JP3877055B2 - 軌道上の車両を位置特定する方法およびシステム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、軌道上の車両を位置特定する方法に関し、特に車両の速度の近似測定値と車両上で測定される単一の慣性量とから車両の位置に関して大きな精度が得られることを可能にする鉄道軌道上の鉄道車両を位置特定する方法に関する。
【０００２】
本発明はまた、前記方法を実現する位置特定システムに関し、特に旅客の快適さを改善することを意図した被制御システムを制御するために使用できる位置特定システムに関する。
【０００３】
【従来の技術】
鉄道軌道上の鉄道車両を位置特定するために日常的に使用される最も単純な手法は、車両の速度を積分することによって、出発点から軌道上を走行した距離を測定することである。しかしながら車両の速度は通常、車軸の回転速度を測定することによって測定される。車輪の直径は、車輪が摩耗するにつれて減少し、車輪は高い駆動トルクと低い接着力が存在するときにスキッド（横滑り）する。したがって速度を積分することは、数１０キロメートル走行後の車両の測定位置と実際の位置との間に大きな誤差を生じることがある。
【０００４】
車両を位置特定するための他の従来技術は、車両が走行する軌道上の鉄道車両を正確に位置特定するために鉄道軌道にビーコンを装備させることからなる。しかしながらこの手法は、鉄道ネットワークのすべての鉄道軌道に沿ってビーコンを設置することを必要とするという欠点を有し、したがってそのコストは非常に高くなる。ＧＰＳシステムを用いて車両を位置特定することからなる手法は、トンネルといった物陰の領域では車両を位置特定できないという欠点を有する。
【０００５】
本出願者によって出願されたフランス特許出願ＦＲ−９９０７４３５は、車両上に配置された複数の慣性センサーの出力から計算される軌道特性を以前の走行中に記憶された鉄道軌道のマップと相関させることによって、鉄道軌道上の鉄道車両を位置特定することによって上記の欠点を改善している。しかしながらこの種の位置特定手法は、複数の慣性センサーの存在を必要とし、これはこれらのセンサーが鉄道車両のコストを増加させるという欠点を有する。更にこの種の位置特定方法は、測定値と記憶された軌道特性との間の相関に関してデータベースを探索することに基づいているので、連続的な位置特定を必ずしも保証していない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、実現が単純で経済的であるように、追加の軌道側装置を必要とせずに、単に１個の慣性センサーを使用して、連続的収束によって軌道上の車両の正確な位置特定を可能にする方法を提案することによって上記の欠点を軽減することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
したがって本発明は、鉄道軌道上の鉄道車両を位置特定する方法であって、
車両の実際の速度の近似値を与える手段を使用して異なる時刻に車両の速度を測定するステップと、
車両の速度とカントまたは曲率半径といった軌道に固有の幾何学的特性とにのみ依存するように選択された慣性量を、前記車両上に配置された単一の慣性センサーを使用して異なる時刻に測定するステップと、
前記車両が位置特定されるべき時刻に先立つ異なる時刻に測定された前記車両の近似速度の既知の値と、前記慣性量の測定値と、前記軌道に固有の幾何学的特性とその空間的微分係数とが異なる曲線横座標に関して記憶されており、事前に行われた学習プロセスによって取得されたデータベースとから、非線形オブザーバに基づく収束性アルゴリズムを用いて軌道上の車両の横座標を計算するステップとを含むことを特徴とする前記方法を提供する。
【０００８】
本発明の他の特徴によれば、
前記車両の速度Ｖｍは一定の時間間隔ＤＴｏで測定され、前記速度の測定値Ｖｍ（ｔｉ）は車両が位置特定されるべき測定時刻ｔＮに先立つ観測時間ウィンドウＴｏの時刻ｔｉ，ｉ∈［１，Ｎ］で行われて、メモリに記憶され、
異なる時刻ｔｉに関して車両上で行われる慣性量の測定値ｙ（ｔｉ）がメモリに記憶され、また
時刻ｔＮにおける車両の予測された曲線横座標
【数３５】
が連続反復によって計算され、各新しい測定時刻ｔＮは新しい観測ウィンドウＴｏの開始点ｉ＝０がそれに先立つ反復の観測ウィンドウＴｏの測定点ｉ＝１の横座標と一致するように観測ウィンドウＴｏが量ＤＴｏだけシフトされる新しい計算反復を生成し、前記予測された曲線横座標
