JP7106566B2 - 自動呼び登録システム及び自動呼び登録方法 - Google Patents

Description

本発明は、エレベーター装置の自動呼び登録システム及び自動呼び登録方法に係り、特にエレベーターの乗り場における移動方向の入力や表示を自動的に行う乗場処理機能を備えたエレベーター装置の自動呼び登録システム及び自動呼び登録方法に関する。

従来からエレベーター装置の運行管理について、多くの提案がなされている。これらの中には、エレベーター装置の利用者が各階の乗場で移動方向を指示し、あるいは乗りかごの移動方向を表示により確認するための乗場の表示処理機能について提案したものがある。

例えば特許文献１は、「エレベーター制御システム（２４）が、ビデオ監視システムから受信した乗客データに基づいて、エレベーターの配車およびドア制御を行う。ビデオ監視システムは、少なくとも１つのビデオカメラ（１２）からのビデオ入力を受信するように接続されたビデオプロセッサ（１６）を含む。ビデオプロセッサ（１６）は、ビデオカメラの視野内にいる対象物を追跡し、追跡対象物の各々に関連した乗客データのパラメータを計算する。エレベーター制御装置（２４）は、ビデオプロセッサ（１６）から送られた乗客データに部分的に基づいて、エレベーター配車装置（２６）、ドア制御装置（２８）、セキュリティシステム（３０）に送る。また、セキュリティシステムは、アクセス制御システム（１４）からのデータに部分的に基づいて作動する。」ものである。

特表２００９－５２３６７８号公報

特許文献１に記載の装置によれば、ビデオカメラからのビデオ入力を用いることで、エレベーターの配車およびドア制御を行うことができる。然しながら、この場合であっても、行先方向については、利用者による指示を待つ必要がある。

このことから、本発明においては、行先方向の指示も含めて利用者による負担の軽減を図ることができる自動呼び登録システム及び自動呼び登録方法を提供することを目的とする。

以上ことから本発明においては「施設内の乗場に備えた乗場エレベーターサービス要求装置を制御管理するための自動呼び登録システムであって、エレベーター装置の利用者数や、乗りかごの行先情報を得る受信部と、受信部から得られる利用者数と乗りかごの行先情報を過去経験データとして記憶し、学習する学習部と、学習部の記憶情報を用いて乗場の階床別に利用者の行先情報を予測する予測部と、施設内の乗場に人を検知したときに、予測部の予測結果に基づいて、乗場エレベーターサービス要求装置に乗りかごの行先方向を自動表示する乗場呼び登録判定部を備えていることを特徴とする自動呼び登録システム」としたものである。

また本発明においては「施設内の乗場に備えた乗場エレベーターサービス要求装置を制御管理するための自動呼び登録方法であって、エレベーター装置の利用者数や、乗りかごの行先情報を得て過去経験データとして記憶し、過去経験データを用いて乗場の階床別に利用者の行先情報を予測し、施設内の乗場に人を検知したときに、予測した行先方向に基づいて、乗場エレベーターサービス要求装置に予測した乗りかごの行先方向を自動表示することを特徴とする自動呼び登録方法」としたものである。

本発明によれば、行先方向の指示も含めて利用者による負担の軽減を図ることができる。

本発明に係るエレベーター運行管理システムの概略構成を示す図。 本発明に好適な乗り場環境事例を示した図。 学習部３１で学習した過去経験データの記憶フォーマット例を示す図。 階床別人数予測部３２で予測した予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例を示す図。 階床別人数予測部３２で予測した予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示す図。 図１の階床別人数予測部３２における処理内容を具体的に例示したフロー図。 精度検証で追加した実データを含む予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例を示す図。 精度検証で追加した実データを含む予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示す図。 時系列的な予測降り人数についての出力事例（１分刻み）を示す図。 時系列的な予測降り人数についての出力事例（５分刻み）を示す図。 各階について乗降人数の予測値を表示、出力した出力事例を示す図。 各階について乗降人数の予測値、実績値を表示、出力した出力事例を示す図。 乗降人数を縦、横に配置し、現在のエレベーター利用状況を把握可能とするように表示、出力した事例を示す図。 乗場呼び登録判定部３９における処理内容を具体的に例示したフロー例を示す図。 図１１のフローの時の乗場エレベーターサービス要求装置４の表示内容の変遷を示す図。

