JP6570909B2 - データ生成装置、データ生成方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、橋梁や高架橋等の交通路構造物に生じた歪みの測定値に基づいて、当該交通路構造物上を走行する車両を検出するためのデータを生成する技術に関する。

車両の走行に伴って、道路や線路等の交通路、或いは当該交通路を支持する橋梁や高架橋等の構造物（以下、交通路及び交通路を支持する構造物を、「交通路構造物」という。）に作用する活荷重を監視し、交通路構造物の損傷を予測したり、交通路構造物の補修作業の時期を判断したりすることは、交通路構造物の維持管理を行う上で重要である。また、この活荷重を監視することにより、過積載の車両の違法走行を検出し、この車両をカメラで撮影することも行われている。交通路構造物に作用する活荷重を監視する手法の一つとして、交通路構造物に生じた歪みを逐次測定して車両の車軸重量を推定する、Ｗ．Ｉ．Ｍ．（Weigh-In-Motion）と呼ばれる手法がある。

車両の重量の推定精度を向上させる技術としては、例えば、特許文献１〜４に記載された技術がある。特許文献１には、車両の振動等を原因として車輪に掛かる重量の変動成分が、低周波帯域のモデル波形（例えば正弦波）に従うものと仮定し、当該重量の計算値の経時変化にモデル波形をフィッティングさせることで、変動成分を除去することが記載されている。特許文献２には、歪みの測定値に含まれている活荷重歪みと温度歪みを分離するために、温度歪みの測定値を最頻値として特定することが記載されている。特許文献３には、道路面上に設置した計量器の重量測定値に含まれる、車両の振動による振動ノイズ信号を、複数の重量測定値の平均値をとることにより低減することが記載されている。特許文献４には、車両の進行方向に沿った縦リブと、車両の進行方向に対し左右方向に沿った横リブの各々の歪みを計測し、縦リブの歪みに基づき算出した車両重量値を、横リブの歪みに基づき特定した補正係数を用いて補正することが記載されている。

特開平１０−３１１７５２号公報 特許第３８９６４６５号公報 特許第５５７０９４５号公報 特開２０１４−２２８４８０号公報

交通路構造物に生じた歪みの測定値には、歪みを測定するセンサが配置された測定位置を車両が通過することによって生じた歪み成分と、その他の原因によって生じた歪み成分とが混在する。後者の歪み成分には、車両の走行に伴い生じた歪み成分ではあるものの、測定位置以外の位置の車両の走行に伴い生じた歪み成分が含まれることもある。交通路構造物を走行した車両を検出する上で不要な歪み成分は、この検出において有用な歪み成分と比較して、微小且つランダムに出現することが多い。
本発明の目的は、車両の走行に伴い交通路構造物に生じた歪みの測定値に基づき、交通路を走行した車両を検出する上で有用な成分を精度良く特定するためのデータを生成することである。

上述した課題を解決するため、本発明のデータ生成装置は、車両が交通路を走行するときに前記交通路を構成する構造物の測定位置において生じる歪みの時系列データを用いて車両の走行を検出する車両検出システムに用いられる歪みの時系列データを生成するデータ生成装置であって、車両の車軸が当該車両の走行方向における前記測定位置を通過するときに前記測定位置に生じる歪みの方向を第１の方向とし、前記第１の方向と反対の歪みの方向を第２の方向とするとき、前記測定位置における歪みの測定値の時系列データを取得する測定値取得手段と、前記測定値取得手段が取得した時系列データが示す歪みの変動量が所定の基準を満たす期間において、前記測定値が前記第２の方向における最大の歪みを示す時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせ、又は当該時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせに基づいて所定の規則に従い特定される時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定し、当該基準点を用いて補間演算を行うことにより、前記測定位置における前記第２の方向における歪みの時系列データを生成する基準値生成手段とを備えることを特徴とする。

本発明のデータ生成装置において、前記基準点を第１の基準点とするとき、前記基準値生成手段は、前記測定値取得手段が取得した時系列データを時間軸上で複数の期間に区分して、当該複数の期間のうちの前記変動量が所定の基準を満たす期間においては、当該期間内の時刻と当該期間における歪みの測定値の統計量との組み合わせを示す第２の基準点に設定し、前記第１の基準点、及び前記第２の基準点を用いて前記補間演算を行ってもよい。

本発明のデータ生成装置において、前記基準値生成手段が生成した前記第２の方向における歪みの時系列データに基づいて、前記測定値取得手段が取得した時系列データを補正する補正手段を備えてもよい。
このデータ生成装置において、前記補正された時系列データが示す歪みのうちの前記第２の方向における歪みの分布に基づいて、ノイズ分布を特定するノイズ分布特定手段と、前記補正された時系列データにおける、前記ノイズ分布に属さない前記第１の方向における歪みの出現頻度に基づき、前記車両が歪み計の配置位置を通過した通過期間を特定する通過期間特定手段とを備えてもよい。

