KR20180125399A - 엘리베이터 및 자동 문 시스템을 위한 자가-교정 센서 - Google Patents

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매튜 핀 앨런
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오티스 엘리베이터 컴파니
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Abstract

자가-교정 센서 시스템이 제공되고, 하나 이상의 애퍼처들을 한정하는 벽 상에 또는 이에 근접하게 지지 가능하게 배치된 하나 이상의 센서들과 프로세서를 포함한다. 각 하나 이상의 센서들은 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나에 근접한 개인들을 추적하도록 구성된다. 프로세서는 개인들의 추적의 분석으로부터 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나에 대해 각 하나 이상의 센서들의 위치 및 배향 중 하나 이상을 결정하도록 구성된다.

Description

엘리베이터 및 자동 문 시스템을 위한 자가-교정 센서{SELF-CALIBRATING SENSOR FOR ELEVATOR AND AUTOMATIC DOOR SYSTEMS}
다음 설명은 엘리베이터 시스템들 및 자동 문 시스템들에 관한 것으로, 더 구체적으로 엘리베이터 시스템들 및 자동 도어 시스템들과 함께 사용하기 위한 자가-교정 깊이 센서에 관한 것이다.
종래의 크라우드 센서들(crowd sensors)은 일반적으로 이들이 제공되는 엘리베이터 도어들 또는 자동 문들 위에 중심을 둔 위치에 장착된다. 센서들이 임의의 이유로 인해(즉, 건축 또는 미적 고려 사항들로 인해) 중심을 벗어나게 장착되면, 설치의 기하학적 파라미터들은 수동으로 측정되어야 하고, 대응하는 시스템들에 입력되어야 한다.
본 개시 내용의 하나의 양상에 따라, 자가-교정 센서 시스템이 제공되고, 하나 이상의 애퍼처들을 한정하는 벽 상에 지지 가능하게 배치되거나 근접한 하나 이상의 센서들 및 프로세서를 포함한다. 하나 이상의 센서들 각각은 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나에 근접한 개인들을 추적하도록 구성된다. 프로세서는 개인들의 추적의 분석으로부터 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나에 대한 하나 이상의 센서들 각각의 위치 및 배향 중 하나 이상을 결정하도록 구성된다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 하나 이상의 센서들 중 적어도 하나는 깊이 센서를 포함한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 프로세서는 추적하기 위한 개인들을 감지하기 위해 하나 이상의 센서들을 활성화하도록 그리고 하나 이상의 센서들로부터의 감지와 연관된 데이터를 수신하도록 구성된다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 프로세서는 외부 명령에 응답하여 추적하기 위한 개인들을 감지하기 위해 하나 이상의 센서들을 활성화한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 프로세서는 임의의 하나 이상의 애퍼처들에 근접한 쵸크 지점들을 인식하도록 구성된다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 프로세서는 임의의 하나 이상의 애퍼처들의 위치 및 기하학적 구조를 추정하도록 구성된다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 프로세서는 개인들의 추적의 분석으로부터 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나의 한정된 지점에 대해 하나 이상의 센서들의 대응하는 하나 이상의 오프셋, 요우(yaw), 피치 및 롤 중 하나 이상으로서 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나에 대해 각 하나 이상의 센서들의 위치 및 배향 중 하나 이상을 결정하도록 구성된다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 개인들의 추적의 분석은 하나 이상의 센서들 중 대응하는 하나 이상의 위치 및 배향이 유도될 수 있는 하나 이상의 애퍼처들 중 최소한 하나의 위치를 생성한다
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 엘리베이터 시스템이 제공되고, 일단 하나 이상의 애퍼처들에 대해 각 하나 이상의 센서들의 위치 및 배향 중 적어도 하나가 결정되면, 청구항 1에 따른 자가-교정 센서 시스템의 하나 이상의 센서들의 판독치들(readings)에 기초하여 동작가능한 제어기를 포함한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 하나 이상의 자동 문 시스템들이 제공되고, 일단하나 이상의 애퍼처들에 대해 각 하나 이상의 센서들의 위치 및 배향 중 적어도 하나가 결정되면, 청구항 1에 따른 자가-교정 센서 시스템의 하나 이상의 센서들의 판독치들에 기초하여 동작가능한 제어기를 포함한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 제어기는 추가 센서들의 피드백 판독치들에 기초하여 추가로 동작가능하다.
본 개시 내용의 다른 양상에 따라, 자가-교정 센서 시스템을 설치하는 방법이 제공되고, 애퍼처를 한정하는 벽 상에 또는 이에 근접하게 센서를 지지 가능하게 배치하는 단계, 애퍼처에 근접한 개인들을 추적하고 개인들의 추적의 분석으로부터 애퍼처에 대해 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상을 결정하도록 센서를 구성하는 단계를 포함한다.
