JP6948361B2 - 自律協業基盤の動的列車制御方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、自律協業基盤の動的列車制御方法及び装置に関する。

以下に記述される内容は、単に本実施例に係る背景情報のみを提供するに留まり、従来の技術を構成するものではない。

一般的に列車を運行するためには、既に設定された路線に複数の列車が既に設定されたスケジュールどおりに運行する。先行列車に遅れが発生した場合、後続の列車のスケジュールに影響を及ぼすので、列車間の競合が発生したり、混乱が誘発される。

先行列車と同じ方向に運行中の列車は、先行列車に遅れが発生した場合、スケジュールに応じた到着時間とおりに運行するために先行列車を追い越すように列車を運営しなければならない。多数の路線が一つの線路に合流する経路で列車の運行順またはスケジュールを再調整するように列車を運営しなければならない。

一般的に、列車のスケジュールは、最適化アルゴリズムまたはシミュレーションに基づいて生成されるよりも、鉄道事業者の経験に依存して生成される。鉄道事業者は、事前に列車運用のためのスケジュールを作成すると、機関士及び管制士は列車のスケジュールに最大限に準拠して列車を運行することになる。

スケジュールに基づいて機関士及び管制士が列車を運行すると、列車の故障、線路の故障、スケジュールに従わない、プラットホームでの遅延事故など予期せぬ事態が発生するため、同じ時間で同じ軌道占有、双方向間のデッドロック（Deadlock）の発生、運転時隔（Headway Constraints）に従わないなどで列車の競合が発生することになる。

列車の競合が発生した場合、中央制御センターは、列車の定時性（Punctuality）及び安全性を確保するために、列車の経路及びスケジュールを再調整し、列車間の競合を解消させる。一般的な列車のスケジュールの作成方法は、中央制御センターで、すべての列車関連の運行情報を収集して決定する。中央制御センターは、決定された列車のスケジュールを各列車に伝達する。列車を運行する管制士と機関士は列車のスケジュールを受け取って通信する段階で、人的エラーが発生する危険がある。

しかし、中央制御センターは、すべての列車の列車スケジュールを作成するため、リアルタイムですべての列車の運行情報を収集しなければならず、すべての列車から運行情報をリアルタイムで収集することに現実的な困難が存在する。

中央制御センターは、列車の競合が発生した場合、大規模で複雑な鉄道ネットワークを分析する必要があり、列車の競合を解消するまでに多くの時間がかかる。つまり、中央制御センター内部の列車スケジュールを調整する管制士が列車の競合を解消するための適切な対処を決定するのに限界がある。

一般的な列車スケジュールを作成する方法は、列車の競合を解消するための管制士の経験に依存する。列車の競合を解消するために管制士が直接列車経路及びスケジュールを再調整するため、人的エラーのリスクがある。列車結合を解消する段階で、現在の列車運行状況を考慮せずに画一的な基準で列車競合の解消を行うと、全体的な列車運用の効率が低下するという問題がある。

本実施例は、列車間の通信及び地上通信で判断された異例状況に基づいて列車が自律走行するように異例状況についての深刻度と波及効果を計算して最適な代替案を選択できるようにする自律協業基盤の動的列車制御方法及び装置を提供することに目的がある。

本実施例の一側面によると、列車運行状況及び線路運行状態に基づいて先行列車に対する異例状況（Exceptional Circumstances）の発生如何を確認する列車状況認知部と、前記異例状況に対する深刻度（Severity）を算出する深刻度判断部と、前記深刻度に基づき、前記先行列車と同じ経路上に位置する列車の中で、前記異例状況によって順次影響を受ける列車に対する波及効果（Ripple Effect）を予測する波及効果予測部と、予め保存された複数の代替案のうち前記波及効果を最小化する最適な代替案を選択する代替案選択部、及び、前記最適な代替案による進路で、前記先行列車の後に位置する列車が運行するように制御する列車運営部を含むことを特徴とする列車の動的制御装置を提供する。

本実施例の他側面によると、列車運行状況及び線路運行状態に基づいて先行列車に対する異例状況発生如何を確認する段階と、前記異例状況に対する深刻度を算出する段階と、前記深刻度に基づいて前記先行列車と同じ経路上に位置する列車の中で、前記異例状況によって順次影響を受ける列車に対する波及効果を予測する段階と、予め保存された複数の代替案のうち前記波及効果を最小化する最適な代替案を選択する段階、及び、前記最適な代替案による進路で、前記先行列車の後に位置する列車が運行するように制御する段階を含むことを特徴とする動的列車制御方法を提供する。

以上で説明したように、本実施例によると、列車間の通信及び地上通信で判断された異例状況に基づいて列車が自律走行するように異例状況に対する深刻度と波及効果を計算して最適な代替案を選択できるという効果がある。

本実施例に係る列車自律走行システムを概略的に示す図である。 本実施例に係る列車状況の認知モジュールを概略的に示すブロック構成図である。 本実施例に係る列車動的制御モジュールを概略的に示すブロック構成図である。 図３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは、本実施例に係る列車間の通信インターフェースを説明するための図である。 本実施例に係る異例状況の分類を説明するための図である。 本実施例に係る列車自律走行のために必要な係数を説明するための図である。 本実施例に係る異例状況をシナリオで分類する方法を説明するための図である。 本実施例に係る列車制御学習サーバーを概略的に示したブロック構成図である。 本実施例に係る列車状況認知方法を説明するためのフローチャートである。 本実施例に係る列車制御サーバーにて異例状況判断閾値を学習する方法を説明するためのフローチャートである。 本実施例に係る動的列車制御方法を説明するためのフローチャートである。 本実施例に係る代替案の適用方法を説明するためのフローチャートである。 本実施例に係る深刻度判別方法を説明するためのフローチャートである。 本実施例に係る波及効果を示す例示図である。 本実施例に係る動的経路の設定を示す例示図である。

以下、本実施例を添付した図面を参照して詳しく説明する。

本実施例に記載した、ＡＴＯ（Automatic Train Operation）は、列車自律走行のために列車内に搭載された自動運転モジュールを意味し、ＡＴＰ（Automatic Train Protection）は、列車自律走行のために列車内に搭載された列車自動停止モジュールを意味する。ＲＭ（Resource Manager）は、列車自律走行のために列車内に搭載されたリソース管理モジュールを意味し、ＯＣ（Operation Control）は、列車自律走行のために列車内に搭載された運営制御モジュールを意味する。

ＡＴＳ（Automatic Train Supervisor）は、列車の状態を定期的に管理する地上システムを意味し、ＴＣＭＳ（Train Control Management System）は、列車の故障や混雑度を管理する列車総合制御システムを意味する。

図１は、本実施例に係る列車自律走行システムを概略的に示す図である。

本実施例に係る列車自律走行システムは、列車制御装置１１０、中継装置１２０、列車制御学習サーバー１３０、ＡＴＳ１４０を含む。列車自律走行システムに含まれた構成要素は、必ずしもこれに限定されるものではない。

列車制御装置１１０は、ネットワークを経由して隣接の列車及び地上インフラ設備（例えば、ＡＴＳ１４０）とデータ通信を行う。

列車制御装置１１０は、ネットワークを経由して隣接の列車及び地上インフラ設備（例えば、ＡＴＳ１４０）と通信するためのプログラムやプロトコルを保存するためのメモリ、該当プログラムを実行し、演算や制御するためのマイクロプロセッサなどを備える。

列車制御装置１１０は、（ｉ）各種機器や有無線ネットワークとの通信を行うための通信モデム等の通信装置、（ｉｉ）各種プログラムとデータを格納するためのメモリ、（ｉｉｉ）プログラムを実行して演算及び制御するためのマイクロプロセッサなどを備える様々な装置である。少なくとも一実施例によると、メモリはＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、光ディスク、磁気ディスク、ソリッドステートディスク（Solid State Disk：SSD）などのコンピュータで読み取り可能な記録／保存媒体である。少なくとも一実施例によると、マイクロプロセッサは、明細書上に記載された動作と機能を１つ以上選択的に実行するようにプログラムされる。少なくとも一実施例によると、マイクロプロセッサは、全体または部分的に、特定の構成のオンデマンド半導体（Application Specific Integrated Circuit：ASIC）などのハードウェアとして具現される。

メモリに関連データおよびプログラムが格納され、プロセッサがメモリから関連データを読み込んで処理する。プロセッサは、単一のプロセッサが、前記各機能を実行することができるが、複数のプロセッサが分担して処理するように具現してもよい。プロセッサは、汎用プロセッサで具現してもよいが、その機能を実行するように別途製作されたチップで具現してもよい。

列車制御装置１１０は、ＡＴＳ１４０及び列車制御学習サーバー１３０とは別の装置として具現した装置であって、自立型（Stand Alone）で動作する装置を意味する。列車制御装置１１０は、組み込み（Embedded）またはインストール（install）の形で搭載された列車自律走行プログラムを搭載して動作する。

列車制御装置１１０は、ＡＴＯ、ＡＴＳ、ＲＭ、ＯＣを含み、隣接の列車と自律協業に基づいて列車の状況を認知する。

列車制御装置１１０は、列車自律走行のために列車に搭載され、各列車の制御のためにコンパクトなサイズで具現される。列車制御装置１１０は、隣接列車との通信を基盤にした列車間の協業で列車の自律走行を行う。列車制御装置１１０として、各列車に搭載されて個別的に動作するので、電車とＡＴＳ１４０との間の直接通信に必要な地上インフラ設備を最小限に抑えることができる。

列車制御装置１１０は、列車間の通信で隣接の列車情報を受信する。列車制御装置１１０が対象列車の運行情報と隣接の列車情報を比較して運行状態を判断する。列車制御装置１１０が運行状態に基づいて異例状況（Exceptional Circumstances）であるかを区分する。列車制御装置１１０が異例状況がどのようなイベントなのかを分類する。

本実施例に係る列車制御装置１１０は、列車運行状況及び線路運行状態に基づいて先行列車に対する異例状況発生如何を確認する。列車制御装置１１０は、異例状況に対する深刻度（Severity）を算出する。列車制御装置１１０は、深刻度に基づいて、先行列車と同じ経路（進路）上に位置する列車の中で異例状況によって順次影響を受ける列車に対する波及効果（Ripple Effect）を予測する。列車制御装置１１０は、予め保存された複数の代替案の中で波及効果を最小化する最適な代替案を選択する。列車制御装置１１０は、最適な代替案に応じた進路（経路）で先行列車の後に位置する列車が運行されるように制御する。

中継装置１２０は、移動通信網、近距離通信網、インターネット網、イントラネット網、衛星通信網などの様々な有無線通信技術を利用して、列車制御装置１１０と列車制御学習サーバー１３０、ＡＴＳ１４０との間のデータを送受信する。

