JP2020205694A - Train control system - Google Patents

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Abstract

To provide a train control system capable of controlling a train by more appropriately recognizing an object.SOLUTION: A train control system for controlling a train traveling on a track includes a storage part for storing control information related to stop control of the train in each attribute of an object, a detection part for detecting the object from sensor information acquired by a sensor for acquiring information related to the track, a specification part for specifying an attribute of the object detected by the detection part from the sensor information acquired by the sensor, and a control part for controlling the train according to control information corresponding to the attribute of the object stored in the storage part and specified by the specification part.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、列車制御システムに関し、例えば、軌道の上を走行する列車を制御する列車制御システムに適用して好適なものである。 The present invention relates to a train control system, and is suitable for application to, for example, a train control system that controls a train traveling on an orbit.

軌道輸送システムでは、軌道の周辺に物体があった場合、操舵による回避ができないため、物体を検知することは列車の安全性および運用性を向上させるために重要である。 In a track transportation system, if there is an object around the track, it cannot be avoided by steering, so detecting the object is important for improving the safety and operability of the train.

軌道輸送システムの1つである鉄道においては、軌道の周辺の物体を検知する技術として、障害物を検知する装置が提案されている(特許文献1参照)。特許文献1に記載の障害物検知装置は、列車に搭載されたレーダが電波を発射してその反射波を測定し、事前に記録した基準信号との差分を確認することによって、軌道の上および軌道の周囲に存在する物体を検知する。 In railways, which is one of the track transportation systems, a device for detecting obstacles has been proposed as a technique for detecting objects around the track (see Patent Document 1). In the obstacle detection device described in Patent Document 1, a radar mounted on a train emits radio waves, measures the reflected waves, and confirms the difference from a reference signal recorded in advance, thereby performing on orbit and. Detects objects that exist around the orbit.

特開2015−34793号公報JP-A-2015-34793

鉄道においては、軌道の周辺への一般人の立ち入りは禁止されているものの、保守工事、保守点検等においては、作業員が軌道の周辺で作業することは頻繁に行われる。しかしながら、特許文献1に記載の技術では、列車は、正常に作業している作業員を障害物であると判定する可能性がある。例えば、列車は、正常に作業している作業員を障害物であると判定した場合、減速が必要ない状況であっても、ブレーキをかけて減速しまう。 In railways, the general public is prohibited from entering the area around the track, but in maintenance work, maintenance and inspection, workers often work around the track. However, in the technique described in Patent Document 1, the train may determine a worker who is working normally as an obstacle. For example, when a train is determined to be an obstacle for a worker who is working normally, the train brakes and decelerates even in a situation where deceleration is not necessary.

本発明は、以上の点を考慮してなされたもので、より適切に物体を認識して列車を制御し得る列車制御システム等を提案しようとするものである。 The present invention has been made in consideration of the above points, and an object of the present invention is to propose a train control system or the like capable of more appropriately recognizing an object and controlling a train.

かかる課題を解決するため本発明においては、軌道の上を走行する列車を制御する列車制御システムであって、物体の属性ごとに前記列車の停止制御に係る制御情報を記憶する記憶部と、前記軌道に係る情報を取得するセンサにより得られたセンサ情報から物体を検知する検知部と、前記センサにより得られたセンサ情報から前記検知部により検知された物体の属性を特定する特定部と、前記記憶部に記憶されている、前記特定部により特定された物体の属性に対応する制御情報に従って、前記列車を制御する制御部と、を設けるようにした。 In order to solve such a problem, in the present invention, a train control system for controlling a train traveling on an orbit, a storage unit for storing control information related to stop control of the train for each attribute of an object, and the above-mentioned storage unit. A detection unit that detects an object from sensor information obtained by a sensor that acquires information related to an orbit, a specific unit that identifies an object attribute detected by the detection unit from sensor information obtained by the sensor, and the above. A control unit for controlling the train is provided according to the control information stored in the storage unit and corresponding to the attribute of the object specified by the specific unit.

上記構成によれば、物体の属性に応じて列車を停止制御することができるようになるので、必要なブレーキをかける一方、不要なブレーキを減らすことができる。例えば、上記構成によれば、不要なブレーキを減らすことで、消費エネルギーを削減することができる。また、例えば、上記構成によれば、不要なブレーキを減らすことで、ダイヤの乱れを抑えることができるので、列車を安定して運行することができるようになる。また、例えば、上記構成によれば、作業員の進入が許可されているエリア内に、作業員がいる場合には、ブレーキをかけることなく、または減速度が低いブレーキをかけて走行し、当該エリア内に一般人がいる場合には、減速度が高いブレーキをかけて走行するといったように、列車の速度を制御できるので、安全性を確保することができる。 According to the above configuration, the train can be stopped and controlled according to the attributes of the object, so that the necessary brakes can be applied while the unnecessary brakes can be reduced. For example, according to the above configuration, energy consumption can be reduced by reducing unnecessary brakes. Further, for example, according to the above configuration, by reducing unnecessary brakes, it is possible to suppress disturbance of the diamond, so that the train can be operated stably. Further, for example, according to the above configuration, when a worker is in an area where the entry of the worker is permitted, the train travels without applying the brake or with the brake having a low deceleration applied. When there are ordinary people in the area, the speed of the train can be controlled, such as by applying a brake with high deceleration, so safety can be ensured.

本発明によれば、信頼性の高い列車制御システムを実現することができる。 According to the present invention, a highly reliable train control system can be realized.

第1の実施の形態による列車制御システムに係る構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the structure which concerns on the train control system by 1st Embodiment. 第1の実施の形態による列車制御ルールの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the train control rule by 1st Embodiment. 第1の実施の形態による列車制御処理に係るフローチャートの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the flowchart which concerns on the train control processing by 1st Embodiment. 第1の実施の形態による物体属性特定処理に係るフローチャートの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the flowchart which concerns on the object attribute identification processing by 1st Embodiment. 第2の実施の形態による列車制御システムに係る構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the structure which concerns on the train control system by 2nd Embodiment.

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。本実施の形態は、軌道の周辺に存在する物体の属性に基づいて安全かつ安定した列車の制御が可能な技術に関するものである。例えば、本実施の形態に係る列車制御システムは、路線の監視エリア内に侵入する可能性のある物体の属性と、当該属性の物体を検知した場合における制御を規定した制御情報とを予め記録したデータベースを備える。かかる列車制御システムでは、列車の前方に設けられている監視エリア内において物体を検知した場合、当該物体の属性を特定し、当該データベースに基づいて、特定した物体の属性に基づいて列車の制御を行うことを特徴とする。かかる列車制御システムによれば、例えば、路線内の適切な箇所で作業している作業員に対する誤検知を回避することができるので、列車の制御を適切に行うことができる。 Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The present embodiment relates to a technique capable of safely and stably controlling a train based on the attributes of objects existing around the track. For example, the train control system according to the present embodiment records in advance the attributes of an object that may invade the monitoring area of the route and the control information that defines the control when the object of the attribute is detected. It has a database. In such a train control system, when an object is detected in the monitoring area provided in front of the train, the attribute of the object is specified, and the train is controlled based on the attribute of the specified object based on the database. It is characterized by doing. According to such a train control system, for example, it is possible to avoid erroneous detection of a worker working at an appropriate place in a line, so that train control can be performed appropriately.

以下の説明において、「記憶装置」は、1以上のメモリを含む。記憶装置における少なくとも1つのメモリは、揮発性メモリであってもよいし不揮発性メモリであってもよい。記憶装置は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)等である。 In the following description, the "storage device" includes one or more memories. At least one memory in the storage device may be a volatile memory or a non-volatile memory. The storage device is a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an HDD (Hard Disk Drive), or the like.

また、以下の説明において、「制御装置」は、1以上のプロセッサである。少なくとも1つのプロセッサは、典型的には、CPU(Central Processing Unit)のようなマイクロプロセッサであるが、GPU(Graphics Processing Unit)のような他種のプロセッサでもよい。少なくとも1つのプロセッサは、処理の一部または全部を行うハードウェア回路(例えば、FPGA(Field-Programmable Gate Array)またはASIC(Application Specific Integrated Circuit))といった広義のプロセッサでもよい。 Further, in the following description, the "control device" is one or more processors. The at least one processor is typically a microprocessor such as a CPU (Central Processing Unit), but may be another type of processor such as a GPU (Graphics Processing Unit). At least one processor may be a processor in a broad sense such as a hardware circuit (for example, FPGA (Field-Programmable Gate Array) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit)) that performs a part or all of the processing.

また、以下の説明において、「kkk部」の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、1以上のコンピュータプログラムが制御装置によって実行されることで実現されてもよいし、1以上のハードウェア回路によって実現されてもよい。各機能の説明は、一例である。複数の機能が1つの機能にまとめられたり、1つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。 Further, in the following description, the function may be described by the expression of "kkk unit", but the function may be realized by executing one or more computer programs by the control device, or one or more. It may be realized by the hardware circuit of. The description of each function is an example. A plurality of functions may be combined into one function, or one function may be divided into a plurality of functions.

また、以下の説明において、「列車」は、編成された1以上の鉄道車両(以下、車両)で構成される。 Further, in the following description, the "train" is composed of one or more trained railcars (hereinafter, vehicles).

(1)第1の実施の形態
図1において、100は全体として第1の実施の形態による列車制御システムを示す。
(1) First Embodiment In FIG. 1, 100 indicates a train control system according to the first embodiment as a whole.

図1は、列車制御システム100に係る構成の一例を示す図である。 FIG. 1 is a diagram showing an example of a configuration related to the train control system 100.

列車制御システム100は、列車110を含んで構成される。列車110は、一定の軌道に沿って走行する。列車110は、旅客、貨物等を輸送する車両である。列車110は、後述の制御部117の指示に基づいて、列車110の速度(走行速度)を減速するブレーキ装置を備える。 The train control system 100 includes a train 110. The train 110 runs along a certain track. The train 110 is a vehicle that transports passengers, freight, and the like. The train 110 includes a braking device that reduces the speed (running speed) of the train 110 based on the instruction of the control unit 117 described later.

