| 【発明の名称】 |
自動列車運転装置 |
| 【発明者】 |
【氏名】大場 義和
【住所又は居所】東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝府中事業所内
【氏名】鎌田 恵一
【住所又は居所】東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝府中事業所内
【氏名】南 陽太朗
【住所又は居所】東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝府中事業所内
|
| 【要約】 |
【課題】そこで本発明は、自動列車運転装置を運行するために必要なデータ収集作業を、走行予定の路線に列車が往復走行するだけで収集可能とする装置を提供することを目的とする。
【解決手段】列車走行中に列車抵抗と路線抵抗の情報を収集する列車特性学習手段と、前記列車特性学習手段により採取された列車に関する情報基づき列車の最適な運転パターンを算出しこのパターンに基づき列車を自動運転する自動列車運転手段と、を備えることを特徴とする自動列車運転装置。 |
【特許請求の範囲】
【請求項１】列車走行中に列車特性と路線特性の情報を採取する列車特性学習手段と、前記列車特性学習手段により採取された列車に関する情報に基づき列車の最適な運転パターンを算出しこのパターンに基づき列車を自動運転する自動列車運転手段とを備えることを特徴とする自動列車運転装置。
【請求項２】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記列車特性学習手段が列車重量算出手段であること、を特徴とする自動列車運転装置。
【請求項３】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記列車特性学習手段が列車抵抗算出手段であること、を特徴とする自動列車運転装置。
【請求項４】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記列車特性学習手段がブレーキ力算出手段であること、を特徴とする自動列車運転装置。
【請求項５】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記列車特性学習手段が無駄時間算出手段であることを特徴とする自動列車運転装置。
【請求項６】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記列車特性学習手段が乗車率算出手段であること、を特徴とする自動列車運転装置。
【請求項７】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記列車特性学習手段が路線形状算出手段であることを特徴とする自動列車運転装置。
【請求項８】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記列車特性学習手段が勾配抵抗算出手段であることを特徴とする自動列車運転装置自動列車運転装置。
【請求項９】請求項１記載の自動列車運転装置において前記列車特性学習手段が力行牽引力指令値と力行牽引力の偏差を検出する力行牽引力偏差検出手段であることを特徴とする自動列車運転装置。
【請求項１０】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記列車特性学習手段がブレーキ力指令値とブレーキ力の偏差を検出するブレーキ力偏差検出手段であることを特徴とする自動列車運転装置。
【請求項１１】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記自動列車運転制御部が、前記列車特性学習手段により無駄時間が算出された際に、無駄時間の補正を行う無駄時間補正手段であることを特徴とする自動列車運転装置。
