JPH07327302A - Automatic train operation system - Google Patents

Automatic train operation system

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Publication number
JPH07327302A
JPH07327302A JP6116744A JP11674494A JPH07327302A JP H07327302 A JPH07327302 A JP H07327302A JP 6116744 A JP6116744 A JP 6116744A JP 11674494 A JP11674494 A JP 11674494A JP H07327302 A JPH07327302 A JP H07327302A
Authority
JP
Japan
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data
pattern
approximate
section
target
Prior art date
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Pending
Application number
JP6116744A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Junko Oya
矢 純 子 大
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to JP6116744A priority Critical patent/JPH07327302A/en
Publication of JPH07327302A publication Critical patent/JPH07327302A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To enhance control follow-up based on a desired travel pattern. CONSTITUTION:Since a train can run when a pattern of certain degree of accuracy can be reproduced from a desired travel pattern, a pattern calculator 3 splits a travel section finely to produce a desired travel pattern where the desired speed at each point is designated by a constant. A contraction unit 4 splits a travel section designated by the desired travel pattern into a plurality of sub-sections each generating a contraction pattern for approximating the speed with a specific function. A follow-up controller 6 controls a train 2 according to the contraction pattern. Consequently, the pattern data can be reduced by approximating the travel pattern to a function curve and the calculation of the speed can be simplified at the time of control follow-up by approximating with a low order function.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、目標走行パターン追従
型の自動列車運転システムに関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an automatic train operation system of target traveling pattern following type.

【0002】[0002]

【従来の技術】自動列車運転(Automatic Train Operati
on)システムは列車の走行制御を自動で行おうというも
のである。その1つの方式として目標走行パターンを予
め求めておき、追従制御装置によって列車がその目標走
行パターンに追従するように制御するタイプがある。こ
のタイプの自動列車運転システムにおいて現在の実際の
速度と目標走行パターンとの速度偏差をフィードバック
し、速度追従制御を行う場合には、算出した目標走行パ
ターンのデータをシステム内に記憶し、走行状況に応じ
て目標走行パターンデータを取出し、現在走行地点での
目標速度を算出し、この目標速度に基づいてノッチ指令
を決定する。
2. Description of the Related Art Automatic Train Operati
on) system is to automatically control the running of the train. As one of the methods, there is a type in which a target traveling pattern is obtained in advance and a train is controlled by a follow-up control device so that the train follows the target traveling pattern. In this type of automatic train operation system, when the speed deviation between the current actual speed and the target travel pattern is fed back and speed follow-up control is performed, the calculated target travel pattern data is stored in the system to The target traveling pattern data is extracted according to the above, the target speed at the current traveling point is calculated, and the notch command is determined based on this target speed.

【0003】図6はそのタイプの自動列車運転システム
の構成を示すものである。この図において、パターン算
出装置71は、上記列車の走行位置の他、その位置の地
形や線路の曲り度合い等の条件を加味して位置対速度の
データとして定義される目標走行パターンを求めるもの
であり、72はその目標走行パターンデータである。図
7はこの距離対速度データをグラフにして示したもので
あり、この図において、(xi ,vi )は出発点からの
距離で特定される各位置に対して与えられる位置対速度
データであり、例えば、1[sec]刻みで位置対速度
データを与えられるものである。この位置対速度データ
はパターン追従制御装置74に与えられる。このパター
ン追従制御装置74は、制御目標値算出部75及びノッ
チ指令算出部76を有している。制御目標値算出部75
は、位置対速度データの形で目標走行パターンが与えら
れると、目標速度を算出するにあたり、現在地点の前後
の二点のデータを選んでこれらを補間する。その補間
は、例えば下式に基づいて行われることとなる。
FIG. 6 shows the configuration of an automatic train operation system of that type. In this figure, the pattern calculation device 71 obtains a target traveling pattern defined as position-versus-speed data by taking into consideration conditions such as the traveling position of the train, the topography of the position, and the degree of curve of the track. Yes, 72 is the target travel pattern data. FIG. 7 is a graph showing this distance-versus-speed data. In this figure, (xi, vi) is the position-velocity data given to each position specified by the distance from the starting point. , For example, the position-to-velocity data can be given in units of 1 [sec]. This position-versus-speed data is given to the pattern following controller 74. The pattern tracking control device 74 has a control target value calculation unit 75 and a notch command calculation unit 76. Control target value calculation unit 75
When a target traveling pattern is given in the form of position-to-speed data, when calculating the target speed, two data before and after the current position are selected and interpolated. The interpolation will be performed based on the following equation, for example.

