JP2019122131A - Operation support system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、鉄道をはじめとする軌道輸送を行う移動体の運転支援技術に関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a driving support technique for a mobile unit performing rail transportation including railways.
列車運行ダイヤの過密化やホームドアの整備充実化等を背景に、乗務員の負担低減や人件費の削減を目的として、自動列車運転(ATO:Automatic Train Operation)装置が多くの路線で導入されている。近年では、本来の目的である定時運行や省力化に加えて、消費電力量の削減もATO装置に要求されるようになってきている。一方、ATO装置が導入されていない路線向けには、消費電力量が少ない走行パターンで走行できるように、運転士に運転操作の支援を行う運転支援装置の導入も進められている。 Automatic train operation (ATO: Automatic Train Operation) devices have been introduced on many routes with the aim of reducing the burden on crews and reducing labor costs against the background of crowded train operation schedules and maintenance and improvement of home doors. There is. In recent years, in addition to regular operation and labor saving, which is the original purpose, reduction of power consumption is also required of ATO devices. On the other hand, for a route where the ATO device has not been introduced, introduction of a driving support device that supports the driver in driving operation has also been promoted so that driving can be performed with a traveling pattern with low power consumption.
省エネを目的としたATO装置や運転支援装置は、予めシミュレーションで導出された消費電力量が少ない走行パターンに基づいて走行制御や運転操作支援を実施する。ところが実際の走行ではシミュレーションの前提条件とは異なる条件(例えば、架線電圧、乗車率)により、シミュレーションにより導出された走行パターン通りに走行できないことが発生する。 The ATO device and the driving support device for the purpose of energy saving execute the traveling control and the driving operation support based on the traveling pattern with a small amount of power consumption derived in advance by simulation. However, in actual traveling, it may occur that traveling can not be performed according to the traveling pattern derived by simulation due to conditions (for example, overhead wire voltage, boarding rate) different from the preconditions of the simulation.
公知技術として、特許文献1がある。特許文献1には、走行パターンを実際の走行実績に応じて補正する技術が開示されている。具体的には、駅間を定速走行と惰行を組み合わせて走行する場合において、定速走行を開始するタイミングを決定する定速開始判定部と惰行を開始するタイミングを決定する惰行開始判定部を備え、残走行時分に基づいて、力行指示/定速指示/惰行指示を運転支援装置に出力する運転支援システムが開示されている。
There is
特許文献1に代表されるように、省エネ運転の支援は大きく2種類に分けられる。支援ポイントの例を図8に示す。図8において、横軸は列車の位置を示し、縦軸は列車の速度を示す。一つ目は、適切な目標速度での巡航を支援するもので、定時性を考慮したうえで過剰な加速を抑制し、力行電力の低減に寄与する(図8の(1))。二つ目は、適切な位置での惰行を支援するもので、力行電力を低減しつつ、定時性にも大きな影響を与える(図8の(2))。前者の目標速度の支援は駅間走行の比較的前半に多く活用される(駅発車後の加速を終えるポイントなど)一方で、後者の惰行位置支援は駅間走行の後半に多く活用される(巡航中の下り坂での惰行活用や、停止ブレーキ前の惰行挿入)傾向にある。
As typified by
ここで、列車の在線位置の認識には誤差が含まれやすいという課題がある。一般的に列車の在線位置の認識は、速度発電機で検出された車輪回転数に基づく車両速度の積分で算出される。したがって、車輪径誤差や積分誤差、あるいは空転・滑走といった事象により、特に駅間走行の後半では在線位置の認識に誤差が内在し易い。在線位置の認識の精度が悪化した場合に前記の惰行支援を継続すると、適切な位置で惰行ができなくなる。その結果、予定した走行パターンから逸脱して定時性の悪化につながりかねない。 Here, there is a problem that an error is likely to be included in the recognition of the train location. In general, the recognition of the train location is calculated by integrating the vehicle speed based on the wheel rotation speed detected by the speed generator. Therefore, due to events such as wheel diameter error, integral error, or slippage / slippage, an error tends to be inherent in the recognition of the on-rail position especially in the latter half of traveling between stations. If the above-mentioned crawling support is continued when the accuracy of the recognition of the existing line position is deteriorated, the crawling can not be performed at an appropriate position. As a result, deviation from the planned travel pattern may lead to deterioration of on-time performance.