【請求項１２】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記自動列車運転制御部が、前記列車特性学習手段により力行牽引力指令値と力行牽引力の偏差が検出された際に、力行牽引力指令値と力行牽引力の偏差を補正する力行牽引力偏差補正手段であることを特徴とする自動列車運転装置。
【請求項１３】請求項１記載の自動列車運転装置において、前記自動列車運転制御部が、前記列車特性学習手段によりブレーキ力指令値とブレーキ力の偏差が検出された際に、ブレーキ力指令値とブレーキ力の偏差を補正するブレーキ力偏差補正手段であることを特徴とする自動列車運転装置。
|
【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、自動列車運転装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来より列車は、時間通りに正確に目的地に到達出来るという特徴を持っているため、多くの人々が、通勤や通学などの移動の手段としての利用されてきた。現在の列車は、運転士が運転している。しかし、一人前の運転士を育成するためには多くのコストと時間がかかる。そこで、無人化の一環として自動列車運転装置について研究がなされることとなった。列車及び運転装置について図を参照して説明する。図２は列車の構成図である。図３は自動列車運転パターンである。データ保存部１の出力は自動列車運転装置２に入力される。地上子検出器３の出力は自動列車運転装置２に入力される。速度検出器４の出力は、自動列車運転装置２に入力される。自動列車運転装置２の出力は、駆動装置５と制動装置６に入力される。このように構成された列車において、自動列車運転装置２は、データ保存部１から自動列車運転装置２に入力された路線条件,車両条件,ダイヤについてのデータと、地上子検出器３から自動列車運転装置２に入力された位置についてのデータと、速度検出器４から自動列車運転装置２に入力された列車の速度についてのデータと、列車外より信号として自動列車運転装置２に入力される制限速度,ATC信号,運行条件についてのデータを使用して自動列車運転パターン（図３参照）を作成する。自動列車運転パターン（図３参照）は、列車の現時点での位置を基準として、列車の運行速度を決定する方式の運転計画である。駆動装置５と制動装置６は、自動列車運転装置２から駆動装置５と制動装置６に入力された加減速指令に従って、加減速を行う。
【０００３】運転装置は、予め入力しておいたデータに従い、自動列車運転パターンを作成し、この自動列車運転パターンに、従い運転するものとして実用化されている。運転装置を利用することにより、無駄な加減速が抑えられ少ない消費エネルギーで運行することが出来るようになった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、運転装置を使用する前には、運行予定の列車のデータ（走行抵抗，列車重量）を全て各車両ごとに測定し入力しなければならなかった。各車両毎に列車のデータ（走行抵抗，列車重量）を入力するために、各車両ごとに運行予定である路線を数往復走らなければならないため、路線を走れるようになるまで、３ヶ月〜６ヶ月という時間がかかっている。路線の経路を1ｋｍ変更しただけでも、運転装置を使用するために、車両毎に何度も運行予定の路線走行させる必要があった。そこで本発明は、運転装置を運行するために必要なデータ収集作業を、走行予定の路線に列車が往復走行するだけで収集可能とする装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の自動列車運転装置は、列車走行中に列車特性と路線特性の情報を収集する列車特性学習手段と、前記列車特性学習手段により採取された列車に関する情報に基づき列車の最適な運転パターンを算出しこのパターンに基づき列車を自動運転する自動列車運転手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】（第１の実施形態）本発明に基づく第１の実施形態について図を参照し詳細に説明する。