特許 7451580 エレベータシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-08

(45)【発行日】2024-03-18

(54)【発明の名称】エレベータシステム

(51)【国際特許分類】

   B66B 1/18 20060101AFI20240311BHJP

   B66B 13/14 20060101ALI20240311BHJP

   B66B 3/00 20060101ALI20240311BHJP

【ＦＩ】

B66B1/18 N

B66B13/14 N

B66B3/00 M

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2022024634

(22)【出願日】2022-02-21

(65)【公開番号】P2023121349

(43)【公開日】2023-08-31

【審査請求日】2022-02-21

(73)【特許権者】

【識別番号】390025265

【氏名又は名称】東芝エレベータ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100211502

【弁理士】

【氏名又は名称】富田 祥弘

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 純一

(72)【発明者】

【氏名】西田 岳人

(72)【発明者】

【氏名】上原 壮吉

(72)【発明者】

【氏名】渡辺 勉

(72)【発明者】

【氏名】野津 博樹

(72)【発明者】

【氏名】森松 潤紀

【審査官】寺川 ゆりか

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１９／０８７２４２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１８－２０３４０２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０６５８４８（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６６Ｂ １／１８

Ｂ６６Ｂ １３／１４

Ｂ６６Ｂ ３／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数号機のかごを有するエレベータシステムにおいて、
エレベータの乗場に面する第一エリアと、前記第一エリアよりも前記エレベータから離れた位置にある第二エリアとの境界に設けられた、物体検知によって開閉する自動ドアと、
前記自動ドアの戸開時間を測定する戸開時間測定部と、
前記戸開時間測定部によって測定した前記戸開時間に基づいて、前記第二エリアから前記第一エリアに移動する前記自動ドアの通過人数を推定する人数推定器と、
推定した通過人数と前記かごの定員とを比較し、実施する乗場呼びの台数を決定する乗場呼び登録装置と、
決定した台数の前記かごを配車する運行制御装置と、
を具備するエレベータシステム。

【請求項2】

前記かご内の荷重を検知する荷重検知装置と、
前記荷重検知装置より取得した荷重から、前記かごへの実際の乗車人数を算出する乗車人数算出手段と、
前記自動ドアの戸開時間と前記乗車人数との関係を学習する学習手段と、
設定した値から、前記学習手段の学習ごとに更新して保存する記憶手段と、
をさらに備える請求項１に記載のエレベータシステム。

【請求項3】

前記かご内の画像情報を取得する撮像装置と、
前記撮像装置より取得した画像から、前記かごへの実際の乗車人数を算出する乗車人数算出手段と、
前記自動ドアの戸開時間と前記乗車人数との関係を学習する学習手段と、
設定した値から、前記学習手段の学習ごとに更新して保存する記憶手段と、
をさらに備える請求項１に記載のエレベータシステム。

【請求項4】

前記人数推定器は、前記記憶手段の更新前には、前記自動ドアの動作開始後から前記かごが出発するまでの間における、前記自動ドアが全開状態を維持した累積時間に基づき前記通過人数を推定し、前記記憶手段の更新後には、前記自動ドアの戸開時間とともに前記記憶手段から抽出したデータに基づき前記通過人数を推定することを特徴とする請求項２または請求項３に記載のエレベータシステム。

【請求項5】

前記人数推定器は、前記記憶手段の更新前には、戸開時間とともに、前記自動ドアの動作開始後から前記かごが出発するまでの間における、前記自動ドアが全開状態を一定時間維持して戸閉開始した後、再度戸開を開始する一連の開閉動作の回数に基づき前記通過人数を推定し、前記記憶手段の更新後には、前記自動ドアの戸開時間とともに前記記憶手段から抽出したデータに基づき前記通過人数を推定することを特徴とする請求項２または請求項３に記載のエレベータシステム。

【請求項6】

前記一連の開閉動作は、前記自動ドアが全開状態を一定時間維持し、前記自動ドアが戸閉開始してから戸閉完了する前に再度戸開を開始する場合、もしくは、前記自動ドアが全開状態を一定時間維持し、前記自動ドアが戸閉完了してから所定時間内に再度戸開を開始する場合に限ることを特徴とする請求項５に記載のエレベータシステム。

【請求項7】

前記記憶手段は、前記戸開時間、前記乗車人数に加えて、推定した前記通過人数と、曜日や時間帯との相関を累積して保存し、保存したデータから数値を導くことを特徴とする請求項２乃至請求項６のいずれか一項に記載のエレベータシステム。

【請求項8】

複数号機のかごを有するエレベータシステムにおいて、
エレベータの乗場に面する第一エリアと、前記第一エリアよりも前記エレベータから離れた位置にある第二エリアとの境界に設けられた、物体検知によって開閉する自動ドアと、
前記第二エリアから前記第一エリアに移動する前記自動ドアの通過人数を計測するカウントセンサと、
前記カウントセンサからの情報を取得する人数推定器と、
推定した通過人数と前記かごの定員とを比較し、実施する乗場呼びの台数を決定する乗場呼び登録装置と、
決定した台数の前記かごを配車する運行制御装置と、
を具備するエレベータシステム。

【請求項9】

前記かごの定員は、前記かごの最大積載量以下で任意に設定することを可能とし、
前記乗場呼び登録装置は、前記通過人数と前記かごの定員との比較結果に基づいて、前記通過人数が前記かごの一台分の定員未満の場合は一台のかご呼びを行い、前記通過人数が前記かごの一台分の定員以上であった場合は二台以上のかご呼びを行うことを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載のエレベータシステム。

【請求項10】

前記乗場呼び登録装置は、前記通過人数が前記かごの定員以上であった場合、一台の前記かごが前記乗場に到着、戸開している間のかごドアの戸開時間を延長することを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載のエレベータシステム。

【請求項11】

前記乗場呼び登録装置は、一台の前記かごが戸開し、利用者が前記かごに乗り込んでいる間は戸閉ボタンを無効化することを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれか一項に記載のエレベータシステム。

【請求項12】

前記運行制御装置による前記かごの配車中には、一部を点灯もしくは点滅する乗場操作盤を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項１１のいずれか一項に記載のエレベータシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、エレベータシステム、特に自動ドアと連動して動作するエレベータシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来のエレベータは、建物内において上下方向に人や物を輸送するシステムとして知られており、乗りかごの号機毎に独立して制御する方法と、複数の乗りかごを一括で制御する群管理を行う方法とが存在する。規模の大きなビルや商業施設では、輸送効率向上のために複数台の乗りかごを一括管理する群管理システムが用いられることが多い。群管理では乗場呼びに円滑に対応するために、乗りかごの待機位置は異なる階とすることがある。

【0003】

また、建物の出入口と乗場との間に設けられたドアのセキュリティシステムによってドアロックの解除とエレベータの乗場呼び出しとを連動させ利用者の属性や目的地を把握して乗りかごの運行制御を行うシステムや、同様に建物の出入口と乗場との間に設けられたゲートによって人数を計測して乗車する乗りかごの割当てを行うシステムが存在する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特公平７－１１５８０４号公報

