JPH04133601A - 保安機能付自動運転制御装置 - Google Patents

保安機能付自動運転制御装置

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JPH04133601A
JPH04133601A JP2250370A JP25037090A JPH04133601A JP H04133601 A JPH04133601 A JP H04133601A JP 2250370 A JP2250370 A JP 2250370A JP 25037090 A JP25037090 A JP 25037090A JP H04133601 A JPH04133601 A JP H04133601A
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control
ato
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function
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Hiroo Saito
齊藤　洋男
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Original Assignee
Toshiba Corp
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は、列車をスタートさせてから定位置に停止させ
るまでの自動運転を制御する保安ｓｒ。
付自動運転制御装Ｗに関する。
（従来の技術） 保安機能付自動運転制御装置は、所謂ＡＴＯ（Ａｕｔｏ
ｍａｔｉｃ　　Ｔｒａｉｎ　　０ｐｅｒａｔｏｒ）装置
と称するものであり、従来の保安機能付自動運転制御装
置装置は、第１８図に示すように、本装置の中核となる
ＡＴＯ本体１と、ＡＴＣまたはＡＴＳ等の保安装置２と
、マスコン指令器３と、力行制御部４Ａおよびブレーキ
制御部４Ｂからなる制御部！４と、例えば直流直巻モー
タ、インダクションモータ等からなる駆動機器５と、空
気ブレーキ作用装置７と、電気ブレーキ力を監視しなか
ら列車としての全ブレーキ力を保つために必要に応じて
前記空気ブレーキ作用装置７を作動させるブレーキ受量
器６と、レールから地上信号を受は取る受電器８と、Ａ
　’１’　Ｏ本体１のＴＡＳＫ制御エリアの地上子信号
を受信する車上子９と、速度発電ｆｌ１１０と、ＡＴＯ
本体１の動作を表示するデイスプレィ装置１１とから構
成されている。
従来の保安機能付自動運転制御装置は、同図に示すよう
に、ＡＴＣまたはＡＴＳ等の保安装置２とＡＴＯ本体工
とが別構成になっている。また、マスコン指令器３とＡ
ＴＯ本体１はそれぞれ連動し、マスコン指令器３の使用
時にはＡＴＯ機能が解除され、マスコン指令器３の不使
用時にはＡＴＯＲ能か復帰するように構成されている。
近年、上述したようなＡＴＯ本体１にソフトウェアによ
り構成されるファジー制併手法が導入され、従来の走行
パターンに追従するＰＩＤ′ｉｆＩＪｍに対して乗り心
地、停止精度の面で大きな効果を挙げている。
第１９図（ａ）は前記ＡＴＯ本体１の構成を示すブロッ
ク図である。同図に示ずＡ　Ｔ　Ｏ本体１は、３重系の
Ａ　Ｔ　Ｃ部および１重系のＡＴＯ部から構成されてい
る。３重系のＡ　Ｔ　Ｃ部からの出力は多数決論理回路
に供給され、ここでｒ２−ｏｕｔ−ｏｆ−３４の論理が
取られ、冗長度による信頼性の向上が計られている。
第１９図（ｂ）は１重系のＡＴＯ部および３重系のＡＴ
Ｃ部の出力のｒ２−ｏｕｔ−ｏｆ−３４の信頼度算出ブ
ロック図である。ＡＴＯ部の信頼度をＲｏ、各ＡＴＣの
信頼度をＲｃとすると、全体の信頼度Ｒは次式のように
なる。
Ｒ＝（３Ｒｃ”−２Ｒｃ’）−Ｒｏ　　　・・−（１）
すなわち、全体の信頼度ＲはＡＴＯ部の信頼度とＡＴＣ
の信頼度の積になる。今、仮にＲｃ＝Ｒ。
＝０，９とすれば、Ｒ＝０．８７５となり、装置単体の
各信頼度Ｒｃ、Ｒｏよりも低下していることがわかる。
（発明が解決しようとする課題） 上述したように、従来の保安機能付自動運転制御装置で
は、全体の信頼度が単体の信頼度よりも低下するという
