WO2019171821A1 - 列車位置推定装置 - Google Patents

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雄飛 堤
小田　篤史
勝田　敬一
和男 徳山
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株式会社日立製作所
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    • B61L2205/04—Satellite based navigation systems, e.g. global positioning system [GPS]

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus for detecting the position of a train.
  • the vehicle position information is required to run the train along the predetermined speed pattern.
  • a method of measuring the vehicle position there is a method of calculating the distance by integrating the speed measured by the speed sensor, but it is inevitable that the integration error caused by the deviation of the wheel diameter of the train is accumulated. Therefore, a method of correcting an error by installing a ground element storing position information in a gauge and reading out the position information when a train passes over it is widely used.
  • Patent Document 1 discloses an invention in which a search range of a database is dynamically limited using features on input sensor data.
  • a map reference area is set around the latest self position, a similar image of the current image is searched from the image in the map within the area, and the self position is estimated based on the distribution.
  • the accuracy of self-position estimation can be improved and the processing load can be reduced in any driving environment.
  • one of the representative train position estimation devices of the present invention is installed in a vehicle traveling on a traveling road, measures the peripheral shape at the current point of the vehicle, and measures the measured peripheral shape data
  • a peripheral shape measuring unit that outputs the measured peripheral shape data
  • a map storage unit that stores reference peripheral shape data that is data of the peripheral shape at each position measured in advance, and the measured peripheral shape data and the reference peripheral shape
  • a train position estimation device for calculating the position of the vehicle by comparing data, and an activation position estimation unit for storing the existence probability of the position of the vehicle, and the reference peripheral shape data at the position in descending order of the existence probability
  • the map reading section determining device for outputting the measured peripheral shape data and the reference peripheral shape data output by the map reading section determining device, and the difference There is achieved by providing a matching processing unit for outputting a position equal to or less than a predetermined threshold.
  • the peripheral shape data at a position where the vehicle exists is preferentially read and compared with the current peripheral shape data. Therefore, the time required for the processing can be shortened.
  • the block diagram which shows the structural example of the train position estimation apparatus in 1st embodiment.
  • Example of probability distribution stored in the activation position estimation unit in the first embodiment Example of comparison by the matching processing device in the first embodiment
  • the flowchart which shows the example of the procedure of the position estimation in 1st embodiment
  • the vehicle 100 is equipped with a peripheral shape measuring unit 101 that measures the peripheral shape of the host vehicle.
  • the mounting position of the peripheral shape measuring unit 101 is set so that the peripheral shape data of the vehicle can be measured over a wide range. For example, it is installed on the front of the vehicle or on the top of the vehicle.
  • the peripheral shape measuring unit 101 has a function of measuring the peripheral shape near the vehicle at the current location as two-dimensional or three-dimensional coordinate information.
  • An example of means for measuring the peripheral shape is LiDAR.
  • LiDAR can measure the peripheral shape near the current vehicle by irradiating light in each direction and calculating the distance from the time it takes for the light to be reflected back to the object.
  • the means for measuring the peripheral shape near the current vehicle is not limited to LiDAR, and a millimeter wave radar or a camera may be used.
  • the map storage unit 102 has a function of holding and outputting peripheral shape data (map) at each position.
  • the peripheral shape data at each position can be acquired by measuring the peripheral shape data for each position in advance by the peripheral shape measuring unit 101 or the like.
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • the activation position estimation unit 103 has a function of storing a probability distribution that is a probability distribution of the vehicle existing at each position on the track.
  • FIG. 2 shows an example of the probability distribution stored in the activation position estimation unit 103.
  • the probability distribution that the vehicle is present at each position is calculated from the train schedule / operation plan, actually measured travel data, and vehicle berthing information. In general, there is a high probability around stations and indwelling lines. This probability distribution may be calculated in advance, or may be calculated (in real time or in advance) by the activation position estimation unit 103.
  • the information obtained from the information on the station where the berth is allowed and the detained line, and whether the berthing train is set in the train schedule is listed.
  • the train existence probability of a station with a berthing plan Increases the probability that a train will be present (hereinafter referred to as the train existence probability of a station with a berthing plan) for a station or detained line where a train staying in the train schedule is set.
  • the probability that a train will be present (hereinafter referred to as the train existence probability for a station without a plan) Lower than the existence probability.
  • the probability that a train exists is set lower than the train existence probability of a station with an unplanned stay and the train existence probability of a station without a staying plan.
  • the map readout section determination device 104 has a function of outputting the map output from the map storage unit 102 to the matching processing device 105 in the order of the position having the highest probability of existence.