본 개시 내용의 또 다른 양상에 따라, 자가-교정 센서 시스템을 동작하는 방법이 제공된다. 방법은 애퍼처를 한정하는 벽 상에 또는 이에 근접하게 센서를 지지 가능하게 배치하는 단계, 애퍼처에 근접한 개인들을 추적하기 위해 센서를 활성화하고, 개인들의 분석으로부터 애퍼처에 대해 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상을 결정하는 단계를 포함한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 센서는 깊이 센서를 포함한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 개인들을 추적하기 위해 센서를 활성화하는 것은 외부 명령에 응답한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 개인들을 추적하기 위해 센서를 활성화하는 것은 자동이다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 결정은 개인들의 추적의 분석으로부터 애퍼처의 결정된 지점에 대해 센서의 오프셋, 요우, 피치 및 롤 중 하나 이상으로서 애퍼처에 대해 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상을 결정하는 것을 포함한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 개인들의 추적의 분석은, 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상이 유도될 수 있는 가중된 불확실성을 갖는 애퍼처의 위치를 생성하는 것을 포함한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 엘리베이터 시스템을 동작하는 방법이 제공되고, 애퍼처에 대한 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상의 결정에 뒤이어 자가-교정 센서 시스템의 센서의 판독치들에 기초하여 엘리베이터를 애퍼처에 가져다 놓기 위해 엘리베이터 호출을 송출하는 단계를 포함한다.
추가적인 또는 대안적인 실시예들에 따라, 자동 문 시스템을 동작하는 방법이 제공되고, 애퍼처에 대해 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상의 결정에 뒤이어 자가-교정 센서 시스템의 센서의 판독치들에 기초하여 자동 문들을 자동으로 동작하는 단계를 포함한다.
이들 및 다른 장점들 및 특징들은 도면과 연계하여 취해진 다음의 설명으로부터 더 명백해질 것이다.
본 개시 내용으로서 간주되는 주제는 특히 본 명세서의 결론에서의 청구항에 별도로 청구된다. 본 개시 내용의 이전 및 다른 특징들 및 장점들은 첨부도와 연계하여 취해진 다음의 상세한 설명으로부터 명백해진다.
도 1은 실시예들에 따른 자가-교정 시스템의 계층도이다;
도 2는 실시예들에 따른 자동 문 시스템에 전개된 자가-교정 시스템의 계층도이다;
도 3은 실시예들에 따른 엘리베이터 시스템에 전개된 자가-교정 시스템의 계층도이다;
도 4는 실시예들에 따른 도 1 내지 도 3의 자가-교정 센서 시스템의 구조의 개략도이다;
도 5a는 도 1 내지 4의 자가-교정 센서 시스템의 프로세서에 의해 생성된 공간 맵의 그래프이다;
도 5b는 도 1 내지 4의 자가-교정 센서 시스템의 프로세서에 의해 생성된 공간 맵의 그래프이다;
도 5c는 도 1 내지 4의 자가-교정 센서 시스템의 프로세서에 의해 생성된 공간 맵의 그래프이다;
도 5d는 도 1 내지 4의 자가-교정 센서 시스템의 프로세서에 의해 생성된 공간 맵의 그래프이다;
도 6은 도 5a 내지 도 5d의 공간 맵들의 예시를 포함하는 비교 공간 맵이다;
도 7은 다수의 개인들이 감지되고 추적되는 것을 예시하는 실제 비교 공간 맵이다;
도 8은 실시예들에 따른 자가-교정 센서 시스템을 설치하는 방법을 예시하는 흐름도이다; 그리고
도 9는 실시예들에 따른 자가-교정 센서 시스템을 위한 센서-자가 교정 방법을 예시하는 흐름도이다.
아래에 기재되는 바와 같이, 자가-교정 센서는 엘리베이터 시스템 및 자동 문 시스템을 위해 제공되어, 자가-교정 센서가 대응하는 엘리베이터 문 또는 자동 문에 대해 중심을 벗어난 위치에 설치되면, 자가-교정 센서는 자가-교정할 수 있고, 설치자가 위치 데이터를 수동으로 측정하고 입력할 임의의 필요를 제거한다. 자가-교정 센서는 관찰된 교통량으로부터 자가-교정 센서에 대해 문 위치를 자동으로 검출함으로써, 그런 후에 의도 결정 로직을 위한 기하학적 파라미터들을 계산함으로써 동작한다. 즉, 엘리베이터 또는 자동 문들에 근접한 개인들의 궤적 및 대기 행렬 행위의 통계 분석은 이들 문들의 위치를 나타낸다. 특히, 궤적들이 손실되는 위치들로서 한정된 궤적들의 종점들의 통계 클러스터링(예를 들어, 예측-최대화 알고리즘을 이용하여)은 사람-흐름에서의 쵸크 지점들을 나타낸다. 인접 통로에, 엘리베이터 문에, 또는 자동 문에 있을 수 있는 쵸크 지점들은, 트랙들이 유래하거나 속도 및 대기 행렬에 의해 손실되는(예를 들어, 적절한 임계치들을 갖는 속도 및 위치의 가우스 혼합 모델들을 이용함으로써) 다른 지점들로부터 통계적으로 구별될 수 있다. 일단 문 위치들이 알려져 있으면, 특수한 기하학적 파라미터들이 계산될 수 있다(예를 들어, 문 위치 양단의 선형 가우스 피트의 ± 3σ로서). 더욱이, 몇몇 센서들이 문들로부터의 약 0.5m 내지 1.0m보다 더 가까운 개인들을 검출하지 않지만, 다음의 개시는 “가중치(weight)” 추정에 대한 불확실성을 계산하도록 적용될 수 있는 복잡한 궤적 분석을 포함한다. 다수의 문들의 경우에, 추정은 딥 러닝 알고리즘과 같은 러닝-기반의 접근법을 이용하여 의도 계산에 의해 가중될 수 있다. 마지막으로, 정확한 파라미터 결정들에 대해 필요한 인간-흐름 데이터의 양이 엘리베이터 또는 자동 문 사용량에 의존할 것임이 이해될 것이다. 이러한 데이터의 양은 파라미터 추정치들의 수렴을 모니터링함으로써 자동으로 결정될 수 있다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 자가-교정 센서 시스템(10)이 제공되고, 환경(20)에서 사용하기 위해 전개된다. 도 1 내지 도 3에 도시된 바와 같이, 환경(20)은 애퍼처(22)를 한정하도록 형성되는 벽(21)과, 벽(21) 및 애퍼처(22)를 따라 이어지는 보도(23)를 포함한다. 실시예들에 따라, 환경(20)은, 애퍼처(22)가 보도(23)로부터 다른 보도로 인도하는(도 1을 참조) 보도들의 간단한 세트로서 제공될 수 있다. 대안적인 실시예들에 따라, 환경(20)은, 애퍼처(22)가 내부 공간(24)으로부터 외부 공간(25)으로 인도하고 제어기(201)(도 2를 참조)의 제어 하에 자동 문들(26)에 의해 개방 및 폐쇄되는 제어기(201)를 포함하는 자동 문 시스템으로서 제공될 수 있다. 또 다른 대안적인 실시예들에 따라, 환경(20)은, 엘리베이터 호출 신호(도 3을 참조)를 송출하는 제어기(202)에 의해 호출된 후에 엘리베이터가 적절히 위치되는 것에 기초하여 개방 및 폐쇄하는 엘리베이터 문들(28)을 통해 접근가능한 엘리베이터로 애퍼처(22)가 인도하는 제어기(202)를 포함하는 엘리베이터 로비로서 제공될 수 있다.
