(57)【要約】  本発明は、鉄道路線において、特に鉄道路線インフラストラクチャにおいてセンサデータを自動的に転送する方法及びシステムに関する。方法は、センサデータの関連度基準を決定する段階と、少なくとも１つのセンサによってセンサデータをサンプリングする段階と、関連度基準に従ってセンサデータを自動的に類別する段階と、センサデータのカテゴリに従ってセンサデータを送信する段階と、少なくとも、１つのサーバにおいて、センサデータを受信する段階と、のいずれかを含むことができる。
2021528303.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道路線インフラストラクチャからセンサデータを自動的に転送する方法であって、
ａ．センサデータの関連度基準を決定する段階と、
ｂ．センサによってセンサデータをサンプリングする段階と、
ｃ．前記関連度基準に従って前記センサデータを自動的に類別する段階と、
ｄ．前記センサデータのカテゴリに従って前記センサデータを送信する段階と、
ｅ．少なくとも、１つのサーバにおいて、前記センサデータを受信する段階と、
を備える、方法。
【請求項２】
前記関連度基準は、
ａ．前記センサデータのボリューム、
ｂ．前記センサデータの内容、
ｃ．リスク関連情報、
ｄ．前記センサデータの送信のための通信チャネルの質、
ｅ．前記センサデータの送信のための前記通信チャネル上のトラフィック、
ｆ．前記センサデータの送信のコスト、
ｇ．前記センサデータの送信に利用可能なエネルギー、
ｈ．前記センサデータの送信のエネルギー消費、
ｉ．通信帯域幅及びデータボリュームごとの導出エネルギーコスト、
ｊ．測定データの分析アプローチの結果、
ｋ．特定の予想データ特徴又はデータ特徴の組み合わせ、
ｌ．特定の予想データ閾値超過、
ｍ．前記センサデータにおいて検出された異常、
ｎ．前記センサデータにおいて検出された傾向、
ｏ．履歴上の結果と比較した前記結果の差、
ｐ．最後に送信された結果と比較した前記結果の差、
ｑ．結果の傾向分析、
ｒ．選択のためのトレース品質メトリック、
ｓ．以前の日付による通信品質での経験、並びに、
ｔ．データを送信する頻度、
の少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記自動的に類別する段階は、前記サーバにおいて前記センサデータを受信する順序を決定するのに使用されるレーティングを有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記自動的に類別する段階は、通信チャネルが前記センサデータの送信を阻む場合に、データ伝送の送信の最大試行回数を決定するのに使用されるレーティングを有する、請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
前記自動的に類別する段階は、レーティングする段階を含み、前記レーティングする段階は、様々なサーバ又はクラウドベースのアルゴリズム決定モジュールから、
ａ．メンテナンス決定のための点検信号、
ｂ．構成要素不具合診断のための点検信号、
ｃ．クライアントの要求、
を含むコマンド入力信号をさらに受け入れる段階を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記コマンド入力信号は、
ａ．前記センサデータのサンプリング頻度、
ｂ．目標全車両タイプ、
ｃ．目標全車両速度、
ｄ．目標加速度特徴、
ｅ．目標サンプリングキャンペーントレースカウント、
ｆ．特定のデータ特徴の性質、
ｇ．傾向閾値、
ｈ．異常閾値及び分布、
ｉ．最適ストラテジのコンピューテーションの変更、
ｊ．特定のセンサのアクティベート又はディアクティベート、
ｋ．センサペイロードの変更、並びに、
ｌ．センサデータ送信頻度、
を含む範囲を修正することができる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記センサデータの前記送信を自動的に最適化する段階をさらに備える、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記最適化する段階は、
ａ．前記センサデータのボリュームを低減する段階、
ｂ．前記センサデータを圧縮する段階、
ｃ．前記センサデータを暗号化する段階、
ｄ．前記センサデータの前記送信の時間を決める段階、
ｅ．複数の利用可能な送信ルートのうちの１つを介して前記センサデータの前記送信をルーティングする段階、
の少なくとも１つを有することができる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記センサ、及び／又は、前記センサに対して遠隔にある、好ましくは前記サーバより前記センサに近い遠隔構成要素と一緒に収容される又は隣接するさらなるセンサ構成要素において、前記センサデータを事前記憶するさらなる段階を伴う、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記センサ構成要素は、ＧＳＭモジュールを備え、ＧＳＭによって前記サーバに向けて前記センサデータを送信するように構成されている、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記センサ又は前記遠隔構成要素において前記センサデータを事前フィルタリングするさらなる段階と、前記センサデータの前記送信のための時間スロットを自動的に決定する段階と、決定された前記時間スロットにおいて事前フィルタリングされた前記センサデータを前記サーバに送信する段階と、を伴い、前記事前フィルタリングする段階は、好ましくは、請求項２に記載の前記関連度基準に従って実行される、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記遠隔構成要素は、複数のセンサのデータを事前記憶するように構成され、好ましくは、前記遠隔構成要素は、少なくとも部分的に、前記サーバとハードワイヤード接続及び／又はＧＳＭ等の長距離無線構成要素によって接続されている、請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記センサは、短距離無線構成要素によって前記遠隔構成要素に接続されている、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記センサデータを事前記憶するさらなる段階と、前記センサデータの前記送信のための時間スロットを自動的に決定する段階と、決定された前記時間スロットにおいて前記センサデータを前記サーバに送信する段階と、を伴う、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
鉄道路線インフラストラクチャからセンサデータを自動的に転送する、特に請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法を実行するためのシステムであって、
ａ．センサデータの関連度基準を決定する決定構成要素と、
ｂ．センサデータをサンプリングする少なくとも１つのセンサと、
ｃ．前記関連度基準に従って前記センサデータを自動的に類別する類別構成要素と、
ｄ．前記センサデータのカテゴリに従って前記センサデータを送信する送信構成要素と、
ｅ．前記センサデータを受信するサーバと、
を備える、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道路線における、特に鉄道路線インフラストラクチャにおける、センサデータの伝送に関する。センサは、通常、広範に及ぶネットワークにおいて、及び少なくとも大部分は不適でない鉄道路線インフラストラクチャにおいて組み付けられる。センサは、枕木、フログ、転轍機、レール上のフログ及びブレードに取り付けられるスマートセンサも含むことができる。これらの多くは、それぞれの分析機器にハードワイヤード接続されていない。
【背景技術】
【０００２】
鉄道、鉄道路線、又は鉄道輸送は、車輪付きの車両に載せた物品及び旅客を、軌道としても知られるレール上で移送するために開発された。用意された平面上を車両が走行する道路輸送とは対照的に、鉄道車両（全車両）は、自らが走行する軌道により指向的に誘導される。軌道は一般に、枕木（ｔｉｅ又はｓｌｅｅｐｅｒ）及びバラストの上に設置された鋼レールで構成され、その上を、通常は金属車輪の設けられた全車両が移動する。地下表面に置かれたコンクリート基礎にレールが固定されているスラブ軌道等の他のバリエーションも考えられる。他のものは、マグレブシステム等である。
【０００３】
鉄道輸送システムにおける全車両は一般に道路車両よりも低い摩擦抵抗を受けるので、旅客及び貨物車（客車及び貨車）を連結して、より長い列車にすることができる。動力は、鉄道路線電化システムから電力を引き出すか、又は通常はディーゼルエンジンによってそれ自身の動力を生成するかのいずれかの機関車によって提供される。ほとんどの軌道には信号システムが付随している。鉄道路線は、他の形態の輸送と比較して安全な地上輸送システムであり、高いレベルの旅客及び貨物利用率並びにエネルギー効率を実現可能であるが、しばしば融通性が低く、交通のレベルがより低いことを考慮すると道路輸送よりも資本集約的である。
【０００４】
鉄道路線機器の点検は、列車の安全な移動のために不可欠である。今日、多くのタイプの欠陥検出器が使用されている。これらのデバイスでは、単純なパドル及びスイッチから赤外線スキャン及びレーザスキャン、さらには超音波オーディオ分析に至るまで様々な技術を利用している。これらを使用することで、過去数十年間にわたって多くの鉄道事故が回避されている。
【０００５】
