(57)【要約】  本発明は、鉄道路線における交通制御のためのシステム及び方法に関する。本発明は、対応する使用にも関する。本発明は、特に、複数の列車の最適なルートのコンピューテーション及び予測、並びに列車軌道能力の最適化に関する。  方法は、鉄道路線における交通を制御する段階を含み、方法は、少なくとも１つのセンサ（２００）を介して鉄道路線システムに関連するセンサデータをサンプリングする段階と、少なくとも１つのセンサ（２００）からセンサデータを受信し、将来の全車両に基づいて鉄道路線インフラストラクチャの状態を予測し、将来の状態に基づいて全車両の交通を制御する、ように少なくとも１つのサーバ（５００）を使用する段階と、を含む。
2021528302.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道路線における交通を制御する方法であって、前記方法は、
少なくとも１つのセンサを介して鉄道路線システムに関連するセンサデータをサンプリングする段階と、
前記少なくとも１つのセンサから前記センサデータを受信し、
将来の全車両に基づいて鉄道路線インフラストラクチャの状態を予測し、
将来の前記状態に基づいて全車両の交通を制御する、
ように少なくとも１つのサーバを使用する段階と、
を含む、方法。
【請求項２】
処理されたセンサデータを生成するように前記センサデータを処理する段階と、
鉄道路線システムに関連する情報を取得するように前記処理されたセンサデータを分析する段階と、
前記全車両のルーティングの計画のために、取得した関連する前記情報を使用する段階と、
サーバ及び／又は少なくとも１人の認証ユーザの少なくとも一方にルートの前記計画を送信する段階と、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記全車両のルーティングは、鉄道路線の以下の現在又は予測される関連情報：
アセットの技術的状態、
全車両の劣化作用、
アセットの劣化作用、
全車両の交通負荷情報、
交通遅延のリスク、
計画外のメンテナンス及び／又は点検、
計画されたメンテナンス及び／又は点検、
メンテナンス有効性メトリック、及び、
天気情報、
の少なくとも１つに基づく、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記センサデータから取得した関連する前記情報の分析及び／又は前記全車両のルーティングは、少なくとも１つの分析アプローチに基づく、請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
前記方法は、少なくとも１つのセンサを全車両及び／又は鉄道路線インフラストラクチャの少なくとも１つに関連付ける及び／又は配置する段階をさらに含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記方法は、
前記全車両のルートを定義するパラメータ、
鉄道路線交通の予測、
前記鉄道路線インフラストラクチャ上での全車両の摩耗作用の予測、
前記ルートの計画と鉄道路線における現在の交通との対比、
鉄道路線における現在の交通のフィードバックの提供、
前記鉄道路線における交通を（半）自動的に制御するための命令の提供、
鉄道路線において全車両を（半）自動的にルーティングするための命令の提供、
を含む、少なくとも１つの信号を提供するために前記サーバを使用する段階を含み、前記少なくとも１つの信号は、少なくとも１つの分析アプローチに基づく、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
鉄道路線における交通の制御のためのシステムであって、
鉄道路線システムに関連するセンサデータをサンプリングするように構成されている少なくとも１つのセンサと、
前記センサから前記センサデータを受信し、
将来の全車両に基づいて鉄道路線インフラストラクチャの将来の状態を予測し、
前記将来の状態に基づいて全車両の前記交通を制御する、
ように構成されている少なくとも１つのサーバと、
を備える、システム。
【請求項８】
処理されたセンサデータを生成するように構成されている少なくとも１つのセンサデータ処理構成要素と、
全車両のルーティングの計画を生成するために、前記処理されたセンサデータを分析するように構成されている少なくとも１つの分析構成要素と、
インタフェースを介して少なくとも１つのサーバ及び／又は少なくとも１人の認証ユーザにルートの前記計画を送信するように構成されている少なくとも１つの送信構成要素と、
をさらに備える、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記少なくとも１つの分析構成要素は、鉄道路線の以下の現在又は予測される関連情報：
アセットの技術的状態、
全車両の劣化作用、
アセットの劣化作用、
全車両の交通負荷情報、
交通遅延のリスク、
計画外のメンテナンス及び／又は点検、
計画されたメンテナンス及び／又は点検、
メンテナンス有効性メトリック、及び、
天気情報、
の少なくとも１つに基づいて前記全車両のルーティング計画を生成する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの分析構成要素及び／又は前記サーバは、少なくとも１つの分析アプローチに基づいて前記全車両のルーティングを最適化することを含む、請求項８又は９に記載のシステム。
【請求項１１】
少なくとも１つのセンサを全車両及び／又は鉄道路線インフラストラクチャの少なくとも一方に関連付ける及び／又は配置することをさらに含む、請求項７〜１０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのセンサを介してサンプリングされた情報は、少なくとも１つのセンサデータ測定値の情報を提供する、請求項７〜１１のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記サーバは、
前記全車両のルートを定義するパラメータ、
鉄道路線インフラストラクチャの前記将来の状態を考慮した全車両の交通の監視、
鉄道路線インフラストラクチャの前記将来の状態を考慮した鉄道路線交通の予測、
前記鉄道路線インフラストラクチャ上での全車両の摩耗作用の予測、
を含む少なくとも１つの信号を提供するように構成され、前記少なくとも１つの信号は、少なくとも１つの分析アプローチに基づく、請求項７〜１２のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのセンサは、複数の動作モードで実行するように構成され、前記複数の動作モードは、鉄道路線システムに関連する複数のセンサデータを監視するように構成することができる、請求項７〜１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記サーバは、前記少なくとも１つのサーバと少なくとも１人の認証ユーザとが双方向通信するように構成されているインタフェース構成要素を含む、請求項７〜１４のいずれか一項に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通制御の分野におけるものである。本発明は、鉄道路線における交通制御の分野に応用可能であり、したがって、鉄道路線における交通制御のためのシステム及び方法に関する。本発明は、特に、複数の列車の最適なルートのコンピューテーション及び予測に関する。本発明は、さらに、列車軌道能力の最適化に関する。