임의의 경우에, 도 4를 추가로 참조하여, 자가-교정 센서 시스템(10)은 벽(21) 상에 또는 이에 근접하게 지지 가능하게 배치되는 센서 조립체 하우징(30), 센서 조립체 하우징(30)에 수용되고 애퍼처(22)에 근접한 개인들을 추적하도록 구성되는 센서(40) 및 처리 유닛(50)을 포함한다. 처리 유닛(50)은 프로세서(501) 및 그 위에 저장된 실행 가능한 지령들을 갖는 메모리 유닛(502)을 포함할 수 있고, 이 지령들은 실행될 때 프로세서(501)가 개인들의 추적의 분석으로부터 애퍼처(22)에 대해 센서(40)의 위치 및 배향을 결정하도록 한다. 센서 하우징(30)은 임의의 유형의 하우징으로서 제공될 수 있지만, 벽(21) 상에 또는 이에 근접하게 지지 가능하게 배치될 때, 센서(40)가 애퍼처(22)의 중심점에 또는 이에 가까이 위치될 필요가 없을 수 있도록 구성될 수 있다.
추가 실시예들에 따라, 자가-교정 센서 시스템(10)은 몇몇 경우에 자가-교정을 개시하는데 사용될 수 있는 사용자 또는 운영자 인터페이스 디바이스(60)를 더 포함할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 사용자 또는 운영자 인터페이스 디바이스(60)는 센서(40)(및 프로세서(501)의 후속 동작들)와 맞물리고 및/또는 프로세서(501)와 직접 맞물리기 위해(예를 들어, 프로세서(501)에게 센서(40)(및 프로세서(501)의 후속 동작들)와 맞물리라는 명령을 입력하기 위해) 운영자에 의해 작동되는 간단한 버튼(61) 또는 스위치일 수 있다. 자가-교정 센서 시스템(10)이 사용자 또는 운영자 인터페이스 디바이스(60)를 포함하는 지의 여부에 관계없이, 프로세서(501)가 미리 한정된 스케줄에 기초하여 또는 애퍼처(22)에 대해 센서 조립체 하우징(30)을 이탈하거나 제거할 수 있는 외부 교란에 기초하여 센서(40)와 자동으로 맞물리도록 구성될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
설명의 편리함을 위해, 세계 좌표계는 벽(21)에 직교하는 z-축, 벽(21)을 따르고 보도(23)의 바닥에 평행한 x-축, 및 벽(21)을 따르고 보도(23)의 바닥에 직교한 y-축으로서 정의된다. 세계 좌표계는 애퍼처(22)의 중심점에서 보도(23)의 바닥 상에 중심을 둘 수 있지만, 임의의 다른 편리한 지점이 사용될 수 있다. 센서(40)가 벽(21) 상에 배치되지만 세계 좌표계의 원점으로부터 x, y, 및 z에서 오프셋되는 이들 경우들에서, 센서(40)가 센서 자체와 벽(21)의 평면 사이의 거리(예를 들어 벽(21)의 평면으로부터 약 1 인치)를 나타내는 미리 한정된 z-축 위치를 가질 수 있다는 것이 이해될 것이다. 센서(40)가 벽(21)에 배치되지만, 한정된 0° 배향으로부터 요우에서의 배향을 갖는 이들 경우에서, 센서(40)는 z-축(예를 들어, 0°) 주위의 센서(40)의 각 배향을 나타내는 미리 한정된 롤 특징, y-축 주위의 센서(40)의 각 배향을 나타내는 요우 특징, 및 x-축(예를 들어, -40°) 주위의 센서(40)의 각 배향을 나타내는 미리 한정된 피치 특징을 가질 수 있다. 이와 같이, 센서(40)의 x-축 및 y-축 위치 및 y-축 주위의 각도를 나타내는 센서(40)의 요우 특징으로서 이해되는 세계 좌표의 원점으로부터 센서(40)의 거리는 확인되고 결정될 필요가 있다.