【数３６】
は方程式
【数３７】
ただし
【数３８】
を使って計算され、ここで
【数３９】
は観測ウィンドウＴｏの各時刻ｔｉにおける車両の修正済みの速度であり、
【数４０】
は相対速度誤差であり、
【数４１】
は観測ウィンドウＴｏの開始点の修正済み曲線横座標であり、
【数４２】
と
【数４３】
は先行する反復において、速度の測定値Ｖｍ（ｔｉ）と、各時刻ｔｉにおける単一の慣性量ｙ（ｔｉ）と、方程式
【数４４】
を使って評価された曲線横座標
【数４５】
のレベルにおける幾何学的特性
【数４６】
とその空間的微分係数
【数４７】
とから非線形オブザーバに基づく収束性アルゴリズムによって得られる。
【０００９】
本発明による方法は更に、個別に、または技術的に実施可能な如何なる組み合わせにおいてでも下記の特徴、すなわち、
前記データベースは、トリプレット（ｓｊ，ＲＯｊ，ＤＲＯｊ）のデータの正確な知識を保証する運行条件の下で軌道に沿った車両の以前の走行中の異なる横座標ｓｊにおける慣性量ｙ（ｔｊ）を測定することによって得られる前記トリプレットを含むことと、
前記軌道の如何なる予測された横座標
【数４８】
に関しても、幾何学的特性の値
【数４９】
と空間的微分係数
【数５０】
は、前記データベース内に記憶された二つのトリプレット（ｓｊ，ＲＯｊ，ＤＲＯｊ）間の補間によって計算されることと、
前記慣性センサーは、偏揺れレート・ジャイロであることと、
前記慣性センサーは、横揺れレート・ジャイロであることと、
前記車両は、鉄道軌道に沿って走行する鉄道車両であることと、
軌道上の車両を位置特定する前記方法は、ティルト・システムまたはアクティブな横向き懸架システムといった軌道の幾何学的形状、または乗客へのアナウンスの記録、または車両に課せられた速度特性によって位相が制御されなければならない鉄道車両の被制御システムを制御するために使用されることとのうちの一つ以上を含むことが出来る。
【００１０】
本発明はまた、車両の近似的な速度を与える測定手段と、
単一の慣性センサーと、
軌道に固有の幾何学的特性とその軌道の異なる曲線横座標に関するその空間的微分係数とが記憶されたデータベースと、
前記速度測定手段と前記センサーとから情報を受け取り、前記データベースに接続されていて、前記軌道上の前記車両の横座標を計算するコンピュータと
を含むことを特徴とする、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法を使用する、軌道上の車両を位置特定するシステムを提供する。
【００１１】
他の特徴と利点は、本発明による位置特定方法の一実施形態の下記の説明から明らかになるであろう。そしてそれは、単に例として、また付属図面に参照して与えられた説明である。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１は、軌道上を走行する鉄道車両を示しており、この鉄道車両は、好ましくは偏揺れレート・ジャイロである慣性センサー１２と、鉄道車両上に通常備えられており、車軸の回転速度に基づく方法を使用する種類の、車両の近似的実速度を測定するための手段とを組み入れている。この位置特定方法の変形例では、慣性センサー１２は横揺れレート・ジャイロまたは横断方向加速度センサーである。
【００１３】
図２は、車両が鉄道軌道上で正確に位置特定されることを可能にする、鉄道車両を位置特定するシステムのブロック図である。図２に見られるように、本位置特定システムは、片揺れレート・ジャイロ１２と、車両の近似的速度を測定する手段１３とに接続されたコンピュータ１４を含んでいる。コンピュータ１４は、軌道に固有の幾何学的特性ＲＯｊと軌道の異なる横座標ｓｊに関するその空間的微分係数ＤＲＯｊとがトリプレット（ｓｊ，ＲＯｊ，ＤＲＯｊ）の形で記憶されているデータベース１６に関連している。このデータベース１６内に記憶された幾何学的特性は、使用される慣性センサー１２に依存しており、また車両の速度と共に、センサー１２によって供給される慣性測定値の理論値が計算されることを可能にしなくてはならない。
【００１４】
したがってもし慣性センサー１２が偏揺れレート・ジャイロであれば、データベース１６に含まれる特性ＲＯは、軌道の曲率である。鉄道軌道の曲率ρ（ｓ）は、カーブ内の横座標ｓの関数として単に非常にゆっくり変化し、またしたがって片揺れレート・ジャイロによって供給される測定値ｙ（ｔ）は、
