JP2011042420A - Passenger existence detecting device, head-count detecting device and violence detecting device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、エレベータ内の乗客の有無を検知する乗客有無検知装置と、乗客の人数を検知する人数検知装置、およびそれらを用いた暴れ検知装置に関するものである。 The present invention relates to a passenger presence / absence detection device that detects the presence / absence of passengers in an elevator, a number detection device that detects the number of passengers, and a rampage detection device using them.
乗客有無検知装置の従来技術として、エレベータの秤値を１つの固定された閾値と比較することにより、乗客の有無を判定する技術がある。特許文献１や特許文献２では、エレベータ内の画像を演算処理することによりエレベータ内の乗客有無を算出する技術が開示されている。
As a prior art of a passenger presence / absence detection device, there is a technology for determining the presence / absence of a passenger by comparing the scale value of an elevator with one fixed threshold value.
又、従来の人数検知装置としては、例えば特許文献３においてエレベータの秤の出力を平均体重で割ることにより乗客数を算出する方法が開示されている。特許文献４の人数検知装置では、エレベータの乗車／降車人数を算出し加減算を行うことによりエレベータ内の人数を算出している。
As a conventional number detection device, for example, Patent Document 3 discloses a method for calculating the number of passengers by dividing the output of an elevator scale by an average weight. In the number detection device of
又、従来の暴れ検知装置としては、例えば特許文献５においてカメラで撮影したエレベータ内の画像を解析してエレベータ内で暴れている人物を検知する方法が開示されている。 As a conventional ramp detection device, for example, Patent Document 5 discloses a method for detecting a rampant person in an elevator by analyzing an image in the elevator taken by a camera.
エレベータの秤値を閾値と比較して乗客有無を判定する場合、通常秤値には誤差が含まれることが多いため、閾値は誤差を見積もって高めの値に設定される。そのため、乗客の体重が軽かったり誤差によって秤値が軽めに出力される場合には、乗客が居るにも係わらず“無”と判定してしまうことがある。一方、この問題を解決すべく閾値を低めの値に設定すると、誤差によって秤の出力値が重めに出力された場合に、乗客がいないにも係らず“有”と判定してしまうことがある。 When determining the presence / absence of passengers by comparing the elevator scale value with a threshold value, since an error is often included in the normal scale value, the threshold value is set to a higher value by estimating the error. For this reason, when the weight of the passenger is light or the scale value is output lightly due to an error, it may be determined as “none” despite the presence of the passenger. On the other hand, if the threshold value is set to a low value to solve this problem, if the output value of the scale is output heavy due to an error, it may be determined as “present” even if there are no passengers. is there.
特許文献１や特許文献２に記載された方法のように、画像処理によって乗客有無を算出する場合、撮影範囲内に乗客が写らないと乗客が居るにもかかわらず“無”と判定してしまう。また、カメラレンズの汚れや外光などの影響によって撮影画像が乱れる結果、誤って“有”と判定してしまうことがある。
When the presence / absence of a passenger is calculated by image processing as in the methods described in
特許文献３の人数検知装置は秤値を平均体重で割ることによって乗客数を検知しているが、平均体重と実際の体重とでは差があるため、正確に人数を検知することは出来ない。 The number-of-people detection apparatus of Patent Document 3 detects the number of passengers by dividing the scale value by the average weight. However, since there is a difference between the average weight and the actual weight, the number of persons cannot be detected accurately.
また、特許文献４の人数検知装置は、検知した乗車人数や降車人数を加減算することによって新たな乗客数を算出しているため、１度でも乗車人数／降車人数を誤検知すると、その後に正しい乗客数を検知することが出来なくなるという問題がある。
In addition, since the number detection device of
特許文献５の暴れ検知装置はエレベータ内の画像を解析し、乗客の人数に係わらず暴れ検知を行うものであるが、乗客が１人の場合は暴れによる被害者がいないため暴れを検知する必要性が低い。乗客が１人であるにも係わらず暴れ検知を行うと、エレベータ内に１人でいる乗客が行う手足の挙動の大きな動作、例えば体操動作（ゴルフスイングや素振りなど）や大きなコートの着脱、髪型の手直しなどを暴れと誤検知する可能性がある。エレベータ内の暴れを検知するとエレベータを各階で停止・戸開するように運行管理している場合、暴れを誤検知してしまうと各階停止することになり、乗客の乗車時間や他の階の乗場の乗客の待ち時間が長くなり、利用者の利便性を大きく阻害してしまう。 The rampage detection device of Patent Document 5 analyzes the image in the elevator and detects the rampage regardless of the number of passengers, but if there is only one passenger, there is no victim due to the rampage, so it is necessary to detect the rampage The nature is low. When a rampage is detected even though there is only one passenger, the movement of the limbs performed by one passenger in the elevator, such as gymnastics (golf swing or swinging), attachment / detachment of a large court, hairstyle There is a possibility of misdetecting the reworking of the game as rampage. When operation is managed so that the elevator stops and opens on each floor when a rampage is detected in the elevator, if the rampage is mistakenly detected, each floor will stop, and the passenger's boarding time and landing on other floors Passenger's waiting time becomes longer, which greatly impedes the convenience for the user.
本発明は上述の問題に鑑みてなされたものであり、正確にエレベータ内の乗客の有無を検知する乗客有無検知装置及びこれを用いた人数検知装置、これらを用いて乗客が一人の際には暴れ検知を行わない暴れ検知装置の提供を目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and a passenger presence / absence detection device that accurately detects the presence / absence of passengers in an elevator, a number detection device using the same, and a single passenger using these devices. The object is to provide a rampage detection device that does not perform rampage detection.
本発明の乗客有無検知装置は、停止時のエレベータの積載重量を秤値として計測する計測手段と、エレベータの運行を管理しその状態信号を出力する運行管理手段と、秤値とエレベータの状態信号に基づき、秤値の補正量や補正量を算出する補正式を更新する補正学習手段と、補正学習手段で更新された補正量と補正式に基づき、秤値を補正後秤値として補正する補正手段と、エレベータ内が空であると推定される際の秤値とエレベータの状態信号に基づき閾値を設定／更新する閾値学習手段と、補正後秤値と閾値を比較して、エレベータ内の乗客の有無を判定する有無検知手段と、を備える。 The passenger presence / absence detection device according to the present invention includes a measuring means for measuring a weight of an elevator when stopped as a scale value, an operation management means for managing the operation of the elevator and outputting a status signal thereof, a scale value and an elevator status signal. The correction learning means for updating the correction value of the scale value and the correction formula for calculating the correction amount based on the correction value, and the correction for correcting the scale value as the corrected scale value based on the correction amount and the correction formula updated by the correction learning means Means, threshold value learning means for setting / updating a threshold value based on a scale value when it is estimated that the elevator is empty and an elevator state signal, and a passenger in the elevator by comparing the corrected scale value with the threshold value Presence detecting means for determining the presence or absence of
又、本発明の人数検知装置は、上述の乗客有無検知装置と、乗客有無検知装置から乗客有無検知結果と秤値を受け、これらに基づきエレベータの乗客数を検知する人数検知手段と、を備える。 In addition, a passenger detection device according to the present invention includes the above-described passenger presence / absence detection device, and a passenger detection unit that receives a passenger presence / absence detection result and a scale value from the passenger presence / absence detection device, and detects the number of passengers in the elevator based on these results. .
又、本発明の暴れ検知装置は、上述の人数検知装置と、エレベータ内の撮影画像を解析してエレベータ内の暴れ動作を検知する暴れ検知手段と、を備え、暴れ検知手段は、人数検知装置がエレベータの乗客数を２人以上と検知した場合にのみ、暴れ動作の検知を行う。 A ramp detection device according to the present invention includes the above-described number detection device and a ramp detection unit that analyzes a captured image in the elevator and detects a ramp operation in the elevator. Only when the number of elevator passengers is detected as two or more, the rampage is detected.
本発明の乗客有無検知装置は、エレベータ内が空であると推定される際の秤値とエレベータの状態信号に基づき閾値を設定／更新する閾値学習手段と、補正後秤値と閾値を比較して、エレベータ内の乗客の有無を判定する有無検知手段と、を備える。閾値を随時適切な値に更新することにより、乗客の有無を正確に検知することが出来る。 The passenger presence / absence detection device according to the present invention compares threshold value learning means for setting / updating a threshold value based on a scale value when the elevator is estimated to be empty and an elevator state signal, and the corrected scale value and the threshold value. And presence / absence detecting means for determining the presence / absence of passengers in the elevator. By updating the threshold to an appropriate value as needed, the presence or absence of a passenger can be accurately detected.
又、本発明の人数検知装置は、上述の乗客有無検知装置と、乗客有無検知装置から乗客有無検知結果と秤値を受け、これらに基づきエレベータの乗客数を検知する人数検知手段と、を備える。乗車人数や降車人数を検知し、それを累積することによってエレベータ内の人数を検出する場合、乗降動作の検知を繰り返す度に乗客人数の検出精度は低下するが、乗客有無検知結果が「乗客は“無”」である場合にエレベータ内の人数を０に設定することにより、検出精度の低下を防ぐことが出来る。 In addition, a passenger detection device according to the present invention includes the above-described passenger presence / absence detection device, and a passenger detection unit that receives a passenger presence / absence detection result and a scale value from the passenger presence / absence detection device, and detects the number of passengers in the elevator based on these results. . When detecting the number of passengers and the number of people getting off and accumulating the number of people in the elevator, the detection accuracy of the number of passengers decreases each time the detection of getting on and off is repeated. When “No” is set, the number of persons in the elevator is set to 0 to prevent the detection accuracy from being lowered.
又、本発明の暴れ検知装置は、上述の人数検知装置と、エレベータ内の撮影画像を解析してエレベータ内の暴れ動作を検知する暴れ検知手段と、を備え、暴れ検知手段は、人数検知装置がエレベータの乗客数を２人以上と検知した場合にのみ、暴れ動作の検知を行う。これにより、１人でエレベータに乗っている人物が行う動作を暴れ検知と誤検知することを防ぐことが出来る。 A ramp detection device according to the present invention includes the above-described number detection device and a ramp detection unit that analyzes a captured image in the elevator and detects a ramp operation in the elevator. Only when the number of elevator passengers is detected as two or more, the rampage is detected. As a result, it is possible to prevent an operation performed by a person who is on the elevator alone from being erroneously detected as a rampage detection.
（実施の形態１）
＜構成＞
図１は、本実施の形態に係る乗客有無検知装置１の構成を示すブロック図である。図１の乗客有無検知装置１は、計測手段１１、補正学習手段１２、補正手段１３、閾値学習手段１４、有無検知手段１５、運行管理手段１６及び乗降検知手段１７を備えている。これらの手段の内ハードウェアである計測手段１１を除いて、各手段１２〜１７はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
(Embodiment 1)
<Configuration>
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a passenger presence /
計測手段１１はエレベータに設置された重量センサで構成され、エレベータの積載重量（秤値）を計測する。運行管理手段１６は、エレベータの運行を管理しエレベータの状態信号を保持する。補正学習手段１２は計測手段１１から秤値を取得し、エレベータの状態信号に基づき秤値の補正量や補正量を算出するための補正式を更新する。補正手段１３は補正学習手段１２からの補正量や補正式に基づいて秤値を補正し、補正後秤値として算出する。閾値学習手段１４は補正手段１３からの補正後秤値を基に有無検知手段１５で用いる閾値を更新して自動設定する。有無検知手段１５は、補正手段１３からの補正後秤値と閾値学習手段１４からの閾値を比較し、乗客有無を検知する。乗降検知手段１７は、計測手段１１の計測結果を基に乗客の乗車／降車動作を検知する。
The measuring means 11 is composed of a weight sensor installed in the elevator, and measures the load weight (balance value) of the elevator. The operation management means 16 manages the operation of the elevator and holds an elevator status signal. The
すなわち、実施の形態１の乗客有無検知装置１は、停止時のエレベータの積載重量を秤値として計測する計測手段１１と、エレベータの運行を管理し、その状態信号を出力する運行管理手段１６と、秤値とエレベータの状態信号に基づき、秤値の補正量や補正量を算出する補正式を更新する補正学習手段１２と、補正学習手段で更新された補正量と補正式に基づき、秤値を補正後秤値として補正する補正手段１３と、エレベータ内が空であると推定される際の秤値とエレベータの状態信号に基づき閾値を設定／更新する閾値学習手段１４と、補正後秤値と閾値を比較して、エレベータ内の乗客の有無を判定する有無検知手段１５と、を備える。閾値学習手段１４が閾値を適宜更新することによって、正確な乗客の有無検知を行う事が出来る。
That is, the passenger presence /
＜動作＞
次に、図１の乗客有無検知装置１の動作について図面を踏まえて説明する。図２は、本実施の形態に係る図１の乗客有無検知装置１の動作を示すフローチャートである。
<Operation>
Next, the operation of the passenger presence /
まず、計測手段１１はエレベータの積載重量を計測する（ステップＳＴ１０１）。次に、補正手段１３は補正学習手段１２から現在の補正量や補正式を取得し、計測手段１１が計測した積載重量の秤値を補正して補正後秤値を作成する（ステップＳＴ１０２）。補正量や補正式の作成方法は後述する。
First, the measuring means 11 measures the load weight of the elevator (step ST101). Next, the
そして、補正学習手段１２は補正量や補正式を更新する条件を満たしているか否かを判断する（ステップＳＴ１０３）。例えば補正量を決めるためには、計測手段１１から取得した秤値が真値（誤差のない本来の積載重量値）からどのくらいの量の誤差を含んでいるかを求めなければならない。しかし、エレベータ内に乗客がいる場合、乗客の重量の真値は不明であるため補正量を求めることはできない。そこで、エレベータ内が空であると推定される状況であることが、補正量や補正式を更新する条件の１つになる。一般的に、エレベータが乗場呼び、かご呼び、割当を持たずに停止中である場合に空である可能性が高い。そこで補正学習手段１２は、エレベータの状態を管理し運転を制御している運行管理手段１６からエレベータの状態信号を得る。ここで状態信号とは、例えばエレベータが走行中／停止中であることを示す信号や、ドアが完全戸開中／完全戸閉中であることを示す信号、乗場呼び／かご呼び／割当を示す信号などである。そして、例えばエレベータが停止中でドアが完全戸閉中であり、かつエレベータが乗場呼びやかご呼びや割当を持たない状態であれば空であると推定し、補正量や補正式を更新する条件の１つが満たされていると判断する。この条件を第１補正学習条件とする。
Then, the correction learning means 12 determines whether or not the conditions for updating the correction amount and the correction formula are satisfied (step ST103). For example, in order to determine the correction amount, it is necessary to determine how much error the scale value acquired from the measuring means 11 includes from the true value (the original loaded weight value without error). However, when there are passengers in the elevator, the true value of the passenger's weight is unknown, so the correction amount cannot be obtained. Therefore, one of the conditions for updating the correction amount and the correction formula is that the elevator is estimated to be empty. In general, there is a high possibility that an elevator is empty when it is stopped without a hall call, car call, or assignment. Therefore, the
第１補正学習条件を満たすエレベータは空である可能性が高いが、乗客がかご呼びボタンを押し忘れている場合も考えられるため絶対に空であるとは言い切れない。そこで、第１補正学習条件がＸ秒以上継続して満たされることを第２補正学習条件とする。ここでＸは予め補正学習手段１２に保持されているものとする。 An elevator that satisfies the first correction learning condition is likely to be empty, but it cannot be said that it is absolutely empty because a passenger may have forgotten to press the car call button. Therefore, the second correction learning condition is that the first correction learning condition is continuously satisfied for X seconds or more. Here, X is assumed to be held in the correction learning means 12 in advance.
