JP2019188846A - 物体検知システム - Google Patents

Abstract

【課題】物体の検知および車両の通過領域を容易に特定可能とする手段を提供する。【解決手段】物体検知システム１は、軌道１２を走行する鉄道車両１１に搭載されたデータ処理装置２１、カメラ２２及びレーダ２３を備える。レーダ２３は、鉄道車両１１の前方の物体ＯＢを検知し、鉄道車両１１を基準とする物体ＯＢの位置を特定する。データ処理装置２１は、カメラ２２が撮像した画像からレール１２１及びレール１２２を抽出し、抽出したレール１２１とレール１２２の位置に基づき、鉄道車両１１の通過領域を示す枠を特定する。データ処理装置２１は、物体ＯＢの位置が、鉄道車両１１の通過領域を示す枠の内側であるか否かを判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、物体検知システムに関する。

鉄道車両の運転の自動化のために、走行時の前方の障害物検知を行う技術が検討されている。線路周辺に監視装置を設置する地上監視と、鉄道車両にて監視を行う車上監視が考えられる。特許文献１には、車上監視として、鉄道車両にカメラを搭載して障害物検知を行うことが記載されている。

特開２０１６−５２８４９号公報

車上監視にカメラを用いる場合、霧の発生時や逆光等の条件においては、物体の検知あるいは車両の通過領域の特定が困難となる場合がある。上記の背景に鑑み、本発明は、物体の検知および車両の通過領域を容易に特定可能とする手段を提供する。

上述した課題を解決するために、本発明は、専用路を走行する車両に配置されたセンサによって物体を検知し、前記車両を基準とする前記物体の位置を特定し、前記物体の位置を含む前記車両の進行方向に垂直な平面上の枠であって、前記車両の通過領域を示す枠を特定し、前記物体の位置が前記枠の内側であるか否かを判定する物体検知システムを第１の態様として提供する。

第１の態様の物体検知システムによれば、センサによる物体の検知と車両の通過領域を示す枠の特定を容易に行うことができる。

第１の態様の物体検知システムにおいて、前記専用路は軌道であり、前記車両に配置された光学センサによって前記車両の前方の軌道を認識し、認識した軌道の位置から前記枠を特定する、という構成が第２の態様として採用されてもよい。

第２の態様の物体検知システムによれば、光学センサによって車両の前方の軌道を認識できるので、車両の通過領域を示す枠の特定を高い精度で行うことができる。

第２の態様の物体検知システムにおいて、前記物体を検知するセンサは前記光学センサとは異なる方式のセンサである、という構成が第３の態様として採用されてもよい。

第３の態様の物体検知システムによれば、物体を検知するセンサが光学センサとは異なる方式であるので、霧の発生時や逆光等の条件においても、容易に物体の検知ができる。

第２の態様の物体検知システムにおいて、前記車両の位置を特定し、車両の位置と枠とを対応付けて記憶している記憶装置から、特定した前記車両の位置に応じた枠を、前記通過領域を示す枠として読み出す、という構成が第４の態様として採用されてもよい。

第４の態様の物体検知システムによれば、車両の通過領域を示す枠の特定を容易に行うことができる。

第４の態様の物体検知システムにおいて、加速度センサにより前記車両の揺れ状態を測定し、車両の位置と揺れ状態とを対応付けて記憶している前記記憶装置から、特定した前記車両の位置に応じた揺れ状態を読み出し、読み出した当該揺れ状態に基づき前記物体の位置又は前記通過領域を示す枠を補正する、という構成が第５の態様として採用されてもよい。

第５の態様の物体検知システムによれば、検知された物体が通過領域を示す枠の内側であるか否かの判定において、車両の揺れの影響が考慮される。

第４又は第５の態様の物体検知システムにおいて、傾斜センサにより前記車両の傾斜状態を測定し、車両の位置と傾斜状態とを対応付けて記憶している前記記憶装置から、特定した前記車両の位置に応じた傾斜状態を読み出し、読み出した当該傾斜状態に基づき前記物体の位置又は前記通過領域を示す枠を補正する、という構成が第６の態様として採用されてもよい。

第６の態様の物体検知システムによれば、検知された物体が通過領域を示す枠の内側であるか否かの判定において、車両の傾きの影響が考慮される。

第２の態様の物体検知システムにおいて、前記車両に配置された光学センサによって前記車両の前方の架線を認識し、認識した架線に連続する領域に位置する物体を検知する、という構成が第７の態様として採用されてもよい。

