JP7762016B2 - Railway operation data management device, railway operation data management system, and railway operation data management method - Google Patents
Railway operation data management device, railway operation data management system, and railway operation data management methodInfo
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Description
本発明は、鉄道運行データ管理装置、鉄道運行データ管理システム及び鉄道運行データ管理方法に関する。 The present invention relates to a railway operation data management device, a railway operation data management system, and a railway operation data management method.
従来、列車の安全運行を確保するため、特開2011-31711号公報(特許文献1)に記載の技術がある。この公報には、「車上にて情報を集約する高度列車安全制御システムにおいて、線区内の地理空間情報を記憶する記憶装置を有する制御処理装置と車上観測装置とリアルタイム列車位置・速度計測装置とを有する列車と、線区内の地上観測装置と、指令所と、気象情報や地震情報の提供を行う外部機関とを備え、前記地上観測装置からの地上観測データと、前記車上観測装置からの車上観測データと、前記リアルタイム列車位置・速度計測装置からの車両の位置・速度情報と、前記地理空間情報と、前記外部機関からの気象情報や地震情報と、前記指令所から送信される他列車から得られた観測データとを組み合わせることにより、前記列車において高精度の災害予測を行う」という記載がある。 JP 2011-31711 A (Patent Document 1) describes a technology for ensuring the safe operation of trains. This publication states, "In an advanced train safety control system that aggregates information onboard, the system includes a control processing device with a storage device that stores geospatial information within a railway section, a train equipped with an onboard observation device and a real-time train position and speed measurement device, ground observation devices within the railway section, a control center, and an external organization that provides weather and earthquake information. High-precision disaster predictions are made on the train by combining ground observation data from the ground observation device, onboard observation data from the onboard observation device, vehicle position and speed information from the real-time train position and speed measurement device, the geospatial information, weather and earthquake information from the external organization, and observation data obtained from other trains and transmitted from the control center."
従来の技術では、地上や他の車両で収集した情報を車上に集約し、災害を予測して運転制御に反映させることができる。しかしながら、収集可能な情報の多様性や、収集した情報の利用方法の多様性に対する考慮はなされていなかった。 Conventional technology allows information collected on the ground and from other vehicles to be aggregated on board, allowing for disaster prediction and reflection in operational control. However, no consideration has been given to the diversity of information that can be collected or the diverse ways in which the collected information can be used.
例えば、車両の位置情報を収集する場合には、速度パルスからの移動距離情報、GPS(Global Positioning System)による位置情報、ドア開のイベントに基づく位置情報などを用いることができる。これらの位置情報は、形式や信頼度が異なるため、如何にして形式等の差異を超えて簡易に取り扱うかが重要な課題となっていた。さらに、位置情報は、運行制御、障害対応、分析など様々な目的・用途で使用され、目的・用途に応じてデータの数や信頼性に対する要求が異なる。 For example, when collecting vehicle location information, it is possible to use distance traveled information from speed pulses, location information from the Global Positioning System (GPS), location information based on door-opening events, and other information. Because these types of location information vary in format and reliability, finding a way to handle them simply, regardless of format, has been an important challenge. Furthermore, location information is used for a variety of purposes and applications, including operational control, fault response, and analysis, and the requirements for the amount of data and reliability vary depending on the purpose and application.
そこで、本発明では、鉄道の運行に関する多様な情報の効率的な利用を実現することを目的とする。 The present invention therefore aims to enable efficient use of diverse information related to railway operations.
上記目的を達成するために、代表的な本発明の鉄道運行データ管理装置及び鉄道運行データ管理システムの一つは、演算装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付け、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供することを特徴とする。
また、代表的な本発明の鉄道運行データ管理方法の一つは、データ管理装置が、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶するステップと、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、前記検索の結果を提供するステップとを含むことを特徴とする。
In order to achieve the above-mentioned object, one of the representative railway operation data management devices and railway operation data management systems of the present invention comprises an arithmetic unit and a memory device, the memory device stores status information indicating the status of railway operations, and the arithmetic unit accepts a data provision request that partially specifies a structure that contributes to identifying the status information, and searches for and provides status information that matches the partial specification from status information of different formats.
Furthermore, one representative railway operation data management method of the present invention is characterized in that it includes a step in which a data management device stores status information indicating the status of railway operations, a step in which a data provision request partially specifies a structure that contributes to identifying the status information, a step in which status information of different formats is searched for that matches the partial specification, and a step in which the results of the search are provided.
本発明によれば、鉄道の運行に関する多様な情報の効率的な利用を実現できる。上記した以外の課題、構成及び効果は以下の実施の形態の説明により明らかにされる。 This invention enables the efficient use of a variety of information related to railway operations. Issues, configurations, and advantages other than those described above will become clear from the description of the embodiments below.
以下、本発明を実施するための形態例について、図を参照して説明する。
まず、実施例1として、多様なデータを効率的に利用するシステムについて図1~図8を参照して説明する。次に、実施例2として、障害の発生場所を切り分けるシステムについて図9~図12を参照して説明する。
なお、本明細書及び図において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
First, a system for efficiently using various data will be described as a first embodiment with reference to Figures 1 to 8. Next, a system for isolating the location of a failure will be described as a second embodiment with reference to Figures 9 to 12.
In this specification and drawings, components having substantially the same functions or configurations are denoted by the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.
