(57)【要約】      （修正有）【課題】センサ変更による設計変更箇所を少なくする列車制御システム、制御装置及び方法を提供する。【解決手段】演算処理部４３は、記憶部４４に記憶されているパラメータを用いて、センサ４１およびセンサ情報取得部４２により取得されたセンサ観測値を、自列車状態推定部４５において定義されている状態変数とするための演算処理を実行する。記憶部４４は、書き換え可能な記憶装置で構成されているか、書き換え不可能な記憶装置を差し替え可能なようになされているか、または、所定の記憶装置に記憶されているデータを読み取り可能なドライブ装置などにより、設計者により、パラメータを容易に変更可能なように構成されている。自列車状態推定部４５は演算処理部４３による演算結果である所定の状態変数の入力を受け、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理により、自列車の列車状態を推定する。【選択図】図２
2016082785.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
列車の制御に必要なセンサ観測値を取得するセンサ観測値取得手段と、
前記センサ観測値取得手段により取得された前記センサ観測値を、センサ観測値に対応するパラメータに基づいて、所定の状態変数とするための演算処理を行う演算手段と、
前記演算手段による演算のためのパラメータを記憶する記憶手段と、
前記演算手段による演算の結果得られた前記所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する推定手段と、
前記推定手段による推定結果を用いて前記列車を制御する制御手段と
を備え、
前記記憶手段により記憶されている前記パラメータは、設計者によって変更可能である
ことを特徴とする列車制御システム。
【請求項２】
列車の制御に必要なセンサ観測値を取得するセンサ観測値取得手段と、
前記センサ観測値取得手段により取得された前記センサ観測値を、センサ観測値に対応する第１のパラメータに基づいて、所定の状態変数とするための演算処理を行う第１の演算手段と、
前記第１の演算手段による演算のための第１のパラメータを記憶する第１の記憶手段と、
前記第１の演算手段による演算の結果得られた前記所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する第１の推定手段と、
前記第１の推定手段による推定結果を用いて前記列車を制御する制御手段と
をそなえ、
前記第１の記憶手段により記憶されている前記第１のパラメータは、設計者によって変更可能である
ことを特徴とする列車制御装置。
【請求項３】
請求項２に記載の列車制御装置であって、
前記センサ観測値取得手段により取得された前記センサ観測値を他の装置に送信する送信手段
をさらに備えることを特徴とする列車制御装置。
【請求項４】
請求項２に記載の列車制御装置であって、
他の装置において取得された、他の列車の前記センサ観測値を受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された前記他の列車の前記センサ観測値を、センサ観測値に対応する第２のパラメータに基づいて、所定の状態変数とするための演算処理を行う第２の演算手段と、
前記第２の演算手段による演算のための第２のパラメータを記憶する第２の記憶手段と、
前記第２の演算手段による演算の結果得られた前記所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する第２の推定手段と
をさらに備え、
前記第２の記憶手段により記憶されている前記第２のパラメータは、設計者によって変更可能であり、
前記制御手段は、前記第１の推定手段による推定結果、および、前記第２の推定手段による推定結果よる推定結果を用いて前記列車を制御する
ことを特徴とする列車制御装置。
【請求項５】
請求項２に記載の列車制御装置であって、
前記第１の演算手段による演算の結果得られた前記所定の状態変数を他の装置に送信する送信手段
をさらに備えることを特徴とする列車制御装置。
【請求項６】
請求項２に記載の列車制御装置であって、
他の装置において演算された他の列車に関する前記所定の状態変数を受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された前記他の列車に関する前記所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する第２の推定手段と
をさらに備え、
前記制御手段は、前記第１の推定手段による推定結果、および、前記第２の推定手段による推定結果よる推定結果を用いて前記列車を制御する
ことを特徴とする列車制御装置。
【請求項７】
請求項２に記載の列車制御装置であって、
前記第１の推定手段による推定結果を他の装置に送信する送信手段
をさらに備えることを特徴とする列車制御装置。
【請求項８】
請求項２に記載の列車制御装置であって、
他の装置において推定された、他の列車に関する推定結果を受信する受信手段をさらに備え、
前記制御手段は、前記第１の推定手段による推定結果、および、前記受信手段により受信された前記他の列車に関する推定結果前を用いて前記列車を制御する
ことを特徴とする列車制御装置。
【請求項９】
請求項２に記載の列車制御装置であって、
前記第１の推定手段は、パーティクルフィルタを用いて推定処理を実行する
ことを特徴とする列車制御装置。
【請求項１０】
請求項４または請求項６に記載の列車制御装置であって、
前記第１の推定手段および前記第２の推定手段は、パーティクルフィルタを用いて推定処理を実行する
ことを特徴とする列車制御装置。
【請求項１１】
センサ観測値を推定処理に利用可能な所定の状態変数に変換する演算のための前記センサ観測値に対応するパラメータを記憶する記憶部を有する情報処理装置において実行される列車制御方法であって、
列車の制御に必要なセンサ観測値を取得するセンサ観測値取得ステップと、
前記記憶部に記憶されている前記パラメータを読み込み、前記センサ観測値取得ステップの処理により取得された前記センサ観測値を、前記パラメータに基づいて、所定の状態変数とするための演算処理を行う演算ステップと、
前記演算ステップによる演算の結果得られた前記所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する推定ステップと、
前記推定ステップによる推定結果を用いて前記列車を制御する制御ステップと
を含み、
前記記憶部により記憶されている前記パラメータは、設計者によって変更可能である
ことを特徴とする列車制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、列車制御システム、列車制御装置、および、列車制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、列車の位置や速度を検知するために利用可能な、様々な機器（いわゆるセンサ）が開発されている。列車の速度を検出するための速度センサとしては、例えば、速度発電機が広く用いられている。特許文献１には、ＧＰＳデータを用いて列車の位置を算出する技術について示されている。
【０００３】
また、位置推定技術として、パーティクルフィルタ（粒子フィルタ）やカルマンフィルタ等の時系列フィルタを用いる位置推定方法が提案されている。たとえば、特許文献２には、パーティクルフィルタを用いることで移動体の高精度な位置推定を行うことが可能な手法が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２４４７５８号公報
【特許文献２】特許第５３７０１２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
同一走行路を走行する複数の列車を衝突させることなく安全に走行させるために、列車の走行速度や停車の制御を行う列車制御システムにおいて、利用されるセンサと、解析に用いられる手法に基づいて、列車制御装置の全体が設計されていた。すなわち、列車の位置や速度を検知するために利用可能な、多種のセンサ（例えば、速度発電機、ＧＰＳ、ミリ波速度計など）が開発されているにもかかわらず、センサを新規のものに変更したい場合には、それぞれのセンサにより得られる観測値が異なるため、それぞれの観測値を処理可能なように、列車制御装置の全体を新規に設計しなければならなかった。例えば、速度センサとして、速度発電機の代わりに、例えば、ミリ波速度計を利用する場合、列車制御装置は、ミリ波速度計により得られるセンサ観測値を用いて処理が可能なように、新規に設計しなければならない。
【０００６】
そこで、本発明は、上記課題を解決すること、すなわち、センサ変更による設計変更箇所を少なくすることができる、列車制御システム、列車制御装置、および、列車制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の列車制御システムの一側面は、列車の制御に必要なセンサ観測値を取得するセンサ観測値取得手段と、センサ観測値取得手段により取得されたセンサ観測値を、センサ観測値に対応するパラメータ（データ）に基づいて、所定の状態変数とするための演算処理を行う演算手段と、演算手段による演算のためのパラメータ（データ）を記憶する記憶手段と、演算手段による演算の結果得られた所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する推定手段と、推定手段による推定結果を用いて列車を制御する制御手段とを備え、記憶手段により記憶されているパラメータは、設計者によって変更可能であることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の列車制御装置の第１の側面は、列車の制御に必要なセンサ観測値を取得するセンサ観測値取得手段と、センサ観測値取得手段により取得されたセンサ観測値を、センサ観測値に対応するパラメータ（データ）に基づいて、所定の状態変数とするための演算処理を行う第１の演算手段と、第１の演算手段による演算のためのパラメータ（データ）ムを記憶する第１の記憶手段と、第１の演算手段による演算の結果得られた所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する第１の推定手段と、第１の推定手段による推定結果を用いて列車を制御する制御手段とをそなえ、第１の記憶手段により記憶されている第１のパラメータは、設計者によって変更可能であることを特徴とする。