以下本発明の実施例について、図面を用いて説明する。

図１は、本発明に係る自動呼び登録システム及び登録方法を実現するエレベーター運行管理システムの概略構成を示している。図１には、ビル１などの施設内の設備やシステムと外部のシステム２が記述されている。

このうち、ビル１などの施設内の設備やシステムは、一般的にはエレベーター運行管理システム３、各階の乗場エレベーターサービス要求装置４、各階の監視カメラ５、ビル管理システム６などであり、これらの間では通信手段８を介して相互にデータ通信が行われている。またエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎが複数号機設置されており、エレベーター運行管理システム３により制御されている。なお、本発明を実施するうえでは、エレベーター運行管理システム３およびビル管理システム６は、ビル１などの施設内の設備やシステムである必要はない。通信手段８を介して相互にデータ通信が行われるのであれば、ビル１などの施設外に、一部あるいは全ての機能が設置されていても同様の制御、監視が可能である。

さらに図１では、外部のシステム２の一事例として、公共機関管理システムを例示しているが、タクシーの配車システム等であってもよい。

本発明に係るエレベーター運行管理システム３は、多くの入力や設定を得て、出力を与えている。これら入出力のうち、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎとエレベーター運行管理システム３の間では、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎから運転状態情報Ｓ７１をエレベーター運行管理システム３に報告し、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎは、エレベーター運行管理システム３からの制御指令信号Ｓ７２により各号機エレベーターが乗り場ボタンを押下された後、配車号機を選択されている。ここで特徴的なことは、エレベーター運行管理システム３がビル１内の全ての号機を運用管理していることであり、それ以外の事項は通常のエレベーター制御と変わることがないのでここでの説明を割愛する。

本発明では、さらに他の入力として、各階の乗場エレベーターサービス要求装置４からサービス要求信号Ｓ４、各階の監視カメラ５から映像信号Ｓ５、ビル管理システム６からビル管理情報Ｓ６、公共機関管理システム２から公共機関管理情報Ｓ２などを得る。

また、サービス案内信号ＳＳ４として、サービス要求信号Ｓ４に対して、登録が正しく実施されたか、或いはどのエレベーターを配車するかなどの案内情報をエレベーター側に送信する。

図２は、本発明に好適な乗り場環境事例を示した図である。各階のエレベーター乗場には、エレベーター扉を含む空間を監視、撮影する監視カメラ５（５－１，５－２、５－３、５－４）と、乗場エレベーターサービス要求装置４として上下式釦４（４－１，４－２、４－３、４－４）が設置されている。また図２において、２０（２０－１，２０－２、２０－３）は、エレベーター乗りかごの到着を予報し、予約状況を案内するためのランタンである。図２には、さらにエレベーターの乗りかご２４内に乗りかご内カメラ２１、荷重センサ２２を備えている。

以下に説明するように、本発明におけるサービス要求信号Ｓ４の位置づけは、エレベーターの上り、下りの方向を確認するためのものであり、図２には上下式釦４が例示されているが、これは行先階登録装置などであってもよい。

また本発明における映像信号Ｓ５の位置づけは、利用者の人数を計測するためのものであり、直接的、間接的に利用者数を確認可能なものであれば代替可能である。図２の例では、エレベーターの乗りかご２４内に設けた乗りかご内カメラ２１や、エレベーターの乗りかご２４内下部に設けた荷重センサ２２からも利用者数の情報入手が可能である。

