JPH05201626A - 空かご割当てにより混雑時サービスを改善する方法及び装置 - Google Patents
空かご割当てにより混雑時サービスを改善する方法及び装置Info
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- JPH05201626A JPH05201626A JP4317457A JP31745792A JPH05201626A JP H05201626 A JPH05201626 A JP H05201626A JP 4317457 A JP4317457 A JP 4317457A JP 31745792 A JP31745792 A JP 31745792A JP H05201626 A JPH05201626 A JP H05201626A
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Classifications
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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
- B66B1/2458—For elevator systems with multiple shafts and a single car per shaft
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- B66B2201/20—Details of the evaluation method for the allocation of a call to an elevator car
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Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Elevator Control (AREA)
- Indicating And Signalling Devices For Elevators (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明の目的は、エレベータかごの相対シス
テムレスポンスを計算する際に、もしかごが空であれ
ば、空かごボーナスを使用するエレベータシステムを提
供することである。 【構成】 本発明の方法は、ある階からホール呼びを受
け、あるエレベータかごの現乗客荷重を決定し、その階
に関して混雑信号が生成されているか否かを決定し、も
しその階に関して混雑信号が生成されていれば、現乗客
荷重からそのエレベータかごが「空」であるか否かを決
定し、もしそのエレベータかごが「空」であることが決
定されればそのエレベータかごに「空かごボーナス」値
を割当て、そのエレベータかごの「相対システムレスポ
ンス」を決定する際に「空かごボーナス」値を使用する
諸段階を具備する。
テムレスポンスを計算する際に、もしかごが空であれ
ば、空かごボーナスを使用するエレベータシステムを提
供することである。 【構成】 本発明の方法は、ある階からホール呼びを受
け、あるエレベータかごの現乗客荷重を決定し、その階
に関して混雑信号が生成されているか否かを決定し、も
しその階に関して混雑信号が生成されていれば、現乗客
荷重からそのエレベータかごが「空」であるか否かを決
定し、もしそのエレベータかごが「空」であることが決
定されればそのエレベータかごに「空かごボーナス」値
を割当て、そのエレベータかごの「相対システムレスポ
ンス」を決定する際に「空かごボーナス」値を使用する
諸段階を具備する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、エレベータシステムに
関し、具体的には所定の階に停止するエレベータかごを
割当てる方法及び装置に関する。本発明は、1990年 4月
12日付 Z. S. Bahjat らの合衆国特許出願 07/508,319
号「混雑関連予測に基づいて運動パターン及びパラメタ
を変化させるエレベータシステム」に関連する。
関し、具体的には所定の階に停止するエレベータかごを
割当てる方法及び装置に関する。本発明は、1990年 4月
12日付 Z. S. Bahjat らの合衆国特許出願 07/508,319
号「混雑関連予測に基づいて運動パターン及びパラメタ
を変化させるエレベータシステム」に関連する。
【０００２】
【従来の技術】近代的なエレベータシステムは、マイク
ロプロセッサのようなエレベータかご制御手段の形状の
分散された知能を含むことが多い。これらのエレベータ
システムでは、任意の階における混雑状態にサービスさ
せるためにエレベータかごの割当てを制御するファクタ
（または要因）は、その混雑にサービスさせるのに使用
可能な空かごを考慮に入れていない。これらのファクタ
は、典型的には、複数のかごホール停止、あるホール呼
びへのかごの接近、かごの走行方向等を表すように考慮
されている。これらのファクタは全てが重要ではある
が、混雑状況の発生に応じて所定の階へのかごの割付け
または割当てに影響を及ぼす最適のファクタの集合を表
していないかも知れない。
ロプロセッサのようなエレベータかご制御手段の形状の
分散された知能を含むことが多い。これらのエレベータ
システムでは、任意の階における混雑状態にサービスさ
せるためにエレベータかごの割当てを制御するファクタ
（または要因）は、その混雑にサービスさせるのに使用
可能な空かごを考慮に入れていない。これらのファクタ
は、典型的には、複数のかごホール停止、あるホール呼
びへのかごの接近、かごの走行方向等を表すように考慮
されている。これらのファクタは全てが重要ではある
が、混雑状況の発生に応じて所定の階へのかごの割付け
または割当てに影響を及ぼす最適のファクタの集合を表
していないかも知れない。
【０００３】群衆をできる限り迅速に移動させることが
望ましいから、既に混雑しているかごを‘混雑してい
る’階に向かって走行させ、停止させて乗客を拾わせる
ことは可能ではあるが、僅か数人しか乗り込めないこと
は明白である。しかしながら、この既に混雑しているか
ごでも、未だに群衆を拾うように割当てられたかごの集
合の中の１台のかごであると考えられている。従って、
全ての人が割当てられたかごに乗り込むことはできない
かも知れない。これが群衆内の全ての人々に対するサー
ビスの遅れと、人々が異なる階へ行こうとして混雑して
いる階に対して最適とは言えないサービスとをもたらす
ことになる。
望ましいから、既に混雑しているかごを‘混雑してい
る’階に向かって走行させ、停止させて乗客を拾わせる
ことは可能ではあるが、僅か数人しか乗り込めないこと
は明白である。しかしながら、この既に混雑しているか
ごでも、未だに群衆を拾うように割当てられたかごの集
合の中の１台のかごであると考えられている。従って、
全ての人が割当てられたかごに乗り込むことはできない
かも知れない。これが群衆内の全ての人々に対するサー
ビスの遅れと、人々が異なる階へ行こうとして混雑して
いる階に対して最適とは言えないサービスとをもたらす
ことになる。
【０００４】1991年 6月19日付 K. Thangaveluの合衆国
特許 5,024,295号「人工知能を使用してボーナス及びペ
ナルティを変化させる相対システムレスポンスエレベー
タディスパッッチャシステム」には、エレベータかごと
通信して相対システムレスポンス（ＲＳＲ）アプローチ
に基づいてかごをホール呼びに割当てるマイクロプロセ
ッサをベースとする群制御装置が記載されている。割当
てられるボーナス及びペナルティは、組合された履歴及
び実時間トラフィック予測に基づく“人工知能”技術を
使用して変化させられる。システムは、ホール呼びの背
後の人数を予測することができ、また平均乗り込み率及
び降り率に基づいてそのホール呼び階において予測され
るかご荷重を予測することができる。数人を拾うために
重荷重のかごを停止させることは、かご荷重ペナルティ
を使用してペナルティが課せられる。Col.１１に記載さ
れているように、ホール呼びの背後の人数が予測され、
かご荷重が決定されると、そのホール呼び階に一致する
かご呼びによる停止が予定されていないにも拘わらず重
荷重のかごを停止させることは、かご荷重ペナルティ
（ＣＬＰ）を使用してペナルティが課せられる。このペ
ナルティは可変でありかご内の人数に比例して増加す
る。
特許 5,024,295号「人工知能を使用してボーナス及びペ
ナルティを変化させる相対システムレスポンスエレベー
タディスパッッチャシステム」には、エレベータかごと
通信して相対システムレスポンス（ＲＳＲ）アプローチ
に基づいてかごをホール呼びに割当てるマイクロプロセ
ッサをベースとする群制御装置が記載されている。割当
てられるボーナス及びペナルティは、組合された履歴及
び実時間トラフィック予測に基づく“人工知能”技術を
使用して変化させられる。システムは、ホール呼びの背
後の人数を予測することができ、また平均乗り込み率及
び降り率に基づいてそのホール呼び階において予測され
るかご荷重を予測することができる。数人を拾うために
重荷重のかごを停止させることは、かご荷重ペナルティ
を使用してペナルティが課せられる。Col.１１に記載さ
れているように、ホール呼びの背後の人数が予測され、
かご荷重が決定されると、そのホール呼び階に一致する
かご呼びによる停止が予定されていないにも拘わらず重
荷重のかごを停止させることは、かご荷重ペナルティ
（ＣＬＰ）を使用してペナルティが課せられる。このペ
ナルティは可変でありかご内の人数に比例して増加す
る。
【０００５】1982年 4月 6日付 J. Bittarの合衆国特許
4,323,142号「動的に再評価されるエレベータ呼び割当
て」に記載されているエレベータ制御システムでは、全
ての未応答ホール呼びに対して、システムの実際の現状
に配慮しながら運転中のエレベータかごを動的に割当て