在線位置認識の精度悪化による悪影響の例を図9に示す。この例では、駅発車後の加速後に空転が発生して、列車が認識している在線位置が本来の在線位置よりも進行方向前方に進んだ場合を示している。在線位置の認識が進んでいるため、下り坂前の惰行開始位置が予定よりも手前となっている。その影響で、下り勾配前での速度低下が大きくなりすぎ、惰行後の走行速度が低下している。また、停止ブレーキ前の惰行位置も予定より手前となり、予定よりも長く惰行をしている。このような走り方は駅間全体の走行速度が低下し、遅着につながる。 An example of the adverse effect due to the accuracy deterioration of the standing line position recognition is shown in FIG. In this example, there is shown a case where idling occurs after acceleration after leaving the station, and the on-line position recognized by the train goes forward in the traveling direction beyond the original on-line position. The coasting start position before the downhill is ahead of the schedule because recognition of the position on the track is advancing. As a result, the speed decrease before the down slope becomes too large, and the traveling speed after coasting decreases. In addition, the coasting position before the stop brake is also in front of the schedule, and coasting longer than the schedule. This way of traveling reduces the overall traveling speed between stations, leading to a late arrival.
本発明は、以上の点を考慮してなされたもので、列車の在線位置認識の精度が悪化した場合にも、定時性の悪化、とくに遅着を抑制できる運転支援の技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above points, and to provide a driving support technology capable of suppressing deterioration of regularity, in particular, late arrival even when the accuracy of train location recognition on the train is deteriorated. To aim.
上記課題を解決するために、代表的な本発明の運転支援システムは、列車の駅間走行中における運転操作を支援する運転支援システムであって、前記列車の在線位置に応じた目標速度を決定する定速支援部と、前記列車の在線位置に応じた惰行位置を決定する惰行支援部と、前記列車の在線位置認識の精度である在線位置認識精度を出力する在線位置認識精度検出部と、運転支援情報を決定する支援情報決定部を備え、前記支援情報決定部は、前記在線位置認識精度に応じて前記目標速度と前記惰行位置とを組み合わせて前記運転支援情報を作成すること、を特徴とする運転支援システム、である。 In order to solve the above problems, a typical driving support system of the present invention is a driving support system that supports a driving operation while traveling between trains, and determines a target speed according to the location of the train. A coasting support unit for determining a coasting position according to the train location, and a train location recognition accuracy detection unit for outputting a train location recognition accuracy which is a train location recognition accuracy. And a support information determination unit configured to determine driving support information, wherein the support information determination unit combines the target speed and the coasting position according to the on-rail position recognition accuracy to create the driving support information. It is a driving support system.
本発明によれば、省エネな走行を支援しつつ、列車の在線位置認識精度が悪化した場合でも定時性の悪化を抑制することができる。 According to the present invention, while supporting energy saving traveling, it is possible to suppress the deterioration of regularity even when the accuracy in recognizing the on-rail position of the train is deteriorated.
以下、図面を参照して実施例について説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
本実施例では、本発明の運転支援システムによって自動で列車を運転する例を示す。本実施例に示す自動列車運転の方法によれば、列車の在線位置認識精度が悪化した場合にも、定時性悪化を抑制した列車運行が可能となる。 In this embodiment, an example of automatically driving a train by the driving support system of the present invention is shown. According to the method of automatic train operation shown in the present embodiment, it is possible to operate the train in which the on-time deterioration is suppressed even when the on-rail position recognition accuracy of the train is deteriorated.
はじめに、本実施例の運転支援システムのシステム構成を説明する。図1は、本実施例の運転支援システムのシステム構成を示す図である。 First, the system configuration of the driving support system of the present embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram showing a system configuration of a driving support system of the present embodiment.