図1は、鉄道運行データ管理システムの構成の説明図である。
鉄道運行データ管理システムは、ユーザ端末1と、鉄道運行データ管理装置としてのサーバシステム2を備える。
ユーザ端末1は、その内部にCPU(Central Processing Unit)1-3及び主記憶装置1-4を備えたコンピュータであり、表示装置1-1や補助記憶装置であるディスク1-2などの周辺機器が接続される。
ユーザ端末1は、ユーザ9の操作を受け付けて、サーバシステム2に対してデータ提供要求を送信する。そして、サーバシステム2からデータ応答を受信し、表示装置1-1に表示させる。
FIG. 1 is an explanatory diagram of the configuration of a railway operation data management system.
The railway operation data management system includes a user terminal 1 and a server system 2 serving as a railway operation data management device.
The user terminal 1 is a computer equipped with a CPU (Central Processing Unit) 1-3 and a main memory device 1-4, and is connected to peripheral devices such as a display device 1-1 and a disk 1-2 serving as an auxiliary memory device.
The user terminal 1 accepts an operation by the user 9 and transmits a data provision request to the server system 2. Then, the user terminal 1 receives a data response from the server system 2 and causes the display device 1-1 to display the response.
サーバシステム2は、1又は複数のサーバ3と、1又は複数のストレージ5を有する。
ストレージ5は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶する記憶装置である。
1又は複数のサーバ3の一つであるサーバ3-aを例示し、サーバ3の構成を説明する。サーバ3は、演算装置であるCPU3-1、主記憶装置であるメモリ3-2、ネットワークインターフェースカード(NIC)3-3、ディスクコントローラ3-4、補助記憶装置であるディスク3-5を有する。
The server system 2 includes one or more servers 3 and one or more storages 5 .
The storage 5 is a storage device that stores status information indicating the status of railway operations.
The configuration of the server 3 will be described below using a server 3-a, which is one of one or more servers 3. The server 3 has a CPU 3-1, which is a computing device, a memory 3-2, which is a main storage device, a network interface card (NIC) 3-3, a disk controller 3-4, and a disk 3-5, which is an auxiliary storage device.
CPU3-1は、メモリ3-2にプログラムやデータを展開し、プログラムを順次実行することで、各種機能を実現する。
具体的には、メモリ3-2には、OS(Operating System)3-11、対ユースケース閾値表3-12、状態管理機能3-13、次元統合テーブル3-14、信頼度分析機能3-15に関するデータが展開される。
The CPU 3-1 loads programs and data into the memory 3-2 and executes the programs in sequence to realize various functions.
Specifically, data relating to an OS (Operating System) 3-11, a use case threshold table 3-12, a state management function 3-13, a dimension integration table 3-14, and a reliability analysis function 3-15 are stored in the memory 3-2.
OS3-11は、サーバ3の基本的な動作の制御を担うプログラム群である。
対ユースケース閾値表3-12は、ユースケースごとに求められるデータの閾値を対応付けたテーブルである。
状態管理機能3-13は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報を比較することで、状態情報について生じた誤差を発生誤差として求める機能である。
次元統合テーブル3-14は、階層化されたデータ取得目的と、検索の結果に対応する状態情報のデータテーブルと、状態情報の発生誤差とを対応付けたテーブルである。
The OS 3-11 is a group of programs that controls the basic operations of the server 3.
The use case threshold table 3-12 is a table that associates the data threshold required for each use case.
The state management function 3-13 is a function that compares a plurality of state information items acquired in different formats for the same state, and determines an error that occurs in the state information as an occurring error.
The dimension integration table 3-14 is a table that associates layered data acquisition purposes, data tables of status information corresponding to search results, and errors that occur in the status information.
信頼度分析機能3-15は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報について、信頼度の分析を行う機能である。
例えば、鉄道車両の位置情報に関し、鉄道車両のドアの開閉、速度パルスに基づく移動距離情報、GPS位置情報を取得した場合、信頼度分析機能3-15は、ドア開のイベント発生時には当該イベントに基づく位置情報の信頼性を高くし、走行速度が所定以下の場合に移動距離情報の信頼性を低くし、地図情報に応じてGPS位置情報の信頼性を変更する。そして、それぞれの位置情報と対応する信頼性を統合し、最終的な位置情報の信頼性を求める。
信頼度分析機能3-15は、データ提供要求が許容誤差を指定した場合には、検索結果の状態情報とともに、発生誤差と許容誤差との比較結果をさらに提供する。
The reliability analysis function 3-15 is a function for analyzing the reliability of a plurality of pieces of status information acquired in different formats regarding the same status.
For example, when the location information of a railway vehicle is acquired by acquiring the opening and closing of the doors of the railway vehicle, travel distance information based on speed pulses, and GPS location information, the reliability analysis function 3-15 increases the reliability of the location information based on the event when a door opening event occurs, decreases the reliability of the travel distance information when the traveling speed is below a predetermined level, and changes the reliability of the GPS location information according to the map information.Then, the reliability corresponding to each piece of location information is integrated to determine the reliability of the final location information.
If the data provision request specifies a tolerance, the reliability analysis function 3-15 further provides the result of comparing the actual error with the tolerance together with the status information of the search results.
図2は、データ提供要求の入力の説明図である。ユーザ端末1の表示装置1-1は、図2に示したデータ提供要求の入力画面において、入力領域1-1-1a~1-1-1hを表示している。 Figure 2 is an explanatory diagram of inputting a data provision request. The display device 1-1 of the user terminal 1 displays input fields 1-1-1a to 1-1-1h on the data provision request input screen shown in Figure 2.
