(57)【要約】      （修正有）【課題】再粘着制御と保安速度制御に必要な状態推定の精度を向上させた列車状態推定装置を提供する。【解決手段】自列車状態推定装置２において、各車軸状態予測部１２、各車軸状態尤度評価部１３、各車軸状態推定部１４で列車の各車軸の状態を推定する処理に用いられる状態変数は、列車状態予測部１５、列車状態尤度評価部１６、列車状態推定部１７で列車全体の状態を推定する処理に用いられる状態変数または観測値であり、列車状態予測部、列車状態尤度評価部、列車状態推定部で列車全体の状態を推定する処理に用いられる状態変数は、各車軸状態予測部、各車軸状態尤度評価部、各車軸状態推定部で各車軸の状態を推定する処理に用いられる状態変数または観測値となっている。各車軸状態の予測および尤度評価には、列車状態の推定結果を用いることができ、列車状態の予測および尤度評価には、各車軸状態の推定結果を用いることができる。【選択図】図１
2016158440.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測値を取得する観測値取得手段と、
各車軸の状態を推定する各車軸状態推定
手段と、
列車全体の状態を推定する列車状態推定手段と
を備え、
前記各車軸状態推定手段と前記列車状態推定手段は、前記観測値取得手段により取得された前記観測値に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いて推定処理を実行し、
前記各車軸状態推定手段に用いられる状態変数の少なくとも一部は、前記列車状態推定手段の処理に用いられる状態変数または観測値の一部であり、
前記列車状態推定手段に用いられる状態変数の少なくとも一部は、前記各車軸状態推定手段の処理に用いられる状態変数または観測値の一部である
ことを特徴とする列車状態推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の列車状態推定装置において、
前記時系列フィルタはパーティクルフィルタである
ことを特徴とする列車状態推定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の列車状態推定装置において、
前記観測値取得手段により取得される前記観測値には、速度センサレスベクトル制御において得られる車軸の回転速度が含まれる
ことを特徴とする列車状態推定装置。
【請求項４】
請求項２に記載の列車状態推定装置において、
前記各車軸状態推定手段には、
前記各車軸の状態を予測する第１の予測手段と、
前記第１の予測手段による予測結果に対して尤度評価を実行する第１の尤度評価手段と、
前記第１の尤度評価手段による尤度評価結果に基づいて前記各車軸の状態を推定する第１の推定手段と
が含まれ、
前記列車状態推定手段には、
前記列車全体の状態を予測する第２の予測手段と、
前記第２の予測手段による予測結果に対して尤度評価を実行する第２の尤度評価手段と、
前記第２の尤度評価手段による尤度評価結果に基づいて前記各車軸の状態を推定する第２の推定手段と
が含まれ、
前記第１の予測手段および前記第１の尤度評価手段は、前記観測値取得手段により取得された前記観測値、および、前記第２の推定手段による推定結果に基づいて処理を実行し、
前記第２の予測手段および前記第２の尤度評価手段は、前記観測値取得手段により取得された前記観測値、および、前記第１の推定手段による推定結果に基づいて処理を実行する
ことを特徴とする列車状態推定装置。
【請求項５】
請求項１に記載の列車状態推定装置において、
前記各車軸状態推定手段による推定結果に基づいて再粘着制御に関する演算処理を実行する第１の演算手段と、
前記列車状態推定手段による推定結果に基づいて速度制御に関する演算処理を実行する第２の演算手段と
をさらに備えることを特徴とする列車状態推定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の列車状態推定装置において、
他の列車全体の状態の尤度評価結果および推定結果を取得する他列車状態取得手段
がさらに備えられ、
前記各車軸状態推定手段には、
前記各車軸の状態を予測する第１の予測手段と、
前記第１の予測手段による予測結果に対して尤度評価を実行する第１の尤度評価手段と、
前記第１の尤度評価手段による尤度評価結果に基づいて前記各車軸の状態を推定する第１の推定手段と
が含まれ、
前記列車状態推定手段には、
前記列車全体の状態を予測する第２の予測手段と、
前記第２の予測手段による予測結果に対して尤度評価を実行する第２の尤度評価手段と、
前記第２の尤度評価手段による尤度評価結果に基づいて前記各車軸の状態を推定する第２の推定手段と
が含まれ、
前記第１の予測手段および前記第１の尤度評価手段は、前記観測値取得手段により取得された前記観測値、および、前記第２の推定手段による推定結果に基づいて処理を実行し、
前記第２の予測手段および前記第２の尤度評価手段は、前記観測値取得手段により取得された前記観測値、および、前記第１の推定手段による推定結果に基づいて処理を実行し、
前記第２の演算手段は、前記第２の尤度評価手段による尤度評価結果、および、前記第２の推定手段による推定結果、ならびに、前記他列車状態取得手段により取得された他の列車全体の状態の尤度評価結果および推定結果に基づいて速度制御に関する演算処理を実行する
ことを特徴とする列車状態推定装置。
【請求項７】
請求項６に記載の列車状態推定装置において、
前記第２の演算手段は、前記第２の尤度評価手段による尤度評価結果、および、前記他列車状態取得手段により取得された他の列車全体の状態の尤度評価結果に基づいて、推定のための演算条件を決定する
ことを特徴とする列車状態推定装置。
【請求項８】
列車の状態を推定する推定装置が実行する列車状態推定方法であって、
観測値を取得する観測値取得ステップと、
各車軸の状態を推定する各車軸状態推定ステップと、
列車全体の状態を推定する列車状態推定ステップと
を含み、
前記各車軸状態推定ステップと前記列車状態推定ステップの処理では、前記観測値取得ステップの処理により取得された前記観測値に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いて推定処理を実行し、
前記各車軸状態推定ステップと前記列車状態推定ステップの処理に用いられる状態変数の少なくとも一部は同一の状態変数である
ことを特徴とする列車状態推定方法。
【請求項９】
列車の状態を推定する推定装置を制御するコンピュータが実行するプログラムであって、
観測値を取得する観測値取得ステップと、
各車軸の状態を推定する各車軸状態推定ステップと、
列車全体の状態を推定する列車状態推定ステップと
を含み、
前記各車軸状態推定ステップと前記列車状態推定ステップの処理では、前記観測値取得ステップの処理により取得された前記観測値に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いて推定処理を実行し、
前記各車軸状態推定ステップと前記列車状態推定ステップの処理に用いられる状態変数の少なくとも一部は同一の状態変数である
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、列車状態推定装置および列車状態推定方法、ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