図１は、自動列車運転装置とデータ保存部の構成図である。自動列車運転装置２は、列車特性学習手段である列車特性学習装置７と自動列車運転手段である自動運転制御部８より構成されている。列車特性学習装置７は、列車の特性データ（列車抵抗，無駄時間など（後述））や路線データを列車が走行中に取得する。列車特性学習装置７により取得されたデータは、データ保存部１に保存される。列車特性学習装置７により取得され、データ保存部１に保存されたデータは、自動運転制御部８に出力される。自動運転制御部８では、列車特性学習装置７により取得されデータ保存部１に保存されたデータに基づき、走行計画を立案する。この走行計画に基づき、列車は自動運転される。列車特性学習装置７は、データ保存手段であるデータ保存部１，列車重量算出手段，力行牽引力偏差検出手段である列車重量算出部９，列車抵抗算出手段である列車抵抗算出部１０，ブレーキ力算出手段，ブレーキ力偏差検出手段であるブレーキ力算出部１１，無駄時間算出手段である無駄時間算出部１２，乗車率算出手段である乗車率算出部１３，列車の速度を検出するにより構成されている。
【０００７】データ保存部１の出力は、列車重量算出部９，列車抵抗算出部１０，ブレーキ力算出部１１，乗車率算出部１３，自動運転制御部８に入力される。列車重量算出部９の出力は、データ保存部１に入力される。列車抵抗算出部１０の出力は、データ保存部１に入力される。ブレーキ力算出部１１の出力は、データ保存部１に入力される。無駄時間算出部１２の出力は、データ保存部１に入力される。乗車率算出部１３の出力は、データ保存部１に入力される。運転制御部８の出力は、列車重量算出部９，ブレーキ力算出部１１，無駄時間算出部１２，乗車率算出部１３に入力される。Ｆｒ列車重量算出部９は、列車が加速を行っている力行時にデータ保存部１より列車抵抗値，自動運転制御部８より力行牽引力値Ｆ，現時点での列車の速度Ｖを入力される。列車重量算出部９は、列車抵抗値Ｆｒと力行牽引力値Ｆと列車の速度Ｖより、数式1を用いて演算し列車重量Mを算出する。列車重量算出部９により求められた列車重量Ｍは、データ保存部により保存される。数式１において、Mは列車重量，Ｆは力行牽引力値，Ｆｒは列車抵抗値，αは列車加速度である。列車加速度αは列車速度Ｖより求めることが出来る。
【０００８】
【数１】
列車重量算出部９は力行牽引力偏差検出手段として、力行牽引力値Ｆについても、列車重量算出部９が算出した列車重量Mを使用し、速度Ｖの値が列車重量Ｍを算出した時点で使用した値V１と異なる時には、数式１に代入し正確な力行牽引力値Ｆを求めることが出来る。この力行牽引力値Ｆと自動運転制御部8から指令されている力行牽引指令力指令値Ｆｋとの偏差も列車重量算出部９が、測定することが出来る。力行牽引力指令値Ｆｋと力行牽引力値Ｆとの偏差は、データ保存部１に出力され保存される。力行牽引力指令値Ｆｋと力行牽引力値Ｆとの偏差を測定できるため、測定時の力行牽引指令値Ｆｋに、力行牽引力指令値Ｆｋと力行牽引力値Ｆとの偏差分だけ加算してその値を、新たな力行牽引値指令力Ｆｋとして算出するといった処理を行うとより正確な列車自動運転が可能となる。列車抵抗算出部10は、列車惰行時にデータ保存部１より列車重量Ｍ，速度Ｖを入力される。データ保存部１により入力された列車重量Ｍ，速度Ｖより、数式２を用いて列車抵抗値Ｆｒを算出する。列車惰行時には、力行牽引力は働いていないため力行牽引力値Ｆは０となる。力行牽引力値Ｆが０となるため、数式１を変形して数式２が導かれる。数式２より算出された列車抵抗値Ｆｒは、データ保存部に出力され保存される。数式２において、Mは列車重量，Ｆは力行牽引力値，Ｆｒは列車抵抗値，αは列車加速度である。列車加速度αは列車速度Ｖより求めることが出来る。
【０００９】
【数２】
列車抵抗値Ｆｒは、「運転理論（直流交流電気機関車）交友社編」などに示されるように通常の列車（高速車両の場合は多少異なる）では、勾配抵抗値Ｆｒｇと曲線抵抗値Ｆｒｃと走行抵抗値Ｆｒａの和として数式３のように表される。また、勾配抵抗値Ｆｒｇ，走行抵抗値Ｆｒａ，曲線抵抗値Ｆｒｃも数式４，数式５，数式６のように表されることが知られている。惰行時に列車抵抗値Ｆｒが、列車重量Ｍと速度Ｖにより算出されるため、列車抵抗算出部１０では、勾配抵抗値Ｆｒｇ，走行抵抗値Ｆｒａも算出する。走行抵抗値Ｆｒａは、速度Ｖより算出する。また曲線抵抗値Ｆｒｃは、あらかじめデータ保存部１に保存されたデータを使用する。列車抵抗値Ｆｒ、走行抵抗値Ｆｒ，曲線抵抗値Ｆｒｃが数値データとして使用できるため、列車抵抗算出部１０が勾配抵抗値Ｆｒｇを、数式３の変形により算出する。列車抵抗１０により算出された勾配抵抗値Ｆｒｇは、データ保存部１に出力され保存される。数式４において、ｓは勾配[％]（上がりの場合は正、下りの場合は負）を表す。数式５において、Ａ，Ｂ，Ｃは係数、Vは速度[ｋｍ/ｈ]を表す。数式６において、ｒは曲線半径[ｍ]を表す。列車抵抗算出部が、列車走行時に、勾配抵抗値や列車抵抗値を測定できるため、正確なデータを測定できる。また、走行予定である路線を一往復すればデータを測定できるため、時間短縮といった効果も大きい。数式３，数式４，数式５，数式６において、列車抵抗はＦｒ，列車抵抗値はＦｒ、走行抵抗値はＦｒ，曲線抵抗値はＦｒｃを表す。Ａ，Ｂ，Ｃは係数 ｒは曲線半径を表す。
【００１０】
【数３】
【数４】
【数５】
【数６】
ブレーキ力算出部１１は、自動運転制御部８より列車速度V，ブレーキ指令値Ｆｓ，データ保存部１より、列車重量Ｍ，列車抵抗値Ｆｒを入力される。ブレーキ力算出部１１は、列車速度Ｖ，列車重量Ｍ，列車抵抗値Ｆｒより数式７を用いて演算しブレーキ力値Ｆｂを算出する。ブレーキ力算出部１１により算出されたブレーキ力値Ｆｂはデータ保存部１に出力され保存される。数式７においてはブレーキ力値はＦｂ，重量はＭ，加速度はα，列車抵抗値はＦｒとして表示する。
【００１１】
【数７】
ブレーキ力算出部１１はブレーキ力偏差検出手段として、ブレーキ力算出部１１が算出したブレーキ力値Ｆｂとブレーキ指令値Ｆｓとの偏差Ｆｈを算出（数式８参照）される。ブレーキ算出部１１が算出したブレーキ力値Ｆｂとブレーキ指令値Ｆｓとの偏差Ｆｈは、保存部１に出力され、保存部１に保存される。偏差Ｆｈ測定時のブレーキ指令値Ｆｓに、ブレーキ力算出部１１が算出したブレーキ力値Ｆｂとブレーキ指令値Ｆｓとの偏差Ｆｈを加算し新たなブレーキ力指令値Ｆｓを算出するという方法を使用すれば、より正確にブレーキ力値Ｆｂを列車に対して働かせることが出来る。数式８において、ブレーキ力値はＦｂ，ブレーキ指令値はＦｓ，偏差はＦｈとして表示する。
【００１２】
【数８】
無駄時間算出部には、ブレーキ時において、自動運転制御部８よりブレーキ指令値Ｆｓが出力された時刻Ｔ１のデータと列車速度が減速した時刻Ｔ２のデータが入力される。無駄時間算出部１１は、ブレーキ指令値Ｆｓが出力された時刻Ｔ１のデータと列車速度が減速した時刻Ｔ２のデータの偏差Ｔｈを算出する（数式９参照）。無駄時間算出部１１により算出された偏差Ｔｈは、データ保存部１に出力され保存される。無駄時間Ｔｈは、実際のブレーキ指令が自動運転制御部８から指令されてから、ブレーキ指令が駆動装置５や制動装置６に到達し作動するまでの時間を表す。無駄時間Ｔｈを測定することにより、無駄時間Ｔｈを考慮した上で走行計画を立案することにより、正確かつ安全な走行計画を立てることが出来る。数式９において、自動運転制御部８よりブレーキ指令値Ｆが出力された時刻はＴ１，列車速度が減速した時刻はＴ２，無駄時間はＴｈとして表示する。
【００１３】
【数９】
乗車率算出部１３は、データ保存部１より空車時の列車重量Ｍｋと現時点での列車重量Ｍ，満車の際の乗客の人数Ｎ，人間の平均体重Ｍｃを入力される。乗車率算出部１３は、空車時の列車重量Ｍｋと現時点での列車重量Ｍ，満車の際の乗客の人数Ｎ，人間の平均体重Ｍｃより数式１０を用いて演算し乗車率推定値Ｍｒａｔｅを算出する。乗車率算出部１３が算出した、乗車率推定値Ｍｒａｔｅは、データ保存部１に入力され、データ保存部１に保存される。数式１０において、空車時の列車重量はＭｋ，現時点での列車重量はＭ，満車の際の乗客の人数はＮ，人間の平均体重はＭｃ，乗車率推定値はＭｒａｔｅとして表示している。
【００１４】
【数１０】
このように構成された列車特性学習装置２において、列車重量算出部９は列車重量M列車力行時に算出することが出来、データ保存部１を介して乗車率算出部に現時点での列車重量Mを出力することが出来る。そのため、駅間毎の乗車率Ｍｒａｔｅを推定することが出来る。駅間に乗車率Ｍｒａｔｅを推定することが出来るため、駅毎の乗車率の推移や時間による乗車率の推移の解析をすることが出来る。また、列車重量算出部９が、現時点での列車重量Mを算出できるので、列車抵抗値Ｆｒや勾配抵抗値Ｆｒｇについても正確なデータを算出する事が出来る。自動運転制御部８については、例えば特開平５−１９３５０２や特開平６−２８４５１９に開示されるもののように、列車の現在の位置を地上子と列車速度と経過時間から検出し、自動列車運転パターン（図３参照（縦軸は速度 横軸は距離（位置）））に基づき目標速度を決定する。この目標速度に追従するように列車を自動運転制御をするといったものなどがある。この他にも、走行距離と地上子から位置を検出するといった方法もあるため、自動運転制御部の制御方式については、限定しない。
【００１５】本実施形態の運転制御部８は、従来の自動運転制御部８にはない無駄時間補正手段，力行牽引力偏差補正手段，ブレーキ力偏差補正手段を持っている。無駄時間補正手段である無駄時間補正部（図示しない）は、無駄時間算出部１２より無駄時間を入力される。無駄時間補正部（図示しない）は、無駄時間を加味した上でブレーキ力または力行牽引力開始時間を算出し、力行牽引力開始時間を制御する。力行牽引力偏差補正手段（図示しない）は、力行牽引力偏差検出手段である列車重量算出部９より力行牽引力偏差を入力される。力行牽引力偏差補正手段（図示しない）は、力行牽引力偏差を加味した上で新たに力行牽引力指令値を算出し、力行牽引力を制御する。ブレーキ力偏差補正手段（図示しない）は、ブレーキ力算出部よりブレーキ力偏差補正値を入力される。ブレーキ力偏差補正手段（図示しない）は、ブレーキ力偏差補正値を加味した上で、新たにブレーキ力指令値を算出し、ブレーキ力を制御する。本発明に基づく第１の実施形態の自動列車運転装置では、列車特性学習装置７が、乗車率,列車重量,列車抵抗,ブレーキ力などのデータを走行中に採取できるため、安全な自動運転を行う前のデータ収集といった場合だけでなく、実際に乗客を乗せて運行する際にも、運行時に採取されたデータにより走行計画を練り直すといった車両にも適用できる。本実施形態では、列車特性学習装置７にて、列車走行中にデータを処理する方式を取っているが、データ処理自体は、列車走行後に処理しても問題はない。また、本実施形態では、ブレーキ力と記述しているが、ブレーキノッチも含まれることはいうまでもなく、ブレーキの方法については限定はしない。また、本実施形態の列車特性学習装置で、雨の日のデータ,季節ごとのデータ,路線ごとのデータ,駅毎のデータなどを採取するということも考えられるため、路線のデータを一回だけ取るといったことには限定しない。
【００１６】
【発明の効果】運転装置を運行するために必要なデータ収集作業を、走行予定の路線に列車が往復走行するだけで収集可能とする装置を提供することができる。
|
| 【出願人】 |
【識別番号】０００００３０７８
【氏名又は名称】株式会社東芝
【住所又は居所】東京都港区芝浦一丁目１番１号
|
| 【出願日】 |
平成１４年１月３１日（２００２．１．３１） |
| 【代理人】 |
【識別番号】１０００８３１６１
【弁理士】
【氏名又は名称】外川 英明
|
| 【公開番号】 |
特開２００３−２３０２０６（Ｐ２００３−２３０２０６Ａ） |
| 【公開日】 |
平成１５年８月１５日（２００３．８．１５） |
| 【出願番号】 |
特願２００２−２２７８８（Ｐ２００２−２２７８８） |
|