JP2019093840A - 車両制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】信頼性の高い車両制御システムを提供する。【解決手段】車両に設けられ、物体の３次元形状を測定するセンシング部と、車両が走行する軌道付近に予め設けられている構造物の３次元形状を示すデータ群と構造物の位置を示す位置情報とが対応付けられている複数の構造物情報と、センシング部で測定された物体の３次元形状を示すデータ群とのマッチング処理を行い、物体の位置を特定するマッチング部と、マッチング部で特定された位置を基準位置とし、基準位置に基づいて車両の推定位置を決定する推定位置決定部と、を設けるようにした。【選択図】図１

Description

本発明は車両制御システムに関し、例えば車両の位置を推定する車両制御システムに適用して好適なものである。

鉄道車両を時刻通りに運行したり、車両同士の安全距離を保つように制御したりするためには、車両の位置情報が不可欠である。

現在、鉄道車両の位置を推定する手段として、基準地点からの走行距離を、車輪の回転数と車輪径との積により算出する手段（オドメトリ）が広く利用されている。しかしながら、この手段は、車輪の空転滑走、磨耗の影響等により、走行距離に比例して推定位置の誤差が累積するのを避けられない。

そこで、累積した誤差をリセットする位置補正手段として、それ自身の位置情報を予め記憶した地上子を軌間に設置し、車両がその上を通過するときにその位置情報を読み出す手段が、前述のオドメトリと合わせて広く利用されている。この手段は、推定位置の補正に効果的であるが、補正後に再び推定位置の誤差が累積するのを避けられない。このため、推定位置の誤差を車両の運行制御に必要な範囲で抑え続けるには、地上子をある程度（例えば数百ｍ）の間隔で連続して敷設する必要があり、その分インフラ工事、保全のコストなどを必要とする。

この点、車両に給電するためのトロリ線の形状と絶対位置との関係を予めデータベースに格納しておき、走行中に取得したトロリ線の形状をデータベースの内容と比較することで、車両の絶対位置を特定する方法が開示されている（特許文献１参照）。ここで、走行中にトロリ線の形状を取得する方法として、パンタグラフに備えた角度センサを挙げている。

また、架線を測距センサで計測して得た時系列データを、予め計測して記憶したその時系列データと連続的にマッチングさせることで、車両の自己位置を推定する方法が開示されている（特許文献２参照）。ここで、位置と関連付けられる架線の特徴量として、架線の磨耗、偏位、高さを挙げている。

また、枕木、架線の継ぎ目、碍子など軌道沿線の構造物（地物）を予めデータベース化し、非接触式センサでそれらを検出し、数や間隔などを参考に現在位置を特定する方法が開示されている（特許文献３参照）。

これらの方法によれば、電気鉄道において、車両に駆動エネルギーを与えるために元々ある架線を利用することで、地上子もその代替となる地上設備も新たに設置することなく、その分だけ安価に車両位置を推定できる。

特開２０１４-２２０８５８号公報 特開２０１５-９３５３２号公報 特開２０１３-１０７４３４号公報

しかしながら、特許文献１に記載の方法および特許文献２に記載の方法は、位置に応じた架線（トロリ線）の特徴のわずかな変化に頼ったものであるため、この方法により高精度かつ高信頼な位置推定を実現するには、高精度なセンサと、パンタグラフの離線および架線の磨耗への対処を必要とする。

また、特許文献３に記載の方法は、高速に走行する車両から検出するには小さい枕木、碍子などを目印に、その数や間隔に頼るため、高精度かつ高信頼な位置推定を実現するには、外界情報を緻密に検出できるセンサ（例えばスキャン周波数の高いセンサ）およびそれに応じた高速処理と、目印を読み飛ばした場合への対処を必要とする。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、地上子もその代替となる地上設備も新たに設置することなく、かつ、高精度なセンサを用いることなく、車両の位置を高精度に推定可能な車両制御システムを提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明においては、車両に設けられ、物体の３次元形状を測定するセンシング部と、前記車両が走行する軌道付近に予め設けられている構造物の３次元形状を示すデータ群と前記構造物の位置を示す位置情報とが対応付けられている複数の構造物情報と、前記センシング部で測定された物体の３次元形状を示すデータ群とのマッチング処理を行い、前記物体の位置を特定するマッチング部と、前記マッチング部で特定された位置を基準位置とし、前記基準位置に基づいて前記車両の推定位置を決定する推定位置決定部と、を設けるようにした。