このようにして、サービス要求信号Ｓ４からは、エレベーターの上り、下りの方向を確認することができ、映像信号Ｓ５からは利用者の人数が確認でき、ビル管理情報Ｓ６からは施設内での会議、イベントなどの行動予定が確認でき、公共機関管理情報Ｓ２からは当日の公共機関の運行情報（例えば列車遅れ）などを把握可能である。なお、これらの情報の一部は、夫々既存のシステムでも入力して何らかの目的で使用されているものを含んでいるが、本発明においては予測降り人数の推定に用いている点が新しい。

図１のエレベーター運行管理システム３内の受信部３６では、通信手段８を介してサービス要求信号Ｓ４、映像信号Ｓ５、ビル管理情報Ｓ６などを得、またエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎから運転状態情報Ｓ７１を入力する。運転状態情報Ｓ７１には、乗りかごの位置の情報が含まれている。

受信部３６からの入力信号は、乗り場呼び登録判定部３９と学習部３１に与えられ利用されるが、これらは本発明の本質に関わる部分であるので、この説明を後述することにし、一般的な機能である総合評価部３７と割当て司令部３８の説明を先に行う事にする。

総合評価部３７では、これらの入力した信号から利用者の要求や移動方向を判断し、割当て司令部３８において各号機のエレベーター制御システム７ａ・・・７ｎに対して制御指令信号Ｓ７２を与え、これを制御する。この部分は、従来からのエレベーター制御と何ら変わるところがないものであるので、これ以上の説明を割愛する。

通信手段８を介して得たサービス要求信号Ｓ４、映像信号Ｓ５、ビル管理情報Ｓ６などは、学習部３１において記録され、利用される。更に、エレベーター制御システム７ａ・・・７ｎより送信される、エレベーターの乗りかご２４内に設けた乗りかご内カメラ２１や、エレベーターの乗りかご２４内下部に設けた荷重センサ２２からも利用者数の情報や、エレベーターの乗りかご位置に基づいて、フロア別の乗車人数や、降車人数を把握することが可能となる。ここでは、サービス要求信号Ｓ４および映像信号Ｓ５は、これら信号を発生した時刻の情報とともに記憶されることで、過去における経験情報として利用される。これにより過去のある場面（曜日、季節など）、ある時刻における利用者の行動や、態様が統計的に把握される。例えば、出勤時、昼食時、退勤時間などでの人の移動状況の概要が把握可能である。従って、同じような将来の場面では、個人単位では同一の動作はしないものの、ビル全体というマクロな交通流は、過去経験と同じような交通流を示すものと推定可能である。

サービス要求信号Ｓ４と映像信号Ｓ５が、過去における経験情報として利用されるものであるに対し、ビル管理システム６からのビル管理情報Ｓ６は、近未来における施設内での会議、イベントなどの行動予定（開催場所、出席者及びその在席場所）などが、ビル管理システム６に登録された情報であり、これによれば、例えば本日の３時からの会議のときに各階からの人の動きが予測可能である。

また公共機関管理情報Ｓ２から、当日の公共機関の運行情報として、例えば列車遅れとその程度が把握できれば、特に出勤時の利用者の移動動向が、遅れのない通常時の移動動向とは相違し、変更されることが予測可能である。この事から明らかなように、公共機関管理情報Ｓ２は、過去における経験情報あるいは近未来における予定から定まる予測の補正情報として利用することができる。

このようにして、学習部３１は、通常のエレベーターの利用される利用人数を日々学習する。ここでは、マクロな人数情報を出力可能である。更に学習部３１は乗車率設定部４０を備えており、日々の乗場の人数から、エレベーターの乗りかご内人数を比較し、階床別の乗車率を学習している。

ここで階床別の乗車率とは、停止階、あるいは行先階についての各階、或いは各階及び上下方向別におけるエレベーターの定員数に対する乗車人数の比率である。これは人数でなく、乗りかご内占有面積に対する占有率としても良い。これらは時間帯や、状況によって変化するものであり、乗車率の設定は、時間帯毎に変化する方式や、ある任意のモード別、或いは固定値の方式でも良い。本乗車率は具体的に定員数２４人乗りの場合、１日の最大乗車人数が１６名であった場合、７０％となる。この乗車率を正しく学習しておくことで、より正確な人数の運行パターンの最適化が可能となる。

