WO2018155489A1 - 車両制御装置、車両制御方法、プログラム - Google Patents

車両制御装置、車両制御方法、プログラム Download PDF

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一幸 若杉
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三菱重工エンジニアリング株式会社
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    • G06N20/20—Ensemble learning

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle control device, a vehicle control method, and a program.
  • This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2017-29641 filed in Japan on Feb. 21, 2017, the contents of which are incorporated herein by reference.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 disclose techniques for stopping a vehicle at a predetermined stop position in the technology of automatic driving of a vehicle.
  • Patent Document 1 describes a method for increasing the stopping accuracy by holding adjustment parameters according to conditions such as when the weather is fine and when it is raining and selecting appropriate parameters while the train is running.
  • Patent Document 2 describes learning the characteristics of a train from the driving force and the movement of the train during traveling.
  • Patent Document 1 it is expected that it is difficult to switch the dynamic characteristic model corresponding to different conditions because sensing such as road surface conditions and individual differences in brakes is difficult.
  • the train characteristics are learned from the driving force and the movement of the train during traveling.
  • the technique of Patent Document 2 is not a model that can take into account disturbances such as sensing speed noise and communication delay, and there is a concern that the stop error in the actual machine will increase.
  • an object of the present invention is to provide a vehicle control device, a vehicle control method, and a program capable of stopping at a predetermined stop position with higher accuracy under various conditions.
  • the vehicle control device includes the actual stop position of the vehicle indicating the result of the automatic stop control using the travel condition parameter for stopping at the predetermined stop position, and the predetermined stop position.
  • a learning unit that calculates, based on machine learning, a model equation indicating a relationship between an error from the stop position and the travel condition parameter used in the automatic stop control, and a current equation based on the model equation calculated in the past
  • a prediction unit for predicting a stop error at the next stop position of the traveling vehicle, a change target parameter included in the travel condition parameter, and the change target parameter used in the automatic stop control as a stop error of the traveling vehicle.
  • a control unit that updates the value to be corrected.
  • control unit updates the change target parameter to a value that corrects the stop error of the traveling vehicle, and calculates automatic stop control using the travel condition parameter including the change target parameter. It's okay.
  • the vehicle control apparatus described above may further include a stop error calculation unit that calculates an error between the actual stop position and the predetermined stop position.
  • the stop error calculation unit is configured to perform the actual operation based on an operation amount of a machine constituting the vehicle from the detection timing of a ground marker installed before a predetermined distance from the stop position until the vehicle stops. An error between the stop position and the predetermined stop position may be calculated.
  • the stop error calculation unit corrects the stop error calculated based on a relational expression set using a plurality of relationships between the error predicted by the prediction unit and the actual error in the past. Good.
  • the learning unit may calculate the model formula by the machine learning using the error and the traveling condition parameter used in the low speed control.
  • the learning unit may calculate the model formula using a machine learning method according to the capability of the own device.
  • the stop error calculating unit may record the value before correction and the value after correction of the change target parameter as travel condition parameters used for the machine learning.
  • the vehicle control method includes the actual stop position of the vehicle indicating the result of the automatic stop control using the travel condition parameter for stopping at the predetermined stop position, and the predetermined stop position.
  • a model equation indicating a relationship between an error from the stop position and the travel condition parameter used in the automatic stop control is calculated based on machine learning, and the current traveling vehicle is calculated based on the model equation calculated in the past.
  • a stop error at the next stop position is predicted, a change target parameter included in the travel condition parameter is specified, and the change target parameter used in the automatic stop control is updated to a value for correcting the stop error of the traveling vehicle. It is characterized by that.
  • the program stores the actual stop of the vehicle indicating the result of the automatic stop control using the travel condition parameter for stopping the computer of the vehicle control device at the predetermined stop position.
  • Learning means for calculating a model expression indicating a relationship between an error between a position and the predetermined stop position and the travel condition parameter used in the automatic stop control based on machine learning, the model expression calculated in the past Predicting means for predicting a stop error at the next stop position of the current traveling vehicle based on the parameter, specifying a change target parameter included in the travel condition parameter, and determining the change target parameter used in the automatic stop control It is characterized by functioning as control means for updating to a value for correcting the stop error.
  • FIG. 1 It is a figure showing a vehicle control system by one embodiment of the present invention. It is a figure which shows the hardware constitutions of the vehicle control apparatus by one Embodiment of this invention. It is a functional block diagram of the vehicle control apparatus by one Embodiment of this invention. It is a figure which shows the processing flow of the vehicle control apparatus by one Embodiment of this invention. It is a figure which shows the data table which the error memory
  • FIG. 1 is a diagram showing a vehicle control system including a vehicle control device according to the embodiment.
  • the vehicle control system 100 includes at least a train 10, a vehicle control device 1 provided in the train 10, and a ground unit installed in front of the stop position of the track L on which the train 10 travels. Composed.
  • a ground unit is an example of a ground marker.
  • the vehicle control device 1 performs control to automatically stop the vehicle 10 so that the leading position of the train 10 is aligned with a predetermined stop position S set on the track L.
  • the vehicle control device 1 communicates with the ground element 20, measures the distance from the time when it passes through the ground element 20 to the stop position S ′, and calculates a stop error.
  • the vehicle control apparatus 1 uses information on stop errors calculated in the past for subsequent stop control.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the vehicle control device according to the first embodiment.