【文献】特開２０１８－２０３４０２号公報

【文献】特開２０１８－００２３５１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、このような従来のシステムでは、エレベータを利用できる人が制限されるためセキュリティ面が確保されるものの、不特定多数の利用者が利用する場合においては適しておらず、利用性が低減されてしまう。

【0006】

その他、ドア本体のセキュリティシステムの代わりにゲート等を必要とする場合であっても、居住用のマンションの基準階に新たに設置することは利用者の動線及び設置費用を考えるとあまり現実的ではない。更にゲートの設置場所は広範囲となってしまい、また利用者の入場速度の低下も懸念される。

【0007】

そこで本実施形態では、利用者の属性等の判断を必要とせず、エレベータと自動ドアの動作状況に基づき利用者の乗場での待機時間を削減可能とした連動システムについて提案する。特にマンションや商業施設等自動ドアを有する建物において、自動ドアの動作により通過人数を推定し、人数に適した台数のかごを手配することを可能とし、より簡単な構成で、利用者の属性等を限定せずにエレベータの効率的な運行を実施可能としたシステムを構築することを目的とする。更に、推定した通過人数と実際に乗りかごに乗り込んだ人数とを学習することで、推定精度を向上させる。

【0008】

なお、本実施形態では、すでに自動ドアを有している建物であれば大がかりな設備を新たに設ける必要は無く、制御のプログラム等簡素な仕組みを設けることで自動ドアと連動したエレベータシステムを構築することが可能である。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記課題を解決するため、実施形態のエレベータシステムは、複数号機のかごを有するエレベータシステムにおいて、エレベータの乗場に面する第一エリアと、前記第一エリアよりも前記エレベータから離れた位置にある第二エリアとの境界に設けられた、物体検知によって開閉する自動ドアと、前記自動ドアの戸開時間に基づいて、前記第二エリアから前記第一エリアに移動する前記自動ドアの通過人数を推定する人数推定器と、推定した通過人数と前記かごの定員とを比較し、実施する乗場呼びの台数を決定する乗場呼び登録装置と、決定した台数の前記かごを配車する運行制御装置と、
を具備する。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】エレベータと自動ドアの概略図である。

【図2】システムの仕組みを示すブロック図である。

【図3】機械学習前の戸開時間と推定通過人数の関係の一例を示す図である。

【図4】戸開時間と推定通過人数について、学習前の初期値と学習後の対応表の一例である。

【図5】一般的な自動ドアの概略図である。

【図6】自動ドアのセンサが検知した場合の、経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を表す図である。

【図7】自動ドアが戸開状態の間に再度センサが検知した場合の、経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を表す図である。

【図8】自動ドアが戸閉動作を開始した後に再度センサが検知した場合の、経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を表す図である。

【図9】自動ドアの戸開時間を計測する動作を示すフローチャートである。

【図10】自動ドアの通過人数を推定する動作を示すフローチャートである（Ａ：通過人数推定、Ｂ：学習）。

【図11】乗場における待ち人数カウントを示すフローチャートである。

【図12】配車処理の動作を示すフローチャートである。

【図13】第二実施形態に係るエレベータと自動ドアの概略図である。

【図14】第二実施形態に係るシステムの仕組みを示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

＜第一実施形態＞
以下、図面を参照して本実施形態のエレベータ及び周辺の構成と動作を説明する。なお、以下の説明において、略または実質的に同一の機能及び構成要素については、同一符号を付し、必要に応じて説明を行う。

【0012】

図１から図５を用いて実施形態に係るシステムについて説明する。

【0013】

図１は実施形態に係るエレベータと自動ドアの全体概略図であり、ソフトウェア毎の接続関係を示している。

【0014】

図１において、エレベータは、二台の乗りかご１を有している。乗場２及び自動ドア３が設けられ、基準階のフロアは乗場２側の第一エリアと乗場２から離れた第二エリアとからなる。第一エリアと第二エリアとの境界に自動ドア３が設けられている。乗りかご１と自動ドア３は、制御装置４に接続して信号のやり取りを可能としている。利用者は、第二エリアから自動ドア３を通過し乗場２のある第一エリアへ移動して、乗りかご１に乗り込むことができる。ここでの利用者とは任意の階床へ移動することを目的とした人物等を示す。

【0015】

利用者は、乗場２から出入口２１を介して乗りかご１に乗り込むことができる。乗場２には、出入口２１の通過を規制する開閉可能な乗場ドア２２が設けられており、乗りかご１のかごドア１１が動き始めると、乗場ドア２２はかごドア１１に連動して戸開を開始する。かごドア１１は不図示のドアモータからの動力により動作し、乗場ドア２２のインターロックが解除されることで連動されて戸開状態となる。また、乗りかご１は、目的の行先階等を登録するかご内操作盤１２、底部に乗りかご１本体の重さを含めてかかる荷重を検知する荷重検知装置（センサ）１３、上方に乗りかご１内の画像や映像等の視覚情報を取得する撮像装置１４を乗りかご１に備える。

【0016】

なお、荷重検知装置１３は、実施形態では乗りかご１の底部に設けるものとしているが、それ以外にも昇降路上部かつ乗りかご１を吊るしているロープに繋げて配置してもよい。撮像装置１４の取付位置は乗りかご１内部に限定されず、乗場２を見渡せる場所であっても構わない。

【0017】

図１では乗りかご１が二台設けられている場合を示しているが、乗りかご１の台数は二台に限らずそれ以上設けられていてもよい。複数設けられた乗りかご１のうち、少なくとも一台の乗りかご１は基準階に待機する。

【0018】

また、乗場２には乗場操作盤２３が設けられ、かご呼びが登録されているときにはその旨視認可能とする。例えば、かご呼びが登録されているときは乗場操作盤２３を点灯させておく等、利用者に視認可能に報知する。

【0019】

自動ドア３は扉の開閉制御を行うドア制御部３１を備えており、ドア制御部３１は、戸開閉の動作等を制御するとともに、扉の戸開時間や戸開閉の動作等、開閉に係る状態を示す情報を取得する。なお、自動ドア３の仕組みは後述する。

【0020】

制御装置４は、本システムに係る制御を行う装置として設けられた、例えば機械室内の制御盤のことである。制御装置４は、号機の運行制御を行う運行制御部４１を有している。また、かご内操作盤１２、荷重検知部１３、撮像装置１４、乗場操作盤２３、ドア制御部３１は制御装置４に接続し、エレベータの運行に係る制御を行う。

【0021】

また、自動ドア３及びエレベータの動作に係るシステムにおいて、システム内のソフトウェアは、乗りかご１の運行制御部４１及び自動ドア３のドア制御部３１と連動し、各機器の制御を行っている。そこで、次の図２を用いて制御及び周辺の仕組みについて説明する。