上記構成では、３次元形状を示すデータ群を用いてマッチング処理を行うので、車両の位置を高精度に推定できる。

本発明によれば、信頼性の高い車両制御システムを実現することができる。

第１の実施の形態による車両制御システムの構成の一例を示す図である。 第１の実施の形態による車両、センシング部、および架線の位置関係の一例を示す図である。 第１の実施の形態による３次元形状を示すデータ群の一例を示す図である。 第１の実施の形態によるマッチング部に係る処理手順の一例を示す図である。 第１の実施の形態によるマッチング部に係る処理手順の一例を示す図である。 第１の実施の形態による推定位置決定部に係る処理手順の一例を示す図である。 第２の実施の形態による車両制御システムの構成の一例を示す図である。 第２の実施の形態による指定位置情報の一例を示す図である。 第２の実施の形態による推定位置決定部に係る処理手順の一例を示す図である。

以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。

（１）第１の実施の形態
図１において、１００は全体として第１の実施の形態による車両制御システムを示す。かかる車両制御システム１００は、車両１０１を含んで構成される。車両１０１は、軌道１０２に沿って設けられている電路設備より給電され、軌道１０２を走行する。

電路設備の代表的な構成要素としては、車両１０１とパンタグラフで接するトロリ線１０３と、トロリ線１０３を吊り支えるちょう架線１０４およびハンガ１０５と、これらを支持する支持具１０６および絶縁具１０７とがある。電路設備は、これらに加えて、張力調整具、き電分岐装置、絶縁用の碍子など、様々な要素で構成されていることが普通である。以下、特に断らない限り、車両１０１の上方で電路設備を構成するこれらの構成要素を纏めて「架線」と称する。

車両１０１は、センシング部１０８、地図情報１０９、マッチング部１１０、推定位置決定部１１１、走行距離計測部１１２、および制御部１１３を備える。

センシング部１０８は、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）で架線をスキャンし、架線の３次元形状を計測し、その３次元形状のデータ（計測データ）をマッチング部１１０に伝送する。ここで、ＬＩＤＡＲとは、対象にレーザを照射し、その反射を受光することで対象までの距離を測定する装置である。その原理から、測距の精度は、数ｍｍ〜数ｃｍと比較的高い。１本の直進するレーザを基本単位とし、数十Ｈｚと高速で照射の方向を次々と周期的に変化させることで、対象の表面形状を細密な点の集まり（点群）として捉えられる。このため、前述の計測データは、架線の３次元形状を点群として表現したデータ（データ群）である。

なお、センシング部１０８のＬＩＤＡＲには、照射の方向を立体的に変化させられる３次元ＬＩＤＡＲを想定する。ＬＩＤＡＲには、これ以外にも照射の方向を平面的に変化させる２次元ＬＩＤＡＲがあり、これを単独で、または複数組み合わせて用いたとしても、同様に対象の表面形状を（３次元ＬＩＤＡＲを利用する場合よりも一度に取得できる情報量は少ないものの）捉えることができるので、以下で記す内容を同様に実施できる。

ここで、車両１０１を断面方向から見た様子を示す図２を用いて、車両１０１、センシング部１０８、および架線（トロリ線１０３、ちょう架線１０４、ハンガ１０５、支持具１０６、絶縁具１０７）の位置関係を詳しく説明する。

センシング部１０８において、ＬＩＤＡＲは、パンタグラフとトロリ線１０３の接点を中心とすると斜め方向から架線をスキャンできるように車両１０１に設置されている。これは、架線の特徴点の情報を多く捉えられた方がこの後の処理（図５で説明するマッチング処理）に有利であるという考えであり、架線の構成要素をできるだけ多く捉えられるようにするためである。例えば、トロリ線１０３の直下の位置からスキャンをすると、原則鉛直方向にトロリ線１０３を吊っているハンガ１０５およびちょう架線１０４が、トロリ線１０３の背後に隠れる形で、スキャンが及ばなくなる。これに対し、トロリ線１０３の直下よりもずれた位置にセンシング部１０８を設け、当該位置から斜めにスキャンをすれば、周期的に張られたハンガ１０５、および周期的にたわみを見せるちょう架線１０４の側面にスキャンが及び、それらの特徴を計測データの中に取り込むことができる。