  • the vehicle control apparatus 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a ROM (Read Only Memory) 102, a RAM (Random Access Memory) 103, an HDD (Hard Disk Drive) 104, a signal receiving module 105, and the like.
  • CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • HDD Hard Disk Drive
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the vehicle control apparatus according to the first embodiment.
  • the CPU 101 of the vehicle control device 1 executes a program stored in advance in its own device, whereby a control unit 111, a speed detection unit 112, a position detection unit 113, a drive unit 114, a stop error calculation unit 115, a learning unit 116, and a prediction unit. 117.
  • Each component of the control amount extraction unit 118 is provided.
  • Each functional unit may be configured by an independent circuit.
  • the control device 10 includes each storage unit of an error storage unit 121 and a model formula storage unit 122.
  • the control unit 111 controls the speed pattern of the train 10 and controls other functional units provided in the vehicle control device 1.
  • the speed detector 112 detects the speed of the train 10.
  • the position detection unit 113 detects the position of the train 10.
  • the drive unit 114 drives a drive system device such as a motor of the train 10.
  • the stop error calculation unit 115 performs automatic stop control in order to stop at a predetermined stop position S using the travel condition parameter, and stops the actual stop position S ′ of the vehicle indicating the control result and the predetermined stop position S. Calculate the error.
  • the learning unit 116 calculates a model expression indicating the relationship between the stop error and the travel condition parameter used in the automatic stop control based on machine learning.
  • the prediction unit 117 estimates a stop error at the next stop position.
  • the control amount extraction unit 118 extracts the driving condition parameters used for the calculation by the control unit 111 and the prediction unit 117.
  • the vehicle control apparatus 1 performs automatic stop control in order to stop at a predetermined stop position S using the travel condition parameter.
  • the vehicle control device 1 calculates an error between the actual stop position S ′ of the vehicle indicating the result of the control and a predetermined stop position S, and shows the relationship between the error and the travel condition parameter used in the automatic stop control.
  • the model formula shown is calculated based on machine learning.
  • the vehicle control device 1 estimates a stop error at the next stop position of the current traveling vehicle based on a model formula calculated in the past.
  • the vehicle control device 1 identifies the change target parameter included in the travel condition parameter, and updates the change target parameter used in the automatic stop control to a value for correcting the stop error of the traveling vehicle. And the vehicle control apparatus 1 calculates automatic stop control using the traveling condition parameter including the updated parameter to be changed.
  • FIG. 4 is a diagram showing a processing flow of the vehicle control apparatus according to the first embodiment.
  • the control unit 111 calculates speed pattern data indicating the relationship between the travel position on the track L and the speed. Specifically, speed pattern data is generated using travel condition parameters such as the next stop position S, an allowable speed limit at each position up to the next stop position S, and an acceleration to the stop position.
  • the control unit 111 controls the drive unit 114 that drives a motor, a mechanical brake, and the like using the speed pattern data (step S101).
  • the vehicle control device 1 communicates with the ground unit 20 when passing through the ground unit 20 installed on the track L in front of the stop position S.
  • the position detector 113 of the vehicle control device 1 receives the ground child signal from the ground child 20, it outputs the ground child signal to the stop error calculator 115.
  • the speed detector 112 detects the speed and outputs it to the stop error calculator 115.
  • the stop error calculation unit 115 is based on the time from the reception time of the ground child signal to the stop time and the speed at each time, and the actual stop position S from the head position of the train 10 at the timing when the signal is received from the ground child 20. Calculate the distance X to '(the top position of the train 10).
  • the distance Sd from the position where the signal is received from the ground unit 20 to the predetermined stop position S is a predetermined distance. Therefore, the stop error calculation unit 115 calculates a stop error by subtracting the distance X from the distance Sd (step S102).
  • the stop error calculation unit 115 inputs a stop position from a detection device provided at the home or the like, and calculates the distance (stop error) between the stop position S ′ and the stop position S determined in advance at the home SS. It may be calculated by '. In this case, it is necessary to install the detection device at the home.
  • the control amount extraction unit 118 acquires from the control unit 111 the running condition parameters used for calculating the speed pattern data corresponding to the stop control.
  • the control amount extraction unit 118 outputs the travel condition parameter to the stop error calculation unit 115.
  • the stop error calculation unit 115 records error information in which the stop error calculated in step S102 is associated with the travel condition parameter acquired from the control amount extraction unit 118 in the error storage unit 121 (step S103).
  • the stop error calculation unit 115 may record the error information in the error storage unit 121 in association with the information of the stop station that calculated the stop error and the departure station in front of the stop station.
  • the stop error calculation unit 115 performs this recording process every time the vehicle stops at the stop station.
  • FIG. 5 is a diagram showing a data table stored in the error storage unit according to the first embodiment.
  • the error storage unit 121 stores departure station, arrival station, stop error, and travel condition parameters (parameter 1, parameter 2,).
  • the travel condition parameters are various parameter values used for calculating speed pattern data such as a distance from a position where braking is started to the target stop position S, a proportional gain for speed control, and the like.
  • the learning unit 116 performs machine learning processing using information recorded in the data table of the error storage unit 121 to calculate a model equation for predicting a stop error (step S104).
  • the machine learning uses a technique such as a deep learning method, a random forest method, a LASSO method, or a Q-Learning method.
