(57)【要約】【課題】列車の遅延が発生する可能性を低減する。【解決手段】列車運転制御装置は、運転実績過去データ（対象路線における複数の列車の各々の過去の運転実績を示すデータ）と遅延有無実績データ（時刻、列車、駅間および遅延有無の関係を示すデータ）とに基づいて、学習用データ（遅延発生有無の学習用のデータ）を生成する。当該装置は、学習用データを用いた機械学習により予兆モデル（遅延発生の予兆を検知するためのモデル）を構築し、運転実績直近データ（対象路線における複数の列車の各々の直近の運転実績を示すデータ）を予兆モデルに入力することで当該複数の列車の各々について遅延予兆の有無を検知する。【選択図】  図１
2020142745.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象路線における複数の列車の各々の過去の運転実績を示すデータである運転実績過去データと、時刻、列車、駅間および遅延有無の関係を示すデータである遅延有無実績データとに基づいて、遅延発生有無の学習用のデータである学習用データを生成する学習用データ生成部と、
前記学習用データを用いた機械学習により遅延発生の予兆を検知するためのモデルである予兆モデルを構築し、前記対象路線における複数の列車の各々の直近の運転実績を示すデータでる運転実績直近データを前記予兆モデルに入力することで当該複数の列車の各々について遅延予兆の有無を検知する遅延予兆検知部と、
を備えることを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の列車運転制御装置であって、
各列車について、遅延発生とは、当該列車が或る位置に存在することになる時刻と、当該列車が当該或る位置に実際に存在した時刻との差分が、ダイヤの単位間隔に基づいて定められた閾値を超えていることである、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の列車運転制御装置であって、
前記運転実績過去データも前記運転実績直近データも、列車の運転状況を示すデータである運転状況データを無線通信によってリアルタイムに列車から取得する地上サーバから取得されたデータであり、
前記運転実績過去データおよび前記運転実績直近データのいずれも、前記複数の列車の各々について前記地上サーバにより取得された前記運転状況データに基づいている、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の列車運転制御装置であって、
前記運転実績過去データは、列車の運転状況を示すデータである運転状況データを列車から取得する地上サーバから取得され当該運転状況データに基づくデータであり、
前記運転実績直近データは、信号保安装置の地上設備から取得され列車の位置情報を含んだデータである、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項５】
請求項４に記載の列車運転制御装置であって、
前記地上サーバにより列車から取得された前記運転状況データは、一定時間以上停止する場所に当該列車が停止している場合に当該列車から取得されたデータである、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項６】
請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の列車運転制御装置であって、
各列車について、前記運転状況データは、少なくとも当該列車の時刻ごとの在線位置を示すデータを含む、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項７】
請求項６に記載の列車運転制御装置であって、
各列車について、前記在線位置は、車上に定置される装置あるいは担当乗務員が当該列車に持ち込む携帯端末に含まれるＧＰＳ装置が認識する在線位置である、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の列車運転制御装置であって、
前記学習用データは、遅延有りデータ群と、遅延無しデータ群とで構成されており、
前記遅延有りデータ群は、前記運転実績過去データのうち、遅延が発生し始めた列車よりも先を走行する一つ又は複数の列車のうち計画とは異なる走行をした一つ以上の列車の各々について運転実績を示すデータで構成されており、
前記遅延無しデータ群は、前記運転実績過去データのうち、前記遅延有りデータ群と、遅延が発生した一つ以上の列車の各々について運転実績を示すデータとを除いたデータで構成されている、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の列車運転制御装置であって、
前記遅延有無実績データは、計画ランカーブと、前記運転実績過去データに従う実績ランカーブとの比較により得られたデータである、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の列車運転制御装置であって、
前記遅延有無実績データは、計画ダイヤと、前記運転実績過去データに従う実績ダイヤとの比較により得られたデータである、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の列車運転制御装置であって、
