JP2014061797A - Train type determination method and train type determination device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、軌道上を走行する列車の車種を判定する車種判定方法及び車種判定装置に関する。 The present invention relates to a vehicle type determination method and a vehicle type determination device for determining a vehicle type of a train traveling on a track.
周知の如く、駅のプラットホームに入線してきた列車は、プラットホーム上に予め設定された停止目標位置に停止し、その後、乗客の乗降のために列車の扉の開閉が行われる。特に、近年は、乗客のプラットホームからの転落や列車との接触事故の防止などを目的とした安全対策の一つとして、プラットホーム上に可動柵やホームドアが設置されるようになってきている。つまり、このような可動柵やホームドアが設置されている場合は、プラットホーム上に停車する列車のドアの位置と、可動柵やホームドアなどの位置を一致させる必要があり、列車を目標となる停止位置に確実にかつ精確に停止させる技術が開発されている。 As is well known, a train that has entered a station platform stops at a preset stop target position on the platform, and then the doors of the train are opened and closed for passengers to get on and off. In particular, in recent years, movable fences and platform doors have been installed on platforms as one of the safety measures aimed at preventing passengers from falling from the platforms and contact accidents with trains. In other words, if such a movable fence or platform door is installed, the position of the train door that stops on the platform must match the position of the movable fence or platform door, and the train is the target. Techniques have been developed to reliably and accurately stop at the stop position.
例えば、本出願人らは、特許文献１のような技術を既に開発している。この特許文献１の技術は、列車（移動体）の位置を検出するための位置検出装置に関するものであり、列車の画像を背景の画像とともに撮像可能なように設置された画像センサを有している。この位置検出装置では、列車が写っていないベース画像と、列車が写った画像である検出用画像とを比較し、列車の位置（特に、先頭位置）を検出できるようになっている。
For example, the present applicants have already developed a technique such as
このような位置検出装置を用いれば、列車の先頭の位置を目標停止ラインなどに正確に合わせることが可能となり、列車を目標停止位置に確実に停止させることが可能となる。ただ、このような位置検出装置では、駅のプラットホームに入線してくる列車の位置は分かっても、列車の車種までは分からない。
例えば、複数の鉄道会社が相互乗り入れしている路線などでは、さまざまな鉄道会社の列車が交互に駅のプラットホームに入線する。その結果、入線してきた列車の車種に応じて車輌の長さ、ドアの位置、ドアの間隔なども変化する。つまり、入線した列車を目標停止ラインに正確に停車させても、車種が分かっていなければ車輌のドアに対応した位置にある可動柵やホームドアを開閉させることはできない。
By using such a position detection device, it is possible to accurately align the position of the beginning of the train with the target stop line and the like, and it is possible to reliably stop the train at the target stop position. However, with such a position detection device, even if the position of the train entering the station platform is known, the train type is not known.
For example, on a route where a plurality of railway companies are on board, trains of various railway companies alternately enter the station platform. As a result, the length of the vehicle, the position of the door, the distance between the doors, and the like change depending on the type of train that has entered the line. In other words, even if the train that has entered the line is accurately stopped on the target stop line, the movable fence or the home door at a position corresponding to the door of the vehicle cannot be opened or closed unless the vehicle type is known.
