(57)【要約】【課題】人がかごに乗車するときの状況、または、人がかごから降車するときの状況に関する情報を正確に推定できるエレベータ装置の制御装置を提供する。【解決手段】制御装置６０は、かごの積載重量を検出する重量検出部９０の検出信号を取得し、かごに車をつれることなく乗車した人である乗車人、または、かごから車をつれることなく降車した人である降車人が発生した第１の状況において重量検出部９０の検出信号に基づいて得られる情報と、かごに車をつれて乗車した人とその車との組である乗車組、または、かごから車をつれて降車した人とその車との組である降車組が発生した第２の状況において重量検出部９０の検出信号に基づいて得られる情報との違いに基づいて、人および車の乗降に関する状況が第１の状況および第２の状況のいずれであるかを判定する判定部７３を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
かごの積載重量を検出する重量検出部の検出信号を取得し、前記かごに車をつれることなく乗車した人である乗車人、または、前記かごから車をつれることなく降車した人である降車人が発生した第１の状況において前記重量検出部の検出信号に基づいて得られる情報と、前記かごに車をつれて乗車した人とその車との組である乗車組、または、前記かごから車をつれて降車した人とその車との組である降車組が発生した第２の状況において前記重量検出部の検出信号に基づいて得られる情報との違いに基づいて、人および車の乗降に関する状況が前記第１の状況および前記第２の状況のいずれであるかを判定する判定部を備える
エレベータ装置の制御装置。
【請求項２】
前記かごの積載重量の重量変化率の時系列データを前記重量検出部の検出信号を用いて算出する時系列データ算出部をさらに備え、
前記判定部は、前記重量変化率の絶対値のピークを含む一定範囲のデータである処理単位を前記時系列データから抽出し、前記処理単位に基づいて、人および車の乗降に関する状況が前記第１の状況および前記第２の状況のいずれであるかを判定する
請求項１に記載のエレベータ装置の制御装置。
【請求項３】
前記時系列データに現れた１つのピークの後に別のピークが現れず、かつ、収束判定値以下の値を取る乗降収束値が現れた場合に前記１つのピークから前記乗降収束値までの範囲を前記処理単位として抽出する処理単位抽出部をさらに備える
請求項２に記載のエレベータ装置の制御装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記１つのピークが現れた時点から前記乗降収束値が現れた時点までの期間における前記かごの積載重量の積分値に基づいて、人および車の乗降に関する状況が前記第１の状況または前記第２の状況のいずれであるかを判定する
請求項３に記載のエレベータ装置の制御装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記乗降収束値が現れた時点における前記かごの積載重量と前記１つのピークが現れた時点における前記かごの積載重量との比率に基づいて、人および車の乗降に関する状況が前記第１の状況または前記第２の状況のいずれであるかを判定する
請求項３または４に記載のエレベータ装置の制御装置。
【請求項６】
前記乗車人または前記乗車組が前記かご内に占めている空間の広さを示す推定値、および、前記降車人または前記降車組が前記かご内に占めていた空間の広さを示す推定値の少なくとも一方を算出する算出部をさらに備える
請求項１〜５のいずれか一項に記載のエレベータ装置の制御装置。
【請求項７】
前記算出部は、前記乗車人または前記降車人に対応する重量を前記重量検出部の検出信号に基づいて算出し、ランク分けされた前記乗車人の重量、または、前記降車人の重量と前記推定値との関係を規定した換算手段を用いて前記推定値を算出する
請求項６に記載のエレベータ装置の制御装置。
【請求項８】
前記算出部は、前記判定部により人および車の乗降に関する状況が前記第２の状況であると判定された場合、前記乗車組の重量および前記降車組の重量に関わらず予め規定された定数を前記推定値として算出する
請求項６または７に記載のエレベータ装置の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人がかごに乗車するときの状況、または、人がかごから降車するときの状況に関する情報を推定するエレベータ装置の制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１のエレベータ装置の制御装置は、人がかごに乗車すること、および、人がかごから降車することによりかごの積載重量が変化することを利用して、かごに乗車した人の数、および、かごから降車した人の数を算出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５３７７７２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、商業施設の利用者がショッピングカートをつれてかごに乗車した場合、その利用者およびショッピングカートがかご内において占有する空間の広さは、ショッピングカートをつれない利用者がかごに乗車した場合よりも広い。上記制御装置により推定される人がかごに乗車するときの状況、または、人がかごから降車するときの状況に関する情報は、かごに乗車する人数、および、かごから降車する人数だけであり、かごに乗車する人、および、かごから降車する人がつれている車を考慮していない。
【０００５】
本発明の目的は、人がかごに乗車するときの状況、または、人がかごから降車するときの状況に関する情報を正確に推定できるエレベータ装置の制御装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に従うエレベータ装置の制御装置の一形態は、かごの積載重量を検出する重量検出部の検出信号を取得し、前記かごに車をつれることなく乗車した人である乗車人、または、前記かごから車をつれることなく降車した人である降車人が発生した第１の状況において前記重量検出部の検出信号に基づいて得られる情報と、前記かごに車をつれて乗車した人とその車との組である乗車組、または、前記かごから車をつれて降車した人とその車との組である降車組が発生した第２の状況において前記重量検出部の検出信号に基づいて得られる情報との違いに基づいて、人および車の乗降に関する状況が前記第１の状況および前記第２の状況のいずれであるかを判定する判定部を備える。
【０００７】
