JP7643271B2 - 架線設備計測装置および架線設備計測方法 - Google Patents

Description

本発明は、架線設備計測装置および架線設備計測方法に関する。

電車線の軌道上に架設した架空電車線方式における架線設備は、一般的に、トロリ線と、トロリ線を吊り下げる吊架線を含んでいる。トロリ線は、ハンガ等の架線金具によって吊架線から吊り下げられている。電車がパンタグラフによって受電し正常に運転が行われるためには、パンタグラフに電力を供給する架線設備が設計どおりの位置に敷設されていなければならない。電車の正常な運転を担保するため、これらの架線設備の位置を測定することが求められている。

特許文献１では、架線設備の位置を測定するため２台の測域センサを使用し、架線の偏位と高さを計測している。この文献は、データに欠損があった場合、適正に欠落箇所を補完する方法を開示している。

特開２０１４－１６９９３６号公報

通常、センサは計測誤差を含み得るので、特許文献１における計測精度をさらに向上するためには、センサ自体に含まれる計測誤差を考慮したうえで、計測データに補正をすることが考えられる。ここで、センサの計測誤差は計測対象物の表面素材によっても変化するため、誤差を補正する場合、計測物によって補正値を使い分ける必要がある。また、補正値を算出するためのキャリブレーションデータを、計測対象物の種類に応じて予め取得する必要が生じる。そのため、精度を高めるために作業が繁雑になる恐れがある。

本発明は、上述した実情に鑑みてなされたものであり、本発明が解決しようとする課題は、誤差を補正するためのキャリブレーション作業を省略できる、高精度で作業効率のよい架線設備計測装置および架線設備計測方法を提供することである。

本発明は、上記課題を解決するため、以下の手段を採用する。
すなわち、本発明の架線設備計測装置は、複数の測域センサと、前記複数の測域センサからの測域データから架線設備の位置を推定する推定装置と、を備え、前記推定装置は、前記測域データのデータ群の種類を識別するデータ群識別部と、前記データ群識別部の識別結果に基づいて前記データ群を表現する代表値を算出する代表値算出部と、前記代表値から架線設備の位置を推定する位置推定部と、を備える。
本発明によれば、推定装置により、各測域センサから得られた測域データから代表値を算出し、この代表値から架線設備の位置を推定するので、精度が高い架線設備の位置を効率良く得ることができる。

本発明の一態様では、前記データ群識別部は、前記データ群が、一点に近い範囲内に集合しているデータ群であるか、直線で近似される領域内のデータ群であるか、を識別する。
この一態様では、測域センサから得られたデータ群を、一点に近い範囲内に集合しているデータ群であるか、直線で近似される領域内のデータ群であるか、を識別するので、データ群を明確に識別することができる。

本発明の一態様では、前記代表値算出部は、前記データ群が、一点に近い範囲内に集合しているデータ群であるときに、前記データ群の平均値を代表値として算出し、前記データ群が、直線で近似される領域内のデータ群であるときに、前記直線の式を代表値として算出する。
この一態様では、データ群の種類に応じて、データ群の平均値か、データ群を近似する直線の式を代表値として算出するので、データ群の種類に基づいて適切な代表値を算出できる。

本発明の一態様では、前記位置推定部は、前記代表値が前記データ群の平均値であるときに、前記測域センサの原点と前記代表値の２点を通る直線の式を算出し、各測域センサの前記２点を通る直線の互いの交点に基づいて前記架線設備の位置を推定し、前記代表値が前記直線の式であるときに、各測域センサの前記代表値の直線の式に基づいて前記架線設備の位置を推定する。
この一態様では、データ群の種類に応じて、各測域センサの直線の式の交点に基づくか、代表値の直線の式に基づいて架線設備の位置を推定するので、架線設備の種類に応じて架線設備の位置を適確に精度よく推定することができる。