さらに、第２補正学習条件と同様の趣旨により、補正手段１３から取得した補正後秤値が明らかに大きな値ではないことを、補正量や補正式を更新するもう１つの条件としても良い。あるいは、計測手段１１から取得した秤値が明らかに大きな値ではないことを、補正量や補正式を更新するもう１つの条件としても良い。すなわち、｜補正後秤値｜≦ＴＨ1もしくは｜秤値｜≦ＴＨ2であること、または｜補正後秤値｜≦ＴＨ1かつ｜秤値｜≦ＴＨ2であることが第３補正学習条件である。なお、ＴＨ1、ＴＨ2は予め補正学習手段１２に保持されているものとする。
Further, for the same purpose as the second correction learning condition, another condition for updating the correction amount and the correction formula may be that the corrected scale value acquired from the correction means 13 is not obviously a large value. Alternatively, another condition for updating the correction amount and the correction formula may be that the scale value acquired from the measuring
現在の階床でエレベータが空である状況が発生するパターンは２通り存在する。１つは、現在階で乗客が降車することによりエレベータが空になったという第１のパターン、もう１つは、空の状態で別の階に待機していたエレベータが呼ばれて現在階に移動してきたという第２のパターンである。どちらのパターンにも第１及び第２補正学習条件を適用できる。 There are two patterns in which the situation where the elevator is empty on the current floor occurs. One is the first pattern that the elevator is empty due to passengers getting off on the current floor, and the other is that the elevator that was waiting on another floor in the empty state is called to the current floor It is the 2nd pattern that has moved. The first and second correction learning conditions can be applied to both patterns.
計測手段１１は、エレベータを吊るすロープの張力から積載重量を計測することがある。この場合、エレベータの停止中にロープの張力に変化があると秤値の出力特性に影響を与えることがある。つまり、第１のパターンと第２のパターンでは、どちらも第１及び第２補正学習条件を満たすものの、計測された秤値が異なり補正量や補正式が異なることがある。そこで、前の停止階で第１あるいは第２補正学習条件が満たして空と推定されたエレベータが、その状態から現在階に呼ばれて停止中になったことを第４補正学習条件とする。言い換えれば、第２のパターンでエレベータが空になったと推定されることを第４補正学習条件とする。 The measuring means 11 may measure the loaded weight from the tension of the rope that suspends the elevator. In this case, a change in the tension of the rope while the elevator is stopped may affect the output characteristics of the scale value. That is, the first pattern and the second pattern both satisfy the first and second correction learning conditions, but the measured scale values are different and the correction amount and the correction formula may be different. Therefore, the fourth correction learning condition is that the elevator that is estimated to be empty because the first or second correction learning condition is satisfied at the previous stop floor is called the current floor from that state and is stopped. In other words, the fourth correction learning condition is that the elevator is estimated to be empty in the second pattern.
とはいえ、第４補正学習条件が満たされたとしても、到着後にドアが開いてしまうと乗客が乗車し空でなくなる可能性がある。そこで、ドアが現在階で戸開前であるか、ドアが乗車可能なほど開ききっていないことを第５補正学習条件とする。ドアの状態信号は運行管理手段１６から取得する。 However, even if the fourth correction learning condition is satisfied, if the door opens after arrival, there is a possibility that the passenger gets on and gets empty. Therefore, the fifth correction learning condition is that the door is on the current floor before the door is opened or that the door is not fully opened so that the passenger can get on. The door status signal is acquired from the operation management means 16.
また、第４補正学習条件が満たされたとしても前の停止階での降車重量が大きければ、エレベータを吊るすロープの張力の変化が大きく、秤値の出力特性に影響を与えることがある。そこで、前の停止階での降車重量が一定値以下であることを補正量や補正式を更新するもう１つの条件としても良い。すなわち、｜前の停止階での降車重量｜≦ＴＨ3であることを第６補正学習条件とする。なお、ＴＨ3は予め補正学習手段１２に保持されているものとする。
Even if the fourth correction learning condition is satisfied, if the getting-off weight at the previous stop floor is large, the change in the tension of the rope for hanging the elevator is large, which may affect the output characteristics of the scale. Therefore, another condition for updating the correction amount and the correction formula may be that the weight of getting off at the previous stop is equal to or less than a certain value. In other words, the sixth correction learning condition is that | the weight of getting off at the previous stop floor | ≦ TH 3 . TH 3 is assumed to be held in the
以上、補正学習手段１２がステップＳＴ１０３において補正量や補正式を更新する条件として第１〜第６補正学習条件を説明したが、補正量や補正式を更新する条件を、第１〜第６補正学習条件の全てを満たす場合としてもよいし、その一部の条件を満たす場合としてもよいし、上記の第１から第６の条件の排他的論理和を形成して、その条件を満たす場合としてもよい。いずれにせよ、補正学習手段１２は補正量や補正式を更新する条件が満たされていると判断した場合、補正量や補正式を更新する（ステップＳＴ１０４）。
As described above, the first to sixth correction learning conditions are described as the conditions for the
補正量や補正式は、例えば特開２００８−２３９２７５に記載の方法で求める。例えば、エレベータが空であると推定される状況の秤値をかご負荷補正値（補正量）としてエレベータの運行状況別に格納しておき、現在階に停止したときの秤値からかご負荷補正値を減算したものを補正後秤値とすることが出来る。 The correction amount and the correction formula are obtained by the method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-239275, for example. For example, the scale value of the situation where the elevator is estimated to be empty is stored as the car load correction value (correction amount) for each elevator operation condition, and the car load correction value is calculated from the scale value when the elevator stops. The subtracted value can be used as a corrected scale value.
ステップＳＴ１０５において補正手段１３は、補正学習手段１２で更新された補正量や補正式を利用して計測手段１１から得た秤値を補正し、補正後秤値を更新する。
In step ST105, the
ステップＳＴ１０６において閾値学習手段１４は、閾値ＴＨAを更新する条件が満たされているか否かを判断する。閾値ＴＨAは、有無検知手段１５において乗客有無を判定するために補正後秤値と比較する値である。閾値ＴＨAを大き過ぎる値に設定すると、軽量の乗客が乗車しているにも係わらず“無”（乗客無し）と判定してしまう。そのため、エレベータ内が空のときの補正後秤値と閾値を比較して“無”と判定できる、最小の値が適切な閾値であるといえる。それで、閾値ＴＨAは“エレベータ内が空であると推定される状況の補正後秤値”から決まることになる。“エレベータ内が空であると推定される状況の「補正後秤値」”は“エレベータ内が空であると推定される状況の「秤値」”から決まるので、閾値ＴＨAは“エレベータ内が空であると推定される状況の「秤値」”から決まる、と言い換えても良い。ここで、閾値の更新に用いる“エレベータ内が空であると推定される状況の「補正後秤値」”を“空補正後秤値”とする。そこで、エレベータ内が空であると推定される状況であることが閾値を更新する条件の１つになる。この条件は上述した第１〜第６補正学習条件と同様であるため、第１〜第６補正学習条件をそれぞれ第１〜第６閾値学習条件とする。
In step ST106, the
ステップＳＴ１０６において閾値学習手段１４は、閾値を更新する条件を上記の第１〜第６閾値学習条件の全てを満たすこととしてもよいし、その一部の条件を満たすこととしてもよいし、第１〜第６閾値学習条件の排他的論理和を形成してその条件を満たすこととしてもよい。
In step ST106, the
閾値を更新する条件が満たされていると判断すると、閾値学習手段１４は閾値を更新する（ステップＳＴ１０７）。例えば、後述する有無検知手段１５で補正後秤値≦ＴＨAならば“無”と判定するのであれば、閾値ＴＨAは空補正後秤値にする。あるいは、有無検知手段１５で補正後秤値＜ＴＨAならば“無”と判定するのであれば、閾値ＴＨAは（空補正後秤値+α）とする。例えば秤値の最小計測単位が２ｋｇであれば、αの最小値は２ｋｇになる。このようにして閾値を更新する方法を第１更新方法とする。なお、“閾値ＴＨAを空補正後秤値にする”あるいは、“閾値ＴＨAは（空補正後秤値+α）にし、秤値の最小計測単位が２ｋｇであればαの最小値は２ｋｇになる”と述べたが、これは閾値ＴＨAを最小の値に設定する場合の一例に過ぎず、ある程度余裕を持った値に閾値ＴＨAが設定されるように上記例よりも少し大きめの値に閾値ＴＨAを設定しても良い。
If it is determined that the condition for updating the threshold is satisfied, the
ステップＳＴ１０８において、有無検知手段１５は補正手段１３から補正後秤値を取得し、閾値学習手段１４から閾値ＴＨAを取得する。そして、補正後秤値＜ＴＨAならば“無”と判定し、それ以外は“有”と判定する。あるいは、補正後秤値≦ＴＨAならば“無”と判定し、それ以外は“有”と判定する。等号を含むか含まないかはステップＳＴ１０７での閾値の更新方法に依存する。 In step ST108, the presence / absence detection means 15 acquires the corrected scale value from the correction means 13, and acquires the threshold value TH A from the threshold learning means 14. Then, if the balance value after correction <TH A , it is determined as “None”, otherwise it is determined as “Yes”. Alternatively, if the balance value after correction is equal to or less than TH A , it is determined as “no”, and otherwise, it is determined as “present”. Whether the equal sign is included or not depends on the threshold value updating method in step ST107.
なお、空補正後秤値がエレベータの位置（高さ（ｍ）でも階床でも良い）や停止時の方向や時間によって変化する場合、ステップＳＴ１０７において閾値学習手段１４は次のような方法で閾値を更新しても良い。例えば、閾値学習手段１４は閾値学習条件が満たされたときの空補正後秤値を取得する。取得した空補正後秤値が今までに閾値の更新に用いてきた空補正後秤値よりも大きな値であった場合、取得した空補正後秤値を用いて第１更新方法で閾値を更新する。つまり、これまで取得してきた空補正後秤値の中で最も大きな空補正後秤値を利用して閾値が更新されることになる。このようにして閾値を更新する方法を第２更新方法とする。
When the scale value after the sky correction changes depending on the position of the elevator (which may be height (m) or floor), the direction and time at the time of stop, the threshold learning means 14 uses the following method in step ST107. May be updated. For example, the
すなわち、閾値学習手段１４は、エレベータ内が空であると推定される際の補正後秤値である空補正後秤値を継続して取得し、その最大値に基づいて閾値を更新することを特徴とする。これにより、より正確に有無判定を行うことができるようになる。 That is, the threshold learning means 14 continuously obtains an empty corrected scale value that is a corrected scale value when the elevator is estimated to be empty, and updates the threshold value based on the maximum value. Features. As a result, the presence / absence determination can be performed more accurately.
第２更新方法を用いる場合、閾値ＴＨAはより大きな値へと更新され続けることになるため、必要に応じて閾値ＴＨAが下がるように更新する必要がある。そこで、ステップＳＴ１０７において閾値学習手段１４は、次のような方法で閾値を更新しても良い。例えば、閾値学習手段１４は閾値学習条件が満たされたとき、空補正後秤値と“エレベータの位置”と“停止時の方向”を新たに取得する。新たに取得した空補正後秤値が今までに閾値の更新に用いた空補正後秤値よりも大きな値の場合は、第２更新方法により閾値ＴＨAを更新すると同時に、そのときの“エレベータの位置”と“停止時の方向”を保持しておく。そして、新たに取得した空補正後秤値の“エレベータの位置”と“停止時の方向”が、元の閾値の更新に用いた空補正後秤値の“エレベータの位置”と“停止時の方向”と同じ場合、たとえ新たに取得した空補正後秤値が元の空補正後秤値より小さくても、新たに取得した空補正後秤値を用いて第１更新方法で閾値ＴＨAを更新する。このようにして閾値を更新する方法を第３更新方法とする。
When the second update method is used, the threshold value TH A is continuously updated to a larger value, so that it is necessary to update the threshold value TH A as necessary. Therefore, in step ST107, the
すなわち、閾値学習手段１４は、空補正後秤値の最大値を取得した際と同一のエレベータの位置においてエレベータ内が空であると推定された場合に、そのときの空補正後秤値に基づいて閾値を更新することを特徴とする。よって、これまで取得してきた空補正後秤値の中で最も大きな値であった空補正後秤値が、経年変化などの理由によって小さな値になった場合、それに応じて空補正後秤値と閾値ＴＨAもより小さな値へ更新される。 That is, when it is estimated that the inside of the elevator is empty at the same elevator position as when the maximum value of the corrected value after empty correction is acquired, the threshold learning means 14 is based on the empty corrected weight value at that time. And updating the threshold value. Therefore, when the empty post-correction scale value, which has been the largest of all the post-empty correction scale values obtained so far, becomes a small value due to aging, etc., The threshold value TH A is also updated to a smaller value.
第１〜第３更新方法では、新たに取得した空補正後秤値が何らかの理由で極めて大きな／小さな値を示していた場合、閾値ＴＨAも極めて大きな／小さな値へと変化してしまう。そこで、ステップＳＴ１０７において閾値学習手段１４は、取得した空補正後秤値から直接に閾値ＴＨAを更新するのではなく、空補正後秤値から式（１）に示すＵＰＤＡＴＥAを更新し、空補正後秤値の代わりにＵＰＤＡＴＥAを用い上記第１〜第３更新方法により閾値ＴＨAを更新するようにしても良い。空補正後秤値からＵＰＤＡＴＥAを更新するための式（１）を下記に示す。 In the first to third update methods, if the newly obtained post-empty corrected scale value shows an extremely large / small value for some reason, the threshold value TH A also changes to an extremely large / small value. Therefore, in step ST107, the threshold learning means 14 does not directly update the threshold TH A from the acquired post-correction scale value, but updates UPDATE A shown in the equation (1) from the post-correction scale value. UPDATE A may be used instead of the corrected scale value, and the threshold value TH A may be updated by the first to third updating methods. Equation (1) for updating UPDATE A from the balance value after empty correction is shown below.
