TW201418089A - 鐵道車輛行走距離檢測系統 - Google Patents

Abstract

課題以提供鐵道車輛行走距離檢測系統為目的，該鐵道車輛行走距離檢測系統即使在已檢知的地上子起算的實測距離變大的情況下，仍能夠檢出現地點的正確的行走距離。解決手段行走距離檢出系統KS包括：誤差比率計算部50，其依據實測距離S和已檢知的地上子T的正確位置資訊，計算誤差比率；行走距離決定部60，其決定行走距離Z。誤差比率計算部50係以2個地上子T之間為1區間，依據地上子T的位置資訊，算出並累積1區間的絕對距離D1、D2及在1區間中產生的誤差量△a、△b的誤差比率(△a/D1)、(△b/D2)。將過去曾在現在正行走的區間的同一個區間內行走時，所產生的任意個數的誤差比率(△b/D2)加總計算，並將加總計算出來的數值除以該任意個數依據過去行走時產生的誤差比率求出預測誤差比率α。行走距離決定部60，依據從最近已檢知的地上子T起算的實測距離Sx和預測誤差比率α，逐次算出行走距離Z。

Description

鐵道車輛行走距離檢測系統

本發明主要係關於鐵道車輛行走距離檢測系統，特別是關於檢出現地點的正確的行走距離的鐵道車輛行走距離檢測系統。

為了要讓鐵路車輛以高速度且搭乘舒適地通過曲線區間，依據曲線區間的曲率半徑、傾斜等而將車體向左或向右傾斜的傾斜控制已被實用化了。為了要在進入曲線區間的同時使車體傾斜，必須在將要進入曲線區間時就開始該傾斜控制。因此，鐵道車輛，使用安裝在車輪上的速度發電機，來測定已行走的距離作為實測距離(累計)，以便在行走中能夠正確地檢知要執行傾斜控制的地點。

但是，因為在一般行走時車輪有時會對鐵軌滑走或空轉，或因為測量雜訊等而使得實測距離偏離正確的行走距離。因此，從以前就有(例如後述的專利文獻1所記載的)利用沿著軌道配置的多個地上子的位置資訊，來修正實測距離的行走距離檢出系統。

亦即，鐵道車輛在通過地上子時檢知到該地上子，並藉由地上子和車上子的通訊，取得檢知到的地上子的正確的位置資訊(地上子的絕對位置，地上子間的絕對距離等)。 然後，把取得的位置資訊和實測距離比較，算出誤差量，使得在每次檢知到地上子時就能修正實測距離。換言之，在過去，現地點的行走距離為，行走開始位置到最近檢知到的地上子的絕對位置的距離，加上由該地上子的絕對位置測出的實測距離。

專利文獻

專利文獻1：特開平5-26714號公報

但是，過去的行走距離檢測系統中，通過地上子之後，離開已檢知的地上子越遠，則由於滑走及空轉、測量誤差等，會使得實測距離中的誤差量越大。因此，在地上子和地上子之間的距離被設定得較長的情況下，在快要通過下一個地上子之前的誤差量就會比較大。尤其是在因為電波障礙等而無法檢知到地上子的情況下，因為從已檢知的前一個地上子起算的實測距離變大，所以誤差量也變大，而造成在現地點無法檢出正確的行走距離的問題。

因此，本發明為了解決上述的課題，其目的在於提供鐵道車輛行走距離檢測系統，其在距離已檢知的前一個地上子的實測距離長的情況下，也能夠檢出現地點的正確的行走距離。

本發明的鐵道車輛行走距離檢測系統，其包括：實測距離計算部，計算鐵道車輛已行走的距離以作為實測距 離；資訊取得部，在通過配置於沿著軌道的任意位置的複數個地上子時，取得所檢知到的地上子的正確的位置資訊；誤差比率計算部，依據上述已計算出的實測距離以及上述已取得的位置資訊，計算誤差比率；行走距離決定部，使用上述實測距離和上述誤差比率決定行走距離。其中，該誤差比率計算部係以2個地上子之間為1區間，從已檢知的地上子的位置資訊，求出並累積1區間的絕對距離和1區間中產生的誤差量的誤差比率，使用過去行走時產生的任意個數的誤差比率，算出預測誤差比率；該行走距離決定部，依據最近已通過的地上子起算的實測距離和該預測誤差比率，逐次決定現地點的行走距離。

在此情況下，鐵道車輛在行走中，利用過去行走時產生的任意個數的誤差比率，算出現地點或通過預定地點的預測誤差比率。然後，依據實測距離和預測誤差比率，逐次決定現地點的行走距離。如此一來，不太倚賴單1個地上子的位置資訊，而是使用從過去累積的誤差比率算出的預測誤差比率，藉此逐次補正實測距離而決定行走距離。因此，即使在已檢知的地上子起算的實測距離變大的情況下，仍能夠檢出現地點的正確的行走距離。

再者，本發明的鐵道車輛行走距離檢測系統中，該誤差比率計算部由後述方式算出該預測誤差比率為佳：將過去曾在現在正行走的區間的同一個區間內行走時，所產生的任意個數的誤差比率加總計算，並將加總計算出來的數值除以該任意個數。

