JP5811934B2 - 滞留度検出装置及び乗客コンベア - Google Patents

Description

この発明は、乗降口付近での滞留度を検出する滞留度検出装置、及び、滞留度検出装置を備えたエスカレータ、電動道路等の乗客コンベアに関するものである。

乗客コンベアにおいては、運転中の乗客コンベアから利用者（乗客）が乗降口に降りる際に、乗降口付近で人が滞留している場合、誤って転倒してしまうことが懸念される。そこで、このような転倒事故を未然に防止するために、乗降口付近の滞留度、すなわち乗客の混雑状態が検出できれば、予め警報や停止等の制御指令を出力することができる。

従来の乗客コンベアにおいては、乗客コンベアの乗降部近傍にレーザスキャンセンサを設置し、このレーザスキャンセンサにより、平面座標上での利用者の移動を測定し、このレーザスキャンセンサにより測定した利用者の移動速度（乗降部における滞留状態情報）が所定値を下回ったとき、音声合成装置による注意喚起放送を行うとともに、利用客の滞留や混雑が長引いたときには、インバータ装置の発生周波数・電圧を制御して、駆動モータの速度を遅くしたり、停止させたりするようにした乗客コンベアの安全装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この乗客コンベアの安全装置は、乗客コンベアの乗降部近傍に設置したレーザスキャンセンサにより、検出対象物（乗客）の表面の連続点の座標マップを作成し、予め計測しておいた利用客がない状態における座標データマップと重ね合わせ、固定障害物の座標データを除去し、これによって、乗客コンベア上の現在の平面座標データマップにより、乗客の輪郭データを得る。そして、乗客の輪郭データから、乗客の中心点の座標を算出し、個々の検出対象物（乗客）の移動速度を算出し、検出対象物の移動速度が予定のしきい値を下回った場合、乗客の立ち止まりや滞留を検出し、また、乗客の立ち止まりや滞留を検出しなかった場合でも、検出物体多数検出しきい値を上回った場合には、乗客コンベア乗降部の混雑状態と判定する。

また、所定の監視領域に存在する人物の人数を検出する装置であって、前記監視領域にレーザ光を走査状に照射すると共に該レーザ光の反射光を検出することにより、前記監視領域の各位置における距離情報を取得するレーザセンサと、前記各位置における距離情報に基づいて監視領域に存在する人物の人数を判定する人数判定部とを具備し、人数判定部は、前記各位置における距離情報に基づいて人物の存在領域を判定すると共に当該存在領域における人物の検出面積Ｓｃを判定し、該検出面積Ｓｃ、予め規定した標準的な人物一人当りの標準人物面積Ｓｐ及び人物が集団を形成している場合の密集度を示す密集係数αに基づく式（Ｎ＝（１＋α）・Ｓｃ／Ｓｐ）に基づいて人数を判定するようにした人数検出装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。

特開２００８−３０３０５７号公報 特許第４０６９４５６号公報

従来の乗客コンベアの安全装置では、レーザスキャンセンサにより、捉えた検出対象物（利用者）の輪郭データ（形状）から中心点を捉え、その中心点の数と移動速度に基づいて滞留や過密状態を計測するとしているが、実際にこれを応用しようとする場合には、解決すべき課題が数多くあり、実用化が難しかった。具体的には、乗客が多くなってきた場合、レーザスキャンセンサから見て奥の乗客は手前の乗客の影に隠れたり、また現われたりする。このとき中心点は不規則に出現と消滅を繰り返し、この現象が同時に複数発生するため、正確に個々の検出対象物の移動速度を算出することが不可能になる。すなわち、レーザスキャンセンサで混雑時に乗客の個々の動きを捉えることは事実的に不可能である。また、従来の人数検出装置では、レーザセンサヘッドが所定の対象領域近傍の高所に設置されており、斜め上方に設置されたレーザセンサヘッドにより身体の前面から頭部にかけてレーザパルスが照射されているので、乗客コンベアのように乗降口付近の乗客の足元をレーザスキャンして見ようとするものではない。