【０００９】
本発明の列車制御装置の他の側面は、センサ観測値取得手段により取得されたセンサ観測値を他の装置に送信する送信手段をさらに備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明の列車制御装置の他の側面は、他の装置において取得された、他の列車のセンサ観測値を受信する受信手段と、受信手段により受信された他の列車のセンサ観測値を、センサ観測値に対応する第２のパラメータ（データ）に基づいて、所定の状態変数とするための演算処理を行う第２の演算手段と、第２の演算手段による演算のための第２のパラメータ（データ）を記憶する第２の記憶手段と、第２の演算手段による演算の結果得られた所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する第２の推定手段とをさらに備え、第２の記憶手段により記憶されている第２のパラメータは、設計者によって変更可能であり、制御手段は、第１の推定手段による推定結果、および、第２の推定手段による推定結果よる推定結果を用いて列車を制御することを特徴とする。
【００１１】
本発明の列車制御装置の他の側面は、第１の演算手段による演算の結果得られた所定の状態変数を他の装置に送信する送信手段をさらに備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明の列車制御装置の他の側面は、他の装置において演算された他の列車に関する所定の状態変数を受信する受信手段と、受信手段により受信された他の列車に関する所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する第２の推定手段とをさらに備え、制御手段は、第１の推定手段による推定結果、および、第２の推定手段による推定結果よる推定結果を用いて列車を制御することを特徴とする。
【００１３】
本発明の列車制御装置の他の側面は、第１の推定手段による推定結果を他の装置に送信する送信手段をさらに備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明の列車制御装置の他の側面は、他の装置において推定された、他の列車に関する推定結果を受信する受信手段をさらに備え、制御手段は、第１の推定手段による推定結果、および、受信手段により受信された他の列車に関する推定結果前を用いて列車を制御することを特徴とする。
【００１５】
本発明の列車制御装置の他の側面は、第１の推定手段が、パーティクルフィルタを用いて推定処理を実行することを特徴とする。
【００１６】
本発明の列車制御装置の他の側面は、第１の推定手段および第２の推定手段が、パーティクルフィルタを用いて推定処理を実行することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の列車制御方法の一側面は、列車の制御に必要なセンサ観測値を取得するセンサ観測値取得ステップと、記憶部に記憶されているセンサ観測値に対応するパラメータ（データ）を読み込み、センサ観測値取得ステップの処理により取得されたセンサ観測値を、パラメータに基づいて、所定の状態変数とするための演算処理を行う演算ステップと、演算ステップによる演算の結果得られた所定の状態変数を用いて、所定の推定処理を実行する推定ステップと、推定ステップによる推定結果を用いて列車を制御する制御ステップとを含み、記憶部により記憶されているパラメータ（データ）は、設計者によって変更可能であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、センサ変更による設計変更箇所を少なくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】分散型無線列車制御システムの第１形態を示す図である。
【図２】自列車状態推定ユニットの機能構成例を示す図である。
【図３】自列車状態推定ユニットの機能構成例を示す図である。
【図４】車上装置の制御処理１について説明するためのフローチャートである。
【図５】地上装置の制御処理１について説明するためのフローチャートである。
【図６】パーティクルフィルタにおいて用いられる鎖錠状態構造のグラフィカルモデルを示す図である。
【図７Ａ】パーティクルフィルタによる位置・速度推定シミュレータの初期状態における出力画面の例を示す図である。
【図７Ｂ】同じく走行開始時の出力画面の例を示す図である。
【図７Ｃ】同じく地上子検知前における出力画面の例を示す図である。
【図７Ｄ】同じく地上子検知後における出力画面の例を示す図である。
【図８】図１の速度制御装置による列車位置検知の確率分布を利用する速度制御の機能を説明する図である。
【図９】分散型無線列車制御システムの第２形態を示す図である。
【図１０】分散型無線列車制御システムの第３形態を示す図である。
【図１１】他列車状態推定装置の機能構成例を示す図である。
【図１２】車上装置の制御処理２について説明するためのフローチャートである。
【図１３】分散型無線列車制御システムの第４形態を示す図である。
【図１４】分散型無線列車制御システムの第５形態を示す図である。
【図１５】他列車状態推定装置の機能構成例を示す図である。
【図１６】車上装置の制御処理３について説明するためのフローチャートである。
【図１７】分散型無線列車制御システムの第６形態を示す図である。
【図１８】集中型無線列車制御システムの第１形態を示す図である。
【図１９】列車状態推定装置の機能構成例を示す図である。
【図２０】車上装置の制御処理４について説明するためのフローチャートである。
【図２１】地上装置の制御処理２について説明するためのフローチャートである。
【図２２】集中型無線列車制御システムの第２形態を示す図である。
【図２３】列車状態推定装置の機能構成例を示す図である。
【図２４】車上装置の制御処理５について説明するためのフローチャートである。
【図２５】地上装置の制御処理３について説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施の形態の無線列車制御システムについて、図１〜図２５を参照しながら説明する。
【００２１】
無線列車制御システムは、分散型と集中型のいずれでも実現が可能である。また、分散型には６つの形態が、集中型には２つの形態があり得る。分散型無線列車制御システムＡは、各列車に搭載されている車上装置が、自分自身（自列車）の列車状態（例えば、位置、走行速度）の推定を行う形態である。また、集中型無線列車制御システムＢは、各列車の列車状態（例えば、位置、走行速度）の推定を地上装置において集中的に行う形態である。以下、これらについて順次説明する。
【００２２】
［分散型無線列車制御システム  第１形態］
図１は、分散型無線列車制御システムの構成の一例を示す。
【００２３】
分散型無線列車制御システムＡ１は、各列車に設けられた車上装置１ａ、１ｂと地上に設置された地上装置２とを有する。車上装置１ａ、１ｂは同一の構成を有する。
【００２４】
車上装置１ａ、１ｂは、自列車状態推定ユニット１１、送信装置１２、受信装置１３、他列車状態推定装置１４、および、速度制御装置１５により構成されている。また、地上装置２は、受信装置２１および送信装置２２により構成されている。
【００２５】
自列車状態推定ユニット１１は、自列車の列車状態の推定に必要なセンサの観測値（たとえば、速度発電機の車輪回転パルス数、ミリ波速度計による速度計測値、ＧＰＳによる位置情報、地上子受信情報、ノッチ状態など）を取得するとともに、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いて、自列車の状態を推定する。自列車状態推定ユニット１１についての詳細は、図２および図３を用いて後述する。
【００２６】
送信装置１２および受信装置１３は、車上アンテナ１６および地上アンテナ２４を介して地上装置２の受信装置２１および送信装置２２との間で無線通信により所定の情報の授受を行う。
【００２７】
他列車状態推定装置１４は、受信装置１３により受信された複数の他の列車それぞれの列車状態、すなわち、自列車以外の自列車状態推定ユニット１１により推定された他の列車それぞれの自列車の状態の推定結果を用いて、上述した自列車状態推定ユニット１１と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて、自分自身との位置関係を知る必要のある他の列車の、現在および現在より先の時刻の状態を推定する。
【００２８】
速度制御装置１５は、自列車状態推定ユニット１１から供給された自列車の列車状態、および、他列車状態推定装置１４から供給された他列車の列車状態を規定の制御条件と対比して自列車に対して最適な速度制御を行う。
【００２９】
自列車状態推定ユニット１１には、２つの構成例が考えられる。図２および図３を参照して、自列車状態推定ユニット１１の構成例について説明する。
【００３０】
図２に、第１の構成例である自列車状態推定ユニット１１−１の機能ブロック図を示す。
【００３１】
自列車状態推定ユニット１１−１は、センサ観測装置３１、および、自列車状態推定装置３２で構成されている。
【００３２】
センサ観測装置３１は、センサ４１、センサ情報取得部４２、演算処理部４３、および、記憶部４４で構成されている。また、自列車状態推定装置３２は、自列車状態推定部４５で構成されている。
