JP2013189202A - 列車または軌道データベースを増強して走行を最適化する方法、システムおよびコンピュータソフトウェアコード - Google Patents

Abstract

【課題】運行状態に対応した走行計画を生成して、列車に対する運行基準に従って、機関車の性能を最適化することを提供する。
【解決手段】列車の性能に使用するために、列車情報および軌道特徴情報の少なくとも１つを提供するシステムであって、システムは、軌道区画上の列車位置および走行行程の開始時刻からの時間を決定する第１要素を含む。軌道区画情報を提供する軌道特性解析要素、および列車の前記機関車のうちの少なくとも１つについての運行状態を測定するセンサーも含まれている。データベースが提供されて、軌道区画情報および少なくとも１つの機関車についての運行情報を保存する。プロセッサも包含され、第１要素、軌道特性解析要素、センサーおよびデータベースからの情報を相関させて、データベースを使用し、列車に対する１つ以上の運行基準に従って、列車の性能を最適化する走行計画を生成できるようにする。
【選択図】図１

Description

本発明の分野は、列車の運行を最適化するシステムおよび方法に関し、より詳細には、列車の運行を最適化するシステム、方法、およびコンピュータソフトウェアコードに関連付けられた列車または軌道データベースを増強および更新するシステム、また、その方法に関する。
（関連出願）
本出願は、２００６年３月２０日に出願された米国出願第１１／３８５，３５４号の一部継続出願であり、前記米国出願はその開示内容全体を本明細書の一部として援用する。また、本願は、２００６年１２月８日に出願された仮出願第６０／８６９，１９６号に基づいたものである。

機関車は、多数のサブシステムを持ち、その各サブシステムが他のサブシステムと相互に依存している複雑なシステムである。機関車に乗車しているオペレータは、牽引および制動動力を印加して、機関車とその貨物である鉄道車両を制御することで、所望の目的地への安全且つ適時の到着を保障する。この機能を実行し、かつ、軌道上の列車位置によって変化する、予め規定された運行速度に従うために、オペレータは概して、各種の鉄道車両構成、すなわち、種類と数の異なる複数の鉄道車両と共に、所定の走行地形上において機関車を運転する多彩な経験を持っていなければならない。

ただし、安全な運行を確実に遂行する十分な知識および経験を持っていても、一般にオペレータは、走行中の燃料消費（または、たとえば排出などの他の運行特性）を最小限に抑えるように機関車を運転することはできない。複数の運行要因が燃料消費に影響し、その要因には、たとえば、排出制限、機関車の燃料または排出物特性、鉄道車両のサイズおよび荷重、天候、走行条件および機関車運行パラメータが含まれる。性能に影響を与える多数の変動要因があるにも関わらず、求められているスケジュール（到着時刻）を満たし、最小量の燃料を使用（あるいは、他の運行パラメータを最適化）して、走行中の効率を最適化する制御情報が提供された場合、オペレータは、より効果的かつ効率的に（牽引力と制動動力を印加して）列車を運転することができる。したがって、１つ以上の運行パラメータを最適化するような、牽引力および制動動力の印加方法を助言するシステムまたはプロセスによる誘導のもと（または制御下）で、オペレータが列車を運転することが求められている。

米国特許出願公開第２００２／００５９０７５号 米国特許出願公開第２００３／０２１３８７５号 米国特許出願公開第２００４／０１３３３１５号 米国特許出願公開第２００４／０２４５４１０号 米国特許出願公開第２００５／０１２０９０４号 米国特許第６，１４４，９０１号公報 米国特許第６，６９１，９５７号公報 米国特許第７，０９２，８０１号公報 米国特許第７，０９２，８００号公報 米国特許第７，０７９，９２６号公報 米国特許第７，０３６，７７４号公報 米国特許第７，０２４，２８９号公報 米国特許第６，９９６，４６１号公報 米国特許第６，９７８，１９５号公報 米国特許第６，９５７，１３１号公報 米国特許第６，９０３，６５８号公報 米国特許第６，８６５，４５４号公報 米国特許第６，８６３，２４６号公報 米国特許第６，８５３，８８８号公報 米国特許第６，８４５，９５３号公報 米国特許第６，８２４，１１０号公報 米国特許第６，６０９，０４９号公報 米国特許第６，１１２，１４２号公報 米国特許第６，９１５，１９１号公報 欧州特許第１２９７９８２号

本発明の例示的実施形態は、列車の運行を最適化するためのシステム、方法およびコンピュータソフトウェアコードに関連付けられた列車または軌道データベースを増強および更新するシステム、方法およびコンピュータソフトウェアコードを開示する。このため、列車の性能に、列車情報および軌道特性情報を提供するシステムを開示する。このシステムは、軌道区画上の列車位置および走行の開始時刻からの時間の少なくとも１つを決定する第１要素を含む。さらに、軌道区画情報を提供する軌道特性解析要素も開示する。また、列車内の少なくとも１つの機関車の運行状態を測定するセンサーを開示すると共に、軌道区画情報、および機関車少なくとも１つの運行状態を格納するデータベースをさらに開示する。また、プロセッサも開示されるが、このプロセッサは、第１要素、軌道特性解析要素、センサーおよびデータベースからの情報を相関させて、列車に対する１つ以上の運行基準に従って、列車の効率を最適化する走行計画の生成に、前記データベースを使用できるようにするものである。

例示する他の実施形態において、軌道区画に沿った走行の実行中に列車を操作するシステムが開示される。ここで、前記列車は、各機関車構成が１つ以上の機関車からなる機関車構成を１つ以上有する。本システムは、軌道区画上の列車位置および走行開始時刻からの時間を決定する第１要素を含む。軌道区画情報を提供する軌道特性解析要素を開示すると共に、機関車少なくとも１つの運行状態を測定するセンサーも開示する。軌道区画情報、および機関車少なくとも１つの運行状態を格納するデータベースを開示する。また、プロセッサも開示するが、このプロセッサは、前記第１要素と、前記センサーと、前記軌道特性解析要素と、前記データベースから情報を受け取って、前記列車に対する１つ以上の運行基準に従って、機関車の性能を最適化する走行計画を生成することができる。

例示するさらに他の実施形態において、軌道区画に沿った走行の実行中に列車を操作する方法が開示される。ここで、前記列車は、各機関車構成がそれぞれ１つ以上の機関車からなる機関車を１つ以上有する。本方法は、軌道上の列車位置または走行開始時刻からの時間を決定するステップと、軌道区画情報を決定するステップを含む。また、他の２つのステップは、軌道区画情報を保存するステップ、および機関車少なくとも１つの運行状態を少なくとも１つ決定するステップを含む。他のステップは、列車位置、軌道区画情報、および少なくとも１つの運行状態のうち、少なくとも１つに対応した走行計画を生成して、列車に対する１つ以上の運行基準に従って、機関車の性能を最適化することを提供する。

例示する他の実施形態は、コンピュータプロセッサを搭載した列車を運行させるコンピュータソフトウェアコードを開示し、前記コードは、軌道区画に沿った走行の実行中に列車を操作するコードであり、前記列車は、各機関車構成が１つ以上の機関車からなる機関車構成を１つ以上含む。このソフトウェアコードは、軌道区画情報を決定するソフトウェアモジュールと、前記軌道区画情報を格納するソフトウェアモジュールとを含む。また、機関車の１つについて運行状態を少なくとも１つ決定するソフトウェアモジュールも提供される。前記ソフトウェアコードは、列車位置、軌道区画情報および少なくとも１つの運行状態のうち、少なくとも１つに対応した走行計画を生成して、列車に対する１つ以上の運行基準に従って、機関車の効率を最適化するソフトウェアモジュールを含む。

本発明に係るフローチャートの例を示す図である。 採用可能な列車の単純化モデルを示す図である。 本発明に係る要素の例示的な一実施形態を示す図である。 燃料消費量／移動時間グラフの例示的な一実施形態を示す図である。 走行計画のための区分分解の例示的な一実施形態を示す図である。 区分例の例示的な一実施形態を示す図である。 本発明に係る例示的なフローチャートを示す図である。 オペレータが利用する動的な表示の例を示す図である。 オペレータが利用する動的な表示の別の例を示す図である。 オペレータが利用する動的な表示の別の例を示す図である。 軌道データベースの特徴を示す図である。 軌道区画に沿った走行中に列車を操作する例示的ステップを示すフローチャートである。

本発明一致する実施形態について詳細に説明する。実施形態の各種の例は、添付の図面に示されている。特に支障がない限り、図面全体で使用されている同一の参照番号は、同一または同様の部品を示す。

本発明の明細書に開示する例示的実施形態は、前述した分野の問題を解決するものであり、その解決策として、機関車構成（すなわち、直接連結された複数の機関車、または列車内に分散配置される１つ以上の機関車構成）を有する列車のための運転戦略を決定および実施して、列車の運行を監視および制御することで、スケジュールおよび速度の制約条件を満たしながら、目的とする特定の運行基準パラメータ要件を改善するシステム、方法およびコンピュータによって実装される方法を提供する。

当業者であれば、ＣＰＵ、メモリ、Ｉ／Ｏ、プログラム記憶装置、接続バス、およびその他の適当な構成要素を含むデータ処理システム等の装置をプログラミングもしくは設計することによって、本発明の例示的な一実施形態に係る方法を容易に実行可能であることが分かる。このようなシステムは、本発明の例示的な実施形態を実行するための適当なプログラム手段を含む。

他の実施形態において、予め記録されたディスクや、他の同様のコンピュータプログラム製品など、データ処理システムでの用途に対応した製造品は、記録媒体およびその記録媒体に記録されたプログラムを含み、前記データ処理システムに命令して、本発明の方法の実施を容易に行えるように仕向けるものである。このような装置と製造品も、本発明の実施形態の精神および範囲に含まれる。

概略を述べると、技術的な効果は、スケジュールと速度の制約を満たしながら、目的とする特定の運行パラメータを改善する列車の運転戦略を決定および実施することであり、その中で、列車または軌道データベースは、列車（通常は機関車）および軌道についての情報で増強される。本発明の例を理解しやすくするため、下記では、各例の具体的な実施内容を参照しながら説明を行う。

本発明の例示的実施形態は、コンピュータで実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令という大まかな文脈の中で説明する。また、プログラムモジュールは通常、特定のタスクの実行または特定の抽象データ型の実装を行うルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む構成であってもよい。例えば、本発明の例示的な実施形態の基礎となるソフトウェアプログラムは、様々な計算プラットフォームでの使用を意図して、種々言語によりコーディングすることができる。ただし、当然のことながら、本発明の例示的な実施形態の基礎となる原理は、他のコンピュータソフトウェア技術とも併せて実装可能である。

さらに、当業者にとっては当然のことであるが、本発明は、携帯型装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサを用いた家庭用電化製品またはプログラム可能な家庭用電化製品、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等のコンピュータシステム構成によって実施してもよい。また、本発明は、通信ネットワークを介して接続された遠隔処理装置によってタスクを実行する分散コンピュータ環境において実施してもよい。分散コンピュータ環境においては、メモリ記憶装置を含む局所コンピュータ記憶媒体および遠隔コンピュータ記憶媒体の両者にプログラムモジュールを配置してもよい。これらのローカルおよびリモートのコンピュータ処理環境は、その全体が機関車内、または構成内の隣接する機関車内に搭載されても、あるいは、非車載で、コンピュータ処理環境間に無線通信が提供される沿線のオフィスまたは中央オフィス内に設けられてもよい。

機関車構成の用語は、互いに連結されて、機関車の間に鉄道車両を用いずにモータリング機能および制動機能を提供する、連続した１つ以上の機関車を意味する。列車は、１つ以上の機関車構成を含むことができる。特に、先頭構成と１つ以上のリモート構成とが存在してよく、この１つ以上のリモート構成は、たとえば、鉄道車両の列の中間部における第１リモート構成、および列車位置の最後における他のリモート構成などである。各機関車構成は、先頭の機関車および後続の機関車を有する構成であってもよい。通常、先頭の機関車は先導機関車と見なされるが、当業者であれば、多機関車構成における先頭の機関車を物理的な後続位置に配してもよいことが容易に分かる。通常、機関車構成は連続した機関車と見なされるが、当業者であれば、機関車構成が動力分散運行用に設定され、少なくとも１台の車両が機関車群を分離することによって、スロットルおよび制動コマンドが無線リンクまたは物理ケーブルによって先導機関車から遠隔車両に中継される場合であっても、機関車構成群を一構成と見なしてもよいことが容易に分かる。この目的で、機関車構成という用語は、同一列車における複数の機関車を論じる際の限定要因と解釈されるべきではない。