【0022】

本システムは、戸開時間測定部３２と、通過人数推定部（人数推定器）４２と、待ち人数予測部４３と、定員情報保持部４４、配車台数決定部（乗場呼び登録装置）４５と、運行制御部（運行制御装置）４１と、乗車人数算出部（乗車人数算出手段）４６と、学習手段４７と、テーブル／記憶部（記憶手段）４８とから構成される。

【0023】

戸開時間測定部３２は、ドア制御部３１において取得した情報のうち戸開時間を計測し、戸開時間信号ａとして出力して通過人数推定部４２及び学習手段４７に送信する。自動ドア３の動作が生じ、戸開時間が発生する毎に、都度通過人数推定部４２側へ戸開時間の情報を送信する。戸開時間測定部３２は、自動ドア３側で有しており、図示するように自動ドア３のドア制御部３１と一体として設けても構わない。

【0024】

通過人数推定部４２は、戸開時間測定部３２から受信した自動ドア３の戸開時間の情報（戸開時間信号ａ）と、テーブル（記憶部）４８に保存されている情報（信号ｈについては後述）に基づき、テーブル（記憶部）４８を参照して自動ドア３の通過人数を推定し、推定通過人数信号ｂとして出力して待ち人数予測部４３に送信する。テーブル（記憶部）４８に保存される情報については後述する。戸開時間測定部３２は、自動ドア３の開閉動作の都度、戸開時間の情報（戸開時間信号ａ）を生成し、送信する。通過人数推定部４２は、戸開時間測定部３２から戸開時間の情報（戸開時間信号ａ）を受信する毎に自動ドア３の通過人数を推定し、待ち人数予測部４３へ推定通過人数の情報（推定通過人数信号ｂ）を送信し、推定通過人数の情報は都度リセットする。自動ドア３の戸開時間から、通過人数を推定する例については、自動ドア３の仕組みと共に後述する。なお、推定通過人数信号ｂは学習手段４７に送信し、学習する情報に連動するとしても構わない（不図示）。

【0025】

待ち人数予測部４３は、乗場２において乗りかご１を利用する為に待機している人数を予測する。通過人数推定部４２から受信した推定通過人数の情報（推定通過人数信号ｂ）に基づき、加算し、乗場に待機する人数を算出したものを待機人数の予測値とする。待ち人数予測部４３は、推定通過人数信号ｂを受信する度に、自動ドア３の通過人数を加算して、乗場２での待ち人数を更新して算出する。また、後述する乗車人数算出部４６から配車されたかごへの乗り込み人数の情報（信号ｆについては後述）を受信し、乗り込み人数を減算することで、乗場待機人数（待ち人数）を更新する。更新した最新の乗場待機人数（待ち人数）の予測値は、常時、読み出し可能に保存しておく。

【0026】

なお、通過人数推定部４２にて推定した通過人数が整数でなく小数点以下の値を含む場合は、その情報を含んだまま待ち人数予測部４３に送信し、待ち人数予測部４３にて加算減算して乗場待機人数（待ち人数）を算出する際に小数点第一位を四捨五入して、乗場待機人数（待ち人数）を更新する。小数点以下の数値の取り扱いは任意で定めるものとし、四捨五入でなく、繰り上げ等としても構わない。

【0027】

配車台数決定部４５は、待ち人数予測部４３に更新して保存した最新の乗場待機人数（待ち人数）の情報を、定期的に読み取りにいく。読み取りの頻度は、例えば３秒毎、１秒毎、０．５秒毎等、任意に設定して構わない。また、閑散時は読み取りの頻度を大きく取り（例えば３秒）、混雑時は読み取りの頻度を小さく取る（例えば１秒）等、曜日や時間帯で読み取りの頻度を変更するとしてもよい。なお、待ち人数予測部４３にて保持する最新の乗場待機人数（待ち人数）の情報は、定期的、もしくは待ち人数に変化が生じたときに、配車台数決定部４５に送信するとしても構わない。

【0028】

配車台数決定部４５が乗場待機人数（待ち人数）を読み出した場合は、最新の乗場待機人数（待ち人数）と乗りかご一台あたりの定員とを比較し、比較結果に基づいて配車する乗りかご台数を決定するとともに、運行制御部４１に対して動作制御の指示を出す。なお、配車台数決定部４５は乗場呼び登録装置として、たとえ乗場に立ち入った利用者がボタン押下等の指示をせずとも乗場呼びを登録する役割を有する。乗りかご一台あたりの定員については、定員情報保持部４４に保持されており、かご内定員信号ｃとして配車台数決定部４５に送信される。

【0029】

このように、配車台数決定部４５にて、乗場待機人数（待ち人数）とシステム内のかご内定員とを比較し、乗場待機人数（待ち人数）が一台当たりのかご内定員よりも小さいか否かを判定する。乗場待機人数（待ち人数）とかご内定員とが、同じ人数かもしくはかご内定員よりも乗場待機人数（待ち人数）が少ない人数を示す場合、配車台数決定部４５は出発階に呼び出す必要のあるかご台数を一台と判定し、一台応答信号ｄを出力する。乗場待機人数（待ち人数）がかご内定員よりも多く、２台分のかご内定員の合計人数以下を示す場合、運行制御部４１は出発階に呼び出す必要のあるかご台数を二台と判定し、二台応答信号ｅを出力する。乗場待機人数（待ち人数）がかごの二台分の定員よりも多い場合は、適した台数を配車する信号を出力する。

【0030】

運行制御部４１は、配車台数決定部４５から受けた指示に従って乗りかご１の運行制御を行う。

【0031】

乗車人数算出部４６は、荷重検知装置１３と撮像装置１４のいずれかもしくは両方から、乗客の乗りかご１への乗り込みを検知し、乗車人数を算出する。荷重検知装置１３を用いる場合はかかる荷重の変化から、撮像装置１４を用いる場合は物体検知等から乗り込みの有無を判定した上で、荷重の変化量や画像のパターン認識等からおよその乗車人数を算出する。算出した乗車人数に関する情報は、乗車人数信号ｆとして出力して待ち人数予測部４３及び学習手段４７に送信する。

【0032】

また、乗車人数算出部４６から乗車人数信号ｆを受信した場合、待ち人数予測部４３では推定通過人数信号ｂと乗車人数信号ｆに基づいて積み残した乗客数を算出し、乗場待機人数信号ｃとして配車台数決定部４５に送信する。

【0033】

学習手段４７は、乗車人数信号ｆを受信すると、乗車人数算出部４６にて算出した実際の乗車人数（乗車人数信号ｆ）と、これまでに受信した戸開時間の情報（戸開時間信号ａ）とを連動し、一台のかご呼びに対する推定通過人数と実際の乗車人数との差分を算出して機械学習を行い、自動ドア３の戸開時間に対応する通過人数を定め、テーブル（記憶部）４８に記憶する。加えて曜日や時間帯との相関を保存してもよい。テーブル（記憶部）４８に記憶された最新の情報は、新たな時間人数対応信号ｇとして通過人数推定部４２に送られ、自動ドア３の通過人数を推定する際に用いられる。