また、本発明のデータ生成方法は、車両が交通路を走行するときに前記交通路を構成する構造物の測定位置において生じる歪みの時系列データを用いて車両の走行を検出する車両検出システムに用いられる歪みの時系列データを生成するデータ生成方法であって、車両の車軸が当該車両の走行方向における前記測定位置を通過するときに前記測定位置に生じる歪みの方向を第１の方向とし、前記第１の方向と反対の歪みの方向を第２の方向とするとき、前記測定位置における歪みの測定値の時系列データを取得するステップと、前記取得するステップにおいて取得した時系列データが示す歪みの変動量が所定の基準を満たす期間において、前記測定値が前記第２の方向における最大の歪みを示す時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせ、又は当該時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせに基づいて所定の規則に従い特定される時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定し、当該基準点を用いて補間演算を行うことにより、前記測定位置における前記第２の方向における歪みの時系列データを生成するステップとを備えることを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、車両が交通路を走行するときに前記交通路を構成する構造物の測定位置において生じる歪みの時系列データを用いて車両の走行を検出する車両検出システムに用いられる歪みの時系列データを生成するコンピュータに、車両の車軸が当該車両の走行方向における前記測定位置を通過するときに前記測定位置に生じる歪みの方向を第１の方向とし、前記第１の方向と反対の歪みの方向を第２の方向とするとき、前記測定位置における歪みの測定値の時系列データを取得するステップと、前記取得するステップにおいて取得した時系列データが示す歪みの変動量が所定の基準を満たす期間において、前記測定値が前記第２の方向における最大の歪みを示す時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせ、又は当該時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせに基づいて所定の規則に従い特定される時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定し、当該基準点を用いて補間演算を行うことにより、前記測定位置における前記第２の方向における歪みの時系列データを生成するステップとを実行させるためのプログラムである。

また、本発明の記録媒体は、車両が交通路を走行するときに前記交通路を構成する構造物の測定位置において生じる歪みの時系列データを用いて車両の走行を検出する車両検出システムに用いられる歪みの時系列データを生成するコンピュータに、車両の車軸が当該車両の走行方向における前記測定位置を通過するときに前記測定位置に生じる歪みの方向を第１の方向とし、前記第１の方向と反対の歪みの方向を第２の方向とするとき、前記測定位置における歪みの測定値の時系列データを取得するステップと、前記取得するステップにおいて取得した時系列データが示す歪みの変動量が所定の基準を満たす期間において、前記測定値が前記第２の方向における最大の歪みを示す時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせ、又は当該時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせに基づいて所定の規則に従い特定される時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定し、当該基準点を用いて補間演算を行うことにより、前記測定位置における前記第２の方向における歪みの時系列データを生成するステップとを実行させるためのプログラムを持続的に記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

本発明によれば、車両の走行に伴い交通路構造物に生じた歪みの測定値に基づき、交通路を走行した車両を検出する上で有用な成分を精度良く特定するためのデータを生成することができる。

本発明の第１実施形態に係る車両検出システムの全体構成を示すブロック図。 同実施形態に係る橋梁の構造及び歪み計の配置位置の説明図。 同実施形態に係る橋梁の測定位置に作用する引っ張り歪みの説明図。 同実施形態に係る橋梁の測定位置に作用する圧縮歪みの説明図。 同実施形態に係る橋梁の測定位置に作用する圧縮歪みの時系列の変化を示すグラフ。 同実施形態に係る車両検出装置が実行する処理を示すフローチャート。 同実施形態に係る車両検出装置が実行するステップＳ１の処理の説明図。 同実施形態に係る車両検出装置が実行するステップＳ２の処理の説明図。 同実施形態に係る車両検出装置が実行するステップＳ５の処理の説明図。 同実施形態に係る車両検出装置が実行するステップＳ７の処理の説明図。 同実施形態に係る車両検出装置が実行するステップＳ８の処理の説明図。 同実施形態に係る車両検出装置が実行するステップＳ９の処理の説明図。 歪み計が測定する歪みの時系列の変化の一例を示すグラフ。 本発明の第２実施形態に係る車両検出システムの全体構成を示すブロック図。 同実施形態に係る車両検出装置が実行する処理を示すフローチャート。 同実施形態に係る車両検出装置が実行する処理の説明図。 同実施形態に係る車両検出装置が実行する処理の説明図。

以下、本発明の一実施形態について図面を参照しつつ説明する。以下の説明で参照する各図において、各部材、各領域等を認識可能な大きさとするために、実際とは縮尺を異ならせている場合がある。以下では、交通路構造物が、車両が走行する床版が形成された橋梁である場合を説明する。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態に係る車両検出システム１の全体構成を示すブロック図である。図１に示すように車両検出システム１は、車両検出装置１０と、複数の歪み計を含む歪み計群２０とを備える。車両検出装置１０は、歪み計群２０に含まれる各歪み計により逐次測定された歪みの測定値に基づいて、橋梁を走行する車両の有無の検出、更には、車軸重量、車軸数、速度、及び車種の特定等の各種の処理を行う。

以下では、車両検出装置１０が、橋梁２００（図２参照）に配置された歪み計２１１，２１２に基づいて、橋梁２００を走行した車両３００を検出する場合を説明する。歪み計２１１，２１２は、例えば、歪みを検出するセンサ、及び当該センサからの信号を増幅する増幅器を備える。本実施形態において歪みとは、物質の形状の変形であり、局所的には引っ張り又は圧縮を示す。歪みを検出するセンサは、例えば歪みゲージであるが、ＦＢＧ（Fiber Bragg Grating）光ファイバセンサ等が用いられてもよい。以下の説明において、車両３００は３軸車、より具体的には、前２軸・後１軸の車両（例えばトラック）であるものとする。

図２は、橋梁２００の構造及び歪み計２１１，２１２の配置位置を説明する図である。図２において上段には橋梁２００の橋桁（主桁）を水平方向から見た断面の構成が、下段には橋梁２００を上方から平面視した図が示されている。
橋梁２００は、鋼材で形成された箱桁橋である。橋梁２００の橋桁は、上フランジ２１０、及び下フランジ２５０が、橋軸方向に沿って配列した１対のウェブ２３０，２４０で上下に連結された箱形となっている。上フランジ２１０の上面には、上フランジ２１０に密着するように、車両３００が走行する床版２２０（例えば鋼床版）が形成されている。

