JP6983126B2 - 列車位置特定方法及び列車位置特定システム - Google Patents

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Description

本発明は、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定方法及び列車位置特定システムに関するものである。
列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置検出方法として、自動列車停止装置（Automatic Train Stop：ＡＴＳ）の地上子（以下、「ＡＴＳ地上子」とも称する。）を用いる方法がある。このＡＴＳ地上子を用いる方法では、ＡＴＳ地上子の位置情報を事前に列車側にデータベースとして記憶しておき、運用走行中に列車がＡＴＳ地上子上を通過した際に、記憶されている位置情報と照合することにより自車位置を更新する。しかしながら、信号保安の都合上、ＡＴＳ地上子が移設された場合、ＡＴＳ地上子の位置の変更が列車側のデータベースに反映されないことにより、自車位置としての列車の位置を誤って特定することがある。
上記の問題点を解決するためには、ＡＴＳ地上子に依存することなく、自車位置としての列車の位置を特定する方法が望ましい。このような方法として、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）測位情報と、車体のヨー角速度と走行速度とから算出される線路曲率相当データ（以下、「生曲率データ」又は「曲率の測定データ」とも称する。）を、予め列車側に記憶された線路曲率相当データで構成されるマップ情報（以下、「曲率マップ」又は「曲率の記憶データ」とも称する。）と照合することにより、自車位置としての列車の位置を特定する方法がある。
特開２００３−２９４８２５号公報（特許文献１）には、列車自車位置検出方法において、列車搭載装置に、ＧＰＳ情報に基づいてＧＰＳ位置座標を算出するＧＰＳ受信手段と、列車走行時の車体又は台車のヨー角速度を検出するヨー角速度検出手段と、列車の車軸回転数を検出する車軸回転数検出手段と、緯度及び経度と、線路の曲率である既知線路曲率と、距離程とを関係づける線路情報データベースを保存する情報記憶手段と、情報処理手段を設ける技術が開示されている。
上記特許文献１に記載された技術では、情報処理手段は、ＧＰＳ情報の受信時点での信頼性の程度である受信信頼度を表す受信信頼度係数を演算し、受信信頼度が低程度と判別される場合には、情報処理手段は、車軸回転数に基づく距離程を初期値とし、運用走行時の各時点でのヨー角速度と、車軸回転数より得られる列車走行速度から運用走行時の線路曲率である運用時線路曲率を演算し、線路情報データベース内の既知線路曲率との比較を行うことにより、走行区間における列車の現在位置を特定する。
特開２００３−２９４８２５号公報
上記特許文献１に記載された技術では、線路情報データベース即ち曲率の記憶データに登録された経路と異なる経路に進入した場合、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が困難であり、列車の位置を精度良く特定することができない。また、上記特許文献１に記載された技術では、曲率の変化率の絶対値が小さい直線区間及び長い円曲線区間では、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が困難であり、列車の位置を精度良く特定することができない。つまり、上記特許文献１に記載された技術では、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が容易な区間では、列車の位置を精度良く特定することができるものの、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が困難な区間では、列車の位置を精度良く特定することができない。
本発明は、上述のような従来技術の問題点を解決すべくなされたものであって、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定システムを用いた列車位置特定方法において、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が容易な区間、及び、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が困難な区間のいずれにおいても、列車の位置を精度良く特定することができる列車位置特定方法を提供することを目的とする。
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
本発明の一態様としての列車位置特定方法は、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定システムを用いた列車位置特定方法である。列車位置特定システムは、線路上の第１基準位置からの線路に沿った第１距離位置と、第１距離位置における線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、第１測定部により測定されたヨー角速度と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度と、から曲率を算出する第１算出部と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度から列車の走行距離を算出する第２算出部と、を有する。当該列車位置特定方法は、列車が線路上を走行する際に、第１算出部により曲率の第１算出値を算出する算出処理を実行することにより、列車の第２距離位置と、第２距離位置における曲率の第１算出値と、の関係を示す第２データを取得する（ａ）ステップと、取得された第２データと、記憶部に記憶されている第１データと、を比較することにより、第１データのうち第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、抽出された第１部分と第２データとの第２乖離度を第１乖離度の最小値として取得する（ｂ）ステップと、取得された第２乖離度を予め設定された第１閾値と比較し、第２乖離度が第１閾値以下の場合、列車の位置を、第１部分における第１距離位置に基づいて特定し、第２乖離度が第１閾値を超えた場合、列車の位置を、第２算出部により算出された走行距離の第２算出値に基づいて特定する（ｃ）ステップと、を有する。
また、本発明の一態様としての列車位置特定方法は、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定システムを用いた列車位置特定方法である。列車位置特定システムは、線路上の第１基準位置からの線路に沿った第１距離位置と、第１距離位置における線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、第１測定部により測定されたヨー角速度と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度と、から曲率を算出する第１算出部と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度から列車の走行距離を算出する第２算出部と、を有する。当該列車位置特定方法は、列車が線路上を走行する際に、第１算出部により曲率の第１算出値を算出する算出処理を実行することにより、列車の第２距離位置と、第２距離位置における曲率の第１算出値と、の関係を示す第２データを取得する（ａ）ステップと、取得された第２データにおける曲率の第１算出値の第２距離位置に対する変化率を取得する（ｂ）ステップと、取得された変化率の絶対値を予め設定された第１閾値と比較し、変化率の絶対値が第１閾値以上の場合、記憶部に記憶されている第１データと、第２データと、を比較することにより、第１データのうち第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、列車の位置を、第１部分における第１距離位置に基づいて特定し、変化率の絶対値が第１閾値未満の場合、列車の位置を、第２算出部により算出された走行距離の第２算出値に基づいて特定する（ｃ）ステップと、を有する。
また、他の一態様として、（ｂ）ステップでは、（ａ）ステップの算出処理を２回繰り返し実行する際に、１回目の算出処理により算出された曲率の第１算出値を、２回目の算出処理により算出された曲率の第１算出値から減ずることにより、変化率を算出してもよい。
また、本発明の一態様としての列車位置特定方法は、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定システムを用いた列車位置特定方法である。列車位置特定システムは、線路上の第１基準位置からの線路に沿った第１距離位置と、第１距離位置における線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、第１測定部により測定されたヨー角速度と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度と、から曲率を算出する第１算出部と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度から列車の走行距離を算出する第２算出部と、を有する。当該列車位置特定方法は、列車が線路上を走行する際に、第１算出部により曲率の第１算出値を算出する算出処理を実行することにより、列車の第２距離位置と、第２距離位置における曲率の第１算出値と、の関係を示す第２データを取得する（ａ）ステップと、取得された第２データと、記憶部に記憶されている第１データと、を比較することにより、第１データのうち第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、抽出された第１部分と第２データとの第２乖離度を第１乖離度の最小値として取得する（ｂ）ステップと、取得された第２データにおける曲率の第１算出値の第２距離位置に対する変化率を取得する（ｃ）ステップと、取得された第２乖離度を予め設定された第１閾値と比較し、取得された変化率の絶対値を予め設定された第２閾値と比較し、第２乖離度が第１閾値以下であり且つ変化率の絶対値が第２閾値以上の場合、列車の位置を、第１部分における第１距離位置に基づいて特定し、第２乖離度が第１閾値を超えたか又は変化率の絶対値が第２閾値未満の場合、列車の位置を、第２算出部により算出された走行距離の第２算出値に基づいて特定する（ｄ）ステップと、を有する。
また、他の一態様として、（ｃ）ステップでは、（ａ）ステップの算出処理を２回繰り返し実行する際に、１回目の算出処理により算出された曲率の第１算出値を、２回目の算出処理により算出された曲率の第１算出値から減ずることにより、変化率を算出してもよい。
また、他の一態様として、第１データは、線路に沿って互いに第１距離間隔を空けて配置された複数の第１位置の各々における第１距離位置と曲率との関係を示す第３データが有する第１信号波形のうち、第３閾値以上の空間周波数を有する成分が、第１空間周波数フィルタで除去されていてもよい。（ａ）ステップでは、列車が線路上を走行する際に、第１算出部により算出処理を繰り返し実行することにより、線路に沿って互いに第２距離間隔を空けて配置された複数の第２位置の各々における第２距離位置と曲率の第１算出値との関係を示す第４データを取得し、取得された第４データが有する第２信号波形のうち、第４閾値以上の空間周波数を有する成分を、第２空間周波数フィルタで除去することにより第２データを形成し、形成された第２データを取得してもよい。
また、他の一態様として、記憶部は、線路に沿って互いに第３距離間隔を空けて配置されたＮ１個の第３位置の各々における第１距離位置と曲率との第１組データをそれぞれ含む第１データを記憶してもよい。（ａ）ステップでは、列車が線路上を第３距離間隔だけ走行するたびに、第１算出部により算出処理を繰り返し実行することにより、線路に沿って互いに第３距離間隔を空けて配置されたＮ２個の第４位置の各々における第２距離位置と曲率の第１算出値との第２組データをそれぞれ含む第２データを取得してもよい。（ｂ）ステップは、第１データに含まれるＮ１個の第１組データのうち、Ｎ３番目の第３位置を１番目として互いに隣り合うＮ２個の第３位置の各々における第１距離位置と曲率との第１組データをそれぞれ含むＮ２個の第１組データを抽出する（ｂ１）ステップと、第１組データと第２組データとの組において第１組データに含まれる曲率と、第２組データに含まれる曲率の第１算出値と、の差を二乗した二乗値を、Ｎ２個の組について加算した総和である第１乖離度を算出する（ｂ２）ステップと、を含んでもよい。Ｎ１は、３以上の整数であり、Ｎ２は、２以上の整数であり、Ｎ３は、１以上の整数であり、Ｎ２は、Ｎ１よりも小さく、Ｎ１、Ｎ２及びＮ３は、Ｎ３＋Ｎ２−１≦Ｎ１を満たしてもよい。（ｂ）ステップでは、Ｎ３番目の第３位置を変更しながら（ｂ１）ステップ及び（ｂ２）ステップを交互に繰り返し実行する際に、第１乖離度が最小になったときのＮ２個の第１組データを、第１部分として抽出してもよい。
また、本発明の一態様としての列車位置特定システムは、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定システムである。当該列車位置特定システムは、線路上の第１基準位置からの線路に沿った第１距離位置と、第１距離位置における線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、第１測定部により測定されたヨー角速度と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度と、から曲率を算出する第１算出部と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度から列車の走行距離を算出する第２算出部と、列車の位置を特定する特定処理を実行する処理部と、を有する。処理部は、列車が線路上を走行する際に、第１算出部により曲率の第１算出値を算出する算出処理を実行することにより、列車の第２距離位置と、第２距離位置における曲率の第１算出値と、の関係を示す第２データを取得する第１取得処理を実行し、取得された第２データと、記憶部に記憶されている第１データと、を比較することにより、第１データのうち第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、抽出された第１部分と第２データとの第２乖離度を第１乖離度の最小値として取得する第２取得処理を実行し、取得された第２乖離度を予め設定された第１閾値と比較し、第２乖離度が第１閾値以下の場合、列車の位置を、第１部分における第１距離位置に基づいて特定し、第２乖離度が第１閾値を超えた場合、列車の位置を、第２算出部により算出された走行距離の第２算出値に基づいて特定する特定処理を実行する。