【０００２】
［導入］  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、レール車両（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。
【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る。加えて、鉄道路線は、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】
鉄道路線における交通の制御における、列車の安全な移動に関する別の不可欠な側面。 複数の係数及びパラメータは、鉄道路線における異なるシナリオの出現において役割を果たし、そこでは、鉄道路線における交通は、膨大な経済的及び人的損失をもたらし得る原因を最小限に抑えるべく、集中的な監視を続けなければならない。 加えて、良好でない交通制御は、鉄道路線における交通に対するインフラストラクチャ故障の影響も悪化させる場合があり、また例えば、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。
【０００６】
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。鉄道路線の交通制御は、無数の経路実績、例えば、列車サービスの種類、軌道の数、列車制御の種類、列車速度、軌道に対する摩耗作用、鉄道路線網におけるピック時間、及び循環の優先度等を確認しなればならない。
【０００７】
鉄道路線運行には、旅客の安全及び信頼性のあるサービスを確実にするために、交通の慎重な監視及び制御が必要である。鉄道路線における交通からのデータを監視及び取得するために多数のセンサが使用され、それらのセンサは、サービスのインテグリティを確実にするために、また機能異常のあり得る発生源を識別するために使用されてよい。そのようなセンサは、データ収集及び分析を可能にし、また鉄道路線のより安全な交通を確実にする。列車上、軌道上又はその近く、鉄道駅及び／又はプラットフォーム上、並びに、概して鉄道路線の全体的に近傍に、様々なセンサを直接配置することができる。
【０００８】
そのようなセンサの測定値は、鉄道路線における交通制御のさらなる測定、制御、予測、及び最適化に使用されてよい。列車交通制御のシステム及び方法を実装するためのいくつかの異なる試みがなされてきた。
【０００９】
例えば、米国特許第６１７９２５２Ｂ１号は、例えば、列車の方向、速度、長さ、及びアイデンティティに関する詳細な情報項目を含むデジタルメッセージを受信する内部コントローラを特徴とする、インテリジェントインターセクション制御システムに関する発明を開示している。コントローラは、踏切安全デバイスの機能を調整する適切なコマンドを生成する。コントローラは、従来の警告システムによって可能なものよりもはるかに詳細な列車情報を受信及び使用可能である。鉄道踏切警告機能は、このより詳細な列車情報に対して、より柔軟に応答可能である。コントローラは、また、踏切と関連付けられる安全デバイスのアクティブ化状態を継続的に調節する。特定の実施形態において、制御システムは、踏切において列車交通が無くなるまでの残りの時間量、第１の列車が踏切を塞いでいる間の第２の列車の接近、又は待機中の道路車両のための提案代替ルートを含む踏切状態情報を提供及び表示する。コントローラは、踏切遮断アーム、点滅光、警告チャイム、及び警告ホーンを含む数々の標準的な踏切警告機能を駆動するために使用されてもよい。 
【００１０】
さらに、米国特許第５９５０９６６Ａ号は、分散アーキテクチャを使用する、列車の移動を制御するシステムを開示している。路傍コントローラは、個々の列車から、ナビゲーションシステムから導出した位置情報を含む信号を受信する。路傍コントローラは、中央列車制御ネットワークとインタフェースし、インクリメンタルオーソリティの発行を含むローカルな列車移動を調整する。
【００１１】
さらに、自動車両制御及び配置システムの発明が提案されてきた。例えば、米国特許第５３６４０４７Ａ号は、車両が、車載タコジェネレータによって移動した距離とともに誘導ループ又はビーコンシステムを用いて路傍から受信した情報に基づいて、案内路に沿ったそれ自身の絶対位置を決定し、その位置を路傍制御デバイスに報告することが可能であり、これにより、路傍制御デバイスは、その通信メッセージの一部として最も近い前方障害物の位置を車両に報告する、シグナリング及び交通制御システムを開示している。この情報に基づき、車両は、地形データベース及び車両データベースに含まれるその特性に基づいてそれ自身を安全に制御する。この列車制御システムは、列車重視ブロックシステム（すなわち、移動ブロック）である。このシステムは、路傍と車両との間及び隣接する制御セクタ間に不可欠な双方向データ通信を必要とする。
【００１２】
加えて、米国特許第５３３２１８０Ａ号は、トラフィックフローの制御を円滑にするために、正確な車両情報がリアルタイムで有効に利用可能である、鉄道路線交通制御システムを開示している。 列車位置を正確に監視する従来技術の方法とは異なり、本発明は、車両に搭載された機器と、軌道ルートに沿って配置される外部ベンチマークが提供する位置更新情報とにのみ依存する。このシステムの動的運動に関する能力は、レール距離の関数として軌道レールシグネチャを検知及び記憶するのに使用することもでき、これを、予防的メンテナンスの目的でレール及び路床状態の決定を支援するためにルーチンとして分析することができる。目下好ましい実施形態において、車載車両情報検出機器は、動的車両運動情報を位置プロセッサに提供する慣性測定ユニットを含む。車両ルートの事前知識の量及び質に応じて、慣性測定ユニットは、３つものジャイロスコープ及び３つもの加速度計又はただ１つの加速度計を備えてよい。ベンチマーク間のエラーを最小限に抑えるために、プロセッサは、好ましくは、事前ルート情報と、慣性測定ユニットから導出された運動属性とを組み合わせるための再帰的推定フィルタを備える。
【発明の概要】
【００１３】
したがって、上記に鑑みて、本発明の目的は、従来技術の欠点及び不利点を克服又は少なくとも軽減することである。より具体的には、本発明の目的は、鉄道路線における交通制御のためのシステム及び方法を提供することである。また、本発明の好ましい目的は、複数の鉄道路線における交通に関連するセンサデータの制御、監視、及び処理システムを開示することである。 
【００１４】
これらの目的は、本発明によって達成される。
【００１５】
本発明は、鉄道路線における交通を制御する方法及びシステムに関する。第１の実施形態において、方法は、少なくとも１つのセンサを介して鉄道路線システムに関連するセンサデータをサンプリングする段階を含んでよい。 
【００１６】
