"かご敷居に直線状に配置された複数の接触検出素子から構成され、被検出体とかご敷居との接触を検出する接触検出センサと、前記接触検出センサからのセンサ出力をA/D変換するインターフェイス装置と、A/D変換された前記センサ出力に基づいて、前記接触検出素子ごとの被検出体との接触の検出/非検出の別と接触検出した接触検出素子の位置の情報とから、前記被検出体の種別を判定する演算装置とを備えたエレベーターの乗客判別装置。接触検出した接触検出素子同士が隣接している場合、あるいは、接触検出した接触検出素子同士の間の距離が所定の閾値以下の場合に、上記演算装置は、それらの接触検出素子同士を1つのグループとしてまとめるグループ化処理を行い、当該グループの大きさと位置の情報とから、前記被検出体の種別を判定することを特徴とする請求項1に記載のエレベーターの乗客判別装置。前記演算装置は、検出されたグループの大きさが一定の幅以上の場合に、前記被検出体が、荷物を引きずっている乗客であると判定する第1の判定基準と、2つ以上のグループが検出され、グループ同士間の距離のうち、最短のものが所定の距離閾値以下の場合、前記被検出体が、車椅子か搬送台車を使っている乗客であると判定する第2の判定基準と、それ以外の場合に、前記被検出体が、通常の歩行者であると判定する第3の判定基準とを有していることを特徴とする請求項2に記載のエレベーターの乗客判別装置。前記演算装置は、前記被検出体が、前記第1の判定基準または前記第2の判定基準の条件を満たしていると判定した場合には、戸開時間や戸開閉速度を通常運行時よりも遅い値に変更するための指令を、エレベーターの制御装置に出力することを特徴とする請求項3に記載のエレベーターの乗客判別装置。かご敷居に直線状に配置された複数の接触検出素子を用いて、被検出体とかご敷居との接触を検出する接触検出ステップと、前記接触検出素子からのセンサ出力をA/D変換するA/D変換ステップと、A/D変換された前記センサ出力に基づいて、前記接触検出素子ごとの接触検出非検出の別と接触検出した接触検出素子の位置の情報とから、前記被検出体の種別を判定する判定ステップとを備えたエレベーターの乗客判別方法。上記の従来の一般的なエレベーターにおける、乗場やかご内に障害者用の釦を設置する方法においては、乗客が健常者であるにもかかわらず、障害者用の釦を安易に押してしまう場合が多々あり、その場合には、健常者か障害者かの判別ができないので、無駄にエレベーターの運行パターンを障害者用モードのものに切り替えてしまい、エレベーターの運行効率が下がる等の問題点があった。また、上記の特許文献1に記載の乗客判別装置では、面状の圧力パターンから車椅子の有無を判定するため、車椅子の形状や向きの違いによるパターンの変化の影響を強く受けるが、その対応については言及されていない。特許文献1に記載の上記乗客判別装置において、車椅子の他に、搬送台車等を利用している乗客や、荷物を引きずっている乗客等の判別を行おうとした場合には、それらに対応させた多数の異なるパターンを登録する必要があり、また、それらの形状や向きの違いまで考慮しようとした場合には、登録すべきパターンが爆発的に増加するという問題点があった。本発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、少ない情報量、かつ、単純な構造で、精度よく、乗客の歩行状態の判別を行うことが可能な、エレベーターの乗客判別装置および乗客判別方法を提供することを目的とする。本発明は、かご敷居に直線状に配置された複数の接触検出素子から構成され、被検出体とかご敷居との接触を検出する接触検出センサと、前記接触検出センサからのセンサ出力をA/D変換するインターフェイス装置と、A/D変換された前記センサ出力に基づいて、前記接触検出素子ごとの被検出体との接触の検出/非検出の別と接触検出した接触検出素子の位置の情報とから、前記被検出体の種別を判定する演算装置とを備えたエレベーターの乗客判別装置である。本発明は、かご敷居に直線状に配置された複数の接触検出素子から構成され、被検出体とかご敷居との接触を検出する接触検出センサと、前記接触検出センサからのセンサ出力をA/D変換するインターフェイス装置と、A/D変換された前記センサ出力に基づいて、前記接触検出素子ごとの被検出体との接触の検出/非検出の別と接触検出した接触検出素子の位置の情報とから、前記被検出体の種別を判定する演算装置とを備えたエレベーターの乗客判別装置であるので、少ない情報量、かつ、単純な構造で、精度よく、乗客の歩行状態の判別を行うことが可能である。