本発明の架線設備計測方法は、複数の測域センサで測域データを取得すること、前記測域データのデータ群の種類を識別すること、識別した前記データ群の種類に基づいて前記データ群から代表値を算出すること、算出した前記代表値から架線設備の位置を推定すること、を含む。
本発明によれば、各測域センサから得られた測域データから代表値を算出し、この代表値から架線設備の位置を推定するので、精度が高い架線設備の位置を効率良く得ることができる。

本発明の一態様では、前記データ群の種類を識別することは、前記データ群が、一点に近い範囲内に集合しているデータ群であるか、直線で近似される領域内のデータ群であるか、を識別すること、を含む。
この一態様では、測域センサから得られたデータ群を、一点に近い範囲内に集合しているデータ群であるか、直線で近似される領域内のデータ群であるか、を識別するので、データ群を明確に識別することができる。

本発明の一態様では、前記代表値を算出することは、前記データ群が、一点に近い範囲内に集合しているデータ群であるときに、前記データ群の平均値を代表値として算出し、前記データ群が、直線で近似される領域内のデータ群であるときに、前記直線の式を代表値として算出すること、を含む。
この一態様では、データ群の種類に応じて、データ群の平均値か、データ群を近似する直線の式を代表値として算出するので、データ群の種類に基づいて適切な代表値を算出できる。

本発明の一態様では、前記架線設備の位置を推定することは、前記代表値が前記データ群の平均値であるときに、前記測域センサの原点と前記代表値の２点を通る直線の式を算出し、各測域センサの前記２点を通る直線の互いの交点に基づいて前記架線設備の位置を推定し、前記代表値が前記直線の式であるときに、各測域センサの前記代表値の直線の式に基づいて前記架線設備の位置を推定すること、を含む。
この一態様では、データ群の種類に応じて、各測域センサの直線の式の交点に基づくか、代表値の直線の式に基づいて架線設備の位置を推定するので、架線設備の種類に応じて架線設備の位置を適確に精度よく推定することができる。

本発明によれば、誤差を補正するためのキャリブレーション作業を省略できる、高精度で作業効率のよい架線設備計測装置および架線設備計測方法を提供することができる。

本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の構成を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の構成を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の測域センサによる架線設備位置の測定を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の測域センサによる架線設備位置の測定を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備の位置の算出方法を示す図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の測域センサによる架線設備位置の測定を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の測域センサによる架線設備位置の測定を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の測域センサによる架線設備位置の測定を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の測域センサによる架線設備位置の測定を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の測域センサによる架線設備位置の測定を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の測域センサによる架線設備位置の測定を示す模式図である。 本発明の実施形態に係る架線設備の位置の算出方法を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
（実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の構成を示す模式図である。図４は、本発明の実施形態に係る架線設備計測装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る架線設備計測装置１は、複数の測域センサ３と、複数の測域センサ３からの測域データから架線設備の位置を推定する推定装置５と、を備えている。本実施形態における測域センサ３は、車両２５の車両屋根２７上に３つの測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃが設けられている。図１は、車両の進行方向に対して垂直な面を表しており、測域センサ３は、車両屋根２５上のこの同一面上に原点が位置するように配置されている。

図５は、測域センサ３の架線設備位置の測定を説明する図である。測域センサ３は、検出物の位置を測定するセンサで、例えばレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）等を用いることができる。レーザレンジファインダは、レーザ光線の投射方向を一定の角度で変更し、反射光が検出された時の角度から、検出物が存在する方向を表す角度データを生成し、レーザ光線を投射してから反射光を検出するまでの時間から、検出物までの距離を表す距離データを生成する。図５に示すように、測域センサ３は、センサの原点Ｊ（センサの光源）から扇状に車両屋根２７上の空間面内をレーザでスキャンし、トロリ線１９に対応するデータ群Ｔの複数の角度θと距離ｄを得る。