運転支援システム100は、車両情報制御装置101から取得する情報と、保安装置102から取得する情報に基づいて、制駆動装置103への指令を決定し、列車を自動運転
する。前記運転支援システム100が前記車両情報制御装置101から取得する情報は、残走行時分150と車両速度151と在線位置情報152と制駆動力情報153と想定走行パターン154と空転/滑走検知結果155である。また、前記運転支援システム100が前記保安装置102から取得する情報は、制限速度171である。
The
前記残走行時分150は、前記車両情報制御装置101の内部で算出される値であり、算出方法の一例として、次駅の到着目標時刻から現在時刻を減じる方法が挙げられる。
The
前記車両速度151は、前記車両情報制御装置101が、速度発電機(図示しない)の回転数情報などから生成し・管理している。例えば、速度発電機が生成する単位時間当たりの車輪の回転数情報に車輪の円周長をかけることにより単位時間当たりの走行距離、すなわち速度が求められ、これを用いて車両速度151を生成する。
The vehicle
前記在線位置情報152は、前記車両情報制御装置101が保持しており、トランスポンダ等を利用した地上側との通信による絶対位置検出結果を初期値とし、当該通信ができない区間において前記車両速度151を積分した値、すなわち走行距離を加算することで求める。
The vehicle
前記制駆動力情報153は、前記車両情報制御装置101が前記制駆動力装置103から取得しており(経路は図示しない)、発生した制駆動力の実績値または指令値である。
The braking /
前記想定走行パターン154は、それぞれの駅間における計画済の速度パターンであり、少なくとも、それぞれの駅間における惰行予定区間の速度軌跡が前記車両情報制御装置101に保持されている。
The assumed
前記空転/滑走検知結果155は、前記車両情報制御装置101が前記制駆動力装置103から車両内の情報伝送を経て取得しており(経路は図示しない)、力行中の空転、制動中の滑走の発生履歴である。
The vehicle
前記制限速度171は、駅間の位置に応じた許容最高速度が定義されている。
The
前記運転支援システム100は、定速支援部110と、惰行支援部111と在線位置認識精度検出部112と、支援情報決定部113と制駆動指令演算部114とから構成される。
The driving
前記定速支援部110は、前記残走行時分150と前記車両速度151と前記在線位置情報152とを入力として目標速度160を算出し、前記支援情報決定部113へ出力する。前記目標速度160の算出方法については後述する。
The constant
前記惰行支援部111は、前記残走行時分150と前記車両速度151と前記在線位置情報152とを入力として惰行位置161を算出し、前記支援情報決定部113へ出力する。前記惰行位置161の算出方法については後述する。
The coasting
前記在線位置認識精度検出部112は、前記車両速度151と前記在線位置情報152と前記制駆動力情報153と前記想定走行パターン154と前記空転/滑走検知結果155とを入力として在線位置精度162を算出し、前記支援情報決定部113へ出力する。
The on-rail position recognition
前記在線位置精度162は良好・悪化の2値とし、駅停止時などの有電源地上子との通信で絶対位置が補正されるタイミングで「良好」にセットされる。前記在線位置精度162の算出方法については後述する。
The on-
前記支援情報決定部113は、前記目標速度160と前記惰行位置161と前記在線位置精度162とを入力として、運転支援情報170を算出し、前記制駆動指令演算部114へ出力する。前記運転支援情報170の算出方法については後述する。
The support
前記制駆動指令演算部114は、前記運転支援情報170と前記車両速度151と前記在線位置情報152と前記制限速度171とを入力として前記制駆動指令180を算出し、前記制駆動装置103へ出力する。前記制駆動指令180の算出方法については後述する。
The braking / driving
以上が、本実施例の運転支援システム100のシステム構成の説明である。
The above is the description of the system configuration of the driving
次に、本実施例の運転支援システム100に含まれる、前記定速支援部110と前記惰行支援部111と前記在線位置認識精度検出部112と前記支援情報決定部113と前記制駆動指令演算部114における各出力の算出方法を説明する。
Next, the constant
前記定速支援部110は、列車が定速運転に移行するべき速度を算出して、前記目標速度160として出力する。前記目標速度160の算出方法の一例として、駅間の位置と速度ごとに残走行時分が定義されている、定速開始判定テーブルを使用する方法がある。
The constant
定速開始判定テーブルには、駅間のある位置からある速度で走行したとき、次駅に到着するのにかかる時間として残走行時分が定義されており、速度が速い、または次駅に近いとき次駅に到着するまでにかかる時間が短くなるので、残走行時分が短くなる。 In the fixed speed start judgment table, when traveling at a certain speed from a certain position between the stations, the remaining traveling time is defined as the time taken to reach the next station, and the speed is fast or close to the next station Since the time taken to arrive at the next station will be shorter, the remaining travel time will be shorter.
前記残走行時分150は次駅に到着するまでの時間の目標値であり、大きい値の方が時間的に余裕があることになる。
The remaining
当該テーブルに格納されている残走行時分と前記残走行時分150を比較することで、現在の位置と速度から定速運転をした方がよいか、あるいは力行を継続したほうがよいかが判定できる仕組みである。
By comparing the remaining running time stored in the table with the remaining
当該テーブルに格納されている残走行時分は、定時性を守りつつ、より省エネになるような値が、予めシミュレーションベースで決められている(もちろん、実際に列車を走行させて実測により値を定めても良い)。 For the remaining travel time stored in the table, a value that achieves more energy saving is determined in advance on a simulation basis while maintaining regularity (of course, the actual value of the train is actually traveled and measured. You may decide).
