WO2021079726A1 - エレベーターシステム及び分析方法 - Google Patents

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WO2021079726A1
WO2021079726A1 PCT/JP2020/037739 JP2020037739W WO2021079726A1 WO 2021079726 A1 WO2021079726 A1 WO 2021079726A1 JP 2020037739 W JP2020037739 W JP 2020037739W WO 2021079726 A1 WO2021079726 A1 WO 2021079726A1
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WO
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area
elevator
sensor
measurement
operation control
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PCT/JP2020/037739
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French (fr)
Inventor
納谷　英光
孝道 星野
知明 前原
貴大 羽鳥
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
    • B66B2201/40—Details of the change of control mode
    • B66B2201/403—Details of the change of control mode by real-time traffic data

Definitions

  • the present invention relates to an elevator system and an analysis method.
  • the elevator system generates a car call for the landing on each floor when the passenger presses the up or down button installed on the landing on each floor.
  • the operation control unit decides which elevator car to allocate to which floor based on data such as the current positions of multiple elevator cars and the number of people in each elevator car. ..
  • the operation control unit sets the elevator car to which floor. Decide whether to stop at.
  • the operation control unit of the elevator system controls the operation of a plurality of elevators according to the operation of the user.
  • the operation control unit cannot grasp how many passengers are waiting for the arrival of the elevator car on each floor. Therefore, for example, even if an elevator car is dispatched to an arbitrary floor, it may not be possible for all the passengers waiting on that floor to board the car that has arrived. Therefore, many of the current elevators improve the efficiency of operation control by using an algorithm or the like that estimates the number of passengers getting on and off from the past operation status.
  • Patent Document 1 describes a technique of installing an image input means in an elevator hall and detecting a waiting customer of an elevator from the image data acquired by the image input means.
  • the image data acquired by the image input means is divided into a waiting customer area and an aisle area to determine the waiting customer.
  • Patent Document 1 it has been conventionally known that after photographing the area including the elevator hall, a part of the photographed image is set as a waiting area and the number of people in that area is measured. Has been done. However, as described in Patent Document 1, even if the waiting area and the aisle area are fixedly determined, the number of people waiting for the elevator is eventually obtained from the number of people in both areas, so that the elevator can be controlled. The problem of lack of freedom can occur. Speaking of this problem of lack of freedom, measuring the number of passengers waiting in the vicinity of the elevator is effective in improving the efficiency of operation control of the elevator system, as described above.
  • the number of people waiting for the elevator car usually changes during the lapse of time until it arrives at that specific floor, and passengers after the operation control is dispatched. If the number of passengers increases, some users will not be able to ride when the elevator car arrives, which will greatly reduce the operation efficiency.
  • a fisheye lens or a wide-angle lens is required, and the captured image data is distorted.
  • the image is distorted, so processing accuracy such as number of people detection is reduced.
  • it is necessary to correct the distortion of the image by the lens and convert it into orthographic projection data. Since such correction processing must be executed for all the pixels of the image data and pixel interpolation is also required, the processing load is further increased.
  • the present application includes a plurality of means for solving the above problems.
  • an elevator system that controls the operation of a plurality of elevators
  • the use of an elevator in a plurality of measurement areas including at least an elevator landing is selected from a plurality of measurement areas of the sensor according to the operation status of the sensor and the sensor that measures the condition of the person and the object, and the elevator is based on the condition of the user and the object measured in the selected area.
  • It is equipped with an operation control unit that controls the operation of the elevator.
  • the present invention by appropriately selecting the measurement area of the sensor according to the operation status of the elevator system, the number of passengers and the number of objects according to the time change can be used when controlling the operation of the elevator. Elevator operation control efficiency is improved. Issues, configurations and effects other than those described above will be clarified by the description of the following embodiments.
  • FIG. 1 shows the overall configuration of the elevator system of the present embodiment.
  • a plurality of elevators 1 are laid in a building having a plurality of floors 6a, 6b, 6c, 6d.
  • Each elevator 1 includes an elevator car 2.
  • the elevator car 2 has a main engine that moves up and down, a controller that controls the operation of the main engine, and the like.
  • the controller of each elevator 1 is connected to the group management controller 80 that controls the operation via the communication path 3.
  • a sensor 70 for detecting a user is installed on each floor 6a, 6b, 6c, 6d.
  • a specific example of the area where the sensor 70 detects the user will be described later, but the area where the sensor 70 detects the user is at least an area near the elevator landing on each floor 6a, 6b, 6c, 6d. including.
  • Each sensor 70 is connected to the sensor controller 60 via the communication path 4.
  • the sensor controller 60 processes the measurement result of the sensor 70.
  • the information of the measurement result obtained by the sensor controller 60 is transmitted to the group management controller 80 via the communication path 5.
  • the group management controller 80 controls the operation of a plurality of elevators 1 by reflecting the measurement results obtained by the sensor controller 60.
  • the sensor 70 includes an image sensor that acquires image data, a ToF (Time of Flight) sensor that acquires depth data, a millimeter wave sensor that acquires distance to an object, speed, acceleration, and the like.
  • a ToF Time of Flight
  • a millimeter wave sensor that acquires distance to an object, speed, acceleration, and the like.
  • the area measured by the sensor 70 includes at least three areas, a near area, a peripheral area, and a distant area of the elevator 1.
  • the vicinity area here is the vicinity immediately before the door of the landing of the elevator 1.
  • the peripheral region is a region following the neighboring region and is a portion slightly away from the landing.
  • the distant area is an area farther from the landing than the peripheral area. It should be noted that these three regions do not necessarily have to be continuous regions, and the respective regions may be separated from each other. Further, each of the near region, the peripheral region, and the distant region may be composed of a plurality of regions.
  • the near region, the peripheral region, and the distant region measured by the sensor 70 are designated by their respective coordinate groups.
  • the coordinates of each region shown in FIG. 2 are set when, for example, the sensor 70 is installed.
  • the sensor controller 60 and the group management controller 80 are separate controllers, but the present invention is not limited to this.
  • the sensor controller 60 and the group management controller 80 may be combined into one controller.
  • the communication paths 3, 4 and 5 are also separate communication paths, they may be connected to a common network.
  • only one sensor 70 is installed on all floors 6a, 6b, 6c, 6d, but a plurality of sensors 70 are installed on each floor 6a, 6b, 6c, 6d. May be good.
  • the sensor 70 may be omitted for floors that are used infrequently (for example, basement floors and rooftop floors).
  • the operation control unit 20 of the group management controller 80 controls the operation of a plurality of elevators 1 by utilizing the measurement results obtained by the sensor controller 60. That is, which of the plurality of elevators 1 the elevator car 2 should be moved to which floor, how much space is available in the elevator car 2, how many passengers should be carried, and so on. Assign in consideration. That is, the operation control process for redistributing the elevator car 2 is executed. In this way, by determining the area to be measured by the measuring unit 30 according to the operating status of the elevator, the area to be processed by the system is narrowed, and the load of analysis processing can be reduced. In addition, it is possible to improve the operation efficiency by analyzing people according to the operation status.
  • FIG. 3 shows a configuration example of the sensor controller 60 and its surroundings according to the embodiment of the present embodiment.
  • the sensor 70 includes a measuring unit 30.
  • the measurement unit 30 performs a measurement process for measuring a user within the measurement range.
  • the output of the measurement unit 30 is supplied to the sensor controller 60.
  • the sensor controller 60 includes a region dividing unit 50.
  • the area division unit 50 divides the measurement data output by the measurement unit 30 into a plurality of areas by the area division unit 50.
  • the plurality of regions here are the near region, the peripheral region, and the distant region described with reference to FIG.
  • the measurement data of each region divided by the region division unit 50 is supplied to the region selection unit 10.
  • the area selection unit 10 executes a selection process for selecting an appropriate area based on the operation information of the elevator.
  • the measurement data of the area selected by the area selection unit 10 is sent to the area analysis unit 40, and the number of people in the corresponding area is analyzed. Further, the area analysis unit 40 may recognize the face of the user included in the image data and personally authenticate the person in the area.
  • the operation control unit 20 sends an operation command to the control device of the elevator 1 via the communication path 3 and controls the traveling (elevation) of the elevator car 2 included in each elevator 1.
  • Only one elevator 1 is shown in FIG. 3, a plurality of elevators 1 are actually installed as shown in FIG.
  • FIG. 4 shows a hardware configuration example of the sensor controller 60.
  • the sensor controller 60 is composed of, for example, a computer device. That is, the computer device constituting the sensor controller 60 includes a CPU (Central Processing Unit) 61 connected to the bus, a ROM (Read Only Memory) 62, and a RAM (Random Access Memory) 63, respectively. .. Further, the computer device includes a non-volatile storage 64, a network interface 65, an input unit 66, and a display unit 67.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the CPU 61 is an arithmetic processing unit that reads a program code of software that executes processing in the sensor controller 60 from the ROM 62 and executes it. Variables, parameters, etc. generated during the arithmetic processing are temporarily written in the RAM 63.