人が車をつれることなくかごに乗車したか、または、人が車をつれてかごに乗車したかを判定する方法として、例えば撮影装置から得られた画像情報を用いる方法が挙げられる。しかし、本願発明者は、撮影装置が搭載されていないエレベータ装置であっても、人および車に関する乗降の状況を推定できるように、エレベータ装置を構成するより基礎的な要素を利用することを検討した。その結果、本願発明者は、人が車をつれることなく乗車または降車した場合と人が車をつれて乗車または降車した場合との違いが重量検出部の検出信号に基づいて得られる情報に現れることに着目した。
【０００８】
上記制御装置は、これを踏まえて上述のとおり人および車の乗降に関する状況を判定する判定部を備えているため、人がかごに乗車するときの状況、または、人がかごから降車するときの状況に関する情報として、車が考慮されていない情報よりも正確な情報を得ることができる。得られた情報は、例えばエレベータ装置の利便性を向上させるための種々の処理に利用できる。一例として、かご内に乗車している人および車がかご内に占める空間の広さを得られた情報に基づいて推定する処理、ならびに、かごの戸が開いたときに車をつれている人、および、車をつれていない人がどのような順序で降車した方が好ましいかを得られた情報に基づいてアナウンスする処理が挙げられる。
【発明の効果】
【０００９】
上記エレベータ装置の制御装置によれば、人がかごに乗車するときの状況、または、人がかごから降車するときの状況に関する情報を正確に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態のエレベータ装置の模式図。
【図２】図１の制御装置の電気的構成に関するブロック図。
【図３】積載状況推定処理を示すフローチャート。
【図４】乗車パターン判定処理を示すフローチャート。
【図５】第１の乗車パターンに関するタイミングチャート。
【図６】第２の乗車パターンに関するタイミングチャート。
【図７】第３の乗車パターンに関するタイミングチャート。
【図８】第４の乗車パターンに関するタイミングチャート。
【図９】降車パターン判定処理を示すフローチャート。
【図１０】第１の降車パターンに関するタイミングチャート。
【図１１】第２の降車パターンに関するタイミングチャート。
【図１２】第３の降車パターンに関するタイミングチャート。
【図１３】第４の降車パターンに関するタイミングチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜エレベータ装置の構成＞
図１を参照して、エレベータ装置１の構成について説明する。
エレベータ装置１は建築物に設置される。建築物の一例は商業施設である。建築物の各フロアには、エレベータ装置１のかご２０への乗車を予定している人（以下では「乗車予定者」）、および、乗車予定者がつれている車が待機するための乗り場１００、かご２０が設置される昇降路（図示略）、ならびに、乗り場１００と昇降路とを繋げる開口を開閉する乗降戸１１０が設けられている。車の一例はショッピングカート、ベビーカー、および、車椅子である。
【００１２】
エレベータ装置１は、かご２０を搬送する搬送装置１０、搬送装置１０の動作を制御する制御装置６０、および、かご２０に関する情報を乗車予定者に報知する報知部２００を備えている。
【００１３】
搬送装置１０は、積載物を積載可能なかご２０、ロープ１１によりかご２０と繋げられているつり合い重り１２、つり合い重り１２の上方に配置されているそらせ車１３、ロープ１１を巻き取る綱車５０、綱車５０を回転させる電気モータ３１、および、電気モータ３１を制動する電磁ブレーキ４０を備えている。積載物は主に人、および、人がつれている車である。
【００１４】
ロープ１１はそらせ車１３および綱車５０に巻き掛けられている。電気モータ３１の出力軸３１Ａは綱車５０と連結されている。制御装置６０が搬送装置１０に対して実行する搬送制御においては、制御装置６０が電気モータ３１に電力を供給することにより電気モータ３１が駆動し、それにともない綱車５０が回転する。
【００１５】
かご２０は、人および車が出入りする開口２１、および、開口２１を開閉するかご戸２２を備えている。かご２０が乗り場１００に着床している場合、かご戸２２と乗降戸１１０とが機械的に繋がる。このため、かご戸２２が開くことにより乗降戸１１０が開き、かご戸２２が閉じることにより乗降戸１１０が閉じる。
【００１６】
エレベータ装置１はさらに、かご２０に設置される重量検出部９０を備えている。重量検出部９０の設置箇所は、例えばかご２０の床２４の底面である。重量検出部９０は制御装置６０と電気的に接続され、かご２０の積載重量が反映された検出信号を制御装置６０に送信する。なお、重量検出部９０の設置箇所および数に制約はなく、床２４に負荷される積載物の重量を随時検出できればよい。
【００１７】
＜制御装置の構成＞
図２を参照して、制御装置６０の構成について説明する。
制御装置６０は、搬送装置１０（図１参照）に対する搬送制御、および、報知部２００に対する報知制御を実行する制御部８０、ならびに、人がかごに乗車するときの状況、または、人がかごから降車するときの状況に関する情報の一例としてのかご２０の積載状況を推定する推定部７０を備えている。
【００１８】
報知制御は、推定部７０により推定されたかご２０の積載状況に関する情報（以下では「積載状況情報」）を報知部２００に報知させる制御である。報知部２００は、例えば液晶ディスプレイに積載状況情報を表示する。積載状況情報は、かご２０内に乗車している人および車が占める空間の広さ（以下では「占有空間量」）を示す情報に基づいて得られた情報である。乗車予定者は、報知部２００に表示された積載状況情報から、乗車を予定しているかご２０内の様子をかご２０が着床する前に認識できる。
【００１９】
占有空間量を把握するための方法の１つとして撮影装置を用いる方法が挙げられるが、制御装置６０は重量検出部９０の検出信号に基づいて占有空間量を推定する方法を用いている。このため、かご２０に撮影装置が含まれない場合にも積載状況情報を乗車予定者に報知できる。
【００２０】
かご２０に乗車している人および車をかご２０の床２４に投影した面積（以下では「総占有面積」）は占有空間量と相関を有する。このため、総占有面積を占有空間量の代替値として用いることができる。
【００２１】
＜推定部の処理方法＞
推定部７０は、総占有面積を算出する。推定部７０は、具体的には、予め規定された積載物の種類と占有面積との関係に基づいて総占有面積を算出する。
【００２２】
