(57)【要約】      （修正有）【課題】鉄道運転の安全性、信頼性、乗客の快適性を向上させる。【解決手段】車両の現在の線路位置を含む車両状況情報を提供するステップと、車両が取るべき経路を提供するステップと、車両運転助言及びまたは車両運転要件を、線路位置及び車両経路に関連付ける運転プロファイル情報を提供するステップと、車両の運転リスクを、車両状況情報、車両が取るべき経路及び運転プロファイル情報から決定するステップであり、各運転リスクは、特定の線路の区域または特定の経路上の区域において運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性である、ステップと、前記運転リスクに基づいて、車両の運転士に対して勧告通知を生成するステップであり、各勧告通知は、運転士により追従されたときに、運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性を減少させる、ステップと、を含む。【選択図】図１
2016159904.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上の車両経路を形成する線路のネットワーク上での鉄道車両の運転方法であって、
前記車両の現在の線路位置を含む車両状況情報を提供するステップと、
前記車両が取るべき経路を提供するステップと、
車両運転助言及びまたは車両運転要件を線路位置及び車両経路に関連付ける運転プロファイル情報を提供するステップと、
車両の運転リスクを、前記車両状況情報、前記車両が取るべき経路及び前記運転プロファイル情報から決定するステップであり、各運転リスクは、特定の線路の区域または特定の経路上の区域において前記運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性である、ステップと、
前記運転リスクに基づいて、車両の運転士に対して勧告通知を生成するステップであり、各勧告通知は、前記運転士により追従されたときに、前記運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性を減少させる、ステップと、
を含む、１つ以上の車両経路を形成する線路のネットワーク上の鉄道車両の運転方法。
【請求項２】
前記車両状況情報は、前記車両の現在の速度及びまたは前記車両の現在の進行方向を更に含む、
請求項１に記載の運転方法。
【請求項３】
現在のネットワーク信号箇所及び現在のネットワーク速度制限を含む、ネットワーク状況情報を提供するステップを更に含み、
前記勧告通知の生成は、当該通知が前記運転士により追従された場合に、前記現在のネットワーク信号箇所及び前記現在のネットワーク速度制限に矛盾するときには、抑制される、
請求項１または２に記載の運転方法。
【請求項４】
過去の車両運転の記録を線路位置及び車両経路に関連付ける、過去運転情報を提供するステップを更に含み、
前記車両の前記運転リスクは前記過去運転情報からによっても決定される、
請求項１から３のいずれか一項に記載の運転方法。
【請求項５】
運転プロファイル情報は前記車両経路に沿った好ましい速度プロファイルを含み、前記運転方法は、
前記現在の線路位置及び前記好ましい速度プロファイルから前記車両の現在の速度目標を決定するステップと、
前記勧告通知とは別個に、前記車両の前記運転士に対して、前記現在の速度目標を表示するステップと、
を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の運転方法。
【請求項６】
前記運転リスクは地上側位置において決定され、前記運転方法は、前記車両へ前記運転リスクを通信するステップをさらに含み、前記勧告通知は前記車両の車上で生成される、
請求項１から５のいずれか一項に記載の運転方法。
【請求項７】
１つ以上の車両経路を形成する線路のネットワーク上の鉄道車両の運転を改善するためのシステムであって、
前記車両の現在の線路位置を含む車両状態情報を得る、測定サブシステムと、
前記車両がとるべき前記経路を保存する、経路データベースと、
車両運転助言及びまたは車両運転要件を、線路位置及び車両経路へ関連付ける運転プロファイル情報を保存する、運転プロファイルデータベースと
