WO2019087250A1 - 渋滞回避運転システム及び方法 - Google Patents

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WO2019087250A1
WO2019087250A1 PCT/JP2017/039128 JP2017039128W WO2019087250A1 WO 2019087250 A1 WO2019087250 A1 WO 2019087250A1 JP 2017039128 W JP2017039128 W JP 2017039128W WO 2019087250 A1 WO2019087250 A1 WO 2019087250A1
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WO
WIPO (PCT)
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congestion
elevator
floor
users
traffic
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/039128
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English (en)
French (fr)
Inventor
貴大 羽鳥
孝道 星野
訓 鳥谷部
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
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Priority to JP2019550003A priority patent/JP6960463B2/ja
Publication of WO2019087250A1 publication Critical patent/WO2019087250A1/ja

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B1/00—Control systems of elevators in general
    • B66B1/02—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action
    • B66B1/06—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric
    • B66B1/14—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements
    • B66B1/18—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements with means for storing pulses controlling the movements of several cars or cages
    • B66B1/20—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements with means for storing pulses controlling the movements of several cars or cages and for varying the manner of operation to suit particular traffic conditions, e.g. "one-way rush-hour traffic"
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B3/00—Applications of devices for indicating or signalling operating conditions of elevators

Definitions

  • the present invention relates to an elevator apparatus, and more particularly to a congestion avoiding operation system and method and method for appropriately performing a car allocation at crowded elevator landings and realizing a stay avoiding operation.
  • Patent Document 1 aims to obtain an elevator control device capable of allocating an appropriate number of cars to a crowded floor with respect to an elevator system having a plurality of elevators as one group.
  • Ground area camera 1B for detecting a crowded state in the car, camera 1A in the car, and a ground area area detecting means 3A for measuring the passenger area of the current elevator hall and the occupied area in the car based on the outputs of these cameras Detection means 3B, additional allocation determination means 3C for predicting future congestion levels of both the elevator hall and the car based on the output of the detection means and the past learning results, traffic information learning means 3G, and the prediction results
  • an operation control means 3E for allocating a plurality of cars to the landing.
  • Patent Document 2 aims to obtain a group management control device for elevators that performs appropriate service by allocating vehicles without restriction for division into service zones regardless of the presence or absence of a call. And a group management control apparatus for elevators that group-controls a plurality of elevators that drive back and forth between the two, and the traffic flow discrimination unit 1 that discriminates the traffic flow of the users of the elevators;
  • the vehicle comprises: a dispatch number control unit 2 that sets the number of elevators to be dispatched based on the determination result of the traffic flow; and a car dispatch unit 3 that dispatches the vehicles based on the number of dispatches set by the dispatch number control unit 2
  • the flow determining unit 1 obtains upper floor boarding load and lower floor boarding load based on floor data and boarding load data, and determines the traffic flow based on the upper floor boarding load and lower floor boarding load.
  • Crowded floor, up peak or down peak service, normal times, to detect the off-time, the dispatch unit count control section 2 sets the appropriate vehicle allocation number to
  • Patent Document 1 it is inadequate as a response to non-routine sudden events.
  • the past learning results in the method of Patent Document 1 do not include sudden events other than the routine, and prediction of the sudden events is impossible.
  • Patent Document 1 since the users gather at the landing and the call is generated and then the response is taken, there is a high possibility that congestion has occurred, and it is effective for the appropriate number of vehicles to be dispatched. , It is insufficient as a response to prevent congestion.
  • a congestion avoiding operation system in a facility provided with a plurality of elevator apparatuses which is a congestion detecting unit for detecting congestion in a hall of elevators in the facility, and a crowded floor detected as congestion
  • a congestion detecting unit for detecting congestion in a hall of elevators in the facility
  • a crowded floor detected as congestion
  • the number of users of the crowded floor is equal to or higher than an arbitrary threshold or a judgment unit which determines the degree of congestion on the crowded floor based on the number of elevator users on the crowded floor
  • a control unit for executing the traffic avoidance operation by the elevator device, and in the traffic avoidance operation, a plurality of elevator devices are sequentially allocated to the congested floor.
  • a method for avoiding traffic jams in a facility equipped with a plurality of elevator devices which requires crowded floors and the number of users as congestion at elevators in the facility, and the number of users above an arbitrary threshold value Determine whether there is a certain number of users and carry out congestion avoidance operation with multiple elevator devices if the number of users is more than an arbitrary threshold, and in congestion avoidance operation, allocate multiple elevator devices to a congested floor that is sequentially detected Traffic congestion avoidance driving method characterized by
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a storage format of past experience data learned by a learning unit 31.
  • FIG. 7 is a flow diagram specifically exemplifying processing content in the floor-specific floor-number estimation unit 32 of FIG.
  • FIG. 6 is a view showing an example of a boarding rate set by a boarding rate setting unit 40; The figure which shows the example of a flow which shows the processing content of the boarding number determination part 39 and the driving
  • FIG. 7 is a diagram showing a processing flow for realizing a retention avoiding operation in the retention avoiding operation command unit 41 of FIG. 1.
  • FIG. 1 shows a schematic configuration of a congestion avoiding operation system of an elevator apparatus according to the present invention.
  • FIG. 1 facilities and systems in a facility such as a building 1 and an external system 2 are described.
  • facilities and systems in facilities such as building 1 are elevator operation management system 3, landing elevator service request device 4 on each floor, surveillance camera 5 on each floor, building management system 6, etc.
  • Data communication is performed mutually via 8.
  • a plurality of elevator control systems 7a to 7n are installed and controlled by the elevator operation management system 3.
  • FIG. 1 illustrates a public organization management system as an example of the external system 2.
  • the elevator operation management system 3 and the elevator control systems 7a to 7n realize the congestion avoiding operation of the elevator apparatus, and this part is mainly responsible for the congestion avoiding operation system according to the present invention.
  • the elevator operation control system 3 obtains an output by obtaining many inputs and settings. Among the input and output, between elevator control systems 7a to 7n and elevator operation management system 3, elevator control systems 7a to 7n report operation state information S71 to elevator operation management system 3, and the elevator control system In each of 7a to 7n, each elevator is controlled by a control command signal S72 from the elevator operation management system 3. What is characteristic here is that the elevator operation control system 3 operates and manages all the units in the building 1, and the other matters are the same as the normal elevator control, so the explanation here is Omit
  • all units in the building 1 are operated and managed, but an operation management system may exist in any elevator group such as low, middle and high tiers.
  • the service request signal S4 from the landing elevator service request device 4 of each floor, the video signal S5 from the monitoring camera 5 of each floor, the building management information 6 from the building management system 6, and the public organization management system 2 Public institution management information S2 etc. are obtained.
  • the landing elevator service request device 4 indicates, for example, an up-and-down button provided on the landing for implementing a service request in the vertical direction. Or the destination floor registration apparatus etc. which input a destination floor from a platform are mentioned.
  • FIG. 2 is a diagram showing a landing environment example suitable for the present invention.
  • surveillance cameras 5 (5-1, 5-2, 5-3, 5-4) for monitoring and photographing the space including the elevator door, and the up and down buttons 4 as the hall elevator service request device 4 (4-1, 4-2, 4-3, 4-4) are installed.
  • lanterns 20 (20-1, 20-2, 20-3) indicating the current movement direction of the elevator car are disposed.
  • an in-car camera 21 and a load sensor 22 are provided in the elevator car 24.
  • the positioning of the service request signal S4 in the present invention is for confirming the upward and downward directions of the elevator, and the up-and-down button 4 is illustrated in FIG. May be a destination floor registration device or the like.
  • the positioning of the video signal S5 in the present invention is for measuring the number of users, and any means capable of directly or indirectly confirming the number of users can be substituted.
  • information on the number of users can also be obtained from the in-car camera 21 provided in the elevator car 24 and the load sensor 22 provided in the lower part of the elevator car 24.
  • the upward and downward directions of the elevator can be confirmed, and from the video signal S5, the number of users can be confirmed, and from the building management information S6, the conference in the facility
  • the action schedule such as an event can be confirmed, and the operation information (for example, train delay) of the public organization on the day can be grasped from the public organization management information S2.