列車制御学習サーバー１３０は、ハードウェア的に通常のウェブサーバー（Web Server）またはネットワークサーバーと同一のハードウェアモジュールを含む。列車制御学習サーバー１３０は、一般的に、インターネットのような開放型コンピュータネットワークを経由して多数の列車制御装置１１０と通信する。

列車制御学習サーバー１３０は、列車制御装置１１０の操作実行の要求に対応する処理結果を導出して提供するコンピュータシステム、コンピュータソフトウェア（ウェブサーバープログラム）を意味する。列車制御学習サーバー１３０は、前述した、ウェブサーバプログラムに加えて、ウェブサーバ上で動作する一連の応用プログラム（Application Program）または装置の内部に構築されている各種データベースを含む。

列車制御学習サーバー１３０は、列車が車庫に入ると、収集した情報をＡＴＳ１４０に伝送し、ＡＴＳ１４０から収集した情報に基づいて更新した異例状況分類情報と異例状況判断基準閾値を受信する。

列車制御学習サーバー１３０は、列車制御装置１１０から収集した情報に基づいて異例状況発生閾値、異例状況分類閾値を更新して列車制御装置１１０に伝送する。

列車制御学習サーバー１３０は、車庫進入時に、複数の列車内に搭載された列車制御装置から対象列車情報、隣接列車情報を受信する。列車制御学習サーバー１３０は、対象列車情報、隣接列車情報をスケジュールされた運行情報と比較して異例状況発生閾値を更新する。列車制御学習サーバー１３０は、異例状況発生閾値を対象列車に伝送する。列車制御学習サーバー１３０は、対象列車情報、隣接列車情報の運行状態情報に基づいて異例状況分類閾値を学習して異例状況分類閾値を更新する。列車制御学習サーバー１３０は、異例状況分類閾値を対象列車に伝送する。

ＡＴＳ１４０は、列車とは無関係に、別途のサーバーとして具現され、各列車と通信して受信したビッグデータ（BigData）を処理して列車に関連する情報を管理する。

図２ａは、本実施例に係る列車状況認知モジュールを概略的に示すブロック構成図である。

本実施例に係る列車制御装置１１０は、列車状況認知モジュール２１０、列車動的制御モジュール２２０を含む。列車状況認知モジュール２１０は、通信部２１２、異例状況判断部２１４、列車状況認知部２１６を含む。列車状況認知モジュール２１０に含まれた構成要素は、必ずしもこれに限定されるものではない。

列車状況認知モジュール２１０に含まれる各構成要素は、装置内部のソフトウェア的なモジュールまたはハードウェア的なモジュールをつなぐ通信経路につながれて相互間に有機的に動作することができる。これらの構成要素は１つ以上の通信バス又は信号線を利用して通信する。

図２ａに示した列車状況認知モジュール２１０の各構成要素は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、ソフトウェア的なモジュール、ハードウェア的なモジュールまたはソフトウェアとハードウェアの組み合わせで具現される。

通信部２１２は、列車間の通信（Ｔ２Ｔ：Train to Train）で隣接列車（例えば、先行列車）から隣接列車情報（リアルタイムの位置、速度、進路、イベント、列車故障情報、客室混雑度（車上混雑度））を受信し、ＡＴＳ１４０から線路状態情報（線路故障情報、プラットホーム混雑度（地上混雑度））を受信する。

通信部２１２は、隣接列車情報からスケジュールされた対象列車の位置値ｘ_Ｂｉ（ｔ）、対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）、列車遅延許容限度設定値Ｘ_１、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）、列車間の間隔許容限度設定値Ｘ_２を抽出する。

異例状況判断部２１４は、隣接列車情報及び線路状態情報のうちの少なくとも一つ以上の情報に基づいて異例状況発生如何を確認する。

異例状況判断部２１４は、隣接列車情報からスケジュールされた対象列車の位置値ｘ_Ｂｉ（ｔ）、対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）、列車遅延許容限度設定値Ｘ_１、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）、列車間の間隔許容限度設定値Ｘ_２を抽出する。異例状況判断部２１４は、スケジュールされた対象列車の位置値ｘ_Ｂｉ（ｔ）で対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）であれば、異例状況が発生したと確認する。または異例状況判断部２１４は、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）で対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車間の間隔許容限度設定値Ｘ_２以下（ｘ_ｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ（ｔ）≦Ｘ_２）である場合、異例状況が発生したと確認する。

異例状況判断部２１４は、隣接列車情報に含まれた列車故障発生情報を抽出する。異例状況判断部２１４は、列車故障情報上に含まれた故障列車の位置、故障発生時刻、故障種類のうちの少なくとも１つを基盤に異例状況が発生したと判断する。

異例状況判断部２１４は、隣接列車情報に含まれた対象の列車が停車駅で出発するとき検出された列車客室内乗客情報を抽出する。異例状況判断部２１４は、列車客室内乗客情報に基づいて列車内客室混雑度（車上混雑度）を算定する。異例状況判断部２１４は、列車内客室混雑度（車上混雑度）が既に設定の閾値を超えている場合に、異例状況が発生したと確認する。

異例状況判断部２１４は、線路状態情報に含まれた線路故障発生情報を抽出する。異例状況判断部２１４は、線路故障発生情報に含まれた線路上故障発生位置、故障発生時刻、故障の種類に基づいて、異例状況が発生したことを確認する。

異例状況判断部２１４は、線路状態情報に含まれた対象の列車が次に停車するプラットホームの待機乗客情報を抽出する。異例状況判断部２１４は、次に停車するプラットホームの待機乗客情報に基づいてプラットホーム混雑度（地上混雑度）を算定する。異例状況判断部２１４は、プラットホーム混雑度（地上混雑度）が既に設定の閾値を超えている場合に、異例状況が発生したことを確認する。

列車状況認知部２１６は、異例状況判断部２１４の確認の結果、異例状況が発生したと確認すると、異例状況を既に設定の異例状況のいずれかの特定異例状況に分類し、特定異例状況に基づいてで列車状況を認知する。

列車状況認知部２１６は、隣接列車情報から先行列車イベントｅ_ｉ−１（ｔ）、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）、駅ｓに到着Ｄｐｔ_ｓ、到着イベントＡｒｒ_ｓ、先行列車進路ｐ_ｉ−１（ｔ）、対象列車の進路ｐ_ｉ（ｔ）、先行列車速度ｖ_ｉ−１（ｔ）、対象列車速度ｖ_ｉ（ｔ）、スケジュールされた先行列車の位置値ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）、スケジュールされた対象列車の位置値ｘ_Ｂｉ（ｔ）、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）、対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）、終着駅終着イベントＥｎｄ_ｓを抽出する。

列車状況認知部２１６は、隣接列車情報から抽出された情報に基づいて異例状況を先行列車の前方進路支障時に、後続列車の迂回経路判断シナリオ（シナリオ１）、線路リソース同時使用の競合による通過順の調整シナリオ（シナリオ２）、回送遅延に備えての回送線の調整シナリオ（シナリオ３）のうちのいずれかの特定異例状況に分類する。

列車状況認知部２１６は、先行列車イベントｅ_ｉ−１（ｔ）が駅ｓに到着Ｄｐｔ_ｓしたかどうかの如何（ｅ_ｉ−１（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ）を確認する。列車状況認知部２１６は、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）が到着イベントＡｒｒ_ｓ（ｅ_ｉ（ｔ）=Ａｒｒ_ｓ）であるかどうかを確認する。列車状況認知部２１６は、対象列車の進路ｐ_ｉ（ｔ）と先行列車進路ｐ_ｉ−１（ｔ）が同じ（ｐ_ｉ（ｔ）= p_ｉ−１（ｔ））であるかどうかを確認する。列車状況認知部２１６は、先行列車速度ｖ_ｉ−１（ｔ）が０であるかどうか（ｖ_ｉ−１（ｔ）= ０）を確認する。列車状況認知部２１６は、スケジュールされた先行列車の位置値ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）で先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上であるのかどうか（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）を確認する。列車状況認知部２１６は、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）から対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車間の間隔許容限度設定値Ｘ_２以下であるかどうか（ｘ_ｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ（ｔ）≦Ｘ_２）を確認する。列車状況認知部２１６は、前述した条件が満足している場合に、先行列車の前方進路支障時に、後続列車の迂回経路判断シナリオ（シナリオ１）と判断する。

列車状況認知部２１６は、先行列車イベントｅ_ｉ−１（ｔ）が駅ｓに到着Ｄｐｔ_ｓしたかどうか（ｅ_ｉ−１（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ）を確認する。列車状況認知部２１６は、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）が駅ｓに到着Ｄｐｔ_ｓしたかどうか（ｅ_ｉ（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ）を確認する。列車状況認知部２１６は、対象列車の進路ｐ_ｉ（ｔ）と先行列車進路ｐ_ｉ−１（ｔ）が非同一かどうか（ｐ_ｉ（ｔ）≠ｐ_ｉ−１（ｔ））を確認する。列車状況認知部２１６は、先行列車速度ｖ_ｉ−１（ｔ）と対象列車速度ｖ_ｉ（ｔ）が０であるかどうか（ｖ_ｉ−１（ｔ）= ｖ_ｉ（ｔ）= ０）を確認する。列車状況認知部２１６は、スケジュールされた先行列車の位置値ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）で先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上であるのかどうか（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）を確認する。列車状況認知部２１６は、前述した条件がすべて満足している場合は、対象列車の運行状態を線路リソース同時使用の競合による通過順の調整シナリオ（シナリオ２）で判断する。

列車状況認知部２１６は、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）が終着駅終着イベントＥｎｄ_ｓであるかどうか（ｅ_ｉ（ｔ）=Ｅｎｄ_ｓ）を確認する。列車状況認知部２１６は、スケジュールされた対象列車の位置値ｘ_Ｂｉ（ｔ）で対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上であるかどうか（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）を確認する。列車状況認知部２１６は、前述した条件がすべて満足している場合は、回送遅延に備えての回送線の調整シナリオ（シナリオ３）で判断する。

列車動的制御モジュール２２０は、異例状況に対する深刻度を算出し、深刻度に基づいて先行列車と同じ経路（進路）上に位置する列車の中で異例状況によって順次影響を受ける列車に対する波及効果を予測する。列車動的制御モジュール２２０は、予め保存された複数の代替案のうちの波及効果を最小化する最適な代替案を選択する。列車動的制御モジュール２２０は、最適な代替案による進路（経路）で先行列車の後に位置する列車が運行されるように制御する。

