(57)【要約】【課題】ドグ位置に関する多大な学習時間を伴うことなくドグに対する台車の位置を検出することができる有軌道台車システムにおける台車位置検出方法を提供することを課題とする。【解決手段】有軌道台車システム２１には、閉ループをなすレール２３上に台車２５，２７が走行可能に配置され、レールの近傍に複数のドグ２９，３１，３３，３５が配置されている。台車位置検出にあたっては、まず、ドグ相互間の距離データをプレティーチングデータとして各台車に提供しておくと共に、各ドグ毎に他のドグと区別可能な識別用情報をバーコード形式で割り当てておく。そして、各台車は、直近のドグから検出した識別用情報と距離データとに基づいて軌道上における全ドグの位置を学習し、以降、台車の走行情報と学習したドグ位置から台車位置を検出する。【選択図】        図１
2005011182.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
閉ループをなす軌道上に少なくとも１台の台車が走行可能に配置され、軌道の近傍に複数のドグが配置されている有軌道台車システムにおいて、
ドグ相互間の走行制御データをプレティーチングデータとして予め用意しておくと共に、各ドグ毎に他のドグと区別可能な識別用情報を設けておき、
台車毎に直近のドグから検出した前記識別用情報と前記走行制御データとに基づいて軌道上における全ドグの位置を学習させ、
学習したドグ位置に対する台車位置を検出する、
ことを特徴とする有軌道台車システムにおける台車位置検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、有軌道台車システムにおける台車位置検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、台車の走行軌道近傍に必要なデータを提供する手段が配置された台車システムが存在している（例えば、特許文献１参照）。図２に基づいて、現在の有軌道台車システムにおける台車位置検出方法を説明する。有軌道台車システムのレール１上には、複数台の台車（本例では２台で説明）３，５が走行可能に配置されており、さらにレール近傍には複数のドグが配置されている。かかる複数のドグは、一つの原点ドグ７と、その原点ドグよりもサイズが短く原点ドグを基準にナンバリングされる複数個の通常ドグ（本例では４個）９とから構成されている。
【０００３】
このような有軌道台車システムにおいては、まず、台車３，５を原点ドグ７の位置まで走行させ、次にその原点ドグ７を原点として１番目の通常ドグ９までの距離を測定し、その距離をもって１番目の通常ドグ９の位置を学習する。そして以降同様に、４番目の通常ドグ９まで学習を繰り返す。距離の測定に際しては、台車の車輪の回転をエンコーダのパルスとしてカウントしている。パルスのカウントは常に行われているが、原点ドグ７を検出するまではカウントデータは記憶されず、原点ドグ７の通過後に各通常ドグ９の位置情報としてそれぞれ原点ドグ７からのパルスカウントデータを記憶する。そして、このようにして各通常ドグ９の位置を学習しておくと共に、例えば原点ドグ７からの台車３，５の走行距離を記憶しておくことで、各台車３，５の各通常ドグ９に対する位置を検出することができるようになっている。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１０−２０７５３９号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した現在の台車位置検出方法では、各台車は原点ドグ７をまず最初に検出しなければドグ位置の学習を開始することができないため、原点ドグ７を検出するまでにレール１上を走行している過程が無駄になってしまう問題がある。すなわち、図２において原点ドグ７の直後に存在する台車３は、その状態から学習を行おうとする場合、最初にほぼ１周回って原点ドグ７を通過した後に始めて実質的な学習を開始することが可能となり、原点ドグ７まで戻るためのほぼ一周分は無駄になる。また、レール１上に新たにドグを追加した場合には、レール上を走行する全台車に対して再度ドグ位置の学習を行う必要が生じていた。