学習部３１で学習した過去経験データは、例えば図３のように整理され記憶されている。図３は、例えば過去実績乗り人数の記憶フォーマットを例示しており、過去の日時ごとに、各階での乗降者数と、階別の上り下り別の乗車率の情報を関連付けして記憶している。過去実績降り人数の記憶フォーマットも同様形式で作成される。なお、上記記憶フォーマットは、日毎に例えば５分の時間帯毎に人数把握されて記憶され、かつ過去の長期にわたり蓄積した情報を備えるのがよい。また過去経験データには、付随情報として会議や各種イベントなどの行事情報を含んでおくのがよい。学習部３１で学習した過去経験データは、過去経験として、以下の処理において予測処理に利用される。

この５分は、エレベーターの設置計画時に使用する尺度に用いられる時間幅であって、これに限らない。例えば、エレベーターの一周時間毎に案件毎に定める方式、或いは５分以外の固定幅を指定する方式でも良い。更に分解能は１分刻みに算出しておき、適宜、５分、１０分と加工する方式でも良い。

階床別人数予測部３２では、過去経験や、当日の会議予定、などから、例えば現時点からある任意の時間幅における人の動き、或いは学習部３１が認識した当該ビルの交通流における人の動きを階床別に人数予測する。図４ａは、階床別人数予測部３２で予測した予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例、図４ｂは、階床別人数予測部３２で予測した予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示している。

予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２は、上段から順次時刻データＤ１，Ｄ６，階床データＤ２，Ｄ７，予測人数データＤ３，Ｄ８，実人数データＤ４，Ｄ９，予測精度データＤ５，Ｄ１０、乗車率Ｄ１１，Ｄ１２で構成されている。階床別人数予測部３２では、これらテーブルの内、上から３段目までのデータを、図３の過去経験データなどを用いて形成している。

例えば予測乗り人数テーブルＴＢ１について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの５分間を表している）では、各階（ここでは１階から８階まで）の乗り人数は、それぞれ２０，９、７、１４、１３、７，８，５人であると予測したことを示している。また例えば予測降り人数テーブルＴＢ２について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの５分間を表している）では、各階（ここでは１階から８階まで）の降り人数は、それぞれ２０，５、９、１５、１１、１５，１８，１１人であると予測したことを示している。

なお、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の作成手法に関して、前記したように過去の経験や本日の予定を考慮して作成することができ、さらには本日の列車遅れなどを考慮して補正により求めることができる。

図５は、図１の階床別人数予測部３２における処理内容を具体的に例示したフロー図である。なお、この前提としては学習部３１での処理により、日々計測された時系列的な利用者数が、階別、上り下り方向別に乗車率の情報と共に把握され、図３の過去経験データが形成されているものとする。つまり、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２について、実人数データＤ４，Ｄ９に対応する過去経験データが、時系列的、かつ相当日数分確保、記憶されているものとする。また、過去の日々についてその日に行われたイベントや会議の情報を含めて記憶されているものとする。

図５の処理の開始は、適宜のタイミングで行われてよいが、例えば前日に翌日１日分の情報として提供されるのであれば、前日の適当な時間で処理されることになる。あるいは、外部からの要求で提供するのであれば、要求があった時点で開始してもよい。

階床別人数予測部３２の最初の処理ステップＳ１００では、過去経験データなどを取り込む。この中には過去における実人数データＤ４，Ｄ９、時刻データＤ１，Ｄ６、乗車率、ビル管理情報Ｓ６などを含んでいる。処理ステップＳ１０１では、時間幅や指定時刻などの設定情報を取り込む。

