JP2021069162A - センサ性能評価システム及び方法、並びに、自動運転システム - Google Patents

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Abstract

【課題】 軌道輸送システムに搭載された外界センサの精度保証検知距離をリアルタイムに評価できるセンサ性能評価システムを提供する。【解決手段】 外界センサ３を搭載した軌道輸送システムの車両８が走行する軌道９の脇に設置されている複数の地上設置物１の各々について地上設置物１の設置位置と地上設置物１の設置識別子とを記録した記録部５と、外界センサ３が検出した情報を含む外界センサ情報から設置識別子を特定し、設置識別子に対応した地上設置物を、記録部５を参照することにより認識する設置物認識部４と、外界センサ３の検知距離を算出する検知距離算出部６と、を備え、検知距離算出部６は、地上設置物１を認識した時の車両８の自己位置と、設置物認識部４が認識した地上設置物１の設置位置と、から外界センサ３の検知距離を算出する。また、地上設置物１が有する設置識別子は二次元バーコードが好ましい。【選択図】図１

Description

本発明は、定められた軌道上を走行する軌道輸送システムに搭載された外界センサのセンサ性能を評価する技術、及び、当該技術を用いた自動運転技術に関する。
近年、運転士の高齢化に伴う人材不足懸念やオペレーションコスト低減等の理由により、既設の軌道輸送システムにおいて運転を自動で行う研究が行われている。軌道上を輸送用車両が走行する軌道輸送システムでは、軌道上に障害物があった場合、操舵による回避が出来ないため、軌道上の障害物を検知することは軌道輸送システムの安全性や運用性を向上させるために重要である。現状は運転士が軌道上および経路上の障害物を目視によって検知している。
一方、無人運転を行うには経路上の障害物を自動で検知する仕組みが必要となり、ミリ波レーダー、レーザーレーダー、カメラ等外界センサを用いる方法が研究されている。前記の外界センサは周囲の環境（天候、明るさ、周囲の構造物）によって仕様上の性能に対する実際の性能（特に検知距離や分解能）が変動しうるという特徴がある。
障害物を検知して停止するためには、車両の走行速度をセンサの検知距離で停止可能な速度に制限する必要がある。そのためには周囲の環境に依存する外界センサの精度保証性能をリアルタイムに評価する必要がある。特許文献１には外界センサの性能をリアルタイムに評価する技術が開示されている。
特許第6272347号公報
軌道輸送システムが提供すべき価値として定時性や速達性があり、外界センサの性能を考慮しつつ、可能な限り高速で走行することが求められる。そのためには外界センサの精度保証性能を正確に評価する必要がある。特許文献１に記載の技術では外界センサの性能を信頼性という指標で評価しており、厳密な外界センサの精度保証性能（検知距離や分解能）を評価しているわけではない。
外界センサの信頼性に基づいてあらかじめ定められた速度まで車両速度を制限するか、停止するか、しているため、本来の外界センサの精度保証性能で走行可能な速度よりも低い速度で走行する可能性があった。本発明は上記課題に対応すべく、軌道輸送システムに搭載された外界センサの精度保証検知距離をリアルタイムに評価することを目的とする。
上記課題を解決する本発明は、外界センサを搭載した軌道輸送システムの車両が走行する軌道の脇に設置されている複数の地上設置物の各々について地上設置物の設置位置と地上設置物の設置識別子とを記録した記録部と、外界センサが検出した情報を含む外界センサ情報から設置識別子を特定し、設置識別子に対応した地上設置物を、記録部を参照することにより認識する設置物認識部と、外界センサの検知距離を算出する検知距離算出部と、を備え、検知距離算出部は、地上設置物を認識した時の車両の自己位置と、設置物認識部が認識した地上設置物の設置位置と、から外界センサの検知距離を算出する、ことを特徴とするセンサ性能評価システムである。
本発明によれば、軌道輸送システムに搭載された外界センサの検知距離を軌道に沿って移動する車両に搭載された外界センサの精度保証検知距離をリアルタイムに評価できる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明の実施形態に係るセンサ性能評価システム及びそれを用いた方法を説明するためのブロック図である。 図１のセンサ性能評価システムに用いる地上設置物を例示した説明図である。 図２に示した地上設置物の設置位置を地図上に例示した説明図である。 図１のセンサ性能評価システムにおけるセンサ評価部の処理手順を示すフローチャートである。 図１のセンサ性能評価システムにおける記録部で記録している地上設置物のデータフォーマットを例示する説明図である。 図１のセンサ性能評価システムにおける分解能算出部が用いる地上設置物を例示した説明図である。
本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、各図にわたって同一効果の要素には、同一符号を付して重複説明を省くことがある。図１は、本発明の実施形態に係るセンサ性能評価システム及びそれを用いた方法を説明するためのブロック図である。
本発明の実施形態に係るセンサ性能評価方法は、他の地上設置物と識別可能なユニークなＩＤ(二次元バーコード、形状等）を有するセンサ性能評価用の地上設置物（以下、単に「地上設置物」ともいう）１と、外界の状況をセンシングする外界センサ（カメラ、レーザーレンジファインダー、ミリ波レーダー）３と、を備えたシステム構成により、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを評価する方法である。
また、センサ性能評価システム２は、センサ性能評価方法を実現するための主要部として、軌道輸送システムの車両８に搭載された構成要素を意味する。図１に示すように、センサ性能評価システム２は、外界センサ３からの情報に基づき地上設置物を認識し特定する設置物認識部４と、地上設置物１の設置位置を記録して照合可能な記録部５と、外界センサ３の仕様上の検知距離Ｌｃに対する実際の周囲環境における検知距離である外界センサの精度保証検知距離Ｌｓを算出する検知距離算出部６と、により構成される。