鉄道路線は、貨物に関する収入業務及び旅客サービスを中断させ得るインフラストラクチャ故障の影響を最小限に抑えるべく、定期的な点検及びメンテナンスを続けなければならない。旅客は最も重要な積み荷と見なされ、かつ、通常はより速い速度、より急な斜面、及びより多くの容量／頻度で動作することから、旅客の路線が特に重要である。点検の実施には、車両点検又は歩行点検が含まれる。特に輸送サービスのためのカーブメンテナンスには、計測、留め具の締め付け、及びレール交換が含まれる。
【０００６】
レール波状摩耗は、車輪／レールの接触面の摩滅をもたらす軽量軸車輪の通過が数多いことに起因する、輸送システムの共通課題である。メンテナンスは運行と重なる場合があるので、メンテナンスの時間帯（夜間、オフピークの時間帯、列車のスケジュール又はルートの変更）に厳密に従わなければならない。加えて、メンテナンス作業中の旅客の安全（軌道間の囲い、資材の適切な保管、軌道作業の通知、装置の近接状態に伴う危険性）を常に考慮しなければならない。さらには、トンネル、高架構造物、及び過密な街並みに起因してメンテナンスアクセスの問題が生じ得る。ここでは、特殊装置又は従来のメンテナンス道具のより小さいバージョンが使用される。
【０００７】
容量が個々のルート区間上でアンリンクトリップに分解される幹線道路又は道路網とは異なり、鉄道路線の容量は基本的にネットワークシステムと見なされる。結果として、多くの要素によってシステムの中断が生じる可能性がある。メンテナンスでは、無数の経路実績（列車サービスのタイプ、出発地／目的地、季節的な影響）、路線の容量（長さ、地形、軌道の数、列車制御のタイプ）、列車のスループット（最大速度、加速／減速度）、及び旅客貨物軌道が共有されるサービス特徴（側線、ターミナル容量、切り替えルート、及び設計タイプ）を確認しなければならない。
【０００８】
鉄道路線点検は、突発故障につながり得る不具合がないか鉄道軌道を検査するために使用される。安全性分析のアメリカ連邦鉄道管理局によれば、軌道の欠陥は、米国における鉄道路線事故の２番目の主な原因である。鉄道路線事故の主な原因は人為的エラーに起因するものである。毎年、北米の鉄道では、内部及び外部の不具合がないかレールを点検するために数百万ドルを費やしている。軌道の故障及び脱線の可能性に対する予防策として、非破壊試験（ＮＤＴ）方法が使用されている。
【０００９】
今日のより速い速度での鉄道交通の増加と軸重の増大とに伴い、限界亀裂サイズが小さくなりつつあり、レール点検がより重要になりつつある。１９２７年に、最初のレール点検車両に磁気誘導が導入された。これは、レールに大量の磁場を通し、サーチコイルで漏れ磁束を検出することにより行われた。それ以来、多くの他の点検車両が不具合を探してレールを横断してきた。
【００１０】
レール欠陥及びレール故障に影響を及ぼす現象は数多くある。これらの現象には、曲げ応力及びせん断応力、車輪／レールの接触応力、熱応力、残留応力、並びに動的作用が含まれる。接触応力又は転がり接触疲労（ＲＣＦ）に起因する欠陥は、トングリッピング（ｔｏｎｇｕｅ−ｌｉｐｐｉｎｇ）、きしみ割れ（ゲージコーナー部の亀裂）、及び窪み（小さな表面破損亀裂として始まる）であり得る。
【００１１】
表面及び内部の欠陥の他の形態は、腐食、介入物、継ぎ目、シェリング、横裂、及び／又は空転傷であり得る。
【００１２】
亀裂伝播をもたらし得る現象の１つは、水及び他の液体の存在である。流体が小さな亀裂を満たし、かつ、列車が通過すると、水が空隙に閉じ込められ、亀裂の先端を膨張させ得る。また、閉じ込められた流体は凍結して膨張するか、又は腐食プロセスを開始する可能性がある。
【００１３】
より速い速度でより重い荷物を運ぶ鉄道交通が増加するにつれて、鉄道路線を点検するより迅速でより効率的な方法が必要になる。これに加えて、列車とレールとの相互作用の制御、すなわち、高荷重によって鉄道の摩耗が増大した際に鉄道上の列車に対する荷重、乱用荷重、荷重依存料金をチェックすること、列車のメンテナンス又はその将来の故障を監視すること等も有利であろう。
【００１４】
欧州特許第２８６２７７８Ａ１号は、１つ又は複数の別個のセンサによって生成されるセンサ信号から測定結果を生成する方法に関する。信号は、同じイベントからの２つ以上のデータ点を含み、センサはそれぞれ、レール車両を輸送するように構成されたレールに配置される。センサは、レールの物理的特性を測定するように構成されている。センサはそれぞれ、物理的に距離を置いたデータ管理装置にセンサ信号を送信するように構成された送信器を含む。物理的に距離を置いたデータ管理装置は、センサ信号を受信するように構成された受信器と、センサ信号を評価するように構成されたプロセッサと、メモリとを含む。この方法は、センサ信号を受信する段階と、センサ信号を評価する段階とを含む。データ管理装置は、受信したセンサ信号をメモリに格納し、上記評価は、１つ又は複数の格納されたセンサ信号からの少なくとも２つのデータ点を互いに組み合わせる及び／又は比較する段階を含む。この文献は、センサ信号からのデータ点を比較する及び／又は組み合わせることによって、センサ信号の評価にさらに対処する。それによって、複数の異なる測定結果をセンサ信号から計算することができると述べられている。
【００１５】
このようなセンサの測定値は、メンテナンス若しくは修復又は予測されるメンテナンス若しくは修復の地点を決定するために取得することができる。
【００１６】
データの転送には時間がかかり得るので、このデータをリアルタイムに転送する試みがなされてきた。
【００１７】
中国特許第１０４４４２９３１Ｂ号では、統合鉄道交通管理システムメンテナンスは、駅サブシステム、サーバサブシステム、クライアントブラウザ（駅サブシステム、サーバサブシステム、クライアントブラウザは、ネットワークを介して通信する）、伝送後の駅サブシステムにおける駅セットアップ（このデバイスは、データメンテナンスデータ取得コンピュータ連動サブシステム、ゾーンコントローラ、及びシステム監視コンピュータによって収集されるメンテナンスデータを監視し、サーバサブシステムに収集されたデータを処理し、サーバサブシステムはコマンドを受信する；サーバサブシステムは中央システムメンテナンスにおいて提供され、メンテナンスデータは自動監視サブシステムのためのものであり、車両制御ユニットは、列車を受信し、駅サブシステムは、データを受信、データを記憶、処理する）、及びリアルタイムプッシュクライアントブラウザデバイスを含む。この発明の鉄道統合メンテナンス管理システムは、鉄道システム運行及びメンテナンスのレベル及び効率を改善し得る。
【００１８】
さらに、米国特許第６６６８２１６Ｂ２号には、相互接続モバイルシステムの集合に沿ってデイジーチェーン方式で通信するマスター制御ユニット及び複数のデータ伝送ユニットを含む列車等の、相互接続モバイルシステムの自動無線短距離データ収集及び通信のためのシステム及び方法が記載されている。マスター制御ユニットは、収集されたデータを検証し、例えば、路傍リーダ、衛星通信、携帯電話リンケージ、トランシーバ等を介して、リアルタイムデータを中央制御サイトに提供するために外部通信システムとのインタフェースとして機能することができる。データは、センサ情報、鉄道車両識別情報、状態、トラブル地点、位置、及び警告を含むことができる。
【００１９】
中国特許第１０３４４２０５５Ａ号における発明は、Ｂ／Ｓアーキテクチャに基づく列車リアルタイム監視システムを開示している。列車リアルタイム監視システムは、Ｂ／Ｓアーキテクチャに基づく３層モードアーキテクチャを備え、３層モードアーキテクチャは、最上のマンマシンインタラクション層と、中間のデータ処理層と、最下のデータインタフェース層とを備える。列車リアルタイム監視システムは、Ｂ／Ｓアーキテクチャの適応性及び拡張可能性、簡便なメンテナンス、及び低い総コストという利点を有する。列車リアルタイム監視システムは、また、Ｃ／Ｓアーキテクチャ下での応用システムのリアルタイム通信能力も有し、インターネット上で動作し、空間及び領域的制限を克服し、任意の場所のブラウザを通してシステムにアクセスでき、可能ないずれの時間にいずれの場所でも遅れずに列車を監視することができる。通信方法は単純であり、ネットワークリソースは節約され、ネットワーク分布は実現するのに簡便であり、列車リアルタイム監視システムは使用するのに簡便であり、優れた応用の見込みがある。
【００２０】
また、米国特許出願第２００９００７９５６０Ａ１号における発明は、鉄道デバイスのそれぞれに規定されたデータ構造を用いた鉄道デバイスの遠隔監視及び診断に言及している。鉄道デバイスは、データ構造に状態データを入力するように構成される。鉄道デバイスは、ネットワークプロトコルを用いて分析のために状態データを送信する。データの分析は、メンテナンスの低減をもたらす。すべての前述した文献は、参照により本明細書に援用される。
【００２１】
情報及び制御信号等の伝送のための伝送手段、特に知られているものとしては有線又は無線の伝送手段が多数存在する。最も一般的な現行の手段は、ＧＳＭ（登録商標）、ＥＤＧＥ、ＵＭＴＳ、ＬＴＥを介した通信、将来的には５Ｇでの通信である。
【発明の概要】
【００２２】
本発明の目的は、鉄道路線センサデータ伝送のための改善された又は代替のシステム及び方法を提供することである。
【００２３】
この目的は、本明細書に係る実施形態及び／又は実施形態及び／又は請求項に係る主題によって達成される。
【００２４】
本発明は、鉄道路線から又は鉄道路線において、特に鉄道路線インフラストラクチャにおいて又は鉄道路線インフラストラクチャからセンサデータを自動的に転送する方法に関する。方法は、センサデータの関連度基準を決定する段階と、少なくとも１つのセンサによってセンサデータをサンプリングする段階と、関連度基準に従ってセンサデータを自動的に類別する段階と、センサデータのカテゴリに従ってセンサデータを送信する段階と、少なくとも、１つのサーバにおいて、センサデータを受信する段階と、のいずれかを含むことができる。