【0004】 vr =((x−x2 )/(x3 −x2 ))(v3 −v2 )+v2 (1) この式中、xは距離計測装置73から与えられる現在の
位置、x2 ,x3 は図6に示されるような隣接する2地
点の距離値、v2 ,v3 はそれぞれ距離x2 ,x3 の地
点における目標速度である。
Vr = ((x−x2) / (x3−x2)) (v3−v2) + v2 (1) In this equation, x is the current position given by the distance measuring device 73, and x2 and x3 are shown in FIG. The distance values v2 and v3 between two adjacent points as shown in Fig. 2 are target velocities at points of distances x2 and x3, respectively.

【0005】制御目標値算出部75によって求められた
目標速度vr はノッチ指令算出部76に与えられ、この
ノッチ指令算出部76によって段階的なモータ出力トル
ク指令であるノッチ指令に変換され、列車制御装置77
がこのノッチ指令に従って電動機の速度を制御すること
となる。
The target speed vr obtained by the control target value calculation unit 75 is given to a notch command calculation unit 76, which is converted into a notch command which is a stepwise motor output torque command, and train control is performed. Device 77
Controls the speed of the electric motor according to this notch command.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の自動列車走行システムにあっては、目標走行パター
ンを位置に対する速度カーブという形で再現するために
は十分小さな間隔でデータを与えなければならず、目標
走行パターンデータが大きくなってしまうという問題が
ある。例えば、前述したように1[sec]毎の位置対
速度データとして目標走行パターンを与える場合には所
定走行時間110[sec]の走行区間ではデータの要
素数は110組にも上ることとなってしまう。そのた
め、その日に走行する路線の全走行区間の目標走行パタ
ーンを記憶させようとすると、限られたメモリの多くを
目標走行パターンデータだけで占有してしまうことにな
る。
However, in the above-mentioned conventional automatic train traveling system, data must be given at sufficiently small intervals in order to reproduce the target traveling pattern in the form of a speed curve with respect to the position. However, there is a problem that the target traveling pattern data becomes large. For example, as described above, when the target travel pattern is given as position-to-speed data for every 1 [sec], the number of data elements reaches 110 in the travel section of the predetermined travel time 110 [sec]. I will end up. Therefore, if an attempt is made to store the target travel pattern for all travel sections of the route traveling on that day, most of the limited memory will be occupied only by the target travel pattern data.

【0007】また、前述したように補間計算が伴うため
に、目標速度の算出に時間がかかり、制御が遅れがちに
なるという問題もある。
Further, since the interpolation calculation is involved as described above, there is a problem that it takes time to calculate the target speed and the control tends to be delayed.

【0008】本発明は上記従来技術の有する点に鑑みて
なされたもので、その目的とするところは、目標走行パ
ターンに基づく制御の追従性向上を図ることのできる自
動列車運転システムを提供することにある。
The present invention has been made in view of the above-mentioned prior art, and an object of the present invention is to provide an automatic train operation system capable of improving the followability of control based on a target traveling pattern. It is in.

【0009】特に、本発明の目的は、目標走行パターン
データの大きさと、パターン追従制御時の制御目標算出
時間とを時に小さくできるようにすることにある。
In particular, an object of the present invention is to make it possible to reduce the size of the target traveling pattern data and the control target calculation time during the pattern follow-up control.

【0010】さらに、本発明の目的は、近似曲線として
誤差が所定の許容値以内に入るものを求めることができ
るようにすることにある。
A further object of the present invention is to be able to find an approximate curve whose error falls within a predetermined allowable value.

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】まず、実際の走行では、
列車を質点とみなすことによるモデル化誤差、乗車率や
出力トルクなどの車両条件の変動、天候の変化などによ
る路線条件の変動、距離計測器などのセンサの信号の誤
差、車輪の滑走・空転、といった様々な要因のため、列
車がある程度目標走行パターンからずれてしまうのは避
けられないため、それらの要因も加味した制御を行わな
ければならない。
[Means for Solving the Problems] First, in actual driving,
Modeling error due to considering trains as mass points, fluctuations in vehicle conditions such as boarding rate and output torque, fluctuations in route conditions due to changes in weather, errors in signals from sensors such as distance measuring devices, wheel sliding / slip, Due to various factors, it is unavoidable that the train deviates from the target traveling pattern to some extent, and therefore control must be performed in consideration of those factors as well.

【0012】しかし、目標走行パターンは、標準的な条
件の下で列車が最適に走れるように求められた走り方の
目安であり、様々な条件変動の下で列車が厳密にパター
ン通り走行する必要はない。したがって、目標走行パタ
ーンデータからは、ある程度正確にパターンを再現でき
ればよい。
However, the target traveling pattern is a guideline for the running manner required for the train to run optimally under standard conditions, and the train needs to strictly follow the pattern under various conditions. There is no. Therefore, it suffices if the pattern can be reproduced to some extent accurately from the target traveling pattern data.