この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、利用者（乗客）の足元を見ることで倒れを検知する装置を用いて、利用者の人数（占有率）と歩行速度に基づいて乗降口付近での滞留度を検出する滞留度検出装置、及び、滞留度検出装置を備えたエスカレータ、電動道路等の乗客コンベアを提供するものである。

この発明に係る滞留度検出装置においては、人が滞留していることを検出する走査範囲である検知エリアに水平面状にレーザビームを放射するスキャン型距離センサを備え、
前記スキャン型距離センサは、乗客の足元を見るように設置され、測定した角度毎の距離を蓄積し、前記スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内の足元の本数のデータから推定した人数と、静止している足の静止時間と歩幅により算出した歩行速度に基づいて警報や停止の制御指令を出すものであって、
以下の基本式により、人数と歩行速度から滞留度を算出し、所定の数値以上であった場合に警報や停止の制御指令を出すものである。

ここで、Ｃは滞留度、Ｐは占有率（％）、Ｖは歩行速度（ｍ／ｓ）、αとβは係数である。
占有率Ｐは、人数Ｈ（人）と監視エリア面積Ｓ（ｍ ² ）から次式で算出する。係数０．１６（ｍ ² ）は一人当りの平均占有面積である。

滞留度を算出する前記基本式は、Ｖ＝０．０６（＝Ｖａ）、Ｐ＝５０（＝Ｐａ）のとき滞留度Ｃ＝１０を取るようにする。そして、歩行速度０で滞留度が１０となる占有率（３０％）を切片Ｐ０として定義する。これにより、係数α、βは以下のように決める。

また、スキャン型距離センサは、床面から８〜１１ｃｍの高さとなるように設置するものである。

また、歩行速度が０．０６ｍ／ｓ以下、かつ、占有率（人の密度）が５０％以上のときに、警報や停止の制御指令を出すものである。

また、歩行速度は、スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内のデータから、歩行速度Ｖ（ｍ／ｓ）＝歩幅Ｆ（ｍ）÷足の静止時間（ｓ）により算出するものである。

また、人数は、スキャン型距離センサで測定した距離値データから、かたまり毎に物体を区別し、各物***置を求めて、その位置が検知エリア内に存在する物体の個数をカウントし推定するものである。

具体的には、スキャン型距離センサが各角度の観測点で測定した距離値の隣の値（隣接距離）が所定値以内であればかたまりとして物体を区別し、その平均点を物***置とし、測定した距離値の隣の値が所定値を超えて離れていれば別の物体として物体数を計測するものである。

また、この発明に係る乗客コンベアにおいては、乗客コンベアの乗り場と降り場となる各乗降口にそれぞれ設置され、乗客コンベアのステップ側にくし板が設けられている乗降用床板と、乗降用床板の反くし板側に設けられた乗客が接近するためのアプローチ用通路と、乗客コンベアの乗降口付近に設置され、乗降用床板及びアプローチ用通路を含む走査範囲に水平面状にレーザビームを放射するスキャン型距離センサとを備え、スキャン型距離センサは、乗客の足元を見るように設置され、測定した角度毎の距離を蓄積し、スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内の足元の本数のデータから推定した人数と、静止している足の静止時間と歩幅により算出した歩行速度に基づいて警報や停止の制御指令を出すものであって、
以下の基本式により、人数と歩行速度から滞留度を算出し、所定の数値以上であった場合に警報や停止の制御指令を出すものである。

ここで、Ｃは滞留度、Ｐは占有率（％）、Ｖは歩行速度（ｍ／ｓ）、αとβは係数である。
占有率Ｐは、人数Ｈ（人）と監視エリア面積Ｓ（ｍ ² ）から次式で算出する。係数０．１６（ｍ ² ）は一人当りの平均占有面積である。

