CN101495929B - 用列车/轨道数据库增加进行旅程优化的方法、系统和计算机软件代码 - Google Patents

Abstract

一种用于提供用在列车性能中的列车信息和轨道特征化信息中的至少一个的系统，包括：第一元件，用于确定列车在轨道分段上的位置和/或从旅程的开始的时间。用于提供轨道分段信息的轨道特征化元件以及用于测量列车中的至少一个机车的操作状况的传感器也被包括。数据库被提供来存储轨道分段信息和/或至少一个机车的操作状况。处理器也被包括来将来自第一元件、轨道特征化元件、传感器和/或数据库的信息相关，使得所述数据库可以被用来按照列车的一个或多个操作标准创建优化列车性能的旅程计划。

Description

用列车/轨道数据库增加进行旅程优化的方法、系统和计算机软件代码

技术领域

本发明的领域涉及用于优化列车操作的系统和方法，尤其涉及一种用于增加和更新与用于优化列车操作的系统、方法和/或计算机软件代码相关联的列车/轨道数据库的系统和方法。

背景技术

机车是具有大量子系统的复杂系统，每个子系统相互独立于其它子系统。在机车上的操作者施加牵引和制动力以控制机车的速度和其铁路车厢的负载，以确保安全并及时到达希望的目的地。为了实施该功能并且符合规定的操作速度，该操作速度可随着列车在轨道上的位置变化，操作者一般必须具有在特定地形上操作具有各种铁路车厢组(即，不同类型和数量的铁路车厢)的机车的丰富经验。

然而，即使具有确保安全操作的足够知识和经验，操作者一般也不能在旅程期间操作机车以最小化燃料消耗(或其它操作特性，例如，排放(emission))。多个操作因素影响燃料消耗，包括例如排放限制、机车燃料/排放特性、铁路车厢的大小和负载、天气、交通状况和机车操作参数。尽管有影响性能的许多变量，但是如果在满足要求的调度(到达时间)并且使用最小量的燃料(或优化其它操作参数)的同时，提供在旅程期间优化性能的控制信息，则操作者仍可以(通过牵引和制动力的施加)更有效并且高效地操作列车。因此，希望操作者在提供牵引和制动力以优化一个或多个操作参数的应用的系统或过程的指导(或控制)下操作列车。

发明内容

本发明的示范性实施例公开了一种用于增加和更新与用于优化列车操作的系统、方法和/或计算机软件代码相关联的列车/轨道数据库的系统、方法和/或计算机软件代码。为此，公开了一种用于提供用在列车性能中的列车信息和/或轨道特征化(characterization)信息的系统。该系统包括：第一元件，用于确定列车在轨道分段上的位置和从旅程开始的时间中的至少一个。还公开了用于提供轨道分段信息的轨道特征化元件。还公开了用于测量列车中的至少一个机车的操作状况的传感器、和用于存储轨道分段信息和/或至少一个机车的操作状况的数据库。处理器被公开用于将来自第一元件、轨道特征化元件、传感器和数据库的信息相关，使得所述数据库可以被用来按照列车的一个或多个操作标准创建优化列车性能的旅程计划。

在另一个示范性实施例中，公开了一种用于在旅程期间沿着轨道分段操作列车的系统，该列车包括一个或多个机车组，每个机车组包括一个或多个机车。该系统包括用于确定列车在轨道分段上的位置和/或从旅程开始的时间的第一元件。还公开了用于提供轨道分段信息的轨道特征化元件、和用于测量至少一个机车的操作状况的传感器。数据库被公开来存储轨道分段信息和/或至少一个机车的操作状况。处理器也被公开，其可操作从第一元件、传感器、轨道特征化元件、和/或数据库接收信息，用于按照列车的一个或多个操作标准创建优化列车性能的旅程计划。

在另一个示范性实施例中，公开了一种用于在旅程期间沿着轨道分段操作列车的方法，该列车包括一个或多个机车组，每个机车组包括一个或多个机车。该方法包括：用于确定列车在轨道分段上的位置或从旅程开始的时间的步骤，以及用于确定轨道分段信息的步骤。两个其它的步骤包括存储轨道分段信息，以及确定至少一个机车的至少一个操作状况。另一个步骤提供用于响应于列车的位置、轨道分段信息和至少一个操作状况的至少一个创建旅程计划，以按照列车的一个或多个操作标准优化机车性能。

在另一个示范性实施例中，公开了一种计算机软件代码，用于操作具有计算机处理器的列车，所述代码用于在旅程期间沿着轨道分段操作列车，该列车包括一个或多个机车组，每个机车组包括一个或多个机车。该软件代码包括：用于确定轨道分段信息的软件模块以及用于存储轨道分段信息的软件模块。还提供了用于确定一个机车的至少一个操作状况的软件模块。软件代码还提供了用于响应于列车的位置、轨道分段信息和至少一个操作状况的至少一个创建旅程计划、以按照列车的一个或多个操作标准优化机车性能的软件模块。

附图说明

将参照在附图中图示的本发明的具体实施例，提供对如上简要描述的本发明的更具体的描述。要理解到，这些附图仅仅描述本发明的典型的实施例并且因此不被认为限制本发明的范围，本发明将通过使用附图以附加的特征和细节描述和解释。在附图中：

图1描述了用于旅程优化的流程图的示范性图解；

图2描述了可能被采用的列车的简化模型；

图3描述了旅程优化系统的元件的示范性实施例；

图4描述了燃料使用/旅程时间曲线的示范性实施例；

图5描述了对旅程计划的分段分解的示范性实施例；

图6描述了分段示例的示范性实施例；

图7描述了用于旅程优化的示范性流程图；

图8描述了用于由操作者使用的动态显示的示范性图解；

图9描述了用于由操作者使用的动态显示的另一个示范性图解；

图10描述了用于由操作者使用的动态显示的另一个示范性图解；

图11描述了轨道数据库特性；以及

图12图示了在旅程期间沿轨道分段操作列车的示范性步骤的流程图。

具体实施方式

现在将详细介绍按照本发明的实施例，其示例被图示在附图中。只要可能，贯穿附图使用的相同参考标号来指代相同或类似的部分。

本发明在此公开的示范性实施例通过提供系统、方法和计算机实现的方法解决了本领域的技术问题，该系统、方法和计算机实现的方法用于确定和实现具有机车组(consist)(即多个直接连接的机车或一个或多个在该列车内分布的机车组)的列车的操作策略以监视和控制列车的操作，以在满足调度和速度约束的同时改善某些目标操作标准参数要求。本发明的示例还可应用于分布式动力列车，即具有与机头机车空间分隔并且可由该机头机车操作者控制的一个或多个机车组的列车。

本领域技术人员将认识到，如包括CPU、存储器、I/O、程序存储、连接总线和其它适合的组件的数据处理系统的装置，可以被编程或者设计来便利本发明的方法的实践。这样的系统将包括用于执行本发明的方法的适合的程序装置。

在另一个实施例中，用于数据处理系统的如预记录盘或其它类似计算机程序产品的制造品，包括存储介质和在其上记录的用于指导数据处理系统以便利本发明的方法的实践的程序。这样的装置和制造品也落入本发明的精神和范围。

广义地讲，技术效果是确定和实现列车的驱动策略以在满足调度和速度约束的同时改善某些目标操作标准参数要求，其中用有关列车(通常机车)和轨道的信息增加列车/轨道数据库。为了便利理解本发明的示例，随后参照其具体实现描述。

本发明的示范性实施例在由计算机执行的计算机可执行指令(如程序模块)的通常上下文中描述。

一般来说，程序模块包括：用于执行特定任务或者实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。例如，用于解释本发明的示范性实施例的软件程序可以用用于不同处理平台的不同语言编码。在随后描述中，本发明的示例在采用web浏览器的web门户的上下文中描述。然而，将理解到，解释本发明的示范性实施例的原理还可以用其它类型的计算机软件技术实现。

而且，本领域技术人员将认识到，本发明的示例可以用其它计算机系统配置(包括手持设备、多处理器系统、基于微处理器或可编程的消费电子设备、微型计算机、大型计算机等)实现。本发明的示范性实施例还可以在分布式计算环境中实践，其中任务由通过通信网络链接的远端处理设备执行。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储器存储设备的本地和远端计算机存储介质中。这些本地和远端计算环境可以整个被包含在机车内，或者在成组的邻近机车内，或者在路旁的车外或者中心办公室，其中在计算环境之间提供无线通信。

术语机车组意味着连续地连接在一起以便在机车之间没有铁路车厢的情况下提供监视和/或制动能力的一个或多个机车。列车可以包括一个或多个机车组。具体来说，可能存在一个机头机组和一个或多个远端机组，如在沿铁路车厢的中途的第一远端机组和在列车位置的末端的另一个远端机组。每个机车组可能具有第一或机头机车和一个或多个机尾机车。尽管第一机车通常被视为机头机组，但是本领域技术人员将容易认识到，在多个机车组中的第一机车可以物理上位于物理上机尾的位置。而且，即使机组通常被认为是连接连续的机车，但是本领域技术人员将容易认识到，成组的机车也可以被认为是机组，即使在至少一个铁路车厢分开了机车(如当所述机组被配置用于分布式动力操作)时，其中扼止(throttle)和制动命令通过无线链路或物理线缆从机头机车中继到远端的机尾。为此，在讨论同一列车内的多个机车时术语机车组不应被认为是限制因素。

现在将参照附图描述本发明的实施例。本发明的示范性实施例可以用许多方式实现，包括作为系统(包括计算机处理系统)、方法(包括计算机化的方法)、装置、计算机可读介质、计算机程序产品、图形用户接口(包括web门户或确切地固定在计算机可读存储器中的数据结构)。本发明的示范性实例的几个实施例在下文讨论。