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ように意図されている。  「異なる種類のセンサ」という用語は、異なるパラメータ又は異なる技術で同じパラメータを測定するように構成されているセンサを意味するように意図されていることを理解されたい。後者の一例は、両方とも速度を測定するために設けられる、レーザ又は誘導ループである。
【００１７】
さらに、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。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。鉄道路線インフラストラクチャは、センサが配置され得る鉄道路線網上の任意の位置を基本的に含み、これにより、鉄道路線交通に直接又は間接的に関連し得る情報を含むセンサデータのサンプリングが可能になり得ることも理解されたい。さらに、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。
【００１８】
本発明は、少なくとも１つのセンサからセンサデータを受信し、将来の全車両に基づいて鉄道路線インフラストラクチャの状態を予測し、将来の状態に基づいて全車両の交通を制御する、ように構成されてよい少なくとも１つのサーバの使用をさらに提供してよい。予測（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）及び／又は予測（ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ）は、予測的モデリング、機械学習、及び、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ために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されていることを理解されたい。サーバという用語は、本発明の他のプログラム、デバイス、及び／又は構成要素に機能を提供し得る、コンピュータプログラム、及び／又はデバイス、及び／又はそのそれぞれもしくは両方の複数形も指し得ることも理解されたい。例えば、サーバは、例えば、複数のクライアント間でのデータ又はリソースのシェア、又は、コンピューテーション及び／又は記憶機能の実行等のサービスと称され得る様々な機能を提供してよい。単一のサーバは、複数のクライアントにサービスを提供してよく、単一のクライアントは複数のサーバを使用してよいことをさらに理解されたい。さらに、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、例えばリモートサーバもしく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してもよいし、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。
【００１９】
本発明の１つの実施形態において、方法は、処理されたセンサデータを生成するようにセンサデータを処理する段階と、鉄道路線システムに関連する情報を取得するように処理されたセンサデータを分析する段階と、全車両のルーティングの計画のために、取得した関連する情報を使用する段階と、サーバ及び／又は少なくとも１人の認証ユーザの少なくとも一方にルーティングの計画を送信する段階と、をさらに含んでよい。全車両のルーティングは、鉄道路線の以下の現在又は予測される関連情報：アセットの技術的状態（すなわち、インフラストラクチャによって生じた全車両に対する作用も含み得る鉄道路線インフラストラクチャの技術的状態）、全車両の劣化作用（すなわち、全車両によって生じたインフラストラクチャに対する作用）、全車両の交通負荷情報、交通遅延のリスク、計画外及び／又は計画されたメンテナンス及び／又は点検、メンテナンス有効性メトリック、及び天気情報の少なくとも１つに基づいてよい。 
【００２０】
さらに、方法は、センサデータから取得した関連情報を少なくとも１つの分析アプローチを介して分析にかける段階を含んでよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。
【００２１】
さらに、全車両をルーティングする方法は、少なくとも１つの分析アプローチに基づき、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。これは網羅的なリストではないことを理解されたく、また、例えば、第１の分析アプローチは、例えば第２の分析アプローチとは異なってよいことも理解されたい。さらに、分析アプローチという用語は、信号又はデータの分析に使用される任意の分析ツールを含むように意図しており、分析方法とも称され得ることを理解されたい。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。
【００２２】
本発明の１つの実施形態において、方法は、少なくとも１つのセンサを全車両及び／又は鉄道路線インフラストラクチャの少なくとも一方に関連付ける及び／又は配置する段階をさらに含んでよい。これは、センサが解除可能に又は固定的に組み付けられ得る物体の網羅的なリストではないことを理解されたい。レールインフラストラクチャは、とりわけ、限定されないが、枕木、フログ、転轍機、スイッチフログ、転轍軌条の先端、及び／又は特に連動装置における転轍機電流を測定するために連動装置の少なくとも１つを含み得る、スイッチ構成要素を含んでよいことも理解されたい。
【００２３】
方法は、全車両のルートを定義するパラメータ、鉄道路線交通の予測、鉄道路線インフラストラクチャ上での全車両の摩耗作用の予測、を含む少なくとも１つの信号を提供するためにサーバを使用する段階も含んでよい。加えて又は代替的に、方法は、少なくとも１つの分析アプローチに基づいてよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。さらに、信号は、無線及び／又はハードワイヤード手段を介して送信されてよい。さらに、本発明は、鉄道路線交通の関連情報を取得するために、例えば、第１及び第２のセンサデータを関連付けるさらなる段階を提供してよく、これは、第１のセンサデータが第２の分析データに直接又は間接的影響を有する又はインパクトを有するか及び／又はその逆かを決定することを可能にし得るので、有利であり得る。 
【００２４】
方法は、ルーティングの計画と鉄道路線における現在の交通とを対比させる段階、鉄道路線における現在の交通のフィードバックを提供及び受信する段階、及び／又は、鉄道路線における交通を制御する命令を提供する段階、の少なくとも１つをさらに含んでよい。加えて又は代替的に、方法は、鉄道路線上でのそれらの摩耗作用に応じて全車両のルーティングを（半）自動的に制御する段階を含んでよい。（半）自動という用語を使用する場合はいつでも、段階及び／又はプロセスの自動化が好ましく、例えば、方法は、全車両のルーティングを（半）自動的に制御する段階を含み得るが、ここで、方法は、全車両のルーティングを好ましくは自動的に制御する段階を含み得ることを理解されたい。
【００２５】