また、列車110は、制御装置111、記憶装置112およびセンサ113を含んで構成される。列車110の機能(検知部114、特定部115、算出部116、制御部117等)は、例えば、制御装置111がプログラムを記憶装置112に読み出して実行すること(ソフトウェア)により実現されてもよいし、専用の回路等のハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとが組み合わされて実現されてもよい。また、列車110の機能の一部は、列車110と通信可能な他のコンピュータにより実現されてもよい。 Further, the train 110 includes a control device 111, a storage device 112, and a sensor 113. The functions of the train 110 (detection unit 114, specific unit 115, calculation unit 116, control unit 117, etc.) may be realized, for example, by the control device 111 reading the program into the storage device 112 and executing it (software). However, it may be realized by hardware such as a dedicated circuit, or it may be realized by combining software and hardware. Further, some of the functions of the train 110 may be realized by another computer capable of communicating with the train 110.

センサ113は、列車110の前方に搭載され、列車110の前方をセンシングした情報(センサ情報)を取得する。センサ113としては、例えば、カメラ、ミリ波レーダ、LIDAR(Light Detection and Ranging)、超音波センサ、ビーコン電波受信器等の様々な手段を採用できる。また、センサ113としては、複数のセンサ113を組み合わせて用いてもよい。 The sensor 113 is mounted in front of the train 110 and acquires information (sensor information) that senses the front of the train 110. As the sensor 113, various means such as a camera, a millimeter wave radar, a LIDAR (Light Detection and Ranging), an ultrasonic sensor, and a beacon radio wave receiver can be adopted. Further, as the sensor 113, a plurality of sensors 113 may be used in combination.

検知部114は、センサ113を用いて列車110の前方の軌道の周辺を監視し、軌道の周辺における物体の有無を判断(検知)する。 The detection unit 114 monitors the periphery of the track in front of the train 110 using the sensor 113, and determines (detects) the presence or absence of an object in the vicinity of the track.

検知部114は、軌道の周辺に物体が存在すると判断した場合、当該物体より得られたセンサ113のセンサ情報を特定部115および算出部116に送信する。当該センサ情報は、使用するセンサ113の種別によって異なり、例えば、カメラを用いた場合は当該物体の画像情報となり、ミリ波レーダまたはLIDARを用いた場合は当該物体からの反射強度および距離の情報となる。また、作業員は、定期的に電波を発するビーコンを保持しておき、検知部114は、ビーコン電波受信器を介して当該ビーコンからの電波を受信した場合は、作業員が周囲に存在すると判断してもよい。センサ情報より物体を検知する手段としては、画像認識技術、レーザ検知技術等を使用すればよく、本実施の形態では、その方法は問わない。 When the detection unit 114 determines that an object exists around the orbit, it transmits the sensor information of the sensor 113 obtained from the object to the identification unit 115 and the calculation unit 116. The sensor information differs depending on the type of sensor 113 used. For example, when a camera is used, it becomes image information of the object, and when a millimeter wave radar or LIDAR is used, it becomes information on the reflection intensity and distance from the object. Become. In addition, the worker holds a beacon that emits radio waves on a regular basis, and when the detection unit 114 receives radio waves from the beacon via the beacon radio wave receiver, the worker determines that the worker exists in the surroundings. You may. As a means for detecting an object from sensor information, an image recognition technique, a laser detection technique, or the like may be used, and in the present embodiment, the method does not matter.

また、検知部114は、自己位置推定手段で推定された列車110の現在の位置に対応する軌道の曲率半径、勾配等の軌道情報を軌道情報データベース(図示は省略)から取得し、列車110の前方の軌道の周辺に物体を検知する監視エリアを設定してもよい。列車110の現在の位置の算出は、列車110の速度の積分に基づいて行われるのが一般的であるが、他の方法を用いてもよい。例えば、全地球測位システム(GPS:Global Positioning System)等を用いてもよい。本実施の形態では、列車110の現在の位置が一意に決定できればよく、その方法は問わない。また、監視エリアを設定する別の手段として、画像情報より列車110の前方の軌道形状を推定し、当該軌道形状に基づいて監視エリアを導出してもよい。例えば、列車110が走行する路線に設定される建築限界から一定の範囲内を監視エリアとして設定することが考えられる。 Further, the detection unit 114 acquires track information such as the radius of curvature and the gradient of the track corresponding to the current position of the train 110 estimated by the self-position estimation means from the track information database (not shown), and obtains the track information of the train 110. A monitoring area for detecting an object may be set around the orbit in front of the vehicle. The calculation of the current position of the train 110 is generally based on the integration of the speeds of the train 110, but other methods may be used. For example, a Global Positioning System (GPS) or the like may be used. In the present embodiment, it is sufficient that the current position of the train 110 can be uniquely determined, and the method is not limited. Further, as another means for setting the monitoring area, the track shape in front of the train 110 may be estimated from the image information, and the monitoring area may be derived based on the track shape. For example, it is conceivable to set a monitoring area within a certain range from the building limit set on the route on which the train 110 travels.

特定部115は、検知部114より受信したセンサ情報の特徴量と、属性種別情報記憶部118の特徴量との適合度を評価し、検知部114により検知された物体の属性を特定する。適合度を評価する手段として、例えば、事前に定めた特徴量(例えば、彩度、反射強度等のしきい値)と検知部114より受信したセンサ情報の特徴量とを比較してもよいし、画像認識、データ分類の用途で一般的に用いられる機械学習等を適用してもよい。特定部115は、上記にて特定した物体の属性を示す属性情報を制御部117に送信する。 The identification unit 115 evaluates the degree of compatibility between the feature amount of the sensor information received from the detection unit 114 and the feature amount of the attribute type information storage unit 118, and identifies the attribute of the object detected by the detection unit 114. As a means for evaluating the degree of conformity, for example, a predetermined feature amount (for example, a threshold value such as saturation and reflection intensity) may be compared with the feature amount of the sensor information received from the detection unit 114. , Machine learning, which is generally used for image recognition and data classification, may be applied. The identification unit 115 transmits the attribute information indicating the attribute of the object specified above to the control unit 117.

ここで、属性種別情報記憶部118は、軌道の周辺に存在する可能性がある物体の属性ごとに、センサ情報の特徴量を事前に登録したデータベースである。一例として、作業員を登録する場合について述べる。例えば、センサ情報として画像情報を用いる場合、作業員が着用する服の形状、服の色、列車110の接近時における作業員の所定の仕草(挙手、旗挙げ等)等の情報を登録する。また、センサ情報として、ミリ波レーダ、LIDAR等の反射強度を用いる場合、作業員が装着する服装の反射率を登録する。例えば、作業員は、高輝度の反射率を備えた反射素材を装着することとし、その反射率を属性種別情報記憶部118に登録してもよい。一般的な服装と比べて顕著に強い反射素材を装着することにより、一般人と作業員との識別精度を向上する効果が期待される。 Here, the attribute type information storage unit 118 is a database in which feature amounts of sensor information are registered in advance for each attribute of an object that may exist around the orbit. As an example, the case of registering a worker will be described. For example, when image information is used as sensor information, information such as the shape of clothes worn by the worker, the color of the clothes, and the worker's predetermined gestures (raising hands, raising flags, etc.) when the train 110 approaches is registered. Further, when the reflection intensity of a millimeter wave radar, LIDAR, or the like is used as the sensor information, the reflectance of the clothes worn by the worker is registered. For example, the worker may wear a reflective material having a high-luminance reflectance and register the reflectance in the attribute type information storage unit 118. Wearing a reflective material that is significantly stronger than general clothing is expected to have the effect of improving the accuracy of discrimination between ordinary people and workers.

以上、簡単のため、作業員を登録する事例について述べたが、電化柱、器具箱等の沿線設備、対向列車、保守車両等を登録する場合も、同様の登録処理となる。 For the sake of simplicity, the case of registering workers has been described above, but the same registration process is applied when registering equipment along railway lines such as electric pillars and equipment boxes, oncoming trains, maintenance vehicles, and the like.

また、特定部115は、一のセンサ情報より物体の属性を特定してもよいし、複数のセンサ情報より特定してもよい。例えば、夜間、悪天候時等において、カメラによる画像情報が十分得られない場合において、ミリ波レーダにより測定された反射強度が属性種別情報記憶部118に登録した作業員の反射強度と適合している場合、検知部114により検知された物体の属性を作業員と特定してもよい。また、例えば、画像情報からは作業員と判断されるが、反射強度からは作業員ではないと判断される場合、作業員ではないものと物体の属性を特定してもよい。作業員と類似した服装の一般人を検知した場合でも、反射強度を含めた組み合わせ条件により特定することで、高精度な特定が可能となる。このように、特定のセンサ113によるセンサ情報の取得、センサ情報の認識が困難な環境においても、高信頼な物体の属性の特定が可能となる。 Further, the identification unit 115 may specify the attribute of the object from one sensor information, or may specify it from a plurality of sensor information. For example, when sufficient image information from the camera cannot be obtained at night or in bad weather, the reflection intensity measured by the millimeter-wave radar matches the reflection intensity of the worker registered in the attribute type information storage unit 118. In this case, the attribute of the object detected by the detection unit 114 may be specified as a worker. Further, for example, when it is determined from the image information that the object is a worker but not from the reflection intensity, the attribute of the object may be specified as a non-worker. Even when an ordinary person dressed similar to a worker is detected, it is possible to specify it with high accuracy by specifying it according to the combination conditions including the reflection intensity. As described above, even in an environment where it is difficult for the specific sensor 113 to acquire the sensor information and recognize the sensor information, it is possible to specify the attributes of the highly reliable object.

