JP2016141300A - 鉄道車両の走行位置検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】識別子情報を読み込んで、特定路線のうちの、鉄道車両が走行している特定路線区間を決定することにより、データ処理時間を短縮できる鉄道車両の走行位置検出システムを提供すること。【解決手段】鉄道車両は、線路近くに設置された識別子の識別子情報を読み込んで、特定路線のうちの、鉄道車両が走行している特定路線区間を決定する特定路線決定手段と、複数の路線網を鉄道車両が走行したときの実測走行データを記憶する走行データ記憶手段と、特定路線決定手段が決定した特定路線区間を含む特定路線内の実測走行データを、走行データ記憶手段から読み出し、現在走行中に検知している現在走行データと比較することにより、自車の走行位置を検出すること、を特徴とする。【選択図】図２２

Description

本発明は、鉄道車両が走行中に自車の走行位置を検出する鉄道車両の走行位置検出システムに関するものである。

近年、鉄道車両が線路における曲線部を通過する場合、高速に且つ乗り心地良く通過するために、車体を左又は右に傾ける車体傾斜制御が実用化されている。この車体傾斜制御は、曲線部に進入する前に、的確な地点で曲率等の曲線情報に基づいて開始しなければならない。このため、鉄道車両は、走行中に線路における曲線部の正確な曲線情報を保持すると共に、自車の走行位置を検出すること（地点検知）が必要である。

ここで、自車の走行位置を検出する場合、例えば速度発電機を用いて走行した距離を測定している。しかし、走行中に車輪がレールに対して空転又は滑走する場合があるため、測定された実測距離は、正確な走行距離と一致せず、大きな誤差を含むものになる。このため、従来の地点検知では、線路に沿って任意の位置に配置された多数の地上子（識別子）の位置情報を利用して、実測距離を補正するようになっていた。

すなわち、鉄道車両は、地上子を通過する際にその地上子を検知して、地上子と車上子との通信によって検知した地上子の正確な位置情報を取得する。そして、取得した位置情報と実測距離とを比較して誤差を算出して、地上子を検知する度に実測距離を補正する。こうして、従来の地点検知では、自車の走行位置を、走行開始位置から直前に検知した地上子の位置までの距離と、その地上子の位置から測定した実測距離とを加算したものとしていた。

しかしながら、上述したように地上子の位置情報を利用する場合、仮に地上子を検知できなかったときには、鉄道車両は自車の走行位置を正確に検出できなくなる。このため、例えば、本出願人が提案している下記特許文献１では、地上子の検知を利用することなく、曲線部を通過したときに測定した実測曲線情報を利用して、どの曲線部を通過したかを特定し、特定した曲線部からの実測距離に基づいて自車の走行位置を検出するようになっている。

具体的には、検出したヨー角速度から算出した実測曲率と、予め記憶しているデータ曲率とを相関関数を用いて相関演算し、演算された相関値の最大値が設定値以上となった地点を特定して、自車の走行位置を検出するようになっている。模式的に説明すると、図２１に示すように、検索区間内において、実測曲率とデータ曲率との相関演算を、演算区間の開始点をずらしながら連続的に複数回行う。そして、演算された相関値の最大値が例えば０．９５以上になる地点を特定している。
また、鉄道車両が、線路近くに設置された識別子の識別子情報を読み込んで、特定路線のうちの、鉄道車両が走行している特定路線区間を決定する特定路線決定手段を有するものを本出願人は、台湾に出願し、公開されている（特許文献２）。

特開２００７−１５４８３号公報 台湾特許出願公開第２０１４１８０８８号公報

しかしながら、従来の鉄道車両の走行位置検出システムには、次のような問題があった。
（１）直前に通過した曲線部の形状と、鉄道車両が通過し得る全ての曲線部の中で何れかの曲線部の形状とが似ている場合がある。この場合、特許文献１の地点検知方法において、直前に曲線部を通過したときに測定した実測曲率と、通過し得る曲線部毎に予め記憶しているデータ曲率とを相関関数を用いて相関演算すると、設定値以上になる相関値の最大値が複数個存在して、実測曲率と各データ曲率とが一致する地点が非常に特定し難い。
この結果、鉄道車両は直前に通過した曲線部がどの曲線部なのかが明確に分からず、自車の走行位置を検出できない可能性があった。要するに、複数本の線路が並行して敷設された区間を走行する場合、片側通行が主流である状況においては、形状が類似した曲線部が検出され難くて、特定する曲線部を誤認することが少ない。しかしながら、単線双方向運用を行う状況においては、並行する複数の線路上に形状が類似した曲線部が存在し、それらを区別する必要がある。
（２）特に、複数路線網では、曲線部の個数が多くなるため、データの処理時間が長くなり、実用上問題となっていた。

そこで、本発明は、上記した課題を解決すべく、識別子情報を読み込んで、特定路線のうちの、鉄道車両が走行している特定路線区間を決定することにより、データ処理時間を短縮できる鉄道車両の走行位置検出システムを提供することを目的とする。

本発明に係る鉄道車両の走行位置検出システムは、次の構成を有し、次のような作用、効果を奏する。
（１）鉄道車両が、複数路線網から選択された複数の特定路線区間を含む特定路線を走行すること、鉄道車両が自車の走行位置を検出すること、を備える鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、鉄道車両は、線路近くに設置された識別子の識別子情報を読み込んで、特定路線のうちの、鉄道車両が走行している特定路線区間を決定する特定路線決定手段と、複数の路線網を鉄道車両が走行したときの実測走行データを記憶する走行データ記憶手段と、特定路線決定手段が決定した特定路線区間を含む特定路線内の実測走行データを、走行データ記憶手段から読み出し、現在走行中に検知している現在走行データと比較することにより、自車の走行位置を検出すること、を特徴とする。

この場合には、複数路線網のうち、自車が走行している特定路線を決定し認識しているので、その特定路線内の実測走行データのみを読み出して、現在走行中に検知している現在走行データと比較すればよいため、処理を必要とするデータ量を大幅に低減でき、鉄道車両の傾斜制御をリアルタイムで適確に行うことができる。

（２）（１）に記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、鉄道車両が曲線部を通過したときに測定した実測曲線情報と予め記憶している多数の曲線部のデータ曲線情報とを比較して、どの曲線部を通過したかを特定し、特定した曲線部からの実測距離に基づいて自車の走行位置を検出すること、を特徴とする。
この場合には、複数路線網のうち、自車が走行している特定路線を決定し認識しているので、実測走行データのうち、その特定路線内のデータ曲線情報のみを読み出して、現在走行中に検知している現在走行データである実測曲線情報と比較すればよいため、処理を必要とするデータ量を大幅に低減でき、鉄道車両の傾斜制御をリアルタイムで適確に行うことができる。

（３）（２）に記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、曲線部を通過する毎に、測定した複数の実測値を含む通過曲線情報を作成する通過曲線情報作成部と、通過し得る全ての曲線部に対応していて、且つ前記データ曲線情報に基づいて前記実測値に対応するデータ値を含む候補曲線情報を作成する候補曲線情報作成部と、直前の通過曲線情報及び直前より前の通過曲線情報にそれぞれ対応する候補曲線情報の集まりを候補曲線情報群として複数個作成する候補曲線情報群作成部と、直前の通過曲線情報及び直前より前の通過曲線情報と各候補曲線情報群との一致度合いを求めるために、直前の通過曲線情報と候補曲線情報群の中で対応する候補曲線情報との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表す単曲線一致率を演算すると共に、直前より前の通過曲線情報と候補曲線情報群の中で対応する候補曲線情報との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表す単曲線一致率を演算して、各単曲線一致率を乗算して総合一致率を演算する一致率演算部と、前記候補曲線情報群毎にそれぞれ演算された総合一致率を比較して直前に通過した曲線部を特定する曲線特定部とを備えていることを特徴とする。

この場合には、一つの曲線部を通過したときに得られる通過曲線情報に基づいて一つの曲線部の一致度合いを比較するのではなく、複数の曲線部を通過したときに得られる複数の通過曲線情報に基づいて複数の曲線部の集まりの一致度合い（総合一致率）を比較している。すなわち、一つずつの曲線部の一致度合いを単曲線一致率として数値化し、各単曲線一致率を乗算することで総合一致率を演算しているため、正しい結果を示す総合一致率のみが大きな値になる。従って、直前に通過した曲線部の形状と、鉄道車両が通過し得る全ての曲線部の中で何れかの曲線部の形状とが似ていても、各総合一致率を比較することで、直前に通過した曲線部がどの曲線部なのかが的確に特定できる。

（４）（３）に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、通過する２つの曲線部間の曲線間長である実測曲線間長を含め、前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、前記データ曲線情報に基づいて２つの曲線部間の曲線間長であるデータ曲線間長を含め、前記一致率演算部は、実測曲線間長とデータ曲線間長との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表わす曲線間長一致率を演算し、且つ前記曲線間長一致率と前記各単曲線一致率とを乗算して総合一致率を演算することを特徴とする。
この場合には、曲線部間の曲線間長の一致度合いを曲線間長一致率として数値化して、曲線間長一致率と各単曲線一致率とを乗算して総合一致率を演算する。こうして、総合一致率を演算するためのパラメータとして曲線間長の一致度合いを含めることで、より正確な総合一致率を演算することができる。

（５）（３）又は（４）に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記一致率演算部は、前記総合一致率を演算する前に、直前の通過曲線情報と各候補曲線情報との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表わす単曲線一致率を演算して、前記候補曲線情報群作成部は、前記演算された単曲線一致率のうち所定値より大きい単曲線一致率が２つ以上存在する場合、各候補曲線情報群について前記所定値より大きい単曲線一致率が得られる原因になった候補曲線情報を含むように絞り込むことを特徴とする。
この場合には、候補曲線情報群を絞り込むことで、候補曲線情報群毎に演算する総合一致率の数が少なくなる。このため、総合一致率を演算するための計算量が少なくなり、計算負荷を軽減することができる。

（６）（３）乃至（５）の何れか１つに記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記候補曲線情報群毎に演算された総合一致率のうち基準値より大きい総合一致率が２つ以上存在する場合、前記通過曲線情報作成部は、それまでに用意していた通過曲線情報より１つ前の通過曲線情報を新たに用意し、前記候補曲線情報群作成部は、基準値より大きい総合一致率が得られる原因になった各候補曲線情報群に対して、前記新たに用意した通過曲線情報に対応する候補曲線情報を含めて、新しい各候補曲線情報群を作成し、前記一致率演算部は、前記新たに用意した通過曲線情報と前記新しい候補曲線情報群の中で対応する候補曲線情報との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表す追加単曲線一致率を演算して、この追加単曲線一致率を前記総合一致率に乗算して新たに総合一致率を演算することを特徴とする。
この場合には、仮に直前に通過した曲線部及び直前より前に通過した曲線部と似ている複数の曲線部が存在していると、基準値より大きい総合一致率が２つ以上存在する可能性がある。このようなときに、単曲線一致率の数を増やして新たに総合一致率を演算することで、正しい結果を示す総合一致率のみが大きな値になる。こうして、繰り返し総合一致率を演算することで、直前に通過した曲線部を確実に特定することができる。

（７）（３）乃至（６）の何れか１つに記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記一致率演算部は、前記実測値と前記データ値との差から前記実測値又は前記データ値を除算した値を１から減算して部分一致率を算出し、前記実測値毎に算出した各部分一致率を乗算して、前記単曲線一致率を演算することを特徴とする。
（８）（７）に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、個々の曲線部をパラメータの集合ととらえ、前記パラメータについて、０から１までの範囲で一致度合いを算出し、その乗算で前記単曲線一致率を演算することで個々の曲線部を評価することを特徴とする。
これらの場合には、一つの曲線部の一致度合いを意味する単曲線一致率を演算するために、相関演算せずに、曲線部のパラメータの各部分一致率を算出して、各部分一致率を乗算する。個々の曲線部をパラメータの集合ととらえ、曲線部を構成するパラメータについて、０．０〜１．０の範囲で一致度合いを算出し、その乗算で単一の曲線部としての一致度合いを算出することで、個々の曲線部を評価する。パラメータごとに、部分一致率に重みづけをすることで、変動の大きなパラメータの寄与度を調整することが可能となり、線路の状況に応じて変化しやすい値であっても、乗算の集合である単曲線一致率への影響を抑えることができる。従って、相関演算する場合のように、正確な結果を得るために何度か走行試験で取得した情報（データ曲率等）を加工して、常に更新する必要はなくて、各曲線部に対して予め記憶しているデータ曲線情報だけを利用して実施することができる。