【００３３】
自列車状態推定装置３２は、自列車状態の推定のために、あらかじめ、汎用的に利用可能な状態変数を定義したうえで、その状態変数を用いた自列車状態の推定処理を行うようになされているので、センサ観測装置３１は、センサ４１によるセンサ観測値を、内部に保有しているそのシステムモデルのデータ、および、尤度評価アルゴリズムのデータに基づいて、自列車状態推定装置が利用可能な状態変数に変換する。
【００３４】
センサ４１は、例えば、速度発電機、ミリ波速度計、ＧＰＳ情報受信装置、地上子情報受信装置など、列車の位置や速度を推定するために必要な観測値を取得し、センサ情報取得部４２に供給する。
【００３５】
センサ情報取得部４２は、センサ４１からセンサ観測値を取得し、演算処理部４３に供給する。
【００３６】
演算処理部４３は、記憶部４４に記憶されているセンサ観測値に対応するパラメータを用いて、センサ情報取得部４２から取得されたセンサ観測値を、後述する自列車状態推定部４５による推定処理に利用することが可能な確率的表現、すなわち、自列車状態推定部４５において定義されている状態変数とするための演算処理を実行し、演算結果を自列車状態推定部４５に供給する。
【００３７】
記憶部４４は、例えば、書き換え可能な記憶装置（例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）など）で構成されているか、書き換え不可能な記憶装置（例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）など）を差し替え可能なようになされているか、または、所定の記憶装置に記憶されているデータを読み取り可能なドライブ装置などにより構成されている。このような構成を有することによりセンサ観測値に対応するパラメータを、設計者により、容易に変更可能なようになされている。
【００３８】
自列車状態推定部４５は、演算処理部４３による演算結果、すなわち、自列車状態推定部４５により処理可能な状態変数の入力を受け、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理により、自列車の列車状態を推定する。自列車状態推定部４５に入力されるのは、演算処理部４３の処理により、推定処理に利用することが可能な確率的表現に変換された後の状態変数であるので、センサ取得値がいかなるものであっても、自列車状態推定部４５が実行する処理（プログラム）は変更する必要がない。時系列フィルタとしては、例えば、カルマンフィルタやパーティクルフィルタを用いることができる。時系列フィルタとしてパーティクルフィルタを用いた場合の処理については、図６〜図８を用いて後述する。
【００３９】
例えば、列車状態の推定において、新しいセンサによるセンサ取得値を利用したい場合、すなわち、センサ４１の種類が異なるものとなる場合、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更し、新しいセンサ４１のセンサ取得値を、演算処理部４３により自列車状態推定部４５の処理に利用可能な状態変数に変更する処理を行うことができる。すなわち、自列車状態推定ユニット１１−１のうち、センサ観測装置３１のみを変更することにより、他の装置を変更することなく、新しいセンサによるセンサ取得値を利用して、列車状態を推定することが可能となる。
【００４０】
次に、第２の構成例である自列車自列車状態推定ユニット１１−２の機能ブロック図を図３に示す。
【００４１】
自列車状態推定ユニット１１−２は、センサ観測装置５１、および、自列車状態推定装置５２で構成されている。
【００４２】
センサ観測装置５１は、センサ４１およびセンサ情報取得部４２で構成されている。また、自列車状態推定装置５２は、演算処理部４３、記憶部４４、および、自列車状態推定部４５で構成されている。なお、センサ観測装置５１および自列車状態推定装置５２が備える各機能は、図２を用いて説明した場合と同様である。
【００４３】
すなわち、図３の自列車状態推定ユニット１１−２においても、列車状態の推定において、新しいセンサによるセンサ取得値を利用したい場合、すなわち、センサ４１の種類が異なるものとなる場合、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更し、新しいセンサ４１のセンサ取得値を、演算処理部４３により自列車状態推定部４５の処理に利用可能な確率的表現に変更する処理を行うことができる。すなわち、自列車状態推定ユニット１１−２のセンサ観測装置５１が変更されても、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更することにより、自列車状態推定装置５２のハードウェア構成を変更することなく、新しいセンサによるセンサ取得値を利用して、列車状態を推定することが可能となる。
【００４４】
次に、図４のフローチャートを参照して、車上装置１の制御処理１について説明する。
【００４５】
ステップＳ１１において、自列車状態推定ユニット１１のセンサ情報取得部４２は、センサ４１からセンサ観測値を取得したか否かを判断する。ステップＳ１１において、センサ観測値を取得していないと判断された場合、センサ観測値を取得したと判断されるまで、ステップＳ１１の処理が繰り返される。
【００４６】
ステップＳ１１において、センサ観測値を取得したと判断された場合、ステップＳ１２において、センサ情報取得部４２は、取得したセンサ観測値を演算処理部４３に供給する。演算処理部４３は、記憶部４４に記憶されている所定のセンサ観測値に対応するパラメータを読み込み、供給されたセンサ観測値を、自列車状態推定部４５が処理可能な確率的表現による状態変数へ変換するための演算処理を実行する。
【００４７】
ステップＳ１３において、自列車状態推定部４５は、演算処理部４３からの入力値に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理により、自列車の列車状態を算出する。
【００４８】
ステップＳ１４において、自列車状態推定部４５は、ステップＳ１３において算出した自列車の列車状態に関する情報を、送信装置１２に供給する。送信装置１２は、自列車状態推定部４５から自列車の列車状態に関する情報の入力を受けた場合、地上装置２に自列車の列車状態に関する情報を送信する。このフローチャートにおいては、説明の簡易化のため、ステップＳ１４の処理の終了後、処理は、ステップＳ１１に戻るものとしている。
【００４９】
ステップＳ１５において、自列車状態推定部４５は、ステップＳ１３において算出した自列車の列車状態に関する情報を、速度制御装置１５に出力し、処理は、後述するステップＳ１９に進む。
【００５０】
上述したステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理と並行して、ステップＳ１６〜ステップＳ１８の処理も実行される。
【００５１】
ステップＳ１６において、受信装置１３は、地上装置２から、他列車の列車状態に関する情報を取得したか否かを判断する。ステップＳ１６において、他列車の列車状態に関する情報を取得していないと判断された場合、他列車の列車状態に関する情報を取得したと判断されるまで、ステップＳ１６の処理が繰り返される。
【００５２】
ステップＳ１６において、地上装置から他列車の列車状態に関する情報を取得したと判断された場合、ステップＳ１７において、受信装置１３は、他列車状態推定装置１４に、他列車の列車状態に関する情報を供給する。他列車状態推定装置１４は、受信装置１３から供給された他列車の列車状態に関する情報に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理により、自列車の運行に関係する他列車の列車状態を、先の時刻の推定も含めて算出する。
【００５３】
ステップＳ１８において、他列車状態推定装置１４は、ステップＳ１７において算出された、自列車の運行に関係する他列車の先の時刻の推定も含めた列車情報を、速度制御装置１５に出力する。
【００５４】
ステップＳ１５およびステップＳ１８の処理の終了後、ステップＳ１９において、速度制御装置１５は、自列車状態推定部４５から供給された自列車の列車状態、および、他列車状態推定装置１４から供給された他列車の列車状態に関する情報を、既定の制御条件と対比し、その結果に基づいて、自列車の速度を制御する。ステップＳ１９の処理の終了後、処理は、ステップＳ１１にもどり、自列車が運行中においては、ステップＳ１１以下の処理が繰り返される。
【００５５】
このような処理により、車上装置１は、自列車および他列車の状態を高精度に推定し、速度制御を行うことが可能となる。
【００５６】
なお、自列車状態推定部４３および他列車状態推定装置１４において実行される推定処理、ならびに、速度制御装置１５において実行される、自列車と他列車の列車状態に基づいた速度制御の一例に関する詳細は、図６〜図８を用いて後述する。
【００５７】
次に、図５のフローチャートを参照して、地上装置２が実行する制御処理１について説明する。
【００５８】
ステップＳ２１において、受信装置２１は、車上装置１のいずれかから、各列車の列車状態に関する情報、すなわち、図４のフローチャートにおけるステップＳ１３の処理により算出され、ステップＳ１４の処理により送信された各列車における自列車の列車状態に関する情報を受信したか否かを判断する。ステップＳ２１において、各列車の列車状態に関する情報を受信していないと判断された場合、各列車の列車状態に関する情報を受信したと判断されるまで、ステップＳ２１の処理が繰り返される。
【００５９】
ステップＳ２１において、各列車の列車状態に関する情報を受信したと判断された場合、ステップＳ２２において、受信装置２１は、受信した各列車の列車状態に関する情報を送信装置２２に供給する。送信装置２２は、各車上装置１に対して、供給された各列車の列車状態に関する情報を送信し、処理は、ステップＳ２１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【００６０】