また、本発明の一態様としての列車位置特定システムは、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定システムである。当該列車位置特定システムは、線路上の第１基準位置からの線路に沿った第１距離位置と、第１距離位置における線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、第１測定部により測定されたヨー角速度と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度と、から曲率を算出する第１算出部と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度から列車の走行距離を算出する第２算出部と、列車の位置を特定する特定処理を実行する処理部と、を有する。処理部は、列車が線路上を走行する際に、第１算出部により曲率の第１算出値を算出する算出処理を実行することにより、列車の第２距離位置と、第２距離位置における曲率の第１算出値と、の関係を示す第２データを取得する第１取得処理を実行し、取得された第２データにおける曲率の第１算出値の第２距離位置に対する変化率を取得する第２取得処理を実行し、取得された変化率の絶対値を予め設定された第１閾値と比較し、変化率の絶対値が第１閾値以上の場合、記憶部に記憶されている第１データと、第２データと、を比較することにより、第１データのうち第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、列車の位置を、第１部分における第１距離位置に基づいて特定し、変化率の絶対値が第１閾値未満の場合、列車の位置を、第２算出部により算出された走行距離の第２算出値に基づいて特定する特定処理を実行する。
また、他の一態様として、処理部は、第２取得処理では、第１取得処理の算出処理を２回繰り返し実行する際に、１回目の算出処理により算出された曲率の第１算出値を、２回目の算出処理により算出された曲率の第１算出値から減ずることにより、変化率を算出してもよい。
また、本発明の一態様としての列車位置特定システムは、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定システムである。当該列車位置特定システムは、線路上の第１基準位置からの線路に沿った第１距離位置と、第１距離位置における線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、第１測定部により測定されたヨー角速度と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度と、から曲率を算出する第１算出部と、第２測定部により測定された車軸回転数より得られた走行速度から列車の走行距離を算出する第２算出部と、列車の位置を特定する特定処理を実行する処理部と、を有する。処理部は、列車が線路上を走行する際に、第１算出部により曲率の第１算出値を算出する算出処理を実行することにより、列車の第２距離位置と、第２距離位置における曲率の第１算出値と、の関係を示す第２データを取得する第１取得処理を実行し、取得された第２データと、記憶部に記憶されている第１データと、を比較することにより、第１データのうち第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、抽出された第１部分と第２データとの第２乖離度を第１乖離度の最小値として取得する第２取得処理を実行し、取得された第２データにおける曲率の第１算出値の第２距離位置に対する変化率を取得する第３取得処理を実行し、取得された第２乖離度を予め設定された第１閾値と比較し、取得された変化率の絶対値を予め設定された第２閾値と比較し、第２乖離度が第１閾値以下であり且つ変化率の絶対値が第２閾値以上の場合、列車の位置を、第１部分における第１距離位置に基づいて特定し、第２乖離度が第１閾値を超えたか又は変化率の絶対値が第２閾値未満の場合、列車の位置を、第２算出部により算出された走行距離の第２算出値に基づいて特定する特定処理を実行する。
また、他の一態様として、処理部は、第３取得処理では、第１取得処理の算出処理を２回繰り返し実行する際に、１回目の算出処理により算出された曲率の第１算出値を、２回目の算出処理により算出された曲率の第１算出値から減ずることにより、変化率を算出してもよい。
また、他の一態様として、第１データは、線路に沿って互いに第１距離間隔を空けて配置された複数の第１位置の各々における第１距離位置と曲率との関係を示す第３データが有する第１信号波形のうち、第３閾値以上の空間周波数を有する成分が、第１空間周波数フィルタで除去されていてもよい。処理部は、第１取得処理では、列車が線路上を走行する際に、第１算出部により算出処理を実行することにより、線路に沿って互いに第２距離間隔を空けて配置された複数の第２位置の各々における第２距離位置と曲率の第１算出値との関係を示す第４データを取得し、取得された第４データが有する第２信号波形のうち、第４閾値以上の空間周波数を有する成分を、第２空間周波数フィルタで除去することにより第２データを形成し、形成された第２データを取得してもよい。
また、他の一態様として、記憶部は、線路に沿って互いに第３距離間隔を空けて配置されたＮ１個の第３位置の各々における第１距離位置と曲率との第１組データをそれぞれ含む第１データを記憶してもよい。処理部は、第１取得処理では、列車が線路上を第３距離間隔だけ走行するたびに、第１算出部により算出処理を繰り返し実行することにより、線路に沿って互いに第３距離間隔を空けて配置されたＮ２個の第４位置の各々における第２距離位置と曲率の第１算出値との第２組データをそれぞれ含む第２データを取得してもよい。処理部は、第１データに含まれるＮ１個の第１組データのうち、Ｎ３番目の第３位置を１番目として互いに隣り合うＮ２個の第３位置の各々における第１距離位置と曲率との第１組データをそれぞれ含むＮ２個の第１組データを抽出する抽出処理と、第１組データと第２組データとの組において第１組データに含まれる曲率と、第２組データに含まれる曲率の第１算出値と、の差を二乗した二乗値を、Ｎ２個の組について加算した総和である第１乖離度を算出する乖離度算出処理と、を含む第２取得処理を実行してもよい。Ｎ１は、３以上の整数であり、Ｎ２は、２以上の整数であり、Ｎ３は、１以上の整数であり、Ｎ２は、Ｎ１よりも小さく、Ｎ１、Ｎ２及びＮ３は、Ｎ３＋Ｎ２−１≦Ｎ１を満たしてもよい。処理部は、第２取得処理では、Ｎ３番目の第３位置を変更しながら抽出処理及び乖離度算出処理を交互に繰り返し実行する際に、第１乖離度が最小になったときのＮ２個の第１組データを、第１部分として抽出してもよい。
本発明の一態様を適用することで、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が容易な区間、及び、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が困難な区間のいずれにおいても、列車の位置を精度良く特定することができる。
実施の形態１の列車位置特定システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態１の列車位置特定方法における曲率の記憶データ及び曲率の測定データの構成の一例を模式的に示す図である。 実施の形態１の列車位置特定方法の一例を示すフロー図である。 実施の形態１の列車位置特定方法における曲率の記憶データの一例を示す図である。 空間周波数フィルタを説明するための図である。 実施の形態１の列車位置特定方法における曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合を説明するための図である。 実施の形態１の列車位置特定方法における曲率の記憶データの更新頻度に及ぼす影響を説明するための図である。 実施の形態２の列車位置特定方法の一例を示すフロー図である。 実施の形態２の列車位置特定方法における曲率の測定データと曲率の変化率との関係を説明するための模式図である。 実施の形態３の列車位置特定方法の一例を示すフロー図である。
以下に、本発明の各実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。
なお、開示はあくまで一例にすぎず、当業者において、発明の主旨を保っての適宜変更について容易に想到し得るものについては、当然に本発明の範囲に含有されるものである。また、図面は説明をより明確にするため、実施の態様に比べ、各部の幅、厚さ、形状等について模式的に表される場合があるが、あくまで一例であって、本発明の解釈を限定するものではない。
また本明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には、同一の符号を付して、詳細な説明を適宜省略することがある。
更に、実施の形態で用いる図面においては、構造物を区別するために付したハッチング（網掛け）を図面に応じて省略する場合もある。
なお、以下の実施の形態においてＡ〜Ｂとして範囲を示す場合には、特に明示した場合を除き、Ａ以上Ｂ以下を示すものとする。
（実施の形態１）
初めに、実施の形態１の列車位置特定システム及び列車位置特定方法について説明する。本実施の形態１の列車位置特定システムは、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定システムであり、本実施の形態１の列車位置特定方法は、その列車位置特定システムを用いた列車位置特定システムである。また、本実施の形態１の列車位置特定システム及び列車位置特定方法は、曲率の記憶データと曲率の測定データとの間の曲率不一致度に応じて、曲率不一致度が最小になる位置に基づく位置の特定か走行距離に基づく位置の特定かを切り替えるものである。
＜列車位置特定システム＞
図１は、実施の形態１の列車位置特定システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態１の列車位置特定システム１は、列車搭載装置２を備えている。列車搭載装置２は、線路３上を走行する列車４に搭載されている。
列車搭載装置２は、記憶部１１と、ヨー角速度測定部１２と、車軸回転数測定部１３と、情報処理部１４と、を有する。情報処理部１４は、曲率算出部１５と、走行距離算出部１６と、処理部１７と、を有する。即ち、本実施の形態１の列車位置特定システム１は、記憶部１１と、ヨー角速度測定部１２と、車軸回転数測定部１３と、曲率算出部１５と、走行距離算出部１６と、処理部１７と、を有する。
なお、列車４に搭載された列車搭載装置２が、記憶部１１と、情報処理部１４と、を有することが望ましいが、他の列車に搭載されるか又は地上側に設置された装置が、記憶部１１と、情報処理部１４とに相当する装置と、を有し、無線通信を介して、ヨー角速度測定部１２及び車軸回転数測定部１３との間で信号の入出力を行ってもよい。
記憶部１１は、線路３上の基準位置からの線路に沿った距離位置と、その距離位置における線路３の曲率と、の関係を示す曲率の記憶データＲＤ１（後述する図２参照）を記憶している。曲率の記憶データＲＤ１は、曲率マップとも称される線路情報データベースである。
ヨー角速度測定部１２は、図示は省略するが、ヨーレート・ジャイロセンサを有し、列車４の車体又は台車のヨー角速度を測定する。ヨーレート・ジャイロセンサは、所謂ジャイロセンサの一つであり、振動型、ガス型、回転型及び光型等の種類があり、ヨー角速度を検出する。ヨー角速度とは、物体がヨーイングする場合のヨー方向の回転の角速度である。ヨーイングとは、元来、水上の船の回転（揺れ）を表現するローリング及びピッチング等のうちの一つであり、船にたとえた場合に、船の甲板に直立するマスト（帆柱）の中心軸線の回りに回転する運動をいう。列車４の場合は、線路３の曲線区間を列車４が走行すると、ヨー角速度が生じる。ヨー角速度測定部１２により測定されたヨー角速度の測定値は、ヨー角速度測定部１２から出力され、情報処理部１４の曲率算出部１５に送られる。
車軸回転数測定部１３は、図示は省略するが、速度発電機を有し、列車４の車軸回転数を測定する。速度発電機は、列車４の車軸５に取り付けられており、車軸５の回転数、即ち車軸回転数に応じたパルス（例えば１回転ごとにν個のパルス。νは正の整数。）を発生させ、発生したパルスの単位時間当たりの数、即ちパルス数により、車軸５の回転数、即ち車軸回転数が測定される。車軸回転数測定部１３により測定されたパルス数、即ち車軸回転数の測定値は、車軸回転数測定部１３から出力され、情報処理部１４の曲率算出部１５及び走行距離算出部１６に送られる。
曲率算出部１５と、走行距離算出部１６と、処理部１７と、を有する情報処理部１４は、図示は省略するが、中央演算処理装置（Central Processing Unit：ＣＰＵ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、データ・指令入力部、画像表示部及び出力部等により構成されている。
ＣＰＵは、図示は省略するが、各種データに対して、四則演算（加算、減算、乗算及び除算）、論理演算（論理積、論理和、否定及び排他的論理和等）、又は、データ比較、若しくはデータシフト等の処理を実行する部分である。なお、記憶部１１は、図示は省略するが、ハードディスク装置（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を有しており、ＣＰＵを制御するための制御プログラム、及び、ＣＰＵが用いる各種データ等を格納している部分である。また、ＲＯＭは、一般に、半導体チップ等により構成される。
また、情報処理部１４は、図示は省略するが、キーボード、各種キー及びスイッチ等を含むデータ・入力部と、液晶表示パネル等の画像表示部と、を有する。また、情報処理部１４は、図示は省略するが、出力部を有している。出力部は、プリンタ、外部出力端子及びＬＡＮ（Local Area Network）ポート等を有しており、ＣＰＵが演算又は処理したデータを、紙等に印字するか、又は、電気信号として外部へ出力若しくは送信する。
曲率算出部１５及び走行距離算出部１６には、車軸回転数測定部１３から送られてきた車軸回転数の測定値が入力され、曲率算出部１５及び走行距離算出部１６は、単位時間当たりの車軸回転数より車軸５の回転速度を算出する。また、曲率算出部１５及び走行距離算出部１６は、算出された車軸５の回転速度と、既知の値である車輪６の直径と、から列車４の走行速度を算出する。即ち、曲率算出部１５及び走行距離算出部１６は、車軸回転数測定部１３により測定された車軸回転数より走行速度を得る。
例えば、単位時間当たりの車軸回転数がＮ（回／秒）の場合、車軸５の角速度ωは、ω＝２πＮ（ラジアン／秒）となる。ここに、πは円周率を示している。この場合、列車４の車輪６の直径をＤ（メートル）とすると、車輪６の外周での速度ＶＯは、ＶＯ＝（Ｄ／２）×ω＝πＮＤ（メートル／秒）と表される。車輪６とレール７の間に滑り等がないとしているので、列車４の走行速度は、速度ＶＯと等しくなる。
曲率算出部１５は、各時点でヨー角速度測定部１２により測定されたヨー角速度と、その時点で車軸回転数測定部１３により測定された車軸回転数より得られた走行速度と、からその時点での走行区間の各位置における線路３の曲率を算出する。
この場合、線路３の曲率を、曲率半径（単位：メートル）Ｒの逆数である１／Ｒと定義し、列車４の走行速度（単位：メートル／秒）をｖとし、ヨー角速度（単位：ラジアン／秒）をψとしたとき、曲率１／Ｒは、下記式（数１）により得られる。
１／Ｒ＝ψ／ｖ・・・（数１）
走行距離算出部１６は、車軸回転数測定部１３により測定された車軸回転数より得られた走行速度から列車４の走行距離を算出する。具体的には、走行距離算出部１６は、車軸回転数測定部１３から送られてきたパルス数を積算する。前述したように、列車４の車輪６の直径をＤ（メートル）とすると、車輪６の外周（円周）の長さは、πＤ（メートル）となる。また、車軸５の１回転でν個のパルスを車軸回転数測定部１３が発生する場合には、走行距離算出部１６は、積算されたパルスの個数がＭ個の場合には、πＭＤ／ν（メートル）を算出し、車輪６とレール７の間に滑り等はないものとし、πＭＤ／ν（メートル）の値を列車４の走行距離として出力する。