【数５１】
と書くことが出来るが、ここでρ（ｓ）は横座標ｓにおける軌道の曲率であり、Ｖ（ｓ）は車両の速度である。
【００１５】
もし慣性センサー１２が、横揺れレート・ジャイロであれば、データベース１６に含まれる特性ＲＯは、軌道のカント（横断面傾斜）Ｄ（ｓ）である。カントは一般に、レール間の距離Ｌに比べて小さく、横揺れレート・ジャイロによって供給される測定値ｙ（ｔ）は、
【数５２】
と書くことが出来る。
【００１６】
データベース１６内のトリプレット（ＲＯｊ，ＤＲＯｊ，ｓｊ）は、鉄道軌道上を走行する鉄道車両を必要とする学習プロセスと、車両の速度を積分することによって得られる異なる横座標ｓｊのための慣性測定手段１２を用いて慣性値を測定することとによって得られる。無論、このデータベース１６を学習させるためのこの車両走行中に、測定された速度およびそれにしたがって取得された軌道の横座標が正確であるように、車輪とレールとの間にスリップがないように、速度測定手段１３が較正され、走行条件が選択される。軌道の幾何学的特性とカントは、前述の方程式の一つの逆適用によって、それから横座標に関して微分することによってオフラインで計算される。
【００１７】
次にこの位置特定システムの一般的機能を示す流れ図である図３を参照して説明するように、コンピュータ１４は、図１に示す幅Ｔｏの観測時間ウィンドウ内で片揺れレート・ジャイロ１２と速度測定手段１３とによって測定された値に基づいて一連の計算ステップを連続的に反復する。
【００１８】
次にこの位置特定システムの一般的機能を示す流れ図である図３を参照して説明するように、コンピュータ１４は、片揺れレート・ジャイロ１２によって生成された値ｙ（ｔｉ）と速度測定手段１３によって生成された値Ｖｍ（ｔｉ）とが、一定の期間ＤＴｏだけ分離された種々の時刻ｔｉである異なる時刻ｔｉ、ｉ∈［１，Ｎ］に、車両の曲線横座標
【数５３】
に対応して記憶されている幅Ｔｏの観測時間ウィンドウ内で一連の計算ステップを反復する。先行する反復観測ウィンドウＴｏが破線で示されている図１に見られるように、観測ウィンドウＴｏは、新しい観測ウィンドウの開始点に対応する新しい横座標
【数５４】
が先行する反復で使用された観測ウィンドウの横座標
【数５５】
に対応するように、各新しい反復ごとに時間間隔ＤＴｏだけシフトされる。
【００１９】
計算を単純にするために、今後説明される位置特定方法の特定の実施形態では、速度はゆっくり変化し、したがって測定された速度に関する相対誤差の微分係数
【数５６】
は観測時間Ｔｏに亘ってゼロであると仮定している。各反復ごとに、すなわち観測ウィンドウが時間的にＤＴｏだけシフトされる度ごとにコンピュータ１４によって実行される一連の計算ステップを以下に説明する。最後の点ｔＮは、最後の測定点に対応している。
【００２０】
第１のステップ１８でコンピュータ１４は、偏揺れレート・ジャイロ１２からの第Ｎ番目の値ｙ（ｔＮ）と速度測定手段１３からの第Ｎ番目の値Ｖｍ（ｔＮ）とを受け取ってそのメモリに格納し、そのメモリ内で、車両が位置特定されるべき現在時刻ｔＮに先立つ幅Ｔｏの観測時間ウィンドウ内に在る種々の時刻ｔｉに得られた測定値に加えられる。
【００２１】
第１のステップ１８の時にコンピュータ１４はまた、観測された曲線横座標
【数５７】
と先の反復時にコンピュータ１４によって計算された相対速度誤差
【数５８】
とを受け取る。横座標
【数５９】
は、新しい観測ウィンドウの開始点に対応する。この計算プロセスを開始するために、先行する反復が存在しない最初の計算反復に関して、開始時曲線横座標
【数６０】
は近似的に知られていると仮定しており、
【数６１】
は例えばゼロであると仮定している。
【００２２】
上記のデータからコンピュータ１４は、方程式
【数６２】
から観測ウィンドウＴｏ内の各時刻ｔｉごとに修正済み速度
【数６３】
を計算する。
【００２３】
次のステップ２０でコンピュータ１４は、観測ウィンドウＴｏ、言い換えれば
【数６４】
における修正済み速度
【数６５】
の時間積分によって各曲線横座標の推定値
【数６６】
を計算する。
【００２４】
ステップ２０の終了時ｉ＝Ｎに関して、現在時刻ｔＮにおける車両の推定位置は、方程式
【数６７】
から知られ、その横座標は本位置特定方法によって得られた鉄道軌道上の鉄道車両の修正済み位置に対応している。
【００２５】
後続の計算ステップは、観測ウィンドウＴｏの点１の修正済み横座標
【数６８】