第７の態様の物体検知システムによれば、架線に付着している付着物等を検知することができる。

第１の態様の物体検知システムにおいて、前記車両に配置された光学センサによって前記車両の前方を撮影し、前記車両の位置を特定し、車両の位置と画像とを対応付けて記憶している記憶装置から、特定した前記車両の位置に応じた画像を読み出し、読み出した画像と撮像した画像との比較結果に基づき前記センサによって検知した物体が異物であるか否かを判定する、という構成が第８の態様として採用されてもよい。

第８の態様の物体検知システムによれば、専用路の周辺に障害物ではない物体が定常的に配置されている場合、当該物体を誤って障害物と検知する不都合が回避される。

一実施形態に係る物体検知システムの全体構成を示した図。 一実施形態に係るデータ処理装置のハードウェア構成を示した図。 一実施形態に係るデータ処理装置に格納される通過領域枠ＤＢの構成を示した図。 一実施形態に係るデータ処理装置の機能的構成を示した図。 一実施形態に係る物体検知システムにおける通過領域枠の特定を説明するための図。 一実施形態に係るデータ処理装置における通過領域枠の特定処理のフローを示した図。 一実施形態に係る物体検知システムにおける障害物の検知を説明するための図。 一実施形態に係るデータ処理装置における障害物の検知処理のフローを示した図。 一実施形態に係る物体検知システムにおける架線の監視を示した図。 変形例に係るデータ処理装置における通過領域枠の特定処理および障害物の検知処理のフローを示した図。

［実施形態］
以下に本発明の一実施形態に係る物体検知システム１を説明する。図１は、物体検知システム１の全体構成を模式的に示した図である。なお、ここでの物体は、車や人、落石や動物のようにある程度以上の大きさの、障害物となり得る物体である。

図１に示される鉄道車両１１は、専用路である軌道１２上を走行する。鉄道車両１１には、物体検知システム１を動作させるためのデータ処理装置２１が搭載されている。鉄道車両１１の走行方向の前側には、カメラ２２とレーダ２３が設けられている。カメラ２２は、走行中に前方を連続して撮影し、走行位置ごとの前方の画像を取得する。レーダ２３は、前方に電波を発射し、反射波を受信することにより、前方にある物体ＯＢを検知する。

鉄道車両１１には、傾きセンサ２４、加速度センサ２５、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）２６が設けられている。傾きセンサ２４は、鉄道車両１１の走行中における傾きを測定する。加速度センサ２５は、鉄道車両１１の走行中における揺れを測定する。ＧＮＳＳ２６は、鉄道車両１１の現在の走行位置（緯度経度）を測定する。

架線１３は、軌道１２の上方に軌道１２に沿って架け渡された電線であり、鉄道車両１１への送電のために設けられている。

図２は、データ処理装置２１のハードウェア構成を示したブロック図である。データ処理装置２１のハードウェアはコンピュータであり、プロセッサ２１１と、メモリ２１２と、インタフェース２１３とを備える。

プロセッサ２１１は、メモリ２１２に記憶されているプログラムに従った処理を実行することによって、データ処理装置２１の各部の動作を制御する。メモリ２１２は各種データを記憶する。インタフェース２１３は、カメラ２２、レーダ２３、傾きセンサ２４、加速度センサ２５、ＧＮＳＳ２６、及びブレーキ制御部２７と接続されており、これらの装置とプロセッサ２１１との間のデータの受け渡しを行う。

メモリ２１２には、鉄道車両１１の走行位置に応じた鉄道車両１１の通過領域を示す通過領域枠の情報を格納するデータベースである通過領域枠ＤＢが記憶されている。

図３は、通過領域枠ＤＢのデータ構成を例示した図である。通過領域枠ＤＢは、走行位置に応じた通過領域枠に関するデータテーブルの集まりである。各々のデータテーブルには、鉄道車両１１の走行位置、鉄道車両１１の傾き（ピッチ、ヨー、ロール）と揺れ（上下、左右、前後）の測定値、及び、一定距離間隔毎の建築限界枠を示す角度（左側、右側）を含むデータレコードが格納されている。

建築限界枠とは、軌道１２周辺の構造物を設置してはならない範囲を示している。本実施形態では、障害物の検知は、建築限界枠内において可能であればよいものとし、建築限界枠を通過領域枠としている。

