JP7397704B2

JP7397704B2 - Diagnostic equipment, systems, control methods and programs

Info

Publication number: JP7397704B2
Application number: JP2020020608A
Authority: JP
Inventors: 清君塚; 信一齋藤; 勇介水戸; 正太郎伊東; 尚大植松; 祐輝山田
Original assignee: Nippon Steel Corp; Nippon Steel Texeng Co Ltd
Current assignee: Nippon Steel Corp; Nippon Steel Texeng Co Ltd
Priority date: 2020-02-10
Filing date: 2020-02-10
Publication date: 2023-12-13
Anticipated expiration: 2040-02-10
Also published as: JP2021129329A

Description

本発明は、診断装置、システム、制御方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a diagnostic device, a system, a control method, and a program.

移動体が路盤上を移動する際に、移動体に設置された加速度センサ等のセンサを介して測定されたデータを用いて路盤の異常を診断することが行われている。
特許文献１には、定められた軌道を車両が走行する軌道系交通システムの軌道設備又は車両設備の異常を診断する方法が開示されている。
また、特許文献２には、車両が移動する軌道の状態を車両の振動から把握するシステムが開示されている。 BACKGROUND ART When a moving body moves on a roadbed, abnormalities in the roadbed are diagnosed using data measured via sensors such as acceleration sensors installed on the moving body.
Patent Document 1 discloses a method for diagnosing an abnormality in track equipment or vehicle equipment of a track-based transportation system in which vehicles run on predetermined tracks.
Moreover, Patent Document 2 discloses a system that grasps the state of a track on which a vehicle moves from vibrations of the vehicle.

特開２００８－１４８４６６号公報Japanese Patent Application Publication No. 2008-148466 特開２００５－２３１４２７号公報Japanese Patent Application Publication No. 2005-231427

移動体によっては、速度が制限される場合がある。速度が低速になる程、移動体に設置されたセンサを介して得られるデータが微弱なデータとなる場合がある。このような場合、センサを介して微弱なデータしか得られず、移動体が移動する路盤の異常の診断ができなくなる場合があるという問題がある。
そこで、本発明は、速度が制限されている移動体に設置されたセンサの信号を用いて路盤の異常の診断をより精度よく行うことを目的とする。 Depending on the moving object, the speed may be limited. As the speed becomes lower, data obtained through sensors installed on the moving body may become weaker. In such a case, there is a problem in that only weak data can be obtained through the sensor, making it impossible to diagnose abnormalities in the roadbed on which the mobile object moves.
Therefore, an object of the present invention is to more accurately diagnose abnormalities in the roadbed using signals from sensors installed on moving bodies whose speed is limited.

本発明の診断装置は、移動体が路盤上を移動する際に前記移動体に設置されたセンサにより測定されるセンサデータに基づいて決定される前記路盤上の場所に対応する複数の物理量に関する複数のデータであって、前記移動体に対してかかる複数の異なる方向の加速度に関するデータそれぞれと、前記移動体の複数の異なる回転方向の角速度に関するデータそれぞれと、前記移動体の複数の異なる回転方向の傾斜角に関するデータそれぞれと、のうちの少なくとも２つ以上のデータを含む前記複数のデータを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記複数のデータの中に、前記複数のデータそれぞれについて設定された第１の閾値以上となるデータが２以上の予め定められた個数以上、存在するか否か、及び、前記複数のデータそれぞれについて設定された閾値であって、前記複数のデータそれぞれについて設定された前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上となるデータが前記複数のデータの中に１つ以上、存在するか否か、に基づいて、前記路盤上の前記場所に異常があるか否かを診断する診断手段と、を有する。 The diagnostic device of the present invention provides a plurality of physical quantities related to a plurality of physical quantities corresponding to a location on the roadbed determined based on sensor data measured by a sensor installed on the moving body when the moving body moves on the roadbed. data regarding the acceleration in a plurality of different directions applied to the moving body, each data regarding the angular velocity of the moving body in a plurality of different rotational directions, and data on the angular velocity of the moving body in a plurality of different rotational directions. an acquisition means for acquiring the plurality of data including at least two or more of the data regarding the inclination angle, and among the plurality of data acquired by the acquisition means, for each of the plurality of data; Whether or not there are two or more predetermined numbers of data that are equal to or greater than a first set threshold , and a threshold set for each of the plurality of data, and for each of the plurality of data. An abnormality is detected at the location on the roadbed based on whether there is one or more data among the plurality of data that is equal to or higher than a second threshold value that is larger than the first threshold value that has been set. and diagnostic means for diagnosing whether or not the present invention is present.

本発明によれば、速度が制限されている移動体に設置されたセンサの信号を用いて路盤の異常の診断をより精度よく行うことができる。 According to the present invention, abnormalities in the roadbed can be diagnosed with higher accuracy using signals from sensors installed on moving bodies whose speed is limited.

図１は、診断システムのシステム構成の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of the system configuration of a diagnostic system. 図２は、診断装置のハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the diagnostic device. 図３は、診断装置の機能構成の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of the functional configuration of the diagnostic device. 図４は、センサデータ収集処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of sensor data collection processing. 図５は、データ取得処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of data acquisition processing. 図６は、診断処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of diagnostic processing. 図７は、実験状況を説明する図である。FIG. 7 is a diagram explaining the experimental situation. 図８は、実験で取得されたデータを示す図である。FIG. 8 is a diagram showing data obtained in an experiment. 図９は、実験で取得されたデータを示す図である。FIG. 9 is a diagram showing data obtained in an experiment. 図１０は、実験で取得されたデータを示す図である。FIG. 10 is a diagram showing data obtained in an experiment. 図１１は、実験結果を説明する図である。FIG. 11 is a diagram illustrating the experimental results.

＜実施形態＞
以下、本発明の一実施形態について図面に基づいて説明する。 <Embodiment>
Hereinafter, one embodiment of the present invention will be described based on the drawings.

（診断システム）
図１は、本実施形態の診断システム１００のシステム構成の一例を示す図である。
診断システム１００は、移動体１１０に設置され、移動体１１０が移動する路盤に異常があるか否かを診断するシステムである。路盤の異常とは、路盤に生じた予め定められた正常状態からの何等かの乖離である。本実施形態では、路盤の異常には、軌条の破損、軌条の断裂等の重篤なものだけでなく、軌条の摩耗、擦り傷等の軽微なものも含まれる。移動体１１０は、路盤上に設置された軌条に沿った軌道を移動する鉄道車両である。ただし、他の例として、移動体１１０は、道路上を移動する車両、レール上を移動する天井クレーン等の他の移動体であってもよい。本実施形態では、移動体１１０は、低速として定められた速度帯（例えば、２０ｋｍ／ｈ未満、１０ｋｍ／ｈ以下等）で軌条に沿って移動し、この速度帯以上の速度で移動することができない。
診断システム１００は、診断装置１０１、加速度センサ１０２、角速度センサ１０３、軌間センサ１０４、測位計１０５を含む。 (Diagnostic system)
FIG. 1 is a diagram showing an example of the system configuration of a diagnostic system 100 of this embodiment.
The diagnostic system 100 is installed in a moving body 110 and is a system that diagnoses whether or not there is an abnormality in the roadbed on which the moving body 110 moves. An abnormality in the roadbed is any deviation from a predetermined normal state that occurs in the roadbed. In this embodiment, roadbed abnormalities include not only serious ones such as rail damage and rail rupture, but also minor ones such as rail wear and abrasions. The moving body 110 is a railway vehicle that moves on a track along a rail installed on a roadbed. However, as another example, the moving object 110 may be another moving object such as a vehicle that moves on a road or an overhead crane that moves on a rail. In the present embodiment, the moving object 110 moves along the rail in a speed range defined as low speed (for example, less than 20 km/h, 10 km/h or less, etc.), and cannot move at a speed higher than this speed range. Can not.
The diagnostic system 100 includes a diagnostic device 101, an acceleration sensor 102, an angular velocity sensor 103, a track sensor 104, and a positioning meter 105.

診断装置１０１は、加速度センサ１０２、角速度センサ１０３、軌間センサ１０４のうちの少なくとも１つを用いて測定されたデータに基づいて、路盤に異常があるか否かを診断する情報処理装置である。診断装置１０１は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、移動体に組み込まれたコンピュータ、サーバ装置、タブレット装置等である。
加速度センサ１０２は、移動体１１０にかかる加速度の測定に用いられるセンサである。角速度センサ１０３は、移動体１１０の角速度の測定に用いられるセンサである。加速度センサ１０２は、移動体１１０の予め定められた１対の車輪を介して伝わる加速度を、適切に検知できるように、この１対の車輪から予め定められた範囲（例えば、この１対の車輪の中間の位置から予め定められた閾値以下の距離の範囲）内の位置に設置されている。以下では、この予め定められた１対の車輪を基準車輪対とする。
また、角速度センサ１０３は、基準車輪対と軌条との接触により生じる角速度を適切に検知できるように、基準車輪対から予め定められた範囲（例えば、この１対の車輪の中間の位置から予め定められた閾値以下の距離の範囲）内の位置に設置されている。 The diagnostic device 101 is an information processing device that diagnoses whether or not there is an abnormality in the roadbed based on data measured using at least one of the acceleration sensor 102, the angular velocity sensor 103, and the track sensor 104. The diagnostic device 101 is, for example, a personal computer (PC), a computer built into a mobile object, a server device, a tablet device, or the like.
Acceleration sensor 102 is a sensor used to measure acceleration applied to moving body 110. The angular velocity sensor 103 is a sensor used to measure the angular velocity of the moving body 110. The acceleration sensor 102 is arranged within a predetermined range from the pair of wheels (for example, within a predetermined range of (within a predetermined distance range of less than a predetermined threshold value). Hereinafter, this predetermined pair of wheels will be referred to as a reference wheel pair.
In addition, the angular velocity sensor 103 is configured to operate within a predetermined range from the reference wheel pair (for example, from a midpoint position between the pair of wheels) so as to appropriately detect the angular velocity caused by contact between the reference wheel pair and the rail. is installed at a position within a distance range (within a distance below the specified threshold).