処理ステップＳ１０２では、出力日（例えば明日）について判定する。出力日が平日か、休日か、あるいは一部休止かなどを判定して、図３の過去経験データから該当する条件のもののみを抽出する。処理ステップＳ１０３では、例えば、出力日が平日なら平日の過去経験データのみを抽出し、出力日が休日なら休日の過去経験データのみを抽出する。なお利用者について季節的な変動、曜日的な変動が顕著に表れる場合には、これらの点を考慮して抽出するのがよい。

処理ステップＳ１０４では、抽出した複数日分の時系列的利用実績について、時刻別の利用平均を求め、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８とする。なお、上記処理は階ごとの利用者数について行われているので、併せて、階床データＤ２，Ｄ７も得られている。

処理ステップＳ１０５では、ビル管理情報Ｓ６の有無を確認し、例えば本日の１５時から会議が開催予定されている場合には、処理ステップＳ１０６において、その開催規模に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップＳ１０４で求めた予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正する。なお、過去経験データの中に、この会議と同趣旨の会議が過去に実施された経験を有している場合には、その時の利用者情報を参考にして予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正するのがよい。

処理ステップＳ１０８では、公共機関管理情報Ｓ２の有無を確認し、例えば本日の８時にビルの最寄駅に到着予定の電車が遅れているという情報が得られている場合には、処理ステップＳ１０８において、その遅れの程度に応じて利用者の動き、エレベーターの利用の仕方を反映して、処理ステップＳ１０４、Ｓ１０６で求めた予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を修正する。

以上述べたように、過去実績を行動予定や公共機関の情報をもとに修正して、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の予測人数データＤ３、Ｄ８を求める。なお、図５のフローには明記されていないが、図３の過去経験データの中の乗車率のデータは、予測乗り人数テーブルＴＢ１と予測降り人数テーブルＴＢ２の乗車率Ｄ１１，Ｄ１２の欄に反映される。

階床別人数予測部３２は、さらに精度検証機能を備えており、階床別人数予測部３２で作成した上位３段のデータにさらに下位２段の情報を、予測した日の実経験に基づいてデータ追加する。図６ａは、精度検証により追加した実データを含む予測乗り人数テーブルＴＢ１の一例、図６ｂは、精度検証により追加した実データを含む予測降り人数テーブルＴＢ２の一例を示している。

この事例では、例えば予測乗り人数テーブルＴＢ１について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの５分間を表している）では、各階（ここでは１階から８階まで）の乗り人数を、それぞれ２０，９、７、１４、１３、７，８，５人であると予測したが、実際には１８，１３，１０，１９，１４，１４，１０，９人であり、夫々の精度は８２，３８，６０，７５，９２，８８，９５，９０％であったことがわかる。

またこの事例では、例えば予測降り人数テーブルＴＢ２について、８時の時刻（後述するが例えば８時からの５分間を表している）では、各階（ここでは１階から８階まで）の降り人数は、それぞれ２０，５、９、１５、１１、１５，１８，１１人であると予測したが、実際には１７，１３，１５，１２，１２，１７，１９，１０人であり、夫々の精度は８９，６９，７０，７４，９３，５０，８０、５６％であったことがわかる。

なお、図６ａ、図６ｂのテーブルにおいて、データＤ４，Ｄ９を追加したということは、学習部３１に新たな過去経験データとして追記したことを意味している。

上記説明の本発明に係る自動呼び登録システムによれば、自動呼び登録システムは、エレベーター装置の利用者数や、乗りかごの行先情報を入手して、これらの過去経験データから乗場の階床別に利用者の行先情報を予測している。行先情報は行先方向の情報或いは行先階の情報或は乗りかご位置の情報を含んでおり、実運用に際しては、予測した乗りかごの行先方向を自動表示している。なお乗りかご位置の情報は、これを時系列的に把握することで、乗りかごの行先情報となる。

