电梯系统的制作方法
【专利摘要】即使从传感器获取的电梯层站的二维平面分布或三维平面分布相同，在死角区域内的乘客人数也因电梯的控制状态而不同。本发明提供一种电梯系统，其对于传感器的死角区域内的乘客人数，基于电梯的控制信息推测所述死角区域内的乘客人数。
【专利说明】
电梯系统
技术领域
[0001]本发明涉及通过摄像机或激光器等传感器，高精度地推测电梯层站等特定的区域内的人物的位置和数量的方法。【背景技术】
[0002]作为为了推测电梯层站等特定的区域内的人物的位置和数量，检测被人物挡住的其他人物的方法，有日本特开2013-131100号公报(专利文献1)中记载的技术。该专利文献1 中公开了以下这样的技术:“本发明的人数预测方法包括:取得步骤，通过用传感器检测与规定空间内的规定的二维平面或三维空间中存在的物体的距离，从而取得所述距离的所述二维平面分布或所述三维空间分布;人数预测步骤，将通过所述传感器的检测新取得的所述距离的所述二维平面分布或所述三维空间分布对机械学习了所述规定空间内的人数与所述距离的所述二维平面分布或所述三维空间分布的关系的学习器输入，从所述学习器输出预测人数作为输出值，由此预测所述规定空间内的人数”。
[0003]现有技术文献 [〇〇〇4] 专利文献
[0005]专利文献1:日本特开2013-131100号公报
【发明内容】
[0006]发明要解决的课题
[0007]专利文献1记载的技术中，通过进行了机械学习的学习器，将二维平面分布或三维空间分布、与规定空间内的人数一一对应地关联。但是，电梯的层站等空间中，即使从传感器得到的二维平面分布或三维空间分布相同，实际成为死角的空间内的人数也与电梯的控制状态相应地不同。
[0008]用于解决课题的技术方案
[0009]对于传感器的死角区域内的乘客人数，基于电梯的控制信息推测上述死角区域内的乘客人数。
[0010]发明效果
[0011]根据本发明，能够根据楼层的交通状况和电梯的状态推测死角区域内的乘客人数。【附图说明】
[0012]图1是表示本发明的一个实施方式的电梯系统的概要的模块结构图。
[0013]图2是表示电梯系统中的层站的状况的图。
[0014]图3是表示死角区域内人数推测单元的动作的流程图。[〇〇15]图4是表示由有无单机通知装置的通知决定的乘客的特性的图。
[0016]图5是表示由有无单机通知决定的电梯系统中的层站的状况的图。
[0017]图6是使用检测三维空间的传感器的计算例的说明图。【具体实施方式】
[0018]以下，用【附图说明】实施例。
[0019]【实施例1】
[0020]图1是表示本发明的一个实施方式的电梯系统的概要的模块结构图。轿厢2A、2B、 2C被与各轿厢对应的单机控制装置3A、3B、3C控制。在前往多个层的乘客集中的门厅层等的层站中，设置有用于在乘入轿厢之前检测乘客的目的层、作为层站目的层呼叫登记的层站目的层检测装置6,在其他层的层站中设置有层站呼叫装置7。此处，层站目的层检测装置6 由层站设置的目的层登记装置、和识别乘客个人或其目的层的传感器、乘客的便携终端、读卡器等构成。另外，在预测乘客拥挤的一个以上的层的层站中，设置有检测层站内的乘客人数和乘客的位置的层站检测装置5。进而，在各层的层站中，设置有用于通知各轿厢到达、和对层站的乘客通知预约状况等的单机通知装置4六、48、4(:，分别被单机控制装置34、38、3(:控制。控制多台轿厢2A、2B、2C的群管理控制装置1导入来自层站目的层检测装置6的目的层呼叫信息、和来自层站呼叫装置7的层站呼叫信息等门厅信息，并且从分别控制轿厢2A、2B、2C 的各单机控制装置3A、3B、3C导入轿厢位置和运行方向等轿厢信息。