JPWO2019155569A1 - 障害物検出装置および障害物検出方法 - Google Patents

Abstract

列車（１００）に搭載される障害物検出装置（２０）であって、列車（１００）の周囲を監視し、監視結果である距離画像を生成するセンサ（２１）と、列車（１００）が走行する線路に沿って設置された構造物の位置情報を含む地図情報を記憶する記憶部（２２）と、センサ（２１）から取得した距離画像および記憶部（２２）に記憶されている地図情報を用いて、列車制御装置（１０）から取得した情報であって列車の位置を示す第１の列車位置情報を補正し、補正結果である第２の列車位置情報を出力する補正部（２３）と、第２の列車位置情報および地図情報を用いて、センサ（２１）の監視範囲を決定する監視条件決定部（２４）と、を備える。

Description

本発明は、列車の進路上にある障害物を検出する障害物検出装置および障害物検出方法に関する。

敷設された溝状の軌道に沿って走行する車両が、ステレオ光学系、レーザレーダ送受信装置などの障害物検知手段を備え、障害物検知手段を用いて周囲の障害物を検出することが特許文献１に開示されている。特許文献１に記載の車両は、一般道路面をタイヤで走行するいわゆる自動車である。

特開２００１−３１０７３３号公報

上記特許文献１に記載の障害物検知手段を列車に搭載することによって、列車は、進路上にある障害物を検出できる。しかしながら、レール上を車輪で走行する列車は、一般道路面をタイヤで走行する自動車と比較して制動距離が長くなる。上記特許文献１に記載の障害物検知手段は、列車に搭載された場合、制動距離が長くなる分、自動車に搭載された場合よりも遠方まで監視範囲を広げなければならない。そのため、自動車に搭載された場合よりも演算量が増大してしまう、という問題があった。上記特許文献１に記載の障害物検知手段は、画像の解像度を低下させることで演算量を抑制できるが、画像の解像度を低下させると障害物を検出する精度が低下してしまう、という問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、演算量を抑制しつつ、精度を低下させることなく障害物を検出できる障害物検出装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、列車に搭載される障害物検出装置である。障害物検出装置は、列車の周囲を監視し、監視結果である距離画像を生成するセンサと、列車が走行する線路に沿って設置された構造物の位置情報を含む地図情報を記憶する記憶部と、を備える。また、障害物検出装置は、センサから取得した距離画像および記憶部に記憶されている地図情報を用いて、列車制御装置から取得した情報であって列車の位置を示す第１の列車位置情報を補正し、補正結果である第２の列車位置情報を出力する補正部と、第２の列車位置情報および地図情報を用いて、センサの監視範囲を決定する監視条件決定部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、障害物検出装置は、演算量を抑制しつつ、精度を低下させることなく障害物を検出できる、という効果を奏する。

実施の形態１にかかる障害物検出装置の構成例を示す図 実施の形態１にかかる障害物検出装置の障害物検出処理を示すフローチャート 実施の形態１にかかる補正部が列車の位置を補正する処理を示すフローチャート 実施の形態１にかかる障害物検出装置の監視範囲の例を示す図 実施の形態１にかかる障害物検出装置において列車と路側構造物との位置関係を特定する例を示す図 実施の形態１にかかる障害物検出装置が備える処理回路をプロセッサおよびメモリで構成する場合の例を示す図 実施の形態１にかかる障害物検出装置が備える処理回路を専用のハードウェアで構成する場合の例を示す図 実施の形態２にかかる補正部が列車の位置を補正する処理を示すフローチャート

以下に、本発明の実施の形態にかかる障害物検出装置および障害物検出方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１にかかる障害物検出装置２０の構成例を示す図である。障害物検出装置２０は、列車１００に搭載され、列車１００の進行方向にある障害物を検出する装置である。障害物検出装置２０は、列車制御装置１０および出力装置３０に接続される。列車制御装置１０および出力装置３０も、列車１００に搭載される装置である。障害物検出装置２０は、センサ２１と、記憶部２２と、補正部２３と、監視条件決定部２４と、障害物判定部２５と、を備える。