  • the reception unit 36 in the elevator operation management system 3 of FIG. 1 obtains the service request signal S4, the video signal S5, the building management information S6, etc. via the communication means 8, and the operation state from the elevator control systems 7a to 7n. Information S71 is input.
  • An input signal from the receiving unit 36 is given to the hall number determination unit 39 and the learning unit 31 and used. First, processing contents on the learning unit 31 side will be described.
  • the service request signal S4, the video signal S5, the building management information S6 and the like obtained through the communication means 8 are recorded in the learning unit 31 and used.
  • the service request signal S4 and the video signal S5 are stored together with information on time when these signals are generated, and are used as past experience information.
  • the past scenes day of the week, seasons, etc.
  • the user's actions at certain times, and the modes are statistically grasped. For example, it is possible to grasp an overview of the movement status of a person at work, at lunch time, at night, and the like. Therefore, in a similar future scene, it can be estimated that the user exhibits the same behavior pattern as the past experience.
  • Patent Document 1 the information used for the “past learning result” is such information.
  • the service request signal S4 and the video signal S5. These pieces of information can be said to be information on the operation results of the plurality of elevator apparatuses, and are information obtained within the range controlled and managed by the elevator operation management system.
  • the building management information S6 from the building management system 6 and the public organization management information S2 are further used in order to judge and deal with congestion in a predictive manner.
  • the service request signal S4 and the video signal S5 are used as experience information in the past, whereas the building management information S6 from the building management system 6 is an action schedule for a meeting, event, etc. in a facility in the near future (The place, the attendee and the place where they are present) are the information registered in the building management system 6. According to this, for example, people from each floor at the meeting on the fifth floor from 3 o'clock today Is predictable.
  • Event information includes planned information (building management information S6) and unexpected information (public organization management information S2), both of which are provided from an external system other than the elevator operation management system.
  • the building management information S6 and the public organization management information S2 are obtained together with information on the occurrence time or the end time of these events.
  • the learning unit 31 learns the number of people who use the normal elevator on a daily basis.
  • macro number information can be output.
  • the learning unit 31 learns the boarding rate by floor.
  • the number of passengers in the elevator car is detected or calculated by the load in the elevator or the camera in the car. Furthermore, in order to detect the number of people at the landing, the number of people at the landing is directly detected using a landing camera, a distance sensor, and the like. Alternatively, it may be a method of recognizing that there is a person at the landing when the landing button is pressed, from the button registration status of the landing.
  • the number of people in the landing In response to the landing button registration from each floor, when arrival and opening the door, it is determined whether the number of people in the landing will be exhausted or not. Record your boarding rate. Specifically, when there are 10 people on the 5th floor and 10 passengers in the car, when the car arrives on the 5th floor and there are 2 people in the platform, the number of people in the car is It will be 18 people. When the number of seats is 24 people, the boarding rate in the car will be 75%. Alternatively, instead of the number of people, the occupancy rate of the car user at that time or the vacancy rate in the car may be detected, and the occupancy rate or the vacancy rate may be recorded.
  • the recorded number of passengers, occupancy rate, and vacancy rate are taken as the ride rate, and these are learned daily by floor.
  • the boarding rate by floor is obtained by obtaining the utilization rate of each floor, and may be obtained by weighting by the number of users of each floor. Furthermore, the boarding rate by floor should be grasped separately for going up and down. For example, in the case of a building on the eighth floor, it is preferable to obtain the boarding rate in the upward direction and the boarding rate in the downward direction as the boarding rate on the fifth floor.
  • the administrator of the elevator operation management system sets the boarding rate using the boarding rate setting unit 40 with reference to the past boarding rate results accumulated in the learning unit 31 and the like.
  • the boarding rate to be set defines the degree of congestion at which the user decides to wait for the next vehicle allocation. For example, even if it is a 24-seater car, it is a limit boarding rate at which a person waiting for the next allocation appears when 18 people are on board. Even if the attendance rate is high, even if the occupancy rate is high, the occupancy rate may be low at the normal time, so the occupancy rate at the limit should be set according to the floor, the up and down, the hour, and so on.
  • FIG. 7 is an example of the boarding rate set by the boarding rate setting unit 40, in which the boarding rates by floor and by floor are set in a certain time zone. For example, a user using the 8th floor chooses to wait for the next car if it is 40% or more in the upward direction, and if it is 50% or more in the downward direction It is meant to choose to wait for the next car.
  • the information on the boarding rate is used in the scene of determining the number of vehicles to be described later.
  • the past experience data learned by the learning unit 31 is, for example, organized and stored as shown in FIG. FIG. 3 exemplifies, for example, a storage format of the past record number of passengers, and for each date and time in the past, stores the number of passengers on each floor and the information of the boarding rates by floor and by going up and down. There is.
  • the storage format of the past actual number of people is also created in the same format.
  • the above-mentioned storage format may include information grasped and stored for each day, for example, every 10 minutes, and stored for a long time in the past.
  • the past experience data may include event information such as a meeting or various events as incidental information.
  • the past experience data learned by the learning unit 31 is used as a past experience in the prediction process in the following process.
  • the floor-level estimated-number-of-persons prediction unit 32 predicts, for example, the movement of people today according to the floor level from the past experience, the meeting schedule on the day, and the like.
  • FIG. 4a shows an example of the predicted number of passengers table TB1 predicted by the floor-based number of people predicting unit 32
  • FIG. 4b shows an example of the predicted number of people coming out table TB2 predicted by the floor-based number of people predicting unit 32.
  • the predicted number of people table TB1 and the predicted number of people table TB2 are time data D1 and D6, floor data D2 and D7, predicted number data D3 and D8, actual number data D4 and D9, predicted accuracy data D5 and D10, from the upper row. It is comprised by the boarding rate D11 and D12.
  • the floor-specific people number prediction unit 32 forms the data from the top to the third row of these tables using the past experience data in FIG. 3 and the like.
  • the number of people on each floor is 20 and 9 respectively at 8 o'clock (which will be described later, for example, 10 minutes from 8 o'clock).
  • 7, 14, 13, 7, 8 and 5 people are predicted to be.
  • the number of people getting off each floor is 20, It shows that it was predicted to be 5, 9, 15, 11, 15, 18, 11.
  • the method of creating the predicted number of passengers table TB1 and the predicted number of people table TB2 as described above, it can be created in consideration of past experiences and today's schedule, and further in consideration of today's train delay and the like. It can be determined by correction.
  • FIG. 5 is a flow diagram specifically exemplifying the processing content in the floor-based number-of-peoples prediction unit 32 of FIG. 1.
  • the processing in the learning unit 31 the time-series number of users measured daily is grasped together with the information of the boarding rate for each floor and in the up and down directions, and the past experience data of FIG. It shall be done. That is, it is assumed that past experience data corresponding to the actual number of people data D4 and D9 are secured and stored in time series and for equivalent days for the predicted number of people table TB1 and the predicted number of people table TB2. In addition, it is assumed that the past days are stored including information on events and meetings held on that day.
  • start of the process of FIG. 5 may be performed at an appropriate timing, for example, if provided as information for one day on the previous day, the process will be processed at an appropriate time on the previous day. Alternatively, if it is provided by an external request, it may be started when there is a request. In addition, if a new state change occurs, it should be reviewed each time even on the day.
  • processing step S100 of the floor-specific people estimation unit 32 past experience data and the like are fetched. These include actual number of people data D4, D9, time data D1, D6, boarding rate, building management information S6 and the like in the past.
  • processing step S101 setting information such as time width and designated time is fetched.
  • the output date (for example, tomorrow) is determined. It is determined whether the output date is a weekday, a holiday, or a pause, etc., and only the conditions of the corresponding condition are extracted from the past experience data of FIG.
  • processing step S103 for example, if the output date is a weekday, only past experience data of a weekday is extracted, and if the output date is a holiday, only past experience data of a holiday is extracted. If seasonal and day-to-day variations appear prominently for the user, these points should be taken into consideration.
  • the usage average by time is obtained for the extracted time-series usage records for a plurality of days, and the predicted number of passengers data table TB1 and predicted number of people data D3 and D8 of the predicted number of people table TB2 are obtained.