前記車両の運転リスクを、現在の線路位置、前記車両が取るべき前記経路、及び前記運転プロファイル情報から決定するための第１プロセッサユニットであり、各運転リスクは特定の線路の区域または特定の経路上の区域において運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性である、第１プロセッサユニットと、
前記運転リスクに基づき前記車両の運転士へ勧告通知を生成するための第２プロセッサユニットであり、各勧告通知は、前記運転士により追従されたときに、前記運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性を減少させる、第２プロセッサユニットと、
前記運転士へ前記勧告通知を表示するための、運転士インターフェース装置と、
を含む、１つ以上の車両経路を形成する線路のネットワーク上の鉄道車両の運転を改善するためのシステム。
【請求項８】
前記車両状態情報は更に、前記車両の前記現在の速度及びまたは前記現在の車両の進行方向を含む、
請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
現在のネットワーク信号箇所及び現在のネットワーク速度制限を含むネットワーク状況情報を提供する、信号及び安全サブシステムを更に含み、
前記勧告通知の生成は、当該通知が前記運転士により追従された場合に、前記現在のネットワーク信号箇所及び前記現在のネットワーク速度制限に矛盾するときには、第２プロセッサユニットにより抑制される、
請求項７または８に記載のシステム。
【請求項１０】
過去の車両運転の記録を線路位置及び車両経路に関連付ける過去運転情報を保存する、交通データベースを更に含み、
前記車両の前記運転リスクは、前記第１プロセッサユニットにより、前記過去運転情報に基づいて決定される、
請求項７から９のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記運転プロファイル情報は、前記車両経路に沿った好ましい速度プロファイルを含み、前記システムは更に、
前記現在の線路位置及び前記好ましい速度プロファイルから前記車両の現在の速度目標を決定するサブシステムと、
前記勧告通知とは別に、前記車両の前記運転士に対して、前記車両の現在の速度目標を表示するディスプレイと、
を含む、請求項７から１０のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記運転プロファイルデータベース及び前記第１プロセッサユニットは地上側に位置し、前記第２プロセッサユニットは前記車両の車上に位置し、前記システムは前記運転リスクを前記車両に通信する通信装置を更に含む、
請求項７から１１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、鉄道車両の運転方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
効率的な鉄道車両の運転は、鉄道網全体にわたる鉄道インフラストラクチャの状態や他の考慮材料により強く影響される。車両の運転士は、線路の異なる区域にそれぞれ規定された運転要件や助言に従わねばならず、場合によっては運転士は、例えばブレーキ効率を悪化させるような線路傾斜や、滑りやすいレール、悪天候による視界不良、一時的な速度制限といった影響から、特定の区域で特別な注意を払う必要がある。この情報は、位置に付随する、運転プロファイル情報と見做すことができる。
【０００３】
一般的には車両運転の効率を向上するために、既知の種類の運転者補助システム（ＤＡＳ）を、鉄道車両の運転士に対して助言運転速度を提供するために使用することができる。しかしながら、当該システムをもってしても、運転士が助言に従わない場合には、運転士の過失による誤操作の可能性が存在する。更に、当該システムは、車両運転効率に関連しない、運転士による運転過誤という幅広い課題は考慮しない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１２／１１７０７０号
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第一の態様において、本発明は、１つ以上の車両経路を形成する線路のネットワーク上での鉄道車両の運転方法であって、