図２ｂは、本実施例に係る列車動的制御モジュールを概略的に示すブロック構成図である。

本実施例に係る列車動的制御モジュール２２０は、深刻度判断部２２２、波及効果予測部２２４、代替案選択部２２６、列車運営部２２８を含む。列車動的制御モジュール２２０に含まれた構成要素は、必ずしもこれに限定されるものではない。

列車動的制御モジュール２２０に含まれる各構成要素は、装置内部のソフトウェア的なモジュールまたはハードウェア的なモジュールをつなぐ通信経路につながれて相互間で有機的に動作することができる。これらの構成要素は１つ以上の通信バス又は信号線を利用して通信する。

図２ｂに示した列車動的制御モジュール２２０の各構成要素は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、ソフトウェア的なモジュール、ハードウェア的なモジュールまたはソフトウェアとハードウェアの組み合わせで具現される。

深刻度判断部２２２は、列車状況認知モジュール２１０から受信された異例状況に対する深刻度を算出する。

深刻度判断部２２２は、先行列車に対する異例状況持続時間ｔ_ｉ−１、外部通知（入力）終了時間τ_ｉ−１、予め学習された閾値ｔ_ｉ−１を受信する。深刻度判断部２２２は、異例状況持続時間ｔ_ｉ−１、外部通知（入力）終了時間τ_ｉ−１（ｍａｘ（ｔ_ｉ−１、τ_ｉ−１））が既に学習された閾値ｔ_ｉ−１以上の場合に、深刻度が深刻なものと判断する。深刻度判断部２２２は、異例状況持続時間ｔ_ｉ−１、外部通知（入力）終了時間τ_ｉ−１（ｍａｘ（ｔ_ｉ−１、τ_ｉ−１））が予め学習された閾値ｔ_ｉ−１未満の場合に、深刻度がわずかなものと判断する。

深刻度判断部２２２は、外部通知（入力）終了時間τ_ｉ−１が未受信の場合に、現在まで異例状況持続時間ｔ_ｉ−１の整数倍の時間を通知終了予想時刻に設定する。

深刻度判断部２２２は、通知終了予想時間が予め学習された閾値ｔ_ｉ−１以上であれば深刻度が深刻なものと判断する。深刻度判断部２２２は、通知終了予想時間が予め学習された閾値ｔ_ｉ−１未満であれば深刻度がわずかなものと判断する。

深刻度判断部２２２は、迂回経路判断シナリオ（シナリオ１）、通過順調整シナリオ（シナリオ２）、回送線調整シナリオ（シナリオ３）ごとに異なるように学習された予め学習された閾値ｔ_ｉを用いて深刻度を算出する。

波及効果予測部２２４は、深刻度に基づいて、先行列車と同じ経路（進路）上に位置する列車の中の、異例状況によって順次影響を受ける列車に対する波及効果を予測する。

波及効果予測部２２４は、現在の時点を基準に異例状況に対する深刻度が深刻と判断されれば、波及効果を予測する。波及効果予測部２２４は、現在の時点を基準に異例状況に対する深刻度が軽度と判断されれば、波及効果を予測する別途の作業を行わない。

波及効果予測部２２４は、先行列車と同じ経路（進路）上に位置する列車の中の、異例状況によって順次影響を受けるすべての列車に対する遅延到着時間を算出し、遅延到着時間に対応する混雑度を算出する。波及効果予測部２２４は、異例状況によって順次影響を受けるすべての列車の中の、先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合の迂回経路到着時間（波及効果）を算出し、迂回経路の到着時間に対応する混雑度を算出する。

代替案選択部２２６は、予め保存された複数の代替案の中から波及効果を最小化する最適な代替案を選択する。代替案選択部２２６は、波及効果に基づいて先行列車の後に位置した列車に対する進路維持案（代替案１）及び進路変更案（代替案２）のいずれかの代替案を選択する。

代替案選択部２２６は、進路維持案（代替案１）に基づいて異例状況を維持する場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）を計算する。代替案選択部２２６は、進路変更案（代替案２）に基づいて先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）を計算する。代替案選択部２２６は、進路維持案（代替案１）に基づいて異例状況を維持する場合に発生する影響を順次受ける列車の本数（遅延列車の本数）と進路変更案（代替案２）に基づいて先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合に発生する影響を順次受ける列車の本数（遅延列車の本数）を比較する。代替案選択部２２６は、比較結果に基づいて進路維持案（代替案１）と進路変更案（代替案２）のいずれかを選択する。

代替案選択部２２６は、異例状況を維持する場合、順次的に影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）よりも先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合に順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）が閾値以上に減少した場合に、進路変更案（代替案２）を選択する。

代替案選択部２２６は、異例状況を維持する場合、順次的に影響を受ける列車の本数と先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合、順次的に影響を受ける列車の本数が同じであるか閾値未満に減少する場合に、進路維持案（代替案１）を選択する。

代替案選択部２２６は、異例状況を維持する場合に発生する遅延到着時間と混雑度より先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合に発生する遅延到着時間と混雑度が閾値以上に減少した場合に、進路変更案（代替案２）を選択する。

代替案選択部２２６は、異例状況を維持する場合、遅延到着時間と混雑と先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った場合に発生する迂回経路の到着時間と混雑度が同じであるか閾値未満に減少する場合に、進路維持案（代替案１）を選択する。

代替案選択部２２６は、迂回経路判断シナリオ（シナリオ１）、通過順調整シナリオ（シナリオ２）、回送線の調整シナリオ（シナリオ３）ごとに異なるように適用された閾値を用いて進路維持案（代替案１）と進路変更案（代替案２）のいずれかを選択する。

列車運営部２２８は、最適な代替案に応じた進路（経路）で先行列車の後に位置する列車が運行されるように制御する。

図３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄは、本実施例に係る列車間の通信インターフェースを説明するための図である。

ＡＴＯ、ＡＴＰ、ＲＭ、ＲＭは列車自律走行のために列車内に搭載されたモジュールを意味する。ＡＴＳ、ＴＣＭＳは列車の状態を周期的に管理するために、地上に設置したインフラストラクチャを意味する。

本実施例に係る列車制御装置１１０は、図３ａの（ａ）、（ｂ）に示すように、列車と直接通信したり、地上制御システムを経由して列車と通信する。

列車制御装置１１０は、図３ａの（ａ）に示すように、他の列車と直接通信経路を形成して通信したり、図３ａの（ｂ）に示すように、他の列車と地上制御システムを経由した間接的な通信経路を形成して通信する。

列車制御装置１１０は、列車の間の動的経路のインターフェイスを利用して列車間の通信を行う。

ＡＴＳはＡＴＯに隣接列車情報を含むスケジュール情報を伝送する。スケジュール情報は、車両（編成）の繰り返し単位を中心に、各列車のスケジュール情報を含む。スケジュール情報に含まれたＴａｇ ＩＤ集合ｋは、進路情報の換算関係を意味する。ＡＴＳはＡＴＯに自己イベント情報管理および相対列車イベントについての内容を追加で伝送する。ＡＴＳとＡＴＯとの間の列車遅延時の故障コード形式で指定して通信する。ＡＴＳとＡＴＯとの間の混雑関連の通信方法を定義して通信する。隣接列車間の通信のために複数のＡＴＯ（ＡＴＯ_（ｉ）〜ＡＴＯ_{（ｉ + １）}）、複数のＡＴＰ（ＡＴＰ_（ｉ）〜ＡＴＰ_{（ｉ + １）}間で互いに通信する。リソースは、ＩＤを付与したり、固定された時間と相対的時間の前後関係に応じた範囲で定義する。

図３ｂでは、一般的な列車通信インタフェースについて説明する。ＡＴＳはＲＭに、リソース制御要求、リソース取消要求、線路切替機権限要求を伝送する。ＲＭはＡＴＳにリソース制御応答、リソース取消応答、線路切替機権限応答を伝送する。ＲＭはＡＴＰに、バージョン情報要求、ＤＢ要求、リソース状態要求は、リソース要求／解放要求を伝送する。ＡＴＰはＲＭにバージョン情報応答、ＤＢ要求応答、リソース状態応答、リソース要求／解除応答を伝送する。ＡＴＰはＯＣに線路切替機方向制御要求は、鎖錠（Notifying）要求を伝送する。ＯＣは、ＡＴＰに線路切替機方向制御応答、鎖錠応答を伝送する。

ＡＴＳは、ＡＴＰに列車状態情報（定期）報告（故障コードを含む）、列車制御要求応答を伝送する。ＡＴＰはＡＴＳに列車（非常）制御要求を伝送する。ＡＴＰはＡＴＯに経路確保要求を伝送する。ＡＴＯは、ＡＴＰにＡＴＰ状態情報、経路確保応答を伝送する。ＡＴＳはＡＴＯに、スケジュール情報、スケジュール情報修正応答、列車（非常）制御要求を伝送する。ＡＴＯはＡＴＳにスケジュール情報要求、スケジュール情報修正要求、列車（非常）制御要求応答を伝送する。

図３ｃは、本実施例に係る列車通信インタフェースについて説明する。ＡＴＳはＲＭに、リソース制御要求、リソース取消要求は、線路切替機権限要求を伝送する。ＲＭはＡＴＳにリソース制御応答、リソース取消応答、線路切替機権限応答を伝送する。ＲＭはＡＴＰに、バージョン情報要求、ＤＢ要求、リソース状態要求、リソース要求／解放要求を伝送する。ＡＴＰはＲＭにバージョン情報応答、ＤＢ要求応答、リソース状態応答、リソース要求／解除応答を伝送する。ＡＴＰはＯＣに線路切替機方向制御要求、鎖錠要求を伝送する。ＯＣは、ＡＴＰに線路切替機方向制御応答、鎖錠応答を伝送する。

ＡＴＳは、ＡＴＰ_{（ｉ−１）}に列車状態情報（定期）報告（故障コードを含む）、列車制御要求応答を伝送する。ＡＴＰ_{（ｉ−１）}は、ＡＴＳに列車（非常）制御要求を伝送する。ＡＴＳはＡＴＯ_{（ｉ−１）}にスケジュール情報、スケジュール情報修正応答、列車（非常）制御要求を伝送する。スケジュール情報修正応答情報は隣接スケジュール、前方駅中心スケジュールを含む。列車（非常）制御要求は、（前方駅）プラットホーム混雑情報、列車出荷手続きの指示を含む。ＡＴＯ_{（ｉ−１）}は、ＡＴＳに隣接列車対象のスケジュール情報の要求、隣接列車対象のスケジュール情報修正要求、列車（非常）制御要求応答、列車終了及び回送報告を伝送する。