検知距離算出部６は、図１、図３、下記の数式（１）及び数式（２）を用いて後述するように、記録部５に記録されたセンサ性能評価用の地上設置物１の位置と、車両８の自己位置Ｙからセンサの検知距離Ｌｓを算出する。これにより、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓをリアルタイムに評価できる。なお、自己位置Ｙの取得方法も後述する。
外界センサ３は、車両８の走行に関連する衝突事故を未然に防ぐための外界情報を収集して外界センサ情報を出力する。センサ性能評価システム２は、軌道９に沿って移動する車両８に搭載された外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを算出することにより、検出能力をリアルタイムに評価する。
地上設置物は、軌道９の脇、すなわち、図２〜図６を用いて後述するように、適宜間隔で経路脇１３に設置されて外界センサ３の評価に利用される。地上設置物として、複数の地上設置物１１，１２，１９・・・３１，３２が配設される。例えば、複数の地上設置物１２，１９，３２は、外界センサ３によって認識可能であるとともに、他との識別が可能な設置識別子（例えば、二次元バーコード、又は、形状）１１，３１をそれぞれに対応付けるように配置されている。なお、設置識別子１１，３１も地上設置物の一部（図２の１１）、又は単独の地上設置物（図６の３１）とする。以下の説明では、複数の地上設置物１１，１２，１９・・・３１，３２について、何れかを区別して説明する場合には、「地上設置物１１」、「地上設置物１２」のように異なる符号で特定し、区別しない場合には（言い換えれば、いずれの地上設置物でもよい場合には）、地上設置物１と総称する。
センサ性能評価システム２は、外界センサ３と併せて車両８に搭載される。このセンサ性能評価システム２は、地上設置物認識部（以下、「設置物認識部」という）４と、記録部５と、検知距離算出部６と、分解能検出部７と、からなる。設置物認識部４は、外界センサ３からの情報に基づき、例えば地上設置物１２，１９，３２を認識して特定する。記録部５は、地上設置物の設置位置を記録する。検知距離算出部６は、精度保証検知距離Ｌｓを算出する。分解能検出部７は、外界センサ３の分解能δを検出して評価指標値を出力する。
以下、各部について、より詳細に説明する。検知距離算出部６は、外界センサ３の仕様上（カタログ値 catalog spec）の検知距離Ｌｃに対し、その整った測定環境とは異なる検知距離Ｌｓを算出する。この検知距離Ｌｓとは、実際の周囲環境（実測値、又は保証値）における検知距離Ｌｓをいう。この検知距離Ｌｓが精度保証検知距離Ｌｓである。天候その他、変動する条件下での精度保証検知距離Ｌｓ（図３の実測値から保証値を得る）は、カタログ値よりも低くなることが多い。
上述のように、外界センサ３の検知距離は、Ｌｃ，Ｌｓの２種類に大別される。１つ目は仕様上の検知距離Ｌｃ、すなわち提供元が定めた一番良い測定条件下で得られた検知距離Ｌｃ（カタログ値）である。検知距離算出部６は、このカタログ値を参照しつつ、これを実際の周囲環境で実測した結果である２つ目の検知距離Ｌｓ（保証値）に置き換える。その結果、図３に示した実際の周囲環境で実測された精度保証検知距離Ｌｓを算出する。
外界センサ３は、カメラのほか、例えば、レーザーレンジファインダー、ミリ波レーダーが採用され、外界の状況を検出して外界センサ情報を出力してセンサ性能評価システム２へ入力する。センサ性能評価システム２は、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを算出することにより評価する。算出された精度保証検知距離Ｌｓは、後述する数式（３）に代入され、車両８の制限速度Ｖlimitの算出に用いられる。このＶlimitは、適宜頻度で更新されるが、例えば、毎秒１回程度でリアルタイムに算出される。ただし、更新頻度は、図３を用いて後述するように、環境、及び地上設置物１の設置密度に関連する。
地上設置物１は、他の地上設置物と識別可能なユニークなＩＤ(二次元バーコード、形状等）を有する。すなわち、地上設置物１は、ユニークなＩＤを付しており、センサ性能評価用に設置された地上設置物である。
図３を用いて後述するように、検知距離算出部６は記録部５に記録された地上設置物１それぞれの位置Ｘと車両８の自己位置Ｙからセンサの検知距離Ｌｓを算出する。自己位置Ｙは一般的に車両速度Ｖの積分から得られる値を使用するが、レーザーレンジファインダーを用いてマップマッチングにより算出した自己位置Ｙを使用しても良く、Global Navigation Satellite System(ＧＮＳＳ)で得られる自己位置Ｙを使用しても良い。
なお、分解能検出部７は、外界センサ３に光学カメラの分解能δを検出するものとして例示するが、光学カメラ以外であっても、相応の外界センサ情報に対応した分解能を検出する機能であれば良い。また、センサ性能評価システム２において、車両８の自己位置Ｙが精度良く取得できれば良く、その実現方法は問わない。
図２は、図１のセンサ性能評価システムに用いる地上設置物を例示した説明図である。図２に例示する地上設置物１１，１２は、外界センサ３でセンサ情報を取得するため、地上に配設される。例えば、カメラで地上設置物１２を一意に識別するため、地上設置物１１の平面上に形成された二次元バーコード（以下、「二次元バーコード１１」と略す）を有する。
二次元バーコード１１には、地上設置物１２を特定するユニークなＩＤが記載されており、記録部５に記録された情報と照合することで対象となる地上設置物１２を特定する。なお、センサ情報として、例示したカメラ取得情報のほか、レーザーレンジファインダーセンサ（以下、「レーザーレンジファインダー」という）の点群データ情報等を用いても良い。