前記車両の現在の線路位置を含む車両状況情報を提供するステップと、
前記車両が取るべき経路を提供するステップと、
車両運転助言及びまたは車両運転要件を線路位置及び車両経路に関連付ける運転プロファイル情報を提供するステップと、
車両の運転リスクを、前記車両状況情報、前記車両が取るべき経路及び前記運転プロファイル情報から決定するステップであり、各運転リスクは、特定の線路の区域または特定の経路上の位置において前記運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性である、ステップと、
前記運転リスクに基づいて、車両の運転士に対して勧告通知を生成するステップであり、各勧告通知は、前記運転士により追従されたときに、前記運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性を減少させる、ステップと、
を含む、１つ以上の車両経路を形成する線路のネットワーク上の鉄道車両の運転方法を提供する。
【０００６】
このため、本方法は、例えば鉄道運転の安全性、信頼性、及び乗客の快適性を向上させる一助となる、位置に付随する勧告通知を鉄道車両運転士に提供する。
【０００７】
第一態様の方法は、以下の選択的特徴のいずれか一つを、または互換性を有する限度において、いずれかの組み合わせを、含むことができる。
【０００８】
前記車両状況情報は、車両の現在の速度及びまたは車両の現在の進行方向を更に含むことができる。
【０００９】
車両状況情報は更に、車両制御の実施を確認するインジケータ（例えば、車両ブレーキやドアの作動等）、及びまたは車両センサ測定を含むことができる。
【００１０】
車両運転助言は、例えばエネルギー効率用に最適化された、車両経路に沿った好ましい速度プロファイルを含んでもよい。車両運転要件は、例えば駅に対応する、ネットワーク上の位置における、車両ドア操作要件を含むことができる。
【００１１】
勧告通知は、運転士が将来行いかねない、車両運転過誤及びまたは過失のリスクを含むことができる。
【００１２】
方法は更に、現在のネットワーク信号箇所及び現在のネットワーク速度制限を含むネットワーク状況情報を提供するステップを更に含み、前記勧告通知の生成は、当該通知が運転士により追従されたときに、現在のネットワーク信号箇所及び現在のネットワーク速度制限に矛盾するときには、抑制される。
【００１３】
方法は更に、以前の車両運転の記録を線路位置及び車両経路に関連付ける、過去運転情報を提供するステップを更に含み、前記車両の前記運転リスクは前記過去運転情報によっても決定される。これにより、方法は、ネットワーク上を走行する車両運転の経験の蓄積を利用することができる。
【００１４】
運転プロファイル情報は、前記車両経路に沿った好ましい速度プロファイルを含むことができる。この場合、方法は更に、前記現在の線路位置及び前記好ましい速度プロファイルから現在の車両の速度目標を決定するステップと、前記勧告通知とは別に、前記車両の前記運転士に対して、前記現在の速度目標を表示するステップと、を含む。
【００１５】
前記運転リスクは、地上側位置において決定され、前記方法は更に、前記車両へ前記運転リスクを通信するステップを含み、前記勧告通知は前記車両の車上で生成される。
【００１６】
第２の態様において、本発明は、１つ以上の車両経路を形成する線路のネットワーク上の鉄道車両の運転の向上システムであって、
前記車両の現在の線路位置を含む車両状態情報を得る、測定サブシステムと、
前記車両がとるべき前記経路を保存する、経路データベースと、
車両運転助言及びまたは車両運転要件を、線路位置及び車両経路へ関連付ける運転プロファイル情報を保存する、運転プロファイルデータベースと
前記車両の運転リスクを、前記現在の線路位置、前記車両が取るべき前記経路、及び前記運転プロファイル情報から決定するための第１プロセッサユニットであり、各運転リスクは特定の線路の区域または特定の経路上の位置において運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性である、第１プロセッサユニットと、
前記運転リスクに基づき前記車両の運転士へ勧告通知を生成するための第２プロセッサユニットであり、各勧告通知は、運転士により追従されたときに、運転プロファイル情報から逸脱する将来の車両運転の可能性を減少させる、第２プロセッサユニットと、
