DE102018207634A1

DE102018207634A1 - Rail vehicle with control device

Info

Publication number: DE102018207634A1
Application number: DE102018207634.0A
Authority: DE
Inventors: Laurentiu Goga
Original assignee: Siemens Mobility GmbH
Current assignee: Siemens Mobility GmbH
Priority date: 2018-05-16
Filing date: 2018-05-16
Publication date: 2019-11-21
Also published as: EP3768568B1; EP3768568C0; WO2019219319A1; ES2967226T3; EP3768568A1

Abstract

Die Erfindung bezieht sich unter anderem auf ein Schienenfahrzeug (10, 11, 12) mit einer Steuereinrichtung (100) zum Steuern des Schienenfahrzeugs (10, 11, 12). Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass die Steuereinrichtung (100) auf künstlicher Intelligenz basiert und zum Steuern des Schienenfahrzeugs (10, 11, 12) auf zumindest einer vorgegebenen Strecke trainiert worden ist.The invention relates inter alia to a rail vehicle (10, 11, 12) with a control device (100) for controlling the rail vehicle (10, 11, 12). According to the invention, the control device (100) is based on artificial intelligence and has been trained to control the rail vehicle (10, 11, 12) on at least one predetermined distance.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Schienenfahrzeug mit einer Steuereinrichtung zum Steuern des Schienenfahrzeugs.The invention relates to a rail vehicle with a control device for controlling the rail vehicle.

Schienenfahrzeuge werden heutzutage über übergeordnete Überwachungseinrichtungen in Form von Stellwerken gesteuert. Eine solche Steuerung bzw. Kontrolle durch das Stellwerk setzt eine permanente Kommunikationsverbindung zu den Schienenfahrzeugen in dem vom Stellwerk kontrollierten Gleisabschnitt voraus.Rail vehicles are now controlled by higher-level monitoring devices in the form of interlockings. Such a control or control by the signal box requires a permanent communication link to the rail vehicles in the controlled by the signal box track section.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Schienenfahrzeug anzugeben, das einen selbständigeren Fahrbetrieb als bisher ermöglicht.The invention has for its object to provide a rail vehicle that allows a more independent driving than before.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Schienenfahrzeug mit den Merkmalen gemäß Patentanspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Schienenfahrzeugs sind in Unteransprüchen angegeben.This object is achieved by a rail vehicle with the features according to claim 1. Advantageous embodiments of the rail vehicle according to the invention are specified in subclaims.

Danach ist erfindungsgemäß vorgesehen, dass die Steuereinrichtung auf künstlicher Intelligenz basiert und zum Steuern des Schienenfahrzeugs auf zumindest einer vorgegebenen Strecke trainiert worden ist.Thereafter, the invention provides that the control device is based on artificial intelligence and has been trained to control the rail vehicle on at least one predetermined distance.

Ein wesentlicher Vorteil des erfindungsgemäßen Schienenfahrzeugs ist darin zu sehen, dass dieses auf künstlicher Intelligenz basiert und insofern mit Blick auf die heutzutage zur Verfügung stehende Rechenleistung von Rechnern in sehr einfacher Weise in die Lage versetzt werden kann, eine Eisenbahngleisanlage vollständig autark, insbesondere beispielsweise ohne stellwerkseitige Überwachung, oder zumindest weitgehend autark in sicherer Weise zu befahren. Selbstverständlich kann zusätzlich zur Erhöhung der Sicherheit noch ein Stellwerk eingesetzt werden, jedoch ist dies nicht immer erforderlich. A significant advantage of the rail vehicle according to the invention is the fact that this is based on artificial intelligence and insofar can be placed in view of the currently available computing power of computers in a very simple way in the situation, a railway track completely self-sufficient, in particular, for example, without an interlocking side Surveillance, or at least largely self-sufficient in a safe way to drive. Of course, in addition to increasing the security nor a signal box can be used, but this is not always necessary.

Vorteilhaft ist es, wenn die Steuereinrichtung auf der Basis externer Daten durch maschinelles Lernen trainiert worden ist.It is advantageous if the control device has been trained on the basis of external data by machine learning.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Steuereinrichtung auf der Basis von Messdaten trainiert worden ist, die bei früheren Fahrten des Schienenfahrzeugs oder eines anderen Schienenfahrzeugs mit gleichem Fahrverhalten auf der vorgegebenen Strecke zuvor aufgenommen worden sind.It is particularly advantageous if the control device has been trained on the basis of measurement data which has previously been recorded on earlier runs of the rail vehicle or of another rail vehicle with the same behavior on the given route.