問題があるとともに、またＡＴＯ本体１に使用されるフ
ァジー制御手法では、ベテラン運転士の運転方法を「あ
いまい制ｔｌＪＪの中に覚え込ませることに非常に長い
調整時間を有するという問題がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的とす
るところは、最適な走行動作を高い信頼性で実現するこ
とができる保安機能付自動運転制御装置を提供すること
にある。
〔発明の構成〕
（課題を解決するための手段） 上記目的を達成するため、本発明の保安機能付自動運転
Ｈ１ｍ装置は、列車の自動運転を制御する保安機能付自
動運転制御装置であって、地上からの速度制限信号およ
び定位置停止用の距離補正信号を受信する受信手段と、
速度信号を受信する速度信号受信手段と、複数の実行系
プロセッサ、該プロセッサのバスラインに接続されたメ
モリ部、パルス人力部、ディジタル入出力部、前記複数
の実行系プロセッサを監視する監視用プロセッサを有し
、列車の走行条件信号を供給され、該走行条件信号に対
するフェイルセーフ制御を同時に行う冗長に設けられた
複数の処理手段と、該複数の処理部からの演算処理結果
を供給され、これらの演算処理結果に対する多数決論理
処理を行う多数決論理手段とを有することを要旨とする
。
（作用） 本発明の保安機能付自動運転制御装置では、複数の実行
系プロセッサ、該複数の実行系プロセッサを監視する監
視用プロセッサを有する複数の処理手段により列車の走
行条＃信号に対するフェイルセーフ制御を同時に行いな
から多数決論理処理により列車の走行動作を制御してい
る。
（実施例） 以下、図面を用いて本発明の詳細な説明する。
第１図は本発明の一実施例に係わる保安機能付自動運転
制御装置の構成を示すブロック図である。
同図に示す保安機能付自動運転制御装置は、前述した第
１８図の保安機能付自動運転制御装置におけるＡ　Ｔ　
Ｏ本体１および保安装置２の代わりに保安８１能付ＡＴ
Ｏ装置２０を設けるとともに、デイスプレィ装置１１の
代わりに表示コントローラ２１、デイスプレィ２２およ
びキーボード２３を設けた点が異なるもので、その他の
構成は第１８図のものと同じであり、同じ構成要素には
同じ符号を付しである。
第２図（ａ）は第１図の装置の保安機能付ＡＴＯ装置２
０の構成を示すブロック図である。同図ニ示ずＡＴＯｉ
置２装は、Ａ　’Ｔ’　ＯとＡＴｃとを合体した３重系
のＡ、　Ｔ　Ｏ／　Ｃ装置に構成されるとともに、この
３重系のＡＴＯ／Ｃ装置の出力を多数決論理回路におい
て２−ｏｕｔ−ｏｆ　　３の論理で出力している。
第２図（ｂ）は第２図（ａ）に示すＡＴＯ装置２０の信
頼性ブロック図である。このＡＴＯ／Ｃ装置の各々の信
頼度をＲｃｏとすると、全体の信頼度Ｒは次式のように
なる。
Ｒ＝３Ｒｃｏ２−３Ｒｃｏ’　　　　　　・・・（２）
各Ａ　’Ｔ”　Ｏ／　Ｃ装置の信頼度Ｒｃｏを０．９と
すると、全体の信頼度はＲ＝０．９７２となり、システ
ムの信頼度は単体のものよりも向上していることがわか
る。
第３図は前記保安機能付ＡＴＯ装置２０の具体的な内部
構成図である。同図に示す保安機能付ＡＴＯ装置２０は
、受電器８および車上子９からの信号を受信する受信器
２４と、第１のＡＴＯ／Ｃ処理部２５、第２　ノＡ　Ｔ
　Ｏ／　Ｃ処理部２６および第３のＡＴＯ／Ｃ処理部２
７からなる３重系のＡＴ　Ｏ／　Ｃ処理部と、該３重系
のＡＴＯ／Ｃ処理部の出力を２−ｏｕｔ−ｏｆ−３の多
数決論理処理する多数決処理部２８と、出力回路２９と
から構成されている。また、該ＡＴＯ装置２０の各ＡＴ
Ｏ／Ｃ処理部２５−２７には、第１の速度発電機１０Ａ
および第２の発電機１０Ｂが接続され、速度信号が供給
されている。このように２重系にする思想は速度発電機
の情報が正確か否かチエツクするためである。
第４図は前記Ａ　’Ｔ’　Ｏ／　Ｃ処理部２５−２７の
詳細な内部構成を示す図である。各ＡＴＯ／Ｃ処理部は
全く同じ構成であるので、同図においては第１のＡＴＯ
／Ｃ処理部２５のみ詳細に示し、他は省略されている。
従って、その説明も第１のＡＴＯ／Ｃ処理部２５につい
てのみ行う。
第１のＡＴＯ／Ｃ処理部２５は、バスライン４０Ａに共