  • the learning unit 116 records the calculated model formula in the model formula storage unit 122.
  • the learning unit 116 may update the model formula recorded in the model formula storage unit 122 by calculating a model formula by machine learning using information recorded in the error storage unit 121 in the past every time it departs from the station. .
  • the learning unit 116 may update the model formula recorded in the model formula storage unit 122 by calculating a model formula by machine learning using information recorded in the error storage unit 121 in the past at regular intervals.
  • the prediction unit 117 reads the model formula recorded in the model formula storage unit 122. Further, the prediction unit 117 acquires a travel condition parameter used for calculation of speed pattern data up to the next stop station from the control unit 111.
  • the model equation is an equation for predicting an error at the next stop position by inputting each travel condition parameter.
  • the prediction unit 117 inputs the travel condition parameter acquired from the control unit 111 to the model formula and calculates a prediction error at the next stop position (step S105).
  • the prediction unit 117 may output the driving condition parameter used for error prediction and the prediction error as the calculation result to the control amount extraction unit 118.
  • the control amount extraction unit 118 may record the travel condition parameter and the prediction error in the error storage unit 121 in association with each other.
  • the prediction unit 117 also outputs a prediction error at the next stop position to the control unit 111.
  • the control unit 111 determines whether to change the traveling condition parameter used for generating the speed pattern based on the prediction error (step S106). When the prediction error is 0 or a predetermined error range based on 0, the control unit 111 does not change the travel condition parameter and generates speed pattern data using the current travel condition parameter (step S107). When the prediction error exceeds a predetermined error range based on 0, the control unit 111 determines to change the current travel condition parameter. The control unit 111 changes one or more of the plurality of driving condition parameters and generates speed pattern data such that the prediction error is 0 (step S108).
  • the control unit 111 when the prediction error is + ⁇ (when the train 10 is predicted to stop over the + ⁇ distance at the next stop position), the control unit 111, as an example, a position at which braking is started among a plurality of travel condition parameters. Is determined as a parameter to be changed, and the value of ⁇ is subtracted from this parameter to calculate the speed pattern data. As a result, it is possible to generate speed pattern data such that the prediction error is zero.
  • the control unit 111 may specify the braking force as the change target parameter, and calculate speed pattern data for correcting the prediction error to 0 by changing the value of the braking force.
  • the control unit 111 may specify other change target parameters, and calculate speed pattern data for correcting the prediction error to 0 by changing the value of the change target parameter.
  • the prediction error of the stop at the next stop position can be calculated based on the machine learning using the stop error. Since the vehicle control apparatus 1 calculates the speed pattern data using the traveling condition parameter that corrects the prediction error, it is possible to perform driving control that reduces the stop error at the next stop position.
  • ⁇ Second Embodiment> A certain level of accuracy is required for the accuracy of the stop error. In order to increase the accuracy, it is necessary to avoid installing a dedicated sensor at the stop station because of the high cost. Therefore, the administrator of the vehicle control device 1 converts the prediction error predicted by the vehicle control device 1 and the correspondence between the actual error by the administrator and uses the result to indicate a correction error corresponding to the prediction error. The equation is recorded in the vehicle control device 1.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a correspondence relationship between a prediction error and an actually measured error value according to the second embodiment.
  • the administrator obtains a plurality of correspondence relationships between the prediction error and the actual measurement value of the error, and obtains an expression representing the linear approximate curve M in FIG. 6 based on the relationship.
  • the administrator records the linear approximate curve M in the vehicle control device 1.
  • the stop error calculation unit 115 inputs a pulse signal from the motor tachometer from the timing when the ground signal is received from the position detection unit 113.
  • the travel distance per pulse of this pulse signal is predetermined.
  • the travel distance D per pulse can be calculated by the following equation (1).
  • the stop error calculation unit 115 calculates the distance X from the position where the signal is received from the ground unit 20 to the stop position S ′ by the equation (2).
  • the stop error calculation unit 115 calculates an error by subtracting the distance X ′ calculated by the equation (2) from the known distance X from the top of the vehicle to the predetermined stop position S at the position where the ground element 20 is received. The stop error calculation unit 115 corrects this error to an error corresponding to the actually measured value using the linear approximate curve M. The stop error calculation unit 115 determines the corrected value as a stop error.
  • the control amount extraction unit 118 of the vehicle control device 1 uses the traveling condition parameters used when the train 10 is controlled at a low speed among the traveling condition parameters used for the stop control by the control unit 111. It may be acquired as a parameter. For example, when performing TASC and final speed control when the vehicle stops, the control unit 111 acquires travel condition parameters specific to TASC control and final speed control such as remaining distance, load, and road resistance. TASC indicates Train Automatic Stop-position Control. Final speed control is stop control in a speed range where physical model control is difficult. In the control at these low speeds, there is a deviation (noise) between the actual speed and the speed detected by the control unit 111. Therefore, by performing machine learning using the running condition parameters used for speed control at low speeds, a model equation for calculating a prediction error that does not significantly affect stop accuracy even if noise occurs in the speed is calculated. Will be able to.