滞留度を算出する前記基本式は、Ｖ＝０．０６（＝Ｖａ）、Ｐ＝５０（＝Ｐａ）のとき滞留度Ｃ＝１０を取るようにする。そして、歩行速度０で滞留度が１０となる占有率（３０％）を切片Ｐ０として定義する。これにより、係数α、βは以下のように決める。

この発明によれば、スキャン型距離センサを乗客の足元を見るように設置し、測定した角度毎の距離を蓄積し、スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内のデータから人数と、足の静止時間により算出した歩行速度に基づいて警報や停止等の制御指令を出すことにより、転倒を未然に防止することができる効果がある。

この発明の実施例１における滞留度検出装置を備えた乗客コンベア全体の概略構成を示す側面図である。 この発明の実施例１における滞留度検出装置及び乗客コンベアを示す平面図である。 この発明の実施例１における滞留度検出装置及び乗客コンベアを示す乗降口部分の斜視図である。 この発明の実施例１における滞留度検出装置のスキャン型距離センサにより占有率（人数）を計測する物体識別アルゴリズムを説明するための説明図である。 この発明の実施例１における滞留度検出装置のスキャン型距離センサによる物体識別フローを説明するためのフローチャートである。 この発明の実施例１における滞留度検出装置のスキャン型距離センサにより歩行速度を算出する歩行モデルを説明するための説明図である。 この発明の実施例１における滞留度検出装置による占有率と歩行速度の関係から滞留度の関数曲線を説明するための説明図である。 この発明の実施例１における滞留度検出装置による滞留度算出パラメータを示す表である。 この発明の実施例１における滞留度検出装置によるレーザ画像から解析した占有率と速度の２次元マップにより滞留度の等高線を示すグラフである。

図１はこの発明の実施例１における滞留度検出装置を備えた乗客コンベア全体の概略構成を示す側面図、図２は滞留度検出装置及び乗客コンベアを示す平面図、図３は滞留度検出装置及び乗客コンベアを示す乗降口部分の斜視図、図４は滞留度検出装置のスキャン型距離センサにより占有率（人数）を計測する物体識別アルゴリズムを説明するための説明図、図５は滞留度検出装置のスキャン型距離センサによる物体識別フローを説明するためのフローチャート、図６は滞留度検出装置のスキャン型距離センサにより歩行速度を算出する歩行モデルを説明するための説明図、図７は滞留度検出装置による占有率と歩行速度の関係から滞留度の関数曲線を説明するための説明図、図８は滞留度検出装置による滞留度算出パラメータを示す表である。