予め規定された積載物の種類は、乗車人、乗車組、降車人、および、降車組を含む。乗車人は車をつれることなくかご２０に乗車した人である。乗車組は、車をつれてかご２０に乗車した人とその車との組である。降車人は車をつれることなくかご２０から降車した人である。降車組は、車をつれてかご２０から降車した人とその車との組である。占有面積は、乗車人、乗車組、降車人、および、降車組のそれぞれをかご２０の床２４に投影した面積である。推定部７０は、乗車人の重量および降車人の重量と占有面積との関係を規定した情報を予め記憶した換算手段を備えている。推定部７０は、さらに、乗車組および降車組と占有面積との関係を規定した情報を予め記憶した換算手段を備えている。
【００２３】
推定部７０は、乗車人、乗車組、降車人、および、降車組の少なくとも１つを検出した場合、検出した人および組のそれぞれに対応する占有面積を換算手段を用いて算出する。
＜推定部の処理ブロック＞
推定部７０は、このような方法によりかご２０の総占有面積を推定する積載状況推定処理を実行する。推定部７０は、積載状況推定処理を実行する複数のブロックとして、時系列データ算出部７１、処理単位抽出部７２、判定部７３、および、総占有面積算出部７４を備えている。
【００２４】
時系列データ算出部７１は、重量検出部９０の検出信号から所定の周期ごとの積載重量の時系列データを算出し、所定の周期における積載重量の差分に基づいて、重量変化率の時系列データ、および、重量変化率の絶対値の時系列データを算出する。
【００２５】
処理単位抽出部７２は、重量変化率の絶対値のピークの後に収束判定値以下の値を取る乗降収束値が現れる場合、重量変化率の絶対値のピークから乗降収束値までの範囲を、乗車人、乗車組、降車人、または、降車組を判定するための処理単位として抽出する。処理単位抽出部７２は、重量変化率が正である期間において、重量変化率の絶対値のピークである増加ピークを含む時系列データの範囲を、乗車人または乗車組を判定するための処理単位として抽出する。また、処理単位抽出部７２は、重量変化率が負である期間において、重量変化率の絶対値のピークである減少ピークを含む時系列データの範囲を、降車人または降車組を判定するための処理単位として抽出する。
【００２６】
判定部７３は、人および車の乗降に関する状況が、乗車人または降車人が発生した状況である第１の状況、または、乗車組または降車組が発生した状況である第２の状況のいずれであるかを、処理単位抽出部７２が抽出した処理単位に基づいて判定する。
【００２７】
総占有面積算出部７４は、処理単位抽出部７２が抽出した処理単位、および、換算手段を用いて、乗車人、乗車組、降車人、および、降車組の占有面積の推定値を算出する。
乗車人または乗車組のみが検出された場合、かご戸２２が開く前よりも閉じた後の方が、かご２０の総占有面積は増加する。降車人または降車組のみが検出された場合、かご戸２２が開く前よりも閉じた後の方が、かご２０の総占有面積は減少する。総占有面積算出部７４は、かご２０のかご戸２２の開放動作が開始されてからかご戸２２が再び閉じるまでの間に検出した乗車人、乗車組、降車人、および、降車組に対応する占有面積の推定値を合算して総占有面積の変化量を算出し、かご戸２２が開放動作を開始したときにおけるかご２０の総占有面積にその変化量を反映することにより、かご戸２２が再び閉じたときにおけるかご２０の総占有面積を算出する。総占有面積算出部７４は、その総占有面積を制御部８０に送信する。制御部８０は総占有面積算出部７４から受信した総占有面積に基づいて積載状況情報を生成し、その積載状況情報を報知部２００に報知させる。
【００２８】
＜積載状況推定処理＞
図３は、積載状況推定処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１１において、時系列データ算出部７１は、かご戸２２の開放動作が開始されたか否かを判定する。
【００２９】
ステップＳ１１の判定結果がＹＥＳの場合、時系列データ算出部７１は、ステップＳ１２において、重量検出部９０の検出信号の取得を開始する。
ステップＳ１３において、時系列データ算出部７１は、かご戸２２が再び閉じたか否かを判定する。
【００３０】
ステップＳ１３の判定結果がＹＥＳの場合、時系列データ算出部７１は、ステップＳ１４において、重量検出部９０の検出信号の取得を終了する。
ステップＳ１５において、時系列データ算出部７１は、重量検出部９０の検出信号に基づいて、積載重量の時系列データ、重量変化率の時系列データ、および、重量変化率の絶対値の時系列データを順に作成する。
【００３１】
ステップＳ１６において、処理単位抽出部７２は、重量変化率の時系列データ、および、重量変化率の絶対値の時系列データから、増加ピークから乗降収束値までの範囲を、乗車人または乗車組を判定するための処理単位として抽出し、減少ピークから乗降収束値までの範囲を、降車人または降車組を判定するための処理単位として抽出する。
【００３２】
ステップＳ１７において、判定部７３は、処理単位抽出部７２が抽出した処理単位が、
乗車人または乗車組を判定するための処理単位か否かを判定する。
ステップＳ１７の判定結果がＹＥＳの場合、判定部７２は、ステップＳ１８において、処理単位の波形のパターンが、乗車人または乗車組を検出するために予め規定された複数の乗車パターンのいずれに該当するかを判定する乗車パターン判定処理を実行する。
【００３３】
複数の乗車パターンは、第１の乗車パターン、第２の乗車パターン、第３の乗車パターン、および、第４の乗車パターンを含む。
第１の乗車パターンは、１人の人が乗車しようとしている最中にさらに別の人が乗車を開始したときに現れる波形のパターンである。第２の乗車パターンは、１組の乗車組がかご２０に乗車する場合に、車に続いて人が乗車したときに現れる波形のパターンである。第３の乗車パターンは、１組の乗車組がかご２０に乗車する場合に、人に続いて車が乗車したときに現れる波形のパターンである。第４の乗車パターンは、１人の人の乗車が開始されてから完了するまでの間に別の人の乗車が開始されない場合に現れる波形のパターンである。
【００３４】
ステップＳ１７の判定結果がＮＯの場合、降車人または降車組を判定するための処理単位が、処理単位抽出部７２により抽出されているため、ステップＳ１９において、判定部７３は、処理単位抽出部７２が抽出した処理単位の波形のパターンが、降車人または降車組を検出するために予め規定された複数の降車パターンのいずれに該当するかを判定する降車パターン判定処理を実行する。
【００３５】