そこで、特許文献２や特許文献３には、駅のプラットホームに入線してくる列車の車種判定方法が開示されている。
例えば、特許文献２には、列車の車輌上に車輌情報出力装置（発信機）を設けておいて、車輌情報出力装置から車輌編成情報を送信可能にすると共に、地上に車輌編成情報を受信する列車編成情報受信装置を設けておき、この列車編成情報受信装置で車輌情報を受信することにより、列車の車種や編成情報を判定する技術が開示されている。この特許文献２には、線路上に列車の車軸数を検知する車軸検知装置を設けておいて、この車軸検知装置で車輌編成情報を二重にチェックすることも開示されている。
Therefore,
For example, in
また、特許文献３には、ＡＴＣ装置によって自動列車制御を行う際に、車輌から出力される車輌認識信号に基づいて、列車の車種を判定する技術が開示されている。この技術では、車輌から出力される車輌認識信号に基づいて列車の車種がまず判定され、次に列車の速度と車輪径との情報に基づいて列車の車種を判定する二重チェック機構が開示されている。
特許文献２や特許文献３に記載された技術は、情報を発信する発信装置をそれぞれの車輌に設けておき、発信された情報を地上で受信等することで、列車の車種や編成などの情
報を得るようになっている。これらの技術を運用しようとすれば、当然、列車のすべての車輌に情報を発信する発信装置が必要となるため、膨大な数の発信装置の導入が必要となり、設備の導入や運用に莫大なコストがかかる。
The technologies described in
また、特許文献３の技術は、ＡＴＣ装置が導入されていることが前提となるものである。つまり、ＡＴＣ装置が導入されていない区間では、新たにＡＴＣ装置を導入する必要があり、新たにＡＴＣ装置を追加導入するために更に多くのコストが必要となる。
加えて、ＡＴＣ装置が導入されている区間であっても、上述したように複数の鉄道会社が相互乗り入れしている区間では、鉄道会社毎にＡＴＣの機構や運用がバラバラであったり、ＡＴＣの規格が統一されていなかったりするので、これらの規格の統一にも労力やコストが必要とされる。
The technique of
In addition, even in the section where the ATC device is installed, as described above, in the section where a plurality of railway companies are interoperating with each other, the ATC mechanism and operation are different for each railway company. Since the standards are not standardized, labor and cost are required to unify these standards.
本発明は、上記問題点を鑑みて為されたものであり、どのような路線に対しても低コストで導入が可能なものでありながら列車の車種を正確に判定することができる列車の車種判定方法及び車種判定装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and is capable of accurately determining the train model while being able to be introduced at any cost on any route. An object is to provide a determination method and a vehicle type determination device.
上述の目的を達成するため、本発明は以下の技術的手段を講じた。
すなわち、本発明に係る列車の車種判定方法は、停止動作中の列車の前面に対してセンサから測定ビームを走査しつつ照射し、前記列車の前面で反射した測定ビームを計測することで、前記列車の先頭形状を求め、求められた列車の先頭形状に基づいて列車の車種を判定することを特徴とするものである。
In order to achieve the above object, the present invention takes the following technical means.
That is, the train vehicle type determination method according to the present invention irradiates while scanning the measurement beam from the sensor to the front of the train in a stop operation, and measures the measurement beam reflected by the front of the train, A train head shape is obtained, and a vehicle type of the train is determined based on the obtained train head shape.
なお、好ましくは、前記センサから列車までの距離と、この距離における列車の先頭形状のデータとを求めておき、前記求められた距離が予め定められた値となるときの列車の先頭形状のデータを用いて車種の判定を行うとよい。
なお、好ましくは、前記列車の車種を判定するに際しては、既存の車種に対して先頭形状の形状データを予め求めておき、既存の車種の形状データと、実際に測定した計測データとの類似度評価スコアを求め、求められた類似度評価スコアに基づいて車種の判定を行うとよい。
Preferably, the distance from the sensor to the train and the train head shape data at this distance are obtained, and the train head shape data when the obtained distance is a predetermined value. The vehicle type should be determined using.
Preferably, when determining the train type, the shape data of the head shape is obtained in advance for the existing vehicle type, and the similarity between the shape data of the existing vehicle type and the measured data actually measured An evaluation score is obtained, and the vehicle type is determined based on the obtained similarity evaluation score.
なお、好ましくは、前記列車の前面の全領域の中から、車種間での形状差が大きな領域を予め選び、前記測定ビームを、前記車種間での形状差が大きな領域に向けて照射するとよい。
なお、好ましくは、前記車種間での形状差が大きな領域が、ヘッドライトが設けられた高さに設定されているとよい。
Preferably, a region having a large shape difference between vehicle types is selected in advance from all the regions in front of the train, and the measurement beam is irradiated toward a region having a large shape difference between the vehicle types. .