実施の形態1.図1は、本発明の実施の形態1に係るエレベーターの乗客判別装置が設けられたエレベーターの構成を示したものである。図1において、1はエレベーター乗場、2は乗場敷居、3は乗場扉戸開状態、4は乗りかご、5はかご敷居、6はかご扉戸開状態、7は接触検出センサ71を有する乗客判別装置を表す。図2は、この発明におけるエレベーターの乗客判別装置7の構成を示すものである。乗客判別装置7は、複数個の接触検出素子71aを直線的に配置した接触検出センサ71と、インターフェイス72と、演算装置73とから構成されている。乗客判別装置7の接触検出センサ71は、図2aに示すように、複数個の接触検出素子71aが直線的に配置されている。接触検出センサ71は、図1の符号7で示すように、乗りかご4のかご扉6の設置位置よりも内側のかご敷居5の位置に埋設されており、かご扉6が戸開状態の場合には、図1に示すように、左右のかご扉6間の端から端までのほぼ全長に亘って延設されている。従って、乗りかご4に対して乗り降りする乗客は、必ず、接触検出センサ71のところを通過することになる通過の際には、接触せずに跨ぐか、踏みつけて接触するかのどちらかの状態になる。また、接触検出センサ71は、床面と同じ高さになるように設けられているため、その部分には段差はなく、フラットになっている。そのため、車いす利用者等も、スムーズに乗降することができる。接触検出センサ71を構成している複数の接触検出素子71aは、それぞれ、物体が接触しているか否かを判別する機能を有する。各接触検出素子71aは、物体が接触していれば検出を示すセンサ信号を出力し、接触していなければ非検出を示すセンサ信号を出力する。また、いったん検出となった場合には、その後、検出状態から非検出状態にたとえ移行しても、検出状態になった時点から予め設定された時間T1が経過するまでは、その接触検出素子71aは、演算装置73においては、検出の状態であるとみなされる接触点ラッチ機能。インターフェイス装置72は、接触検出センサ71の各接触検出素子71aから出力されたセンサ信号アナログ信号をデジタル信号に変換するためのA/D変換装置図示せずや、センサ信号に閾値処理を施して、接触の検出/非検出を表す2値信号に変換するためのフィルタ等を有し、必要に応じて、A/D変換やフィルタリング等の処理を行う。演算装置73は、インターフェイス装置72を介して入力される接触検出センサ71からのセンサ信号に基づき、それらのセンサ信号の検出/非検出の別と、検出状態の接触検出素子71aの位置の情報とに基づいて、乗客の歩行状態を判別する。なお、各接触検出素子71aの位置の情報は、各接触検出素子71aの識別番号とともに、予め、演算装置73に記憶されているものとする。また、各接触検出素子71aから出力されるセンサ信号には、自身の識別番号が含まれており、演算装置73は、当該識別番号に基づいて、記憶されている接触検出素子71aの位置の情報から、該当する接触検出素子71aの位置の情報を読み出す。なお、上記の説明においては、センサ信号を2値化するための閾値処理を行うフィルタをインターフェイス装置72に設ける例について説明したが、その場合に限らず、演算装置73に当該フィルタを設けるようにしてもよい。上記のように構成された、本実施の形態1に係る乗客判別装置7およびそれが設けられたエレベーターにおいて、乗客の歩行状態を判別する方法を説明する。まず、乗客判別装置7は以下の機能を持つ。接触検出センサ71を構成する各々の接触検出素子71aごとに接触検出の有無を判定する機能。接触検出情報をもとに、演算装置73で乗客の歩行状態を判定するための演算を行う機能。演算装置73で判定した結果を外部に出力する機能。図3は、乗客判別装置7の動作フローチャートを示したものである。乗客判別装置7の動作は、以下の7つのステップによって構成される。1:待機状態2:接触点検出3:接触点ラッチ4:接触点番号付け5:接触点グループ化6:歩行状態判別7:判別結果外部出力以下に、これらの7つのステップについて説明する。1待機状態ステップステップS1上述したように、乗客は、エレベーターの乗りかご4に乗り込む際、接触検出センサ71を跨ぐか踏みつけるかのどちらかの状態となる。