次に図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。本発明は、システム（コンピュータ処理システムを含む）、方法（コンピュータ実装方法を含む）、装置、コンピュータ読み込み可能な媒体、コンピュータプログラム製品、Ｗｅｂポータルを含むグラフィカルユーザインターフェース、またはコンピュータ読み込み可能なメモリに明確に定義されたデータ構造等、様々な方法で実施可能である。以下では、本発明のいくつかの実施形態について論じる。

図１は、本発明の例示的な一実施形態に係るフローチャートの例を示したものである。図示の通り、走行の計画に特化した命令は、車内または運行指令センター１０等の遠隔地から入力される。このような入力情報としては、列車の位置、構成の説明（機関車モデル等）、機関車動力の説明、機関車牽引トランスミッションの性能、出力の関数としてのエンジン燃料消費、冷却特性、所望の走行経路（マイル標の関数としての有効な軌道勾配および曲率、または実際の標準的な鉄道路線に準ずる曲率を反映した「有効勾配」成分）、有効抗力係数とともに車両編成および荷重によって表された列車、ならびに、出発時刻と位置、到着位置、所望の移動時間、乗員（ユーザおよび／またはオペレータ）の識別、乗員交代満了時刻、および経路を含む走行目標パラメータ等が挙げられるが、これらには限定されない。

このデータは、オペレータが車載ディスプレイを介して手動で機関車４２に入力する方法、データを含むハードカードおよび／またはＵＳＢドライブ等のメモリ素子を機関車のレセプタクルに挿入する方法、軌道信号装置および／または路側装置等の中央位置または路側位置４１（図３に示す）から機関車４２に無線通信を介して情報伝達する方法等、およびこれらには限定されない様々な方法で機関車４２に提供可能である。機関車４２および列車３１の負荷特性（たとえば、抵抗）は、経路の中で変化（たとえば、標高、環境温度、および線路と鉄道車両の状態に応じて変化）する場合があり、そのような変化を反映させるために、前述したいずれかの方法に従って計画を更新することが必要になる。走行の最適化プロセスに影響を与える更新データは、前述したいずれかの方法および技術と、機関車または列車の各種状態のリアルタイムの自立的収集によって提供できる。このような更新内容は、たとえば、１つ以上の機関車４２に搭載された監視装置、または非搭載の監視装置によって検出される、機関車または列車の特性の変化を含む。

軌道信号システムは、特定の軌道状態を提示すると共に、信号機に接近しつつある列車のオペレータに指示を提供する。後で詳細に説明する信号送信システムは、たとえば、軌道の区画内で許容できる列車の速度を提示すると共に、列車オペレータに、停止および走行の指示を提供する。信号機の位置および異なる信号機に関連付けられた規則を含め、信号システムの詳細は、車載データベース６３に保存される。

本発明の例示的な実施形態に入力された指定データに基づいて、所望の出発・到着時刻で経路沿いの速度規制の制約を受けた状態での燃料消費量および／または排出量を最小限に抑える最適計画を計算することにより、走行プロファイル１２を生成する。このプロファイルは、距離および／または時間の関数として表現された列車が準ずるべき最適速度と動力（ノッチ）設定、ならびに、最大ノッチ動力と制動設定、位置の関数としての速度規制、および予想燃料消費量と生成排出量を含む列車運行規制等を含むが、これらには限定されない。例示的な一実施形態において、ノッチ設定の値は、およそ１０〜３０秒に１回の頻度でスロットル変更決定が行われるように選択する。当業者であれば、最適速度プロファイルに準ずることの必要性および／または要望に応じて、スロットル変更決定が長周期または短周期で発生することが容易に分かる。より広い意味で、当業者にとっては、上記プロファイルによる列車の動力設定が列車レベル、構成レベル、および／または個別の列車レベルのいずれかで規定されることは明らかである。動力には、制動力、原動力、およびエアブレーキ力が含まれる。別の好適な実施形態においては、従来の離散的なノッチ動力設定で運行する代わりに、本発明の例示的な実施形態によれば、選択したプロファイルに最適と判断された連続的な動力設定を選択可能である。したがって、例えば、ノッチ設定７で運行する代わりに、最適なプロファイルによってノッチ設定６．８を規定する場合、機関車４２は６．８で動作可能である。このような中間の動力設定を可能にすることによって、後述のような付加的な効率性の利益がもたらされる可能性がある。

以下に要約するように、最適なプロファイルの計算に用いる手順は、列車３１を駆動する動力シーケンスを計算する任意数の方法によって、機関車の運行およびスケジュールの制約を受ける燃料消費量および／または排出量を最小限に抑えることができる。場合によっては、列車構成、経路、および環境条件が類似することにより、要求された最適なプロファイルが過去に決定したものと十分に近くなることがある。この場合は、データベース６３の走行軌跡を参照して、その軌跡に追随するようにすれば十分である。過去に計算した計画が適さない場合は、新たな計画を計算する方法として、列車の運動物理学を近似する微分方程式モデルを用いて最適なプロファイルを直接計算する方法等が挙げられるが、これらには限定されない。構成としては、燃料消費と排気生成の比に対応するモデル変数の加重和（積分）に対して、スロットルの過度の変動にペナルティを科す項を加えた形式が一般的な、定量的な目的関数の選択が含まれる。

速度規制や最小・最大動力（スロットル）設定等、およびこれらには限定されない制約を受ける定量的な目的関数を最小化するため、最適制御の定式化を行う。任意の時点での計画目標に応じて、問題の設定を柔軟に行い、排出量および速度規制の制約を受ける燃料消費量もしくは燃料消費量および到着時刻の制約を受ける排出量を最小限に抑えることも可能である。また、例えば、総排出量または燃料消費量の制約を緩和することが任務上可能もしくは必要となる目標を設定することにより、そのような制約を受けずに総移動時間を最小限に抑えることも可能である。

本明細書では、機関車の燃料消費量を最小限に抑える例示的な数式および目的関数を提示する。これらの数式や関数は、説明のために用いたに過ぎず、別の数式や目的関数を使用して、燃料消費量またはその他の機関車／列車運行パラメータを最適化することも可能である。

解決すべき問題は、数学的に、より正確に記述可能である。基本的な物理的過程は、以下のように表される。

ここで、ｘは列車の位置、ｖは列車の速度、ｔは時間（必要に応じて、マイル、マイル／時、および分または時間で表す）、ｕはノッチ（スロットル）コマンド入力である。さらに、Ｄは移動距離、Ｔ_fは軌道に沿った距離Ｄでの所望の到着時刻、Ｔ_eは機関車構成によって生成された牽引力、Ｇ_aは列車の長さ、列車編成、および列車位置の地形によって決まる重力による抗力、Ｒは機関車構成と列車の組み合わせの正味速度によって決まる抗力をそれぞれ示す。初期速度および最終速度の規定も可能であるが、一般性を失わないように、ここではゼロとする（列車は、最初と最後に停止状態となる）。最後に、スロットルｕの変更とそれによって生じる牽引力または制動との時間差等その他の重要な動力学を含むようにモデルを直ちに修正する。このモデルを用いて最適制御の定式化を行うことにより、速度規制や最小・最大動力（スロットル）設定等、およびこれらには限定されない制約を受ける定量的な目的関数を最小化する。任意の時点での計画目標に応じて、問題の設定を柔軟に行い、排出量および速度規制の制約を受ける燃料消費量もしくは燃料消費量および到着時刻の制約を受ける排出量を最小限に抑えることも可能である。

また、例えば、総排出量または燃料消費量の制約を緩和することが任務上可能もしくは必要となる目標を設定することにより、そのような制約を受けずに総移動時間を最小限に抑えることも可能である。これらすべての性能尺度は、以下のいずれかの線形結合により表すことができる。

上記（１）の燃料項Ｆを排気生成に対応する項に置き換えると、例えば、排気に関しては

となる。この式におけるＥは、各ノッチ（または動力設定）に対してグラム／馬力時（ｇｍ／ｈｐｈｒ）で表された排出量である。また、最小化は、燃料消費および排気の加重総量に基づいて行うことも可能である。

以上から、一般的かつ代表的な目的関数は以下の通りである。

この線形結合の係数は、各項の重要度（加重）によって決まる。なお、式（ＯＰ）におけるｕ（ｔ）は、連続的なノッチ位置を表す最適化変数である。例えば、旧式の機関車において離散的なノッチが必要な場合は、式（ＯＰ）の解を離散化することになるが、燃料の節約は低減する可能性がある。実現可能な移動時間の下限（Ｔ_f＝Ｔ_fmin）は、最小時間解を求める（α₁をゼロに設定、α₂をゼロまたは相対的に小さな値に設定）ことによって得られる。この場合、ｕ（ｔ）とＴ_fの両者が最適化変数となる。好適な実施形態においては、Ｔ_f＞Ｔ_fminおよびα₃をゼロに設定した状態で、Ｔ_fの値を様々に変えて式（ＯＰ）の解を得る。後者の場合、Ｔ_fは定数として扱われる。

このような最適化問題の解に精通した者にとっては、例えば、以下のような経路に沿った速度規制等の制約が必要となる場合がある。

一方、端点制約の下で最小時間を目的として用いる場合、総燃料消費量は、例えば、以下のようにタンク内の量を下回る必要がある。

ここで、Ｗ_FはＴ_fにおけるタンク内の燃料残量である。当業者であれば、式（ＯＰ）が別の形式でも記述可能であって、上記の形式は、本発明の例示的な実施形態で用いる例示的な数式であることが容易に分かる。

本発明の例示的な実施形態に即して排出量のことを述べるならば、様々な形態で生成された累積排出量を関連付けることも可能である。例えば、排出に関する要件では、窒素酸化物（ＮＯ_x）の排出、炭化水素（ＨＣ）の排出、酸化炭素（ＣＯ_x）の排出、および／または粒状物質（ＰＭ）の排出の最大値を設定してもよい。別の放出規制としては、機関車が放つ各周波数のワット単位での無線周波数（ＲＦ）出力の制限等、電磁放射の最大値が挙げられる。さらに別の放出形態としては、通常デシベル（ｄＢ）単位で測定される機関車からの騒音がある。排出に関する要件は、時刻、時期、および／または天候や大気中の汚染物質レベル等の大気条件に基づいて、可変であってもよい。また、排出規制は、鉄道路線システムの全域で地理的に異なってもよいことが知られている。例えば、都市や州等の運行区域には特定の排出目標を設け、隣接する運行区域には、例えば、低許容排出量または所与の排出水準に対して課される高額な排出料等の異なる排出目標を設けてもよい。したがって、特定の地理的区域の排出プロファイルは、当該プロファイルに含まれる各規定排出量の最大排出値を含むように調整することによって、当該区域に要求された所定の排出目標を満足することも可能である。これらの排出パラメータは、機関車に関しては通常、動力（ノッチ）、大気状態、エンジン制御方法等によって決定される。

いかなる機関車も設計上、実質排出量に関するＥＰＡ規格に準拠しなければならないため、本発明の例示的な実施形態において排出量の最適化を行えば、これが現在準拠すべき最高レベルの総排出量目標となる。なお、運行は常に、連邦ＥＰＡの命令に準拠する。走行動作中の主要な目的が排出量の低減である場合は、最適制御の定式化である式（ＯＰ）を修正して、この走行目的を考慮に入れる。最適化構成における柔軟性のポイントは、任意またはすべての走行目的が地理的範囲または任務に応じて変更可能なことである。例えば、優先度の高い列車については、最小時間の優先度が高く、１つの経路上での唯一の目的となる。別の例では、列車の計画経路に沿った州ごとに排気出力が異なることもある。