Zusätzlich oder alternativ kann die Steuereinrichtung in vorteilhafter Weise auf der Basis von Streckendaten trainiert werden bzw. worden sein, die die vorgegebene Strecke beschreiben.Additionally or alternatively, the control device may advantageously be trained on the basis of route data describing the predetermined route.

Auch ist es vorteilhaft, wenn die Steuereinrichtung während Fahrten auf der vorgegebenen Strecke Messdaten erfasst, diese speichert und zum nachfolgenden maschinellen Lernen zum Zwecke der Verbesserung ihres Steuerverhaltens verwendet, also mit den erfassten Messdaten im Rahmen maschinellen Lernens ihr Steuerverhalten verbessert.It is also advantageous if the control device records measured data during travel on the predetermined route, stores it and uses it for subsequent machine learning for the purpose of improving its control behavior, ie improves its control behavior with the acquired measurement data in the context of machine learning.

Das Schienenfahrzeug weist vorzugsweise außerdem eine Kommunikationseinrichtung für eine direkte Kommunikation mit in der Nähe befindlichen Schienenfahrzeugen auf.The rail vehicle preferably also has a communication device for direct communication with nearby rail vehicles.

Mit Blick auf die letztgenannte Variante wird es als vorteilhaft angesehen, wenn die Steuereinrichtung derart trainiert worden ist, dass sie bei der Steuerung des Schienenfahrzeugs Informationen anderer auf der Strecke fahrender Schienenfahrzeuge, insbesondere eines vorausfahrenden Schienenfahrzeugs, berücksichtigt, insbesondere Ortsinformationen, Geschwindigkeitsinformationen und/oder Fahrplaninformationen anderer Schienenfahrzeuge.With regard to the last-mentioned variant, it is considered advantageous if the control device has been trained such that it takes into account in the control of the rail vehicle information of other rail vehicles traveling on the route, in particular of a preceding rail vehicle, in particular location information, speed information and / or timetable information other rail vehicles.

Die Steuereinrichtung wird vorzugsweise insbesondere derart trainiert, dass sie bei der Steuerung des Schienenfahrzeugs einen vorgegebenen Mindestabstand zu einem vorausfahrenden Schienenfahrzeug einhält.The control device is preferably in particular trained in such a way that it maintains a predetermined minimum distance to a preceding rail vehicle during the control of the rail vehicle.

Für Strecken mit einer verfügbaren, übergeordneten Überwachungseinrichtung, insbesondere einem Stellwerk, ist es vorteilhaft, wenn die Steuereinrichtung derart trainiert worden ist, dass sie bei der Steuerung des Schienenfahrzeugs Steuerbefehle der übergeordneten Überwachungseinrichtung bzw. des Stellwerks, berücksichtigt, insbesondere ausführt.For routes with an available, higher-level monitoring device, in particular a signal box, it is advantageous if the control device has been trained such that it takes into account in the control of the rail vehicle control commands of the parent monitoring device or the interlocking, in particular performs.

Die Steuereinrichtung ist vorzugsweise für einen ATO-Fahrbetrieb, insbesondere einen ATO-Fahrbetrieb mit der Automatisierungsstufe 4, und/oder für einen Fahrbetrieb gemäß ETCS Level 3 trainiert worden.The control device has preferably been trained for an ATO driving operation, in particular an ATO driving operation with the automation stage 4, and / or for a driving operation according to ETCS Level 3.

Die Erfindung bezieht sich darüber hinaus auf ein Verfahren zum Betreiben von Schienenfahrzeugen.The invention also relates to a method for operating rail vehicles.

Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass die Schienenfahrzeuge von fahrzeugeigenen Steuereinrichtungen gesteuert werden, die auf künstlicher Intelligenz basieren und zum Steuern des jeweiligen Schienenfahrzeugs auf der zu befahrenden Strecke trainiert worden sind. Bezüglich der Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens sei auf die obigen Ausführungen im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Schienenfahrzeug verwiesen.According to the invention, it is provided that the rail vehicles are controlled by vehicle-specific control devices which are based on artificial intelligence and have been trained to control the respective rail vehicle on the route to be traveled. With regard to the advantages of the method according to the invention, reference is made to the above statements in connection with the rail vehicle according to the invention.

Die Schienenfahrzeuge fahren vorzugsweise autonom.The rail vehicles preferably drive autonomously.