る。1982年12月14日付 J. Bittarの合衆国特許 4,363,3
81号「相対システムレスポンスエレベータ呼び割当て」
には、各登録されたホール呼びに対する各かご毎の相対
システムレスポンスファクタ（かごが満載であるか否か
のファクタを含む）の合計に基づいて、複数の階におい
て登録されたホール呼びにかごを割当てるようにしたエ
レベータシステムが記載されている。
4,323,142号「動的に再評価されるエレベータ呼び割当
て」に記載されているエレベータ制御システムでは、全
ての未応答ホール呼びに対して、システムの実際の現状
に配慮しながら運転中のエレベータかごを動的に割当て
る。1982年12月14日付 J. Bittarの合衆国特許 4,363,3
81号「相対システムレスポンスエレベータ呼び割当て」
には、各登録されたホール呼びに対する各かご毎の相対
システムレスポンスファクタ（かごが満載であるか否か
のファクタを含む）の合計に基づいて、複数の階におい
て登録されたホール呼びにかごを割当てるようにしたエ
レベータシステムが記載されている。
【０００６】本発明の目的は、エレベータかごの相対シ
ステムレスポンスを計算する際に、もしかごが空であれ
ば、空かごボーナスを使用するエレベータシステムを提
供することである。本発明の別の目的は、最高の容量を
有するエレベータかごに対して、混雑状態が検出され
た、または予測される階にそれらが割当てられる見込み
を増大させるように、より大きい重みを与えるようにし
たエレベータシステムを提供することである。
ステムレスポンスを計算する際に、もしかごが空であれ
ば、空かごボーナスを使用するエレベータシステムを提
供することである。本発明の別の目的は、最高の容量を
有するエレベータかごに対して、混雑状態が検出され
た、または予測される階にそれらが割当てられる見込み
を増大させるように、より大きい重みを与えるようにし
たエレベータシステムを提供することである。
【０００７】本発明の更に別の目的は、混雑センサを通
して、または履歴もしくは実時間乗客データに基づいて
行われる予測を通して、ホール呼びの背後の群衆の存在
を決定し、混雑が測定された、または予測される階にエ
レベータかごを割当てるに当たって空かごボーナスを使
用することである。
して、または履歴もしくは実時間乗客データに基づいて
行われる予測を通して、ホール呼びの背後の群衆の存在
を決定し、混雑が測定された、または予測される階にエ
レベータかごを割当てるに当たって空かごボーナスを使
用することである。
【０００８】
【発明の概要】本発明の目的は、エレベータかごの派遣
を制御する方法を用いて、及びこの方法を達成する装置
を用いて実現される。本方法は、（ａ）ある階からホー
ル呼びを受ける段階と、（ｂ）あるエレベータかごの現
乗客荷重を決定する段階と、（ｃ）その階に関して混雑
信号が生成されているか否かを決定する段階とを含み、
もしその階に関して混雑信号が生成されていれば、
（ｄ）そのエレベータかごの現乗客荷重がそのかごが
「空」であることを指示しているか否か、即ちそのかご
がある所定の乗客荷重重量より軽いか否かを決定する。
もしそのエレベータかごの現乗客荷重が所定の乗客荷重
より軽い、即ちそのかごが「空」であることが決定され
れば、本方法は更に、（ｅ）そのエレベータかごに「空
かごボーナス」を割当てる段階と、（ｆ）そのエレベー
タかごの「相対システムレスポンス」を決定する際のフ
ァクタとして「空かごボーナス」値を使用する段階を含
む。相対システムレスポンスは、複数のボーナス及びペ
ナルティの関数である。
を制御する方法を用いて、及びこの方法を達成する装置
を用いて実現される。本方法は、（ａ）ある階からホー
ル呼びを受ける段階と、（ｂ）あるエレベータかごの現
乗客荷重を決定する段階と、（ｃ）その階に関して混雑
信号が生成されているか否かを決定する段階とを含み、
もしその階に関して混雑信号が生成されていれば、
（ｄ）そのエレベータかごの現乗客荷重がそのかごが
「空」であることを指示しているか否か、即ちそのかご
がある所定の乗客荷重重量より軽いか否かを決定する。
もしそのエレベータかごの現乗客荷重が所定の乗客荷重
より軽い、即ちそのかごが「空」であることが決定され
れば、本方法は更に、（ｅ）そのエレベータかごに「空
かごボーナス」を割当てる段階と、（ｆ）そのエレベー
タかごの「相対システムレスポンス」を決定する際のフ
ァクタとして「空かごボーナス」値を使用する段階を含
む。相対システムレスポンスは、複数のボーナス及びペ
ナルティの関数である。
【０００９】もしそのエレベータかごの現乗客荷重が所
定の乗客荷重より重い、即ちそのかごが「空」ではない
ことが決定されれば、本方法は、決定された乗客荷重の
関数として「かご荷重ペナルティ」を決定する段階を含
む。本発明の一実施例では、階に関して混雑信号が生成
されているか否かを決定する段階は、その階に配置され
ている混雑センサハードウエアを用いて混雑信号を生成
する初期段階を含む。本発明の別の実施例では、階に関
して混雑信号が生成されているか否かを決定する段階
は、少なくとも部分的にその階で乗り込む乗客の履歴記
録に基づく予測技術を用いて混雑信号を生成する初期段
階を含む。
定の乗客荷重より重い、即ちそのかごが「空」ではない
ことが決定されれば、本方法は、決定された乗客荷重の
関数として「かご荷重ペナルティ」を決定する段階を含
む。本発明の一実施例では、階に関して混雑信号が生成
されているか否かを決定する段階は、その階に配置され
ている混雑センサハードウエアを用いて混雑信号を生成
する初期段階を含む。本発明の別の実施例では、階に関
して混雑信号が生成されているか否かを決定する段階
は、少なくとも部分的にその階で乗り込む乗客の履歴記
録に基づく予測技術を用いて混雑信号を生成する初期段
階を含む。
【００１０】以下に添付図面に基づいて本発明の実施例
を説明する。
を説明する。
【００１１】
【実施例】以下の説明では、上述した1991年 6月19日付
K. Thangaveluの合衆国特許 5,024,295号「人工知能を
使用してボーナス及びペナルティを変化させる相対シス
テムレスポンスエレベータディスパッッチャシステ
ム」、1982年 4月 6日付 J. Bittarの合衆国特許 4,32
3,142号「動的に再評価されるエレベータ呼び割当
て」、及び1982年12月14日付の J. Bittarの合衆国特許
4,363,381号「相対システムレスポンスエレベータ呼び
割当て」を参照している。
K. Thangaveluの合衆国特許 5,024,295号「人工知能を
使用してボーナス及びペナルティを変化させる相対シス
テムレスポンスエレベータディスパッッチャシステ
ム」、1982年 4月 6日付 J. Bittarの合衆国特許 4,32
3,142号「動的に再評価されるエレベータ呼び割当
て」、及び1982年12月14日付の J. Bittarの合衆国特許
4,363,381号「相対システムレスポンスエレベータ呼び
割当て」を参照している。
【００１２】図１は、1987年 3月23日付の合衆国特許出
願 S.N. 07/029,495号「エレベータ群制御用双方向環状
通信システム」に記載されている型のエレベータシステ
ムのブロック線図である。このエレベータシステムは、
本発明を実施する１つの適当な構成を表している。上記
出願に記載されているように、エレベータ群制御機能
は、エレベータかご毎に、マイクロプロセッサのような
分離したデータプロセッサに分散させることができる。
以下に運転制御サブシステム（ＯＣＳＳ）１０１と称す
るこれらのマイクロプロセッサは一緒に双方向環状通信
バス（１０２、１０３）に結合されている。図示実施例
では、エレベータ群は８台のエレベータかご（かご１−
かご８）からなり、従って８つのＯＣＳＳ１０１ユニッ
トを含んでいる。
願 S.N. 07/029,495号「エレベータ群制御用双方向環状
通信システム」に記載されている型のエレベータシステ
ムのブロック線図である。このエレベータシステムは、
本発明を実施する１つの適当な構成を表している。上記
出願に記載されているように、エレベータ群制御機能
は、エレベータかご毎に、マイクロプロセッサのような
分離したデータプロセッサに分散させることができる。
以下に運転制御サブシステム（ＯＣＳＳ）１０１と称す
るこれらのマイクロプロセッサは一緒に双方向環状通信
バス（１０２、１０３）に結合されている。図示実施例
では、エレベータ群は８台のエレベータかご（かご１−
かご８）からなり、従って８つのＯＣＳＳ１０１ユニッ
トを含んでいる。
【００１３】任意の設備の場合、建物は１より多い群の
エレベータかごを有していることができる。更に、各群
は１台からある最大の指定された数までの、典型的には
最大８台のエレベータかごを含むことができる。ホール
ボタン、及び灯は、遠隔ステーション１０４及び遠隔直
列通信リンク１０５と共に切り替えモジュール（ＳＯ
Ｍ）１０６を介して各ＯＣＳＳ１０１に接続されてい
る。エレベータかごボタン、灯、及びスイッチは、同じ
ような遠隔ステーション１０７及び直列リンク１０８を
通してＯＣＳＳ１０１に接続されている。
エレベータかごを有していることができる。更に、各群
は１台からある最大の指定された数までの、典型的には
最大８台のエレベータかごを含むことができる。ホール
ボタン、及び灯は、遠隔ステーション１０４及び遠隔直
列通信リンク１０５と共に切り替えモジュール（ＳＯ
Ｍ）１０６を介して各ＯＣＳＳ１０１に接続されてい
る。エレベータかごボタン、灯、及びスイッチは、同じ
ような遠隔ステーション１０７及び直列リンク１０８を
通してＯＣＳＳ１０１に接続されている。
【００１４】かご方向表示器及びかご位置表示器のよう
なエレベータかご特定ホール機能は、遠隔ステーション
１０９及び遠隔直列通信リンク１１０を通してＯＣＳＳ
１０１に接続されている。各エレベータかご及び関連Ｏ
ＣＳＳ１０１が上述のような表示灯、スイッチ、通信リ
ンク等の同一配列を有していることを理解すべきであ
る。簡略化のために図１にはかご８に付随する配列だけ