結果として得られた最適化問題を解くため、本発明の例示的な一実施形態においては、時間領域での動的最適制御問題を、Ｎ個の決定変数を有する等価な静的数理計画問題に置き換える。ここで、Ｎは、スロットル調整と制動調整を行う頻度および走行時間によって決まる値であり、標準的な問題の場合は数千となる。例えば、例示的な一実施形態においては、列車が米国南西部の１７２マイルの軌道を走行しているものとする。本発明の例示的な実施形態により決定・実行した走行とオペレータが決定した走行の実際のスロットル／速度履歴とを比較した場合、例えば、燃料消費量を７．６％節約可能である。この節約の改善は、本発明の例示的な実施形態により実現した最適化によって、オペレータの走行計画よりも抗力損失が少なく制動損失も殆どまたは一切ない走行方法が得られたため、実現できたものである。

上述の最適化をコンピュータで扱えるようにするため、図２や上述の数式に示すような列車の単純化モデルを採用してもよい。最適なプロファイルの主要な改良は、他の熱的・電気的・機械的な制約が侵害されたか否かを確認するため、最適な動力シーケンスが生成されたより詳細なモデルを用いることによってもたらされる。この結果、機関車や列車設備に悪影響を及ぼすことなく実現可能な走行に最も近い速度対距離を有する修正プロファイルが得られる。すなわち、列車の機関車および車両間力に対する熱的・電気的な制限等の付加的な暗黙の制約を満足可能である。

ここで図１に戻って、走行開始１２が指示されると、駆動コマンドの生成１４によって計画が進行する。そして、本発明の例示的な実施形態に係る運行設定に応じて、１つのコマンドが機関車に送られ、最適速度を実現するように最適駆動コマンドへの追随１６が行われる。本発明の例示的な実施形態では、列車の機関車構成からの実速度・動力情報の取得１８が行われる。なお、最適化に用いたモデルの近似性が避けられないため、最適動力の補正に関する閉ループ演算を行うことによって、所望の最適速度に追従するものとする。列車運行制限に関するこのような補正は、自動的に実施可能である。あるいは、列車の管理を常に支配するオペレータによって実施可能である。

場合によっては、最適化に用いたモデルが実際の列車とは大幅に異なることがある。これは、余分な貨物の積載または搭載、機関車の経路外れ、および初期のデータベース６３またはオペレータによるデータ入力の誤り等を含む様々な理由で起こり得ることであるが、これらの理由には限定されない。これらの理由により、実時間列車データを用いて実時間での機関車および／または列車パラメータの推定２０を行う監視システムが設けられている。推定したパラメータは、最初に走行計画を生成した際に用いた仮のパラメータとの比較２２を行う。そして、仮定値および推定値間の任意の差異に基づいて走行の再計画２４を行うことにより、新たな計画から十分な節約が得られるようにしてもよい。

走行の再計画を行う別の理由としては、運行指令センター等の遠隔地からの指令および／またはオペレータがより広範囲の移動計画目標に合致した目的への変更を求める場合等が挙げられる。より広範囲の移動計画目標としては、他の列車のスケジュール、トンネルから排気を除去可能である点、保守業務等が挙げられるが、これらには限定されない。さらに別の理由として、車載構成品の故障も考えられる。再計画の方法は、以下に詳述するように、混乱の重大性に応じて付加的な調整および大幅な調整に分類可能である。「新たな」計画は通常、上述した最適化問題の式（ＯＰ）の解から得られなければならないが、本明細書に記載の通り、高速の近似解が得られる場合が多い。

機関車４２は運用上、システム効率を継続的に監視するとともに、走行性能の改善があるたびに、実際に測定した効率に基づいて走行計画を継続的に更新する。再計画の計算は、機関車ですべて行ってもよい。あるいは、無線技術を用いて計画を機関車４２に伝達する運行指令センターまたは路側処理施設等の遠隔地に全部または一部を移管してもよい。本発明の例示的な実施形態では、効率伝達関数に関する機関車フリートデータの構築に利用可能な効率動向を生成してもよい。フリート全体のデータは、初期走行計画の決定に際して用いてもよく、また、複数の列車の位置を考慮する際のネットワーク全体の最適化トレードオフに用いてもよい。例えば、図４に示す移動時間と燃料消費量のトレードオフグラフは、同一経路上の多数の類似列車について収集した集合体平均により更新した、現在時刻における特定経路上の列車の能力を反映している。したがって、多数の機関車から図４のようなグラフを収集している中央送信施設は、この情報を用いて、全体的な列車の移動をより適切に協調させることによって、燃料消費量またはスループットにおけるシステム全体の利益を実現可能である。

日常の運行における様々な事象によって、現在実行中の計画の生成または修正が必要となることがある。ここで、他の列車との交錯または通過が予定通りではなくなって、列車の遅れを取り戻す必要がある場合にも、同じ走行目的を維持することが望まれる。機関車の実際の速度、動力、および位置を用いて、計画した到着時刻と現在の推定（予測）到着時刻の比較２５を行う。そして、（運行指令センターまたはオペレータが検出または変更した）時間ならびにパラメータの差異に基づいて、計画の調整２６を行う。この調整は、上記のような計画からの逸脱の取り扱い方法に関する鉄道会社の要望に従って自動的に行ってもよい。計画が更新されても、当初の目的、特に限定するものではないが、たとえば到着時刻などがそのままである場合、たとえば、将来の新たな速度制限の変化などに追加の変更が同時に考慮されてよいが、このことは、元の計画を復元することの実現可能性に影響を与えることになる。このような事例で、当初の走行計画を維持できない場合、すなわち、列車が当初の走行計画目標を満足できない場合は、本明細書に記載の通り、オペレータおよび／または遠隔施設、あるいは運行指令センターに対して他の走行計画を提示してもよい。

当初目的の変更が望まれる場合は、再計画を実行してもよい。このような再計画は、予め計画された定刻、オペレータまたは通信指令係の自由裁量、または列車運行規制等の所定の制限を超えた場合に独立して行うことができる。例えば、現在の計画の実行が特定の閾値（例えば、３０分等）以上遅れている場合、本発明の例示的な実施形態においては、走行の再計画を行って、上述のような燃料消費量の増加により遅れを調整することができる。あるいは、どれほどの遅れを取り戻すことができるか（すなわち、残された最小時間または時間制約下で節約可能な燃料の最大値）をオペレータと通信指令係に知らせることができる。また、再計画のその他の誘因は、到着時刻、機器の故障および／または機器の一時的な機能不全（例えば、過加熱または過冷却運転等）に起因する馬力の損失、および／または列車荷重の想定等における全体的な設定誤りの検出等、およびこれらには限定されない燃料消費量または動力構成の状態に基づいて想定することができる。すなわち、上記の変更によって、現在の走行に対する機関車性能の低下が見られる場合は、最適化に用いたモデルおよび／または数式にこれらの誘因を織り込んでもよい。

計画目標の変更は、１台の列車の計画によって、別の列車が目的および異なる水準でのアービトレーションを満足する能力が制限される場合に、例えば、運行指令センターに対する要求として事象間の調整を行う必要性から生じることもある。例えば、交錯と通過の調整は、列車間の通信によってさらなる最適化を行ってもよい。したがって、例えば、交錯および／または通過位置への到達が遅れていることを列車側で把握している場合は、他方の列車からの伝達によって遅延列車（および／または運行指令センター）への通知が可能である。そして、オペレータは、遅延に関する情報を本発明の例示的な実施形態に入力可能であって、この実施形態により、列車の走行計画の再計算が行われる。本発明の例示的な実施形態は、高レベルまたはネットワークレベルで用いることによって、予定した交錯および／または通過の時間制約が満たされない場合に、運行指令センターによる減速または加速すべき列車の判定を可能にすることができる。これは、本明細書に記載の通り、運行指令センターにデータを送信して各列車の計画目標の変更に優先順位をつける列車によって実施可能である。選択の判断は、その状況により、スケジュールまたは燃料節約の利点のいずれかに基づいて行う。

本発明の例示的な実施形態では、手動または自動で開始された再計画のいずれについても、オペレータに対して２つ以上の走行計画を提示可能である。本発明の例示的な一実施形態においては、異なるプロファイルがオペレータに提示されるため、オペレータは、到着時刻を選択可能であるとともに、対応する燃料および／または排気の影響を把握可能となる。このような情報は、代替案の単純リストまたは図４に示すような複数のトレードオフグラフとして運行指令センターに提供することにより、同様な検討が可能である。

本発明の例示的な実施形態は、現在の計画および／または将来の計画に組み込み可能な列車と動力構成の主要な変更を把握して適応することができる。例えば、上述した誘因の１つに、馬力の損失がある。馬力の損失または走行の開始後においても時間とともに馬力を上げる場合は、所望の馬力が得られるタイミングを判定するために遷移論理を利用する。この情報は、馬力の損失が再発した場合に将来の走行または現在の走行を最適化するための機関車データベース６１に保存可能である。

図３は、例示的なシステムの一部をなす要素の例示的な一実施形態を示したものであって、列車３１の位置を決定する位置検索要素３０が設けられている。位置検索要素３０は、列車３１の位置を決定するＧＰＳセンサまたはセンサシステムによって構成可能である。このような他のシステムの例としては、無線周波数自動装置識別（ＲＦＡＥＩ）タグ等の路側装置、運行指令センター、および／またはビデオ測定装置等が挙げられるが、これらには限定されない。別のシステムとしては、機関車に搭載され、基準点からの距離計算を行うタコメータが挙げられる。また、前述の通り、列車間の通信および／または運行指令センター等の遠隔地との通信を可能にする無線通信システム４７を設けてもよい。移動位置に関する情報は、他の列車から転送する構成であってもよい。

また、軌道に関する情報のうち、主に勾配、標高、および曲率に関する情報を提供する軌道特性解析要素３３が設けられている。軌道特性解析要素３３は、車載の統合軌道データベース３６を含む構成であってもよい。機関車構成４２の牽引により生じた牽引力４０、機関車構成４２のスロットル設定、機関車構成４２の構成情報、機関車構成４２の速度、個々の機関車の構成、および個々の機関車の性能等の測定には、センサ３８を使用する。例示的な一実施形態においては、センサ３８を用いずに機関車構成４２の構成情報を取り込んでもよいが、上述のような別の方法で入力するものとする。さらに、機関車構成の各機関車の状態を考慮に入れてもよい。例えば、機関車構成のうちの１台の機関車が動力ノッチレベル５以上で動作不可能な場合、走行計画の最適化にはこの情報が用いられる。

位置検索要素からの情報は、列車３１の適切な到着時刻の決定に用いてもよい。例えば、列車３１が軌道３４に沿って目的地に向かっており、後続列車が存在せず、さらに従うべき到着期限が規定されていない場合は、無線周波数自動装置識別（ＲＦＡＥＩ）タグ、運行指令センター、および／またはビデオ測定装置等、あるいはこれらに限定されない位置検索要素を用いて列車３１の正確な位置の測定を行ってもよい。さらに、これらの信号システムからの入力を用いて、列車の速度調整を行ってもよい。本発明の例示的な実施形態では、後述の車載軌道データベースおよびＧＰＳ等の位置検索要素を用いることにより、所与の機関車位置における信号システムの状態を反映するオペレータのインターフェースを調整することができる。計画器は、信号状態が前方の速度制限を示す状況では、燃料消費量を節約するために列車を減速する選択を行ってもよい。

位置検索要素３０からの情報は、目的地までの距離の関数としての計画目標の変更に用いてもよい。例えば、経路上の混雑に関する必然的な不確定要素があることから、後で統計的に発生する遅延の回避策として、経路の初期段階における「高速」時間目標を採用してもよい。遅延が発生しない特定の走行で変更を行った場合は、経路後半の目標を修正して、初期に蓄積した固有の余裕時間を用いることにより、燃料効率を回復することができる。同様の方法は、例えば、市街地に接近している場合等の排出制限のある目標に関しても行使することができる。

上記回避策の一例として、ニューヨークからシカゴへの走行を計画する場合、走行の初期、中間、または終盤のいずれかに列車を低速で運行するシステムの選択肢があってもよい。本発明の例示的な実施形態では、気象条件や軌道の保守等、およびこれらには限定されない未知の制約が走行中に発生して明らかとなる場合があるため、走行の終盤に低速運行を行えるように走行計画を最適化する。その他の検討事項として、従来から混雑する区域が既知の場合は、これらの混雑区域の周辺でより柔軟に対応可能な選択肢を用いて計画を改良する。これにより、本発明の例示的な実施形態では、将来に向けた時間／距離の関数として、および／または、既知／過去の経験に基づいて、加重／ペナルティを考慮に入れてもよい。当業者であれば、気象条件、軌道状態、および軌道上の他の列車等を考慮に入れた上記の計画や再計画を走行中常に考慮して、走行計画を適宜に調整可能であることが容易に分かる。

