WO2023032365A1 - 走行パターン作成装置および走行パターン作成方法 - Google Patents

走行パターン作成装置および走行パターン作成方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2023032365A1
WO2023032365A1 PCT/JP2022/021675 JP2022021675W WO2023032365A1 WO 2023032365 A1 WO2023032365 A1 WO 2023032365A1 JP 2022021675 W JP2022021675 W JP 2022021675W WO 2023032365 A1 WO2023032365 A1 WO 2023032365A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
pattern
running
train
time
initial
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/021675
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
篤史 小田
泰志 近江
Original Assignee
株式会社日立製作所
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 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Publication of WO2023032365A1 publication Critical patent/WO2023032365A1/ja

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L15/00—Methods, circuits, or devices for controlling the traction-motor speed of electrically-propelled vehicles
    • B60L15/20—Methods, circuits, or devices for controlling the traction-motor speed of electrically-propelled vehicles for control of the vehicle or its driving motor to achieve a desired performance, e.g. speed, torque, programmed variation of speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L3/00—Electric devices on electrically-propelled vehicles for safety purposes; Monitoring operating variables, e.g. speed, deceleration or energy consumption
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L23/00—Control, warning, or like safety means along the route or between vehicles or vehicle trains
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor

Definitions

  • the present invention relates to a running pattern creation device and a running pattern creation method.
  • a manned rail transport system the driver detects obstacles on the track.
  • the railroad tracks are installed in elevated or underground locations to block crossings with other traffic and physically prevent obstacles from entering the railroad tracks.
  • platform doors are installed on the platform, and safety measures are taken to prevent people from falling or entering the track.
  • Patent Document 1 discloses a technique for reducing the risk of collisions with obstacles in an orbital transportation system. Specifically, based on past accident data for each line, statistics are made on the probability of a collision taking into account the size and mass of obstacles at the location where the accident occurred, the season and time of day, and the extent of damage in the event of a collision. Expressed by a model, the magnitude of collision risk is estimated in the section where the train is running, and speed control is performed when the estimated collision risk is high.
  • Patent Document 1 the magnitude of the collision risk in a running section of a train is estimated, and if the estimated collision risk is greater than a predetermined reference value, the running pattern of the running section is corrected until it becomes equal to or less than the reference value. is repeating. However, in order to reduce the risk of collision, it is necessary to lower the speed, and the travel time between stations increases as the travel pattern is corrected. In Patent Literature 1, since the speed is lowered until the collision risk becomes equal to or less than the reference value, there is a problem that the running time between stations specified by the timetable cannot be satisfied. In addition, Patent Document 1 assumes manned driving, and does not consider the speed at which the vehicle can be stopped at an obstacle detectable distance of an external sensor that detects an obstacle ahead in unmanned driving, and the collision risk is not sufficiently reduced. There are issues such as
  • the present invention has been made in consideration of the above points, and considers the obstacle detectable distance of the external sensor that detects obstacles in front while satisfying the running time between stations specified by the timetable. To provide a technique for creating a running pattern between stations that minimizes the risk of collision between a vehicle and an obstacle.
  • one typical running pattern generating device of the present invention includes a target running time recording unit for recording a target running time of a train based on operation information, and an obstacle in the train running area.
  • a limit pattern recording unit that records a limit pattern generated based on the speed at which the train can be stopped at a distance at which the a correction pattern generation unit that generates a correction pattern in which the speed partially exceeds the initial pattern and the running time is within a predetermined time from the target running time when the running time at is greater than the target running time; Prepare.
  • the risk of collision between a train and an obstacle is minimized by considering the obstacle detectable distance of an external sensor that detects an obstacle in front while meeting the running time between stations specified by the timetable. It is possible to create a running pattern between stations.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of a forward obstacle detection system mounted on a train.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of a running pattern generating device according to one embodiment of the present invention.
  • 3A and 3B are conceptual diagrams illustrating a method of creating a restricted pattern in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining the fastest pattern generation technique in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flow chart showing the processing procedure executed by the correction pattern generator in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram for explaining a method of generating corrected running pattern candidates when the running time of the fastest pattern is longer than the target running time in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram for explaining a method of generating modified running pattern candidates when the running time of the fastest pattern is shorter than the target running time in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of the forward obstacle detection system 110 mounted on the train 100.
  • the forward obstacle detection system 110 is composed of an external world sensing unit 111 including an external sensor for sensing the external environment, an object detection unit 112 , an obstacle recognition unit 113 and a control command decision unit 114 . It is also connected to an HMI (Human Machine Interface) 120 mounted on the train 100, an automatic train operation device 130, a vehicle information control system 140, and the like.
  • the running pattern generation device 210 can present a running pattern to the driver of the train 100 equipped with the forward obstacle detection system 110 via the HMI 120 and transmit the running pattern to the automatic train operation device 130 .
  • the driver and the automatic train operation device 130 control the train 100 according to the running pattern from the running pattern generating device 210, thereby satisfying the running time between stations specified by the timetable and detecting obstacles ahead. It is possible to run the train 100 in a running pattern that minimizes the risk of collision between the train 100 and an obstacle, taking into consideration the obstacle detectable distance of the external sensor.
  • the external world sensing unit 111 can sense the state of the surroundings (especially the front) of the train with an external sensor, and transmit sensing data to the object detection unit 112 .
  • External sensors include a camera, a LIDAR (laser range finder), a millimeter wave radar, and the like.
  • Cameras include a monocular camera, a stereo camera, an infrared camera, and the like. A plurality of types of sensors are generally installed for redundancy.
  • the object detection unit 112 can use sensing data from the external sensing unit 111 to grasp the situation ahead of the train and detect objects.
  • Techniques used in the automobile field can be used for the processing of the object detection unit 112 .
  • DNN is one of the means used for machine learning, and by extracting and learning the features of objects, it is possible to detect various objects and improve the accuracy of object detection.
  • the obstacle recognition unit 113 can determine whether the object detected by the object detection unit 112 is an object (obstacle) that may collide with the train. It is determined whether or not the object detection result exists within the travel area, which is the area where the own train may travel.