【0034】

ただし、学習手段４７による戸開時間、推定通過人数、乗車人数についての機械学習の以前には、自動ドア３の戸開時間と推定通過人数について初期設定時の関係を仮に設定しておくこととし、これに関しては後述する。なお、時間人数対応信号ｇについて、テーブル（記憶部）４８に記憶された情報がある場合に通過人数推定部４２に送信するとしたが、それに限らず、更新した過去の情報に基づくものではない初期値の戸開時間と推定との相関に基づく信号を送信するとしても構わない。この場合、戸開時間と推定通過人数の相関に基づく信号は、学習前は初期値、新たな乗車人数の情報が更新された後は更新後の情報（時間人数対応信号ｇ）とする。

【0035】

また、例えば、学習手段４７は具体的に回帰分析による機械学習を行うこととしても構わない。一般的な機械学習とは、与えられた情報やデータから反復的に学習し、ルールやパターンを掴んで法則化するものであり、その中でも回帰分析は、数値を学習して未知のデータから数値を予測する手法である。少なくとも自動ドア３の戸開時間と乗りかご１の乗車人数とを座標における点のデータとして保存する。複数のデータを収集すると、直線もしくは曲線の方程式のモデルを作成可能となり、この方程式を用いて新たに推定通過人数を算出することができるようになる。更に曜日と時間帯について別のパラメータとして加えることが望ましく、このようにすると人流変化を適切に予測することが可能となる。

【0036】

テーブル（記憶部）４８において過去の情報が保存され回帰分析が既に行われている場合、通過人数推定部４２は、それまでに得られた分析結果から推定通過人数を算出したデータを抽出し、更新したデータに基づいた時間人数対応信号ｇが送信され、通過人数を推定できる。

【0037】

ここで、図３及び図４を用いて、自動ドア３の戸開時間と推定通過人数との関係を示す。図３は、戸開時間と推定通過人数についての初期値を方程式で設定している例であり、図４は、戸開時間と推定通過人数について、初期値と学習手段４７による学習後の対応表を一定秒数の範囲毎に設定して例示したものである。

【0038】

図３・図４いずれの場合であっても、システム内には始めからデータが蓄積されているわけではないため、学習手段４７による学習の以前に通過人数を推定する際には、あらかじめ戸開時間と推定通過人数との関係を方程式や条件等で定めておく必要がある。図４に示すように、初期値としては、例えば、戸開時間が０秒から２秒の間であれば人数カウントを１と推定し、戸開時間が２秒から４秒の間であれば人数カウントを２人と推定する等である。

【0039】

初期値については、他にも時間帯で個別に設定しても構わず、オフィスビル等の場合、平日の通勤時間や昼食休憩の時間帯は特に混雑するため、例えば、８時から９時の間は０秒から２秒の間で通過人数を２人、９時から１２時の間は０秒から２秒の間の通過人数を１人となると仮定してもよい。

【0040】

また、設置される建物の規模や自動ドア３の大きさ、利用者層に基づいて設定を変更することが望ましい。商業施設等幅の広い自動ドア３を配置する場合だと、同時に複数人が通過することも十分に考えられるが、主用途をオフィスとした建物であれば時間帯によってシステム稼働開始時は精度が低い場合もある。そのため、人流等の情報を加味した上で人数を設定することでより精度を向上させることが可能である。更に、施設の用途や時間帯、曜日等を加味するとなおよい。

【0041】

また、学習手段４７における学習は、戸開時間に対応する実際の乗車人数を連動して記憶し、パターンの平均を取ることとする。例えば、０秒から２秒の間の長さ戸開していたとき、実際の乗車人数は１人であることが７回、２人であることが２回、４人であることが１回あったとする。この場合、学習後はその平均をとり、０秒から２秒の間戸開していたときの推定通過人数は１．５人と推定する（図４参照）。２秒から４秒、４秒から６秒、６秒から８秒、それ以外も同様に戸開時間の範囲とそれに対応する実際の乗車人数の情報入手の回数に相当して平均を取得していくことで、より通過人数推定部４２における人数推定の精度の向上を見込める。なお、戸開時間から乗車人数の平均値を算出して推定通過人数とする際の、秒数の間隔等は任意に設定する。

【0042】

小数点以下の値については、待ち人数予測部４３を除いて、その情報を含んだまま取り扱うこととする。なお、かご内定員に基づいて配車台数を決定する際に参照する乗場待機人数（待ち人数）が整数となるように、待ち人数予測部４３にて近似値を算出する。

【0043】

通過人数推定部４２では、テーブル（記憶部）４８からの情報に基づいて戸開時間に対応する推定通過人数へ変換するが、学習手段４７が設定した初期値を学習の都度更新した上でテーブル（記憶部）４８に保存し、それを活用することで人数推定の精度を向上させる。よって図８における戸開時間と推定通過人数との関係は更新の度に変化を重ねることとなる。それぞれの関係性は、状況に応じて任意に変更可能とし、学習手段４７により都度学習し、テーブル（記憶部）４８に保存することで精度を向上させることを可能としている。

【0044】

このようにして、テーブル（記憶部）４８の更新結果に基づき、自動ドア３の戸開時間、乗車人数等の蓄積した過去のデータからより精度のよい推定を実施することができる。すなわち、抽出した新たな情報を参考に今回のかご呼びの台数を決定することも可能となり、テーブル（記憶部）４８への保存及びデータの抽出・比較を繰り返すことにより、本実施形態のシステムを利用すれば、より実用的な学習をする仕組みとなっている。

【0045】

また、加えて、テーブル（記憶部）４８における機械学習について、具体的には、一定秒数間隔に乗車人数を収集しそれらの異常値と推定される値がある場合には、それを除外した平均値を算出する方法を用いても構わない。例えば、戸開時間が０秒から２秒の間の場合、実際の乗車人数が１人であることが１４回、２人であることが６回、６人であることが１回生じたとき、６人の乗車人数は異常値として除外して平均を算出すると、自動ドア３の戸開時間が０秒以上２秒未満であったとき、１回あたりおよそ１．３人と算出される。このようにして、異常値を判断して除外した平均値について、２秒以上４秒未満、４秒以上６秒未満等いくつかのパターンを導き出す。

【0046】

ここまで自動ドア３の戸開時間から通過人数を推定する流れについて説明したが、ここで戸開時間信号ａが基づく基本的な自動ドア３の仕組み及び戸開時間の計測について、図５から図８を用いて説明する。