図３は、本発明の例示的な実施形態の一部をなす他の要素をさらに開示しており、位置検索要素３０、軌道特性解析要素３３、およびセンサ３８からの情報を受信可能なプロセッサ４４が設けられている。プロセッサ４４内では、アルゴリズム４６が機能する。アルゴリズム４６は、上述のような機関車４２、列車３１、軌道３４、および任務の目的に関するパラメータに基づいて最適な走行計画を計算する際に用いられる。例示的な一実施形態においては、アルゴリズムに規定された簡素化条件を有する物理的過程から導かれた非線形微分方程式の解として、列車３１が軌道３４に沿って移動する際の列車の動作モデルに基づいて走行計画の構築が行われる。アルゴリズム４６は、位置検索要素３０、軌道特性解析要素３３、および／またはセンサ３８からの情報を利用して、機関車構成４２の燃料消費量の最小化、機関車構成４２の排出量の最小化、所望の走行時間の規定、および／または機関車構成４２上における乗務員の適正な作業時間の確保を可能にする走行計画を生成することができる。例示的な一実施形態においては、運転または制御要素５１も設けられている。制御要素５１は、本明細書に記載の通り、走行計画に対する列車の追従制御を行うためのものである。本明細書に記載する別の例示的な実施形態において、制御要素５１は、列車運行に関する決定を独立して行う。また、別の例示的な実施形態においては、列車が走行計画に追従するように、オペレータが指示を行ってもよい。

本発明の例示的な実施形態では、任意の計画を初めに作成し、実行中に素早く修正できることが必要となる。これは、計画最適化アルゴリズムが複雑なことから、長距離が含まれる場合の初期計画の作成を含む。走行プロファイルの全長が所与の距離を超える場合は、アルゴリズム４６により中間地点で任務を分割してもよい。なお、単一のアルゴリズム４６のみを論じているが、当業者であれば、２つ以上のアルゴリズムを用いて、これらのアルゴリズムを相互に関連付けてもよいことが容易に分かる。中間地点としては、単線上での対向列車との交錯または後続列車の通過が予定されている待避線、もしくは車両の連結および切り離しを行う操車場または工場の側線、および計画作業位置等、列車３１が停止する自然な位置が挙げられるが、これらには限定されない。このような中間地点では、列車３１に対して、予定時刻に到着すること、および指定範囲内の速度で停止または移動することを要求してもよい。中間地点での到着から出発までの時間は、滞留時間と称する。

本発明の例示的な一実施形態においては、特別な系統立った方法により、長距離の走行を小さな区分に分割可能である。各区分は、長さを多少なりとも任意に設定可能であるが、通常は、停留所や大幅な速度制限がある区域または他の経路との分岐合流を規定する主要なマイル標等の自然な位置が選択される。このように選択した区画や区分により、図４に示すように、独立変数として選定した移動時間の関数として、軌道の各区分の走行プロファイルを作成する。各区分に関する燃料消費量／移動時間トレードオフは、列車３１が軌道の当該区分に到達する前に計算可能である。そして、各区分について作成した走行プロファイルから、全体の走行計画を生成することができる。本発明の例示的な実施形態では、要求された総走行時間を満足するとともに、全区分に渡る総燃料消費量を最大限抑えられるように、最適な方法で移動時間を全走行区分に割り振る。また、例示的な３区分の走行について、図６に開示するとともに以下に論じる。ただし、複数の区分を論じているが、当業者であれば、走行全体を表す単一の区分で走行計画を構成してもよいことが分かる。

図４は、燃料消費量／移動時間グラフの例示的な一実施形態を示したものである。前述の通り、各区分に対する様々な移動時間の最適な走行プロファイルを計算することにより、このようなグラフ５０が作成される。すなわち、所与の移動時間５１に対して、上述のように計算した詳細な走行プロファイルの結果が燃料消費量５２となる。各区分の移動時間を割り振ると、過去に計算した解から各区分の動力／速度計画が決定される。速度規制の変更等およびこれらには限定されない各区分間での速度に関する任意の中間地点制約がある場合は、最適な走行プロファイルの作成中に調整する。速度制限が単一の区分でのみ変更となる場合は、変更のあった区分に対してのみ燃料消費量／移動時間グラフ５０を再計算すればよい。これにより、多数の走行区域や区分の再計算に要する時間を短縮することができる。例えば、機関車の損害または車両の連結や切り離しによって、機関車構成または列車が経路に沿って大幅に変化する場合、その後の全区分の走行プロファイルは、グラフ５０の新たな事例を作成することによって再計算しなければならない。そして、これらのグラフ５０を新たなスケジュール目標と併せて用いることにより、残りの走行を計画する。

上述のように走行計画を生成すると、速度・動力対距離の軌跡を用いることによって、所要の走行時間および最小限の燃料および／または排出量で目的地に到達することができる。ここで、走行計画の実行には複数の方法がある。以下でより詳細に記載する通り、例示的な一実施形態において、指導モードでは、最適な走行計画に従って決定された所要の動力と速度を達成するための情報がオペレータに対して表示される。このモードでは、オペレータが利用すべき運行条件等の運行情報が提示される。別の例示的な実施形態においては、加速と定速維持が行われる。ただし、列車３１の減速が必要な場合、オペレータは、制動システム５２を適用する責を負う。本発明の別の例示的な実施形態において、駆動および制動のコマンドは、所望の速度対距離の軌跡をたどるように、必要に応じて提供される。

また、向かい風および／または追い風の変動に起因する列車の負荷変動等およびこれらには限定されない事象を補正するため、フィードバック制御方法を用いて、プロファイルの動力制御シーケンスの補正を行う。このような誤差としては、最適な走行計画の条件と比較した場合の列車の質量および／または抗力等、およびこれらには限定されない列車パラメータの誤差に起因するものが考えられる。さらに、第３の誤差は、軌道データベース３６に含まれる情報によって生じる可能性がある。その他の生じ得る誤差としては、機関車エンジン、トラクションモータの熱持続時間、および／または他の要因に起因する非モデル化性能の差が挙げられる。フィードバック制御方法では、位置の関数としての実速度と所望の最適プロファイルにおける速度との比較が行われる。この差に基づいて、最適な動力プロファイルの補正を行い、上記実速度を最適プロファイルに加味する。安定した調整ができるように、動力補正のためのフィードバック速度をフィルタリングする補償アルゴリズムを設けて、閉じた性能安定を確保してもよい。補償としては、制御システム設計の当業者が性能目標を満足するために用いる標準的な動的補償が挙げられる。

本発明の例示的な実施形態においては、鉄道路線の運行における例外というよりは習慣として、最も単純で最も早い手段により走行目的の変更を調整可能である。例示的な一実施形態においては、経路に沿った停留所があるＡ点からＢ点までの燃料消費最適走行を決定するとともに、走行の開始後に残りの走行に対する更新を行うため、準最適な分解方法を用いて最適な走行プロファイルを求めることができる。この計算方法は、モデリング手法を用いることにより、特定の移動時間、初期速度、および最終速度を有する走行計画を求めることができるため、停留所がある場合は、速度規制と機関車性能の制約をすべて満足することができる。以下の考察は、燃料消費量を最適化するためのものであるが、排出量、スケジュール、乗務員の快適性、負荷の影響等、およびこれらには限定されないその他の要因の最適化にも適用可能である。また、この方法は、当初は走行計画の構築に利用するが、さらに重要なこととして、走行開始後の目的の変更に適応するために用いてもよい。

本明細書に記載の通り、本発明の例示的な実施形態では、図５の例示的なフローチャートに示した設定、ならびに図６に詳しく示した例示的な３区分の走行等の設定を採用してもよい。走行は、図示の通り、２つ以上の区分Ｔ１、Ｔ２、およびＴ３に分割してもよい。本明細書に記載の通り、走行は単一の区分と見なすことができ、また、区分の境界によって均等な区分が得られなくてもよく、その代わりに、自然な境界または任務特有の境界を区分に用いる。また、各区分についての最適な走行計画は、事前に計算される。満足すべき走行目的が燃料消費量対走行時間である場合は、各区分についての燃料消費量対走行時間グラフが形成される。このグラフは、本明細書に記載の通り、走行計画で満足すべき目的としてのその他の要因に基づくものであってもよい。走行時間が決定対象のパラメータである場合は、走行時間の制約全体を満足しつつ、各区分の走行時間が計算される。図６は、例示的な３区分に渡る２００マイルの走行の速度規制９７を示したものである。さらに、２００マイルの走行に渡る勾配変化９８も示されている。また、複合図９９には、各走行区分における移動時間に対する燃料消費量のグラフも示してある。

本計算方法は、前述の最適な制御設定を用いることにより、特定の移動時間、初期速度、および最終速度を有する走行計画を求めることができるため、停留所がある場合は、速度規制と機関車性能の制約をすべて満足することができる。以下の詳細な考察は、燃料消費量を最適化するためのものであるが、本明細書に記載の排出量等およびこれらには限定されないその他の要因の最適化にも適用可能である。柔軟性のポイントは、停留所において所望の滞留時間を調整するとともに、例えば、待避線に待機または通過する時間が重要となる単線運行において、ある位置での最早の到着と出発に関する制約を必要に応じて検討することである。

本発明の例示的な実施形態では、Ｍ−１箇所の中間停留所Ｄ₁、・・・、Ｄ_M-1を有するとともに、以下によって規定された各停留所での到着時刻と出発時刻を有し、距離Ｄ₀〜Ｄ_Mを時間Ｔで移動する燃料消費最適走行が求められる。

ここで、ｔ_arr（Ｄ_i）、ｔ_dep（Ｄ_i）、およびΔｔ_iはそれぞれ、ｉ番目の停留所における到着時刻、出発時刻、および最小停留時間である。燃料消費最適性が停留時間の最小化を示すものと仮定すると、ｔ_dep（Ｄ_i）＝ｔ_arr（Ｄ_i）＋Δｔ_iとなって、上記２番目の不等式が除外される。また、各ｉ＝１、・・・、Ｍに対する移動時間ｔ（Ｔ_min（ｉ）≦ｔ≦Ｔ_max（ｉ））のＤ_i-1〜Ｄ_iにおける燃料消費最適走行が既知であると仮定して、Ｆ_i（ｔ）をこの走行に対応する燃料消費量とする。Ｄ_j-1〜Ｄ_jの移動時間をＴ_jで表す場合、Ｄ_iへの到着時刻は以下で与えられる。

ここで、Δｔ₀はゼロと定義する。そして、移動時間ＴでのＤ₀〜Ｄ_Mの燃料消費最適走行は、以下を最小化するＴ_i（ｉ＝１、・・・、Ｍ）を求めることによって得られる。

ただし、以下を前提とする。

走行開始後の課題は、移動中の残りの走行（当初は、時間ＴでＤ₀〜Ｄ_M）の燃料消費最適解を再決定することであるが、障害によって燃料消費最適解への追従が阻害される。現在の距離と速度をそれぞれｘ、ｖ（ただし、Ｄ_j-1＜ｘ≦Ｄ_j）とし、走行開始からの現在時間をｔ_actとする。その結果、ｘ〜Ｄ_Mにおける残りの走行の燃料消費最適解は、Ｄ_Mへの当初の到着時刻を保持するものとして、以下を最小化する

を求めることにより得られる。

ただし、以下を前提とする。

ここで、

は、ｘでの初期速度をｖとして、ｘ〜Ｄ_iを時間ｔで移動する最適走行の燃料消費量である。

上述の通り、より効率的な再計画を可能にする例示的な方法は、分割区分から停留所間走行の最適解を構築することである。Ｄ_i-1〜Ｄ_iを時間Ｔ_iで移動する走行について、一連の中間地点Ｄ_ij（ｊ＝１、・・・、Ｎ_i−１）を選択し、Ｄ_i0＝Ｄ_i-1、Ｄ_iNi＝Ｄ_iとする。そして、Ｄ_i-1〜Ｄ_iの最適走行の燃料消費量を以下のように表す。

