VERFAHREN ZUR ERKENNUNG EINES BETRETENS EINER AUFZUGKABINE EINER AUFZUGANLAGE DURCH EINEN PASSAGIER

Beschreibung

[0001] Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung eines Betretens einer Aufzugkabine einer Aufzuganlage durch einen Passagier gemäss dem Oberbegriff des Anspruchs 1.

[0002] Die WO 2013/130040 A1 beschreibt ein Verfahren zur Überwachung einer Benutzung einer Aufzuganlage. Bei diesem Verfahren sind die Passagiere der Aufzuganlage mit Markierungsgeräten, so genannten Tags ausgerüstet. An Schachttüren oder in Aufzugkabinen der Aufzuganlage sind Lesegeräte angebracht, welche erkennen können, ob und wenn ja, welcher Tag sich in ihrer Nähe befindet. Damit kann auch erkannt werden, wenn ein Passagier eine Aufzugskabine betritt. Die Lesegeräte leiten die Information an eine Verkehrs-Auswerteeinheit weiter, welche auf Basis dieser Informationen die Benutzung der Aufzuganlage überwachen oder für eine spätere Analyse aufzeichnen kann. Das Verfahren gemäss der WO 2013/130040 A1 benötigt also pro Passagier einen Tag und pro Schachttür oder pro Aufzugkabine wenigstens ein Lesegerät.

[0003] Die US 2014/330535 A1 beschreibt ein Verfahren zur Erkennung einer Bewegung eines Passagiers in einer Aufzugkabine. Bei dem Verfahren wird eine Reihe von Beschleunigungsmessungen ausgewertet, um einen Start und ein Ende einer Fahrt der Aufzugkabine zu erkennen. Das Verfahren ist aber nicht geeignet, um ein Betreten einer Aufzugkabine einer Aufzuganlage durch einen Passagier zu erkennen.

[0004] Demgegenüber ist es insbesondere die Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren vorzuschlagen, mittels welchem mit möglichst wenig zusätzlicher Hardware und damit möglichst kostengünstig ein Betreten einer Aufzugkabine durch einen Passagier erkannt werden kann. Erfindungsgemäss wird diese Aufgabe mit einem Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst.

[0005] Beim erfindungsgemässen Verfahren zur Erkennung eines Betretens einer Aufzugkabine einer Aufzuganlage durch einen Passagier wird davon ausgegangen, dass der Passagier ein mobiles Endgerät mit sich führt. Das Endgerät weist mindestens einen, insbesondere aber mehrere Sensoren auf, mit denen das mobile Endgerät Messwerte erfasst und auswertet. Die Erkennung des Betretens der Aufzugkabine erfolgt dann auf Basis der genannten Messwerte.

[0006] Unter einer "Erkennung eines Betretens einer Aufzugkabine einer Aufzuganlage durch einen Passagier" wird verstanden, dass der Zeitpunkt des Betretens der Aufzugkabine erkannt wird. Das Betreten der Aufzugkabine und damit der Zeitpunkt des Betretens ist einer Fahrt des Passagiers in einer Aufzugkabine bzw. einer Bewegung und damit einer Beschleunigung des Passagiers und der Aufzugkabine in vertikaler Richtung zeitlich vorgelagert. Aus der Erkennung einer Bewegung oder Beschleunigung des Passagiers und der Aufzugkabine in vertikaler Richtung kann nicht auf den Zeitpunkt des Betretens der Aufzugkabine geschlossen werden. Der Zeitraum zwischen Betreten der Aufzugkabine und Beginn einer Fahrt des Passagiers in der Aufzugkabine kann einige Sekunden oder mehrere Minuten betragen.

[0007] In der heutigen Zeit führen sehr viele Menschen und damit auch viele Passagiere einer Aufzuganlage ein mobiles Endgerät mit Sensoren, beispielsweise in Form eines Mobiltelefons oder Smartphones mit sich. Durch die Nutzung dieser sowieso mitgeführten Endgeräte ist für die Durchführung des Verfahrens keine zusätzliche Hardware notwendig, die nur für die Ausführung des Verfahrens notwendig wäre. Zusätzliche Hardware kann allenfalls notwendig sein, wenn die durch das erfindungsgemässe Verfahren generierte Information über das Betreten einer Aufzugkabine weitergehend ausgewertet werden soll. Das erfindungsgemässe Verfahren ist damit kostengünstig ausführbar.

[0008] Die Information, dass ein Passagier mit einem mobilen Endgerät eine Aufzugkabine betritt, kann auf unterschiedlichste Weise ausgewertet oder weitergehend verwendet werden, beziehungsweise unterschiedlichste Aktionen auslösen. Das Endgerät kann die Information beispielsweise insbesondere drahtlos an eine Verkehrs-Auswerteeinheit weitergeben, welche dann vergleichbar mit der Verkehrs-Auswerteeinheit der WO 2013/130040 A1 einen Verkehrsfluss in der Aufzuganlage analysieren kann. Das Endgerät kann beispielsweise auch in einen vorbestimmten Modus gebracht werden, also beispielsweise ein bestimmtes Programm, eine so genannte App gestartet oder die App in einen vorbestimmten Zustand gebracht werden. Beispielsweise kann eine App gestartet werden, die bestimmte Inhalte anzeigt oder ein Spiel kann gestartet werden, welches ein Zusammenspielen mit anderen Passagieren in der Aufzugkabine ermöglicht. Ausserdem ist es möglich, dass das Endgerät während der bevorstehenden Aufzugfahrt mit seinen Sensoren Messgrössen aufzeichnen soll, die zur Überwachung der Aufzuganlage ausgewertet werden sollen. Sobald ein Betreten einer Aufzugkabine erkannt wird, kann das Endgerät in einen Messmodus gebracht und so für eine Messung bereitgemacht werden.

[0009] Auf analoge Weise kann auch ein Verlassen einer Aufzugkabine erkannt werden. Das Verlassen läuft grundsätzlich umgekehrt ab wie das Betreten einer Aufzugkabine.

[0010] Die Auswertung der erfassten Daten und damit die Erkennung eines Betretens der Aufzugkabine wird insbesondere vom mobilen Endgerät durchgeführt. Es ist aber auch möglich, dass die erfassten Daten an eine Auswerteeinrichtung übertragen werden und die Erkennung eines Betretens der Aufzugkabine von der Auswerteeinrichtung durchgeführt wird. In diesem Fall beschränkt sich die Auswertung der Daten durch das Endgerät auf die Weiterleitung der Daten an die Auswerteeinrichtung. Ausserdem ist es möglich, dass zumindest ein Teil der Auswertung sowohl vom mobilen Endgerät, als auch von der Auswerteeinrichtung ausgeführt wird. Damit ist eine gegenseitige Kontrolle und/oder Ergänzung möglich, was eine sehr hohe Trefferwahrscheinlichkeit für das Erkennen eines Betretens einer Aufzugkabine ermöglicht.