图1描述了用于旅程优化的示范性流程图的图示。如图所示，指令在车上或者从远端位置(如分派中心10)对计划旅程特定的输入。这样的输入信息包括但不限于：列车位置、机组构成(如机车模型)、有关机车牵引传输的机车牵引动力性能、作为输出动力的函数的引擎燃料的消耗、冷却特性、意图旅程路径(遵照标准的铁路实践、作为里程碑或“有效坡度”分量的函数以反映曲率的有效的轨道坡度和曲率)、车厢构成和负载(包括有效拖动(drag)系数)，希望的旅程参数包括但不限于：开始时间和位置、结束位置、旅程时间、机务人员(用户和/或操作者)标识、机务人员轮班期满时间和旅程路径。

该数据可以按照各种技术和过程(如但是不限于手动操作者项目)经由车载显示器(该车载显示器链接到如硬盘、硬盘驱动器和/或USB驱动器的数据存储设备)被提供给机车42，或经由无线通信信道从中心或者路旁位置41(如轨道信令设备和/或路旁装置)将所述信息发送到机车42。机车42和列车31负载特性(例如，拖动)还可以随着路径(例如，随轨道和铁路车厢的高度、环境温度和状况)变化，使得按照如上所述的任何方法计划更新以反映这些变化。反映旅程优化过程的更新数据可以由如上所述的任何方法和技术和/或通过机车/列车状况的实时自主收集提供。这种更新包括例如通过监视(各)机车42之上或者之外的设备检测到的机车或者列车特性的变化。

轨道信号系统指示某些轨道状况，并且提供指令给接近该信号的列车的操作者。下文将更详细描述的信令系统指示例如在一个分段轨道上可允许的列车速度，并且提供停止和运行指令给列车操作者。包括信号的位置和与不同信号相关联的规则的信号系统的细节被存储在车载数据库63中。

基于输入给本发明的该示范性实施例的规范数据，在经受速度限制约束和希望的开始和结束时间的情况下计算最小化燃料使用和/或产生的排放的最优旅程计划，以产生旅程概况(profile)12。该概况包含：列车要遵守的、被表达为从旅程开始的距离和/或时间的函数的最优速度和动力(挡位(notch))设置、包括但不限于最大挡位动力和制动设置的列车操作限制、作为位置和期望的使用的燃料和产生的排放的函数的速度限制。在示范性实施例中，选择挡位设置的值以大约每10到30秒一次地获得扼止变化决定。

本领域技术人员将容易地认识到，如果需要和/或希望遵循最优速度概况，则扼止变化决定可以以更长或者更短间隔发生。广义上讲，本领域技术人员应该显而易见，该概况以列车级别、机组级别和/或单个机车级别提供列车的动力设置。正如在此使用的那样，动力包括制动动力、启动动力和气动制动动力。在另一个优选实施例中，代替在传统的离散挡位动力设置操作，本发明的示例从连续的动力设置范围，确定希望的动力设置，以优化速度概况。因此，例如，如果最优概况规定6.8的挡位设置，代替7的挡位设置，则机车42以6.8操作。允许这种中间动力设置可以提供如下所述的效率好处。

正如在下文概括的，用于计算最优概况的步骤可以包括任何数量的用于计算动力序列的方法，该动力序列驱动列车31以在经受机车操作和调度约束的情况下最小化燃料和/或排放。在某些情形中，最优概况可能由于列车配置、路径和环境状况的相似性充分类似于在先确定的概况。在这些情形中，从数据库63检索在先确定的驱动轨迹并且相应地操作该列车可能就足够了。

当在先计划不可用时，用于计算新的计划的方法包括但不限于：使用逼近运动的列车物理学的微分等式模型来指导最优概况的计算。按照该过程，量化的目标函数被确定；通常该函数包括模型变量的加权和(积分)，该加权和(积分)对应于燃料消耗率和产生的排放加上用于补偿(penalize)过度扼止变化的项。

最优控制公式被确定为在经受包括但不限于下述约束的情况下最小化量化目标函数对象：速度限制、最小和最大动力(扼止)设置以及最大累积和瞬时排放。依据在任何时间的计划目标，所述问题可以被设置来在经受排放和速度限制的约束的情况下最小化燃料，或者在经受排放使用和到达时间的约束的情况下最小化排放。还可能例如建立例如目标来最小化总的到达时间，而没有对总的排放或燃料使用的约束，其中对所述排放允许或者要求这种约束的放宽。

贯穿该文档献，示范性等式和目标函数呈现来最小化机车燃料消耗。这些等式和函数仅仅用于解释，尽管其它的等式和目标函数可以被采用来优化燃料消耗或者优化其它的机车/列车操作参数。

从数学上讲，要解决的问题可以被更简洁表述。基本的物理学被表达为：

$\frac{\mathrm{dx}}{\mathrm{dt}}=v;x\left(0\right)=0.0;x\left(T_f\right)=D$

$\frac{\mathrm{dv}}{\mathrm{dt}}=T_e(u,v)-G_a\left(x\right)-R\left(v\right);v\left(0\right)=0.0;v\left(T_f\right)=0.0$

其中x是列车的位置，v是列车速度，t是时间(英里、每小时以及合适时几分钟或者几小时的英里数)，而u是输入的挡位(扼止)命令输入。而且，D表示要进行的距离，T_f沿着轨道上的距离D希望的到达时间，T_e是由机车组产生的牵引力，G_a是重力拖动(其取决于列车长度、列车组成和前进的区域)，并且R是依赖于机车组的和列车组合的阻力的净速度。初始速度和最终速度还可以被指定，在此不失一般性地考虑为0(在旅程的起点和终点停止的列车)。

模型容易被修改为包括其它动力学因素，如在扼止u变化和结果产生的牵引或制动力之间的延迟。

所有这些性能测量可以被表达为下列公式的任何的线性组合：

-最小化总燃料消耗

-最小化行进时间

-最小化挡位操作(jockeying)(分段恒定输入)

-最小化挡位操作(连续输入)

用对应于排放产出(production)的项替代(1)中的燃料项F(.)。例如，对于排放，

-最小化总排放消耗。

在此等式中，E是对于每个挡位(或者动力设置)的每马力-小时克(gm/hphr)的排放量。此外，最小化可基于燃料和排放的加权和进行。

通常被使用和代表性的目标函数因此是

$\underset{u\left(t\right)}{\min {\mathrm{\α}}_1}\underset{0}{\overset{T_f}{\∫}}F\left(u\left(t\right)\right)\mathrm{dt}+{\mathrm{\α}}_3{T}_f+{\mathrm{\α}}_2\underset{0}{\overset{T_f}{\∫}}{(\mathrm{du}/\mathrm{dt})}^2\mathrm{dt}---\left(\mathrm{OP}\right)$

该线性组合的各系数取决于对每个项给定的重要性(权重)。注意到，在等式(OP)中，u(t)是连续的挡位位置的优化变量。如果要求离散的挡位，例如，对于更老的机车，则公式(OP)的解被离散化，这可导致较低的燃料节约。求出最小化的时间解(α₁设置为0，而α₂设置为0或相对小值)被用来找出可实现的到达时间的下界(T_f＝T_fmin)。在此情形中，u(t)和T_f是优化变量。该优选实施例在T_F＞T_fmin、α₃设置为0的情况下，对T_f的各种值求解公式(OP)。在此后一种情形中，T_f被看作为常数。

对于熟悉这些最优问题的求解的人而言，可能有必要邻接这些约束，例如沿路径的速度限制：

0≤v≤SL(x)

或者当使用最小时间作为目标时，所邻接的约束可以是：端点约束必须例如通过下式保持，例如总消耗燃料必须小于油箱中拥有的，：

$0<\underset{0}{\overset{T_f}{\&Integral;}}F\left(u\left(t\right)\right)\mathrm{dt}\&le;W_F$

其中，W_F是在T_f油箱剩余的燃料。本领域技术人员将容易理解到，公式(OP)可以用其它形式呈现，并且上述的版本是用于在本发明的示例中使用的示范性公式。

对在本发明的上下文中的排放的介绍一般贯注以氮氧化物(NOx)、炭氧化物(COx)、氢炭化合物(HC)和颗粒物质(PM)的形式产生的累积排放。其它的排放可以包括但不限于最大值的电磁排放，如对由机车发射的各个频率的以瓦测量的射频(RF)动力输出的限制。另外一种排放形式是典型地用分贝(dB)测量的由机车产生的噪声。排放要求可以是基于一天时间、一年时间和/或大气中的大气状况(如天气或污染物质级别)的变量。排放规章可能在地理上跨越铁路系统而变化。例如，如城市或州的操作区域可能具有指定的排放目标，而相邻区域可能具有不同的排放目标，例如，对于给定级别的排放收取更高费用或者被允许的排放量更小。

因此，对于某个地理区域的排放概况可以被适于包括在该概况中包括的规定排放的每个的最大排放值，以满足对该地区要求的预定排放目标。典型地，对于机车，这些排放参数由但是不局限于动力(挡位)设置、环境状况、引擎控制方法等确定。通过设计，每个机车必须符合EPA排放标准，因此，在优化排放的本发明的实施例中，这可以涉及任务(mission)总排放，对于该任务总排放，目前没有EPA排放标准。按照优化旅程计划的机车的操作一直符合EPA排放标准。

如果在旅程期间关键的目标是减少排放，则最优控制公式(公式(OP))被修改为考虑该旅程目标。在优化过程中的关键灵活性是旅程目标的任何或者全部可以按地理的区域或任务改变。例如，对于高优先级列车，由于列车的优先级最小时间可以仅是对一条路径的目标。在另一个示例中，排放输出可以沿计划的列车路径在各州之间变化。

为了解决结果产生的优化问题，在示范性实施例中，本发明将在时域中的动态最优控制问题转换为有N个变量的等效静态数学规划(programming)问题，其中数字‘N’取决于在旅程期间的扼止和制动调整进行的频率。对于典型的问题，该N可以是几千。在示范性实施例中，列车在美国西南部前进了172英里的弯曲轨道。利用本发明的示例，在比较使用本发明的示范性示例确定和遵循的旅程、与其中按照标准实践由操作者确定扼止/速度的旅程时，可以实现7.6％燃料消耗。所改善的节约被实现，因为由本发明的示例提供的优化产生驱动策略，与操作者控制的旅程比较，拖动损失较小并且极少或者没有制动损失。