【0013】本発明は、この点に着目してなされたもの
で、目標走行パターンを低次の曲線などで近似表現する
ことにすれば、近似パラメータによって目標走行パター
ンを表せるので、パターンデータの大きさを小さくで
き、目標速度も代入計算で簡単に求められることとな
る。
The present invention has been made paying attention to this point, and if the target traveling pattern is approximated by a low-order curve or the like, the target traveling pattern can be represented by an approximate parameter, so that the size of the pattern data is large. Therefore, the target speed can be easily obtained by substitution calculation.

【0014】そこで、本発明の自動列車運転システム
は、位置対速度のデータとして与えられる第1の目標走
行パターンデータを求める第1の目標走行パターン算出
手段と、前記第1の目標走行パターンのデータを用いて
前記第1の目標走行パターンのデータにおける所定区間
の走行パターンを近似した関数曲線によって構成される
位置対速度のデータである第2の目標走行パターンデー
タを生成するパターンデータ縮約手段と、前記第2の目
標走行パターンのデータに基づいてノッチ指令を決定す
るパターン追従制御手段とを備えることを特徴とする。
Therefore, in the automatic train operation system of the present invention, first target travel pattern calculation means for obtaining first target travel pattern data given as position-to-speed data, and data of the first target travel pattern. Pattern data reducing means for generating second target travel pattern data which is position-to-speed data constituted by a function curve approximating a travel pattern of a predetermined section in the data of the first target travel pattern using , Pattern-following control means for determining a notch command based on the data of the second target travel pattern.

【0015】パターンデータ縮約手段は、例えば、第1
の目標走行パターンデータにおける全走行区間をその特
性に従って関数曲線への近似対象区間として分割し、そ
の各区間を示す近似区間データを生成する近似区間生成
手段と、前記近似区間データの示す各近似区間の少なく
とも2点を低次曲線近似の基準として抽出し、該少なく
とも2点の基準点を通り、かつ特定の関数で表現される
近似曲線を求め、その関数パラメータのデータを生成す
る近似曲線生成手段とを備えることにより実現すること
ができる。
The pattern data reduction means is, for example, the first
All the traveling sections in the target traveling pattern data are divided as approximation target sections to the function curve according to their characteristics, and approximation section generating means for generating approximation section data indicating each section, and each approximation section indicated by the approximation section data. Is extracted as a reference for low-order curve approximation, an approximation curve expressed by a specific function that passes through the at least two reference points is obtained, and approximation curve generation means for generating data of the function parameter It can be realized by including and.

【0016】また、パターンデータ縮約手段は、近似曲
線と第1の目標走行パターンとの誤差に基づいて近似精
度を判定し、その結果、前記近似精度が許容値よりも大
きいとき、当該近似区間データの示す区間を再度分割
し、その各区間を示す近似区間データを生成して近似曲
線生成手段に与える第2の近似区間生成手段とを備える
構成とすることもできる。
The pattern data reduction means determines the approximation accuracy based on the error between the approximate curve and the first target traveling pattern. As a result, when the approximation accuracy is larger than the allowable value, the approximation section concerned. It is also possible to have a configuration in which the section indicated by the data is divided again, and second approximation section generation means for generating the approximation section data indicating each section and giving it to the approximation curve generation means.

【0017】第2の目標走行パターン、すなわち縮約目
標走行パターンは、近似区間データと該近似区間の関数
パラメータとを含むものとすることができる。
The second target travel pattern, that is, the contracted target travel pattern, may include approximate section data and function parameters of the approximate section.

【0018】[0018]

【作用】本発明によれば、与えられた目標走行パターン
を分割して部分毎に特定の関数曲線に近似することによ
り、目標走行パターンデータの大きさを抑えることがで
きる。このとき、できるだけ低次の関数で近似すればパ
ターン追従制御時の制御目標算出計算を簡単にすること
ができる。
According to the present invention, the size of the target travel pattern data can be suppressed by dividing the given target travel pattern and approximating a specific function curve for each part. At this time, the control target calculation at the time of the pattern follow-up control can be simplified by approximating the function as low as possible.

【0019】また、近似曲線と第1の目標走行パターン
との誤差を判定し、その誤差が許容値以内に入る近似曲
線のみ採用することで、確実な制御が可能となる。
Further, by determining the error between the approximate curve and the first target traveling pattern and adopting only the approximate curve in which the error falls within the allowable value, reliable control becomes possible.

