EP4406813A1 - Computer-implementiertes verfahren und einrichtung zum ermitteln einer zurückgelegten distanz eines schienenfahrzeugs - Google Patents

Computer-implementiertes verfahren und einrichtung zum ermitteln einer zurückgelegten distanz eines schienenfahrzeugs Download PDF

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EP4406813A1
EP4406813A1 EP23153211.0A EP23153211A EP4406813A1 EP 4406813 A1 EP4406813 A1 EP 4406813A1 EP 23153211 A EP23153211 A EP 23153211A EP 4406813 A1 EP4406813 A1 EP 4406813A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
data
rail vehicle
distance
fusion algorithm
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP23153211.0A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Niko Harnge
Olaf Richter
Jan Wendel
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Mobility GmbH
Original Assignee
Siemens Mobility GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Mobility GmbH filed Critical Siemens Mobility GmbH
Priority to EP23153211.0A priority Critical patent/EP4406813A1/de
Publication of EP4406813A1 publication Critical patent/EP4406813A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L25/00—Recording or indicating positions or identities of vehicles or trains or setting of track apparatus
    • B61L25/02—Indicating or recording positions or identities of vehicles or trains
    • B61L25/025—Absolute localisation, e.g. providing geodetic coordinates
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L25/00—Recording or indicating positions or identities of vehicles or trains or setting of track apparatus
    • B61L25/02—Indicating or recording positions or identities of vehicles or trains
    • B61L25/026—Relative localisation, e.g. using odometer
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L2205/00—Communication or navigation systems for railway traffic
    • B61L2205/04—Satellite based navigation systems, e.g. global positioning system [GPS]

Definitions

  • the distance covered by a rail vehicle and the associated confidence interval are usually used.
  • the distance covered is ideally formed by a trajectory that runs along the middle of a rail vehicle's route.
  • the methods used to date to determine the distance covered by the rail vehicle have systematic inaccuracies and measurement deviations. These make the confidence interval of the determined distance covered very large and the confidence interval can only be reset at existing reference points along the route, such as beacons.
  • the distance covered is the path covered by the rail vehicle.
  • the distance is determined using a position sensor and/or Doppler radar, which work as follows.
  • Pulse generators are mounted on the axles of the rail vehicles or on the gears connected to the axles. These generate several pulses per wheel revolution. One pulse corresponds to one path increment. The pulses are counted, which allows the distance travelled to be determined.
  • the path measurement via the wheel-rail system with path pulse generators can have various random and systematic errors, e.g. sliding, slipping, sinusoidal running, track width, track profile, wheel profile, track profile, eccentricity of the axles or quantization. These errors must be taken into account when forming the confidence intervals.
  • For driven and braked axles without information as to whether traction or braking force is present, possible slipping and sliding leads to a strong widening of the confidence intervals. Even if this information is known, no exact distance can be calculated if slip actually occurs.
  • a freight train travelling uphill where additional pulling and pushing locomotives are used, some of which support with high permanent slip.
  • a CW HF signal is usually emitted from the vehicle towards the ground, diffusely scattered back by the ground, received in the radar and demodulated. If the vehicle moves, the phase position changes, with a continuously changing phase position corresponding to a frequency.
  • the so-called Doppler frequency is proportional to the speed. This means that by determining the Doppler frequency, you get the speed and by integrating it, you get the path, i.e. the distance. This frequency measurement in turn has random and systematic errors that are reflected in the path measurement through error propagation.
  • Error influences here include, for example, an aperture of the antenna, weighting of the backscatter coefficients over the angle due to different surfaces, installation tolerances of the radars (twisting/tilting), installation off-center on the track (radars are mounted laterally offset so that the internal rail screw connections are detected) or contamination of the antenna.
  • the object is achieved by a computer-implemented method for determining a distance travelled Distance of a rail vehicle, in which the distance is determined using a data fusion algorithm, in which data from at least one GNSS sensor and at least one INS sensor of the rail vehicle are processed by the data fusion algorithm, and in which the distance traveled by the rail vehicle is used as at least one state variable of the data fusion algorithm.
  • a device for determining a distance travelled by a rail vehicle with at least one GNSS sensor, with at least one INS sensor, with at least one data processing device which is designed to determine the distance with the aid of a data fusion algorithm, wherein data from the GNSS sensor and the INS sensor are processed by the data fusion algorithm and the distance covered by the rail vehicle is used as at least one state variable of the data fusion algorithm.
  • the solution according to the invention has the advantage that by using the distance covered as a state variable of the data fusion algorithm, the confidence interval of the distance covered is improved by the data from the GNSS sensor and the INS sensor, which are also processed in the data fusion algorithm.
  • the measurement uncertainty of the determined distance is reduced compared to conventional methods, since correlations are established between the distance contained in the state vector of the data fusion algorithm and other components of the state vector, which can be observed, for example, using the GNSS sensor.
  • the data fusion algorithm can take into account the distances of the GNSS sensor and the INS sensor to a bogie pin of the rail vehicle when processing the data from the GNSS sensor and the INS sensor. For example, on a rail vehicle, attachments to the car body swing out on curves and no longer move on the trajectory that is central to the track. Only the bogie pins, via which the bogies are connected to the car body, always remain on this trajectory that is central to the track. Since both the GNSS sensor and the INS sensor are usually not installed exactly above the bogie pin, the data they determine, such as the speeds, do not correspond to that in the middle of the track.
  • a Kalman filter in particular an extended Kalman filter, can be used as a data fusion algorithm.
  • a Kalman filter in particular an extended Kalman filter, can be used as a data fusion algorithm.
  • Kalman filters and also extended Kalman filters for position and speed determination using GNSS sensors, which can be used in this way.