[0011] Das mobile Endgerät kann beispielsweise als ein Mobiltelefon, ein Smartphone, ein Tablet-Computer, eine Smartwatch, ein so genanntes Wearable beispielsweise in Form eines elektronischen, smarten Textils oder als ein sonstiges tragbares Endgerät ausgeführt sein. Der Sensor des mobilen Endgeräts kann beispielsweise als ein Mikrofon, ein Beschleunigungssensor, ein Drehratensensor, ein Magnetfeldsensor, eine Kamera, ein Barometer, ein Helligkeitssensor, ein Luftfeuchtigkeitssensor oder ein Kohlendioxid-Sensor ausgeführt sein. Die Beschleunigungs-, Drehraten- und Magnetfeldsensoren sind insbesondere als so genannte dreidimensionale oder 3D-Sensoren ausgeführt. Derartige Sensoren liefern drei Messwerte in x-, y- und z-Richtung, wobei die x-, y- und z-Richtungen senkrecht zueinander angeordnet sind. Das Endgerät verfügt insbesondere über mehrere und im speziellen über unterschiedliche Arten von Sensoren, also beispielsweise über ein Mikrofon, einen dreidimensionalen Beschleunigungssensor, einen dreidimensionalen Drehratensensor und einen dreidimensionalen Magnetfeldsensor. Im Folgenden werden unter Beschleunigungs-, Drehraten- und Magnetfeldsensoren dreidimensionale Beschleunigungs-, Drehraten- und Magnetfeldsensoren verstanden.

[0012] Der Passagier kann das Endgerät in völlig unterschiedlichen Ausrichtungen mit sich führen, so dass im ersten Ansatz nicht klar ist, wie die Beschleunigungs-, Drehraten- oder Magnetfeldsensoren im Raum ausgerichtet sind. Da aber immer die Erdbeschleunigung gemessen wird, kann, zumindest wenn der Passagier sich nicht bewegt, aus dieser die Vertikalrichtung, also die absolute z-Richtung eindeutig bestimmt werden. Mit Kenntnis der absoluten z-Richtung lassen sich die Messwerte der Beschleunigungs- und Drehraten- und Magnetfeldsensoren in Werte umrechnen, die entlang der absoluten z-Richtung und absoluten x- und y-Richtungen ausgerichtet sind. Die absoluten x-, y- und z- Richtungen sind dabei jeweils senkrecht zueinander angeordnet. Alle folgenden Aussagen zu Beschleunigungen, Drehraten oder Magnetfeldstärken beziehen sich auf in dieser Weise umgerechnete Messwerte und Aussagen zu x-, y- und z-Richtungen auf absolute x-, y- und z-Richtungen. Statt der Bestimmung der Werte in absoluten x-, y- und z-Richtungen können die drei Messwerte als Vektoren betrachtet und aus den einzelnen Vektoren ein resultierender Vektor gebildet werden. Anstatt die drei einzelnen Messwerte zu verwenden, kann auch der resultierende Vektor verwendet werden.

[0013] In Ausgestaltung der Erfindung erfasst das mobile Endgerät mit dem oder den Sensoren Bewegungen des Passagiers kennzeichnende Messwerte und wertet diese aus. Bei den genannten Messwerten handelt es sich insbesondere um Beschleunigungen, also transversale Beschleunigungen und/oder Drehraten, wobei im speziellen jeweils drei Beschleunigungen und/oder Drehraten in x-, y- und z-Richtung gemessen werden. Aus den Bewegungen des Passagiers kennzeichnenden Messwerten kann auf die Bewegungen des Passagiers geschlossen werden und aus den Bewegungen des Passagiers kann erkannt werden, dass der Passagier eine Aufzugkabine betritt. Dabei wird grundsätzlich davon ausgegangen, dass der Passagier das Endgerät so mit sich führt, dass die vom Endgerät gemessenen Messwerte nicht nur die Bewegungen des Endgeräts, sondern auch des Passagiers kennzeichnen.

[0014] In Ausgestaltung der Erfindung wird aus den Messwerten ein Bewegungsmuster des Passagiers abgeleitet und mit wenigstens einem gespeicherten Signalmuster verglichen.

[0015] Die Erkennung des Betretens der Aufzugkabine erfolgt dann auf Basis des genannten Vergleichs. Damit kann besonders zuverlässig ein Betreten einer Aufzugkabine erkannt werden.

[0016] Bei den genannten gespeicherten Signalmustern handelt es sich in diesem Fall um Bewegungsmuster. In diesem Zusammenhang soll unter einem Bewegungsmuster beispielsweise eine zeitliche Abfolge insbesondere von Beschleunigungen oder Drehratenverstanden werden. Ein Bewegungsmuster kann auch mit einem so genannten Merkmal oder insbesondere mehreren Merkmalen beschrieben werden. Derartige Merkmale können beispielsweise statistische Kenngrössen wie Mittelwerte, Standardabweichungen, Minimal- / Maximalwerte oder Ergebnisse einer Fast Fourier Analyse der genannten Beschleunigungen oder Drehraten sein. Ein Bewegungsmuster kann in diesem Fall auch als ein so genannter Merkmalsvektor bezeichnet werden. Die genannten Merkmale können insbesondere für einzelne zeitliche Abschnitte bestimmt werden, wobei insbesondere basierend auf Werten oder Verläufen einzelner Messwerte gebildet werden. Beispielsweise kann ein derartiger zeitlicher Abschnitt dadurch gekennzeichnet sein, dass sich der Passagier nicht bewegt, er also beispielsweise vor der Schachttür wartet. Insbesondere wird nicht nur eine einzige Beschleunigung oder Drehrate betrachtet, sondern die Kombination von mehreren Beschleunigungen und/oder Drehraten, im speziellen von jeweils drei Beschleunigungen und Drehraten.

[0017] Ein gespeichertes Signalmuster kann beispielsweise charakteristische Verläufe von Beschleunigungen, Drehraten und/oder Magnetfelder oder Merkmale beim Gehen einer Person zu einer Schachttür, Warten vor der Schachttür bis die Aufzugkabine zur Verfügung steht und der Zutritt möglich ist, Eintreten in die Aufzugkabine und Umdrehen in Richtung Kabinentür enthalten. Die Signalmuster können von Spezialisten auf Grund ihrer Erfahrung erstellt oder insbesondere durch einen oder mehrere Versuche bestimmt werden. Zur Erkennung oder Klassifizierung von Bewegungsmustern werden insbesondere Methoden des so genannten maschinellen Lernens eingesetzt. Beispielsweise kann eine so genannte Support Vector Machine, ein Random Forest Algorithmus oder ein Deep Learning Algorithmus verwendet werden. Diese Klassifikationsverfahren müssen zunächst trainiert werden. Dazu werden in Versuchen für das Betreten einer Aufzugkabine typische Bewegungsmuster, insbesondere basierend auf den genannten Merkmalen, erzeugt und den genannten Algorithmen zum Training zur Verfügung gestellt. Nachdem die Algorithmen mit einer ausreichenden Anzahl von Trainingsmustern trainiert worden sind, können sie entscheiden, ob ein unbekanntes Bewegungsmuster ein Betreten einer Aufzugkabine kennzeichnet oder nicht. In diesem Fall ist das Signalmuster in den Parametern des Algorithmus gespeichert.

