JPH04246077A - エレベータ制御装置における階床人口検出装置 - Google Patents

エレベータ制御装置における階床人口検出装置

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JPH04246077A
JPH04246077A JP3259753A JP25975391A JPH04246077A JP H04246077 A JPH04246077 A JP H04246077A JP 3259753 A JP3259753 A JP 3259753A JP 25975391 A JP25975391 A JP 25975391A JP H04246077 A JPH04246077 A JP H04246077A
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JP
Japan
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floor
population
lobby
day
car
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JP3259753A
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English (en)
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Nader Kameli
ネイダー　カメリ
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Otis Elevator Co
Original Assignee
Otis Elevator Co
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Publication date
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Pending legal-status Critical Current

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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
    • B66B1/24—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration
    • B66B1/2408—Control systems with regulation, i.e. with retroactive action, for influencing travelling speed, acceleration, or deceleration where the allocation of a call to an elevator car is of importance, i.e. by means of a supervisory or group controller
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
    • B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
    • B66B2201/222—Taking into account the number of passengers present in the elevator car to be allocated
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B2201/00—Aspects of control systems of elevators
    • B66B2201/40—Details of the change of control mode
    • B66B2201/402—Details of the change of control mode by historical, statistical or predicted traffic data, e.g. by learning
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    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • 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

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
  • Elevator Control (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、エレベータ装置に関
するもので、特に乗降客数のカウント数等の運転データ
を発生して、この運転データを交通量の変動の予測に使
用し、この予測を用いて呼びの割当や、運行の制御を行
うエレベータの制御装置に関するものである。さらに、
本発明は、流動的に現在及び履歴の階床毎の人口情報を
交通量の予測等に使用するために提供する技術及び方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】輸送システム（水平方向及び垂直方向）