前記遅延有無実績データは、予め用意され過去の運行における遅延事象の発生実績に関するデータベースから取得されたデータである、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項１２】
請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の列車運転制御装置であって、
前記遅延予兆検知部で検知された遅延予兆の有無を示す情報を出力する予兆出力部、
をさらに備えることを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の列車運転制御装置であって、
前記遅延予兆検知部で検知された遅延予兆の有無に基づいて、自動運転される列車の運転パタンを切り替える運転パタン切替部、
をさらに備えることを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項１４】
データ選択部をさらに備え、
前記学習用データ生成部は、前記遅延有無実績データとして、下記のうちの二種類以上のデータのうち、前記データ選択部により選択された種類のデータを取得し、
・計画ランカーブと前記運転実績過去データに従う実績ランカーブとの比較により得られる第１種のデータ、
・計画ダイヤと、前記運転実績過去データに従う実績ダイヤとの比較により得られる第２種のデータ、
・予め用意され過去の運行における遅延事象の発生実績に関するデータベース内の第３種のデータ、
前記データ選択部は、前記対象路線の電波状況と、前記学習用データ生成部の演算負荷とのうちの少なくとも一つに基づき、前記二種類以上のデータのうち、前記遅延有無実績データとする一種類以上のデータを選択する、
ことを特徴とする列車運転制御装置。
【請求項１５】
対象路線における複数の列車の各々の過去の運転実績を示すデータである運転実績過去データと、時刻、列車、駅間および遅延有無の関係を示すデータである遅延有無実績データとに基づいて、遅延発生有無の学習用のデータである学習用データを生成し、
前記学習用データを用いた機械学習により遅延発生の予兆を検知するためのモデルである予兆モデルを構築し、
前記対象路線における複数の列車の各々の直近の運転実績を示すデータでる運転実績直近データを前記予兆モデルに入力することで当該複数の列車の各々について遅延予兆の有無を検知する、
ことを特徴とする列車運転制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、列車運転の制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
列車の位置や速度、あるいは機器の状態といった運転状況を示す運転状況データを、リアルタイムに無線を通じて車上（列車）から地上（地上サーバ）へ配信することで、運行管理や保守の効率化に役立てることができる。例えば、運行管理における列車の在線位置把握については、従来、ＣＢＴＣのような無線式列車制御を除けば軌道回路単位でしか列車位置が把握できなかったのに対し、上記のような運転状況データの地上配信を使用することによって連続的に列車位置が把握可能となる。その結果、運転整理等の際に、よりきめ細やかな対応が可能となる。保守に関しては、例えば、列車の機器状態が運行中の時点でリアルタイムに地上側で把握できるため、予め予備品を準備するなど、機器故障時の初動対応迅速化に寄与する。
【０００３】
特許文献１には、上記のような運転状況データを活用した、列車遅延時の運転再計画に関する技術が開示されており、具体例を挙げると、「列車が運行計画から遅延したときに、該列車の遅延時間を算出する運行監視部と、複数の走行区間のうち前記遅延時間を回復するために前記運行計画における走行時間を短縮する回復走行区間を決定する遅延回復ルールを格納する記憶部と、前記列車が遅延したときに、前記遅延回復ルールに従って前記回復走行区間における走行時間を修正して前記運行計画の目標着発時刻を再計画する着発時刻修正部と、を備えた列車運転制御装置」、である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−７４０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１記載の技術によれば、運転状況データから列車遅延有無およびその遅延時間を検出した場合に運行計画の再計画が行われる。
【０００６】
列車の遅延は、発生しないことが望ましい。しかし、特許文献１記載の技術によれば、列車の遅延の発生が契機となって再計画が行われる。故に、特許文献１記載の技術では、列車の遅延が発生する頻度を低減することはできない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
列車運転制御装置は、運転実績過去データ（対象路線における複数の列車の各々の過去の運転実績を示すデータ）と遅延有無実績データ（時刻、列車、駅間および遅延有無の関係を示すデータ）とに基づいて、学習用データ（遅延発生有無の学習用のデータ）を生成する。当該装置は、学習用データを用いた機械学習により予兆モデル（遅延発生の予兆を検知するためのモデル）を構築し、運転実績直近データ（対象路線における複数の列車の各々の直近の運転実績を示すデータ）を予兆モデルに入力することで当該複数の列車の各々について遅延予兆の有無を検知する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、列車の遅延の予兆の有無が検知されるので、当該検知結果を利用することで、遅延が発生する可能性を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例１に係る列車運転制御装置のシステム構成の例を示す。