  • the said process is performed about the number of users for every floor, floor data D2 and D7 are also obtained collectively.
  • processing step S105 the presence or absence of the building management information S6 is confirmed.
  • the movement of the user according to the scale of the holding in processing step S106.
  • the predicted number of passengers data table TB1 and predicted number of people data table D2 of the forecasted number of people table TB2 obtained in the processing step S104 are corrected by reflecting the method of use.
  • the predicted number of people on the table TB1 It is preferable to correct the forecasted number of persons data D3 and D8 of the table TB2.
  • processing step S107 the presence or absence of public organization management information S2 is confirmed.
  • processing step S108 is performed. According to the degree of the delay, reflecting the movement of the user and the way of using the elevator, the predicted number of people table TB1 and the predicted number of people data table D3 and D8 of the predicted number of people table TB2 obtained in the processing steps S104 and S106. Fix it.
  • the processing of the processing steps S107 and S108 is executed by the external information acquired on the day.
  • the past performance is corrected based on the action schedule and the information of the public organization, and the predicted number of people data D3 and D8 of the predicted number of people table TB1 and the predicted number of people table TB2 are obtained.
  • the data of the boarding rate set by the boarding rate setting unit 40 corresponds to the predicted number of people table TB1 and the predicted number of people table TB2
  • the boarding rates D11 and D12 are reflected in the column.
  • the floor-specific people number prediction unit 32 further has an accuracy verification function, and based on the actual experience of predicting the lower three-level information to the upper three-level data created by the floor-specific people number prediction unit 32, Add data.
  • 6a shows an example of a predicted number of passengers table TB1 including actual data added by accuracy verification
  • FIG. 6b shows an example of a predicted number of people table TB2 including actual data added by accuracy verification.
  • the number of droppings of each floor is , 20, 5, 9, 15, 11, 15, 18 and 11, respectively, but actually they are 17, 13, 15, 12, 12, 17, 19 and 10, and their respective accuracy Of 89, 69, 70, 74, 93, 50, 80, 56%.
  • the addition of the data D4 and D9 in the tables of FIGS. 6a and 6b means that the learning unit 31 additionally writes the data as new past experience data.
  • the number-of-persons judgment unit 39 predicts congestion predicted by the number of people predicted by the number-of-persons prediction unit 32, or the number of people at the current point detected by the hall camera within the operation management system. Recognize.
  • the driving switching determination unit 37 selects the driving method according to the number of people in the hall obtained from the landing number of people determining unit 39, activates either the return driving instruction unit 42 or the staying avoidance driving instruction unit 41, and issues a return driving instruction.
  • the advance dispatching unit 38 issues a dispatching instruction in accordance with a command signal given by the unit 42 or the stay avoiding operation commanding unit 41.
  • FIG. 8, FIG. 9, and FIG. 10 show an example of the flow showing the processing contents of the number of passengers determination unit 39 and the operation switching determination unit 37. Since these only differ in the determination of the portion of the processing step S201, FIG. 8 will be mainly described, and FIGS. 9 and 10 will be described only the differences.
  • the start of the process of FIG. 8 may be performed at an appropriate timing, but may be started in advance in a scene where congestion predicted by the floor-by-floor number prediction unit 32 is expected. For example, in addition to daily routine events such as morning and evening work and lunch, it is preferable to start and start processing immediately before the expected congestion time based on the start and end of a meeting or event, etc. and train delays.
  • the learning unit 31 For the daily routine events described above, by learning the building-specific routine for each building daily by the learning unit 31, it is possible to grasp rough traffic flow using the elevator.
  • the start and end of a meeting, an event, etc. are input to the elevator side by detection or setting from an external system other than learning of the elevator, and the following flow is activated based on the input information.
  • processing step S200 it is determined whether a person is newly detected at the landing. This determines the number of people detected by the prediction from the learning unit described above or the input information from the external system. If it is not detected, the elevator will operate as it is.
  • processing step S201 it is determined which of return operation and retention avoidance operation should be performed depending on the number of people. Specifically, in FIG. 8, it is determined whether or not the detected number of people can be dispatched at one time.
  • a number is the total number of the elevators in each hall, and it is known with the number of capacity.
  • the number of people is set according to time, by floor, and by getting on and off as shown in FIG. .
  • the reason for taking the passenger ratio into account for the number of occupants is based on the user's psychology, as there is a tendency not to board in the car crowded state to a certain extent (waiting for the next) as the user's psychology. As a more practical operation, a large number of cars will be allocated.
  • the maximum number of persons that can be allocated at one time is theoretically 24 * 3 and can be carried by 72 people.
  • the determination as to whether or not the number of people that can be allocated at one time here is to determine whether the number of persons that can be allocated at one time calculated above just exceeds 72. If it exceeds 73 people, it will be determined that dispatch is not possible at one time.
  • a scene where every 24 people can be packed is unrealistic, and the maximum number of people who can actually get different differs depending on the user's psychology depending on buildings, time zones, and floors. Therefore, the learned boarding rate is used to evaluate the possible number of boarders that can be closer to reality.
  • the above-described method makes it possible to distribute at one time, but the number of users is 70 when the boarding rate on this floor is 70% from the past learning results. Assuming that the case is, it is assumed to be divided into 16 people, 16 people, 16 people, 16 people and 6 people, and it can not be distributed at one time, but is predicted to be divided into 5 times.
  • the pre-dispatching operation is performed in the processing step S203.
  • the retention avoidance operation is performed in processing step S102.
  • the maximum number of passengers (24 * 0.7 * 3) is 51 when the capacity is 24 people, the boarding ratio of this floor is 70%, and the number is three.
  • the threshold is 51, which is defined as the maximum passenger (24 * 0.7 * 3), and the threshold is any one or more of the number of people in elevator specification, the loading capacity, and the boarding rate in the elevator car It is good to adopt including.
  • the pre-allocation operation is executed in processing step S202.
  • processing step S201 of FIG. 8 comparison is made based on the actual number of detected people, but in processing step S201A of FIG. 9, the number of people predicted to occur within one cycle of the elevator is used as a reference.
  • the predicted number of users is referred to because the number of people is obtained separately by time, by floor, and by getting in and out of the floor by the floor number estimation unit 32, as shown in FIGS. 4a and 4b.
  • the number of users is not limited to the number of persons based on past experience data, but is also considered to be the number of persons transiently increasing due to an event or the like in the near future based on public organization management information S2 and building management information S6.
  • FIGS. 12 and 13 time is taken on the horizontal axis.
  • An area indicated by a symbol A represents a waiting state on the congested floor.
  • An area indicated by symbol B indicates, for example, the height direction positions of three elevator cars.
  • Region C represents the initial state of congestion on the congested floor.
  • one elevator car is first allocated at time t0, and the first one gets off the crowded floor at time tn1 upon boarding here, and thereafter two units
  • the third and third units are sequentially dispatched at fixed time intervals, and are operated to leave the crowded floor at times tn2 and tn3, respectively. After that, the first one is allocated to the congested floor again and the congestion is eliminated by the second round at time t2.
  • the congestion avoidance operation is performed by the plurality of elevator apparatuses when the threshold is equal to or more than the threshold, and the plurality of elevator apparatuses are sequentially allocated to the congestion floor in the congestion avoidance operation. It is a thing.
  • FIG. 11 is a diagram showing a processing flow for realizing the retention avoiding operation (processing steps S202 in FIG. 8, FIG. 9, and FIG. 10) in the retention avoiding operation command unit 41 in FIG.
  • the flow of FIG. 11 is started when congestion can not be eliminated by a plurality of vehicles being dispatched at one time, and in the first processing step S300, the number of services participating in the retention avoiding operation is determined.
  • the number of services may not be all but multiple. For example, when there are elevators that can not be serviced due to maintenance or failure, it is possible to make a more realistic evaluation by removing them from the control target.
  • the target floor which should eliminate congestion is set.
  • the target floor is the floor whose congestion has been newly detected in S200.
  • the average interval time limit RTT is determined using equation (1).
  • RTT (((S / f) * V) + (f * Tdoor * ⁇ )) / r (1)
  • S is the predicted maximum travel distance
  • F is the predicted stop floor
  • V is the speed
  • T door is the door opening time
  • ⁇ is the on-site adjusting door opening time
  • r is the number of operating units.