群管理控制装置1具有导入上述门厅信息和轿厢信息来进行管理的门厅/轿厢信息管理部101;基于来自门厅/轿厢信息管理部101的信息和日常的交通流量而至少按楼层分别和按方向分别预测交通流量 (交通量)的交通流量预测部102;检测由层站检测装置5检测出的层站内的乘客人数的乘客检测部103;计算由层站检测装置5检测出的层站内的死角区域的至少位置和大小的死角区域运算部104;根据由乘客人数检测部103检测出的层站内的乘客人数、由死角区域运算部 104计算出的死角区域的位置和大小以及由交通流量预测部102计算出的死角区域的发生层的交通流量、和由门厅/轿厢信息管理部101管理的轿厢信息推测死角区域内的乘客人数的死角区域内人数推测部105;和基于由乘客检测部103检测出的层站内检测出的乘客人数、由死角区域内人数推测部105推测出的死角区域内的推测人数、由交通流量预测部102 预测的至少按楼层分别/按方向分别预测的交通流量、由门厅/轿厢信息管理部管理的门厅信息和轿厢信息决定分配轿厢并对分配的轿厢的单机控制装置发送分配信号的分配控制部 106〇
[0021]此处，交通流量预测部102存储各层和各方向的交通模式。然后，判定当前的交通状况接近过去的哪一种交通模式的特征，基于结果预测交通流量。或者，也可以按时刻和星期几存储各层和各方向的交通流量，基于当前是星期几/当前的时刻预测交通流量。另外， 也可以将上述预测组合。它们的预测结果是基于日常的电梯的使用状况而预测的。
[0022]由乘客检测部103、死角区域运算部104、和死角区域内人数推测部105构成层站人数推测部，该层站人数推测部推测包括死角区域的层站内的总乘客人数。分配控制部106基于由该层站人数推测部推测的层站内的总乘客人数进行适当的轿厢分配。
[0023]本实施例中，基于死角区域的大小、电梯的日常的交通流量、和从前一次出发的轿厢出发起的经过时间，推测死角区域内包括的乘客人数。[〇〇24]图2是表示本实施例中的层站的状况的图。层站中设置有层站检测装置5。本实施例中，设层站检测装置5是检测关于层站内的水平方向的二维平面分布的激光测域传感器。基于层站检测装置5输出的信号，乘客检测部103从检测区域A1中检测出4位乘客8。该检测例如能够通过用激光测域传感器以平均的腰部的高度在水平方向上探索，将预先决定的规定范围内的宽度的物体视为乘客而检测乘客。另外，死角区域运算部104计算因4位乘客8而产生的死角区域A2的大小、位置、形状。另外，图2中，实际上存在3位乘客9,但因为4位乘客8 对于层站检测装置5形成了死角区域A2,所以是不能够检测出3位乘客9的状况。
[0025]图3是表示死角区域内人数推测部105的动作的流程图。死角区域内人数推测部 105周期性地、或者根据来自分配控制部106的请求工作。该推测是死角区域的推测，因此不存在死角的情况下无需使其工作。该情况下，以传感器5检测出的人数P1作为位于门厅的人数，分配控制部106决定轿厢的分配。在步骤FC101中，检查是否已推测死角区域A2内的人数，未推测的情况下前进至步骤FC103,已推测的情况下前进至步骤FC102。在步骤FC102中， 死角区域内人数推测部105检测死角区域A2是否发生了变化，发生了变化的情况下前进至步骤FC103,未发生变化的情况下，认为已推测的死角区域A2内的人数不变并结束。此处，死角区域的变化，意即将周期性地或者根据分配控制部106的请求相应地多次工作时、上一次工作时的死角区域的位置/大小/形状发生了变化的情况，或者检测出进入或离开死角区域的乘客的情况视为死角区域发生了变化。接着，在步骤FC103中，死角区域内人数推测部105 取得乘客检测部103检测出的层站的检测区域A1内的乘客人数作为P1。在接下来的步骤 FC104中，死角区域内人数推测部105计算进入死角区域A2内的最大人数P2。此处，计算P2 时，至少考虑死角区域A2的大小。例如，死角区域A2是2米见方的正方形的情况下，死角区域的面积是4平方米。设乘客每人所需的面积是0.5平方米时，设死角区域A2内最多进入8位乘客，设P2 = 8。