【図２】指令教示部における教示方法の例を示す。
【図３】指令教示部における教示方法の別の例を示す。
【図４】運転パタン切替部で用意する複数の運転パタンの例を示す。
【図５】ランカーブの一例を示す。
【図６】計画ランカーブと実績ランカーブの比較の例を示す。
【図７】計画ランカーブと実績ランカーブの比較の別の例を示す。
【図８】遅延予兆検知部の構成例を示す。
【図９】本発明の実施例２に係る列車運転制御装置のシステム構成の例を示す。
【図１０】本発明の実施例３に係る列車運転制御装置のシステム構成の例を示す。
【図１１】本発明の実施例４に係る列車運転制御装置のシステム構成の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の説明では、「インターフェース装置」は、一つ以上のインターフェースデバイスでよい。当該一つ以上のインターフェースデバイスは、一つ以上の同種の通信インターフェースデバイスであってもよいし二つ以上の異種の通信インターフェースデバイスであってもよい。
【００１１】
また、以下の説明では、「メモリ」は、一つ以上のメモリデバイスであり、典型的には主記憶デバイスでよい。メモリにおける少なくとも一つのメモリデバイスは、揮発性メモリデバイスであってもよいし不揮発性メモリデバイスであってもよい。
【００１２】
また、以下の説明では、「永続記憶装置」は、一つ以上の永続記憶デバイスである。永続記憶デバイスは、典型的には、不揮発性の記憶デバイス（たとえば補助記憶デバイス）であり、具体的には、たとえば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）である。
【００１３】
また、以下の説明では、「記憶装置」は、メモリと永続記憶装置の少なくともメモリでよい。
【００１４】
また、以下の説明では、「プロセッサ」は、一つ以上のプロセッサデバイスである。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサデバイスであるが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサデバイスでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、シングルコアでもよいしマルチコアでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、プロセッサコアでもよい。少なくとも一つのプロセッサデバイスは、処理の一部または全部を行うハードウェア回路（たとえばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））といった広義のプロセッサデバイスでもよい。
【００１５】
また、以下の説明では、「ｋｋｋ部」の表現にて機能を説明することがあるが、機能は、一つ以上のコンピュータプログラムがプロセッサによって実行されることで実現されてもよいし、一つ以上のハードウェアデバイス（たとえばＦＰＧＡまたはＡＳＩＣ）によって実現されてもよいし、それらの組合せによって実現されてもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が一つの機能にまとめられたり、一つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。
【００１６】
以下、図面を参照して幾つかの実施例を説明する。
【実施例１】
【００１７】
本実施例では、列車の運転状況データが無線通信によってリアルタイムに地上サーバに配信されていることを前提とする。本実施例に係る列車運転制御装置は、地上サーバから取得する過去の運転実績データを用いて遅延予兆を検知するモデルを作成し、地上サーバから取得する直近の運転実績データを当該モデルに入力することで、遅延予兆の有無を検知する。本実施例において、モデルの作成には、遅延実績有りと遅延実績無しのそれぞれを含んだ学習用データが必要とされる。本実施例では、列車運転制御装置は、計画ランカーブと実績ランカーブの比較によって遅延実績の有無を判断することで、過去の運転実績データの少なくとも一部を遅延実績有りと遅延実績無しに分類し、分類されたデータを含む学習用データを生成する。遅延予兆の有無は、指令員や列車の運転士の双方または一方に教示されてもよいし、自動運転列車の運転パタンの切替に使用されてもよい。
【００１８】
まず、列車運転制御装置１００の構成を、図１を用いて説明する。なお、列車運転制御装置１００は、インターフェース装置（例えば、列車との通信のためのインターフェースデバイス）と、記憶装置と、インターフェース装置および記憶装置に接続されたプロセッサとを有する装置であるとする。
【００１９】
列車運転制御装置１００は、運転状況データ１５１を列車１０１から取得し、対列車遅延予兆有無データ１５７と運転パタン指令１５６を列車１０１に対して出力する。ここで、図１では、路線内の列車を列車１０１として便宜上一列車で表現しているが、対象路線内を走行する全列車について、運転状況データ１５１の取得と対列車遅延予兆有無データ１５７および運転パタン指令１５６の出力が行われる。
【００２０】