式（１）に従い、例えば、係数Ｃ1＝０．５、係数Ｃ2以降を０とすると、更新後のＵＰＤＡＴＥAは、今のＵＰＤＡＴＥAと今回取得した空補正後秤値の平均値となる。係数Ｃ1を０〜１の範囲で選ぶことにより、“更新後のＵＰＤＡＴＥA”を、“今回取得した空補正後秤値”に近い値に更新したり、あるいは“今のＵＰＤＡＴＥA”に近い値に更新したりすることができ、ＵＰＤＡＴＥAを緩やかに変化させることができるようになる。取得した空補正後秤値から直接に閾値ＴＨAを更新していた第１〜第３更新方法は、式（１）においてＣ1以降の係数を全て０にし、“今のＵＰＤＡＴＥA＝今回取得した空補正後秤値”にするということと同じである。また、Ｃ2以降の係数を０〜１の範囲で選ぶことにより、今回取得した空補正後秤値と今のＵＰＤＡＴＥAだけでなく、以前に取得した空補正後秤値と以前のＵＰＤＡＴＥAも利用してＵＰＤＡＴＥAを更新することになる。例えば、前回までの更新でＵＰＤＡＴＥAが徐々に大きな値へと更新されてきていた場合、すなわち“前回取得した空補正後秤値”＞“１つ前のＵＰＤＡＴＥA”、“前々回取得した空補正後秤値”＞“２つ前のＵＰＤＡＴＥA”、“前々々回取得した空補正後秤値”＞“３つ前のＵＰＤＡＴＥA”、…であった場合、仮に“今回取得した空補正後秤値”＜“ 今のＵＰＤＡＴＥA”であったとしても、新たなＵＰＤＡＴＥAはこれまでの増加傾向を反映してなおも増加したり、あるいは大きくは減少しないことになり、より緩やかにＵＰＤＡＴＥAを変化させながら更新することができるようになる。このようにして閾値ＴＨAを更新する方法を、第４更新方法とする。 If, for example, coefficient C 1 = 0.5 and coefficient C 2 and subsequent values are set to 0 in accordance with equation (1), the updated UPDATE A is the average value of the current UPDATE A and the currently obtained weighed value after empty correction. . By selecting the coefficient C 1 in the range of 0 to 1 , the “updated UPDATE A ” is updated to a value close to “the measured value after empty correction” or close to “current UPDATE A ” Or UPDATE A can be gradually changed. In the first to third updating methods in which the threshold TH A is updated directly from the acquired post-empty weighed value, all the coefficients after C 1 in equation (1) are set to 0, and “current UPDATE A = obtained this time” It is the same as setting the scale value after the blank correction. In addition, by selecting a coefficient after C 2 in the range of 0 to 1, not only the currently obtained weighed scale value and current UPDATE A, but also the previously obtained weighed scale value and previous UPDATE A UPDATE A will be updated using it. For example, when UPDATE A has been gradually updated to a large value in the previous update, that is, “last-measured post-empty scale value”> “previous UPDATE A ”, “previously obtained blank correction” If the value of “weighing back”> “update A two times before”, “weighing after empty correction acquired two times before”> “update A three times before”,... Even if the post-weighing value "<" Current UPDATE A ", the new UPDATE A will still increase or reflect a large increase so far, and the UPDATE will be more gradual. It can be updated while changing A. The method for updating the threshold TH A in this way is referred to as a fourth update method.
すなわち、閾値学習手段１４は、過去の閾値にも基づいて閾値を更新する。よって、新たに取得した空補正後秤値が、何らかの理由で極めて大きな／小さな値を示していたとしても、緩やかにＵＰＤＡＴＥAが更新されるので、閾値ＴＨAも緩やかに変化させることができるようになる。これにより、より正確に有無判定をすることができるようになる。
That is, the
第１、第２更新方法では、閾値ＴＨAを減少させることができない。また、第３、第４更新方法では、ＵＰＤＡＴＥAを設定した際の“エレベータの位置”及び“停止時の方向”と同じ“エレベータの位置”及び“停止時の方向”のときの空補正後秤値がＵＰＤＡＴＥAよりも小さな値でないと、閾値ＴＨAがより小さな値へと変化しない。そのため、同じ“エレベータの位置”と“停止時の方向”になる頻度が低いと、閾値ＴＨAは小さな値へと変化しづらく、必要以上に大きな値で高止まりすることがある。これを避けるため、ステップＳＴ１０６において閾値学習手段１４は、エレベータがＮ回停止する間に閾値ＴＨAが１度も変化しない場合に閾値ＴＨAを更新する条件が満たされているものと判定し、ステップＳＴ１０７において、ＵＰＤＡＴＥAと閾値ＴＨAからγを差し引いて小さな値へ変化させても良い。Ｎとγの値は予め閾値学習手段１４が保持しているものとする。
In the first and second update methods, the threshold TH A cannot be decreased. Further, in the third and fourth update methods, after the sky correction at the “elevator position” and “stop direction” which are the same as “elevator position” and “stop direction” when UPDATE A is set If the scale value is not smaller than UPDATE A , the threshold value TH A does not change to a smaller value. For this reason, if the frequency of the “elevator position” and the “stop direction” is low, the threshold TH A is difficult to change to a small value, and may remain high at an unnecessarily large value. To avoid this, the threshold
すなわち、閾値学習手段１４は、閾値が所定期間内に更新されなかった場合に閾値を所定値分小さな値に更新する。これにより閾値の高止まりを避け、より正確に有無判定をすることができるようになる。
That is, the
＜閾値ＴＨB＞
エレベータが空になるパターンは２通りあり、１つは現在階で乗客が降車した結果エレベータが空になったという第１のパターンであり、もう１つは、空の状態で別の階に待機していたエレベータが、呼ばれて現在階に移動してきたという第２のパターンであることは既に述べた。また、適切な閾値とは、エレベータ内が空のときの補正後秤値と比較したときに“無”と判定できる最小の値であることも述べた。閾値学習手段１４は第４〜第６の閾値学習条件が満たされたときに閾値ＴＨAを更新しているとすると、閾値ＴＨAは第２のパターンで空になったエレベータの補正後秤値と比較することに適した閾値であると言える。
<Threshold TH B >
There are two patterns in which the elevator is emptied. One is the first pattern in which the elevator is emptied as a result of passengers getting off on the current floor, and the other is waiting on another floor in an empty state. It has already been mentioned that the elevator that had been called was the second pattern that was called and moved to the current floor. In addition, it is also stated that the appropriate threshold value is the minimum value that can be determined as “none” when compared with the corrected scale value when the elevator is empty. Assuming that the threshold value learning means 14 updates the threshold value TH A when the fourth to sixth threshold value learning conditions are satisfied, the threshold value TH A is the corrected scale value of the elevator that has become empty in the second pattern. It can be said that this is a threshold suitable for comparison.
一方、計測手段１１からの秤値が含む誤差には２種類ある。１つは、エレベータが各階に到着したときに有するオフセット誤差であり、もう１つは、エレベータが各階に到着して戸開したときに、人物の乗降などによって変化する秤値の変化量誤差である。閾値ＴＨAはオフセット誤差を考慮した適切な閾値ではあるが、変化量誤差まで考慮しているとは言い難い。すなわち、閾値ＴＨAは第１のパターンで空になった可能性のあるエレベータを有無判定を行うことに適した閾値ではない。そこで、ステップＳＴ１０７において閾値学習手段１４は、第２のパターンで空になったと推定される状況用の閾値ＴＨAと、第１のパターン、すなわち現在階で降車が発生して空になったと推定される状況用の降車閾値ＴＨBを別々に用意しても良い。そして、第１のパターンで空となった可能性がある場合、有無判定手段１５はステップＳＴ１０８において、補正後秤値と閾値ＴＨBを比較して有無判定を行う。 On the other hand, there are two types of errors included in the scale value from the measuring means 11. One is the offset error that the elevator has when it arrives at each floor, and the other is the change amount error of the scale that changes due to people getting on and off when the elevator arrives at each floor and opens. is there. The threshold TH A is an appropriate threshold considering an offset error, but it cannot be said that a change amount error is considered. That is, the threshold value TH A is not a threshold value suitable for determining the presence or absence of an elevator that may have become empty in the first pattern. Accordingly, in step ST107, the threshold learning means 14 estimates that the situation threshold TH A that is estimated to be empty in the second pattern and the first pattern, that is, that the current floor has got off and has become empty. The exit threshold TH B for the situation to be used may be prepared separately. When the first pattern might emptied, existence determining means 15 at step ST 108, performs existence determination by comparing the corrected scale value and the threshold value TH B.
以下、閾値学習手段１４が閾値ＴＨBを用意する場合の、ステップＳＴ１０６〜ステップＳＴ１０８までの追加動作を説明する。まず、ステップＳＴ１０６において閾値学習手段１４は、閾値ＴＨBを更新する条件が満たされているか否かを判断する。閾値ＴＨBの適切な値とは、エレベータが第１のパターンで空になったときの補正後秤値と閾値を比較したときに、“無”と判定できる最小の値である。そのため、エレベータが第１のパターンで空になったと推定される状況の補正後秤値（空補正後秤値）からＴＨAと同様にしてＴＨBを決めることになる。
Hereinafter, the case where the
そこで、エレベータが第１のパターンで空になったと推定される状況であることが、閾値ＴＨBを更新する条件の１つになる。空であると推定されることが必要なので、閾値ＴＨAを更新する条件として上述した第１〜第３の閾値学習条件は、閾値ＴＨBを更新する条件としても利用できる。 Therefore, one of the conditions for updating the threshold value TH B is that the elevator is estimated to be empty in the first pattern. Since it is necessary to be estimated to be empty, the first to third threshold learning conditions described above as conditions for updating the threshold value TH A can also be used as conditions for updating the threshold value TH B.
また、エレベータが第１のパターンで空になるためには、現在階で乗客が降車しなければならない。通常のエレベータの利用において乗客がある階で降車する場合、エレベータ内に設置されている行先階ボタン（かご呼び）が押下される。そこで、現在階に停止した要因がかご呼びであることを第７閾値学習条件とする。 Also, in order for the elevator to be empty in the first pattern, passengers must get off at the current floor. When a passenger gets off at a certain floor in normal use of an elevator, a destination floor button (car call) installed in the elevator is pressed. Therefore, the seventh threshold learning condition is that the factor that has stopped at the current floor is a car call.
ステップＳＴ１０６において閾値学習手段１４は、閾値ＴＨBを更新する条件を上記の第１〜３，７閾値学習条件の全てを満たすこととしてもよいし、その一部の条件を満たすこととしてもよいし、上記の第１〜３，７閾値学習条件の排他的論理和を形成して、その条件を満たすこととしてもよい。 In step ST106, the threshold learning means 14 may satisfy all of the above first to third and seventh threshold learning conditions as a condition for updating the threshold TH B , or may satisfy a part of the conditions. Alternatively, an exclusive OR of the above first to third and seventh threshold learning conditions may be formed to satisfy the condition.
すなわち、閾値学習手段１４において、現在階で乗客が降車したことによりエレベータ内が空であると推定される際の秤値とエレベータの状態信号に基づき設定される閾値を降車閾値ＴＨBとすると、有無検知手段１５は、現在階で乗客が降車したことによりエレベータ内が空であると推定される際に、降車閾値ＴＨBを用いて乗客の有無を判定する。これにより、より正確な乗客の有無判定が行える。 That is, in the threshold learning means 14, if the threshold value set based on the scale value and the elevator state signal when it is estimated that the interior of the elevator is empty due to the passenger getting off at the current floor is the getting-off threshold TH B , The presence / absence detection means 15 determines the presence / absence of a passenger using the getting-off threshold TH B when it is estimated that the elevator is empty due to the passenger getting off at the current floor. Thereby, the presence / absence determination of a passenger can be performed more accurately.
閾値ＴＨBを更新する条件が満たされていると判断すると、閾値学習手段１４は閾値ＴＨBを更新する（ステップＳＴ１０７）。閾値の更新は第１から第４の更新方法による。これにより、より正確に有無判定をすることができるようになる。なお、閾値ＴＨAを更新するときに利用した変数ＵＰＤＡＴＥAと区別するために、閾値ＴＨBの更新ではＵＰＤＡＴＥAに相当する変数をＵＰＤＡＴＥBとする。
If it is determined that the condition for updating the threshold TH B is satisfied, the
また、閾値学習手段１４は、ステップＳＴ１０７において次の方法で閾値ＴＨBを更新しても良い。閾値ＴＨBは秤値の変化量誤差が考慮された閾値であり、第１のパターンでエレベータが空になった可能性があるときに利用される。秤値の変化量誤差の量は変化量に依存するため、閾値ＴＨBも変化量に応じて決まることが好ましい。閾値ＴＨBはＵＰＤＡＴＥBから決まるため、閾値ＴＨBが変化量に応じて決まるためにはＵＰＤＡＴＥBが変化量に応じて決まらなければならない。変化量とは、“エレベータがある階に到着したときの補正後秤値”から“その階で降車が発生してエレベータが空になったと推定されたときの補正後秤値”を引いた値である。“その階で降車が発生してエレベータが空になったと推定されたときの補正後秤値”とはＵＰＤＡＴＥBのことである。そのため、ＵＰＤＡＴＥBが変化量に応じて決まるということは、ＵＰＤＡＴＥBが“エレベータがその階で到着したときの補正後秤値”に応じて決まるということである。つまり、“エレベータがその階に到着したときの補正後秤値”によってＵＰＤＡＴＥBが決まるように“エレベータがその階に到着したときの補正後秤値”の関数を用意する。そして、その関数が適時更新されることで閾値ＴＨBも更新されることになる。ここで、“エレベータがその階で到着したときの補正後秤値”をＷarriveとする。なお、“エレベータがその階で到着したときの「補正後秤値」”は、“エレベータがその階で到着したときの「秤値」”から決まるので、閾値ＴＨBは“エレベータがその階で到着したときの「秤値」”によって更新される、と言い換えても良い。 Further, the threshold learning means 14 may update the threshold TH B by the following method in step ST107. The threshold value TH B is a threshold value that takes into account the change amount error of the scale value, and is used when there is a possibility that the elevator is empty in the first pattern. Since the amount of change error in the scale value depends on the change amount, it is preferable that the threshold TH B is also determined according to the change amount. Since the threshold TH B is determined from UPDATE B , in order for the threshold TH B to be determined according to the amount of change, UPDATE B must be determined according to the amount of change. The amount of change is the value obtained by subtracting the "corrected scale when the elevator arrives at a certain floor" and "the corrected scale when it is estimated that the elevator has been emptied at that floor" It is. “The corrected scale value when it is estimated that the elevator has been emptied at that floor and the elevator is empty” means UPDATE B. Therefore, UPDATE B is determined according to the amount of change, that is, UPDATE B is determined according to “the corrected scale value when the elevator arrives at the floor”. That is, a function of “corrected scale value when elevator arrives at the floor” is prepared so that UPDATE B is determined by “corrected scale value when elevator arrives at the floor”. The threshold TH B is also updated by updating the function in a timely manner. Here, the "elevator is corrected balance value when you arrive at the floor" and W arrive. Since the “corrected scale value when the elevator arrives at the floor” is determined from the “balance value when the elevator arrives at the floor”, the threshold TH B is “the elevator is at the floor”. In other words, it is updated by the “balance value” when it arrives.