例えば、本発明は、関与する任意のアセットの健康状態を評価することによって、鉄道路線における交通の将来の状態を予測してよい。このため、アセットの実際の使用を反映する健康状態を導出するために複数のソースを使用してよい。一例として、フログ（２つのレールの交差点）の応力、ひいては摩耗は、列車がフログ上を走行すること及び温度が経時的に変化することの主な結果である。本発明は、応力を導出するとともにその応力を経時的に累算するために、継続的に記録され組み合わせられたデータを使用することができる。現在の技術水準とは対照的に、この応力は、アセットを通過する推定総トン概数よりも摩耗をはるかに正確に反映する列車タイプ、速度、振動の力、温度、各通過列車の進行方向を考慮して計算され、これは、全車両のルート計画を最適化するための情報を提供し得るので、有利であり得る。  最適化（ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ）及び／又は最適化（ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）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）自動的な選択を含むように意図されていることを理解されたい。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。
【００２６】
さらに、本発明は、処理のための信号を生成するためにセンサデータを使用、及び／又は、複数のデータソースから縦移動、振動、列車速度、列車タイプのような情報を導出するために機械学習及び人工知能（ＡＩ）の方法を使用してよい。したがって、本発明は、正確な使用統計を集めるとともに鉄道インフラストラクチャにより大きな摩耗及び摩滅を引き起こす列車の固有の属性（例えば、いわゆる「フラット車輪」）を検出するために、例えば、ベンダ固有の列車の「フットプリント」を使用して、列車のカテゴリ（高速列車、旅客列車、貨物列車）に関連するデータに基づいて全車両のルーティングを計画可能であり得る。本発明は、識別された全車両を最適なルーティングに関連付けてよい。
【００２７】
さらに、本発明の１つの実施形態において、方法は、少なくとも１つのセンサデータ測定値、例えば、限定されないが、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の情報を回収するために少なくとも１つのセンサを介してサンプリングされた情報を使用する段階も含んでよい。
【００２８】
またさらに、方法は、鉄道路線における全車両の交通及び／又はルーティングを（半）自動的に制御する段階を含んでよい。このために、方法は、連続的なデータ伝送を使用してよい。別の実施形態において、方法は、定期的なデータ伝送を使用してもよい。
【００２９】
本発明の別の実施形態において、方法は、少なくとも１つのサーバが生成したすべてのデータを記憶する段階を含んでよい。
【００３０】
本発明に係るシステムは、鉄道路線システムに関連するセンサデータをサンプリングするように構成されている少なくとも１つのセンサを特に備えてよい。さらに、システムは、センサからセンサデータを受信し、将来の全車両に基づいて鉄道路線インフラストラクチャの将来の状態を予測し、将来の状態に基づいて全車両の交通を制御する、ように構成されている少なくとも１つのサーバも備えてよい。
【００３１】
システムは、処理されたセンサデータを生成するように構成されている少なくとも１つのセンサデータ処理構成要素と、全車両のルーティング計画を生成するために処理されたセンサデータを分析するように構成されている少なくとも１つの分析構成要素とをさらに備えてよい。いくつかの事例において、これは有利であり得る。なぜなら、これにより、分析構成要素が、例えば第１及び第２のセンサデータに基づいて、処理されたセンサデータを全車両のルーティング計画に関連付けることが可能になり得る、すなわち、これにより、分析構成要素が、全車両及び鉄道路線インフラストラクチャの現在、過去、又は将来の状態に基づいて、鉄道路線の交通状態を関連付けることが可能になり得るからである。分析構成要素は、関連データを提供するように構成されている任意のものであり得、ローカル及び／又は遠隔要素及び／又は下位要素を含み得る。関連データという用語は、他方に影響を与える少なくとも２つのデータセットを含むように意図されていることを理解されたい。一方のデータセットは、他方のデータセットに影響を与えることができ、及び／又は、それらのデータセットは、互いに影響を与え、及び／又は、統合データに影響を与え、及び／又は、統合データセットから導出されるデータに影響を与える。単なる累積データが含まれることは意図されていない。非限定的な例は、別のデータセット（例えば、振動データを含む）と統合され、両方のデータセットを考慮した結果を提供する、１つのデータセット（例えば、列車固有データを含む）であり得る。
【００３２】
本発明の１つの実施形態において、システムは、インタフェースを介して少なくとも１つのサーバ及び／又は少なくとも１人の認証ユーザにルート計画を送信するように構成されている少なくとも１つの送信構成要素も備えてよい。
【００３３】
さらに、システムの少なくとも１つの分析構成要素は、鉄道路線の以下の現在又は予測される関連情報：アセットの技術的状態、インフラストラクチャ構成要素の技術的状態、全車両の劣化作用、全車両の交通負荷情報、交通遅延のリスク、計画外及び／又は計画されたメンテナンス及び／又は点検、メンテナンス有効性メトリック、及び天気情報の少なくとも１つに基づいて全車両のルーティング計画を生成してよい。
【００３４】
本発明の別の実施形態において、システムの少なくとも１つの分析構成要素は、少なくとも１つの分析アプローチをさらに含んでよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。
【００３５】
またさらに、本発明の１つの実施形態において、システムのサーバは、少なくとも１つの分析アプローチに基づいて全車両のルーティングを最適化するように構成されてよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。
【００３６】
システムは、少なくとも１つのセンサを全車両及び／又は鉄道路線インフラストラクチャの少なくとも一方に関連付ける及び／又は配置することをさらに含んでよい。
【００３７】
システムは、少なくとも１つのセンサを介してサンプリングされたセンサデータから関連情報を回収してよく、そのようなサンプリングされたデータは、センサデータ測定値、例えば、限定されないが、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の少なくとも１つの情報を提供してよい。
【００３８】
本発明の１つの実施形態において、システムは、全車両のルートを定義するパラメータ、鉄道路線交通の予測、及び鉄道路線インフラストラクチャ上での全車両の摩耗作用の予測、を含む少なくとも１つの信号を提供するように構成されているサーバをまたさらに備えてよい。加えて又は代替的に、少なくとも１つの信号は、少なくとも１つの分析アプローチに基づいてよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。
【００３９】
システムは、複数の動作モードで実行するように構成されている少なくとも１つのセンサをさらに備えてよく、動作モードは、鉄道路線システムに関連する複数のセンサデータを監視するように構成することができる。