（９）（７）又は（８）に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測曲率半径又は実測曲率の実測値を含め、前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ曲率半径又はデータ曲率のデータ値を含めることを特徴とする。
（１０）（９）に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測入口緩和曲線長と、実測円曲線長と、実測出口緩和曲線長とを含め、前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ入口緩和曲線長と、データ円曲線長と、データ出口緩和曲線長とを含めることを特徴とする。
これらの場合には、走行中に測定する実測曲率半径又は実測曲率と、実測入口緩和曲線長と、実測円曲線長と、実測出口緩和曲線長は、その他に測定する値に比べて、真値に近い正確な値を測定できるものである。従って、各部分一致率を算出するための実測値として相応しく、より正確な単曲線一致率を演算することができる。

（１１）（７）乃至（１０）の何れか１つに記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測曲線方向を含め、前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ曲線方向を含めることを特徴とする。
この場合には、曲線部を特徴づける各パラメータに曲線方向を含めるため、曲線部を特定する際に、その曲線部の曲がっている方向が分かることになる。即ち、一つの曲線部であっても、例えば順行するときには右向きに曲がる曲線部であり、逆行するときには左向きに曲がる曲線部になるため、曲線部の曲がっている方向が分かることで、順行しているのか又は逆行しているのかが分かる。

（１２）（２）に記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、曲線部を通過する毎に、測定した複数の実測値を含む通過曲線情報を作成する通過曲線情報作成部と、通過し得る全ての曲線部に対応していて、且つ前記データ曲線情報に基づいて前記実測値に対応するデータ値を含む候補曲線情報を作成する候補曲線情報作成部と、直前の通過曲線情報と各候補曲線情報との一致度合いを求めるために、前記実測値と前記データ値との差から前記実測値又は前記データ値を除算した値を１から減算して部分一致率を算出し、実測値毎に算出した各部分一致率を乗算して単曲線一致率を演算する一致率演算部と、前記候補曲線情報毎にそれぞれ演算された単曲線一致率を比較して直前に通過した曲線部を特定する曲線特定部とを備えていること、を特徴とする。
（１３）（１２）に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、個々の曲線部をパラメータの集合ととらえ、前記パラメータについて、０から１までの範囲で一致度合いを算出し、その乗算で単曲線一致率を演算することで個々の曲線部を評価することを特徴とする。

これらの場合には、各候補曲線部と直前に通過した曲線部との一致度合いを求める際に、相関演算せずに、曲線部を特徴づける各パラメータの部分一致率を算出し、各部分一致率を乗算することで単曲線一致率を演算する。個々の曲線部をパラメータの集合ととらえ、曲線部を構成するパラメータについて、０．０〜１．０の範囲で一致度合いを算出し、その乗算で単一の曲線部としての一致度合いを算出することで、個々の曲線部を評価する。パラメータごとに、部分一致率に重みづけをすることで、変動の大きなパラメータの寄与度を調整することが可能となり、線路の状況に応じて変化しやすい値であっても、乗算の集合である単曲線一致率への影響を抑えることができる。このため、一つのパラメータが、鉄道車両や線路の状況に応じて変化し易い値であっても、乗算の集合である単曲線一致率にはほとんど影響はない。従って、相関演算する特許文献１の方法のように、正確な結果を得るために何度か走行試験で取得した情報を加工して、常にデータ曲率を更新する必要はない。すなわち、車体傾斜制御するために各曲線部に対して予め記憶しているデータ曲線情報だけを利用して実施することができ、事前にデータを準備する手間をほとんど無くすことができる。

本発明の鉄道車両の走行位置検出システムによれば、複数路線網のうち、自車が走行している特定路線を決定し認識しているので、その特定路線内の実測走行データのみを読み出して、現在走行中に検知している現在走行データと比較すればよいため、処理を必要とするデータ量を大幅に低減でき、鉄道車両の傾斜制御をリアルタイムで適確に行うことができる。

本実施形態の走行位置検出システムの構成を示した図である。 鉄道車両が自車の正確な走行位置を検出できない状況を説明するための図である。 本実施形態の路線状況を示した図である。 曲線部の構造を説明するための図である。 データベース処理部が各曲線部毎に記憶している情報値を模式的に示した図である。 曲線部を通過したときに検出されたヨー角速度を示した図である。 図６に示したヨー角速度が上昇する区間において、曲率比と曲率微分値を示した図である。 図６に示したヨー角速度が減少する区間において、曲率比と曲率微分値を示した図である。 本実施形態の走行位置検出システムの処理フローを示した図である。 単曲線一致率演算処理の処理フローを示した図である。 候補曲線情報作成部が作成した各候補曲線情報を模式的に示した図である。 本実施形態において演算された各単曲線一致率の値を示した図である。 候補曲線情報群作成処理の処理フローを示した図である。 候補曲線情報群作成部が用意する各候補曲線情報群を模式的に示した図である。 図１４に示した各候補曲線情報群のうち絞り込まれた各候補曲線情報群を模式的に示した図である。 総合一致率演算処理の処理フローを示した図である。 本実施形態において演算された各総合一致率の値を示した図である。 新総合一致率演算処理の処理フローを示した図である。 相関演算する従来方法を説明するための図である。 単曲線一致率を演算する本実施形態の方法を説明するための図である。 特許文献１の地点検知方法において、実測曲率とデータ曲率との相関演算を説明するための模式図である。 本発明の走行位置検出システムの全体構成を示すフローチャートである。 別の実施形態の単曲線一致率を演算する本実施形態の方法を説明するための図である。

本発明に係る鉄道車両の走行位置検出システムの実施形態について、図面を参照しながら以下に説明する。図２２に、走行位置検出システムの全体構成をフローチャートで示す。
始めに、地上子である識別子を読み込む（Ｓ１）。次に、複数の路線網の中から鉄道車両である自車が走行している特定路線区間を決定する（Ｓ２）。Ｓ２の特定路線区間の決定方法の詳細について、特許文献２を参照されたい。
次に、複数の路線網を鉄道車両が走行したときの実測走行データを記憶する走行データ記憶手段から、Ｓ２で決定された特定路線区間内の実測走行データを読み出す（Ｓ３）。
次に、現在の自車の現在走行データを取得する（Ｓ４）。次に、Ｓ３で読み出した特定路線区間内の実測走行データと、Ｓ４で取得した現在走行データとを比較して、自車の現在の走行位置を検出する（Ｓ５）。Ｓ５については、後で詳細に説明する。

本実施例によれば、鉄道車両が、複数の路線網から選択された特定路線区間を含む特定路線を走行すること、鉄道車両が自車の走行位置を検出すること、を備える鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、鉄道車両は、線路近くに設置された識別子の識別子情報を読み込んで、特定路線のうちの、鉄道車両が走行している特定路線区間を決定する特定路線決定手段と、複数の路線網を鉄道車両が走行したときの実測走行データを記憶する走行データ記憶手段と、特定路線決定手段が決定した特定路線区間を含む特定路線内の実測走行データを、走行データ記憶手段から読み出し、現在走行中に検知している現在走行データと比較することにより、自車の走行位置を検出すること、を特徴とするので、複数路線網のうち、自車が走行している特定路線を決定し認識しているので、その特定路線内の実測走行データのみを読み出して、現在走行中に検知している現在走行データと比較すればよいため、処理を必要とするデータ量を大幅に低減でき、鉄道車両の傾斜制御をリアルタイムで適確に行うことができる。

次に、Ｓ５の一例について、図１〜図２０を用いて詳細に説明する。
図１は、本実施形態の走行位置検出システムＫＳの構成を示した図である。走行位置検出システムＫＳは、図１に示すように、鉄道車両１に組み込まれたものであり、鉄道車両１は、車上子２と、速度発電機３と、ヨー角速度センサ４とを備えている。
走行位置検出システムＫＳは、実測距離演算部１０と、走行速度演算部２０と、データベース処理部３０と、通過曲線情報作成部４０と、候補曲線情報作成部５０と、候補曲線情報群作成部５０Ａと、一致率演算部６０と、曲線特定部７０と、実測距離補正部８０とを備えていて、周知のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、入出力インタフェース、及びこれらを接続するバスからなる電子制御装置によって実現されている。

鉄道車両１が走行する線路には、多数の地上子Ｔが配置されている。各地上子Ｔは、例えばトランスポンダ等によって構成され、線路に沿って間隔を隔てて任意の位置に設置されていて、固有の識別値を有している。車上子２は、鉄道車両１の車体の底部に取付けられていて、例えば、トランスポンダ等によって構成され、走行中に地上子Ｔと対向することで、地上子Ｔから送信される識別値を検知して取得するようになっている。取得された地上子Ｔの識別値は、データベース処理部３０に送信される。
速度発電機３は、鉄道車両１の走行速度Ｖ（ｋｍ／ｈ）を測定するためのものであり、車輪の車軸に取付けられていて、車軸の回転に伴って発生するパルス又は正弦波の出力信号を走行速度演算部２０に出力する。なお、速度発電機３の出力の方式は特に限定されるものではない。ヨー角速度センサ４は、車体に作用するヨー角の時間的変化をヨー角速度θ（ｒａｄ／ｓ）として検出する。検出されたヨー角速度θは、通過曲線情報作成部４０に送信される。

実測距離演算部１０は、走行速度演算部２０で演算された走行速度Ｖと経過時間を乗算することで、鉄道車両１が走行した距離を実測距離Ｓ（ｍ）として演算する。演算された実測距離Ｓは、通過曲線情報作成部４０及び実測距離補正部８０に送信される。走行速度演算部２０は、速度発電機３から入力する出力信号をカウントすることで、周知の方法によって走行速度Ｖを演算する。演算された走行速度Ｖは、通過曲線情報作成部４０に送信される。なお、実測距離Ｓを演算する方法は、上記した方法に限定されるものではなく適宜変更可能であり、例えば加速度センサを用いて演算しても良い。また、走行速度Ｖを演算する方法も適宜変更可能であり、例えば実測距離演算部１０から入力する実測距離Ｓを微分して演算しても良い。

データベース処理部３０は、地上子Ｔの正確な位置情報、即ち地上子Ｔの絶対位置や、地上子Ｔ間の絶対距離等を予め記憶している。データベース処理部３０は、送信される地上子Ｔの識別値に基づいて、検知された地上子Ｔの位置情報を検索して、その地上子Ｔを特定する。こうして、鉄道車両１が地上子Ｔを検知した場合、地上子Ｔの位置情報が実測距離補正部８０に送信され、実測距離補正部８０は、地上子Ｔの位置情報に基づいて実測距離Ｓを補正して、現地点での自車の走行位置を特定する。そして、車体傾斜制御部９０は、データベース処理部３０から送信される曲線情報（カント、曲率半径、曲線方向等）と特定された自車の走行位置とに基づいて、車体を傾ける適切な地点を決定して、車体傾斜制御を適切に実行するようになっている。

ところで、鉄道車両１は、天候状態や電波状況が悪い場合、機器が故障した場合等に、地上子Ｔを検知できない事態が生じ得る。万一このような事態が生じた場合、地上子Ｔの正確な位置情報を取得できないため、実測距離Ｓを補正することができず、自車の正確な走行位置を検出することができない。特に、図２に示すように、鉄道車両が線路Ａ１を走行して分岐駅を通過した後、仮に地上子Ｔを検知できなかった場合に、鉄道車両１は自車の正確な走行位置を検出できず、自身が線路Ａ２又は線路Ａ３のどちらを走行しているのかが分からなくなる。その結果、車体傾斜制御が誤った地点で実行されるおそれがある。
そこで、本実施形態の走行位置検出システムＫＳは、万一地上子Ｔが検知できなかった場合であっても、線路の曲線部を通過するときの実測値に基づいて、通過した曲線部を特定して、自車の走行位置を検出することができるように構成されている。以下、走行位置検出システムＫＳの各処理部３０〜８０の構成について、図３〜図１８を参照しながら説明する。図３は、本実施形態の路線状況を示した図である。