前記運転士へ前記勧告通知を表示するための、運転士インターフェース装置と、
を含む、１つ以上の車両経路を形成する線路のネットワーク上の鉄道車両の運転の改善システムを提供する。
【００１７】
このため、第２の態様のシステムは、第１の態様の方法に対応する。第１の態様の方法の追加的な各特徴は、第２の態様のシステムに対しても同様である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、鉄道車両の運転士に対する位置付随勧告システムの概要を模式的に示す図である。
【図２】図２は、図１のシステムの要素を、より詳細に示す図である。
【図３】図３は、線路の区域に対する理想的な及び現実の速度プロファイルを示す図である。
【図４】図４は、線路の隣接する区域にある２つの鉄道車両Ａ、Ｂを模式的に示す図である。
【図５】図５は、図４の線路の区域に沿って走行する場合の、車両Ａの理想的な及び現実の速度プロファイルを示す図である。
【図６】図６は、図１及び２のシステムの、位置付随リスク生成部による、リスク生成のフローチャートである。
【図７】図７は、図１及び２のシステムの、勧告生成部による勧告通知のリアルタイム生成のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
ここでの記載は、好ましい例示的実施例を提供するのみであり、発明の範囲、適用性、または構成を制限するものではない。むしろ、好ましい例示的実施例についての以降の記載は、熟練の当業者に対して本発明の好ましい例示的実施例の実施を可能とするものであって、本発明の範囲を逸脱することなく要素の機能及び配置に様々な変更を加えることができることと解される。
【００２０】
実施形態の十分な理解のため、以下の記載には特定の詳細内容が示される。しかしながら、通常の当業者であれば、当該実施形態は当該特定の詳細内容なくしても実施可能であることが理解される。例えば、実施形態を不明瞭にすることを避けるため、周知の回路、プロセス、アルゴリズム、構造、及び技術を、不要な詳細内容を説明することなく、示すことができる。
【００２１】
また、実施形態は、フローチャート、フロー図、データフロー図、構造線図、またはブロック図として描写されるプロセスとして説明することができる。フローチャートにおいて、操作を一連のプロセスとして説明している場合でも、多くの操作は並行してまたは同時に行うことができる。加えて、操作の順番は異なっても構わない。プロセスは、全ての操作が完了した場合に終了するが、図に含まれない追加的ステップを含むことができる。プロセスは、方法、機能、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラム等に相当することができる。プロセスが機能に相当する場合、その終了は、当該機能の呼び出し機能または主機能への復帰に相当する。
【００２２】
ここに開示する通り、「コンピュータ可読媒体」とは、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、マグネティックＲＡＭ、コアメモリ、磁気ディスク記憶媒体、光学記録媒体、フラッシュメモリ装置、及びまたは他の情報保存用機械可読媒体を含む、一つ以上のデータ保存用デバイスを意味することができる。「コンピュータ可読媒体」という用語は、携帯または固定記憶装置、光学記憶装置、無線チャネル、及び命令及びまたはデータを保存、収容または携帯可能な様々な他の媒体を含むが、これに限定されない。
【００２３】
また、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、ミクロコード、ハードウェア記述言語、またはそのあらゆる組み合わせにより実施可能である。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェアまたはマイクロコードで実施する場合、必要なタスクを実行するプログラムコードまたはコードセグメントを記憶媒体などの機械可読媒体に保存することができる。プロセッサが必要なタスクを実行してもよい。コードセグメントがプロシージャ、機能、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、または命令、データ構造、またはプログラム文のあらゆる組み合わせ、を表してもよい。コードセグメントは、情報、データ、アーギュメント、パラメータ、または記憶内容を通過及びまたは受領することで、他のコードセグメントまたはハードウェア回路と結合されてもよい。情報、アーギュメント、パラメータ、データ等は、メモリ共有、メッセージ受渡し、トークンパッシング、ネットワーク伝送等を含むあらゆる適切な手段経由で、通過し、転送し、または伝達することができる。