前記残走行時分150が定速開始判定テーブルにおける現在の位置と速度に対応する残走行時分の値以上である場合は、その時点での前記車両速度151を前記目標速度160として出力する。
If the remaining
一方、前記残走行時分150の方が定速開始判定テーブルにおける現在の位置と速度に対応する残走行時分の値よりも小さい場合は、力行を続ける必要があるため前記目標速度160に値を設定しない。
On the other hand, if the remaining
なお、前記目標速度160の算出方法は、前記定速開始判定テーブルを用いた方法に限らないことは言うまでもなく、定時性と省エネ性が考慮された目標速度の算出方法であればよい。
It goes without saying that the method of calculating the
前記惰行支援部111は、列車が惰行運転に移行するべき位置を算出して、前記惰行位置161として出力する。前記惰行位置161の算出方法の一例として、駅間の位置と速度ごとに残走行時分が定義されている、惰行開始判定テーブルを使用する方法がある。
The coasting
惰行開始判定テーブルには、駅間のある位置からある速度で惰行を開始したとき、次駅に到着するのにかかる時間として残走行時分が定義されており、速度が速い、または次駅に近いとき次駅に到着するまでにかかる時間が短くなるので、残走行時分が短くなる。 In the coasting start determination table, when coasting is started at a certain speed from a certain position between the stations, the remaining traveling time is defined as the time taken to arrive at the next station, and the speed is high or When it is near, the time taken to reach the next station will be short, so the remaining driving time will be short.
当該テーブルに格納されている残走行時分と前記残走行時分150を比較することで、現在の位置と速度から惰行運転をした方がよいか、あるいは現在の運転操作を継続したほうがよいかが判定できる仕組みである。
By comparing the remaining running time stored in the table with the remaining
当該テーブルに格納されている残走行時分は、定時性を守りつつ、より省エネになるような値が、予めシミュレーションベースで決められている(もちろん、実際に列車を走行させて実測により値を定めても良い)。 For the remaining travel time stored in the table, a value that achieves more energy saving is determined in advance on a simulation basis while maintaining regularity (of course, the actual value of the train is actually traveled and measured. You may decide).
前記残走行時分150の方が前記惰行開始判定テーブルにおける現在の位置と速度に対応する残走行時分の値よりも小さい間は、その時点で惰行開始すると定時性が確保できない(=遅着する)ため、前記惰行位置161に値を設定しない。
As long as the remaining
一方、前記残走行時分150が前記惰行開始判定テーブルにおける現在の位置と速度に対応する残走行時分の値の近辺(例えば±5秒以内)となった時点で、その時点での前記在線位置情報152を前記惰行位置161として出力する。
On the other hand, when the remaining
なお、前記惰行位置161の算出方法は、前記惰行開始判定テーブルを用いた方法に限らないことは言うまでもなく、定時性と省エネ性が考慮された惰行位置の算出方法であればよい。
Note that the calculation method of the
前記在線位置認識精度検出部112が出力する前記在線位置精度162とは、列車の真の位置と前記在線位置情報152との整合性に関する検出結果である。以下に示すように様々な検出方法があり、複数の検出方法を組み合わせることで、より正確に前記在線位置精度162が検出できる。
The on-
前記在線位置精度162の検出方法の一例として、前記在線位置情報152の連続性に基づく方法がある。通常、前記在線位置情報152は時間とともに連続的に変化する。しかしながら、車輪の空転現象が発生すると、車輪の回転数が急増するために、当該回転数の積分で算出される走行距離が急変、すなわち短時間の内に走行距離が大幅に変化する。
One example of a method of detecting the on-
例を図3に示す。図3では、時間T0に位置L0に存在し、時間T1まで加速して位置L1に到達した列車が、空転によりわずかな時間ΔT後に、L1’まで移動したかのように見える。このようなケースでは、T1+ΔT以降の前記在線位置精度162は悪化、という判定をする。判定方法の例として、(L1’−L1)÷ΔTが列車の最高速度を超えているか否かで判定する方法や、走行距離の変化から求められる加速度が対象列車の駆動力により発生しうる最大の加速度を超えているか否かで判定する方法が挙げられる。
An example is shown in FIG. In FIG. 3, it appears as if the train, which was at position L0 at time T0 and accelerated to time T1 and reached position L1, moved to L1 'after a short time ΔT due to a slip. In such a case, it is determined that the on-
前記在線位置精度162の検出方法の他の例として、走行中の速度軌跡を想定される速度軌跡と比較し、その差分に基づく方法がある。これは、前記在線位置精度162が悪化した場合には、路線条件に起因する走行抵抗が想定と異なるため、同じ運転操作中であっても速度の軌跡が想定と異なる、という考え方に基づく。
As another example of the detection method of the on-
当該方法の一例として、惰行中の速度軌跡に関し、前記想定走行パターン154に含まれる予め想定される速度軌跡と、前記車両速度151の蓄積で得られた速度軌跡を比較する方法が挙げられる。
As an example of the method, there is a method of comparing a previously assumed velocity locus included in the assumed traveling
概念図を図4に示す。ここで、列車が惰行中であるか否かは前記制駆動力情報153から判断する。前記想定走行パターン154から、位置x=L2から惰行した場合の速度軌跡を抽出したものが、図4の破線(Vplan(x))である。一方、前記車両速度151の蓄積で得られた速度軌跡が図4の一点破線(Vreal(x))である。
A conceptual diagram is shown in FIG. Here, it is judged from the braking / driving