  • the matching processing device 105 compares the peripheral shape data of the current location output from the peripheral shape measuring unit 101 with the peripheral shape data at each position output from the map reading section determining device 104, and calculates a difference.
  • FIG. 3 shows an example of comparison processing in the matching processing device 105.
  • the peripheral shape data of the current location output from the peripheral shape measuring unit 101 is compared with the peripheral shape data output from the map reading section determination device 104, and a difference is calculated. If the difference is smaller than a predetermined threshold, the position is output as the estimated position.
  • NDT Normal Distributions Transform
  • This process is performed when the vehicle 100 is started, but is not limited thereto, and may be performed as necessary.
  • step S11 the peripheral shape data of the current point is output from the peripheral shape measuring unit 101.
  • step S12 the map reading section determination device 104 reads the peripheral shape data from the map storage unit 102 in the order of the position having the highest probability distribution, based on the probability distribution data from the activation position estimation unit 103.
  • step S13 the matching processing device 105 compares the surrounding shape data of the current location with the surrounding shape data output from the map reading section determining device 104, and calculates a difference.
  • step S14 the difference is compared with a predetermined threshold value. If the difference is smaller than the threshold value, the process proceeds to step S15. If the difference is larger than the threshold value, the process returns to step S12, and the next order map is read.
  • step S15 the position determined in step S14 is output as the estimated position.
  • the peripheral shape data of the position where the vehicle exists and having a high probability distribution is preferentially read, By comparing with the peripheral shape data, the time required for the processing can be shortened.
  • the position estimation procedure of the present embodiment may be performed as necessary not only when the vehicle is started, but also when the vehicle loses the current position information or when the current position information is updated. .
  • the activation position estimation unit 103 stores the position where the vehicle has previously lost the current position information, calculates the probability of losing the current position information for each position, You may output as probability distribution which is distribution of the probability which exists in a position.
  • the activation position estimation unit 103 may store the “existence probability at the time of vehicle activation” and the “existence probability at the time of vehicle position loss (probability of position loss)” separately.
  • the map reading section determination device 104 selects “the existence probability at the time of starting the vehicle” at the time of map matching at the time of starting, and outputs the reference peripheral shape data in descending order of the “the existence probability at the time of starting the vehicle”.
  • the map reading section determination device 104 selects “existence probability at the time of vehicle position loss (probability of position loss)” in map matching at the time of position loss and selects “existence probability at the time of vehicle position loss (position loss).
  • the control peripheral shape data is output in descending order. According to such a process, it is possible to adaptively switch the existence probability to be used at the time of activation and at the time of position loss, and the time required for map matching can be shortened.
  • the map reading section determination device 104 may include GPS position detection means, determine a GPS detection error, and determine whether the detection error is larger than a predetermined amount (or undetectable). In this case, when the GPS detection error is larger than a predetermined amount (or cannot be detected), the map reading section determination device 104 outputs the control peripheral data in descending order of the existence probability output by the activation position estimation unit 103. . Furthermore, in the other cases (when the GPS detection accuracy is reliable), the map reading section determination device 104 outputs the reference peripheral shape data in the order of the position detected by the GPS position detection means. According to such processing, the time required for map matching can be shortened even in a situation where the GPS detection error is large (or undetectable).
  • this invention is not limited to an above-described Example, Various deformation
  • transformation are possible.
  • the embodiments have been described in detail in order to easily explain the present invention. Therefore, the present invention is not limited to the one having all the configurations described.
  • a part of the configuration of a certain embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment. It is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.