실시예들에 따라, 일단 센서(40)의 x-축 및 y-축 위치와 센서(40)의 요우 특징이 확인되고 결정되면, 센서(40)는 애퍼처(22)에 근접한 개인들을 신뢰성 있게 감지하고 추적하도록 추가로 이용될 수 있어서, 추가적 및 다른 결정들은 아래에 구체적으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 환경(20)이 도 2에 도시된 바와 같이 자동 문 시스템으로서 제공되는 경우에, 제어기(201)는, 이미 자가-교정된 센서(40)가 개인이 애퍼처(22)를 임박하여 통과하도록 의도한다는 것을 후속하여 신뢰성있게 감지할 때 자동 문(26)을 개방 및 폐쇄할 것이다. 다른 예에 재해, 환경(20)이 도 3에 도시된 바와 같이 엘리베이터 시스템으로서 제공되는 경우에, 제어기(202)는, 이미 자가-교정된 센서(40)가 개인이 애퍼처(22)를 임박하여 통과하도록 의도한다는 것을 후속하여 신뢰성있게 감지할 때 엘리베이터를 호출하기 위해 엘리베이터 호출 신호를 애퍼처(22)에 송출할 것이다. 다른 예로서, 센서(40)가 자가-교정될 때, 제어기(202)는, 승객이 (늦게-도착하는) 승객을 위해 문을 개방된 상태를 유지할 때를 인식하기 위해, 상이한 호출들의 우선 순위를 정하기 위해 문 근처에 대기 중인 사람의 수를 계수하기 위해, 그리고 주어진 층 뿐 아니라 후속 층에서 승객을 태우기 위한 이용 가능한 용량을 계획하기 위해 대기 중인 사람의 수를 계수하기 위해 사용될 수 있다.
하나 이상의 이들 마지막으로, 센서(40)는 깊이 센서로서 제공될 수 있다. 센서 시스템(10)에 사용될 수 있는 다양한 2D 및 3D 깊이 감지 센서 기술 및 디바이스는 구조화된 광 측정, 위상 시프트 측정, 비행 측정 시간, 스테레오 삼각형 디바이스, 광 삼각형 디바이스의 시트, 라이트 필드 카메라, 코딩된 애퍼처 카메라, 컴퓨터 영상 기술, 동시 국부화 및 매핑(SLAM), 영상 레이더, 영상 소나, 반향 정위, 레이저 레이더, 스캐닝 광 검출 및 범위화(LIDAR), 플래쉬 LIDAR, 또는 이들의 조합을 포함하지만, 여기에 제한되지 않는다. 상이한 기술은 활성(신호를 송신 및 수신) 또는 수동(신호를 수신만) 감지를 포함할 수 있고, 가시적, 적외선, 초음파 등과 같은 전자기 또는 음향 스펙트럼의 대역에서 동작할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 깊이 센서는 디포커스로부터의 깊이, 이미지의 초점 스택, 또는 모션으로부터의 구조를 발생하도록 동작가능할 수 있다.
임의의 경우에, 도 5a 내지 도 5d와 도 6을 참조하면, 센서(40)는 시간에 따른 시퀀스에서 배열되는 일련의 공간 맵(5011-4)을 생성하고, 애퍼처(22)에 근접한 개인들에 대한 이해 공간 맵(601)에서 서로 중첩될 수 있어서, 일련의 공간 맵(5011-4)에 기초하여 개인들을 추적하도록 구성될 수 있다. 따라서, 도 5a에 도시된 바와 같이, 공간 맵(5011)은 개인(1)이 애퍼처(22)에 대해 제1 위치(11)에 있다는 것과, 도 5b에 도시된 바와 같이, 개인(2)이 애퍼처(22)에 대해 제1 위치(21)에 있다는 것을 나타내고, 공간 맵(5012)은 개인(1)이 애퍼처(22)에 대해 제2 위치(12)에 있다는 것과, 도 5c에 도시된 바와 같이, 개인(2)이 애퍼처(22)에 대해 제2 위치(22)에 있다는 것을 나타내고, 공간 맵(5013)은 개인(1)이 애퍼처(22)에 대해 제3 위치(13)에 있다는 것과, 도 5d에 도시된 바와 같이, 개인(2)이 애퍼처(22)에 대해 제3 위치(23)에 있다는 것을 나타내고, 공간 맵(5014)은 개인(1)이 애퍼처(22)에 대해 제4 위치(14)에 있다는 것과, 개인(2)이 애퍼처(22)에 대해 제4 위치(24)에 있다는 것을 나타낸다.
그러므로, 각 공간 맵들(5011-4)의 표시들을 포함하는 이해 공간 맵(601)은, 공간 맵들(5011-4) 양단의 개인들(1 및 2)의 추적으로부터, 처리 유닛(50)의 프로세서(501)가 센서(40)로부터 추적 데이터를 수신할 수 있어서, 개인(1)이 애퍼처(22)에 가능성있게 접근한다는 것과 개인(2)이 애퍼처(22)를 지나 걸어갈 가능성이 있다는 것을 결정한다는 것을 예시한다. 이들 결정들로부터, 프로세서(501)는 애퍼처(22)의 위치를 추정할 수 있어서, 이를 통해 애퍼처(22)의 중심점에 대해 센서(40)의 x-축과 y-축 오프셋과 요우로서 애퍼처(22)에 대해 센서(40)의 위치 및 배향을 유도할 수 있다. 이러한 결정 및 추가 결정이 이루어졌으면, 도 2의 제어기(201)는 개인(1)을 위해 자동 문(26)을 개방할 수 있고, 도 3의 제어기(202)는 개인(1)을 위해 엘리베이터를 호출하기 위한 엘리베이터 호출 신호를 애퍼처(22)에 송출할 수 있다.