在此情況下，將過去曾在現在正行走的區間的同 一個區間內行走時，所產生的任意個數的誤差比率加總計算，並將加總計算出來的數值除以該任意個數，以算出該預測誤差比率。因此，每個區間不同的軌道的線形或斜度等的影響，會反映在用以補正現地點或通過預定地點的行走距離的預測誤差比率中，所以能夠使用更正確的預測誤差比率來逐次決定行走距離。

再者，本發明的鐵道車輛行走距離檢測系統以此為佳：該誤差比率計算部係依據天候狀態算出區分的預測誤差比率；該行走距離決定部，使用和現地點的天候狀態相同的天候狀態下算出的預測誤差比率，逐次決定在現地點的行走距離。

在此情況下，例如，可以區分晴朗狀態、降雨狀態及下雪狀態，並分別算出預測誤差比率。然後，使用在現地點的天候狀態相同的天候狀態下所算出的預測誤差比率，決定行走距離。如此一來，因為考慮到現地點的天候狀態來決定行走距離，所以能夠檢出在現地點的更正確的行走距離。

再者，本發明的鐵道車輛行走距離檢測系統也可以為：該行走距離決定部，依據最近已通過的地上子起算的實測距離、對該實測距離的預測誤差量、到最近已通過的地上子為止的絕對距離的加總計算結果，逐次決定在現地點的行走距離。

再者，本發明的鐵道車輛行走距離檢測系統也可以為：該誤差比率計算部由後述方式算出該預測誤差比率：將過去曾在有別於現在正行走的區間的最近剛行走過的個別區 間內行走時，所產生的任意個數的誤差比率加總計算，並將加總計算出來的數值除以該任意個數，以算出該預測誤差比率。而且，在此情況下，該誤差比率計算部係依據天候狀態算出區分的預測誤差比率；該行走距離決定部，使用和現地點的天候狀態相同的天候狀態下算出的預測誤差比率，逐次決定在現地點的行走距離。

依據本發明鐵道車輛行走距離檢測系統，在地上子和地上子之間的距離被設定得較長的情況下，或在無法檢知地上子的情況下，即使在已檢知的之前地上子起算的實測距離變大的情況下，仍能夠檢出現地點的正確的行走距離。

1‧‧‧鐵道車輛

10‧‧‧車上子

20‧‧‧資料庫處理部

30‧‧‧速度發電機

40‧‧‧距離計算部

50‧‧‧誤差比率計算部

51‧‧‧區間誤差計算部

52‧‧‧誤差比率計算部

53‧‧‧預測誤差比率計算部

54‧‧‧天候狀態判斷部

60‧‧‧行走距離決定部

KS,KS1‧‧‧行走距離檢測系統

T‧‧‧地上子

△a、△b、△d‧‧‧誤差量

D‧‧‧絕對距離

S‧‧‧實測距離

(△a/D1)‧‧‧誤差比率

(△b/D2)‧‧‧誤差比率

(△d/D)‧‧‧誤差比率

α,β‧‧‧預測誤差比率

第1圖為顯示第1實施形態的行走距離檢測系統的全體構成的圖。

第2圖為詳細顯示第1實施形態的行走距離檢測系統的構成的圖。

第3圖為表示第1實施形態中鐵道車輛的行走距離和行走時間的關係的圖。

第4圖為顯示在1天前鐵道車輛的行走距離和行走時間的關係的圖。

第5圖顯示在2天前鐵道車輛的行走距離和行走時間的關係的圖。

第6圖顯示在3天前鐵道車輛的行走距離和行走時間的關 係的圖。

第7圖顯示在4天前鐵道車輛的行走距離和行走時間的關係的圖。

第8圖顯示在第1實施形態中無法檢知地上子時所檢測出的行走距離的圖。

第9圖為詳細顯示第2實施形態的行走距離檢測系統的構成的圖。

第10圖為表示第2實施形態中鐵道車輛的行走距離和行走時間的關係的圖。

第11圖顯示鐵道車輛通過各地上子時的天候狀態。

第12圖顯示比較在過去無法檢知地上子時所檢測出的行走距離，以及在第2實施形態中無法檢知地上子時所檢測出的行走距離的圖。

以下參照圖式，說明本發明的鐵道車輛行走距離檢測系統的實施形態。第1圖為顯示第1實施形態的行走距離檢測系統KS的全體構成的圖。如第1圖所示，行走距離檢測系統KS係整合在鐵道車輛1上，其係由下列構成：車上子10、資料庫處理部20、速度發電機30、距離計算部40、誤差比率計算部50、行走距離決定部60。

在此，在鐵道車輛1所行駛的軌道2上，配置了多個地上子T。各地上子T係由例如轉發器(transponder)等構成，其係沿著軌道2隔著間隔設置在任意的位置上，並具有固有的識別資訊(ID值)。因此，在本實施形態中，各地上子T 係用T的括弧中的數字來加以區別。

車上子10取得地上子T的固有的識別資訊。該車上子10係由例如轉發器(transponder)等構成，並安裝在鐵道車輛1的車體的底部。然後，車上子10藉由鐵道車輛1通過地上子T的時候與其相對，而檢知並取得從地上子T傳送的識別資訊。已取得的地上子T的識別資訊，被傳送至資料庫處理部20。