図３は、Ｗarriveに対するＵＰＤＡＴＥBの変化を示すグラフである。今、ＵＰＤＡＴＥBは（Ａ×Ｗarrive+Ｂ）によって決まるものとする。Ａ，Ｂの初期値は閾値学習手段１４が予め保持している。ここで、ｘ1はエレベータの定格容量でエレベータ毎に既知であり、運行管理手段１６から取得する。ｙ1は（Ａ×Ｗarrive+ Ｂ）から求めることができる。ｙ2はＵＰＤＡＴＥBの下限値であり、予め閾値学習手段１４が保持している。ｘ2は（（ｙ2−Ｂ）／Ａ）で求めることができる。前述の閾値ＴＨBの閾値学習条件が満たされ、閾値学習手段１４が新たなＷarrive（ｘ3）とそのときのＵＰＤＡＴＥB（ｙ3）を取得したとすると、（ｘ1、ｙ1) 、（ｘ2、ｙ2）、（ｘ3、ｙ3）から最小二乗法を利用してＡとＢを更新する。更新されたＡとＢを、Ａnew，Ｂnewとする。そして、ステップＳＴ１０７において閾値学習手段１４は、ＵＰＤＡＴＥB=Ａnew×Ｗarrive+ＢnewとしてＵＰＤＡＴＥBを更新し、更新されたＵＰＤＡＴＥBからＷarrive（ｘ3）のときの閾値ＴＨBを決める。この閾値ＴＨBを更新する方法を、第５更新方法とする。
FIG. 3 is a graph showing changes in UPDATE B with respect to W arrive . Now, UPDATE B is determined by (A × W arrive + B). The threshold learning means 14 holds the initial values of A and B in advance. Here, x 1 is the rated capacity of the elevator and is known for each elevator and is obtained from the operation management means 16. y 1 can be obtained from (A × W arrive + B). y 2 is the lower limit value of UPDATE B , and is previously held by the threshold learning means 14. x 2 can be obtained by ((y 2 −B) / A). If the threshold learning condition of the threshold TH B is satisfied and the threshold learning means 14 acquires a new W arrive (x 3 ) and UPDATE B (y 3 ) at that time, (x 1 , y 1 ), A and B are updated from (x 2 , y 2 ), (x 3 , y 3 ) using the least square method. Let the updated A and B be A new and B new . In step ST107, the
すなわち、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値にも基づいて降車閾値ＴＨBを設定する。これにより、乗降車による秤値の変化量誤差を考慮して閾値を設定し、より正確に有無判定をすることができるようになる。 That is, the threshold learning means 14 sets the getting-off threshold TH B based on the scale value when it arrives at the current floor. As a result, the threshold value is set in consideration of the change amount error of the scale value due to getting on and off, and the presence / absence determination can be made more accurately.
また閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値から降車閾値ＴＨBを決めるための式を、現在階に到着した時の秤値に基づいて更新する。これにより、乗降車による秤値の変化量誤差を考慮して閾値を設定し、より正確に有無判定をすることができるようになる。 The threshold learning means 14 updates the formula for determining the getting-off threshold value TH B from the scale value when it arrives at the current floor based on the scale value when it arrives at the current floor. As a result, the threshold value is set in consideration of the change amount error of the scale value due to getting on and off, and the presence / absence determination can be made more accurately.
なお、上述の説明ではｘ1をエレベータの定格容量とし、ｙ1は式から求めることとしているが、ｙ1を予め閾値学習手段１４が保持するＵＰＤＡＴＥBの上限値としてもよい。この場合、ｘ1はｙ1と、式から求める。また、Ａnewが０の値になった場合、ｘ2は０とする。また、Ａnewが０の値であり、ｘ1をｙ1（上限値）から決める場合も、ｘ1をエレベータの定格容量とする。 In the above description, x 1 is the rated capacity of the elevator and y 1 is obtained from an equation, but y 1 may be an upper limit value of UPDATE B held by the threshold learning means 14 in advance. In this case, x 1 is obtained from y 1 and the equation. When A new becomes 0, x 2 is set to 0. Further, when A new is a value of 0 and x 1 is determined from y 1 (upper limit value), x 1 is set as the rated capacity of the elevator.
また、第５更新方法では、新たに取得した到着時の秤値が、何らかの理由で極めて大きな／小さな値を示していた場合、ＡnewやＢnewも極めて大きな／小さな値へと変化してしまい、その結果、降車閾値ＴＨBも極めて大きな／小さな値に設定されてしまう。そこで、最小二乗法によって求まった新しいＡやＢをそのまま更新後のＡnewやＢnewとして利用するのではなく、式（２）によってＡnewやＢnewを更新しても良い。 Further, in the fifth update method, if the newly obtained scale value at the time of arrival shows an extremely large / small value for some reason, A new and B new also change to an extremely large / small value. As a result, the getting-off threshold TH B is also set to an extremely large / small value. Therefore, instead of directly used as the post-update A new new and B new new A and B which Motoma' by the least squares method may update the A new new and B new by equation (2).
Ｂnewも同様の式で決めることができる。このようにして閾値ＴＨBを更新する方法を、第６更新方法とする。 B new can also be determined by a similar expression. The method for updating the threshold TH B in this way is referred to as a sixth update method.
すなわち、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveから降車閾値ＴＨBを求めるための式を、過去の式に基づいて更新する。これにより、新たに取得した到着時の秤値が何らかの理由で極めて大きな／小さな値を示していたとしても、ＡnewやＢnewは緩やかに更新されるため、降車閾値ＴＨBも緩やかに更新させることができ、より正確に有無判定をすることができるようになる。
That is, the
また、図４は、縦軸が式（Ａ、Ｂ）を更新するときの到着時の補正後秤値の発生率、横軸が式（Ａ、Ｂ）を更新するときの到着時の補正後秤値のグラフの一例である。発生率は０〜１の値を選ぶ。図４によれば、到着時の補正後秤値は６０ｋｇ〜７０ｋｇである確率が最も高く、１人でエレベータに乗車するケースが多いことがわかる。第５更新方法では、到着したときの秤値から式（Ａ、Ｂ）を決めているため、ｘ3 = ６５ｋｇ（大人１人の平均体重）付近の値で更新されることが多いことになる。ｘ3 = ６５ｋｇ（大人１人の平均体重）付近の値での更新頻度が高いほど、それ以外のｘ3の値を用いた更新の影響が小さくなってしまい、必ずしも好適なＡnewやＢnewに収束しなくなってしまうことがある。そこで、式（３）を用いてＡnewやＢnewを更新しても良い。 FIG. 4 shows the occurrence rate of the corrected scale value at the time of arrival when the vertical axis updates the formula (A, B), and after the correction at the time of arrival when the horizontal axis updates the formula (A, B). It is an example of the graph of a scale value. The incidence is selected from 0 to 1. According to FIG. 4, the corrected scale value at the time of arrival has the highest probability of 60 kg to 70 kg, and it can be seen that there are many cases where one person gets on the elevator alone. In the fifth update method, since the formulas (A, B) are determined from the scale values when they arrive, they are often updated with a value in the vicinity of x 3 = 65 kg (average weight of one adult). . x 3 = 65 kg higher update frequency in the vicinity of the value (average weight of per adult), it effects the updates using the value of x 3 except would be is reduced, not necessarily suitable A new new and B new May not converge. Therefore, A new and B new may be updated using equation (3).
Ｅ1は、“今回計算で求めたＡ”を求めるときに用いた到着時の補正後秤値ｘ3の発生率を利用する。Ｅ2は、“前回計算で求めたＡ”を求めるときに用いた到着時の補正後秤値ｘ3の発生率を利用する。Ｅ3以降も同じ要領で求める。Ｂnewも同様の式で決めることができる。こうすることで、発生率の高いｘ3を用いて計算されたＡやＢが、“更新後のＡnew”や“更新後のＢnew”に及ぼす影響を抑えることができ、より好適なＡnewやＢnewに収束させることができ、より正確に有無判定をすることができるようになる。各“到着時の補正後秤値ｘ3の発生率”は、予め閾値学習手段１４が保持しているものとする。このようにして閾値ＴＨBを更新する方法を、第７更新方法とする。 E 1 uses the occurrence rate of the corrected scale value x 3 at the time of arrival used when “A obtained by this calculation” is obtained. E 2 uses the occurrence rate of the corrected scale value x 3 at the time of arrival used when “A obtained by the previous calculation” is obtained. E 3 and later also seek in the same way. B new can also be determined by a similar expression. By doing this, it is possible to suppress the influence of A and B calculated using x 3 having a high occurrence rate on “updated A new ” and “updated B new ”. can be converged to new and B new, it is possible to more accurately presence determination. It is assumed that the threshold learning means 14 holds each “occurrence rate of the corrected scale value x 3 at the time of arrival” in advance. The method for updating the threshold value TH B in this way is referred to as a seventh update method.
なお、第７更新方法では、各“到着時の補正後秤値ｘ3の発生率”は、予め閾値学習手段１４が保持することとしている。しかしながら、ハードウェアの演算メモリや記憶容量など演算リソースの有効活用によってコスト削減するためには、閾値学習手段１４に各“到着時の補正後秤値ｘ3の発生率”を保持させておくのは得策ではない。そこで、閾値学習手段１４は、各“到着時の補正後秤値ｘ3の発生率”を求めるための式を予め保持しておいても良い。例えば、図４の到着時の補正後秤値ｘ3の発生率が、正規分布に従っていると仮定すると、到着時の補正後秤値ｘ3の発生率ｆ（ｘ3）は、式（４）で求めることができる。 In the seventh updating method, each “occurrence rate of the corrected scale value x 3 at the time of arrival” is held in advance by the threshold learning means 14. However, in order to reduce costs by effectively using computing resources such as hardware computing memory and storage capacity, the threshold learning means 14 holds each “occurrence rate of the corrected scale value x 3 upon arrival”. Is not a good idea. Therefore, the threshold learning means 14 may hold in advance an expression for obtaining each “occurrence rate of the corrected scale value x 3 at the time of arrival”. For example, assuming that the occurrence rate of the corrected scale value x 3 at the time of arrival in FIG. 4 follows a normal distribution, the occurrence rate f (x 3 ) of the corrected scale value x 3 at the time of arrival is expressed by Equation (4). Can be obtained.
この式中のμは平均体重であり、σは標準偏差の値を示す。ｅは自然対数の底である。図４では、μを６５ｋｇ、標準偏差を１０としたときの正規分布を示している。この正規分布の値を、“到着時の補正後秤値ｘ3の発生率”として使用しても良い。必ずしも、μ＝６５ｋｇ，σ＝１０である必要はない。μとσは予め閾値学習手段１４に保持されているものとする。こうすることで、少ない演算リソースでより正確に有無判定をすることができるようになる。なお、ここでは正規分布に従うものとして式を作成しているが、特に正規分布に限定しない。“到着時の補正後秤値ｘ3の発生率”をｘ3の式としておくことで、同様の効果を得ることができる。このようにして閾値ＴＨBを更新する方法を、第８更新方法とする。
In this equation, μ is an average body weight, and σ is a standard deviation value. e is the base of the natural logarithm. FIG. 4 shows a normal distribution when μ is 65 kg and the standard deviation is 10. The value of this normal distribution may be used as “the occurrence rate of the corrected scale value x 3 upon arrival”. It is not always necessary that μ = 65 kg and σ = 10. It is assumed that μ and σ are held in the
すなわち、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveから降車閾値ＴＨBを求めるための式を、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveの発生率にも基づいて更新する。より好適な式に更新することによって、より正確に有無判定をすることができるようになる。 That is, the threshold learning means 14 updates the formula for obtaining the getting-off threshold TH B from the scale value W arrive when the current floor is reached based on the occurrence rate of the scale W arrive when the current floor is reached. To do. By updating to a more suitable formula, it is possible to determine the presence or absence more accurately.
また、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveに基づいて、秤値Ｗarriveの発生率を設定する。こうして設定した発生率に基づきより好適な式に更新することによって、より正確に有無判定をすることができるようになる。
The
また、式（５）からＡnewを求めることにより、第６更新方法と、第７もしくは第８更新方法を併用することができる。 Further, by obtaining A new from equation (5), the sixth update method and the seventh or eighth update method can be used in combination.
Ｂnewも同様の式で決めることができる。こうすることで、第６〜第８更新方法の両効果を奏することができる。 B new can also be determined by a similar expression. By doing so, both effects of the sixth to eighth update methods can be achieved.
なお、上述の説明では、Ｗarriveから（Ａ×Ｗarrive+Ｂ）を用いてＵＰＤＡＴＥBを求めるとしているが、ＵＰＤＡＴＥBを求める式を到着時の方向別に用意しても良い。例えば、ＵＰ方向で現在階に到着したときの補正後秤値Ｗarrive_UPから（ＡUP×Ｗarrive_UP+ＢUP）を用いてＵＰＤＡＴＥB_UPを求めても良い。式（ＡUP、ＢUP）は、ＵＰ方向で現在階に到着した時の秤値から第５〜第８更新方法と同様に求めることができる。ＤＯＷＮ方向についても同様に求めることができる。 In the above description, UPDATE B is obtained from W arrive using (A × W arrive + B), but an equation for obtaining UPDATE B may be prepared for each direction upon arrival. For example, UPDATE B_UP may be obtained using (A UP × W arrive_UP + B UP ) from the corrected scale value W arrive_UP when arriving at the current floor in the UP direction. Expressions (A UP , B UP ) can be obtained in the same manner as in the fifth to eighth update methods from the scale value when arriving at the current floor in the UP direction. It can obtain | require similarly about a DOWN direction.
すなわち、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveから降車閾値ＴＨBを求めるための式を、現在階に到着した時の方向にも基づいて更新する。これにより、より正確に有無判定をすることができる。 That is, the threshold learning means 14 updates the formula for obtaining the getting-off threshold TH B from the scale value W arrive when the current floor is reached based on the direction when the current floor is reached. Thereby, presence / absence determination can be performed more accurately.
なお、上述の説明では、ＵＰＤＡＴＥBは（Ａ×Ｗarrive+Ｂ）の１次式によって決まるものとしているが、２次以上の多次の式で決まることとしても良い。例えば、２次式である場合、ＵＰＤＡＴＥBは（Ａ×Ｗarrive 2＋Ｂ×Ｗarrive＋Ｃ）で決まる。（ｘ1、ｙ1）、（ｘ2、ｙ2）、（ｘ3、ｙ3）から最小二乗法を利用してＡとＢとＣを更新しても良い。これにより、より正確に有無判定をすることができる。 In the above description, UPDATE B is determined by a linear expression of (A × W arrive + B), but may be determined by a multi-order expression of second or higher order. For example, in the case of a quadratic expression, UPDATE B is determined by (A × W arrive 2 + B × W arrive + C). A, B, and C may be updated from (x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ), (x 3 , y 3 ) using the least square method. Thereby, presence / absence determination can be performed more accurately.