[0026]此处仅考虑了死角区域A2的大小，但也可以考虑死角区域A2的形状。该情况下，即使死角区域A2的大小相同，也能够与死角区域A2的形状相应地计算出适当的P2。另外，每人所需的面积也可以与交通状况相应地设为可变的值。例如，也可以在出勤时段等层站拥挤的时段，认为乘客会缩小相互的间隔，减小每人所需的面积，而在空闲的时段，认为乘客会增大相互的间隔，增大每人所需的面积。
[0027]接着，在步骤FC105中，死角区域内人数推测部105从交通流量预测部102取得基于日常的交通流量的该层的预测交通流量。该预测交通流量，在相对于该层在上方向、下方向都存在乘客的情况下，使用两个方向的预测交通流量的合计即可，在只有某一个方向的乘客的情况下，仅使用该方向的预测交通流量即可。
[0028]接着，在步骤FC106中，死角区域内人数推测部105计算出该层从前一次轿厢出发起的经过时间作为电梯的控制信息。在步骤FC107中，死角区域内人数推测部105基于步骤 FC105中取得的该层的预测交通流量、与步骤FC106中计算出的从轿厢出发起的经过时间的积，计算出轿厢出发后的预测发生人数P3。相对于该层，在上方向、下方向都存在乘客的情况下，也可以将前往各方向的轿厢出发后的时间、与各方向的预测交通流量分别相乘，将其相加从而求出P3。接着，在步骤FC108中，死角区域内人数推测部105对P1与P3的大小进行比较，P1小于P3时，前进至步骤FC109，P1在P3以上的情况下，在步骤FC112中推测P2作为死角区域A2内的人数并结束。这是因为检测区域中的人数超过了该层日常可能发生的人数，所以认为门厅中存在比预测交通流量更多的人数，将死角区域A2内的人数视为最大的P2。由此，突发性地发生多位乘客的情况下，能够不受基于平时的交通的预测交通流量限制来推测死角区域的人数。
[0029]P1小于P3而前进至步骤FC109的情况下，死角区域内人数推测部105对P3与？1的差、与P2进行比较。P2小于P3与P1的差时，在步骤FC110中输出P2作为死角区域A2内的人数并结束。这是因为人比预想交通流量少一定程度的情况下，认为死角区域A2中有人的期待值较高，认为A2中存在P2程度的人。另外，也可以认为死角区域A2较小。因此，即使按最大人数P2计算，产生较大的误差的可能性也较低。P2在P3与P1的差以上的情况下，死角区域内人数推测部105在步骤FC111中输出P3与P1的差作为死角区域A2内的人数。该情况下，可以设想发生人数P3与检测出的乘客人数P1不存在大的差，或者死角A2的范围大，实质上不能够检测。这样的情况下，推测位于A1的人数符合预测，是P3程度。因此，推测死角A2内存在P3与 P1的差的程度的人数。通过上述死角区域内人数推测部105的动作，推测了死角区域A2内的人数，因此将其与乘客检测部103检测出的乘客人数P1相加，作为门厅中存在的总乘客人数，分配控制部106决定轿厢的分配。
[0030]以上，假设乘入轿厢时，没有未能乘入的乘客，但也可以在有未能乘入的乘客的情况下，将前一次出发的轿厢到达层站之前的层站内的总乘客人数的推测值减去前一次出发的轿厢的乘入人数得到的人数与P3相加。该情况下轿厢的乘入人数能够用轿厢中具备的重量传感器等计测。这样，能够基于轿厢的乘降人数，进行死角区域内的推测人数的修正。另夕卜，以上，在步骤FC112中，输出P2作为死角区域内的人数，但也可以为了使层站内的总人数接近预测交通流量，输出〇作为死角区域A2内的人数。