上述した自列車状態推定装置３２、５２、および他列車状態推定装置１４による列車状態の算出には、統計モデルと時系列フィルタ、中でも最も好ましいパーティクルフィルタが用いられる。パーティクルフィルタの代わりに、たとえばカルマンフィルタ等を用いることもできる。
【００６１】
図６はパーティクルフィルタによる列車状態（位置、速度の分布）の算出に用いられる鎖錠状態構造のグラフィカルモデルである。図６の縦軸は観測データ（観測値）の数を示し、横軸は状態ベクトルの時刻を示す。そして、図６において、ｘは各列車の位置、速度、車輪径等の集合体である状態ベクトル、ｙは各列車の車軸回転パルス、地上子受信レベル等の集合体である観測ベクトルである。また、p（ｘｊ｜ｙ１：ｉ）は事後周辺分布（ｙ１、ｙ２、…、ｙｉが所与のもとのｘｉの条件付き分布）を意味する。
【００６２】
図６の塗りつぶし矢印は、正常に観測データが得られた場合の計算経路の一例である。具体的にどのような経路を進むかは、入力した観測データの数と、その時の状態ベクトルの時刻による。また、図６の白抜き矢印は、例えば、データ抜けなどによって観測データが得られなかった場合の計算経路の一例である。
【００６３】
すなわち、何らかの要因で観測データが得られなかった場合においても、再度データが得られた後は、計算経路は、正しい方向に修正される。
【００６４】
ここで、列車状態の算出（状態ベクトルの推定）に用いられるパーティクルフィルタについて、パーティクルフィルタによる位置・速度推定シミュレーションモデルを用いて説明する。
［シミュレーションモデル］
（１）前提
ここでは、速度発電機の車輪回転パルスと位置補正用地上子のみの簡易なモデルを前提とする。定周期処理を想定し、時間変化量ΔＴは一定とする。当面の観測値は、速度発電機のパルスカウント（前回トリガタイミングからの変化量）と、地上子受信の有無とする。
【００６５】
（２）車上機器のシミュレーションモデル
速度発電機モデル
車上機器のシミュレーションモデルの一つである速度発電機モデルでは、車輪径、歯数、偏心率、歯の位置精度をパラメータとしている。入力として与えられる真の車両情報のうち、位置の変化（変位）から、車輪角度を求め、前回の車輪角度との間に含まれる歯の数をカウントし、出力する。速度発電機では空転・滑走が誤差要因となりうるが、当面は空転・滑走は考慮しない。また、システムモデルに車輪径を取り込んでいるため、車輪径誤差は観測ノイズには含まれない。
【００６６】
地上子モデル
地上子モデルでは、仮想の地上子を特定の位置、たとえばキロ程１００ｍ位置に設置しておく。入力として与えられる真の車両情報の位置が、いずれかの地上子位置の近傍となった際に、受信ありとし、それ以外では受信なしとする。
【００６７】
（３）システムモデルとシステムノイズ
各時点の間は、加速度をステップ変化とする。よって、速度は線形補間となり、位置は２次スプライン補間となる。もっとも、時間変化量ΔＴが小さければ、
【数１】
2016082785.tif 000003
は十分小さいと考えられるため、全てステップ変化とした場合と大きな差異は生じないはずである。
【００６８】
状態ベクトルの要素である状態をｘｔ、速度をＶｔ、加速度をａｔ、車輪径をＤｔとすると、状態ベクトルは次のような式で表される。
【数２】
2016082785.tif 000004
【００６９】
ノイズ  Ｒａｎｄｘ、Ｒａｎｄｙは、理論的には不要（ゼロ）であるが、モデル自体が持つ不正確さを考慮して、適当な乱数を適用する。これは、粒子の縮退を防ぐという便宜上の意味も持つ。加速度ａｔは、勾配等を考慮した最大減速度ａｍｉｎと最大加速度ａｍａｘの範囲で変動する。加速度ａｔが変化する主な時点は、ノッチ操作時、勾配変化時である。ここでは、ノッチ・勾配情報は不明であるとする。一番簡易なモデルとしては、最大減速度ａｍｉｎから最大加速度ａｍａｘの間の一様分布が考えられる。高度化させる案としては、たとえば加速度の制約を与えることが挙げられる。同様に、車輪径Ｄｔは、最小車輪径Ｄｍｉｎと最大車輪径Ｄｍａｘの範囲で変動する。
【００７０】
【数３】
2016082785.tif 000005
このモデルは、前回車輪径にノイズＲａｎｄＤを加え、最小車輪径Ｄｍｉｎから最大車輪径Ｄｍａｘの間にクリッピングしたものである。分岐箇所等を除けば、車輪径が急激に時間変化することはないと考えられるので、ＲａｎｄＤはゼロにピークを持つ分布の方が妥当と考える。
【００７１】
（４）観測モデル
観測ベクトルは、速度発電機のパルスカウントｃｔと、地上子検知有無（検知レベル）ｂｔからなり、次の式で表される。
【数４】
2016082785.tif 000006
ｋは、速度発電機の歯の数で決まる係数である。Ｒａｎｄｃは、サンプリングタイミングによるカウントの揺らぎに相当するノイズで、［０、１］の一様分布である。厳密には、過去のサンプリングタイミングとの相関があるため、一様分布ではないが、ここではマルコフ過程で近似する。ｆｂ（ｘｔ）は、地上子モデルと同様に、地上子位置近傍となった際に受信ありとし、地上子位置近傍以外では受信なしとする。地上子位置は車上データベースに記録されていると想定して、既知としている。
【００７２】
（５）尤度
パーティクルフィルタのフィルタリングの過程において、各粒子(パーティクル)の重みづけを行う。重みづけは尤度に基づいて行う。パルスカウントｃｔを
【数５】
2016082785.tif 000007
としたとき、パルスカウントに関する尤度Ｌｃは
【数６】
2016082785.tif 000008
となる。
【００７３】
たとえば、予測されるｃ’ｔ＝２．３のとき、観測値ｃｔ＝２ならば、尤度は０．７となり、ｃｔ＝３ならば、尤度は０．３となる。一方、地上子に関する尤度Ｌｂは、以下の表１によって求める。
【００７４】
【表１】
2016082785.tif 000009
【００７５】
ここで、０≦ｌｂ１≦１、０≦ｌｂ２≦１０である。ｌｂ１とｌｂ２の値は、実際のセンサ・判定部の特性による。また、その特性（誤検知が生じやすい、検知抜けが生じやすい等）は、フェイルセーフの設計に依存する。モデル全体の尤度は、Ｌｃ・Ｌｂ
2016082785.tif 000010
で求める。これは、システムが想定どおりの動作をする条件の下の尤度である。実際には、モデルの前提を満たさない事象が生じうるため、実際的な尤度密度関数はより平坦となる。
【００７６】
次に、パーティクルフィルタの推定理論を、位置・速度推定シミュレーションに適用した場合の具体例について説明する。図７はシミュレータにより得られる位置・速度グラフの一例であり、横軸は位置、縦軸は速度である。この位置・速度グラフにおいては、粒子(パーティクル)が濃密であるほど高確率であることを意味する。
【００７７】
図７Ａは、５０ｍの位置に停止中（速度０）である列車走行前の初期状態における位置・速度グラフを示す。実際は５０ｍの位置に停止中（速度０）であるが、初期状態においては、図７Ａの粒子(パーティクル)で示されるように、２５〜７５ｍの間に停止していると、低い確率で（パーティクルが濃密ではない）推定される。
【００７８】
図７Ｂは、列車が走行を開始して間もないタイミングにおける位置・速度グラフである。なお、図７Ｂの直線は真の位置・速度である。まだ、推定処理開始から間がないため、推定される列車位置及び速度は、まだ曖昧（パーティクルが濃密ではない）である。
【００７９】
図７Ｃは、センサ４１が地上子を検知する前の位置・速度グラフの状態を示す。地上子は１００ｍ位置に存在するが、この時点では未検知であることから、列車は１００ｍ位置の手前に存在する確率が高くなる。
【００８０】
図７Ｄは、 センサ４１が地上子を検知した後の状態を示す。１００ｍ位置の地上子を検知したことにより、位置・速度の推定が真値近傍に収束する。
【００８１】
このようにして、列車の位置・速度の推定が高精度で実行される。
【００８２】
そして、各列車の速度制御装置１５は、自列車状態推定装置３２または５２、および、他列車状態推定装置１４から得られる現在の列車状態および現在時刻より先の時刻の列車状態に基づいて、安全な速度を決定し、自列車の速度が算出した安全な速度以下となるように制御を行う。
【００８３】
図８は、速度制御装置１５による、列車位置検知の確率分布を利用した速度制御の機能について説明するための図である。図８において、縦軸は確率、横軸はキロ程であり、Ｃ１は、自列車状態推定装置３２から速度制御装置１５に供給された自列車位置検知の確率分布を示す曲線の例、Ｃ２は、他列車状態推定装置１４から速度制御装置１５に供給された他列車（ここでは、自列車と同線路において先行している他列車）の位置検知の確率分布を示す曲線の例である。曲線Ｃ１，Ｃ２は、位置検知の確からしさが高い場合、急峻な曲線になり、確からしさが低ければ低いほど、なだらかな曲線になる。
【００８４】
そして、曲線Ｃ１, Ｃ２が重なり合っている部分の曲線Ｃ３は２つの列車が同一範囲に在線する確率、すなわち、衝突する確率を示している。衝突の確率を示す曲線Ｃ３は二つの確率分布を示す曲線Ｃ１,Ｃ２の積により得られる。すなわち、衝突の確率を示す曲線Ｃ３は、曲線Ｃ１,Ｃ２の分布範囲のみならず、確からしさも反映されたものとなる。
【００８５】
速度制御装置１５には、衝突確率を示す曲線Ｃ３と比較するための所定の閾値が設定されており、衝突の確率を示す曲線Ｃ３の中央値やピーク値などが所定の閾値を超えた場合、速度制御部１５は、曲線Ｃ３の中央値やピーク値と所定の閾値との比較結果に応じて減速し、減速の結果再度得られる位置検知結果に基づいて算出される曲線Ｃ３の中央値やピーク値が、所定の閾値以下となるように速度を制御する。
【００８６】