通に接続された第１のマイクロプロセッサ（ＣＰＵＩ）
３１メモリ部（ＭＥＭ）３５、速度パルス入力部（ＰＩ
）３−６、ディジタル入出力部（ＰＩ／ＰＯ）３７から
なる第１のコンピュータ回路と、同様にバスライン４０
Ｂに共通に接続されなマイクロプロセッサ３１Ａ、メモ
リ部３５Ａ、速度パルス入力部３６Ａ、ディジタル入出
力部３７Ａからなる第２のコンピュータ回路と、前記バ
スライン４０Ａ、４０Ｂの両方が入力に接続され、出力
が前記多数決処理部２８に接続されている励振ＡＮＤ回
路３８と、両マイクロプロセッサ３１．３１Ａが正常動
作しているが否がを監視するための監視用マイクロプロ
セッサ（ＳＢ−ＣＰＵ）３３と、該監視用マイクロプロ
セッサ３３用のメモリ回路３４　（ＳＶ−ＭＥＭ＞とか
ら構成されている。前記励振ＡＮＤ回路３８は、両バス
ライン４０Ａ、４０Ｂが同様に作用しているとき作用し
、この出力を多数決処理部２８に供給するようになって
いる０両マイクロプロセッサ３１゜３１Ａは同一プログ
ラムで動作するため、監視用マイクロプロセッサ３３は
両マイクロプロセッサが同一動作をしていることを監視
するものである。
また、監視用マイクロプロセッサ３３はマイクロプロセ
ッサ３１．３１Ａの動作チエツクの他に、万一両者の動
作が異なったとしても、それが−過性のものであるか、
繰り返し発生するものであるか、完全なダメージのもの
であるかを見定める働きを有するとともに、また励＃１
ＡＮＤ回路３８を制御する機能も有する。
第５図は前記受信器２４からの地上信号がＡＴＯ／Ｃ処
理部２５−２７に対してどのように分配されるか、およ
び前記速度発電機１０Ａ、ＩＯＢから速度信号が速度信
号回路インタフェース４２を介してＡＴＯ／Ｃ処理部２
５−２７にどのように供給されるかを示す図である。同
図に示すように、受信器２４を介しての地上信号はＡＴ
Ｏ／Ｃ処理部２５−２７の各監視用マイクロプロセッサ
３３に同じように供給される。また、デイスプレィ２２
への出力は各監視用マイクロプロセッサ３３から表示コ
ントローラ２１に接続される。この場合、各監視用マイ
クロプロセッサ３３は互いに情報を交換する回線を有し
て接続される。速度信号は各ＡＴＯ／Ｃ処理部２５−２
７の速度パルス入力部３６．３６Ａに供給されている。
上述したように、本保安機能付自動運転制御装置のＡＴ
Ｏ装置２０は次に示すような特徴を有する。
（１）各Ａ　Ｔ　Ｏ／　Ｃ処理部２５−２７が２つの実
行するマイクロプロセッサ３１およびこのマイクロプロ
セッサ３１を監視する監視用マイクロプロセッサ３３か
らなる３つのマイクロプロセッサか１組となって制御を
行う。
（２）各監視用マイクロプロセッサ３３は地上信号を受
は取り、実行系のマイクロプロセッサ３１に対して同じ
信号を出力する働きを行う。
（３）各監視用マイクロプロセッサ３３はそれぞれ情報
を交換し合う回線を有しており、デイスプレィ２２の表
示コントローラ２１への出力機能を有している。各監視
用マイクロプロセッサ３３はそれぞれメモリ回路３４を
有し、自分の処理部実行系マイクロプロセッサの監視と
同じ他の処理部との比較判断等を行い、故障時には他系
の切り離し、自らの系の切り離し等が可能である。
（４）速度入力信号を３系統のＡＴＯ／Ｃ処理部２５−
２７に同時に入力し、同一プログラムで結果的には６つ
のマイクロプロセッサがＡＴＯ装”置２０に必要な動作
を演算し、比較し、判断し、制御出力している。各ＡＴ
Ｏ／Ｃ処理部２５−２７はそれぞれ３つのマイクロプロ
セッサがフェイルセーフ動作するように構成されてあり
、最悪の場合には、１個のＡＴＯ／Ｃ処理部でも問題な
く、制御動作を行うことができる。各ＡＴＯ／Ｃ処理部
は監視用マイクロプロセッサ３３を加えた３つのマイク
ロプロセッサを１組とし、これを２−Ｏｕｆ、−ｏｆ−
３の３重系構成としてシステムの冗長性を取っている。
第６図は本保安機能付自動運転制御装置のＡＴＯ装置２
０のソフトウェアの機能説明図である。
同図において、５０はニューラルネットワーク制御部で
あり、中核となるソフトウェア手法が使用されている。
５１は速度情報、５２はＡＴＣパターン（保安装置はこ
こではＡＴＣとして説明する）、５３は地上子条件信号
であり、特に定位置停止制御ｍ１（ＴＡＳＣ：Ｔｒａｉ