Die Steuereinrichtungen berücksichtigen bei der Steuerung ihres Schienenfahrzeugs vorzugsweise Informationen anderer auf der Strecke fahrender Schienenfahrzeuge, insbesondere eines vorausfahrenden Schienenfahrzeugs, insbesondere Ortsinformationen, Geschwindigkeitsinformationen und/oder Fahrplaninformationen anderer Schienenfahrzeuge. In the control of their rail vehicle, the control devices preferably take into account information of other rail vehicles traveling on the route, in particular of a preceding rail vehicle, in particular location information, speed information and / or timetable information of other rail vehicles.

Auch ist es vorteilhaft, wenn die Steuereinrichtungen während Fahrten auf der vorgegebenen Strecke Messdaten erfassen, diese speichern und zum nachfolgenden maschinellen Lernen verwenden und dadurch ihre künstliche Intelligenz erhöhen.It is also advantageous if the control devices record measured data during travel on the predetermined route, store it and use it for subsequent machine learning and thereby increase its artificial intelligence.

Im Falle einer erkannten Gefahrensituation übernimmt vorzugsweise eine übergeordnete Überwachungseinrichtung, insbesondere ein Stellwerk, die Steuerung der Schienenfahrzeuge ganz oder in Teilen. Bevorzugt übermittelt sie zu dem Zwecke Steuerbefehle an die Steuereinrichtungen der Schienenfahrzeuge.In the event of a detected dangerous situation preferably takes over a higher-level monitoring device, in particular a signal box, the control of rail vehicles in whole or in part. For the purpose, it preferably transmits control commands to the control devices of the rail vehicles.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen näher erläutert; dabei zeigen beispielhaft

1 ein Ausführungsbeispiel für eine Eisenbahngleisanlage, die von Ausführungsbeispielen für erfindungsgemäße Schienenfahrzeuge befahren wird, wobei anhand der Eisenbahngleisanlage gemäß 1 ein Ausführungsbeispiel für ein erfindungsgemäßes Verfahren näher erläutert wird,
2 ein Ausführungsbeispiel für eine Eisenbahngleisanlage, bei der eine übergeordnete Überwachungseinrichtung in Form eines Stellwerks vorhanden ist, das auf das Verhalten der die Eisenbahngleisanlage befahrenden Schienenfahrzeuge Einfluss nehmen kann,
3 ein Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung, die bei den Schienenfahrzeugen gemäß den 1 und 2 eingesetzt werden kann, wobei die Steuereinrichtung gemäß 3 durch eine externe Trainiereinrichtung trainiert worden ist,
4 ein Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung, die bei den Schienenfahrzeugen gemäß den 1 und 2 eingesetzt werden kann, wobei die Steuereinrichtung sowohl durch eine externe Trainiereinrichtung als auch durch ein internes Trainierprogramm trainiert worden ist bzw. trainiert wird, und
5 ein Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung, die bei den Schienenfahrzeugen gemäß den 1 und 2 eingesetzt werden kann, wobei die Steuereinrichtung ausschließlich durch ein internes Trainierprogramm trainiert wird bzw. worden ist.

The invention will be explained in more detail with reference to embodiments; thereby show by way of example

1 an embodiment of a railway track system, which is traveled by embodiments of inventive rail vehicles, wherein the basis of the railway track system according to 1 an embodiment of a method according to the invention is explained in more detail,
2 An exemplary embodiment of a railway track system in which a higher-level monitoring device in the form of an interlocking system is present, which can influence the behavior of the railway track system traversing rail vehicles,
3 an embodiment of a control device which in the rail vehicles according to the 1 and 2 can be used, wherein the control device according to 3 has been trained by an external trainer device,
4 an embodiment of a control device which in the rail vehicles according to the 1 and 2 can be used, wherein the control device has been trained or trained both by an external Trainiereinrichtung as well as by an internal training program, and
5 an embodiment of a control device which in the rail vehicles according to the 1 and 2 can be used, the control device is trained exclusively by an internal training program or has been.

In den Figuren werden der Übersicht halber für identische oder vergleichbare Komponenten stets dieselben Bezugszeichen verwendet.For the sake of clarity, the same reference numbers are always used in the figures for identical or comparable components.