軌間センサ１０４は、２つの２次元レーザ計測計を含み軌道における２本の軌条（レール）間の距離である軌間の測定に用いられるセンサである。軌間センサ１０４の２つの２次元レーザ計測計それぞれは、測定位置において、移動体１１０の進行方向を前方向とし、重力方向を下方向とした場合の左右方向における軌道の２つの軌条それぞれの端部の位置を測定する。そして、軌間センサ１０４は、２つの２次元レーザ計測計それぞれにより測定された位置に基づいて、測定位置における軌間を計測する。軌間センサ１０４の２つの２次元レーザ計測計それぞれは、軌条上の基準車輪対が接触する位置の近傍の位置（例えば、接触位置から、前方に予め定められた距離だけ進んだ位置）におけるレールの位置を測定できるように、移動体１１０の筐体の下部に設置されている。本実施形態では、軌間センサ１０４が測定する軌間は、軌条において基準車輪対が接触する位置における軌間であると仮定する。
以下では、移動体１１０の進行方向を前方向とする。また、以下では、重力方向を下方向とする。
測位計１０５は、路盤上の予め定められた位置に設置されているＲＦＩＤタグを読み取るＲＦＩＤタグリーダ、レーザドップラ速度計を含み、移動体１１０の位置を測定する計測器である。測位計１０５は、ＲＦＩＤタグリーダを介して、ＲＦＩＤタグからの信号を読み取ることで、移動体１１０の位置を求める。また、測位計１０５は、レーザドップラ速度計を介して、移動体１１０の速度を求める。本実施形態では、測位計１０５は、路盤上における基準車輪対の位置（例えば、移動体１１０のスタート地点から１００ｍの位置等）を、移動体１１０の位置として測定する。ただし、測位計１０５は、他の方法を用いて、移動体１１０の位置を求めてもよい。例えば、測位計１０５は、ＧＰＳを用いて、移動体１１０の位置を求めることとしてもよい。また、測位計１０５は、レーザ距離計を用いて、移動体１１０の位置を求めてもよい。また、測位計１０５は、移動体１１０に設置されたスピードメータからの車速信号に基づいて、移動体１１０の位置を求めてもよい。 The gauge sensor 104 is a sensor that includes two two-dimensional laser measuring meters and is used to measure the gauge, which is the distance between two rails on the track. At the measurement position, each of the two two-dimensional laser measuring meters of the track sensor 104 measures the ends of each of the two rails of the track in the left-right direction when the traveling direction of the moving body 110 is the forward direction and the direction of gravity is the downward direction. Measure the position of. Then, the gauge sensor 104 measures the gauge at the measurement position based on the positions measured by each of the two two-dimensional laser measuring meters. Each of the two two-dimensional laser measuring meters of the track sensor 104 measures the rail at a position near the position where the reference wheel pair on the track contacts (for example, a position a predetermined distance forward from the contact position). It is installed at the bottom of the housing of the moving body 110 so that the position can be measured. In this embodiment, it is assumed that the gauge measured by the gauge sensor 104 is the gauge at the position where the reference wheel pair contacts on the track.
In the following, the traveling direction of the moving body 110 will be referred to as the forward direction. Further, in the following, the direction of gravity is assumed to be downward.
The positioning meter 105 is a measuring instrument that measures the position of the moving body 110, including an RFID tag reader that reads an RFID tag installed at a predetermined position on the roadbed, and a laser Doppler speed meter. The positioning meter 105 determines the position of the mobile object 110 by reading the signal from the RFID tag via the RFID tag reader. Furthermore, the positioning meter 105 determines the speed of the moving object 110 via a laser Doppler velocimeter. In this embodiment, the positioning meter 105 measures the position of the reference wheel pair on the roadbed (for example, a position 100 m from the starting point of the moving body 110) as the position of the moving body 110. However, the positioning device 105 may determine the position of the moving object 110 using other methods. For example, the positioning device 105 may use GPS to determine the position of the mobile object 110. Furthermore, the positioning meter 105 may determine the position of the moving object 110 using a laser distance meter. Furthermore, the positioning device 105 may determine the position of the moving object 110 based on a vehicle speed signal from a speedometer installed in the moving object 110.

（診断装置の詳細）
図２は、診断装置１０１のハードウェア構成の一例を示す図である。診断装置１０１は、ＣＰＵ２０１、主記憶装置２０２、補助記憶装置２０３、デバイスＩ／Ｆ２０４、入力部２０５、出力部２０６を含む。各要素は、システムバス２０７を介して、相互に通信可能に接続されている。
ＣＰＵ２０１は、診断装置１０１を制御する中央演算装置である。主記憶装置２０２は、ＣＰＵ２０１のワークエリア、データの一時的な記憶領域として機能するＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）等の記憶装置である。補助記憶装置２０３は、各種プログラム、各種設定情報、各種計測データ等を記憶する記憶装置である。補助記憶装置２０３は、ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等である。 (Details of diagnostic equipment)
FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the diagnostic device 101. The diagnostic device 101 includes a CPU 201 , a main storage device 202 , an auxiliary storage device 203 , a device I/F 204 , an input section 205 , and an output section 206 . Each element is communicably connected to each other via a system bus 207.
CPU 201 is a central processing unit that controls diagnostic device 101 . The main storage device 202 is a storage device such as a random access memory (RAM) that functions as a work area for the CPU 201 and a temporary storage area for data. The auxiliary storage device 203 is a storage device that stores various programs, various setting information, various measurement data, and the like. The auxiliary storage device 203 is a read only memory (ROM), a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), or the like.

デバイスＩ／Ｆ２０４は、加速度センサ１０２、角速度センサ１０３、軌間センサ１０４、測位計１０５等の外部のデバイスとの接続に用いられるインターフェースである。ＣＰＵ２０１は、デバイスＩ／Ｆ２０４を介して、加速度センサ１０２、角速度センサ１０３、軌間センサ１０４、測位計１０５との間で情報の入出力を行う。
入力部２０５は、マウス、キーボード、タッチパネル、専用のコントローラ、マイク等の入力装置である。出力部２０６は、モニタ、スピーカ、タッチパネルの表示部等の出力装置である。
ＣＰＵ２０１が、補助記憶装置２０３等に記憶されたプログラムにしたがって処理を実行することで、図３で後述する診断装置１０１の機能、図４～６で後述するフローチャートの処理等が実現される。 The device I/F 204 is an interface used for connection with external devices such as the acceleration sensor 102, the angular velocity sensor 103, the track sensor 104, and the positioning meter 105. The CPU 201 inputs and outputs information to and from the acceleration sensor 102, the angular velocity sensor 103, the track sensor 104, and the positioning meter 105 via the device I/F 204.
The input unit 205 is an input device such as a mouse, a keyboard, a touch panel, a dedicated controller, and a microphone. The output unit 206 is an output device such as a monitor, a speaker, a touch panel display, or the like.
By the CPU 201 executing processes according to programs stored in the auxiliary storage device 203 and the like, functions of the diagnostic apparatus 101 described later in FIG. 3, processes in flowcharts described later in FIGS. 4 to 6, etc. are realized.

図３は、診断装置１０１の機能構成の一例を示す図である。診断装置１０１は、取得部３０１、診断部３０２を含む。
取得部３０１は、加速度センサ１０２、角速度センサ１０３、軌間センサ１０４を介して、予め定められた種類のデータを取得する。本実施形態では、取得部３０１は、加速度センサ１０２、角速度センサ１０３、軌間センサ１０４等の計測器の少なくとも１つから出力される信号に基づいて求められる、何等かの物理量に関するデータを取得する。
診断部３０２は、取得部３０１により取得されたデータに基づいて、路盤上に設定された場所に異常が存在するか否かを診断する。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the functional configuration of the diagnostic device 101. The diagnostic device 101 includes an acquisition section 301 and a diagnosis section 302.
The acquisition unit 301 acquires predetermined types of data via the acceleration sensor 102, the angular velocity sensor 103, and the track sensor 104. In this embodiment, the acquisition unit 301 acquires data regarding some physical quantity, which is determined based on a signal output from at least one of measuring instruments such as the acceleration sensor 102, the angular velocity sensor 103, and the track sensor 104.
The diagnosis unit 302 diagnoses whether or not an abnormality exists at a location set on the roadbed based on the data acquired by the acquisition unit 301.

（診断システム１００の処理）
図４を用いて、診断システム１００が実行するセンサデータ収集処理を説明する。
本実施形態では、診断システム１００は、移動体１１０が路盤上をスタート地点から移動し始めたことに併せて、図４の処理を開始する。以下では、センサから出力されるデータをセンサデータとする。
Ｓ４０１において、取得部３０１は、測位計１０５を介して、処理時点における移動体１１０の位置（基準車輪対の位置）と、移動体１１０の速度と、を取得する。
Ｓ４０２において、取得部３０１は、加速度センサ１０２から出力される複数の方向の加速度を示すセンサデータを取得する。本実施形態では、取得部３０１は、この複数の方向の加速度を示すセンサデータとして、前後方向にかかる加速度、上下方向にかかる加速度、左右方向にかかる加速度をそれぞれ示す３つのセンサデータを取得する。 (Processing of diagnostic system 100)
The sensor data collection process executed by the diagnostic system 100 will be described using FIG. 4.
In this embodiment, the diagnostic system 100 starts the process shown in FIG. 4 in conjunction with the mobile object 110 starting to move from the starting point on the roadbed. In the following, data output from a sensor will be referred to as sensor data.
In S<b>401 , the acquisition unit 301 acquires the position of the moving body 110 (the position of the reference wheel pair) and the speed of the moving body 110 at the time of processing via the positioning device 105 .
In S402, the acquisition unit 301 acquires sensor data indicating acceleration in a plurality of directions output from the acceleration sensor 102. In the present embodiment, the acquisition unit 301 acquires three pieces of sensor data each representing acceleration in the front-rear direction, acceleration in the vertical direction, and acceleration in the left-right direction, as sensor data representing acceleration in the plurality of directions.

Ｓ４０３において、取得部３０１は、角速度センサ１０３から出力される複数の回転方向の角速度を示すセンサデータを取得する。本実施形態では、取得部３０１は、この複数の回転方向の角速度を示すセンサデータとして、ロール方向の角速度、ピッチ方向の角速度、ヨー方向の角速度をそれぞれ示す３つのセンサデータを取得する。
ロール方向とは、角速度センサ１０３を通り、移動体１１０の進行方向（前方向）の軸の回転方向である。ピッチ方向とは、角速度センサ１０３を通り、移動体１１０の左右方向の軸の回転方向である。ヨー方向とは、角速度センサ１０３を通り、移動体１１０の上下方向の軸の回転方向である。
以下では、方向と回転方向とを合わせた概念を、方向・回転方向とする。
Ｓ４０４において、取得部３０１は、軌間センサ１０４から出力される、軌条において基準車輪対の接触する位置におけるレールの幅である軌間を示すセンサデータを取得する。 In S403, the acquisition unit 301 acquires sensor data indicating angular velocities in a plurality of rotational directions output from the angular velocity sensor 103. In the present embodiment, the acquisition unit 301 acquires three pieces of sensor data each representing an angular velocity in a roll direction, an angular velocity in a pitch direction, and an angular velocity in a yaw direction, as sensor data representing angular velocities in the plurality of rotational directions.
The roll direction is the rotational direction of the axis passing through the angular velocity sensor 103 in the traveling direction (forward direction) of the moving body 110. The pitch direction is the rotation direction of the left-right axis of the moving body 110 through the angular velocity sensor 103. The yaw direction is the rotation direction of the vertical axis of the moving body 110 through the angular velocity sensor 103.
In the following, a concept combining the direction and the rotation direction will be referred to as a direction/rotation direction.
In S404, the acquisition unit 301 acquires sensor data output from the gauge sensor 104 and indicating the gauge, which is the width of the rail at the position where the reference wheel pair contacts the rail.

