 머신 (14) 의 구동 토크가 견인 시브 (15) 를 통해 서스펜션 수단 (16) 으로 전달될 수 있다. 서스펜션 수단 (16) 은 또한, 전환 시브 (diverter sheave; 18) 위를 지난다.

엘리베이터 (10) 는, 엘리베이터 카 (4) 상에 배열되는 카메라 (2) 를 더 포함한다. 카메라 (2) 는 위치-결정 시스템 (12) 의 부분이고, 승강로 자재의 표면 구조 (5) 의 이미지들을 생성한다. 도 1 에서, 표면 구조는 해칭으로 도시된다.

학습 주행에서, 카메라 (2) 는, 미도시된 저장 매체에 저장되는 표면 구조 (5) 의 레퍼런스 이미지들 (6) 을 캡처한다. 도 1 에서, 명확성을 위해, 레퍼런스 이미지들 사이에 소정 거리가 도시된다. 그러나, 레퍼런스 이미지들 (6) 을 캡처하는 이미지-반복 빈도수는 또한, 인접한 레퍼런스 이미지들 (6) 이 서로 직접 인접하거나 또는 중첩 영역을 가질 정도로 높게 설정될 수 있다. 그 다음에, 또한 연속적인 레퍼런스 이미지가 캡처되어 저장 매체에 저장될 수 있다. 엘리베이터 (10) 의 정상 동작 동안의 주행에서, 카메라 (2) 는 표면 구조 (5) 의 이미지들을 연속적으로 생성한다. 이미지들은 분석 유닛 (3) 에서 분석된다. 이 분석은, 엘리베이터 카 (4) 의 주행 동안 연속적으로 생성되는 이미지들과, 승강로 (1) 내의 위치에 대해 식별되는 이전에 기입된 레퍼런스 이미지들 (6) 간의 비교로 이루어진다. 분석 유닛 (3) 은 이에 의해, 엘리베이터 카 (4) 의 위치를 결정한다. 분석 유닛 (3) 은 이 위치를 엘리베이터 컨트롤 (13) 에 이용 가능하게 만들고, 엘리베이터 컨트롤 (13) 은, 엘리베이터 카 (4) 로 하여금 주행 방향 (F) 으로 주행하게 하기 위해 구동 유닛을 어드레싱하도록 위치 데이터를 사용한다.

예를 들어, 도 1 에서, 카메라 (2) 의 캡처 범위 (21) 는 승강로 (1) 의 경계를 이루는 승강로 벽으로 지향된다. 캡처 범위 (21) 는 카메라 (2) 에 의해 캡처될 수 있는 최대 범위이다. 대응하여, 카메라 (2) 는, 분석 유닛 (3) 에 의해 적어도 부분적으로 분석되는, 승강로 벽의 표면 구조 (5) 의 이미지 데이터를 생성한다. 그 다음, 경계 효과들을 감소시키기 위해, 그리고 분석 유닛 (3) 의 컴퓨팅 용량을 한계들 내에서 유지하기 위해, 카메라 (2) 는 지정할 수 있는 분석 범위 (22) 를 갖는다. 분석 범위 (22) 에 포함되는 이미지 데이터는 분석 유닛 (3) 에서 분석된다. 도시되는 예시적인 실시형태에서, 카메라 (2) 는 또한, 위치-결정 범위 (23) 를 갖는다. 위치-결정 범위 (23) 에 있는 표면 구조 (5) 의 이미지에서, 저장된 레퍼런스 이미지들 (6) 중 하나와의 매칭이 구해진다.

도 1 에서, 레퍼런스 이미지 (6.1) 에 대한 예시적인 참조에 의해, 카메라 (2) 에 의해 공급되는 이미지 데이터의 이미지 분석이 분석 유닛 (3) 에서 어떻게 발생하는지가 도시된다. 카메라 (2) 는 표면 구조 (5) 의 이미지들을 연속적으로 캡처하지만, 여기서는 도 1 의 우측 하부에 표시된 바와 같이, 위치-결정 범위 (23) 에 있는 이미지 데이터 만이 분석을 위해 분석 유닛 (3) 으로 전송된다. 추가의 단계에서, 위치-결정 범위 (23) 의 이미지 데이터에서, 레퍼런스 이미지 (6.1) 와의 매칭이 구해지고, 매칭의 경우에서, 엘리베이터 카 (4) 의 위치가 추정된다.