鉄道車両の路線状況は各国に応じて事情が異なるが、本実施形態では図３に示した路線状況を例にして説明する。図３に示した路線状況では、２本の線路がおおよそ平行に並んで南北方向に延びていて、西側に配置された線路を「西線Ｗ」と呼び、東側に配置された線路を「東線Ｅ」と呼ぶことにする。そして、西線Ｗには３つの曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３が形成され、東線Ｅにも３つの曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３が形成されている。
鉄道車両１は、これら西線Ｗ及び東線Ｅの両方の線路において、北側及び南側の双方向に向かって走行するようになっている。即ち、鉄道車両１が走行する路線状況は、単線並列による双方向運用になっている。ここでは、北側に向かって走行する場合を「順行」と呼び、南側に向かって走行する場合を「逆行」と呼ぶことにする。また、曲線部Ｗ１と曲線部Ｗ２の間の直線部分と、曲線部Ｅ１と曲線部Ｅ２の間の直線部分との間には、渡り線Ｃ１，Ｃ２が配置されていて、鉄道車両１は渡り線Ｃ１，Ｃ２を通って西線Ｗから東線Ｅへ、又は東線Ｅから西線Ｗへ移ることができるようになっている。

次に、各曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の構造について、図４を参照しながら、曲線部Ｅ１を例にして説明する。曲線部Ｅ１は、緩和曲線開始位置ｐ１と円曲線開始位置ｐ２と円曲線終了位置ｐ３と緩和曲線終了位置ｐ４とを有し、緩和曲線開始位置ｐ１と円曲線開始位置ｐ２との間が入口緩和曲線であり、円曲線開始位置ｐ２と円曲線終了位置ｐ３との間が円曲線であり、円曲線終了位置ｐ３と緩和曲線終了位置ｐ４との間が出口緩和曲線である。なお、入口及び出口の名称は、図４の右側に向かって走行する場合（順行）を基準にしている。また、円曲線は曲線部Ｅ１のうち曲率がほぼ最大で一定値になる部分であり、入口緩和曲線は直線部分から円曲線に向かって緩やかに曲がる部分であり、出口緩和曲線は円曲線から出口緩和曲線に向かって緩やかに曲がる部分である。
ここで、データベース処理部３０が予め記憶している情報値について、図５を参照しながら説明する。図５は、データベース処理部３０が各曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３毎に記憶している情報値を模式的に示した図である。先ず、「ａ」の文字は、円曲線の曲率半径を意味している。そして、「ｂ」の文字は、入口緩和曲線の長さを意味していて、「ｃ」の文字は、円曲線の長さを意味していて、「ｄ」の文字は、出口緩和曲線の長さを意味している。

こうして、各曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３のそれぞれにおいて、緩和曲線開始位置ｐ１、円曲線開始位置ｐ２、円曲線終了位置ｐ３、緩和曲線終了位置ｐ４、曲率半径ａ、入口緩和曲線長ｂ、円曲線長ｃ、出口緩和曲線長ｄの正確な情報値を、鉄道車両１が事前の走行試験によって測定して、データベース処理部３０が記憶している。例えば、曲線部Ｅ１に対応して記憶しているデータ曲線情報ＤＥ１は、「Ｅ１」の文字が付いていて、緩和曲線開始位置Ｅ１ｐ１、円曲線開始位置Ｅ１ｐ２、円曲線終了位置Ｅ１ｐ３、緩和曲線終了位置Ｅ１ｐ４、曲率半径Ｅ１ａ、入口緩和曲線長Ｅ１ｂ、円曲線長Ｅ１ｃ、出口緩和曲線長Ｅ１ｄである。なお、上記した各情報値は、車体傾斜制御を実行するためにデータベース処理部３０が予め記憶しているものである。

続いて、鉄道車両１の走行状況について説明する。本実施形態では、図３に示すように、鉄道車両１が、東線Ｅを二点鎖線で示した位置から順行して、曲線部Ｅ１を通過して、渡り線Ｃ１を通って西線に移って、曲線部Ｗ２を通過した後、現時点では曲線部Ｗ２と曲線部Ｗ３の間の地点を走行している状況である。しかし、鉄道車両１は、地上子Ｔを検出できなくて、現地点では自身がどの曲線部を通過したかが分からないという状況で説明することにする。本実施形態では、データベース処理部３０が地上子Ｔを検出できなかったことを判断すると、鉄道車両１は、地上子Ｔの位置情報に基づく走行位置の検出を中断し、本実施形態の走行位置検出システムＫＳを実行するようになっている。なお、後述する走行位置検出システムＫＳは、地上子による地点検知のバックアップのシステムとして常時稼働していて、地点検知を行う機器の故障を検知した場合又は地点検知による現在の走行位置の補正が失敗した場合に、地上子による地点検知から切り替わって実行しても良い。

走行位置検出システムＫＳの各処理部４０〜８０の説明に戻る。通過曲線情報作成部４０は、随時ヨー角速度センサ４からヨー角速度θを入力されて、曲線部を通過する度に、通過した曲線部に対応する通過曲線情報Ｒを作成するものである。この通過曲線情報Ｒは、走行中に測定された値である実測値を複数含むものであり、具体的には、実測曲率半径ａｚ、実測入口緩和曲線長ｂｚ、実測円曲線長ｃｚ、実測出口緩和曲線長ｄｚ、実測曲線方向ｅｚ、実測曲線間長ｆｚをそれぞれ実測値として含んでいる。ここで、実測曲線間長ｆｚとは、２つの曲線部を通過したときに、一方の曲線部の緩和曲線終了位置ｐ４から他方の曲線部の緩和曲線開始位置ｐ１までの実測距離Ｓである。なお、上記した各実測値の最後の文字には、測定した実測値であることを意味する「ｚ」を付して区別している。

本実施形態では、図３に示すように、直前に通過した曲線部（実際には、曲線部Ｗ２）の通過曲線情報を「Ｒ１」で表わし、各実測値を、実測曲率半径Ｒ１ａｚ、実測入口緩和曲線長Ｒ１ｂｚ、実測円曲線長Ｒ１ｃｚ、実測出口緩和曲線長Ｒ１ｄｚ、実測曲線方向Ｒ１ｅｚ、実測曲線間長Ｒ１ｆｚで表わすことにする。実測曲線間長Ｒ１ｆｚは、曲線部Ｅ１の緩和曲線終了位置ｐ４から曲線部Ｗ２の入口緩和曲線開始位置ｐ１までの実測距離である。
また、直前より１つ前に通過した曲線部（実際には、曲線部Ｅ１）の通過曲線情報を「Ｒ２」で表わし、各実測値を、実測曲率半径Ｒ２ａｚ、実測入口緩和曲線長Ｒ２ｂｚ、実測円曲線長Ｒ２ｃｚ、実測出口緩和曲線長Ｒ２ｄｚ、実測曲線方向Ｒ２ｅｚ、実測曲線間長Ｒ２ｆｚで表わすことにする。また、直前より２つ前に通過した曲線部の通過曲線情報を「Ｒ３」で表わし、各実測値を、実測曲率半径Ｒ３ａｚ、実測入口緩和曲線長Ｒ３ｂｚ、実測円曲線長Ｒ３ｃｚ、実測出口緩和曲線長Ｒ３ｄｚ、実測曲線方向Ｒ３ｅｚ、実測曲線間長Ｒ３ｆｚで表わすことにする。なお、通過曲線情報作成部４０は、鉄道車両１が新たに曲線部を通過したときに測定した通過曲線情報Ｒを、直前の通過曲線情報Ｒ１として、それまでの通過曲線情報Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，・・・を一つ前の通過曲線情報Ｒ２，Ｒ３，・・・に更新する。

上述した各実測値の測定方法について説明する。図６は、曲線部を通過したときに検出されたヨー角速度θを示した図である。図６に示すように、ヨー角速度θは波形状で表わされ、曲線部の円曲線を通過中にヨー角速度θが最大値θ１となる。このため、このヨー角速度θ１を走行速度Ｖで除算することによって、円曲線の曲率が算出される。この円曲線の曲率は、曲線部の最大の曲率であるため、その曲率の逆数が実測曲率半径ａｚになる。
ここで、図６に示したヨー角速度θが増加する区間Ａにおいて、ヨー角速度θを走行速度Ｖで除算して曲率を算出し、その曲率と円曲線の曲率（最大の曲率）との曲率比αが、図７の実線で示されている。そして、図７において、波形状に示された曲率比αの時間微分が、曲率微分値βとして破線で示されている。

緩和曲線開始位置は、曲率微分値βが「０」から上昇し始めた位置であるため、本実施形態では、曲率微分値βが増加中で０．１になる点を求めて、図７のＸ１で示した位置を緩和曲線開始位置に決定している。また、円曲線開始位置は、曲率微分値βが「０」まで減少する直前の位置であるため、本実施形態では、曲率微分値が減少中で０．１になる点を求めて、図７のＸ２で示した位置を円曲線開始位置に決定している。なお、緩和曲線開始位置及び円曲線開始位置を決定するために、曲率微分値βの値が０．１になる位置を求めたが、例えば曲率微分値βの値が０．０５になる位置を求めても良く、適宜変更可能である。
また、図６に示したヨー角速度θが減少する区間Ｂにおいて、ヨー角速度θを走行速度Ｖで除算して曲率を算出し、その曲率と円曲線の曲率（最大の曲率）との曲率比αが、図８の実線で示されている。そして、図８において、波形状に示された曲率比αの時間微分が、曲率微分値βとして破線で示されている。

円曲線終了位置は、曲率微分値が「０」から減少し始めた位置であるため、本実施形態では、曲率微分値βが減少中で−０．１になる点を求めて、図８のＸ３で示した点を円曲線終了位置に決定している。また、緩和曲線終了位置は、曲率微分値βが「０」まで上昇する直前の位置であるため、本実施形態では、曲率微分値βが増加中で−０．１になる点を求めて、図８のＸ４で示した位置を緩和曲線終了位置に決定している。なお、円曲線終了位置及び緩和曲線終了位置を求めるために、曲率微分値βの値が−０．１になる位置を求めたが、例えば曲率微分値βが−０．０５になる位置を求めても良く、適宜変更可能である。
こうして、緩和曲線開始位置、円曲線開始位置、円曲線終了位置、緩和曲線終了位置が分かることによって、緩和曲線開始位置と円曲線開始位置との間の実測距離Ｓが実測入口緩和曲線長ｂｚになり、円曲線開始位置と円曲線終了位置との間の実測距離Ｓが実測円曲線長ｃｚになり、円曲線終了位置と緩和曲線終了位置との間の実測距離Ｓが実測出口緩和曲線長ｄｚになる。そして、曲線部を通過したときに検出するヨー角速度θの正負によって、右向きに曲がる曲線部又は左向きに曲がる曲線部が分かるため、実測曲線方向ｅｚが分かる。なお、実測曲線方向ｅｚは、例えば、右向きに曲がる曲線部の場合に「＋１」に定義し、左向きに曲がる曲線部の場合に「−１」に定義すれば良い。また、通過した２つの曲線部において、一方の曲線部の緩和曲線終了位置と他方の曲線部の緩和曲線開始位置が分かるため、実測曲線間長ｆｚが分かる。

上述したように、曲率（曲率微分値β）を利用して、緩和曲線開始位置、円曲線開始位置、円曲線終了位置、緩和曲線終了位置を特定する方法は、曲率がヨー角速度θを走行速度Ｖで除算したものであるため、曲率の値に走行速度Ｖの影響が出ないというメリットがある。一方、緩和曲線開始位置、円曲線開始位置、円曲線終了位置、緩和曲線終了位置を特定する別の方法として、ヨー角速度θをそのまま利用しても良い。この場合には、ヨー角速度θを走行速度Ｖで除算して曲率を算出しないため、計算量が減り、ソフトウェアの構造が簡単になるというメリットがある。なお、緩和曲線開始位置等を特定する方法は、ヨー角速度センサ４が検出したヨー角速度θを用いる方法以外にも適宜変更可能であり、例えば加速度センサが検出した鉄道車両１の横方向に作用する横加速度を用いても良い。