In addition, Preferably, the area | region where the shape difference between the said vehicle types is large is good to set to the height in which the headlight was provided.
一方、本発明の列車の車種判定装置は、停止動作中の列車の前面に対して測定ビームを走査しつつ照射し、当該列車の前面で反射した測定ビームを計測するセンサと、前記センサで計測された測定ビームの計測結果を用いて前記列車の先頭形状を求め、求められた列車の先頭形状に基づいて列車の車種を判定する判定部とを有することを特徴とする。 On the other hand, the train type determination apparatus for a train according to the present invention irradiates the front surface of the train being stopped while irradiating it with the measurement beam, and measures the measurement beam reflected on the front surface of the train, and the sensor And a determination unit for determining the train head shape using the measurement result of the measured beam and determining the train type based on the determined train head shape.
本発明に係る列車の車種判定方法及び車種判定装置によれば、どのような路線に対しても低コストで導入が可能なものでありながら列車の車種を正確に判定することができる。 The train vehicle type determination method and the vehicle type determination device according to the present invention can accurately determine the vehicle type of a train while being able to be introduced at any cost on any route.
以下、本発明に係る列車Ｔの車種判定装置１及び車種判定方法の実施形態を、図を基に
説明する。
本発明に係る車種判定装置１及び車種判定方法は、新幹線、在来線、新交通システム、地下鉄などの駅のホームに設置されて、このホームに停止しているあるいはこれから停止しようとしている列車Ｔの車種を判定する技術に関するものである。本発明の列車Ｔの車種判定装置１は、停止動作中の列車Ｔの前面に対してセンサ２から測定ビーム３を走査しつつ照射し、列車Ｔの前面で反射した測定ビーム３を計測することで列車Ｔの先頭形状を求め、求められた列車Ｔの先頭形状に基づいて列車Ｔの車種を判定する構成とされている。
Hereinafter, embodiments of a vehicle
The vehicle
上述した車種判定装置１や車種判定方法で車種が判定される「列車Ｔ」には、軌道（軌条）上を走行するさまざまな走行体、例えば電車、モノレール、路面電車、ケーブルカー、路線バスなどが含まれている。また、「車種」には、新幹線、ＪＲの在来線、私鉄、地下鉄、新交通システムなどで採用される車輌の種類、一般的には「車輌番号（車番）」や「型式番号」を用いて示される車輌の種類が含まれる。
For the “train T” in which the vehicle type is determined by the vehicle
具体的には、上述した車種判定装置１では、プラットホーム４に入線した列車Ｔの車輌番号や形式番号を判別している。このように車輌番号や型式番号が判定できれば、車輌の長さ、ドアの数や間隔の類別もある程度は可能となる。
図１に示すように、第１実施形態の列車Ｔの車種判定装置１は、停止動作中の列車Ｔの前面に対して測定ビーム３を走査しつつ照射し、当該列車Ｔの前面で反射した測定ビーム３を計測するセンサ２と、このセンサ２で計測された測定ビーム３の計測結果を用いて列車Ｔの先頭形状を求め、求められた列車Ｔの先頭形状に基づいて列車Ｔの車種を判定する判定部５と、を有している。
Specifically, in the vehicle
As shown in FIG. 1, the vehicle