【００２４】
鉄道車両状態監視システム（ＣＭＳ）は、ＩＴ及び通信システムの進化により、幅広く使用されるようになってきている。しかしながらＣＭＳは、車両状況のみならず、インフラストラクチャや運転士の行動の監視も可能とすることができる。更に、ＣＭＳ由来のデータは、位置に付随するリスクデータベースを構築できるよう、運転及びインフラストラクチャリスクを特定可能とする。このようなデータベースは、鉄道運転中の安全性、信頼性、及び乗客の快適性を向上するために様々な方法で利用可能である。
【００２５】
特に、（ｉ）車両状況情報、及び（ｉｉ）車両運転助言及びまたは車両運転要件を、線路位置及び車両経路へ関連付ける、運転プロファイル情報、から生成される、運転リスクデータベースに基づき、運転士に対する位置付随勧告または教育システムを提供することができる。
【００２６】
図１は、当該システムの大要を模式的に示す。左手側は、鉄道車両の車上に設置されるシステムの要素である。これらの要素は、更なる車両に重複して設けられてもよい。右手側は、地上側に設置されるシステムの要素である。図２は、システムの要素を更に詳細に示す。
【００２７】
最初に車上要素に言及すると、図１に示す制御ユニット１は、図２の以下の要素を含む。すなわち、勧告生成部２、車上の位置付随リスクデータベース（ＤＢ）３、車上通信ユニット８、及び経路ＤＢ５である。
【００２８】
勧告生成部２は、運転士に対する勧告通知９を生成し、勧告端末６へ送信する。通知は、運転士が将来行いかねない運転過誤または過失の潜在的なリスクを含む。通知９は、車上の位置付随リスクＤＢ３が保持する情報から作成される。通知作成は、車両の位置や、経路ＤＢ５から得る経路データといった情報も考慮に入れる。車両速度及び方向、信号やセンサシステムからの制限を考慮に入れてもよい。
【００２９】
位置探知機７は、例えばＧＰＳ、線路に付随する中継器、カメラ、走行距離計、または他のあらゆる位置推定装置を用いて、その経路上の車両の位置を決定する。ＣＭＳ１０は、センサデータ、運転士運転データ、ＣＣＴＶデータ等といった、車両からの車上情報を記録する。位置探知機７とＣＭＳ１０の組み合わせは、車両状況情報測定サブシステムとみなすことができる。勧告端末６は、視覚表示または音声により、運転士に勧告通知９を発する。運転士による入力を、通知の受領の確認として受け付けてもよい。車上の位置付随リスクＤＢ３は、システムの地上側部分が送信する位置付随リスクデータを保存する。車上通信ユニット８は、システムの車上側部分と地上側部分との間でデータを通信する。信号及び安全サブシステム１１は、制限速度や停止信号といった、運転制限を勧告生成部２へ送信する。制限は、従来の信号及び安全サブシステムに含まれる、センサや通信システムにより獲得することができる。
【００３０】
地上側要素に目を転じると、通信システム１２は車上通信ユニット８と通信する。状態監視ＤＢ１３は、車上ＣＭＳ１０が収集した状況データのみならず、位置探知機７からの位置情報も保持する。交通ＤＢ１４は、目標地域内及びその周囲の車両の識別及び移動記録と、地域の信号及び安全データを保持する。過去の線路のネットワーク記録を保存してもよい。例えば記録は、車両タイプ、以前の車両位置、以前のネットワーク信号及び制限等といった情報を含んでもよい。交通ＤＢ１４のデータは、定期的に更新可能である。運転プロファイルＤＢ１５は、車両運転助言及びまたは車両運転要件を線路位置及び車両経路へ関連付ける、データを保存する。特に、当該ＤＢは、異なる時間帯に応じて経路に沿って最適化されるなど、理想的なまたは正確な車両運転のパターンを保存することができる。線路ＤＢ１６は、例えば信号位置など、経路及びインフラストラクチャデータを保存する。経路ＤＢ１７は、目標地域内の車両の経路を保存する。当該ＤＢからのそれぞれの経路情報は、車両自身の車上の経路ＤＢ５へ送信される。図１に示す車両状況及び運転プロファイルＤＢ２０は、図２の以下の要素を含む。すなわち、状態監視ＤＢ１３、運転プロファイルＤＢ１５、線路ＤＢ１６、及び経路ＤＢ１７である。