有無検知手段１５はステップＳＴ１０８においてエレベータ内の乗客有無を検知するが、エレベータが第１のパターンで空になったのか第２のパターンで空になったのかを判別し、それに応じて閾値を使い分ける。有無検知手段１５は、補正手段１３から補正後秤値を取得し閾値学習手段１４から閾値ＴＨAとＴＨBを取得する。そして、第１のパターンでエレベータが空になっている可能性があると判断すると、補正後秤値＜ＴＨBならば“無”と判定し、それ以外は“有”と判定する。あるいは、補正後秤値≦ＴＨBならば“無”と判定し、それ以外は“有”と判定する。ここで等号を含むか含まないかは、ステップＳＴ１０７での閾値の更新方法に依存する。また、第１のパターンでエレベータが空になっている可能性があると判断されなかった場合は、前述のとおり閾値ＴＨAと補正後秤値を比較して、有無判定を行う。
The presence /
次に、有無検知手段１５がステップＳＴ１０８において、第１のパターンでエレベータが空になっている可能性があると判断する方法について説明する。まず、エレベータが現在階で空になるためには現在階で降車が検知されなければならない。また、降車が検知された後に乗車が検知されてはいけない。すなわち、現在階に停止後、乗客の降車動作が検知された後は、有無検知手段１５は第１のパターンでエレベータが空になっている可能性があると判断し、閾値ＴＨBと補正後秤値を比較して有無判定を行う。しかし、その後に乗客の乗車動作が検知された後は、閾値ＴＨAと補正後秤値を比較して有無判定を行う。以下、ステップＳＴ１０８において、乗客の乗降動作を検知する動作について説明する。
Next, a method will be described in which presence / absence detection means 15 determines in step ST108 that there is a possibility that the elevator is empty in the first pattern. First, in order for the elevator to be empty on the current floor, it is necessary to detect getting off at the current floor. Also, boarding should not be detected after getting off is detected. In other words, after stopping on the current floor and after the passenger getting off is detected, the presence /
乗降検知手段１７は、乗客の乗車／降車動作を検知する。図５（ａ）のグラフは横軸に時刻ｔ（ｉ）、縦軸にエレベータの積載重量Ｗ（ｉ）をとり、計測手段１１が計測した積載重量Ｗの時系列変化を示している。ここでグラフの所定の期間［ｔ（ｉ），ｔ（ｉ−ｘ）］に着目すると、この期間に積載重量Ｗが減少していることが分かる。乗降検知手段１７は、Ｗ（ｉ）−Ｗ（ｉ−ｘ）＜Ｙ1を満たすとき、図５（ｂ）に示すように［ｔ（ｉ），ｔ（ｉ−ｘ）］においてエレベータから乗客が降車中であると検出する。ｉはサンプリング番号であり自然数である。ｘは変数であり自然数である。ｔ（ｉ）−ｔ（ｉ−１）は、計測手段の計測周期である。前記Ｙ1は予め定める閾値である。また、Ｗ（ｉ）−Ｗ（ｉ−ｘ）＞Ｙ2を満たすとき、［ｔ（ｉ），ｔ（ｉ−ｘ）］は乗車中であると検出する。前記ｘ，Ｙ1，Ｙ2は、予め乗降検知手段１７によって保持されているものとする。この方法によれば、ｔ（ｉ）にて降車が検知され始めたことになるため、有無判定手段１５はｔ（ｉ）以降、閾値ＴＨBと補正後秤値を比較して有無判定を行う。なお、それまでは閾値ＴＨAと補正後秤値を比較して有無判定を行っている。また、降車が検知された後に乗車が検知されると、その時点から閾値ＴＨAと補正後秤値を比較して有無判定を行う。また、エレベータが出発して別の階へ移動・停止した場合、移動先で降車が検知されるまでは、閾値ＴＨAと補正後秤値を比較して有無判定を行う。これにより、より正確に有無判定をすることができるようになる。なお、エレベータが走行中は乗客の乗降は発生しないため、有無判定を行う必要がない。走行中の乗客の有無は、出発直前に行われた有無判定の結果と同じである。
The boarding / alighting detection means 17 detects a passenger's boarding / alighting operation. In the graph of FIG. 5A, time t (i) is plotted on the horizontal axis, and elevator load weight W (i) is plotted on the vertical axis, and the time series change of the load weight W measured by the measuring means 11 is shown. Here, when attention is paid to a predetermined period [t (i), t (ix)] in the graph, it can be seen that the loaded weight W decreases during this period. When the boarding / alighting detection means 17 satisfies W (i) −W (ix) <Y 1 , as shown in FIG. Detect that is getting off. i is a sampling number and is a natural number. x is a variable and a natural number. t (i) -t (i-1) is a measurement cycle of the measurement means. Y 1 is a predetermined threshold value. Further, when W (i) -W (ix)> Y 2 is satisfied, it is detected that [t (i), t (ix)] is on board. The x, Y 1 , and Y 2 are assumed to be held in advance by the getting on / off detecting
また、ステップＳＴ１０８において乗降検知手段１７は、次の方法で乗客の乗降動作を検知しても良い。図６（ａ）は、横軸に時刻ｔ、縦軸にエレベータの積載重量Ｗをとり、計測手段１１が計測した積載重量Ｗの時系列変化を示すグラフである。図６（ｂ）は、横軸に時刻ｔ、縦軸に積載重量Ｗの時系列変化から演算される時間差分データＷdiffを取り、積載重量Ｗの時間差分データＷdiffの時系列変化を示すグラフである。乗降検知手段１７は、計測手段１１から積載重量Ｗ（ｉ）を取得し、式（６）を用いて時間差分データＷdiff（ｉ）を演算する。
Moreover, in step ST108, the boarding / alighting detection means 17 may detect a passenger's boarding / alighting operation by the following method. FIG. 6A is a graph showing time-series changes in the loading weight W measured by the measuring means 11 with the time t on the horizontal axis and the loading weight W of the elevator on the vertical axis. 6 (b) is a time in the horizontal axis t, take the time difference data W diff that when calculated from series change in load weight W and the vertical axis shows the time series change of the time difference data W diff of dead weight W It is a graph. The boarding /
式（６）においてΔｉは差分間隔を表す。時間差分データＷdiff（ｉ）は、積載重量が減少するとマイナスの値を示し、積載重量が増加するとプラスの値を示し、積載重量に変化がないと零の値を示す特性がある。そこで乗降検知手段１７は、時間差分データＷdiff（ｉ）がマイナスの値を示してから再び零以上の値を示すまでの期間［ｔ（ｉ），ｔ（ｉ−ｘ）］に降車が発生していると検出し、ｔ（ｉ）以降、有無検知手段１５は閾値ＴＨBを利用して有無判定を行う。また乗降検知手段１７は、時間差分データＷdiff（ｉ）がプラスの値を示してから再び零以下の値を示すまでの期間を乗車中と検出する。これにより、より正確に乗降動作を検知することができ、その結果、より正確に有無判定をすることができるようになる。 In equation (6), Δi represents the difference interval. The time difference data W diff (i) has a characteristic that shows a negative value when the load weight decreases, a positive value when the load weight increases, and a zero value when the load weight does not change. Therefore, the getting-on / off detection means 17 gets off the vehicle during a period [t (i), t (ix)] from when the time difference data W diff (i) shows a negative value until it shows a value of zero or more again. and that the detected, t (i) and later, presence detection means 15 performs a presence determination using the threshold value TH B. Moreover, the boarding / alighting detection means 17 detects that it is in boarding the period until time difference data Wdiff (i) shows a positive value, and shows a value below zero again. As a result, the getting-on / off operation can be detected more accurately, and as a result, the presence / absence determination can be made more accurately.
ところで、積載重量Ｗのデータは図７（ａ）に示すように数値ノイズを持つことがある。その結果、図７（ｂ）のように時間差分データＷdiffにも数値ノイズが発生し、乗降動作を誤検知してしまうことがある。そこで、次のような対策を施してもよい。例えば乗降検知手段１７は、図７（ｂ）に示すように時間差分データＷdiffが時刻ｔ（ｉ）にマイナス値を示してから時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に再び０以上の値を示すと、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データＷdiffの値の合計の絶対値を計算する。そして、絶対値が閾値Ｗjudge以下の値であった場合、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データＷdiffの値はノイズであると判断して０へ変換する。図７は乗車の場合を示したが、降車の場合は時間差分データＷdiffがマイナスの値を示すので、例えば時刻ｔ（ｉ）に時間差分データＷdiffが０より小さな値を示してから時刻ｔ（ｉ＋ｘ）に再び０以上の値を示すと、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データの値の合計の絶対値を演算し、絶対値が閾値Ｗjudge以下の値であった場合、時刻ｔ（ｉ）〜ｔ（ｉ＋ｘ）の間の時間差分データＷdiffの値はノイズであると判断して０へ変換する。閾値Ｗjudgeは予め乗降検知手段１７に保存されているものとする。これにより、より正確に乗降動作を検知することができ、その結果、より正確に有無判定をすることができるようになる。 By the way, the load weight W data may have numerical noise as shown in FIG. As a result, as shown in FIG. 7B, numerical noise may also occur in the time difference data W diff and erroneously detect the boarding / alighting operation. Therefore, the following measures may be taken. For example, when the time difference data W diff shows a negative value at time t (i) and again shows a value of 0 or more at time t (i + x) as shown in FIG. The absolute value of the sum of the values of the time difference data W diff between t (i) and t (i + x) is calculated. If the absolute value is equal to or less than the threshold value W judge, the value of the time difference data W diff between times t (i) to t (i + x) is determined to be noise and converted to zero. Although FIG. 7 shows the case of getting on, since the time difference data W diff shows a negative value when getting off, for example, the time after the time difference data W diff shows a value smaller than 0 at time t (i). When t (i + x) indicates a value of 0 or more again, the absolute value of the sum of the values of the time difference data between times t (i) and t (i + x) is calculated, and the absolute value is a value equal to or less than the threshold value W judge. If it is, the value of the time difference data W diff between times t (i) to t (i + x) is determined to be noise and converted to zero. It is assumed that the threshold value W judge is stored in advance in the boarding / alighting detection means 17. As a result, the getting-on / off operation can be detected more accurately, and as a result, the presence / absence determination can be made more accurately.
計測手段１１は一定周期で積載重量Ｗを計測している。そのため、ステップＳＴ１０８までの動作が終了するとステップＳＴ１０１から動作を再開する。ただし、常に乗客有無を検知する必要がない場合、ステップＳＴ１０２からステップＳＴ１０８の各動作の内、必要に応じて全てあるいは一部の動作を省略しても良い。また、計測手段１１が一定周期で積載重量Ｗを計測しているとすると、その他の各手段で用いる秤値は、そのときの計測された瞬時値ではなく、そのときに計測された秤値とそこから一定期間過去の間に計測された秤値の平均値を利用しても良い。これにより、エレベータやロープの振動によって生じる秤値の微振動の影響による有無検知精度の低下を軽減することができる。 The measuring means 11 measures the loaded weight W at a constant cycle. Therefore, when the operation up to step ST108 is completed, the operation is restarted from step ST101. However, if it is not always necessary to detect the presence or absence of passengers, all or some of the operations in steps ST102 to ST108 may be omitted as necessary. If the measuring means 11 measures the load weight W at a constant period, the scale value used in each other means is not the instantaneous value measured at that time, but the scale value measured at that time. You may utilize the average value of the scale value measured in the past for a fixed period from there. Thereby, the fall of the presence detection precision by the influence of the slight vibration of the scale value produced by the vibration of an elevator or a rope can be reduced.
また、図２では、ステップＳＴ１０６とステップＳＴ１０７にて閾値を更新してから、ステップＳＴ１０８にて更新された閾値を利用して有無判定を行うとしているが、動作の順序は問わないものとする。例えば、ステップＳＴ１０５の後で、今の閾値を利用してステップＳＴ１０８と同様の動作を行い、有無判定を実施し、その後、ステップＳＴ１０６とステップＳＴ１０７の動作によって閾値を更新しても良い。 In FIG. 2, the threshold value is updated in step ST106 and step ST107, and then the presence / absence determination is performed using the threshold value updated in step ST108. However, the order of operations is not limited. For example, after step ST105, the current threshold value may be used to perform the same operation as step ST108, and the presence / absence determination may be performed, and then the threshold value may be updated by the operations of step ST106 and step ST107.
また、図２では、ステップＳＴ１０４にて秤値の補正量／補正式を更新しステップＳＴ１０５にて秤値を再補正した後、ステップＳＴ１０８にて補正後秤値を利用して有無判定を行うとしているが、補正量／補正式の更新と有無判定動作の順序は問わないものとする。例えば、今の補正量や補正式を利用して秤値を補正し、補正後秤値を利用してステップＳＴ１０８と同様の動作で有無判定を行った後に、ステップＳＴ１０３とステップＳＴ１０４と同様の動作を行い秤値の補正量や補正式を更新しても良い。 In FIG. 2, the correction amount / correction formula of the scale value is updated in step ST104, the scale value is corrected again in step ST105, and then the presence / absence determination is performed using the corrected scale value in step ST108. However, the order of the correction amount / correction formula update and the presence / absence determination operation is not limited. For example, the scale value is corrected using the current correction amount and the correction formula, the presence / absence determination is performed by the same operation as step ST108 using the corrected scale value, and then the same operation as step ST103 and step ST104. May be used to update the correction amount and the correction formula of the scale value.
＜効果＞
秤値を補正したとしても、その誤差を完全に除去することは難しい。また、その誤差量は、秤装置の設置環境や経年変化に依存するため、全てのエレベータに対して同じ閾値を適用すると、精度良く有無判定を行うことが難しかった。しかし、実施の形態１の乗客有無検知装置１は、停止時のエレベータの積載重量を秤値として計測する計測手段１１と、エレベータの運行を管理し、その状態信号を出力する運行管理手段１６と、秤値とエレベータの状態信号に基づき、秤値の補正量や補正量を算出する補正式を更新する補正学習手段１２と、補正学習手段で更新された補正量と補正式に基づき、秤値を補正後秤値として補正する補正手段１３と、エレベータ内が空であると推定される際の秤値とエレベータの状態信号に基づき閾値を設定／更新する閾値学習手段１４と、補正後秤値と閾値を比較して、エレベータ内の乗客の有無を判定する有無検知手段１５と、を備えることにより、閾値を適切な値に自動更新し、正確な乗客の有無検知を行う事が出来る。また、エレベータの保守作業員が個別に閾値を設定するという作業を省力化することができる。
<Effect>
Even if the scale value is corrected, it is difficult to completely remove the error. Further, since the error amount depends on the installation environment of the scale device and the secular change, it is difficult to accurately determine the presence or absence when the same threshold value is applied to all elevators. However, the passenger presence /
さらに、閾値学習手段１４は、エレベータ内が空であると推定される際の補正後秤値である空補正後秤値を継続して取得し、その最大値に基づいて閾値を更新することを特徴とする。これにより、より正確に有無判定を行うことができるようになる。 Further, the threshold learning means 14 continuously obtains an empty corrected scale value that is a corrected scale value when the elevator is estimated to be empty, and updates the threshold based on the maximum value. Features. As a result, the presence / absence determination can be performed more accurately.