列車運転制御装置１００の構成要素は、地上サーバ１０２、学習用データ生成部１０３、遅延予兆検知部１０４、指令教示部１０７、運転パタン切替部１０５、および、予兆伝達部１０６である。地上サーバ１０２は、列車運転制御装置１００の外部に存在してもよい。指令教示部１０７、運転パタン切替部１０５、および、予兆伝達部１０６は、それぞれ、遅延予兆有無データ１５５を利用する機能の一例である。指令教示部１０７、運転パタン切替部１０５、および、予兆伝達部１０６のうちの一部の機能は無くてもよい。また、指令教示部１０７、運転パタン切替部１０５、および、予兆伝達部１０６のうちの少なくとも一つの機能に代えてまたは加えて、遅延予兆有無データ１５５を利用する別の機能が備えられてもよい。
【００２１】
地上サーバ１０２には、列車１０１からリアルタイムに無線配信される運転状況データ１５１が蓄積される。ここで「リアルタイムな配信」とは、列車の運行中に随時データが送られてくることを意味しており、数秒から数分程度の遅れや、電波状況が良くない場合の再送などは「リアルタイムな配信」に含む。一方で、駅や検修区などの特定の場所（一定時間以上停止する場所）において、列車１０１に蓄積されていた運転状況データ１５１を取得および蓄積する方法は「リアルタイムな配信」に含まない。
【００２２】
運転状況データ１５１に含まれる情報は、少なくとも、列車１０１の列車番号と時刻および列車位置である。運転状況データ１５１は、法令（またはその他の理由）で列車へ設置されている運転状況記録装置（運転状況が記録される装置）のデータを使用する方法が考えられる。あるいは、列車位置は、車上に定置される装置あるいは担当乗務員が当該列車に持ち込む携帯端末に含まれるＧＰＳ（Global Positioning System）装置が認識する在線位置であってもよい。
【００２３】
地上サーバ１０２から学習用データ生成部１０３へは運転実績過去データ１５２が送信される。学習用データ生成部１０３の内部では、遅延予兆検知部１０４への入力となる学習用データ１５４が生成される。学習用データ１５４は、運転実績過去データ１５２を遅延実績の有無で２つのグループに分けたデータセットである。学習用データ生成部１０３の内部構成と処理は後述する。
【００２４】
遅延予兆検知部１０４は、学習用データ生成部１０３で生成された学習用データ１５４を入力として、内部で予兆モデル（遅延予兆検知用のモデル）を生成する。そして、遅延予兆検知部１０４は、地上サーバ１０２から取得する運転実績直近データ１５３を予兆モデルに入力することで、遅延予兆有無を算出し、算出された遅延予兆有無を示すデータである遅延予兆有無データ１５５を出力する。遅延予兆有無データ１５５は、路線内の既定の区間毎に遅延予兆の有無が割り当てられたデータである。遅延予兆検知部１０４の構成と内部処理は後述する。遅延予兆有無データ１５５は、指令教示部１０７と運転パタン切替部１０５と予兆伝達部１０６に送信される。
【００２５】
指令教示部１０７は、予兆出力部の一例であり、受信した遅延予兆有無データ１５５を加工して、運転指令員向けに教示するデータである教示データを生成し、当該教示データを出力する。具体例として、既定区間毎の遅延予兆有無を示す表データを表示する方法や、路線図上で遅延予兆有無を色分けして示すデータを表示する方法が挙げられる。以下では既定区間を駅間として説明するが、一区間が一駅間に対応する必要はなく、複数駅間を含んでいたり、駅以外の位置に区間境界が存在していたりしてもかまわない。図２の例によれば、教示データは、表形式であり、路線名、駅間、方面（上り、下り）、遅延予兆検知状態、遅延予兆検知時刻を含み、当該教示データが表示される。図３の例によれば、教示データは、路線図形式のデータであり、各駅間の遅延予兆検知有無を上りと下りに分けて色分けで表示される。このような教示データが示す情報を確認した指令員は、例えば、下記のうちの少なくとも一つを行うことができる。
・遅延予兆が有る駅間やその付近を走行する手動運転列車に対して、先行列車に過度に近づかないようにするなどの注意喚起をする。
・遅延予兆が有る駅間やその付近を走行する自動運転列車に対して、運転パタン（駅間の目標速度パタン）の切替を指令する。
【００２６】
運転パタン切替部１０５は、受信した遅延予兆有無データ１５５をもとに、遅延予兆が有る駅間やその付近を走行する自動運転列車（自動運転列車以外の列車でもよい）に対して、運転パタンの切替を指令する運転パタン指令１５６を送信する。当該運転パタン指令１５６に応答して列車により運転パタンが切り替えられる。運転パタンの切替方法の例として、予め複数の運転パタンを用意しておき、それらを使い分ける方法が考えられる。複数の運転パタンとして、省エネ運転と遅延抑制運転が例として挙げられる。図４の例によれば、同じ駅間を同じ走行時分で走行する場合でも複数の運転パタンが存在するため、遅延予兆が有る場合には、より遅延が発生しづらい運転パタンを選択することが望ましい。図４の例によれば、遅延抑制運転パタンは省エネ運転パタンと比較して、最高速度を高くする代わりに、駅２への進入時の速度を低下させている。このような運転をすることで、駅２付近に在線する先行列車の影響による機外停止の可能性を低減可能であり、乱れの拡大を抑制できる。
【００２７】
予兆伝達部１０６は、予兆出力部の一例であり、受信した遅延予兆有無１５５の情報をもとに、遅延予兆が有る駅間やその付近を走行する手動運転列車に対して、対列車遅延予兆有無データ（遅延予兆無を示すデータであり列車向けのデータ）１５７を送信する。遅延予兆が有る旨の通知としてのデータ１５７が示す情報を受けた運転士は、先行列車へ過度に近づかないようにするなど、不要な機外停止、機外減速を避ける運転を心がけることによって、遅延の発生を抑制することができる。