도 2 는 레이저 다이오드들 (7, 8) 에 의해, 센서 (9) 의 픽셀 사이즈 및/또는 센서 (9) 의 교정을 수행하는, 카메라 (2) 의 예시적인 실시형태를 매우 개략적인 표현으로 나타낸다.

카메라 (2) 는 렌즈 (2.1), 감광 센서 (9), 및 2 개의 레이저 다이오드들 (7, 8) 을 포함한다. 도시되는 예에서, 카메라 (2) 의 전술된 컴포넌트들이 센서 (9) 의 회로 보드 (9.1) 상에 집적된다. 자명하게, 본 발명은 카메라 (2) 의 이들 실시형태들에 제한되지 않고, 요구된 해상도 및 요구된 속도로 표면 구조 (5) 의 이미지 데이터를 생성할 수 있고 또한, 본 발명에 따른 교정을 수행하도록 설계되는 카메라의 모든 실시형태들을 포함한다.

도시되는 예에서, 카메라 (2) 의 캡처 범위 (21) 는 승강로 (1) 의 표면 구조 (5) 로 지향된다. 2 개의 레이저 다이오드들 (7, 8) 각각은, 카메라 (2) 의 분석 범위 (22) 에서 레퍼런스 패턴으로서 광점들 (7.2, 8.2) 을 각각 생성하는 레이저 빔 (7.1, 8.1) 을 생성한다. 그러나, 2 개의 광 포인트들 (7.2, 8.2) 은 위치-결정 범위 (23) 밖에 있다. 마지막으로, 여기서 도 1 에 따른 예에서 이미 설명된 바와 같이, 위치-결정 범위 (23) 가 제공된다. 제 1 광점 (7.2) 은 위치-결정 범위 (23) 보다 위에 있고, 제 2 광점 (8.2) 은 아래에 있다. 이것은 분석 범위 (22) 내에서 2 개의 범위들에서 이상적인 방식으로 발생하며, 제 1 범위는 교정을 수행하기 위한 이미지 데이터를 생성하고, 위치-결정 범위 (23) 에 대응하는 제 2 범위는 위치를 결정하기 위한 이미지 데이터를 생성한다. 명확한 간격 덕분에, 이들 2 개의 기능들은 연속적으로 그리고 서로 독립적으로 수행될 수 있다.

광 다이오드들 (7, 8) 에 의해 생성되는 2 개의 레이저 빔들 (7.1, 8.1) 은 서로 평행하게 정렬되고, 표면 구조 (5) 상에서 본질적으로 수직으로 비춘다. 이들 측정들 덕분에, 2 개의 광 포인트들 (7.2, 8.2) 은 표면 구조 (5) 상에서 일정한 간격을 갖고 나타난다. 이것은 카메라 (2) 와 표면 구조 (5) 사이의 거리를 변경하는 경우에도 센서 (9) 의 픽셀들의 교정을 가능하게 한다.

도 3 은 도 2 에 따른 예시적인 실시형태의 교정이 어떻게 수행되는지를 더 상세히 나타낸다. 도 3 은 상대적인 사이즈들을 고려하지 않고 그리고 범위의 이전에 제시된 세분에 관계없이 매우 단순화된 표현으로 평면도에서 센서 (9) 를 나타낸다. 초점은 교정의 기본 원리를 예시하는 것이다. 센서 (9) 는, 2 개의 방향들 (x 및 y) 에서 연장되는, 감광 픽셀들 (9xy) 의 행렬을 갖는다. 또한, 도 3 에서는, 센서 (9) 상의 광점들 (7xy 및 8xy) 의 2 개의 이미지들을 볼 수 있다. 2 개의 광점들 (7xy, 8xy) 은 (도 3 에 도시되지 않은) 분석 유닛 (3) 에 알려져 있는, 지정된 거리 (D) 만큼 분리된다. 픽셀 (9xy) 의 치수를 교정하기 위해, 분석 유닛은, 거리 D 를 2 개의 광점들 (7xy, 8xy) 사이에 있는 픽셀들 (9xy) 의 수, 여기서 예를 들어 수 9 에 관련시킨다. 따라서, 본 예에서 교정은,

V = D/9x

의, 거리 D 를 이미지로서 표현한, 픽셀들 (9xy) 의 수와 거리 D 간의 관계 (V) 를 초래한다.