歪み計２１１，２１２は、軸検知用のセンサで、床版２２０に生じた歪みを測定（計測）する。歪み計２１１，２１２は、上フランジ２１０の下面において、ウェブ２３０とウェブ２４０との間の位置に、橋軸方向に互いに所定の間隔を空けて配置される。歪み計２１１，２１２は、およそ６〜１０ｍの間隔を空けて配置される。車両検出システム１においては、歪み計２１１，２１２の配置位置を歪み（活荷重）の測定位置とし、車両３００が当該測定位置を通過したことに起因する歪みを測定する。

図３は、橋梁２００の測定位置に作用する引っ張り歪みを説明する図である。引っ張り歪みとは、引っ張りを示す歪みのことをいう。これに対し、圧縮を示す歪みのことを、圧縮歪みという。また、本実施形態では、引っ張り歪みの測定値を正の値で表し、圧縮歪みの測定値を負の値で表す。
図３に示すように、歪み計２１１の位置を車両３００の車軸が通過するとき、この通過に伴い、床版２２０（上フランジ２１０も同様。）が下に凸となるようにたわむ。このたわみにより、床版２２０の上面には圧縮歪みが、下面には引っ張り歪みが生じる。歪み計２１１は、この引っ張り歪みを測定する。歪み計２１２も同様に、歪み計２１２の位置を車両３００の車軸が通過するときに、引っ張り歪みを測定する。

ところで、車両３００が橋梁２００を走行するときには、図３で説明した引っ張り歪みだけでなく、圧縮歪み（沈み込み）が歪み計２１１，２１２によって測定されることがある。この圧縮歪みは、図３で説明した車両３００の測定位置の通過に伴って生じる歪みとは異なり、例えば、橋梁２００又は橋桁の全体に生じる。

図４は、橋梁２００の測定位置に作用する圧縮歪みを説明する図である。図５は、測定位置に作用する圧縮歪みの時系列の変化を示すグラフである。図５のグラフにおいて、横軸は時間軸であり、縦軸は歪みの測定値を示す。
図４の上段に示すように、橋梁２００の橋桁において、上フランジ２１０（床版２２０）、ウェブ２３０、下フランジ２５０、及びウェブ２４０を、内側に空洞を有する弾性体Ｄとみなす。この場合において、車両３００の車軸が、ウェブ２３０よりも歪み計２１１，２１２側に進入したとき、弾性体Ｄには、図４の下段に示す歪みが生じる。即ち、弾性体Ｄにおいては、上辺に相当する上フランジ２１０（床版２２０）の部分に下に凸となる圧縮歪みが生じ、下辺に相当する下フランジ２５０の部分に引っ張り歪みが生じる。この圧縮歪みの時系列の変化は、図５の実線のグラフで表される。図５に示す期間Ｔは、車両３００が歪み計２１１，２１２の配置位置の付近を通過する期間である。期間Ｔにおいて、最大の引っ張り歪みは、図５の破線のグラフで表されるように「＋ε１」であるが、これは、「−ε２」の圧縮歪みの影響を受けた測定値である。このような圧縮歪みの存在が、車両の検出を含む各処理の精度を低下させる原因となることがある。
なお、図４で説明したような沈み込みは、「鋼床版構造の歪み計測（特にトラフリブ下面や横リブ）」や、「コンクリート床版の下面での歪み計測」においてよく発生する。

そこで、車両検出装置１０は、歪み計２１１，２１２により測定された歪みの測定値の時系列データから、この圧縮歪みの成分を低減（又は除去）させる機能を有する。

図１に戻って、車両検出システム１の構成の説明を続ける。車両検出装置１０は、ハードウェア回路として、制御部１１０と、インタフェース１２０と、記憶部１３０と、表示部１４０と、操作部１５０とを備える。
制御部１１０は、演算処理装置としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）を有するプロセッサである。ＣＰＵは、ＲＯＭ又は記憶部１３０に記憶されたプログラムをＲＡＭに読み出して実行することにより、車両検出装置１０の各部を制御する。制御部１１０は、橋梁２００の歪みの時系列データを生成するデータ生成装置として機能する。

インタフェース１２０は、歪み計２１１，２１２により測定された歪みの測定値のデータを取得する。例えば、制御部１１０は、１００Ｈｚのサンプリング周波数、即ち１０ｍｓのサンプリング間隔で、歪みの測定値のデータをサンプリングする。そして、制御部１１０は、歪みの測定値の時系列データを記憶部１３０に記憶（蓄積）させる。この歪みの測定値の時系列データは、複数の時点の各時点で測定された歪みの測定値を、測定時期に従って時系列の順番で並べたデータである。

記憶部１３０は、例えばハードディスク装置を備え、制御部１１０により実行されるプログラムや、歪みの測定値の時系列データを含む各種のデータを記憶する。表示部１４０は、例えば液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。操作部１５０は、例えばキーボード及びマウスを備え、車両検出システム１の管理を行う管理者の操作を受け付ける。

制御部１１０は、車両の検出に関する機能として、測定値取得手段１１１と、基準値生成手段１１２と、補正手段１１３と、処理手段１１４とに相当する機能を実現する。
測定値取得手段１１１は、歪み計２１１，２１２を用いて測定された、橋梁２００（床版２２０）の歪みの測定値の時系列データを取得する。

基準値生成手段１１２は、測定値取得手段１１１により取得された時系列データが示す歪みの変動量が所定の基準を満たす期間において、測定値が最大の圧縮を示す時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定する。ここにおいて、所定の基準は、歪みの変動量が相対的に大きいことを示し、例えば、歪みの変動量が閾値を超えていることを示す。基準値生成手段１１２は、設定した基準点を用いて補間演算を行うことにより、歪みの基準値の時系列データを生成する。歪みの基準値の時系列データは、図４で説明した圧縮歪みの時系列の変化を示す曲線（以下「基準線」という。）を表すデータである。