次に、走行位置検出システムＫＳの処理フローについて、図９を参照しながら説明する。図９に示すように、本実施形態において、走行位置検出システムＫＳが実行されると、単曲線一致率演算処理（ステップ１００）、候補曲線情報群作成処理（ステップ２００）、総合一致率演算処理（ステップ３００）が順番に実行される。そして、後述するように、演算された総合一致率Ｊの値に応じて、走行位置検出システムＫＳを終了する、又は新総合一致率演算処理（ステップ４００）を実行する、或いは再び単曲線一致率演算処理（ステップ１００）を実行するようになっている。

＜単曲線一致率演算処理＞
図１０に示すように、単曲線一致率演算処理では、先ず、候補曲線情報作成部５０が、データベース処理部３０に記憶された全ての曲線部、即ち鉄道車両１が通過し得る全ての曲線部に対応する候補曲線情報Ｋを作成する（ステップ１１０）。続いて、通過曲線情報作成部４０が、直前に通過した曲線部の通過曲線情報Ｒ１（図３参照）を用意する（ステップ１２０）。なお、以下の説明では、候補曲線情報Ｋを作成する対象の曲線部が、路線に存在する全ての曲線部（曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３）としているが、直前に走行している路線が分かっている場合においてその路線から遷移可能な路線に存在する曲線部としても良い。

ここで、図１１は、候補曲線情報作成部５０が作成した候補曲線情報Ｋを模式的に示した図である。本実施形態では、図１１に示すように、候補曲線情報作成部５０は、各曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３に対応して、候補曲線情報ＫＷ１ｎ，ＫＷ２ｎ，ＫＷ３ｎ，ＫＷ１ｓ，ＫＷ２ｓ，ＫＷ３ｓ，ＫＥ１ｎ，ＫＥ２ｎ，ＫＥ３ｎ，ＫＥ１ｓ，ＫＥ２ｓ，ＫＥ３ｓを作成する。先ず、これら候補曲線情報Ｋの種類について説明する。
各候補曲線情報Ｋでは、仮に鉄道車両１が西線Ｗを南側から順行（北側に向かって走行）した場合を想定すると、曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を順番に通過するため（図３参照）、曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の順番に、候補曲線情報ＫＷ１ｎ，ＫＷ２ｎ，ＫＷ３ｎを対応させている。なお、候補曲線情報Ｋの最後の文字には、北側に向かって走行した場合を意味するｎを付して区別している。例えば、候補曲線情報ＫＷ３ｎは、曲線部Ｗ３を北側に向かって通過した場合の候補曲線情報Ｋを意味している。

また、仮に鉄道車両１が西線Ｗを北側から逆行（南側に向かって走行）した場合を想定すると、曲線部Ｗ３，Ｗ２，Ｗ１を順番に通過するため、曲線部Ｗ３，Ｗ２，Ｗ１の順番に、候補曲線情報ＫＷ１ｓ，ＫＷ２ｓ，ＫＷ３ｓを対応させている。なお、候補曲線情報Ｋの最後の文字には、南側に向かって走行した場合を意味するｓを付して区別している。例えば、候補曲線情報ＫＷ３ｓは、曲線部Ｗ１を南側に向かって通過した場合の候補曲線情報Ｋを意味している。
東線Ｅでも同様に、仮に鉄道車両１が東線Ｅを南側から順行した場合を想定すると、曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３を順番に通過するため、曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３の順番に、候補曲線情報ＫＥ１ｎ，ＫＥ２ｎ，ＫＥ３ｎを対応させている。また、仮に鉄道車両１が東線Ｅを北側から逆行した場合を想定すると、曲線部Ｅ３，Ｅ２，Ｅ１を順番に通過するため、曲線部Ｅ３，Ｅ２，Ｅ１の順番に、候補曲線情報ＫＥ１ｓ，ＫＥ２ｓ，ＫＥ３ｓを対応させている。

次に、各候補曲線情報Ｋに含まれている各データ値について説明する。各データ値は、曲線部における曲率半径ａ、入口緩和曲線長ｂ、円曲線長ｃ、出口緩和曲線長ｄ、曲線方向ｅ、曲線間長ｆであるが、これらのデータ値は、曲線部を通過するときの方向（順行又は逆行）を考慮した値である。これは、例えば曲線部Ｅ１を順行する場合と逆行する場合とでは、曲率半径ａ、入口緩和曲線長ｂ、円曲線長ｃ、出口緩和曲線長ｄ、曲線方向ｅ、曲線間長ｆが異なるためである。本実施形態では、候補曲線情報Ｋに含まれるデータ値について、例えば「データ曲率半径」のように、「データ」を付けて区別することにする。
例えば、上述したように、候補曲線情報ＫＷ３ｎは、曲線部Ｗ３を北側に向かって通過した場合の候補曲線情報Ｋを意味しているため、候補曲線情報作成部５０は、候補曲線情報ＫＷ３ｎの各データ値として、曲線部Ｗ３のデータ曲線情報ＤＷ３の各情報値（図５参照）に基づいて、データ曲率半径Ｗ３ａ−ｎ、データ入口緩和曲線長Ｗ３ｂ−ｎ、データ円曲線長Ｗ３ｃ−ｎ、データ出口緩和曲線長Ｗ３ｄ−ｎ、データ曲線方向Ｗ３ｅ−ｎを作成する。なお、データ曲線方向Ｗ３ｅ−ｎは、曲線部Ｗ３を北側に向かって通過する場合の曲線方向として、例えば左向きに曲がることを意味する「−１」が入る。また、候補曲線情報作成部５０は、データ曲線情報ＤＷ３とデータ曲線情報ＤＷ２に基づいて、曲線部Ｗ２の緩和曲線終了位置ｐ４から曲線部Ｗ３の緩和曲線開始位置ｐ１までの距離であるデータ曲線間長Ｗ３ｆ−ｎを作成する。

同様に、例えば、上述したように、候補曲線情報ＫＷ３ｓは、曲線部Ｗ１を南側に向かって通過した場合の候補曲線情報Ｋを意味しているため、候補曲線情報作成部５０は、候補曲線情報ＫＷ３ｓの各データ値として、曲線部Ｗ１のデータ曲線情報ＤＷ１の各情報値に基づいて、データ曲率半径Ｗ３ａ−ｓ、データ入口緩和曲線長Ｗ３ｂ−ｓ、データ円曲線長Ｗ３ｃ−ｓ、データ出口緩和曲線長Ｗ３ｄ−ｓ、データ曲線方向Ｗ３ｅ−ｓを作成する。また、候補曲線情報作成部５０は、曲線部Ｗ１のデータ曲線情報ＤＷ１及び曲線部Ｗ２のデータ曲線情報ＤＷ２に基づいて、曲線部Ｗ２の緩和曲線終了位置ｐ４から曲線部Ｗ１の緩和曲線開始位置ｐ１までの距離であるデータ曲線間長Ｗ３ｆ−ｓを作成する。こうして、候補曲線情報作成部５０は、走行し得る全ての曲線部Ｅ１〜Ｗ３に対応する各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓを作成する。

単曲線一致率演算処理の説明に戻る。図１０に示すように、ステップ１１０及びステップ１２０の後に、一致率演算部６０は、部分一致率Ｈを算出して（ステップ１３０）、単曲線一致率Ｉを演算する（ステップ１４０）。ここで、単曲線一致率Ｉとは、直前の通過曲線情報Ｒ１と各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓとが、０から１までの範囲でどのくらい一致しているかを数値で表わしたものである。単曲線一致率Ｉが１に近い程、直前の通過曲線情報Ｒ１と対象となる候補曲線情報Ｋとが一致していることを意味する。この単曲線一致率Ｉを演算するために、直前の通過曲線情報Ｒ１の各実測値と、対象となる候補曲線情報Ｋの各データ値とによって、部分一致率Ｈが算出される。

部分一致率Ｈを求めるための演算式は、以下の数１で表わされる。

上記した数１で算出される部分一致率Ｈは、０から１までの範囲でどのくらい実測値とデータ値とが一致しているかを数値で表わしたものであり、部分一致率Ｈが大きい程、実測値とデータ値とが一致していることを意味する。上記した数１の場合、実測値がデータ値の２倍より大きい値であると、部分一致率Ｈが０より小さい値になる。従って、本実施形態では、部分一致率Ｈが０より小さい場合には、「０」と定義するようになっている。

例えば、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＷ１ｎとの単曲線一致率ＩＷ１ｎを算出するためには、直前の通過曲線情報Ｒ１の各実測値（実測曲率半径Ｒ１ａｚ、実測入口緩和曲線長Ｒ１ｂｚ、実測円曲線長Ｒ１ｃｚ、実測出口緩和曲線長Ｒ１ｄｚ、実測曲線方向Ｒ１ｅｚ）と、候補曲線情報ＫＷ１ｎの各データ値（データ曲率半径Ｗ１ａ−ｎ、データ入口緩和曲線長Ｗ１ｂ−ｎ、データ円曲線長Ｗ１ｃ−ｎ、データ出口緩和曲線長Ｗ１ｄ−ｎ、データ曲線方向Ｗ１ｅ−ｎ）とによって、各部分一致率Ｈ（Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅ）が算出される。
すなわち、実測曲率半径Ｒ１ａｚとデータ曲率半径Ｗ１ａ−ｎとの部分一致率Ｈａは、上記した数１の実測値に実測曲率半径Ｒ１ａｚが代入され、上記した数１のデータ値にデータ曲率半径Ｗ１ａ−ｎが代入されて、算出される。同様に、実測入口緩和曲線長Ｒ１ｂｚとデータ入口緩和曲線長Ｗ１ｂ−ｎとの部分一致率Ｈｂ、実測円曲線長Ｒ１ｃｚとデータ円曲線長Ｗ１ｃ−ｎとの部分一致率Ｈｃ、実測出口緩和曲線長Ｒ１ｄｚとデータ出口緩和曲線長Ｗ１ｄ−ｎとの部分一致率Ｈｄ、実測曲線方向Ｒ１ｅｚとデータ曲線方向Ｗ１ｅ−ｎとの部分一致率Ｈｅが算出される。なお、実測曲線方向Ｒ１ｅｚとデータ曲線方向Ｗ１ｅ−ｎとの部分一致率Ｈｅは、例えば、上記した数１を用いずに、同じ値（同じ曲線方向）である場合には「１」になり、異なる値（逆の曲線方向）である場合には「−１」になるように設定しても良い。そして、これら各部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅが全て乗算されることで、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＷ１ｎとの単曲線一致率ＩＷ１ｎ（図１２参照）が演算される。なお、単曲線一致率Ｉは１つの曲線部の一致度合いを表すものであるため、単曲線一致率ＩＷ１ｎを演算する際に、直前の通過曲線情報Ｒ１に含まれる実測曲線間長Ｒ１ｆｚ及び候補曲線情報ＫＷ１ｎに含まれるデータ曲線間長Ｗ１ｆ−ｎが用いられることはない。
すなわち、一つの曲線部の一致度合いを意味する単曲線一致率ＩＷ１ｎを演算するために、相関演算せずに、曲線部のパラメータの各部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅを算出して、各部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅを乗算する。個々の曲線部をパラメータの集合ととらえ、曲線部を構成するパラメータについて、０．０〜１．０の範囲で一致度合いを算出し、その乗算で単曲線一致率ＩＷ１ｎを演算することで、個々の曲線部を評価する。パラメータごとに、部分一致率Ｈに重みづけをすることで、変動の大きなパラメータの寄与度を調整することが可能となり、線路の状況に応じて変化しやすい値であっても、乗算の集合である単曲線一致率Ｉへの影響を抑えることができる。従って、相関演算する場合のように、正確な結果を得るために何度か走行試験で取得した情報（データ曲率等）を加工して、常に更新する必要はなくて、各曲線部に対して予め記憶しているデータ曲線情報Ｄだけを利用して実施することができる。