ここで、ｆ_ij（ｔ、ｖ_i,j-1、ｖ_ij）は、初期速度と最終速度をｖ_i,j-1、ｖ_ijとして、Ｄ_i,j-1〜Ｄ_ijを時間ｔで移動する最適走行の燃料消費量である。さらに、ｔ_ijは、距離Ｄ_ijに対応する最適走行の時間である。また、ｔ_iNi−ｔ_i0＝Ｔ_iと定義する。列車はＤ_i0とＤ_iNiで停止するため、ｖ_i0＝ｖ_iNi＝０である。

上式によれば、最初に関数ｆ_ij（・）（１≦ｊ≦Ｎ_i）を決定し、次に以下を最小化するτ_ij（１≦ｊ≦Ｎ_i）およびｖ_ij（１≦ｊ＜Ｎ_i）を算出することによって、関数Ｆ_i（ｔ）を選択的に決定することができる。

ただし、以下を前提とする。

Ｄ_ij（例えば、速度制限区域または交錯点等）を選択することによって、ｖ_max（ｉ、ｊ）−ｖ_min（ｉ、ｊ）が最小化可能であるため、ｆ_ij（）の把握が必要な範囲を最小限に抑えることができる。

上記の分割に基づいて、上述した手法よりも簡単な準最適再計画手法は、列車が距離Ｄ_ij（１≦ｉ≦Ｍ、１≦ｊ≦Ｎ_i）に存在する時間に再計画を制限することである。Ｄ_ijでは、以下を最小化するτ_ik（ｊ＜ｋ≦Ｎ_i）、ｖ_ik（ｊ＜ｋ＜Ｎ_i）、τ_mn（ｉ＜ｍ≦Ｍ、１≦ｎ≦Ｎ_m）、およびｖ_mn（ｉ＜ｍ≦Ｍ、１≦ｎ＜Ｎ_m）を求めることによって、Ｄ_ij〜Ｄ_Mの新たな最適走行を決定することができる。

ただし、以下を前提とする。

ここで、以下を用いる。

距離Ｄ_iに到達するまでは、Ｔ_m（ｉ＜ｍ≦Ｍ）の再計算を行うことによって、さらなる単純化が可能である。このように、Ｄ_i-1とＤ_i間の距離Ｄ_ijにおいては、τ_ik（ｊ＜ｋ≦Ｎ_i）およびｖ_ik（ｊ＜ｋ＜Ｎ_i）においてのみ上記の最小化を行えばよい。Ｔ_iは、計画よりも長くなったＤ_i-1〜Ｄ_ijの実移動時間を調整するために、必要に応じて増加させる。この増分は、可能であれば、距離Ｄ_iでのＴ_m（ｉ＜ｍ≦Ｍ）の再計算により、後で補償する。

上掲の閉ループ構成に関して、列車３１をＡ点からＢ点まで移動させるのに必要な総入力エネルギーは、４つの成分の合計から成る。具体的には、Ａ点とＢ点間の運動エネルギーの差と、Ａ点とＢ点間の位置エネルギーの差と、摩擦および他の抗力損失に起因するエネルギー損失と、制動によって消失するエネルギーとがある。初期速度と最終速度が同じである（例えば、静止状態）と仮定すると、第１の成分はゼロになる。さらに、第２の成分は、走行方法と無関係である。したがって、残り２つの成分の合計を最小化すれば十分である。

抗力損失は、定速プロファイルに従えば、最小限に抑えられる。また、定速維持に制動が不要な場合は、総エネルギー入力も最小限に抑えられる。ただし、定速維持に制動が必要な場合は、定速維持のために制動を行うと、制動によって消失したエネルギーを補充する必要があるため、総所要エネルギーが増大する可能性が高い。制動によって結果的に抗力損失が少なくなり、付加的な制動損失がオフセット以上となる場合は、速度変化を抑えることによって総エネルギー使用量を実質的に低減可能な制動方法もある。

上述の事象の収集によって再計画を完了した後は、本明細書に記載の閉ループ制御を用いて、新たな最適ノッチ／速度計画を実施可能である。ただし、状況によっては、上述の区分分解計画を実施するのに十分な時間を確保できないことがある。特に、遵守すべき重要な速度制限が存在する場合は、代替案が必要である。本発明の例示的な実施形態では、「スマートクルーズコントロール」と称するアルゴリズムを用いて、この課題を達成する。スマートクルーズコントロール・アルゴリズムは、既知の地形上で列車３１を走行させるためのエネルギー効率（すなわち、燃料消費）に優れた準最適な規定を即座に生成するための効率的な方法である。このアルゴリズムは、軌道３４に沿った列車３１の位置を常に把握しておくとともに、位置に対する軌道の勾配と曲率を把握しておくことが前提となる。この方法は、列車３１の運動の質点モデルに基づいており、そのパラメータは、前述のような列車運動のオンライン測定によって適応的に推定可能である。

スマートクルーズコントロール・アルゴリズムは、３つの主要な要素を有する。具体的には、速度規制の緩和に関してエネルギー効率の良い指針となる修正速度規制プロファイルと、速度変化の最小化と制動の均衡を意図した理想的なスロットルプロファイルまたは動的制動設定プロファイルと、実態パラメータとの比較によりモデル化パラメータの不整合を補償するために速度フィードバックループを備え、上記２つの要素を組み合わせてノッチコマンドを生成する機構とがある。スマートクルーズコントロールは、動的制動を行わない（すなわち、運転者が合図を受けて必要な制動を提供する）本発明の例示的な実施形態における方法、もしくは、動的制動を行う変形方法を調整可能である。

動的制動の制御を行わないクルーズコントロール・アルゴリズムに関して、４つの例示的な要素としては、速度規制の緩和に関してエネルギー効率の良い指針となる修正速度規制プロファイルと、制動のタイミングをオペレータに知らせる通知信号と、速度変化の最小化とオペレータに対する制動の通知の均衡を意図した理想的なスロットルプロファイルと、実態パラメータに対するモデル化パラメータの不整合を補償するためにフィードバックループを備えた機構とがある。

また、本発明の例示的な実施形態には、列車３１の主要なパラメータ値を特定する手法も含まれている。例えば、列車質量の推定に関しては、カルマンフィルタと再帰的最小二乗法を用いて、時間とともに増大する誤差を検出してもよい。

図７は、本発明に係る例示的なフローチャートを示したものである。前述の通り、情報は、運行指令センター６０（図３に示す）等の遠隔施設から提供可能である。このような情報は、図示の通り、実行制御要素６２に提供される。その他、実行制御要素６２に供給されるものとしては、機関車モデリング情報データベース６３、軌道勾配情報や速度規制情報等、およびこれらには限定されない軌道データベース３６からの情報、列車重量や抗力係数等、およびこれらには限定されない推定列車パラメータ、ならびに燃料比推定部６４からの燃料比テーブル等が挙げられる。実行制御要素６２は、図１でより詳細に示した計画器１２に情報を供給する。そして、走行計画の計算が行われると、走行アドバイザ、運転者、または制御要素５１に対して計画が供給される。この走行計画は、別の新しいデータが提供された場合に比較できるよう、実行制御要素６２にも供給される。

走行アドバイザ５１は、上述の通り、所定のノッチ設定または最適な連続ノッチ動力のいずれかを自動的に設定可能である。速度コマンドは、機関車３１に供給されるほか、ディスプレイ６８にも供給されるため、オペレータは、計画器の推奨内容を確認することができる。オペレータは、コントロールパネル６９も利用可能である。オペレータは、コントロールパネル６９を介して、推奨されたノッチ動力を適用するか否かを決定することができる。この目的で、オペレータは、目標動力または推奨動力の制限を行ってもよい。すなわち、オペレータは、機関車構成が動作する動力設定に関する最終的な権限を常に有する。これには、走行計画が列車３１の減速を推奨している場合における、制動を行うか否かについての決定も含まれる。例えば、暗い場所や、路側装置からの情報を列車に対して電子的に送信できず、代わりに、オペレータが路側装置からの視覚信号を確認するような場所を運行している場合に、オペレータは、軌道データベースに含まれる情報および路側装置からの視覚信号に基づいてコマンド入力を行う。また、列車３１の動作状態に基づいて、燃料測定に関する情報を燃料比推定部６４に供給する。通常、機関車構成においては、燃料流量を直接測定することができないため、走行中の燃料消費量および最適計画に従った将来予測に関するすべての情報は、最適計画の構築に利用したモデル等の校正した物理過程モデルを用いることによって得られる。例えば、このような予測としては、測定した総馬力と既知の燃料特性を用いた累積燃料消費量の導出等が挙げられるが、これらには限定されない。

また、列車３１は、上述の通り、ＧＰＳセンサ等のロケータ装置３０を有する。情報は、列車パラメータ推定部６５に供給される。このような情報としては、ＧＰＳセンサデータ、牽引力／制動力データ、制動状態データ、速度データ、および速度データの任意の変更等が挙げられるが、これらには限定されない。勾配情報および速度規制情報と併せて、車両重量および抗力係数の情報も実行制御要素６２に供給される。

本発明の例示的な実施形態においては、最適化計画および閉ループ制御の実施に際して、連続可変の動力を用いてもよい。従来の機関車では、動力は通常、８つのレベルに離散化されているが、最新の機関車は、馬力の連続変化を実現可能であって、前述の最適化方法に組み込んでもよい。機関車４２は、連続的な動力により、例えば、副次的な負荷や動力伝達損失を最小限に抑えるとともに、最適効率のエンジン馬力領域または排出余裕の増加点を微調整することによって、運行条件をさらに最適化することができる。例えば、冷却系統の損失の最小化、オルタネータ電圧の調整、エンジン速度の調整、および駆動アクスル数の削減等が挙げられるが、これらには限定されない。さらに、機関車４２は、車載の軌道データベース３６および予測性能要件を用いて、副次的な負荷や動力伝達損失を最小限に抑えることにより、目標燃料消費量／排出量に対する最適効率の規定を行ってもよい。例えば、平坦な地形上での駆動アクスル数の削減およびトンネル進入前の機関車エンジンの事前冷却等が挙げられるが、これらには限定されない。

また、本発明の例示的な実施形態においては、車載の軌道データベース３６および予測性能要件を用いて、列車が丘陵および／またはトンネルに十分な速度で接近することを保証する等の機関車性能の調整を行ってもよい。これは、例えば、式（ＯＰ）を解いて得られる最適計画の一部をなす特定位置での速度制限として表すこともできる。さらに、本発明の例示的な実施形態には、牽引力ランプ速度や最大制動力ランプ速度等の列車操作規則を組み込んでもよいが、これらには限定されない。これらは、最適な走行プロファイルの定式化に直接組み込んでもよい。あるいは、動力を制御して目標速度を実現するのに用いられる閉ループ調整器に組み込んでもよい。

本発明は、好適な一実施形態において、列車構成の先導機関車にのみ組み込まれている。本発明の例示的な実施形態は、データまたは他の機関車との相互作用に依存したものではないが、米国特許第６，６９１，９５７号および特許出願第１０／４２９５９６号（権利譲受人が保有しており、いずれも参照により援用）に開示の通り、構成管理機能および／または構成最適化機能と統合することによって効率を改善してもよい。なお、本明細書に記載の２つの「独立に最適化された」列車のアービトレーションを行う運行指令センターの例に示すように、複数の列車との相互作用は除外されていない。

本発明の例は、機関車同士が隣接していない構成、たとえば、列車の最前列に１つ以上の機関車があり、列車の中間部および最後部に他の機関車が存在する構成にも使用されてよい。このような構成は、分散出力と呼ばれ、機関車間の標準的な接続は、無線リンクまたは機関車同士を外部的にリンクさせる補助ケーブルに置き換えられる。分散動力で運行する際、先頭機関車内のオペレータは、分散動力制御要素などの制御システムを介して、構成内で離れて位置する機関車の動作機能を制御できる。特に分散動力での運行時に、オペレータは各機関車構成に命令して、異なるノッチ出力レベル（あるいは、１つの構成を駆動状態にし、他を制動状態にするというような方式）で駆動させることができ、そのノッチ出力レベルにおいて、機関車構成内の各個体は同一のノッチ動力で動作する。