センサ２１は、列車１００の周囲の物体を検出する。物体には、鉄道事業者が設置した信号機、架線柱、踏切、駅、橋梁、トンネルなどの構造物が含まれる。このうち、信号機、架線柱、および踏切は、線路の路側に設置された路側構造物である。また、物体には、列車１００の走行の障害となる障害物が含まれる。障害物とは、例えば、踏切の遮断中に線路内に入り込んだ自動車、崖からの落石、駅のホームから転落した乗客、踏切で取り残された車椅子などである。センサ２１は、これらの構造物および障害物を検出可能な機器であり、例えば、２つ以上のカメラを備えたステレオカメラ、ＬＩＤＡＲ（Light Detection And Ranging）、ＲＡＤＡＲ（Radio Detection And Ranging）などである。センサ２１は、２つ以上の機器を備える構成であってもよい。本実施の形態において、センサ２１は、ステレオカメラおよびＬＩＤＡＲを備える。センサ２１では、ステレオカメラおよびＬＩＤＡＲが、列車１００の周囲を検知して得られたデータから距離画像を生成し、生成した距離画像を補正部２３および障害物判定部２５に出力する。距離画像は、センサ２１が列車１００の周囲を監視した監視結果であり、２次元画像および距離情報を含んだ３次元画像の片方または両方を含む。センサ２１は、列車１００の先頭車両に搭載される。列車１００が複数の車両で構成される場合、進行方向に応じて先頭車両が変更になるため、センサ２１は両端の車両に搭載される。例えば、列車１００が１号車から１０号車で構成される１０両編成の場合、進行方向に応じて１号車または１０号車が先頭車両となる。この場合、センサ２１は、列車１００の１号車および１０号車に設置される。障害物検出装置２０は、列車１００の進行方向の先頭車両に設置されたセンサ２１を使用する。

記憶部２２は、列車１００が走行する線路の位置情報、および鉄道事業者が設置した構造物の位置情報を含む地図情報を記憶している。線路および構造物の位置情報は、起点となる位置からのキロ程で表す方法、緯度および経度で表す方法、３次元計測された点群による座標で表す方法などがあり、これらを組み合わせて用いてもよい。地図情報については、例えば、線路および構造物の位置情報を３次元座標値で表す場合、ＭＭＳ（Mobile Mapping System）などを用いて作成することが可能である。ＭＭＳを用いて３次元計測された構造物は、各構造物を構成する点の座標によって表すことができるが、各構造物を構成する点のうちの１点の座標を代表値として用いてもよい。３次元計測された構造物を構成する１つの点Ｐ_iはｘ軸方向、ｙ軸方向、およびｚ軸方向の３軸の座標値を用いて３次元座標値Ｐ_i（ｘ_i，ｙ_i，ｚ_i）と表すことができる。記憶部２２は、例えば、各構造物の代表値として、ｘ軸方向、ｙ軸方向、およびｚ軸方向の３軸の座標値のデータを記憶する。また、記憶部２２は、例えば、キロ程による線路上の規定された間隔毎の位置を、ｘ軸方向、ｙ軸方向、およびｚ軸方向の３軸の座標値のデータを記憶する。なお、ｘ軸方向、ｙ軸方向、およびｚ軸方向については、例えば、平面直角座標系を用いて、ｘｙ軸を水平面上にとり、ｚ軸を高さ方向にとることができる。または、任意の点を原点として、例えば、キロ程の起点を原点として、東向き方向をｘ軸方向、北向き方向をｙ軸方向、鉛直上向き方向をｚ軸方向とする座標系でもよい。各点の座標値を示すデータの単位については、メートル（ｍ）などを使用することができるが、これに限定されるものではない。記憶部２２は、線路上のキロ程ごと、例えば１メートルごとの３次元座標値を保持することで、３次元座標値で表される線路の位置座標を保持することができる。本実施の形態では、記憶部２２は、線路および構造物の位置情報を、キロ程および３次元座標値の組み合わせで記憶している。記憶部２２は、地図情報を、列車１００が走行する過程で記憶してもよいし、事前に計測されたものを記憶していてもよいし、両方の組み合せでもよい。

補正部２３は、後述するように、列車制御装置１０から列車１００の位置を示す列車位置情報を取得する。補正部２３は、センサ２１から取得した距離画像、および記憶部２２に記憶されている地図情報を用いて、列車制御装置１０から取得した列車１００の列車位置情報を補正する。補正部２３は、補正後の列車１００の列車位置情報を監視条件決定部２４に出力する。なお、補正部２３が列車制御装置１０から取得した列車１００の列車位置情報を第１の列車位置情報とし、補正部２３による補正結果である列車１００の列車位置情報を第２の列車位置情報とする。

監視条件決定部２４は、補正部２３から取得した第２の列車位置情報、および記憶部２２に記憶されている地図情報を用いて、列車１００の進行方向に対するセンサ２１の監視範囲を決定する。実施の形態１では、監視条件を、センサ２１の監視範囲とする。

障害物判定部２５は、センサ２１から取得した距離画像に基づいて、列車１００の進行方向における障害物の有無を判定する。障害物判定部２５は、距離画像に障害物が含まれると判定した場合、障害物が検出されたことを示す情報である障害物検出情報を生成し、生成した障害物検出情報を出力装置３０に出力する。障害物検出情報は、単に障害物が検出されたことを示すのみの情報であってもよいし、障害物が検出された位置の情報を含めてもよい。