[0018] Die Erzeugung der typischen Bewegungsmuster für das Training kann von einem Passagier durchgeführt werden, der das mobile Endgerät im täglichen Gebrauch benutzt. Er muss dazu lediglich den Beginn und das Ende des Betretens einer Aufzugkabine kennzeichnen. Es ist auch möglich, dass nach Abschluss des eigentlichen Trainings der Passagier eine Rückmeldung gibt, ob ein Betreten einer Aufzugkabine nicht erkannt oder fälschlicherweise ein Betreten einer Aufzugkabine erkannt wurde. Diese Rückmeldungen können zum weiteren Training des Algorithmus genutzt werden.
Da sich nicht alle Personen auf die gleiche Weise bewegen, also sich beispielsweise unterschiedlich schnell umdrehen, und beispielsweise Wartezeiten unterschiedlich lange sind, wird das gemessene Bewegungsmuster insbesondere nicht nur mit einem Signalmuster, sondern mit einer ganzen Reihe, leicht unterschiedlicher Signalmuster verglichen.

[0019] In Ausgestaltung der Erfindung erfasst das mobile Endgerät mit dem oder den Sensoren Aktivitäten der Aufzuganlage kennzeichnende Messwerte und wertet diese aus. Unter Aktivitäten der Aufzuganlage sollen hier beispielsweise Bewegungen einzelner Komponenten der Aufzuganlage, wie beispielsweise Bewegungen der Aufzugkabine, einer Schachttür, einer Kabinentür oder eine Ansteuerung eines Türantriebs verstanden werden. Das Endgerät erfasst insbesondere Geräusche und/oder Magnetfelder, wobei im speziellen drei Magnetfelder in x-, y- und z-Richtung gemessen werden. Die Änderungen der gemessenen Magnetfelder können beispielsweise durch die Aktivität des einen Elektromotor aufweisenden Türantriebs und/oder durch die ferromagnetisches Material aufweisende Kabinen- und/oder Schachttür hervorgerufen werden. Aus den genannten Messwerten kann beispielsweise geschlossen werden, dass sich die Kabinentür einer Aufzugkabine vor einem Passagier geöffnet und hinter ihm geschlossen hat.

[0020] In Ausgestaltung der Erfindung wird aus den Messwerten ein Aktivitätsmuster der Aufzuganlage abgeleitet und mit wenigstens einem gespeicherten Signalmuster verglichen. Die Erkennung des Betretens der Aufzugkabine erfolgt dann auf Basis des genannten Vergleichs. Damit kann besonders zuverlässig ein Betreten einer Aufzugkabine erkannt werden.

[0021] Bei den genannten gespeicherten Signalmustern handelt es sich in diesem Fall um Aktivitätsmuster. In diesem Zusammenhang soll unter einem Aktivitätsmuster beispielsweise eine zeitliche Abfolge insbesondere von gemessenen Geräuschen und/oder Magnetfeldern verstanden werden. Ein Aktivitätsmuster kann auch mit einem im Zusammenhang mit Bewegungsmustern beschriebenen Merkmal oder insbesondere mehreren Merkmalen beschrieben werden. Insbesondere wird nicht nur eine einzige Messung eines Magnetfelds in einer Richtung betrachtet, sondern die Kombination von mehreren Messungen von Magnetfeldern in mehreren, insbesondere drei Richtungen.

[0022] Ein Signalmuster kann beispielsweise ein Geräusch einer Kabinentür beim Öffnen oder ein Geräusch beim Einfahren der Aufzugkabine auf ein Stockwerk oder daraus abgeleitete Merkmale beschreiben. Die Signalmuster können von Spezialisten auf Grund ihrer Erfahrung erstellt oder insbesondere durch einen oder mehrere Versuche bestimmt werden. Zur Bestimmung der Signalmuster können analog zur obigen Beschreibung im Zusammenhang mit Bewegungsmustern insbesondere Verfahren des so genannten maschinellen Lernens angewandt werden. Die Signalmuster können ebenfalls in zeitliche Abschnitte aufgeteilt und für jeden Abschnitt einzeln Merkmale bestimmt werden.

[0023] Da gleichartige Aktivitäten von Aufzügen, wie beispielsweise das Öffnen der Kabinentür, variieren können, also beispielsweise unterschiedlich lange dauern, wird das gemessene Aktivitätsmuster insbesondere nicht nur mit einem Signalmuster, sondern mit einer ganzen Reihe, leicht unterschiedlicher Signalmuster verglichen.

[0024] In Ausgestaltung der Erfindung erfasst das mobile Endgerät mit dem Sensor Eigenschaften der Umgebung des mobilen Endgeräts kennzeichnende Messwerte und auswertet diese aus. Es können beispielsweise Magnetfelder, der Luftdruck, die Helligkeit, die Luftfeuchtigkeit oder ein Kohlendioxidgehalt der Luft gemessen werden.

[0025] In Ausgestaltung der Erfindung wird aus den Messwerten ein Eigenschaftsmuster der Aufzuganlage abgeleitet und mit wenigstens einem gespeicherten Signalmuster verglichen. Die Erkennung des Betretens der Aufzugkabine erfolgt dann auf Basis des genannten Vergleichs. Damit kann besonders zuverlässig ein Betreten einer Aufzugkabine erkannt werden.

[0026] Bei den genannten gespeicherten Signalmustern handelt es sich in diesem Fall um Eigenschaftsmuster. In diesem Zusammenhang soll unter einem Eigenschaftsmuster beispielsweise eine zeitliche Abfolge von Messwerten verstanden werden, die die Umgebung des Endgeräts, also in diesem Fall Eigenschaften der Aufzuganlage beschreiben. Ein Eigenschaftsmuster kann auch mit einem im Zusammenhang mit Bewegungsmustern beschriebenen Merkmal oder insbesondere mehreren Merkmalen beschrieben werden. Insbesondere wird nicht nur der Verlauf einer einzigen Messung einer der genannten Eigenschaften betrachtet, sondern die Kombination von mehreren Messungen.

[0027] Ein Signalmuster kann beispielsweise die Änderung des Magnetfelds von ausserhalb nach innerhalb der Aufzugkabine oder daraus abgeleitete Merkmale beschreiben. Änderungen des Magnetfelds können beispielsweise durch unterschiedliche Verwendung ferromagnetischer Materialien oder unterschiedlicher elektrischer Bauteile, wie beispielsweise Spulen ausserhalb und innerhalb der Aufzugkabine hervorgerufen werden. Die ferromagnetischen Materialien können selbst ein Magnetfeld erzeugen und/oder das Erdmagnetfeld beeinflussen.