降車パターンは、第１の降車パターン、第２の降車パターン、第３の降車パターン、および、第４の降車パターンを含む。
第１の降車パターンは、１人の人が降車しようとしている最中にさらに別の人が降車を開始したときに現れる波形のパターンである。第２の降車パターンは、１組の降車組かご２０から降車する場合に、車に続いて人が降車したときに現れる波形のパターンである。第３の降車パターンは、１組の降車組がかご２０から降車する場合に、人に続いて車が降車したときに現れる波形のパターンである。第４の降車パターンは、１人の人の降車が開始されてから完了するまでの間に別の人の降車が開始されない場合に現れる波形のパターンである。
【００３６】
ステップＳ２０において、総占有面積算出部７４は、ステップＳ１７およびステップＳ１８で判定部７３が判定した全ての処理単位のそれぞれに対応する占有面積の推定値を換算手段を用いて算出する。
【００３７】
総占有面積算出部７４は、ステップＳ２１において、占有面積の推定値に基づいて総占有面積を算出し、ステップＳ２２において、算出した総占有面積を制御部８０に送信する。なお、推定部７０は、総占有面積算出部７４に代えて、または、加えて、判定部７３の判定結果に基づいて、かご２０内に乗車している人、および、かご２０内の車の数を算出する積載数算出部を備えていてもよい。積載数算出部は、例えば、積載状況推定処理のステップＳ２０の前または後において、かご戸２２が閉じている状態において、かご２０内に乗車している人、および、かご２０内の車の数を算出する。積載数算出部は、積載状況推定処理のステップＳ２１において、かご戸２２が開いたときに、車をつれている人、および、車をつれていない人がどのような順序で降車した方が好ましいか示す情報を生成する。積載数算出部は、この情報を制御部８０に送信する。
【００３８】
＜推定値の算出方法＞
処理単位の波形のパターンが第４の乗車パターン、または、第４の降車パターンであると判定された場合、総占有面積算出部７４は、さらに、１人の重量ＷＨを算出し、その重量ＷＨが、複数のランクのいずれに属するかを判定する。総占有面積算出部７４は、ランクごとに規定された推定値をその１人の人の推定値として算出する。
【００３９】
複数のランクは、例えば、第１のランク、第２のランク、および、第３のランクを含む。第１のランクは、例えば、平均的な成人の重量の範囲を示すランクである。第２のランクは、第１のランクよりも軽い重量の範囲を示すランクである。第３のランクは、第１のランクよりも重い重量の範囲を示すランクである。なお、複数のランクは、重量の範囲が互いに異なる２つのランク、または、４つ以上のランクであってもよい。
【００４０】
第２のランクに属する重量ＷＨに対応する占有面積の推定値は、第１のランクに属する重量ＷＨに対応する占有面積の推定値よりも小さい。第３のランクに属する重量ＷＨに対応する占有面積の推定値は、第１のランクに属する重量ＷＨに対応する占有面積の推定値よりも大きい。
【００４１】
以上のように、総占有面積算出部７４は、１人の重量ＷＨが複数のランクのいずれのランクに属するかを判定し、１人の重量ＷＨが属するランクに応じて、その人に対応する占有面積の推定値を定める。
【００４２】
処理単位の波形のパターンが第１の乗車パターンまたは第１の降車パターンと判定された場合、総占有面積算出部７４は、複数の乗車人または複数の降車人の１人当たりの平均重量ＷＭを算出し、１人の重量ＷＨを算出する場合に述べた方法と同じ方法により、平均重量ＷＭが属するランクに応じて占有面積の推定値を算出する。
【００４３】
以上のように、処理単位の波形のパターンが第４の乗車パターン、第４の降車パターン、第１の乗車パターン、または、第１の降車パターンであると判定された場合、総占有面積算出部７４は、１人の重量ＷＨまたは１人の平均重量ＷＭを考慮して占有面積の推定値を算出する。
【００４４】
一方、処理単位の波形のパターンが第２の乗車パターン、第３の乗車パターン、第２の降車パターン、または、第３の降車パターンであると判定された場合、総占有面積算出部７４は、人に車の占有面積が加わることを考慮して、推定値として第１の乗車パターン、第４の乗車パターン、第１の降車パターン、および、第４の降車パターンの場合に算出される推定値よりも大きい推定値を算出する。処理単位の波形のパターンが第２の乗車パターン、第３の乗車パターン、第２の降車パターン、または、第３の降車パターンであると判定された場合に総占有面積算出部７４が算出する推定値は、例えば、予め規定された定数である。これは、車の占有面積がほぼ一定であると見積もってよい場合、乗車組の占有面積、および、降車組の占有面積においては、車の占有面積が多くを占めるため、人の重量の違いが乗車組の占有面積、および、降車組の占有面積の違いに大きく影響しないためである。
【００４５】
＜乗車パターンの判定方法＞
次に、図５を参照して、第１の乗車パターンの判定方法について説明し、図６〜図８を参照して第２〜第４の乗車パターンの判定方法について説明する。そして、第１〜第４の乗車パターンを順に判定する乗車パターン判定処理について、図４を参照して説明する。
【００４６】
＜第１の乗車パターンの判定＞
かご２０の床２４に作用する乗車移行中の人の重量変化率は、典型的には、かご２０に一方の足が載せられたときにピークを示し、他方の足が乗り場１００の床１２０から離れるにつれて急激に減少し、他方の足全部が乗り場１００の床１２０から離れたときに実質的に０を示す。
【００４７】
図５（ａ）は、第１の乗車パターンにおける積載重量の時系列データの一例である。図５（ｂ）は、図５（ａ）に対応する重量変化率の絶対値の時系列データである。
１人目の乗車移行中の人が一方の足をかご２０の床２４に載せた場合、時刻ｔ５１において、重量変化率の絶対値の第１の増加ピークＷＡ１が検出される。
【００４８】
２人目の乗車移行中の人が一方の足をかご２０の床２４に載せた場合、時刻ｔ５２において、重量変化率の絶対値の第２の増加ピークＷＡ２が検出される。
第１の増加ピークＷＡ１と第２の増加ピークＷＡ２との間の１つ目の収束値ＷＶ１は、重量変化率の絶対値が実質的に０とみなせる値であることを判定するために予め規定された判定値である収束判定値ＷＺよりも大きい。このため、１人の人の乗車が完了する前にさらに別の人が乗車を開始したと判定できる。
【００４９】