における、車両またはかごの運行効率を最適化するため
の交通量動向の予測においては、システムが必要とする
多数の情報が必要となる。詳細な情報を得ることは、こ
の情報に基づく制御の最適化の助けとなる。
【０００３】建物内の動向を評価し、予測する為に最も
重要な情報の一つは、建物内の人口分布であるり、これ
は建物の各階床毎にどれだけの数の乗客が有るかの情報
である。例えば１０人の人口がある取締役室のある階床
では、例えば２００人の人口のある食堂のある階床に較
べてエレベータの運行に関する交通要求量が小さい。
【０００４】これは建物の各階床毎の人口密度を知るこ
との必要性を示している。この情報を得ることにより、
システムは階床の人口がすべて階床に到着した状態、だ
れも階床に到着していない状態、ほぼすべての人口が階
床に到着した状態等を判定することが可能となる。この
情報が得られることによって、システムは、履歴に基づ
く予測値等によって、より正確な判断を行うことが可能
となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、現在の交通
量動向に合致した建物内の人口情報を各階床毎に提供す
ることにより、建物におけるエレベータの運行を効率化
して待ち時間を短縮する事を目的としている。こうした
階床毎の人口に関する情報は、例えば予測に基づく交通
量変動による運行要求の変化に対応したかごの運行割当
等に利用する事が出来る。
【０００６】そこで、本発明の目的は、上記したような
予測値を用いたエレベータの制御に使用するための各階
床の人口動向を正確に検出する方法を提供することにあ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の第一の構成によ
れば、各日のピーク時間帯における各階床毎の乗降客の
カウント数を示す仮データ及びこれらのカウント数を、
当該時間帯内における最終のカウント数と加減算して、
当該日の階床の現在人口を算出し、前記ピーク時間帯の
終了後に、当日の人口分布を、少なくとも過去の１日の
階床人口分布から形成されたコンピュータ化されたデー
タベースに記憶された履歴データを使用して履歴に基づ
いて計算し、少なくとも翌日に使用するために格納する
ようにしたことを特徴とする多階床に運行する複数のエ
レベータを制御するために階床人口を流動的に検出する
方法が提供される。
【０００８】本発明の第二の構成によれば、各日のピー
ク時間帯における各階床毎の乗降客のカウント数を示す
仮データ及びこれらのカウント数を、当該時間帯内にお
ける最終のカウント数と加減算して、当該日の階床の現
在人口を算出する手段と、前記ピーク時間帯の終了後に
、当日の人口分布を、少なくとも過去の１日の階床人口
分布から形成されたコンピュータ化されたデータベース
に記憶された履歴データを使用して履歴に基づいて計算
し、少なくとも翌日に使用するために格納する手段を有
する信号処理装置によって構成したことを特徴とする多
階床に運行する複数のエレベータを制御するために階床
人口を流動的に検出装置が提供される。
【０００９】なお、当日のロビー階床を除く各階床の現
在データが、かごの階床停止毎に、 Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ）　＝　Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ−１）　＋　Ｄ
．Ｃ．ｎ（ｃ）　−　Ｂ．Ｃ．ｎ（ｃ）ここで、Ｆ．Ｐ
．ｎ（ｃ）はかごの階床停止ｃが完了した時点における
階床人口、Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ−１）は、かごの階床停止ｃ
の直前のかご階床停止ｃ−１の時点の階床人口、Ｄ．Ｃ
．ｎ（ｃ）はかご階床停止ｃにおける退出乗客数、Ｂ．
Ｄ．ｎ（ｃ）はかご階床停止ｃにおける乗り込み乗客数
、ｎは建物内の対象階床の階数、によって算出する事が
出来る。
【００１０】また、当日のロビー階床を除く各階床の現
在データが、かごの階床停止毎に、 Ｆ．Ｐ．ｎ（ｔ）　＝　Ｆ．Ｐ．ｎ（ｔ−１）　＋　Ｄ
．Ｃ．ｎ（ｔ）　−　Ｂ．Ｃ．ｎ（ｔ）ここで、Ｆ．Ｐ
．ｎ（ｔ）は現在の時間帯ｔの時点における階床人口、
Ｆ．Ｐ．ｎ（ｔ−１）は、直前の時間帯ｔ−１の時点の
階床人口、Ｄ．Ｃ．ｎ（ｔ）は現在の時間帯ｔにおける
退出乗客数、Ｂ．Ｄ．ｎ（ｔ）は現在の時間帯ｔにおけ
る乗り込み乗客数、ｎは建物内の対象階床の階数、によ
って算出することも可能である。
【００１１】さらに、当日のロビー階床の人口の現在デ
ータが、 Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）　＝　　Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ
（ｃ−１）　＋　Ｂ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）　−　Ｄ．
Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｃ） ここで、Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごのロビー停止
ｃが完了した時点におけるロビー階床人口、Ｆ．Ｐｌｏ
ｂｂｙｎ（ｃ−１）は、かごのロビー停止ｃの直前のか
ごロビー停止ｃ−１の時点のロビー階床人口、Ｄ．Ｃ．
ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごロビー停止ｃにおける退出乗客