[0028] Ein Signalmuster kann beispielsweise die Änderung des CO2-Gehalts der Luft von ausserhalb nach innerhalb der Aufzugkabine oder daraus abgeleitete Merkmale beschreiben. Der CO2-Gehalt der Luft steigt durch die von den Passagieren in der abgeschlossenen Aufzugkabine ausgeatmete Luft an. Damit ist im allgemeinen der CO2-Gehalt der Luft in der Kabine höher als ausserhalb. Zusätzlich steigt der CO2-Gehalt während der Fahrt langsam an, womit eine Fahrt in einer Aufzugkabine erkannt werden kann. Dieser Anstieg ist zwar ein eher langsamer Prozess, der aber bei längeren Fahrten erkannt werden kann.

[0029] Ein Signalmuster kann beispielsweise die Änderung der Luftfeuchtigkeit von ausserhalb nach innerhalb der Aufzugkabine oder daraus abgeleitete Merkmale beschreiben. Diese steigt analog zum CO2-Gehalt innerhalb der Kabine durch die ausgeatmete Luft langsam an, so dass die Auswertung analog zum CO2-Gehalt ablaufen kann.

[0030] Ein Signalmuster kann beispielsweise die Änderung der Temperatur von ausserhalb nach innerhalb der Aufzugkabine oder daraus abgeleitete Merkmale beschreiben. Durch die von den Passagieren abgegebene Wärme steigt die Temperatur langsam an, so dass die Auswertung analog zum CO2-Gehalt ablaufen kann.

[0031] Ein Signalmuster kann beispielsweise die Änderung der Helligkeit von ausserhalb nach innerhalb der Aufzugkabine oder daraus abgeleitete Merkmale beschreiben. Innerhalb einer Aufzugkabine ist es in der Regel weniger hell als ausserhalb.

[0032] Ein Signalmuster kann beispielsweise die Änderung der Akustik von ausserhalb nach innerhalb der Aufzugkabine oder daraus abgeleitete Merkmale beschreiben. Da es sich bei einer Aufzugkabine um einen vergleichsweise engen, abgeschlossenen Raum handelt, ändert sich beispielsweise das Echo oder die Schalldämpfung. Zur Ermittlung dieser Änderung können insbesondere spezielle Testsignale verwendet werden.

[0033] Die Signalmuster können von Spezialisten auf Grund ihrer Erfahrung erstellt oder insbesondere durch einen oder mehrere Versuche bestimmt werden. Zur Bestimmung der Signalmuster können analog zur obigen Beschreibung im Zusammenhang mit Bewegungsmustern insbesondere Verfahren des so genannten maschinellen Lernens angewandt werden Die Signalmuster können ebenfalls in zeitliche Anschnitte aufgeteilt und für jeden Abschnitt einzeln Merkmale bestimmt werden.

[0034] Da nicht alle Aufzuganlagen identische Eigenschaftsmuster aufweisen, sondern diese variieren können, wird das gemessene Eigenschaftsmuster insbesondere nicht nur mit einem Signalmuster, sondern mit einer ganzen Reihe, leicht unterschiedlicher Signalmuster verglichen.

[0035] Für die Erkennung eines Betretens einer Aufzugkabine werden insbesondere nicht nur jeweils einzeln Bewegungen des Passagiers kennzeichnende Messwerte, Aktivitäten der Aufzuganlage kennzeichnende Messwerte oder Eigenschaften der Aufzuganlage kennzeichnende Messwerte erfasst und ausgewertet, sondern eine Kombination dieser verschiedenen Arten von Messwerten. Damit kann besonders zuverlässig ein Betreten einer Aufzugkabine erkannt werden.

[0036] In Ausgestaltung der Erfindung wird wenigstens eines der genannten gespeicherten Signalmuster verändert, insbesondere werden alle gespeicherten Signalmuster verändert. Es findet also ein Lernvorgang statt, durch den die gespeicherten Signalmuster immer besser an die tatsächlichen Begebenheiten angepasst werden. Damit ist eine besonders genaue Erkennung eines Betretens einer Aufzugkabine durch einen Passagier möglich.

[0037] Insbesondere wird aus den von wenigstens einem der Sensoren des mobilen Endgeräts gemessenen Messwerten eine Fahrt in einer Aufzugkabine erkannt. Sobald eine Fahrt in einer Aufzugkabine erkannt wurde, werden vor der Fahrt erfasste Bewegungs-, Aktivitäts- und/oder Eigenschaftsmuster mit gespeicherten Signalmustern verglichen und auf Basis des Vergleichs die gespeicherten Signalmuster angepasst. Insbesondere werden die gespeicherten Signalmuster in Richtung der vor der Fahrt erfassten Bewegungs-, Aktivitäts- und/oder Eigenschaftsmuster verändert. Dabei können insbesondere die oben beschriebenen Verfahren des so genannten maschinellen Lernens angewandt werden. Damit ist ein besonders effektives Lernen und somit auch eine besonders genaue Erkennung eines Betretens einer Aufzugkabine durch einen Passagier möglich.

[0038] Wenn eine Fahrt in einer Aufzugkabine erkannt wurde, kann auch mit einer sehr hohen Trefferwahrscheinlichkeit ein Verlassen der Aufzugkabine erkannt werden. Sobald sich der Passagier quer zur vertikalen Richtung, also entweder in x- und/oder y- Richtung signifikant fortbewegt, kann von einem Verlassen der Aufzugkabine ausgegangen werden. Diese Bewegung kann beispielsweise mittels des Beschleunigungssensors erkannt werden. Alternativ zur Erkennung einer Bewegung in x-/y-Richtung kann auch der oben beschriebene resultierende Vektor der Beschleunigungen in x-, y- und z-Richtung verwendet werden.

[0039] Eine Fahrt einer Aufzugskabine weist einen charakteristischen Verlauf der Beschleunigung in vertikaler Richtung auf. Die Aufzugskabine wird zunächst nach oben oder unten beschleunigt, fährt dann meist eine Weile mit quasi konstanter Geschwindigkeit und wird dann bis zum Stillstand abgebremst. Dieser Beschleunigungsverlauf kann mit hoher Treffsicherheit in den Messwerten eines oder mehrerer Beschleunigungssensoren des mobilen Endgeräts erkannt werden. Auf diese Weise ist eine sichere Erkennung einer Fahrt des Passagiers und damit des mobilen Endgeräts in einer Aufzugkabine möglich. Auf Basis dieser sicheren Erkennung ist eine zuverlässige Anpassung der gespeicherten Signalmuster möglich, was schliesslich zu einer besonders sicheren Erkennung des Einsteigens eines Passagiers in eine Aufzugkabine führt.

[0040] Alternativ oder ergänzend kann auch der von einem Barometer gemessene Luftdruck zur Erkennung einer Fahrt in einer Aufzugkabine ausgewertet werden. Durch die Fahrt in vertikaler Richtung ergibt sich eine Änderung des Luftdrucks, wobei der Gradient der Änderung betragsmässig deutlich grösser ist als beim Treppensteigen oder bei wetterbedingten Änderungen des Luftdrucks.

[0041] Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich anhand der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnungen, in welchen gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit identischen Bezugszeichen versehen sind.