図１〜図３において、１は乗客コンベアで、ここでは下り運転されているものとする。２は乗客コンベア１の降り場となる１階の乗降口、３は乗客コンベア１の乗り場となる２階の乗降口、４は各乗降口２、３にそれぞれ設置された乗客コンベアの乗降用床板であり、乗客はこの乗降用床板４から乗客コンベア１のステップに乗り込んだり、乗客コンベア１のステップから降りたりするものである。５は乗降用床板４のステップ側の先端部に設けられたくし板、６は乗降用床板４の反くし板５側に設けられた、乗客が乗客コンベア１の乗降用床板４に接近するためのアプローチ用通路である。ここでは、利用者（乗客）が降り場である１階の乗降口２の乗降用床板４上で滞留状態が発生した場合を示している。７は１階の乗降口（降り場）２の一側部付近及び２階の乗降口（乗り場）３の一側部付近に乗客の通行の邪魔にならないようにそれぞれ設置されたレーザスキャンセンサからなるスキャン型距離センサで、図３に示すように、柱体の中に設置しても良い。また、レーザスキャンカメラとセットになっていて、小型カメラにより滞留度検出映像を捉え、滞留度検出映像を保存したり、管理者に送るようにしても良い。このスキャン型距離センサ７は、図２に示すように、乗降口２、３の一側部付近からレーザビームを水平方向に放射し、レーザの光軸を鉛直方向に回転させることでセンサを中心とした水平方向の距離を測定している。そして、乗降口２の一側部付近に設置されたスキャン型距離センサ７のレーザビームの走査範囲７ａは、１階の乗降口（降り場）２では、乗客が乗降用床板４に接近するためのアプローチ用通路６、乗降用床板４、くし板５の範囲を含むように走査されている。また、乗降口３の一側部付近に設置されたスキャン型距離センサ７のレーザビームの走査範囲７ａは、２階の乗降口（乗り場）３では、くし板５、乗降用床板４、乗客が乗降用床板４に接近するためのアプローチ用通路６の範囲を含むように走査されている。すなわち、レーザビームの走査範囲７ａは、乗降口２、３付近に設けられた乗降用床板４及びくし板５は勿論のこと、離れた位置から乗降用床板４に接近するためのアプローチ用通路６を含むように走査されるものである。また、スキャン型距離センサ７の高さを設定するに当っては、足上げ高さを統計調査した。乗客コンベアの滞留状態検出のため上がった側の足の統計的な高さから、最低値を設定する。統計調査によれば、歩行時の地面に踏み込んだ足の反対の足、すなわち空中に上がった足はセンサ高さを６ｃｍにすれば、ほぼ６０％検出でき、１０ｃｍにすればほぼ１００％検出できることが判った。空中に上がった足を捉えることで、足の移動を観測できる。そこで、センサ高さは最適な寸法にする必要がある。地面に踏み込んだ足の反対の足の高さは８０％が８ｃｍ以下であり、センサの最適高さは、床面から８〜１１ｃｍの高さとなるように設置し、足元を見るのが好ましい。８はスキャン型距離センサ７に接続された処理装置である。このようなスキャン型距離センサ７及び処理装置８を設置し、スキャン型距離センサ７により乗降口付近の足元の滞留度合いを計測する。スキャン型距離センサ７は、±１２０°の範囲を例えば０．３６°（３６０°を１０２４分割）の角度ピッチで物体との距離を計測する。計測単位はミリメートル（ｍｍ）とする。走査周期は１００ｍｓである。スキャン型距離センサ７が測定した角度毎の距離を蓄積する。なお、スキャン型距離センサ７及び処理装置８を設置することにより、スキャン型距離センサ７により乗降口付近の乗客の倒れを検知することは、先に提案した特願２０１１−１０９９号に記載されている通りであるので、その説明は省略する。

次に、この発明の滞留度検出装置について説明する。乗客コンベアの乗降口付近の人の滞留状況は、占有率（人間の密度＝人数）と歩行速度のパラメータで決まる。したがって、スキャン型距離センサ７で、これらのパラメータがどれだけ精度良く計測できるかがキーポイントとなる。危険な滞留状態というのは、次の２つの指標で表される。
［滞留状態の指標］
・占有率が５０％以上（但し、一人当りの平均占有面積０．１６ｍ^２とする）
・歩行速度が４ｍ／分以下（０．０６ｍ／秒以下）
この２つの指標がＡＮＤ条件で満たされると滞留状態となる。そこで、スキャン型距離センサ７により乗降口付近の足元を測定し、足の本数から占有率（人数）を推定し、足の動きから歩行速度を推定する。ここで、先に説明したように混雑状態ではスキャン型距離センサで捉えた物体は出現と消滅を繰り返す。したがって、ここでは静止している足を使って、歩行速度を算出する。この計算には、足の静止時間と人数から推定した歩幅を用いる。
先ず、人数推定は、スキャン型距離センサ７で測定した距離値から、かたまり毎に物体を区分し、各物***置を求める。そして、検知エリア内に存在する物体の個数をカウントし人数推定を行う。ここで重要となるのが、かたまり検出アルゴリズムである。ここでは、図４に示すように、各角度の観測点で距離を測定し隣接距離を判定する。隣接する角度の距離間隔（隣接距離）がＦＴ値＝１００ｍｍ以内の観測点は同一物体として取込み、その平均点を物***置とし座標（足の位置）とする。隣接する角度の距離値間隔（隣接距離）がＦＴ値＝１００ｍｍを超えて開いていると別の物体として物体数を計測する。物体数は物***置が監視エリア内にある物体のみカウントする。また、前回座標と比較し、ＦＴ値＝１００ｍｍ以内であれば移動していない静止物体とし、他に新たに発生した物体、消えた物体と３つの物体の状態を識別できるようにする。移動していない静止物体と新たに発生した物体で、座標が検知エリア内にある個数をカウントし、個数÷２で人数とした。そして、１秒間当りの平均を推定人数とする。ここで、人数推定する時は、隠れている足をどうするのかが課題となる。人数が増えるとスキャン型距離センサ７に近い足だけしか見えないが、近い所に多数の足があったら、遠い所にもある筈なので、重み付けをして例えば過去２秒間の最大の足の本数÷２の考え方を導入すると良い。