为了使得如上所述的优化在计算上易处理，列车的简化模型可以被采用，如图2图示，并且提出如上所述的公式。对最优概况的关键修正通过用产生的最优动力序列导出更详细的模型来产生，以便测试是否任何热、电和机械约束被违反，导致修改的概况，其中速度与距离的关系最接近于不损害机车或列车设备而能够实现的行程，即满足附加的隐含约束，如对机车和列车内的作用力的热和电限制。

回来参照图1，一旦旅程被启动12，则动力命令被产生14以输出开始计划。依赖于本发明的示例的操作设置，一个命令引起机车遵循优化的动力命令16以便实现最优速度。本发明的示例从列车18的机车组获得实际速度和动力信息18。由于用于优化的模型中的共同逼近，因此对优化动力的校正的闭环计算被获得以跟踪希望的最优速度。这种列车操作限制的校正可以自动或者由操作者进行，该操作者总是具有对列车的最终控制。

在某些情形中，用在优化中的模型可能与实际列车显著不同。这可以因为许多原因发生，包括但不限于：额外的货物拾取或布置(setout)、机车出轨、初始数据库63错误、以及操作者的数据输入错误。对于这些原因，监视系统使用实时列车数据以实时估计机车和/或列车参数20。当旅程被初始创建22时，估计的参数接着与假设参数比较。基于假设和估计值的任何差异，旅程可以重新计划24。典型地，如果显著节约可以从新计划实现，则重新计划旅程。

旅程可被重新计划的其它理由包括来自远端位置的指示，如分派，和/或操作者要求改变目标以便与全局的运动计划目标一致。这种全局运动计划目标可以包括但不限于其它列车调度、从隧道耗散废气要求的时间、维护操作等。另一个理由可以是由于组件的车上故障。依赖于破坏的严重性，用于重新计划的策略可以被分组为递增的和主要的调整，如下文更详细讨论的那样。一般而言，“新”计划必须从如上所述的优化问题公式(OP)的解获得，但是往往更快的近似解可以被发现，如在此描述的。

在操作中，机车42将不断地监视系统效率，并且不断地基于实际测量的效率更新旅程计划，不论何时这样的更新可以改善旅程性能。重新计划计算可以整个在(各)机车内执行或者全部或部分地在远端位置执行，如分派站(dispatch)或路旁处理设施，其中无线技术可以将新计划通信到机车42。本发明的示例还可以产生用于开发有关效率传输函数的机车车队(fleet)数据的效率趋势。当确定初始旅程计划时车队范围的数据可以被使用，并且当考虑多个列车的位置时可以被用于为了网络范围的优化折中。例如，如图4所示的旅程时间燃料使用折中曲线，反映了从对相同路径上的许多类似列车收集的全体平均更新的、在当前时间的特定路径上的列车的能力。因此，从许多机车收集类似于图4的曲线的中心分派设施可以使用该信息以便更好地协调整个列车运动，以实现在燃料使用或吞吐量方面的系统范围的优点。

在日常操作期间的许多事件可以驱使新的或者修改的计划产生，包括保持相同旅程目标的新的或者修改的计划，例如，当列车不在计划的要求的调度中或让另一个列车通行、因此必须补偿损失的时间时。使用实际的速度、机车的动力和位置，比较计划的到达时间与目前估计的(预测)到达时间25。基于时间差异以及(由分派站或操作者检测的或改变的)参数差异，该计划被调整26。该调整可以响应于用于根据计划处理发车的铁路公司的策略自动进行，以，或者当车上的操作者和分派员联合决定返回计划的最好方法时手动进行。除了原始目标(如但不限制于到达时间保持相同)，无论何时更新计划，附加的改变(例如新的未来速度限制变化)可以并发地计算，这可能影响恢复原始计划的可行性。在这种情形中，如果原始的旅程计划不能够被维护或者换句话说该列车不能够满足原始的旅程计划目标，如在此讨论的，则其它的(各)旅程计划可以被呈现给操作者、远端设施和/或分派站。

重新计划还可以在希望改变原始目标时进行。这样的重新计划可以以固定的预先计划时间、以操作者或分派员的判断手动进行，或者当预定限制(如列车操作限制)超过时自主地进行。例如，如果目前的计划执行运行晚了超过指定的阈值，如30分钟，则本发明的示例可以重新计划旅程以便用如上所述的增加燃料消耗的代价容纳延迟，或者如果可能的话，警告操作者和分派员损失时间能够被重新获得的程度(即，在时间约束内能够被节约的最大值燃料或最小的剩余时间是多少)。基于消耗的燃料或动力组的健康，可以构思其它的重新计划的触发器，包括但不限于到达时间、由于设备故障和/或设备的暂时紊乱(如操作太热或太冷)的马力的损失、和/或如在假设的列车负载中检测总设置错误。也就是说，如果变化反映当前旅程机车性能的损害，那么这些可以被考虑进在优化过程中使用的模型和/或公式。

计划目标的变化还可以从协调事件的需要产生，其中需要一个列车的计划折中另一个列车满足目标的能力、以及以例如分派办公室的不同级别的仲裁。例如，相遇和通过的协调还可以通过列车与列车通信被优化。因此，作为示例，如果操作者知道他在到达相遇和通过的地点晚于调度，则来自其它列车的通信可以告诉操作者晚点的列车(和/或分派)。操作者可以将有关希望的晚点到达的信息输入用于重新计算列车的旅程计划的本发明的示例。本发明的示例还可以用在高级别或者网络级别，以允许分派确定哪个列车应该慢下来或加速，如果它显示调度的相遇和/或通过时间约束不可能满足的话。如在此讨论的，这由列车发送数据到分派站以便对每个列车应该如何改变计划目标给予优先级来实现。可以取决于情形基于调度或燃料节约优点进行选择。

对于任何的手动或自动启动的重新计划，本发明的示例可以呈现多于一个的旅程计划给操作者。在示范性实施例中，本发明呈现不同概况给操作者，允许操作者选择到达时间，并且还理解到相对应的燃料和/或排放影响。这样的信息还可以作为替代的简单列表或者作为如图4所示的多个折中曲线被提供给分派站。

在一个实施例中，本发明包括学习和适应能够被并入目前计划和/或未来计划的列车和动力组的关键变化的能力。例如，如上所讨论的触发器之一是马力的损失。当在马力损失之后随时间建立马力时，或者当开始旅程时，利用转换逻辑确定何时希望的马力实现。该信息可以被保存在机车数据库61中用于优化未来的旅程或者目前的旅程，如果马力的损失以后再发生的话。

图3描述了旅程优化器的各元素的示范性实施例。定位器元件30确定列车31的位置。定位器元件30包括确定列车31的位置的GPS传感器或传感器的系统。这样的其他系统的示例可以包括但不限于路旁装置，如射频自动设备标识(RF AEI)标签、分派站和/或基于视频的决定。另一个系统可以使用机车上的(各)转速计和与参考点的距离计算。如在先讨论的，无线通信系统47还可以被提供以在列车之间和/或与如分派站的远端位置通信。关于行进位置的信息还可以被从其它列车通过通信系统转发。

轨道特征化元件33提供有关轨道的信息，主要是坡度、海拔和曲率信息。轨道特征化元件33可以包括车载轨道积分数据库36。传感器38测量由机车42施加的牵引力40、机车组42的扼止设置、机车组42配置信息、机车组42的速度、各个机车配置信息、各个机车容量等。在示范性实施例中，机车42配置信息可以不使用传感器38加载，但是由如上所讨论的其它方法输入。而且，在机组中的各机车的健康也可以考虑。例如，如果在机组中的一个机车不能够在动力挡位级别5以上工作，则该信息在优化旅程计划时被使用。

来自定位器元件的信息还可以被用来确定列车31的适合的到达时间。例如，如果存在沿着轨道34朝向目的地运动的列车31并且没有列车尾随其后，并且列车没有固定的到达期限要满足，则定位器元件(包括但不限于射频自动设备标识(RF AEI)标签、分派站和/或基于视频的决定)可以被用来确定列车31的准确位置。而且，来自这些信令系统的输入可以被用来调整列车速度。使用下面讨论的车载轨道数据库和如GPS的定位器元件，本发明的示例可以调整操作者界面以反映在给定的机车位置处的信令系统状态。在信号状态指示限制性速度提前的情形中，计划员可以选择以使列车变慢来节约燃料消耗。

来自定位器元件30的信息还可以被用来将计划目标改变为到目的地的距离的函数。例如，由于关于沿路途的堵塞无可避免的不确定性，在路途早先部分的“较快”时间目标可以被采用作为预防随后统计上发生的延迟的对策。如果在特定旅程上这样的延迟不出现，则在旅程的较晚部分的目标可以被修改以利用较早被堆积的内置的松驰(slack)时间，并且由此恢复某些燃料效率。类似策略可以相对于排放限制性目标(例如，当进入城区时使用的排放约束)而被调用。

作为预防策略的示例，如果旅程计划从纽约到芝加哥，则系统可以提供选择在旅程的开始、在旅程的中途或在旅程的末尾操作列车变慢。本发明的示例优化旅程计划以在旅程的末尾允许变慢操作，因为未知约束(如但不限于天气状况、轨道维护等)可能在旅程期间出现并且变为已知。作为另一个考虑，如果传统堵塞的区域已知，则可以在这些区域周围增加驾驶的灵活性的选择的情况下展开计划。因此，本发明的示例还可以在将来和/或基于已知/过去的经验考虑将加权/补偿作为时间/距离的函数。本领域技术人员将容易认识到，考虑天气状况、轨道状况、在轨道上的其它列车的这样的计划和重新计划可以在旅程期间的任何时候考虑，其中旅程计划被相应地调整。