  • At least position data and/or pseudo-distance data determined by the GNSS sensor can be used as the data processed by the data fusion algorithm. This has the advantage that the distance traveled by the rail vehicle, for example after a tunnel, can be very quickly optimized and corrected from the position data or pseudo-distance data.
  • At least velocity data and/or Doppler measurements determined by the GNSS sensor can be used as the data processed by the data fusion algorithm.
  • speed data of the rail vehicle can be determined by at least one odometry device and the speed data can be processed by the data fusion algorithm.
  • the derivation of the distance traveled in the form of the speed of the rail vehicle can be used in the data fusion algorithm. This has the advantage that the distance traveled can be easily integrated into the data fusion algorithm.
  • the invention also relates to a data processing device with means for carrying out the above-mentioned method according to the invention and its advantageous embodiments.
  • a data processing device can be a computer, for example.
  • a provision device for storing and/or providing the computer program product.
  • the provision device is, for example, a data carrier that stores and/or provides the computer program product.
  • the provision device is, for example, a network service, a computer system, a server system, in particular a distributed computer system, a cloud-based computer system and/or virtual computer system, which stores and/or provides the computer program product preferably in the form of a data stream.
  • the device can comprise at least one odometry device that is designed to determine speed data of the rail vehicle, and the data processing device can be designed to process the speed data from the odometry device using the data fusion algorithm.
  • the invention also relates to a rail vehicle which, according to the invention, comprises a device for determining a distance travelled by a rail vehicle according to one of the aforementioned embodiments.
  • the rail vehicle can comprise at least one bogie, which is connected by means of at least one bogie pin, and the data processing device can be designed such that the distances of the GNSS sensor and the INS sensor to the bogie pin are taken into account when processing the data from the GNSS sensor and the INS sensor by means of the data fusion algorithm.
  • the rail vehicle can have at least one train protection device and/or at least one ATO device, each of which is designed to process the distance traveled.
  • This has the advantage that the determined distance traveled is processed directly on the rail vehicle.
  • the distance in particular the distance along the middle of the track, has only very low systematic errors and latency, so the ATO device can, for example, bring the rail vehicle to a stop very precisely at a stopping point.
  • the safe confidence intervals are only slightly widened, so that the doors can be opened reliably.
  • the railway installation 1 shown has, in the section shown, a track 2 and a rail vehicle 3, wherein the rail vehicle 3 moves in a direction of travel 4 along the track 2.
  • the rail vehicle 3 comprises two bogies 5, which are each connected in the usual way to the rest of the rail vehicle 3 via a bogie pin 6.
  • the rail vehicle 3 further comprises a GNSS sensor 7, an INS sensor 8, an odometry device and a data processing device 10, which together form a device 11 for determining a distance traveled by the rail vehicle 3.
  • the rail vehicle 3 further comprises a train protection device 12 and an ATO device 13 (ATO - Automatic Train Operation), each of which is connected to the device 11.
  • the rail vehicle 3 is in the exemplary embodiment in Figure 1 for example a locomotive, but can alternatively also be a subway, a tram or a high-speed train or similar.
  • the bogies 5 generally have four wheels 14 which move along tracks 15 of the track 2.
  • the bogie pins 6 are located in the middle between the wheels 14 and move along a trajectory 16 along the middle of the track.
  • the GNSS sensor 7 is designed in a known manner and determines speed data and Doppler measurements as well as position data and pseudo-distance data while the rail vehicle 3 is traveling.
  • the INS sensor 8 is also designed in a known manner as an inertial measuring device and also supplies data on the spatial movement of the rail vehicle 3 and its respective geographical position.
  • the odometry device 9 comprises a displacement pulse generator (not shown) connected to a wheel 14 and a Doppler radar (not shown), which determine speed data of the rail vehicle 3 independently of one another.
  • the data processing device 10 which can also be referred to as a computer, is connected to the GNSS sensor 7, the INS sensor 8 and the odometry device 9 and is set up to process their data.
  • the data processing device 10 comprises a data fusion algorithm according to the invention, which here is an extended Kalman filter.
  • the device 11 can also be designed to determine other parameters of the rail vehicle 3, such as the current position.
  • the determination of the distance traveled is described below in particular.
  • the data processing device 10 uses the Kalman filter, which is a data fusion algorithm, as already mentioned above.
  • the distance 19 traveled by the rail vehicle 3 is also used in the Kalman filter as a state variable of the Kalman filter. Since the GNSS sensor 7 and the INS sensor 8 in the rail vehicle 3 are not arranged exactly on the trajectory 16 in the middle of the track, the distances 17, 18 to the bogie pin 6 located on the trajectory 16 are taken into account in the Kalman filter.
  • the distance covered 19 is nothing other than the path covered from a certain point, such as a last-traveled beacon.
  • the distance 19 or the path can also be determined by integrating the speed of the rail vehicle 3.
  • the speed or a speed value from the GNSS sensor 7 and/or the odometry device 9 are each processed in the Kalman filter.
  • the INS sensor 8 determines measured values from included acceleration sensors and yaw rate sensors, the integration of which provides attitude, speed and position values.
  • This mechanism known as the strapdown algorithm, is part of the Kalman filter and is supported by processing the measurements from the GNSS sensor 7 and/or the odometry device 9.
  • the speed is equivalent to a derivative of the distance traveled, so that the distance can be calculated from the speed.
  • the derivative of the distance traveled 19 is present in the form of the speed of the bogie pin 6.