を示してある。
なエレベータかご特定ホール機能は、遠隔ステーション
１０９及び遠隔直列通信リンク１１０を通してＯＣＳＳ
１０１に接続されている。各エレベータかご及び関連Ｏ
ＣＳＳ１０１が上述のような表示灯、スイッチ、通信リ
ンク等の同一配列を有していることを理解すべきであ
る。簡略化のために図１にはかご８に付随する配列だけ
を示してある。
【００１５】かご荷重測定は、かご制御手段の１つの成
分であるドア制御サブシステム（ＤＣＳＳ）１１１によ
って周期的に読み取られる。荷重測定は、これもかご制
御手段の１つの成分である運動制御サブシステム（ＭＣ
ＳＳ）１１２へ送られる。次いで荷重測定はＯＣＳＳ１
０１へ送られる。ＤＣＳＳ１１１及びＭＣＳＳ１１２は
マイクロプロセッサで実現し、ＯＣＳＳ１０１の制御の
下にかごドア動作及びかご運動を制御することが好まし
い。またＭＣＳＳ１１２は、駆動及びブレーキサブシス
テム（ＤＢＳＳ）１１２Ａと共に働く。
分であるドア制御サブシステム（ＤＣＳＳ）１１１によ
って周期的に読み取られる。荷重測定は、これもかご制
御手段の１つの成分である運動制御サブシステム（ＭＣ
ＳＳ）１１２へ送られる。次いで荷重測定はＯＣＳＳ１
０１へ送られる。ＤＣＳＳ１１１及びＭＣＳＳ１１２は
マイクロプロセッサで実現し、ＯＣＳＳ１０１の制御の
下にかごドア動作及びかご運動を制御することが好まし
い。またＭＣＳＳ１１２は、駆動及びブレーキサブシス
テム（ＤＢＳＳ）１１２Ａと共に働く。
【００１６】かご派遣機能は、情報制御サブシステム
（ＩＣＳＳ）１１４を通して各ＯＣＳＳ１０１と通信す
るアドバンストディスパッチャサブシステム（ＡＤＳ
Ｓ）１１３と共にＯＣＳＳ１０１によって実行される。
例えば、測定されたかご荷重はＭＣＳＳ１１２によって
乗降客計数に変換されてＯＣＳＳ１０１へ送られる。Ｏ
ＣＳＳ１０１はこのデータを通信バス１０２、１０３を
通してＩＣＳＳ１１４へ送り、それを介してＡＤＳＳ１
１３へ伝送する。また例えば、かごのドア枠上に取り付
けられているハードウエアドア休止センサからのデータ
は乗り込みトラフィックを検知することができ、この検
知された情報はそのかごのＯＣＳＳ１０１へ供給され
る。
（ＩＣＳＳ）１１４を通して各ＯＣＳＳ１０１と通信す
るアドバンストディスパッチャサブシステム（ＡＤＳ
Ｓ）１１３と共にＯＣＳＳ１０１によって実行される。
例えば、測定されたかご荷重はＭＣＳＳ１１２によって
乗降客計数に変換されてＯＣＳＳ１０１へ送られる。Ｏ
ＣＳＳ１０１はこのデータを通信バス１０２、１０３を
通してＩＣＳＳ１１４へ送り、それを介してＡＤＳＳ１
１３へ伝送する。また例えば、かごのドア枠上に取り付
けられているハードウエアドア休止センサからのデータ
は乗り込みトラフィックを検知することができ、この検
知された情報はそのかごのＯＣＳＳ１０１へ供給され
る。
【００１７】ＯＣＳＳ１０１はＡＤＳＳ１１３と共にこ
の情報を使用してこの情報を処理しＤＣＳＳ１１１を通
してドア休止時間を適切に変化させる。以上から、ＩＣ
ＳＳ１１４がＡＤＳＳ１１３のための通信バスインタフ
ェースとして機能し、ＡＤＳＳ１１３は高レベルエレベ
ータかご制御機能に作用することが理解できよう。
の情報を使用してこの情報を処理しＤＣＳＳ１１１を通
してドア休止時間を適切に変化させる。以上から、ＩＣ
ＳＳ１１４がＡＤＳＳ１１３のための通信バスインタフ
ェースとして機能し、ＡＤＳＳ１１３は高レベルエレベ
ータかご制御機能に作用することが理解できよう。
【００１８】例えば、そして以下に詳述するように、Ａ
ＤＳＳ１１３は、１日中の個々のかご及び群要求に関す
るデータを収集して各曜日の異なる時間間隔のトラフィ
ック要求の履歴記録を作成することもできる。またＡＤ
ＳＳ１１３は、予測される要求と実際の要求とを比較し
てエレベータかご派遣シーケンスを調整し、群及び個々
のかごの性能を最適のレベルに到達させることもでき
る。
ＤＳＳ１１３は、１日中の個々のかご及び群要求に関す
るデータを収集して各曜日の異なる時間間隔のトラフィ
ック要求の履歴記録を作成することもできる。またＡＤ
ＳＳ１１３は、予測される要求と実際の要求とを比較し
てエレベータかご派遣シーケンスを調整し、群及び個々
のかごの性能を最適のレベルに到達させることもでき
る。
【００１９】例えば６：００から真夜中まで、即ち１日
の全活動時間中の、例えば１分間隔のような短時間毎に
建物の各階における、及び各トラフィック方向における
以下のようなトラフィックデータが収集される。このト
ラフィックデータは、（ａ）停止が行われたホール呼び
の数、（ｂ）それらの階におけるかご荷重測定を使用
し、かごに乗り込む乗客の数、（ｃ）停止が行われたか
ご呼びの数、及び（ｄ）再びそれらの階におけるかご荷
重測定を使用し、かごから降りる乗客の数を含む。
の全活動時間中の、例えば１分間隔のような短時間毎に
建物の各階における、及び各トラフィック方向における
以下のようなトラフィックデータが収集される。このト
ラフィックデータは、（ａ）停止が行われたホール呼び
の数、（ｂ）それらの階におけるかご荷重測定を使用
し、かごに乗り込む乗客の数、（ｃ）停止が行われたか
ご呼びの数、及び（ｄ）再びそれらの階におけるかご荷
重測定を使用し、かごから降りる乗客の数を含む。
【００２０】各間隔の終りに種々の階における例えば過
去の３つの間隔が、乗客計数及びかご停止計数に関して
解析される。もし、例えば過去３分間の中の２分間内に
任意の階において何れかの方向におけるかご停止が行わ
れて平均２人以上の乗客が乗り込むか、または少なくと
も２つの間隔中にその階において及びその方向に２人の
乗客が各かごを降りたことをデータが示せば、その階及
びその方向の実時間予測が開始される。
去の３つの間隔が、乗客計数及びかご停止計数に関して
解析される。もし、例えば過去３分間の中の２分間内に
任意の階において何れかの方向におけるかご停止が行わ
れて平均２人以上の乗客が乗り込むか、または少なくと
も２つの間隔中にその階において及びその方向に２人の
乗客が各かごを降りたことをデータが示せば、その階及
びその方向の実時間予測が開始される。
【００２１】乗降客の数を固定数としない好ましい実施
例では、建物の人口または階の人口のあるパーセンテー
ジ値に基づいて、重要なトラフィック、即ち“混雑”の
存在を検出する。現在では実時間予測を開始させるため
の好ましいしきい値は、例えばその階の人口の３％であ
る。次いで例えば線形指数平滑化モデルを使用する予測
アルゴリズムを使用して、その階、方向及びトラフィッ
ク型（乗りまたは降り）に関して次の２または３分間隔
のトラフィックが予測される。乗客計数及びかご停止計
数（ホール呼び停止またはかご呼び停止）の両方がこの
ようにして予測される。
例では、建物の人口または階の人口のあるパーセンテー
ジ値に基づいて、重要なトラフィック、即ち“混雑”の
存在を検出する。現在では実時間予測を開始させるため
の好ましいしきい値は、例えばその階の人口の３％であ
る。次いで例えば線形指数平滑化モデルを使用する予測
アルゴリズムを使用して、その階、方向及びトラフィッ
ク型（乗りまたは降り）に関して次の２または３分間隔
のトラフィックが予測される。乗客計数及びかご停止計
数（ホール呼び停止またはかご呼び停止）の両方がこの
ようにして予測される。
【００２２】少なくとも２間隔中に乗降する乗客の数が
その階の人口またはその建物の人口のあるパーセンテー
ジ以下に低下すると、実時間予測は終了する。現在では
好ましいしきい値は１％である。パーセンテージではな
く、乗る乗客または降りる乗客の数を固定することも可
能である。即ち、階の人口の３％が混雑、または混雑状
態に向かう傾向を一般的に指示し、履歴データ収集を開
始させる。また、トラフィックが階の人口の１％以下に
低下した場合には、この履歴データ収集を終了させても
差し支えない。
その階の人口またはその建物の人口のあるパーセンテー
ジ以下に低下すると、実時間予測は終了する。現在では
好ましいしきい値は１％である。パーセンテージではな
く、乗る乗客または降りる乗客の数を固定することも可
能である。即ち、階の人口の３％が混雑、または混雑状
態に向かう傾向を一般的に指示し、履歴データ収集を開
始させる。また、トラフィックが階の人口の１％以下に
低下した場合には、この履歴データ収集を終了させても
差し支えない。
【００２３】ある階において任意の方向に重要なトラフ
ィックレベルが観測されて実時間トラフィック予測が行
われると、種々の間隔の間に実時間収集されたデータは
ＡＤＳＳ１１３によって履歴データベース内に保管され
る。乗り計数または降り計数で表したトラフィックが観
測された階、トラフィック方向、及びトラフィックの
型、ホール呼び停止、またはかご呼び停止が履歴データ
ベース内に記録される。そのトラフィックの開始時刻及
び終了時刻、及び曜日も記録される。
ィックレベルが観測されて実時間トラフィック予測が行
われると、種々の間隔の間に実時間収集されたデータは
ＡＤＳＳ１１３によって履歴データベース内に保管され
る。乗り計数または降り計数で表したトラフィックが観
測された階、トラフィック方向、及びトラフィックの
型、ホール呼び停止、またはかご呼び停止が履歴データ
ベース内に記録される。そのトラフィックの開始時刻及
び終了時刻、及び曜日も記録される。
【００２４】その日に履歴データベース内に保管された
データは、それまでの日々のデータと比較される。も
し、例えば開始時刻及び終了時刻が３分の許容差以内
で、また例えば最初の４つ及び最後の４つの短い間隔中
のトラフィックボリューム変動が１５％の許容差以内
で、同一トラフィックサイクルが繰り返されれば、当日
のデータが「通常トラフィックパターンファイル」内に
保管される。
データは、それまでの日々のデータと比較される。も
し、例えば開始時刻及び終了時刻が３分の許容差以内
で、また例えば最初の４つ及び最後の４つの短い間隔中
のトラフィックボリューム変動が１５％の許容差以内
で、同一トラフィックサイクルが繰り返されれば、当日
のデータが「通常トラフィックパターンファイル」内に
保管される。
