JPWO2020136882A1 - 移動状況ネットワーク情報生成システム、移動状況ネットワーク情報生成装置及び移動状況ネットワーク情報生成方法 - Google Patents

移動状況ネットワーク情報生成システム、移動状況ネットワーク情報生成装置及び移動状況ネットワーク情報生成方法 Download PDF

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Abstract

輸送機の移動経路ネットワークに応じた移動状況ネットワーク情報を容易に生成できるようにすることを目的とする。移動状況ネットワーク情報生成システムは、輸送機に設けられ、その輸送機の移動状況に応じた移動状況データ（例えばデータＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４）を出力する複数の移動状況出力部と、複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報（例えば、データＦ１（Ｐ２）、Ｆ１（Ｐ４）等）を生成し、複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する制御部とを備える。

Description

この発明は、鉄道等の輸送機の移動状況ネットワーク情報を生成する技術に関する。
特許文献１は、列車が走行する軌道についての既知のデータに基づいて参照用データを生成すること、受信した衛星信号に基づく測位結果から列車位置の路線情報への算出に、参照用データを用いることを開示している。
特許文献２は、操作者が入力手段を介して軌道回路オブジェクト、転てつ器オブジェクト、接続線オブジェクトを入力すること、軌道回路オブジェクト及び転てつ器オブジェクトの各属性と、接続線オブジェクトによって表される軌道回路オブジェクト及び転てつ器オブジェクトの接続関係とを解析して線路配線を表す線路配線ＸＭＬデータを作成することを開示している。
特開２０１６−０３７０７０号公報 特開２００５−０４１４３１号公報
特許文献１においては、列車が走行する軌道についてのデータを既知情報として持っている必要がある。
特許文献２に開示の技術においても、操作者が入力手段を介して軌道回路オブジェクト、転てつ器オブジェクト、接続線オブジェクトを入力するためには、列車が走行する軌道についての情報を入手しておく必要がある。
そこで、本発明は、輸送機の移動経路ネットワークに応じた移動状況ネットワーク情報を容易に生成できるようにすることを目的とする。
上記課題を解決するため、移動状況ネットワーク情報生成システムは、輸送機に設けられ、その輸送機の移動状況に応じた移動状況データを出力する移動状況出力部と、複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、前記複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する制御部と、を備える。
上記課題を解決するため、移動状況ネットワーク情報生成装置は、輸送機の移動状況に応じた複数の移動状況データが入力される移動状況データ入力部と、複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、前記複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する制御部と、を備える。
上記課題を解決するため、移動状況ネットワーク情報生成方法は、（ａ）輸送機の移動状況に応じた複数の移動状況データが出力されるステップと、（ｂ）複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成するステップと、（ｃ）前記複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成するステップと、を備える。
この移動状況ネットワーク情報生成システム、移動状況ネットワーク情報生成装置又は移動状況ネットワーク情報生成方法によると、輸送機の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、前記複数の分割移動状況情報に基づいて、前記移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を容易に生成することができる。
実施形態に係る移動状況ネットワーク情報生成システムを示すブロック図である。 制御部の一処理例を示すフローチャートである。 推測モデルの一例を示す図である。 データの処理例を示す説明図である。 データの処理例を示す説明図である。 他のデータの処理例を示す説明図である。 他のデータの処理例を示す説明図である。
以下、実施形態に係る移動状況ネットワーク情報生成システム、移動状況ネットワーク情報生成装置及び移動状況ネットワーク情報生成方法について説明する。図１は移動状況ネットワーク情報生成システムを示すブロック図である。ここでは、上記システム、装置及び方法が輸送機の一種である鉄道車両に適用された例で説明する。輸送機１０は、人及び物の少なくとも一方を輸送する機械である。
移動状況ネットワーク情報生成システムは、移動状況出力部３０と、制御部４０とを備える。
ここでは、複数の移動状況出力部３０が、複数の輸送機１０のそれぞれに設けられる。ここでは、複数の輸送機１０は、鉄道車両１０である。複数の鉄道車両１０は、移動経路ネットワークである鉄道経路網１９（図４参照）を走行する車両である。複数の鉄道車両１０は、鉄道経路網１９のいずれかの路線を走行する。各鉄道車両１０は。決った路線のみを走行してもよく、走行の度に異なった路線を走行してもよい。複数の鉄道車両１０全体として、鉄道経路網１９の全体を走行してもよい。移動状況出力部３０は１つの輸送機１０にのみ設けられていてもよい。移動状況出力部３０が設けられた１つの輸送機１０が、鉄道経路網１９に沿って異なる経路を走行し、経路毎に移動状況出力部３０が複数回データを出力すれば、１つの輸送機１０に設けられた移動状況出力部３０によっても、互いに異なる経路に沿った移動状況データを得ることができる。つまり、移動状況出力部３０が１つであるか複数であるか、輸送機１０が１つであるか複数であるかに関係無く、異なる経路に沿った複数の移動状況データを得ることができればよい。
鉄道車両１０は、軌道１８を走行する。軌道１８は、鉄道車両を経路に沿って導く線状の路である。ここでは、軌道１８は、２つのレール１８ａ、１８ａを含む。２つのレール１８ａ、１８ａは、地上にまくらぎ等を介して並行状態で敷設されている。軌道は、モノレールのように１本のレールが鉄道車両を案内するものであってもよい。軌道は、高架橋等によって地上よりも上の位置に設けられていてもよい。軌道は、地下に掘られたトンネル内に設けられていてもよい。