数、Ｂ．Ｄ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごロビー停止ｃにお
ける乗り込み乗客数、によって算出する事が出来る。
【００１２】また、これに換えて、当日のロビー階床の
人口の現在データが、 Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）　＝　　Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ
（ｔ−１）　＋　Ｂ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）　−　Ｄ．
Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｔ） ここで、Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）は現在時間帯ｔ時点
におけるロビー階床人口、Ｆ．Ｐｌｏｂｂｙｎ（ｔ−１
）は、直前の時間帯ｔ−１の時点のロビー階床人口、Ｄ
．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）は、現在の時間帯ｔにおける退
出乗客数、Ｂ．Ｄ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）は、現在の時間帯
ｔにおける乗り込み乗客数、によって算出することが出
来る。
【００１３】なお、工程（ｂ）における当日の階床人口
分布の算出が指数関数平滑法のよって行うことが出来る
。また、工程（ｂ）における当日階床人口分布を算出す
る為のカウント数の計算を、 Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ）　＝　ａ＊Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ）　＋
　（１−ａ）＊Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ−１）ここで、Ｈ．
Ｆ．Ｐ．ｎは階床ｎにおける当日ｄに算出された履歴階
床人口、Ｆ．Ｐ．は上昇ピークのステップ２ー５完了時
点で計算された階床人口、Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ−１）は
、履歴データとして記憶されている例えば過去５日間ま
たは１０日間のデータによって前日ｄ−１に階床ｎに関
して算出された履歴階床人口、ａは当日のデータに与え
られる重み値、１ーａは前日までの履歴階床人口に与え
られる重み値、によって計算する事が可能である。なお
、ロビー階床以外の各階床の階床人口の総和とロビー階
床の階床人口を比較し、前記総和とロビー階床の階床人
口の差が所定の許容範囲内か否かを判定することが好ま
しい。前記許容範囲がロビー階床の階床人口の±５％と
することが出来る。
【００１４】前記の階床人口の検出が上昇ピーク時間帯
に行うことが好ましい。また、前記工程（ｂ）の処理が
、上昇ピーク時間帯終了後に行うことが望ましい。なお
、当日の階床人口分布は履歴データベースに記録された
毎日の階床人口分布の最新値として記録される。
【００１５】
【実施例】以下に、本発明の実施例を添付する図面を参
照しながら説明する。
【００１６】まず、本発明に関連したエレベータの制御
技術は、例えば、ビッター（Ｂｉｔｔａｒ）に１９８２
年１２月１４日付けで付与されたアメリカ特許第４，３
６３，３８１号の「相対応答式エベレータの呼び割当」
、ビッターに１９８９年３月２８日に付与されたアメリ
カ特許第４，８１５，５６８号の「可変ボーナス評価値
及びペナルティ評価値によって重み付けされた相対応答
式エレベータの呼び割当」、カンダサミー　　サンゲイ
ブル（Ｋａｎｄａｓａｍｙ　　Ｔｈａｎｇａｖｅｌｕ）
によって出願された発明の名称「人口知能を使用してボ
ーナス評価値及びペナルティ評価値を変化させる相対応
答エレベータ運行システム」のアメリカ特許出願第０７
／３１８，３０７号、ドノフリオ（Ｄｏｎｏｆｒｉｏ）
及びゲームズ（Ｇａｍｅｓ）に付与されたアメリカ特許
第４，３３０，８３６号の「エレベータのかご負荷検出
装置」等に開示されている。なお、上記の文献の開示内
容は、この明細書の開示の一部として援用する。
【００１７】本発明は、好ましくは、マイクロプロセッ
サを使用したエレベータの群管理制御装置に適用される
。こうした群管理制御装置の信号処理装置は、エレベー
タ装置の各かごとデータを交換して、複数の階床におい
て登録された各ホール呼びに対する応答条件をそれぞれ
算出し、各エレベータの運行状況に応じてホール呼びの
割当を行う。こうしたエレベータの群管理方式は、例え
ば前記したアメリカ特許第４，３６３，３８１号の第１
図及び第２図に開示されている。
【００１８】本発明の実施例によるにおけるエレベータ
の制御装置をかご運行制御装置、群管理制御装置及びか
ご機能制御装置のそれぞれを構成するマイクロコンピュ
ータとしては、種々の市販されているコンピュータユニ
ットを使用することが出来る。なお、マイクロコンピュ
ータは、適当な数の入出力チャンネルと、適当なアドレ
スバス、データバス及びコントロールバス、十分な要領
のＲＡＭ及びＲＯＭ及び適当な周辺装置を備えたものが
用いられる。本発明の実施するためのソフトウエア構成
及びその付帯的な機能は、種々の構成で実施することが
可能である。
【００１９】ある種のエレベータ装置においては、１９
８７年３月２３日付けでアメリカ合衆国において出願さ