また、特定部115は、1つの物体が複数の種別の特徴量と一定以上の適合度を示す場合(例えば、当該物体が作業員と一般人とのどちらとも適合した場合)、より適合度が高い属性を選定してもよいし、より安全側の制御となる属性を選定(例えば、当該物体が「作業員」であるか「一般人」であるかを明確に区別できない場合、走行を継続する「作業員」より、減速をする「一般人」を選定)してもよい。 Further, the specific unit 115 has a higher degree of conformity when one object exhibits a plurality of types of features and a certain degree of conformity (for example, when the object conforms to both a worker and an ordinary person). You may select the attribute, or select the attribute that will be the control on the safer side (for example, if it is not possible to clearly distinguish whether the object is a "worker" or a "general person", continue running " A "general person" who slows down may be selected from the "worker").

算出部116は、検知部114より受信したセンサ情報より、検知部114により検知された物体が存在する地点(以下、物体地点情報と呼ぶ)を算出する。算出部116は、物体地点情報を制御部117に送信する。 The calculation unit 116 calculates the point where the object detected by the detection unit 114 exists (hereinafter, referred to as object point information) from the sensor information received from the detection unit 114. The calculation unit 116 transmits the object point information to the control unit 117.

物体地点情報は、軌道の中心からの距離を示す距離情報を含む情報である。物体地点情報を算出する方法として、例えば、ミリ波レーダ、LIDAR等による射出電波または射出光が物体に当たって反射する時間および角度をもとに算出した列車110先頭からの距離と列車110と物体との角度とから、軌道の中心からの距離を算出してもよいし、ステレオカメラの視差画像を用いて軌道の中心からの距離を算出してもよく、本実施の形態では、その方法は問わない。また、物体地点情報は、列車110先頭から物体までの距離を示す距離情報を含むものであってもよい。 The object point information is information including distance information indicating the distance from the center of the orbit. As a method of calculating the object point information, for example, the distance from the head of the train 110 calculated based on the time and angle at which the emitted radio wave or the emitted light from the millimeter wave radar, LIDAR, etc. hits the object and is reflected, and the distance between the train 110 and the object. The distance from the center of the orbit may be calculated from the angle, or the distance from the center of the orbit may be calculated using the parallax image of the stereo camera. In the present embodiment, the method does not matter. .. Further, the object point information may include distance information indicating the distance from the head of the train 110 to the object.

なお、物体地点情報は、GPS等から算出された現在の位置を示す現在位置情報であってもよい。また、物体地点情報は、現在位置情報と地図情報とから算出されたマップ上の座標情報であってもよい。 The object point information may be the current position information indicating the current position calculated from GPS or the like. Further, the object point information may be coordinate information on the map calculated from the current position information and the map information.

制御部117は、特定部115から受信した属性情報、算出部116から受信した物体地点情報に基づいて、制御情報記憶部119より対応する列車制御ルールを選定する。制御部117は、選定した列車制御ルールに従って、列車110の速度を制御する。列車110の制駆動手段の具体的装置の例としては、インバータ、モータ、摩擦ブレーキが挙げられる。 The control unit 117 selects the corresponding train control rule from the control information storage unit 119 based on the attribute information received from the specific unit 115 and the object point information received from the calculation unit 116. The control unit 117 controls the speed of the train 110 according to the selected train control rule. Examples of specific devices for the control drive means of the train 110 include an inverter, a motor, and a friction brake.

ここで、制御情報記憶部119は、列車110前方で検知した物体の属性情報および物体地点情報に対応する列車制御ルール(制御情報の一例)を事前に登録したデータベースである。なお、列車制御ルールの一例については、図2を用いて後述する。 Here, the control information storage unit 119 is a database in which train control rules (an example of control information) corresponding to the attribute information and the object point information of the object detected in front of the train 110 are registered in advance. An example of the train control rule will be described later with reference to FIG.

例えば、制御部117は、列車110の減速を行う列車制御ルールを選定した場合、減速の制御を開始するタイミング、および適用する減速度は、現在の列車110の速度および列車110の先頭から物体までの距離に応じて決定してもよい。例えば、物体が遠方に存在している場合、制御部117は、低い減速度のブレーキで徐々に減速してもよいし、さらに物体へ接近するまで減速を開始しない制御を行ってもよい。 For example, when the control unit 117 selects a train control rule for decelerating the train 110, the timing at which the deceleration control is started and the deceleration to be applied are the current speed of the train 110 and the head of the train 110 to the object. It may be decided according to the distance of. For example, when the object is distant, the control unit 117 may gradually decelerate with a low deceleration brake, or may perform control not to start deceleration until the object is further approached.

付言するならば、検知部114は、新しく取得したセンサ情報だけでなく、過去のセンサ情報を使用して物体の有無を検知してもよい。また、特定部115は、新しく取得したセンサ情報だけでなく、過去のセンサ情報を使用して物体の属性を特定してもよい。また、算出部116は、新しく取得したセンサ情報だけでなく、過去のセンサ情報を使用して物体地点情報を算出してもよい。検知部114、特定部115および算出部116の各々は、カルマンフィルタ等の手法を活用し、過去のセンサ情報も用いて当該物体の動作状態を推定してもよい。例えば、検知部114は、過去のセンサ情報より直線的に移動してくる物体を検知していた場合、ある瞬間にセンサ情報が取得できなかった場合でも、過去センサ情報から予測される位置に物体が存在するものと推定して以降の処理を実行してもよい。 In addition, the detection unit 114 may detect the presence or absence of an object by using the past sensor information as well as the newly acquired sensor information. Further, the identification unit 115 may specify the attribute of the object by using the past sensor information as well as the newly acquired sensor information. Further, the calculation unit 116 may calculate the object point information by using the past sensor information as well as the newly acquired sensor information. Each of the detection unit 114, the specific unit 115, and the calculation unit 116 may estimate the operating state of the object by utilizing a method such as a Kalman filter and using past sensor information. For example, when the detection unit 114 detects an object that moves linearly from the past sensor information, even if the sensor information cannot be acquired at a certain moment, the object is at a position predicted from the past sensor information. May be presumed to exist and the subsequent processing may be executed.

また、検知部114は、検知した物体の有無に対する確度情報を算出して制御部117に送信してもよい。特定部115は、特定した物体の属性に対する確度情報を算出して制御部117に送信してもよい。算出部116は、算出した物体地点情報に対する確度情報を算出して制御部117に送信してもよい。確度情報としては、特定部115が算出した適合度を用いてもよいし、各センサ113による取得データの確率分布情報を用いてもよい。例えば、センサ113がカメラである場合、昼間は信頼度の分散が小さい確率分布を示し、夜間は信頼度の分散が大きい確率分布を示すものとなるので、検知部114がカメラの画像情報を用いて物体の有無を検知したときは、昼間に検知した物体の有無に対する確度情報は第1の値として制御部117に送信し、夜間に検知した物体の有無に対する確度情報は第1の値よりも低い第2の値として制御部117に送信する。 Further, the detection unit 114 may calculate the accuracy information regarding the presence / absence of the detected object and transmit it to the control unit 117. The specific unit 115 may calculate the accuracy information for the attribute of the specified object and transmit it to the control unit 117. The calculation unit 116 may calculate the accuracy information for the calculated object point information and transmit it to the control unit 117. As the accuracy information, the goodness of fit calculated by the specific unit 115 may be used, or the probability distribution information of the data acquired by each sensor 113 may be used. For example, when the sensor 113 is a camera, the detection unit 114 uses the image information of the camera because it shows a probability distribution with a small variance of reliability during the day and a probability distribution with a large variance of reliability at night. When the presence or absence of an object is detected, the accuracy information regarding the presence or absence of the object detected in the daytime is transmitted to the control unit 117 as the first value, and the accuracy information regarding the presence or absence of the object detected at night is higher than the first value. It is transmitted to the control unit 117 as a low second value.

制御部117は、確度情報が所定値より低い場合、より安全な列車制御ルールを採用して列車110を制御してもよい。例えば、物体の属性が所定の仕草をしている作業員と特定された場合でも、当該結果の確度が所定値より低い場合、所定の仕草をしていない作業員または一般人が存在するものとして列車110の速度を制御する、といった運用が想定される。 When the accuracy information is lower than the predetermined value, the control unit 117 may control the train 110 by adopting a safer train control rule. For example, even if the attribute of an object is identified as a worker who is making a predetermined gesture, if the accuracy of the result is lower than the predetermined value, it is assumed that there is a worker or an ordinary person who is not making a predetermined gesture. Operation such as controlling the speed of 110 is assumed.

また、制御部117は、列車110の速度を制御する方法として、例えば、生成した制駆動指令をATO(Automatic Train Operation)装置(自動列車運転装置)に送信して自動制御してもよいし、運転士に対して警報を提示して手動によるブレーキ制御を促してもよい。自動制御と手動制御とのどちらを適用するかは、列車110の走行前に決定しておいてもよいし、列車110の走行が開始した後に運転士が手動で決定してもよい。また、制御部117は、確度情報を受信する場合、確度情報に基づいて自動制御と手動制御とのどちらを適用するかを決定してもよい。例えば、通常時は、自動制御による列車110の制御を行うが、確度情報が所定値より低い場合はシステムによる判断が誤っている可能性があると判断し、システムから運転士に対して手動制御への切替えを促すといった運用が考えられる。 Further, as a method of controlling the speed of the train 110, the control unit 117 may, for example, transmit a generated control drive command to an ATO (Automatic Train Operation) device (automatic train operation device) for automatic control. An alarm may be presented to the driver to encourage manual brake control. Whether to apply the automatic control or the manual control may be decided before the running of the train 110, or may be manually decided by the driver after the running of the train 110 is started. Further, when receiving the accuracy information, the control unit 117 may decide whether to apply the automatic control or the manual control based on the accuracy information. For example, in normal times, the train 110 is controlled by automatic control, but if the accuracy information is lower than the predetermined value, it is judged that the judgment by the system may be incorrect, and the system manually controls the driver. Operation such as encouraging switching to is conceivable.

