JP7179576B2 - Operation control device, operation control system and operation control method - Google Patents

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Description

本発明は、鉄道車両などの運行管理技術に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to operation management technology for railway vehicles and the like.

本技術分野の背景技術として、特開平10-278788号公報(特許文献1)がある。当該公報には、「ドア制御部は、開閉操作部からドア閉指令が供給されると、ドア近傍に利用者がいないことを確認した後に、駆動装置を介してドアを閉じる。ドア制御部は、ドアへ向う利用者がいる場合は、ドア閉めを一時保留する。ドア制御部は、ドア周辺の混雑度合に応じてドア閉め時のドア閉め速度を通常よりもゆっくりにする。」と記載されている。 As a background art of this technical field, there is Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-278788 (Patent Document 1). The publication states, "When a door closing command is supplied from the opening/closing operation unit, the door control unit closes the door via the driving device after confirming that there is no user in the vicinity of the door. The door control unit If there is a user going to the door, the door closing is temporarily suspended.The door control unit slows down the door closing speed at the time of closing the door according to the degree of congestion around the door." ing.

特開平10-278788号公報JP-A-10-278788

東京都心を走る鉄道路線の多くは、多数の運行遅延が発生している。運行遅延時間が数十分以内の小規模な運行遅延の原因は、利用者による乗車時間の超過や、駆け込み乗車などによるドアの再開閉などである。上記特許文献1に記載された技術ではドア近傍に利用者がいる場合や、ドアへ向かう利用者がいる場合はドアを閉めることができず、運行遅延を悪化させる可能性が生じる。 Many railway lines running through central Tokyo have experienced numerous delays. Causes of small-scale operation delays within several tens of minutes of operation delays include passengers exceeding boarding time and re-opening and closing of doors due to rushing to board. With the technology described in Patent Document 1, the door cannot be closed when there is a user near the door or when there is a user heading toward the door, which may worsen the delay in operation.

本発明の目的は、電車やバスなど、決められた運行情報に基づき、決められた停留所への停車を求められる輸送手段について、運行遅延を予防、あるいは発生した運行遅延を解消することを目的とする。 The purpose of the present invention is to prevent operation delays or to eliminate operation delays that have occurred in transportation means such as trains and buses that are required to stop at predetermined stops based on predetermined operation information. do.

本発明の好ましい一側面は、センサにより検出した対象物の情報と既定の運行情報に基づき、既定の停留所に停車する輸送手段の運行を管理する運行管理装置である。この装置は、センサにより検出した対象物の情報に基づき、対象物の現在の状態を認識するセンサ情報認識部と、センサ情報認識部が認識した対象物の現在の状態に基づき、対象物の未来の状態を予測する行動予測部と、輸送手段の運行状況を判断する運行情報管理部と、行動予測部が予測した対象物の未来の状態と、運行情報管理部が判断する運行状況に基づき、輸送手段に具備される扉の開閉を制御する扉制御部と、扉の開閉状態によって、輸送手段の発車可否を判断する発車可否判断部と、を有する。 A preferred aspect of the present invention is an operation management device that manages the operation of transportation means that stop at predetermined stops based on information on objects detected by sensors and predetermined operation information. This device has a sensor information recognition unit that recognizes the current state of the object based on the information of the object detected by the sensor, and a future image of the object based on the current state of the object recognized by the sensor information recognition unit. Based on the behavior prediction unit that predicts the state of the vehicle, the operation information management unit that determines the operation status of the transportation means, the future state of the target object predicted by the behavior prediction unit, and the operation status determined by the operation information management unit, It has a door control section for controlling opening and closing of a door provided in the transportation means, and a departure possibility determination section for determining whether or not the transportation means can depart based on the open/closed state of the door.

本発明の好ましい他の一側面は、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備える情報処理装置で実行され、センサにより検出した対象物の情報と既定の運行情報に基づき、既定の停留所に停車する輸送手段の運行を管理する運行管理方法である。この方法は、規定の運行情報に基づいて、停留所ごとの輸送手段の既定の発車時刻から所定の時間前までを、発車間際期間として判定する、運行情報管理ステップと、センサにより検出した対象物の情報に基づき、未来において対象物が輸送手段に乗車するかどうかを予測する、行動予測ステップと、輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能であるかを判断する、現時刻閉扉判断ステップと、輸送手段の扉を発車時刻に支障なく閉めることが可能であるかを判断する、発車時刻閉扉判断ステップと、を備える。そして、発車間際期間において対象物が輸送手段に乗車すると予測された場合、輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能であり、かつ、輸送手段の扉を発車時刻に支障なく閉めることが可能で無い場合には、発車時刻前であっても扉を閉めることを特徴とする。 Another preferred aspect of the present invention is executed by an information processing device comprising a processing device, a storage device, an input device, and an output device, and based on information of objects detected by sensors and predetermined operation information, This is an operation management method for managing operation of a transport means that stops. This method comprises an operation information management step of determining, based on prescribed operation information, a period from the predetermined departure time of the transportation means for each stop to a predetermined time before departure as a period just before departure; Based on the information, a behavior prediction step for predicting whether or not the object will board the transportation means in the future, and a current time door closing judgment step for judging whether the door of the transportation means can be closed without any trouble at present. and a departure time door closing judgment step for judging whether the door of the means of transportation can be closed at the departure time without hindrance. Then, when it is predicted that the object will board the means of transportation in the period just before departure, it is possible to close the door of the means of transportation without hindrance at present, and it is possible to close the door of the means of transportation without hindrance at the time of departure. If not, the door is closed even before the departure time.

本発明の好ましい他の一側面は、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備える情報処理装置で構成され、センサにより検出した対象物の情報と既定の運行情報に基づき、既定の停留所に停車する輸送手段の運行を管理する運行管理システムである。このシステムは、規定の運行情報に基づいて、停留所ごとの輸送手段の既定の発車時刻から所定の時間前までを、発車間際期間として判定する、運行情報管理部と、センサにより検出した対象物の情報に基づき、未来において対象物が輸送手段に乗車するかどうかを予測する、行動予測部と、輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能であるかを判断する、現時刻閉扉判断部と、輸送手段の扉を発車時刻に支障なく閉めることが可能であるかを判断する、発車時刻閉扉判断部と、発車間際期間において対象物が輸送手段に乗車すると予測された場合、輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能であり、かつ、輸送手段の扉を発車時刻に支障なく閉めることが可能で無い場合には、発車時刻前であっても扉を閉める制御を行なう扉制御部を備えることを特徴とする。 According to another preferable aspect of the present invention, an information processing device comprising a processing device, a storage device, an input device, and an output device, and based on the information of the object detected by the sensor and the predetermined operation information, It is an operation management system that manages the operation of transportation means that stop. This system includes an operation information management unit that determines the period from the predetermined departure time of the means of transport for each stop to a predetermined time before departure based on prescribed operation information as a period just before departure, and an object detected by a sensor. Based on the information, a behavior prediction unit that predicts whether or not the object will board the transportation means in the future, and a current time door closing determination unit that determines whether the door of the transportation means can be closed without any trouble at present. , a departure time door closing judgment unit for judging whether the door of the means of transportation can be closed at the departure time without hindrance; If it is possible to close the door of the means of transport without any trouble at present, and if it is not possible to close the door of the means of transportation without any trouble at the time of departure, the door control unit that performs control to close the door even before the time of departure It is characterized by having

本発明によれば、電車やバスなど、決められた運行情報に基づき、決められた停留所への停車を求められる輸送手段について、運行遅延を予防、あるいは発生した運行遅延を解消することが可能な運行管理装置とその方法を提供することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。 According to the present invention, it is possible to prevent operation delays or eliminate the operation delays that have occurred for transportation means such as trains and buses that are required to stop at predetermined stops based on predetermined operation information. An operation management device and method can be provided. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of the embodiments.

運行管理装置の構成例を示す概略図Schematic diagram showing a configuration example of an operation management device 運行情報管理部が管理する運行状況例を示す図A diagram showing an example of operation status managed by the operation information management unit 遅延発生時の運行情報管理部が管理する運行状況例を示す図A diagram showing an example of the operation status managed by the operation information management unit when a delay occurs 運行管理装置の動作フロー例を示す図A diagram showing an example of the operation flow of the operation management device 個別扉制御部が扉を開閉制御する際の条件を示す図Diagram showing the conditions when the individual door control unit controls the opening and closing of the door 発車可否判断部が電車の発車可否を判断する際の条件を示す図A diagram showing the conditions when the departure propriety determination unit judges whether or not the train can depart. 運行管理装置の動作例を示す図The figure which shows the operation example of an operation management apparatus センサの設置場所と動作例を示す図Diagram showing sensor installation location and operation example 運行管理装置の動作例を示す図The figure which shows the operation example of an operation management apparatus 運行管理装置の構成例を示す概略図Schematic diagram showing a configuration example of an operation management device 運行管理装置の構成例を示す概略図Schematic diagram showing a configuration example of an operation management device 運行管理装置の動作フロー例を示す図A diagram showing an example of the operation flow of the operation management device 個別扉制御部が扉を開閉制御する際の条件を示す図Diagram showing the conditions when the individual door control unit controls the opening and closing of the door 運行管理装置の構成例を示す概略図Schematic diagram showing a configuration example of an operation management device 運行管理装置の動作フロー例を示す図A diagram showing an example of the operation flow of the operation management device 個別扉制御部が扉を開閉制御する際の条件を示す図Diagram showing the conditions when the individual door control unit controls the opening and closing of the door 運行管理装置の構成例を示す概略図Schematic diagram showing a configuration example of an operation management device 運行管理装置の動作フロー例を示す図A diagram showing an example of the operation flow of the operation management device 個別扉制御部が扉を開閉制御する際の条件を示す図Diagram showing the conditions when the individual door control unit controls the opening and closing of the door

以下、本発明に係る実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態において、その構成要素(要素ステップ等も含む)は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Aからなる」、「Aよりなる」、「Aを有する」、「Aを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described with reference to the drawings. In principle, the same members are denoted by the same reference numerals in all drawings for describing the embodiments, and repeated description thereof will be omitted. In addition, in the following embodiments, the constituent elements (including element steps, etc.) are not necessarily essential, unless otherwise specified or clearly considered essential in principle. Needless to say. In addition, when saying "consisting of A", "consisting of A", "having A", or "including A", other elements are excluded unless it is explicitly stated that only those elements are included. It goes without saying that it is not something to do. Similarly, in the following embodiments, when referring to the shape, positional relationship, etc. of components, etc., unless otherwise specified or in principle clearly considered otherwise, the shape is substantially the same. It shall include things that are similar or similar to, etc.

本明細書等における「第1」、「第2」、「第3」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数、順序、もしくはその内容を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。 Notations such as “first”, “second”, “third” in this specification etc. are attached to identify the constituent elements, and do not necessarily limit the number, order, or content thereof is not. Also, numbers for identifying components are used for each context, and numbers used in one context do not necessarily indicate the same configuration in other contexts. Also, it does not preclude a component identified by a certain number from having the function of a component identified by another number.

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。 The position, size, shape, range, etc. of each configuration shown in the drawings, etc. may not represent the actual position, size, shape, range, etc., in order to facilitate understanding of the invention. Therefore, the present invention is not necessarily limited to the positions, sizes, shapes, ranges, etc. disclosed in the drawings and the like.

以下で詳細に説明される実施例のひとつを例示する。この例は、ビデオカメラ等のセンサにより検出した対象物(例えば乗客やその持ち物)の情報と既定の運行情報(例えば鉄道ダイヤ)に基づき、既定の停留所(例えば鉄道駅)に停車する輸送手段(例えば鉄道車両)の運行を管理する運行管理装置である。この装置は、センサにより検出した対象物の情報に基づき、対象物の現在の動作(例えば対象物が乗客であれば、立ち止まっている、あるいは走っている等)を認識するセンサ情報認識部と、センサ情報認識部が認識した対象物の現在の動作に基づき、対象物の未来の行動(例えば対象物が乗客であれば、電車に乗ろうとする等)を予測する行動予測部とを備える。なお、本明細書では、人(乗客)や人の持ち物等を総称して「対象物」ということがある。対象物の例示としては、乗客、乗客の衣類や持ち物、付随するキャリーバックや車椅子、同行する介助犬等がある。また、対象物の動き、状態、動作、行動等を総称して「状態」ということがある。この装置はまた、輸送手段の運行状況(例えば発車時刻直前である、あるいは遅延している等)を判断する運行情報管理部と、行動予測部が予測した対象物の未来の状態と、運行情報管理部が判断する運行状況に基づき、輸送手段に具備される扉ごとに開閉を制御する個別扉制御部と、扉の開閉状態によって、輸送手段の発車可否を判断する発車可否判断部と、を有する。 It illustrates one of the embodiments described in detail below. This example is based on the information of objects (e.g. passengers and their belongings) detected by sensors such as video cameras and predetermined operation information (e.g. railway schedule), and means of transportation (e.g. train stations) that stop at predetermined stops (e.g. For example, it is an operation management device that manages the operation of railway vehicles. This device includes a sensor information recognition unit that recognizes the current movement of the object (for example, if the object is a passenger, it is standing still or running) based on the information of the object detected by the sensor; A behavior prediction unit that predicts the future behavior of the object (for example, if the object is a passenger, it will try to get on a train, etc.) based on the current behavior of the object recognized by the sensor information recognition unit. In this specification, a person (passenger), a person's belongings, etc. may be collectively referred to as an "object". Examples of objects include passengers, their clothing and belongings, accompanying carry bags and wheelchairs, accompanying service dogs, and the like. In addition, the movement, state, action, action, etc. of an object may be collectively referred to as "state". This device also includes an operation information management unit that determines the operation status of the transportation means (for example, it is just before the departure time or is delayed, etc.), the future state of the object predicted by the behavior prediction unit, and operation information An individual door control unit that controls the opening and closing of each door provided in the transportation means based on the operation status determined by the management unit, and a departure possibility determination unit that determines whether or not the transportation means can depart based on the open/closed state of the door. have.

第1の実施形態について説明する。本実施例は決められた運行情報に基づき、決められた停留所への停車を求められる輸送手段の運行管理装置として実施可能である。実施の形態を説明するにあたり、以降は輸送手段を電車、決められた停留所を駅として説明する。 A first embodiment will be described. This embodiment can be implemented as an operation management apparatus for means of transportation that is required to stop at a determined stop based on determined operation information. In describing the embodiments, a train will be used as a means of transportation, and a station will be described as a predetermined stop.