  • non-volatile storage 64 for example, a large-capacity information storage medium such as an SSD (Solid State Drive) or an HDD (Hard Disk Drive) is used.
  • the non-volatile storage 64 records programs for various functions executed by the sensor controller 60. For example, in the non-volatile storage 64, a program that executes processing as the area selection unit 10, the area analysis unit 40, and the area division unit 50 shown in FIG. 3 is recorded. In addition, information such as analysis results is recorded in the non-volatile storage 64.
  • the network interface 65 for example, a NIC (Network Interface Card) or the like is used.
  • the network interface 65 transmits and receives various information to and from the outside (for example, the group management controller 80 shown in FIG. 3).
  • the input unit 66 is used during maintenance work of the computer device constituting the sensor controller 60.
  • the display unit 67 displays the operating status of the sensor controller 60 and the like.
  • the sensor controller 60 may not include the input unit 66 and the display unit 67. Further, the sensor controller 60 is configured as the computer device shown in FIG. 4 as an example, and may be configured by other arithmetic processing devices other than the computer device. For example, a part or all of the functions performed by the sensor controller 60 may be realized by hardware such as FPGA (Field Programmable Gate Array) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit). Further, although an example in which the sensor controller 60 is configured by a computer device has been described here, the same configuration can be applied when other components such as the sensor 70 and the group management controller 80 are configured by the computer device. ..
  • FIG. 5 is a flowchart showing the flow of the entire control process in the system of the present embodiment.
  • the area selection unit 10 of the sensor controller 60 acquires operation information from the group management controller 80 (step S100).
  • the operation information acquired at this time includes at least the position of the elevator car 2.
  • the area selection unit 10 selects the measurement area from the preset operation information and the correspondence information of the measurement area (step S110).
  • the area selection unit 10 acquires measurement data from the sensor 70 (step S120).
  • the area selection unit 10 that has acquired the measurement data cuts out the data of the area selected in step S110 from the measurement data (step S130).
  • the area analysis unit 40 acquires the cut-out measurement data and analyzes the measurement data of the area (step S140). After that, the area analysis unit 40 transmits the analysis result to the operation control unit 20 (step S150). By executing the process in such a procedure, the operation control unit 20 can acquire the analysis result data suitable for the operation state.
  • FIG. 6 shows a specific example of the range measured by the sensor 70.
  • the sensor 70 is a camera that obtains image data, and a wide range including the elevator landing (elevator hall) is photographed.
  • the range measured by the sensor 70 is not limited to a relatively narrow range such as the front of the landing door or the elevator hall as in the conventional surveillance camera, but a large space such as the entrance hall of a building. Install so that measurement data (image data) can be obtained.
  • FIG. 6 shows an example of image data obtained by the sensor 70.
  • the image pickup area of the image sensor included in the sensor 70 is rectangular, and the image pickup area 90 which is the entire field of view of the sensor shown in FIG. 6 is rectangular.
  • the image shape when the fisheye lens is attached differs depending on the projection method, but here, a circular fisheye circumferential field of view 91 as shown in FIG. 6 is obtained.
  • the fisheye circumferential visual field 91 is usually in a positional relationship so as to fit within the imaging region 90 of the sensor 70.
  • the fisheye circumferential visual field 91 includes a near region 92, a peripheral region 94, and a distant region 96.
  • the vicinity area 92 is a landing area of the elevator 1, that is, an area within a range of about several meters from the landing door. This neighborhood area 92 is usually an area where passengers 99 of the elevator are waiting at the landing.
  • the peripheral region 94 is a polygonal region adjacent to the neighboring region 92, and is a region slightly distant from the landing of the elevator 1.
  • the peripheral area 94 is an area that the passenger 99 passes through when heading for the landing of the elevator 1 in the building. For example, in the entrance hall of a building, an area other than immediately before the landing of the elevator 1 becomes a peripheral area 94.
  • the distant area 96 is an area further distant from the landing of the elevator 1 than the peripheral area 94.
  • the main entrance or passage of a building connected to the entrance hall of the building becomes the distant area 96.
  • each region 92, 94, 96 is a rectangular or polygonal region, but the shape of each region is not limited to these examples.
  • FIG. 7 shows a state in which the image shown in FIG. 6 is taken as a bird's-eye view figure 98.
  • the broken line rectangle on the left side of the bird's-eye view figure 98 shown in FIG. 7 indicates the installation position of the elevator 1.
  • two elevators 1 are installed.
  • the location of the sensor 70 shown in the bird's-eye view figure 98 of FIG. 7 is the location where the sensor 70 is installed.
  • the sensor 70 is installed on the ceiling and measures the near region 92, the peripheral region 94, and the distant region 96 shown in FIG.
  • FIG. 8 shows an example of operation control using the area analysis result of the distant area 96 when the elevator car 2 is located at a position farther than an arbitrary floor (floor on which the sensor 70 is installed) as an operation situation. It is a flowchart which shows.
  • the operation control unit 20 receives the analysis result of the distant region 96 analyzed by the region analysis unit 40 (step S200). Then, the operation control unit 20 executes the redistribution of the elevator 1 based on the analysis result (step S210).
  • the operation control unit 20 redistributes the vehicle in consideration of the possibility that a call may occur on the corresponding floor. That is, the operation control unit 20 determines that a person in the distant area 96 may move to the landing of the elevator 1 and press the call button, and the operation control unit 20 redistributes the vehicle to the corresponding floor. Wait for the elevator car 2 to stop on the floor.
  • the operation control unit 20 takes into account the increase in the number of people. Re-distribute. In this way, by reallocating the vehicle in consideration of the situation in the distant region 96 away from the elevator 1, the operation efficiency is improved.
  • the operation control unit 20 stores and recognizes the ID table 100 indicating the correspondence between each ID (each individual) and the destination floor of the individual indicated by the ID. The operation control unit 20 determines the destination floor.
  • the operation control unit 20 can register the destination floor in advance by using the ID table 100. As a result, the movement efficiency of the user is improved, and it is not necessary to press the destination floor button on each floor, so that the convenience is improved.
  • FIG. 10 shows the operation status based on the number of people in the area analysis result of the vicinity area 92 when the elevator car 2 approaches an arbitrary floor (floor on which the sensor 70 is installed). It is a flowchart which shows the example in the case of performing operation control.
  • the operation control unit 20 receives the number of people, which is the analysis result of the neighboring area 92 analyzed by the area analysis unit 40 (step S300).
  • the operation control unit 20 confirms the current vehicle allocation status of the elevator car 2 (step S310).
  • the operation control unit 20 confirms the vacancy of the elevator car 2 to which the vehicle allocation is assigned to the corresponding floor, and confirms whether the vacancy is sufficient for the increase in the number of people received in step S300 (step). S320).
  • step S320 When the elevator car 2 is sufficiently free in step S320 (sufficient in step S320), the operation control unit 20 continues the operation in the current vehicle allocation state. If the elevator car 2 is not sufficiently vacant in step S320 (insufficient in step S320), the operation control unit 20 uses another elevator car 2 other than the elevator car 2 to which the vehicle is currently assigned to the floor. Is reassigned to the relevant floor (step S330). By performing the reassignment process based on the detection in the vicinity area 92 in this way, it is possible to confirm in advance whether there are any users who cannot get on the floor before arriving at a specific floor, and the operation control unit 20 can check. Since the vehicle is immediately redistributed based on the confirmation, it is possible to shorten the waiting time of the user.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of operation control based on the analysis result in the vicinity region 92 when the elevator car 2 stopped on a specific floor closes the door and then departs from the specific floor.
  • the operation control unit 20 acquires information on the number of people in the neighborhood area 92, which is the analysis result of the neighborhood area 92 analyzed by the area analysis unit 40 when the elevator car 2 closes the door at the time of departure (step S400). ). Then, the operation control unit 20 confirms whether or not a waiting number of one or more people has been detected in the nearby area 92 (step S410). In step S410, when the number of people in the vicinity area 92 is 0 (nothing in step S410), there is no leftover in the elevator car 2 that has departed, so the operation control is continued as it is.
  • step S410 when the number of people in the vicinity area 92 is one or more (with step S410) when the door is closed, there is a user who could not get in the elevator car 2. Therefore, the operation control unit 20 allocates the elevator 1 to the corresponding floor according to the number of people detected in the nearby area 92 (step S420). By doing so, even if there is a user who could not get on the elevator car 2 on each floor, the vehicle is immediately redistributed, so that the waiting time of the user can be shortened.
  • FIG. 12 shows operation control using the area analysis result of the peripheral area 94 at the timing when the elevator door is closed when the elevator car 2 stops on an arbitrary floor in a door open state and departs from the stopped floor. It is a flowchart which shows the example which a part 20 controls.