このように、本発明においては、パーティクルフィルタを用いて得られた確率分布において、自列車および他列車において推定される位置の平均値や中央値、または確率のピークに当たる値ではなく、位置推定結果の確率分布形状の情報が、列車の速度制御のために活用される。
【００８７】
また、他列車状態推定装置１４は、他列車の位置に関して、先の時刻に対する推定処理も行うことから、例えば、通信エラー等によって、他列車の自列車状態推定ユニット１１による推定結果の取得に一時的に漏れが生じてしまった場合においても、速度制御装置１５においては、衝突確率を示す曲線Ｃ３を求めることが可能である。したがって、分散型無線列車制御システムＡ１においては、従来の無線列車制御システムと比較して、一時的な通信エラーが発生したことによって、安全なはずの列車の運行に対して極度の減速や非常停止を指令してしまうことを防ぐことができ、その直後に送信が再開されれば、自列車において減速や非常停止が必要か否かを適切に判断することができる。
【００８８】
なお、ここでは、複数の列車において列車の位置や速度を検知することにより、列車の安全運行を行うことを目的とした場合について説明しているが、他の目的のためにそれぞれの列車の位置や速度を検知する場合においても、この技術が適用可能であることは言うまでもない。例えば、ＡＴＳ（Automatic Train Stop：自動列車停止装置）の制御において速度や位置を検出する場合にも、上述した技術を適用して、記憶部４４に記憶されているセンサに対応したパラメータ（データ）を変更し、新しいセンサ４１のセンサ取得値を、演算処理部４３により各装置の推定処理に利用可能な状態変数に変更する処理を行うことにより、センサ変更による設計変更箇所を少なくすることが可能となる。
【００８９】
［分散型無線列車制御システム  第２形態  第２形態］
図９は、分散型無線列車制御システムの構成の他の例を示す。
【００９０】
分散型無線列車制御システムＡ２は、上述した、分散型無線列車制御システムＡ１の地上装置２を利用することなく、各列車に設けられた車上装置１ａ、および、１ｂにおいて、自列車状態推定ユニット１１によって算出された情報を、送信装置１２および受信装置１３を用いて直接送受信するものである。車上装置１の構成および処理は、上述した分散型無線列車制御システムＡ１における場合と、送受信の相手が異なる以外は基本的に同一であるので、その説明は省略する。
【００９１】
［分散型無線列車制御システム  第３形態］
図１０は、分散型無線列車制御システムの構成の他の例を示す。
【００９２】
分散型無線列車制御システムＡ３は、各列車に設けられた車上装置７１ａ、７１ｂと地上に設置された地上装置２とを有する。車上装置７１ａ、７１ｂは同一の構成を有する。
【００９３】
車上装置７１ａ、７１ｂは、センサ観測装置３１、自列車状態推定装置３２、送信装置１２、受信装置１３、他列車状態推定装置８１、および、速度制御装置１５により構成されている。また、地上装置２は、上述した分散型無線列車制御システムＡ１と同様の構成を有しており、受信装置２１および送信装置２２により構成されている。
【００９４】
すなわち、車上装置７１は、自列車状態推定ユニット１１に代わって、図２を用いて説明した自列車状態推定ユニット１１−１のセンサ観測装置３１および自列車状態推定装置３２が設けられて、センサ観測装置３１の出力が送信装置１２を用いて地上装置２に送信され、他列車状態推定装置１４に代わって、他列車状態推定装置８１が設けられている以外は、図１を用いて説明した車上装置１と同様の構成を有する。
【００９５】
例えば、列車状態の推定において、新しいセンサによるセンサ取得値を利用したい場合、換言すれば、センサ４１の種類が異なるものとなる場合、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更し、新しいセンサ４１のセンサ取得値を、演算処理部４３により自列車状態推定部４５の処理に利用可能な確率的表現に変更する処理を行うことができる。すなわち、車上装置７１においても、センサ観測装置３１のみを変更することにより、他の装置を変更することなく、新しいセンサによるセンサ取得値を利用して、列車状態を推定することが可能となる。
【００９６】
他列車状態推定装置８１は、自列車状態推定部４５が実行する推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて、自分自身との位置関係を知る必要のある他の列車の、現在および現在より先の時刻の状態を推定する。
【００９７】
そして、分散型無線列車制御システムＡ３において、各列車に設けられた車上装置７１ａ、７１ｂと地上に設置された地上装置２とで授受される情報は、演算処理部４３による演算結果、換言すれば、自列車状態推定装置３２の自列車状態推定部４５に供給される情報と同一であって、他列車の他列車状態推定装置８１が実行する、自列車状態推定部４５と同一の統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理に利用可能な状態変数である。
【００９８】
次に、図１１を参照して、他列車状態推定装置８１が有する機能について説明する。
【００９９】
他列車状態推定装置８１は、情報取得部９１、単独他列車状態推定部９２、および、他列車状態推定部９３により構成されている。
【０１００】
情報取得部９１は、受信装置１３により受信された、複数の他列車の車上装置７１の演算処理部４３による演算結果を取得し、単独他列車状態推定部９２に供給する。
【０１０１】
単独他列車状態推定部９２は、情報取得部９１から供給された、複数の他列車の車上装置７１の演算処理部４３による演算結果に基づいて、他列車それぞれの列車状態を、自列車状態推定部４５が実行する推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて推定し、他列車状態推定部９３に供給する。
【０１０２】
他列車状態推定部９３は、分散型無線列車制御システムＡ１、およびＡ２における他列車状態推定装置１４と同様の機能を有している。すなわち、他列車状態推定部９３は、自列車状態推定部４５が実行する推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて、自分自身との位置関係を知る必要のある他の列車の、現在および現在より先の時刻の状態を推定する。
【０１０３】
次に、図１２のフローチャートを参照して、車上装置７１が実行する制御処理２について説明する。
【０１０４】
ステップＳ３１において、センサ観測装置３１のセンサ情報取得部４２は、センサ４１からセンサ観測値を取得したか否かを判断する。ステップＳ３１において、センサ観測値を取得していないと判断された場合、センサ観測値を取得したと判断されるまで、ステップＳ３１の処理が繰り返される。
【０１０５】
ステップＳ３１において、センサ観測値を取得したと判断された場合、ステップＳ３２において、センサ情報取得部４２は、取得したセンサ観測値を演算処理部４３に供給する。演算処理部４３は、記憶部４４に記憶されている所定のセンサ観測値に対応するパラメータを読み込み、供給されたセンサ観測値を、自列車状態推定部４５、および、他列車の他列車状態推定装置８１が処理可能な確率的表現による状態変数へ変換するための演算処理を実行し、演算結果を、自列車状態推定装置３２、および、送信装置１２に供給する。
【０１０６】
ステップＳ３３において、送信装置１２は、演算処理部４３から、演算結果、すなわち、他列車の他列車状態推定装置８１が処理可能な値の入力を受けた場合、地上装置２にこの情報を送信する。このフローチャートにおいては、説明の簡易化のため、ステップＳ３３の処理の終了後、処理は、ステップＳ３１に戻るものとしている。
【０１０７】
ステップＳ３４において、自列車状態推定装置３２の自列車状態推定部４５は、演算処理部４３からの入力値に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理により、自列車の列車状態を算出する。
【０１０８】
ステップＳ３５において、自列車状態推定部４５は、自列車の列車状態に関する情報を、速度制御装置１５に出力し、処理は、後述するステップＳ４０に進む。
【０１０９】
上述したステップＳ３１〜ステップＳ３５の処理と並行して、ステップＳ３６〜ステップＳ３９の処理も実行される。
【０１１０】
ステップＳ３６において、受信装置１３は、地上装置２から、他列車の演算処理部４３によって演算されて得られた、他列車状態推定装置８１の単独他列車状態推定部９２が処理可能な情報を取得したか否かを判断する。ステップＳ３６において、単独他列車状態推定部９２が処理可能な情報を取得していないと判断された場合、この情報を取得したと判断されるまで、ステップＳ３６の処理が繰り返される。
【０１１１】
ステップＳ３６において、単独他列車状態推定部９２が処理可能な情報を取得したと判断された場合、ステップＳ３７において、受信装置１３は、他列車状態推定装置８１の情報取得部９１を介して、単独他列車状態推定部９２に、受信された情報を供給するので、単独他列車状態推定部９２は、情報取得部９１から供給された、複数の他列車の車上装置７１の演算処理部４３による演算結果に基づいて、他列車それぞれの列車状態を、自列車状態推定部４５が実行する推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて推定し、他列車状態推定部９３に供給する。
【０１１２】
ステップＳ３８において、他列車状態推定部９３は、自列車状態推定部４５が実行する推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて、自分自身との位置関係を知る必要のある他の列車の、現在および現在より先の時刻の状態を推定する。
【０１１３】
ステップＳ３９において、他列車状態推定部９３は、自列車の運行に関係する他列車の先の時刻の推定も含めた列車情報を、速度制御装置１５に出力する。
【０１１４】