図４は、データ処理装置２１の機能的構成を示したブロック図である。データ処理装置２１のハードウェアであるコンピュータは、本実施形態に係るプログラムに従うデータ処理を行うことによって、画像取得部２２１、軌道検出部２２２、通過領域枠特定部２２３、記憶部２２４、車両状態取得部２２５、物体情報取得部２２６、判定部２２７、及び架線監視部２２８を備える装置として機能する。以下に、データ処理装置２１が備える機能的構成を説明する。

画像取得部２２１は、カメラ２２で連続的に撮影される画像を画像データとして取得する。軌道検出部２２２は、画像取得部２２１が取得した画像データの各々が示す画像より、軌道１２の部分を抽出する。通過領域枠特定部２２３は、軌道検出部２２２で検出された軌道１２の部分に基づいて、画像内の障害物検知対象の範囲である通過領域枠を特定する。記憶部２２４は、特定された通過領域枠を格納する通過領域枠ＤＢに加え、データ処理装置２１の他の構成部がデータ処理を行う際に生成する各種データを記憶する。

車両状態取得部２２５は、傾きセンサ２４、加速度センサ２５、及びＧＮＳＳ２６の各々から、鉄道車両１１の傾き、揺れ、及び走行位置のデータを取得する。これらのデータは、通過領域枠特定部２２３、及び判定部２２７で用いられる。

物体情報取得部２２６は、レーダ２３からの物体の検知情報を取得する。そして、レーダ２３から物体までの距離と鉄道車両１１の正面方向に対する物体の角度のデータを得る。判定部２２７は、車両状態取得部２２５で得た鉄道車両１１の傾き、揺れ、及び走行位置のデータと、レーダ２３で得た物体までの距離と角度のデータに基づいて、物体が通過領域枠内であるか否かを判定する。判定部２２７は、記憶部２２４に記憶されている通過領域枠ＤＢから読み出した通過領域枠データが示す通過領域枠を用いる。判定部２２７は、物体が通過領域枠内にあると判定した場合は、ブレーキ制御部２７に指示を出し、鉄道車両１１を減速、停止させる。

架線監視部２２８は、画像取得部２２１で得た画像データが示す画像より、架線１３の部分を抽出し、架線１３の部分における付着物等の有無を監視する。

図５は、軌道検出部２２２、通過領域枠特定部２２３による通過領域枠の特定の手順を説明するための図である。

軌道検出部２２２は、図５（Ａ）に示されるような画像取得部２２１で得た画像より、軌道１２の画像、すなわち、左側のレール１２１と右側のレール１２２の画像を抽出する。そして、レール１２１とレール１２２の中間に位置する軌道中心１２３を求める。

図５（Ｂ）は、軌道１２を上方から見た図である。図５（Ｂ）において、点Ｌ₁は、カメラ２２の位置を示す点Ｓから前方の距離ａの位置におけるレール１２１に対応する位置である。点Ｒ₁は、点Ｓから前方の距離ａの位置におけるレール１２２に対応する位置である。点Ｃは、点Ｓから前方の距離ａの位置における軌道中心１２３に対応する位置である。

点Ｌ₂は、点Ｓから前方の距離ａの位置における建築限界枠の左端に対応する位置である。点Ｒ₂は、点Ｓから前方の距離ａの位置における建築限界枠の右端に対応する位置である。点Ｆは、図５（Ｂ）において破線で示される点Ｓからの正面方向上の任意の点である。

通過領域枠特定部２２３は、以下のようにして、建築限界枠（本実施形態における通過領域枠）の位置を特定する。

図５（Ｂ）において破線で示される点Ｓからの正面方向は、画像の左右方向の中心を取ることにより特定される。距離ａは、画像の下端からの縦方向の画素数によって特定される。点Ｓと点Ｌ₁との距離、点Ｓと点Ｒ₁との距離は、画像の横方向の画素数によって特定される。このように特定した距離から、角度∠ＦＳＬ₁、角度∠ＦＳＣ、及び角度∠ＦＳＲ₁が特定される。さらに、角度∠ＦＳＬ₁と角度∠ＦＳＣとから、角度∠ＣＳＬ₁が特定され、角度∠ＦＳＲ₁と角度∠ＦＳＣとから、角度∠ＣＳＲ₁が特定される。