[0031]本实施例中，因为基于日常的交通流量预测死角区域内的乘客，所以即使从层站检测装置5得到的二维平面分布或三维空间分布相同，也能够根据日常的交通流量高精度地推测。结果，即使能够设置的传感器的数量受到结构或成本问题的限制，也能够分配对于层站的乘客人数最优的轿厢，或者在判断仅用已预约或通知的轿厢不能够运送层站的所有乘客的情况下追加分配轿厢等，进行适当的轿厢分配。[〇〇32]【实施例2】[0033 ]本实施例在预测死角区域A2内的人数时，基于作为电梯的控制信息的轿厢的层站和轿厢的通知装置的通知信息，更高精度地进行预测。关于电梯系统的主要部分的模块结构，在图1的结构以外，进而具备层站信息存储部107。层站信息存储部107存储层站中的轿厢2A、2B、2C的出入口的位置、和层站检测装置5的位置、到层站的出入口的位置、单机通知装置4的位置等。另外，死角区域内人数推测部105也应用层站信息存储部107中存储的信息来推测死角区域内的人数。死角区域内人数推测部105在由乘客人数检测部103检测出的层站内的乘客人数、由死角区域运算部104计算出的死角区域的位置和大小、由交通流量预测部102计算出的死角区域的发生层的交通流量、和由门厅/轿厢信息管理部101管理的轿厢信息之外，也基于层站信息存储部107中存储的层站中的各轿厢的出入口的位置、和层站检测装置5的位置、到层站的出入口的位置、单机通知装置4的位置等，推测死角区域内的乘客人数。
[0034]图4是表示层站存在多台轿厢的情况下的、与单机通知装置的通知状况相应的乘客的层站位置的图。一般而言，层站中存在多台电梯的情况下，各轿厢的单机通知装置均未通知的情况下，层站内的乘客较多位于可以总览多台轿厢的单机通知装置的场所。例如，3 台轿厢排成一排地配置的情况下，层站的乘客具有如图4(a)所示在单机通知装置4A、4B、4C均未通知的状况下，乘客远离轿厢出入口而等待。在单机通知装置4A、4B、4C中的某一台已通知的状况下，如图4(b)所示，乘客易于靠近对应的轿厢的出入口等待的特性。本实施例中，应用上述乘客的特性，更高精度地推测死角区域内的乘客人数。[〇〇35]图5是表示本实施例中的层站的状况的图。层站中设置有层站检测装置5。本实施例中，设层站检测装置5是检测关于层站内的水平方向的二维平面分布的激光测域传感器。 基于层站检测装置5输出的信号，乘客检测部103从检测区域A1中检测出4位乘客8。另外，死角区域运算部104计算因4位乘客8而产生的死角区域A2的大小和位置。另外，是与2B号机对应的单机通知装置4B正在进行通知，正在通知2B号机的预约或轿厢到达的状况。从而，根据图4中示出的乘客的特性，死角区域运算部104认为死角区域A2中，2A号机的出入口附近的死角区域内存在乘客的可能性较低，计算无效区域A3。另外，图5中，是还存在2位乘客9,但是因为4位乘客8对于层站检测装置5形成死角区域A2,所以不能检测出2位乘客9的状况。
[0036]实质上的死角区域是从A2的区域中除去A3的区域得到的区域而变窄，对于该区域，用图3中示出的流程图，推测死角区域内的人数。
[0037]接着，对与图5同样，乘客8对于层站检测装置5形成了死角区域A2,进而，单机通知装置4C正在进行通知的情况进行说明。基于层站检测装置5输出的信号，乘客检测部103从检测区域A1中检测出4位乘客8。另外，死角区域运算部104计算因4位乘客8而产生的死角区 ±或八2的大小和位置。另外，是与2C号机对应的单机通知装置4C正在进行通知，正在通知2C号机的预约或轿厢到达的状况。根据图4中示出的乘客的特性，死角区域运算部104认为死角区域A2中，2A单机和2B的出入口附近的死角区域内存在乘客的可能性较低，视为死角区域 A2全部是无效区域A3来进行计算。该情况下推测死角区域A2内的乘客人数为0人。