ｎ　　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　　５ｔｏｐ　　Ｃｏｎｔｒ
ｏｌ）を行う時等に必要なものである。５７は各種車両
条件である。
ニューラルネットワーク制御部５０は、上述した各入力
条件５１〜５３．５７を得て、力行制御５４、ブレーキ
制御５５を行うようになっている。
また、本ＡＴＯ装Ｗ、２０は単に出発して定位置に停止
するだけでなく、自動走行の質を評価関数５６という数
量化または定量化されたファクタで評価しようとするも
のである０例えば、到着時間５６Ａのファクタ、停止位
置の精度５６Ｂのファクタ、乗り心地５６Ｃのファクタ
、省エネ走行５６Ｄのファクタ等で評価するものである
。すなわち、各ファクタの評価が向上するようにニュー
ラルネットワーク制御部は走行する度に制御し、これに
より走行する毎に次第に理想的な形に収斂していく所謂
学習機能を有するソフトウェアとなっている。
第７図および第８図はニューラルネットワークの説明図
であり、それぞれニューロンモデルの１例を示す図およ
びニューロンの階層構造のモデルを示す図である。ニュ
ーラルネットワークは人間の頭脳の機能をＷｉ械に置き
換えたものであり、学習することにより精度を順次高め
ていくことができるソフトウェア制御方式である。
第７図に示すニューロンモデルでは、ニューロン（神経
細胞）はいくつかの入力から出力を発生する。この出力
はいくつかの入力に重み（Ｗ＞を加味した総和の関数と
して表すことができる。
第８図は入力層、中間層、出力層のネットワーク構成か
らなるニューロンの階層構造のモデルを示す図である。
各入力層への入力！＋１１２１１、にある値を入力し、
各ニューロンで演算するｙ＝δ（Σωｉモθ）の値によ
りｙを求め、このｙと正しいｙとの差分を最小にするよ
うにωおよびθを修正していく、そして、この修正を繰
り返すことにより、■しいニューラルネットワークを生
成していく０本装置のＡＴＯ装置２０は入力条件として
速度、現在ノツチ、荷重、編成車両数、ＡＴＣ信号等を
与え、出力としてブレーキノツチ、力行ノツチを得るよ
うに構成されている。
以上説明してきたＡＴＯ装置２０の機能を実際の車両の
制御に当てはめた時、どのような制御になるかについて
説明する。
第９図は本ＡＴＯ装置２０が力行制御部ヘノッチ出力し
、速度の予測を行う場合の説明図である。
列車の速度が現時点の速度の場合の一定時間後の速度を
予測し、最も目標速度に近くなるノツチを選定するよう
に制御する。すなわち、現在の出力ノツチに対する予測
速度が一定の許容速度偏差内に入る場合は、そのノツチ
を選択し、ノツチの変動を抑える０例えば、現状のノツ
チが２Ｎ、３Ｎまたは４Ｎのいずれかであれば、ノツチ
はそのまま保持し、ＩＮまたは５Ｎノツチであれば、３
Ｎを選択する。
ニューラルネットワークは上述したような制御を基本操
作とするが、予測が外れるようなことがあったり、評価
関数との値のずれが大きい時は、次の回の走行からノツ
チの選定を変更またはノツチ出力タイミングを変更して
、許容速度差の中央値、すなわち目標速度を精度よく狙
うように制御することになる。
第１０図は停止時の制御方式を示す説明図である。停止
時は、各時点で取り得るブレーキノツチに対する停止位
置を予測し、ｆｉｆｉ停止目標の近くに停止できるノツ
チを選択する。但し、現在出力中のノツチに対する予測
停正位置が一定の許容停止誤差に入る時は、そのノツチ
を保持し、不要なノツチの変動を抑制する。なお、予測
の外れ、評価関数の値にずれがあれば、次回停止時、ニ
ューラルネットワーク制御偏差を最小にするようにノツ
チ変更、ノツチタイミング変更を行い、最適停止点を求
めていくようになる。
第１１図はＡＴＯ装置２０の全体としての動作を説明す
るための図である。同図は列車がＡ駅から８駅を月相し
て走行していく場合の代表的な走行例を示している。同
図において、■は力行制御区間である。制御方式は第９
図に示したような予測制御を行う範囲である。■はＡＴ
Ｃ速度制限にひっかかってブレーキをかける区間である
０通常Ａ　Ｔ　Ｃブレーキは第１８図に示したようにＡ
ＴＯとＡＴＣとが独立している時は固定的に常用７ノソ