図４に示すように、推定装置５は、測域データ１５を保存し、その測域データ１５の種々の処理結果を保存するデータ保存部７と、測域データ１５のデータ群の種類を識別するデータ群識別部９と、このデータ群識別部９の識別結果に基づいて、データ群を表現する代表値を算出する代表値算出部１１と、この代表値から架線設備の位置を推定する位置推定部１３と、を備えている。推定装置５は、例えばパーソナルコンピュータ等の情報処理装置であってよい。それぞれの機能ブロックは、上記情報処理装置内のＣＰＵやＧＰＵによって実行されるソフトウェア、プログラムであってよい。データ保存部７は、情報処理装置に搭載されるＨＤＤ（ハードデスクドライブ）やＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）等の記憶装置で構成されてよい。

図３は、本実施形態における架線設備計測装置１の動作を示すフローチャートである。この図３と図１、図４とを参照して、本実施形態における架線設備計測装置１の動作について処理順に説明する。
（１）架線設備計測装置１が動作を開始すると（Ｓ００）、測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃは、それぞれ測域データ１５を取得する（Ｓ０１）。
（２）取得した測域データ１５は、図４に示す推定装置５のデータ保存部７に送られ保存される。推定装置５では、図３のフローチャートのＳ０２とＳ１０に示す架線設備の計測対象の数だけ繰り返すループ処理と、Ｓ０３とＳ０７に示すセンサの台数だけ繰り返すループ処理とが行われる。

（３）測域データ１５は、データ群識別部９に出力され（Ｓ０４）、データ群識別部９は、後に詳述する測域データ１５のデータ群の種類が、一点に近い範囲内に集合しているデータ群であるか、直線で近似される領域内のデータ群であるか、その識別結果をデータ保存部７に送信し保存する（Ｓ０５）。

（４）測域データ１５とデータ群の識別結果とは、代表値算出部１１に送られ、代表値算出部１１は、後に詳述するように、データ群が、一点に近い範囲内に集合しているデータ群であるときに、データ群の平均値を代表値として算出し、データ群が、直線で近似される領域内のデータ群であるときに、直線の式を代表値として算出し、その代表値をデータ保存部７に送信し保存する（Ｓ０６）。

（５）上記の（３）と（４）の処理をセンサの台数分繰り返す（Ｓ０３～Ｓ０７のループ）。
（６）センサごとの代表値が位置推定部１３に送られ（Ｓ０８）、位置推定部１３では、後に詳述するが、上述の処理（４）で得られた代表値がデータ群の平均値であるときに、測域センサの原点と代表値の２点を通る直線の式を算出し、各測域センサの２点を通る直線の互いの交点に基づいて架線設備の位置を推定し、代表値が直線の式であるときに、各測域センサの代表値の直線の式に基づいて架線設備の位置を推定する（Ｓ０９）。
（７）上記の（５）の処理（Ｓ０３～Ｓ０７のループ）と（６）の処理を計測対象の架線設備の数分繰り返す（Ｓ０２～Ｓ１０のループ）。
（８）架線設備の位置推定が、計測対象の数だけ処理が終わると一連の動作の終了となる（Ｓ１１）。

＜データ群の種類の識別＞
次に、上記（３）の処理におけるデータ群の種類の識別について説明する。図９～図１３は、架線設備１７によって得られる測域データを説明する為の図である。これらの図では、架線設備１７は、トロリ線１９、吊架線２１、ハンガ２３、から構成されている。ここで、データ群の種類の識別とは、上述の図５に示すトロリ線１９によって得られる測域データ１５のデータ群Ｔであるか、図９に示す架線金具（ハンガ）２３によって得られる測域データ１５のデータ群Ｓであるか、を識別することである。