[0042] Dabei zeigen:

Fig. 1

eine sehr schematische Darstellung einer Aufzuganlage mit einem Passagier,

Fig. 2a, b, c

zeitliche Verläufe von Drehraten beim Einsteigen eines Passagiers in eine Aufzugkabine,

Fig. 3a, b, c

zeitliche Verläufe von magnetischen Feldstärken beim Einsteigen eines Passagiers in eine Aufzugkabine, und

Fig. 4

einen zeitlichen Verlauf einer Beschleunigung in vertikaler Richtung bei einer Fahrt einer Aufzugkabine.

[0043] Gemäss Fig. 1 verfügt eine Aufzuganlage 10 über eine Aufzugkabine 11, die in einem Aufzugschacht 12 in vertikaler Richtung 13 auf und ab bewegt werden kann. Dazu ist die Aufzugkabine 11 über ein flexibles Tragmittel 14 und eine Antriebsrolle 15 eines nicht weiter dargestellten Antriebs mit einem Gegengewicht 16 verbunden. Der Antrieb kann über die Antriebsrolle 15 und das Tragmittel 14 die Aufzugkabine 11 und das Gegengewicht 16 gegenläufig auf und ab bewegen. Der Aufzugschacht 12 weist drei Schachtöffnungen 17a, 17b, 17c und damit drei Stockwerke auf, die mit Schachttüren 18a, 18b, 18c verschlossen sind. In der Fig. 1 befindet sich die Aufzugkabine 11 an der Schachtöffnung 17a, also im untersten Stockwerk. Wenn sich die Aufzugkabine 11 auf einem Stockwerk, also an einer der Schachtöffnungen 17a, 17b, 17c befindet, so kann die entsprechende Schachttür 18a, 18b, 18c zusammen mit einer Kabinentür 19 geöffnet und so das Betreten der Aufzugkabine 11 ermöglicht werden. Zum Öffnen der Kabinentür 19 und der entsprechenden Schachtür 18a, 18b, 18c werden nicht weiter dargestellte Türsegmente seitlich aufgeschoben, so dass eine Verlagerung der Türsegmente zur Seite erfolgt. Die Kabinentür 19 und die entsprechende Schachttür 18a, 18b, 18c werden von einem Türantrieb 20 betätigt, der von einer Türsteuereinheit 21 angesteuert wird. Die Türsteuereinheit 21 steht in Signalverbindung mit einer Aufzugsteuereinheit 22, welche die gesamte Aufzuganlage 10 steuert. Die Aufzugsteuereinheit 22 steuert beispielsweise den Antrieb an und kann so die Aufzugkabine 11 auf ein gewünschtes Stockwerk verfahren. Sie kann auch beispielsweise der Türsteuereinheit 21 eine Aufforderung zum Öffnen der Kabinentür 19 und der entsprechenden Schachttür 18a, 18b, 18c senden, welche die Türsteuereinheit 21 dann mittels einer entsprechenden Ansteuerung des Türantriebs 20 ausführt.

[0044] Auf dem untersten Stockwerk, also vor der Schachttür 18a steht ein Passagier 23, der ein mobiles Endgerät in Form eines Mobiltelefons 24 mit sich führt. Das Mobiltelefon 24 verfügt über mehrere Sensoren, von denen nur ein Mikrofon 25 dargestellt ist. Das Mobiltelefon 24 weist ausserdem jeweils dreidimensionale Beschleunigungs-, Drehraten- und Magnetfeldsensoren auf, welche Messwerte in x-, y- und z- Richtung erfassen können. Wie oben ausgeführt, können die von den Beschleunigungs-, Drehraten- und Magnetfeldsensoren erfassten Messwerte auf einfache Weise in Werte bezüglich absoluter x-, y- und z-Richtungen umgerechnet werden. Alle folgenden Aussagen zu Beschleunigungen, Drehraten oder Magnetfeldstärken beziehen sich damit auf in dieser Weise umgerechnete Messwerte und Aussagen zu x-, y- und z-Richtungen auf absolute x-, y- und z-Richtungen.

[0045] Es soll auf Basis der von den Sensoren des Mobiltelefons 24 erfassten Messwerte erkannt werden, wenn der Passagier 23 die Aufzugkabine 11 betritt. Das Mobiltelefon 24 erfasst dazu laufend Messwerte und wertet diese aus. Das Mobiltelefon 24 erfasst beispielsweise die Drehraten um die x-, y- und z-Achse. Diese gemessenen Drehraten kennzeichnen nicht nur Bewegungen des Mobiltelefons 24, sondern auch Bewegungen des Passagiers 23. Es werden laufend Messwerte erfasst und durch Kombination der einzelnen Messwerte der verschiedenen Beschleunigungssensoren ein fortlaufendes Bewegungsmuster des Passagiers 23 erzeugt. Die Messwerte werden dabei insbesondere mittels eines Tiefpassfilters gefiltert. Das genannte Bewegungsmuster enthält damit in diesem Fall die Verläufe der Drehraten um die x-, y- und z-Achse. Das Mobiltelefon 24 vergleicht das so erzeugte fortlaufende Bewegungsmuster mit gespeicherten Signalmustern, welche für ein Bewegungsmuster beim Betreten einer Aufzugkabine 11 typisch sind. Um den Vergleich durchführen zu können, werden beispielsweise Merkmale in Form von Mittelwerten, Standardabweichungen und Minimal-/Maximalwerten der einzelnen Drehraten oder zeitlicher Abschnitte der Drehraten bestimmt und mit gespeicherten Werten verglichen. Sind die Unterschiede zwischen den Merkmalen der gemessenen Verläufe und den gespeicherten Merkmalen kleiner als festlegbare Schwellwerte, so wird eine ausreichende Übereinstimmung eines Bewegungsmusters mit einem gespeicherten Signalmuster erkannt. Daraus schliesst das Mobiltelefon 24, dass der Passagier 23 die Aufzugkabine 11 betreten hat. Das Mobiltelefon 24 kann diese Information ganz unterschiedlich verwerten. In diesem Beispiel soll es sich in einen Messmodus versetzen, in dem es für Messungen während der bevorstehenden Fahrt in der Aufzugkabine 11 zur Überwachung der Aufzuganlage 10 bereit ist. Die Messungen werden dabei erst zu einem späteren Zeitpunkt gestartet.

[0046] Der Vergleich zwischen einem gemessenen Bewegungsmuster und einem gespeicherten Signalmuster und damit die Erkennung oder Klassifizierung von Bewegungsmustern kann auch mit Methoden des so genannten maschinellen Lernens durchgeführt werden. Beispielsweise kann eine so genannte Support Vector Machine, ein Random Forest Algorithmus oder ein Deep Learning Algorithmus verwendet werden.

[0047] Es können zusätzlich auch die transversalen Beschleunigungen in x-, y- und z-Richtung berücksichtigt werden, so dass das Bewegungsmuster zusätzlich die Verläufe der Beschleunigungen in x-, y- und z-Richtung enthält.

[0048] Es ist auch möglich, dass das Mobiltelefon die Erkennung eines Betretens einer Aufzugkabine nicht vollständig alleine ausführt, sondern die erfassten Daten an eine Auswerteeinrichtung überträgt. Die Erkennung eines Betretens der Aufzugkabine wird dann von der Auswerteeinrichtung durchgeführt. Sobald ein Betreten erkannt wird, sendet die Auswerteeinrichtung ein entsprechendes Signal an das Mobiltelefon.

[0049] In den Fig. 2a, 2b und 2c ist ein gemessenes Bewegungsmuster und ein gespeichertes Signalmuster über der Zeit dargestellt, wobei in Fig. 2a die Drehraten α um die x-Achse, in Fig. 2b um die y-Achse und in Fig. 2c um die z-Achse dargestellt ist. Die gemessene Drehrate ist jeweils mit einer durchgezogenen Linie und die gespeicherte Drehraten des Signalmusters jeweils mit einer gestrichelten Linie dargestellt. Die durchgezogenen Linien 26a, 26b, 26c stellen also die gemessenen Drehraten und die gestrichelten Linien 27a, 27b, 27c die gespeicherten Drehraten um die x-, y- und z-Achse dar. Die gemessenen Werte sind geglättet dargestellt.

[0050] Das gespeicherte Signalmuster (gestrichelten Linien 27a, 27b, 27c) enthält typische Verläufe von Drehraten, wie sie beim Betreten einer Aufzugkabine auftreten. Vom Zeitpunkt t0 bis zum Zeitpunkt t1 läuft der Passagier auf die Schachttür zu, um zum Zeitpunkt t1 anzuhalten und bis zum Zeitpunkt t2 auf das Öffnen der Schacht- und Kabinentür zu warten. Dabei treten quasi keine Drehraten auf. Ab dem Zeitpunkt t2 betritt der Passagier die Aufzugkabine und dreht sich anschliessend in Richtung Kabinentür um. Dieses Umdrehen führt in erster Linie zu einem deutlichen Ausschlag der Drehraten um die z-Achse (Linie 27c), wobei zu Beginn und am Ende des Ausschlags ein kurzes Unterschwingen in die entgegengesetzte Richtung auftritt. Wie in den Fig. 2a, 2b und 2c ersichtlich ist, folgt das gemessene Bewegungsmuster (durchgezogene Linien 26a, 26b, 26c) recht genau dem gespeicherten Signalmuster. Der Vergleich der Bewegungsmuster mit gespeicherten Signalmustern läuft wie oben beschrieben ab. Auf Grund dieser Übereinstimmung schliesst das Mobiltelefon, dass der Passagier die Aufzugkabine betreten hat.

[0051] Da sich nicht alle Personen auf die gleiche Weise bewegen, also sich beispielsweise unterschiedlich schnell umdrehen, und beispielsweise Wartezeiten unterschiedlich lange sind, wird das gemessene Bewegungsmuster insbesondere nicht nur mit einem Signalmuster, sondern mit einer ganzen Reihe, leicht unterschiedlicher Signalmuster verglichen.

[0052] Ergänzend zu den Drehraten können auch zusätzlich die Beschleunigungen in x-, y- und z-Richtung auf vergleichbare Weise berücksichtigt werden. Damit kann insbesondere das Laufen in Richtung Schachttür und in die Aufzugkabine hinein, sowie das Warten vor und in der Aufzugkabine einfacher identifiziert werden.

[0053] Um die Erkennung des Betretens einer Aufzugkabine zuverlässiger zu machen, werden insbesondere weitere von Sensoren des Mobiltelefons erfasste Messwerte ausgewertet. Das Mobiltelefon 24 erfasst insbesondere mit dem dreidimensionalen Magnetfeldsensor die magnetische Feldstärke in x-, y- und z-Richtung. Die gemessenen Werte kennzeichnen damit eine Eigenschaft der Aufzuganlage. Es ist nur sehr schwer möglich, aus Messwerten zu einem einzigen Zeitpunkt zu schliessen, dass sich das Mobiltelefon und damit der Passagier in einer Aufzugkabine befindet. Aus diesem Grund wird aus den zeitlichen Verläufen der drei Feldstärken ein Eigenschaftsmuster erstellt, wobei die gemessenen Werte insbesondere mittels eines Tiefpassfilters gefiltert werden. Das Mobiltelefon 24 vergleicht das so erzeugte fortlaufende Eigenschaftsmuster mit gespeicherten Signalmustern, welche für ein Eigenschaftsmuster beim Betreten einer Aufzugkabine 11 typisch sind. Wird eine ausreichende Übereinstimmung eines Bewegungsmusters mit einem gespeicherten Signalmuster erkannt, so schliesst das Mobiltelefon 24 daraus, dass der Passagier 23 die Aufzugkabine 11 betreten hat. Der Vergleich der Bewegungsmuster mit gespeicherten Signalmustern läuft wie oben beschrieben ab.

[0054] In den Fig. 3a, 3b und 3c ist ein gemessenes Eigenschaftsmuster und ein gespeichertes Signalmuster über der Zeit dargestellt, wobei in Fig. 3a die magnetische Feldstärke H in x-Richtung, in Fig. 3b in y-Richtung und in Fig. 3c in z-Richtung dargestellt sind. Die gemessenen Feldstärken sind jeweils mit einer durchgezogenen Linie und die gespeicherten Feldstärken des Signalmusters jeweils mit einer gestrichelten Linie dargestellt. Die durchgezogenen Linien 28a, 28b, 28c stellen also die gemessenen Feldstärken und die gestrichelten Linien 29a, 29b, 29c die gespeicherten Feldstärken in x-, y- und z-Richtung dar. Die gemessenen Werte sind geglättet dargestellt.

[0055] Das gespeicherte Signalmuster (gestrichelten Linien 29a, 29b, 29c) enthält typische Verläufe von Feldstärken, wie sie beim Betreten einer Aufzugkabine auftreten. Kurz vor bis kurz nach dem Zeitpunkt t2, bei dem der Passagier die Aufzugkabine betritt, ist bei den Feldstärken in y- und z-Richtung ein signifikanter Anstieg zu sehen, wohin gehend die Feldstärke in x-Richtung die gesamte Zeit quasi unverändert bleibt. Die Änderung der Feldstärken ist insbesondere auf die Verwendung ferromagnetischer Materialien in der Aufzugkabine zurück zu führen. Wie in den Fig. 3a, 3b und 3c ersichtlich ist, folgt das gemessene Eigenschaftsmuster (durchgezogene Linien 28a, 28b, 28c) recht genau dem gespeicherten Signalmuster. Diese Übereinstimmung ist für das Mobiltelefon ein weiteres Indiz, dass der Passagier die Aufzugkabine betreten hat. Der Vergleich des Eigenschaftsmusters mit gespeicherten Signalmustern läuft analog zum oben beschriebenen Vergleich der Bewegungsmuster mit gespeicherten Signalmustern ab.