チというように固定されているが、本装置のように保安
装置、ＡＴＯ装置が同一処理部に内蔵されている時は状
況に応じて最適ノツチが選定できる。■および■はとら
に力行ノツチ制御部である。
処理部は速度、走行距離を絶えず演算しているため、目
標速度に対して最適ノツチを選定しなから列車を制御す
る。■はＴＡＳＣ制御範囲に入ってからのブレーキ制御
であり、これは第１２図で詳細に説明する。
以上のように、Ａ　Ｔ　Ｏ装置２０は力行、ブレーキ制
御、両方の出力を出さない相性制御を加えて、Ａ駅から
Ｂ駅に列車を運行させるものである。
第１２図は本Ａ　Ｔ’　Ｏ装置２０内ノＴ　Ａ　Ｓ　Ｃ
ｉ！＋御装置の機能を説明した図である。同図の横軸の
距離上に示されている各地上子は次の役目を有する。
すなわち、第１地上子はＡＴＯ装置に対し、ＴＡＳＣ制
御エリアに入ったことを認識されるためのものであり、
第２地上子は定位置に停止させるための予測ポイントを
示すものであり、第３地上子は定位置停止制御のための
最終ポイントを示すものである。
Ａ　ＴＯ装置は第１地上子通過時、Ｖ　ＯＩＡ〜■。１
゜の中に列車速度が入っていることを確認する。
これは第１１図の停止減速度範囲に相当するものである
。仮りに、列車速度かニューラルネットワーク制御エリ
アを下まわった速度で第１地上子を通過した時は、力行
制御を使用して、このエリアまで運ぶことが必要である
。第１地上子以降、ＡＴＯ装置２０内の各ＡＴＯ／Ｃ処
理部２５−２７の実行系のマイクロプロセッサ３１は自
らが演算する距離ｅ　＋−１＋　ｅ　＋−２＋　ｅ　ｌ
−３に対するニューラルネットワーク制御エリアの上限
値から下限値範囲Ｖ目＾ゝＶ目Ｏ・　Ｖ１２＾ゝＶ１２
１）、Ｖ目＾ゝＶ１３Ｄ内にそれぞれ速度が入っている
ことを予測し確認する。
第２地上子でも、各ＡＴＯ／Ｃ処理部２５−２７のマイ
クロプロセッサは速度がＶ０２Ａ〜ＶＯ２゜内であるこ
とを確認する。また、第２地上子では、内部で演算して
きた距離誤差の補正も行う。
更に継続して、距Ｍｅ２−．．ｇ２−２の点の各々の速
度バンドＶ　２１Ａ　ゝＶ　２１Ｄ　Ｉ　Ｖ　２２Ａ　
ゝＶ　２２Ｄに列車速度が入ることを予測し入っている
ことを確認する。第３地上子は停止点の直前にある、最
終的に停止精度に入って停止できるか否かの最終ポイン
トになる。ここでの制御は極めて重要であり、第１０図
で説明した通りの制御か行われる。
本走行動作では、速度バンドの、［限、下限を走行して
いても、走行終了時、停止精度、到着時間、乗り心地、
省エネ等の面から評価されるため、次第に評価関数値を
満足するようにニューラルネ・ｙトワークがそれぞれ修
正を加えていくため、最適走行に収斂していくという特
徴がある。なお、収斂ゾーンは第１２図に示すとおりで
ある。
次に、第１３図に示すフローチャートを参照して作用を
説明する。同図に示すように、Ａ　Ｔ　Ｏ装置２０はま
ず初期条件を確認し、走行条件が揃えば走行可能となる
（ステップ１１０＞、走行開始指令か出ると（ステップ
１２０ｍ走行開始直後からＡＴＯ装置２０は内部のマイ
クロプロセッサによる速度、距離、電力量、加速度、減
速度等をリアルタイムに演算し始める（ステップ１．３
０　）　。
この処理には、車輪径補正による速度の補正演算、架線
電圧、架線電流等は計測した値を収り入れて電力量の計
算を行う機能が含まれている。
この演算結果は次に示すステップ１４０の列車制御処理
に供給される。この処理は本ＡＴＯ装置２０の中核部分
であり、４つの処理ステップからなる。
第１の処理ステップ１４２は自己演算結果のポイントに
おける現状走行状態を確認する機能を有し、第２の処理
ステップ１４４は評価関数におけるチエツク機能を有す
る。第３の処理ステップ１４６は過去にその区間を走行
し、評価間数の上からも優良と見なされた走行曲線との
比較を行い、第４の処理ステップは第１〜４の処理ステ
ップの条件を全部考慮し、ニューラルネットワーク制御
により実際的にノツチ指令を出力する４なお、この列車
制御処理について詳細に後述する。
上述した処理を経てから、力行指令か、惰行指令か、ブ
レーキ指令かが出力される（ステップ１５０．１６０，
１７０）、いずれの指令でもない場合には、故障検知さ