  • This method is generally used for traffic calculation formulas used for elevator installation plans. However, the method is not limited to this, and another method may be used to obtain the average interval time of elevators. For example, a method may be employed in which the operation status of the elevator is learned and the operation interval is recorded for each floor.
  • processing step S303 the advancer is set to a unit whose arrival is earlier than the target floor. However, new allocation to other floors is excluded, in order to give priority to service relaxation to the target floor.
  • processing step S304 the dispatching device is instructed to dispatch to the target floor, and in processing step S305, the next aircraft is set to the second arriving arrival earlier than the target floor, and in processing step S306, the average interval timed timer is started. .
  • processing step S307 the expiration of the average interval timed timer is confirmed, and in the case of expiration, the next car is set as the first aircraft in processing step S309.
  • the processing returns to processing step S304, and the processing up to processing step S306 is repeatedly executed.
  • the next car is made to stand by at the doorway ⁇ 2 of the target floor in processing step S308.
  • new allocations are excluded.
  • the elevator cars can be arranged on the congested floor sequentially at fixed time intervals as shown in FIG.
  • the return driving in the return driving command unit 42 in FIG. 1 is obtained by executing the advance allocation driving in the processing step S203 in FIGS. 8, 9 and 10.
  • the normal operation which operates in response to a call from each floor is left, for example, operated according to a specific instruction from security, and after the end, the normal operation is resumed.
  • the return operation (pre-dispatching operation) is performed when the number of users on the congested floor is equal to or less than a threshold.
  • Elevator operation management system 4 Station elevator service request device on each floor 5: Surveillance camera on each floor 6: Building management system 7a ⁇ 7n elevator control system, 8: communication means, 31: learning unit, 32: number of people predicting unit by floor, 36: receiving unit, 37: operation switching judging unit, 38: advance allocation instruction unit, 39: number of people in hall Judgment part, 41: Staying avoidance operation command part, 42: Return operation command part, S2: Public organization management information, S4: Service request signal, S5: Video signal, S6: Building management information, S72: Control command signal

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Abstract

長待ちによる利用者のストレスを軽減可能な、滞留回避運転を実現するエレベーター装置の渋滞回避運転システム及び方法を提供することを目的とする。複数のエレベーター装置を備えた施設における渋滞回避運転システムであって、施設内のエレベーターの乗場における混雑を検知する混雑検知部と、混雑として検知された混雑階と、混雑階におけるエレベーターの利用者数と、に基づいて、混雑階の利用者数が任意の閾値以上であるか混雑階における混雑の度合いを判断する判断部と、閾値以上であった場合に複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を実行する制御部とを備え、渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を順次混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転システム。

Description

渋滞回避運転システム及び方法
　本発明は、エレベーター装置に係り、特にエレベーターの乗り場の混雑時におけるかご配車を適切に行い、滞留回避運転を実現する渋滞回避運転システム及び方法及び方法に関する。
　従来からエレベーター装置の運行管理について、多くの提案がなされている。これらの中には、エレベーター装置の利用者が各階の乗場で混雑するときの運行管理について提案したものがある。
　例えば特許文献１は、複数のエレベーターを１群とするエレベータシステムに対して、混雑階に的確な台数のかごを配車することのできるエレベーターの制御装置を得ることを目的とし、「エレベーター乗場およびかご内の混雑状態を検出する乗場カメラ１Ｂ、かご内カメラ１Ａと、これらのカメラの出力に基づいて現在のエレベーター乗場の乗客面積およびかご内の占有面積を計測する乗場面積検出手段３Ａ、かご内面積検出手段３Ｂと、これらの検出手段の出力と過去の学習結果に基づいてエレベーター乗場およびかご内両方の将来混雑度を予測する追加割当判定手段３Ｃ、交通情報学習手段３Ｇと、この予測結果に基づいて乗場に複数台のかごを配車する割当演算手段３Ｄ、運転制御手段３Ｅとを備える。」ものである。
　また特許文献２は、呼びの有無に関係なく、サービスゾーンに分ける制限を加えないで配車を行い、適切なサービスを行うエレベーターの群管理制御装置を得ることを目的とし、「下方階と上方階との間を往復運転する複数のエレベーターを群管理制御するエレベーターの群管理制御装置において、エレベーターの利用客の交通流を判別する交通流判別部１と、この交通流判別部１で判別された交通流の判別結果に基づいてエレベーターの配車台数を設定する配車台数制御部２と、この配車台数制御部２で設定された配車台数に基づいて配車を行うかご配車部３とを備え、上記交通流判別部１は、階床データと乗車負荷データとに基づいて上方階乗車負荷と下方階乗車負荷を求め、該上方階乗車負荷と下方階乗車負荷に基づいて交通流として、混雑階、アップピークまたはダウンピークサービス、平常時、閑散時を検出し、上記配車台数制御部２は、その判別結果に適切な配車台数を設定する。」ものである。
特開２００２－３０２３４８号公報 特開平９－１５６８４３号公報
　特許文献１に記載の装置によれば、エレベーター乗場の混雑状態を検出し、検出出力と過去の学習結果に基づいてエレベーター乗場の将来混雑度を予測し、乗場に複数台のかごを配車することで、エレベーターの乗り場の混雑時におけるかご配車を適切に行うことができる。
　特許文献１の手法によれば、過去の学習結果に基づいてエレベーター乗場の将来混雑度を予測しているので、エレベーターを設置したビル内で定常的に発生する混雑事象に対しては対応が可能である。例えば、朝晩の出退勤、昼食時の混雑などは、週末を除き、ルーチン的に発生する事象であるので、これに対応したエレベーターの乗り場の混雑時におけるかご配車を適切に行うことには有効である。