  • the building gauge is defined as a boundary line that is a certain distance away from the center of the rail as a boundary line where a building can be installed so that the train and the building do not interfere.
  • the obstacle recognition unit 113 performs image recognition on the image data from the external sensor to recognize the rail, and defines the travel area from the center of the recognized rail to the construction gauge. Among the objects detected by the object detection unit 112, those determined to exist within the travel area are recognized as obstacles.
  • the route shape (rail shape) in front of the train can be recognized and recognized.
  • the travel area may be defined from the route shape obtained.
  • the control command determination unit 114 can determine whether the object recognized as an obstacle can be stopped based on the current vehicle speed, and whether or not the brake should be applied.
  • the forward obstacle detection system 110 notifies the train crew of the determination result through the HMI 120, and the automatic train operation device 130 mounted on the train 100, the vehicle information control system 140, and the safety device (not shown) that secures the safety of the train. ), etc., to output a brake operation request.
  • the format of the obstacle detection result and the method of using the obstacle detection result do not matter.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the running pattern generation device in this embodiment.
  • a running pattern generating device 210 is mounted on the train 100 and comprises a target running time recording section 211 , a restricted pattern recording section 212 , an initial pattern generating section 213 and a correction pattern generating section 214 .
  • the target running time recording unit 211 can record the target running time between stations of the own train based on the operation information (timetable).
  • the limit pattern recording unit 212 can record a limit pattern, which is a travel pattern that defines, for each point, a speed at which the train can be stopped at a distance at which the external sensor can detect obstacles in the train travel area.
  • the initial pattern generator 213 can generate an initial pattern, which is a running pattern for running the train at a speed equal to or lower than the limit pattern.
  • the correction pattern generation unit 214 When the running time in the initial pattern exceeds the target running time, the correction pattern generation unit 214 generates a correction pattern in which the speed partially exceeds the limit pattern and the running time is within a predetermined time from the target running time. can be generated.
  • 3A and 3B are conceptual diagrams for explaining a method of creating a restricted pattern in this embodiment.
  • the external sensor data is acquired by the forward obstacle detection system on the target route. Since the external environment changes depending on the time of day, weather, etc., data is acquired multiple times in each time period and under each weather condition. The time period is classified as day or night, and the weather conditions are classified as fine, rainy, or foggy.
  • a method of creating a restriction pattern will be described using daytime and fine weather conditions as an example.
  • a rail is detected from the acquired external sensor data, and a rail detection distance L rail (x) at each position on the target route is calculated.
  • the formula (1) is used to calculate the speed V rail (x) that can be stopped at the rail detection distance at each position.
  • t i idling time [s]
  • ⁇ deceleration [m/s/s].
  • the speed V rail (x) under the daytime/clear conditions is superimposed on the data acquired multiple times (301 (broken line), 302 (dotted line)). Also superimposed is the speed limit V limit (x) 310 (chain line) set from route conditions such as curvature. After superimposition, the minimum value of the velocity V rail (x) (301, 302) and the limit velocity V limit (x) 310 at each position is defined as the limit pattern P limit (x) 320 (solid line).
  • a restriction pattern may be defined according to the characteristics of an external sensor mounted on the forward obstacle detection system. For example, if the brightness of the external environment affects the performance of the external sensor, the restriction pattern may be generated based on the brightness. In this embodiment, it is sufficient to generate a restriction pattern for each external environment in which the rail detection distance L rail (x) is a relatively close value, and the classification of the external environment condition does not matter.
  • the limit pattern is defined from the speed V rail (x) that can be stopped at the rail detection distance at each position.
  • the restriction pattern may also be defined in consideration of the "detection distance of the external sensor"). For example, the detection distance of the external sensor is also acquired for each condition of the external environment, the speed V sensor (x) that can be stopped at the obtained detection distance of the external sensor is calculated, and the speed V rail (x), V The minimum value of sensor (x) and speed limit V limit (x) may be used as limit pattern P limit (x).
  • the minimum value among the speeds V rail (x), V sensor (x), and speed limit V limit (x) at each position was used as the limit pattern P limit (x), it was calculated by a method other than the minimum value.
  • the average values of the speeds V rail (x) and V sensor (x) are calculated, and the minimum value of the average values of the speeds V rail (x) and V sensor (x) and the speed limit V limit (x) is calculated.
  • the value may be the limit pattern P limit (x).
  • other statistics such as the mode and the median may be used.
  • FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining the fastest pattern generation technique.
  • a limit pattern 402 (dashed line) with a control margin is generated by subtracting a predetermined value from the velocity at each position.
  • the predetermined value to be subtracted can be set arbitrarily, it is generally about 2 km/h.
  • a pattern 410 (one-dot chain line) representing the velocity at each position when accelerating at maximum acceleration from the departure station (A station), and the velocity at each position when decelerating at maximum deceleration to the arrival station (B station).
  • a pattern 411 (chain line) is generated.
  • the limit pattern 402 with control margin is defined in consideration of the control margin for the limit pattern 401 to generate the fastest pattern.
  • a restriction pattern may be used instead of being defined.
  • FIG. 5 is a flow chart showing a processing procedure executed by the correction pattern generation unit 214. As shown in FIG. 5
  • Step 501 A target running time between stations for which a running pattern is to be created is acquired from the target running time recording unit 211 .
  • a short target running time corresponding to the extent to which recovery is desired is acquired.
  • Go to step 502 it becomes possible to operate for a shorter target running time than usual, and early recovery to the normal timetable can be achieved.
  • Step 502 An initial pattern P initial (x) (for example, the fastest pattern P fast (x)) between stations for which a running pattern is to be created is obtained from the initial pattern generation unit 213 . Go to step 503 .
  • P initial (x) for example, the fastest pattern P fast (x)
  • Step 503 Obtain the speed limit V limit (x) set from the route conditions such as the curvature between stations for which the travel pattern is to be created. Go to step 504 .
  • Step 504 It is checked whether the initial pattern inter-station traveling time T initial (for example, the fastest inter-station traveling time T fast ) satisfies the range of the target inter-station traveling time T target ⁇ margin time T b . to decide. If the range of target running time T target ⁇ margin time T b is satisfied, step 510 follows. If the range of target running time T target ⁇ margin time T b is not satisfied, step 505 follows.
  • the initial pattern inter-station traveling time T initial for example, the fastest inter-station traveling time T fast satisfies the range of the target inter-station traveling time T target ⁇ margin time T b .