鉄道車両１０は、車体１２と、台車１４とを備える。台車１４は、台車枠１５と、複数の車輪１６とを備える。複数の車輪１６は、台車枠１５の左右部位に車軸を介して台車枠１５に回転可能に支持されている。車軸を支持する部分は軸箱と呼ばれることがある。ここで、左右とは鉄道車両１０から進行方向を見た場合の左右をいう。左右の車輪１６は、軌道１８の２つのレール１８ａ、１８ａによって案内されつつ当該軌道１８上を走行する。台車１４は、車体１２の下部に支持されている。台車１４が軌道１８上を走行することで、車体１２を含む鉄道車両１０が軌道１８に沿って走行する。鉄道車両１０は、軌道１８を走行する車両であればよく、貨物列車の機関車、貨車、旅客列車の機関車、客車のいずれであってもよい。貨車又は客車は、機関車によって牽引される付随車であってもよいし、自身が動力を有する動力車であってもよい。機関車は、電気機関車であってもよいし、ディーゼル機関車等の内燃機関車であってもよい。
鉄道車両１０には、少なくとも１つの移動状況出力部３０が設けられる。図１では、鉄道車両１０に２つの移動状況出力部３０が設けられた例が示されている。鉄道車両１０には、１つの移動状況出力部３０が設けられていてもよいし、３つ以上の移動状況出力部３０が設けられてもよい。
移動状況出力部３０は、鉄道車両１０の移動状況に応じて移動状況データを出力する。
移動状況出力部３０の一例として、鉄道車両１０の位置に関する位置情報を出力するものであることが想定される。より具体的には、移動状況出力部３０がＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信器であることが想定される。
移動状況出力部３０の他の例として、鉄道車両１０の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも１つを出力するものであることが想定される。前者は、鉄道車両１０自体の物理的挙動に関する情報を出力するものであり、例えば、鉄道車両１０の速度を検出する車輪速センサ、鉄道車両１０の進行方向における加速度を検出する加速度センサ、鉄道車両１０の上下方向、左右方向の加速度を検出する加速度センサであることが想定される。
後者は、移動中の経路、ここでは、レール１８ａの表面状況又は２つのレール１８ａの相対的な関係に応じた情報を出力するものである。例えば、軌道の変位に応じた信号を出力する加速度センサ、ジャイロセンサが想定される。即ち、経路であるレール１８ａが変位していると、当該変位がレール１８ａを走行する車輪１６を介して鉄道車両１０に伝達される。このため、レール１８ａの変位に基づく鉄道車両１０の物理的挙動（例えば、振動）を検出した信号を、経路に関する情報とすることができる。このような加速度センサ又はジャイロセンサは、鉄道車両１０の挙動に関する情報を出力すると把握することもできるし、移動中の経路に関する情報を出力すると把握することもできる。加速度センサは、車体１２に設けられてもよいし、台車１４に設けられてもよいし、軸箱に設けられてもよい。
後者の他の例として、移動状況出力部３０として、光学式位置センサ、超音波位置センサ、渦電流式変位センサ等を鉄道車両に設け、そのセンサ等によって、軌道の変位を検出し、その検出結果を経路に応じた信号として出力してもよい。また、後者の他の例として、移動状況出力部として、鉄道車両１０に一対のレール１８ａを撮像する撮像部を設け、当該撮像部によって一対のレール１８ａを画像認識してそのレール幅を検出し、当該経路に応じた信号として出力する構成としてもよい。
各鉄道車両１０において、移動状況出力部３０は、通信装置３４に接続される。通信装置３４は、通信網２０を介して次に説明する制御部４０と通信可能に構成されている。移動状況出力部３０から出力される移動状況データは、通信装置３４、通信網２０を介して制御部４０側に送信される。制御部４０による処理は、移動状況出力部３０からの移動状況データが後述する第１記憶部４６に蓄積された後、バッチ処理としてなされてもよい。この場合、制御部４０による処理が行われる段階で、移動状況出力部３０と通信装置３４とは通信可能に接続されている必要は無い。また、制御部４０による処理は、移動状況出力部３０からの移動状況データが送信される都度なされてもよい。この場合、即時性のある移動状況ネットワーク情報を生成することができる。
制御部４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（read only memory）およびＲＡＭ（Random access memory）等を備えるコンピュータによって構成されている。制御部４０は、移動状況出力部３０からの信号が入力されるインターフェースである移動状況データ入力部と共に、ネットワーク情報生成装置を構成する。コンピュータは、書換え可能なフラッシュメモリ又は磁気記憶装置等によって構成される記憶部を含んでいる。この記憶部に、コンピュータを、下記処理を行う制御部として機能させるためのプログラムが格納されている。ＣＰＵが、当該プログラムに記述された処理手順に従って演算処理を行うことで、コンピュータが、複数の鉄道車両１０のそれぞれの移動状況データに基づいて、複数の鉄道車両１０の移動経路を分割して分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、複数の分割移動状況情報に基づいて、鉄道経路網１９に対応する移動状況ネットワーク情報を生成する処理を実行する。
制御部４０は、ＣＰＵによって構成される演算部４２と、第１記憶部４６と、第２記憶部４８とを備える。
制御部４０は、移動状況データ入力部としての通信装置４１に接続されている。制御部４０は、通信装置４１、通信網２０及び通信装置３４を介して、複数の鉄道車両１０と通信可能に構成されている。通信網２０は、有線式であっても無線式であってもよいしそれらの複合方式であってもよい。また、通信網２０は、公衆通信網であっても専用回線による通信網であってもよい。
演算部４２は、分割処理部４３と、照合処理部４４と、分類処理部４５とを含む。分割処理部４３は、移動状況データを分割して複数の分割移動状況情報を生成する。照合処理部４４は、複数の分割移動状況情報同士を照合する。分類処理部４５は、照合の結果に応じて、複数の分割移動状況情報を、経路に応じて分類する。
第１記憶部４６は、書換え可能なフラッシュメモリ又は磁気記憶装置等によって構成されており、複数の鉄道車両１０から送信された複数の移動状況データを、移動状況データベースとして蓄積する。
第２記憶部４８は、書換え可能なフラッシュメモリ又は磁気記憶装置等によって構成されており、複数の移動状況データに基づいて生成、更新される移動状況ネットワーク情報を記憶する。
第１記憶部４６及び第２記憶部４８は、別々の装置として構成されていてもよいし、同じ装置として構成されていてもよい。これらの少なくとも一方のデータベースは、制御部４０とは別のサーバに構築されていてもよい。
図２は制御部４０の一処理例を示すフローチャートである。
前提として、複数の鉄道車両１０からの移動状況データが、第１記憶部４６において移動状況データベースとして蓄積されているとする。
ステップＳ１において、制御部４０は、第１記憶部４６から複数の移動状況データを読込む。