階床別人数予測部３２における処理の結果は、図１には図示していないモニタなどに適宜の形式で表示出力することができる。この場合には、階床別人数予測部３２で求めた予測乗り人数、予測降り人数の情報を適宜加工し、エレベーター運行管理システム３の内外部に出力する。内部出力先は、システム内のモニタなどであり、外部出力先は、ビル管理システム６や外部のシステム２として、公共機関管理システムなどである。表示出力の際には、適宜設定された設定内容として例えば、時間幅や指定時刻などが参照される。

ここで出力される予測乗り人数、予測降り人数の情報の出力形式（表示形式）は、多くの場合に問われない。極端な場合には、加工を施さない生情報であってもよく、利用側であるビル管理システム６や外部のシステム２が、その利用目的に応じて適宜解釈し、加工して利用すればよい。以下に出力事例や、利用事例を説明する。

図７ａ、図７ｂは、時系列的な予測降り人数についての出力事例を示す図であり、基本的には予測降り人数テーブルＴＢ２について、時刻データＤ６，予測人数データＤ８，実人数データＤ９，予測精度データＤ１０を、図７ａでは１分刻み、図７ｂでは５分刻みの時系列データとして纏めたものである。なお、１分刻み、５分刻みの区別、あるいは８時台の時刻は、適宜時間幅設定、時刻設定として与えられている。

図８は、各階について乗降人数の予測値を表示、出力したものであり、図９はさらに実績値（点線）を重ね合せて表示出力したものである。

本情報は、図７ａ、図７ｂを分かり易く図示したものである。例えば、ネットワーク８を介して、エレベーター運行管理システム３に対して、過去１日分の１時間毎の情報を要求し、前述に示した予測値と、実測値を出力する。当該情報をビル管理者向けに一日のビルの利用者状況を示すよう、ビルの管理室に設置される監視盤、或いはＰＣや、ビル管理向けのＷｅｂコンテンツ管理画面に本情報を出力し、ビル内の利用状況を可視化することで、管理者はビルのセキュリティや空調設備のスケジュールを柔軟に対応可能となる。なお、出力する方式は、予測値を含まず、実測値のみでも良い。

図１０は、乗降人数を縦、横に配置し、現在のエレベーター利用状況を把握可能とするように表示、出力した事例である。縦横の乗降人数で定まる領域に応じて、通常利用、昼食し、上り、下りのピークなどが識別可能である。

図１に戻り、本発明に係るエレベーター運行管理システムの乗場呼び登録判定部３９においては、各階の乗場エレベーターサービス要求装置４における表示制御を以下のように実施する。

図１１は、乗場呼び登録判定部３９における処理内容を具体的に例示したフロー図である。図１１の処理は、エレベーター運行管理システムにおける計算機の一定の制御周期で起動される。

図１１の最初の処理ステップであるＳ２００では、各階の監視カメラ５の情報から、各階の乗場で利用者を新たに検知したことを判断する。検知した場合は、処理ステップＳ２０１において、その人がエレベーターを利用する確率が一定値以上あることを判断する。この判断には、図４ａ、図４ｂにおける予測乗り降り人数Ｄ３，Ｄ８（利用者数が多いと予測されている場合には、エレベーターを利用する確率が一定値以上あると判断できる）、あるいは監視カメラから得られる行動（エレベータへの接近、待機）を参酌して行う事ができる。

さらにエレベーターを利用する確率が高いと判断できる場合に、処理ステップＳ２０２では、上下いずれの方向への移動を希望する確率が高いかを判断する。この判断は、図４ａ、図４ｂにおける乗車率Ｄ１１，Ｄ１２を用いておこなうことができる。上方向への移動の確率が高いと推定できる場合には処理ステップＳ２０３で上り方向の呼び釦を自動登録し、下方向への移動の確率が高いと推定できる場合には処理ステップＳ２０４で下り方向の呼び釦を自動登録する。またこの登録により、当該階の呼び釦（乗場エレベーターサービス要求装置４）における上下方向の表示を行う。