時刻ｔ５３において、重量変化率の絶対値の第２の増加ピークＷＡ２の後に２つ目の収束値ＷＶ２が現れている。収束値ＷＶ２は、収束判定値ＷＺよりも小さい。このため、時刻ｔ５３において、重量変化率の絶対値が実質的に０であると判定できるため、１人目の乗車人および２人目の乗車人の乗車が完了したと判定できる。このような、収束判定値ＷＺよりも小さい収束値ＷＶ２を処理単位の終点である乗降収束値と規定する。
【００５０】
以上のように、判定部７３は、複数の増加ピークＷＡ１，ＷＡ２を含み、かつ、１つ目の収束値ＷＶ１が収束判定値ＷＺよりも大きい処理単位が抽出されたことに基づいて、乗車パターンが第１の乗車パターンであると判定する。
【００５１】
＜第２の乗車パターン〜第４の乗車パターンの判定＞
図６〜図８を参照して、第２〜第４の乗車パターンについて説明する。図６〜図８の（ａ）は各乗車パターンにおける積載重量の時系列データの一例であり、図６〜図８の（ｂ）はその時系列データに対応する重量変化率の絶対値の時系列データである。
【００５２】
時刻ｔ６１、時刻ｔ７１、および、時刻ｔ８１において、乗車移行中の人が一方の足をかご２０の床２４に載せた場合、重量変化率の絶対値の増加ピークＷＡが検出される。
図６（ｂ）、図７（ｂ）、および、図８（ｂ）に示されるように、時刻ｔ６２、時刻ｔ７２、および、時刻ｔ８２において、重量変化率の絶対値の増加ピークＷＡの後に現れる収束値ＷＶが収束判定値ＷＺよりも小さい状態が検出される。時刻ｔ６２、時刻ｔ７２、および、時刻ｔ８２において、重量変化率の絶対値が実質的に０であると判定できるため乗車人または乗車組の乗車が完了したと判定できる。
【００５３】
以上のように、第２の乗車パターン、第３の乗車パターン、および、第４の乗車パターンの処理単位は、重量変化率の絶対値の時系列データにおける増加ピークＷＡが現れた時点から収束値ＷＶが現れた時点までの範囲である。このような、収束判定値ＷＺよりも小さい収束値ＷＶを処理単位の終点である乗降収束値と規定する。
【００５４】
ところで、乗車移行中の車は、乗り場１００の床１２０からかご２０へ乗り移ろうとして前輪が回転移動するため、積載重量の変化が徐々に生じる。このため、重量変化率の絶対値のピーク値は、車の乗車移行中よりも人の乗車移行中のほうが顕著に現れる。これを踏まえて、人の乗車が開始される前に車の乗車が開始される図６（ｂ）に示される第２の乗車パターンの場合、および、人の乗車が完了した後に車の乗車が開始される図７（ｂ）に示される第３の乗車パターンの場合を論じる。
【００５５】
＜比率ＲＡについて＞
判定部７３は、乗降収束値である収束値ＷＶが検出された時刻に対応するかご２０の積載重量ＷＸ（以下では「収束時積載重量ＷＸ」）、および、増加ピークＷＡが検出された時刻に対応するかご２０の積載重量ＷＹ（以下では「ピーク時積載重量ＷＹ」）に関して、収束時積載重量ＷＸに対するピーク時積載重量ＷＹの比率ＲＡを算出する。なお、収束時積載重量ＷＸおよびピーク時積載重量ＷＹは、図６（ａ）、図７（ａ）、および、図８（ａ）に示される積載重量が０の箇所、すなわち、重量変化率の絶対値のピークが現れる以前に実質的に０であった箇所からの増加分の重量に相当する。特に、第４の乗車パターンにおける収束時積載重量ＷＸは、１人の重量ＷＨに相当する。
【００５６】
第２の乗車パターンの比率ＲＡは、第３の乗車パターンの比率ＲＡ、および、第４の乗車パターンの比率ＲＡよりも大きくなる傾向にあるため、判定部７３は、比率ＲＡを算出することにより、乗車パターンが第２の乗車パターンであることを判定できる。以下では、第２の乗車パターンの比率ＲＡが第３の乗車パターンの比率ＲＡ、および、第４の乗車パターンの比率ＲＡよりも大きくなる理由について説明する。
【００５７】
ここで、乗車組に含まれる車の重量を重量ＷＣと規定する。乗車組に含まれる人の重量、および、乗車人の重量を重量ＷＨと規定する。増加ピークＷＡが検出されたときにかご２０の床２４に作用している乗車組に含まれる人の重量、および、乗車人の重量を重量ＷＨＡと規定する。
【００５８】
図６（ａ）および図６（ｂ）に示される第２の乗車パターンにおいて、収束値ＷＶが検出された時刻ｔ６２における収束時積載重量ＷＸは、重量ＷＨと重量ＷＣとの和である。また、増加ピークＷＡが検出された時刻ｔ６１におけるピーク時積載重量ＷＹは、重量ＷＨＡと重量ＷＣとの和である。このため、第２の乗車パターンの比率ＲＡは、次の式（１）で表される。
ＲＡ＝（ＷＨＡ＋ＷＣ）／（ＷＨ＋ＷＣ）…（１）
【００５９】
図７（ａ）および図７（ｂ）に示される第３の乗車パターンにおいて、収束値ＷＶが検出された時刻ｔ７２における収束時積載重量ＷＸは、重量ＷＨと重量ＷＣとの和である。また、増加ピークＷＡが検出された時刻ｔ７１におけるピーク時積載重量ＷＹは、重量ＷＨＡである。このため、第３の乗車パターンにおける比率ＲＡは、次の式（２）で表される。
ＲＡ＝ＷＨＡ／（ＷＨ＋ＷＣ）…（２）
【００６０】
図８（ａ）および図８（ｂ）に示される第４の乗車パターンにおいて、収束値ＷＶが検出された時刻ｔ８２における収束時積載重量ＷＸは、重量ＷＨである。また、増加ピークＷＡが検出された時刻ｔ８１におけるピーク時積載重量ＷＹは、重量ＷＨＡである。このため、第４の乗車パターンにおける比率ＲＡは、次の式（３）で表される。
ＲＡ＝ＷＨＡ／ＷＨ…（３）
【００６１】
式（２）の右辺と式（３）の右辺とを比較すると、分子の値が等しく、式（２）の右辺の分母の値が式（３）の右辺の分母の値よりも大きい。このため、第４の乗車パターンの比率ＲＡは、第３の乗車パターンの比率ＲＡよりも大きい。
【００６２】
次に、式（３）と式（１）とを比較するために、式（３）を変形した次の式（４）を考えてみる。
｛ＷＨＡ＋ＷＣ×（ＷＨＡ／ＷＨ）｝／（ＷＨ＋ＷＣ）…（４）
【００６３】
式（４）の分子の（ＷＨＡ／ＷＨ）の値は１よりも小さい。このため、式（４）の分子の値は、式（１）の右辺の分子の値よりも小さい。このため、第４の乗車パターンの比率ＲＡは第２の乗車パターンの比率ＲＡよりも小さい。
【００６４】
以上のとおり、第２の乗車パターンの比率ＲＡは、第３の乗車パターンの比率ＲＡ、および、第４の乗車パターンの比率ＲＡよりも大きい。このため、第３の乗車パターンの比率ＲＡ、および、第４の乗車パターンの比率ＲＡとして想定される最大値よりも大きい値として判定比率ＲＸを予め規定しておくことにより、比率ＲＡが判定比率ＲＸ以上であるときに乗車パターンが第２の乗車パターンであると判定できる。
【００６５】
＜積分値ＳＡについて＞
判定部７３は、積分値ＳＡが判定積分値ＳＲ以上か否かを判定する。判定部７３が積分値ＳＡを算出する期間は、重量変化率の絶対値の時系列データの１つの増加ピークＷＡが現れた時点から収束値ＷＶが現れた期間である。また、判定部７３が積分する変数は、かご２０の積載重量（変数）からピーク時積載重量ＷＹ（定数）を減算した値である。