レーザーレンジファインダーが外界センサ３として使用される場合、平面的な二次元バーコード１１に代えて、立体的な物体の形状を高速で認識することが可能である。この場合、経路上にはユニークな形状の地上設置物１２が設置される。したがって、地上設置物１２は、他の地上設置物と区別可能であり、その形状を記録部５に記録された情報と照合することで、対象となる地上設置物を特定する。
ミリ波レーダーのように物体の有無と距離のみが認識可能なセンサの場合は、地上設置物１２が一意に識別できないため、カメラやレーザーレンジファインダーと組み合わせることで、ミリ波レーダーで認識した物体がどの地上設置物１２であるかを識別する。その際、地上設置物１２単独でユニークならば、二次元バーコード１１は必須でない。
なお、地上設置物１２として新たに構造物を設置する例を説明したが、既存の地上構造物で形状が特徴的な構造物は、その構造物を地上設置物１２としても良い。このようにすることで地上設置物１２の設置に要するコストを低減できる。
図３は、図２に示した地上設置物１の設置位置を地図上に例示した説明図である。図３に地上設置物１の個別符号を省略した星印のほか、地上設置物１９で例示するように、各地上設置物１は、軌道９に沿って移動する車両８の経路脇１３に、基本的に一定の間隔で設置される。各地上設置物１は、車両８が運行する軌道９の全区間にわたってユニークであることが望ましいが、駅間２２や駅間２３といった任意の区間内でのみ、それぞれユニークであるようにしても良い（図５参照）。
この場合、車両８がどの区間に存在するかを別途把握することで、外界センサ３が認識している地上設置物１を一意に特定することができる。経路脇１３に設置する間隔は任意であるが、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを常時監視して即時性を高めるために、できるだけ多く設置することが望ましい。駅付近には、少なくとも１つ設置し、出発前に外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを評価するようにすることが望ましい。
また、車両基地１０にも地上設置物１９を設置する。この車両基地１０では、経路脇１５や経路終端位置１６に設置する。また、車両基地１０では、車両８が停泊する位置付近に重点的に地上設置物１９を設置する。また、車両基地１０に設置する地上設置物１９は、車両８の停泊位置から各外界センサ３の仕様上の検知距離Ｌｃの位置と、検知距離Ｌｃよりも所定距離離れた位置と、に設置することが望ましい。
このようにすることで、車両８が営業運用に入る際に実施する車両点検において、外界センサ３が仕様上の検知距離Ｌｃに対し、その通りの性能を有しているかについて、毎回確認することが可能となる。このとき、検知距離算出部６が、精度保証検知距離Ｌｓを算出する目的で、車両８の自己位置Ｙを取得する。より詳しくは、図３において、車両８が地上設置物１９に接近する途中で、検知距離算出部６が、外界センサ３が地上設置物１９を認識した時の車両８の位置Ｙを取得し、後述する数式（１）又は数式（２）を用いて精度保証検知距離Ｌｓを算出する。
また、外界センサ３の仕様上の検知距離Ｌｃの範囲内に複数の地上設置物１９を設置することが望ましい。このようにすることで、車両８が営業運用に入る際に実施する車両点検において、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを正確かつ即時性も高く評価することが可能となる。次に、図４を参照して、センサ性能評価システム２の処理について説明する。
図４は、図１のセンサ性能評価システム２の処理手順を示すフローチャートである。本発明に係るセンサ性能評価方法には、図４に示す処理手順のいくつかを含んでいる。なお、図４では、外界センサ３としてカメラを用い、それが読み取る外界センサ情報として二次元バーコード１１の形成された地上設置物１が写る画像を用いた例で説明するが、外界センサ情報は、これに限定されるものではない。
図４に示すように、センサ性能評価システム２は、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを算出（Ｓ５）し、不図示の制限速度決定部へ送信する（Ｓ７）。ステップＳ１〜Ｓ３は、設置物認識部４の処理を示す。ステップＳ４は、記録部５の処理を示す。ステップＳ５〜Ｓ７は、検知距離算出部６における処理を示している。まず、ステップＳ１では、外界センサ３であるカメラから、外界センサ情報としての画像データを取得してステップＳ２へと進む。
ステップＳ２では、設置物認識部４が取得した画像データに画像処理を施すことにより、二次元バーコードを抽出する。二次元バーコードを抽出する画像処理は一般的なソフトウェアが利用可能である。このセンサ性能評価方法では、画像データから二次元バーコードが抽出できれば良く、その方法は問わない。二次元バーコードが抽出された場合（Ｓ２でＹｅｓ）は、ステップＳ３へ進む。二次元バーコードが抽出されない場合（Ｓ２でＮｏ）は、ステップＳ６に進む。
ステップＳ３では、設置物認識部４が抽出した二次元バーコードから地上設置物１を特定するユニークなＩＤを読み取る。読み取ったＩＤを記録部５に送信してから、ステップＳ４に進む。
ステップＳ４では、記録部５が記憶手段に記録された地上設置物１のＩＤを検索キーに用いて、それら各ＩＤに紐づけられた設置位置を照合する。この照合結果により、記録部５は、現在カメラで認識している地上設置物の設置位置Ｘ（図３）を読み取る。記録部５は、読み取った設置位置Ｘを検知距離算出部６に送信してから、ステップＳ５に進む。
ステップＳ５では、検知距離算出部６が記録部５から取得した地上設置物１の位置情報と、車両８の自己位置Ｙからカメラの検知距離Ｌｓを下記の数式（１）で算出する。
外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓ＝地上設置物位置Ｘ−自己位置Ｙ・・（１）
検知距離Ｌｓの算出数式は、車両８の進行方向に応じて変更する。今回の例では自己位置Ｙは進行方向に向かって値が大きくなる（昇順）場合で説明しているため数式（１）となる。逆に、自己位置Ｙが進行方向に向かって値が小さくなる（降順）場合は、下記の数式（２）となる。