補正手段１１３は、基準値生成手段１１２により生成された基準値の時系列データに基づいて、測定値取得手段１１１により取得された測定値の時系列データを補正する。この補正により、測定値に含まれていた圧縮歪みの影響が低減又は除去された、歪みの補正値の時系列データが得られる。
処理手段１１４は、補正手段１１３により生成された歪みの補正値の時系列データに基づいて、車両３００の検出を含む所定の処理を行う。

次に、本実施形態の動作を説明する。
図６は、車両検出装置１０が実行する処理を示すフローチャートである。図７Ａ〜Ｆの各図は、図６に示す処理ステップの処理の具体例を説明する図である。図７Ａ〜Ｆに示す各グラフは、図５のグラフと同様、横軸が時間軸で、縦軸が歪みの測定値を表している。実際には、歪みの測定値には、他の車両の走行等を原因としたノイズ成分が定常的に含まれるが、図５で説明した圧縮歪みよりも十分に小さいとし、本実施形態では考慮しないものとする。

まず、制御部１１０は、歪み計２１１，２１２を用いて測定された歪みの測定値の時系列データを、インタフェース１２０を介して、又は記憶部１３０から取得する（ステップＳ１）。ここでは、制御部１１０は、図７Ａのグラフで表される時系列データを取得する。
なお、ステップＳ１で取得される時系列データには、任意の時間長の期間における測定値が含まれる。

次に、制御部１１０は、取得した歪みの測定値の時系列データを、時間軸上で複数の期間に区分し、当該複数の期間の各々にウィンドウを割り当てる（ステップＳ２）。ウィンドウは、図７Ｂに示すように、時間長がΔＴ、歪みの範囲がΔεの数値範囲を示す。ΔＴは、例えば１秒であるが、１秒以外の時間であってもよい。ここでは、制御部１１０は、図７Ｂに示すように、ウィンドウＷ１，Ｗ２，・・・，Ｗ１１を時系列順に割り当てる。制御部１１０は、例えば、各期間の歪みの測定値がウィンドウ内に所定数以上含まれるように各ウィンドウを配置する。ここでは、制御部１１０は、各期間において圧縮歪みが最大となる測定点がウィンドウ内に含まれるようにΔＴを調整する必要がある。

次に、制御部１１０は、未処理のウィンドウのうち、時間軸上で最も過去側の一のウィンドウに着目する（ステップＳ３）。ここでは、制御部１１０は、ウィンドウＷ１に着目する。次に、制御部１１０は、着目したウィンドウにおいて、歪みの時間的な変動が閾値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ４）。歪みの時間的な変動は、例えば、ウィンドウ内での歪みの測定値の最大値と最小値との差、又は歪みの測定値の移動平均（つまり単位時間毎の平均値）の時間的な変化によって特定される。また、歪みの時間的な変動は、ウィンドウ内に、当該ウィンドウが割り当てられた期間の全ての歪みの測定値が含まれるか否かによって特定されてもよい。このように、歪みの時間的な変動を特定するための基準は様々である。

ウィンドウＷ１においては、歪みの時間的な変動が相対的に小さく、測定値が概ね一定である。この場合、制御部１１０はステップＳ４で「ＮＯ」と判定する。そして、制御部１１０は、着目したウィンドウ内に含まれる歪みの測定値に基づいて、当該ウィンドウが割り当てられた期間に生じた歪みの基準点を設定する（ステップＳ５）。ステップＳ５では、制御部１１０は、この期間内の時刻と当該期間における歪みの測定値の統計量との組み合わせを示す基準点（本発明の第２の基準点に対応。）を設定する。測定値の統計量は、ここでは、平均値であるが、中央値等であってもよい。また、制御部１１０は、基準点の時刻を、ウィンドウが割り当てられた期間の中心の時刻としているが、このウィンドウ内の別の時刻としてもよい。この結果、制御部１１０は、図７Ｃに示す基準点Ｐ１を設定する。

次に、制御部１１０は、全てのウィンドウを処理済みかどうかを判定する（ステップＳ６）。ここでは、制御部１１０は、ステップＳ６で「ＮＯ」と判定し、ステップＳ３の処理に戻る。
続いて、制御部１１０は、ウィンドウＷ２、Ｗ３，Ｗ４においても、ステップＳ４，５の処理を実行して、基準点Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４をそれぞれ設定する。次に、制御部１１０は、ウィンドウＷ５に着目する。この場合、制御部１１０は、歪みの時間的な変動が相対的に大きく、歪みの時間的な変動が閾値を超えていると判定する（ステップＳ４；ＹＥＳ）。このときには、制御部１１０は、ステップＳ５の処理ではウィンドウＷ５において基準点を設定せずに、ステップＳ６の処理に進む。制御部１１０は、ウィンドウＷ６に着目した場合も、ステップＳ４で「ＮＯ」と判定する。このため、制御部１１０は、ステップＳ５の処理では基準点を設定しない。ウィンドウＷ７〜Ｗ１１においては、歪みの時間的な変動が閾値以下であるから、制御部１１０は、ステップＳ４，５の処理を実行して、基準点Ｐ７〜Ｐ１１をそれぞれ設定する。

ウィンドウＷ１〜Ｗ１１について処理すると、制御部１１０は、ステップＳ６で「ＹＥＳ」と判定する。次に、制御部１１０は、ステップＳ４で「ＹＥＳ」と判定したウィンドウ（つまり、歪みの時間的な変動が相対的に大きい期間）のうちの最大圧縮点が属するウィンドウを特定し、最大圧縮点を、特定したウィンドウにおける基準点（本発明の第１の基準点に相当。）に設定する（ステップＳ７）。最大圧縮点とは、ステップＳ１で取得された時系列データに含まれる測定点のうち、圧縮歪みが最大、即ち歪みの測定値が負方向に最大となる点のことをいう。ここでは、制御部１１０は、図７Ｄに示すように、ウィンドウＷ６に含まれる歪みの最大圧縮点を、基準点Ｐ６に設定する。