入力領域1-1-1aは、データ取得テンプレートのうち、階層型目的選択画面である。この階層型目的選択画面では、例えばリアルタイムでの利用か過去歴分析での利用かを選択することができ、リアルタイムであればさらに旅客、制御、障害分析のいずれに該当するかを選択する、といったように、目的を階層構造で指定することができる。 Input area 1-1-1a is the hierarchical purpose selection screen of the data acquisition template. This hierarchical purpose selection screen allows you to specify the purpose in a hierarchical structure, for example, by selecting whether to use it in real time or for historical analysis, and if it is real time, by further selecting whether it corresponds to passenger, control, or fault analysis.
入力領域1-1-1bは、データ取得テンプレートの多次元許容度のうち、時空間の許容度に対応する。
入力領域1-1-1cは、データ取得テンプレートの多次元許容度のうち、エリアの大きさの許容度に対応する。
多次元許容度は、次元を問わず任意のデータ形式について指定可能であり、ユーザが追加することも可能である。
The input area 1-1-1b corresponds to the spatiotemporal tolerance of the multidimensional tolerance of the data acquisition template.
The input area 1-1-1c corresponds to the area size tolerance among the multidimensional tolerances of the data acquisition template.
Multidimensional tolerance can be specified for any data format regardless of dimension, and can also be added by the user.
入力領域1-1-1dは、状態情報の検索範囲の期間を指定する。このとき、単位を時間にするかイベントにするかを選択できる。
入力領域1-1-1eは、状態情報の検索範囲の線区を指定する。
入力領域1-1-1fは、注目するイベントを指定する。注目するイベントは、階層構造で指定可能である。
入力領域1-1-1gは、データ取得の実行操作の入力に使用する。
入力領域1-1-1hは、階層型目的選択画面における選択が反映され、データ取得目的を階層構造で示す。
The input area 1-1-1d is used to specify the period of time to search for status information. At this time, the unit can be selected to be either time or events.
The input area 1-1-1e specifies the line section within which status information is to be searched.
The input area 1-1-1f is used to specify an event of interest. The event of interest can be specified in a hierarchical structure.
The input area 1-1-1g is used to input the execution operation of data acquisition.
The input area 1-1-1h reflects the selection made on the hierarchical purpose selection screen and shows the data acquisition purpose in a hierarchical structure.
図3は、データ提供要求パケットの具体例である。図3には、イベント区間と多次元許容範囲を指定するパケット1-1-2a、時間区間と多次元許容範囲を指定するパケット1-1-2bを例示している。これらのパケットは、データ分析目的、多次元許容量、時刻又はイベントによる区間など、データを絞り込む情報をサーバ3に送るための要素を含む。 Figure 3 shows a specific example of a data provision request packet. Figure 3 shows packet 1-1-2a, which specifies an event interval and a multidimensional tolerance range, and packet 1-1-2b, which specifies a time interval and a multidimensional tolerance range. These packets contain elements for sending information to server 3 to narrow down the data, such as the purpose of data analysis, multidimensional tolerance, and intervals based on time or events.
例えば、パケット1-1-2aでは、データ分析目的が「過去歴分析/停車時間/停車時間分析/運行効率」である。また、多次元許容が「”*/キロ程”, value:”0”, unit”m”」と指定されている。このように、ワイルドカード「*」を用いてデータの一部を無視することで、任意のデータ形式で格納されたデータベースから、「キロ程」で単位が「m」のデータを検索することができる。なお、キロ程は、速度パルスに基づいて求められた移動距離を示す。 For example, in packet 1-1-2a, the data analysis purpose is "Past history analysis/Stop time/Stop time analysis/Operation efficiency." Furthermore, the multidimensional tolerance is specified as "'*/Kilometers', value:'0', unit:'m'." In this way, by using the wildcard "*" to ignore part of the data, it is possible to search for data in "Kilometers" with the unit "m" from a database stored in any data format. Note that kilometers indicates the distance traveled calculated based on the speed pulse.
また、パケット1-1-2aが「制御イベント/ドア開」から「制御イベント/ドア閉」までのイベントを指定しているのに対し、パケット1-1-2bは「2021-01-01T00:00:00」から「2021-01-01T00:01:00」までの時間を指定している。このように、検索範囲の期間について、任意の形式を指定して検索を行うことができる。 Furthermore, while packet 1-1-2a specifies the events from "Control Event/Door Open" to "Control Event/Door Close," packet 1-1-2b specifies the time from "2021-01-01T00:00:00" to "2021-01-01T00:01:00." In this way, you can specify any format for the search range period to perform a search.
図4は、次元統合テーブルの具体例である。次元統合テーブル3-14は、少なくとも1階層以上に階層化されたデータ取得目的(ユーザ入力値)、サーバ3側のデータのテンプレートとその学習状態、データテーブル、対象データ識別子、許容誤差と比較するための発生誤差値を含む管理テーブルであり、分析目的と対象データの自動学習に用いられる。 Figure 4 shows a specific example of a dimension integration table. The dimension integration table 3-14 is a management table containing data acquisition objectives (user-input values) organized into at least one hierarchical level, server 3 data templates and their learning status, data tables, target data identifiers, and error values for comparison with allowable errors. It is used for analysis objectives and automatic learning of target data.
図5は、データの信頼性と比較についての説明図である。図5では、キロ程、GPS、ドア開閉イベントと信頼度を示している。
キロ程は、鉄道車両の走行速度が3k/m以下のときには、車輪の回転に基づく速度パルスを精度よく得ることが難しいために信頼度が低くなり、走行速度が3k/mを超えれば高い信頼性を示す。
GPSは、駅ビルの下を走行しているときのように、場所によって位置情報を算出できないことがあるが、駅ビルを抜けるなど建造物や地形の影響を脱すれば信頼性は高くなる。また、実際には停止中であっても位置情報に揺らぎが生じる場合がある。
ドア開イベントは、鉄道車両の位置をホームに対して精度よく合わせることを条件に発生するため、キロ程やGPSよりも信頼性が高い。一方、ドア閉イベントは、鉄道車両の位置を特定することに寄与しないため、信頼性は低い。
Fig. 5 is an explanatory diagram of the reliability and comparison of data, showing kilometers, GPS, door opening/closing events, and reliability.