【００２８】
以上が、列車運転制御装置１００の構成の説明である。以上のように、運転実績過去データ１５２も運転実績直近データ１５３も、列車１０１の運転状況を示すデータである運転状況データを無線通信によってリアルタイムに列車１０１から取得する地上サーバ１０２から取得されたデータ（例えばリアルタイムに取得されたデータ）である。運転実績過去データ１５２および運転実績直近データ１５３のいずれも、対象路線内の複数の列車（例えば全ての列車）の各々について地上サーバ１０２により取得された運転状況データに基づいている。
【００２９】
次に学習用データ生成部１０３の内部構成と処理を図１および図５、図６、図７を用いて説明する。
【００３０】
学習用データ生成部１０３の構成要素は、実績ランカーブ管理部１１１、計画ランカーブ管理部１１２、遅延実績検出部１１３、および、学習用データ管理部１１４である。
【００３１】
学習用データ生成部１０３は、所定タイミングで運転実績過去データ１５２を地上サーバ１０２からダウンロードし、以降に述べる内部処理を行ったうえで、学習用データ１５４を遅延予兆検知部１０４に送信する。ここで「所定タイミング」とは、運行の遅延実績を判断可能な程度に運転状況データ１５１が地上サーバ１０２に蓄積されたタイミングであり、例えば1日の運行が終わった時点（毎日午前２時など）に設定する。
【００３２】
実績ランカーブ管理部１１１は、所定タイミングで、地上サーバ１０２から新規期間の運転実績過去データ１５２をダウンロードする。ここで「新規期間」とは、前回のダウンロードタイミングからこれまでの期間を示す。そして、実績ランカーブ管理部１１１は、取得した運転実績過去データ１５２を駅間ごとに切り分け、「位置」と「時刻」の２次元平面に表される曲線として実績ランカーブ１６１を出力する。図５は、実績ランカーブ１６１の例を示す。図５は、駅Ａを発車し駅Ｂに到着する列車の例を示すが、実績ランカーブ１６１には、同様の形式で対象路線内の各駅間、上り下りの両方面に関して、データが含まれてよい。
【００３３】
計画ランカーブ管理部１１２は、駅間ごとの計画ランカーブを管理（例えば保持）している。計画ランカーブの形式は、図５と同じ形式でよい。計画ランカーブの元データとして、各鉄道事業者で定められている既定の運転曲線と計画ダイヤが挙げられる。運転曲線には各駅間に関して基準となる運転方法で走行した際の「位置」と「時間」の関係が、２次元平面に曲線で表されている。このデータと計画ダイヤの発着時刻を組み合わせることで、計画ランカーブについても図５と同じ形式でデータが用意できる。計画ランカーブ管理部１１２は、遅延実績検出部１１３からの要求に従って、必要な駅間の計画ランカーブを計画ランカーブ１６２として出力する。
【００３４】
遅延実績検出部１１３は、実績ランカーブ１６１を実績ランカーブ管理部１１１から取得すると、対応する列車および駅間の計画ランカーブを計画ランカーブ管理部１１２に要求して取得する。遅延実績検出部１１３は、対象路線の各駅間走行に関して、実績ランカーブ１６１と計画ランカーブ１６２とを比較する。そして、遅延実績検出部１１３は、比較結果に基づき遅延有無実績データ１６３を生成し、遅延有無実績データ１６３を学習用データ管理部１１４に送信する。例えば、遅延実績検出部１１３は、比較結果を所定の判定条件に照らし合わせて遅延が発生したと判断できる場合に、遅延有無実績データ１６３を生成する。
【００３５】
図６は、実績ランカーブ１６１と計画ランカーブ１６２との比較の例を示す。図６中の破線が計画ランカーブ、実線が実績ランカーブである。この例では、列車ａまでは計画ランカーブと実績ランカーブが一致しているが、列車ｂから乱れが始まっている。そして、列車ｃ以降の後続列車に乱れが波及する様子が分かる。ここでは遅延発生の判定条件例として、「駅間の在線位置における列車通過時間のずれが計画ダイヤでの列車間隔を越えたこと」と仮定する。図６では、列車ｅの時刻Ｔ１が遅延発生と判定される。また、図示しないが、列車ｆと列車ｇでも遅延発生と判定されたとする。このとき、遅延有無実績データ１６３は、「駅間：駅Ａ→駅Ｂ、列車ｅ」「駅間：駅Ａ→駅Ｂ、列車ｆ」「駅間：駅Ａ→駅Ｂ、列車ｇ」と設定される。遅延有無実績データ１６３は、さらに時刻を含んでよい。すなわち、遅延有無実績データ１６３は、時刻、列車、駅間および遅延有無の関係を示すデータでよい。
【００３６】
本実施例では、各列車について、「遅延発生」とは、当該列車が或る位置に存在することになる時刻と、当該列車が当該或る位置に実際に存在した時刻との差分が、ダイヤの単位間隔に基づいて定められた閾値（例えば、ダイヤが１５秒刻みであれば、閾値“１５”）を超えていることである。ダイヤの単位間隔は列車運行制御に特有の技術的要素であり、このような要素に従い遅延発生が定義される。
【００３７】
図７は、実績ランカーブ１６１と計画ランカーブ１６２との比較の別の例を示す。この例でも図６と同様に、列車ａまでは計画ランカーブと実績ランカーブが一致しているが、列車ｂから乱れが始まっている。後続列車に影響は生じているものの、列車ｇではほぼ計画ランカーブ通りの運行に戻っている。図７の例では、の遅延発生の判定条件に基づくと、遅延発生は認められない。このとき、遅延有無実績データ１６３には何も情報は設定されない。
【００３８】