れた、発明の名称「エレベータの群管理制御のための二
つの環状通信装置」に開示されているように、各エレベ
ータに関してそれぞれ分離したマイクロプロセッサによ
る分散制御が採用されている。この種の群管理制御装置
において、各かごの制御を行う各マイクロプロセッサは
、動作制御サブシステム（ＯＣＳＳ）１０１と呼ばれる
。これらのＯＣＳＳ１０１は二つの環状通信網１０２、
１０３によって相互にかつ環状に接続されている。 各ＯＣＳＳ１０１は、複数の他のサブシステム及び信号
発生装置を有している。このサブシステム及び信号発生
装置に関しては以下に詳述する。なお、図２には一つの
ＯＣＳＳ１０１にのみサブシステム及び信号発生装置が
示されているが、各ＯＣＳＳ１０１に関して同様の構成
が与えれられるものであり、図においては煩雑さを避け
るために割愛されているものである。
【００２０】各階床に設置されたホール呼びボタン及び
表示等は、中継器１０４に接続され、さらに及びシリア
ル中継リンク１０５及びスイッチ切り替えモジュール１
０６を介してＯＣＳＳ１０１に接続されている。一方、
かごに設置する操作ボタン、表示灯及びスイッチ類は同
様に中継器１０７及びシリアルリンク１０８を介してＯ
ＣＳＳ１０１に接続されている。また、かごの運行方向
表示、かごの運行階床表示等のかご運行状況を示す情報
は中継器１０９及び中継シリアルリンク１１０を介して
ＯＣＳＳ１０１に供給される。
【００２１】かご負荷の測定結果は、ドア制御サブシス
テム（ＤＣＳＳ）１１１により周期的に読み出される。 このＤＣＳＳ１１１は、かご運行制御装置の一部を構成
している。この負荷情報は、移動制御サブシステム（Ｍ
ＣＳＳ）１１２に供給される。このＭＣＳＳ１１２もか
ご運行制御装置の一部を構成する。また、負荷情報はＯ
ＣＳＳ１０１にも供給される。ＤＣＳＳ１１１及びＭＣ
ＳＳ１１２は、ＯＣＳＳ１０１により制御されて、ドア
の開閉及びかごの移動を制御するマイクロプロセッサで
構成される。さらに、ＭＣＳＳ１１２は、駆動及び制動
サブシステム（ＤＢＳＳ）１１２Ａに接続される。
【００２２】かごの運行状況制御機能は、運行管理サブ
システム（ＡＤＳＳ’ｓ）のマイクロプロセッサに制御
されるＯＣＳＳ１０１によって実行される。このため運
行管理サブシステムＡＤＳＳ’ｓは　情報制御サブシス
テム（ＩＣＳＳ）１１４を介して、ＯＣＳＳ１０１に接
続されている。かご負荷の測定データは、ＭＣＳＳ１１
２により、乗降乗客数の変換され、ＯＣＳＳ１０１に供
給される。ＯＣＳＳ１０１は、この乗降乗客数データを
ＩＣＳＳ１１４を介してＡＤＳＳ１１３に供給する。
【００２３】以下にさらに詳述するように、ＡＤＳＳ１
１３は信号処理により各階床における乗降乗客数のデー
タを収集すると、同時に各階床毎のホール呼び回数、か
ご呼び回数をデータとして収集する。このＡＤＳＳ１１
３に蓄積されたデータによってエレベータの運行履歴デ
ータベースが形成される。なお、必要に応じてＡＤＳＳ
に他の情報を蓄積することも可能である。
【００２４】また、エレベータの予測制御に関する技術
に関して、１９８９年に発行された「インテリジェント
エレベータ運行装置」（ネイダー　　カメリ（Ｎａｄｅ
ｒ　　Ｋａｍｅｌｉ）及びカンダサミー　　サンゲイブ
ル）の３２乃至３７頁に記載されている。この刊行物の
開示内容も、本明細書の開示の一部として援用する。
【００２５】ＣＰＵの演算能力により、システムは、個
別の要求及び要求の群を一日を通して収集することが出
来、各曜日の交通量要求の履歴データが形成され、シス
テム全体及び個別のかごの所定の性能を達成するために
、運行シーケンスの調整に用いられる。この方法に従っ
て、かごの負荷状態、階床毎の交通量等が、各かご及び
当該かごの負荷状態を示す信号に基づいて分析される。 また、例えば赤外線センサを使用して各かごのドアを通
過する乗降客数の検出する乗客センサを用いて、ロビー
階床を除く各階床における乗降客数をカウントして、こ
れらのそれぞれをロビー階床への到着及びロビー階床か
らの出発回数と組み合わせることも可能である。
【００２６】こうしたデータを使用し、これらを必要に
応じて関連する階床、一日の内の時間帯、好ましくは曜
日等と相関させて、以下に図２を参照して説明する制御
シーケンスを実行するための信号処理により各階床毎の
乗降客のカウント数により、履歴に基づいて建物及び階
床毎の人口に関する有効な情報を提供する。
【００２７】図２に関して、本発明の実施例の一般的な
論理を説明する。図２のアルゴリズムにおいては、建物
の人口に関する情報は、エレベータ装置の上昇ピーク時
に階床毎に形成される。
【００２８】上昇ピークの概念は、従来より知られてい
る。上昇ピーク時間帯の開始及び終了は、流動的にシス
テムにセットされる。例えば、１９９０年３月２日にカ
ンダサミー　　サンゲイブルによって出願された発明の
名称「エレベータの運行制御における上昇ピーク時間帯
の予測の人口知能に基づく学習システム」にはこの種の
技術が示されている。
【００２９】上昇ピーク時間帯においては、階床人口に
関連した変数のセットが、建物に関して保持される。こ
れらの変数はデータ列中に配列され、個別の階床番号が
データ列のインデックスとして使用される。図２のステ
ップ１Ａにおいては各階床の、階床人口のデータ列が、
ゼロに初期化される。ステップ１Ｂにおいて、上昇ピー
ク時間帯を待つ待機状態となる。
【００３０】上昇ピーク時間帯において、データ列が形
成され、例えば、動作メモリ（ＲＡＭ）に保持される。
【００３１】ロビー以外の階床に関しては、ステップ２
Ａ及び２Ｂにより対象階床に到着する全てのかご毎に、