【０００６】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、ドグ位置に関する多大な学習時間を伴うことなくドグに対する台車の位置を検出することができる、有軌道台車システムにおける台車位置検出方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するため、本発明の有軌道台車システムにおける台車位置検出方法は、閉ループをなす軌道上に少なくとも１台の台車が走行可能に配置され、軌道の近傍に複数のドグが配置されている有軌道台車システムにおいて、ドグ相互間の走行制御データをプレティーチングデータとして予め用意しておくと共に、各ドグ毎に他のドグと区別可能な識別用情報を設けておき、台車毎に直近のドグから検出した前記識別用情報と前記走行制御データとに基づいて軌道上における全ドグの位置を学習させ、学習したドグ位置に対する台車位置を検出する、ことを特徴とする。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態に係る台車位置検出方法について説明する。図１に、本実施の形態の台車位置検出方法を適用する有軌道台車システムの構成を示す。有軌道台車システム２１は、閉ループをなす軌道としてレール２３を備えており、このレール２３上には、複数台の、本実施の形態では説明の都合上２台の台車２５，２７が一方向に走行可能に配置されている。また、レール２３の近傍には、複数個の、本実施の形態では説明の都合上４個のドグ２９，３１，３３，３５が配置されている。各ドグは、例えば搬入・搬出ステーションなど運搬作業上、役割のある位置に割り振られていることが多い。また、各ドグ２９，３１，３３，３５にはそれぞれ、他のドグと相互に区別ができるようにするため識別用情報が設けられている。各ドグにおける情報はバーコード形式で表示されている。一方、各台車２５，２７には、前述したドグ２９，３１，３３，３５のバーコード情報を読み取るためのバーコードリーダ３７や、台車の走行距離を測定するためのパルスエンコーダ３９が設けられている。また、有軌道台車システム２１はコントローラ４１を備えており、各台車２５，２７は、かかるコントローラ４１と無線形式で情報や命令を送受信できるよう接続されている。
【０００９】
次に、このような有軌道台車システムにおける台車位置検出方法について説明する。まず、各台車２５，２７に、プレティーチングデータとしてドグ相互間の距離データ（走行制御データ）を予め記憶させておく。かかるプレティーチングデータは、コントローラ４１から各台車２５，２７に送られる。このように各台車２５，２７がドグ相互間の距離データを予め持った状態で、図１の状態から各台車２５，２７の走行を開始させ学習を行わせる。４番目のドグ３５と１番目のドグ２９との間にある第１の台車２５は、図中矢印Ａの進行方向に走行すると、直近のドグである１番目のドグ２９に達する。そこで、第１の台車２５は、バーコードリーダ３７を介して１番目のドグ２９に貼り付けられたバーコード情報を読み取る。バーコード情報には、他のドグと相互に区別できるようにするための識別用情報が含まれているため、第１の台車２５は現在自車がいる位置が複数のドグのなかでも１番目のドグ２９の位置であることを学習することができる。さらに、第１の台車２５には、ドグ相互間の距離データがプレティーチングされているため、１番目のドグ２９の位置が学習できればレール２３上の他のドグ３１，３３，３５の位置も瞬時に学習することができる。これにより、現在位置からどの程度離れた距離に、どのドグが存在するかを認識することができる。
【００１０】
また、第１の台車２５は、レール２３上を走行中、自車の車輪の回転をパルスエンコーダの出力パルスとしてカウントしており、それにより自車の走行距離を検出している。したがって、例えば１番目のドグ２９を越した後の走行距離を検出することによって、自車が１番目のドグ２９と２番目のドグ３１との間のどこにいるか、また、ドグ相互間の距離データに基づいて次の２番目のドグ３１までの距離がどの程度であるか、などといった自車台車の位置情報を検出することができる。また、これらの学習や位置検出は、個々の台車毎に実施することができ、第２の台車２７においてもまた同様に実施されている。
【００１１】