また、処理部１７は、走行距離算出部１６により算出された走行距離を用いて、起点即ち基準位置から当該地点までの距離程即ち距離位置を算出する。ここに、距離程即ち距離位置とは、直線距離ではなく、線路３に沿って移動した長さであり、所謂「道のり」に相当する値である。また、算出された結果は、記憶部１１又は情報処理部１４内のＲＡＭ等に記憶される。なお、以下では、上記のように車軸５の回転から求められた距離程即ち距離位置を、「車軸距離程」と称する場合がある。
処理部１７は、曲率算出部１５により算出された曲率の算出値、又は、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値、に基づいて、列車４の位置を特定する特定処理を実行する。処理部１７が実行する特定処理については、後述する列車位置特定方法を説明する際に、説明する。
＜列車位置特定方法＞
次に、本実施の形態１の列車位置特定システムを用いた列車位置特定方法について説明する。
図２は、実施の形態１の列車位置特定方法における曲率の記憶データ及び曲率の測定データの構成の一例を模式的に示す図である。図３は、実施の形態１の列車位置特定方法の一例を示すフロー図である。図４は、実施の形態１の列車位置特定方法における曲率の記憶データの一例を示す図である。
図５は、空間周波数フィルタを説明するための図である。図５（ａ）は、フィルタ処理する前の信号波形の一例を示し、図５（ｂ）は、図５（ａ）に一例を示す信号波形をフィルタ処理した後の信号波形を示している。
図６は、実施の形態１の列車位置特定方法における曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合を説明するための図である。図６（ａ）は、取得された曲率の測定データを示す。図６（ｂ）は、曲率の記憶データと曲率の測定データとの乖離度が閾値以下の場合の曲率の測定データを曲率の記憶データと重ねて示す。図６（ｃ）は、曲率の記憶データと曲率の測定データとの乖離度が閾値を超えた場合の曲率の測定データを曲率の記憶データと重ねて示す。図６（ｄ）は、曲率の記憶データと曲率の測定データとの乖離度が閾値を超えた場合及び閾値以下の場合の曲率の測定データを曲率の記憶データと重ねて示し、図６（ｅ）は、曲率の記憶データと曲率の測定データとの乖離度を曲率不一致度として示している。
本実施の形態１の列車位置特定方法では、まず、曲率の記憶データ（曲率マップ）即ち線路情報データベースを作成するため、図１に示すように、列車４によって、線路３上の情報測定用走行が行われる。図１において、線路３は、図の左右方向に設置されており、列車４は、図の左から右へ向かって走行するように図示されている。
この情報測定用走行では、曲率算出部１５は、各時点でヨー角速度測定部１２により測定されたヨー角速度と、その時点で車軸回転数測定部１３により測定された車軸回転数より得られた走行速度と、からその時点での列車の位置における線路の曲率を算出する。また、走行距離算出部１６は、その時点での列車の走行距離即ち車軸距離程（距離位置）を算出する。前述したように、線路３の曲率を、曲率半径（単位：メートル）Ｒの逆数である１／Ｒと定義し、列車４の走行速度（単位：メートル／秒）をｖとし、ヨー角速度（単位：ラジアン／秒）をψとしたとき、曲率１／Ｒは、上記式（数１）により得られる。
このようにして、図２に一例を示すように、線路３上で、距離間隔ＤＳ１が例えば１メートルごとの各位置（以下、「ポインタ」とも称する。）Ｐ１において、車軸距離程（距離位置）と、その車軸距離程の位置における曲率（１／Ｒ：以下、「既知線路曲率」とも称する。）と、の関係を示す曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１即ち線路情報データベースを作成し、作成された曲率の記憶データＲＤ１を、記憶部１１（図１参照）に記憶する。このようにして記憶部１１に記憶された曲率の記憶データを、図４に示す。また、図２に示すように、曲率の記憶データＲＤ１は、線路３に沿って互いに距離間隔ＤＳ１を空けて配置されたＮ１個（Ｎ１は３以上の整数）の位置Ｐ１の各々における距離位置と曲率との組データＰＤ１をそれぞれ含む。
曲率の記憶データは、ポインタと距離程と既知線路曲率とを関係づけたデータテーブル（以下、「曲率マップテーブル」とも称する。）であり、この曲率マップテーブルには、線区コードも一緒に記憶される。線区コードは、鉄道の各線区を特定するためのコードであり、同一の線区であっても、上り線と下り線では異なるコードが割り当てられる。
好適には、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）は、線路３に沿って互いに距離間隔ＤＳ１（図２参照）を空けて配置された複数の位置Ｐ１（図２参照）の各々における距離位置（距離程）と曲率との関係を示す曲率の記憶データ作成用の測定データが有する信号波形のうち、閾値ＴＦ１（図示は省略）以上の空間周波数を有する成分が、空間周波数フィルタで除去されている。なお、前述したように、フィルタ処理する前の信号波形を図５（ａ）に示し、フィルタ処理した後の信号波形を図５（ｂ）に示している。
ここで、空間周波数とは、１ｍ当たりの振動の周期数［１／ｍ］を表し、例えば１ｍ走行する毎にサンプリングされた離散曲率データには１［１／ｍ］以下の空間周波数を含むデータが含まれる。鉄道線路の保守管理で扱う線路の左右方向のゆがみに相当する通り不整量は、上記空間周波数として１／２５［１／ｍ］以下の帯域にその多くが含まれているものの、短期的には１／２５〜１［１／ｍ］のデータも出現する。そのため、曲率の記憶データ作成用の測定データには、通り不整量が含まれる。そこで、記憶部１１に記憶される曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）としては、曲率マップの更新頻度を極力減らすために、短期的な影響を受けない空間周波数帯域のデータで構成される曲率マップを生成し使用することが望ましい。
具体的には、長波長に相当する空間周波数以下の帯域のデータは長期間にわたり経年変化量が少ないことから、例えば使用可否の境界となる空間周波数をＳ［１／ｍ］（前述した閾値ＴＦ１に相当する。）とすると、Ｓ［１／ｍ］以上の空間周波数帯域の信号を遮断するようなローパスフィルタを、空間周波数フィルタとして、離散曲率データに対して乗じる。その結果、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）は、線路３に沿って互いに距離間隔ＤＳ１（図２参照）を空けて配置された複数の位置Ｐ１（図２参照）の各々における距離位置と曲率との関係を示す曲率の記憶データ作成用の測定データが有する信号波形のうち、閾値ＴＦ１以上の空間周波数を有する成分が、空間周波数フィルタで除去されたものとなる。このような空間周波数フィルタとしては、デジタルフィルタ及びアナログフィルタのいずれを用いることも可能である。
なお、閾値ＴＦ１以上の空間周波数成分を有する成分が、空間周波数フィルタで除去されているとは、信号波形のうち閾値ＴＦ１以上のいかなる空間周波数を有する成分の強度の、信号波形のうち閾値ＴＦ１の空間周波数を有する成分の強度に対する比も、１／√２即ち２−０．５以下になっている場合を意味する。
好適には、閾値ＴＦ１は、曲率の記憶データ作成用の測定データをカットオフする波長の逆数１／７７［１／ｍ］以下である。このような場合、曲率の記憶データ作成用の測定データの信号波形のうち、カットオフする波長の逆数１／７７［１／ｍ］以上のいかなる空間周波数を有する成分も減衰させることができる。
上記のようにして作成した線路情報データベースを列車搭載装置２の記憶部１１に記憶した状態で、運用走行を行う。
この運用走行では、処理部１７は、列車４が線路３上を走行する際に、曲率算出部１５により曲率の算出値を算出する算出処理を１回又は複数回繰り返し実行することにより、列車４の距離位置と、列車４の距離位置における曲率の算出値と、の関係を示す曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）を取得する測定データ取得処理を実行する（図３のステップＳ１１）。
このステップＳ１１では、処理部１７は、列車４が線路３上を走行する際に、ヨー角速度測定部１２により測定されたヨー角速度と、車軸回転数測定部１３により測定された車軸回転数より得られる走行速度と、から曲率算出部１５により線路３の曲率を算出する算出処理を実行する。また、処理部１７は、例えば算出処理を実行した時に走行距離を０に戻した後、走行距離算出部１６が測定する走行距離が一定の距離間隔ＤＳ２（図２参照）に達するたびに、即ち列車４が線路３上を一定の距離間隔ＤＳ２だけ走行するたびに、曲率算出部１５により算出処理を繰り返し実行することができる。これにより、列車４の距離位置と、その距離位置における曲率の算出値と、の関係を示す曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を更新して取得することができる。
図２に示すように、曲率の測定データＲＤ２が距離間隔ＤＳ２（好適には距離間隔ＤＳ１に等しい。）でＮ２個（Ｎ２は２以上の整数）の距離位置と曲率との関係を示す組データを含む測定データである場合を考える。このような場合、図２では図示を省略するが、算出処理を１回実行するたびに、新たな曲率の測定データＲＤ２の１番目から（Ｎ２−１）番目の組データＰＤ２を、直前の曲率の測定データＲＤ２の２番目からＮ２番目の（Ｎ２−１）個の組データＰＤ２で置き換え、更に、新たに取得した組データＰＤ２を新たな曲率の測定データＲＤ２のＮ２番目の組データＰＤ２として付加することにより、直前の曲率の測定データＲＤ２を更新して新たな曲率の測定データＲＤ２を取得することもできる。
図６（ａ）では、処理部１７により取得された曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を、実線の太枠で囲まれた領域ＲＧ１に示している。図６（ａ）では、領域ＲＧ１は、例えば６００ｍの距離範囲の領域を示しているが、曲率の測定データＲＤ２が例えば１ｍの距離間隔ＤＳ２（図２参照）で例えば６００個の組データＰＤ２（図２参照）を有する場合を示している（図６（ｂ）の領域ＲＧ１、図６（ｃ）の領域ＲＧ２並びに図６（ｄ）の領域ＲＧ３及びＲＧ４においても同様）。
なお、曲率の測定データＲＤ２（図２参照）について空間周波数フィルタを用いる場合には、ステップＳ１１では、処理部１７は、列車４が線路３上を走行する際に、曲率算出部１５により線路３の曲率を算出する算出処理を１回又は複数回繰り返し実行することにより、線路３に沿って互いに距離間隔ＤＳ２（図２参照）を空けて配置された複数の位置Ｐ２（図２参照）の各々における距離位置と曲率の算出値との関係を示す曲率の測定データ作成用の測定データ（フィルタ処理前の信号波形については図５（ａ）参照）を取得する。そして、ステップＳ１１では、処理部１７は、取得された曲率の測定データ作成用の測定データが有する信号波形のうち、閾値ＴＦ２（図示は省略）以上の空間周波数を有する成分を、空間周波数フィルタで除去することにより曲率の測定データＲＤ２を形成し、形成された曲率の測定データＲＤ２（フィルタ処理後の信号波形については図５（ｂ）参照）を更新して取得する。
これにより、後述する図７を用いて説明するように、曲率マップの更新頻度を大幅に減らすことが可能となる。
なお、閾値ＴＦ２以上の空間周波数成分を有する成分を、空間周波数フィルタで除去するとは、信号波形のうち閾値ＴＦ２以上のいかなる空間周波数を有する成分の強度の、信号波形のうち閾値ＴＦ２の空間周波数を有する成分の強度に対する比も、１／√２即ち２−０．５以下になる場合を意味する。
好適には、閾値ＴＦ２は、曲率の測定データ作成用の測定データをカットオフする波長の逆数１／７７［１／ｍ］以下である。このような場合、曲率の測定データ作成用の測定データの信号波形のうち、カットオフする波長の逆数１／７７［１／ｍ］以上のいかなる空間周波数を有する成分も減衰させることができる。
なお、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）については空間周波数によるフィルタ処理を行わず、曲率の測定データＲＤ２（図２参照）のみについて空間周波数によるフィルタ処理を行ってもよい。或いは、曲率の測定データＲＤ２については空間周波数によるフィルタ処理を行わず、曲率の記憶データＲＤ１のみについて空間周波数によるフィルタ処理を行ってもよい。
また、この運用走行では、次に、処理部１７は、取得された曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）と、記憶部１１に記憶されている曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）と、を比較することにより、曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１のうち曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２との乖離度ＤＤ１（図２参照）が最小になる部分ＰＲ１（図２参照）を抽出し、抽出された部分ＰＲ１と曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２との乖離度ＤＤ２（図２参照）を乖離度ＤＤ１の最小値として取得する乖離度取得処理を実行する（図３のステップＳ１２）。
このステップＳ１２では、処理部１７は、まず、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）の一部と、今回更新した曲率の測定データＲＤ２（図２参照）と、について、乖離度としての偏差係数を算出する。
この偏差係数は、以下の方法により算出することができる。まず、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）に登録されたデータである既知曲率データの中から、距離程初期値が含まれるある区間、例えば、曲率マップテーブルの距離程（距離位置）が距離位置Ｋ１（図２参照）から距離位置Ｋ２（図２参照）までの区間を選択する。この区間の中には、Ｎ２個（前述したようにＮ２は２以上の整数）の連続するポインタが含まれており、距離位置Ｋ１のポインタが、Ｎ１個の位置Ｐ１のうちＮ３番目の位置Ｐ１であるとする。なお、Ｎ３は１以上の整数であり、Ｎ１、Ｎ２及びＮ３は、Ｎ３＋Ｎ２−１≦Ｎ１を満たすものとする。これらのポインタの組データＰＤ１（図２参照）の各々に含まれる曲率を、距離程が最小のポインタの組データＰＤ１に含まれる曲率から、距離程が最大のポインタの組データＰＤ１に含まれる曲率まで、順に並べ、δＮ３，δＮ３＋１，・・・，δＮ３＋Ｎ２−１であるとする。
次に、今回の運用走行時における曲率データ値（曲率の測定データ）として、一定の距離間隔ＤＳ２（図２参照）でサンプリングされた直前のＮ２個の組データＰＤ２（図２参照）の各々に含まれる曲率の算出値を、距離程が最小のポインタの組データＰＤ２に含まれる曲率の算出値から、距離程が最大のポインタの組データに含まれる曲率の算出値まで、順に並べ、ξ１，ξ２，・・・，ξＮ２であるとする。