点Ｃ（軌道中心１２３上の点）から点Ｌ₁（レール１２１上の点）までの距離ＣＬ₁と、点Ｃから点Ｒ₁（レール１２２上の点）までの距離ＣＲ₁は既知である。また、点Ｃから点Ｌ₂（建築限界枠の左端上の点）までの距離ＣＬ₂と、点Ｃから点Ｒ₂（建築限界枠の右端上の点）までの距離ＣＲ₂も既知である。

なお、正確には、図５（Ｂ）に示されるように、軌道１２がカーブしている場合、距離ＣＬ₁、距離ＣＲ₁、距離ＣＬ₂、距離ＣＲ₂の各々の画像における長さは、軌道１２が正面に真っ直ぐ延びている場合のそれらの長さと異なるが、それらの差異は誤差の範囲内と見なせる。

距離ＣＬ₁と距離ＣＬ₂と角度∠ＣＳＬ₁は既知であるので、これらから角度∠ＣＳＬ₂が特定される。また、距離ＣＲ₁と距離ＣＲ₂と角度∠ＣＳＲ₁は既知であるので、これらから角度∠ＣＳＲ₂が特定される。

角度∠ＦＳＣが特定されると、角度∠ＣＳＬ₂、角度∠ＣＳＲ₂に対して角度∠ＦＳＣを減算あるいは加算することにより、角度∠ＦＳＬ₂、角度∠ＦＳＲ₂が特定される。

角度∠ＦＳＬ₂と角度∠ＦＳＲ₂は建築限界枠の左右方向における範囲を示す。建築限界枠の左右方向の長さと上下方向の長さの比率は既知であるため、角度∠ＦＳＬ₂と角度∠ＦＳＲ₂により、建築限界枠の上下方向の範囲も特定される。その結果、建築限界枠、すなわち通過領域枠が特定されることになる。

通過領域枠特定部２２３は、距離ａを変化させながら、上述した手順により距離ａにおける通過領域枠を特定する。図５（Ｃ）は、図５（Ａ）に示した画像上に、通過領域枠特定部２２３が特定した複数の通過領域枠ＳＦ₁、ＳＦ₂、ＳＦ₃を表示させた状態を示している。これらの通過領域枠はいずれも、カメラ２２の現在の正面方向に対して垂直な平面である。

図６は、データ処理装置２１における通過領域枠を特定する処理のフローを示した図である。まず、画像取得部２２１は、カメラ２２から１フレームの画像を取得する（ステップＳ５０１）。続いて、車両状態取得部２２５は、傾きセンサ２４、加速度センサ２５、ＧＮＳＳ２６より測定値、すなわち、鉄道車両１１の傾き、揺れ、位置の情報を取得する（ステップＳ５０２）。

続いて、軌道検出部２２２は、図５（Ａ）で説明したように、画像取得部２２１で取得した画像においてレール１２１、レール１２２、軌道中心１２３を特定する（ステップＳ５０３）。

続いて、通過領域枠特定部２２３は、予め定められた複数の所定の距離ａの中から、例えば値が小さい順に１つ、距離ａを選択する（ステップＳ５０４）。続いて、通過領域枠特定部２２３は、図５（Ｂ）で説明したように、選択した距離ａにおける角度∠ＦＳＬ₂と角度∠ＦＳＲ₂を特定する（ステップＳ５０５）。これらの角度の特定により、通過領域枠の範囲が特定されたことになる。

続いて、通過領域枠特定部２２３は、角度∠ＦＳＬ₂と角度∠ＦＳＲ₂の特定を行っていない距離ａの有無を判定する（ステップＳ５０６）。角度∠ＦＳＬ₂と角度∠ＦＳＲ₂の特定を行っていない距離ａが有れば（ステップＳ５０６；Ｙｅｓ）、通過領域枠特定部２２３は処理をステップＳ５０４に戻し、角度∠ＦＳＬ₂と角度∠ＦＳＲ₂が未特定の距離ａを選択した後、ステップＳ５０５以降の処理を繰り返す。

全ての距離ａに関し角度∠ＦＳＬ₂と角度∠ＦＳＲ₂の特定が行われている場合（ステップＳ５０６；Ｎｏ）、通過領域枠特定部２２３は通過領域枠ＤＢ（図３参照）に新たなデータテーブルを作成し、ステップＳ５０２において取得した鉄道車両１１の走行位置、傾き（ピッチ、ヨー、ロール）、揺れ（上下、左右、前後）を示すデータと、複数の距離ａの各々に関しステップＳ５０５において特定した角度∠ＦＳＬ₂及び角度∠ＦＳＲ₂を示すデータを、新たに作成したデータテーブルに格納する（ステップＳ５０７）。