　然しながらルーチン以外の突発事象に対する対応としては不十分である。特許文献１の手法における過去の学習結果には、ルーチン以外の突発事象は含まれておらず、突発事象の予測は不可能である。また特許文献１では、乗場に利用者が集まり、呼びが発生してから対応に入るので混雑が発生してしまっている可能性が大であり、適切な台数の配車には有効であっても、混雑を生じさせないための対応としては不十分なものである。
　特許文献２の制御によれば、結果的に複数台のかごが混雑階に配車されることになり、複数台のかごは、その後ほぼ同時に同方向への移動を開始することになる。このことは、仮に積み残しが出た場合には、あらたな配車がされるまでの時間が長時間となり、長待ちによる利用者のストレスを高めることとなる。
　このことから、本発明においては、長待ちによる利用者のストレスを軽減可能な、滞留回避運転を実現するエレベーター装置の渋滞回避運転システム及び方法を提供することを目的とする。
　以上のことから本発明においては「複数のエレベーター装置を備えた施設における渋滞回避運転システムであって、施設内のエレベーターの乗場における混雑を検知する混雑検知部と、混雑として検知された混雑階と、混雑階におけるエレベーターの利用者数と、に基づいて、混雑階の利用者数が任意の閾値以上であるか混雑階における混雑の度合いを判断する判断部と、閾値以上であった場合に複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を実行する制御部とを備え、渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を順次混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転システム」としたものである。
　また本発明においては「複数のエレベーター装置を備えた施設における渋滞回避運転方法であって、施設内のエレベーターの乗場における混雑として混雑階と利用者数をもとめ、任意の閾値以上の利用者数であるかを判断し、任意の閾値以上の利用者数である場合に複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を実行し、渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を順次検知した混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転方法」としたものである。
　本発明によれば、長待ちによる利用者のストレスを軽減することができる。
本発明に係るエレベーター装置の滞留回避運転を実現するエレベーター運行管理システムの概略構成を示す図。 本発明に好適な乗り場環境事例を示した図。 学習部３１で学習した過去経験データの記憶フォーマット例を示す図。 階床別人数予測部３２で予測した予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例を示す図。 階床別人数予測部３２で予測した予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示す図。 図１の階床別人数予測部３２における処理内容を具体的に例示したフロー図。 精度検証で追加した実データを含む予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例を示す図。 精度検証で追加した実データを含む予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示す図。 乗車率設定部４０により設定された乗車率の一例を示す図。 乗場人数判定部３９、並びに運転切替判定部３７の処理内容を示すフロー例を示す図。 乗場人数判定部３９、並びに運転切替判定部３７の処理内容を示すフロー例を示す図。 乗場人数判定部３９、並びに運転切替判定部３７の処理内容を示すフロー例を示す図。 図１の滞留回避運転指令部４１における滞留回避運転を実現する処理フローを示す図。 一斉同時運転を行った場合の混雑階の状態を示す図。 滞留回避運転を行った場合の混雑階の状態を示す図。
　以下本発明の実施例について、図面を用いて説明する。
　図１は、本発明に係るエレベーター装置の渋滞回避運転システムの概略構成を示している。
　図１には、ビル１などの施設内の設備やシステムと外部のシステム２が記述されている。このうち、ビル１などの施設内の設備やシステムは、エレベーター運行管理システム３、各階の乗場エレベーターサービス要求装置４、各階の監視カメラ５、ビル管理システム６などであり、これらの間では通信手段８を介して相互にデータ通信が行われている。またエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎが複数号機設置されており、エレベーター運行管理システム３により制御されている。
　さらに図１では、外部のシステム２の一事例として、公共機関管理システムを例示している。
　上記構成によれば、エレベーター運行管理システム３とエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎにより、エレベーター装置の渋滞回避運転を実現しており、この部分が主体となって本発明に係る渋滞回避運転システムを構成する。
　エレベーター運行管理システム３は、多くの入力や設定を得て、出力を与えている。これら入出力のうち、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎとエレベーター運行管理システム３の間では、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎから運転状態情報Ｓ７１をエレベーター運行管理システム３に報告し、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎは、エレベーター運行管理システム３からの制御指令信号Ｓ７２により各号機エレベーターが制御されている。ここで特徴的なことは、エレベーター運行管理システム３がビル１内の全ての号機を運用管理していることであり、それ以外の事項は通常のエレベーター制御と変わることがないのでここでの説明を割愛する。
　本実施例では、ビル１内の全ての号機を運用管理している構成とするが、低層、中層、高層など任意のエレベーター群にそれぞれ運行管理システムが存在する形態でも良い。
　本発明では、さらに他の入力として、各階の乗場エレベーターサービス要求装置４からサービス要求信号Ｓ４、各階の監視カメラ５から映像信号Ｓ５、ビル管理システム６からビル管理情報Ｓ６、公共機関管理システム２から公共機関管理情報Ｓ２などを得る。
　乗場エレベーターサービス要求装置４は、例えば乗り場に設置された上下方向へのサービス要求を実施するための上下式ボタンを示す。或いは、乗り場から行先階を入力する行き先階登録装置等が挙げられる。
　図２は、本発明に好適な乗り場環境事例を示した図である。各階のエレベーター乗場には、エレベーター扉を含む空間を監視、撮影する監視カメラ５（５－１、５－２、５－３、５－４）と、乗場エレベーターサービス要求装置４として上下式釦４（４－１、４－２、４－３、４－４）が設置されている。また、は、エレベーターかごの現在の移動方向を示すランタン２０（２０－１、２０－２、２０－３）が配置されている。図２には、さらにエレベーターのかご２４内にかご内カメラ２１、荷重センサ２２を備えている。
　以下に説明するように、本発明におけるサービス要求信号Ｓ４の位置づけは、エレベーターの上り、下りの方向を確認するためのものであり、図２には上下式釦４が例示されているが、これは行先階登録装置などであってもよい。
　また本発明における映像信号Ｓ５の位置づけは、利用者の人数を計測するためのものであり、直接的、間接的に利用者数を確認可能なものであれば他の手段で代替可能である。図２の例では、エレベーターのかご２４内に設けたかご内カメラ２１や、エレベーターのかご２４内下部に設けた荷重センサ２２からも利用者数の情報入手が可能である。
　このようにして、サービス要求信号Ｓ４からは、エレベーターの上り、下りの方向を確認することができ、映像信号Ｓ５からは利用者の人数が確認でき、ビル管理情報Ｓ６からは施設内での会議、イベントなどの行動予定が確認でき、公共機関管理情報Ｓ２からは当日の公共機関の運行情報（例えば列車遅れ）などを把握可能である。　図１のエレベーター運行管理システム３内の受信部３６では、通信手段８を介してサービス要求信号Ｓ４、映像信号Ｓ５、ビル管理情報Ｓ６などを得、またエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎから運転状態情報Ｓ７１を入力する。
　受信部３６からの入力信号は、乗場人数判定部３９と学習部３１に与えられ利用される。まず、学習部３１側における処理内容について説明する。
　通信手段８を介して得たサービス要求信号Ｓ４、映像信号Ｓ５、ビル管理情報Ｓ６などは、学習部３１において記録され、利用される。ここでは、サービス要求信号Ｓ４および映像信号Ｓ５は、これら信号を発生した時刻の情報とともに記憶されることで、過去における経験情報として利用される。これにより過去のある場面（曜日、季節など）、ある時刻における利用者の行動や、態様が統計的に把握される。例えば、出退勤時、昼食時、夜間などでの人の移動状況の概要が把握可能である。従って、同じような将来の場面では、利用者は過去経験と同じような行動パターンを示すものと推定可能である。
　因みに特許文献１において、「過去の学習結果」に利用される情報は、これらの情報である。特許文献１の混雑時かご配車処理機能を実現するためには、サービス要求信号Ｓ４および映像信号Ｓ５があればよい。これらの情報は、複数のエレベーター装置の運転実績についての情報ということができ、エレベーター運行管理システムが制御、管理する範囲内で得られた情報である。
　これに対し本発明では、混雑を予測的に判定し、対処するために、さらにビル管理システム６からのビル管理情報Ｓ６、および公共機関管理情報Ｓ２が利用される。