と、同じ点１で観測された相対速度誤差
【数６９】
とを計算し、これらの値
【数７０】
と
【数７１】
はそれぞれ、次の計算反復時に車両の修正済み位置を計算するための規準データ
【数７２】
【数７３】
として役に立つ。
【００２６】
ステップ２２でコンピュータ１４は最初に、各推定曲線横座標
【数７４】
ごとに曲率半径の値
【数７５】
とその空間的微分係数の値
【数７６】
とを計算する。これらの値
【数７７】
と
【数７８】
は、データベース１６から抽出された二つの隣接するトリプレット（ＲＯｊ，ＤＲＯｊ，ｓｊ）間の線形補間によって計算される。
【００２７】
同じステップ２２で各推定曲線横座標
【数７９】
における慣性測定値
【数８０】
は、方程式
【数８１】
を使用して評価される。
【００２８】
次のステップ２４でコンピュータ１４は、滑り水平状態オブザーバ方法を使用して、観測ウィンドウＴｏ内の点１で測定された速度に関して観測された横座標の微分係数
【数８２】
と相対速度誤差の微分係数
【数８３】
とを計算する。この方法の理論は、１９９９年に発行された雑誌「Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｎｔｒｏｌ」、第７２巻、第１３号の１２０４から１２１７ページのＭａｚｅｎ ＡＬＡＭＩＲによる論文に記載されている。
【００２９】
値
【数８４】
と
【数８５】
は、上記の数学的方法を鉄道車両の位置特定に適用することによって得られる下記の方程式
【数８６】
から計算され、ここで
【数８７】
であり、ここで
【数８８】
【数８９】
および
【数９０】
である。中間変数
【数９１】
【数９２】
は、下記の方程式
【数９３】
【数９４】
から決定される。
【００３０】
上記の方程式でｋとαはパラメータである。例えばオブザーバが最小の誤差で推定を行うことを保証するためには
【数９５】
であり、また直線における安定性を保証するためにはα＝１である。
【００３１】
【数９６】
と
【数９７】
とを計算し、それから時間積分によって、観測ウィンドウＴｏ内の点１における修正済み横座標と速度に関する相対速度誤差とにそれぞれ対応する修正済み値
【数９８】
と
【数９９】
とが得られる。
【００３２】
それからステップ２４で得られた値
【数１００】
と
【数１０１】
は、これらの値が次の計算反復時に使用できるように第１の計算ステップ１８の入力にフィードバックされるが、こうして得られた値
【数１０２】
と
【数１０３】
は新しい計算反復で使用される
【数１０４】
【数１０５】
の値に対応しており、その計算反復のために、観測ウィンドウＴｏは、新しい観測ウィンドウの開始点ｉ＝０がそれに先行する観測ウィンドウの点ｉ＝１に対応するようにシフトされる。
【００３３】
上記の種類の位置特定方法は、各測定時刻ｔＮで正確に鉄道車両を位置特定するという利点を持っている。
【００３４】
本発明による位置特定方法は好ましくは、ティルト・システムまたはアクティブな横向き懸架システムといった鉄道軌道の幾何学形状、または車両に課せられた速度特性によって位相が制御されることを必要とする鉄道車両の被制御システムを制御するために使用される。
【００３５】
今ここに説明した本発明は、車両上にただ１個の慣性センサーと、車両の近似的な速度と軌道に固有の幾何学的特性を含むデータベースとを必要とするだけで、経済的に実現できるという利点を持っている。
【００３６】
上述の例は計算を単純にするために、速度はゆっくり変化するということ、またしたがって速度の相対誤差の微分係数は時間ウィンドウＴｏに亘ってゼロであるということを仮定しているが、本発明は決してどの点においても上述の例に限定されないことは言うまでもない。それどころか逆に本位置特定方法は、滑り水平状態オブザーバ理論を更に一般的に使用でき、下記の方程式
【数１０６】
を使用することによって速度のより早い変化を考慮に入れることができる。ここで
【数１０７】
は、
【数１０８】
などによる相対速度誤差ｅの連続した微分係数を表す。
【００３７】
上記の方程式でｋとαは変数パラメータであり、Ｇはシステムの状態の関数としての規準Ｊの勾配であり、これは下記の微分マトリックス方程式
【数１０９】
の解Ａによって与えられる。ここで
【数１１０】
【数１１１】
である。
【００３８】
したがってゼロ・オーダーのオブザーバの場合を取れば、すなわち観測ウィンドウＴｏ内で
【数１１２】