動力系統が分散した列車は、異なるモードで運行可能である。その１つは、列車のすべての機関車が同じノッチコマンドで動作するモードである。したがって、先導機関車がＮ８駆動を指示している場合は、列車のすべての構成に対して、Ｎ８駆動の動力を生成するよう指示が行われる。運行のもう１つのモードは、「独立」制御である。このモードでは、列車全体に分散した機関車または機関車群を異なる駆動力または制動力で動作させることができる。例えば、列車が山頂に到達した場合、（山の下り斜面にある）先導機関車には制動をかける一方、（山の上り斜面にある）列車の中間または最後部の機関車には駆動をかけてもよい。これは、車両と機関車を接続する機械的な連結器の張力を最小化するために行われる。従来、分散した動力系統を「独立」モードで運行する場合、オペレータは、遠隔の各機関車または機関車群に対する指示を先導機関車内のディスプレイを介して手動で行う必要があった。本システムは、物理的過程に基づく計画モデル、列車設定情報、車載軌道データベース、車載運行規則、位置判定システム、実時間閉ループ動力／制動制御、およびセンサフィードバックを用いることによって、分散した動力系統を「独立」モードで自動運行するものとする。

動力分散運行の場合、先導機関車のオペレータは、分散動力制御要素等の制御システムを介して、遠隔の機関車構成の運行機能を制御することができる。したがって、動力分散運行の場合、オペレータは、個別の各機関車が同じノッチ動力で動作している各機関車構成に対して、異なるノッチ動力レベルで動作するように（または、１つの構成を駆動し、他の構成を制動するように）指示を与えることができる。例示的な一実施形態においては、遠隔の機関車構成のノッチ動力レベルを最適な走行計画の推奨に応じたものとすることが望まれる場合、列車に導入した本発明の例示的な一実施形態を用いて、好ましくは分散動力制御要素との通信により、この動力設定が遠隔の機関車構成に伝達・実装される。後述の通り、同じことが制動についても当てはまる。

本発明の例示的な実施形態は、例えば、１または複数の機関車が列車の前部にあって、その他が中間と後部に設けられている場合等、機関車が連続していない構成に用いてもよい。このような構成は動力分散型と称し、機関車間の標準的な接続は、機関車を外部接続するための無線リンクまたは補助ケーブルによって置き換えられる。動力分散運行の場合、先導機関車のオペレータは、分散動力制御要素等の制御システムを介して、遠隔の機関車構成の運行機能を制御することができる。特に、動力分散運行の場合、オペレータは、個別の各機関車が同じノッチ動力で動作している各機関車構成に対して、異なるノッチ動力レベルで動作するように（または、１つの構成を駆動し、他の構成を制動するように）指示を与えることができる。

例示的な一実施形態においては、遠隔の機関車構成のノッチ動力レベルを最適な走行計画の推奨に応じたものとすることが望まれる場合、列車に導入した本発明の例示的な一実施形態を用いて、好ましくは分散動力制御要素との通信により、この動力設定が遠隔の機関車構成に伝達・実装される。後述の通り、同じことが制動についても当てはまる。動力分散運行の場合は、前述の最適化問題を改善することによって、先導部分が各遠隔部分を独立制御可能となるように自由度を増すことができる。このことの重要性は、列車内の力を示すモデルが含まれるものと仮定すれば、その力に関連する付加的な目的または制約を評価関数に組み込んでもよいことである。したがって、本発明の例示的な実施形態は、複数のスロットル制御を用いることによって、燃料消費量と排出量のみならず列車内の力も良好に管理できるような構成であってもよい。

構成管理器を用いた列車において、機関車構成の先導機関車は、その構成内の他の機関車と異なるノッチ動力設定で動作可能である。構成内の他の機関車は、同じノッチ動力設定で動作する。構成内の機関車に対するノッチ動力設定の指示を行うため、本発明の例示的な実施形態をこの構成管理器と併用してもよい。このように、本発明の例示的な実施形態に基づけば、構成管理器は、機関車構成を先導機関車と残りの部分の２グループに分割するため、先導機関車が特定のノッチ動力で動作するよう指示を受ける一方、残りの機関車は、別のノッチ動力で動作するよう指示を受ける。例示的な一実施形態において、分散動力制御要素は、この作用を内蔵したシステムおよび／または装置であってもよい。

同様に、機関車構成に構成最適化器を用いる場合は、機関車構成の各機関車のノッチ動力を決定するため、本発明の例示的な実施形態をこの構成最適化器と併用することも可能である。例えば、走行計画による推奨として、機関車構成に対するノッチ動力設定４が考えられる。構成最適化器は、列車の位置に基づいて、この情報を取得した後、構成内の各機関車のノッチ動力設定を決定する。この実施においては、列車内通信チャネルにおけるノッチ動力の設定効率が改善される。さらに、上述の通り、この構成は、分散制御システムを用いて実装してもよい。

また、前述の通り、構成内の各機関車が異なる制動の選択肢を必要とする踏切、勾配変化、接近中の待避線、接近中の操車場、接近中の燃料補給所等、およびこれらには限定されない接近中の対象物に基づく列車の制動タイミングに関して、本発明の例示的な実施形態を用いた連続的な補正および再計画を行ってもよい。例えば、列車が丘陵に差し掛かっている場合、先導機関車を制動状態に移行させる必要がある一方、丘陵の頂上に到達していない遠隔の機関車は、駆動状態に保つ必要性が考えられる。

図８、図９、および図１０は、オペレータが利用する動的な表示を例示的に示したものである。図８に示す通り、走行プロファイル７２が提供されており、プロファイル中には、機関車の位置７３が与えられている。さらに、列車の長さ１０５や列車の車両数１０６といった情報も提供されている。軌道の勾配１０７、カーブ・路側１０８に関する要素、ならびに、橋の位置１０９、列車速度１１０等も提供されている。オペレータは、ディスプレイ６８を介して、これらの情報を確認することができるとともに、経路に沿った列車の位置を確認することができる。さらには、踏切１１２、信号１１４、速度変化１１６、ランドマーク１１８、および目的地１２０等の位置までの距離および／または到着予定時刻に関する情報も提供されている。到着時刻管理ツール１２５も設けられており、ユーザは、走行中に実現する燃料の節約を決定することができる。オペレータは、到着時刻の変更１２７が可能であり、燃料の節約にどのような影響があるかを把握することができる。本明細書に記載の通り、当業者であれば、燃料の節約が管理ツールで精査可能な唯一の目的の例に過ぎないことが分かる。この目的で、確認対象のパラメータによっては、オペレータが確認可能な管理ツールを用いて、本明細書に記載の他のパラメータを確認・評価することができる。また、オペレータには、乗務員の列車作業時間に関する情報も提供される。例示的な実施形態において、時間情報と距離情報は、特定の事象および／または位置までの時間および／または距離を示すものであってもよい。あるいは、総経過時間を与えるものであってもよい。

図９に示すとおり、例示的なディスプレイでは、構成データ１３０に関する情報、事象・状態図１３２、到着時刻管理ツール１３４、および動作キー１３６が提供される。また、上述の類似情報もこのディスプレイにて提供される。このディスプレイ６８は、動作キー１３８も提供することによって、オペレータによる再計画を可能にするほか、本発明の例示的な実施形態の無効化１４０も可能にする。

図１０は、ディスプレイの別の例示的な実施形態を示したものであり、エアブレーキ状態７２、デジタル表示付きアナログ速度計７４、および重量ポンド単位での牽引力（または、ＤＣ機関車用の牽引増幅）に関する情報等、最新の機関車に特有のデータが可視化されている。速度計７４は、実行中の計画における現在の最適速度のほか、ｍｐｈ／分単位で読み出しを補完する加速度計グラフを示すものである。最適計画を実行するための重要な新規データは、画面の中心にあって、現在までの履歴との比較による最適速度対距離およびノッチ設定対距離を表す周期的なストリップチャート７６を含んでいる。例示的な本実施形態において、列車の位置は、位置検索要素を用いて導出される。図示の通り、この位置は、列車と最終目的地の離間距離、絶対位置、初期の目的地、中間地点、および／またはオペレータの入力を特定することによって与えられる。

ストリップチャートは、最適計画の追従に必要な速度の変化を先読みして、手動制御に役立てることができる。また、自動制御中の計画対実状を監視する。本明細書に記載の通り、オペレータは、指導モード等において、本発明の例示的な実施形態が提示するノッチまたは速度のいずれかに従うことができる。垂直バーは、所望かつ実際のノッチを図示したものであって、ストリップチャートの下にもデジタル表示されている。上述のような連続的なノッチ動力を用いる場合は、単純に四捨五入を行って、最も近い離散等価値を表示する。また、アナログの等価値、百分率、または実際の馬力／牽引力が表示されるように、アナログ表示を用いてもよい。

画面上には、走行状態に関する重要な情報が表示されており、列車が現在走行中の勾配８８が、先導機関車の位置、列車に沿った別の位置、または列車全長の平均として表示される。また、計画による現在までの移動距離９０、累積燃料消費量９２、次の停留所の計画位置または離間距離９４、ならびに次の停留所における現在および計画上の到着予定時刻９６も表示される。さらに、ディスプレイ６８には、利用可能な算出計画から考えられる目的地までの最大時間も表示される。なお、到着の遅延が必要な場合は、再計画を実施する。差分計画データは、燃料の状態と現在の最適計画に対するスケジュールの進み具合または遅れ具合を表示したものである。負数は、燃料消費が少ないか、または、計画よりも進んでいることを意味する。正数は、燃料消費が多いか、または、計画よりも遅れていることを意味する。ただし、通常は、相対する方向にトレードオフの関係となる（燃料節約のために減速すると列車が遅れ、逆も同様である）。

ディスプレイ６８は常に、現在実行中の走行計画に対する位置のスナップショットをオペレータに与える。このディスプレイは、説明のために用いたに過ぎず、オペレータおよび／または運行指令センターに対して情報を表示／伝達する方法は、ほかにも多く存在する。この目的で、上掲の情報を混合することによって、開示のものと異なる表示を提供することができる。

本発明の例示的な実施形態に包含可能な他の機能としては、データログおよびレポートの生成等が挙げられるが、これらには限定されない。この情報は、列車に格納し、ある時点で車外のシステムにダウンロードしてもよい。また、ダウンロードは、手動および／または無線伝送で行ってもよい。さらに、この情報は、オペレータが機関車のディスプレイを介して確認可能であってもよい。データには、オペレータの入力、運用時間方式、燃料節約量、列車の機関車間の燃料不均衡、針路をそれた列車運行、およびＧＰＳセンサ故障時等のシステム診断の課題等の情報が含まれるが、これらには限定されない。

走行計画には、乗務員の許容作業時間も考慮に入れなければならないため、本発明の例示的な実施形態においては、走行の計画時に上記のような情報を考慮に入れてもよい。例えば、乗務員の作業可能最大時間が８時間の場合は、現在の乗務員と新たな乗務員が交代するための停止位置を含むように走行を構築するものとする。このような特定の停止位置としては、車両基地や交錯／通過位置等が挙げられるが、これらには限定されない。走行が進むにつれて走行時間が超過する場合、オペレータは、自身が決定した基準を満足するように、本発明の例示的な実施形態を無効化してもよい。最終的には、高負荷、低速度、列車伸縮状態等、およびこれらには限定されない列車の運行条件に拘らず、オペレータは、列車の速度および／または運行条件の指示を支配し続けることになる。

列車は、本発明の例示的な実施形態を用いることによって、複数の運用で動作可能である。ある運用概念においては、本発明の例示的な一実施形態によって、推進と動的制動を指示するコマンドを規定してもよい。この場合、オペレータは、その他すべての列車機能を操作する。別の運用概念においては、本発明の例示的な一実施形態によって、推進のみを指示するコマンドを規定してもよい。この場合、オペレータは、動的制動およびその他すべての列車機能を操作する。さらに別の運用概念においては、本発明の例示的な一実施形態によって、推進、動的制動、およびエアブレーキの適用を指示するコマンドを規定してもよい。この場合、オペレータは、その他すべての列車機能を操作する。

また、本発明の例示的な実施形態を用いることによって、対応すべき接近中の対象物をオペレータに知らせることができる。具体的には、本発明の例示的な実施形態に係る予想論理、最適な走行計画の継続的な補正および再計画、軌道データベース等によって、接近中の踏切、信号、勾配変化、制動作動、待避線、車両基地、および燃料補給所等をオペレータに通知することができる。この通知は、音声および／またはオペレータのインターフェースを介して行ってもよい。