【0047】

図５は、自動ドア３の概略図であり、乗場２側とは反対側の第二エリア側から見た図である。実施形態における自動ドア３とは、動力によって扉３３の開閉を行う設備のことである。一般には、無目や天井等に取り付けられたセンサ３４で人や物の接近等を検知し、ドア制御部３１へ信号を送り、その信号を受けて扉３３が動く仕組みとなっている。センサ３４の検知範囲に人物が入り込むと、扉３３は開動作を開始し、一定時間経過後は速やかに閉動作が開始する。センサ３４は、起動センサ及び補助センサを示す。起動センサは、扉３３が閉状態のときに通行人を検知して作動信号を送信するもので、例えば、光線反射や電波を用いた検知方式、扉に取り付けられたプレートを用いるタッチ方式等が存在する。補助センサは、扉３３の閉動作の途中で検知すると反転し挟まれないようにすることで安全性を高めるもので、例えば、光線反射反射方式や方立に取り付けた光電方式等がある。なお、自動ドア３は、一定時間経過後に戸閉開始する上述の仕様に限らず、物体がセンサの検知範囲から外れた後戸閉開始する仕様であっても構わない。一般的には、開閉速度は４０ｃｍ／ｓ程度であり、戸開保持時間は１．５～３秒程度である。

【0048】

図６から図８には、自動ドア３の経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を示す。

【0049】

図６は、自動ドア３のセンサ３４が検知した場合の、経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を表す図である。全閉状態（ドア開閉度合い０％）だった自動ドア３は、およそ定速で開動作を行い、全開状態（ドア開閉度合い１００％）となる。自動ドア３が全開状態となると、一定時間（ｑ）開状態を保持する。その後、閉動作を開始し全閉状態となる。

【0050】

図７は、自動ドア３が戸開状態の間にセンサ３４が再度検知した場合の、経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を表す図である。全閉状態（ドア開閉度合い０％）から全開状態（ドア開閉度合い１００％）となる。自動ドア３が全開状態となり、一定時間よりも前の時点（ｒ）で再度センサ検知が有りと判定されると、再検知時点から一定時間（ｑ）開状態を保持する（ｒ＜ｑ）。その後は図６と同様、閉動作を開始し全閉状態となる。

【0051】

図８は、自動ドア３が戸閉動作を開始した後にセンサ３４が再度検知した場合の、経過時間と自動ドア開閉度合いの関係を表す図である。全閉状態（ドア開閉度合い０％）から全開状態（ドア開閉度合い１００％）へ動作し、開状態を一定時間保持するまでの流れは図６と同様である。開状態を保持後、閉動作を開始した後、補助センサ検知が有ると、閉方向への自動ドア３の動作が反転し、全開状態へと動作する。その後は再度センサの検知が無い限りは図６と同様、一定時間（ｑ）開状態を保持し、閉動作を開始して自動ドア３は全閉する。

【0052】

なお、図７及び図８は組み合わせて作用することも可能である。図６から図８その他いずれの場合であっても、開閉にかかる時間や全開状態保持時間は機種によって異なり、設置場所や利用状況によって任意に設定してもよい。また、開動作と閉動作の動作速度は同等でなくても構わない。このようにして自動ドア３は一連の開閉動作を行うこととする。

【0053】

本実施形態で、戸開時間測定部３２において計測する「戸開時間」とは、全閉状態から戸開動作を開始し、全閉状態に戻るまでの時間のことをいう。なお、図６から図８に示す全開状態の時間を戸開時間として任意に設定しても構わない。この場合は、戸開動作を開始して全閉状態に戻るまでの時間のうち、全開状態の合計時間となる。なお、上述のように、戸開時間信号ａは戸閉完了後に出力することとしており、戸開状態が継続する場合の配車処理については後述する。

【0054】

以上には、システムの構成とともに、自動ドア３の動作が生じてからの戸開時間計測による戸開時間信号ａ等の信号のやり取りについて説明した。

【0055】

次に、図９から図１２を用いて自動ドア３の動作が開始してからエレベータが動作するまでの処理の流れを示す。

【0056】

図９は、自動ドアの動作に係る処理についてのフローチャートである。ドア制御部と戸開時間測定部３２とを連動させて動作を実施する。

【0057】

まずは、自動ドア３のセンサ３１の検知の有無によって利用者検知の有無を判定する（ステップＳ１０１）。センサ３１の検知が有り、利用者が検知された場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、戸開動作が開始する（ステップＳ１０２）。利用者の検知が無い場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）は利用者の検知が有るまで動作を繰り返す。

【0058】

ステップＳ１０２に進むと、戸開動作が開始されるとともに、自動ドア３の戸開時間の計測を開始する（ステップＳ１０３）。自動ドア３の戸開が完了すると（ステップＳ１０４）、自動ドア３は戸開状態を維持し、所定時間経過したか否か判定する（ステップＳ１０５）。戸開状態を所定時間経過したと判定された場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、自動ドア３の戸閉を開始する（ステップＳ１０６）。自動ドア３の戸閉を完了したか否か判定し（ステップＳ１０７）、戸閉が完了したと判定した場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）は、ステップＳ１０３から開始した戸開時間の計測を終了する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０３からステップＳ１０８の間に計測した戸開時間の情報（戸開時間信号ａ）を通過人数推定部４２及び学習手段４７に送信し（ステップＳ１０９）、戸開時間を計測するフローチャートは終了する。通過人数を推定するフローチャートに続く。

【0059】

ステップＳ１０７にて、戸閉が完了していない段階（ステップＳ１０７：Ｎｏ）では、補助センサ等による利用者検知の有無を判定する（ステップＳ１１０）。戸閉を開始してから戸閉が完了するまでの間に、利用者の検知が有った場合（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）は、自動ドア３は動作反転し、再戸開（ステップＳ１１１）し、ステップＳ１０４に続く。戸閉完了までの間に、利用者の検知が再度無かった場合（ステップＳ１１０：Ｎｏ）は、ステップＳ１０７に続く。

【0060】

ステップＳ１０５にて、戸開状態において所定時間が経過していない段階（ステップＳ１０５：Ｎｏ）では、補助センサ等による利用者検知の有無を判定する（ステップＳ１１２）。

【0061】

戸開状態の間に、利用者検知が有った場合（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）は、戸開時間を延長する（ステップＳ１１３）。延長した戸開時間を含め任意に設定可能な所定時間を経過したか否か判定し（ステップＳ１１４）、戸開状態を所定時間経過したと判定された場合（ステップＳ１１４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０６に続く。

【0062】

ステップＳ１１４にて、戸開状態において所定時間が経過していない段階（ステップＳ１１４：Ｎｏ）では、補助センサ等による利用者検知の有無を判定する（ステップＳ１１５）。利用者検知が有った場合（ステップＳ１１５：Ｙｅｓ）はステップＳ１１３に続き、利用者検知が無かった場合（ステップＳ１１５：Ｎｏ）はステップＳ１１４に続く。