　サービス要求信号Ｓ４と映像信号Ｓ５が、過去における経験情報として利用されるものであるに対し、ビル管理システム６からのビル管理情報Ｓ６は、近未来における施設内での会議、イベントなどの行動予定（開催場所、出席者及びその在席場所）が、ビル管理システム６に登録された情報であり、これによれば、例えば本日の３時からの５階での会議のときに各階からの人の動きが予測可能である。
　本発明においては、運転実績情報に対して、ビル管理情報Ｓ６、および公共機関管理情報Ｓ２を、外部システムからのイベント情報と称することにする。イベント情報には計画的なもの（ビル管理情報Ｓ６）と、突発的なもの（公共機関管理情報Ｓ２）があるが、いずれもエレベーター運行管理システム以外の、外部システムから提供されたものである。
　なお、ビル管理情報Ｓ６および公共機関管理情報Ｓ２は、これらのイベントの発生時刻或は終了時刻の情報と共に得られるものである。
　このようにして、学習部３１は、通常のエレベーターの利用される利用人数を日々学習する。ここでは、マクロな人数情報を出力可能である。更に学習部３１は、階床別の乗車率を学習している。
　乗車率の学習方法としては、エレベーター内の荷重やかご内カメラによって、エレベーターかご内の乗車人数を、検出、或いは算出する。更に、乗り場の人数を検出するため、乗り場カメラや、距離センサ等を用いて乗り場の人数を直接検出する。或いは乗場のボタン登録状況から、乗り場ボタンが押下された時点で乗り場に人がいるということを認識すう方式でも良い。
　各階からの乗り場ボタン登録に応答し、到着してドアが開いた際、乗り場の人数がいなくなるか否かを判定し、乗り場の人数がいた場合、現在の乗車人数から、人が乗車可能と判断する乗車率を記録する。具体的には、５階乗り場に１０名存在し、かご内に１０名乗車していた状態で、かごが５階に到着し、乗り場の人数が２名残った場合、かご内の乗車人数は１８名となる。定員数が２４人乗りであった場合、かご内の乗車率は７５％となる。或いは、人数でなく、その際のかご内利用者の占有率、またはかご内の空き率を検出し、その占有率、或いは空き率を記録する方式でも良い。
　乗り場のカメラが不付きの場合、５階の呼びが作成され、かごが５階に到着した際に、
ドアが戸閉した後、ある任意の時間内に同一方向への乗場呼び、或いは同一行先階へのサービス要求があった場合、乗り場に利用者が乗車できず、再登録したと判断し、その際の当該階の乗車人数、或いは占有率、空き率を記録する。
　記録された、乗車人数、或いは占有率、空き率を乗車率とし、これらを日々、階別に学習する。
　ここで階床別の乗車率とは、各階の利用比率を求めたものであり、さらには各階の利用者の人数による重みづけをして求めたものであってもよい。さらに階床別の乗車率は、上り下り別に把握されるのがよい。例えば８階の建物の場合に、５階での乗車率として上り方向での乗車率と下り方向での乗車率をそれぞれ求めておくのがよい。
　エレベーター運行管理システムの管理者は、学習部３１に蓄積した過去の乗車率実績などを参考にして、乗車率設定部４０を用いて、乗車率を設定しておく。設定される乗車率は、利用者が次の配車を待つ判断をする限界の混み具合を定めたものである。例えば２４人乗りのかごであっても、１８人乗車していたら次の配車を待つ人が現れる限界の乗車率である。出勤時であれば高い乗車率であっても、通常時は低くなることがあるので、限界の乗車率は、階別、上り下り別、時間帯別などに設定されるのがよい。
　図７は、乗車率設定部４０により設定された乗車率の一例であり、ある時間帯における、階床別、上り下り別の乗車率を設定したものである。例えば８階を利用する利用者は、上り方向の場合には４０％以上の込み具合であれば次の号機を待つことを選択し、下り方向の場合には５０％以上の込み具合であれば次の号機を待つことを選択することを意味している。乗車率の情報は、後述する配車台数決定の場面で使用される。
　学習部３１で学習した過去経験データは、例えば図３のように整理され記憶されている。図３は、例えば過去実績乗り人数の記憶フォーマットを例示しており、過去の日時ごとに、各階での乗降者数と、階別の上り下り別の乗車率の情報を関連付けして記憶している。過去実績降り人数の記憶フォーマットも同様形式で作成される。なお、上記記憶フォーマットは、日毎に例えば１０分の時間帯毎に人数把握されて記憶され、かつ過去の長期にわたり蓄積した情報を備えるのがよい。また過去経験データには、付随情報として会議や各種イベントなどの行事情報を含んでおくのがよい。学習部３１で学習した過去経験データは、過去経験として、以下の処理において予測処理に利用される。
　階床別人数予測部３２では、過去経験や、当日の会議予定、などから、例えば今日の人の動きを階床別に人数予測する。図４ａは、階床別人数予測部３２で予測した予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例、図４ｂは、階床別人数予測部３２で予測した予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示している。
　予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２は、上段から順次時刻データＤ１、Ｄ６、階床データＤ２、Ｄ７、予測人数データＤ３、Ｄ８、実人数データＤ４、Ｄ９、予測精度データＤ５、Ｄ１０、乗車率Ｄ１１、Ｄ１２で構成されている。階床別人数予測部３２では、これらテーブルの内、上から３段目までのデータを、図３の過去経験データなどを用いて形成している。
　例えば予測乗り人数テーブルＴＢ１について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの１０分間を表している）では、各階（ここでは１回から８階まで）の乗り人数は、それぞれ２０、９、７、１４、１３、７、８、５人であると予測したことを示している。また例えば予測降り人数テーブルＴＢ２について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの１０分間を表している）では、各階（ここでは１回から８階まで）の降り人数は、それぞれ２０、５、９、１５、１１、１５、１８、１１人であると予測したことを示している。
　なお、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の作成手法に関して、前記したように過去の経験や本日の予定を考慮して作成することができ、さらには本日の列車遅れなどを考慮して補正により求めることができる。
　図５は、図１の階床別人数予測部３２における処理内容を具体的に例示したフロー図である。なお、この前提としては学習部３１での処理により、日々計測された時系列的な利用者数が、階別、上り下り方向別に乗車率の情報と共に把握され、図３の過去経験データが形成されているものとする。つまり、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２について、実人数データＤ４、Ｄ９に対応する過去経験データが、時系列的、かつ相当日数分確保、記憶されているものとする。また、過去の日々についてその日に行われたイベントや会議の情報を含めて記憶されているものとする。
　図５の処理の開始は、適宜のタイミングで行われてよいが、例えば前日に翌日１日分の情報として提供されるのであれば、前日の適当な時間で処理されることになる。あるいは、外部からの要求で提供するのであれば、要求があった時点で開始してもよい。また新たな状態変化が生じた場合には、当日であってもその都度見直しをされるのがよい。
　階床別人数予測部３２の最初の処理ステップＳ１００では、過去経験データなどを取り込む。この中には過去における実人数データＤ４、Ｄ９、時刻データＤ１、Ｄ６、乗車率、ビル管理情報Ｓ６などを含んでいる。処理ステップＳ１０１では、時間幅や指定時刻などの設定情報を取り込む。
　処理ステップＳ１０２では、出力日（例えば明日）について判定する。出力日が平日か、休日か、あるいは一部休止かなどを判定して、図３の過去経験データから該当する条件のもののみを抽出する。処理ステップＳ１０３では、例えば、出力日が平日なら平日の過去経験データのみを抽出し、出力日が休日なら休日の過去経験データのみを抽出する。なお利用者について季節的な変動、曜日的な変動が顕著に表れる場合には、これらの点を考慮して抽出するのがよい。
　処理ステップＳ１０４では、抽出した複数日分の時系列的利用実績について、時刻別の利用平均を求め、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８とする。なお、上記処理は階ごとの利用者数について行われているので、併せて、階床データＤ２、Ｄ７も得られている。
　処理ステップＳ１０５では、ビル管理情報Ｓ６の有無を確認し、例えば本日の１５時から会議が開催予定されている場合には、処理ステップＳ１０６において、その開催規模に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップＳ１０４で求めた予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正する。なお、過去経験データの中に、この会議と同趣旨の会議が過去に実施された経験を有している場合には、その時の利用者情報を参考にして予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正するのがよい。
　処理ステップＳ１０７では、公共機関管理情報Ｓ２の有無を確認し、例えば本日の８時にビルの最寄駅に到着予定の電車が遅れているという情報が得られている場合には、処理ステップＳ１０８において、その遅れの程度に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップＳ１０４、Ｓ１０６で求めた予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正する。なお、処理ステップＳ１０７、Ｓ１０８の処理は、当日入手された外部情報により実行されることになる。