外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓ＝自己位置Ｙ−地上設置物位置Ｘ・・（２）
精度保証検知距離Ｌｓの算出後、ステップＳ７に進むが、その説明は後にする。
ステップＳ２でＮｏの場合に進んだステップＳ６では、検知距離算出部６が検知距離Ｌｓに前回値を設定する。複数の外界センサ３１〜３ｎが存在する場合は、その中でより有効と判断された外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓが採用されるように、検知距離算出部６がステップＳ６で設定する検知距離Ｌｓを定義する。定義の一例として、複数の外界センサ３１〜３ｎが搭載されている場合、それぞれの外界センサ３１〜３ｎより得られた精度保証検知距離Ｌｓ１〜Ｌｓｎのうち最小値ＬｓＳを採択することが好ましい。この判断により、最も安全性を高く、つまり厳しく判定された外界センサ３による外界センサ情報のみをセンサ性能評価システム２に供与するので、安全度の高い結果が期待できる。
ステップＳ６では、検知距離算出部６が検知距離Ｌｓに前回値を設定している。しかし、複数の外界センサ３１〜３ｎの精度保証検知距離Ｌｓ１〜Ｌｓｎのうち、上述のように厳しく判定された最小値ＬｓＳを採択するばかりでなく、環境によっては、ステップＳ６において、検知距離Ｌｓに設定していた前回値の代わりに、緩やかに判定された大きい検知距離ＬｓＬを検知距離算出部６が設定するようにしても良い。
もしくは、センサ性能評価システム２は、検知距離Ｌｓを設定せずに外界センサ３の故障やエラー通知を上位システムに通知するようにしても良い。なお、センサ性能評価システム２に対する上位システムとは、そこから得られた結果出力を利用するものであり、一例として後述する自動運転システムがある。このように、ステップＳ５又はステップＳ６の次にステップＳ７に進む。ステップＳ７では、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを上位システムに送信する。
図４ではカメラを用いた例を示したが、ほかの外界センサ３でも同様の処理で外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを評価できる。例えば、レーザーレンジファインダーの場合は、レーザーレンジファインダーから得られた点群データと、記録部５に記録された点群データと、のマッチングを行うことで、対象とする地上設置物を特定する。なお、レーザーレンジファインダーのほか、３次元レーザースキャナ等も採用できる。
上述のように、外界センサ３が複数存在する場合は、それぞれの外界センサ３毎に図４の処理を行い、検知距離Ｌｓを算出する。算出したそれぞれの外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを上位システムに送信するようにしても良いし、それぞれの外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓのうち最小値ＬｓＳを上位システムに送信するようにしても良い。
複数の外界センサ３が存在する場合は、第一の外界センサ３１では地上設置物１を認識しているが、第二の外界センサ３２で地上設置物１が認識できない場合は、第二の外界センサ３２が故障していると判断するようにしても良い。このようにすることで、センサ性能評価システム２により、外界センサ３の故障判断も実行できるようになる。
図５は、図１のセンサ性能評価システム２における記録部５で記録している地上設置物のデータフォーマットを例示する説明図である。図５では外界センサ３として、カメラとレーザーレンジファインダーを使用した場合を説明する。各地上設置物１にＩＤとユニークな点群データ、地上設置物１の設置位置が紐づけて記録されている。
ＩＤは、各地上設置物１に形成された二次元バーコードの値が記録されている。点群データは、地上設置物１をレーザーレンジファインダーで予め測定したときの点群データが記録されている。
図３で述べたように、駅間２２，２３等の任意の区間内で地上設置物１をユニークにする場合は、記録部５のデータフォーマットに区間を特定する情報が付加される。図５では区間を特定する情報が付加されている例を示しているが、全区間において地上設置物がユニークな場合は、区間の情報が不要であることはいうまでもない。
図２では、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを評価する地上設置物の一例を示した。外界センサ３の性能は検知距離Ｌｓ以外にも、どのような大きさの障害物を検知可能かという分解能δという評価軸も存在する。これを利用するため、センサ性能評価システム２には、検知距離算出部６に分解能算出部（不図示）を併設しても良い。分解能算出部は、地上設置物１のなかから認識できた最小の大きさのものに紐づけられた指標値を分解能δとして出力する。
図６は、図１のセンサ性能評価システム２に併設された分解能算出部に適用される地上設置物３１，３２を例示した説明図である。図６に示すように、カメラ用に異なる２段階の大きさに二次元バーコードが形成された地上設置物３１を併設する。また、レーザーレンジファインダーやミリ波レーダー用に、図２に示した地上設置物１２の全体形状を生かし、部分的に異なる大きさ、すなわち大中小３段階の大きさで、下層から上層へと積層形成された地上設置物３２を設置する。
まず、カメラの場合、例えば大小２段階とするような多段階のうち、何れの大きさの地上設置物３１が認識できたかによって、カメラの精度保証分解能δｓを評価することができる。より具体的には、認識した二次元バーコードの大きさ（幅）のうち、最も小さい値をカメラの精度保証分解能δｓとして採用する。
また、レーザーレンジファインダーやミリ波レーダーの場合、例えば大中小３段階とするような多段階のうち、何れの大きさの地上設置物３２が認識できたかによって、カメラの場合と同様に外界センサ３の精度保証分解能δｓを評価することができる。次に、地上設置物３１，３２を大小２段階に簡略化して、分解能算出部の処理について説明するが、これは説明の便宜上のことであり、大小２段階に限定するものでない。