次に、これらの既知曲率データ（曲率の記憶データ）と今回の曲率データ（曲率の測定データ）を用いて、互いに対応するデータ値同士の差の二乗値、例えば、（δＮ３−ξ１）２，（δＮ３＋１−ξ２）２，・・・，（δＮ３＋Ｎ２−１−ξＮ２）２を求める。ポインタ個数はＮ２であるから、これらの二乗値は、Ｎ２個求められる。次に、これらのＮ２個の二乗値の総和を算出する。これが偏差係数であり、これをｗとすると、偏差係数ｗは、下記式（数２）により算出することができる。
ｗ＝Σ（δＮ３−１＋ｋ−ξｋ）２・・・（数２）
なお、前述したように、偏差係数ｗは、上記した乖離度ＤＤ１に相当する。また、図２に示すように、Ｋ１、ＤＳ１及びＮ３は、例えばＫ１＝ＤＳ１×（Ｎ３−１）を満たし、Ｋ２、ＤＳ１、Ｎ３及びＮ２は、例えばＫ２＝ＤＳ１×（Ｎ３＋Ｎ２−２）を満たす。
処理部１７は、既知曲率データの中から選択される区間の距離程を変更しながら、即ち、選択される区間の距離程が、例えば１ポインタずつ大きくなるか、又は、１ポインタずつ小さくなるように変更しながら、それぞれの場合について偏差係数ｗを算出する。即ち、処理部１７は、Ｎ３の値を変更しながら、偏差係数ｗ即ち乖離度ＤＤ１を算出する。その結果、偏差係数ｗ（乖離度ＤＤ１）が最小となる区間が検索された場合は、その場合の偏差係数ｗ（乖離度ＤＤ２）即ち乖離度ＤＤ１の最小値が曲率不一致度になる。また、偏差係数ｗが最小となる区間が検索された場合は、その場合の距離程（距離位置）の移動量（距離程初期値から何ポインタ分ずらしたかを示す量）を求め、距離程初期値をその分だけ増減させて比較時点における距離程とする。
上記したステップＳ１２について言い換えると、ステップＳ１２は、好適には、ステップＳ１２１（図３では図示は省略）と、ステップＳ１２２（図３では図示は省略）と、を含む。
図２に示すように、処理部１７は、ステップＳ１２１では、曲率の記憶データＲＤ１に含まれるＮ１個の組データＰＤ１のうちＮ３番目の位置を１番目として互いに隣り合うＮ２個の位置Ｐ１の各々における距離位置と曲率との組データＰＤ１をそれぞれ含むＮ２個の組データＰＤ１を抽出する抽出処理を実行する。
また、図２に示すように、処理部１７は、ステップＳ１２２では、組データＰＤ１と組データＰＤ２との組において、組データＰＤ１に含まれる曲率と、組データＰＤ２に含まれる曲率の算出値と、の差（偏差）を二乗した二乗値を、Ｎ２個の組について加算した総和（偏差二乗和）である乖離度ＤＤ１を算出する乖離度算出処理を実行する。Ｎ１は、３以上の整数であり、Ｎ２は、２以上の整数であり、Ｎ３は、１以上の整数であり、Ｎ２は、Ｎ１よりも小さく、Ｎ１、Ｎ２及びＮ３は、Ｎ３＋Ｎ２−１≦Ｎ１を満たす。そして、処理部１７は、ステップＳ１２では、Ｎ３番目の位置を変更しながらステップＳ１２１（抽出処理）及びステップＳ１２２（乖離度算出処理）を交互に繰り返し実行する際に、乖離度ＤＤ１が最小になったときのＮ２個の組データＰＤ１を、部分ＰＲ１として抽出する。
なお、乖離度ＤＤ１が最小になるように、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）に含まれるＮ１個の組データＰＤ１（図２参照）のうちＮ２個の組データＰＤ１を抽出する方法は、特に限定されず、各種の方法を用いることができる。従って、上記の乖離度ＤＤ１の最小値を取得する方法に代えて、曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２の距離位置（距離程）を移動させて偏差係数ｗ（乖離度ＤＤ２）即ち乖離度ＤＤ１の最小値を算出し、算出された偏差係数ｗが最小となるときの曲率の測定データＲＤ２の移動量を求め、曲率の測定データＲＤ２の距離位置をその分だけ増減させて比較時点における距離位置としてもよい。
また、曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）の中から選択される区間として、最大ずらし距離に対応した裕度即ちマージンを見込んで、曲率の測定データＲＤ２（図２参照）に含まれる組データＰＤ２（図２参照）の数（距離範囲）よりも多い数（長い距離範囲）を有する組データＰＤ１（図２参照）を含む区間を選択し、選択された区間の曲率の記憶データＲＤ１を用いて、偏差係数ｗを算出してもよい。
図６（ｂ）は、乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度が閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）以下の場合について、偏差係数ｗが最小となる区間が検索された場合、処理部１７により取得された曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を、記憶部１１により記憶された曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と重ねて示す。図６（ｂ）でも、図６（ａ）と同様に、曲率の測定データＲＤ２を、実線の太枠で囲まれた領域ＲＧ１で示している。
また、この運用走行では、次に、処理部１７は、取得された乖離度ＤＤ２（図２参照）を予め設定された閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）と比較する（図３のステップＳ１３）。そして、乖離度ＤＤ２が閾値ＴＤ１以下の場合、処理部１７は、列車４の位置を、部分ＰＲ１（図２参照）における距離位置に基づいて特定する特定処理を実行する（図３のステップＳ１３）。一方、乖離度ＤＤ２が閾値ＴＤ１を超えた場合、処理部１７は、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定する特定処理を実行する（図３のステップＳ１３）。
このステップＳ１３では、まず、処理部１７は、取得された乖離度ＤＤ１（図２参照）の最小値としての乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度を、予め設定された閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）と比較する（図３のステップＳ１３１）。
ステップＳ１３１において、乖離度ＤＤ２（図２参照）が閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）以下の場合、処理部１７は、列車４の位置を、乖離度ＤＤ１（図２参照）が最小になる部分ＰＲ１における距離位置に基づいて特定する（図３のステップＳ１３２）。
図６（ｅ）は、偏差係数ｗ即ち乖離度ＤＤ１（図２参照）が最小となる区間が検索された場合に処理部１７により取得された乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度を示す。
曲率の測定データＲＤ２（図２参照）が図６（ｂ）の領域ＲＧ１で表される場合、図６（ｅ）に示すように、乖離度ＤＤ２即ち曲率不一致度は閾値ＴＤ１以下である。このような場合、列車４の位置を、部分ＰＲ１（図２参照）における距離位置に基づいて特定することになる。なお、図６（ｅ）では、理解を簡単にするために、運用走行を終了した後、全区間に亘り取得した曲率不一致度を示している。
前述したように、ステップＳ１２において、偏差係数ｗが最小となる区間が検索された場合に、その場合の距離程（距離位置）の移動量（距離程初期値から何ポインタ分ずらしたかを示す量）を求め、距離程初期値をその分だけ増減させて比較時点における距離程としている。従って、その距離程に基づいて、列車４の位置を特定することになる。
このような場合、曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）と曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）との照合が容易な区間において、列車４の位置を精度良く特定することができる。
一方、ステップＳ１３１において、乖離度ＤＤ２（図２参照）が閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）を超えた場合、処理部１７は、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定する（図３のステップＳ１３３）。
前述したように、走行距離算出部１６は、車軸回転数測定部１３により測定された車軸回転数より得られた走行速度から列車４の走行距離を算出する。そして、ステップＳ１１において、処理部１７は、例えば算出処理を実行した時に走行距離を０に戻した後、走行距離算出部１６が測定する走行距離が一定の距離間隔ＤＳ２（図２参照）に達するたびに、算出処理を繰り返す場合には、処理部１７は、算出処理を繰り返す際に、１回の算出処理ごとの走行距離に算出処理の回数を乗じること等により、列車４の位置を特定することができる。このようにして、処理部１７は、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて、列車の位置を特定することができる。
図６（ｃ）は、乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度が閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）を超えた場合について、偏差係数ｗが最小となる区間が検索された場合、処理部１７により取得された曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を、記憶部１１により記憶された曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と重ねて示す。図６（ｃ）では、曲率の測定データＲＤ２を、実線の太枠で囲まれた領域ＲＧ２で示している。
曲率の測定データＲＤ２（図２参照）が図６（ｃ）の領域ＲＧ２で表される場合、図６（ｅ）に示すように、乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度は閾値ＴＤ１を超えている。このような場合、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定することになる。
このような場合、曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）と曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）との照合が困難な区間においても、列車４の位置を精度良く特定することができる。
本実施の形態１では、ステップＳ１１、ステップＳ１２及びステップＳ１３を、ステップＳ１１、ステップＳ１２及びステップＳ１３の順序で繰り返し実行することにより、運用走行時に列車４の自車位置を特定することになる。このとき、新たな距離位置を設定し、ステップＳ１１、ステップＳ１２及びステップＳ１３を１回行った後、距離位置を変更し、変更された距離位置を新たな距離位置として設定しながら、繰り返すことになる。
鉄道車両を有する列車が、運用上、事前に計画された経路以外を走行する場合がある。このような事前に計画された経路以外を走行する場合というのは、特定の箇所、例えば駅構内、信号所構内及びそれらの前後区間を走行する場合である。また、駅構内、信号所構内及びそれらの前後区間では、入線番線によってＡＴＳ地上子の位置又は敷設個数が異なる。そのため、現状では、駅構内、信号所構内及びそれらの前後区間では、該当するＡＴＳ地上子を列車側の線路情報データベースから人手により選定し除外する作業、即ち制御マスク区間の設定作業が行われている。
上記特許文献１に記載された技術では、線路情報データベース即ち曲率の記憶データ（曲率マップ）に記憶された経路と異なる経路に進入した場合、曲率の記憶データに記憶された曲率から導出される車体のヨー角速度と異なるヨー角速度が測定されるため、曲率の記憶データと曲率の測定データ（生曲率データ）との照合が困難であり、列車の位置を精度良く特定することができない。また、異なる経路を辿ったにもかかわらず、曲率パターンが類似する場合があり、本来確定すべき地点とは異なる箇所で曲率パターンのミスマッチングが発生するおそれがある。つまり、上記特許文献１に記載された技術では、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が容易な区間では、列車の位置を精度良く特定することができるものの、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が困難な区間では、列車の位置を精度良く特定することができない。
一方、本実施の形態１の列車位置特定方法では、乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度が閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）以下の場合、列車４の位置を、部分ＰＲ１（図２参照）における距離位置に基づいて特定するが、乖離度ＤＤ２即ち曲率不一致度が閾値ＴＤ１を超えた場合、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定する。
これにより、ミスマッチングが発生するおそれがある箇所での曲率照合は実行しないので、急遽曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）に記憶された経路と異なる経路に列車が進入した場合でも、その後、継続且つ安定して自車位置を認識することができる。また、評価関数としての偏差係数ｗ（乖離度ＤＤ１）により、曲率マップ上と異なる区間に列車が在線していることを認識することができる。
即ち、本実施の形態１の列車位置特定方法によれば、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と曲率の測定データＲＤ２（図２参照）との照合が容易な区間、及び、曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２との照合が困難な区間のいずれにおいても、列車４の位置を精度良く特定することができる。そのため、現行の営業車両で実施されている、駅構内、信号所構内及びそれらの前後区間での制御マスク区間の設定が不要となる。
また、本実施の形態１の列車位置特定方法では、従来のシステムのようなＡＴＳ地上子は不要となる。そのため、ＡＴＳ地上子が当初の位置から他の位置へ移設された場合であっても、何らの支障もなく自車位置としての列車の位置を特定することができる。また、本実施の形態１の列車位置特定方法では、ＧＰＳ受信手段も不要となるので、システムを簡易なものとすることができる。
図６（ｄ）は、乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度が閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）を超えた後、曲率不一致度が閾値ＴＤ１を更に大幅に超え、その後、曲率不一致度が再び閾値ＴＤ１以下になった場合について、偏差係数ｗが最小となる区間が検索された場合、処理部１７により取得された曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を、記憶部１１により記憶された曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と重ねて示す。図６（ｄ）では、曲率不一致度が閾値ＴＤ１を更に大幅に超えた場合の曲率の測定データＲＤ２を、破線の太枠で囲まれた領域ＲＧ３で示し、その後、曲率不一致度が再び閾値ＴＤ１以下になった場合の曲率の測定データＲＤ２を、実線の太枠で囲まれた領域ＲＧ４で示している。