データ処理装置２１は、カメラ２２により新たなフレームの画像を生成される毎に、図６の処理を繰り返す。

図６の処理は、この後に説明する障害物の検知処理のために通過領域枠ＤＢのデータテーブルを作成するための処理である。これらの処理はカメラ２２を用いて行うため、霧の発生時や逆行等の条件においては良好な画像が得られず、通過領域枠を示す角度∠ＦＳＬ₂及び角度∠ＦＳＲ₂の正確な特定が困難な場合がある。したがって、図６の処理は、天候が良好な時に行われることが好ましい。

図７は、判定部２２７による、障害物の検知処理（障害物が通過領域枠の内側にあるか否かを判定する処理）の手順を説明するための図である。図７（Ａ）及び図７（Ｂ）は鉄道車両１１と軌道１２を上から見た図を示している。図７（Ａ）及び図７（Ｂ）は、鉄道車両１１が走行位置Ｐにいる時に、レーダ２３により、正面方向から角度θの方向の距離ｂ₁の位置に物体ＯＢが検知された場合を示している。

判定部２２７は、レーダ２３により検知された角度θと距離ｂ₁から、正面方向における点Ｓから物体ＯＢまでの距離ｂ₂を特定する。続いて、判定部２２７は、通過領域枠ＤＢに含まれる走行位置Ｐに応じたデータテーブルから、距離ｂ₂に対応する通過領域枠（建築限界枠）の範囲を示す２つの角度（角度∠ＦＳＬ₂及び角度∠ＦＳＲ₂）を示すデータを読み出す。

図７（Ｂ）は、通過領域枠ＤＢから読み出された距離ｂ₂に対応する通過領域枠の左端位置である点Ｌ₂と、距離ｂ₂に対応する通過領域枠の右端位置である点Ｒ₂と、物体ＯＢの位置関係を示した図である。

図７（Ｂ）において、物体ＯＢは線分Ｌ₂Ｒ₂の上に無いため、判定部２２７は、物体ＯＢは通過領域枠の外側にあり、鉄道車両１１の走行における障害物ではないと判定する。一方、物体ＯＢが線分Ｌ₂Ｒ₂の上にある場合、判定部２２７は、物体ＯＢは通過領域枠の内側にあり、鉄道車両１１の走行における障害物であると判定し、ブレーキ制御部２７に鉄道車両１１を停止させるための動作を指示する。

図８は、データ処理装置２１における障害物の検知処理のフローを示した図である。まず、判定部２２７は、鉄道車両１１の障害物となる物体ＯＢが連続して検知された回数をカウントするためのカウンタに初期値「０」を代入する（ステップＳ６００）。その後、判定部２２７は物体情報取得部２２６によりレーダ２３から物体検知情報が取得されるまで待機する。

その後、物体情報取得部２２６がレーダ２３から物体検知情報を取得する（ステップＳ６０１）。物体検知情報には、鉄道車両１１から物体ＯＢまでの距離ｂ₁と、鉄道車両１１の正面方向と物体ＯＢに向かう方向との間の角度θが含まれる。

続いて、判定部２２７は、距離ｂ₁と角度θから、鉄道車両１１の正面方向における鉄道車両１１から物体ＯＢまでの距離ｂ₂を特定する（ステップＳ６０２）。

続いて、車両状態取得部２２５は、傾きセンサ２４、加速度センサ２５、及びＧＮＳＳ２６より測定値を取得する（ステップＳ６０３）。

続いて、判定部２２７は、通過領域枠ＤＢに含まれるデータテーブルのうち、ＧＮＳＳ２６より車両状態取得部２２５が取得した測定値が示す鉄道車両１１の走行位置に対応するデータテーブルから、距離ｂ₂に応じた通過領域枠の範囲を示す２つの角度と、鉄道車両１１の傾き及び揺れを示すデータを読み出す（ステップＳ６０４）。

続いて、判定部２２７は、ステップＳ６０４において読み出したデータが示す鉄道車両１１の傾き及び揺れ（通過領域枠ＤＢのデータテーブルの作成時における鉄道車両１１の傾き及び揺れ）と、ステップＳ６０３において傾きセンサ２４及び加速度センサ２５から取得した測定値が示す鉄道車両１１の傾き及び揺れ（物体ＯＢの検知時における鉄道車両１１の傾き及び揺れ）に基づき、正面方向と物体ＯＢに向かう方向とがなす角度θ（すなわち、物体ＯＢの位置）の補正を行う（ステップＳ６０５）。以下、角度θを補正した角度を角度θ₁とする。

続いて、判定部２２７は、角度θ₁が、ステップＳ６０４で読み出した通過領域枠の範囲を示す２つの角度の内側であるか否かを判定する（ステップＳ６０６）。

角度θ₁が通過領域枠の範囲を示す２つの角度の内側でなければ（ステップＳ６０６；Ｎｏ）、データ処理装置２１は処理をステップＳ６００に戻し、ステップＳ６００以降の処理を繰り返す。一方、角度θ₁が通過領域枠の範囲を示す２つの角度の内側であれば（ステップＳ６０６；Ｙｅｓ）、判定部２２７はカウンタの値を「１」だけ増加する（ステップＳ６０７）。続いて、判定部２２７は、カウンタの値が所定数に達したか否かを判定する（ステップＳ６０８）。

カウンタの値が所定数に達していなければ（ステップＳ６０８；Ｎｏ）、データ処理装置２１は処理をステップＳ６０１に戻し、ステップＳ６０１以降の処理を繰り返す。一方、カウンタの値が所定数に達していれば（ステップＳ６０８；Ｙｅｓ）、判定部２２７は物体ＯＢが鉄道車両１１の走行における障害物であると判定し、ブレーキ制御部２７に鉄道車両１１を停車させるための動作を指示する（ステップＳ６０９）。

上述したデータ処理装置２１の検知処理において検知される物体ＯＢは、地上に配置された物体である。データ処理装置２１は、地上に配置された物体の検知と並行して、架線１３に付着している物体の検知も行う。架線監視部２２８は、鉄道車両１１の走行中に前方の架線１３を監視し、架線１３に付着している物体を検知する。

図９は、架線監視部２２８が行う架線１３の監視の動作を説明するための図である。架線監視部２２８は、カメラ２２から取得した画像に基づいて架線１３の監視を行う。図９（Ａ）と図９（Ｂ）は、画像取得部２２１がカメラ２２から取得した異なるタイミングの画像の例を示している。図９（Ａ）及び図９（Ｂ）の画像には、レール１２１とレール１２２の画像の上方に、架線１３の画像が含まれている。

架線監視部２２８は、まず、画像からレール１２１とレール１２２を認識する。次に、架線監視部２２８は、画像から、レール１２１とレール１２２の上方に位置する線状の物体を架線１３として認識する。

続いて、架線監視部２２８は、認識した架線１３に連続する領域に位置する物体を検知する。架線監視部２２８は、図９（Ａ）に関しては、架線１３と連続する領域に物体を検知しない。この場合、架線監視部２２８は何もしない。一方、架線監視部２２８は、図９（Ｂ）に関しては、架線１３と連続する領域に物体ＤＰを検知する。この場合、架線監視部２２８はブレーキ制御部２７に鉄道車両１１を停車させるための動作を指示する。

［変形例］
上述した実施形態は様々に変形することができる。以下にそれらの変形の例を示す。なお、上述した実施形態および以下に示す変形例は適宜組み合わされてもよい。

（１）上述の実施形態において、物体検知システム１は鉄道車両１１の走行における障害物を検知するために用いられるものとした。物体検知システム１の利用対象は鉄道車両に限られず、専用路を走行する車両であれば他の種別の車両の走行における障害物の検知のために物体検知システム１が用いられてもよい。

例えば、物体検知システム１が、バス・ラピッド・トランジット（ＢＲＴ）のような専用路を走行する自動車の走行における障害物の検知のために用いられてもよい。この場合、データ処理装置２１は、カメラ２２から取得する画像から、軌道１２に代えて、車線境界線等を抽出し用いればよい。

また、ライト・レール・トランジット（ＬＲＴ）のように、部分的に専用軌道でない軌道を走行する軽量車両の走行における障害物の検知のために、物体検知システム１が用いられてもよい。

（２）通過領域枠ＤＢの準備のための走行時に、走行位置毎にカメラ２２によって鉄道車両１１の前方を撮影した画像を格納しておき、通常の走行時に、レーダ２３によって物体ＯＢを検知した際に、判定部２２７が、その時点の鉄道車両１１の走行位置に対応する画像を通過領域枠ＤＢから読み出し、その時点でカメラ２２によって鉄道車両１１の前方を撮影した画像と、通過領域枠ＤＢから読み出した画像との比較結果に基づき、物体ＯＢが異物（定常的に存在する物体ではなく、障害物の候補である物体）か否かを判定してもよい。

この場合、判定部２２７は、物体ＯＢが異物ではなく、定常的に存在する物体であると判定した場合、物体ＯＢを障害物ではないと判定する。一方、判定部２２７は、物体ＯＢが異物であると判定した場合、物体ＯＢの位置が通過領域枠の内側であるか否かに基づき、物体ＯＢが障害物であるか否かを判定する。この変形例によれば、軌道１２の近傍に定常的に配置されている物体が誤って障害物と判定される可能性が低減される。

（３）上述の実施形態において、データ処理装置２１は、鉄道車両１１の通常の走行中にレーダ２３を用いて物体検知をする前に、予め鉄道車両１１を走行させ、通過領域枠ＤＢの生成を行うものとした。これに代えて、データ処理装置２１が、走行中に通過領域枠のデータを生成しながら生成した通過領域枠を用いて物体検知を行ってもよい。

図１０は、この変形例に係るデータ処理装置２１における通過領域枠の特定処理および障害物の検知処理のフローを示した図である。なお、図１０におけるステップに付された番号は、図６及び図８の対応するステップの番号である。

まず、判定部２２７は、鉄道車両１１の障害物となる物体ＯＢが連続して検知された回数をカウントするためのカウンタに初期値「０」を代入する（ステップＳ６００）。その後、判定部２２７は物体情報取得部２２６によりレーダ２３から物体検知情報が取得されるまで待機する。

その後、物体情報取得部２２６がレーダ２３から物体検知情報を取得する（ステップＳ６０１）。物体検知情報には、鉄道車両１１から物体ＯＢまでの距離ｂ₁と、鉄道車両１１の正面方向と物体ＯＢに向かう方向との間の角度θが含まれる。

続いて、車両状態取得部２２５は、傾きセンサ２４、加速度センサ２５、ＧＮＳＳ２６より測定値、すなわち、鉄道車両１１の傾き、揺れ、位置の情報を取得する（ステップＳ６０３）。

続いて、画像取得部２２１は、カメラ２２から画像を取得する（ステップＳ５０１）。続いて、軌道検出部２２２は、画像取得部２２１で取得した画像においてレール１２１、レール１２２、軌道中心１２３を特定する（ステップＳ５０３）。

ステップＳ５０１及びステップＳ５０３の処理と並行して、判定部２２７は、ステップＳ６０１において物体情報取得部２２６が取得した物体検知情報に含まれる距離ｂ₁と角度θから、鉄道車両１１の正面方向における鉄道車両１１から物体ＯＢまでの距離ｂ₂を特定する（ステップＳ６０２）。

続いて、通過領域枠特定部２２３は、ステップＳ６０２において特定した距離ｂ₂における角度∠ＦＳＬ₂と角度∠ＦＳＲ₂を特定する（ステップＳ５０５）。続いて、判定部２２７は、ステップＳ６０３において傾きセンサ２４及び加速度センサ２５から取得した測定値が示す鉄道車両１１の傾き及び揺れに基づき、正面方向と物体ＯＢに向かう方向とがなす角度θの補正を行う（ステップＳ６０５）。以下、角度θを補正した角度を角度θ₁とする。

続いて、判定部２２７は、角度θ₁が、ステップＳ５０５において特定した通過領域枠の範囲を示す角度∠ＦＳＬ₂と角度∠ＦＳＲ₂の内側であるか否かを判定する（ステップＳ６０６）。

角度θ₁が通過領域枠の範囲を示す２つの角度の内側でなければ（ステップＳ６０６；Ｎｏ）、データ処理装置２１は処理をステップＳ６００に戻し、ステップＳ６００以降の処理を繰り返す。一方、角度θ₁が通過領域枠の範囲を示す２つの角度の内側であれば（ステップＳ６０６；Ｙｅｓ）、判定部２２７はカウンタの値を「１」だけ増加する（ステップＳ６０７）。続いて、判定部２２７は、カウンタの値が所定数に達したか否かを判定する（ステップＳ６０８）。