하나 이상의 실시예들에 따라, 추적은 배경 감산, 형태론 필터링, 및 칼맨 필터 또는 입자 필터와 같은 바이예시안 필터링 방법과 같은 검출 및 추적 프로세스들에 의해 이루어질 수 있다. 전경 물체(들)를 발생하기 위한 배경 감산은 가우스 혼합 모델, 코드북 알고리즘, 주 성분 분석(PCA) 등에 의해 달성될 수 있다. 형태론 필터링은 사람이 아닌(예를 들어, 너무 작고, 부적절한 종횡비를 갖는 등) 전경 물체(들)를 폐기하기 위한 크기 필터일 수 있다. 베이예시안 필터는, 상태가 위치, 속도, 가속도 등일 수 있는 필터링된 전경 물체의 상태를 추정하는데 사용될 수 있다.
도 5a 내지 도 5d와 도 6의 예시가 간략화된 예들의 예시이지만, 실제 경우에서 시간이 지남에 따라 감지되고 추적되는 다수의 개인이 있다는 것이 예측된다. 즉, 도 7을 참조하여, 프로세서(501)는 실제로 다수의 개인이 센서(40)에 의해 시간이 지남에 따라 감지되고 추적된다는 것을 보여주는 실제 이해 공간 맵(701)을 나타내는 추적 데이터를 수신할 것이다. 여기서, 프로세서(501)(도 4를 참조)는 애퍼처(22)에 대응하는 것으로 이해되는 쵸크 지점(702, 703)의 위치를 결정하기 위해 이들 개인의 궤적 및 대기 행렬 행위의 통계 분석을 이용할 수 있다. 특히, 프로세서(501)는 개인의 궤적(궤적이 손실되는 경우)의 종점들의 통계 클러스터링 분석(예를 들어, 예측-최대화 알고리즘을 이용하여)을 이용할 수 있다. 쵸크 지점들(702, 703)은, 추적이 유래하거나 속도 및 대기 행렬에 의해 손실되는 다른 지점들로부터 통계적으로 구별될 수 있다(적절한 임계치들을 갖는 속도 및 위치의 가우스 혼합 모델을 이용하는 프로세서(501)에 의해).
위에 주지된 바와 같이, 일단 애퍼처(22) 위치들이 알려져 있으면, 높이 및 폭과 같이 애퍼처(22)의 특정한 기하학적 파라미터들은 계산될 수 있고(예를 들어, 애퍼처(22) 위치 양단의 선형 가우스 피트의 ± 3σ로서), 애퍼처(22)에 대한 센서(40)의 위치 및 배향은 애퍼처(22)의 한정된 지점으로부터의 기하학적 분석에 의해 미리 한정된 높이에서의 중심선과 같이 애퍼처(22)의 한정된 지점에 대해 센서(40)의 x-축과 y-축 오프셋 및 요우로서 유도될 수 있다. 일실시예에서, 이러한 기하학적 분석은 센서(40)의 광축과, 세계 좌표계가 센서(40)의 위치로 전환되는 세계 좌표계 사이의 피치, 요우 및 롤 각도를 계산하는 것을 포함한다.
도 8을 참조하면, 전술한 자가-교정 센서 시스템(10)을 설치하는 방법이 제공된다. 방법은 애퍼처(22)를 한정하는 벽(21) 상에 또는 이에 근접하게 센서 조립체 하우징(30)을 지지 가능하게 배치하는 단계(블록 801), 애퍼처(22)에 근접한 개인들을 추적하도록 구성되는 센서(40)를 갖는 센서 조립체 하우징(30)에 센서(40)를 수용하는 단계(블록 802), 및 개인들의 추적의 분석으로부터 애퍼처(22)에 대해 센서(40)의 위치 및 배향을 자동으로 또는 수동으로 결정하는 단계(블록 803)를 포함한다.
도 8에 기재된 바와 같이 자가-교정 센서 시스템(10)이 설치되면, 자가-교정 센서 시스템(10)의 센서 자가-교정 방법은 이제 도 9를 참조하여 기재될 것이다. 도 9에 기재된 바와 같이, 센서(40)는 애퍼처(22)에 근접한 모든 개인들을 감지하고 추적하고(블록 901), 그런 후에 프로세서(501)는 추적된 각 개인에 대한 궤적을 생성하여(블록 9015), 이를 통해 애퍼처(22) 전방에 또는 이에 근접하게 있는 것으로 이해되는 쵸크 지점들을 생성 및/또는 그렇지 않으면 인식한다(블록 902). 일단 이들 쵸크 지점들이 인식되면, 몇몇 경우지만, 모두 그렇지 않은 경우에, 가우스 혼합 모델 또는 다른 유사한 알고리즘은, 각 애퍼처(22)의 중심점이 유도될 수 있는(블록 904) 애퍼처(22)의 기하학적 파라미터들을 생성하도록(블록 903) 이용된다. 일단 이들 중심점들이 유도되면, 중심점들에 대한 센서(40)의 x-축 및 y-축과 요우 특징은 애퍼처(22)의 중심점들에 대해 센서(40)의 위치를 결정하기 위해 추가 감지 동작들로부터 유도될 수 있다. 일단 센서(40)의 위치가 결정되면, 센서(40)의 추가 동작에 기초하여 추가 결정들이 이루어질 수 있지만, 추가 자가-교정은 시간이 지남에 따라 자동으로 또는 수동으로 실행될 수 있다.