图3还公开可以作为本发明的示例的部分的其它元素。处理器44操作以接收来自定位器元件30、轨道特征化元件33和传感器38的信息。算法46在处理器44内工作。算法46基于包含机车42、列车31、轨道34和在此描述的任务的目标的参数计算优化的旅程计划。在示范性实施例中，基于列车31沿着轨道34移动的列车行为的模型，在简化算法中提供的假设的情况下，按从可应用的物理学导出的非线性微分方程的解，建立旅程计划。算法46从定位器元件30、轨道特征化元件33和/或传感器38访问信息，以创建最小化机车组42的燃料消耗、最小化机车组42的排放、建立希望的旅程时间和/或确保在机车组42上的合适的机务人员操作时间的旅程计划。在示范性实施例中，还提供了驱动器或控制器元件51。如在此讨论的，控制器元件51可以在它遵循旅程计划时控制列车。在此进一步讨论的示范性实施例中，控制器元件51自主作出列车操作决定。在另一个示范性实施例中，操作者可涉及按他的判断指导列车遵循或者偏离旅程计划。

在本发明的一个实施例中，旅程计划在计划正在被执行可被实时修改。这包括由于旅程计划优化算法的复杂性创建长距离旅程的初始计划。当旅程概况的总长度超过给定距离时，算法46可以被用来通过将任务分成各中途点而将任务分段。尽管仅仅算法46被讨论，本领域技术人员将容易认识到，多于一个的算法可以被使用并且这些多个算法被链接以创建旅程计划。

旅程中途点可以包括列车31停止的自然位置，如但不局限于用于与相反的交通相遇或用于让目前的列车后面的列车通过的单个干线侧线、车场侧线、汽车停靠(pick up)和起程(set out)的工业支线、以及计划的维护工作的场所。在这样的中途点，列车31可以被要求处于按调度时间的位置、停靠或者在指定范围迅速移动。在中途点从到达到离开的时间持续被称作为逗留时间。

在示范性实施例中，本发明能够将较长的旅程按照系统过程分成更小的分段。每个分段可以是任意长度，但是典型地在自然场所(如车站或明显的速度限制区)、或在定义与其它路径交汇的关键的中途点或里程碑挑选。给定用此方法选择的分区或分段，则如图4所示，如下面要详细讨论的，对作为取作独立变量的到达时间的函数的轨道的每个分段创建驾驶概况。与每个分段相关联的所用燃料/行进时间折中可以在列车31到达轨道的该分段之前被计算。总旅程计划因此可从为每个分段创建的驾驶概况创建。本发明的示例最优地在旅程的所有分段中分布到达时间，使得需要的总旅程时间被满足，并且在所有分段上消耗的总燃料被最小化。示范性的3个分段旅程在图6被公开并且在下文讨论。然而，本领域技术人员认识到，尽管讨论分段，但是旅程计划可以包括表示全部旅程的单个分段。

图4描述了燃料使用/旅程数据曲线的示范性实施例。正如前面提到的，在对每个分段的各个行进时间计算最优旅程概况时创建这样的曲线50。即，对于给定的旅程时间51，使用的燃料52是按照如上计算的详细驾驶概况的结果。一旦对于每个分段的旅程时间被分配，就从在先计算的解为每个分段确定动力/速度计划。如果在各分段之间存在任何中途点速度约束(如但不局限于速度变化限制)，则它们在创建最优旅程概况期间是匹配的。如果速度限制仅仅在单个分段内变化，则对于仅仅改变的分段必须重新计算燃料使用/旅程时间曲线50。该过程减少旅程为重新计算旅程中更多部分或分段要求的时间。如果机车组或列车沿着路径显著变化，例如机车丧失或铁路车厢的停靠或起程，则对于所有随后分段的驾驶概况必须被重新计算，创建新的曲线示例50。这些新的曲线50接着与新的调度目标一起被使用以计划剩余的旅程。

一旦如上所讨论地创建旅程计划时，速度和动力对距离的轨迹允许列车在要求的旅程时间用最小值的燃料或排放到达目的地。存在几种技术用于执行旅程计划。如在下面更详细提供的，在教练模式的一个示范性实施例中，本发明的示例显示控制信息给操作者。操作者遵循该信息以实现要求的动力和速度，如按照最优旅程计划确定的。因此用此模式，操作者被提供有在驾驶列车时使用的操作建议。在另一个示范性实施例中，用于加速列车或维持恒定速度的控制动作由本发明的各示例执行。然而，当列车31必须变慢时，操作者通过控制制动系统52负责施加制动。在另一个示范性实施例中，本发明按需要命令动力和制动动作以遵循希望的速度距离路径。

反馈控制策略被用来校正在概况中的动力控制序列以解决这样的事件，如但不局限于由波动的逆风和/或顺风引起的列车负载变化。与在优化旅程计划中的假设相比，另一这样的误差可以由列车参数的误差引起，如但不局限于列车体积(mass)和/或拖动。第三类型的误差可以由于轨道数据库36的不正确信息引起。另一个可能的误差可以涉及由于机车引擎、电动机热取消定额(deration)和/或其它因素的未建模的性能差异。反馈控制策略将作为位置的函数的实际速度与希望的最优概况中的速度比较。基于该差异，对最优动力概况的校正被添加以驱使实际速度朝向最优概况。为了确保稳定的调整，补偿算法可以被提供用于滤波反馈速度成动力校正以确保闭环性能的稳定性。补偿可以包括由控制系统设计领域的技术人员使用的标准动态补偿以满足性能目标。

本发明的示例允许最简单并且因此最快的手段来容纳旅程目标的变化，这在铁路操作中是规例而不是异常。在示范性实施例中，为了确定从点A到点B的燃料最优旅程，其中沿线存在停靠点，并且为了在旅程一旦已经开始的情况更新旅程剩下的旅程，子最优分解方法可以被用来求出最优旅程概况。使用建模方法，计算方法可用指定行进时间和初始和最终速度求出旅程计划，以在存在停靠点时满足所有速度限制和机车容量约束。尽管下面的讨论贯注于优化燃料使用，但是它还可以被适用于优化其它因素，如但不局限于排放、调度、机务人员舒适和负载影响。该方法可以在开发旅程计划的开始被使用，并且更重要的是适用于在启动旅程之后的目标变化。

如在此讨论的，本发明的示例可以采用如图5所示的示范性流程图中图示、并且作为如图6详细描绘的示范性3个分段示例的设置。如图示的，旅程可分成两个分段或者多个分段，T1、T2和T3，尽管在此讨论的，可以将计划认为是单个分段。如在此讨论的，分段边界可能不导致相等长度的分段。相反，各分段使用自然的或任务指定的边界。最优旅程计划对每个分段预先计算。如果燃料使用对旅程时间是要满足的旅程目标，则燃料对旅程时间曲线对每个分段产生。如在此讨论的，曲线可以基于其它因素，其中各因素是要满足旅程计划的目标。当旅程时间是正在确定的参数时，对于每个分段的旅程时间在满足总体旅程时间约束的同时被计算。

图6图示旅程示范性3分段200英里旅程97的速度限制。还图示了200英里旅程98上的坡度变化。还示出图示行进时间上的旅程的每个分段使用的燃料的组合曲线99。

使用在先描述的优化控制设置，本计算方法能够用指定的行进时间和初始和最终速度求出旅程计划，以在存在停靠点时满足所有速度限制和机车容量约束。尽管下面的详细讨论贯注于优化燃料使用，但是它还可以被适用于优化如在此讨论的其它因素，如但不局限于排放。该方法可以容纳在各停靠点希望的逗留时间，并且考虑对例如在进入或者通过侧线的时间很严格的单轨操作可能被要求的场所的最早到达和离开的约束。

本发明的示例求出在时间T行进的从距离D₀至D_M的燃料最优旅程，在D₁...，D_M-1有M-1个中途停靠点，并且在这些停靠点的到达和离开时间被下面约束：

t_min(i)≤t_arr(D_i)≤t_max(i)-Δt_i

t_arr(D_i)+Δt_i≤t_dep(D_i)≤t_max(i)    i＝1，...M-1

其中，t_arr(D_i)、t_dep(D_i)和Δt_i分别是在第i停靠点的到达、离开和最短停靠时间。假定燃料优化意味着最小化的停靠时间，因此t_dep(D_i)＝t_arr(D_i)+Δt_i，其消除了上面第二不等式。假定对于每个i＝1，...M-1，在行进时间t(T_min(i)≤t≤T_max(i))从D_i-1到D_i的燃料最优旅程是已知的。假设F_i(t)是对应于该旅程的燃料使用。如果从D_j-1到D_j的行进时间表示为T_j，则在D_i的到达时间由下式给定：

$t_{\mathrm{arr}}\left(D_i\right)=\underset{j=1}{\overset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}}(T_j+{\mathrm{\&Delta;t}}_{j-1})$

其中，Δt₀被定义为0。对于行进时间T从D₀到D_M的燃料最优旅程接着通过求T_i，i＝1，...M获得，这使得下式被最小化：

$\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{F}_i\left(T_i\right)T_{\min }\left(i\right)\&le;T_i\&le;T_{\max }\left(i\right)$

在下列的条件下：

$t_{\min }\left(i\right)\&le;\underset{j=1}{\overset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}}(T_j+{\mathrm{\&Delta;t}}_{j-1})\&le;t_{\max }\left(i\right)-{\mathrm{\&Delta;t}}_j,i=1,...M-1$

$\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}(T_j+{\mathrm{\&Delta;t}}_{j-1})=T$

当旅程是地下通道时，问题是重新确定(开始在时间T从D₀到D_M)当旅程进行时旅程的剩余部分的燃料最优解，但是其中干扰排除下面的燃料最优解。假定目前的距离和速度分别是x和v，其中D_i-1＜x≤D_i。而且，假设自旅程的开始的目前时间是t_act。接着对于保持在D_M的最初到达时间的、从x到D_M的剩余旅程的燃料最优解通过求 ${\tilde{T}}_i,T_j,j=i+1,...M$ 获得，其使得下式最小化：

${\tilde{F}}_i({\tilde{T}}_i,x,v)+\underset{j=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{F}_j\left(T_j\right)$

在如下条件下：

$t_{\min }\left(i\right)\&le;t_{\mathrm{act}}+{\tilde{T}}_i\&le;t_{\max }\left(i\right)-{\mathrm{\&Delta;t}}_i$