ステップＳ３５およびステップＳ３９の処理の終了後、ステップＳ４０において、速度制御装置１５は、自列車状態推定装置３２から供給された自列車の列車状態、および、他列車状態推定装置８１から供給された他列車の列車状態に関する情報を、既定の制御条件と対比し、その結果に基づいて、自列車の速度を制御する。ステップＳ４０の処理の終了後、処理は、ステップＳ３１にもどり、自列車が運行中においては、ステップＳ３１以下の処理が繰り返される。
【０１１５】
このような処理により、車上装置７１は、自列車および他列車の状態を高精度に推定し、速度制御を行うことが可能となる。
【０１１６】
また、他列車状態推定装置８１は、他列車の位置に関して、先の時刻に対する推定処理も行うことから、例えば、通信エラー等によって、他列車の演算処理部４３の演算結果、すなわち、列車状態推定装置８１が処理可能な値の取得に一時的に漏れが生じてしまった場合においても、速度制御装置１５においては、図８を用いて説明した衝突確率を示す曲線Ｃ３を求めることが可能である。したがって、分散型無線列車制御システムＡ３においても、従来の無線列車制御システムと比較して、一時的な通信エラーが発生したことによって、安全なはずの列車の運行に対して極度の減速や非常停止を指令してしまうことを防ぐことができ、その直後に送信が再開されれば、自列車において減速や非常停止が必要か否かを適切に判断することができる。
【０１１７】
［分散型無線列車制御システム  第４形態］
図１３は、分散型無線列車制御システムの構成の他の例を示す。
【０１１８】
分散型無線列車制御システムＡ４は、上述した、分散型無線列車制御システムＡ３の地上装置２を利用することなく、各列車に設けられた車上装置７１ａ、および、７１ｂにおいて、センサ観測装置３１によって算出された情報を、送信装置１２および受信装置１３を用いて直接送受信するものである。車上装置７１の構成および処理は、上述した分散型無線列車制御システムＡ３における場合と、送受信の相手が異なる以外は基本的に同一であるので、その説明は省略する。
【０１１９】
［分散型無線列車制御システム  第５形態］
図１４は、分散型無線列車制御システムの構成の他の例を示す。
【０１２０】
分散型無線列車制御システムＡ５は、各列車に設けられた車上装置１０１ａ、１０１ｂと地上に設置された地上装置２とを有する。車上装置１０１ａ、１０１ｂは同一の構成を有する。
【０１２１】
車上装置１０１ａ、１０１ｂは、センサ観測装置５１、自列車状態推定装置５２、送信装置１２、受信装置１３、他列車状態推定装置１１１、および、速度制御装置１５により構成されている。また、地上装置２は、上述した場合と同様に、受信装置２１および送信装置２２により構成されている。
【０１２２】
すなわち、車上装置１０１は、センサ観測装置３１および自列車状態推定装置３２に代わって、図３を用いて説明したセンサ観測装置５１および自列車状態推定装置５２が設けられて、センサ観測装置５１の出力が送信装置１２を用いて地上装置２に送信され、他列車状態推定装置８１に代わって、他列車状態推定装置１１１が設けられている以外は、図１０を用いて説明した車上装置７１と同様の構成を有する。
【０１２３】
分散型無線列車制御システムＡ５において、各列車に設けられた車上装置１０１ａ、１０１ｂと地上に設置された地上装置２とで授受される情報は、演算処理部４３に供給される情報と同一であって、他列車の他列車状態推定装置１１１が実行する、同一の統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理に利用可能な状態変数に変換される前のセンサ観測値である。
【０１２４】
他列車状態推定装置１１１は、自列車状態推定部４５が実行する推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて、自分自身との位置関係を知る必要のある他の列車の、現在および現在より先の時刻の状態を推定する。
【０１２５】
次に、図１５を参照して、他列車状態推定装置１１１が有する機能について説明する。
【０１２６】
他列車状態推定装置１１１は、センサ情報取得部４２、演算処理部４３、記憶部４４、単独他列車状態推定部９２、および、他列車状態推定部９３により構成されている。センサ情報取得部４２、演算処理部４３、および、記憶部４４については、図２および図３を用いて説明した場合と同様の機能を有し、単独他列車状態推定部９２、および、他列車状態推定部９３は、図１１を用いて説明した場合と同様の機能を有する。
【０１２７】
すなわち、他列車状態推定装置１１１は、図１１を用いて説明した他列車状態推定装置８１に対して、受信されたセンサ観測値を、自列車状態推定部４５が実行する推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いた推定処理に利用可能な状態変数に変換する機能をさらに有する。
【０１２８】
車上装置１０１においても、列車状態の推定において、新しいセンサによるセンサ取得値を利用したい場合、すなわち、センサ４１の種類が異なるものとなる場合、自列車状態推定装置５２および他列車状態推定装置１１１のそれぞれに備えられている記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更し、新しいセンサ４１のセンサ取得値を、演算処理部４３により自列車状態推定部４５および単独他列車状態推定部９２の処理に利用可能な確率的表現に変更する処理を行うことができる。すなわち、センサ観測装置５１が変更されても、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更することにより、自列車状態推定装置５２および他列車状態推定装置１１１のハードウェア構成を変更することなく、新しいセンサによるセンサ取得値を利用して、列車状態を推定することが可能となる。
【０１２９】
次に、図１６のフローチャートを参照して、車上装置１０１が実行する制御処理３について説明する。
【０１３０】
ステップＳ５１において、センサ観測装置５１のセンサ情報取得部４２は、センサ４１からセンサ観測値を取得したか否かを判断する。ステップＳ５１において、センサ観測値を取得していないと判断された場合、センサ観測値を取得したと判断されるまで、ステップＳ５１の処理が繰り返される。
【０１３１】
ステップＳ５１において、センサ観測値を取得したと判断された場合、ステップＳ５２において、センサ情報取得部４２は、取得したセンサ観測値を、送信装置１２に供給する。送信装置１２は、センサ観測値の入力を受けた場合、地上装置２にこの情報を送信する。このフローチャートにおいては、説明の簡易化のため、ステップＳ５２の処理の終了後、処理は、ステップＳ５１に戻るものとしている。
【０１３２】
ステップＳ５３において、センサ観測装置５１のセンサ情報取得部４２は、取得したセンサ観測値を、自列車状態推定装置５２の演算処理部４３に供給する。演算処理部４３は、記憶部４４に記憶されている所定のセンサ観測値に対応するパラメータを読み込み、供給されたセンサ観測値を、自列車状態推定部４５、および、他列車の他列車状態推定装置１１１が処理可能な確率的表現による状態変数へ変換するための演算処理を実行する。
【０１３３】
ステップＳ５４において、演算処理部４３は、演算結果を、自列車状態推定部４５に供給する。自列車状態推定部４５は、演算処理部４３からの入力値に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理により、自列車の列車状態を算出する。
【０１３４】
ステップＳ５５において、自列車状態推定部４５は、自列車の列車状態に関する情報を、速度制御装置１５に出力し、処理は、後述するステップＳ６１に進む。
【０１３５】
上述したステップＳ５１〜ステップＳ５５の処理と並行して、ステップＳ５６〜ステップＳ６０の処理も実行される。
【０１３６】
ステップＳ５６において、受信装置１３は、地上装置２から、センサ観測値を受信したか否かを判断する。ステップＳ５６において、センサ観測値を受信していないと判断された場合、センサ観測値を受信したと判断されるまで、ステップＳ５６の処理が繰り返される。
【０１３７】
ステップＳ５６において、センサ観測値を受信したと判断された場合、ステップＳ５７において、受信装置１３は、他列車状態推定装置１１１のセンサ情報取得部４２に、センサ観測値を供給する。センサ情報取得部４２は、演算処理部４３に、センサ観測値を供給するので、演算処理部４３は、記憶部４４に記憶されている所定のセンサ観測値に対応するパラメータを読み込み、供給されたセンサ観測値を、単独他列車状態推定部９２が処理可能な確率的表現による状態変数に変換するための演算処理を実行し、演算結果を、単独他列車状態推定部９２に供給する。
【０１３８】
ステップＳ５８において、単独他列車状態推定部９２は、演算処理部４３から供給された演算結果に基づいて、他列車それぞれの列車状態を、自列車状態推定部４５が実行する推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて推定し、他列車状態推定部９３に供給する。
【０１３９】
ステップＳ５９において、他列車状態推定部９３は、自列車状態推定部４５が実行する推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて、自分自身との位置関係を知る必要のある他の列車の、現在および現在より先の時刻の状態を推定する。
【０１４０】
ステップＳ６０において、他列車状態推定部９３は、自列車の運行に関係する他列車の先の時刻の推定も含めた列車情報を、速度制御装置１５に出力する。
【０１４１】
ステップＳ５５およびステップＳ６０の処理の終了後、ステップＳ６１において、速度制御装置１５は、自列車状態推定装置５２から供給された自列車の列車状態、および、他列車状態推定装置１１１から供給された他列車の列車状態に関する情報を既定の制御条件と対比し、その結果に基づいて、自列車の速度を制御する。ステップＳ６１の処理の終了後、処理は、ステップＳ５１にもどり、自列車が運行中においては、ステップＳ５１以下の処理が繰り返される。