처음에 언급되었던 서브-픽셀 정확도는, 이 예시적인 실시형태에서, 각각의 광점 (7xy, 8yx) 에 대해 초점이 형성된다는 점에서 달성될 수 있다. 그 다음, 거리 (D) 는 교정의 기초가 되는 관계 (V) 를 결정하기 위해 초점들 사이의 픽셀들 (9xy) 의 수에 관련되어 설정된다.

도 4 에서, 추가의 예시적인 실시형태가 나타나는데, 여기서 적어도 하나의 객체 (11), 여기서 스크류-헤드 (11) 에 의해 레퍼런스 패턴이 생성된다. 이 스크류-헤드 및/또는 스크류-헤드의 지정된 치수에 기초하여, 센서 (9) 및/또는 센서 (9) 의 픽셀 사이즈의 교정이 수행된다. 자명하게, 여기에서 벗어나는 객체들이 또한, 사용될 수 있다.

여기서, 카메라 (2) 는 렌즈 (2.1) 및 감광 센서 (9) 를 포함하고, 이들 양자 모두는 회로 보드 (9.1) 에 집적된다.

또한, 이 예에서, 카메라 (2) 의 캡처 범위 (21) 는 승강로 (1) 의 표면 구조 (5) 상으로 지향된다. 표면 구조 (5) 상에는, 예를 들어 가이드레일의 패스닝 시스템의 부분인 2 개의 스크류 헤드들 (11) 이 보인다. 스크류 헤드들 (11) 은 한편으로는 센서 (9) 의 교정을 위해 사용될 수 있는 지정된 치수를 갖는 객체를 나타내고; 다른 한편으로, 2 개의 스크류 헤드들 (11) 은 또한, 표면 구조의 부분이고 그 자체가, 분석 유닛에 의한 위치-결정의 범위 내에서 분석될 수 있는 구조를 나타낸다.

따라서, 분석 범위 (22) 에 있는 스크류 헤드 (11) 가, 이미지 데이터를 생성하고 이들 데이터가 분석 유닛 (3) 에서 위치-결정 및 교정으로 동시에 입력되기 때문에, 분석 범위 (22) 를 이전의 위치-결정 범위와 같은 추가의 하위-범위들로 분할하는 것이 배제될 수 있다.

도 5 는 도 4 에 따른 예시적인 실시형태의 교정이 어떻게 수행되는지를 더 깊이 있게 나타낸다. 도 5 는 상대적인 사이즈들을 고려하지 않고 그리고 범위의 이전에 제시된 세분에 관계없이 매우 단순화된 표현으로 평면도에서 센서 (9) 를 나타낸다. 초점은 교정의 기본 원리를 예시하는 것이다. 센서 (9) 는, 2 개의 방향들 (x 및 y) 에서 연장되는, 감광 픽셀들 (9xy) 의 행렬을 갖는다. 또한, 도 5 에서는 센서 (9) 및 스크류-헤드 (11xy) 의 이미지가 가시적이다. 센서 (9) 상에는, 스크류-헤드 (11xy) 가 2-차원 객체로서 나타난다. 대응하여, x 방향 및 y 방향 양자 모두에서, 스크류-헤드 (11xy) 는 지정된 치수, 즉 직경 (Dx) 및 직경 (Dy) 을 갖는다. 이들 지정된 직경들 (Dx, Dy) 각각은 (미도시된) 분석 유닛 (3) 에 알려져 있고, 교정을 위해 사용될 수 있다. 도시된 예에서, 분석 유닛은 각각의 방향들에서 픽셀들 (9xy) 의 수와 관련되어 거리 (Dx 및/또는 Dy) 를 설정한다. 여기서, 2 개의 직경들 (Dx, Dy) 각각은 3 및 3.5 개의 픽셀들 (9xy) 에 걸쳐 각각 연장된다. 따라서, 본 예에서 교정은,

Vx = D/3x 및

Vy= D/3.5y

의, 2 개의 직경들 (Dx, Dy) 을 이미지로서 나타내는, 픽셀들 (9xy) 의 수와 2 개의 직경들 (Dx, Dy) 간의 Vx, Vy 의 비율을 산출한다.