$t_{\min }\left(k\right)\&le;t_{\mathrm{act}}+{\tilde{T}}_i+\underset{j=i+1}{\overset{k}{\mathrm{\&Sigma;}}}(T_j+{\mathrm{\&Delta;t}}_{j-1})\&le;t_{\max }\left(k\right)-{\mathrm{\&Delta;t}}_k,k=i+1,...M-1$

$t_{\mathrm{act}}+{\tilde{T}}_i+\underset{j=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}(T_j+{\mathrm{\&Delta;t}}_{j-1})=T$

这里，

是在时间t、以在x处为v的初始速度行进的、从x到D_i的最优旅程使用的燃料。

如在此讨论的，使得能够更有效地重新计划的示范性过程从分区的分段构建了用于站到站旅程的最优解。对于在行进时间T_i，从D_i-1到D_i的旅程，选择一组中间点D_ij，j＝1，...，N_i-1。假设D_i0＝D_i-1并且D_iNi＝D_i。则从D_i-1到D_i的最优旅程的燃料使用表达为 $F_i\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{f}_{\mathrm{ij}}(t_{\mathrm{ij}}-t_{i,j-1},v_{i,j-1},v_{\mathrm{ij}})$

其中，f_ij(t，v_i，j-1，v_ij)是以初始v_i，j-1和最终速度v_ij、在时间t行进的从D_i，j-1到D_ij的最优旅程的燃料使用。而且t_ij是对应于距离D_ij的最优旅程的时间。按照定义，t_iNi-t_i0＝T_i。因为列车在D_i0和D_iNi停靠，所以v_i0＝v_iNi＝0。

上面的表达式使得函数Fi(t)能够替代地通过首先确定函数f_ij(·)，l≤j≤N_i、然后求出τ_ij，1≤j≤N_i和v_ij，1≤j＜N_i来确定，其使得下式最小化：

$F_i\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{f}_{\mathrm{ij}}({\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{ij}},v_{i,j-1},v_{\mathrm{ij}})$

条件如下：

$\underset{j=1}{\overset{N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{ij}}=T_i$

v_min(i，j)≤v_ij≤v_max(i，j)j＝1，...，N_i-1

v_i0＝v_iNi＝0

通过选择D_ij(例如，在速度限制或相遇点)，v_max(i，j)-v_min(i，j)可以被最小化，因此使得在f_ij()需要被已知的区域最小化。

基于上面的分区，比如上所述更简单的子最优重新计划方法是限制重新计划在列车处于距离点D_ij，1≤i≤M，1≤j≤N_i时的时间。在点D_ij，从D_ij到D_M的新的最优旅程可通过求出τ_ik，j＜k≤N_i，v_ik，j＜k＜N_i和τ_mn，i＜m≤M，1≤n≤N_m，v_mn，i＜m≤M，1≤n＜N_m来确定，这使得下式最小化

$\underset{k=j+1}{\overset{N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{f}_{\mathrm{ik}}({\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{ik}},v_{i,k-1},v_{\mathrm{ik}})+\underset{m=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{n=1}{\overset{N_m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{f}_{\mathrm{mn}}({\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{mn}},v_{m,n-1},v_{\mathrm{mn}})$

条件是：

$t_{\min }\left(i\right)\&le;t_{\mathrm{act}}+\underset{k=j+1}{\overset{N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{ik}}\&le;t_{\max }\left(i\right)-{\mathrm{\&Delta;t}}_i$

$t_{\min }\left(n\right)\&le;t_{\mathrm{act}}+\underset{k=j+1}{\overset{N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{ik}}+\underset{m=i+1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}(T_m+{\mathrm{\&Delta;t}}_{m-1})\&le;t_{\max }\left(n\right)-{\mathrm{\&Delta;t}}_n,n=i+1,...,M-1$

$t_{\mathrm{act}}=\underset{k=j+1}{\overset{N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{ik}}+\underset{m=i+1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}(T_m+{\mathrm{\&Delta;t}}_{m-1})=T$

其中

$T_m=\underset{n=1}{\overset{N_m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{mn}}$

而且进一步的简化通过等待对T_m，i＜m≤M的重新计算直到到达距离点D_i来获得。以此方式，在D_i-1和D_i之间的D_ij点，上面的最小化仅仅需要在τ_ik，j＜k≤N_i，v_ik，j＜k＜N_i上执行。T_i按需要增加以容纳任何比计划更长的、从D_i-1到D_ij的实际行进时间。如果可能，通过在距离点D_i重新计算T_m，i＜m≤M，该增加随后被补偿。

相对于如上所讨论的闭环配置，从点A到点B移动列车31要求的总的输入能量由四个分量的和组成，具体来说，在点A到点B之间的动能差；在点A到点B之间的势能差；由于摩擦的能量损失和其它拖动损失；以及由制动的施加消耗的能量。假定开始和结束速度相等(例如，静止)，则第一分量是0。而且，第二分量独立于驾驶策略。因此，最小化最后两个分量的和就足够了。

接下来，恒定速度概况最小化拖动损失。接着，恒定速度概况还在制动不必维持恒定速度时最小化总能量输入。然而，如果制动需要维持恒定速度，则施加制动仅仅维持恒定速度，将因为需要补充由制动消耗的能量而非常可能增加总的要求的能量。存在这样的可能性：如果附加的制动损失比偏置多出由制动引起的拖动损失的结果减少，则通过减少速度变化某些制动可能实际上减少总的能量使用。

在从如上所述的事件集合完成重新计划之后，使用在此描述的闭环控制可以接着进行新的最优挡位/速度计划。然而，在可能不存在足够时间执行如上所述的分段分解计划的某些情形中，并且尤其是当存在必须被考虑的苛刻的速度限制时，替代方案可能是优选的。本发明的示例用所谓“智能巡航控制”算法实现它。智能巡航控制算法是用于在运行中产生在已知地形上驾驶列车31的能量有效(因此燃料有效)子最优规定的有效过程。该算法假定任何时候都知道列车31沿轨道34的位置并且还知道坡度和轨道对位置的曲率。该方法依靠列车31的运动的点块(point-mass)模型，其参数可以从前面描述的列车运动的在线测量自适应估计。

该智能巡航控制算法具有3个主要分量，具体来说，修改的速度限制概况，其用作围绕速度限制下降的能量有效的指导；理想扼止或动态制动设置概况，其试图平衡最小化速度变化和制动；以及一机制，用于组合后两个分量以产生挡位命令、采用速度反馈环路以补偿当与现实参数比较时的模型参数的失配。智能巡航控制可在本发明的示例容纳各策略，而没有激活的制动(即驾驶者被信号通知并且假定提供旅程必要的制动)或提供激活的制动的变体。

相对于不控制动态制动的智能巡航控制算法，3个示范性分量是：修改的速度限制概况，其用于在速度限制下降周围的能量有效的指导；通知信号，用于通知操作者何时制动应该被激活；理想的扼止概况，其试图平衡最小化速度变化、并且通知操作者施加制动；和采用反馈回路以补偿现实参数与模型参数的失配的机制。

本发明的示例中还包括：用于识别列车31的关键参数值的方法。例如，相对于估计列车块，卡尔曼滤波器和递归的最小平方方法可以被用来检测可能在时间上展开的误差。

图7描述旅程用于旅程优化的示范性流程图。如前面讨论的，远端设施(如分派中心60)能够提供用于由本发明的示例使用的信息。如图示的，这样的信息被提供给执行控制元件62。还将机车建模信息数据库63、轨道信息数据库36(如但不局限于轨道坡度信息和速度限制信息)、估计的列车参数(如但不局限于列车重量和拖动系数)以及来自燃料速率估计器64的燃料速率表提供给执行控制元件62。执行控制元件62提供信息给计划器12，这在图1更详细地公开。当旅程计划已经被计算时，该计划被提供给驾驶建议器、驾驶者或控制器元件51。旅程计划还被提供给执行控制元件62，使得它能够在其它新数据被提供时比较旅程。

如上所讨论的，驾驶建议器51能够自动设置挡位动力，预先设立的挡位设置或最佳连续挡位动力值。除了提供速度命令给机车31外，显示器68被提供，使得操作者能够观察计划器已经推荐了什么。操作者还访问控制面板69。通过控制面板69操作者能够决定是否施加推荐的挡位动力。为此，操作者可以限制目标的或推荐的动力。也就是说，在任何时候，操作者总是对机车组的操作的动力设置具有最终权威，包括如果旅程计划推荐变慢列车31是否施加制动。例如，如果在黑暗地形操作，或在来自路旁设备的信息不能够电子地发送信息到列车、并且替代地操作者从路旁设备观看视觉信号的情形，则操作者基于包含在轨道数据库中的信息和来自路旁设备的视觉信号输入命令。基于列车31如何作用，有关燃料测量的信息被提供给燃料速率估计器64。因为直接的燃料流动的测量在机车组中典型地不可用，因此所有信息使用校准的物理模型，如在开发最优计划中使用的那些，该信息关于如果遵循最优计划，则关于到旅程中和对未来的计划的点消耗的燃料。例如，这样的预侧可以包括但不局限于测量的总的马力的使用和已知的燃料特性，以得出使用的累积燃料。

如在此讨论的，列车31还具有定位器设备30，如GPS传感器。信息被提供给列车参数估计器65。这样的信息可以包括但不限于GPS传感器数据、牵引/制动力数据、制动状态数据、速度和速度数据的任何变化。利用关于坡度的信息和速度限制信息，列车重量和拖动系数信息被提供给执行控制元件62。

本发明的示例还可以允许贯穿优化计划和公开的环路控制实现中使用连续可变动力。在传统的机车中，动力典型地被量化到8个离散级别。现代的机车可以实现可以被并入前面描述的优化方法的马力的连续变化。利用连续动力，机车42能够进一步优化操作条件，如通过最小化辅助负载和动力传输损失，以及精细调谐最佳效率的马力区域或到增加的排放余量的各点。示例包括但不限于最小化冷却系统损失、调整交流发电机电压、调整引擎速度，以及减少动力轴承的数量；而且，机车42可以使用车载轨道数据库36和预报的性能要求以最小化辅助负载和动力传输损失，以为目标燃料消耗/排放提供最佳效率。示例包括但不限于在平坦地形减少动力轴承的数量并且在进入隧道之前预冷却机车引擎。