また、閾値学習手段１４は、空補正後秤値の最大値を取得した際と同一のエレベータの位置においてエレベータ内が空であると推定された場合に、そのときの前記空補正後秤値に基づいて閾値を更新することを特徴とする。よって、これまで取得してきた空補正後秤値の中で最も大きな値であった空補正後秤値が、経年変化などの理由によって小さな値になった場合、それに応じて空補正後秤値と閾値ＴＨAもより小さな値へ更新される。 Further, when it is estimated that the inside of the elevator is empty at the same elevator position when the maximum value of the balance value after the sky correction is acquired, the threshold learning means 14 sets the balance value after the sky correction at that time. The threshold value is updated based on this. Therefore, when the empty post-correction scale value, which has been the largest of all the post-empty correction scale values obtained so far, becomes a small value due to aging, etc., The threshold value TH A is also updated to a smaller value.
さらに、閾値学習手段１４は、過去の閾値にも基づいて閾値を更新する。よって、新たに取得した空補正後秤値が、何らかの理由で極めて大きな／小さな値を示していたとしても、緩やかにＵＰＤＡＴＥAが更新されるので、閾値ＴＨAも緩やかに変化させることができるようになる。これにより、より正確に有無判定をすることができるようになる。
Further, the
また、閾値学習手段１４は、閾値が所定期間内に更新されなかった場合に閾値を所定値分小さな値に更新する。これにより閾値の高止まりを避け、より正確に有無判定をすることができるようになる。
The
さらに、閾値学習手段１４において、現在階で乗客が降車したことによりエレベータ内が空であると推定される際の秤値とエレベータの状態信号に基づき設定される閾値を降車閾値ＴＨBとすると、有無検知手段１５は、現在階で乗客が降車したことによりエレベータ内が空であると推定される際に、降車閾値ＴＨBを用いて乗客の有無を判定する。これにより、より正確な乗客の有無判定が行える。 Furthermore, in the threshold learning means 14, when the threshold value set based on the scale value and the elevator state signal when it is estimated that the inside of the elevator is empty due to the passenger getting off at the current floor is the getting-off threshold TH B , The presence / absence detection means 15 determines the presence / absence of a passenger using the getting-off threshold TH B when it is estimated that the elevator is empty due to the passenger getting off at the current floor. Thereby, the presence / absence determination of a passenger can be performed more accurately.
また、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値にも基づいて降車閾値ＴＨBを設定する。これにより、乗降車による秤値の変化量誤差を考慮して閾値を設定し、より正確に有無判定をすることができるようになる。 Moreover, the threshold learning means 14 sets the getting-off threshold TH B based on the scale value when it arrives at the current floor. As a result, the threshold value is set in consideration of the change amount error of the scale value due to getting on and off, and the presence / absence determination can be made more accurately.
さらに、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値から降車閾値ＴＨBを決めるための式を、現在階に到着した時の秤値に基づいて更新する。これにより、乗降車による秤値の変化量誤差を考慮して閾値を設定し、より正確に有無判定をすることができるようになる。 Furthermore, the threshold value learning means 14 updates the formula for determining the getting-off threshold value TH B from the scale value when it arrives at the current floor based on the scale value when it arrives at the current floor. As a result, the threshold value is set in consideration of the change amount error of the scale value due to getting on and off, and the presence / absence determination can be made more accurately.
また、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveから降車閾値ＴＨBを求めるための式を、過去の式に基づいて更新する。これにより、新たに取得した到着時の秤値が何らかの理由で極めて大きな／小さな値を示していたとしても、ＡnewやＢnewは緩やかに更新されるため、降車閾値ＴＨBも緩やかに更新させることができ、より正確に有無判定をすることができるようになる。
The
さらに、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveから降車閾値ＴＨBを求めるための式を、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveの発生率にも基づいて更新する。より好適な式に更新することによって、より正確に有無判定をすることができるようになる。 Further, the threshold learning means 14 updates the formula for obtaining the getting-off threshold value TH B from the scale value W arrive when the current floor is reached based on the occurrence rate of the scale W arrive when the current floor is reached. To do. By updating to a more suitable formula, it is possible to determine the presence or absence more accurately.
また、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveに基づいて、秤値Ｗarriveの発生率を設定する。こうして設定した発生率に基づきより好適な式に更新することによって、より正確に有無判定をすることができるようになる。
The
さらに、閾値学習手段１４は、現在階に到着した時の秤値Ｗarriveから降車閾値ＴＨBを求めるための式を、現在階に到着した時の方向にも基づいて更新する。これにより、より正確に有無判定をすることができる。 Furthermore, the threshold value learning means 14 updates the formula for obtaining the getting-off threshold value TH B from the scale value W arrive when it arrives at the current floor based on the direction when it arrives at the current floor. Thereby, presence / absence determination can be performed more accurately.
（実施の形態２）
＜構成＞
本実施の形態の人数検知装置は、実施の形態１の乗客有無検知装置１を利用するものであり、乗客有無検知装置１がエレベータ内に乗客が居ると判定した場合に、乗客が１人なのか、複数人なのかを推定する。
(Embodiment 2)
<Configuration>
The number detection device of the present embodiment uses the passenger presence /
図８は、実施の形態２に係る人数検知装置２の構成を示すブロック図である。人数検知装置２は、乗客有無検知装置１、人数検知手段２１、ドア計測手段２２を備える。乗客有無検知装置１は、前述の通り実施の形態１の乗客有無検知装置と同じであり、その構成要素である各手段は、本実施の形態の人数検知装置２にも含まれているものとする。乗客有無検知装置１に含まれる計測手段１１を除き、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of the number-of-
人数検知手段２１は、計測手段１１が計測したエレベータの積載重量と乗客有無検知装置１の有無検知結果を基に、エレベータ内の乗客が０人か１人か２人以上かを検知する。
The number-of-people detection means 21 detects whether the number of passengers in the elevator is zero, one, or two or more based on the elevator loading weight measured by the measurement means 11 and the presence / absence detection result of the passenger presence /
すなわち、実施の形態２に係る人数検知装置は、実施の形態１の乗客有無検知装置と、乗客有無検知装置から乗客有無検知結果と秤値を受け、これらに基づき前記エレベータの乗客数を検知する人数検知手段と、を備える。乗客有無検知装置が“無”と判定した場合に人数検知手段が乗客数を０にすれば、繰り返し乗車数や降車数を検知することによる検知精度の低下を防ぐことが出来る。 That is, the number-of-people detection device according to the second embodiment receives the passenger presence / absence detection result and the scale value from the passenger presence / absence detection device of the first embodiment and the passenger presence / absence detection device, and detects the number of passengers of the elevator based on these. And a number detection means. If the passenger detection device determines that the number of passengers is zero when the passenger presence / absence detection device determines that there is no, it is possible to prevent a decrease in detection accuracy due to repeated detection of the number of passengers and the number of passengers getting off.
＜動作＞
次に、人数検知装置２の動作について記載する。図９は、本実施の形態に係る人数検知装置２の動作を示すフローチャートである。図９に示すステップＳＴ２０１からステップＳＴ２０８までの動作は、図２に示すステップＳＴ１０１からステップＳＴ１０８までの動作と同一であるため説明を省略し、それ以降の動作について説明する。
<Operation>
Next, the operation of the
ステップＳＴ２０９において、人数検知手段２１は計測手段１１から秤値、あるいは補正手段１３から補正後秤値を取得し、その時間差分データを演算する。図１０は、エレベータが停止して完全戸開中に２人が乗車し、その後２人が降車したときの積載重量の時系列変化を示すグラフである。人数検知手段２１は、取得した積載重量Ｗ（ｉ）から実施の形態１で示した式（６）を用いて、時間差分データＷdiff（ｉ）を演算する。あるいは、実施の形態１の乗降検知手段１７から時間差分データＷdiff（ｉ）を取得しても良い。図１１は、図１０に示した積載重量Ｗのデータから演算した時間差分データＷdiffの時系列変化を示す図である。
In step ST209, the number-of-people detection means 21 acquires the scale value from the measurement means 11 or the corrected scale value from the correction means 13, and calculates the time difference data. FIG. 10 is a graph showing a time-series change in the loading weight when two people get on and the two get off after the elevator stops and the door is fully opened. The number-of-
次いで人数検知手段２１は、乗降人数を推定する条件が満たされた場合に、演算した時間差分データから乗降人数を推定する（ステップＳＴ２１０）。乗降人数を推定する条件とは、時間差分データＷdiffがプラスの値から０以下の値へ遷移すること、あるいは時間差分データＷdiffの値がマイナスの値から０以上の値へ遷移すること、である。時間差分データＷdiffは、Δｉの間に積載重量Ｗに変化がない場合０の値を示すので、乗降行為が終了して積載重量が変化しなくなると０の値を示す。したがって、図１１のグラフにおいて１つの凸型波形が１回の乗降動作を示している。 Next, the number detection means 21 estimates the number of passengers from the calculated time difference data when the condition for estimating the number of passengers is satisfied (step ST210). The condition for estimating the number of passengers is that the time difference data W diff changes from a positive value to a value of 0 or less, or the value of the time difference data W diff changes from a negative value to a value of 0 or more, It is. Since the time difference data W diff shows a value of 0 when there is no change in the loading weight W during Δi, the time difference data W diff shows a value of 0 when the loading / unloading action ends and the loading weight does not change. Therefore, in the graph of FIG. 11, one convex waveform indicates one boarding / alighting operation.
乗降人数を推定する条件が満たされると、人数検知手段２１は時間差分データＷdiffから乗降人数を演算する。図１２は、モデル波形Ｗm（ｉ）の時系列変化を示すグラフである。人数検知手段２１は予め図１２に示されるようなモデル波形Ｗm（ｉ）を保持し、そのモデル波形Ｗm（ｉ）を時間軸方向に走査して、図１１に示した時間差分データＷdiff（ｉ）の波形とモデル波形Ｗm（ｉ）との形状の類似度を表す式（７）に示される正規化相互相関関数ｚ（τ）を算出する。 When the condition for estimating the number of passengers is satisfied, the number detection means 21 calculates the number of people getting on and off from the time difference data Wdiff . FIG. 12 is a graph showing a time series change of the model waveform W m (i). The number-of-people detection means 21 holds a model waveform W m (i) as shown in FIG. 12 in advance, scans the model waveform W m (i) in the time axis direction, and the time difference data W shown in FIG. A normalized cross-correlation function z (τ) shown in Expression (7) representing the similarity of the shape between the waveform of diff (i) and the model waveform W m (i) is calculated.
ここで、τは基準となる時刻ｔ（ｉ）からのずれ量を示し、Ｗm（バー）標準モデルの時間差分データＷm（ｉ）の平均を示し、Ｗdiff（バー）は受信した時間差分データＷdiff（ｉ）の平均を示す。基準となる時刻は任意に選択することができ、例えば現在のｔ（ｉ）でも良い。そして、相互相関関数ｚ（τ）の値が予め定める閾値Ｓoverlap以上となった回数を、１つの凸型波形の人数とする。Ｓoverlapは、予め人数検知手段２１が保持しているものとする。凸型波形がプラスの値の場合は乗車人数であり、マイナスの場合は降車人数になる。凸型波形がマイナスの場合は、モデル波形Ｗm（ｉ）もマイナスの値に変換してから相互相関関数ｚ（τ）を演算すればよい。この乗降人数を演算する方法を乗降人数検知方法１とする。
Here, τ indicates the amount of deviation from the reference time t (i), indicates the average of the time difference data W m (i) of the W m (bar) standard model, and W diff (bar) indicates the received time. The average of the difference data W diff (i) is shown. The reference time can be arbitrarily selected, and may be the current t (i), for example. The number of times that the value of the cross-correlation function z (τ) is equal to or greater than a predetermined threshold S overlap is defined as the number of people in one convex waveform. It is assumed that S overlap is held in advance by the number-of-people detection means 21. When the convex waveform is a positive value, it is the number of passengers, and when it is negative, it is the number of passengers getting off. When the convex waveform is negative, the cross correlation function z (τ) may be calculated after converting the model waveform W m (i) to a negative value. A method for calculating the number of passengers is referred to as a
そして人数検知手段２１は、有無検知装置１から取得する有無判定結果とステップＳＴ２１０で演算した乗降人数から、エレベータ内の乗客が０人か、１人か、２人以上かを判定する（ステップＳＴ２１１）。有無検知装置１から習得する有無判定結果が“無”であれば、更新後のエレベータ内の乗客は０人と判定する。有無判定結果が“有”であれば、エレベータ内の人数を式（８）から算出する。
The number-of-people detection means 21 determines whether there are 0, 1 or 2 passengers in the elevator from the presence / absence determination result acquired from the presence /
もし、ステップＳＴ２１０において、乗降人数を推定する条件が満たされており、乗車人数が検知された場合は、降車人数は０人になる。逆に降車人数が検知された場合は、乗車人数は０人になる。乗車人数も降車人数を検知されていない場合は、エレベータ内の人数に変化は無い。 If the condition for estimating the number of passengers is satisfied in step ST210 and the number of passengers is detected, the number of people getting off is zero. Conversely, when the number of people getting off is detected, the number of people getting on is 0. When the number of passengers is not detected, the number of people in the elevator is not changed.
更新後のエレベータ内の人数が１人である場合、人数検知手段２１はエレベータ内の人数を１人と判定する。更新後のエレベータ内の人数が２人以上である場合、人数検知手段２１は、エレベータ内の人数を２人以上と判定する。 When the number of people in the elevator after the update is one, the number of people detection means 21 determines that the number of people in the elevator is one. When the number of people in the elevator after the update is two or more, the number of people detection means 21 determines that the number of people in the elevator is two or more.