特に、本システムは、物理的過程に基づく計画モデル、列車設定情報、車載軌道データベース、車載運行規則、位置判定システム、実時間閉ループ動力／制動制御、およびセンサフィードバックを用いることによって、必要な対応をオペレータに提示および／または通知するものとする。この通知は、視覚および／または音声によって行うことができる。例えば、オペレータが機関車の警笛および／またはベルを作動させる必要がある踏切の通知や、オペレータが機関車の警笛やベルを作動させる必要がない「無音の」踏切の通知等が挙げられる。

本発明の別の例示的な実施形態においては、上述の物理的過程に基づく計画モデル、列車設定情報、車載軌道データベース、車載運行規則、位置判定システム、実時間閉ループ動力／制動制御、およびセンサフィードバックを用いることにより、図９に示すような様々な位置に列車が到着するタイミングを確認可能な情報がオペレータに対して提示される。このシステムでは、オペレータが走行計画（目標到着時刻）を調整可能であるものとする。また、この情報（実際の到着予定時刻または車外から得る必要のある情報）を運行指令センターに伝達することによって、通信指令係または送信システムが目標到着時刻を調整可能となる。これにより、システムは、適切な目的関数（例えば、速度と燃料消費のトレードオフ）を迅速に調整・最適化可能となる。

前述した情報に基づいて、本発明の例示的実施形態を使用して、軌道上の列車３１の位置を決定することができる（ステップ１８）。軌道の特徴の判定も、たとえば、列車パレメータ推定部６５を使用するなどにより実行することができる。走行計画は、列車位置と、軌道の特徴と、列車の少なくとも１つの機関車についての運行状態に基づいて生成されてよい。さらに、最適な動力要件を列車に通信し、列車のオペレータに対して、最適な動力に応じた、機関車、機関車構成および列車の少なくともいずれかについての指示を、たとえば無線通信システム４７から送信してもよい。他の例において、列車のオペレータに指示を送る代わりに、列車３１、機関車構成１８および機関車が、最適な動力設定に基づいて自動的に駆動されてもよい。

また方法は、走行計画に基づいて機関車構成１８に対する動力設定または動力コマンド１４を決定することを伴ってもよい。ここで、機関車構成１８は、前記動力設定において運行される。列車および機関車構成の運行パラメータを収集してもよく、特に限定するものではないが、たとえば、列車の実際の速度、機関車構成の実際の動力設定、および列車位置を収集できる。これらのパラメータのうちの少なくとも１つは、前記動力設定、すなわち、機関車構成がその動力設定で運行するように指定されている動力設定と比較できる。

他の実施形態において、方法は、列車および機関車構成の運行パラメータ６２を決定することを伴ってよい。望ましい運行パラメータは、設定されている運行パラメータに基づいて決定される。決定されたパラメータは、前記運行パラメータと比較される。差異が検出された場合、運行計画が調整される（ステップ２４）。

他の実施形態では、軌道３４上にいる列車３１の機関車の位置を決定する方法を必然的に伴うものであってもよい。また、軌道３４の特徴も決定される。走行計画、すなわち運転計画は、燃焼消費を最小限に抑える目的で開発または生成される。走行計画は、列車位置、軌道の特徴および機関車構成１８と列車３１の運行状態のうち、少なくともいずれかに基づいて生成できる。同様の方法において、軌道上の列車位置が決定され、その軌道の特徴が判明したら、燃料消費を最小限に抑えるために、推力制御およびノッチコマンドが提供される。

下記の説明では、走行オプティマイザに関連して実行されるデータベース増強が開示されるが、必ずしも走行の最適化と共にデータベース増強を使用する必要はない。したがって、走行の最適化計画は、増強されたデータベースに基づいて更新される必要はない。代わりに、増強されたデータベースは、将来の最適な走行計画のために使用することができる。

前述したように、各種の走行オプティマイザアルゴリズムは、軌道および列車（ここでは、軌道／列車）の情報（一実施形態において、図７のデータベース６３に格納された情報）を使用して、複数の軌道区画からなる軌道経路全体について最適化された列車走行を一括して形成しながら、個別の軌道区画に対する最適な走行行程を計画する。このアルゴリズムは、列車の速度軌跡を決定すると共に、閉ループの実施形態では、その決定した軌跡に従って列車を制御する。これに代わる構成として、オプティマイザは、列車のオペレータに対して、走行時の望ましい最適速度軌跡を通知して、その提示された軌跡に従ってオペレータが列車を制御できるようにする。ただし、オペレータは、運行状態を把握できるため、提示された最適な軌跡から逸脱しようとする可能性がある。

本発明の一実施形態によれば、軌道を特徴付ける要素を含む軌道データベース情報は、更新されて、計画調整プロセス（図１のブロック２６に示されるようなプロセス）に組み込まれるか、最適化の結果を改善するために再計画プロセス（図１のブロック２４に示されるようなプロセス）内に組み込まれる。調整された計画または新しい計画は、機関車の燃料効率（または本発明の例である走行オプティマイザに従って最適化された他のパラメータ）を改善して、列車または鉄道網のための運行上の恩恵または節約を実現する。

軌道特徴付け情報は、許容速度、速度規制、軌道勾配、軌道寿命、軌道状態、天候状態などを含み、さらに、軌道上の機関車を推進または停止する能力に影響を与えるいずれかの軌道情報（たとえば、軌道の摩擦係数）を含む。

また、列車データは、データベース６３に格納されてもよい。たとえば、列車が軌道区画を進行しているときに、列車によって適用される牽引動作と制動動作とを判定し、さらに、速度軌跡を生成するためにオプティマイザアルゴリズムによって使用されるように、データベース６３に保存することができる。たとえば、軌道の障害が原因で、軌道上の特定の位置において列車が減速した場合、走行オプティマイザは、その影響を受ける軌道区画における後の走行行程で、その同一領域内の列車を減速させることができる。これにより、走行オプティマイザは、より現実で、かつ、軌道区画における実際の列車の運行に即した計画を生成する。これに代わる構成として、走行オプティマイザは前述の減速状況を考慮した走行を計画したり、将来的な応用のために軌道データベースを修正したりできる。

軌道の障害が解消されると、影響を受ける軌道を走行している列車は、前記障害が解消されていると判断し、その判断に従って自身のデータベースを更新し、さらに、該当する軌道区画を走行することが予定されている他の列車と、遠隔の中央リポジトリに更新された軌道情報を提供する。その中央リポジトリから、前記更新された軌道情報を使用して、他の列車についての最適な走行計画が生成される。そして、走行オプティマイザは、問題のあった軌道に制約されずに前記軌道区画を走行することができる。

本発明の例示的実施形態によれば、更新された軌道特徴付け情報、または最新の軌道特徴付け情報は、軌道データベースの精度を更新および改善するために、データベース６３に保存されると共に、走行オプティマイザアルゴリズムに提供される。たとえば、データベース６３に保存されている軌道高度情報は、予め設定された事象の発生時における実際の高度測定値を含んでよく、この予め設定された事象は、特に限定するものではないが、指定の距離、たとえば、マイル単位、勾配の変化ポイントごと、および軌道曲率の変化時ごとであってよい。また、前記実際の高度測定値と共に、２つの連続した高度データポイント間に補間された高度値も含んでよい。高度情報の精度を改善して補間による推測を避けるため、本発明の一実施形態によれば、地理的位置とその位置における高度の両方を含む、ＧＰＳ（グローバルポジショニングシステム）の位置情報によって決定されるような位置情報を決定して、その位置情報をデータベース６３に供給する。この情報は、列車が軌道区画を走行している最中にリアルタイムで収集されて、データベース６３に直接アップロードされてよい。また、この情報は、列車作業員（たとえば、軌道保守作業員）によって収集されてよく、収集された情報は、データベース６３への最終的なアップロードのために中央リポジトリに提供されてもよく、あるいは、前述したアルゴリズムが軌道情報を抽出して最適な走行軌跡を算出する際の、軌道情報の抽出元であるいずれかのデータベースに提供されてもよい。改善された高度情報は、より正確であり、そのためより効果的な速度軌跡を生成して、列車の燃料効率を改善できるものである。

本発明の他の実施形態において、機関車、鉄道車両、または列車終端装置に搭載された各種のセンサーは、前述した軌道に関連する状態を検出し、検出した状態に基づいてデータを提供して、データベース６３に保存する。たとえば、機関車に搭載されたビデオカメラまたは静止画カメラは、後の分析および解釈のために、軌道データを収集する。分析の結果は、軌道区画を走行しているあらゆる列車のデータベース６３にアップロードされる。

更新された軌道情報を、ローカルで、すなわち、その情報を収集している列車で使用して、実行中の走行計画をリアルタイムで改訂することができる。また、この情報を他の列車または中央リポジトリにもアップロードして、該当する軌道区画を後で通過する他の列車に対して最適化された走行計画と組み合わせて、前記情報を使用することもできる。

軌道区画を走行している複数の列車によって提供された更新情報を集積し、将来の走行計画の生成に使用できる。また、集積されたデータを分析し、傾向または確率的状況を求めることもできる。たとえば、軌道情報が、特定の軌道区画について、特定の期間に生じやすい特定の天候状態を提示している場合、走行最適化のプロセスおよびアルゴリズムは、その特定の軌道区画に関する前記特定期間中の走行計画を生成する際に、これらの天候または季節状態の影響を考慮できる。列車が実際に前述の軌道区画を走行するときに、その天候状態が予測された状態とは異なっている可能性があるとしても、走行オプティマイザは、問題の期間中に前記区画における走行行程の大部分を最適化している。

他の実施形態において、牽引力、制動動力、慣性、および速度を使用して軌道の勾配を決定する。任意のノッチ位置（ノッチアイドリング位置を含む）において、列車の速度の変化率は、抗力および軌道勾配から影響を受ける。軌道勾配を決定するには、速度の変化率を決定して、予想されている速度変化と比較する。その際の不整合は、推定された軌道勾配が不適切であることを示す。

この不整合は複数の列車で確認されてよく、この確認は、統計的有意性を得るためと、センサーのエラーや、風力または抗力のような他のノイズパラメータによる推定が原因で誤差が生じたことを立証するために行われる。予想または見積もりからの逸脱は、推定された列車パラメータ（重量、抗力、長さなど）、および軌道パラメータ（勾配、曲率など）が正しくないことを意味している可能性がある。列車パラメータが誤って推定された場合、その誤りは、概して、走行行程全体または走行行程のかなりの部分で顕在化するが、軌道パラメータの不整合は、通常、不整合の地点においてのみ顕在化する。列車パラメータの不整合を判定することで、残りの部分の走行性能を向上させることができる。あるいは、一貫した不整合が存在する場合は、その判定を使用して、将来の走行行程を修正することができる。列車パラメータのエラーが判定されたならば、その判定を走行行程の残りの部分に使用できる。ただし、抗力係数、たとえば、特定タイプの列車すべてに推定されるような抗力係数にエラーがある場合、該当するタイプのすべての列車に関する将来の計画を修正することになる。

慣性値は、走行行程全体を通して一定の値として推定されるため、列車の性能情報から慣性値が正しいかどうかを確認でき、推定された慣性は軌道勾配の計算に使用することがきる。たとえば、牽引力が変化するごとに、対応する加速変化から列車の慣性が決定される（牽引力が変化した時点と同じ時に、勾配変化は存在しないと想定した場合）。また、勾配変化の効果は、列車の加速に段階的影響を与えるが、これは、重み付けされた平均勾配によって加速変化が生じるためである。たとえば、牽引力の変動はノッチ変化が生じるたびに観測でき、複数の観測を行うことができるため、勾配変化および抗力変化の影響はゼロに平均化できる。慣性が判明したら、抗力係数は同時には変化しないという条件で、予想した加速からの逸脱に基づいて勾配を決定することができる。同様に、推定抗力値は、問題のポイント前後における運行動作と比較できる。この推定抗力値も、同一区画を走行している多数の列車から判定できる。