図2は、列車制御ルールの一例を示す図である。本例では、物体の属性と軌道の中心からの距離とに応じて列車制御ルールが規定されている。 FIG. 2 is a diagram showing an example of a train control rule. In this example, train control rules are defined according to the attributes of the object and the distance from the center of the track.

制御情報記憶部119には、例えば、軌道の中心から「2m」以内に人物が存在する場合は人物の属性にかかわらず、列車110を減速する列車制御ルールが記憶されている。また、例えば、軌道の中心から「2m」〜「5m」以内に人物が存在する場合、当該人物の属性が作業員であり、かつ、当該作業員が所定の仕草をしているときは、列車110の走行を継続し、当該人物の属性が作業員であり、かつ、当該作業員が所定の仕草をしていないときは、列車110を減速し、当該人物の属性が一般人であるときは、列車110を減速する列車制御ルールが記憶されている。また、例えば、軌道の中心から「5m」より人物が離れている場合、当該人物の属性にかかわらず、列車110の走行を継続する列車制御ルールが記憶されている。 In the control information storage unit 119, for example, when a person exists within "2 m" from the center of the track, a train control rule for decelerating the train 110 is stored regardless of the attribute of the person. Further, for example, when a person exists within "2 m" to "5 m" from the center of the track, and the attribute of the person is a worker and the worker is making a predetermined gesture, the train When the running of 110 is continued, the attribute of the person is a worker, and the worker is not making a predetermined gesture, the train 110 is decelerated, and when the attribute of the person is a general person, the train 110 is decelerated. The train control rule for decelerating the train 110 is stored. Further, for example, when a person is separated from the center of the track by more than "5 m", a train control rule for continuing the running of the train 110 is stored regardless of the attribute of the person.

また、図2では、人物を例に挙げて説明したが、物についても同様である。図示は省略するが、制御情報記憶部119には、例えば、軌道の中心から「5m」以内に物が存在する場合、当該物の属性が作業用の機材であるときは、列車110の走行を継続し、当該物の属性が作業用の機材以外の物であるときは、列車110を減速する列車制御ルールが記憶されている。また、例えば、軌道の中心から「5m」より物が離れている場合、当該物の属性にかかわらず、列車110の走行を継続する列車制御ルールが記憶されている。 Further, in FIG. 2, a person has been taken as an example for explanation, but the same applies to an object. Although not shown, in the control information storage unit 119, for example, when an object exists within "5 m" from the center of the track, and the attribute of the object is work equipment, the train 110 runs. When the attribute of the object is other than the work equipment, the train control rule for decelerating the train 110 is stored. Further, for example, when an object is separated from the center of the track by more than "5 m", a train control rule for continuing the running of the train 110 is stored regardless of the attribute of the object.

本例では、簡単のため、「走行継続」と「減速」との2段階で減速度を示しているが、例えば、列車110先頭から物体までの距離、軌道の中心から物体までの距離に応じて減速度が規定されてもよい。 In this example, for the sake of simplicity, the deceleration is shown in two stages of "continuation of running" and "deceleration". For example, it depends on the distance from the head of the train 110 to the object and the distance from the center of the track to the object. The deceleration may be specified.

また、制御情報記憶部119は、路線内における点検作業、保守工事、建設工事に関する情報(以下、作業情報と呼ぶ)を条件として含む列車制御ルールを記憶してもよい。作業情報は、作業員が作業を行う場所(例えば、区間、作業位置等)、時間(例えば、時刻帯、期間等)のうち、1つ以上の情報を含む。作業情報を用いた列車制御ルールの一例として、例えば、点検作業を行っている区間および時間帯において、作業員を検知した場合は異常がないとして図2に示す列車制御ルールに従って列車110の速度を制御するが、当該区間外で作業員を検知した場合は計画外の侵入として減速の制御を行う、といったことが考えられる。 Further, the control information storage unit 119 may store train control rules including information on inspection work, maintenance work, and construction work (hereinafter, referred to as work information) in the route. The work information includes one or more information of a place (for example, a section, a work position, etc.) and a time (for example, a time zone, a period, etc.) in which a worker works. As an example of the train control rule using the work information, for example, in the section and time zone where the inspection work is being performed, if a worker is detected, it is assumed that there is no abnormality, and the speed of the train 110 is determined according to the train control rule shown in FIG. Although it is controlled, if a worker is detected outside the section, it is conceivable that deceleration is controlled as an unplanned intrusion.

以上が、列車制御システム100の主な構成と各構成要素の説明である。次に、列車制御システム100に係る処理を説明する。 The above is a description of the main components of the train control system 100 and each component. Next, the process related to the train control system 100 will be described.

図3は、列車110が行う列車制御処理に係るフローチャートの一例を示す図である。列車制御処理は、一定の周期で実行される。ステップS300からステップS303は、検知部114により実行される。ステップS304は、特定部115により実行される。ステップS305は、算出部116により実行される。ステップS306およびステップS307は、制御部117により実行される。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a flowchart relating to the train control process performed by the train 110. The train control process is executed at regular intervals. Steps S300 to S303 are executed by the detection unit 114. Step S304 is executed by the specific unit 115. Step S305 is executed by the calculation unit 116. Step S306 and step S307 are executed by the control unit 117.

ステップS300では、検知部114は、センサ113より現時点におけるセンサ情報を取得する。 In step S300, the detection unit 114 acquires the current sensor information from the sensor 113.

ステップS301では、検知部114は、センサ情報をもとに、現在の列車110の位置(在線地点)における監視エリアを設定する。 In step S301, the detection unit 114 sets the monitoring area at the current position (location point) of the train 110 based on the sensor information.

ステップS302では、検知部114は、センサ情報をもとに、監視エリア内に物体が存在しているか否かを判断(物体有無判断)する。 In step S302, the detection unit 114 determines whether or not an object exists in the monitoring area (determines the presence or absence of an object) based on the sensor information.

ステップS303では、検知部114は、ステップS302で物体が監視エリア内に存在するか否かを判定した結果に基づいて、次に実行すべき処理を決定する。検知部114は、列車110の前方に物体が存在すると判定した場合、ステップS304に処理を移し、列車110の前方に物体が存在しないと判定した場合、列車制御処理を終了する。 In step S303, the detection unit 114 determines the next process to be executed based on the result of determining whether or not the object exists in the monitoring area in step S302. When the detection unit 114 determines that an object exists in front of the train 110, the process shifts to step S304, and when it determines that the object does not exist in front of the train 110, the detection unit 114 ends the train control process.

ステップS304では、特定部115は、物体属性特定処理を行う。特定部115は、検知部114により検知された物体(制御対象の物体)に対するセンサ情報の特徴量と、属性種別情報記憶部118に記憶した各特徴量との適合度を評価する。特定部115は、評価した適合度をもとに、制御対象の物体の属性を特定し、当該物体の属性を示す属性情報を制御部117に送信する。なお、物体属性特定処理の一例については、図4を用いて後述する。 In step S304, the identification unit 115 performs the object attribute identification process. The specific unit 115 evaluates the degree of conformity between the feature amount of the sensor information for the object (object to be controlled) detected by the detection unit 114 and each feature amount stored in the attribute type information storage unit 118. The identification unit 115 identifies the attribute of the object to be controlled based on the evaluated goodness of fit, and transmits the attribute information indicating the attribute of the object to the control unit 117. An example of the object attribute identification process will be described later with reference to FIG.

ステップS305では、算出部116は、制御対象の物体に対するセンサ情報をもとに、当該物体の物体地点情報を算出し、算出した物体地点情報を制御部117に送信する。 In step S305, the calculation unit 116 calculates the object point information of the object based on the sensor information for the object to be controlled, and transmits the calculated object point information to the control unit 117.

なお、図3では、ステップS304の後にステップS305を実施する例を示すが、これらのステップは、独立に処理してもよい。例えば、ステップS305をステップS304の前に処理したり、ステップS304とステップS305とを並列処理したりしてもよい。 Although FIG. 3 shows an example in which step S305 is performed after step S304, these steps may be processed independently. For example, step S305 may be processed before step S304, or step S304 and step S305 may be processed in parallel.

ステップS306では、制御部117は、制御対象の物体の属性情報および物体地点情報に対応する列車制御ルールを制御情報記憶部119より選定する。 In step S306, the control unit 117 selects the train control rule corresponding to the attribute information and the object point information of the object to be controlled from the control information storage unit 119.

ステップS307では、制御部117は、選定した列車制御ルールに基づいて、列車110の速度を制御する。 In step S307, the control unit 117 controls the speed of the train 110 based on the selected train control rule.

図4は、特定部115が行う物体属性特定処理に係るフローチャートの一例を示す図である。物体属性特定処理では、複数のセンサ113を用いて制御対象の物体の属性を特定するケースについて説明する。複数のセンサ113としては、センサA(例えば、カメラ)とセンサB(例えば、ミリ波情報)とを例に挙げて説明する。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a flowchart relating to the object attribute specifying process performed by the specifying unit 115. In the object attribute identification process, a case where the attributes of the object to be controlled are specified by using a plurality of sensors 113 will be described. As the plurality of sensors 113, a sensor A (for example, a camera) and a sensor B (for example, millimeter wave information) will be described as an example.

ステップS400では、特定部115は、属性種別情報記憶部118より、センサAに係る物体の属性ごとに特徴量(しきい値)を取得する。 In step S400, the specific unit 115 acquires a feature amount (threshold value) for each attribute of the object related to the sensor A from the attribute type information storage unit 118.

ステップS401では、特定部115は、センサAの適合度を算出する。例えば、特定部115は、センサAのセンサ情報の特徴量(例えば、形状情報)と、取得したセンサAに係る特徴量(例えば、形状情報のしきい値)とを用いて、属性ごとに、形状情報と形状情報のしきい値との類似度を算出する。特定部115は、算出した類似度のうち最も高い類似度を正規化してセンサAの適合度とする。 In step S401, the specific unit 115 calculates the goodness of fit of the sensor A. For example, the specific unit 115 uses the feature amount of the sensor information of the sensor A (for example, shape information) and the feature amount related to the acquired sensor A (for example, the threshold value of the shape information) for each attribute. The degree of similarity between the shape information and the threshold value of the shape information is calculated. The specific unit 115 normalizes the highest similarity among the calculated similarity to obtain the goodness of fit of the sensor A.