본 명세서에 기재된 자가-교정 시스템들 및 방법들은 일반적으로 궤적 및 대기 행렬 행위를 자체적으로 분석하는 것과, 많은 사람이 주어진 지점쪽으로 나아가는 것으로 보이기 때문에, 문이 그러한 주어진 지점에 있어야 하거나 아마도 그러한 주어진 지점에 있다는 것을 언급하는 것에 의존하는 개루프 시스템 및 방법으로서 기재된다. 하지만, 다른 실시예들이, 프로세서(501)가 센서(40)로부터의 입력뿐 아니라 문들/애퍼처(들)(22)로부터의 "피드백" 입력을 수신하는 경우에 존재한다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 프로세서(501)는, 문이 개방될 때와 문이 추가 센서(2002)(도 2를 참조)로부터 폐쇄될 때 신호를 수신할 수 있다. 그런 후에, 프로세서(501)는, 문으로 나아가는 것으로 간주된 궤적들의 클러스터가 정확한데, 이는 문이 폐쇄될 때(즉, 사람이 문에 접근할 때 사람이 감속하고 정지하는) 대 문이 개방될 때(예를 들어, 사람이 문쪽으로 신속하게 이동하는) 궤적을 반영하는 아마도 놀랍게도 상이한 행위이기 때문이라는 높은-신뢰성 추정을 이룰 수 있다.
더욱이, 센서(40) 또는 추적 센서가 사람이 실제로 문/애퍼처(들)(22)을 통과할 때를 검출하도록 구성될 수 있고, 이들 사람이 게다가 문을 통과하는 경우와 사람의 궤적을 상관시키는 동작을 개선하도록 이용될 수 있다. 궤적이 종료할 때와 누군가 문을 통과할 때 사이의 타이밍은 또한 문이 폐쇄 이전에 얼마나 개방된 상태로 유지할 필요가 있는 지에 관해 문 제어를 개선하는 추가 정보로서 사용될 수 있다. 이것은 사람이 해당 문이 아니라 앞으로 걸을 수 있을 뿐 아니라 그러한 사람이 센서에 의해 보여질 수 있는 경우 보도(문을 이용하지 않고)를 따라 사람이 통과하는 경우를 구별하는데 도움을 준다. 예를 들어, 도 1에서와 같이, 궤적이 종료하는 3개의 "싱크(sink)"가 있을 수 있다. 이들은 보도의 서쪽 단부쪽, 보도 및 문의 동쪽 단부쪽을 포함한다. 여기서, 통계 클러스터링은, 이들 3개의 싱크들이 존재한다는 것과, 문의 상태를 아는 것이 이를 행하는데 도움을 준다는 것을 결정할 수 있다. 더욱이, 시스템 및 방법이 다수의 문들을 제어하도록 배치되면, 각 문들의 개방/폐쇄 상태는 대응하는 문들과 클러스터링을 연관시키는데 도움을 준다.
본 명세서에 기재된 자가-교정 센서 시스템(10)은 광범위한 설치 조건 및 응용 하에서 센서(40)의 자동 교정을 제공한다. 따라서, 설치-특정 관찰로부터 계산된 의도 로직 파라미터들은 미리 계산된 일반적인 파라미터들보다 더 정밀할 것이고, 예를 들어, 더 적은 불필요한 홀 호출, 손실되 홀 호출, 또는 자동 문의 불필요한 개방을 초래할 것이다.
본 개시 내용이 제한된 수의 실시예들에만 연계되어 구체적으로 제공되지만, 본 개시 내용이 그러한 개시된 실시예들에 제한되지 않는다는 것이 쉽게 이해되어야 한다. 오히려, 본 개시 내용은 이전에 기재되지 않고, 본 개시 내용의 사상 및 범주와 상응하는 임의의 수의 변동, 변경, 치환 또는 등가물 배치를 병합하도록 변형될 수 있다. 추가적으로, 본 개시 내용의 다양한 실시예들이 기재되었지만, 예시적인 실시예(들)가 단지 몇몇 기재된 예시적인 양상들을 포함할 수 있다는 것이 이해될 것이다. 따라서, 본 개시 내용은 이전 설명에 의해 제한되는 것으로 보이지 않고, 첨부된 청구항의 범주에 의해서만 제한된다.