  • the speed along the trajectory 16 and thus that of the bogie pin 6 is calculated as mentioned above. Since according to the invention both the speed measurements of the GNSS sensor 7 or the odometry device 9 are used and the position measurement or pseudo-distance measurement of the GNSS sensor 7 are also processed in the Kalman filter, the innovations observed automatically lead to a correction of the determined distance traveled 19 due to a fully populated covariance matrix of an estimation error of the Kalman filter.
  • Figure 2 shows a section of the track 2 of the railway system 1, which partly runs through a tunnel 20.
  • the GNSS sensor 7 does not deliver any data because no satellite signals can be received. This can also be referred to as GNSS shadowing.
  • the speed is calculated exclusively on the basis of the data from the INS sensor 8 and, if applicable, the odometry device 9 at the start of the tunnel 20 and the GNSS shadowing. Effects of the INS sensor 8, such as drifting of the bias, among other things, result in a speed that is too low or too high and, in turn, a distance 19 that is too short or too long.
  • the measurement uncertainties 21 for determining position and speed increase and thus also for the determined distance traveled. Distance 19.
  • Figure 2 also shows a speed-time diagram 22 and a path-time diagram 23, which corresponds to a distance-time diagram.
  • the estimated speed or estimated distance is shown as a solid line 25.
  • the actual speed 26 or distance covered 27 are shown as dashed lines.
  • the dotted lines 24 represent the estimated measurement uncertainties or confidence intervals. In the upper part of the Figure 2 the deviations as well as the measurement uncertainties or confidence intervals of the position are shown.
  • the measurement uncertainty of the calculated distance traveled 19 increases indefinitely when using position pulse generators and relative speed sensors.
  • the Kalman filter according to the invention to include the additional state variable of the distance traveled 19, the determined distance 19 also benefits from the position data of the GNSS sensor 7. This means that the increase in the measurement uncertainty or the increase in the resulting confidence intervals can be limited or significantly slowed down.
  • a measurement uncertainty that has built up, for example, due to GNSS shadowing in a tunnel 20 can be reduced after the tunnel 20. which is not the case with state-of-the-art methods.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Computer-implementiertes Verfahren zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz (19) eines Schienenfahrzeugs (3),bei dem die Distanz (19) mit Hilfe eines Datenfusionsalgorithmus ermittelt wird,bei dem Daten von wenigstens einem GNSS-Sensor (7) und wenigstens einem INS-Sensor (8) des Schienenfahrzeugs (3) vom Datenfusionsalgorithmus verarbeitet werden, undbei dem die zurückgelegte Distanz (19) des Schienenfahrzeugs (3) als wenigstens eine Zustandsvariable des Datenfusionsalgorithmus verwendet wird. Die Erfindung hat den Vorteil, dass eine Messunsicherheit der ermittelten zurückgelegten Distanz verringert werden kann.Die Erfindung betrifft auch eine Einrichtung (11) zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz (19) für ein Schienenfahrzeug (3).

Description

  • Für einen automatischen Zugbetrieb sowie für eine Zugsicherung innerhalb einer heutigen eisenbahntechnischen Anlage werden üblicherweise die von einem Schienenfahrzeug zurückgelegte Distanz sowie das zugehörige Vertrauensintervall verwendet. Die zurückgelegte Distanz wird idealerweise durch eine Trajektorie gebildet, die entlang der Mitte einer Fahrstrecke des Schienenfahrzeugs verläuft. Die bisher verwendeten Verfahren zum Ermitteln der zurückgelegten Distanz des Schienenfahrzeugs weisen systematische Ungenauigkeiten und Messabweichungen auf. Diese lassen das Vertrauensintervall der ermittelten zurückgelegten Distanz sehr groß werden und das Vertrauensintervall kann erst an vorhandenen Referenzpunkten im Streckenverlauf, wie z. B. Balisen, zurückgesetzt werden. Die zurückgelegte Distanz ist dabei der zurückgelegte Weg des Schienenfahrzeugs.
  • Beispielsweise wird bei Odometrie-Systemen die Distanz anhand von Wegimpulsgeber und/oder Dopplerradar ermittelt, die wie folgt arbeiten.
    • Wegimpulsgeber:
  • An den Achsen der Schienenfahrzeuge oder an mit den Achsen verbundenem Getriebe werden Impulsgeber montiert, die pro Radumdrehung mehrere Impulse liefern. Ein Impuls entspricht hierbei einem Weginkrement. Die Impulse werden gezählt, wodurch sich die zurückgelegte Distanz ermitteln lässt. Die Wegmessung über das Rad-Schiene-System mit Wegimpulsgebern kann allerdings diverse zufällige und systematische Fehler aufweisen, z.B. Gleiten, Schlupfen, Sinuslauf, Spurweite, Gleisprofil, Radprofil, Gleisprofil, Exzentrizität der Achsen oder Quantisierung. Diese Fehler müssen bei der Bildung der Vertrauensintervalle berücksichtigt werden. Bei angetriebenen und gebremsten Achsen, ohne Informationen, ob Traktion oder Bremskraft anliegt, führt mögliches Schlupfen und Gleiten zu einem starken Aufweiten der Vertrauensintervalle. Selbst wenn diese Informationen bekannt sind, kann bei real auftretendem Schlupf keine genaue Distanz berechnet werden. Man kann sich hier z.B. eine Bergfahrt eines Güterzuges vorstellen, wo zusätzliche Zug- und Schubloks verwendet werden, die teils mit hohem Dauerschlupf unterstützen.