Die 1 zeigt eine Eisenbahngleisanlage 5, die von drei Schienenfahrzeugen 10, 11, 12 befahren wird. Die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 weisen jeweils eine Steuereinrichtung 100 auf, die auf künstlicher Intelligenz basiert und zum Steuern ihres jeweiligen Schienenfahrzeugs auf zumindest einer vorgegebenen Strecke trainiert worden ist.The 1 shows a railway track 5 that of three rail vehicles 10 . 11 . 12 is driven. The rail vehicles 10 . 11 and 12 each have a control device 100 based on artificial intelligence and trained to control its respective rail vehicle on at least a predetermined distance.

Bei dem Ausführungsbeispiel gemäß 1 wird beispielhaft davon ausgegangen, dass die Steuereinrichtungen 100 der Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 jeweils derart programmiert sind, dass die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 von einem Startpunkt 20 der Eisenbahngleisanlage 5 zu einem in der 1 oberen Zielpunkt 21 und/oder einem unteren Zielpunkt 22 fahren können und in entsprechender Weise von den beiden Zielpunkten 21 und 22 jeweils wieder zum Startpunkt 20 zurückkehren können.In the embodiment according to 1 By way of example, it is assumed that the control devices 100 rail vehicles 10 . 11 and 12 are each programmed so that the rail vehicles 10 . 11 and 12 from a starting point 20 the railway track 5 to one in the 1 upper target point 21 and / or a lower target point 22 can drive and in the same way from the two target points 21 and 22 again to the starting point 20 can return.

Um ein abgestimmtes Fahrverhalten der Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 untereinander zu ermöglichen, ist es vorteilhaft, wenn die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 mittels nicht näher gezeigter Kommunikationseinrichtungen, die in oder außerhalb der Steuereinrichtungen 100 angeordnet sein können, untereinander kommunizieren. Eine solche Kommunikation kann beispielsweise auf Funksignalen F basieren, wie dies beispielhaft in der 1 gezeigt ist. Die Funkkommunikation kann auf dem in der Eisenbahntechnik bekannten GSM-R-Mobilfunksystem basieren oder auf einem anderen Mobilfunksystem. Auch ist es denkbar, dass die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 unmittelbar per Funk miteinander kommunizieren, also ohne Inanspruchnahme eines übergeordneten Kommunikationsnetzes.To a coordinated driving behavior of rail vehicles 10 . 11 and 12 between them, it is advantageous if the rail vehicles 10 . 11 and 12 by means not shown in detail communication devices in or outside the control devices 100 may be arranged to communicate with each other. Such communication can be for example on radio signals F based, as exemplified in the 1 is shown. The radio communication may be based on the GSM-R mobile radio system known in railway engineering or on another mobile radio system. It is also conceivable that the rail vehicles 10 . 11 and 12 communicate directly with each other wirelessly, ie without using a higher-level communication network.

Die 2 zeigt ein zweites Ausführungsbeispiel für eine Eisenbahngleisanlage 5, die von drei Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 befahren wird. Auch bei der Eisenbahngleisanlage 5 gemäß 2 weisen die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 jeweils Steuereinrichtungen 100 auf, die auf künstlicher Intelligenz basieren und zum Steuern des jeweiligen Schienenfahrzeugs mit Blick auf das Befahren zumindest einer vorgegebenen Strecke, hier also zwischen dem Startpunkt 20 und den beiden Zielpunkten 21 und 22, trainiert worden sind.The 2 shows a second embodiment of a railway track system 5 that of three rail vehicles 10 . 11 and 12 is driven. Also at the railroad track 5 according to 2 show the rail vehicles 10 . 11 and 12 each control devices 100 based on artificial intelligence and to control the respective rail vehicle with regard to driving at least a predetermined distance, ie here between the starting point 20 and the two target points 21 and 22 , have been trained.

Im Unterschied zu dem Ausführungsbeispiel gemäß 1 ist bei der Eisenbahngleisanlage 5 gemäß 2 zusätzlich ein Stellwerk 30 vorgesehen, das eine übergeordnete Überwachungseinrichtung bildet und an die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 Steuerbefehle SB übermitteln kann, die von den Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 zu berücksichtigen sind. Eine solche Überwachung bzw. zusätzliche Steuerung des Schienenfahrzeugverkehrs auf der Eisenbahngleisanlage 5 durch das Stellwerk 30 wird insbesondere dann vorgenommen, wenn das Stellwerk 30 feststellt, dass sich die die Eisenbahngleisanlage 5 befahrenden Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 in einer Gefahrensituation befinden oder sich einer Gefahrensituation nähern.In contrast to the embodiment according to 1 is at the railroad track 5 according to 2 in addition a signal box 30 provided, which forms a higher-level monitoring device and the rail vehicles 10 . 11 and 12 commands SB can convey that from the rail vehicles 10 . 11 and 12 to take into account. Such monitoring or additional Control of railway traffic on the railway track 5 through the signal box 30 is especially made when the interlocking 30 notes that the railroad track 5 driving rail vehicles 10 . 11 and 12 in a dangerous situation or approaching a dangerous situation.