【０１４２】
このような処理により、車上装置１０１は、自列車および他列車の状態を高精度に推定し、速度制御を行うことが可能となる。
【０１４３】
また、他列車状態推定装置１１１は、他列車の位置に関して、先の時刻に対する推定処理も行うことから、例えば、通信エラー等によって、他列車のセンサ観測値の取得に一時的に漏れが生じてしまった場合においても、速度制御装置１５においては、衝突確率を示す曲線Ｃ３を求めることが可能である。したがって、分散型無線列車制御システムＡ５においても、従来の無線列車制御システムと比較して、一時的な通信エラーが発生したことによって、安全なはずの列車の運行に対して極度の減速や非常停止を指令してしまうことを防ぐことができ、その直後に送信が再開されれば、自列車において減速や非常停止が必要か否かを適切に判断することができる。
【０１４４】
［分散型無線列車制御システム  第６形態］
図１７は、分散型無線列車制御システムの構成の他の例を示す。
【０１４５】
分散型無線列車制御システムＡ６は、上述した、分散型無線列車制御システムＡ５の地上装置２を利用することなく、各列車に設けられた車上装置１０１ａ、および、１０１ｂにおいて、センサ観測装置５１によって算出された情報を、送信装置１２および受信装置１３を用いて直接送受信するものである。車上装置１０１の構成および処理は、上述した分散型無線列車制御システムＡ５における場合と、送受信の相手が異なる以外は基本的に同一であるので、その説明は省略する。
【０１４６】
［集中型無線列車制御システム  第１形態］
図１８は、集中型無線列車制御システムの構成の一例を示す。
【０１４７】
集中型無線列車制御システムＢ１は、各列車に設けられた車上装置１５１ａ、１５１ｂと地上に設置された地上装置１５２とを有する。車上装置１５１ａ、１５１ｂは同一の構成を有する。
【０１４８】
車上装置１５１ａ、１５１ｂは、センサ観測装置３１、自列車状態推定装置３２、送信装置１２、受信装置１３、他列車状態推定装置１４、および、速度制御装置１５により構成されている。また、地上装置２は、受信装置２１、送信装置２２、および、列車状態推定装置１６１により構成されている。すなわち、車上装置１５１は、他列車状態推定装置８１に代わって、他列車状態推定装置１４が設けられている以外は、図１０を用いて説明した車上装置７１と同様の構成を有する。
【０１４９】
すなわち、車上装置１５１から地上装置１５２に送信される情報は、演算処理部４３による演算結果である。
【０１５０】
集中型無線列車制御システムＢ１においても、列車状態の推定において、新しいセンサによるセンサ取得値を利用したい場合、換言すれば、センサ４１の種類が異なるものとなる場合、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更し、新しいセンサ４１のセンサ取得値を、演算処理部４３により自列車状態推定部４５の処理に利用可能な確率的表現に変更する処理を行うことができる。すなわち、車上装置１５１においても、センサ観測装置３１のみを変更することにより、他の装置を変更することなく、新しいセンサによるセンサ取得値を利用して、列車状態を推定することが可能となる。
【０１５１】
地上装置１５２は、受信装置２１、送信装置２２、および、列車状態推定装置１６１により構成されている。
【０１５２】
列車状態推定装置１６１による列車状態の算出には、上述した自列車状態推定装置３２および５２、ならびに、他列車状態推定装置１４，８１および１１１による列車状態の算出と同様に、統計モデルと時系列フィルタ、中でも最も好ましいパーティクルフィルタが用いられる。パーティクルフィルタの代わりに、例えば、カルマンフィルタ等を用いることもできる。
【０１５３】
図１９を用いて、列車状態推定装置１６１が有する機能について説明する。
【０１５４】
列車状態推定装置１６１は、情報取得部１８１および列車状態推定部１８２により構成されている。
【０１５５】
情報取得部１８１は、受信装置２１が受信した情報、すなわち、それぞれの車上装置１５１から地上装置１５２に送信された、演算処理部４３による演算結果を取得し、列車状態推定部１８２に供給する。
【０１５６】
列車状態推定部１８２は、上述した単独他列車状態推定部９２と同等の機能を有し、複数の他列車の車上装置１５１の演算処理部４３による演算結果に基づいて、各列車の列車状態を、車上装置１５１において実行される推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて推定し、送信装置２２に供給する。
【０１５７】
すなわち、地上装置１５２から車上装置１５１に送信される情報は、他の列車の列車状態の推定結果である。
【０１５８】
次に、図２０のフローチャートを参照して、車上装置１５１が実行する制御処理４について説明する。
【０１５９】
ステップＳ８１〜ステップＳ８５の処理は、演算処理部４３により自列車状態推定装置３２の自列車状態推定部４５により実行される統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理に利用可能な状態変数が演算され、その結果を地上装置１５２に送信する処理である。すなわち、ステップＳ８１〜ステップＳ８５の処理は、図１２を用いて説明した車上装置７１が実行する制御処理２のステップＳ３１〜ステップＳ３５の処理と同一であり、その説明は省略する。
【０１６０】
そして、ステップＳ８１〜ステップＳ８５の処理と並行して、ステップＳ８６〜ステップＳ８８の処理も実行される。
【０１６１】
ステップＳ８６〜ステップＳ８８の処理は、受信装置１３から供給された他列車の列車状態に関する情報に基づいて実行される処理である。すなわち、ステップＳ８６〜ステップＳ８８の処理は、図４を用いて説明した車上装置１が実行する制御処理１のステップＳ１６〜ステップＳ１８の処理と同一であり、その説明は省略する。
【０１６２】
そして、ステップＳ８５およびステップＳ８８の処理の終了後、ステップＳ８９において、速度制御装置１５は、自列車状態推定装置３２から供給された自列車の列車状態、および、他列車状態推定装置１４から供給された他列車の列車状態に関する情報を、既定の制御条件と対比し、その結果に基づいて、自列車の速度を制御する。ステップＳ８９の処理の終了後、処理は、ステップＳ８１にもどり、自列車が運行中においては、ステップＳ８１以下の処理が繰り返される。
【０１６３】
このような処理により、車上装置１５１は、自列車および他列車の状態を高精度に推定し、速度制御を行うことが可能となる。
【０１６４】
次に、図２１のフローチャートを参照して、地上装置１５２が実行する制御処理２について説明する。
【０１６５】
ステップＳ１０１において、受信装置２１は、車上装置１５１のいずれかから、列車状態推定部１８２により処理可能な情報、すなわち、図２０のフローチャートにおけるステップＳ８２の処理により演算され、ステップＳ８３の処理により送信された、演算処理部４３による演算結果を受信したか否かを判断する。ステップＳ１０１において、列車状態推定部１８２により処理可能な情報を受信していないと判断された場合、列車状態推定部１８２により処理可能な情報を受信したと判断されるまで、ステップＳ１０１の処理が繰り返される。
【０１６６】
ステップＳ１０１において、列車状態推定部１８２により処理可能な情報を受信したと判断された場合、ステップＳ１０２において、受信装置２１は、受信した列車状態推定部１８２により処理可能な情報を、情報取得部１８１を介して、列車状態推定部１８２に供給する。列車状態推定部１８２は、複数の他列車の車上装置１５１の演算処理部４３による演算結果に基づいて、各列車の列車状態を、車上装置１５１において実行される推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて推定し、得られた各列車の列車状態に関する情報を送信装置２２に供給する。
【０１６７】
ステップＳ１０３において、送信装置２２は、各車上装置１５１に対して、供給された各列車の列車状態に関する情報を送信し、処理は、ステップＳ１０１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【０１６８】
［集中型無線列車制御システム  第２形態］
図２２は、集中型無線列車制御システムの構成の一例を示す。
【０１６９】
集中型無線列車制御システムＢ２は、各列車に設けられた車上装置２０１ａ、２０１ｂと地上に設置された地上装置２０２とを有する。車上装置２０１ａ、２０１ｂは同一の構成を有する。
【０１７０】
車上装置２０１ａ、２０１ｂは、センサ観測装置５１、自列車状態推定装置５２、送信装置１２、受信装置１３、他列車状態推定装置１４、および、速度制御装置１５により構成されている。また、地上装置２は、受信装置２１、送信装置２２、列車状態推定装置２１１により構成されている。すなわち、車上装置２０１は、センサ観測装置３１および自列車状態推定装置３２に代わって、センサ観測装置５１および自列車状態推定装置５２が設けられている以外は、図１８を用いて説明した車上装置１５１と同様の構成を有する。
【０１７１】
すなわち、車上装置２０１から地上装置２０２に送信される情報は、演算処理部４３に演算される前のセンサ観測値である。
【０１７２】
地上装置１５２は、受信装置２１、送信装置２２、および、列車状態推定装置２１１により構成されている。
【０１７３】
列車状態推定装置２１１による列車状態の算出には、上述した自列車状態推定装置３２および５２、他列車状態推定装置１４，８１および１１１、ならびに、列車状態推定装置１６１による列車状態の算出と同様に、統計モデルと時系列フィルタ、中でも最も好ましいパーティクルフィルタが用いられる。パーティクルフィルタの代わりに、例えば、カルマンフィルタ等を用いることもできる。
【０１７４】
図２３を用いて、列車状態推定装置２１１が有する機能について説明する。