【００２５】
関連度基準は、センサデータを、下記でさらに列挙するような多くの異なる観点で区別することができる。したがって、基準は、様々な種類のものとすることができ、任意のより形式若しくは内容に関連した基準又はその両方に対処することができる。これは、データを、データ転送、コンピューティング及びその記憶等のコストに関してより効率的に転送するのに、さらには、任意のネットワークを可能な限りオープンに維持すべくデータをより確実に転送し、したがって関連データのみを送信可能にするのに役立ち得る。適宜、他の関連度基準にも対処することができる。さらなる例を下記で論じる。
【００２６】
本発明は、また、鉄道路線インフラストラクチャから又は鉄道路線インフラストラクチャにおいて、特に鉄道路線インフラストラクチャから又は鉄道路線インフラストラクチャにおいて、センサデータを自動的に転送する、特に上記及び下記で指定される方法を実行するシステムに関する。システムは、上記及び下記で指定されるセンサデータの関連度基準を決定する決定構成要素を含むことができる。この構成要素は、ハード及び／又はソフトウェアで実現することができる。そのソフトウェア部分は、任意の他のソフトウェア部分と同様に、静的又は動的とすることができる。後者の事例では、ソフトウェアは、下記でさらに論じられるような任意の分析アプローチを適用することによってそれ自身を適合させることができる。
【００２７】
さらに、システムは、センサデータをサンプリングする少なくとも１つのセンサを備えることができる。センサの種類及びデータのそれぞれの種類は、下記でさらに論じられる。さらに、類別構成要素は、関連度基準に従ってセンサデータを自動的に類別／分類するように構成することができる。類別は、自動的に行われることが意図され、任意の適切な既知の解釈モデルを使用することができ、形式及び／又は内容の分類を使用することができる。とりわけ、このためにセマンティック分類子も使用することができる。
【００２８】
さらに、システムは、センサデータのカテゴリに従ってセンサデータを送信する送信構成要素を備えることができる。これは、特に、プッシュ機能によって行われるが、プル機能が代替的に又は加えて適用されてもよい。
【００２９】
システムは、センサデータを受信するサーバも備える。サーバは、遠隔に配置することもできるし、クラウドとも呼ばれる遠隔システムに配置することもできる。
【００３０】
本発明に係る方法は、複数の関連度基準を備えることもできる。これは、センサデータのボリューム、センサデータの内容、構成要素、システムの一部又は全部の故障のリスク等のリスク関連情報、全車両、他の交通関与物のリスク、不完全な伝送のリスク等の１つ又は複数であり得る。関連度は、センサデータを送信する通信チャネルの品質、センサデータを送信する通信チャネル上のトラフィック、センサデータを送信するコスト、センサデータの送信に利用可能なエネルギー、センサデータの送信のエネルギー消費、通信帯域幅及びデータボリュームごとの導出エネルギーコスト、測定データの分析アプローチの結果、特定の予想データ特徴又はデータ特徴の組み合わせ、特定の予想データ閾値超過、データにおいて検出された異常、データにおいて検出された傾向、履歴上の結果に比較した結果の差、最後の送信結果に比較した結果の差、結果の傾向分析、選択のためのトレース品質メトリック、以前の日付による通信品質及び／又はデータ送信頻度での経験の少なくとも１つをさらに含むことができる。
【００３１】
本システムに係る決定構成要素は、これらの関連度基準を含む及び／又は適用することができる。
【００３２】
本発明の方法は、サーバにおいてセンサデータを受信する順序を決定するのに使用される自動レーティングも含むことができる。レーティングは、スコアカード分析又はナンバリング等のような任意の既知の方法によって行うことができる。
【００３３】
システムは、センサ及び遠隔構成要素の少なくとも１つを備えることができ、これらのいずれかは、サーバにおいてセンサデータを受信する順序を決定するのに使用されるレーティングを提供するレーティング要素を含むことができる。
【００３４】
システムは、センサデータ、特に同様に異なる種類のセンサデータをサンプリングするために設けられる、異なる種類の複数のセンサを備えることもできる。
【００３５】
システムは、特に複数のセンサの１つからセンサデータを収集するように構成されている遠隔構成要素をさらに備えることができる。これらのセンサは特に遠隔構成要素の近くにあり、この場合、その遠隔構成要素はこれらのセンサの中央伝送ステーションである。これは、受信ステーションから依然として遠隔にある多数のセンサを伴うエリアにおいて特に有利であり得る。一例は、より密な鉄道路線インフラストラクチャを伴う区間であり得る。
【００３６】
方法は、通信チャネルがデータの送信を阻む場合に、データ伝送の送信の最大試行回数を決定するのに使用されるレーティングを含む、自動的に類別する段階をさらに含むことができる。
【００３７】
したがって、システムは、通信チャネルがデータの送信を阻む場合にデータ伝送の送信の試行最大数を決定するのに使用されるレーティングを提供するレーティング構成要素を含む、センサ及び遠隔構成要素の少なくとも１つを備えることができる。
【００３８】
システム又はレーティングする段階は、様々なサーバ又はクラウドベースアルゴリズム決定モジュールから、メンテナンス決定のための点検信号、構成要素不具合診断のための点検信号、及び／又はクライアント要求等を含むコマンド入力信号を受け入れる段階をさらに含むことができる。
【００３９】
本方法又はシステムに係る入力信号は、センサデータのサンプリング頻度、目標全車両タイプ、目標全車両速度、目標加速度特徴、目標サンプリングキャンペーントレースカウント、特定のデータ特徴の性質、傾向閾値、異常閾値及び分布、最適ストラテジのコンピューテーションの変更、特定のセンサのアクティベート又はディアクティベート、センサペイロードの変更、及びセンサデータ送信頻度の範囲の少なくとも１つを修正することができる。最後のものは、センサデータをサンプリングする頻度ではなく、データをバックエンド又はサーバに提出する頻度である。
【００４０】
方法は、センサデータを送信する条件及びそれぞれの構成要素を予測する段階、推定する段階、並びに決定する段階のうちの少なくとも１つをさらに含むことができる。センサ及び遠隔構成要素の少なくとも１つは、条件構成要素を含むことができる。
【００４１】
方法は、センサデータの送信を自動的に最適化する段階をさらに含むことができる。システムは、センサデータの送信を自動的に最適化するそれぞれの最適化構成要素をさらに備えることができる。
【００４２】
自動的に最適化する段階は、センサデータの類別後に行われる、先行する実施形態に記載の方法。センサ及び遠隔構成要素の少なくとも１つは、類別構成要素とさらに接続することができる最適化構成要素を含むことができる。最適化構成要素は、類別構成要素によるセンサデータの類別後、送信を自動的に最適化するようにまたさらに構成することができる。
【００４３】
特にセンサ構成要素によって実行される、センサデータの送信は、リアルタイムに行うことができる。
【００４４】
データの送信の最適化は、サーバ、センサ構成要素、及び遠隔構成要素の少なくとも１つによって制御することができる。
【００４５】
本発明に記載のシステムでは、類別構成要素、最適化構成要素、レーティング構成要素、条件構成要素、及び送信構成要素の少なくとも２つは、サーバ、センサ、及び遠隔構成要素の少なくとも１つに含むことができる。
【００４６】
最適化する段階及びそれぞれの最適化構成要素は、センサデータのボリュームの低減、センサデータの圧縮、センサデータの暗号化、センサデータの送信の時間決め、及び／又は複数の利用可能な送信ルートのうちの１つを介したセンサデータの送信のルーティングの少なくとも１つを含むように構成することができる。
【００４７】
センサ、及び／又は、センサに対して遠隔にある、好ましくはサーバよりセンサに近い遠隔構成要素と一緒に収容される又は隣接するさらなるセンサ構成要素において、センサデータを事前記憶するさらなる段階又は構成要素を実現することができる。
【００４８】
センサ構成要素は、ハードワイヤード及び無線通信ネットワークの少なくとも一方を介して通信するモジュールを備えることができ、ハードワイヤード及び無線通信ネットワークの少なくとも一方は、このモジュールによって、データをサーバに向けて送信するようにさらに構成することができる。
【００４９】
遠隔構成要素は、少なくとも部分的に、サーバとハードワイヤード接続及び／又は長距離無線構成要素によって接続することができる。
【００５０】
センサの少なくとも１つは、それぞれのセンサデータを遠隔構成要素に無線で送信するように構成することができる。センサは、短距離無線要素によって遠隔構成要素にさらに接続することができる。 
【００５１】
さらに、方法は、センサデータを事前記憶する段階と、データの送信のための時間スロットを自動的に決定する段階と、決定された時間スロットにおいてセンサデータをサーバに送信する段階とを含むことができる。したがって、送信構成要素は、条件構成要素によって決定された時間スロットにおいてセンサデータを自動的に送信するように構成することができる。
【００５２】
センサデータの事前記憶は、センサ構成要素及び／又は遠隔構成要素によってそれぞれ実行される。
【００５３】
方法は、センサデータを事前フィルタリングする段階と、データの送信のための時間スロットを自動的に決定する段階と、決定された時間スロットにおいて事前フィルタリングされたセンサデータをサーバに送信する段階とをまたさらに含むことができる。したがって、システムは、センサ及び遠隔構成要素の少なくとも１つが、センサデータを事前フィルタリングするように構成されている事前フィルタリング構成要素を含むようにすることができ、事前フィルタリングは、上記及び下記で言及される実施形態に記載の関連度基準に従って行われる。