各位置xにおける速度偏差を「ΔV(x)=Vreal(x)−Vplan(x)」と定義し、ΔV(x)の絶対値が所定の閾値(例えば5km/h)を超えているような場合に、前記在線位置精度162は悪化、という判定をする。図4ではVplan(x)が惰行しながら速度回復しているのに対し、Vreal(x)は惰行で速度回復できていない。
The velocity deviation at each position x is defined as “ΔV (x) = Vreal (x) −Vplan (x)”, and the absolute value of ΔV (x) exceeds a predetermined threshold (for example, 5 km / h) In this case, it is determined that the on-
ここで惰行中を例として挙げたのは、力行中や制動中に存在するような、架線電圧変動による加減速度への外乱影響が無く、速度軌跡の比較がし易いためである。ただし、力行中や制動中の速度軌跡比較も可能であり、当該方法の適用は惰行時に限定されない。 The coasting is mentioned as an example here because there is no disturbance effect on the acceleration / deceleration due to the overhead wire voltage fluctuation that exists during power running and braking, and it is easy to compare the velocity locus. However, it is also possible to compare the speed trajectory during powering and braking, and the application of the method is not limited to coasting.
前記在線位置精度162の検出方法の他の例として、複数の位置検知手段による検知結果の照合結果に基づく方法がある。列車の自列車位置検知は、速度発電機による車輪回転数積分による方法以外にも、ミリ波レーダによる速度検知結果をベースとする方法や、センサを用いた外界の特徴点認識による方法、あるいはGPSを用いる方法など、複数の方法を併用することが可能である。
As another example of the detection method of the on-
前記在線位置情報152に含まれる、これら複数の位置検知手段による検知結果を比較して、位置の偏差が大きい場合には、少なくともいずれかの在線位置精度が悪化していると考えることができるため、前記在線位置精度162が悪化した状態と言える。
The detection results by the plurality of position detection means included in the on-
図5に示す例では、時間T2において、2種類の位置検知手段による在線位置検出結果の偏差が閾値(たとえば、駅から現在位置までの走行距離の5%)を超えており、この時点で、前記在線位置精度162は悪化、という判定をする。
In the example shown in FIG. 5, at time T2, the deviation of the detection results of the on-rail position by the two types of position detection means exceeds a threshold (for example, 5% of the traveling distance from the station to the current position). It is determined that the on-
前記在線位置精度162の検出方法の他の例として、空転/滑走の発生履歴に基づく方法がある。空転や滑走が発生すると、速度発電機の車輪回転数情報の積分に基づく位置検知精度は悪化するため、前記空転/滑走検知結果155の積算回数に応じて、前記在線位置精度162の良し悪しを判定する方法が考えられる。図6に示す例では、時間T3において4回目の空転/滑走が発生し、かつこのケースでは判定基準が4回以上となっているため、この時点で前記在線位置精度162は悪化、という判定をする。また、当該方法においては、空転/滑走の継続時間の積分結果を判定値とするバリエーションも可能である。
As another example of the detection method of the on-
以上が、前記在線位置認識精度検出部112における前記在線位置精度162の検出方法の例であるが、前記在線位置精度162の検出方法はこれらに限らないことは言うまでもない。なお、前記在線位置情報152は次駅到着時などにトランスポンダ等によって補正されるため、補正されたタイミングにおいて、前記在線位置精度162は良好側にリセットされる。
The above is the example of the detection method of the on-
前記支援情報決定部113における前記運転支援情報170の算出方法を、図2のフローチャートを用いて説明する。
A method of calculating the driving
ステップ201では、前記惰行位置161に値が設定されたか否かを判定する。前記惰行位置161に値が設定されている場合はステップ202へ、設定されていない場合はステップ204へ遷移する。
In step 201, it is determined whether or not a value is set to the
ステップ202では、前記在線位置精度162を確認し、在線位置精度が良好な場合はステップ203へ、在線位置精度が悪化している場合は本フローを抜ける。
In step 202, the on-
ステップ203では、前記惰行位置161を前記運転支援情報170として設定し、前記制駆動指令演算部114に送出する。
In step 203, the
ステップ204では、前記目標速度160に値が設定されたか否かを判定する。前記目標速度160に値が設定されている場合はステップ205へ、設定されていない場合は、本処理フローを抜ける。
In step 204, it is determined whether a value has been set for the
ステップ205では、前記目標速度161を前記運転支援情報170として設定し、前記制駆動指令演算部114に送出する。
In
本フローチャートによれば、一旦、在線位置精度が悪化して惰行位置の支援を中断した場合でも、再度、在線位置精度が良好な状態に戻った後は、本来の惰行位置の支援を再開することが可能であり、省エネ性の向上に寄与する。 According to this flowchart, even if the assistance for the crawling position is interrupted due to the deterioration of the accuracy on the railway position, the assistance for the crawling position should be resumed after returning to the state where the accuracy on the railway position is good again. Contributes to the improvement of energy saving.