Claims (20)

  1. 자가-교정 센서 시스템으로서,
    하나 이상의 애퍼처들을 한정하는 벽 상에 또는 이에 근접하게 지지 가능하게 배치된 하나 이상의 센서들로서,
    상기 하나 이상의 센서들 각각은 상기 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나에 근접한 개인들을 추적하도록 구성되는, 상기 하나 이상의 센서들; 및
    상기 개인들의 상기 추적의 분석으로부터 상기 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나에 대해 상기 하나 이상의 센서들 각각의 위치 및 배향 중 하나 이상을 결정하도록 구성된 프로세서를 포함하는, 자가-교정 센서 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 하나 이상의 센서들 중 적어도 하나는 깊이 센서를 포함하는, 자가-교정 센서 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는 추적하기 위한 상기 개인들을 감지하기 위해 상기 하나 이상의 센서들을 활성화하도록 그리고 상기 하나 이상의 센서들로부터의 상기 감지와 연관된 데이터를 수신하도록 구성되는, 자가-교정 센서 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서, 상기 프로세서는 외부 명령에 응답하여 추적하기 위한 상기 개인들을 감지하기 위해 상기 하나 이상의 센서들을 활성화하는, 자가-교정 센서 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는 임의의 상기 하나 이상의 애퍼처들에 근접한 쵸크 지점들(choke points)을 인식하도록 구성되는, 자가-교정 센서 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는 임의의 상기 하나 이상의 애퍼처들의 위치 및 기하학적 구조를 추정하도록 구성되는, 자가-교정 센서 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는 상기 개인들의 상기 추적의 상기 분석으로부터 상기 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나의 한정된 지점에 대해 상기 하나 이상의 센서들의 대응하는 하나 이상의 오프셋, 요우, 피치 및 롤 중 하나 이상으로서 상기 하나 이상의 애퍼처들 중 상기 적어도 하나에 대해 각 상기 하나 이상의 센서들의 각각의 상기 위치 및 상기 배향 중 하나 이상을 결정하도록 구성되는, 자가-교정 센서 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 개인들의 상기 추적의 상기 분석은, 상기 하나 이상의 센서들의 상기 대응하는 하나 이상의 상기 위치 및 상기 배향 중 하나 이상이 유도가능한 상기 하나 이상의 애퍼처들 중 상기 적어도 하나의 위치를 생성하는, 자가-교정 센서 시스템.
  9. 일단 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나에 대해 하나 이상의 센서들의 각각의 위치 및 배향 중 하나 이상이 결정되면, 청구항 1에 따른 자가-교정 센서 시스템의 상기 하나 이상의 센서들의 판독치들에 기초하여 동작가능한 제어기를 포함하는, 엘리베이터 시스템.
  10. 하나 이상의 자동 문 시스템들로서, 일단 하나 이상의 애퍼처들 중 적어도 하나에 대해 하나 이상의 센서들의 각각의 위치 및 배향 중 하나 이상이 결정되면, 청구항 1에 따른 자가-교정 센서 시스템의 상기 하나 이상의 센서들의 판독치들에 기초하여 동작가능한 제어기를 포함하는, 하나 이상의 자동 문 시스템들.
  11. 청구항 10에 있어서, 상기 제어기는 또한 추가 센서들의 피드백 판독치들에 기초하여 동작가능한, 하나 이상의 자동 문 시스템들.
  12. 자가-교정 센서 시스템을 설치하는 방법으로서,
    애퍼처를 한정하는 벽 상에 또는 이에 근접하게 센서를 지지 가능하게 배치하는 단계;
    상기 애퍼처에 근접한 개인들을 추적하도록 상기 센서를 구성하는 단계; 및
    상기 개인들의 상기 추적의 분석으로부터 상기 애퍼처에 대한 상기 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상을 결정하는 단계를 포함하는, 자가-교정 센서 시스템을 설치하는 방법.
  13. 자가-교정 센서 시스템을 동작하는 방법으로서,
    애퍼처를 한정하는 벽 상에 또는 이에 근접하게 센서를 지지 가능하게 배치하는 단계;
    상기 애퍼처에 근접한 개인들을 추적하기 위해 상기 센서를 활성화하는 단계; 및
    상기 개인들의 상기 추적의 분석으로부터 상기 애퍼처에 대한 상기 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상을 결정하는 단계를 포함하는, 자가-교정 센서 시스템을 동작하는 방법.
  14. 청구항 13에 있어서, 상기 센서는 깊이 센서를 포함하는, 자가-교정 센서 시스템을 동작하는 방법.
  15. 청구항 13에 있어서, 상기 개인들을 추적하기 위해 상기 센서의 상기 활성화 단계는 외부 명령에 응답하는, 자가-교정 센서 시스템을 동작하는 방법.
  16. 청구항 13에 있어서, 상기 개인들을 추적하기 위해 상기 센서의 상기 활성화 단계는 자동인, 자가-교정 센서 시스템을 동작하는 방법.
  17. 청구항 13에 있어서, 상기 결정하는 단계는 상기 개인들의 상기 추적의 상기 분석으로부터 상기 애퍼처에 대한 상기 센서의 상기 위치 및 상기 배향 중 하나 이상을 상기 애퍼처의 한정된 지점에 대한 상기 센서의 오프셋, 요우, 피치 및 롤 중 하나 이상으로서 결정하는 단계를 포함하는, 자가-교정 센서 시스템을 동작하는 방법.
  18. 청구항 13에 있어서, 상기 개인들의 상기 추적의 상기 분석은 상기 센서의 상기 위치 및 상기 배향 중 하나 이상이 유도가능한 가중된 불확실성을 갖는 상기 애퍼처의 위치를 생성하는 단계를 포함하는, 자가-교정 센서 시스템을 동작하는 방법.
  19. 애퍼처에 대한 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상의 결정에 뒤이어, 청구항 13에 따른 자가-교정 센서 시스템의 상기 센서의 판독치들에 기초하여 엘리베이터를 애퍼처에 가져다 놓기 위한 엘리베이터 호출을 송출하는 단계를 포함하는, 엘리베이터 시스템을 동작하는 방법.
