JP4151013B2

JP4151013B2 - 軌道構造識別装置

Info

Publication number: JP4151013B2
Application number: JP2004019070A
Authority: JP
Inventors: 博國橋詰; 則雄山口; 泰彦鈴木
Original assignee: 橋詰機工株式会社; 三井物産プラントシステム株式会社
Priority date: 2004-01-27
Filing date: 2004-01-27
Publication date: 2008-09-17
Anticipated expiration: 2024-01-27
Also published as: JP2005213779A

Description

本発明は、鉄道の軌道保守を行う作業車に設置され、軌道上を移動しながら軌道構造物を識別する軌道構造識別装置に関し、特に作業車に搭載したタイパンパー等の自動化装置によりレール下へのバラスト差し込み操作やレールの持ち上げもしくは矯正等の操作を行う際に、自動化装置による操作障害になる枕木等の支障物の位置を識別する装置に関するものである。

鉄道の軌道は砂利などのバラスト上に所定間隔で平行に配列した枕木と、枕木にボルトと固定具で固定したレール等の軌道構造物により構成される。レールには所定間隔で継目板により次々と、連結していくタイプと継目を有しないタイプの２種が存在する。またレール間のバラスト領域には信号操作用または列車自動運行用のＡＴＳ（自動列車制御システム）の地上子が設置され、さらにバラスト領域にはレール下を横切る下水管等が存在する場合もある。

軌道構造物は定期的または随時に保守が行われるが、一般的な保守作業はレールの下や枕木の下へのバラスト差し込みやレール矯正である。従来、軌道構造物の保守作業には軌道上を移動しながら保守作業を自動的に行う作業車（いわゆる保守作業車）が使用されている。

作業車にはタイパンパーなどの自動化装置が搭載されるが，自動化装置で例えばバラストの差し込み操作を行う際には、枕木や地上子等は差し込み爪に悪影響を及ぼす支障物となり、またレールの把持や持ち上げ操作を行う際には、レールの継目板が支障物になる。そこで軌道に沿ってこれら支障物の位置を確認しながら自動化装置の操作を行う必要がある。

自動化装置に対する支障物の位置確認は作業車を移動しながら連続的に行う必要があるので、従来から作業車に軌道構造識別装置を搭載し、該装置からの支障物位置情報を基に自動化装置の差し込み爪の操作を行う方法が採用されている。このような軌道構造識別装置としては、例えば特許文献１に記載されている。

特開平６−３２２７０７号公報

特許文献１に記載された軌道構造識別装置は、軌道領域にスリット光を照射し、いわゆる光切断法により物体を認識するものである。しかしこの方法では枕木の上にバラストが存在する場合などには検出精度が低下するという問題がある。そこで本発明は係る問題を解決することを課題とし、そのための新しい軌道構造識別装置を提供することを目的とする。

前記課題を解決する本発明は、鉄道の軌道保守を行う作業車に設置され、軌道上を移動しながら軌道構造物を識別する軌道構造識別装置である。そして本装置は、２台のカメラ装置と、作業車の軌道上の位置を検出する位置検出装置と、画像処理装置とを備え、前記２台のカメラ装置は、作業車の移動方向に対して視差を生じるように配置され、前記画像処理装置は、２台のカメラ装置で撮影した各画像から２眼視によるステレオ視法の原理による物体の高さを算出する高さ算出処理と、その高さ算出値から軌道構造物を識別する識別処理と、位置検出装置からの位置情報を基に識別した軌道構造物の位置を特定する位置特定処理を行うように構成され、

さらに前記画像処理装置は、一方のカメラ装置で撮影した画像の各画素から画像濃度の分散値を算出する分散値算出処理と、その分散値から軌道構造物を識別する識別処理と、位置検出装置からの位置情報を基に識別した軌道構造物の位置を特定する位置特定処理を行うように構成され、