従って、乗客が通過しなかった場合、あるいは、乗客が接触検出センサ71を跨いだ場合に、接触検出センサ71は動作しない。この場合、乗客の乗降なしまたは乗客は通常の歩行者であるとし、接触検出センサ71は特に動作を行わない。一方、接触検出センサ71が動作した場合、すなわち、接触検出センサ71の接触検出素子71aのいずれかが物体の接触を検出した場合には、接触検出センサ71から検出を示すセンサ信号が出力される。演算装置73は、インターフェイス装置72を介して、当該センサ信号を受信して、接触検出センサ71が動作したことを検知し、ステップS2に進む。あるいは、接触検出センサ71の接触検出素子71aのいずれかが接触点ラッチの状態、すなわち、接触検出素子71aのいずれかが物体の接触を検出し、その後、時間T1経過以内にある場合は、演算装置73は、接触検出センサ71から検出を示すセンサ信号が出力されていると見なすので、その場合も同様に、演算装置73は、接触検出センサ71が動作したと検知し、ステップS2に進む。以上が、ステップS1の待機状態の動作である。2接触点検出ステップステップS2ステップS2では、接触検出センサ71の各接触検出素子71aについて、センサ信号の検出/非検出の別に基づいて、物体の接触を検出しているかどうかを調べ、接触を検出している接触検出素子71aをその識別番号から特定する。こうして、接触検出センサ71の接触検出素子71aのいずれかが接触検出したか、あるいは、いずれかが接触点ラッチの状態にある場合は、ステップS3に進む。それ以外の場合は、ステップS1に戻る。なお、ステップS2においては、必要に応じて、インターフェイス装置72で、A/D変換やフィルタリング等を行い、接触の検出非検出を表す2値信号に変換する。3接触点ラッチステップステップS3ステップS3では、演算装置73は、ステップS2において新たに検出状態になった接触検出素子71aについて、当該検出状態になった時点から時間T1が経過するまでは、接触検出素子71aが検出の状態であるとみなすための処理を行う。演算装置73は、そのために、各接触検出素子71aについて、検出状態になった時点から経過時間を計測し、時間T1が経過したか否かを検出する。こうすることにより、演算装置73は、接触検出素子71aが接触を検出した場合、または、検出状態から非検出状態に移行され、かつ、時間T1が経過するまでは、接触検出素子71aが検出状態であるとみなすことになる。それ以外の場合は、演算装置73は、非検出状態であるとみなす。なお、ここで、時間T1は、車椅子や引きずられた荷物等が斜めに侵入した場合、車椅子の左右の車輪または荷物の左右の位置で、接触検出センサ71への接触に時間ずれが発生する可能性があるため、それを考慮して、一般的な車いすの大きさに合わせて想定される当該時間ずれに相当する時間をT1として予め設定する。これにより、車いすの左右の車輪または荷物の左右の端が、同時に検出できるようになる。以上が、ステップS3の動作である。次に、ステップS4に進む。4接触点番号付けステップステップS4ステップS4では、ステップS2で新しく検出状態となった接触検出素子71aに、0以外で、かつ、他と重複しない番号を割り当てる。一方、時間T1経過して非検出状態となった接触検出素子71aには0を割り当てる。また、検出、非検出の状態が変化していない接触検出素子71aは、番号を更新しない。これにより、図5に示すセンサ列700のような結果が得られる。図5のセンサ列700の各○は各接触検出素子71aに対応しており、○内の数字が、上記の割り当てられた番号である。当該番号から、各接触検出素子71aが検出状態になった時刻の順序を、時系列に検出することができる。以上が、ステップS4の動作である。次に、ステップS5に進む。5接触点グループ化ステップステップS5ステップS5では、ステップS4の時点で0以外の番号が割り当てられている各々の接触検出素子71aに対して、0が割り当てられている接触検出素子71aで挟まれた、近傍の接触検出素子71a同士を1つのグループにまとめるように、それらに同一のグループ番号Aを割り当てる。また、そうして生成されたグループに関し、グループの数や、各グループの大きさ、グループ間の距離等を求める。具体的な例を挙げると、図5のセンサ列701においては、左から3番目から6番目までの接触検出素子71aの番号は1123となっている。これらは、0が割り当てられた接触検出素子71aで挟まれている。