Die Steuereinrichtung 100 ist bei den Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 durch maschinelles Lernen derart trainiert worden, dass die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 in einem automatischen Fahrbetrieb, fachsprachlich auch ATO-Fahrbetrieb genannt, fahren können. Besonders bevorzugt wird ein vollständig autonomes Fahren gemäß der Automatisierungsstufe 4 erreicht.The control device 100 is at the rail vehicles 10 . 11 and 12 been trained by machine learning so that the rail vehicles 10 . 11 and 12 in an automatic driving, technical language also called ATO driving, drive. Particularly preferred is a completely autonomous driving according to the automation level 4 reached.

Um ein abgestimmtes Fahrverhalten der Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 untereinander zu ermöglichen, ist es auch bei dem Ausführungsbeispiel gemäß der 2 vorteilhaft, wenn die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 mittels ihrer Steuereinrichtungen 100 untereinander kommunizieren können; diesbezüglich sei auf die obigen Erläuterungen im Zusammenhang mit der 1 verwiesen.To a coordinated driving behavior of rail vehicles 10 . 11 and 12 to allow each other, it is also in the embodiment according to the 2 advantageous if the rail vehicles 10 . 11 and 12 by means of their control devices 100 can communicate with each other; In that regard, reference should be made to the above explanations in relation to 1 directed.

Das Stellwerk 30 gemäß 2 wird etwaige Steuerbefehle SB zum Steuern bzw. Beeinflussen des Fahrverhaltens der Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 vorzugsweise über Funk übermitteln. Vorteilhaft ist es, wenn das Stellwerk 30 das gleiche Funksystem verwendet wie die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 im Rahmen ihrer Kommunikation untereinander.The signal box 30 according to 2 will be any control commands SB for controlling or influencing the driving behavior of the rail vehicles 10 . 11 and 12 preferably transmit via radio. It is advantageous if the interlocking 30 the same radio system used as the rail vehicles 10 . 11 and 12 as part of their communication with each other.

Die 3 zeigt ein Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung 100, die bei den Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 gemäß den 1 und 2 eingesetzt werden kann. Die Steuereinrichtung 100 gemäß 3 weist einen Rechner 110 und einen Speicher 120 auf. In dem Speicher 120 ist ein Steuerprogrammmodul SPM abgespeichert, das das Verhalten des Rechners 110 und damit das Steuerverhalten der Steuereinrichtung 100 insgesamt festlegt.The 3 shows an embodiment of a control device 100 involved in rail vehicles 10 . 11 and 12 according to the 1 and 2 can be used. The control device 100 according to 3 has a calculator 110 and a memory 120 on. In the store 120 is a control program module SPM saved the behavior of the computer 110 and thus the control behavior of the control device 100 overall.

Das Steuerprogrammmodul SPM ist bei dem Ausführungsbeispiel gemäß 3 durch maschinelles Lernen mittels einer externen Trainiereinrichtung 200 erzeugt worden. Die externe Trainiereinrichtung 200 verwendet zum Trainieren des Steuerprogrammmoduls SPM bzw. zum Bilden des Steuerprogrammmoduls SPM vorzugsweise externe Daten De, die von externen Quellen geliefert werden. Die externen Daten können beispielsweise Fahrverhaltensdaten umfassen, die das Fahrverhalten des jeweiligen Schienenfahrzeugs 10, 11 bzw. 12 beschreiben.The control program module SPM is in the embodiment according to 3 by machine learning by means of an external trainer 200 been generated. The external trainer device 200 used to train the control program module SPM or for forming the control program module SPM preferably external data de supplied by external sources. The external data may include, for example, driving behavior data that determines the driving behavior of the respective rail vehicle 10 . 11 respectively. 12 describe.