測定ビーム３を照射するセンサ２は、プラットホーム４に停車する列車Ｔに対して、この列車Ｔの進行方向の前方に配備されており、列車Ｔの前面に対して前方から測定ビーム３を照射可能とされている。図例では、センサ２は、プラットホーム４より上側の空間に設置されており、プラットホーム４の側面から水平方向に走査状に測定ビーム３を照射できるようになっている。
The
上述したセンサ２は、列車Ｔの走行を妨げない場所（建築限界の外側）であって、乗客や鉄道員に対する安全性を損なわない場所に設置される。また、センサ２の設置高さは、列車Ｔの前面に対して測定ビーム３を水平に照射できるように、測定ビームの照射位置と同じ高さ（線路６が設置された地表面から１０００ｍｍ〜２０００ｍｍの高さ）とされる。これらの条件を全て満たす場所としては、例えば、プラットホームの上面が挙げられる。このようなプラットホームの上にセンサ２を設ければ、列車Ｔの前面に対して測定ビームを水平方向に沿って照射させることができるようになり、列車Ｔの先頭形状のデータとして後述するような明瞭なデータを得ることが可能となる。
The
センサ２は、列車Ｔの前面に向けて、左右方向を向く直線上に測定ビーム３を１次元走査している。また、センサ２は、列車Ｔの前面で反射した測定ビーム３の反射波を受信することにより、センサ２から列車Ｔの前面までの距離を測定する構成となっている。この測定ビーム３はセンサ２から一定の周期で発信され、所定の発信周期ごとに測定が行われる。
The
測定ビーム３は、センサ２から照射される指向性の強い光線であり、本実施形態では波長が８００ｎｍ〜１μｍ程度の半導体レーザが用いられる。このような半導体レーザはＴＯＦ（Time of flight）方式の１次元走査方式の距離センサなどに用いられており、ＴＯＦ方式の距離センサを本発明の測定ビーム３の照射機構（センサ２）としてそのまま利用することができる。
The
例えば、上述したような半導体レーザには、運転士の目に入った場合を考えて可視光領域（波長３６０ｎｍ〜８００ｎｍ）ではなく、近赤外領域（波長８００ｎｍ〜１μｍ程度）のレーザ光（アイセーフレーザ）を用いることが望ましい。このような近赤外領域のレーザは、人の目で光として視認ができない不可視の光線であるため、レーザ光が運転士の運転操作や目視確認を妨げることはない。また、前述のように、特定の角度を連続照射するのではなく、短時間の照射を一定周期で繰り返しながら広い角度を走査するため、人の
目に入るとしてもごく短時間であり、目に損傷を与えることが無いからである。
For example, in the case of the semiconductor laser as described above, laser light (eye-safe) in the near-infrared region (wavelength 800 nm to 1 μm) is used instead of the visible light region (wavelength 360 nm to 800 nm) in consideration of entering the eyes of the driver It is desirable to use a laser. Such a laser in the near-infrared region is an invisible light beam that cannot be visually recognized by human eyes, so that the laser light does not hinder the driving operation or visual confirmation of the driver. In addition, as described above, instead of continuously irradiating a specific angle, it scans a wide angle while repeating short-time irradiation at a constant period. This is because there is no damage.
また、測定ビーム３の左右方向の走査幅、言い換えれば走査角度は大きい方がよく、走査角度が９０°程度有れば、列車Ｔの前面を広範囲に検出することができる故、９０°乃至はこれ以上の走査角度を持つことが好ましい。このような走査角度とすることで、列車Ｔの先頭に測定ビーム３を確実に照射して、列車Ｔの車種を正確に判定することが可能となる。
Further, the scanning width of the