  • the operation control unit 20 acquires the number of people, which is the analysis result of the peripheral area 94 analyzed by the area analysis unit 40, at the timing of closing the elevator door of the elevator car 2 (step S500). Then, the operation control unit 20 confirms the acquired number of people (step S510).
  • step S510 From the number of people confirmed in step S510, if there are no people in the peripheral area 94 (nothing in step S510), the operation control unit 20 continues the current operation control. Then, from the number of people confirmed in step S510, if there is a person in the peripheral area 94 (with step S510), the operation control unit 20 may get in the elevator car 2 because the detected person may get on the elevator car 2. The open state of is extended (step S520).
  • an elevator closes an elevator door immediately after a certain period of time elapses if the elevator door remains open for a predetermined period of time. Therefore, the passenger in the peripheral area 94 away from the nearby area 92 cannot get on the elevator car 2 that has begun to close the door, and therefore must wait for the arrival of the next elevator car 2.
  • the peripheral area 94 is used by extending the opening time of the corresponding elevator door in consideration of the possibility that the passenger in the peripheral area 94 gets in the elevator car 2. Customers will be able to get in the elevator car 2, which may eliminate unnecessary waiting.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an example in which the operation control unit 20 controls using the area analysis result of the distant area 96 at the timing of closing the elevator door when the elevator car 2 departs from an arbitrary floor.
  • the operation control unit 20 acquires the number of people, which is the analysis result of the distant area 96 analyzed by the area analysis unit 40, at the timing when the elevator car 2 departs from an arbitrary floor according to the operation status (step S600). Then, the operation control unit 20 confirms the acquired number of people (step S610).
  • step S610 If it is determined from the number of people confirmed in step S610 that there are no people in the distant region 96 (nothing in step S610), the operation control unit 20 continues the current operation control. Then, when it is determined from the number of people confirmed in step S610 that there are people in the distant area 96 (with step S610), the operation control unit 20 may use the elevator 1 in the distant area 96. , Reserving a reassignment (step S620). That is, since a person in the distant area 96 may use the elevator 1, it can be interpreted as an increase in the number of people waiting on the corresponding floor, and the operation control unit 20 includes an elevator including the increase in the number of people waiting. Re-distribute the vehicle. By doing so, it is possible to automatically reserve a reassignment immediately after the departure of the elevator car 2, so that the operation efficiency is improved.
  • Example of the second embodiment> Next, an example of the second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 14 to 15.
  • the parts corresponding to FIGS. 1 to 13 described in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.
  • the overall configuration of the elevator system is the same as the configuration of FIG. 1 described in the first embodiment, and the configurations of the sensor 70 and the sensor controller 60 are different from the configurations shown in FIG. To do.
  • FIG. 14 shows a configuration example of the sensor controller 60 according to the embodiment of the present embodiment.
  • the sensor 70 includes a measuring unit 30 and a region dividing unit 50.
  • the area dividing unit 50 divides the measurement data output by the measuring unit 30 into a plurality of areas (near area, peripheral area, distant area).
  • the measurement data of each region divided by the region division unit 50 is transmitted to the sensor controller 60.
  • the measurement data of each area transmitted from the sensor 70 is supplied to the area selection unit 10, and an appropriate area is selected based on the operation information of the elevator.
  • the measurement data of the area selected by the area selection unit 10 is sent to the area analysis unit 40, and the number of people in the corresponding area is analyzed. Further, the area analysis unit 40 may recognize the face of the user included in the image data and personally authenticate the person in the area.
  • the sensor 70 may include a measurement unit 30, a region division unit 50, a region selection unit 10, and a region analysis unit 40. Such sensors are commonly referred to as intelligent sensors.
  • FIG. 15 is a flowchart showing the flow of the entire control process in the system of the present embodiment.
  • the area selection unit 10 of the sensor controller 60 acquires operation information from the group management controller 80 (step S100).
  • the operation information acquired at this time includes at least the position of the elevator car 2.
  • the area selection unit 10 selects the measurement area from the preset operation information and the correspondence information of the measurement area (step S110).
  • the area selection unit 10 acquires measurement data corresponding to the portion of the measurement area selected from the sensor 70 (step S121).
  • the area selection unit 10 that has acquired the measurement data sends the acquired measurement data to the area analysis unit 40, and the area analysis unit 40 analyzes the measurement data in that area (step S140). After that, the area analysis unit 40 transmits the analysis result to the operation control unit 20 (step S150). By executing the process in such a procedure, the operation control unit 20 can acquire the analysis result data suitable for the operation state. As the operation control performed by the operation control unit 20 based on the analysis result data, the processes described with reference to FIGS. 8 to 13 can be applied in the first embodiment.
  • the embodiment of the present embodiment it is possible to reduce the amount of measurement data transmitted from the sensor 70 to the sensor controller 60. Therefore, it is possible to reduce the load on the network that transmits image data and the like in the building. For example, when the sensor 70 is installed on each floor of the elevator 1, the amount of data of the entire building can be significantly reduced, and appropriate operation control of the elevator 1 can be realized without imposing a load on the network.
  • Example of Third Embodiment> Next, an example of the third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 16 to 20.
  • the parts corresponding to FIGS. 1 to 15 described in the first and second embodiments are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.
  • the overall configuration of the elevator system is the same as the configuration of FIG. 1 described in the first embodiment.
  • the measurement unit 30 of the sensor 70 detects the trajectory of the change in the position of the person, and the locus thereof is detected. The locus is used to perform processing for determining each of the near region 92, the peripheral region 94, and the distant region 96.
  • FIG. 16 shows an example of a configuration for detecting a locus according to the embodiment of the present embodiment.
  • the measurement data detected by the measurement unit 30 of the sensor 70 is supplied to the locus extraction unit 110.
  • the locus extraction unit 110 extracts the locus of movement of the user from the measurement data.
  • an optical algorithm such as an optical flow and a tracking algorithm using a Kalman filter or the like.
  • the extracted locus data is often represented by vector data or the like, and these locus data are stored in the locus storage unit 120.
  • the area extraction unit 130 extracts each region of the near region 92, the peripheral region 94, and the distant region 96 by processing the plurality of locus data stored in the locus storage unit 120.
  • the locus extraction unit 110 and the locus storage unit 120 shown in FIG. 16 are provided by, for example, the sensor controller 60.
  • the sensor 70 may include a locus extraction unit 110 and a locus storage unit 120.
  • FIG. 17 shows an example of the locus vector 140 of the user extracted by the locus extraction unit 110 in the imaging region 90 having the fisheye circumferential field of view 91 using the fisheye lens.
  • it is determined whether the area to which the user heads indicated by the locus vector 140 is the near area 92, the peripheral area 94, or the distant area 96, and the operation is controlled. ..
  • FIG. 18 is a flowchart showing a flow of processing for extracting a near region 92, a peripheral region 94, and a distant region 96 from a plurality of locus vectors in the present embodiment.
  • the locus extraction unit 100 tracks each user in the measurement data (step S900). Then, the locus extraction unit 100 determines the vector 140 from the appearance in the measurement region to the stop / disappearance (step S910). The locus storage unit 120 accumulates the vector 140 determined in step S910 (step S920). The process shown in FIG. 18 is repeated until the locus vector 140 is accumulated for a certain period of time.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a flow of processing for extracting a region from a locus vector.
  • the region extraction unit 130 acquires the locus vector 140 accumulated from the locus storage unit 120 (step S930).
  • the region extraction unit 130 calculates the acquired locus vector group and extracts it as any of the near region 92, the peripheral region 94, and the distant region 96 (step S940).
  • the region extraction unit 130 extracts the end region corresponding to the invasion into the measurement region in the fisheye circumferential visual field 81 as the distant region 96.
  • the area extraction unit 130 extracts the end area based on the coordinate position of the elevator door designated in advance as the neighborhood area 92.
  • the area extraction unit 130 extracts an area based on a predetermined condition as a peripheral area 94 based on the coordinates of the elevator door. Further, the dense region of the start point and the end point of the other locus vector 140 is also extracted as the end region.
  • the ends of the vectors are densely packed in the vicinity of the doors of the two elevators 1.
  • This crowding is the stop position for a plurality of passengers waiting for the arrival of the elevator 1.
  • the area including this density from the door of the elevator 1 is defined as the neighborhood area 92.
  • the area of a predetermined range outside the neighboring area is defined as the peripheral area 94.
  • the predetermined range is, for example, a range in which the elevator door can be reached at an arbitrary walking speed and within an arbitrary time. Outside these regions, the dense region of the start or end points of the vector is a candidate for the distant region 96.
  • the distant region 96 For example, in the example of FIG. 17, since the vector end points are densely packed in the upper right region in the fisheye circumferential visual field 91, this dense region is set as the distant region 96. Further, in the example of FIG. 17, in the upper half of the fisheye circumferential field of view 91, there are two densely packed vector end points corresponding to the two passages. Further, in the example of FIG. 17, in the lower half of the fisheye circumferential field of view 91, there is one density of vector end points corresponding to one passage. Such a density of vector endpoints may also be a distant region 96.