[0038]本实施例中，在基于日常的交通流量预测死角区域内的乘客时，考虑单机通知装置进行的通知的状况，对有存在乘客的可能性的死角区域进行调整，因此能够根据通知状况更高精度地推测，结果，能够进行适当的轿厢分配。其中，本实施例中将A3的区域设为无效区域，但也可以将其视为与A2相比有人的可能性更低的区域、S卩、单位面积的最大人数比 A2少的区域，按照图3的流程推测A3的区域中的人数。
[0039]【实施例3】
[0040]本实施例中，使用从传感器得到的三维空间信息对层站的乘客人数更高精度地进行预测。
[0041]图6是使用检测三维空间的传感器的计算例的说明图。在检测区域A1内检测乘客 8,因该乘客8而产生了死角区域A2。检测三维空间的情况下，能够计算死角区域A2的水平面上的各位置处的高度。[〇〇42]检测层站内的三维空间的层站检测装置5在与高度H1的层站天花板相距H2的高度以俯角91设置。优选该H2较短，将层站检测装置5安装在接近天花板的位置。这是为了尽可能减小死角的发生面积。
[0043]根据从层站检测装置5得到的数据、或从层站检测装置5得到的数据的变换，检测出从层站检测装置5到乘客8的顶部的距离为R1，相对于层站检测装置5的乘客8的顶部的垂直方向的角度为9 2。此时，另外，乘客8的与层站检测装置5的水平方向的距离D1能够用下式计算。
[0044]Dl=RlXcos(01-02)……(式 1)
[0045]根据上述，在图6中设乘客8与乘客9的水平方向的距离为D2时，乘客9的容许高度 H3能够用下式计算。
[0046]H3 = H1-H2-(D1+D2) Xtan(01-02)……(式2)
[0047]如上所述，能够根据死角区域内的水平方向的位置计算乘客的高度。
[0048]通过对计算出的死角区域A2中可能存在的乘客的高度，和与学校或办公室等建筑物的用途相应地设想的乘客的身高进行比较，能够限制死角区域A2内的可能存在乘客的区域，因此能够进一步实现死角区域内的乘客人数的推测精度的高精度化。例如，在办公楼的层站中产生的死角区域A2的某个位置，计算出该位置可能存在的乘客的身高为130cm程度的情况下，因为低于按办公楼设想的身高，所以认为该位置存在乘客的可能性较低，将与该位置对应的区域设为无效区域A3。另一方面，同样的状况在小学或面向家庭的公寓等处发生的情况下，认为该位置存在乘客的可能性较高，不设为无效区域A3。
[0049]本实施例中，在基于日常的交通流量预测死角区域内存在的乘客时，根据从层站检测装置得到的三维空间信息对死角区域的各位置处的高度、与乘客的设想身高进行比较，从而对死角区域进行调整，因此能够更高精度地推测死角区域内的乘客人数，结果，能够进行适当的轿厢分配。
[0050]另外，作为发明的实施方式说明了死角区域为单个的情况，但也能够应用于存在多个死角区域的情况。该情况下，在推测第二个之后的死角区域的人数时，将图3的步骤 FC107的前一次轿厢出发后的发生人数P3减去此前推测的死角区域的人数的合计得到的人数作为P3。通过这样处理，即使存在多个死角，也能够推测该死角内的乘客人数，进行适当的轿厢分配。
[0051]本发明的各实施例中，以使用激光测域传感器作为用于检测层站内的二维平面分布或三维空间分布的传感器的情况为例，但传感器只要是温度传感器或摄像机等能够检测层站内的二维平面分布或三维空间分布的传感器，就能够同样地应用本发明。