本发明的示例还可以使用车载轨道数据库36和预报的性能以调整机车性能，如确保当列车接近山和/或隧道时有足够的速度。例如，这可能被表达为在特定位置的速度约束，其变为解决等式(OP)创建的最佳计划产生的部分。而且，本发明的示例可以合并列车处理规则，如但不局限于牵引力斜坡速率和最大值制动力斜坡速率。这些可以直接并入最优旅程概况公式，或者替代地并入用于控制实现目标速度的动力施加的闭环调整器。

在优选实施例中，本发明仅仅在列车组的机头机车安装。即使本发明的示例不依赖于数据或者与其它机车交互，它也可能集成有机组管理器(如在美国专利No.6,691,957和专利申请No.10/429,596中所公开的(两者由转让人拥有并且通过引用并入))功能和/或用于改善效率的机组优化器功能。如由在此描述的裁定两个“独立优化的”列车的分派的示例所述，与多个列车的交互没有被排除。

本发明的示例可以与机组使用，其中机车例如不与列车前部的一个或多个机车、中间和后面的其他机车连续。这样的配置被称作为分布式动力，其中在各机车之间的标准连接由无线链路或辅助电缆代替以在外部链接机车。当以分布式动力操作时，在机头机车中的操作者能够经由控制系统(如分布式动力控制元件)控制在机组中的远端机车的操作功能。具体来说，当以分布式动力操作时，操作者能够命令每个机车组以不同的挡位动力级别操作(或一个机组可以在监视而其它的机组可以在制动)，其中在机车组中的每个个体以同一挡位动力操作。

具有分布式动力系统的列车能够以不同模式操作。在一个模式中，在列车中的所有机车在同一挡位命令下操作。如果机头机车正在命令在挡位N8监视，则在列车中的所有单元被命令产生在挡位N8监视。在“独立”控制模式中，机车或贯穿列车分布的机车组可以以不同的监视或制动动力操作。例如，当列车到达山顶时，(在山的下坡上的)机头机车可以被放置在制动模式，而在列车中间或末尾的机车(在上的上坡上)可以处于监视中。这样做以最小化连接铁路车厢和机车的机械耦合器的张力。传统地，以“独立”模式操作分布式动力系统要求操作者经由机头机车中的显示器手动命令每个远端机车或机车组。使用基于物理的计划模型、列车设置信息、车载轨道数据库、车载操作规则、位置确定系统、实时闭环动力/制动控制、和传感器反馈，该系统能够自动以“独立”模式操作分布式动力的列车。

当以分布式动力操作时，在机头机车中的操作者能够经由如分布式动力控制元件的控制系统，控制远端机组中的远端机车的操作功能。因此，当以分布式动力操作时，操作者能够命令每个机车组以不同的挡位动力级别(或一个机组可以在监视而其它机组可以在制动)操作，其中在机车组中的每个单个机车以同一挡位动力操作。在示范性实施例中，利用安装在列车上的本发明，优选地与分布式动力控制元件通信，当远端的机车组的挡位动力级别被希望为由优化旅程计划推荐的时，本发明的示例将该动力设置通信给用于实现的远端机车组。如在下文讨论的，制动应用被类似地实现。

当以分布式动力操作时，前面描述的优化问题可以被增强以允许其它的自由度，因为每个远端单元可以与机头单元独立地被控制。它的价值在于：假定反映该准备就绪力(in-train force)的模型也被包括，则与准备就绪力相关的其它目标或约束可以被并入性能函数。因此本发明的示例可以包括使用多个扼止控制以便更好管理准备就绪力以及燃料消耗和排放。

在使用机组管理器的列车中，在机车组中的机头机车可以以与该机组中的其它机车不同的挡位动力设置操作。在该机组中其它机车以相同的挡位动力设置操作。本发明的示例可以结合机组管理器利用，以命令在所述机组中的机车的挡位动力设置。因此，基于本发明的示例，因为机组管理器将机车组划分成两个组：机头机车和机尾机车，所以该机头机车将被命令以某个挡位动力操作，而机尾机车可以被命令以不同挡位动力操作。在示范性实施例中，分布式动力控制元件可以是其中执行这种操作的系统/装置。

同样，当机组优化器与机车组一起使用时，本发明的示例可以结合机组优化器一起使用，以确定在机车组中的每个机车的挡位动力。例如，假设旅程计划为机车组推荐4个挡位动力设置。基于列车的位置，机组优化器将采用该信息，接着确定在机组中的每个机车的挡位动力设置。在此实现中，设置在列车内部通信通道上的挡位动力设置的效率被改进。而且，如在此讨论的，该配置的实现可以利用分布式控制系统执行。

而且，如前面讨论的，本发明的示例可以相对于基于感兴趣的即将发生的项目(如但不局限于铁路道口、坡度变化、接近侧线、接近车站和、接近燃料站)列车组何时使用制动，来用于连续校正和重新计划，其中在机组中的每个机车可能要求不同的制动选项。例如，如果列车正翻越山丘，则机头机车可能必须进入制动状况，而远端的机车却没有。

图8、9和10描述用于由操作者使用的动态显示器的示范性图示。图8图示提供的旅程概况72。在该概况中指示机车的位置73。如在列车中的列车长度105和车厢106的数量的信息被提供。还提供有关轨道坡度107、曲线和路旁元件108的元件，包括桥梁位置109和列车速度110。显示器68允许操作者观看该信息并且还看到列车在沿途的何处。关于到如岔道112的位置的距离和/或估计的到达时间、信号114、速度变化116、路标118和目的地120的信息被提供。到达时间管理工具125还被提供以允许用户确定在旅程期间实现的燃料节约。操作者有能力改变到达时间127并且目击它如何影响燃料节约。如在此讨论的，本领域技术人员将认识到，燃料节约是能够用管理工具检查的仅仅一个目标的示范性实施例。因此，取决于正在被观看的参数，在此讨论的其它参数可以被观察并且用对操作者可见的管理工具评估。操作者还被提供有关于机务人员已经操作列车的时间持续期的信息。在示范性实施例中，时间和距离信息可以被图示为直到具体的事件和/或位置的时间和/或距离或它可能提供总的经过时间。

如在图9图示的，示范性显示器提供有关机组数据130、事件和地势图132、到达时间管理工具134和动作关键(key)136的信息。如上文讨论的类似信息也在该显示器中被提供。该显示器68还提供动作关键138以允许操作者重新计划以及脱离140本发明的示例。

图10描述显示器的另一个示范性实施例。用于现代机车的典型信息(包括气动制动状态72、带有数字插口的模拟速度仪，和有关以磅的力的牵引力的信息(或对于DC机车的牵引amp))是可见的。指示器74显示在正在被执行的计划中的目前最佳速度、以及用于补充以mph/分钟读出的加速度仪图形。对于最佳计划执行的重要的新数据处于屏幕的中心，包括滚动带状记录图形(strip graphic)76，其具有与这些变量的目前历史相比的最佳速度和挡位设置对距离。在该示范性实施例中，列车的位置利用定位器元件获得。如图示，位置通过标识列车距它的最终目的地有多远、绝对位置、初始目的地、中途点和/或操作者输入提供。

带状记录图提供了服从最优计划所需的速度变化的预测，这在手动控制中是有用的，并且在自动控制期间监视计划对实际。如在此讨论的，如当在进站模式中时，操作者可以遵循本发明的示例推荐的挡位或速度。垂直条给出希望和实际挡位的图，其还被数字地显示在带状记录图的下面。当连续的挡位动力被利用时，如上所讨论的，显示器将简单地绕到最接近的离散等价物，该显示器可以是模拟显示器，使得模拟等价物或百分比或实际马力/牵引力被显示。

关于旅程状态的关键信息被显示在屏幕上，并且显示列车由机头机车沿着列车的其它位置或在列车长度上的平均正在遭遇的目前的坡度88。在计划90中行进累积的距离、累积使用的燃料92、按计划到下一站的位置或距离94、以及目前和设计的在下一站的到达时间96也被公开。显示器68还显示按可用的计算计划到达目的地的最大可能时间。如果要求较晚的到达，则执行重新计划。delta计划数据显示用于目前最优计划之前或之后的燃料和调度的状态。负数意味着与计划相比较少的燃料或更早，正数意味着与计划相比较多的燃料或较晚。典型地，这些参数在相反方向上折中(慢下来以节约燃料使得列车晚点，或者反过来)。

这些显示器68一直给操作者关于旅程状态相对于目前构成驾驶计划的快照(snapshot)。该显示仅仅用于解释目的，尽管存在许多其它方法显示/传输信息给操作者和/或分派站。为此，上面公开的信息的任何其它项可以被添加来显示以提供与所公开的不同的显示。

可以包括在本发明的示例中的其它的特征包括但不限于产生数据日志和报告。该信息可以被存储在列车上或者下载到车外系统。下载可以通过手动和/或无线传输发生。该信息还可以经由机车显示器由操作者可观看。该数据可以包括信息，如但不局限于操作者输入，时间系统是可操作的、节约的燃料、燃料在列车中的机车之间的不平衡、列车旅程不在规定的过程中以及系统诊断问题，如GPS传感器故障。

因为旅程计划还必须考虑可允许的机务人员操作时间，所以本发明的示例可以考虑这样的信息来计划旅程。例如，如果机务人员可以操作的最大值时间是8小时，则旅程可以是包括为新的机务人员替换目前的机务人员的停靠位置的方式。这样指定的停靠位置可以包括但不限于铁路修理厂、相遇/通行位置等。如果，当列车前进时，旅程时间可能超过，则本发明的示例可以由操作者不考虑(overrideen)以按操作者决定满足其它标准。最后，不管列车的操作状况，如但不局限于高负载、低速、列车弯曲状况等，操作者仍然控制以命令列车的安全速度和/或操作状况。