ＡＴＯ_（ｉ）は、ＡＴＰ_（ｉ）に経路を確保要求を伝送する。ＡＴＰ_（ｉ）は、ＡＴＯ_（ｉ）に現在の速度情報を含むＡＴＰ状態情報、経路確保応答、故障コード、車内混雑情報を伝送する。ＡＴＯ_{（ｉ−１）}、ＡＴＩ_{（ｉ + １）}は、ＡＴＯ_（ｉ）に、次のイベント、リアルタイム遅延時間を伝送する。ＡＴＰ_{（ｉ + １）}は、ＡＴＯ_（ｉ）に現在の速度情報を含むＡＴＰ状態情報、経路確保応答、故障コードを伝送する。

ＡＴＳとＡＴＯとの間のインターフェースは、図３ｄに図示した通りである。ＡＴＳとＡＴＯ間の通信プロトコルとメッセージは、同じフォーマットを使用する。ＡＴＳとＡＴＯは、既に定義されたプロトコルを利用して複数のメッセージを保存および分析する。ＡＴＳ、ＡＴＯはメッセージを複数の経路で受信して保存した後に分析する。

図４は、本実施例に係る異例状況の分類を説明するための図である。

通信部２１２は、列車間の通信で隣接列車から隣接列車情報（リアルタイムの位置、速度、進路、イベント、列車故障情報、客室混雑度（車上混雑度））を受信し、ＡＴＳ１４０から線路状態情報（線路故障発生情報、プラットホーム混雑度（地上混雑度））を受信する。

異例状況判断部２１４は、リアルタイムで対象列車についての対象列車情報（リアルタイムの位置、速度、進路、イベント、列車故障情報、客室混雑度（車上混雑度））を観測して隣接列車に伝送する。異例状況判断部２１４は、隣接列車情報に基づいて隣接列車に対する列車運行状況を判断する。異例状況判断部２１４は、線路状態情報に基づいて線路運行状態を判断する。

異例状況判断部２１４は、隣接列車情報に含まれた列車故障発生情報を抽出する。異例状況判断部２１４は、列車故障情報上に含まれた故障列車位置、故障発生時刻、故障の種類に基づいて、隣接列車に対する列車運行状況を列車の故障と判断する。

異例状況判断部２１４は、隣接列車情報に含まれた対象列車が停車駅で出発するとき検出された列車客室内乗客情報を抽出する。異例状況判断部２１４は、列車客室内乗客情報に基づいて列車内客室混雑度（車上混雑度）を算定する。異例状況判断部２１４は、列車内客室混雑度（車上混雑度）が既に設定の閾値を超えている場合に、列車の運行状態を列車の混雑と判断する。

異例状況判断部２１４は、線路状態情報に含まれた線路故障発生情報を抽出する。異例状況判断部２１４は、線路故障発生情報に含まれた線路上故障発生位置、故障発生時刻、故障の種類に基づいて、線路の運行状態を線路の故障と判断する。異例状況判断部２１４は、線路状態情報に含まれた対象の列車が次に停車するプラットホームの待機乗客情報を抽出する。異例状況判断部２１４は、次に停車するプラットホームの待機乗客情報に基づいてプラットホーム混雑度（地上混雑度）を算定する。異例状況判断部２１４は、プラットホーム混雑度（地上混雑度）が既に設定の閾値を超えている場合に、線路の運行状態をプラットホーム混雑と判断する。

異例状況判断部２１４が隣接列車情報に基づいて隣接列車運行状態を判断する段階は、以下の通りである。

（１）各列車に搭載されたＴＣＭＳ（Train Control Management System）、ＡＴＣＳ（Automatic Train Control System）ではない別の故障検出部が列車内の故障かどうかを検出する。

（２）故障検出部は故障が検出されると、故障発生情報を生成してリアルタイムでＡＴＣＳの動的経路の設定を担当するＡＴＯに伝達する。

（３）ＡＴＯは、故障発生情報を受信（故障をリアルタイムで認識した状況）した後、列車間通信（Ｔ２Ｔ）で周辺に存在する隣接列車にリアルタイムで対象列車の故障状態を含む故障情報を伝播する。

故障が発生した列車で、自分の故障発生情報を列車間通信（Ｔ２Ｔ）で隣接列車に直接故障発生情報を伝送するため、故障列車の周りに存在する隣接列車は地上管制システムを経由して故障発生情報を受信するよりも、迅速に故障発生情報を受信して対処することができる。

（４）対象列車は故障列車から故障発生情報がリアルタイムで受信する場合に、隣接の列車に対する故障発生に起因する運行状態を判断する。

対象列車内の異例状況判断部２１４は、故障列車位置、故障発生時刻、故障の種類に基づいて故障列車の運行状態を判断する。

（５）結果的に、列車制御装置１１０は、隣接の列車で発生した故障の如何を迅速に認知して動的経路の設定に利用することができる。列車制御装置１１０は、動的に経路がリセットされた場合に、後続のプロセスを遅滞なく進行（evoke）する。

異例状況判断部２１４が線路状態情報に基づいて線路運行状態を判断する段階は、以下の通りである。

（１）ＡＴＳは地上線路装置（線路の中間支障物（Obstruction）を含む）に対する故障発生如何を常時検出する。

（２）ＡＴＳは地上線路装置で故障が発生したことが検出された場合に、故障が発生した地上線路装置によって影響を受ける後続列車を選別する。

ＡＴＳは故障発生で影響を受ける後続列車内のＡＴＯに故障発生情報を含む線路状態情報を伝送する。

（３）列車内の列車制御装置１１０は、ＡＴＳから故障発生情報を含む線路状態情報をリアルタイムで受信した後、線路の運行状態を判断する。

列車制御装置１１０は、線路状態情報に含まれた故障発生情報に基づいて線路上故障発生位置、故障発生時刻、故障の種類に基づいて線路の運行状態を判断する。

（４）結果的に、列車制御装置１１０は、線路上で発生した故障の如何を迅速に認知して動的経路の設定に利用することができる。列車制御装置１１０は、動的に経路がリセットされた場合に、後続のプロセスを遅滞なく進行（evoke）する。

異例状況判断部２１４が車内混雑情報の流れを判断する過程は、以下の通りである。

（１）ＴＣＭＳは列車が停車駅から出発する時の、列車客室内乗客情報（在車情報）を検出する。

（２）ＡＴＯは運行状態を把握するためにＴＣＭＳに列車室内乗客情報（在車情報）を要求する。

（３）ＡＴＯはＴＣＭＳから受信した列車客室内乗客情報（在車情報）を利用して、列車内客室混雑度（車上混雑度）を算定する。

異例状況判断部２１４は、列車内客室混雑度（車上混雑度）を基盤に列車の運行状態を判断する。

異例状況判断部２１４がプラットホーム混雑情報の流れを判断する過程は、以下の通りである。

（１）ＡＴＳは、プラットホーム待機乗客情報を常時把握する。

（２）ＡＴＯは運行状態を把握するためにＡＴＳに次に停車するプラットホームの待機乗客情報を要求する。

（３）ＡＴＯはＡＴＳから伝達されたプラットホーム待機乗客情報を利用して、プラットホーム混雑度（地上混雑度）を算定する。ＡＴＯは、プラットホーム混雑度（地上混雑度）を利用して、次の駅での停車時刻を予測する。

（４）ＡＴＯは列車内客室混雑度（車上混雑度）とプラットホーム混雑度（地上混雑度）を一緒に利用して停車時刻を予測する。

異例状況判断部２１４は、プラットホーム混雑度（地上混雑度）を基盤に線路運行状態を判断する。

異例状況判断部２１４は、列車運行状況及び線路運行状態に基づいて異例状況発生如何を確認する。異例状況判断部２１４は、列車運行状況及び線路運行状態に基づいて正常または異常の如何を判断する。

異例状況判断部２１４は、列車運行状況及び線路運行状態に基づいて異例状況発生如何を確認する。異例状況判断部２１４は、列車運行状況が列車の故障または列車の混雑と判断された場合に、異例状況が発生したと判断する。異例状況判断部２１４は、線路の運行状態が線路故障またはプラットホーム混雑と判断された場合に、異例状況が発生したと判断する。

異例状況判断部２１４は、異例状況発生如何を次のように確認する。

（１）異例状況判断部２１４は、運行中の他の列車から故障発生情報が受信される場合に、異例状況が発生したことを確認する。

（２）異例状況判断部２１４は、ＡＴＳ１４０から地上設備の故障発生情報を受信する場合に、異例状況が発生したことを確認する。

列車状況認知部２１６は、異例状況判断部２１４の確認結果、異例状況が発生したと確認されれば、異例状況を既に設定された異例状況のいずれかの特定異例状況に分類し、特定異例状況に基づいて列車状況を認知する。

列車状況認知部２１６は、隣接列車情報から抽出された情報に基づいて異例状況を先行列車の前方進路支障時に、後続列車の迂回経路判断シナリオ（シナリオ１）、線路リソース同時使用の競合による通過順の調整シナリオ（シナリオ２）、回送遅延に備えての回送線の調整シナリオ（シナリオ３）のいずれかの特定異例状況に分類する。

つまり、列車状況認知部２１６は、異例状況を次のように分類する。

（１）列車状況認知部２１６は、現在の列車の運行遅延状況（スケジュール比リアルタイム位置の違い）が既に設定の閾値よりも大きい（ｘ_Ｂｉ（ｔ）−ｘ_ｉ（ｔ）≧Ｘ_１）かどうかを確認する。

（２）列車状況認知部２１６は、リアルタイムで検出された車内混雑度が既に設定された閾値よりも大きい（Ｃ_ｉ（ｔ）≧Ｃ_１）かどうかを確認する。

（３）列車状況認知部２１６は、リアルタイムで検出されたプラットホーム混雑度が既に設定の閾値よりも大きい（Ｃ_ｓｉ（ｔ）≧Ｃ_２）かどうかを確認する。

列車制御装置１１０は、異例状況が確認されると、異例状況を定義するために異例状況対応シナリオの分類機能が動作するように措置（Evoke）する。

図５は、本実施例に係る列車自律走行のために必要な係数を説明するための図である。

図５の表上に図示した、iは列車の順序を意味する。位置ｘ_ｉ（ｔ）は、既に設定され間隔（例えば、約６０ｍ間隔）で設置される。列車にはタコメーターが搭載され、タコメータを利用して車輪の回転数を測定し、センサから列車の前頭部までの距離を測定する。

ｉ∈Ｉ ＝ {１,２、...、Ｎ}は、列車番号の集合（整数）、（ｉ−１）→（ｉ）→（ｉ ＋ １）の順での運行状況を前提とする。Ｎは考慮対象の列車の最大数を意味する。