【００２５】もしデータが各平日に繰り返されてはいな
いが、もしパターンが例えば開始時刻及び終了時刻が３
分の許容差以内で、また例えば最初の４つ及び最後の４
つの短い間隔中のトラフィックボリューム変動が１５％
の許容差以内で、各同一曜日に繰り返されれば、当日の
データは「通常毎週パターンファイル」内に保管され
る。同じことが「毎日トラフィックパターン」を確立す
る場合にも行われる。
いが、もしパターンが例えば開始時刻及び終了時刻が３
分の許容差以内で、また例えば最初の４つ及び最後の４
つの短い間隔中のトラフィックボリューム変動が１５％
の許容差以内で、各同一曜日に繰り返されれば、当日の
データは「通常毎週パターンファイル」内に保管され
る。同じことが「毎日トラフィックパターン」を確立す
る場合にも行われる。
【００２６】収集されたその日のデータをこのようにし
て解析し通常パターンファイル及び通常毎週パターンフ
ァイルの両方または何れか一方内に保管した後の、種々
の階、方向及びトラフィック型に関するこれらのファイ
ル内の全てのデータは、翌日のトラフィックを予測する
ために使用される。各階、方向及びトラフィック型毎の
履歴パターンの種々の出現は１つずつ識別される。この
ような各出現毎に、先行出現時のデータ及び最終出現時
の予測データを使用して、また指数平滑化モデルのよう
な予測アルゴリズムを使用して翌日のトラフィックが予
測される。翌日に出現することが予測される全ての通常
トラフィックパターン及び通常毎週トラフィックパター
ンがこのようにして予測され、当日履歴予測データベー
ス内に保管される。
て解析し通常パターンファイル及び通常毎週パターンフ
ァイルの両方または何れか一方内に保管した後の、種々
の階、方向及びトラフィック型に関するこれらのファイ
ル内の全てのデータは、翌日のトラフィックを予測する
ために使用される。各階、方向及びトラフィック型毎の
履歴パターンの種々の出現は１つずつ識別される。この
ような各出現毎に、先行出現時のデータ及び最終出現時
の予測データを使用して、また指数平滑化モデルのよう
な予測アルゴリズムを使用して翌日のトラフィックが予
測される。翌日に出現することが予測される全ての通常
トラフィックパターン及び通常毎週トラフィックパター
ンがこのようにして予測され、当日履歴予測データベー
ス内に保管される。
【００２７】各データ収集間隔の終りに、重要なトラフ
ィックが観測された階及び方向が識別される。重要なト
ラフィック型に関する実時間トラフィックを予測した後
に、当日の履歴予測データベースを調べ、この階及び方
向において同一トラフィック型の履歴トラフィック予測
が次の間隔のためになされていたか否かを識別する。こ
の履歴パターンは、毎週及び毎日の両トラフィックパタ
ーンを含む。
ィックが観測された階及び方向が識別される。重要なト
ラフィック型に関する実時間トラフィックを予測した後
に、当日の履歴予測データベースを調べ、この階及び方
向において同一トラフィック型の履歴トラフィック予測
が次の間隔のためになされていたか否かを識別する。こ
の履歴パターンは、毎週及び毎日の両トラフィックパタ
ーンを含む。
【００２８】もし予測がなされていれば、これら２つの
予測値を組合せて最適予測を得る。これらの予測は履歴
及び実時間予測に重みを与える。つまり全ての型の予測
に対してあるパーセンテージの重み係数を使用するので
ある。しかし、トラフィックサイクルが始動した後に、
もし実時間予測と履歴予測（毎週及び毎日）とが、例え
ば６つの１分間隔の中の４つにおいて例えば２０％以上
異なっていれば、実時間予測には例えば３／４の、また
履歴予測には１／４の重みを与えて組合せ予測を最適化
する。即ち、 予測＝ｘ（実時間）＋ｙ（毎週予測）＋ｚ（毎日予測） ｘ、ｙ、及びｚが重み係数である。
予測値を組合せて最適予測を得る。これらの予測は履歴
及び実時間予測に重みを与える。つまり全ての型の予測
に対してあるパーセンテージの重み係数を使用するので
ある。しかし、トラフィックサイクルが始動した後に、
もし実時間予測と履歴予測（毎週及び毎日）とが、例え
ば６つの１分間隔の中の４つにおいて例えば２０％以上
異なっていれば、実時間予測には例えば３／４の、また
履歴予測には１／４の重みを与えて組合せ予測を最適化
する。即ち、 予測＝ｘ（実時間）＋ｙ（毎週予測）＋ｚ（毎日予測） ｘ、ｙ、及びｚが重み係数である。
【００２９】もし次の数間隔にわたってその階に関して
同一方向及びトラフィック型の履歴予測がなされていな
ければ、次の３または４分に関しては実時間予測された
乗客計数及びかご計数を最適予測として使用する。次い
でこの予測されたデータを使用して、重要なトラフィッ
クが発生した階における乗客乗り率及び降り率が計算さ
れる。乗り率は、その期間中にその階においてその方向
のかごに乗る乗客の合計数と、同一間隔中にその階にお
いてその方向になされたホール呼び停止の数との比とし
て計算される。降り率は、その間隔中にその階において
その方向のかごから降りる乗客数と、同一間隔中にその
階においてその方向になされたかご呼び停止の数との比
として計算される。
同一方向及びトラフィック型の履歴予測がなされていな
ければ、次の３または４分に関しては実時間予測された
乗客計数及びかご計数を最適予測として使用する。次い
でこの予測されたデータを使用して、重要なトラフィッ
クが発生した階における乗客乗り率及び降り率が計算さ
れる。乗り率は、その期間中にその階においてその方向
のかごに乗る乗客の合計数と、同一間隔中にその階にお
いてその方向になされたホール呼び停止の数との比とし
て計算される。降り率は、その間隔中にその階において
その方向のかごから降りる乗客数と、同一間隔中にその
階においてその方向になされたかご呼び停止の数との比
として計算される。
【００３０】このように、重要なトラフィックが観測さ
れた階及び方向に関する次の３乃至４分のための乗り率
及び降り率は、１分に１回計算される。もしその階及び
方向におけるトラフィックが重要でなければ、即ち例え
ばかごに乗降するその階の人口のあるパーセンテージ以
下であれば、乗り率及び降り率は計算されない。以上の
説明の特定例として、及び本発明に使用する混雑予測方
法の実施例として図３及び４に示す流れ図は、トラフィ
ックを収集して予測し、乗り率及び降り率を計算する。
段階１及び２において、例えば６：００ＡＭから真夜中
までのような少なくとも１日の活動時間の全てをカバー
する適切な時間フレーム中の例えば各１分毎に、各階に
おける“上昇”及び“下降”方向の、かごに乗る乗客
数、行われたホール呼び停止数、かこから降りる乗客
数、行われたかご呼び停止数で表されたトラフィックデ
ータを収集する。例えば最新の１時間の間に収集された
データがデータベース内に保管される（段階１ａ）。
れた階及び方向に関する次の３乃至４分のための乗り率
及び降り率は、１分に１回計算される。もしその階及び
方向におけるトラフィックが重要でなければ、即ち例え
ばかごに乗降するその階の人口のあるパーセンテージ以
下であれば、乗り率及び降り率は計算されない。以上の
説明の特定例として、及び本発明に使用する混雑予測方
法の実施例として図３及び４に示す流れ図は、トラフィ
ックを収集して予測し、乗り率及び降り率を計算する。
段階１及び２において、例えば６：００ＡＭから真夜中
までのような少なくとも１日の活動時間の全てをカバー
する適切な時間フレーム中の例えば各１分毎に、各階に
おける“上昇”及び“下降”方向の、かごに乗る乗客
数、行われたホール呼び停止数、かこから降りる乗客
数、行われたかご呼び停止数で表されたトラフィックデ
ータを収集する。例えば最新の１時間の間に収集された
データがデータベース内に保管される（段階１ａ）。
【００３１】段階３及び４ａにおいて各分の終りにデー
タが解析され、例えば３つの１分間隔の中の２つの間隔
中に何れかの階において“上昇”及び“下降”方向のか
ご停止が行われたか否か、及びこれらの間隔中に平均２
人より多い乗客が各かごに乗り込んだか、またはかごか
ら降りたか否かが識別される。もしそうであれば、重要
なトラフィックが指示されたものと見做される。
タが解析され、例えば３つの１分間隔の中の２つの間隔
中に何れかの階において“上昇”及び“下降”方向のか
ご停止が行われたか否か、及びこれらの間隔中に平均２
人より多い乗客が各かごに乗り込んだか、またはかごか
ら降りたか否かが識別される。もしそうであれば、重要
なトラフィックが指示されたものと見做される。
【００３２】次いで段階６において、実時間データと、
好ましくは線形指数平滑化モデルとを使用して、例えば
次の３乃至４分間のその階の、及びその方向のトラフィ
ックを予測する。１つの適当なモデルが、 Makridakis
& Wheelwright 著「予測方法及び応用」（ 1978 年 Joh
n Wiley & Sons, Inc.）3.6 節「線形指数平滑法」に記
載されている。もしトラフィック“今日”が前日までの
トラフィックから大きく変化すれば、予測を行う際にこ
の変化が斟酌される。
好ましくは線形指数平滑化モデルとを使用して、例えば
次の３乃至４分間のその階の、及びその方向のトラフィ
ックを予測する。１つの適当なモデルが、 Makridakis
& Wheelwright 著「予測方法及び応用」（ 1978 年 Joh
n Wiley & Sons, Inc.）3.6 節「線形指数平滑法」に記
載されている。もしトラフィック“今日”が前日までの
トラフィックから大きく変化すれば、予測を行う際にこ
の変化が斟酌される。
【００３３】もしこの階におけるこのトラフィックパタ
ーンが各日または各曜日に繰り返されれば、このデータ
は毎日予測データベース内に記憶される。もしこのよう
な予測が使用可能であれば、履歴及び実時間予測が組合
されて最適予測が求められる（段階１０）。これらの予
測は、次の関係に従って実時間及び履歴予測の両者を組
合せることができる。
ーンが各日または各曜日に繰り返されれば、このデータ
は毎日予測データベース内に記憶される。もしこのよう