【0020】[0020]

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
つつ説明する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0021】図1は本発明の一実施例に係る自動列車運
転システムの構成を示すものである。この図において、
本実施例の自動列車運転システムは地上側に設置される
地上側装置1と列車2とから大略構成される。地上側装
置1はパターン算出装置3とパターンデータ縮約装置4
とを備えている。パターン算出装置3は、図示しないデ
ータ蓄積装置や記憶媒体から読出した路線データ、列車
性能データ、および運行条件データに基づいて、標準的
な条件(乗車率、駆動/制動装置の調子、天候など)の
下で、列車が乗り心地や省エネルギなどの様々な要求を
満たして走るための目標走行パターンを、列車の性能や
運行ダイヤに合わせて算出する。これは前述した図7に
示すような目標走行パターンと同じものである。この目
標走行パターンデータはパターンデータ縮約装置4に与
えられ、ここで圧縮処理される。この圧縮処理は、標準
的な条件の下で列車が最適に走れるように求められた走
り方の目安であり、列車は、様々な条件変動の下で厳密
にパターン通り走行する必要はなく、目標走行パターン
データからある程度正確にパターンを再現できればよい
という観点から、その原目標走行パターンを低次の関数
で近似することができる2地点を見出だし、その2地点
間の位置対速度データをその低次の関数で置換えて目標
走行パターンを構成する位置対速度データの数を減少さ
せるものである。図2はその様子を示す距離対速度デー
タであり、前述の図7に示したデータに対応したもので
ある。ここでは距離x1 ,x2 ,…,xn のn個の位置
のみ利用され、その各区間が1次の関数vr =ai ・x
n +bi で近似されたものとなっている。この式中、v
r は目標速度、i(=1 〜n )は各区間の番号を表し、
xは出発点からの距離を表す走行位置変数でありXi-1
≦X≦Xi である。またai ,bi は近似パラメータで
ある。図3は図1に示すシステム構成要素であるパター
ンデータ縮約装置及びパターン追従制御装置の内部構成
を示すものである。この図にも示されるように、縮約目
標走行パターンデータ5は値xi ,ai ,bi のデータ
列からなる。
FIG. 1 shows the configuration of an automatic train operation system according to an embodiment of the present invention. In this figure,
The automatic train operation system of the present embodiment is roughly composed of a ground side device 1 and a train 2 installed on the ground side. The ground side device 1 includes a pattern calculation device 3 and a pattern data reduction device 4.
It has and. The pattern calculation device 3 is a standard condition (boarding rate, driving / braking device condition, weather, etc.) based on route data, train performance data, and operating condition data read from a data storage device or storage medium (not shown). Under the condition, the target travel pattern for the train to meet various requirements such as ride comfort and energy saving is calculated according to the train performance and operation schedule. This is the same as the target traveling pattern as shown in FIG. This target travel pattern data is given to the pattern data reduction device 4 and is compressed there. This compression process is a guideline for how the train is run so that it can run optimally under standard conditions, and the train does not have to run exactly according to the pattern under various conditions, and the target From the viewpoint that the pattern can be reproduced to some extent accurately from the traveling pattern data, two points that can approximate the original target traveling pattern by a low-order function are found, and the position-to-speed data between the two points is calculated as the low point. It is replaced with the following function to reduce the number of position-versus-speed data constituting the target traveling pattern. FIG. 2 shows distance-velocity data showing such a state, and corresponds to the data shown in FIG. Here, only n positions of the distances x1, x2, ..., Xn are used, and each section has a linear function vr = ai.x.
It is approximated by n + bi. In this formula, v
r is the target speed, i (= 1 to n) is the number of each section,
x is a travel position variable that represents the distance from the starting point and is Xi-1.
≤X≤Xi. Further, ai and bi are approximate parameters. FIG. 3 shows the internal configuration of the pattern data reduction device and the pattern tracking control device, which are the system components shown in FIG. As shown in this figure, the contracted target travel pattern data 5 is composed of a data string of values xi, ai, and bi.