ｔは（現在の）時間を示す符号を意味する。

ｇ∈Ｇは、地上に設置されて列車の位置を検知するＴａｇ番号の集合（整数）を意味する。

ｓ∈Ｓ ＝ {１,２、...、Ｍ}は駅番号の集合（整数）を意味する。

Ｍは考慮対象の駅の最大数を意味する。説明の便宜のために、任意の一方向に対して１番目の駅は列車が最初に出発（始発）する駅で、Ｍ番目の駅は列車が最終到着（終着）する駅を前提にし、特別な言及がない限り、始発駅と終着駅で列車は回送して繰り返し運行することを意味する。

ξ∈π_ｓは駅[ｓ]内で連動のルールに基づいて設定が可能な進路の集合を意味する。

ｐ_Ｂｉ＝ξ_１×ξ_２×・・・×ξ_Ｍは列車[ｉ]が始発駅から出発し終着駅に到着するまでのスケジューリングの段階で事前に設定された全体の進路を意味する。

ｐ_ｉ（ｔ）は、（現在の）時刻[ｔ]の時点で列車[ｉ]が動的に選択された進路を意味する。

ｅ_ｉ（ｔ）は、（Ｓｒｔ_ｓ、Ａｒｒ_ｓ、Ｄｐｔ_ｓ、Ｅｎｄ_ｓ）列車[ｉ]が（現在の）時刻[ｔ]で、次の最初の実行になるイベントを意味する。

Ｓｒｔ_ｓは駅[ｓ]で始発（通常の場合、s ＝ １）を意味する。

Ａｒｒ_ｓ、Ｄｐｔ_ｓは駅[ｓ]に到着を意味する。

Ｅｎｄ_ｓは駅[ｓ]に終着（通常の場合、この時点でs ＝ Ｍ）を意味する。

ｘ_ｉ（ｔ）は、（現在の）時刻[ｔ]の時点で列車[ｉ]の（リアルタイム）の位置を意味する。

ｖ_ｉ（ｔ）は、（現在の）時刻[ｔ]の時点で列車[ｉ]の（リアルタイム）速度を意味する。

ｃ_ｉ（ｔ）は、（現在の）時刻[ｔ]の時点で列車[ｉ]を構成する複数の客室の中で混雑度が最も高い客室の混雑度を意味する。

ｃ_ｓｉ（ｔ）は、（現在の）時刻[ｔ]の時点で列車[ｉ]が停車する駅[ｓ]のプラットホーム混雑度を意味する。

図５に示した位置ｘ_ｉ（ｔ）、速度ｖ_ｉ（ｔ）、進路ｐ_ｉ（ｔ）、イベントｅ_ｉ（ｔ）は必須の要素である。混雑、遅延、前後の間隔は必須要素に基づいて計算可能な要素である。次のアクティビティ（Activity）はイベントと同じ要素である。

図６は、本実施例に係る異例状況をシナリオに分類する方法を説明するための図である。

列車制御装置１１０が分類する異例状況対応シナリオは、図６に示した通りである。

（１）シナリオ１は、先行列車の前方進路支障時に、後続列車の迂回経路判断シナリオを意味する。例えば、シナリオ１は、本線で先行列車停車中の状態から遅延発生後続列車到着進路変更の如何の意思決定状況であることを意味する。

（２）シナリオ２は、線路リソースの同時使用の競合による通過順調整シナリオを意味する。例えば、シナリオ２は本線と副本線でそれぞれ列車出発待機後に本線列車が先、副本線列車が後の出発スケジュールで、本線列車出発遅延時に副本線列車先行出発の如何の意思決定状況であることを意味する。

（３）シナリオ３は、回送遅延に備えての回送線調整シナリオを意味する。例えば、シナリオ３は回送遅延時に到着列車の回送進路を反対側のスタートラインからすぐに到着するように回送進路変更して回送時間の短縮如何についての意思決定状況を意味する。

列車制御装置１１０は、先行列車イベントｅ_ｉ−１（ｔ）が駅ｓに到着Ｄｐｔ_ｓしたかどうか（ｅ_ｉ−１（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ）を確認する。列車制御装置１１０は、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）が到着イベントＡｒｒ_ｓ（ｅ_ｉ（ｔ）= Ａｒｒ_ｓ）であるかどうかを確認する。列車制御装置１１０は、対象列車の進路ｐ_ｉ（ｔ）と先行列車進路ｐ_ｉ−１（ｔ）が同じ（ｐ_ｉ（ｔ）= p_ｉ−１（ｔ））であるかどうかを確認する。列車制御装置１１０は、先行列車速度ｖ_ｉ−１（ｔ）が０であるかどうか（ｖ_ｉ−１（ｔ）= ０）を確認する。列車制御装置１１０は、スケジュールされた先行列車の位置値ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）で先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上であるのかどうか（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）を確認する。列車制御装置１１０は、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）から対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車間の間隔許容限度設定値Ｘ_２以下であるかどうか（ｘ_ｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ（ｔ）≦Ｘ_２）を確認する。列車制御装置１１０は、前述したシナリオ１の条件 ｅ_ｉ−１（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ、ｅ_ｉ（ｔ）= Ａｒｒ_ｓ、ｐ_ｉ（ｔ）= p_ｉ−１（ｔ）、v_ｉ−１（ｔ）= ０、ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１、ｘ_ｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ（ｔ）≦Ｘ_２）の両方を満足する場合に、先行列車の前方進路支障時に、後続列車の迂回経路判断シナリオ（シナリオ１）と判断する。

列車制御装置１１０は、先行列車イベントｅ_ｉ−１（ｔ）が駅ｓに到着Ｄｐｔ_ｓしたかどうか（ｅ_ｉ−１（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ）を確認する。列車制御装置１１０は、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）が駅ｓに到着Ｄｐｔｓしたかどうか（ｅ_ｉ（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ）を確認する。列車制御装置１１０は、対象列車の進路ｐ_ｉ（ｔ）と先行列車進路ｐ_ｉ−１（ｔ）が非同一かどうか（ｐ_ｉ（ｔ）≠p_ｉ−１（ｔ））を確認する。列車制御装置１１０は、先行列車速度ｖ_ｉ−１（ｔ）と対象列車速度ｖ_ｉ（ｔ）が０であるかどうか（ｖ_ｉ−１（ｔ）= ｖ_ｉ（ｔ）= ０）を確認する。列車制御装置１１０は、スケジュールされた先行列車の位置値ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）から先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上であるのかどうか（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）を確認する。列車制御装置１１０は、前述したシナリオ２の条件（ｅ_ｉ−１（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ、e_i（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ、p_i（ｔ）≠p_ｉ−１（ｔ）、v_ｉ−１（ｔ）= ｖ_ｉ（ｔ）= ０、ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）の条件がすべて満足している場合、対象列車の運行状態を線路リソースの同時使用の競合による通過順調整シナリオ（シナリオ２）で判断する。

列車制御装置１１０は、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）が終着駅終着イベントＥｎｄｓであるかどうか（ｅ_ｉ（ｔ）=Ｅｎｄ_ｓ）を確認する。列車制御装置１１０は、スケジュールされた対象列車の位置値ｘ_Ｂｉ（ｔ）から対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上であるかどうか（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）を確認する。列車制御装置１１０は、前述したシナリオ３の条件 ｅ_ｉ（ｔ）=Ｅｎｄ_ｓ、ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）の両方を満足する場合に、回送遅延に備えての回送線調整シナリオ（シナリオ３）で判断する。

図７は、本実施例に係る列車制御学習サーバーを概略的に示したブロック構成図である。

本実施例に係る列車制御学習サーバー１３０は、情報送受信部７１０、異例状況発生基準部７２０、異例状況閾値決定部７３０を含む。列車制御学習サーバー１３０に含まれた構成要素は、必ずしもこれに限定されるものではない。

列車制御学習サーバー１３０に含まれる各構成要素は、装置内部のソフトウェア的なモジュールまたはハードウェア的なモジュールをつなぐ通信経路につながれ、相互間で有機的に動作することができる。これらの構成要素は１つ以上の通信バス又は信号線を利用して通信する。

図７に示した列車制御学習サーバー１３０の各構成要素は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、ソフトウェア的なモジュール、ハードウェア的なモジュール、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせで具現される。

情報送受信部７１０は、列車が車庫進入時に、複数の列車内に搭載された列車制御装置から対象列車情報、隣接列車情報を受信する。

異例状況発生基準部７２０は、対象列車情報、隣接列車情報をスケジュールされた運行情報と比較して異例状況発生閾値を更新する。異例状況発生基準部７２０は、異例状況発生閾値を対象列車に伝送する。

異例状況閾値決定部７３０は、対象列車情報、隣接列車情報についての運行状態情報に基づいて異例状況分類閾値を学習して異例状況分類閾値を更新する。異例状況閾値決定部７３０は、異例状況分類閾値を対象列車に伝送する。

図８は、本実施例に係る列車状況認知方法を説明するためのフローチャートである。

列車動的制御モジュール２２０は、列車間の通信で隣接列車から隣接列車情報（リアルタイムの位置、速度、進路、イベント、列車故障情報、客室混雑度（車上混雑度））を受信し、ＡＴＳ１４０から線路状態情報（線路故障情報、プラットホーム混雑度（地上混雑度））を受信する（Ｓ８１０）。

ステップＳ８１０で、列車動的制御モジュール２２０は、隣接列車情報からスケジュールされた対象列車の位置値ｘ_Ｂｉ（ｔ）、対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）、列車遅延許容限度設定値Ｘ_１、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）、列車間の間隔許容限度設定値Ｘ_２を抽出する。

列車動的制御モジュール２２０は、隣接列車情報及び線路状態情報のうちの少なくとも一つ以上の情報に基づいて異例状況発生如何を確認する（Ｓ８２０）。

ステップＳ８２０で、列車動的制御モジュール２２０は、スケジュールされた対象列車の位置値（ｘ_Ｂｉ（ｔ））から対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）または、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）から対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車間の間隔許容限度設定値Ｘ_２以下（ｘ_ｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ（ｔ）≦Ｘ_２）である場合に、異例状況が発生したことを確認する。

列車動的制御モジュール２２０は、隣接列車情報に含まれた列車の故障発生情報を抽出する。列車動的制御モジュール２２０は、列車故障情報上に含まれた故障列車の位置、故障発生時刻、故障種類のうちの少なくとも１つに基づいて異例状況が発生したと判断する。

列車動的制御モジュール２２０は、隣接列車情報に含まれた対象の列車が停車駅から出発するときに検出された列車客室内乗客情報を抽出する。列車動的制御モジュール２２０は、列車客室内乗客情報に基づいて列車内客室混雑度（車上混雑度）を算定する。列車動的制御モジュール２２０は、列車内客室混雑度（車上混雑度）が既に設定の閾値を超えている場合に、異例状況が発生したことを確認する。

列車動的制御モジュール２２０は、線路状態情報に含まれた線路故障発生情報を抽出する。列車動的制御モジュール２２０は、線路故障発生情報に含まれた線路上故障発生位置、故障発生時刻、故障の種類に基づいて、異例状況が発生したことを確認する。