呼び釦自動登録後は、処理ステップＳ２０５において、タイマの起動処理を行う。

処理ステップＳ２０６では、処理ステップＳ２００で「新たに人を検知していない」、処理ステップＳ２０１で「エレベーターの利用確率が低い」、あるいは処理ステップＳ２０５で「タイマ起動後」であることのいずれかの状態において、さらにタイマ時間満了前に別方向の釦が登録されたことを確認する。なおここでの別方向の釦の登録は、当該階の利用者が当該階の呼び釦（乗場エレベーターサービス要求装置４）を直接操作して指示したものである。

別方向の釦が登録されない場合には、一連の処理を終了して次の制御周期に入るのを待機し、別方向の釦が登録された場合には、処理ステップＳ２０７において処理ステップＳ２０３あるいは処理ステップＳ２０４で設定した移動方向への自動登録をキャンセルし、処理ステップＳ２０６で登録が確認された呼びの移動方向に向けてエレベーターの制御を変更する。

図１２は、図１１のフローの時の乗場エレベーターサービス要求装置４の表示内容の変遷を示している。（ａ）は、その下位の乗場に誰もおらず、従って、乗場エレベーターサービス要求装置４の表示内容は上下いずれも表示していない。（ｂ）では、監視カメラ５が利用者と思しき人を検知し、かつエレベーター運行管理システム３は例えば下に行くと予測して下方向を自動表示した。（ｃ）は予測が間違っていた場合であり、利用者は自ら乗場エレベーターサービス要求装置４を操作して、上り方向を指示しなおした。指示修正後の状態（ｅ）では、下方向の表示が消えて、改めて上方向の表示がされている。（ｄ）は予測が正しかった場合であり、下方向への表示はそのまま継続される。

なお、（ｅ）からさらに新たな人が現れ、かつその人が下に行く可能性が高いと判断される場合には、改めて下方向の表示がされる。

上記した本発明の表示によれば、（ｂ）から（ｅ）の状態に変遷する点が特徴である。予測が間違っていれば、これを受け入れて表示を修正する点である。因みに従来装置であれば、下点灯中に上を指示すれば上下点灯となるところ、本発明では下点灯が消えて上点灯に変化する点が特徴である。

なお、最上階や最下階では、移動方向が一義的に定まってしまうので、本発明は中間階に適用するのがよい。本発明の採用により、利用者は乗場エレベーターサービス要求装置４の不要な操作を省くことができる。

１：ビルなどの施設、２：外部のシステム（公共機関管理システム）、３：エレベーター運行管理システム、４：各階の乗場エレベーターサービス要求装置、５：各階の監視カメラ、６：ビル管理システム、７ａ・・・７ｎエレベーター制御システム、８：通信手段、３１：学習部、３２：階床別人数予測部、３６：受信部、３７：総合評価部、３８：割当て司令部、３９：乗場呼び登録判定部、Ｓ２：公共機関管理情報、Ｓ４：サービス要求信号、Ｓ５：映像信号、Ｓ６：ビル管理情報、Ｓ７２：制御指令信号

Claims (12)