　以上述べたように、過去実績を行動予定や公共機関の情報をもとに修正して、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を求める。なお、図５のフローには明記されていないが、図３の過去経験データを用いて、乗車率設定部４０で設定された乗車率のデータは、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の乗車率Ｄ１１、Ｄ１２の欄に反映される。
　階床別人数予測部３２は、さらに精度検証機能を備えており、階床別人数予測部３２で作成した上位３段のデータにさらに下位２段の情報を、予測した日の実経験に基づいてデータ追加する。図６ａは、精度検証により追加した実データを含む予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例、図６ｂは、精度検証により追加した実データを含む予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示している。
　この事例では、例えば予測乗り人数テーブルＴＢ１について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの１０分間を表している）では、各階（ここでは１回から８階まで）の乗り人数を、それぞれ２０、９、７、１４、１３、７、８、５人であると予測したが、実際には１８、１３、１０、１９、１４、１４、１０、９人であり、夫々の精度は８２、３８、６０、７５、９２、８８、９５、９０％であったことがわかる。
　またこの事例では、例えば予測降り人数テーブルＴＢ２について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの１０分間を表している）では、各階（ここでは１回から８階まで）の降り人数は、それぞれ２０、５、９、１５、１１、１５、１８、１１人であると予測したが、実際には１７、１３、１５、１２、１２、１７、１９、１０人であり、夫々の精度は８９、６９、７０、７４、９３、５０、８０、５６％であったことがわかる。
　なお、図６ａ、図６ｂのテーブルにおいて、データＤ４、Ｄ９を追加したということは、学習部３１に新たな過去経験データとして追記したことを意味している。
　図１に戻り、乗場人数判定部３９では、階床別人数予測部３２で予測した人数によって予測された混雑が予測された、あるいは乗り場カメラによって検出された現時点での乗り場人数を運行管理システム内で認識する。運転切替判定部３７では、乗場人数判定部３９より得られた乗り場の人数に応じた運転方式を選択し、帰着運転指令部４２または滞留回避運転指令部４１のいずれかを起動し、帰着運転指令部４２または滞留回避運転指令部４１が与える指令信号に応じて事前配車指令部３８が配車指令を行う。
　図８、図９、図１０は、乗場人数判定部３９、並びに運転切替判定部３７の処理内容を示すフロー例を示している。これらは処理ステップＳ２０１の部分の判断が相違するのみであるので、図８を主体に説明し、図９、図１０は相違点のみを説明することにする。
　図８の処理のスタートは、適宜のタイミングで行われてもよいが、階床別人数予測部３２で予測した混雑が予想される場面で、事前に起動されるのがよい。例えば朝夕の出退勤や昼食といった毎日のルーチン行事以外に、会議やイベントなどの開始・終了、列車の遅延に基づく混雑予想時刻の直前に起動されて処理に入るのがよい。
　上記の毎日のルーチン行事に対しては学習部３１によって日々各ビル特有のルーチンを各々のビル毎に学習することで、エレベーター利用のおおまかな交通流が把握可能となる。また、会議やイベントなどの開始・終了等はエレベーターの学習以外で、外部システムからの検出、或いは設定によってエレベーター側へ入力され、入力された情報に基づいて以下のフローが起動される。
　処理ステップＳ２００では、乗場で新たに人を検知したか否かを判定する。これは前述した学習部からの予測、或いは外部システムからの入力情報によって検出されら人数を判断する。検出されなかった場合はそのまま通常のエレベーター運行となる。
　処理ステップＳ２０１では、人数に応じて帰着運転または滞留回避運転のいずれとするのがよいか、判断する。具体的には、図８では検出した人数が一度に配車可能な人数か否かを判定する。
　なお処理ステップＳ２０１において、台数とは各乗場におけるエレベーターの合計台数であり、定員数と共に既知である。また乗車率は、階床別人数予測部３２の乗車率設定部４０において、図４ａ、図４ｂのように、時刻別、階床別、乗り降り別に人数が設定されているので、これを参照する。ここで、乗車率を加味して乗員数とした理由は、利用者の心理として、ある程度以上のかご内混雑状態においては搭乗しない（次を待つ）傾向があることから、この利用者心理に基づいて、より実際的な運用として、多めにかご台数を配車しておくものである。
　例えば定員数が２４人、台数が３台であった場合、最大で一度に配車できる人数は、理論的には２４＊３で７２人運べる計算となる。ここでいう一度に配車可能な人数か否かを判定とは、先ほど算出した一度で配車可能な人数７２名を超えるか超えないか判定する。７３名を超えた場合一度に配車不可と判定する。但し、定員数２４人に対して毎回満員で乗車するシーンは非現実的となり、実際には利用者の心理からビル毎、或いは時間帯、階床別によって乗車する最大の人数は異なる。そのため、より現実に近い乗車可能な人数を評価するため、学習された乗車率を利用する。
　例えば乗り場の人数が７０名であった場合、前述した方式では一度に配車可能な結果となるが、過去の学習結果からこの階の乗車率が７０％である場合に、利用者数が７０人である場合を想定すると、１６人、１６人、１６人、１６人、６人に振り分けて搭乗すると想定し、一度に配車できず、５回に分けて乗車することを予測する。利
　処理ステップＳ２０１では、検出した人数が、エレベーターの定員数＊乗車率＊台数より少ない場合に処理ステップＳ２０３において事前配車運転を実行する。また検出した人数が、エレベーターの定員数＊乗車率＊台数より多い場合に処理ステップＳ１０２において滞留回避運転を実行する。
　具体的な数値例で示すと、定員数が２４人、この階の乗車率が７０％、台数が３台である場合に、最大乗車者（２４人＊０．７＊３台）は５１人であるに対し、利用者数が７０人である場合は、全台で、１度で対応不可能であり、３台を配車運転することで、積み残しは生じるということで処理ステップＳ２０３において滞留回避運転を実行する。ここでは、最大乗車者（２４人＊０．７＊３台）として定めた５１人を閾値としており、閾値はエレベーター仕様における定員数、積載量、エレベーターのかごにおける乗車率のいずれか一つ以上を含めて採用するのがよい。
　もし、利用者数が５１人以下である場合は、一度で対応可能であり、積み残しは生じないこととなるので、この場合には処理ステップＳ２０２において事前配車運転を実行する。
　図９も基本的な考え方は同じであるが、処理ステップＳ２０１の判断で、人数把握の考えかたのみが相違する。図８の処理ステップＳ２０１では、実際の検知人数を基準として比較したが、図９の処理ステップＳ２０１Ａでは、エレベーターの１周期内に発生が予測される人数が基準とされている。予測した利用者の人数は、階床別人数予測部３２において図４ａ、図４ｂのように、時刻別、階床別、乗り降り別に人数が得られているので、これを参照する。この利用者数は、過去経験データによる人数以外に、公共機関管理情報Ｓ２やビル管理情報Ｓ６に基づき、近い将来におけるイベントなどにより過渡的に増加する人数も加味された人数とされている。
　図１０も基本的な考え方は同じであるが、処理ステップＳ２０１の判断で、台数把握の考えかたのみが相違する。図８の処理ステップＳ２０１では、既知の全台数を基準として比較したが、図１０の処理ステップＳ２０１Ｂでは、呼びなし台数が基準とされている。全号機を振り向けても、１度で混雑が解消できず、積み残しが生じるか否かを判定するという意味では、同じ判断のものである。
　図８、図９、図１０に例示するように本発明では、１度で混雑が解消できるのであれば事前配車運転として、全号機を振り向けて、以降は一斉運転を行う（特許文献２に例示される方法）し、１度で混雑が解消できないのであれば滞留回避運転とする。
　次に、一斉運転の場合の運行（図１２）と滞留回避運転の場合の運行（図１３）を対比して、滞留回避運転を実行することの意義について説明する。なお図１２、図１３において、横軸には時間をとっている。また記号Ａで示す領域は混雑階における待ちの状況を表している。記号Ｂで示す領域は例えば３台のエレベーターかごの高さ方向位置を示している。領域Ｃは混雑階における混雑の初期状態を表している。
　混雑の初期状態を表わす領域Ｃの記載によれば、全台数が３台のエレベーターかごの一巡では運びきれず、２巡目以降の配車が必要になることを意味している。これは図８、図９、図１０の処理ステップＳ２０１、Ｓ２０１Ａ、Ｓ２０１Ｂにおいて、ＹＥＳの判断をする状態である。
　この状態において、本発明では図１３の運行とするが、この状態で特許文献２の一斉同時運行を想定したものが図１２である。
　図１２の一斉同時運行の場合には、最初に時刻ｔ０において３台のエレベーターかごが配車され、それぞれに搭乗して時刻ｔ１において３台が混雑階をはなれているが、この状態でも利用者の積み残しがあるため、時刻ｔ２での２巡目での搭乗により混雑解消となる。これにより、利用者は時刻ｔ１から時刻ｔ２まで積み残しが生じた人数は、待ち行列が動くことなく、その場で長時間待たされることになり、この間１台も来ないことから滞留時間が長く、ストレスがたまることになる。
　これに対し、図１３の本発明の滞留回避運転では、最初に時刻ｔ０において１台のエレベーターかごが配車され、ここに搭乗して時刻ｔｎ１において最初の１台が混雑階をはなれ、以降２台目、３台目が順次一定時間間隔で配車され、それぞれ時刻ｔｎ２、ｔｎ３で混雑階をはなれるように運行される。その後最初の１台は、再度混雑階に配車され、時刻ｔ２での２巡目での搭乗により混雑解消となる。
　図１２、図１３を比較すると、いずれの場合でも３台目が混雑階をはなれた状態での待ち人数は、同じである。またこの時の２巡目での利用者の待ち時間はいずれの場合も同じと想定する。然るに、２巡目での利用者は、時刻ｔ２まで何の応答もないままに待たされるのか、乗れないまでも次から次へと配車されてくる状態で待ち行列が動くような状態で待たされるのかによって、心理的なストレスはまったく相違してくる。特に２巡目を待つ間にも利用者がさらに増えていく状態では、混雑の改善の兆しが見えない一斉配車での運行には苛立ちを感じることが多い。