分解能算出部と、地上設置物３１，３２と、の関係は、一般的なイメージングシステムの分解能（解像度）を測定する測定器と、測定に使用されるテストターゲットと、の関係に該当する。このようなテストターゲットには、分解能（解像度）の指標となるラインパターンが定められた幅と間隔で描画されており、イメージング対象と同一面に設置できるよう設計されている。当該測定器は、識別できた最も小さなラインパターンを特定することにより、イメージングシステムの分解能を同定することができる。
これに対し、本発明の実施形態に係るセンサ性能評価システム２における地上設置物３１は、一例として大きさの異なる二次元バーコードが用いられている。また、地上設置物３２には、大きさや形状の異なるユニークな物体が用いられている。センサ性能評価システム２において、大きい方の地上設置物を認識できて小さい方の地上設置物が認識できない場合に分解能をδＮとする。また、異なる大きさの地上設置物３１，３２のうち、大小何れの地上設置物も認識できない場合は分解能をδＬとする。また、小さい方の地上設置物まで認識できた場合の分解能をδＵとする。
分解能算出部は、同じ位置に設置された、それぞれ異なる大きさの地上設置物３１に接近しながら同時に認識することを試みる。そのとき、分解能算出部は、次の場合に分けて、認識できた最小の地上設置物の大きさを分解能として出力する。所定の距離で、大きい方の地上設置物が認識できない場合は分解能をδＬとして出力する。同じ距離で、大きい方の地上設置物を認識できて小さい方の地上設置物が認識できない場合の分解能をδＮとして出力する。同じ距離で、小さい方の地上設置物まで認識できた場合の分解能をδＵとして出力する。分解能算出部は、上述したそれぞれの場合に応じた分解能δ、又はその範囲を示す指標値に紐づけられた情報を備えている。
このように、分解能算出部が認識できた最小の地上設置物３１について、それらの大きさ別に、相応の分解能δが紐づけられるように定義されている。この定義は、不図示の数式やテーブルの形式で記録部５に格納されており、分解能算出部と、制限速度決定部が参照可能にしておけば良い。また、地上設置物３２についても、それらの大きさ別に、相応の分解能δが紐づけられるように定義されている。
図１に示すセンサ性能評価システム２において、評価された外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを利用した車両８について説明する。無人運転を行う車両８では軌道上の障害物を検知して車両８を停止させる必要がある。障害物を検知して停止するためには、車両８の走行速度を外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓで停止可能な速度に制限する必要がある。車両８の走行速度と停止距離には下記の数式（３）で定義された関係がある。
Figure 2021069162
ここで、Ｖlimit［m/s］は、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓから求められる車両８の制限速度である。また、α［m/s2］は、車両８の最大減速度である。また、ｔi［s］は空走時間である。そして、Ｌｓ［m］が外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓである。最大減速度αや空走時間ｔiは、車両８の仕様によって定義されるため、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓが分かり次第、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓで停止可能な走行速度(制限速度Ｖlimit)が即座に算出できる。
従来の無人軌道９に沿って移動する車両８では、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓとして仕様上の検知距離Ｌｃを採用する。あるいは、特許文献１に例示されているように、周囲の環境、もしくはセンサの性能低下を何らかの方法で精度保証検知距離Ｌｓを把握する。特許文献１の場合、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓの低下分を見越して車両８の制限速度Ｖlimitを低めに設定する等の方法がとられている。例えば、霧なので前方の視界が悪い場合は、予め規定した速度で車両８の走行速度を制限する。
しかしながら、特許文献１の場合、予め規定した速度は最悪の事態を想定して定義するため、実際の外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓよりも短い検知距離ＬｓＳを想定する。その結果、車両８の制限速度Ｖlimitについて、相当の余裕をもって低位側に設定することもあった。
そのため、本来の外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓでは、より高く走行速度を設定できたにもかかわらず、あらかじめ規定した低い速度で走行することとなり、定時性や速達性が悪化する可能性があった。
このように、特許文献１に記載の自立走行車両では、必ずしもリアルタイムでなく、外界センサの信頼性に基づいて、予め定められた速度まで車両速度を制限するか、停止するか、している。その結果、本来の外界センサ３の精度保証性能Ｌｓで走行可能な速度よりも低めに設定されることがあった。
そこで、本発明の実施形態に係るセンサ性能評価システム２により、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓが正確に評価できるようになると、これにより評価された外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓに応じて、数式（３）から車両８の制限速度Ｖlimitを算出できる。その結果、算出された制限速度Ｖlimitに基づいて車両８を走行させることが可能となる。このようにすることで、周囲の環境変化に伴う外界センサ３の性能低下時においても、最大限に通常のダイヤを遵守できるようになり、定時性や速達性の悪化を最小限に抑制できる。