【0022】図1を再び参照すると、列車2にはパター
ン追従制御装置6が搭載され、このパターン追従制御装
置6は、与えられた目標走行パターンデータを、図示し
ないメモリなどの記憶媒体に記憶し、この目標走行パタ
ーンデータと、図示しないモニタ装置から得られる現在
の位置から、現在地での目標速度を決定し、やはりモニ
タ装置から得られる現在の速度、時刻と、図示しないデ
ータ蓄積装置や記憶媒体などから読出した路線データと
列車性能データに基づいて、列車に与えるノッチ指令を
決定する。また、パターン追従制御装置6は、特に停止
点近くでは、目標速度の代わりに、現在の速度から目標
位置を決定し、これを制御目標値とすることにより、速
度追従制御から位置追従制御に切換えて、停止精度を確
保することができるもので、図3に示すように距離計測
装置7と列車制御装置8と制御目標値算出部9とノッチ
指令算出部10とを備えている。距離計測装置7は列車
2の出発点からの走行距離を計測し、その距離を現在位
置データxとして出力する。制御目標値算出部9は距離
計測装置7からの現在位置データxに基づいて縮約目標
走行パターンデータ5を参照し、目標速度vr を算出す
るもので、その際、現在位置データxがxi-1 ≦x≦x
i のとき縮約目標走行パターンデータ5の位置xi に対
応する近似パラメータai ,bi により特定される関数
により、vr=ai ・x+bi として目標速度が求めら
れる。例えば、現在位置データxがx2 ≦x<x3 の場
合にはa3 ・x+b3 として求められる。目標速度vr
はノッチ指令算出部10に供給され、このノッチ指令算
出部10はVr と、図示しない速度計測器によって与え
られる現在速度Vとの差に基づいて、ノッチ指令を算出
する。列車制御装置8は、このノッチ指令により車輪を
駆動する電動機を制御する。
Referring again to FIG. 1, the train 2 is equipped with a pattern following control device 6, and the pattern following control device 6 stores the given target traveling pattern data in a storage medium such as a memory (not shown). The target speed at the current location is determined from the target travel pattern data and the current position obtained from the monitor device (not shown), and the current speed and time obtained from the monitor device and the data storage device or storage medium (not shown) The notch command given to the train is determined based on the route data and the train performance data read from the above. Further, the pattern following control device 6 switches the speed following control to the position following control by determining the target position from the current speed instead of the target speed and setting it as the control target value, especially near the stop point. Therefore, the stopping accuracy can be secured, and as shown in FIG. 3, the distance measuring device 7, the train control device 8, the control target value calculation unit 9, and the notch command calculation unit 10 are provided. The distance measuring device 7 measures the distance traveled from the starting point of the train 2 and outputs the distance as the current position data x. The control target value calculation unit 9 refers to the contracted target travel pattern data 5 based on the current position data x from the distance measuring device 7 to calculate the target speed vr. At that time, the current position data x is xi- 1 ≤ x ≤ x
When i, the target speed is determined as vr = ai.x + bi by the function specified by the approximate parameters ai and bi corresponding to the position xi of the contracted target travel pattern data 5. For example, when the current position data x is x2 .ltoreq.x <x3, it is calculated as a3.x + b3. Target speed vr
Is supplied to the notch command calculation unit 10, and the notch command calculation unit 10 calculates the notch command based on the difference between Vr and the current speed V given by a speed measuring device (not shown). The train control device 8 controls the electric motor that drives the wheels by this notch command.

【0023】図4はパターンデータ縮約装置の詳細を示
すものである。この図において、パターン入力装置10
はパターン算出装置3からの原目標走行パターンデータ
を入力し、パターン分割装置11に与えるものである。
このパターン分割装置11は、ノッチの切換え点、勾配
の変化点などで、いくつかの近似区間に原目標走行パタ
ーンを分割し、このように分割された近似区間データを
記憶保持する。
FIG. 4 shows the details of the pattern data reduction apparatus. In this figure, the pattern input device 10
Is for inputting the original target traveling pattern data from the pattern calculation device 3 and giving it to the pattern division device 11.
The pattern dividing device 11 divides the original target traveling pattern into some approximate sections at notch switching points, gradient change points, and the like, and stores and holds the approximate section data thus divided.

【0024】パターン近似装置12はサンプル点抽出装
置13と近似曲線算出装置14と近似精度判定装置15
と近似区間再分割装置16とから構成されている。サン
プル点抽出装置13は、パターン分割装置11からの分
割終了通知およびパターン近似指令に応答して、パター
ン分割装置11に保持されている各近似区間データを一
つずつ読込み、その読込んだ近似区間の始点、中間点、
終点を、直線近似の基準として抽出するものである。近
似曲線算出装置14はその基準データについて最小二乗
法などを用いて、その基準データを構成するサンプル点
での誤差が最小になるように、近似曲線vr =ai ・x
+bi を求める。近似精度判定装置15は、近似直線の
精度が不十分、すなわち、上記サンプル点での誤差が基
準誤差よりも大きいと判定したときには、同区間につい
ての再分割指令を出力し、基準誤差以内である場合には
その近似曲線を特定する近似パラメータと共に終了判定
指令を出力する。近似区間再分割装置15は、再分割指
令に応答して当該近似区間を再分割し、新たな近似区間
について、近似直線を求め直すようにサンプル点再抽出
および近似曲線再算出指令をサンプル点抽出装置13に
与える。すると、サンプル点抽出装置13により、再分
割された各近似区間データについてその始点、中間点、
終点を、直線近似の基準として抽出され、続いて近似曲
線算出装置14によりその基準データについて近似曲線
が求められる。
The pattern approximating device 12 includes a sample point extracting device 13, an approximate curve calculating device 14, and an approximate accuracy determining device 15.
And an approximate segment subdivision device 16. In response to the division end notification and the pattern approximation command from the pattern division device 11, the sample point extraction device 13 reads each of the approximation segment data held in the pattern division device 11 one by one, and the read approximation segment. Starting point, middle point,
The end point is extracted as a reference for linear approximation. The approximate curve calculation device 14 uses the least squares method or the like on the reference data so that the error at the sample points forming the reference data is minimized so that the approximate curve vr = ai.x.
Find + bi. When the approximation accuracy determination device 15 determines that the accuracy of the approximation straight line is insufficient, that is, the error at the sample point is larger than the reference error, it outputs a re-division command for the same section and is within the reference error. In this case, the end determination command is output together with the approximate parameter that specifies the approximate curve. The approximating section re-dividing device 15 subdivides the approximating section in response to the re-dividing command, and extracts the sample point re-extracting instruction and the approximating curve re-calculating instruction so as to re-calculate the approximating straight line for the new approximating section. It is given to the device 13. Then, the sample point extraction device 13 causes the start point, the intermediate point, and the
The end point is extracted as a reference for linear approximation, and then the approximate curve calculation device 14 obtains an approximate curve for the reference data.