次に、制御部１１０は、ステップＳ５，Ｓ７で設定した基準点を用いて補間演算を行うことにより、基準線を特定する（ステップＳ８）。ここでは、制御部１１０は、多項式補間の一つである三次スプライン補間処理を行うことにより、歪みの基準値の時系列データを生成し、基準線を特定する。これにより、図７Ｅに示す基準線Ｌが特定される。

基準線Ｌは、図４で説明した圧縮歪みの時系列の変化を表した（近似した）曲線である。具体的には、ウィンドウＷ１〜Ｗ４，Ｗ７〜Ｗ１１の期間においては、歪みの時間的な変動が相対的に小さいので、圧縮歪みが生じていないか、又は十分に小さいとみなすことができる。ウィンドウＷ６においては、最大圧縮点が属しているが、この圧縮歪みの主な原因は図４で説明した原因と推定される。ウィンドウＷ５においては、歪みの時間的な変動が相対的に大きいので、圧縮歪みの影響が現われていると推定される。ウィンドウＷ５において基準点は設定されていないが、補間演算によって基準線Ｌが特定されているので、やはり圧縮歪みの時系列の変化を表した曲線を表す。

次に、制御部１１０は、ステップＳ８で特定した基準線に基づいて、ステップＳ１で取得した歪みの測定値の時系列データを補正する（ステップＳ９）。具体的には、制御部１１０は、複数の時点の各時点について、歪みの測定値から基準値を差し引く。即ち、ステップＳ９の補正は、基準線Ｌによって表される歪みをゼロとするように、歪みの測定値を変換する処理である。ステップＳ９の補正により、図７Ｆのグラフで表される、歪みの補正値の時系列データが得られる。図７Ｆのグラフから分かるように、図５で説明した圧縮歪みの影響が低減され、例えば、最大の引っ張り歪みが、「＋ε１」よりも大きい「＋εａ」（≒＋ε１＋ε２）となる。

次に、制御部１１０は、ステップＳ９で得た歪みの補正値の時系列データに基づいて、所定の処理を実行する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０の処理は、車両の有無の検出を含み、更に、走行した車両の車軸重量、車軸数、速度、車種等の、車両の状態を特定する処理を含む。ステップＳ１０の処理は、歪みの補正値の時系列データを用いる点を除いて、従来と同じ手法で行われてよい。

以上説明したように、車両検出システム１によれば、橋梁２００の床版２２０に生じる圧縮歪みの影響が低減される。この結果、車両検出システム１によれば、橋梁２００を走行する車両３００を検出する上で有用な成分を精度良く特定することができる。
また、車両検出システム１によれば、温度歪みや振動等の原因で生じた歪みの影響を低減させることができる。図４，５では、橋梁２００を走行した車両を検出する上で不要な歪みが、圧縮歪みである場合を説明した。しかし、温度歪みや振動等の原因で生じた歪み、或いは、測定位置以外の位置の車両の走行に起因した歪みが、引っ張り歪みとして出現する場合もある。この場合でも、車両検出システム１において、図６で説明した方法で測定値の時系列データを補正する処理が行われることにより、橋梁２００を走行する車両３００を検出する上で有用な成分を精度良く特定することができる。

［第２実施形態］
上述した第１実施形態では考慮しなかったが、歪み計２１１，２１２を用いて測定される歪みには、ノイズ成分が定常的に含まれる。図８は、歪み計が測定する歪みの時系列の変化の一例を示すグラフである。図８に示すように、ノイズ成分による歪みは微小である。よって、例えば、歪みの測定値に対する閾値を設定し、当該閾値以下の歪みについてはノイズ成分とみなす、といった手法をとられることがある。しかし、この手法では、図８にＣ１，Ｃ２で示したような、多くのノイズ成分に対して引っ張り歪みが僅かに大きい測定値については、ノイズ成分に属するか、又は車両の走行に伴い生じた歪みであるかを正確に判別することが難しい。

そこで、この第２実施形態では、ノイズ成分を含む歪みの測定値から、車両の測定位置の通過に伴って生じた歪みを精度良く特定する手法を提案する。
本実施形態において、上述した第１実施形態と同じ符号を付した要素については、上述した第１実施形態と同一であるものとする。上述した第１実施形態で説明した要素と対応する要素については、符号の末尾に「Ａ」と付して表す。

図９は、本実施形態に係る車両検出システム１Ａの全体構成を示すブロック図である。図９に示すように車両検出システム１Ａは、車両検出装置１０Ａと、複数の歪み計からなる歪み計群２０とを備える。車両検出装置１０Ａのハードウェア構成、及び歪み計群２０の構成は、上述した第１実施形態と同じ構成である。

制御部１１０Ａは、車両の検出に関する機能として、測定値取得手段１１１と、基準値生成手段１１２と、補正手段１１３と、ノイズ分布特定手段１１５と、処理手段１１４Ａとに相当する機能を実現する。
ノイズ分布特定手段１１５は、補正手段１１３により生成された歪みの補正値の時系列データが示す歪みのうちの圧縮歪みの分布に基づいて、ノイズ分布を特定する。
処理手段１１４Ａは、通過期間特定手段１１４１を含む。通過期間特定手段１１４１は、歪みの補正値の時系列データにおける、ノイズ分布特定手段１１５により特定されたノイズ分布に属さない引っ張りを示す歪みの出現頻度に基づき、車両３００が測定位置を通過した通過期間を特定する。