【００６６】
第３の乗車パターンにおける積分値ＳＡは、以下の理由により、第２の乗車パターンの積分値ＳＡ、および、第４の乗車パターンの積分値ＳＡよりも大きくなる傾向にある。
図７（ａ）および図７（ｂ）に示される第３の乗車パターンの場合、増加ピークＷＡが検出される時刻ｔ７１において、１組の乗車組に含まれる車はかご２０に乗車していない。このため、時刻ｔ７１から時刻ｔ７２までの時間Ｔ２は、１組の乗車組の人の身体の一部、および、車が乗車を完了するために要する時間である。このため、時間Ｔ２においては、人が乗車していることにより積載重量が増加した後に車が乗車することにより、積載重量がさらに増加する。
【００６７】
図６（ａ）および図６（ｂ）に示される第２の乗車パターンの場合、増加ピークＷＡが検出される時刻ｔ６１においては、１組の乗車組の車はかご２０に乗車している。このため、時刻ｔ６１から時刻ｔ６２までの時間Ｔ１は、１組の乗車組の人の身体の一部が乗車を完了するために要する時間である。このため、第２の乗車パターンの時間Ｔ１は第３の乗車パターンの時間Ｔ２よりも短い。なお、第２の乗車パターンにおける車による積載重量の増加は、時刻ｔ６１以前に終了しているため、時間Ｔ１は、人の乗車だけにより積載重量が増加している。
【００６８】
図８（ａ）および図８（ｂ）に示される第４の乗車パターンの場合、時刻ｔ８１から時刻ｔ８２までの時間Ｔ３は、１人の乗車人の身体の一部が乗車を完了するために要する時間である。このため、第４の乗車パターンの時間Ｔ３は、第３の乗車パターンの時間Ｔ２よりも短い。第４の乗車パターンの場合は、車による積載重量の増加が存在しないため、時間Ｔ３は、人の乗車だけにより積載重量が増加している。
【００６９】
以上のように、第２の乗車パターンの時間Ｔ１、および、第４の乗車パターンの時間Ｔ３よりも第３の乗車パターンの時間Ｔ２が長くなる。また、時間Ｔ１および時間Ｔ２の間の積載重量の増加は、人の乗車のみの影響であるのに対して、時間Ｔ２の間は人の乗車の影響に加えて、車の乗車による積載重量の増加も影響する。このため、第２の乗車パターンの積分値ＳＡ、および、第４の乗車パターンの積分値ＳＡよりも第３の乗車パターンの積分値ＳＡが大きくなる。
【００７０】
第２の乗車パターンの積分値ＳＡ、および、第４の乗車パターンの積分値ＳＡとして想定される値の最大値よりも大きい値として、判定積分値ＳＲを予め規定しておくことにより、積分値ＳＡが判定積分値ＳＲ以上であるときに乗車パターンが第３の乗車パターンであると判定することができる。
【００７１】
＜乗車パターン判定処理＞
図４は、乗車パターン判定処理の一例を示すフローチャートである。
【００７２】
判定部７３は、ステップＳ３１において、乗車パターンが判定されていない処理単位を読み出す。
ステップＳ３２において、判定部７３は、読み出した処理単位が複数の増加ピークＷＡを含むか否かを判定する。ステップＳ３２の判定結果がＹＥＳの場合、判定部７３は、ステップＳ３８において、乗車パターンが第１の乗車パターンであると判定する。
【００７３】
ステップＳ３２の判定結果がＮＯの場合、判定部７３は、ステップＳ３３以降において、乗車パターンが第２の乗車パターン、第３の乗車パターン、または、第４の乗車パターンのいずれであるかを判定する。
【００７４】
判定部７３は、ステップＳ３３において、比率ＲＡが判定比率ＲＸ以上であるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳの場合、ステップＳ３７において乗車パターンが第２の乗車パターンであると判定する。
【００７５】
ステップＳ３３の判定結果がＮＯの場合、すなわち、比率ＲＡが判定比率ＲＸ未満である場合、判定部７３はステップＳ３４に処理を進める。
判定部７３は、ステップＳ３４において、算出した積分値ＳＡが、判定積分値ＳＲ以上であるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳの場合、ステップＳ３６において乗車パターンが第３の乗車パターンであると判定する。
【００７６】
ステップＳ３４の判定結果がＮＯの場合、すなわち、積分値ＳＡが判定積分値ＳＲ未満である場合、判定部７３は、ステップＳ３５において乗車パターンが第４の乗車パターンであると判定する。
以上のように、乗車パターン判定処理においては、第１〜第４の乗車パターンを順に判定することができる。
【００７７】
＜降車パターンの判定方法＞
次に、図１０を参照して、第１の降車パターンの判定方法について説明し、図１１〜図１３を参照して第２〜第４の降車パターンの判定方法について説明する。そして、第１〜第４の降車パターンを順に判定する降車パターン判定処理について、図９を参照して説明する。
【００７８】
＜第１の降車パターンの判定＞
かご２０の床２４に作用する降車移行中の人の重量変化率は、典型的には、乗り場１００の床１２０に一方の足が載せられたとき、すなわち、かご２０内に残っている他方の足が降車移行中の人の体重を支える力が弱くなり、かご２０の床２４に作用する他方の足の負荷が減少したときにピークを示す。そして、かご２０内に残っている他方の足がかご２０の床２４から離れるにつれて急激に減少し、他方の足全部がかご２０の床２４から離れたときに実質的に０を示す。
【００７９】
図１０（ａ）は、第１の降車パターンにおける積載重量の時系列データの一例である。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）に対応する重量変化率の絶対値の時系列データである。
１人目の降車移行中の人が一方の足を乗り場１００の床１２０に載せることにより、かご２０内に残っている他方の足が降車移行中の人の体重を支える力が弱くなった場合、時刻ｔ１０１において、重量変化率の絶対値の第１の減少ピークＷＢ１が検出される。
【００８０】
２人目の降車移行中の人が一方の足を乗り場１００の床１２０に載せることにより、かご２０内に残っている他方の足が降車移行中の人の体重を支える力が弱くなった場合、時刻ｔ１０２において、重量変化率の絶対値の第２の減少ピークＷＢ２が検出される。
第１の減少ピークＷＢ１と第２の減少ピークＷＢ２との間の１つ目の収束値ＷＶ１は、重量変化率の絶対値が実質的に０とみなせる値であることを判定するために予め規定された判定値である収束判定値ＷＺよりも大きい。このため、１人の人の降車が完了する前にさらに別の人が降車を開始したと判定できる。
