JP2014522495A - 誘導用線路に沿って移動する車両の速度及び位置を測定する装置、並びに対応する方法及びコンピュータプログラム製品 - Google Patents

Abstract

本発明は、昼夜を問わず、気候条件とは無関係に、誘導用線路に沿って移動する車両２００の速度及び位置の少なくとも一方を測定する装置１００に関する。本発明によれば、本装置は、上記車両２００の環境の一連のデジタル画像を提供する少なくとも１つの画像捕捉装置４と、上記画像捕捉装置４から送られる２つの画像間の、プリミティブと呼ばれる少なくとも１つの視覚的インデックスの見掛けの動きを特定し、少なくとも１つの上記視覚的インデックスの見掛けの動きを特定する手段と、少なくとも１つの上記視覚的インデックスの見掛けの動きに基づいて上記車両２００の速度及び位置の少なくとも一方を推定する手段とを備えている。

Description

本発明は、例えば２本のレールからなる線路などの軌道に沿って移動する車両の位置の特定及び速度の測定の少なくとも一方を行う方法と、その車両、特に機関車に設けられる装置とに関する。

列車運行を監視及び管理する従来のシステムの開発は、欧州での鉄道輸送に際し情報伝達と速度の制御とを調和させ、列車の進行の信頼性をより高いものにすることを目的とした欧州鉄道輸送管理システム（ＥＲＴＭＳ：European Rail Traffic Management System）の要件を満たす必要がある。

鉄道網における列車の進行の状況及び全ての輸送の安全性を向上させるためには、鉄道網内の各列車の速度及び場所（位置）についての正確な情報が必要となる。

このニーズを満たすために、列車には、加速度計、ドップラーレーダー、車輪センサといった種々のタイプのオドメトリセンサ（odometry sensor）を組み合わせたものが設けられている。この方法はコストがかかり、測定された信号を処理するために複雑なアルゴリズムの利用が必要となる。これらのセンサは測定を行うものであるが、その精度は、特に天候、低速、振動、列車及び地面の構成、線路上での列車車輪の滑りの影響を受けやすいため、満足のいくものではない。さらに、このようなオドメトリセンサから得られる測定結果は、ドリフトが起きる傾向がある。その上、これらのセンサのうちのいくつかは、車両の下に固定され、（飛んでくる石などにより）ダメージを受けやすい。

このようなドリフトを解消し、列車の位置の測定精度を向上させるために、線路（track）上に一定間隔で（例えば、ベルギーでは平均で１．５ｋｍごとに）取り付けられたエミッタ又はビーコン（「ユーロバリーズ（Eurobalise）」と呼ばれる）といった地上システムを用いて、オドメトリセンサから得られる位置の測定結果を「再調整」するものが提案されている。このようなビーコンは、列車が通過する際にアクティブな状態となり、線路に関連付けられている絶対座標系（absolute reference frame）に対する正確な位置を当該列車に送信する。そして、その列車に設けられている計算装置が、直面した最後のビーコンのオドメトリ位置を再調整することにより、列車の位置の誤差を補正する。

この手法の１つの欠点は、ビーコンがレール間に設けられることにある。そのため、監視がないと、ビーコンは破壊作用に対して脆弱である。ビーコンは、列車の通過時に比較的高い機械的応力も受けるため、誤作動の可能性がある。これらのビーコンの保守にかかるコストの他に、鉄道網全体へのビーコンの設置及び在庫管理に関連するコストもかかる。加えて、この解決策によれば、あるビーコンがもはや動作していない場合には、オドメトリセンサから得られる位置測定結果の２回の再調整の間隔が大きくなるため、セキュリティの問題が生じる。

また、列車にＧＰＳ受信機を設け、オドメトリセンサによる測定の信頼性をより高めるものが提案されている。しかし、この場合、ＧＰＳ受信機は、列車の位置の特定を行うために衛星からの信号を継続して取得できる状態になければならない。これは、トンネル、都市部、非常に急峻な山間部では難しい。

Ｃｏｒｒｅｖｉｔ（コーレビット）（登録商標）の名称で流通している光学システムを用いた別の解決策は、ＬＥＤ技術に基づくセンサを列車に設けることである。しかし、この手法の１つの欠点は、これらのセンサが比較的壊れやすく、環境状態の影響を受けやすく、そして、車両の下に取り付けられるためレールに近いということである。

列車の「移動距離」を測定する更に別の解決策が、特許文献１に記載されている。この手法は、全線に設けられた磁化可能な線路と、電流パルス生成部から電力の供給を受けるとともに機関車の前部ボギー台車に設けられた、前記線路を磁気的にマーク付けする少なくとも１つのコイルと、前記機関車の後部ボギー台車に設けられた、少なくとも１つの、磁気マークの検出部とを用いる。これらの要素は、車両の移動の検知に関係して設けられており、コイル及び検出部は、所定の距離にわたり互いに間隔をおいて設けられている。この手法は、毎回の検出後に新たなマーク付けを命令する手段と、機関車が移動した距離（ひいては線路上の機関車の位置）を表す、検出されたマークの数を数える手段とをも提供する。

しかし、この手法の１つの欠点は、前記手段が、大きな機械的応力を受けるため、実装及び動作の保守にコストがかかるという点にある。

列車の一端部に画像捕捉装置を設け、引き続き画像を解析して、列車の速度及び位置を特定する方法も知られている。画像解析は、例えば、既知の場所において事前に、線路に沿って地面に設けられたバーコード等の要素を見つけることと、検出されたコードをデータベースに記憶されているコードと比較して、列車の位置を空間的に特定することとからなる。

この手法の１つの欠点は、バーコードを鉄道網全体に配置しなければならず、そのことにコストがかかるという点にある。

この手法の別の欠点は、データベースの管理が必要になるという点にある。さらに、画像の解析及びデータベースに記憶されているデータとの比較は、かなりの処理時間を要する。

つまり、列車の位置及び速度を測定する従来の解決策は完全に満足のいくものではない。

実際、従来の解決策では以下のような検出装置を設けることが必要となる。
・様々な技術に基づき、様々な種類の数量を測定する。これは測定された信号の複雑な処理アルゴリズムが必要となり、データ処理時間が比較的長くなる。
・（機関車の下部若しくは内部に）組み込まれるか又は（レールの間若しくは線路に沿って）地面に置かれ、装置がダメージを受ける。
・（特に保守に）コストがかかり、（特に列車が低速の場合に）不正確となり、ドリフトの影響を受ける。

仏国特許出願公開第２６７３９０１号明細書

本発明は特に、このような従来技術の欠点の解消を目的とする。

より具体的には、本発明の目的は、軌道上を移動する車両の速度と、必要に応じて該車両の位置とを、ビーコン等の特定の装置を行路に設ける必要なく測定するための、正確で信頼性のある方法を提案することにある。

本発明は、極力コストが小さく、任意の種類の車両に設置可能であり、かつ環境の状態に関係なく正確に動作可能な本方法を実施する装置の提供をも目的とする。

本発明の別の目的は、特にＥＲＴＭＳシステムの相互運用性及び安全性の要件を満たす、軌道上を移動する車両の速度及び位置を測定するための解決策を提供することにある。

このような目的は、昼夜を問わず、そして気候条件とは無関係に、軌道に沿って移動する車両の速度及び位置の少なくとも一方を測定する、以下に説明する装置により達成される。