ここで、支持具１０６の形状について説明を補足する。支持具１０６は、ちょう架線１０４およびトロリ線１０３を含む、その下方にある構造物全てを支持する必要から、通常、鉄骨などの強靭な材質で成り、大きさも架線の構造物の中でひときわ大きい。このため、ＬＩＤＡＲでその３次元形状を比較的捉え易い。電線のようにたわんだり揺れたりする心配も無いため、車両１０１の走行の都度、毎回同じように、また比較的見落とす心配も少なく、ＬＩＤＡＲによるスキャンで捉えることができると言える。支持具１０６は、数百ｍの間隔で建てられているのが普通である。

以上で図２を用いた説明を終え、再び図１を用いて、車両１０１が備える残りの構成について説明する。

地図情報１０９は、軌道１０２に亘る架線の３次元形状を、その位置情報と対応付けて予め記憶したデータベースである。このようなデータベースを作成するには、センシング部１０８と同様または更に高精細なＬＩＤＡＲを備えた車両を軌道に沿って事前に走らせ、その計測データを（必要に応じて加工し）保存すればよい。計測して得られた３次元形状と位置との対応付けは、例えばＤＧＰＳ（Differential Global Positioning System）などの高々数十ｃｍ程度の誤差で絶対位置を計測できる手法を組み合わせることで実現できる。この手段によるものと同等の結果が得られさえすれば、データベースを作成する方法はこれに限らない。

地図情報１０９は、軌道１０２に亘っての３次元形状の情報であるから、データのサイズが比較的大きい。そのデータを記憶する方法は特に問わないが、本実施の形態では、２次記憶装置（磁気ディスク、光学ディスク、フラッシュメモリ記憶装置などであり、図示は省略する。）に記憶されているものとする。後に説明するマッチング部１１０の処理で、地図情報１０９は、必要な区間の分だけ主記憶装置（図示は省略する。）上に読み出されて利用される。

ここで、図３を用い、地図情報１０９が記憶する３次元形状のデータフォーマットを説明する。３次元形状のデータは、３次元空間の座標系を表すＸ，Ｙ，Ｚおよび各点での値Ｐで構成される。Ｘ，Ｙ，Ｚは、架線の構成要素の３次元形状を点群として表現するのに十分なきめ細かさ（例えば数ｃｍ）で３次元空間を格子に区切った各点の座標である。値Ｐは、点の有無を表す２値で、便宜上「１」のときに点が有ることを表し、「０」のときに点が無いことを表すものとする。Ｘ，Ｙ，Ｚの組で表される各点について、値Ｐが「１」のときに点を描画していけば、３次元形状を点群で表現できる仕組みである。

なお、Ｘ，Ｙ，Ｚの各軸は、必ずしも互いに９０度で直行する必要はなく、３次元空間を表現できるように、互いに一次独立であればよい。例えば、Ｘを軌道１０２に沿う方向にとり、Ｙを軌道を横切る方向に、Ｚを高さ方向にとれば、Ｘの値がそのまま軌道１０２上の位置に対応付くので、いま処理の対象としている軌道１０２沿線の３次元空間を記述するのに便利である。

以上で図３の説明を終え、再び図１の説明に戻る。

マッチング部１１０は、地図情報１０９から読み出した予め記憶した架線の３次元形状のデータ（地図データ）の中から、センシング部１０８から受信した架線の３次元形状の計測データに最もよく一致するものを１つ特定し、それに対応する位置を特定する手段である。特定した位置は、推定位置決定部１１１に出力される。後に図４および図５を用いて具体的な処理の内容を説明する。

推定位置決定部１１１は、マッチング部１１０が特定した位置と、次に説明する走行距離計測部１１２求めた車両１０１の走行距離とから、車両１０１の位置を推定（推定位置を決定）する手段である。後に図６を用いて具体的な処理の内容を説明する。決定された推定位置は、制御部１１３に送信される。

走行距離計測部１１２は、車両１０１の走行距離を計測し、推定位置決定部１１１に送信する。走行距離を計測する手段は、特に問わない。車輪の回転数を計数し、それに予め記憶した車輪径を掛けることで走行距離を算出する手段が、背景技術に記載した通り鉄道車両でよく用いられており、例えばその手段を想定する。他に、速度センサの出力を積分して走行距離を算出する方法もある。

