Schienenfahrzeug mit Steuereinrichtung

Die Erfindung bezieht sich auf ein Schienenfahrzeug mit einer Steuereinrichtung zum Steuern des Schienenfahrzeugs.

Schienenfahrzeuge werden heutzutage über übergeordnete Über wachungseinrichtungen in Form von Stellwerken gesteuert. Eine solche Steuerung bzw. Kontrolle durch das Stellwerk setzt ei ne permanente Kommunikationsverbindung zu den Schienenfahr zeugen in dem vom Stellwerk kontrollierten Gleisabschnitt vo raus .

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Schienenfahr zeug anzugeben, das einen selbständigeren Fährbetrieb als bisher ermöglicht.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Schienenfahrzeug mit den Merkmalen gemäß Patentanspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Schienenfahrzeugs sind in Unteransprüchen angegeben.

Danach ist erfindungsgemäß vorgesehen, dass die Steuerein richtung auf künstlicher Intelligenz basiert und zum Steuern des Schienenfahrzeugs auf zumindest einer vorgegebenen Stre cke trainiert worden ist. Das Schienenfahrzeug weist erfin dungsgemäß außerdem eine Kommunikationseinrichtung für eine direkte Kommunikation mit in der Nähe befindlichen Schienen fahrzeugen auf.

Ein wesentlicher Vorteil des erfindungsgemäßen Schienenfahr zeugs ist darin zu sehen, dass dieses auf künstlicher Intel ligenz basiert und insofern mit Blick auf die heutzutage zur Verfügung stehende Rechenleistung von Rechnern in sehr einfa cher Weise in die Lage versetzt werden kann, eine Eisenbahn gleisanlage vollständig autark, insbesondere beispielsweise ohne stellwerkseitige Überwachung, oder zumindest weitgehend autark in sicherer Weise zu befahren. Selbstverständlich kann zusätzlich zur Erhöhung der Sicherheit noch ein Stellwerk eingesetzt werden, jedoch ist dies nicht immer erforderlich.

Vorteilhaft ist es, wenn die Steuereinrichtung auf der Basis externer Daten durch maschinelles Lernen trainiert worden ist .

Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Steuereinrichtung auf der Basis von Messdaten trainiert worden ist, die bei frühe ren Fahrten des Schienenfahrzeugs oder eines anderen Schie nenfahrzeugs mit gleichem Fahrverhalten auf der vorgegebenen Strecke zuvor aufgenommen worden sind.

Zusätzlich oder alternativ kann die Steuereinrichtung in vor teilhafter Weise auf der Basis von Streckendaten trainiert werden bzw. worden sein, die die vorgegebene Strecke be schreiben .

Auch ist es vorteilhaft, wenn die Steuereinrichtung während Fahrten auf der vorgegebenen Strecke Messdaten erfasst, diese speichert und zum nachfolgenden maschinellen Lernen zum Zwe cke der Verbesserung ihres Steuerverhaltens verwendet, also mit den erfassten Messdaten im Rahmen maschinellen Lernens ihr Steuerverhalten verbessert.

Mit Blick auf die letztgenannte Variante wird es als vorteil haft angesehen, wenn die Steuereinrichtung derart trainiert worden ist, dass sie bei der Steuerung des Schienenfahrzeugs Informationen anderer auf der Strecke fahrender Schienenfahr zeuge, insbesondere eines vorausfahrenden Schienenfahrzeugs, berücksichtigt, insbesondere Ortsinformationen, Geschwindig- keitsinformationen und/oder Fahrplaninformationen anderer Schienenfahrzeuge .

Die Steuereinrichtung wird vorzugsweise insbesondere derart trainiert, dass sie bei der Steuerung des Schienenfahrzeugs einen vorgegebenen Mindestabstand zu einem vorausfahrenden Schienenfahrzeug einhält.

Für Strecken mit einer verfügbaren, übergeordneten Überwa chungseinrichtung, insbesondere einem Stellwerk, ist es vor teilhaft, wenn die Steuereinrichtung derart trainiert worden ist, dass sie bei der Steuerung des Schienenfahrzeugs Steuer befehle der übergeordneten Überwachungseinrichtung bzw. des Stellwerks, berücksichtigt, insbesondere ausführt.