現在の階床人口がカウントされ（Ｆ．Ｐ．：初期値はゼ
ロ）、以前のカウント値に対象階床の新たな退出乗客数
のカウント値を加算し、対象階床からの乗り込み乗客数
減算することで連続的に変更、更新される。したがって
、階床人口は、 Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ）　＝　Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ−１）　＋　Ｄ
．Ｃ．ｎ（ｃ）　−　Ｂ．Ｃ．ｎ（ｃ）の式で表される
。なお、Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ）はかごの階床停止ｃが完了し
た時点における階床人口、Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ−１）は、か
ごの階床停止ｃの直前のかご階床停止ｃ−１の時点の階
床人口、Ｄ．Ｃ．ｎ（ｃ）はかご階床停止ｃにおける退
出乗客数、Ｂ．Ｄ．ｎ（ｃ）はかご階床停止ｃにおける
乗り込み乗客数、ｎは建物内の対象階床の階数である。
【００３２】また、他の実施例によれば、かごの階床停
止毎ではなく、時間帯毎の人口変動を計算することが出
来る。
【００３３】ロビー階床以外の全ての階床の現在階床人
口は、ステップ３により上昇ピーク時間帯の終了が検出
されるまで連続的に更新される。好ましくは、上昇ピー
ク時間帯の終了が当該時間帯の終了で判定され、上昇ピ
ーク終了フラグをオンにして上昇ピーク時間帯が終了し
たことをシステムが検出出来るようにする。
【００３４】ロビー階床に関しては、ステップ４Ａ及び
４Ｂにおいて、かごがロビーに到着する毎に階床人口の
カウント数（Ｆ．Ｐ．：初期値ゼロ）が乗り込み乗客数
を加算し、退出乗客数を減算して、連続的に変更、更新
される。ロビー階床における現在人口のカウント数は、
Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）　＝　　Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ
（ｃ−１）　＋　Ｂ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）　−　Ｄ．
Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｃ） で表される。なお、Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごの
ロビー停止ｃが完了した時点におけるロビー階床人口、
Ｆ．Ｐｌｏｂｂｙ（ｃ−１）は、かごのロビー停止ｃの
直前のかごロビー停止ｃ−１の時点のロビー階床人口、
Ｄ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごロビー停止ｃにおける
退出乗客数、Ｂ．Ｄ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごロビー停
止ｃにおける乗り込み乗客数である。
【００３５】また、この場合も、かごの階床停止毎では
なく、時間帯毎の人口変動を計算することが出来る。
【００３６】ロビー階床の現在階床人口は、ステップ５
により上昇ピーク時間帯の終了が検出されるまで連続的
に更新される。好ましくは、上昇ピーク時間帯の終了が
当該時間帯の終了で判定され、上昇ピーク終了フラグを
オンにして上昇ピーク時間帯が終了したことをシステム
が検出出来るようにする。
【００３７】上昇ピーク時間帯が終了すると、各階床の
階床の値が、個別に、例えば過去１０日間の情報に基づ
く階床の値を比較される。当日の階床人口のカウント数
が、例えば、以下の指数関数平滑法により全体のカウン
ト数に組み込まれる。
【００３８】 Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ）　＝　ａ＊Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ）　＋
　（１−ａ）＊Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ−１）ここで、Ｈ．
Ｆ．Ｐ．ｎは階床ｎにおける当日ｄに算出された履歴階
床人口、Ｆ．Ｐ．は上昇ピークのステップ２−５完了時
点で計算された階床人口、Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ−１）は
、履歴データとして記憶されている例えば過去５日間ま
たは１０日間のデータによって前日ｄ−１に階床ｎに関
して算出された履歴階床人口、ａは当日のデータに与え
られる重み値、１−ａは前日までの履歴階床人口に与え
られる重み値であり、例えばａは０．２に設定され、階
床の人口変化が徐々に履歴階床人口に反映するように構
成される。なお、この重み値は、必要に応じて適宜設定
されるものである。
【００３９】この方法は、ロビー階床を含む全ての階床
に関して行われる。しかしながら、上記したように、ロ
ビー階床に関して使用した計算式は、加算項と減算項が
他の階床と逆転している。ロビーにおける階床人口のカ
ウント値は、建物全体の人口のカウント数として与えら
れる。
【００４０】ステップ６においては、ロビー階床よりも
うえの階床の階床人口とロビー階床（建物全体）の人口
が比較され、相互チェックが行われる。即ち、建物全体
の人口は、各階床の階床人口の総和であるから、これを
比較することによって、こららのカウント数間に差が有