本発明によれば、上記装置は、上記車両の環境の一連のデジタル画像を提供する少なくとも１つの画像捕捉装置と、上記画像捕捉装置から提供される２つの画像間の、プリミティブと呼ばれる少なくとも１つの視覚的キューの見掛けの動きを特定し、少なくとも１つの上記視覚的キューの見掛けの動きを特定する手段であって、上記環境の少なくとも１つのモデルにより上記画像を単純化する手段であって、単純化された画像において少なくとも１つの上記視覚的キューの検出を可能とする手段と、後続の画像において上記視覚的キューが位置するであろう画像ゾーンを予測する手段と、上記画像ゾーンにおいて上記視覚的キューのうちの１つを抽出する手段と、現在の画像及び以前の画像における上記視覚的キューの実際の位置を比較することにより動きを推定する手段とを有する手段と、少なくとも１つの上記視覚的キューの見掛けの動きに基づいて、上記車両の速度及び位置の少なくとも一方を推定する手段とを備えている。

本発明の装置によれば、特に一実施形態においてはカメラの形態の光学撮像センサとすることのできる画像捕捉装置から提供される一連の画像における動きを特定することにより、軌道に沿って移動する（例えば、線路上を走行する）列車等の車両の速度及び位置を測定することができる。

本発明の装置は、構造化された環境で測定される同じ系列の画像の処理を行う。リアルタイム又はほぼリアルタイムで、軌道及び近傍の物体からなる鉄道環境の投影（視覚的シーン）の関連するプリミティブを画像から抽出し、これらのプリミティブの、画像における追跡及びスクロールの動きの計算を行う。最終的に、鉄道環境（実際のシーン）のいくつかの実際の事前情報により車両の速度及び「移動距離」の計算が可能となる。環境のモデルは、例えば、単純化された動的モデルとすることができる。

場合に応じて、少なくとも１つの上記画像捕捉装置は、特に、ビュー撮影装置と温度カメラと磁気カメラと等を含む群（完全に網羅されていないリスト）に属するものである。

したがって、本発明は、例えば、可視スペクトル（ビュー撮影装置）と、赤外線スペクトル（温度センサ）と、磁気放射（磁気カメラ）とのうちの少なくとも１つに適応する１つ以上の画像捕捉装置（又は撮像センサ）から、部分的に既知の先験的な鉄道環境における内部基準（internal reference）により、列車の速度及び「移動距離」（又は相対位置）を測定することができるものである。

本発明の装置に設けられる１つ以上の画像捕捉装置は、昼夜を問わず、そして気象条件とは無関係に、一連の画像（映像、熱画像、磁気画像又はその他）を提供し、この一連の画像から、車両速度及び車両の「移動距離」を本発明の原理に従って計算できることに留意しなければならない。

つまり、画像捕捉装置は、車両が移動する環境の構造化されている要素を（光学的、熱的、音響的、磁気的、又は他の種類の撮像により）捕捉する装置である。

その上、１つ以上の画像捕捉装置から送られ、本発明の装置により処理される画像は、車両の前部又は後部のシーンの画像とすることができる。

特定の実施形態において、少なくとも１つの上記視覚的キューは、曲率半径、軌間ゲージ、路線形状（alignment）といった上記軌道の少なくとも１つの幾何学的特徴を表すものである。

少なくとも１つの上記視覚的キューは、支柱の垂直度等の、軌道に沿って置かれている少なくとも１つの物体の少なくとも１つの幾何学的特徴を表すものとすることが有利である。

したがって、本発明は、プリミティブと呼ばれる視覚的なキュー又は特徴を利用するものである。これは、画像から抽出される、その画像の解析に重要な情報を簡潔に含むものである（一般に、これらの視覚的キューは画像の輪郭又は領域である）。その時間及び空間における変化は、一定のままであることがわかっているか、又は同じ一連の画像全体を通してゆっくりと変化することがわかっている鉄道環境の、入念に選ばれる実際の数値の属性（線路のゲージ、線路の曲率、線路に沿った支柱の垂直度等）により支配されるものである。

したがって、線路及び線路に沿った物体を検出するゾーンが提供される。

画像から抽出されたプリミティブは、本発明により直接的に使用され、さらに、複雑なシーンでは計算時間のコストがかかる視覚的情報の解釈段階の必要性を完全になくすことができる。

つまり、画像におけるプリミティブを直接的に使用することにより、動き推定処理において処理すべきデータ量及びアルゴリズムの実行時間が大幅に低減される。

本発明の一実施形態において、上記装置は、上記車両のモデル及び上記画像捕捉装置のモデルを用いる。

車両及び画像捕捉装置のモデルと、環境のモデルと、実行すべきタスクに関連するデータといった軌道及び車両の組の動的要素（この場合、軌道上の移動）との組み合わせは、パラメータ及びアルゴリズムの形態として本発明の装置の計算ユニットに統合される。計算ユニットは、処理時に、車両の現在の状態についての情報（固有受容性情報（proprioceptive information））と、環境の現在の状態についての情報（外受容性情報（exteroceptive information））とを受信する。

車両及び画像捕捉装置のモデルは、軌道を移動する車両に設けられた画像捕捉装置の内部パラメータを特定するプロセス（自動較正）において組み合わせられる。画像から視覚的キューを抽出する段階（画像を単純化する段階）の際に、環境（軌道及び線路に沿った物体）のモデルが生成される。軌道及び車両の組の動的要素は、軌道を移動する車両の速度及び「移動距離」の推定に加えられる。

これらのモデル化要素は全て、画像内の視覚的情報の変化と、軌道を移動する車両に設けられる画像捕捉装置の現実空間における動きとの関係（相互行列（interaction matrix））の推定に直接関わるものである。

特定の一実施態様において、追跡及び予測する手段はカルマンフィルタを用いる。

移動する列車の速度及び「移動距離」の、確実で利用可能な測定を永久に有するという制約により、例えば、関連する垂直なプリミティブを具現化する、関心領域等の画像から抽出された一組の概念と、線路のいくつかの幾何学的特徴（曲率半径、軌間ゲージ、路線形状（alignment））とのカルマンフィルタリングにより追跡及び予測するシステムを使用する必要がある。その挙動は、モデルを通して事前に知られており、その前回の推定は依然としてメモリにある（すなわち、装置の記憶メモリに記憶されている）。

したがって、本発明の装置は、単純であるものの、実行に関して非常に高速なモデルを重視し、カルマンフィルタリングにより画像を追跡及び予測するシステムを通して、モデル化誤差を補償する。

カルマンフィルタは、物体の輪郭に基づいて、画像から抽出される一組の概念を追跡及び予測できるようにする。

従来、カルマンフィルタは２つの別個の段階、すなわち、予測段階と更新段階とを有する。予測段階では、前回推定された状態を使用して、現在の状態の推定を生成する。更新段階では、現時点での観測結果を使用して、予測された状態を補正し、より正確な推定を得る。

本発明は、カメラから送られる画像を変換する必要がないという点で有利である（時間的な利益がある）。線路及び車両のいくつかの特徴は、速度及び位置の推定において必須条件として使用されるにあたり十分に安定している。