[0052]另外，本发明不限定于上述实施例，包括各种变形例。例如，上述实施例是为了易于理解地说明本发明而详细说明的，并不限定于必须具备说明的所有结构。另外，能够将某个实施例的结构的一部分置换为其他实施例的结构，或者在某个实施例的结构上添加其他实施例的结构。另外，对于各实施例的结构的一部分，能够追加、删除、置换其他结构。另外， 上述各结构、功能、运算部、推测部等的一部分或全部，例如可以通过集成电路设计等而用硬件实现。另外，上述各结构、功能等，也可以通过处理器解释、执行实现各功能的程序而用软件实现。实现各功能的程序、表、文件等信息，能够保存在存储器、硬盘、SSD(Solid State Drive:固态硬盘)等记录装置、或者1C卡、SD卡、DVD等记录介质中。[〇〇53] 符号说明[〇〇54]1群管理控制装置，5层站检测装置，101门厅/轿厢信息管理部，102交通流量预测部，103乘客检测部，104死角区域运算部，105死角区域内人数推测部，106分配控制部。
【主权项】
1.一种电梯系统，其包括检测电梯层站内的乘客人数和乘客的位置的传感器，所述电 梯系统的特征在于:包括死角区域乘客人数推测部，其基于电梯的控制信息推测所述传感器的死角区域内 的乘客人数。2.如权利要求1所述的电梯系统，其特征在于:还包括预测电梯系统的交通流量的交通流量预测部，所述死角区域乘客人数推测部基于预测的所述交通流量推测所述死角区域内的乘客人数。3.如权利要求2所述的电梯系统，其特征在于:所述电梯的控制信息包括从轿厢自所述电梯层站出发起经过的时间，基于所述预测交通流量与从前一次轿厢出发起经过的时间的积推测所述死角区域内 的乘客人数。4.如权利要求3所述的电梯系统，其特征在于:所述交通流量预测部存储电梯的运行信息，基于存储的所述电梯的运行信息预测所述交通流量。5.如权利要求4所述的电梯系统，其特征在于:所述交通流量预测部基于存储的所述电梯的运行信息中的、与当前的电梯的运行状况 或运行时段的相似度高的运行信息，预测所述交通流量。6.如权利要求1所述的电梯系统，其特征在于:所述死角区域乘客人数推测部基于所述死角区域的面积和每个乘客所需的面积推测 所述死角区域内的乘客人数。7.如权利要求6所述的电梯系统，其特征在于:与空闲时相比电梯拥挤时的所述每个乘客所需的面积设定得较小。8.如权利要求1所述的电梯系统，其特征在于:包括多个轿厢和设置在所述电梯层站的各轿厢的乘降口来进行所述各轿厢的状况的 通知的多个单机通知装置，所述电梯的控制信息中包括所述轿厢的通知状况的信息，所述死角区域乘客人数推测部基于有无所述单机通知装置的通知来推测所述传感器 的死角区域内的乘客人数。9.如权利要求8所述的电梯系统，其特征在于:所述死角区域乘客人数推测部推测所述传感器的死角区域中的、所述单机通知装置没 有进行通知的所述轿厢的出入口前的区域没有乘客。10.如权利要求1所述的电梯系统，其特征在于:所述传感器是能够测定三维分布的传感器，所述传感器设置在所述电梯层站的天花板附近，所述死角区域乘客人数推测部基于从所述传感器获得的三维空间分布，求出所述死角 区域内的各位置能存在的乘客的身高的最大值，对所述身高的最大值与该电梯系统的乘客的设想身高进行比较，在所述身高的最大值比该电梯系统的乘客的设想身高低的情况下，推测所述死角区域没有乘客。11.如权利要求1?10中任一项所述的电梯系统，其特征在于:包括分配控制部，其基于所述推测的死角区域的乘客人数和由所述传感器检测出的乘 客人数决定轿厢的分配。
【文档编号】B66B3/00GK105967007SQ201610135957
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年3月10日
【发明人】西田武央, 前原知明, 羽鸟贵大, 星野孝道
【申请人】株式会社日立制作所