【００４０】
本発明の別の実施形態において、システムは、少なくとも１つのサーバと少なくとも１人の認証ユーザとが双方向通信するように構成されているインタフェース構成要素を備えてよい。
【００４１】
加えて又は代替的に、システムは、少なくとも１つの分析アプローチにさらに基づく鉄道路線インフラストラクチャメンテナンスの将来の状態を考慮しながら、鉄道路線における全車両の交通を監視及び予測するように構成されている少なくとも１つのサーバを備えてよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。
【００４２】
システムは、少なくとも１つのサーバが生成したすべてのデータを記憶するように構成されている少なくとも１つの記憶構成要素も備えてよい。
【００４３】
さらに、本発明は、交通制御における方法の実施形態及び／又はシステムの実施形態の使用も含んでよい。またさらに、本発明は、鉄道路線における交通を制御するための方法の実施形態及び／又はシステムの実施形態の使用を含んでよい。
【００４４】
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定義される。
【００４５】
以下、方法の実施形態が論じられる。これらの実施形態は、数字を後ろに伴う文字「Ｍ」で略記される。本明細書において方法の実施形態を参照する場合は、これらの実施形態を意味している。
【００４６】
Ｍ１．鉄道路線における交通を制御する方法。
【００４７】
Ｍ２．少なくとも１つのセンサ（２００）を介して鉄道路線システムに関連するセンサデータをサンプリングする段階を含む、先行する実施形態に記載の方法。
【００４８】
Ｍ３．少なくとも１つのサーバ（５００）を使用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。
【００４９】
Ｍ４．少なくとも１つのサーバは、
少なくとも１つのセンサ（２００）からセンサデータを受信することと、
将来の全車両に基づいて鉄道路線インフラストラクチャの状態を予測することと、
将来の状態に基づいて全車両の交通を制御することと、
を含む、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００５０】
Ｍ５．  方法は、
処理されたセンサデータを生成するためにセンサデータを処理する段階と、
鉄道路線システムに関連する情報を取得するために処理されたセンサデータを分析する段階と、
全車両のルーティングの計画のために、取得した関連する情報を使用する段階と、
サーバ及び／又は少なくとも１人の認証ユーザの少なくとも一方にルーティングの計画を送信する段階と、
をさらに含む、実施形態Ｍ１又はＭ４に記載の方法。
【００５１】
Ｍ６．全車両のルーティングは、鉄道路線の以下の現在又は予測される関連情報：
アセットの技術的状態、
全車両の劣化作用、
アセットの劣化作用、
全車両の交通負荷情報、
交通遅延のリスク、
計画外のメンテナンス及び／又は点検、
計画されたメンテナンス及び／又は点検、
メンテナンス有効性メトリック、及び、
天気情報、
の少なくとも１つに基づく、先行する実施形態に記載の方法。
【００５２】
Ｍ７．センサデータから取得した関連する情報は、少なくとも１つの分析アプローチを介して分析を受ける、実施形態Ｍ５の特徴を伴う、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００５３】
Ｍ８．全車両のルーティングは、少なくとも１つの分析アプローチに基づく、実施形態Ｍ５の特徴を伴う、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００５４】
Ｍ９．方法は、少なくとも１つのセンサを全車両及び／又は鉄道路線インフラストラクチャの少なくとも一方に関連付ける及び／又は配置する段階をさらに含む、先行する２つの実施形態のいずれかに記載の方法。
【００５５】
Ｍ１０．方法は、
全車両のルートを定義するパラメータ、
鉄道路線交通の予測、
鉄道路線インフラストラクチャ上での全車両の摩耗作用の予測、
を含む少なくとも１つの信号を提供するためにサーバ（５００）を使用する段階をさらに含み、少なくとも１つの信号は、少なくとも１つの分析アプローチに基づく、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００５６】
Ｍ１１．方法は、
ルーティングの計画と鉄道路線における現在の交通とを対比させる段階、
鉄道路線における現在の交通のフィードバックを提供及び受信する段階、及び／又は、
鉄道路線における交通を制御する命令を提供する段階、
の少なくとも１つをさらに含む、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００５７】
Ｍ１２．処理のための信号を生成するためにセンサデータを使用、及び／又は、複数のデータソースから縦移動、振動、列車速度、列車タイプのような情報を導出するために機械学習及び人工知能（ＡＩ）の方法を使用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。
【００５８】
Ｍ１３．鉄道路線における全車両の交通及び／又はルーティングを（半）自動的に制御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。
【００５９】
Ｍ１４．全車両のルーティングを（半）自動的に制御する段階は、鉄道路線上での全車両の摩耗作用に基づく、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００６０】
Ｍ１５．少なくとも１つのセンサデータ測定値の情報を回収するために少なくとも１つのセンサを介してサンプリングされた情報を使用する段階を含む、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００６１】
Ｍ１６．データ伝送が連続的である、実施形態Ｍ７の特徴を伴う、先行する実施形態のいずれかに記載の方法。
【００６２】
Ｍ１７．データ伝送は定期的である、実施形態Ｍ７の特徴を伴う、実施形態Ｍ１〜Ｍ１４のいずれかに記載の方法。
【００６３】
Ｍ１８．方法は、少なくとも１つのサーバが生成したすべてのデータを記憶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。
【００６４】
以下、システムの実施形態を論じる。これらの実施形態は、数字を後ろに伴う文字「Ｓ」で略記される。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、これらの実施形態を意味している。
【００６５】
Ｓ１．鉄道路線における交通（１００）を制御するシステム。
【００６６】
Ｓ２．鉄道路線システムに関連するセンサデータをサンプリングするように構成されている少なくとも１つのセンサ（２００）を備える、先行する実施形態に記載のシステム。
【００６７】
Ｓ３．システムは、
センサ（２００）からセンサデータを受信し、
将来の全車両に基づいて鉄道路線インフラストラクチャの将来の状態を予測し、