ステップＳ２において、制御部４０は、移動状況データから分割点探索処理を行う。分割点の探索を行うにあたっては、機械学習された推測モデルによって、移動状況データから分割点を探索するようにしてもよいし、移動状況データに対して分割点となるべき条件を定義し、当該定義を満たすかどうかを演算することによって分割点を探索するようにしてもよい。
すなわち、図３に示すように、機械学習装置５０に対して、分割点での変化を含む移動状況データから分割の学習に適した特徴量を抽出する。ここでは、分割点は、経路の分岐箇所であることを想定する。なお、経路は、分岐点以外で分割されていてもよい。分岐点では、レール１８ａの継目が存在すること、継目によって鉄道車両１０が揺れること等から、移動中の経路に関する情報を表す特徴量、例えば、軌道の変位に応じた信号を出力する加速度センサによる加速度、軌道の変位データ等を特徴量としてもよい。また、分岐点では、鉄道車両１０の速度を遅くすることから、鉄道車両１０の速度、加速度等を特徴量としてもよい。そして、入力した学習データに基づいて、分岐点を推測するのに適した推測モデル５２を生成する。移動状況データに、当該推測モデル５２を適用することで、分割点を抽出することができる。識別器としては、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）等、パターン認識のために適用可能な各種識別器を用いることができる。
学習は、事前に別途準備した分岐点を指定したデータに基づく教師有り学習によってなされてもよい。あるいは、複数の分岐点に対応するデータを含む移動状況データから分岐箇所と非分岐箇所とを見分けるクラスタリング等を行う教師無し学習であってもよい。
また、移動状況データに対して分割点となるべき条件を定義し、当該定義を満たすかどうかを判定することによって分割点を探索する処理としては、例えば、分割点となるべき特徴量の波形（例えば加速度波形）を定義しておき、当該波形と移動状況データの特徴量波形（例えば加速度波形）とを、相互相関演算していき、所定の類似範囲となる条件を満たす場合に、分割点を設定してもよい。
また、鉄道車両１０に設けた撮像部でレール１８ａを撮像し、撮像画像からレール１８ａの切れ目を認識することで、分岐箇所、即ち、分割箇所を決定してもよい。
また、各鉄道車両１０からの移動状況データの一致箇所、不一致箇所を比較していき、一致箇所から不一致箇所に至る点を、分割点としてもよい。
移動状況データから分割点を探索して当該分割点で区切ることによって、複数の鉄道車両１０の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成することができる。
なお、分割移動状況情報の両端のノード（始点と終点）に、繋がるノード同士の接続情報を保持しておき、後に、移動状況ネットワーク情報として再構築できるようにしておくこととする。
次ステップＳ３において、制御部４０は、照合処理を実行する。照合処理は、分割された分割移動状況情報同士を照合して、それらが一致するかどうかを照合する処理である。照合を行うにあたっては、機械学習された推測モデルによって、移動状況データを分割した分割移動状況情報を他の分割移動状況情報に照合する処理であってもよいし、分割した分割移動状況情報の一致度を評価する条件を定義し、当該定義を満たすかどうかを判定することによって照合する処理であってもよい。
すなわち、図３と同様に、機械学習装置に対して、分割した分割移動状況情報同士を照合するのに適した特徴量を抽出する。分割した分割移動状況情報は、鉄道車両１０が走行する位置、距離によって左右されるため、緯度経度等の位置情報（緯度経路の列データ）、距離情報等を特徴量としてもよい。また、分割した分割移動状況情報は、経路の状態によって左右されるため、軌道の変位情報（レールの高低変位、レールの通り変位、左右のレールの軌間上下等）、軌道の変位に応じた信号を出力する加速度センサによる加速度等、軌道の状態に応じたデータを特徴量としてもよい。また、鉄道車両１０は、同じ経路であれば、同じような速度、加速度で走行するとも考えられるため、鉄道車両１０の速度、加速度等を特徴量としてもよい。特徴量は、１つであっても複数であってもよい。
そして、入力した学習データに基づいて、分割移動状況情報同士を照合するのに適した推測モデルを生成する。この推測モデルに、分割された分割移動状況情報を適用することで、分割した分割移動状況情報同士を照合することができる。識別器としては、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、ＨＭＭ（Hidden Markov Model）等、パターン認識のために適用可能な各種識別器を用いることができる。ＨＭＭは、例えば、移動状況データから特徴量を抽出し、これに分割点を人手で又は機械学習された推測モデルによってラベル付した学習データを用いて学習することができる。ＨＭＭの学習は、各分割移動状況情報に対応するデータの初期状態確率、状態遷移確率、出力確率をパラメータとして、学習データである移動状況データの尤度を最大化するパラメータを推定することによって行うことができる。学習後のＨＭＭでは、入力された移動状況データに対応するデータ中での状態遷移確率等が考慮されて、照合が行われることになるため、照合精度が優れる。
学習は、事前に別途準備した、各経路特定情報を付加した分割移動状況情報に基づく教師有り学習によってなされてもよいし、複数の分割移動状況情報をクラスタリングする教師無し学習であってもよい。
また、分割した分割移動状況情報の一致度を評価する条件を定義し、当該定義を満たすかどうかを判定することによって照合する処理としては、例えば、各分割移動状況情報に含まれる波形（例えば加速度波形）同士を相互相関演算し、所定の類似範囲となる条件を満たす場合に、一致する経路に対応し、満たさない場合に異なる相互に異なる経路であるとしてもよい。
照合を行うにあたっては、複数の移動経路を辿りつつ分割移動状況情報同士を照合するとよい。これにより、精度のよい照合が可能となる。
また、各鉄道車両１０からの移動状況データに位置情報が含まれる場合には、それらの位置情報の類似度から、対応する経路か否かを判定してもよい。
次ステップＳ４では、照合済の複数の分割移動状況情報に基づいて、複数の分割移動状況情報を、複数の鉄道車両１０の鉄道経路網を、分割点で分割した単位で分類する。いずれかの分割単位において、複数の分割移動状況情報が属する場合には、それらを統合して１つのデータとする。統合は、例えば、複数の分割移動状況情報を平均化してもよいし、いずれか１つを代表として分割移動状況情報としてもよい。
次ステップＳ５では、分割移動状況情報の両端のノード情報を参照して、分類された分割移動状況情報のノードの紐付けを行っていき、複数の鉄道車両１０の鉄道経路網に対応する移動状況ネットワーク情報を生成する。生成された移動状況ネットワーク情報は、第２記憶部４８に記憶される。なお、過去に生成された移動状況ネットワーク情報が第２記憶部４８に格納されている場合には、当該移動状況ネットワーク情報を更新する。