1. 施設内の乗場に備えた乗場エレベーターサービス要求装置を制御管理するための自動呼び登録システムであって、
   エレベーター装置の利用者数や、乗りかごの行先情報を得る受信部と、該受信部から得られる利用者数と乗りかごの行先情報を過去経験データとして記憶し、学習する学習部と、該学習部の記憶情報を用いて乗場の階床別に利用者の行先情報を予測する予測部と、前記施設内の乗場に人を検知したときに、前記予測部の予測結果に基づいて、前記乗場エレベーターサービス要求装置に乗りかごの行先方向を自動表示する乗場呼び登録判定部を備え、
   前記予測部は、時刻別、階別、上下の方向別に、利用者の予測人数と、実績人数と、予測精度の情報を前記行先情報として予測し、
   前記乗場呼び登録判定部は、前記施設内の乗場に人を検知し、かつエレベーターを利用する確率が高いと判断したときに前記上下の方向別の前記行先情報を用いて移動の確率が高い側の第１の方向を行先方向として前記乗場エレベーターサービス要求装置に自動表示し、前記の人が前記乗場エレベーターサービス要求装置により第２の方向を行先方向として指示した場合に、第二の方向の入力がタイマ経過前であれば、前記乗場エレベーターサービス要求装置に表示されている前記第１の方向の自動表示を取り消し、第二の方向の入力がタイマ経過後であれば、前記第１の方向を行先方向として自動表示を継続することを特徴とする自動呼び登録システム。
2. 請求項１に記載の自動呼び登録システムであって、
   前記予測部は、当該施設内の行事予定情報を得、前記行事予定情報と前記過去経験データとから乗場の階床別に利用者の行先方向を予測することを特徴とする自動呼び登録システム。
3. 請求項１または請求項２に記載の自動呼び登録システムであって、
   前記予測部は、公共機関における運行情報を得、前記運行情報と前記過去経験データから乗場の階床別に利用者の行先方向を予測することを特徴とする自動呼び登録システム。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の自動呼び登録システムであって、
   前記予測部は、自動表示する行先方向の情報を予め設定された時間帯ごとの情報として求めていることを特徴とする自動呼び登録システム。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の自動呼び登録システムであって、
   前記乗りかごの行先情報は、乗りかごの行先方向の情報或いは行先階の情報或は乗りかご位置の情報であることを特徴とする自動呼び登録システム。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の自動呼び登録システムであって、
   前記利用者の行先情報は、利用者の行先方向の情報或いは行先階の情報であることを特徴とする自動呼び登録システム。
7. 施設内の乗場に備えた乗場エレベーターサービス要求装置を制御管理するための自動呼び登録方法であって、
   エレベーター装置の利用者数や、乗りかごの行先情報を得て過去経験データとして記憶し、過去経験データを用いて乗場の階床別に利用者の行先情報を予測し、前記施設内の乗場に人を検知したときに、予測した行先方向に基づいて、前記乗場エレベーターサービス要求装置に予測した乗りかごの行先方向を自動表示するとともに、
   時刻別、階別、上下の方向別に、利用者の予測人数と、実績人数と、予測精度の情報を前記行先情報として予測し、
   前記施設内の乗場に人を検知し、かつエレベーターを利用する確率が高いと判断したときに前記上下の方向別の前記行先情報を用いて移動の確率が高い側の第１の方向を行先方向として前記乗場エレベーターサービス要求装置に自動表示し、前記の人が前記乗場エレベーターサービス要求装置により第２の方向を行先方向として指示した場合に、第二の方向の入力がタイマ経過前であれば、前記乗場エレベーターサービス要求装置に表示されている前記第１の方向の自動表示を取り消し、第二の方向の入力がタイマ経過後であれば、前記第１の方向を行先方向として自動表示を継続することを特徴とする自動呼び登録方法。
8. 請求項７に記載の自動呼び登録方法であって、
   当該施設内の行事予定情報を得、行事予定情報と前記過去経験データとから乗場の階床別に利用者の行先方向を予測することを特徴とする自動呼び登録方法。
9. 請求項７または請求項８に記載の自動呼び登録方法であって、
   公共機関における運行情報を得、運行情報と前記過去経験データから乗場の階床別に利用者の行先方向を予測することを特徴とする自動呼び登録方法。
10. 請求項７から請求項９のいずれか１項に記載の自動呼び登録方法であって、
    自動表示する行先方向の情報を予め設定された時間帯ごとの情報として求めていることを特徴とする自動呼び登録方法。
11. 請求項７から請求項１０のいずれか１項に記載の自動呼び登録方法であって、
    前記乗りかごの行先情報は、乗りかごの行先方向の情報或いは行先階の情報或は乗りかごの位置の情報であることを特徴とする自動呼び登録方法。
12. 請求項７から請求項１０のいずれか１項に記載の自動呼び登録方法であって、
    前記利用者の行先情報、利用者の行先方向の情報或いは行先階の情報であることを特徴とする自動呼び登録方法。

Images