Darüber hinaus verwendet die Trainiereinrichtung 200 gemäß 3 zum Trainieren des Steuerprogramms SPM vorzugsweise Messdaten Dm, die bei früheren Fahrten des jeweiligen Schienenfahrzeugs oder eines anderen Schienenfahrzeugs mit gleichem oder ähnlichem Fahrverhalten auf der vorgegebenen Strecke bzw. der Eisenbahngleisanlage 5 gemäß den 1 und 2 zuvor aufgenommen worden sind.In addition, the trainer device uses 200 according to 3 to train the control program SPM preferably measurement data Dm in the case of previous voyages of the respective rail vehicle or another rail vehicle with the same or similar behavior on the specified track or railway track 5 according to the 1 and 2 previously recorded.

Alternativ oder zusätzlich wird die Trainiereinrichtung 200 in vorteilhafter Weise Streckendaten Ds zum Trainieren des Steuerprogramms SPM heranziehen, die die zu befahrenen Strecken zwischen dem Startpunkt 20 und den beiden Zielpunkten 21 und 22 bzw. die Eisenbahngleisanlage 5 gemäß den 1 und 2 vollständig beschreiben.Alternatively or additionally, the trainer device 200 advantageously route data ds to train the control program SPM take into account the routes to be traveled between the starting point 20 and the two target points 21 and 22 or the railway track 5 according to the 1 and 2 completely describe.

Die Trainiereinrichtung 200 weist zum Trainieren der Steuereinrichtung 100 vorzugsweise ein in einem Speicher 220 gespeichertes Trainierprogramm TPM auf, das von einer Recheneinrichtung 210 der Trainiereinrichtung 200 ausgeführt wird.The trainer device 200 points to train the controller 100 preferably one in a store 220 stored training program TPM on top of that by a computing device 210 the trainer device 200 is performed.

Bei dem Ausführungsbeispiel gemäß 3 wird das Steuerprogrammmodul SPM und damit das Steuerverhalten der Steuereinrichtung 100 vor der Inbetriebnahme der Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 also vollständig festgelegt und bleibt danach unverändert. Eine solche Ausgestaltung der Steuereinrichtung 100 ist insbesondere mit Blick darauf von Vorteil, dass zu jedem Zeitpunkt nachvollziehbar ist, auf welchem Datensatz die künstliche Intelligenz der Steuereinrichtung 100 basiert bzw. auf welchem Wissensstand die Steuereinrichtung 100 bei ihrem Steuerverhalten arbeitet.In the embodiment according to 3 becomes the control program module SPM and thus the control behavior of the control device 100 before commissioning of the rail vehicles 10 . 11 and 12 So completely set and remains unchanged afterwards. Such an embodiment of the control device 100 is particularly advantageous in view of the fact that is traceable at any time, on which record the artificial intelligence of the control device 100 based or on what level of knowledge the controller 100 working on their tax behavior.

Die 4 zeigt ein zweites Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung 100, die bei den Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 gemäß den 1 und 2 eingesetzt werden kann. Die Steuereinrichtung 100 gemäß 4 ist mittels einer externen Trainiereinrichtung 200 bzw. einem externen Trainierprogramm TPM trainiert worden, wie dies im Zusammenhang mit der 3 oben bereits erläutert worden ist. Das externe Trainieren mittels der externen Trainiereinrichtung 200 kann auf externen Daten De, Messdaten Dm und Streckendaten Ds beruhen; in diesem Zusammenhang sei auf die obigen Erläuterungen im Zusammenhang mit der 3 verwiesen.The 4 shows a second embodiment of a control device 100 involved in rail vehicles 10 . 11 and 12 according to the 1 and 2 can be used. The control device 100 according to 4 is by means of an external Trainiereinrichtung 200 or an external training program TPM been trained as related to the 3 has already been explained above. External training by means of the external trainer 200 can on external data de , Measurement data Dm and route data ds based; In this connection, reference should be made to the above explanations in connection with 3 directed.

Im Unterschied zu dem Ausführungsbeispiel gemäß 3 weist die Steuereinrichtung 100 gemäß 4 im Speicher 120 zusätzlich ein eigenes Trainierprogramm TPMe auf, das ein weiteres Trainieren der Steuereinrichtung 100 und damit eine weitere Verbesserung der künstlichen Intelligenz der Steuereinrichtung 100 ermöglicht. Das weitere Trainieren der Steuereinrichtung 100 mittels des eigenen bzw. internen Trainierprogramms TPMe basiert vorzugsweise auf aktuellen Messdaten Dma, die bei aktuellen Fahrten des jeweiligen Schienenfahrzeugs 10, 11 bzw. 12, also nach Abschluss des externen Trainierens durch die externe Trainiereinrichtung 200, erfasst und verarbeitet werden.In contrast to the embodiment according to 3 has the control device 100 according to 4 In the storage room 120 In addition, a private training program TPMe on that, further training the controller 100 and thus a further improvement of the artificial intelligence of the control device 100 allows. The further training of the control device 100 using your own or internal training program TPMe is preferably based on current measurement data dma in the current rides of the respective rail vehicle 10 . 11 respectively. 12 , ie after completing the external training by the external trainer 200 , captured and processed.