【0063】

ステップＳ１１２にて、所定時間経過までの間に、利用者の検知が再度無かった場合（ステップＳ１１２：Ｎｏ）は、ステップＳ１０５に続く。

【0064】

このようにして、図９の流れで自動ドア３の戸開時間を計測し、戸開時間信号ａを所定の装置に送信する。

【0065】

次に図１０を用いて自動ドア３を通過した人数を推定する処理について説明する。通過人数推定部４２での通過人数の推定の流れ及びそれに伴って学習手段４７の機械学習の流れを説明する。特に、図１０（Ｂ）は、図３（Ｂ）に示した信号のやり取りに相当する。

【0066】

図１０（Ａ）に示すように、流れが開始すると、戸開時間測定部３２から戸開時間信号ａが受信されたか否か判定する（ステップＳ２０１）。戸開時間信号ａを受信していない場合（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、戸開時間信号ａを受信するまでステップＳ２０１を繰り返し、ステップＳ２０１にて戸開時間信号を受信した場合（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）は、テーブル（記憶部）４８を参照し（ステップＳ２０２）、通過人数を推定する。ステップＳ２０２にて、テーブル（記憶部）４８から戸開時間に対応する推定通過人数の情報（推定通過人数信号ｂ）を読み出し、待ち人数予測部４３に送信する（ステップＳ２０３）。

【0067】

ステップＳ２０２にて参照するテーブル（記憶部）４８には、学習手段４７での学習の結果が保存される。学習手段４７は、推定した通過人数と実際の乗客人数とを連動して機械学習を以下の方法で行う（図１０（Ｂ））。

【0068】

学習手段４７においては、まずは図８に示したように戸開時間と推定通過人数の関係について、初期値を設定しておく（ステップＳ３０１）。次に通過人数推定部４２から戸開時間信号ａを一回以上受信する（ステップＳ３０２）。

【0069】

その後、乗車人数算出部４６から乗車人数信号ｆが受信されたか否か判定するステップに進む（ステップＳ３０３）。

【0070】

乗車人数信号ｆを受信していない場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、乗車人数信号ｆを受信するまでステップＳ３０３を繰り返し、ステップＳ３０３にて乗車人数信号ｆを受信した場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）は、戸開時間と実際の乗車人数と連動させて学習する（ステップＳ３０４）。

【0071】

なお、ステップＳ３０２とステップＳ３０３の間で、推定通過人数信号ｂを受信するとした場合（不図示）、戸開時間と実際の乗車人数に加えて、推定通過人数を連動させるとしてもよい。

【0072】

学習手段４７にて学習が完了したか否かを判定し（ステップＳ３０５）、乗場の配車が完了していない場合や途中で再度信号の受信を確認した場合は完了していないとして、ステップＳ３０２へ続く（ステップＳ３０５：Ｎｏ）。ステップＳ３０５にて、学習手段４７の学習が完了した場合（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）は、学習した内容に基づいてテーブル（記憶部）４８を更新し（ステップＳ３０６）、ステップＳ３０２へ続く。

【0073】

これにより、テーブルが戸開時間と推定通過人数と実際の乗車人数との対応関係を保存することが可能となる。

【0074】

次に図１１を用いて乗場２の乗場待機人数（待ち人数）の予測値を算出する処理について説明する。

【0075】

待ち人数予測部４３は、数式１に示すように処理開始時の待ち人数（Ｗ）を０として待ち人数（Ｗ）の算出を開始する（ステップＳ４０１）。

【0076】

［数１］Ｗ＝０ ・・・（１）

【0077】

待ち人数予測部４３は、推定通過人数信号ｂと乗車人数信号ｆのいずれかを受信したか否か判定する（ステップＳ４０２）。

【0078】

推定通過人数信号ｂを受信する場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ上段）は、以下の数式２に基づいて、現在の待ち人数（Ｗ）に通過推定人数Ｂを加算し、これを最新の待ち人数（Ｗ）として、更新して保存する（ステップＳ４０３）。

【0079】

［数２］Ｗ＝Ｗ＋Ｂ ・・・（２）

【0080】

数式２におけるＢは通過人数推定部４２にて推定した通過人数（人）であり、推定通過人数信号ｂを受信する度に加算する。ステップＳ４０３の後、ステップＳ４０２の動作を繰り返す。

【0081】

乗車人数信号ｆを受信する場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ下段）は、以下の数式３に基づいて、現在の待ち人数（Ｗ）から乗車人数Ｆを減算し、これを最新の待ち人数（Ｗ）として、更新して保存する（ステップＳ４０４）。

【0082】

［数３］Ｗ＝Ｗ－Ｆ ・・・（３）

【0083】

数式３におけるＦは乗車人数算出部４６にて算出した乗車人数（人）であり、乗車人数信号ｆを受信すると、自動ドア３を通過して乗場に待機する利用者のうちＦ人は乗りかご１に乗り込んだとみなされるため、その分を減算する。ステップＳ４０４の後、ステップＳ４０２の動作を繰り返す。

【0084】

推定通過人数信号ｂと乗車人数信号ｆのいずれも受信しない場合（ステップＳ４０２：Ｎｏ）は、ステップＳ４０２を繰り返す。このようにして、待ち人数（Ｗ）を都度更新し、待ち人数予測部４３にて読み出し可能に保存しておく。

【0085】

次に図１２を用いて乗りかご１の配車処理について説明する。

【0086】

処理が開始すると、配車台数決定部４５は、待ち人数予測部４３における待ち人数（Ｗ）の読み取りを定期的に行い（ステップＳ５０１）、読み出した最新の待ち人数（Ｗ）が１以上か否か判定する（ステップＳ５０２）。待ち人数（Ｗ）が１未満の場合（ステップＳ５０２：Ｎｏ）、ステップＳ５０１及びステップＳ５０２を繰り返し、待ち人数（Ｗ）が１以上の場合（ステップＳ５０２：Ｙｅｓ）は、配車台数決定部４５にて乗場待機人数（待ち人数）と乗りかご１台あたりの定員とを比較し、配車台数決定部４５にて、以下の数式４に基づいて必要な配車台数（Ｎ）を算出する（ステップＳ５０３）。

【0087】

［数４］Ｎ＝Ｗ／（かご一台当たりの定員） ・・・（４）

【0088】

数式４で算出したＮが自然数の場合はＮ台、Ｎが自然数でない場合は［Ｎ］＋１台を配車する。なお、［Ｎ］は、実数ＮにおけるＮの整数部分（Ｎ以下の最大の整数）である。

【0089】

ステップＳ５０３で算出した配車台数（Ｎ）を運行制御部４１に指示し、所定の台数の乗りかごを配車する（ステップＳ５０４）。再度乗場２における待ち人数（Ｗ）を確認し（ステップＳ５０５）、ステップＳ５０２での待ち人数（Ｗ）と差分があった場合は、ステップＳ５０３とステップＳ５０４を繰り返す。