なお、遅延発生の判定条件の定義は上記の例に限定されないことは言うまでもなく、計画ランカーブと実績ランカーブの位置や形状の差異に基づく条件であればよい。
【００３９】
学習用データ管理部１１４は、遅延有無実績データ１６３に基づいて、運転実績過去データ１５２の一部を抽出し、駅間毎および方面毎に２つのデータ群を生成および管理する。一つ目は遅延実績有りのデータ群、二つ目は遅延実績無しのデータ群である。これらのデータ群を学習用データ１５４が含む。
【００４０】
遅延実績有りのデータ群に含まれるデータは、遅延が発生し始めた列車よりも先を走行する一つ又は複数の列車のうち計画とは異なる走行をした一つ以上の列車の各々について運転実績を示すデータであり、例えば、遅延発生前における所定本数の列車に関する運転実績過去データから構成される。図６では、遅延有無実績データ１６３が「駅間：駅Ａ→駅Ｂ、列車ｅ」を含むため（すなわち、遅延が発生し始めた列車が列車ｅであることを示すため）、遅延実績有りのデータ群は、例えば、列車ａから列車ｄのデータで構成される。すなわち、遅延実績有りのデータ群に含まれるデータは、遅延が実際に発生した列車のデータではなく、遅延の発生につながった実績を持つ列車のデータである。
【００４１】
遅延実績無しのデータ群に含まれるデータは、運転実績過去データ１５２から、上記の遅延実績有りのデータ、および、遅延発生有りと判定された当該列車のデータ（遅延が発生した一つ以上の列車の各々について運転実績を示すデータ）を除外したデータ（例えば、図６に例示のデータのうちの、列車ａよりも先を走行する列車のデータ、および、図７に例示のデータ）が該当する。
【００４２】
学習用データ管理部１１４は、遅延実績有りのデータ群と遅延実績無しのデータ群とを含んだ学習用データ１５４を遅延予兆検知部１０４に出力する。
【００４３】
以上が、学習用データ生成部１０３の内部構成と処理の説明である。
【００４４】
次に、遅延予兆検知部１０４の構成と内部処理を、図８を用いて説明する。
【００４５】
遅延予兆検知部１０４の構成要素は、機械学習論理部８０１と予兆モデル８０２である。機械学習論理部８０１は、学習用データ１５４を入力として、予兆モデル８０２を定義するためのモデル定義パラメータ８１１を出力する（すなわち、予兆モデル８０２を構築（例えば生成または更新する）。予兆モデル８０２は、モデル定義パラメータ８１１によってその特性が決定され、運転実績直近データ１５３を受けて、遅延予兆有無データ１５５を出力する。
【００４６】
機械学習論理部８０１と予兆モデル８０２の内部論理は、遅延予兆検知の手法に依って異なる。遅延予兆検知の手法の例として、画像認識によるパターンマッチングを説明する。本手法では、時刻と位置を２軸とする平面に描かれたランカーブ群（図５参照）をひとつの画像として認識し、遅延予兆が存在する画像か否かを判定する。この場合、手書き文字やイラストの認識と同様の考え方で、ディープラーニングを用いたニューラルネットワークが、機械学習論理部８０１および予兆モデル８０２として使用できる代表的な手法およびモデルである。
【００４７】
モデル定義パラメータ８１１は、ニューラルネットワーク内の各ニューロンに与えられる重みと閾値である。機械学習論理部８０１は、教師データとして学習用データ１５４、すなわち、遅延実績ありのデータ群と遅延実績なしのデータ群を使用し、これら２種類のデータ群を精度よく分類できるように、モデル定義パラメータ８１１、すなわち、各ニューロンの重みと閾値を決定する。当該重みと閾値を適用して構成されたニューラルネットワークが予兆モデル８０２であり、運転実績直近データ１５３を入力として、遅延予兆有無１５５を出力する。
【００４８】
遅延予兆検知の手法は本例に限定されることがないことは言うまでもない。どのような遅延予兆検知手法の場合でも、学習用データ１５４が学習用データ生成部１０３から得られるたびに、機械学習論理部８０１を通して予兆モデル８０２のパラメータチューニングを行い、遅延予兆検知の精度を向上させていくことができる。例えば、機械学習論理部８０１は、学習用データ１５４の一部を用いてモデル定義パラメータ８１１を決定し、学習用データ１５４の残りを用いて当該モデル定義パラメータ８１１のチューニングを行ってもよい。
【００４９】
なお、新規路線への適用時など、学習用データ１５４が不足する場合は、シミュレーションなどで人為的に作成した、遅延実績有りのデータ群、および遅延実績無しのデータ群を、教師データとして機械学習論理部８０１に入力し、予兆モデル８０２の初期形態を生成することもできる。
【００５０】
以上が、遅延予兆検知部１０４の構成と内部処理の説明である。
【００５１】
本実施例によれば、学習用データ１５４の生成に必要となる遅延実績有無の判定を、計画と実績のランカーブ同士を比較することによって行う。すなわち、計画と実績のズレを駅発着以外の駅間走行中を含めて評価対象にできるため、駅発着時刻のズレで遅延判定を行う方法と比較して、より柔軟な遅延実績有無の判定に対応できる。
【００５２】
以上が実施例１の説明である。
【実施例２】
【００５３】
以下、実施例２を説明する。その際、実施例１との相違点を主に説明し、実施例１との共通点については説明を省略または簡略する。
【００５４】
本実施例の実施例１との主な相違点は、遅延有無実績データ１６３の取得のために、計画ランカーブと実績ランカーブとの比較に代えて、計画ダイヤと実績ダイヤとの比較を行う点である。
【００５５】