【００５４】
事前フィルタリングは、センサデータが全く記憶されないように、又は、センサデータの関連度の低い部分をフィルタリングして除去及び／又はセンサデータを圧縮してセンサデータのボリュームを低減することによって、センサによってサンプリングされた完全なセンサデータをフィルタリングするもののいずれかとすることができる。
【００５５】
センサデータの事前フィルタリングは、センサ構成要素及び／又は遠隔構成要素によってそれぞれ実行することができる。
【００５６】
方法は、センサデータのフィルタリング後にセンサのサンプリングレートを増加させるさらなる段階を有することができる。サーバは、少なくとも１つの分析アプローチによってセンサデータ又はフィルタリングされたセンサデータをコンピュートするようにさらに構成することができる。
【００５７】
センサデータは、長さ、質量、時間、電流、電圧、温度、湿度、光度、及び、加速度、振動、速度、時間、距離、照明、画像、ジャイロスコピック情報、音響、超音波、（空気）圧、磁性、電磁性、位置、光センサ情報、降水量等のそこから導出される任意のパラメータの少なくとも１つの情報を含むことができる。
【００５８】
本発明は、また、鉄道路線において、特に鉄道路線インフラストラクチャにおいて、センサデータを転送するための、先行する方法の実施形態のいずれかに記載の方法及び／又は先行するシステムの実施形態のいずれかに記載のシステムの使用に関する。
【００５９】
本発明は、エッジデバイスそれ自体、バックエンド、又はデバイスを制御するコンピュータによって異なるパラメータについて最適化することができるセンサデータ送信ストラテジを提供することができる。フィールド、事前定義されたサイクル、又は時間枠において、或るイベントをトリガすることができる。 
【００６０】
本発明の利点には、センサ又はスマートセンサからのデータ送達の最適化を含むことができる。より具体的には、これは、バッテリ寿命の延長、時間、コスト、効率等に関するデータ転送の一般的改善を含むことができる。ネットワークカバレッジが低いかなり極端な事例では、より信頼性のあるデータ転送も提供することができる。 
【００６１】
当座のところ、データ解像度は、例えば、より高いサンプリングレート、改善されたデータ品質、又は改善されたデータ品質対コスト比によって増大させることができる。さらに、異なるセンサは、通常は送信され得ないデータをアクティブ化してよい。したがって、センサペイロードを好ましく変化させることができる。
【００６２】
また、例えば、不良な伝送品質に起因してデータの即時送信が許容されない条件下で、関連データは、データセットから切り取ることができ、リアルタイム送信を実現することができる。こうして、より正確な監視が可能になる。
【００６３】
データ送信ストラテジの１つの好ましい利点は、クラウドシステムに転送される必要があるデータがどれか及びその順序をデバイスが決定するのを可能にする測定データのレーティングであり得る。順序は、極めて重要であり得る。なぜなら、通信は、天候のような外部因子によって中断される場合があり、システムは、送信したいすべてのデータを送信できない場合があるからである。この送信ストラテジは、特定の状況及び送信するデータの重要性に合わせたリトライロジックも備える。例えば、極めて重要なファイルについて、システムは、異なる時間に５回送信を試行してよく、重要性が低いファイルについて、システムは、ただ１回送信を試行したら、それを破棄してよい。また、リトライロジックは、ファイルのレーティングによって駆動されるべきである。レーティングアルゴリズム及びパラメータは、ローカル又はリモートのいずれかで構成する必要がある。 
【００６４】
さらなる利点は、ステージマシンの形態又ははるかにより高度な形態、おそらくさらには、どれが送信すべき最適データであるかをフィールドで発生するイベントに基づいて決定可能であるニューラルネットワークのデータ送信アルゴリズムであり得る。 
【００６５】
上記及び下記で言及された制御信号は、確率論的推論層に対するカスタマイズされた更新を可能にすることができ、確率論的推論層は、この結果、予測的メンテナンスに使用される予測の質を改善することができる。したがって、適合型データ送信は、センサにおいて利用可能なエネルギーを最適に使用することができるだけでなく、最も適切かつ有益な信号データを目標とすることによって、全体的なシステムパフォーマンスを改善もする。
【００６６】
本発明は、パラメータの１つ又は組み合に基づいて、データ送信ストラテジを最適化することができる（上記参照）。これらのパラメータは、複数のソースから無線で構成することができる（上記参照）。
【００６７】
必要とされる複雑性に応じて、データ送信は、ファイルの単純なレーティング、又は、特定のタスクに最適化された高度ＭＬアルゴリズムとすることができる。
【００６８】
アルゴリズム又はデータ送信ストラテジは、他のソースからのコマンド入力信号を受け入れ可能とすることもできる。これらの入力信号は、様々なシステムパラメータを修正することができる（上記及び下記も参照）。
【００６９】
データ送信ストラテジは、組み込みシステム上で実行されるようにさらに最適化することができる。
【００７０】
鉄道路線インフラストラクチャという用語は、下記でさらに定義され、明細書全体及び特許請求の範囲から明らかである。鉄道路線インフラストラクチャという用語は、鉄道路線に直接又は間接的に関連し得るセンサ情報の提供を可能にする、センサが配置され得る任意の位置を基本的に含む。本発明は、第１の分析データを取得するために少なくとも第１の分析アプローチによって第１信号を処理する段階をさらに提供することができる。同様に又はこれとは異なって、本発明は、第２のセンサから少なくとも第２の信号を捕捉する段階と、第２の分析データを取得するために第２の分析アプローチによって第２の信号を処理する段階とを含むこともできる。信号は、無線及び／又はハードワイヤードで捕捉できる。
【００７１】
本発明に係るシステムは、上記及び下記で論じた方法を実行するように特に構成される。特に、システムは、さらなる信号を捕捉する少なくとも１つ、好ましくは複数のさらなるセンサを備える。
【００７２】
別の例は、鉄道路線の枕木に搭載される、様々な感度、レンジ、解像度等の加速度データを測定、記録、処理、及び遠隔システムに送信するセンサシステムであり得る。現在の技術水準に比較して、上記の適応は。
【００７３】
「鉄道路線インフラストラクチャ」という用語は、鉄道軌道、総路線、線路、電化システム、枕木（ｓｌｅｅｐｅｒ又はｃｒｏｓｓｔｉｅ）、軌道、レール、レールに基づく懸架鉄道線路、スイッチ、フログ、転轍機、クロッシング、連動装置、待避線、マスト、信号機器、電子ハウジング、建造物、トンネル、鉄道の駅、及び／又は情報計算ネットワークを含むように意図されている。
【００７４】
「全車両」という用語は、鉄道路線上を移動する任意の車両、車輪付きの車両、動力車両及び無動力車両、例えば、機関車、鉄道車両、客車、貨車、建築現場車両、軌道自転車、及び／又はトロリー等を含むように意図されている。
【００７５】
「鉄道路線システム」という用語は、鉄道路線インフラストラクチャ及び全車両を含むように意図されている。
【００７６】
「センサ」という用語は、その環境におけるパラメータ及び／又は変化を検出し、他のデバイスにそれぞれの信号を提供することを目的とする少なくとも１つのデバイス、モジュール、モデル、及び／又はサブシステムを含むことが意図されている。パラメータは、長さ、質量、時間、電流、電圧、温度、湿度、光度、及び、加速度、振動、速度、時間、距離、照明、画像、ジャイロスコピック情報、音響、超音波、空気圧、磁性、電磁性、位置、光センサ情報等のような、そこから導出される任意のパラメータとすることができる。
【００７７】
「センサ」という用語は、その環境におけるパラメータ及び／又は変化を検出し、他のデバイスにそれぞれの信号を提供することを目的とする少なくとも１つのデバイス、モジュール、モデル、及び／又はサブシステムを含むことが意図されている。パラメータは、長さ、質量、時間、電流、電圧、温度、湿度、光度、及び、加速度、振動、速度、時間、距離、照明、画像、ジャイロスコピック情報、音響、超音波、（空気）圧、磁性、電磁性、位置、光センサ情報、降水量等のような、そこから導出される任意のパラメータとすることができる。
【００７８】
センサは、枕木、フログ、転轍機、レールフログ、レールブレード、及び／又は特に連動装置における電流を測定するための連動装置のような鉄道路線インフラストラクチャの少なくとも１つに関連付ける又は配置することができる。このリストは網羅的なものではない。
【００７９】
「分析アプローチ」という用語は、信号又はデータを分析するのに使用される任意の分析ツールを含むように意図されている。非限定的な例は、フィルタ処理、パターン認識、データマイニング、統計分析、確率分析、統計モデル、主成分分析、ＩＣＡ、動的時間伸縮法、最尤推定値、モデル化、推定、機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習、ニューラルネットワーク、畳み込みネットワーク、深層畳み込みネットワーク、ディープラーニング、ウルトラディープラーニング、遺伝的アルゴリズム、マルコフモデル、隠れマルコフモデル、ベイジアンスコア等のようなデジタル分析方法である。これらの分析方法は、単独で又はそれらの任意の組み合わせで、連続して及び／又は並行して適用することができる。したがって、異なる分析アプローチは、１つ又は複数の分析方法の種類、及び／又は、さらには同じ方法であるがただ異なる順序で使用する場合に、単に複数の分析方法の順序に関して異なってよい。