次に、滞留度検出装置のスキャン型距離センサにより、かたまり毎に物体を区別する物体識別フローを図５により説明する。
先ず、ステップＳ１でＮ番目とＮ−１番目の観測点を取り出す。次に、ステップＳ２で各観測点で測定した差分値（隣接距離）を計算する。ステップＳ３で差分値（隣接距離）がＦＴ値＝１００ｍｍ以内であれば、ステップＳ４に進み、同一物体と判断されてＴｍｐ配列に座標を保管する。ここで、スキャン型センサはＮ番目の角度θ（Ｎ）に対する物体までの距離Ｒ（Ｎ）を計測する。よって、Ｎ番目とＮ−１番目の差分値はＲ（Ｎ−１）−Ｒ（Ｎ）の値である。また、Ｔｍｐ配列に保存する座標とは角度と距離から求めたＸ−Ｙ座標であり、Ｘ＝Ｒ（Ｎ）×ＣＯＳ（θ（Ｎ））、Ｙ＝Ｒ（Ｎ）×ＳＩＮ（θ（Ｎ））で求めた座標（Ｘ、Ｙ）を保存する。上記ステップＳ３で差分値（隣接距離）がＦＴ値＝１００ｍｍを超えて開いていれば、ステップＳ５に進み、別の物体と判断されて物***置計算が行われる。ここでは、Ｔｍｐ配列に座標を保管後、Ｔｍｐ配列内の全ての座標点の平均を計算し、エリア内なら検出物体配列に保管する。次に、ステップＳ６でＮ＝Ｎ＋１番目の観測点を取り出し、ステップ７で終了するまでステップＳ１〜Ｓ６を繰り返す。次に、ステップＳ７が終了したら、ステップＳ８に進み、物***置計算後処理が行われる。ここでは、Ｔｍｐ配列内の全ての座標点の平均を計算し、エリア内なら検出物体配列に保管する。

また、歩行速度については、足の静止している時間から歩行速度を推定する。かたまり検出で移動していない物体（ＦＴ値＝１００ｍｍ以内）全体の１秒間当りの総時間数を求める。例えば、３個の物体が１秒間静止していれば、この値は３秒となる。そして、総静止時間Ｔを推定人数Ｈで割り、１人当り、１秒間の平均静止時間Ｔｍを算出する。静止している時間は足毎に出るので、過去２秒間で一番長い時間を使ったり、過去２秒間の平均時間を使ったり、今現在で一番長い時間を使うことができる。ここで、人の歩幅Ｆは、例えば、閑散時（１人／エリア）：６０ｃｍ〜滞留時（５人／エリア）：３０ｃｍである。この関係から、エリア内の推定人数Ｈを使って以下の式（１）で歩幅Ｆを推定する。