曲率の測定データＲＤ２（図２参照）が図６（ｄ）の領域ＲＧ３で表される場合、図６（ｅ）に示すように、乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度は閾値ＴＤ１を更に大幅に超えている。このような場合、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定することになる。
図６（ｄ）の領域ＲＧ３のうち、ハッチングを付した４つの領域ＲＧ３１に示すように、曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を取得する距離範囲内において、処理部１７により取得された曲率の測定データＲＤ２のうち、記憶部１１により記憶されている曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と曲率が異なる部分の割合が増加すると、曲率不一致度が更に大きくなるので、曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２の照合が更に困難になり、列車４の位置を精度良く特定することができない。このような事例は、例えば駅又は信号所の規模が大きいために、駅構内、信号所構内及びそれらの前後区間での入線番線が曲率マップに登録されている入線番線と遠く離れている場合、又は、駅構内、信号所構内及びそれらの前後区間での入線番線の長さが長い場合に、発生し得る。
一方、本実施の形態１の列車位置特定方法によれば、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と曲率の測定データＲＤ２（図２参照）との照合が困難な区間では、車軸回転数より得られた走行速度から列車４の走行距離を算出する。そのため、本実施の形態１の列車位置特定方法によれば、駅又は信号所の規模が大きい場合でも、列車４の位置を精度良く特定することができる効果が高まる。
また、曲率の測定データＲＤ２（図２参照）が図６（ｄ）の領域ＲＧ４で表される場合、図６（ｅ）に示すように、乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度が再び閾値ＴＤ１以下になる。このような場合、再び、列車４の位置を、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）のうち曲率の測定データＲＤ２との乖離度ＤＤ１が最小になる部分ＰＲ１における距離位置に基づいて特定することになる。
即ち、本実施の形態１の列車位置特定方法によれば、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と曲率の測定データＲＤ２（図２参照）との照合が困難な区間を抜けて曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２との照合が容易な区間に戻った場合でも、曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２との照合により列車の位置を特定する方法にすぐ戻すことができる。
また、前述したように、好適には、処理部１７は、ステップＳ１１では、列車４が線路３上を走行する際に、曲率算出部１５により算出処理を１回又は複数回繰り返し実行することにより、線路３に沿って互いに距離間隔ＤＳ２（図２参照）を空けて配置された複数の位置Ｐ２（図２参照）の各々における距離位置と曲率の算出値との関係を示す曲率の測定データ作成用の測定データを取得する。そして、処理部１７は、ステップＳ１１では、取得された曲率の測定データ作成用の測定データが有する信号波形のうち、閾値ＴＦ２以上の空間周波数を有する成分を、空間周波数フィルタで除去することにより、曲率の測定データＲＤ２を形成し、形成された曲率の測定データＲＤ２を更新して取得する。
また、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）及び曲率の測定データＲＤ２（図２参照）のいずれにも空間周波数フィルタを用いる場合については、上記したステップＳ１２について言い換えると、ステップＳ１２は、好適には、ステップＳ１２３（図３では図示は省略）と、ステップＳ１２４（図３では図示は省略）と、を含む。このとき、曲率の記憶データＲＤ１は、線路３に沿って互いに距離間隔ＤＳ１（図２参照）を空けて配置されたＮ１個の位置Ｐ１（図２参照）の各々における距離位置と曲率との組データＰＤ１（図２参照）をそれぞれ含む曲率の記憶データ作成用の測定データが有する信号波形のうち、閾値ＴＦ１以上の周波数を有する成分が、空間周波数フィルタにより除去されている。
図２に示すように、処理部１７は、ステップＳ１１では、列車４が線路３上を距離間隔ＤＳ２（図２参照）だけ走行するたびに、算出処理を繰り返すことにより、線路３に沿って互いに距離間隔ＤＳ２を空けて配置されたＮ２個の位置Ｐ２（図２参照）の各々における距離位置と曲率との組データＰＤ２（図２参照）をそれぞれ含む曲率の測定データ作成用の測定データを取得し、フィルタ処理する測定データ取得処理を実行する。
また、処理部１７は、ステップＳ１２３（抽出処理）では、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）に含まれるＮ１個の組データＰＤ１（図２参照）のうちＮ３番目の位置Ｐ１（図２参照）を１番目として互いに隣り合うＮ２個の位置Ｐ１の各々における距離位置と曲率との組データＰＤ１をそれぞれ含むＮ２個の組データＰＤ１を抽出する抽出処理を実行する。また、処理部１７は、ステップＳ１２４（乖離度取得処理）では、組データＰＤ１と組データＰＤ２（図２参照）との組において組データＰＤ１に含まれる曲率と、組データＰＤ２に含まれる曲率との差を二乗した二乗値を、Ｎ２個の組について加算した総和である乖離度ＤＤ１（図２参照）を算出する算出処理を実行する。Ｎ１は、３以上の整数であり、Ｎ２は、２以上の整数であり、Ｎ３は、１以上の整数であり、Ｎ２は、Ｎ１よりも小さく、Ｎ１、Ｎ２及びＮ３は、Ｎ３＋Ｎ２−１≦Ｎ１を満たす。そして、処理部１７は、ステップＳ１２では、Ｎ３番目の位置を変更しながらステップＳ１２３及びステップＳ１２４を交互に繰り返し実行する際に、乖離度ＤＤ１が最小になったときのＮ２個の組データＰＤ１を、部分ＰＲ１（図２参照）として抽出する。
なお、曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を取得する距離間隔ＤＳ２（図２参照）が曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）を取得する距離間隔ＤＳ１（図２参照）と異なる場合でも、曲率の記憶データＲＤ１及び曲率の測定データＲＤ２のいずれか一方のデータを補間（線形補間又はスプライン補間等）することで、比較照合することは可能である。
また、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）及び曲率の測定データＲＤ２（図２参照）のいずれも、速度発電機のパルスを基準として車輪６が単位距離間隔（現在は１ｍ）に相当する分だけ回転するたびに、曲率の算出値を順次算出したものである。そのため、車輪６の空転、滑走等により、曲率の測定データＲＤ２を取得する距離間隔ＤＳ２（図２参照）が曲率の記憶データＲＤ１を取得する距離間隔ＤＳ１（図２参照）と異なる場合がある。しかしそのような場合でも、曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２との間で、曲率の情報が完全には一致しなくなるものの、偏差二乗和を算出する過程で影響が平均化されるため、車輪６の空転、滑走等の影響については、ある程度無視することが可能である。
＜曲率の記憶データの更新頻度に及ぼす影響＞
ここで、空間周波数フィルタを用いることが、曲率の記憶データ即ち曲率マップの更新頻度に及ぼす影響について説明する。
図７は、実施の形態１の列車位置特定方法における曲率の記憶データの更新頻度に及ぼす影響を説明するための図である。図７（ａ）は、当初作成された曲率の記憶データを示し、図７（ｂ）は、図７（ａ）と同一の区間において図７（ａ）の曲率の記憶データを作成してから１１年経過後に同一の区間における運用走行で取得された曲率の測定データを示し、図７（ｃ）は、図７（ａ）に示した曲率と図７（ｂ）に示した曲率との乖離度が最小になるようにして得られた距離位置の差分を、相対距離として示している。
図７（ａ）乃至図７（ｃ）に示すように、空間周波数フィルタを用いた場合に、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と曲率の測定データＲＤ２（図２参照）とを互いに長期間空けてそれぞれ取得し、取得された曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２とを比較した。その結果、距離位置と曲率との関係をそれぞれ示す、曲率の記憶データＲＤ１及び曲率の測定データＲＤ２のいずれにおいても、顕著な経年変化が確認されなかった。これは、信号波形のうち、ある閾値以上の空間周波数を有する成分が空間周波数フィルタで除去されているためである。
具体的には、図７（ａ）及び図７（ｂ）に示すように、空間周波数フィルタを用いた場合には、最初に曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）を作成してから例えば１１年経過後に同一の区間における運用走行で曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を取得した場合でも、距離位置の差分が、±１ｍ以内であった。そのため、空間周波数フィルタを用いる場合、軌道の経年変化による位置の特定の精度への影響が小さくなることが明らかになった。
システムに登録された曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）即ち曲率マップの該当線区の軌道状態は、通過する列車の車両数又は積載通トン等により経年変化する。これに伴い、列車側で取得される曲率の測定データＲＤ２（図２参照）と曲率の記憶データＲＤ１との間の乖離度が高くなり、取得された曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２とを照合する際に、ミスマッチングが発生することがあった。従って、曲率の記憶データＲＤ１即ち曲率マップの更新頻度を数か月程度に１回の頻度まで高める必要があった。
一方、本実施の形態１では、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）を記憶する場合及び曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を取得する場合のいずれの場合でも、各信号波形のうち、ある閾値以上の空間周波数を有する成分を除去する空間周波数フィルタを適用する。これにより、各信号波形のうち、軌道状態の経年変化による影響が大きい短波長帯域の成分を除去することができるので、曲率の記憶データの更新頻度を大幅に低減することが可能となる。
線路上を走行する列車側で一定時間間隔を空けて測定されたデータに対して、一律のカットオフ周波数を有するローパスフィルタを用いてフィルタ処理する場合、列車の走行速度によってカットオフする波長が変化してしまい、フィルタ処理の効果が変動する。即ち、フィルタ処理の効果に走行速度が及ぼす影響が大きい。
一方、本実施の形態１の列車位置特定方法は、軌道の線路曲率の経年変化が空間周波数で管理できることに着目し、その曲率の記憶データの更新頻度を大幅に低減することができることを見出したものである。具体的には、前述したように、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）及び曲率の測定データＲＤ２（図２参照）の双方又はいずれか一方の作成に際し、一定の距離間隔ごとに、例えば列車が１ｍ走行するごとに、曲率を算出する算出処理を繰り返し実行することにより、列車の距離位置と、その距離位置における曲率の算出値と、の関係を示す信号波形を取得し、取得された信号波形に対して空間周波数フィルタを用いてフィルタ処理する。このような場合、フィルタ処理の効果に走行速度が及ぼす影響を低減することができる。
（実施の形態２）
次に、実施の形態２の列車位置特定システム及び列車位置特定方法について説明する。本実施の形態２の列車位置特定システム及び列車位置特定方法は、曲率の変化率に応じて、曲率不一致度が最小になる位置に基づく位置の特定か走行距離に基づく位置の特定かを切り替える点で、曲率不一致度に応じて、曲率不一致度が最小になる位置に基づく位置の特定か走行距離に基づく位置の特定かを切り替える実施の形態１の列車位置特定システム及び列車位置特定方法と異なる。
本実施の形態２の列車位置特定システムのうち、処理部１７以外の部分については、実施の形態１の列車位置特定システムの各部分と同様にすることができ、それらの説明を省略する。
図８は、実施の形態２の列車位置特定方法の一例を示すフロー図である。図９は、実施の形態２の列車位置特定方法における曲率の測定データと曲率の変化率との関係を説明するための模式図である。図９（ａ）は、曲率の測定データを示し、図９（ｂ）は、曲率の変化率の絶対値を示している。
本実施の形態２の列車位置特定方法でも、実施の形態１の列車位置特定方法と同様に、まず、曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）即ち線路情報データベースを作成するため、図１に示すように、列車４による線路３上の情報測定用走行が行われる。そして、本実施の形態２の列車位置特定方法でも、実施の形態１の列車位置特定方法と同様に、線路情報データベースを列車搭載装置２の記憶部１１に記憶した状態で、運用走行を行う。
この運用走行では、処理部１７は、実施の形態１のステップＳ１１（図３参照）と同様に、列車４が線路３上を走行する際に、曲率算出部１５により曲率の算出値を算出する算出処理を１回又は複数回繰り返し実行することにより、列車４の距離位置と、その距離位置における曲率の算出値と、の関係を示す曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）を取得する測定データ取得処理を実行する（図８のステップＳ２１）。
このステップＳ２１では、実施の形態１のステップＳ１１（図３参照）と同様に、処理部１７は、列車４が線路３上を走行する際に、ヨー角速度測定部１２により測定されたヨー角速度と、車軸回転数測定部１３により測定された車軸回転数より得られる列車走行速度と、から曲率算出部１５により線路３の曲率を算出する算出処理を実行する。また、処理部１７は、例えば算出処理を実行した時に走行距離を０に戻した後、走行距離算出部１６が測定する走行距離が一定の距離間隔ＤＳ２（図２参照）に達するたびに、即ち列車４が線路３上を一定の距離間隔ＤＳ２だけ走行するたびに、曲率算出部１５により算出処理を繰り返し実行することができる。これにより、列車４の距離位置と、その距離位置における曲率の算出値と、の関係を示す曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を更新して取得することができる。