【００８０】
「最適化（ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）」（又は最適化（ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ））という用語は、利用可能な代替物の或るセットからの（いくつかの基準に関して）最善の利用可能な要素の（半）自動的選択を含むように意図されている。これは、様々な異なるタイプの目的関数及び異なるタイプのドメインを含む定義されたドメイン（又は入力）を所与とした或る目的関数の最善の値であり得る。
【００８１】
「推定（ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）」（又は推定（ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ））という用語は、入力データが厳密な値を発見するには大きい、不完全、不確実、又は不安定であり得る場合であっても、いくつかの目的で使用可能な値である推定値又は概算値の半自動的な発見を意味するように意図されている。
【００８２】
「予測（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）」（又は予測（ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ））という用語は、予測モデリング、機械学習、並びに、将来又はそうでなければ知られていない事象に関する予測を行う現在及び過去の事実を分析するデータマイニングによる様々な統計学的技法を含む予測的分析を意味することを意図している。
【００８３】
「サーバ」という用語は、他のプログラム又はデバイスに機能を提供するコンピュータプログラム及び／又はデバイス、並びに／又は、その各々又は両方の複数とすることができる。サーバは、複数のクライアント間でデータ又はリソースを共有する、又は、コンピューテーション機能及び／又は記憶機能を実行する等、「サービス」と呼ばれることが多い様々な機能を提供することができる。単一のサーバは、複数のクライアントにサービスを提供することができ、単一のクライアントは複数のサーバを使用することができる。クライアントプロセスは、同じデバイス上で実行されてもよいし、ネットワーク経由で異なるデバイス上のサーバ、例えば遠隔サーバ又はクラウドに接続してもよい。サーバは、別のレベルのインフラストラクチャにかなり短い情報を伝送するだけ等、かなり原始的な機能を有することもできるし、記憶、処理、及び伝送ユニット等のより高度な構造を有することもできる。
【００８４】
「通信ネットワーク」という用語は、例えばＩＥＥＥ８０２規格において言及されるような任意のハードワイヤード又は無線ネットワークを含んでよい。
【００８５】
「ＧＳＭ」という用語は、２Ｇ、ＣＳＤ、ＨＳＣＳＤ、ＰＧＲＳ、ＥＤＧＥ、３Ｇ、ＬＴＥ、４Ｇ、５Ｇ、ＢＯＳ−ＧＳＭ、ストリーミング、ジェネリックアクセス、セルブロードキャスト等のような任意の種類のモバイル通信システムを含むことができる。
【００８６】
本技術は、下記のナンバリングされた実施形態によっても規定される。
【００８７】
［実施形態］
【００８８】
以下、サンプル検出方法の実施形態を論じる。数字を後ろに伴う文字Ｍは、これらの実施形態の略記である。本明細書において方法の実施形態を参照する場合はいつでも、これらの実施形態を意味している。
【００８９】
［方法］
【００９０】
Ｍ１．鉄道路線から又は鉄道路線において、特に鉄道路線インフラストラクチャから又は鉄道路線インフラストラクチャにおいてセンサデータを自動的に転送する方法であって、
ａ．センサデータの関連度基準を決定する段階と、
ｂ．少なくとも１つのセンサによってセンサデータをサンプリングする段階と、
ｃ．関連度基準に従ってセンサデータを自動的に類別する段階と、
ｄ．センサデータのカテゴリに従ってセンサデータを送信する段階と、
ｅ．少なくとも、１つのサーバにおいて、センサデータを受信する段階と、
を含む、方法。
【００９１】
Ｍ２．  関連度基準は、
ａ．センサデータのボリューム、
ｂ．センサデータの内容、
ｃ．リスク関連情報、
ｄ．センサデータの送信のための通信チャネルの質、
ｅ．センサデータの送信のための通信チャネル上のトラフィック、
ｆ．センサデータの送信のコスト、
ｇ．センサデータの送信に利用可能なエネルギー、
ｈ．センサデータの送信のエネルギー消費、
ｉ．通信帯域幅及びデータボリュームごとの導出エネルギーコスト、
ｊ．測定データの分析アプローチの結果、
ｋ．特定の予想データ特徴又はデータ特徴の組み合わせ、
ｌ．特定の予想データ閾値超過、
ｍ．データにおいて検出された異常、
ｎ．データにおいて検出された傾向、
ｏ．履歴上の結果と比較した結果の差、
ｐ．最後に送信された結果と比較した結果の差、
ｑ．結果の傾向分析、
ｒ．選択のためのトレース品質メトリック、
ｓ．以前の日付による通信品質での経験、並びに、
ｔ．データを送信する頻度、
の少なくとも１つである、先行する実施形態に記載の方法。
【００９２】
Ｍ３．自動的に類別する段階は、サーバにおいてセンサデータを受信する順序を決定するのに使用されるレーティングを含む、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００９３】
Ｍ４．自動的に類別する段階は、通信チャネルがデータの送信を阻む場合に、データ伝送の送信の最大試行回数を決定するのに使用されるレーティングを含む、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００９４】
Ｍ５．レーティングする段階は、様々なサーバ又はクラウドベースのアルゴリズム決定モジュールから、
ａ．メンテナンス決定のための点検信号、
ｂ．構成要素不具合診断のための点検信号、
ｃ．クライアントの要求
を含むコマンド入力信号をさらに受け入れる段階を含む、先行する２つの実施形態のいずれかに記載の方法。
【００９５】
Ｍ６．入力信号は、
ａ．センサデータのサンプリング頻度、
ｂ．目標全車両タイプ、
ｃ．目標全車両速度、
ｄ．目標加速度特徴、
ｅ．目標サンプリングキャンペーントレースカウント、
ｆ．特定のデータ特徴の性質、
ｇ．傾向閾値、
ｈ．異常閾値及び分布、
ｉ．最適ストラテジのコンピューテーションの変更、
ｊ．特定のセンサのアクティベート又はディアクティベート、
ｋ．センサペイロードの変更、並びに、
ｌ．センサデータ送信頻度、
を含む範囲を修正することができる、先行する実施形態に記載の方法。
【００９６】
Ｍ７．方法は、センサデータを送信する条件を予測する、推定する、及び決定する、のうちの少なくとも１つの段階をさらに含む、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００９７】
Ｍ８．センサデータの送信を自動的に最適化する段階をさらに含む、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００９８】
Ｍ９．自動的に最適化する段階は、センサデータの類別後に行われる、先行する実施形態に記載の方法。
【００９９】
Ｍ１０．センサデータの送信は、リアルタイムに行われる、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【０１００】
Ｍ１１．データの送信を最適化する段階は、サーバ、センサ構成要素、及び遠隔構成要素の少なくとも１つによって制御される、２つの先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【０１０１】
Ｍ１２．最適化する段階は、
ａ．センサデータのボリュームを低減する段階、
ｂ．センサデータを圧縮する段階、
ｃ．センサデータを暗号化する段階、
ｄ．センサデータの送信の時間を決める段階、
ｅ．複数の利用可能な送信ルートのうちの１つを介してセンサデータの送信をルーティングする段階、
の少なくとも１つを含むことができる、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【０１０２】
Ｍ１３．センサ、及び／又は、センサに対して遠隔にある、好ましくはサーバよりセンサに近い遠隔構成要素と一緒に収容される又は隣接するさらなるセンサ構成要素において、センサデータを事前記憶するさらなる段階を伴う、先行する実施形態に記載の方法。
【０１０３】
Ｍ１４．センサ構成要素は、ハードワイヤード及び無線通信ネットワークの少なくとも一方を介して通信するモジュールを備え、このモジュールによって、データをサーバに向けて送信するように構成されている、先行する実施形態に記載の方法。
【０１０４】
Ｍ１５．遠隔構成要素は、複数のセンサのデータを事前記憶するように構成されている、３つの先行する実施形態に記載の方法。
【０１０５】
Ｍ１６．遠隔構成要素は、少なくとも部分的に、サーバとハードワイヤード接続及び／又はＧＳＭ等の長距離無線構成要素によって接続されている、３つの先行する実施形態に記載の方法。
【０１０６】
Ｍ１７．センサの少なくとも１つは、それぞれのセンサデータを無線で遠隔構成要素に送信するように構成されている、先行する実施形態に記載の方法。
【０１０７】
Ｍ１８．センサは、短距離無線構成要素によって遠隔構成要素に接続されている、先行する実施形態に記載の方法。
【０１０８】
Ｍ１９．センサデータを事前記憶するさらなる段階と、データの送信のための時間スロットを自動的に決定する段階と、決定された時間スロットにおいてセンサデータをサーバに送信する段階と、を伴う、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【０１０９】
