KR102127916B1 - Autonomous collaboration based train control method - Google Patents

Autonomous collaboration based train control method Download PDF

Info

Publication number
KR102127916B1
KR102127916B1 KR1020180123311A KR20180123311A KR102127916B1 KR 102127916 B1 KR102127916 B1 KR 102127916B1 KR 1020180123311 A KR1020180123311 A KR 1020180123311A KR 20180123311 A KR20180123311 A KR 20180123311A KR 102127916 B1 KR102127916 B1 KR 102127916B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
train
neighboring
equation
trains
section
Prior art date
Application number
KR1020180123311A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20200042751A (en
Inventor
김경민
오석문
오세찬
홍성필
고석준
김민재
김성엽
Original Assignee
한국철도기술연구원
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
Application filed by 한국철도기술연구원 filed Critical 한국철도기술연구원
Priority to KR1020180123311A priority Critical patent/KR102127916B1/en
Publication of KR20200042751A publication Critical patent/KR20200042751A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102127916B1 publication Critical patent/KR102127916B1/en

Links

Images

Classifications

    • B61L27/0011
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/10Operations, e.g. scheduling or time tables
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00Indicators provided on the vehicle or vehicle train for signalling purposes ; On-board control or communication systems
    • B61L15/0072On-board train data handling

Abstract

열차간 통신에 기반하는 열차 자율 주행 환경에서 각 열차의 차상 장치에 의해 수행되는 자율 협업 기반의 열차 관제 방법에 있어서, a) 제1 열차의 차상 장치는 자신의 경로 및 스케줄을 재조정하기 위해 적어도 하나 이상의 지역을 포함하는 운전정리범위를 설정하고, 기설정된 갱신주기마다 운행 상태 정보를 갱신하는 단계; b) 상기 갱신주기에 운전정리 이벤트 정보 발생시, 상기 운전정리 범위 내에 위치한 모든 열차들을 대상 열차로 설정하고, 상기 대상 열차에 대한 열차 우선 순위를 계산하며, 상기 대상 열차 중 제1 열차를 제외한 이웃 열차들의 운행 상태 정보를 취합하는 단계; c) 상기 열차 우선 순위에 따라 이웃 열차에 대한 경로 및 스케줄이 결정되면, 상기 결정된 이웃 열차에 대한 경로 및 스케줄 정보를 바탕으로 제1 열차의 경로 및 스케줄을 결정하는 단계; d) 상기 제1 열차와 이웃 열차들간에 이웃 연합을 형성하고, 상기 이웃 연합 내 열차간 협업을 통해 각 열차마다 결정된 경로 및 스케줄 정보에 따라 대상열차의 운전 정리 작업을 동시에 수행하는 협업 알고리즘을 수행하는 단계; 및 e) 상기 대상 열차의 차상 장치는 상기 협업 알고리즘의 수행 결과에 따른 경로 및 스케줄 정보를 갱신하고, 상기 갱신된 경로 및 스케줄에 따라 운행하면서 운행 상태 정보를 갱신하는 단계를 포함한다.In an autonomous collaboration-based train control method performed by an onboard device of each train in a train autonomous driving environment based on inter-train communication, a) the onboard device of the first train is at least one to re-adjust its route and schedule Setting a driving arrangement range including the above-described areas, and updating driving state information at each predetermined update cycle; b) When driving reorganization event information occurs in the update cycle, all trains located within the reorganization range are set as a target train, train priority for the target train is calculated, and neighboring trains except the first train among the target trains Gathering the operation status information of; c) determining a route and a schedule of the first train based on the determined route and schedule information for the neighboring train when the route and schedule for the neighboring train are determined according to the priority of the train; d) Perform a collaborative algorithm to form a neighbor coalition between the first train and neighboring trains, and simultaneously perform the driving arrangement of the target train according to route and schedule information determined for each train through collaboration between trains in the neighbor union. To do; And e) the on-board device of the target train includes updating route and schedule information according to a result of performing the collaboration algorithm, and updating driving state information while operating according to the updated route and schedule.

Description

자율 협업 기반의 열차 관제 방법{AUTONOMOUS COLLABORATION BASED TRAIN CONTROL METHOD}Autonomous collaboration-based train control method {AUTONOMOUS COLLABORATION BASED TRAIN CONTROL METHOD}

본 발명은 실시간 발생하는 열차간 경합을 관리자의 개입 없이 각 열차가 스스로 운전 정리를 수행할 수 있도록 하는 자율 협업 기반의 열차 관제 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an autonomous collaboration-based train control method that enables each train to perform driving theorem on its own without the intervention of an administrator in real time.

철도 네트워크에서는 정해진 선로를 운행하는 열차의 특성상 일부 열차의 지연이 다른 열차의 스케줄에 영향을 미쳐 열차간 경합이 발생할 수 있고, 이는 전체 네트워크에 파급되어 혼선을 유발할 수 있다. 동일 방향으로 진행 중인 열차가 선행열차를 추월하거나 다수의 노선이 하나로 수렴하는 경우에 열차의 운행 순서를 정하는 등의 스케줄 재조정을 통해 열차 운영을 진행할 수 있다.In the railway network, due to the characteristics of trains operating on a fixed track, delays in some trains may affect the schedules of other trains, which can lead to races between trains, which can spread across the entire network and cause confusion. When a train in the same direction overtakes a preceding train or when multiple routes converge into one, the train can be operated by rescheduling the schedule, such as determining the train's operating sequence.

최근 효율적인 열차 스케줄 작성 방법론에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 스케줄 작성은 최적화 혹은 시뮬레이션 기반이라기 보다는 철도 운영에 대한 전문가의 경험에 크게 의존해왔다. 철도 운영자가 사전에 열차 운영을 위한 스케줄을 작성하면, 기관사 및 관제사는 열차 스케줄을 최대한 준수하여 열차를 운행하게 된다. Recently, interest in an efficient train scheduling method has increased. Conventional scheduling has relied heavily on expert experience in railroad operations rather than optimization or simulation-based. If a railroad operator prepares a schedule for train operation in advance, the train operator and the controller will operate the train in strict accordance with the train schedule.

그러나 열차 및 선로의 고장이나 스케줄 상 도착 시각의 미준수, 플랫폼에서의 지연이나 사고 등의 예기치 못한 상황이 발생하는 경우, 동일 시간에서의 동일 궤도 점유, 양방향간 데드락(Deadlock) 발생, 안전 시격 미준수 등의 열차 경합이 발생하게 된다. However, in the event of an unexpected situation, such as a failure of the train or track or non-compliance with the arrival time due to a schedule, delays or accidents on the platform, occupy the same track at the same time, deadlock between two directions, non-compliance with safety intervals, etc. There will be race contention.

이때, 중앙 제어 센터의 관제사는 열차의 정시성 및 안전성을 확보하기 위해 열차의 경로 및 스케줄 재조정과 같은 운전 정리, 즉 열차 경합 해소 작업을 수행한다. At this time, the controller of the central control center performs driving arrangements such as re-adjusting the route and schedule of the train, that is, solving the contention of the train to ensure the on-time and safety of the train.

종래의 열차 스케줄 작성 방법은 중앙 제어 센터에서 모든 열차 관련 운행 정보를 취합하여 의사 결정을 내리고, 중앙 제어 센터에서 결정된 사항을 현장의 각 열차에 전달하게 되는데, 이때 관제사와 기관사 간의 통신 과정에서 인적 오류가 발생할 위험이 있다.In the conventional method of creating a train schedule, the central control center collects all train-related operation information to make a decision, and the central control center transmits the decision to each on-site train. At this time, human error occurs in the communication process between the controller and the engineer. There is a risk of occurrence.

또한, 종래의 열차 스케줄 작성 방법은 중앙 제어 센터에서 실시간으로 모든 열차의 운행 정보를 수집하는 것은 현실적으로 어려울 뿐만 아니라 대규모의 복잡한 철도 네트워크에서 열차 경합 해소에 많은 시간이 소요되며, 중앙 제어 센터의 관제사가 시의 적절한 대처를 결정하는데 한계가 발생한다. In addition, in the conventional train schedule creation method, it is not only realistic to collect the operation information of all trains in real time from the central control center, but also it takes a lot of time to resolve train contention in a large and complex railway network, and the controller of the central control center There are limitations in determining timely action.