カウンタの値が所定数に達していなければ（ステップＳ６０８；Ｎｏ）、データ処理装置２１は処理をステップＳ６０１に戻し、ステップＳ６０１以降の処理を繰り返す。一方、カウンタの値が所定数に達していれば（ステップＳ６０８；Ｙｅｓ）、判定部２２７は物体ＯＢが鉄道車両１１の走行における障害物であると判定し、ブレーキ制御部２７に鉄道車両１１を停車させるための動作を指示する（ステップＳ６０９）。

（４）上述の実施形態においては、物体の検知はレーダにより行われるものとしたが、カメラ、レーザセンサ、３次元距離画像センサ等の他の種類のセンサにより物体の検知が行われてもよい。

（５）上述の実施形態においては、車両の前方の物体（軌道等）を認識するための画像がカメラにより生成されるものとしたが、３次元距離画像センサ等の他の種類の光学センサがカメラに代えて用いられてもよい。

（６）上述の実施形態においては、通過領域枠として建築限界枠を用いるものとしたが、通過領域枠は建築限界枠に限られず、例えば車両限界枠又は建築限界枠を外側に所定距離だけ拡張した枠等が通過領域枠として用いられてもよい。

（７）上述の実施形態においては、物体ＯＢの位置が鉄道車両１１の傾き及び揺れに基づき補正されるものとしたが、物体ＯＢの位置が鉄道車両１１の傾き及び揺れのいずれか一方にのみ基づいて補正されてもよい。また、鉄道車両１１の傾き又は揺れに基づく物体ＯＢの位置の補正が行われなくてもよい。

（８）上述の実施形態においては、障害物の検知における鉄道車両１１の傾き及び揺れの影響を考慮するために、物体ＯＢの位置が補正されるものとしたが、物体ＯＢの位置に代えて、傾き及び揺れに基づき、通過領域枠が補正されてもよい。

１…物体検知システム、１１…鉄道車両、１２…軌道、１３…架線、２１…データ処理装置、２２…カメラ、２３…レーダ、２４…傾きセンサ、２５…加速度センサ、２６…ＧＰＳ、２７…ブレーキ制御部、２１１…プロセッサ、２１２…メモリ、２１３…インタフェース、２２１…画像取得部、２２２…軌道検出部、２２３…通過領域枠特定部、２２４…記憶部、２２５…車両状態取得部、２２６…物体情報取得部、２２７…判定部、ＯＢ…物体、ＤＰ…物体。

Claims (8)

1. 専用路を走行する車両に配置されたセンサによって物体を検知し、前記車両を基準とする前記物体の位置を特定し、前記物体の位置を含む前記車両の進行方向に垂直な平面上の枠であって、前記車両の通過領域を示す枠を特定し、前記物体の位置が前記枠の内側であるか否かを判定する物体検知システム。
2. 前記専用路は軌道であり、前記車両に配置された光学センサによって前記車両の前方の軌道を認識し、認識した軌道の位置から前記枠を特定する
   請求項１に記載の物体検知システム。
3. 前記物体を検知するセンサは前記光学センサとは異なる方式のセンサである
   請求項２に記載の物体検知システム。
4. 前記車両の位置を特定し、車両の位置と枠とを対応付けて記憶している記憶装置から、特定した前記車両の位置に応じた枠を、前記通過領域を示す枠として読み出す
   請求項２に記載の物体検知システム。
5. 加速度センサにより前記車両の揺れ状態を測定し、車両の位置と揺れ状態とを対応付けて記憶している前記記憶装置から、特定した前記車両の位置に応じた揺れ状態を読み出し、読み出した当該揺れ状態に基づき前記物体の位置又は前記通過領域を示す枠を補正する
   請求項４に記載の物体検知システム。
6. 傾斜センサにより前記車両の傾斜状態を測定し、車両の位置と傾斜状態とを対応付けて記憶している前記記憶装置から、特定した前記車両の位置に応じた傾斜状態を読み出し、読み出した当該傾斜状態に基づき前記物体の位置又は前記通過領域を示す枠を補正する
   請求項４又は５に記載の物体検知システム。
7. 前記車両に配置された光学センサによって前記車両の前方の架線を認識し、認識した架線に連続する領域に位置する物体を検知する
   請求項２に記載の物体検知システム。
8. 前記車両に配置された光学センサによって前記車両の前方を撮影し、前記車両の位置を特定し、車両の位置と画像とを対応付けて記憶している記憶装置から、特定した前記車両の位置に応じた画像を読み出し、読み出した画像と撮像した画像との比較結果に基づき前記センサによって検知した物体が異物であるか否かを判定する
   請求項１に記載の物体検知システム。

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