図1は本実施例に係る運行管理装置310のブロック構成図である。本実施例に係る運行管理装置310は、センサ300が検出したモノや人などの対象物の情報から現在の行動を認識するセンサ情報認識部301と、センサ情報認識部301が認識する対象物の現在の行動から未来の対象物の行動を予測する行動予測部303と、電車の個々の扉を現在安全に閉めることが可能であるかを判断する現時刻閉扉判断部302と、駅ごとの列車の発着時刻と現在時刻から現在の運行状況を判断する運行情報管理部304と、電車の個々の扉を発車時刻に安全に閉めることが可能であるかを判断する発車時刻閉扉判断部305と、電車の各扉を個々に開閉する個別扉制御部306と、電車の全ての扉が閉まっていることを判断する全扉閉扉判断部307と、電車が発車可能な状態にあるかを判断する発車可否判断部308とから構成される。 FIG. 1 is a block configuration diagram of an operation management device 310 according to this embodiment. The operation management device 310 according to the present embodiment includes a sensor information recognition unit 301 that recognizes the current behavior from information on objects such as things and people detected by the sensor 300, and A behavior prediction unit 303 that predicts the behavior of future objects from the current behavior, a current time door closing judgment unit 302 that judges whether each door of the train can be safely closed at present, and a train for each station. A train operation information management unit 304 that determines the current operation status from the departure and arrival times and the current time, a departure time door closing determination unit 305 that determines whether each door of the train can be safely closed at the departure time, An individual door control unit 306 that individually opens and closes each door of the train, an all door closed judgment unit 307 that judges that all the doors of the train are closed, and a departure that judges whether the train is ready to depart. It is composed of a propriety determination unit 308 .

運行情報管理部304には、外部の管理データベース320から、電車が駅を発着する時刻のデータ等が提供される。管理データベース320は、電車の運行ダイヤを管理するシステムで現状用いているものを想定している。また、運行情報管理部304には、別途ドアの開閉、あるいは開閉時刻を知らせる信号が入力される。これらの構成は、実施例2以降でも同様と考えてよいが、簡略化のため実施例2以降の図面では図示しないことがある。 The operation information management unit 304 is provided with data such as the time at which trains depart and arrive at stations from an external management database 320 . The management database 320 is assumed to be one currently used in a system for managing train schedules. In addition, the operation information management unit 304 receives a separate signal for notifying the door opening/closing or opening/closing time. These configurations may be considered to be the same in the second embodiment and subsequent embodiments, but for the sake of simplification, they may not be illustrated in the drawings of the second and subsequent embodiments.

センサ300は検出した情報をセンサ情報認識部301に供給する。センサ情報認識部301は検出した対象物の情報から現在の行動を認識し、認識した結果を行動予測部303に供給する。行動予測部303はセンサ情報認識部301から供給される認識結果を基に、認識された対象物の未来の行動を予測し、対象物が電車に乗車および降車のすくなくともひとつ(以降総称して乗車という)をするか否かを予測し、その乗車予測結果を現時刻閉扉判断部302と発車時刻閉扉判断部305に供給する。 The sensor 300 supplies the detected information to the sensor information recognition section 301 . The sensor information recognition unit 301 recognizes the current behavior from the detected target object information, and supplies the recognition result to the behavior prediction unit 303 . The behavior prediction unit 303 predicts the future behavior of the recognized object based on the recognition result supplied from the sensor information recognition unit 301, and predicts at least one of the object's getting on and off the train (hereinafter collectively referred to as getting on). ) is performed, and the boarding prediction result is supplied to the current time door closing determination unit 302 and departure time door closing determination unit 305 .

現時刻閉扉判断部302は行動予測部303から供給される予測結果を基に、電車の個々の扉を現在安全に閉めることが可能であるかを判断し、判断した結果を個別扉制御部306に供給する。発車時刻閉扉判断部305は行動予測部303から供給される予測結果を基に電車の個々の扉を発車時刻に安全に閉めることが可能であるかを判断し、その判断結果を個別扉制御部306に供給する。 Based on the prediction result supplied from the action prediction unit 303, the current time door closing judgment unit 302 judges whether or not each door of the train can be safely closed at present. supply to Departure time door closing judgment unit 305 judges whether each door of the train can be safely closed at the departure time based on the prediction result supplied from action prediction unit 303, and the judgment result is sent to individual door control unit. 306.

本実施例では、運行管理装置310は一般的な情報処理装置(サーバ等)で構成することを想定する。情報処理装置は、周知のように処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備える。本実施例では計算や制御等の機能は、記憶装置に格納されたソフトウェアが処理装置によって実行されることで、定められた処理を他のハードウェアと協働して実現される。情報処理装置が実行するソフトウェア、その機能、あるいはその機能を実現する手段を、「機能」、「手段」、「部」等と呼ぶ場合がある。本実施例中、ソフトウエアで構成した機能と同等の機能は、FPGA(Field Programmable Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)などのハードウエアでも実現できる。 In this embodiment, it is assumed that the operation management device 310 is composed of a general information processing device (server or the like). The information processing device includes a processing device, a storage device, an input device, and an output device, as is well known. In this embodiment, functions such as calculation and control are realized by cooperation with other hardware by executing software stored in the storage device by the processing device. Software executed by an information processing apparatus, its function, or means for realizing that function may be called a "function", a "means", a "unit", or the like. In the present embodiment, functions equivalent to those configured by software can also be realized by hardware such as FPGA (Field Programmable Gate Array) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit).

センサ300と、センサ情報認識部301と、行動予測部303と、現時刻閉扉判断部302と、発車時刻閉扉判断部305との詳細な動作例を説明する。例えば、センサ300がイメージセンサ(例えばビデオカメラ)である場合に、センサ情報認識部301は予め学習した人や物等の対象物の有無や、動きや状態、向きの情報を元に、センサ300が出力する画像から対象物の有無や、動きや状態、向きを認識し、その認識結果を行動予測部303に供給する。行動予測部303は、センサ情報認識部301が任意の時間毎に供給する複数の認識結果に基づいて対象物の未来の動作を予測し、対象物が電車に乗車するか否かを予測し、その乗車予測結果を現時刻閉扉判断部302と発車時刻閉扉判断部305に供給する。 A detailed operation example of the sensor 300, the sensor information recognition unit 301, the behavior prediction unit 303, the current time door closing determination unit 302, and the departure time door closing determination unit 305 will be described. For example, when the sensor 300 is an image sensor (for example, a video camera), the sensor information recognition unit 301 recognizes the sensor 300 based on information on the presence/absence of an object such as a person or an object that has been learned in advance, as well as information on its movement, state, and orientation. recognizes the presence/absence of an object, its motion, state, and orientation from the image output by , and supplies the recognition result to the action prediction unit 303 . The behavior prediction unit 303 predicts the future behavior of the object based on a plurality of recognition results supplied by the sensor information recognition unit 301 at arbitrary time intervals, predicts whether the object will board the train, The boarding prediction result is supplied to the current time door closing determination unit 302 and departure time door closing determination unit 305 .

現時刻閉扉判断部302は行動予測部303から供給される予測結果を基に電車の個々の扉を例えば乗車する乗客に接触することなく、現在、安全に閉扉可能であるかを判断し、判断した結果を個別扉制御部306に供給する。発車時刻閉扉判断部305は行動予測部303から供給される予測結果を基に電車の個々の扉を例えば乗車する乗客に接触することなく、発車時刻に、安全に閉扉可能であるかを判断し、判断した結果を個別扉制御部306に供給する。 Based on the prediction result supplied from the behavior prediction unit 303, the current time door closing judgment unit 302 judges whether or not each door of the train can be safely closed at present without contacting passengers on board. The result obtained is supplied to the individual door control unit 306 . Departure time door closing determination unit 305 determines, based on the prediction result supplied from behavior prediction unit 303, whether or not each door of the train can be safely closed at departure time without contacting passengers. , the determined result is supplied to the individual door control unit 306 .

単純な構成例では、センサ情報認識部301は、対象物の位置と移動速度と移動方向を認識する。行動予測部303は、対象物の移動方向に扉がある場合、対象物が乗車(あるいは降車)すると予測する。また、対象物の移動速度と移動方向から、対象物の未来の位置を予測する。現時刻閉扉判断部302は、第1の時点である現時刻(厳密には近い未来、例えば1秒後)において、予測した対象物の位置と扉の位置関係を判定し、例えば両者が所定以上離れている場合、現時点支障なく扉を閉められると判断する。発車時刻閉扉判断部305は、第2の時点である発車時刻において、予測した対象物の位置と扉の位置関係を判定し、両者が所定以上離れている場合、発車時刻に支障なく扉を閉められると判断する。なお、現時刻閉扉判断部302は、行動予測部303が予測した対象物の位置の代わりに、センサ情報認識部301が認識した対象物の位置や、別途検出した情報を用いても良い。 In a simple configuration example, the sensor information recognition unit 301 recognizes the position, moving speed, and moving direction of the object. The behavior prediction unit 303 predicts that the object will get on (or get off) when there is a door in the moving direction of the object. Also, the future position of the object is predicted from the moving speed and moving direction of the object. The current-time door closing determination unit 302 determines the positional relationship between the predicted position of the object and the door at the current time (strictly speaking, in the near future, for example, one second later), which is the first point in time. If they are separated, it is judged that the door can be closed without any problems at this time. Departure time door closing determination unit 305 determines the positional relationship between the predicted position of the object and the door at the departure time, which is the second point in time. be judged to be Note that the current-time door closing determination unit 302 may use the position of the object recognized by the sensor information recognition unit 301 or information separately detected instead of the position of the object predicted by the behavior prediction unit 303 .

より複雑な例としては、センサ情報認識部301、行動予測部303、現時刻閉扉判断部302、発車時刻閉扉判断部305は、教師有り学習を施したディープニューラルネットワーク(DNN)で構成することができる。この場合、一つのDNNで構成してもよいし、別々のDNNで構成してもよい。 As a more complicated example, the sensor information recognition unit 301, the behavior prediction unit 303, the current time door closing determination unit 302, and the departure time door closing determination unit 305 can be configured by a deep neural network (DNN) that has undergone supervised learning. can. In this case, one DNN may be used, or separate DNNs may be used.

例えば、センサ情報認識部301は、ビデオカメラ信号から得た特徴量を入力とし、人間が判定した対象物の有無や、動きや状態、向きを正解データとしてDNNを学習することができる。人の動きや状態としては、例えば歩いている、走っている、立ち止まっているなどがある。また、行動予測部303は、センサ情報認識部301の認識結果に基づいて、未来の第1の時点の対象物の状態と、さらに未来の第2の時点の対象物の状態を予測する。第1の時点の対象物の状態は、現時刻閉扉判断部302で扉との関係を判定され、第1の時点において安全に扉を閉じられるかを判断する。第1の時点とは現時刻、厳密には非常に近い未来(例えば1秒後)である。第2の時点の対象物の状態は、発車時刻閉扉判断部305で扉との関係を判定され、第2の時点において安全に扉を閉じられるかを判断する。扉との関係としては、例えば当該時点において、対象物が扉の閉塞を妨げるかどうかを判定する。第2の時点は予定された発車時刻であり、運行情報管理部304経由で提供される、運行ダイヤに従った時刻である。好ましい例では、行動予測部303は、上記第1の時点と第2の時点を含む、未来の複数の時点における対象物の行動を予測し、現時刻閉扉判断部302と発車時刻閉扉判断部305に提供する。 For example, the sensor information recognition unit 301 can learn the DNN by using feature values obtained from a video camera signal as input, and using the presence/absence, movement, state, and orientation of an object determined by a human as correct data. The movement and state of a person include, for example, walking, running, and standing still. Based on the recognition result of the sensor information recognition unit 301, the behavior prediction unit 303 predicts the state of the object at a first time in the future and the state of the object at a second time in the future. The state of the object at the first point in time is determined in relation to the door by the current door closing determination unit 302, and it is determined whether the door can be safely closed at the first point in time. The first point in time is the current time, strictly speaking, in the very near future (eg, one second later). The state of the object at the second point in time is determined in relation to the door by the departure time door closing determination unit 305, and it is determined whether the door can be safely closed at the second point in time. As for the relationship with the door, for example, it is determined whether or not the object prevents the closing of the door at the time. The second point in time is the scheduled departure time, which is the time according to the operation schedule provided via the operation information management unit 304 . In a preferred example, the behavior prediction unit 303 predicts the behavior of the object at a plurality of times in the future, including the first time and the second time, and provide to

ここで、センサ情報認識部301の対象物の認識は予め学習した結果に基づかなくても良く、例えば予め定めた行動をパターンマッチングにより認識する方法でもよく、その手法は限定されない。また行動予測部303の予測手法も複数の認識結果に基づかなくても良く、例えば対象物の行動を時系列に学習した結果に基づき予想しても良く、その手法は限定されない。また現時刻閉扉判断部302と発車時刻閉扉判断部305の扉の閉扉判断は、それぞれ乗客に接触しないことを条件としなくても良く、例えば、乗客に接触したとしても乗客が扉に挟まれないことを判断条件としても良い。扉が支障なく開閉できることが判定できればよく、その判断条件は限定されない。 Here, the recognition of the object by the sensor information recognition unit 301 does not have to be based on the result of pre-learning. For example, a method of recognizing a predetermined action by pattern matching may be used, and the method is not limited. Also, the prediction method of the behavior prediction unit 303 does not have to be based on a plurality of recognition results. For example, the behavior of the object may be predicted based on the results of time-series learning, and the method is not limited. Further, the closing determination of the door by the current time door closing determination unit 302 and the departure time door closing determination unit 305 may not be made on the condition that the passenger is not contacted. may be used as a judgment condition. The determination condition is not limited as long as it can be determined that the door can be opened and closed without any trouble.

運行情報管理部304は駅ごとの電車の発着時刻と現在時刻から現在の運行状況を判断し、その判断結果を個別扉制御部306に供給する。個別扉制御部306は現時刻閉扉判断部302と、発車時刻閉扉判断部305と、運行情報管理部304から供給される情報を基に電車の各扉を個々に開閉し、各扉の開閉状態を全扉閉扉判断部307に供給する。 The operation information management unit 304 judges the current operation status from the arrival/departure times of trains at each station and the current time, and supplies the judgment result to the individual door control unit 306 . The individual door control unit 306 individually opens and closes each door of the train based on the information supplied from the current time door closing determination unit 302, the departure time door closing determination unit 305, and the operation information management unit 304, and determines the open/closed state of each door. is supplied to the all door closed door determination unit 307 .

全扉閉扉判断部307は個別扉制御部306から供給される各扉の開閉状態を基に全ての扉が閉まっているか否かを判断し、その判断結果を発車可否判断部308に供給する。発車可否判断部308は全扉閉扉判断部307の判断結果を基に、全ての扉が閉まっていることを確認して発車可能であることを運転手に知らせ、発車を促す。なお、電車の場合には扉が複数あるのが一般的であるが、本実施例は扉が一つの場合でも適用することができる。 Based on the open/closed state of each door supplied from the individual door control unit 306 , the all door closed determination unit 307 determines whether or not all the doors are closed, and supplies the determination result to the departure possibility determination unit 308 . Based on the determination result of the all door closed door determination unit 307, the departure possibility determination unit 308 confirms that all the doors are closed, notifies the driver that the vehicle can be started, and prompts the driver to depart. It should be noted that a train generally has a plurality of doors, but this embodiment can also be applied to a case where there is only one door.