上記分散値算出処理は、画像中に二次元的に配列された各画素に対し、複数の横方向画素群の分散値算出処理を逐次行う横方向分散値算出処理と、複数の縦方向画素群の分散値算出処理を逐次行う縦方向分散値算出処理を含むことを特徴とする。

さらに分散値算出処理を行い、例えば下水管などの高さの低い物体がバラスト領域に存在するときに、それら物体を正確に認識できる。さらに分散値処理を行う際に、前記横方向分散値算出処理と縦方向分散値算出処理を行うことにより、より正確に該物体を認識できる。

次に図面により本発明を実施するための最良の形態を説明する。図１は作業車に搭載した本発明の軌道構造識別装置のブロック図である。作業車１は車輪２を有し、車輪２によって軌道構造物であるレール３に沿って矢印方向に移動する。

作業車１に搭載した軌道構造識別装置４は、２台のカメラ装置５，６と、作業車１の軌道上の位置を検出する位置検出装置７と、画像処理装置８とを備えている。また作業車には自動化装置９が搭載され、自動化装置９はバラスト操作部１０とレール操作部１１を備え、それらは制御装置１２からの制御信号によって自動操作される。そして制御装置１２には画像処理装置８からの軌道構造認識情報が出力される。

軌道構造物は基盤上に分散した砂利等のバラスト１３と、バラスト１３上に所定間隔で平行に配列した枕木１４と、枕木１４にボルト１５と固定具１６で固定したレール３により構成される。

カメラ装置５，６はＣＣＤ撮像部を有するデジタル式のカメラ装置であり、その信号が画像処理装置８に入力される。なお夜間やトンネル内などは図示しない照明装置で軌道構造物を照明できるようになっている。位置検出装置７は例えば車輪２の回転を検出するエンコーダ等で構成することができ、スタート時にゼロ設定とすることにより作業車１の移動距離を正確に検出できる。

図２は画像処理装置８のブロック図である。画像処理装置８はコンピュータ装置により構成され、高さ算出または分散値算出による認識処理や位置特定処理等を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）２０、システムプログラム、制御プログラムおよび処理データ等を記憶する記憶部２１、初期条件等を入力するキーボード等の入力部２２、認識結果の表示やプリントアウトを行うディスプレーやプリンター等の出力部２３、ＣＰＵ２０と入力部等との信号変換を行うＩ／Ｏ部（入出力部）２４を備えている。なお、コンピュータ装置には必要に応じて軌道構造物の特性情報や認識結果等を記憶する大容量の外部記憶装置を付加することができる。

図３は２台のカメラ装置５，６の撮影視野を示す側面図であり、図４はその撮影領域を示す平面図である。図３に示すようにカメラ装置５とカメラ装置６は、移動方向に対して図示のような視差ｄになるような角度で作業車１の前側に配置される。また図４に示すように、カメラ装置５とカメラ装置６による撮影領域はボルト検知領域１７とその他の検知領域１８を含み、これら領域をカバーするように調整する。なお図４にはバラスト１３と枕木１４に跨ってＡＴＳの地上子１９が設置されている様子が示されている。

図５は２台のカメラ装置で撮影した各画像から２眼視によるステレオ視法の原理によってボルトの高さを算出する説明図である。図中、３０はカメラ装置５におけるＣＣＤ撮像部の投影面、３１はカメラ装置６におけるＣＣＤ撮像部の投影面、３２はレンズ面、３３はレール上面に設定した基準面、３４はカメラ装置５の撮影中心とカメラ装置６の撮影中心との中間線である。

さらに、ｆはレンズの焦点距離、ｈ１は基準面３３からレンズ面３２までの距離、ｈ２はボルト頭からレンズ面３２までの距離、ｌ１はボルト頭におけるカメラ装置５側のカメラ中心と中間線３４の平面長さ、ｌ２は基準面３３におけるカメラ装置５側のカメラ中心と中間線３４の平面長さ、ｐ１はボルト頭におけるカメラ装置５側のカメラ中心からの画像長さ、ｐ２はボルト頭におけるカメラ装置５側のカメラ中心からの画像長さである。