【００３１】
位置付随リスク生成部１８は、それぞれの車両状況情報及びそれぞれの運転プロファイル情報から、目標地域内の車両の運転リスクを決定する。運転リスクとは、運転プロファイルＤＢ１５の運転プロファイル情報から逸脱するような将来の車両運転の可能性である。特に、各車両について、位置付随リスク生成部１８は、状態監視ＤＢ１３、交通ＤＢ１４、線路ＤＢ１６、及び経路ＤＢ１７からの情報を用いて、リスクを計算することができる。リスクデータは、その後車上の位置付随リスクＤＢ３へ転送するため、任意の位置付随リスクＤＢ１９へ保存することができる。またはリスクデータは、車上の位置付随リスクＤＢ３へ直接送信することもできる。
【００３２】
次に、システムの機能を説明する。ＣＭＳ１０は、位置探知機７を用いて位置及び時間情報と相関させて、実際の速度、ブレーキ地点、レバー及びボタン操作等、どのように車両が運転されるかを収集し記録する。位置データは、進行方向及び線路上の場所を含む。車両位置を決定するために、地上側システムを用いてもよい。ＣＭＳデータは、信号及び安全サブシステム１１からの信号及び安全データを含んでもよい。当該データは、位置が同一であっても、異なる運転にとって異なる可能性があるためである。
【００３３】
収集した車上状況データ（すなわち位置、進行方向、ＣＭＳデータ）は、車上通信ユニット８によりシステムの地上側部分に送信され、これは例えば携帯電話通信、インターネット、無線及びまたはメモリーカードまたはハードディスクによるオフラインデータ収集に基づくことができる。収集した速度データの例を表１に示し、収集したイベントデータの例を表２に示す（ドア開放操作）。
【００３４】
【表１】
2016159904.tif 000003
【００３５】
【表２】
2016159904.tif 000004
【００３６】
地上側システムは、異なる車両から収集した車上状況データを受信し、状態監視ＤＢ１３へ保存する。
【００３７】
一方、運転プロファイルＤＢ１５は、理想的なまたは正確な車両運転のパターンを保存する。例えば当該ＤＢは、経路に沿った、例えばエネルギー効率のために最適化された、好ましい速度プロファイルを維持することができる。例を表３に示す。このプロファイルは、例えば運転士による非理想的な運転、または独自に課された運転制限などにより、実際には実現しない可能性もある。
【００３８】
【表３】
2016159904.tif 000005
【００３９】
運転プロファイルＤＢ１５は、例えば表４に示すような駅でのドアの操作パターンなど、他の操作プロファイルを保存することもできる。運転プロファイルＤＢ１５において、こうしたプロファイルは、線路位置及び経路に関連付けられる。
【００４０】
【表４】
2016159904.tif 000006
【００４１】
操作プロファイルデータは、経験的にまたは経験に基づくことなく確定することができる。このため、１つの選択肢としては、プロファイルを手作業で入力することが挙げられる。例えば、駅でのドア開放パターンは、固定ルールに従わねばならないが、それは手作業により入力可能である。他の選択肢は、プロファイルデータを機械学習により決定することである。例えば、エネルギー効率的速度プロファイルは、実際の車両走行結果から得ることができる（例えば、ここに全ての記載内容を援用する、特許文献１を参照）。操作プロファイルは、ＣＭＳデータに基づくこともできる。例えば、運転士過誤率は一般的に低いため、正確な操作プロファイルの定義のために、過去の操作の統計的分析は有用であり、及びまたは正確な操作状況の一連をＣＭＳデータから自動的に抽出することができる。
【００４２】
理想的なまたは正確な車両運転からの逸脱と定義される運転過誤は、運転プロファイルＤＢ１５に記録される。運転リスクとは、運転過誤の可能性である。運転プロファイルＤＢ１５のデータと状態監視ＤＢ１３に記録された実際の運転とを比較することで、位置付随リスク生成部１８は、各タイプの運転過誤について、経路の区域に対して当該リスクを計算する。