Ｆ＝−０．０７５×Ｈ＋０．６７５ （１）

人間は歩行時必ず片方の足が地面に設置されている。足の静止時間と歩行速度に関する簡単な歩行モデル図は、図６のようになり、歩行速度Ｖは足の静止時間Ｔｍと歩幅Ｆから以下の式（２）で求められる。

Ｖ＝Ｆ÷Ｔｍ （２）

この方法は、傾きが速度であり安定的に速度が算出できる可能性がある。

次に、この発明の滞留度検出装置による滞留度の算出方法ついて説明する。
滞留状態で危険な状態は、歩行速度が４ｍ／分以下、占有率が５０％以上の時である（図７の斜線部分）。この時の値を１０とし、利用者（乗客）が無い状態の滞留度０から滞留度１０までを数値化する。ここでは、人数と歩行速度が入力値となるが、両者はその重要度が異なる。一般に、人数が増えることよりも、歩行速度が低下することの方が危険度は大きい。よって、人数が２倍となると滞留度は２倍となり、歩行速度が１／２になると滞留度は４倍になるように数値化する。この場合の基本式は以下の式（３）となる。

ここで、Ｃは滞留度、Ｐは占有率（％）、Ｖは歩行速度（ｍ／ｓ）、αとβは係数であり、後で定める。なお、歩行速度４ｍ／分は、０．０６ｍ／ｓである。
占有率Ｐは人数Ｈ（人）と監視エリア面積（ｍ^２）から次式（４）で算出する。

ここで、係数０．１６（ｍ^２）は、人間一人の占有面積の平均である。
式（３）は、Ｖ＝０．０６（＝Ｖａ）、Ｐ＝５０（＝Ｐａ）のとき滞留度Ｃ＝１０を取るようにする。そして、図７に示すように、歩行速度０で滞留度が１０となる切片Ｐ０を定義する。これにより、係数α、βは以下の式（５）、（６）のように決まる。

切片Ｐ０は感度調整に利用でき、パラメータとする。

次に、この発明の滞留度検出装置による滞留度算出パラメータついて、図８により説明する。
Ｐ０は歩行速度０のときの危険占有率である。Ｐ０＝３０％とする。これは占有率が３０％以下なら利用者（乗客）が静止していても危険ではないと判定するものである。
占有率係数Ｂｄは人間一人当りの面積０．１６ｍ^２に掛ける定数である。また、速度係数は算定した速度に掛ける補正定数である。また、解析時間は滞留度を算出するためのデータ間隔で、過去Ｔｉ秒間の占有率の最高値、歩行速度の最低値を算出して利用する。また、過去Ｔｉ秒間の占有率の最高値、歩行速度の最低値からビジュアル動画像を生成して表示しても良い。

また、実際に実施した試験データを用いて滞留度算出方法の評価を行った。
図９はレーザ画像から解析した占有率と速度の２次元マップで、破線は滞留度の等高線である。滞留度１０が危険領域を示す。
式（３）で得られる滞留度の等高線分布を評価する。先ず、歩行速度４ｍ／分（０．０６ｍ／ｓ）以下で、占有率５０％以上の滞留度１０以上となり、設計通りであった。占有率４０％以下は速度０でも滞留度は１０未満となる。これは設計通りの計算結果である。占有率１００％の場合、例えば歩行速度が１ｍ／ｓであれば滞留度は非常に小さい値となる。これは人間の通常の歩行速度であり、「滞留状態」とは言えないため、正しい結果といえる。但し、現実には歩幅が取れないため、この速度で歩行することは不可能である。以上のことから、滞留度の関数曲線は妥当と判断できる。

以上説明したように、上記実施例１によれば、スキャン型距離センサで測定した角度毎の距離を蓄積し、スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内のデータから人数と歩行速度に基づいて滞留度を算出するようにしたので、混雑状態を事前に検出して警報や停止等の制御指令を出すことにより、転倒を未然に防止することができる。