上記例では、ステップＳ２の分割点探索処理、ステップＳ３の照合処理、ステップＳ４の分類処理が逐次処理される例で説明したが、それらのうちの複数がまとめて実行されてもよい。例えば、ＨＭＭを適用した識別器により、分割された複数の分割移動状況情報を、複数の鉄道車両１０の鉄道経路網を、分割点で分割した単位に照合分類することで、上記ステップＳ３の照合処理及びステップＳ４の分類処理をまとめて実行してもよい。また、分割点を含む移動状況データを学習させたＨＭＭを適用した識別器により、移動状況データに対する分割点探索処理、照合処理及び分類処理を同時にまとめて処理してもよい。なお、上記各処理のそれぞれ又はそれらの複数をまとめた処理は、ニューラルネットワーク、ＳＶＭを適用した識別器によってなされてもよいし、ニューラルネットワーク、ＳＶＭを組込んだＨＭＭ、或は、ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）−ＨＭＭによりなされてもよい。
図４及び図５はデータの処理例を示す説明図である。図４及び図５に示す例では、移動状況データに位置情報が含まれていないことを想定して説明する。
図４において、複数の鉄道車両１０が鉄道経路網１９を走行するとする。鉄道経路網１９は、起点、始点又は分割点となるノードＤ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６、Ｄ７、Ｄ８を有しており、それらが分割経路Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７、Ｐ８、Ｐ９を介して接続されたネットワーク構造を有しているとする。
複数の鉄道車両１０が上記鉄道経路網１９を走行するとする。１つ目の鉄道車両１０の移動経路Ｍ１は、分割経路Ｐ２、Ｐ４、Ｐ５を通る。２つ目の鉄道車両１０の移動経路Ｍ２は、分割経路Ｐ１、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５を通る。３つ目の鉄道車両１０の移動経路Ｍ３は、分割経路Ｐ１、Ｐ６、Ｐ７、Ｐ９、Ｐ５を通る。４つ目の鉄道車両１０の移動経路Ｍ３は、分割経路Ｐ１、Ｐ６、Ｐ８、Ｐ９、Ｐ５を通る。なお、鉄道車両１０の移動経路を、分割経路単位で分割すると、分割移動経路となる。
鉄道経路網１９を走行する複数の鉄道車両１０のそれぞれから移動状況データ１１が出力され、第１記憶部４６に蓄積される。
各鉄道車両１０からのそれぞれの移動状況データ１１が、一例として、時間的に離散的なデータＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４として蓄積されているとする。データＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４は、例えば、鉄道車両１０の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含む。
ステップＳ３における分割点探索処理が行われると、データＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４は図５に示すようになる。図５では分割点を黒塗りした。なお、データＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４を分割点で分割した分割移動状況情報について、符号Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４に、括弧内に対応する分割経路を示す記号を付記して示す場合がある。例えば、データＦ１を分割点で分割したとき、分割経路Ｐ３に対応する分割移動状況情報は、分割移動状況情報Ｆ１（Ｐ３）である。
ステップＳ４における照合処理が行われると、例えば、分割移動状況情報Ｆ１（Ｐ４）と分割移動状況情報Ｆ２（Ｐ４）とが同じであること、分割移動状況情報Ｆ１（Ｐ５）と分割移動状況情報Ｆ２（Ｐ５）と分割移動状況情報Ｆ３（Ｐ５）と分割移動状況情報Ｆ４（Ｐ５）とが同じであること等が照合される。
そして、ステップＳ５において、分類処理を行い、同じ分類に属する分割移動状況情報については１つに統合する。ステップＳ６において、分割移動状況情報の両端のノード情報に基づいて、分割移動状況情報のノード同士を紐付けしていくと、移動状況ネットワーク情報Ｎ１を生成することができる。なお、図中、照合分類後、統合された分割移動状況情報について、符号Ｆに、括弧内に対応する分割経路を示す記号を付記して示している。
生成された移動状況ネットワーク情報Ｎ１は、鉄道経路網１９に対応する内容で複数の分割移動状況情報が繋がったネットワーク情報となっている。
なお、移動状況ネットワーク情報は、グラフ理論上の重み付グラフ、即ち、各分割点の間の分割移動状況情報の時間情報を付加した情報であってもよい。
図６及び図７はデータの他の処理例を示す説明図である。図６及び図７に示す例では、移動状況データに位置情報が含まれていることを想定して説明する。
図６において、図４と同様に、複数の鉄道車両１０が鉄道経路網１９を走行するとする。
鉄道経路網１９を走行する複数の鉄道車両１０のそれぞれから移動状況データが出力され、第１記憶部４６に蓄積される。各鉄道車両１０からのそれぞれの位置情報を含む移動状況データが、一例として、時間的に離散的な位置データＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４として蓄積されているとする。位置データＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４は平面線形を含むデータである。位置データＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４は、例えば、鉄道車両１０の位置を示す緯度経度を時間軸で並べたデータである。
ステップＳ３における分割点探索処理が行われると、データＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４は図７に示すようになる。なお、データＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４を分割点で分割した分割移動状況情報について、データＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４に、括弧内に対応する分割経路を示す記号を付記して示す場合がある。例えば、データＧ１を分割点で分割したとき、分割経路Ｐ３に対応する分割移動状況情報は、分割移動状況情報Ｇ１（Ｐ３）である。なお、分割移動状況情報は、平面線形を含むデータである。
ステップＳ４における照合処理が行われると、例えば、分割移動状況情報Ｇ１（Ｐ４）と分割移動状況情報Ｇ２（Ｐ４）とが同じであること、分割移動状況情報Ｇ１（Ｐ５）と分割移動状況情報Ｇ２（Ｐ５）と分割移動状況情報Ｇ３（Ｐ５）と分割移動状況情報Ｇ４（Ｐ５）とが同じであること等が照合される。