Die Steuereinrichtung ist vorzugsweise für einen ATO- Fahrbetrieb, insbesondere einen ATO-Fahrbetrieb mit der Auto matisierungsstufe 4, und/oder für einen Fährbetrieb gemäß ETCS Level 3 trainiert worden.

Die Erfindung bezieht sich darüber hinaus auf ein Verfahren zum Betreiben von Schienenfahrzeugen.

Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass die Schienenfahrzeuge von fahrzeugeigenen Steuereinrichtungen gesteuert werden, die auf künstlicher Intelligenz basieren und zum Steuern des je weiligen Schienenfahrzeugs auf der zu befahrenden Strecke trainiert worden sind, wobei zueinander in der Nähe befindli che Schienenfahrzeuge direkt miteinander kommunizieren. Be züglich der Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens sei auf die obigen Ausführungen im Zusammenhang mit dem erfindungsge mäßen Schienenfahrzeug verwiesen.

Die Schienenfahrzeuge fahren vorzugsweise autonom.

Die Steuereinrichtungen berücksichtigen bei der Steuerung ih res Schienenfahrzeugs vorzugsweise Informationen anderer auf der Strecke fahrender Schienenfahrzeuge, insbesondere eines vorausfahrenden Schienenfahrzeugs, insbesondere Ortsinforma tionen, Geschwindigkeitsinformationen und/oder Fahrplaninfor mationen anderer Schienenfahrzeuge. Auch ist es vorteilhaft, wenn die Steuereinrichtungen während Fahrten auf der vorgegebenen Strecke Messdaten erfassen, die se speichern und zum nachfolgenden maschinellen Lernen ver wenden und dadurch ihre künstliche Intelligenz erhöhen.

Im Falle einer erkannten Gefahrensituation übernimmt vorzugs weise eine übergeordnete Überwachungseinrichtung, insbesonde re ein Stellwerk, die Steuerung der Schienenfahrzeuge ganz oder in Teilen. Bevorzugt übermittelt sie zu dem Zwecke Steu erbefehle an die Steuereinrichtungen der Schienenfahrzeuge.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispie len näher erläutert; dabei zeigen beispielhaft

Figur 1 ein Ausführungsbeispiel für eine Eisenbahngleisan lage, die von Ausführungsbeispielen für erfindungs gemäße Schienenfahrzeuge befahren wird, wobei an hand der Eisenbahngleisanlage gemäß Figur 1 ein Ausführungsbeispiel für ein erfindungsgemäßes Ver fahren näher erläutert wird,

Figur 2 ein Ausführungsbeispiel für eine Eisenbahngleisan lage, bei der eine übergeordnete Überwachungsein richtung in Form eines Stellwerks vorhanden ist, das auf das Verhalten der die Eisenbahngleisanlage befahrenden Schienenfahrzeuge Einfluss nehmen kann,

Figur 3 ein Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung, die bei den Schienenfahrzeugen gemäß den Figuren 1 und 2 eingesetzt werden kann, wobei die Steuerein richtung gemäß Figur 3 durch eine externe Trainier einrichtung trainiert worden ist,

Figur 4 ein Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung, die bei den Schienenfahrzeugen gemäß den Figuren 1 und 2 eingesetzt werden kann, wobei die Steuerein richtung sowohl durch eine externe Trainiereinrich- tung als auch durch ein internes Trainierprogramm trainiert worden ist bzw. trainiert wird, und

Figur 5 ein Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung, die bei den Schienenfahrzeugen gemäß den Figuren 1 und 2 eingesetzt werden kann, wobei die Steuerein richtung ausschließlich durch ein internes Trai nierprogramm trainiert wird bzw. worden ist.

In den Figuren werden der Übersicht halber für identische o- der vergleichbare Komponenten stets dieselben Bezugszeichen verwendet .