Ｓ４０５において、取得部３０１は、ロール方向について、これまでにＳ４０３で取得した角速度のセンサデータの値を積分（合計）することで、Ｓ４０１で取得した位置における移動体１１０のロール方向の傾斜角を求める。また、取得部３０１は、求めたロール方向の傾斜角を、これまでにＳ４０２で取得した加速度のセンサデータの値で補正し、補正した傾斜角を、移動体１１０のロール方向の傾斜角として取得する。また、取得部３０１は、ピッチ方向について、これまでにＳ４０３で取得した角速度のセンサデータの値を積分（合計）することで、Ｓ４０１で取得した位置における移動体１１０のピッチ方向の傾斜角を求める。また、取得部３０１は、求めたピッチ方向の傾斜角を、これまでにＳ４０２で取得した加速度のセンサデータの値で補正し、補正した傾斜角を、移動体１１０のピッチ方向の傾斜角として取得する。ただし、他の例として、取得部３０１は、傾斜角を直接検出することが可能なセンサを用いて、直接傾斜角のデータを取得することとしてもよい。
Ｓ４０６において、取得部３０１は、Ｓ４０１で取得した速度と、Ｓ４０２～Ｓ４０４で取得されたセンサデータと、Ｓ４０５で取得した傾斜角のデータとを、Ｓ４０１で取得した位置と対応付けて、補助記憶装置２０３に記憶する。
Ｓ４０７において、取得部３０１は、予め定められた期間待機する。本実施形態では、取得部３０１は、２ｍｓｅｃ待機する。これにより、取得部３０１は、Ｓ４０７での待機期間（２ｍｓｅｃ）ごとにＳ４０１～Ｓ４０５で各データを取得することとなる。ただし、取得部３０１は、Ｓ４０７で、１ｍｓｅｃ、５ｍｓｅｃ、１ｓｅｃ等、任意の期間待機することとしてもよい。 In S405, the acquisition unit 301 calculates the inclination angle of the moving body 110 in the roll direction at the position acquired in S401 by integrating (totaling) the values of the angular velocity sensor data acquired in S403 so far in the roll direction. demand. Further, the acquisition unit 301 corrects the obtained tilt angle in the roll direction using the value of the acceleration sensor data acquired so far in S402, and acquires the corrected tilt angle as the tilt angle in the roll direction of the moving body 110. do. In addition, the acquisition unit 301 calculates the inclination angle in the pitch direction of the moving body 110 at the position acquired in S401 by integrating (totaling) the values of the angular velocity sensor data acquired in S403 so far in the pitch direction. . Further, the acquisition unit 301 corrects the obtained tilt angle in the pitch direction using the value of the acceleration sensor data acquired so far in S402, and acquires the corrected tilt angle as the tilt angle in the pitch direction of the moving body 110. do. However, as another example, the acquisition unit 301 may directly acquire data on the tilt angle using a sensor that can directly detect the tilt angle.
In S406, the acquisition unit 301 associates the speed acquired in S401, the sensor data acquired in S402 to S404, and the tilt angle data acquired in S405 with the position acquired in S401, and stores them in the auxiliary storage device. 203.
In S407, the acquisition unit 301 waits for a predetermined period. In this embodiment, the acquisition unit 301 waits for 2 msec. As a result, the acquisition unit 301 acquires each data in S401 to S405 every waiting period (2 msec) in S407. However, the acquisition unit 301 may stand by for an arbitrary period of time such as 1 msec, 5 msec, 1 sec, etc. in S407.

Ｓ４０８において、取得部３０１は、移動体１１０の移動が完了したか否かを判定する。本実施形態では、取得部３０１は、直近のＳ４０１の処理で取得した移動体１１０の位置が路盤上のゴール地点以降の地点である場合、移動体１１０の移動が完了したと判定する。また、取得部３０１は、直近のＳ４０１の処理で取得した移動体１１０の位置が路盤上のゴール地点以降の地点でない場合、移動体１１０の移動が完了していないと判定する。
取得部３０１は、移動体１１０の移動が完了したと判定した場合、図４の処理を終了し、移動体１１０の移動が完了していないと判定した場合、処理をＳ４０１に進める。
以上の図４の処理により、診断システム１００は、移動体１１０の路盤上の移動の際に２ｍｓｅｃごとに各データを取得できる。以下では、図４の処理により補助記憶装置２０３に路盤上の位置と対応付けて記憶されたデータ群を、生データ群とする。 In S408, the acquisition unit 301 determines whether the movement of the mobile object 110 is completed. In this embodiment, the acquisition unit 301 determines that the movement of the mobile body 110 has been completed when the position of the mobile body 110 acquired in the most recent process of S401 is a point after the goal point on the roadbed. Furthermore, when the position of the moving object 110 obtained in the most recent process of S401 is not a point after the goal point on the roadbed, the acquisition unit 301 determines that the movement of the moving object 110 is not completed.
If the acquisition unit 301 determines that the movement of the mobile body 110 is completed, it ends the process of FIG. 4, and if it determines that the movement of the mobile body 110 is not completed, it advances the process to S401.
Through the process shown in FIG. 4 described above, the diagnostic system 100 can acquire each data every 2 msec when the moving body 110 moves on the roadbed. In the following, the data group stored in the auxiliary storage device 203 in association with the position on the roadbed through the process shown in FIG. 4 will be referred to as a raw data group.

図５を用いて、診断システム１００が実行するデータ取得処理を説明する。
Ｓ５０１において、取得部３０１は、図４の処理で記憶された生データ群の各データを、路盤上に予め定められた複数の場所それぞれに対応するデータ群に分割する。本実施形態では、路盤上には、軌条に沿ったスタート地点からゴール地点までを、予め定められた間隔（例えば、１ｍ、２５ｃｍ等）で区切った複数の場所が設定されている。即ち、取得部３０１は、生データ群の各データを、各データに対応する路盤上の位置を含む場所に対応するデータとして振り分ける。
Ｓ５０２において、取得部３０１は、路盤上に設定された複数の場所それぞれにおいて、移動体１１０にかかる加速度に関するデータを取得する。より具体的には、取得部３０１は、複数の場所それぞれについて、以下の処理を行う。
即ち、取得部３０１は、Ｓ５０１でその場所に対応するデータとして振り分けたデータ群から、加速度センサ１０２から出力された各方向（前後方向、上下方向、左右方向）の加速度のセンサデータを取得する。そして、取得部３０１は、方向ごとに、その場所に対応する加速度のセンサデータの二乗平均（各センサデータの二乗の平均値）を求め、求めた値を、その場所において移動体１１０にかかる各方向の加速度に関するデータとする。取得部３０１は、二乗平均をとることで、移動体１１０が低速度帯で移動し、微弱なセンサデータしか取得できない場合でも、加速度に関するより強調されたデータを取得できる。ただし、他の例として、取得部３０１は、方向ごとに、その場所に対応する加速度のセンサデータの平均値、最大値、最小値、振幅、絶対値の平均等を、各方向の加速度に関するデータとして取得してもよい。また、取得部３０１は、これらのデータと、その場所に対応する加速度のセンサデータの二乗平均のデータと、のうちの複数のデータを、それぞれ加速度に関するデータとして取得してもよい。
これにより、取得部３０１は、路盤上の複数の場所それぞれについて、移動体１１０にかかる各方向の加速度に関するデータを取得できる。 The data acquisition process executed by the diagnostic system 100 will be explained using FIG. 5.
In S501, the acquisition unit 301 divides each data of the raw data group stored in the process of FIG. 4 into data groups corresponding to each of a plurality of predetermined locations on the roadbed. In this embodiment, a plurality of locations are set on the roadbed, separated by predetermined intervals (for example, 1 m, 25 cm, etc.) from the start point to the goal point along the rail. That is, the acquisition unit 301 sorts each piece of data in the raw data group as data corresponding to a location including a position on the roadbed corresponding to each piece of data.
In S502, the acquisition unit 301 acquires data regarding the acceleration applied to the moving body 110 at each of a plurality of locations set on the roadbed. More specifically, the acquisition unit 301 performs the following processing for each of the plurality of locations.
That is, the acquisition unit 301 acquires sensor data of acceleration in each direction (front-back direction, up-down direction, left-right direction) output from the acceleration sensor 102 from the data group sorted as data corresponding to the location in S501. Then, the acquisition unit 301 calculates the root mean square of the sensor data of the acceleration corresponding to that location (the average value of the squares of each sensor data) for each direction, and uses the calculated value for each direction applied to the moving body 110 at that location. The data is related to the acceleration in the direction. By taking the root mean square, the acquisition unit 301 can acquire more emphasized data regarding acceleration even when the moving object 110 moves in a low speed zone and only weak sensor data can be acquired. However, as another example, the acquisition unit 301 may obtain, for each direction, the average value, maximum value, minimum value, amplitude, average absolute value, etc. of acceleration sensor data corresponding to that location, and data regarding acceleration in each direction. You can also obtain it as Further, the acquisition unit 301 may acquire a plurality of data among these data and data of the root mean square of acceleration sensor data corresponding to the location, respectively, as data related to acceleration.
Thereby, the acquisition unit 301 can acquire data regarding the acceleration in each direction applied to the moving body 110 for each of a plurality of locations on the roadbed.