以上が、前記支援情報決定部113における前記運転支援情報170の算出方法の説明である。
The above is the description of the calculation method of the driving
前記制駆動指令演算部114における前記制駆動指令180の算出方法を説明する。
A method of calculating the braking /
まず基本的に、前記制駆動指令演算部114は、前記車両速度151が、前記保安装置102から取得する前記制限速度171を超過しないように前記制駆動指令180を演算・出力する。また、図1には図示しないが、次駅の目標停止位置に向けて予め用意されているブレーキパターン(位置と速度で定義される)に沿って停止するように、前記制駆動指令180を演算・出力する。上記の前記制限速度171と前記ブレーキパターンを前記車両速度151が超過しない範囲において、前記制駆動指令演算部114は、前記運転支援情報170に基づいた前記制駆動指令180の算出を行う。
First, basically, the braking / driving
列車が駅を発車した後、前記制駆動指令演算部114は、前記運転支援情報170の内容を周期的に確認しながら力行し、列車を加速する。前記運転支援情報170に前記目標速度160が設定された場合には当該速度に前記車両速度151が追従するように前記制駆動指令180を演算する。その後、前記運転支援情報170に前記惰行位置161が設定された場合には、その時点から惰行を始める。場合によっては、力行・加速中に前記目標速度160の設定がないまま、前記運転支援情報170に前記惰行位置161が設定されることもあり、その場合は当該地点から惰行を開始する。
After the train leaves the station, the braking / driving
前記制限速度171によって、駅間に低い速度制限が存在する場合には、前記制駆動指令演算部114は、前記車両速度151が当該速度制限を超過しないように、前記制駆動指令180を算出する。速度制限が無くなったあとは、駅発車後と同様の流れである。
If a low speed limit exists between the stations according to the
停止駅に近づいた際には、列車が定速走行中か惰行中かに関わらず、前記制駆動指令演算部114は、前記車両速度151が前記ブレーキパターンの速度を超過しないよう、前記制駆動指令180を算出する。
When approaching the stop station, regardless of whether the train is traveling at a constant speed or coasting, the braking / driving
前記制駆動指令演算部114において、目標とする速度(前記目標速度160や前記制限速度171)に前記車両速度151を追従させるための制御は、比例制御やファジー制御などの例が挙げられるが、本実施例においてその制御方式は問わない。
The control for causing the
以上が、前記制駆動指令演算部114における前記制駆動指令180の算出方法の説明である。
The above is the description of the method of calculating the braking /
本実施例に記載の前記運転支援システム100によれば、列車の在線位置検知精度が悪化した場合であっても、定時性の悪化を抑制することができる。例を図10に示す。この例では、駅発車後の定速走行中に空転が発生し、在線位置の検知精度が悪化している。具体的には在線位置を進行方向前方に間違えて認識している状態である。この状態で駅中間での惰行を開始したため駅間後半の巡航速度が低下してしまっている。ここで、図4に示した、速度軌跡のずれに基づく方法で在線位置検知精度の悪化を検知している。その結果、以降の惰行支援が中止されて停止ブレーキ前の惰行は挿入されず、次駅への遅着の影響を抑制できている。
According to the driving
以上が実施例1の説明である。 The above is the description of the first embodiment.