【００４３】
一例は、理想的なプロファイルからの運転速度プロファイルの逸脱（速度超過）である。表１は、状態監視ＤＢ１３に保存された、実際の車両走行の速度プロファイルを示す。表３は、運転士に従うことを促す最適化プロファイルである。この２つのプロファイル間の差を計算することは可能である。図３に示すように、線路は例えば１０ｍの長さの、小さな区域に分けることができ、各区域に理想の速度を設定することができる。実際の速度データは、収集した速度データを補間することで、各区域にプロットすることができる。これにより、各区域の偏差を、理想速度と実際速度との間の速度差として定義することができる。１１６００ｍ区域での偏差を、図３に示す。類似の偏差データを、各車両の通過について計算できる。平均偏差は、例えば先月、各区域についてなど、時間窓を通じて計算することができる。平均化されたサンプルから、例えば気象条件、運転条件（例えば先行列車の遅延）、緊急ブレーキの適用、車両故障または他の理由により、特別な速度制限下で行われた車両の通過を除外することができる。除外データは、信号及び安全サブシステム１１及びまたは交通ＤＢ１４に記録されたデータから得ることができる。
【００４４】
偏差が比較的大きい場合、特定の区域は速度超過のリスクが高いと結論付けることが可能となる。例えば、平均偏差／理想速度比率を、速度超過リスクのスコアとして定義することが可能である。このようにして、表５に示すように速度超過のリスクを定義することができる。
【００４５】
【表５】
2016159904.tif 000007
【００４６】
他の例は、ドア操作過誤の発生（例えば、誤ったドアを開ける）のリスクである。車両が駅に停車すると、どちらのドアを開けるべきかは、プラットホームと車両レイアウト（例えばプラットホームが車両の左または右の側にある、プラットホーム及び車両の長さ）に基づき予め定義される。しかしながら時折、運転士は誤ったドアを開ける指示をする可能性がある。これは、乗客が線路へ転落する危険があることから、安全性に関わる重大事件である。一般に、近代の車両は、誤ったドアが開けられることを防止するシステムを有するが、それでもなお誤ったドアを開ける指示を間違えて行うことは運転士を混乱させ、運転遅延をもたらすことから、望ましくない。
【００４７】
こうした種類の間違いは、例えば経路上の他の駅よりも短いプラットホーム、混乱しやすい駅のレイアウト、または経路上の一駅のみ異なる開扉側を有するなど、位置に関連する理由により生じることがある。事前のリスク警告の提供を可能とすることにより、安全上の重大事件や運転遅延を防止することができる。
【００４８】
表２に示すイベントデータと表４に示す運転プロファイルデータを比較することにより、特定の線路位置内の運転過誤率を計算することが可能である。運転過誤を認識するさまざまな方法がある。単純なアプローチは、状態監視ＤＢ１３内の位置データとイベントデータを相関して、これをデータ運転プロファイルＤＢ１５内の対応する運転プロファイルと比較する。同一の運転が運転プロファイルに記載されている場合、システムは当該イベントを正確だと分類する。記載されていない場合、システムは当該イベントを運転過誤と分類する。当該位置での運転過誤率を計算することにより、システムは特定の運転に対する位置付随リスクを生成する。表５は、最終行に、こうした結果を記載する。
【００４９】
速度プロファイルについて、他の例として、遅延と速度偏差の関係が挙げられる。速度超過と反対に、目標より低い速度も、遅延を引き起こすため、問題となることがある。
【００５０】
図４、５にその例を示す。図４の車両Ａからのデータを検討する。車両Ｂが２１，０００ｍから２２，０００ｍ間に位置するため、赤信号が２１，０００ｍに設定される。これにより、車両Ａを２０，０００ｍから２１，０００ｍの間隔内で停車させる。２１，０００ｍの先では、２１，０００ｍから２２，０００ｍまでの間隔内で、車両Ａに速度制限を設定することも可能である。表６は、状態監視ＤＢ１３からの対応データを示し、表７は線路ＤＢ１６からの対応データを示し、表８は交通ＤＢ１４からの対応データを示す。
【００５１】
【表６】
2016159904.tif 000008
【００５２】
【表７】