列車動的制御モジュール２２０は、線路状態情報に含まれた対象の列車が次に停車するプラットホームの待機乗客情報を抽出する。列車動的制御モジュール２２０は、次に停車するプラットホームの待機乗客情報に基づいてプラットホーム混雑度（地上混雑度）を算定する。列車動的制御モジュール２２０は、プラットホーム混雑度（地上混雑度）が既に設定の閾値を超えている場合に、異例状況が発生したことを確認する。

列車動的制御モジュール２２０は、確認の結果、異例状況が発生したと確認されれば、異例状況を既に設定された異例状況のいずれかの特定異例状況に分類し、特定異例状況に基づいて列車の状況を認知する（Ｓ８３０ ）。

ステップＳ８３０で、列車動的制御モジュール２２０は、先行列車イベントｅ_ｉ−１（ｔ）が駅ｓに到着Ｄｐｔ_ｓしたかどうか（ｅ_ｉ−１（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）が到着イベントＡｒｒ_ｓ（ｅ_ｉ（ｔ）= Ａｒｒ_ｓ）であるかどうかを確認する。列車動的制御モジュール２２０は、対象列車の進路ｐ_ｉ（ｔ）と先行列車進路ｐ_ｉ−１（ｔ）が同じ（ｐ_ｉ（ｔ）= p_ｉ−１（ｔ））であるかどうかを確認する。列車状況認知部２１６は、先行列車速度ｖ_ｉ−１（ｔ）が０であるかどうか（ｖ_ｉ−１（ｔ）= ０）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、スケジュールされた先行列車の位置値ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）から先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上であるのかどうか（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）から対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車間の間隔許容限度設定値Ｘ_２以下であるかどうか（ｘ_ｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ（ｔ）≦Ｘ_２）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、前述した条件が満足している場合に、先行列車の前方進路支障時に、後続列車の迂回経路判断シナリオ（シナリオ１）と判断する。

列車動的制御モジュール２２０は、先行列車イベントｅ_ｉ−１（ｔ）が駅ｓに到着Ｄｐｔ_ｓしたかどうか（ｅ_ｉ−１（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）が駅ｓに到着Ｄｐｔ_ｓしたかどうか（ｅ_ｉ（ｔ）= Ｄｐｔ_ｓ）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、対象列車の進路ｐ_ｉ（ｔ）と先行列車進路ｐ_ｉ−１（ｔ）が非同一かどうか（ｐ_ｉ（ｔ）≠p_ｉ−１（ｔ））を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、先行列車の速度ｖ_ｉ−１（ｔ）と対象列車速度ｖ_ｉ（ｔ）が０であるかどうか（ｖ_ｉ−１（ｔ）= ｖ_ｉ（ｔ）= ０）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、スケジュールされた先行列車の位置値（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ））から先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上であるかどうか（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、前述した条件がすべて満足している場合に、対象列車の運行状態を線路リソース同時使用の競合による通過順調整シナリオ（シナリオ２）で判断する。

列車動的制御モジュール２２０は、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）が終着駅終着イベントＥｎｄ_ｓであるかどうか（ｅ_ｉ（ｔ）=Ｅｎｄ_ｓ）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、スケジュールされた対象列車の位置値（ｘ_Ｂｉ（ｔ））から対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）を差し引いた値が列車遅延許容限度設定値Ｘ_１以上であるかどうか（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ）−ｘ_ｉ−１（ｔ）≧Ｘ_１）を確認する。列車動的制御モジュール２２０は、前述した条件がすべて満足している場合に、回送遅延に備えての回送線調整シナリオ（シナリオ３）で判断する。

列車動的制御モジュール２２０は、列車の状況に応じて列車を動的に制御する（Ｓ８４０）。

ステップＳ８４０で、列車動的制御モジュール２２０は、異例状況に対する深刻度を算出し、深刻度に基づいて先行列車と同じ経路（進路）上に位置する列車の中、異例状況によって順次影響を受ける列車に対する波及効果を予測する。列車動的制御モジュール２２０は、予め保存された複数の代替案の中から波及効果を最小化する最適な代替案を選択する。列車動的制御モジュール２２０は、最適な代替案による進路（経路）で先行列車の後に位置する列車が運行されるように制御する。

図８では、ステップＳ８１０ないしステップＳ８４０を順次実行することを記載しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。つまり、図８に記載されたステップを変更して実行したり、一つ以上のステップを並列的に実行することが適用可能であることから、図８は、時系列的な順序に限定されるものではない。

図９は、本実施例に係る列車制御サーバーで異例状況判断閾値を学習する方法を説明するためのフローチャートである。

列車制御学習サーバー１３０は、列車が車庫進入時に、複数の列車内に搭載された列車制御装置１１０から対象列車情報、隣接列車情報を受信する（Ｓ９１０）。

列車制御学習サーバー１３０は、対象列車情報、隣接列車情報をスケジュールされた運行情報と比較して異例状況発生閾値を更新する。列車制御学習サーバー１３０は、異例状況発生閾値を対象列車に伝送する（Ｓ９２０）。

列車制御学習サーバー１３０は、対象列車情報、隣接列車情報についての運行状態情報に基づいて異例状況分類閾値を学習して異例状況分類閾値を更新する。列車制御学習サーバー１３０は、異例状況分類閾値を対象列車に伝送する（Ｓ９３０）。

図９は、ステップＳ９１０ないしステップＳ９３０を順次実行することを記載しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。つまり、図９に記載されたステップを変更して実行したり、一つ以上のステップを並列的に実行することが適用可能であることから、図９は、時系列的な順序に限定されるものではない。

図１０は、本実施例に係る動的列車制御方法を説明するためのフローチャートである。

列車制御装置１１０は、列車運行状況及び線路運行状態に基づいて先行列車に対する異例状況発生如何を確認する（Ｓ１０１０）。

列車制御装置１１０は、隣接列車情報から先行列車イベントｅ_ｉ−１（ｔ）、対象列車イベントｅ_ｉ（ｔ）、駅ｓに到着（出発）Ｄｐｔ_ｓ、到着イベント（Ａｒｒ_ｓ）、先行列車進路ｐ_ｉ−１（ｔ）、対象列車の進路ｐ_ｉ（ｔ）、先行列車速度ｖ_ｉ−１（ｔ）、対象列車速度ｖ_ｉ（ｔ）、スケジュールされた先行列車の位置値（ｘ_Ｂｉ−１（ｔ））、スケジュールされた対象列車の位置値（ｘ_Ｂｉ（ｔ））、先行列車の位置値ｘ_ｉ−１（ｔ）、対象列車の位置値ｘ_ｉ（ｔ）、終着駅終着イベントＥｎｄ_ｓを抽出する。

列車制御装置１１０は、隣接列車情報から抽出された複数の情報を利用して異例状況を先行列車の前方進路支障時に、後続列車の迂回経路判断シナリオ（シナリオ１）、線路リソース同時使用の競合による通過順調整シナリオ（シナリオ２）、回送遅延に備えての回送線調整シナリオ（シナリオ３）のうちのいずれかの特定異例状況に分類する（Ｓ１０２０）。

列車制御装置１１０は、異例状況を分類したシナリオ１、２、３に対する深刻度をそれぞれ算出する（Ｓ１０３０）。

列車制御装置１１０は、異例状況を分類したシナリオ１、２、３に対する深刻度が深刻なのかどうかを確認する（Ｓ１０４０）。ステップＳ１０４０で、列車制御装置１１０は、先行列車に対する異例状況持続時間ｔ_ｉ−１、外部通知（入力）終了時間τ_ｉ−１、既に学習された閾値ｔ_ｉ−１を受信する。列車制御装置１１０は、異例状況持続時間ｔ_ｉ−１、外部通知（入力）終了時間τ_ｉ−１（ｍａｘ（ｔ_ｉ−１、τ_ｉ−１））が既に学習された閾値ｔ_ｉ−１ ）以上の場合に、深刻度が深刻なものと判断する。列車制御装置１１０は、異例状況持続時間ｔ_ｉ−１、外部通知（入力）終了時間τ_ｉ−１（ｍａｘ（ｔ_ｉ−１、τ_ｉ−１））が既に学習された閾値ｔ_ｉ−１ 未満の場合に、深刻度がわずかなものと判断する。

ステップＳ１０４０の確認の結果、異例状況を分類したシナリオ１、２、３に対する深刻度が深刻であると判断した場合に、列車制御装置１１０は、深刻度に基づいて、先行列車と同じ経路（進路）上に位置する列車の中で異例状況によって順次影響を受ける列車に対する波及効果を予測する（Ｓ１０５０）。

ステップＳ１０５０で、列車制御装置１１０は、波及効果に基づいて先行列車の後に位置した列車に対する進路維持案（代替案１）及び進路変更案（代替案２）を生成する。

列車制御装置１１０は、先行列車の後に位置した列車に対する進路維持案（代替案１）及び進路変更案（代替案２）のうち、波及効果を最小化する最適な代替案で進路変更案（代替案２）が選択可能であるかどうかを確認する（Ｓ１０６０）。

ステップＳ１０６０の確認の結果、波及効果を最小化する最適な代替案で進路変更案（代替案２）が選択可能である場合に、列車制御装置１１０は、進路変更案（代替案２）に基づいて先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）を計算する（Ｓ１０７０）。

列車制御装置１１０は、進路維持案（代替案１）に基づいて異例状況を維持する場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）を計算する。

列車制御装置１１０は、進路維持案（代替案１）に基づいて異例状況を維持する場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）と進路変更案（代替案２）に基づいて先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）を比較した結果に進路変更案（代替案２）が有利なのかどうかを確認する（Ｓ１０８０）。

ステップＳ１０８０で、列車制御装置１１０は、異例状況を維持する場合、順次的に影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）よりも先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合、順次的に影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）が閾値以上に減少した場合に、進路変更案（代替案２）を選択する。

列車制御装置１１０は、異例状況を維持する場合に発生する遅延到着時間と混雑より先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合に発生する遅延到着時間と混雑度が閾値以上に減少した場合に、進路変更案（代替案２）を選択する。

ステップＳ１０８０の確認の結果、進路変更案（代替案２）が有利であると確認した結果、列車制御装置１１０は、進路変更案（代替案２）を適用する（Ｓ１０９０）。

図１０では、ステップＳ１０１０ないしステップＳ１０９０を順次実行することを記載しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。つまり、図１０に記載されたステップを変更して実行したり、複数のステップを並列的に実行することが適用可能であることから、図１０は、時系列的な順序に限定されるものではない。