な予測が使用可能であれば、履歴及び実時間予測が組合
されて最適予測が求められる（段階１０）。これらの予
測は、次の関係に従って実時間及び履歴予測の両者を組
合せることができる。
【００３４】Ｘ＝ａｘD ＋ｂｘW ＋ｃｘR ここに、“Ｘ”はその階におけるある時間中の組合せ予
測であり、“ｘD ”は毎日予測であり、“ｘW ”は毎週
予測であり、“ｘR ”は実時間予測である。また
“ａ”、“ｂ”、及び“ｃ”は係数である。これらの係
数は、実際のトラフィックと予測したトラフィックとを
如何に精密に整合させるかの関数として変化させること
ができる。
測であり、“ｘD ”は毎日予測であり、“ｘW ”は毎週
予測であり、“ｘR ”は実時間予測である。また
“ａ”、“ｂ”、及び“ｃ”は係数である。これらの係
数は、実際のトラフィックと予測したトラフィックとを
如何に精密に整合させるかの関数として変化させること
ができる。
【００３５】履歴予測が使用できない場合には、実時間
予測を最適予測として使用する（段階１１）。図３及び
４の流れ図に含まれている他の段階の詳細は、各段階の
ブロック内に記入してある動作の説明から明白であろ
う。次に段階１２において、重要なトラフィックが予測
された各階及び方向毎に、例えばその間隔中にかごに乗
ることが予測される人数と、その間隔中に行われたホー
ル呼び停止の数との比として平均乗り率が計算される。
平均降り率は、段階１３において、ある間隔中にかごか
ら降りることが予測される人数と、その間隔中に行われ
たかご呼び停止の数との比として計算される。これらの
率はつぎの３乃至４分のために計算され、ＡＤＳＳ１１
３によって維持されているデータベース内に保管され
る。
予測を最適予測として使用する（段階１１）。図３及び
４の流れ図に含まれている他の段階の詳細は、各段階の
ブロック内に記入してある動作の説明から明白であろ
う。次に段階１２において、重要なトラフィックが予測
された各階及び方向毎に、例えばその間隔中にかごに乗
ることが予測される人数と、その間隔中に行われたホー
ル呼び停止の数との比として平均乗り率が計算される。
平均降り率は、段階１３において、ある間隔中にかごか
ら降りることが予測される人数と、その間隔中に行われ
たかご呼び停止の数との比として計算される。これらの
率はつぎの３乃至４分のために計算され、ＡＤＳＳ１１
３によって維持されているデータベース内に保管され
る。
【００３６】図５の論理流れ図を参照する。図５は、例
えば各１５秒間隔（または他の適切なプログラム可能な
間隔）の終りに混雑を予測するための方法論の例を示す
ものである。図５の混雑予測方法は、例えば１５秒置き
に１回のように、周期的に実行される。このアルゴリズ
ムは各階及び方向を調べて、混雑予測がそのトラフィッ
クに関して進行中であるか否かを判断する（段階１及び
２）。もし進行中でなければ段階３において、ある分の
終りに、及びその階について実時間トラフィック予測が
なされたか否か（従って、重要なトラフィックが過去数
分間の間に観測されたか否か）が判断され、次いで段階
４において、混雑開始時間が最終分の最新開始時に、ま
たはこの階及び方向のホール呼びに対してかごが停止し
た最後の時間にセットされる。次に段階５において、過
去の分の予測された乗り計数を使用して、予測された
“混雑”（現時点までの）が混雑累積時間と乗客乗り計
数／分との積として計算される。
えば各１５秒間隔（または他の適切なプログラム可能な
間隔）の終りに混雑を予測するための方法論の例を示す
ものである。図５の混雑予測方法は、例えば１５秒置き
に１回のように、周期的に実行される。このアルゴリズ
ムは各階及び方向を調べて、混雑予測がそのトラフィッ
クに関して進行中であるか否かを判断する（段階１及び
２）。もし進行中でなければ段階３において、ある分の
終りに、及びその階について実時間トラフィック予測が
なされたか否か（従って、重要なトラフィックが過去数
分間の間に観測されたか否か）が判断され、次いで段階
４において、混雑開始時間が最終分の最新開始時に、ま
たはこの階及び方向のホール呼びに対してかごが停止し
た最後の時間にセットされる。次に段階５において、過
去の分の予測された乗り計数を使用して、予測された
“混雑”（現時点までの）が混雑累積時間と乗客乗り計
数／分との積として計算される。
【００３７】もし段階２において混雑予測が進行中であ
れば、“混雑”が予測された最後の時間は、この階にお
けるホール呼びに対してかごが停止して乗客を拾う前の
１５秒であるか、またはその最終時点であるかも知れな
い。従って、段階６において最後の混雑更新からの時間
と、実際のまたは予測された乗り計数／分とを使用して
現混雑の大きさが決定される。
れば、“混雑”が予測された最後の時間は、この階にお
けるホール呼びに対してかごが停止して乗客を拾う前の
１５秒であるか、またはその最終時点であるかも知れな
い。従って、段階６において最後の混雑更新からの時間
と、実際のまたは予測された乗り計数／分とを使用して
現混雑の大きさが決定される。
【００３８】段階７において、もし予測された混雑の大
きさが例えば１２人を越えていれば段階７ａにおいて
“混雑信号”が生成される。この混雑信号はＡＤＳＳ１
１３からＩＣＳＳ１１４及び環状通信バス（１０２、１
０３）を通してエレベータ群の各０ＣＳＳ１０１へ伝送
される。図６に、混雑している階のために１台またはそ
れ以上のかごを選択する一方法を示す。各階及び方向毎
に（段階１）、混雑は予測されていたか、及びこの大き
さが例えば１２人（または建物または階の人口のあるパ
ーセンテージ）の“混雑限界”を越えるか否かの検査が
行われる（段階２）。もしある階においてある方向の混
雑が予測されていれば、段階３においてその階からその
方向のホール呼びを受けていないか否かが判断され、も
し例えば過去３分間の間その階のその方向のホール呼び
に対してかごが停止していなければ、またはもしその階
のその方向のホール呼びに対して停止したかごがそのド
アを閉じた時に部分的に荷重を負っていれば（つまり、
空でも満員でもなければ）、段階４において１台のかご
がその階及び方向に割当てられる。しかしもし過去３分
間の間にその階のその方向にかごが停止し、その階で積
み残しがあれば、段階５において、“２台のかごオプシ
ョン”が使用されていればその階のその方向に２台のか
ごを割当てる決定がなされ、“２台のかごオプション”
が使用されていなければ、１台のかごの予備容量が現在
予測される混雑を収容しきれるならば、１台のかごが送
られる。もしそのかごが十分な容量を有していなけれ
ば、２台のかごがその階のその方向のために送られる。
きさが例えば１２人を越えていれば段階７ａにおいて
“混雑信号”が生成される。この混雑信号はＡＤＳＳ１
１３からＩＣＳＳ１１４及び環状通信バス（１０２、１
０３）を通してエレベータ群の各０ＣＳＳ１０１へ伝送
される。図６に、混雑している階のために１台またはそ
れ以上のかごを選択する一方法を示す。各階及び方向毎
に（段階１）、混雑は予測されていたか、及びこの大き
さが例えば１２人（または建物または階の人口のあるパ
ーセンテージ）の“混雑限界”を越えるか否かの検査が
行われる（段階２）。もしある階においてある方向の混
雑が予測されていれば、段階３においてその階からその
方向のホール呼びを受けていないか否かが判断され、も
し例えば過去３分間の間その階のその方向のホール呼び
に対してかごが停止していなければ、またはもしその階
のその方向のホール呼びに対して停止したかごがそのド
アを閉じた時に部分的に荷重を負っていれば（つまり、
空でも満員でもなければ）、段階４において１台のかご
がその階及び方向に割当てられる。しかしもし過去３分
間の間にその階のその方向にかごが停止し、その階で積
み残しがあれば、段階５において、“２台のかごオプシ
ョン”が使用されていればその階のその方向に２台のか
ごを割当てる決定がなされ、“２台のかごオプション”
が使用されていなければ、１台のかごの予備容量が現在
予測される混雑を収容しきれるならば、１台のかごが送
られる。もしそのかごが十分な容量を有していなけれ
ば、２台のかごがその階のその方向のために送られる。
【００３９】もし混雑が予測されている階からその方向
へのホール呼びが受信されれば、“２台のかごオプショ
ン”が使用されている場合には２台のかごが送られる。
もし使用されていなければ１台のかごだけを送る決定が
なされるか、または第１のかごが現在予測される混雑を
受け入れるための十分な予備容量を有しているか否かに
依存して２台のかごが送られる。
へのホール呼びが受信されれば、“２台のかごオプショ
ン”が使用されている場合には２台のかごが送られる。
もし使用されていなければ１台のかごだけを送る決定が
なされるか、または第１のかごが現在予測される混雑を
受け入れるための十分な予備容量を有しているか否かに
依存して２台のかごが送られる。
【００４０】段階６において、ホール呼びをある階から
受信していても、段階２において混雑が予測されなかっ
た場合には、前記 1991 年 6月19日付 K. Thangaveluの
合衆国特許 5,024,295号「人工知能を使用してボーナス
及びペナルティを変化させる相対システムレスポンスエ
レベータディスパッッチャシステム」に記載されている
ように、そのホール呼びに１台のかご（段階７参照）、
または２台のかごが割当てられる。
受信していても、段階２において混雑が予測されなかっ
た場合には、前記 1991 年 6月19日付 K. Thangaveluの
合衆国特許 5,024,295号「人工知能を使用してボーナス
及びペナルティを変化させる相対システムレスポンスエ
レベータディスパッッチャシステム」に記載されている
ように、そのホール呼びに１台のかご（段階７参照）、
または２台のかごが割当てられる。
【００４１】もしホール呼びに対して１秒よりも長い間
隔で循環的なかご割当てが実行されるのであれば、混雑
予測方法が何れかの階における“混雑”を予測すると、
その混雑している階のために１台またはそれ以上のかご
を選択する方法が後続する。適切なかご割当て方法が実