また、車両８が営業運用に入る際に実施する車両点検において、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを毎回確認することが可能となる。もし、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓが仕様上の検知距離Ｌｃを下回る場合、次の対応が考えられる。まず、センサ性能評価システム２は、一例として運行管理システムに外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓを送信する。これを受けた運行管理システムは、受信した精度保証検知距離Ｌｓに応じて算出される制限速度Ｖlimitで、その日の運行ダイヤを生成するようにしても良い。
このようにすることで、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓに応じたダイヤとなり、突然のダイヤ変更を予防することができ、乗客の利便性も向上させることができる。また、検知すべき軌道上の障害物は、場所（駅間やホーム）によって異なる場合がある。例えば、人の転落が想定されるホームにおいて、検知すべき障害物に人も含まれる。したがって、このような場所では、外界センサ３には、人を検知して認識できる人検知機能、及びＡＩ等の人体認識機能による支援も必要となる。これらの機能も設置物認識部４に含まれていると良い。
このような観点から、従来の無人軌道輸送システムのように、場所毎に検知すべき障害物が異なり、検知すべき障害物に基づいて、必要となる外界センサ３の分解能δが異なる場合、次のように対応しても良い。すなわち、センサ性能評価システム２及び方法、並びに、自動運転システムにおいて評価された外界センサ３の精度保証分解能δｓと、場所毎に求められる分解能δＬと、の関係から、車両８の制限速度Ｖlimitを定義するようにしても良い。これについて、明確な定義を不図示の数式やテーブルの形式で記録部５に格納し、分解能算出部と、制限速度決定部が参照可能にしておけば良い。
上述の対応により、周囲の環境により外界センサ３の精度保証分解能δｓが低下しているときでも、低い分解能δＬしか要求されない区間において、制限速度Ｖlimitを引き上げることが可能となる。その結果、定時性や速達性の悪化を最小限にできる。また、外界センサ３の性能を日々記録しておき、時系列で評価することにより、外界センサ３の経年劣化や故障を予兆診断も可能となる。
以上、説明したように、によれば、軌道９に沿って移動する車両８に搭載された外界センサ３の精度保証性能を正確に評価することができる。評価される精度保証性能は、精度保証検知距離Ｌｓと、精度保証分解能δｓと、の少なくとも何れかである。このようにして得られた精度保証性能は、即時性のある点で使い勝手が良い。すなわち、この精度保証性能に基づいて走行可能な上限速度を設定することにより、外界センサ３の性能を考慮しつつ、定時性や速達性を向上させることが可能となる。
また、上述した中で、記録部５は、記憶手段に記憶した情報を検索キーワードで照合する照合機能も備えている。記憶手段は、メモリと永続記憶装置の少なくともメモリで良い。永続記憶装置は、１つ以上の永続記憶デバイスで良く、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）で良い。また、上述した中で、センサ性能評価システム２、それに含まれる設置物認識部４、検知距離算出部６、記録部５に備わる照合機能、といった機能は、次の２種類の少なくとも何れか、又はそれらの組合せによって実現されても良い。
２種類のうち１つ目は、１つ以上のコンピュータプログラムがプロセッサによって実行されることで実現されても良い。２種類のうち２つ目は、１つ以上のハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＡＳＩＣ（Application
Specific Integrated Circuit））によって実現されても良い。
プログラムがプロセッサによって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶装置及び／又はインターフェース装置等を用いながら行われるため、機能はプロセッサの少なくとも一部とされても良い。
プロセッサは、１つ以上のプロセッサデバイスで良い。少なくとも１つのプロセッサデバイスは、典型的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）のようなマイクロプロセッサデバイスで良いが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）のような他種のプロセッサデバイスでも良い。
少なくとも１つのプロセッサデバイスは、処理の一部又は全部を行うハードウェア回路（例えばＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）といった広義のプロセッサデバイスでも良い。
また、機能を主語として説明された処理は、プロセッサあるいはそのプロセッサを有する装置が行う処理としても良い。プログラムは、プログラムソースからインストールされても良い。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機又は計算機が読み取り可能な記録媒体（例えば、非一時的な記録媒体）であっても良い。各機能の説明は一例であり、複数の機能が１つの機能にまとめられたり、１つの機能が複数の機能に分割されたりしても良い。
また、不図示の自動運転システムは、センサ性能評価システム２に加えて、そこから得られた評価結果を用いて車両８の無人運転を行う不図示の自動運転部を備える。自動運転部は、例えば、自動列車運転装置（ＡＴＯ: Automatic Train Operation）を意味する。自動運転部は、不図示の制限速度決定部及び制限速度遵守部を備えることが好ましい。制限速度決定部は、一例として上述の数式（３）により算出されたＶlimit［m/s］を用いる。なお、無人運転可能な自動運転システムにおいて、運転士が乗務した運行形態であっても、本発明の一実施形態とみなし得る。