資料庫處理部20事先儲存各地上子T的正確的位置資訊(亦即各地上子T的絕對位置(地上子T的正確位置)、或地上子T之間的絕對距離D(地上子T之間的正確距離)等。該資料庫處理部20依據傳送來的地上子T的識別資訊，檢索事先儲存著的地上子T的位置資訊，以界定出該地上子T。被檢索出的地上子T的位置資訊，被傳送至誤差比率計算部50。再者，各地上子T的位置資訊，係為事前藉由行走測試而測定到的正確的數值。該資料庫處理部20和車上子10等當於本發明的「資訊取得部」。

速度發電機30測定鐵道車輛1已行走的距離。該速度發電機30係安裝在鐵道車輛1的車輪3(非驅動輪)的車軸上，將隨著該車軸轉動而發生的脈衝狀的輸出訊號輸出到距離計算部40。再者，速度發電機30除了脈衝輸出之外，也可以輸出正弦波輸出，其可以適當地變更。

距離計算部40由計數器等構成，藉由計數輸入的脈衝狀的輸出訊號，計算鐵道車輛1已行走的距離作為實測距離S。計算出來的實測距離S被傳送至誤差比率計算部50。該 距離計算部40和速度發電機30等當於本發明的「實測距離計算部」。

不過，在過去，現地點的行走距離等於，從行走開始位置到已檢知的地上子T的絕對位置的距離，加上從地上子T的絕對位置測定的實測距離。但是，在此情況下，通過地上子T之後，離開地上子T的實測距離越長，發生車輪3的空轉及滑走、測量誤差的次數越多，會使得實測距離和正確的行走距離的差距(誤差量)越大。

因此，在本實施形態中，以如下述的方式構成誤差比率計算部50及行走距離決定部60，以使得即使在已檢知的地上子T起算的實測距離變大的情況下，仍能夠檢出現地點的正確的行走距離。在此，第2圖為詳細顯示第1圖的行走距離檢測系統KS的構成的圖。

誤差比率計算部50，依據實測距離S和地上子T的位置資訊，計算誤差量△a、△b，並計算預測誤差比率α。再者，如後述，誤差量△a為，地上子T(1)和地上子T(2)之間的絕對距離D1，和行走在地上子T(1)和地上子T(2)之間時的實測距離S1的差值(參照第4~8圖)；而誤差量△b為，地上子T(2)和地上子T(3)之間的絕對距離D2，和行走在地上子T(2)和地上子T(3)之間時的實測距離S2的差值(參照第4~8圖)。如第2圖所示，該誤差比率計算部50具有：區間誤差計算部51、誤差比率計算部52、預測誤差比率計算部53、天候狀態判斷部54。

區間誤差計算部51，在通過並檢知到2個地上子 T時，依據2個地上子T的位置資訊，讀取該地上子T之間的絕對距離D，從該絕對距離D中減去行走在2個地上子T之間時的實測距離S，算出誤差量△a、△b。算出的誤差量△a、△b被輸入到誤差比率計算部52。

在此，第3圖為表示鐵道車輛1的行走距離Z和行走時間t的關係的圖，第3圖的實線表示實測距離S。在此，在實施形態1中，係假想下述情況進行說明：鐵道車輛1從行走開始位置(未圖示)開始行走，通過地上子T(1)和地上子T(2)，在現地點於地上子T(2)和地上子T(3)之間的區間的某個地點行走的情況。另外，如第3圖所示，和過去一樣，在檢知到各地上子T(地上子T(2))時，把實測距離S修正為從行走開始位置到已檢知的地上子T的絕對距離(正確的行走距離)。

在過去鐵道車輛1行走在同樣的軌道2時，區間誤差計算部51也計算出誤差量△a、△b。例如第4圖所示，在1天前鐵道車輛1在軌道2上行駛，通過並檢知到地上子T(1)、地上子T(2)、地上子T(3)時，從地上子T(1)和地上子T(2)之間的絕對距離D1減去其間的實測距離S1(1)，算出誤差量△a1。另外，從地上子T(2)和地上子T(3)之間的絕對距離D2減去其間的實測距離S2(1)，算出誤差量△b1。算出來的誤差量△a1、△b1被輸入到誤差比率計算部52。

另外，如第5圖所示，在2天前鐵道車輛1在軌道2上行駛，通過並檢知到地上子T(1)、地上子T(2)、地上子T(3)時，從地上子T(1)和地上子T(2)之間的絕對 距離D1減去其間的實測距離S1(2)，算出誤差量△a2。另外，從地上子T(2)和地上子T(3)之間的絕對距離D2減去其間的實測距離S2(2)，算出誤差量△b2。算出來的誤差量△a2、△b2被輸入到誤差比率計算部52。

另外，如第6圖所示，在3天前鐵道車輛1在軌道2上行駛，通過並檢知到地上子T(1)、地上子T(2)、地上子T(3)時，從地上子T(1)和地上子T(2)之間的絕對距離D1減去其間的實測距離S1(3)，算出誤差量△a3。另外，從地上子T(2)和地上子T(3)之間的絕對距離D2減去其間的實測距離S2(3)，算出誤差量△b3。算出來的誤差量△a3、△b3被輸入到誤差比率計算部52。