図５に示すトロリ線１９によるデータ群Ｔであることの識別は、一点に近い範囲内に集合しているデータ群であるか否かにより行われる。データ群座標の平均値と分散とが予め定められた範囲内である場合、トロリ線１９によるデータ群Ｔであると識別する。または、データ群Ｔの信頼楕円Ｈの長短径比から識別してもよい。図８は、トロリ線１９と吊架線２１が存在する場合の例を示している。図８に示すように、データ群Ｔ´は吊架線２１に対して得られている。トロリ線１９であるか、吊架線２１であるか、の判断は、高さ方向の平均値の値によって行われる。また、正確なデータを得るためには、外れ値を除外する処理を行ってよい。この場合、単純に最大、最小値を除外する処理や、マハラノビス距離を用いた、二次元正規分布の信頼楕円Ｈ、Ｈ´の範囲を使って外れ値を検出してもよいし、よりロバストなＭＳＤ（ＭｏｄｉｆｉｅｄＳｔａｈｅｌ－Ｄｏｎｏｈｏ）やＦａｓｔ－ＭＣＤ（ＭｉｍｉｍｕｍＣｏｖａｒｉａｎｃｅＤｅｔｅｒｍｉｎａｎｔ）などの処理を採用してもよい。

図９に示す架線金具（ハンガ）２３によるデータ群Ｓであることの識別は、データ群座標の平均値と分散が予め定められた範囲内であるかにより行われる。ハンガは平均値がトロリ線と吊架線の中間にあり、分散は高さ方向に大きく水平方向に小さい。あるいは、直線近似式を求めその相関係数を求め、予め定められた閾値以上であれば、架線金具（ハンガ）２３によるデータ群Ｓであると識別してもよい。外れ値の除外については、マハラノビス距離を用いた、直線近似の信頼区間を使って外れ値を検出してもよいし、よりロバストなＭＳＤ（ＭｏｄｉｆｉｅｄＳｔａｈｅｌ－Ｄｏｎｏｈｏ）やＦａｓｔ－ＭＣＤ（ＭｉｍｉｍｕｍＣｏｖａｒｉａｎｃｅＤｅｔｅｒｍｉｎａｎｔ）などの処理を採用してもよい。

＜代表値の算出＞
次に、上記（４）の処理における代表値の算出について説明する。上記（３）の処理において、データ群の統計値により、一点に近い範囲内にあるデータ群であると識別された場合、データ群の座標の平均値を代表値として算出する。あるいは他の代表値の例としては、図５に示すように、角度の中央値θと当該角度における距離ｄとを代表値としてもよい。代表値の算出は、センサごとに行うが、少なくともセンサが車両の左右に設置された場合は、各センサのデータ群を合わせてから距離ｄと角度θを求めてもよい。この代表値の算出には、上述した外れ値の除去が行われた後のデータ群のデータが使用される。

図９に示すように、データ群Ｓが、直線で近似される領域内のデータ群であるときには、近似された直線の式の係数を代表値として算出する。あるいは簡単な計算例としては、データ群のｘ座標（紙面左右方向の座標）の平均値ｍを計算し、ｘ＝ｍを代表値としてもよい。この代表値の算出には、上述した外れ値の除去が行われた後のデータ群のデータが使用される。

＜架線設備の位置の推定＞
次に、上記（６）の処理における架線設備の位置の推定について説明する。まず、代表値がデータ群の平均値であるときについて説明する。図６は、本実施形態における３つの測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃによる架線設備位置の測定を示す図である。図６に示すように、上記（４）の処理において、各測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃによって得られた代表値ｕ１、ｕ２，ｕ３が一点に近い範囲内に集合しているデータ群からの代表値であるとき、位置推定部１３では、各測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃの原点Ｊ１、Ｊ２、Ｊ３と前記代表値ｕ１、ｕ２，ｕ３の２点を通る直線の式を各測域センサについて算出する。

具体的に、測域センサ３ａを例にとって直線式の算出を説明する。センサ光源（センサ原点）Ｊ１と架線位置の代表値ｕ１を結んだ線は、車両中心、車両屋根上を原点Ｏとするｘｙ座標軸上に示した場合、以下の式で表すことができる。