  • the near area 92, the peripheral area 94, and the distant area 96 are automatically extracted according to the actual use and the movement of the object. This eliminates the need to manually set each area.
  • FIG. 20 shows an example in which sensors 71, 72, and 73 are provided in addition to the sensor 70.
  • FIG. 20 shows an example in which sensors 71, 72, and 73 are provided at the end regions extracted in the example of FIG. 17 and the dense positions of the vector end points, respectively.
  • the actual coordinates of the dense position can be obtained by converting the coordinates from the position on the fisheye circumferential field of view 91 from the projection method of the fisheye lens to the orthographic projection.
  • the sensor 71 is installed at a position corresponding to the vicinity region 92.
  • a sensor 72 is installed at a position corresponding to the peripheral region 94.
  • Sensors 73 are installed at positions (4 locations) corresponding to the distant region 96.
  • the measurement data of the sensors 71, 72, and 73 can be used as detection data of the near region 92, the peripheral region 94, and the distant region 96, respectively.
  • the measurement area of each sensor can be limited, so that the sensors 71, 72, 73 have a lower resolution than the sensor 70 for measuring a wide range. Will be available.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, but includes various modifications.
  • the above-described embodiment has been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and is not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • the sensor controller 60 is configured as a device separate from the group management controller 80, the group management controller 80 may have the function of the sensor controller 70.
  • the sensor 70 may have a built-in function as the sensor controller 60.
  • the apparatus or system configuration may be changed, some processing procedures may be omitted, or the processing order may be changed within a range that does not change the gist of the present invention.
  • information such as a program that executes an analysis method executed by the sensor controller 60 or the like can be stored in a memory, a recording device such as a hard disk or SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, SD card, or optical disk. Can be placed in.

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Abstract

エレベーターの乗場を含む複数の計測領域で、エレベーターの利用者及び物の状況を計測するセンサと、エレベーターの運行状況に応じて、センサの複数の計測領域から少なくとも１つの計測領域を選択し、選択した領域で計測した利用者及び物の状況から、エレベーターの運行を制御する運行制御部とを備える。これにより、センサでエレベーターの待ち人数を計測して、エレベーターの運行を制御する場合に、様々な状況に応じて適切な制御が、少ない処理負担で行えるようになる。

Description

エレベーターシステム及び分析方法
　本発明は、エレベーターシステム及び分析方法に関する。
　エレベーターシステムは、利用客が各階の乗場に設置されている上ボタンや下ボタンを押すことにより、各階の乗場に対してのかご呼びを生成する。このかご呼びの生成に応じて、運行制御部では、複数のエレベーターかごの現在位置、各エレベーターかご内の人数等のデータを元に、どのエレベーターかごを、どの階床に配車するかを決定する。エレベーターかごが乗場に到着し、利用客がかごに乗り込み、所望の行先階床に対応するかご内の行先階ボタンを押すことにより、行先階が確定すると、運行制御部は、エレベーターかごをどの階に停車させるかを決定する。
　以上のように、エレベーターシステムの運行制御部は、利用客の操作に応じて、複数のエレベーターの運行制御を行っている。但し、運行制御部は、何人の利用客が、それぞれの階で、エレベーターかごの到着を待っているかを把握することはできない。そのため、例えば、エレベーターかごを任意階に配車しても、その階で待っている利用客全員が到着したかごに乗り込むことができない可能性がある。そこで、現在のエレベーターの多くは、過去の運行状況から、利用客の乗降数を推測するアルゴリズム等を利用することで、運行制御の効率を改善している。
　しかしながら、このような運行制御は、あくまでも推測なので、任意の日時の任意階において推定する降車する人数および待ち人数は正確ではない。もし、人数を少なく推測してしまうと、エレベーターかごが到着しても搭乗できない利用客が生じてしまう。搭乗できなかった利用客は、更に別のエレベーターかごの到着を待たなければいけない状況を生じてしまうため、運行効率が低下する。そこで、エレベーターシステムでは、各階床でエレベーターかごの到着を待っている利用客の人数を把握できることが重要となる。
　利用客が上ボタン又は下ボタンを押してから、エレベーターかごが到着するまでの時間は、待ち時間と称される。待ち時間は、エレベーターシステムの性能指標の一つであり、待ち時間が短いほど運行効率が向上するとともに、利用客の満足度向上に寄与する。
　特許文献１には、エレベーターホールに画像入力手段を設置して、画像入力手段が取得した画像データから、エレベーターの待ち客を検出する技術が記載されている。特許文献１に記載された技術の場合、画像入力手段が取得した画像データを待ち客エリアと通路エリアに分割して、待ち客を判断するようにしている。
特開２００２－２９３４８４号公報
　特許文献１に記載されているように、エレベーターホールを含む範囲を撮影した上で、撮影した画像の内の一部の領域を待ち客エリアとして、そのエリアの人数を計測することは従来から知られている。
　しかしながら、特許文献１に記載されるように、固定的に待ち客エリアや通路エリアを決めたとしても、エレベーターの待ち人数は、結局、両エリアの人数から得るため、エレベーターの制御を行う上で自由度がないという問題が起こり得る。この自由度がない問題について述べると、エレベーター近傍の利用客の待ち人数を計測することは、上述した通り、エレベーターシステムの運行制御の効率向上に有効である。しかしながら、エレベーターかごが特定の階から離れた位置にいる場合には、その特定の階に到着するまでの時間経過中に待ち人数が変化するのが常であり、運行制御が配車した後に利用客が増えてしまった場合には、エレベーターかごが到着した時には乗れない利用者が発生してしまうため運行効率が大きく低下する。
　待ち人数が増減する度に、配車をやり直すのは、運行制御が困難となるともに、処理負荷が増大するという問題が発生する。ここで、特許文献１に記載されるように計測領域を複数のエリアに分割したとしても、画像入力手段で撮像した画像データのほぼ全域を逐次処理する必要があり、制御系での処理負荷が膨大になるという問題がある。処理負荷が重くなると、遅延が発生するために、現実から遅れた結果が生じるとともにエレベーターシステムの応答性が低下する。
　また、広範囲を撮像するためには、例えば画像入力手段に画像センサを用いる場合には、魚眼レンズや広角レンズが必要となり、撮像した画像データには歪みが発生する。歪みのある画像データでは、像が歪んでいるので人数検知等の処理精度が低下する。処理精度を向上させるには、レンズによる画像の歪みを補正して正射影データに変換する必要がある。このような補正処理は画像データ全ての画素について実行しなければならず、かつ画素補間も必要なため、さらに処理負荷が増大する。