前述したように、図１０に記載された本実施例に係る動的列車制御方法は、プログラムで具現し、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録することができる。本実施例に係る動的列車制御方法を具現するためのプログラムが記録され、コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取ることができるデータが格納されているすべての種類の記録装置を含む。

図１１は、本実施例に係る代替案適用方法を説明するためのフローチャートである。

列車制御装置１１０は、予め保存された複数の代替案の中から波及効果を最小化する先行列車の後に位置した列車に対する進路維持案（代替案１）を設定する（Ｓ１１１０）。列車制御装置１１０は、予め保存された複数の代替案の中から波及効果を最小化する先行列車の後に位置した列車に対する進路変更案（代替案２）を設定する（Ｓ１１１２）。

列車制御装置１１０は、進路維持案（代替案１）に基づいて異例状況を維持する場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）を予測（計算）する（Ｓ１１２０）。列車制御装置１１０は、進路変更案（代替案２）に基づいて先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）を予測（計算）する（Ｓ１１２２）。

列車制御装置１１０は、進路維持案（代替案１）に基づいて異例状況を維持する場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）と進路変更案（代替案２）に基づいて先行列車の後に位置する列車を副本線（迂回経路）に先に送った（動的に経路を再調整した）場合に発生する順次影響を受ける列車の本数（遅延列車の本数）を比較し、比較結果に基づいて進路維持案（代替案１）よりも進路変更案（代替案２）が有利かどうかを確認する（Ｓ１１３０）。

ステップＳ１１３０の確認の結果、進路変更案（代替案２）が有利な場合に、列車制御装置１１０は、ＡＴＳ１４０と通信して進路変更案（代替案２）の進路に列車のスケジュール変更が可能かどうかを確認する（Ｓ１１４０）。

ステップＳ１１４０の確認の結果、進路変更案（代替案２）の進路に列車のスケジュール変更が可能な場合に、列車制御装置１１０は、進路変更案（代替案２）を実行する（Ｓ１１５０）。ステップＳ１１３０の確認の結果、進路変更案（代替案２）が有利でない場合に、列車制御装置１１０は、進路維持案（代替案１）を実行する（Ｓ１１５２）。

図１１は、ステップＳ１１１０ないしステップＳ１１５２を順次実行することを記載しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。つまり、図１１に記載されたステップを変更して実行したり、一つ以上のステップを並列的に実行することが適用可能であることから、図１１は、時系列的な順序に限定されるものではない。

図１２は、本実施例に係る深刻度判別方法を説明するためのフローチャートである。

列車制御装置１１０は、予め保存されたデータベースからのシナリオ[ｉ]に対する深刻な程度を判断できる既に設定した閾値Ｔ_ｉを抽出する。列車制御装置１１０は、ＡＴＳ１４０から過去のイベント[ｉ]に分類された異例状況に対する異例状況持続時間ｔ_ｉ、外部通知終了時間τ_ｉを受信する（Ｓ１２１０）。

ステップＳ１２１０で、列車制御装置１１０は、該当の過去の時点で運行環境／条件（運転時隔、駅間距離、混雑などのレベル）を一緒に把握して、現在の状況の運行環境／条件と比較後、適合度が高い閾値Ｔ_ｉを抽出する。列車制御装置１１０は、Ｔ_ｉの学習及びデフォルト（Default）を設定するために、過去のイベント[ｉ]に分類された異例状況に対する異例状況持続時間ｔ_ｉ、外部通知終了時間τ_ｉについての情報を取得、保存、及び管理する。

列車制御装置１１０は、最大異例状況持続時間ｔ_ｉ及び最大外部通知終了時間τ_ｉ（ｍａｘ（ｔ_ｉ、τ_ｉ））が既に設定した閾値Ｔ_ｉ以上であるかどうかを確認し（ｍａｘ（ｔ_ｉ、τ_ｉ）≧Ｔ_ｉ）する（Ｓ１２２０）。

ステップＳ１２２０の確認の結果、最大異例状況持続時間ｔ_ｉ及び最大外部通知終了時間τ_ｉ（ｍａｘ（ｔ_ｉ、τ_ｉ））が既に設定した閾値Ｔ_ｉ以上（（ｍａｘ（ｔ_ｉ、τ_ｉ）≧Ｔ_ｉ）である場合に、列車制御装置１１０は、深刻度が深刻なものと判断する（Ｓ１２３０）。

ステップＳ１２２０の確認の結果、最大異例状況持続時間ｔ_ｉ及び最大外部通知終了時間τ_ｉ（ｍａｘ（ｔ_ｉ、τ_ｉ））が既に設定した閾値Ｔ_ｉ未満（ｍａｘ（ｔ_ｉ、τ_ｉ）< T_ｉ）の場合は、列車制御装置１１０は、深刻度がわずかなものと判断する（Ｓ１２３０）。

図１２は、ステップＳ１２１０ないしステップＳ１２３０を順次実行することを記載しているが、必ずしもこれに限定されるものではない。つまり、図１２に記載されたステップを変更して実行したり、一つ以上のステップを並列的に実行することが適用可能であることから、図１２は、時系列的な順序に限定されるものではない。

図１３は、本実施例に係る波及効果を示す例示図である。

深刻度は、列車イベント持続／遅延時間を意味する。波及効果は、該当イベントによって順次影響を受けるすべての列車の遅延時間及び混雑度を意味する。

列車制御装置１１０は、波及効果の予測及び深刻度を判断するために、過去の学習資料を使用する。

列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオ１、２、３に分類された場合に、該当イベントが深刻であると判断することができるイベントの持続時間に対する最小閾値を抽出する。列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオ１,２,３に分類された場合に、運行環境／条件（運転時隔、駅間距離、混雑などのレベル）に応じて差別化された閾値の適用が可能である。

列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオiに分類された場合に、該当イベントが深刻であると判断することができるイベントの持続時間に対する最小閾値を抽出する。列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオiに分類された場合に、運行環境／条件（運転時隔、駅間距離、混雑などのレベル）に応じて差別化された閾値の適用が可能である。

列車制御装置１１０は、波及効果の予測及び深刻度を判断するために、現在の時点で列車間通信（Ｔ２Ｔ）で受信した情報を利用する。

列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオ１、２に分類された場合に、イベントの分類、現在までの該当イベント持続時間（最初の時点〜現在）を列車間通信で受信する。列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオ３に分類された場合に、イベントの分類、現在までの該当イベント（運行遅延）時間（最初の時点〜現在）を列車間通信で受信する。

列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオiに分類された場合に、イベントの分類、現在までの該当イベント持続時間（最初の時点〜現在）を列車間通信で受信する。列車制御装置１１０は、外部（地上管制システム）で、該当イベントの終了予測時間を通信で車上装置に転送する。

列車制御装置１１０は、深刻度を判断するための動作は次の通りである。

列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオ１、２に分類された場合に、現在の時点で判断したときに認識された異例状況イベントは、深刻な程度だと判断されれば、波及効果を予測するための追加の調整作業を実施する。列車制御装置１１０は、異例状況イベントがわずかな程度だと判断されれば、別途の作業を実施しない。

（１）列車制御装置１１０は、現在までのイベント持続時間が学習された時間（Ｄｅｆａｕｌｔ設定）より大きければ、異例状況イベントの深刻度が深刻であると判断する。

（２）列車制御装置１１０は、外部からの与えられる終了時点まで考慮したイベント持続時間が学習された時間よりも大きければ、異例状況イベントに対する深刻度が深刻であると判断する。

（３）列車制御装置１１０は、現在の時点で終了した時点についての情報が与えられていない場合に、現在までの持続時間の整数倍の時間後に終了したと前提して深刻度の度合いを判断する。ここで、整数倍の事前設定値は、学習によって更新される。

列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオ３に分類された場合に、現在の時点で判断したときに認識された異例状況イベントは、深刻な程度だと判断されれば、波及効果を予測するための追加の調整作業を実施する。列車制御装置１１０は、異例状況イベントがわずかな程度だと判断されれば、別途の作業を実施しない。

（１）列車制御装置１１０は、現在までの運行遅延時間が学習された時間（Ｄｅｆａｕｌｔ設定）より大きければ、異例状況イベントの深刻度が深刻であると判断する。

（２）列車制御装置１１０は、別途の追加要因がない場合に、現在のレベルの遅延が維持されるという前提下で深刻度を処理する。

列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオiに分類された場合に、現在の時点で判断したときに認識された異例状況イベントは、深刻な程度だと判断されれば、波及効果を予測する追加の調整作業を実施する。列車制御装置１１０は、異例状況イベントがわずかな程度だと判断されれば、別途の作業を実施しない。

（１）列車制御装置１１０は、現在までのイベント持続時間が学習された時間（Ｄｅｆａｕｌｔ設定）より大きければ、異例状況イベントに対する深刻度が深刻であると判断する。

（２）列車制御装置１１０は、外部から与えられる終了時点まで考慮したイベント持続時間が学習された時間よりも大きければ、異例状況イベントに対する深刻度が深刻であると判断する。

（３）列車制御装置１１０は、現在の時点で終了した時点についての情報が与えられていない場合に、現在までに持続時間の整数倍の時間後に終了したと前提して深刻度の度合いを判断する。ここで、整数倍の事前設定値は、学習によって更新される。列車制御装置１１０の深刻度判断動作は、図１２の通りである。

列車制御装置１１０は、学習のためにＴ_ｉ（シナリオ[ｉ]に対する深刻な程度を判断することができる閾値）を利用する。列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオiに分類された場合に、Ｔ２Ｔなどの通信を通行隣接列車で、該当イベントの持続時間ｔ_ｉを把握し、地上装置から車上装置に転送する情報を利用して終了予測時間τ_ｉを選択的に伝達する。

列車制御装置１１０は、Ｔ_ｉの学習及びデフォルト（Default）を設定するために、過去のイベント[ｉ]に分類された異例状況に対する異例状況持続時間ｔ_ｉ、外部通知終了時間τ_ｉ及び当時設定した閾値ｔ_ｉに対する情報を取得、保存、及び管理する。

列車制御装置１１０は、該当の過去の時点で運行環境／条件（運転時隔、駅間距離、混雑などのレベル）を一緒に把握して、現在の状況の運行環境／条件と比較した後、適合度が高い閾値ｔ_ｉを提供する。

列車制御装置１１０は、波及効果を予測するための動作は次の通りである。

列車制御装置１１０は、異例状況がシナリオ１、２、３に分類された場合に、予測を目的として（指定されたイベント持続時間に対する）現在の運行環境で予想される波及効果（遅延列車の本数、遅延列車時分、乗客混雑／通行時間の増加予想）を設定する。列車制御装置１１０は、予測方法としてＦｉｒｓｔ Ｃｏｍｅ Ｆｉｒｓｔ Ｓｅｒｖｅ（No Control）の概念で後続列車の列車遅延時間の算定方法を使用する。