Ｍ２０．センサデータの事前記憶は、センサ構成要素及び／又は遠隔構成要素によってそれぞれ実行される、先行する実施形態に記載の方法。
【０１１０】
Ｍ２１．センサデータを事前フィルタリングするさらなる段階と、データの送信のための時間スロットを自動的に決定する段階と、決定された時間スロットにおいて事前フィルタリングされたセンサデータをサーバに送信する段階と、を伴う、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【０１１１】
Ｍ２２．事前フィルタリングは、実施形態２に記載の関連度基準に従って行われる、先行する実施形態に記載の方法。
【０１１２】
Ｍ２３．事前フィルタリングは、センサデータが全く記憶されないように、又は、センサデータの関連度の低い部分をフィルタリングして除去及び／又はセンサデータを圧縮してセンサデータのボリュームを低減することによって、センサによってサンプリングされた完全なセンサデータをフィルタリングするもののいずれかである、先行する実施形態に記載の方法。
【０１１３】
Ｍ２４．センサデータの事前フィルタリングは、センサ構成要素及び／又は遠隔構成要素によってそれぞれ実行される、先行する実施形態に記載の方法。
【０１１４】
Ｍ２５．センサデータのフィルタリング後にセンサのサンプリングレートを増加させるさらなる段階を伴う、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【０１１５】
Ｍ２６．少なくとも１つの分析アプローチに基づいてサーバによってセンサデータを分析するさらなる段階を伴い、各アプローチは、信号フィルタ処理、パターン認識、確率モデリング、ベイジアンスキーム、機械学習、教師あり学習、教師なし学習、及び／又は強化学習の少なくとも１つを含む、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【０１１６】
Ｍ２７．センサは、全車両、枕木、フログ、転轍機、鉄道上のフログ、鉄道上のブレード、及び／又は特に連動装置における電流を測定するための連動装置の少なくとも１つに関連付けられる又は配置される、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【０１１７】
Ｍ２８．センサデータは、温度、加速度、振動、超音波、時間、距離、電流、圧力、運動、湿度、降水量、及び／又は音響の少なくとも１つの情報を含む、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【０１１８】
以下、サンプル検出システムの実施形態を論じる。数字を後ろに伴う文字Ｓは、これらの実施形態の略記である。本明細書においてシステムの実施形態を参照する場合はいつでも、これらの実施形態を意味している。
【０１１９】
［システム］
【０１２０】
Ｓ１．鉄道路線から又は鉄道路線において、特に鉄道路線インフラストラクチャから又は鉄道路線インフラストラクチャにおいて、センサデータを自動的に転送するためのシステムであって、
ａ．センサデータの関連度基準を決定する決定構成要素と、
ｂ．センサデータをサンプリングする少なくとも１つのセンサ（１０、１１、２０、３０）と、
ｃ．関連度基準に従ってセンサデータを自動的に類別する類別構成要素（１４、２１）と、
ｄ．センサデータのカテゴリに従ってセンサデータを送信する送信構成要素（１９、２５）と、
ｅ．センサデータを受信するサーバ（５０、６０）と、
を備える、システム。
【０１２１】
Ｓ２．決定構成要素は、
ａ．センサデータのボリューム、
ｂ．センサデータの内容、
ｃ．リスク関連情報、
ｄ．センサデータの送信のための通信チャネルの質、
ｅ．センサデータの送信のための通信チャネル上のトラフィック、
ｆ．センサデータの送信のコスト、
ｇ．センサデータの送信に利用可能なエネルギー、
ｈ．センサデータの送信のエネルギー消費、
ｉ．通信帯域幅及びデータボリュームごとの導出エネルギーコスト、
ｊ．測定データの分析アプローチの結果、
ｋ．特定の予想データ特徴又はデータ特徴の組み合わせ、
ｌ．特定の予想データ閾値超過、
ｍ．データにおいて検出された異常、
ｎ．データにおいて検出された傾向、
ｏ．履歴上の結果と比較した結果の差、
ｐ．最後に送信された結果と比較した結果の差、
ｑ．結果の傾向分析、
ｒ．選択のためのトレース品質メトリック、
ｓ．以前の日付による通信品質での経験、並びに、
ｔ．データを送信する頻度、
の少なくとも１つを含む関連度基準を備える、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１２２】
Ｓ３．異なる種類の複数のセンサ（１０、１１、２０、３０）が、センサデータをサンプリングするために設けられる、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１２３】
Ｓ４．センサ（１０、１１、２０、３０）からセンサデータを収集するように構成されている遠隔構成要素（１５、４０）をさらに含む、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１２４】
Ｓ５．センサ（１０、１１、２０、３０）及び遠隔構成要素（１５、４０）の少なくとも１つは、サーバ（５０、６０）においてセンサデータを受信する順序を決定するのに使用されるレーティングを提供するレーティング構成要素（１６、２２）を含む、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１２５】
Ｓ６．センサ（１０、１１、２０、３０）及び遠隔構成要素（１５、４０）の少なくとも１つは、通信チャネルがデータの送信を阻む場合にデータ伝送の送信の試行最大数を決定するのに使用されるレーティングを提供するレーティング構成要素（１６、２２）を含む、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１２６】
Ｓ７．レーティング構成要素（１６、２２）は、様々なサーバ又はクラウドベースのアルゴリズム決定モジュールから、
ａ．メンテナンス決定のための点検信号、
ｂ．構成要素不具合診断のための点検信号、
ｃ．クライアントの要求
を含むコマンド入力信号をさらに受け入れることを含む、先行する２つの実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１２７】
Ｓ８．入力信号は、
ａ．センサデータのサンプリング頻度、
ｂ．目標全車両タイプ、
ｃ．目標全車両速度、
ｄ．目標加速度特徴、
ｅ．目標サンプリングキャンペーントレースカウント、
ｆ．特定のデータ特徴の性質、
ｇ．傾向閾値、
ｈ．異常閾値及び分布、
ｉ．最適ストラテジのコンピューテーションの変更、
ｊ．特定のセンサのアクティベート又はディアクティベート、
ｋ．センサペイロードの変更、並びに、
ｌ．センサデータ送信頻度、
を含む範囲を修正することができる、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１２８】
Ｓ９．センサデータを送信する条件を予測する、推定する、及び決定する、のうちの少なくとも１つを行う条件構成要素（１８、２４）をさらに備える、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１２９】
Ｓ１０．センサ（１０、１１、２０、３０）及び遠隔構成要素（１５、４０）の少なくとも１つは、条件構成要素（１８、２４）を含む、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１３０】
Ｓ１１．センサデータの送信を自動的に最適化する最適化構成要素（１７、２３）をさらに含む、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１３１】
Ｓ１２．センサ（１０、１１、２０、３０）及び遠隔構成要素（１５、４０）の少なくとも１つは、最適化構成要素（１７、２３）を含む、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１３２】
Ｓ１３．最適化構成要素（１７、２３）は、類別構成要素（１４、２１）と接続され、最適化構成要素は、類別構成要素（１４、２１）によるセンサデータの類別後、送信を自動的に最適化するように構成されている、２つの先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１３３】
Ｓ１４．送信構成要素（１９、２５）は、センサデータをリアルタイムに送信するように構成されている、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１３４】
Ｓ１５．類別構成要素（１４、２１）、最適化構成要素（１７、２３）、レーティング構成要素（１６、２２）、条件構成要素（１８、２４）、及び送信構成要素（１９、２５）の少なくとも２つは、サーバ（５０、６０）、センサ（１０、１１、２０、３０）、及び遠隔構成要素（１５、４０）の少なくとも１つに含まれる、２つの先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１３５】
Ｓ１６．類別構成要素（１４、２１）、最適化構成要素（１７、２３）、レーティング構成要素（１６、２２）、条件構成要素（１８、２４）、及び送信構成要素（１９、２５）の少なくとも２つは、サーバ（５０、６０）、センサ構成要素（１０、１１、２０、３０）、及び遠隔構成要素（１５、４０）と一体化され、好ましくは、それらとともに１つのハウジングにそれぞれ収容される、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１３６】
Ｓ１７．最適化構成要素（１７、２３）は、