上述のように、センサ性能評価システム２によって、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓが分かり次第、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓで停止可能な走行速度(制限速度Ｖlimit)が即座に算出できる。このＶlimit［m/s］は、外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓから求められる車両８の制限速度である。不図示の制限速度決定部は、センサ性能評価システム２から提供される外界センサ３の評価に応じた制限速度を決定し、その情報を不図示の制限速度遵守部へ出力する。制限速度遵守部について、より具体的には、運転士に対して制限速度Ｖlimitを可視化するか、その制限速度Ｖlimitに係る情報を自動運転部へ出力することにより、軌道輸送システムの安全運行を実現する。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
本発明の実施形態に係るセンサ性能評価システム２は、次のように総括できる。
［１］本発明の実施形態に係るセンサ性能評価システム２は、記録部５と、設置物認識部４と、検知距離算出部６と、を備えて構成される。
記録部５は、複数の地上設置物１の各々について、地上設置物１の設置位置Ｘと、地上設置物１としての設置識別子１１，３１と、を記録している。複数の地上設置物１は、軌道輸送システムの車両８が走行する軌道９の脇に設置されている。外界センサ３は軌道輸送システムの車両８に搭載されて、情報を検出する。外界センサ３が検出した情報には、外界センサ情報が含まれる。
設置物認識部４は、外界センサ情報から設置識別子１１，３１を特定する。設置物認識部４は、このように特定された設置識別子１１，３１に対応した地上設置物について、記録部５を参照して認識する。
検知距離算出部６は、外界センサ３の検知距離Ｌｓを算出する。すなわち、検知距離算出部６は、設置物認識部４が、地上設置物１を認識できる最大距離を外界センサ３の検知距離Ｌｓとして算出する。つまり、検知距離Ｌｓは、外界センサ３が地上設置物１を認識したとき、その外界センサ３から地上設置物１までの距離Ｌｓである。
ここで、外界センサ３は車両８に固定されているので、車両８の自己位置Ｙに等しいとする。説明を簡略にするため、車両８の長さは無視する。このとき、検知距離算出部６は、車両８の自己位置Ｙと、地上設置物１の設置位置Ｘと、から外界センサ３の検知距離Ｌｓを算出することができる。
センサ性能評価システム２は、車両８の自己位置Ｙと、地上設置物１の設置位置と、より、検知距離Ｌｓを算出する。移動する車両８の自己位置Ｙは、車両速度Ｖの積分値と、レーザーレンジファインダーを用いてマップマッチングによる算出値と、ＧＮＳＳで得られる自己位置Ｙと、のうち少なくとも何れかを使用すれば良い。なお、地上設置物１の設置位置は、記録部５に予め記録されている情報を読み出して用いる。
このセンサ性能評価システム２によれば、軌道輸送システムに搭載された外界センサ３の精度保証検知距離Ｌｓをリアルタイムに評価できるセンサ性能評価システム２を提供できる。すなわち、規定された数式（３）に評価結果の出力である検知距離Ｌｓを代入すれば、車両の制限速度Ｖlimitを算出できるように、即時性の点で使い勝手の良い精度保証検知距離Ｌｓを算出できる。また、他との識別が可能な設置識別子が形成された地上設置物１１，３１により、外界センサ３が地上設置物１２，１９，３２を誤認することも少ないので、正確な評価を容易に得られる。
［２］上記［１］に記載のセンサ性能評価システム２において、地上設置物３１，３２は、１か所につき２種類以上の異なる大きさのものが設置される。また、センサ性能評価システム２には、検知距離算出部６に加え、外界センサ３の分解能δを算出する分解能算出部をさらに備える。この分解能算出部は、認識した地上設置物３１，３２の大きさに基づいて外界センサ３の分解能δを算出する。
これによれば、軌道９に沿って移動する車両８に搭載された外界センサ３の精度保証性能としての精度保証検知距離Ｌｓに加えて、精度保証分解能δｓまでを正確かつリアルタイムに評価することができる。
［３］上記［２］に記載のセンサ性能評価システム２において、分解能算出部は、同じ位置に設置された、異なる大きさの地上設置物３１に接近しながら同時に認識することを試みる。そのとき、分解能算出部は、認識できた最小の大きさの設置識別子３１に紐づけられた分解能δを出力する。ある距離で、大きい方の地上設置物も認識できない場合は、分解能をδＬとして出力する。同じ距離で、大きい方の地上設置物を認識できて小さい方の地上設置物が認識できない場合は、分解能をδＮとして出力する。同じ距離で、小さい方まで認識できた場合は、分解能をδＵとして出力する。
分解能算出部は、上述したそれぞれの場合に応じた分解能δ、又はその範囲を示す指標値に紐づけられた情報を備えている。この情報は、記録部５に格納されており、分解能算出部と、制限速度決定部と、両方から参照可能である。また、地上設置物３２についても、それらの大きさ別に、相応の分解能δが紐づけられるように定義されている。これによれば、外界センサ３の精度保証性能としての精度保証分解能δｓを簡素な地上設置物３２又は設置識別子３１と、センサ性能評価システム２と、の組み合わせにより正確かつ容易に評価することができる。
［４］上記［１］に記載のセンサ性能評価システム２において、地上設置物１２，３２には、設置識別子として二次元バーコード１１，３１が形成された地上設置物１を併設又は部分的に形成しても良い。
［５］上記［１］に記載のセンサ性能評価システム２において、地上設置物１２，３２には、設置識別子として点群データを採用しても良い。これによれば、外界センサ３として、レーザーレンジファインダー（３次元レーザースキャナ）等を採用することによって、立体構造物による地上設置物１２，３２の外観形状を高速かつ正確に読み取れる。