この時、直線の傾きａ_１は、架線までの角度θ_１より、次の式で求めることができる。

また、［数１］の直線は、センサ光源（ｗ_１,ｈ_１）を通る傾きａ_１の直線であることから、ｂ_１は以下の式で求められる。

なおθ_１＝９０°の場合、［数１］の式は次のようになる。

これを残りのセンサに対しても同様に行い、図６に示すように［数１］または［数４］の直線の式を算出する。図６に示すようにそれぞれの測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃに対応する直線Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３の式が得られる。図７は、図６のトロリ線１９の部分を拡大した図である。すべての測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃに対し直線Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３の方程式を算出後、図７に示したような各直線の交点Ａ、Ｂ、Ｃの座標Ａ（ｘ_ａ，ｙ_ａ）、Ｂ（ｘ_ｂ，ｙ_ｂ）、Ｃ（ｘ_ｃ，ｙ_ｃ）を算出する。

ここで、直線Ｅ１：ｙ＝ａ_１ｘ＋ｂ_１とＥ３：ｙ＝ａ_３ｘ＋ｂ_３の交点Ａ（ｘ_ａ，ｙ_ａ）は以下の式で求められる。

同様に、交点Ｂ（ｘ_ｂ，ｙ_ｂ）と交点Ｃ（ｘ_ｃ，ｙ_ｃ）を求めることで、三点ＡＢＣの位置を求めることができる。なお、計測結果の妥当性については、交点とセンサ光源の距離が、センサでの計測距離ｄ±許容誤差範囲の中に納まれば、妥当であると判断できる。ここで、この三点ＡＢＣの重心座標Ｇ（ｘ_ｇ、ｙ_ｇ）が架線の偏位、高さとなるため、以下の式を用いてＧの座標位置を算出する。

これにより、キャリブレーションデータを必要とせず、高精度な架線の偏位・高さ計測が可能となる。

次に、代表値が直線の近似式であった場合の架線設備の位置の推定について説明する。前述したように、図９～図１３は、架線設備１７によって得られる測域データを説明するための図であって、これらの図では、架線金具２３からのデータのデータ群が得られている。図９、図１０、図１１は、それぞれ測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃによって得られるデータ群を表している。図９、図１０、図１１に示すように、上記（４）の処理において、各測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃによって得られた代表値が直線の近似式であるとき、位置推定部１３では、次の処理が行われる。

架線金具２３は厚みがある分、左右のセンサで計測位置に差が生じてしまう（図９～図１１）。図９、図１０に示すように、測域センサ３ａ、３ｂでは、架線金具２３の左側のデータ群を得ることができる。図１１に示すように、測域センサ３ｃでは、架線金具２３の右側のデータ群を得ることができる。このデータ群の出現位置に基づき、図１２に示すように、測域センサ３ａ、３ｂで得られたデータ群をひとまとめにして、左側の近似直線Ｌを算出する。一方、図１３に示すように、測域センサ３ｃで得られたデータ群からは、右側の近似曲線Ｒを算出する。最後に図１４に示すように、これらの近似直線ＬとＲからその中心の直線Ｃを求めると、この直線Ｃが架線金具２３の位置の推定値となる。このように、中心データを求めることで、キャリブレーションを行うことなく架線金具２３の位置を算出することが可能となる。

以上述べたように、本実施形態では、複数の測域センサ３からの測域データ１５のデータ群を識別し、この識別結果に基づいて代表値を算出し、この代表値から架線設備１７の位置の推定を行う。したがって、誤差を補正するためのキャリブレーション作業を省略でき、高精度で作業効率のよい架線設備計測装置および架線設備計測方法を提供することができる。代表値は、データ群の識別結果に基づいて算出するので、トロリ線１９、吊架線２１、架線金具２３の形状に対応した適切な位置の把握ができる。また、複数の測域センサ３のデータを全て使用して架線設備の位置の推定が行われるので、推定値の精度を高めることができる。誤差補正のため、予めキャリブレーションデータを作成する必要が無いので、作業を省力化し、作業効率を向上することができる。