なお、実施例１では、この発明の滞留度検出装置を乗客コンベアに適用した例について説明したが、これに限ることなく、この発明の滞留度検出装置を例えばエレベータのかごに設置してエレベータのかごの乗降口の滞留度検出を行うなど、特定のエリアの滞留度検出にも適用することができる。

１ 乗客コンベア
２ １階の乗降口（降り場）
３ ２階の乗降口（乗り場）
４ 乗降用床板
５ くし板
６ アプローチ用通路
７ スキャン型距離センサ（レーザスキャンセンサ）
７ａ レーザビームの走査範囲
８ 処理装置

Claims (13)

1. 人が滞留していることを検出する走査範囲である検知エリアに水平面状にレーザビームを放射するスキャン型距離センサを備え、
   前記スキャン型距離センサは、乗客の足元を見るように設置され、測定した角度毎の距離を蓄積し、前記スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内の足元の本数のデータから推定した人数と、静止している足の静止時間と歩幅により算出した歩行速度に基づいて警報や停止の制御指令を出す滞留度検出装置であって、
   以下の基本式により、人数と歩行速度から滞留度を算出し、所定の数値以上であった場合に警報や停止の制御指令を出すことを特徴とする滞留度検出装置。
   

   

   ここで、Ｃは滞留度、Ｐは占有率（％）、Ｖは歩行速度（ｍ／ｓ）、αとβは係数である。
   占有率Ｐは、人数Ｈ（人）と監視エリア面積Ｓ（ｍ ² ）から次式で算出する。係数０．１６（ｍ ² ）は一人当りの平均占有面積である。
   

   

   滞留度を算出する前記基本式は、Ｖ＝０．０６（＝Ｖａ）、Ｐ＝５０（＝Ｐａ）のとき滞留度Ｃ＝１０を取るようにする。そして、歩行速度０で滞留度が１０となる占有率（３０％）を切片Ｐ０として定義する。これにより、係数α、βは以下のように決める。
   

   

   
   

   
2. スキャン型距離センサは、床面から８〜１１ｃｍの高さとなるように設置することを特徴とする請求項１記載の滞留度検出装置。
3. 歩行速度が０．０６ｍ／ｓ以下、かつ、占有率（人の密度）が５０％以上のときに、警報や停止の制御指令を出すことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の滞留度検出装置。
4. 歩行速度は、スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内のデータから、歩行速度Ｖ（ｍ／ｓ）＝歩幅Ｆ（ｍ）÷足の静止時間（ｓ）により算出することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の滞留度検出装置。
5. 人数は、スキャン型距離センサで測定した距離値データから、かたまり毎に物体を区分し、各物***置を求めて、その位置が検知エリア内に存在する物体の個数をカウントし推定することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の滞留度検出装置。
6. 各角度の観測点で測定した距離値の隣の値（隣接距離）が所定値以内であればかたまりとして物体を区別し、その平均点を物***置とし、測定した距離値の隣の値が所定値を超えて離れていれば別の物体として物体数を計測することを特徴とする請求項５記載の滞留度検出装置。
7. 乗客コンベアの乗り場と降り場となる各乗降口にそれぞれ設置され、乗客コンベアのステップ側にくし板が設けられている乗降用床板と、
   前記乗降用床板の反くし板側に設けられた乗客が接近するためのアプローチ用通路と、
   前記乗客コンベアの乗降口付近に設置され、前記乗降用床板及びアプローチ用通路を含む走査範囲に水平面状にレーザビームを放射するスキャン型距離センサとを備え、
   前記スキャン型距離センサは、乗客の足元を見るように設置され、測定した角度毎の距離を蓄積し、前記スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内の足元の本数のデータから推定した人数と、静止している足の静止時間と歩幅により算出した歩行速度に基づいて警報や停止の制御指令を出す乗客コンベアであって、
   以下の基本式により、人数と歩行速度から滞留度を算出し、所定の数値以上であった場合に警報や停止の制御指令を出すことを特徴とする乗客コンベア。
   