列車の動輪を駆動する誘導電動機（モータ）の制御においては、誘導電動機が駆動する車輪の回転速度の情報が必要である。車輪の回転速度は、一般的に、速度発電機、または、歯車の凹凸をホール端子、コイル、もしくは、光センサなどで検知するパルスセンサなどの速度センサにより計測されている。
【０００３】
これに対して、誘導電動機を、回転速度を検出する速度センサを使用せずに制御する、速度センサレスベクトル制御と呼ばれる制御方式が提案されている（例えば、特許文献１）。この制御方式は、各誘導電動機に給電される駆動電流に基づいて、車輪の回転速度を推定するものである。車輪の回転速度が推定可能であれば、誘導電動機の回転子の回転速度との比較により、車輪の空転・滑走が検知可能であり、空転・滑走を検知した場合には、トルク電流成分を減少させる等により、空転・滑走した車輪を軌道（レール）に再粘着させること（再粘着制御）が可能となる。
【０００４】
また、鉄道車両の走行とともに、粘着係数をリアルタイムで推定し、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からの信号をもとに算出した鉄道車両の位置と推定した粘着係数を結びつけ、情報管理センターに送信することにより、線路の各位置の粘着係数分布を把握し、これに基づいて、最適な推進制御支援情報を鉄道車両に対して送信することができる技術がある（例えば、特許文献２）。
【０００５】
一方、運行の安全性を確保するため、列車は保安速度制御についても行わなければならない。高度な保安速度制御においては、列車が現在の自列車位置および速度を把握できることが求められる。現在の自列車位置を算出する方法としては、自列車位置の算出精度を確保するために、精度や信頼性の高い速度センサを用いて、ある基点からの車軸の回転数を積算して求める方法が一般的に採用されている。高度な保安速度制御として、現在の自列車位置から目標停止位置までの間において、自列車の減速性能に基づいて減速パターンを求め、自列車速度がその減速パターンで示される速度を超過しているかどうかの判断結果からブレーキ指令を出力する方法がある（例えば、特許文献３）。
【０００６】
しかしながら、現在の自列車位置を算出する場合に、回転数を検出する車輪の空転や滑走が発生すると、その車軸の回転数から求めた自列車位置と、実際の自列車位置との乖離が大きくなる。そのため、自列車位置の算出精度が劣化し、パターン減速制御が不安定になるだけでなく、必要な時にブレーキがかからず、列車の運行の安全性が損なわれることがあるという問題があった。
【０００７】
そこで、安全面を見込んだ補正処理が施されるようになされている技術がある（例えば、特許文献４）。
【０００８】
また、保安速度制御用の速度センサは、相対的に空転や滑走が生じにくい非駆動軸、特に、先頭車の非駆動軸に設置されることが多い。そこで、自列車の現在の速度を算出する場合において、先頭車の車軸の回転数だけでなく、先頭車以外の車両の車軸の回転数を参照して減速パターンを演算する技術も提案されている（例えば、特許文献５）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許３８９０２００号公報
【特許文献２】特開２００７−２０２２４９号公報
【特許文献３】特許第３３６９４７７号公報
【特許文献４】特許第３７２９７４８号公報
【特許文献５】特許５１０６２１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
通常、列車の駆動軸は複数存在するため、上述した再粘着制御を含む電動機制御のための駆動軸の回転速度は、複数の車軸で検出される。各車軸の回転速度の情報は、例えば、各車輪径のばらつきなどの影響を受けやすく、必ずしも一致しないため、保安速度制御に利用するには、不安定な情報にしかなりえなかった。その不安定さを低減するためには、例えば、平滑化を行うなどをしてばらつきを軽減する、最も安全側の数値を採用する必要があったが、それによって、軽微な空転・滑走を見逃しやすくなってしまい、再粘着制御に問題が生じる恐れがある。このため、通常、電動機制御のための駆動軸の回転速度の情報が列車の安全運行のための制御に用いられることはなかった。
【００１１】
このため、再粘着制御と保安速度制御に必要な状態変数（例えば速度）はそれぞれ独立して推定されていた。
【００１２】
また、列車の車輪と線路との粘着係数は、列車の速度によっても大きく異なり、降雨等の時間変化する気象条件の影響を強く受けるため、線路における位置情報と粘着係数とは必ずしも一致するものではなかった。
【００１３】
再粘着制御のために必要な状態変数のみならず、保安速度制御に必要な状態変数も、時間変化するものであるが、それぞれの状態変数が独立して推定されているために、列車の制御全体におけるシステムの簡易化や状態観測のために必要なコストの低減は容易ではなかった。
【００１４】
そこで、本発明は、上記課題を解決すること、すなわち、再粘着制御と保安速度制御に用いられる状態量の少なくとも一部を共有することにより再粘着制御と保安速度制御に必要な状態推定の精度を向上させることができる、列車状態推定装置および列車状態推定方法、ならびにプログラム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】
【００１５】
上記課題を解決するために、本発明の列車状態推定装置の一側面は、観測値を取得する観測値取得手段と、各車軸の状態を推定する各車軸状態推定手段と、列車全体の状態を推定する列車状態推定手段とを備え、各車軸状態推定手段と列車状態推定手段は、観測値取得手段により取得された観測値に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いて推定処理を実行し、各車軸状態推定手段に用いられる状態変数の少なくとも一部は、列車状態推定手段の処理に用いられる状態変数または観測値の一部であり、列車状態推定手段に用いられる状態変数の少なくとも一部は、各車軸状態推定手段の処理に用いられる状態変数または観測値の一部であることを特徴とする。
【００１６】
本発明の列車状態推定装置の他の側面は、時系列フィルタはパーティクルフィルタであることを特徴とする。
【００１７】
本発明の列車状態推定装置の他の側面は、観測値取得手段により取得される観測値には、速度センサレスベクトル制御において得られる車軸の回転速度が含まれることを特徴とする。
【００１８】
本発明の受信装置の他の側面は、各車軸状態推定手段には、各車軸の状態を予測する第１の予測手段と、第１の予測手段による予測結果に対して尤度評価を実行する第１の尤度評価手段と、第１の尤度評価手段による尤度評価結果に基づいて各車軸の状態を推定する第１の推定手段とが含まれ、列車状態推定手段には、列車全体の状態を予測する第２の予測手段と、第２の予測手段による予測結果に対して尤度評価を実行する第２の尤度評価手段と、第２の尤度評価手段による尤度評価結果に基づいて各車軸の状態を推定する第２の推定手段とが含まれ、第１の予測手段および第１の尤度評価手段は、観測値取得手段により取得された観測値、および、第２の推定手段による推定結果に基づいて処理を実行し、第２の予測手段および第２の尤度評価手段は、観測値取得手段により取得された観測値、および、第１の推定手段による推定結果に基づいて処理を実行することを特徴とする。
【００１９】