さらに、測定ビーム３は、車種間の差が出やすいヘッドライト７付近の高さに向けて照射されるのが好ましい。この「ヘッドライト７付近の高さ」とは、線路６が設けられた地表面から１０００ｍｍ〜２０００ｍｍの高さであり、列車Ｔの正面ガラスの下縁から連結器までの上下に広い領域に亘っている。この「ヘッドライト７付近の高さ」に測定ビーム３を照射すれば、ある車種ではヘッドライトの上を横切るように測定ビーム３が照射され、別の車種ではヘッドライトがない場所の上を横切るように測定ビーム３が照射されるので、車種毎にヘッドライトの有無に応じた結果が得られ、先頭形状のデータとして車種毎に明瞭な差がある結果が得られやすくなり、車種の判定の精度も向上するからである。
Furthermore, it is preferable that the
例えば、図１に示す列車Ｔの前面は平坦であり、ヘッドライト７の高さも測定ビーム３の高さと等しくなっている。しかし、図２の列車Ｔは前面が前方に向かって膨らんだ湾曲状とされており、ヘッドライト７の高さと測定ビーム３の高さとは異なっている。当然、このような図１の列車Ｔの前面に測定ビーム３を照射すれば、先頭形状のデータとして、直線に近い形状のデータが得られ、またヘッドライト７の形状が含まれた先頭形状のデータが得られる。一方、図２の列車Ｔの前面に測定ビーム３を照射すれば、大きく湾曲した曲線状のデータであって、ヘッドライト７の形状が含まれていない先頭形状のデータが得られる。それゆえ、「ヘッドライト７付近の高さ」に向けて測定ビーム３を照射することで、図１や図２に例示するような先頭の形状やヘッドライトの有無が大きく異なった列車Ｔに対しては、車種の判定の精度をさらに向上させることができる。
For example, the front surface of the train T shown in FIG. 1 is flat, and the height of the headlight 7 is also equal to the height of the
このようにして上述の測定ビーム３を用いて測定された列車Ｔの先頭形状のデータは、判定部５に送られる。なお、この判定部５に送られるデータは、後述するように測定ビーム３の走査角度θと、センサ２から列車Ｔの前面までの距離ｒとを含むデータとなっている。
判定部５は、センサ２で測定された列車Ｔの先頭形状のデータに基づいて、列車Ｔの車種を判定する。この判定部５は、具体的にはパソコンなどで構成されている。
Thus, the data of the head shape of the train T measured using the
The
次に、判定部５で行われる信号処理、具体的には本発明の列車Ｔの車種判定方法について説明する。この信号処理は、パソコン内のプログラムを実行するという形で実現されている。
図３は、車種判定装置１と列車Ｔとの位置関係を平面的に示した図である。図３に示すように、上述したセンサ２では、列車Ｔの前面に向けて走査状に測定ビーム３が照射されており、それと同時に列車Ｔの前面で反射した測定ビーム３の反射波が受信されている。そして、受信された測定ビーム３に対してＴＯＦ（Time of flight）方式に基づく演算処理を行うことで、センサ２では列車Ｔの前面までの距離ｒが求められる。また、このセンサ２では、距離ｒの算出に合わせて、測定ビーム３の走査角度θが求められる。このようにして求められた距離ｒと角度θとのデータ（信号）は判定部５に送られる。
Next, signal processing performed by the
FIG. 3 is a diagram illustrating the positional relationship between the vehicle
判定部５では、センサ２で求められた走査角度θと距離ｒとで示される極座標系の位置データを、直交座標系（ＸＹ座標系）の位置データに変換する。この位置データの変換には、次の式（１）が用いられる。式（１）を用いて変換された位置データをＸＹ座標上にプロットすると、図４のような「列車Ｔの先頭形状」のデータが得られる。
The
図４は、ＸＹ座標上にプロットされた先頭形状のデータを、時間の経過に従って計測したものであり、ｔ０、ｔ１、ｔ２という互いに異なる３つの時間で比較したものである。
図４に示すように、ｔ０のときのデータに比べて、ｔ１（＞ｔ０）のときのデータやｔ２（＞ｔ１）のときのデータの方が原点に近くなっており、先頭形状のデータが図中において矢印で示す方向に沿って移動し、列車Ｔがセンサ２に近づいていることがわかる。
FIG. 4 shows the data of the head shape plotted on the XY coordinates measured with the passage of time, and is compared at three different times t 0 , t 1 and t 2 .