이 수단에 의해, 이 예시적인 실시형태에서, 스크류-헤드 (11) 의 2 개의 대향되어 포지셔닝된 에지들이 인식되고 그 간격이 결정되는 것을 통해, 처음에 언급되었던 서브-픽셀 정확도가 달성될 수 있다. 그 다음, 직경 (Dx) 은 교정의 기초가 되는 관계 (Vx, Vy) 를 결정하기 위해 2 개의 에지들 사이에 놓여 있는 픽셀들 (9xy) 의 수에 관련되어 설정된다.

이들 치수들 (D) 을 이미지로서 나타내는, 스케일링으로부터 획득되는 픽셀들 (9xy) 의 수와 지정 가능한 치수 (D) 간의 비 (V) 에 대한 값들은, 바람직하게 위치를 결정할 때 사용된다. 레퍼런스 이미지 (6) 와 비교되는, 센서 (9) 에 의해 캡처되는 이미지 데이터 및/또는 센서 (9) 는 이러한 방식으로 교정 가능하고/하거나 스케일링 가능하다. 이것은 이미지 데이터에 존재하는 표면 구조 (5) 의 이미지를, 승강로 (1) 에 관련되는 위치가 알려져 있고/있거나 정의되는 레퍼런스 이미지 (6) 에 대해 식별하는 것을 실질적으로 용이하게 하고, 이에 의해 엘리베이터 카 (4) 의 위치의 강건한 그리고 신뢰성 있는 결정을 낳는다.

Claims (15)