本発明の列車状態推定装置の他の側面は、各車軸状態推定手段による推定結果に基づいて再粘着制御に関する演算処理を実行する第１の演算手段と、列車状態推定手段による推定結果に基づいて速度制御に関する演算処理を実行する第２の演算手段とをさらに備えることを特徴とする。
【００２０】
本発明の列車状態推定装置の他の側面は、他の列車全体の状態の尤度評価結果および推定結果を取得する他列車状態取得手段がさらに備えられ、各車軸状態推定手段には、各車軸の状態を予測する第１の予測手段と、第１の予測手段による予測結果に対して尤度評価を実行する第１の尤度評価手段と、第１の尤度評価手段による尤度評価結果に基づいて各車軸の状態を推定する第１の推定手段とが含まれ、列車状態推定手段には、列車全体の状態を予測する第２の予測手段と、第２の予測手段による予測結果に対して尤度評価を実行する第２の尤度評価手段と、第２の尤度評価手段による尤度評価結果に基づいて各車軸の状態を推定する第２の推定手段とが含まれ、第１の予測手段および第１の尤度評価手段は、観測値取得手段により取得された観測値、および、第２の推定手段による推定結果に基づいて処理を実行し、第２の予測手段および第２の尤度評価手段は、観測値取得手段により取得された観測値、および、第１の推定手段による推定結果に基づいて処理を実行し、第２の演算手段は、第２の尤度評価手段による尤度評価結果、および、第２の推定手段による推定結果、ならびに、他列車状態取得手段により取得された他の列車全体の状態の尤度評価結果および推定結果に基づいて速度制御に関する演算処理を実行することを特徴とする。
【００２１】
本発明の列車状態推定装置の他の側面は、第２の演算手段は、第２の尤度評価手段による尤度評価結果、および、他列車状態取得手段により取得された他の列車全体の状態の尤度評価結果に基づいて、推定のための演算条件を決定することを特徴とする
【００２２】
本発明の列車状態推定方法の一側面は、観測値を取得する観測値取得ステップと、各車軸の状態を推定する各車軸状態推定ステップと、列車全体の状態を推定する列車状態推定ステップとを含み、各車軸状態推定ステップと列車状態推定ステップの処理では、観測値取得ステップの処理により取得された観測値に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いて推定処理を実行し、各車軸状態推定ステップと列車状態推定ステップの処理に用いられる状態変数の少なくとも一部は同一の状態変数であることを特徴とする。
【００２３】
本発明のプログラムの一側面は、観測値を取得する観測値取得ステップと、各車軸の状態を推定する各車軸状態推定ステップと、列車全体の状態を推定する列車状態推定ステップとを含み、各車軸状態推定ステップと列車状態推定ステップの処理では、観測値取得ステップの処理により取得された観測値に基づいて、所定の統計モデルと時系列フィルタを用いて推定処理を実行し、各車軸状態推定ステップと列車状態推定ステップの処理に用いられる状態変数の少なくとも一部は同一の状態変数であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、再粘着制御と保安速度制御に必要な状態推定の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】車上装置について説明するための図である。
【図２】パーティクルフィルタによる処理について説明するための図である。
【図３】パーティクルフィルタによる処理について説明するための図である。
【図４】状態推定処理について説明するためのフローチャートである。
【図５】状態推定処理について説明するためのフローチャートである。
【図６】列車衝突防止のための速度制御を行うシステムについて説明するための図である。
【図７】自列車状態推定装置について説明するための図である。
【図８】列車状態推定装置について説明するための図である。
【図９】列車の位置の推定、および、速度制御の具体例について説明するための図である。
【図１０】車上装置の制御処理について説明するためのフローチャートである。
【図１１】状態推定および再粘着制御処理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】
【００２６】
以下、本発明の一実施の形態の情報送受信システムについて、図１〜図１１を参照しながら説明する。
【００２７】
図１を参照して、観測値に基づいて、列車の再粘着制御および速度制御を実行する車上装置について説明する。
【００２８】
車上装置は、観測装置１、自列車状態推定装置２、再粘着制御演算装置３、および、速度制御演算装置４を含んで構成されている。
【００２９】
観測装置１は、列車の再粘着制御および速度制御を実行するために必要な観測値を取得するものであり、例えば、各種センサ、ＧＰＳ信号受信機、地上子信号受信器、または、速度センサレスベクトル制御によって誘導電動機の電流値・電圧値から得られる車軸の回転速度を取得する装置などにより構成されている。
【００３０】
自列車状態推定装置２は、統計モデルと時系列フィルタを用いて、列車の各車軸の状態、および、列車の状態を推定する処理を実行する。推定処理部における推定処理には、パーティクルフィルタやカルマンフィルタを用いることができるが、ここでは、好ましい例として、パーティクルフィルタを用いた推定処理を行う場合について説明する。
【００３１】
パーティクルフィルタとは、確率密度分布を多数のサンプル（粒子：パーティクル）を用いて近似する手法であり、観測値の列、すなわち観測ベクトルｙｔ（ｔ＝1，2，3,・・）から、観測値とは異なるパラメータ（状態変数）の列、すなわち状態ベクトルｘｔ（ｔ＝1，2，3,・・）を推定するためのものである。パーティクルフィルタを用いることにより、ノイズを含む観測値を得た場合でも、ノイズの特性を考慮した精度の高い推定が可能となる。
【００３２】
パーティクルフィルタは、以下のアルゴリズムによって実現される。
【００３３】
（１）まず、初期状態においては、所定の分布で（例えば、状態空間に対し一様に）パーティクルが撒かれる。
【００３４】
（２）状態方程式に基づいて、各パーティクルが移動される（予測）。
【００３５】
（３）現在の観測値とパーティクルの状態に基づいて各パーティクルの尤度が評価される。ここで、尤度がそのパーティクルの重みとなる。
【００３６】
（４）尤度の評価後、リサンプリング（復元抽出とも称される）が行われる。リサンプリングとは、大きな重み付けが付いた（尤度の高い）パーティクルを複製し、重み付けの小さな（尤度の低い）パーティクルを破棄する処理である。（３）と（４）の操作を合わせてフィルタリングと呼び、フィルタリングにより、フィルタ分布のモンテカルロ近似が得られる。
【００３７】
（５）リサンプリングされたパーティクルに対して、（２）〜（４）の処理が繰り返される。
【００３８】
図２はパーティクルフィルタによる状態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の、予測とフィルタリングの繰り返しにより事後周辺分布を推定する様子を示す図である。図２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２において、ｘは求める状態（例えば、列車の速度や位置、または、各車軸の粘着係数など）の集合体である状態ベクトル、ｙは観測値（例えば、各種センサによる観測値や速度センサレスベクトル制御により求められる車軸の回転速度など）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ｘｊの条件付き分布）を意味する。これは既知の事後周辺分布に対し、予測とフィルタリングの操作を繰り返すことによって得られる。