  • the machine learning method used by the learning unit 116 is determined by the number of travel condition parameters and whether there is a variable that is extremely strong in stopping accuracy. For example, it is determined whether there is a variable that has an extremely strong relationship with the stop accuracy (step S401). If Yes, a regression learning method such as the LASSO method is used. If there is no variable that is extremely strongly related to stop accuracy (step S401: No), it is determined whether the number of driving condition parameters is extremely large, such as 100 or more (step S402). The feature amount learning method is used. In the case of No in step S402, it is determined whether the number of travel condition parameters is extremely small, such as less than several (step S403).
  • step S403 an ensemble learning method such as a random forest method is used, and if No, a reinforcement learning method such as a Q-Learning method is used.
  • the learning unit 116 of the vehicle control device 1 acquires information on the processing capability of the device itself and the number of parameters used in machine learning, and automatically determines a machine learning method based on the information based on the information. It may be.
  • the control unit 111 identifies the change target parameter and corrects the value of the change target parameter so that the prediction error becomes zero.
  • the control amount extraction unit 118 acquires values before and after the change of the correction value of the parameter to be changed, extracts these as travel condition parameters, and the stop error calculation unit 115 stores the travel condition parameters as error storage units. 121 may be recorded as a parameter used for machine learning. By such adjustment, the learning unit 116 can derive a model equation that can calculate a prediction error with high accuracy.
  • the above-described vehicle control device 1 is a device that controls the traveling speed of the train 10 traveling on the track L, but may control the traveling speed of other vehicles by similar processing. For example, it may control a regular bus.
  • the vehicle control apparatus 1 described above has a computer system inside.
  • a program for causing the vehicle control device 1 to perform the above-described processes is stored in a computer-readable recording medium of the vehicle control device 1, and this program is read and executed by the computer of the vehicle control device 1.
  • the computer-readable recording medium means a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a semiconductor memory, or the like.
  • the computer program may be distributed to the computer via a communication line, and the computer that has received the distribution may execute the program.
  • the program may be a program for realizing a part of the functions of each processing unit described above. Furthermore, what can implement