まず、列車運転制御装置９００の構成を、図９を用いて説明する。
【００５６】
列車運転制御装置９００は、学習用データ生成部１０３に代えて、学習用データ生成部９０３を備える。
【００５７】
次に学習用データ生成部９０３の内部構成と処理を、図９を用いて説明する。
【００５８】
学習用データ生成部９０３の構成要素は、実績ダイヤ管理部９１１、計画ダイヤ管理部９１２、遅延実績検出部９１３、学習用データ管理部１１４である。学習用データ生成部９０３は、所定タイミングで運転実績過去データ１５２を地上サーバ１０２からダウンロードし、以降に述べる内部処理を行ったうえで、学習用データ１５４を遅延予兆検知部１０４に送信する。
【００５９】
実績ダイヤ管理部９１１は、所定タイミングで、地上サーバ１０２から新規期間の運転実績過去データ１５２をダウンロードする。そして、実績ダイヤ管理部９１１は、取得した運転実績過去データ１５２から、各列車の各駅間走行に関して発車時刻と到着時刻の実績値を抽出し、実績ダイヤ９６１として遅延実績検出部９１３に出力する。
【００６０】
計画ダイヤ管理部９１２は、各列車の各駅間走行に関して発車時刻と到着時刻の計画値が管理されている。計画ダイヤ管理部９１２は、遅延実績検出部９１３からの要求に従って、必要な駅間の計画ダイヤを計画ダイヤ９６２として出力する。
【００６１】
遅延実績検出部９１３は、実績ダイヤ９６１を実績ダイヤ管理部９１１から取得すると、対応する列車および駅間の計画ダイヤを計画ダイヤ管理部９１２から取得する。遅延実績検出部９１３は、対象路線の各駅間走行に関して、実績ダイヤ９６１と計画ダイヤ９６２を比較する。そして、遅延実績検出部９１３は、比較結果に基づき遅延有無実績データ１６３を生成し、遅延有無実績データ１６３を学習用データ管理部１１４に送信する。例えば、遅延実績検出部１１３は、比較結果を所定の判定条件に照らし合わせて遅延が発生したと判断できる場合に、遅延有無実績データ１６３を生成する。
【００６２】
遅延実績検出部９１３における遅延発生の判断は、対応する列車および駅間の発車時刻あるいは到着時刻、もしくはその両方に関し、計画ダイヤ９６２と実績ダイヤ９６１との差分に基づいて行われる。遅延発生と判断される差分の閾値は鉄道事業者や路線に依存して様々に設定され得る。例えば、発着時刻が１５秒刻みで計画されている路線であれば、１５秒を閾値とすることが考えられる。遅延実績検出部９１３において遅延発生の実績有りと判断された場合、遅延有無実績データ１６３として、駅間情報と列車番号のセットが学習用データ管理部１１４に出力される。遅延発生の実績有りと判断されない場合、遅延有無実績データ１６３には何も情報は設定されないでよい。
【００６３】
以上が、学習用データ生成部９０３の内部構成と処理の説明である。
【００６４】
本実施例によれば、学習用データ１５４の生成に必要となる遅延実績有無の判定を、計画と実績の発着時刻を比較することによって行う。この方法は、駅発着タイミングのみで遅延実績有無の判定が可能である。そのため、遅延実績有無判定処理の演算負荷を低減することができる。また、対象路線付近の電波状況により、運転状況データ１５１の取得頻度が駅近傍以外で粗く、実施例１のようなランカーブ間の比較がし辛いような場合であっても実施可能である。
【００６５】
以上が実施例２の説明である。
【実施例３】
【００６６】
以下、実施例３を説明する。その際、実施例１および実施例２との相違点を主に説明し、実施例１および実施例２との共通点については説明を省略または簡略する。
【００６７】
本実施例の実施例１および実施例２との主な相違点は、遅延有無実績データ１６３の取得のために、計画ランカーブと実績ランカーブとの比較や計画ダイヤと実績ダイヤとの比較に代えて、過去の運行における遅延事象の発生実績に関するデータベースを使用する点である。
【００６８】
まず、列車運転制御装置１０００の構成を、図１０を用いて説明する。
【００６９】
列車運転制御装置１０００は、学習用データ生成部１０３（および９０３）に代えて、学習用データ生成部１００３を備える。
【００７０】
次に学習用データ生成部１００３の内部構成と処理を、図１０を用いて説明する。
【００７１】
学習用データ生成部１００３の構成要素は、遅延実績データベース１０１３と学習用データ管理部１１４である。学習用データ生成部１００３は、所定タイミングで運転実績過去データ１５２を地上サーバ１０２からダウンロードし、以降に述べる内部処理を行ったうえで、学習用データ１５４を遅延予兆検知部１０４に送信する。
【００７２】
遅延実績データベース１０１３は、過去の運行における遅延事象の発生実績をまとめたデータベースであり、各列車の各駅間走行に関して、遅延発生の実績有無を格納している。当該データベースは、運行管理装置など外部で作成され、列車運転制御装置１０００に提供されるものである。遅延実績データベース１０１３は、遅延実績がある列車に関して、駅間情報と列車番号のセットにし、遅延有無実績データ１６３として学習用データ管理部１１４に出力する。遅延実績データベース１０１３は、時刻、列車、駅間および遅延有無の関係を示すデータベースでよい。
【００７３】
以上が、学習用データ生成部１００３の内部構成と処理の説明である。
【００７４】