ったときに、その差が建物の種類、性質等によって決ま
る許容範囲内か否かを判定して、データの評価が行われ
る。
【００４１】例えば、加算された階床人口の総和が、ロ
ビーで算出された階床人口の少なくとも９５％より大き
く、また、１０５％より小さい場合、即ち、
【数１】 を満足する場合には、こうした誤差は許容範囲とされる
。一方、誤差が、これよりも大きい場合には、この値は
、少なくとも検知することが望ましい重大な問題を示し
ているとの判断され、評価され、修正されなければなら
ない。したがって、この場合には、データが履歴データ
と比較、フィル他処理または過去の対応するデータに対
して異常な誤差のあるデータの個別的な修正等の処理が
行われる。
【００４２】全ての確認が終了すると、ステップ７にお
いて、各階床毎のカウントされ処理された人口データの
新しいテーブルが使用可能となったことがシステムに報
知される。したがって、上記の方法によって形成された
テーブルは、例えば、同日付けで出願された「エレベー
タの運行制御装置における交通量変化の予測値の補正方
法」、「エレベータ制御装置における交通量データのフ
ィルタ処理装置」、「群管理エレベータ制御における確
率判定機能を備えた運行の予測制御装置」の各出願にお
ける処理に使用される。また、同様に前述のアメリカ特
許出願第０７／５０８，３１８号の処理においても使用
される。
【００４３】ステップ７においては、さらに、当日に計
算された各階床の履歴階床人口の数値が履歴階床人口デ
ータベースにコピーされ、翌日以降の処理に使用される
。なお、このデータベースは、階床数によってインデッ
クスされる。データベースは、好ましくは、少なくとも
直近の数日間の稼働日、即ち月曜日乃至金曜日または建
物によっては土曜日まで、のデータを格納する。
【００４４】ステップ８においては、例えば、テーブル
が動作メモリ（ＲＡＭ）に当日中格納、保持され、他の
処理によって格納されたデータがしよう出来るようにす
る。ステップ８の処理が終了すると、図２の全処理が終
了する。
【００４５】したがって、ＡＤＳＳ１１３によって行わ
れる各階床人口の計算処理をまとめると、（ａ）　　重
量負荷計算または赤外線センサを使用して各ＯＳＣＣ１
０１から供給される乗降客数の連続したカウント数、ま
たはＡＤＳＳのマイクロコンピュータ１１３のハードデ
ィスクに記録されたデータが発生され、収集される（ス
テップ２Ａ、２Ｂ）。 （ｂ）　　ＡＤＳＳで実行される他の処理によって上昇
ピーク時間帯の開始を示す信号が発生される（ステップ
１Ｂ）。 （ｃ）　　ＡＤＳＳで実行される他の処理によって上昇
ピーク時間帯の終了を示す信号が発生される（ステップ
３，５）。 （ｄ）　　前日までの履歴階床人口情報が収集される（
ステップ６）。
【００４６】一方、処理は、以下の出力を発生する。 （ａ）　　各階床番号でインデックスされた建物中の人
口の現在の分布を示すテーブル、このデーブルは、ＡＤ
ＳＳのマイクロコンピュータの動作メモリ（ＲＡＭ）に
格納される（ステップ８）。 （ｂ）　　ＡＤＳＳにおいて実行されるタスクにおいて
テーブルが使用可能であることを示す信号が発生される
（ステップ７）。 （ｃ）　　ＡＤＳＳにおいて実行される履歴処理におけ
る更新された人口テーブルが使用可能であることを示す
信号が発生される（ステップ７）。 （ｄ）　　ＡＤＳＳのマイクロコンピュータ１１３のハ
ードディスクに、階床番号でインデックスされたデータ
ベースの履歴階床人口テーブルが記憶される。
【００４７】
【発明の効果】上記のように、本発明によれば、上記し
たような予測値を用いたエレベータの制御に使用するた
めの各階床の人口動向を正確に検出する方法を提供され
る。
【００４８】なお、本発明は、上記の実施例に限定され
るものではなく、特許請求の範囲に規定された本発明の
要旨を逸脱しない範囲における、種々の変更、構成の一
部の追加または排除を包含するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用するエレベータ装置の概要を示す
図である。
【図２】本発明による階床人口検出動作のフローチャー
トである。
【符号の説明】
１０１　　動作制御サブシステム １０２，１０３　　環状通信網 １１１　　ドア制御サブシステム １１２　　移動制御サブシステム １１３　　運行管理システム

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】　　各日のピーク時間帯における各階床毎
    の乗降客のカウント数を示す仮データ及びこれらのカウ
    ント数を、当該時間帯内における最終のカウント数と加
    減算して、当該日の階床の現在人口を算出し、前記ピー
    ク時間帯の終了後に、当日の人口分布を、少なくとも過
    去の１日の階床人口分布から形成されたコンピュータ化
    されたデータベースに記憶された履歴データを使用して
    履歴に基づいて計算し、少なくとも翌日に使用するため
    に格納するようにしたことを特徴とする多階床に運行す
    る複数のエレベータを制御するために階床人口を流動的
    に検出する方法。
  2. 【請求項２】　　当日のロビー階床を除く各階床の現在
    データが、かごの階床停止毎に、 Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ）　＝　Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ−１）　＋　Ｄ
    ．Ｃ．ｎ（ｃ）　−　Ｂ．Ｃ．ｎ（ｃ）ここで、Ｆ．Ｐ