使用本发明的示范性实施例，列车可以以多个不同可操作概念操作。在一个可操作的概念中，本发明的示例提供命令以命令推进和动态制动。操作者操纵所有其它列车功能。在另一个可操作概念中，本发明的示例提供仅用于命令推进的命令。操作者操纵动态制动和所有其它列车功能。在另一个可操作概念中，本发明的示例提供用于命令推进、动态制动和施加气动制动的命令。操作者操纵所有其他列车功能。

本发明的示例还可以通知操作者即将来临的感兴趣的项目或要采取的操作，如本发明的示例的预测逻辑、对优化的旅程计划、轨道数据库的连续校正和重新计划。操作者还可以被通知即将来临的道口、信号、坡度变化、制动操作、侧线、铁路修理厂、燃料站等。这些通知可以听觉地和/或通过操作者界面发生。

具体来说，使用基于物理学的计划模型，列车设置信息、车载轨道数据库、车载操作规则、位置确定系统、实时闭环动力/制动控制和传感器反馈，本系统提供和/或通知操作者要求的操作。该通知可以是视觉的和/或听觉的。示例包括通知要求操作者启动机车喇叭和/或钟声的道口、以及不要求操作者启动机车喇叭的“沉默”道口。

在另一个示范性实施例中，使用基于如上所讨论的物理学的计划模型，列车设置信息、车载轨道数据库、车载操作规则、位置确定系统、实时闭环动力/制动控制和传感器反馈，本发明的示例可提供操作者允许操作者看到何时列车将到达各个位置的操作者信息(例如，在显示器上的量表)，如图9所示的。该系统允许操作者调整旅程计划(目标到达时间)。该信息(实际估计的到达时间或需要车外得到的信息)还可以被通信给分派中心，以允许分派员或分派系统调整目标到达时间。这允许系统快速调整和优化适合的目标函数(例如，折中速度和燃料使用)。

基于上面提供的信息，本发明的示范性实施例可以被用来确定列车31在轨道上的位置，步骤18。轨道特性的确定还可以被例如通过使用列车参数估计器65实现。旅程计划可以基于列车的位置、轨道的特性和列车的至少一个机车的操作状况创建。而且，最优动力要求可以被通信给列车，其中列车操作者可以如通过无线通信系统47按照最优管理贯注于机车、机车组和/或列车。在贯注列车操作者的另一个示例中，列车31、机车组18和/或机车可以基于最优动力设置自动操作。

另外，方法还可以涉及基于旅程计划对于机车组18确定动力设置或动力命令14。机车组18接着以动力设置操作。列车和/或机车组的操作参数可以被收集，如但不局限于列车的实际速度、机车组的实际动力设置和列车的位置。这些参数的至少一个可以与机车组被命令操作的所述动力设置相比。

在另一个实施例中，方法可以涉及确定列车和/或机车组的可操作参数62。希望的可操作参数基于确定的可操作参数确定。该确定的参数与可操作参数比较。如果差异被检测到，则调整旅程计划，步骤24。

另一个实施例可能需要方法，其中列车31在轨道34上的位置被确定。轨道34的特性也被确定。旅程计划或驾驶计划被开发或者产生，以便最小化燃料消耗。旅程计划可以基于列车的位置、轨道的特性和/或机车组18和/或列车31的操作状况产生。在类似的方法中，当列车在轨道上的位置被确定并且轨道的特性已知时，推进控制和/或挡位命令被提供以优化燃料消耗。

尽管下面的描述公开旅程响应于旅程优化器执行的数据库增加，利用旅程优化的数据库增加也没必要必须发生。因此，旅程优化计划不必基于增加的数据库更新。相反，增加的数据库可以被用于未来的优化旅程计划。

如上面讨论的，各种旅程优化器算法使用轨道和/或列车(在此轨道/列车)(在一个实施例中存储在图7的数据库63中的)信息，以在各个轨道分段上计划优化的旅程，在包括若干轨道分段的轨道路径上集中形成优化的旅程计划。该算法确定列车速度轨迹并且在闭环的实施例中按照该轨迹控制列车。或者，优化器建议操作者在旅程期间希望的最优速度轨迹、允许操作者按照提供的轨迹控制列车。然而，操作者可能意识到驱使他偏离提供的优化轨迹的可操作状况。

按照本发明的一个实施例，包括特征化轨道的元件的轨道数据库信息被更新，并且被并入到计划调整过程(如由图1的块26表示的)，和/或并入重新计划过程(如由图1的块24表示的)以改进优化结果。调整的计划或新的计划改进旅程机车的燃料效率(或按照本发明的示例的旅程优化器被优化的另一个参数)，以实现列车或铁路网络的可操作的益处或节约。

轨道特征化信息包括被允许的速度、速度限制、轨道坡度、轨道年龄、轨道状况、天气状况等，进一步包括影响在轨道上推动机车或停止机车(例如，轨道摩擦系数)的任何轨道信息。

列车数据还可以被存储在数据库63中。例如，当列车穿过轨道分段时它施加的牵引力和制动力可以被确定并且存储在数据库63中，用于由优化器算法应用来产生速度轨迹。例如，如果列车由于轨道问题在轨道上的特定位置慢下来，则旅程优化器可以相应地在受影响的轨道上在随后的旅程期间，在同一区域变慢列车。该旅程优化器由此创建更实际的并且按照沿着轨道分段实际列车操作的计划。或者，旅程优化器可以考虑这一点并且相应地计划，或者为了将来的应用校正轨道数据库。

在轨道问题被解决之后，穿过受影响的轨道的列车将确定问题已经被解决，相应地更新其数据库，并且将更新的轨道信息提供给被调度穿越该轨道分段的其它列车和/或远端的中心库，从这里，被更新的轨道信息能够被用来产生用于其它计划的优化的旅程计划。该旅程优化器能够接着优化在该轨道分段上的旅程，而没有由该被破坏的轨道引起的约束。

按照本发明的示范性实施例，更新的或者更近的轨道特征化信息被存储在数据库63中，并且被提供给旅程优化器算法以更新和改进轨道数据库的精确度。例如，存储在数据库63中的轨道海拔信息可以包括随着在两个连续的维度数据点之间插入的海拔值、在预定场合实际的海拔测量，如但不局限于特定的距离，如每英里、每个点的坡度变化和/或每次轨道曲率变化。为了改进海拔信息的精确度并且避免插入的估计，按照本发明的一个实施例，如由GPS(全球定位系统)位置信息确定的位置信息(包括地理位置和在该位置的海拔)被确定并且被提供给数据库63。该信息能够在列车穿越轨道分段时实时收集并且直接更新到数据库63。该信息还能够由列车工作人员(例如，轨道维护人员)收集，并且被提供给中心库以便最后加载到数据库63，或者被提供给任何数据库，从该数据库在上面讨论的算法提取轨道信息以计算最优旅程轨迹。所改进的海拔信息应该产生更精确并且因此更有效的速度轨迹，改进旅程列车的燃料效率。

在本发明的另一个实施例中，在机车、铁路车厢或列车末尾的设备上安装的各种传感器读出这些轨道有关状况，并且提供有关读出的状态的数据用于存储在数据库63中。例如，在机车上安装的视频或静态照相机收集轨道数据用于随后的分析和解释。分析的结果被上载到穿越轨道分段的任何列车的数据库63。

更新的轨道信息能够如但不局限于通过收集该信息的列车被本地使用，以实时修订执行的旅程计划。该信息还可以被上载到其它列车或中心库，以便与后来将穿越轨道分段的其它列车的优化的旅程计划结合使用。

由穿越该轨道分段的多个列车提供的更新信息可能被聚积以用于创建将来旅程计划。该聚积的数据还能够分析趋势或者可能的状况。例如，如果轨道信息指示特定的轨道分段的特定的时间间隔上的某些可能的天气状况，则在创建在特定时间间隔期间对该轨道分段的旅程计划时，旅程优化过程和算法能够考虑这些天气/季节状况的影响。尽管天气状况可能与在列车实际上穿越该轨道分段时希望的状况不同，但是旅程优化器已经优化在感兴趣的时间间隔期间在该分段上的大多数的旅程。

在另一个实施例中，牵引力、制动力、惯性和/或速度被用来确定轨道坡度。在任何档位位置(包括档位空闲位置)，列车速度的变化率受拖动和轨道坡度影响。为了确定轨道坡度，速度的变化率被确定并且与希望的速度变化比较。失配指示假设的轨道坡度不正确。

为统计显著并且为确认由于传感器误差或其它噪声参数(如风/拖动)误差由于估计产生，该失配可能用多个列车确认。任何偏离希望/设计可能意味着假设的列车参数(重量、拖动和长度等)和/或轨道参数(坡度、曲率等)不正确。如果假设错误的列车参数将一般来说贯穿旅程或在旅程的显著部分表现出来；而轨道参数失配通常仅仅在失配的各点表现出来。轨道参数失配确定可以增强其余的旅程性能或者可以被使用来校正未来的旅程是否存在一致的失配。无论何时列车参数误差被确定，它都可能被用于其它的旅程。然而如果例如对特定类型的所有列车的拖动系数假定是错误的，则对该类型的每个列车的未来计划可以被校正。

惯性值能够被假设观察旅程是恒定的，因此列车性能信息能够确认是否该惯性值是正确的，被假设的惯性能够被用于轨道坡度计算。例如，每次存在牵引力变化时，相对应的加速度变化确定列车的惯性(假设在存在牵引力变化的同时不存在坡度变化)。而且因为加权平均的坡度驱动加速度变化，所以坡度变化的效果对列车加速度具有渐变影响。例如，牵引力变化能够在每个挡位变化时被观测到，并且因为多个观测能够进行，因此坡度和拖动变化的影响能够平均到0。当惯性已知时，坡度能够基于加速度与希望的加速度的偏离确定，假设拖动系数在同时不改变。类似地，假设的拖动值能够与感兴趣的点之前和之后的操作比较。该假设的拖动值还可以从穿越同一分段的许多列车确定。