制御部１１３は、車両１０１の推定位置を用いた車両制御のアプリケーションである。車両１０１が決められた地点間（例えば、駅間）を予定された時刻（ダイヤ）通りに走行するように加減速を自動制御する自動運転システム（ＡＴＯ：Automatic Train Operation）が、例えばそれに当たる。位置毎に決められた制限速度に従って車両１０１を自動で加減速するには、少なくとも数ｍ単位で車両１０１の位置を把握するのが望ましく、また駅のホームのように停止位置の決められた所へ車両１０１を自動で停止させる定位置停止制御（ＴＡＳＣ：Train Automatic Stopping-position Control）では、少なくとも数ｃｍの精度で車両１０１の位置を把握する必要がある。数ｍｍ〜数ｃｍの測距精度を持つＬＩＤＡＲを用いてセンシング部１０８を実装し、また地図情報１０９を作成したとき、マッチング部１１０で情報量を落とさない限り、推定位置決定部１１１で求めた推定位置は、これらの機能を持つＡＴＯの用途に堪えると期待できる。またＡＴＯの他に、車両同士の安全距離を確保するようにブレーキを制御する信号システム（ＡＴＰ：Automatic Train Protection）も、車両１０１の推定位置を用いるアプリケーションの一例である。

なお、車両１０１の機能（センシング部１０８、マッチング部１１０、推定位置決定部１１１、走行距離計測部１１２、および制御部１１３）の一部または全部は、図示は省略するＣＰＵ（Central Processing Unit）が主記憶装置にプログラムを読み出して実行すること（ソフトウェア）により実現されてもよいし、専用の回路などのハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとが組み合わされて実現されてもよい。また、車両１０１の機能の一部または全部は、車両１０１と通信可能なコンピュータにより実現されてもよい。

以上で図１の説明を終え、続いてマッチング部１１０の処理について図４および図５を用いて説明する。

図４に示す各処理（ステップＳ４０１〜ステップＳ４０６）は、マッチング部１１０により実行される。以下、各処理について説明する。

ステップＳ４０１では、マッチング部１１０は、以降の処理を適用する軌道１０２上の区間を定める。区間を定める理由は、続くステップＳ４０２で、地図情報１０９からその区間の分だけ架線の３次元形状の地図（地図データ）を主記憶装置上に読み込むためである。このため、区間をどう選ぶかは地図データのサイズと主記憶装置の容量との兼ね合いによるが、実用上、例えば駅間を１つの区間に定め、駅での停車中に次の駅間の地図データを読み込むようにすれば、走行中に新たに地図データを読み込む必要がなく好適である。

ステップＳ４０２では、前述したように、マッチング部１１０は、地図情報１０９からステップＳ４０１で定めた区間の分だけ地図データを主記憶装置上に読み込む。

ステップＳ４０３では、マッチング部１１０は、主記憶装置上に読み込んだ地図データのうちどの範囲を、次のステップＳ４０４でセンシング部１０８から読み込んだ計測データと比較するかを決定する（マッチング範囲の設定）。この比較の詳細についてはステップＳ４０５のところで説明するが、比較の目的は、車両１０１の位置（車両位置）の候補を特定することである。このため、車両１０１が走行する軌道１０２が決まっており、車両１０１が前回に観測した位置から急激には移動しない以上、合理的な範囲で、いま車両１０１が位置していると予測する軌道１０２上の所定の範囲を特定できる。

本処理は、計測データとの比較に使う地図データをこの合理的な範囲に予め絞り、後のステップＳ４０５で計算量を低減する意図で設けられている。範囲の定め方は、例えば、後で説明するように車両位置の候補を特定するステップＳ４０６を経てステップＳ４０７からステップＳ４０３に戻るループがあることから、ステップＳ４０６で一度特定した車両位置を基準に、そこからループの周期（例えば１００ｍｓ）のうちに車両１０１が走行し得る距離を加味した分で定めることができる。この例に従うと、基準の車両位置をｘ０として、車両１０１が約７２ｋｍ／ｈで走行していれば、１００ｍｓの間に走行するのは約２ｍであるから、範囲を［ｘ０，ｘ０＋２ｍ］と定められる。実用上は、位置、車両速度の誤差等を考慮したマージンαを持たせ、［ｘ０−α，ｘ０＋２ｍ＋α］と範囲を定めるのがよい。なお、ステップＳ４０３の初回実行時は、まだステップＳ４０６で特定した位置の候補の情報が無いため、始点駅の位置など何らかの初期位置情報を基準に範囲を定めればよい。