行され、混雑している階及びホール呼びにかごが割当て
られる。
隔で循環的なかご割当てが実行されるのであれば、混雑
予測方法が何れかの階における“混雑”を予測すると、
その混雑している階のために１台またはそれ以上のかご
を選択する方法が後続する。適切なかご割当て方法が実
行され、混雑している階及びホール呼びにかごが割当て
られる。
【００４２】混雑している階に割当てられたかごがその
階の裁定待ち点に到着した時に、もしその階のホール呼
びが未解決であれば、またはもしあるホール呼びに停止
した最後のかごがその階に積み残しをしていれば、かご
はその階のために減速する。かごが混雑している階に到
着してドアを開いた時に、もしそのかごに乗る乗客が居
なければ、そしてそのかごが空であれば、その時点にト
ラフィックが存在していなければそのかごはその階に駐
止して予測されている混雑が到来するのを待機する。
階の裁定待ち点に到着した時に、もしその階のホール呼
びが未解決であれば、またはもしあるホール呼びに停止
した最後のかごがその階に積み残しをしていれば、かご
はその階のために減速する。かごが混雑している階に到
着してドアを開いた時に、もしそのかごに乗る乗客が居
なければ、そしてそのかごが空であれば、その時点にト
ラフィックが存在していなければそのかごはその階に駐
止して予測されている混雑が到来するのを待機する。
【００４３】かごが混雑している階に到着した時に、そ
のかごが空ではなく、また空にならなければ、そのかご
がドアを閉じる時にその乗客乗り計数をエレベータ群の
他のかごに送る。もしそのかごが部分的に荷重を負って
いれば、そのかごを待っている全ての乗客がそのかごに
乗り込んだものとして、混雑の大きさが０にリセットさ
れる。それに応答して、混雑予測方法は混雑の大きさを
この０状態から更新する。一方、もしそのかごがそのド
アを閉じる時に満載であれば、混雑の大きさは最後の混
雑更新からの推定到着を加算し、次いでこのかごの乗り
計数を減算することによって更新される。
のかごが空ではなく、また空にならなければ、そのかご
がドアを閉じる時にその乗客乗り計数をエレベータ群の
他のかごに送る。もしそのかごが部分的に荷重を負って
いれば、そのかごを待っている全ての乗客がそのかごに
乗り込んだものとして、混雑の大きさが０にリセットさ
れる。それに応答して、混雑予測方法は混雑の大きさを
この０状態から更新する。一方、もしそのかごがそのド
アを閉じる時に満載であれば、混雑の大きさは最後の混
雑更新からの推定到着を加算し、次いでこのかごの乗り
計数を減算することによって更新される。
【００４４】混雑の大きさが０にセットされている場合
には、もし別のかごもこの混雑緩和のためにこの階に割
当てられていれば、その割当ては取り消される。混雑の
大きさが０ではないが、混雑限界を越えていなければ、
現在この階への途上にあるかごはその割当てを維持す
る。混雑している階にホール呼びが存在する場合には、
入力される次の呼びに関して混雑の大きさが予測され
る。混雑の大きさが“混雑限界”を越えていれば、そし
て先行かごが満載であれば、“２台のかごオプション”
が使用されているか、または第１のかごの予備容量が予
想される混雑を処理しきれない場合には２台のかごを送
る決定がなされる。先にその階を離れたかごが満載状態
でなければ、混雑状態が予測されていてもこの階へ１台
のかごしか送らない。
には、もし別のかごもこの混雑緩和のためにこの階に割
当てられていれば、その割当ては取り消される。混雑の
大きさが０ではないが、混雑限界を越えていなければ、
現在この階への途上にあるかごはその割当てを維持す
る。混雑している階にホール呼びが存在する場合には、
入力される次の呼びに関して混雑の大きさが予測され
る。混雑の大きさが“混雑限界”を越えていれば、そし
て先行かごが満載であれば、“２台のかごオプション”
が使用されているか、または第１のかごの予備容量が予
想される混雑を処理しきれない場合には２台のかごを送
る決定がなされる。先にその階を離れたかごが満載状態
でなければ、混雑状態が予測されていてもこの階へ１台
のかごしか送らない。
【００４５】前述の 1990 年 4月12日付 Z. S. Bahjat
らの合衆国特許出願 07/508,319 号「混雑関連予測に基
づいて運動パターン及びパラメタを変化させるエレベー
タシステム」にも記載されている上述した方法は、乗客
の待ち行列の累積及び解消を動的に追跡する。もし混雑
が予測されれば、ホール呼びが登録される前に混雑階へ
かごが派遣される。またホール呼びがその階から受信さ
れた場合、または先にこのホール呼び階に停止したかご
が積み残しをした場合には、複数のかごがその混雑階へ
派遣される。
らの合衆国特許出願 07/508,319 号「混雑関連予測に基
づいて運動パターン及びパラメタを変化させるエレベー
タシステム」にも記載されている上述した方法は、乗客
の待ち行列の累積及び解消を動的に追跡する。もし混雑
が予測されれば、ホール呼びが登録される前に混雑階へ
かごが派遣される。またホール呼びがその階から受信さ
れた場合、または先にこのホール呼び階に停止したかご
が積み残しをした場合には、複数のかごがその混雑階へ
派遣される。
【００４６】この方法の変形は、予測される混雑の大き
さが、かご割当て方法によって選択された２台の連続す
るかごの容量が予測されるトラフィックを受け入れられ
ず、且つ乗客の過大数が例えば５人のようなある最小計
数を越えるようであれば、２台より多いかごを選択する
ことである。トラフックデータは“上昇”及び“下降”
方向に別々に予測されるから、混雑予測もまたこれらの
方向の予測されたトラフィックレベルに基づいて別々に
なされる。したがって、混雑トラフィックが上昇、下
降、または両方向の何れの場合に対しても同一の方法を
適用することができる。
さが、かご割当て方法によって選択された２台の連続す
るかごの容量が予測されるトラフィックを受け入れられ
ず、且つ乗客の過大数が例えば５人のようなある最小計
数を越えるようであれば、２台より多いかごを選択する
ことである。トラフックデータは“上昇”及び“下降”
方向に別々に予測されるから、混雑予測もまたこれらの
方向の予測されたトラフィックレベルに基づいて別々に
なされる。したがって、混雑トラフィックが上昇、下
降、または両方向の何れの場合に対しても同一の方法を
適用することができる。
【００４７】履歴データに関して、“翌日”とは“次の
平日”のことであり、また過去“数日”とはそれ以前の
数“通常”の日、つまり平日のことであり、これらは全
て典型的には働く平日を含んでいることを理解された
い。従って週末（土曜日及び日曜日）及び祝日は意味
（即ち真のピーク期間）を有しておらず、それらのデー
タは、事実上それらの日々にもピーク期間が現れない限
り、記録された履歴データには現れない。
平日”のことであり、また過去“数日”とはそれ以前の
数“通常”の日、つまり平日のことであり、これらは全
て典型的には働く平日を含んでいることを理解された
い。従って週末（土曜日及び日曜日）及び祝日は意味
（即ち真のピーク期間）を有しておらず、それらのデー
タは、事実上それらの日々にもピーク期間が現れない限
り、記録された履歴データには現れない。
【００４８】以上に特定階における混雑の存在を予測す
る方法の例を説明したが、以下に混雑検知システムのハ
ードウエアを説明する。本発明の一面によれば、エレベ
ータシステムは、ある階における混雑状態の存在を検出
する機構をも含む。この機構は、各ＯＣＳＳ１０１に結
合されているハードウエア混雑センサ１１５内に、及び
１日中を所定の間隔で各階における上昇及び下降の両方
向に乗る及び降りる人数を予測する前述の人工知能論理
を有するＡＤＳＳ１１３のような中央知能プロセッサを
通しての両者または何れか一方で実現することができ
る。
る方法の例を説明したが、以下に混雑検知システムのハ
ードウエアを説明する。本発明の一面によれば、エレベ
ータシステムは、ある階における混雑状態の存在を検出
する機構をも含む。この機構は、各ＯＣＳＳ１０１に結
合されているハードウエア混雑センサ１１５内に、及び
１日中を所定の間隔で各階における上昇及び下降の両方
向に乗る及び降りる人数を予測する前述の人工知能論理
を有するＡＤＳＳ１１３のような中央知能プロセッサを
通しての両者または何れか一方で実現することができ
る。
【００４９】１またはそれ以上のハードウエア混雑セン
サ１１５（もし使用すれば）は、ある階における混雑を
検出する能力を有している。ここで言う混雑とは、例え
ば１２人のような所定のしきい値数に等しいかまたはそ
れを越える数の人の群と考えている。混雑検知は、例え
ば超音波変換器、赤外線送信機及び検出器、階の床に埋
め込まれた近接または重量センサ、またはこれらの技術
の組合せを通して達成することができる。単なる例であ
るが、複数の赤外線送信機及び受信機対を戦略的に配置
して、待っている人が群れているエレベータ乗場のある
領域をカバーさせる。（ｍ）送信機及び受信機対を使用
し、その中の（ｎ）対の送信機と受信機との間に送信さ
れたビームが、待っている人々の存在によって遮られた
ものとすれば（但し、（ｎ）≦（ｍ））混雑状態が検出
されたものと見做され、その階に関係付けられて信号さ
れる。各ＯＣＳＳ１０１は各階の各混雑センサから入力
を受信する。例えば、混雑が検出された階にはかご当た
り３センサが設けられ、また５台のかごが存在している
ものとすれば、かご当たり３入力と、群全体として１５
の入力とが存在する。
サ１１５（もし使用すれば）は、ある階における混雑を
検出する能力を有している。ここで言う混雑とは、例え
ば１２人のような所定のしきい値数に等しいかまたはそ
れを越える数の人の群と考えている。混雑検知は、例え
ば超音波変換器、赤外線送信機及び検出器、階の床に埋
め込まれた近接または重量センサ、またはこれらの技術
の組合せを通して達成することができる。単なる例であ
るが、複数の赤外線送信機及び受信機対を戦略的に配置
して、待っている人が群れているエレベータ乗場のある
