(57)【要約】【課題】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を提供する。【解決手段】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。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項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。
【請求項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。
【請求項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。
【請求項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。
【請求項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。
【請求項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。
【請求項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。
【請求項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。
【請求項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。
【請求項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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
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。
【背景技術】
【０００２】
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。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５３９５３９８号公報
【特許文献２】特開２０１６−１９４１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
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。
【０００５】
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。
【０００６】
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。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
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。
【０００８】
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。
【０００９】
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。
【００１０】
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。
【００１１】
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。
【００１２】
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。
【００１３】
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。
【００１４】
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。
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【発明の効果】
【００１７】
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。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】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。
【図２】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。
【図３】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。
【図４】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。
【図５】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。
【図６】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。
【図７】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。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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）。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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）。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
＜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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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）
【００３７】
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。
【００３８】
Ｘ＝パルスカウント数×Ｄ        ・・・（２）
【００３９】
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。
【００４０】
＜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。
【００４１】
＜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。
【００４２】
＜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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【符号の説明】
【００４７】
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
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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