このとき、グループ番号Aを1に設定し、ステップS5の処理によりグループ化すると、センサ列702に示されるように、当該左から3番目から6番目までの接触検出素子71aの番号は、すべて、グループ番号Aの1で書きかえられ、1111となる。また、図5のセンサ列705の左から16番目から19番目までの接触検出素子71aの番号は5567となっている。これらの接触検出素子71aも、0が割り当てられている接触検出素子71aで挟まれている但し、19番目は、右端であるため、こちら側には0が割り当てられている接触検出素子71aは無い。このとき、グループ番号Aを今度は2に設定し、ステップS5の処理によりグループ化すると、センサ列702に示されるように、当該左から16番目から19番目までの接触検出素子71aの番号は、すべて、グループ番号Aの2で書きかえられ、2222となる。こうして、センサ列706では、グループ番号1のグループ1とグループ番号2のグループ2の2つのグループが生成されている。このようにして、ステップS5では、ステップS4の時点で検出状態であるとした各々の接触検出素子71aに対して、近傍の接触検出素子71a同士を1つのグループにまとめてグループ化し、生成されたグループの数や、各グループの大きさ、グループ間の距離等を求める。こうしてグループ化処理を行うことにより、接触物乗客の靴や車椅子、搬送台車の車輪、引きずっている荷物等を想定の大きさや位置関係を、以下のステップで認識できる状態となる。以上がステップS5の動作である。ステップS5についてのさらなる詳細な説明は後述する。次に、ステップS6に進む。6歩行状態判別ステップステップS6,ステップS7ステップS6では、ステップS5でグループ付けした結果に対して、グループの数や、各グループの大きさ、グループ間の距離等に基づいて、乗客の歩行状態を判別する。判別の結果、通常の歩行者であると判定した場合にはステップS7、ステップS1に戻る。一方、それ以外と判定した場合にはステップS7、ステップS8に進む。なお、ステップS6についてのさらなる詳細な説明は後述する。7判別結果外部出力ステップステップS8ステップS8では、演算装置73がステップS6,7で判別した結果を外部に出力する。また、演算装置73は、判別の結果、乗客が車椅子や搬送台車を使用していたり、あるいは、荷物を引きずっていたり、または、足をひきずっていたりすると判定された場合、エレベーターの運行パターンを障害者モードに切り替えるように、エレベーターの運行を制御する制御装置図示せずに、指令信号を出力する。その後、ステップS1に戻る。エレベーターの制御装置図示せずは、当該指令信号を受けて、エレベーターの運行パターンを障害者モードに切り替えて、戸開時間を所定時間だけ通常時より長くする、及び/または、戸開閉速度を所定速度だけ通常時より遅くするなどの、予め設定された項目の調節を行う。次に、上述の、ステップS5の接触点グループ化、および、ステップS6の歩行状態判別について、具体的な例を挙げて、さらに詳細に説明する。まず、ステップS5の接触点グループ化について説明する。図4は、ステップS5の接触点グループ化の動作フローチャートを示したものである。ステップS5の動作は、大きく分けて、以下の3つのステップによって構成される。ステップ5a:センサ列における各接触点のスキャンステップ5b:接触点グループ化ステップ5c:グループ化の修正以下に、これらの3つのステップについて説明する。なお、図4に示すように、ステップS5aには、ステップS5a-1,S5a-2の2つのステップが含まれており、ステップS5bには、ステップS5b-1,S5b-2の2つのステップが含まれており、ステップS5cには、ステップS5c-1,S5c-2,S5c-3,S5c-4の4つのステップが含まれている。ステップ5a:センサ列における各接触点のスキャンのステップステップS5aでは、各接触検出素子71aのセンサ信号以下、各接触点と呼ぶの値を、左端から右に向かって順に探索しステップS5a-1、0以外の番号が登場するまで続ける。グループ番号Aを定義し、初期値を1とする。0以外の番号が登場した場合ステップS5a-2、ステップS5bに進む。0以外の数が登場せず、右端に達した場合ステップS5a-2、ステップS6に進む。