以下、同様に、図１１に示す全ての候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓに対して、単曲線一致率ＩＷ１ｎ〜ＩＥ３ｓがそれぞれ演算される。ここで、図１２は、本実施形態において演算された単曲線一致率ＩＷ１ｎ〜ＩＥ３ｓの値を示した図である。図１２に示すように、例えば、単曲線一致率ＩＷ１ｎは０．１であるため、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＷ１ｎとがほとんど似ていないことを意味している。一方、単曲線一致率ＩＷ２ｎは０．９５であるため、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＷ２ｎとが非常に似ていることを意味し、単曲線一致率ＩＥ２ｎも０．９であるため、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＥ２ｎとが非常に似ていることを意味している。また、例えば、単曲線一致率ＩＷ１ｓは０であり、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＷ１ｓとが全く似ていないことを意味しているが、これは曲線方向が逆であるためである。

単曲線一致率演算処理の説明に戻る。図１０に示すように、ステップ１４０の後、曲線特定部７０は、各単曲線一致率ＩＷ１ｎ〜ＩＥ３ｎが所定値Ｉａ以上であるか否かを判断して、所定値Ｉａ以上の単曲線一致率Ｉのみを残す（ステップ１５０）。所定値Ｉａは、直前の通過曲線情報Ｒ１と各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓとが一致していることを判断するための基準になる値であり、１に極めて近い値に設定されている。本実施形態では、所定値Ｉａは０．９に設定されているが、適宜変更可能である。このため、図１１に示すように、単曲線一致率ＩＷ２ｎ及び単曲線一致率ＩＥ２ｎのみが０．９以上であるため、ステップ１５０において、曲線特定部７０は、単曲線一致率ＩＷ２ｎ及び単曲線一致率ＩＥ２ｎを残す。

次に、ステップ１６０において、曲線特定部７０は、残った単曲線一致率Ｉが有るか否かを判断する。本実施形態では、単曲線一致率ＩＷ２ｎ及び単曲線一致率ＩＥ２ｎが残っているため、「Ｙｅｓ」と判断されて、ステップ１７０に進む。続いて、ステップ１７０において、曲線特定部７０は、残った単曲線一致率Ｉが２つ以上有るか否かを判断する。本実施形態では、「Ｙｅｓ」と判断されて、単曲線一致率演算処理が終了し、候補曲線情報群作成処理が実行される。
ところで、上述したように残った単曲線一致率Ｉが２つ以上存在する場合とは、直前の通過曲線情報Ｒ１が各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓのうち２つ以上の候補曲線情報Ｋと非常に似ている、即ち直前に通過した曲線部が全ての曲線部の中で２つ以上の曲線部と非常に似ている場合を意味している。具体的に、本実施形態では、直前に通過した曲線部が、順行（北側に向かって走行）する場合の曲線部Ｗ２、及び順行する場合の曲線部Ｅ２と非常に似ている場合を意味している。

このように、曲線部Ｗ２の形状と曲線部Ｅ２と形状とが似ていると、直前に通過した曲線部が、曲線部Ｗ２又は曲線部Ｅ２のどちらなのかが分からない事態が生じる。要するに、複数本の線路が並行して敷設された区間を走行する場合、例えば日本のように片側通行が主流である状況においては、形状が類似した曲線部が検出され難くて、特定する曲線部を誤認することが少ない。しかしながら、本実施形態で説明するように単線双方向運用を行う状況においては、並行する複数の線路上に形状が類似した曲線部が存在し、それらを区別する必要がある。このため、本実施形態の走行位置検出システムＫＳでは、直前に通過した曲線部の一致度合いを演算するだけでなく、直線より前に通過した曲線部の一致度合いを演算することで、直前に通過した曲線部がどの曲線部なのかを特定できるように構成されている。

ここで、単曲線一致率演算処理のステップ１８０、ステップ１９０、ステップ１９５について説明しておく。本実施形態と異なる場合として、仮に、各単曲線一致率ＩＷ１ｎ〜ＩＥ３ｓが全て所定値Ｉａより小さい結果が得られた場合、ステップ１６０において、残った単曲線一致率Ｉが無いため、「Ｎｏ」と判断されて、ステップ１８０に進むことになる。これは、直前の通過曲線情報Ｒ１が各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓの全てに似ていない、即ち直前に通過した曲線部が全ての曲線部の中で何れも似ていないという結果が得られた場合の処理である。
上記した仮の場合では、ステップ１８０において、曲線特定部７０が直前に通過した曲線部を特定できないため、鉄道車両１が次の曲線部を通過するまで走行位置検出システムＫＳの実行を待機する。これは、直前に通過した曲線部を誤って特定することを回避するためである。従って、ステップ１８０に進んだ段階では、次の曲線部を通過するまで待機して、鉄道車両１が新たに曲線部を通過した段階でステップ１２０に戻る。そして、新たに用意する直前の通過曲線情報Ｒ１に基づいて上述したステップ１２０〜１６０の処理が実行されるようになっている。

また、本実施形態と異なる場合として、仮に、各単曲線一致率ＩＷ２ｎのみが所定値Ｉａより大きい結果が得られた場合について説明する。この場合、ステップ１７０において、残った単曲線一致率Ｉが２つ以上ではないため、「Ｎｏ」と判断されて、ステップ１９０に進むことになる。これは、直前の通過曲線情報Ｒ１が候補曲線情報ＫＷ２ｎのみに非常に似ていて、即ち直前に通過した曲線部が順行（北側に向かって走行）する場合の曲線部Ｗ２にのみ非常に似ている場合の処理である。上記した仮の場合では、ステップ１９０において、曲線特定部７０は、鉄道車両１自身が北側に向かって走行して、直前に曲線部Ｗ２を通過したことを特定することになる。
その後、ステップ１９１において、実測距離補正部８０は、上述したように特定された曲線部Ｗ２に基づいて、実測距離Ｓを補正する。即ち、鉄道車両１は、直前に曲線部Ｗ２を北側に向かって走行したことが分かると共に、その曲線部Ｗ２の緩和曲線終了位置ｐ４（図４参照）が分かるため、実測距離補正部８０が現地点での実測距離Ｓを、曲線部Ｗ２の緩和曲線終了位置ｐ４から測定された実測距離Ｓを用いて補正する。こうして、鉄道車両１は、直前に通過した曲線部を特定することで、自身の走行位置を検出できるようになっている。ステップ１９１の後、ステップ１９２に進み、走行位置検出システムＫＳが終了する。

＜候補曲線情報群作成処理＞
しかしながら、上述したように、本実施形態では、直前に通過した曲線部が曲線部Ｗ２又は曲線部Ｅ２のどちらなのかが分からなかったため、単曲線一致率演算処理後に、候補曲線情報群作成処理が実行される。先ず、図１３に示すように、ステップ２１０において、通過曲線情報作成部４０は、直前より１つ前に通過した曲線部の通過曲線情報Ｒ２（図３参照）を用意する。次に、ステップ２２０において、候補曲線情報群作成部５０Ａは、連続して通過する２つの曲線部に対応する２つの候補曲線情報Ｋの組み合わせを、各候補曲線情報群Ｇとして用意する。
ここで、図１４は、候補曲線情報群作成部５０Ａが用意する各候補曲線情報群Ｇを模式的に示した図である。直前より前に通過した曲線部と、直前に通過した曲線部との組み合わせは、曲線部Ｗ１→Ｗ２、曲線部Ｗ２→Ｗ３、曲線部Ｗ３→Ｗ２、曲線部Ｗ２→Ｗ１、曲線部Ｅ１→Ｅ２、曲線部Ｅ２→Ｅ３、曲線部Ｅ３→Ｅ２、曲線部Ｅ２→Ｅ１が考えられる。更に、渡り線Ｃ１，Ｃ２（図３参照）を通過する場合を含めると、曲線部Ｗ１→Ｅ２、曲線部Ｗ１→Ｅ１（順行から逆行）、曲線部Ｗ２→Ｅ１、曲線部Ｗ２→Ｅ２（逆行から順行）、曲線部Ｅ１→Ｗ２、曲線部Ｅ１→Ｗ１（順行から逆行）、曲線部Ｅ２→Ｗ１、曲線部Ｅ２→Ｗ２（逆行から順行）が考えられる。

そして、図１４に示すように、上述した曲線部の組み合わせに各候補曲線情報Ｋが対応していて、２つの候補曲線情報Ｋの集まりが候補曲線情報群Ｇになっている。例えば、候補曲線情報群Ｇ１（Ｗ１→Ｗ２）は、直前より前に通過した曲線部が曲線部Ｗ１で、直前に通過した曲線部が曲線部Ｗ２である場合を想定して、候補曲線情報ＫＷ１ｎと候補曲線情報ＫＷ２ｎを含んでいる。以下、同様に、候補曲線情報群Ｇ２（Ｗ２→Ｗ３）〜Ｇ１６（Ｅ２→Ｗ２）が用意される。
また、本実施形態では、各候補曲線情報群Ｇ１（Ｗ１→Ｗ２）〜Ｇ１６（Ｅ２→Ｗ２）には、それぞれデータ曲線間長Ｆが含まれるようになっている。例えば、候補曲線情報群Ｇ１（Ｗ１→Ｗ２）は、曲線部Ｗ１を順行して通過した後に、曲線部Ｗ２を順行して通過した場合を想定しているため、曲線部Ｗ１の緩和曲線終了位置ｐ４から曲線部Ｗ２の緩和曲線開始位置ｐ１までのデータ曲線間長Ｆ１を含んでいる。なお、このデータ曲線間長Ｆ１は、候補曲線情報ＫＷ２ｎに含まれるデータ曲線間長Ｗ２ｆ−ｎと同じものである。

また、例えば、候補曲線情報群Ｇ９（Ｗ１→Ｅ２）は、曲線部Ｗ１を順行して通過した後に、渡り線Ｃ２を通って東線Ｅに移り、曲線部Ｅ２を順行して通過した場合を想定しているため、曲線部Ｗ１の緩和曲線終了位置ｐ４から曲線部Ｅ２の緩和曲線開始位置ｐ１までのデータ曲線間長Ｆ９を含んでいる。なお、このデータ曲線間長Ｆ９は、曲線部Ｗ１の緩和曲線終了位置ｐ４から渡り線Ｃ２の入口位置までの長さと、渡り線Ｃ２の長さと、渡り線Ｃ２の出口位置から曲線部Ｅ２の緩和曲線開始位置ｐ１までの長さに基づいて作成されたものである。

候補曲線情報群作成処理の説明に戻る。本実施形態では、ステップ２３０において、候補曲線情報群作成部５０Ａが、各候補曲線情報群Ｇ１（Ｗ１→Ｗ２）〜Ｇ１６（Ｅ２→Ｗ２）を絞り込むようになっている。具体的には、単曲線一致率演算処理で、直前に通過した曲線部が順行する場合の曲線部Ｗ２又は曲線部Ｅ２のどちらかであることが分かっているため、候補曲線情報群Ｇは、各候補曲線情報群Ｇ１（Ｗ１→Ｗ２）〜Ｇ１６（Ｅ２→Ｗ２）の中で、直前に通過した曲線部に対応する候補曲線情報Ｋが候補曲線情報ＫＷ２ｎ又は候補曲線情報ＫＥ２ｎである候補曲線情報群Ｇに絞り込む。この結果、図１４に示す各候補曲線情報群Ｇ１（Ｗ１→Ｗ２）〜Ｇ１６（Ｅ２→Ｗ２）は、図１５に示す各候補曲線情報群Ｇ１（Ｗ１→Ｗ２），Ｇ５（Ｅ１→Ｅ２），Ｇ９（Ｗ１→Ｅ２），Ｇ１２（Ｗ２→Ｅ２），Ｇ１３（Ｅ１→Ｗ２），Ｇ１６（Ｅ２→Ｗ２）に絞り込まれる。こうして、各候補曲線情報群Ｇが絞り込まれた後に、候補曲線情報群作成処理が終了し、総合一致率演算処理が実行される。