【００３９】
図２の矢印は、正常に観測データが得られた場合の自列車状態推定装置２による計算経路の一例である。すなわち、黒抜き矢印は、状態方程式に基づいた各パーティクルの移動（予測）に対応し、白抜き矢印は、尤度評価とリサンプリングによってフィルタ分布が得られる処理（フィルタリング）に対応する。
【００４０】
図３を用いて、さらに説明すると、状態方程式を用いてパーティクルを移動させることにより得られる予測分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ−１）は、尤度ｌｔ＝ｐ（ｙｔ｜ｘｔ）により評価される。なお、尤度ｌｔにおけるｘｔは個々のパーティクルの状態ベクトルである。予測分布に対して重み付けが施されたパーティクルの分布によって、求めるパラメータｘｔのフィルタ分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ）が得られる。そして、尤度評価の結果、大きな重み付けが付いた（尤度の高い）パーティクルを複製し、重み付けの小さな（尤度の低い）パーティクルは破棄されるリサンプリング処理が実行される。
【００４１】
図１に戻って、自列車状態推定装置２の詳細について説明する。
【００４２】
自列車状態推定装置２は、観測値取得部１１、各車軸状態予測部１２、各車軸状態尤度評価部１３、各車軸状態推定部１４、列車状態予測部１５、列車状態尤度評価部１６、および列車状態推定部１７を含んで構成されている。
【００４３】
各車軸状態予測部１２、各車軸状態尤度評価部１３、および、各車軸状態推定部１４は、列車の各車軸の状態を推定する処理を実行し、列車状態予測部１５、列車状態尤度評価部１６、および列車状態推定部１７は、列車全体の状態を推定する処理を実行する。各車軸状態予測部１２、各車軸状態尤度評価部１３、および、各車軸状態推定部１４において列車の各車軸の状態を推定する処理に用いられる状態変数と、列車状態予測部１５、列車状態尤度評価部１６、および列車状態推定部１７において列車全体の状態を推定する処理に用いられる状態変数とは、その少なくとも一部が共通のものとなされている。各車軸状態の予測および尤度評価には、列車状態の推定結果を用いることができ、列車状態の予測および尤度評価には、各車軸状態の推定結果を用いることができる。
【００４４】
観測値取得部１１は、観測装置１から供給された各観測値を、各車軸状態予測部１２、各車軸状態尤度評価部１３、列車状態予測部１５、および、列車状態尤度評価部１６に供給する。
【００４５】
各車軸状態予測部１２は、処理の最初においては乱数生成されたパーティクル、以前の推定結果が存在する場合は、後述する各車軸状態尤度評価部１３から供給されるリサンプリングされたパーティクルを状態方程式に従って移動させることにより、各車軸の状態を予測する。すなわち、各車軸状態予測部１２は、予測値ｘｔの予測分布ｐ１（ｘｔ｜ｙ１：ｔ−１）を算出して各車軸状態尤度評価部１３に供給する。観測ベクトルを構成する観測値として、観測値取得部１１により取得された観測装置１による各観測値が用いられるが、例えば、速度センサレスベクトル制御によって得られる各車軸の回転速度を用いるものとすると、別途車軸回転速度センサを取り付ける必要がないため、コストや装置の小型化の観点において好適である。また、観測ベクトルを構成する観測値としては、更に、観測装置１により観測された値の他に、後述する列車状態推定部１７により得られた列車の状態の推定値を用いることができる。各車軸の状態ベクトルを構成する予測される状態変数には、例えば、車輪径と回転速度（角速度）、併進運動としての位置、基準速度などの他に、角加速度や角加加速度、接線力係数や負荷トルクなどがある。状態変数としていずれを用いるかは、再粘着制御演算装置３が実行する演算のために必要なパラメータによって決まるものであるが、この中には、速度制御演算装置４が実行する演算に必要なパラメータを推定するために利用可能な観測値として利用可能な状態変数が含まれている。例えば、車軸の角加速度や角加加速度、列車または列車を編成する個々車両の速度や加速度などが予測される状態変数に含まれていると、列車状態としての列車位置や速度を推定するための観測値として有意に利用可能であり、好適である。
【００４６】
各車軸状態尤度評価部１３は、観測値取得部１１から供給された観測装置１により観測された車軸の各車軸の回転速度、および、列車状態推定部１７により得られた列車の状態の推定値を観測値ｙｔとして、予測分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ−１）を尤度ｌｔ＝ｐ（ｙｔ｜ｘｔ）により評価し、予測分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ−１）に対して重み付けを施し、リサンプリング処理を行い、フィルタ分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ）を算出して、各車軸状態推定部１４に供給するとともに、リサンプリング結果を各車軸状態予測部１２に供給する。
【００４７】
各車軸状態推定部１４は、各車軸状態尤度評価部１３から供給されたフィルタ分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ）（確率密度分布）から、各車軸の状態（実数値）を推定し、推定結果を、再粘着制御演算装置３、列車状態予測部１５、および、列車状態尤度評価部１６に供給する。各車軸の状態のうち、列車の速度に関しては、推定値として最頻値を用いると好適である。
【００４８】
列車状態予測部１５は、処理の最初においては乱数生成されたパーティクル、以前の推定結果が存在する場合は、後述する列車状態尤度評価部１６から供給されるリサンプリングされたパーティクルを状態方程式に従って移動させることにより、列車の状態を予測する。すなわち、列車状態予測部１５は、予測値ｘ´ｔ´の予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´−１）を算出して列車状態尤度評価部１６に供給する。観測ベクトルを構成する観測値としては、例えば、観測装置１により観測された値の他に、各車軸状態推定部１４により得られた列車の状態の推定値を用いることができる。すなわち、車軸速度に基づく推定は、別途行われており、それを利用することが可能である。観測装置１により観測される値としては、例えば、ドップラー速度計、慣性センサ、または、ＧＰＳをはじめとするＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）など、車軸の回転速度によらない位置や速度の観測値を用いると好適である。そして状態ベクトルを構成する列車の状態には、例えば、位置、速度、加速度、位置補正用機器状態（例えば、ＡＴＳ用トランスポンダなど）、ノッチ指令などがあり、予測する状態定数としていずれを用いるかは、速度制御演算装置４が実行する演算のために必要なパラメータによって決まるものであるが、この中には、再粘着制御演算装置３が実行する演算に必要なパラメータを推定するために利用可能な観測値として利用可能な状態変数が含まれている。例えば、列車または列車を編成する個々の車両の速度や加速度などが予測される状態変数に含まれていると、各車軸の角加速度や角加速度、併進運動としての位置や速度などを推定するための観測値として有意に利用可能であり、好適である。