センサ300は、画像を検出する画像センサであっても、音声を検出する音声センサであっても、振動を検出する振動センサであってもよく、予測や判断が可能であればセンサの種類は限定されない。またセンサ300は運行管理装置310内に設置し、運行管理装置310の一部としても良い。また運行情報管理部304が管理する情報と判断の詳細は後述する。また個別扉制御部306が各扉を開閉する条件の詳細は後述する。また発車可否判断部308が発車可能であることを判断する条件の詳細は後述する。 The sensor 300 may be an image sensor that detects an image, an audio sensor that detects sound, or a vibration sensor that detects vibration. Not limited. Moreover, the sensor 300 may be installed in the operation management device 310 and may be part of the operation management device 310 . Details of information managed by the operation information management unit 304 and determination will be described later. Further, the details of the conditions for opening and closing each door by the individual door control unit 306 will be described later. Further, the details of the conditions for determining whether the vehicle can be departed by the vehicle departure determination unit 308 will be described later.

図2により、運行情報管理部304が管理する情報と運行状状況の判断の詳細を説明する。運行情報管理部304は、駅ごとの電車の発着時刻と現在時刻から現在の運行状況を、全扉開扉時刻t0、余裕有p0、発車間際p1、発車時刻t1、発車遅延p2、または停車必須p3と判断する。判断は、少なくとも電車の扉が開いている間行なわれる。 Details of the information managed by the operation information management unit 304 and determination of the operation status will be described with reference to FIG. The operation information management unit 304 calculates the current operation status based on the train arrival/departure times and the current time for each station. It is judged as p3. Judgments are made at least while the train doors are open.

電車が駅に到着し、乗客の乗車と降車のために電車の全ての扉を開ける時刻を全扉開扉時刻t0とする。時刻t0は、扉の開閉制御装置が扉を開ける制御を行なった時刻を検出して用いてもよいし、扉が開いたことを別途センサ300等で検出した時刻を用いても良い。また、電車の各駅の発車時刻を発車時刻t1とする。発車時刻t1は、管理データベース320が管理する電車の運行ダイヤに基づいた、規定の発車時刻である。 The time when the train arrives at the station and all the doors of the train are opened for boarding and disembarking of passengers is defined as time t0 when all doors are opened. As the time t0, the time at which the door opening/closing control device controls opening the door may be detected and used, or the time at which the door opening is separately detected by the sensor 300 or the like may be used. Also, let the departure time of the train at each station be the departure time t1. The departure time t<b>1 is a prescribed departure time based on the train schedule managed by the management database 320 .

発車時刻t1までに一定以上の期間があり、乗客が安全に乗車可能な期間を運行情報管理部304は余裕有p0と判断する。一つの例では、発車時刻t1までの期間が一定以下である期間を、運行情報管理部304は発車間際p1と判断する。発車時刻t1を超過した期間を運行情報管理部304は発車遅延p2と判断する。 The operation information management unit 304 determines that there is a margin p0 when there is a certain period or longer before the departure time t1 and when the passenger can safely board the train. In one example, the operation information management unit 304 determines that the period until the departure time t1 is equal to or less than a predetermined period as the departure time p1. The operation information management unit 304 determines that the period exceeding the departure time t1 is the departure delay p2.

発車間際p1の期間においては、後に述べる扉の開閉制御のために、発車時刻t1において、扉を安全に閉めることができるかどうかを判定できる必要がある。一般的に、近い未来の予測は容易だが、遠い未来の予測は困難である。そのため、発車間際p1の他の決定例としては、行動予測部303から供給される乗車予測結果を基に、電車の個々の扉を発車時刻t1に安全に閉めることが可能であるかを発車時刻閉扉判断部305が判断可能な期間、としてもよい。この場合、発車間際p1の長さは、発車時刻閉扉判断部305の性能や、使用環境(例えば乗客数)により変動することがある。 In the period just before departure p1, it is necessary to be able to determine whether the door can be safely closed at departure time t1 for door opening/closing control, which will be described later. In general, it is easy to predict the near future, but difficult to predict the distant future. Therefore, as another example of determination of the timing p1 just before departure, it is determined whether each door of the train can be safely closed at the departure time t1 based on the boarding prediction result supplied from the behavior prediction unit 303. It is good also as the period when the closed door judgment part 305 can judge. In this case, the length of the time just before departure p1 may vary depending on the performance of the departure time door closing determination unit 305 and the usage environment (for example, the number of passengers).

図3を用いて、各駅への電車の到着が既定の到着時刻より遅れた場合の運行情報管理部304の判断を説明する。図3(a)は電車の到着時刻に関係なく駅ごとの列車の発着時刻に従って、現在の運行状況を判断する例を示す。このため発車間際p1の期間中に電車が駅に到着した場合は、全扉開扉時刻t0から運行情報管理部304は現在の運行状況を発車間際p1と判断する。 With reference to FIG. 3, the judgment of the operation information management unit 304 when the arrival of the train at each station is later than the predetermined arrival time will be described. FIG. 3(a) shows an example of judging the current operation status according to the arrival and departure times of trains at each station regardless of the arrival times of trains. Therefore, when the train arrives at the station during the period just before departure p1, the operation information management unit 304 determines the current operation status as the time just before departure p1 from the time t0 when all doors are opened.

図3(a)の方法では、電車の到着時刻が遅延すると発車間際p1の期間が短縮される。このため、後に述べる扉の開閉制御によると、扉が開いている時間が短くなりすぎる場合が有る。図3(b)の例では、図に示す通り、電車の到着が既定の到着時刻より遅延した場合は、全扉開扉時刻t0から一定期間を駅ごとの電車の発着時刻に関係なく停車必須期間p3と判断し、停車必須期間p3の間は扉を開状態に保つことにしても良い。この方法では、扉が開いている時間が短くなりすぎることを防止できる。 In the method of FIG. 3(a), if the arrival time of the train is delayed, the period just before departure p1 is shortened. Therefore, according to the opening/closing control of the door, which will be described later, the time during which the door is open may become too short. In the example of Fig. 3(b), as shown in the figure, if the arrival of the train is delayed from the set arrival time, the train must stop for a certain period from the time t0 when all the doors open, regardless of the arrival and departure times of the train at each station. The period p3 may be determined, and the door may be kept open during the mandatory stop period p3. This method can prevent the time the door is open from becoming too short.

各駅への電車の到着が既定の到着時刻より遅れた場合の運行情報管理部304の判断は図3(a)(b)のどちらかに限定されるものではなく、駅ごとに定めても良いし、例えば天気や電車内の混雑度や、駅の混雑度に応じて切り替えても良い。 The judgment of the operation information management unit 304 when the arrival of the train at each station is later than the predetermined arrival time is not limited to either one of FIGS. However, for example, it may be switched according to the weather, the degree of congestion in the train, or the degree of congestion at the station.

図4は、運行管理装置310の動作フロー例を示す図である。電車は駅に到着すると(ステップS701)、全ての扉を開ける(ステップS702)。扉が開かれたという情報は、運行情報管理部304に入力される。運行情報管理部304は現在の運行状況を、管理データベースから得た駅ごとの電車の発着時刻と現在時刻から判断する(ステップS703)。ステップS703で現在の運行状況が余裕有p0もしくは停車必須p3と判断された場合は、ステップS703の処理を繰り返す。ステップS703で現在の運行状況が発車間際p1と判断された場合は、ステップS704の処理に進む。ステップS703で現在の運行状況が発車時刻t1と判断された場合は、ステップS709の処理に進む。ステップS703で現在の運行状況が発車遅延p2と判断された場合は、ステップS713の処理に進む。なお、ステップS709移行の処理とステップS713以降の処理では、現時刻の扉の開閉判断の条件が異なる。 FIG. 4 is a diagram showing an operation flow example of the operation management device 310. As shown in FIG. When the train arrives at the station (step S701), all doors are opened (step S702). Information that the door has been opened is input to the operation information management unit 304 . The operation information management unit 304 determines the current operation status from the arrival/departure times of trains at each station and the current time obtained from the management database (step S703). When it is determined in step S703 that the current operation status is the margin p0 or the stop required p3, the processing of step S703 is repeated. If it is determined in step S703 that the current operation status is just before departure p1, the process proceeds to step S704. If it is determined in step S703 that the current operation status is departure time t1, the process proceeds to step S709. If it is determined in step S703 that the current operation status is departure delay p2, the process proceeds to step S713. It should be noted that the conditions for judging whether the door is open or closed at the current time are different between the processing at step S709 and the processing after step S713.

ステップS704では、行動予測部303がセンサ300で検出した対象物の未来の行動を予測し、対象物が電車に乗車するか否かを扉ごとに予測する。乗客が電車に乗車しないと予測した場合には乗車予測無としてステップS705の処理に進み、乗客が電車に乗車すると予測した場合には乗車予測有としてステップS706の処理に進む。ステップS705では個別扉制御部306が乗車予測無と予測された電車の扉を個別に閉め、ステップS717の処理に進む。 In step S704, the behavior prediction unit 303 predicts the future behavior of the object detected by the sensor 300, and predicts whether or not the object will board the train for each door. If it is predicted that the passenger will not board the train, the processing proceeds to step S705 as no boarding prediction is made. In step S705, the individual door control unit 306 individually closes the doors of the trains predicted to be non-boarding, and proceeds to step S717.

ステップS706では、現時刻閉扉判断部302が電車の個々の扉を現在安全に閉めることが可能であるかを判断する。現在安全に扉を閉められると判断した場合はステップS707の処理に進み、現在は安全に扉を閉められないと判断した場合はステップS703の処理に進む。ステップS707では発車時刻閉扉判断部305が電車の個々の扉を発車時刻に安全に閉めることが可能であるかを判断する。発車時刻に安全に扉を閉められると判断した場合はステップS703の処理に進み、現在は安全に扉を閉められないと判断した場合はステップS708の処理に進む。ステップS708では、個別扉制御部306が電車の扉を個別に閉め、ステップS717の処理に進む。 In step S706, the current time door closing determination unit 302 determines whether each door of the train can be safely closed at present. If it is determined that the door can be safely closed at present, the process proceeds to step S707, and if it is determined that the door cannot be safely closed at present, the process proceeds to step S703. In step S707, the departure time door closing judgment unit 305 judges whether or not each door of the train can be safely closed at the departure time. If it is determined that the door can be safely closed at the departure time, the process proceeds to step S703, and if it is determined that the door cannot be safely closed at present, the process proceeds to step S708. In step S708, the individual door control unit 306 individually closes the doors of the train, and proceeds to step S717.

発車間際p1の処理では、乗車が予測されない場合は、発車時刻前でも扉を閉めてしまう。また、乗車が予測される場合でも、発車時刻において扉を閉めるのが危険な場合は発車時刻前に扉を閉める。なお、扉を閉めるのは、安全に閉めることができる場合に限るのが前提である。 In the process just before departure p1, if boarding is not predicted, the door is closed even before the departure time. Even if boarding is expected, the door is closed before the departure time if it is dangerous to close the door at the departure time. It should be noted that the door should be closed only when it can be safely closed.

ステップS709では、行動予測部303がセンサ300で検出した対象物の未来の行動を予測し、対象物が電車に乗車するか否かを扉ごとに予測し、乗客が電車に乗車しないと予測した場合には乗車予測無としてステップS710の処理に進み、乗客が電車に乗車すると予測した場合には乗車予測有としてステップS711の処理に進む。ステップS710では個別扉制御部306が乗車予測無と予測された電車の扉を個別に閉め、ステップS717の処理に進む。ステップS711では、現時刻閉扉判断部302が電車の個々の扉を現在安全に閉めることが可能であるかを判断し、現在安全に扉を閉められると判断した場合はステップS712の処理に進み、現在は安全に扉を閉められないと判断した場合はステップS703の処理に進む。ステップS712では個別扉制御部306が電車の扉を個別に閉め、ステップS717の処理に進む。 In step S709, the behavior prediction unit 303 predicts the future behavior of the object detected by the sensor 300, predicts whether the object will board the train for each door, and predicts that the passenger will not board the train. If so, the process proceeds to step S710 assuming that there is no boarding prediction, and if it is predicted that the passenger will board the train, the process proceeds to step S711 assuming that there is boarding prediction. In step S710, the individual door control unit 306 individually closes the doors of trains predicted to be non-boarding, and proceeds to step S717. In step S711, the current time door closing determination unit 302 determines whether each door of the train can be safely closed at present. If it is determined that the door cannot be closed safely at present, the process proceeds to step S703. In step S712, the individual door control unit 306 individually closes the doors of the train, and the process proceeds to step S717.

ステップS713では、行動予測部303がセンサ300で検出した対象物の未来の行動を予測し、対象物が電車に乗車するか否かを扉ごとに予測し、乗客が電車に乗車しないと予測した場合には乗車予測無としてステップS714の処理に進み、乗客が電車に乗車すると予測した場合には乗車予測有としてステップS715の処理に進む。ステップS714では個別扉制御部306が乗車予測無と予測された電車の扉を個別に閉め、ステップS717の処理に進む。ステップS715では、現時刻閉扉判断部302が電車の個々の扉を現在安全に閉めることが可能であるかを判断し、現在安全に扉を閉められると判断した場合はステップS716の処理に進み、現在は安全に扉を閉められないと判断した場合はステップS703の処理に進む。ステップS716では個別扉制御部306が電車の扉を個別に閉め、ステップS717の処理に進む。 In step S713, the behavior prediction unit 303 predicts the future behavior of the object detected by the sensor 300, predicts whether the object will board the train for each door, and predicts that the passenger will not board the train. If so, the process proceeds to step S714 as no boarding prediction is made, and if it is predicted that the passenger will board the train, it is determined as boarding prediction yes and the process proceeds to step S715. In step S714, the individual door control unit 306 individually closes the doors of the trains predicted to be non-boarding, and proceeds to step S717. In step S715, the current time door closing determination unit 302 determines whether each door of the train can be safely closed at present. If it is determined that the door cannot be closed safely at present, the process proceeds to step S703. In step S716, the individual door control unit 306 individually closes the doors of the train, and the process proceeds to step S717.

ステップS717では、全扉閉扉判断部307が電車の全ての扉が閉まっているか否かを判断し、全ての扉が閉まっていると判断した場合にはステップS718の処理に進み、全ての扉は閉まっていないと判断した場合にはステップS703の処理に進む。ステップS718では、発車可否判断部308が発車可能であることを運転手に知らせ、発車を促す。 In step S717, the all-door-closed door determination unit 307 determines whether or not all the doors of the train are closed. If it is determined that the door is not closed, the process proceeds to step S703. In step S718, the departure decision unit 308 notifies the driver that the vehicle is ready to depart, and prompts the driver to depart.

図5に、個別扉制御部306が扉の開閉制御をする際の全ての条件を示す。
図6に、発車可否判断部308が発車可能であるか否かを判断する際の条件を示す。表中の「*」はいずれの判断結果でも良いことを示す。
FIG. 5 shows all the conditions under which the individual door control unit 306 controls the opening and closing of the door.
FIG. 6 shows conditions under which the departure possibility determination unit 308 determines whether or not the vehicle is ready to depart. "*" in the table indicates that any determination result is acceptable.