＜総合一致率演算処理＞
総合一致率演算処理では、先ず、図１６に示すように、ステップ３１０において、一致率演算部６０は、絞り込まれた候補曲線情報群Ｇ毎に、直前より前の曲線部の一致度合いを意味する単曲線一致率ＩＩを演算する。この単曲線一致率ＩＩは、直前より前の通過曲線情報Ｒ２と、対象になる候補曲線情報Ｋとが、０から１までの範囲でどのくらい一致しているかを数値で表わしたものである。単曲線一致率ＩＩが１に近い程、直前より前の通過曲線情報Ｒ２と、対象になる候補曲線情報Ｋとが一致していることを意味する。本実施形態において、対象になる候補曲線情報Ｋは候補曲線情報ＫＷ１ｎ，ＫＥ１ｎ，ＫＷ２ｓ，ＫＥ２ｓであるため（図１５参照）、単曲線一致率ＩＩを演算するために、上記した数１を用いて、直前の通過曲線情報Ｒ２の各実測値と各候補曲線情報のＫＷ１ｎ，ＫＥ１ｎ，ＫＷ２ｓ，ＫＥ２ｓの各データ値とによって、部分一致率Ｈが演算される。

例えば、直前より前の通過曲線情報Ｒ２と候補曲線情報ＫＷ１ｎとの単曲線一致率ＩＩＷ１ｎを演算するためには、直前の通過曲線情報Ｒ２の各実測値（実測曲率半径Ｒ２ａｚ、実測入口緩和曲線長Ｒ２ｂｚ、実測円曲線長Ｒ２ｃｚ、実測出口緩和曲線長Ｒ２ｄｚ、実測曲線方向Ｒ２ｅｚ）と、候補曲線情報ＫＷ１ｎの各データ値（データ曲率半径Ｗ１ａ−ｎ、データ入口緩和曲線長Ｗ１ｂ−ｎ、データ円曲線長Ｗ１ｃ−ｎ、データ出口緩和曲線長Ｗ１ｄ−ｎ、データ曲線方向Ｗ１ｅ−ｎ）とによって、各部分一致率Ｈが演算される。そして、これら各部分一致率Ｈが全て乗算されることで、単曲線一致率ＩＩＷ１ｎ（図１７参照）が演算される。

以下、同様に、候補曲線情報のＫＥ１ｎ，ＫＷ２ｓ，ＫＥ２ｓに対して、単曲線一致率ＩＩＥ１ｎ，ＩＩＷ２ｓ，ＩＩＥ２ｓが演算される。ここで、図１７は、本実施形態において演算された単曲線一致率ＩＩＷ１ｎ，ＩＩＥ１ｎ，ＩＩＷ２ｓ，ＩＩＥ２ｓの値を示した図である。図１７に示すように、例えば、単曲線一致率ＩＩＥ１ｎは０．９５であるため、直前より前の通過曲線情報Ｒ２と候補曲線情報ＫＥ１ｎとが非常に似ていて、直前より前に通過した曲線部が順行する場合の曲線部Ｅ１に非常に似ていることを意味している。また、例えば、単曲線一致率ＩＩＷ２ｓ，ＩＩＥ２ｓは０であるため、直前より前の通過曲線情報Ｒ２と候補曲線情報ＫＷ２ｓ，ＫＥ２ｓとが全く似ていないことを意味しているが、これは曲線方向が逆であるためである。

総合一致率演算処理の説明に戻る。本実施形態では、ステップ３２０において、一致率演算部６０は、通過した２つの曲線部間の長さの一致度合いを意味する曲線間長一致率Ｌを演算するようになっている。この曲線間長一致率Ｌは、直前の通過曲線情報Ｒ１の実測曲線間長Ｒ１ｆｚ（図３参照）と、各候補曲線情報群Ｇのデータ曲線間長Ｆ１，Ｆ５，Ｆ９，Ｆ１２，Ｆ１３，Ｆ１６とが、０から１までの範囲でどのくらい一致しているかを数値で表わしたものである。曲線間長一致率Ｌが１に近い程、２つの曲線部を通過したときに測定した実測距離Ｓ（実測曲線間長Ｒ１ｆｚ）と、候補として考える２つの曲線部間のデータ曲線間長Ｆとが一致していることを意味する。

例えば、候補曲線情報群Ｇ１の曲線間長一致率Ｌ１は、上記した数１を用いて、実測曲線間長Ｒ１ｆｚを実測値に代入し且つデータ曲線間長Ｆ１をデータ値に代入することで、演算される。なお、上記した数１の部分一致率Ｈが、曲線間長一致率Ｌ１に代わる。以下、同様に、候補曲線情報群Ｇ５，Ｇ９，Ｇ１２，Ｇ１３，Ｇ１６に対して、曲線間長一致率Ｌ５，Ｌ９，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１６が演算される。ここで、図１７には、本実施形態で演算された曲線間長一致率Ｌ１，Ｌ５，Ｌ９，Ｌ１２，Ｌ１３，Ｌ１６の各値が示されている。例えば、曲線間長一致率Ｌ１２は０．３であるため、実測曲線間長Ｒ１ｆｚが候補として考える２つの曲線部の間のデータ曲線間長Ｆ１２とほとんど一致していないことを意味している。また、例えば、曲線間長一致率Ｌ１３は０．９５であるため、実測曲線間長Ｒ１ｆｚが候補として考える２つの曲線部の間のデータ曲線間長Ｆ１３とほぼ一致していることを意味している。

こうして、単曲線一致率ＩＩ及び曲線間長一致率Ｌを演算した後、ステップ３３０において、一致率演算部６０は、各候補曲線情報群Ｇ１，Ｇ５，Ｇ９，Ｇ１２，Ｇ１３，Ｇ１６毎に、総合一致率Ｊを演算する。総合一致率Ｊとは、直前の通過曲線情報Ｒ１と直前より前の通過曲線情報Ｒ２と実測曲線間長Ｒ１ｆｚが、各候補曲線情報群Ｇに対して、０から１までの範囲でどのくらい一致しているかを数値で表わしたものである。総合一致率Ｊが１に近い程、複数の曲線部を通過したときに測定した各実測値の集まりが、候補曲線情報群Ｇに含まれる各データ値の集まりと一致していることを意味する。この総合一致率Ｊは、単曲線一致率ＩＩと単曲線一致率Ｉと曲線間長一致率Ｌとが乗算されることによって、演算される。

例えば、図１７に示すように、候補曲線情報群Ｇ１の総合一致率Ｊ１は、単曲線一致率ＩＷ１ｎと単曲線一致率ＩＩＷ１ｎと曲線間長一致率Ｌ１とが乗算されることによって、演算される。以下、同様に、候補曲線情報群Ｇ５，Ｇ９，Ｇ１２，Ｇ１３，Ｇ１６に対して、総合一致率Ｊ５，Ｊ９，Ｊ１２，Ｊ１３，Ｊ１６が演算される。ここで、図１７には、本実施形態で演算された総合一致率Ｊ１，Ｊ５，Ｊ９，Ｊ１２，Ｊ１３，Ｊ１６の各値が示されている。本実施形態では、候補曲線情報群Ｇ１３の総合一致率Ｊ１３は０．８６であり、他の総合一致率Ｊ１，Ｊ５，Ｊ９，Ｊ１２，Ｊ１３，Ｊ１６よりも大きく且つ１に近い値である。こうして、総合一致率Ｊが演算された後、総合一致率演算処理が終了し、図９に示すステップ５１０に進む。

図９に示すように、ステップ５１０において、曲線特定部７０が、各総合一致率Ｊ１，Ｊ５，Ｊ９，Ｊ１２，Ｊ１３，Ｊ１６が、基準値Ｊａ以上であるか否かを判断して、基準値Ｊａ以上の総合一致率Ｊのみを残す。基準値Ｊａは、直前の通過曲線情報Ｒ１と直前より前の通過曲線情報Ｒ２と実測曲線間長Ｒ１ｆｚとが、候補曲線情報群Ｇに対して一致していることを判断するための基準になる値であり、１に近い値に設定されている。本実施形態では、基準値Ｊａが０．８５に設定されているが、適宜変更可能である。このため、ステップ５１０において、総合一致率Ｊ１３のみが０．８５以上であるため、曲線特定部７０は、総合一致率Ｊ１３のみを残す。

次に、ステップ５２０において、残った総合一致率Ｊ１３が有るか否かを判断する。本実施形態では、総合一致率Ｊ１３のみが残っているため、「Ｙｅｓ」と判断されて、ステップ５３０に進む。続いて、ステップ５３０において、曲線特定部７０は、残った総合一致率Ｊが１つであるか否かを判断する。本実施形態では、総合一致率Ｊ１３のみが残っているため、「Ｙｅｓ」と判断されて、ステップ５４０に進む。ステップ５４０において、曲線特定部７０は、直前の通過曲線情報Ｒ１と直前より前の通過曲線情報Ｒ２と実測曲線間長Ｒ１ｆｚとが、候補曲線情報群Ｇ１３に一致していることを最終的に決定して、直前に通過した曲線部を特定する。こうして、鉄道車両１は自身が曲線部Ｅ１を順行して通過した後、直前に曲線部Ｗ２を順行して通過したことを特定することになる。

その後、ステップ５５０において、実測距離補正部８０は、上述したように特定された曲線部Ｗ２に基づいて、実測距離Ｓを補正する。即ち、鉄道車両１は、直前に曲線部Ｗ２を北側に向かって走行したことが分かると共に、その曲線部Ｗ２の緩和曲線終了位置ｐ４（図４参照）が分かるため、実測距離補正部８０が現地点での実測距離Ｓを、曲線部Ｗ２の緩和曲線終了位置ｐ４から測定された実測距離Ｓを用いて補正する。こうして、鉄道車両１は、直前に通過した曲線部を特定することで、自身の走行位置を検出することができる。ステップ５５０の後、ステップ５６０に進み、走行位置検出システムＫＳが終了する。なお、実測距離Ｓの補正は、曲線部を通過する毎に、上述した単曲線一致率演算処理（ステップ１００）、候補曲線情報群作成処理（ステップ２００）、総合一致率演算処理（ステップ３００）が実行されることで行われる。つまり、実測距離補正部８０が実測距離Ｓを補正するタイミングは、鉄道車両１が新たに曲線部を通過するときである。

走行位置が検出された後には、実測距離補正部８０が現地点での走行位置を車体傾斜制御部９０に送信し、データベース処理部３０が次に通過する曲線部の曲線情報（カント、曲率半径、曲線方向、変曲点の位置等）を車体傾斜制御部９０に送信する。これにより、車体傾斜制御部９０は、送信された現地点での走行位置及び曲線情報に基づいて、次に通過する曲線部で車体を傾ける適切な地点を決定して、車体傾斜制御を適切に実行する。なお、実測距離Ｓは、実測距離補正部８０から車体傾斜制御部９０へ常時送られていて、車体傾斜制御部９０は常時実行されている。

ここで、図９に示す走行位置検出システムＫＳのステップ５７０、及びステップ４００のサブルーチンについて説明しておく。本実施形態と異なる場合として、仮に、各総合一致率Ｊ１，Ｊ５，Ｊ９，Ｊ１２，Ｊ１３，Ｊ１６が全て基準値Ｊａより小さい結果が得られた場合、ステップ５２０において、残った総合一致率Ｊが無いため、「Ｎｏ」と判断されて、ステップ５７０に進むことになる。これは、直前に通過した曲線部及び直前より前に通過した曲線部が、候補の中で何れにも似ていないという結果が得られた場合の処理である。
上記した場合では、ステップ５７０において、曲線特定部７０が直前に通過した曲線部を特定できないため、鉄道車両１が次の曲線部を通過するまで走行位置検出システムＫＳの実行を待機する。これは、直前に通過した曲線部を誤って特定することを回避するためである。従って、ステップ５７０に進んだ段階では、次の曲線部を通過するまで待機して、鉄道車両１が新たに曲線部を通過した段階でステップ１００に戻る。そして、新たに用意する直前の通過曲線情報Ｒ１、直前より前の通過曲線情報Ｒ２、実測曲線間長Ｒ１ｆｚに基づいて、走行位置検出システムＫＳの処理が実行されるようになっている。
また、本実施形態と異なる場合として、仮に、総合一致率Ｊ９及び総合一致率Ｊ１３が基準値Ｊａより大きい結果が得られた場合（以下、「仮定の場合」と呼ぶ）、ステップ５３０において、残った総合一致率Ｊが２つであるため、「Ｎｏ」と判断されて、ステップ４００のサブルーチンに進み、新総合一致率演算処理が実行されるようになっている（ステップ４００）。これは、直前に通過した曲線部及び直前より前に通過した曲線部が、候補の中で似ているものが２つ以上存在するという結果が得られた場合の処理である。