【００４９】
列車状態尤度評価部１６は、観測値取得部１１から供給された観測装置１により観測された観測値、および、各車軸状態推定部１４により得られた各車軸の状態の推定値を観測値ｙ´ｔ´として、予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ−１）を尤度ｌ´ｔ´＝ｐ（ｙ´ｔ´｜ｘ´ｔ´）により評価し、予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´−１）に対して重み付けを施し、リサンプリング処理を行い、フィルタ分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´）を算出して、列車状態推定部１７に供給するとともに、リサンプリング結果を列車状態予測部１５に供給する。
【００５０】
列車状態推定部１７は、列車状態尤度評価部１６から供給されたフィルタ分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´）（確率密度分布）から、列車の状態（実数値）を推定し、推定結果を、速度制御演算装置４、各車軸状態予測部１２、および、各車軸状態尤度評価部１３に供給する。列車の状態のうち、速度や位置に関しては、推定値として最頻値を用いるのではなく、最頻値よりも安全側の値を採用すると好適である。また、最頻値からどの程度はなれた値とするかは、例えば、所定の分位数に基づいて定めることで、分散が大きいときは、最頻値よりも比較的遠い値、分散が小さいときは、最頻値に比較的近い値となり、過剰な安全余裕をとることを防止することが可能となる。
【００５１】
再粘着制御演算装置３は、各車軸状態推定部１４から供給された各車軸の推定結果に基づいて、必要に応じて、再粘着制御を実行するためのトルク制御に必要な演算処理を実行する。再粘着制御演算部は、各車軸状態推定部１４により推定された状態変数の中に接線力係数や負荷トルクが含まれている場合、それらの値を直接利用することが可能であるし、また、接線力係数や負荷トルクが含まれていない場合、各車軸状態推定部１４から供給された各車軸の推定結果に基づいて、接線力係数や負荷トルクを演算する。
【００５２】
速度制御演算装置４は、列車状態推定部１７から供給された列車状態の推定結果に基づいて、保安速度制御に必要な演算処理を実行し、ブレーキ制御が必要か否かを判断し、必要に応じて、ブレーキ指令をブレーキ制御装置（図示せず）に指令する。列車状態推定部１７から供給される列車状態の推定結果は、例えば、実数値として表現可能な位置や速度であるため、速度制御演算装置４は、従来のＡＴＳ装置やＡＴＣ装置で実現可能である。
【００５３】
次に、図４および図５のフローチャートを参照して、図１の車上装置が実行する状態推定処理について説明する。
【００５４】
ステップＳ１において、各車軸状態尤度評価部１３は、推定処理に用いるパーティクルの初期化を実行する。
【００５５】
ステップＳ２において、観測値取得部１１は、観測装置１から観測値の入力が開始されたか否かを判断する。ステップＳ２において、観測値の入力が開始されていないと判断された場合、観測値の入力が開始されたと判断されるまで、ステップＳ２の処理が繰り返される。
【００５６】
ステップＳ２において、観測値の入力が開始されたと判断された場合、観測値取得部１１は、観測装置１から供給された各観測値を、各車軸状態予測部１２、各車軸状態尤度評価部１３、列車状態予測部１５、および、列車状態尤度評価部１６に供給するので、ステップＳ３において、列車状態予測部１５は、列車状態尤度評価部１６から供給されるリサンプリングされたパーティクルを状態方程式に従って移動させることにより、列車の状態予測処理を実行し、予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´−１）を算出して列車状態尤度評価部１６に供給する。
【００５７】
ステップＳ４において、各車軸状態予測部１２は、各車軸状態尤度評価部１３から供給されるパーティクルを状態方程式に従って移動させることにより、各車軸の状態予測処理を実行し、予測分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ−１）を算出して各車軸状態尤度評価部１３に供給する。
【００５８】
ステップＳ５において、各車軸状態尤度評価部１３は、観測値取得部１１から供給された観測装置１により観測された車軸の各車軸の回転速度、および、列車状態推定部１７により得られた列車の状態の推定値を、各車軸の状態の観測値ｙｔとして取得する。
【００５９】
ステップＳ６において、各車軸状態尤度評価部１３は、ステップＳ５の処理により取得された推定値を、観測値ｙｔを用いて、予測分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ−１）を尤度ｌｔ＝ｐ（ｙｔ｜ｘｔ）により評価し、予測分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ−１）に対して重み付けが施されたパーティクルの分布によって得られるフィルタ分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ）を求め、各車軸状態推定部１４に供給する。
【００６０】
ステップＳ７において、各車軸状態尤度評価部１３は、リサンプリングを実行する。
【００６１】
ステップＳ８において、各車軸状態推定部１４は、ステップＳ６において各車軸状態尤度評価部１３から供給されたフィルタ分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ）から、各車軸の状態を推定し、推定結果を、再粘着制御演算装置３、列車状態予測部１５、および、列車状態尤度評価部１６に供給する。
【００６２】
ステップＳ９において、再粘着制御演算装置３は、ステップＳ７において供給された各車軸の状態の推定結果を用いて所定の演算処理を実行し、再粘着制御が必要であるか否かを判断する。
【００６３】
ステップＳ９において、再粘着制御が必要であると判断された場合、ステップＳ１０において、再粘着制御演算装置３は、再粘着制御を指令する。
【００６４】
ステップＳ９において、再粘着制御が必要ではないと判断された場合、または、ステップＳ１０の処理の終了後、ステップＳ１１において、各車軸状態尤度評価部１３は、リサンプリング結果を各車軸状態予測部１２に供給する。
【００６５】
ステップＳ１２において、列車状態尤度評価部１６は、再粘着制御に必要な応答時間と保安速度制御に必要な応答時間との比によって決まる一定周期が経過したか否かを判断する。再粘着制御は、保安速度制御よりも高い応答性が求められるため、保安速度制御よりも頻繁に実行した方が好適である。
【００６６】
ステップＳ１２において、一定周期が経過していないと判断された場合、処理は、ステップＳ４に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【００６７】