   

   ここで、Ｃは滞留度、Ｐは占有率（％）、Ｖは歩行速度（ｍ／ｓ）、αとβは係数である。
   占有率Ｐは、人数Ｈ（人）と監視エリア面積Ｓ（ｍ ² ）から次式で算出する。係数０．１６（ｍ ² ）は一人当りの平均占有面積である。
   

   

   滞留度を算出する前記基本式は、Ｖ＝０．０６（＝Ｖａ）、Ｐ＝５０（＝Ｐａ）のとき滞留度Ｃ＝１０を取るようにする。そして、歩行速度０で滞留度が１０となる占有率（３０％）を切片Ｐ０として定義する。これにより、係数α、βは以下のように決める。
   

   

   
   

   
8. 乗客コンベアの乗り場と降り場となる各乗降口にそれぞれ設置され、乗客コンベアのステップ側にくし板が設けられている乗降用床板と、
   前記乗降用床板の反くし板側に設けられた乗客が接近するためのアプローチ用通路と、
   前記乗客コンベアの各乗降口のうち降り場となる乗降口付近に設置され、前記乗降用床板及びアプローチ用通路を含む走査範囲に水平面状にレーザビームを放射するスキャン型距離センサとを備え、
   前記スキャン型距離センサは、乗客の足元を見るように設置され、測定した角度毎の距離を蓄積し、前記スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内の足元の本数のデータから推定した人数と、静止している足の静止時間と歩幅により算出した歩行速度に基づいて警報や停止の制御指令を出す乗客コンベアであって、
   以下の基本式により、人数と歩行速度から滞留度を算出し、所定の数値以上であった場合に警報や停止の制御指令を出すことを特徴とする乗客コンベア。
   

   

   ここで、Ｃは滞留度、Ｐは占有率（％）、Ｖは歩行速度（ｍ／ｓ）、αとβは係数である。
   占有率Ｐは、人数Ｈ（人）と監視エリア面積Ｓ（ｍ ² ）から次式で算出する。係数０．１６（ｍ ² ）は一人当りの平均占有面積である。
   

   

   滞留度を算出する前記基本式は、Ｖ＝０．０６（＝Ｖａ）、Ｐ＝５０（＝Ｐａ）のとき滞留度Ｃ＝１０を取るようにする。そして、歩行速度０で滞留度が１０となる占有率（３０％）を切片Ｐ０として定義する。これにより、係数α、βは以下のように決める。
   

   

   
   

   
9. スキャン型距離センサは、床面から８〜１１ｃｍの高さとなるように設置することを特徴とする請求項７又は請求項８記載の乗客コンベア。
10. 歩行速度が０．０６ｍ／ｓ以下、かつ、占有率（人の密度）が５０％以上のときに、警報や停止の制御指令を出すことを特徴とする請求項７〜請求項９のいずれか１項に記載の乗客コンベア。
11. 歩行速度は、スキャン型距離センサで捉えた検知エリア内のデータから、歩行速度Ｖ（ｍ／ｓ）＝歩幅Ｆ（ｍ）÷足の静止時間（ｓ）により算出することを特徴とする請求項７〜請求項１０のいずれか１項に記載の乗客コンベア。
12. 人数は、スキャン型距離センサで測定した距離値データから、かたまり毎に物体を区分し、各物***置を求めて、その位置が検知エリア内に存在する物体の個数をカウントし推定することを特徴とする請求項７〜請求項１１のいずれか１項に記載の乗客コンベア。
13. 各角度の観測点で測定した距離値の隣の値（隣接距離）が所定値以内であればかたまりとして物体を区別し、その平均点を物***置とし、測定した距離値の隣の値が所定値を超えて離れていれば別の物体として物体数を計測することを特徴とする請求項１２記載の乗客コンベア。

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