  • Step 505 The time obtained by adding the surplus time Tb to the target running time T target between stations and the initial pattern running time between stations T initial (for example, the fastest running time between stations T fast ) are compared. If the initial pattern inter-station traveling time (for example, the fastest pattern inter-station traveling time) is longer than the sum of the target inter-station traveling time T target and the extra time T b , the process proceeds to step 506 . If the initial pattern inter-station traveling time (for example, the fastest pattern inter-station traveling time) is shorter than the target inter-station traveling time T target plus the extra time T b , the process proceeds to step 508 .
  • the initial pattern inter-station traveling time for example, the fastest pattern inter-station traveling time
  • Step 506 If the initial pattern inter-station traveling time (for example, the fastest pattern inter-station traveling time) is longer than the time obtained by adding the margin time T b to the target traveling time T target between stations, the initial pattern (for example, The fastest pattern) is modified to generate a pattern that satisfies the target running time.
  • the initial pattern inter-station traveling time for example, the fastest pattern inter-station traveling time
  • a method for generating modified driving pattern candidates will be described with reference to FIG.
  • a maximum speed pattern 601 solid line
  • a limit pattern 602 (broken line)
  • a speed limit 603 (chain line) set from route conditions are assumed.
  • the fastest patterns 601 a pattern in which the speed is increased by a predetermined speed in the section 610 where the speed of the limit pattern 602 is the lowest is generated as a corrected travel pattern candidate 611 (dotted line).
  • the patterns of the corrected running pattern candidates other than section 610 are the same as the fastest patterns.
  • the generation of the corrected travel pattern candidate is performed preferentially from the section with the lowest speed of the limit pattern 602, and is generated by increasing the speed up to the speed limit 603 set from the route conditions. For example, if the target running time cannot be met even if the modified driving pattern candidate in section 610 reaches the speed limit 603 set from the route conditions, the modified driving pattern candidate 621 (dotted line).
  • Step 507 The time obtained by adding the surplus time Tb to the target running time T target between stations is compared with the running time T modify between stations of the modified running pattern candidate. If the inter-station traveling time T modify of the modified traveling pattern candidate is shorter than the target inter-station traveling time T target plus the surplus time Tb , the process proceeds to step 510 . If the inter-station traveling time T modify of the modified traveling pattern candidate is longer than the target inter-station traveling time T target plus the surplus time T b , the process proceeds to step 506 .
  • Step 508 A method of generating a modified running pattern candidate will be described with reference to FIG.
  • the maximum speed pattern 701 solid line
  • the speed limit 702 chain line
  • the fastest patterns 701 a pattern in which the speed is reduced by a predetermined speed in a section 710 where the speed is high is generated as a modified travel pattern candidate 711 (dotted line).
  • the pattern of the modified running pattern candidate other than the section 710 is the same as the fastest pattern.
  • Generation of corrected driving pattern candidates is performed preferentially from the section of the fastest pattern 701 where the speed is high.
  • the next modification will be faster than the modified driving pattern candidate 712 among the fastest patterns 701.
  • a pattern in which the speed is reduced by a predetermined speed in the section 720 is generated as a corrected travel pattern candidate 721 (dotted line). After that, the pattern of the section with the higher speed among the sections 710 and 720 is corrected. Go to step 509 .
  • Step 509 The time obtained by subtracting the surplus time Tb from the target running time T target between stations is compared with the running time between stations of the modified running pattern candidate. If the travel time between stations T modify of the modified travel pattern candidate is longer than the time obtained by subtracting the allowance time T b from the target travel time T target between stations, the process proceeds to step 510 . If the travel time between stations T modify of the modified travel pattern candidate is shorter than the time obtained by subtracting the margin time Tb from the target travel time T target between stations, the process proceeds to step 508 .
  • Step 510 A fastest pattern or a modified running pattern candidate is determined as a modified pattern P result (x).
  • modified driving pattern candidates preferentially from sections with low speed limit patterns
  • modified driving pattern candidates may be generated by other methods. For example, if it is judged that the section with the lowest speed in the limit pattern should be slowed down in a curved section, etc., a corrected driving pattern candidate is generated from the section with the next lowest speed after the section with the lowest speed. You may make it By doing so, it is possible to generate a driving pattern with a smaller collision risk.
  • the method of gradually correcting the fastest pattern which is an example of the initial pattern, has been described for each specific section.
  • it may be realized by deriving a pattern that satisfies Equations (2) to (5) by applying a constrained optimization technique.
  • E result (x) is the power consumption of the correction pattern P result (x).
  • Equation (2) expresses the speed of the corrected pattern P fast (x) and the speed of the fastest pattern P fast (x) for the section x over in which the speed of the corrected pattern P result (x) is higher than the speed of the fastest pattern P fast (x).
  • Equation (4) means that the speed of the modified pattern P result (x) is less than or equal to the speed limit V limit (x).
  • Formula (5) is a condition that the total sum of inter-station travel time T modify of the modified travel pattern candidates from station A to station B satisfies the range of target travel time T target ⁇ margin time T b . means that In order to reduce the power consumption, it is necessary to lower the pattern speed. By minimizing the power consumption, pattern correction is performed from the region where the speed of the fastest pattern P fast (x) is low. .
  • the corrected pattern P result (x) is generated from P fast (x), but based on the standard running pattern P diagram (x) generated when calculating the running time between stations specified by the timetable, to generate the modified pattern P result (x).
  • the speed at each position is compared between the control margin limit pattern 402 or limit pattern 401 and the standard running pattern P diagram (x), and the minimum value is taken as the initial pattern P initial (x).
  • the running pattern generation device 210 is installed on the train 100, but the running pattern generation device 210 may be installed on the ground. When installed on the ground, the same effect can be obtained by transmitting the created running pattern to the train 100 by communication means such as radio.
  • the track transportation system and obstacles are considered in consideration of the obstacle detectable distance of the external sensor that detects the obstacle ahead. It is possible to create a running pattern between stations that minimizes the risk of collisions between stations.
  • each of the above configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware, for example, by designing a part or all of them using an integrated circuit.
  • each of the above configurations, functions, etc. may be realized by software by a processor interpreting and executing a program for realizing each function.
  • Information such as programs, tables, and files that implement each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, SD card, or DVD.
  • DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Train, 110... Forward obstacle detection system, 111... External sensing part, 112... Object detection part, 113... Obstacle recognition part, 114... Control command determination part, 210... Running pattern production apparatus, 211... Target running time Minute recording unit 212 Limiting pattern recording unit 213 Initial pattern generation unit 214 Correction pattern generation unit.