次に、本実施形態の動作を説明する。
図１０は、車両検出装置１０Ａが実行する処理を示すフローチャートである。図１１Ａ，Ｂは、図１０に示す処理ステップの処理の具体例を説明する図である。図１１Ａ，Ｂに示す各グラフは、図６と同様、横軸が時間軸で、縦軸が歪みの測定値を表している。
まず、制御部１１０Ａは、歪みの補正値の時系列データを取得する（ステップＳ１１）。ここでは、制御部１１０Ａは、図８のグラフで表される歪みの補正値の時系列データを取得する。

次に、制御部１１０Ａは、ステップＳ１１で取得した歪みの補正値の時系列データを、時間軸上で複数の期間に区分する（ステップＳ１２）。ここではステップＳ１２において区分される期間の時間長を３秒間とするが、これとは異なる時間長でもよい。制御部１１０Ａは、図１１Ｂに示すように、歪みの補正値の時系列データを、時系列順に期間Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔ１１に区分する。

次に、制御部１１０Ａは、未処理の期間のうち、時間軸上で最も過去側の期間に着目する（ステップＳ１３）。まず、制御部１１０Ａは、期間Ｔ１に着目する。次に、制御部１１０Ａは、着目した期間において、圧縮歪みの分布に基づいてノイズ分布を特定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４では、制御部１１０Ａは、まず、着目した期間の歪みの補正値の時系列データを用いて、各補正値の出現頻度を、補正値の全体数に占める割合によって算出する。図１１Ａに示すように、ノイズ成分を示す歪みは定常的に発生するから、その出現頻度が高い。更に、振動に起因するノイズ成分は、微小であり、且つ測定値が正となる引っ張り歪みと、測定値が負となる圧縮歪みとが、ほぼ均等に発生する。これらを考慮すると、ノイズ成分の出現頻度の分布は、図１１Ａに範囲Ｘで示すような、正規分布を示すとみなすことができる。また、歪みの補正値に現われる圧縮歪みは、それらの全てをノイズ成分とみなすことができる。このため、測定値が負である圧縮歪みの分布を正側に反転することにより、図１１Ａに範囲Ｘで示すような、正規分布を示すノイズ成分の出現頻度が特定される。
上述した考えに従い、ステップＳ１４では、制御部１１０Ａは、着目した期間の圧縮歪みの分散を算出し、負側のノイズ分布を特定した後、特定したノイズ分布を正側に反転することにより、正負の両側におけるノイズ分布を特定する。

次に、制御部１１０Ａは、ステップＳ１３で着目した期間において、ノイズ分布に属さない歪みの出現頻度が閾値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５では、制御部１１０Ａは、着目した期間に含まれる補正値の全体数に対する、ノイズ分布に属さない補正値の数の割合が、閾値を超えているかどうかを判定する。ここでは、制御部１１０Ａは、ステップＳ１４で算出した分散から標準偏差を算出し、この標準偏差の３倍以上の隔たりを持つ補正値の数を計数し、計数した数が閾値を超えているかどうかを判定する。閾値は、例えば４％であるが、４％以外の値であってもよい。

期間Ｔ１においては歪みの測定値のほぼ全てがノイズ成分である。よって、制御部１１０Ａは、ステップＳ１５で「ＮＯ」と判定する。そして、制御部１１０Ａは、全ての期間について処理済みかどうかを判定する（ステップＳ１７）。ここでは、制御部１１０Ａは、ステップＳ１７で「ＮＯ」と判定し、ステップＳ１３の処理に戻る。

制御部１１０Ａは、期間Ｔ２〜Ｔ４の各期間においても、ノイズ分布に属さない歪みの出現頻度が閾値以下であると判定する（ステップＳ１５；ＮＯ）。制御部１１０Ａは、期間Ｔ５に着目した場合は、ノイズ分布に属さない歪みの出現頻度が閾値を超えていると判定する（ステップＳ１５；ＹＥＳ）。車両３００の車軸が測定位置を通過したときには、ノイズ分布に属さない補正値がある程度多くなる。よって、制御部１１０Ａは、ステップＳ１５で「ＹＥＳ」と判定した場合は、着目した期間（ここでは期間Ｔ５）を、車両３００の通過期間と特定する（ステップＳ１６）。同様に、制御部１１０Ａは、期間Ｔ６においても、車両３００の通過期間と特定する。制御部１１０Ａは、期間Ｔ７〜Ｔ１１の各期間においては、車両３００の通過期間と特定しない。

期間Ｔ１〜Ｔ１１について処理した後、制御部１１０Ａは、ステップＳ１７で「ＹＥＳ」と判定する。次に、制御部１１０Ａは、ステップＳ１６で特定した車両３００の通過期間の歪みの補正値の時系列データに基づいて、所定の処理を実行する（ステップＳ１８）。ここでは、制御部１１０Ａは、通過期間における歪みの測定値を用いて、ステップＳ１０で説明した処理を行う。ステップＳ１８において、制御部１１０Ａは、通過期間以外の期間については無視してよいため、処理の効率が上がる。

以上説明したように、車両検出システム１Ａでは、橋梁２００の床版２２０に生じた圧縮歪みの分布に基づいて、ノイズ分布を特定する。このため、車両検出システム１Ａによれば、測定位置を通過した車両の活加重に起因する歪みが、ノイズ成分に対して十分に大きくないような場合でも、橋梁２００を走行した車両３００を検出する上で有用な成分を精度良く特定することができる。