図5において、運行情報管理部304が停車必須p3と判断する場合は、その他のいずれの判断によらず個別扉制御部306は扉を開けた状態を保つ(番号1)。これにより、最低限必要な期間、扉開の状態を維持できる。 In FIG. 5, when the operation information management unit 304 determines that the vehicle must be stopped p3, the individual door control unit 306 keeps the door open regardless of any other determination (number 1). As a result, the door can be kept open for the minimum required period.

運行情報管理部304が余裕有p0と判断する場合は、現時刻閉扉判断部302は現在安全に扉を閉められると判断し、発車時刻閉扉判断部305は発車時刻に安全に扉を閉められると判断し、行動予測部303の判断によらず個別扉制御部306は扉を開けた状態を保つ(番号2)。 When the operation information management unit 304 determines that there is a margin p0, the current time door closing determination unit 302 determines that the door can be safely closed at present, and the departure time door closing determination unit 305 determines that the door can be safely closed at the departure time. The individual door control unit 306 keeps the door open regardless of the judgment of the action prediction unit 303 (number 2).

運行情報管理部304が発車間際p1と判断し、且つ行動予測部303が乗車予測無と予測する場合は、発車時刻まで乗客の乗車がないと予測されるため、現時刻と発車時刻に扉を閉めることは安全と判断された上で、個別扉制御部306は個別に扉を閉める(番号3)。発車時刻前ではあるが、これ以上の乗車が予想されないため、この時点で扉を閉めることが可能になる。 When the operation information management unit 304 determines that it is just before departure p1 and the behavior prediction unit 303 predicts that there is no boarding prediction, it is predicted that no passengers will board until the departure time. After it is determined that it is safe to close the doors, the individual door control unit 306 individually closes the doors (number 3). Although it is before the departure time, it is possible to close the door at this point because no more boarding is expected.

運行情報管理部304が発車間際p1と判断し、且つ行動予測部303が乗車予測有と予測する場合は、現時刻閉扉判断部302が現在安全に扉を閉められると判断し、且つ発車時刻閉扉判断部305が発車時刻に安全に扉を閉められると判断した場合は、乗客の乗車を待って安全に扉を閉めれば良いので個別扉制御部306は扉を開けた状態に保つ(番号4)。 When the operation information management unit 304 determines that it is just before departure p1 and the behavior prediction unit 303 predicts that there is boarding prediction, the current time door closing determination unit 302 determines that the door can be safely closed at present, and the departure time door is closed. If the judgment unit 305 judges that the doors can be safely closed at the departure time, the individual door control unit 306 keeps the doors open (number 4) because the doors can be safely closed after the passengers board the train. .

運行情報管理部304が発車間際p1と判断し、且つ行動予測部303が乗車予測有と予測する場合は、現時刻閉扉判断部302が現在安全に扉を閉められると判断し、且つ発車時刻閉扉判断部305が発車時刻に安全に扉を閉められないと判断した場合は、駆け込み乗車により扉の再開閉が起こり電車の遅延を発生させる可能性があるため、個別扉制御部306は扉を閉める(番号5)。発車時刻前ではあるが、この時点で扉を閉めることにより、無理な駆け込み乗車などを未然に防ぐことが可能になる。 When the operation information management unit 304 determines that it is just before departure p1 and the behavior prediction unit 303 predicts that there is boarding prediction, the current time door closing determination unit 302 determines that the door can be safely closed at present, and the departure time door is closed. If the judgment unit 305 judges that the doors cannot be safely closed at the departure time, the individual door control unit 306 closes the doors because there is a possibility that the doors will be opened and closed again due to rushing to board the train, causing delays in the train. (No. 5). Although it is before the departure time, by closing the door at this point, it is possible to prevent unreasonable rushing to board the train.

運行情報管理部304が発車間際p1と判断し、且つ行動予測部303が乗車予測有と判断し、且つ現時刻閉扉判断部302が現在安全に扉を閉められないと判断した場合には、発車時刻閉扉判断部305の判断によらず、個別扉制御部306は扉を開けた状態に保つ(番号6)。基本的にいずれの実施例においても、現時刻閉扉判断部302あるいはその他の手段により、現在安全に扉を閉められないと判断した場合は、扉を閉めないのが原則である。 When the operation information management unit 304 determines that it is just before departure p1, the behavior prediction unit 303 determines that boarding is predicted, and the current time door closing determination unit 302 determines that the door cannot be safely closed at present, the vehicle departs. The individual door control unit 306 keeps the door open regardless of the judgment of the closed door judgment unit 305 (number 6). Fundamentally, in any embodiment, the door is not closed when it is determined by the current time door closing determining unit 302 or other means that the door cannot be safely closed at present.

運行情報管理部304が発車時刻t1と判断し、且つ現時刻閉扉判断部302が現在安全に扉を閉められると判断した場合には、行動予測部303の判断によらず、個別扉制御部306は扉を閉める(番号7)。すなわち、乗車予測有であっても、現在安全に扉を閉められるのであれば、発車時刻のため閉扉する。なお、発車時刻t1では現時刻と発車時刻が同一になるため、現時刻閉扉判断部302と発車時刻閉扉判断部305は同一の判断を行う。 When the operation information management unit 304 determines that the departure time is t1 and the current time door closing determination unit 302 determines that the door can be safely closed at present, the individual door control unit 306 closes the door (number 7). That is, even if boarding is predicted, if the door can be safely closed at present, the door is closed because of the departure time. Since the current time and the departure time are the same at the departure time t1, the current time door closing judgment unit 302 and the departure time door closing judgment unit 305 make the same judgment.

運行情報管理部304が発車時刻t1と判断し、且つ行動予測部303が乗車予測有と判断し、且つ現時刻閉扉判断部302が現在安全に扉を閉められないと判断した場合には、個別扉制御部306は扉を開けた状態に保つ(番号8)。 When the operation information management unit 304 determines that the departure time is t1, the behavior prediction unit 303 determines that boarding is predicted, and the current time door closing determination unit 302 determines that the door cannot be safely closed at present, individual The door control unit 306 keeps the door open (number 8).

運行情報管理部304が発車遅延p2と判断し、且つ現時刻閉扉判断部302が現在安全に扉を閉められると判断した場合には、行動予測部303の判断によらず、個別扉制御部306は扉を閉める(番号9)。なお、発車遅延p2では発車時刻は過去にあたるため、個別扉制御部306の扉の開閉制御に発車時刻閉扉判断部305の判断は関係しない。 When the operation information management unit 304 determines that the departure delay is p2 and the current time door closing determination unit 302 determines that the door can be safely closed at present, the individual door control unit 306 closes the door (number 9). In the departure delay p2, the departure time is in the past, so the judgment of the departure time door closing judgment unit 305 is not related to the door opening/closing control of the individual door control unit 306 .

運行情報管理部304が発車遅延p2と判断し、且つ行動予測部303が乗車予測有と判断し、且つ現時刻閉扉判断部302が現在安全に扉を閉められないと判断した場合には、個別扉制御部306は扉を開けた状態に保つ(番号10)。 When the operation information management unit 304 determines that the departure delay is p2, the behavior prediction unit 303 determines that boarding is predicted, and the current time door closing determination unit 302 determines that the door cannot be safely closed at present, individual The door control unit 306 keeps the door open (number 10).

なお、図5に示した判断により扉を閉めた場合、再度扉を開けることは原則行なわない。もちろん、人や物が挟まるなど非常時に再度扉を開けることは必要であるが(例えば実施例5参照)、原則再開閉を行なわないことにより、電車の無用の遅延を防止することができる。 In addition, when the door is closed by the determination shown in FIG. 5, the door is not opened again in principle. Of course, it is necessary to open the door again in an emergency such as when a person or object is caught (see, for example, Example 5), but unnecessary train delays can be prevented by not opening and closing the door again in principle.

図6に、発車可否判断部308が電車の発車可否を判断する際の全ての条件を示す。全扉閉扉判断部307が電車の全ての扉が閉まっているわけではないと判断した場合には、発車可否判断部308は発車不可と判断する。(番号12)。全扉閉扉判断部307が電車の全ての扉が閉まっていると判断した場合には、発車可否判断部308は発車可と判断する。(番号13)。なお、本実施例が扉を1つのみ持つ電車(車両)に適用された場合には、全扉を1つの扉と読み替えて発車可否を判断すればよい。 FIG. 6 shows all the conditions when the departure propriety determination unit 308 judges whether or not the train can depart. When the all-door closed determination unit 307 determines that all the doors of the train are not closed, the departure possibility determination unit 308 determines that the train cannot be started. (Number 12). When the all-door closed determination unit 307 determines that all the doors of the train are closed, the departure possibility determination unit 308 determines that the train is ready to depart. (No. 13). When this embodiment is applied to a train (vehicle) having only one door, it is possible to determine whether or not the train can depart by reading all doors as one door.

図7は、運行管理装置310の動作の例を示す。電車100には窓101と窓103と窓105と、乗客の乗車と降車に使用される扉102と扉104と扉106と、センサ107とセンサ108とセンサ109が具備される。なお、センサ107とセンサ108とセンサ109は図1に示すセンサ300と同一の役割を果たす。また電車100には運行管理装置310が具備されている。なお、運行管理装置310の設置場所は電車100の屋根の上とは限定されず、車内や車体内に設置しても良く、設置場所は限定されない。また駅200には、乗客110と乗客111と乗客112と乗客113と乗客114がいる。なお運行管理装置310内に具備される運行情報管理部304は、図7の運行状況を発車間際p1と判断しているとする。 FIG. 7 shows an example of the operation of the operation management device 310. As shown in FIG. The train 100 is provided with windows 101, 103 and 105, doors 102, 104 and 106 used for getting on and off passengers, and sensors 107, 108 and 109. Sensors 107, 108, and 109 play the same role as sensor 300 shown in FIG. Also, the train 100 is equipped with an operation management device 310 . Note that the installation location of the operation management device 310 is not limited to the roof of the train 100, and may be installed inside or inside the vehicle, and the installation location is not limited. At station 200, there are passengers 110, 111, 112, 113, and 114. It is assumed that the operation information management unit 304 provided in the operation management device 310 determines that the operation status in FIG. 7 is just before departure p1.

図7では、乗客110は扉102より電車100に急いで乗車しようとしている。センサ107により検出された情報を基に、行動予測部303は乗客110の乗車予測を有と判断している。現時刻閉扉判断部302は現在安全に扉102を閉められると判断しており、発車時刻閉扉判断部305も発車時刻に安全に扉を閉められると判断している。このため図5における番号4の条件に合致し、個別扉制御部306は扉102を開けた状態に保つ。 In FIG. 7, the passenger 110 is about to board the train 100 through the door 102 in a hurry. Based on the information detected by the sensor 107, the behavior prediction unit 303 determines that the boarding prediction of the passenger 110 is present. The current time door closing determination unit 302 determines that the door 102 can be safely closed at present, and the departure time door closing determination unit 305 also determines that the door can be safely closed at the departure time. Therefore, the condition of number 4 in FIG. 5 is met, and the individual door control unit 306 keeps the door 102 open.

乗客111は次に到着する電車を待っており、乗客112はカートを引きながら扉104を通してゆっくり乗車しようとしている。センサ108により検出された情報を基に行動予測部303は乗客111の乗車予測を無と判断する一方で、乗客112の乗車予測を有と判断している。このため扉104に対する乗車予測は有と判断する。現時刻閉扉判断部302は現在安全に扉104を閉められると判断している一方で、発車時刻閉扉判断部305は発車時刻には安全に扉を閉められないと判断している。このため図5における番号5の条件に合致し、扉104の再開閉や乗客112が扉104に挟まれる危険があるため、個別扉制御部306は扉104を個別に閉める。 Passenger 111 is waiting for the next train to arrive, and passenger 112 is slowly trying to board through door 104 while pulling a cart. Based on the information detected by the sensor 108, the action prediction unit 303 determines that the boarding prediction of the passenger 111 is not expected, but determines that the boarding prediction of the passenger 112 is yes. Therefore, it is determined that boarding prediction for the door 104 is present. The current time door closing judgment unit 302 judges that the door 104 can be safely closed at present, while the departure time door closing judgment unit 305 judges that the door cannot be safely closed at the departure time. Therefore, the condition of number 5 in FIG. 5 is met, and there is a risk that the door 104 will be opened/closed again or the passenger 112 will be caught in the door 104, so the individual door control unit 306 closes the door 104 individually.

乗客113と乗客114は扉106を通して乗車中である。センサ109により検出された情報を基に行動予測部303は乗客113と乗客114の乗車予測を有と判断している。現時刻閉扉判断部302は現在安全に扉106を閉められないと判断している。このため図5における番号6の条件に合致し、個別扉制御部306は扉106を開けた状態に保つ。 Passengers 113 and 114 are boarding through door 106 . Based on the information detected by the sensor 109, the action prediction unit 303 determines that the boarding prediction of the passengers 113 and 114 is present. The current time door closing determination unit 302 determines that the door 106 cannot be safely closed at present. Therefore, the condition of number 6 in FIG. 5 is met, and the individual door control unit 306 keeps the door 106 open.

図8は、センサ300の設置場所と動作の例を示す。図8は駅200に電車100が到着している様子を電車100の進行方向から断面的に見た図である。電車100において、駅200に面している扉201は乗客の乗車と降車のために開けられている。電車100の車内には情報提供装置203が設置される。センサ300は車内外の状況を検出可能なように設置されている。 FIG. 8 shows an example of the installation location and operation of sensor 300 . FIG. 8 is a cross-sectional view of the train 100 arriving at the station 200, viewed from the traveling direction of the train 100. As shown in FIG. In train 100, doors 201 facing station 200 are open for boarding and alighting of passengers. An information providing device 203 is installed inside the train 100 . The sensor 300 is installed so as to be able to detect conditions inside and outside the vehicle.

情報提供装置203は運行情報や、次駅案内や、乗り換え案内や、到達時刻や、広告や、その他アナウンスなどを表示する。このため運行管理装置310に具備される運行情報管理部304は情報提供装置203の一部の機能で代用することが可能であり、情報提供装置203と運行情報管理部304を共通化しても良いし、情報提供装置203内部に運行管理装置310を実装しても良い。なお、情報提供装置203の数は単数もしくは、複数であっても良く、その数は限定されない。また設置場所も図8の位置に限定されない。 The information providing device 203 displays operation information, next station guidance, transfer guidance, arrival times, advertisements, and other announcements. Therefore, the operation information management unit 304 provided in the operation management device 310 can be substituted with a part of the functions of the information providing device 203, and the information providing device 203 and the operation information management unit 304 may be shared. However, the operation management device 310 may be mounted inside the information providing device 203 . The number of information providing apparatuses 203 may be singular or plural, and the number is not limited. Also, the installation location is not limited to the position shown in FIG.

センサ300は検出領域205を検出する。車内の扉201付近に上方から設置することで、車内外を検出可能であり、また車内外の検出のため電車100の筐体に検出領域を確保するための穴を開ける必要がない。センサ300の設置場所はこれに限定されるものではなく、例えば電車100の床や、車内の天上に設置しても良く、センサ300の設置場所は限定されない。 Sensor 300 detects detection area 205 . By installing near the door 201 in the car from above, it is possible to detect the inside and outside of the car, and it is not necessary to make a hole in the housing of the train 100 to secure a detection area for detecting the inside and outside of the car. The installation location of the sensor 300 is not limited to this.