Abstract

本発明は、ダイヤで規定された駅間の走行時間を満たしつつ、前方の障害物を検知する外界センサの障害物検知可能距離を考慮した、列車と障害物との衝突リスクを最小化する駅間の走行パターンを作成する技術を提供することを目的とする。このため、本発明の走行パターン作成装置は、運行情報に基づく列車の目標走行時分を記録する目標走行時分記録部と、列車走行領域の障害物を検知可能な距離で停止可能な速度に基づいて生成される制限パターンを記録する制限パターン記録部と、制限パターン以下の速度で列車が走行する初期パターンを生成する初期パターン生成部と、初期パターンでの走行時分が目標走行時分を上回る場合に、速度が部分的に初期パターンを上回り、走行時分が目標走行時分から所定時分以内となる修正パターンを生成する修正パターン生成部と、を備える。

Description

走行パターン作成装置および走行パターン作成方法
　本発明は、走行パターン作成装置および走行パターン作成方法に関する。
　軌道上を走行する列車は、軌道上に障害物があった場合、自動車と異なり操舵による回避ができない。そのため、軌道輸送システムでは障害物を検知することは列車の安全性や運用性を向上させるために重要である。有人の軌道輸送システムでは運転士が軌道上の障害物を検知している。無人の軌道輸送システムでは軌道を高架や地下に設置することで他の交通との交差を遮断し、物理的に障害物が軌道内に侵入しないようにしている。またホームにはホームドアを設置し、人が軌道内に転落や侵入しないように安全対策がなされている。
　近年、踏切などで他の交通と交差する軌道輸送システムにおいて無人運転を実現しようとする動きがある。他の交通との交差があることから列車と障害物の衝突リスクを軽減する仕組みが重要となる。
　軌道輸送システムにおいて障害物との衝突リスクを低減する技術が特許文献１に開示されている。具体的には路線ごとに過去の事故データに基づいて、事故発生場所における障害物の大きさ・質量および季節や時間帯を考慮した衝突発生確率ならびに衝突が発生した場合の被害の大きさを統計モデルで表現し、列車の走行中の区間における衝突リスクの大きさを推定し、推定した衝突リスクが大きい場合は、速度制御を行うものである。
特開２０１６－５２９４号公報
　特許文献１では、列車の走行中の区間における衝突リスクの大きさを推定し、推定した衝突リスクが所定の基準値よりも大きい場合は基準値以下になるまで走行中の区間の走行パターンの修正を繰り返している。しかしながら、衝突リスクを下げるためには速度を下げる必要があり、走行パターンの修正に伴って駅間走行時分が増加してしまう。特許文献１では衝突リスクが基準値以下となるまで速度を下げるためダイヤで規定された駅間走行時分を満たせなくなるといった課題がある。また、特許文献１では有人運転を前提としており、無人運転で前方の障害物を検知する外界センサの障害物検知可能距離で停止可能な速度が考慮されておらず、衝突リスクが十分に低減されないといった課題がある。
　本発明は、以上の点を考慮してなされたもので、ダイヤで規定された駅間の走行時間を満たしつつ、前方の障害物を検知する外界センサの障害物検知可能距離を考慮した、列車と障害物との衝突リスクを最小化する駅間の走行パターンを作成する技術を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するために、代表的な本発明の走行パターン作成装置の一つは、運行情報に基づく列車の目標走行時分を記録する目標走行時分記録部と、列車走行領域の障害物を検知可能な距離で停止可能な速度に基づいて生成される制限パターンを記録する制限パターン記録部と、制限パターン以下の速度で列車が走行する初期パターンを生成する初期パターン生成部と、初期パターンでの走行時分が目標走行時分を上回る場合に、速度が部分的に初期パターンを上回り、走行時分が目標走行時分から所定時分以内となる修正パターンを生成する修正パターン生成部と、を備える。
　本発明によれば、ダイヤで規定された駅間の走行時間を満たしつつ、前方の障害物を検知する外界センサの障害物検知可能距離を考慮した、列車と障害物との衝突リスクを最小化する駅間の走行パターンを作成することができる。
　上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
図１は、列車に搭載された前方障害物検知システムの機能ブロック図である。 図２は、本発明の一実施例における走行パターン作成装置の構成を示す図である。 図３は、本発明の一実施例における制限パターン作成手法を説明する概念図である。 図４は、本発明の一実施例における最速パターン作成手法を説明する概念図である。 図５は、本発明の一実施例における修正パターン生成部により実行される処理手順を示すフローチャートである。 図６は、本発明の一実施例における最速パターンの走行時分が目標走行時分よりも長い場合の修正走行パターン候補の生成方法を説明する概念図である。 図７は、本発明の一実施例における最速パターンの走行時分が目標走行時分よりも短い場合の修正走行パターン候補の生成方法を説明する概念図である。
　以下、実施の形態について図面を参照して説明する。
　本実施例では、前方障害物検知システムが搭載された列車における走行パターン作成装置について説明する。
　図１は、列車１００に搭載された前方障害物検知システム１１０の機能ブロック図である。前方障害物検知システム１１０は外界環境をセンシングする外界センサを含む外界センシング部１１１、物体検知部１１２、障害物認識部１１３、制御指令決定部１１４からなる。また、列車１００に搭載されたＨＭＩ（Ｈｕｍａｎ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１２０、自動列車運転装置１３０、車両情報制御システム１４０などと接続される。走行パターン作成装置２１０は前方障害物検知システム１１０が搭載された列車１００の運転士にＨＭＩ１２０を介して走行パターンを提示したり、自動列車運転装置１３０に走行パターンを送信したりすることができる。運転士や自動列車運転装置１３０は走行パターン作成装置２１０からの走行パターンに沿って列車１００を制御することにより、ダイヤで規定された駅間の走行時間を満たしつつ、前方の障害物を検知する外界センサの障害物検知可能距離を考慮した、列車１００と障害物との衝突リスクを最小化する走行パターンで列車１００を走行させることが可能となる。