【0090】

乗場２に乗りかご１が着床し、利用者の乗りかご１への乗車と、乗りかご１の戸閉及び出発を判定する（ステップＳ５０６）。乗りかご１への利用者の乗車、乗りかご１の戸閉及び出発したことを確認できない場合（ステップＳ５０６：Ｎｏ）は、所定動作有りと判定されるまでステップＳ５０６を繰り返し、所定動作があった場合（ステップＳ５０６：Ｙｅｓ）は、荷重検知部１６もしくは撮像装置１７を介して得た情報をもとに乗車人数算出部４６にて乗車人数信号ｆを検知し（ステップＳ５０７）、待ち人数予測部４３及び学習手段４７に乗車人数信号ｆを送信する（ステップＳ５０８）。信号の送信を確認したら、配車台数決定部４５において算出した配車台数（Ｎ）のうち一台が出発したとし（ステップＳ５０９）、残りの配車台数（Ｎ－１）が０になったか否か判定する（ステップＳ５１０）。

【0091】

複数台配車している場合であって所定台数すべての乗りかごが配車完了した場合、もしくは、配車台数が１台で配車完了した場合は、残りの配車台数（Ｎ－１）が０と判定し（ステップＳ５１０：Ｙｅｓ）、ステップＳ５０１に戻り、所定の動作を行う。このとき、更新後の待ち人数（Ｗ）を確認する。残りの配車台数（Ｎ－１）が０ではない場合（ステップＳ５１０：Ｎｏ）、すなわち、複数台配車している場合であって、所定台数すべての乗りかごが配車されていない場合、各乗りかごを対象にステップＳ５０５からステップＳ５０７の動作を繰り返す。

【0092】

このようにして、待ち人数予測部４３から乗場２での待ち人数を受信するたびに配車フローが動作し、適した台数の乗りかご１を配車することが可能となる。

【0093】

図１０から図１３を通じて、自動ドア３の戸開時間から通過人数を推定、乗場２における待ち人数を算出し、適した台数の乗りかご１を配車する流れについて説明した。これらの処理は、例えば、一台の定員を５人とした乗りかご１が複数台設けられているエレベータにおいて、直前に設けられた自動ドア３を乗りかご１が出発する前に７人の乗車希望者が通過した場合に二台の乗りかご１を配車することを示している。一組目が２人、二組目が２人、三組目が３人の順に計７人通過した場合、一組目が通過した段階で一台の乗りかごを呼び登録し、途中で一組目から三組目の人数の合計すなわち推定累積状況を算出することで積み残しが生じないように動作する。

【0094】

なお、配車台数決定部４５において、比較する乗りかご一台当たりの定員は、乗り込み数を抑えることを加味して、最大定員数ではなく任意の割合、例えば定員の８０％としても良い。この場合、上述した数式４の「かご一台当たりの定員」を任意の割合に変更することとする。

【0095】

運行指示が出力されてから、乗場２に所定台数の乗りかごが到着するまでに、自動ドア３のセンサが再度検知した場合は、それまでと同様に自動ドア３の戸開時間から通過人数を推定し、乗場２での待ち人数に加算することで、後から自動ドア３を通過し乗場２に待機する乗客数の総数を推定する。新たに通過した乗客も加味した上で、元の制御におけるかご台数で運搬が可能ではないと判定した場合は配車に関して新たな指示を出力する。

【0096】

運行制御が行われている最中、すなわち乗りかご１の配車中には、乗場２における乗場操作盤２３のかご呼びボタンは点灯する。特に複数台の乗りかごが乗場２に配車されている場合は、一台目が発車した後であっても二台目が到着するまではかご呼びボタンの点灯は継続しておく。利用者に視認可能となる方法であれば点灯の代わりに点滅等であっても構わない。かご呼びボタンについては、特に進行方向のボタンを点灯もしくは点滅することとしておく。

【0097】

ここまで、自動ドア３とエレベータとの連携システムに、適した台数の乗りかごの配車について説明した。実施形態内では、運行制御部４１へ指示する制御内容について、配車台数の決定を行うと説明したが、それに加えて、戸開時間調整や乗りかご１内のかご内操作盤１４の戸閉ボタン機能の無効化等の制御を行うとしても構わない。これらの場合、配車台数決定部４５は、配車台数の決定を行い、戸開時間やボタン機能を制御するための動作を決定する。

【0098】

戸開時間調整については、乗場待機人数とかご定員とを比較した上で、推定した乗客数が定員よりも多い場合に、かごドアの戸開時間を延長する仕組みとする。このとき、配車台数決定部４５は一台応答信号ｄを出力した上で、到着したかごの戸開時間を延長する指示を出力する。このようにすると、乗客の乗り込みの際の安全性を向上させることが可能となる。

【0099】

ボタン機能の無効化については、乗場待機人数とかご定員とを比較した上で、推定した乗客数が定員よりも多い場合に、着床したかごの操作盤における戸閉ボタンを一時的に無効化する仕組みとする。戸閉ボタンの無効化とともに、その旨乗りかご１内に音声アナウンス等で報知する。このとき、戸開時間調整の場合と同様に配車台数決定部４５は一台応答信号ｄを出力した上で、到着したかごの戸開している間に一時的に戸閉ボタンを無効化する指示を出力し、一定時間経過後自動で閉動作を開始する。このようにすると、乗客の乗り込みの際の安全性を向上させることが可能となる。

【0100】

本実施形態では、自動ドア３が動作し、戸閉完了後に戸開時間信号ａが出力されることにより配車システムが起動することとしているが、ここで、戸開状態、すなわち戸閉完了しない状態が一定時間継続した場合の配車処理について説明する。

【0101】

戸閉完了しない状態が継続するということはすなわち絶えず利用者が通過していると推定でき、この場合は、複数台の乗りかごを配車する必要がある。自動ドア３の戸開を開始してから、一定時間継続して戸開状態を維持した場合、乗場呼び可能な乗りかごを判断して、配車可能な乗りかごのすべてもしくは任意の割合を自動ドア３の有する階に配車する。一定時間とは、例えば１分間とし、戸開維持の情報を定期的に配車台数決定部４５もしくは運行制御部４１に送信する。さらに、一定時間経過後、さらに任意に定めた時間を経過したか否かに基づいて、配車制御を継続するか終了するか判断する。自動ドア戸開時間の上限値を設定することで、混雑時にも継続的に配車可能となり、利便性が向上する。

【0102】

以上に述べたように、実施形態によれば、自動ドア３の戸開時間から出発階乗場における乗客人数を推定し、それに基づいて制御を行うことで、乗場２の乗場操作盤２３を改めて操作することなく、利用者の利便性を向上させることができる。利用者はエレベータ乗車の前に自動ドア３を通過することが必須となる構造であるため、システムとしては乗場操作盤２３の動作の有無を常に監視する必要が無く、自動ドア３が動作するまでは非稼働状態を維持することができる。したがって、インジケータ等の表示を含め乗場２における待機電力を抑えることが可能となり、部品等の長寿命化が図れる。なお、乗場操作盤２３は、自動ドア３の動作が生じた場合に限り、動作時から一定時間だけ反応可能とする。また乗場２に設けられた乗場操作盤２３が複数の場合は、複数の乗場操作盤２３のうち一定数の乗場操作盤２３のみを反応可能とするように制御するとしても構わない。