以上、第一の実施形態によれば、現在の状況と乗客の乗車予測を基に、安全に扉を閉められると判断した場合に、個々に扉を閉め発車準備を促すことで、乗客の安全を確保しながら運行遅延を防ぐことが可能となる。また運行遅延が発生した場合においても、その運行遅延を解消することが可能となる。 As described above, according to the first embodiment, when it is determined that the doors can be closed safely based on the current situation and the passenger's boarding prediction, the doors are individually closed and preparations for departure are urged, thereby ensuring the safety of the passengers. It is possible to prevent operation delays while ensuring Moreover, even when an operation delay occurs, it is possible to eliminate the operation delay.

以上説明した第一の実施形態では、図1のシステム構成のうち、管理データベース320以外を電車100の中に実装しているが、実施例2以降で説明するように、その一部または全部を電車外、例えば駅200に設置することも可能である。また、運行管理装置310の一部または全部を、ネットワークで接続された複数の情報処理装置で構成することも可能である。 In the first embodiment described above, the components other than the management database 320 in the system configuration of FIG. It can also be installed outside the train, for example at the station 200 . Also, part or all of the operation management device 310 can be composed of a plurality of information processing devices connected via a network.

第二の実施形態に係る運行管理装置の動作について図9を用いて説明する。第二の実施形態は、第一の実施形態に係る運行管理装置と基本的に同様であり、差異のある点を中心に説明する。おおむね、第二の実施形態が第一の実施形態と異なる点は、第一の実施形態においては、運行管理装置におけるセンサは電車100に実装されるものであるのに対し、第二の実施形態においては、運行管理装置におけるセンサは電車100ではない場所、例えば駅200に設置される点である。 The operation of the operation management device according to the second embodiment will be explained using FIG. The second embodiment is basically the same as the operation management device according to the first embodiment, and the points of difference will be mainly described. In general, the second embodiment differs from the first embodiment in that, in the first embodiment, the sensors in the operation management device are mounted on the train 100, whereas in the second embodiment , the sensor in the operation management device is installed at a location other than the train 100, for example, at the station 200. FIG.

図9は、第二の実施形態に係る運行管理装置310の動作例を示す。第二の実施形態において、センサ107とセンサ108とセンサ109は、電車100ではなく例えば駅200に設置される。またセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報を送信する情報発信運行管理装置120と情報発信運行管理装置121と情報発信運行管理装置122は各センサ付近に設置される。各情報発信運行管理装置から送信される情報を受信し、電車100の運行管理を実施する情報受信運行管理装置921は電車100に設置される。 FIG. 9 shows an operation example of the operation management device 310 according to the second embodiment. In a second embodiment, sensors 107 , 108 and 109 are installed at station 200 instead of train 100 . An information transmission operation management device 120, an information transmission operation management device 121, and an information transmission operation management device 122 that acquire sensor information and transmit the acquired sensor information are installed near each sensor. An information receiving operation management device 921 that receives information transmitted from each information transmission operation management device and performs operation management of the train 100 is installed in the train 100 .

なお、各センサと各情報発信運行管理装置の設置場所は電車ではない場所であればよく、設置場所は限定されない。また情報受信運行管理装置921の設置場所は電車100の屋根の上には限定されず、車内や車体内に設置しても良く、設置場所は限定されない。各センサが検出する情報と、検出したセンサ情報を用いた電車100の運行管理方法は第一の実施形態と同様である。 The installation location of each sensor and each information transmission operation management device may be any location other than a train, and the installation location is not limited. Also, the installation location of the information receiving operation management device 921 is not limited to the roof of the train 100, and may be installed inside the train or inside the vehicle body, and the installation location is not limited. The information detected by each sensor and the operation management method of the train 100 using the detected sensor information are the same as in the first embodiment.

図10は第二の実施形態に係る運行管理装置310のブロック構成図である。第二の実施形態に係る運行管理装置310は、情報発信運行管理装置920と情報受信運行管理装置921から構成される。なお、図9におけるセンサ107とセンサ108とセンサ109は、図10におけるセンサ300と同様の機能を持ち、図9における情報発信運行管理装置120と情報発信運行管理装置121と情報発信運行管理装置122は、図10における情報発信運行管理装置920と同様の機能を持つ。 FIG. 10 is a block configuration diagram of an operation management device 310 according to the second embodiment. The operation management device 310 according to the second embodiment is composed of an information transmission operation management device 920 and an information reception operation management device 921 . Sensors 107, 108, and 109 in FIG. 9 have the same functions as sensor 300 in FIG. has the same function as the information transmission operation management device 920 in FIG.

情報発信運行管理装置920はセンサ情報認識部301と、センサ情報認識部301から供給される情報を送信する情報送信部901から構成される。 The information transmission operation management device 920 is composed of a sensor information recognition section 301 and an information transmission section 901 for transmitting information supplied from the sensor information recognition section 301 .

情報受信運行管理装置921は情報送信部901から供給される情報を受信する情報受信部902と、現時刻閉扉判断部302と、行動予測部303と、運行情報管理部304と、発車時刻閉扉判断部305と、個別扉制御部306と、全扉閉扉判断部307と、発車可否判断部308から構成される。 The information reception operation management device 921 includes an information reception unit 902 that receives information supplied from the information transmission unit 901, a current time door closing determination unit 302, an action prediction unit 303, an operation information management unit 304, and a departure time door closing determination unit. 305 , an individual door control unit 306 , an all door closed determination unit 307 , and a vehicle departure determination unit 308 .

センサ300は検出した情報を情報発信運行管理装置920内部のセンサ情報認識部301に供給する。センサ情報認識部301は検出した対象物の情報から現在の行動を認識し、認識した結果を情報送信部901に供給する。情報送信部901は認識結果を、情報受信運行管理装置921内部の情報受信部902に供給する。情報受信部902は受信した認識結果を行動予測部303に供給する。
その他の構成要素は第一の実施形態に係る運行管理装置310と同様の機能を持つ。
The sensor 300 supplies the detected information to the sensor information recognition section 301 inside the information transmission operation management device 920 . The sensor information recognition unit 301 recognizes the current action from the information of the detected object, and supplies the recognition result to the information transmission unit 901 . The information transmitting section 901 supplies the recognition result to the information receiving section 902 inside the information receiving operation management device 921 . The information receiving unit 902 supplies the received recognition result to the behavior prediction unit 303 .
Other components have the same functions as the operation management device 310 according to the first embodiment.

なお、センサ情報認識部301は情報受信運行管理装置921内部に具備されても良く、この場合、センサ300は検出した情報を情報送信部901に供給し、情報送信部901は供給された情報を情報受信運行管理装置921内部の情報受信部902に送信し、情報受信部902は受信した情報をセンサ情報認識部301に供給する。センサ情報認識部301は供給された情報から現在の行動を認識し、認識した結果を行動予測部303に供給する。センサ情報認識部301を情報受信運行管理装置921内部に具備することで、情報送信部901と情報受信部902が通信する情報量は増えるが、情報発信運行管理装置920を小型化することができる。 In addition, the sensor information recognition unit 301 may be provided inside the information reception operation management device 921. In this case, the sensor 300 supplies the detected information to the information transmission unit 901, and the information transmission unit 901 transmits the supplied information. The information is transmitted to the information receiving section 902 inside the information receiving operation management device 921 , and the information receiving section 902 supplies the received information to the sensor information recognition section 301 . The sensor information recognition unit 301 recognizes the current action from the supplied information and supplies the recognition result to the action prediction unit 303 . By providing the sensor information recognition unit 301 inside the information receiving operation management device 921, although the amount of information communicated between the information transmission unit 901 and the information reception unit 902 increases, the information transmission operation management device 920 can be made smaller. .

以上、第二の実施形態によれば、センサを電車外に設置可能な構成にすることで、センサの設置の制限がなくなり、センサの検出範囲の拡大が見込め、またセンサ付近にセンサ情報認識部を設置することで、情報送信部と情報受信部との間の通信量を抑制した上で、乗客の安全を確保しながら運行遅延を防ぐことが可能となり、また運行遅延が発生した場合においても、その運行遅延を解消することが可能となる。 As described above, according to the second embodiment, by configuring the sensor so that it can be installed outside the train, there are no restrictions on the installation of the sensor, and the detection range of the sensor can be expected to be expanded. By installing , it is possible to suppress the amount of communication between the information transmission unit and the information reception unit, and to prevent operation delays while ensuring the safety of passengers, and even if operation delays occur , it is possible to eliminate the operation delay.

第三の実施形態に係る運行管理装置について図11を用いて説明する。第三の実施形態は、第一の実施形態に係る運行管理装置と基本的に同様であり、差異のある点を中心に説明する。おおむね、第三の実施形態が第一の実施形態と異なる点は、運行管理装置310に混雑度計測部1001が設置された点である。この実施形態では、混雑度計測部1001により、より早く扉を閉める制御を行なうことが可能となる。実施例1では扉を開いた状態に維持すると判断していた余裕有・停車必須時間に、混雑度の条件で扉を閉じる制御を行なう。 A traffic management device according to the third embodiment will be described with reference to FIG. 11 . The third embodiment is basically the same as the operation management device according to the first embodiment, and the points of difference will be mainly described. In general, the third embodiment differs from the first embodiment in that a traffic management device 310 is provided with a congestion degree measuring unit 1001 . In this embodiment, the congestion degree measuring unit 1001 can perform control to close the door more quickly. In the first embodiment, the doors are controlled to be closed under the conditions of the degree of congestion during the time when there is time to spare and when the vehicle must be stopped, which was determined to keep the doors open.

図11は第三の実施形態に係る運行管理装置310のブロック構成図である。第三の実施形態に係る運行管理装置310には混雑度計測部1001が具備される。センサ情報認識部301は検出した対象物の情報から現在の行動を認識し、認識した結果を行動予測部303と混雑度計測部1001に供給する。混雑度計測部1001は認識した結果を基に扉付近の混雑度を計測し、計測した混雑度を個別扉制御部306に供給する。個別扉制御部306は現時刻閉扉判断部302と、発車時刻閉扉判断部305と、運行情報管理部304と、混雑度計測部1001から供給される情報を基に電車100の各扉を個々に開閉し、各扉の開閉状態を全扉閉扉判断部307に供給する。 FIG. 11 is a block configuration diagram of an operation management device 310 according to the third embodiment. A traffic management device 310 according to the third embodiment is provided with a congestion degree measurement unit 1001 . The sensor information recognition unit 301 recognizes the current behavior from the detected object information, and supplies the recognition result to the behavior prediction unit 303 and the congestion degree measurement unit 1001 . The congestion degree measurement unit 1001 measures the congestion degree near the door based on the recognition result, and supplies the measured congestion degree to the individual door control unit 306 . The individual door control unit 306 individually controls each door of the train 100 based on the information supplied from the current time door closing judgment unit 302, the departure time door closing judgment unit 305, the operation information management unit 304, and the congestion degree measurement unit 1001. It opens and closes, and supplies the open/closed state of each door to the all-door closed door determination unit 307 .

図12は、第三の実施形態に係る運行管理装置310の動作フロー例を示す図である。第三の実施形態に係る運行管理装置310の動作が第一の実施形態に係る運行管理装置310の動作と異なる点は、ステップS1101と、ステップS1102と、ステップS1103と、ステップS1104の処理が追加された点である。 FIG. 12 is a diagram showing an operation flow example of the operation management device 310 according to the third embodiment. The operation of the operation management device 310 according to the third embodiment differs from the operation of the operation management device 310 according to the first embodiment in that the processes of steps S1101, S1102, S1103, and S1104 are added. It is a point that was made.

ステップS703では、現在の運行状況が余裕有p0もしくは停車必須p3と判断された場合はステップS1101の処理に進む。ステップS1101では混雑度計測部1001が扉付近の車内の混雑度を計測し、混雑している場合にはステップS1102の処理に進み、混雑していない場合にはステップS703の処理に進む。ステップS1102では、行動予測部303がセンサ300で検出した対象物の未来の行動を予測し、対象物が電車100に乗車するか否かを扉ごとに予測し、乗客が電車100に乗車しないと予測した場合には乗車予測無としてステップS1103の処理に進み、乗客が電車100に乗車すると予測した場合には乗車予測有としてステップS1104の処理に進む。ステップS1103では、個別扉制御部306が電車100の扉を個別に閉め、ステップS717の処理に進む。ステップS1104では、現時刻閉扉判断部302が電車100の個々の扉を現在安全に閉めることが可能であるかを判断し、現在安全に扉を閉められると判断した場合はステップS1103の処理に進み、現在は安全に扉を閉められないと判断した場合はステップS703の処理に進む。 In step S703, when it is determined that the current operation status is "with margin p0" or "must stop p3", the process proceeds to step S1101. In step S1101, the congestion degree measuring unit 1001 measures the degree of congestion in the car near the door. In step S1102, the behavior prediction unit 303 predicts the future behavior of the object detected by the sensor 300, predicts whether the object will board the train 100 for each door, and predicts whether the passenger will board the train 100. If it is predicted, the processing proceeds to step S1103 as no boarding prediction, and if it is predicted that the passenger will board the train 100, it is determined that boarding prediction is present and the processing proceeds to step S1104. In step S1103, the individual door control unit 306 individually closes the doors of the train 100, and proceeds to step S717. In step S1104, the current time door closing determination unit 302 determines whether each door of the train 100 can be safely closed at present.If it is determined that the doors can be safely closed at present, the process proceeds to step S1103. If it is determined that the door cannot be safely closed at present, the process proceeds to step S703.

図13に、第三の実施形態に係る個別扉制御部306が扉の開閉制御をする際の全ての条件を示す。第三の実施形態に係る個別扉制御部306の動作が第一の実施形態に係る個別扉制御部306の動作と異なる点は、番号30と、番号31と、番号32と、番号33が追加された点である。 FIG. 13 shows all the conditions when the individual door control unit 306 according to the third embodiment performs door opening/closing control. The operation of the individual door control unit 306 according to the third embodiment differs from the operation of the individual door control unit 306 according to the first embodiment in that numbers 30, 31, 32, and 33 are added. It is a point that was made.

運行情報管理部304が余裕有p0、もしくは停車必須p3と判断し、且つ混雑度計測部1001が混雑度小と判断した場合は、車内にまだ乗客が乗車する余裕があると判断され、個別扉制御部306は扉を開けた状態を保つ(番号30)。 When the operation information management unit 304 determines that there is room p0 or that the vehicle must be stopped p3, and the congestion degree measurement unit 1001 determines that the degree of congestion is low, it is determined that there is still room for passengers to board the vehicle, and the individual door The control unit 306 keeps the door open (number 30).