이와 같이, 종래의 열차 스케줄 작성 방법은 열차 경합 해소를 위해 관제사의 경험에 의존하여 열차 경로 및 스케줄을 재조정하고 있어 인적 오류 위험이 발생할 수 있고, 현재 열차의 운행 상태를 고려하지 않고 획일적인 기준으로 열차 경합 해소를 수행하고 있어 전체적인 열차 운영 효율이 저하되는 문제점이 있다. 또한, 복수의 철도 운영자간 열차 경로 할당의 경우, 어떠한 절차를 통해 복수의 운영자에게 열차 경로를 할당하더라도 효과적인 스케줄 작성 방법이 없는 상태에서 열차의 경로 할당을 원활히 수행할 수 없다는 문제점도 있다. As described above, the conventional method for creating a train schedule may re-adjust the train route and schedule depending on the experience of the controller to resolve the contention of the train, which may lead to a risk of human error, and is based on a uniform standard without considering the current state of the train operation. There is a problem in that the efficiency of the overall train operation is deteriorated due to the elimination of train contention. In addition, in the case of assigning train routes between a plurality of railway operators, there is a problem in that, even if a train route is assigned to a plurality of operators through any procedure, it is not possible to smoothly perform train route assignment in the absence of an effective scheduling method.

대한민국 등록특허 제 10-1214567 호(발명의 명칭 : 열차 운행 계획 수립 방법 및 장치)Republic of Korea Registered Patent No. 10-1214567 (Name of invention: Method and device for establishing train operation plan)

대한민국 공개특허 제10-2016-159746(발명의 명칭 : 운행 계획 작성 장치, 방법 및 프로그램)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2016-159746 (Invention name: operation plan preparation device, method and program)

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 열차 고장이나 자연 재해등의 상황이 발생한 경우 열차간 실시간 무선 통신에 기반하여 열차가 스스로 자신의 경로 및 스케줄을 재조정하여 운전 정리를 수행하도록 하는 것에 목적이 있다.In order to solve the above-mentioned problems, the object of the present invention is to enable the train to self-adjust its own route and schedule based on real-time wireless communication between trains in the event of a train failure or natural disaster. have.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problem to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical problem as described above, and other technical problems may exist.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 협업 기반의 열차 관제 방법은, 열차간 통신에 기반하는 열차 자율 주행 환경에서 각 열차의 차상 장치에 의해 수행되는 자율 협업 기반의 열차 관제 방법에 있어서, a) 제1 열차의 차상 장치는 자신의 경로 및 스케줄을 재조정하기 위해 적어도 하나 이상의 지역을 포함하는 운전정리범위를 설정하고, 기설정된 갱신주기마다 운행 상태 정보를 갱신하는 단계; b) 상기 갱신주기에 운전정리 이벤트 정보 발생시, 상기 운전정리 범위 내에 위치한 모든 열차들을 대상 열차로 설정하고, 상기 대상 열차에 대한 열차 우선 순위를 계산하며, 상기 대상 열차 중 제1 열차를 제외한 이웃 열차들의 운행 상태 정보를 취합하는 단계; c) 상기 열차 우선 순위에 따라 이웃 열차에 대한 경로 및 스케줄이 결정되면, 상기 결정된 이웃 열차에 대한 경로 및 스케줄 정보를 바탕으로 제1 열차의 경로 및 스케줄을 결정하는 단계; d) 상기 제1 열차와 이웃 열차들간에 이웃 연합을 형성하고, 상기 이웃 연합 내 열차간 협업을 통해 각 열차마다 결정된 경로 및 스케줄 정보에 따라 대상열차의 운전 정리 작업을 동시에 수행하는 협업 알고리즘을 수행하는 단계; 및 e) 상기 대상 열차의 차상 장치는 상기 협업 알고리즘의 수행 결과에 따른 경로 및 스케줄 정보를 갱신하고, 상기 갱신된 경로 및 스케줄에 따라 운행하면서 운행 상태 정보를 갱신하는 단계를 포함하는 것이다.An autonomous collaboration-based train control method according to an embodiment of the present invention as a technical means for achieving the above technical problem is autonomous collaboration performed by onboard devices of each train in a train autonomous driving environment based on inter-train communication. In the train control method based on: a) the on-board device of the first train sets a driving arrangement range including at least one area to re-adjust its route and schedule, and updates driving status information at each preset update cycle To do; b) When driving reorganization event information occurs in the update cycle, all trains located within the reorganization range are set as target trains, train priority is calculated for the target trains, and neighboring trains except the first train among the target trains Gathering the operation status information of; c) determining a route and a schedule of the first train based on the determined route and schedule information for the neighboring train when the route and schedule for the neighboring train are determined according to the priority of the train; d) Forming a neighbor coalition between the first train and neighboring trains, and performing a collaborative algorithm that simultaneously performs the driving arrangement of the target train according to route and schedule information determined for each train through collaboration between trains in the neighboring union. To do; And e) the on-board device of the target train includes updating route and schedule information according to a result of performing the collaboration algorithm, and updating driving state information while operating according to the updated route and schedule.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 실시간 무선 통신에 기반한 열차간 협업을 통해 전체 운전 정리를 열차 단위로 분산화할 수 있어 중앙 제어 센터의 역할을 감독 범위로 최소화될 수 있고, 중앙 제어 센터에 오류 발생시에도 각 열차는 자신의 운행을 위한 의사결정을 스스로 내릴 수 있어 안정적인 시스템 운영이 가능해질 수 있다. According to the above-described problem solving means of the present invention, by inter-train collaboration based on real-time wireless communication, the entire driving arrangement can be distributed in units of trains, so that the role of the central control center can be minimized to the supervision range, and the central control center Even in the event of an error, each train can make its own decision-making for its operation, thus enabling stable system operation.

또한, 본 발명은 차량의 추가 편성이나 노선의 확장 등 시스템 정보의 일부가 변경된 경우, 시스템 변화에 대한 대처 능력이 시스템 규모에 영향을 받지 않으므로 다수의 운영 주체나 교통수단을 포함하는 대규모 네트워크에서 효율적으로 동작할 수 있고, 전체 열차에 대한 운행 상태 정보가 아닌 이웃 열차의 운행 상태 정보만을 활용하여 운전 정리를 수행할 수 있어 열차간 경합 해소를 위한 알고리즘의 계산 시간이 단축될 수 있을 뿐만 아니라 데이터 관리 측면에서 용이해질 수 있다.In addition, the present invention is effective in a large-scale network including a large number of operating entities or transportation because the ability to cope with system changes is not affected by system scale when some of the system information, such as additional organization of vehicles or extension of routes, is changed. It can be operated with, and it is possible to shorten the calculation time of the algorithm for resolving the competition between trains by using only the operation status information of the neighboring train, not the operation status information of the entire train, so as to shorten the calculation time and manage data. It can be easy in terms.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 협업 기반의 열차 관제 방법을 구현하기 위한 열차 관제 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 협업 기반의 열차 관제 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전정리 범위를 설정하는 일례를 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 대상 열차에 대한 우선 순위 관리 상태를 설명하는 도면이다.
1 is a view for explaining a train control system for implementing an autonomous collaboration-based train control method according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for autonomous collaboration based train control according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining an example of setting the driving clearance range according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a priority management state for a target train according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains may easily practice. However, the present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in order to clearly describe the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and like reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Throughout the specification, when a part is "connected" to another part, this includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with other elements in between. . Also, when a part is said to "include" a certain component, it means that the component may further include other components, not exclude other components, unless specifically stated otherwise. However, it should be understood that the existence or addition possibilities of numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance.

이하의 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 상세한 설명이며, 본 발명의 권리 범위를 제한하는 것이 아니다. 따라서 본 발명과 동일한 기능을 수행하는 동일 범위의 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.The following examples are detailed descriptions to help understanding of the present invention, and do not limit the scope of the present invention. Therefore, the same scope of the invention performing the same function as the present invention will also belong to the scope of the present invention.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 협업 기반의 열차 관제 방법을 구현하기 위한 열차 관제 시스템을 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining a train control system for implementing an autonomous collaboration-based train control method according to an embodiment of the present invention.

먼저, 열차 관제 시스템은 지상의 제어명령에 의존하지 않고 열차간 직접 통신을 통해 안전한 간격 및 분기 제어를 수행하는 열차자율주행 환경에서 선로 구간과 선로전환기 등 다수의 열차가 공유하게 되는 자원을 효율적으로 운영할 수 있도록 한다. First, the train control system efficiently manages resources shared by multiple trains, such as track sections and track changers, in a train autonomous driving environment that performs safe spacing and branch control through direct communication between trains without relying on ground control commands. Make it operational.

이를 위해, 각 열차는 열차간 직접 무선 통신에 기반하여 열차 자율 주행 시스템을 구현하기 위한 차상 장치(Onboard Equipment)(100)를 포함한다. 이러한 차상 장치(100)는 열차간 협업을 통해 각 열차가 자신의 경로 및 스케줄을 재조정하여 운전 정리를 수행하기 위한 에이전트 역할을 수행한다. To this end, each train includes an onboard equipment 100 for implementing a train autonomous driving system based on direct wireless communication between trains. The on-board device 100 acts as an agent for reorganizing each route and schedule through train collaboration between trains and performing driving arrangements.