The reliability of the kilometer reading is low when the railway vehicle's speed is 3 km/m or less because it is difficult to accurately obtain speed pulses based on the rotation of the wheels, but it shows high reliability when the speed exceeds 3 km/m.
GPS may not be able to calculate location information in some locations, such as when the train is traveling under a station building, but once the train passes through a station building or other obstacles, the reliability increases. Furthermore, fluctuations in location information may occur even when the train is actually stopped.
Door-open events are more reliable than kilometers or GPS because they occur only when the train's position is accurately aligned with the platform, whereas door-close events are less reliable because they do not contribute to identifying the train's position.
このように、異なる形式で位置情報を取得し、各位置情報について状況に応じた信頼性を設定して、それぞれの位置情報と対応する信頼性を統合することで、最終的な位置情報の信頼性を求めることができる。
また、図5に示すように、各位置情報と信頼性を重ね合わせて表示装置1-1に表示することで、位置情報と信頼性の関係を可視化することができる。
なお、例示の他、手動運転から自動運転への切り替わりなど、鉄道車両の走行に関する任意の状態を信頼性の設定に用いることができる。
In this way, by acquiring location information in different formats, setting the reliability of each location information according to the situation, and integrating the reliability of each location information, the reliability of the final location information can be determined.
Furthermore, as shown in FIG. 5, by displaying each piece of location information and reliability in an overlapping manner on the display device 1-1, the relationship between location information and reliability can be visualized.
In addition to the examples, any state related to the running of the railway vehicle, such as switching from manual driving to automatic driving, can be used to set the reliability.
図6は、鉄道車両からの情報収集の処理手順を示すフローチャートである。鉄道車両は、位置の信頼度が最も高いドア開閉の停車時におけるGPS揺らぎを収集し、サーバ3に誤差情報を送信する(ステップ300)。次に、鉄道車両は、線路上に敷設された地上子を踏んでキロ程を補正したときに、補正量と地上子の位置情報を収集し、サーバ3に誤差情報を送信する(ステップ301)。さらに、鉄道車両は、キロ程を高い信頼性で計測可能な区間のキロ程、速度、GPSの相互比較による誤差情報の収集とサーバ3への送信を行う(ステップ302)。 Figure 6 is a flowchart showing the processing steps for collecting information from railway vehicles. The railway vehicle collects GPS fluctuations when the vehicle is stopped and the doors are opened or closed, which provides the highest positional reliability, and transmits the error information to server 3 (step 300). Next, when the railway vehicle corrects the kilometerage by stepping on a ground coil laid on the tracks, it collects the amount of correction and the position information of the ground coil, and transmits the error information to server 3 (step 301). Furthermore, the railway vehicle collects kilometerage, speed, and error information obtained by mutual comparison of GPS data for sections where kilometerage can be measured with high reliability, and transmits this information to server 3 (step 302).
サーバ3の信頼度分析機能3-15は、鉄道車両から受信した誤差情報や、同様に地上設備から集まる誤差情報を使い、統計などの信頼性分析処理を行う。状態管理機能3-13は、信頼性分析の結果得られた誤差情報を発生誤差とし、次元統合テーブル3-14を自動更新する。なお、ここでは鉄道車両が誤差を求めて、誤差情報をサーバ3に送信する場合を例示したが、サーバ3がドア開閉イベント、GPS位置情報、キロ程と補正情報を取得し、サーバ3が誤差を求める構成としてもよい。 The reliability analysis function 3-15 of the server 3 performs reliability analysis processing such as statistics using error information received from the railway vehicle and similar error information collected from wayside facilities. The status management function 3-13 treats the error information obtained as a result of the reliability analysis as the generated error and automatically updates the dimension integration table 3-14. Note that while the example shown here is of the railway vehicle calculating the error and sending the error information to the server 3, the server 3 may also be configured to obtain door opening/closing events, GPS location information, kilometre distance and correction information, and then calculate the error.
図7は、データ提供要求に対応する応答処理を示すフローチャートである。
本処理に先立って、サーバ3は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報をストレージ5などに記憶するステップを実行している。
そのうえで、サーバ3がデータ提供要求パケットを受信すると、信頼度分析機能3-15は、データ提供要求のパケットと次元統合テーブル3-14に管理される誤差を比較する(ステップ400)。
つぎに、信頼度分析機能3-15は、信頼性を掛け合わせスコアリングし、管理されている誤差値が許容誤差を超えている場合は信頼度をゼロに設定する(ステップ401)。
そして、サーバ3は、検索結果である要求データと信頼度、状態情報をまとめてデータ応答としてユーザ端末1へ送信し(ステップ402)、処理を終了する。
FIG. 7 is a flowchart showing a response process in response to a data provision request.
Prior to this process, the server 3 executes a step of storing status information indicating the status of the train operation in the storage 5 or the like.
Then, when the server 3 receives the data provision request packet, the reliability analysis function 3-15 compares the data provision request packet with the errors managed in the dimension integration table 3-14 (step 400).
Next, the reliability analysis function 3-15 multiplies the reliability and scores it, and sets the reliability to zero if the managed error value exceeds the allowable error (step 401).
The server 3 then sends the requested data, reliability, and status information, which are the search results, together as a data response to the user terminal 1 (step 402), and ends the process.