另外，如第7圖所示，在4天前鐵道車輛1在軌道2上行駛，通過並檢知到地上子T(1)、地上子T(2)、地上子T(3)時，從地上子T(1)和地上子T(2)之間的絕對距離D1減去其間的實測距離S1(4)，算出誤差量△a4。另外，從地上子T(2)和地上子T(3)之間的絕對距離D2減去其間的實測距離S2(4)，算出誤差量△b4。算出來的誤差量△a4、△b4被輸入到誤差比率計算部52。

另外，在第1實施形態中，為了易於瞭解，使用鐵道車輛1在1天前、2天前、3天前、4天前在軌道2行駛時，算出的各誤差量△a1~a4、△b1~b4來進行說明，但也可以使用在5天以前算出的誤差量，也可以使用在數小時前鐵道車輛1行駛於軌道2時算出的誤差量。亦即，只要是鐵道車輛1在過去行駛於同樣的軌道2上時所算出的誤差量，都可以適當地 變更。

誤差比率計算部52算出2個地上子T之間的絕對距離D1、D2，和該2個地上子T之間產生的誤差量△a、△b的誤差比率(△a/D1)、(△b/D2)。亦即，誤差比率計算部52係算出在2個地上子T之間的1區間中，每單位距離所產生的誤差量。具體言之，在第1實施形態中，算出誤差比率(△a1/D1)、(△b1/D2)、(△a2/D1)、(△b2/D2)、(△a3/D1)、(△b3/D2)、(△a4/D1)、(△b4/D2)，並將其輸入預測誤差比率計算部53。

預測誤差比率計算部53，累積在過去行駛時所算出的誤差比率，算出在現在正行走的區間的同一個區間內的預測誤差比率α。該預測誤差比率計算部53藉由將任意個數的誤差比率加總所得的值除以該任意個數，算出作為誤差比率平均值的預測誤差比率α。在此，如第3圖所示，鐵道車輛1在現地點正行駛於地上子T(2)和地上子T(3)之間的區間，因此，預測誤差比率計算部53使用在過去於地上子T(2)和地上子T(3)之間的區間中所產生的誤差比率(△b1/D2)、(△b2/D2)、(△b3/D2)、(△b4/D2)，算出作為這些誤差比率(△b/D2)的平均值的預測誤差比率α，所算出的預測誤差比率α則被輸入到行走距離決定部60。

在此，說明在算出誤差比率(△b/D2)的平均值時，用以加總計算誤差比率(△b/D2)的任意個數L。首先，誤差量△b是容易隨著例如晴朗狀態、降雨狀態及下雪狀態等的天候狀態，而變化的數值。亦即，在晴朗狀態的時候，因為空轉 和滑走都比較少，所以誤差量△b會是比較小的數值，相對於此，在下雪狀態時，因為空轉和滑走都比較多，所以誤差量△b會是比較大的數值。而且，上述的預測誤差比率α是誤差量△b累積而成的，所以，使用和現地點的天候狀態相同的天候狀態下算出的數值，作為在現地點的行走距離Z的預測誤差比率α，是較正確的數值。如上述，在本實施形態中，如後述，係對應於天候狀態來設定任意個數L。

天候狀態判斷部54判斷天候狀態，如第2圖所示，將表示天候狀態的訊號w輸出到預測誤差比率計算部53和行走距離決定部60。在第1實施形態中，天候狀態判斷部54依據檢測外部氣溫的溫度檢測器(圖示省略)、檢出降水量的降雨檢測器(圖示省略)的檢測結果，區別判斷出晴朗狀態、降雨狀態及下雪狀態。再者，所判斷的天候狀態並不限定於晴朗狀態、降雨狀態及下雪狀態，還可以包含外部氣溫0度以上的狀態、外部氣溫未達0度的狀態等。再者，在第2圖中，係表示將表示天候狀態的訊號w輸入預測誤差比率計算部53和行走距離決定部60的情況，不過將表示天候狀態的訊號w輸入預測誤差比率計算部53和行走距離決定部60中的任何一者的情況亦可。

在此，如第4及5圖所示，在1天前及2天前鐵道車輛1行駛時的天候狀態都是晴朗狀態。因此，此時，預測誤差比率計算部53輸入表示晴朗狀態的訊號w1，並累積在晴朗狀態下的誤差比率(△b1/D2)及誤差比率(△b2/D2)。藉此，預測誤差比率計算部53把任意個數L設定為2，作為在 晴朗狀態下的誤差比率的個數，以算出晴朗狀態的預測誤差比率α1。亦即，晴朗狀態的預測誤差比率α1等於((△b1/D2)+(△b2/D2))/2。

另外，在第1實施形態中，係以在地上子T(2)和地上子T(3)之間的區間行駛的期間天候狀態沒有改變的理想狀態來進行說明，但是，例如在第4圖所示的1天前時，在地上子T(2)和地上子T(3)之間的區間行駛的期間由晴朗狀態轉換為降雨狀態的情況下，此時只要不要考慮算出的誤差比率(△b1/D2)即可。

另外，如第6圖所示，在3天前鐵道車輛1行駛時的天候狀態為降雨狀態。因此，此時，預測誤差比率計算部53輸入表示降雨狀態的訊號w2，並累積在降雨狀態下的誤差比率(△b3/D2)。藉此，預測誤差比率計算部53把任意個數L設定為1，作為在降雨狀態下的誤差比率的個數，以算出降雨狀態的預測誤差比率α2。亦即，降雨狀態的預測誤差比率α2等於(△b3/D2)/1。

