WO2018193819A1 - Method for predicting movement of elevator user and device for predicting movement of elevator user - Google Patents

Method for predicting movement of elevator user and device for predicting movement of elevator user Download PDF

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WO2018193819A1
WO2018193819A1 PCT/JP2018/014056 JP2018014056W WO2018193819A1 WO 2018193819 A1 WO2018193819 A1 WO 2018193819A1 JP 2018014056 W JP2018014056 W JP 2018014056W WO 2018193819 A1 WO2018193819 A1 WO 2018193819A1
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WO
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elevator
user
elevator user
movement prediction
prediction method
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/014056
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French (fr)
Japanese (ja)
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正康 藤原
孝道 星野
訓 鳥谷部
貴大 羽鳥
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B1/00—Control systems of elevators in general
    • B66B1/02—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action
    • B66B1/06—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric
    • B66B1/14—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements
    • B66B1/18—Control systems without regulation, i.e. without retroactive action electric with devices, e.g. push-buttons, for indirect control of movements with means for storing pulses controlling the movements of several cars or cages
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66B—ELEVATORS; ESCALATORS OR MOVING WALKWAYS
    • B66B3/00—Applications of devices for indicating or signalling operating conditions of elevators

Definitions

  • the present invention provides an elevator user movement prediction method and an elevator user movement prediction that can accurately predict the movement of the user when there is a user who performs an action different from the action assumed in the elevator system. Providing equipment.
  • an elevator user movement prediction device predicts the movement of an elevator user in an elevator hall, and predicts an elevator operation based on an elevator specification;
  • the elevator user's behavior based on the predicted elevator operation and the behavior of the elevator user accompanying the information input / output related to the elevator operation, and the behavior assumed in advance and the unexpected behavior in the elevator operation.
  • a user behavior parameter setting means for setting a parameter related to the probability of unexpected behavior, and the user motion prediction portion is a behavior that the elevator user does not expect. It is determined according to the set parameter.
  • the elevator user movement prediction apparatus estimates the movement of the elevator user in an elevator hall, Comprising: Elevator operation prediction which estimates elevator operation based on an elevator specification And the user movement prediction unit that estimates the movement of the elevator user based on the behavior of the elevator user according to the elevator operation state, and the reference relating to the criterion for determining the elevator operation state in the elevator operation prediction unit
  • Elevator operation prediction which estimates elevator operation based on an elevator specification
  • the user movement prediction unit that estimates the movement of the elevator user based on the behavior of the elevator user according to the elevator operation state, and the reference relating to the criterion for determining the elevator operation state in the elevator operation prediction unit
  • An elevator operation parameter setting means for setting one parameter
  • a user behavior parameter setting means for setting a second parameter related to a criterion for the elevator user to determine the elevator operation state, and predicting user movement
  • the part of the elevator Or take dynamic, in response to the first parameter and the second parameter set is determined.
  • an arithmetic processing unit such as a microcomputer has each function by executing a predetermined program.
  • Each data is stored in a storage device such as a semiconductor memory. The same applies to other embodiments described later.
  • the elevator user movement prediction device 1 can set user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 101, an elevator operation prediction unit 104, and a destination floor reservation type self-determination rate.
  • the user data 10 has information on the number of users arriving at the elevator hall and the destination floor of the users for each time period.
  • the elevator specification data 30 includes information on the capacity of each elevator and the stop floor (service floor).
  • the elevator specification data 30 may further include specification information such as a rated speed, a door opening / closing speed, and a group management control method.
  • the layout data 20 includes information on the number of elevators and the number of destination floor reservation terminals.
  • the layout data 20 may further include layout information such as an elevator hall layout, an elevator installation position, and a destination floor reservation terminal installation position.
  • the user generation unit 101 generates a user (data) generated in the elevator hall at each time based on the user data 10.
  • the user movement prediction unit 113 predicts the movement of the user up to the elevator boarding and the behavior of the user after getting off the elevator based on the user data 10 and the layout data 20. In the present embodiment, it is determined that the user's behavior used for movement prediction up to the elevator boarding is to act according to the instructions and guidance of the elevator system based on the self-judgment rate set by the user behavior parameter setting means 110. If the destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123 predicts the movement of the user and it is determined that the user will act based on the user's self-judgement, the destination floor reservation type self-determination boarding / prediction prediction unit 124 predicts the movement of the user Is done.
  • the input operation to the elevator system performed by the user is determined by the user movement prediction unit 113, and the input operation is performed.
  • the operation and response of the elevator system such as the allocation of the numbered cars and the guidance display according to the above are determined by the elevator operation prediction unit 104 described below.
  • the elevator operation prediction unit 104 predicts the elevator operation status at each time based on the user's elevator operation behavior and the elevator specification data 30 predicted by the user movement prediction unit 113.
  • the output unit 105 outputs the prediction results in the elevator operation prediction unit 104 and the user movement prediction unit 113.
  • the data output from the elevator operation prediction unit 104 is, for example, the time interval (driving interval) at which an elevator departs on an arbitrary floor, the number of users transported by the elevator in an arbitrary period (transportation power), and one elevator Is the time interval (one round operation time) that departs from any floor, and the waiting time of the user at any floor.
  • These data may be indicated by an average value, a minimum value, a maximum value, a median value, or the like.
  • the data output from the user movement prediction unit 113 includes, for example, the number of people waiting for the entire elevator hall on any floor at each time, the number of people waiting for each unit, the waiting time until the elevator ride on any floor, and any floor It takes time to move. These data may be indicated by an average value, a minimum value, a maximum value, a median value, or the like.
  • the output unit 105 includes the position and number of passengers predicted by the elevator operation prediction unit 104, the number of passengers arranged for each elevator in the elevator hall predicted by the user movement prediction unit 113, and the destination floor.
  • the prediction result may be animated by computer graphics and output using the number of people who have reserved terminals.
  • the user behavior parameter setting means 110 may set the occurrence probability (self-judgment rate in the first embodiment) by reading a value recorded in a database or the like without using an input form.
  • the report 2000 shows the floor, the number of vehicles, and the capacity to stop as the specification information 2001 of the elevator to be examined, and the elevator hall as the target time zone and user information 20002 and the prediction result 2003.
  • the average waiting time and the maximum number of people waiting to get on the elevator after arriving at is output.
  • occurrence probability values set by the user behavior parameter setting unit 110 (in the first embodiment, “self-judgment rate R 4 %”: see FIG. 7) 2004 and 2005 are also combined. It may be output.
  • the movement of a person depends on the surrounding state, for example, the destination of the person, the presence or absence of another person or an obstacle, and in the known technology, the person moves from one point in time to the next.
  • the surrounding state for example, the destination of the person, the presence or absence of another person or an obstacle, and in the known technology, the person moves from one point in time to the next.
  • the movement of a person in a predetermined space is predicted.
  • the elevator operation state is used as the surrounding state in order to set the movement of the user, and the call
  • the user's actions associated with the output from the elevator system such as the user's input operation to the elevator system, such as registration, and the guidance display regarding the unit assigned to the call are used.
  • the user and elevator are software (data, program) users and elevators unless otherwise described (the same applies to the flowcharts of FIGS. 10 to 14 described later).
  • a user who arrives at the elevator hall operates the destination floor reservation terminal and inputs the destination floor.
  • the user (data including the destination floor) generated by the user generation unit 101 is set in the user movement prediction unit 113. After executing S101, the process proceeds to S102.
  • the user from the destination floor reservation terminal, to get the destination floor information of the moving Unit e i to the user, the Unit e i, and ride to the Unit e. That is Unit e i that assigned by the system with respect to a destination floor of the user which is set in S101 is acquired from the elevator operation prediction unit 104, the acquired Unit e i is set as to the Unit e ride.
  • the process proceeds to S103.
  • the processing flow from S102 branches so that the next processing step (transition destination) in S102 is selected probabilistically according to the self-judgment rate set by the user behavior parameter setting unit 110. . That is, after execution of S102, the process proceeds to S104 with the probability of the self-judgment rate, and the process proceeds to S105 with the remaining probability, that is, the probability of “1-self-judgment rate”.
  • pseudorandom numbers are used in the stochastic branch as in S103.
  • a pseudorandom number r in the range of 0 to 1 is generated. If the generated r is smaller than the self-judgment rate, the process proceeds to S104. If r is greater than the self-judgment rate, the process proceeds to S105.
  • the pseudo-random number is generated using a known pseudo-random number generation method such as the Mersenne Twister method.
  • the selected Unit e i to ride at its discretion of the user, Unit e j to be selected is to be Unit e ride. That is, the number (e i ) acquired in S102 is changed to the number (e i ) selected in S104.
  • the utility function has at least one of the arrival order k of the elevator car from the time of self-determination, the waiting number n, and the movement time t from the user position to the boarding position of the elevator car, as variables. Defined. Then, the elevator machine having the maximum value of the defined utility function is selected.
  • U (n) ⁇ n
  • the machine with the smallest waiting number n has the largest utility function, and is selected by self-judgment. Become the unit.
  • S105 it is estimated that the user waits for arrival in front of the boarding machine e. That is, it is estimated that the user moves to the front of the numbering machine e to get on, and waits until the numbering machine arrives in front of the numbering machine e to get on. After executing S105, the process proceeds to S106.
  • S107 based on the operation data of the boarding machine e acquired from the elevator operation prediction unit 104, it is determined whether or not the boarding machine e can be boarded.
  • the user movement prediction unit 113 ends the prediction process.
  • the process proceeds to S108.
  • the processing flow after the execution of S107 branches probabilistically as in S103. If it is determined in S107 that the user has not been able to board the car (No in S107), the process proceeds to S104 with the probability of the self-judgment rate, and the process proceeds to S101 with the remaining probability, that is, the probability of “1-self-judgement rate” Transition. That is, it is predicted that the user performs an action based on the self-judgment again with the probability of the self-judgment rate, and returns to the operation of the terminal with the probability of “1-self-judgment rate”. In the first embodiment, the same value self-determination rate set by the user behavior parameter setting unit 110 is used in S103 and S108.
  • the user behavior parameter setting unit 110 may set the self-judgment rate in the first action and the re-behavior, and the self-judgment rate set by the user behavior parameter setting unit 110 may be set according to a predetermined rule. It may be changed.
  • S104 is a process for predicting selection of a car to be boarded by the user's self-judgment. Accordingly, S104 is executed by the destination floor reservation type self-determination boarding / advancing prediction unit 124.
  • S102 is a process for predicting that a car to be boarded is determined according to the guidance and instructions of the elevator system. Therefore, S ⁇ b> 102 is executed by the destination floor reservation type getting on / off prediction unit 123.
  • FIGS. 15, 16 and 17 are examples of prediction results according to the first embodiment, and show the state of the user and the elevator in the elevator hall where the destination floor reservation type elevator is installed.
  • reference numeral 3020 denotes a destination floor reservation type terminal
  • 3000, 3001 and 3002 denote machine number e 1 , number machine e 2 and number machine e 3 , respectively.
  • the indicator 3010 corresponding to the unit e 1 indicates that the vehicle stops at the f 2nd floor
  • the indicator 3011 corresponding to the unit e 2 indicates that the vehicle stops at the f 5th floor
  • the indicator 3012 corresponding to the unit e 3 This indicates that the vehicle stops on the f 2 and f 3 floors.
  • the ride to the destination floor f 2 to the Unit e 3 of the user 3101 has been instructed (3111).
  • User 3100 in operation of the terminal is instructed to ride to the relative destination floor f 2 Unit e 1 (3112).
  • the user 3102 moves in front of the machine e 2 and waits for arrival
  • the users 3103, 3104, 3105 and 3106 move in front of the machine e 3 and wait for arrival.
  • the state of the elevator is the same as in FIG.
  • the users 3101 and 3100 are acting according to the directions or guidance of the destination floor machine, the user 3101 moves in front of the machine e 3 and waits for arrival, and the user 3100 moves in front of the machine e 1 Waiting for arrival.
  • the state of the elevator is the same as in FIG.
  • To the destination floor f 2 of the user 3101 can be confirmed from the display device 3010 to be able to move any other two Unit e 1 of the instructions from the elevator system Unit e 3.
  • the number of people waiting for boarding of the machine e 3 is four, whereas the number of people waiting for boarding of the machine e 1 is 0 at the time of FIG. For this reason, the user 3101 determines to get on the elevator e 1 different from the instruction from the elevator system.
  • the behavior expected in the elevator system is determined by determining the user's behavior using the probability that the user will act based on the user's self-judgment regardless of the unit designated by the elevator system. Can accurately predict the movement of a user when there are users performing different actions. Thereby, the accuracy of the elevator operation prediction is improved, and the elevator transportation capacity, waiting time, waiting number, etc. can be accurately evaluated. Therefore, by using the prediction result according to the first embodiment, it is possible to perform an accurate elevator plan and an accurate elevator design according to the elevator demand in the building. Moreover, the transportation efficiency of the person in a building improves by using the prediction result by the present Example 1 for the group management control of an elevator.
  • the elevator user movement prediction device 2 can set user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 90, an elevator operation prediction unit 104, and a destination floor reservation type self-determination rate.
  • the user behavior parameter setting unit 110, the user movement prediction unit 152, the destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123 and the accompanying boarding / alighting prediction unit 154 included in the user movement prediction unit 152, and the output unit 105 are configured. . These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
  • the user movement prediction unit 152 predicts the movement of the user who performs the accompanying action by the accompanying passenger getting on and off prediction unit 154, and predicts the movement of the user who does not perform the accompanying action by the destination floor reservation type getting on and off prediction unit 123. To do.
  • S605 the presence or absence of a companion is determined. If there is a companion (Yes in S605), the process proceeds to S606. If there is no companion (No in S605), the series of processing illustrated in FIG. 14 is terminated, and the process proceeds to S103 in FIG.
  • FIG. 3 is a functional block diagram showing a configuration of an elevator user movement prediction apparatus for an up / down button type elevator, which is Embodiment 3 of the present invention.
  • prediction processing executed in the third embodiment will be described as a user movement prediction method.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a prediction process executed by the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 and the up / down button type warning light considering boarding / alighting prediction unit 122 in the user movement prediction unit 111 (FIG. 3).
  • S205 the user confirms the arrival of the unit that is the same as the direction of the destination floor, and sets it as the unit e that gets on the unit that has arrived.
  • the arrival of the same machine as the direction of the destination floor is set by the elevator operation prediction unit 104.
  • reference numerals 4001, 4002 and 4003 denote a number machine e 4 , a number machine e 5 and a number machine e 6 , respectively.
  • 4011,4012,4021,4022,4031 and 4032 respectively, the Unit on the direction of the notice lamp of e 4, Unit downward notice lamp of e 4, Unit e upward notice lamp 5, No. e 5 It shows a downward announcement lamps notice lamp and Unit e 6 in the upward downward notice lamp, Unit e 6 in.
  • the prediction result of the movement behavior of the user waiting for the elevator differs depending on whether or not the warning light is turned on. You can expect to get on and off in a short time if the user is waiting at a location close to the arriving unit, but if the user is waiting at a location away from the arriving unit or in front of a different unit, May increase. Therefore, it is possible to accurately evaluate the transportation capacity of the elevator, the waiting time, the waiting number, and the like based on the prediction result in consideration of lighting of the warning light.
  • the third embodiment by predicting the user's behavior using the warning light consideration rate, it is accurate when there is a user who performs a behavior that does not consider the warning light different from the behavior expected in the elevator system. It is possible to predict the movement of the user. Therefore, by using the prediction result according to the third embodiment, an accurate elevator plan and an accurate elevator design can be realized, and the transportation efficiency of the elevator under group management control can be improved.
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing the configuration of the elevator user movement prediction apparatus for the up / down button type elevator, which is Embodiment 4 of the present invention.
  • the elevator user movement prediction device 4 is a user who can set user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 101, an elevator operation prediction unit 104, and an up / down button setting rate.
  • the behavior parameter setting unit 110, the user movement prediction unit 142, the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121, the up / down button both-side boarding / alighting prediction unit 144, and the output unit 105 are provided. These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
  • the user behavior parameter setting means 110 sets the upper / lower button setting ratio (see R 2 in FIG. 7 described above).
  • the user movement prediction unit 142 predicts the user's movement by the up / down button both-side setting boarding / exiting prediction unit 144 for a user who presses both the upper and lower buttons as well as the direction of the destination floor when pressing the up / down button.
  • the up / down button type getting-on / off prediction unit 121 predicts the movement of the user.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a part of the prediction process executed by the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 and the up / down button both-side boarding / alighting prediction unit 144 in the user movement prediction unit 142 (FIG. 4).
  • the fourth embodiment when there is a user who performs an action of pressing both the up and down buttons different from the action expected in the elevator system by predicting the action of the user by using the setting ratio of both the up and down buttons. It is possible to accurately predict the movement of the user. Therefore, by using the prediction result according to the third embodiment, an accurate elevator plan and an accurate elevator design can be realized, and the transportation efficiency of the elevator under group management control can be improved.
  • the above-mentioned warning light consideration rate is taken into consideration in addition to the upper / lower button setting rate. If only the upper / lower button setting ratio and the upper / lower button setting ratio are considered, only the upper / lower button setting ratio may be set to zero.
  • FIG. 5 is a functional block diagram showing the configuration of an elevator user movement prediction apparatus that is applicable to both the up / down button type elevator and the destination floor reservation type elevator, which is Embodiment 5 of the present invention.
  • the elevator user movement prediction device 5 includes user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 101, an elevator operation prediction unit 104, a user behavior parameter setting unit 110, a usage Person movement prediction unit 114, up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 provided in user movement prediction unit 114, up / down button type warning light considering boarding / alighting prediction unit 122, destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123, destination floor reservation type self-determination boarding / alighting
  • the prediction unit 124 and the output unit 105 are configured. These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
  • Each data and each processing unit are the same as those described in the first to fourth embodiments.
  • the accompanying boarding / alighting prediction unit 154 and the upper / lower button both-side boarding / alighting prediction unit 144 described in the first to fourth embodiments may be added.
  • the user movement prediction unit 114 when predicting the movement of the user, when the up / down button is installed in the elevator hall to be predicted, the up / down button type getting on / off prediction unit 121 or the up / down button
  • the destination floor reservation terminal is installed in the elevator hall to be predicted using the type warning light considering boarding / exiting prediction unit
  • the destination floor reservation type boarding / prediction prediction unit 123 or the destination floor reservation type self-determination boarding / prediction prediction unit 124 is used.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a part of the prediction process executed by the destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123 and the destination floor reservation type wheelchair button combined boarding / alighting prediction unit 134 in the user movement prediction unit 132 (FIG. 6).
  • FIG. 12 is a flowchart showing a part of the prediction process executed by the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 and the up / down button type wheelchair button combined boarding / alighting prediction unit 133 in the user movement prediction unit 132 (FIG. 6).
  • the destination floor reservation terminal is different from the expected behavior in the destination floor reservation type elevator system by predicting the user's behavior using the wheelchair button combination rate for the destination floor reservation type.
  • the prediction result according to the fifth embodiment it is possible to perform an accurate elevator plan and an accurate elevator design, and to improve the transportation efficiency of an elevator that is group-controlled.
  • the above-described self-judgment rate is considered in addition to the wheelchair button combination rate for the destination floor reservation type.
  • the self-judgment rate may be set to 0 when only the wheelchair button combination rate for the destination floor reservation type is considered.
  • the elevator operation predicting unit 104 determines that the elevator is full based on the number of passengers or the load of the elevator, the elevator operation predicting unit 104 changes the operation control.
  • the number of passengers in the elevator is equal to or higher than the product of the elevator full capacity determination rate and the elevator rated capacity, or the elevator load is equal to or higher than the product of the elevator full capacity determination rate and the elevator rated load capacity, Is considered full.