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Abstract

予め定められた軌道を走行する車両に設置され前記車両の現在地点における周辺形状を計測する周辺形状計測部と、　予め計測した各位置における周辺形状データを記憶する地図記憶部を備えて、前記車両の位置を算出する列車位置推定装置であって、　前記車両の位置の存在確率を記憶する起動位置推定部と、　前記存在確率の高い順にその位置における周辺形状データを出力する地図読出区間決定装置と、　前記現在地点の周辺形状データと読み出した周辺形状データとを比較し、その差分が予め定めた閾値以下となる位置を出力するマッチング処理装置と　を備えることを特徴とする列車位置推定装置。

Description

列車位置推定装置
　本発明は、列車の位置を検知する装置に関する。
　事前に定めた速度パターンに沿って列車を走行させるためには自車位置情報が必要である。自車位置を計測する方法として、速度センサで計測した速度を積分して距離を算出する方法があるが、列車の車輪径の偏差によって発生する積分誤差の蓄積を避けられない。そこで、位置情報を記憶した地上子を軌間に設置し、その上を列車が通過する際に位置情報を読み出すことによって、誤差を補正する方法が広く用いられている。
　一方、地上子は軌間に設置するため、設置コストおよびメンテナンスコストを要するという課題がある。この方法の代わりに、カメラやＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、Ｌａｓｅｒ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）を用いて、現在の周辺形状データを取得し、事前に記憶した各位置における周辺形状データとの比較を行うことによって位置を算出するマップマッチング技術が開発されている。
　マップマッチングによって位置を算出する際には、マッチング処理の負荷を軽減するために、データベースの探索範囲をＧＰＳなど他の位置計測手段から求めた推定位置周辺に限定することが一般的である。
　特許文献１では、データベースの探索範囲を、入力センサデータ上の特徴を使って、探索範囲を動的に限定する発明が開示されている。この特許文献１には「最新自己位置を中心に地図参照エリアを設定し、前記エリア内で現在の画像の類似画像を地図中の画像から検索し、その分布をもとに自己位置を推定することで、任意の走行環境において、自己位置推定の確度を向上し、処理負荷を低減できる。」と記載されている。
特開２０１６－１６２０１３号公報
　しかしながら、推定位置の誤差が大きい場合には、正確な位置を算出することができなくなる。また、データベース上に特徴点をもつデータが多く存在している場合、不要に探索範囲を拡大してしまうため、マッチング処理に時間を要するという課題がある。
　上記課題を解決するために、代表的な本発明の列車位置推定装置の一つは、走行路を走行する車両に設置され前記車両の現在地点における周辺形状を計測し、計測した周辺形状のデータを実測周辺形状データとして出力する周辺形状計測部と、予め計測した各位置における周辺形状のデータである対照周辺形状データを記憶する地図記憶部とを備え、前記実測周辺形状データと前記対照周辺形状データを比較して前記車両の位置を算出する列車位置推定装置であって、前記車両の位置の存在確率を記憶する起動位置推定部と、前記存在確率の高い順にその位置における前記対照周辺形状データを出力する地図読出区間決定装置と、前記実測周辺形状データと前記地図読出区間決定装置が出力した前記対照周辺形状データとを比較し、その差分が予め定めた閾値以下となる位置を出力するマッチング処理装置とを備えることにより達成される。
　本発明によれば、マップマッチング技術によって車両の起動時などの位置を算出する際、車両の存在する確率の高い位置の周辺形状データを優先的に読み出して、現在の周辺形状データと比較することによって、その処理に要する時間を短縮できる。
第一の実施の形態における列車位置推定装置の構成例を示すブロック図 第一の実施の形態における起動位置推定部が記憶する確率分布の例 第一の実施の形態におけるマッチング処理装置による比較の例 第一の実施の形態における位置推定の手順の例を示すフローチャート
　以下、実施例について図面を参照して説明する。
　本実施の形態では、マップマッチングに用いるデータベースの読み出しを、車両の存在する確率の高い位置から順番に行うことによって、マッチング処理に要する時間を短縮する方法について説明する。
　まず、図１を用いて、列車位置推定装置の構成と各構成要素の役割を説明する。
　車両１００は自車の周辺形状を計測する周辺形状計測部１０１を搭載している。周辺形状計測部１０１の搭載位置は、車両の周辺形状データが広範囲に計測できるように設置する。例えば、車両の前面もしくは車両の上部に設置する。
　周辺形状計測部１０１は、現在地点での車両付近の周辺形状を、２次元もしくは３次元の座標情報として計測する機能を有する。周辺形状を計測する手段には、例えばＬｉＤＡＲが挙げられる。ＬｉＤＡＲは、各方向に光線を照射し、光線が物体に反射して返ってくるまでの時間から距離を計算することによって、現在の車両付近の周辺形状を計測することができる。なお、現在の車両付近の周辺形状を計測する手段はＬｉＤＡＲに限るものではなく、ミリ波レーダやカメラを用いてもよい。