　上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
　本願は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、複数のエレベーターの運行を制御するエレベーターシステムにおいて、少なくともエレベーターの乗場を含む複数の計測領域で、エレベーターの利用者及び物の状況を計測するセンサと、エレベーターの運行状況に応じて、センサの複数の計測領域から少なくとも１つの計測領域を選択し、選択した領域で計測した利用者及び物の状況から、エレベーターの運行を制御する運行制御部と、を備える。
　本発明によれば、エレベーターシステムの運行状況に合わせてセンサの計測領域を適切に選択することで、エレベーターの運行制御を行う際に、時間変化に応じた利用客の人数や物の数を利用でき、エレベーターの運行制御の効率が向上する。
　上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の第１の実施の形態例によるエレベーターシステム全体の例を示す構成図である。 本発明の第１の実施の形態例による計測領域の種類の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態例によるシステム構成例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態例によるセンサコントローラのハードウェア構成の例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態例による計測処理全体の流れを示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態例によるカメラ画像（魚眼レンズによる画像）内の計測領域の例を示す図である。 図６に示す魚眼レンズによる領域を実際の位置関係に補正した例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態例による遠方の人物検出時の処理例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態例による行先階のＩＤの例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態例による近傍の人数による処理例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態例による近傍領域の検出に基づいた処理例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態例による周辺領域の検出に基づいた処理例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態例による遠方領域の検出に基づいた処理例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態例によるシステム構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態例による処理例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態例によるシステム構成を示すブロック図である。 ベクトルの検出例を示す図である。 本発明の第３の実施の形態例によるベクトル蓄積処理例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態例による領域抽出処理例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態例によるセンサ配置例を示す図である。
＜１．第１の実施の形態例＞
　以下、本発明の第１の実施の形態例を、図１～図１３を参照して説明する。
［エレベーター全体の構成例］
　図１は、本実施の形態例のエレベーターシステムの全体構成を示す。
　ここでは、複数の階床６ａ，６ｂ，６ｃ，６ｄを有する建物に、複数台のエレベーター１が敷設されている。それぞれのエレベーター１は、エレベーターかご２を備える。また、図１では図示を省略するが、エレベーターかご２の上下動を担う主機と、この主機の運転制御を担うコントローラ等を有する。
　それぞれのエレベーター１のコントローラは、通信路３を経由して、運行を制御する群管理コントローラ８０に接続されている。
　そして、各階床６ａ，６ｂ，６ｃ，６ｄには、利用者を検出するセンサ７０が１台ずつ設置されている。このセンサ７０が利用者を検出する領域の具体的な例は後述するが、センサ７０が利用者を検出する領域には、少なくとも各階床６ａ，６ｂ，６ｃ，６ｄのエレベーターの乗場の近傍の領域を含む。
　それぞれのセンサ７０は、通信路４を介して、センサコントローラ６０に接続されている。センサコントローラ６０は、センサ７０の計測結果を処理する。
　センサコントローラ６０で得られた計測結果の情報は、通信路５を介して群管理コントローラ８０に伝送される。群管理コントローラ８０は、センサコントローラ６０で得られた計測結果を反映して、複数台のエレベーター１の運行を制御する。
　なお、センサ７０は、画像データを取得する画像センサ、深度データを取得するＴｏＦ（Time of Flight）センサ、物体までの距離、速度、加速度等を取得するミリ波センサ等がある。これらのセンサ７０の計測結果を、さまざまなアルゴリズムもしくは機械学習や深層学習による学習・推測を活用することにより、人の有無、人の識別、人の数もしくは占有面積、人の位置、人の速度、人の加速度を計測できる。また、画像センサやＴｏＦの場合には、顔認識のアルゴリズムを利用することにより、利用者それぞれの個人識別も可能になる。
　センサ７０が計測する領域には、エレベーター１の近傍領域、周辺領域、遠方領域の少なくとも３つの領域が存在する。ここでの近傍領域は、エレベーター１の乗場のドアの直前となる近傍である。また、周辺領域は、近傍領域に続いた領域であり、乗場から若干離れた箇所である。遠方領域は、周辺領域よりも乗場からさらに離れた領域である。なお、これら３つの領域は、必ずしも連続した領域である必要はなく、それぞれの領域が離れていてもよい。また、近傍領域、周辺領域、遠方領域のそれぞれが、複数の領域から構成してもよい。
　図２に示すように、センサ７０が計測する近傍領域、周辺領域、遠方領域は、それぞれの座標群により指定されている。図２に示す各領域の座標は、例えばセンサ７０を設置する際に設定される。
　なお、図１に示す構成では、センサコントローラ６０と群管理コントローラ８０とを、それぞれ別のコントローラとしたが、これに限定されない。例えば、センサコントローラ６０と群管理コントローラ８０を１つのコントローラとしてもよい。また、通信路３，４，５も別々の通信路としたが、共通のネットワークに接続してもよい。
　さらに、図１の例では、センサ７０を全ての階床６ａ，６ｂ，６ｃ，６ｄに１台のみ設置しているが、複数のセンサ７０を各階床６ａ，６ｂ，６ｃ，６ｄに設置してもよい。また、利用頻度が低い階床（例えば地下階や屋上階など）は、センサ７０を省略してもよい。
　群管理コントローラ８０の運行制御部２０は、センサコントローラ６０で得られた計測結果を活用して、複数台のエレベーター１の運行を制御する。すなわち、複数台のエレベーター１の内のいずれのエレベーターかご２を、どの階床に移動させるか、エレベーターかご２にどれだけの空きがあるかを確認し、どれだけの乗客を乗せるか、等を考慮して割り当てる。つまり、エレベーターかご２の再配車をするための運行制御処理を実行する。このように、エレベーターの運行状況に応じて、計測部３０が計測する領域を決めることで、システムが処理すべき領域が狭くなり、分析処理の負荷を軽減できる。また、運行状況に合わせた人の分析をすることになり、運行効率を上げることが可能となる。
［センサコントローラの構成］
　図３は、本実施の形態例によるセンサコントローラ６０とその周辺の構成例を示す。
　センサ７０は、計測部３０を備える。計測部３０は、計測範囲内の利用客を計測する計測処理を行う。計測部３０の出力が、センサコントローラ６０に供給される。
　センサコントローラ６０は、領域分割部５０を備える。領域分割部５０は、計測部３０が出力する計測データを、領域分割部５０で複数の領域に分割する。ここでの複数の領域は、図２で説明した近傍領域、周辺領域、遠方領域である。
　領域分割部５０で分割された各領域の計測データは、領域選択部１０に供給される。領域選択部１０は、エレベーターの運行情報に基づいて、適切な領域を選択する選択処理を実行する。領域選択部１０で選択された領域の計測データは、領域分析部４０に送られ、該当する領域の人数などの分析が行われる。また、領域分析部４０として、画像データに含まれる利用者の顔などを認識して、領域内の人物の個人認証をしてもよい。
　領域分析部４０での分析で得られた利用者の人数などの情報は、通信路５を経由して、群管理コントローラ８０内の運行制御部２０に送られる。
　運行制御部２０は、通信路３を経由してエレベーター１の制御装置に運行の指令を送り、各エレベーター１が備えるエレベーターかご２の走行（昇降）を制御する。なお、図３ではエレベーター１は１台のみを示すが、実際には、図１に示すように複数台のエレベーター１が設置されている。
［ハードウェア構成］
　図４は、センサコントローラ６０のハードウェア構成例を示す。センサコントローラ６０は、例えばコンピュータ装置にて構成される。
　すなわち、センサコントローラ６０を構成するコンピュータ装置は、バスにそれぞれ接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）６１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３とを備える。さらに、コンピュータ装置は、不揮発性ストレージ６４と、ネットワークインタフェース６５と、入力部６６と、表示部６７とを備える。
　ＣＰＵ６１は、センサコントローラ６０での処理を実行するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ６２から読み出して実行する演算処理部である。
　ＲＡＭ６３には、演算処理の途中に発生した変数やパラメータ等が一時的に書き込まれる。