Landscapes

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  • Elevator Control (AREA)
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Abstract

Through the present invention, movement of a user is accurately predicted when a user is present who performs a different action than an expected action in an elevator system. A method for predicting movement of an elevator user, for predicting movement of an elevator user in an elevator hole, wherein motion of an elevator user is estimated (S105) on the basis of an elevator operation state (S102, ei) and an action of an elevator user accompanying inputting/outputting (S101) of information pertaining to elevator operation, the action of the elevator user including an action expected in advance in elevator operation and an unexpected action (S104).

Description

エレベーター利用者移動予測方法およびエレベーター利用者移動予測装置Elevator user movement prediction method and elevator user movement prediction apparatus
　本発明は、エレベーターホールなどにおけるエレベーター利用者の移動行動を予測する、エレベーター利用者移動予測方法およびエレベーター利用者移動予測装置に関する。 The present invention relates to an elevator user movement prediction method and an elevator user movement prediction apparatus for predicting the movement behavior of an elevator user in an elevator hall or the like.
　ビル内における主要な交通機関であるエレベーターでは、エレベーター利用者（以下、「利用者」と記す）の効率的な輸送のために、複数のエレベーター号機（以下、「号機」と記す）が群管理制御されるエレベーターシステムが提供されている。一般的な上下釦式のエレベーターシステムでは、エレベーターホールに設置される上下釦から移動方向が入力されると、入力された移動方向に向かって移動する号機が、利用者の乗車階へ配車される。このとき、システムによっては、上下釦の操作直後から号機が到着するまでの間に、複数の号機のうち、どの号機が到着するかが、予告灯の点灯によって示される。この予告灯が点灯した号機の前まで利用者が移動し、到着を待つことで、スムーズに乗車が行われることが、期待されている。 In elevators, which are the main means of transportation in buildings, multiple elevator units (hereinafter referred to as “units”) are managed in groups for efficient transportation of elevator users (hereinafter referred to as “users”). A controlled elevator system is provided. In a general up / down button type elevator system, when a moving direction is input from an up / down button installed in an elevator hall, a car that moves in the input moving direction is dispatched to the user's boarding floor. . At this time, depending on the system, which of the plurality of units arrives immediately after the operation of the up / down button and before the unit arrives is indicated by lighting of a warning light. It is expected that the user will move to the front of the unit where the warning light is lit and wait for arrival so that the ride can be carried out smoothly.
　さらに近年では、エレベーターホールで行先階を入力する行先階予約式のエレベーターシステムが用いられている。行先階予約式の群管理エレベーターシステムでは、エレベーターホールに設置される行先階入力端末に対して行先階を利用者毎に入力することにより、入力された行先階へ移動する号機が配車される。配車される号機は、行先階入力端末が備える表示装置などによって利用者に示され、同時に各号機毎に設置される表示器に行先階が示される。利用者は、端末に示される号機の前まで移動し、到着を待って乗車することが、期待されている。 In recent years, a destination floor reservation type elevator system that uses the elevator hall to enter the destination floor has been used. In the destination floor reservation type group management elevator system, by inputting the destination floor for each user to the destination floor input terminal installed in the elevator hall, the car that moves to the input destination floor is dispatched. The number of vehicles to be dispatched is indicated to the user by a display device or the like provided in the destination floor input terminal, and at the same time, the destination floor is indicated on a display device installed for each unit. The user is expected to travel to the front of the car shown on the terminal, and wait for arrival before boarding.
　このように、エレベーターシステムに応じて、利用者に期待される行動は多少異なる。また、利用者の行動は、エレベーターシステムにおいて期待される行動どおりとは限らない。例えば、上下釦式のエレベーターシステムにおいて、行先階の方向の釦だけでなく、上下両方の釦を押す利用者や、上下釦のほかに車いす利用者用の専用釦も押す利用者がいる。また、行先階予約式エレベーターでは、行先階予約端末によって示される号機ではなく、各号機に設置される表示器を確認して、待っている人数の少ない号機あるいは先発する号機など、自己判断により乗車する号機を決める利用者も存在する。さらに複数の利用者が同じ行先階に向かう場合に、ひとりの利用者だけが行先階を端末に入力し、その利用者が乗車する号機に他の利用者も同乗するいわゆる共連れ行動も存在する。 As you can see, the behavior expected of users varies slightly depending on the elevator system. In addition, the user's behavior is not always as expected in the elevator system. For example, in an up-and-down button type elevator system, there are users who push not only the buttons in the direction of the destination floor but also both the upper and lower buttons, and the user who pushes the dedicated buttons for wheelchair users in addition to the upper and lower buttons. In addition, in the destination floor reservation type elevator, check the indicators installed in each unit instead of the unit indicated by the destination floor reservation terminal, and board the vehicle by self-judgment such as the unit with a small number of people waiting or the starting unit There are also users who decide which machine to do. In addition, when multiple users go to the same destination floor, there is also a so-called co-operation where only one user enters the destination floor into the terminal, and other users also board the unit on which the user gets on. .
　エレベーターシステムは、利用者の入力に応じて運行制御されるため、利用者の行動が期待される行動と異なると、性能を十分に発揮できないおそれがある。 Since the elevator system is controlled in response to user input, if the user's behavior is different from the expected behavior, the elevator system may not fully perform.
　これに対する従来技術として、例えば、特許文献１および特許文献２に記載の技術が知られている。 For example, techniques disclosed in Patent Document 1 and Patent Document 2 are known as conventional techniques.
　特許文献１に記載の技術では、ビル内の各階のレイアウトやエレベーターが停車するサービス階などによって生じる、エレベーターの乗り継ぎを考慮して、ビル全体の人の移動がシミュレーションされる。 In the technology described in Patent Document 1, the movement of people in the entire building is simulated in consideration of the elevator connections that occur due to the layout of each floor in the building and the service floor where the elevator stops.
　また、特許文献２に記載の技術では、行先階予約式エレベーターシステムにおける行先階登録方式（カードリーダ方式、テンキー方式、暗号操作方式）に応じて、必要な端末の台数が算出される。 In the technique described in Patent Document 2, the required number of terminals is calculated according to the destination floor registration method (card reader method, numeric keypad method, cryptographic operation method) in the destination floor reservation type elevator system.
特開２００９－９６６１２号公報JP 2009-96612 A 特開２０１６－１９０６９７号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2016-190697
　特許文献１に記載の技術では、利用者が、エレベーターシステムに対して、適切な入力を行うことが前提とされており、前提外の行動が多い状況下では、正確なシミュレーションが難しい。また、エレベーターの各種報知方式（予告灯など）の影響は考慮されていない。また、行先階予約式エレベーターの利用行動については考慮されていない。 In the technology described in Patent Document 1, it is assumed that the user performs an appropriate input to the elevator system, and accurate simulation is difficult under a situation where there are many unpredictable actions. In addition, the effect of various elevator notification methods (such as warning lights) is not considered. Moreover, the use behavior of the destination floor reservation type elevator is not taken into consideration.
　特許文献２に記載の技術では、行先階登録方式に応じて入力操作に要する時間は考慮されているが、各利用者は、エレベーターシステムによって割り当てられる号機に乗車することが前提となっている。このため、前提外の行動が多い状況下では、正確な端末台数を算出することが難しい。 In the technology described in Patent Document 2, the time required for the input operation is taken into account according to the destination floor registration method, but it is assumed that each user gets on a car assigned by the elevator system. For this reason, it is difficult to calculate the exact number of terminals under a situation where there are many unexpected behaviors.
　そこで、本発明は、エレベーターシステムにおいて想定される行動とは異なる行動を行う利用者がいる場合において正確に利用者の移動を予測することができる、エレベーター利用者移動予測方法およびエレベーター利用者移動予測装置を提供する。 Therefore, the present invention provides an elevator user movement prediction method and an elevator user movement prediction that can accurately predict the movement of the user when there is a user who performs an action different from the action assumed in the elevator system. Providing equipment.
　上記課題を解決するために、本発明によるエレベーター利用者移動予測方法は、エレベーターホールにおけるエレベーター利用者の移動を予測する方法であって、エレベーター運行に関わる情報入出力に伴うエレベーター利用者の行動と、エレベーター運行状態と、に基づいて、エレベーター利用者の動きを推定し、エレベーター利用者の行動は、エレベーター運行においてあらかじめ想定されている行動と、想定外の行動と、を含む。 In order to solve the above problems, an elevator user movement prediction method according to the present invention is a method for predicting the movement of an elevator user in an elevator hall, and the behavior of the elevator user accompanying information input / output related to elevator operation The movement of the elevator user is estimated based on the elevator operation state, and the behavior of the elevator user includes an action assumed in advance in the elevator operation and an unexpected action.
　また、上記課題を解決するために、本発明によるエレベーター利用者移動予測方法は、エレベーターホールにおけるエレベーター利用者の移動を予測する方法であって、エレベーター運行状態に応じたエレベーター利用者の行動に基づいて、エレベーター利用者の動きを推定し、エレベーター利用者が所定の行動をとるかを、エレベーター仕様に基づいて予測されるエレベーター運行状態と、エレベーター利用者によるエレベーター運行状態の判定と、に基づいて、判定する。 In order to solve the above-mentioned problem, the elevator user movement prediction method according to the present invention is a method for predicting the movement of the elevator user in the elevator hall, and is based on the behavior of the elevator user according to the elevator operation state. Based on the elevator operation state predicted based on the elevator specifications and the determination of the elevator operation state by the elevator user, whether the elevator user's movement is estimated ,judge.
　上記課題を解決するために、本発明によるエレベーター利用者移動予測装置は、エレベーターホールにおけるエレベーター利用者の移動を予測するものであって、エレベーター仕様に基づいてエレベーター運行を予測するエレベーター運行予測部と、予測されるエレベーター運行と、エレベーター運行に関わる情報入出力に伴うエレベーター利用者の行動であって、エレベーター運行においてあらかじめ想定されている行動および想定外の行動とに基づいて、エレベーター利用者の動きを推定する利用者移動予測部と、想定外の行動の確率に関連するパラメータを設定する利用者行動パラメータ設定手段と、を有し、利用者移動予測部は、エレベーター利用者が想定外の行動をとるかを、設定されたパラメータに応じて判定する。 In order to solve the above problems, an elevator user movement prediction device according to the present invention predicts the movement of an elevator user in an elevator hall, and predicts an elevator operation based on an elevator specification; The elevator user's behavior based on the predicted elevator operation and the behavior of the elevator user accompanying the information input / output related to the elevator operation, and the behavior assumed in advance and the unexpected behavior in the elevator operation. And a user behavior parameter setting means for setting a parameter related to the probability of unexpected behavior, and the user motion prediction portion is a behavior that the elevator user does not expect. It is determined according to the set parameter.
　また、上記課題を解決するために、本発明によるエレベーター利用者移動予測装置は、エレベーターホールにおけるエレベーター利用者の移動を予測するものであって、エレベーター仕様に基づいてエレベーター運行を予測するエレベーター運行予測部と、エレベーター運行状態に応じたエレベーター利用者の行動に基づいて、エレベーター利用者の動きを推定する利用者移動予測部と、エレベーター運行予測部において、エレベーター運行状態を判定する基準に関連する第１のパラメータを設定するエレベーター運行パラメータ設定手段と、エレベーター利用者がエレベーター運行状態を判定する基準に関連する第２のパラメータを設定する利用者行動パラメータ設定手段と、を有し、利用者移動予測部は、エレベーター利用者が所定の行動をとるかを、設定された第１のパラメータおよび第２のパラメータに応じて判定する。 Moreover, in order to solve the said subject, the elevator user movement prediction apparatus by this invention estimates the movement of the elevator user in an elevator hall, Comprising: Elevator operation prediction which estimates elevator operation based on an elevator specification And the user movement prediction unit that estimates the movement of the elevator user based on the behavior of the elevator user according to the elevator operation state, and the reference relating to the criterion for determining the elevator operation state in the elevator operation prediction unit An elevator operation parameter setting means for setting one parameter, and a user behavior parameter setting means for setting a second parameter related to a criterion for the elevator user to determine the elevator operation state, and predicting user movement The part of the elevator Or take dynamic, in response to the first parameter and the second parameter set is determined.
　本発明によれば、エレベーターシステムにおいて想定される行動とは異なる行動を行う利用者がいる場合において正確に利用者の移動を予測することができる。 According to the present invention, when there is a user who performs an action different from the action assumed in the elevator system, the movement of the user can be accurately predicted.
　上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 Issues, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of embodiments.
実施例１であるエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows the structure of the elevator user movement prediction apparatus which is Example 1. FIG. 実施例２であるエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows the structure of the elevator user movement prediction apparatus which is Example 2. FIG. 実施例３であるエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows the structure of the elevator user movement prediction apparatus which is Example 3. FIG. 実施例４であるエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows the structure of the elevator user movement prediction apparatus which is Example 4. FIG. 実施例５であるエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows the structure of the elevator user movement prediction apparatus which is Example 5. FIG. 実施例６であるエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows the structure of the elevator user movement prediction apparatus which is Example 6. FIG. 各種確率を設定するためにソフトウェア上に設けられる入力フォーム。An input form provided on the software to set various probabilities. 出力データの一例である運行予測結果のレポート。A report of operation prediction results, which is an example of output data. 図１における行先階予約式乗降予測部および行先階予約式自己判断乗降予測部によって実行される予測処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the prediction process performed by the destination floor reservation type boarding / advancing prediction part and the destination floor reservation type self-determination boarding / alighting prediction part in FIG. 図３における上下釦式乗降予測部および上下釦式予告灯考慮乗降予測部によって実行される予測処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the prediction process performed by the up-and-down button type boarding / alighting prediction part in FIG. 利用者移動予測部（図６）における行先階予約式乗降予測部および行先階予約式車椅子釦併用乗降予測部によって実行される予測処理の一部を示すフローチャート。The flowchart which shows a part of prediction process performed by the destination floor reservation type boarding / alighting prediction part and destination floor reservation type wheelchair button combined boarding / alighting prediction part in a user movement prediction part (FIG. 6). 利用者移動予測部（図６）における上下釦式乗降予測部および上下釦式車椅子釦併用乗降予測部によって実行される予測処理の一部を示すフローチャート。The flowchart which shows a part of prediction process performed by the upper / lower button type boarding / alighting prediction part and the upper / lower button type wheelchair button combined boarding / alighting prediction part in a user movement prediction part (FIG. 6). 利用者移動予測部（図４）における上下釦式乗降予測部および上下釦両設定乗降予測部によって実行される予測処理の一部を示すフローチャート。The flowchart which shows a part of prediction process performed by the up-and-down button type boarding / alighting prediction part in the user movement prediction part (FIG. 4) and the up-and-down button both setting boarding / alighting prediction part. 利用者移動予測部（図２）における行先階予約式乗降予測部および共連れ乗降予測部によって実行される予測処理の一部を示すフローチャート。The flowchart which shows a part of the prediction process performed by the destination floor reservation type boarding / alighting prediction part and a joint boarding / alighting prediction part in a user movement prediction part (FIG. 2). 実施例１による予測結果の例。The example of the prediction result by Example 1. FIG. 実施例１による予測結果の例。The example of the prediction result by Example 1. FIG. 実施例１による予測結果の例。The example of the prediction result by Example 1. FIG. 実施例３による予測結果の例。The example of the prediction result by Example 3. FIG. 実施例３による予測結果の例。The example of the prediction result by Example 3. FIG. 実施例３による予測結果の例。The example of the prediction result by Example 3. FIG. 実施例３による予測結果の例。The example of the prediction result by Example 3. FIG. 実施例７であるエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows the structure of the elevator user movement prediction apparatus which is Example 7. FIG. 実施例７における乗車判定処理を示すフローチャート。10 is a flowchart illustrating boarding determination processing according to the seventh embodiment.
　以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、各図において、参照番号が同一のものは同一の構成要件あるいは類似の機能を備えた構成要件を示している。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In each figure, the same reference numerals indicate the same constituent elements or constituent elements having similar functions.
　図１は、本発明の実施例１である、行先階予約式エレベーターのエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of an elevator user movement prediction device for a destination floor reservation type elevator, which is Embodiment 1 of the present invention.
　本実施例１においては、マイクロコンピュータなどの演算処理装置が、所定のプログラムを実行することによって、各機能を有する。なお、各データは、半導体メモリーなどの記憶装置に記憶される。なお、後述する他の実施例についても、同様である。 In the first embodiment, an arithmetic processing unit such as a microcomputer has each function by executing a predetermined program. Each data is stored in a storage device such as a semiconductor memory. The same applies to other embodiments described later.
　エレベーター利用者移動予測装置１は、利用者データ１０と、レイアウトデータ２０と、エレベーター仕様データ３０と、利用者生成部１０１と、エレベーター運行予測部１０４と、行先階予約式自己判断率を設定できる利用者行動パラメータ設定手段１１０と、利用者移動予測部１１３と、利用者移動予測部１１３が備える行先階予約式乗降予測部１２３および行先階予約式自己判断乗降予測部１２４と、出力部１０５とによって構成される。これらの処理部およびデータは相互に接続され、データあるいは信号がやり取りされる。 The elevator user movement prediction device 1 can set user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 101, an elevator operation prediction unit 104, and a destination floor reservation type self-determination rate. User behavior parameter setting means 110, user movement prediction unit 113, destination floor reservation type boarding / prediction prediction unit 123 and destination floor reservation type self-determination boarding / prediction prediction unit 124, and output unit 105 Consists of. These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
　利用者データ１０は、時間帯毎の、エレベーターホールに到着する利用者数および利用者の行先階に関する情報を有する。 The user data 10 has information on the number of users arriving at the elevator hall and the destination floor of the users for each time period.
　エレベーター仕様データ３０は、各エレベーターの定員と、停止階（サービス階）に関する情報を有する。エレベーター仕様データ３０は、さらに、定格速度やドア開閉速度、群管理の制御方式などの仕様情報を有してもよい。 The elevator specification data 30 includes information on the capacity of each elevator and the stop floor (service floor). The elevator specification data 30 may further include specification information such as a rated speed, a door opening / closing speed, and a group management control method.
　レイアウトデータ２０は、エレベーターの台数および行先階予約端末の台数に関する情報を有する。レイアウトデータ２０は、さらに、エレベーターホールのレイアウト、エレベーターの設置位置および行先階予約端末の設置位置などのレイアウト情報を有してもよい。 The layout data 20 includes information on the number of elevators and the number of destination floor reservation terminals. The layout data 20 may further include layout information such as an elevator hall layout, an elevator installation position, and a destination floor reservation terminal installation position.
　利用者生成部１０１は、利用者データ１０に基づいて、各時刻における、エレベーターホールに発生する利用者（データ）を生成する。 The user generation unit 101 generates a user (data) generated in the elevator hall at each time based on the user data 10.
　利用者行動パラメータ設定手段１１０は、利用者の行動形態に関わるパラメータとして、利用者（本実施例では行先階予約端末への入力操作を行った利用者）における、行先階予約端末への入力に応じてエレベーターシステムが示す号機情報に従わず自己判断で行動する利用者の発生割合として、自己判断率を設定する。なお、エレベーターシステムにおいて期待されるように行動する利用者、すなわち行先階予約端末への入力に応じてエレベーターシステムが示す号機情報に従って行動する利用者の発生割合は、「１－自己判断率」となる。なお、自己判断率は「％」で表しても良い。 The user behavior parameter setting means 110 is a parameter relating to the user's behavior, and is used for input to the destination floor reservation terminal by the user (the user who has performed an input operation to the destination floor reservation terminal in this embodiment). Accordingly, the self-judgment rate is set as the occurrence rate of users who act by self-judgment without following the unit information indicated by the elevator system. The occurrence rate of users who act as expected in the elevator system, that is, users who act in accordance with the machine information indicated by the elevator system in response to input to the destination floor reservation terminal is “1-self-judgment rate”. Become. The self-judgment rate may be expressed in “%”.