本発明の装置は、速度及び位置の測定の正確性及び信頼性を向上させることにより、かつ製造業者から得ることの難しい特定のモデルではなく、パラメータが一般的で安定したモデルに関連する単純でロバストなアルゴリズムの高速な実行により、安全性という意味で寄与する。

本発明は、列車の速度及び位置を推定するにあたり、補助的機器を線路に沿って追加する必要がない。本発明は、関連する情報に十分に集約的な既存の基盤構造を使用するものである。本発明は、鉄道網の地図のいかなるデータベースも使用せず、それにより、世界規模で全ての鉄道網で独立して機能することができる。

本発明の一実施形態において、上記装置は、画像捕捉装置の傾斜を表す信号を生成する傾斜センサと、生成された信号に依存する角度で、上記画像捕捉装置から送られる画像を回転させる手段とを備えている。

上記傾斜センサはデリチェフィルタを用いることが有利である。

列車の速度及び位置を測定する光学センサとして使用されるカメラの利用には、カメラから送られる画像の安定化が必要となる。

実際、列車は、移動するとき、ノイズの多いシーンを内蔵カメラに捕捉させるエレベーション（elevation）を受け、いわゆる「ちらつき」のある一連の画像を生じさせる。一連の画像における動きを解析するために現在使用されている技法は、外部擾乱の影響を受けやすい。したがって、視覚センサの実際の軌跡がノイズによる影響を受ける場合、この動きの誤差は環境の３Ｄ測定に取り返しがつかないほどに影響する。最後に、検出された動きは、それ自体が列車そのものの動き（自己の動き）からなる列車に相対的な動き（大域的な動き）と、「ノイズ」と呼ばれる動き（ピッチ及びロール）とからなる。

ノイズと呼ばれる動きは、低振幅の場合にはカメラの電子回路により、高振幅の場合にはカメラをサポートする機械的装置を通しての補償によっても低減できるか又は直接的になくすことができる。

列車のそれ自体の動きは、環境に関連する速度場を使用した画像処理方法により特定される。これらの方法の原理は、同じ環境の一連の平面投影から、画像内でのスクロールの概念と列車それ自体の移動（又は自己の動き）の概念との一致を見いだすことである。

画像の事前に選択されたあるゾーンにおいて、動きの分析は、好ましい方向、例えば垂直な直線的セグメントの検出及びそれらの速度に関連するものである。

一手法の本質は、垂直な要素を検出するフィルタを使用することにある。これに基づいて、修正デリチェフィルタを使用して、画像内の最大数のピクセルの角度と呼ばれる、視軸を中心としたカメラの回転角度を特定する。

固定された絶対座標系でのカメラの角度位置を知ることなく、画像内の垂直な要素がシーンでの物体の垂直エッジに真に対応することを保証するために、本構想は、画像から垂直な直線を抽出するのではなく、方向が画像において最も多く表されていて、重力方向に一致する線を抽出することである。これらの線は、修正デリチェフィルタにより特定される好ましい方向において予め抽出され、それにより、画像内の最大数のピクセルの角度（すなわち、画像で最も多く表されている方向の角度）を計算して、画像から、この角度と同じ方向の輪郭を抽出するとともに、本発明のシステムに、垂直度の概念、ひいては特定の内部基準の概念を提供できるようにする。

画像のデローテーション（derotation）をするためにそのような修正デリチェフィルタがこの情報を装置に提供する場合、デローテーション後に得られる画像内の垂直な要素は、実際のシーンの物体の垂直なエッジに対応する。

したがって、そのような手法は、画像内の垂直な要素又は疑似垂直要素を認識し位置特定できるようにする。垂直要素又は疑似垂直要素のそれぞれは次に、矩形であり、その長さ、位置、及び垂直度の誤差についての情報を提供する関心領域の形態として位置特定される。

したがって、本発明の装置は、それ自体の基準系に対する画像の回転角度を特定することにより、さらに、現在もなお、移動車両に設けられたコンピュータビジョン機器が自然環境で動きを正確に解析するのを妨げる凹凸の地形によるいくらかの外部擾乱をほぼ自然に減衰させることにより、列車にバランスの概念を提供する。

このような解決策は、ジャイロスコープ又は傾斜計等の傾斜センサを設けずに、列車の移動中、カメラにより生じる一時的な不安定化を測定可能とするのみならず、シーン内の回転を、シーンを撮影しているカメラの回転と区別できるようにもするものである。

あるいは、そのような傾斜センサを本発明の装置に統合し、例えば、安全性の枠組みにおける情報の冗長性の制約を満たすこともできる。

つまり、シーンの画像が取得され、安定化されて、見掛けの動きを解析する。動いているあらゆる車両が、その車両に結び付けられたそれ自体の基準系を有するようにするために、画像の安定化は、オドメトリを使わずにバランスの概念を提供する。

上記装置は、現実空間内の画像捕捉装置の動きを、上記画像内の少なくとも１つの上記視覚的キューの動きと関連付ける相互行列（interaction matrix）を利用することが好ましい。

上記装置は、上記画像捕捉装置を較正する手段を備えていることが有利である。

これにより、３Ｄ環境と２Ｄ環境との次元関係が可能となる。

本発明の原理は、構造化された環境における移動ロボットの視覚的サーボ制御の、鉄道業界への適合である。そのために以下が挙げられる。
・視覚的サーボ制御は、主な役割が機器パネルに表示される車両の速度の調整である、移動する車両の運転者の仕事であるだけではなく、運転者の挙動が危険であると考えられ、所要のレベルの安全性にもはや達しない場合に、緊急停止を引き起こすＥＶＣ（European Vital Computer。すなわち搭載コンピュータ）の仕事でもある。
・制御される数値は主に、移動する車両の速度及び加速度である。この車両の方向は軌道の曲率により制限される。
・シーンの画像は、単一のカメラにより取得され、見掛けの動きを解析するために安定化される。
・したがって、画像の安定化は、動いているあらゆる車両が、その車両に関連付けられたそれ自体の基準系を有するため、オドメトリを使わずにバランスの概念を提供する。

本発明の特定の一実施形態によれば、上記装置は、上記画像捕捉装置から送られる上記環境のデジタル画像を表示する手段を備えている。

上記画像は、少なくとも１つのＬＣＤ画面と、上記車両のフロントガラスと、上記車両のフロントガラスの前に配置される透明ミラーとのいずれかに表示されることが有利である。

本発明の特定の一実施形態において、上記装置は、所与のルートを入力する手段を備えている。

上記装置は、交通網の少なくとも１つの地図を記憶する手段を備えていることが有利である。

上記装置は、上記車両の地理的位置を示す手段を備えていることが好ましい。

本発明はまた、昼夜を問わず、気候条件とは無関係に、軌道に沿って移動する車両の速度及び位置の少なくとも一方を測定する方法に関する。

本発明によれば、上記方法は、画像捕捉装置が上記車両の環境の一連のデジタル画像を取得するステップと、上記画像捕捉装置から提供される２つの画像間の、プリミティブと呼ばれる少なくとも１つの視覚的キューの見掛けの動きを特定し、少なくとも１つの上記視覚的キューの見掛けの動きを特定するステップであって、上記環境の少なくとも１つのモデルにより上記画像を単純化し、単純化された画像内の少なくとも１つの上記視覚的キューの検出を可能とするステップと、上記視覚的キューが後続の画像において位置するであろう画像ゾーンを予測するステップと、上記画像ゾーン内の上記視覚的キューのうちの１つを抽出するステップと、現在の画像及び以前の画像において上記視覚的キューの実際の位置を比較することにより、動きを推定するステップとに基づくステップと、少なくとも１つの上記視覚的キューの見掛けの動きから、上記車両の速度及び位置の少なくとも一方を推定するステップとを含む。