  • the present invention relates to a vehicle control device, a vehicle control method, and a program capable of stopping at a predetermined stop position with higher accuracy under various conditions.

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Abstract

走行条件パラメータを用いて所定の停車位置で停車するために自動停止制御を行った結果を示す車両の実際の停車位置と所定の停車位置との誤差と、自動停止制御で用いられた走行条件パラメータとの関係を示すモデル式を機械学習に基づいて算出する。過去に算出されたモデル式に基づいて現在の走行車両の次の停車位置の停止誤差を推定する。走行条件パラメータに含まれる変更対象パラメータを特定し、自動停止制御で用いる変更対象パラメータを走行車両の停止誤差を補正する値に更新する。

Description

車両制御装置、車両制御方法、プログラム
　本発明は、車両制御装置、車両制御方法、プログラムに関する。
　本願は、２０１７年０２月２１日に、日本に出願された特願２０１７－２９６４１号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　車両の自動運転の技術において、車両を所定の停車位置に停止させる技術が特許文献１や特許文献２に開示されている。
特許第５３９５３９８号公報 特開２０１６－１９４１１号公報
　特許文献１には、晴天時、雨天時などの条件に応じた調整パラメータを保持し、列車の走行中に適切なパラメータを選択することで、停止精度を高める方法が記載されている。
　また特許文献２には、走行中の駆動力と列車の動きから、列車の特性を学習することが記載されている。
　しかしながら特許文献１の技術では、路面状態やブレーキの個体差といったセンシングが難しいことにより、異なる条件に対応する動特性モデルの切り替えを上手く行うことは難しいと予想される。
　また特許文献２の技術では、走行中の駆動力と列車の動きから列車の特性を学習する。しかしながら特許文献２の技術では、センシングする速度のノイズや通信遅延等の外乱を考慮できるモデルになっておらず、実機での停止誤差が大きくなることが懸念される。
　そこでこの発明は、様々な条件下においてより精度高く所定の停車位置で停止することのできる車両制御装置、車両制御方法、プログラムを提供することを目的としている。
　本発明の第１の態様によれば、車両制御装置は、所定の停車位置で停車するために走行条件パラメータを用いて自動停止制御を行った結果を示す車両の実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差と、前記自動停止制御で用いられた前記走行条件パラメータとの関係を示すモデル式を機械学習に基づいて算出する学習部と、過去に算出された前記モデル式に基づいて現在の走行車両の次の停車位置の停止誤差を予測する予測部と、前記走行条件パラメータに含まれる変更対象パラメータを特定し、前記自動停止制御で用いる前記変更対象パラメータを前記走行車両の停止誤差を補正する値に更新する制御部と、を備えることを特徴とする。
　上述の車両制御装置において、前記制御部は、前記変更対象パラメータを前記走行車両の停止誤差を補正する値に更新し、当該変更対象パラメータを含む走行条件パラメータを用いて自動停止制御の計算を行ってよい。
　上述の車両制御装置において、さらに、前記実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差を算出する停止誤差算出部を備えてよい。
　上述の車両制御装置において、前記停止誤差算出部は前記停車位置から所定の距離手前に設置された地上マーカの検出タイミングから停車するまでの前記車両を構成する機械の動作量に基づいて前記実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差を算出してよい。
　上述の車両制御装置において、前記停止誤差算出部は、過去に前記予測部の予測した誤差と実際の誤差との関係を複数用いて設定された関係式に基づいて算出した停止誤差を補正してよい。
　上述の車両制御装置において、前記学習部は、前記誤差と、低速制御において用いられる前記走行条件パラメータを用いて前記機械学習により前記モデル式を算出してよい。
　上述の車両制御装置において、前記学習部は、自装置の能力に応じた機械学習の手法を用いて前記モデル式を算出してよい。
　上述の車両制御装置において、前記停止誤差算出部は、前記変更対象パラメータの補正前の値と補正後の値とを前記機械学習に用いる走行条件パラメータとして記録してよい。
　本発明の第２の態様によれば、車両制御方法は、所定の停車位置で停車するために走行条件パラメータを用いて自動停止制御を行った結果を示す車両の実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差と、前記自動停止制御で用いられた前記走行条件パラメータとの関係を示すモデル式を機械学習に基づいて算出し、過去に算出された前記モデル式に基づいて現在の走行車両の次の停車位置の停止誤差を予測し、前記走行条件パラメータに含まれる変更対象パラメータを特定し、前記自動停止制御で用いる前記変更対象パラメータを前記走行車両の停止誤差を補正する値に更新することを特徴とする。
　本発明の第３の態様によれば、プログラムは、車両制御装置のコンピュータを、所定の停車位置で停車するために走行条件パラメータを用いて自動停止制御を行った結果を示す車両の実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差と、前記自動停止制御で用いられた前記走行条件パラメータとの関係を示すモデル式を機械学習に基づいて算出する学習手段、過去に算出された前記モデル式に基づいて現在の走行車両の次の停車位置の停止誤差を予測する予測手段、前記走行条件パラメータに含まれる変更対象パラメータを特定し、前記自動停止制御で用いる前記変更対象パラメータを前記走行車両の停止誤差を補正する値に更新する制御手段、として機能させることを特徴とする。
　本発明によれば、様々な条件下においてより精度高く所定の停車位置で停止する車両の制御を行うことができる。