図8は、実施例1におけるデータ応答の表示の具体例である。図8では表示装置1-1は、データ種別、対象データ識別子、誤差値、データ及び信頼度、活用可否判定を表示している。具体的には、同図では、位置情報を要求した結果として、GPS位置情報とドア開閉イベントが得られている。活用可否判定は、ユーザ9が求めたデータとして活用できると判定したか否かを示すものであり、ユーザ9から活用可能との入力を受けたならば、サーバ3の次元統合テーブル3-14に反映される。例えば、ユーザ9から活用可能との入力をうけたデータについて、次元統合テーブル3-14のテンプレート状態を「学習中」から「確定」に変更することができる。 Figure 8 is a specific example of a data response display in Example 1. In Figure 8, display device 1-1 displays the data type, target data identifier, error value, data and reliability, and usability determination. Specifically, in this figure, GPS location information and a door opening/closing event are obtained as a result of a location information request. The usability determination indicates whether or not the data requested by user 9 has been determined to be usable, and if input is received from user 9 that the data is usable, this is reflected in the dimension integration table 3-14 of server 3. For example, for data that has been input by user 9 that it is usable, the template status of dimension integration table 3-14 can be changed from "learning" to "confirmed."
実施例2では、障害の発生場所を切り分けるシステムについて説明する。
障害の発生場所を切り分けるには、「場所に着目した」複数の情報を収集する必要があり、追加のデータ関連テーブルを用いる。
In the second embodiment, a system for isolating the location of a failure will be described.
To isolate the location of the fault, multiple pieces of "location-focused" information must be collected, and additional data-related tables are used.
図9は、障害と場所の情報を管理するテーブルの説明図である。図示のテーブルは、障害を階層構造で指定するテンプレートと、情報種類と、状態と、発生誤差値とを対応付けている。情報種類は、状態情報の取得主体の場所を階層構造で示しており、ワイルドカード「*」も使用できる。例えば、「車上/列車*/装置D」であれば、車上に搭載された装置Dからの状態情報であり、車両は任意となる。 Figure 9 is an explanatory diagram of a table that manages fault and location information. The table shown in the figure associates a template that specifies faults in a hierarchical structure with information type, status, and occurring error value. The information type indicates the location of the entity acquiring the status information in a hierarchical structure, and the wildcard "*" can also be used. For example, "On-board/Train */Device D" indicates status information from Device D installed on the vehicle, and the vehicle can be any.
図10は、取得主体と関連づけた状態情報の具体例である。図示のテーブルは、時刻、メッセージ連番、情報種類、検知者、検知対象、値、状態、信頼度の項目を有する。
時刻は、障害に係る時刻の情報を示す。例えば、障害情報の取得主体が障害を検知した時刻を設定してもよいし、障害情報の送信時刻や受信時刻を用いてもよい。
メッセージ連番は、障害情報の管理のために付与した番号である。
情報種類は、状態情報の取得主体の場所を階層構造で示す。
検知者は、状態情報の取得主体としての装置を示す。
検知対象は、状態情報として示された障害の内容である。
値は、障害の内容を示す具体的な数値等である。
状態は、障害の原因を示す。
信頼度は、障害を示す状態情報がどの程度信頼できるかを示し、最大値を100、最小値を0としている。この信頼度は、例えば、位置情報の精度、自分についての情報か否か、累積誤差、遮蔽物との関係、地上子によるリセットのタイミングなどにより定める。
10 shows a specific example of status information associated with an acquisition subject. The table shown has the following items: time, message sequence number, information type, detector, detection target, value, status, and reliability.
The time indicates information about the time related to the fault. For example, the time when the acquirer of the fault information detected the fault may be set, or the time when the fault information was sent or received may be used.
The message sequence number is a number assigned for managing fault information.
The information type indicates the location of the entity that acquired the status information in a hierarchical structure.
The detector indicates a device that acquires status information.
The object of detection is the content of the failure indicated as status information.
The value is a specific numerical value or the like that indicates the type of failure.
The status indicates the cause of the failure.
The reliability indicates how reliable the status information indicating a fault is, with a maximum value of 100 and a minimum value of 0. This reliability is determined, for example, by the accuracy of the location information, whether the information is about the user, the accumulated error, the relationship with obstructions, the timing of reset by the ground coil, etc.
このテーブルを参照すれば、サーバ3は、障害に関する状態情報の場所(取得主体)を比較し、障害が地上で発生したか車上で発生したかを切り分けることができる。
例えば、特定の地上の装置が障害に関する状態情報を出力している場合や、異なる車両の装置が同一の場所で障害に関する状態情報を出力しているならば、地上で障害が発生したと認識できる。一方、特定の車両に搭載された装置が、場所を問わず繰り返し障害に関する状態情報を出力しているならば、車上で障害が発生したと認識できる。
By referring to this table, the server 3 can compare the location (acquisition source) of the status information relating to the fault and determine whether the fault occurred on the ground or on board the vehicle.
For example, if a specific ground device outputs fault status information, or if devices on different vehicles output fault status information at the same location, it can be recognized that a fault has occurred on the ground.On the other hand, if a device mounted on a specific vehicle repeatedly outputs fault status information regardless of location, it can be recognized that a fault has occurred on the vehicle.