列車制御装置１０は、地上に設置された地上子、列車１００に搭載された図示しない車上子および速度発電機などを用いて列車１００の位置を検出する。列車制御装置１０は、検出した列車１００の位置を第１の列車位置情報として補正部２３に出力する。列車制御装置１０における列車１００の位置検出方法は、従来同様の一般的なものである。なお、列車制御装置１０は、地上子によって示される絶対位置からの線路上の移動距離に基づいて列車１００の位置を検出しているが、移動距離を算出する際の誤差、列車１００の図示しない車輪による空転滑走などの影響によって、第１の列車位置情報には誤差が含まれることがある。

出力装置３０は、障害物判定部２５から障害物検出情報を取得した場合、列車１００の運転士などに対して障害物が検出されたことを示す情報を出力する。出力装置３０は、列車１００の運転士などに対して、モニタなどを介して障害物が検出されたことを表示してもよいし、スピーカーなどを介して障害物が検出されたことを音声で出力してもよい。

つづいて、障害物検出装置２０が障害物を検出する動作について説明する。図２は、実施の形態１にかかる障害物検出装置２０の障害物検出処理を示すフローチャートである。障害物検出装置２０において、センサ２１は、列車１００の周囲の物体を検出するため、列車１００の進行方向に対して、列車１００の周囲を検知して距離画像を生成する（ステップＳ１）。センサ２１は、最初の段階では監視条件決定部２４によって監視範囲が決定されていないので、列車１００の進行方向を０°とした場合の水平方向の−９０°から＋９０°の範囲、または監視可能な最大範囲を対象にして検知を行い、距離画像を生成する。センサ２１は、生成した距離画像を補正部２３に出力する。なお、センサ２１の監視範囲について、一例として水平方向を対象とするが、垂直方向を対象にしてもよいし、水平方向および垂直方向の両方を対象にしてもよい。

補正部２３は、列車制御装置１０から列車１００の第１の列車位置情報を取得する（ステップＳ２）。補正部２３は、列車制御装置１０から取得した第１の列車位置情報に基づいて記憶部２２に記憶されている地図情報を検索し、センサ２１の監視範囲すなわち距離画像に含まれる範囲の地図情報を抽出する（ステップＳ３）。補正部２３は、第１の列車位置情報で示される位置を中心とした規定された範囲の地図情報を抽出してもよいし、列車制御装置１０から列車１００の進行方向の情報を取得し、列車１００の進行方向側の規定された範囲、具体的には前述の−９０°から＋９０°の範囲の地図情報を抽出してもよい。補正部２３は、距離画像と抽出した地図情報とを比較し、距離画像に含まれる構造物の位置を特定する。具体的に、補正部２３は、距離画像に含まれる物体が、抽出した地図情報内の構造物のいずれに対応するかを判断し、対応すると判断された地図情報内の構造物の地図情報における位置とすることによって、構造物の位置を特定する。補正部２３は、特定した構造物の位置に基づいて、列車１００の位置を補正する。構造物については、例えば、鉄道事業者が正確な位置を把握している可能性のある路側構造物としてもよい。補正部２３は、第１の列車位置情報で示される列車１００の位置を補正した第２の列車位置情報を生成し、監視条件決定部２４に出力する（ステップＳ４）。

ここで、ステップＳ４の処理、すなわち補正部２３における列車１００の位置補正処理について詳細に説明する。図３は、実施の形態１にかかる補正部２３が列車１００の位置を補正する処理を示すフローチャートである。図４は、実施の形態１にかかる障害物検出装置２０の監視範囲の例を示す図である。図５は、実施の形態１にかかる障害物検出装置２０において列車１００と路側構造物との位置関係を特定する例を示す図である。図４は、障害物検出装置２０が搭載される列車１００の進行方向において、線路２００の路側に信号機３００、踏切４００、および駅５００が設置され、さらに駅５００よりも遠方にトンネル６００が設置されていることを示している。また、監視範囲７００はセンサ２１の監視範囲を示し、障害物８００は線路２００上に存在する落石などの障害物である。図４において、列車１００の進行方向は、矢印９００で示される方向である。

補正部２３は、センサ２１から取得した距離画像から、構造物を検出する（ステップＳ１１）。補正部２３は、センサ２１から取得した距離画像を用いて、構造物の種類までは特定できなくても、ある位置に構造物が存在することを認識することができる。補正部２３は、前述のようにセンサ２１がステレオカメラおよびＬＩＤＡＲの場合、従来からある一般的な手法によって、センサ２１によって得られた距離画像に構造物が含まれていることを認識することができる。構造物として路側構造物を対象とした場合は、信号機、架線柱、踏切などであることから、センサ２１では容易に路側構造物を検知することができる。そのため、距離画像には、何らかの路側構造物が含まれていることを想定している。なお、補正部２３は、センサ２１から取得した距離画像から複数の構造物を検出した場合、距離画像から検出した複数の構造物のうち、例えば、最も列車１００に近い構造物を対象にして位置の特定を行う。