ａ．センサデータのボリュームを低減する因子、
ｂ．センサデータを圧縮する因子、
ｃ．センサデータを暗号化する因子、
ｄ．センサデータの送信の時間を決める因子、
ｅ．複数の利用可能な送信ルートのうちの１つを介してセンサデータの送信をルーティングする因子、
の少なくとも１つを最適化するように構成されている、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１３７】
Ｓ１８．センサ（１０、１１、２０、３０）内で又はその地点で及び／又はセンサに対して遠隔である、好ましくはサーバ（５０、６０）よりセンサに近い遠隔構成要素（１５、４０）内で又はその地点でセンサデータを事前記憶する事前記憶構成要素（１３）をさらに備える、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１３８】
Ｓ１９．送信構成要素（１９、２５）は、通信ネットワークモジュールを含み、データをサーバ（５０、６０）に向けて送信するように構成されている、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１３９】
Ｓ２０．遠隔構成要素（１５）は、複数のセンサ（１０、１１）のデータを事前記憶するように構成されている事前記憶部（１３）を含む、２つの先行する実施形態に記載のシステム。
【０１４０】
Ｓ２１．遠隔構成要素（１５、４０）は、少なくとも部分的に、サーバとハードワイヤード接続及び／又は長距離無線構成要素によって接続されている、３つの先行する実施形態に記載のシステム。
【０１４１】
Ｓ２２．センサ（１０、１１、２０、３０）の少なくとも１つは、それぞれのセンサデータを無線で遠隔構成要素（１５、４０）に送信するように構成されている、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１４２】
Ｓ２３．センサ（１０、１１、２０、３０）は、短距離無線構成要素によって遠隔構成要素に接続されている、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１４３】
Ｓ２４．送信構成要素（１９、２５）は、条件構成要素（１８、２４）によって決定された時間スロットにおいてセンサデータを自動的に送信するように構成されている、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１４４】
Ｓ２５．センサデータを事前フィルタリングするさらなる段階と、データの送信のための時間スロットを自動的に決定する段階と、決定された時間スロットにおいて事前フィルタリングされたセンサデータをサーバに送信する段階と、を伴う、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１４５】
Ｓ２６．センサ及び／又は遠隔構成要素は、センサデータを記憶及び事前フィルタリングするように構成されている、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１４６】
Ｓ２７．センサ（１０、１１、２０、３０）及び遠隔構成要素（１５、４０）の少なくとも１つは、センサデータを事前フィルタリングするように構成されている事前フィルタリング構成要素を含み、事前フィルタリングは、実施形態Ｓ２に記載の関連度基準に従って行われる、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１４７】
Ｓ２８．事前フィルタリング構成要素は、事前フィルタリングが、センサデータが記憶されないようにセンサによって、又は、センサデータの関連度の低い部分をフィルタリングして除去及び／又はセンサデータを圧縮してセンサデータのボリュームを低減することによって、サンプリングされた完全なセンサデータをフィルタリングするもののいずれかであるように構成されている、先行する実施形態に記載のシステム。
【０１４８】
Ｓ２９．センサは、センサデータのフィルタリング後、センサのサンプリングレートを増加させるように構成されている、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１４９】
Ｓ３０．サーバ（５０、６０）は、少なくとも１つの分析アプローチで、センサデータ又はフィルタリングされたセンサデータをコンピュートするように構成されている、先行するもののいずれかに記載のシステム。
【０１５０】
Ｓ３１．少なくとも１つのセンサは、鉄道路線インフラストラクチャ、特に、枕木、フログ、転轍機、レールフログ、レールブレード、及び／又は連動装置の少なくとも１つに関連付けられる又は配置される、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１５１】
Ｓ３２．センサ（１０、１１、２０、３０）は、温度、加速度、振動、超音波、時間、距離、電流、圧力、運動、湿度、降水量、及び／又は音響の少なくとも１つを測定するように構成されている、先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【０１５２】
以下、サンプル検出の使用の実施形態を論じる。数字を後ろに伴う文字Ｕは、これらの実施形態の略記である。本明細書において使用の実施形態を参照する場合はいつでも、これらの実施形態を意味している。
【０１５３】
［使用］
【０１５４】
Ｕ１．鉄道路線においてセンサデータを転送するための、先行する方法の実施形態のいずれかに記載の方法及び／又は先行するシステムの実施形態のいずれかに記載のシステムの使用。
【０１５５】
Ｕ２．鉄道路線インフラストラクチャにおいてセンサデータを転送するための、先行する方法の実施形態のいずれかに記載の方法及び／又は先行するシステムの実施形態のいずれかに記載のシステムの使用。
【０１５６】
本明細書において「約」、「実質的に」、又は「ほぼ」等の相対的な用語が使用されるときはいつでも、係る用語は、正確な用語も含むものと解釈されるべきである。すなわち、例えば「実質的にまっすぐ」は、「（完全に）まっすぐ」も含むものと解釈されるべきである。
【０１５７】
上記で又は添付の特許請求の範囲にも段階が記載されているときはいつでも、この文書に記載されている段階の順序が好ましい順序であり得るが、記載されている順序でこれらの段階を実行することは必須でない場合があることに留意されたい。すなわち、別段の指定がない限り、又は当業者にとって明確でない限り、記載されている段階の順序は必須でない場合がある。すなわち、本文献で、例えば、方法が段階（Ａ）及び（Ｂ）を含むと述べている場合は、これは、必ずしも段階（Ａ）が段階（Ｂ）に先行することを意味するわけではないが、段階（Ａ）が（少なくとも部分的に）段階（Ｂ）と同時に実行されること、又は段階（Ｂ）が段階（Ａ）に先行することも可能である。さらに、段階（Ｘ）が別の段階（Ｚ）に先行すると言っている場合は、これは、段階（Ｘ）と（Ｚ）との間に段階がないことを示唆するわけではない。すなわち、段階（Ｚ）に先行する段階（Ｘ）は、段階（Ｘ）が段階（Ｚ）の直前に実行される状況だけでなく、（Ｘ）が１つ又は複数の段階（Ｙ１）、...、の前に実行され、その後に段階（Ｚ）が続く状況も包含する。「後」又は「前」のような用語を使用している場合は、対応する考慮事項が適用される。
【図面の簡単な説明】
【０１５８】
【図１】本発明に係る鉄道路線インフラストラクチャへのいくつかのセンサの設置の一例を示す図である。
【図２】本発明に係る、図１に係るセンサ及び関連インフラストラクチャの設置の一例を示す図である。
【図３】複数の構成要素が統合されているか又は組み付けられている、本発明の好ましい実施形態に係るセンサの一実施形態を示す図である。
【図４】複数の構成要素が統合されているか又は組み付けられている、本発明の好ましい実施形態に係る遠隔構成要素の一実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０１５９】
［図面の詳細な説明］
【０１６０】
図１は、鉄道路線又は鉄道路線インフラストラクチャのために構成されたシステムの概略的な描写を提供する。ここには、レール２及び枕木３を含む鉄道路線１それ自体を伴う鉄道路線区間の一例が示されている。枕木３の代わりに、レール２のための固体床を設けてもよい。
【０１６１】
さらに、鉄道路線又は鉄道路線の付近に通常配置される構築要素の単に１つのさらなる例であるマスト４が示されている。トンネル５も示されている。言うまでもないが、他の構築物、建造物等が存在し、上記及び下記で記載される本発明のために使用されてもよい。
【０１６２】
第１のセンサ１０を、枕木のうちの１つ又は複数の上に配置することができる。センサ１０は、加速度センサ及び／又は任意の他の種類の鉄道路線固有センサとすることができる。例は、上記で言及されている。
【０１６３】
また、第２のセンサ１１が、第１のセンサ１０から離れた別の枕木の上に配置される。本例ではほんの小さな距離に見えるが、これらの距離は、隣の枕木までの距離から、１キロメートル又はそれよりもはるかに長いキロメートルの範囲に及んでよい。枕木に取り付けられる他のセンサも使用することができる。
【０１６４】
別の又は同じ種類のセンサ２０を、マスト４又は任意の他の構造物に取り付けることができる。これは、光センサ、温度センサ、さらには加速度センサ等のような別のセンサとすることができる。さらなる種類のセンサ３０を、トンネル５の始点において又はトンネル５内で、鉄道路線の上に配置することができる。これは、列車の高さを特定する高さセンサ、光センサ、ドップラーセンサ等とすることができる。ここ及び上記で言及したこれらのセンサのすべては、単に非限定的な例である。
【０１６５】