ステップS402では、特定部115は、属性種別情報記憶部118より、センサBに係る物体の属性ごとに特徴量(しきい値)を取得する。 In step S402, the specific unit 115 acquires a feature amount (threshold value) for each attribute of the object related to the sensor B from the attribute type information storage unit 118.

ステップS403では、特定部115は、センサBの適合度を算出する。例えば、特定部115は、センサBのセンサ情報の特徴量(例えば、反射率)と、取得したセンサBに係る特徴量(反射率のしきい値)とを用いて、属性ごとに、反射率と反射率のしきい値との差分を算出する。特定部115は、算出した差分のうち最も小さい差分を正規化してセンサBの適合度とする。 In step S403, the identification unit 115 calculates the goodness of fit of the sensor B. For example, the specific unit 115 uses the feature amount (for example, reflectance) of the sensor information of the sensor B and the feature amount (reflectance threshold value) related to the acquired sensor B, and has a reflectance for each attribute. And the difference between the reflectance threshold and the reflectance are calculated. The specific unit 115 normalizes the smallest difference among the calculated differences to obtain the goodness of fit of the sensor B.

ステップS404では、特定部115は、制御対象の物体の属性を特定する。例えば、特定部115は、センサAの適合度とセンサBの適合度とを比較し、属性種別情報記憶部118を参照し、適合度が高い方のセンサ情報の特徴量を用いて、制御対象の物体の属性を特定する。なお、例えば、特定部115は、センサAのセンサ情報から判断する制御対象の物体の属性と、センサBのセンサ情報から判断する制御対象の物体の属性とが異なる場合、列車110の減速度が高い停止制御となる方の属性を制御対象の物体の属性として特定してもよい。 In step S404, the identification unit 115 specifies the attributes of the object to be controlled. For example, the specific unit 115 compares the goodness of fit of the sensor A with the goodness of fit of the sensor B, refers to the attribute type information storage unit 118, and uses the feature amount of the sensor information having the higher goodness of fit to be controlled. Identify the attributes of the object. For example, in the specific unit 115, if the attribute of the object to be controlled determined from the sensor information of the sensor A and the attribute of the object to be controlled to be determined from the sensor information of the sensor B are different, the deceleration of the train 110 is decelerated. The attribute with the higher stop control may be specified as the attribute of the object to be controlled.

ステップS405では、特定部115は、制御対象の物体の属性が人であるか否かを判定する。特定部115は、人であると判定した場合、ステップS407に処理を移し、人でないと判定した場合、ステップS406に処理を移す。 In step S405, the identification unit 115 determines whether or not the attribute of the object to be controlled is a person. If it is determined that the specific unit 115 is a person, the process is transferred to step S407, and if it is determined that the person is not a person, the process is transferred to step S406.

ステップS406では、特定部115は、制御対象の物体の属性を「物」として制御部117に出力する。 In step S406, the specific unit 115 outputs the attribute of the object to be controlled as an "object" to the control unit 117.

ステップS407では、特定部115は、制御対象の物体の属性が作業員であるか否かを判定する。特定部115は、作業員であると判定した場合、ステップS409に処理を移し、作業員でないと判定した場合、ステップS408に処理を移す。 In step S407, the specific unit 115 determines whether or not the attribute of the object to be controlled is a worker. When the specific unit 115 determines that it is a worker, it shifts the process to step S409, and when it determines that it is not a worker, it shifts the process to step S408.

ステップS408では、特定部115は、制御対象の物体の属性を「一般人」として制御部117に出力する。 In step S408, the specific unit 115 outputs the attribute of the object to be controlled to the control unit 117 as a “general person”.

ステップS409では、特定部115は、制御対象の物体の属性が挙手している作業員であるか否かを判定する。特定部115は、挙手している作業員であると判定した場合、ステップS411に処理を移し、挙手している作業員でないと判定した場合、ステップS410に処理を移す。 In step S409, the specific unit 115 determines whether or not the attribute of the object to be controlled is a worker raising his hand. When the specific unit 115 determines that the worker is raising his / her hand, the process is transferred to step S411, and when it is determined that the worker is not a worker who is raising his / her hand, the specific unit 115 shifts the process to step S410.

ステップS410では、特定部115は、制御対象の物体の属性を「作業員(挙手なし)」として制御部117に出力する。 In step S410, the specific unit 115 outputs the attribute of the object to be controlled to the control unit 117 as a “worker (without raising hands)”.

ステップS411では、特定部115は、制御対象の物体の属性を「作業員(挙手あり)」として制御部117に出力する。 In step S411, the specific unit 115 outputs the attribute of the object to be controlled to the control unit 117 as a “worker (with raised hands)”.

以上が、列車制御システム100により実行される列車制御処理の説明である。 The above is the description of the train control process executed by the train control system 100.

以上、本実施の形態に示す列車制御システムは、路線の監視エリア内に侵入する可能性のある物体の属性を示す属性情報と、当該属性の物体を検知した場合における列車制御ルールとを予め記憶したデータベースを備える。かかる列車制御システムは、監視エリア内において物体を検知した場合、当該データベースに基づいて物体の属性を特定し、当該属性に対応する列車制御ルールに基づいて列車の制御を行うことを特徴とする。当該物体の属性に基づいて列車の制御を行うことにより、例えば、正常な工事、点検作業等を行う作業員に対しては不要な減速、警報等による運転の乱れを回避することができる。また、例えば、一般人、計画外の作業員等が軌道の周辺へ立ち入った場合は減速することで衝突を避ける制御が可能となる。 As described above, the train control system shown in the present embodiment stores in advance the attribute information indicating the attribute of the object that may invade the monitoring area of the route and the train control rule when the object of the attribute is detected. It has a database. Such a train control system is characterized in that when an object is detected in the monitoring area, the attribute of the object is specified based on the database, and the train is controlled based on the train control rule corresponding to the attribute. By controlling the train based on the attributes of the object, for example, it is possible to avoid disturbance of operation due to unnecessary deceleration, warning, etc. for workers who perform normal construction, inspection work, and the like. Further, for example, when an ordinary person, an unplanned worker, or the like enters the periphery of the track, the speed is reduced to enable control to avoid a collision.

なお、簡単のため作業員を登録する事例を主に述べたが、上述の通り、電化柱、器具箱等の沿線設備、対向列車、保守車両等、人以外の物体を登録した場合も、同様の効果が得られる。 For the sake of simplicity, we have mainly described the case of registering workers, but as mentioned above, the same applies when registering objects other than humans, such as electric pillars, equipment boxes and other equipment along the railway lines, oncoming trains, maintenance vehicles, etc. The effect of is obtained.

(2)第2の実施の形態
第1の実施の形態の列車制御システム100では、列車110上(車上)に搭載したセンサ113が取得したセンサ情報を用いて物体を検知していたが、第2の実施の形態の列車制御システム500では、沿線に設置したセンサ513が取得したセンサ情報を用いて物体を検知することを特徴とする。本実施の形態では、第1の実施の形態と異なる構成について主に説明する。
(2) Second Embodiment In the train control system 100 of the first embodiment, an object is detected by using the sensor information acquired by the sensor 113 mounted on the train 110 (on the vehicle). The train control system 500 of the second embodiment is characterized in that an object is detected by using the sensor information acquired by the sensor 513 installed along the railway line. In this embodiment, a configuration different from that of the first embodiment will be mainly described.

図5は、列車制御システム500に係る構成の一例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram showing an example of the configuration related to the train control system 500.

列車制御システム500は、地上装置510を備える。地上装置510は、制御装置511と、記憶装置512と、センサ513と、通信装置514とを備える。 The train control system 500 includes a ground device 510. The ground device 510 includes a control device 511, a storage device 512, a sensor 513, and a communication device 514.

センサ513は、設置されている箇所の周辺をセンシングしてセンサ情報を取得する。センサ513については、例えば、踏切の障害物を検知する装置、駅の構内に設けられた監視カメラ等、既設の設備を用いて構成してもよい。また、例えば、センサ513については、新たにセンサ513(例えば、カメラ、ミリ波レーダ、LIDAR、超音波センサ等)を沿線に設置してもよい。 The sensor 513 senses the periphery of the installed location to acquire sensor information. The sensor 513 may be configured by using existing equipment such as a device for detecting an obstacle at a railroad crossing, a surveillance camera provided in a station yard, and the like. Further, for example, for the sensor 513, a new sensor 513 (for example, a camera, a millimeter wave radar, a lidar, an ultrasonic sensor, etc.) may be installed along the railway line.

通信装置514は、列車110が備える通信装置521と無線通信を行うためのインターフェース装置である。 The communication device 514 is an interface device for wirelessly communicating with the communication device 521 included in the train 110.

地上装置510の機能(例えば、地上監視部515、情報送信部516等)は、例えば、制御装置511がプログラムを記憶装置512に読み出して実行すること(ソフトウェア)により実現されてもよいし、専用の回路等のハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとが組み合わされて実現されてもよい。また、地上装置510の機能の一部は、地上装置510と通信可能な他のコンピュータにより実現されてもよい。 The functions of the ground device 510 (for example, the ground monitoring unit 515, the information transmission unit 516, etc.) may be realized by, for example, the control device 511 reading the program into the storage device 512 and executing it (software), or may be dedicated. It may be realized by hardware such as the circuit of, or it may be realized by combining software and hardware. In addition, some of the functions of the ground device 510 may be realized by another computer capable of communicating with the ground device 510.

地上監視部515は、センサ513により取得されたセンサ情報を情報送信部516を介して列車110に送信する。情報送信部516は、通信装置514を制御し、センサ情報を、列車110が備える通信装置521を制御する情報受信部522に送信する。 The ground monitoring unit 515 transmits the sensor information acquired by the sensor 513 to the train 110 via the information transmission unit 516. The information transmitting unit 516 controls the communication device 514 and transmits the sensor information to the information receiving unit 522 that controls the communication device 521 included in the train 110.