補正部２３は、センサ２１から取得した距離画像を用いて、列車１００と検出できた構造物との位置関係を特定する（ステップＳ１２）。位置関係とは、列車１００と検出できた構造物との相対位置である。補正部２３は、具体的には、列車１００から構造物までの距離ｒおよび進行方向に対する水平方向における角度θを求める。補正部２３は、従来からある一般的な手法によって、距離画像を用いて列車１００から構造物までの距離ｒおよび角度θを求めることができる。補正部２３は、位置関係を特定した構造物の相対位置に基づいて地図情報を検索し、地図情報から相対位置周辺にある構造物の情報を抽出する（ステップＳ１３）。例えば、補正部２３は、第１の列車位置情報、および地図情報に含まれる線路の位置情報に基づいて、第１の列車位置情報に基づく列車１００の位置を３次元座標値に変換し、列車１００の位置の３次元座標値から距離ｒおよび角度θの位置周辺の３次元座標値を地図情報から抽出する。

補正部２３は、距離画像から位置関係を特定した構造物の位置を、抽出した地図情報で示される構造物の位置で特定する（ステップＳ１４）。例えば、補正部２３は、距離画像から位置関係を特定した構造物の位置を、地図情報から抽出した構造物の３次元座標値を用いて特定する。図４の例では、構造物として路側構造物である信号機３００および踏切４００があるが、補正部２３は、列車１００に最も近い信号機３００を対象にして位置関係を特定する。信号機３００の正確な位置は、３次元座標値によって地図情報に記録されている。補正部２３は、距離画像から位置関係を特定した構造物、図４の例では信号機３００の位置を、地図情報で示される信号機３００の位置すなわち３次元座標値を用いて特定する。

補正部２３は、特定された信号機３００の位置に基づいて列車１００の位置を特定し、列車１００の位置を補正する（ステップＳ１５）。補正部２３は、距離ｒおよび角度θによって列車１００と信号機３００との位置関係が既知であることから、信号機３００の位置を３次元座標値で固定して、距離ｒおよび角度θを用いて列車１００の位置を補正する。すなわち、補正部２３は、第１の列車位置情報を補正する。図４の例では、信号機３００から左側に列車１００の進行方向とは反対向きの直線を引き、信号機３００から、この直線に対して角度θおよび距離ｒの位置にあるものが補正後の列車１００となる。

補正部２３は、補正後の列車１００の位置を第２の列車位置情報とし、第２の列車位置情報を監視条件決定部２４に出力する（ステップＳ１６）。

図２のフローチャートの説明に戻る。監視条件決定部２４は、補正部２３から取得した第２の列車位置情報、および記憶部２２に記憶されている地図情報を用いて、列車１００の進行方向に対するセンサ２１の監視条件、すなわち監視範囲７００を決定する（ステップＳ５）。監視条件決定部２４は、地図情報に含まれる線路２００の位置情報から線路２００の形状が把握できるため、列車１００の進行方向の線路２００が含まれるように、センサ２１の監視範囲７００を決定する。形状とは、線路の曲率および勾配、軌道の幅などを含む。監視条件決定部２４は、図４に示すようにセンサ２１の監視範囲７００を決定すなわち限定することで、ステップＳ１のときと比較して、センサ２１の演算量を低減することができる。また、監視条件決定部２４は、センサ２１の監視範囲７００を限定することで、ステップＳ１の際に得られる距離画像を使用する場合と比較して、障害物判定部２５の演算量を低減することができる。

ここで、監視条件決定部２４が、第１の列車位置情報を用いてセンサ２１の監視範囲７００を決定する場合を想定する。監視条件決定部２４は、誤差が含まれる第１の列車位置情報、および地図情報を用いて列車１００の進行方向に対するセンサ２１の監視範囲７００を決定する場合、列車１００の位置の誤差を考慮してセンサ２１の監視範囲７００を決定しなければならない。そのため、監視条件決定部２４は、第２の列車位置情報を用いた場合よりも、監視範囲７００を大きく設定する必要がある。これは、センサ２１が遠方まで監視する場合、列車１００の位置の僅かな誤差が、遠方では大きな距離の差につながるためである。特に列車１００がカーブまたは勾配に差し掛かったところでは、大きな距離の差になる。本実施の形態において、監視条件決定部２４は、列車１００の位置を補正した第２の列車位置情報を用いることで、第１の列車位置情報を用いる場合と比較して、センサ２１の監視範囲７００を小さくでき、センサ２１および障害物判定部２５の演算量を低減することができる。

監視条件決定部２４は、決定した監視条件すなわち監視範囲７００の情報を、センサ２１に出力する。監視範囲７００の情報は、例えば、センサ２１が検知を行う向きおよび範囲の情報であってもよいし、センサ２１が検知を行う範囲を角度で示す情報であってもよい。

センサ２１は、監視条件決定部２４から取得した監視条件すなわち監視範囲７００に基づいて検知を行って、距離画像を生成する（ステップＳ６）。センサ２１は、生成した距離画像を、補正部２３および障害物判定部２５に出力する。また、センサ２１は、監視範囲７００を含む広域を検出し、監視範囲７００に含まれる検出結果のみを用いてもよい。