そして、ステップＳ５において、分類処理を行って、分類毎に分割移動状況情報を１つに統合する。ステップＳ６において、分割移動状況情報の両端のノード情報に基づいて、分割移動状況情報のノード同士を紐付けしていくと、移動状況ネットワーク情報Ｎ２を生成することができる。なお、図中、統合された分割移動状況情報（位置データ）について、符号Ｇに、括弧内に対応する分割経路を示す記号を付記して示している。
生成された移動状況ネットワーク情報は、鉄道経路網１９に対応する内容で複数の分割移動状況情報が繋がったネットワーク情報となっている。ここでは、移動状況ネットワーク情報は、位置情報を含むことから、鉄道経路網１９の平面線形を含むネットワーク情報となる。
図４及び図５に示す処理と図６及び図７に示す処理とが別々に行われ、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含む前記移動状況ネットワーク情報が、位置情報を含む移動状況ネットワーク情報に対応付けられてもよい。両者は類似したネットワーク構造を持つことになるから、別々に生成されても対応付けることが可能である。別例として、図４及び図５に示す処理において、移動状況データに位置データが含まれていてもよいし、図６及び図７に示す処理において、移動状況データに、鉄道車両１０の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方が含まれていてもよい。これらの場合において、位置データと、鉄道車両１０の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方とに基づいて、分割、照合等を行ってもよい。
本実施形態によると、輸送機の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、複数の分割移動状況情報に基づいて、移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を容易に生成することができる。
すなわち、鉄道経路網１９を走行する鉄道車両１０から走行中の速度、加速度、上下振動、左右振動等の各種データを入手し、当該データに基づいて軌道の状態を監視することを想定する。この場合、前提として、事前に鉄道経路網１９に関する情報を入手しておき、当該鉄道経路網１９に、各種データを重ね合せて、軌道の監視に供することとなる。本実施形態では、事前に鉄道経路網１９に関する情報を入手しておかなくても、複数の鉄道車両１０からの移動状況に応じた各種データを入手すれば、当該データから移動状況ネットワーク情報を生成することができる。移動状況ネットワーク情報は、上記したように、鉄道経路網１９そのもの、或は、移動状況に応じた各種データを、鉄道経路網１９に応じたネットワーク構成でリンクしたデータ等として生成可能であるため、当該データを軌道の状態の監視として役立てることができる。また、鉄道車両１０には、センサ等を設置し、各センサ等からのデータを収集することで、移動状況ネットワーク情報を生成可能であり、その生成も比較的容易である。
また、鉄道車両１０は予め敷設された鉄道経路網１９に沿って一定の経路に沿って走行し、また、一定の分岐点で分岐する。このような鉄道経路網１９に沿って走行する鉄道車両１０に設けられた移動状況出力部３０からの出力に基づくことで、鉄道経路網１９に対応する移動状況ネットワーク情報を容易に生成できる。
また、複数の移動経路を分岐点で分割して、複数の分割移動状況情報としているため、複数の分割移動状況情報を相互に関連付けていくことで、移動状況ネットワーク情報を容易に接続できる。
上記したように、移動状況データは、輸送機の位置に関する位置情報（位置データＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４）を含み、移動状況ネットワーク情報は、移動経路ネットワークである鉄道経路網１９の位置に関する位置情報を含むようにしてもよい。この場合、移動状況ネットワーク情報を、鉄道経路網１９に応じた位置情報として把握することができる。
また、上記したように、移動状況データは、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方（データＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４）を含み、移動状況ネットワーク情報は、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する状況の少なくとも一方を含む情報としてもよい。これにより、移動状況ネットワーク情報のノード間での、輸送機の挙動状況及び移動中の経路状況の少なくとも一方の把握が可能となる。係る情報については、軌道の監視に役立てやすい。
また、上記を併用した構成、即ち、移動状況データが、輸送機の位置に関する位置情報（位置データＧ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４）と、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方（データＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４）とを含み、移動状況ネットワーク情報が位置情報及び輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する状況の少なくとも一方を含む情報であれば、走行位置と輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報とを対応付けることが可能であるため、より軌道の監視に役立てやすい。また、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報を、位置情報から距離に対応付けた情報とすることが可能となり、監視に役立てやすい。
また、移動状況ネットワーク情報の生成後に、その後の輸送機の移動状況データに基づいて、生成済の移動状況ネットワーク情報を更新することにより、経路の追加、分割箇所の追加、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報に変化があった場合に、更新できる。この場合に、同じ分割経路に対応する分割移動状況情報については、古いデータから新しいデータに更新していくようにしてもよいし、新しいデータの重み付けを大きくした重み付け平均データに更新していくようにしてもよい。また、過去のデータから見て統計的に異常と判定されたデータについては、本処理の対象外としてもよい。
また、制御部４０は、輸送機の移動状況データに対して、機械学習により生成された推測モデル５２を適用することで、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成することができる。
なお、輸送機は、船舶、飛行機、配送用ドローン等であってもよい。船舶、飛行機は、決った航路を移動するため、当該航路によって定められた港、分割点等で区切られる航路を分割移動経路とすることができる。配送用ドローンについても、ドローン基地を起点又は経由点として、ある程度決った空路を移動するように設定されていることを想定すると、そのドローン基地、空路によって定められた分割点で区切られる経路を分割移動経路とすることができる。船舶、飛行機、配送用ドローンのいずれにおいても、分割点では、ある程度の時間滞在すること、方向を変換すること、経路が分れる。このため、上記と同様に、複数の移動経路から分割移動経路を生成することができる。