他の例において、軌道を走行している複数の列車がすべて、予期しない車輪スリップを起こす可能性がある。収集されたデータの分析から、軌道の潤滑システムの障害を知らせることができる。走行オプティマイザは、このスリップ状態を走行計画に挿入することができる。潤滑システムが修復されたら、その軌道を走行する後続の列車は、過剰な車輪スリップを示さなくなる。それに応じて軌道データベースが更新されると、走行オプティマイザは、その更新に対応して前述のスリップ状態を走行計画プロセスから除去する。また、移動時間に影響を与える可能性がある天候状態についてのデータも、同様に収集されてよい。走行オプティマイザは、その走行計画に天候状態を挿入してよい。天候状態が改善すると軌道データベースが更新され、走行オプティマイザは、その天候状態を走行計画プロセスから除去する。

信号検知システムが装備された機関車については、現在の軌道ブロックより先の軌道ブロックの信号情報も走行オプティマイザに提供できる。また、更新された軌道情報を決定し、データベース６３に提供するために、路側設備を使用することもできる。たとえば、路側設備は、特定の線路および列車の状態（たとえば、ホイールベアリングの温度、列車内の鉄道車両および駆動軸の数およびホイールプロファイル）を決定し、列車が路側設備を通過する際に、その列車に前記情報を送信することができる。列車終端装置には、軌道情報を決定するセンサーと、その情報をデータベース６３に供給する通信装置を搭載できる。

特定の走行区画における、列車の慣性、オペレータから印加される牽引力、オペレータから印加され制動動力、機関車の速度、既知の場所からの機関車の距離、大気圧、機関車カメラ（loco-cam）のビデオ情報（すなわち、列車に搭載されたビデオカメラからの情報）、およびオペレータの入力は、データベース６３に保存することができ、走行オプティマイザアルゴリズムは、その保存されたデータを使用して最適化プロセスを改善することができる。目的とする運行情報は、軌道区画を走行しているすべての列車から収集できる。各列車は収集した情報をデータベース６３に提供して、その列車上で実行している走行オプティマイザがその情報を使用できるようにする。

また、該当する軌道区画を後で走行することになっている他の列車が前述の情報の恩恵を得られるようにするため、収集された情報は、すべての列車がアクセスするデータベース、あるいは、問題の軌道区画を通過する列車のために最適な走行計画を用意する際、走行オプティマイザアルゴリズムがアクセスするデータベースにアップロードされる。これらの追加入力は、必ずしもより最適な軌跡解をもたらすものではないが、これらの入力から、問題の軌道区画におけるオペレータによる牽引力と制動動力の実際の印加を加味した、より正確な軌跡が得られる。

前述したような、収集された特定の列車運行データは、走行オプティマイザによって直接使用されてもよい。たとえば、軌道高度は、燃料消費に直接的な影響を与えるため、最適化アルゴリズムは、その軌道高度を使用して燃料消費をより正確に判定することによって、その燃料消費を最適化できる。

特定の軌道の特徴は、収集した運行データから計算される。次に、判定された軌道の特徴は最適化アルゴリズムに使用される。たとえば、測定された動力（牽引動作またはノッチ位置）と加速を使用して、軌道区画上の特定の場所における軌道勾配を決定する。計算された勾配は、この後、最適化アルゴリズムによって使用される。

図１１に、列車が軌道区画を走行している間に提供することができる軌道特徴付け情報を示す。提供された追加の情報を用いて、走行オプティマイザは、目的とする軌道区画において列車が遭遇する状況をより正確に描写できるため、より現実的かつ効果的に最適化された速度軌跡を生成することができる。

ここで説明した各種の方法に従って軌道データベース６３が更新されると、目的とする軌道区画上の将来の走行行程を計画したり、現在の走行行程を再計画するために新しいデータを使用できる。現在の走行行程の再計画は、その走行行程を最初に計画したときに使用された１つ以上の値と、その走行行程のパラメータについて後で決定された値の間に大幅な不整合が存在する場合には、特に重要である。

図１２に、軌道区画に沿った走行の実行中に列車を操作する例示的ステップのフローチャートを示す。このフローチャート２００は、軌道区画情報を判定することを含む（ステップ２１０）。この判定は、軌道上の列車位置に関して、または、走行の開始時刻からの時間に関して実行される（ステップ２２０）。前記軌道区画情報が保存される（ステップ２３０）。少なくとも１つの機関車について、少なくとも１つの運行状態が決定される（ステップ２４０）。列車位置、軌道区画情報、および少なくとも１つの運行状態に応じた走行計画が生成されることで、列車に対する１つ以上の運行基準に従って機関車の性能を最適化する（ステップ２５０）。この走行計画の生成には、前述した走行を最適化するシステムおよび方法を使用できる。走行計画は、走行中に収集された軌道区画情報および列車情報に基づいて改訂されてよい（ステップ２６０）。前述したように、このフローチャートは、コンピュータソフトウェアコードを用いて実施されてよい。

例示的実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、各種の変更、省略、および追加を行えること、また、実施形態の要素はその等価物で代用できることは、当業者であれば理解できるであろう。また、本発明の範囲から逸脱することなく、多くの修正を行って、特定の状況または素材を本発明の教示に組み込むことができる。したがって、本発明は、本発明を実行するために考案される最良の形式として開示した実施形態に限定されるものではなく、添付の請求項の範囲に入るすべての実施形態を包含するものである。また、特に明記したものを除いては、「第１」、「第２」などの用語の使用は、いかなる順位または重要性も表していない。むしろ、「第１」、「第２」などの用語は、それぞれの要素を区別するために用いたものである。

Ｎ８ ノッチ
５ 動力ノッチレベル
１０ 運行指令センター
１２ 走行プロファイル
１４ 動力コマンド
１６ 最適化された動力コマンド
１８ 機関車構成
２０ リアルタイム
２２ 最初に生成された走行
２４ ブロック
２５ 現在の推定（予想）到着時刻
２６ ブロック
３０ 位置探索要素
３１ 列車
３３ 軌道特性解析要素
３４ 軌道
３６ 車載軌道整合性データベース
３８ センサー
４０ 牽引力
４１ 路側位置
４２ 機関車構成
４４ プロセッサ
４６ アルゴリズム
４７ 無線通信システム
５０ 曲線
５１ 制御要素
５２ 制動システム
６０ 運行指令センター
６１ 機関車データベース
６２ 実行制御要素
６３ 車載データベース
６４ 燃料比推定部
６５ 列車パラメータ推定部
６８ ディスプレイ
６９ コントロールパネル
７２ エアーブレーキ状態
７３ 位置
７４ デジタル差込
７６ 転動ストリップグラフ
８８ 現在の勾配
９０ 計画
９２ 累積燃料使用量
９４ 計画されている次の停止
９６ 予想到着時刻
９７ 走行
９８ 走行
９９ 組み合わせグラフ
１０５ 列車の長さ
１０６ 車
１０７ 軌道の勾配
１０８ 路側要素
１０９ 橋の位置
１１０ 列車の速度
１１２ 交差点
１１４ 信号
１１６ 速度変更
１１８ ランドマーク
１２０ 目的地
１２５ 到着時刻
１２７ 到着時刻
１３０ 構成データ
１３２ 状況図
１３４ 到着時刻管理ツール
１３６ 動作キー
１３８ 動作キー
１４０ オペレータによる再計画および解除
２００ フローチャート
２１０ ステップ、軌道区画情報の決定
２２０ ステップ、走行開始
２３０ ステップ、軌道区画情報の保存
２４０ ステップ、少なくとも１つの機関車についての少なくとも１つの運行状態を決定
２５０ ステップ、列車に対する基準
２６０ ステップ、走行の実行中に収集された列車情報

Claims (12)

1. データベースに格納された第１の軌道区画情報を利用して、軌道に沿って第１の列車の走行のための第１の走行計画を生成するステップであって、前記第１の軌道区画情報は前記走行中に沿って移動する前記軌道の１つ以上の物理的特徴を表し、前記第１の走行計画は、前記第１の列車が前記軌道に沿って移動する間に前記第１の列車による燃料消費および生成排出量の少なくとも１つを低減するために、前記第１の列車に対する１つ以上の運行基準にしたがって前記第１の列車の運行設定を指定する、ステップと、
   前記第１の列車が前記第１の走行計画にしたがって前記軌道を移動している間に、前記第１の列車の実際の運行条件を監視するステップと、
   １つ以上のプロセッサを利用して、前記軌道に沿った１つ以上の位置における前記第１の列車の前記実際の運行条件と、前記１つ以上の位置における前記第１の列車の１つ以上の推定された運行条件との不一致を識別するステップであって、前記１つ以上の推定された運行条件は前記第１の運行計画の生成に使用された前記第１の軌道区画情報から決定される、ステップと、
   前記データベースに格納された前記第１の軌道区画情報を、識別された前記不一致に応じて更新された軌道区画情報に修正するステップであって、前記第１の軌道区画情報は、前記不一致関する情報によって修正される、ステップと、
   前記更新された軌道区画情報を利用して、前記第１の列車および前記軌道に沿って移動する追加の列車のうちのすくなくとも１つに対する１つ以上の追加の走行計画を生成するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記第１の走行計画および前記１つ以上の追加の走行計画が、前記第１の列車に搭載された前記１つ以上のプロセッサを利用して生成および改定される、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の軌道区画情報および前記更新された軌道区画情報を格納する前記データベースは、前記第１の列車および前記追加の列車の車外に配設されている、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の走行計画および前記１つ以上の追加の走行計画の前記運行設定が、前記第１の列車または前記追加の列車に対する、前記軌道に沿った時間および距離のうちの少なくとも１つの関数として表される、スロットル設定、制動設定、動力設定、または速度である、請求項１に記載の方法。
5. 前記第１の列車の前記実際の運行条件が、前記第１の列車の実際の速度、スロットル設定、制動設定、および加速度のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
6. 経路に沿って移動する第１の列車の走行のための第１の走行計画を生成するステップであって、前記第１の走行計画は前記経路に沿った距離および時間のうちの少なくとも１つの関数として表される前記第１の列車の運行設定を指定し、前記第１の運行計画はデータベースに格納され前記データベースから取得された前記経路の１つ以上の物理的特徴を利用して生成される、ステップと、
   前記経路に沿った１つ以上の位置における前記第１の列車の実際の運行条件と、対応する１つ以上の位置における前記第１の列車の推定された運行条件とを比較して、前記実際の運行条件と前記推定された運行条件との不一致を識別するステップであって、前記１つ以上の推定された運行条件は前記第１の運行計画の生成に使用された前記経路の前記１つ以上の物理的特徴から決定される、ステップと、
   前記不一致に関する情報を利用して、識別された前記不一致に応じて、前記データベー
   スに格納された前記経路の前記物理的特徴のうちの少なくとも１つを改定するステップであって、前記経路の前記物理的特徴のうちの少なくとも１つは、前記第１の列車および前記軌道に沿って移動する１つ以上の追加の列車のうちのすくなくとも１つに対する１つ以上の追加の走行計画を生成するために利用可能な、ステップと、
   を含む、方法。
7. 前記経路の前記１つ以上の物理的特徴が、前記第１の列車および前記追加の列車の車外に配設されている、請求項６に記載の方法。
8. 前記第１の運行計画の生成および識別された前記不一致に応じた改定に利用される、前記経路の前記１つ以上の物理的特徴が、前記経路の高度情報を含む、請求項６に記載の方法。
9. 前記第１の運行計画の生成および識別された前記不一致に応じた改定に利用される、前記経路の前記１つ以上の物理的特徴が、前記経路の勾配情報を含む、請求項６に記載の方法。
10. 前記不一致が、前記経路に沿ったある位置における前記第１の列車の実際の速度変化率と、前記経路に沿った前記位置における前記第１の列車の推定された速度変化率とを比較することにより、識別され、前記推定された速度変化率は前記位置における前記経路の前記勾配情報から計算される、請求項９に記載の方法。
11. 前記不一致が、前記経路に沿ったある位置における前記第１の列車の実際の慣性と、前記経路に沿った前記位置における前記第１の列車の推定された慣性とを比較することにより、識別され、前記推定された慣性は前記位置における前記経路の前記勾配情報から計算される、請求項９に記載の方法。
12. 前記実際の運行条件と前記推定された運行条件との前記不一致を、１つ以上のそれぞれの追加の運行条件にしたがって前記経路に沿って移動する１つ以上の他の列車の追加の運行条件を利用して確認するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。