  20. 애퍼처에 대한 센서의 위치 및 배향 중 하나 이상의 결정에 뒤이어, 청구항 13에 따른 자가-교정 센서 시스템의 상기 센서의 판독치들에 기초하여 자동 문들을 자동으로 동작하는 단계를 포함하는, 자동 문 시스템을 동작하는 방법.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3519861A4 (en) * 2016-10-03 2020-09-02 Sensotech, Inc. FLIGHT TIME (TOF) BASED DETECTION SYSTEM FOR AN AUTOMATIC DOOR
US20210190968A1 (en) * 2019-12-23 2021-06-24 Continental Automotive Systems, Inc. Self-calibrating infrastructure sensor

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130182905A1 (en) * 2012-01-17 2013-07-18 Objectvideo, Inc. System and method for building automation using video content analysis with depth sensing
EP3075695A1 (en) * 2015-04-03 2016-10-05 Otis Elevator Company Auto commissioning system and method

Family Cites Families (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5243155A (en) 1991-04-29 1993-09-07 Otis Elevator Company Estimating number of people waiting for an elevator car based on crop and fuzzy values
US5219042A (en) 1991-12-17 1993-06-15 Otis Elevator Company Using fuzzy logic to determine the number of passengers entering and exiting an elevator car
US5168136A (en) 1991-10-15 1992-12-01 Otis Elevator Company Learning methodology for improving traffic prediction accuracy of elevator systems using "artificial intelligence"
BE1005991A3 (fr) 1992-06-25 1994-04-12 Ber Sa Dispositif et procede de detection et de protection.
US5329076A (en) 1992-07-24 1994-07-12 Otis Elevator Company Elevator car dispatcher having artificially intelligent supervisor for crowds
US6460004B2 (en) * 1996-02-06 2002-10-01 Perceptron, Inc. Method and apparatus for calibrating a non-contact gauging sensor with respect to an external coordinate system
DE60133007T2 (de) 2001-10-19 2009-03-19 Bea S.A. Ebene Antenne
EP1493130A1 (en) 2002-04-08 2005-01-05 Newton Security, Inc. Tailgating and reverse entry detection, alarm, recording and prevention using machine vision
US7400744B2 (en) 2002-09-05 2008-07-15 Cognex Technology And Investment Corporation Stereo door sensor
US7623674B2 (en) 2003-11-05 2009-11-24 Cognex Technology And Investment Corporation Method and system for enhanced portal security through stereoscopy
US7646401B2 (en) 2004-01-30 2010-01-12 ObjectVideo, Inc Video-based passback event detection
US7606425B2 (en) 2004-09-09 2009-10-20 Honeywell International Inc. Unsupervised learning of events in a video sequence
ES2572772T3 (es) 2005-01-21 2016-06-02 Bea S.A. Sensor para utilizar en puertas automáticas
EP2074603B1 (en) 2006-09-28 2012-05-02 Bea S.A. Sensor for presence detection
US20080089577A1 (en) 2006-10-11 2008-04-17 Younian Wang Feature extraction from stereo imagery
US20080306708A1 (en) * 2007-06-05 2008-12-11 Raydon Corporation System and method for orientation and location calibration for image sensors
US7965866B2 (en) 2007-07-03 2011-06-21 Shoppertrak Rct Corporation System and process for detecting, tracking and counting human objects of interest
US8614744B2 (en) 2008-07-21 2013-12-24 International Business Machines Corporation Area monitoring using prototypical tracks
US8167430B2 (en) 2009-08-31 2012-05-01 Behavioral Recognition Systems, Inc. Unsupervised learning of temporal anomalies for a video surveillance system
GB2475104A (en) 2009-11-09 2011-05-11 Alpha Vision Design Res Ltd Detecting movement of 3D objects using a TOF camera
CA2819574C (en) 2010-12-03 2016-01-19 Nabtesco Corporation Sensor for use with automatic door
US20130018290A1 (en) * 2011-07-15 2013-01-17 John Holdorf Method and apparatus for appendage massage
FI20116342A (fi) 2011-12-30 2013-07-01 Rdnet Oy Menetelmä ja järjestely liikkuvaksi sovitetun kohteen paikan ja/tai nopeuden määrittämiseksi ja järjestelyn käyttö
CN103324977B (zh) 2012-03-21 2016-03-30 日电（中国）有限公司 一种目标数量检测方法和设备
WO2014004901A1 (en) 2012-06-29 2014-01-03 Behavioral Recognition Systems, Inc. Unsupervised learning of feature anomalies for a video surveillance system
CN112850406A (zh) 2015-04-03 2021-05-28 奥的斯电梯公司 用于乘客运输的通行列表产生
CN106144798B (zh) 2015-04-03 2020-08-07 奥的斯电梯公司 用于乘客运输控制的传感器融合
CN106144801B (zh) 2015-04-03 2021-05-18 奥的斯电梯公司 用于特殊乘客运输工具负载状况的基于深度传感器的感测
CN106144861B (zh) 2015-04-03 2020-07-24 奥的斯电梯公司 用于乘客运输控制的基于深度传感器的乘客感测
CN104864873B (zh) 2015-06-09 2017-09-01 中国科学院上海高等研究院 一种利用人体运动特征辅助地图定位的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130182905A1 (en) * 2012-01-17 2013-07-18 Objectvideo, Inc. System and method for building automation using video content analysis with depth sensing
EP3075695A1 (en) * 2015-04-03 2016-10-05 Otis Elevator Company Auto commissioning system and method

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