本発明の一実施形態による車両制御システムを示す図である。 本発明の一実施形態による車両制御装置のハードウェア構成を示す図である。 本発明の一実施形態による車両制御装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態による車両制御装置の処理フローを示す図である。 本発明の一実施形態による誤差記憶部の記憶するデータテーブルを示す図である。 本発明の一実施形態による予測誤差と誤差の実測値との対応関係を示す図である。 本発明の一実施形態による学習アルゴリズムの決定フローを示す図である。
＜第一の実施形態＞
　以下、本発明の第一実施形態による車両制御装置を図面を参照して説明する。
　図１は同実施形態による車両制御装置を備えた車両制御システムを示す図である。
　この図で示すように車両制御システム１００は、列車１０と、当該列車１０に備わる車両制御装置１と、列車１０が走行する軌道Ｌの停車位置の手前に設置された地上子とを少なくとも含んで構成される。地上子は地上マーカの一例である。
　車両制御装置１は、一例として軌道Ｌに設定された所定の停車位置Ｓに列車１０の先頭位置を合わせるように自動停止を行う制御を行う。車両制御装置１は地上子２０と通信を行って、その地上子２０を通過した時点から停車位置Ｓ’までの距離を計測し停止誤差を算出する。車両制御装置１は過去に算出した停止誤差の情報をその後の停止制御に利用する。
　図２は第一実施形態による車両制御装置のハードウェア構成を示す図である。
　図２で示すように車両制御装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、信号受信モジュール１０５等を備えるコンピュータである。
　図３は第一実施形態による車両制御装置の機能ブロック図である。
　車両制御装置１のＣＰＵ１０１は予め自装置で記憶するプログラムを実行することにより、制御部１１１、速度検出部１１２、位置検出部１１３、駆動部１１４、停止誤差算出部１１５、学習部１１６、予測部１１７、制御量抽出部１１８の各構成を備える。各機能部はそれぞれ独立した回路によって構成されてよい。
　また制御装置１０は誤差記憶部１２１、モデル式記憶部１２２の各記憶部を備える。
　制御部１１１は列車１０の速度パターンを決定する制御を行うと共に、車両制御装置１に備わる他の機能部を制御する。
　速度検出部１１２は列車１０の速度を検出する。
　位置検出部１１３は列車１０の位置を検出する。
　駆動部１１４は列車１０のモータ等の駆動系装置を駆動する。
　停止誤差算出部１１５は走行条件パラメータを用いて所定の停車位置Ｓで停車するために自動停止制御を行い、その制御結果を示す車両の実際の停車位置Ｓ’と所定の停車位置Ｓとの停止誤差を算出する。
　学習部１１６は停止誤差と、自動停止制御で用いられた走行条件パラメータとの関係を示すモデル式を機械学習に基づいて算出する。
　予測部１１７は次の停車位置における停止誤差を推定する。
　制御量抽出部１１８は制御部１１１や予測部１１７で演算に利用した走行条件パラメータを抽出する。
　本実施形態による車両制御装置１は、走行条件パラメータを用いて所定の停車位置Ｓで停車するために自動停止制御を行う。車両制御装置１はその制御の結果を示す車両の実際の停車位置Ｓ’と所定の停車位置Ｓとの誤差を算出し、その誤差と、自動停止制御で用いられた走行条件パラメータとの関係を示すモデル式を機械学習に基づいて算出する。車両制御装置１は、過去に算出されたモデル式に基づいて現在の走行車両の次の停車位置の停止誤差を推定する。車両制御装置１は、走行条件パラメータに含まれる変更対象パラメータを特定し、自動停止制御で用いる変更対象パラメータを走行車両の停止誤差を補正する値に更新する。そして車両制御装置１は、更新された変更対象パラメータを含む走行条件パラメータを用いて自動停止制御の計算を行う。
　図４は第一実施形態による車両制御装置の処理フローを示す図である。
　次に車両制御装置の処理フローについて順を追って説明する。
　制御部１１１は軌道Ｌ上の走行位置と速度との関係を示す速度パターンデータを算出する。具体的には次の停車位置Ｓや、次の停車位置Ｓまでの各位置における許容制限速度、停車位置までの加速度などの走行条件パラメータを用いて速度パターンデータを生成する。制御部１１１はその速度パターンデータを用いてモータや機械ブレーキなどを駆動する駆動部１１４を制御する（ステップＳ１０１）。
　車両制御装置１は停車位置Ｓより手前の軌道Ｌに設置された地上子２０を通過する際、当該地上子２０と通信を行う。車両制御装置１の位置検出部１１３は地上子２０からの地上子信号を受信すると、その地上子信号を停止誤差算出部１１５へ出力する。また速度検出部１１２は速度を検出し停止誤差算出部１１５に出力する。停止誤差算出部１１５は地上子信号の受信時刻から停止時刻までの時間と、各時刻における速度とに基づいて、地上子２０より信号を受信したタイミングにおける列車１０の先頭位置から実際の停車位置Ｓ’（列車１０の先頭の位置）までの距離Ｘを算出する。地上子２０より信号を受信した位置から所定の停車位置Ｓまでの距離Ｓｄは予め定められた距離である。したがって停止誤差算出部１１５は距離Ｓｄから距離Ｘを減じることにより停止誤差を算出する（ステップＳ１０２）。なお停止誤差算出部１１５は、ホーム等に設けられた検出装置から停車位置を入力し、その停車位置Ｓ’と、予めホームにおいて定められた停車位置Ｓとの距離（停止誤差）をＳ－Ｓ’により算出してもよい。この場合、検出装置をホームに設置する必要がある。
　制御量抽出部１１８はその停止制御に対応する速度パターンデータの算出に用いられた走行条件パラメータを制御部１１１から取得する。制御量抽出部１１８はその走行条件パラメータを停止誤差算出部１１５へ出力する。停止誤差算出部１１５はステップＳ１０２で算出した停止誤差と、制御量抽出部１１８から取得した走行条件パラメータとを対応付けた誤差情報を誤差記憶部１２１に記録する（ステップＳ１０３）。停止誤差算出部１１５は、誤差情報に停止誤差を算出した停車駅やその停車駅の前の出発駅の情報を対応付けて誤差記憶部１２１に記録してよい。停止誤差算出部１１５は、停車駅に停車する度に、この記録の処理を行う。
　図５は第一実施形態による誤差記憶部の記憶するデータテーブルを示す図である。
　この図が示すように誤差記憶部１２１は出発駅、到着駅、停止誤差、走行条件パラメータ（パラメータ１，パラメータ２，・・・）を記憶する。走行条件パラメータは、具体的には、制動を開始する位置から目標停車位置Ｓまでの距離、速度制御の比例ゲイン、など、速度パターンデータの算出に用いる各種パラメータ値である。