다음, 도 1을 참조하면 차상 장치(100)는 통신 모듈(110), 메모리(120), 프로세서(130) 및 데이터베이스(140)를 포함한다.Next, referring to FIG. 1, the onboard device 100 includes a communication module 110, a memory 120, a processor 130, and a database 140.

통신 모듈(110)은 무선 통신망과 연동하여 열차 간의 신호를 송수신하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공한다. 여기서, 통신 모듈(110)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.The communication module 110 provides a communication interface required to transmit and receive signals between trains in conjunction with a wireless communication network. Here, the communication module 110 may be a device including hardware and software necessary for transmitting and receiving a signal such as a control signal or a data signal through a wired or wireless connection with another network device.

메모리(120)는 자율 협업 기반의 열차 관제 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된다. 또한, 프로세서(130)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 메모리(120)는 휘발성 저장 매체(volatile storage media) 또는 비휘발성 저장 매체(non-volatile storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.In the memory 120, a program for performing a train control method based on autonomous collaboration is recorded. In addition, it performs a function of temporarily or permanently storing data processed by the processor 130. Here, the memory 120 may include volatile storage media or non-volatile storage media, but the scope of the present invention is not limited thereto.

프로세서(130)는 열차간 자율 협업을 통해 자신의 경로 및 스케줄을 재조정하여 운전 정리를 수행하는 열차 관제 방법을 제공하는 전체 과정을 제어한다. 프로세서(130)가 수행하는 각 단계에 대해서는 도 2를 참조하여 후술하기로 한다.The processor 130 controls the entire process of providing a train control method for reorganizing the driving by re-adjusting the route and schedule through autonomous collaboration between trains. Each step performed by the processor 130 will be described later with reference to FIG. 2.

여기서, 프로세서(130)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.Here, the processor 130 may include all kinds of devices capable of processing data, such as a processor. Here, the'processor (processor)', for example, may mean a data processing device embedded in hardware having physically structured circuits to perform functions represented by codes or instructions included in a program. As an example of such a data processing device embedded in hardware, a microprocessor, a central processing unit (CPU), a processor core, a multiprocessor, and an application-specific integrated ASIC circuit, a field programmable gate array (FPGA), or the like, but the scope of the present invention is not limited thereto.

데이터베이스(140)는 자율 협업 기반의 열차 관제 방법을 수행하면서 누적되는 데이터가 저장된다. 예컨대, 데이터베이스(140)에는 설정된 주기마다 갱신되는 운행 상태 정보, 협업 알고리즘의 수행 결과, 경로 및 스케줄 정보 등이 저장될 수 있다.The database 140 stores data accumulated while performing a train control method based on autonomous collaboration. For example, the database 140 may store driving state information that is updated every set period, a result of performing a collaboration algorithm, route and schedule information, and the like.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 협업 기반의 열차 관제 방법을 설명하는 순서도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전정리 범위를 설정하는 일례를 설명하는 도면이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 대상 열차에 대한 우선 순위 관리 상태를 설명하는 도면이다. 2 is a flowchart illustrating an autonomous collaboration-based train control method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a view illustrating an example of setting a driving arrangement range according to an embodiment of the present invention, FIG. 4 Is a diagram illustrating a priority management state for a target train according to an embodiment of the present invention.

도 2 내지 도 4를 참조하면, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법은, 각 열차의 차상 장치는 매 갱신주기마다 자신의 현재 운행 상태 정보를 업데이트하는데, 매 갱신주기마다 경로 및 스케줄을 재조정하는 것은 비효율적이므로 동적으로 가변되는 주변 상황을 고려하여 운전정리 이벤트 정보가 발생된 경우에만 운전정리를 수행할 수 있도록 한다(S1). 2 to 4, in the autonomous collaboration-based train control method, the on-board device of each train updates its current operating state information at every update cycle, and it is inefficient to re-adjust the route and schedule at every update cycle Therefore, it is possible to perform the driving clearance only when the driving clearance event information is generated in consideration of the dynamically changing surrounding situation (S1).

운전정리 이벤트 정보는 열차가 새로운 지역으로 진입하는 경우, 열차가 위치한 지역에 새로운 열차가 진입하는 경우, 열차 또는 선로에 고장이 발생한 경우, 허용 지연시간보다 열차의 지연 시간이 증가하는 경우 중 적어도 하나 이상의 상황이 발생할 경우에 열차의 경로 및 스케줄을 갱신해야 하는 이벤트가 발생한 것으로 판단한다. The driving clearance event information is at least one of a case in which a train enters a new area, a new train enters the area where the train is located, a failure in a train or a track, or a train delay time that is greater than the allowable delay time. When the above situation occurs, it is determined that an event that requires updating the train route and schedule has occurred.

이때, 각 열차의 차상 장치는 자신의 경로 및 스케줄을 재조정하기 위한 운전정리 범위를 일정 지역으로 제한한다. 철도 네트워크에서는 역과 역 사이의 부분 네트워크를 지역(Region)으로 정의하고, 차상 장치는 열차의 진행방향에서 현재 역과 다음 역까지의 지역을 운전정리 범위로 설정한다. At this time, the on-board device of each train limits the range of driving arrangements for re-adjusting its route and schedule to a certain area. In the railway network, a partial network between a station and a station is defined as a region, and the on-board device sets the area from the direction of the train to the current station and the next station as the driving clearance range.

즉, 도 3에 도시된 바와 같이, A 열차가 상행선을 운행하고 있는 경우, A열차가 현재 위치하고 있는 k 역과 다음 정차할 k+1 역, 하행선의 경우 k역과 k+1, k+2역까지를 운전정리 범위로 설정한다. That is, as shown in FIG. 3, when the train A is operating the upstream line, k station where the train A is currently located and k+1 station to stop next, and k station and k+1, k+2 station to the next stop Is set to the operation clearing range.

만일, 제1 열차(X1)가 특정한 갱신주기에 운전정리 이벤트 정보가 발생한 경우, 해당 차상 장치는 현재 자신의 운전 상태 정보를 갱신한 후 운전정리 범위 내에 위치한 모든 열차들을 대상 열차로 설정하고, 제1 열차가 위치한 지역, 이전 지역 및 이후 지역에 위치한 열차들에 대해 열차종의 등급, 열차의 현재 위치 정보를 고려하여 대상 열차에 대한 열차 우선 순위를 계산하며(S2, S3), 대상 열차 중 제1 열차를 제외한 이웃 열차들의 운행 상태 정보를 취합한다(S4).If, when the first train (X 1 ) has the driving clearance event information in a specific update cycle, the corresponding on-board device updates the current driving state information and sets all trains located within the driving clearance range as the target train, For trains located in the region where the first train is located, before and after, the train priority for the target train is calculated by considering the class of the train type and the current location information of the train (S2, S3). The operation status information of neighboring trains other than the first train is collected (S4).

도 4에 도시된 바와 같이, 제1 열차가 지역 2(Region 2)에 위치하고 있으므로, 지역 2를 기준으로 지역 1, 지역 2 및 지역 3에 위치한 열차들(X2, X3, X4)이 대상 열차가 되고, 예를 들어 제1 열차를 기준으로 제2 열차, 제3 열차, 제4 열차의 순서, 즉 X1 > X2 > X3 > X4로 우선 순위를 관리할 수 있다. As shown in FIG. 4, since the first train is located in Region 2, the trains X 2 , X 3 , and X 4 located in Region 1, Region 2, and Region 3 based on Region 2 It becomes a target train, and for example, priority can be managed in the order of the second train, the third train, and the fourth train based on the first train, that is, X 1 > X 2 > X 3 > X 4 .

또한, 각 열차는 대상 열차 중 자신을 제외한 나머지 열차들을 이웃 열차로 정의한다. 이때, 이웃 열차는 서로 대칭적이다. 즉 열차 j가 열차 i의 이웃 열차인 경우에 열차 i도 열차 j의 이웃 열차가 된다. 도 3에 도시된 바와 같이 열차 A와 열차 B는 서로 이웃열차가 된다. In addition, each train defines trains other than itself as neighbor trains. At this time, the neighboring trains are symmetrical to each other. That is, when train j is a neighbor train of train i, train i also becomes a neighbor train of train j. As shown in Fig. 3, train A and train B become neighbor trains.

본 발명의 자율 협업 기반의 열차 관제 방법은 전체 운전정리를 열차 단위로 분산화하여 운전정리 이벤트 정보 발생시 관리자의 개입 없이 각 열차 스스로 운전 정리를 수행할 수 있도록 하기 위한 것으로서, 열차간 경합이 발생하지 않으면서 한 지역 내의 열차들의 지연시간의 합이 최소가 되도록 하는 경로 및 스케줄을 결정(TRSi)하는 것을 목표로 하고, 이러한 목표를 달성하기 위해 각 열차는 이웃 열차 및 열차 우선순위를 관리한다. The autonomous collaboration-based train control method of the present invention is to enable the entire driving theorem to be decentralized in units of trains, so that when the event of the driving theorem occurs, each train can perform its own driving arrangement without the intervention of the manager. The goal is to determine the route and schedule (TRS i ) to minimize the sum of the delay times of trains in a region, and to achieve this goal, each train manages neighboring trains and train priorities.