Die Figur 1 zeigt eine Eisenbahngleisanlage 5, die von drei Schienenfahrzeugen 10, 11, 12 befahren wird. Die Schienen fahrzeuge 10, 11 und 12 weisen jeweils eine Steuereinrichtung 100 auf, die auf künstlicher Intelligenz basiert und zum Steuern ihres jeweiligen Schienenfahrzeugs auf zumindest ei ner vorgegebenen Strecke trainiert worden ist.

Bei dem Ausführungsbeispiel gemäß Figur 1 wird beispielhaft davon ausgegangen, dass die Steuereinrichtungen 100 der

Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 jeweils derart programmiert sind, dass die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 von einem Startpunkt 20 der Eisenbahngleisanlage 5 zu einem in der Fi gur 1 oberen Zielpunkt 21 und/oder einem unteren Zielpunkt 22 fahren können und in entsprechender Weise von den beiden Zielpunkten 21 und 22 jeweils wieder zum Startpunkt 20 zu rückkehren können.

Um ein abgestimmtes Fahrverhalten der Schienenfahrzeuge 10,

11 und 12 untereinander zu ermöglichen, ist es vorteilhaft, wenn die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 mittels nicht näher gezeigter Kommunikationseinrichtungen, die in oder außerhalb der Steuereinrichtungen 100 angeordnet sein können, unterei nander kommunizieren. Eine solche Kommunikation kann bei spielsweise auf Funksignalen F basieren, wie dies beispiel haft in der Figur 1 gezeigt ist. Die Funkkommunikation kann auf dem in der Eisenbahntechnik bekannten GSM-R-Mobilfunk- system basieren oder auf einem anderen Mobilfunksystem. Auch ist es denkbar, dass die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 un mittelbar per Funk miteinander kommunizieren, also ohne Inan spruchnahme eines übergeordneten Kommunikationsnetzes.

Die Figur 2 zeigt ein zweites Ausführungsbeispiel für eine Eisenbahngleisanlage 5, die von drei Schienenfahrzeugen 10,

11 und 12 befahren wird. Auch bei der Eisenbahngleisanlage 5 gemäß Figur 2 weisen die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 je weils Steuereinrichtungen 100 auf, die auf künstlicher Intel ligenz basieren und zum Steuern des jeweiligen Schienenfahr zeugs mit Blick auf das Befahren zumindest einer vorgegebenen Strecke, hier also zwischen dem Startpunkt 20 und den beiden Zielpunkten 21 und 22, trainiert worden sind.

Im Unterschied zu dem Ausführungsbeispiel gemäß Figur 1 ist bei der Eisenbahngleisanlage 5 gemäß Figur 2 zusätzlich ein Stellwerk 30 vorgesehen, das eine übergeordnete Überwachungs einrichtung bildet und an die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 Steuerbefehle SB übermitteln kann, die von den Schienenfahr zeugen 10, 11 und 12 zu berücksichtigen sind. Eine solche Überwachung bzw. zusätzliche Steuerung des Schienenfahrzeug verkehrs auf der Eisenbahngleisanlage 5 durch das Stellwerk 30 wird insbesondere dann vorgenommen, wenn das Stellwerk 30 feststellt, dass sich die die Eisenbahngleisanlage 5 befah renden Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 in einer Gefahrensitu ation befinden oder sich einer Gefahrensituation nähern.

Die Steuereinrichtung 100 ist bei den Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 durch maschinelles Lernen derart trainiert worden, dass die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 in einem automati schen Fährbetrieb, fachsprachlich auch ATO-Fahrbetrieb ge nannt, fahren können. Besonders bevorzugt wird ein vollstän dig autonomes Fahren gemäß der Automatisierungsstufe 4 er reicht . Um ein abgestimmtes Fahrverhalten der Schienenfahrzeuge 10,

11 und 12 untereinander zu ermöglichen, ist es auch bei dem Ausführungsbeispiel gemäß der Figur 2 vorteilhaft, wenn die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 mittels ihrer Steuereinrich tungen 100 untereinander kommunizieren können; diesbezüglich sei auf die obigen Erläuterungen im Zusammenhang mit der Fi gur 1 verwiesen.