　不揮発性ストレージ６４には、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの大容量情報記憶媒体が用いられる。不揮発性ストレージ６４には、センサコントローラ６０が実行する各種機能についてのプログラムが記録される。例えば、不揮発性ストレージ６４には、図３に示す領域選択部１０、領域分析部４０、領域分割部５０としての処理を実行するプログラムが記録される。また、不揮発性ストレージ６４には、分析結果などの情報が記録される。
　ネットワークインタフェース６５には、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）などが用いられる。ネットワークインタフェース６５は、外部（例えば図３に示す群管理コントローラ８０）と各種情報の送受信を行う。
　入力部６６は、センサコントローラ６０を構成するコンピュータ装置の保守作業時などに使用される。
　表示部６７は、センサコントローラ６０の動作状況などを表示する。
　なお、センサコントローラ６０は、入力部６６や表示部６７を備えない構成としてもよい。
　また、センサコントローラ６０を図４に示すコンピュータ装置として構成するのは一例であり、コンピュータ装置以外のその他の演算処理装置で構成してもよい。例えば、センサコントローラ６０が行う機能の一部又は全部を、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアによって実現してもよい。
　また、ここではセンサコントローラ６０をコンピュータ装置で構成した例を説明したが、センサ７０や群管理コントローラ８０などのその他の構成要素をコンピュータ装置で構成する場合には、同様の構成が適用可能である。
［制御処理全体の流れ］
　図５は、本実施の形態例のシステムでの全体の制御処理の流れを示すフローチャートである。
　まず、センサコントローラ６０の領域選択部１０は、群管理コントローラ８０から、運行情報を取得する（ステップＳ１００）。このとき取得する運行情報には、少なくともエレベーターかご２の位置が含まれる。
　そして、領域選択部１０は、予め設定された運行情報と計測領域の対応情報から、計測領域を選択する（ステップＳ１１０）。そして、領域選択部１０は、センサ７０から計測データを取得する（ステップＳ１２０）。
　計測データを取得した領域選択部１０は、計測データからステップＳ１１０で選択した領域のデータを切り出す（ステップＳ１３０）。領域分析部４０は、切出された計測データを取得し、その領域の計測データを分析する（ステップＳ１４０）。その後、領域分析部４０は、運行制御部２０に分析結果を送信する（ステップＳ１５０）。このような手順で処理を実行することで、運行制御部２０は、運行状態に適した分析結果データを取得することが可能となる。
［計測データの例］
　図６は、センサ７０が計測する範囲の具体的な例を示す。
　ここでは、センサ７０として、画像データを得るカメラとし、エレベーターの乗場（エレベーターホール）を含む広い範囲を撮影する。具体的には、センサ７０が計測する範囲として、従来の監視カメラのように乗場ドアの正面やエレベーターホールのような比較的狭い範囲に限定せずに、ビルのエントランスホールのような大きな空間の計測データ（画像データ）を得るように設置する。
　ここでは、センサ７０であるカメラは、広い範囲の計測を行うために、撮影レンズとして魚眼レンズを装着する。
　図６は、センサ７０で得られる画像データの例を示す。センサ７０が備える画像センサの撮像領域は矩形であり、図６に示すセンサ全視野である撮像領域９０は矩形である。
　魚眼レンズを装着した場合のイメージ形状は射影方式によって異なるが、ここでは図６に示すような円形の魚眼円周視野９１が得られる。この魚眼円周視野９１は、通常、センサ７０の撮像領域９０内に、収まるような位置関係である。
　魚眼円周視野９１には、近傍領域９２と周辺領域９４と遠方領域９６とが含まれている。
　近傍領域９２は、エレベーター１の乗場、つまり乗場ドアから数メートル程度の範囲の領域である。この近傍領域９２は、通常、エレベーターの乗客９９が乗場で待っている領域である。
　周辺領域９４は、近傍領域９２に隣接する多角形の領域であり、エレベーター１の乗場から若干離れた領域である。この周辺領域９４は、乗客９９がビル内でエレベーター１の乗場に向かう際に通過する領域である。例えば、ビルのエントランスホールで、エレベーター１の乗場の直前以外の領域が、周辺領域９４になる。
　遠方領域９６は、周辺領域９４よりもさらにエレベーター１の乗場から離れた領域である。例えば、ビルのエントランスホールに接続されたビルのメインの入り口や通路が、遠方領域９６になる。
　なお、図６の例では、各領域９２，９４，９６は、矩形又は多角形の領域としたが、ぞれぞれの領域の形状はこられの例に限定されない。
　図７は、図６に示す画像が撮影される様子を俯瞰図形９８として示す。
　この図７に示す俯瞰図形９８の左側の破線矩形がエレベーター１の設置位置を示す。図７の例では、２台のエレベーター１が設置されている。図６の魚眼円周視野９１内には、２台のエレベーター１に対応する２つのかごドアが撮影されている。
　図７の俯瞰図形９８に示すセンサ７０の箇所が、センサ７０の設置箇所である。この例では、センサ７０は、天井に設置されており、図６に示す近傍領域９２と周辺領域９４と遠方領域９６とを計測する。
　次に、運行状況と、それぞれの領域で人物などを検出した場合の処理例の詳細について説明する。
［遠方領域での人物検出時の処理例］
　図８は、運行状況として、エレベーターかご２が、任意の階床（センサ７０が設置された階床）より遠い位置にある場合に、遠方領域９６の領域分析結果を使用した運行制御の例を示すフローチャートである。
　まず、運行制御部２０は、領域分析部４０が分析した遠方領域９６の分析結果を受信する（ステップＳ２００）。そして、運行制御部２０は、この分析結果を元に、エレベーター１の再配車を実行する（ステップＳ２１０）。
　ここでは、例えば分析結果が遠方領域９６に人有の場合、運行制御部２０は、該当する階床で呼びが発生する可能性があることを加味して再配車する。つまり、運行制御部２０は、遠方領域９６の人が、エレベーター１の乗場まで移動して、呼びボタンを押す可能性があると判断して、運行制御部２０は再配車して、該当する階床にエレベーターかご２が停止できるように待機する。
　また、分析結果で遠方領域９６に多数の人数を検出した場合には、該当する階床からの乗り込み人数の増加の可能性があるので、運行制御部２０は、増加する人数分を加味して再配車する。
　このように、エレベーター１から離れた遠方領域９６での状況を加味して再配車することで、運行効率が向上する。
　なお、領域分析部４０が、顔認証手段を備えた場合、特定の人物を認識した際に、それぞれの人物に対応する特定のＩＤを出力する。この場合、例えば図９に示すように、運行制御部２０は、各ＩＤ（各個人）と、そのＩＤで示される個人の行先階との対応を示すＩＤテーブル１００を記憶し、認識した人物の行先階を運行制御部２０が判断する。
　このようにして顔認証などで特定の人物を認識できることで、運行制御部２０は、ＩＤテーブル１００によって予め行先階を登録することができる。これにより、利用者の移動効率が向上するとともに、各階床の行先階ボタンを押す必要もなくなるので、利便性が向上する。
［近傍領域での人数検出時の処理例］
　図１０は、運行状況として、エレベーターかご２が、任意の階床（センサ７０が設置された階床）に接近した場合に、運行制御部２０が近傍領域９２の領域分析結果の人数に基づいて運行制御を行う場合の例を示すフローチャートである。
　まず、運行制御部２０は、領域分析部４０が分析した近傍領域９２の分析結果である人数を受信する（ステップＳ３００）。次に、運行制御部２０は、現在のエレベーターかご２の配車状況を確認する（ステップＳ３１０）。ここで、運行制御部２０は、該当する階床に配車が割り当てられているエレベーターかご２の空きを確認し、空きがステップＳ３００で受信した人数の増加に不足しないか否かを確認する（ステップＳ３２０）。
　ステップＳ３２０でエレベーターかご２の空きが十分である場合（ステップＳ３２０の十分）、運行制御部２０は、現在の配車状態のまま運転を継続する。
　また、ステップＳ３２０でエレベーターかご２の空きが十分でない場合（ステップＳ３２０の不足）、運行制御部２０は、現在当該する階床に配車が割り当てられているエレベーターかご２以外の、別のエレベーターかご２を当該する階床に配車する再配車処理を行う（ステップＳ３３０）。
　このように近傍領域９２での検出に基づいて再配車処理を行うことで、特定の階に到着する前に、事前にその階床で乗れない利用者がいるかを確認でき、運行制御部２０はその確認に基づいて即座に再配車するので、利用者の待ち時間を短縮することが可能となる。
［エレベーターかごの戸閉時の処理例］
　図１１は、特定の階床に停止したエレベーターかご２が戸閉動作とその後の特定の階床からの出発時における、近傍領域９２での分析結果に基づいた運行制御の例を示すフローチャートである。
　まず、運行制御部２０は、エレベーターかご２が出発時の戸閉動作時に、領域分析部４０が分析した近傍領域９２の分析結果である、近傍領域９２内の人数の情報を取得する（ステップＳ４００）。そして、運行制御部２０は、近傍領域９２に一人以上の人数の待ち人数を検出したか否かを確認する（ステップＳ４１０）。このステップＳ４１０で、近傍領域９２内の人数が０人である場合（ステップＳ４１０の無）には、出発したエレベーターかご２に乗り残しがないため、そのまま運行制御を続ける。
　そして、ステップＳ４１０で、ドア閉の動作時に、近傍領域９２内の人数が１人以上である場合（ステップＳ４１０の有）には、エレベーターかご２に乗れなかった利用者がいることになる。したがって、運行制御部２０は、近傍領域９２で検出した人数に応じて、該当する階床にエレベーター１が停止するように配車する（ステップＳ４２０）。
　このようにすることで、各階床でエレベーターかご２に乗れなかった利用客がいても、即座に再配車するので、利用者の待ち時間を短縮することが可能となる。
［エレベーターかご出発時の周辺領域の検出に基づいた処理例］
　図１２は、エレベーターかご２が任意の階に戸開状態で停止して、その停止階から出発する際に、エレベータードアを閉じるタイミングで、周辺領域９４の領域分析結果を使用して、運行制御部２０が制御する例を示すフローチャートである。
　まず、運行制御部２０は、エレベーターかご２のエレベータードアを閉じるタイミングで、領域分析部４０が分析した周辺領域９４の分析結果である人数を取得する（ステップＳ５００）。そして、運行制御部２０は、取得した人数を確認する（ステップＳ５１０）。