另外，如第7圖所示，在4天前鐵道車輛1行駛時的天候狀態為下雪狀態。因此，此時，預測誤差比率計算部53輸入表示下雪狀態的訊號w3，並累積在下雪狀態下的誤差比率(△b4/D2)。藉此，預測誤差比率計算部53把任意個數L設定為1，作為在下雪狀態下的誤差比率的個數，以算出下雪狀態的預測誤差比率α3。亦即，下雪狀態的預測誤差比率α3等於(△b4/D2)/1。

行走距離決定部60決定在現地點的行走距離Z。 行走距離決定部60輸入在現地點的晴朗狀態的預測誤差比率α1、降雨狀態的預測誤差比率α2、下雪狀態的預測誤差比率α3。另外，行走距離決定部60，輸入由距離計算部40計算的從最近的地上子T(2)起算的實測距離Sx(參照第3圖)，並且，輸入由天候狀態判斷部54判斷的表示現地點的天候狀態(晴朗狀態)的訊號w1。

如上述，行走距離決定部60，使用晴朗狀態的預測誤差比率α1，依據下述的數學式1，算出現地點的行走距離Z。在本實施形態中，將晴朗狀態的預測誤差比率α1代入下述的數學式1中的α。

[數學式1]Z=(1+α)×Sx+Dy

上述數學式1的右邊第1項為，用預測誤差比率α1修正從最近的地上子T(2)起算的實測距離Sx，表示從地上子T(2)到現地點的預測行走距離Dx(參照第3圖)。在此，α×Sx的部分表示對於實測距離Sx的預測誤差量(Dx-Sx(參照第3圖))。而且，上述數學式1的右邊第2項係表示行走開始位置和最近的地上子T(2)之間的絕對距離Dy(參照第3圖)。因此，依據最近已檢知的地上子T(2)起算的實測距離Sx、對該實測距離Sx的預測誤差量α×Sx、到地上子T(2)為止的絕對距離Dy的加總計算結果，算出行走距離Z。換言之，依據過去的同樣天候狀態下的區間中所算出的預測誤差比率α1、最近已檢知的地上子T(2)起算的實測距離Sx、到地上子T(2)為止的絕對距離Dy，可以決定在現地點的行走距 離Z。

在本實施形態中，行走距離決定部60及誤差比率計算部50為，例如每隔5msec就輸入及計算各數值，逐次決定行走距離Z。再者，行走距離決定部60，在現地點輸入降雨狀態的訊號w2的情況下，將降雨狀態的預測誤差比率α2代入上述的數學式1中，在現地點輸入下雪狀態的訊號w3的情況下，將下雪狀態的預測誤差比率α3代入上述的數學式1中，逐次決定並修正行走距離Z。

在此，使用第8圖，說明假設因為電波障礙等而使得車上子10無法檢知地上子T(2)的情況。鐵道車輛1事先將各地上子T的位置資訊儲存在資料庫處理部20中，如第8圖所示在通過地上子T(1)後預定距離的範圍內沒有檢知到地上子T(2)的情況下，即辨識為車上子10無法檢知地上子T(2)的情況。

但是，鐵道車輛1僅辨識出是在地上子T(2)和地上子T(3)之間的區間的某個地點行走，而不知道地上子T(2)的絕對位置，所以在通過地上子T(2)時無法用地上子T(2)的絕對位置修正實測距離S。因此，在過去的行走距離檢測系統中，從已檢知的前一個地上子T(1)到現地點的距離變大，使得實測距離S中包含較大的誤差，而無法檢出正確的行走距離Z。

在此，在第1實施形態中，雖然不知道地上子T(2)的絕對位置，但如上述一般，使用過去在地上子T(2)和地上子T(3)之間的區間行駛時算出的誤差量△b，逐次決 定行走距離Z。亦即，行走距離決定部60將晴朗狀態的預測誤差比率α1代入上述的數學式1中的α，從已檢知的地上子T(1)起算的實測距離Sy(參照第8圖)減去地上子T(1)和地上子T(2)之間的絕對距離D1的數值代入上述的數學式1中的Sx，並將行走開始位置到地上子T(2)的絕對距離代入上述的數學式1中的Dy，藉此以決定現地點的行走距離Z。其結果為，即使沒有檢知到地上子T(2)，而已檢知的前一個地上子T(1)距離現地點很遠，使用過去在地上子T(2)和地上子T(3)之間的區間行駛時算出的誤差量△b(誤差比率(△b/D2))，仍能夠檢出正確的行走距離Z。

茲說明第1實施形態的作用效果。

依據第1實施形態，鐵道車輛1在行駛中，利用過去行走時產生的任意個數L的誤差比率(△a/D1)、(△b/D2)，算出預測誤差比率α。而且，依據實測距離S和預測誤差比率α，逐次決定現地點的行走距離Z。如此一來，不太倚賴單1個地上子T的位置資訊，而是使用從過去累積的誤差比率(△a/D1)、(△b/D2)算出的預測誤差比率α，藉此逐次補正實測距離S而決定行走距離Z。因此，即使在已檢知的地上子T起算的實測距離S變大的情況下，仍能夠檢出現地點的正確的行走距離Z。