（変形例）
図２、図８は、本変形例を示す架線設備計測装置１０を示す図である。本変形例における測域センサ３は、車両２５の車両屋根２７上に４つの測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄが設けられている。上述の実施形態のように３台の測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃで計測していた場合、架線設備の位置によっては吊架線２１がトロリ線１９の陰となって計測できない場合がある。これを避けるため、図８のように４台の測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄにより計測を行う。これにより、一部の測域センサで計測ができなかった場合でも、残りの測域センサの計測結果から架線の偏位・高さを算出することができる。

図８において、測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃは、吊架線２１の計測が可能であるが、測域センサ３ｄは、トロリ線１９の陰になり、吊架線２１の計測ができない。したがってこの場合は、測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃの測域データを使用し、上述の実施形態と同様の処理により、架線設備の位置の推定が行われる。したがって、計測不能となる場合を回避し、計測精度の低下を抑止して確度の高い架線設備の計測が可能となる。トロリ線１９又は、吊架線２１の計測において、４つの測域センサ３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄのデータが全て得られた場合は、三角形の重心ではなく、それぞれの測域センサから得られた４つの直線の交点によって形成された四角形の重心を架線設備の位置の推定値として求めてよい。また、測域センサの台数は、これに限定されず、さらに可能な場合は追加してもよい。この場合は、測域センサから得られた直線の交点による多角形の重心を架線設備の位置の推定値として求めてよい。また、測域センサが２台の場合は、各測域センサと代表値を結ぶ直線の交点を架線設備の位置の推定値として求めてよい。

１、１０ 架線設備計測装置
３、３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ 測域センサ
５ 推定装置
９ データ群識別部
１１ 代表値算出部
１３ 位置推定部
１５ 測域データ

Claims (2)

1. 複数の測域センサと、
   前記複数の測域センサからの測域データから架線設備の位置を推定する推定装置と、を備え、
   前記推定装置は、
   前記測域データのデータ群が、トロリ線によるデータ群であるか、それとも、架線金具によるデータ群であるかを識別するデータ群識別部と、
   前記測域データのデータ群が前記トロリ線によるデータ群である場合には、データ群の特定の位置を示す代表値を算出し、前記測域データのデータ群が前記架線金具によるデータ群であると識別された場合には、前記測域データのデータ群を直線近似した際の近似直線を示す代表値を算出する代表値算出部と、
   前記測域データのデータ群が前記トロリ線によるデータ群である場合には、前記複数の測域センサと代表値を結ぶ直線の交点を用いて、前記架線設備の位置を推定し、前記測域データのデータ群が前記架線金具によるデータ群であると識別された場合には、前記複数の測域センサのデータ群を直線近似した際に得られた、対向する近似直線の中心線を用いて、前記架線設備の位置を推定する位置推定部と、を備える、架線設備計測装置。
2. 複数の測域センサで測域データを取得すること、
   前記測域データのデータ群が、トロリ線によるデータ群であるか、それとも、架線金具によるデータ群であるかを識別すること、
   前記測域データのデータ群が前記トロリ線によるデータ群である場合には、データ群の特定の位置を示す代表値を算出し、前記測域データのデータ群が前記架線金具によるデータ群であると識別された場合には、前記測域データのデータ群を直線近似した際の近似直線を示す代表値を算出すること、
   前記測域データのデータ群が前記トロリ線によるデータ群である場合には、前記複数の測域センサと代表値を結ぶ直線の交点を用いて、架線設備の位置を推定し、前記測域データのデータ群が前記架線金具によるデータ群であると識別された場合には、前記複数の測域センサのデータ群を直線近似した際に得られた、対向する近似直線の中心線を用いて、前記架線設備の位置を推定すること、
   を含む架線設備計測方法。

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