将来の状態に基づいて全車両の交通を制御する、
ように構成されている少なくとも１つのサーバ（５００）をさらに備える、実施形態Ｓ１又はＳ２に記載のシステム。
【００６８】
Ｓ４．システムは、処理されたセンサデータを生成するように構成されている少なくとも１つのセンサデータ処理構成要素（３００）をさらに含む、実施形態Ｓ２又はＳ３に記載のシステム。
【００６９】
Ｓ５．システムは、全車両のルーティング計画を生成するために処理されたセンサデータを分析するように構成されている少なくとも１つの分析構成要素（４００）をさらに備える、先行する実施形態に記載のシステム。
【００７０】
Ｓ６．システムは、インタフェース（７００）を介して少なくとも１つのサーバ（５００）及び／又は少なくとも１人の認証ユーザにルート計画を送信するように構成されている少なくとも１つの送信構成要素（８００）をさらに備える、先行する実施形態に記載のシステム。
【００７１】
Ｓ７．少なくとも１つの分析構成要素（４００）は、鉄道路線の以下の現在又は予測される関連情報：
アセットの技術的状態、
全車両の劣化作用、
アセットの劣化作用、
全車両の交通負荷情報、
交通遅延のリスク、
計画外のメンテナンス及び／又は点検、
計画されたメンテナンス及び／又は点検、
メンテナンス有効性メトリック、及び、
天気情報、
の少なくとも１つに基づいて全車両のルーティング計画を生成する、先行する実施形態に記載のシステム。
【００７２】
Ｓ８．少なくとも１つの分析構成要素（４００）は、少なくとも１つの分析アプローチをさらに含む、２つ先行する実施形態のいずれかに記載のシステム。
【００７３】
Ｓ９．サーバ（５００）は、少なくとも１つの分析アプローチに基づいて全車両のルーティングを最適化するように構成されている、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。
【００７４】
Ｓ１０．少なくとも１つのセンサ（２００）を全車両及び／又は鉄道路線インフラストラクチャの少なくとも一方に関連付ける及び／又は配置することをさらに含む、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。
【００７５】
Ｓ１１．少なくとも１つのセンサ（２００）を介してサンプリングされた情報は、少なくとも１つのセンサデータ測定値の情報を提供する、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。
【００７６】
Ｓ１２．サーバ（５００）は、
全車両のルートを定義するパラメータ、
鉄道路線交通の予測、
鉄道路線インフラストラクチャ上での全車両の摩耗作用の予測、
を含む少なくとも１つの信号を提供するように構成され、少なくとも１つの信号は、少なくとも１つの分析アプローチに基づく、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。
【００７７】
Ｓ１３．少なくとも１つのセンサ（２００）は、複数の動作モードで実行するように構成され、動作モードは、鉄道路線システムに関連する複数のセンサデータを監視するように構成することができる、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。
【００７８】
Ｓ１４．サーバ（５００）は、少なくとも１つのサーバと少なくとも１人の認証ユーザとが双方向通信するように構成されているインタフェース構成要素（７００）を含む、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。
【００７９】
Ｓ１５．サーバ（５００）は、少なくとも１つの分析アプローチに基づく鉄道路線インフラストラクチャメンテナンスの将来の状態を考慮しながら、鉄道路線における全車両の交通を監視及び予測することをさらに含む、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。
【００８０】
Ｓ１６．システムは、少なくとも１つのサーバ（５００）が生成したすべてのデータを記憶するように構成されている少なくとも１つの記憶構成要素（６００）をさらに備える、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。
【００８１】
以下、使用の実施形態を論じる。これらの実施形態は、数字を後ろに伴う文字「Ｕ」で略記される。本明細書において使用の実施形態を参照する場合は、これらの実施形態を意味している。
【００８２】
Ｕ１．交通制御における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。
【００８３】
Ｕ２．鉄道路線における交通を制御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。
【００８４】
以下、本発明の実施形態を示す添付図面を参照しながら本発明を記載する。これらの実施形態は、本発明の単なる例示であり、本発明を限定するべきでない。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明に係る鉄道路線インフラストラクチャへの複数のセンサの設置の概略的な例を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に記載の鉄道路線における交通を制御するシステムの概略図である。
【図３】本発明の実施形態に記載の交通制御システムの例示的な応用を示す図である。
【００８６】
すべての図面にすべての参照符号が示されているわけではないことに留意されたい。そうではなく、一部の図面において、参照符号の一部は、例示の簡潔性及び単純性のために省略されている。以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を記載する。
【発明を実施するための形態】
【００８７】
図１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描写を概略的に示している。単純に言えば、このシステムは、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を含んでよい。枕木３の代わりに、レール２のための道床を設けてもよい。
【００８８】
さらに、構成要素のさらなる例は、参照符号４で概念的に識別されるマストとして、概念的に示されている。そのような構成要素は、鉄道路線の近傍地点又は付近に通常配置される。さらに、参照符号５で概念的に識別されるトンネルが示されている。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。
【００８９】
例えば、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。
【００９０】
さらにまた、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得る。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キロメートル以上の範囲に及んでよい。枕木に取り付けるために他のセンサも使用することができる。センサはさらに、異なる種類のものとすることができる。例えば、第１のセンサ１０が加速度センサであり得る場合に、第２のセンサ１１は、磁気センサ又は特定のニーズに好適な任意の他の組み合わせとすることができる。様々なセンサが上記に列挙されている。