　外界センシング部１１１は、外界センサで列車の周囲（特に前方）の状態をセンシングし、センシングデータを物体検知部１１２に送信することができる。外界センサには、カメラ、ＬＩＤＡＲ（レーザーレンジファインダー）、ミリ波レーダーなどがある。カメラは、単眼カメラ、ステレオカメラ、赤外線カメラなどがある。冗長化のために複数の種類のセンサが搭載されることが一般的である。
　物体検知部１１２は、外界センシング部１１１からのセンシングデータを用いて列車の前方の状況を把握し、物体を検知することができる。物体検知部１１２の処理には、自動車分野で使用されている技術が使用可能である。例えば、ステレオカメラを用いて視差画像を作成し、視差画像から前方の物体の形状や位置を検知する方法がある。また、単眼画像からＤＮＮ（Ｄｅｅｐ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）を使用して画像上の物体を検知する方法や、ＬＩＤＡＲの点群データから物体を検知する方法もある。なお、ＤＮＮとは、機械学習に用いられる手段の１つであり、対象物の特徴を抽出して学習することで、様々な対象物を検知し、物体検知精度の向上を可能にする。
　障害物認識部１１３は物体検知部１１２が検知した物体について列車との衝突の可能性がある物体（障害物）か否かを判断することができる。自列車が走行する可能性のある領域である走行領域内に物体検知結果が存在するか否かを判定する。軌道輸送システムでは列車と建築物が干渉しないように建築物を設置して良い境界線として、レール中心を基準に一定距離離れた境界線を建築限界として定義している。障害物認識部１１３は外界センサからの画像データに対し画像認識を行ってレールを認識し、認識したレールの中心から建築限界までを走行領域と定義する。物体検知部１１２が検知した物体について走行領域内に存在すると判定されたものを障害物として認識する。
　または、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）などで列車の自己位置を推定し、あらかじめ列車が走行する路線形状を記録したマップと照合することで、列車前方の路線形状（レール形状）を認識し、認識した路線形状から走行領域を定義するようにしてもよい。
　制御指令決定部１１４は障害物と認識された物体に対して、現在の車両速度から停止可能かを判定したり、ブレーキを動作すべきか否かを判断したりすることができる。前方障害物検知システム１１０は判断結果をＨＭＩ１２０を通じて乗務員に報知したり、列車１００に搭載された自動列車運転装置１３０、車両情報制御システム１４０、列車の安全を担保している保安装置（図示せず）などにブレーキ動作依頼を出力したりすることができる。本発明では、障害物検知結果のフォーマットや障害物検知結果の利用方法は問わない。
　図２は、本実施例における走行パターン作成装置の構成を示す図である。走行パターン作成装置２１０は列車１００に搭載され、目標走行時分記録部２１１、制限パターン記録部２１２、初期パターン生成部２１３、修正パターン生成部２１４からなる。
　目標走行時分記録部２１１は、運行情報（ダイヤ）に基づく自列車の各駅間の目標走行時分を記録することができる。制限パターン記録部２１２は、外界センサが列車走行領域の障害物を検知可能な距離で停止可能な速度を各地点ごとに定義した走行パターンである制限パターンを記録することができる。初期パターン生成部２１３は制限パターン以下の速度で列車を走行させるための走行パターンである初期パターンを生成することができる。修正パターン生成部２１４は、初期パターンでの走行時分が目標走行時分を上回る場合に、速度が部分的に制限パターンを上回り、走行時分が目標走行時分から所定時分以内となる修正パターンを生成することができる。
　次に制限パターン作成方法を説明する。図３は本実施例における制限パターン作成手法を説明する概念図である。まず、対象となる路線において前方障害物検知システムで外界センサデータを取得する。外界環境は時間帯、天候などで変化するため、各時間帯、各天候条件で複数回データを取得する。時間帯は昼・夜、天候条件は晴・雨・霧のように分類する。本実施例では昼・晴の条件を例に制限パターン作成方法を説明する。取得した外界センサデータからレールを検知し、対象路線における各位置のレール検知距離Ｌｒａｉｌ（ｘ）を算出する。次に各位置のレール検知距離Ｌｒａｉｌ（ｘ）から式（１）を用いて各位置におけるレール検知距離で停止可能な速度Ｖｒａｉｌ（ｘ）を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 ここでｔｉ：空走時間［ｓ］、β：減速度［ｍ／ｓ／ｓ］である。
　昼・晴の条件の速度Ｖｒａｉｌ（ｘ）を複数回取得したデータについて重ね合わせる（３０１（破線）、３０２（点線））。また、曲率などの路線条件から設定される制限速度Ｖｌｉｍｉｔ（ｘ）３１０（一点鎖線）も重ね合わせる。重ね合わせ後、各位置における速度Ｖｒａｉｌ（ｘ）（３０１、３０２）、制限速度Ｖｌｉｍｉｔ（ｘ）３１０のうち最小の値を制限パターンＰｌｉｍｉｔ（ｘ）３２０（実線）とする。
　前方障害物検知システムに搭載された外界センサの特徴に応じて制限パターンを定義するようにしてもよい。例えば、外界環境のうち明るさが外界センサの性能に影響する場合は明るさを基準として制限パターンを生成してもよい。本実施例ではレール検知距離Ｌｒａｉｌ（ｘ）が比較的近い値となる外界環境ごとに制限パターンを生成すればよく、外界環境条件の分類は問わない。
　制限パターンを各位置におけるレール検知距離で停止可能な速度Ｖｒａｉｌ（ｘ）から定義する例を説明したが、前方障害物検知システムに搭載された外界センサのレール以外の物体の検知距離（以下、「外界センサの検知距離」）も考慮して制限パターンを定義するようにしてもよい。例えば、外界センサの検知距離も外界環境の条件ごとに取得し、得られた外界センサの検知距離で停止可能な速度Ｖｓｅｎｓｏｒ（ｘ）を算出し、各位置における速度Ｖｒａｉｌ（ｘ）、Ｖｓｅｎｓｏｒ（ｘ）、制限速度Ｖｌｉｍｉｔ（ｘ）のうち最小の値を制限パターンＰｌｉｍｉｔ（ｘ）としてもよい。