さらに、本発明は、通信ネットワークからダウンロード可能であり、及び／又はコンピュータ可読媒体に記憶され、及び／又はマイクロプロセッサにより実行可能なコンピュータプログラム製品であって、上述の装置において上述の方法を実行するためのプログラムコード命令を有するコンピュータプログラム製品に関する。

本発明の他の特徴及び利点は、完全に網羅しているわけではないものの、単純かつ例示のものとして与える本発明の好ましい実施形態の以下の説明及び添付図面からより明らかになる。

一実施形態による本発明の装置の斜視図である。 本発明の装置の実施態様の機能図である。 本発明の装置において用いる追跡アルゴリズムの様々なステップの説明図である。 本発明の装置において用いる、画像内の疑似垂直要素の特徴付けの一例の説明図である。 本発明による列車の速度及び「移動距離」（位置）の測定の基本原理の説明図である。 本発明の装置において用いる、画像内の疑似垂直要素の様々な抽出ステップの説明図である。 実際のシーンと、本発明の装置のビュー撮影装置から送られる画像との相互作用の原理の説明図である。 （Ａ）は、軌道の幾何学的モデルを導く元となる説明図である。（Ｂ）〜（Ｅ）は、移動する車両の幾何学的モデルを導く元となる説明図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、軌道切替えシステムの幾何学的モデルの説明図である。（Ｃ）は、その路線形状（alignment）の軸によりモデル化される軌道の曲率遷移部を通過する際の、ボギー台車間の一定長の単一セグメントに縮小された、機関車の空間的な動きのシミュレーションの説明図である。 （Ａ）は、上から見た軌道の平坦な幾何学的パターンを示す説明図である。（Ｂ）は、漸近線のある透視投影で見た軌道の平坦な幾何学的パターンを示す説明図である。（Ｃ）は、機関車の動きのシミュレーションを示す説明図である。 本発明の装置のビュー撮影装置に最も近い２つの垂直要素の下端部の、画像における見掛けの動きにより定まるナビゲーション軌跡（navigation corridor）の概念を示す説明図である。

以下、本発明の装置（センサ）により速度及び位置を測定する対象となる移動する車両が、２本のレールからなる線路上を移動する列車である本発明の一実施形態を説明する。この装置は、軌道上を移動する他の種類の車両に適用することも当然可能である。

以下の例では、本発明の装置は、ビュー撮影装置により得られる列車前方のシーンの画像から、該列車の速度及び位置を測定する。

あるいは、列車後方のシーンの画像から速度を測定することもできる。

［１ 発明の原理］
本発明の装置によれば、単眼視（monocular vision）の内蔵システムを通して、部分的には事前にわかっている鉄道環境において、内部の基準により列車の速度及び「移動距離（distance travelled）」を測定することができる。このため、本発明の装置は、構造化されている環境において得られた同じ系列の画像の処理を行う。本発明の装置は、リアルタイム又はほぼリアルタイムで、軌道の投影（視覚的シーン）に関連するプリミティブ（primitive）を画像から抽出し、追跡を実行し、画像におけるこれらのプリミティブのスクロールの動きを計算する。軌道のいくつかの実際の量（実際のシーン）の事前の情報により、車両の速度及び「移動距離」の計算が最終的に可能となる。

本装置は車両の機器パネルに設けられる。速度及び位置のいかなる推定も開始する前に、その車両に依存した少数のパラメータが入力される（従来使用されている用語は、「プットプラグアンドプレイ（put, plug and play）」装置である）。

移動する車両に本発明の装置を用いることで、以下を通して、鉄道の安全性が大幅に向上する。
・速度及び位置の測定における精度及び信頼性の向上。
・製造業者から得ることが難しい特定のモデルではなく、パラメータが一般的で安定的なモデルに関連する、単純でロバストなアルゴリズムの高速実行。

本発明の装置は、従来からあるようにレールに取り付けられ、現行の搭載機器から提供される測定結果におけるドリフトを定期的な再調整により補償するために必要となる機器の数を大幅に節減することによりコストを低減する環境的手法に完全に適合したものである。

［２ 速度及び位置を測定するセンサ］
図１に示しているように、本発明のセンサ装置１００は、カバー１と、底板２と、着脱可能な自動較正装置９とを備えたコンパクトな筐体の形態をとるものである。

カバー１の片側には、ＬＣＤ型等の表示装置が設けられており、本発明の装置により列車の速度が測定されると、運転者が速度を閲覧できるようになっている。

着脱可能な自動較正装置９は、モータ１３により駆動されるロッド又はウォームスクリュー１２が交差した、ほぼ平行で着脱可能な２つのスペーサ１０及び１１を備えている。

底板２には、固定板３により防振アンチブルーミングカメラ４と、事前処理（フィルタリング、ラベリング等）基板５と、フレーム取込み部６と、コンピュータ７（画像処理用）と、ＥＲＴＭＳ又はＥＴＣＳと互換性のある入出力（Ｉ／Ｏ）基板とがそれぞれ設けられている。

センサ１００は、運転室のフロントガラスに面した機器パネルの任意の場所に最も安定するように置かれ、カメラ４は線路に沿って外側を向いている。

以下により詳細に説明するように、センサ１００は、車両の軌跡と線路に沿って置かれている物体の画像内のスクロールとのシンプルな解析により、速度及び「移動距離」の測定を行うためのものである。

そのために、図２のブロック図では、センサ１００を視覚システムＳＶと追跡システムＳＳとにさらに分けている。両システムは、カメラ４がとらえた画像から抽出される情報を処理するコンピュータ７に接続されている。

視覚システムＳＶは、例えばＣＣＤ（charge-coupled device, 電荷結合素子）カメラ等のカメラ４がとらえた画像を取得する基板６（又は取込み部）を備えている。これらの画像を、コンピュータ７に接続された記憶メモリ（不図示）に記憶することができることを除外するわけではないが、本発明の反復型方法においては、連続した画像を２つのみメモリに保存する必要がある。これらの画像を「現在の画像」及び「以前の画像」と呼び、無意味な情報はない。

センサ１００は、完全に自律的なものとして構成されている。その理由は、センサ１００が、線路及び線路に沿って配置されている物体の追跡の際の任意の誤差を検出及び補正することのできる追跡システムＳＳを有しているためである。これらの誤差は、列車の速度及び位置の推定の際に用いるモデルの、任意に選択される単純性によるものである。あるいは、追跡システムＳＳは、列車２００の制御システムＳＣを有することにより、部分的に又は完全に運転者に取って代わるものとすることができる。

図５に示しているこの例では、センサ１００のコンピュータ７は、列車とカメラのペアと鉄道環境との汎用モデルから導かれるアルゴリズムを使用するとともに、実行すべきタスクに関するデータ等の線路と列車の集合の動的要素（この場合、線路上を走行している）から導かれるアルゴリズムも使用する。コンピュータ７は処理時に、列車２００（固有受容性情報（proprioceptive information））及び線路（外受容性情報（exteroceptive information））の現在の状態についての情報を直接的又は間接的に受信する。異なるパラメータは、列車２００、具体的にはカメラ４と、列車２００が循環する鉄道環境とを特徴付けるパラメータのみである。