［変形例］
上述した実施形態は本発明の一実施形態であって、様々に変形されてもよい。以下に、上述した実施形態の変形例を示す。なお、以下に示す変形例は適宜、組み合わされてもよい。
（変形例１）
上述した第１実施形態では、制御部１１０（基準値生成手段１１２）は、最大圧縮点に基準点を設定していた。これに代えて、制御部１１０は、最大圧縮点が測定された時刻とその歪みとの組み合わせに基づいて所定の規則に従い特定される時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定してもよい。
例えば、最大圧縮点を示す測定値が、圧縮方向のノイズ成分の影響を受けている可能性がある。このため、制御部１１０は、最大圧縮点よりも所定量だけ引っ張り方向にずらした点を基準点に設定してもよい。この際に、制御部１１０は、上述した第２実施形態で説明した方法でノイズ分布を特定し、特定したノイズ分布に応じた量だけ最大圧縮点からずらした点を、基準点としてもよい。また、制御部１１０は、最大圧縮点を含むウィンドウにおいて、測定値が小さい順に、換言すると負方向に大きい順に所定割合（例えば１０％）の数の測定値の平均値を計算し、最大圧縮点から引っ張り方向にこの平均値の分だけずらした点を、基準点としてもよい。また、制御部１１０は、最大圧縮点の測定値に予め決められた値を加算した点を、基準点としてもよい。即ち、制御部１１０は、最大圧縮点の圧縮歪みに応じた基準点を設定すればよい。
また、制御部１１０は、歪みの時間的な変動が閾値以下の期間においても、歪みの統計量に基づいて特定される点から所定量だけ引っ張り方向にずらして、基準点を設定してもよい。
また、制御部１１０は、測定値の時間的な変動が閾値を超えたウィンドウのうち、最大圧縮点が属さないウィンドウ（例えば、図７ＣのウィンドウＷ５）においても、基準点を設定してもよい。即ち、制御部１１０は、全てのウィンドウにおいて、基準点を設定してもよい。この場合、制御部１１０は、例えば、着目したウィンドウ内で最大の圧縮を示した点、又は当該ウィンドウが割り当てられた期間の測定値の平均値が示す点を、基準点に設定する。

（変形例２）
上述した第１実施形態では、制御部１１０は、歪みの測定値と基準線との差分を計算して、歪みの測定値の時系列データを補正していた。これに代えて、制御部１１０は、歪みの測定値の時系列データを補正しなくてもよい。この場合、制御部１１０は、歪みの測定値の時系列データを補正する処理を行う外部装置に、生成した歪みの基準値の時系列データ（基準線を示すデータ）を出力してもよい。即ち、図１で説明した補正手段１１３及び処理手段１１４の機能が、制御部１１０で実現されなくてもよい。

（変形例３）
上述した第１実施形態において、制御部１１０がステップＳ２において割り当てる複数のウィンドウは、時間軸上の重なりを持たない。これに代えて、制御部１１０は、時間軸上の重なりを持つように複数のウィンドウを割り当ててもよい。
また、上述した第２実施形態において、制御部１１０ＡがステップＳ１２において区分する複数の期間は時間軸上の重なりを持たない。これに代えて、制御部１１０は、時間軸上の重なりを持つように複数の期間の割り当てを行ってもよい。

（変形例４）
車両検出システム１において、歪みの測定値の時系列データを複数の期間に区分し、各期間にウィンドウを割り当てる処理が行われなくてもよい。車両検出システム１では、歪みの変動量が相対的に大きい期間を、所定の基準に基づいて特定して、当該機関の基準点を設定すればよい。
車両検出システム１Ａにおいて、歪みの補正値の時系列データを複数の期間に区分する処理が行われなくてもよい。車両検出システム１Ａでは、任意の期間における、歪みの補正値の時系列データが示す歪みのうちの圧縮を示す歪みの分布に基づいて、ノイズ分布を特定すればよい。

（変形例５）
上述した第２実施形態の車両検出システム１Ａでは、歪みの補正値の時系列データに基づいて、車両３００の通過期間を特定した。これに代えて、車両検出システム１Ａでは、歪みの補正値ではなく、歪みの測定値の時系列データに基づいて、車両３００の通過期間を特定してもよい。例えば、交通路構造物の構造、或いは歪み計の配置位置等によっては、上述した第１実施形態で説明した圧縮歪みの影響を無視できる場合もあり得る。このような場合は、車両検出システム１Ａでは、歪みの測定値の時系列データを補正しなくてもよい。なお、この場合に車両検出システム１Ａの構成及び動作は、上述した第２実施形態の「歪みの補正値」を「歪みの測定値」に置き換えることによって説明することができる。

（変形例６）
上述した実施形態で説明した橋梁の構造、橋桁を構成する部材（橋梁部材）、歪み計の配置位置、及び使用した各数値は一例であり、適宜変更することができる。なお、歪み計２１１，２１２は、床版２２０に生じた歪みを測定可能であればよく、図２で説明した配置位置以外の位置に配置されていてもよい。

（変形例７）
上述した実施形態においては、車両検出システム１，１Ａが検出する車両が走行する交通路構造物が橋梁であるものとしたが、例えば、高架橋等の橋梁以外の交通路構造物の上の走行する車両が検出されてもよい。
なお、車両検出システム１，１Ａにより検出される車両の種別はトラック等の自動車に限られない。例えば、線路の上を走行する鉄道車両が車両検出システム１，１Ａにより検出されてもよい。

（変形例８）
制御部１１０又は１１０Ａが実現する各機能は、１又は複数のハードウェア回路により実現されてもよいし、１又は複数のプログラムを実行することにより実現されてもよいし、これらの組み合わせにより実現されてもよい。制御部１１０又は１１０Ａの機能がプログラムを用いて実現される場合、このプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスク（ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＦＤ（Flexible Disk））等）、光記録媒体（光ディスク等）、光磁気記録媒体、半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶した状態で提供されてもよいし、ネットワークを介して配信されてもよい。また、本発明は、データ生成方法として把握することも可能である。
本願の発明は、上述した実施形態に限定されることなく、請求の範囲に記載した発明の範囲内で種々の変形が可能であり、それらも本発明の範囲内に含まれることはいうまでもない。