ステップＳ１２において、一定周期が経過したと判断された場合、ステップＳ１３において、列車状態尤度評価部１６は、観測装置１により観測された観測値、および、各車軸状態推定部１４により得られた各車軸の状態の推定値を、列車の状態観測値ｙ´ｔ´として取得する。
【００６８】
ステップＳ１４において、列車状態尤度評価部１６は、ステップＳ３の処理により観測値取得部１１から供給された予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´−１）を尤度ｌ´ｔ´＝ｐ（ｙ´ｔ´｜ｘ´ｔ´）により評価し、予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´−１）に対して重み付けが施されたパーティクルの分布によって得られるフィルタ分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´）を列車状態推定部１７に供給する。
【００６９】
ステップＳ１５において、列車状態推定部１７は、列車状態尤度評価部１６から供給されたフィルタ分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´）から、列車の状態を推定し、推定結果を、速度制御演算装置４、各車軸状態予測部１２、および、各車軸状態尤度評価部１３に供給する。
【００７０】
ステップＳ１６において、速度制御演算装置４は、列車状態推定部１７から供給された列車状態の推定結果に基づいて、速度制御に必要な演算処理を実行し、保安速度制御が必要か否かを判断する。
【００７１】
ステップＳ１６において、保安速度制御が必要であると判断された場合、ステップＳ１７において、速度制御演算装置４は、速度制御処理を指令する。
【００７２】
ステップＳ１６において、保安速度制御が必要ではないと判断された場合、または、ステップＳ１７の処理の終了後、ステップＳ１８において、列車状態尤度評価部１６は、リサンプリングを実行し、リサンプリング結果を列車状態予測部１５に供給し、処理は、ステップＳ３に戻り、観測値の入力がある間、それ以降の処理が繰り返される。なお、ステップＳ１５の演算を簡素化するため，ステップＳ１８でのリサンプリングは、ステップＳ１４とステップＳ１５に行ってもよい。
【００７３】
このような処理が実行されることにより、再粘着制御のために求められた状態量が保安速度制御に利用され、また、保安速度制御のために求められた状態量が再粘着制御に利用される。従来と比較して、列車速度の推定に利用する情報が増加するため、列車速度の精度が向上する。列車速度の精度が向上すると、より適切に再粘着制御が行えるため、空転・滑走が軽減する。そして、空転・滑走が軽減すると、誤差要因が軽減するため、列車速度の精度が向上するという好循環が生じる。したがって、再粘着制御と保安速度制御のそれぞれの精度が著しく向上する。
【００７４】
また、速度センサレスベクトル制御における電流・電圧値により得られる各車軸の回転速度の情報は、例えば、各車輪径のばらつきなどの影響を受けやすく誤差が生じやすいので、保安速度制御に用いる場合は、平滑化を行うなどをしてばらつきを軽減する必要があったが、それによって、軽微な空転・滑走を見逃しやすくなってしまうため、通常、再粘着制御と速度制御の両方に有用に利用することができなかった。そのため、再粘着制御のためには速度センサレスベクトル制御によって得られる各車軸の回転速度の情報が利用されている場合であっても、保安速度制御には、他の車軸回転速度センサなどを別途設置して利用していた。しかしながら、上述した処理においては、速度センサレスベクトル制御における電流・電圧値により得られる車軸の回転速度を、再粘着制御を行うための推定処理に用いる観測値として利用するとともに、統計モデルと時系列フィルタを用いた高精度の推定結果を保安速度制御に用いることができるので、保安速度制御に必要な観測値を求めるための観測装置１として、別途、比較的高価な車軸回転速度センサを用いる必要がなくなる。このような構成を有することは、コストの面からも、装置の小型軽量化のためにも、そして保守の軽減のためにも、顕著な作用効果を奏することが可能となる。
【００７５】
次に、列車状態の推定を、移動閉塞方式での列車衝突防止のための速度制御（間隔制御）に用いる場合の具体例について説明する。
【００７６】
図６を用いて、列車衝突防止のための速度制御を行うシステムについて説明する。このシステムは、複数の列車のそれぞれに設けられた車上装置３１ａ、３１ｂと地上に設置された地上装置３２とを有する。車上装置３１ａ、３１ｂは同一の構成を有する。
【００７７】
なお、図１を用いて説明した場合と同様の部分には同一の記号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００７８】
車上装置３１ａ、３１ｂは、観測装置１、再粘着制御演算装置３、自列車状態推定装置４１、送信装置４２、受信装置４３、列車状態推定装置４４、および、速度制御演算装置４５により構成されている。また、地上装置３２は、受信装置６１および送信装置６２により構成されている。
【００７９】
自列車状態推定装置４１について、図７を用いて説明する。なお、図１を用いて説明した場合と同様の部分には同一の記号を付し、その詳細な説明は省略する。すなわち、自列車状態推定装置４１は、列車状態尤度評価部１６の出力に送信装置４２および列車状態推定装置４４が加わり、列車状態推定部１７の出力が、送信装置４２および列車状態推定装置４４となっている以外の部分に関しては、図１を用いて説明した自列車状態推定装置２における場合と同様に、観測値取得部１１、各車軸状態予測部１２、各車軸状態尤度評価部１３、各車軸状態推定部１４、列車状態予測部１５、列車状態尤度評価部１６、および列車状態推定部１７を含んで構成されている。
【００８０】
図６に戻って、列車衝突防止のための速度制御を行うシステムについて説明する。
【００８１】
車上装置３１の送信装置４２および受信装置４３は、車上アンテナ４６および地上アンテナ６３を介して、地上装置３２の受信装置６１および送信装置６２との間で、無線通信により、自列車状態推定装置４１により算出された、列車状態の尤度評価結果（確率密度分布）、および、列車状態の推定結果（実数値）の授受を行う。
【００８２】
列車状態推定装置４４は、自列車状態推定装置４１により算出された列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果、並びに、受信装置４３により受信された複数の他の列車それぞれの列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果、すなわち、自列車以外の自列車状態推定装置４１により算出された、列車状態の尤度評価結果、および、列車状態の推定結果を用いて、自列車と、自列車との位置関係を知る必要のある他の列車（例えば先行列車）との列車状態を推定する。
【００８３】
列車状態推定装置４４について、図８を用いて説明する。
【００８４】
列車状態推定装置４４は、自列車情報取得部７１、他列車情報取得部７２、列車状態推定処理部７３、および、推定条件設定部７４により構成されている。
【００８５】
自列車情報取得部７１は、自列車状態推定装置４１により算出された列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果を取得し、列車状態推定処理部７３に供給する。他列車情報取得部７２は、受信装置４３により受信された複数の他の列車それぞれの列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果取得し、列車状態推定処理部７３に供給する。