As shown in FIG. 4, as compared with the data when the t 0, t 1 (> t 0) and it is closer to the origin of the data when the data and the t 2 (> t 1) when the, It can be seen that the data of the head shape moves along the direction indicated by the arrow in the figure, and the train T is approaching the
次に、このようにしてプロットされた先頭形状のデータと、予め求められた既存の車種のデータとの間にパターンマッチングを行って、車種を判定する。
次に、パターンマッチングにより、車種を判定する手順を説明する。
図５に示すように、パターンマッチングは、得られた先頭形状のデータを標準化し、標準化されたデータと既存の車種のデータ（以降、モデルデータという）との間でデータの形状（パターン）の比較を行って類似度評価スコアを計算し、算出された類似度評価スコアの最も大きなモデルデータの車種を「入線してきた列車Ｔ」の車種として判定するものである。
Next, pattern matching is performed between the data of the top shape plotted in this way and the data of the existing vehicle type obtained in advance to determine the vehicle type.
Next, a procedure for determining the vehicle type by pattern matching will be described.
As shown in FIG. 5, the pattern matching standardizes the data of the obtained head shape, and the shape (pattern) of the data between the standardized data and the existing vehicle type data (hereinafter referred to as model data). The similarity evaluation score is calculated by comparison, and the vehicle type of the model data having the largest calculated similarity evaluation score is determined as the vehicle type of the “train T that has entered the line”.
上述したパターンマッチングは、互いに比較し合うデータ点数（データの解像度）が同じでなければ、精度の良い判定結果が得られない。それゆえ、得られた先頭形状のデータに対して、そのデータ点数がモデルデータと同じデータ点数となるように、データの標準化を行う。
このようなデータの標準化が必要なのは、次のような理由からである。図６に示すように、センサ２から照射される測定ビーム３が常に一定の走査角度ごとに（一定の走査角度ピッチで）照射されて、先頭形状のデータを計測している場合、センサ２から列車Ｔの前面までの距離が「距離Ａ」であるときは、列車Ｔの先頭形状のデータ点数は８点と多くなる。ところが、センサ２から列車Ｔの前面までの距離が「距離Ｂ（＞距離Ａ）」と遠くなると、センサ２から見た列車Ｔの幅が相対的に短くなり、列車Ｔの先頭形状のデータ点数は６点に減じる。さらに、センサ２から列車Ｔの前面までの距離が「距離Ｃ（＞距離Ｂ）」とさらに遠くなるとデータ点数は５点に減じる。この図６の結果から明らかなように、センサ２から列車Ｔの前面までの距離の変化に応じて、センサ２で測定される先頭形状のデータ点数は大きく変動する。それゆえ、パターンマッチングにおいては、互いに比較し合う先頭形状のデータ点数が等しくなるように、センサ２から列車Ｔの前面までの距離も一定とされているのが好ましいのである。
In the pattern matching described above, an accurate determination result cannot be obtained unless the number of data points (data resolution) to be compared with each other is the same. Therefore, standardization of the data is performed on the obtained top shape data so that the number of data points is the same as that of the model data.
Such data standardization is necessary for the following reasons. As shown in FIG. 6, when the
そこで、第１実施形態の車種判定方法では、センサ２からの距離の変化に合わせて先頭形状のデータを複数回に亘って取り込み、取り込まれた複数の先頭形状のデータの中から既存の車種のデータと同じ距離にあるデータだけを抽出する。
このようにして抽出された先頭形状のデータは、センサ２からの距離が既存の車種のデータと同じであるため、モデルデータとほぼ等しいデータ点数となっていることが多い。それゆえ、データ点数同士がほぼ等しい場合には、そのまま上述した類似度評価スコアの計算を行ってもよい。
Therefore, in the vehicle type determination method according to the first embodiment, the head shape data is fetched a plurality of times in accordance with the change in the distance from the
The head shape data extracted in this way often has the same number of data points as the model data because the distance from the