    • Dopplerradar:
  • Bei Dopplerradaren wird üblicherweise ein CW-HF-Signal vom Fahrzeug in Richtung Untergrund abgestrahlt, von diesem diffus zurückgestreut, im Radar empfangen und demoduliert. Bewegt sich das Fahrzeug, so verändert sich die Phasenlage, wobei eine sich kontinuierlich ändernde Phasenlage einer Frequenz entspricht. Die so genannte Dopplerfrequenz ist proportional zur Geschwindigkeit. D.h. mit Ermitteln der Dopplerfrequenz erhält man die Geschwindigkeit und durch Integration den Weg, also die Distanz. Diese Frequenzmessung wiederum weist zufällige und systematische Fehler auf, die sich durch Fehlerfortpflanzung in der Wegmessung abbilden. Fehlereinflüsse sind hierbei beispielsweise eine Apertur der Antenne, Wichtung der Rückstreukoeffizienten über den Winkel durch unterschiedliche Untergründe, Einbautoleranzen der Radare (Verdrehen/Verkippen), nicht gleismittiger Einbau (Radare werden seitlich versetzt montiert, so dass die innenliegenden Schienenverschraubungen erfasst werden) oder ein Verschmutzen der Antenne.
  • Es ist daher die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein verbessertes computerimplementiertes Verfahren und eine Einrichtung zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz eines Schienenfahrzeugs bereitzustellen, mit denen die Distanz mit höherer Genauigkeit ermittelt werden kann.
  • Erfindungsgemäß wird die Aufgabe gelöst durch ein computerimplementiertes Verfahren zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz eines Schienenfahrzeugs, bei dem die Distanz mit Hilfe eines Datenfusionsalgorithmus ermittelt wird, bei dem Daten von wenigstens einem GNSS-Sensor und wenigstens einem INS-Sensor des Schienenfahrzeugs vom Datenfusionsalgorithmus verarbeitet werden, und bei dem die zurückgelegte Distanz des Schienenfahrzeugs als wenigstens eine Zustandsvariable des Datenfusionsalgorithmus verwendet wird.
  • Ferner wird die Aufgabe erfindungsgemäß gelöst durch eine Einrichtung zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz eines Schienenfahrzeugs, mit wenigstens einem GNSS-Sensor,
    mit wenigstens einem INS-Sensor, mit wenigstens einer Datenverarbeitungseinrichtung, die zum Ermitteln der Distanz mit Hilfe eines Datenfusionsalgorithmus ausgebildet ist, wobei Daten des GNSS-Sensors und des INS-Sensors vom Datenfusionsalgorithmus verarbeitet werden und die zurückgelegte Distanz des Schienenfahrzeugs als wenigstens eine Zustandsvariable des Datenfusionsalgorithmus verwendet wird.
  • Die erfindungsgemäße Lösung hat den Vorteil, dass durch die Verwendung der zurückgelegten Distanz als Zustandsvariable des Datenfusionsalgorithmus das Vertrauensintervall der zurückgelegten Distanz durch die Daten des GNSS-Sensors und des INS-Sensors verbessert wird, die ebenfalls im Datenfusionsalgorithmus verarbeitet werden. Durch die Aufnahme der zurückgelegten Distanz in den Datenfusionsalgorithmus verringert sich die Messunsicherheit der ermittelten Distanz gegenüber herkömmlichen Verfahren, da sich Korrelationen zwischen der im Zustandsvektor des Datenfusionsalgorithmus enthaltenen Distanz und anderen Komponenten des Zustandsvektors aufbauen, die z.B. anhand des GNSS-Sensors beobachtbar sind.
  • Die Verwendung eines Datenfusionsalgorithmus für die Verarbeitung von Daten eines GNSS-Sensors (Global Navigation Satellite System) und eines INS-Sensors (Inertial Navigation System) ist bereits üblich. Durch die zusätzliche Aufnahme der zurückgelegten Distanz in den Datenfusionsalgorithmus erhöht sich aber die Genauigkeit des ermittelten Werts der zurückgelegten Distanz aufgrund der Daten des GNSS-Sensors und des INS-Sensors.
  • Die erfindungsgemäße Lösung kann durch vorteilhafte Ausgestaltung weiterentwickelt werden, die im Folgenden beschrieben sind.
  • So können von dem Datenfusionsalgorithmus die Abstände des GNSS-Sensors und des INS-Sensors jeweils zu einem Drehgestellzapfen des Schienenfahrzeugs bei der Verarbeitung der Daten des GNSS-Sensors und des INS-Sensors berücksichtigt werden. Bei einem Schienenfahrzeug schwenken in Kurven beispielsweise Anbauteile am Wagenkasten aus und bewegen sich nicht mehr auf der gleismittigen Trajektorie. Lediglich die Drehgestellzapfen, über die die Drehgestelle, mit dem Wagenkasten verbunden sind, bleiben stets auf dieser gleismittigen Trajektorie. Da sowohl der GNSS-Sensor als auch der INS-Sensor üblicherweise nicht genau über dem Drehgstellzapfen eingebaut sind, entsprechen deren ermittelte Daten wie z.B. der Geschwindigkeiten nicht denen in der Gleismitte. Daher wird die Genauigkeit verbessert, wenn die Abstände der Sensoren zu einem der Drehgestellzapfen bei der Verarbeitung der Daten im Datenfusionsalgorithmus berücksichtigt sind. Eine solche Berücksichtigung ist beispielsweise beschrieben in C. Reimer, E. L. v. Hinüber: "INS/GNSS/Odometer Data Fusion in Railway Applications", Symposium Inertial Sensors & Systems, 09/2016, iMAR Navigation GmbH. Insbesondere werden bei dieser Ausgestaltung der Erfindung alle Abstände berücksichtigt und nicht nur z.B. die quer zur Fahrtrichtung.