　このステップＳ５１０で確認した人数から、周辺領域９４に人がいない場合（ステップＳ５１０の無）、運行制御部２０は、現在の運行制御を継続する。
　そして、ステップＳ５１０で確認した人数から、周辺領域９４に人がいた場合（ステップＳ５１０の有）、運行制御部２０は、検出した人物が、エレベーターかご２に乗る可能性があるために、エレベータードアの開状態を延長する（ステップＳ５２０）。
　従来、エレベーターは、予め設定された一定時間エレベータードアが開いた状態が継続すれば、その一定時間が経過した後は、即座にエレベータードアを閉じている。したがって、近傍領域９２から離れた周辺領域９４にいる利用客は、ドアを閉じ始めたエレベーターかご２に乗ることはできないので、必ず次のエレベーターかご２の到着を待つ必要があった。
　一方、本実施の形態例の場合には、周辺領域９４にいる利用客がエレベーターかご２に乗る可能性を考慮して、該当するエレベータードアの開時間を延長することで、周辺領域９４の利用客がエレベーターかご２に乗ることが可能になり、無駄な待ちをなくせる可能性がある。
［エレベーターかご出発時の遠方領域での検出に基づいた処理例］
　図１３は、エレベーターかご２が任意の階より出発する際に、エレベータードアを閉じるタイミングで、遠方領域９６の領域分析結果を使用して、運行制御部２０が制御する例を示すフローチャートである。
　まず、運行制御部２０は、運行状況に応じて、エレベーターかご２が任意階より出発したタイミングで、領域分析部４０が分析した遠方領域９６の分析結果である人数を取得する（ステップＳ６００）。そして、運行制御部２０は、取得した人数を確認する（ステップＳ６１０）。
　このステップＳ６１０で確認した人数から、遠方領域９６に人がいないと判断した場合（ステップＳ６１０の無）、運行制御部２０は、現在の運行制御を継続する。
　そして、ステップＳ６１０で確認した人数から、遠方領域９６に人がいると判断した場合（ステップＳ６１０の有）、運行制御部２０は、遠方領域９６に人がエレベーター１を利用する可能性があるため、再配車を予約する（ステップＳ６２０）。すなわち、遠方領域９６に人は、エレベーター１を利用する可能性があるために、該当する階床の待ち人数の増加分と解釈でき、運行制御部２０は、待ち人数の増加分を含めたエレベーターの再配車を実行する。
　このようにすることで、エレベーターかご２の出発直後に、自動的に再配車を予約することができるので、運行効率が向上する。
＜２．第２の実施の形態例＞
　次に、本発明の第２の実施の形態例を、図１４～図１５を参照して説明する。この図１４～図１５において、第１の実施の形態例で説明した図１～図１３に対応する箇所には同一符号を付し、重複説明は省略する。
　本実施の形態例においては、エレベーターシステムの全体構成は第１の実施の形態例で説明した図１の構成と同じであり、センサ７０とセンサコントローラ６０の構成が、図３に示す構成と相違する。
［センサコントローラの構成］
　図１４は、本実施の形態例によるセンサコントローラ６０の構成例を示す。
　センサ７０は、計測部３０と、領域分割部５０とを備える。領域分割部５０は、計測部３０が出力する計測データを複数の領域（近傍領域、周辺領域、遠方領域）に分割するものである。
　そして、領域分割部５０で分割された各領域の計測データが、センサコントローラ６０に伝送される。
　センサコントローラ６０では、センサ７０から伝送される各領域の計測データが、領域選択部１０に供給され、エレベーターの運行情報に基づいて、適切な領域が選択される。領域選択部１０で選択された領域の計測データは、領域分析部４０に送られ、該当する領域の人数などの分析が行われる。また、領域分析部４０として、画像データに含まれる利用者の顔を認識して、領域内の人物の個人認証をしてもよい。
　領域分析部４０での分析で得られた利用者の人数などの情報は、通信路５を経由して、群管理コントローラ８０内の運行制御部２０に送られる点は、図３で説明した第１の実施の形態例と同じである。さらに、運行制御部２０がエレベーター１の運行を制御する点についても、図３で説明した第１の実施の形態例と同じである。
　この図１４に示すように構成することで、計測部３０で計測したデータは、領域分割部５０によって一部のデータに限定された上で、センサ７０から出力されるようになる。したがって、センサ７０からセンサコントローラ６０に送信する計測データのデータ量を軽減することができる。
　なお、センサ７０として、計測部３０と領域分割部５０と領域選択部１０と領域分析部４０とを全て備えたものとしてもよい。このようなセンサは、一般的にインテリジェントセンサと呼ばれる。
［制御処理全体の流れ］
　図１５は、本実施の形態例のシステムでの全体の制御処理の流れを示すフローチャートである。
　まず、センサコントローラ６０の領域選択部１０は、群管理コントローラ８０から、運行情報を取得する（ステップＳ１００）。このとき取得する運行情報には、少なくともエレベーターかご２の位置が含まれる。
　そして、領域選択部１０は、予め設定された運行情報と計測領域の対応情報から、計測領域を選択する（ステップＳ１１０）。そして、領域選択部１０は、センサ７０から選択した計測領域の部分に相当する計測データを取得する（ステップＳ１２１）。
　計測データを取得した領域選択部１０は、取得した計測データを領域分析部４０に送り、領域分析部４０は、その領域の計測データを分析する（ステップＳ１４０）。その後、領域分析部４０は、運行制御部２０に分析結果を送信する（ステップＳ１５０）。このような手順で処理を実行することで、運行制御部２０は、運行状態に適した分析結果データを取得することが可能となる。
　運行制御部２０が分析結果データに基づいて行う運行制御としては、第１の実施の形態例で、図８～図１３で説明した処理が適用可能である。
　以上説明したように、本実施の形態例によると、センサ７０からセンサコントローラ６０に送信する計測データのデータ量を削減することができる。したがって、ビル内で画像データなどを伝送するネットワークの負荷を軽減することができる。例えば、エレベーター１の各階床にセンサ７０を設置した場合、ビル全体としてのデータ量を大幅に削減することができ、ネットワークに負荷をかけることなく、エレベーター１の適切な運行制御が実現できる。
＜３．第３の実施の形態例＞
　次に、本発明の第３の実施の形態例を、図１６～図２０を参照して説明する。この図１４～図１５において、第１及び第２の実施の形態例で説明した図１～図１５に対応する箇所には同一符号を付し、重複説明は省略する。
　本実施の形態例においては、エレベーターシステムの全体構成は第１の実施の形態例で説明した図１の構成と同じである。本実施の形態例においては、第１（又は第２）の実施の形態例で説明した処理に加えて、センサ７０の計測部３０が検出した人の位置が変化する軌跡を検出して、その軌跡を使って、近傍領域９２、周辺領域９４、遠方領域９６のそれぞれを決める処理を行うようにした。
［軌跡を検出する構成］
　図１６は、本実施の形態例による軌跡を検出する構成の例を示す。
　センサ７０の計測部３０が検出した計測データは、軌跡抽出部１１０に供給される。軌跡抽出部１１０は、計測データから利用客の移動の軌跡を抽出する。移動の軌跡を捉える方法としては、例えばオプティカル・フロー等の光学的アルゴリズムや、カルマン・フィルター等を用いた追跡アルゴリズムがある。
　抽出された軌跡データはベクトルデータ等で表現される場合が多く、これらの軌跡データは、軌跡記憶部１２０に記憶される。領域抽出部１３０は、軌跡記憶部１２０に記憶された複数の軌跡データを処理することにより、近傍領域９２、周辺領域９４、遠方領域９６のそれぞれの領域を抽出する。
　なお、図１６に示す軌跡抽出部１１０や軌跡記憶部１２０は、例えばセンサコントローラ６０が備える。あるいは、センサ７０が軌跡抽出部１１０や軌跡記憶部１２０を備えてもよい。
　図１７は、魚眼レンズを使った魚眼円周視野９１を有する撮像領域９０内に、軌跡抽出部１１０が抽出した利用客の軌跡ベクトル１４０の例を重ねて示す。
　本実施の形態例の場合、この軌跡ベクトル１４０で示される利用客が向かう領域が、近傍領域９２、周辺領域９４、遠方領域９６のいずれであるのかを判断して、運行制御を行うものである。
［軌跡ベクトルの処理例］
　図１８は、本実施の形態例における、複数の軌跡ベクトルより、近傍領域９２、周辺領域９４、遠方領域９６を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
　まず、軌跡抽出部１００は、計測データ内のそれぞれの利用者を追跡する（ステップＳ９００）。そして、軌跡抽出部１００は、計測領域への発現から停止・消失までのベクトル１４０を決定する（ステップＳ９１０）。軌跡記憶部１２０は、ステップＳ９１０で決定したベクトル１４０を蓄積する（ステップＳ９２０）。ある程度の期間、軌跡ベクトル１４０の蓄積が進むまで、この図１８に示す処理を繰り返す。
　図１９は、軌跡ベクトルから領域を抽出する処理の流れを示すフローチャートである。
　まず、領域抽出部１３０は、軌跡記憶部１２０から蓄積された軌跡ベクトル１４０を取得する（ステップＳ９３０）。領域抽出部１３０は、該取得した軌跡ベクトル群を演算して、近傍領域９２、周辺領域９４、遠方領域９６のいずれかとして抽出する（ステップＳ９４０）。
　例えば、領域抽出部１３０は、魚眼円周視野８１内の計測領域への侵入に相当する端領域を遠方領域９６として抽出する。
　また、領域抽出部１３０は、予め指定したエレベータードアの座標位置を元にした端領域を近傍領域９２として抽出する。
　さらに、領域抽出部１３０は、エレベータードアの座標を元にして、予め指定した条件に基づいた領域を周辺領域９４として抽出する。
　また、その他の軌跡ベクトル１４０の始点終点の密集領域も、端領域として抽出する。
　例えば、図１７の例では、魚眼円周視野９１内のベクトル（矢印）群からは、２台のエレベーター１のドアの近傍に、ベクトルの終端が密集していることがわかる。この密集が、エレベーター１の到着を待つ複数の利用客の停止位置である。エレベーター１のドアから予め決められた範囲内にこの密集が存在する場合には、エレベーター１のドアからこの密集を含んだ領域を、近傍領域９２とする。
　また、近傍領域の外側の予め決められた範囲の領域を周辺領域９４とする。予め決められた範囲とは、例えば、任意の歩行速度で、任意の時間内で、エレベータードアに到着できる範囲である。これらの領域外で、ベクトルの始点もしくは終点の密集領域が、遠方領域９６の候補になる。