処理部１７により取得された曲率の測定データＲＤ２（図２参照）は、例えば、図６（ａ）の領域ＲＧ１で表された測定データＲＤ２と同様なものとすることができる。
一方、この運用走行では、次に、処理部１７は、実施の形態１のステップＳ１２（図３参照）と異なり、取得された曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）における曲率の算出値の距離位置に対する変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）を取得する変化率取得処理を実行する（図８のステップＳ２２）。
このステップＳ２２では、処理部１７は、ステップＳ２１の算出処理同士を連続して２回繰り返し実行する際に、１回目の算出処理により算出された曲率の算出値を、２回目の算出処理により算出された曲率の算出値から減ずることにより、変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）を算出することができる。或いは、取得された曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）における曲率の算出値の距離位置に対する変化率を取得できればよいので、他の各種の方法を用いることもできる。
また、この運用走行では、次に、処理部１７は、実施の形態１のステップＳ１３（図３参照）と異なり、取得された変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値を予め設定された閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）と比較する（図８のステップＳ２３）。そして、変化率ＲＣ１の絶対値が閾値ＴＣ１以上の場合、処理部１７は、記憶部１１に記憶されている曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）と、曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）と、を比較することにより、曲率の記憶データＲＤ１のうち曲率の測定データＲＤ２との乖離度ＤＤ１（図２参照）が最小になる部分ＰＲ１（図２参照）を抽出し、列車４の位置を、部分ＰＲ１における距離位置に基づいて特定する特定処理を実行する（図８のステップＳ２３）。一方、処理部１７は、変化率ＲＣ１の絶対値が閾値ＴＣ１未満の場合、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定する特定処理を実行する（図８のステップＳ２３）。
このステップＳ２３では、まず、処理部１７は、取得された変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値を、予め設定された閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）と比較する（図８のステップＳ２３１）。
ステップＳ２３１において、変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値が閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）以上の場合、処理部１７は、記憶部１１に記憶されている曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）と、曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）と、を比較することにより、曲率の記憶データＲＤ１のうち曲率の測定データＲＤ２との乖離度ＤＤ１（図２参照）が最小になる部分ＰＲ１（図２参照）を抽出し、乖離度ＤＤ１の最小値を取得する（図８のステップＳ２３２）。そして、処理部１７は、列車４の位置を、部分ＰＲ１における距離位置に基づいて特定する特定処理を実行する（図８のステップＳ２３３）。
ステップＳ２３２は、実施の形態１のステップＳ１２（図３参照）と同様にすることができるので、その説明を省略する。また、ステップＳ２３３は、実施の形態１のステップＳ１３２（図３参照）と同様にすることができるので、その説明を省略する。なお、実施の形態１のステップＳ１２と同様に、部分ＰＲ１（図２参照）を抽出する抽出処理を、ステップＳ２１の後、ステップＳ２３の前に、実行し、ステップＳ２３２では、ステップＳ２３の前に抽出しておいた部分ＰＲ１における距離位置に基づいて列車４の位置を特定してもよい。
一方、ステップＳ２３１において、変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値が閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）未満の場合、処理部１７は、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定する特定処理を実行する（図８のステップＳ２３４）。
ステップＳ２３４は、実施の形態１のステップＳ１３３（図３参照）と同様にすることができるので、その説明を省略する。
本実施の形態２では、ステップＳ２１、ステップＳ２２及びステップＳ２３を、ステップＳ２１、ステップＳ２２、ステップＳ２３の順序で繰り返し実行することにより、運用走行時に列車の自車位置を特定することになる。
上記特許文献１に記載された技術では、曲率の変化率の絶対値が小さい直線区間及び長い円曲線区間では、特徴点が少ないため偏差二乗和の差異が生じにくいので、曲率の記憶データ（曲率マップ）と曲率の測定データ（生曲率データ）との照合が困難であり、列車の位置を精度良く特定することができない。つまり、上記特許文献１に記載された技術では、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が容易な区間では、列車の位置を精度良く特定することができるものの、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が困難な区間では、列車の位置を精度良く特定することができない。
一方、本実施の形態２の列車位置特定方法では、曲率の変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値が閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）以上の場合、列車４の位置を、部分ＰＲ１（図２参照）における距離位置に基づいて特定するが、曲率の変化率ＲＣ１の絶対値が閾値ＴＣ１未満の場合、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定する。
即ち、本実施の形態２の列車位置特定方法では、直線区間及び長い円曲線区間では、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と曲率の測定データＲＤ２（図２参照）との照合は実行せず、走行距離算出部１６により車軸回転数測定部１３から送られてきたパルス数を積算する速度発電機によるパルス数カウントによる手法に切り替える。直線区間及び長い円曲線区間の検出は、前述したように、例えば曲率の測定データＲＤ２（図２参照）としてバッファに格納される最新データから、前回の曲率の測定データＲＤ２を減ずることにより曲率の変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）を算出し、算出された変化率ＲＣ１の絶対値を閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）と比較することにより、直線および円曲線区間として認識する。
これにより、ミスマッチングが発生するおそれがある箇所での曲率照合は実行しないので、曲率の変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値が小さい直線区間及び長い円曲線区間に列車が進入した場合にも、その後、継続且つ安定して自車位置を認識することができる。また、評価関数としての曲率の変化率ＲＣ１により、直線区間及び長い円曲線区間に列車が在線していることを認識することができる。
即ち、本実施の形態２の列車位置特定方法によれば、実施の形態１の列車位置特定方法と同様に、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）と曲率の測定データＲＤ２（図２参照）との照合が容易な区間、及び、曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２との照合が困難な区間のいずれにおいても、列車４の位置を精度良く特定することができる。
なお、本実施の形態２でも、実施の形態１と同様に、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）を記憶する場合及び曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を取得する場合のいずれの場合でも、各信号波形のうち、ある閾値以上の空間周波数を有する成分を除去する空間周波数フィルタを適用することができ、これにより、曲率の記憶データＲＤ１の更新頻度を大幅に低減することができる。
（実施の形態３）
次に、実施の形態３の列車位置特定システム及び列車位置特定方法について説明する。本実施の形態３は、実施の形態１と実施の形態２とを組み合わせたものである。
本実施の形態３の列車位置特定システムのうち、処理部１７以外の部分については、実施の形態１の列車位置特定システムの各部分と同様にすることができ、それらの説明を省略する。
図１０は、実施の形態３の列車位置特定方法の一例を示すフロー図である。
本実施の形態３の列車位置特定方法でも、実施の形態１の列車位置特定方法と同様に、まず、曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）即ち線路情報データベースを作成するため、図１に示すように、列車４による線路３上の情報測定用走行が行われる。そして、本実施の形態３の列車位置特定方法でも、実施の形態１の列車位置特定方法と同様に、線路情報データベースを列車搭載装置２の記憶部１１に記憶した状態で、運用走行を行う。
この運用走行では、処理部１７は、実施の形態１のステップＳ１１（図３参照）と同様に、列車４が線路３上を走行する際に、曲率算出部１５により曲率の算出値を算出する算出処理を１回又は複数回繰り返し実行することにより、列車４の距離位置と、その距離位置における曲率の算出値と、の関係を示す曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）を取得する測定データ取得処理を実行する（図１０のステップＳ３１）。
このステップＳ３１では、実施の形態１のステップＳ１１（図３参照）と同様に、処理部１７は、列車４が線路３上を走行する際に、ヨー角速度測定部１２により測定されたヨー角速度と、車軸回転数測定部１３により測定された車軸回転数より得られる列車走行速度と、から曲率算出部１５により線路３の曲率を算出する算出処理を実行する。また、処理部１７は、例えば算出処理を実行した時に走行距離を０に戻した後、走行距離算出部１６が測定する走行距離が一定の距離間隔ＤＳ２（図２参照）に達するたびに、即ち列車４が線路３上を一定の距離間隔ＤＳ２だけ走行するたびに、曲率算出部１５により算出処理を繰り返し実行することができる。これにより、列車４の距離位置と、その距離位置における曲率の算出値と、の関係を示す曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を更新して取得することができる。
処理部１７により取得された曲率の測定データＲＤ２（図２参照）は、例えば、図６（ａ）の領域ＲＧ１で表された測定データＲＤ２と同様なものとすることができる。
また、この運用走行では、次に、処理部１７は、実施の形態１のステップＳ１２（図３参照）と同様に、取得された曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）と、記憶部１１に記憶されている曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１（図２参照）と、を比較することにより、曲率の記憶データ（曲率マップ）ＲＤ１のうち曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２との乖離度ＤＤ１が最小になる部分ＰＲ１（図２参照）を抽出し、抽出された部分ＰＲ１と曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２との乖離度ＤＤ２（図２参照）を乖離度ＤＤ１の最小値として取得する乖離度取得処理を実行する（図１０のステップＳ３２）。
ステップＳ３２は、実施の形態１のステップＳ１２（図３参照）と同様にすることができるので、その説明を省略する。
一方、この運用走行では、次に、処理部１７は、実施の形態２のステップＳ２２（図８参照）と同様に、取得された曲率の測定データ（生曲率データ）ＲＤ２（図２参照）における曲率の算出値の距離位置に対する変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）を取得する変化率取得処理を実行する（図１０のステップＳ３３）。
ステップＳ３３は、実施の形態２のステップＳ２２（図８参照）と同様にすることができるので、その説明を省略する。なお、このステップＳ３３では、実施の形態２のステップＳ２２（図８参照）と同様に、処理部１７は、ステップＳ３１の算出処理同士を連続して２回繰り返し実行する際に、１回目の算出処理により算出された曲率の算出値を、２回目の算出処理により算出された曲率の算出値から減ずることにより、変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）を算出することができる。
また、この運用走行では、次に、処理部１７は、実施の形態１のステップＳ１３（図３参照）と異なり、取得された乖離度ＤＤ２（図２参照）を予め設定された閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）と比較し、取得された変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値を予め設定された閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）と比較する（図１０のステップＳ３４）。そして、乖離度ＤＤ２が閾値ＴＤ１以下であり且つ変化率ＲＣ１の絶対値が閾値ＴＣ１以上の場合、処理部１７は、列車４の位置を、部分ＰＲ１における距離位置に基づいて特定する特定処理を実行する（図１０のステップＳ３４）。一方、乖離度ＤＤ２が閾値ＴＤ１を超えたか又は変化率ＲＣ１の絶対値が閾値ＴＣ１未満の場合、処理部１７は、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定する特定処理を実行する（図１０のステップＳ３４）。
このステップＳ３４では、まず、処理部１７は、取得された乖離度ＤＤ２（図２参照）即ち曲率不一致度を予め設定された閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）と比較し、取得された変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値を予め設定された閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）と比較する（図８のステップＳ３４１）。具体的には、乖離度ＤＤ２が閾値ＴＤ１以下で、且つ、曲率の変化率ＲＣ１の絶対値が閾値ＴＣ１以上かを判定する。