障害物判定部２５は、障害物があるか否か、すなわちセンサ２１から取得した距離画像に障害物が含まれているか否かを判定する（ステップＳ７）。障害物判定部２５は、前述の補正部２３と同様の手法により、センサ２１から取得した距離画像を用いて、距離画像に障害物が含まれているか否かを判定することができる。障害物判定部２５は、障害物がある、すなわち距離画像に障害物が含まれる場合（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、障害物が検出されたことを示す障害物検出情報を、出力装置３０に出力する（ステップＳ８）。出力装置３０は、障害物判定部２５から障害物検出情報を取得した場合、列車１００の進行方向において障害物が検出されたことを示す情報を、運転士などに対して出力する。

障害物検出装置２０は、障害物がない、すなわち距離画像に障害物が含まれていない場合（ステップＳ７：Ｎｏ）、またはステップＳ８の処理の後、ステップＳ２に戻って上記処理を繰り返し実施する。具体的には、補正部２３は、ステップＳ６においてセンサ２１で生成された距離画像を取得するごとに、ステップＳ２からステップＳ４までの処理を実施する。補正部２３は、ステップＳ３において、監視条件決定部２４から監視範囲７００の情報を取得して、監視範囲７００の範囲で地図情報を抽出してもよい。監視条件決定部２４は、第２の列車位置情報を取得するごとに、ステップＳ５の処理を実施する。

なお、障害物判定部２５において、距離画像に障害物が含まれているか否かを判定する上記の方法は一例であり、他の方法を用いてもよい。例えば、障害物判定部２５は、同じ路線を走行する場合、前回走行したとき、または障害物を検出しなかったときの過去の距離画像を保持しておく。障害物判定部２５は、同一列車位置において、最新の距離画像と、保持している距離画像とを比較し、差分があった場合、すなわち保持している距離画像には無い物体が最新の距離画像で検出された場合、最新の距離画像に障害物が含まれていると判定する。

また、障害物判定部２５は、障害物がある場合、出力装置３０に障害物検出情報を出力するとともに、列車制御装置１０に対して、列車１００を停止または減速させるためのブレーキ指示を出力してもよい。列車制御装置１０は、障害物判定部２５からブレーキ指示を取得した場合、列車１００を停止または減速する制御を行う。

つづいて、障害物検出装置２０のハードウェア構成について説明する。障害物検出装置２０において、センサ２１は、前述のようにステレオカメラ、ＬＩＤＡＲである。記憶部２２はメモリである。補正部２３、監視条件決定部２４、および障害物判定部２５は、処理回路により実現される。すなわち、障害物検出装置２０は、列車１００の位置を補正して、障害物を検出することができる処理回路を備える。処理回路は、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサおよびメモリであってもよいし、専用のハードウェアであってもよい。

図６は、実施の形態１にかかる障害物検出装置２０が備える処理回路をプロセッサおよびメモリで構成する場合の例を示す図である。処理回路がプロセッサ９１およびメモリ９２で構成される場合、障害物検出装置２０の処理回路の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ９２に格納される。処理回路では、メモリ９２に記憶されたプログラムをプロセッサ９１が読み出して実行することにより、各機能を実現する。すなわち、処理回路は、列車１００の位置を補正して、障害物を検出することが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ９２を備える。また、これらのプログラムは、障害物検出装置２０の手順および方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。

ここで、プロセッサ９１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）などであってもよい。また、メモリ９２には、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically ＥＰＲＯＭ）などの、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、またはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などが該当する。

図７は、実施の形態１にかかる障害物検出装置２０が備える処理回路を専用のハードウェアで構成する場合の例を示す図である。処理回路が専用のハードウェアで構成される場合、図７に示す処理回路９３は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。障害物検出装置２０の各機能を機能別に処理回路９３で実現してもよいし、各機能をまとめて処理回路９３で実現してもよい。

なお、障害物検出装置２０の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、処理回路は、専用のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。

以上説明したように、本実施の形態によれば、障害物検出装置２０では、補正部２３が、列車制御装置１０で検出された列車１００の位置を補正し、監視条件決定部２４が、補正後の列車１００の位置に基づいてセンサ２１の監視範囲７００を決定することとした。これにより、障害物検出装置２０は、列車１００の位置を精度良く特定することによって監視範囲７００を限定できるため、演算量を抑制しつつ、精度を低下させることなく、障害物８００を検出することができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、障害物検出装置２０は、列車１００の位置を補正していたが、センサ２１の精度などの原因によって、補正後の列車１００の位置が線路２００上にない場合が考えられる。実施の形態２では、障害物検出装置２０は、２段階で列車１００の位置を補正する。実施の形態１と異なる部分について説明する。