１，１Ａ…車両検出システム、１０，１０Ａ…車両検出装置、１１０，１１０Ａ…制御部、１１１…測定値取得手段、１１２…基準値生成手段、１１３…補正手段、１１４，１１４Ａ…処理手段、１１４１…通過期間特定手段、１２０…インタフェース、１３０…記憶部、１４０…表示部、１５０…操作部、２０…歪み計群、２１０…上フランジ、２１１，２１２…歪み計、２２０…床版、２３０，２４０…ウェブ、２５０…下フランジ、３００…車両

Claims (7)

1. 車両が交通路を走行するときに前記交通路を構成する構造物の測定位置において生じる歪みの時系列データを用いて車両の走行を検出する車両検出システムに用いられる歪みの時系列データを生成するデータ生成装置であって、
   車両の車軸が当該車両の走行方向における前記測定位置を通過するときに前記測定位置に生じる歪みの方向を第１の方向とし、前記第１の方向と反対の歪みの方向を第２の方向とするとき、
   前記測定位置における歪みの測定値の時系列データを取得する測定値取得手段と、
   前記測定値取得手段が取得した時系列データが示す歪みの変動量が所定の基準を満たす期間において、前記測定値が前記第２の方向における最大の歪みを示す時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせ、又は当該時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせに基づいて所定の規則に従い特定される時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定し、当該基準点を用いて補間演算を行うことにより、前記測定位置における前記第２の方向における歪みの時系列データを生成する基準値生成手段と
   を備えることを特徴とするデータ生成装置。
2. 前記基準点を第１の基準点とするとき、
   前記基準値生成手段は、
   前記測定値取得手段が取得した時系列データを時間軸上で複数の期間に区分して、当該複数の期間のうちの前記変動量が所定の基準を満たす期間においては、当該期間内の時刻と当該期間における歪みの測定値の統計量との組み合わせを示す第２の基準点に設定し、前記第１の基準点、及び前記第２の基準点を用いて前記補間演算を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載のデータ生成装置。
3. 前記基準値生成手段が生成した前記第２の方向における歪みの時系列データに基づいて、前記測定値取得手段が取得した時系列データを補正する補正手段を備える
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のデータ生成装置。
4. 前記補正された時系列データが示す歪みのうちの前記第２の方向における歪みの分布に基づいて、ノイズ分布を特定するノイズ分布特定手段と、
   前記補正された時系列データにおける、前記ノイズ分布に属さない前記第１の方向における歪みの出現頻度に基づき、前記車両が歪み計の配置位置を通過した通過期間を特定する通過期間特定手段と
   を備えることを特徴とする請求項３に記載のデータ生成装置。
5. 車両が交通路を走行するときに前記交通路を構成する構造物の測定位置において生じる歪みの時系列データを用いて車両の走行を検出する車両検出システムに用いられる歪みの時系列データを生成するデータ生成方法であって、
   車両の車軸が当該車両の走行方向における前記測定位置を通過するときに前記測定位置に生じる歪みの方向を第１の方向とし、前記第１の方向と反対の歪みの方向を第２の方向とするとき、
   前記測定位置における歪みの測定値の時系列データを取得するステップと、
   前記取得するステップにおいて取得した時系列データが示す歪みの変動量が所定の基準を満たす期間において、前記測定値が前記第２の方向における最大の歪みを示す時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせ、又は当該時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせに基づいて所定の規則に従い特定される時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定し、当該基準点を用いて補間演算を行うことにより、前記測定位置における前記第２の方向における歪みの時系列データを生成するステップと
   を備えることを特徴とするデータ生成方法。
6. 車両が交通路を走行するときに前記交通路を構成する構造物の測定位置において生じる歪みの時系列データを用いて車両の走行を検出する車両検出システムに用いられる歪みの時系列データを生成するコンピュータに、
   車両の車軸が当該車両の走行方向における前記測定位置を通過するときに前記測定位置に生じる歪みの方向を第１の方向とし、前記第１の方向と反対の歪みの方向を第２の方向とするとき、
   前記測定位置における歪みの測定値の時系列データを取得するステップと、
   前記取得するステップにおいて取得した時系列データが示す歪みの変動量が所定の基準を満たす期間において、前記測定値が前記第２の方向における最大の歪みを示す時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせ、又は当該時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせに基づいて所定の規則に従い特定される時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定し、当該基準点を用いて補間演算を行うことにより、前記測定位置における前記第２の方向における歪みの時系列データを生成するステップと
   を実行させるためのプログラム。
7. 車両が交通路を走行するときに前記交通路を構成する構造物の測定位置において生じる歪みの時系列データを用いて車両の走行を検出する車両検出システムに用いられる歪みの時系列データを生成するコンピュータに、
   車両の車軸が当該車両の走行方向における前記測定位置を通過するときに前記測定位置に生じる歪みの方向を第１の方向とし、前記第１の方向と反対の歪みの方向を第２の方向とするとき、
   前記測定位置における歪みの測定値の時系列データを取得するステップと、
   前記取得するステップにおいて取得した時系列データが示す歪みの変動量が所定の基準を満たす期間において、前記測定値が前記第２の方向における最大の歪みを示す時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせ、又は当該時刻と当該時刻における歪みの測定値との組み合わせに基づいて所定の規則に従い特定される時刻と歪みとの組み合わせを示す基準点を設定し、当該基準点を用いて補間演算を行うことにより、前記測定位置における前記第２の方向における歪みの時系列データを生成するステップと
   を実行させるためのプログラムを持続的に記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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