さらに、ｍ１はボルト頭におけるカメラ装置６側のカメラ中心と中間線３４の平面長さ、ｍ２は基準面３３におけるカメラ装置６側のカメラ中心と中間線３４の平面長さ、ｑ１はボルト頭におけるカメラ装置６側のカメラ中心からの画像長さ、ｑ２はボルト頭におけるカメラ装置６のカメラ中心からの画像長さである。

軌道構造物の高さを算出するには、先ずカメラ装置５またはカメラ装置６で撮影した一方の画像の座標を移動することにより両画像を整合させる。すなわち両画像を全体的に見て視差が無い状態に整合すると、高さの異なる部分では視差が残って二重になるので、その部分のズレを算出することにより高さ情報を得ることができる。

図５により高さ算出の原理を説明すると、図中の各三角形の対称性から、（ｌ１−ｌ２）／（ｈ２−ｈ１）＝ｐ２／ｆ、ｌ２／ｈ１＝ｐ２／ｆの関係が成り立ち、それからｈ２／ｈ１＝ｌ１／ｌ２＝ｐ１／ｐ２の関係が導かれる。従ってｐ１／ｐ２を測定することによりｈ２／ｈ１＝が求まり、それに所定係数を乗じることにより基準面３３に対するボルト頭の高さ情報が求められる。なお、これらの関係式はカメラ装置５側を基準としたものであるが、カメラ装置６側を基準としてもよい。

前記高さ算出は画像処理装置８により行われるが、画像処理装置８には予め軌道構造物ごとの高さ情報が記憶されており、その記憶された高さ情報と算出した高さ情報を比較して軌道構造物を認識する認識処理が行われる。さらに画像処理装置８には前記のように位置検出装置７からの位置情報が入力されており、その位置情報を基に認識した軌道構造物の位置を特定する位置特定処理が行われる。なお、これらの各処理は画像処理装置８の記憶部２１に記憶された制御プログラムによって実行される。

図６および図７は、高さ算出による軌道構造物の認識処理を行う手順の１例を説明するフローチャートである。これらの図を参照して高さ算出による軌道構造物の認識方法を具体的に説明すると、先ずステップＳ１でカメラ装置５により撮影した画像Ａの情報とカメラ装置６で撮影した画像Ｂの情報を画像処理装置８に読み込む。ステップＳ２で画像Ｂを画像Ａに整合するように座標移動する。

移動結果をステップＳ３で判断し、整合不十分であればステップＳ２に戻ってさらに座標移動を行い、整合状態になったときは次のステップＳ４に移り、整合状態の画像Ａ，Ｂにズレのある部分を高低差が存在する部分として、そのズレ量から該部分の高さを図５に示す手法で算出する。次にステップＳ５で必要な画像のシューティング補正を行い、ステップＳ６に移って算出した高さから軌道構造物の認識処理を行う。

図７はステップＳ６の認識処理のサブルーチンである。先ずステップＳ９で前記算出された高さが予め設定されたレールの高さに略一致するか否かを判断し、一致したと判断した場合はステップＳ１０で画像読み込みした物体をレールと認識してステップＳ７へ戻る。ステップＳ９で一致しないと判断したときはステップＳ１１に移り、算出された高さがＡＴＳの地上子の高さに略一致するか否かを判断し、一致したと判断したときはステップＳ１２で画像読み込みした物体を地上子と認識してステップＳ７へ戻る。

ステップＳ１１で一致しないと判断したときはステップＳ１３に移り、算出された高さがレールの継目板の高さに略一致するか否かを判断し、一致したと判断したときはステップＳ１４で画像読み込みした物体を継目板と認識してステップＳ７へ戻る。ステップＳ１３で一致しないと判断したときはステップＳ１５に移り、算出された高さがボルトの高さに略一致するか否かを判断し、一致したと判断したときはステップＳ１６で画像読み込みした物体がボルトを備えた枕木であると認識してステップＳ７へ戻る。