なお、上記実施形態及び各変形例で説明した各構成は、相互に矛盾しない限り適宜組合わせることができる。
以上のように、本明細書は、下記の各態様に係る発明を含んでいる。
第１の態様は、輸送機に設けられ、その輸送機の移動状況に応じた移動状況データを出力する移動状況出力部と、複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、前記複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する制御部と、を備える移動状況ネットワーク情報生成システムである。
これにより、輸送機の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、前記複数の分割移動状況情報に基づいて、前記移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を容易に生成することができる。
第２の態様は、第１の態様であって、前記輸送機は、鉄道車両であり、前記制御部は、前記移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する処理として、鉄道車両の鉄道経路網に対応する移動状況ネットワーク情報を生成する処理を実行する、移動状況ネットワーク情報生成システムである。
鉄道車両は、予め敷設された鉄道経路網に沿って一定の経路に沿って走行し、また、一定の分岐点で分岐する。このような鉄道経路網に沿って走行する鉄道車両に設けられた移動状況出力部からの出力に基づくことで、鉄道経路網に対応する移動状況ネットワーク情報を容易に生成できる。
第３の態様は、第１又は第２の態様であって、前記複数の分割移動状況情報は、複数の移動経路の分岐点で分割された情報である、移動状況ネットワーク情報生成システムである。
複数の分割移動状況情報は、複数の移動経路の分岐点で分割された情報であるため、複数の分割移動状況情報を相互に関連付けていくことで、移動状況ネットワーク情報を容易に接続できる。
第４の態様は、第１から第３のいずれか１つの態様であって、前記移動状況データは、輸送機の位置に関する位置情報を含み、前記移動状況ネットワーク情報は、前記移動経路ネットワークの位置に関する位置情報を含む、移動状況ネットワーク情報生成システムである。
これにより、移動状況ネットワーク情報を、位置情報として把握することができる。
第５の態様は、第１から第４のいずれか１つの態様であって、前記移動状況データは、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含み、前記移動状況ネットワーク情報は、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含む、移動状況ネットワーク情報生成システムである。
移動状況ネットワーク情報に、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する状況の少なくとも一方を含ませることができる。これにより、移動状況ネットワーク情報のノード間での輸送機の挙動状況及び移動中の経路状況の少なくとも一方の把握が可能となる。
第６の態様は、第１から第５のいずれか１つの態様であって、前記制御部は、移動状況ネットワーク情報の生成後に、輸送機の移動状況データに基づいて、生成済の移動状況ネットワーク情報を更新する、移動状況ネットワーク情報生成システムである。
これにより、経路の追加、分割箇所の追加、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報に変化があった場合に、更新できる。
第７の態様は、第１から第６のいずれか１つの態様であって、前記制御部は、輸送機の移動状況データに対して、機械学習により生成された推測モデルを適用することで、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成する、移動状況ネットワーク情報生成システムである。
第８の態様は、輸送機の移動状況に応じた複数の移動状況データが入力される移動状況データ入力部と、複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、前記複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する制御部と、を備える移動状況ネットワーク情報生成装置である。
第９の態様は、第８の態様であって、前記輸送機は、鉄道車両であり、前記制御部は、前記移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する処理として、鉄道車両の鉄道経路網に対応する移動状況ネットワーク情報を生成する処理を実行する、移動状況ネットワーク情報生成装置である。
鉄道車両は、予め敷設された鉄道軌道ネットワークに沿って一定の経路に沿って走行し、また、一定の分岐点で分岐する。このような鉄道軌道ネットワークに沿って走行する鉄道車両に設けられた移動状況出力部からの出力に基づくことで、移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を容易に生成できる。
第１０の態様は、第８又は第９の態様であって、前記複数の分割移動状況情報は、複数の移動経路の分岐点で分割された情報である、移動状況ネットワーク情報生成装置である。
これにより、複数の分割移動状況情報は、複数の移動経路の分岐点で分割された情報であるため、複数の分割移動状況情報を相互に関連付けていくことで、移動状況ネットワーク情報を容易に接続できる。
第１１の態様は、第８から第１０のいずれか１つの態様であって、移動状況データは、輸送機の位置に関する位置情報を含み、前記移動状況ネットワーク情報は、前記移動経路ネットワークの位置に関する位置情報を含む、移動状況ネットワーク情報生成装置である。
これにより、移動状況ネットワーク情報を、位置情報として把握することができる。
第１２の態様は、第８から第１１のいずれか１つの態様であって、前記移動状況データは、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含み、前記移動状況ネットワーク情報は、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含む、移動状況ネットワーク情報生成装置である。
これにより、移動状況ネットワーク情報に、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する状況の少なくとも一方を含ませることができる。これにより、移動状況ネットワーク情報のノード間での輸送機の挙動状況及び移動中の経路状況の少なくとも一方の把握が可能となる。