センサは、無線通信ネットワーク等の通信ネットワークを介してセンサデータを提出するように構成することができる。この通信ネットワークは、利用可能性、伝送距離、コスト等に関していくつかの利点及び欠点を有するので、センサデータの伝送は、上記及び下記で本明細書に記載されるように最適化される。
【０１６６】
図２は、異なるニーズのために変わり得るハードウェア／ソフトウェアインフラストラクチャの一例を提供するように意図されている。センサ１０及び１１は、上記で言及した機能（事前記憶、事前フィルタリング、伝送及び／又は処理等）を有するサーバ１５等の共通の構成要素又は遠隔構成要素１５に接続することができる。すべてのセンサ１０、１１、２０、３０は、加えて又は代替的に、前述したようにデータを収集、データを記憶及び伝送している別のサーバ又はストレージ又は遠隔構成要素４０に接続することができる。遠隔構成要素１５から受信されているデータは、センサ２０及び３０から直接受信されるデータとは異なるように扱うことができる。こうして、任意の遠隔構成要素を、センサ及び他の遠隔構成要素と直列若しくは並行に、又はそれらの組み合わせで配置することができる。
【０１６７】
図示の例では、データは、遠隔サーバ、複数のサーバ、クラウドコンピューティング、クラウドストレージ等に、定期的又は不定期に必要に応じて、さらに提出（プッシュ及び／又はプル）される。これらの構成要素は、例えばニューラルネットワークの訓練に使用されるように、より高度なコンピューティングに使用されてよい。 
【０１６８】
センサ、サーバ等のような他の構成要素間の任意の伝送は、ニーズ及びさらなるインフラストラクチャに応じてハードワイヤード及び／又は無線とすることができる。遠隔構成要素が複数のセンサのかなり近くにある一部の事例では、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はおそらくは同様にＧＳＭ等の短距離無線送信又は伝送を行うことができる。より長距離であれば、上記で言及したような、ＧＳＭ又はその任意の派生形等の長距離無線伝送システムを使用することができる。したがって、コスト、故障等に関してシステムをより効率的にすることができる。
【０１６９】
センサ１０、１１、２０、３０は、加速度センサ等の任意の種類のセンサとすることができる。そのようなセンサは加速度を測定し、その値又はパターンから、鉄道路線インフラストラクチャ及び／又は全車両の摩耗等の複数の変数を直接又は間接的に決定することができる。
【０１７０】
縦移動を正確に計算すべく、機械学習アルゴリズムを介して、記録された加速度データをパターンにフィットさせる。また、遠隔システムは、そのデータを、１つ又は複数の異なるデータソース又はさらにはセンサからの以前の記録と組み合わせる。図２に係る例では、そのデータは、列車タイプを識別するための軸数及び軸間距離のような列車タイプ特性を提供する列車タイプのリストと組み合わせられる。
【０１７１】
識別は、ローカル及び／又はリモートで訓練することができる人工ニューラルネットワークのような機械学習方法等の任意の分析アプローチの使用を介して解かれる。列車タイプの分類及び列車タイプの以前のリストによる１つの結果として、本発明は、速度を計算し、列車の通過から記録されたデータの振動エネルギーを蓄積する。そのような情報は、現在の技術水準では継続的に利用可能ではなく、したがって状態監視及び予測に使用できなかった。本発明は、異なる信号処理方法又は分析アプローチを介して記録された信号の異なる発信源を分離するために、１つのアセットにおける複数のセンサからのデータも使用する。この例では、列車は、１つのアセットにおける３つの連続するセンサシステムを横切って走行し、列車が発した信号とアセットが発した信号とからノイズを分離するために独立成分分析が使用される。
【０１７２】
以前の段階で導出された情報は、ａ）異常を検出するために、ｂ）健康状態の結論を提供するために、ｃ）故障している構成要素を診断するために、及び／又は、ｄ）信頼性があれば、安全性及びアセット寿命を確保するように、列車の発した力の地面への最適な移動を確実にする鉄道路線インフラストラクチャの状態進展傾向、バラスト及び幾何学的状態を予測するために使用される。アセットの通常挙動のモデルを構築するために、列車タイプ、計算された速度及び振動の力も使用することができる。異なる列車タイプ及び速度は異なる振動を引き起こすので、モデルは、列車タイプ及び縦移動の速度関連値並びに振動の力の統計分布を使用する。
【０１７３】
通常挙動の境界は、事前設定され、自動的に設定され、及び／又は、（サポートベクタマシンによるような）機械学習方法を介して設定される。異常は、境界の外側にあるが、既知の故障に類似しない。このような導出モデルが可能でない現在の技術水準に比較して、本発明は、不確実性を低減し、高い精度で自動化異常検出を可能にすることができる。本発明は、バラスト又は幾何形状の故障モード、すなわちここでは、支持されていない枕木又はレールの表面故障に関連するパターンを識別するために、上記情報を使用することができる。このようなパターンは、故障、又は特定の速度及び列車タイプにおける特定の縦移動のような許容されない状態を直接的に示す単一の値によって形成される。代替的に、又は加えて、このようなパターンは、測定され組み合わせられたデータの周波数及び時間ドメインに存在し、フーリエ変換又はウェーブレット変換等の信号処理方法を介して変形される。人工ニューラルネットワークのような機械学習分類方法は、欠陥（ここでは亀裂）及び／又は構成要素（ここではフログ）及び／又は位置（ここではフログの先端）の分類を識別するために使用される。特定の測定を実行するために専用の一時的な測定デバイスが使用される現在の技術水準に比較して、本発明は、信号の１つ又は複数のレンジを使用して１つ又は複数のソースから複数の状態評価を導出する（例えば、軌道の移動を推定するためには、１００Ｈｚより小さい信号のみが重要であり、したがって、信号はローパスフィルタに通されるが、亀裂検出信号はｋＨｚの領域で分析される）。本発明は、将来の健康状態を予測するために、組み合わせられたデータをさらに使用する。本発明では、過去に記録されたデータ、又は、信号処理及び／若しくは人工知能の方法を介して以前に変形されたそのようなデータを伝搬する。伝搬は、回帰関数によって及び／又は複合モデル（ここでは隠れマルコフモデル等の確率論的推論モデル）によって行われる。
【０１７４】
図３は、本発明に係るセンサ２０の一実施形態を示している。センサ２０は、前述した種類のセンサである。センサ２０は、任意の方法で、複数の他の構成要素を含むことができ、又はそれらの構成要素に組み付けることができる。それらの構成要素は、１つのハウジング又は複数の隣接するハウジングにすべて配置することができる。
【０１７５】
図示の例におけるセンサ２０は、前述したようなパラメータを測定又は決定するためのセンサを含む。センサ２０は、ハードウェア及び／又はソフトウェア構成要素のいずれかである、他の構成要素を収容又はそれに組み付けることもできる。
【０１７６】
この例では、類別構成要素２１は、センサ２０に関係付けることができる。類別構成要素２１及びその機能は前述されている。類別構成要素２１は、多くの観点で、特に上記で言及した関連度基準に従って、センサデータを類別する。そして、データは、その内容に従ってラベル付け、又はさらには事前処理、事前フィルタリング、圧縮等することができる。
【０１７７】
またさらなる構成要素は、サーバにおいてセンサデータを受信する順序を決定するのに、及び／又は、通信チャネルがデータの送信を阻む場合にデータ伝送の送信の試行最大数を決定するのに使用することができるレーティングを提供するレーティング構成要素２２とすることができる。
【０１７８】
含むことができる別の構成要素は、センサ２０に又はその付近に設けることができる、特に検出されたラベル又は基準に従ってセンサデータを最適化する最適化構成要素２３とすることができる。最適化は、データが下流でさらに処理又はコンピュートされるように事前最適化する段階とすることもできる。しかしながら、データは、センサにおける又はセンサの近くでのデータのハンドリングを単純にすべく、短縮若しくはインタープリットする又はその両方をすることができる。
【０１７９】
またさらなる構成要素は、データの伝送又は送信の条件を決定する条件構成要素２４とすることができる。条件は、リアルタイムに検出することができ、過去のデータ若しくは推定されたデータ又はそれらの任意の組み合わせに基づいて予測することができる。条件に応じて、送信されるデータの時間、種類、ボリューム等を最適化することができる。
【０１８０】
送信構成要素２５は、データの送信又は提出又は転送を担い、無線及び／又はハードワイヤード伝送のための構成要素を含む。
【０１８１】
図４は、等価な下位構成要素を伴う、遠隔構成要素１５のための同様の種類の構造を示している。遠隔構成要素１５は、類別構成要素１４、レーティング構成要素１６、最適化構成要素１７、条件構成要素１８、及び送信構成要素１９も含むことができる。さらに、データの事前処理及び送信前に、少なくとも１つ、好ましくは複数のセンサ（図示せず）からのデータを事前記憶する事前記憶構成要素１３を設けることができる。
【０１８２】
類別構成要素１４、２１、レーティング構成要素１６、２２、最適化構成要素１７、２３、条件構成要素１８、２４、及び送信構成要素１９、２５の２つ以上は、ハードウェア及び／又はソフトウェアに関して一体的に実現することもできる。送信構成要素１９、２５に属する任意のアンテナが存在する場合、そのアンテナは、外部ハウジング又はケーシングに配置又は組み込むことができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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