列車の状態は、固有受容センサを要することなく、鉄道環境（線路、線路に沿った支柱等）の、画像内のスクロール移動の解析により推定される。

記憶メモリに記憶されているこれらのパラメータと、視覚システムＳＶあるいは制御システムＳＣから提供される列車２００及び鉄道環境の現在の状態に関する情報とに基づいて、コンピュータ７は、カメラ４及び視覚システムＳＶから送られた画像を処理し、追跡システムＳＳを用いて列車２００の速度及び「移動距離」を決定する。

本発明の原理に基づいて速度及び「移動距離」の推定に使用され、以下に詳細に説明するモデル（又は表現）は、前提の単純化を必要とする。これらの前提は以下の２つのカテゴリに分類することができる。
・シーンの事前の情報（一定の要素）： ベルギーでは通常の線路の軌間ゲージが１．４３５ｍであること、構造化されたシーンにおいて重力による好ましい垂直状態、１秒あたり処理すべき画像の一定した数。
・列車について予期される挙動（制限のある要素）： 局所的に一定である大きな曲率半径のカーブ、局所的に平坦な線路、列車の小さなローリングの動き及びピッチングの動き。

［３ 車両の幾何学的モデル］
車両のモデルは、本発明のセンサ装置が設けられる列車に特有のものである（図８Ｂ〜図８Ｅ）。機関車は単純に、２つのボギー台車の回転の中心を結ぶセグメントにより、ワイヤフレームモデルに基づいて平面的に表現することができる。実際、機関車は、線路の走行レールによりガイドされる車両であるため、その空間的構成は、網内の位置に依存する。線路の路線形状曲線（alignment curve）の接線に対する車両のステアリング角は、ボギー台車間の実際の間隔に依存する。線路上の行程全体にわたり、ボギー台車は、前提として、常にレールの線の接線と直交する。機関車の同じ長手方向中心線に置かれた２つのボギー台車の各々の回転中心は概ね、線路の２本のレールから等距離にある同じ路線形状曲線を次々と辿る。

カメラは、運転室の機器パネル上に置かれ、機関車をモデル化したセグメントの延長において前部ボギー台車の前にあり、外側を向いている。その位置及びその方向は、機関車に関連付けられた基準系において変化しないか又はほとんど変化しないことを前提とする。

カメラにより撮影された画像を形成する処理を表す較正処理は、最も単純かつ画像処理に最も一般的に使用されるピンホールモデルを用いて行われる。

線路の３Ｄモデルの透視投影（perspective projection）は、漸近線が「消失点（vanishing point）」として知られる単一の点に向かって画像平面において収束するものとなるように３Ｄモデルを歪ませる。

この点の抽出により、現実の空間における機関車の動きを見いだすことができる。

加えて、カメラの高さは、機関車の高さ及び機器パネルの高さに依存する。自動較正装置９（図１参照）によりカメラの自動較正を行うことにより、事前情報、特に機関車の運転室内のカメラの位置に対する該依存性を部分的に解消することができる。

それでもなお、システムを構成するために、例えば、ボギー台車間の間隔及び列車の最高加速度、減速度といった列車のいくつかの寸法パラメータ又はさらには挙動パラメータも入力されるものとする。

［４ カメラの幾何学的モデル］
カメラは、後述する前提の単純化に基づいてモデル化される。カメラに特有のパラメータは一定である。カメラの傾斜角αは小さい（１０度未満）。線路の主方向に対する水平偏向角ψは小さい（１０度未満）。視軸に対するカメラの回転角θは、後述するように、修正デリチェフィルタ（modified Deriche filtering）を計算することにより、画像内で最大数のピクセルの角度に対応する。カメラの高さｚ０は一定である。

［５ 線路の幾何学的モデル（図８Ａ）］
鉄道環境における軌道は、列車の速度により、ある前提、特に基礎構造についての前提を可能とする特徴を有している。線路は局所的に平坦であり、その曲率Ｃは局所的に一定である。線路の幅ｅ_［Ｐ１］は一定かつ既知である（２本のレールの間隔に相当）。レールは、一定かつ既知の幅Ｌを有する連続した線である。鉄道の切替えは、乗客が受ける可能性のある遠心力の影響を低減するために、螺旋型歪み曲線（spiral strain curve）（コルニュ螺旋又はクロソイド）と呼ばれる線路遷移曲線（track transition curve）を辿る。正面図は、水平エッジ及び垂直エッジが互いに平行するものである。線路に沿った同じシリーズの支柱の幾何学的特徴（連続した２本の支柱間の間隔、線路からの距離、幅、高さ、形状）は、一定である。

［６ 鉄道環境のモデル］
本発明の装置を構成するに際し、横断する各国の鉄道環境におけるシーンの事前情報は、線路ゲージ等のあるパラメータの入力を必要とする。

［７ 視覚的キューの認識及び位置特定による列車の速度及び移動距離の計算］
上述したように、本発明の装置は、ビデオカメラを有する視覚システムを有する。視覚システムの認識モードは、視覚、バランス、シーン解釈、画像における動きの解析、及び判断に関して人間モデルにより近いが、その動作の限界は、市場にある技術により定められる。ビデオカメラが提供するデータの解釈は、１つ以上のオドメトリセンサを用いる手法に比べて大きく単純化される。

構造化された環境、この場合では鉄道環境において得られるシーンの画像の場合、画像から抽出される垂直な直線が頻繁にあり、特徴を構成し、その特性は同じ系列全体を通して保存される。特定の一実施態様においては、これらの垂直直線は、例えば、相関に基づく方法（既知のように、連続した２つの画像から抽出された関心ドット又は関心領域のマッチングを可能にする）によりマッチングすることができる。

固定された絶対座標系でのカメラの角度位置を知らずに、画像内の垂直な要素がシーン内の物体の垂直なエッジに真に対応することを保証するために、本構想は、画像から垂直な直線を抽出することではなく、その方向が画像において最も多く表されており、重力方向に一致する線を抽出することである。

そして、本発明の装置は、同じ方向勾配を有する輪郭のみを保持する修正デリチェフィルタの形態のフィルタを使用して、画像において最も多く表されている方向を検出する。したがって、画像において移動しており、特定の関心領域で形が与えられる特徴又はプリミティブのうちのいくつかは、好ましい方向で以前に抽出され、初期処理が勾配の推定及び輪郭の抽出である修正デリチェフィルタにより特定される直線のセグメントである。

このようなフィルタの修正により、シーンを構成する垂直物体の輪郭を画像から抽出することが可能となるだけではなく、画像内の最大数のピクセルの角度を計算することも可能となる。この角度の値は画像回転システム（ハードウェア又はソフトウェア）に伝えられ、デローテーション（derotation）によりこの角度を安定化させるとともに、本発明の装置、ひいては列車に、垂直度の仮定に基づくそれ自体の内部基準を提供する。

換言すれば、修正デリチェフィルタは、その勾配方向が画像において最も多く現れるピクセルの抽出を可能とし、この属性を使用して、カメラへの回転的で機械的な外乱に対する画像の安定性を保証する。