実施の形態２における障害物検出装置２０の構成は、図１に示す実施の形態１の障害物検出装置２０の構成と同様である。また、障害物検出装置２０の障害物検出処理についても、図２に示す実施の形態１のフローチャートと同様である。実施の形態２では、図２に示すフローチャートのステップＳ４の処理、すなわち補正部２３における列車１００の位置補正処理の内容が、実施の形態１と異なる。図８は、実施の形態２にかかる補正部２３が列車１００の位置を補正する処理を示すフローチャートである。図８に示すフローチャートは、図３に示す実施の形態１のフローチャートに対して、ステップＳ２１およびステップＳ２２の処理を追加したものである。

ステップＳ１５の処理の後、補正部２３は、記憶部２２の地図情報に含まれる線路２００の位置情報に基づいて、補正結果、すなわち補正後の列車１００の位置が線路２００上にあるか否かを判定する（ステップＳ２１）。補正部２３は、補正後の列車１００の位置の３次元座標値が、線路２００上のいずれかの位置の３次元座標値と同一の場合、補正後の列車１００の位置が線路２００上にあると判定することができる。補正部２３は、補正後の列車１００の位置が線路２００上にない場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、信号機３００の位置を固定して信号機３００と距離ｒおよび角度θの関係を保ちつつ、さらに列車１００の位置を線路２００上にくるように移動して補正する（ステップＳ２２）。例えば、補正部２３は、信号機３００を中心にして回転させるように列車１００の位置を移動させる。補正部２３は、補正後の列車１００の位置が線路２００上にある場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、またはステップＳ２２の処理を行った場合、列車１００が線路２００上にある状態の補正後の列車１００の位置を第２の列車位置情報とし、第２の列車位置情報を監視条件決定部２４に出力する（ステップＳ１６）。

以上説明したように、本実施の形態によれば、障害物検出装置２０では、補正部２３が、列車制御装置１０で検出された列車１００の位置を補正し、補正後の列車１００の位置が線路２００上にない場合、さらに、列車１００の位置が線路２００上にくるように補正することとした。これにより、障害物検出装置２０は、実施の形態１と比較して、さらに、列車１００の位置を精度良く特定することによって監視範囲７００を限定できるため、演算量を抑制しつつ、精度を低下させることなく、障害物８００を検出することができる。

実施の形態３．
実施の形態１では、障害物検出装置２０は、列車１００の位置を補正し、列車１００の位置の誤差を考慮しなくてよいことから、センサ２１の監視範囲７００を限定していた。実施の形態２では、障害物検出装置２０は、監視範囲７００に含まれる構造物に基づいて、センサ２１の監視範囲７００および分解能を調整すなわち決定する。実施の形態１と異なる部分について説明する。

実施の形態２にかかる障害物検出装置２０および列車１００の構成は、実施の形態１と同様である。ここでは、列車１００の進行方向の状況が図４の場合を想定する。

踏切４００付近では、人、自動車などが線路２００を横断するため、踏切４００のない線路２００の部分、例えば信号機３００付近の線路２００の部分と比較して、列車１００にとって障害物になる物体が存在する可能性が高くなる。そのため、監視条件決定部２４は、踏切４００が含まれる規定された範囲では、通常時すなわち踏切４００のない線路２００の部分と比較して、センサ２１の監視範囲７００を通常時よりも広くし、センサ２１の分解能を高くするように、センサ２１の監視条件を決定する。実施の形態２では、監視条件を、センサ２１の監視範囲７００、およびセンサ２１の分解能とする。規定された範囲については、各踏切４００の交通量などによって個別に設定してもよいし、全ての踏切４００で一律に設定してもよい。監視条件決定部２４は、実施の形態２において踏切４００などに対して規定された範囲が設定されている場合、規定された範囲に応じて、実施の形態１の手法により決定した監視範囲７００を修正する。また、駅５００付近では、乗客の転落などが想定される。そのため、監視条件決定部２４は、駅５００が含まれる規定された範囲では、通常時すなわち駅５００のない線路２００の部分と比較して、センサ２１の監視範囲７００を広くし、センサ２１の分解能を高くするように、センサ２１の監視条件を決定する。規定された範囲については、各駅５００の利用乗客数などによって個別に設定してもよいし、全ての駅５００で一律に設定してもよい。監視条件決定部２４は、例えば、センサ２１の空間分解能を通常時よりも短くする、または、センサ２１のサンプリングレートを通常時よりも高くするようにセンサ２１の監視条件を決定することによって、センサ２１の分解能を高くすることができる。通常時とは、例えば、センサ２１が信号機３００付近を検知するときである。センサ２１は、分解能を高くすることによって、より小さな障害物８００を検出することができる。

センサ２１では、踏切４００付近および駅５００付近を検知する場合、踏切４００および駅５００のない線路２００の部分を検知する場合と比較して演算量は増える。ただし、センサ２１では、監視条件決定部２４によるセンサ２１の監視範囲７００および分解能の設定内容によっては、実施の形態１の図２に示すフローチャートのステップＳ１のときと比較して、演算量を低減することが期待できる。障害物判定部２５の演算量についても同様に、低減することが期待できる。