【００８６】
列車状態推定処理部７３は、推定条件設定部７４により設定された推定条件に基づいて、自列車と、自列車との位置関係を知る必要のある他の列車との列車状態を推定する。
【００８７】
推定条件設定部７４は、列車状態推定処理部７３による列車状態の推定のための推定条件を設定する。推定条件は固定的であってもよいし、より高度な推定を行うために、自列車および他列車の尤度評価結果、すなわち、パーティクルの分布によって表される確率密度分布（フィルタ分布）に基づいて動的に決定してもよい。
【００８８】
例えば、列車の状態のうち、保安速度制御に用いる速度や位置の状態に関しては、推定値として最頻値を用いるのではなく、最頻値よりも安全側の値を採用すると好適である。確率密度分布が単峰性であり、中央値と最頻値の差が小さい場合は、推定値に分位数を用いることができる。この場合、推定条件設定部７４は、率（百分位数であれば百分率）を固定的に保持する。また、最頻値からどの程度はなれた値とするかは、確率密度分布に基づいて、分散が大きいときは、最頻値よりも比較的遠い値、分散が小さいときは、最頻値に比較的近い値と動的に決定すると、過剰な安全余裕をとることを防止することが可能となる。
【００８９】
再び、図６に戻って、列車衝突防止のための速度制御を行うシステムについて説明する。
【００９０】
速度制御演算装置４５は、列車状態推定装置４４から供給された自列車および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ための演算処理を実行する。速度制御演算装置４５は、従来の移動閉塞方式のＡＴＣ装置で実現可能である。
【００９１】
地上装置３２の受信装置６１は、車上装置３１の送信装置４２から送信された列車状態の尤度評価結果、および、列車状態の推定結果を送信装置６２に供給する。送信装置６２は、それぞれの列車の安全担保のために必要な列車状態の尤度評価結果、および、列車状態の推定結果を、対応する車上装置３１の受信装置４３に送信する。
【００９２】
なお、ここでは、地上装置３２を介して、それぞれの列車の安全担保のために必要な列車状態の尤度評価結果、および、列車状態の推定結果を行うものとして説明しているが、地上装置３２を設けることなく、それぞれの車上装置３１の送信装置４２および受信装置４３において情報を授受するものとしてもよいことは言うまでもない。また、列車状態推定部１７の機能のとおり、列車状態の推定結果は列車状態の尤度評価結果から算出されるものである。したがって、列車状態の尤度評価結果、および、列車状態の推定結果の全ての情報の授受を行う必要はなく、状態変数毎に情報の取捨選択を行えばよい。
【００９３】
図９を参照して、列車の位置の推定、および、速度制御の具体例について説明する。
【００９４】
図９は、矢印を進行方向とした場合の後続列車の在線確率分布Ｃ１、先行列車の在線確率分布Ｃ２、衝突確率分布Ｃ３を示すものであり、縦軸は確率（確率密度）を、横軸は位置を示す。衝突確率分布Ｃ３は２つの列車が同一位置に在線する確率分布、すなわち、衝突する（衝突している）確率分布を示す。その確率分布は、自列車および他列車のそれぞれの在線確率分布Ｃ１とＣ２との積により求められる。
【００９５】
列車状態推定処理部７３は、自列車および他列車の尤度評価結果に基づいて、それぞれの列車の位置の推定を行う。すなわち、在線確率の最頻値ではなく、最頻値よりも安全側の値を推定値として採用する。
【００９６】
密度推定条件設定部７４は、在線確率分布の形状に基づいて、列車位置推定値決定のための安全余裕値αおよびβを決定する。例えば、在線確率分布の分散が大きい場合は、安全余裕値αおよびβの値は比較的大きなものとすることができ、在線確率分布の分散が小さい場合、安全余裕値αおよびβの値は比較的小さなものとすることができる。
【００９７】
列車状態推定処理部７３および密度推定条件設定部７４は、衝突確率に基づいて、列車位置推定値の決定を行ってもよい。ただし、ここで要求される衝突確率は、現時刻より後の時刻における衝突確率である。簡易的には、まず自列車および他列車の尤度評価結果に基づいて、それぞれの列車の速度の推定を行い、それぞれの列車が最大減速度で減速した場合に進む距離だけ、在線確率分布Ｃ１，Ｃ２を位置方向に移動させて、衝突確率分布Ｃ３を求めればよい。より高度な推定を行うため、列車状態推定処理部７３において列車状態予測部１５と同様の処理を行い、予測在線確率分布Ｃ１，Ｃ２を求めてもよい。
【００９８】
次に、図１０のフローチャートを参照して、車上装置３１の制御処理について説明する。
【００９９】
ステップＳ３１において、観測値取得部１１は、観測装置１から観測値の入力が開始されたか否かを判断する。ステップＳ３１において、観測値の入力が開始されていないと判断された場合、観測値の入力が開始されたと判断されるまで、ステップＳ３１の処理が繰り返される。
【０１００】
ステップＳ３１において、観測値の入力が開始されたと判断された場合、観測値取得部１１は、観測装置１から供給された各観測値を、各車軸状態予測部１２、各車軸状態尤度評価部１３、列車状態予測部１５、および、列車状態尤度評価部１６に供給するので、ステップＳ３２において、自列車状態推定装置４５は、図１１を用いて後述する状態推定および再粘着制御処理を実行する。
【０１０１】
ステップＳ３３において、自列車状態推定装置４５は、ステップＳ３２の処理において算出された、自列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果情報を、送信装置４２に供給する。送信装置４２は、自列車状態推定装置４５から自列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果に関する情報の入力を受けた場合、地上装置３２に自列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果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。
【０１０２】
ステップＳ３４において、自列車状態推定装置４５は、ステップＳ３２において算出した自列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果に関する情報を、列車状態推定装置４４に出力し、処理は、後述するステップＳ３７に進む。
【０１０３】
上述したステップＳ３１〜ステップＳ３４の処理と並行して、ステップＳ３５〜ステップＳ３６の処理も実行される。
【０１０４】
ステップＳ３５において、受信装置４３は、地上装置３２から、他列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果に関する情報を取得したか否かを判断する。ステップＳ３５において、他列車の列列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果に関する情報を取得していないと判断された場合、他列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果に関する情報を取得したと判断されるまで、ステップＳ３５の処理が繰り返される。
【０１０５】