차상 장치는 열차 우선 순위에 따라 우선 순위가 높은 이웃 열차에 대한 경로 및 스케줄이 결정되면, 결정된 이웃 열차에 대한 경로 및 스케줄 정보를 바탕으로 제1 열차의 경로 및 스케줄을 결정(TRSi)한다(S5).The on-board device determines the route and schedule of the first train based on the determined route and schedule information for the neighboring train (TRS i ) when the route and schedule for the neighboring train having a higher priority is determined according to the train priority (TRS i ) ( S5).

차상 장치는 수리 모형을 사용하여 열차 우선순위에 따라 순차적으로 열차의 경로 및 경로상 각 지점의 출발 및 도착 시간을 결정하고, 결정된 이웃 열차에 대한 경로 및 스케줄 정보에 근거하여 열차간 경합이 발생하지 않도록 이웃 열차와의 운행 순서를 결정한다. The on-board device uses the hydraulic model to sequentially determine the train's route and the departure and arrival times of each point on the route according to the train priority, and there is no competition between trains based on the determined route and schedule information for neighboring trains. To avoid this, decide the order of operation with neighboring trains.

이때, 수리 모형은 열차i의 총 지연 시간을 최소화하도록 수학식 1로 표현되는 목적함수를 제공하고, 열차 경합 방지를 위해 수학식 2 내지 수학식 6과 같은 적어도 하나 이상의 제약 조건을 구성한다. At this time, the mathematical model provides the objective function represented by Equation 1 to minimize the total delay time of train i, and configures at least one constraint condition such as Equations 2 to 6 to prevent train contention.

[수학식 1] [Equation 1]

Figure 112018101893814-pat00001
Figure 112018101893814-pat00001

[수학식2][Equation 2]

Figure 112018101893814-pat00002
Figure 112018101893814-pat00002

수학식 2의 제약식은 열차 i가 각 플랫폼에서 계획된 스케줄에 비해 얼마나 지연되고 있는지를 확인하는 것으로서,

Figure 112018101893814-pat00003
인 경우, 목적함수가 지연 시간의 최소화가 되므로 최적해는 제약식을 항상 등호로 만족시키고,
Figure 112018101893814-pat00004
인 경우, 최적해는
Figure 112018101893814-pat00005
을 만족시킨다. The constraint in Equation 2 is to check how long train i is delayed compared to the scheduled schedule on each platform,
Figure 112018101893814-pat00003
In the case of, the objective function minimizes the delay time, so the optimal solution always satisfies the constraint with the equal sign,
Figure 112018101893814-pat00004
If is, the optimal solution is
Figure 112018101893814-pat00005
Satisfies

[수학식 3][Equation 3]

Figure 112018101893814-pat00006
Figure 112018101893814-pat00006

Figure 112018101893814-pat00007
Figure 112018101893814-pat00007

수학식 3의 제약식은 운행 순서에 따라 뒤이어가는 열차가 주어진 안전 시격을 유지하도록 한다. 수학식 3을 통해 같은 구간을 이용하는 이웃 열차들과 안전 시격을 확보하도록 하며, 이를 통해 열차간 충돌을 방지하게 된다. The constraints in Equation (3) ensure that trains following in order of operation maintain a given safety interval. Through Equation 3, it is possible to secure a safe distance from neighboring trains using the same section, thereby preventing collisions between trains.

수학식 3은 이웃 열차와 동일 선로를 동일 방향으로 운행하는 구간에서의 시격 유지에 대한 제약식이고, 이웃 열차와 서로 다른 방향으로 운행하는 구간에서의 시격 유지는 수학식 4와 같다. Equation 3 is a constraint for keeping the distance in the section running in the same direction as the neighboring train, and maintaining the distance in the section running in a different direction from the neighboring train is as in Equation 4.

[수학식 4][Equation 4]

Figure 112018101893814-pat00008
Figure 112018101893814-pat00008

[수학식 5][Equation 5]

Figure 112018101893814-pat00009
Figure 112018101893814-pat00009

수학식 5는 수리 모형에서 열차 i가 이웃 열차와 공유하는 제약식으로서, 열차 i와 이웃 열차간에 운행 순서가 전체적으로 일관성 있게 결정되도록 한다. 이때,

Figure 112018101893814-pat00010
는 입력받은 값이다.Equation 5 is a constraint that train i shares with the neighboring train in the hydraulic model, so that the order of operation between train i and the neighboring train is determined consistently as a whole. At this time,
Figure 112018101893814-pat00010
Is the input value.

[수학식 6][Equation 6]

Figure 112018101893814-pat00011
Figure 112018101893814-pat00011

수학식 6은 플랫폼에서 출발 시각에 제약이 있는 경우에 이를 만족시키도록 하는 제약식이다. Equation (6) is a constraint expression that satisfies the case where the departure time is restricted in the platform.

[수학식 7][Equation 7]

Figure 112018101893814-pat00012
Figure 112018101893814-pat00012

상기한 수학식 7은 각 절점에서의 정차 시간을 결정하는 제약식이다. 열차는 최소 정차시간이 0보다 큰 플랫폼에서 정차하게 된다. 절점에서 정차하는 경우, 해당 절점에서의 속도는 0이 되어야 하며, 반대로 절점을 통과하는 경우 연속된 두 구간에서 이전 구간 끝에 도착하는 시각과 다음 구간을 출발하는 시각이 같아야 한다. Equation 7 above is a constraint that determines the stop time at each node. Trains will stop on platforms where the minimum stop time is greater than zero. When stopping at a node, the speed at the node must be 0. Conversely, when passing through the node, the time to arrive at the end of the previous section and the time to leave the next section must be the same in two consecutive sections.

[수학식 8][Equation 8]

Figure 112018101893814-pat00013
Figure 112018101893814-pat00013

수학식 8은 구간 p 에서 열차 i의 이동 시간 제약식으로서, 구간별 운행 패턴에 따라 이동 시간이 결정된다. Equation 8 is a travel time constraint expression of train i in section p, and the travel time is determined according to the operation pattern for each section.

[수학식 9][Equation 9]

Figure 112018101893814-pat00014
Figure 112018101893814-pat00014

Figure 112018101893814-pat00015
Figure 112018101893814-pat00015

수학식 9는 구간 p에서 열차 i의 이동 형태 선택에 대한 제약식으로서, 각 구간에서 열차는 하나의 이동 형태만을 선택해야 하고, 각 절점에서의 도착 속도와 출발 속도가 같아야 한다. Equation (9) is a constraint for selecting the movement type of train i in section p. In each section, the train must select only one movement type, and the arrival speed and departure speed at each node must be the same.

이와 같이, 제약 조건은 도착시각의 지연 시간(수학식 2), 열차의 시격 유지 제약(수학식 3), 이웃 열차와의 운행 순서 일치(수학식 5), 각 역에서 열차의 출발 시각 제약(수학식 6), 각 절점에서의 정차 시간(수학식 7), 구간(p)에서 열차의 이동 시간 제약(수학식 8) 또는 이동 형태 선택에 대한 제약(수학식 9) 중 적어도 하나 이상을 포함한다. 따라서, 차상 장치는 수리 모형을 통해 상기한 제약 조건들을 만족시키는 세부 스케줄을 얻을 수 있다. In this way, the constraints are the delay time of arrival time (Equation 2), the restriction on the maintenance of the train's distance (Equation 3), the order of operation with neighboring trains (Equation 5), and the departure time constraint of trains at each station ( Equation 6), at least one of the stop time at each node (Equation 7), the travel time constraint of the train in the section (P) (Equation 8), or the constraint on the movement type selection (Equation 9) do. Accordingly, the on-board device can obtain a detailed schedule satisfying the above-described constraints through the hydraulic model.

전체 철도 네트워크에서 운행 중인 열차들의 집합은 I, 구간과 플랫폼의 집합은 각각 P와 Q 로 나타낸다. 각 열차는 부분적인 철도 네트워크를 고려하는데, 각 열차

Figure 112018101893814-pat00016
에 대해서 열차 i가 고려하는 이웃 열차 집합과 열차 i가 선택한 경로에 포함되는 구간 및 플랫폼의 집합을 각각 Ni, Pi, Qi로 나타낸다. 각 열차는 구간을 상행 혹은 하행 방향으로 이동할 수 있는데, Pi 를 보다 세분화하여 열차 i가 방향 d로 지나갈 수 있는 구간의 집합을
Figure 112018101893814-pat00017
로 나타내고, 이를 정리하면 하기한 표 1및 표 2와 같다.The set of trains operating in the entire railway network is represented by I, and the set of sections and platforms is represented by P and Q, respectively. Each train considers a partial rail network, each train
Figure 112018101893814-pat00016
For N, the set of neighbor trains considered by train i and the set of sections and platforms included in the route selected by train i are denoted by N i , P i , Q i , respectively. Each train can move a section in the up or down direction, but by subdividing P i , a set of sections where train i can pass in direction d
Figure 112018101893814-pat00017
It is shown in Table 1 and Table 2 below.