Ein Vorteil des Ausführungsbeispiels gemäß 4 besteht darin, dass eine weitere Verbesserung der künstlichen Intelligenz und damit des Steuerverhaltens der Steuereinrichtung 100 dadurch erreicht werden kann, dass nach Abschluss des externen Trainierens durch die externe Trainiereinrichtung 200 zusätzlich noch aktuelle Messdaten Dma zum Trainieren herangezogen werden, so dass das Steuerverhalten und damit das Fahrverhalten des Schienenfahrzeugs bei weiteren Fahrten gegenüber dem ursprünglichen Wissensstand bzw. dem ursprünglichen Lernerfolg verbessert werden kann.An advantage of the embodiment according to 4 is that a further improvement of the artificial intelligence and thus the control behavior of the control device 100 can be achieved that after completion of external training by the external Trainiereinrichtung 200 additionally current measurement data dma be used for training, so that the control behavior and thus the handling of the rail vehicle can be improved during further trips compared to the original knowledge or the original learning success.

Die 5 zeigt ein drittes Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung 100, die bei den Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 gemäß den 1 und 2 eingesetzt werden kann. Die Steuereinrichtung 100 weist einen Rechner 110 und einen Speicher 120 auf und entspricht insoweit den Ausführungsbeispielen gemäß den 3 und 4.The 5 shows a third embodiment of a control device 100 involved in rail vehicles 10 . 11 and 12 according to the 1 and 2 can be used. The control device 100 has a calculator 110 and a memory 120 on and corresponds to the extent of the embodiments according to the 3 and 4 ,

Im Unterschied zu den Ausführungsbeispielen gemäß den 3 und 4 ist in dem Speicher 120 der Steuereinrichtung 100 gemäß 5 ein Trainierprogramm TPMe abgespeichert, das das maschinelle Lernen und damit die Erzeugung der künstlichen Intelligenz des Steuerprogramms SPM vollständig allein selbst durchführt. Zu diesem Zweck wird das steuereinrichtungseigene Trainierprogramm TPMe vorzugsweise externe Daten De, Messdaten Dm, Streckendaten Ds und aktuelle Messdaten Dma heranziehen, wie dies im Zusammenhang mit den 3 und 4 oben erläutert worden ist.In contrast to the embodiments according to the 3 and 4 is in the store 120 the control device 100 according to 5 a training program TPMe stored that machine learning and thus the generation of artificial intelligence of the control program SPM completely alone performs itself. For this purpose, the control unit's own training program TPMe preferably external data de , Measurement data Dm , Route data ds and current measurement data dma as in the context of the 3 and 4 has been explained above.

Ein Vorteil der Ausführungsvariante gemäß 5 besteht darin, dass auf eine externe Trainiereinrichtung 200, wie sie bei den Ausführungsbeispielen gemäß den 3 und 4 vorgesehen ist, verzichtet werden kann, da das Steuerprogrammmodul SPM allein auf der Basis des eigenen Trainierprogramms TPMe im Speicher 120 der Steuereinrichtung 100 erzeugt werden kann.An advantage of the embodiment according to 5 is that on an external trainer device 200 , as in the embodiments according to the 3 and 4 is provided, can be dispensed with, since the control program module SPM solely on the basis of our own training program TPMe In the storage room 120 the control device 100 can be generated.

Obwohl die Erfindung im Detail durch bevorzugte Ausführungsbeispiele näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.While the invention has been further illustrated and described in detail by way of preferred embodiments, the invention is not limited by the disclosed examples, and other variations can be derived therefrom by those skilled in the art without departing from the scope of the invention.