れ（ステップ１８０）、処理を終了する。
いずれかの指令の場合には、ステップ１９０に進み、Ａ
　ＴＣの速度制限、勾配、曲線等の速度制限の確認を行
う（ステップ１９０，２００）、それから、′Ｔ’　Ａ
　Ｓ　Ｃゾーンに入ったか否かの確認があり、入ってい
なければ、各種データの演算か継続される。”ｒＡＳＣ
ゾーンに入って、第１地上子を通過すると、ＡＴＯ装置
２０は主としてブレーキ制御に入り、第２地上子、第３
地上子の情報を得て、第１１図及び第１２図で説明した
定位置停止制御が開始される（ステップ２１０〜２４０
）。
列車が定位置に停止したことを確認した後、ＡＴＯ装置
２０は、最終演算結果の確認処理（ステラ７２５０＞、
評価関数による最終チエツク処理（ステップ２６０＞、
ｆｉ良定走行曲線選択と記録処理（ステップ２７０）を
行い、処理を終了する。
前記ステップ１４０の列車制御処理について第１４図お
よび第１５図を参照して説明する。
第１４図のステップ３１０でも示すように、列車か走行
開始すると、速度、距離、電力量、加減速度を演算し始
めることについては既に説明した。
これらの結果をらとにＡＴＯ装置２０は演算結果を各ポ
イント毎にチエツクしていくことになる。
この方法について第１５図（ａ）を参照して説明する。
第１５図（ａ）においては、横軸は距離を示し、線軸は
速度、電圧、電流を示している。
ＡＴＯ装置２０は同図に示すような演算を行いなから、
内部のメモリに蓄積していくことになる。
同図に示すｅ、、ｉｇ２．　　・・・ｅカの各距離のポ
イントにおいて、現状速度、電力！、加減速度等を確認
し記憶する（ステップ３２０）、ここで、ｅ、、ｅ、、
　　・・・ｅ、のポイントは前記キーボード２３から設
定可能であり、表示コントローラ２１を介してデイスプ
レィ２２に演算結果を表示できるように構成されている
。なお、第１５図（ａ）において、ブレーキ電流の図が
逆向きに示されているのは回生制御になるためである。
次に、時間精度、省エネ、乗り心地、停止精度の４つの
ファクタををする評価関数によるチエツクを行う（ステ
ップ３３０）、第１５図（ｃ）には４つの走行曲線■〜
■が示されているが、■は時間精度を最優先にした走行
曲線で他の３つのファクタは許容制限内にあるものを示
し、■は省エネ精度をＩｊＬ優先にした走行曲線で他の
３つのファクタは許容制限内にあるものを示し、■は乗
り心地をｉｔ先にした走行曲線で他の３つのファクタは
許容制限内にあるものを示し、■は停止精度をｆｉｒｆ
先にした走行曲線で他の３つのファクタは許容制限内に
あるものを示す、この曲線は予めＡＴＯ装置２０内に設
けられているものであり、４つのファクタを同時に最良
にする走行はできないため、どのファクタを優先させる
かが必要である。
第１４図では、■、■、■、■の通りの優先順位を決め
て走行曲線を評価している。
すなわち、第１５図（ａ）で定めたポイント毎に現在走
行中の走行曲線と第１５図（ｃ）の曲線を比較し、その
情報をニューラルネットワーク制御部の入力因子とする
。
この曲線の比較の方法について説明する。
０曲線（時間精度ファクタのチエツク）６＋＋１．０１
・・・評価曲線に対し 現走行曲線は１４０１倍、 ｅ−：　　０．　９８＝−ｒｔ ノＩ　　　　　　　　　　　　０．　　９８　　倍　、
ｅゎ　：１．１５ というように評価曲線に対し現在走行中の曲線が（＋）
側に偏差があるか（−）側に偏差があるかをチエツクす
る。
それから、■曲ｌｉ（省エネ精度）、■曲線（乗り心地
）、■曲ＩＩ（停止精度）の各ポイント毎に対する比較
値を係数表示していくものとする。この各値がニューラ
ルネットワーク制御の入力因子となる訳である。第１４
図のフローチャートでは、第１優先を時間精度にしであ
るため、ニューラルネットワーク制御でも時間精度に対
する重みっけが第１位となる。なお、優先順位について
は、前記キーボード２３から変更設定可能である０、ｔ
な、表示コントローラ２１を介してデイスプレィ２２に
表示することもできる。
次に、過去の優良走行曲線の比較を行う（ステップ３４
０）、第１５図（ｄ）は走行速度バンドに対し過去に走
行した走行曲線で■時刻精度、■省エネ精度、■乗り心
地、■停止精度の全体を通して最も良い評価を得た曲線