ステップＳ３５において、地上装置から他列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果に関する情報を取得したと判断された場合、ステップＳ３６において、受信装置４３は、列車状態推定装置４４に、他列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果に関する情報を供給する。
【０１０６】
ステップＳ３４およびステップＳ３６の処理の終了後、ステップＳ３７において、列車状態推定装置４４は、自列車状態推定装置４５から供給された自列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果、ならびに、受信装置４３から供給された他列車の列車状態の尤度評価結果および列車状態の推定結果に基づいて、図９を用いて説明したように、自列車および自列車の運行に関係する他列車の列車状態を、尤度評価の結果得られる確率分布形状に基づき安全側に一定の余裕をもたせて推定し、推定結果を、列車状態の尤度評価結果とともに、速度制御演算装置４５に供給する。
【０１０７】
ステップＳ３８において、速度制御演算装置４５は、列車状態推定装置４４から供給された列車状態の推定結果および尤度評価結果に基づいて、速度制御に必要な演算処理を実行し、保安速度制御が必要か否かを判断する。例えば、自列車（後続列車）の速度制御演算装置４５は、先行列車の位置の推定値を停止限界として速度パターンを生成し、速度パターンに対し、自列車の速度の推定値および自列車の位置の推定値を照らし合わせ、速度超過の有無を判断する。
【０１０８】
ステップＳ３８において、保安速度制御が必要であると判断された場合、ステップＳ３９において、速度制御演算装置４５は、速度制御処理を指令する。
【０１０９】
ステップＳ３８において、保安速度制御が必要ではないと判断された場合、または、ステップＳ３９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。
【０１１０】
次に、図１１のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ３２において実行される、状態推定および再粘着制御処理について説明する。
【０１１１】
ステップＳ５１〜ステップＳ６０においては、図４および図５を用いて説明したステップＳ２〜ステップＳ１１と基本的に同様の処理が実行される。
【０１１２】
すなわち、列車の状態予測処理が実行されて、予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´−１）が算出される。
【０１１３】
そして、各車軸の状態予測処理が実行されて、予測分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ−１）が算出され、観測装置１により観測された車軸の各車軸の回転速度、および、列車状態推定部１７により得られた列車の状態の推定値が、各車軸の状態の観測値ｙｔとして取得されて、予測分布ｐ（ｘｔ｜ｙ１：ｔ−１）が尤度ｌｔ＝ｐ（ｙｔ｜ｘｔ）により評価されて、フィルタ分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ１：ｔ´）が得られ、各車軸の状態が推定され、これにより、必要に応じて再粘着制御を指令され、リサンプリング処理が実行される。なお、図4のように，ステップＳ５８のリサンプリングは、ステップＳ５４とステップＳ５５の間に行ってもよい。
【０１１４】
再粘着制御に必要な応答時間と保安速度制御に必要な応答時間との比によって決まる一定周期が経過するまでの間、ステップＳ５２〜ステップＳ５８の処理が繰り返される。
【０１１５】
そして、一定周期が経過したと判断された場合、観測装置１により観測された観測値、および、各車軸状態推定部１４により得られた各車軸の状態の推定値が、列車の状態観測値ｙ´ｔとして取得されて、予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´−１）が尤度ｌ´ｔ´＝ｐ（ｙ´ｔ´｜ｘ´ｔ´）により評価されて、フィルタ分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´）が得られる。
【０１１６】
そして、ステップＳ６１において、列車状態尤度評価部１６は、ステップＳ５１の処理により観測値取得部１１から供給された予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´−１）を尤度ｌ´ｔ´＝（ｙ´ｔ´｜ｘ´ｔ´）により評価し、予測分布ｐ（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´−１）に対して重み付けが施されたパーティクルの分布によって得られるフィルタ分布（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´）を、列車状態推定部１７に供給する。
【０１１７】
ステップＳ６２において、列車状態推定部１７は、列車状態尤度評価部１６から供給されたフィルタ分布（ｘ´ｔ´｜ｙ´１：ｔ´）から、列車の状態を推定し、推定結果を、各車軸状態予測部１２、各車軸状態尤度評価部１３に供給する。
【０１１８】
ステップＳ６３において、列車状態尤度評価部１６は、リサンプリングを実行し、リサンプリング結果を列車状態予測部１５に供給し、処理は、図１０のステップＳ３３およびステップＳ３４に進み、それ以降の処理が繰り返される。なお、ステップＳ６３のリサンプリングは、ステップＳ６１とステップＳ６２の間に行ってもよい。
【０１１９】
図１０および図１１を用いて説明した処理により、車上装置３１は、図１に示した１列車のみ完結した構成と同様に、再粘着制御の性能と保安速度制御に用いられる位置・速度精度の向上を可能にする。さらに、従来の移動閉塞方式の列車制御では用いられていない列車状態の情報（例えば、在線確率密度分布）を列車間で授受することにより、過剰な安全余裕が排除された高度な間隔制御が実現される。
【０１２０】
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（マイクロコントローラやＦＰＧＡ等）にプログラム記録媒体からインストール、展開される。
【０１２１】
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。
【０１２２】
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】
【０１２３】
１…観測装置、
２…自列車状態推定装置、
３…再粘着制御演算装置、
４…速度制御演算装置、
１１…観測値取得部、
１２…各車軸状態予測部、
１３…各車軸状態尤度評価部、
１４…各車軸状態推定部、
１５…列車状態予測部、
１６…列車状態尤度評価部、
１７…列車状態推定部、
３１…車上装置、
３２…地上装置、
４１…自列車状態推定装置、
４２…送信装置、
４３…受信装置、
４４…列車状態推定装置、
７１…自列車状態取得部、
７２…他列車状態取得部、
７３…列車状態推定処理部、
７４…推定条件設定部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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