ステップＳ３４１において、乖離度ＤＤ２（図２参照）が閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）以下であり、且つ、変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値が閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）以上の場合、処理部１７は、列車４の位置を、部分ＰＲ１（図２参照）における距離位置に基づいて特定する特定処理を実行する（図８のステップＳ３４２）。
ステップＳ３４２は、実施の形態１のステップＳ１３２（図３参照）と同様にすることができるので、その説明を省略する。
一方、ステップＳ３４１において、乖離度ＤＤ２（図２参照）が閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）を超えた場合、又は、変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値が閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）未満の場合、処理部１７は、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定する特定処理を実行する（図８のステップＳ３４３）。
ステップＳ３４３は、実施の形態１のステップＳ１３３（図３参照）と同様にすることができるので、その説明を省略する。
本実施の形態３では、ステップＳ３１、ステップＳ３２及びステップＳ３３を、ステップＳ３１、ステップＳ３２、ステップＳ３３の順序で繰り返し実行することにより、運用走行時に列車の自車位置を特定することになる。
上記特許文献１に記載された技術では、線路情報データベース即ち曲率の記憶データ（曲率マップ）に記憶された経路と異なる経路に進入した場合、並びに、曲率の変化率の絶対値が小さい直線区間及び長い円曲線区間で、曲率の記憶データと曲率の測定データ（生曲率データ）との照合が困難である。また、上記特許文献１に記載された技術では、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が容易な区間では、列車の位置を精度良く特定することができるものの、曲率の記憶データと曲率の測定データとの照合が困難な区間では、列車の位置を精度良く特定することができない。
一方、本実施の形態３の列車位置特定方法では、乖離度ＤＤ２（図２参照）が閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）以下で、且つ、曲率の変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値が閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）以上の場合、列車４の位置を、部分ＰＲ１における距離位置に基づいて特定するが、乖離度ＤＤ２が閾値ＴＤ１を超えた場合、又は、曲率の変化率ＲＣ１の絶対値が閾値ＴＣ１未満の場合、列車４の位置を、走行距離算出部１６により算出された走行距離の算出値に基づいて特定する。
このような本実施の形態３の列車位置特定方法は、実施の形態１の列車位置特定方法と、実施の形態２の列車位置特定方法と、を組み合わせたものであるので、実施の形態１の列車位置特定方法が有する効果と、実施の形態２の列車位置特定方法が有する効果と、を兼備している。
即ち、本実施の形態３の列車位置特定方法は、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）に記憶された経路と異なる経路、並びに、直線区間及び長い円曲線区間等、各種の曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２（図２参照）との照合が困難な区間においても、列車４の位置を精度良く特定することができる。そのため、本実施の形態３の列車位置特定方法によれば、曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２との照合が容易な区間、及び、曲率の記憶データＲＤ１と曲率の測定データＲＤ２との照合が困難な区間のいずれにおいても、列車４の位置を更に精度良く特定することができる効果を、実施の形態１の列車位置特定方法、及び、実施の形態２の列車位置特定方法のいずれに対しても高めることができる。
また、図６（ｄ）の破線の太枠で囲まれた領域ＲＧ５で示すように、駅又は信号所の前後で駅又は信号所と隣接する区間では、直線区間及び長い円曲線区間が設けられていることが多い。そのような場合には、本実施の形態３のように、乖離度ＤＤ２（図２参照）を閾値ＴＤ１（図６（ｅ）参照）と比較する際に、曲率の変化率ＲＣ１（図９（ｂ）参照）の絶対値を閾値ＴＣ１（図９（ｂ）参照）と比較することにより、駅若しくは信号所に入る前から、又は、駅若しくは信号所から抜け出た後も、速度発電機によるパルス数カウントによる手法を用いることになるので、駅構内、信号所構内及びそれらの前後区間において、列車の位置を確実に特定する効果が高まる。
なお、本実施の形態３でも、実施の形態１と同様に、曲率の記憶データＲＤ１（図２参照）を記憶する場合及び曲率の測定データＲＤ２（図２参照）を取得する場合のいずれの場合でも、各信号波形のうち、ある閾値以上の空間周波数を有する成分を除去する空間周波数フィルタを適用することができ、これにより、曲率の記憶データＲＤ１の更新頻度を大幅に低減することができる。
以上、本発明者によってなされた発明をその実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。
本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。
例えば、前述の各実施の形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除若しくは設計変更を行ったもの、又は、工程の追加、省略若しくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含まれる。
本発明は、列車が線路上を走行する際の列車の位置を特定する列車位置特定方法及び列車位置特定システムに適用して有効である。
１ 列車位置特定システム
２ 列車搭載装置
３ 線路
４ 列車
５ 車軸
６ 車輪
７ レール
１１ 記憶部
１２ ヨー角速度測定部
１３ 車軸回転数測定部
１４ 情報処理部
１５ 曲率算出部
１６ 走行距離算出部
１７ 処理部
ＤＤ１、ＤＤ２ 乖離度
ＤＳ１、ＤＳ２ 距離間隔
Ｋ１、Ｋ２ 距離位置
Ｐ１、Ｐ２ 位置
ＰＤ１、ＰＤ２ 組データ
ＰＲ１ 部分
ＲＣ１ 変化率
ＲＤ１ 曲率の記憶データ
ＲＤ２ 曲率の測定データ
ＲＧ１、ＲＧ２、ＲＧ３、ＲＧ３１、ＲＧ４、ＲＧ５ 領域
ＴＣ１、ＴＤ１ 閾値

Claims (14)

  1. 列車が線路上を走行する際の前記列車の位置を特定する列車位置特定システムを用いた列車位置特定方法において、
    前記列車位置特定システムは、
    前記線路上の第１基準位置からの前記線路に沿った第１距離位置と、前記第１距離位置における前記線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、
    前記列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、
    前記列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、
    前記第１測定部により測定された前記ヨー角速度と、前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた走行速度と、から前記曲率を算出する第１算出部と、
    前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた前記走行速度から前記列車の走行距離を算出する第２算出部と、
    を有し、
    前記列車位置特定方法は、
    （ａ）前記列車が前記線路上を走行する際に、前記列車が前記線路上を第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記曲率の第１算出値を算出する算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置された複数の第１位置の各々と、前記複数の第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の関係を示す第２データを取得するステップ、
    （ｂ）取得された前記第２データと、前記記憶部に記憶されている前記第１データと、を比較することにより、前記第１データのうち前記第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、抽出された前記第１部分と前記第２データとの第２乖離度を前記第１乖離度の最小値として取得するステップ、
    （ｃ）取得された前記第２乖離度を予め設定された第１閾値と比較し、前記第２乖離度が前記第１閾値以下の場合、前記列車の位置を、前記第１部分における前記第１距離位置に基づいて特定し、前記第２乖離度が前記第１閾値を超えた場合、前記列車の位置を、前記第２算出部により算出された前記走行距離の第２算出値に基づいて特定するステップ、
    を有する、列車位置特定方法。
  2. 列車が線路上を走行する際の前記列車の位置を特定する列車位置特定システムを用いた列車位置特定方法において、
    前記列車位置特定システムは、
    前記線路上の第１基準位置からの前記線路に沿った第１距離位置と、前記第１距離位置における前記線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、
    前記列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、
    前記列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、
    前記第１測定部により測定された前記ヨー角速度と、前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた走行速度と、から前記曲率を算出する第１算出部と、
    前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた前記走行速度から前記列車の走行距離を算出する第２算出部と、
    を有し、
    前記列車位置特定方法は、
    （ａ）前記列車が前記線路上を走行する際に、前記列車が前記線路上を第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記曲率の第１算出値を算出する算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置された複数の第１位置の各々と、前記複数の第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の関係を示す第２データを取得するステップ、
    （ｂ）取得された前記第２データにおける前記曲率の前記第１算出値の前記第１位置に対する変化率を取得するステップ、
    （ｃ）取得された前記変化率の絶対値を予め設定された第１閾値と比較し、前記変化率の絶対値が前記第１閾値以上の場合、前記記憶部に記憶されている前記第１データと、前記第２データと、を比較することにより、前記第１データのうち前記第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、前記列車の位置を、前記第１部分における前記第１距離位置に基づいて特定し、前記変化率の絶対値が前記第１閾値未満の場合、前記列車の位置を、前記第２算出部により算出された前記走行距離の第２算出値に基づいて特定するステップ、
    を有する、列車位置特定方法。
  3. 請求項２に記載の列車位置特定方法において、
    前記（ｂ）ステップでは、前記（ａ）ステップの前記算出処理を２回繰り返し実行する際に、１回目の前記算出処理により算出された前記曲率の前記第１算出値を、２回目の前記算出処理により算出された前記曲率の前記第１算出値から減ずることにより、前記変化率を算出する、列車位置特定方法。
  4. 列車が線路上を走行する際の前記列車の位置を特定する列車位置特定システムを用いた列車位置特定方法において、
    前記列車位置特定システムは、
    前記線路上の第１基準位置からの前記線路に沿った第１距離位置と、前記第１距離位置における前記線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、
    前記列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、
    前記列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、
    前記第１測定部により測定された前記ヨー角速度と、前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた走行速度と、から前記曲率を算出する第１算出部と、
    前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた前記走行速度から前記列車の走行距離を算出する第２算出部と、
    を有し、
    前記列車位置特定方法は、
    （ａ）前記列車が前記線路上を走行する際に、前記列車が前記線路上を第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記曲率の第１算出値を算出する算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置された複数の第１位置の各々と、前記複数の第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の関係を示す第２データを取得するステップ、
    （ｂ）取得された前記第２データと、前記記憶部に記憶されている前記第１データと、を比較することにより、前記第１データのうち前記第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、抽出された前記第１部分と前記第２データとの第２乖離度を前記第１乖離度の最小値として取得するステップ、
    （ｃ）取得された前記第２データにおける前記曲率の前記第１算出値の前記第１位置に対する変化率を取得するステップ、
    （ｄ）取得された前記第２乖離度を予め設定された第１閾値と比較し、取得された前記変化率の絶対値を予め設定された第２閾値と比較し、前記第２乖離度が前記第１閾値以下であり且つ前記変化率の絶対値が前記第２閾値以上の場合、前記列車の位置を、前記第１部分における前記第１距離位置に基づいて特定し、前記第２乖離度が前記第１閾値を超えたか又は前記変化率の絶対値が前記第２閾値未満の場合、前記列車の位置を、前記第２算出部により算出された前記走行距離の第２算出値に基づいて特定するステップ、