なお、列車制御システム500における処理については、第1の実施の形態と基本的に同様であるため、その説明は省略する。 Since the processing in the train control system 500 is basically the same as that in the first embodiment, the description thereof will be omitted.

本実施の形態では、沿線にセンサ513を備えることを特徴とするが、車上に備えたセンサ113によるセンサ情報を併用してもよいし、車上にはセンサ113を備えない構成としてもよい。 The present embodiment is characterized in that the sensor 513 is provided along the railway line, but the sensor information from the sensor 113 provided on the vehicle may be used together, or the sensor 113 may not be provided on the vehicle. ..

また、検知部114、特定部115、算出部116、制御部117、属性種別情報記憶部118および制御情報記憶部119を列車110に搭載する構成としているが、これらの一部もしくは全部の機能を地上の設備(例えば、地上装置510、サーバ装置等)に設置してもよい。例えば、全部の機能を地上の設備に設置した場合、地上の設備がセンサ情報を取得して物体を検知した後、列車110は、地上の設備から列車110の制御指示を受け取り、制御指示に基づいて列車110を制御する運用が考えられる。 Further, the detection unit 114, the specific unit 115, the calculation unit 116, the control unit 117, the attribute type information storage unit 118 and the control information storage unit 119 are mounted on the train 110, and some or all of these functions are provided. It may be installed in equipment on the ground (for example, ground equipment 510, server equipment, etc.). For example, when all the functions are installed on the ground equipment, the train 110 receives the control instruction of the train 110 from the ground equipment after the ground equipment acquires the sensor information and detects the object, and is based on the control instruction. The operation of controlling the train 110 can be considered.

以上、本実施の形態によれば、地上に設置したセンサを活用することにより、遠方、曲線区間等、列車からは見通し外の範囲においても物体の検知が可能となり、列車の運行の安全性向上へ寄与できる。 As described above, according to the present embodiment, by utilizing the sensor installed on the ground, it is possible to detect an object even in a range out of sight from the train, such as a distant place or a curved section, and the safety of train operation is improved. Can contribute to.

(3)他の実施の形態
なお、上述の実施の形態においては、本発明を列車制御システムに適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々のシステム、装置、方法、プログラム、記録媒体等に広く適用することができる。
(3) Other Embodiments In the above-described embodiment, the case where the present invention is applied to a train control system has been described, but the present invention is not limited to this, and various other systems. It can be widely applied to devices, methods, programs, recording media, and the like.

また、上述の実施の形態においては、算出部116は、軌道からの距離として、軌道の中心からの距離を算出する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、算出部116は、軌道からの距離として、建築限界からの距離を算出するようにしてもよい。 Further, in the above-described embodiment, the calculation unit 116 describes the case of calculating the distance from the center of the orbit as the distance from the orbit, but the present invention is not limited to this, and the calculation unit 116 uses the orbit. The distance from the building limit may be calculated as the distance from.

また、上述の実施の形態において、各テーブルの構成は一例であり、1つのテーブルは、2以上のテーブルに分割されてもよいし、2以上のテーブルの全部または一部が1つのテーブルであってもよい。 Further, in the above-described embodiment, the configuration of each table is an example, and one table may be divided into two or more tables, or all or a part of the two or more tables is one table. You may.

また、上記の説明において、各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。 Further, in the above description, information such as programs, tables, and files that realize each function is recorded in a memory, a hard disk, a storage device such as an SSD (Solid State Drive), or an IC card, an SD card, a DVD, or the like. Can be placed on the medium.

上述した実施の形態は、例えば、以下の特徴的な構成を有する。 The above-described embodiment has, for example, the following characteristic configurations.

軌道の上を走行する列車(例えば、列車110)を制御する列車制御システム(例えば、列車制御システム100、列車制御システム500)は、物体(例えば、人物、物等)の属性(例えば、人、一般人、作業員、列車110を認識している作業員、列車110を認識していない作業員、物、沿線設備、対向列車、保守車両、作業にかかる機材、作業にかかわらない機材等)ごとに上記列車の停止制御に係る制御情報(例えば、列車制御ルール)を記憶する記憶部(例えば、記憶装置112、制御情報記憶部119)と、上記軌道に係る情報(例えば、画像情報、物体からの反射強度および距離の情報、ビーコンからの電波等)を取得するセンサ(例えば、センサ113、センサ513、カメラ、ミリ波レーダ、LIDAR、超音波センサ、ビーコン電波受信器等)により得られたセンサ情報から物体を検知する検知部(例えば、検知部114)と、上記センサにより得られたセンサ情報から上記検知部により検知された物体の属性を特定する特定部(例えば、特定部115)と、上記記憶部に記憶されている、上記特定部により特定された物体の属性に対応する制御情報に従って、上記列車を制御(例えば、列車110の速度に応じたブレーキ制御、列車110と物体との距離に応じたブレーキ制御、駆動指令をATO装置に送信、運転士に対して警報を提示して手動によるブレーキ制御等)する制御部(例えば、制御部117)と、を備える。 A train control system (eg, train control system 100, train control system 500) that controls a train (eg, train 110) traveling on an orbit is an attribute (eg, person, person, etc.) of an object (eg, person, object, etc.). For each general person, worker, worker who recognizes train 110, worker who does not recognize train 110, thing, equipment along the line, oncoming train, maintenance vehicle, equipment related to work, equipment not involved in work, etc.) A storage unit (for example, storage device 112, control information storage unit 119) that stores control information (for example, train control rule) related to the stop control of the train, and information related to the track (for example, image information, from an object). Sensor information obtained by a sensor (for example, sensor 113, sensor 513, camera, millimeter wave radar, LIDAR, ultrasonic sensor, beacon radio wave receiver, etc.) that acquires reflection intensity and distance information, radio waves from a beacon, etc. A detection unit (for example, detection unit 114) that detects an object from the sensor, a specific unit (for example, specific unit 115) that specifies the attribute of the object detected by the detection unit from the sensor information obtained by the sensor, and the above. The train is controlled according to the control information stored in the storage unit corresponding to the attribute of the object specified by the specific unit (for example, brake control according to the speed of the train 110, the distance between the train 110 and the object). It is provided with a control unit (for example, control unit 117) that performs brake control according to the response, transmits a drive command to the ATO device, presents an alarm to the driver, and manually controls the brake, etc.).

上記構成によれば、物体の属性に応じて列車を停止制御することができるようになるので、必要なブレーキをかける一方、不要なブレーキを減らすことができる。例えば、上記構成によれば、不要なブレーキを減らすことで、消費エネルギーを削減することができる。また、例えば、上記構成によれば、不要なブレーキを減らすことで、ダイヤの乱れを抑えることができるので、列車を安定して運行することができるようになる。また、例えば、上記構成によれば、作業員の進入が許可されているエリア内に、作業員がいる場合には、ブレーキをかけることなく、または減速度が低いブレーキをかけて走行し、当該エリア内に一般人がいる場合には、減速度が高いブレーキをかけて走行するといったように、列車の速度を制御できるので、安全性を確保することができる。 According to the above configuration, the train can be stopped and controlled according to the attributes of the object, so that the necessary brakes can be applied while the unnecessary brakes can be reduced. For example, according to the above configuration, energy consumption can be reduced by reducing unnecessary brakes. Further, for example, according to the above configuration, by reducing unnecessary brakes, it is possible to suppress disturbance of the diamond, so that the train can be operated stably. Further, for example, according to the above configuration, when a worker is in an area where the entry of the worker is permitted, the train travels without applying the brake or with the brake having a low deceleration applied. When there are ordinary people in the area, the speed of the train can be controlled, such as by applying a brake with high deceleration, so safety can be ensured.

上記記憶部は、物体の属性ごとに、かつ、上記軌道からの距離ごとに、上記列車の停止制御に係る制御情報を記憶し(例えば、図2参照)、上記センサにより得られたセンサ情報と上記センサの位置情報(例えば、列車110の先頭の位置情報、地上に設置されたセンサの位置情報等)とに基づいて、上記検知部により検知された物体と上記軌道との距離(例えば、軌道の中心からの距離、建築限界からの距離等)を算出する算出部(例えば、算出部116)を備え、上記制御部は、上記記憶部に記憶されている、上記特定部により特定された物体の属性と上記算出部により算出された距離とに対応する制御情報に従って、上記列車を制御する。 The storage unit stores control information related to the stop control of the train for each attribute of the object and for each distance from the track (see, for example, FIG. 2), and together with the sensor information obtained by the sensor. The distance between the object detected by the detection unit and the track (for example, the track) based on the position information of the sensor (for example, the position information of the head of the train 110, the position information of the sensor installed on the ground, etc.). A calculation unit (for example, calculation unit 116) for calculating the distance from the center of the building, the distance from the building limit, etc.) is provided, and the control unit is an object specified by the specific unit stored in the storage unit. The train is controlled according to the control information corresponding to the attribute of the above and the distance calculated by the calculation unit.

上記構成によれば、物体の属性と軌道からの物体の距離とに応じて列車を停止制御することができる。例えば、物体が軌道に遠い場所に位置する場合(例えば、物体が軌道の中心から所定値以上、離れている場合)、減速度が低いブレーキをかけて走行し、物体が軌道に近い場所に位置する場合(例えば、物体が軌道の中心から所定値の範囲内に所在する場合)、減速度が高いブレーキをかけて走行するといったように、より適切にブレーキをかけることができるようになる。よって、上記構成によれば、消費エネルギーをより削減すること、列車をより安定して運行すること等ができるようになる。 According to the above configuration, the train can be stopped and controlled according to the attribute of the object and the distance of the object from the track. For example, when the object is located far from the orbit (for example, when the object is more than a predetermined value away from the center of the orbit), the vehicle travels with a brake having a low deceleration, and the object is located near the orbit. When this is done (for example, when the object is located within a predetermined value range from the center of the trajectory), it becomes possible to apply the brake more appropriately, such as traveling with a brake having a high deceleration. Therefore, according to the above configuration, energy consumption can be further reduced, trains can be operated more stably, and the like.