    ．ｎ（ｃ）はかごの階床停止ｃが完了した時点における
    階床人口、Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ−１）は、かごの階床停止ｃ
    の直前のかご階床停止ｃ−１の時点の階床人口、Ｄ．Ｃ
    ．ｎ（ｃ）はかご階床停止ｃにおける退出乗客数、Ｂ．
    Ｄ．ｎ（ｃ）はかご階床停止ｃにおける乗り込み乗客数
    、ｎは建物内の対象階床の階数、によって算出される請
    求項１の方法。
  3. 【請求項３】　　当日のロビー階床を除く各階床の現在
    データが、かごの階床停止毎に、 Ｆ．Ｐ．ｎ（ｔ）　＝　Ｆ．Ｐ．ｎ（ｔ−１）　＋　Ｄ
    ．Ｃ．ｎ（ｔ）　−　Ｂ．Ｃ．ｎ（ｔ）ここで、Ｆ．Ｐ
    ．ｎ（ｔ）は現在の時間帯ｔの時点における階床人口、
    Ｆ．Ｐ．ｎ（ｔ−１）は、直前の時間帯ｔ−１の時点の
    階床人口、Ｄ．Ｃ．ｎ（ｔ）は現在の時間帯ｔおける退
    出乗客数、Ｂ．Ｄ．ｎ（ｔ）は現在の時間帯ｔにおける
    乗り込み乗客数、ｎは建物内の対象階床の階数、によっ
    て算出される請求項１の方法。
  4. 【請求項４】　　当日のロビー階床の人口の現在データ
    が、 　　Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）　＝　　Ｆ．Ｐ．ｌｏｂ
    ｂｙ（ｃ−１）　＋　Ｂ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）　−　
    Ｄ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｃ） ここで、Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごのロビー停止
    ｃが完了した時点におけるロビー階床人口、Ｆ．Ｐｌｏ
    ｂｂｙｎ（ｃ−１）は、かごのロビー停止ｃの直前のか
    ごロビー停止ｃ−１の時点のロビー階床人口、Ｄ．Ｃ．
    ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごロビー停止ｃにおける退出乗客
    数、Ｂ．Ｄ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごロビー停止ｃにお
    ける乗り込み乗客数、によって算出される請求項１の方
    法。
  5. 【請求項５】　　当日のロビー階床の人口の現在データ
    が、 　　Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）　＝　　Ｆ．Ｐ．ｌｏｂ
    ｂｙ（ｔ−１）　＋　Ｂ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）　−　
    Ｄ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｔ） ここで、Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）は現在時間帯ｔ時点
    におけるロビー階床人口、Ｆ．Ｐｌｏｂｂｙｎ（ｔ−１
    ）は、直前の時間帯ｔ−１の時点のロビー階床人口、Ｄ
    ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）は、現在の時間帯ｔにおける退
    出乗客数、Ｂ．Ｄ．ｌｏｂｂｙ（ｔ）は、現在の時間帯
    ｔにおける乗り込み乗客数、によって算出される請求項
    １の方法。
  6. 【請求項６】　　工程（ｂ）における当日の階床人口分
    布の算出が指数関数平滑法のよって行われる請求項１の
    方法。
  7. 【請求項７】　　工程（ｂ）における当日階床人口分布
    を算出する為のカウント数の計算が、 Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ）　＝　ａ＊Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ）　＋
    　（１−ａ）＊Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ−１）ここで、Ｈ．
    Ｆ．Ｐ．ｎは階床ｎにおける当日ｄに算出された履歴階
    床人口、Ｆ．Ｐ．は上昇ピークのステップ２ー５完了時
    点で計算された階床人口Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ−１）は、
    履歴データとして記憶されている例えば過去５日間また
    は１０日間のデータによって前日ｄ−１に階床ｎに関し
    て算出された履歴階床人口、ａは当日のデータに与えら
    れる重み値、１ーａは前日までの履歴階床人口に与えら
    れる重み値、によって計算される請求項６の方法。
  8. 【請求項８】　　ロビー階床以外の各階床の階床人口の
    総和とロビー階床の階床人口を比較し、前記総和とロビ
    ー階床の階床人口の差が所定の許容範囲内か否かを判定
    する請求項１の方法。
  9. 【請求項９】　　前記許容範囲がロビー階床の階床人口
    の±５％である請求項８の方法。
  10. 【請求項１０】　　前記の階床人口の検出が上昇ピーク
    時間帯に行われる請求項１の方法。
  11. 【請求項１１】　　前記工程（ｂ）の処理が、上昇ピー
    ク時間帯終了後に行われる請求項１０の方法。