ステップ5b:接触点グループ化ステップステップS5bでは、ステップS5aで0以外の番号が検出された接触点から、次に番号0の接触点が登場するまで、0以外の番号の各接触点の番号を、番号Aで上書きして、それらをまとめて1つのグループAとしてグループ化しステップS5b-1、かつ、0が登場するまでの接触点の個数を数えながら右に探索を続ける。0が登場した場合はステップS5b-2、ステップ5cへ移行する。0が登場せず、右端に達した場合ステップS5b-2、ステップS6に進む。ステップ5c:グループ化の修正ステップステップS5cでは、ステップS5bで0が検出された接触点から、次に0以外の番号の接触点が登場するまでの、番号0が連続する数を、カウント数として、数えながら、右に探索を続けるステップS5c-1。このとき、0以外の番号が登場せずに右端に達した場合は、ステップS6に進む。ステップS5c-1で0以外の番号が登場した段階で、それまでの0の連続数カウント数が予め設定された閾値D1より大きかった場合ステップS5c-2、0の連続数をグループAとグループA1の間の距離として記憶するステップS5c-4。また、ステップS5bで数えた0が登場するまでの回数をグループAの大きさとして記憶するステップS5c-4。さらに、番号Aに1を加算し、ステップ5bに戻るステップS5c-4。ステップS5c-1で0以外の番号が登場した段階で、0の連続数カウント数が閾値D1以下だった場合ステップS5c-2、ステップS5bで数えたグループAの大きさに0の連続数カウント数を加算し、ステップS5bに戻る。なお、閾値D1を設定する理由について説明する。隣接しておらず、離れた位置の接触検出素子71a同士が検出となったとしても、それらが互いに近い位置であればすなわち、それらの間の距離が閾値D1以下であれば、同じグループとして扱うために、閾値D1を設定する。その理由は、接触物の面が平坦でない場合に対応するためである。例として、靴の裏に凹凸があった場合には、接触点において、検出/非検出のばらつきが発生する。そのため、本実施の形態では、当該ばらつきを補償して、靴と接触している部分を一つのグループとして認識したいため、靴の幅程度の値に閾値D1を設定する。ステップS5の処理について、図4のフローを参照しながら、図5の具体的な例を用いてさらに詳細に説明する。まず、当該例では、閾値D1の値は2に予め設定されている。このとき、ある時刻のセンサ状態が、センサ例700であったとする。ステップS5aで、0以外の番号が登場するまで、センサ列700を左端から右に向かって探索する。また、グループ番号Aを初期値の1に設定する。こうして左端から右に向かって探索していくと、センサ列701に示されるように、右から3番目の接触点が1であるため、ここで探索を止め、ステップS5bに進む。ステップS5bでは、番号0が出るまで、0以外の番号を番号Aで上書きし、かつ、0が登場するまでの回数をグループAの大きさとして数えながら、右に探索を続ける。その結果が、センサ列702である。センサ列701では、7番目の接触点が0であるため、それまでの3番目から6番目までの4つの接触点の番号1123が、センサ列702に示されるように、すべて、番号Aの1で上書きされ、1111となっている。また、グループ番号Aが1であるグループ1の大きさは、当該グループ1に含まれる接触点が4つであるため、4とカウントされている。7番目の接触点が0だったため、ステップS5cに進む。ステップS5cでは、ステップS5bで0が検出された7番目の接触点から、次に0以外の番号が登場するまで、0が連続する数をカウント数として数えながら、右に探索を続ける。9番目の接触点が0以外の番号であるため、ここで探索を止める。このときの0の連続数カウント数は、2である。0の連続数が閾値D1以下であるので、グループ1の大きさ4に、0の連続数カウント数の2を加算する。従って、このときのグループ1の大きさは、センサ列703に示されるように、6となる。次に、ステップS5bに戻る。ステップS5bでは、番号0が出るまで、0以外の番号の接触点の番号を、番号Aの1で順に上書きしていく。具体的には、センサ列703の12番目の番号が0であるため、それまでのセンサ列703の9番目から11番目までの444を、センサ列704に示されるように、111に上書きする。次に、ステップS5cに進み、0以外の番号が登場するまで、0の連続数カウント数を数えながら、右に探索を続ける。センサ列704の16番目の接触点の番号が5であるため、0の連続数カウント数は、4である。