本実施例では、本発明の運転支援システムによって手動での列車運転を支援する例を示す。本実施例に示す運転支援の方法によれば、列車の在線位置検知精度が悪化した場合にも、省エネ性と定時性の悪化を抑制した列車運行が可能となる。 In the present embodiment, an example is described in which manual train operation is supported by the operation support system of the present invention. According to the method of driving support shown in the present embodiment, it is possible to operate the train in which the deterioration of the energy saving performance and the on-time performance is suppressed even when the detection accuracy of the on-line position of the train is deteriorated.
はじめに、本実施例の運転支援システムのシステム構成を説明する。図11は、本実施例の運転支援システムのシステム構成を示す図である。 First, the system configuration of the driving support system of the present embodiment will be described. FIG. 11 is a diagram showing a system configuration of the driving support system of the present embodiment.
運転支援システム1100は、車両情報制御装置101から取得する情報に基づいて、運転支援を行う。前記運転支援システム1100が前記車両情報制御装置101から取得する情報は、残走行時分150と車両速度151と在線位置情報152と制駆動力情報153と想定走行パターン154と空転/滑走検知結果155である。
The driving
前記残走行時分150、前記車両速度151、前記在線位置情報152、前記制駆動力情報153、前記想定走行パターン154、前記空転/滑走検知結果155は実施例1に記載の通りである。
The remaining
前記運転支援システム1100は、位置・速度予測部1115と、定速支援部110と、惰行支援部111と在線位置認識精度検出部112と、支援情報決定部113と表示器1114とから構成される。
The driving
前記位置・速度予測部1115は、前記車両速度151と前記在線位置情報152と前記制駆動力情報153とを入力として、予測速度1163と予測位置1164を算出し、前記定速支援部110と前記惰行支援部111へ出力する。前記予測速度1163と前記予測位置1164の算出方法については後述する。
The position /
前記定速支援部110は、前記残走行時分150と前記予測速度1163と前記予測位置1164とを入力として目標速度160を算出し、前記支援情報決定部113へ出力する。前記目標速度160の算出方法については後述する。
The constant
前記惰行支援部111は、前記残走行時分150と前記予測速度1163と前記予測位置1164とを入力として惰行位置161を算出し、前記支援情報決定部113へ出力する。前記惰行位置161の算出方法については後述する。
The coasting
前記在線位置認識精度検出部112は、前記車両速度151と前記在線位置情報152と前記制駆動力情報153と前記想定走行パターン154と前記空転/滑走検知結果155と乗務員入力結果1171を入力として在線位置精度162を算出し、前記支援情報決定部113へ出力する。前記在線位置精度162の算出方法については後述する。
The on-rail position recognition
前記支援情報決定部113は、前記目標速度160と前記惰行位置161と前記在線位置精度162とを入力として、運転支援情報170を算出し、前記表示器1114へ出力する。前記運転支援情報170の算出方法については後述する。
The support
前記表示器1114は、前記運転支援情報170を入力として、運転士に対する運転支援内容を画面表示あるいは音声鳴動、もしくはその両方で教示する。運転支援内容教示の具体例は後述する。
The
以上が、本実施例の運転支援システム1100のシステム構成の説明である。
The above is the description of the system configuration of the driving
次に、本実施例の運転支援システム1100に含まれる、前記位置・速度予測部1115と前記定速支援部110と前記惰行支援部111と前記在線位置認識精度検出部112と前記支援情報決定部113と前記表示器1114における各出力データの算出方法を説明する。
Next, the position /
前記位置・速度予測部1115は、当該列車の所定時間後の速度と位置を予測する。これは、手動運転における運転支援という機能の特性上、乗務員に対して実際に必要となる運転操作タイミングよりも早いタイミングで運転操作内容を教示する必要があるからである。
The position /
速度と位置の予測方法の一例として、前記位置・速度予測部1115は、前記車両速度151と前記在線位置情報152を基準に、それから先の所定時間後まで前記制駆動力情報153が続いたと仮定して、前記予測速度1163と前記予測位置1164を計算する。
As an example of the speed and position prediction method, the position /
予測の計算過程では、車両の制駆動特性や路線条件、あるいは制限速度情報を加味することで、より精度の良い予測が可能となる(これらの付加情報は図示しない)。また、予測用の前記所定時間は乗務員が支援内容を知覚してから余裕を持って操作に移ることができるように決められるものである。 In the process of calculation of prediction, more accurate prediction is possible by taking into consideration the control / drive characteristics of the vehicle, route conditions, or speed limit information (these additional information are not shown). Further, the predetermined time for prediction is determined so that the crew can shift to the operation with a margin after perceiving the content of the support.