Ｓ５０３において、取得部３０１は、路盤上に設定された複数の場所それぞれにおいて、移動体１１０の角速度に関するデータを取得する。より具体的には、取得部３０１は、複数の場所それぞれについて、以下の処理を行う。
即ち、取得部３０１は、Ｓ５０１でその場所に対応するデータとして振り分けたデータ群から、角速度センサ１０３から出力された各回転方向（ロール方向、ピッチ方向、ヨー方向）の角速度のセンサデータを取得する。そして、取得部３０１は、回転方向ごとに、その場所に対応するセンサデータの二乗平均（各センサデータの二乗の平均値）を求め、求めた値を、その場所における移動体１１０の各回転方向の角速度に関するデータとする。ただし、他の例として、取得部３０１は、回転方向ごとに、その場所に対応する角速度のセンサデータの平均値、最大値、最小値、振幅、絶対値の平均等を、各回転方向の角速度に関するデータとして取得してもよい。また、取得部３０１は、これらのデータと、その場所に対応する角速度のセンサデータの二乗平均のデータと、のうちの複数のデータを、それぞれ角速度に関するデータとして取得してもよい。
これにより、取得部３０１は、路盤上の複数の場所それぞれについて、移動体１１０の各回転方向の角速度に関するデータを取得できる。 In S503, the acquisition unit 301 acquires data regarding the angular velocity of the moving body 110 at each of a plurality of locations set on the roadbed. More specifically, the acquisition unit 301 performs the following processing for each of the plurality of locations.
That is, the acquisition unit 301 acquires sensor data of angular velocity in each rotational direction (roll direction, pitch direction, yaw direction) output from the angular velocity sensor 103 from the data group distributed as data corresponding to the location in S501. . Then, the acquisition unit 301 calculates the root mean square of the sensor data corresponding to that location (the average value of the squares of each sensor data) for each rotation direction, and uses the obtained value for each rotation direction of the moving body 110 at that location. Let the data be about the angular velocity of However, as another example, the acquisition unit 301 may obtain the average value, maximum value, minimum value, amplitude, average absolute value, etc. of the sensor data of the angular velocity corresponding to the location for each rotation direction, and obtain the angular velocity of each rotation direction. It may also be acquired as data related to. Further, the acquisition unit 301 may acquire a plurality of data out of these data and data of the root mean square of the sensor data of the angular velocity corresponding to the location, respectively, as data regarding the angular velocity.
Thereby, the acquisition unit 301 can acquire data regarding the angular velocity of the moving body 110 in each rotational direction for each of a plurality of locations on the roadbed.

Ｓ５０４において、取得部３０１は、路盤上に設定された複数の場所それぞれにおいて、移動体１１０の傾斜角に関するデータを取得する。より具体的には、取得部３０１は、複数の場所それぞれについて、以下の処理を行う。
即ち、取得部３０１は、Ｓ５０１でその場所に対応するデータとして振り分けたデータ群から、各回転方向（ロール方向、ピッチ方向）の傾斜角のデータを取得する。そして、取得部３０１は、回転方向ごとに、その場所に対応する傾斜角の平均を求め、求めた値を、その場所における移動体１１０の各回転方向（ロール方向、ピッチ方向）の傾斜角に関するデータとする。ただし、他の例として、取得部３０１は、回転方向ごとに、その場所に対応する傾斜角のデータの最大値、最小値、振幅、絶対値の平均、二乗平均等を、各回転方向の傾斜角に関するデータとして取得してもよい。また、取得部３０１は、これらのデータと、その場所に対応する傾斜角の平均のデータと、のうちの複数のデータを、それぞれ傾斜角に関するデータとして取得してもよい。
これにより、取得部３０１は、路盤上の複数の場所それぞれについて、移動体１１０の各回転方向の傾斜角に関するデータを取得できる。 In S504, the acquisition unit 301 acquires data regarding the inclination angle of the moving body 110 at each of a plurality of locations set on the roadbed. More specifically, the acquisition unit 301 performs the following processing for each of the plurality of locations.
That is, the acquisition unit 301 acquires data on the inclination angle in each rotation direction (roll direction, pitch direction) from the data group sorted as data corresponding to the location in S501. Then, the acquisition unit 301 calculates the average of the inclination angles corresponding to the location for each rotation direction, and uses the obtained value regarding the inclination angle in each rotation direction (roll direction, pitch direction) of the moving body 110 at that location. Data. However, as another example, the acquisition unit 301 may calculate the maximum value, minimum value, amplitude, average absolute value, root mean square, etc. of the tilt angle data corresponding to the location for each rotation direction. It may also be acquired as data related to corners. Further, the acquisition unit 301 may acquire a plurality of data among these data and the average data of the tilt angle corresponding to the location, respectively, as data regarding the tilt angle.
Thereby, the acquisition unit 301 can acquire data regarding the inclination angle of each rotation direction of the moving body 110 for each of a plurality of locations on the roadbed.

Ｓ５０５において、取得部３０１は、路盤上に設定された複数の場所それぞれにおける軌間のズレ幅に関するデータを取得する。より具体的には、取得部３０１は、複数の場所それぞれについて、以下の処理を行う。
即ち、取得部３０１は、Ｓ５０１でその場所に対応するデータとして振り分けたデータ群から、軌間のデータを取得する。そして、取得部３０１は、その場所に対応する軌間のデータと軌間の幅として予め定められた値との差分の平均を求め、その場所における軌間のズレ幅に関するデータとする。ただし、他の例として、取得部３０１は、その場所に対応する軌間のデータと軌間の幅として予め定められた値との差分の最大値、最小値、振幅、絶対値の平均、二乗平均等を、軌間のズレ幅に関するデータとして取得してもよい。また、取得部３０１は、これらのデータと、その場所に対応する軌間のデータと軌間の幅として予め定められた値との差分の平均のデータと、のうちの複数のデータをそれぞれ傾斜角に関するデータとして取得してもよい。
これにより、取得部３０１は、路盤上の複数の場所それぞれについて、軌間のズレ幅に関するデータを取得できる。
Ｓ５０６において、取得部３０１は、Ｓ５０２～Ｓ５０５それぞれで取得した各種のデータを補助記憶装置２０３に記憶する。即ち、取得部３０１は、路盤上に設定された各場所に対応する３つの方向の加速度に関するデータ、３つの回転方向の角速度に関するデータ、２つの回転方向の傾斜角に関するデータ、軌間のズレ幅に関するデータの９種類のデータを記憶する。 In S505, the acquisition unit 301 acquires data regarding the gauge deviation width at each of a plurality of locations set on the roadbed. More specifically, the acquisition unit 301 performs the following processing for each of the plurality of locations.
That is, the acquisition unit 301 acquires gauge data from the data group sorted as data corresponding to the location in S501. Then, the acquisition unit 301 calculates the average of the differences between the gauge data corresponding to that location and a predetermined value as the gauge width, and uses this as data regarding the gauge deviation width at that location. However, as another example, the acquisition unit 301 may acquire the maximum value, minimum value, amplitude, average absolute value, root mean square, etc. of the difference between the gauge data corresponding to the location and a predetermined value as the gauge width. may be acquired as data regarding the gauge deviation width. In addition, the acquisition unit 301 acquires a plurality of data among these data and data on the average difference between the gauge data corresponding to the location and a predetermined value as the gauge width, respectively, regarding the inclination angle. It may also be acquired as data.
Thereby, the acquisition unit 301 can acquire data regarding the gauge deviation width for each of a plurality of locations on the roadbed.
In S506, the acquisition unit 301 stores the various data acquired in each of S502 to S505 in the auxiliary storage device 203. That is, the acquisition unit 301 obtains data regarding acceleration in three directions corresponding to each location set on the roadbed, data regarding angular velocity in three rotational directions, data regarding inclination angle in two rotational directions, and data regarding gauge deviation width. Stores nine types of data.

ここで、診断システム１００が実行する診断処理の概要を説明する。
移動体１１０が路盤上を移動する際、路盤の異常（路盤の変形、軌条の変形等）により、移動体１１０に変動が生じる。この変動は、必ずしも、移動体１１０を基準とした１つの方向・回転方向についての１種類の物理量として現れるとは限らない。物理量には、加速度、速度、角速度、傾斜角、幅（長さ）等の種類がある。この変動は、移動体１１０を基準とした種々の方向・回転方向の種々の種類の物理量の複合として現れる場合があると考えられる。そのため、路盤の異常は、移動体１１０を基準とする方向・回転方向又は、種類の異なる複数の物理量に関する複数のデータとして現れると考えられる。
また、移動体１１０は、低速度帯での移動を行うため、各センサデータが、低速度帯以上の速度で移動している移動体に設置されたセンサから出力されるセンサデータよりも微弱となる。そのため、１つのデータのみに着目しても、路盤の異常の影響が表れているか否かを判別できない場合がある。
そこで、本実施形態では、診断システム１００は、図５の処理で記憶したデータのうち、３つの方向の加速度に関するデータ、３つの回転方向の角速度に関するデータ、２つの回転方向の傾斜角に関するデータの８種類のデータのうち少なくとも２つ以上を、路盤の異常の診断に用いるデータとして決定する。そして、診断システム１００は、決定したデータそれぞれに閾値判定を行い、路盤の異常診断を行う。以上が、診断処理の概要である。 Here, an overview of the diagnostic processing executed by the diagnostic system 100 will be explained.
When the moving body 110 moves on the roadbed, fluctuations occur in the moving body 110 due to abnormalities in the roadbed (deformation of the roadbed, deformation of the rails, etc.). This variation does not necessarily appear as one type of physical quantity in one direction/rotation direction with respect to the moving body 110. Physical quantities include acceleration, velocity, angular velocity, inclination angle, width (length), and the like. It is considered that this variation may appear as a composite of various types of physical quantities in various directions and rotational directions with respect to the moving body 110. Therefore, an abnormality in the roadbed is considered to appear as a plurality of pieces of data regarding a direction/rotation direction with respect to the moving body 110 or a plurality of different types of physical quantities.
Furthermore, since the moving object 110 moves in a low speed zone, each sensor data is weaker than sensor data output from a sensor installed on a moving object that is moving at a speed higher than the low speed zone. Become. Therefore, even if only one piece of data is focused on, it may not be possible to determine whether or not the influence of an abnormality in the roadbed has appeared.
Therefore, in the present embodiment, the diagnostic system 100 stores data related to acceleration in three directions, data related to angular velocities in three rotational directions, and data related to tilt angles in two rotational directions among the data stored in the process of FIG. At least two or more of the eight types of data are determined as data to be used for diagnosing abnormalities in the roadbed. Then, the diagnostic system 100 performs a threshold value determination on each of the determined data, and performs abnormality diagnosis of the roadbed. The above is an overview of the diagnostic processing.