Das Stellwerk 30 gemäß Figur 2 wird etwaige Steuerbefehle SB zum Steuern bzw. Beeinflussen des Fahrverhaltens der Schie nenfahrzeuge 10, 11 und 12 vorzugsweise über Funk übermit teln. Vorteilhaft ist es, wenn das Stellwerk 30 das gleiche Funksystem verwendet wie die Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 im Rahmen ihrer Kommunikation untereinander.

Die Figur 3 zeigt ein Ausführungsbeispiel für eine Steuerein richtung 100, die bei den Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 gemäß den Figuren 1 und 2 eingesetzt werden kann. Die Steuer einrichtung 100 gemäß Figur 3 weist einen Rechner 110 und ei nen Speicher 120 auf. In dem Speicher 120 ist ein Steuerpro grammmodul SPM abgespeichert, das das Verhalten des Rechners 110 und damit das Steuerverhalten der Steuereinrichtung 100 insgesamt festlegt.

Das Steuerprogrammmodul SPM ist bei dem Ausführungsbeispiel gemäß Figur 3 durch maschinelles Lernen mittels einer exter nen Trainiereinrichtung 200 erzeugt worden. Die externe Trai niereinrichtung 200 verwendet zum Trainieren des Steuerpro grammmoduls SPM bzw. zum Bilden des Steuerprogrammmoduls SPM vorzugsweise externe Daten De, die von externen Quellen ge liefert werden. Die externen Daten können beispielsweise Fahrverhaltensdaten umfassen, die das Fahrverhalten des je weiligen Schienenfahrzeugs 10, 11 bzw. 12 beschreiben.

Darüber hinaus verwendet die Trainiereinrichtung 200 gemäß Figur 3 zum Trainieren des Steuerprogramms SPM vorzugsweise Messdaten Dm, die bei früheren Fahrten des jeweiligen Schie nenfahrzeugs oder eines anderen Schienenfahrzeugs mit glei- chem oder ähnlichem Fahrverhalten auf der vorgegebenen Stre cke bzw. der Eisenbahngleisanlage 5 gemäß den Figuren 1 und 2 zuvor aufgenommen worden sind.

Alternativ oder zusätzlich wird die Trainiereinrichtung 200 in vorteilhafter Weise Streckendaten Ds zum Trainieren des Steuerprogramms SPM heranziehen, die die zu befahrenen Stre cken zwischen dem Startpunkt 20 und den beiden Zielpunkten 21 und 22 bzw. die Eisenbahngleisanlage 5 gemäß den Figuren 1 und 2 vollständig beschreiben.

Die Trainiereinrichtung 200 weist zum Trainieren der Steuer einrichtung 100 vorzugsweise ein in einem Speicher 220 ge speichertes Trainierprogramm TPM auf, das von einer Rechen einrichtung 210 der Trainiereinrichtung 200 ausgeführt wird.

Bei dem Ausführungsbeispiel gemäß Figur 3 wird das Steuerpro grammmodul SPM und damit das Steuerverhalten der Steuerein richtung 100 vor der Inbetriebnahme der Schienenfahrzeuge 10, 11 und 12 also vollständig festgelegt und bleibt danach un verändert. Eine solche Ausgestaltung der Steuereinrichtung 100 ist insbesondere mit Blick darauf von Vorteil, dass zu jedem Zeitpunkt nachvollziehbar ist, auf welchem Datensatz die künstliche Intelligenz der Steuereinrichtung 100 basiert bzw. auf welchem Wissensstand die Steuereinrichtung 100 bei ihrem Steuerverhalten arbeitet.