図11は、実施例2におけるデータ応答の表示の具体例である。実施例2では、時間と場所の関係を管理しているため、データ応答の表示画面で、時空間と場所空間のシフトが可能である。
例えば、異なる装置で基準時刻がずれている場合、それぞれから繰り返し得られる状態情報は、時刻情報にズレがあるが、同一周期を示している場合がある。このような場合には、時空間のシフトを利用することで、異なる状態情報の基準時刻の差異を補正し、適正に比較できる。同様に、異なる装置から取得した位置情報にずれがある場合には、場所空間のシフトを利用することで適正な比較が実現できる。
11 is a specific example of displaying a data response in Example 2. In Example 2, the relationship between time and place is managed, so that the time-space and place-space can be shifted on the display screen of the data response.
For example, if different devices have different reference times, the status information repeatedly obtained from each device may show the same cycle, even though there is a difference in the time information. In such cases, by using a time-space shift, the difference in the reference times of the different status information can be corrected and an appropriate comparison can be made. Similarly, if there is a difference in the location information obtained from different devices, an appropriate comparison can be made by using a location-space shift.
図12は、ユースケース学習処理のフローチャートである。
サーバ3は、ユーザ端末1に提供した提供データについて、ユーザ9の目的に対して活用できたか否かの判定結果を受け取り(ステップ500)、ユースケースと活用対象データの関係を更新する(ステップ501)。例えば、図4に示した次元統合テーブル3-14においてデータ取得目的とデータテーブルの関係を更新すればよい。
また、サーバ3は、ユーザ9が補正した誤差情報をデータの信頼性を管理するテーブルに反映させる(ステップ502)。
FIG. 12 is a flowchart of the use case learning process.
The server 3 receives the result of the determination as to whether the data provided to the user terminal 1 was able to be utilized for the purpose of the user 9 (step 500), and updates the relationship between the use case and the data to be utilized (step 501). For example, the relationship between the data acquisition purpose and the data table can be updated in the dimension integration table 3-14 shown in FIG.
The server 3 also reflects the error information corrected by the user 9 in a table for managing the reliability of data (step 502).
図12に概念図を示したように、あるユースケースには複数のデータが活用される可能性があるが、その頻度は一律ではなく、そのユースケースに活用される頻度の高いデータが存在する。図12では、DB016が他のデータよりも顕著に活用されている。このように、特に活用頻度の高いデータを、そのユースケースに対応するデータとして登録しておくことで、ユースケースとデータの関係の分析や、ユースケースに対する効率的かつ高精度なデータの提供に寄与することができる。 As shown in the conceptual diagram in Figure 12, multiple data sets may be used for a given use case, but the frequency of use is not uniform, and there is data that is used more frequently for that use case. In Figure 12, DB016 is used more significantly than other data. In this way, by registering data that is used particularly frequently as the data corresponding to that use case, it is possible to analyze the relationship between use cases and data, and to contribute to the efficient provision of highly accurate data for use cases.
上述してきたように、開示の実施例によれば、鉄道運行データ管理装置としてのサーバ3を含む鉄道運行データ管理システムは、演算装置としてのCPU3-1と、記憶装置としてのストレージ5を備え、前記記憶装置は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付け、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供する。
このため、鉄道運行データ管理装置及び鉄道運行データ管理システムは、鉄道の運行に関する多様な情報の効率的な利用を実現することができる。
As described above, according to the disclosed embodiment, a railway operation data management system including a server 3 as a railway operation data management device comprises a CPU 3-1 as a calculation device and a storage 5 as a storage device, the storage device stores status information indicating the status of railway operations, and the calculation device accepts a data provision request that partially specifies a structure that contributes to identifying the status information, and searches for and provides status information that matches the partial specification from status information of different formats.
Therefore, the railway operation data management device and the railway operation data management system can realize efficient use of various information related to railway operations.
また、前記演算装置は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報を比較することで、前記状態情報について生じた誤差を発生誤差として求めることができる。
このため、鉄道運行データ管理装置及び鉄道運行データ管理システムは、多様なデータを有効に活用し、精度の高い情報を提供することができる。
Furthermore, the calculation device can obtain an error that occurs in the state information as an occurring error by comparing a plurality of state information acquired in different formats for the same state.
Therefore, the railway operation data management device and the railway operation data management system can effectively utilize a variety of data and provide highly accurate information.
また、前記演算装置は、鉄道車両の位置情報に関し、鉄道車両のドアの開閉、速度パルスに基づく移動距離情報、GPS位置情報を取得し、ドア開のイベント発生時には当該イベントに基づく位置情報の信頼性を高くし、走行速度が所定以下の場合に前記移動距離情報の信頼性を低くし、地図情報に応じて前記GPS位置情報の信頼性を変更する。
このため、鉄道運行データ管理装置及び鉄道運行データ管理システムは、状況に応じて種々の位置情報を組合せ、高い精度で位置情報を提供することができる。
In addition, the calculation device acquires the opening and closing of the doors of the railway vehicle, travel distance information based on speed pulses, and GPS location information regarding the location information of the railway vehicle, and when a door opening event occurs, increases the reliability of the location information based on the event, decreases the reliability of the travel distance information when the traveling speed is below a predetermined level, and changes the reliability of the GPS location information according to map information.
Therefore, the railway operation data management device and the railway operation data management system can combine various types of position information depending on the situation and provide highly accurate position information.
また、前記演算装置は、前記データ提供要求が許容誤差をさらに指定した場合に、検索結果の状態情報の発生誤差と前記許容誤差との比較結果をさらに提供する。
このため、鉄道運行データ管理装置及び鉄道運行データ管理システムは、例えば発生誤差が許容誤差を超える場合には信頼度を「0」としてデータを提供するなど、提供したデータの精度に関する情報をさらに提供することができる。
Furthermore, when the data provision request further specifies an allowable error, the computing device further provides a result of comparing the occurrence error of the state information in the search result with the allowable error.