領域をカバーさせる。（ｍ）送信機及び受信機対を使用
し、その中の（ｎ）対の送信機と受信機との間に送信さ
れたビームが、待っている人々の存在によって遮られた
ものとすれば（但し、（ｎ）≦（ｍ））混雑状態が検出
されたものと見做され、その階に関係付けられて信号さ
れる。各ＯＣＳＳ１０１は各階の各混雑センサから入力
を受信する。例えば、混雑が検出された階にはかご当た
り３センサが設けられ、また５台のかごが存在している
ものとすれば、かご当たり３入力と、群全体として１５
の入力とが存在する。
【００５０】ＯＣＳＳ１０１は、混雑信号（ハードウエ
アセンサ１１５から、またはＡＤＳＳ１１３から）を検
出済であれば、ある階からのホール信号を検出すると直
ちに（もし自分のかごが「空」であれば）自分自身に
「空かごボーナス」（ＥＣＢ）を割当てる。次いでこの
ＥＣＢを使用してかごのＲＳＲを計算する。もしかごが
部分的に荷重を負っていれば、代わりに、かご内の荷重
と共に増加する「荷重かごペナルティ」が使用される。
従って最高の容量（できる限り「空」）を有するかごに
は、混雑している階にそれらが割当てられる見込みが増
すように、大きい論理的重みが与えられる。
アセンサ１１５から、またはＡＤＳＳ１１３から）を検
出済であれば、ある階からのホール信号を検出すると直
ちに（もし自分のかごが「空」であれば）自分自身に
「空かごボーナス」（ＥＣＢ）を割当てる。次いでこの
ＥＣＢを使用してかごのＲＳＲを計算する。もしかごが
部分的に荷重を負っていれば、代わりに、かご内の荷重
と共に増加する「荷重かごペナルティ」が使用される。
従って最高の容量（できる限り「空」）を有するかごに
は、混雑している階にそれらが割当てられる見込みが増
すように、大きい論理的重みが与えられる。
【００５１】詳述すれば、図２の流れ図に示すように、
ブロックＡにおいてＯＣＳＳ１０１はホール呼びが登録
されたか否かを判断する。もしＹＥＳならば、かご荷重
の決定がなされる。これは、かごの総重量を決定し、か
ごの自重を減算し、残りを平均乗客体重を表すある所定
の数で除すことによる普通の手法で達成する。平均乗客
体重の１つの適当な値は１５０ポンドである。ブロック
Ｃにおいては、ホール呼びを発した階に関する混雑信号
が生成されているか否かが決定される。混雑信号はハー
ドウエアセンサ１１５及び上述した予測アプローチの両
方または何れか一方によって生成させることができる。
ブロックＣの結果がＮＯであれば、ブロックＤにおいて
かご荷重ペナルティが決定される。この決定は前述の 1
990 年 4月12日付 Z. S. Bahjat らの合衆国特許出願 0
7/508,319 号「混雑関連予測に基づいて運動パターン及
びパラメタを変化させるエレベータシステム」に記載さ
れているようにして達成することができる。かご荷重ペ
ナルティを決定した後、複数のボーナス及びペナルティ
を基にした相対システムレスポンス（ＲＳＲ）がブロッ
クＥにおいて決定される。ブロックＦにおいて、決定さ
れたＲＳＲがあるしきい値（Ｔ）に等しいかまたは大き
ければ、ホール呼びに応えるためにかごが派遣される。
ブロックＡにおいてＯＣＳＳ１０１はホール呼びが登録
されたか否かを判断する。もしＹＥＳならば、かご荷重
の決定がなされる。これは、かごの総重量を決定し、か
ごの自重を減算し、残りを平均乗客体重を表すある所定
の数で除すことによる普通の手法で達成する。平均乗客
体重の１つの適当な値は１５０ポンドである。ブロック
Ｃにおいては、ホール呼びを発した階に関する混雑信号
が生成されているか否かが決定される。混雑信号はハー
ドウエアセンサ１１５及び上述した予測アプローチの両
方または何れか一方によって生成させることができる。
ブロックＣの結果がＮＯであれば、ブロックＤにおいて
かご荷重ペナルティが決定される。この決定は前述の 1
990 年 4月12日付 Z. S. Bahjat らの合衆国特許出願 0
7/508,319 号「混雑関連予測に基づいて運動パターン及
びパラメタを変化させるエレベータシステム」に記載さ
れているようにして達成することができる。かご荷重ペ
ナルティを決定した後、複数のボーナス及びペナルティ
を基にした相対システムレスポンス（ＲＳＲ）がブロッ
クＥにおいて決定される。ブロックＦにおいて、決定さ
れたＲＳＲがあるしきい値（Ｔ）に等しいかまたは大き
ければ、ホール呼びに応えるためにかごが派遣される。
【００５２】ブロックＣにおける混雑信号の存在の決定
の結果がＹＥＳであれば、ブロックＧにおいてさらなる
決定、即ちそのかごが「空」か否かの決定が行われる。
即ちブロックＢにおけるかご荷重の決定に基づいて、か
ごには現在１人も乗客が乗っていないか、またはかごに
は多くとも１人の乗客が乗っていることを決定する。こ
れは、かご荷重を、ある所定のしきい値、例えば３００
ポンドと比較することによって達成する。もしこの決定
の結果がＮＯ、即ちかごに少なくとも２人またはそれ以
上の乗客が乗っていれば、ブロックＤは上述したように
してかご荷重ペナルティの決定を実行する。
の結果がＹＥＳであれば、ブロックＧにおいてさらなる
決定、即ちそのかごが「空」か否かの決定が行われる。
即ちブロックＢにおけるかご荷重の決定に基づいて、か
ごには現在１人も乗客が乗っていないか、またはかごに
は多くとも１人の乗客が乗っていることを決定する。こ
れは、かご荷重を、ある所定のしきい値、例えば３００
ポンドと比較することによって達成する。もしこの決定
の結果がＮＯ、即ちかごに少なくとも２人またはそれ以
上の乗客が乗っていれば、ブロックＤは上述したように
してかご荷重ペナルティの決定を実行する。
【００５３】本実施例では、もし合計乗客重量がある所
定のしきい値、例えば３００ポンドより軽ければ「空」
であると考えている。本発明の他の実施例では、しきい
値を３００ポンド以外の値とすることができることを理
解されたい。例えば、もししきい値を３０１ポンドと４
５０ポンドとの間に選択すれば、平均体重の乗客２人が
乗っていても「空」かごと判断される。もししきい値を
１５０ポンドに設定すれば、「空」かごと考えるために
は平均体重の乗客は１人も乗っていてはならない。もし
ブロックＧにおいて、もしかごが「空」であると判断さ
れれば、「空かごボーナス」（ＥＣＢ）がそのかごに割
当てられる。ＥＣＢは比較的大きい値、例えば２００で
ある。つまりＥＣＢは、かご割当て決定手順中に重要で
あると考えられる値を有しているのである。次いで方法
はブロックＥに戻ってＲＳＲが決定される。ＥＳＲを決
定する際に大きいＥＣＢが存在することは、混雑状態が
検出または予測された階のホール呼びに応えて「空」か
ごが割当てられる、または派遣される確率を増大させる
ことになる。本発明の使用はエレベータシステムの効率
を高め、またホール呼びの背後で待っている群衆を有す
るホール呼びに「空」かごが割当てられる確率を増加さ
せることによってホール呼びの背後で待つ人々の待ち時
間を短縮させるのに役立つ。
定のしきい値、例えば３００ポンドより軽ければ「空」
であると考えている。本発明の他の実施例では、しきい
値を３００ポンド以外の値とすることができることを理
解されたい。例えば、もししきい値を３０１ポンドと４
５０ポンドとの間に選択すれば、平均体重の乗客２人が
乗っていても「空」かごと判断される。もししきい値を
１５０ポンドに設定すれば、「空」かごと考えるために
は平均体重の乗客は１人も乗っていてはならない。もし
ブロックＧにおいて、もしかごが「空」であると判断さ
れれば、「空かごボーナス」（ＥＣＢ）がそのかごに割
当てられる。ＥＣＢは比較的大きい値、例えば２００で
ある。つまりＥＣＢは、かご割当て決定手順中に重要で
あると考えられる値を有しているのである。次いで方法
はブロックＥに戻ってＲＳＲが決定される。ＥＳＲを決
定する際に大きいＥＣＢが存在することは、混雑状態が
検出または予測された階のホール呼びに応えて「空」か
ごが割当てられる、または派遣される確率を増大させる
ことになる。本発明の使用はエレベータシステムの効率
を高め、またホール呼びの背後で待っている群衆を有す
るホール呼びに「空」かごが割当てられる確率を増加さ
せることによってホール呼びの背後で待つ人々の待ち時
間を短縮させるのに役立つ。
【００５４】ＥＣＢは、ＲＳＲ決定の際に考慮される多
くのペナルティ及びボーナスの１つに過ぎないことを注
意すべきである。例えば、前述の 1991 年 6月19日付
K. Thangaveluの合衆国特許 5,024,295号「人工知能を
使用してボーナス及びペナルティを変化させる相対シス
テムレスポンスエレベータディスパッッチャシステム」
の図７には、かご荷重及びホール呼びの背後で待つ人数
に伴う「かご荷重ペナルティ」の典型的な変化、「予備
容量ボーナス」の変化が示されている。
くのペナルティ及びボーナスの１つに過ぎないことを注
意すべきである。例えば、前述の 1991 年 6月19日付
K. Thangaveluの合衆国特許 5,024,295号「人工知能を
使用してボーナス及びペナルティを変化させる相対シス
テムレスポンスエレベータディスパッッチャシステム」
の図７には、かご荷重及びホール呼びの背後で待つ人数
に伴う「かご荷重ペナルティ」の典型的な変化、「予備
容量ボーナス」の変化が示されている。
【００５５】以上に特定の実施例に関して説明したが、
多くの変更が可能であることを理解されたい。例えば、
図２において、若干の段階は図示の順序以外の順序で実
行しても同一の結果が得られる。また、図３、４及び５
において説明した特定の時間及び他のパラメタは単なる
例示であって本発明の実施を制限するものではない。例
えば、図５の段階７の数１２は他のある適当な値にする
ことができる。更に、本発明は図１に特定的に示したア
ーキテクチャとは異なるアーキテクチャを有するエレベ
ータシステムにおいても実現可能である。従って、本発
明は上述した実施例だけに限定されるものではなく、特
許請求の範囲によってのみ限定されることを意図するも
のである。
多くの変更が可能であることを理解されたい。例えば、
図２において、若干の段階は図示の順序以外の順序で実