【0025】終了判定装置17は、近似精度判定装置1
5からの終了判定指令に応答してパターン分割装置11
に記憶されている全区間についての近似処理を終了した
か否かを判断し、残りの区間が存在する場合にはサンプ
ル点抽出装置13へパターン近似指令を与える。これに
より、サンプル点抽出装置13が次の区間を読込み、近
似曲線算出装置14がその近似曲線を求め、近似精度判
定装置15がその精度を判定し、必要に応じて近似区間
再分割装置16が起動される、という処理が繰返され
る。終了判定装置17は、当該パターンデータ縮約装置
4がパターン追従制御装置6と接続されている場合には
近似精度判定装置15から終了判定指令と共に送られて
くる近似パラメータを縮約データ出力装置19を介して
パターン追従制御装置6に転送し、パターンデータ縮約
装置4がパターン追従制御装置6と接続されていないと
きには縮約データ記憶装置18に格納する。
The end judging device 17 is the approximation accuracy judging device 1.
5 in response to the end determination command from the pattern dividing device 11
It is determined whether or not the approximation processing has been completed for all the sections stored in, and if there are remaining sections, a pattern approximation command is given to the sample point extraction device 13. As a result, the sample point extraction device 13 reads the next section, the approximate curve calculation device 14 obtains the approximate curve, the approximate accuracy determination device 15 determines its accuracy, and the approximate interval subdivision device 16 determines if necessary. The process of being activated is repeated. When the pattern data reduction device 4 is connected to the pattern follow-up control device 6, the end determination device 17 reduces the approximate parameter sent together with the end determination command from the approximation accuracy determination device 15 to the reduced data output device 19. The pattern data reduction device 4 is transferred to the pattern following control device 6 via the, and stored in the reduction data storage device 18 when the pattern data reduction device 4 is not connected to the pattern following control device 6.

【0026】縮約データ出力装置19は、パターン追従
制御装置6が接続されている状態の場合には終了判定装
置17から一つの近似曲線データ(近似パラメータ)を
受ける毎にそのデータをパターン追従制御装置6に転送
する機能を有すると共に、パターン追従制御装置6から
の転送指令に応答して縮約データ記憶装置18に格納さ
れている近似曲線データをまとめて転送する機能をも有
する。
When the pattern follow-up controller 6 is connected, the contracted data output device 19 receives pattern data from the end determination device 17 each time one approximate curve data (approximate parameter) is received. In addition to having the function of transferring to the device 6, it also has the function of collectively transferring the approximate curve data stored in the contracted data storage device 18 in response to a transfer command from the pattern following control device 6.

【0027】以上のように構成された装置によれば、目
標走行パターンの分割数は、1[sec]刻みでデータ
を与えるような従来の方法に比べ、ずっと少なくなって
いるので、パターン追従制御装置6に与えるデータの大
きさを小さく抑えることができる。図5は目標走行パタ
ーン近似処理の具体例を示すもので、同図(a)は距離
対ノッチ指令、(b)は距離対勾配、(c)は距離対速
度の各データを示している。例えば、図5(c)に示す
目標走行パターンが走行時間110[sec]の目標走
行パターンで、分割数が24とすれば、1[sec]刻
みで位置と速度のデータを与える場合に比べると、単純
計算でデータの量が220対72となり、データの大き
さが約1/3に抑えられることになる。
According to the apparatus configured as described above, the number of divisions of the target traveling pattern is much smaller than that of the conventional method in which data is given in 1 [sec] steps. The size of the data given to the device 6 can be kept small. FIG. 5 shows a specific example of the target traveling pattern approximation processing. FIG. 5A shows distance-notch commands, FIG. 5B shows distance-gradients, and FIG. 5C shows distance-speed data. For example, if the target travel pattern shown in FIG. 5C is a target travel pattern with a travel time of 110 [sec] and the number of divisions is 24, compared to the case where position and speed data is given in 1 [sec] increments. The amount of data is 220 to 72 by simple calculation, and the size of the data is suppressed to about 1/3.