運行情報管理部304が余裕有p0、もしくは停車必須p3と判断し、且つ混雑度計測部1001が混雑度大と判断し、行動予測部303が乗車予測無と判断した場合は、車内には乗客が乗車する余裕がないと判断され、乗客予測が無いことから現時刻閉扉判断部302は現在安全に扉を閉められると判断し、個別扉制御部306は個別に扉を閉める(番号31)。 When the operation information management unit 304 determines that there is a margin p0 or that the vehicle must stop p3, the congestion degree measurement unit 1001 determines that the degree of congestion is high, and the behavior prediction unit 303 determines that there is no boarding prediction, there are no passengers in the vehicle. Since there is no passenger prediction, the current time door closing determination unit 302 determines that the doors can be safely closed at present, and the individual door control unit 306 individually closes the doors (number 31).

運行情報管理部304が余裕有p0、もしくは停車必須p3と判断し、且つ混雑度計測部1001が混雑度大と判断し、行動予測部303が乗車予測有と判断し、且つ現時刻閉扉判断部302は現在安全に扉を閉められると判断した場合は、車内には乗客が乗車する余裕がないと判断され、個別扉制御部306は個別に扉を閉める(番号32)。 The operation information management unit 304 determines that there is a margin p0 or that the vehicle must be stopped p3, the congestion degree measurement unit 1001 determines that the degree of congestion is large, the behavior prediction unit 303 determines that there is boarding prediction, and the current time door closing determination unit If 302 determines that the doors can be safely closed at present, it is determined that there is no room for passengers to board the vehicle, and the individual door control unit 306 individually closes the doors (number 32).

運行情報管理部304が余裕有p0、もしくは停車必須p3と判断し、且つ混雑度計測部1001が混雑度大と判断し、行動予測部303が乗車予測有と判断し、現時刻閉扉判断部302が現在安全に扉を閉められないと判断した場合には、個別扉制御部306は扉を開けた状態に保つ(番号33)。 The operation information management unit 304 determines that there is a margin p0 or that the vehicle must stop p3, the congestion degree measurement unit 1001 determines that the degree of congestion is high, the behavior prediction unit 303 determines that there is boarding prediction, and the current time door closing determination unit 302 determines that the door cannot be closed safely at present, the individual door control unit 306 keeps the door open (number 33).

以上、第三の実施形態によれば、電車の扉の開閉制御の条件に電車内の混雑度を加えることで、混雑度の大きな車両の扉はいち早く閉められ、混雑度の低い車両への乗車を乗客に促すことが可能となるため、電車内の混雑度の均一化を図るとともに、乗客の安全を確保しながら運行遅延を防ぐことが可能となり、また運行遅延が発生した場合においても、その運行遅延を解消することが可能となる。 As described above, according to the third embodiment, by adding the degree of congestion in the train to the conditions for controlling the opening and closing of the doors of the train, the doors of highly congested vehicles can be quickly closed, and passengers can board the less congested vehicles. Since it is possible to encourage passengers to It is possible to eliminate operational delays.

第四の実施形態に係る運行管理装置について図14を用いて説明する。第四の実施形態は、第一の実施形態に係る運行管理装置と基本的に同様であり、差異のある点を中心に説明する。おおむね、第四の実施形態が第一の実施形態と異なる点は、運行管理装置310に乗車統計学習推論部1201が設置された点である。この実施形態では、乗車統計学習推論部1201により、より早く扉を閉める制御を行なうことが可能となる。実施例1では扉を開いた状態に維持すると判断していた余裕有・停車必須時間に、推定された乗車あるいは降車しようとする人の数(乗(降)車数)等に基づいて扉を閉じる制御を行なう。 A traffic management device according to the fourth embodiment will be described with reference to FIG. 14 . The fourth embodiment is basically the same as the operation management device according to the first embodiment, and the different points will be mainly described. In general, the fourth embodiment differs from the first embodiment in that a boarding statistic learning inference unit 1201 is installed in the operation management device 310 . In this embodiment, the boarding statistic learning inference unit 1201 can perform control to close the door more quickly. In the first embodiment, the door is opened based on the estimated number of people who are going to get on or off (the number of getting on (and getting off)) etc. during the time when it is determined to keep the door open. Close control.

図14は第四の実施形態に係る運行管理装置310のブロック構成図である。第四の実施形態に係る運行管理装置310には乗車統計学習推論部1201が具備される。センサ情報認識部301は検出した対象物の情報から現在の行動を認識し、認識した結果を行動予測部303と乗車統計学習推論部1201に供給する。 FIG. 14 is a block configuration diagram of an operation management device 310 according to the fourth embodiment. An operation management device 310 according to the fourth embodiment includes a boarding statistics learning and inference section 1201 . The sensor information recognition unit 301 recognizes the current behavior from the information of the detected object, and supplies the recognition result to the behavior prediction unit 303 and the boarding statistics learning inference unit 1201 .

運行情報管理部304は駅ごとの電車の発着時刻と現在時刻から現在の運行状況を判断し、その判断結果と現在停車中の駅の情報を個別扉制御部306と乗車統計学習推論部1201に供給する。 The operation information management unit 304 determines the current operation status from the departure and arrival times of trains at each station and the current time, and sends the determination result and information on the station where the train is currently stopped to the individual door control unit 306 and the boarding statistics learning and inference unit 1201. supply.

乗車統計学習推論部1201は、センサ情報認識部301と運行情報管理部304から供給される情報を基に、センサ情報認識部301が認識した現在の行動の内、扉ごとの乗客の乗車数を駅ごとに数え、数えた駅ごと且つ扉ごとの乗客数を個別扉制御部306に供給する。 Based on the information supplied from the sensor information recognition unit 301 and the operation information management unit 304, the boarding statistics learning and inference unit 1201 calculates the number of passengers boarding each door among the current actions recognized by the sensor information recognition unit 301. The number of passengers is counted for each station, and the counted number of passengers for each station and for each door is supplied to the individual door control unit 306 .

個別扉制御部306は現時刻閉扉判断部302と、発車時刻閉扉判断部305と、運行情報管理部304と、乗車統計学習推論部1201から供給される情報を基に電車100の各扉を個々に開閉し、各扉の開閉状態を全扉閉扉判断部307に供給する。 The individual door control unit 306 individually controls each door of the train 100 based on the information supplied from the current time door closing determination unit 302 , the departure time door closing determination unit 305 , the operation information management unit 304 , and the boarding statistics learning and inference unit 1201 . , and supplies the open/closed state of each door to the all door closed door determination unit 307 .

図15は、第四の実施形態に係る運行管理装置310の動作フロー例を示す図である。第四の実施形態に係る運行管理装置310の動作が第一の実施形態に係る運行管理装置310の動作と異なる点は、ステップS1301と、ステップS1302と、ステップS1303と、ステップS1304の処理が追加された点である。 FIG. 15 is a diagram showing an operation flow example of the operation management device 310 according to the fourth embodiment. The operation of the operation management device 310 according to the fourth embodiment differs from the operation of the operation management device 310 according to the first embodiment in that the processes of steps S1301, S1302, S1303, and S1304 are added. It is a point that was made.

ステップS703では、現在の運行状況が余裕有p0もしくは停車必須p3と判断された場合はステップS1301の処理に進む。ステップS1301では乗車統計学習推論部1201が駅ごと且つ扉ごとの乗車数を数えるとともに、既に数えた駅ごと且つ扉ごとの乗車数から、駅ごと且つ扉ごとの乗車数が少ないかを判断し、乗車数が少ない場合はS1302の処理に進み、乗車数が多い場合はS703の処理に進む。 In step S703, when it is determined that the current operation status is "with margin p0" or "must stop p3", the process proceeds to step S1301. In step S1301, the boarding statistics learning inference unit 1201 counts the number of boardings for each station and for each door, and determines whether the number of boardings for each station and door is small based on the already counted number of boardings for each station and door, If the number of boarding is small, the process proceeds to S1302, and if the number of boarding is large, the process proceeds to S703.

本実施例では、乗車統計学習推論部1201は駅毎に、乗車数を扉毎に学習し、その学習結果を駅毎、扉毎に適用する。例えば2018年9月18日の駅毎、扉毎の開閉制御は、2018年9月17日以前に学習した駅毎、扉毎の乗車数を元に推定した乗車数に基づいて実施する。更に詳細には、2018年9月18日の戸塚駅、東海道線、5両目、1番目のドアの開閉は、2018年9月17日以前に学習した戸塚駅、東海道線、5両目、1番目のドアの乗車数に基づいて制御される。なお、乗車数が多いか少ないかの判断は、例えば駅毎、扉毎に閾値を設定しておき判断すればよい。 In this embodiment, the boarding statistics learning inference unit 1201 learns the boarding number for each door for each station, and applies the learning result for each station and door. For example, the opening/closing control for each station and door on September 18, 2018 is performed based on the number of passengers estimated based on the number of passengers for each station and door learned before September 17, 2018. In more detail, the opening and closing of the Totsuka Station, Tokaido Line, 5th car, 1st door on September 18, 2018 is the Totsuka Station, Tokaido Line, 5th, 1st door that was learned before September 17, 2018. doors are controlled based on the number of occupants. It should be noted that whether the number of passengers is large or small may be determined by setting a threshold value for each station and each door, for example.

ステップS1302では、行動予測部303がセンサ300で検出した対象物の未来の行動を予測し、対象物が電車100に乗車するか否かを扉ごとに予測し、乗客が電車100に乗車しないと予測した場合には乗車予測無としてステップS1303の処理に進み、乗客が電車100に乗車すると予測した場合には乗車予測有としてステップS1304の処理に進む。ステップS1303では、個別扉制御部306が電車100の扉を個別に閉め、ステップS717の処理に進む。ステップS1304では、現時刻閉扉判断部302が電車100の個々の扉を現在安全に閉めることが可能であるかを判断し、現在安全に扉を閉められると判断した場合はステップS1303の処理に進み、現在は安全に扉を閉められないと判断した場合はステップS703の処理に進む。 In step S1302, the behavior prediction unit 303 predicts the future behavior of the object detected by the sensor 300, predicts whether or not the object will board the train 100 for each door, and predicts whether or not the passenger will board the train 100. If it is predicted, the processing proceeds to step S1303 as no boarding prediction, and if it is predicted that the passenger will board the train 100, it is determined that boarding prediction is present and the processing proceeds to step S1304. In step S1303, the individual door control unit 306 individually closes the doors of the train 100, and the process proceeds to step S717. In step S1304, the current time door closing determination unit 302 determines whether each door of the train 100 can be safely closed at present.If it is determined that the door can be safely closed at present, the process proceeds to step S1303. If it is determined that the door cannot be safely closed at present, the process proceeds to step S703.

図16に、第四の実施形態に係る個別扉制御部306が扉の開閉制御をする際の全ての条件を示す。第四の実施形態に係る個別扉制御部306の動作が第一の実施形態に係る個別扉制御部306の動作と異なる点は、番号40と、番号41と、番号42と、番号43が追加された点である。 FIG. 16 shows all the conditions when the individual door control unit 306 according to the fourth embodiment performs door opening/closing control. The operation of the individual door control unit 306 according to the fourth embodiment differs from the operation of the individual door control unit 306 according to the first embodiment in that numbers 40, 41, 42, and 43 are added. It is a point that was made.

運行情報管理部304が余裕有p0、もしくは停車必須p3と判断し、且つ乗車統計学習推論部1201が乗車数は多いと判断した場合は、個別扉制御部306は扉を開けた状態を保つ(番号40)。 When the operation information management unit 304 determines that there is a margin p0 or that the vehicle must stop p3, and the boarding statistics learning and inference unit 1201 determines that the number of passengers is large, the individual door control unit 306 keeps the door open ( number 40).

運行情報管理部304が余裕有p0、もしくは停車必須p3と判断し、且つ乗車統計学習推論部1201が乗車数は少ないと判断し、行動予測部303が乗車予測無と判断した場合は、現時刻閉扉判断部302は現在安全に扉を閉められると判断し、個別扉制御部306は個別に扉を閉める(番号41)。 When the operation information management unit 304 determines that there is a margin p0 or that the vehicle must stop p3, the boarding statistics learning and inference unit 1201 determines that the number of boarding is small, and the behavior prediction unit 303 determines that there is no boarding prediction, the current time The door closing determination unit 302 determines that the door can be closed safely at present, and the individual door control unit 306 individually closes the door (number 41).

運行情報管理部304が余裕有p0、もしくは停車必須p3と判断し、且つ乗車統計学習推論部1201が乗車数は少ないと判断し、行動予測部303が乗車予測有と判断し、且つ現時刻閉扉判断部302は現在安全に扉を閉められると判断した場合は、個別扉制御部306は個別に扉を閉める(番号42)。 The operation information management unit 304 determines that there is a margin p0 or that the vehicle must stop p3, the boarding statistics learning and inference unit 1201 determines that the number of boarding is small, the behavior prediction unit 303 determines that boarding is predicted, and the door is closed at the current time. When the determination unit 302 determines that the door can be closed safely at present, the individual door control unit 306 individually closes the door (number 42).

運行情報管理部304が余裕有p0、もしくは停車必須p3と判断し、且つ乗車統計学習推論部1201が乗車数は少ないと判断し、行動予測部303が乗車予測有と判断し、現時刻閉扉判断部302が現在安全に扉を閉められないと判断した場合には、個別扉制御部306は扉を開けた状態に保つ(番号43)。 The operation information management unit 304 determines that there is a margin p0 or that the vehicle must be stopped p3, the boarding statistics learning and inference unit 1201 determines that the number of boarding is small, the behavior prediction unit 303 determines that boarding is predicted, and the door is closed at the current time. If the unit 302 determines that the door cannot be closed safely at present, the individual door control unit 306 keeps the door open (numeral 43).

以上、第四の実施形態によれば、電車の扉の開閉制御の条件にこれまでの駅ごとと扉ごとの乗車数を加えることで、乗車数の少ない扉はいち早く閉められ、乗客の安全を確保しながら運行遅延を防ぐことが可能となり、また運行遅延が発生した場合においても、その運行遅延を解消することが可能となる。 As described above, according to the fourth embodiment, by adding the number of passengers at each station and at each door to the conditions for controlling the opening and closing of the doors of the train, the doors with the fewest number of passengers can be quickly closed to ensure the safety of passengers. It is possible to prevent the operation delay while ensuring the operation, and even when the operation delay occurs, it is possible to eliminate the operation delay.

なお、ここで、乗車数の少ない車両が同時に乗客数(乗っている人の数)が少ない車両である場合、上記の処理では混雑している車両へ乗客を誘導する可能性がある。この場合は、実施例3の処理を併用し、実施例3のステップS1101~S1103の処理を優先的に適用することにより、混雑車両への乗客の乗車を避けることができる。 Here, when a vehicle with a small number of passengers is a vehicle with a small number of passengers (the number of people on board) at the same time, there is a possibility that passengers will be guided to a crowded vehicle in the above process. In this case, by using the processing of the third embodiment together and preferentially applying the processing of steps S1101 to S1103 of the third embodiment, it is possible to prevent passengers from boarding congested vehicles.

第五の実施形態に係る運行管理装置について図17を用いて説明する。第五の実施形態は、第一の実施形態に係る運行管理装置と基本的に同様であり、差異のある点を中心に説明する。おおむね、第五の実施形態が第一の実施形態と異なる点は、運行管理装置310に異常検出部1401が設置された点である。 A traffic management device according to the fifth embodiment will be described with reference to FIG. 17 . The fifth embodiment is basically the same as the operation management device according to the first embodiment, and the points of difference will be mainly described. In general, the fifth embodiment differs from the first embodiment in that an abnormality detection unit 1401 is installed in the operation management device 310 .