ステップＳＴ２１０において人数検知手段２１は、乗降人数検知方法１とは異なる次の方法で乗降人数を検知しても良い。例えば、図１１の時間差分データＷdiff（ｉ）の０以上の値において、図中に示すＣの位置に閾値を設定する。そして、時間差分データＷdiff（ｉ）が閾値以上になった回数を乗車人数とする。Ｃの位置に閾値を設定した場合ＷdiffがＣ以上となる回数は２回あり、通過人数は２人と推定される。閾値を時間差分データＷdiff（ｉ）の０以下の値に設定する場合は、時間差分データＷdiff（ｉ）が閾値以下になった回数を降車人数とする。このような人数検知方法によれば、乗降人数検知方法１のようにモデル波形Ｗm（ｉ）を予め保存しておく必要がなく、モデル波形Ｗm（ｉ）との類似度を演算する必要がないため、使用する演算リソース量を少なくすることができる。この乗降人数を演算する方法を、乗降人数検知方法２とする。
In step ST210, the number-of-people detection means 21 may detect the number of people getting on and off by the following method different from the
また、ステップＳＴ２１０において人数検知手段２１は、乗降人数検知方法１及び２とは異なる次の方法で乗降人数を検知しても良い。図１１の時間差分データＷdiff（ｉ）の０以上の値において、閾値を複数、例えば図１１に示すように６つの閾値Ａ〜Ｆを設定する。そして、時間差分データＷdiff（ｉ）が閾値以上になった回数（乗車人数の推定候補）を閾値毎に数える。そして、各乗車人数の推定候補になった数（カウント値）を数えると、図１３に示すような表が完成する。このとき、乗車人数が２人と推定されたのは閾値６個中４個と最も多いため、乗車人数を２人とする。時間差分データＷdiff（ｉ）の０以下の値において閾値を複数設定した場合も同様にして降車人数を決定する。このような方法によれば、乗降人数検知方法１のようにモデル波形Ｗm（ｉ）を予め保存しておく必要がなく、モデル波形Ｗm（ｉ）との類似度を演算する必要がないため、使用する演算リソース量を少なくすることができる。さらに、乗降人数検知方法２では１つの閾値の設定次第で人数検知結果が変動するが、この乗降人数検知方法では複数の閾値を設定するため乗降人数検知方法２よりも精度良く人数を検出することができる。この乗降人数検知方法を乗降人数検知方法３とする。
In step ST210, the number-of-people detection means 21 may detect the number of people getting on and off by the following method different from the
また、ステップＳＴ２１０において人数検知手段２１は、乗降人数検知方法１〜３とは異なる次の方法で乗降人数を検知しても良い。図１４は、ドア計測手段の一例としてドア２３の近傍に設けられる光電センサ２４を示す図である。例えば、ドア計測手段２２は１つまたは複数個の光電センサ２４の発光素子と受光素子によって構成されており、ドア２３を人が通過すると図１５（ａ）に示すような感知結果が得られる。図１５（ａ）において横軸は時刻、縦軸はセンサ設置位置を示している。ここで、光電センサ２４の設置位置に所定の範囲Ｐn（ｎは自然数）を設ける。たとえば範囲Ｐ1において、Ｎ1（Ｎ1は自然数）個以上の光電センサ２４がＭ1（Ｍ1は自然数）回連続して感知することを通過開始条件Ｓ1とする。また、所定の範囲Ｐ2において、Ｎ2（Ｎ2は自然数）個以上の光電センサ２４がＭ2（Ｍ2は自然数）回連続して感知しなかったことを通過終了条件Ｅ1とする。範囲Ｐ1およびＰ2は必ずしも同一の範囲である必要はない。通過開始条件Ｓ1が満たされてから、通過終了条件Ｅ1が満たされるまでの間に利用者が通過したと判断し、通過人数を１人と検出する。
In step ST210, the number-of-people detection means 21 may detect the number of people getting on and off by the following method different from the methods of detecting the number of people getting on and off 1-3. FIG. 14 is a diagram illustrating a
また、全センサの感知結果を累積し、その累積数から通過人数を推定しても良い。図１５（ｂ）は、ある時刻における光電センサ２４の感知結果の累積数を示す図である。横軸は時刻、縦軸は感知結果累積数を示している。ここで、感知結果累積数にも所定の範囲Ｑn（ｎは自然数）を設け、例えば所定の範囲Ｑ1においてＮ3（Ｎ3は自然数）個以上の光電センサ２４が、Ｍ3（Ｍ3は自然数）回連続して感知した場合を通過開始条件Ｓ2とする。また、たとえば所定の範囲Ｑ2において、Ｎ4（Ｎ4は自然数）個以上の光電センサ２４がＭ4（Ｍ4は自然数）回連続して感知しなかった場合を通過終了条件Ｅ2とする。範囲Ｑ1およびＱ2は必ずしも同一の範囲である必要はない。通過開始条件Ｓ2が満たされてから、通過終了条件Ｅ2が満たされるまでの間に利用者が通過したと判断し、通過人数を１人と推定する。
Alternatively, the detection results of all the sensors may be accumulated, and the number of passing people may be estimated from the accumulated number. FIG. 15B is a diagram showing the cumulative number of sensing results of the
通過人数を推定するにあたり、２つの通過開始条件Ｓ1，Ｓ2のいずれか一方を適用してもよいし、両方適用してもよい。また２つの通過終了条件Ｅ1，Ｅ2のいずれか一方を適用してもよいし、両方適用してもよい。Ｐn，Ｑn，Ｎn，Ｍn（ｎは自然数）は人数検知手段２１によって保持されているものとする。ただし、ドア計測手段２２は通過人数を検知できるが、それが乗車か降車かを判断することはできないため、実施の形態１の乗降検知手段１７がステップＳＴ１０８で行う方法によって、すなわち計測手段１１から秤値を取得し、積載重量Ｗの変化を調べることによって乗車か降車かを判定する。 In estimating the number of passing people, either one of the two passage start conditions S 1 and S 2 may be applied, or both may be applied. Either one of the two passage end conditions E 1 and E 2 may be applied, or both may be applied. It is assumed that P n , Q n , N n , and M n (n is a natural number) are held by the number of people detection means 21. However, although the door measurement means 22 can detect the number of passing people, it cannot determine whether it is a boarding or a getting-off. The scale value is acquired, and it is determined whether the vehicle is getting on or off by examining the change in the loaded weight W.
そして人数検知手段２１は、ドア計測手段２２が検知した通過人数と積載重量Ｗの変化から得た乗車・降車の判定結果とを突合わせ、換言すればマッチングさせて乗車人数と降車人数とを出力する。以下、通過人数と乗車・降車の判定結果とを突合わせる方法について説明する。図１６（ａ）はドア計測手段２２が通過人数を検知した結果を示す図であり、図１６（ｂ）は積載重量の変化から乗車／降車の別を検知した結果を示した図である。人数検知手段２１は、降車中であると推定されている期間［ｔ（ｉ），ｔ（ｉ−ｘ）］に通過人数が１人と推定されている場合、当該期間の降車人数を１人と出力する。しかし、通過人数を推定するドア計測手段２２と進行方向を推定する計測手段２１とはセンサ系列が異なるため、互いの時系列データに時間差が生じ、降車中であると推定されている期間［ｔ（ｉ），ｔ（ｉ−ｘ）］に通過人数が１人と推定されるとは限らない。
The number-of-
そこで本実施の形態では、通過人数の出力時刻の進行方向が仮に不明（以下「不」という）である場合、通過人数の出力時刻を±Ｚ（Ｚは自然数）の範囲でずらすことによって、乗車・降車の判定結果が乗車方向（以下「乗」という）、または降車方向（以下「降」という）と一致するか否かを探索する。探索した結果、「降」と一致した場合は、降車人数を１人と出力する。 Therefore, in the present embodiment, if the traveling direction of the output time of the passing number is unknown (hereinafter referred to as “unknown”), the output time of the passing number is shifted within a range of ± Z (Z is a natural number) to get on A search is made as to whether the determination result of getting off coincides with the boarding direction (hereinafter referred to as “ride”) or the direction of getting off (hereinafter referred to as “down”). As a result of the search, if it matches with “Descent”, the number of people getting off is output as one.
仮に、通過人数の出力時刻を±Ｚの範囲でずらしても進行方向結果が「乗」または「降」と一致しない場合は、予め人数検知手段２１に保持されているルールに沿って、乗車人数をＮ（Ｎは自然数）人、降車人数をＭ（Ｍは自然数）人と出力する。 If the traveling direction result does not coincide with “ride” or “descend” even if the output time of the passing number of people is shifted within the range of ± Z, the number of passengers is taken in accordance with the rules held in the number detecting means 21 in advance. Is output as N (N is a natural number), and the number of people getting off is output as M (M is a natural number).
本実施の形態では、図１６において通過人数の出力時刻の進行方向が仮に「不」である場合、通過人数の出力時刻を±Ｚの範囲でずらす例を説明したが、乗車・降車の判定結果の出力期間［ｔ（ｉ），ｔ（ｉ−ｘ）］を±Ｚの範囲でずらしても同様の効果が得られる。変数Ｚは、人数検知手段２１によって保持されているものとする。この乗降人数検知方法を、乗降人数検知方法４とする。
In the present embodiment, the example in which the output time of the passing number is shifted within the range of ± Z when the traveling direction of the passing time of the passing number is “not” in FIG. 16 has been described. The same effect can be obtained by shifting the output period [t (i), t (i−x)] in the range of ± Z. It is assumed that the variable Z is held by the number-of-people detection means 21. This passenger number detection method is referred to as passenger
すなわち、人数検知装置２はエレベータのドアを通過する人数を検知するドア計測手段２２を備え、人数検知手段２１は、ドア計測手段２２が検知した通過人数と、乗客有無検知装置１の乗客有無検知結果と秤値に基づきエレベータの乗客数を検知する。これにより、乗客数を正確に検知することが出来る。
That is, the number-of-
なお、図１４に示したドア２３は、２枚のドア部分すなわち第１のドア部分２３ａと第２のドア部分２３ｂとで構成され、第１のドア部分２３ａ、第２のドア部分２３ｂがそれぞれドア中央部から各両端部へ移動することによってドア２３が開く構造となっているが、このようなドアに限定されない。例えばドア２３は、１枚のドア部分によって構成され、この１枚のドア部分が出入口の一端部から他端部へ移動することで、ドア２３が開く構造であってもよい。
The
また、２枚のドア部分すなわち第１及び第２のドア部分２３ａ，２３ｂは、必ずしもそれぞれ１枚の矩形板状部材で構成されていなくてもよい。例えば第１及び第２のドア部分２３ａ，２３ｂは、それぞれ２枚以上の複数枚の矩形板状部材によって多段に構成され、第１のドア部分２３ａと第２のドア部分２３ｂとがドア中央部から各両端部へ移動するにあたり、複数枚の矩形板状部材が重なり合いながら移動するようにドア２３を開くものであってもよい。同様に、ドア２３が１枚のドア部分によって構成される場合、１枚のドア部分は必ずしも１枚の矩形板状部材で構成されていなくてもよく、例えば２枚以上の複数枚の矩形板状部材によって多段に構成され、１枚のドア部分が一端部から他端部へ移動するにあたり、複数枚の矩形板状が重なり合いながら移動するようにドア２３を開くものであってもよい。
Further, the two door portions, that is, the first and
また、図１４では光電センサ２４をドア２３の近傍に複数個並べて設けているが、図１４は平易に説明するための模式図に過ぎず、光電センサ２４は乗場側とエレベータ側のどちらに設置されていてもよい。また光電センサ２４は、必ずしも乗場側やエレベータ側の目視可能な位置に設置する必要はない。一般的にエレベータのドア２３は、乗場側のドアとエレベータ側のドアとによって構成されるが、この場合に光電センサ２４は、乗場側のドアとエレベータ側のドアとの間に設置されていてもよい。また光電センサ２４は、必ずしも各乗場に１つずつ設置する必要はなく、エレベータ側のドアに装着されることによってエレベータの移動と共に移動し、各階で乗客の乗り降りを計測できるようにしてもよい。
In FIG. 14, a plurality of
また、光電センサ２４は、一般的に発光端子と受光端子とによって構成されるが、発光および受光の各端子は必ずしも１対１に対応している必要はない。１つの発光端子から広角に発射されたビームを複数の受光端子が受光することにより、複数の計測結果を測定することも可能であり、そのような光電センサ２４を用いても本発明を実施することは可能である。
The
複数人が横並びの状態で乗車すると、乗降人数検知方法１〜３では時間差分データの凸型波形は１つしか形成されないことにより、乗車人数を１人であると誤検知する可能性がある。乗降人数検知方法４においても、複数人が横並びで乗車した場合の感知結果は一人が乗車した場合の感知結果と似ており、乗車人数を過少に検知してしまう可能性がある。複数人が横並びで降車する場合も同様の問題が生じる。そこで、次のような補正を施してもよい。図１７（ａ）は、約１１０ｋｇ相当の物体が乗車したときの積載重量Ｗの時系列変化を示すグラフであり、図１７（ｂ）は、積載重量Ｗの時間差分データＷdiffの時系列変化を示すグラフである。時間差分データＷdiffには、１つの凸型波形の合計値の絶対値が積載重量Ｗの変化量と等しくなるという特性がある。すなわち、積載重量Ｗが約１１０ｋｇ増加したとき、時間差分データＷdiffの凸型波形の合計値（積分値）は約１１０ｋｇになる。そこで、人数検知手段２１は、１人の体重と想定される積載重量Ｗの閾値Ｗtotsu1を設定し、凸型波形の積分値の絶対値が閾値Ｗtotsu1以上である場合に最少の乗車／降車人数を２人とする。つまり、人数検知手段２１は上記の場合に１つの凸型波形から演算される乗車／降車人数の最小値を２以上とし、仮に乗降人数検知方法１〜４のいずれかによって乗車／降車人数が１人以下と評価されたとしても、乗車／降車人数を２人と数える。なお、最少の乗車／降車人数を３人とするための閾値Ｗtotsu2、４人とするための閾値Ｗtotsu3、５人とするための閾値Ｗtotsu4、…など、閾値を複数個用意しても良い。各閾値は予め人数検知手段２１に保持されているものとする。
When a plurality of people get on side by side, in the passenger
また、上記補正方法を利用すれば、人数検知手段２１はエレベータ内の人数を多め／少なめに数えることができる。例えば、上述の補正を乗車人数の算定のみに行い降車人数は補正なしで算定すれば、乗車人数を多めに数えていることになり、式（８）によって算出されるエレベータ内の人数が多めに算出されることになる。逆に、上述の補正を降車人数の算定のみに行い乗車人数は補正なしで算定すれば、降車人数を多めに数えていることになり、式（８）によって算出されるエレベータ内の人数が少なめに算出されることになる。 If the above correction method is used, the number detection means 21 can count the number of people in the elevator more / less. For example, if the above correction is performed only for the calculation of the number of passengers and the number of passengers is calculated without correction, the number of passengers is counted too much, and the number of passengers in the elevator calculated by equation (8) is large. Will be calculated. Conversely, if the above correction is performed only for the number of people getting off and the number of passengers is calculated without correction, the number of people getting off is counted too much, and the number of people in the elevator calculated by equation (8) is small. Will be calculated.