  12. 【請求項１２】　　当日の階床人口分布は履歴データベ
    ースに記録された毎日の階床人口分布の最新値として記
    録される請求項１の方法。
  13. 【請求項１３】　　各日のピーク時間帯における各階床
    毎の乗降客のカウント数を示す仮データ及びこれらのカ
    ウント数を、当該時間帯内における最終のカウント数と
    加減算して、当該日の階床の現在人口を算出する手段と
    、前記ピーク時間帯の終了後に、当日の人口分布を、少
    なくとも過去の１日の階床人口分布から形成されたコン
    ピュータ化されたデータベースに記憶された履歴データ
    を使用して履歴に基づいて計算し、少なくとも翌日に使
    用するために格納する手段を有する信号処理装置によっ
    て構成したことを特徴とする多階床に運行する複数のエ
    レベータを制御するために階床人口を流動的に検出装置
    。
  14. 【請求項１４】　　前記信号処理装置は、当日のロビー
    階床を除く各階床の現在データが、かごの階床停止毎に
    、Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ）　＝　Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ−１）　＋　
    Ｄ．Ｃ．ｎ（ｃ）　−　Ｂ．Ｃ．ｎ（ｃ）ここで、Ｆ．
    Ｐ．ｎ（ｃ）はかごの階床停止ｃが完了した時点におけ
    る階床人口、Ｆ．Ｐ．ｎ（ｃ−１）は、かごの階床停止
    ｃの直前のかご階床停止ｃ−１の時点の階床人口、Ｄ．
    Ｃ．ｎ（ｃ）はかご階床停止ｃにおける退出乗客数、Ｂ
    ．Ｄ．ｎ（ｃ）はかご階床停止ｃにおける乗り込み乗客
    数、ｎは建物内の対象階床の階数、によって算出する請
    求項１３の装置。
  15. 【請求項１５】　　前記信号処理装置は、当日のロビー
    階床を除く各階床の現在データが、かごの階床停止毎に
    、Ｆ．Ｐ．ｎ（ｔ）　＝　Ｆ．Ｐ．ｎ（ｔ−１）　＋　
    Ｄ．Ｃ．ｎ（ｔ）　−　Ｂ．Ｃ．ｎ（ｔ）ここで、Ｆ．
    Ｐ．ｎ（ｔ）は現在の時間帯ｔの時点における階床人口
    、Ｆ．Ｐ．ｎ（ｔ−１）は、直前の時間帯ｔ−１の時点
    の階床人口、Ｄ．Ｃ．ｎ（ｔ）は現在の時間帯ｔおける
    退出乗客数、Ｂ．Ｄ．ｎ（ｔ）は現在の時間帯ｔにおけ
    る乗り込み乗客数、ｎは建物内の対象階床の階数、によ
    って算出する請求項１３の装置。
  16. 【請求項１６】　　前記信号処理装置は、当日のロビー
    階床の人口の現在データが、 　　Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）　＝　　Ｆ．Ｐ．ｌｏｂ
    ｂｙ（ｃ−１）　＋　Ｂ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）　−　
    Ｄ．Ｃ．ｌｏｂｂｙ（ｃ） ここで、Ｆ．Ｐ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごのロビー停止
    ｃが完了した時点におけるロビー階床人口、Ｆ．Ｐｌｏ
    ｂｂｙｎ（ｃ−１）は、かごのロビー停止ｃの直前のか
    ごロビー停止ｃ−１の時点のロビー階床人口、Ｄ．Ｃ．
    ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごロビー停止ｃにおける退出乗客
    数、Ｂ．Ｄ．ｌｏｂｂｙ（ｃ）はかごロビー停止ｃにお
    ける乗り込み乗客数、によって算出する請求項１３の装
    置。
  17. 【請求項１７】　　前記信号処理装置は、当日階床人口
    分布を算出する為のカウント数の計算を、Ｈ．Ｆ．Ｐ．
    ｎ（ｄ）　＝　ａ＊Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ）　＋　（１−ａ）
    ＊Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ−１）ここで、Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎは
    階床ｎにおける当日ｄに算出された履歴階床人口、Ｆ．
    Ｐ．は上昇ピークのステップ２ー５完了時点で計算され
    た階床人口、Ｈ．Ｆ．Ｐ．ｎ（ｄ−１）は、履歴データ
    として記憶されている例えば過去５日間または１０日間
    のデータによって前日ｄ−１に階床ｎに関して算出され
    た履歴階床人口、ａは当日のデータに与えられる重み値
    、１ーａは前日までの履歴階床人口に与えられる重み値
    、によって計算する請求項１３の装置。
  18. 【請求項１８】　　前記信号処理装置は、ロビー階床以
    外の各階床の階床人口の総和とロビー階床の階床人口を
    比較し、前記総和とロビー階床の階床人口の差が所定の
    許容範囲内か否かを判定する請求項１３の装置。
  19. 【請求項１９】　　前記の階床人口の検出が上昇ピーク
    時間帯に行われる請求項１３の装置。
  20. 【請求項２０】　　エレベータの制御システムが、履歴
    データベースを有しており、前記信号処理装置が、当日
    の階床人口分布は履歴データベースに記録された毎日の
    階床人口分布の最新値として記録する請求項１３の装置
    。
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