しかし、列車Ｔの先頭形状が非常に凹凸に富んだ形状である場合は、センサ２からの距離をモデルデータと等しくしても、データ点数に差が生じる場合がある。また、何らかの理由により、データ点数を等しくすることが困難な場合もある。そのような場合は、次のようなデータの標準化を上述の手段に追加してあるいは上述の手段に代えて行うとよい。
つまり、まず、抽出された全ての点を結んで１つの折れ線状の連続線を形成する。そして、形成された連続線を所定の標準点数に再分割する。例えば、センサ２からの距離が５ｍにある幅３ｍの列車Ｔに対して、１５０点でモデルデータとの間にパターンマッチングを行う場合、実際に抽出されたデータの点数が１５０点に満たないときは、連続線を形成した上で１５０点で再分割を行う。このようにすれば、走査角度分解能が０．１６６６７度で、点数が１５０点のデータが得られる。
However, when the top shape of the train T is very uneven, even if the distance from the
That is, first, all the extracted points are connected to form one broken line-like continuous line. Then, the formed continuous line is subdivided into a predetermined standard number of points. For example, when pattern matching is performed with model data at 150 points for a train T with a width of 3 m at a distance of 5 m from the
なお、実際の計測においては、一般に走査角度分解能は上述した０．１６６６７度のように一定の値であるため、センサ２から列車Ｔまでが近い場合には例えば１５ｍｍピッチのように短い間隔で先頭形状のデータが計測され、またセンサ２から列車Ｔまでが遠い場合には３０ｍｍピッチのように長い間隔で先頭形状のデータが計測されることになる。
上述したデータの標準化により、先頭形状のデータのデータ点数が、既存の車種（モデルデータ）のデータ点数と等しくなったら（先頭形状のデータが標準化されたら）、次に
パターンマッチングを行う。
In actual measurement, since the scanning angle resolution is generally a constant value such as 0.16667 degrees as described above, when the distance from the
When the number of data points of the top shape data becomes equal to the number of data points of the existing vehicle type (model data) by the above-described data standardization (when the top shape data is standardized), pattern matching is performed next.
パターンマッチングは、まず得られた先頭形状のデータのパターンと、既存データのパターンとを用いて、類似度評価スコアを計算し、計算された類似度評価スコアの大小で列車Ｔの先頭形状を判定するものである。
この類似度評価スコアに用いられる式は、正規化相互相関の式として周知な式であり、例えば以下の式（２）に示されるようなものである。
In pattern matching, first, the similarity score is calculated using the obtained data pattern of the leading shape and the existing data pattern, and the leading shape of the train T is determined based on the magnitude of the calculated similarity score. To do.
The equation used for the similarity evaluation score is a well-known equation for normalized cross-correlation, for example, as shown in the following equation (2).
この式（２）で計算される類似度評価スコア（ＲＮＣＣ）の値が最も高かった場合に、そのときのモデルデータの形状を有する車種が「入線してきた列車Ｔ」の車種として判定される。
図７には、上記した列車Ｔの車種判定方法を用いて、移動体の先頭形状のデータを取得した結果が示されている。運行中の列車Ｔを実験における移動体として採用するのは難しいため、この実施例では、移動体として自動車を採用している。
When the similarity evaluation score (R NCC ) calculated by the equation (2) is the highest, the vehicle type having the shape of the model data at that time is determined as the vehicle type of the “train T that has entered the line”. .
FIG. 7 shows the result of acquiring the data of the head shape of the moving body using the above-described vehicle type determination method for the train T. Since it is difficult to employ the train T in operation as a moving body in the experiment, in this embodiment, an automobile is employed as the moving body.