物体の属性を示す特徴量として、上記物体の色、上記物体の形状、上記物体の仕草、および/または、上記物体の反射率の情報を記憶する第2の記憶部(例えば、記憶装置112、属性種別情報記憶部118)を備え、上記特定部は、上記第2の記憶部を参照し、上記センサで取得されるセンサ情報の特徴量を用いて上記検知部により検知された物体の属性を特定(例えば、第2の記憶部に記憶されている特徴量とセンサ情報の特徴量との適合度を算出して最も適合度の高い特徴量の属性を物体の属性として特定)する。 A second storage unit (for example, a storage device 112, which stores information on the color of the object, the shape of the object, the gesture of the object, and / or the reflectance of the object, as feature quantities indicating the attributes of the object, The attribute type information storage unit 118) is provided, and the specific unit refers to the second storage unit and uses the feature amount of the sensor information acquired by the sensor to obtain the attribute of the object detected by the detection unit. Specific (for example, the degree of conformity between the feature amount stored in the second storage unit and the feature amount of the sensor information is calculated, and the attribute of the feature amount having the highest degree of conformity is specified as the attribute of the object).

上記構成によれば、例えば、物体の色、形状、仕草、反射率、これらの任意の組合せから物体の属性を特定することができる。例えば、複数種類の特徴量を用いることで、より正確に物体の属性を特定することができる。 According to the above configuration, for example, the attributes of an object can be specified from the color, shape, gesture, reflectance, and any combination thereof. For example, by using a plurality of types of features, the attributes of an object can be specified more accurately.

上記記憶部は、上記列車を認識していない作業員である属性に対応して第1の停止制御に係る制御情報を記憶し、上記列車を認識している作業員である属性に対応して第1の停止制御より減速度が相対的に低い第2の停止制御に係る制御情報を記憶し(例えば、図2参照)、上記特定部は、上記列車が近づいていることを認識していることを示す仕草を上記物体がしていると判定した場合、上記物体の属性を、上記列車を認識している作業員である属性と特定し(例えば、図4参照)、上記制御部は、上記記憶部に記憶されている、上記特定部により特定された上記列車を認識している作業員である属性に対応する制御情報(例えば、挙手ありに対応する列車制御ルール)に従って、上記列車を制御する。 The storage unit stores control information related to the first stop control corresponding to the attribute of the worker who does not recognize the train, and corresponds to the attribute of the worker who recognizes the train. The control information related to the second stop control whose deceleration is relatively lower than that of the first stop control is stored (see, for example, FIG. 2), and the specific unit recognizes that the train is approaching. When it is determined that the object is performing the gesture indicating that, the attribute of the object is specified as the attribute of the worker who recognizes the train (see, for example, FIG. 4), and the control unit determines that According to the control information (for example, the train control rule corresponding to the raised hand) stored in the storage unit and corresponding to the attribute of the worker recognizing the train specified by the specific unit, the train is moved. Control.

上記構成によれば、例えば、作業員が列車を認識しているか否かに応じて列車を制御することができるようになるので、より適切にブレーキをかけることができるようになる。 According to the above configuration, for example, the train can be controlled depending on whether or not the worker recognizes the train, so that the brake can be applied more appropriately.

上記センサは、第1のセンサ(例えば、センサA)と、第2のセンサ(例えば、センサB)とを含み、上記特定部は、上記第1のセンサのセンサ情報と上記第2のセンサのセンサ情報とから上記検知部により検知された物体の属性を特定する(例えば、図4参照)。 The sensor includes a first sensor (for example, sensor A) and a second sensor (for example, sensor B), and the specific unit includes the sensor information of the first sensor and the sensor information of the second sensor. The attributes of the object detected by the detection unit are specified from the sensor information (see, for example, FIG. 4).

上記構成によれば、例えば、第1のセンサのセンサ情報と第2のセンサのセンサ情報とを用いて物体の属性を特定するので、物体の属性をより正確に特定することができる。 According to the above configuration, for example, since the attribute of the object is specified by using the sensor information of the first sensor and the sensor information of the second sensor, the attribute of the object can be specified more accurately.

物体の属性ごとに上記第1のセンサの特徴量および上記第2のセンサの特徴量を記憶する第3の記憶部(例えば、記憶装置112、属性種別情報記憶部118)を備え、上記特定部は、上記第1のセンサで取得されたセンサ情報の特徴量と上記第3の記憶部に記憶されている上記第1のセンサの特徴量とを比較して適合度を算出し、上記第2のセンサのセンサ情報の特徴量と上記第3の記憶部に記憶されている上記第2のセンサの特徴量とを比較して適合度を算出し、適合度の高い方のセンサのセンサ情報を用いて上記物体の属性を特定する(例えば、図4参照)。 A third storage unit (for example, a storage device 112, an attribute type information storage unit 118) for storing the feature amount of the first sensor and the feature amount of the second sensor is provided for each attribute of the object, and the specific unit. Calculates the degree of conformity by comparing the feature amount of the sensor information acquired by the first sensor with the feature amount of the first sensor stored in the third storage unit, and calculates the degree of conformity. The degree of conformity is calculated by comparing the feature amount of the sensor information of the sensor of the above sensor with the feature amount of the second sensor stored in the third storage unit, and the sensor information of the sensor having the higher degree of conformity is obtained. It is used to identify the attributes of the object (see, for example, FIG. 4).

上記構成では、例えば、適合度の高い方のセンサのセンサ情報を用いて物体の属性を特定するので、物体の属性をより正確に特定することができる。 In the above configuration, for example, since the attribute of the object is specified by using the sensor information of the sensor having the higher goodness of fit, the attribute of the object can be specified more accurately.

上記特定部は、上記第1のセンサのセンサ情報から判断する上記物体の属性と、上記第2のセンサのセンサ情報から判断する上記物体の属性とが異なる場合、上記列車の減速度が高い停止制御となる方の属性を上記物体の属性として特定する。 When the attribute of the object determined from the sensor information of the first sensor and the attribute of the object determined from the sensor information of the second sensor are different from each other, the specific unit stops with a high deceleration of the train. The attribute of the control side is specified as the attribute of the above object.

上記構成では、例えば、物体の属性を一意に特定できない場合であっても、列車の減速度が高い停止制御となる方の属性を物体の属性として特定することで、列車を安全に運行することができる。 In the above configuration, for example, even if the attribute of the object cannot be uniquely specified, the train can be operated safely by specifying the attribute of the object that has the higher deceleration control of the train as the attribute of the object. Can be done.

作業員により作業が行われる場所を示す作業情報(例えば、作業情報)を記憶する第4の記憶部(例えば、記憶装置112)を備え、上記制御部は、上記第4の記憶部に記憶されている作業情報を参照し、上記列車の現在の位置が、作業が行われる場所であると判定した場合、上記記憶部に記憶されている、上記特定部により特定された物体の属性に対応する制御情報に従って、上記列車を制御する。 A fourth storage unit (for example, a storage device 112) for storing work information (for example, work information) indicating a place where work is performed by an operator is provided, and the control unit is stored in the fourth storage unit. When it is determined that the current position of the train is the place where the work is performed by referring to the work information, it corresponds to the attribute of the object specified by the specific unit stored in the storage unit. The train is controlled according to the control information.

上記構成では、例えば、作業が予定されている場所を加味して列車を停止制御することができるようになるので、より適切にブレーキをかけることができるようになる。 In the above configuration, for example, the train can be stopped and controlled in consideration of the place where the work is scheduled, so that the brake can be applied more appropriately.

作業員により作業が行われる時間を示す作業情報(例えば、作業情報)を記憶する第4の記憶部(例えば、記憶装置112)を備え、上記制御部は、上記第4の記憶部に記憶されている作業情報を参照し、現在の時間が、作業が行われる時間であると判定した場合、上記記憶部に記憶されている、上記特定部により特定された物体の属性に対応する制御情報に従って、上記列車を制御する。 A fourth storage unit (for example, a storage device 112) for storing work information (for example, work information) indicating the time when the work is performed by the worker is provided, and the control unit is stored in the fourth storage unit. When it is determined that the current time is the time when the work is performed by referring to the work information, the control information corresponding to the attribute of the object specified by the specific unit is stored in the storage unit. , Control the above train.

上記構成では、例えば、作業が予定されている時間を加味して列車を停止制御することができるようになるので、より適切にブレーキをかけることができるようになる。 In the above configuration, for example, the train can be stopped and controlled in consideration of the scheduled work time, so that the brake can be applied more appropriately.

上記制御部は、上記検知部による検知の結果の確度(例えば、検知した物体の有無に対する確度情報)と上記算出部による算出の結果の確度(例えば、算出した物体地点情報に対する確度情報)と上記特定部による特定の結果の確度(例えば、特定した物体の属性に対する確度情報)とのうち1以上がしきい値より低いと判定した場合、上記記憶部に記憶されている、上記特定部により特定された物体の属性と上記算出部により算出された距離とに対応する制御情報よりも減速度の高い制御情報に従って上記列車を制御する。 The control unit includes the accuracy of the detection result by the detection unit (for example, accuracy information regarding the presence or absence of the detected object), the accuracy of the calculation result by the calculation unit (for example, the accuracy information for the calculated object point information), and the above. When it is determined that one or more of the certainty of the specific result by the specific unit (for example, the accuracy information for the attribute of the specified object) is lower than the threshold value, it is specified by the specific unit stored in the storage unit. The train is controlled according to control information having a higher deceleration than the control information corresponding to the attribute of the object and the distance calculated by the calculation unit.