BezugszeichenlisteLIST OF REFERENCE NUMBERS

55: EisenbahngleisanlageRailway track system
1010: Schienenfahrzeugtrack vehicle
1111: Schienenfahrzeugtrack vehicle
1212: Schienenfahrzeugtrack vehicle
2020: Startpunktstarting point
2121: ZielpunktEndpoint
2222: ZielpunktEndpoint
3030: Stellwerksignal box
100100: Steuereinrichtungcontrol device
110110: Rechnercomputer
120120: SpeicherStorage
200200: TrainiereinrichtungTrainiereinrichtung
210210: Recheneinrichtungcomputing device
220220: Speicher Storage
Dede: Datendates
DmDm: Messdatenmeasurement data
Dmadma: Messdatenmeasurement data
Dsds: Streckendatenroute data
FF: Funksignalradio signal
SBSB: Steuerbefehlcommand
SPMSPM: SteuerprogrammmodulControl program module
TPMTPM: TrainierprogrammTrainierprogramm
TPMeTPMe: steuereinrichtungseigenes Trainierprogrammcontrol unit's own training program

Claims

Rail vehicle (10, 11, 12) with a control device (100) for controlling the rail vehicle (10, 11, 12), characterized in that the control device (100) is based on artificial intelligence and for controlling the rail vehicle (10, 11, 12 ) has been trained on at least one predetermined distance.

Rail vehicle (10, 11, 12) after Claim 1 , characterized in that the control device (100) has been trained on the basis of external data (De) by machine learning.

Rail vehicle (10, 11, 12) according to one of the preceding claims, characterized in that the control device (100) has been trained on the basis of measured data (Dm), which in earlier journeys of the rail vehicle (10, 11, 12) or a other rail vehicle (10, 11, 12) have been previously recorded with the same driving behavior on the predetermined route.

Rail vehicle (10, 11, 12) according to one of the preceding claims, characterized in that the control device (100) has been trained on the basis of route data (Ds) describing the predetermined route.

Rail vehicle (10, 11, 12) according to one of the preceding claims, characterized in that the control device (100) detects current measurement data (Dma) during travel on the predetermined route, stores it and uses it for subsequent machine learning for the purpose of improving its control behavior ,

Rail vehicle (10, 11, 12) according to one of the preceding claims, characterized in that the rail vehicle (10, 11, 12) has a communication device for direct communication with nearby rail vehicles.

Rail vehicle (10, 11, 12) according to any one of the preceding claims, characterized in that the control device (100) has been trained to provide information of other rail vehicles traveling on the track (10, 11, 12) in the control of the rail vehicle (10, 11, 12). 10, 11, 12), in particular of a preceding rail vehicle (10, 11, 12), takes into account, in particular location information, speed information and / or timetable information of other rail vehicles (10, 11, 12).

Rail vehicle (10, 11, 12) according to one of the preceding claims, characterized in that the control device (100) has been trained in such a way that during the control of the rail vehicle (10, 11, 12) it has a predetermined minimum distance to a preceding rail vehicle ( 10, 11, 12).

Rail vehicle (10, 11, 12) according to one of the preceding claims, characterized in that the control device (100) has been trained such that, in the control of the rail vehicle (10, 11, 12), control commands (SB) of a superordinate monitoring device, in particular an interlocking (30), taken into account, in particular performs.

Rail vehicle (10, 11, 12) according to one of the preceding claims, characterized in that the control device (100) for an ATO driving operation, in particular an ATO driving operation with the automation stage 4, and / or trained for a driving operation according to ETCS Level 3 has been.

Method for operating rail vehicles, characterized in that the rail vehicles (10, 11, 12) are controlled by vehicle-based control devices (100) based on artificial intelligence and for controlling the respective rail vehicle (10, 11, 12) on the vehicle to be driven Track have been trained.

Method according to Claim 11 , characterized in that the rail vehicles (10, 11, 12) drive autonomously.

Method according to one of the preceding Claims 11 to 12 , characterized in that the control devices (100) in the control of their rail vehicle (10, 11, 12) information of other on the track moving rail vehicles (10, 11, 12), in particular a preceding rail vehicle (10, 11, 12), take into account , in particular location information, speed information and / or timetable information of other rail vehicles (10, 11, 12).

Method according to one of the preceding Claims 11 to 13 , characterized in that the control means (100), while traveling on the predetermined route, acquire current measurement data (Dma), store it and use it for subsequent machine learning for the purpose of improving their respective control behavior.

Method according to one of the preceding Claims 11 to 14 , characterized in that in the event of a detected hazard situation, a superordinate monitoring device, in particular an interlocking (30), the control of rail vehicles (10, 11, 12) wholly or partially takes over, in particular control commands (SB) to the control means (100) of Rail vehicles (10, 11, 12) transmitted.