一方、トンネル６００内では、線路２００の周辺が閉じた空間になっているため、トンネル６００のない部分、例えば信号機３００付近の線路２００の部分と比較して、列車１００にとって障害物になる物体が存在する可能性が低くなる。そのため、監視条件決定部２４は、トンネル６００が含まれる規定された範囲では、通常時すなわちトンネル６００のない線路２００の部分と比較して、センサ２１の監視範囲７００を狭くし、センサ２１の分解能を低くするように、センサ２１の監視条件を決定する。規定された範囲については、各トンネル６００によって個別に設定してもよいし、全てのトンネル６００で一律に設定してもよい。監視条件決定部２４は、例えば、センサ２１の空間分解能を通常時よりも粗くする、または、センサ２１のサンプリングレートを通常時よりも低くするようにセンサ２１の監視条件を決定することによって、センサ２１の分解能を低くすることができる。

センサ２１では、トンネル６００内を検知する場合、トンネル６００のない線路２００の部分を検知する場合と比較して、さらに演算量を低減することができる。障害物判定部２５の演算量についても同様に、さらに低減することができる。

なお、監視条件決定部２４は、列車１００の進行方向の状況によらず、センサ２１の分解能を調整してもよい。例えば、監視条件決定部２４は、センサ２１の監視範囲７００を規定された第１の範囲より狭くできた場合、センサ２１の分解能を上げてもよい。センサ２１では、分解能を上げることで演算量が増加するが、演算量の増加分が、監視範囲７００が限定されたことによる演算量の低減分よりも小さければ、センサ２１の演算量を低減しつつ、分解能を向上することができ、より小さな障害物を検出することができる。または、監視条件決定部２４は、センサ２１の監視範囲７００が規定された第２の範囲より広くなった場合、センサ２１の分解能を下げてもよい。

以上説明したように、本実施の形態によれば、障害物検出装置２０では、監視条件決定部２４が、列車１００の進行方向の状況によって、センサ２１の分解能を調整することとした。これにより、障害物検出装置２０は、列車１００の進行方向の状況に応じて、センサ２１の分解能を高くすること、またはセンサ２１の演算量をさらに低減することができる。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１０ 列車制御装置、２０ 障害物検出装置、２１ センサ、２２ 記憶部、２３ 補正部、２４ 監視条件決定部、２５ 障害物判定部、３０ 出力装置、１００ 列車、２００ 線路、３００ 信号機、４００ 踏切、５００ 駅、６００ トンネル、７００ 監視範囲、８００ 障害物。

実施の形態３．
実施の形態１では、障害物検出装置２０は、列車１００の位置を補正し、列車１００の位置の誤差を考慮しなくてよいことから、センサ２１の監視範囲７００を限定していた。実施の形態３では、障害物検出装置２０は、監視範囲７００に含まれる構造物に基づいて、センサ２１の監視範囲７００および分解能を調整すなわち決定する。実施の形態１と異なる部分について説明する。

実施の形態３にかかる障害物検出装置２０および列車１００の構成は、実施の形態１と同様である。ここでは、列車１００の進行方向の状況が図４の場合を想定する。

Claims (14)