を取れば、前述の特定の実施形態で使用した方程式が得られる。すなわち
【数１１３】
である。
【００３９】
第２のオーダーのオブザーバの場合、すなわち観測ウィンドウＴｏで
【数１１４】
に関しては、下記の方程式
【数１１５】
が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による位置特定方法の特定の一実施形態に使用される観測時間ウィンドウの原理を示す図。
【図２】本発明による位置特定方法の構成を示すブロック図。
【図３】本発明による位置特定方法の主要なステップを示す流れ図。
【符号の説明】
１２ 慣性センサー
１３ 車両の近似的速度を測定する手段
１４ コンピュータ
１６ データベース
【発明の属する技術分野】
本発明は、軌道上の車両を位置特定する方法に関し、特に車両の速度の近似測定値と車両上で測定される単一の慣性量とから車両の位置に関して大きな精度が得られることを可能にする鉄道軌道上の鉄道車両を位置特定する方法に関する。
【０００２】
本発明はまた、前記方法を実現する位置特定システムに関し、特に旅客の快適さを改善することを意図した被制御システムを制御するために使用できる位置特定システムに関する。
【０００３】
【従来の技術】
鉄道軌道上の鉄道車両を位置特定するために日常的に使用される最も単純な手法は、車両の速度を積分することによって、出発点から軌道上を走行した距離を測定することである。しかしながら車両の速度は通常、車軸の回転速度を測定することによって測定される。車輪の直径は、車輪が摩耗するにつれて減少し、車輪は高い駆動トルクと低い接着力が存在するときにスキッド（横滑り）する。したがって速度を積分することは、数１０キロメートル走行後の車両の測定位置と実際の位置との間に大きな誤差を生じることがある。
【０００４】
車両を位置特定するための他の従来技術は、車両が走行する軌道上の鉄道車両を正確に位置特定するために鉄道軌道にビーコンを装備させることからなる。しかしながらこの手法は、鉄道ネットワークのすべての鉄道軌道に沿ってビーコンを設置することを必要とするという欠点を有し、したがってそのコストは非常に高くなる。ＧＰＳシステムを用いて車両を位置特定することからなる手法は、トンネルといった物陰の領域では車両を位置特定できないという欠点を有する。
【０００５】
本出願者によって出願されたフランス特許出願ＦＲ−９９０７４３５は、車両上に配置された複数の慣性センサーの出力から計算される軌道特性を以前の走行中に記憶された鉄道軌道のマップと相関させることによって、鉄道軌道上の鉄道車両を位置特定することによって上記の欠点を改善している。しかしながらこの種の位置特定手法は、複数の慣性センサーの存在を必要とし、これはこれらのセンサーが鉄道車両のコストを増加させるという欠点を有する。更にこの種の位置特定方法は、測定値と記憶された軌道特性との間の相関に関してデータベースを探索することに基づいているので、連続的な位置特定を必ずしも保証していない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、実現が単純で経済的であるように、追加の軌道側装置を必要とせずに、単に１個の慣性センサーを使用して、連続的収束によって軌道上の車両の正確な位置特定を可能にする方法を提案することによって上記の欠点を軽減することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
したがって本発明は、鉄道軌道上の鉄道車両を位置特定する方法であって、
車両の実際の速度の近似値を与える手段を使用して異なる時刻に車両の速度を測定するステップと、
車両の速度とカントまたは曲率半径といった軌道に固有の幾何学的特性とにのみ依存するように選択された慣性量を、前記車両上に配置された単一の慣性センサーを使用して異なる時刻に測定するステップと、
前記車両が位置特定されるべき時刻に先立つ異なる時刻に測定された前記車両の近似速度の既知の値と、前記慣性量の測定値と、前記軌道に固有の幾何学的特性とその空間的微分係数とが異なる曲線横座標に関して記憶されており、事前に行われた学習プロセスによって取得されたデータベースとから、非線形オブザーバに基づく収束性アルゴリズムを用いて軌道上の車両の横座標を計算するステップとを含むことを特徴とする前記方法を提供する。
【０００８】
本発明の他の特徴によれば、