図１４は、本実施例に係る動的経路の設定を示す例示図である。

列車制御装置１１０は、代替案１に対する前提条件として列車の運行順序及び経路に変更がないことを設定する。

列車制御装置１１０は、代替案１に対する時間的（検討）範囲として、外部（地上管制システム）終了時刻情報が与えられる場合に、イベント該当列車の現在のイベントが外部終了時刻情報が与えられる時点までを考慮し、列車間連鎖遅延を算定する。列車制御装置１１０は、代替案１に対する時間的（検討）の範囲として外部終了時刻情報が与えられていない場合に、現在までの継続時間に整数倍を乗じた時点をデフォルトとして勘案して列車間の連鎖遅延を算定する。

列車制御装置１１０は、代替案２に対する前提条件として、シナリオごとに列車の運行順／経路を動的に調整を設定する。

列車制御装置１１０は、代替案２に対する時間的（検討）範囲として、現在の時点での代替案２をすぐに反映して連鎖遅延を算定する。列車制御装置１１０は、代替案２に対する時間的（検討）範囲として連鎖遅延で算定された最後の列車までの時間的範囲に設定する。

列車制御装置１１０は、連鎖遅延計算のために本線列車間隔をＡＴＣＳが、現在時点での列車の速度を基に算定した制動距離を基準に設定できる間隔を最小値として連鎖的に設定する。

列車制御装置１１０は、連鎖遅延計算のために列車遅延→到着旅客増加→搭乗時間の増加→停車時間の増加→列車出発時刻の遅れ→悪循環の繰り返しの順で到着乗客の増加量を予測し、停車時間の増加量（駅停車時間）を算定する。列車制御装置１１０は、連鎖遅延に関連した列車の本数、列車別遅延時分、総遅延時分を算定する。

以上の説明は、本実施例の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本実施例の属する技術分野における通常の知識を有する者であれば、本実施例の本質的な特性から逸脱しない範囲で様々な修正及び変形が可能である。したがって、本実施例は、本実施例の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであり、このような実施例により、本実施例の技術思想の範囲が限定されるものではない。本実施例の保護範囲は次の請求の範囲によって解釈されるべきであり、その同等の範囲内にあるすべての技術思想は、本実施例の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきである。
[符号の説明]
１１０：列車制御装置 １２０：中継装置
１３０：列車制御学習サーバー １４０：ＡＴＳ
２１０：列車状況認知モジュール
２１２：通信部 ２１４：運行状態判断部
２１６：異例状況判断部 ２１８：列車状況認知部
２２０：列車動的制御モジュール
２２２：深刻度判断部 ２２４：波及効果予測部
２２６：代替案選択部 ２２８：列車運営部
７１０：情報送受信部
７２０：異例状況分類基準部
７３０：異例状況閾値決定部

Claims (13)

1. 列車運行状況及び線路運行状態に基づいて先行列車に対する異例状況（Exceptional Circumstances）発生如何を確認する列車状況認知部と、
   前記異例状況に対する深刻度（Severity）を算出する深刻度判断部と、
   前記深刻度に基づいて、前記先行列車と同じ経路上に位置する列車の中で、前記異例状況によって順次影響を受ける列車に対する波及効果（Ripple Effect）を予測する波及効果予測部と、
   予め保存された複数の代替案のうち前記波及効果を最小化する最適な代替案を選択する代替案選択部、及び、
   前記最適な代替案による進路で、前記先行列車の後に位置する列車が運行されるように制御する列車運営部と、
   を含み、
   前記深刻度判断部は、
   前記先行列車に対する異例状況持続時間ｔｉ−１、異例状況終了予測時間τｉ−１、既に学習された閾値Ｔｉ−１を受信し、
   前記異例状況持続時間ｔｉ−１又は前記異例状況終了予測時間τｉ−１のうちの最大値が、前記既に学習された閾値Ｔｉ−１以上である場合に、前記深刻度が深刻なものと判断し、
   前記異例状況持続時間ｔｉ−１又は前記異例状況終了予測時間τｉ−１のうちの最大値が前記既に学習された閾値Ｔｉ−１未満の場合に、前記深刻度がわずかなものと判断することを特徴とする列車の動的制御装置。
2. 前記深刻度判断部は
   前記異例状況終了予測時間τｉ−１が未受信の場合に、現在までの前記異例状況持続時間ｔｉ−１の整数倍の時間が現時点から経過した後の時刻を異例状況終了予想時刻に設定し、
   前記異例状況終了予想時刻が前記既に学習された閾値Ｔｉ−１以上であれば、前記深刻度が深刻なものと判断し、前記異例状況終了予想時刻が前記既に学習された閾値Ｔｉ−１未満であれば、前記深刻度がわずかなものと判断することを特徴とする請求項１に記載の列車の動的制御装置。
3. 前記波及効果予測部は、
   現在の時点を基準に、前記異例状況に対する深刻度が深刻と判断されると、前記波及効果を予測し、前記異例状況に対する深刻度が軽度と判断されると、前記波及効果を予測する別途の作業を行わないことを特徴とする請求項１に記載の列車の動的制御装置。
4. 前記波及効果予測部は、
   前記先行列車と同じ経路上に位置する列車の中で、前記異例状況によって順次影響を受けるすべての列車に対する遅延到着時間を算出し、前記遅延到着時間に対応する混雑度を算出し、
   前記異例状況によって順次影響を受けるすべての列車の中で前記先行列車の後に位置する列車を副本線に先に送った場合の迂回経路の到着時間を算出し、前記迂回経路到着時間に対応する混雑度を算出することを特徴とする請求項３に記載の列車の動的制御装置。
5. 前記代替案選択部は、
   前記波及効果に基づいて、前記先行列車の後に位置した列車に対する進路維持案及び進路変更案のうちのいずれかの代替案を選択することを特徴とする請求項４に記載の列車の動的制御装置。
6. 前記代替案選択部は、
   前記進路維持案に応じて前記異例状況を維持する場合に発生する順次影響を受ける列車の本数と前記進路変更案に基づいて、前記先行列車の後に位置する列車を副本線に先に送った場合に発生する順次影響を受ける列車の本数を比較し、比較結果に応じて前記進路維持案と前記進路変更案のうちのいずれかを選択することを特徴とする請求項５に記載の列車の動的制御装置。
7. 前記代替案選択部は、
   前記異例状況を維持する場合に、順次的に影響を受ける列車の本数よりも、前記先行列車の後に位置する列車を副本線に先に送った場合に、順次的に影響を受ける列車の本数が閾値以上に減少した場合に、前記進路変更案を選択し、前記異例状況を維持する場合に、順次的に影響を受ける列車の本数と前記先行列車の後に位置する列車を副本線に先に送った場合に、順次的に影響を受ける列車の本数が同じであるか、あるいは閾値未満に減少する場合に、前記進路維持案を選択することを特徴とする請求項６に記載の列車の動的制御装置。
8. 前記代替案選択部は、
   前記異例状況を維持する場合に発生する遅延到着時間と混雑より前記先行列車の後に位置する列車を副本線に先に送った場合に発生する遅延到着時間と混雑度が閾値以上に減少した場合に、前記進路変更案を選択し、
   前記異例状況を維持する場合に、遅延到着時間と混雑度と前記先行列車の後に位置する列車を副本線に先に送った場合に発生する迂回経路到着時間と混雑度が同じであるか、あるいは閾値未満に減少する場合に、前記進路維持案を選択することを特徴とする請求項７に記載の列車の動的制御装置。
9. 前記列車状況認知部は、
   前記異例状況が発生したと確認されれば、前記異例状況を既に設定された異例状況のうちのいずれかの特定異例状況に分類することを特徴とする請求項１に記載の列車の動的制御装置。
10. 前記列車状況認知部は、
    前記先行列車に関する隣接列車情報から抽出された先行列車イベントｅｉ−１（ｔ）、対象列車イベントｅｉ（ｔ）、駅に到着したかどうか、到着イベントＡｒｒｓ、先行列車進路ｐｉ-１（ｔ）、対象列車の進路ｐｉ（ｔ）、先行列車速度ｖｉ−１（ｔ）、対象列車速度ｖｉ（ｔ）、スケジュールされた先行列車の位置値ｘＢｉ−１（ｔ）、スケジュールされた対象列車の位置値ｘＢｉ（ｔ）、先行列車の位置値ｘｉ−１（ｔ）、対象列車の位置値ｘｉ（ｔ）、終着駅終着イベントＥｎｄｓに基づき、
    前記異例状況を、先行列車の前方進路支障時に、後続列車の迂回経路判断シナリオ、線路リソース同時使用の競合による通過順調整シナリオ、回送遅延に備えての回送線調整シナリオのうちのいずれかの特定異例状況に分類することを特徴とする請求項９に記載の列車の動的制御装置。
11. 前記深刻度判断部は、
    前記迂回経路判断シナリオ、前記通過順調整シナリオ、前記回送線調整シナリオごとに異なるように予め学習された閾値Ｔｉを用いて前記深刻度を算出することを特徴とする請求項１０に記載の列車の動的制御装置。
12. 前記代替案選択部は、
    前記迂回経路判断シナリオ、前記通過順調整シナリオ、前記回送線調整シナリオごとに異なるように適用された閾値を用いて前記先行列車の後に位置した列車に対する進路維持案と進路変更案とのうちのいずれかを選択することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の列車の動的制御装置。
13. 列車運行状況及び線路運行状態に基づいて先行列車に対する異例状況発生如何を確認するステップと、
    前記異例状況に対する深刻度を算出するステップと、
    前記先行列車に対する異例状況持続時間ｔｉ−１、異例状況終了予測時間τｉ−１、既に学習された閾値Ｔｉ−１を受信するステップと、
    前記異例状況持続時間ｔｉ−１又は前記異例状況終了予測時間τｉ−１のうちの最大値が、前記既に学習された閾値Ｔｉ−１以上である場合に、前記深刻度が深刻なものと判断し、前記異例状況持続時間ｔｉ−１又は前記異例状況終了予測時間τｉ−１のうちの最大値が既に学習された閾値Ｔｉ−１未満の場合に、前記深刻度がわずかなものと判断するステップと、
    前記深刻度に基づいて、前記先行列車と同じ経路上に位置する列車の中で、前記異例状況によって順次影響を受ける列車に対する波及効果を予測するステップと、
    予め保存された複数の代替案のうち、前記波及効果を最小化する最適な代替案を選択するステップ、及び、
    前記最適な代替案による進路で、前記先行列車の後に位置する列車が運行されるように制御するステップと、
    を含むことを特徴とする動的列車制御方法。

Images