【００９１】
異なる又は同じ種類のセンサであり得る別のセンサ２０を、例えば、マスト４又は任意の他の構造に取り付けることができる。これは、異なる種類のセンサ、例えば、光センサ、温度センサ、さらには加速度センサ等のようなものであってよい。さらなる種類のセンサ、例えば、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、例えば、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。ここで及び／又は上記で言及したそれらのすべてのセンサは、単に非限定的な例であることを理解されたい。さらに、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。
【００９２】
図２は、鉄道路線における交通を制御するシステム１００を概略的に示している。システム１００は、参照符号２００で識別される少なくとも１つのデータ収集構成要素を備えてよい。データ収集構成要素２００は、複数のセンサ、センサシステム、又は複数のセンサシステムを含み得ることを理解されたい。したがって、データ収集構成要素２００は、複数のセンサ２００、複数のセンサシステム２００、センサシステム２００、センサ２００、又は単にセンサ２００と称されてもよい。センサ２００は、鉄道路線における交通に関連する情報、例えば、所与の軌道を通過する全車両に起因する振動をサンプリングするように構成されてよい。
【００９３】
さらに、システム１００は、処理構成要素３００も備えてよい。処理構成要素３００は、センサ２００から情報を受信するように構成されているスタンドアロン構成要素を含んでよい。単純に言えば、処理構成要素３００は、処理構成要素３００がセンサ２００と双方向に通信するのを可能にする構成をとってよい。 
【００９４】
１つの実施形態において、処理構成要素３００は、センサ２００の少なくとも１つと統合されてもよい。換言すれば、処理構成要素３００は、センサ２００の埋め込みモジュールを含んでもよい。 
【００９５】
本発明の１つの実施形態において、処理構成要素は、参照符号４００で概念的に識別される分析構成要素と通信してよい。分析構成要素４００は、少なくとも１つの分析アプローチに基づいてセンサデータを処理するように構成されてよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。
【００９６】
さらに、分析構成要素は、参照符号８００で概念的に識別される、データ送信構成要素と通信してよい。データ送信構成要素８００は、分析構成要素４００から情報を受信し、さらに、参照符号５００で概念的に識別されるサーバに受信した情報を送信するように構成されている１つ又は複数のモジュールを含んでよい。データ送信構成要素８００は、送信器８００と称されてもよい。
【００９７】
本発明の別の実施形態において、センサ２００、処理構成要素３００、分析構成要素４００、及びデータ送信構成要素８００は、各個々の構成要素に対応するタスクを続けて実行するように構成されている統合モジュールを含んでよい。単純に言えば、１つの実施形態において、センサ２００、処理構成要素３００、分析構成要素４００、及び送信器８００は、単独の構成要素からなるモジュールを含んでよい。
【００９８】
データ送信構成要素８００は、サーバ５００と双方向通信を確立するように構成されてよい。換言すれば、サーバ５００は、データ送信構成要素８００から情報を回収してよく、さらに、送信器８００に情報、例えば動作パラメータを提供してよい。各構成要素は、複数の動作パラメータを受信してよい、例えば、処理構成要素３００は、センサ２００から受信したデータの前処理を実行するようにコマンドを受けてよいことを理解されたい。代替的に又は加えて、処理構成要素２００は、センサ２００から受信した元データを送信するように指示されてよい、すなわち、センサ２００から到来するデータは、いかなるさらなるタスクも実行せずに次の構成要素に直接転送することができる。構成要素は、複数のタスク、例えば、次の構成要素に転送する前にセンサ２００から到来したデータの処理と、いかなる処理も伴わないセンサ２００から到来したデータの転送とを、同時に実行するように構成されてもよいことを理解されたい。
【００９９】
１つの実施形態において、サーバ５００は、クラウドサーバ、リモートサーバ、及び／又は異なるタイプのサーバの集合を含んでよい。したがって、サーバ５００は、クラウドサーバ５００、リモートサーバ５００、又は単純にサーバ５００と称されてもよい。別の実施形態において、サーバ５００は、中央サーバに収束してもよい。
【０１００】
サーバ５００は、それぞれ参照符号６００及び７００で概念的に識別される記憶構成要素及びインタフェース構成要素と双方向通信してもよいことを理解されたい。
【０１０１】
記憶構成要素６００は、記憶のためにサーバ５００から情報を受信するように構成されてよい。単純に言えば、記憶構成要素６００は、サーバ５００によって提供される情報を記憶してよい。サーバ５００によって提供される情報は、例えば、限定されないが、センサ２００が取得したデータ、処理構成要素３００が処理したデータ、及びサーバ５００において生成された任意の追加のデータを含んでよい。サーバ５００は、とりわけ、記憶構成要素６００内に割り当てられるデータの読み出し、記憶構成要素６００に記憶されるデータの書き込み及び上書き、並びに記憶構成要素６００内での記憶ロジック及びデータ分布の制御及び改変の許可を含む、記憶構成要素６００へのアクセスを許可されてよいことを理解されたい。
【０１０２】
本発明の１つの実施形態において、サーバ５００は、センサ２００から回収された交通情報に基づいて、信号を鉄道路線システムの他の構成要素に送信するように構成されてよい。例えば、所与の交通データがサーバ５００によって提供され、続いて、サーバ５００が命令を含む信号を生成し、これが実装のために鉄道路線システムに送信される。命令の組は、とりわけ、別の列車がその列車のルートを継続することを可能にするための、或る軌道から別の軌道への列車のスイッチングを含んでよい。さらに、信号は、少なくとも１つの分析アプローチに基づいてよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。
【０１０３】
インタフェース構成要素７００は、サーバ５００と情報を交換するように構成されている双方向通信構成要素を含んでよい。１つの実施形態において、インタフェース構成要素７００は、異なるレベルを有する複数のソフトウェアインタフェースを含んでよく、例えば、インタフェース構成要素７００は、鉄道路線交通を運営、制御、及び／又は改善する専用ソフトウェアのフロントエンドを含んでよい。別の実施形態において、インタフェース構成要素７００は、認証ユーザにサーバ５００へのアクセスを提供する物理的端末を含んでもよい。さらに、インタフェース構成要素７００は、サーバ５００への命令の提供を促進するように、及び／又は、例えばセンサ２００が取得した交通データ等の情報をサーバ５００から要求するように構成されてよい。そのような要求及び／又は情報のセットは、クエリと称されてよい。