  • Um einen besonders ausgereiften und erprobten Algorithmus zu verwenden, kann als Datenfusionsalgorithmus ein Kalman-Filter, insbesondere ein erweiterter Kalman-Filter, verwendet werden. Es liegt sehr viel Erfahrung bei der Verwendung von Kalman-Filtern und auch von erweiterten Kalman-Filtern für eine Positions- bzw. Geschwindigkeitsbestimmung mittels GNSS-Sensoren vor, die so genutzt werden kann.
  • Ferner können als die vom Datenfusionsalgorithmus verarbeiteten Daten wenigstens vom GNSS-Sensor ermittelte Positionsdaten und/oder Pseudoabstandsdaten verwendet werden. Dies hat den Vorteil, dass aus den Positionsdaten bzw. Pseudoabstandsdaten die zurückgelegte Distanz des Schienenfahrzeugs beispielsweise nach einem Tunnel sehr schnell wieder optimiert und korrigiert werden kann.
  • Ferner können als die vom Datenfusionsalgorithmus verarbeiteten Daten wenigstens vom GNSS-Sensor ermittelte Geschwindigkeitsdaten und/oder Dopplermessungen verwendet werden.
  • Um den erfindungsgemäß verwendeten Datenfusionsalgorithmus weiter zu verbessern, können Geschwindigkeitsdaten des Schienenfahrzeugs von wenigstens einer Odometrie-Einrichtung ermittelt und die Geschwindigkeitsdaten vom Datenfusionsalgorithmus verarbeitet werden.
  • In einer vorteilhaften Ausgestaltung kann die Ableitung der zurückgelegten Distanz in Form der Geschwindigkeit des Schienenfahrzeugs im Datenfusionsalgorithmus verwendet werden. Dies hat den Vorteil, dass die zurückgelegte Distanz leicht in den Datenfusionsalgorithmus integriert werden kann.
  • Die Erfindung betrifft auch eine Datenverarbeitungseinrichtung mit Mitteln zur Ausführung des o. g. erfindungsgemäßen Verfahrens und dessen vorteilhaften Ausführungsformen. Eine solche Datenverarbeitungseinrichtung kann beispielsweise ein Computer sein.
  • Des Weiteren wird ein Computerprogrammprodukt mit Programmbefehlen zur Durchführung des genannten erfindungsgemäßen Verfahrens und/oder dessen Ausführungsbeispielen beansprucht, wobei mittels des Computerprogrammprodukts jeweils das erfindungsgemäße Verfahren und/oder dessen Ausführungsbeispiele durchführbar sind.
  • Darüber hinaus wird eine Bereitstellungsvorrichtung zum Speichern und/oder Bereitstellen des Computerprogrammprodukts beansprucht. Die Bereitstellungsvorrichtung ist beispielsweise ein Datenträger, der das Computerprogrammprodukt speichert und/oder bereitstellt. Alternativ und/oder zusätzlich ist die Bereitstellungsvorrichtung beispielsweise ein Netzwerkdienst, ein Computersystem, ein Serversystem, insbesondere ein verteiltes Computersystem, ein cloudbasiertes Rechnersystem und/oder virtuelles Rechnersystem, welches das Computerprogrammprodukt vorzugsweise in Form eines Datenstroms speichert und/oder bereitstellt.
  • In einer vorteilhaften Ausgestaltung der erfindungsgemäßen Einrichtung zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz eines Schienenfahrzeugs kann die Einrichtung wenigstens eine Odometrie-Einrichtung umfassen, die zum Ermitteln von Geschwindigkeitsdaten des Schienenfahrzeugs ausgebildet ist, und die Datenverarbeitungseinrichtung zum Verarbeiten der Geschwindigkeitsdaten von der Odometrie-Einrichtung mit Hilfe des Datenfusionsalgorithmus ausgebildet sein. Dies hat den Vorteil, dass neben dem GNSS-Sensor und dem INS-Sensor auch eine Odometrie-Einrichtung verwendet wird, die weitere Daten liefert und somit die Qualität der ermittelten zurückgelegten Distanz verbessert wird.
  • Schließlich betrifft die Erfindung auch ein Schienenfahrzeug, das erfindungsgemäß eine Einrichtung zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz eines Schienenfahrzeugs nach einer der zuvor genannten Ausführungsformen umfasst.
  • In einer vorteilhaften Ausgestaltung kann das Schienenfahrzeug wenigstens ein Drehgestell umfassen, das mittels wenigstens einem Drehgestellzapfen angebunden ist, und die Datenverarbeitungseinrichtung kann so ausgebildet sein, dass mittels des Datenfusionsalgorithmus die Abstände desGNSS-Sensors und des INS-Sensors zum Drehgestellzapfen bei der Verarbeitung der Daten des GNSS-Sensors und des INS-Sensors zu berücksichtigen. Dies hat den oben bereits beschriebenen Vorteil, dass - obwohl der GNSS-Senor und der INS-Sensor nicht über der Gleismitte montiert sind - trotzdem eine gleismittige Trajektorie bestimmt werden kann.
  • Ferner kann das Schienenfahrzeug wenigstens eine Zugsicherungseinrichtung und/oder wenigstens eine ATO-Einrichtung aufweisen, die jeweils zum Verarbeiten der zurückgelegten Distanz ausgebildet sind. Dies hat den Vorteil, dass die ermittelte zurückgelegte Distanz direkt auf dem Schienenfahrzeug verarbeitet wird. Die Distanz, insbesondere die gleismittige Distanz, weist nur sehr geringe systematische Fehler und Latenz auf, daher kann die ATO-Einrichtung das Schienenfahrzeug beispielsweise sehr genau an einem Haltepunkt zum Stehen bringen. Ferner sind auch die sicheren Vertrauensintervalle nur gering aufgeweitet, so dass zuverlässig die Türen freigegeben werden können.