特別是，依據第1實施形態，將過去曾在現在正行走的區間的同一個區間內(亦即在地上子T(2)和地上子T(3)之間的區間)行走時，所產生的任意個數L的誤差比率(△b/D2)加總計算，並將加總計算出來的數值除以該任意個 數L，以算出預測誤差比率α。因此，每個區間不同的軌道的線形或斜度等的影響，會反映在現地點的預測誤差比率α中，所以能夠使用更正確的預測誤差比率α來逐次決定行走距離Z。

再者，依據第1實施形態，可以區分晴朗狀態、降雨狀態及下雪狀態，並分別算出預測誤差比率α1、α2、α3。然後，使用在現地點的天候狀態(晴朗狀態)相同的天候狀態下所算出的預測誤差比率α1，決定行走距離Z。如此一來，因為考慮到現地點的天候狀態來決定行走距離Z，所以能夠檢出在現地點的更正確的行走距離Z。

繼之，使用第9~12圖說明第2實施形態。在第1實施形態中，係將過去曾在現在正行走的區間的同一個區間內行走時，所產生的誤差比率(△b/D2)加總計算，以算出預測誤差比率α，但在第2實施形態中，係將過去曾在有別於現在正行走的區間的最近剛行走過的個別區間內行走時，所產生的誤差比率加總計算，以算出預測誤差比率β。因此，在各區間中軌道的線形或斜度的變化少的情況下，也可以如第2實施形態一般地檢出行走距離Z。以下針對第2實施形態，就有別於第1實施形態的部分詳細說明。

第9圖為詳細顯示第2實施形態的行走距離檢測系統KS1的構成的圖，第10圖為表示鐵道車輛1的行走距離Z和行走時間t的關係的圖，其中第10圖的實線表示實測距離S。在此，如第10圖所示，係假設如下狀況進行說明：鐵道車輛1從行走開始位置開始行走，並通過地上子T(1)、地上子 T(2)、...、地上子T(15)、地上子T(16)，在現地點於地上子T(16)和地上子T(17)之間的區間的某個地點行走的情況。

區間誤差計算部51，如第10圖所示，例如在通過並檢知到地上子T(1)和地上子T(2)時，從地上子T(1)和地上子T(2)之間的絕對距離D2減去其間的實測距離S2，算出誤差量△d2。然後，一直重複執行此計算直到現地點為止。另外，在鐵道車輛1開始行走，最先檢知到地上子T(1)時，從行走開始位置和地上子T(1)之間的絕對距離D1減去實測距離S1，算出誤差量△d1。

誤差比率計算部52，算出上述2個地上子T之間的絕對距離D，和該2個地上子T之間產生的誤差量△d的誤差比率(△d/D)。亦即，誤差比率計算部52係算出在2個地上子T之間的1區間中，每單位距離所產生的誤差量。算出的誤差比率(△d/D)被輸入預測誤差比率計算部53。例如，誤差比率計算部52，在通過並檢知到地上子T(1)和地上子T(2)時，將區間誤差計算部51輸入的誤差量△d2除以絕對距離D2，算出誤差比率(△d2/D2)。然後，一直重複執行此計算直到現地點為止。

預測誤差比率計算部53以已檢知的2個地上子之間為1區間，將過去在任意個數(N-M)的區間中產生的誤差比率(△d/D)加總計算後再除以任意個數(N-M)，以算出預測誤差比率β。亦即，預測誤差比率計算部53使用如後的數學式2，算出預測誤差比率β。計算出來的預測誤差比率β被輸 入至行走距離決定部60。

在此，說明作為加總計算誤差比率(△d/D)的區間數的任意個數(N-M)。首先，誤差量△d是容易隨著例如晴朗狀態、降雨狀態及下雪狀態等的天候狀態，而變化的數值。亦即，在晴朗狀態的時候，因為空轉和滑走都比較少，所以誤差量△d會是比較小的數值，相對於此，在下雪狀態時，因為空轉和滑走都比較多，所以誤差量△d會是比較大的數值。而且，上述的預測誤差比率β是誤差量△d累積而成的，所以，使用和現地點的天候狀態相同的天候狀態下算出的數值，作為在現地點的行走距離Z的預測誤差比率β，是較正確的數值。如上述，在本實施形態中，如後述，係對應於現地點的天候狀態來設定任意個數(N-M)。

天候狀態判斷部54判斷天候狀態，將表示天候狀態的訊號f輸出到預測誤差比率計算部53和行走距離決定部60。在第2實施形態中，天候狀態判斷部54依據檢測外部氣溫的溫度檢測器(圖示省略)、檢出降水量的降雨檢測器(圖示省略)的檢測結果，區別判斷出晴朗狀態、降雨狀態及下雪狀態。再者，所判斷的天候狀態並不限定於晴朗狀態、降雨狀態及下雪狀態，還可以包含外部氣溫0度以上的狀態、外部氣溫未達0度的狀態等。

在此，第11圖顯示鐵道車輛1通過各地上子T時的天候狀態。在第2實施形態中，如第11圖所示，針對後述 狀況進行說明：鐵道車輛1從行走開始位置到通過地上子T(1)為止是晴朗狀態，鐵道車輛1從地上子T(1)到通過地上子T(2)為止則是降雨狀態，鐵道車輛1從通過地上子T(2)以後則是下雪狀態。另外，在第2實施形態中，係以天候狀態在通過地上子T(2)和地上子T(2)的瞬間改變的理想狀態來進行說明，但是，天候狀態在2個地上子T之間的地點改變的時候，此時只要不要考慮在該地上子T之間算出的誤差比率(△d/D)即可。