第１３の態様は、第８から第１２のいずれか１つの態様であって、前記制御部は、移動状況ネットワーク情報の生成後に、輸送機の移動状況データに基づいて、生成済の移動状況ネットワーク情報を更新する、移動状況ネットワーク情報生成装置である。
第１４の態様は、第８から第１３のいずれか１つの態様であって、前記制御部は、輸送機の移動状況データに対して、機械学習により生成された推測モデルを適用することで、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成する、移動状況ネットワーク情報生成装置である。
これにより、機械学習により生成された推測モデルを適用することにより、複数の分割移動状況情報を生成することができる。
第１５の態様は、（ａ）輸送機の移動状況に応じた複数の移動状況データが出力されるステップと、（ｂ）複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成するステップと、（ｃ）前記複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成するステップと、を備える移動状況ネットワーク情報生成方法である。
これにより、輸送機の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、前記複数の分割移動状況情報に基づいて、前記移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を容易に生成することができる。
第１６の態様は、第１５の態様であって、前記ステップ（ａ）は、輸送機として鉄道車両の移動状況に応じた移動状況データが出力されるステップであり、前記ステップ（ｃ）は、鉄道車両の鉄道経路網に対応する移動状況ネットワーク情報を生成するステップである、移動状況ネットワーク情報生成方法である。
鉄道車両は、予め敷設された鉄道軌道ネットワークに沿って一定の経路に沿って走行し、また、一定の分岐点で分岐する。このような鉄道軌道ネットワークに沿って走行する鉄道車両に設けられた移動状況出力部からの出力に基づくことで、移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を容易に生成できる。
第１７の態様は、第１５又は第１６の態様であって、前記複数の分割移動状況情報は、複数の移動経路の分岐点で分割された情報である、移動状況ネットワーク情報生成方法である。
これにより、複数の分割移動状況情報は、複数の移動経路の分岐点で分割された情報であるため、複数の分割移動状況情報を相互に関連付けていくことで、移動状況ネットワーク情報を容易に接続できる。
第１８の態様は、第１５から第１７のいずれか１つの態様であって、前記移動状況データは、輸送機の位置に関する位置情報を含み、前記移動状況ネットワーク情報は、前記移動経路ネットワークの位置に関する位置情報を含む、移動状況ネットワーク情報生成方法である。
これにより、移動状況ネットワーク情報を、位置情報として把握することができる。
第１９の態様は、第１５から第１８のいずれか１つの態様であって、記移動状況データは、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含み、前記移動状況ネットワーク情報は、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含む、移動状況ネットワーク情報生成方法である。
これにより、移動状況ネットワーク情報に、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する状況の少なくとも一方を含ませることができる。これにより、移動状況ネットワーク情報のノード間での輸送機の挙動状況及び移動中の経路状況の少なくとも一方の把握が可能となる。
第２０の態様は、第１５から第１９のいずれか１つの態様であって、前記ステップ（ｃ）は、輸送機の移動状況データ及び生成された移動状況ネットワーク情報に基づいて、生成済の移動状況ネットワーク情報を更新する、移動状況ネットワーク情報生成方法である。
これにより、経路の追加、分割箇所の追加、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報に変化があった場合に、更新できる。
以上のようにこの発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての局面において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。
１０ 輸送機（鉄道車両）
１１ 移動状況データ
１８ 軌道
１９ 鉄道経路網
２０ 通信網
３０ 移動状況出力部
３４ 通信装置
４０ 制御部
４１ 通信装置
４２ 演算部
４３ 分割処理部
４４ 照合処理部
４５ 分類処理部
４６ 第１記憶部
４８ 第２記憶部
５２ 推測モデル
Ｆ１、Ｆ２、Ｆ２、Ｆ３ データ（移動状況情報）
Ｆ１（Ｐ２）、Ｆ１（Ｐ４）、Ｆ１（Ｐ５）、Ｆ２（Ｐ１）、Ｆ２（Ｐ３）・・・ データ（分割移動状況情報）
Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４ データ（移動状況情報）
Ｇ１（Ｐ２）、Ｇ１（Ｐ４）、Ｇ１（Ｐ５）、Ｇ２（Ｐ１）、Ｇ２（Ｐ３）・・・ 位置データ（分割移動状況情報）
Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４ 移動経路
Ｎ１、Ｎ２ 移動状況ネットワーク情報
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３・・・ 分割経路

Claims (20)

  1. 輸送機に設けられ、その輸送機の移動状況に応じた移動状況データを出力する移動状況出力部と、
    複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、前記複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する制御部と、
    を備える移動状況ネットワーク情報生成システム。
  2. 請求項１記載の移動状況ネットワーク情報生成システムであって、
    前記輸送機は、鉄道車両であり、
    前記制御部は、前記移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する処理として、鉄道車両の鉄道経路網に対応する移動状況ネットワーク情報を生成する処理を実行する、移動状況ネットワーク情報生成システム。
  3. 請求項１又は請求項２に記載の移動状況ネットワーク情報生成システムであって、
    前記複数の分割移動状況情報は、複数の移動経路の分岐点で分割された情報である、移動状況ネットワーク情報生成システム。
  4. 請求項１から請求項３のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成システムであって、