ステップＳ４０４では、マッチング部１１０は、センシング部１０８から、ＬＩＤＡＲで計測した架線の計測データを受信し、主記憶装置に読み込む。このとき、後のステップＳ４０５の中で、計測データを先のステップＳ４０２で読み込んだ地図データと比較するので、２つのデータの形式を比較可能なように揃える変換処理も同時に行う。なお、ステップＳ４０４は、ステップＳ４０３〜ステップＳ４０７のループの中で何度も計算するため、地図データの形式に合わせて計測データの形式を変換するよりは、先のステップＳ４０２で地図データを読み込んだ時点で、地図データの形式の方を計測データの形式に予め合わせておいた方が、ループの計算が容易になる。

ステップＳ４０５では、マッチング部１１０は、先述の地図データで定めた範囲の中から、先述の計測データと類似するデータを１つ見付け、それに対応する位置を特定する（マッチング処理）。このマッチング処理の詳細については後に図５を用いて説明する。

ステップＳ４０６では、マッチング部１１０は、ステップＳ４０５で特定した位置を推定位置決定部１１１に通知する。

ステップＳ４０７では、マッチング部１１０は、ステップＳ４０５で特定した位置が、ステップＳ４０１で定めた区間の終端に達しているか否かを判定する。マッチング部１１０は、達していないと判定した場合、位置を続けて推定するために、ステップＳ４０３に処理を戻す。マッチング部１１０は、達していると判定した処理を終了する。これによりステップＳ４０３〜ステップＳ４０７は、ループを形成する。その計算周期は、前述した通り、例えば１００ｍｓ程度の想定である。

次にステップＳ４０５の詳細を図５のフローチャートを用いて説明する。図５に示す各処理（ステップＳ５０１〜ステップＳ５０７）は、マッチング部１１０により実行される。以下、各処理について説明する。

ステップＳ５０１では、マッチング部１１０は、続くステップＳ５０２で計測データとの比較に使う地図データを１つ選択する。後述するように、ステップＳ５０１からステップＳ５０５は、ループを形成している。その意図は、先述したステップＳ４０３で定めたマッチング範囲内の地図データを網羅するためである。このために、ステップＳ５０１では、マッチング部１１０は、マッチング範囲の始点位置から次々と地図データを選択していく。

ステップＳ５０２では、マッチング部１１０は、ステップＳ５０１で選択した地図データと計測データとを比較し、類似度を評価する。類似度の尺度については様々考えられるが、例えば図３で示したデータ形式で表現するならば、３次元空間内の同じ格子（Ｘ，Ｙ，Ｚの組）にデータが有る（Ｐ＝１）かデータが無い（Ｐ＝０）か、仮に相違するときは隣接する格子（Ｘ＋１，Ｙ，Ｚなど)とはどうかを調べ、同じセルにあれば２点、隣接するセルにあれば１点などと重み付きの得点を与え、その総合得点で類似度を測る尺度が考えられる。この場合、得点が高いほど類似度が高い。類似度の評価の尺度は、目的に適うものであれば、これに限らない。

ステップＳ５０３では、マッチング部１１０は、ステップＳ５０２で求めた類似度の評価値が、予め定めた基準値を満足する（しきい値を超える）か否か（つまり例示した尺度の場合なら基準値よりも大きいか否か）を判定する。マッチング部１１０は、満足していると判定した場合、ステップＳ５０４に処理を移し、満足していないと判定した場合、ステップＳ５０４をスキップしてステップＳ５０５に処理を移す。

この判定処理の意図は、類似度が基準値以下の場合、いかにマッチング範囲内で相対的に類似度が高かろうと、車両位置の候補には採用しないようにするためである。例えば、センシング部１０８が故障していたり、悪天候などの理由で測距が正常に機能しない場合、測定データは、本来期待された地図データのそれとは少なからず異なり、結果として地図データといくら比較しても基準を満足するような類似度は、おそらく得られない。これを利用して、センシング部１０８が正常に機能しない場合（つまり得られた推定位置に信頼の置けない場合）にそのことを検出するという目的が、前述の意図の先にある。

ステップＳ５０４では、マッチング部１１０は、目下設定されているマッチング範囲において、ステップＳ５０１で次々と地図データを選択してきた中で、ステップＳ５０２における類似度が最も高いものを選び、その位置を特定する。このとき、ステップＳ５０３の説明で記述した通り、類似度が基準値を下回るものはこの処理の対象にならない。すなわち、仮にマッチング範囲内の全ての地図データの類似度が基準値を下回る場合は、ステップＳ５０４では位置を特定せず、１つでも基準値を上回れば、ステップＳ５０４ではその中で類似度が最大の位置を特定する。後のステップＳ５０６で利用するため、ステップＳ５０４ではこれら２つが区別されている。

ステップＳ５０５では、マッチング部１１０は、ステップＳ５０１で選択した地図データがマッチング範囲の始端から終端へと達するに至ったか否か（つまり、マッチング範囲の地図データが網羅されたか否か）を判定する。マッチング部１１０は、終端に達しないと判定した場合、ステップＳ５０１に処理を戻し、終端に達したと判定した場合、ステップＳ５０６に処理を移す。

ステップＳ５０６では、マッチング部１１０は、前述のステップＳ５０４において、位置を特定したか否かを判定する。マッチング部１１０は、位置を特定したと判定した場合、その位置を車両位置の候補として処理を終了し、位置を特定していないと判定した場合、ステップＳ５０３の判定処理を経て全ての地図データの各類似度が基準値を下回っていたということなので異常を判断し、ステップＳ５０７に処理を移す。

ステップＳ５０７では、マッチング部１１０は、位置を特定する代わりに例外の発生を示す情報が後段の処理（図４のステップＳ４０６）に渡されるように処理する。

以上で図５の説明を終え、図４の説明に戻る。

先の説明によって、ステップＳ４０５では、マッチング部１１０は、車両位置の候補として特定した位置の情報または例外の発生を示す情報をステップＳ４０６に用いることを明らかにした。ステップＳ４０６では、マッチング部１１０は、何れかの情報を推定位置決定部１１１に通知する。例えば、ステップＳ４０５で例外の発生があった場合、推定位置決定部１１１もまた、その例外の発生を知ることができる。

以上で図４の説明を終え、続いて推定位置決定部１１１の処理について図６を用いて説明する。図６に示す各処理（ステップＳ６０１〜ステップＳ６０４）は、推定位置決定部１１１により実行される。以下、各処理について説明する。

ステップＳ６０１では、推定位置決定部１１１は、マッチング部１１０で特定された位置を基準位置として読み込む。前述の通り、マッチング部１１０からの情報は、特定した位置を示す情報ではなく、例外の発生を示す情報である場合がある。この場合は、前に読み込んだ基準位置をそのままにする。

ステップＳ６０２では、推定位置決定部１１１は、ステップＳ６０１で読み込んだマッチング部１１０からの情報が、例外の発生を示す情報であるか否かを判定する。推定位置決定部１１１は、例外の発生を示す情報であると判定した場合、ステップＳ６０３に処理を移し、例外の発生を示す情報でないと判定した場合、ステップＳ６０４に処理を移す。

ステップＳ６０３は、推定位置決定部１１１は、走行距離計測部１１２から走行距離を読み込み、前回の基準位置を設定して以来の走行距離を、その基準位置に加算したものを推定位置に決定した上で、処理を終了する。例外が発生するのは計測データと地図データとの類似度がある基準を満足しない場合であったから、この処理は、すなわち、マッチング部１１０で特定された位置の信頼性が十分でない場合は、その位置情報を車両１０１の推定位置には反映させず、代わりに前回得られた信頼できる位置を基準に、そこから走行距離の情報を使って車両位置の推定を補ったということである。

ステップＳ６０４では、推定位置決定部１１１は、例外が発生しなかった場合、ステップＳ６０１で決定した基準位置、例外が発生した場合、ステップＳ６０３で決定した推定位置を制御部１１３に出力し、処理を終了する。

以上のように、第１の実施の形態によると、車両１０１上方に展開された給電用の電路設備（架線）の３次元形状を用いて同定することで、軌道１０２を走行する車両１０１の位置を高精度に推定できる。また、センシング部１０８（測距センサ）の故障、悪天候などの要因で架線の３次元形状を十分正確に捉えられないとき、別の手段で計測した走行距離の情報を使って車両位置の推定を補うことで、推定位置の信頼性を保ち、推定位置を用いた車両１０１の制御機能を継続できる。

（２）第２の実施の形態
以下、図７〜図９を用いて第２の実施の形態について説明する。

図７は、本実施の形態の車両制御システム７００の構成の一例を示す図である。第１の実施の形態において図１で説明した構成に比べ、指定位置情報７０１が追加されたことと、それに伴って推定位置決定部７０２が変更されたことが異なり、それ以外は図１で説明した構成と同じである。以下では、異なる構成について主に説明する。