  • Im Folgenden wird die Erfindung mit Bezug auf die beigefügten Zeichnungen erläutert.
  • Es zeigen:
    • Fig. 1
    eine schematische Darstellung einer beispielhaften Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Schienenfahrzeugs;
    Fig. 2
    eine schematische Darstellung einer veränderten Messungenauigkeit bei dem erfindungsgemäßen Schienenfahrzeug aus Fig. 1.
  • Eine in Figur 1 gezeigte eisenbahntechnische Anlage 1 weist in dem dargestellten Ausschnitt eine Fahrstrecke 2 und ein Schienenfahrzeug 3 auf, wobei sich das Schienenfahrzeug 3 in einer Fahrtrichtung 4 entlang der Fahrstrecke 2 bewegt.
  • Das Schienenfahrzeug 3 umfasst zwei Drehgestelle 5, die in üblicher Weise jeweils über einen Drehgestellzapfen 6 mit dem restlichen Schienenfahrzeug 3 verbunden sind. Das Schienenfahrzeug 3 weist weiterhin einen GNSS-Sensor 7, einen INS-Sensor 8, eine Odometrie-Einrichtung und eine Datenverarbeitungseinrichtung 10 auf, die zusammen eine Einrichtung 11 zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz des Schienenfahrzeugs 3 ausbilden. Das Schienenfahrzeug 3 weist weiterhin eine Zugsicherungseinrichtung 12 und eine ATO-Einrichtung 13 auf (ATO - Automatic Train Operation), die jeweils mit der Einrichtung 11 verbunden sind.
  • Das Schienenfahrzeug 3 ist in der beispielhaften Ausführungsform in Figur 1 beispielsweise eine Lokomotive, kann alternativ aber auch eine U-Bahn, eine Straßenbahn oder ein Hochgeschwindigkeitszug oder Ähnliches sein. Die Drehgestelle 5 weisen in allgemein üblicher Weise vier Räder 14 auf, die sich entlang von Gleisen 15 der Fahrstrecke 2 bewegen. Die Drehgestellzapfen 6 befinden sich in der Mitte zwischen den Rädern 14 und bewegen sich entlang einer Trajektorie 16 entlang der Gleismitte.
  • Der GNSS-Sensor 7 ist in bekannter Weise ausgebildet und ermittelt während der Fahrt des Schienenfahrzeugs 3 sowohl Geschwindigkeitsdaten und Dopplermessungen als auch Positionsdaten und Pseudoabstandsdaten. Der INS-Sensor 8 ist ebenfalls in bekannter Weise als eine inertiale Messeinrichtung ausgebildet und liefert ebenfalls Daten zu der räumlichen Bewegung des Schienenfahrzeugs 3 und dessen jeweiliger geographischen Position. Die Odometrie-Einrichtung 9 umfasst einen mit einem Rad 14 verbundenen Wegimpulsgeber (nicht dargestellt) und ein Dopplerradar (nicht dargestellt), die unabhängig voneinander Geschwindigkeitsdaten des Schienenfahrzeugs 3 ermitteln.
  • Die Datenverarbeitungseinrichtung 10, die auch als Computer bezeichnet werden kann, ist mit dem GNSS-Sensor 7, dem INS-Sensor 8 und der Odometrie-Einrichtung 9 verbunden und zur Verarbeitung von deren Daten eingerichtet. Hierfür umfasst die Datenverarbeitungseinrichtung 10 einen erfindungsgemäßen Datenfusionsalgorithmus, der hier ein erweiterter Kalman-Filter ist.
  • Die Einrichtung 11 kann neben dem Ermitteln der zurückgelegten Distanz des Schienenfahrzeugs 3 auch zum Ermitteln weiterer Parameter des Schienenfahrzeugs 3 ausgebildet sein, wie beispielsweise der aktuellen Position. Hier wird im Folgenden allerdings vor allem die Ermittlung der zurückgelegten Distanz beschrieben. Hierfür verwendet die Datenverarbeitungseinrichtung 10, wie oben bereits erwähnt, den Kalman-Filter, welcher ein Datenfusionsalgorithmus ist. Erfindungsgemäß werden in dem Kalman-Filter neben den Daten des GNSS-Sensors 7 und des INS-Sensors 8 auch die zurückgelegte Distanz 19 des Schienenfahrzeugs 3 als eine Zustandsvariable des Kalman-Filters verwendet. Da der GNSS-Sensor 7 und der INS-Sensor 8 im Schienenfahrzeug 3 nicht genau auf der gleismittigen Trajektorie 16 angeordnet sind, werden im Kalman-Filter die Abstände 17, 18 zum auf der Trajektorie 16 befindlichen Drehgestellzapfen 6 berücksichtigt. Dadurch wird der durch die Abstände 17, 18 der Sensoren bedingte Fehler in den Daten des GNSS-Sensors 7 bzw. INS-Sensors 8 kompensiert und die zurückgelegte Distanz 19 sozusagen entlang der Trajektorie 16 berechnet. Es wird sozusagen die zurückgelegte Distanz 19 des Drehgestellzapfens 6 berechnet und auch dessen Geschwindigkeit.