[표 1][Table 1]

Figure 112018101893814-pat00018
Figure 112018101893814-pat00018

[표 2][Table 2]

Figure 112018101893814-pat00019
Figure 112018101893814-pat00019

각 열차

Figure 112018101893814-pat00020
는 선택한 경로의 각 구간별로 시작마디에서의 출발 시각
Figure 112018101893814-pat00021
및 끝마디에서의 도착시간
Figure 112018101893814-pat00022
을 결정하게 된다. 이 때, 플랫폼
Figure 112018101893814-pat00023
까지의 도착 지연 시간은 종속적으로 주어진다. 또한, 각 구간별로 이웃열차와의 운행 순서를 결정하게 된다. 각 열차는 절점별로 속도 및 정차 여부를 결정하게 된다. 각 절점별로 열차가 가질 수 있는 속도값을 이산화하여 수리 모형에 반영한다. 수리 모형에서는 속도를 세 단계로 나눌수 있는데, s는 정지, c는 서행 속도, p는 최대 속도를 나타낸다. 이를 정리하면 하기한 표 3과 같다.Each train
Figure 112018101893814-pat00020
Is the departure time at the start node for each section of the selected route
Figure 112018101893814-pat00021
And arrival time at the end
Figure 112018101893814-pat00022
Will decide. At this time, the platform
Figure 112018101893814-pat00023
The arrival delay time until is given dependently. In addition, the order of operation with neighboring trains is determined for each section. Each train determines the speed and stop for each node. The speed value that the train can have for each node is discretized and reflected in the hydraulic model. In the hydraulic model, the speed can be divided into three stages: s for stop, c for slow speed, and p for maximum speed. This is summarized in Table 3 below.

[표 3][Table 3]

Figure 112018101893814-pat00024
Figure 112018101893814-pat00024

다시 도 2를 참조하면, 제1 열차는 이웃 열차와 이웃 연합을 형성하고(S6), 이웃 연합 내 열차간 협업을 통해 각 열차마다 결정된 경로 및 스케줄 정보에 따라 대상열차의 운전 정리 작업을 동시에 수행하는 협업 알고리즘을 수행한다(S7).Referring again to FIG. 2, the first train forms a neighboring association with a neighboring train (S6), and simultaneously performs a driving arrangement of a target train according to route and schedule information determined for each train through collaboration between trains in the neighboring union. To perform a collaborative algorithm (S7).

이때, 협업 알고리즘은 각 열차의 경로 및 스케줄을 TRSi의 결과로 초기화하고, 해당 정보를 이웃 열차에게 전달하고, 각 열차 i는 이웃 열차 j마다 이웃 연합{i, j}를 형성하고 있으므로

Figure 112018101893814-pat00025
과정을 반복한다. 이때, 협업 알고리즘은 어떠한 이웃 연합도 열차 지연시간을 개선시킬 수 없을 경우에 종료된다.At this time, the collaborative algorithm initializes the route and schedule of each train as a result of TRS i , transmits the information to the neighboring train, and each train i forms a neighbor association {i, j} for each neighboring train j.
Figure 112018101893814-pat00025
Repeat the process. At this time, the collaboration algorithm ends when no neighboring association can improve the train delay time.

Figure 112018101893814-pat00026
과정은, 먼저 TRSij를 MILP solver로 풀고, 최적해
Figure 112018101893814-pat00027
,
Figure 112018101893814-pat00028
와, 이때의 목적함수 변화량(
Figure 112018101893814-pat00029
)을 수학식 10과 같이 계산한다.
Figure 112018101893814-pat00026
The process is, first, solve the TRS ij with the MILP solver,
Figure 112018101893814-pat00027
,
Figure 112018101893814-pat00028
Wow, the amount of change in the objective function at this time (
Figure 112018101893814-pat00029
) Is calculated as in Equation 10.

[수학식 10][Equation 10]

Figure 112018101893814-pat00030
Figure 112018101893814-pat00030

협업 알고리즘은 이웃 연합에게 자신의 목적 함수 변화량(

Figure 112018101893814-pat00031
) 정보를 전송하고, 이웃 연합의 목적함수 변화량 정보(
Figure 112018101893814-pat00032
)를 얻은 후에
Figure 112018101893814-pat00033
가 모든
Figure 112018101893814-pat00034
보다 클 경우, 결정 변수를
Figure 112018101893814-pat00035
,
Figure 112018101893814-pat00036
로 변경하고, 해당 정보를 이웃 연합에게 전달한다. The collaborative algorithm tells the neighboring coalition how much of its objective function
Figure 112018101893814-pat00031
) Information, and information about the change in the objective function of the neighboring union (
Figure 112018101893814-pat00032
)
Figure 112018101893814-pat00033
There all
Figure 112018101893814-pat00034
If greater than
Figure 112018101893814-pat00035
,
Figure 112018101893814-pat00036
Change it to, and send the information to the neighboring union.

Wi를 TRSi의 해집합이라고 할 경우,

Figure 112018101893814-pat00037
는 수학식 11과 같이 정의된다. 여기서
Figure 112018101893814-pat00038
Figure 112018101893814-pat00039
제외한 나머지 이웃열차들간의 순서로 입력값이다.If W i is the solution set of TRS i ,
Figure 112018101893814-pat00037
Is defined as Equation 11. here
Figure 112018101893814-pat00038
The
Figure 112018101893814-pat00039
The input values are in the order of the remaining neighboring trains.

[수학식 11][Equation 11]

Figure 112018101893814-pat00040
Figure 112018101893814-pat00040

대상 열차의 차상 장치는 협업 알고리즘의 수행 결과에 따른 경로 및 스케줄 정보를 갱신하고(S8), 제1 열차는 갱신된 경로 및 스케줄에 따라 운행하면서 운행 상태 정보를 갱신한다(S9). The on-board device of the target train updates the route and schedule information according to the result of performing the collaboration algorithm (S8), and the first train updates the driving state information while operating according to the updated route and schedule (S9).

이와 같이, 본 발명의 자율 협업 기반의 열차 관제 방법은 실시간 무선 통신에 기반한 열차간 협업을 통해 전체 운전 정리를 열차 단위로 분산화할 수 있어 중앙 제어 센터의 역할을 감독 범위로 최소화될 수 있고, 중앙 제어 센터에 오류 발생시에도 각 열차는 자신의 운행을 위한 의사결정을 스스로 내릴 수 있어 안정적인 시스템 운영이 가능하다. As described above, the autonomous collaboration-based train control method of the present invention can minimize the role of the central control center as the supervisory scope by distributing the entire driving arrangement in train units through inter-train collaboration based on real-time wireless communication. Even when an error occurs in the control center, each train can make its own decision-making for its operation, enabling stable system operation.

또한, 본 발명은 차량의 추가 편성이나 노선의 확장 등 시스템 정보의 일부가 변경된 경우, 시스템 변화에 대한 대처 능력이 시스템 규모에 여향을 받지 않으므로 다수의 운영 주체나 교통수단을 포함하는 대규모 네트워크에서 효율적으로 동작할 수 있다. In addition, the present invention is effective in a large-scale network including a large number of operating entities or transportation because the ability to cope with system changes is not affected by the system scale when a part of system information such as additional organization of a vehicle or extension of a route is changed. Can operate as

이상에서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 자율 협업 기반의 열차 관제 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하며, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함하며, 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.The autonomous collaboration-based train control method according to the embodiment of the present invention described above may be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as a program module executed by a computer. Such recording media include computer readable media, which can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, computer readable media includes computer storage media, which are volatile and nonvolatile implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. , Removable and non-removable media.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustration only, and a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and it should be interpreted that all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts thereof are included in the scope of the present invention. do.