Die Figur 4 zeigt ein zweites Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung 100, die bei den Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 gemäß den Figuren 1 und 2 eingesetzt werden kann. Die Steuereinrichtung 100 gemäß Figur 4 ist mittels einer exter nen Trainiereinrichtung 200 bzw. einem externen Trainierpro gramm TPM trainiert worden, wie dies im Zusammenhang mit der Figur 3 oben bereits erläutert worden ist. Das externe Trai nieren mittels der externen Trainiereinrichtung 200 kann auf externen Daten De, Messdaten Dm und Streckendaten Ds beruhen; in diesem Zusammenhang sei auf die obigen Erläuterungen im Zusammenhang mit der Figur 3 verwiesen. Im Unterschied zu dem Ausführungsbeispiel gemäß Figur 3 weist die Steuereinrichtung 100 gemäß Figur 4 im Speicher 120 zu sätzlich ein eigenes Trainierprogramm TPMe auf, das ein wei teres Trainieren der Steuereinrichtung 100 und damit eine weitere Verbesserung der künstlichen Intelligenz der Steuer einrichtung 100 ermöglicht. Das weitere Trainieren der Steu ereinrichtung 100 mittels des eigenen bzw. internen Trainier programms TPMe basiert vorzugsweise auf aktuellen Messdaten Dma, die bei aktuellen Fahrten des jeweiligen Schienenfahr zeugs 10, 11 bzw. 12, also nach Abschluss des externen Trai- nierens durch die externe Trainiereinrichtung 200, erfasst und verarbeitet werden.

Ein Vorteil des Ausführungsbeispiels gemäß Figur 4 besteht darin, dass eine weitere Verbesserung der künstlichen Intel ligenz und damit des Steuerverhaltens der Steuereinrichtung 100 dadurch erreicht werden kann, dass nach Abschluss des ex ternen Trainierens durch die externe Trainiereinrichtung 200 zusätzlich noch aktuelle Messdaten Dma zum Trainieren heran gezogen werden, so dass das Steuerverhalten und damit das Fahrverhalten des Schienenfahrzeugs bei weiteren Fahrten ge genüber dem ursprünglichen Wissensstand bzw. dem ursprüngli chen Lernerfolg verbessert werden kann.

Die Figur 5 zeigt ein drittes Ausführungsbeispiel für eine Steuereinrichtung 100, die bei den Schienenfahrzeugen 10, 11 und 12 gemäß den Figuren 1 und 2 eingesetzt werden kann. Die Steuereinrichtung 100 weist einen Rechner 110 und einen Spei cher 120 auf und entspricht insoweit den Ausführungsbeispie len gemäß den Figuren 3 und 4.

Im Unterschied zu den Ausführungsbeispielen gemäß den Figuren 3 und 4 ist in dem Speicher 120 der Steuereinrichtung 100 ge mäß Figur 5 ein Trainierprogramm TPMe abgespeichert, das das maschinelle Lernen und damit die Erzeugung der künstlichen Intelligenz des Steuerprogramms SPM vollständig allein selbst durchführt. Zu diesem Zweck wird das steuereinrichtungseigene Trainierprogramm TPMe vorzugsweise externe Daten De, Messda ten Dm, Streckendaten Ds und aktuelle Messdaten Dma heranzie hen, wie dies im Zusammenhang mit den Figuren 3 und 4 oben erläutert worden ist.

Ein Vorteil der Ausführungsvariante gemäß Figur 5 besteht da rin, dass auf eine externe Trainiereinrichtung 200, wie sie bei den Ausführungsbeispielen gemäß den Figuren 3 und 4 vor gesehen ist, verzichtet werden kann, da das Steuerprogrammmo dul SPM allein auf der Basis des eigenen Trainierprogramms TPMe im Speicher 120 der Steuereinrichtung 100 erzeugt werden kann .

Obwohl die Erfindung im Detail durch bevorzugte Ausführungs beispiele näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.

Bezugszeichenliste

5 Eisenbahngleisanlage

10 Schienenfahrzeug

11 Schienenfahrzeug

12 Schienenfahrzeug

20 Startpunkt

21 Zielpunkt

22 Zielpunkt

30 Stellwerk

100 Steuereinrichtung

110 Rechner

120 Speicher

200 Trainiereinrichtung

210 Recheneinrichtung

220 Speicher

De Daten

Dm Messdaten

Dma Messdaten

Ds Streckendaten

F Funksignal

SB Steuerbefehl

SPM Steuerprogrammmodul

TPM Trainierprogramm

TPMe steuereinrichtungseigenes Trainierprogramm