Therefore, the railway operation data management device and railway operation data management system can provide further information regarding the accuracy of the provided data, for example, by providing data with a reliability of "0" if the occurring error exceeds the allowable error.
また、前記データ提供要求は、階層化されたデータ取得目的を含み、前記演算装置は、前記データ取得目的に前記発生誤差を対応付けて管理する。
このため、鉄道運行データ管理装置及び鉄道運行データ管理システムは、多様な目的・用途に対して効率的に応答することができる。
The data provision request includes a hierarchical data acquisition purpose, and the computing device manages the generated error by associating it with the data acquisition purpose.
Therefore, the railway operation data management device and the railway operation data management system can efficiently respond to a variety of purposes and uses.
また、前記記憶装置は、前記状態情報を階層化した階層構造として保持し、前記演算装置は、前記階層構造を前記状態情報の識別に寄与する構造に含めて検索を行う。
このため、鉄道運行データ管理装置及び鉄道運行データ管理システムは、多様な状態情報を効率的に管理することができる。
The storage device also stores the state information in a hierarchical structure, and the computing device performs a search by including the hierarchical structure in a structure that contributes to identifying the state information.
Therefore, the railway operation data management device and the railway operation data management system can efficiently manage a variety of status information.
また、前記記憶装置は、前記状態情報に対し、当該状態情報の取得主体に係る情報を関連付けて管理し、前記演算装置は、障害に係る複数の状態情報について、前記取得主体を分析することで前記障害の発生場所を切り分けることを特徴とする。
このため、鉄道運行データ管理装置及び鉄道運行データ管理システムは、障害の発生場所に関する分析を効率的に行うことができる。
The storage device also manages the status information by associating it with information relating to the entity that acquired the status information, and the computing device isolates the location of the failure by analyzing the entity that acquired the multiple pieces of status information related to the failure.
Therefore, the railway operation data management device and the railway operation data management system can efficiently analyze the location of the failure.
なお、本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、かかる構成の削除に限らず、構成の置き換えや追加も可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications. For example, the above-described embodiments have been described in detail to clearly explain the present invention, and are not necessarily limited to those that include all of the described configurations. Furthermore, configurations can be replaced or added, rather than being deleted.
例えば、提供したデータの出力に際し、イベント(故障だけでなく、駅への停車なども含む)が発生した場所を路線図上や地図上に表示する構成とすることもできる。
また、ユーザが「イベント」に着目して、地上設備の位置や複数の車両で検出したイベント発生位置を比較し、それぞれの位置の誤差を把握、閾値として設定できるようしてもよい。
加えて、ユーザが利用する他のシステムと連携し、同種のイベントの位置関係や時刻の差異をシステムを超えて比較可能とする構成としてもよい。システムを超えた位置関係の差異の一例として、運行管理で車両の番線への到着を検知する場内信号機の位置と、車上システムの停車位置のズレがある。このように、システム、データの取得主体、データ形式、データの次元などが異なっても、本発明を適用することにより、効率的にデータ管理を行うことができる。
For example, when the provided data is output, the location where the event (including not only a breakdown but also a train stopping at a station) occurred can be displayed on a route map or other map.
In addition, the user may focus on "events," compare the locations of ground facilities and the locations of events detected by multiple vehicles, grasp the error in each location, and set it as a threshold.
In addition, the system may be configured to link with other systems used by the user, allowing for comparison of differences in location and time between similar events across systems. An example of a difference in location across systems is the discrepancy between the location of a yard signal that detects the arrival of a vehicle at a platform in traffic management and the stopping location of the on-board system. In this way, even if the system, data acquisition entity, data format, data dimension, etc. are different, applying the present invention allows for efficient data management.
1:ユーザ端末、1-1:表示装置、1-1-1:入力領域、1-1-2:パケット、1-2:ディスク、1-4:主記憶装置、2:サーバシステム、3:サーバ、3-1:CPU、3-12:対ユースケース閾値表、3-13:状態管理機能、3-14:次元統合テーブル、3-15:信頼度分析機能、3-2:メモリ、3-4:ディスクコントローラ、3-5:ディスク、5:ストレージ、9:ユーザ
1: User terminal, 1-1: Display device, 1-1-1: Input area, 1-1-2: Packet, 1-2: Disk, 1-4: Main memory device, 2: Server system, 3: Server, 3-1: CPU, 3-12: Threshold table for use cases, 3-13: Status management function, 3-14: Dimension integration table, 3-15: Reliability analysis function, 3-2: Memory, 3-4: Disk controller, 3-5: Disk, 5: Storage, 9: User
Claims (10)
記憶装置とを備え、
前記記憶装置は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶するものであって、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報を記憶し、
少なくとも前記複数の状態情報には、所定の状態変化に係るイベントに関連する状態情報である第一の状態情報、及び、連続的に取得される状態情報である第二の状態情報が含まれ、
前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付け、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供するものであり、
前記形式の異なる状態情報は、各々対応する状況に応じて信頼性の高低が設定され、前記イベントが生じた状況では、前記第一の状態情報が前記第二の状態情報よりも高い信頼性で設定され、前記演算装置は、前記第二の状態情報から前記第一の状態情報の差分を取ることで、前記同一の状態における発生誤差を求めることを特徴とする鉄道運行データ管理装置。 A computing device;
a storage device;
the storage device stores status information indicating a status related to railway operation, and stores a plurality of status information acquired in different formats regarding the same status;
the plurality of pieces of state information include at least first state information which is state information related to an event relating to a predetermined state change, and second state information which is state information acquired continuously;
the computing device accepts a data provision request that partially specifies a structure that contributes to identifying the state information, and searches for and provides state information that matches the partial specification from state information of different formats;
The different types of status information are each assigned a high or low reliability depending on the corresponding situation , and in a situation where the event occurs, the first status information is set to be more reliable than the second status information, and the calculation device calculates the error that occurs in the same situation by taking the difference between the second status information and the first status information .