  • Die zurückgelegte Distanz 19 ist nichts anderes als der zurückgelegte Weg ab einem bestimmten Punkt, wie beispielswiese einer zuletzt überfahrenen Balise. Die Distanz 19 bzw. der Weg können auch durch Integration der Geschwindigkeit des Schienenfahrzeugs 3 ermittelt werden. Die Geschwindigkeit oder ein Geschwindigkeitswert von dem GNSS Sensor 7und/oder der Odometrie-Einrichtung 9 werden jeweils im Kalman Filter verarbeitet. Vom INS Sensor 8 werden Messwerte von enthaltenen Beschleunigungssensoren und Drehratensensoren ermittelt, deren Integration Lage-, Geschwindigkeits- und Positionswerte liefert. Dieser als Strapdown-Algorithmus bezeichnete Mechanismus ist Bestandteil des Kalman Filters und wird durch eine Verarbeitung der Messungen des GNSS Sensors 7 und/oder der Odometrie-Einrichtung 9 gestützt. Die Geschwindigkeit ist gleichzusetzen mit einer Ableitung der zurückgelegten Distanz, so dass aus der Geschwindigkeit die Distanz berechnet werden kann.
  • In einem erfindungsgemäßen Systemmodelldifferentialgleichungssystem des nicht-linearen Kalman-Filters ist die Ableitung der zurückgelegten Distanz 19 in Form der Geschwindigkeit des Drehgestellzapfens 6 vorhanden. Durch die Berücksichtigung der Abstände 17, 18 wird wie oben erwähnt die Geschwindigkeit entlang der Trajektorie 16 und damit die des Drehgestellzapfens 6 berechnet. Da erfindungsgemäß sowohl die Geschwindigkeitsmessungen des GNSS-Sensors 7 oder der Odometrie-Einrichtung 9 verwendet werden und auch die Positionsmessung bzw. Pseudoabstandsmessung des GNSS-Sensors 7 im Kalman-Filter verarbeitet werden, führen die dabei beobachteten Innovationen aufgrund einer vollbesetzten Kovarianzmatrix eines Schätzfehlers des Kalman-Filters automatisch zu einer Korrektur der ermittelten zurückgelegten Distanz 19.
  • Das erfindungsgemäße Wirkprinzip wird im Folgenden anhand der Darstellung in Figur 2 erläutert. Figur 2 zeigt einen Ausschnitt der Fahrstrecke 2 der eisenbahntechnischen Anlage 1, die teilweise durch einen Tunnel 20 verläuft.
  • Innerhalb des Tunnels 20 liefert der GNSS-Sensor 7 keine Daten, weil keine Satellitensignale empfangen werden können. Dies kann auch als GNSS-Abschattung bezeichnet werden. Bei einer Fahrt des erfindungsgemäßen Schienenfahrzeugs 3 in der Fahrtrichtung 4 erfolgt mit Beginn des Tunnels 20 und der GNSS-Abschattung die Berechnung der Geschwindigkeit ausschließlich anhand der Daten des INS-Sensors 8 und gegebenenfalls der Odometrie-Einrichtung 9. Unter anderem durch Effekte des INS-Sensors 8, wie beispielsweise ein Driften des Bias, ergibt sich eine zu geringe oder zu hohe Geschwindigkeit und daraus wiederum eine zu kurze oder zu lange Distanz 19. Während der GNSS-Abschattung im Tunnel 20 vergrößern sich die Messunsicherheiten 21 für eine Positions- und Geschwindigkeitsermittlung und damit auch für die ermittelte zurückgelegte Distanz 19. Hinter dem Tunnel 20, wenn der GNSS-Sensor 7 wieder seine Satellitenverbindung hergestellt hat und wieder Daten liefert, werden die im Kalman-Filter ermittelte Position und die zurückgelegte Distanz 19 korrigiert. Der Unterschied zwischen den nach dem Tunnel 20 vorliegenden Daten des GNSS-Sensors 7 und der über den Abschattungszeitraum im Tunnel 20 propagierten Zustandsschätzung erlaubt es dem Kalman-Filter, auch auf den Fehler, der im Tunnel 20 ermittelten zurückgelegten Distanz 19 zu schließen und diese zu korrigieren. Bei der Darstellung in Figur 2 wird eine vergrößerte Messunsicherheit 21 durch einen vergrößerten Durchmesser des jeweils dargestellten Kreises angezeigt.
  • Figur 2 zeigt auch ein Geschwindigkeit-Zeit-Diagramm 22 und ein Weg-Zeit-Diagramm 23, was einem Distanz-Zeit-Diagramm entspricht. In den Diagrammen 22, 23 ist die geschätzte Geschwindigkeit bzw. geschätzte Distanz als durchgezogenen Linie 25 dargestellt. Bei Abweichungen der Geschwindigkeit bzw. Distanz bei GNSS-Abschattungen im Bereich des Tunnels 20 sind tatsächliche Geschwindigkeit 26 bzw. zurückgelegte Distanz 27 per gestrichelten Linien dargestellt. Die gepunkteten Linien 24 bilden die geschätzten Messunsicherheiten bzw. Vertrauensintervalle ab. Im oberen Teil der Figur 2 sind die Abweichungen sowie die Messunsicherheiten bzw. Vertrauensintervalle der Position dargestellt.
  • Im Stand der Technik vergrößert sich bei der Verwendung von Wegimpulsgebern und relativ messenden Geschwindigkeitssensoren die Messunsicherheit der berechneten zurückgelegten Distanz 19 in unbegrenzter Weise. Durch die erfindungsgemäße Erweiterung des Kalman-Filters um die zusätzliche Zustandsvariable der zurückgelegten Distanz 19, profitiert die ermittelte Distanz 19 auch von den Positionsdaten des GNSS-Sensors 7. Dadurch kann die Vergrößerung der Messunsicherheit bzw. die Vergrößerung der resultierenden Vertrauensintervalle begrenzt bzw. deutlich verlangsamt werden. Weiterhin kann eine Messunsicherheit, die sich beispielsweise bei einer GNSS-Abschattung in einem Tunnel 20 aufgebaut hat, nach dem Tunnel 20 verkleinert werden, was bei Methoden gemäß dem Stand der Technik nicht der Fall ist.