前記車両の速度Ｖｍは一定の時間間隔ＤＴｏで測定され、前記速度の測定値Ｖｍ（ｔｉ）は車両が位置特定されるべき測定時刻ｔＮに先立つ観測時間ウィンドウＴｏの時刻ｔｉ，ｉ∈［１，Ｎ］で行われて、メモリに記憶され、
異なる時刻ｔｉに関して車両上で行われる慣性量の測定値ｙ（ｔｉ）がメモリに記憶され、また
時刻ｔＮにおける車両の予測された曲線横座標
【数３５】
【数３６】
【数３７】
【数３８】
【数３９】
【数４０】
【数４１】
【数４２】
【数４３】
【数４４】
【数４５】
【数４６】
【数４７】
【０００９】
本発明による方法は更に、個別に、または技術的に実施可能な如何なる組み合わせにおいてでも下記の特徴、すなわち、
前記データベースは、トリプレット（ｓｊ，ＲＯｊ，ＤＲＯｊ）のデータの正確な知識を保証する運行条件の下で軌道に沿った車両の以前の走行中の異なる横座標ｓｊにおける慣性量ｙ（ｔｊ）を測定することによって得られる前記トリプレットを含むことと、
前記軌道の如何なる予測された横座標
【数４８】
【数４９】
【数５０】
前記慣性センサーは、偏揺れレート・ジャイロであることと、
前記慣性センサーは、横揺れレート・ジャイロであることと、
前記車両は、鉄道軌道に沿って走行する鉄道車両であることと、
軌道上の車両を位置特定する前記方法は、ティルト・システムまたはアクティブな横向き懸架システムといった軌道の幾何学的形状、または乗客へのアナウンスの記録、または車両に課せられた速度特性によって位相が制御されなければならない鉄道車両の被制御システムを制御するために使用されることとのうちの一つ以上を含むことが出来る。
【００１０】
本発明はまた、車両の近似的な速度を与える測定手段と、
単一の慣性センサーと、
軌道に固有の幾何学的特性とその軌道の異なる曲線横座標に関するその空間的微分係数とが記憶されたデータベースと、
前記速度測定手段と前記センサーとから情報を受け取り、前記データベースに接続されていて、前記軌道上の前記車両の横座標を計算するコンピュータと
を含むことを特徴とする、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法を使用する、軌道上の車両を位置特定するシステムを提供する。
【００１１】
他の特徴と利点は、本発明による位置特定方法の一実施形態の下記の説明から明らかになるであろう。そしてそれは、単に例として、また付属図面に参照して与えられた説明である。
【００１２】
【発明の実施の形態】
図１は、軌道上を走行する鉄道車両を示しており、この鉄道車両は、好ましくは偏揺れレート・ジャイロである慣性センサー１２と、鉄道車両上に通常備えられており、車軸の回転速度に基づく方法を使用する種類の、車両の近似的実速度を測定するための手段とを組み入れている。この位置特定方法の変形例では、慣性センサー１２は横揺れレート・ジャイロまたは横断方向加速度センサーである。
【００１３】
図２は、車両が鉄道軌道上で正確に位置特定されることを可能にする、鉄道車両を位置特定するシステムのブロック図である。図２に見られるように、本位置特定システムは、片揺れレート・ジャイロ１２と、車両の近似的速度を測定する手段１３とに接続されたコンピュータ１４を含んでいる。コンピュータ１４は、軌道に固有の幾何学的特性ＲＯｊと軌道の異なる横座標ｓｊに関するその空間的微分係数ＤＲＯｊとがトリプレット（ｓｊ，ＲＯｊ，ＤＲＯｊ）の形で記憶されているデータベース１６に関連している。このデータベース１６内に記憶された幾何学的特性は、使用される慣性センサー１２に依存しており、また車両の速度と共に、センサー１２によって供給される慣性測定値の理論値が計算されることを可能にしなくてはならない。
【００１４】
したがってもし慣性センサー１２が偏揺れレート・ジャイロであれば、データベース１６に含まれる特性ＲＯは、軌道の曲率である。鉄道軌道の曲率ρ（ｓ）は、カーブ内の横座標ｓの関数として単に非常にゆっくり変化し、またしたがって片揺れレート・ジャイロによって供給される測定値ｙ（ｔ）は、
【数５１】
【００１５】
もし慣性センサー１２が、横揺れレート・ジャイロであれば、データベース１６に含まれる特性ＲＯは、軌道のカント（横断面傾斜）Ｄ（ｓ）である。カントは一般に、レール間の距離Ｌに比べて小さく、横揺れレート・ジャイロによって供給される測定値ｙ（ｔ）は、
【数５２】
【００１６】