　また、各位置における速度Ｖｒａｉｌ（ｘ）、Ｖｓｅｎｓｏｒ（ｘ）、制限速度Ｖｌｉｍｉｔ（ｘ）のうち最小の値を制限パターンＰｌｉｍｉｔ（ｘ）としたが、最小の値以外の方法で算出してもよい。例えば、速度Ｖｒａｉｌ（ｘ）、Ｖｓｅｎｓｏｒ（ｘ）についてはそれぞれ平均値を算出し、速度Ｖｒａｉｌ（ｘ）、Ｖｓｅｎｓｏｒ（ｘ）の平均値と制限速度Ｖｌｉｍｉｔ（ｘ）のうち最小の値を制限パターンＰｌｉｍｉｔ（ｘ）としてもよい。速度Ｖｒａｉｌ（ｘ）、Ｖｓｅｎｓｏｒ（ｘ）については平均値以外にも最頻値や中央値などの他の統計量を使用してもよい。
　次に初期パターンの例として、制限パターン以下の速度で列車を最速で走行させるための走行パターンである最速パターンを作成する方法を説明する。図４は最速パターン作成手法を説明する概念図である。まず、制限パターン４０１（実線）に対して制御余裕を考慮して、各位置の速度を所定値減算した制御余裕付き制限パターン４０２（破線）を生成する。減算する所定値は任意に設定可能であるが、２ｋｍ／ｈぐらいが一般的である。次に出発駅（Ａ駅）から最大加速度で加速した時の各位置の速度であるパターン４１０（一点鎖線）、到着駅（Ｂ駅）まで最大減速度で減速した時の各位置の速度であるパターン４１１（一点鎖線）を生成する。
　次に、駅間に制御余裕付き制限パターンの立ち上がり、立ち下がりがあるかを確認する。図４の例では制御余裕付き制限パターンの立ち上がり箇所４２０が１か所、立ち下がり箇所４３０が１か所存在する。立ち上がり箇所４２０から最大加速度で加速した時の各位置の速度であるパターン４２１（一点鎖線）、立ち下がり箇所４３０まで最大減速度で減速した時の各位置の速度であるパターン４３１（一点鎖線）を生成する。駅間のすべての立ち上がり、立ち下がり箇所について同様の処理を行いパターンを生成する。制御余裕付き制限パターン４０２とパターン４１０、４１１、４２１、４３１について各位置における速度を比較し、最小値を最速パターンＰｆａｓｔ（ｘ）４４０（実線）とする。
　本実施例では制限パターン４０１に対して制御余裕を考慮した制御余裕付き制限パターン４０２を定義して最速パターンを生成したが、列車速度を高精度に制御可能な場合は、制御余裕付き制限パターンは定義せず、制限パターンを使用するようにしてもよい。
　次に修正パターン生成方法を説明する。図５は修正パターン生成部２１４により実行される処理手順を示すフローチャートである。
　ステップ５０１：
　目標走行時分記録部２１１から走行パターンを作成しようとしている駅間の目標走行時分を取得する。なお、遅延を回復するために目標走行時分を短縮したい場面がある。この場合、回復させたい程度に応じた短い目標走行時分を取得する。これにより、通常よりも目標走行時分の短い運転が可能となり、正常ダイヤへの早期回復を図ることができる。ステップ５０２へ進む。
　ステップ５０２：
　初期パターン生成部２１３から走行パターンを作成しようとしている駅間の初期パターンＰｉｎｉｔｉａｌ（ｘ）（例えば、最速パターンＰｆａｓｔ（ｘ））を取得する。ステップ５０３へ進む。
　ステップ５０３：
　走行パターンを作成しようとしている駅間の曲率などの路線条件から設定される制限速度Ｖｌｉｍｉｔ（ｘ）を取得する。ステップ５０４へ進む。
　ステップ５０４：
　初期パターンの駅間走行時分Ｔｉｎｉｔｉａｌ（例えば、最速パターンの駅間走行時分Ｔｆａｓｔ）が駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔ±余裕時分Ｔｂの範囲を満足しているか否かを判断する。目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔ±余裕時分Ｔｂの範囲を満足している場合はステップ５１０に進む。目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔ±余裕時分Ｔｂの範囲を満足していない場合はステップ５０５へ進む。
　ステップ５０５：
　駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔに余裕時分Ｔｂを足した時分と初期パターンの駅間走行時分Ｔｉｎｉｔｉａｌ（例えば、最速パターンの駅間走行時分Ｔｆａｓｔ）を比較する。駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔに余裕時分Ｔｂを足した時分より初期パターンの駅間走行時分（例えば、最速パターンの駅間走行時分）が長い場合はステップ５０６に進む。駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔに余裕時分Ｔｂを足した時分より初期パターンの駅間走行時分（例えば、最速パターンの駅間走行時分）が短い場合はステップ５０８に進む。
　ステップ５０６：
　駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔに余裕時分Ｔｂを足した時分より初期パターンの駅間走行時分（例えば、最速パターンの駅間走行時分）が長い場合は初期パターン（例えば、最速パターン）を修正することで目標走行時分を満足するパターンを生成する。
　図６を参照して修正走行パターン候補の生成方法を説明する。図６において最速パターン６０１（実線）、制限パターン６０２（破線）、路線条件から設定される制限速度６０３（一点鎖線）とする。最速パターン６０１のうち、制限パターン６０２の速度が最も低い区間６１０において所定速度だけ速度を増加させたパターンを修正走行パターン候補６１１（点線）として生成する。区間６１０以外の修正走行パターン候補のパターンは最速パターンと同一である。修正走行パターン候補の生成は制限パターン６０２の速度が最も低い区間から優先的に行い、路線条件から設定される制限速度６０３まで速度を増加させることで生成する。例えば区間６１０の修正走行パターン候補が路線条件から設定される制限速度６０３まで到達しても目標走行時分を満たせない場合は、次に制限パターン６０２の速度が低い区間６２０において修正走行パターン候補６２１（点線）を生成する。