在另一个示例中，穿越该轨道的多个列车可能全部遭遇不希望的车轮滑动。收集的数据分析可能指示失败的轨道润滑系统。旅程优化器可以在其旅程计划中包括该滑动条件。当润滑系统被修复时，穿越该轨道的随后的列车将不指示过度的车轮滑动并且轨道数据库被相应地更新，响应于此，所述旅程优化器从旅程计划过程中移除该条件。类似地，有关可能影响旅程时间的天气状况的数据可能被收集。旅程优化可以包括在其旅程计划中的天气状况。当天气状况改善时，轨道数据库可以被更新，其中该旅程优化器从旅程计划过程中移除该条件。

对于那些装备有信号传感系统的机车，用于在目前轨道块前面的轨道块的信号信息还可以被提供给旅程优化器。路旁设备还可以被用来为数据库63确定和提供更新的轨道信息。例如，在列车穿过路旁设备时，路旁设备可以确定某铁轨和列车状况(例如，车轮承载温度、铁路车厢列车中轴承的数量、车轮概况)，并且将该信息发送到列车。列车末尾的设备可以被配备有用于确定轨道信息的传感器和提供信息给所述数据库63的通信设备。

在特定轨道分段上的列车惯性、操作者施加的牵引力、操作者施加的制动力、机车速度、机车与已知位置的距离、气压、车载照相机视频信息(即来自在列车上安装的视频照相机)和操作者输入，可以被存储在数据库63中，并且由旅程优化器使用来改进优化过程。对象操作信息可以由穿越所述轨道分段的所有列车收集。每个列车可以提供收集的信息给数据库63以便由在列车上执行的旅程优化器使用。

此外，为了允许可以随后穿越所述轨道分段的其它列车具有该信息的优势，当为穿越感兴趣的轨道分段的列车准备优化的旅程计划时，收集的信息被上载到所有列车访问或旅程优化器算法访问的数据库。尽管这些附加输入可能不一定导致更优解决方案轨迹，但是与在感兴趣的轨道分段上的实际操作者制动和牵引力施加相比较，它们将导致更精确的轨迹。

如上面描述的，某些收集的列车操作数据可以被旅程优化器直接使用。例如，轨道海拔直接影响燃料消耗，并且能够被优化算法用来更精确地确定燃料消耗并且由此优化燃料消耗。

某些轨道特性根据收集的可操作数据计算。确定的轨道特性接着被用在优化算法中。例如，测量的动力(牵引力或挡位位置)和加速度被用来确定在所述轨道分段上的具体位置的轨道坡度。计算的坡度接着由优化算法使用。

图11图示了在列车穿越所述轨道分段时能够被提供的轨道特征化信息。利用提供的附加信息，旅程优化器能够更精确描述列车在感兴趣的轨道分段上将遭遇的状况，并且由此产生更实际和有效的优化的速度轨迹。

当轨道数据库63按照在此描述的各种方法被更新时，所述新数据可以被用来计划在感兴趣的轨道分段上的未来旅程和/或重新计划目前的旅程。如果用来初始地计划旅程的一个或多个的值和该参数的随后确定的值之间存在大的差异，则目前旅程的重新计划可能尤其重要。

图12图示了沿着轨道分段在旅程期间操作列车的示范性步骤的流程图。流程图200包括确定轨道分段信息，步骤210。对列车在轨道的位置或从旅程的起点的时间做出决定，步骤220。轨道分段信息被存储，步骤230。至少一个机车的至少一个操作条件被确定，步骤240。创建用于响应于列车位置、列车轨道信息、用于按照列车的一个或多个操作标准优化机车性能的至少一个操作状况的旅程计划，步骤250。在上面讨论的旅程优化系统和/或方法可以被用于创建旅程计划。该旅程计划可以基于轨道分段信息和/或在旅程期间收集的列车信息被修订，步骤260。正如上面讨论的，该流程图可以使用计算机软件代码实现。

尽管已经参照示范性实施例描述旅程本发明，但是本领域技术人员将理解到，各种变化、省略和/或添加可以进行并且等效物可以替代其各元件，而不偏离本发明的精神和范围。此外，在本发明的教导下，许多修改可以进行以适应于具体场合或者材料，而不偏离其范围。因此，意图在于，本发明不局限于按被构思实现本发明的最佳方式公开的具体实施例，而是本发明将包括落入权利要求书的范围的所有实施例。而且，除非特别地陈述，术语第一、第二等的任何应用不表示任何的顺序或重要性，而是，术语第一、第二等被用来将一个元件与另一个元件相区分。

本申请是2006年3月20日提交的美国申请No.11/385,354的部分连续，该申请的内容在此通过引用全文并入，并且本申请基于2006年12月8日提交的临时申请No.60/869,196。

Claims (24)

1.一种用于提供由在每个列车上执行的旅程优化器使用的列车信息和轨道特征化信息中的至少一个的系统，该系统包括：

a.第一元件，用于确定列车在轨道分段上的位置和从旅程开始的时间中的至少一个；

b.轨道特征化元件，用于提供更新的轨道分段信息；

c.传感器，用于测量列车中的至少一个机车的操作状况；

d.数据库，用于存储更新的轨道分段信息和至少一个机车的至少一个操作状况中的至少一个；以及

e.处理器，用于将来自第一元件、轨道特征化元件、传感器和数据库的信息相关，使得所述数据库可以被用来按照列车的一个或多个操作标准在列车上创建优化每个列车性能的旅程计划。

2.如权利要求1所述的系统，其中所述更新的轨道分段信息或列车信息包括下列的至少一个：速度限制变化、轨道坡度、轨道曲率、轨道分段的交通模式、允许的速度、实际速度、速度限制、轨道年龄、轨道状况、天气状况、牵引力和制动力。

3.如权利要求1所述的系统，还包括：通信元件，用于向列车外提供更新的轨道分段信息，用于由穿越轨道分段的其它列车的处理器使用。

4.如权利要求3所述的系统，其中通信元件提供更新的轨道分段信息和至少一个机车的操作状况的至少一个给远端地点，并且其中在该远端地点，所述更新的轨道分段信息被用来为穿越轨道分段的其它列车创建旅程计划。

5.如权利要求3所述的系统，其中所述通信元件包括：路旁通信元件，用于经由该路旁通信元件提供更新的轨道分段信息给其它列车。

6.如权利要求1所述的系统，其中所述更新的轨道分段信息包括影响推动机车或使机车停止的能力的任何轨道状况。

7.一种用于在旅程期间沿着轨道分段操作列车的系统，每个列车包括一个或多个机车组，每个机车组包括一个或多个机车，该系统包括：

a.第一元件，用于确定列车在轨道分段上的位置和从旅程开始的时间中的至少一个；

b.轨道特征化元件，用于提供更新的轨道分段信息；

c.传感器，用于测量至少一个机车的操作状况；

d.数据库，用于存储更新的轨道分段信息和至少一个机车的至少一个操作状况中的至少一个；以及

e.处理器，其可操作从第一元件、传感器、轨道特征化元件和数据库的至少一个接收信息，并且该数据库用于按照每个列车的一个或多个操作标准在每个列车上创建优化列车性能的旅程计划。

8.如权利要求7所述的系统，其中在旅程期间，所述轨道特征化元件提供更新的列车信息给所述数据库。

9.如权利要求7所述的系统，还包括：控制器元件，用于自主导引列车以便遵循所述旅程计划。

10.如权利要求7所述的系统，其中操作者按照所述旅程计划导引列车。

11.如权利要求8所述的系统，其中所述处理器在旅程期间响应于更新的轨道分段信息，创建更新的旅程计划。

12.如权利要求7所述的系统，其中所述更新的轨道分段信息或列车信息包括下列至少一个：速度限制变化、轨道坡度、轨道曲率、轨道分段的交通模式、允许的速度、实际速度、速度限制、轨道年龄、轨道状况、天气状况、牵引力和制动力。

13.如权利要求7所述的系统，还包括：通信元件，用于向列车外提供更新的轨道分段信息，用于由穿越轨道分段的其它列车的处理器使用。

14.如权利要求13所述的系统，其中通信元件提供更新的轨道分段信息和至少一个机车的操作状况的至少一个给远端地点，并且其中在该远端地点，所述轨道分段信息被用来为穿越轨道分段的其它列车创建旅程计划。

15.如权利要求13所述的系统，其中所述通信元件包括：路旁通信元件，用于经由该路旁通信元件提供更新的轨道分段信息给其它列车。

16.如权利要求7所述的系统，其中所述更新的轨道分段信息包括影响推动机车或使机车停止的能力的任何轨道状况。

17.如权利要求7所述的系统，其中至少一个机车的操作状况包括影响推动机车或使机车停止的能力的任何机车信息。

18.如权利要求7所述的系统，其中所述轨道特征化元件包括照相机。

19.一种用于在旅程期间沿着轨道分段操作列车的方法，每个列车包括一个或多个机车组，每个机车组包括一个或多个机车，该方法包括：

a.确定列车在轨道分段上的位置或从旅程开始的时间；

b.确定更新的轨道分段信息；

c.存储更新的轨道分段信息；

d.确定至少一个机车的至少一个操作状况；以及

e.响应于列车的位置、更新的轨道分段信息和至少一个操作状况的至少一个在每个列车上创建旅程计划，以按照每个列车的一个或多个操作标准优化机车性能。

20.如权利要求19所述的方法，还包括基于更新的轨道分段信息和在旅程期间收集的至少一个机车的至少一个操作状况中的至少一个，在旅程期间修订旅程计划。

21.如权利要求19所述的方法，还包括响应于由穿越轨道分段的其它列车收集的更新的轨道分段信息修订旅程计划。

22.如权利要求19所述的方法，其中所述更新的轨道分段信息或列车信息包括：允许的速度、速度限制、列车惯性、大气压、图像、轨道坡度、轨道年龄、轨道状况、天气状况、影响推动列车的能力的轨道信息、影响使列车停止的能力的轨道信息、轨道摩擦系数、施加的牵引力、施加的制动力、位置和轨道海拔、用于前向轨道块的信号。

23.如权利要求19所述的方法，还包括按照旅程计划控制列车。

24.如权利要求19所述的方法，还包括将旅程计划通知给列车操作者，其中该操作者能够按照旅程计划控制列车。

Images