図17は第五の実施形態に係る運行管理装置310のブロック構成図である。第五の実施形態に係る運行管理装置310には異常検出部1401が具備される。センサ情報認識部301は検出した対象物の情報から現在の行動を認識し、認識した結果を行動予測部303と異常検出部1401に供給する。 FIG. 17 is a block configuration diagram of an operation management device 310 according to the fifth embodiment. The operation management device 310 according to the fifth embodiment is provided with an abnormality detection section 1401 . The sensor information recognition unit 301 recognizes the current behavior from the detected object information, and supplies the recognition result to the behavior prediction unit 303 and the abnormality detection unit 1401 .

運行情報管理部304は駅ごとの電車の発着時刻と現在時刻から現在の運行状況を判断し、その判断結果と現在停車中の駅の情報を個別扉制御部306と異常検出部1401に供給する。 The operation information management unit 304 judges the current operation status from the arrival/departure time of the train at each station and the current time, and supplies the judgment result and the information of the station where the train is currently stopping to the individual door control unit 306 and the abnormality detection unit 1401. .

異常検出部1401は、センサ情報認識部301と運行情報管理部304から供給される情報を基に、センサ情報認識部301が認識した現在の行動の内、モノや人などの対象物が個々の扉に挟まっていないかを確認し、その確認結果を個別扉制御部306に供給する。 Based on the information supplied from the sensor information recognition unit 301 and the operation information management unit 304, the anomaly detection unit 1401 identifies objects such as objects and people among the current actions recognized by the sensor information recognition unit 301. It confirms whether or not it is caught in the door, and supplies the confirmation result to the individual door control unit 306. - 特許庁

個別扉制御部306は現時刻閉扉判断部302と、発車時刻閉扉判断部305と、運行情報管理部304と、異常検出部1401から供給される情報を基に電車100の各扉を個々に開閉し、各扉の開閉状態を全扉閉扉判断部307に供給する。特に異常検出部1401が扉の異常を検出した場合には、運行情報管理部304が管理する現在の運行情報に応じて扉の開閉を実施する。例えば異常検出部1401が異常を検出し、その時に運行遅延が発生している場合には、扉を小さく短い時間で開閉することで、扉に挟まったモノや人を解消し、新たな乗客による乗車を防ぐことで電車遅延の影響を抑制する。 The individual door control unit 306 individually opens and closes each door of the train 100 based on information supplied from the current time door closing determination unit 302, the departure time door closing determination unit 305, the operation information management unit 304, and the abnormality detection unit 1401. Then, the open/closed state of each door is supplied to the all-door closed door determination unit 307 . In particular, when the abnormality detection unit 1401 detects a door abnormality, the door is opened and closed according to the current operation information managed by the operation information management unit 304 . For example, if the anomaly detection unit 1401 detects an anomaly and there is a delay in operation at that time, the door can be opened and closed in a small size in a short time to eliminate objects and people caught in the door and allow new passengers to enter. By preventing boarding, the effects of train delays are suppressed.

図18は、第五の実施形態に係る運行管理装置310の動作フロー例を示す図である。第五の実施形態に係る運行管理装置310の動作が第一の実施形態に係る運行管理装置310の動作と異なる点は、ステップS1501と、ステップS1502と、ステップS1503と、ステップS1504の処理が追加された点である。 FIG. 18 is a diagram showing an operation flow example of the operation management device 310 according to the fifth embodiment. The operation of the operation management device 310 according to the fifth embodiment differs from the operation of the operation management device 310 according to the first embodiment in that steps S1501, S1502, S1503, and S1504 are added. It is a point that was made.

電車100は駅に到着すると(ステップS701)、全ての扉を開け(ステップS702)、ステップS1501の処理に進む。 When the train 100 arrives at the station (step S701), all doors are opened (step S702), and the process proceeds to step S1501.

ステップS1501では、異常検出部1401がモノや人などの対象物が個々の扉に挟まっていないかを確認し、対象物が挟まっていたら異常有として、ステップS1502の処理に進み、対象物が挟まっていなかったら異常無として、ステップS703の処理に進む。ステップS1502では、異常有の情報を受けて、個別扉制御部306が、運行情報管理部304から供給される現在の運行情報に応じて扉の開閉制御を異常が検知された扉に対して実施し、対象物が挟まっていることを解消し、ステップS703の処理に進む。 In step S1501, the abnormality detection unit 1401 checks whether an object such as an object or a person is caught between individual doors. If not, it is determined that there is no abnormality, and the process proceeds to step S703. In step S1502, upon receiving the information indicating the existence of an abnormality, the individual door control unit 306 performs door opening/closing control on the door for which an abnormality has been detected according to the current operation information supplied from the operation information management unit 304. Then, the object is eliminated, and the process proceeds to step S703.

ステップS717では、全扉閉扉判断部307が電車100の全ての扉が閉まっているか否かを判断し、全ての扉が閉まっていると判断した場合にはステップS1503の処理に進み、全ての扉は閉まっていないと判断した場合にはステップS703の処理に進む。 In step S717, the all-doors-closed determination unit 307 determines whether or not all the doors of the train 100 are closed. is not closed, the process proceeds to step S703.

ステップS1503では、異常検出部1401がモノや人などの対象物が個々の扉に挟まっていないかを確認し、対象物が挟まっていたら異常有として、ステップS1504の処理に進み、対象物が挟まっていなかったら異常無として、ステップS703の処理に進む。ステップS1504では、異常有の情報を受けて、個別扉制御部306が、運行情報管理部304から供給される現在の運行情報に応じて扉の開閉制御を、異常が検知された扉に対して実施し、対象物が挟まっていることを解消し、ステップS718の処理に進む。 In step S1503, the abnormality detection unit 1401 checks whether an object such as an object or a person is caught between individual doors. If not, it is determined that there is no abnormality, and the process proceeds to step S703. In step S1504, upon receiving the information indicating the presence of an abnormality, the individual door control unit 306 performs door opening/closing control according to the current operation information supplied from the operation information management unit 304 for the door for which an abnormality has been detected. Then, the object is eliminated, and the process proceeds to step S718.

図19に、第五の実施形態に係る個別扉制御部306が扉の開閉制御をする際の全ての条件を示す。第五の実施形態に係る個別扉制御部306の動作が第一の実施形態に係る個別扉制御部306の動作と異なる点は、番号50が追加された点である。 FIG. 19 shows all the conditions when the individual door control unit 306 according to the fifth embodiment performs door opening/closing control. The operation of the individual door control unit 306 according to the fifth embodiment differs from the operation of the individual door control unit 306 according to the first embodiment in that the number 50 is added.

異常検出部1401が個々の扉に異常を検出した場合には、検出した異常を解消するため、個別扉制御部306は運行情報管理部304から提供される現在の運行情報に従って開閉制御を実施する(番号50)。 When the abnormality detection unit 1401 detects an abnormality in each door, the individual door control unit 306 performs opening/closing control according to the current operation information provided from the operation information management unit 304 in order to eliminate the detected abnormality. (Number 50).

以上、第五の実施形態によれば、電車の扉の開閉制御の条件に、モノや人などの対象物が扉に挟まるといった異常検出の有無を加えることで、乗客の安全を確保しながら運行遅延を防ぐことが可能となり、また運行遅延が発生した場合においても、その運行遅延を解消することが可能となる。 As described above, according to the fifth embodiment, by adding the presence or absence of detection of an abnormality such as an object such as an object or a person being caught in the door to the conditions for controlling the opening and closing of the doors of the train, the train can be operated while ensuring the safety of passengers. It is possible to prevent delays, and even when an operation delay occurs, it is possible to eliminate the operation delay.

上記の実施例1~実施例5では、電車到着後ステップS702で扉を全部開放することにしている。ただし、車外気温が高温または低温で空調の効率を考慮する場合等には、扉を開けずにおき、必要な扉のみ開扉する運用も考えられる。 In the first to fifth embodiments described above, all the doors are opened in step S702 after the arrival of the train. However, if the air temperature outside the vehicle is high or low and the efficiency of the air conditioning is taken into consideration, it is conceivable to leave the doors open and open only the necessary doors.

この場合、例えば図4の動作フロー例で、電車到着後ステップS702を省略する。そして、発車間際p1以前の期間において、乗車予測がある扉について、安全に扉を開けるタイミングで開扉する。あるいは、現状実運用されているように、乗客がボタンを操作して扉を開ける方式でも良い。発車間際p1以降の期間においては、開いている扉について、図4等と同様のフローを適用すればよい。この場合、個別扉制御部306は図5等記載の条件に従って、扉が開いている間、扉の開閉制御を実施する。なお、発車間際p1以降の期間においては、閉じている扉は原則開けないものとする。 In this case, for example, step S702 after the arrival of the train is omitted in the operation flow example of FIG. Then, during the period before departure p1, the door for which boarding is predicted is opened at the timing of opening the door safely. Alternatively, a system in which the passenger operates a button to open the door, which is currently in practical use, may be used. In the period after p1 just before departure, the same flow as in FIG. 4 etc. may be applied to the open door. In this case, the individual door control unit 306 performs opening/closing control of the door while the door is open according to the conditions described in FIG. It should be noted that, in principle, the closed door cannot be opened during the period after p1 just before departure.

なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。 In addition, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications. For example, the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.

また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。例えば個別扉制御部306が制御する扉の設置場所は電車100に限定されず、例えば駅200に設置されるホームドアであっても良いし、電車100に設置される扉と駅200に設置されるホームドアの両方であっても良く、扉の設置場所は限定されない。 Moreover, it is possible to add, delete, or replace part of the configuration of each embodiment with another configuration. For example, the installation location of the door controlled by the individual door control unit 306 is not limited to the train 100, and may be, for example, a platform door installed at the station 200. The installation location of the door is not limited.

また電車100は決められた運行情報に元づき、決められた停留所への停車を求められる輸送手段と置換することが可能であり、例えば電車100をバスや自動運転で制御される乗用車として良い。 Also, the train 100 can be replaced with a means of transportation that requires stopping at a predetermined stop based on determined operation information. For example, the train 100 may be a bus or a passenger car controlled by automatic operation.

またセンサ情報認識部301や行動予測部303が認識したり、予想したりする行動は乗客の乗車だけではなく、降車であっても良く、あるいはその乗車と降車の両方であっても良い。 Further, the action recognized or predicted by the sensor information recognition unit 301 and the action prediction unit 303 may be not only the boarding of the passenger but also the alighting, or both the boarding and the alighting.

また、上記の各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムに応じて演算を実行するソフトウェア制御によって実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、または、IC(Integrated Circuit)カード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納しておき、実行時にRAM(Random Access Memory)等に読み出され、CPU(Central Processing Unit)等により実行することができる。 Further, each of the configurations, functions, processing units, etc. described above may be realized by hardware, for example, by designing a part or all of them using an integrated circuit. Further, each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software control in which a processor executes calculations according to a program for realizing each function. Information such as programs, tables, and files that realize each function is stored in recording devices such as memory, hard disks, SSD (Solid State Drives), or recording media such as IC (Integrated Circuit) cards, SD cards, and DVDs. Then, it can be read into a RAM (Random Access Memory) or the like at the time of execution, and can be executed by a CPU (Central Processing Unit) or the like.

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 Further, the control lines and information lines indicate those considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily indicated on the product. In practice, it may be considered that almost all configurations are interconnected.

また、上記した各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば別の装置で実行してネットワークを介して統合処理する等により分散システムで実現してもよい。また、上記した実施形態の技術的要素は、単独で適用されてもよいし、プログラム部品とハードウェア部品のような複数の部分に分けられて適用されるようにしてもよい。また、センサ300を運行管理装置310内に含めても良い。 Further, each configuration, function, processing unit, and the like described above may be implemented in a distributed system by executing a part or all of them on another device, for example, and performing integrated processing via a network. Also, the technical elements of the above-described embodiments may be applied singly, or may be applied after being divided into a plurality of parts such as program parts and hardware parts. Also, the sensor 300 may be included in the operation management device 310 .

100…電車、101…窓、102…扉、103…窓、104…扉、105…窓、106…扉、107…センサ、108…センサ、109…センサ、110…乗車予測有乗客、111…乗車予測無乗客、112…乗車予測有乗客、113…乗車予測有乗客、114…乗車予測有乗客、200…駅、201…扉、202…電車、203…情報提供装置、205…検出領域、206…レール、207…車輪、300…センサ、310…運行管理装置、300…センサ、301…センサ情報認識部、302…現時刻閉扉判断部、303…行動予測部、304…運行情報管理部、305…発車時刻閉扉判断部、306…個別扉制御部、307…全扉閉扉判断部、308…発車可否判断部、t0…全扉閉扉時刻、t1…発車時刻、p0…余裕有、p1…発車間際、p2…発車遅延、p3…停車必須、120…情報発信運行管理装置、121…情報発信運行管理装置、122…情報発信運行管理装置、921…情報受信運行管理装置、901…情報送信部、902…情報受信部、920…情報発信運行管理装置、921…情報受信運行管理装置、1001…混雑度計測部、1201…乗車統計学習推論部、1401…異常検出部 100...Train, 101...Window, 102...Door, 103...Window, 104...Door, 105...Window, 106...Door, 107...Sensor, 108...Sensor, 109...Sensor, 110...Passenger with boarding prediction, 111...Boarding Predicted non-passenger 112 Predicted boarding passengers 113 Predicted boarding passengers 114 Predicted boarding passengers 200 Station 201 Door 202 Train 203 Information providing device 205 Detection area 206 Rail 207 Wheel 300 Sensor 310 Operation management device 300 Sensor 301 Sensor information recognition unit 302 Current time door closing determination unit 303 Action prediction unit 304 Operation information management unit 305 Departure time door closing determination unit 306 Individual door control unit 307 All door closing determination unit 308 Departure possibility determination unit t0 All door closing time t1 Departure time p0 With margin p1 Just before departure p2 Departure delay p3 Must stop 120 Information transmission operation control device 121 Information transmission operation control device 122 Information transmission operation control device 921 Information reception operation control device 901 Information transmission unit 902 Information receiving unit 920 Information transmission operation management device 921 Information reception operation management device 1001 Congestion degree measurement unit 1201 Boarding statistics learning inference unit 1401 Abnormality detection unit

Claims (18)