図６を用いて、診断システム１００が実行する診断処理の詳細を説明する。
Ｓ６０１において、診断部３０２は、Ｓ５０６で記憶されたデータから９種類のデータから、３つの方向の加速度に関するデータ、３つの回転方向の角速度に関するデータ、２つの回転方向の傾斜角に関するデータの８種類のデータのうちの少なくとも２つ以上を含むように、路盤の異常の診断に用いるデータを決定する。以下では、路盤の異常の診断に用いられるデータを、診断データとする。
診断部３０２は、入力部２０５を介した操作により指定されたデータを、診断データとして決定する。ただし、他の例として、診断部３０２は、あらかじめ定められた種類のデータを診断データとして決定してもよい。
本実施形態では、診断部３０２は、左右方向の加速度に関するデータ、上下方向の加速度に関するデータ、ロール方向の角速度に関するデータ、ヨー方向の角速度に関するデータ、ピッチ方向の角速度に関するデータ、ロール方向の傾斜角に関するデータ、ピッチ方向の傾斜角に関するデータの７種類のデータを、診断データとして決定したとする。 The details of the diagnostic processing executed by the diagnostic system 100 will be explained using FIG. 6.
In S601, the diagnosis unit 302 extracts eight types of data from the nine types of data stored in S506: data related to acceleration in three directions, data related to angular velocities in three rotational directions, and data related to tilt angles in two rotational directions. The data to be used for diagnosing the roadbed abnormality is determined so as to include at least two or more of the data. In the following, data used for diagnosing roadbed abnormalities will be referred to as diagnostic data.
The diagnostic unit 302 determines data specified by an operation via the input unit 205 as diagnostic data. However, as another example, the diagnostic unit 302 may determine a predetermined type of data as the diagnostic data.
In the present embodiment, the diagnosis unit 302 includes data related to acceleration in the left-right direction, data related to acceleration in the vertical direction, data related to angular velocity in the roll direction, data related to angular velocity in the yaw direction, data related to angular velocity in the pitch direction, and data related to the tilt angle in the roll direction. It is assumed that seven types of data, including data regarding the pitch direction and data regarding the tilt angle in the pitch direction, are determined as diagnostic data.

Ｓ６０２において、診断部３０２は、路盤上に設定された複数の場所から、１つを診断対象の場所として選択する。以下では、Ｓ６０２で選択された場所を選択場所とする。
Ｓ６０３において、診断部３０２は、選択場所に対応する診断データそれぞれについて、診断データの値が診断データそれぞれについて予め定められた第１の閾値以上となるか否かを特定する。この第１の閾値それぞれは、診断データの種類ごとに予め定められている。
Ｓ６０４において、診断部３０２は、診断データのうち、Ｓ６０３で第１の閾値以上となると特定したデータの数が、２以上の予め定められた個数（例えば、３、４等）以上であるか否かを判定する。診断部３０２は、診断データのうち、Ｓ６０３で第１の閾値以上となると特定したデータの数が、予め定められた個数以上であると判定した場合、処理をＳ６０７に進める。診断部３０２は、診断データのうち、Ｓ６０３で第１の閾値以上となると特定したデータの数が、予め定められた個数未満であると判定した場合、処理をＳ６０５に進める。 In S602, the diagnosis unit 302 selects one of the plurality of locations set on the roadbed as the location to be diagnosed. In the following, the location selected in S602 will be referred to as the selected location.
In S603, the diagnostic unit 302 specifies, for each piece of diagnostic data corresponding to the selected location, whether the value of the diagnostic data is equal to or greater than a first threshold value predetermined for each piece of diagnostic data. Each of the first threshold values is predetermined for each type of diagnostic data.
In S604, the diagnosis unit 302 determines whether the number of pieces of diagnostic data identified as being equal to or greater than the first threshold in S603 is equal to or greater than a predetermined number of 2 or more (for example, 3, 4, etc.). Determine whether If the diagnostic unit 302 determines that the number of pieces of diagnostic data identified as being equal to or greater than the first threshold in S603 is equal to or greater than a predetermined number, the diagnostic unit 302 advances the process to S607. If the diagnostic unit 302 determines that the number of pieces of diagnostic data identified as equal to or greater than the first threshold in S603 is less than the predetermined number, the diagnostic unit 302 advances the process to S605.

Ｓ６０５において、診断部３０２は、選択場所に対応する診断データそれぞれについて、診断データの値が診断データそれぞれについて予め定められた閾値であって、Ｓ６０３の処理で用いた第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上となるか否かを特定する。この第２の閾値は、診断データの種類ごとに予め定められている。
Ｓ６０６において、診断部３０２は、診断データのうち、Ｓ６０５で第２の閾値以上となると特定したデータの数が、１以上であるか否かを判定する。診断部３０２は、診断データのうち、Ｓ６０５で第２の閾値以上となると特定したデータの数が、１以上であると判定した場合、処理をＳ６０７に進める。診断部３０２は、診断データのうち、Ｓ６０５で第２の閾値以上となると特定したデータの数が、０であると判定した場合、処理をＳ６０８に進める。
ここで、Ｓ６０５～Ｓ６０６の処理の意義について説明する。路盤に顕著な異常が存在する場合、移動体１１０が低速度帯で移動する場合でも、顕著な値のセンサデータを得ることができる場合が考えられる。そのため、診断部３０２は、診断データの中にＳ６０３で用いた閾値よりも大きな閾値以上となるデータが１つでもあれば、異常であると診断するために、Ｓ６０５～Ｓ６０６を実行する。 In S605, the diagnosis unit 302 determines, for each piece of diagnostic data corresponding to the selected location, that the value of the diagnostic data is a predetermined threshold value for each piece of diagnostic data and is larger than the first threshold value used in the process of S603. It is determined whether or not the value is equal to or greater than the threshold value of 2. This second threshold value is predetermined for each type of diagnostic data.
In S606, the diagnostic unit 302 determines whether the number of pieces of diagnostic data identified as being equal to or greater than the second threshold in S605 is one or more. If the diagnostic unit 302 determines that the number of pieces of diagnostic data identified as equal to or greater than the second threshold in S605 is one or more, the process proceeds to S607. If the diagnostic unit 302 determines that the number of pieces of diagnostic data identified as equal to or greater than the second threshold in S605 is 0, the diagnostic unit 302 advances the process to S608.
Here, the significance of the processing in S605 and S606 will be explained. If there is a significant abnormality in the roadbed, it may be possible to obtain sensor data with a significant value even when the moving object 110 moves in a low speed zone. Therefore, the diagnostic unit 302 executes S605 to S606 in order to diagnose that there is an abnormality if there is even one data in the diagnostic data that is equal to or greater than the threshold value that is larger than the threshold value used in S603.

Ｓ６０７において、診断部３０２は、路盤上の選択場所に異常があると診断する。
Ｓ６０８において、診断部３０２は、路盤上の選択場所に異常がない（正常である）と診断する。
Ｓ６０９において、診断部３０２は、路盤上に設定された複数の場所の全てについて診断が完了したか否かを判定する。診断部３０２は、路盤上に設定された複数の場所の全てについて診断が完了したと判定した場合、処理をＳ６１０に進める。また、診断部３０２は、路盤上に設定された複数の場所の中に診断が完了していない場所があると判定した場合、処理をＳ６０２に進める。 In S607, the diagnostic unit 302 diagnoses that there is an abnormality at the selected location on the roadbed.
In S608, the diagnostic unit 302 diagnoses that the selected location on the roadbed has no abnormality (is normal).
In S609, the diagnosis unit 302 determines whether diagnosis has been completed for all of the plurality of locations set on the roadbed. When the diagnosis unit 302 determines that diagnosis has been completed for all of the plurality of locations set on the roadbed, the process proceeds to S610. Furthermore, when the diagnosis unit 302 determines that there is a location where diagnosis has not been completed among the plurality of locations set on the roadbed, the process proceeds to S602.

Ｓ６１０において、診断部３０２は、路盤上に設定された複数の場所それぞれについての診断結果（Ｓ６０７又はＳ６０８の結果）を出力する。ただし、他の例として、診断部３０２は、異常と診断された場所についての診断結果のみを出力することとしてもよい。
診断部３０２は、診断結果を出力部２０６のモニタに表示することで、出力することとする。ただし、他の例として、診断部３０２は、診断結果を、補助記憶装置２０３に記憶することで、出力することとしてもよい。また、診断部３０２は、診断結果を、予め定められた送信先に送信することで出力することとしてもよい。 In S610, the diagnosis unit 302 outputs diagnosis results (results of S607 or S608) for each of the plurality of locations set on the roadbed. However, as another example, the diagnosis unit 302 may output only the diagnosis results for locations diagnosed as abnormal.
The diagnostic unit 302 outputs the diagnostic results by displaying them on the monitor of the output unit 206. However, as another example, the diagnostic unit 302 may output the diagnostic results by storing them in the auxiliary storage device 203. Furthermore, the diagnosis unit 302 may output the diagnosis result by transmitting it to a predetermined destination.

（効果）
以上、本実施形態の処理により、移動体１１０が低速度帯で移動する場合であっても、移動体１１０に設置されたセンサのセンサデータを用いて、より精度よく路盤に異常があるか否かを診断できる。 (effect)
As described above, with the processing of this embodiment, even when the moving object 110 moves in a low speed zone, sensor data from the sensor installed on the moving object 110 can be used to more accurately determine whether there is an abnormality in the roadbed. It is possible to diagnose whether

（実効性検証実験）
発明者らは、本実施形態の処理の実効性を検証するための実験を行った。以下では、この実験を、本実験とする。本実験とその実験結果とについて説明する。
図７は、本実験の状況を説明する図である。
本実験では、移動体１１０として、天井クレーン装置７００を用いた。天井クレーン装置７００は、レール７１０に沿って移動する。
天井クレーン装置７００は、ガーダ７０１、トロリ７０２、クレーン部７０３、走行部７０４を含む。天井クレーン装置７００は、総重量が１５５．２ｔである。ガーダ７０１は、トロリ７０２等を支持する柱状の構造物である。トロリ７０２は、クレーン部７０３を介して荷をつってガーダ上を移動する台車である。本実験では、トロリ７０２は、ガーダ７０１の中央に配置されている。クレーン部７０３は、荷を吊り下げる機構であり、トロリ７０２と連動して移動する。走行部７０４は、車輪を有し、レール７１０に設置され、天井クレーン装置７００のレール７１０上での移動に用いられる。 (Effectiveness verification experiment)
The inventors conducted an experiment to verify the effectiveness of the processing of this embodiment. In the following, this experiment will be referred to as the main experiment. This experiment and its experimental results will be explained.
FIG. 7 is a diagram explaining the situation of this experiment.
In this experiment, an overhead crane device 700 was used as the moving body 110. Overhead crane device 700 moves along rails 710.
The overhead crane device 700 includes a girder 701, a trolley 702, a crane section 703, and a running section 704. The total weight of the overhead crane device 700 is 155.2 tons. The girder 701 is a columnar structure that supports the trolley 702 and the like. The trolley 702 is a cart that moves on the girder by lifting a load via a crane section 703. In this experiment, the trolley 702 is placed at the center of the girder 701. The crane section 703 is a mechanism for suspending a load, and moves in conjunction with the trolley 702. The traveling section 704 has wheels, is installed on a rail 710, and is used to move the overhead crane device 700 on the rail 710.