　このように制限パターン６０２の速度が低い区間から修正走行パターン候補を生成することで制限パターン６０２を上回る速度で走行する区間の速度を可能な限り低下させることが可能となり、衝突リスクを最小化することができる。ステップ５０７へ進む。
　ステップ５０７：
　駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔに余裕時分Ｔｂを足した時分と修正走行パターン候補の駅間走行時分Ｔｍｏｄｉｆｙを比較する。駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔに余裕時分Ｔｂを足した時分より修正走行パターン候補の駅間走行時分Ｔｍｏｄｉｆｙが短い場合はステップ５１０に進む。駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔに余裕時分Ｔｂを足した時分より修正走行パターン候補の駅間走行時分Ｔｍｏｄｉｆｙが長い場合はステップ５０６に進む。
　ステップ５０８：
　図７を参照して修正走行パターン候補の生成方法を説明する。図７において最速パターン７０１（実線）、路線条件から設定される制限速度７０２（一点鎖線）とする。最速パターン７０１のうち、速度が高い区間７１０において所定速度だけ速度を低下させたパターンを修正走行パターン候補７１１（点線）として生成する。区間７１０以外の修正走行パターン候補のパターンは最速パターンと同一である。修正走行パターン候補の生成は最速パターン７０１の速度が高い区間から優先的に行う。例えば、走行パターンの修正を繰り返し、区間７１０の修正走行パターン候補が修正走行パターン候補７１２（点線）となった場合は、次回の修正は最速パターン７０１のうち、修正走行パターン候補７１２より速度が高い区間７２０で所定速度だけ速度を低下させたパターンを修正走行パターン候補７２１（点線）として生成する。以降、区間７１０、７２０で速度が高いほうの区間のパターンを修正する。ステップ５０９に進む。
　ステップ５０９：
　駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔから余裕時分Ｔｂを引いた時分と修正走行パターン候補の駅間走行時分を比較する。駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔから余裕時分Ｔｂを引いた時分より修正走行パターン候補の駅間走行時分Ｔｍｏｄｉｆｙが長い場合はステップ５１０に進む。駅間の目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔから余裕時分Ｔｂを引いた時分より修正走行パターン候補の駅間走行時分Ｔｍｏｄｉｆｙが短い場合はステップ５０８に進む。
　ステップ５１０：
　最速パターンもしくは修正走行パターン候補を修正パターンＰｒｅｓｕｌｔ（ｘ）として決定する。
　本実施例では制限パターンの速度が低い区間から優先的に修正走行パターン候補を生成する方法を説明したが、ほかの方法で修正走行パターン候補を生成してもよい。例えば、制限パターンの速度が最も低い区間が曲線区間などで速度を下げておいた方がよいと判断される場合は、速度が最も低い区間の次に速度が低い区間から修正走行パターン候補を生成するようにしてもよい。このようにすることで、さらに衝突リスクが小さい走行パターンを生成することができる。
　また、本実施例では特定の区間ごとに漸次的に初期パターンの例としての最速パターンの修正を行う方法を説明したが、ほかの方法で修正走行パターン候補を生成してもよい。例えば、制約条件付き最適化の手法を適用して、式（２）～（５）を満足するようなパターンを導出することで実現してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 ここでＥｒｅｓｕｌｔ（ｘ）は修正パターンＰｒｅｓｕｌｔ（ｘ）の消費電力量である。
　式（２）は、最速パターンＰｆａｓｔ（ｘ）の速度より修正パターンＰｒｅｓｕｌｔ（ｘ）の速度が高い区間ｘｏｖｅｒについての、修正パターンＰｒｅｓｕｌｔ（ｘ）の速度と最速パターンＰｆａｓｔ（ｘ）の速度の差の二乗の総和を最小化することを意味する。式（３）は、Ａ駅からＢ駅までについての、修正パターンＰｒｅｓｕｌｔ（ｘ）の消費電力量Ｅｒｅｓｕｌｔ（ｘ）の総和を最小化することを意味する。式（４）は、修正パターンＰｒｅｓｕｌｔ（ｘ）の速度が制限速度Ｖｌｉｍｉｔ（ｘ）以下であることを意味する。式（５）は、Ａ駅からＢ駅までについての、修正走行パターン候補の駅間走行時分Ｔｍｏｄｉｆｙの総和が目標走行時分Ｔｔａｒｇｅｔ±余裕時分Ｔｂの範囲を満足することを条件とすることを意味する。消費電力量を低減するためにはパターンの速度を下げる必要があり、消費電力量を最小化することで、最速パターンＰｆａｓｔ（ｘ）の速度の低い領域からパターンの修正が行われるようになる。
　また、本実施例ではＰｆａｓｔ（ｘ）から修正パターンＰｒｅｓｕｌｔ（ｘ）を生成したが、ダイヤで規定する駅間の走行時間を算出する際に生成する標準走行パターンＰｄｉａｇｒａｍ（ｘ）を基に修正パターンＰｒｅｓｕｌｔ（ｘ）を生成するようにしてもよい。その場合、制御余裕付き制限パターン４０２または制限パターン４０１と標準走行パターンＰｄｉａｇｒａｍ（ｘ）について各位置における速度を比較し、最小値を初期パターンＰｉｎｉｔｉａｌ（ｘ）とする。
　また、本実施例では走行パターン作成装置２１０は列車１００に設置する構成を説明したが、走行パターン作成装置２１０は地上に設置してもよい。地上に設置した場合は作成した走行パターンを無線などの通信手段で列車１００に送信することで同様の効果が得られる。
　以上のように本実施例によれば、ダイヤで規定された駅間の走行時間を満たしつつ、前方の障害物を検知する外界センサの障害物検知可能距離を考慮した軌道輸送システムと障害物との衝突リスクを最小化する駅間の走行パターンを作成することができる。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
１００…列車、１１０…前方障害物検知システム、１１１…外界センシング部、１１２…物体検知部、１１３…障害物認識部、１１４…制御指令決定部、２１０…走行パターン作成装置、２１１…目標走行時分記録部、２１２…制限パターン記録部、２１３…初期パターン生成部、２１４…修正パターン生成部。