　地図記憶部１０２は、各位置での周辺形状データ（地図）を保持し出力する機能を有する。各位置での周辺形状データは、事前に周辺形状計測部１０１などが周辺形状データを位置ごとに計測することによって取得できる。例えば、移動前の地点と現在の地点の周辺形状データの差分から算出した移動距離から、各位置での周辺形状データを作成する手法であるＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ　Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｍａｐｐｉｎｇ）を用いてもよい。
　起動位置推定部１０３は、車両が線路上の各位置に存在する確率の分布である確率分布を記憶する機能を有する。図２に起動位置推定部１０３が記憶する確率分布の例を示す。車両が各位置に存在する確率分布は、列車のダイヤ・運行計画や実測の走行データ、車両の滞泊情報から算出する。一般的には駅や留置線周辺の確率が高くなる。この確率分布はあらかじめ算出しても良いし、起動位置推定部１０３が（リアルタイムに、又は、あらかじめ）算出しても良い。
　確率分布の算出の例として、滞泊可能駅と留置線の情報、及び、列車のダイヤにおいて滞泊する列車が設定されているか、から求めるものを挙げる。
　列車のダイヤにおいて滞泊する列車が設定されている滞泊可能駅または留置線について、列車が存在する確率（以下、滞泊計画有駅の列車存在確率と呼ぶ）を高くする。列車のダイヤにおいて滞泊する列車が設定されていない滞泊可能駅または留置線については列車が存在する確率（以下、滞泊計画無駅の列車存在確率と呼ぶ）を滞泊計画有駅の列車存在確率より低くする。滞泊可能でない駅、または留置線以外の線については列車が存在する確率を滞泊計画有駅の列車存在確率及び滞泊計画無駅の列車存在確率より低くする。
　列車が存在する確率が同じになる場合は、一定の規則に従った順序（例えば起点に近い順序）により優先度を設定し、列車が存在する確率の大きさの比較をするとき、同じ確率になった場合はこの優先度の順序に従って比較を行う。すなわち、列車が存在する確率が同じになる場合は優先度の高い方が確率が高いとする。
　あるいは、実測の走行データより、走行路の各地点ごと（例えば停車可能な駅、留置線、車庫、等）に列車が存在する時間を算出し、１日の内にそれぞれの地点ごとにどの割合でその地点に滞在しているかを算出し、列車の存在確率としても良い。
　地図読出区間決定装置１０４は、存在する確率が高い位置の順番に、地図記憶部１０２から出力された地図を、マッチング処理装置１０５へ出力する機能を有する。
　マッチング処理装置１０５は、周辺形状計測部１０１から出力された現在地点の周辺形状データと、地図読出区間決定装置１０４から出力された各位置での周辺形状データとを比較し差分を計算する。図３にマッチング処理装置１０５における比較処理の例を示す。周辺形状計測部１０１から出力された現在地点の周辺形状データと、地図読出区間決定装置１０４から出力された周辺形状データを比較し、差分を計算する。そして、その差分が予め定めた閾値より小さい場合に、その位置を推定位置として出力する。
　差分を計算する方法として、地図空間を一定の大きさの格子に区切り、各格子での一致率・不一致率を計算する手法であるＮＤＴ（Ｎｏｒｍａｌ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）がある。なお、図３では２次元の周辺形状データのマッチング処理の例を用いて説明したが、本実施例は周辺形状データの計測を２次元に限るものではなく、３次元の周辺形状データのマッチング処理に対しても同様に適用できる。
　以上が、列車位置推定装置の構成と各構成要素の役割の説明である。
　次に、本実施例を用いた時の、位置推定の手順の例を図４のフローチャートを用いて説明する。
　この処理は車両１００の起動時に実施するが、これに限定するものではなく、必要に応じて実施してもよい。
　ステップＳ１１で、周辺形状計測部１０１から現在地点の周辺形状データを出力する。
　ステップＳ１２で、地図読出区間決定装置１０４は、起動位置推定部１０３からの確率分布データに基づいて、確率分布の高い位置の順番に地図記憶部１０２から周辺形状データを読み出す。
　ステップＳ１３で、マッチング処理装置１０５は、現在地点の周辺形状データと地図読出区間決定装置１０４から出力された周辺形状データとを比較し、差分を算出する。
　ステップＳ１４で、差分が予め定めた閾値を比較し、差分が閾値よりも小さい場合はステップＳ１５に進み、差分が閾値よりも大きい場合はステップＳ１２に戻り、次の順番の地図を読み出す。
　ステップＳ１５で、ステップＳ１４で判定した位置を推定位置として出力する。