関連するプリミティブの抽出は、グレースケール画像を、輪郭のみを含むバイナリ画像（白黒）に変換するステップを行うものであることに留意しなければならない。未処理の画像に対処する複雑性と比較して、アルゴリズムの複雑性は大きく単純化される。

あるいは、修正デリチェフィルタから計算された角度により画像の歪みをとる（straighten）デローテーションの段階が、今度は、画像要素の垂直な輪郭を直接的に抽出する段階よりも先に行われる。

この手法は、視覚的シーン（画像）内の垂直な要素が現実のシーン（鉄道の線路）内の垂直な要素に真に対応するように、本発明の装置において実施されることが好ましい。

この前提が確立されたと見なして、関心領域は、画像から予め抽出された輪郭による垂直な直線を具体化したものである（図４）。このために、抽出段階の後に認識及び位置特定の段階を行い、保持された各ドットを各直線に割り当てる。

一つの方法は、（ｘ勾配近似を有する）プレヴィット（Prewitt）畳込みマスクを使用して、画像に存在する垂直なエッジを強調することである（図６）。この畳込みの後に、閾値が例えば２０である閾値化処理と、保持されるドットが２５５に等しいグレーレベルを有するものとなるような二値化とを行う。

得られる結果は、輪郭だけではなく、シーンの画像の垂直成分の大まかなプロットである。中間ステップでは、１０ピクセルを超えて中断せずに連続している、幅が１ピクセルに等しい列によりソートされるドットのみを保持する。この中間ステップにより、分離しているドット及び短すぎるドットの連続を取り除くことができる。そして、これらのドットの列を集め、互いにくっつけ、最終的に、区切られた幅及び高さのある構造に加える。

この空間的境界は矩形で表現される。矩形の方向は垂直であり、矩形の位置は、画像内の左上角の座標によって決められる。垂直な要素を互いに区別した後、位置特定プログラムにより、以下の基準を満たす要素のみを保持する。
・十分な高さ（ｈ＞１０ピクセル）を有すること。
・傾斜の限度を超えていない（｜ｄ｜≦２ピクセル）こと。

［８ 線路の検出］
軌道のモデルの選択と、画像における該軌道の透視投影の原理と、画像内でレールにより形作られる連続した線のコントラストと、最後に本発明の適用そのものに関するリアルタイムの制約とにより、レールを検出する最良かつ最速の方法は、処理領域として、上述した垂直な特徴の抽出の場合のような多角形の関心領域ではなく、画像においてその数及び配置が各反復において定められ調整される単純な水平線を用いることができる。これは、測定された列車の速度、画質情報（エントロピー）、画像内の線路の消失点と水平線との間の高さの差、線路について測定された曲率といったある基準に基づいてなされる。

この信号処理方法は、非常に少ない量のピクセルを処理すべき場合において、従来の方法と比べて、高速検出を目的としてかなり適切である。これは、鉄道の状況で同じ画像の系列において、線路のグレーレベルでの統計的分散（標準偏差）が、全ての水平線検出においてレールの近傍及びレールの両側で同じであると仮定した原理に基づいている。

そして、最も代表的な検出による線（カメラに最も近い、すなわち、画像において最も低い位置にある）についてグレーレベルでの分布関数の標準偏差を特定すれば十分である。次に、検出された水平線ごとに、分布関数がガウスフィルタリングにより平滑化され、以前に計算された標準偏差の値が加えられる分布関数の平均により定まるある適応的閾値を超えた値を有するドットのみへと低減される。

画像処理の意味で既知であるこの手法により、同じ画像に生じる可能性のある照明の変化を、単純かつ確実に克服することができる。

次に、結果として生じる分布関数の勾配により、線路の各レールのトレースの左右のエッジが特定される。

あるいは、水平線の検出が単一のセグメントに低減されるようにするために、線路近傍のグレーレベルの分布関数へと空間的に制限することも完全にできる。例えば、画質が低下し、情報の部分的な損失が生じる場合には、水平線の検出ごとに、異なる検出セグメントを各レールに割り当てることもできる。

［９ 光学的なフロー］
各画像の取得時に、有用な視覚的キューが認識され位置の特定がなされ、次に、同じ系列内の以前の画像の対応部分（counterpart）とマッチングされ、画像における見掛けの動き又は光学的なフローが推定される。

光学的なフロー、すなわち画像におけるグレーレベルの瞬間的速度場（instantaneous speed field）（又は動き場（motion field））は、３Ｄの動きを２Ｄで表現したものである。この表現の各ドットに対し、深度と動きの速度と動きの方向に対応する速度ベクトルが割り当てられる。

画像強度の時間的変化による光学的なフローを計算するのではなく、コントラスト、エントロピー、画像強度の平均及び空間導関数（spatial derivative）といった様々な局所演算子の結果である値の時間的変化も考慮することができる。各々の場合において、比較的密な光学的フローが推定され、それにより、必要ならば、画像の各ピクセルにおける動き場が特定される。しかし、誤差の主な要因である照明の変化が計算に反映される場合には、光学的フローは真の動き場に決して対応しない。

次に、光学的フローを追加の制約又はシーンについての情報とともに使用して、シーン内の物体の３Ｄの動きパラメータを特定する。

［１０ 線路の透視投影の線形（linear）モデル］
実際のシーンと画像（視覚的シーン）との間に存在する双対性（duality）の関係において、機関車とカメラモデルの関連付け（図７）により、絶対座標系における投影中心の座標及び画像平面の中心の座標を特定することができる。画像平面における、カメラに関連付けられたシーンの任意の点の投影の座標は、絶対座標系で表現され、次に、カメラに関連付けられている基準座標系で表現される。

シーンのモデル化と、画像における視覚的情報の変化と現実空間におけるカメラの動きとの関係である相互行列（interaction matrix）の表現とには、問題がある。

一般に、利用されるモデル化は、画像平面の空間において線形に変化する線路と車両との組の動的パラメータのみを用いる非常に単純な形式を使用する。

パラメータのカルマンフィルタによる追跡と、左右のレールの単純化された投影の特徴付けとにより、線路に沿って置かれている関連した物体のスクロール速度を同時に推定することができる。

最後に、列車の速度及び「移動距離」は、国及び車両に特有の、線路と車両の組のある特徴的な幾何学的数量（軌間ゲージ及び車両長）の実際の値の事前情報を考慮し、単純化された線路モデルの３Ｄの再現を可能とする逆透視投影により計算される。

これらの前提の下、線路と車両の組の線形（linear）変化をモデル化するパラメータ候補の例は以下の通りである。
Ｃ： 線路の局所的な曲率
ψ： 線路の主方向に対する光軸の水平偏向角
ｘ０： 線路の路線形状曲線（curve of alignment）に対するカメラの投影中心の横座標（abscissa）

これらのパラメータ並びに列車の速度及び「移動距離」は、画像内のレール検出処理の度に非常に単純に計算され更新される。

［１１ 線路追跡アルゴリズム］
ａ）視覚的情報に基づく動き制御
ある行程において、移動する列車は、線路の切替えにより定められる一つの方向に移動する。その間、列車の速度及び加速度は、動作の安全部分（緊急ブレーキ）についてＥＴＣＳを頼りに運転を担当する運転者により制御される。