【０１０４】
システム１００は、鉄道路線網における交通を制御するために適用されてよい。例えば、鉄道路線網は、線路と称されてもよい、複数の軌道から構成されてよい。図３は、列車Ａ及びＢが軌道、例えば、スイッチ３を介して接続されてもよい１及び２、を通って循環し得る、鉄道路線網の区間１０００の一例を示している。接続スイッチ３は、鉄道路線網の区間における或る軌道から任意の他の軌道への通過、例えば、軌道１から軌道２への接続スイッチ３を介した通過及び／又はその逆を可能にする構成をとってよい。スイッチ３のアクティブ化は、サーバ５００が制御してよく、サーバ５００は、センサ２００から取得した交通データに基づいて動作命令を提供してよい。
【０１０５】
１つの実施形態において、センサ２００は、とりわけ、列車、列車の速度、及び軌道上での列車の摩耗作用の識別を可能にする構成をとってよい。センサ２００が収集したデータは、サーバ５００がスイッチのアクティブ化の命令を生成する根拠を構成してよい。単純に言えば、列車が鉄道路線網のこの部分に接近してきている場合、センサ２００は、列車の速度及び／又は摩耗作用に従って、列車を例えば軌道１から軌道２に方向転換させるべくスイッチのアクティブ化を可能にし得るデータを回収してよい。センサ２００が収集したデータは、サーバ５００に通信されてよく、サーバ５００は、その後、その情報及び対応する命令を最も近傍のアセットに、例えば、最も近傍のスイッチに送信してよく、この結果、この最も近傍のスイッチは、軌道上での交通を制御するようにアクティブ化され得る。さらに、本発明の１つの実施形態において、システム１００は、少なくとも１つの分析アプローチに基づいてネットワークの所与の区間の個々のスイッチ上における特定の接近中の全車両の摩耗作用を計算してよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。
【０１０６】
本発明の別の実施形態において、システム１００は、特定の全車両、例えば列車Ａが、行路３のすでにより摩耗したスイッチ１．４及び２．４上でより大きな摩耗作用を受け得、したがって、例えば行路４のスイッチ１．５及び２．５を通るように全車両をルート変更してよいと決定してよい。さらに、システム１００は、別の全車両、例えば列車Ｂの軌跡が影響を受けないことを確実にする。 
【０１０７】
本発明の１つの実施形態において、システム１００は、他の類似の列車タイプが通常軌道１を通行する間に、特定の全車両が或る速度で軌道を通過すれば、例えば軌道２を通過すれば、受ける摩耗がより少なくなり得ると決定してもよい。このアプローチは、軌道の摩耗の減少及び／又は列車の時間に正確な循環特性に基づく列車の最適なルートの評価及び選択による切り替えを可能にし得るので、有利であり得る。さらに、システム１００は、少なくとも１つの分析アプローチに基づくデータ分析を用いて全車両の最適なルーティングを決定し得ることに基づいて、鉄道路線網の将来の状態を予測してよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。 
【０１０８】
例えば、全車両、例えば列車Ａが、最近メンテナンスを受けたスイッチ、例えばスイッチ１．４に接近してきており、一方で、別のスイッチ、例えばスイッチ１．５がメンテナンス周期に近づいてきている場合、システム１００は、実行されるメンテナンス周期が近づいているスイッチに全車両が到達するまで、列車Ａを軌道１上に維持するように決定してよい。続いて、システム１００は、列車Ａをスイッチ１．４ではなくスイッチ１．５を介して軌道２へとルート変更してよい。このようなアプローチは、アセットのライフサイクルの最大化を可能にし得るため、有利であり得る。換言すれば、このようなアプローチは、アセットの健康状態、メンテナンス、及び／又は点検計画を考慮した鉄道路線の最適な使用を可能にし得る。
【０１０９】
さらに、システム１００は、軌道の最適パフォーマンス及び鉄道路線の交通を確実にするためにどのルートを維持しなければならないかを決定可能としてもよい。より単純に言えば、システム１００は、スイッチエンジン、例えばスイッチ２．４の現在の条件に基づいて、その条件ではスイッチの位置を維持するのが最適であるか、すなわちその条件ではスイッチを動かさないことが最善であるかを識別可能であってよい。結果として、システム１００は、鉄道路線網の区間、例えばスイッチ２．４を通って到来するすべての全車両のルートが、１つの特定の位置に維持されるべきかを決定可能であってよい。加えて、システム１００は、鉄道路線に関連する条件（例えば摩耗作用、速度）が交通状態に最適なルーティングを保証する限り、将来の条件に基づいてルートをどれだけ長く維持しなればならないか、すなわち、システム１００が、全車両のルートを変更せずに維持してよいか、又は、その条件ではルートを変更せずに維持することが必要となるかを識別可能であってよい。
【０１１０】
より単純に言えば、システム１００の決定は、例えば限定されないが、駅における停止、速度制限、及び安全規制等の交通制御の他のルールも考慮しながら、鉄道路線における交通を制御するために直接使用されてよい。加えて、システム１００の決定は、共通の交通制御システムに通信されてもよく、共通の交通制御システムは、複数の鉄道路線システムにおける交通を制御する場合そのデータをさらに考慮してよい。このようなルート計画は、鉄道路線システムに関連する過去及び現在の情報を考慮してよく、将来の状態の予測のための分析は、少なくとも１つの分析アプローチに基づいてよく、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、強化学習、統計分析、統計モデル、主成分分析、独立成分分析（ＩＣＡ）、動的時間伸縮法、最尤推定、モデル化、推定、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、及び／又は隠れマルコフモデルの少なくとも１つを含む。
【０１１１】
上記では、添付図面を参照しながら好ましい実施形態を記載したが、当業者であれば、この実施形態は単に例示の目的で提供されており、特許請求の範囲によって規定される本発明の適用範囲を限定するものとは決して解釈されるべきでないことを理解するであろう。
【０１１２】
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。
【０１１３】
上記に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は、偶発的である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偶発的である場合がある。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１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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