ステップＳ１５で一致しないと判断したときはステップＳ１７に移り、そこで画像読み込みした物体をバラストと認識してステップＳ７へ戻る。そして、ここまでのＳ９〜Ｓ１７の各ステップにより軌道構造物の認識処理のサブルーチンが終了する。次に図６のステップＳ７で認識した軌道構造物の位置特定処理を行う。

すなわち、前記のように作業車１には移動位置を検出する位置検出装置７が設けられ、その位置情報が画像処理装置８に入力される。ステップＳ７ではこの位置情報を基に認識した軌道構造物の位置特定処理を行う。そして特定した軌道構造物の位置情報は制御装置１２（図１）に入力され、制御装置１２はその位置情報に基づいて自動化装置９に操作信号を出力する。

次にステップＳ８で読み込みを終了するか否か、例えば作業車１による継続的な保守作業が一時的にもしくは完全に終了したときの作業停止ボタン等の信号が出されているか否かを判断し、終了しない場合は次の軌道構造物の読み込みを行うためステップＳ１に戻り、終了する場合は一連の操作を終了する。

画像処理装置８でさらに分散値算出処理を行うように構成することもできる。分散値算出処理は軌道構造物の種類により画像濃度の分散値が異なることを利用して認識する手法であるが、高さ検出では特定できない物体、例えば下水管などの高さの低い物体を正確に認識したい場合に特にその効果を発揮する。なお分散値の算出はカメラ装置５またはカメラ装置６の一方の画像を分散フィルタ回路等に通して行うことができる。

分散値算出処理を行う際には、先ず画像を構成する画素のしきい値処理を行うことが望ましい。ここで「しきい値処理」とは、軌道構造物の画像濃度が所定レベルより高い部分と、所定レベルより低い部分のどちらかに区分し、高い部分を白色画像に変換し、低い部分を黒色画像に変換する処理を言う。このようなしきい値処理を行うとデジタル処理が容易になり、分散値の算出を迅速且つ精度よく行うことができる。

次に分散値算出処理の具体例を説明する。例えば画像の画素をａ、画素数をＮ、総和をＳａ、平均をＡ、分散値をＶとすると、Ａ＝Σａ／Ｎ＝Ｓａ／Ｎ、Ｖ＝Σ［（ａ−Ａ）の２乗］／Ｎ＝［（Ｓａの２乗）−Ａ×Ｓａ］／Ｎ＝（Ｓａの２乗）／Ｎ−［（Ｓａ／Ｎ）の２乗］になるので、画素ごとの２乗和および画素の総和をそれぞれ求めれば分散値を算出できる。

分散値算出処理は、画像中に二次元的に配列される各画素に対し、複数の横方向画素群（例えば１１画素を１群とする）の分散値算出処理を逐次行う横方向分散値算出処理と、複数の縦方向画素群（例えば１１画素を１群とする）の分散値算出処理を逐次行う縦方向分散値算出処理の両方を行う方式を採用できる。しかし本発明はこの方式に限定されるものではなく、いずれか一方だけでもよい。

実験によればレールなどの縦長の物体は横方向分散値が高くなり、縦方向分散値が低くなる傾向にあり、バラストなどの粒状の物体は横方向分散値と縦方向分散値の両方が高くなる傾向にあり、さらに枕木やＡＴＳの地上子などの平坦な物体は横方向分散値と縦方向分散値の両方が低くなる傾向にあり、下水管などもそれと同様な傾向を示す。従ってこれらの特性から軌道構造物の認識を行うことが望ましい。

分散値算出処理によって軌道構造物の認識を行う場合も、前記の高さの算出処理による軌道構造物の認識の場合と同様に、位置検出装置７からの位置情報を基にその認識した軌道構造物の位置を特定する位置特定処理が行われる。