このため、図１８に示すように、新総合一致率演算処理が実行されると、先ず、ステップ４１０において、通過曲線情報作成部４０が、それまでに用意していた通過曲線情報Ｒより１つ前の通過曲線情報Ｒを新たに用意する。このため、仮定の場合では、直前より前の前の通過曲線情報Ｒ３が新たに用意される。なお、以下の説明では、基本的に上述した処理（ステップ２００及びステップ３００）の繰り返しであるため、簡略して説明する。
次に、ステップ４２０において、候補曲線情報群作成部５０Ａは、基準値Ｊａより大きい総合一致率Ｊの原因になった各候補曲線情報群Ｇに対して、新たに用意した通過曲線情報Ｒに対応する候補曲線情報Ｋを含めて、新しい各候補曲線情報群Ｇｎを作成する。このため、仮定の場合では、候補曲線情報群Ｇ９及び候補曲線情報群Ｇ１３に対して、直前より前の前に通過したと考えられる曲線部の候補曲線情報Ｋを含めて、新しい各候補曲線情報群Ｇｎ９，Ｇｎ１３，・・・を作成する。
続いて、ステップ４３０において、一致率演算部６０は、新たに用意した通過曲線情報Ｒと、新しい各候補曲線情報群Ｇｎの中で対応する候補曲線情報Ｋとの追加単曲線一致率Ｉｎを演算する。このため、仮定の場合では、直前より前の前の通過曲線情報Ｒ３の各実測値と、新しい各候補曲線情報群Ｇｎ９，Ｇｎ１３，・・・の中で対応する候補曲線情報Ｋの各データ値とを、上記した数１に代入して、各部分一致率Ｈを算出して、追加単曲線一致率Ｉｎを演算する。

また、ステップ４４０において、一致率演算部６０は、新たに通過曲線情報Ｒを用意したことよって考えられる実測曲線間長ｆｎと新たに候補曲線情報Ｋを含めたことによって考えられるデータ曲線間長Ｆｎとの追加曲線間長一致率Ｌｎを演算する。このため、仮定の場合では、直前より前の前に通過した曲線部から直前より前に通過した曲線部までの実測距離Ｓ（実測曲線間長Ｒ２ｆｚ）と、新たに候補曲線情報Ｋを含めたことによって考えられるデータ曲線間長Ｆｎとを、上記した数１に代入して、追加曲線間長一致率Ｌｎを演算する。
最後に、ステップ４５０において、一致率演算部６０は、新しい候補曲線情報群Ｇｎ毎に、それまでの総合一致率Ｊに対して、追加単曲線一致率Ｉｎ及び追加曲線間長一致率Ｌｎを乗算して、新たに総合一致率Ｊを演算する。こうして、新総合一致率演算処理では、より多くの実測値及びデータ値を用いて、通過した複数の曲線部の一致度合いとして新たに総合一致率Ｊを演算するようになっている。このため、仮定の場合のように、総合一致率Ｊ９及び総合一致率Ｊ１３が基準値Ｊａより大きい結果が得られた場合であっても、新総合一致率演算処理を実行することで、正しい結果を示す総合一致率Ｊのみが大きな値になるように演算することができる。

そして、新総合一致率演算処理が終わると、図９に示すステップ５１０に戻り、新たに演算された総合一致率Ｊが基準値Ｊａ以上であるか否かが判断されて、基準値Ｊａ以上の総合一致率Ｊのみが残される。以下同様に、ステップ５２０及びステップ５３０に進み、残った総合一致率Ｊが１つであれば、ステップ５４０において、直前に通過した曲線部を特定することができる。一方、仮に未だ基準値Ｊａ以上の総合一致率Ｊが２つ以上存在する場合には、ステップ４００のサブルーチンに進み、同様に新総合一致率演算処理が実行されることになる。従って、基準値Ｊａ以上の総合一致率Ｊが２つ以上存在しても、新総合一致率演算処理を繰り返し実行することで、基準値Ｊａ以上の総合一致率Ｊを１つだけ残すことができ、直前に通過した曲線部を特定することができる。

本実施形態の作用効果について説明する。
本実施形態によれば、一つの曲線部を通過したときに得られる通過曲線情報Ｒ１に基づいて一つの曲線部の一致度合い（単曲線一致率Ｉ）を比較するのではなく、複数の曲線部を通過したときに得られる複数の通過曲線情報Ｒ１，Ｒ２に基づいて複数の曲線部の集まりの一致度合い（総合一致率Ｊ）を比較している。即ち、一つずつの曲線部の一致度合いを単曲線一致率Ｉ，ＩＩとして数値化し、更に曲線部間の曲線間長の一致度合いを曲線間長一致率Ｌとして数値化して、各単曲線一致率Ｉ，ＩＩと曲線間長一致率Ｌとを乗算して総合一致率Ｊを演算している。このため、実際に直前に通過した曲線部Ｗ２とそれ以外の曲線部Ｅ２との形状とが似ていても、正しい結果を示す総合一致率Ｊ１３のみを大きな値で表わすことができる。従って、直前に通過した曲線部がどの曲線部なのかが的確に特定できて、鉄道車両は自身の走行位置を検出することができる。
また、本実施形態によれば、上述したように、総合一致率Ｊを演算するためのパラメータとして、一つずつの曲線部の一致度合いだけでなく、曲線間長の一致度合いも含めることで、より正確な総合一致率Ｊを演算している。更に、本実施形態では、通過曲線情報Ｒの実測値として、実測曲率半径ａｚと、実測入口緩和曲線長ｂｚと、実測円曲線長ｃｚと、実測出口緩和曲線長ｄｚとを用いている。これは、上記した各実測値が、その他の測定値に比べて、走行中に真値に近い正確な値を測定できるためである。従って、各部分一致率Ｈを算出するための実測値として相応しく、より正確な単曲線一致率Ｉ，ＩＩを演算することができる。

また、本実施形態によれば、通過曲線情報Ｒの実測値として、実測曲線方向ｅｚが含まれ、候補曲線情報のデータ値として、データ曲線方向ｅが含まれている。こうして、曲線部を特徴づけるパラメータに曲線方向が含まれているため、曲線部を特定する際に、その曲線部の曲がっている方向が分かる。即ち、一つの曲線部であっても、例えば順行するときには右向きに曲がる曲線部であり、逆行するときには左向きに曲がる曲線部になるため、曲線部の曲がっている方向が分かることで、順行しているのか又は逆行しているのかが分かることになる。
また、本実施形態によれば、候補曲線情報群作成部５０Ａは、通過する２つの曲線部の全ての組み合わせに対応する各候補曲線情報群Ｇ１〜Ｇ１６（図１４参照）を、単曲線一致率Ｉを演算した結果に基づいて、各候補曲線情報群Ｇ１，Ｇ５，Ｇ９，Ｇ１２，Ｇ１３，Ｇ１６に絞り込む。これにより、候補曲線情報群Ｇ毎に演算する総合一致率Ｊの数が少なくなる。この結果、総合一致率Ｊを演算するための計算量を少なくすることができて、計算負荷を軽減することができる。

ところで、実測値（通過曲線情報Ｒ）とデータ値（候補曲線情報Ｋ）とによって、曲線部の一致度合いを０から１までの値で数値化する方法として、本実施形態のように上記した数１を用いて部分一致率Ｈ（単曲線一致率Ｉ）を演算する方法の他、相関関数を用いて相関演算する方法がある。そこで、相関演算する方法と、上記した数１を用いて演算する方法とを比較して説明する。なお、相関演算する方法の説明では、実測曲率とデータ曲率との一致度合いを求める場合を例にする。
先ず、図１９は、相関演算する方法を説明するための図であり、或る曲線部のデータ曲率が波形状に実線で示され、或る曲線部を通過したときに測定された実測曲率が波形状に破線で示されている。図１９に示すように、相関演算する方法では、データ曲率である実線と実測曲率である破線との一致度合いを求めるために、実線と破線の差である斜線で示した面積が最小になる地点を探すことになる。言い換えると、斜線で示した面積が最小になる地点を探すために、データ曲率と実測曲率を逐次読み込んで相関関数を用いて相関演算している。

このため、相関演算する方法では、計算量が非常に多くて、計算負荷が大きい。また、相関演算を行うためのデータ曲率として、波形を表わす非常に多くのデータの集合体を、予め走行試験で準備しておく必要がある。そして、準備しておく波形状のデータ曲率及び走行中に測定される波形状の実測曲率は、鉄道車両や線路の状況に応じて変化し易いため、正確な結果を得るために準備しなければならないデータ曲率は、何度か走行試験で取得した情報を加工して、常に更新していく仕組みが必要になる。従って、事前にデータ曲率を準備するための手間が大きい。
一方、図２０は、上記した数１を用いて演算する方法を説明するための図であり、或る曲線部のデータ曲率が波形状に実線で示され、或る曲線部を通過したときに測定された実測曲率が破線で示されている。上記した数１を用いて演算する方法は、概念的には以下のように説明することができる。先ず、図２０に示すように、線路の曲線部は入口緩和曲線と円曲線と出口緩和曲線とで構成されることに基づいて、実測曲率である破線を、入口緩和曲線と円曲線と出口緩和曲線とで直線状に区分けされた二点鎖線で理想化している。破線を直線状の二点鎖線で理想化できると考えたのは、円曲線での曲率の変化幅Ｚ１は、曲線部全体での曲率の変化幅Ｚに比べて十分小さく、実測曲率である破線と理想化された二点鎖線との間の誤差は無視できるほど小さいためである。

こうして、上記した数１を用いて演算する方法では、実測曲率を理想化して、実線と二点鎖線との一致度合いを求めるようになっている。このとき、単曲線一致率Ｉを演算するために、上記した数１によって、曲率半径、入口緩和曲線長、円曲線長、出口緩和曲線長、曲線方向のそれぞれ部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅを算出し、且つそれぞれの部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅを乗算するだけであるため、計算量が少なくて、計算負荷が小さい。
そして、実線と一点鎖線を比較する方法が、曲線部のパラメータの各部分一致率Ｈを乗算する方法であるため、データ曲率（データ曲率半径）等の一つのパラメータにおいて、鉄道車両や線路の状況に応じて変化し易い値であっても、乗算の集合である単曲線一致率Ｉにはほとんど影響はない。従って、相関演算する方法のように、正確な結果を得るために何度か走行試験で取得した情報を加工して、常にデータ曲率を更新する必要はない。即ち、車体傾斜制御するために各曲線部に対して予め記憶しているデータ曲線情報（図５参照）だけを利用して実施することができ、事前にデータを準備する手間をほとんど無くすことができる。
また、上述したように、単曲線一致率Ｉは任意に選択したパラメータの各部分一致率を乗算するだけで演算されるものであるため、曲線部を特徴づけるために相応しいパラメータを新たに追加したい場合には、追加したパラメータの部分一致率を算出して乗算するだけで、対応することができる。従って、上記した数１を用いて単曲線一致率Ｉを演算する本実施形態の方法は、柔軟性が高い方法である。

以上、本発明に係る鉄道車両の走行位置検出システムの実施形態について説明したが、本発明はこの実施形態に限定されることはなく、その趣旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
例えば、本実施形態では、部分一致率Ｈを求めるために上記した数１を用いたが、上記した数１に換えて、変形実施形態として下記の数２を用いても良い。