レール７１０は、東西方向に水平に配置されたレールであり、長さが３６０ｍである。以下では、レール７１０のうち、北側に配置されたレールは、レール７１０Ａとする。また、以下では、レール７１０のうち、南側に配置されたレールは、レール７１０Ｂとする。
また、以下では、レール７１０Ａに設置されている方の走行部７０４を、走行部７０４Ａとする。また、以下では、レール７１０Ｂに設置されている方の走行部７０４を、走行部７０４Ｂとする。 The rail 710 is a rail arranged horizontally in the east-west direction, and has a length of 360 m. In the following description, the rail placed on the north side of the rails 710 will be referred to as rail 710A. Furthermore, in the following description, the rail disposed on the south side of the rails 710 is referred to as a rail 710B.
Further, in the following, the running section 704 installed on the rail 710A will be referred to as a running section 704A. Furthermore, hereinafter, the running section 704 installed on the rail 710B will be referred to as a running section 704B.

走行部７０４Ａ、７０４Ｂそれぞれは、東西方向において同じ位置となるように移動する。そのため、ガーダ７０１は、長手方向が、南北方向に水平となる。また、レール７１０のレール間の幅（レール７１０Ａとレール７１０Ｂとの距離）は、３８．５ｍである。
本実験における診断対象の路盤は、レール７１０Ａとレール７１０Ａの設置面とである。
本実験では、診断システム１００は、移動体１１０である天井クレーン装置７００に設置される。加速度センサ１０２、角速度センサ１０３、は、ガーダ７０１上における走行部７０４Ａの直上部に配置されている。 Each of the running sections 704A and 704B moves to the same position in the east-west direction. Therefore, the longitudinal direction of the girder 701 is parallel to the north-south direction. Further, the width between the rails of the rail 710 (the distance between the rail 710A and the rail 710B) is 38.5 m.
The roadbed to be diagnosed in this experiment is the rail 710A and the installation surface of the rail 710A.
In this experiment, the diagnostic system 100 is installed on an overhead crane device 700, which is a moving body 110. The acceleration sensor 102 and the angular velocity sensor 103 are arranged on the girder 701 directly above the running section 704A.

本実験では、天井クレーン装置７００を、図７中のＡ地点をスタート位置として東向きにＤ地点まで走行させた。天井クレーン装置７００は、Ｂ地点からＣ地点までの区間では、時速７．２ｋｍ／ｈの定速で移動した。診断装置１０１は、天井クレーン装置７００がＢ地点からＣ地点までの区間で低速移動を行っている間に、図４と同様の処理を行うことで、生データ群を取得した。ただし、本実験では、診断装置１０１は、傾斜角センサを含み、Ｓ４０５では、この傾斜角センサを介して、ロール方向及びピッチ方向の傾斜角を取得した。
そして、診断装置１０１は、取得した生データ群に基づいて、図５と同様の処理を行うことで、診断データの候補となるデータを生成した。ただし、診断装置１０１は、本実験では、軌間センサ１０４を用いなかったため、Ｓ５０５の処理については実行していない。また、本実験では、路盤上に予め定められた複数の場所は、レール７１０上のＢ地点からＣ地点までの区間を０．２５ｍの間隔で区切った複数の場所であるとした。
また、診断装置１０１は、Ｓ５０２で、各場所に対応する加速度に関するデータとして、各場所に対応する加速度のセンサデータの平均のデータと、２乗平均のデータと、を取得した。以下では、各場所に対応する加速度のセンサデータの平均のデータを、加速度（平均）データとする。また、以下では、各場所に対応する加速度のセンサデータの２乗平均のデータを、加速度（２乗平均）データとする。 In this experiment, the overhead crane apparatus 700 was started from point A in FIG. 7 and was run eastward to point D. The overhead crane device 700 moved at a constant speed of 7.2 km/h in the section from point B to point C. The diagnostic device 101 acquired the raw data group by performing the same processing as in FIG. 4 while the overhead crane device 700 was moving at low speed in the section from point B to point C. However, in this experiment, the diagnostic device 101 included a tilt angle sensor, and in S405, the tilt angles in the roll direction and the pitch direction were acquired via this tilt angle sensor.
Then, the diagnostic device 101 generated data serving as diagnostic data candidates by performing the same processing as in FIG. 5 based on the acquired raw data group. However, in this experiment, the diagnostic device 101 did not use the track sensor 104, so it did not execute the process of S505. Furthermore, in this experiment, the plurality of predetermined locations on the roadbed were defined as a plurality of locations separated by intervals of 0.25 m from point B to point C on the rail 710.
Furthermore, in S502, the diagnostic apparatus 101 acquired average data and root mean square data of acceleration sensor data corresponding to each location as data regarding acceleration corresponding to each location. In the following, the average data of acceleration sensor data corresponding to each location will be referred to as acceleration (average) data. Furthermore, hereinafter, data of the root mean square of acceleration sensor data corresponding to each location will be referred to as acceleration (root mean square) data.

また、診断装置１０１は、Ｓ５０３で、各場所に対応する角速度に関するデータとして、各場所に対応する角速度のセンサデータの平均のデータと、２乗平均のデータと、を取得した。以下では、各場所に対応する角速度のセンサデータの平均のデータを、角速度（平均）データとする。また、以下では、各場所に対応する角速度のセンサデータの２乗平均のデータを、角速度（２乗平均）データとする。
また、診断装置１０１は、Ｓ５０４では、図５で説明したデータと同様のデータを取得した。
ここで実行された図５の処理で生成されたデータを、候補データとする。 Furthermore, in S503, the diagnostic apparatus 101 acquired average data and root mean square data of the sensor data of the angular velocity corresponding to each location as data regarding the angular velocity corresponding to each location. In the following, the average data of the angular velocity sensor data corresponding to each location will be referred to as angular velocity (average) data. Further, hereinafter, data of the root mean square of sensor data of angular velocity corresponding to each location will be referred to as angular velocity (root mean square) data.
Furthermore, in S504, the diagnostic apparatus 101 acquired data similar to the data described in FIG. 5.
The data generated in the process shown in FIG. 5 executed here is assumed to be candidate data.

生成された候補データのうち、左右方向の加速度（平均）データ、前後方向の加速度（平均）データ、上下方向の加速度（平均）データ、ロール方向の角速度（平均）データ、ヨー方向の角速度（平均）データを、図８に示す。
生成された候補データのうち、ロール方向の傾斜角のデータ、ピッチ方向の傾斜角のデータを、図９に示す。
生成された候補データのうち、左右方向の加速度（２乗平均）データ、前後方向の加速度（２乗平均）データ、上下方向の加速度（２乗平均）データ、ロール方向の角速度（２乗平均）データ、ヨー方向の角速度（２乗平均）データを、図１０に示す。 Among the generated candidate data, horizontal acceleration (average) data, longitudinal acceleration (average) data, vertical acceleration (average) data, roll direction angular velocity (average) data, and yaw direction angular velocity (average) ) The data are shown in FIG.
Among the generated candidate data, data on the tilt angle in the roll direction and data on the tilt angle in the pitch direction are shown in FIG.
Among the generated candidate data, horizontal acceleration (square mean) data, longitudinal acceleration (square mean) data, vertical acceleration (square mean) data, and roll direction angular velocity (square mean) The angular velocity (root mean square) data in the yaw direction is shown in FIG.

図８～１０の各グラフの横軸は、レール７１０上でＢ地点からＣ地点までの３３０ｍ区間内の位置を示す。以下では、図８～１０の各グラフの横軸に示されている区間は、この３３０ｍの区間内の１８５ｍの区間である。以下では、この１８５ｍの区間を設定区間とする。縦軸は、データの値を示す。各グラフは、対応する横軸が示す位置に存在する場所に対応するデータの値を示すグラフである。 The horizontal axis of each graph in FIGS. 8 to 10 indicates the position within the 330 m section from point B to point C on the rail 710. Below, the section shown on the horizontal axis of each graph in FIGS. 8 to 10 is a 185 m section within this 330 m section. In the following, this 185 m section will be defined as a set section. The vertical axis indicates data values. Each graph is a graph showing the value of data corresponding to the position indicated by the corresponding horizontal axis.

続いて、診断装置１０１は、図６の処理を行うことで、路盤に異常があるか否かを診断した。ただし、本実験では、診断装置１０１は、Ｓ６０１で、図９、図１０で示した複数のデータを、診断データとして決定した。即ち、本実験では、診断データは、ロール方向の傾斜角のデータ、ピッチ方向の傾斜角のデータ、左右方向の加速度（２乗平均）データ、前後方向の加速度（２乗平均）データ、上下方向の加速度（２乗平均）データ、ロール方向の角速度（２乗平均）データ、ヨー方向の角速度（２乗平均）データの７種類のデータである。
また、ロール方向の傾斜角のデータについての第１の閾値は、０．３とした。また、ピッチ方向の傾斜角のデータについての第１の閾値は、１とした。また、左右方向の加速度（２乗平均）データについての第１の閾値は、２とした。また、前後方向の加速度（２乗平均）データについての第１の閾値は、０．５とした。また、上下方向の加速度（２乗平均）データについての第１の閾値は、３とした。また、ロール方向の角速度（２乗平均）データについての第１の閾値は０．０５とした。また、ヨー方向の角速度（２乗平均）データについての第１の閾値は、０．０２とした。 Subsequently, the diagnostic device 101 diagnosed whether or not there was an abnormality in the roadbed by performing the process shown in FIG. However, in this experiment, the diagnostic apparatus 101 determined the plurality of data shown in FIGS. 9 and 10 as diagnostic data in S601. That is, in this experiment, the diagnostic data includes data on the tilt angle in the roll direction, data on the tilt angle in the pitch direction, acceleration (mean squared) data in the left-right direction, acceleration (mean squared) data in the longitudinal direction, and data in the vertical direction. There are seven types of data: acceleration (square mean) data, roll direction angular velocity (square mean) data, and yaw direction angular velocity (square mean) data.
Further, the first threshold value for the data of the tilt angle in the roll direction was set to 0.3. Further, the first threshold value for data on the slope angle in the pitch direction was set to 1. Further, the first threshold value for the left-right direction acceleration (root mean square) data was set to 2. Further, the first threshold value for longitudinal acceleration (root mean square) data was set to 0.5. Further, the first threshold value for vertical acceleration (root mean square) data was set to 3. Further, the first threshold value for the angular velocity (root mean square) data in the roll direction was set to 0.05. Further, the first threshold value for the angular velocity (root mean square) data in the yaw direction was set to 0.02.