[0056] Da nicht alle Aufzuganlagen identische Eigenschaftsmuster aufweisen, sondern diese variieren können, wird das gemessene Eigenschaftsmuster insbesondere nicht nur mit einem Signalmuster, sondern mit einer ganzen Reihe, leicht unterschiedlicher Signalmuster verglichen.

[0057] Ausserdem können zusätzliche weitere Messwerte, wie beispielsweise der Luftdruck, die Helligkeit, die Luftfeuchtigkeit oder ein Kohlendioxidgehalt der Luft, berücksichtigt werden.

[0058] Eine weitere Steigerung der Zuverlässigkeit des Erkennens eines Betretens einer Aufzugkabine kann dadurch erreicht werden, dass zusätzlich noch Messwerte berücksichtigt werden, welche eine Aktivität der Aufzuganlage kennzeichnen. Beispielsweise kann aus den oben beschriebenen magnetischen Feldstärken ein Aktivitätsmuster abgeleitet werden, das mit einem Signalmuster verglichen wird, das für das Öffnen der Kabinen- und Schachttür typisch ist. Eine andere Möglichkeit besteht darin, aus mit dem Mikrofon gemessenen Geräuschen ein Aktivitätsmuster abzuleiten und dieses mit einem Signalmuster zu vergleichen, das für das Öffnen der Kabinen- und Schachttür typisch ist. Es kann wie bei den Bewegungs- und Eigenschaftsmustern sinnvoll sein, die Aktivitätsmuster mit mehreren, leicht unterschiedlichen Signalmustern zu vergleichen. Eine hinreichende Übereinstimmung zwischen den gemessenen Aktivitätsmustern und einem gespeicherten Signalmuster kann wiederum als Indiz gewertet werden, dass der Passagier eine Aufzugkabine betreten hat.

[0059] Das Mobiltelefon kann so ausgeführt sein, dass es bereits ein Betreten einer Aufzugkabine erkennt, wenn es eine einzige hinreichende Übereinstimmung eines Bewegungsmusters, eines Eigenschaftsmusters oder eines Aktivitätsmusters mit einem gespeicherten Signalmuster gibt. Es ist aber auch möglich, dass ein Betreten erst dann erkannt wird, wenn es wenigstens zwei, drei oder mehr Übereinstimmungen gibt.

[0060] Um die Erkennung eines Betretens einer Aufzugkabine zuverlässiger zu machen, können die gespeicherten Signalmuster angepasst werden. Mit einer Anpassung kann das Verfahren insbesondere an das Verhalten des Besitzers des Mobiltelefons angepasst werden. Dazu erkennt das Mobiltelefon insbesondere eine Fahrt in einer Aufzugkabine. Das kann sehr zuverlässig durch die Überwachung der Beschleunigung in z-Richtung und damit in vertikaler Richtung 13 erkannt werden. In Fig. 4 ist exemplarisch mit der Linie 30 ein Verlauf der Beschleunigung a in z-Richtung nach oben dargestellt, wobei die Erdbeschleunigung unberücksichtigt ist. Die Aufzugkabine 11 und damit auch der Passagier 23 mit seinem Mobiltelefon 24 werden ab dem Zeitpunkt t4 mit einer nahezu konstanten Beschleunigung beschleunigt. Kurz bevor die gewünschte Geschwindigkeit der Aufzugkabine 11 erreicht ist, sinkt die Beschleunigung ab, um zum Zeitpunkt t5 die Nulllinie zu erreichen. Die Aufzugkabine 11 fährt dann bis zum Zeitpunkt t6 mit konstanter Geschwindigkeit, um dann mit einer quasi konstanten negativen Beschleunigung bis zum Zeitpunkt t7 abgebremst zu werden. Dieser typische Verlauf mit Beschleunigung in vertikaler Richtung, Konstantfahrt und Abbremsen bis zum Stillstand lässt sich sehr gut in den Messwerten erkennen.

[0061] Sobald eine Fahrt in einer Aufzugkabine erkannt wurde, werden vor der Fahrt erfasste Bewegungs-, Aktivitäts- und/oder Eigenschaftsmuster mit gespeicherten Signalmustern verglichen und auf Basis des Vergleichs die gespeicherten Signalmuster mit Methoden des maschinellen Lernens angepasst. Dabei werden die gespeicherten Signalmuster in Richtung der vor der Fahrt erfassten Bewegungs-, Aktivitäts- und/oder Eigenschaftsmuster verändert.

[0062] Abschließend ist darauf hinzuweisen, dass Begriffe wie "aufweisend", "umfassend", etc. keine anderen Elemente oder Schritte ausschließen und Begriffe wie "eine" oder "ein" keine Vielzahl ausschließen. Ferner sei daraufhingewiesen, dass Merkmale oder Schritte, die mit Verweis auf eines der obigen Ausführungsbeispiele beschrieben worden sind, auch in Kombination mit anderen Merkmalen oder Schritten anderer oben beschriebener Ausführungsbeispiele verwendet werden können. Bezugszeichen in den Ansprüchen sind nicht als Einschränkung anzusehen.

Ansprüche

1. Verfahren zur Erkennung eines Betretens einer Aufzugkabine (11) einer Aufzuganlage (10) durch einen Passagier (23), bei welchem

- der Passagier (23) ein mindestens einen Sensor (25) aufweisendes mobiles Endgerät (24) mit sich führt,

- das mobile Endgerät (24) mit dem Sensor (25) Messwerte erfasst und auswertet und

- die Erkennung eines Zeitpunkts des Betretens der Aufzugkabine (11) auf Basis der genannten Messwerte erfolgt.

2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet, dass
das mobile Endgerät (24) mit dem Sensor (25) Bewegungen des Passagiers (23) kennzeichnende Messwerte erfasst und auswertet.

3. Verfahren nach Anspruch 2,
dadurch gekennzeichnet, dass
das mobile Endgerät (24) Beschleunigungen, Drehraten und/oder Magnetfelder erfasst und auswertet.

4. Verfahren nach Anspruch 2 oder 3,
dadurch gekennzeichnet, dass
aus den Messwerten ein Bewegungsmuster (26a, 26b, 26c) des Passagiers (23) abgeleitet, mit wenigstens einem gespeicherten Signalmuster (27a, 27b, 27c) verglichen wird und die Erkennung des Betretens der Aufzugkabine (11) auf Basis des genannten Vergleichs erfolgt.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4,
dadurch gekennzeichnet, dass
das mobile Endgerät (24) mit dem Sensor (25) Aktivitäten der Aufzuganlage (10) kennzeichnende Messwerte erfasst und auswertet.

6. Verfahren nach Anspruch 5,
dadurch gekennzeichnet, dass
aus den Messwerten ein Aktivitätsmuster abgeleitet, mit wenigstens einem gespeicherten Signalmuster verglichen wird und die Erkennung des Betretens der Aufzugkabine (11) auf Basis des genannten Vergleichs erfolgt.

7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6,
dadurch gekennzeichnet, dass
das mobile Endgerät (24) mit dem Sensor (25) Eigenschaften der Umgebung des mobilen Endgeräts (24) kennzeichnende Messwerte erfasst und auswertet.