データベース１６内のトリプレット（ＲＯｊ，ＤＲＯｊ，ｓｊ）は、鉄道軌道上を走行する鉄道車両を必要とする学習プロセスと、車両の速度を積分することによって得られる異なる横座標ｓｊのための慣性測定手段１２を用いて慣性値を測定することとによって得られる。無論、このデータベース１６を学習させるためのこの車両走行中に、測定された速度およびそれにしたがって取得された軌道の横座標が正確であるように、車輪とレールとの間にスリップがないように、速度測定手段１３が較正され、走行条件が選択される。軌道の幾何学的特性とカントは、前述の方程式の一つの逆適用によって、それから横座標に関して微分することによってオフラインで計算される。
【００１７】
次にこの位置特定システムの一般的機能を示す流れ図である図３を参照して説明するように、コンピュータ１４は、図１に示す幅Ｔｏの観測時間ウィンドウ内で片揺れレート・ジャイロ１２と速度測定手段１３とによって測定された値に基づいて一連の計算ステップを連続的に反復する。
【００１８】
次にこの位置特定システムの一般的機能を示す流れ図である図３を参照して説明するように、コンピュータ１４は、片揺れレート・ジャイロ１２によって生成された値ｙ（ｔｉ）と速度測定手段１３によって生成された値Ｖｍ（ｔｉ）とが、一定の期間ＤＴｏだけ分離された種々の時刻ｔｉである異なる時刻ｔｉ、ｉ∈［１，Ｎ］に、車両の曲線横座標
【数５３】
【数５４】
【数５５】
【００１９】
計算を単純にするために、今後説明される位置特定方法の特定の実施形態では、速度はゆっくり変化し、したがって測定された速度に関する相対誤差の微分係数
【数５６】
【００２０】
第１のステップ１８でコンピュータ１４は、偏揺れレート・ジャイロ１２からの第Ｎ番目の値ｙ（ｔＮ）と速度測定手段１３からの第Ｎ番目の値Ｖｍ（ｔＮ）とを受け取ってそのメモリに格納し、そのメモリ内で、車両が位置特定されるべき現在時刻ｔＮに先立つ幅Ｔｏの観測時間ウィンドウ内に在る種々の時刻ｔｉに得られた測定値に加えられる。
【００２１】
第１のステップ１８の時にコンピュータ１４はまた、観測された曲線横座標
【数５７】
【数５８】
【数５９】
【数６０】
【数６１】
【００２２】
上記のデータからコンピュータ１４は、方程式
【数６２】
【数６３】
【００２３】
次のステップ２０でコンピュータ１４は、観測ウィンドウＴｏ、言い換えれば
【数６４】
【数６５】
【数６６】
【００２４】
ステップ２０の終了時ｉ＝Ｎに関して、現在時刻ｔＮにおける車両の推定位置は、方程式
【数６７】
【００２５】
後続の計算ステップは、観測ウィンドウＴｏの点１の修正済み横座標
【数６８】
【数６９】
【数７０】
【数７１】
【数７２】
【００２６】
ステップ２２でコンピュータ１４は最初に、各推定曲線横座標
【数７４】
【数７５】
【数７６】
【数７７】
【数７８】
【００２７】
同じステップ２２で各推定曲線横座標
【数７９】
【数８０】
【数８１】
【００２８】
次のステップ２４でコンピュータ１４は、滑り水平状態オブザーバ方法を使用して、観測ウィンドウＴｏ内の点１で測定された速度に関して観測された横座標の微分係数
【数８２】
【数８３】
【００２９】
値
【数８４】
【数８５】
【数８６】
【数８７】
【数８８】
【数９０】
【数９１】
【数９３】
【００３０】
上記の方程式でｋとαはパラメータである。例えばオブザーバが最小の誤差で推定を行うことを保証するためには
【数９５】
【００３１】
【数９６】
【数９７】
【数９８】
【数９９】
【００３２】
それからステップ２４で得られた値
【数１００】
【数１０１】
【数１０２】
【数１０３】
【数１０４】
【００３３】
上記の種類の位置特定方法は、各測定時刻ｔＮで正確に鉄道車両を位置特定するという利点を持っている。
【００３４】
本発明による位置特定方法は好ましくは、ティルト・システムまたはアクティブな横向き懸架システムといった鉄道軌道の幾何学形状、または車両に課せられた速度特性によって位相が制御されることを必要とする鉄道車両の被制御システムを制御するために使用される。
【００３５】
今ここに説明した本発明は、車両上にただ１個の慣性センサーと、車両の近似的な速度と軌道に固有の幾何学的特性を含むデータベースとを必要とするだけで、経済的に実現できるという利点を持っている。
【００３６】
上述の例は計算を単純にするために、速度はゆっくり変化するということ、またしたがって速度の相対誤差の微分係数は時間ウィンドウＴｏに亘ってゼロであるということを仮定しているが、本発明は決してどの点においても上述の例に限定されないことは言うまでもない。それどころか逆に本位置特定方法は、滑り水平状態オブザーバ理論を更に一般的に使用でき、下記の方程式