　利用者移動予測部１１３は、利用者データ１０およびレイアウトデータ２０に基づき、エレベーター乗車までの利用者の移動およびエレベーター降車後の利用者の行動を予測する。本実施例においては、エレベーター乗車までの移動予測に用いられる利用者の行動について、利用者行動パラメータ設定手段１１０で設定される自己判断率に基づき、エレベーターシステムの指示や案内に従って行動すると判定される場合は行先階予約式乗降予測部１２３によって利用者の移動が予測され、利用者の自己判断で行動すると判定される場合は、行先階予約式自己判断乗降予測部１２４によって利用者の移動が予測される。 The user movement prediction unit 113 predicts the movement of the user up to the elevator boarding and the behavior of the user after getting off the elevator based on the user data 10 and the layout data 20. In the present embodiment, it is determined that the user's behavior used for movement prediction up to the elevator boarding is to act according to the instructions and guidance of the elevator system based on the self-judgment rate set by the user behavior parameter setting means 110. If the destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123 predicts the movement of the user and it is determined that the user will act based on the user's self-judgement, the destination floor reservation type self-determination boarding / prediction prediction unit 124 predicts the movement of the user Is done.
　なお、利用者の行動は、エレベーターホールにおける、エレベーター運行に関わる情報入出力に伴うものであるが、利用者が行うエレベーターシステムへの入力操作については利用者移動予測部１１３で判定され、入力操作に応じた号機の割り当てや案内表示などのエレベーターシステムの動作や応答については、次に説明するエレベーター運行予測部１０４で判定される。 In addition, although a user's action is accompanied by the information input / output regarding elevator operation in an elevator hall, the input operation to the elevator system performed by the user is determined by the user movement prediction unit 113, and the input operation is performed. The operation and response of the elevator system such as the allocation of the numbered cars and the guidance display according to the above are determined by the elevator operation prediction unit 104 described below.
　エレベーター運行予測部１０４は、利用者移動予測部１１３で予測される、利用者のエレベーター操作行動と、エレベーター仕様データ３０に基づき、各時刻におけるエレベーターの運行状況を予測する。 The elevator operation prediction unit 104 predicts the elevator operation status at each time based on the user's elevator operation behavior and the elevator specification data 30 predicted by the user movement prediction unit 113.
　出力部１０５は、エレベーター運行予測部１０４および利用者移動予測部１１３における予測結果を出力する。 The output unit 105 outputs the prediction results in the elevator operation prediction unit 104 and the user movement prediction unit 113.
　エレベーター運行予測部１０４から出力されるデータは、例えば、任意の階におけるエレベーターの出発する時間間隔（運転間隔）、任意の期間におけるエレベーターが輸送した利用者の人数（輸送力）、１台のエレベーターが任意の階を出発する時間間隔（一周運転時間）、任意の階での利用者の待ち時間である。これらのデータは、平均値、最小値、最大値、中央値などで示されても良い。 The data output from the elevator operation prediction unit 104 is, for example, the time interval (driving interval) at which an elevator departs on an arbitrary floor, the number of users transported by the elevator in an arbitrary period (transportation power), and one elevator Is the time interval (one round operation time) that departs from any floor, and the waiting time of the user at any floor. These data may be indicated by an average value, a minimum value, a maximum value, a median value, or the like.
　利用者移動予測部１１３から出力されるデータは、例えば、各時刻における任意の階のエレベーターホール全体の待ち人数、号機ごとの待ち人数、任意の階におけるエレベーター乗車までの待ち時間、任意の階間の移動にかかる時間である。これらのデータは、平均値、最小値、最大値、中央値などで示されても良い。 The data output from the user movement prediction unit 113 includes, for example, the number of people waiting for the entire elevator hall on any floor at each time, the number of people waiting for each unit, the waiting time until the elevator ride on any floor, and any floor It takes time to move. These data may be indicated by an average value, a minimum value, a maximum value, a median value, or the like.
　なお、出力部１０５は、エレベーター運行予測部１０４で予測される各号機の位置および乗車人数と、利用者移動予測部１１３で予測されるエレベーターホールにおける利用者のエレベーター号機ごとの整列人数と行先階予約端末の整列人数を用いて、予測結果をコンピュータグラフィクスによりアニメーション化して出力しても良い。 The output unit 105 includes the position and number of passengers predicted by the elevator operation prediction unit 104, the number of passengers arranged for each elevator in the elevator hall predicted by the user movement prediction unit 113, and the destination floor. The prediction result may be animated by computer graphics and output using the number of people who have reserved terminals.
　図７は、利用者行動パラメータ設定手段１１０において、各種確率を設定するためにソフトウェア上に設けられる入力フォームを示す。 FIG. 7 shows an input form provided on the software for setting various probabilities in the user behavior parameter setting means 110.
　図７に示すように、入力フォーム１０００から、エレベーターシステムにおいて期待される行動とは異なる利用者行動の発生確率１００１～１００７についてそれぞれ入力することができる。なお、発生確率１００４（Ｒ４％）が、本実施例１において設定される自己判断率である。他の発生確率１００１～１００３，１００５～１００７については、他の実施例において設定される発生確率であり、後述する。 As shown in FIG. 7, it is possible to input from the input form 1000 the occurrence probabilities 1001 to 1007 of user actions different from the actions expected in the elevator system. The occurrence probability 1004 (R 4 %) is the self-determination rate set in the first embodiment. The other occurrence probabilities 1001 to 1003 and 1005 to 1007 are occurrence probabilities set in other embodiments, which will be described later.
　なお、利用者行動パラメータ設定手段１１０は、発生確率（本実施例１では自己判断率）を、入力フォームを用いずに、データベースなどに記録される値を読み込んで設定しても良い。 Note that the user behavior parameter setting means 110 may set the occurrence probability (self-judgment rate in the first embodiment) by reading a value recorded in a database or the like without using an input form.
　図８は、出力部１０５による出力データの一例である運行予測結果のレポートを示す。 FIG. 8 shows a report of an operation prediction result that is an example of output data by the output unit 105.
　図８に示すように、レポート２０００は、検討対象のエレベーターの仕様情報２００１として、停車する階および台数、定員を示し、対象とする時間帯や利用者の情報２０００２および予測結果２００３として、エレベーターホールに到着してからエレベーターに乗車するまでの平均待ち時間や最大待ち人数を出力する。 As shown in FIG. 8, the report 2000 shows the floor, the number of vehicles, and the capacity to stop as the specification information 2001 of the elevator to be examined, and the elevator hall as the target time zone and user information 20002 and the prediction result 2003. The average waiting time and the maximum number of people waiting to get on the elevator after arriving at is output.
　また、図８に示すように、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって設定される発生確率の値（本実施例１では「自己判断率Ｒ４％」：図７参照）２００４，２００５を、併せて出力しても良い。 Further, as shown in FIG. 8, occurrence probability values set by the user behavior parameter setting unit 110 (in the first embodiment, “self-judgment rate R 4 %”: see FIG. 7) 2004 and 2005 are also combined. It may be output.
　次に、利用者移動予測方法として、本実施例１において実行される予測処理を説明する。 Next, prediction processing executed in the first embodiment will be described as a user movement prediction method.
　本実施例１においては、エレベーター運行を考慮して建物フロア内における人の動きをシミュレーションする際に、以下に説明するように、エレベーターシステムにおいて想定されている利用者の行動とは異なる行動が考慮される（他の実施例も同様）。なお、エレベーター運行を考慮して建物フロア内における人の動きをシミュレーションする技術としては、公知の技術（例えば、前述の特許文献１参照）が適用される。また、人の動きをシュミレーションする技術としては、セルオートマトンなどの公知技術が適用される。 In the first embodiment, when simulating the movement of a person in the building floor in consideration of the elevator operation, an action different from the action of the user assumed in the elevator system is considered as described below. (The same applies to other embodiments). In addition, as a technique for simulating a person's movement in the building floor in consideration of elevator operation, a known technique (for example, see Patent Document 1 described above) is applied. As a technique for simulating human movement, a known technique such as a cellular automaton is applied.
　ここで、人の移動は、周囲の状態、例えば、その人の行先、他人や障害物の有無によって異なり、公知技術においては、ある時点における周囲の状況に応じて、人が、ある時点から次の時点でどこへ（例えば、どの方向へ）動くかを予め設定しておくことによって、所定の空間内での人の移動が予測される。以下に説明するように、各実施例では、エレベーターフロアにおける人すなわち利用者の移動を予測するにあたって、利用者の動きを設定するために、周囲の状態として、エレベーター運行状態が用いられると共に、呼び登録などエレベーターシステムに対する利用者の入力操作や、呼びに割り当てられる号機に関する案内表示などのエレベーターシステムからの出力に伴う、利用者の行動が用いられる。 Here, the movement of a person depends on the surrounding state, for example, the destination of the person, the presence or absence of another person or an obstacle, and in the known technology, the person moves from one point in time to the next. By setting in advance where to move (for example, in which direction), the movement of a person in a predetermined space is predicted. As will be described below, in each embodiment, when predicting the movement of a person on the elevator floor, that is, the user's movement, the elevator operation state is used as the surrounding state in order to set the movement of the user, and the call The user's actions associated with the output from the elevator system such as the user's input operation to the elevator system, such as registration, and the guidance display regarding the unit assigned to the call are used.
　図９は、利用者移動予測部１１３（図１）における行先階予約式乗降予測部１２３および行先階予約式自己判断乗降予測部１２４によって実行される予測処理（主に、利用者の行動の判定処理：他の実施例も同様）を示すフローチャートである。なお、図９では、処理ステップを「Ｓ」と略記する（後述する図１０～１４のフローチャートも同様）。また、図９において、判定処理の分岐における遷移のうち、判定ＹＥＳのときの遷移は実践矢印で示し、判定ＮＯのときの遷移は破線矢印で示す（後述する図１０～１４のフローチャートも同様）。 FIG. 9 illustrates a prediction process (mainly determination of user behavior) executed by the destination floor reservation type boarding / prediction prediction unit 123 and the destination floor reservation type self-determination boarding / alighting prediction unit 124 in the user movement prediction unit 113 (FIG. 1). The processing is the same as in the other embodiments). In FIG. 9, the processing step is abbreviated as “S” (the same applies to the flowcharts of FIGS. 10 to 14 described later). In FIG. 9, of the transitions in the determination process branch, the transition at the time of determination YES is indicated by a practice arrow, and the transition at the time of determination NO is indicated by a dashed arrow (the same applies to the flowcharts of FIGS. 10 to 14 described later). .
　なお、以下の説明において、利用者やエレベーターは、特に説明しない限り、ソフトウェア上（データ、プログラム）の利用者やエレベーターである（後述する図１０～１４のフローチャートも同様）。 In the following description, the user and elevator are software (data, program) users and elevators unless otherwise described (the same applies to the flowcharts of FIGS. 10 to 14 described later).
　まず、Ｓ１０１では、エレベーターホールに到着する利用者が、行先階予約端末を操作して行先階を入力する。ここで、利用者移動予測部１１３には、利用者生成部１０１が生成する利用者（行先階を含むデータ）が設定される。Ｓ１０１実行後、Ｓ１０２へ進む。 First, in S101, a user who arrives at the elevator hall operates the destination floor reservation terminal and inputs the destination floor. Here, the user (data including the destination floor) generated by the user generation unit 101 is set in the user movement prediction unit 113. After executing S101, the process proceeds to S102.
　Ｓ１０２において、利用者は、行き先階予約端末から、利用者の行先階に移動する号機ｅｉの情報を取得して、号機ｅｉを、乗車する号機ｅとする。すなわち、Ｓ１０１で設定される利用者の行先階に対してシステムによって割り当てられる号機ｅｉが、エレベーター運行予測部１０４から取得され、取得した号機ｅｉが乗車する号機ｅとして設定される。Ｓ１０２実行後、Ｓ１０３へ進む。 In S102, the user, from the destination floor reservation terminal, to get the destination floor information of the moving Unit e i to the user, the Unit e i, and ride to the Unit e. That is Unit e i that assigned by the system with respect to a destination floor of the user which is set in S101 is acquired from the elevator operation prediction unit 104, the acquired Unit e i is set as to the Unit e ride. After executing S102, the process proceeds to S103.
　Ｓ１０３においては、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって設定される自己判断率に応じて、Ｓ１０２の次の処理ステップ（遷移先）が確率的に選択されるように、Ｓ１０２からの処理フローが分岐する。すなわち、Ｓ１０２実行後、自己判断率の確率でＳ１０４に遷移し、残りの確率すなわち「１－自己判断率」の確率でＳ１０５に遷移する。 In S103, the processing flow from S102 branches so that the next processing step (transition destination) in S102 is selected probabilistically according to the self-judgment rate set by the user behavior parameter setting unit 110. . That is, after execution of S102, the process proceeds to S104 with the probability of the self-judgment rate, and the process proceeds to S105 with the remaining probability, that is, the probability of “1-self-judgment rate”.
　本実施例１において、Ｓ１０３のような確率的分岐においては、疑似乱数が用いられる。Ｓ１０２実行後、０から１の範囲の擬似乱数ｒを生成する。そして、生成されるｒが自己判断率より小さい値の場合にはＳ１０４に遷移し、ｒが自己判断率以上の場合にはＳ１０５に遷移する。ここで、疑似乱数は、メルセンヌツイスター法などの公知の擬似乱数生成法を用いて生成される。 In the first embodiment, pseudorandom numbers are used in the stochastic branch as in S103. After execution of S102, a pseudorandom number r in the range of 0 to 1 is generated. If the generated r is smaller than the self-judgment rate, the process proceeds to S104. If r is greater than the self-judgment rate, the process proceeds to S105. Here, the pseudo-random number is generated using a known pseudo-random number generation method such as the Mersenne Twister method.
　なお、上述のような確率的分岐については、図９のＳ１０８や、後述する図１０～１４のフローチャートにおける確率的分岐も同様である。 Note that the probabilistic branch as described above is the same in S108 of FIG. 9 and the stochastic branch in the flowcharts of FIGS.
　Ｓ１０４では、利用者の自己判断で乗車する号機ｅiが選択され、選択される号機ｅｊが乗車する号機ｅとされる。すなわち、Ｓ１０２で取得された号機（ｅｉ）がＳ１０４で選択された号機（ｅｉ）に変更される。 In S104, the selected Unit e i to ride at its discretion of the user, Unit e j to be selected is to be Unit e ride. That is, the number (e i ) acquired in S102 is changed to the number (e i ) selected in S104.
　利用者が自己判断で乗車するエレベーター号機は、エレベーター号機に対応する表示器に表示される停止階に利用者の行先階が含まれており、エレベーター運行予測部１０４から取得される。さらに、利用者が自己判断で乗車するエレベーター号機は、いわゆる効用関数（物や情報などの効能や価値を数値で表す関数）を用いて選択される。 The elevator number on which the user gets on his own judgment includes the destination floor of the user on the stop floor displayed on the display corresponding to the elevator number, and is obtained from the elevator operation prediction unit 104. Furthermore, the elevator number on which the user gets on his / her own judgment is selected by using a so-called utility function (a function which expresses the utility and value of goods and information as numerical values).
　本実施例１において、効用関数は、自己判断時点からのエレベーター号機の到着順序ｋ、待ち人数ｎ、利用者の位置からのエレベーター号機の乗車位置までの移動時間ｔの少なくとも一つを変数として、定義される。そして、定義された効用関数の値が最大となるエレベーター号機が選択される。例えば、効用関数Ｕは、Ｕ（ｋ，ｎ，ｔ）＝－αｋ－βｎ－γｔ（α，β，γは任意の係数）と定義される。ここで、α＝０，β＝１，γ＝０である場合、Ｕ（ｎ）＝－ｎとなり、待ち人数ｎが最も少ない号機が、最も効用関数が大きくなるので、自己判断で選択される号機となる。 In the first embodiment, the utility function has at least one of the arrival order k of the elevator car from the time of self-determination, the waiting number n, and the movement time t from the user position to the boarding position of the elevator car, as variables. Defined. Then, the elevator machine having the maximum value of the defined utility function is selected. For example, the utility function U is defined as U (k, n, t) = − αk−βn−γt (α, β, and γ are arbitrary coefficients). Here, when α = 0, β = 1, and γ = 0, U (n) = − n, and the machine with the smallest waiting number n has the largest utility function, and is selected by self-judgment. Become the unit.
　Ｓ１０４実行後、Ｓ１０５へ進む。また、上述のように、Ｓ１０２実行後、（１－自己判断率）の確率でＳ１０５へ進む。 After execution of S104, the process proceeds to S105. Further, as described above, after executing S102, the process proceeds to S105 with a probability of (1-self-judgment rate).
　Ｓ１０５では、利用者が、乗車する号機ｅの前で到着まで待機すると推定される。すなわち、利用者は、乗車する号機ｅに向って、その前まで移動し、乗車する号機ｅの前で号機到着まで待機すると推定される。Ｓ１０５実行後、Ｓ１０６へ進む。 In S105, it is estimated that the user waits for arrival in front of the boarding machine e. That is, it is estimated that the user moves to the front of the numbering machine e to get on, and waits until the numbering machine arrives in front of the numbering machine e to get on. After executing S105, the process proceeds to S106.
　Ｓ１０６では、乗車する号機ｅが到着し、利用者が乗車する号機ｅに乗車しようとする。ここでは、エレベーター運行予測部１０４から、乗車する号機ｅの到着データが取得される。Ｓ１０６実行後、Ｓ１０７へ進む。 In S106, the boarding machine e arrives and the user tries to board the boarding machine e. Here, the arrival data of the boarding vehicle e is acquired from the elevator operation prediction unit 104. After executing S106, the process proceeds to S107.
　Ｓ１０７では、エレベーター運行予測部１０４から取得される乗車する号機ｅの運行データに基づいて、利用者が乗車する号機ｅに乗車できたかが判定される。乗車できた場合（Ｓ１０７のＹｅｓ）、利用者移動予測部１１３は予測処理を終了する。乗車する号機ｅに乗車できなかった場合（Ｓ１０７のＮｏ）、例えば、乗車人数が定員を超えてしまう場合やエレベーターのドアが乗車以前に閉じる場合、Ｓ１０８に進む。 In S107, based on the operation data of the boarding machine e acquired from the elevator operation prediction unit 104, it is determined whether or not the boarding machine e can be boarded. When boarding is possible (Yes of S107), the user movement prediction unit 113 ends the prediction process. When it is not possible to get on the boarding machine e (No in S107), for example, when the number of passengers exceeds the capacity or when the elevator door closes before boarding, the process proceeds to S108.
　Ｓ１０８においては、Ｓ１０７実行後の処理フローが、Ｓ１０３と同様に確率的に分岐する。Ｓ１０７で利用者が乗車する号機に乗車できなかったと判定される場合（Ｓ１０７のＮｏ）、自己判断率の確率でＳ１０４に遷移し、残りの確率すなわち「１－自己判断率」の確率でＳ１０１に遷移する。すなわち、利用者は、自己判断率の確率で、再度自己判断に基づく行動を行い、「１－自己判断率」の確率で、端末の操作まで戻って行動をやり直すと予測される。本実施例１においては、Ｓ１０３とＳ１０８において、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって設定される同じ値の自己判断率が用いられる。 In S108, the processing flow after the execution of S107 branches probabilistically as in S103. If it is determined in S107 that the user has not been able to board the car (No in S107), the process proceeds to S104 with the probability of the self-judgment rate, and the process proceeds to S101 with the remaining probability, that is, the probability of “1-self-judgement rate” Transition. That is, it is predicted that the user performs an action based on the self-judgment again with the probability of the self-judgment rate, and returns to the operation of the terminal with the probability of “1-self-judgment rate”. In the first embodiment, the same value self-determination rate set by the user behavior parameter setting unit 110 is used in S103 and S108.
　なお、Ｓ１０３とＳ１０８において、異なる値の自己判断率を用いてもよい。この場合、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって、最初の行動と再行動における自己判断率をそれぞれ設定しても良いし、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって設定される自己判断率を所定のルールで変更しても良い。 In S103 and S108, different values of self-judgment rates may be used. In this case, the user behavior parameter setting unit 110 may set the self-judgment rate in the first action and the re-behavior, and the self-judgment rate set by the user behavior parameter setting unit 110 may be set according to a predetermined rule. It may be changed.
　図９に示す予測処理において、Ｓ１０４は、利用者の自己判断により乗車する号機を選択することを予測する処理である。従って、Ｓ１０４は、行先階予約式自己判断乗降予測部１２４によって実行される。また、Ｓ１０２は、エレベーターシステムの案内や指示に従って乗車する号機が判断されることを予測する処理である。従って、Ｓ１０２は、行先階予約式乗降予測部１２３によって実行される。 In the prediction process shown in FIG. 9, S104 is a process for predicting selection of a car to be boarded by the user's self-judgment. Accordingly, S104 is executed by the destination floor reservation type self-determination boarding / advancing prediction unit 124. S102 is a process for predicting that a car to be boarded is determined according to the guidance and instructions of the elevator system. Therefore, S <b> 102 is executed by the destination floor reservation type getting on / off prediction unit 123.
　次に、本実施例１による利用者の移動予測結果について、図１５～１７を用いて説明する。 Next, the user movement prediction result according to the first embodiment will be described with reference to FIGS.
　図１５、図１６および図１７は、本実施例１による予測結果の例であり、行先階予約式エレベーターが設置されたエレベーターホールにおける利用者とエレベーターの状態を示す。なお、各図において、３０２０は行先階予約式の端末を示し、３０００，３００１および３００２は、それぞれ号機ｅ１、号機ｅ２および号機ｅ３を示す。 FIGS. 15, 16 and 17 are examples of prediction results according to the first embodiment, and show the state of the user and the elevator in the elevator hall where the destination floor reservation type elevator is installed. In each figure, reference numeral 3020 denotes a destination floor reservation type terminal, and 3000, 3001 and 3002 denote machine number e 1 , number machine e 2 and number machine e 3 , respectively.
　まず、図１５の状態について説明する。 First, the state of FIG. 15 will be described.