Claims (15)

  1. Computer-implementiertes Verfahren zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz (19) eines Schienenfahrzeugs (3),
    bei dem die Distanz (19) mit Hilfe eines Datenfusionsalgorithmus ermittelt wird,
    bei dem Daten von wenigstens einem GNSS-Sensor (7) und wenigstens einem INS-Sensor (8) des Schienenfahrzeugs (3) vom Datenfusionsalgorithmus verarbeitet werden, und
    bei dem die zurückgelegte Distanz (19) des Schienenfahrzeugs (3) als wenigstens eine Zustandsvariable des Datenfusionsalgorithmus verwendet wird.
  2. Computer-implementiertes Verfahren nach Anspruch 1,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    von dem Datenfusionsalgorithmus die Abstände (17, 18 von dem GNSS-Sensor (7) und dem INS-Sensor (8) jeweils zu einem Drehgestellzapfen (6) des Schienenfahrzeugs (3) bei der Verarbeitung der Daten des GNSS-Sensors (7) und des INS-Sensors (8) berücksichtigt werden.
  3. Computer-implementiertes Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    als Datenfusionsalgorithmus ein Kalman-Filter, insbesondere ein erweiterter Kalman-Filter, verwendet wird.
  4. Computer-implementiertes Verfahren nach einem der oben genannten Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    als die vom Datenfusionsalgorithmus verarbeiteten Daten wenigstens vom GNSS-Sensor (7) ermittelte Positionsdaten und/oder Pseudoabstandsdaten verwendet werden.
  5. Computer-implementiertes Verfahren nach einem der oben genannten Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    als die vom Datenfusionsalgorithmus verarbeiteten Daten wenigstens vom GNSS-Sensor (7) ermittelte Geschwindigkeitsdaten und/oder Dopplermessungen verwendet werden.
  6. Computer-implementiertes Verfahren nach einem der oben genannten Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass Geschwindigkeitsdaten des Schienenfahrzeugs (3) von wenigstens einer Odometrie-Einrichtung (9) ermittelt werden und die Geschwindigkeitsdaten vom Datenfusionsalgorithmus verarbeitet werden.
  7. Computer-implementiertes Verfahren nach einem der oben genannten Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    die Ableitung der zurückgelegten Distanz in Form der Geschwindigkeit des Schienenfahrzeugs im Datenfusionsalgorithmus verwendet wird.
  8. Datenverarbeitungseinrichtung
    mit Mitteln zur Ausführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7.
  9. Computerprogrammprodukt mit Programmbefehlen zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7.
  10. Bereitstellungsvorrichtung für das Computerprogrammprodukt nach Anspruch 9, wobei die Bereitstellungsvorrichtung das Computerprogrammprodukt speichert und/oder bereitstellt.
  11. Einrichtung (11) zum Ermitteln einer zurückgelegten Distanz (19) eines Schienenfahrzeugs (3),
    mit wenigstens einem GNSS-Sensor (7),
    mit wenigstens einem INS-Sensor (8),
    mit wenigstens einer Datenverarbeitungseinrichtung (10), die zum Ermitteln der Distanz (19) mit Hilfe eines Datenfusionsalgorithmus ausgebildet ist, wobei Daten des GNSS-Sensors (7) und des INS-Sensors (8) vom Datenfusionsalgorithmus verarbeitet werden und die zurückgelegte Distanz (19) des Schienenfahrzeugs (3) als wenigstens eine Zustandsvariable des Datenfusionsalgorithmus verwendet wird.
  12. Einrichtung (11) nach Anspruch 11,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    die Einrichtung (11) wenigstens eine Odometrie-Einrichtung (9) umfasst, die zum Ermitteln von Geschwindigkeitsdaten des Schienenfahrzeugs (3) ausgebildet ist,
    und die Datenverarbeitungseinrichtung (10) zum Verarbeiten der Geschwindigkeitsdaten von der Odometrie-Einrichtung (9) mit Hilfe des Datenfusionsalgorithmus ausgebildet ist.
  13. Schienenfahrzeug
    dadurch gekennzeichnet, dass
    das Schienenfahrzeug (3) wenigstens eine Einrichtung (11) nach Anspruch 11 oder 12 umfasst.
  14. Schienenfahrzeug nach Anspruch 13,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    das Schienenfahrzeug (3) wenigstens ein Drehgestell (5) umfasst, das mittels wenigstens einem Drehgestellzapfen (6) angebunden ist, und
    die Datenverarbeitungseinrichtung (9) ausgebildet ist, mittels des Datenfusionsalgorithmus die Abstände (17, 18) von dem GNSS-Sensor (7) und dem INS-Sensor (8) zu dem Drehgestellzapfen (6) bei der Verarbeitung der Daten des GNSS-Sensors (7) und des INS-Sensors (8) zu berücksichtigen.
  15. Schienenfahrzeug nach Anspruch 14,
    dadurch gekennzeichnet, dass
    das Schienenfahrzeug (3) wenigstens eine Zugsicherungseinrichtung (12) und/oder wenigstens eine ATO-Einrichtung (13) aufweist, die jeweils zum Verarbeiten der zurückgelegten Distanz (19) ausgebildet sind.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Non-Patent Citations (2)

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Title
NICO STEINHARDT ET AL: "Data Fusion for Precise Localization", 1 January 2016, HANDBOOK OF DRIVER ASSISTANCE SYSTEMS : BASIC INFORMATION, COMPONENTS AND SYSTEMS FOR ACTIVE SAFETY AND COMFORT, SPRINGER, CHAM, PAGE(S) 605 - 646, ISBN: 978-3-319-12351-6, XP009521201 *
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