図８および図９は、分散値算出処理による軌道構造物の認識処理を行う手順の１例を説明するフローチャートである。これらの図を参照して分散値算出による軌道構造物の認識方法を具体的に説明すると、先ずステップＳ２０で画像処理装置８にカメラ装置５またはカメラ装置６で撮影したいずれかの画像について横方向複数画素の読み込みを行う。次にステップＳ２１で読み込んだ横方向複数画素の分散値を前記した方法で算出する。

次にステップＳ２２で横方向複数画素の全ての読み込みが終了したか否か、すなわち１画面分の横方向複数画素の読み込みが終了したか否かを判断し、終了していない場合はステップＳ２０に戻り、同じ操作を繰り返して１画面分の横方向複数画素の読み込みとその分散値算出処理を逐次行う。

ステップＳ２２で横方向複数画素の全ての読み込みが終了したと判断したときは、次のステップＳ２３で画像処理装置８に縦方向複数画素の読み込みを行う。次にステップＳ２４で読み込んだ縦方向複数画素の分散値を算出する。次にステップＳ２５で縦方向複数画素の全ての読み込みが終了したか否かを判断し、終了していない場合はステップＳ２３に戻り、同じ操作を繰り返して１画面分の縦方向複数画素の読み込みとその分散値算出処理を逐次行う。

ステップＳ２５で縦方向複数画素の全ての読み込みが終了したと判断したときは、次のステップＳ２６でこれまで算出した横方向分散値と縦方向分散値から軌道構造物の認識処理を行う。

図９はステップＳ２６の認識処理のサブルーチンである。先ずステップＳ２９で前記算出された横方向分散値と縦方向分散値の両方が高いか否かを判断し、ＹＥＳの場合はステップＳ３０で画像読み込みした物体をバラストと認識してステップＳ２７へ戻る。ステップＳ２９でＮＯの場合はステップＳ３１に移り、前記算出された横方向分散値が高く且つ縦方向分散値が低いか否かを判断し、ＹＥＳの場合はステップＳ３２で画像読み込みした物体をレール等の縦長物体と認識してステップＳ２７へ戻る。

ステップＳ３１でＮＯの場合はステップＳ３３に移り、前記算出された横方向分散値と縦方向分散値の両方が低いか否かを判断し、ＹＥＳの場合はステップＳ３４で画像読み込みした物体を枕木、ＡＴＳの地上子、下水管等の比較的平坦な物体と認識してステップＳ２７へ戻る。またステップＳ３３でＮＯの場合は直接ステップＳ２７へ戻る。

ここまでのＳ２９〜Ｓ３４の各ステップにより軌道構造物の認識処理のサブルーチンが終了する。次に図８のステップＳ２７で認識した軌道構造物の位置特定処理を行う。すなわち、ステップＳ２７では前記位置情報を基に認識した軌道構造物の位置特定処理を行う。そして特定した軌道構造物の位置情報は制御装置１２（図１）に入力され、制御装置１２はその位置情報に基づいて自動化装置９に操作信号を出力する。

次にステップＳ２８で読み込みを終了するか否か、例えば作業車１による継続的な保守作業が一時的にもしくは完全に終了したときの作業停止ボタン等の信号が出されているか否かを判断し、終了しない場合は次の読み込みを行うためステップＳ２０に戻り、終了する場合は一連の操作を終了する。

以上のように、軌道構造物の認識は高さの算出処理方式と分散値の算出処理方式のいずれかで行うことができる。実験によれば、ボルト（枕木）、レール、ＡＴＳの地上子など、バラストより比較的高い位置にある軌道構造物の認識精度は高さの算出処理方式が優れており、バラストや比較的高さが低い下水管等の認識精度は分散値の算出処理方式が優れている。従ってボルト（枕木）、レール、ＡＴＳの地上子などを高さの算出処理方式で認識し、下水管等が存在すると考えられる軌道では、下水管等を分散値の算出処理方式で認識する方法を採用することが望ましい。