本実施形態のように、上記した数１を用いて部分一致率Ｈを演算する場合には、各部分一致率Ｈを算出する際の分母が全てデータ値で統一されるため、各部分一致率Ｈを同じ基準で数値化することができる。一方、上記した数２の各部分一致率Ｈは、分母についてデータ値又は実測値のどちらかを用いて算出される。このため、上記した数１の場合には、分母を全てデータ値に統一することで、単曲線一致率Ｉをデータ値に対して実測値がどの程度類似しているかを正規化した数値で評価できる。一方、上記した数２の場合には、上記した数１を用いる場合のように、実測値がデータ値２倍より大きい値であるときに部分一致率Ｈを「０」に定義するという制約を無くすことができ、実測値の全ての値を対象にすることができる。

また、本実施形態では、通過曲線情報Ｒの実測値として実測曲率半径ａｚを用い、候補曲線情報Ｋのデータ値としてデータ曲率半径ａを用いたが、実測曲率半径ａｚに換えて実測曲率を用い、データ曲率半径ａに換えてデータ曲率を用いても良い。また、本実施形態では、通過曲線情報Ｒの各実測値、及び候補曲線情報Ｋの各データ値のパラメータとして、曲率半径、入口緩和曲線長、円曲線長、出口緩和曲線長を用いたが、パラメータは上記したものに限定されるものではない。即ち、本発明は、曲線部を特徴づける任意のパラメータについてデータ値（理想値）と実測値との一致度合いを照合することを特徴とするものであり、パラメータは主成分分析等によって任意に選択することができる。
また、本実施形態では、図９のステップ５３０及びステップ５４０に示すように、残った総合一致率Ｊが１つのみである場合に、直前に通過した曲線部を特定するように設定したが、直前に通過した曲線部を特定する方法は、適宜変更可能である。例えば、残った総合一致率Ｊが任意の指定数個である場合に、運転士が残った総合一致率Ｊの値を視覚的に認識することができ、その総合一致率Ｊの値に応じて直前に通過した曲線部を特定しても良い。

また、本実施形態では、分かり易く説明するために、図３に示した単線並列による双方向運用を例にしたが、本実施形態の走行位置検出システムＫＳは、あらゆる路線状況に対して適用することができる。従って、例えば、駅間が一本の線路でつながっている路線状況、又は駅間が三本以上の線路でつながっている路線状況に対して適用することができる。また、鉄道車両が線路に対して双方向に走行する路線状況だけでなく、線路に対して一方向にのみ走行する路線状況でも当然適用できる。この場合には、曲線部を特徴づけるパラメータに曲線方向を含めなくても良い。

次に、Ｓ５の別の実施形態について説明する。内容的には、前述した実施の形態と同じ部分が多いので、相違する点のみ詳細に説明する。図１において、候補曲線情報群作成部５０Ａを備えておらず、候補曲線情報作成部５０は、直接一致率演算部６０に接続している。 また、図１０において、Ｓ１７０がなく、Ｓ１６０から直接Ｓ１９０に繋がっている。
図２３は、単曲線一致率Ｉを演算する本実施形態の方法を説明するための図であり、或る曲線部のデータ曲率が波形状に実線で示され、或る曲線部を通過したときに測定された実測曲率が破線で示されている。単曲線一致率Ｉを演算する本実施形態の方法は、概念的には以下のように説明することができる。
先ず、図２３に示すように、線路の曲線部は入口緩和曲線と円曲線と出口緩和曲線とで構成されることに基づいて、実測曲率である破線を、入口緩和曲線と円曲線と出口緩和曲線とで直線状に区分けされた二点鎖線で理想化している。破線を直線状の二点鎖線で理想化できると考えたのは、円曲線での曲率の変化幅Ｚ１は、曲線部全体での曲率の変化幅Ｚに比べて十分小さく、実測曲率である破線と理想化された二点鎖線との間の誤差は無視できるほど小さいためである。

こうして、単曲線一致率Ｉを演算する本実施形態の方法では、実測曲率を理想化して、実線と二点鎖線との一致度合いを求めるようになっている。このとき、単曲線一致率Ｉを演算するためには、例えば、数式1によって、曲率半径、入口緩和曲線長、円曲線長、出口緩和曲線長、曲線方向のそれぞれ部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅを算出し、且つそれぞれの部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅを乗算するだけであるため、計算量が少なくて、計算負荷が小さい。
そして、実線と二点鎖線を比較する方法が、曲線部のパラメータの各部分一致率Ｈを乗算する方法であるため、データ曲率（データ曲率半径）等の一つのパラメータにおいて、鉄道車両や線路の状況に応じて変化し易い値であっても、乗算の集合である単曲線一致率Ｉにはほとんど影響はない。従って、相関演算する特許文献１の方法のように、正確な結果を得るために何度か走行試験で取得した情報を加工して、常にデータ曲率を更新する必要はない。即ち、車体傾斜制御するために各曲線部に対して予め記憶しているデータ曲線情報だけを利用して実施することができ、事前にデータを準備する手間をほとんど無くすことができる。

１ 鉄道車両
２ 車上子
３ 速度発電機
４ ヨー角速度センサ
１０ 実測距離演算部
２０ 走行速度演算部
３０ データベース処理部
４０ 通過曲線情報作成部
５０ 候補曲線情報作成部
５０Ａ 候補曲線情報群作成部
６０ 一致率演算部
７０ 曲線特定部
８０ 実測距離補正部
９０ 車体傾斜制御部
ＫＳ 走行位置検出システム
Ｄ データ曲線情報
Ｒ 通過曲線情報
Ｋ 候補曲線情報
Ｇ 候補曲線情報群
Ｈ 部分一致率
Ｉ，ＩＩ 単曲線一致率
Ｉｎ 追加単曲線間一致率
Ｌ 曲線間長一致率
Ｌｎ 追加曲線間長一致率
Ｊ 総合一致率
ａ，ａｚ データ曲率半径，実測曲率半径
ｂ，ｂｚ データ入口緩和曲線長，実測入口緩和曲線長
ｃ，ｃｚ データ円曲線長，実測円曲線長
ｄ，ｄｚ データ出口緩和曲線長，実測出口緩和曲線長
ｅ，ｅｚ データ曲線方向，実測曲線方向
ｆ，ｆｚ データ曲線間長，実測曲線間長

Claims (13)

1. 鉄道車両が、複数路線網から選択された複数の特定路線区間を含む特定路線を走行すること、前記鉄道車両が自車の走行位置を検出すること、を備える鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
   前記鉄道車両は、線路近くに設置された識別子の識別子情報を読み込んで、前記特定路線のうちの、前記鉄道車両が走行している前記特定路線区間を決定する特定路線決定手段と、
   前記複数の路線網を前記鉄道車両が走行したときの実測走行データを記憶する走行データ記憶手段と、
   前記特定路線決定手段が決定した前記特定路線区間を含む前記特定路線内の前記実測走行データを、前記走行データ記憶手段から読み出し、現在走行中に検知している現在走行データと比較することにより、自車の走行位置を検出すること、
   を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
2. 請求項１に記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
   鉄道車両が曲線部を通過したときに測定した実測曲線情報と予め記憶している多数の曲線部のデータ曲線情報とを比較して、どの曲線部を通過したかを特定し、特定した曲線部からの実測距離に基づいて自車の走行位置を検出すること、
   を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
3. 請求項２に記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
   曲線部を通過する毎に、測定した複数の実測値を含む通過曲線情報を作成する通過曲線情報作成部と、
   通過し得る全ての曲線部に対応していて、且つ前記データ曲線情報に基づいて前記実測値に対応するデータ値を含む候補曲線情報を作成する候補曲線情報作成部と、
   直前の通過曲線情報及び直前より前の通過曲線情報にそれぞれ対応する候補曲線情報の集まりを候補曲線情報群として複数個作成する候補曲線情報群作成部と、
   直前の通過曲線情報及び直前より前の通過曲線情報と各候補曲線情報群との一致度合いを求めるために、直前の通過曲線情報と候補曲線情報群の中で対応する候補曲線情報との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表す単曲線一致率を演算すると共に、直前より前の通過曲線情報と候補曲線情報群の中で対応する候補曲線情報との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表す単曲線一致率を演算して、各単曲線一致率を乗算して総合一致率を演算する一致率演算部と、
   前記候補曲線情報群毎にそれぞれ演算された総合一致率を比較して直前に通過した曲線部を特定する曲線特定部とを備えていること、
   を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
4. 請求項３に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
   前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、通過する２つの曲線部間の曲線間長である実測曲線間長を含め、
   前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、前記データ曲線情報に基づいて２つの曲線部間の曲線間長であるデータ曲線間長を含め、
   前記一致率演算部は、実測曲線間長とデータ曲線間長との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表わす曲線間長一致率を演算し、且つ前記曲線間長一致率と前記各単曲線一致率とを乗算して総合一致率を演算すること、
   を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
5. 請求項３又は請求項４に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
   前記一致率演算部は、前記総合一致率を演算する前に、直前の通過曲線情報と各候補曲線情報との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表わす単曲線一致率を演算して、
   前記候補曲線情報群作成部は、前記演算された単曲線一致率のうち所定値より大きい単曲線一致率が２つ以上存在する場合、各候補曲線情報群について前記所定値より大きい単曲線一致率が得られる原因になった候補曲線情報を含むように絞り込むこと、
   を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
6. 請求項３乃至請求項５の何れか１つに記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
   前記候補曲線情報群毎に演算された総合一致率のうち基準値より大きい総合一致率が２つ以上存在する場合、
   前記通過曲線情報作成部は、それまでに用意していた通過曲線情報より１つ前の通過曲線情報を新たに用意し、
   前記候補曲線情報群作成部は、基準値より大きい総合一致率が得られる原因になった各候補曲線情報群に対して、前記新たに用意した通過曲線情報に対応する候補曲線情報を含めて、新しい各候補曲線情報群を作成し、
   前記一致率演算部は、前記新たに用意した通過曲線情報と前記新しい候補曲線情報群の中で対応する候補曲線情報との一致度合いについて０から１までの範囲で大きい値ほど一致していることを表す追加単曲線一致率を演算して、この追加単曲線一致率を前記総合一致率に乗算して新たに総合一致率を演算すること、
   を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
7. 請求項３乃至請求項６の何れか１つに記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
   前記一致率演算部は、前記実測値と前記データ値との差から前記実測値又は前記データ値を除算した値を１から減算して部分一致率を算出し、前記実測値毎に算出した各部分一致率を乗算して、前記単曲線一致率を演算すること、
   を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
8. 請求項７に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
   個々の曲線部をパラメータの集合ととらえ、前記パラメータについて、０から１までの範囲で一致度合いを算出し、その乗算で前記単曲線一致率を演算することで個々の曲線部を評価すること、
   を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
9. 請求項７又は請求項８に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
   前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測曲率半径又は実測曲率の実測値を含め、
   前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ曲率半径又はデータ曲率のデータ値を含めること、
   を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
10. 請求項９に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
    前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測入口緩和曲線長と、実測円曲線長と、実測出口緩和曲線長とを含め、
    前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ入口緩和曲線長と、データ円曲線長と、データ出口緩和曲線長とを含めること、
    を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
11. 請求項７乃至請求項１０の何れか１つに記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
    前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測曲線方向を含め、
    前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ曲線方向を含めること、
    を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
12. 請求項２に記載する鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
    曲線部を通過する毎に、測定した複数の実測値を含む通過曲線情報を作成する通過曲線情報作成部と、
    通過し得る全ての曲線部に対応していて、且つ前記データ曲線情報に基づいて前記実測値に対応するデータ値を含む候補曲線情報を作成する候補曲線情報作成部と、
    直前の通過曲線情報と各候補曲線情報との一致度合いを求めるために、前記実測値と前記データ値との差から前記実測値又は前記データ値を除算した値を１から減算して部分一致率を算出し、実測値毎に算出した各部分一致率を乗算して単曲線一致率を演算する一致率演算部と、
    前記候補曲線情報毎にそれぞれ演算された単曲線一致率を比較して直前に通過した曲線部を特定する曲線特定部とを備えていること、
    を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。
13. 請求項１２に記載された鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、
    個々の曲線部をパラメータの集合ととらえ、前記パラメータについて、０から１までの範囲で一致度合いを算出し、その乗算で前記単曲線一致率を演算することで個々の曲線部を評価すること、
    を特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。

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