［６］上記［１］に記載のセンサ性能評価システム２において、検知距離算出部６は、複数の外界センサ３１〜３ｎが搭載されている場合、それぞれの外界センサ３１〜３ｎより得られた精度保証検知距離Ｌｓ１，Ｌｓ１〜Ｌｓｎのうち最小値ＬｓＳを採択することが好ましい。この判断により、安全性の向上が期待できる。
［７］上記［１］に記載のセンサ性能評価システム２において、算出された検知距離Ｌｓに基づく制限速度Ｖlimitに決定する制限速度決定部と、その制限速度決定部により決定された制限速度Ｖlimitを運転士に遵守させ易く、例えば可視化出力する装置としての制限速度遵守部と、をさらに備えると良い。
本発明の実施形態に係る自動運転システムは、次のように総括できる。
［８］自動運転システムは、上記［７］に記載のセンサ性能評価システム２に加えて、制限速度決定部により決定された制限速度Ｖlimitを超えない範囲に走行速度を制御する自動運転部をさらに備えた。
上記［７］又は［８］によれば、外界センサ３の精度保証性能に基づいて走行可能な上限速度を設定することで、外界センサ３の性能を考慮しつつ定時性や速達性を向上させることが可能となる。
本発明の実施形態に係るセンサ性能評価方法は次のように総括できる。
［９］軌道輸送システムの車両８に搭載された外界センサ３が検出（Ｓ１）した情報を含む外界センサ情報から設置識別子１１，３１を特定（Ｓ２，Ｓ３）する。次に、外界センサ３を搭載した車両８が走行する軌道９の脇に設置されている複数の地上設置物１の各々について、地上設置物１の設置位置Ｘと地上設置物１の設置識別子１１，３１とを記録した記録部５を参照することにより、特定された設置識別子１１，３１に対応した地上設置物１を認識（Ｓ４）する。次に、地上設置物１を認識した時の車両８の自己位置Ｘと、認識した地上設置物１の設置位置Ｘと、から外界センサの検知距離Ｌｓを算出する（Ｓ５）。
なお、検知距離Ｌｓは、外界センサ３が地上設置物１を認識できる最大距離をいう。また、車両８の自己位置Ｙは、車両８が地上設置物１に接近する途中で、地上設置物１が認識された時の位置をいう。このように、本発明に係るセンサ性能評価方法によれば、上記［１］のセンサ性能評価システム２と同等の作用効果が得られる。
１，１２，１９，３２ 地上設置物、２ センサ評価部、３ 外界センサ、４ 設置物認識部、５ 記録部、６ 検知距離算出部、７ 分解能算出部、８ 車両、９ 軌道、１１，３１ 設置識別子（地上設置物）、２ センサ性能評価システム、Ｌｃ （外界センサ３の仕様上の）検知距離、ＬＳ 精度保証検知距離、Ｖlimit 制限速度、Ｘ 地上設置物位置、Ｙ 自己位置、Ｚ （実際の周囲環境における）検知距離、δ 分解能

Claims (9)

  1. 外界センサを搭載した軌道輸送システムの車両が走行する軌道の脇に設置されている複数の地上設置物の各々について当該地上設置物の設置位置と当該地上設置物の設置識別子とを記録した記録部と、
    前記外界センサが検出した情報を含む外界センサ情報から設置識別子を特定し、当該設置識別子に対応した地上設置物を、前記記録部を参照することにより認識する設置物認識部と、
    前記外界センサの検知距離を算出する検知距離算出部と、
    を備え、
    前記検知距離算出部は、前記地上設置物を認識した時の前記車両の自己位置と、前記設置物認識部が認識した前記地上設置物の設置位置と、から前記外界センサの検知距離を算出する、
    ことを特徴とするセンサ性能評価システム。
  2. 前記地上設置物は、１か所につき２種類以上の異なる大きさのものが設置され、
    前記検知距離算出部に加えて、前記外界センサの分解能を算出する分解能算出部をさらに備え、
    該分解能算出部は、認識した前記地上設置物の大きさに基づいて前記外界センサの分解能を算出する、
    請求項１に記載のセンサ性能評価システム。
  3. 前記分解能算出部は、前記異なる大きさの前記地上設置物に対し、
    大きい方の前記地上設置物を認識できて小さい方の前記地上設置物が認識できない場合と、
    小さい方の前記地上設置物まで認識できた場合と、
    大きい方の前記地上設置物も認識できない場合と、
    それぞれの場合に応じた前記分解能又はその範囲を示す指標値に紐づけられた情報を備えた、
    請求項２に記載のセンサ性能評価システム。
  4. 前記地上設置物が有する設置識別子は二次元バーコードである、
    請求項１に記載のセンサ性能評価システム。
  5. 前記地上設置物が有する設置識別子は点群データである、
    請求項１に記載のセンサ性能評価システム。
  6. 前記検知距離算出部は、複数の前記外界センサが搭載されている場合、
    それぞれの前記外界センサより得られた前記検知距離のうち最小値を採用する、
    請求項１に記載のセンサ性能評価システム。
  7. 前記算出された前記検知距離に基づく制限速度を決定する制限速度決定部と、
    該制限速度決定部により決定された制限速度を出力する制限速度遵守部と、
    をさらに備えた、
    請求項１〜６の何れかに記載のセンサ性能評価システム。
  8. 請求項７に記載のセンサ性能評価システムと、
    前記制限速度決定部により決定された前記制限速度を超えない範囲に走行速度を制御する自動運転部と、
    を備えた自動運転システム。
  9. 軌道輸送システムの車両に搭載された外界センサが検出した情報を含む外界センサ情報から設置識別子を特定し、
    外界センサを搭載した前記車両が走行する軌道の脇に設置されている複数の地上設置物の各々について当該地上設置物の設置位置と当該地上設置物の設置識別子とを記録した記録部を参照することにより、前記特定された設置識別子に対応した地上設置物を認識し、
    前記地上設置物を認識した時の前記車両の自己位置と、前記認識した前記地上設置物の設置位置と、から前記外界センサの検知距離を算出する、
    ことを特徴とするセンサ性能評価方法。
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