【数１０６】
【数１０７】
【数１０８】
【００３７】
上記の方程式でｋとαは変数パラメータであり、Ｇはシステムの状態の関数としての規準Ｊの勾配であり、これは下記の微分マトリックス方程式
【数１０９】
【数１１０】
【００３８】
したがってゼロ・オーダーのオブザーバの場合を取れば、すなわち観測ウィンドウＴｏ内で
【数１１２】
【数１１３】
【００３９】
第２のオーダーのオブザーバの場合、すなわち観測ウィンドウＴｏで
【数１１４】
【数１１５】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による位置特定方法の特定の一実施形態に使用される観測時間ウィンドウの原理を示す図。
【図２】本発明による位置特定方法の構成を示すブロック図。
【図３】本発明による位置特定方法の主要なステップを示す流れ図。
【符号の説明】
１２ 慣性センサー
１３ 車両の近似的速度を測定する手段
１４ コンピュータ
１６ データベース
Claims (10)
- 鉄道軌道上の鉄道車両を位置特定する方法であって、
車両の実際の速度の近似値を与える手段（１３）を使用して異なる時刻に車両の速度を測定するステップと、
車両の速度と軌道に固有の幾何学的特性とにのみ依存するように選択された慣性量を、車両上に配置された単一の慣性センサー（１２）を使用して異なる時刻に測定するステップと、
車両が位置特定されるべき時刻に先立つ異なる時刻に測定された車両の近似速度の既知の値と、前記慣性量の測定値と、軌道に固有の前記幾何学的特性とその空間的微分係数とが異なる曲線横座標に関して記憶されているデータベース（１６）であって事前に行われた学習プロセスによって取得された前記データベースとから、非線形オブザーバに基づく収束性のアルゴリズムによって軌道上の車両の横座標を計算するステップとを含むことを特徴とする方法。 -
車両の速度Ｖｍは一定の時間間隔ＤＴｏで測定され、前記速度の測定値Ｖｍ（ｔｉ）は車両が位置特定されるべき測定時刻ｔＮに先立つ観測時間ウィンドウＴｏの時刻ｔｉ，ｉ∈［１，Ｎ］で行われて、メモリに記憶され、
異なる時刻ｔｉに関して車両上で行われる慣性量の測定値ｙ（ｔｉ）がメモリに記憶されることを特徴とし、また
時刻ｔＮにおける車両の予測された曲線横座標
- データベース（１６）はトリプレット（ｓｊ，ＲＯｊ，ＤＲＯｊ）のデータの正確な知識を保証する運行条件の下で軌道に沿った車両の以前の走行中の異なる横座標ｓｊにおける慣性量ｙ（ｔｊ）を測定することによって得られるトリプレットを含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の軌道上の車両を位置特定する方法。
- 軌道の如何なる予測された横座標
- 前記慣性センサー（１２）は偏揺れレート・ジャイロであることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の軌道上の車両を位置特定する方法。
- 前記慣性センサー（１２）は横揺れレート・ジャイロであることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の軌道上の車両を位置特定する方法。
- 測定された相対速度誤差
ここで
- 測定された相対速度誤差の微分係数
- 前記方法は、ティルト・システムまたはアクティブな横向き懸架システムといった軌道の幾何学的形状、または車両に課せられた速度特性によって位相が制御されなければならない鉄道車両の被制御システムを制御するために使用されることを特徴とする、請求項１から８のいずれか一項に記載の軌道上の車両を位置特定する方法。
- 車両の近似的な速度を与える測定手段（１３）と、
単一の慣性センサー（１２）と、
軌道に固有な幾何学的特性とその軌道の異なる曲線横座標に関するその空間的微分係数とが記憶されているデータベース（１６）と、
測定手段（１３）とセンサー（１２）とから情報を受け取り、データベース（１６）に接続されていて、軌道上の車両の横座標を計算するコンピュータとを備えることを特徴とする、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を使用する軌道上の車両を位置特定するシステム。
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