【0103】

他にも、自動ドア３を通過後、乗場２で車椅子用ボタン（不図示）が押下された場合、かご内に乗り込んだときの車椅子の占有面積と通過人数とに基づいて、乗りかご１の配車台数を決定する。例えば、定員が８人のエレベータにおいて、車椅子の利用者の他に自動ドア３を通過した人数が１人だと推定された場合はかご呼びが一台でも構わないが、車椅子利用者の他に６人が通過したと推定されるとかご呼びは二台必要となるため、操作された状況に合わせて適した台数のかごを配車する。

【0104】

なお、実施形態はエントランス等を備える基準階での適用が望ましい。自動ドア３通過後、利用者自らがボタンを操作することなくかご呼びが実施され、運行制御を行われているときに、乗場２の一般用ボタン（乗場操作盤２３）が点灯等されるとしているが、車椅子用ボタンはそれに限らず、必要な利用者が必要時に押下することを可能とする。

【0105】

＜第二実施形態＞

【0106】

次に、図１３及び図１４を用いて第二実施形態を説明する。以降、同一構成要素は同一符号を付し、重複する説明を省略する。上述した第一実施形態では、自動ドア３が戸開状態を維持した累積時間によって乗場乗客数を推定し、かつ、更新した過去の情報を参照するのに対し、第二実施形態は、カウントセンサを設置することで人数把握の精度を向上させたものである。

【0107】

図１３は第二実施形態に係るエレベータと自動ドア３の概略図である。カウントセンサ５１をドア近傍に設け、自動ドア３動作後に通過した利用者の人数をカウント可能としている。なお、カウントセンサ５１が備わる場合には、図１に示すような荷重検知装置１６や撮像装置１７を設けなくても構わない。第一実施形態では、乗りかご１に乗り込む際に荷重検知装置１６もしくは撮像装置１７により算出している乗車人数を、第二実施形態においては配車前に算出可能となり、人数把握の精度を向上させるとともに、適した乗場呼び登録及び乗りかご１の手配を行うことができる。

【0108】

カウントセンサ５１は例えば、複数の光電センサによる人物の検知位置や方向等から入退室を判断する仕組みや、３Ｄ視覚センサにより得られる多次元の奥行き検知を通じて、通過人数や属性を判断する仕組みを活用する。算出したカウントの情報を共有することで、エレベータの乗りかご１と、自動ドア３とを一体的に管理することが可能となる。カウントセンサ５１は、検知範囲において、内蔵された複数のセンサが検知するタイミングのずれから、利用者の向かってくる方向や人数を算出する。

【0109】

次に、第二実施形態に係るシステムの仕組みについて図１４を用いて説明する。

【0110】

本システムは、戸開時間測定部３２と、カウントセンサ５１から得られた情報から自動ドア３の通過人数を算出する通過人数推定部４２と、待ち人数予測部４３と、定員情報保持部４４と、配車台数決定部４５と、運行制御部４１とから構成される。

【0111】

戸開時間測定部３２は、戸開時間を計測し、戸開時間信号ａとして出力して通過人数推定部４２に送信する。また、カウントセンサ５１は、通過人数を算出し、センサ検知信号ｈとして出力して通過人数推定部４２に送信する。戸開時間信号ａとセンサ検知信号ｈを受信した通過人数推定部は、これらの信号について、センサ検知信号ｈを推定通過人数信号ｂとして配車台数決定部４５に送信する。センサ検知信号ｈを推定通過人数信号ｂとする他、連動させて記憶させてもよい。

【0112】

待ち人数予測部４３は、自動ドア３の動作が一度の場合は、通過人数を乗場待機人数（待ち人数）と同数とし、ドア制御部３５とカウントセンサ５１の少なくとも一方が複数回動作した場合は、カウントした通過人数を都度加算したものを乗場待機人数（待ち人数）として、都度更新して保存する。

【0113】

配車台数決定部４５は、更新した乗場待機人数（待ち人数）を定期的に読み取り、読み出した乗場待機人数（待ち人数）の情報と、定員情報保持部４４より取得したかご内定員信号ｃとに基づき、乗場待機人数とかご内定員とを比較し、乗場待機人数がかご内定員よりも小さいか否かを判定する。判定結果に基づき、適したかごの台数の応答信号（一台応答信号ｄ、二台応答信号ｅもしくは台数を指定した信号）を出力し、運行制御部４１に送信する。運行制御部４１は、配車台数決定部４５から受けた指示に従って乗りかご１の運行制御を行う。

【0114】

このようにして、第二実施形態では、以上の構成を有することで乗場２の待機人数をより高精度で推定し、適した台数の乗りかご１を配車する。なお、学習手段４７及びテーブル（記憶部）４８は有しているとなおよく、カウントセンサ５１による通過人数の算出結果と戸開時間とを連動して保存することで、自動ドア３もしくはカウントセンサ５１の異常検知を速やかに行うことが可能となる。

【0115】

以上に述べたように、第二実施形態によれば、自動ドア３近傍に通過人数を計測するカウントセンサ５１を設け、センサ検知を開始してから自動ドア３及びカウントセンサ５１の動作が生じるたびに適した台数の乗りかご１を配車制御する。これによれば、乗場２における利用者の待機時間の削減を図りつつ、精度を向上させた状態で、乗りかご１に乗り込む前に無駄なく適した運行制御を行うことが可能である。

【0116】

本発明の実施形態及びいくつかの変形例を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、そのほかの様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0117】

１…乗りかご（かご）、１１…かごドア、１２…かご内操作盤、１３…荷重検知装置、１４…撮像装置、２…乗場、２１…出入口、２２…乗場ドア、２３…乗場操作盤、３…自動ドア、３１…ドア制御部、３２…戸開時間測定部、３３…扉、３４…センサ、４…制御装置、４１…運行制御部（運行制御装置）、４２…通過人数推定部（人数推定器）、４３…待ち人数予測部、４４…定員情報保持部、４５…配車台数決定部（乗場呼び登録装置）、４６…乗車人数算出部（乗車人数算出手段）、４７…学習手段、４８…テーブル／記憶部（記憶手段）、５１…カウントセンサ、
ａ…戸開時間信号、ｂ…推定通過人数信号、ｃ…かご内定員信号、ｄ…一台応答信号、ｅ…二台応答信号、ｆ…乗車人数信号、ｇ…時間人数対応信号、ｈ…センサ検知信号、Ｂ…推定通過人数、Ｆ…乗車人数、Ｎ…配車台数、Ｗ…待ち人数

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】