また、Ｓ６０４での判定処理に用いられる予め定められた個数は、３個であるとした。
また、ロール方向の傾斜角のデータについての第２の閾値は、１とした。また、ピッチ方向の傾斜角のデータについての第２の閾値は、１．５とした。また、左右方向の加速度（２乗平均）データについての第２の閾値は、５とした。また、前後方向の加速度（２乗平均）データについての第２の閾値は、１とした。また、上下方向の加速度（２乗平均）データについての第２の閾値は、６とした。また、ロール方向の角速度（２乗平均）データについての第２の閾値は０．２とした。また、ヨー方向の角速度（２乗平均）データについての第２の閾値は、０．０５とした。 Further, the predetermined number used for the determination process in S604 is three.
Further, the second threshold value for the data of the inclination angle in the roll direction was set to 1. Further, the second threshold value for data on the slope angle in the pitch direction was set to 1.5. Further, the second threshold value for the left-right direction acceleration (root mean square) data was set to 5. Further, the second threshold value for the acceleration (root mean square) data in the longitudinal direction was set to 1. Further, the second threshold value for vertical acceleration (root mean square) data was set to 6. Further, the second threshold value for the angular velocity (root mean square) data in the roll direction was set to 0.2. Further, the second threshold value for the angular velocity (root mean square) data in the yaw direction was set to 0.05.

診断結果について、図１１を用いて説明する。
図１１（ａ）のグラフは、設定区間における各場所について、各場所に対応する診断データのうち第１の閾値以上となった診断データの個数を示すグラフである。横軸は、設定区間における位置を示す。縦軸は、第１の閾値以上となった診断データの個数を示す。また、グラフ中の点線は、縦軸上の値３（Ｓ６０４で用いられた予め定められた個数）を示す。即ち、グラフ中で、この点線以上となる場所について、診断装置１０１は、Ｓ６０４で第１の閾値以上となる診断データが３個以上と判定し、Ｓ６０７で異常ありと診断することとなる。
図１１（ｂ）のグラフは、設定区間における各場所について、各場所に対応する診断データのうち第２の閾値以上となった診断データの個数を示すグラフである。横軸は、設定区間における位置を示す。縦軸は、第２の閾値以上となった診断データの個数を示す。また、グラフ中の点線は、縦軸の値１を示す。即ち、グラフ中で、この点線以上となる場所について、診断装置１０１は、Ｓ６０６で第２の閾値以上となる診断データが１個以上と判定し、Ｓ６０７で異常ありと診断することとなる。 The diagnosis results will be explained using FIG. 11.
The graph in FIG. 11A is a graph showing, for each location in the set section, the number of diagnostic data that exceeds the first threshold value among the diagnostic data corresponding to each location. The horizontal axis indicates the position in the set interval. The vertical axis indicates the number of pieces of diagnostic data that is equal to or greater than the first threshold. Moreover, the dotted line in the graph indicates the value 3 (the predetermined number used in S604) on the vertical axis. That is, in S604, the diagnostic device 101 determines that three or more pieces of diagnostic data are equal to or greater than the first threshold value in the graph, and diagnoses the location as abnormal in S607.
The graph in FIG. 11(b) is a graph showing, for each location in the set section, the number of diagnostic data that exceeds the second threshold value among the diagnostic data corresponding to each location. The horizontal axis indicates the position in the set interval. The vertical axis indicates the number of pieces of diagnostic data that is equal to or greater than the second threshold. Moreover, the dotted line in the graph indicates the value 1 on the vertical axis. That is, in S606, the diagnostic device 101 determines that there is one or more pieces of diagnostic data that are equal to or greater than the second threshold for locations in the graph that are equal to or greater than this dotted line, and diagnoses that there is an abnormality in S607.

図１１（ａ）のグラフを見ると、第１の閾値に基づいて、設定区間における１０３ｍ付近、１１６ｍ付近、１１７．５ｍ付近の場所に異常があると診断されることが分かる。
また、図１１（ｂ）のグラフを見ると、第２の閾値に基づいて、１１３ｍ付近、１１７．５ｍ付近の場所に異常があると診断されることが分かる。
診断装置１０１は、図６の処理の結果、設定区間における１０３ｍ付近、１１３ｍ付近の場、１１６ｍ付近、１１７．５ｍ付近の場所それぞれに、異常があると診断した。 Looking at the graph of FIG. 11(a), it can be seen that based on the first threshold value, abnormalities are diagnosed at locations around 103 m, around 116 m, and around 117.5 m in the set section.
Furthermore, looking at the graph in FIG. 11(b), it can be seen that based on the second threshold, abnormalities are diagnosed at locations around 113 m and around 117.5 m.
As a result of the process shown in FIG. 6, the diagnostic device 101 diagnosed that there is an abnormality in each of the locations near 103 m, 113 m, 116 m, and 117.5 m in the set section.

発明者らは、レール７１０Ａ上の設定区間における１０３ｍ付近、１１３ｍ付近の場、１１６ｍ付近、１１７．５ｍ付近の場所それぞれについて、実際に異常があるか否かを調査した。そして、発明者らは、各場所において実際に異常（レールの摩耗、擦り傷）が発生していることを確認した。
このことから、発明者らは、天井クレーン装置７００の移動する路盤の異常を検出するために、本実施形態の処理が有効であることを確認した。
また、図１１に示されるように、設定区間の１１３ｍ付近の場所における異常は、第１の閾値に基づいて検出できていない。また、設定区間の１０３ｍ付近、１１６ｍ付近の場所における異常は、第２の閾値に基づいて検出できていない。そのため、発明者らは、第１の閾値と第２の閾値との双方を用いることで、より精度よく路盤の異常の有無を診断できることを確認した。 The inventors investigated whether there was actually an abnormality at each of the locations near 103 m, 113 m, 116 m, and 117.5 m in the set section on the rail 710A. Then, the inventors confirmed that abnormalities (rail wear, scratches) actually occurred at each location.
From this, the inventors confirmed that the process of this embodiment is effective for detecting abnormalities in the roadbed on which the overhead crane device 700 moves.
Moreover, as shown in FIG. 11, an abnormality at a location near 113 m of the set section cannot be detected based on the first threshold value. Furthermore, abnormalities at locations near 103 m and 116 m within the set section cannot be detected based on the second threshold. Therefore, the inventors have confirmed that by using both the first threshold value and the second threshold value, it is possible to diagnose the presence or absence of abnormality in the roadbed with higher accuracy.

（変形例１）
本実施形態では、診断部３０２は、３つの方向の加速度に関するデータ、３つの回転方向の角速度に関するデータ、２つの回転方向の傾斜角に関するデータの８種類のデータのうちの少なくとも２つ以上を含むように、診断データを決定することとした。ただし、他の例として、診断部３０２は、方向・回転方向の異なる２つ以上（複数）の物理量に関するデータを含ませるように、診断データを決定してもよい。診断部３０２は、方向・回転方向の異なる物理量についての複数のデータを用いて診断を行うことで、路盤の異常の影響が複数の方向・回転方向についての物理量として現れる場合であっても、より精度よく路盤の異常を診断できる。
（変形例２）
本実施形態では、診断システム１００は、図６の処理において、Ｓ６０２～Ｓ６０９の処理で、全ての診断場所についての診断が終了してから、Ｓ６１０で診断結果を出力することとした。ただし、他の例として、診断システム１００は、図６の処理において、１つの診断場所についてＳ６０２～Ｓ６０８の処理で診断が完了する度に、その診断場所に対する診断結果を出力することとしてもよい。その場合、診断システム１００は、それまでに診断が完了した全ての診断場所についての診断結果を出力することとしてもよい。 (Modification 1)
In this embodiment, the diagnosis unit 302 includes at least two or more of eight types of data: data regarding acceleration in three directions, data regarding angular velocity in three rotational directions, and data regarding tilt angles in two rotational directions. We decided to determine the diagnostic data as follows. However, as another example, the diagnostic unit 302 may determine the diagnostic data to include data regarding two or more (plural) physical quantities having different directions and directions of rotation. The diagnosis unit 302 performs diagnosis using a plurality of pieces of data regarding physical quantities in different directions and rotational directions. Abnormalities in the roadbed can be diagnosed with high accuracy.
(Modification 2)
In the present embodiment, in the process of FIG. 6, the diagnosis system 100 outputs the diagnosis results in S610 after the diagnosis for all diagnosis locations is completed in the processes of S602 to S609. However, as another example, in the process of FIG. 6, the diagnostic system 100 may output the diagnosis result for one diagnostic location each time the diagnosis is completed in the processes of S602 to S608 for that diagnostic location. In that case, the diagnostic system 100 may output diagnostic results for all diagnostic locations where diagnosis has been completed up to that point.

（変形例３）
本実施形態では、診断システム１００は、図６の処理において、診断データそれぞれについて、Ｓ６０３～Ｓ６０４で第１の閾値を用いた診断処理を行い、異常と診断できなかった場合に、Ｓ６０５～Ｓ６０６で第２の閾値を用いた診断処理を行った。ただし、他の例として、診断システム１００は、第２の閾値を用いた診断処理を実行しなくてもよい。その場合、診断システム１００は、Ｓ６０４で、第１の閾値以上となるデータの数が、予め定められた個数未満となった場合、処理をＳ６０８に進め、選択場所を異常なしと診断する。
また、診断システム１００は、第１の閾値を用いた診断処理を実行せずに、第２の閾値を用いた診断処理を実行してもよい。その場合、診断システム１００は、Ｓ６０２の処理の後で、処理をＳ６０５に進める。
また、診断システム１００は、第１の閾値を用いた診断処理の結果と、第２の閾値を用いた診断処理の結果と、に基づいて、最終的な診断結果を求めてもよい。例えば、診断システム１００は、第１の閾値を用いた診断処理において異常ありと診断し、かつ、第２の閾値を用いた診断処理において異常ありと診断した場合に、最終的に選択場所に異常があると診断してもよい。 (Modification 3)
In the present embodiment, in the process of FIG. 6, the diagnostic system 100 performs diagnostic processing using the first threshold value in S603 to S604 for each piece of diagnostic data, and if it cannot be diagnosed as abnormal, the diagnostic system 100 performs diagnostic processing in S605 to S606. Diagnostic processing using the second threshold was performed. However, as another example, the diagnostic system 100 may not execute the diagnostic process using the second threshold. In this case, if the number of data equal to or greater than the first threshold value is less than the predetermined number in S604, the diagnostic system 100 advances the process to S608 and diagnoses the selected location as having no abnormality.
Furthermore, the diagnostic system 100 may execute the diagnostic process using the second threshold value without executing the diagnostic process using the first threshold value. In that case, the diagnostic system 100 advances the process to S605 after the process of S602.
Furthermore, the diagnostic system 100 may obtain the final diagnostic result based on the result of the diagnostic process using the first threshold and the result of the diagnostic process using the second threshold. For example, if the diagnostic system 100 diagnoses that there is an abnormality in the diagnostic processing using the first threshold value and also diagnoses that there is an abnormality in the diagnostic processing using the second threshold value, the diagnostic system 100 ultimately determines that the selected location is abnormal. It can be diagnosed that there is.