如此，在第11圖所示的情況下，鐵道車輛1從行走開始位置到通過地上子T(1)為止，預測誤差比率計算部53輸入表示晴朗狀態的訊號f1，把N=1及M=0代入上述數學式1中，算出在降雨狀態下的預測誤差比率β1。然後，鐵道車輛1從地上子T(1)到通過地上子T(2)為止，預測誤差比率計算部53輸入表示降雨狀態的訊號f2，把N=2及M=1代入上述數學式1中，算出在晴朗狀態下的預測誤差比率β2。另外，鐵道車輛1從通過地上子T(2)以後到現地點為止，預測誤差比率計算部53輸入表示下雪狀態的訊號f3，把N=16及M=2代入上述數學式2中，算出在下雪狀態下的預測誤差比率β3。

行走距離決定部60決定在現地點的行走距離Z。行走距離決定部60輸入在現地點的晴朗狀態的預測誤差比率β1、降雨狀態的預測誤差比率β2、下雪狀態的預測誤差比率β3。另外，行走距離決定部60，輸入由距離計算部40計算的從最近的地上子T(16)起算的實測距離Sx(參照第10圖)， 並且，輸入由天候狀態判斷部54判斷的表示現地點的天候狀態(下雪狀態)的訊號f3。

如上述，行走距離決定部60，使用下雪狀態的預測誤差比率β3，依據下述的數學式3，算出現地點的行走距離Z。在第2實施形態中，將下雪狀態的預測誤差比率β3代入下述的數學式3中的β，並將從行走開始位置到之前已檢知的地上子T(16)為止的絕對距離D的個數16代入後述的數學式3的n。

上述數學式3的右邊第1項為，用預測誤差比率β3修正從最近的地上子T(16)起算的實測距離Sx，表示從地上子T(16)到現地點的預測行走距離Dx(參照第3圖)。在此，β×Sx_'的部分表示對於實測距離Sx的預測誤差量(Dx-Sx(參照第10圖))。而且，上述數學式3的右邊第2項係表示行走開始位置和最近的地上子T(16)之間的絕對距離Dy(參照第10圖)。因此，依據最近已檢知的地上子T(16)起算的實測距離Sx、對該實測距離Sx的預測誤差量β×Sx_'、到地上子T(16)為止的絕對距離Dy的加總計算結果，算出行走距離Z。換言之，依據過去的同樣天候狀態下的區間中所算出的預測誤差比率β3、最近已檢知的地上子T(16)起算的實測距離Sx、到最近已檢知的地上子T(16)為止的絕對距離Dy，可以決定在現地點的行走距離Z。

在第2實施形態中，行走距離決定部60及誤差比率計算部50為，例如每隔5msec就輸入及計算各數值，逐次決定行走距離Z(參照第10圖虛線)。再者，行走距離決定部60，在現地點輸入晴朗狀態的訊號f1的情況下，將晴朗狀態的預測誤差比率β1代入上述的數學式3中，在現地點輸入降雨狀態的訊號f2的情況下，將降雨狀態的預測誤差比率β2代入上述的數學式3中，逐次決定並修正行走距離Z。

在此，說明假設因為電波障礙等而使得車上子10無法檢知地上子T(16)的情況。在此，第12圖顯示比較在過去無法檢知地上子T(16)時所檢測出的行走距離Z，以及在本實施形態中無法檢知地上子T(16)時所檢測出的行走距離Z的圖。在第12圖中，以2點鎖線表示在過去檢出的行走距離D，並以虛線表示在第2實施形態中檢出的行走距離D。

在過去，只要沒有取得地上子T(16)的位置資訊，就不知道地上子T(16)的絕對位置，所以在通過地上子T(16)時無法用誤差量△d16修正實測距離S16。因此，在現地點，從已檢知的前一個地上子T(15)到現地點的距離變大，如第12圖的2點鎖線所示，使得實測距離Sx中包含較大的誤差，而無法檢出正確的行走距離Z。

相對於此，在本實施形態中，雖然不知道地上子T(16)的絕對位置，但是在檢知到地上子T(2)到地上子T(15)時算出各誤差量△d2、...、△d15，並算出如後數學式4中所示的預測誤差比率β4。

[數學式4] 而且，將該預測誤差比率β4代入上述的數學式3，藉此決定行走距離Z。其結果為，即使不知道地上子T(16)的絕對位置，也可以用預測誤差比率β4修正包含大量誤差的實測距離Sx，因此，如第12圖的虛線所示，相較於過去的2點鎖線，本方法能夠檢知到正確的行走距離Z。

再者，在本實施形態中，在之後檢知到地上子T(17)時，從地上子T(15)和地上子T(17)之間的絕對距離D17、和從地上子T(15)起算的實測距離S17，算出誤差比率(△d17/D17)，將該誤差比率(△d17/D17)代入上述的數學式3，重新算出預測誤差比率β。