指定位置情報７０１は、センシング部１０８を用いた車両位置の推定を特に高信頼に行える区間を予め記録したデータである。このような区間として想定されるのは、例えば、架線の支持具１０６を捉えることのできる区間である。これは、第１の実施の形態で説明したように、支持具１０６がその用途から必然的に、鉄柱などの強靭な材質で、かつ架線の構成要素の中で比較的巨大に作られており、センシング部１０８で検出されない可能性が相対的に低いためである。他にも、高架の下を通過する区間などであってもよく、このような区間であっても、センシング部１０８で検出されない可能性が相対的に低くなることが期待できる。

指定位置情報７０１のデータ形式を、図８を用いて説明する。指定位置情報７０１は、指定位置ＩＤと、その指定位置の区間とで構成される。後の説明を通じて分かるように、架線の３次元形状から同定した位置が車両１０１の推定位置に反映されるのは、この指定位置でのみとなる。

ここで、指定位置ＩＤは、図７中の支持具１０６を指す表記と合わせて「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」などとしたが、この表記に限るものではなく、指定位置を識別可能な他の表記を用いてもよい。また、この例では、指定位置の区間は、支持具１０６の付近１０ｍを指すようにした。センシング部１０８は、支持具１０６の位置の前後５ｍから支持具１０６をセンシング可能であり、その範囲を指定位置の区間としているが、これに限られるものではない。例えば、指定位置を軌道上の１点で表し、推定位置決定部７０２で、その点を基準に区間を定めるようにしてもよい。

推定位置決定部７０２の処理について図９を用いて説明する。推定位置決定部７０２の処理は、第１の実施の形態において図６を用いて説明した推定位置決定部１１１の処理と比べ、ステップＳ６０１とステップＳ６０２との間にステップＳ９０１が追加された以外は同様である。

ステップＳ９０１では、推定位置決定部７０２は、指定位置情報７０１を参照し、ステップＳ４０５で特定された位置が、指定位置であるか否か（指定位置の区間内にあるか否か）を判定する。推定位置決定部７０２は、指定位置であると判定した場合、ステップＳ６０２に処理を移し、指定位置でないと判定した場合、ステップＳ６０３に処理を移すので、以降は、図６で説明した処理と同様の流れになる。

つまり、推定位置決定部１１１は、第１の実施の形態で図６を用いて説明したのと同じ処理により、指定位置においてのみ、ステップＳ４０５で特定した位置を基準位置に設定し、指定位置ではない位置には、走行距離に基づいて車両位置を推定することになる。これは言い換えると、見かけ上、普段は走行距離に基づいて車両位置を連続的に推定し、時々現れる指定位置で架線の３次元形状から高精度かつ高信頼に位置を同定して、走行距離に累積する誤差を補正する仕組みであるとも言える。

以上のように、第２の実施の形態によると、第１の実施の形態と同様、車両１０１上方に展開された給電用の電路設備（架線）の３次元形状を用いて同定することで、軌道１０２を走行する車両１０１の位置を高精度に推定できる。加えて、架線の３次元形状を用いた車両位置の推定を、３次元形状の特徴上、それを比較的高精度かつ高信頼に行える区間に絞ることで誤同定により推定位置を誤る機会を減らし、より高信頼な位置情報を提供できる。

なお、ステップＳ４０５の中で発生した例外を区間に亘ってラッチ（保持）するようにし、指定位置ではない位置で例外が発生した場合、指定位置でも補正が行われないようにすることができる。これは、指定位置ではない位置で、車両１０１の推定位置には反映しないものの、機能診断の用途で架線の３次元形状から位置を同定する処理を行うことに等しい。例外の発生は、センシング部１０８（測距センサ）の異常、悪天候などで十分に精確な架線の３次元形状を得られない場合への対処を想定したものであったので、そのような場合、指定位置でも正確な位置情報を提供し損なうおそれが大きい。したがって、指定位置ではない位置で機能を診断し、異常を検出した場合に早めに機能を停止することは、誤った位置情報を提供する可能性を減少させるという意味で、より高信頼な位置情報を提供することになる。

上述した構成によれば、信頼性の高い車両制御システムを実現することができる。

（３）他の実施の形態
なお上述の第１および第２の実施の形態においては、本発明を車両制御システム１００，７００に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々の車両制御システムに広く適用することができる。