ことを特徴とする請求項1に記載の鉄道運行データ管理装置。2. The railway operation data management device according to claim 1.
ことを特徴とする請求項1に記載の鉄道運行データ管理装置。2. The railway operation data management device according to claim 1.
前記第一の状態情報として、鉄道車両のドアの開閉に関する位置情報を取得し、
前記第二の状態情報として、速度パルスに基づく移動距離情報、又は、GPS(Global Positioning System)位置情報を取得し、ドア開閉のイベント発生時には当該イベントに基づく位置情報の信頼性を前記移動距離情報又は前記GPS位置情報の信頼性より高くし、走行速度が所定以下の場合に前記移動距離情報の信頼性を低くし、地図情報に応じて前記GPS位置情報の信頼性を変更することを特徴とする請求項1に記載の鉄道運行データ管理装置。 The computing device, with respect to the position information of the railway vehicle,
acquiring position information relating to the opening and closing of a door of a railway vehicle as the first state information ;
The railway operation data management device according to claim 1, characterized in that as the second status information, travel distance information based on speed pulses or GPS (Global Positioning System) position information is acquired, and when a door opening/closing event occurs, the reliability of the position information based on the event is made higher than the reliability of the travel distance information or the GPS position information , and when the running speed is below a predetermined value, the reliability of the travel distance information is made lower, and the reliability of the GPS position information is changed according to map information.
前記演算装置は、前記データ取得目的に前記発生誤差を対応付けて管理することを特徴とする請求項1に記載の鉄道運行データ管理装置。 the data provision request includes a hierarchical data acquisition purpose;
2. The railway operation data management device according to claim 1 , wherein the calculation device manages the generated error by associating it with the purpose of acquiring the data.
前記演算装置は、前記階層構造を前記状態情報の識別に寄与する構造に含めて検索を行うことを特徴とする請求項1に記載の鉄道運行データ管理装置。 the storage device holds the state information in a hierarchical structure,
2. The railway operation data management device according to claim 1, wherein the arithmetic unit performs a search by including the hierarchical structure in a structure that contributes to identifying the status information.
前記演算装置は、障害に係る複数の状態情報について、前記取得主体を分析することで前記障害の発生場所を切り分けることを特徴とする請求項1に記載の鉄道運行データ管理装置。 the storage device manages the status information by associating it with information relating to an acquirer of the status information;
2. The railway operation data management device according to claim 1, wherein the calculation device analyzes the acquiring entity for a plurality of pieces of status information relating to the fault to identify the location where the fault has occurred.
記憶装置とを備え、
前記記憶装置は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶するものであって、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報を記憶し、
少なくとも前記複数の状態情報には、所定の状態変化に係るイベントに関連する状態情報である第一の状態情報、及び、連続的に取得される状態情報である第二の状態情報が含まれ、
前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付け、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供するものであり、
前記形式の異なる状態情報は、各々対応する状況に応じて信頼性の高低が設定され、前記イベントが生じた状況では、前記第一の状態情報が前記第二の状態情報よりも高い信頼性で設定され、前記演算装置は、前記第二の状態情報から前記第一の状態情報の差分を取ることで、前記同一の状態における発生誤差を求めることを特徴とする鉄道運行データ管理システム。 A computing device;
a storage device;
the storage device stores status information indicating a status related to railway operation, and stores a plurality of status information acquired in different formats regarding the same status;
the plurality of pieces of state information include at least first state information which is state information related to an event relating to a predetermined state change, and second state information which is state information acquired continuously;
the computing device accepts a data provision request that partially specifies a structure that contributes to identifying the state information, and searches for and provides state information that matches the partial specification from state information of different formats;
The different types of status information are each assigned a high or low reliability depending on the corresponding situation , and in a situation where the event has occurred, the first status information is set to be more reliable than the second status information, and the calculation device calculates the error that occurs in the same situation by taking the difference between the second status information and the first status information .
鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶するステップと、
前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、
形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、
前記検索の結果を提供するステップと
を含み、
前記状態情報を記憶するステップは、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報を記憶し、
少なくとも前記複数の状態情報には、所定の状態変化に係るイベントに関連する状態情報である第一の状態情報、及び、連続的に取得される状態情報である第二の状態情報が含まれ、
前記形式の異なる状態情報は、各々対応する状況に応じて信頼性の高低が設定され、前記イベントが生じた状況では、前記第一の状態情報が前記第二の状態情報よりも高い信頼性で設定され、前記第二の状態情報から前記第一の状態情報の差分を取ることで、前記同一の状態における発生誤差を求めることを特徴とする鉄道運行データ管理方法。 The data management device
storing status information indicating a status related to the operation of the railway;
receiving a data provision request that partially specifies a structure that contributes to identifying the state information;
searching for status information that matches the partial specification from among status information of different formats;
and providing results of said search;
The step of storing the state information includes storing a plurality of pieces of state information acquired in different formats for the same state;
the plurality of pieces of state information include at least first state information which is state information related to an event relating to a predetermined state change, and second state information which is state information acquired continuously;
A railway operation data management method characterized in that the reliability of the different types of status information is set according to the corresponding situation , and in a situation where the event occurs, the first status information is set to be more reliable than the second status information, and the error occurring in the same situation is determined by taking the difference between the second status information and the first status information.
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