本発明によれば、機関車に設けられた視覚システムの動き制御は、視覚的サーボ制御アルゴリズムを構造化された環境に適合させることによりなされる。

鉄道の状況で従来使用されているセンサによる測定と同様に、カメラによる２つの連続した画像の取得の間に、車両はあるポイントから別のポイントへと盲目的に移動する（これは「ルックアンドムーブ」構造である）。その一方で、視覚的サーボ制御システムの外部入力（又は基準）はもはや、位置、速度、及び加速度が、絶対座標系で表現される状況のいくつかの概念であるシーン解析アルゴリズムのように、センサ（この場合はカメラ）とシーンとの間の状況の形式で表現されるわけではない。代わりに、画像で達すべき１つの視覚的基準状況（視覚的モチーフ）の形式で表現される。本発明において使用されるこの種のアルゴリズムでは、このモチーフの構成するために選択される視覚的情報は、車両に割り当てられているタスクの正常な実行に対応する値に達するものとする。

この形式は、最も単純な既存の画像特徴（ドット、直線状セグメント）の視覚的情報を使用する追跡ループを含む。この手法により、解釈段階（すなわち、シーンの３Ｄモデルの再現段階）の必要性を完全に回避するとともに、計算時間を大幅に短縮することができる。その理由は、画像から抽出された情報が追跡ループにおいて直接的に使用されるからである。このことは、状況の推定誤差と複雑な計算もなくすものである。この手法は、車両の進行全体を通して本質的に安定したままであるシーンのある領域の特徴（幾何学的形状、トポロジ）を使用するものである。

移動する列車の速度及び「移動距離」の、永久に確実かつ利用可能な測定を有するという制約により、関心領域、線路の幾何学的特徴（曲率半径、軌間ゲージ、路線形状（alignment））といった一組の概念のカルマンフィルタリングによる追跡及び予測のシステムを用いる必要がある。その挙動は、モデルを通して事前に知られており、前回の推定結果はまだメモリにある。

ｂ）線路の追跡
そして、図３の原理に基づく手法は、モデルを初期化するステップＥ１と、モデルにより検出ゾーンの位置を予測するステップＥ２と、各ゾーンにおいてレールを検出するステップＥ３と、検出されたレール部分の位置に基づいてモデルのパラメータを更新するステップＥ４とを含んでいる。

初期化ステップ（Ｅ１）により、モデルのパラメータを事前に設定することができる。

予測ステップ（Ｅ２）により、レール及び線路に沿った物体が検出される画像の関心領域を位置決めすることができる。これは、前回の反復において計算された線路と車両の組のモデルにより行われる。

線路の曲率を把握することにより、画像内のレール及び物体の位置を予測することが容易となる。近似によるモデル化の誤差及び前回の反復において計算された速度の誤差を考慮して、十分に大きな検索ゾーンをこの位置の周囲に設けることにより、レールの存在及び物体の存在を検出することができる。

軌道及び軌道に沿って置かれている少なくとも１つの物体のいずれか又は両方の少なくとも１つの幾何学的特徴を表す１つ以上の視覚的キューについての画像の関心領域（すなわち画像の一部）を検索することにより、処理が単純化される。

予測されたゾーンにおけるレール及び物体の位置特定を可能にするのが、検出ステップ（Ｅ３）である。このレールは、従来の方法により、多角形若しくは線形形状（linearly shaped）の関心領域又は画像全体について、線路の輪郭の抽出（輪郭セグメント化）又は構造の抽出（テクスチャ基準に基づく領域セグメント化）を行い、２Ｄの線路モデルと比較することにより検出することができる。

検出すべきレールの特定の性質（連続性、十分なコントラスト、画像の半分以上のカバー）により、リアルタイムで適用するには、画像内で離間した単純な水平線から検出を行うという選択が必要となる。一つの方法は、測定された速度に基づいて選択される少ない数の検出行を使用することである。

モデルパラメータの更新（Ｅ４）は、前回の測定に基づいて、カルマンフィルタリング（最小二乗最小化）により行われる。

つまり、本発明の装置には、カルマンフィルタリングにより画像内での追跡及び予測システムを通して、実行が非常に高速であり、モデル化誤差を補償する単純なモデルが好ましい（カルマンフィルタにより、物体の輪郭に基づいて、画像から抽出される概念集合の追跡及び予測が可能である）。カルマンフィルタは２つの別々の段階、すなわち予測段階（Ｅ２）と更新段階（Ｅ４）とを有する。予測段階は、前回推定された状態を使用して、現在状態の推定を生成するものである。更新段階では、より正確な推定を得るために、現在時間における観測を使用して、予測状態を補正する。

［１２ 画像内の見掛けの動き（ナビゲーション軌跡）］
機関車が移動する線路に沿った、レールの両側にある基盤は、垂直な要素で表される（図１１Ａ）。カメラに最も近い２つの垂直要素の下端部の、画像内での見掛けの動きにより、ナビゲーション軌跡（navigation corridor）が定められる（図１１Ｂ）。

鉄道の場合、ナビゲーション軌跡は、線路の既存のモデルの直接的な結果であり、動いている機関車に搭載されたカメラの画像平面に投影される。

画像内の２つの動きベクトルにより提供される情報の解釈は、これらのベクトルが同じ符号の傾きを有する場合に問題となる。実際に、この場合、手短な解析では、線路の両側にある物体（支柱）の見掛けの動きを良好に表現する２つのベクトルを正確に特定することはできない。そのため、曖昧な場合（図１１Ｃ）には、ナビゲーション軌跡を表現するために、カメラに最も近い垂直要素のみを考慮することが好ましい。

［１３ 他の態様及び変形例］
本発明の一実施形態によれば、本発明の装置は、車両が移動する環境を構造化し、軌道上を移動する車両の速度及び「移動距離」の計算に使用された１つ以上の要素を表示するモジュールを備えている。

この表示モジュールは、例えば、環境の監視に特に適したＬＣＤ画面である。

一変形例によれば、一組の仮想的物体の画像が、車両のフロントガラス又はフロントガラスの前部に置かれた透明なミラーに投影されるか又は表面を覆うものとされ（これはヘッドアップディスプレイ又はヘッドアップビューアと呼ばれる）、視覚性、速度、網の混雑における特定の状況での運転支援を構成することができる。

つまり、表示モジュールは、シーンから直接的に抽出された関連要素及び関連要素に対する処理による追加の要素を表示し、例えば、運転支援を構成する（すなわち、運転者が判断できるようにする）。これらの追加の要素は、移動中の環境についての情報を運転者に提供する。この情報は、例えば、画像内で２つの異なる物体を関連付ける直線及び曲線といった幾何学的なものとすることができ、及び／又は、例えば車両の速度及び位置の少なくとも一方の値といったデータなどの数値的なものとすることができ（これらの要素は必要に応じて、運転者がボタンを押下したときに表示することができる）、及び／又は任意の他の種類の情報とすることができる。

本発明の原理は、軌道上を走行する車両にのみ適用されるものではなく、より一般的に、軌道に沿って移動する車両（例えば、リニアモーター列車）にも適用できることに留意しなければならない。

その上、上記実施形態として説明した本発明の原理は、捕捉装置がビュー撮影装置ではなく、温度カメラ、磁気カメラ、又は任意の他の種類のカメラである場合にも適用することができる。