　以上図８、図９、図１０のフローによる種々の運用について述べたが、これらの運用は要するに、施設内のエレベーターの乗場のうち、混雑として検知された混雑階におけるエレベーターの利用者数が任意の閾値以上であるか混雑の度合いを判断し、閾値以上であった場合に複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を実行するとともに、渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を順次混雑階に配車したものである。
　図１１は、図１の滞留回避運転指令部４１における滞留回避運転（図８、図９、図１０の処理ステップＳ２０２）を実現する処理フローを示す図である。
　図１１のフローは、混雑が一度の複数台配車で解消できない場合に起動され、最初の処理ステップＳ３００では、滞留回避運転に参加するサービス台数を決定する。サービス台数は全台数でなくてもよいが複数台数である。例えば、保守や故障によってサービス不可なエレベーターが存在した場合、これらを制御対象から外すことで、より現実的な評価が可能となる。
処理ステップＳ３０１では、混雑を解消すべき対象階を設定する。対象階は、Ｓ２００によって新たに混雑を検出された階が対象となる。
　処理ステップＳ３０２では、（１）式を用いて平均間隔時限ＲＴＴを決定する。
［数１］
ＲＴＴ＝（（（Ｓ／ｆ）＊Ｖ）＋（ｆ＊Ｔｄｏｏｒ＊α））／ｒ　　　　　（１）
　なお（１）式において、Ｓは予測最大走行距離、Ｆは予測停止階、Ｖは速度、Ｔｄｏｏｒは戸開時間、αは現地調整戸開時間、ｒは稼働台数である。本方式は一般的にエレベーターの設置計画に利用する交通計算式に用いられる。但し、これに限らず、別方式にて、エレベーターの平均間隔時限を求める方式でも良い。例えば、エレベーターの運行状況を学習させ、階床別に運転間隔を記録する方式でも良い。
　処理ステップＳ３０３では、先発号機を対象階より到着が早い号機に設定する。ただし、ここで対象階へのサービス緩和を第一優先とするため、他階への新規割当は除外する。
処理ステップＳ３０４では、先発号機を対象階へ配車指令し、処理ステップＳ３０５では、次発号機を対象階より到着が２番目に早い号機に設定し、処理ステップＳ３０６では、平均間隔時限タイマを起動する。
　そのうえで、処理ステップＳ３０７では、平均間隔時限タイマの満了を確認し、満了した場合は処理ステップＳ３０９において次号機を先発号機として設定する。処理ステップＳ３０９の処理後は、処理ステップＳ３０４に戻り、処理ステップＳ３０６までの処理を繰り返し実行する。
　平均間隔時限タイマが満了していない場合は、処理ステップＳ３０８において次号機を対象階の±２階にて戸閉待機させる。ただし、新規割当は除外する。なお、対象階の±２階でなくても、乗り捨て号機として、自分の位置から対象階への移動時間を考慮してタイマを設定する方式でも良い。
　図１１の処理により、図１３に示すようにエレベーターかごは一定時間間隔で順次混雑階に配置することができる。
　なお図１の帰着運転指令部４２における帰着運転は、図８、図９、図１０の処理ステップＳ２０３の事前配車運転を実行したものである。帰着運転では、各階からの呼びに応じて運行する通常運転を離れ、例えば保安上からの特定の指示に従って運行し、その終了後には通常運転に復帰する。なお帰着運転（事前配車運転）は、混雑階の利用者数が閾値以下であるときに実行されている。
１：ビルなどの施設、２：外部のシステム（公共機関管理システム）、３：エレベーター運行管理システム、４：各階の乗場エレベーターサービス要求装置、５：各階の監視カメラ、６：ビル管理システム、７ａ・・・７ｎエレベーター制御システム、８：通信手段、３１：学習部、３２：階床別人数予測部、３６：受信部、３７：運転切替判定部、３８：事前配車指令部、３９：乗場人数判定部、４１：滞留回避運転指令部、４２：帰着運転指令部、Ｓ２：公共機関管理情報、Ｓ４：サービス要求信号、Ｓ５：映像信号、Ｓ６：ビル管理情報、Ｓ７２：制御指令信号

Claims (16)

  1. 　複数のエレベーター装置を備えた施設における渋滞回避運転システムであって、
    　施設内のエレベーターの乗場における混雑を検知する混雑検知部と、混雑として検知された混雑階と、前記混雑階における前記エレベーターの利用者数と、に基づいて、前記混雑階の前記利用者数が任意の閾値以上であるか前記混雑階における混雑の度合いを判断する判断部と、前記閾値以上であった場合に複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を実行する制御部とを備え、
    　前記渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を順次前記混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転システム。
  2. 　請求項１に記載の渋滞回避運転システムであって、
    　前記混雑検知部は、前記施設内の乗場に設置した監視カメラの映像から混雑として混雑階と利用者数を検知することを特徴とする渋滞回避運転システム。
  3. 　請求項１または請求項２に記載の渋滞回避運転システムであって、
    　前記混雑検知部は、過去における経験情報から混雑として混雑階と利用者数を予測することを特徴とする渋滞回避運転システム。
  4. 　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
    　前記混雑検知部は、過去における経験情報から混雑として混雑階と利用者数を予測するとともに、施設内で予定されている行事に伴う利用者を含めて利用者数を予測することを特徴とする渋滞回避運転システム。
  5. 　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
    　前記混雑検知部は、過去における経験情報から混雑として混雑階と利用者数を予測するとともに、施設の最寄駅における遅延の情報を考慮して利用者数を予測することを特徴とする渋滞回避運転システム。
  6. 　請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
    　前記制御部は、前記混雑階の前記利用者数が前記閾値以下であるときに、エレベーター装置による帰着運転を実施することを特徴とする渋滞回避運転システム。
  7. 　請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
    　前記制御部における、前記閾値はエレベーター仕様における定員数、積載量、エレベーターのかごにおける乗車率のいずれか一つ以上を含めて採用することを特徴とする渋滞回避運転システム。
  8. 　請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
    　前記制御部における、前記閾値は複数のエレベーター装置による一度の配車により混雑の解消が可能である値を採用することを特徴とする渋滞回避運転システム。
  9. 　請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
    　混雑を予測する場合に、エレベーター装置の１周時間内に発生が予測される人数を求めることを特徴とする渋滞回避運転システム。
  10. 　請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の渋滞回避運転システムであって、
    　前記渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を一定時間間隔で検知した混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転システム。
  11. 　複数のエレベーター装置を備えた施設における渋滞回避運転方法であって、
    　施設内のエレベーターの乗場における混雑として混雑階と利用者数をもとめ、任意の閾値以上の利用者数であるかを判断し、任意の閾値以上の利用者数である場合に複数のエレベーター装置による渋滞回避運転を実行し、前記渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を順次検知した混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転方法。
  12. 　請求項１１に記載の渋滞回避運転方法であって、
    　前記渋滞回避運転においては、複数のエレベーター装置を一定時間間隔で検知した混雑階に配車することを特徴とする渋滞回避運転方法。
  13. 　請求項１１または請求項１２に記載の渋滞回避運転方法であって、
    　任意の閾値以下の利用者数であるときに、エレベーター装置による帰着運転を実施することを特徴とする渋滞回避運転方法。
  14. 　請求項１１から請求項１３のいずれか１項に記載の渋滞回避運転方法であって、
    　複数のエレベーター装置を順次検知した混雑階に配車するに際し、先行機を混雑階に配車している間に次号機を混雑階の近傍階に待機させることを特徴とする渋滞回避運転方法。
  15. 　請求項１１から請求項１４のいずれか１項に記載の渋滞回避運転方法であって、
    　前記閾値はエレベーター仕様における定員数、積載量、エレベーターのかごにおける乗車率のいずれか一つ以上を含めて採用することを特徴とする渋滞回避運転方法。
  16. 　請求項１１から請求項１５のいずれか１項に記載の渋滞回避運転方法であって、
    　前記閾値は複数のエレベーター装置による一度の配車により混雑の解消が可能である値を採用することを特徴とする渋滞回避運転方法。
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