また上述の実施の形態においては、車両１０１が走行する軌道１０２に沿って設けられる架線をスキャンしてマッチング処理する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、車両１０１が走行する軌道１０２と並行して設けられる他の軌道（例えば、軌道１０２が上り線、他の軌道が下り線。）に沿って設けられる架線をスキャンしてマッチング処理するようにしてもよい。この場合、マッチング部１１０は、広義には、車両１０１が走行する軌道１０２付近に予め設けられている構造物の３次元形状を示すデータ群と、センシング部１０８で測定された物体の３次元形状を示すデータ群とのマッチング処理を行うものである。付言するならば、地図情報１０９は、車両１０１が走行する軌道１０２付近に予め設けられている構造物の３次元形状を示すデータ群と構造物の位置を示す位置情報とが対応付けられている複数の構造物情報の一例である。

また、例えば、車両１０１が走行する軌道１０２に沿って設けられる架線と軌道１０２と並行して設けられる他の軌道（例えば、軌道１０２が上り線、他の軌道が下り線。）に沿って設けられる架線との両方をスキャンしてマッチング処理するようにしてもよい。両方の架線をマッチング処理の対象とする場合、一方の架線の場合よりも多くのマッチング処理を行うことができるので、より高精度に車両１０１の推定位置を決定することができるようになる。

上述した構成については、発明の要旨を超えない範囲において、適宜に、変更したり、組み合わせたり、省略したりすることができる。

１００……車両制御システム、１０１……車両、１０２……軌道、１０３……トロリ線、１０４……ちょう架線、１０５……ハンガ、１０６……支持具、１０７……絶縁具、１０８……センシング部、１０９……地図情報、１１０……マッチング部、１１１……推定位置決定部、１１２……走行距離計測部、１１３……制御部。

Claims (9)

1. 車両に設けられ、物体の３次元形状を測定するセンシング部と、
   前記車両が走行する軌道付近に予め設けられている構造物の３次元形状を示すデータ群と前記構造物の位置を示す位置情報とが対応付けられている複数の構造物情報と、前記センシング部で測定された物体の３次元形状を示すデータ群とのマッチング処理を行い、前記物体の位置を特定するマッチング部と、
   前記マッチング部で特定された位置を基準位置とし、前記基準位置に基づいて前記車両の推定位置を決定する推定位置決定部と、
   を備えることを特徴とする車両制御システム。
2. 前記基準位置からの前記車両の走行距離を計測する走行距離計測部を備え、
   前記推定位置決定部は、前記走行距離計測部で計測された走行距離を前記基準位置に加算したものを前記車両の推定位置として決定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
3. 前記マッチング部は、前記軌道上の所定の範囲における構造物の３次元形状を示すデータ群の各々と前記センシング部で測定された物体の３次元形状を示すデータ群との類似度を算出し、各類似度がしきい値を超えるか否かを判定し、
   前記推定位置決定部は、前記マッチング部で前記しきい値を超える類似度がないと判定された場合、前記走行距離計測部で計測された走行距離を前記基準位置に加算したものを前記車両の推定位置として決定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の車両制御システム。
4. 前記マッチング部は、前記所定の範囲の次にマッチング処理の対象とする範囲として、前記車両の推定位置と前記車両の速度とに基づいて、前記車両が位置していると予測する前記軌道上の範囲を設定する、
   ことを特徴する請求項３に記載の車両制御システム。
5. 前記予め設けられている構造物は、前記軌道付近の電路設備を構成する構成要素である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
6. 前記センシング部は、前記電路設備を構成する構成要素であるトロリ線の真下からずれた位置に設けられている、
   ことを特徴とする請求項５に記載の車両制御システム。
7. 前記推定位置決定部で決定された前記車両の推定位置を用いて前記車両の制御を行う制御部を備える、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
8. 前記予め設けられている構造物のうち予め指定された構造物の指定位置を示す指定位置情報が設けられ、
   前記推定位置決定部は、前記マッチング部で特定された位置が前記指定位置であるか否かを判定し、前記指定位置であると判定した場合、前記指定位置を前記基準位置とし、前記基準位置を前記車両の推定位置として決定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両制御システム。
9. 前記予め指定された構造物は、前記軌道付近の電路設備を構成する支持具である、
   ことを特徴とする請求項８に記載の車両制御システム。

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