【0028】そして、近似曲線は直線となる一次関数で
あるため、近似パラメータ及び距離の簡単な代入計算に
より目標速度を求めることができる。なお、停止点近く
で位置追従制御を行う場合も、現在の速度vと近似パラ
メータとから、目標位置をxr =(v−bi )/ai の
ように、簡単に求めることができる。
Since the approximate curve is a linear function which is a straight line, the target speed can be obtained by a simple substitution calculation of the approximate parameter and the distance. Even when the position tracking control is performed near the stop point, the target position can be easily obtained from the current speed v and the approximate parameter as xr = (v-bi) / ai.

【0029】なお、上記実施例ではパターン算出装置3
及びパターンデータ縮約装置4が地上設置型となってい
るが、車上搭載型となっていても良い。パターンデータ
縮約装置が地上設置型の場合は、縮約された目標走行パ
ターンデータがICカードなどの記憶媒体や通信システ
ムを通じてパターン追従制御装置6に与えられ、パター
ンデータ縮約装置4が車上搭載型の場合は、直接、ある
いは、メモリなどの記憶媒体を通じて、パターン追従制
御装置6に与えられるように構成することが可能であ
る。
In the above embodiment, the pattern calculation device 3
The pattern data reduction device 4 is of the ground type, but may be of the on-vehicle type. When the pattern data reduction device is a ground-based type, the reduced target traveling pattern data is given to the pattern following control device 6 through a storage medium such as an IC card or a communication system, and the pattern data reduction device 4 is mounted on the vehicle. In the case of an on-board type, it can be configured to be provided to the pattern following control device 6 directly or through a storage medium such as a memory.

【0030】また、上記実施例では、直線に近似する場
合で説明したが、他に、二次曲線やスプライン曲線など
で近似することもできる。また、停止点近くでは近似精
度の良い曲線を選ぶなど、目標走行パターン中の位置や
使用ノッチなどにより近似曲線の種類を変えることも可
能である。
In the above embodiment, the case of approximating to a straight line has been described, but it is also possible to approximate to a quadratic curve or a spline curve. Further, it is possible to change the type of the approximate curve depending on the position in the target traveling pattern, the notch used, etc., such as selecting a curve having a good approximation accuracy near the stop point.

【0031】さらに、パターンデータ縮約装置とパター
ン算出装置とは別個に設置してもよい。この場合、パタ
ーン算出装置で求められた目標走行パターンは、直接、
あるいは、ICカード、メモリなどの記憶媒体や通信シ
ステムを通じて、パターンデータ縮約装置に与えること
ができる。
Furthermore, the pattern data reduction device and the pattern calculation device may be installed separately. In this case, the target travel pattern obtained by the pattern calculation device is directly
Alternatively, it can be given to the pattern data reducing apparatus through a storage medium such as an IC card or a memory or a communication system.

【0032】このように目標走行パターンを部分毎に低
次の曲線に近似することにより、目標走行パターンのデ
ータの大きさを抑えられるので、メモリなどの記憶媒体
を節約できる。また、パターン追従制御装置における制
御目標値の算出を簡単にすることができるので、走行時
の計算負荷を減らすことができる。
By approximating the target traveling pattern to a low-order curve for each part in this way, the size of the data of the target traveling pattern can be suppressed, so that a storage medium such as a memory can be saved. Further, the calculation of the control target value in the pattern following control device can be simplified, so that the calculation load during traveling can be reduced.

【0033】[0033]

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、与
えられた目標走行パターンを部分毎に分割して低次の曲
線に近似することにより、目標走行パターンデータの大
きさを抑え、パターン追従制御時の制御目標算出計算を
簡単にすることができる。
As described above, according to the present invention, the size of the target traveling pattern data is suppressed by dividing the given target traveling pattern into parts and approximating to a low-order curve. It is possible to simplify the control target calculation calculation during the follow-up control.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例に係るパターンデータ縮約装
置の構成を示すブロック図。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a pattern data reduction apparatus according to an embodiment of the present invention.

【図2】図1に示す装置の目標走行パターン近似の概念
図。
FIG. 2 is a conceptual diagram of approximation of a target traveling pattern of the device shown in FIG.

【図3】図1に示す装置のパターンデータ縮約装置及び
パターン追従制御装置の構成を示すブロック図。
3 is a block diagram showing configurations of a pattern data reduction device and a pattern follow-up control device of the device shown in FIG.

【図4】図1に示す装置のパターンデータ縮約装置の構
成を示すブロック図。
4 is a block diagram showing a configuration of a pattern data reduction device of the device shown in FIG.