1. 엘리베이터 (10) 용 위치-결정 시스템 (12) 으로서,
   - 엘리베이터 카 (4) 상에 배열되고, 정의된 수의 감광 픽셀들 (9xy) 을 갖는 센서 (9) 를 구비하며, 상기 센서 (9) 에 의해 상기 엘리베이터 카 (4) 의 주행 경로 (F) 를 따라 배열되는 승강로 자재의 표면 구조 (5) 의 이미지 데이터를 생성하는 카메라 (2), 및
   - 상기 이미지 데이터에 기초하여, 상기 엘리베이터 카 (4) 의 위치 및/또는 속도를 결정하는 분석 유닛 (3) 을 갖고
   상기 위치-결정 시스템 (12) 은, 상기 카메라 (2) 의 캡처 범위 (21) 에 있는, 지정된 치수 (D, Dx, Dy) 를 갖는 레퍼런스 패턴 (7.2, 8.2, 11) 을 인식하도록 설계되고, 상기 분석 유닛 (12) 은 상기 레퍼런스 패턴 (7.2, 8.2, 11) 에 기초하여 상기 센서 (9) 의 교정을 수행하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 센서 (9) 의 상기 교정을 위해, 상기 분석 유닛 (3) 은 상기 레퍼런스 패턴의 지정된 치수 (D, Dx, Dy) 를 상기 치수 (D, Dx, Dy) 가 이미지로서 표현하는 픽셀들 (9xy) 의 수에 대한 관계 (V, Vx, Vy) 에서 설정하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 교정으로부터 도출되는 상기 관계에 의해 상기 위치 및/또는 상기 속도를 결정하는 경우, 생성된 상기 이미지 데이터가 스케일링 가능한 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 카메라 (2) 는, 상기 분석 유닛 (3) 에 의해 분석되는 이미지 데이터가 캡처될 수 있고, 상기 캡처 범위 (22) 내에 있으며, 특히 상기 캡처 범위 (22) 보다 더 작도록 조정될 수 있는 조정 가능한 분석 범위 (22) 를 갖고,
   상기 레퍼런스 패턴 (7.2, 8.2, 11) 은 상기 분석 범위 (22) 내에 있는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 카메라 (2) 는 조정 가능한 위치-결정 범위 (23) 를 갖고,
   상기 조정 가능한 위치-결정 범위 (23) 에서 상기 이미지 데이터가 캡처 가능하고, 상기 이미지 데이터에 기초하여 상기 분석 유닛 (3) 은, 특히 상기 분석 범위 (22) 에 있는 위치에 대해 식별되는 레퍼런스 이미지 (6) 의 이미지 데이터와 상기 생성된 이미지 데이터의 비교에 의해, 상기 엘리베이터 카 (4) 의 상기 위치 및/또는 상기 속도를 결정하며,
   상기 조정 가능한 위치-결정 범위 (23) 는 특히, 상기 분석 범위 (22) 보다 더 작도록 조정 가능한 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 위치-결정 시스템 (12) 은, 상기 표면 구조 (5) 상에 레퍼런스 패턴 (7.2, 8.2) 을 생성하는 광원 (7, 8) 를 포함하고,
   상기 레퍼런스 패턴 (7.2, 8.2) 은 상기 카메라 (2) 의 캡처 범위 (21) 에 있는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 레퍼런스 패턴 (7.2, 8.2) 은 상기 표면 구조 (5) 상에서 서로로부터, 지정된 치수 (D), 특히 간격 (D) 에서 생성 가능한 적어도 2 개의 광점들 (7.2, 8.2) 을 포함하고,
   상기 2 개의 광점들 (7.2, 8.2) 사이의 상기 간격 (D) 에 기초하여, 상기 분석 유닛 (3) 은 상기 센서 (9) 의 교정을 수행하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
8. 제 6 항과 결합한 제 4 항에 있어서,
   상기 2 개의 광점들 (7.2, 8.2) 은 상기 위치-결정 범위 (23) 밖에 있고, 특히 상위 광점 (7.2) 은 상기 위치-결정 범위 (23) 보다 위에 있고 하위 광점 (8.2) 은 상기 위치-결정 범위 (23) 보다 아래에 있는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
9. 제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,
   상기 2 개의 광점들 (7.2, 8.2) 은, 상기 표면 구조 (5) 상에서, 수직으로 오프셋되어, 특히 수직으로 인접하여 생성 가능한 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
10. 제 7 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 광원 (7, 8) 은 제 1 레이저 빔 (7) 을 방출하는 제 1 레이저 다이오드 (7.1), 및 제 2 레이저 빔 (8.1) 을 방출하는 제 2 레이저 다이오드 (8) 를 포함하고,
    상기 표면 구조 (5) 상에, 상기 제 1 레이저 빔 (7.1) 은 제 1 광점 (7.2) 을 생성하고, 상기 제 2 레이저 빔 (8.1) 은 제 2 광점 (8.2) 을 생성하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 레이저 빔 (7.1) 및 상기 제 2 레이저 빔 (8.1) 은 서로 평행하게 정렬되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
12. 제 10 항 또는 제 11 항에 있어서,
    상기 카메라 (2) 의 상기 제 1 및 상기 제 2 레이저 다이오드 (7, 8), 상기 센서 (9), 및/또는 렌즈 (2.1) 는 회로 보드 (9.1) 상에 집적되는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
13. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 레퍼런스 패턴 (11) 은 상기 표면 구조 (5) 상에 배열되는 레퍼런스 객체 (11) 에 의해 표현될 수 있고,
    적어도 일부 시간에서, 상기 레퍼런스 객체 (11) 는 상기 카메라 (2) 의 상기 캡처 범위 (21) 에 있는 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
14. 제 13 항에 있어서,
    상기 레퍼런스 객체 (11) 는 스크류-헤드 (11), 레일-패스닝 엘리먼트, 및 코드-마크를 포함하는 그룹 중 적어도 일 엘리먼트인 것을 특징으로 하는 엘리베이터용 위치-결정 시스템 (12).
15. 제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 기재된 위치-결정 시스템 (12) 을 갖는 엘리베이터로서,
    상기 분석 유닛 (3) 은 상기 엘리베이터 카 (4) 의 위치 및/또는 속도 데이터를 엘리베이터 컨트롤 (13) 로 송신하고,
    상기 엘리베이터 컨트롤 (13) 은 상기 위치 및/또는 속도 데이터를 사용하여 상기 엘리베이터 카 (4) 로 하여금 주행하게 하기 위해 구동 유닛을 어드레싱하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터.

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