2016159904.tif 000009
【００５３】
【表８】
2016159904.tif 000010
【００５４】
図６は、位置付随リスク生成部１８によるリスク生成のフローチャートを示す。前述の実施例も、同様のプロシージャに従うことができる。工程４において、速度超過の実施例と同様に、目標速度からの偏差を、収集した車両状態データ及び運転プロファイルデータから計算する。工程５において、リスク生成部１８は、交通制限が状態監視ＤＢ１３に記録されたデータを影響しているかを決定するために、状態監視ＤＢ１３と交通ＤＢ１４を参照し、 影響している場合は、こうした偏差が運転士の誤りの結果ではないため、リスク生成部１８はこれらサンプルを以降の処理から除外する。例えば、２０，０００ｍから２１，０００ｍ区域で、例えば車両Ｂを原因とする赤信号により車両の速度不足を生じた場合に、サンプルを除外できる。当該サンプルは、車両Ｂからの状況データ、または直接交通ＤＢ１４からの赤信号の記録、のいずれかから認識される。
【００５５】
リスクＤＢ１９を最新の状態に更新し続けるために、当該計算は、状態監視ＤＢ１３に新データが記録されたとき、または一定の間隔で、及びまたは経路または線路に変更がなされたときに、行うことができる。
【００５６】
リスクデータは、位置付随リスクＤＢ１９に保存され、 同時に車上の位置付随リスクＤＢ３で保存されるために車両に送信される。車両の経路は、サービスプランに基づきあらかじめ定義される。運転士は、車両運転開始前に経路を入力し（または通常は、経路選択から単に選択し）、経路は車上の経路ＤＢ５に保存される。このため、あらかじめ特定された経路に沿って車両がいつどこに存在するかを予測することが可能となり、勧告生成部２が運転プロファイル情報から逸脱する車両運転の可能性を減少させるために、運転士への適切且つタイムリーな通知を生成することが可能となる。
【００５７】
図７は、勧告生成部２による、例えば速度超過の勧告通知のリアルタイム生成のフローチャートを示す。この過程は、毎秒など、一定の間隔で実行することができる。工程１において、位置探知機７からの現在位置と、車上の経路ＤＢ５の経路データから、経路のリスクデータが得られる。工程２において、勧告生成部２は、どのリスクデータに勧告通知が必要かチェックする。すなわち、勧告生成部２は、車両が事前に定義された時間または距離内に、リスク位置を通過するかをチェックする。この時間または距離は、勧告生成部２の設定により定義することができる。工程３において、勧告生成部２は、信号及び安全サブシステム１１により決定された現在のネットワーク信号箇所および現在のネットワーク速度制限と矛盾する勧告通知を除外する。例えば、速度制限がなされている場合、速度超過勧告通知は不適切である。勧告通知は、視覚表示または音声形式で生成され、車上コンピュータシステムまたは他の運転士インターフェース装置を通じて、運転士に提供される。隣接する線路区域のリスクをまとめて１つの勧告通知にすることも可能である。
【００５８】
本システムは、鉄道車両運転士へ助言運転速度を提供する、従来のＤＡＳシステムと併せて使用することができる。この場合、運転プロファイル情報が車両経路に沿った好ましい速度プロファイルを含むとき、ＤＡＳシステムは車両の現在の速度目標を、現在の線路位置及び好ましい速度プロファイルから決定することができる。現在の速度目標は、車両へ通信することができる。その後、勧告通知の生成とは別個に、現在の速度目標を車両の運転士へ表示することができる。
【符号の説明】
【００５９】
１  制御ユニット
２  勧告生成部
３  車上の位置付随リスクＤＢ
５  経路ＤＢ
６  勧告端末
７  位置探知機
８  車上通信ユニット
９  リスク警告
１０  状態監視システム
１１  信号及び安全サブシステム
１２  通信システム
１３  状態監視ＤＢ
１４  交通ＤＢ
１５  運転プロファイルＤＢ
１６  線路ＤＢ
１７  経路ＤＢ
１８  位置付随リスク生成部
１９  位置付随リスクＤＢ
２０  車両状況及び運転プロファイルデータ
【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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