本実施例によれば、学習用データ１５４の生成に必要となる遅延実績有無の判定を、外部から提供される遅延実績データベース１０１３によって行う。この方法は、学習用データ生成部１００３の内部でランカーブや発着時刻の比較が不要であるため、そのため、遅延実績有無判定処理の演算負荷を低減することができる。また、遅延実績データベース１０１３の内容は人為的に編集が可能であるため、遅延実績として含めるべきケース、含めるべきでないケースを任意に操作することが可能であり、より柔軟に学習用データ１５４を作成可能である。
【００７５】
以上が実施例３の説明である。
【実施例４】
【００７６】
以下、実施例４を説明する。その際、実施例１から実施例３との相違点を主に説明し、実施例１から実施例３との共通点については説明を省略または簡略する。
【００７７】
本実施例と実施例１から実施例３との主な相違点は、列車の運転状況データについて、駅や検修区などの特定の場所において（言い換えれば、一定時間以上停止する場所に当該列車が停止している場合に）、その場所に到達するまでの間に列車内に蓄積されていた分が地上サーバにアップロードされる点である。直近の運転状況に関するデータは、信号保安装置の地上設備経由で取得される。本実施例では、予兆モデルの作成には、実施例１から実施例３に例示したいずれかの方法を使用することができる。
【００７８】
まず、列車運転制御装置１１００の構成を、図１１を用いて説明する。
【００７９】
列車運転制御装置１１００は、運転実績直近データ１５３を信号保安装置地上設備１１０８から取得する。信号保安装置地上設備１１０８は、信号制御のために列車１０１から列車位置１１５８を常時受信している既存設備である。ここで、図１１では、路線内の列車を列車１０１として便宜上一列車で表現しているが、実施例１から実施例３と同様、対象路線内を走行する全列車について、運転状況データ１５１の取得が行われ、また、当該全列車についての直近の実績を運転実績直近データ１５３が示す。
【００８０】
地上サーバ１０２には、列車１０１から取得した運転状況データ１５１が蓄積される。ここで運転状況データ１５１は、駅や検修区などの特定の場所において、その場所に到達するまでの間に列車内に蓄積されていた分が地上サーバ１０２にアップロードされる。本実施例は実施例１〜３に記載したリアルタイムでのデータ共有と比較して地車間の通信を行う範囲が狭く、Wifi（登録商標）など狭域の通信設備で済むため、例えばコスト面で有利である。
【００８１】
列車運転制御装置１１００において、学習用データ生成部１１０３の内部構成と処理は、実施例１の学習用データ生成部１０３、実施例２の学習用データ生成部９０３、実施例３の学習用データ生成部１００３のいずれかを使用することができる。
【００８２】
本実施例によれば、駅や検修区で運転状況データ１５１を一括ダウンロードし、また、運転実績直近データ１５３は既存の信号保安装置地上設備１１０８から取得する。そのため、運転実績過去データ１５２や運転実績直近データ１５３を生成するための運転状況データ１５１を専用にリアルタイム配信する必要がなく、通信設備や通信費の削減が可能である。
【００８３】
以上が実施例４の説明である。
【００８４】
以上、幾つかの実施例を説明したが、これらは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこれらの実施例にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。例えば、実施例１から実施例４のうちの二つ以上の実施例が組み合わされてもよい。具体的には、例えば、列車運転制御装置がデータ選択部をさらに備えてもよい。学習用データ生成部は、遅延有無実績データ１６３として、計画ランカーブと実績ランカーブとの比較により得られる第１種のデータと、計画ダイヤと実績ダイヤとの比較により得られる第２種のデータと、予め用意され過去の運行における遅延事象の発生実績に関するデータベース１０１３内の第３種のデータとのうちの二種類以上のデータを取得可能でよく、その二種類以上のデータから、データ選択部により選択された種類のデータを取得してよい。データ選択部は、対象路線の電波状況と、学習用データ生成部の演算負荷とのうちの少なくとも一つに基づき、上述の二種以上のデータのうち、遅延有無実績データ１６３とする一種類以上のデータを選択してもよい。例えば、データ選択部は、下記のうちの少なくとも一つを行ってよい。
・対象路線の電波状況が第１の閾値以上であれば、第１種のデータを選択する。
・対象路線の電波状況が第２の閾値未満であれば（第２の閾値≦第１の閾値）、第２種のデータと第３種のデータのうちの少なくとも一種類のデータを選択する。
・学習用データ生成部の演算負荷が閾値Ａ以上であれば、第２種のデータと第３種のデータのうちの少なくとも一種類のデータを選択する。
・学習用データ生成部の演算負荷が閾値Ｂ未満であれば（閾値Ｂ≦閾値Ａ）、第１種のデータを選択する。
【符号の説明】
【００８５】
１００、９００、１０００、１１００・・・列車運転制御装置
【図１】
2020142745.tif 000003
【図２】
2020142745.tif 000004
【図３】
2020142745.tif 000005
【図４】
2020142745.tif 000006
【図５】
2020142745.tif 000007
【図６】
2020142745.tif 000008
【図７】
2020142745.tif 000009
【図８】
2020142745.tif 000010
【図９】
2020142745.tif 000011
【図１０】
2020142745.tif 000012
【図１１】
2020142745.tif 000013