【図5】図1〜4に示す目標走行パターン近似の具体例
を示す説明図。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a specific example of target traveling pattern approximation shown in FIGS.

【図6】原目標走行パターンの位置対速度のデータを与
えるときの目標速度算出を示す説明図。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing calculation of a target speed when position-to-speed data of an original target traveling pattern is given.

【図7】位置対速度のデータを与えることのデータの採
り方を示す説明図。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing how to collect data by giving position-versus-speed data.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 地上側装置 2 列車 3 パターン算出装置 4 パターンデータ縮約装置 5 縮約目標走行パターンのデータ 6 パターン追従制御装置 7 距離計測装置 8 列車制御装置 9 制御目標値算出部 10 ノッチ指令算出部 11 パターン分割装置 12 パターン近似装置 13 サンプル点抽出装置 14 近似曲線算出装置 15 近似精度判定装置 16 近似区間再分割装置 17 終了判定装置 18 縮約データ記憶装置 19 縮約データ出力装置 1 Ground-side device 2 Train 3 Pattern calculation device 4 Pattern data reduction device 5 Reduction target travel pattern data 6 Pattern follow-up control device 7 Distance measurement device 8 Train control device 9 Control target value calculation unit 10 Notch command calculation unit 11 pattern Dividing device 12 Pattern approximating device 13 Sample point extracting device 14 Approximating curve calculating device 15 Approximation accuracy determining device 16 Approximating section redivision device 17 End determining device 18 Reduced data storage device 19 Reduced data output device

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】位置対速度のデータとして与えられる第1
の目標走行パターンデータを求める第1の目標走行パタ
ーン算出手段と、 前記第1の目標走行パターンのデータを用いて、前記第
1の目標走行パターンデータにおける所定区間の走行パ
ターンを近似した関数曲線によって構成される、位置対
速度のデータである第2の目標走行パターンデータを生
成するパターンデータ縮約手段と、 前記第2の目標走行パターンデータに基づいてノッチ指
令を決定するパターン追従制御手段とを備えることを特
徴とする自動列車運転システム。
1. A first provided as position versus velocity data.
Target travel pattern calculation means for obtaining the target travel pattern data and the data of the first target travel pattern, and by a function curve that approximates the travel pattern of the predetermined section in the first target travel pattern data. Pattern data reduction means configured to generate second target travel pattern data which is position-to-speed data, and pattern follow-up control means for determining a notch command based on the second target travel pattern data. An automatic train operation system characterized by being equipped.
【請求項2】パターンデータ縮約手段が、 第1の目標走行パターンデータにおける全走行区間をそ
の特性に従って関数曲線への近似対象区間として分割
し、その各区間を示す近似区間データを生成する近似区
間生成手段と、 前記近似区間データの示す各近似区間の少なくとも2点
を低次曲線近似の基準として抽出し、該少なくとも2点
の基準点を通り、かつ特定の関数で表現される近似曲線
を求め、その関数パラメータのデータを生成する近似曲
線生成手段とを備えることを特徴とする請求項1記載の
自動列車運転システム。
2. The pattern data reduction means divides all traveling sections in the first target traveling pattern data into sections to be approximated to a function curve according to their characteristics, and generates approximate section data indicating each section. Interval generation means and at least two points of each approximate interval indicated by the approximate interval data are extracted as a reference for low-order curve approximation, and an approximate curve that passes through the at least two reference points and is expressed by a specific function is generated. The automatic train operation system according to claim 1, further comprising: an approximate curve generation unit that obtains the data of the function parameter.
【請求項3】パターンデータ縮約手段が、 近似曲線と第1の目標走行パターンとの誤差に基づいて
近似精度を判定し、その結果、前記近似精度が許容値よ
りも大きいとき、当該近似区間データの示す区間を再度
分割し、その各区間を示す近似区間データを生成して近
似曲線生成手段に与える第2の近似区間生成手段とを備
えることを特徴とする請求項2記載の自動列車運転シス
テム。
3. The pattern data reduction means determines an approximation accuracy based on an error between an approximate curve and a first target travel pattern, and as a result, when the approximation accuracy is larger than a permissible value, the approximation section concerned. The automatic train operation according to claim 2, further comprising: a second approximate section generation unit that divides the section indicated by the data again, generates approximate section data indicating each section, and gives the approximate curve generation unit the approximate section data. system.
【請求項4】第2の目標走行パターンが、 近似区間データと該近似区間の関数パラメータとを含ん
でいることを特徴とする請求項1乃至3のうちいずれか
1項記載の自動列車運転システム。
4. The automatic train operation system according to claim 1, wherein the second target travel pattern includes approximate section data and a function parameter of the approximate section. .
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