1. 列車に搭載される障害物検出装置であって、
   前記列車の周囲を監視し、監視結果である距離画像を生成するセンサと、
   前記列車が走行する線路に沿って設置された構造物の位置情報を含む地図情報を記憶する記憶部と、
   前記センサから取得した前記距離画像および前記記憶部に記憶されている前記地図情報を用いて、列車制御装置から取得した情報であって前記列車の位置を示す第１の列車位置情報を補正し、補正結果である第２の列車位置情報を出力する補正部と、
   前記第２の列車位置情報および前記地図情報を用いて、前記センサの監視範囲を決定する監視条件決定部と、
   を備えることを特徴とする障害物検出装置。
2. 前記補正部は、前記距離画像から前記線路の路側に設置された構造物を検出し、前記列車と検出した構造物との相対位置を特定し、前記地図情報に含まれる構造物の位置情報に基づいて前記構造物の位置を特定し、前記相対位置に基づいて前記列車の位置を特定して前記第１の列車位置情報を補正する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の障害物検出装置。
3. 前記記憶部は、さらに、前記線路の位置情報を記憶し、
   前記補正部は、前記地図情報に含まれる前記線路の位置情報に基づいて、前記第１の列車位置情報の補正結果で示される前記列車の位置が線路上にあるか否かを判定し、線路上にある場合は補正結果を前記第２の列車位置とし、線路上に無い場合、さらに前記第１の列車位置情報の補正結果で示される前記列車の位置が線路上にくるように移動して前記第２の列車位置とする、
   ことを特徴とする請求項２に記載の障害物検出装置。
4. 前記監視条件決定部は、前記監視範囲に含まれる構造物に基づいて、前記センサの監視範囲および前記センサの分解能を決定する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の障害物検出装置。
5. 前記監視条件決定部は、
   前記センサの監視範囲に踏切が含まれる場合、前記踏切が含まれる規定された範囲では前記監視範囲を通常時よりも広くし、前記分解能を通常時よりも高くし、
   前記センサの監視範囲に駅が含まれる場合、前記駅が含まれる規定された範囲では前記監視範囲を通常時よりも広くし、前記分解能を通常時よりも高くし、
   前記センサの監視範囲にトンネルが含まれる場合、前記トンネルが含まれる規定された範囲では前記監視範囲を通常時よりも狭くし、前記分解能を通常時よりも低くする、
   ことを特徴とする請求項４に記載の障害物検出装置。
6. 前記センサから取得した前記距離画像に基づいて障害物の有無を判定する障害物判定部、を備え、
   前記障害物判定部は、前記距離画像に障害物が含まれると判定した場合、障害物が検出されたことを示す情報を出力する、
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の障害物検出装置。
7. 前記センサから取得した前記距離画像に基づいて障害物の有無を判定する障害物判定部、を備え、
   前記障害物判定部は、前記距離画像に障害物が含まれると判定した場合、前記列車制御装置に対してブレーキ指示を出力する、
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の障害物検出装置。
8. 列車に搭載される障害物検出装置における障害物検出方法であって、
   前記列車の備える記憶部が、前記列車が走行する線路に沿って設置された構造物の位置情報を含む地図情報を記憶している場合、
   センサが、前記列車の周囲を監視し、監視結果である距離画像を生成する監視ステップと、
   補正部が、前記センサから取得した前記距離画像および前記記憶部に記憶されている前記地図情報を用いて、列車制御装置から取得した情報であって前記列車の位置を示す第１の列車位置情報を補正し、補正結果である第２の列車位置情報を出力する補正ステップと、
   監視条件決定部が、前記第２の列車位置情報および前記地図情報を用いて、前記センサの監視範囲を決定する監視条件決定ステップと、
   を含むことを特徴とする障害物検出方法。
9. 前記補正ステップにおいて、前記補正部は、前記距離画像から前記線路の路側に設置された構造物を検出し、前記列車と検出した構造物との相対位置を特定し、前記地図情報に含まれる構造物の位置情報に基づいて前記構造物の位置を特定し、前記相対位置に基づいて前記列車の位置を特定して前記第１の列車位置情報を補正する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の障害物検出方法。
10. 前記記憶部が、さらに、前記線路の位置情報を記憶している場合、
    前記補正ステップにおいて、前記補正部は、前記地図情報に含まれる前記線路の位置情報に基づいて、前記第１の列車位置情報の補正結果で示される前記列車の位置が線路上にあるか否かを判定し、線路上にある場合は補正結果を前記第２の列車位置とし、線路上に無い場合、さらに前記第１の列車位置情報の補正結果で示される前記列車の位置が線路上にくるように移動して前記第２の列車位置とする、
    ことを特徴とする請求項９に記載の障害物検出方法。
11. 前記監視条件決定ステップにおいて、前記監視条件決定部は、前記監視範囲に含まれる構造物に基づいて、前記センサの監視範囲および前記センサの分解能を決定する、
    ことを特徴とする請求項８から１０のいずれか１つに記載の障害物検出方法。
12. 前記監視条件決定ステップにおいて、前記監視条件決定部は、
    前記センサの監視範囲に踏切が含まれる場合、前記踏切が含まれる規定された範囲では前記監視範囲を通常時よりも広くし、前記分解能を通常時よりも高くし、
    前記センサの監視範囲に駅が含まれる場合、前記駅が含まれる規定された範囲では前記監視範囲を通常時よりも広くし、前記分解能を通常時よりも高くし、
    前記センサの監視範囲にトンネルが含まれる場合、前記トンネルが含まれる規定された範囲では前記監視範囲を通常時よりも狭くし、前記分解能を通常時よりも低くする、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の障害物検出方法。
13. 障害物判定部が、前記センサから取得した前記距離画像に基づいて障害物の有無を判定する障害物判定ステップ、を含み、
    前記障害物判定ステップにおいて、前記障害物判定部は、前記距離画像に障害物が含まれると判定した場合、障害物が検出されたことを示す情報を出力する、
    ことを特徴とする請求項８から１２のいずれか１つに記載の障害物検出方法。
14. 障害物判定部が、前記センサから取得した前記距離画像に基づいて障害物の有無を判定する障害物判定ステップ、を含み、
    前記障害物判定ステップにおいて、前記障害物判定部は、前記距離画像に障害物が含まれると判定した場合、前記列車制御装置に対してブレーキ指示を出力する、
    ことを特徴とする請求項８から１２のいずれか１つに記載の障害物検出方法。

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