（変形例４）
本実施形態では、診断装置１０１は、移動する移動体１１０に設置された各センサからセンサデータを取得し、各物理量に関するデータを取得し、取得したデータから決定した診断データに基づいて、路盤の異常を診断した。ただし、他の例として、診断装置１０１は、路盤の異常を診断する処理を行わないこととしてもよい。その場合、例えば、外部の診断装置が、診断装置１０１が移動する移動体１１０の各センサから取得したセンサデータから各物理量に関するデータを取得し、取得したデータから診断データを決定し、決定した診断データに基づいて、路盤の異常の診断を行うこととしてもよい。
（変形例５）
本実施形態では、診断システム１００は、Ｓ６０２で、軌間のズレ幅に関するデータを診断データとして決定しないこととした。ただし、他の例として、診断システム１００は、Ｓ６０２で、軌間のズレ幅に関するデータを診断データとして決定してもよい。
（その他の変形例）
本実施形態の診断システムの機能構成の一部又は全てをハードウェアとして診断装置１０１等に実装してもよい。 (Modification 4)
In the present embodiment, the diagnostic device 101 acquires sensor data from each sensor installed on the moving body 110, acquires data regarding each physical quantity, and based on the diagnostic data determined from the acquired data, determines the condition of the roadbed. An abnormality was diagnosed. However, as another example, the diagnostic device 101 may not perform the process of diagnosing abnormalities in the roadbed. In that case, for example, the external diagnostic device acquires data regarding each physical quantity from sensor data acquired from each sensor of the moving body 110 that the diagnostic device 101 moves, determines diagnostic data from the acquired data, and diagnoses the determined Based on the data, abnormalities in the roadbed may be diagnosed.
(Modification 5)
In this embodiment, the diagnostic system 100 does not determine data regarding the gauge deviation width as diagnostic data in S602. However, as another example, the diagnostic system 100 may determine data regarding the gauge deviation width as the diagnostic data in S602.
(Other variations)
Part or all of the functional configuration of the diagnostic system of this embodiment may be implemented as hardware in the diagnostic device 101 or the like.

１００診断システム、１０１診断装置、２０１ＣＰＵ 100 diagnostic system, 101 diagnostic device, 201 CPU

Claims

移動体が路盤上を移動する際に前記移動体に設置されたセンサにより測定されるセンサデータに基づいて決定される前記路盤上の場所に対応する複数の物理量に関する複数のデータであって、前記移動体に対してかかる複数の異なる方向の加速度に関するデータそれぞれと、前記移動体の複数の異なる回転方向の角速度に関するデータそれぞれと、前記移動体の複数の異なる回転方向の傾斜角に関するデータそれぞれと、のうちの少なくとも２つ以上のデータを含む前記複数のデータを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記複数のデータの中に、前記複数のデータそれぞれについて設定された第１の閾値以上となるデータが２以上の予め定められた個数以上、存在するか否か、及び、前記複数のデータそれぞれについて設定された閾値であって、前記複数のデータそれぞれについて設定された前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上となるデータが前記複数のデータの中に１つ以上、存在するか否か、に基づいて、前記路盤上の前記場所に異常があるか否かを診断する診断手段と、
を有する診断装置。 A plurality of data regarding a plurality of physical quantities corresponding to a location on the roadbed determined based on sensor data measured by a sensor installed on the moving body when the moving body moves on the roadbed, the Each of data regarding the acceleration in a plurality of different directions applied to the moving body, each of the data regarding the angular velocity of the moving body in a plurality of different rotational directions, and each of the data regarding the inclination angle of the mobile body in a plurality of different rotational directions, acquisition means for acquiring the plurality of data including at least two or more of the data;
and , one data among the plurality of data is equal to or higher than a second threshold, which is a threshold set for each of the plurality of data and is larger than the first threshold set for each of the plurality of data. As described above, a diagnostic means for diagnosing whether or not there is an abnormality at the location on the roadbed based on whether or not it exists ;
A diagnostic device with

前記取得手段は、前記移動体に設置された加速度センサにより測定された、前記移動体にかかる１つ以上の方向の加速度それぞれの二乗平均のデータを含む前記複数のデータを取得する請求項１に記載の診断装置。 2. The acquisition means acquires the plurality of data including root mean square data of respective accelerations in one or more directions applied to the moving body, measured by an acceleration sensor installed on the moving body. Diagnostic equipment as described.

前記取得手段は、前記移動体に設置された角速度センサにより測定された、前記移動体にかかる１つ以上の回転方向の角速度それぞれの二乗平均のデータを含む前記複数のデータを取得する請求項１又は２に記載の診断装置。 2. The acquisition means acquires the plurality of data including root mean square data of each of the angular velocities in one or more rotational directions of the movable body, measured by an angular velocity sensor installed on the movable body. Or the diagnostic device according to 2.

前記複数の物理量は、対応する方向、又は、回転方向の異なる２つの物理量を含む請求項１乃至３の何れか１項に記載の診断装置。 The diagnostic device according to any one of claims 1 to 3 , wherein the plurality of physical quantities include two physical quantities in corresponding directions or in different rotational directions.

前記移動体は、前記路盤上の軌条に沿って移動する車両であり、
前記取得手段は、前記センサに含まれる軌間センサを介して取得される前記軌条の軌間のズレ幅に関するデータを含む前記複数のデータを取得する請求項１乃至４の何れか１項に記載の診断装置。 The mobile object is a vehicle that moves along a rail on the roadbed,
The diagnosis according to any one of claims 1 to 4 , wherein the acquisition means acquires the plurality of data including data regarding the width of a gauge deviation of the rail acquired via a gauge sensor included in the sensor. Device.

前記診断手段による診断の結果を示す情報を出力する出力手段を更に有する請求項１乃至５の何れか１項に記載の診断装置。 The diagnostic apparatus according to any one of claims 1 to 5 , further comprising an output means for outputting information indicating a result of diagnosis by the diagnostic means.

移動体が路盤上を移動する際に前記移動体に設置されたセンサにより測定されるセンサデータに基づいて決定される前記路盤上の場所に対応する複数の物理量に関する複数のデータであって、前記移動体に対してかかる複数の異なる方向の加速度に関するデータそれぞれと、前記移動体の複数の異なる回転方向の角速度に関するデータそれぞれと、前記移動体の複数の異なる回転方向の傾斜角に関するデータそれぞれと、のうちの少なくとも２つ以上のデータを含む前記複数のデータを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記複数のデータの中に、前記複数のデータそれぞれについて設定された第１の閾値以上となるデータが２以上の予め定められた個数以上、存在するか否か、及び、前記複数のデータそれぞれについて設定された閾値であって、前記複数のデータそれぞれについて設定された前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上となるデータが前記複数のデータの中に１つ以上、存在するか否か、に基づいて、前記路盤上の前記場所に異常があるか否かを診断する診断手段と、
を有するシステム。 A plurality of data regarding a plurality of physical quantities corresponding to a location on the roadbed determined based on sensor data measured by a sensor installed on the moving body when the moving body moves on the roadbed, the Each of data regarding the acceleration in a plurality of different directions applied to the moving body, each of the data regarding the angular velocity of the moving body in a plurality of different rotational directions, and each of the data regarding the inclination angle of the mobile body in a plurality of different rotational directions, acquisition means for acquiring the plurality of data including at least two or more of the data;
and , one data among the plurality of data is equal to or higher than a second threshold, which is a threshold set for each of the plurality of data and is larger than the first threshold set for each of the plurality of data. As described above, a diagnostic means for diagnosing whether or not there is an abnormality at the location on the roadbed based on whether or not it exists ;
A system with

診断装置の制御方法であって、
移動体が路盤上を移動する際に前記移動体に設置されたセンサにより測定されるセンサデータに基づいて決定される前記路盤上の場所に対応する複数の物理量に関する複数のデータであって、前記移動体に対してかかる複数の異なる方向の加速度に関するデータそれぞれと、前記移動体の複数の異なる回転方向の角速度に関するデータそれぞれと、前記移動体の複数の異なる回転方向の傾斜角に関するデータそれぞれと、のうちの少なくとも２つ以上のデータを含む前記複数のデータを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで取得された前記複数のデータの中に、前記複数のデータそれぞれについて設定された第１の閾値以上となるデータが２以上の予め定められた個数以上、存在するか否か、及び、前記複数のデータそれぞれについて設定された閾値であって、前記複数のデータそれぞれについて設定された前記第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上となるデータが前記複数のデータの中に１つ以上、存在するか否か、に基づいて、前記路盤上の前記場所に異常があるか否かを診断する診断ステップと、
を含む制御方法。 A method for controlling a diagnostic device, the method comprising :
A plurality of data regarding a plurality of physical quantities corresponding to a location on the roadbed determined based on sensor data measured by a sensor installed on the moving body when the moving body moves on the roadbed, the Each of data regarding the acceleration in a plurality of different directions applied to the moving body, each of the data regarding the angular velocity of the moving body in a plurality of different rotational directions, and each of the data regarding the inclination angle of the mobile body in a plurality of different rotational directions, an acquisition step of acquiring the plurality of data including at least two or more of the data;
whether or not there is a predetermined number of two or more pieces of data that is equal to or greater than a first threshold value set for each of the plurality of data among the plurality of data acquired in the acquisition step ; , one data among the plurality of data is equal to or higher than a second threshold, which is a threshold set for each of the plurality of data and is larger than the first threshold set for each of the plurality of data. As described above, a diagnosis step of diagnosing whether or not there is an abnormality at the location on the roadbed based on whether or not it exists ;
control methods including.

コンピュータを、請求項１乃至６の何れか１項に記載の診断装置の各手段として、機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as each means of the diagnostic device according to any one of claims 1 to 6 .