【０１７５】
列車状態推定装置２１１は、情報取得部１８１および列車状態推定部１８２に加えて、演算処理部４３および記憶部４４を含んで構成されている。
【０１７６】
情報取得部１８１は、受信装置２１が受信した情報、すなわち、それぞれの車上装置１５１から地上装置１５２に送信されたセンサ観測値を取得し、演算処理部４３に供給する。
【０１７７】
演算処理部４３は、上述した場合と同様にして、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を読み出し、供給されたセンサ観測値を、列車状態推定部８２が処理可能な値に変換する処理を実行し、列車状態推定部１８２に供給する。
【０１７８】
列車状態推定部１８２は、上述した単独他列車状態推定部９２と同等の機能を有し、複数の他列車の車上装置１５１の演算処理部４３による演算結果に基づいて、各列車の列車状態を、車上装置１５１において実行される推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて推定し、送信装置２２に供給する。
【０１７９】
すなわち、地上装置２０２から車上装置２０１に送信される情報は、集中型無線列車制御システムＢ１における場合と同様に、他の列車の列車状態の推定結果である。
【０１８０】
集中型無線列車制御システムＢ２においても、列車状態の推定において、新しいセンサによるセンサ取得値を利用したい場合、換言すれば、センサ４１の種類が異なるものとなる場合、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更し、新しいセンサ４１のセンサ取得値を、演算処理部４３によりそれぞれの推定処理に利用可能な確率的表現に変更する処理を行うことができる。すなわち、車上装置２０１においてセンサ観測装置５１が変更されても、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更することにより、自列車状態推定装置５２、および列車状態推定装置２１１のハードウェア構成を変更することなく、新しいセンサによるセンサ取得値を利用して、列車状態を推定することが可能となる。
【０１８１】
次に、図２４のフローチャートを参照して、車上装置２０１が実行する制御処理５について説明する。
【０１８２】
ステップＳ１１１〜ステップＳ１１５の処理は、センサ観測値が取得されて、地上装置２０２に送信され、演算処理部４３により自列車状態推定装置５２の自列車状態推定部４５により実行される統計モデルと時系列フィルタを用いた推定処理に利用可能な状態変数が演算さる処理である。すなわち、ステップＳ１１１〜ステップＳ１１５の処理は、図１６を用いて説明した車上装置１０１が実行する制御処理３のステップＳ５１〜ステップＳ５５の処理と同一であり、その説明は省略する。
【０１８３】
そして、ステップＳ１１１〜ステップＳ１１５の処理と並行して、ステップＳ１１６〜ステップＳ１１８の処理も実行される。
【０１８４】
ステップＳ１１６〜ステップＳ１１８の処理は、受信装置１３から供給された他列車の列車状態に関する情報に基づいて実行される処理である。すなわち、ステップＳ８６〜ステップＳ８８の処理は、図４を用いて説明した車上装置１が実行する制御処理１のステップＳ１６〜ステップＳ１８の処理と同一であり、その説明は省略する。
【０１８５】
そして、ステップＳ１１５およびステップＳ１１８の処理の終了後、ステップＳ１１９において、速度制御装置１５は、自列車状態推定装置５２から供給された自列車の列車状態、および、他列車状態推定装置１４から供給された他列車の列車状態に関する情報を、既定の制御条件と対比し、その結果に基づいて、自列車の速度を制御する。ステップＳ１１９の処理の終了後、処理は、ステップＳ１１１にもどり、自列車が運行中においては、ステップＳ１１１以下の処理が繰り返される。
【０１８６】
このような処理により、車上装置２０１は、自列車および他列車の状態を高精度に推定し、速度制御を行うことが可能となる。
【０１８７】
次に、図２５のフローチャートを参照して、地上装置２０２が実行する制御処理２について説明する。
【０１８８】
ステップＳ１３１において、受信装置２１は、車上装置２０１のいずれかから、図２４のフローチャートにおけるステップＳ１１１の処理により取得され、ステップＳ１１２の処理により送信されたセンサ観測値を受信したか否かを判断する。ステップＳ１３１において、センサ観測値を受信していないと判断された場合、センサ観測値を受信したと判断されるまで、ステップＳ１３１の処理が繰り返される。
【０１８９】
ステップＳ１３１において、センサ観測値を受信したと判断された場合、ステップＳ１３２において、受信装置２１は、受信したセンサ観測値を演算処理部４３に供給する。演算処理部４３は、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を読み出し、供給されたセンサ観測値を、列車状態推定部８２が処理可能な値に変換する処理を実行し、列車状態推定部１８２に供給する。
【０１９０】
ステップＳ１３３において、列車状態推定部１８２は、演算処理部４３による演算結果に基づいて、各列車の列車状態を、車上装置２０１において実行される推定処理と同一の統計モデルと時系列フィルタとを用いて推定し、得られた各列車の列車状態に関する情報を送信装置２２に供給する。
【０１９１】
ステップＳ１３４において、送信装置２２は、各車上装置２０１に対して、供給された各列車の列車状態に関する情報を送信し、処理は、ステップＳ１３１に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【０１９２】
また、集中型無線列車制御システムにおいても、上述した分散型無線列車制御システムと同様に、他の目的のためにそれぞれの列車の位置や速度を検知する場合においても、この技術が適用可能であることは言うまでもない。例えば、ＡＴＳの制御において、それぞれの列車における速度や位置を検出する処理を、地上装置において集中的に実行する場合であっても、上述した技術を適用して、記憶部４４に記憶されているセンサに対応したパラメータ（データ）を変更し、新しいセンサ４１のセンサ取得値を、演算処理部４３により各装置の推定処理に利用可能な状態変数に変更する処理を行うことにより、センサ変更による設計変更箇所を少なくすることが可能となる。
【０１９３】
以上、本発明の一実施の形態である無線列車制御システムについて、６つの分散型の形態、２つの集中型の形態のそれぞれの構成や処理について説明したが、いずれの場合においても、列車状態の推定において、新しいセンサによるセンサ取得値を利用したい場合、すなわち、センサ４１の種類を異なるものとしたい場合であっても、記憶部４４に記憶されているパラメータ（データ）を変更し、新しいセンサ４１のセンサ取得値を、演算処理部４３により各装置の推定処理に利用可能な状態変数に変更する処理を行うことができるので、センサ変更による設計変更箇所を少なくすることが可能となる。
【０１９４】
また、このような構成を有することにより、無線列車制御システムの更新を行う場合、すべての車上装置、または地上装置を、一度に新たな装置に切り替えることなく、段階的に装置の更新を行うことが容易になる。
【０１９５】
また、上述した技術は、列車の位置や速度を検知するための装置やユニットなどに広く適用可能であることは言うまでもない。
【０１９６】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１９７】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１９８】
また、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１９９】
４１…センサ、  ４２…センサ情報取得部、  ４３…演算処理部、  ４４…記憶部、  ４５…自列車状態推定部、  ９２…単独他列車状態推定部、  ９３…他列車状態推定部、  １８２…列車状態推定部
【図１】
2016082785.tif 000011
【図２】
2016082785.tif 000012
【図３】
2016082785.tif 000013
【図４】
2016082785.tif 000014
【図５】
2016082785.tif 000015
【図６】
2016082785.tif 000016
【図７Ａ】
2016082785.tif 000017
【図７Ｂ】
2016082785.tif 000018
【図７Ｃ】
2016082785.tif 000019
【図７Ｄ】
2016082785.tif 000020
【図８】
2016082785.tif 000021
【図９】
2016082785.tif 000022
【図１０】
2016082785.tif 000023
【図１１】
2016082785.tif 000024
【図１２】
2016082785.tif 000025
【図１３】
2016082785.tif 000026
【図１４】
2016082785.tif 000027
【図１５】
2016082785.tif 000028
【図１６】
2016082785.tif 000029
【図１７】
2016082785.tif 000030
【図１８】
2016082785.tif 000031
【図１９】
2016082785.tif 000032
【図２０】
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【図２１】
2016082785.tif 000034
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
2016082785.tif 000037
【図２５】
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