    前記移動状況データは、輸送機の位置に関する位置情報を含み、
    前記移動状況ネットワーク情報は、前記移動経路ネットワークの位置に関する位置情報を含む、移動状況ネットワーク情報生成システム。
  5. 請求項１から請求項４のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成システムであって、
    前記移動状況データは、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含み、
    前記移動状況ネットワーク情報は、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含む、移動状況ネットワーク情報生成システム。
  6. 請求項１から請求項５のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成システムであって、
    前記制御部は、移動状況ネットワーク情報の生成後に、輸送機の移動状況データに基づいて、生成済の移動状況ネットワーク情報を更新する、移動状況ネットワーク情報生成システム。
  7. 請求項１から請求項６のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成システムであって、
    前記制御部は、輸送機の移動状況データに対して、機械学習により生成された推測モデルを適用することで、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成する、移動状況ネットワーク情報生成システム。
  8. 輸送機の移動状況に応じた複数の移動状況データが入力される移動状況データ入力部と、
    複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成し、前記複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する制御部と、
    を備える移動状況ネットワーク情報生成装置。
  9. 請求項８記載の移動状況ネットワーク情報生成装置であって、
    前記輸送機は、鉄道車両であり、
    前記制御部は、前記移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成する処理として、鉄道車両の鉄道経路網に対応する移動状況ネットワーク情報を生成する処理を実行する、移動状況ネットワーク情報生成装置。
  10. 請求項８又は請求項９に記載の移動状況ネットワーク情報生成装置であって、
    前記複数の分割移動状況情報は、複数の移動経路の分岐点で分割された情報である、移動状況ネットワーク情報生成装置。
  11. 請求項８から請求項１０のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成装置であって、
    前記移動状況データは、輸送機の位置に関する位置情報を含み、
    前記移動状況ネットワーク情報は、前記移動経路ネットワークの位置に関する位置情報を含む、移動状況ネットワーク情報生成装置。
  12. 請求項８から請求項１１のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成装置であって、
    前記移動状況データは、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含み、
    前記移動状況ネットワーク情報は、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含む、移動状況ネットワーク情報生成装置。
  13. 請求項８から請求項１２のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成装置であって、
    前記制御部は、移動状況ネットワーク情報の生成後に、輸送機の移動状況データに基づいて、生成済の移動状況ネットワーク情報を更新する、移動状況ネットワーク情報生成装置。
  14. 請求項８から請求項１３のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成装置であって、
    前記制御部は、輸送機の移動状況データに対して、機械学習により生成された推測モデルを適用することで、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成する、移動状況ネットワーク情報生成装置。
  15. （ａ）輸送機の移動状況に応じた複数の移動状況データが出力されるステップと、
    （ｂ）複数の移動状況データに基づいて、複数の移動経路を分割した分割移動経路に応じた複数の分割移動状況情報を生成するステップと、
    （ｃ）前記複数の分割移動状況情報に基づいて、輸送機の移動経路ネットワークに対応する移動状況ネットワーク情報を生成するステップと、
    を備える移動状況ネットワーク情報生成方法。
  16. 請求項１５記載の移動状況ネットワーク情報生成方法であって、
    前記ステップ（ａ）は、前記輸送機として鉄道車両の移動状況に応じた移動状況データが出力されるステップであり、
    前記ステップ（ｃ）は、鉄道車両の鉄道経路網に対応する移動状況ネットワーク情報を生成するステップである、移動状況ネットワーク情報生成方法。
  17. 請求項１５又は請求項１６に記載の移動状況ネットワーク情報生成方法であって、
    前記複数の分割移動状況情報は、複数の移動経路の分岐点で分割された情報である、移動状況ネットワーク情報生成方法。
  18. 請求項１５から請求項１７のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成方法であって、
    前記移動状況データは、輸送機の位置に関する位置情報を含み、
    前記移動状況ネットワーク情報は、前記移動経路ネットワークの位置に関する位置情報を含む、移動状況ネットワーク情報生成方法。
  19. 請求項１５から請求項１８のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成方法であって、
    前記移動状況データは、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含み、
    前記移動状況ネットワーク情報は、輸送機の挙動に関する情報及び移動中の経路に関する情報の少なくとも一方を含む、移動状況ネットワーク情報生成方法。
  20. 請求項１５から請求項１９のいずれか１つに記載の移動状況ネットワーク情報生成方法であって、
    前記ステップ（ｃ）は、輸送機の移動状況データ及び生成された移動状況ネットワーク情報に基づいて、生成済の移動状況ネットワーク情報を更新する、移動状況ネットワーク情報生成方法。
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