　以上が列車位置推定装置の処理の流れの説明である。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、マップマッチング技術によって車両の起動時の位置を算出する際、車両の存在する確率分布の高い位置の周辺形状データを優先的に読み出して、現在の周辺形状データと比較することによって、その処理に要する時間を短縮できる。
　また、本実施の位置推定の手順は、車両の起動時のみならず、車両が現在位置の情報を消失したときや、現在位置の情報を更新するとき等、必要に応じて実施しても良い。
　例えば、起動位置推定部１０３は、以前に車両が現在位置の情報を消失した位置を記憶し、それぞれの位置毎に現在位置の情報を消失する確率を算出し、それを車両が線路上の各位置に存在する確率の分布である確率分布として出力してもよい。
　これにより、車両が現在位置の情報を消失したとき再度現在地を算出するのに要する時間を短縮することができる。
　なお、起動位置推定部１０３は、「車両の起動時の存在確率」と「車両の位置消失時の存在確率（位置消失の確率）」とを区分して記憶してもよい。
　この場合、地図読出区間決定装置１０４は、起動時のマップマッチングに際して、「車両の起動時の存在確率」を選択し、「車両の起動時の存在確率」の高い順に対照周辺形状データを出力する。
　さらに、地図読出区間決定装置１０４は、位置消失時のマップマッチングに際して、「車両の位置消失時の存在確率（位置消失の確率）」を選択し、「車両の位置消失時の存在確率（位置消失の確率）」の高い順に対照周辺形状データを出力する。
　このような処理によれば、起動時と位置消失時に際して、使用する存在確率を適応的に切り替えることが可能になり、マップマッチングに要する時間を短縮することができる。
　また、地図読出区間決定装置１０４は、ＧＰＳによる位置検出手段を備え、ＧＰＳの検出誤差を判定し、検出誤差が所定量より大きい（または検出不能）か否かを判定してもよい。
　この場合、地図読出区間決定装置１０４は、ＧＰＳの検出誤差が所定量より大きい（または検出不能）となった際に、起動位置推定部１０３が出力する存在確率の高い順に対照周辺データを出力する。
　さらに、地図読出区間決定装置１０４は、それ以外の場合（ＧＰＳの検出精度が信頼できる場合）、ＧＰＳの位置検出手段により検出された位置に近い順に対照周辺形状データを出力する。
　このような処理によれば、ＧＰＳの検出誤差が大きい（または検出不能）となる状況においても、マップマッチングに要する時間を短縮することができる。
　なお、本発明は、上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
　例えば、実施例は、本発明を分かりやすく説明するために、詳細に説明したものである。そのため、本発明は、説明した全ての構成を備えるものに限定されない。
　また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。
１００　車両
１０１　周辺形状計測部
１０２　地図記憶部
１０３　起動位置推定部
１０４　地図読出区間決定装置
１０５　マッチング処理装置

Claims (5)

  1. 　走行路を走行する車両に設置され前記車両の現在地点における周辺形状を計測し、計測した周辺形状のデータを実測周辺形状データとして出力する周辺形状計測部と、
    　予め計測した各位置における周辺形状のデータである対照周辺形状データを記憶する地図記憶部とを備え、前記実測周辺形状データと前記対照周辺形状データを比較して前記車両の位置を算出する列車位置推定装置であって、
    　前記車両が存在しうるそれぞれの位置における存在確率を記憶する起動位置推定部と、
    　前記存在確率の高い順にその位置における前記対照周辺形状データを出力する地図読出区間決定装置と、
    　前記実測周辺形状データと前記地図読出区間決定装置が出力した前記対照周辺形状データとを比較し、その差分が予め定めた閾値以下となる位置を出力するマッチング処理装置と
    　を備えることを特徴とする列車位置推定装置。
  2. 　請求項１に記載の列車位置推定装置において、
    　前記周辺形状計測部が、レーザー光を照射しその反射光が戻ってくるまでの時間から、物体までの距離を計測することによって周辺形状を計測する
    　ことを特徴とする列車位置推定装置。
  3. 　請求項１乃至請求項２のいずれか一つに記載の列車位置推定装置において、
    　前記地図記憶部が、事前に各位置において前記周辺形状計測部で計測した前記周辺形状のデータを記憶する
    　ことを特徴とする列車位置推定装置。
  4. 　請求項１乃至請求項３のいずれか一つに記載の列車位置推定装置において、
    　前記起動位置推定部が、前記車両のダイヤ、運行計画、走行データ又は滞泊情報から前記存在確率を算出する
    　ことを特徴とする列車位置推定装置。
  5. 　請求項１乃至請求項４のいずれか一つに記載の列車位置推定装置において、
    　前記起動位置推定部は、以前に位置の情報を消失した位置について位置消失の確率を記憶し、前記位置消失の確率に基づいて前記存在確率を求める
    　ことを特徴とする列車位置推定装置。
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