茲說明第2實施形態的作用效果。

依據第2實施形態，鐵道車輛1在行駛中，利用過去行走時產生的任意個數(N-M)的誤差比率(△d/D)，算出預測誤差比率β。而且，依據實測距離S和預測誤差比率β，逐次決定現地點的行走距離Z。如此一來，不太倚賴單1個地上子T的位置資訊，而是使用從過去累積的誤差比率(△d/D)算出的預測誤差比率β，藉此逐次補正實測距離S而決定行走距離Z。因此，即使在已檢知的地上子T起算的實測距離Sx變大的情況下，仍能夠檢出現地點的正確的行走距離Z。

再者，依據第2實施形態，如第11圖所示，算出晴朗狀態的區間(亦即從行走開始位置到地上子T(1)為止的區間)的預測誤差比率β1，算出降雨狀態的區間(亦即從地 上子T(1)到地上子T(2)為止的區間)的預測誤差比率β2，再算出下雪狀態的區間(亦即從地上子T(2)之後的區間)的預測誤差比率β3。然後，使用在現地點的天候狀態相同的天候狀態(下雪狀態)下所算出的預測誤差比率β3，決定行走距離Z。如此一來，因為考慮到現地點的天候狀態來決定行走距離Z，所以能夠檢出在現地點的更正確的行走距離Z。

以上雖已針對本發明的鐵道車輛行走距離檢測系統的實施形態進行說明，但本發明並不以此為限，在不脫離其意旨的範圍內，可以進行種種變更。

例如，在第1實施形態中，用以算出預測誤差比率α1的誤差比率(△b/D2)的任意個數為2，但其可以依據累積的誤差比率(△b/D2)的個數而適當地變更，在第2實施形態中，用以算出預測誤差比率β3的誤差比率(△d/D)的任意個數為14，但其可以依據累積的誤差比率(△d/D)的個數而適當地變更。

另外，在各實施形態中，上述之算出預測誤差量的方法，可以依據在哪裡取得平均而適當地變更。亦即，例如在有誤差比率γ1、γ2、γ3及實測距離Sx的情況下，除了如本實施形態般用「預測誤差量=(γ1+γ2+γ3)/3*Sx」的方法之外，也可以用γ1*Sx=Sx1，γ2*Sx=Sx2，γ3*Sx=Sx3，算出「預測誤差量=(Sx 1+Sx 2+Sx 3)/3」。

另外，在各實施形態中，算出現地點的預測誤差比率以檢出行走距離Z，但也可以算出通過預定地點的預測誤差比率來檢出行走距離Z。

20‧‧‧資料庫處理部

30‧‧‧速度發電機

40‧‧‧距離計算部

50‧‧‧誤差比率計算部

51‧‧‧區間誤差計算部

52‧‧‧誤差比率計算部

53‧‧‧預測誤差比率計算部

54‧‧‧天候狀態判斷部

60‧‧‧行走距離決定部

Claims (6)

1. 一種鐵道車輛行走距離檢測系統，其包括：實測距離計算部，計算鐵道車輛已行走的距離以作為實測距離；資訊取得部，在通過配置於沿著軌道的任意位置的複數個地上子時，取得所檢知到的地上子的正確的位置資訊；誤差比率計算部，依據上述已計算出的實測距離以及上述已取得的位置資訊，計算誤差比率；行走距離決定部，使用上述實測距離和上述誤差比率決定行走距離；其中，該誤差比率計算部係以2個地上子之間為1區間，從已檢知的地上子的位置資訊，求出並累積1區間的絕對距離和1區間中產生的誤差量的誤差比率，使用過去行走時產生的任意個數的誤差比率，算出預測誤差比率；該行走距離決定部，依據最近已通過的地上子起算的實測距離和該預測誤差比率，逐次決定現地點的行走距離。
2. 如申請專利範圍第1項所述之鐵道車輛行走距離檢測系統，其中：該誤差比率計算部由後述方式算出該預測誤差比率：將過去曾在現在正行走的區間的同一個區間內行走時，所產生的任意個數的誤差比率加總計算，並將加總計算出來的數值除以該任意個數。
3. 如申請專利範圍第2項所述之鐵道車輛行走距離檢測系統，其中： 該誤差比率計算部係依據天候狀態算出區分的預測誤差比率；該行走距離決定部，使用和現地點的天候狀態相同的天候狀態下算出的預測誤差比率，逐次決定在現地點的行走距離。
4. 如申請專利範圍第1~3項中任一項所述之鐵道車輛行走距離檢測系統，其中該行走距離決定部，依據最近已通過的地上子起算的實測距離、對該實測距離的預測誤差量、到最近已通過的地上子為止的絕對距離的加總計算結果，逐次決定在現地點的行走距離。
5. 如申請專利範圍第1項所述之鐵道車輛行走距離檢測系統，其中該誤差比率計算部由後述方式算出該預測誤差比率：將過去曾在有別於現在正行走的區間的最近已行走的個別區間內行走時，所產生的任意個數的誤差比率加總計算，並將加總計算出來的數值除以該任意個數。
6. 如申請專利範圍第5項所述之鐵道車輛行走距離檢測系統，其中：該誤差比率計算部係依據天候狀態算出區分的預測誤差比率；該行走距離決定部，使用和現地點的天候狀態相同的天候狀態下算出的預測誤差比率，逐次決定在現地點的行走距離。