■を示している。
この曲線■と現走行曲線との比較を前述した評価関数と
同様にｅ、、ｅ２．　　・・・ｅ、の距離ポイントによ
る比較を行い、この結果発生する偏差の係数をニューラ
ルネットワーク制御の入力因子とする。
次に、ニューラルネットワーク制御（ステップ３５０）
について説明する。
第７図および第８図において説明したように、ニューラ
ルネットワークにおいては入力層からの多くの入力情報
を中間層で結合し、ここでの推論出力を出力層に供給す
る。出力層では最終判断を行い、最も正しい出力との偏
差分が最小になるように出力を発生する。この出力は力
行ノツチ指令か、ブレーキノツチ指令か、または何も出
力しない惰行走行指令のいずれかである。この出力結果
が適正であるためには、入力情報１＋　＋　　１２・・
ｉ、ができるだけ多くの情報を与え続けること、および
正しい答が何であるかを判断する情報を与え続けること
である。
本装置では、ｌ　＋　＋　　１２１　　・・・ｉ、に対
して次のような情報を与えるように構成しである。
（１＞　ＡＴＣパターン速度情報 （２）定位置停止制御のための地上信号条件（３）車両
条件（列車長、列車重量、加速度、牽引トルク、電力等
） （４）ＡＴＯ演算情報（速度、距離、加速度、乗り心地
、電力等） （５）評価関数情報（優先順位による）（６）過去の優
良走行曲線 これらの情報からＩ＆適走行を推論し、最終判断を行っ
て出力する働きをするのがニューラルネットワーク制御
である。
第１５図（ｂ）を参照してニューラルネットワーク制御
の働きについて説明する。同図において、走行曲線■は
（１）〜（６）の条件でニューラルネットワークが判断
した最適走行曲線である０点線部分が現在走行曲線であ
る。
ます、ｅ１ポイントにおいて、最適曲線■のポイント■
に対し実走行針は■−■の偏差が生じる。
この点から２□では、■−〇の偏差を評価関数条件を満
たしなからどのようにしたら小さくなるかを推論し判断
して出力する。
同様に、２□ポイントでは、ｅ３でのＯ−■の偏差を最
小にするように推論し判断して出力する。
このようにチエツクポイント毎に次のチエツクポイント
を予想推論しなから出力していくことになる。
第１５図に示す各種走行曲線においては、今回走行した
走行が評価関数■〜■のファクタの総合点で過去の優良
走行曲線■に比較して優れていると判断された場合には
、過去の優良走行曲線を今回の走行に記録し直す機能を
有する。従って、絶えすａ適走行のものに塗り変えられ
、このデータが次の走行時のニューラルネットワーク制
御の入力因子になる。このようにして、ニューラルネッ
トワークの入力因子はｉ適化因子に塗り変えられていく
のである。
第１６図および第１７図はそれぞれニューラルネットワ
ーク制御の変形例を示す図である。
前述した第１４図のフローでは説明の便宜上、１つのニ
ューラルネットワークで説明したが、このニューラルネ
ットワークをρ１えば６ａで構成したものが第１６図で
ある。第１４図が人間１人のニューロンであると考える
と、第１６図は人間６人の頭脳を使って判断するような
ものである。このようにニューラルネットワークを１つ
のブロックと考え、階層的に第１層ニューラルネットワ
ーク７０、第２層ニューラルネットワーク７１、第３層
ニューラルネットワーク７２と槓み重ねていくことによ
り、より大きなシステムを構築することができる。
第１７図はニューラルネットワーク制御の階層ｉ造のネ
ットワークを示すブロック図である。同図において、７
３は前段部ネットワークであり、入力条件を判＠または
取捨選択し、推論ネットワーク７４に入力する。この部
分は様々な情報から１＆適制御を予想し、推論する部分
であり、種々のケースを考えて、いくつかの結論を出す
６判断部ネットワーク７５はこの中のケースを現状走行
から考えて最終判断する。このような形でネットワーク
を階層接続することにより、より効率的で適切制ｔＭ可
能なニューラルネットワークを形成することができる。
〔発明の効果〕
以上説明したように、本発明によれば、複数の実行系プ
ロセッサと監視用プロセッサからなる複数の処理手段で
フェイルセーフ構造となっており、高い信頼性を達成す
ることかできる。各監視用プロセッサは専用メモリを有