前記定速支援部110における前記目標速度160の算出過程は、実施例1における前記車両速度151と前記在線位置情報152の代わりに、本実施例の前記予測速度1163と前記予測位置1164を用いることで算出される。具体的な算出方法については実施例1に記載の通りである。
The calculation process of the
前記惰行支援部111における前記惰行位置161の算出過程は、実施例1における前記車両速度151と前記在線位置情報152の代わりに、本実施例の前記予測速度1163と前記予測位置1164を用いることで算出される。具体的な算出方法については実施例1に記載の通りである。
The calculation process of the
前記在線位置認識精度検出部112が出力する前記在線位置精度162とは、列車の真の位置と前記在線位置情報152との整合性に関する検出結果である。様々な検出方法があり、複数の検出方法を組み合わせることで、より正確に前記在線位置精度162が検出できる。
The on-
実施例1の図3、図4、図5、図6で説明した検出方法は本実施例でも適用可能である。 The detection method described in FIG. 3, FIG. 4, FIG. 5, and FIG. 6 of the first embodiment is also applicable to this embodiment.
前記在線位置精度162の検出方法の他の例として、前記乗務員入力結果1171に基づく方法を説明する。この方法では、乗務員が自列車の在線位置検出結果に疑問を持った際に、ユーザインタフェースを通して、その旨をシステム側に通知する。具体的には図7に示すように運転支援用画面に専用のボタンを設けて通知を可能にすることが考えられる。
As another example of the detection method of the on-
乗務員からの通知の方法はこれに限らない。これらの通知が有った場合に、前記在線位置精度162が悪化したという判定がなされる。なお、同様のユーザインタフェースを用いて、在線位置認識の精度が回復したことを乗務員から入力可能としてもよい。
The method of notification from the crew is not limited to this. When these notifications are received, it is determined that the on-
以上が、前記在線位置認識精度検出部112における前記在線位置精度162の検出方法の例であるが、前記在線位置精度162の検出方法はこれらに限らないことは言うまでもない。
The above is the example of the detection method of the on-
前記支援情報決定部113における前記運転支援情報170の算出方法は実施例1に記載の通りである。
The calculation method of the driving
前記表示器1114では、前記運転支援情報170に従って、乗務員に対する支援内容を教示する。具体例として、運転操作内容を教示する方法が挙げられる。
The
図12は、運転台に設置された前記表示器1114に、運転操作内容が表示されている例を示す。前記運転支援情報170に前記目標速度160が設定されている場合に「87km/h定速」、前記惰行位置161が設定されている場合に「あと●mでノッチオフ」といった運転操作内容が表示される。画面表示以外に音声鳴動での教示も可能であり、両者を併用することも考えられる。
FIG. 12 shows an example in which the content of the driving operation is displayed on the
また、図12の前記表示器1114には、惰行支援中止を指示するボタンが用意されており、これを扱った結果が前記乗務員入力結果1171に反映される。当該ボタンが扱われた例を図13に示す。図13では前記乗務員入力結果1171の入力に基づいて、惰行支援がなされない状態へと遷移している。
Further, the
なお、次駅到着時には、トランスポンダ等によって前記在線位置情報152は補正されることが一般的であり、そのタイミングで惰行支援中止モードからは抜けることが望ましい。
In addition, when arriving at the next station, the on-
本実施例に記載の前記運転支援システム1100によれば、列車の在線位置検知精度が悪化した場合であっても、定時性および省エネ性の悪化を抑制することができる。定時性の悪化抑制については実施例1で記載したとおりであるが、本実施例に記載した手動運転の支援に関しては、定時性の悪化抑制がシステム側で担保されることにより、乗務員による遅れ回復を目的とした過剰な力行操作を抑制することができ、省エネ性の悪化を抑制することができる。
According to the driving
以上が実施例2の説明である。 The above is the description of the second embodiment.
100・・・運転支援システム
101・・・車両情報制御装置
102・・・保安装置
103・・・制駆動装置
110・・・定速支援部
111・・・惰行支援部
112・・・在線位置認識精度検出部
113・・・支援情報決定部
114・・・制駆動指令演算部
150・・・残走行時分
151・・・車両速度
152・・・在線位置情報
153・・・制駆動力情報
154・・・想定走行パターン
155・・・空転/滑走検知結果
160・・・目標速度
161・・・惰行位置
162・・・在線位置精度
170・・・運転支援情報
171・・・制限速度
180・・・制駆動指令
1100・・・運転支援システム
1114・・・表示器
1115・・・位置・速度予測部
1163・・・予測速度
1164・・・予測位置
1171・・・乗務員入力結果
100 ... driving
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