上記構成では、例えば、物体の検知、物体の位置の算出、物体の属性の特定の何れかの確度が低い場合、列車の減速度がより高い停止制御にすることで、列車を安全に運行することができる。 In the above configuration, for example, when the certainty of any of object detection, object position calculation, and object attribute identification is low, the train is operated safely by setting the stop control to have a higher deceleration of the train. be able to.

上記センサは、上記列車に設けられている。 The sensor is provided on the train.

上記構成によれば、例えば、列車が物体に近づくごとに、物体の検知の精度および物体の属性の特定の精度が向上するので、より適切にブレーキをかけることができるようになる。 According to the above configuration, for example, each time the train approaches an object, the accuracy of detecting the object and the accuracy of identifying the attribute of the object are improved, so that the brake can be applied more appropriately.

上記センサは、地上に設けられている。 The sensor is provided on the ground.

上記構成によれば、例えば、遠方、曲線区間等、列車からは見通しが悪い範囲においても物体の検知が可能となるので、より適切にブレーキをかけることができるようになる。 According to the above configuration, it is possible to detect an object even in a range where the line of sight is poor from the train, such as a distant place or a curved section, so that the brake can be applied more appropriately.

また上述した構成については、本発明の要旨を超えない範囲において、適宜に、変更したり、組み替えたり、組み合わせたり、省略したりしてもよい。 Further, the above-described configuration may be appropriately changed, rearranged, combined, or omitted as long as it does not exceed the gist of the present invention.

本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記の実施の形態は、本発明で分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications. The above-described embodiment has been described in detail for the sake of easy understanding in the present invention, and is not necessarily limited to the one including all the configurations described. It is also possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. ..

100……列車制御システム、110……列車。 100 ... train control system, 110 ... train.

Claims (12)

軌道の上を走行する列車を制御する列車制御システムであって、
物体の属性ごとに前記列車の停止制御に係る制御情報を記憶する記憶部と、
前記軌道に係る情報を取得するセンサにより得られたセンサ情報から物体を検知する検知部と、
前記センサにより得られたセンサ情報から前記検知部により検知された物体の属性を特定する特定部と、
前記記憶部に記憶されている、前記特定部により特定された物体の属性に対応する制御情報に従って、前記列車を制御する制御部と、
を備える列車制御システム。
A train control system that controls trains running on orbit.
A storage unit that stores control information related to the stop control of the train for each attribute of the object,
A detector that detects an object from the sensor information obtained by the sensor that acquires the information related to the trajectory, and
A specific unit that identifies the attribute of the object detected by the detection unit from the sensor information obtained by the sensor, and a specific unit.
A control unit that controls the train according to control information stored in the storage unit and corresponding to the attributes of the object specified by the specific unit.
Train control system with.
前記記憶部は、物体の属性ごとに、かつ、前記軌道からの距離ごとに、前記列車の停止制御に係る制御情報を記憶し、
前記センサにより得られたセンサ情報と前記センサの位置情報とに基づいて、前記検知部により検知された物体と前記軌道との距離を算出する算出部を備え、
前記制御部は、前記記憶部に記憶されている、前記特定部により特定された物体の属性と前記算出部により算出された距離とに対応する制御情報に従って、前記列車を制御する、
請求項1に記載の列車制御システム。
The storage unit stores control information related to the stop control of the train for each attribute of the object and for each distance from the track.
A calculation unit for calculating the distance between the object detected by the detection unit and the trajectory based on the sensor information obtained by the sensor and the position information of the sensor is provided.
The control unit controls the train according to control information stored in the storage unit and corresponding to the attributes of the object specified by the specific unit and the distance calculated by the calculation unit.
The train control system according to claim 1.
物体の属性を示す特徴量として、前記物体の色、前記物体の形状、前記物体の仕草、および/または、前記物体の反射率の情報を記憶する第2の記憶部を備え、
前記特定部は、前記第2の記憶部を参照し、前記センサで取得されるセンサ情報の特徴量を用いて前記検知部により検知された物体の属性を特定する、
請求項1に記載の列車制御システム。
As a feature amount indicating the attribute of the object, a second storage unit for storing information on the color of the object, the shape of the object, the gesture of the object, and / or the reflectance of the object is provided.
The specific unit refers to the second storage unit and identifies the attribute of the object detected by the detection unit by using the feature amount of the sensor information acquired by the sensor.
The train control system according to claim 1.
前記記憶部は、前記列車を認識していない作業員である属性に対応して第1の停止制御に係る制御情報を記憶し、前記列車を認識している作業員である属性に対応して第1の停止制御より減速度が相対的に低い第2の停止制御に係る制御情報を記憶し、
前記特定部は、前記列車が近づいていることを認識していることを示す仕草を前記物体がしていると判定した場合、前記物体の属性を、前記列車を認識している作業員である属性と特定し、
前記制御部は、前記記憶部に記憶されている、前記特定部により特定された前記列車を認識している作業員である属性に対応する制御情報に従って、前記列車を制御する、
請求項3に記載の列車制御システム。
The storage unit stores control information related to the first stop control corresponding to the attribute of the worker who does not recognize the train, and corresponds to the attribute of the worker who recognizes the train. The control information related to the second stop control whose deceleration is relatively lower than that of the first stop control is stored.
When it is determined that the object is making a gesture indicating that the train is approaching, the specific unit is a worker who recognizes the train as an attribute of the object. Identify as an attribute
The control unit controls the train according to the control information stored in the storage unit and corresponding to the attribute of the worker recognizing the train specified by the specific unit.
The train control system according to claim 3.
前記センサは、第1のセンサと、第2のセンサとを含み、
前記特定部は、前記第1のセンサのセンサ情報と前記第2のセンサのセンサ情報とから前記検知部により検知された物体の属性を特定する、
請求項1に記載の列車制御システム。
The sensor includes a first sensor and a second sensor.
The specific unit identifies the attribute of the object detected by the detection unit from the sensor information of the first sensor and the sensor information of the second sensor.
The train control system according to claim 1.
物体の属性ごとに前記第1のセンサの特徴量および前記第2のセンサの特徴量を記憶する第3の記憶部を備え、
前記特定部は、前記第1のセンサで取得されたセンサ情報の特徴量と前記第3の記憶部に記憶されている前記第1のセンサの特徴量とを比較して適合度を算出し、前記第2のセンサのセンサ情報の特徴量と前記第3の記憶部に記憶されている前記第2のセンサの特徴量とを比較して適合度を算出し、適合度の高い方のセンサのセンサ情報を用いて前記物体の属性を特定する、
請求項5に記載の列車制御システム。
A third storage unit for storing the feature amount of the first sensor and the feature amount of the second sensor is provided for each attribute of the object.
The specific unit calculates the degree of conformity by comparing the feature amount of the sensor information acquired by the first sensor with the feature amount of the first sensor stored in the third storage unit. The degree of conformity is calculated by comparing the feature amount of the sensor information of the second sensor with the feature amount of the second sensor stored in the third storage unit, and the sensor having the higher degree of conformity Identify the attributes of the object using sensor information,
The train control system according to claim 5.
前記特定部は、前記第1のセンサのセンサ情報から判断する前記物体の属性と、前記第2のセンサのセンサ情報から判断する前記物体の属性とが異なる場合、前記列車の減速度が高い停止制御となる方の属性を前記物体の属性として特定する、
請求項5に記載の列車制御システム。
When the attribute of the object determined from the sensor information of the first sensor and the attribute of the object determined from the sensor information of the second sensor are different from each other, the specific unit stops the train with a high deceleration. Specifying the control attribute as the attribute of the object,
The train control system according to claim 5.
作業員により作業が行われる場所を示す作業情報を記憶する第4の記憶部を備え、
前記制御部は、前記第4の記憶部に記憶されている作業情報を参照し、前記列車の現在の位置が、作業が行われる場所であると判定した場合、前記記憶部に記憶されている、前記特定部により特定された物体の属性に対応する制御情報に従って、前記列車を制御する、
請求項1に記載の列車制御システム。
It is equipped with a fourth storage unit that stores work information indicating the place where the work is performed by the worker.
The control unit refers to the work information stored in the fourth storage unit, and when it is determined that the current position of the train is the place where the work is performed, the control unit is stored in the storage unit. , The train is controlled according to the control information corresponding to the attribute of the object specified by the specific unit.
The train control system according to claim 1.
作業員により作業が行われる時間を示す作業情報を記憶する第4の記憶部を備え、
前記制御部は、前記第4の記憶部に記憶されている作業情報を参照し、現在の時間が、作業が行われる時間であると判定した場合、前記記憶部に記憶されている、前記特定部により特定された物体の属性に対応する制御情報に従って、前記列車を制御する、
請求項1に記載の列車制御システム。
It is equipped with a fourth storage unit that stores work information indicating the time when the work is performed by the worker.
The control unit refers to the work information stored in the fourth storage unit, and when it is determined that the current time is the time when the work is performed, the specific unit is stored in the storage unit. The train is controlled according to the control information corresponding to the attribute of the object specified by the unit.
The train control system according to claim 1.
前記制御部は、前記検知部による検知の結果の確度と前記算出部による算出の結果の確度と前記特定部による特定の結果の確度とのうち1以上がしきい値より低いと判定した場合、前記記憶部に記憶されている、前記特定部により特定された物体の属性と前記算出部により算出された距離とに対応する制御情報よりも減速度の高い制御情報に従って前記列車を制御する、
請求項2に記載の列車制御システム。
When the control unit determines that one or more of the accuracy of the detection result by the detection unit, the accuracy of the calculation result by the calculation unit, and the accuracy of the specific result by the specific unit is lower than the threshold value. The train is controlled according to control information having a higher deceleration than the control information stored in the storage unit and corresponding to the attribute of the object specified by the specific unit and the distance calculated by the calculation unit.
The train control system according to claim 2.
前記センサは、前記列車に設けられている、
請求項1に記載の列車制御システム。
The sensor is provided on the train.
The train control system according to claim 1.
前記センサは、地上に設けられている、
請求項1に記載の列車制御システム。
The sensor is provided on the ground.
The train control system according to claim 1.
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