Claims (9)

  1. 　列車の走行パターンを作成する走行パターン作成装置であって、
    　運行情報に基づく前記列車の目標走行時分を記録する目標走行時分記録部と、
    　列車走行領域の障害物を検知可能な距離で停止可能な速度に基づいて生成される制限パターンを記録する制限パターン記録部と、
    　前記制限パターン以下の速度で前記列車が走行する初期パターンを生成する初期パターン生成部と、
    　前記初期パターンでの走行時分が前記目標走行時分を上回る場合に、速度が部分的に前記初期パターンを上回り、走行時分が前記目標走行時分から所定時分以内となる修正パターンを生成する修正パターン生成部と、
    　を備える走行パターン作成装置。
  2. 　請求項１に記載の走行パターン作成装置であって、
    　前記初期パターンは、前記制限パターン以下の速度で前記列車が最も速く走行するパターンである、
    　走行パターン作成装置。
  3. 　請求項１に記載の走行パターン作成装置であって、
    　前記初期パターンは、運行情報に基づく前記列車の前記目標走行時分を算出する際に生成する標準走行パターンに基づいて生成されるパターンである、
    　走行パターン作成装置。
  4. 　請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の走行パターン作成装置であって、
    　前記修正パターン生成部は、前記制限パターンの速度が低い領域から前記初期パターンを修正する、
    　走行パターン作成装置。
  5. 　請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の走行パターン作成装置であって、
    　前記制限パターン記録部は、外界環境に対応した前記制限パターンを記録する、
    　走行パターン作成装置。
  6. 　請求項５に記載の走行パターン作成装置であって、
    　前記外界環境は、時間帯または天候を含む、
    　走行パターン作成装置。
  7. 　請求項１ないし請求項６のいずれか一項に記載の走行パターン作成装置であって、
    　前記制限パターン記録部は、前記列車に搭載される外界センサに対応した前記制限パターンを記録する、
    　走行パターン作成装置。
  8. 　請求項１ないし請求項７のいずれか一項に記載の走行パターン作成装置であって、
    　前記修正パターン生成部は、前記修正パターンの消費電力量が最小となるように前記初期パターンを修正する、
    　走行パターン作成装置。
  9. 　目標走行時分記録部と制限パターン記録部と初期パターン生成部と修正パターン生成部とを備え、列車の走行パターンを作成する走行パターン作成装置を用いる走行パターン作成方法であって、
    　前記目標走行時分記録部が、運行情報に基づく前記列車の目標走行時分を記録するステップと、
    　前記制限パターン記録部が、列車走行領域の障害物を検知可能な距離で停止可能な速度に基づいて生成される制限パターンを記録するステップと、
    　前記初期パターン生成部が、前記制限パターン以下の速度で前記列車が走行する初期パターンを生成するステップと、
    　修正パターン生成部が、前記初期パターンでの走行時分が前記目標走行時分を上回る場合に、速度が部分的に前記初期パターンを上回り、走行時分が前記目標走行時分から所定時分以内となる修正パターンを生成するステップと、
    　を有する走行パターン作成方法。
PCT/JP2022/021675 2021-09-03 2022-05-27 走行パターン作成装置および走行パターン作成方法 WO2023032365A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021144192A JP7466507B2 (ja) 2021-09-03 2021-09-03 走行パターン作成装置および走行パターン作成方法
JP2021-144192 2021-09-03

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023032365A1 true WO2023032365A1 (ja) 2023-03-09

Family

ID=85411163

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/021675 WO2023032365A1 (ja) 2021-09-03 2022-05-27 走行パターン作成装置および走行パターン作成方法

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7466507B2 (ja)
WO (1) WO2023032365A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017165237A (ja) * 2016-03-16 2017-09-21 株式会社日立製作所 列車運転支援システム
WO2019150925A1 (ja) * 2018-01-30 2019-08-08 株式会社日立製作所 走行パターン作成装置、走行パターン作成方法および自動列車運転装置
WO2021075210A1 (ja) * 2019-10-18 2021-04-22 株式会社日立製作所 センサ性能評価システム及び方法、並びに、自動運転システム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017165237A (ja) * 2016-03-16 2017-09-21 株式会社日立製作所 列車運転支援システム
WO2019150925A1 (ja) * 2018-01-30 2019-08-08 株式会社日立製作所 走行パターン作成装置、走行パターン作成方法および自動列車運転装置
WO2021075210A1 (ja) * 2019-10-18 2021-04-22 株式会社日立製作所 センサ性能評価システム及び方法、並びに、自動運転システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2023037434A (ja) 2023-03-15
JP7466507B2 (ja) 2024-04-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11608060B1 (en) Speed planning for autonomous vehicles
US11685371B2 (en) Extension to safety protocols for autonomous vehicle operation
CN112203918A (zh) 轨迹规划
US11370420B2 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
US11106219B2 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
US20190278285A1 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
JP7043279B2 (ja) 車両制御システム、車両制御方法、およびプログラム
JPWO2018230530A1 (ja) 車両制御システム、車両制御方法、およびプログラム
KR20220020804A (ko) 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 그리고 프로그램
WO2021060018A1 (ja) 信号処理装置、信号処理方法、プログラム、及び、移動装置
JP2021127002A (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
JP2021160426A (ja) 移動体制御装置、移動体制御方法、およびプログラム
US11628862B2 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
WO2023032365A1 (ja) 走行パターン作成装置および走行パターン作成方法
US20200307592A1 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
CN113496613A (zh) 自主行驶车辆及自主行驶车辆的运行管理装置
JP2021009624A (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
JP2021003971A (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
JP7482049B2 (ja) 制御システム、車載装置、および管制装置
US11654914B2 (en) Vehicle control device, vehicle control method, and storage medium
KR102616457B1 (ko) 자율 주행 차량의 에어서스펜션 작동 플래닝 생성 장치
US11697413B2 (en) Vehicle control device
KR102660433B1 (ko) 운전자 보조 장치 및 운전자 보조 방법
JP7345515B2 (ja) 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム
JP7288380B2 (ja) データ記録装置及びデータ記録方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22863953

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE