JP2015093605A - Travel position detection system of railway vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、鉄道車両が走行中に自車の走行位置を検出する鉄道車両の走行位置検出システムに関し、特に、走行中に特定した曲線部からの実測距離に基づいて自車の走行位置を検出する鉄道車両の走行位置検出システムに関する。 The present invention relates to a traveling position detection system for a railway vehicle that detects the traveling position of the own vehicle while the railway vehicle is traveling, and in particular, detects the traveling position of the own vehicle based on an actually measured distance from a curved portion specified during traveling. The present invention relates to a traveling position detection system for a railway vehicle.
近年、鉄道車両が線路における曲線部を通過する場合、高速に且つ乗り心地良く通過するために、車体を左又は右に傾ける車体傾斜制御が実用化されている。この車体傾斜制御は、曲線部に進入する前に、的確な地点で曲率等の曲線情報に基づいて開始しなければならない。このため、鉄道車両は、走行中に線路における曲線部の正確な曲線情報を保持すると共に、自車の走行位置を検出すること（地点検知）が必要である。 2. Description of the Related Art In recent years, when a railway vehicle passes through a curved portion on a track, vehicle body tilt control for tilting the vehicle body to the left or right has been put into practical use in order to pass at high speed and comfortably. The vehicle body tilt control must be started based on curve information such as curvature at an appropriate point before entering the curved portion. For this reason, the railway vehicle needs to maintain accurate curve information of the curve portion on the track during traveling and to detect the traveling position of the own vehicle (point detection).
ここで、自車の走行位置を検出する場合、例えば速度発電機を用いて走行した距離を測定している。しかし、走行中に車輪がレールに対して空転又は滑走するため、測定された実測距離は、正確な走行距離と一致せず、大きな誤差を含むものになる。このため、従来の地点検知では、線路に沿って任意の位置に配置された多数の地上子の位置情報を利用して、実測距離を補正するようになっていた。 Here, when detecting the traveling position of the own vehicle, for example, the distance traveled using a speed generator is measured. However, since the wheel slips or slides with respect to the rail during traveling, the measured actual distance does not coincide with the accurate traveling distance and includes a large error. For this reason, in the conventional point detection, the measured distance is corrected using position information of a number of ground elements arranged at arbitrary positions along the track.
即ち、鉄道車両は、地上子を通過する際にその地上子を検知して、地上子と車上子との通信によって検知した地上子の正確な位置情報を取得する。そして、取得した位置情報と実測距離とを比較して誤差を算出して、地上子を検知する度に実測距離を補正する。こうして、従来の地点検知では、自車の走行位置を、走行開始位置から直前に検知した地上子の位置までの距離と、その地上子の位置から測定した実測距離とを加算したものとしていた。 That is, the railcar detects the ground element when passing through the ground element, and acquires accurate position information of the ground element detected by communication between the ground element and the vehicle upper element. Then, the error is calculated by comparing the acquired position information and the measured distance, and the measured distance is corrected each time a ground element is detected. Thus, in the conventional point detection, the traveling position of the own vehicle is obtained by adding the distance from the traveling start position to the position of the ground element detected immediately before and the actually measured distance measured from the position of the ground element.
しかしながら、上述したように地上子の位置情報を利用する場合、仮に地上子を検知できなかったときには、鉄道車両は自車の走行位置を正確に検出できなくなる。このため、例えば、本出願人が提案している下記特許文献１では、地上子の検知を利用することなく、曲線部を通過したときに測定した実測曲線情報を利用して、どの曲線部を通過したかを特定し、特定した曲線部からの実測距離に基づいて自車の走行位置を検出するようになっている。
However, when using the position information of the ground unit as described above, if the ground unit cannot be detected, the railway vehicle cannot accurately detect the traveling position of the own vehicle. For this reason, for example, in the following
具体的には、検出したヨー角速度から算出した実測曲率と、予め記憶しているデータ曲率とを相関関数を用いて相関演算し、演算された相関値の最大値が設定値以上となった地点を特定して、自車の走行位置を検出するようになっている。模式的に説明すると、図１４に示すように、検索区間内において、実測曲率とデータ曲率との相関演算を、演算区間の開始点をずらしながら連続的に複数回行う。そして、演算された相関値の最大値が例えば０．９５以上になる地点を特定している。 Specifically, the correlation between the measured curvature calculated from the detected yaw angular velocity and the data curvature stored in advance using a correlation function, and the calculated maximum value of the correlation value is greater than or equal to the set value And the traveling position of the own vehicle is detected. Describing schematically, as shown in FIG. 14, the correlation calculation between the measured curvature and the data curvature is continuously performed a plurality of times while shifting the start point of the calculation section within the search section. And the point where the maximum value of the calculated correlation value becomes 0.95 or more is specified.
ところで、従来の地点検知では、相関演算を行うためのデータ曲率として、波形を表わす非常に多くのデータの集合体を、予め走行試験で準備しておく必要がある。そして、準備しておく波形状のデータ曲率及び走行中に測定される波形状の実測曲率は、鉄道車両や線路の状況に応じて変化し易いため、正確な結果を得るために準備しなければならないデータ曲率は、何度か走行試験で取得したデータを加工して、常に更新していく仕組みが必要になる。従って、事前にデータを準備する手間が大きく、鉄道車両が車体傾斜制御するために基本的に記憶しているデータ曲線情報だけで自車の走行位置を検出できることが望まれている。 By the way, in the conventional point detection, as a data curvature for performing the correlation calculation, it is necessary to prepare a large amount of data representing a waveform in advance in a running test. And the data curvature of the wave shape to be prepared and the actual curvature of the wave shape measured during traveling are likely to change depending on the situation of the railway vehicle and the track, so it must be prepared to obtain an accurate result. The data curvature that is not necessary requires a mechanism to process and constantly update the data acquired in the driving test several times. Therefore, it takes a lot of time to prepare data in advance, and it is desired that the traveling position of the own vehicle can be detected only by data curve information that is basically stored for the railway vehicle to perform vehicle body tilt control.
そこで、本発明は、上記した課題を解決すべく、事前にデータを準備する手間がほとんどなく、鉄道車両が基本的に記憶しているデータ曲線情報だけで自車の走行位置を検出できる鉄道車両の走行位置検出システムを提供することを目的とする。 In view of the above, the present invention solves the above-described problems, and there is almost no need to prepare data in advance, and the railway vehicle can detect the traveling position of the own vehicle only by data curve information that is basically stored in the railway vehicle. An object of the present invention is to provide a traveling position detection system.
本発明に係る鉄道車両の走行位置検出システムは、鉄道車両が曲線部を通過したときに測定した実測曲線情報と予め記憶している多数の曲線部のデータ曲線情報とを比較して、どの曲線部を通過したかを特定し、特定した曲線部からの実測距離に基づいて自車の走行位置を検出するものであって、曲線部を通過する毎に、測定した複数の実測値を含む通過曲線情報を作成する通過曲線情報作成部と、通過し得る全ての曲線部に対応していて、且つ前記データ曲線情報に基づいて前記実測値に対応するデータ値を含む候補曲線情報を作成する候補曲線情報作成部と、直前の通過曲線情報と各候補曲線情報との一致度合いを求めるために、前記実測値と前記データ値との差から前記実測値又は前記データ値を除算した値を１から減算して部分一致率を算出し、実測値毎に算出した各部分一致率を乗算して単曲線一致率を演算する一致率演算部と、前記候補曲線情報毎にそれぞれ演算された単曲線一致率を比較して直前に通過した曲線部を特定する曲線特定部とを備えていることを特徴とする。 The running position detection system for a railway vehicle according to the present invention compares the measured curve information measured when the railway vehicle passes through the curved portion with the data curve information of a number of previously stored curved portions to determine which curve. The vehicle's travel position is detected based on the measured distance from the specified curved portion, and includes a plurality of measured values measured each time the curved portion is passed. Candidates for generating candidate curve information that corresponds to all curve parts that can pass and that includes data values corresponding to the measured values based on the data curve information, and a passing curve information generating part that generates curve information In order to determine the degree of coincidence between the curve information creation unit and the immediately preceding pass curve information and each candidate curve information, a value obtained by dividing the actual measurement value or the data value from the difference between the actual measurement value and the data value is 1 Subtract and partial match Compare the single curve coincidence rate calculated for each of the candidate curve information with the coincidence rate calculation unit that calculates the single curve coincidence rate by multiplying each partial coincidence rate calculated for each measured value and immediately before And a curve specifying part for specifying the curve part that has passed through.
この場合には、各候補曲線部と直前に通過した曲線部との一致度合いを求める際に、相関演算せずに、曲線部を特徴づける各パラメータの部分一致率を算出し、各部分一致率を乗算することで単曲線一致率を演算する。このため、一つのパラメータが、鉄道車両や線路の状況に応じて変化し易い値であっても、乗算の集合である単曲線一致率にはほとんど影響はない。従って、相関演算する従来の方法のように、正確な結果を得るために何度か走行試験で取得した情報を加工して、常にデータ曲率を更新する必要はない。即ち、車体傾斜制御するために各曲線部に対して予め記憶しているデータ曲線情報だけを利用して実施することができ、事前にデータを準備する手間をほとんど無くすことができる。 In this case, when determining the degree of coincidence between each candidate curve portion and the curve portion passed immediately before, the partial coincidence rate of each parameter characterizing the curve portion is calculated without performing correlation calculation, and each partial coincidence rate is calculated. The single curve coincidence rate is calculated by multiplying. For this reason, even if one parameter is a value that is likely to change depending on the situation of the railway vehicle or the track, there is almost no influence on the single curve matching rate that is a set of multiplications. Therefore, it is not necessary to constantly update the data curvature by processing the information acquired in the running test several times in order to obtain an accurate result as in the conventional method of calculating the correlation. That is, it is possible to carry out by using only the data curve information stored in advance for each curve portion in order to control the vehicle body inclination, and it is possible to eliminate almost all the trouble of preparing data in advance.
また、上記した鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測曲率半径又は実測曲率の実測値を含め、前記後方曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ曲率半径又はデータ曲率のデータ値を含めていても良い。更に、前記通過曲線情報の実測値として、実測入口緩和曲線長と、実測円曲線長と、実測出口緩和曲線長とを含め、前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ入口緩和曲線長と、データ円曲線長と、データ出口緩和曲線長とを含めていても良い。 Further, in the above-described railway vehicle travel position detection system, the passage curve information creation unit includes an actual measurement radius of the actual curvature or an actual measurement value of the actual curvature as the actual measurement value of the passage curve information. The data value of the candidate curve information may include a data value of data curvature radius or data curvature. Further, as the measured value of the passing curve information, including the measured entrance relaxation curve length, the measured circular curve length, and the measured exit relaxation curve length, the candidate curve information creation unit, as the data value of the candidate curve information, The data entry relaxation curve length, the data circle curve length, and the data exit relaxation curve length may be included.
この場合には、走行中に測定する実測曲率半径又は実測曲率と、実測入口緩和曲線長と、実測円曲線長と、実測出口緩和曲線長は、その他に測定する値に比べて、真値に近い正確な値を測定できるものである。従って、各部分一致率を算出するための実測値として相応しく、より正確な単曲線一致率を演算することができる。 In this case, the measured radius of curvature or measured curvature measured during travel, the measured entrance relaxation curve length, the measured circular curve length, and the measured exit relaxation curve length are true values compared to other measured values. A close accurate value can be measured. Accordingly, it is suitable as an actual measurement value for calculating each partial coincidence rate, and a more accurate single curve coincidence rate can be calculated.
また、上記した鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測曲線方向を含め、前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ曲線方向を含めていても良い。 In the travel position detection system for a railway vehicle described above, the passage curve information creation unit includes an actual measurement curve direction as an actual measurement value of the passage curve information, and the candidate curve information creation unit includes data of the candidate curve information. The value may include the data curve direction.
この場合には、曲線部を特徴づける各パラメータに曲線方向を含めるため、曲線部を特定する際に、その曲線部の曲がっている方向が分かることになる。即ち、一つの曲線部であっても、例えば順行するときには右向きに曲がる曲線部であり、逆行するときには左向きに曲がる曲線部になるため、曲線部の曲がっている方向が分かることで、順行しているのか又は逆行しているのかが分かる。 In this case, since the curve direction is included in each parameter that characterizes the curved portion, when the curved portion is specified, the bending direction of the curved portion can be known. That is, even a single curved portion is, for example, a curved portion that turns to the right when going forward, and a curved portion that turns to the left when going backward, so that the forward direction can be determined by knowing the direction of bending of the curved portion. You can see if you are doing or going backwards.
また、上記した鉄道車両の走行位置検出システムにおいて、前記一致率演算部は、前記実測値と前記データ値との差から前記データ値を除算した値の絶対値を１から減算して部分一致率を算出し、算出した部分一致率が０より小さい場合にはその部分一致率を０とすることが好ましい。 Moreover, in the above-described railway vehicle travel position detection system, the coincidence rate calculation unit subtracts an absolute value of a value obtained by dividing the data value from a difference between the actual measurement value and the data value from 1 to obtain a partial coincidence rate. When the calculated partial match rate is smaller than 0, it is preferable to set the partial match rate to 0.
この場合には、各部分一致率を算出する際の分母が全てデータ値で統一されるため、各部分一致率を同じ基準で数値化することができる。言い換えると、各部分一致率は、分母についてデータ値又は実測値のどちらを用いても算出することができるが、分母を全てデータ値に統一することで、単曲線一致率をデータ値に対して実測値がどの程度類似しているかを正規化した数値で評価できる。 In this case, since the denominator for calculating each partial coincidence rate is all unified with the data value, each partial coincidence rate can be quantified based on the same standard. In other words, each partial coincidence rate can be calculated using either the data value or the measured value for the denominator, but by unifying all the denominators into data values, the single curve coincidence rate can be calculated with respect to the data value. It is possible to evaluate how much the measured values are similar by using normalized values.
本発明の鉄道車両の走行位置検出システムによれば、事前にデータを準備する手間がほとんどなく、鉄道車両が基本的に記憶しているデータ曲線情報だけで自車の走行位置を検出することができる。 According to the railway vehicle travel position detection system of the present invention, there is almost no time for preparing data in advance, and the travel position of the own vehicle can be detected only by data curve information that is basically stored in the railway vehicle. it can.
本発明に係る鉄道車両の走行位置検出システムの実施形態について、図面を参照しながら以下に説明する。図１は、本実施形態の走行位置検出システムＫＳの構成を示した図である。走行位置検出システムＫＳは、図１に示すように、鉄道車両１に組み込まれたものであり、鉄道車両１は、車上子２と、速度発電機３と、ヨー角速度センサ４とを備えている。
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Embodiments of a railway vehicle travel position detection system according to the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a travel position detection system KS of the present embodiment. As shown in FIG. 1, the traveling position detection system KS is incorporated in a
走行位置検出システムＫＳは、実測距離演算部１０と、走行速度演算部２０と、データベース処理部３０と、通過曲線情報作成部４０と、候補曲線情報作成部５０と、一致率演算部６０と、曲線特定部７０と、実測距離補正部８０とを備えていて、周知のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、入出力インタフェース、及びこれらを接続するバスからなる電子制御装置によって実現されている。
The travel position detection system KS includes an actual
鉄道車両１が走行する線路には、多数の地上子Ｔが配置されている。各地上子Ｔは、例えばトランスポンダ等によって構成され、線路に沿って間隔を隔てて任意の位置に設置されていて、固有の識別値を有している。車上子２は、鉄道車両１の車体の底部に取付けられていて、例えば、トランスポンダ等によって構成され、走行中に地上子Ｔと対向することで、地上子Ｔから送信される識別値を検知して取得するようになっている。取得された地上子Ｔの識別値は、データベース処理部３０に送信される。
A number of ground elements T are arranged on the track on which the
速度発電機３は、鉄道車両１の走行速度Ｖ（ｋｍ／ｈ）を測定するためものであり、車輪の車軸に取付けられていて、車軸の回転に伴って発生するパルス又は正弦波の出力信号を走行速度演算部２０に出力する。なお、速度発電機３の出力の方式は特に限定されるものではない。ヨー角速度センサ４は、車体に作用するヨー角の時間的変化をヨー角速度θ（ｒａｄ／ｓ）として検出する。検出されたヨー角速度θは、通過曲線情報作成部４０に送信される。
The
実測距離演算部１０は、走行速度演算部２０で演算された走行速度Ｖと経過時間を乗算することで、鉄道車両１が走行した距離を実測距離Ｓ（ｍ）として演算する。演算された実測距離Ｓは、通過曲線情報作成部４０及び実測距離補正部８０に送信される。走行速度演算部２０は、速度発電機３から入力する出力信号をカウントすることで、周知の方法によって走行速度Ｖを演算する。演算された走行速度Ｖは、通過曲線情報作成部４０に送信される。なお、実測距離Ｓを演算する方法は、上記した方法に限定されるものではなく適宜変更可能であり、例えば加速度センサを用いて演算しても良い。また、走行速度Ｖを演算する方法も適宜変更可能であり、例えば実測距離演算部１０から入力する実測距離Ｓを微分して演算しても良い。
The measured
データベース処理部３０は、地上子Ｔの正確な位置情報、即ち地上子Ｔの絶対位置や、地上子Ｔ間の絶対距離等を予め記憶している。データベース処理部３０は、送信される地上子Ｔの識別値に基づいて、検知された地上子Ｔの位置情報を検索して、その地上子Ｔを特定する。こうして、鉄道車両１が地上子Ｔを検知した場合、地上子Ｔの位置情報が実測距離補正部８０に送信され、実測距離補正部８０は、地上子Ｔの位置情報に基づいて実測距離Ｓを補正して、現地点での自車の走行位置を特定する。そして、車体傾斜制御部９０は、データベース処理部３０から送信される曲線情報（カント、曲率半径、曲線方向等）と特定された自車の走行位置とに基づいて、車体を傾ける適切な地点を決定して、車体傾斜制御を適切に実行するようになっている。
The
ところで、鉄道車両１は、天候状態や電波状況が悪い場合、機器が故障した場合等に、地上子Ｔを検知できない事態が生じ得る。万一このような事態が生じた場合、地上子Ｔの正確な位置情報を取得できないため、実測距離Ｓを補正することができず、自車の正確な走行位置を検出することができない。特に、図２に示すように、鉄道車両が線路Ａ１を走行して分岐駅を通過した後、仮に地上子Ｔを検知できなかった場合に、鉄道車両１は自車の正確な走行位置を検出できず、自身が線路Ａ２又は線路Ａ３のどちらを走行しているのかが分からなくなる。その結果、車体傾斜制御が誤った地点で実行されるおそれがある。
By the way, the
そこで、本実施形態の走行位置検出システムＫＳは、万一地上子Ｔが検知できなかった場合であっても、線路の曲線部を通過するときの実測値に基づいて、通過した曲線部を特定して、自車の走行位置を検出することができるように構成されている。以下、走行位置検出システムＫＳの各処理部３０〜８０の構成について、図３〜図１１を参照しながら説明する。図３は、本実施形態の路線状況を示した図である。
Therefore, the traveling position detection system KS of the present embodiment identifies the curved portion that has passed based on the actual measurement value when passing through the curved portion of the track, even if the ground element T cannot be detected. And it is comprised so that the traveling position of the own vehicle can be detected. Hereinafter, the configuration of the
鉄道車両の路線状況は各国に応じて事情が異なるが、本実施形態では図３に示した路線状況を例にして説明する。図３に示した路線状況では、２本の線路がおおよそ平行に並んで南北方向に延びていて、西側に配置された線路を「西線Ｗ」と呼び、東側に配置された線路を「東線Ｅ」と呼ぶことにする。そして、西線Ｗには３つの曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３が形成され、東線Ｅにも３つの曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３が形成されている。 Although the route situation of the railway vehicle varies depending on each country, in this embodiment, the route situation shown in FIG. 3 will be described as an example. In the route situation shown in FIG. 3, two lines are arranged in parallel and extend in the north-south direction. The line arranged on the west side is called “west line W”, and the line arranged on the east side is called “east”. This will be referred to as “line E”. The west line W has three curved portions W1, W2, and W3, and the east line E has three curved portions E1, E2, and E3.
鉄道車両１は、これら西線Ｗ及び東線Ｅの両方の線路において、北側及び南側の双方向に向かって走行するようになっている。即ち、鉄道車両１が走行する路線状況は、単線並列による双方向運用になっている。ここでは、北側に向かって走行する場合を「順行」と呼び、南側に向かって走行する場合を「逆行」と呼ぶことにする。また、曲線部Ｗ１と曲線部Ｗ２の間の直線部分と、曲線部Ｅ１と曲線部Ｅ２の間の直線部分との間には、渡り線Ｃ１，Ｃ２が配置されていて、鉄道車両１は渡り線Ｃ１，Ｃ２を通って西線Ｗから東線Ｅへ、又は東線Ｅから西線Ｗへ移ることができるようになっている。
The
次に、各曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の構造について、図４を参照しながら、曲線部Ｅ１を例にして説明する。曲線部Ｅ１は、緩和曲線開始位置ｐ１と円曲線開始位置ｐ２と円曲線終了位置ｐ３と緩和曲線終了位置ｐ４とを有し、緩和曲線開始位置ｐ１と円曲線開始位置ｐ２との間が入口緩和曲線であり、円曲線開始位置ｐ２と円曲線終了位置ｐ３との間が円曲線であり、円曲線終了位置ｐ３と緩和曲線終了位置ｐ４との間が出口緩和曲線である。なお、入口及び出口の名称は、図４の右側に向かって走行する場合（順行）を基準にしている。また、円曲線は曲線部Ｅ１のうち曲率がほぼ最大で一定値になる部分であり、入口緩和曲線は直線部分から円曲線に向かって緩やかに曲がる部分であり、出口緩和曲線は円曲線から出口緩和曲線に向かって緩やかに曲がる部分である。 Next, the structure of each of the curved portions E1, E2, E3, W1, W2, and W3 will be described using the curved portion E1 as an example with reference to FIG. The curve portion E1 has a relaxation curve start position p1, a circular curve start position p2, a circular curve end position p3, and a relaxation curve end position p4, and the entrance relaxation is between the relaxation curve start position p1 and the circular curve start position p2. It is a curve, the circle curve is between the circle curve start position p2 and the circle curve end position p3, and the curve between the circle curve end position p3 and the relaxation curve end position p4 is the exit relaxation curve. The names of the entrance and the exit are based on the case of traveling toward the right side of FIG. 4 (forward). In addition, the circular curve is a portion where the curvature is substantially maximum and constant in the curved portion E1, the entrance relaxation curve is a portion that gently curves from the straight portion toward the circular curve, and the exit relaxation curve is the exit from the circular curve. It is the part that bends gently toward the relaxation curve.
ここで、データベース処理部３０が予め記憶している情報値について、図５を参照しながら説明する。図５は、データベース処理部３０が各曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３毎に記憶している情報値を模式的に示した図である。先ず、「ａ」の文字は、円曲線の曲率半径を意味している。そして、「ｂ」の文字は、入口緩和曲線の長さを意味していて、「ｃ」の文字は、円曲線の長さを意味していて、「ｄ」の文字は、出口緩和曲線の長さを意味している。
Here, information values stored in advance by the
こうして、各曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３，Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３のそれぞれにおいて、緩和曲線開始位置ｐ１、円曲線開始位置ｐ２、円曲線終了位置ｐ３、緩和曲線終了位置ｐ４、曲率半径ａ、入口緩和曲線長ｂ、円曲線長ｃ、出口緩和曲線長ｄの正確な情報値を、鉄道車両１が事前の走行試験によって測定して、データベース処理部３０が予め記憶している。例えば、曲線部Ｅ１に対応して記憶しているデータ曲線情報ＤＥ１は、「Ｅ１」の文字が付いていて、緩和曲線開始位置Ｅ１ｐ１、円曲線開始位置Ｅ１ｐ２、円曲線終了位置Ｅ１ｐ３、緩和曲線終了位置Ｅ１ｐ４、曲率半径Ｅ１ａ、入口緩和曲線長Ｅ１ｂ、円曲線長Ｅ１ｃ、出口緩和曲線長Ｅ１ｄである。なお、上記した各情報値は、車体傾斜制御を実行するためにデータベース処理部３０が予め記憶しているものである。
Thus, in each of the curved portions E1, E2, E3, W1, W2, and W3, the relaxation curve start position p1, the circular curve start position p2, the circular curve end position p3, the relaxation curve end position p4, the radius of curvature a, the entrance relaxation. Accurate information values of the curve length b, the circular curve length c, and the exit relaxation curve length d are measured by the
続いて、鉄道車両１の走行状況について説明する。本実施形態では、図３に示すように、鉄道車両１が、東線Ｅを二点鎖線で示した位置から順行して、曲線部Ｅ１を通過して、渡り線Ｃ１を通って西線Ｗに移って、曲線部Ｗ２を通過した後、現時点では曲線部Ｗ２と曲線部Ｗ３の間の地点を走行している状況である。しかし、鉄道車両１は、地上子Ｔを検出できなくて、現地点では自身がどの曲線部を通過したかが分からないという状況で説明することにする。本実施形態では、データベース処理部３０が地上子Ｔを検出できなかったことを判断すると、鉄道車両１は、地上子Ｔの位置情報に基づく走行位置の検出を中断し、本実施形態の走行位置検出システムＫＳを実行するようになっている。なお、後述する走行位置検出システムＫＳは、地上子による地点検知のバックアップのシステムとして常時稼働していて、地点検知を行う機器の故障を検知した場合又は地点検知による現在の走行位置の補正が失敗した場合に、地上子による地点検知から切り替わって実行しても良い。
Next, the traveling situation of the
走行位置検出システムＫＳの各処理部４０〜８０の説明に戻る。通過曲線情報作成部４０は、随時ヨー角速度センサ４からヨー角速度θを入力されて、曲線部を通過する度に、通過した曲線部に対応する通過曲線情報Ｒを作成するものである。この通過曲線情報Ｒは、走行中に測定された値である実測値を複数含むものであり、具体的には、実測曲率半径ａｚ、実測入口緩和曲線長ｂｚ、実測円曲線長ｃｚ、実測出口緩和曲線長ｄｚ、実測曲線方向ｅｚをそれぞれ実測値として含んでいる。なお、上記した各実測値の最後の文字には、測定した実測値であることを意味する「ｚ」を付して区別している。
Returning to the description of the
本実施形態では、図３に示すように、直前に通過した曲線部（実際には、曲線部Ｗ２）の通過曲線情報を「Ｒ１」で表わし、各実測値を、実測曲率半径Ｒ１ａｚ、実測入口緩和曲線長Ｒ１ｂｚ、実測円曲線長Ｒ１ｃｚ、実測出口緩和曲線長Ｒ１ｄｚ、実測曲線方向Ｒ１ｅｚで表わすことにする。また、直前より１つ前に通過した曲線部（実際には、曲線部Ｅ１）の通過曲線情報を「Ｒ２」で表わし、各実測値を、実測曲率半径Ｒ２ａｚ、実測入口緩和曲線長Ｒ２ｂｚ、実測円曲線長Ｒ２ｃｚ、実測出口緩和曲線長Ｒ２ｄｚ、実測曲線方向Ｒ２ｅｚで表わすことにする。なお、通過曲線情報作成部４０は、鉄道車両１が新たに曲線部を通過したときに測定した通過曲線情報Ｒを、直前の通過曲線情報Ｒ１として、それまでの通過曲線情報Ｒ１，Ｒ２，・・・を一つ前の通過曲線情報Ｒ２，・・・に更新する。
In the present embodiment, as shown in FIG. 3, the passing curve information of the curve portion (actually, the curve portion W2) that passed immediately before is represented by “R1”, and each actual measurement value is measured radius of curvature R1az, actual measurement entrance. The relaxation curve length R1bz, the measured circular curve length R1cz, the measured outlet relaxation curve length R1dz, and the measured curve direction R1ez will be used. Also, the passing curve information of the curved portion that has passed immediately before (actually, the curved portion E1) is represented by “R2”, and the actually measured values are measured radius of curvature R2az, actually measured entrance relaxation curve length R2bz, and actually measured. A circular curve length R2cz, a measured exit relaxation curve length R2dz, and a measured curve direction R2ez will be used. The passage curve
上述した各実測値の測定方法について説明する。図６は、曲線部を通過したときに検出されたヨー角速度θを示した図である。図６に示すように、ヨー角速度θは波形状で表わされ、曲線部の円曲線を通過中にヨー角速度θが最大値θ１となる。このため、このヨー角速度θ１を走行速度Ｖで除算することによって、円曲線の曲率が算出される。この円曲線の曲率は、曲線部の最大の曲率であるため、その曲率の逆数が実測曲率半径ａｚになる。 A method for measuring each actual measurement value described above will be described. FIG. 6 is a diagram showing the yaw angular velocity θ detected when passing through the curved portion. As shown in FIG. 6, the yaw angular velocity θ is represented by a wave shape, and the yaw angular velocity θ reaches the maximum value θ1 while passing through the circular curve of the curved portion. Therefore, the curvature of the circular curve is calculated by dividing the yaw angular velocity θ1 by the traveling speed V. Since the curvature of this circular curve is the maximum curvature of the curved portion, the reciprocal of the curvature is the measured curvature radius az.
ここで、図６に示したヨー角速度θが増加する区間Ａにおいて、ヨー角速度θを走行速度Ｖで除算して曲率を算出し、その曲率と円曲線の曲率（最大の曲率）との曲率比αが、図７の実線で示されている。そして、図７において、波形状に示された曲率比αの時間微分が、曲率微分値βとして破線で示されている。 Here, in the section A in which the yaw angular velocity θ shown in FIG. 6 increases, the curvature is calculated by dividing the yaw angular velocity θ by the traveling speed V, and the curvature ratio between the curvature and the curvature of the circular curve (maximum curvature). α is indicated by a solid line in FIG. In FIG. 7, the time derivative of the curvature ratio α indicated by the wave shape is indicated by a broken line as the curvature derivative value β.
緩和曲線開始位置は、曲率微分値βが「０」から上昇し始めた位置であるため、本実施形態では、曲率微分値βが増加中で０．１になる点を求めて、図７のＸ１で示した位置を緩和曲線開始位置に決定している。また、円曲線開始位置は、曲率微分値βが「０」まで減少する直前の位置であるため、本実施形態では、曲率微分値が減少中で０．１になる点を求めて、図７のＸ２で示した位置を円曲線開始位置に決定している。なお、緩和曲線開始位置及び円曲線開始位置を決定するために、曲率微分値βの値が０．１になる位置を求めたが、例えば曲率微分値βの値が０．０５になる位置を求めても良く、適宜変更可能である。 The relaxation curve start position is a position at which the curvature differential value β starts to rise from “0”. Therefore, in this embodiment, the point at which the curvature differential value β increases to 0.1 is obtained in FIG. The position indicated by X1 is determined as the relaxation curve start position. In addition, since the circular curve start position is a position immediately before the curvature differential value β decreases to “0”, in the present embodiment, a point where the curvature differential value is decreasing and becomes 0.1 is obtained, and FIG. The position indicated by X2 is determined as the circular curve start position. In addition, in order to determine the relaxation curve start position and the circular curve start position, the position where the value of the curvature differential value β is 0.1 is obtained. For example, the position where the value of the curvature differential value β is 0.05 is determined. You may obtain | require and it can change suitably.
また、図６に示したヨー角速度θが減少する区間Ｂにおいて、ヨー角速度θを走行速度Ｖで除算して曲率を算出し、その曲率と円曲線の曲率（最大の曲率）との曲率比αが、図８の実線で示されている。そして、図８において、波形状に示された曲率比αの時間微分が、曲率微分値βとして破線で示されている。 Further, in the section B where the yaw angular velocity θ shown in FIG. 6 decreases, the curvature is calculated by dividing the yaw angular velocity θ by the traveling speed V, and the curvature ratio α between the curvature and the curvature of the circular curve (maximum curvature). Is shown by the solid line in FIG. In FIG. 8, the time derivative of the curvature ratio α shown in the wave shape is indicated by a broken line as the curvature derivative value β.
円曲線終了位置は、曲率微分値が「０」から減少し始めた位置であるため、本実施形態では、曲率微分値βが減少中で−０．１になる点を求めて、図８のＸ３で示した点を円曲線終了位置に決定している。また、緩和曲線終了位置は、曲率微分値βが「０」まで上昇する直前の位置であるため、本実施形態では、曲率微分値βが増加中で−０．１になる点を求めて、図８のＸ４で示した位置を緩和曲線終了位置に決定している。なお、円曲線終了位置及び緩和曲線終了位置を求めるために、曲率微分値βの値が−０．１になる位置を求めたが、例えば曲率微分値βが−０．０５になる位置を求めても良く、適宜変更可能である。 Since the end position of the circular curve is a position where the curvature differential value starts to decrease from “0”, in the present embodiment, the point where the curvature differential value β is decreasing and becomes −0.1 is obtained, and FIG. The point indicated by X3 is determined as the circular curve end position. Further, since the relaxation curve end position is a position immediately before the curvature differential value β rises to “0”, in the present embodiment, the point where the curvature differential value β is increasing and becomes −0.1 is obtained, The position indicated by X4 in FIG. 8 is determined as the relaxation curve end position. In addition, in order to obtain the circular curve end position and the relaxation curve end position, a position where the value of the curvature differential value β is −0.1 is obtained. For example, a position where the curvature differential value β is −0.05 is obtained. They may be changed as appropriate.
こうして、緩和曲線開始位置、円曲線開始位置、円曲線終了位置、緩和曲線終了位置が分かることによって、緩和曲線開始位置と円曲線開始位置との間の実測距離Ｓが実測入口緩和曲線長ｂｚになり、円曲線開始位置と円曲線終了位置との間の実測距離Ｓが実測円曲線長ｃｚになり、円曲線終了位置と緩和曲線終了位置との間の実測距離Ｓが実測出口緩和曲線長ｄｚになる。そして、曲線部を通過したときに検出するヨー角速度θの正負によって、右向きに曲がる曲線部又は左向きに曲がる曲線部が分かるため、実測曲線方向ｅｚが分かる。なお、実測曲線方向ｅｚは、例えば、右向きに曲がる曲線部の場合に「＋１」に定義し、左向きに曲がる曲線部の場合に「−１」に定義すれば良い。 Thus, by knowing the relaxation curve start position, the circular curve start position, the circular curve end position, and the relaxation curve end position, the measured distance S between the relaxation curve start position and the circular curve start position becomes the measured entrance relaxation curve length bz. Thus, the actual measurement distance S between the circular curve start position and the circular curve end position becomes the actual measurement circular curve length cz, and the actual measurement distance S between the circular curve end position and the relaxation curve end position becomes the actual measurement exit relaxation curve length dz. become. Then, since the curve portion that turns to the right or the curve portion that turns to the left is known by the sign of the yaw angular velocity θ detected when passing through the curve portion, the measured curve direction ez is known. Note that the measured curve direction ez may be defined as “+1” in the case of a curved portion that turns to the right, and may be defined as “−1” in the case of a curved portion that turns to the left.
上述したように、曲率（曲率微分値β）を利用して、緩和曲線開始位置、円曲線開始位置、円曲線終了位置、緩和曲線終了位置を特定する方法は、曲率がヨー角速度θを走行速度Ｖで除算したものであるため、曲率の値に走行速度Ｖの影響が出ないというメリットがある。一方、緩和曲線開始位置、円曲線開始位置、円曲線終了位置、緩和曲線終了位置を特定する別の方法として、ヨー角速度θをそのまま利用しても良い。この場合には、ヨー角速度θを走行速度Ｖで除算して曲率を算出しないため、計算量が減り、ソフトウェアの構造が簡単になるというメリットがある。なお、緩和曲線開始位置等を特定する方法は、ヨー角速度センサ４が検出したヨー角速度θを用いる方法以外にも適宜変更可能であり、例えば加速度センサが検出した鉄道車両１の横方向に作用する横加速度を用いても良い。
As described above, the method of specifying the relaxation curve start position, the circular curve start position, the circular curve end position, and the relaxation curve end position using the curvature (curvature differential value β) is that the curvature is based on the yaw angular velocity θ and the traveling speed. Since it is divided by V, there is an advantage that the traveling speed V does not affect the curvature value. On the other hand, as another method for specifying the relaxation curve start position, the circular curve start position, the circular curve end position, and the relaxation curve end position, the yaw angular velocity θ may be used as it is. In this case, since the curvature is not calculated by dividing the yaw angular velocity θ by the traveling speed V, there is an advantage that the calculation amount is reduced and the software structure is simplified. Note that the method of specifying the relaxation curve start position and the like can be changed as appropriate in addition to the method of using the yaw angular velocity θ detected by the yaw angular velocity sensor 4, for example, acting on the lateral direction of the
次に、走行位置検出システムＫＳの処理フローについて、図９を参照しながら説明する。図９に示すように、先ず、走行位置検出システムＫＳが実行されると、候補曲線情報作成部５０が、データベース処理部３０に記憶された全ての曲線部、即ち鉄道車両１が通過し得る全ての曲線部に対応する候補曲線情報Ｋを作成する（ステップ１００）。続いて、通過曲線情報作成部４０が、直前に通過した曲線部の通過曲線情報Ｒ１（図３参照）を用意する（ステップ１１０）。なお、以下の説明では、候補曲線情報Ｋを作成する対象の曲線部が、路線に存在する全ての曲線部（曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３）としているが、直前に走行している路線が分かっている場合においてその路線から遷移可能な路線に存在する曲線部としても良い。
Next, a processing flow of the travel position detection system KS will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 9, first, when the traveling position detection system KS is executed, the candidate curve
ここで、図１０は、候補曲線情報作成部５０が作成した候補曲線情報Ｋを模式的に示した図である。本実施形態では、図１０に示すように、候補曲線情報作成部５０は、各曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３，Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３に対応して、候補曲線情報ＫＷ１ｎ，ＫＷ２ｎ，ＫＷ３ｎ，ＫＷ１ｓ，ＫＷ２ｓ，ＫＷ３ｓ，ＫＥ１ｎ，ＫＥ２ｎ，ＫＥ３ｎ，ＫＥ１ｓ，ＫＥ２ｓ，ＫＥ３ｓを作成する。先ず、これら候補曲線情報Ｋの種類について説明する。
Here, FIG. 10 is a diagram schematically showing the candidate curve information K created by the candidate curve
各候補曲線情報Ｋでは、仮に鉄道車両１が西線Ｗを南側から順行（北側に向かって走行）した場合を想定すると、曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３を順番に通過するため（図３参照）、曲線部Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３の順番に、候補曲線情報ＫＷ１ｎ，ＫＷ２ｎ，ＫＷ３ｎを対応させている。なお、候補曲線情報Ｋの最後の文字には、北側に向かって走行した場合を意味するｎを付して区別している。例えば、候補曲線情報ＫＷ３ｎは、曲線部Ｗ３を北側に向かって通過した場合の候補曲線情報Ｋを意味している。
In each candidate curve information K, if it is assumed that the
また、仮に鉄道車両１が西線Ｗを北側から逆行（南側に向かって走行）した場合を想定すると、曲線部Ｗ３，Ｗ２，Ｗ１を順番に通過するため、曲線部Ｗ３，Ｗ２，Ｗ１の順番に、候補曲線情報ＫＷ１ｓ，ＫＷ２ｓ，ＫＷ３ｓを対応させている。なお、候補曲線情報Ｋの最後の文字には、南側に向かって走行した場合を意味するｓを付して区別している。例えば、候補曲線情報ＫＷ３ｓは、曲線部Ｗ１を南側に向かって通過した場合の候補曲線情報Ｋを意味している。
Also, assuming that the
東線Ｅでも同様に、仮に鉄道車両１が南側から東線Ｅを順行した場合を想定すると、曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３を順番に通過するため、曲線部Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３の順番に、候補曲線情報ＫＥ１ｎ，ＫＥ２ｎ，ＫＥ３ｎを対応させている。また、仮に鉄道車両１が東線Ｅを北側から逆行した場合を想定すると、曲線部Ｅ３，Ｅ２，Ｅ１を順番に通過するため、曲線部Ｅ３，Ｅ２，Ｅ１の順番に、候補曲線情報ＫＥ１ｓ，ＫＥ２ｓ，ＫＥ３ｓを対応させている。
Similarly, in the case of the east line E, assuming that the
次に、各候補曲線情報Ｋに含まれている各データ値について説明する。各データ値は、曲線部における曲率半径ａ、入口緩和曲線長ｂ、円曲線長ｃ、出口緩和曲線長ｄ、曲線方向ｅであるが、これらのデータ値は、曲線部を通過するときの方向（順行又は逆行）を考慮した値である。これは、例えば曲線部Ｅ１を順行する場合と逆行する場合とでは、曲率半径ａ、入口緩和曲線長ｂ、円曲線長ｃ、出口緩和曲線長ｄ、曲線方向ｅが異なるためである。本実施形態では、候補曲線情報Ｋに含まれるデータ値について、例えば「データ曲率半径」のように、「データ」を付けて区別することにする。 Next, each data value included in each candidate curve information K will be described. Each data value is a radius of curvature a, an entrance relaxation curve length b, a circular curve length c, an exit relaxation curve length d, and a curve direction e in the curved portion. These data values are directions when passing through the curved portion. It is a value considering (forward or backward). This is because, for example, the curvature radius a, the entrance relaxation curve length b, the circular curve length c, the exit relaxation curve length d, and the curve direction e are different between the case where the curve portion E1 is moved forward and the case where the curve portion E1 is reversed. In this embodiment, the data values included in the candidate curve information K are distinguished by attaching “data”, for example, “data curvature radius”.
例えば、上述したように、候補曲線情報ＫＷ３ｎは、曲線部Ｗ３を北側に向かって通過した場合の候補曲線情報Ｋを意味しているため、候補曲線情報作成部５０は、候補曲線情報ＫＷ３ｎの各データ値として、曲線部Ｗ３のデータ曲線情報ＤＷ３の各情報値（図５参照）に基づいて、データ曲率半径Ｗ３ａ−ｎ、データ入口緩和曲線長Ｗ３ｂ−ｎ、データ円曲線長Ｗ３ｃ−ｎ、データ出口緩和曲線長Ｗ３ｄ−ｎ、データ曲線方向Ｗ３ｅ−ｎを作成する。なお、データ曲線方向Ｗ３ｅ−ｎは、曲線部Ｗ３を北側に向かって通過する場合の曲線方向として、例えば左向きに曲がることを意味する「−１」が入る。
For example, as described above, the candidate curve information KW3n means the candidate curve information K when passing through the curve portion W3 toward the north side, and therefore the candidate curve
同様に、例えば、上述したように、候補曲線情報ＫＷ３ｓは、曲線部Ｗ１を南側に向かって通過した場合の候補曲線情報Ｋを意味しているため、候補曲線情報作成部５０は、候補曲線情報ＫＷ３ｓの各データ値として、曲線部Ｗ１のデータ曲線情報ＤＷ１の各情報値（図５参照）に基づいて、データ曲率半径Ｗ３ａ−ｓ、データ入口緩和曲線長Ｗ３ｂ−ｓ、データ円曲線長Ｗ３ｃ−ｓ、データ出口緩和曲線長Ｗ３ｄ−ｓ、データ曲線方向Ｗ３ｅ−ｓを作成する。こうして、候補曲線情報作成部５０は、走行し得る全ての曲線部Ｅ１〜Ｗ３に対応する各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓを作成する。
Similarly, for example, as described above, the candidate curve information KW3s means the candidate curve information K when passing the curve portion W1 toward the south side. As each data value of KW3s, based on each information value (see FIG. 5) of data curve information DW1 of curve portion W1, data curvature radius W3a-s, data entrance relaxation curve length W3b-s, data circular curve length W3c- s, data exit relaxation curve length W3d-s, and data curve direction W3e-s are created. In this way, the candidate curve
走行位置検出システムＫＳの処理フローの説明に戻る。図９に示すように、ステップ１００及びステップ１１０の後に、一致率演算部６０は、部分一致率Ｈを算出して（ステップ１２０）、単曲線一致率Ｉを演算する（ステップ１３０）。ここで、単曲線一致率Ｉとは、直前の通過曲線情報Ｒ１と各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓとが、０から１までの範囲でどのくらい一致しているかを数値で表わしたものである。単曲線一致率Ｉが１に近い程、直前の通過曲線情報Ｒ１と対象となる候補曲線情報Ｋとが一致していることを意味する。この単曲線一致率Ｉを演算するために、直前の通過曲線情報Ｒ１の各実測値と、対象となる候補曲線情報Ｋの各データ値とによって、部分一致率Ｈが算出される。
Returning to the description of the processing flow of the travel position detection system KS. As shown in FIG. 9, after
部分一致率Ｈを求めるための演算式は、以下の数１で表わされる。
上記した数１で算出される部分一致率Ｈは、０から１までの範囲でどのくらい実測値とデータ値とが一致しているかを数値で表わしたものであり、部分一致率Ｈが大きい程、実測値とデータ値とが一致していることを意味する。上記した数１の場合、実測値がデータ値より２倍以上大きい値であると、部分一致率Ｈが０より小さい値になる。従って、本実施形態では、部分一致率Ｈが０より小さい場合には、「０」と定義するようになっている。
An arithmetic expression for obtaining the partial coincidence rate H is expressed by the following
The partial coincidence rate H calculated by the
例えば、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＷ１ｎとの単曲線一致率ＩＷ１ｎを演算するためには、直前の通過曲線情報Ｒ１の各実測値（実測曲率半径Ｒ１ａｚ、実測入口緩和曲線長Ｒ１ｂｚ、実測円曲線長Ｒ１ｃｚ、実測出口緩和曲線長Ｒ１ｄｚ、実測曲線方向Ｒ１ｅｚ）と、候補曲線情報ＫＷ１ｎの各データ値（データ曲率半径Ｗ１ａ−ｎ、データ入口緩和曲線長Ｗ１ｂ−ｎ、データ円曲線長Ｗ１ｃ−ｎ、データ出口緩和曲線長Ｗ１ｄ−ｎ、データ曲線方向Ｗ１ｅ−ｎ）とによって、各部分一致率Ｈ（Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅ）が算出される。 For example, in order to calculate the single curve coincidence rate IW1n between the immediately preceding passage curve information R1 and the candidate curve information KW1n, each measured value (measured curvature radius R1az, measured entrance relaxation curve length R1bz, Measured circle curve length R1cz, measured exit relaxation curve length R1dz, measured curve direction R1ez) and data values of candidate curve information KW1n (data curvature radius W1a-n, data inlet relaxation curve length W1b-n, data circle curve length W1c -N, data exit relaxation curve length W1d-n, data curve direction W1e-n), each partial coincidence rate H (Ha, Hb, Hc, Hd, He) is calculated.
即ち、実測曲率半径Ｒ１ａｚとデータ曲率半径Ｗ１ａ−ｎとの部分一致率Ｈａは、上記した数１の実測値に実測曲率半径Ｒ１ａｚが代入され、上記した数１のデータ値にデータ曲率半径Ｗ１ａ−ｎが代入されて、算出される。同様に、実測入口緩和曲線長Ｒ１ｂｚとデータ入口緩和曲線長Ｗ１ｂ−ｎとの部分一致率Ｈｂ、実測円曲線長Ｒ１ｃｚとデータ円曲線長Ｗ１ｃ−ｎとの部分一致率Ｈｃ、実測出口緩和曲線長Ｒ１ｄｚとデータ出口緩和曲線長Ｗ１ｄ−ｎとの部分一致率Ｈｄ、実測曲線方向Ｒ１ｅｚとデータ曲線方向Ｗ１ｅ−ｎとの部分一致率Ｈｅが算出される。なお、実測曲線方向Ｒ１ｅｚとデータ曲線方向Ｗ１ｅ−ｎとの部分一致率Ｈｅは、例えば、上記した数１を用いずに、同じ値（同じ曲線方向）である場合には「１」になり、異なる値（逆の曲線方向）である場合には「−１」になるように設定しても良い。そして、これら各部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅが全て乗算されることで、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＷ１ｎとの単曲線一致率ＩＷ１ｎ（図１１参照）が演算される。
That is, the partial coincidence ratio Ha between the measured curvature radius R1az and the data curvature radius W1a-n is obtained by substituting the measured curvature radius R1az into the above-described measured value of
以下、同様に、図１０に示す全ての候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓに対して、単曲線一致率ＩＷ１ｎ〜ＩＥ３ｓがそれぞれ演算される。ここで、図１１は、本実施形態において演算された単曲線一致率ＩＷ１ｎ〜ＩＥ３ｓの値を示した図である。図１１に示すように、例えば、単曲線一致率ＩＷ１ｎは０．１であるため、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＩＷ１ｎとがほとんど似ていないことを意味している。一方、単曲線一致率ＩＷ２ｎは０．９であるため、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＷ２ｎとが非常に似ていることを意味している。また、例えば、単曲線一致率ＩＷ１ｓは０であり、直前の通過曲線情報Ｒ１と候補曲線情報ＫＷ１ｓとが全く似ていないことを意味しているが、これは曲線方向が逆であるためである。 Similarly, single curve coincidence rates IW1n to IE3s are calculated for all candidate curve information KW1n to KE3s shown in FIG. Here, FIG. 11 is a diagram illustrating the values of the single curve coincidence rates IW1n to IE3s calculated in the present embodiment. As shown in FIG. 11, for example, the single curve coincidence rate IW1n is 0.1, which means that the immediately preceding pass curve information R1 and the candidate curve information IW1n are hardly similar. On the other hand, since the single curve coincidence rate IW2n is 0.9, it means that the immediately preceding pass curve information R1 and the candidate curve information KW2n are very similar. Further, for example, the single curve coincidence rate IW1s is 0, which means that the immediately preceding pass curve information R1 and the candidate curve information KW1s are not similar at all, but this is because the curve directions are opposite. .
走行位置検出システムＫＳの処理フローの説明に戻る。図９に示すように、ステップ１３０の後、曲線特定部７０は、各単曲線一致率ＩＷ１ｎ〜ＩＥ３ｎが所定値Ｉａ以上であるか否かを判断して、所定値Ｉａ以上の単曲線一致率Ｉのみを残す（ステップ１４０）。所定値Ｉａは、直前の通過曲線情報Ｒ１と各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓとが一致していることを判断するための基準になる値であり、１に極めて近い値に設定されている。本実施形態では、０．９に設定されているが、適宜変更可能である。このため、図１１に示すように、単曲線一致率ＩＷ２ｎ以外全て０．９より小さいため、ステップ１４０において、曲線特定部７０は、単曲線一致率ＩＷ２ｎのみを残す。
Returning to the description of the processing flow of the travel position detection system KS. As shown in FIG. 9, after step 130, the
次に、ステップ１５０において、曲線特定部７０は、残った単曲線一致率Ｉが１つであるか否かを判断する。本実施形態では、単曲線一致率ＩＷ２ｎのみが残されるため、「Ｙｅｓ」と判断されて、ステップ１６０に進む。ステップ１６０において、曲線特定部７０は、直前の通過曲線情報Ｒ１が候補曲線情報ＫＷ２ｎに一致することを最終的に決定して、直前に通過した曲線部を特定する。即ち、候補曲線情報ＫＷ２ｎは、曲線部Ｗ２を北側に向かって通過した場合の候補曲線情報Ｋを意味しているため、鉄道車両１は自身が北側に向かって走行（順行）して、直前に曲線部Ｗ２を通過したことを特定する。
Next, in step 150, the
ここで、本実施形態と異なる状況として、仮に、各単曲線一致率ＩＷ１ｎ〜ＩＥ３ｓが全て所定値Ｉａより小さい場合には、残った単曲線一致率Ｉは「０」であるため、ステップ１５０で「Ｎｏ」と判断されて、ステップ１７０に進むことになる。これは、直前の通過曲線情報Ｒ１が各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓの全てに似ていない、即ち直前に通過した曲線部が全ての曲線部の中で何れも似ていないという結果が得られた場合の処理である。また、仮に、各単曲線一致率ＩＷ１ｎ〜ＩＥ３ｓのうち所定値Ｉａ以上が２つ以上存在する場合には、残った単曲線一致率Ｉは２つ以上であるため、ステップ１５０で「Ｎｏ」と判断されて、ステップ１７０に進むことになる。これは、直前の通過曲線情報Ｒ１が各候補曲線情報ＫＷ１ｎ〜ＫＥ３ｓのうち２つ以上の候補曲線情報Ｋと似ている、即ち直前に通過した曲線部が全ての曲線部の中で２つ以上の曲線部と似ているという結果が得られた場合の処理である。 Here, as a situation different from the present embodiment, if all the single curve coincidence rates IW1n to IE3s are all smaller than the predetermined value Ia, the remaining single curve coincidence rate I is “0”. If “No” is determined, the process proceeds to step 170. This is because the previous passing curve information R1 does not resemble all of the candidate curve information KW1n to KE3s, that is, the curve portion that passed immediately before does not resemble any of the curve portions. Process. If there are two or more predetermined curve values Ia or more among the single curve matching rates IW1n to IE3s, the remaining single curve matching rates I are two or more. If it is determined, the process proceeds to Step 170. This is because the immediately preceding passing curve information R1 is similar to two or more candidate curve information K among the candidate curve information KW1n to KE3s, that is, two or more curve portions that have passed immediately before are among all the curve portions. This process is performed when a result similar to the curved portion is obtained.
ステップ１７０において、曲線特定部７０がステップ１６０のように直前に通過した曲線部を特定できないため、鉄道車両１が次の曲線部を通過するまで走行位置検出システムＫＳの実行を待機する。これは、上述したようにステップ１７０に進む場合の状況で、直前に通過した曲線部を誤って特定することを回避するためである。従って、ステップ１７０に進んだ場合には、次の曲線部を通過するまで待機して、鉄道車両１が新たに曲線部を通過した段階でステップ１１０に戻り、新たに用意する直前の通過曲線情報Ｒ１に基づいて上述したステップ１１０〜１５０の処理が実行されるようになっている。
In step 170, since the
走行位置検出システムＫＳの最後のステップ１８０について説明する。ステップ１８０において、実測距離補正部８０は、上述したように特定された曲線部Ｗ２に基づいて、実測距離Ｓを補正する。即ち、鉄道車両１は、直前に曲線部Ｗ２を北側に向かって走行したことが分かると共に、その曲線部Ｗ２の緩和曲線終了位置ｐ４（図４参照）が分かるため、実測距離補正部８０が現地点での実測距離Ｓを、曲線部Ｗ２の緩和曲線終了位置ｐ４から測定された実測距離Ｓを用いて補正する。こうして、鉄道車両１は、直前に通過した曲線部を特定することで、自身の走行位置を検出することができる。なお、実測距離Ｓの補正は、曲線部を通過する毎に、上述した通過曲線情報Ｒ１が用意され（ステップ１１０）、部分一致率Ｈが算出され（ステップ１２０）、単曲線一致率Ｉが演算されることで行われる。つまり、実測距離補正部８０が走行距離Ｓを補正するタイミングは、鉄道車両１が新たに曲線部を通過するときである。
The last step 180 of the traveling position detection system KS will be described. In step 180, the actually measured
走行位置が検出された後には、実測距離補正部８０が現地点での走行位置を車体傾斜制御部９０に送信し、データベース処理部３０が次に通過する曲線部の曲線情報（カント、曲率半径、曲線方向等）を車体傾斜制御部９０に送信する。これにより、車体傾斜制御部９０は、送信された現地点での走行位置及び曲線情報に基づいて、次に通過する曲線部で車体を傾ける適切な地点を決定して、車体傾斜制御を適切に実行する。なお、実測距離Ｓは、実測距離補正部８０から車体傾斜制御部９０へ常時送られていて、車体傾斜制御部９０は常時実行されている。
After the travel position is detected, the actually measured
本実施形態の走行位置検出システムＫＳの作用効果について説明する。ここでは、通過した曲線部を特定するための方法として、従来のように相関関数を用いて相関演算する方法（例えば、上記した特開２００７−１５４８３号公報に記載された方法）と、本実施形態のように部分一致率Ｈを算出して単曲線一致率Ｉを演算する方法とを比較して、説明する。 The effect of the traveling position detection system KS of this embodiment will be described. Here, as a method for specifying a curved part that has passed, a method of performing a correlation calculation using a correlation function as in the past (for example, a method described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2007-15383 described above), A method of calculating the partial coincidence rate H and calculating the single curve coincidence rate I as in the embodiment will be described.
先ず、図１２は、相関演算する従来の方法を説明するための図であり、或る曲線部のデータ曲率が波形状に実線で示され、或る曲線部を通過したときに測定された実測曲率が波形状に破線で示されている。図１２に示すように、相関演算する従来の方法では、データ曲率である実線と実測曲率である破線との一致度合いを求めるために、実線と破線の差である斜線で示した面積が最小になる地点を探すことになる。言い換えると、斜線で示した面積が最小になる地点を探すために、データ曲率と実測曲率を逐次読み込んで相関関数を用いて相関演算している。 First, FIG. 12 is a diagram for explaining a conventional method of correlation calculation, in which the data curvature of a certain curve portion is indicated by a solid line in a wave shape and measured when passing through a certain curve portion. The curvature is indicated by a dashed line in the wave shape. As shown in FIG. 12, in the conventional method for calculating the correlation, in order to obtain the degree of coincidence between the solid line that is the data curvature and the broken line that is the measured curvature, the area indicated by the oblique line that is the difference between the solid line and the broken line is minimized. I will look for a point. In other words, in order to search for a point where the area indicated by the oblique line becomes the minimum, the data curvature and the measured curvature are sequentially read and the correlation calculation is performed using the correlation function.
このため、従来の方法では、計算量が非常に多くて、計算負荷が大きい。また、相関演算を行うためのデータ曲率として、波形を表わす非常に多くのデータの集合体を、予め走行試験で準備しておく必要がある。そして、準備しておく波形状のデータ曲率及び走行中に測定される波形状の実測曲率は、鉄道車両や線路の状況に応じて変化し易いため、正確な結果を得るために準備しなければならないデータ曲率は、何度か走行試験で取得した情報を加工して、常に更新していく仕組みが必要になる。従って、事前にデータを準備する手間が大きい。 For this reason, in the conventional method, the calculation amount is very large and the calculation load is large. In addition, as a data curvature for performing the correlation calculation, it is necessary to prepare a large amount of data representing a waveform in advance in a running test. And the data curvature of the wave shape to be prepared and the actual curvature of the wave shape measured during traveling are likely to change depending on the situation of the railway vehicle and the track, so it must be prepared to obtain an accurate result. The data curvature that does not need to be updated constantly by processing the information acquired in the driving test several times. Therefore, it takes a lot of time to prepare data in advance.
一方、図１３は、単曲線一致率Ｉを演算する本実施形態の方法を説明するための図であり、或る曲線部のデータ曲率が波形状に実線で示され、或る曲線部を通過したときに測定された実測曲率が破線で示されている。単曲線一致率Ｉを演算する本実施形態の方法は、概念的には以下のように説明することができる。先ず、図１３に示すように、線路の曲線部は入口緩和曲線と円曲線と出口緩和曲線とで構成されることに基づいて、実測曲率である破線を、入口緩和曲線と円曲線と出口緩和曲線とで直線状に区分けされた二点鎖線で理想化している。破線を直線状の二点鎖線で理想化できると考えたのは、円曲線での曲率の変化幅Ｚ１は、曲線部全体での曲率の変化幅Ｚに比べて十分小さく、実測曲率である破線と理想化された二点鎖線との間の誤差は無視できるほど小さいためである。 On the other hand, FIG. 13 is a diagram for explaining the method of the present embodiment for calculating the single curve coincidence rate I. The data curvature of a certain curve portion is indicated by a solid line in the waveform and passes through a certain curve portion. The actual curvature measured at the time is shown by a broken line. The method of the present embodiment for calculating the single curve coincidence rate I can be conceptually described as follows. First, as shown in FIG. 13, the curve portion of the track is composed of an entrance relaxation curve, a circular curve, and an exit relaxation curve. It is idealized by a two-dot chain line that is divided into a straight line by a curve. The reason why the broken line can be idealized by a linear two-dot chain line is that the change width Z1 of the curvature in the circular curve is sufficiently smaller than the change width Z of the curvature in the entire curved portion, and is the broken line that is the measured curvature. This is because the error between the idealized two-dot chain line is negligibly small.
こうして、単曲線一致率Ｉを演算する本実施形態の方法では、実測曲率を理想化して、実線と二点鎖線との一致度合いを求めるようになっている。このとき、単曲線一致率Ｉを演算するためには、上記した数１によって、曲率半径、入口緩和曲線長、円曲線長、出口緩和曲線長、曲線方向のそれぞれ部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅを算出し、且つそれぞれの部分一致率Ｈａ，Ｈｂ，Ｈｃ，Ｈｄ，Ｈｅを乗算するだけであるため、計算量が少なくて、計算負荷が小さい。
Thus, in the method of the present embodiment for calculating the single curve coincidence rate I, the actual curvature is idealized and the degree of coincidence between the solid line and the two-dot chain line is obtained. At this time, in order to calculate the single curve coincidence rate I, according to the
そして、実線と二点鎖線を比較する方法が、曲線部のパラメータの各部分一致率Ｈを乗算する方法であるため、データ曲率（データ曲率半径）等の一つのパラメータにおいて、鉄道車両や線路の状況に応じて変化し易い値であっても、乗算の集合である単曲線一致率Ｉにはほとんど影響はない。従って、相関演算する従来の方法のように、正確な結果を得るために何度か走行試験で取得した情報を加工して、常にデータ曲率を更新する必要はない。即ち、車体傾斜制御するために各曲線部に対して予め記憶しているデータ曲線情報（図５参照）だけを利用して実施することができ、事前にデータを準備する手間をほとんど無くすことができる。 And since the method of comparing the solid line and the two-dot chain line is a method of multiplying each partial coincidence rate H of the parameter of the curve part, in one parameter such as data curvature (data curvature radius), the railway vehicle or track Even a value that easily changes depending on the situation has little effect on the single curve matching rate I, which is a set of multiplications. Therefore, it is not necessary to constantly update the data curvature by processing the information acquired in the running test several times in order to obtain an accurate result as in the conventional method of calculating the correlation. That is, it is possible to carry out by using only data curve information (see FIG. 5) stored in advance for each curve portion for vehicle body tilt control, and it is possible to eliminate the trouble of preparing data in advance. it can.
また、上述したように、単曲線一致率Ｉは任意に選択したパラメータの各部分一致率を乗算するだけで演算されるものであるため、曲線部を特徴づけるために相応しいパラメータを新たに追加したい場合には、追加したパラメータの部分一致率を算出して乗算するだけで、対応することができる。従って、単曲線一致率Ｉを演算する本実施形態の方法は、柔軟性が高い方法である。 Further, as described above, the single curve coincidence rate I is calculated by simply multiplying each partial coincidence rate of an arbitrarily selected parameter. Therefore, it is desired to newly add a parameter suitable for characterizing the curve portion. In this case, it is possible to cope with the problem by simply calculating and multiplying the partial matching rate of the added parameter. Therefore, the method of this embodiment for calculating the single curve coincidence rate I is a highly flexible method.
また、本実施形態によれば、通過曲線情報Ｒの実測値として、実測曲率半径ａｚと、実測入口緩和曲線長ｂｚと、実測円曲線長ｃｚと、実測出口緩和曲線長ｄｚとを用いている。これは、上記した各実測値が、その他の測定値に比べて、走行中に真値に近い正確な値を測定できるためである。従って、各部分一致率Ｈを算出するための実測値として相応しく、より正確な単曲線一致率Ｉを演算することができる。 Further, according to the present embodiment, the measured curvature radius az, the measured entrance relaxation curve length bz, the measured circular curve length cz, and the measured exit relaxation curve length dz are used as the measured values of the passage curve information R. . This is because each measured value described above can measure an accurate value close to a true value during traveling as compared with other measured values. Accordingly, it is suitable as an actual measurement value for calculating each partial coincidence rate H, and a more accurate single curve coincidence rate I can be calculated.
また、本実施形態によれば、通過曲線情報Ｒの実測値として、実測曲線方向ｅｚが含まれ、候補曲線情報のデータ値として、データ曲線方向ｅが含まれている。こうして、曲線部を特徴づけるパラメータに曲線方向が含まれているため、曲線部を特定する際に、その曲線部の曲がっている方向が分かる。即ち、一つの曲線部であっても、例えば順行するときには右向きに曲がる曲線部であり、逆行するときには左向きに曲がる曲線部になるため、曲線部の曲がっている方向が分かることで、順行しているのか又は逆行しているのかが分かる。 Further, according to the present embodiment, the actual curve direction ez is included as the actual value of the passage curve information R, and the data curve direction e is included as the data value of the candidate curve information. Thus, since the curve direction is included in the parameter characterizing the curved portion, when the curved portion is specified, the bending direction of the curved portion can be known. That is, even a single curved portion is, for example, a curved portion that turns to the right when going forward, and a curved portion that turns to the left when going backward, so that the forward direction can be determined by knowing the direction of bending of the curved portion. You can see if you are doing or going backwards.
このように本実施形態では、曲線部を特徴づけるパラメータ（曲率半径、入口緩和曲線長、円曲線長、出口緩和曲線長、曲線方向）について、データ値と実測値の一致度合いを照合することを特徴としている。そして、曲線部を特徴づける各パラメータを一定の規則に基づいて利用し易く（正規化）して、各パラメータの一致度合い（部分一致率Ｈ）をそれぞれ乗算することで、照合精度を向上させることを特徴としている。 As described above, in the present embodiment, for the parameters (curvature radius, entrance relaxation curve length, circular curve length, exit relaxation curve length, curve direction) that characterize the curved portion, the degree of coincidence between the data value and the actual measurement value is checked. It is a feature. Then, each parameter characterizing the curved portion is easily used (normalized) based on a certain rule, and the matching accuracy (partial matching rate H) of each parameter is multiplied to improve the matching accuracy. It is characterized by.
以上、本発明に係る鉄道車両の走行位置検出システムの実施形態について説明したが、本発明はこの実施形態に限定されることはなく、その趣旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
例えば、本実施形態では、部分一致率Ｈを求めるために上記した数１を用いたが、上記した数１に換えて、変形実施形態として下記の数２を用いても良い。
For example, in the present embodiment, the above-described
本実施形態のように、上記した数１を用いて部分一致率Ｈを演算する場合には、各部分一致率Ｈを算出する際の分母が全てデータ値で統一されるため、各部分一致率Ｈを同じ基準で数値化することができる。一方、上記した数２の各部分一致率Ｈは、分母についてデータ値又は実測値のどちらかを用いても算出される。このため、上記した数１の場合には、分母を全てデータ値に統一することで、単曲線一致率Ｉをデータ値に対して実測値がどの程度類似しているかを正規化した数値で評価できる。一方、上記した数２の場合には、上記した数１を用いる場合のように、実測値がデータ値より２倍大きい値であるときに部分一致率Ｈを「０」に定義するという制約を無くすことができ、実測値の全ての値を対象にすることができる。
When the partial coincidence rate H is calculated using the
また、本実施形態では、通過曲線情報Ｒの実測値として実測曲率半径ａｚを用い、候補曲線情報Ｋのデータ値としてデータ曲率ａを用いたが、実測曲率半径ａｚに換えて実測曲率を用い、データ曲率半径ａに換えてデータ曲率を用いても良い。また、本実施形態では、通過曲線情報Ｒの各実測値、及び候補曲線情報Ｋの各データ値のパラメータとして、曲率半径、入口緩和曲線長、円曲線長、出口緩和曲線長を用いたが、パラメータは上記したものに限定されるものではない。即ち、本発明は、曲線部を特徴づける任意のパラメータについてデータ値（理想値）と実測値との一致度合いを照合することを特徴とするものであり、パラメータは主成分分析等によって任意に選択することができる。 Further, in this embodiment, the measured curvature radius az is used as the measured value of the pass curve information R, and the data curvature a is used as the data value of the candidate curve information K. However, the measured curvature is used instead of the measured curvature radius az. The data curvature may be used instead of the data curvature radius a. In the present embodiment, the radius of curvature, the entrance relaxation curve length, the circular curve length, and the exit relaxation curve length are used as parameters of each measured value of the passage curve information R and each data value of the candidate curve information K. The parameters are not limited to those described above. That is, the present invention is characterized by collating the degree of coincidence between a data value (ideal value) and an actual measurement value for an arbitrary parameter characterizing a curved portion, and the parameter is arbitrarily selected by principal component analysis or the like. can do.
また、本実施形態では、分かり易く説明するために、図３に示した単線並列による双方向運用を例にしたが、本実施形態の走行位置検出システムＫＳは、あらゆる路線状況に対して適用することができる。従って、例えば、駅間が一本の線路でつながっている路線状況、又は駅間が三本以上の線路でつながっている路線状況に対して適用することができる。また、鉄道車両が線路に対して双方向に走行する路線状況だけでなく、線路に対して一方向にのみ走行する路線状況でも当然適用できる。この場合には、曲線部を特徴づけるパラメータに曲線方向を含めなくても良い。 Further, in the present embodiment, for the sake of easy understanding, the bidirectional operation by single-line parallel shown in FIG. 3 is taken as an example, but the traveling position detection system KS of the present embodiment is applied to any route situation. be able to. Therefore, for example, the present invention can be applied to a route situation where the stations are connected by a single track, or a route situation where the stations are connected by three or more tracks. In addition, the present invention can be applied not only to a route situation in which the railway vehicle travels in both directions with respect to the track, but also to a route situation in which the train travels only in one direction with respect to the track. In this case, the curve direction may not be included in the parameter characterizing the curved portion.
１ 鉄道車両
２ 車上子
３ 速度発電機
４ ヨー角度センサ
１０ 実測距離演算部
２０ 走行速度演算部
３０ データベース処理部
４０ 通過曲線情報作成部
５０ 候補曲線情報作成部
６０ 一致率演算部
７０ 曲線特定部
８０ 実測距離補正部
９０ 車体傾斜制御部
ＫＳ 走行位置検出システム
Ｄ データ曲線情報
Ｒ 通過曲線情報
Ｋ 候補曲線情報
Ｈ 部分一致率
Ｉ 単曲線一致率
ａ，ａｚ データ曲率半径，実測曲率半径
ｂ，ｂｚ データ入口緩和曲線長，実測入口緩和曲線長
ｃ，ｃｚ データ円曲線長，実測円曲線長
ｄ，ｄｚ データ出口緩和曲線長，実測出口緩和曲線長
ｅ，ｅｚ データ曲線方向，実測曲線方向
DESCRIPTION OF
Claims (5)
曲線部を通過する毎に、測定した複数の実測値を含む通過曲線情報を作成する通過曲線情報作成部と、
通過し得る全ての曲線部に対応していて、且つ前記データ曲線情報に基づいて前記実測値に対応するデータ値を含む候補曲線情報を作成する候補曲線情報作成部と、
直前の通過曲線情報と各候補曲線情報との一致度合いを求めるために、前記実測値と前記データ値との差から前記実測値又は前記データ値を除算した値を１から減算して部分一致率を算出し、実測値毎に算出した各部分一致率を乗算して単曲線一致率を演算する一致率演算部と、
前記候補曲線情報毎にそれぞれ演算された単曲線一致率を比較して直前に通過した曲線部を特定する曲線特定部とを備えていることを特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。 Compare the measured curve information measured when the railway vehicle passed through the curved portion with the data curve information of a large number of pre-stored curved portions, identify which curved portion passed, and identify the specified curved portion In the travel position detection system for a railway vehicle that detects the travel position of the host vehicle based on the measured distance from
A passage curve information creation unit that creates passage curve information including a plurality of actual measured values each time passing through the curve portion,
A candidate curve information creation unit that creates candidate curve information that corresponds to all curve parts that can pass and includes data values corresponding to the actual measurement values based on the data curve information;
In order to obtain the degree of coincidence between the immediately preceding pass curve information and each candidate curve information, the partial coincidence rate is obtained by subtracting from 1 the value obtained by dividing the actual value or the data value from the difference between the actual value and the data value. A coincidence rate calculation unit that calculates a single curve coincidence rate by multiplying each partial coincidence rate calculated for each measured value,
A travel position detection system for a railway vehicle, comprising: a curve specifying unit that compares single curve matching rates calculated for each of the candidate curve information and specifies a curve part that has passed immediately before.
前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測曲率半径又は実測曲率の実測値を含め、
前記後方曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ曲率半径又はデータ曲率のデータ値を含めることを特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。 The travel position detection system for a railway vehicle according to claim 1,
The passage curve information creation unit includes the measured curvature radius or the measured value of the measured curvature as the measured value of the passing curve information,
The back curve information creation unit includes a data curvature radius or a data value of a data curvature as a data value of the candidate curve information.
前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測入口緩和曲線長と、実測円曲線長と、実測出口緩和曲線長とを含め
前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ入口緩和曲線長と、データ円曲線長と、データ出口緩和曲線長とを含めることを特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。 The travel position detection system for a railway vehicle according to claim 2,
The passage curve information creation unit includes a measured entrance relaxation curve length, a measured circular curve length, and a measured exit relaxation curve length as measured values of the passage curve information. The candidate curve information creation unit includes the candidate curve information And a data exit relaxation curve length, a data circular curve length, and a data exit relaxation curve length.
前記通過曲線情報作成部は、前記通過曲線情報の実測値として、実測曲線方向を含め、
前記候補曲線情報作成部は、前記候補曲線情報のデータ値として、データ曲線方向を含めることを特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。 The travel position detection system for a railway vehicle according to any one of claims 1 to 3,
The passing curve information creation unit includes the measured curve direction as the measured value of the passing curve information,
The said candidate curve information preparation part includes the data curve direction as a data value of the said candidate curve information, The traveling position detection system of the rail vehicle characterized by the above-mentioned.
前記一致率演算部は、前記実測値と前記データ値との差から前記データ値を除算した値の絶対値を１から減算して部分一致率を算出し、算出した部分一致率が０より小さい場合には部分一致率を０とすることを特徴とする鉄道車両の走行位置検出システム。 The travel position detection system for a railway vehicle according to any one of claims 1 to 4,
The coincidence rate calculation unit calculates a partial coincidence rate by subtracting an absolute value of a value obtained by dividing the data value from a difference between the actual measurement value and the data value from 1, and the calculated partial coincidence rate is smaller than 0. In some cases, the railway vehicle traveling position detection system is characterized in that the partial coincidence rate is set to zero.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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