行しても同一の結果が得られる。また、図３、４及び５
において説明した特定の時間及び他のパラメタは単なる
例示であって本発明の実施を制限するものではない。例
えば、図５の段階７の数１２は他のある適当な値にする
ことができる。更に、本発明は図１に特定的に示したア
ーキテクチャとは異なるアーキテクチャを有するエレベ
ータシステムにおいても実現可能である。従って、本発
明は上述した実施例だけに限定されるものではなく、特
許請求の範囲によってのみ限定されることを意図するも
のである。
【図１】本発明に従って構築され、動作するエレベータ
システムのブロック図である。
システムのブロック図である。
【図２】エレベータかごに「空かごボーナス」を割当て
る本発明の方法を示す論理流れ図である。
る本発明の方法を示す論理流れ図である。
【図３】種々の階におけるトラフィックを収集し、乗客
乗り率及び降り率予測するために使用される論理流れ図
の一部分である。
乗り率及び降り率予測するために使用される論理流れ図
の一部分である。
【図４】図３の論理流れ図の続きである。
【図５】１５秒間隔の終りに種々の階における混雑の大
きさを決定するために使用される論理流れ図である。
きさを決定するために使用される論理流れ図である。
【図６】混雑している１またはそれ以上の階にかごを割
当てる際に、各階に１台またはそれ以上のかごを割当て
るようにする方法を示す論理流れ図である。
当てる際に、各階に１台またはそれ以上のかごを割当て
るようにする方法を示す論理流れ図である。
１０１ 運転制御サブシステム（ＯＣＳＳ） １０２、１０３ 環状通信バス １０４、１０７、１０９ 遠隔ステーション １０５、１０８、１１０ 遠隔直列リンク １０６ 切り替えモジュール（ＳＯＭ） １１１ ドア制御サブシステム（ＤＣＳＳ） １１２ 運動制御サブシステム（ＭＣＳＳ） １１２Ａ 駆動及びブレーキサブシステム（ＤＢＳＳ） １１３ アドバンストディスパッチャサブシステム（Ａ
ＤＳＳ） １１４ 情報制御サブシステム（ＩＣＳＳ） １１５ ハードウエア混雑センサ
ＤＳＳ） １１４ 情報制御サブシステム（ＩＣＳＳ） １１５ ハードウエア混雑センサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ヴィー サーマ プーレラ アメリカ合衆国 コネチカット州 06060 ノース グランビー ノースウッズ ロ ード 79
Claims (13)
- 【請求項１】 エレベータかごの派遣を制御する方法で
あって、 ある階からホール呼びを受ける段階と、 あるエレベータかごの現乗客荷重を決定する段階と、 その階に関して混雑信号が生成されているか否かを決定
する段階と、 もしその階に関して混雑信号が生成されていれば、 現乗客荷重から、そのエレベータかごが空であるか否か
を決定し、 もしそのエレベータかごが空であることが決定されれ
ば、 そのエレベータかごに空かごボーナス値を割当てる段階
と、 そのエレベータかごの、複数のボーナス及びペナルティ
の関数である相対システムレスポンスを決定する際に、
空かごボーナス値を使用する段階とを具備することを特
徴とする方法。 - 【請求項２】 もしそのエレベータかごが空ではないこ
とが決定されれば、決定された乗客荷重の関数としてか
ご荷重ペナルティを決定する段階を含む請求項１に記載
の方法。 - 【請求項３】 もしその階に関して混雑信号が生成され
ていなければ、決定された乗客荷重の関数としてかご荷
重ペナルティを決定する段階を含む請求項１に記載の方
法。 - 【請求項４】 その階に関して混雑信号が生成されてい
るか否かを決定する段階は、その階に配置されているセ
ンサ手段を用いて混雑信号を生成する初期段階を含む請
求項１に記載の方法。 - 【請求項５】 その階に関して混雑信号が生成されてい
るか否かを決定する段階は、少なくとも部分的にその階
の乗客トラフィックの履歴記録に基づく予測技術を用い
て混雑信号を生成する初期段階を含む請求項１に記載の
方法。 - 【請求項６】 エレベータかごの派遣を制御する方法で
あって、 ある階からホール呼びを受ける段階と、 あるエレベータかごの現乗客荷重を決定する段階と、 その階に関して混雑信号が生成されているか否かを決定
する段階と、 もしその階に関して混雑信号が生成されていれば、 そのエレベータかごの現乗客荷重から、そのエレベータ
かごが空であるか否かを決定する段階とを具備し、 もしそのエレベータかごが空ではないことが決定されれ
ば、 決定された乗客荷重の関数としてかご荷重ペナルティを
決定する段階と、 そのエレベータかごの、複数のボーナス及びペナルティ
の関数である相対システムレスポンスを決定する際に、
空かごペナルティを使用する段階とをも含み、 一方もしそのエレベータかごが空であることが決定され
れば、 そのエレベータかごに空かごボーナス値を割当てる段階
と、 そのエレベータかごの相対システムレスポンスを決定す
る際に、空かごボーナス値を使用する段階とをも含むこ
とを特徴とする方法。 - 【請求項７】 もしその階に関して混雑信号が生成され
ていなければ、決定された乗客荷重の関数としてかご荷
重ペナルティを決定する段階を含む請求項６に記載の方
法。 - 【請求項８】 その階に関して混雑信号が生成されてい
るか否かを決定する段階は、その階に配置されているセ
ンサ手段を用いて混雑信号を生成する初期段階を含む請
求項６に記載の方法。 - 【請求項９】 その階に関して混雑信号が生成されてい
るか否かを決定する段階は、少なくとも部分的にその階
の乗客トラフィックの履歴記録に基づく予測技術を用い
て混雑信号を生成する初期段階を含む請求項６に記載の
方法。 - 【請求項１０】 エレベータかごの派遣を制御する装置
であって、 あるエレベータホール呼びの背後で待っている、または
待っていることが予測される所定の人数に応答して混雑
信号を生成する手段と、 各エレベータかご毎に、 ある階からホール呼びを受ける手段と、 そのエレベータかごの現乗客荷重を決定する手段と、 上記生成手段に結合されている入力を有し、その階に関
して混雑信号が生成されているか否かを決定する手段
と、 混雑信号の存在に応答し、そのエレベータかごの現乗客
荷重から、そのエレベータかごが空であるか否かを決定
する手段と、 混雑信号の存在と、そのエレベータかごが空であること
の決定とに応答して、そのエレベータかごに空かごボー
ナス値を割当てる手段とを具備することを特徴とする装
置。 - 【請求項１１】 そのエレベータかごの、複数のボーナ
ス及びペナルティの関数である相対システムレスポンス
を決定する際に空かごボーナスを使用する手段をも具備
することを特徴とする装置。 - 【請求項１２】 上記生成手段は、その階に配置されて
いる混雑センサ手段を含む請求項１０に記載の装置。 - 【請求項１３】 上記生成手段は、少なくとも部分的に
その階で乗り込む乗客の履歴記録に基づく予測技術を用
いて混雑信号を生成する手段を含む請求項１０に記載の
装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US79950691A | 1991-11-27 | 1991-11-27 | |
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| DE102006046062B4 (de) * | 2006-09-27 | 2018-09-06 | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. | Verfahren zum Steuern eines Aufzug- oder ähnlichen Beförderungssystems |
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| KR101231944B1 (ko) * | 2008-08-11 | 2013-02-08 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | 엘리베이터의 운전 제어 장치 |
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| CN106144795B (zh) | 2015-04-03 | 2020-01-31 | 奥的斯电梯公司 | 通过识别用户操作用于乘客运输控制和安全的系统和方法 |
| CN107176511B (zh) * | 2016-03-09 | 2021-03-16 | 奥的斯电梯公司 | 呼梯控制装置、呼梯控制系统及其呼梯控制方法 |
| US20170291792A1 (en) * | 2016-04-06 | 2017-10-12 | Otis Elevator Company | Destination dispatch dynamic tuning |
| WO2019087250A1 (ja) * | 2017-10-30 | 2019-05-09 | 株式会社日立製作所 | 渋滞回避運転システム及び方法 |
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|---|---|---|---|---|
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| JPS58177869A (ja) * | 1982-04-06 | 1983-10-18 | 三菱電機株式会社 | エレベ−タの交通需要分析装置 |
| DE3304044A1 (de) * | 1982-06-07 | 1983-12-08 | Helmut Hund KG, 6330 Wetzlar | Verfahren zur steuerung von personenaufzuegen und vorrichtung zur durchfuehrung des verfahrens |
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