【００８１】
時刻ｔ１０３において、重量変化率の絶対値の第２の減少ピークＷＢ２の後に２つ目の収束値ＷＶ２が現れている。収束値ＷＶ２は、収束判定値ＷＺよりも小さい。このため、時刻ｔ１０３において、重量変化率の絶対値が実質的に０であると判定できるため、１人目の降車人および２人目の降車人の降車が完了したと判定できる。このような、収束判定値ＷＺよりも小さい収束値ＷＶ２を、処理単位の終点である乗降収束値と規定する。
【００８２】
以上のように、判定部７３は、複数の減少ピークＷＢ１，ＷＢ２を含み、かつ、１つ目の収束値ＷＶ１が収束判定値ＷＺよりも大きい処理単位が抽出されたことに基づいて、降車パターンが第１の降車パターンであると判定する。
【００８３】
＜第２の降車パターン〜第４の降車パターンの判定＞
図１１〜図１３を参照して、第２〜第４の降車パターンについて説明する。図１１〜図１３の（ａ）は各降車パターンにおける積載重量の時系列データの一例であり、図１１〜図１３の（ｂ）はその時系列データに対応する重量変化率の絶対値の時系列データである。
【００８４】
時刻ｔ１１１、時刻ｔ１２１、および、時刻ｔ１３１において、降車移行中の人が一方の足を乗り場１００の床１２０に載せることにより、かご２０内に残っている他方の足が降車移行中の人の体重を支える力が弱くなった場合、重量変化率の絶対値の減少ピークＷＢが検出される。
【００８５】
図１１（ｂ）、図１２（ｂ）、および、図１３（ｂ）に示されるように、時刻ｔ１１２、時刻ｔ１２２、および、時刻ｔ１３２において、重量変化率の絶対値の減少ピークＷＢの後に現れる収束値ＷＶが収束判定値ＷＺよりも小さい状態が検出される。時刻ｔ１１２、時刻ｔ１２２、および、時刻ｔ１３２において、重量変化率の絶対値が実質的に０であると判定できるため降車人または降車組の降車が完了したと判定できる。
以上のように、第２の降車パターン、第３の降車パターン、および、第４の降車パターンの処理単位は、重量変化率の絶対値の時系列データにおける減少ピークＷＢが現れた時点から収束値ＷＶが現れた時点までの範囲である。このような、収束判定値ＷＺよりも小さい収束値ＷＶを処理単位の終点である乗降収束値と規定する。
【００８６】
ところで、降車移行中の車は、かご２０の床２４から乗り場１００の床１２０へ乗り移ろうとして前輪が回転移動することにより、かご２０の床２４に作用する負荷が徐々に減少する。すなわち、積載重量の変化が徐々に生じる。このため、重量変化率の絶対値のピーク値は、車の降車移行中よりも人の降車移行中のほうが顕著に現れる。これを踏まえて、人の降車が開始される前に車の降車が開始される図１１（ｂ）に示される第２の降車パターンの場合、および、人の降車移行が完了した後に車の降車移行が開始される図１２（ｂ）に示される第３の降車パターンの場合を論じることにする。
【００８７】
＜比率ＲＢについて＞
判定部７３は、乗降収束値である収束値ＷＶが検出された時刻に対応するかご２０の積載重量ＷＸ（以下では「収束時積載重量ＷＸ」）、および、減少ピークＷＢが検出された時刻に対応するかご２０の積載重量ＷＹ（以下では「ピーク時積載重量ＷＹ」）に関して、収束時積載重量ＷＸの絶対値に対するピーク時積載重量ＷＹの絶対値の比率ＲＢを算出する。なお、収束時積載重量ＷＸおよびピーク時積載重量ＷＹは、図１１（ａ）、図１２（ａ）、および、図１３（ａ）に示される積載重量が０の箇所、すなわち、重量変化率の絶対値のピークが現れる以前に実質的に０であった箇所からの減少分の重量に相当する。特に、第４の降車パターンにおける収束時積載重量ＷＸは、１人の重量ＷＨに相当する。
【００８８】
第２の降車パターンの比率ＲＢは、第３の降車パターンの比率ＲＢ、および、第４の降車パターンの比率ＲＢよりも大きくなる傾向にあるため、判定部７３は、比率ＲＢを算出することにより、降車パターンが第２の降車パターンであることを判定できる。以下では、第２の降車パターンの比率ＲＢが第３の降車パターンの比率ＲＢ、および、第４の降車パターンの比率ＲＢよりも大きくなる理由について説明する。
【００８９】
ここで、降車組に含まれる車の重量を重量ＷＣと規定する。降車組に含まれる人の重量、および、降車人の重量を重量ＷＨと規定する。減少ピークＷＢが検出されたときに乗り場１００の床１２０に作用している降車組に含まれる人の重量、および、降車人の重量を重量ＷＨＡと規定する。
【００９０】
図１１（ａ）および図１１（ｂ）に示される第２の降車パターンにおいて、収束値ＷＶが検出された時刻ｔ１１２における収束時積載重量ＷＸの絶対値は、重量ＷＨと重量ＷＣとの和である。また、減少ピークＷＢが検出された時刻ｔ１１１におけるピーク時積載重量ＷＹの絶対値は、重量ＷＨＡと重量ＷＣとの和である。このため、第２の降車パターンの比率ＲＢは、次の式（１）で表される。
ＲＢ＝（ＷＨＡ＋ＷＣ）／（ＷＨ＋ＷＣ）…（１）
【００９１】
図１２（ａ）および図１２（ｂ）に示される第３の降車パターンにおいて、収束値ＷＶが検出された時刻ｔ１２２における収束時積載重量ＷＸの絶対値は、重量ＷＨと重量ＷＣとの和である。また、減少ピークＷＢが検出された時刻ｔ１２１におけるピーク時積載重量ＷＹの絶対値は、重量ＷＨＡである。このため、第３の降車パターンにおける比率ＲＢは、次の式（２）で表される。
ＲＢ＝ＷＨＡ／（ＷＨ＋ＷＣ）…（２）
【００９２】
図１３（ａ）および図１３（ｂ）に示される第４の降車パターンにおいて、収束値ＷＶが検出された時刻ｔ１３２における収束時積載重量ＷＸの絶対値は、重量ＷＨである。また、減少ピークＷＢが検出された時刻ｔ１３１におけるピーク時積載重量ＷＹの絶対値は、重量ＷＨＡである。このため、第４の降車パターンにおける比率ＲＢは、次の式（３）で表される。
ＲＢ＝ＷＨＡ／ＷＨ…（３）
【００９３】
式（２）の右辺と式（３）の右辺とを比較すると、分子の値が等しく、式（２）の右辺の分母の値が式（３）の右辺の分母の値よりも大きい。このため、第４の降車パターンの比率ＲＢは、第３の降車パターンの比率ＲＢよりも大きい。
【００９４】
次に、式（３）と式（１）とを比較するために、式（３）を変形した次の式（４）を考えてみる。
｛ＷＨＡ＋ＷＣ×（ＷＨＡ／ＷＨ）｝／（ＷＨ＋ＷＣ）…（４）
【００９５】
式（４）の分子の（ＷＨＡ／ＷＨ）の値は１よりも小さい。このため、式（４）の分子の値は、式（１）の右辺の分子の値よりも小さい。このため、第４の降車パターンの比率ＲＢは第２の降車パターンの比率ＲＢよりも小さい。
【００９６】