センサにより検出した対象物の情報と既定の運行情報に基づき、既定の停留所に停車する輸送手段の運行を管理する運行管理装置であって、
前記センサにより検出した対象物の情報に基づき、対象物の現在の状態として、位置と移動速度と移動方向を認識するセンサ情報認識部と、
前記センサ情報認識部が認識した前記対象物の現在の状態に基づき、前記対象物の未来の位置を予測する行動予測部と、
前記停留所ごとの前記輸送手段の既定の発車時刻と現在時刻の関係に基づいて、前記輸送手段の運行状況として、前記停留所ごとの前記輸送手段の既定の発車時刻を基準に、前記既定の発車時刻以前の第一の期間と、前記第一の期間の後でかつ既定の発車時刻前の第二の期間と、前記既定の発車時刻である第三の期間と、前記既定の発車時刻から遅れた第四の期間のいずれかであることを判断する運行情報管理部と、
前記行動予測部が予測した対象物の未来の位置と、前記運行情報管理部が判断する運行状況に基づき、前記輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能であり、かつ、前記輸送手段の扉を前記既定の発車時刻に支障なく閉めることが可能でない場合には、前記既定の発車時刻前であっても扉を閉めるように、前記輸送手段に具備される扉の開閉を制御する扉制御部と、
前記扉の開閉状態によって、前記輸送手段に具備される全ての扉が閉まっているわけではないと判断した場合には、前記輸送手段は発車不可と判断する発車可否判断部と、
を有することを特徴とする運行管理装置。
An operation management device that manages operation of means of transportation that stops at predetermined stops based on information on objects detected by sensors and predetermined operation information,
a sensor information recognition unit that recognizes the position, moving speed, and moving direction as the current state of the object based on the information of the object detected by the sensor;
a behavior prediction unit that predicts the future position of the object based on the current state of the object recognized by the sensor information recognition unit;
Based on the relationship between the predetermined departure time of the means of transportation for each of the stops and the current time, the predetermined departure time of the means of transportation is determined as the operation status of the means of transportation based on the predetermined departure time of the means of transportation for each of the stops. a previous first period, a second period after the first period and before a predetermined departure time, a third period that is the predetermined departure time, and a delay from the predetermined departure time An operation information management unit that determines that it is one of the fourth periods;
Based on the future position of the object predicted by the behavior prediction unit and the operation status determined by the operation information management unit, it is possible to close the door of the transportation means without hindrance at present, and Door control for controlling the opening and closing of the door provided in the transportation means so that the door can be closed even before the predetermined departure time when it is not possible to close the door without any trouble at the predetermined departure time. Department and
a departure propriety determination unit for determining that the transportation means cannot depart when it is determined that all the doors provided in the transportation means are not closed depending on the opening/closing state of the doors;
A traffic management device characterized by having
請求項1に記載の運行管理装置であって、
前記行動予測部は、前記対象物が前記輸送手段に乗車する動作、および、前記対象物が前記輸送手段から降車する動作の少なくともひとつを予測する
ことを特徴とする運行管理装置。
The operation management device according to claim 1,
The operation management device, wherein the action prediction unit predicts at least one of a motion of the object getting on the transportation means and a motion of the object getting off the transportation means.
請求項1に記載の運行管理装置であって、
前記センサ情報認識部が認識した対象物の現在の状態あるいは前記行動予測部が予測する対象物の未来の位置によって、現在扉を安全に閉められるかどうかを判断する現時刻閉扉判断部を備え、
前記扉制御部は、前記運行情報管理部が判断する運行状況と、前記現時刻閉扉判断部の判断に基づいて、前記扉の開閉を制御する
ことを特徴とする運行管理装置。
The operation management device according to claim 1,
A current time door closing determination unit that determines whether the door can be safely closed at present based on the current state of the object recognized by the sensor information recognition unit or the future position of the object predicted by the behavior prediction unit,
The operation management device, wherein the door control unit controls the opening and closing of the door based on the operation status determined by the operation information management unit and the determination by the current time door closing determination unit.
請求項1に記載の運行管理装置であって、
前記行動予測部が予測する対象物の未来の位置によって、前記停留所ごとの前記輸送手段の既定の発車時刻に扉を安全に閉められるかどうかを判断する発車時刻閉扉判断部を備え、
前記扉制御部は、前記運行情報管理部が判断する運行状況と、前記発車時刻閉扉判断部の判断に基づいて、前記扉の開閉を制御する
ことを特徴とする運行管理装置。
The operation management device according to claim 1,
A departure time door closing determination unit that determines whether the door can be safely closed at a predetermined departure time of the transportation means for each of the stops based on the future position of the object predicted by the behavior prediction unit;
The operation management device, wherein the door control unit controls the opening and closing of the door based on the operation status determined by the operation information management unit and the determination by the departure time door closing determination unit.
請求項1に記載の運行管理装置であって、
前記センサ情報認識部が検出した対象物の現在の状態に基づいて、前記輸送手段内の混雑度を検出する混雑度計測部を備え、
前記扉制御部は検出した混雑度に基づき、前記扉の開閉を制御する
ことを特徴とする運行管理装置。
The operation management device according to claim 1,
Based on the current state of the object detected by the sensor information recognition unit, a congestion degree measurement unit that detects the degree of congestion in the transportation means,
The operation management device, wherein the door control unit controls opening and closing of the door based on the detected degree of congestion.
請求項1に記載の運行管理装置であって、
前記センサ情報認識部が検出した対象物の現在の状態に基づいて、前記輸送手段の扉ごとの乗客の乗車数および降車数の少なくともひとつを駅ごとに学習する乗車統計学習推論部を備え、
前記扉制御部は、学習した乗客数および降車数の少なくともひとつに基づき、前記扉の開閉を制御する
ことを特徴とする運行管理装置。
The operation management device according to claim 1,
a boarding statistic learning inference unit that learns at least one of the number of boarding and alighting of passengers for each door of the transportation means for each station based on the current state of the object detected by the sensor information recognition unit;
The operation management device, wherein the door control unit controls opening and closing of the door based on at least one of the number of passengers and the number of alighting learned.
請求項1に記載の運行管理装置であって、
前記輸送手段の扉の閉扉時に前記対象物が扉に挟まっていないかを検出する異常検出部を有し、
前記異常検出部は、前記輸送手段の扉の閉扉時に前記対象物が扉に挟まっていること検出した場合、異常検出情報を前記扉制御部に出力し、
前記扉制御部は、前記異常検出部からの異常検出情報と、前記運行情報管理部が判断する運行状況に基づき、扉の開閉制御を実施する
ことを特徴とする運行管理装置。
The operation management device according to claim 1,
an abnormality detection unit that detects whether the object is caught in the door when the door of the transportation means is closed;
The abnormality detection unit outputs abnormality detection information to the door control unit when detecting that the object is caught between the doors of the transportation means when the doors are closed,
The operation management device, wherein the door control unit performs door opening/closing control based on the abnormality detection information from the abnormality detection unit and the operation status determined by the operation information management unit.
処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備える情報処理装置で実行され、センサにより検出した対象物の情報と既定の運行情報に基づき、既定の停留所に停車する輸送手段の運行を管理する運行管理方法であって、
前記既定の運行情報に基づいて、前記停留所ごとの前記輸送手段の既定の発車時刻から所定の時間前までを、発車間際期間として判定する、運行情報管理ステップと、
前記センサにより検出した対象物の位置と移動速度と移動方向と前記輸送手段の扉の位置の情報に基づき、未来において前記対象物が前記輸送手段に乗車するかどうかを予測する、行動予測ステップと、
前記対象物の位置と前記輸送手段の扉の位置の情報に基づいて、前記輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能であるかを判断する、現時刻閉扉判断ステップと、
前記対象物の位置と移動速度と移動方向と前記輸送手段の扉の位置の情報に基づいて、前記輸送手段の扉を発車時刻に支障なく閉めることが可能であるかを判断する、発車時刻閉扉判断ステップと、を備え、
前記発車間際期間において前記対象物が前記輸送手段に乗車すると予測された場合、前記輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能であり、かつ、前記輸送手段の扉を発車時刻に支障なく閉めることが可能で無い場合には、前記発車時刻前であっても扉を閉めることを特徴とする運行管理方法。
Operation that is executed by an information processing device that includes a processing device, a storage device, an input device, and an output device, and manages the operation of transportation means that stops at predetermined stops based on information on objects detected by sensors and predetermined operation information. A management method comprising:
an operation information management step of determining, based on the predetermined operation information, a period from a predetermined departure time of the transportation means for each of the stops to a predetermined time before as a period just before departure;
a behavior prediction step of predicting whether or not the object will board the means of transport in the future based on information on the position, moving speed, moving direction, and position of the door of the means of transport detected by the sensor; ,
a current time door closed determination step of determining whether or not the door of the transport means can be closed without any trouble at present, based on information on the position of the object and the position of the door of the transport means;
Departure time door closure for judging whether the door of the transportation means can be closed without hindrance at the departure time based on the information of the position, moving speed, moving direction of the object, and the position of the door of the transportation means. comprising a decision step;
When it is predicted that the object will board the transportation means in the period just before departure, the door of the transportation means can be closed at present without any trouble, and the door of the transportation means can be closed without trouble at the departure time. A traffic management method characterized by closing the door even before the departure time when it is not possible to do so.
請求項8に記載の運行管理方法であって、
前記発車間際期間は、前記既定の発車時刻までの時間が一定以下である期間である
ことを特徴とする運行管理方法。
The operation management method according to claim 8,
The operation management method, wherein the period just before departure is a period in which the time until the predetermined departure time is less than or equal to a certain period.
請求項8に記載の運行管理方法であって、
前記発車間際期間は、前記発車時刻閉扉判断ステップにおいて、前記輸送手段の扉を発車時刻に支障なく閉めることが可能であるかの判断が可能な期間である
ことを特徴とする運行管理方法。
The operation management method according to claim 8,
The operation management method, wherein the period just before departure is a period in which it is possible to determine whether or not the doors of the transportation means can be closed at the departure time without hindrance in the departure time door closing determination step.
請求項8に記載の運行管理方法であって、
前記発車間際期間において前記対象物が前記輸送手段に乗車すると予測されない場合、
前記発車時刻前であっても扉を閉める
ことを特徴とする運行管理方法。
The operation management method according to claim 8,
When the object is not expected to board the transportation means in the period just before departure,
An operation management method, wherein the door is closed even before the departure time.
請求項8に記載の運行管理方法であって、
前記発車間際期間において、前記扉が開いてから一定の時間は、無条件に扉を開状態に保つ
ことを特徴とする運行管理方法。
The operation management method according to claim 8,
An operation management method, wherein the door is unconditionally kept open for a certain period of time after the door is opened in the period just before departure.
請求項8に記載の運行管理方法であって、
前記輸送手段の扉は一つあるいは複数であり、扉が複数ある場合には扉の開閉は個別に制御し、全ての扉が閉まったかどうかの判断に基づいて、発車の可否を判断する
ことを特徴とする運行管理方法。
The operation management method according to claim 8,
The transportation means has one or more doors, and if there are more than one door, the opening and closing of each door is individually controlled, and whether or not the vehicle can depart is determined based on whether or not all the doors are closed. Characteristic operation management method.
請求項8に記載の運行管理方法であって、
前記運行情報管理ステップで、前記発車間際期間以前の所定期間を余裕有期間として判定し、
前記輸送手段内の混雑の有無を判定し、
前記輸送手段内が混雑有と判定され、かつ、前記余裕有期間において前記対象物が前記輸送手段に乗車すると予測された場合、前記輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能である場合には、前記発車時刻前であっても扉を閉める
ことを特徴とする運行管理方法。
The operation management method according to claim 8,
In the operation information management step, determining a predetermined period before the period just before departure as a spare period,
Determining the presence or absence of congestion in the transportation means,
When it is determined that the inside of the means of transport is congested, and when it is predicted that the object will board the means of transport during the period with a margin, and when the door of the means of transport can be closed without any problems at present. is an operation management method characterized by closing the door even before the departure time.
請求項8に記載の運行管理方法であって、
前記運行情報管理ステップで、前記発車間際期間以前の所定期間を余裕有期間として判定し、
前記輸送手段の扉の乗車数の多少を判定し、
前記輸送手段の扉が乗車が少ないと判定され、かつ、前記余裕有期間において前記対象物が前記輸送手段に乗車すると予測された場合、前記輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能である場合には、前記発車時刻前であっても扉を閉める
ことを特徴とする運行管理方法。
The operation management method according to claim 8,
In the operation information management step, determining a predetermined period before the period just before departure as a spare period,
Determining the number of rides on the door of the transportation means,
When it is determined that the door of the transportation means has few boardings and it is predicted that the object will board the transportation means during the time period with margin, the door of the transportation means can now be closed without any trouble. a traffic control method, wherein the door is closed even before the departure time, if the
請求項1に記載の運行管理装置を含む運行管理システムであって、
前記運行管理システムは前記センサを有することを特徴とする運行管理システム。
An operation management system including the operation management device according to claim 1,
An operation management system, wherein the operation management system has the sensor.
請求項16に記載の運行管理システムであって、
前記センサは前記輸送手段の内外を検出可能な位置に設置される
ことを特徴とする運行管理システム。
The operation management system according to claim 16,
An operation management system, wherein the sensor is installed at a position capable of detecting the inside and outside of the transportation means.
処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を備える情報処理装置で構成され、センサにより検出した対象物の情報と既定の運行情報に基づき、既定の停留所に停車する輸送手段の運行を管理する運行管理システムであって、
前記既定の運行情報に基づいて、前記停留所ごとの前記輸送手段の既定の発車時刻から所定の時間前までを、発車間際期間として判定する、運行情報管理部と、
前記センサにより検出した対象物の位置と移動速度と移動方向と前記輸送手段の扉の位置の情報に基づき、未来において前記対象物が前記輸送手段に乗車するかどうかを予測する、行動予測部と、
前記対象物の位置と前記輸送手段の扉の位置の情報に基づいて、前記輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能であるかを判断する、現時刻閉扉判断部と、
前記対象物の位置と移動速度と移動方向と前記輸送手段の扉の位置の情報に基づいて、前記輸送手段の扉を発車時刻に支障なく閉めることが可能であるかを判断する、発車時刻閉扉判断部と、
前記発車間際期間において前記対象物が前記輸送手段に乗車すると予測された場合、前記輸送手段の扉を現在支障なく閉めることが可能であり、かつ、前記輸送手段の扉を発車時刻に支障なく閉めることが可能で無い場合には、前記発車時刻前であっても扉を閉める制御を行なう扉制御部を備える
ことを特徴とする運行管理システム。
It consists of an information processing device equipped with a processing device, a storage device, an input device, and an output device, and manages the operation of transportation means that stops at predetermined stops based on information on objects detected by sensors and predetermined operation information. a management system,
an operation information management unit that determines, based on the predetermined operation information, a period from a predetermined departure time of the transportation means for each of the stops to a predetermined time before as a period just before departure;
a behavior prediction unit that predicts whether or not the object will board the transportation means in the future based on information on the position, moving speed, moving direction, and position of the door of the transportation means detected by the sensor; ,
a current time door closing determination unit that determines whether or not the door of the transportation means can be closed without any trouble at present, based on information on the position of the object and the position of the door of the transportation means;
Departure time door closure for judging whether the door of the transportation means can be closed without hindrance at the departure time based on the information of the position, moving speed, moving direction of the object, and the position of the door of the transportation means. a judgment unit;
When it is predicted that the object will board the transportation means in the period just before departure, the door of the transportation means can be closed at present without any trouble, and the door of the transportation means can be closed without trouble at the departure time. A traffic management system, comprising: a door control unit that performs control to close the door even before the departure time when it is not possible to do so.
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