これは閾値D1より大きいので、0の連続数カウント数をグレープ1と次のグレープ2との間の距離として記憶する。また、ステップ5bで数えた0が登場するまでの回数、すなわち、3番目の接触点から11番目の接触点までの個数の9をグループ1の大きさとして記憶する。また、グループ番号Aの1に1を加算し、グループ番号Aを2とする。これにより、次に、グループ2が生成されることになる。次に、ステップS5bに進み、番号0が登場するまで、番号Aの2で各接触点の番号を上書きし、かつ、0が登場するまでの回数をグループ2の大きさとしてカウントする。すなわち、センサ列705の16番目から19番目までの5567を、センサ列706に示すように、2222にする。また、0が登場するまでの回数の4をグループ2の大きさとして記憶する。この例では、0が登場せずに右端の19番目の接触点に達したので、ステップS6に進む。以上が、図5を用いたステップS5の動作説明である。次に、ステップS6の歩行状態判別の動作について説明する。ステップS6の処理について詳細に説明する。ステップS6で用いる判定基準は、以下の3つがある。判定基準1:一定の幅W1以上のグループがある場合、乗客が荷物を引きずっていると判定する。なお、ここで、幅W1は、乗客が大きな荷物を引きずっているか否かを判定するための閾値であるため、靴幅よりも少し大きな値に設定する。これにより、幅W1以上の大きな幅で接触が検出された場合グループAの大きさがW1以上の場合は、乗客が荷物をひきずっていると判定する。判定基準2:時間T1以内に、2つ以上のグループが検出され、グループ同士間の距離のうち、最短のものが距離D2以下の場合、乗客が車椅子や搬送台車を使っているあるいは足を引きずっており、両足でかご敷居を踏んでいる等と判定する。なお、ここで、閾値D2は、車椅子や搬送台車等の左右の車輪の幅は、乗客が二人同時に乗降するときの左右の距離よりも短いと考えられる。従って、両者を区別することのできる距離を閾値D2として設定する。具体的には、一般的な車椅子の左右の車輪幅より少し大きい程度の値に閾値D2を設定する。判定基準3:それ以外の場合、すなわち、一定の幅W1未満のグループが検出された場合、あるいは、未検出の場合、あるいは、時間T1以内に検出された2つのグループ同士間の距離のうち最短のものが距離D2より大きい場合は、乗客は通常の歩行者健常者であると判定する。上記のステップS6の判定基準1~3を用いて歩行状態の判別を行った例を図6に示す。図6の1番上の例は、一定の幅W1未満のグループが1つ検出されている。従って、判定基準3により、乗客は、通常の歩行者として判定される。図6の真ん中の例は、時間T1よりも短い時間の間に2つのグループが検出され、当該2つのグループ間の距離は距離D2以下である。従って、判定基準2により、乗客が車椅子や搬送台車を使っているあるいは足を引きずっており、両足でかご敷居を踏んでいる等と判定する。図6の1番下の例は、時間T1内に検出された2つのグループ間の距離が距離D2より大きい。従って、判定基準3により、複数の歩行者健常者であると判定する。以上説明したように、本発明のエレベーターの乗客判別装置によれば、歩行状態の判別を行うために必要な調整要素は、時間T1、閾値D1、幅W1、閾値D2の4種類となる。これらは判別したい歩行状態の種類通常の歩行、車椅子、荷物引きずり等が増えた場合、値を見直したり、新規に調整要素を追加する必要が生じることもあるが、車椅子等の全ての接触パターンを記憶するよりは遥かに小さい情報量で済む。以上のように、本発明は、かご敷居5に直線状に設置され、乗客とかご敷居5との接触を検出する接触検出センサ71と、接触検出センサ71からのセンサ出力をA/D変換し、変換されたセンサ信号に閾値処理を施して接触検出センサ71を構成する接触検出素子71aごとにオンオフの二値信号に変換して演算装置73に取り込むインターフェイス72と、オンオフ信号と接触検出素子71aの位置との関係に基づいて、複数の判定基準を参照して、乗客が、通常の歩行者健常者か、車椅子や搬送台車を使用しているか、あるいは、荷物を引きずっているかを判定する演算部73とを備えた、エレベーターの乗客判別装置であるので、少ない情報量かつ単純な構造で、車椅子の形状や乗りかご4内への進入方向等に左右されずに、簡易に、かつ、精度よく、乗客の種別の判別を行うことができる。"