以上のとおり、第２の降車パターンの比率ＲＢは、第３の降車パターンの比率ＲＢ、および、第４の降車パターンの比率ＲＢよりも大きい。このため、第３の降車パターンの比率ＲＢ、および、第４の降車パターンの比率ＲＢとして想定される最大値よりも大きい値として判定比率ＲＸを予め規定しておくことにより、比率ＲＢが判定比率ＲＸ以上であるときに降車パターンが第２の降車パターンであると判定できる。
【００９７】
＜積分値ＳＢについて＞
判定部７３は、積分値ＳＢの絶対値が判定積分値ＳＲ以上か否かを判定する。判定部７３が積分値ＳＢを算出する期間は、重量変化率の絶対値の時系列データの１つの減少ピークＷＢが現れた時点から収束値ＷＶが現れた期間である。また、判定部７３が積分する変数は、かご２０の積載重量（変数）からピーク時積載重量ＷＹ（定数）を減算した値である。
【００９８】
第３の降車パターンにおける積分値ＳＢの絶対値は、以下の理由により、第２の降車パターンの積分値ＳＢの絶対値、および、第４の降車パターンの積分値ＳＢの絶対値よりも大きくなる傾向にある。
図１２（ａ）および図１２（ｂ）に示される第３の降車パターンの場合、減少ピークＷＢが検出される時刻ｔ１２１において、１組の降車組に含まれる車はかご２０から降車していない。このため、時刻ｔ１２１から時刻ｔ１２２までの時間Ｔ２は、１組の降車組の人の身体の一部、および、車が降車を完了するために要する時間である。このため、時間Ｔ２においては、人が降車していることにより積載重量が減少した後に車が降車することにより、積載重量がさらに減少する。
【００９９】
図１１（ａ）および図１１（ｂ）に示される第２の降車パターンの場合、減少ピークＷＢが検出される時刻ｔ１１１においては、１組の降車組の車はかご２０から降車している。このため、時刻ｔ１１１から時刻ｔ１１２までの時間Ｔ１は、１組の降車組の人の身体の一部が降車を完了するために要する時間である。このため、第２の降車パターンの時間Ｔ１は第３の降車パターンの時間Ｔ２よりも短い。なお、第２の降車パターンにおける車による積載重量の減少は、時刻ｔ１１１以前に終了しているため、時間Ｔ１は、人の降車だけにより積載重量が減少している。
【０１００】
図１３（ａ）および図１３（ｂ）に示される第４の降車パターンの場合、時刻ｔ１３１から時刻ｔ１３２までの時間Ｔ３は、１人の降車人の身体の一部が降車を完了するために要する時間である。このため、第４の降車パターンの時間Ｔ３は、第３の降車パターンの時間Ｔ２よりも短い。第４の降車パターンの場合は、車による積載重量の減少が存在しないため、時間Ｔ３は、人の降車だけにより積載重量が減少している。
【０１０１】
以上のように、第２の降車パターンの時間Ｔ１、および、第４の降車パターンの時間Ｔ３よりも第３の降車パターンの時間Ｔ２が長くなる。また、時間Ｔ１および時間Ｔ２の間の積載重量の減少は、人の降車のみの影響であるのに対して、時間Ｔ２の間は人の降車の影響に加えて、車の降車による積載重量の減少も影響する。このため、第２の降車パターンの積分値ＳＢの絶対値、および、第４の降車パターンの積分値ＳＢの絶対値よりも第３の降車パターンの積分値ＳＢの絶対値が大きくなる。
【０１０２】
第２の降車パターンの積分値ＳＢの絶対値、および、第４の降車パターンの積分値ＳＢの絶対値として想定される値の最大値よりも大きい値として、判定積分値ＳＲを予め規定しておくことにより、積分値ＳＢの絶対値が判定積分値ＳＲ以上であるときに降車パターンが第３の降車パターンであると判定することができる。
【０１０３】
＜降車パターン判定処理＞
図９は、降車パターン判定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１０４】
判定部７３は、ステップＳ４１において、降車パターンが判定されていない処理単位を読み出す。
ステップＳ４２において、判定部７３は、読み出した処理単位が複数の減少ピークＷＢを含むか否かを判定する。ステップＳ４２の判定結果がＹＥＳの場合、判定部７３は、ステップＳ４８において、降車パターンが第１の降車パターンであると判定する。
【０１０５】
ステップＳ４２の判定結果がＮＯの場合、判定部７３は、ステップＳ４３以降において、降車パターンが第２の降車パターン、第３の降車パターン、または、第４の降車パターンのいずれであるかを判定する。
【０１０６】
判定部７３は、ステップＳ４３において、比率ＲＢが判定比率ＲＸ以上であるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳの場合、ステップＳ４７において降車パターンが第２の降車パターンであると判定する。
【０１０７】
ステップＳ４３の判定結果がＮＯの場合、すなわち、比率ＲＢが判定比率ＲＸ未満である場合、判定部７３はステップＳ４４に処理を進める。
判定部７３は、ステップＳ４４において、算出した積分値ＳＢの絶対値が、判定積分値ＳＲ以上であるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳの場合、ステップＳ４６において降車パターンが第３の降車パターンであると判定する。
【０１０８】
ステップＳ４４の判定結果がＮＯの場合、すなわち、積分値ＳＢの絶対値が判定積分値ＳＲ未満である場合、判定部７３は、ステップＳ４５において降車パターンが第４の降車パターンであると判定する。
以上のように、降車パターン判定処理においては、第１〜第４の降車パターンを順に判定することができる。
【０１０９】
なお、上記実施形態に関する説明は、本発明に従うエレベータ装置の制御装置が取り得る形態の例示であり、その形態を制限することを意図していない。本発明に従うエレベータ装置の制御装置は実施形態とは異なる種々の形態を取り得る。
【符号の説明】
【０１１０】
６０：制御装置
７１：時系列データ算出部
７２：処理単位抽出部
７３：判定部
７４：総占有面積算出部（算出部）
９０：重量検出部
【図１】
2019503950.tif 000003
【図２】
2019503950.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
2019503950.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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2019503950.tif 000017
2019503950.tif 000018
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