すなわち、人数検知手段２１は、秤値の時間差分データの凸型波形を積分し、積分値に応じて乗車人数及び降車人数を検知することによりエレベータの乗客数を検知する手段であって、積分値が所定の閾値以上であれば、乗車人数と降車人数のいずれか一方の最小値を２以上とする。これにより、エレベータの乗客数を多めあるいは少なめにカウントすることが出来る。
That is, the number-of-
ステップＳＴ２１１において人数検知手段２１は、有無検知装置１から取得する有無判定結果が“無”であった場合にエレベータ内の乗客を０人と判定するが、毎回有無判定結果を取得する必要はない。エレベータ内の乗客有無が“有”から“無”へ変化するタイミングは、戸開中かつ降車を検知したときである。そこで、ステップＳＴ２１０にて降車を検知したときのみ、人数検知手段２１は有無検知装置１から有無判定結果を取得して、エレベータ内の乗客人数の検知結果に反映させても良い。あるいは、エレベータの完全戸閉後に有無判定結果を取得して、エレベータ内の乗客の人数に反映させても良い。あるいは、降車が検知された後の完全戸閉後に有無判定結果を取得して、エレベータ内の乗客の人数に反映させても良い。
In step ST211, the number-of-persons detection means 21 determines that the number of passengers in the elevator is 0 when the presence / absence determination result acquired from the presence /
また、エレベータ内の人数を、式（８）を用いて乗降人数の加減算から算出する場合、例えば１回の乗車／降車動作による乗車／降車人数の検知精度が９０％であったとすると、乗降動作を５回繰り返した後のエレベータ内の人数の検知精度は９０％の５乗＝約６０％となる。このように、検知精度は乗降動作を繰り返す度に低下する。しかし、人数検知手段２１はステップＳＴ２１１において有無検知装置１から取得する有無判定結果が“無”であった場合に、更新後のエレベータ内の乗客を０人に再設定することで、再び１回の乗車／降車動作による乗車／降車人数の検知精度まで回復する。そこで、ステップＳＴ２１１において人数検知手段２１は、有無検知装置１から取得する有無判定結果が“無”とならないまま、連続して乗車／降車人数を検知した回数Ｎraを数える。そして、Ｎraが閾値ＴＨnra以上である場合に人数検知手段２１は、そのときに算出されているエレベータ内の人数は精度が低いものとして無視する。つまり、人数検知手段２１は連続した乗車／降車動作の回数からエレベータ内の人数の検知精度を推定し、検知精度が低い場合には算出されているエレベータ内の人数を無視する。そして、次に有無検知装置１から有無判定結果が“無”と取得できるまで、エレベータ内の人数を“不明”と判定するようにしても良い。若しくは、エレベータ内の人数を、０人、１人、２人以上の内いずれかに判定するようにしても良い。閾値ＴＨnraは、予め人数検知手段２１に保持されているものとする。
Further, when the number of people in the elevator is calculated from the addition / subtraction of the number of people getting on and off using Equation (8), for example, if the detection accuracy of the number of people getting on and off the vehicle by one boarding / getting-off operation is 90%, The accuracy of detecting the number of people in the elevator after repeating the above five times is 90% to the fifth power = about 60%. As described above, the detection accuracy decreases every time the getting-on / off operation is repeated. However, if the presence / absence determination result acquired from the presence /
このように、人数検知手段２１は、乗車／降車動作の回数からエレベータの乗客数の検知精度を推定する。これにより、精度の低い検知結果を出力することを避けることができる。 Thus, the number detection means 21 estimates the detection accuracy of the number of passengers in the elevator from the number of boarding / alighting operations. Thereby, it is possible to avoid outputting a detection result with low accuracy.
又、人数検知手段は、エレベータ内の人数の検知精度が低いとき、エレベータ内の人数を“不明”と出力することを特徴とする。これにより、本実施の形態の人数検知装置２を利用する装置／システムは、エレベータ内の人数が“不明”と判定されたときの動作、すなわちエレベータ内の人数の検知精度が低いときの動作を、予め定めておくことができ、誤ったエレベータ内の人数を利用することで、誤って動作してしまう可能性を低減することができる。
The number of persons detecting means outputs the number of persons in the elevator as “unknown” when the detection accuracy of the number of persons in the elevator is low. Thereby, the apparatus / system using the number-of-
なお、乗降人数検知方法４を用いない場合、ドア計測手段２２は必ずしも必要ではない。
In addition, when the passenger
＜効果＞
以上の様に、本実施の形態によれば実施の形態１の乗客有無検知装置１によってエレベータ内に乗客がいると判定された場合に、その乗客が１人であるか複数人であるかを求めることができる。
<Effect>
As described above, according to the present embodiment, when it is determined by the passenger presence /
そして、実施の形態２に係る人数検知装置は、実施の形態１の乗客有無検知装置と、乗客有無検知装置から乗客有無検知結果と秤値を受け、これらに基づき前記エレベータの乗客数を検知する人数検知手段と、を備える。乗客有無検知装置が“無”と判定した場合に人数検知手段が乗客数を０にすれば、繰り返し乗車数や降車数を検知することによる検知精度の低下を防ぐことが出来る。
And the number-of-people detection apparatus which concerns on
又、人数検知装置２はエレベータのドアを通過する人数を検知するドア計測手段２２を備え、人数検知手段２１は、ドア計測手段２２が検知した通過人数と、乗客有無検知装置１の乗客有無検知結果と秤値に基づきエレベータの乗客数を検知する。これにより、乗客数を正確に検知することが出来る。
In addition, the number-of-
さらに、人数検知手段２１は、秤値の時間差分データの凸型波形を積分し、積分値に応じて乗車人数及び降車人数を検知することによりエレベータの乗客数を検知する手段であって、積分値が所定の閾値以上であれば、乗車人数と降車人数のいずれか一方の最小値を２以上とする。これにより、エレベータの乗客数を多めあるいは少なめにカウントすることが出来る。
Furthermore, the number of
又、人数検知手段２１は、乗車／降車動作の回数からエレベータの乗客数の検知精度を推定する。これにより、精度の低い検知結果を出力することを避けることができる。 In addition, the number-of-people detection means 21 estimates the detection accuracy of the number of passengers in the elevator from the number of boarding / alighting operations. Thereby, it is possible to avoid outputting a detection result with low accuracy.
さらに、人数検知手段２１は、エレベータ内の人数の検知精度が低いとき、エレベータ内の人数を“不明”と出力することを特徴とする。これにより、本実施の形態の人数検知装置２を利用する装置／システムは、エレベータ内の人数が“不明”と判定されたときの動作、すなわちエレベータ内の人数の検知精度が低いときの動作を、予め定めておくことができ、誤ったエレベータ内の人数を利用することで、誤って動作してしまう可能性を低減することができる。
Further, the number-of-people detecting means 21 outputs the number of people in the elevator as “unknown” when the detection accuracy of the number of people in the elevator is low. Thereby, the apparatus / system using the number-of-
（実施の形態３）
＜構成＞
本実施の形態の暴れ検知装置は、実施の形態２の人数検知装置１を利用し、エレベータ内の乗客が暴れていることをより正確に検知することが出来る暴れ検知装置である。
(Embodiment 3)
<Configuration>
The rampage detection device of the present embodiment is a rampage detection device that can more accurately detect that the passengers in the elevator are rampant by using the number of
図１８は、この発明の実施の形態３に係る暴れ検知装置３の構成を示すブロック図である。暴れ検知装置３は、実施の形態２に記載の人数検知装置２と暴れ検知手段３１を備える。人数検知手段２１は、図８にその構成を示した実施の形態２の人数検知装置と同じものである。それで、人数検知装置２の構成要素である各手段は暴れ検知装置３にも含まれている。また、人数検知装置２の構成要素である有無検知装置１は、図１に示した実施の形態１の有無検知装置１と同じものであり、その構成要素である各手段も暴れ検知装置３に含まれている。
FIG. 18 is a block diagram showing a configuration of the ramp detection device 3 according to Embodiment 3 of the present invention. The rampage detection device 3 includes the number of
乗客有無検知装置１に含まれる計測手段１１、人数検知装置に含まれるドア計測手段２２を除き、各手段はマイクロコンピュータ上のソフトウェアによって構成されている。
Except for the measuring means 11 included in the passenger presence /
暴れ検知手段３１は、カメラの撮影画像を基に、エレベータ内の乗客の暴れ動作を検知する。 The ramp detection means 31 detects the ramping motion of the passenger in the elevator based on the captured image of the camera.
＜動作＞
次に、暴れ検知装置３の動作について記載する。図１９は、本実施の形態３に係る暴れ検知装置３の動作を示すフローチャートである。図１９に示すステップＳＴ３０１からステップＳＴ３１１までの動作は、図９に示すステップＳＴ２０１からステップＳＴ２１１までの動作と同一であるので、説明を省略する。
<Operation>
Next, the operation of the ramp detection device 3 will be described. FIG. 19 is a flowchart showing the operation of the rampage detection apparatus 3 according to the third embodiment. The operation from step ST301 to step ST311 shown in FIG. 19 is the same as the operation from step ST201 to step ST211 shown in FIG.
ステップＳＴ３１２において暴れ検知手段３１は、人数検知装置２からエレベータ内が“０人”か、“１人”か、“２人以上”か、あるいは“不明”か、を取得した上で例えば特開２００６−２７６９６９記載の方法によって暴れを検知する。具体的には、撮影時刻が異なる２枚の画像から画像内の各点の動きの向きや大きさを算出し、人物の動きの向きや大きさのばらつき量から暴れを検知する。暴れ検知手段３１は、人数検知装置２から取得したエレベータ内の乗客数が０人か１人であった場合、暴れではないと判断する。
In step ST312, the rampage detection means 31 obtains from the
すなわち、実施の形態２の人数検知装置２と、暴れ検知装置３はエレベータ内の撮影画像を解析してエレベータ内の暴れ動作を検知する暴れ検知手段３１と、を備え、暴れ検知手段３１は、前記人数検知装置がエレベータの乗客数を２人以上と検知した場合にのみ、暴れ動作の検知を行う。人数検知装置２によってエレベータ内の乗客が０人、または１人と検知された場合に暴れではないと判断するため、より正確に暴れを検知できる。その結果、必要以上にエレベータを各階で停止・戸開するような運行が改善され、乗客の利便性が向上する。
That is, the number-of-
このような方法によれば、実際のエレベータ内の人数が２人であるにも係らず人数検知装置２が１人と過少に検知した場合に、暴れを検知することができなくなってしまうという問題がある。しかし人数検知装置２は、実施の形態２で説明したようにエレベータ内の乗客数を多めに数えるように設定することができるため、そのように設定すればエレベータ内の人数が過少に検知されることを低減し、暴れ検知を必要以上に阻害せずに運行を改善し、乗客の利便性を向上することができる。
According to such a method, although the actual number of people in the elevator is two, when the number of
また、人数検知装置２によるエレベータ内の人数の検知精度が低いときには、人数検知装置２はエレベータ内の人数を“不明”と出力するため、実際のエレベータ内の人数が２人であるにも係らずエレベータ内の人数を１人と過少に検知し、それによって暴れを検知することができなくなってしまう、という問題を低減することができる。
Further, when the number of people in the elevator detected by the number of
１ 乗客有無検知装置、１１ 計測手段、１２ 補正学習手段、１３ 補正手段、１４ 閾値学習手段、１５ 有無検知手段、１６ 運行管理手段、１７ 乗降検知手段、２ 人数検知装置、２１ 人数検知手段、２２ ドア計測手段、３ 暴れ検知手段、３１ 暴れ検知手段。
DESCRIPTION OF
Claims (18)
前記エレベータの運行を管理し、その状態信号を出力する運行管理手段と、
前記秤値と前記エレベータの状態信号に基づき、前記秤値の補正量や前記補正量を算出する補正式を更新する補正学習手段と、
前記補正学習手段で更新された前記補正量と前記補正式に基づき、前記秤値を補正後秤値として補正する補正手段と、
前記エレベータ内が空であると推定される際の前記秤値と前記エレベータの状態信号に基づき閾値を設定／更新する閾値学習手段と、
前記補正後秤値と前記閾値を比較して、前記エレベータ内の乗客の有無を判定する有無検知手段と、を備えることを特徴とする、乗客有無検知装置。 A measuring means for measuring the weight of the elevator when stopped as a scale value;
Operation management means for managing the operation of the elevator and outputting the status signal;
Based on the scale value and the elevator status signal, correction learning means for updating a correction amount for the scale value and a correction formula for calculating the correction amount;
Based on the correction amount updated by the correction learning means and the correction formula, correction means for correcting the scale value as a post-correction scale value,
Threshold learning means for setting / updating a threshold based on the scale value when the elevator is estimated to be empty and the state signal of the elevator;
A passenger presence / absence detecting device comprising: a presence / absence detecting unit that compares the scale value after correction with the threshold and determines the presence / absence of a passenger in the elevator.
前記有無検知手段は、現在階で乗客が降車したことにより前記エレベータ内が空であると推定される際に、前記降車閾値を用いて乗客の有無を判定することを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の乗客有無検知装置。 In the threshold value learning means, when the threshold value set based on the scale value and the elevator state signal when it is estimated that the inside of the elevator is empty due to the passenger getting off at the current floor is set as the getting off threshold value,
The presence / absence detecting means determines whether or not there is a passenger using the getting-off threshold when it is estimated that the elevator is empty due to the passenger getting off at the current floor. The passenger presence detection apparatus in any one of -5.
前記乗客有無検知装置から乗客有無検知結果と前記秤値を受け、これらに基づき前記エレベータの乗客数を検知する人数検知手段と、を備える人数検知装置。 The passenger presence / absence detection device according to any one of claims 1 to 12,
A number-of-people detection device comprising: a number-of-passengers detection means for receiving a passenger presence / absence detection result and the scale value from the passenger presence / absence detection device and detecting the number of passengers of the elevator based on these results.
前記人数検知手段は、前記ドア計測手段が検知した通過人数と、前記乗客有無検知結果と前記秤値に基づき前記エレベータの乗客数を検知することを特徴とする、請求項１３に記載の人数検知装置。 Further comprising door measuring means for detecting the number of people passing through the elevator door,
The number detection unit according to claim 13, wherein the number detection unit detects the number of passengers in the elevator based on the number of passing people detected by the door measurement unit, the passenger presence detection result and the scale value. apparatus.
前記エレベータ内の撮影画像を解析して前記エレベータ内の暴れ動作を検知する暴れ検知手段と、を備え、
前記暴れ検知手段は、前記人数検知装置がエレベータの乗客数を２人以上と検知した場合にのみ、暴れ動作の検知を行うことを特徴とする暴れ検知装置。 The number-of-people detection device according to any one of claims 13 to 17,
A ramp detection means for analyzing a shot image in the elevator and detecting a ramping operation in the elevator, and
The ramp detection device is characterized by detecting a ramping operation only when the number detection device detects that the number of passengers in an elevator is two or more.
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