8. Verfahren nach Anspruch 7,
dadurch gekennzeichnet, dass
aus den Messwerten ein Eigenschaftsmuster (28a, 28b, 28c) abgeleitet, mit wenigstens einem gespeicherten Signalmuster (29a, 29b, 29c) verglichen wird und die Erkennung des Betretens der Aufzugkabine (11) auf Basis des genannten Vergleichs erfolgt.

9. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 8,
dadurch gekennzeichnet, dass
das mobile Endgerät (24) Geräusche, Magnetfelder, CO2-Gehalt der Luft, Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Luftdruck, Helligkeit und/oder Geräusche erfasst und auswertet.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 9,
dadurch gekennzeichnet, dass
wenigstens eines der genannten gespeicherten Signalmuster (27a, 27b, 27c; 29a, 29b, 29c) verändert wird.

11. Verfahren nach Anspruch 10,
dadurch gekennzeichnet, dass
aus den Messwerten eine Fahrt in einer Aufzugkabine (11) erkannt und vor der Fahrt erfasste Messwerte mit gespeicherten Signalmustern (27a, 27b, 27c; 29a, 29b, 29c) verglichen und auf Basis des Vergleichs die gespeicherten Signalmuster (27a, 27b, 27c; 29a, 29b, 29c) angepasst werden.

Claims

1. Method for detecting a passenger (23) entering an elevator car (11) of an elevator system (10), in which

- the passenger (23) carries a mobile terminal (24) having at least one sensor (25),

- the mobile terminal (24) records and evaluates measured values by means of the sensor (25), and

- a point in time at which the elevator car (11) is entered is detected on the basis of the mentioned measured values

2. Method according to claim 1, characterized in that the mobile terminal (24) records and evaluates measured values which indicate movements of the passenger (23) by means of the sensor (25).

3. Method according to claim 2, characterized in that the mobile terminal (24) records and evaluates accelerations, rotation rates and/or magnetic fields.

4. Method according to either claim 2 or claim 3, characterized in that a movement pattern (26a, 26b, 26c) of the passenger (23) is derived from the measured values and is compared with at least one stored signal pattern (27a, 27b, 27c), and the entry into the elevator car (11) is detected on the basis of said comparison.

5. Method according to any of claims 1 to 4, characterized in that the mobile terminal (24) records and evaluates measured values which indicate activities of the elevator system (10) by means of the sensor (25).

6. Method according to claim 5, characterized in that an activity pattern is derived from the measured values and is compared with at least one stored signal pattern, and the entry into the elevator car (11) is detected on the basis of said comparison.

7. Method according to any of claims 1 to 6, characterized in that the mobile terminal (24) records and evaluates measured values which indicate properties of the surroundings of the mobile terminal (24) by means of the sensor (25).

8. Method according to claim 7, characterized in that a property pattern (28a, 28b, 28c) is derived from the measured values and is compared with at least one stored signal pattern (29a, 29b, 29c), and the entry into the elevator car (11) is detected on the basis of said comparison.

9. Method according to any of claims 5 to 8, characterized in that the mobile terminal (24) records and evaluates noises, magnetic fields, CO2 content of the air, air humidity, temperature, air pressure, brightness and/or noises.

10. Method according to any of claims 4 to 9, characterized in that at least one of said stored signal patterns (27a, 27b, 27c; 29a, 29b, 29c) is changed.

11. Method according to claim 10, characterized in that a journey in an elevator car (11) is detected from the measured values, and measured values recorded before the journey are compared with stored signal patterns (27a, 27b, 27c; 29a, 29b, 29c), and the stored signal patterns (27a, 27b, 27c; 29a, 29b, 29c) can be adjusted on the basis of the comparison.

Revendications

1. Procédé de détection de l'entrée d'un passager (23) dans une cabine d'ascenseur (11) d'une installation d'ascenseur (10), selon lequel

- le passager (23) porte sur lui un terminal mobile (24) présentant au moins un capteur (25),

- le terminal mobile (24) doté du capteur (25) acquiert et analyse des valeurs de mesure, et

- la détection d'un instant auquel se produit l'entrée dans la cabine d'ascenseur (11) est effectuée sur la base desdites valeurs de mesure.

2. Procédé selon la revendication 1,
caractérisé
en ce que le terminal mobile (24) doté du capteur (25) acquiert et analyse des valeurs de mesure caractérisant les mouvements du passager (23).

3. Procédé selon la revendication 2,
caractérisé
en ce que le terminal mobile (24) acquiert et analyse des accélérations, des vitesses de rotation et/ou des champs magnétiques.

4. Procédé selon la revendication 2 ou 3,
caractérisé
en ce qu'un modèle de mouvements (26a, 26b, 26c) du passager (23) est dérivé des valeurs de mesure, est comparé à au moins un modèle de signal enregistré (27a, 27b, 27c), et en ce que la détection de l'entrée dans la cabine d'ascenseur (11) est effectuée sur la base de ladite comparaison.

5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4,
caractérisé
en ce que le terminal mobile (24) doté du capteur (25) acquiert et analyse des valeurs de mesure caractérisant les activités de l'installation d'ascenseur (10).

6. Procédé selon la revendication 5,
caractérisé
en ce qu'un modèle d'activités est dérivé des valeurs de mesure, est comparé à au moins un modèle de signal enregistré, et en ce que la détection de l'entrée dans la cabine d'ascenseur (11) est effectuée sur la base de ladite comparaison.

7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6,
caractérisé
en ce que le terminal mobile (24) doté du capteur (25) acquiert et analyse des valeurs de mesure caractérisant des propriétés de l'environnement du terminal mobile (24).

8. Procédé selon la revendication 7,
caractérisé
en ce qu'un modèle de propriétés (28a, 28b, 28c) est dérivé des valeurs de mesure, est comparé à au moins un modèle de signal enregistré (29a, 29b, 29c), et en ce que la détection de l'entrée dans la cabine d'ascenseur (11) est effectuée sur la base de ladite comparaison.

9. Procédé selon l'une des revendications 5 à 8,
caractérisé
en ce que le terminal mobile (24) acquiert et analyse des bruits, des champs magnétiques, la teneur de l'air en CO₂, l'humidité de l'air, la température, la pression de l'air, la luminosité et/ou des bruits.

10. Procédé selon l'une des revendications 4 à 9,
caractérisé
en ce qu'au moins l'un desdits modèles de signaux enregistrés (27a, 27b, 27c ; 29a, 29b, 29c) est modifié.

11. Procédé selon la revendication 10,
caractérisé
en ce qu'un déplacement dans une cabine d'ascenseur (11) est détecté à partir des valeurs de mesure, en ce que des valeurs de mesure acquises avant le déplacement sont comparées à des modèles de signaux enregistrés (27a, 27b, 27c ; 29a, 29b, 29c), et en ce que les modèles de signaux enregistrés (27a, 27b, 27c ; 29a, 29b, 29c) sont ajustés sur la base de la comparaison.

Zeichnung