　学習部１１６は誤差記憶部１２１のデータテーブルに記録されている情報を用いて機械学習処理を行い停止誤差予測のモデル式を算出する（ステップＳ１０４）。機械学習は、例えばディープラーニング法、ランダムフォレスト法、ＬＡＳＳＯ法、Ｑ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ法などの手法を用いる。学習部１１６は算出したモデル式をモデル式記憶部１２２に記録する。学習部１１６は駅から発車する度に過去に誤差記憶部１２１に記録された情報を用いて機械学習によりモデル式を算出してモデル式記憶部１２２に記録されているモデル式を更新してよい。または学習部１１６は一定期間毎に過去に誤差記憶部１２１に記録された情報を用いて機械学習によりモデル式を算出してモデル式記憶部１２２に記録されているモデル式を更新してよい。
　予測部１１７はモデル式記憶部１２２に記録されているモデル式を読み取る。また予測部１１７は次の停車駅までの間の速度パターンデータの算出に用いられる走行条件パラメータを制御部１１１から取得する。モデル式は各走行条件パラメータを入力することにより次の停車位置における誤差を予測する式である。予測部１１７はモデル式に制御部１１１から取得した走行条件パラメータを入力して次の停車位置における予測誤差を算出する（ステップＳ１０５）。予測部１１７は誤差の予測に用いた走行条件パラメータと算出結果である予測誤差を制御量抽出部１１８へ出力してよい。制御量抽出部１１８はその走行条件パラメータと予測誤差を対応付けて誤差記憶部１２１に記録してよい。予測部１１７はまた、次の停車位置における予測誤差を制御部１１１へ出力する。
　制御部１１１は予測誤差に基づいて速度パターンの生成に用いる走行条件パラメータを変更するか判定する（ステップＳ１０６）。制御部１１１は予測誤差が０または０を基準とした所定の誤差範囲である場合には走行条件パラメータを変更せず、現状の走行条件パラメータを用いて速度パターンデータを生成する（ステップＳ１０７）。制御部１１１は予測誤差が０を基準とした所定の誤差範囲を超える場合には、現状の走行条件パラメータを変更すると判定する。制御部１１１は複数の走行条件パラメータのうちの一つまたは複数を変更して予測誤差が０となるような速度パターンデータを生成する（ステップＳ１０８）。
　制御部１１１は予測誤差が＋αである場合（列車１０が次の停車位置で＋α距離をオーバーして停止すると予測された場合）には、一例として複数の走行条件パラメータのうち制動を開始する位置から目標停車位置Ｓまでの距離を変更対象パラメータと特定し、このパラメータからαの値を減じて、当該速度パターンデータを算出する。これにより予測誤差が０となるような速度パターンデータを生成することができる。制御部１１１は変更対象パラメータとしてブレーキ力を特定し、このブレーキ力の値を変更して予測誤差を０に補正する速度パターンデータを算出してもよい。制御部１１１はそれ以外の変更対象パラメータを特定し、この変更対象パラメータの値を変更して予測誤差を０に補正する速度パターンデータを算出してもよい。
　以上のような車両制御装置１の処理によれば、停車誤差を用いた機械学習に基づいて、次の停車位置における停止の予測誤差を算出することができる。車両制御装置１は、この予測誤差を補正するような走行条件パラメータを用いて速度パターンデータを算出するので、次の停車位置における停止誤差を減少させる運転制御を行うことができる。
＜第二の実施形態＞
　停止誤差の精度はある程度の精度が要求される。精度を高めるために停車駅に専用のセンサを設置するのは高コストになるため回避することが求められる。そこで車両制御装置１の管理者は、車両制御装置１が予測した予測誤差と、実際の誤差との対応関係を管理者が実測し、その結果を用いて予測誤差に対応する補正誤差を示す変換式を車両制御装置１に記録する。
　図６は第二実施形態による予測誤差と誤差の実測値との対応関係を示す図である。
　管理者は予測誤差と誤差の実測値との対応関係を複数得て、その関係に基づいて、図６中の線形近似曲線Ｍを表す式を求める。管理者は線形近似曲線Ｍを車両制御装置１に記録する。
　停止誤差算出部１１５は、位置検出部１１３から地上子信号を受信したタイミングから、モータの回転数計からパルス信号を入力する。このパルス信号の１パルス当たりの走行距離は予め定められる。１パルス当たりの走行距離Ｄは以下の式（１）により算出することができる。
　Ｄ＝車輪直径×π÷ギヤ比÷モータ１回転あたりの総パルス数　　・・・（１）
　停止誤差算出部１１５は、地上子２０より信号を受信した位置から停車位置Ｓ’までの距離Ｘを式（２）により算出する。
　Ｘ＝パルスカウント数×Ｄ　　・・・（２）
　停止誤差算出部１１５は地上子２０を受信する位置における車両の先頭から所定の停車位置Ｓまでの既知の距離Ｘから、式（２）により算出した距離Ｘ’を減じて誤差を算出する。停止誤差算出部１１５はこの誤差を線形近似曲線Ｍを用いて実測値に対応する誤差へと補正する。停止誤差算出部１１５はこの補正した値を停止誤差と決定する。
＜第三の実施形態＞
　車両制御装置１の制御量抽出部１１８は、制御部１１１で停止制御に利用された走行条件パラメータのうち、列車１０を低速で制御する際に用いられる走行条件パラメータを、機械学習で用いる走行条件パラメータとして取得してもよい。例えば、制御部１１１は停車時にＴＡＳＣ、終速制御を行う際に、残距離、荷重、路面抵抗などのＴＡＳＣ制御、終速制御に特有の走行条件パラメータを取得する。ＴＡＳＣとは、Train Automatic Stop-position Controlを示す。終速制御は物理モデル制御が難しい速度領域における停止制御である。これら低速時の制御では実際の速度と、制御部１１１で検出している速度との乖離（ノイズ）がある。したがって、この低速時に速度制御に用いられる走行条件パラメータを用いて機械学習を行うことで、速度にノイズが生じても停止精度に大きな影響を与えない予測誤差の算出の為のモデル式を算出することができるようになる。
＜第四の実施形態＞
　学習部１１６の用いる機械学習の手法は、走行条件パラメータの数や、停止精度に極端に強い関係のある変数が有るかどうかによって定める。
　例えば、停止精度に極端に強い関係のある変数が有るかを判定し（ステップＳ４０１）、Ｙｅｓの場合、ＬＡＳＳＯ法などの回帰学習法を用いる。停止精度に極端に強い関係のある変数が無い場合（ステップＳ４０１：Ｎｏ）、走行条件パラメータの数が１００以上など極端に多いかを判定し（ステップＳ４０２）、Ｙｅｓの場合にはディープラーニング法などの特徴量学習法を用いる。ステップＳ４０２でＮｏの場合には、走行条件パラメータの数が数個未満など極端に少ないかを判定する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３でＹｅｓの場合にはランダムフォレスト法などのアンサンブル学習法を用い、Ｎｏの場合にはＱ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ法などの強化学習法を用いる。