100: 차상 장치
110: 통신 모듈 120: 메모리
130: 프로세서 140: 데이터베이스
100: onboard device
110: communication module 120: memory
130: processor 140: database

Claims (18)

열차간 통신에 기반하는 열차 자율 주행 환경에서 각 열차의 차상 장치에 의해 수행되는 자율 협업 기반의 열차 관제 방법에 있어서,
a) 제1 열차의 차상 장치는 자신의 경로 및 스케줄을 재조정하기 위해 적어도 하나 이상의 지역을 포함하는 운전정리범위를 설정하고, 기설정된 갱신주기마다 운행 상태 정보를 갱신하는 단계;
b) 상기 갱신주기에 운전정리 이벤트 정보 발생시, 상기 운전정리 범위 내에 위치한 모든 열차들을 대상 열차로 설정하고, 상기 대상 열차에 대한 열차 우선 순위를 계산하며, 상기 대상 열차 중 제1 열차를 제외한 이웃 열차들의 운행 상태 정보를 취합하는 단계;
c) 상기 열차 우선 순위에 따라 이웃 열차에 대한 경로 및 스케줄이 결정되면, 상기 결정된 이웃 열차에 대한 경로 및 스케줄 정보를 바탕으로 제1 열차의 경로 및 스케줄을 결정하는 단계;
d) 상기 제1 열차와 이웃 열차들간에 이웃 연합을 형성하고, 상기 이웃 연합 내 열차간 협업을 통해 각 열차마다 결정된 경로 및 스케줄 정보에 따라 대상열차의 운전 정리 작업을 동시에 수행하는 협업 알고리즘을 수행하는 단계; 및
e) 상기 대상 열차의 차상 장치는 상기 협업 알고리즘의 수행 결과에 따른 경로 및 스케줄 정보를 갱신하고, 상기 갱신된 경로 및 스케줄에 따라 운행하면서 운행 상태 정보를 갱신하는 단계를 포함하는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
In the autonomous vehicle-based train control method performed by the onboard device of each train in a train autonomous driving environment based on inter-train communication,
a) the in-vehicle device of the first train sets a driving arrangement range including at least one area to re-adjust its route and schedule, and updates driving state information at each preset update cycle;
b) When driving reorganization event information occurs in the update cycle, all trains located within the reorganization range are set as a target train, train priority for the target train is calculated, and neighboring trains except the first train among the target trains Gathering the operation status information of;
c) determining a route and a schedule of the first train based on the determined route and schedule information for the neighboring train when the route and schedule for the neighboring train are determined according to the priority of the train;
d) Perform a collaborative algorithm to form a neighbor coalition between the first train and neighboring trains, and simultaneously perform the driving arrangement of the target train according to route and schedule information determined for each train through collaboration between trains in the neighbor union. To do; And
e) the on-board device of the target train includes updating route and schedule information according to a result of performing the collaboration algorithm, and updating driving state information while operating according to the updated route and schedule, autonomous collaboration Based train control method.
제 1 항에 있어서,
상기 a) 단계는,
상기 제1 열차의 진행 방향에서 현재 역(k)과 다음 역(k+1)까지 이어지는 상행 또는 하행 지역들을 운전정리범위로 설정하는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
According to claim 1,
Step a) is,
An autonomous collaboration-based train control method for setting up or descending areas leading to the current station (k) and the next station (k+1) in the driving direction of the first train as a driving clearance range.
제 1 항에 있어서,
상기 b) 단계는,
상기 제1 열차가 새로운 지역으로 진입하는 상황, 상기 제1 열차가 위치한 지역에 새로운 열차가 진입하는 상황, 상기 운전정리범위 내 지역에서 열차 또는 선로의 고장 발생 상황, 기설정된 허용 지연시간보다 상기 제1 열차의 지연 시간이 증가하는 상황 중 적어도 하나 이상의 상황에서 상기 운전정리 이벤트 정보가 발생하는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
According to claim 1,
Step b),
The first train enters a new area, a new train enters an area where the first train is located, a train or a track failure in an area within the driving clearance range, the first allowable delay time 1 The driving control event information is generated in at least one of the situations in which the delay time of the train increases, the autonomous collaboration-based train control method.
제1 항에 있어서,
상기 b) 단계는,
상기 제1 열차가 위치한 지역을 기준으로 이전 지역에 위치한 이웃 열차와 이후 지역에 위치한 이웃 열차들에 대한 열차종의 등급과 열차의 현재 위치 정보를 토대로 우선 순위를 관리하는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
According to claim 1,
Step b),
Based on the region where the first train is located, priority is managed based on the class of the train type and the current location information of the train for neighboring trains located in the previous region and neighboring trains located in the subsequent region. Train control method.
제 1 항에 있어서,
상기 c) 단계는,
상기 열차 우선 순위에 따라 우선순위가 높은 열차 순으로 이웃 열차의 경로와 경로상 각 지점의 출발 및 도착 시간에 대한 스케줄을 결정하고, 상기 이웃 열차에 대해 결정된 스케줄에 근거하여 열차 경합을 방지하도록 수리 모형을 사용하여 상기 이웃 열차와의 운행 순서를 결정하는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
According to claim 1,
Step c),
According to the train priority, determine the schedule for the route of the neighboring train and the departure and arrival times of each point on the route in the order of the train with the highest priority, and repair to prevent train contention based on the determined schedule for the neighboring train. A vehicle control method based on autonomous collaboration, in which a sequence of operations with the neighboring train is determined using a model.
제 5 항에 있어서,
상기 수리 모형은 개별 열차의 지연 시간을 최소화하기 위한 목적함수를 제공하고, 열차 경합 방지를 위한 적어도 하나 이상의 제약 조건을 구성하되,
상기 제약 조건은 도착시각의 지연 시간, 열차의 시격 유지 제약, 이웃 열차와의 운행 순서 일치, 각 역에서 열차의 출발 시각 제약, 각 절점에서의 정차 시간, 구간(p)에서 열차의 이동 시간 제약 또는 이동 형태 선택에 대한 제약들 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
The method of claim 5,
The hydraulic model provides an objective function for minimizing the delay time of individual trains, and constitutes at least one constraint for preventing train contention,
The above constraints are the delay time of arrival time, the maintenance of the train's distance, the order of operation with neighboring trains, the departure time limit of each train at each station, the stop time at each node, and the travel time of the train in section (p) Or it includes at least one or more of the constraints on the movement type selection, autonomous collaboration based train control method.
제 6 항에 있어서,
상기 수리 모형의 목적함수(gi)는 열차 i의 총 지연시간을 최소화하도록 하기 수학식 1로 나타나는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 1]
Figure 112018101893814-pat00041

Qi : 열차 i가 지나는 플랫폼 집합
Ci : 열차 i의 지연 비용
Figure 112018101893814-pat00042
: 열차 i의 플랫폼
Figure 112018101893814-pat00043
에서의 도착 지연 시간
The method of claim 6,
The objective function (g i ) of the hydraulic model is represented by Equation 1 below to minimize the total delay time of the train i, an autonomous collaboration-based train control method.
[Equation 1]
Figure 112018101893814-pat00041

Q i : Set of platforms where train i passes
C i : delay cost of train i
Figure 112018101893814-pat00042
: Platform of train i
Figure 112018101893814-pat00043
Delay time from
제 6 항에 있어서,
상기 도착 시각의 지연 시간 제약은 열차 i가 각 플랫폼에서 계획된 스케줄을 토대로 지연 시간 값을 구하기 위해 하기 수학식 2로 나타나는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 2]
Figure 112018101893814-pat00044

Figure 112018101893814-pat00045
: 열차 i의 구간
Figure 112018101893814-pat00046
의 끝 마디에서의 도착 시각
Figure 112018101893814-pat00047
: 열차 i의 구간 p에서 끝 마디에서의 계획된 도착 시각
Figure 112018101893814-pat00048
: 열차 i의 플랫폼
Figure 112018101893814-pat00049
에서의 도착 지연 시간
The method of claim 6,
The delay time constraint of the arrival time is that train i is represented by Equation 2 below to obtain a delay time value based on a schedule planned on each platform, an autonomous collaboration-based train control method.
[Equation 2]
Figure 112018101893814-pat00044

Figure 112018101893814-pat00045
: Section of train i
Figure 112018101893814-pat00046
Arrival time at the end node
Figure 112018101893814-pat00047
: Scheduled arrival time at the end node in section p of train i
Figure 112018101893814-pat00048
: Platform of train i
Figure 112018101893814-pat00049
Delay time from
제 6 항에 있어서,
상기 열차의 시격 유지 제약은 운행 순서에 따라 후행하는 이웃 열차가 동일 방향으로 운행하는 구간에서 기설정된 안전 시격을 유지하도록 하기 수학식 3에 나타난 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 3]
Figure 112018101893814-pat00050

Figure 112018101893814-pat00051
: 열차 i의 구간
Figure 112018101893814-pat00052
의 끝 마디에서의 도착 시각
Figure 112018101893814-pat00053
: 열차 i의 구간
Figure 112018101893814-pat00054
의 끝 마디에서의 출발 시각
Figure 112018101893814-pat00055
: 구간 p에서 열차 i가 j보다 먼저 출발하면 1, 아니면 0
Hq : 마디 q에서의 안전 시격
Hr : 마디 r에서의 안전 시격
The method of claim 6,
The train maintenance limit of the train is shown in Equation 3 to maintain a preset safety interval in a section in which the neighboring trains that follow in the order of operation operate in the same direction, the autonomous collaboration-based train control method.
[Equation 3]
Figure 112018101893814-pat00050