    を有する、列車位置特定方法。
  5. 請求項４に記載の列車位置特定方法において、
    前記（ｃ）ステップでは、前記（ａ）ステップの前記算出処理を２回繰り返し実行する際に、１回目の前記算出処理により算出された前記曲率の前記第１算出値を、２回目の前記算出処理により算出された前記曲率の前記第１算出値から減ずることにより、前記変化率を算出する、列車位置特定方法。
  6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の列車位置特定方法において、
    前記第１データは、前記線路に沿って互いに第２所定間隔を空けて配置された複数の第２位置の各々における前記第１距離位置と前記曲率との関係を示す第３データが有する第１信号波形のうち、第３閾値以上の空間周波数を有する成分が、第１空間周波数フィルタで除去されており、
    前記（ａ）ステップでは、前記列車が前記線路上を走行する際に、前記列車が前記線路上を前記第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置された前記複数の第１位置の各々と、前記複数の第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の関係を示す第４データを取得し、取得された前記第４データが有する第２信号波形のうち、第４閾値以上の空間周波数を有する成分を、第２空間周波数フィルタで除去することにより前記第２データを形成し、形成された前記第２データを取得する、列車位置特定方法。
  7. 請求項１、４又は５に記載の列車位置特定方法において、
    前記記憶部は、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置されたＮ１個の第３位置の各々における前記第１距離位置と前記曲率との第１組データをそれぞれ含む前記第１データを記憶し、
    前記（ａ）ステップでは、前記列車が前記線路上を前記第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置されたＮ２個の前記第１位置の各々と、前記Ｎ２個の前記第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の第２組データをそれぞれ含む前記第２データを取得し、
    前記（ｂ）ステップは、
    （ｂ１）前記第１データに含まれる前記Ｎ１個の前記第１組データのうち、Ｎ３番目の前記第３位置を１番目として互いに隣り合う前記Ｎ２個の前記第３位置の各々における前記第１距離位置と前記曲率との前記第１組データをそれぞれ含む前記Ｎ２個の前記第１組データを抽出するステップ、
    （ｂ２）前記第１組データと前記第２組データとの組において前記第１組データに含まれる前記曲率と、前記第２組データに含まれる前記曲率の前記第１算出値と、の差を二乗した二乗値を、前記Ｎ２個の前記組について加算した総和である前記第１乖離度を算出するステップ、
    を含み、
    前記Ｎ１は、３以上の整数であり、
    前記Ｎ２は、２以上の整数であり、
    前記Ｎ３は、１以上の整数であり、
    前記Ｎ２は、前記Ｎ１よりも小さく、
    前記Ｎ１、前記Ｎ２及び前記Ｎ３は、Ｎ３＋Ｎ２−１≦Ｎ１を満たし、
    前記（ｂ）ステップでは、前記Ｎ３番目の前記第３位置を変更しながら前記（ｂ１）ステップ及び前記（ｂ２）ステップを交互に繰り返し実行する際に、前記第１乖離度が最小になったときの前記Ｎ２個の前記第１組データを、前記第１部分として抽出する、列車位置特定方法。
  8. 列車が線路上を走行する際の前記列車の位置を特定する列車位置特定システムにおいて、
    前記線路上の第１基準位置からの前記線路に沿った第１距離位置と、前記第１距離位置における前記線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、
    前記列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、
    前記列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、
    前記第１測定部により測定された前記ヨー角速度と、前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた走行速度と、から前記曲率を算出する第１算出部と、
    前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた前記走行速度から前記列車の走行距離を算出する第２算出部と、
    前記列車の位置を特定する特定処理を実行する処理部と、
    を有し、
    前記処理部は、
    前記列車が前記線路上を走行する際に、前記列車が前記線路上を第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記曲率の第１算出値を算出する算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置された複数の第１位置の各々と、前記複数の第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の関係を示す第２データを取得する第１取得処理を実行し、
    取得された前記第２データと、前記記憶部に記憶されている前記第１データと、を比較することにより、前記第１データのうち前記第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、抽出された前記第１部分と前記第２データとの第２乖離度を前記第１乖離度の最小値として取得する第２取得処理を実行し、
    取得された前記第２乖離度を予め設定された第１閾値と比較し、前記第２乖離度が前記第１閾値以下の場合、前記列車の位置を、前記第１部分における前記第１距離位置に基づいて特定し、前記第２乖離度が前記第１閾値を超えた場合、前記列車の位置を、前記第２算出部により算出された前記走行距離の第２算出値に基づいて特定する前記特定処理を実行する、列車位置特定システム。
  9. 列車が線路上を走行する際の前記列車の位置を特定する列車位置特定システムにおいて、
    前記線路上の第１基準位置からの前記線路に沿った第１距離位置と、前記第１距離位置における前記線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、
    前記列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、
    前記列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、
    前記第１測定部により測定された前記ヨー角速度と、前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた走行速度と、から前記曲率を算出する第１算出部と、
    前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた前記走行速度から前記列車の走行距離を算出する第２算出部と、
    前記列車の位置を特定する特定処理を実行する処理部と、
    を有し、
    前記処理部は、
    前記列車が前記線路上を走行する際に、前記列車が前記線路上を第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記曲率の第１算出値を算出する算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置された複数の第１位置の各々と、前記複数の第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の関係を示す第２データを取得する第１取得処理を実行し、
    取得された前記第２データにおける前記曲率の前記第１算出値の前記第１位置に対する変化率を取得する第２取得処理を実行し、
    取得された前記変化率の絶対値を予め設定された第１閾値と比較し、前記変化率の絶対値が前記第１閾値以上の場合、前記記憶部に記憶されている前記第１データと、前記第２データと、を比較することにより、前記第１データのうち前記第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、前記列車の位置を、前記第１部分における前記第１距離位置に基づいて特定し、前記変化率の絶対値が前記第１閾値未満の場合、前記列車の位置を、前記第２算出部により算出された前記走行距離の第２算出値に基づいて特定する前記特定処理を実行する、列車位置特定システム。
  10. 請求項９に記載の列車位置特定システムにおいて、
    前記処理部は、前記第２取得処理では、前記第１取得処理の前記算出処理を２回繰り返し実行する際に、１回目の前記算出処理により算出された前記曲率の前記第１算出値を、２回目の前記算出処理により算出された前記曲率の前記第１算出値から減ずることにより、前記変化率を算出する、列車位置特定システム。
  11. 列車が線路上を走行する際の前記列車の位置を特定する列車位置特定システムにおいて、
    前記線路上の第１基準位置からの前記線路に沿った第１距離位置と、前記第１距離位置における前記線路の曲率と、の関係を示す第１データを記憶した記憶部と、
    前記列車の車体又は台車のヨー角速度を測定する第１測定部と、
    前記列車の車軸回転数を測定する第２測定部と、
    前記第１測定部により測定された前記ヨー角速度と、前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた走行速度と、から前記曲率を算出する第１算出部と、
    前記第２測定部により測定された前記車軸回転数より得られた前記走行速度から前記列車の走行距離を算出する第２算出部と、
    前記列車の位置を特定する特定処理を実行する処理部と、
    を有し、
    前記処理部は、
    前記列車が前記線路上を走行する際に、前記列車が前記線路上を第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記曲率の第１算出値を算出する算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置された複数の第１位置の各々と、前記複数の第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の関係を示す第２データを取得する第１取得処理を実行し、
    取得された前記第２データと、前記記憶部に記憶されている前記第１データと、を比較することにより、前記第１データのうち前記第２データとの第１乖離度が最小になる第１部分を抽出し、抽出された前記第１部分と前記第２データとの第２乖離度を前記第１乖離度の最小値として取得する第２取得処理を実行し、
    取得された前記第２データにおける前記曲率の前記第１算出値の前記第１位置に対する変化率を取得する第３取得処理を実行し、
    取得された前記第２乖離度を予め設定された第１閾値と比較し、取得された前記変化率の絶対値を予め設定された第２閾値と比較し、前記第２乖離度が前記第１閾値以下であり且つ前記変化率の絶対値が前記第２閾値以上の場合、前記列車の位置を、前記第１部分における前記第１距離位置に基づいて特定し、前記第２乖離度が前記第１閾値を超えたか又は前記変化率の絶対値が前記第２閾値未満の場合、前記列車の位置を、前記第２算出部により算出された前記走行距離の第２算出値に基づいて特定する前記特定処理を実行する、列車位置特定システム。
  12. 請求項１１に記載の列車位置特定システムにおいて、
    前記処理部は、前記第３取得処理では、前記第１取得処理の前記算出処理を２回繰り返し実行する際に、１回目の前記算出処理により算出された前記曲率の前記第１算出値を、２回目の前記算出処理により算出された前記曲率の前記第１算出値から減ずることにより、前記変化率を算出する、列車位置特定システム。
  13. 請求項８乃至１２のいずれか一項に記載の列車位置特定システムにおいて、
    前記第１データは、前記線路に沿って互いに第２所定間隔を空けて配置された複数の第２位置の各々における前記第１距離位置と前記曲率との関係を示す第３データが有する第１信号波形のうち、第３閾値以上の空間周波数を有する成分が、第１空間周波数フィルタで除去されており、
    前記処理部は、前記第１取得処理では、前記列車が前記線路上を走行する際に、前記列車が前記線路上を前記第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置された前記複数の第１位置の各々と、前記複数の第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の関係を示す第４データを取得し、取得された前記第４データが有する第２信号波形のうち、第４閾値以上の空間周波数を有する成分を、第２空間周波数フィルタで除去することにより前記第２データを形成し、形成された前記第２データを取得する、列車位置特定システム。
  14. 請求項８、１１又は１２に記載の列車位置特定システムにおいて、
    前記記憶部は、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置されたＮ１個の第３位置の各々における前記第１距離位置と前記曲率との第１組データをそれぞれ含む前記第１データを記憶し、
    前記処理部は、前記第１取得処理では、前記列車が前記線路上を前記第１所定間隔だけ走行するたびに、前記第１算出部により前記算出処理を繰り返し実行することにより、前記線路に沿って互いに前記第１所定間隔を空けて配置されたＮ２個の前記第１位置の各々と、前記Ｎ２個の前記第１位置の各々における前記曲率の前記第１算出値と、の第２組データをそれぞれ含む前記第２データを取得し、
    前記処理部は、
    前記第１データに含まれる前記Ｎ１個の前記第１組データのうち、Ｎ３番目の前記第３位置を１番目として互いに隣り合う前記Ｎ２個の前記第３位置の各々における前記第１距離位置と前記曲率との前記第１組データをそれぞれ含む前記Ｎ２個の前記第１組データを抽出する抽出処理と、
    前記第１組データと前記第２組データとの組において前記第１組データに含まれる前記曲率と、前記第２組データに含まれる前記曲率の前記第１算出値と、の差を二乗した二乗値を、前記Ｎ２個の前記組について加算した総和である前記第１乖離度を算出する乖離度算出処理と、
    を含む前記第２取得処理を実行し、
    前記Ｎ１は、３以上の整数であり、
    前記Ｎ２は、２以上の整数であり、
    前記Ｎ３は、１以上の整数であり、
    前記Ｎ２は、前記Ｎ１よりも小さく、
    前記Ｎ１、前記Ｎ２及び前記Ｎ３は、Ｎ３＋Ｎ２−１≦Ｎ１を満たし、
    前記処理部は、前記第２取得処理では、前記Ｎ３番目の前記第３位置を変更しながら前記抽出処理及び前記乖離度算出処理を交互に繰り返し実行する際に、前記第１乖離度が最小になったときの前記Ｎ２個の前記第１組データを、前記第１部分として抽出する、列車位置特定システム。
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