　遠方領域９６を決める際には、例えば図１７の例では、魚眼円周視野９１内の右上領域にベクトル端点が密集しているので、この密集領域を遠方領域９６に設定する。また、図１７の例では、魚眼円周視野９１の上半分に、二つの通路に相当するベクトル端点の密集が二つ存在する。さらに、図１７の例では、魚眼円周視野９１の下半分に、一つの通路に相当するベクトル端点の密集が一つ存在する。このようなベクトル端点の密集も遠方領域９６としてもよい。このように、利用者及び物の移動履歴に相当する軌跡ベクトル１４０を利用することにより、現実の利用及び物の動きに合わせた、近傍領域９２、周辺領域９４、遠方領域９６を自動的に抽出できるため、それぞれの領域を手動で設定をする必要がなくなる。
　なお、本実施の形態例のように軌跡ベクトルを抽出することで、センサ７０以外に新たなセンサを追加して設置する場合の、設置場所の候補を取得することができる。
　図２０は、センサ７０の他に、センサ７１，７２，７３を設けた例を示す。
　すなわち、図２０は、図１７の例で抽出された端領域およびベクトル端点の密集位置それぞれに、センサ７１，７２，７３を設けた例を示す。密集位置の実際の座標を求めるには、魚眼円周視野９１上の位置から、魚眼レンズの射影方式から正射影への座標変換によって求まる。近傍領域９２に相当する位置にはセンサ７１を設置する。周辺領域９４に相当する位置には、センサ７２を設置する。遠方領域９６に相当する位置（４箇所）には、センサ７３を設置する。
　このようにベクトル端点の密集位置を検出して、自動的にセンサ７１，７２，７３を配置する位置を決めることで、効率良く利用客の状況を計測できるセンサ配置が実現できる。センサ７１，７２，７３の計測データは、それぞれ近傍領域９２、周辺領域９４、遠方領域９６の検出データとして利用できるようになる。
　このように複数のセンサ７１，７２，７３を配置することで、各センサの計測領域を限定できるので、広範囲を計測するためのセンサ７０に比べて、センサ７１，７２，７３として低解像度のものが使用できるようになる。
＜４．変形例＞
　なお、本発明は、上述した各実施の形態例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
　例えば、センサコントローラ６０は、群管理コントローラ８０とは個別の装置として構成したが、群管理コントローラ８０がセンサコントローラ７０の機能を備えてもよい。あるいは、センサ７０が、センサコントローラ６０としての機能を内蔵してもよい。
　また、各実施の形態例において、本発明の主旨を変えない範囲内で、装置又はシステム構成の変更や、一部の処理手順の省略や処理順序の入れ替えを行ってもよい。
　また、センサコントローラ６０等で実行される分析方法を実行するプログラム等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、光ディスク等の記録媒体に置くことができる。
　さらにまた、図３，図４，図１４，図１６などの各構成図では、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものだけを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　１…エレベーター、２…エレベーターかご、３，４，５…通信路、６ａ，６ｂ，６ｃ，６ｄ…階床、１０…領域選択部、１２…領域座標テーブル、２０…運行制御部、３０…計測御部、４０…領域分析御部、６０…センサコントローラ、６１…中央制御ユニット（ＣＰＵ）、６２…ＲＯＭ、６３…ＲＡＭ、６４…不揮発性ストレージ、６５…ネットワークインタフェース、６６…入力部、６７…表示部、７０，７１，７２，７３…センサ、８０…群管理コントローラ、９０…センサ全視野、９１…魚眼円周視野、９２…近傍領域、９４…周辺領域、９６…遠方領域、９８…俯瞰図形、９９…利用客、１００…ＩＤテーブル、１１０…軌跡抽出部、１２０…軌跡記憶部、１３０…領域抽出部、１４０…軌跡ベクトル

Claims (12)

  1. 　複数のエレベーターの運行を制御するエレベーターシステムにおいて、
    　少なくとも前記エレベーターの乗場を含む複数の計測領域で、前記エレベーターの利用者及び物の状況を計測するセンサと、
    　前記エレベーターの運行状況に応じて、前記センサの複数の計測領域から少なくとも１つの計測領域を選択し、選択した領域で計測した利用者及び物の状況から、前記エレベーターの運行を制御する運行制御部と、を備える
    　エレベーターシステム。
  2. 　前記センサの複数の計測領域は、少なくとも近傍領域、周辺領域、及び遠方領域の３つの領域を含む
    　請求項１に記載のエレベーターシステム。
  3. 　エレベーターかごが、前記センサが設置された階から遠い位置にある場合に、前記運行制御部は、前記センサの前記遠方領域の計測領域を選択する
    　請求項２に記載のエレベーターシステム。
  4. 　エレベーターかごが、前記センサが設置された階に近づいた場合に、前記運行制御部は、前記センサの前記近傍領域の計測領域を選択する
    　請求項２に記載のエレベーターシステム。
  5. 　前記センサが設置された階の乗場で、エレベーターかごが戸開状態の場合に、前記運行制御部は、前記センサの周辺領域を選択する
    　請求項２に記載のエレベーターシステム。
  6. 　前記周辺領域は、利用者が予め決定されている時間内にエレベーターかごに到着できる領域である
    　請求項２に記載のエレベーターシステム。
  7. 　任意のエレベーターかごが戸閉を開始した状態の場合に、前記運行制御部は、戸閉を開始したエレベーターかごが停止している階の前記センサの前記周辺領域を選択する
    　請求項２に記載のエレベーターシステム。
  8. 　任意のエレベーターかごが戸閉状態になった場合に、前記運行制御部は、戸閉状態になったエレベーターかごが停止している階の前記センサの前記近傍領域を選択する
    　請求項２に記載のエレベーターシステム。
  9. 　任意のエレベーターかごが特定の階から出発状態になった場合に、前記運行制御部は、出発状態のエレベーターかごの行先階の前記センサの前記遠方領域を選択する
    　請求項２に記載のエレベーターシステム。
  10. 　前記運行制御部は、前記センサが検出した利用者及び物の動線を元に、計測領域を選択する
    　請求項１に記載のエレベーターシステム。
  11. 　前記センサが検出した利用者及び物の動線を使って選択された計測領域に基づいて、新たなセンサを設置する
    　請求項１０に記載のエレベーターシステム。
  12. 　センサにより、エレベーターの乗場を含む複数の計測領域で利用者及び物を計測する計測処理と、
    　前記エレベーターの運行状況に応じて、前記計測処理で計測が行われる複数の計測領域から少なくとも１つの計測領域を選択する選択処理と、
    　前記選択処理で選択した領域で、利用者及び物の状況を判断する判断処理と、を含む
    　分析方法。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0672650A (ja) * 1992-08-27 1994-03-15 Toshiba Corp エレベータの待客人数検出装置
JP2010001142A (ja) * 2008-06-23 2010-01-07 Hitachi Ltd エレベータ群管理システム
JP2013124179A (ja) * 2011-12-16 2013-06-24 Hitachi Ltd エレベータシステム及びエレベータの制御方法
JP2016098086A (ja) * 2014-11-21 2016-05-30 東芝エレベータ株式会社 エレベータの制御装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3973649A (en) * 1974-01-30 1976-08-10 Hitachi, Ltd. Elevator control apparatus
JPH05254745A (ja) * 1992-03-16 1993-10-05 Hitachi Ltd エレベータの運行状況出力装置
JPH09278301A (ja) * 1996-04-11 1997-10-28 Mitsubishi Electric Corp エレベータの運転制御装置
JP2002293484A (ja) * 2001-03-29 2002-10-09 Mitsubishi Electric Corp エレベータ制御装置
JP4530673B2 (ja) * 2004-01-14 2010-08-25 東芝エレベータ株式会社 群管理エレベータ制御装置
JP6435215B2 (ja) * 2015-03-10 2018-12-05 株式会社日立製作所 エレベータシステム
CN107848748B (zh) * 2015-09-10 2019-06-18 三菱电机株式会社 电梯远程监视装置及电梯远程监视系统
JP6513594B2 (ja) * 2016-03-30 2019-05-15 株式会社日立製作所 エレベータ装置及びエレベータ制御方法
CN110785365B (zh) * 2017-07-21 2021-09-28 株式会社日立制作所 电梯装置
JP6756681B2 (ja) * 2017-08-28 2020-09-16 株式会社日立ビルシステム エレベーター
EP3587320B1 (en) * 2018-06-25 2021-03-24 Otis Elevator Company Wireless connectivity in an elevator system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0672650A (ja) * 1992-08-27 1994-03-15 Toshiba Corp エレベータの待客人数検出装置
JP2010001142A (ja) * 2008-06-23 2010-01-07 Hitachi Ltd エレベータ群管理システム
JP2013124179A (ja) * 2011-12-16 2013-06-24 Hitachi Ltd エレベータシステム及びエレベータの制御方法
JP2016098086A (ja) * 2014-11-21 2016-05-30 東芝エレベータ株式会社 エレベータの制御装置

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