軌道上を移動する移動車両の速度及び移動距離を測定するためだけではなく、網が地図の形式で構造化され事前に知られており、場所及び方向についての任意の種類の現場情報（マーカ、ボード等）を含む限り、任意の道路、レール、又は水上交通網において任意の時点で移動車両の位置を特定するためにも、上述した本発明の装置による視覚的情報の処理の原理を用いることができる点に留意しなければならない。

一実施態様によれば、本発明の装置の適用により、計画されたルートでのナビゲーションが可能となり、その連続した通過点により、車両が移動し、位置づけられる各々の局所的基準系（又は相対基準系）が定められる。通過点「ｋ」を通過すると、新たな通過点「ｋ＋１」が引き継ぎ、到達することになる新たなターゲットを構成する。

この位置決めの解決策は、多くの欠点を有するＧＰＳシステムに代わるものである。実際に、ＧＰＳシステムによる位置決め計算は、衛星信号の受信品質に常に依存し、不良な受信（トンネル、通路、起伏の特徴、望ましくない信号、嵐、高湿度等）といった外部の理由か、故意若しくは意図的ではない無線干渉か、受信が一時的にマスキングされる処理か、正確な計算を妨げるいくつかの衛星の瞬間的な並びか（一時的で幾何学的な不確実性）、衛星の問題かにより、中断又は妨害される可能性がある。

有利な点として、本発明の装置の具体的な適用は、事前に知られており、地図化されている構造化交通網においてルートを計画しナビゲートする自律システムである。このシステムは、交通網における位置に加えて、とるべき方向、カバーエリアのトポロジ、又はとるべき動き（ターン方向、速度の限界、信号）についての情報を含む物理的特徴及び識別子に関し、上述した本発明の装置と同じハードウェア及びソフトウェアの原理に基づいて車両の位置を計算する。

この適用は、所与のルートに関して事前に知られている地図を用いて、自動車レースの運転助手が利用する言語に基づいている。その実施は、交通網の地図を更新するサービスと、通行についてのリアルタイム情報を含む、地図化された計画及び経路指定のサービスとを含むことができる。

この適用では、上述の表示モジュールと、例えば、通るべき方向又は超えるべきではない速度についての情報をユーザに提供する音声信号とを用いることが好ましい。

Claims (17)

1. 昼夜を問わず、気候条件とは無関係に、軌道に沿って移動する車両（２００）の速度及び位置の少なくとも一方を測定する装置（１００）であって、
   前記車両（２００）の環境の一連のデジタル画像を提供する少なくとも１つの画像捕捉装置（４）と、
   前記画像捕捉装置（４）から提供される２つの画像間の、プリミティブと呼ばれる少なくとも１つの視覚的キューの見掛けの動きを特定し、少なくとも１つの該視覚的キューの見掛けの動きを特定する手段であって、
   前記環境の少なくとも１つのモデルを用いて前記画像を単純化し、単純化された画像において少なくとも１つの前記視覚的キューの検出を可能とする手段と、
   前記視覚的キューが後続の画像において位置するであろう画像ゾーンを予測する手段と、
   前記画像ゾーンにおいて前記視覚的キューのうちの１つを抽出する手段と、
   現在の画像及び以前の画像において前記視覚的キューの実際の位置を比較することにより、動きを推定する手段と
   を有する手段と、
   少なくとも１つの前記視覚的キューの見掛けの動きに基づいて、前記車両（２００）の速度及び位置の少なくとも一方を推定する手段と
   を備えた装置（１００）。
2. 少なくとも１つの前記画像捕捉装置（４）が、特に、ビュー撮影装置と温度カメラと磁気カメラとを含む群に属するものである、請求項１に記載の装置（１００）。
3. 少なくとも１つの前記視覚的キューが、曲率半径、軌間ゲージ、路線形状といった前記軌道の少なくとも１つの幾何学的特徴を表すものである、請求項１又は２に記載の装置（１００）。
4. 少なくとも１つの前記視覚的キューが、支柱の垂直度等の、前記軌道に沿って置かれている少なくとも１つの物体の少なくとも１つの幾何学的特徴を表すものである、請求項１〜３のいずれか一項に記載の装置（１００）。
5. 前記車両（２００）のモデルと前記画像捕捉装置（４）のモデルとを用いる請求項１〜４のいずれか一項に記載の装置（１００）。
6. 追跡及び予測する手段がカルマンフィルタを用いるものである、請求項１〜５のいずれか一項に記載の装置（１００）。
7. 前記画像捕捉装置（４）の傾斜を表す信号を生成する傾斜センサと、
   生成された前記信号に依存する角度で、前記画像捕捉装置（４）から提供された画像を回転させる手段と
   を備えた請求項１〜６のいずれか一項に記載の装置（１００）。
8. 前記傾斜センサがデリチェフィルタを用いるものである、請求項７に記載の装置（１００）。
9. 現実の空間における前記画像捕捉装置（４）の動きを、前記画像における少なくとも１つの前記キューの動きと関連付ける相互行列を用いる請求項１〜８のいずれか一項に記載の装置（１００）。
10. 前記画像捕捉装置（４）を較正する手段を備えた請求項１〜９のいずれか一項に記載の装置（１００）。
11. 前記画像捕捉装置（４）から提供される前記環境のデジタル画像を表示する手段を備えた請求項１〜１０のいずれか一項に記載の装置（１００）。
12. 前記画像が、少なくとも１つのＬＣＤ画面と、前記車両のフロントガラスと、前記車両のフロントガラスの前に置かれた透明ミラーとのいずれかに表示されるものである、請求項１１に記載の装置（１００）。
13. 所与のルートを入力する手段を備えた請求項１〜１２のいずれか一項に記載の装置（１００）。
14. 交通網の少なくとも１つの地図を記憶する手段を備えた請求項１３に記載の装置（１００）。
15. 前記車両（２００）の地理的位置を示す手段を備えた請求項１３又は１４に記載の装置（１００）。
16. 昼夜を問わず、気候条件とは無関係に、軌道に沿って移動する車両（２００）の速度及び位置の少なくとも一方を測定する方法であって、
    画像捕捉装置（４）が前記車両の環境の一連のデジタル画像を取得するステップと、
    前記画像捕捉装置（４）から提供される２つの画像間の、プリミティブと呼ばれる少なくとも１つの視覚的キューの見掛けの動きを特定し、少なくとも１つの該視覚的キューの見掛けの動きを特定するステップであって、
    前記環境の少なくとも１つのモデルを用いて前記画像を単純化し、単純化された画像において少なくとも１つの前記視覚的キューの検出を可能とするステップと、
    前記視覚的キューが後続の画像において位置するであろう画像ゾーンを予測するステップと、
    前記画像ゾーンにおいて前記視覚的キューのうちの１つを抽出するステップと、
    現在の画像及び以前の画像において前記視覚的キューの実際の位置を比較することにより、動きを推定するステップと
    を含むステップと、
    少なくとも１つの前記視覚的キューの見掛けの動きから、前記車両の速度及び位置の少なくとも一方を推定するステップと
    を含む方法。
17. 通信ネットワークからダウンロード可能であり、及び／又はコンピュータ可読媒体に記憶され、及び／又はマイクロプロセッサにより実行可能なコンピュータプログラム製品であって、
    請求項１〜１５のいずれか一項に記載の装置（１００）において、請求項１６に記載の方法を実行するためのプログラムコード命令を含むコンピュータプログラム製品。