このように本実施の形態では、台車システム始動に際してまず全台車がそれぞれ原点ドグを検出しそれに基づいて他の全てのドグの位置を学習しなければならないという方式自体を廃止することができ、原点ドグを検出するまでの時間をなくすことで、学習時間を大幅に短縮することが可能となった。これは具体的には次のような数値上の差異となって表れる。例えば現在の台車の学習速度２４ｍ／分でレール１周長さ２００ｍの条件ならば台車はレールを１周するために約８分程要するので、従来の学習態様であると、原点ドグのすぐ後から学習を始める条件ではまず原点ドグを検出するために約８分ほどかけてレールをほぼ１周し、さらに原点ドグを基準にレール上の全ドグの位置を確認学習するためにやはり約８分ほどかけてレールを１周する。したがって、最終的にはレール上をほぼ２周することとなり、学習時間は合計約１６分程になる。しかしながら、本実施の形態であれば、各台車はそれぞれ直近のドグの位置を確認できれば、プレティーチングデータに基づいてレール上の全ドグの位置を学習することができる。したがって、上記の条件で考えると、学習時間の合計は最も長くかかるケースを想定しても８分未満であり、現実のドグの配置数と配置位置を考えると数分以下に収めることも可能である。さらに、本実施の形態では、従来の原点ドグのようにドグ位置の基準を決定するためだけの概念のドグを省略できる利点もある。
【００１２】
また、一度レール２３上のドグの学習が終了した後に、レール２３に５番目のドグ４３が追加された場合、従来の態様であれば、ドグのナンバリングを含め追加後の全ドグの位置を学習するため再度、最長で約２周の学習を行う必要があった。しかしながら、本実施の形態では、コントローラ４１から各台車２５，２７に５番目のドグ４３を追加したプレティーチングデータを送りなおし、各台車２５，２７においてドグ相互間の距離データを更新して認識するだけで学習完了する。したがって、ドグの追加、削除、移動などの変更の場合にも学習時間を大幅に短縮することができる。
【００１３】
また、一度レール２３上のドグの学習が終了した後に、レール２３上に新たに台車が投入された場合、その台車にも学習が必要となる。従来の態様であれば、追加された台車の学習を他の通常運転中の台車に混じって行おうとした場合、他の通常運転中の台車はレール上で走行・停止を繰り返すため、本来の学習速度でレールを周回することができず、最長で２周した場合には更に学習時間が増大する。あるいは、レール上の全台車を一斉に再学習させる場合、本来学習が完了した台車にも再度不要な学習を行うこととなる。しかしながら、本実施の形態では、新規投入された台車は、直近のドグに到達さえすれば、そこからレール上の全ドグの位置を学習できるため、他の通常運転中の台車に混じって学習をしても殆ど無駄な時間を要しない。
【００１４】
また、本実施の形態では、プレティーチングデータであるドグ相互間の距離データと、実際にバーコードリーダ３７によって検出された一対のドグ位置の間のエンコーダパルスによる実測値とを常に比較しており、その誤差に基づいて以降使用するドグ相互間の距離データを自動的に補正している。従って、上記のように学習時間を大幅に短縮しておりながら、精度的にも、実測値を用いる従来のドグ位置学習態様に対して劣ることなく同レベルを確保することが可能となっている。
【００１５】
以上に説明してきた本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく様々な改変を施して実施することができる。例えば、プレティーチングデータとしてのドグ相互間の走行制御データは、ドグ相互間の距離データのみに限定されるものではなく、少なくとも距離データを含んでいれば、その他に加減速データなどドグ相互間の走行を制御するうえで有用なデータを含んでいてもよい。また、各ドグ毎に設けられた他のドグと区別可能な識別用情報は、バーコード形成に限定されるものではなく、例えば、ＩＤリーダーを用いたデータ読み取り形式や磁気センサを用いたデータ読み取り形式などでもよい。さらに、個々に形状の異なる切り欠きをドグに割り当て接触子や画像認識などによって切り欠きの形状差から識別する態様も可能である。
【００１６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の有軌道台車システムにおける台車位置検出方法によれば、各台車は直近のドグの認識さえできればプレティーチングデータに基づいて軌道上の全てのドグ位置の学習を完了することができ、ドグ位置に関する多大な学習時間を伴うことなくドグに対する台車の位置を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る台車位置検出方法を適用した有軌道台車システムを示す図である。
【図２】従来の有軌道台車システムを示す図である。
【符号の説明】
２１…有軌道台車システム、２３…レール（軌道）、２５，２７…台車、２９，３１，３３，３５，４３…ドグ。
【図１】
2005011182.tif 000003
【図２】
2005011182.tif 000004