図７は、車幅１７００ｍｍの移動体の先頭部分に対して、地表面から５００ｍｍ（バンパー）の高さを水平方向に向かって走査状に半導体レーザの測定ビーム３を照射し、得られた測定ビーム３の反射波から移動体の先頭形状を計測したものである。なお、この先頭形状の形状データは、センサ２から移動体までの距離が５ｍの位置で計測されたものであり、１７００ｍｍの範囲を１００点の位置データに分けて計測したものである。
FIG. 7 shows a measurement obtained by irradiating a
図７に示すように、上述の実験で計測された先頭形状のデータは下方に向かって突出するように湾曲しており、移動体の先端部（自動車のバンパー）の断面形状が明瞭に表現されている。このことから、走行体の先頭部分に走査状に測定ビーム３を照射し、得られた測定ビーム３の反射波から走行体の先頭形状を計測することは十分可能であることが分かる。
As shown in FIG. 7, the data of the head shape measured in the above experiment is curved so as to protrude downward, and the sectional shape of the tip of the moving body (bumper of the automobile) is clearly expressed. ing. From this, it can be seen that it is sufficiently possible to irradiate the head portion of the traveling body with the
なお、図７で計測される先頭形状のデータが左右非対称に見えるのは、移動体の前面（バンパー部分）の曲率が大きく、遠方が影になって測定ビーム３が届かないためであると考えられる。また、実際の列車Ｔでは、移動体に比べて幅が約３０００ｍｍと広くなるため、計測されるデータの点数はさらに多くなると考えられる。
この実施例からも明らかなように、本発明に係る列車Ｔの車種判定方法及び車種判定装置を用いることで、どのような路線に対しても低コストで導入が可能なものでありながら列車Ｔの車種を正確に判定することができるようになる。
The head shape data measured in FIG. 7 seems to be asymmetrical because the curvature of the front surface (bumper part) of the moving body is large and the
As is clear from this embodiment, the train T can be introduced to any route at low cost by using the vehicle type determination method and the vehicle type determination device of the train T according to the present invention. The vehicle type can be accurately determined.
ところで、今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 By the way, it should be thought that embodiment disclosed this time is an illustration and restrictive at no points. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.
１ 車種判定装置
２ センサ
３ 測定ビーム
４ プラットホーム
５ 判定部
６ 線路
７ ヘッドライト
Ｔ 列車
1 vehicle
Claims (6)
前記列車の前面で反射した測定ビームを計測することで、前記列車の先頭形状を求め、
求められた列車の先頭形状に基づいて列車の車種を判定することを特徴とする列車の車種判定方法。 Irradiate while scanning the measurement beam from the sensor to the front of the stopping train
By measuring the measurement beam reflected at the front of the train, find the top shape of the train,
A vehicle type determination method for a train, characterized in that the vehicle type of the train is determined based on the determined top shape of the train.
前記求められた距離が予め定められた値となるときの列車の先頭形状のデータを用いて車種の判定を行うことを特徴とする請求項１に記載の列車の車種判定方法。 Find the distance from the sensor to the train and the data of the top shape of the train at this distance,
The vehicle type determination method according to claim 1, wherein the vehicle type is determined using data of a train head shape when the obtained distance becomes a predetermined value.
既存の車種に対して先頭形状の形状データを予め求めておき、
既存の車種の形状データと、実際に測定した計測データとの類似度評価スコアを求め、
求められた類似度評価スコアに基づいて車種の判定を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の列車の車種判定方法。 In determining the train type,
Find the shape data of the top shape in advance for the existing model,
Find the similarity evaluation score between the shape data of the existing car model and the measured data actually measured,
The vehicle type determination method according to claim 1, wherein the vehicle type is determined based on the obtained similarity evaluation score.
前記測定ビームを、前記車種間での形状差が大きな領域に向けて照射することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の列車の車種判定方法。 From the entire area of the front of the train, select in advance an area with a large shape difference between vehicle types,
The train model determination method according to any one of claims 1 to 3, wherein the measurement beam is irradiated toward a region where a shape difference between the vehicle types is large.
前記センサで計測された測定ビームの計測結果を用いて前記列車の先頭形状を求め、求められた列車の先頭形状に基づいて列車の車種を判定する判定部と、
を有することを特徴とする列車の車種判定装置。 A sensor that irradiates the front of the train being stopped while irradiating the measurement beam while scanning, and that measures the measurement beam reflected from the front of the train;
A determination unit that determines the top shape of the train using the measurement result of the measurement beam measured by the sensor, and determines the train type based on the determined top shape of the train,
A vehicle type determination device for a train, comprising:
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