Figure 112018101893814-pat00051
: Section of train i
Figure 112018101893814-pat00052
Arrival time at the end node
Figure 112018101893814-pat00053
: Section of train i
Figure 112018101893814-pat00054
Departure time at the end node
Figure 112018101893814-pat00055
: 1 if train i starts before j in section p, 0 otherwise
H q : Safety clearance at node q
H r : Safety test at node r
제 6 항에 있어서,
상기 열차의 시격 유지 제약은 운행 순서에 따라 후행하는 이웃 열차가 서로 다른 방향으로 운행하는 구간에서 기설정된 안전 시격을 유지하도록 하기 수학식 4에 나타난 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 4]
Figure 112018101893814-pat00056

Figure 112018101893814-pat00057
: 열차 i의 구간
Figure 112018101893814-pat00058
의 끝 마디에서의 도착 시각
Figure 112018101893814-pat00059
: 열차 i의 구간
Figure 112018101893814-pat00060
의 끝 마디에서의 출발 시각
Figure 112018101893814-pat00061
: 구간 p에서 열차 i가 j보다 먼저 출발하면 1, 아니면 0
Figure 112018101893814-pat00062
: 열차 i가 상행(Up) 방향으로 지날 수 있는 구간의 집합
Figure 112018101893814-pat00063
: 열차 j가 하행(Down) 방향으로 지날 수 있는 구간의 집합
Ni : 열차 i의 이웃 열차 집합
Hq : 마디 q에서의 안전 시격
Hr : 마디 r에서의 안전 시격
The method of claim 6,
The constraint for maintaining the distance of the train is shown in Equation 4 to maintain a predetermined safety interval in a section in which the neighboring trains that follow in the order of operation operate in different directions, an autonomous collaboration-based train control method.
[Equation 4]
Figure 112018101893814-pat00056

Figure 112018101893814-pat00057
: Section of train i
Figure 112018101893814-pat00058
Arrival time at the end node
Figure 112018101893814-pat00059
: Section of train i
Figure 112018101893814-pat00060
Departure time at the end node
Figure 112018101893814-pat00061
: 1 if train i starts before j in section p, 0 otherwise
Figure 112018101893814-pat00062
: Set of sections where train i can pass in the up direction
Figure 112018101893814-pat00063
: Set of sections where train j can pass in the down direction
N i : Set of neighbor trains of train i
H q : Safety clearance at node q
H r : Safety test at node r
제 6 항에 있어서,
상기 이웃 열차와의 운행 순서 일치 제약은 이웃 열차와 공유하여 결정되도록 하기 수학식 5에 나타난 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 5]
Figure 112018101893814-pat00064

Figure 112018101893814-pat00065
: 입력 값
Ni : 열차 i의 이웃 열차 집합
Pi : 열차 i가 지날 수 있는 구간의 집합
Pj : 열차 j가 지날 수 있는 구간의 집합
The method of claim 6,
The operation order matching constraint with the neighboring train is shown in Equation 5 below to be determined by sharing with the neighboring train, the autonomous collaboration based train control method.
[Equation 5]
Figure 112018101893814-pat00064

Figure 112018101893814-pat00065
: Input value
N i : Set of neighbor trains of train i
P i : Set of sections that train i can pass
P j : Set of sections that train j can pass
제 6 항에 있어서,
각 역에서 열차의 출발 시각 제약은 하기 수학식 6에 나타난 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 6]
Figure 112018101893814-pat00066

Figure 112018101893814-pat00067
: 열차 i의 구간
Figure 112018101893814-pat00068
의 끝 마디에서의 출발 시각
Figure 112018101893814-pat00069
: 플랫폼에서 출발시각에 제약이 있는 경우, 열차 i의 구간
Figure 112018101893814-pat00070
의 끝 마디에서의 계획된 출발 시각
Qi : 열차 i가 지나는 플랫폼의 집합
The method of claim 6,
A train control method based on autonomous collaboration, wherein the departure time constraints of trains at each station are shown in Equation 6 below.
[Equation 6]
Figure 112018101893814-pat00066

Figure 112018101893814-pat00067
: Section of train i
Figure 112018101893814-pat00068
Departure time at the end node
Figure 112018101893814-pat00069
: When the departure time is restricted from the platform, the section of train i
Figure 112018101893814-pat00070
Planned departure time at the end of the bar
Q i : set of platforms on which train i passes
제 6 항에 있어서,
상기 각 절점에서의 정차 시간 제약은 각 절점에서의 정차 시간을 결정하기 위해 하기 수학식 7에 나타난 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 7]
Figure 112020057978518-pat00071

Figure 112020057978518-pat00072
: 마디 r에서 열차 i의 최소 정차 시간
Figure 112020057978518-pat00073
: 열차 i의 구간
Figure 112020057978518-pat00074
의 끝 마디에서의 도착 시각
Figure 112020057978518-pat00075
: 열차 i의 구간
Figure 112020057978518-pat00076
의 끝 마디에서의 출발 시각
Figure 112020057978518-pat00077
: 구간
Figure 112020057978518-pat00078
의 시작 마디에서 열차 i의 속도가
Figure 112020057978518-pat00079
단계이고, 끝 마디에서의 속도가 n단계일 때, 1 아니면 0
The method of claim 6,
The stop time constraint at each node is shown in Equation 7 below to determine the stop time at each node, the autonomous collaboration based train control method.
[Equation 7]
Figure 112020057978518-pat00071

Figure 112020057978518-pat00072
: Minimum stop time of train i at node r
Figure 112020057978518-pat00073
: Section of train i
Figure 112020057978518-pat00074
Arrival time at the end node
Figure 112020057978518-pat00075
: Section of train i
Figure 112020057978518-pat00076
Departure time at the end node
Figure 112020057978518-pat00077
: section
Figure 112020057978518-pat00078
At the beginning of the train, the speed of train i
Figure 112020057978518-pat00079
Is a step, and if the velocity at the end node is n steps, 1 or 0
제 6 항에 있어서,
상기 구간(p)에서 열차의 이동 시간 제약은 구간별 운행 패턴에 따라 이동 시간이 결정되도록 하기 수학식 8에 나타난 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 8]
Figure 112020057978518-pat00080


Figure 112020057978518-pat00081
: 열차 i의 구간
Figure 112020057978518-pat00082
의 끝 마디에서의 도착 시각
Figure 112020057978518-pat00083
: 열차 i의 구간
Figure 112020057978518-pat00084
의 끝 마디에서의 출발 시각
Pi : 열차 i가 지날 수 있는 구간의 집합
Figure 112020057978518-pat00085
: 열차 i가 p에서 시작 마디의 속도 단계가
Figure 112020057978518-pat00086
단계이고, 끝 마디의 속도단계가 n 인 형태로 이동할 대 걸리는 시간의 최대값
Figure 112020057978518-pat00087
: 열차 i가 p에서 시작 마디의 속도 단계가
Figure 112020057978518-pat00088
단계이고, 끝 마디의 속도단계가 n 인 형태로 이동할 대 걸리는 시간의 최소값
Figure 112020057978518-pat00089
: 구간
Figure 112020057978518-pat00090
의 시작 마디에서 열차 i의 속도가
Figure 112020057978518-pat00091
단계이고, 끝 마디에서의 속도가 n단계일 때, 1 아니면 0
The method of claim 6,
In the section (p), the travel time limitation of the train is shown in Equation (8) to determine the travel time according to the operation pattern for each section.
[Equation 8]
Figure 112020057978518-pat00080


Figure 112020057978518-pat00081
: Section of train i
Figure 112020057978518-pat00082
Arrival time at the end node
Figure 112020057978518-pat00083
: Section of train i
Figure 112020057978518-pat00084
Departure time at the end node
P i : Set of sections that train i can pass
Figure 112020057978518-pat00085
: The train i has the speed step of the node starting at p
Figure 112020057978518-pat00086
Is the step, and the maximum value of the time it takes to move to the form where the end node's velocity step is n
Figure 112020057978518-pat00087
: The train i has the speed step of the node starting at p
Figure 112020057978518-pat00088
Is a step, and the minimum value of the time it takes to move to the form where the end node's velocity step is n.
Figure 112020057978518-pat00089
: section
Figure 112020057978518-pat00090
At the beginning of the train, the speed of train i
Figure 112020057978518-pat00091
Is a step, and if the velocity at the end node is n steps, 1 or 0
제 6 항에 있어서,
상기 구간(p)에서 열차의 이동 형태 선택에 대한 제약은 하기 수학식 9로 나타난 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 9]
Figure 112020057978518-pat00092

Figure 112020057978518-pat00093

Figure 112020057978518-pat00094
: 구간
Figure 112020057978518-pat00095
의 시작 마디에서 열차 i의 속도가
Figure 112020057978518-pat00096
단계이고, 끝 마디에서의 속도가 n단계일 때, 1 아니면 0
Pi : 열차 i가 지날 수 있는 구간의 집합
The method of claim 6,
In the section (p), the constraint on the movement type selection of the train is represented by Equation 9 below, and the autonomous collaboration based train control method.
[Equation 9]
Figure 112020057978518-pat00092