　号機ｅ１に対応する表示器３０１０はｆ２階に停車することを示し、号機ｅ２に対応する表示器３０１１はｆ５階に停車することを示し、号機ｅ３に対応する表示器３０１２はｆ２，ｆ３階に停車することを示している。また、利用者３１０１は行先階予約端末の操作を終え、利用者３１０１の行先階ｆ２に対して号機ｅ３への乗車が指示されている（３１１１）。利用者３１００は、端末の操作中で、行先階ｆ２に対して号機ｅ１への乗車を指示されている（３１１２）。利用者３１０２は、号機ｅ２の前に移動して到着を待っており、利用者３１０３，３１０４，３１０５および３１０６は号機ｅ３の前に移動して到着を待っている。 The indicator 3010 corresponding to the unit e 1 indicates that the vehicle stops at the f 2nd floor, the indicator 3011 corresponding to the unit e 2 indicates that the vehicle stops at the f 5th floor, and the indicator 3012 corresponding to the unit e 3 This indicates that the vehicle stops on the f 2 and f 3 floors. In addition, completion of the operation of the user 3101 row destination floor reservation terminal, the ride to the destination floor f 2 to the Unit e 3 of the user 3101 has been instructed (3111). User 3100, in operation of the terminal is instructed to ride to the relative destination floor f 2 Unit e 1 (3112). The user 3102 moves in front of the machine e 2 and waits for arrival, and the users 3103, 3104, 3105 and 3106 move in front of the machine e 3 and wait for arrival.
　次に、図１６の状態、すなわち図１５の状態から、すべての利用者がエレベーターシステムからの指示または案内に従って移動した場合の状態について説明する。 Next, the state when all users have moved from the state of FIG. 16, that is, the state of FIG. 15, according to instructions or guidance from the elevator system will be described.
　エレベーターの状態は図１５と同様である。利用者３１０１および３１００は、行先階号機の指示または案内に従って行動しており、利用者３１０１は号機ｅ３の前に移動して到着を待ち、利用者３１００は号機ｅ１の前に移動して到着を待っている。 The state of the elevator is the same as in FIG. The users 3101 and 3100 are acting according to the directions or guidance of the destination floor machine, the user 3101 moves in front of the machine e 3 and waits for arrival, and the user 3100 moves in front of the machine e 1 Waiting for arrival.
　次に、図１７の状態、すなわち図１５の状態から、一部の利用者（３１０１）がエレベーターシステムからの指示または案内に従わず、自己判断で移動した場合の状態について説明する。 Next, a state in which some users (3101) move by self-judgment without following the instructions or guidance from the elevator system from the state of FIG. 17, that is, the state of FIG.
　エレベーターの状態は図１５と同様である。利用者３１０１の行先階ｆ２へは、エレベーターシステムから指示された号機ｅ３のほかに号機ｅ１でも移動することができることが表示器３０１０から確認できる。さらに、号機ｅ３の乗車を待っている人数が４人に対して、号機ｅ１の乗車を待っている人数は、図１５の時点では０人であり、より待ち人数が少ない。このため、利用者３１０１は、エレベーターシステムから指示とは異なる号機ｅ１に乗車する判断を行なっている。 The state of the elevator is the same as in FIG. To the destination floor f 2 of the user 3101 can be confirmed from the display device 3010 to be able to move any other two Unit e 1 of the instructions from the elevator system Unit e 3. Further, the number of people waiting for boarding of the machine e 3 is four, whereas the number of people waiting for boarding of the machine e 1 is 0 at the time of FIG. For this reason, the user 3101 determines to get on the elevator e 1 different from the instruction from the elevator system.
　本予測結果では、号機ｅ３に乗車することを期待された乗客が号機ｅ１に乗車することで、号機ｅ３は一人分少ない状態で出発することになり、号機ｅ１はエレベーターシステムが想定する人数よりも一人多い人数で出発することになる。あるいは、エレベーターシステムによって号機ｅ１への乗車を指示されたが乗車できない利用者が生じる可能性がある。このように、システムが想定するエレベーターの利用状況と実際の利用状況に差異が生じることによって、エレベーターシステム全体での運行効率の低下や、利用者に対しての的確な指示や案内ができなくなるといった状況を予測することができる。 In this prediction results, Unit passengers are expected to board the e 3 that is to take the Unit e 1, Unit e 3 will be starting with one person less state, Unit e 1 is assumed elevator system The departure will be one more person than the number of people who will be. Alternatively, there may be a user who has been instructed to get on the elevator e 1 by the elevator system but cannot get on. In this way, the difference between the elevator usage situation assumed by the system and the actual usage situation causes a reduction in the operation efficiency of the elevator system as a whole, and it becomes impossible to give accurate instructions and guidance to the user. The situation can be predicted.
　本実施例１によれば、エレベーターシステムが指示する号機によらず利用者の自己判断によって利用者が行動する確率を用いて利用者の行動を判定することにより、エレベーターシステムにおいて期待される行動とは異なる行動を行う利用者がいる場合において正確に利用者の移動を予測することができる。これにより、エレベーターの運行予測の確度が向上し、エレベーターの輸送力、待ち時間や待ち人数などを正確に評価することができる。従って、本実施例１による予測結果を用いることにより、建物内におけるエレベーター需要に応じて、的確なエレベーター計画や的確なエレベーター設計が可能となる。また、本実施例１による予測結果を、エレベーターの群管理制御に用いることにより、建物内における人の輸送効率が向上する。 According to the first embodiment, the behavior expected in the elevator system is determined by determining the user's behavior using the probability that the user will act based on the user's self-judgment regardless of the unit designated by the elevator system. Can accurately predict the movement of a user when there are users performing different actions. Thereby, the accuracy of the elevator operation prediction is improved, and the elevator transportation capacity, waiting time, waiting number, etc. can be accurately evaluated. Therefore, by using the prediction result according to the first embodiment, it is possible to perform an accurate elevator plan and an accurate elevator design according to the elevator demand in the building. Moreover, the transportation efficiency of the person in a building improves by using the prediction result by the present Example 1 for the group management control of an elevator.
　図２は、本発明の実施例２である、行先階予約式エレベーターのエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of the elevator user movement prediction apparatus for the destination floor reservation type elevator, which is Embodiment 2 of the present invention.
　エレベーター利用者移動予測装置２は、利用者データ１０と、レイアウトデータ２０と、エレベーター仕様データ３０と、利用者生成部９０と、エレベーター運行予測部１０４と、行先階予約式自己判断率を設定できる利用者行動パラメータ設定手段１１０と、利用者移動予測部１５２と、利用者移動予測部１５２が備える行先階予約式乗降予測部１２３および共連れ乗降予測部１５４と、出力部１０５とによって構成される。これらの処理部およびデータは相互に接続され、データあるいは信号がやり取りされる。 The elevator user movement prediction device 2 can set user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 90, an elevator operation prediction unit 104, and a destination floor reservation type self-determination rate. The user behavior parameter setting unit 110, the user movement prediction unit 152, the destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123 and the accompanying boarding / alighting prediction unit 154 included in the user movement prediction unit 152, and the output unit 105 are configured. . These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
　以下、実施例１とは異なる点、主に、利用者行動パラメータ設定手段１１０、利用者生成部９０および利用者移動予測部１５２について説明する。 Hereinafter, differences from the first embodiment, mainly the user behavior parameter setting unit 110, the user generation unit 90, and the user movement prediction unit 152 will be described.
　利用者行動パラメータ設定手段１１０は、共連れ率および平均共連れ人数を設定する（前述の図７参照）。 User action parameter setting means 110 sets the accompanying rate and the average number of accompanying people (see FIG. 7 described above).
　利用者生成部９０は、利用者データ１０に基づいて、各時刻におけるエレベーターホールに発生する利用者（データ）を生成する。ここで、利用者を生成時、本実施例２では、利用者行動パラメータ設定手段１１０で設定される共連れ率Ｒ５と平均共連れ人数ｎに基づいて行先階が同じで出現タイミングが近い利用者を同行者としてあらかじめ設定しておく。 The user generation unit 90 generates a user (data) generated in the elevator hall at each time based on the user data 10. Here, when the user is generated, in the second embodiment, the destination floor is the same and the appearance timing is close based on the accompanying rate R 5 set by the user behavior parameter setting unit 110 and the average accompanying number n. A person is set in advance as a companion.
　発生する同行者の人数は、平均（期待値）および分散を平均共連れ人数ｎとするポアソン分布に従って設定される。また、利用者データとして利用者一人ひとりの発生時刻および行先階を用いて、利用者に同行者情報を手動あるいは自動で付与することにより、詳細に共連れが発生する条件を設定してもよい。 The number of accompanying companions is set according to the Poisson distribution with the average (expected value) and the variance n as the average number of accompanying persons. In addition, by using the occurrence time and the destination floor of each user as user data, and accompanying the user with the accompanying person information manually or automatically, a condition for causing the accompanying details in detail may be set.
　利用者移動予測部１５２は、共連れ行動をする利用者について、共連れ乗降予測部１５４によって移動を予測し、共連れ行動をしない利用者について、行先階予約式乗降予測部１２３によって移動を予測する。 The user movement prediction unit 152 predicts the movement of the user who performs the accompanying action by the accompanying passenger getting on and off prediction unit 154, and predicts the movement of the user who does not perform the accompanying action by the destination floor reservation type getting on and off prediction unit 123. To do.
　次に、利用者移動予測方法として、本実施例２において実行される予測処理を説明する。 Next, prediction processing executed in the second embodiment will be described as a user movement prediction method.
　図１４は、利用者移動予測部１５２（図２）における行先階予約式乗降予測部１２３および共連れ乗降予測部１５４によって実行される予測処理の一部を示すフローチャートである。 FIG. 14 is a flowchart showing a part of a prediction process executed by the destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123 and the joint boarding / alighting prediction unit 154 in the user movement prediction unit 152 (FIG. 2).
　実施例１の予測処理を示す図９のフローチャートのうち、Ｓ１０１およびＳ１０２、すなわち行先階登録装置への行先階を入力および入力した行先階へ移動する号機の取得に関わる処理が、図１４のフローチャートに置き換わる。 Among the flowcharts of FIG. 9 showing the prediction process of the first embodiment, the processes relating to the acquisition of the car that moves to the destination floor that has entered the destination floor to S101 and S102, that is, the destination floor registration apparatus, are shown in the flowchart of FIG. Is replaced.
　図１４のフローチャートについて以下説明する。 The flowchart of FIG. 14 will be described below.
　Ｓ６０１では、同行者の有無が判定され、同行者がいる場合（Ｓ６０１のＹｅｓ）、Ｓ６０２に進み、同行者がいない場合（Ｓ６０１のＮｏ）、Ｓ６０３に進む。ここで、Ｓ６０１は、図９のＳ１０３と同様に、確率的分岐である。すなわち、利用者生成部９０によって生成される利用者には、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって設定される共連れ率の確率で同行者がいるとされ、残りの確率すなわち「１－共連れ率」の確率で同行者はいないとする。 In S601, the presence / absence of a companion is determined, and if there is a companion (Yes in S601), the process proceeds to S602, and if there is no companion (No in S601), the process proceeds to S603. Here, S601 is a probabilistic branch, similar to S103 in FIG. That is, it is assumed that the user generated by the user generation unit 90 has a companion with the probability of the accompanying rate set by the user behavior parameter setting means 110, and the remaining probability, that is, “1−the accompanying rate” It is assumed that there is no companion with the probability of “.
　Ｓ６０２では、利用者が同行者からすでに乗車エレベーターｅの情報を伝えられているかが判定される。同行者が利用者よりも先に行先階予約端末を操作しており、乗車する号機ｅを伝えられている場合（Ｓ６０２のＹｅｓ）、利用者は行先階予約端末を操作せずに、乗車する号機ｅに向かって移動する。すなわち、利用者生成部９０によって同行者が時間的に利用者よりも先に生成され、同行者の行先階に移動する号機データが、エレベーター運行予測部から取得されている場合、利用者が同行者からすでに乗車エレベーターｅの情報を伝えられているとして、図１４に示す一連の処理を終了し、次に、図９のＳ１０３が実行される。また、同行者が行先階予約端末を操作しておらず、利用者が同行者から、乗車する号機ｅを伝えられていない場合（Ｓ６０２のＮｏ）、すなわち利用者生成部９０によって同行者が時間的に利用者よりも後に生成される場合、Ｓ６０３に進む。 In S602, it is determined whether the user has already been informed of the information on the elevator e. When the accompanying person operates the destination floor reservation terminal before the user and is notified of the number e to be boarded (Yes in S602), the user gets on the board without operating the destination floor reservation terminal. Move towards Unit e. That is, when the data is generated from the elevator operation prediction unit, the user is accompanied by the user generation unit 90, where the accompanying person is generated before the user in time, and the elevator data that moves to the destination floor of the accompanying person is acquired. Assuming that the information on the passenger elevator e has already been transmitted from the person, the series of processes shown in FIG. 14 is terminated, and next, S103 in FIG. 9 is executed. Further, when the accompanying person has not operated the destination floor reservation terminal and the user has not been notified of the car number e to be boarded by the accompanying person (No in S602), that is, the accompanying person is timed by the user generating unit 90. If it is generated later than the user, the process proceeds to S603.
　Ｓ６０３では、行先階予約端末に行先階が入力される。すなわち、利用者移動予測部１５２に、利用者生成部９０によって同行者よりも時間的に先に生成される利用者の行先階が設定される。Ｓ６０３実行後、Ｓ６０４に進む。 In S603, the destination floor is input to the destination floor reservation terminal. That is, the destination floor of the user generated by the user generation unit 90 earlier than the accompanying person is set in the user movement prediction unit 152. After executing S603, the process proceeds to S604.
　Ｓ６０４において、利用者は、行き先階予約端末から、利用者の行先階に移動する号機ｅｉの情報を取得して、号機ｅｉを、乗車する号機ｅとする。すなわち、Ｓ６０３で設定される利用者の行先階に対してシステムによって割り当てられる号機ｅｉが、エレベーター運行予測部１０４から取得され、取得した号機ｅｉが乗車する号機ｅとして設定される。Ｓ６０４実行後、Ｓ６０５へ進む。 In S604, the user, from the destination floor reservation terminal, to get the destination floor information of the moving Unit e i to the user, the Unit e i, and ride to the Unit e. That is Unit e i that assigned by the system with respect to a destination floor of the user which is set in step S603 is acquired from the elevator operation prediction unit 104, the acquired Unit e i is set as to the Unit e ride. After executing S604, the process proceeds to S605.
　Ｓ６０５では、同行者の有無が判定される。同行者がいる場合（Ｓ６０５のＹｅｓ）にはＳ６０６に進み、同行者がいない場合（Ｓ６０５のＮｏ）、図１４に示す一連の処理を終了して、図９のＳ１０３に進む。 In S605, the presence or absence of a companion is determined. If there is a companion (Yes in S605), the process proceeds to S606. If there is no companion (No in S605), the series of processing illustrated in FIG. 14 is terminated, and the process proceeds to S103 in FIG.
　Ｓ６０６では、利用者は、同行者に乗車する号機ｅを伝える。すなわち、同行者について乗車する号機ｅが設定される。Ｓ６０６実行後、図１４に示す一連の処理を終了して、図９のＳ１０３に進む。 In S606, the user informs the accompanying passenger of the elevator e. That is, the number machine e which gets on a companion is set. After execution of S606, the series of processing shown in FIG. 14 is terminated, and the process proceeds to S103 in FIG.
　本実施例２によれば、共連れ率を用いて利用者の行動を予測することにより、エレベーターシステムにおいて期待される行動とは異なる共連れ行動を行う利用者がいる場合において正確に利用者の移動を予測することができる。従って、実施例２による予測結果を用いて、的確なエレベーター計画や的確なエレベーター設計が可能となったり、群管理制御されるエレベーターの輸送効率が向上したりする。 According to the second embodiment, by predicting the user's behavior using the accompanying rate, the user's behavior can be accurately determined when there is a user who performs the accompanying behavior different from the behavior expected in the elevator system. The movement can be predicted. Therefore, by using the prediction result according to the second embodiment, an accurate elevator plan and an accurate elevator design can be realized, and the transportation efficiency of the elevator controlled by the group management can be improved.
　なお、本実施例２においては、図９のフローチャートのＳ１０１およびＳ１０２を変更したものであるため、共連れ率のほか、前述の自己判断率も考慮されている。共連れ率および自己判断率の内、共連れ率のみ考慮する場合には、自己判断率を０に設定すれば良い。 In the second embodiment, since S101 and S102 in the flowchart of FIG. 9 are changed, the above-described self-judgment rate is taken into consideration in addition to the share rate. If only the co-ownership rate is considered among the co-ownership rate and the self-determination rate, the self-determination rate may be set to 0.
　図３は、本発明の実施例３である、上下釦式エレベーターのエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 3 is a functional block diagram showing a configuration of an elevator user movement prediction apparatus for an up / down button type elevator, which is Embodiment 3 of the present invention.
　エレベーター利用者移動予測装置３は、利用者データ１０と、レイアウトデータ２０と、エレベーター仕様データ３０と、利用者生成部１０１と、エレベーター運行予測部１０４と、予告灯考慮率を設定できる利用者行動パラメータ設定手段１１０と、利用者移動予測部１１１と、利用者移動予測部１１１が備える上下釦式乗降予測部１２１および上下釦式予告灯考慮乗降予測部１２２と、出力部１０５とによって構成される。これらの処理部およびデータは相互に接続され、データあるいは信号がやり取りされる。 The elevator user movement prediction device 3 has user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 101, an elevator operation prediction unit 104, and user behavior that can set a warning light consideration rate. The parameter setting unit 110, the user movement prediction unit 111, the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 provided in the user movement prediction unit 111, the up / down button type warning light considering boarding / alighting prediction unit 122, and the output unit 105 are configured. . These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
　以下、実施例１とは異なる点、主に、利用者行動パラメータ設定手段１１０、利用者移動予測部１１１について説明する。 Hereinafter, differences from the first embodiment, mainly the user behavior parameter setting unit 110 and the user movement prediction unit 111 will be described.
　利用者行動パラメータ設定手段１１０は、予告灯考慮率を設定する（前述の図７におけるＲ１参照）。 The user behavior parameter setting unit 110 sets a warning light consideration rate (see R 1 in FIG. 7 described above).
　利用者移動予測部１１１は、予告灯を考慮して乗降行動を行う利用者について、上下釦式予告灯考慮乗降予測部１２２によって移動を予測し、予告灯を考慮せずに乗降行動を行う利用者について、上下釦式乗降予測部１２１によって移動を予測する。 The user movement prediction unit 111 uses the up / down button type warning light consideration boarding / alighting prediction unit 122 to predict the movement of the user who performs the boarding / alighting behavior in consideration of the warning light, and performs the boarding / alighting behavior without considering the warning light. The up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 predicts the movement of the person.
　次に、利用者移動予測方法として、本実施例３において実行される予測処理を説明する。 Next, prediction processing executed in the third embodiment will be described as a user movement prediction method.
　図１０は、利用者移動予測部１１１（図３）における上下釦式乗降予測部１２１および上下釦式予告灯考慮乗降予測部１２２によって実行される予測処理を示すフローチャートである。 FIG. 10 is a flowchart showing a prediction process executed by the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 and the up / down button type warning light considering boarding / alighting prediction unit 122 in the user movement prediction unit 111 (FIG. 3).
　Ｓ２０１では、利用者の行先階の上下方向に対応する上下釦が押されていないかが判定される。すなわち、エレベーター運行予測部１０４に乗場呼びが設定されているかが、判定される。上下釦が押されていない場合（Ｓ２０１のＹｅｓ）、Ｓ２０２へ進み、押されている場合（Ｓ２０１のＮｏ）、Ｓ２０３へ進む。 In S201, it is determined whether the up / down button corresponding to the up / down direction of the user's destination floor has been pressed. That is, it is determined whether a hall call is set in the elevator operation prediction unit 104. If the up / down button is not pressed (Yes in S201), the process proceeds to S202, and if it is pressed (No in S201), the process proceeds to S203.
　Ｓ２０２では、行先階の上下方向に対応する上下釦が押される。Ｓ２０２実行後、Ｓ２０３へ進む。 In S202, the up / down button corresponding to the up / down direction of the destination floor is pressed. After executing S202, the process proceeds to S203.
　Ｓ２０３は、図９のＳ１０３と同様に、確率的分岐である。すなわち、Ｓ２０２実行後、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって設定される予告灯考慮率の確率でＳ２０５に進み、残りの確率すなわち「１－予告灯考慮率」の確率でＳ２０４に進む。 S203 is a probabilistic branch similar to S103 in FIG. That is, after the execution of S202, the process proceeds to S205 with the probability of the warning light consideration rate set by the user behavior parameter setting means 110, and the process proceeds to S204 with the remaining probability, that is, the probability of “1-warning light consideration rate”.
　Ｓ２０４において、利用者は、行先階の方向と同じ方向の予告灯が点灯した号機を、確認し、乗車する号機ｅとする。すなわち、上下方向いずれかの乗場呼びに応じてシステムによって割り当てられ予告灯が点灯される号機が、エレベーター運行予測部１０４によって設定され、利用者が乗車する号機ｅとして設定される。Ｓ２０４実行後、Ｓ２０６に進む。 In S204, the user confirms the unit whose warning light is lit in the same direction as the direction of the destination floor, and sets it as the unit e to get on. That is, the elevator assigned by the system according to any one of the hall calls in the vertical direction and the warning light is turned on is set by the elevator operation prediction unit 104 and set as the elevator e where the user gets on. After executing S204, the process proceeds to S206.
　Ｓ２０５において、利用者は、行先階の方向と同じである号機の到着を確認し、到着した号機を乗車する号機ｅとする。なお、行先階の方向と同じである号機の到着はエレベーター運行予測部１０４によって設定される。Ｓ２０５実行後、Ｓ２０６に進む。 In S205, the user confirms the arrival of the unit that is the same as the direction of the destination floor, and sets it as the unit e that gets on the unit that has arrived. In addition, the arrival of the same machine as the direction of the destination floor is set by the elevator operation prediction unit 104. After executing S205, the process proceeds to S206.
　Ｓ２０６では、利用者を、号機ｅの前で、号機ｅが到着するまで待機させる。すなわち、利用者は、乗車する号機ｅの前まで移動し、乗車する号機ｅの前で号機到着まで待機すると予測される。なお、Ｓ２０５実行後にＳ２０６が実行される場合、待機時間は０とすれば良い。Ｓ２０６実行後、Ｓ２０７に進む。 In S206, the user is made to wait until the machine e arrives in front of the machine e. That is, it is predicted that the user will move to the front of the boarding machine e and wait for the car to arrive before the boarding machine e. When S206 is executed after execution of S205, the standby time may be set to zero. After executing S206, the process proceeds to S207.
　Ｓ２０７では、乗車する号機ｅが到着し、利用者が乗車する号機ｅに乗車しようとする。ここでは、エレベーター運行予測部１０４から、乗車する号機ｅの到着データが取得される。Ｓ２０７実行後、Ｓ２０８へ進む。 In S207, the boarding machine e arrives and the user tries to board the boarding machine e. Here, the arrival data of the boarding vehicle e is acquired from the elevator operation prediction unit 104. After executing S207, the process proceeds to S208.
　Ｓ２０８では、エレベーター運行予測部１０４から取得される乗車する号機ｅの運行データに基づいて、利用者が乗車する号機ｅに乗車できたかが判定される。乗車できた場合（Ｓ２０８のＹｅｓ）、利用者移動予測部１１１は予測処理を終了する。乗車する号機ｅに乗車できなかった場合（Ｓ２０８のＮｏ）、Ｓ２０１に戻って再度予測処理が実行される。 In S208, it is determined based on the operation data of the boarding machine e acquired from the elevator running prediction unit 104 whether or not the boarding machine e can be boarded. When boarding is possible (Yes of S208), the user movement prediction unit 111 ends the prediction process. When the boarding machine e cannot be boarded (No in S208), the process returns to S201 and the prediction process is executed again.
　次に、本実施例３による利用者の移動予測結果について、図１８～２１を用いて説明する。 Next, the user movement prediction result according to the third embodiment will be described with reference to FIGS.
　図１８、図１９、図２０および図２１は、本実施例３による予測結果の例であり、上下釦式エレベーターが設置されたエレベーターホールにおける利用者とエレベーターの状態を示す。 FIG. 18, FIG. 19, FIG. 20 and FIG. 21 are examples of prediction results according to the third embodiment, and show the state of the user and the elevator in the elevator hall in which the up / down button type elevator is installed.
　なお、各図において、４００１，４００２および４００３は、それぞれ、号機ｅ４、号機ｅ５および号機ｅ６を示す。また、４０１１，４０１２，４０２１，４０２２，４０３１および４０３２は、それぞれ、号機ｅ４の上方向の予告灯、号機ｅ４の下方向の予告灯、号機ｅ５の上方向の予告灯、号機ｅ５の下方向の予告灯、号機ｅ６の上方向の予告灯および号機ｅ６の下方向の予告灯を示す。 In each figure, reference numerals 4001, 4002 and 4003 denote a number machine e 4 , a number machine e 5 and a number machine e 6 , respectively. Further, 4011,4012,4021,4022,4031 and 4032, respectively, the Unit on the direction of the notice lamp of e 4, Unit downward notice lamp of e 4, Unit e upward notice lamp 5, No. e 5 It shows a downward announcement lamps notice lamp and Unit e 6 in the upward downward notice lamp, Unit e 6 in.
　また、各図において、４０５１および４０５２は、それぞれ、上方向のホール釦および下方向のホール釦を示す。上方向のホール釦４０５１および下方向のホール釦４０５２によって、乗り場呼びが登録され、登録された呼びに対して号機ｅ４、号機ｅ５、号機ｅ６の内のいずれか１台が割り当てられる。呼びが割り当てられた号機は、押された釦の方向に向かう号機として乗場呼びが登録された階床へ配車される。 In each figure, reference numerals 4051 and 4052 denote an upward hall button and a downward hall button, respectively. The upward hall button 4051 and down the hall button 4052, the landing call is registered, any one of the relative call registered Unit e 4, Unit e 5, Unit e 6 is assigned. The car to which the call is assigned is dispatched to the floor where the hall call is registered as the car that goes in the direction of the pressed button.
　まず、図１８の状態について説明する。 First, the state of FIG. 18 will be described.
　号機ｅ４、号機ｅ５、号機ｅ６は、いずれもドアが閉じている。また、上方向のホール釦４０５１が押されている。利用者４１０１は、上方向のホール釦４０５１をちょうど押し終え、利用者４１０２はエレベーターホールにちょうど到着したところである。ここでは、利用者４１０１および４１０２の行先階は共に上方向である。 Unit e 4, Unit e 5, Unit e 6 are both doors are closed. Further, the upward hall button 4051 is pressed. The user 4101 has just pushed the upward hall button 4051, and the user 4102 has just arrived at the elevator hall. Here, the destination floors of the users 4101 and 4102 are both upward.
　次に、図１９の状態、すなわち図１８の状態から、号機ｅ４の予告灯が点灯した場合に、予告灯を考慮した利用者の行動について説明する。 Next, the behavior of the user in consideration of the warning light when the warning light of the unit e 4 is turned on from the state of FIG. 19, that is, the state of FIG.
　図１９の状態では、号機ｅ４の上方向の予告灯４０１１が点灯している。利用者４１０１および利用者４１０２は、共に、点灯した予告灯４０１１にしたがって、号機ｅ４を乗車する号機として、号機ｅ４の前まで移動し、号機ｅ４の前で、号機ｅ４が到着するまで待機する。 In the state of FIG. 19, the upward warning light 4011 of the machine e 4 is lit. User 4101 and the user 4102, both, in accordance with the lighted notice lamp 4011, the Unit as a Unit to ride the e 4, Unit moved to the front of the e 4, in front of the Unit e 4, Unit e 4 arrives Wait until.
　次に、図２０の状態、すなわち図１８の状態から、利用者は予告灯が点灯しても行動を変えず、号機が到着するまで、またはドアが開く直前になるまで行動しない場合について説明する。 Next, in the state of FIG. 20, that is, the state of FIG. 18, the case where the user does not change the behavior even when the warning light is lit, and does not act until the unit arrives or just before the door opens is described. .
　図２０の状態では、図１９と同様に、号機ｅ４の上方向の予告灯４０１１が点灯している。これに対し、利用者４１０１および利用者４１０２は、共に、点灯した予告灯４０１１にしたがった行動は行わない。このため、利用者の状態、すなわち利用者の位置は、図１８の状態から変化していない。 In the state of FIG. 20, similarly to FIG. 19, the upward warning light 4011 of the machine No. e 4 is lit. On the other hand, neither the user 4101 nor the user 4102 performs an action according to the lit warning light 4011. For this reason, the state of the user, that is, the position of the user has not changed from the state of FIG.
　次に、図２１の状態、すなわち図２０の状態から、号機ｅ５が到着して、号機ｅ５のドアが開こうとしている場合について説明する。このとき利用者４１０１および利用者４１０２は、号機ｅ５に乗車するために、号機ｅ５の前まで移動し、号機ｅ５の前で待機しようとする。 Next, a case where the machine e 5 has arrived from the state of FIG. 21, that is, the state of FIG. 20, and the door of the machine e 5 is about to open will be described. User 4101 and the user 4102 At this time, the Unit in order to ride to the e 5, Unit moved to the front of the e 5, trying to wait in front of the Unit e 5.
　図２１では、予告灯が点灯した号機ｅ４と異なる号機ｅ５が到着する場合であるが、予告灯が点灯した号機と同じ号機が到着した場合でも、利用者４１０１および利用者４１０２は、点灯した予告灯４０１１にしたがった行動は行わず、図１８の位置にとどまり、号機ｅ４が到着してから、号機ｅ４に乗車しようとする行動をとると予測される。 FIG. 21 shows a case where a unit e 5 different from the unit e 4 with the warning light lit arrives. However, even when the same unit arrives as the unit with the warning light lit, the user 4101 and the user 4102 are lit. without performing the action in accordance with the notice lamp 4011 that remains in the position shown in FIG. 18, Unit e 4 from the arrival, is expected to take action to try to ride to the Unit e 4.
　このように、予告灯の点灯を考慮するかどうかで、エレベーターを待つ利用者の移動行動の予測結果が異なる。到着する号機に近い位置で利用者が待機していれば短時間での乗降が期待できるが、到着する号機から離れた位置や、異なる号機の前で利用者が待機している場合、乗降時間が増大する可能性がある。従って、予告灯の点灯を考慮した予測結果によって、エレベーターの輸送力や、待ち時間や待ち人数などを的確に評価することができる。 As described above, the prediction result of the movement behavior of the user waiting for the elevator differs depending on whether or not the warning light is turned on. You can expect to get on and off in a short time if the user is waiting at a location close to the arriving unit, but if the user is waiting at a location away from the arriving unit or in front of a different unit, May increase. Therefore, it is possible to accurately evaluate the transportation capacity of the elevator, the waiting time, the waiting number, and the like based on the prediction result in consideration of lighting of the warning light.
　本実施例３によれば、予告灯考慮率を用いて利用者の行動を予測することにより、エレベーターシステムにおいて期待される行動とは異なる予告灯を考慮しない行動を行う利用者がいる場合において正確に利用者の移動を予測することができる。従って、実施例３による予測結果を用いて、的確なエレベーター計画や的確なエレベーター設計が可能となったり、群管理制御されるエレベーターの輸送効率が向上したりする。 According to the third embodiment, by predicting the user's behavior using the warning light consideration rate, it is accurate when there is a user who performs a behavior that does not consider the warning light different from the behavior expected in the elevator system. It is possible to predict the movement of the user. Therefore, by using the prediction result according to the third embodiment, an accurate elevator plan and an accurate elevator design can be realized, and the transportation efficiency of the elevator under group management control can be improved.
　図４は、本発明の実施例４である、上下釦式エレベーターのエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 4 is a functional block diagram showing the configuration of the elevator user movement prediction apparatus for the up / down button type elevator, which is Embodiment 4 of the present invention.
　エレベーター利用者移動予測装置４は、利用者データ１０と、レイアウトデータ２０と、エレベーター仕様データ３０と、利用者生成部１０１と、エレベーター運行予測部１０４と、上下釦両設定率を設定できる利用者行動パラメータ設定手段１１０と、利用者移動予測部１４２と、利用者移動予測部１４２が備える上下釦式乗降予測部１２１および上下釦両設定乗降予測部１４４と、出力部１０５とによって構成される。これらの処理部およびデータは相互に接続され、データあるいは信号がやり取りされる。 The elevator user movement prediction device 4 is a user who can set user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 101, an elevator operation prediction unit 104, and an up / down button setting rate. The behavior parameter setting unit 110, the user movement prediction unit 142, the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121, the up / down button both-side boarding / alighting prediction unit 144, and the output unit 105 are provided. These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
　以下、実施例１とは異なる点、主に、利用者行動パラメータ設定手段１１０、利用者移動予測部１４２について説明する。 Hereinafter, differences from the first embodiment, mainly the user behavior parameter setting unit 110 and the user movement prediction unit 142 will be described.
　利用者行動パラメータ設定手段１１０は、上下釦両設定率を設定する（前述の図７におけるＲ２参照）。 The user behavior parameter setting means 110 sets the upper / lower button setting ratio (see R 2 in FIG. 7 described above).
　利用者移動予測部１４２は、上下釦を押すときに行先階の方向の釦だけでなく上下両方の釦を押す利用者について、上下釦両設定乗降予測部１４４によって利用者の移動を予測し、行先階の方向の釦のみを押す利用者について、上下釦式乗降予測部１２１によって利用者の移動を予測する。 The user movement prediction unit 142 predicts the user's movement by the up / down button both-side setting boarding / exiting prediction unit 144 for a user who presses both the upper and lower buttons as well as the direction of the destination floor when pressing the up / down button. For the user who presses only the button in the direction of the destination floor, the up / down button type getting-on / off prediction unit 121 predicts the movement of the user.
　次に、利用者予測方法として、本実施例４において実行される予測処理を説明する。 Next, a prediction process executed in the fourth embodiment will be described as a user prediction method.
　図１３は、利用者移動予測部１４２（図４）における上下釦式乗降予測部１２１および上下釦両設定乗降予測部１４４によって実行される予測処理の一部を示すフローチャートである。 FIG. 13 is a flowchart showing a part of the prediction process executed by the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 and the up / down button both-side boarding / alighting prediction unit 144 in the user movement prediction unit 142 (FIG. 4).
　実施例３の予測処理を示す図１０のフローチャートのうち、Ｓ２０２、すなわち上下釦の操作に関わる処理が、図１３のフローチャートに置き換わる。 In the flowchart of FIG. 10 showing the prediction process of the third embodiment, S202, that is, the process related to the operation of the up / down button is replaced with the flowchart of FIG.
　図１３のフローチャートについて以下説明する。 The flowchart of FIG. 13 will be described below.
　Ｓ５０１は、図９のＳ１０３と同様に、確率的分岐である。すなわち、図１０のＳ２０１実行後、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって設定される上下釦両設定率の確率でＳ５０３に進み、残りの確率すなわち「１－上下釦両設定率」の確率でＳ５０２に進む。 S501 is a probabilistic branch, similar to S103 in FIG. That is, after the execution of S201 in FIG. 10, the process proceeds to S503 with the probability of the upper / lower button setting ratio set by the user behavior parameter setting means 110, and the remaining probability, that is, the probability of “1-upper / lower button setting ratio” goes to S502. move on.
　Ｓ５０２では、ホールに設置される上下釦の内、利用者の行先階の方向の釦のみが押される。Ｓ５０２実行後、図１３の一連の処理を終了し、図１０のＳ２０３に進む。 In S502, only the button in the direction of the user's destination floor is pressed among the up and down buttons installed in the hall. After executing S502, the series of processes in FIG. 13 is terminated, and the process proceeds to S203 in FIG.
　Ｓ５０３では、行先階の方向によらず、上下釦の両方が押される。Ｓ５０３実行後、図１３の一連の処理を終了し、図１０のＳ２０３に進む。 In S503, both the up and down buttons are pressed regardless of the direction of the destination floor. After execution of S503, the series of processes in FIG. 13 is terminated, and the process proceeds to S203 in FIG.
　本実施例４によれば、上下釦両設定率を用いて利用者の行動を予測することにより、エレベーターシステムにおいて期待される行動とは異なる上下釦を両方押すという行動を行う利用者がいる場合において正確に利用者の移動を予測することができる。従って、実施例３による予測結果を用いて、的確なエレベーター計画や的確なエレベーター設計が可能となったり、群管理制御されるエレベーターの輸送効率が向上したりする。 According to the fourth embodiment, when there is a user who performs an action of pressing both the up and down buttons different from the action expected in the elevator system by predicting the action of the user by using the setting ratio of both the up and down buttons. It is possible to accurately predict the movement of the user. Therefore, by using the prediction result according to the third embodiment, an accurate elevator plan and an accurate elevator design can be realized, and the transportation efficiency of the elevator under group management control can be improved.
　なお、本実施例４においては、図１０のフローチャートのＳ２０２を変更したものであるため、上下釦両設定率のほか、前述の予告灯考慮率も考慮されている。上下釦両設定率および予告灯考慮率の内、上下釦両設定率のみ考慮する場合には、予告灯考慮率を０に設定すれば良い。 In the fourth embodiment, since S202 in the flowchart of FIG. 10 is changed, the above-mentioned warning light consideration rate is taken into consideration in addition to the upper / lower button setting rate. If only the upper / lower button setting ratio and the upper / lower button setting ratio are considered, only the upper / lower button setting ratio may be set to zero.
　図５は、本発明の実施例５である、上下釦式エレベーターおよび行先階予約式エレベーターの両方に適用可能なエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 5 is a functional block diagram showing the configuration of an elevator user movement prediction apparatus that is applicable to both the up / down button type elevator and the destination floor reservation type elevator, which is Embodiment 5 of the present invention.
　エレベーター利用者移動予測装置５は、利用者データ１０と、レイアウトデータ２０と、エレベーター仕様データ３０と、利用者生成部１０１と、エレベーター運行予測部１０４と、利用者行動パラメータ設定手段１１０と、利用者移動予測部１１４と、利用者移動予測部１１４が備える上下釦式乗降予測部１２１、上下釦式予告灯考慮乗降予測部１２２、行先階予約式乗降予測部１２３、行先階予約式自己判断乗降予測部１２４と、出力部１０５とによって構成される。これらの処理部およびデータは相互に接続され、データあるいは信号がやり取りされる。 The elevator user movement prediction device 5 includes user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 101, an elevator operation prediction unit 104, a user behavior parameter setting unit 110, a usage Person movement prediction unit 114, up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 provided in user movement prediction unit 114, up / down button type warning light considering boarding / alighting prediction unit 122, destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123, destination floor reservation type self-determination boarding / alighting The prediction unit 124 and the output unit 105 are configured. These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
　各データおよび各処理部は、実施例１～４で説明したものと同様である。なお、他に、実施例１～４で説明した共連れ乗降予測部１５４、上下釦両設定乗降予測部１４４を加えても良い。 Each data and each processing unit are the same as those described in the first to fourth embodiments. In addition, the accompanying boarding / alighting prediction unit 154 and the upper / lower button both-side boarding / alighting prediction unit 144 described in the first to fourth embodiments may be added.
　本実施例５において、利用者移動予測部１１４は、利用者の移動を予測するために、予測対象とするエレベーターホールに上下釦が設置されている場合、上下釦式乗降予測部１２１または上下釦式予告灯考慮乗降予測部を用い、予測対象とするエレベーターホールに行先階予約端末が設置されている場合、行先階予約式乗降予測部１２３または行先階予約式自己判断乗降予測部１２４を用いる。すなわち、利用者移動予測部１１４は、予測対象に応じて、上下釦式用の予測部（上下釦式乗降予測部１２１および上下釦式予告灯考慮乗降予測部１２２の組）と、行先階予約式用の予測部（行先階予約式乗降予測部１２３および行先階予約式自己判断乗降予測部１２４の組）とを、適宜選択する。 In the fifth embodiment, the user movement prediction unit 114, when predicting the movement of the user, when the up / down button is installed in the elevator hall to be predicted, the up / down button type getting on / off prediction unit 121 or the up / down button When the destination floor reservation terminal is installed in the elevator hall to be predicted using the type warning light considering boarding / exiting prediction unit, the destination floor reservation type boarding / prediction prediction unit 123 or the destination floor reservation type self-determination boarding / prediction prediction unit 124 is used. In other words, the user movement prediction unit 114, depending on the prediction target, the up / down button type prediction unit (a combination of the up / down button type boarding / alight prediction unit 121 and the up / down button type warning light considering boarding / alighting prediction unit 122) and the destination floor reservation A formula prediction unit (a combination of a destination floor reservation type boarding / prediction prediction unit 123 and a destination floor reservation type self-determination boarding / alighting prediction unit 124) is appropriately selected.
　本実施例５によれば、各階のエレベーターホールに上下釦が設置されているエレベーターホールと行先階予約式端末が設置されているエレベーターホールの両方に対応して、エレベーターの輸送力や、待ち時間や待ち人数などの的確な評価が可能となる。 According to the fifth embodiment, the elevator transport capacity and waiting time correspond to both the elevator hall where the up and down buttons are installed in the elevator hall on each floor and the elevator hall where the destination floor reservation type terminal is installed. Accurate evaluation of the number of people waiting and the number of people waiting is possible.
　図６は、本発明の実施例６である、上下釦式エレベーターおよび行先階予約式エレベーターの両方に適用可能あり、かつ車椅子釦の操作を考慮したエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 6 is a functional block diagram showing a configuration of an elevator user movement prediction apparatus that is applicable to both the up / down button type elevator and the destination floor reservation type elevator and that considers the operation of a wheelchair button, which is Embodiment 6 of the present invention. FIG.
　エレベーター利用者移動予測装置６は、利用者データ１０と、レイアウトデータ２０と、エレベーター仕様データ３０と、利用者生成部１０１と、エレベーター運行予測部１０４と、車椅子釦併用率を設定できる利用者行動パラメータ設定手段１１０と、利用者移動予測部１３２と、利用者移動予測部１３２が備える上下釦式乗降予測部１２１、上下釦式車椅子釦併用乗降予測部１３３、行先階予約式乗降予測部１２３、行先階予約式車椅子釦併用乗降予測部１３４と、出力部１０５とによって構成される。これらの処理部およびデータは相互に接続され、データあるいは信号がやり取りされる。 The elevator user movement prediction device 6 has user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 101, an elevator operation prediction unit 104, and a user action that can set a wheelchair button combination rate. Parameter setting means 110, user movement prediction unit 132, up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 provided in user movement prediction unit 132, up / down button type wheelchair button combined boarding / alighting prediction unit 133, destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123, The destination floor reservation type wheelchair button combined boarding / exiting prediction unit 134 and the output unit 105 are configured. These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
　以下、実施例１とは異なる点、主に、利用者行動パラメータ設定手段１１０、利用者移動予測部１３２について説明する。 Hereinafter, differences from the first embodiment, mainly the user behavior parameter setting unit 110 and the user movement prediction unit 132 will be described.
　利用者行動パラメータ設定手段１１０は、上下釦式エレベーターにおける車椅子釦併用率（前述の図７におけるＲ３参照）および行先階予約式エレベーターにおける車椅子釦併用率（前述の図７におけるＲ６参照）を設定する。これらの確率は、前述の図７に示すように、個別に設定される。なお、上下釦式および行先階予約式で区別せず、一つの車椅子釦併用率を設定しても良い。 User behavior parameter setting unit 110, a wheelchair button combination ratio in the vertical button elevators wheelchair button combination ratio in (above reference R 3 in FIG. 7) and the destination floor reservation elevators (see R 6 in FIG. 7 described above) Set. These probabilities are individually set as shown in FIG. In addition, you may set one wheelchair button combined rate without distinguishing with an up-and-down button type and a destination floor reservation type.
　利用者移動予測部１３２は、上下釦式のエレベーターにおいて、通常の上下釦だけでなく車椅子利用者用の上下釦も併用する利用者について、上下釦式車椅子釦併用乗降予測部１３３によって利用者の移動を予測し、通常の上下釦のみを押す利用者について、上下釦式乗降予測部１２１によって利用者の移動を予測する。 The user movement prediction unit 132 uses the up / down button type wheelchair button combination getting-on / off prediction unit 133 for the user who uses not only the normal up / down button but also the up / down button for wheelchair users in the up / down button type elevator. For the user who predicts the movement and presses only the normal up / down button, the up / down button type getting-on / off prediction unit 121 predicts the movement of the user.
　また、利用者移動予測部１３２は、行先階予約式のエレベーターにおいて、行先階予約端末を操作するときに車椅子利用釦を押して行先階を入力する利用者について、行先階予約式車椅子釦併用乗降予測部１３４によって利用者の移動を予測し、車椅子利用釦を押さずに行先階を入力する利用者について、行先階予約式乗降予測部１２３によって利用者の移動を予測する。 In addition, in the destination floor reservation type elevator, the user movement prediction unit 132 uses the destination floor reservation type wheelchair button combined getting on / off prediction for a user who presses the wheelchair use button when operating the destination floor reservation terminal and inputs the destination floor. The movement of the user is predicted by the unit 134, and the movement of the user is predicted by the destination floor reservation type getting-on / off prediction unit 123 for the user who inputs the destination floor without pressing the wheelchair use button.
　利用者移動予測部１３２は、予測対象（上下釦式、行先階予約式）に応じて、上下釦式用の予測部（上下釦式乗降予測部１２１および上下釦式車椅子釦併用乗降予測部１３３の組）と、行先階予約式用の予測部（行先階予約式乗降予測部および行先階予約式車椅子釦併用乗降予測部１３４の組）とを、適宜選択する。 The user movement prediction unit 132 determines the up / down button type prediction unit (up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 and up / down button type wheelchair button combined boarding / alighting prediction unit 133 according to the prediction target (up / down button type, destination floor reservation type). And a prediction unit for a destination floor reservation type (a set of a destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit and a destination floor reservation type wheelchair button combined boarding / alighting prediction unit 134) are appropriately selected.
　次に、利用者移動予測方法として、本実施例６において実行される予測処理を、図１２および図１１を用いて説明する。 Next, as a user movement prediction method, a prediction process executed in the sixth embodiment will be described with reference to FIGS.
　図１１は、利用者移動予測部１３２（図６）における行先階予約式乗降予測部１２３および行先階予約式車椅子釦併用乗降予測部１３４によって実行される予測処理の一部を示すフローチャートである。 FIG. 11 is a flowchart showing a part of the prediction process executed by the destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123 and the destination floor reservation type wheelchair button combined boarding / alighting prediction unit 134 in the user movement prediction unit 132 (FIG. 6).
　実施例１の予測処理を示す図９のフローチャートのうち、Ｓ１０１、すなわち行先階予約端末の操作に関わる処理が、図１１のフローチャートに置き換わる。 In the flowchart of FIG. 9 showing the prediction process of the first embodiment, S101, that is, the process related to the operation of the destination floor reservation terminal is replaced with the flowchart of FIG.
　図１１のフローチャートについて以下説明する。 The flowchart of FIG. 11 will be described below.
　Ｓ３０１は、図９のＳ１０３と同様に、確率的分岐である。すなわち、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって設定される行先階予約式の車椅子釦併用率の確率でＳ３０３へ進み、残りの確率すなわち「１－車椅子釦併用率」の確率でＳ３０２へ進む。 S301 is a probabilistic branch, similar to S103 in FIG. That is, the process proceeds to S303 with the probability of the destination floor reservation type wheelchair button combination rate set by the user behavior parameter setting means 110, and proceeds to S302 with the remaining probability, that is, the probability of “1-wheelchair button combination rate”.
　Ｓ３０２では、車椅子利用釦が併用されることなく、行先階予約端末に行先階が入力される。Ｓ３０２実行後、図１１の一連の処理を終了し、図９のＳ１０２に進む。 In S302, the destination floor is input to the destination floor reservation terminal without using the wheelchair use button together. After execution of S302, the series of processes in FIG. 11 is terminated, and the process proceeds to S102 in FIG.
　Ｓ３０３では、行先階予約端末に行先階が入力されると共に、車椅子利用釦が押される。Ｓ３０３実行後、図１１の一連の処理を終了し、図９のＳ１０２に進む。 In S303, the destination floor is input to the destination floor reservation terminal and the wheelchair use button is pressed. After execution of S303, the series of processes in FIG. 11 is terminated, and the process proceeds to S102 in FIG.
　図１２は、利用者移動予測部１３２（図６）における上下釦式乗降予測部１２１および上下釦式車椅子釦併用乗降予測部１３３によって実行される予測処理の一部を示すフローチャートである。 FIG. 12 is a flowchart showing a part of the prediction process executed by the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 and the up / down button type wheelchair button combined boarding / alighting prediction unit 133 in the user movement prediction unit 132 (FIG. 6).
　実施例３の予測処理を示す図１０のフローチャートのうち、Ｓ２０２、すなわち上下釦の操作に関わる処理が、図１２のフローチャートに置き換わる。 In the flowchart of FIG. 10 showing the prediction process of the third embodiment, S202, that is, the process related to the operation of the up / down button is replaced with the flowchart of FIG.
　図１２のフローチャートについて以下説明する。 The flowchart of FIG. 12 will be described below.
　Ｓ４０１は、図９のＳ１０３と同様に、確率的分岐である。すなわち、図１０のＳ２０１実行後、利用者行動パラメータ設定手段１１０によって設定される上下釦式の車椅子釦併用率の確率でＳ４０３へ進みし、残りの確率すなわち「１－車椅子釦併用率」の確率でＳ４０２へ進む。 S401 is a probabilistic branch similar to S103 in FIG. That is, after the execution of S201 in FIG. 10, the process proceeds to S403 with the probability of the wheelchair button combination rate of the up / down button type set by the user behavior parameter setting means 110, and the remaining probability, that is, the probability of “1-wheelchair button combination rate” The process proceeds to S402.
　Ｓ４０２では、車椅子利用者用の上下釦が併用されることなく、利用者の行先階方向の上下釦が押される。Ｓ４０２実行後、図１２の一連の処理を終了し、図１０のＳ２０３に進む。 In S402, the up / down buttons for the user's destination floor are pressed without using the up / down buttons for wheelchair users. After execution of S402, the series of processing in FIG. 12 is terminated, and the process proceeds to S203 in FIG.
　Ｓ４０３では、利用者の行先階方向の上下釦が押されると共に、車椅子利用者用の上下釦についても行先階の方向の上下釦が押される。Ｓ４０３実行後、図１２の一連の処理を終了し、図１０のＳ２０３に進む。 In S403, the up / down button in the direction of the destination floor is pressed, and the up / down button in the direction of the destination floor is also pressed for the up / down button for the wheelchair user. After executing S403, the series of processes in FIG. 12 is terminated, and the process proceeds to S203 in FIG.
　本実施例６によれば、行先階予約式用の車椅子釦併用率を用いて利用者の行動を予測することにより、行先階予約式エレベーターシステムにおいて期待される行動とは異なる、行先階予約端末に行先階を入力する際に車椅子釦を併用するという行動を行う利用者がいる場合において正確に利用者の移動を予測することができる。従って、実施例５による予測結果を用いて、的確なエレベーター計画や的確なエレベーター設計が可能となったり、群管理制御されるエレベーターの輸送効率が向上したりする。 According to the sixth embodiment, the destination floor reservation terminal is different from the expected behavior in the destination floor reservation type elevator system by predicting the user's behavior using the wheelchair button combination rate for the destination floor reservation type. When there is a user who performs an action of using a wheelchair button together when inputting a destination floor, it is possible to accurately predict the movement of the user. Therefore, by using the prediction result according to the fifth embodiment, it is possible to perform an accurate elevator plan and an accurate elevator design, and to improve the transportation efficiency of an elevator that is group-controlled.
　また、本実施例６によれば、上下釦式用の車椅子釦併用率を用いて利用者の行動を予測することにより、車椅子併用上下釦式のエレベーターシステムにおいて期待される行動とは異なる、車椅子利用者用の上下釦も併用するという行動を行う利用者がいる場合において正確に利用者の移動を予測することができる。従って、実施例５による予測結果を用いて、的確なエレベーター計画や的確なエレベーター設計が可能となったり、エレベーターの群管理制御されるエレベーターの輸送効率が向上したりする。 Further, according to the sixth embodiment, by predicting the user's behavior using the wheelchair button combination rate for the up / down button type, the wheelchair differs from the behavior expected in the wheelchair combined up / down button type elevator system. When there is a user who performs an action of using the upper and lower buttons for the user together, it is possible to accurately predict the movement of the user. Therefore, by using the prediction result according to the fifth embodiment, it is possible to perform an accurate elevator plan and an accurate elevator design, and to improve the transportation efficiency of the elevator that is controlled by the elevator group management.
　なお、本実施例６においては、図９のフローチャートのＳ１０１を変更したものであるため、行先階予約式用の車椅子釦併用率のほか、前述の自己判断率も考慮されている。行先階予約式用の車椅子釦併用率および自己判断率の内、行先階予約式用の車椅子釦併用率のみ考慮する場合には、自己判断率を０に設定すれば良い。 In the sixth embodiment, since S101 in the flowchart of FIG. 9 is changed, the above-described self-judgment rate is considered in addition to the wheelchair button combination rate for the destination floor reservation type. When considering only the wheelchair button combination rate for the destination floor reservation type and the self-judgment rate, the self-judgment rate may be set to 0 when only the wheelchair button combination rate for the destination floor reservation type is considered.
　また、本実施例６においては、図１０のフローチャートのＳ２０２を変更したものであるため、上下釦式用の車椅子釦併用率のほか、前述の予告灯考慮率も考慮されている。上下釦式用の車椅子釦併用率および予告灯考慮率の内、上下釦式用の車椅子釦併用率のみ考慮する場合には、予告灯考慮率を０に設定すれば良い。 In the sixth embodiment, since S202 in the flowchart of FIG. 10 is changed, the above-mentioned warning light consideration rate is considered in addition to the wheelchair button combination rate for the up / down button type. Of the up / down button type wheelchair button combination rate and the warning light consideration rate, when considering only the up / down button type wheelchair button combination rate, the warning light consideration rate may be set to zero.
　図２２は、本発明の実施例７である、上下釦式エレベーターおよび行先階予約式エレベーターの両方に適用可能なエレベーター利用者移動予測装置の構成を示す機能ブロック図である。 FIG. 22 is a functional block diagram showing a configuration of an elevator user movement prediction apparatus that is applicable to both the up / down button type elevator and the destination floor reservation type elevator, which is Embodiment 7 of the present invention.
　エレベーター利用者移動予測装置７は、利用者データ１０と、レイアウトデータ２０と、エレベーター仕様データ３０と、利用者生成部１０１と、エレベーター運行予測部１０４と、エレベーター満員判断乗車率を設定できるエレベーター運行パラメータ設定手段１４１と、利用者満員判断乗車率を設定できる利用者行動パラメータ設定手段１１０と、利用者移動予測部１４０と、利用者移動予測部１４０が備える上下釦式乗降予測部１２１および行先階予約式乗降予測部１２３と、出力部１０５によって構成される。これらの処理部およびデータは相互に接続され、データあるいは信号がやり取りされる。 The elevator user movement prediction device 7 includes user data 10, layout data 20, elevator specification data 30, a user generation unit 101, an elevator operation prediction unit 104, and an elevator operation that can set an elevator fullness determination boarding rate. Parameter setting means 141, user behavior parameter setting means 110 that can set a user full judgment boarding rate, a user movement prediction section 140, an up / down button type boarding / alight prediction section 121 provided in the user movement prediction section 140, and a destination floor The reservation type getting on / off prediction unit 123 and the output unit 105 are configured. These processing units and data are connected to each other, and data or signals are exchanged.
　以下、実施例１～６とは異なる点、主に、利用者行動パラメータ設定手段１１０、利用者移動予測部１４０、エレベーター運行予測部１０４およびエレベーター運行パラメータ設定手段１４１について説明する。 Hereinafter, differences from the first to sixth embodiments, mainly the user behavior parameter setting unit 110, the user movement prediction unit 140, the elevator operation prediction unit 104, and the elevator operation parameter setting unit 141 will be described.
　エレベーター運行パラメータ設定手段１４１は、エレベーター満員判断乗車率を設定する。エレベーター満員判断乗車率は、エレベーター運行予測部１０４におけるエレベーターの運行予測において、エレベーターの満員判断に用いられる。 The elevator operation parameter setting means 141 sets the elevator fullness judgment boarding rate. The elevator fullness determination boarding rate is used for determining the fullness of the elevator in the elevator operation prediction in the elevator operation prediction unit 104.
　一般に、エレベーターが満員と判断される場合、ホールでの呼びに応答せず、すでにエレベーターに乗っている利用者の行先階への移動を最優先するようにエレベーターの制御が変更されることが多い。そこで、エレベーター運行予測部１０４は、エレベーターの乗車人数または荷重に基づいて、満員であると判断すると、運行の制御を変更する。ここで、エレベーターの乗車人数が、エレベーター満員判断乗車率とエレベーター定格定員の積以上となる場合、または、エレベーターの荷重が、エレベーター満員判断乗車率とエレベーター定格積載量の積以上となる場合、エレベーターは満員であると判断される。 In general, when an elevator is determined to be full, the elevator control is often changed to give priority to the movement of the user already on the elevator to the destination floor without answering the call in the hall. . Therefore, if the elevator operation predicting unit 104 determines that the elevator is full based on the number of passengers or the load of the elevator, the elevator operation predicting unit 104 changes the operation control. Here, when the number of passengers in the elevator is equal to or higher than the product of the elevator full capacity determination rate and the elevator rated capacity, or the elevator load is equal to or higher than the product of the elevator full capacity determination rate and the elevator rated load capacity, Is considered full.
　利用者行動パラメータ設定手段１１０は、利用者満員判断乗車率を設定する。利用者満員判断乗車率は、利用者移動予測部１４０において用いられる、利用者が行うエレベーターに乗車できるかどうかの判断に関わるパラメータである。 The user behavior parameter setting means 110 sets the user full judgment boarding rate. The user full determination boarding rate is a parameter used in the user movement prediction unit 140 and related to the determination of whether or not the user can get on the elevator.
　このように、本実施例７においては、満員判断に関わるパラメータとして、満員判断乗車率が、エレベーターシステム側と利用者側とで、独立に設定される。 As described above, in the seventh embodiment, as a parameter relating to the fullness determination, the fullness determination boarding rate is set independently on the elevator system side and the user side.
　その他の各データおよび各処理部は、実施例１～４で説明したものと同様である。なお、他に、実施例１～６で説明した、共連れ乗降予測部１５４、上下釦両設定乗降予測部１４４、上下釦式車椅子釦併用乗降予測部１３３、行先階予約式車椅子釦併用乗降予測部１３４を加えても良い。 Other data and processing units are the same as those described in the first to fourth embodiments. In addition, the joint boarding / alighting prediction unit 154, the upper / lower button both setting boarding / alighting prediction unit 144, the upper / lower button type wheelchair button combined boarding / alighting prediction unit 133, and the destination floor reservation type wheelchair button combined boarding / exit prediction described in the first to sixth embodiments. Part 134 may be added.
　次に、利用者移動予測方法として、本実施例７において実行される予測処理について説明する。なお、主に、他の実施例と異なる点、すなわち、利用者移動予測部１４０が実行する、利用者行動パラメータ設定手段１１０で設定される利用者満員判断乗車率を用いた利用者移動予測処理について説明する。 Next, prediction processing executed in the seventh embodiment will be described as a user movement prediction method. It should be noted that the user movement prediction process using the user fullness determination boarding rate set by the user behavior parameter setting unit 110, which is mainly different from the other embodiments, that is, executed by the user movement prediction unit 140. Will be described.
　利用者移動予測部１４０における上下釦式乗降予測部１２１および行先階予約式乗降予測部１２３の各予測処理において、利用者満員判断乗車率は、個々の利用者がエレベーターに乗車できたかどうかを判定する乗車判定に用いられる。ここで、乗車判定処理は、図９のＳ１０７および図１０のＳ２０８である。 In each of the prediction processes of the up / down button type boarding / alighting prediction unit 121 and the destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit 123 in the user movement prediction unit 140, the user full judgment boarding rate determines whether or not each user can get on the elevator. It is used for boarding determination. Here, the boarding determination process is S107 in FIG. 9 and S208 in FIG.
　図２３は、本実施例７における乗車判定処理を示すフローチャートである。 FIG. 23 is a flowchart showing the boarding determination process in the seventh embodiment.
　Ｓ７０１では、到着した号機ｅから乗客が降車したあとの乗車人数が、定員ｃ未満かどうかが判定される。なお、本実施例７において、定員ｃは、エレベーター運行パラメータ設定手段１４１により設定される利用者満員判断乗車率と号機ｅの定格定員との積である。号機ｅの乗車人数が定員ｃ未満の場合（Ｓ７０１のＹｅｓ）、Ｓ７０２に進み、号機ｅの乗車人数が定員ｃ以上の場合（Ｓ７０１のＮｏ）、Ｓ７０４に進む。 In S701, it is determined whether or not the number of passengers after the passengers get off from the arrived unit e is less than the capacity c. In addition, in the present Example 7, the capacity | capacitance c is a product of the user fullness judgment boarding rate set by the elevator operation parameter setting means 141, and the rated capacity of the machine e. If the number of passengers in Unit e is less than the capacity c (Yes in S701), the process proceeds to S702. If the number of passengers in the Unit e is equal to or more than the capacity c (No in S701), the process proceeds to S704.
　Ｓ７０２では、到着した号機ｅのドアが開いているかどうかが判定される。ドアが開いている場合（Ｓ７０２のＹｅｓ）、Ｓ７０３に進み、ドアが開いていない場合（Ｓ７０２のＮｏ）、Ｓ７０４に進む。ここで、ドアが開かない場合とは、例えば、エレベーター運行予測部１０４が、満員のため、エレベーターが、待ち客がいる階床を通過すると予測する場合である。なお、上述したように、エレベーター運行予測部１０４による満員予測には、エレベーター運行パラメータ設定手段１４１によって設定されるエレベーター満員判断乗車率が用いられる。 In S702, it is determined whether the door of the machine No. e that has arrived is open. If the door is open (Yes in S702), the process proceeds to S703. If the door is not open (No in S702), the process proceeds to S704. Here, the case where the door does not open is, for example, a case where the elevator operation prediction unit 104 predicts that the elevator will pass through the floor where the waiting customer is present due to being full. As described above, the elevator fullness determination boarding rate set by the elevator operation parameter setting unit 141 is used for the fullness prediction by the elevator operation prediction unit 104.
　Ｓ７０３では、待ち客である利用者を号機ｅに乗車させ、号機ｅに乗車成功と予測される。Ｓ７０３実行後、図２３の乗車判断処理を終了する。 In S703, it is predicted that the user who is a waiting customer gets on the machine e and the boarding on the machine e is successful. After execution of S703, the boarding determination process in FIG.
　Ｓ７０４では、利用者が満員と判断するような乗車人数である場合（Ｓ７０１のＮｏ）、並びに満員のためドアが開かなかい場合（Ｓ７０２のＮｏ）、乗車失敗と予測される。Ｓ７０４実行後、図２３の乗車判断処理を終了する。 In S704, if the number of passengers is determined to be full by the user (No in S701), and if the door is not opened due to full (No in S702), it is predicted that the boarding has failed. After execution of S704, the boarding determination process in FIG.
　なお、Ｓ７０１において、乗車人数が定員ｃ未満かどうかの判定に替えて、乗客が降車したあとの荷重が、利用者満員判断乗車率とエレベーター定格積載量の積未満かが判定されても良い。 In S701, instead of determining whether or not the number of passengers is less than the capacity c, it may be determined whether the load after the passenger gets off is less than the product of the user full determination boarding rate and the elevator rated load capacity.
　本実施例７によれば、エレベーターの満員状態を考慮して、利用者の移動行動が予測されるので、利用者の移動行動を的確に予測できる。また、満員判断乗車率が、エレベーターシステム側と利用者側とで、独立に設定されるので、満員時に予測されるエレベーター運行状態と、利用者によるエレベーター内の混雑状態に基づく満員状態の判断とが、利用者行動の予測に反映される。これにより、エレベーターの混雑時におけるに利用者の移動行動の予測精度が向上する。 According to the seventh embodiment, since the user's movement behavior is predicted in consideration of the full state of the elevator, the user's movement behavior can be accurately predicted. In addition, since the occupancy determination boarding rate is set independently on the elevator system side and the user side, the elevator operation state predicted at the time of fullness and the determination of the full state based on the congestion state in the elevator by the user Is reflected in the prediction of user behavior. Thereby, the prediction precision of a user's movement action improves at the time of congestion of an elevator.
　従って、本実施例７による予測結果を用いて、的確なエレベーター計画や的確なエレベーター設計が可能となったり、群管理制御されるエレベーターの輸送効率が向上したりする。 Therefore, by using the prediction result according to the seventh embodiment, it is possible to perform an accurate elevator plan and an accurate elevator design, and to improve the transportation efficiency of an elevator controlled by group management.
　なお、本発明は前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置き換えをすることが可能である。 In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above, Various modifications are included. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.
１，２，３，４，５，６，７…エレベーター利用者移動予測装置、１０…利用者データ、２０…レイアウトデータ、３０…エレベーター仕様データ、９０，１０１…利用者生成部、１０４…エレベーター運行予測部、１０５…出力部、１１０…利用者行動パラメータ設定手段、１１１，１１３，１１４，１３２，１４０，１４２，１５２…利用者移動予測部、１２１…上下釦式乗降予測部、１２２…上下釦式予告灯考慮乗降予測部、１２３…行先階予約式乗降予測部、１２４…行先階予約式自己判断乗降予測部、１３３…上下釦式車椅子釦併用乗降予測部、１３４…行先階予約式車椅子釦併用乗降予測部、１４１…エレベーター運行パラメータ設定手段、１４４…上下釦両設定乗降予測部、１５４…共連れ乗降予測部 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ... Elevator user movement prediction device, 10 ... User data, 20 ... Layout data, 30 ... Elevator specification data, 90, 101 ... User generator, 104 ... Elevator Operation prediction unit, 105 ... output unit, 110 ... user behavior parameter setting means, 111, 113, 114, 132, 140, 142, 152 ... user movement prediction unit, 121 ... up / down button type boarding / alighting prediction unit, 122 ... up and down Button-type warning light considering boarding / alighting prediction unit, 123 ... Destination floor reservation type boarding / alighting prediction unit, 124 ... Destination floor reservation type self-determination boarding / alighting prediction unit, 133 ... Up / down button type wheelchair button combined boarding / alighting prediction unit, 134 ... Destination floor reservation type wheelchair Button combination boarding / exiting prediction unit, 141... Elevator operation parameter setting means, 144...

Claims (16)

  1. 　エレベーターホールにおけるエレベーター利用者の移動を予測するエレベーター利用者移動予測方法において、
    　エレベーター運行に関わる情報入出力に伴う前記エレベーター利用者の行動と、エレベーター運行状態と、に基づいて、前記エレベーター利用者の動きを推定し、
    　前記エレベーター利用者の行動は、前記エレベーター運行においてあらかじめ想定されている行動と、想定外の行動と、を含むことを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method for predicting the movement of the elevator user in the elevator hall,
    Based on the behavior of the elevator user accompanying the information input / output related to the elevator operation and the elevator operation state, the movement of the elevator user is estimated,
    The elevator user movement prediction method, wherein the behavior of the elevator user includes a behavior assumed in advance in the elevator operation and an unexpected behavior.
  2. 　請求項１に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記エレベーター利用者が前記想定外の行動をとるかを、所定のパラメータに応じて判定することを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 1,
    It is determined according to a predetermined parameter whether the said elevator user takes the said unexpected action, The elevator user movement prediction method characterized by the above-mentioned.
  3. 　請求項２に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記所定のパラメータは、前記エレベーター利用者が前記想定外の行動をとる確率に関連することを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 2,
    The elevator user movement prediction method, wherein the predetermined parameter relates to a probability that the elevator user takes the unexpected action.
  4. 　請求項１に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記エレベーター利用者の行動に応じて設定される乗車号機に、前記エレベーター利用者が乗車できたかが、前記エレベーター運行状態に基づいて判定されることを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 1,
    The elevator user movement prediction method, wherein whether or not the elevator user has boarded a boarding machine set in accordance with the behavior of the elevator user is determined based on the elevator operation state.
  5. 　請求項２に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記想定されている行動が、前記エレベーター利用者が入力する行先階に応じてシステムによって割り当てられる号機を乗車号機とすることであり、
    　前記想定外の行動が、前記エレベーター利用者が自己判断に基づいて前記乗車号機を選択することであり、
    　前記パラメータが、前記エレベーター利用者が前記乗車号機を前記自己判断に基づいて選択する確率に関連する自己判断率であることを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 2,
    The assumed action is to set the number assigned by the system according to the destination floor input by the elevator user as the boarding number.
    The unexpected behavior is that the elevator user selects the boarding machine based on self-judgment,
    The elevator user movement prediction method, wherein the parameter is a self-judgment rate related to a probability that the elevator user selects the boarding car based on the self-judgment.
  6. 　請求項５に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記エレベーター利用者が前記自己判断に基づいて選択する前記乗車号機は、
    　停車階情報として、前記エレベーター利用者の前記行先階が表示される号機であり、
    　前記自己判断の時点からの号機到着順序と、待ち人数と、利用者の位置から乗車位置までの移動時間との内の少なくとも一つを変数とする効用関数が最大となる号機が選択されることを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 5,
    The boarding machine that the elevator user selects based on the self-judgment,
    As the stop floor information, the destination floor of the elevator user is displayed,
    The unit that has the maximum utility function with at least one of the arrival order of the units from the time of the self-judgment, the number of waiting people, and the travel time from the user position to the boarding position as a variable is selected. The elevator user movement prediction method characterized by this.
  7. 　請求項２に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記想定外の行動が、前記エレベーター利用者が入力する行先階に応じてシステムによって割り当てられる号機を乗車号機として、行先階入力を行わない同行者とともに前記乗車号機に乗車する共連れ行動であり、
    　前記パラメータが、前記同行者がいる確率を示す共連れ率であることを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 2,
    The unexpected behavior is a joint action of getting on the boarding machine together with a companion who does not enter the destination floor, with the car assigned as the car number assigned by the system according to the destination floor inputted by the elevator user,
    The elevator user movement prediction method, wherein the parameter is a share rate indicating the probability that the accompanying person is present.
  8. 　請求項２に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記想定されている行動が、乗場呼びに応じて割り当てられ、予告灯が点灯した号機を乗車号機とすることであり、
    　前記想定外の行動が、号機到着を確認し、到着した号機を乗車号機とすることであり、　前記パラメータが、前記エレベーター利用者が前記予告灯を考慮する確率に関連する予告灯考慮率であることを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 2,
    The assumed action is to assign a car that is assigned according to a hall call and has a warning light lit,
    The unexpected action is to confirm the arrival of the car and to make the car that has arrived a boarding car, and the parameter is a warning light consideration rate related to the probability that the elevator user considers the warning light The elevator user movement prediction method characterized by the above-mentioned.
  9. 　請求項２に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記想定されている行動が、上下釦の内、前記エレベーター利用者の行先階の方向の釦のみを押すことであり、
    　前記想定外の行動が、前記上下釦の両方を押すことであり、
    　前記パラメータが、前記エレベーター利用者が、前記上下釦の前記両方を押す確率に関連する上下釦両設定率であることを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 2,
    The assumed action is to press only the button in the direction of the destination floor of the elevator user among the up and down buttons,
    The unexpected action is to press both of the up and down buttons;
    The elevator user movement prediction method, wherein the parameter is an upper / lower button setting ratio related to a probability that the elevator user presses both of the upper / lower buttons.
  10. 　請求項２に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記想定されている行動が、車椅子利用釦を押さずに行先階を入力することであり、
    　前記想定外の行動が、前記行先階を入力するととともに、前記車椅子利用釦を押すことであり、
    　前記パラメータが、前記エレベーター利用者が、前記行先階を入力するととともに、前記車椅子利用釦を押す確率に関連する車椅子釦併用率であることを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 2,
    The assumed action is to input the destination floor without pressing the wheelchair use button,
    The unexpected action is to input the destination floor and press the wheelchair use button,
    The elevator user movement prediction method, wherein the parameter is a wheelchair button combination rate related to a probability that the elevator user inputs the destination floor and presses the wheelchair use button.
  11. 　請求項２に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記想定されている行動が、上下釦と車椅子利用上下釦の内、上下釦のみを押すことであり、
    　前記想定外の行動が、上下釦と車椅子用上下釦の両方を押すことであり、
    　前記パラメータが、前記エレベーター利用者が、前記上下釦と前記車椅子用上下釦の前記両方を押す確率に関連する車椅子釦併用率であることを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 2,
    The assumed action is to press only the up / down button and the up / down button and the wheelchair up / down button,
    The unexpected action is to press both the up and down buttons and the wheelchair up and down buttons,
    The elevator user movement prediction method, wherein the parameter is a wheelchair button combination rate related to a probability that the elevator user presses both the up / down button and the wheelchair up / down button.
  12. 　請求項４に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記エレベーター運行状態は満員状態であり、
    　前記乗車号機に、前記エレベーター利用者が乗車できたかが、エレベーター仕様に基づいて予測されるエレベーターシステム側満員状態と、前記エレベーター利用者が混雑状況に応じて判定する利用者側満員状態と、に基づいて、判定することを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 4,
    The elevator operation state is full,
    Whether the elevator user can get on the boarding machine is based on the elevator system side full state predicted based on the elevator specifications and the user side full state that the elevator user determines according to the congestion situation The elevator user movement prediction method characterized by determining.
  13. 　エレベーターホールにおけるエレベーター利用者の移動を予測するエレベーター利用者移動予測方法において、
    　エレベーター運行状態に応じた前記エレベーター利用者の行動に基づいて、前記エレベーター利用者の動きを推定し、
    　前記エレベーター利用者が所定の行動をとるかを、エレベーター仕様に基づいて予測される前記エレベーター運行状態と、前記エレベーター利用者による前記エレベーター運行状態の判定と、に基づいて、判定することを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method for predicting the movement of the elevator user in the elevator hall,
    Based on the behavior of the elevator user according to the elevator operation state, the movement of the elevator user is estimated,
    Whether the elevator user takes a predetermined action is determined based on the elevator operation state predicted based on an elevator specification and the determination of the elevator operation state by the elevator user. Elevator user movement prediction method.
  14. 　請求項１３に記載されるエレベーター利用者移動予測方法において、
    　前記エレベーター運行状態が満員状態であることを特徴とするエレベーター利用者移動予測方法。     In the elevator user movement prediction method according to claim 13,
    The elevator user movement prediction method, wherein the elevator operation state is a full state.
  15. 　エレベーターホールにおけるエレベーター利用者の移動を予測するエレベーター利用者移動予測装置において、
    　エレベーター仕様に基づいてエレベーター運行を予測するエレベーター運行予測部と、　予測される前記エレベーター運行と、前記エレベーター運行に関わる情報入出力に伴う前記エレベーター利用者の行動であって、前記エレベーター運行においてあらかじめ想定されている行動および想定外の行動とに基づいて、前記エレベーター利用者の動きを推定する利用者移動予測部と、
    　前記想定外の行動の確率に関連するパラメータを設定する利用者行動パラメータ設定手段と、
    を有し、
    　前記利用者移動予測部は、前記エレベーター利用者が前記想定外の行動をとるかを、設定された前記パラメータに応じて判定することを特徴とするエレベーター利用者移動予測装置。     In the elevator user movement prediction device that predicts the movement of the elevator user in the elevator hall,
    An elevator operation prediction unit that predicts elevator operation based on an elevator specification, the predicted elevator operation, and the behavior of the elevator user associated with information input / output related to the elevator operation, which is assumed in advance in the elevator operation A user movement prediction unit that estimates the movement of the elevator user based on the behavior being performed and the unexpected behavior;
    User behavior parameter setting means for setting a parameter related to the probability of the unexpected behavior;
    Have
    The said user movement prediction part determines whether the said elevator user takes the said unexpected action according to the set said parameter, The elevator user movement prediction apparatus characterized by the above-mentioned.
  16. 　エレベーターホールにおけるエレベーター利用者の移動を予測するエレベーター利用者移動予測装置において、
    　エレベーター仕様に基づいてエレベーター運行を予測するエレベーター運行予測部と、　エレベーター運行状態に応じた前記エレベーター利用者の行動に基づいて、前記エレベーター利用者の動きを推定する利用者移動予測部と、
    　前記エレベーター運行予測部において、エレベーター運行状態を判定する基準に関連する第１のパラメータを設定するエレベーター運行パラメータ設定手段と、
    　前記エレベーター利用者が前記エレベーター運行状態を判定する基準に関連する第２のパラメータを設定する利用者行動パラメータ設定手段と、
    を有し、
    　前記利用者移動予測部は、前記エレベーター利用者が所定の行動をとるかを、設定された前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータに応じて判定することを特徴とするエレベーター利用者移動予測装置。     In the elevator user movement prediction device that predicts the movement of the elevator user in the elevator hall,
    An elevator operation prediction unit that predicts elevator operation based on the elevator specifications, a user movement prediction unit that estimates the movement of the elevator user based on the behavior of the elevator user according to the elevator operation state, and
    In the elevator operation prediction unit, elevator operation parameter setting means for setting a first parameter related to a criterion for determining an elevator operation state;
    User behavior parameter setting means for setting a second parameter related to a criterion by which the elevator user determines the elevator operation state;
    Have
    The said user movement prediction part determines whether the said elevator user takes predetermined action according to the set said 1st parameter and said 2nd parameter, The elevator user movement prediction characterized by the above-mentioned apparatus.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111620211A (en) * 2019-02-27 2020-09-04 株式会社日立制作所 Elevator auxiliary system, controller and control method

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06271210A (en) * 1993-03-19 1994-09-27 Mitsubishi Electric Corp Control device for elevator
JPH0826605A (en) * 1994-07-19 1996-01-30 Hitachi Ltd Elevator group supervisory operation system
JPH09240931A (en) * 1996-03-08 1997-09-16 Hitachi Ltd Elevator group control device
JP2008123487A (en) * 2006-10-18 2008-05-29 Toshiba Corp Behavior prediction apparatus and method
JP2013184752A (en) * 2012-03-05 2013-09-19 Toshiba Elevator Co Ltd Group control system of elevator
JP2014069947A (en) * 2012-10-01 2014-04-21 Mitsubishi Electric Corp Elevator traffic demand predicting device
EP3076247A1 (en) * 2015-04-03 2016-10-05 Otis Elevator Company Sensor fusion for passenger conveyance control
WO2017006379A1 (en) * 2015-07-03 2017-01-12 株式会社日立製作所 Group-control elevator device, and method for assigning boarding car numbers using group control

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0881147A (en) * 1994-09-13 1996-03-26 Mitsubishi Electric Corp Arrival informing device of elevator
JP4326618B2 (en) * 1999-02-03 2009-09-09 三菱電機株式会社 Elevator group management device

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06271210A (en) * 1993-03-19 1994-09-27 Mitsubishi Electric Corp Control device for elevator
JPH0826605A (en) * 1994-07-19 1996-01-30 Hitachi Ltd Elevator group supervisory operation system
JPH09240931A (en) * 1996-03-08 1997-09-16 Hitachi Ltd Elevator group control device
JP2008123487A (en) * 2006-10-18 2008-05-29 Toshiba Corp Behavior prediction apparatus and method
JP2013184752A (en) * 2012-03-05 2013-09-19 Toshiba Elevator Co Ltd Group control system of elevator
JP2014069947A (en) * 2012-10-01 2014-04-21 Mitsubishi Electric Corp Elevator traffic demand predicting device
EP3076247A1 (en) * 2015-04-03 2016-10-05 Otis Elevator Company Sensor fusion for passenger conveyance control
WO2017006379A1 (en) * 2015-07-03 2017-01-12 株式会社日立製作所 Group-control elevator device, and method for assigning boarding car numbers using group control

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111620211A (en) * 2019-02-27 2020-09-04 株式会社日立制作所 Elevator auxiliary system, controller and control method

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