し、ＡＴＣ′ＩＲ能、表示コントローラへのデータ伝送
、監視用プロセッサ同志の相互監視をプログラマブルに
実行できる。
評価関数を選定修正し、より新しい効果的な自動運転走
行を行うことかできる。走行を繰り返す度にニューラル
ネットワークの学習機能が作用し、ｉ通出力を発生する
ように演算、実行、評価し、次第に最適走行に収斂し、
最高の走行制御を実現できる。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の一実施例に係わる保安機能付自動運転
制御装置の構成を示すブロック図、第２図（ａ）は第１
図の装置の保安機能付ＡＴＯ装置の構成を示すブロック
図、第２図（ｂ）は第２図（ａ）に示すＡＴＯ装置の信
頼性ブロック図、第３図は第１図の装置の保安機能付Ａ
ＴＯ装置の具体的な内部構成図、第４図および第５図は
第１図の装置のＡＴＯ／Ｃ処理部の詳細な内部構成を示
す図、第６図は第１図の装置のＡＴＯ装置のソフトウェ
アの機能説明図、第７図および第８図はニューラルネッ
トワークの説明図、第９図は第１図の装置のＡＴＯ装置
の力行制御子測方法を示す説明図、第１０図は停止時の
制御方式を示す説明図、第１１図は第１図の装置のＡＴ
Ｏ装置の全体としての動作を説明するだめの図、第１２
図は第１図の装置のＡＴＯ装置のＴＡＳＣ制御の説明図
、第１３図は第１図の装置の作用を示すフローチャート
、第１４図は第１３図における列車制御処理の詳細を示
すフローチャート、第１５図は列車制御処理を説明する
ためのグラフ、第１６図および第１７図はそれぞれニュ
ーラルネ・ソトワークの変形例を示す図、第１８図は従
来の保安機能付自動運転制御装置の構成を示すブロック
図、第１９図（ａ）は第１８図の従来の装置の保安機能
付ＡＴＯ装置の構成を示すブロック図、第１９図（ｂ）
は第１９図（ａ）に示すＡＴＯ装置の信頼性ブロック図
である。 ２０・・・保安機能付ＡＴＯ装置、 ２１・・・表示コントローラ、 ２２・・・デイスプレィ、 ２３・・・キーボード、 ２４・・・受信器、 ２５〜２７・・・ＡＴＯ／Ｃ処理部、 ２８・・・多数決処理部、 ２　つ　・ ３３　・ ・出力回路、 ３１Ａ・・・マイクロプロセッサ、 ・監視用マイクロプロセッサ、 ３５Ａ、３４・・・メモリ。

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. （１）列車の自動運転を制御する保安機能付自動運転制
    御装置であつて、地上からの速度制限信号および定位置
    停止用の距離補正信号を受信する受信手段と、速度信号
    を受信する速度信号受信手段と、複数の実行系プロセッ
    サ、該プロセッサのバスラインに接続されたメモリ部、
    パルス入力部、ディジタル入出力部、前記複数の実行系
    プロセッサを監視する監視用プロセッサを有し、列車の
    走行条件信号を供給され、該走行条件信号に対するフェ
    イルセーフ制御を同時に行う冗長に設けられた複数の処
    理手段と、該複数の処理部からの演算処理結果を供給さ
    れ、これらの演算処理結果に対する多数決論理処理を行
    う多数決論理手段とを有することを特徴とする保安機能
    付自動運転制御装置。
  2. （２）前記複数の処理手段の各メモリ部は、ニューラル
    ネットワーク制御手段を用いたソフトウェアを格納し、
    前記複数の処理手段は、該ソフトウェアに基づいてブレ
    ーキ制御および力行制御の度に速度、走行距離、停止位
    置の予測制御を実行し、この実行した結果を評価関数と
    比較し、この比較の偏差が最小となるように制御結果が
    収斂していく学習機能を有することを特徴とする請求項
    （１）記載の保安機能付自動運転制御装置。
  3. （３）列車制御状況、故障状況を表示するとともに、ニ
    ューラルネットワーク制御の評価関数の設定を運転台か
    ら変更できる外部設定機能付表示装置を有することを特
    徴とする請求項（１）記載の保安機能付自動運転制御装
    置。
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