　これにより、車両制御装置１ごとのメモリの制約や制御等の態様が異なる場合に、車両制御装置１の能力の態様に合わせた学習アルゴリズムを選定することができる。車両制御装置１の学習部１１６は自装置の処理能力や、機械学習において用いるパラメータ数の情報を取得して、その情報に基づいて機械学習の手法を上記フローに基づいて自動的に決定するようにしてもよい。
＜第五の実施形態＞
　第一の実施形態で説明したように、制御部１１１は変更対象パラメータを特定し、この変更対象パラメータの値を予測誤差が０となるよう補正している。制御量抽出部１１８は、変更対象パラメータの補正値の変更前の値と変更後の値を取得し、これらを走行条件パラメータとして抽出し、停止誤差算出部１１５がその走行条件パラメータを誤差記憶部１２１に機械学習に用いるパラメータとして記録してもよい。
　このような調整により、精度の高く予測誤差を算出することのできるモデル式を学習部１１６において導くことができる。
　上述の各実施形態によれば、様々な条件下においてより精度高く所定の停車位置Ｓで停止する車両の制御を行うことができる。
　上述の車両制御装置１は軌道Ｌを走行する列車１０の走行速度を制御する装置であるが、他の車両についての走行速度を同様の処理により制御するものであってよい。例えば定期運行バスを制御するものであってもよい。
　上述の車両制御装置１は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、車両制御装置１に上述した各処理を行わせるためのプログラムは、当該車両制御装置１のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムを車両制御装置１のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
　また、上記プログラムは、前述した各処理部の機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
　本発明は、様々な条件下においてより精度高く所定の停車位置で停止することのできる車両制御装置、車両制御方法、プログラムに関する。
１・・・車両制御装置、１０・・・列車、２０・・・地上子、１１１・・・制御部、１１２・・・速度検出部、１１３・・・位置検出部、１１４・・・駆動部、１１５・・・停止誤差算出部、１１６・・・学習部、１１７・・・予測部、１１８・・・制御量抽出部、１２１・・・誤差記憶部、１２２・・・モデル式記憶部

Claims (10)

  1. 　所定の停車位置で停車するために走行条件パラメータを用いて自動停止制御を行った結果を示す車両の実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差と、前記自動停止制御で用いられた前記走行条件パラメータとの関係を示すモデル式を機械学習に基づいて算出する学習部と、
    　過去に算出された前記モデル式に基づいて現在の走行車両の次の停車位置の停止誤差を予測する予測部と、
    　前記走行条件パラメータに含まれる変更対象パラメータを特定し、前記自動停止制御で用いる前記変更対象パラメータを前記走行車両の停止誤差を補正する値に更新する制御部と、
    　を備える車両制御装置。
  2. 　前記制御部は、前記変更対象パラメータを前記走行車両の停止誤差を補正する値に更新し、当該変更対象パラメータを含む走行条件パラメータを用いて自動停止制御の計算を行う
    　請求項１に記載の車両制御装置。
  3. 　前記実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差を算出する停止誤差算出部を備える請求項１または請求項２に記載の車両制御装置。
  4. 　前記停止誤差算出部は前記停車位置から所定の距離手前に設置された地上マーカの検出タイミングから停車するまでの前記車両を構成する機械の動作量に基づいて前記実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差を算出する
    　請求項３に記載の車両制御装置。
  5. 　前記停止誤差算出部は、過去に前記予測部の予測した誤差と実際の誤差との関係を複数用いて設定された関係式に基づいて算出した停止誤差を補正する請求項３または請求項４に記載の車両制御装置。
  6. 　前記学習部は、前記誤差と、低速制御において用いられる前記走行条件パラメータを用いて前記機械学習により前記モデル式を算出する
    　請求項１から請求項５の何れか一項に記載の車両制御装置。
  7. 　前記学習部は、自装置の能力に応じた機械学習の手法を用いて前記モデル式を算出する請求項１から請求項６の何れか一項に記載の車両制御装置。
  8. 　前記停止誤差算出部は、前記変更対象パラメータの補正前の値と補正後の値とを前記機械学習に用いる走行条件パラメータとして記録する
    　請求項３に記載の車両制御装置。
  9. 　所定の停車位置で停車するために走行条件パラメータを用いて自動停止制御を行った結果を示す車両の実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差と、前記自動停止制御で用いられた前記走行条件パラメータとの関係を示すモデル式を機械学習に基づいて算出し、　過去に算出された前記モデル式に基づいて現在の走行車両の次の停車位置の停止誤差を予測し、
    　前記走行条件パラメータに含まれる変更対象パラメータを特定し、前記自動停止制御で用いる前記変更対象パラメータを前記走行車両の停止誤差を補正する値に更新する
    　車両制御方法。
  10. 　車両制御装置のコンピュータを、
    　所定の停車位置で停車するために走行条件パラメータを用いて自動停止制御を行った結果を示す車両の実際の停車位置と前記所定の停車位置との誤差と、前記自動停止制御で用いられた前記走行条件パラメータとの関係を示すモデル式を機械学習に基づいて算出する学習手段、
    　過去に算出された前記モデル式に基づいて現在の走行車両の次の停車位置の停止誤差を予測する予測手段、
    　前記走行条件パラメータに含まれる変更対象パラメータを特定し、前記自動停止制御で用いる前記変更対象パラメータを前記走行車両の停止誤差を補正する値に更新する制御手段、
    　として機能させるプログラム。
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