また、高さの算出処理方式と分散値の算出処理方式の両者から最終的な認識結果を得る二重認識方式を採用することもできる。例えばバラスト以外がいずれかの方式により認識された場合は、当該位置にバラスト差し込み操作に対する支障物が存在すると認識して自動化装置９の操作を制御する。このような二重認識方式は自動化装置９の安全性もしくは信頼性の面で優れている。

本発明の軌道構造識別装置は、作業車に搭載して鉄道軌道の保守を行うために利用できる。

作業車に搭載した本発明の軌道構造識別装置のブロック図。図１に示す画像処理装置８のブロック図。図１に示す２台のカメラ装置５，６の撮影視野を示す側面図。図３における撮影領域を示す平面図。２台のカメラ装置で撮影した各画像から２眼視によるステレオ視法の原理によってボルトの高さを算出する説明図。

高さ算出による軌道構造物の認識処理を行う手順の１例を説明するフローチャート。図６におけるステップ６のサブルーチンのフローチャート。分散値算出処理による軌道構造物の認識処理を行う手順の１例を説明するフローチャート。図８におけるステップ２６のサブルーチンのフローチャート

符号の説明

１作業車
２車輪
３レール
４軌道構造識別装置
５，６カメラ装置
７位置検出装置
８画像処理装置
９自動化装置
１０バラスト操作部

１１レール操作部
１２制御装置
１３バラスト
１４枕木
１５ボルト
１６固定具
１７ボルト検知領域
１８その他の検知領域
１９地上子
２０ＣＰＵ

２１記憶部
２２入力部
２３出力部
２４Ｉ／Ｏ部（入出力部）
３０，３１投影面
３２レンズ面
３３基準面
３４中間線

ｄ視差
ｆレンズの焦点距離
ｈ１基準面３３からレンズ面３２までの距離
ｈ２ボルト頂部からレンズ面３２までの距離
ｌ１ボルト頭におけるカメラ装置５側のカメラ中心と中間線３４の平面長さ
ｌ２基準面３３におけるカメラ装置５側のカメラ中心と中間線３４の平面長さ
ｐ１ボルト頭におけるカメラ装置５側のカメラ中心からの画像長さ
ｐ２ボルト頭におけるカメラ装置５側のカメラ中心からの画像長さ
ｍ１ボルト頭におけるカメラ装置６側のカメラ中心と中間線３４の平面長さ
ｍ２基準面３３におけるカメラ装置６側のカメラ中心と中間線３４の平面長さ
ｑ１ボルト頭におけるカメラ装置６側のカメラ中心からの画像長さ
ｑ２ボルト頭におけるカメラ装置６側のカメラ中心からの画像長さ

Claims

鉄道の軌道保守を行う作業車に設置され、軌道上を移動しながら軌道構造物を識別する軌道構造識別装置において、
２台のカメラ装置と、作業車の軌道上の位置を検出する位置検出装置と、画像処理装置とを備え、
前記２台のカメラ装置は、作業車の移動方向に対して視差を生じるように配置され、
前記画像処理装置は、２台のカメラ装置で撮影した各画像から２眼視によるステレオ視法の原理によって物体の高さを算出する高さ算出処理と、その高さ算出値から軌道構造物を識別する識別処理と、位置検出装置からの位置情報を基に識別した軌道構造物の位置を特定する位置特定処理を行うように構成され、
さらに前記画像処理装置は、一方のカメラ装置で撮影した画像の各画素から画像濃度の分散値を算出する分散値算出処理と、その分散値から軌道構造物を識別する識別処理と、位置検出装置からの位置情報を基に識別した軌道構造物の位置を特定する位置特定処理を行うように構成され、
前記分散値算出処理は、画像中に二次元的に配列された各画素に対し、複数の横方向画素群の分散値算出処理を逐次行う横方向分散値算出処理と、複数の縦方向画素群の分散値算出処理を逐次行う縦方向分散値算出処理を含むことを特徴とする軌道構造識別装置。