Figure 112020057978518-pat00093

Figure 112020057978518-pat00094
: section
Figure 112020057978518-pat00095
At the beginning of the train, the speed of train i
Figure 112020057978518-pat00096
Is a step, and if the velocity at the end node is n steps, 1 or 0
P i : Set of sections that train i can pass
제1항에 있어서,
상기 d) 단계는,
d-1) 상기 c) 단계에서 결정된 각 열차에 대한 경로 및 스케줄 정보(TRSi)로 초기화한 후 상기 이웃 열차와 공유하는 단계;
d-2) 상기 각 열차 i는 이웃 열차 j마다 이웃 연합{I, j}를 형성하고, 상기 협업 알고리즘을 수행하는 단계; 및
d_3) 상기 협업 알고리즘의 반복 수행한 후 모든 이웃 연합과의 열차 지연 시간 개선이 없다고 판단되는 경우, 상기 협업 알고리즘을 종료하는 단계를 포함하는 것이고,
상기 협업 알고리즘은
Figure 112020057978518-pat00120
과정인 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
According to claim 1,
Step d),
d-1) initializing with the route and schedule information (TRS i ) for each train determined in step c) and sharing with the neighboring train;
d-2) each train i forms a neighbor association {I, j} for each neighbor train j, and performs the collaboration algorithm; And
d_3) if it is determined that there is no improvement in train delay time with all neighboring associations after repeatedly performing the collaboration algorithm, the step of ending the collaboration algorithm,
The collaboration algorithm
Figure 112020057978518-pat00120
Autonomous collaboration based train control method that is a process.
제 16 항에 있어서,
상기
Figure 112018101893814-pat00098
과정은,
열차 i의 총 지연시간을 최소화하도록 하기 수학식 1로 정의되는 목적함수(gi)를 혼합 정수 선형 계획 솔버(Mixed-integer linear programming(MILP) Solver) 에 기반하여 계산하여 최적 해(
Figure 112018101893814-pat00099
,
Figure 112018101893814-pat00100
)와 하기 수학식 10으로 표현되는 목적함수 변화량(
Figure 112018101893814-pat00101
)을 구하는 단계;
상기 이웃 연합에게 자신의 목적 함수 변화량(
Figure 112018101893814-pat00102
) 정보를 전송하고, 상기 이웃 연합의 목적함수 변화량 정보(
Figure 112018101893814-pat00103
)를 획득하는 단계;
상기 열차 i의 목적함수 변화량(
Figure 112018101893814-pat00104
)이 모든 이웃 연합의 목적함수 변화량(
Figure 112018101893814-pat00105
)보다 클 경우, 결정 변수를 최적 해(
Figure 112018101893814-pat00106
,
Figure 112018101893814-pat00107
)로 변경하고, 상기 변경된 정보를 이웃 연합에게 전달하는 단계를 포함하는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 1]
Figure 112018101893814-pat00108

[수학식 10]
Figure 112018101893814-pat00109

Qi : 열차 i가 지나는 플랫폼 집합
Ci : 열차 i의 지연 비용
Figure 112018101893814-pat00110
: 열차 i의 플랫폼
Figure 112018101893814-pat00111
에서의 도착 지연 시간
The method of claim 16,
remind
Figure 112018101893814-pat00098
The process is,
To minimize the total delay time of train i, the objective function (g i ) defined by Equation (1) is calculated based on the mixed-integer linear programming (MILP) solver to calculate the optimal solution (
Figure 112018101893814-pat00099
,
Figure 112018101893814-pat00100
) And the amount of change in the objective function expressed by the following equation (10)
Figure 112018101893814-pat00101
);
The amount of change in his objective function to the neighboring union (
Figure 112018101893814-pat00102
) Information, and information about the change in the objective function of the neighboring association (
Figure 112018101893814-pat00103
);
The amount of change in the objective function of train i (
Figure 112018101893814-pat00104
) Is the amount of change in the objective function of all neighboring unions (
Figure 112018101893814-pat00105
), the optimal solution
Figure 112018101893814-pat00106
,
Figure 112018101893814-pat00107
), and passing the changed information to a neighboring union, autonomous collaboration based train control method.
[Equation 1]
Figure 112018101893814-pat00108

[Equation 10]
Figure 112018101893814-pat00109

Q i : Set of platforms where train i passes
C i : delay cost of train i
Figure 112018101893814-pat00110
: Platform of train i
Figure 112018101893814-pat00111
Delay time from
제 17 항에 있어서,
상기 TRSi의 해집합Wi라고 할 경우, 상기
Figure 112018101893814-pat00112
는 하기 수학식 11로 정의되는 것인, 자율 협업 기반의 열차 관제 방법.
[수학식 11]
Figure 112018101893814-pat00113

Figure 112018101893814-pat00114
:
Figure 112018101893814-pat00115
제외한 나머지 이웃열차들간의 순서로 입력값
The method of claim 17,
If the solution set of the TRS i W i
Figure 112018101893814-pat00112
Is defined by the following equation 11, autonomous collaboration based train control method.
[Equation 11]
Figure 112018101893814-pat00113

Figure 112018101893814-pat00114
:
Figure 112018101893814-pat00115
Input values in the order of the neighboring trains except
KR1020180123311A 2018-10-16 2018-10-16 Autonomous collaboration based train control method KR102127916B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180123311A KR102127916B1 (en) 2018-10-16 2018-10-16 Autonomous collaboration based train control method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180123311A KR102127916B1 (en) 2018-10-16 2018-10-16 Autonomous collaboration based train control method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200042751A KR20200042751A (en) 2020-04-24
KR102127916B1 true KR102127916B1 (en) 2020-06-29

Family

ID=70465996

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180123311A KR102127916B1 (en) 2018-10-16 2018-10-16 Autonomous collaboration based train control method

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102127916B1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010512266A (en) 2006-12-07 2010-04-22 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ Method and apparatus for optimizing railway train operation for trains including multiple power distribution locomotives
JP2015158844A (en) 2014-02-25 2015-09-03 村田機械株式会社 Autonomous travel carriage
JP2015530301A (en) 2012-06-30 2015-10-15 シーオー.イーエル.ディーエー.ソフトウェア エスアールエル Railway transportation system with automatic arrangement of vehicles

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101214567B1 (en) 2011-05-19 2013-01-09 앤시정보기술주식회사 Method and apparatus for establishing an operation schedule of trains

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010512266A (en) 2006-12-07 2010-04-22 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ Method and apparatus for optimizing railway train operation for trains including multiple power distribution locomotives
JP2015530301A (en) 2012-06-30 2015-10-15 シーオー.イーエル.ディーエー.ソフトウェア エスアールエル Railway transportation system with automatic arrangement of vehicles
JP2015158844A (en) 2014-02-25 2015-09-03 村田機械株式会社 Autonomous travel carriage

Also Published As

Publication number Publication date
KR20200042751A (en) 2020-04-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kecman et al. Rescheduling models for railway traffic management in large-scale networks
US7512481B2 (en) System and method for computer aided dispatching using a coordinating agent
Lusby et al. Railway track allocation: models and methods
Corman et al. Effectiveness of dynamic reordering and rerouting of trains in a complicated and densely occupied station area
Cacchiani et al. An overview of recovery models and algorithms for real-time railway rescheduling
Goverde Punctuality of railway operations and timetable stability analysis
US6459964B1 (en) Train schedule repairer
EP2962916B1 (en) System and method for generating vehicle movement plans in a large railway network
US8082071B2 (en) System and method of multi-generation positive train control system
Lüthi Improving the efficiency of heavily used railway networks through integrated real-time rescheduling
US8498762B2 (en) Method of planning the movement of trains using route protection
CN112977555B (en) Ad-hoc network-based train group high-efficiency dispatching system and method
Corman et al. Assessment of advanced dispatching measures for recovering disrupted railway traffic situations
JP2006511394A (en) Dynamic optimized traffic planning method and system
EP2821314A2 (en) Train operation control system, train operation simulation device, and train operation simulation method
Kroon et al. Algorithmic support for railway disruption management
US20220348242A1 (en) Method and Apparatus for Operation of Railway Systems
JP6038693B2 (en) Course control device, course control method, and course control program
KR102207954B1 (en) System for train scheduling and scheduling method for operating of train
KR102127916B1 (en) Autonomous collaboration based train control method
JP4943982B2 (en) Station and vehicle base premises replacement plan creation device
JP7058747B2 (en) A method for scheduling or controlling the movement of multiple vehicles on a route network
Milinković et al. Simulating train dispatching logic with high-level petri nets
JP4639390B2 (en) Train operation management system
JP4698176B2 (en) Mobile object operation simulation device and mobile object operation prediction system using the same

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant