(57)【要約】【課題】ノイズや共振などの外乱の影響を低減した高精度の車両検知方法を提供する。【解決手段】車両検知方法は、第１の出力と第２の出力とを取得する工程と、第１の出力から複数のピークと検出時刻とを検出する工程と、第２の出力から複数のピークと検出時刻とを検出する工程と、車両１台分の第１の複数のピークを抽出する工程と、車両１台分の第２の複数のピークを抽出する工程と、第１の複数のピークの数ｎと第２の複数のピークの数ｍとを比較する工程と、第１の複数のピークの数ｎと第２の複数のピークの数ｍとが異なる場合において、ｎＣｍ通り又はｍＣｎ通りのピークの組み合わせを作成する工程と、ピークの組み合わせ毎に、検出時刻順に第１の複数のピークの検出時刻と第２の複数のピークの検出時刻との差分を算出する工程と、差分の分散値を算出する工程と、分散値が最も小さいピークの組み合わせを選択する工程と、を含む。【選択図】図２
2020095534.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物の振動を検出する第１のセンサーの第１の出力と、前記構造物における前記第１のセンサーとは別の箇所の振動を検出する第２のセンサーの第２の出力と、を取得する工程と、
前記第１の出力の複数のピークと、前記第１の出力の複数のピークの検出時刻とを検出する工程と、
前記第２の出力の複数のピークと、前記第２の出力の複数のピークの検出時刻とを検出する工程と、
前記第１の出力の複数のピークから、前記構造物上を移動する車両１台分の第１の複数のピークを抽出する工程と、
前記第２の出力の複数のピークから、前記構造物上を移動する前記車両１台分の第２の複数のピークを抽出する工程と、
前記第１の複数のピークの数をｎとし、前記第２の複数のピークの数をｍとしたとき、
前記ｎが前記ｍより大きい場合に、前記第１の複数のピークからｎＣｍ通りのピークの第１組み合わせを作成し、
前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークの検出時刻と前記第２の複数のピークの検出時刻との第１の差分を算出し、
前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第１の差分の第１ばらつき指標を算出し、
前記第１組み合わせの中から、前記第１ばらつき指標が最も小さいピークの組み合わせを選択する工程と、
前記ｎが前記ｍより小さい場合に、前記第２の複数のピークからｍＣｎ通りのピークの第２組み合わせを作成し、
前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークの検出時刻と前記第２の複数のピークの検出時刻との第２の差分を算出し、
前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第２の差分の第２ばらつき指標を算出し、
前記第２組み合わせの中から、前記第２ばらつき指標が最も小さいピークの組み合わせを選択する工程と、を含むことを特徴とする車両検知方法。
【請求項２】
前記第１の複数のピークおよび前記第２の複数のピークのエネルギーの大きさを算出する工程と、
前記ｎが前記ｍより大きい場合に、
前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークのエネルギーの大きさと前記第２の複数のピークのエネルギーの大きさとの第３の差分を算出する工程と、
前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第３の差分の第３ばらつき指標を算出する工程と、
前記ｎが前記ｍより小さい場合に、
前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークのエネルギーの大きさと前記第２の複数のピークのエネルギーの大きさとの第４の差分を算出する工程と、
前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第４の差分の第４ばらつき指標を算出する工程と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の車両検知方法。
【請求項３】
前記車両が３つ以上の車軸を有しており、
前記第１の複数のピークを抽出する工程および前記第２の複数のピークを抽出する工程は、
前記車軸のうちの複数が前記第１のセンサーまたは前記第２のセンサーを通過するのに要する時間の、最小時間以上且つ最大時間以下の時間内に検出された前記第１の複数のピークおよび前記第２の複数のピークを抽出する工程であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両検知方法。
【請求項４】
前記第１のセンサーおよび前記第２のセンサーが、加速度センサーであることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の車両検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、特許文献１に記載されているように、車両が振動センサーの近くを通過したとき、前輪からの影響による振動を検知し、次いで、後輪からの振動を検知することで、ある一定距離を離して設置した別の振動センサーからの情報と合わせることで、走行速度の算出と、前輪と後輪の通過時の振動をカウントして車両の通過台数を推定するシステムが知られていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２５２５２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の処理では、ノイズや共振といった外乱影響により車軸を正確に検知することが困難な場合があるため、車両の検知漏れや誤検出が生じてしまうという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本車両検知方法は、構造物の振動を検出する第１のセンサーの第１の出力と、前記構造物における前記第１のセンサーとは別の箇所の振動を検出する第２のセンサーの第２の出力と、を取得する工程と、前記第１の出力の複数のピークと、前記第１の出力の複数のピークの検出時刻とを検出する工程と、前記第２の出力の複数のピークと、前記第２の出力の複数のピークの検出時刻とを検出する工程と、前記第１の出力の複数のピークから、前記構造物上を移動する車両１台分の第１の複数のピークを抽出する工程と、前記第２の出力の複数のピークから、前記構造物上を移動する前記車両１台分の第２の複数のピークを抽出する工程と、前記第１の複数のピークの数をｎとし、前記第２の複数のピークの数をｍとしたとき、前記ｎが前記ｍより大きい場合に、前記第１の複数のピークからｎＣｍ通りのピークの第１組み合わせを作成し、前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークの検出時刻と前記第２の複数のピークの検出時刻との第１の差分を算出し、前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第１の差分の第１ばらつき指標を算出し、前記第１組み合わせの中から、前記第１ばらつき指標が最も小さいピークの組み合わせを選択する工程と、前記ｎが前記ｍより小さい場合に、前記第２の複数のピークからｍＣｎ通りのピークの第２組み合わせを作成し、前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークの検出時刻と前記第２の複数のピークの検出時刻との第２の差分を算出し、前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第２の差分の第２ばらつき指標を算出し、前記第２組み合わせの中から、前記第２ばらつき指標が最も小さいピークの組み合わせを選択する工程と、を含むことを特徴とする。
【０００６】
上述の車両検知方法において、前記第１の複数のピークおよび前記第２の複数のピークのエネルギーの大きさを算出する工程と、前記ｎが前記ｍより大きい場合に、前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークのエネルギーの大きさと前記第２の複数のピークのエネルギーの大きさとの第３の差分を算出する工程と、前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第３の差分
の第３ばらつき指標を算出する工程と、前記ｎが前記ｍより小さい場合に、前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークのエネルギーの大きさと前記第２の複数のピークのエネルギーの大きさとの第４の差分を算出する工程と、前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第４の差分の第４ばらつき指標を算出する工程と、を含むことが好ましい。
【０００７】
上述の車両検知方法において、前記車両が３つ以上の車軸を有しており、前記第１の複数のピークを抽出する工程および前記第２の複数のピークを抽出する工程は、前記車軸のうちの複数が前記第１のセンサーまたは前記第２のセンサーを通過するのに要する時間の、最小時間以上且つ最大時間以下の時間内に検出された前記第１の複数のピークおよび前記第２の複数のピークを抽出する工程であることが好ましい。
【０００８】
上述の車両検知方法において、前記第１のセンサーおよび前記第２のセンサーが、加速度センサーであることが好ましい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】車両検知システムを説明する図。
【図２】実施形態１に係る車軸検出から車両検知までのフローチャート。
【図３】車両通過時のセンサー出力例を説明する図。
【図４】センサー出力から車軸通過時刻を説明する図。
【図５】車両通過時の車軸通過時刻を説明する図。
【図６】複数のピークの組み合わせの作成を説明する図。
【図７】時刻差の導出とその分散値を説明する図。
【図８】実施形態２に係る車軸検出から車両検知までのフローチャート。
【図９】車両通過時のエネルギーの算出を説明する図。
【図１０】センサー出力からエネルギーを説明する図。
【図１１】複数のピークの組み合わせを説明する図。
【図１２】エネルギー差の導出と分散値を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の各図においては、各層や各部材を認識可能な程度の大きさにするため、各層や各部材の尺度を実際とは異ならせしめている。
【００１１】
［実施形態１］
＜車両検知システム＞
まず、実施形態１に係る車両検知システム１００の概略構成を、図１を参照して説明する。なお、本実施形態では、第１のセンサーおよび第２のセンサーは、加速度センサーを好適な一例として挙げ、説明するが、加速度センサー以外にも電磁式振動センサー、光学式振動センサーなどの適用が可能である。
図１は、車両検知システムを説明する概略図である。
車両検知システム１００は、図１に示すように、計測装置１と、第１のセンサーとしての第１の加速度センサー２ａと、第２のセンサーとしての第２の加速度センサー２ｂと、を有している。計測装置１と第１の加速度センサー２ａおよび計測装置１と第２の加速度センサー２ｂは、有線または無線で接続され、高速なデータ通信を行うことができる。計測装置１では、第１の加速度センサー２ａからの第１の出力としての第１の検出データおよび第２の加速度センサー２ｂからの第２の出力としての第２の検出データを受信し、後述する検知方法で各出力データを処理することで、橋梁などの構造物３上を移動又は通過する車両４を検知することができる。
【００１２】
第１の加速度センサー２ａと第２の加速度センサー２ｂは、一定の距離を置いて構造物３に取り付けられている。つまり、第２の加速度センサー２ｂは、第１の加速度センサー２ａが設置された箇所とは、別な箇所に設置されている。走行する車両４が構造物３上に進入する側に第１の加速度センサー２ａが、車両４が構造物３上を退出する側に第２の加速度センサー２ｂが、配置されている。構造物３上を走行する車両４は、４つの車軸５，６，７，８を有しており、車両４の車軸５，６，７，８が第１の加速度センサー２ａおよび第２の加速度センサー２ｂ上を通過する毎に振動が発生する。第１の加速度センサー２ａおよび第２の加速度センサー２ｂは、各車軸５，６，７，８の振動を検知し、第１の加速度センサー２ａの第１の検出データと第２の加速度センサー２ｂの第２の検出データとを比較することで、構造物３上を走行する車両４を検知することができる。なお、本実施形態では、車両４の車軸が４つの場合を一例として挙げ説明しているが、これに限定されることはなく、車軸が３つ以上であれば構わない。なお、本実施形態では、最小時間を最小車軸通過時間、最大時間を最大車軸通過時間として記述する。
【００１３】
＜車両検知方法＞
次に、実施形態１に係る車両検知方法について、図２〜図７を参照して説明する。
図２は、実施形態１に係る、車両検知までのフローチャートである。図３は、車両通過時のセンサー出力例を説明する図である。図４は、センサー出力から車軸通過時刻を説明する図である。図５は、車両通過例の車軸通過時刻を説明する図である。図６は、複数のピークの組み合わせの作成を説明する図である。図７は、時刻差の導出とその分散値を説明する図である。
【００１４】
実施形態１に係る車両検知方法は、図２に示すように、まず、ステップＳ１において、構造物３上を走行する車両４が第１の加速度センサー２ａ上を通過したときに検出した第１の出力としての第１の検出データと、同様に第２の加速度センサー２ｂ上を通過したときに検出した第２の出力としての第２の検出データを、計測装置１で受信することで、第１の検出データと第２の検出データとを取得する。
【００１５】
なお、図３に示すように、第１の検出データＷ１ａおよび第２の検出データＷ１ｂは、車両４が第１の加速度センサー２ａおよび第２の加速度センサー２ｂ上を通過したときの４つの車軸５，６，７，８に対応したピークとそのピークが検出された時の検出時刻が含まれている。
【００１６】
また、取得した第１の検出データＷ１ａと第２の検出データＷ１ｂには、ノイズや余分な振動を取り除くために、フィルター処理を適用する。例として、４０Ｈｚ〜１００Ｈｚのバンドパスフィルター処理が挙げられる。
【００１７】
次に、ステップＳ２では、第１の加速度センサー２ａの検出した第１の検出データＷ１ａから、第１の加速度センサー２ａ上を通過した車軸５，６，７，８による振動のピークとその時の検出時刻とを検出する。図３に示す例では、検出データＷ１の閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２の大きさを超えている車軸５，６，７，８に対応した複数の検出ピークＰ５ａ，Ｐ６ａ，Ｐ７ａ，Ｐ８ａとその時の検出時刻Ｔ５ａ，Ｔ６ａ，Ｔ７ａ，Ｔ８ａとを検出する。また、車軸通過に伴う振動のピークの検出方法は、図４に示すように、閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２の大きさを超えた区間Ｌ１の中でセンサー出力の大きさが最大であるピークＰ１を検出ピークとし、そのピークＰ１が検出された時刻Ｔ１を検出時刻としている。
【００１８】
次に、ステップＳ３では、第２の加速度センサー２ｂの検出した第２の検出データＷ１ｂから、第２の加速度センサー２ｂ上を通過した車軸５，６，７，８による振動のピークとその時の検出時刻とを検出する。図３に示す例では、閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２の大きさを超えていない車軸７を除き、閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２の大きさを超えた車軸５，６，８
に対応した複数の検出ピークＰ５ｂ，Ｐ６ｂ，Ｐ８ｂとその時の検出時刻Ｔ５ｂ，Ｔ６ｂ，Ｔ８ｂとを検出する。車軸通過に伴う振動のピークの検出方法は、第１の加速度センサー２ａの検出データからピークを検出する場合と同様である。
【００１９】
次に、ステップＳ４では、ステップＳ２で検出した第１の検出データＷ１ａの複数のピークとその検出時刻において、車両１台分の第１の検出データＷ１ａの複数のピークとその検出時刻を抽出する。ここで、ステップＳ４で抽出したピークの数をｎとする。車両１台分の抽出方法は、車両通過における最低速度Ｖｍｉｎと最高速度Ｖｍａｘ、車両における最短車軸長Ｌｍｉｎと最長車軸長Ｌｍａｘを定め、「最小車軸通過時間Ｔｍｉｎ＝Ｌｍａｘ／Ｖｍｉｎ」と、「最大車軸通過時間Ｔｍａｘ＝Ｌｍｉｎ／Ｖｍａｘ」を算出する。
Ｘを正の整数としたとき、あるＸ番目のピークの検出時刻から次のＸ＋１番目のピークの検出時刻までの時間差ΔＴが、最小車軸通過時間≦ΔＴ≦最大車軸通過時間の場合は、Ｘ番目のピークを１台分の複数のピークに追加する。時間差ΔＴ＜最小車軸通過時間の場合は、２つの車軸は同一のものとみなし、１台分の複数のピークに追加しない。時間差ΔＴ＞最大車軸通過時間の場合は、１台分の複数のピークを１台分と決定し、抽出する。図５で示す例では、第１の検出データＷ１ａにおける車両１台分の振動を抽出したピークＰ５ａ，Ｐ６ａ，Ｐ７ａ，Ｐ８ａとその時の検出時刻Ｔ５ａ，Ｔ６ａ，Ｔ７ａ，Ｔ８ａとを列挙しており、抽出したピークの数は４である。
【００２０】
次に、ステップＳ５では、ステップＳ３で検出した第２の検出データＷ１ｂの複数のピークとその検出時刻において、ステップＳ４と同様に、車両１台分の第２の検出データの複数のピークとその検出時刻を抽出する。ここで、ステップＳ５で抽出したピークの数をｍとする。図５で示す例では、第２の検出データＷ１ｂにおける車両１台分の振動を抽出したピークＰ５ｂ，Ｐ６ｂ，Ｐ８ｂとその時の検出時刻Ｔ５ｂ，Ｔ６ｂ，Ｔ８ｂとを列挙しており、抽出したピークの数は３である。
【００２１】
次に、ステップＳ６では、ステップＳ４で抽出したピークの数ｎと、ステップＳ５で抽出したピークの数ｍと、を比較し、ｎとｍが等しい場合には、ステップＳ１７の処理に移行する。また、ｎ＞ｍとなる場合には、ステップＳ７の処理に移行する。また、ｎ＜ｍとなる場合には、ステップＳ１２の処理に移行する。
【００２２】
ｎ＝ｍの場合は、ステップＳ１７において、第１の検出データＷ１ａの複数のピークと第２の検出データＷ１ｂの複数のピークを同一車両のものであるとみなし、１台の車両として抽出する。
以上で車両検知方法のフローを終了する。
【００２３】
ｎ＞ｍとなる場合には、ステップＳ７において、第１の検出データＷ１ａの複数のピークから、ピーク数がｍとなるように、ｎＣｍ通りの第１の検出データＷ１ａの複数のピークの組み合わせである第１組み合わせを作成する。ここで、ｎＣｍは、組み合わせの数（Combination）を表す記号であり、異なるａ個からｒ個を抽出する組み合わせａＣｒは、（１）式で示される。
【００２４】
【数１】
2020095534.tif 000003
【００２５】
なお、図５で示す例では、ｎ＝４でｍ＝３の場合なので、組み合わせ数は４通りとなる。
【００２６】
図６で示す例では、４通りの組み合わせの複数のピークである。組み合わせＡは、Ｐ５ａ，Ｐ６ａ，Ｐ７ａと、組み合わせＢは、Ｐ５ａ，Ｐ６ａ，Ｐ８ａと、組み合わせＣは、Ｐ５ａ，Ｐ７ａ，Ｐ８ａと、組み合わせＤは、Ｐ６ａ，Ｐ７ａ，Ｐ８ａと、４通りの組み合わせを作成する。
【００２７】
次に、ステップＳ８では、ステップＳ７で作成したｎＣｍ通りの第１の検出データＷ１ａの複数のピークの組み合わせＡ〜Ｄから１組ずつ選択し、ｎＣｍ通りの組み合わせ全てを選択するまで、ステップＳ１０までのステップを繰り返す。
【００２８】
次に、ステップＳ９では、ステップＳ８で取り出した１組において第１の検出データＷ１ａの複数のピークの検出時刻から、第２の検出データＷ１ｂの複数のピークの検出時刻に対し、検出時刻順同士で第１の差分を算出する。図７で示す例では、図６で示した第１の検出データＷ１ａの複数のピークの組み合わせＡ〜Ｄそれぞれの検出時刻に対し、図５で示した車両１台分の第２の検出データＷ１ｂの複数のピークの検出時刻の差分を算出している。図６で示した組み合わせＡ〜Ｄを例に挙げると、組み合わせＡでは、１軸目では、Ｔ５ａとＴ５ｂの差、２軸目では、Ｔ６ａとＴ６ｂの差、３軸目では、Ｔ７ａとＴ８ｂの差を算出している。組み合わせＢでは、１軸目では、Ｔ５ａとＴ５ｂの差、２軸目では、Ｔ６ａとＴ６ｂの差、３軸目では、Ｔ８ａとＴ８ｂの差を算出している。組み合わせＣでは、１軸目では、Ｔ５ａとＴ５ｂの差、２軸目では、Ｔ７ａとＴ６ｂの差、３軸目では、Ｔ８ａとＴ８ｂの差を算出している。組み合わせＤでは、１軸目では、Ｔ６ａとＴ５ｂの差、２軸目では、Ｔ７ａとＴ６ｂの差、３軸目では、Ｔ８ａとＴ８ｂの差を算出している。
【００２９】
次に、ステップＳ１０では、ステップＳ９で算出した複数の検出時刻の差分の第１ばらつき指標として分散を算出する。なお、各組み合わせの検出時刻の差分の分散は、（２）式で算出することができる。
【００３０】
【数２】
2020095534.tif 000004
ここで、σ２が分散、ｉは正の整数、Ｘｉが各差分値、μは各差分値の平均である。
なお、本実施形態ではばらつき指標の一例として分散を算出しているが、ばらつき具合が求まれば分散以外でも良い。例えば、標準偏差を算出しても良い。
【００３１】
図７で示す例では、第１の検出データＷ１ａの複数のピークの組み合わせＡ〜Ｄの各軸の差分値の分散値を算出している。組み合わせＡの分散値は、０．０２６２４７となり、組み合わせＢの分散値は、０．０１６９９７となり、組み合わせＣの分散値は、０．２２２１６１となり、組み合わせＤの分散値は、０．２０１１６３となる。
【００３２】
次に、ステップＳ１１では、ステップＳ７からステップＳ１０で求めた複数の分散値から、最も分散値が小さい組み合わせを選択する。図７で示す例では、分散値が０．０１６９９７と最も小さい組み合わせＢを車両１台分の第１の検出データＷ１ａの複数のピークとして選択する。
【００３３】
次に、ステップＳ１７において、第１の検出データＷ１ａの複数のピークと第２の検出データＷ１ｂの複数のピークを同一車両のものであるとみなし、１台の車両として抽出する。
以上で車両検知方法のフローを終了する。
【００３４】
ｎ＜ｍの場合には、ステップＳ１２において、第２の検出データＷ１ｂの複数のピークから、ピーク数がｎとなるように、ｍＣｎ通りの第２の検出データＷ１ｂの複数のピークの組み合わせである第２組み合わせを作成する。
【００３５】
次に、ステップＳ１３では、ステップＳ１２で作成したｍＣｎ通りの第２の検出データＷ１ｂの複数のピークの組み合わせから１組ずつ選択し、ｍＣｎ通りの組み合わせ全てを選択するまで、ステップＳ１５までのステップを繰り返す。
【００３６】
次に、ステップＳ１４では、ステップＳ１３で取り出した１組において、第２の検出データＷ１ｂの複数のピークの検出時刻から、第１の検出データＷ１ａの複数のピークの検出時刻に対し、検出時刻順同士で第２の差分を算出する。
【００３７】
次に、ステップＳ１５では、ステップＳ１４で算出した複数の検出時刻の差分の第２ばらつき指標として分散を算出する。
【００３８】
次に、ステップＳ１６では、ステップＳ１３からステップＳ１５で求めた複数の分散値から、最も分散値が小さい組み合わせを選択する。
【００３９】
次に、ステップＳ１７において、第１の検出データＷ１ａの複数のピークと第２の検出データＷ１ｂの複数のピークを同一車両のものであるとみなし、１台の車両として抽出する。
以上で車両検知方法のフローを終了する。
【００４０】
上述したような車両検知方法によれば、ノイズや共振といった外乱影響により、第１の複数のピークの数ｎと第２の複数のピークの数ｍが異なる場合において、ｍＣｎまたはｎＣｍ通りの組み合わせに展開し、ピークの組み合わせ毎に検出時刻順同士で第１の複数のピークの検出時刻と第２の複数のピークの検出時刻との差分を算出し、差分の分散値を算出することで、最も適当と考えられる組み合わせを選択することが可能となり、第１の加速度センサー２ａで検出した車両４と第２の加速度センサー２ｂで検出した車両４とが同一であることを検出することができる。そのため、車両４の誤検出および検出漏れを低減することができる。従って、精度の高い車両検出効果を得ることができる。
【００４１】
また、第１の複数のピークを抽出する工程および第２の複数のピークを抽出する工程において、最小車軸通過時間と最大車軸通過時間による制限から１車両分の第１の複数のピークおよび第２の複数のピークを抽出することが可能となる。従って、組み合わせ処理のピーク数の誤差が小さくなり、より精度の高い車両検出効果を得ることができる。
【００４２】
また、加速度センサー２ａ，２ｂを利用することで、他のセンサーに比べ感度が良く、高速なサンプリング周波数でデータを取得することが可能なため、車両４の走行速度が速い場合でも車軸を検知することが可能となり、より精度の高い車両検出効果を得ることができる。
【００４３】
［実施形態２］
＜車両検知方法＞
次に、実施形態２に係る車両検知方法について、図８〜図１２を参照して説明する。図８は、実施形態２に係る車軸検出から車両検知までのフローチャートである。図９は、車両通過例のエネルギーの算出を説明する図である。図１０は、センサー出力からエネルギーを説明する図である。図１１は、複数のピークの組み合わせを説明する図である。図１
２は、エネルギー差の導出と分散値を説明する図である。
【００４４】
実施形態２に係る車両検知方法は、図８に示すように、まず、ステップＳ２１において、実施形態１のステップＳ１と同様に、構造物３上を走行する車両４が第１の加速度センサー２ａ上を通過したときに検出した第１の検出データＷ１ａと、同様に第２の加速度センサー２ｂ上を通過したときに検出した第２の検出データＷ１ｂを、計測装置１で受信することで、第１の検出データＷ１ａと第２の検出データＷ１ｂとを取得する。
【００４５】
また、取得した第１の検出データＷ１ａと第２の検出データＷ１ｂには、ノイズや余分な振動を取り除くために、フィルター処理を適用する。例として、４０Ｈｚ〜１００Ｈｚのバンドパスフィルター処理が挙げられる。
【００４６】
次に、ステップＳ２２では、第１の加速度センサー２ａの検出した第１の検出データＷ１ａから、第１の加速度センサー２ａ上を通過した車軸５，６，７，８による振動のピークとその時の検出時刻とその時のエネルギー値とを検出する。なお、車軸通過による振動のピーク、検出時刻の検出方法は、実施形態１のステップＳ２と同様に、閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２の大きさを超えた区間Ｌ１の中でセンサー出力の大きさが最大であるピークＰ１を検出ピークとし、そのピークＰ１が検出された時刻Ｔ１を検出時刻とする。また、車軸通過による振動のピークのエネルギー値の検出方法は、図９に示すように、検出データＷ１の区間Ｌ１の波形データの絶対値の総和をエネルギーＥ１とする。
【００４７】
次に、ステップＳ２３では、第２の加速度センサー２ｂの検出した第２の検出データＷ１ｂから、第２の加速度センサー２ｂ上を通過した車軸５，６，７，８による振動のピークとその時の検出時刻とその時のエネルギー値とを検出する。実施形態１のステップＳ３と同様に、閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２の大きさを超えていない車軸７の検出ピークＰ７ｂと検出時刻Ｔ７ｂとを除き、閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２の大きさを超えた車軸５，６，８に対応した複数の検出ピークＰ５ｂ，Ｐ６ｂ，Ｐ８ｂとその時の検出時刻Ｔ５ｂ，Ｔ６ｂ，Ｔ８ｂとエネルギーＥ５ｂ，Ｅ６ｂ，Ｅ８ｂとを検出する。車軸通過に伴う振動のピークの検出方法は、第１の加速度センサー２ａの検出データからピークを検出する場合と同様である。
【００４８】
次に、ステップＳ２４では、ステップＳ２２で検出した第１の検出データＷ１ａの複数のピークとその検出時刻において、車両１台分の第１の検出データＷ１ａの複数のピークとその検出時刻とその時のエネルギー値とを抽出する。ここで、ステップＳ２４で抽出したピークの数をｎとする。車両１台分の抽出方法は、実施形態１のステップＳ４と同等である。図１０で示す例では、第１の検出データＷ１ａにおける車両１台分の振動を抽出したピークＰ５ａ，Ｐ６ａ，Ｐ７ａ，Ｐ８ａとその時の検出時刻Ｔ５ａ，Ｔ６ａ，Ｔ７ａ，Ｔ８ａとエネルギーＥ５ａ，Ｅ６ａ，Ｅ７ａ，Ｅ８ａとを列挙しており、抽出したピークの数は４である。
【００４９】
次に、ステップＳ２５では、ステップＳ２３で検出した第２の検出データＷ１ｂの複数のピークとその検出時刻において、ステップＳ２４と同様に、車両１台分の第２の検出データＷ１ｂの複数のピークとその検出時刻とその時のエネルギー値とを抽出する。ここで、ステップＳ２５で抽出したピークの数をｍとする。図１０で示す例では、第２の検出データＷ１ｂにおける車両１台分の振動を抽出したピークＰ５ｂ，Ｐ６ｂ，Ｐ８ｂとその時の検出時刻Ｔ５ｂ，Ｔ６ｂ，Ｔ８ｂとエネルギーＥ５ｂ，Ｅ６ｂ，Ｅ８ｂとを列挙しており、抽出したピークの数は３である。
【００５０】
次に、ステップＳ２６では、ステップＳ２４で抽出したピークの数ｎと、ステップＳ５で抽出したピークの数ｍと、を比較し、ｎとｍが等しい場合には、ステップＳ３７の処理
に移行する。ｎ＞ｍとなる場合には、ステップＳ２７の処理に移行する。ｎ＜ｍとなる場合には、ステップＳ３２の処理に移行する。
【００５１】
ｎとｍが等しい場合は、ステップＳ３７において、第１の検出データＷ１ａの複数のピークと第２の検出データＷ１ｂの複数のピークを同一車両のものであるとみなし、１台の車両として抽出し、車両検知のフローを終了する。
【００５２】
ｎ＞ｍとなる場合には、ステップＳ２７において、第１の検出データＷ１ａの複数のピークから、ピーク数がｍとなるように、ｎＣｍ通りの第１の検出データＷ１ａの複数のピークの組み合わせである第１組み合わせを作成する。
【００５３】
なお、図１０で示す例では、ｎ＝４でｍ＝３の場合なので、組み合わせ数は４通りとなる。
【００５４】
図１１で示す例では、４通りの組み合わせの複数のピークを表している。組み合わせＡは、Ｐ５ａ，Ｐ６ａ，Ｐ７ａと、組み合わせＢは、Ｐ５ａ，Ｐ６ａ，Ｐ８ａと、組み合わせＣは、Ｐ５ａ，Ｐ７ａ，Ｐ８ａと、組み合わせＤは、Ｐ６ａ，Ｐ７ａ，Ｐ８ａと、４通りの組み合わせを作成する。
【００５５】
次に、ステップＳ２８では、ステップＳ２７で作成したｎＣｍ通りの第１の検出データＷ１ａの複数のピークの組み合わせから１組ずつ選択し、ｎＣｍ通りの組み合わせ全てを選択するまで、ステップＳ３０までのステップを繰り返す。
【００５６】
次に、ステップＳ２９では、ステップＳ２８で取り出した組み合わせの１組である第１の検出データＷ１ａの複数のピークの検出時刻とエネルギーから、第２の検出データＷ１ｂの複数のピークの検出時刻とエネルギーに対し、検出時刻順同士で、各検出時刻の差分と、各エネルギーの差分である第３の差分とを算出する。各検出時刻の差分の算出方法は、実施形態１において説明したため、省略する。図１２で示す例では、図１１で示した第１の検出データＷ１ａの複数のピークの組み合わせＡ〜Ｄそれぞれのエネルギーに対し、図１０で示した車両１台分の第２の検出データＷ１ｂの複数のピークのエネルギーの差分を算出している。図１２で示した組み合わせＡ〜Ｄを例に挙げると、組み合わせＡでは、１軸目では、Ｅ５ａとＥ５ｂの差、２軸目では、Ｅ６ａとＥ６ｂの差、３軸目では、Ｅ７ａとＥ８ｂの差を算出している。組み合わせＢでは、１軸目では、Ｅ５ａとＥ５ｂの差、２軸目では、Ｅ６ａとＥ６ｂの差、３軸目では、Ｅ８ａとＥ８ｂの差を算出している。組み合わせＣでは、１軸目では、Ｅ５ａとＥ５ｂの差、２軸目では、Ｅ７ａとＥ６ｂの差、３軸目では、Ｅ８ａとＥ８ｂの差を算出している。組み合わせＤでは、１軸目では、Ｅ６ａとＥ５ｂの差、２軸目では、Ｅ７ａとＥ６ｂの差、３軸目では、Ｅ８ａとＥ８ｂの差を算出している。
【００５７】
次に、ステップＳ３０では、ステップＳ２９で算出した、複数の検出時刻の差分の分散と、複数のエネルギーの差分の第３ばらつき指標としての分散とを算出する。複数の検出時刻の差分の分散は、実施形態１において説明したため省略する。図１２で示す例では、第１の検出データＷ１ａの複数のピークの組み合わせＡ〜Ｄの各軸のエネルギーの差分値の分散値を算出している。組み合わせＡの分散値は、０．３７００７５となり、組み合わせＢの分散値は、０．０１２４７２となり、組み合わせＣの分散値は、０．１１１４５５となり、組み合わせＤの分散値は、０．１０８０１２となる。
なお、本実施形態ではばらつき指標の一例として分散を算出しているが、ばらつき具合が求まれば分散以外でも良い。例えば、標準偏差を算出しても良い。
【００５８】
次に、ステップＳ３１では、ステップＳ２７からステップＳ３０で求めた、検出時刻の
複数の分散値と、エネルギーの複数の分散値の中から、最も分散値が小さい組み合わせを選択する。検出時刻の分散値の最小は、実施形態１のステップＳ１１と同様に、図７に示すように、組み合わせＢであり、エネルギーの分散値の最小は、図１２で示す例では、分散値が０．０１２４７２となる組み合わせＢであり、車両１台分の第１の検出データの複数のピークとして選択する。
【００５９】
ｎ＜ｍの場合には、ステップＳ３２において、第２の検出データＷ１ｂの複数のピークから、ピーク数がｎとなるように、ｍＣｎ通りの第２の検出データＷ１ｂの複数のピークの組み合わせである第２組み合わせを作成する。
【００６０】
次に、ステップＳ３３では、ステップＳ３２で作成したｍＣｎ通りの第２の検出データＷ１ｂの複数のピークの組み合わせから１つずつ選択し、ｍＣｎ通りの組み合わせ全てを選択するまで、ステップＳ３５までのステップを繰り返す。
【００６１】
次に、ステップＳ３４では、ステップＳ３３で取り出した組み合わせの１つである第２の検出データの複数のピークの検出時刻とエネルギーから、第１の検出データＷ１ａの複数のピークの検出時刻とエネルギーに対し、検出時刻順同士で各検出時刻の差分と各エネルギーの第４の差分を算出する。
【００６２】
次に、ステップＳ３５では、ステップＳ３４で算出した複数の検出時刻の差分の分散と、複数のエネルギーの差分の第４ばらつき指標としての分散と、を算出する。
【００６３】
次に、ステップＳ３６では、ステップＳ３３からステップＳ３５で求めた検出時刻の複数の分散値と、エネルギーの複数の分散値の中から、最も分散値が小さい組み合わせを選択する。
【００６４】
最後に、ステップＳ３７では、第１の検出データＷ１ａの複数のピークと第２の検出データＷ１ｂの複数のピークを同一車両のものであるとみなし、１台の車両として抽出する。
以上で、車両検知方法のフローを終了する。
【００６５】
上述したような車両検知方法によれば、実施形態１の検出時刻による組み合わせの選択処理に加えて、ピークの組み合わせ毎に検出時刻順同士で第１の複数のピークのエネルギーと第２の複数のピークのエネルギーとの差分を算出し、差分の分散値を算出することで、エネルギーによる最も適当な組み合わせを選択することができる。これにより、車両４の通過速度が第１の加速度センサー２ａと第２の加速度センサー２ｂで変化した場合でも、より精度の高い車両検出効果を得ることができる。
【００６６】
以下に、実施形態から導き出される内容を記載する。
【００６７】
車両検知方法は、構造物の振動を検出する第１のセンサーの第１の出力と、前記構造物における前記第１のセンサーとは別の箇所の振動を検出する第２のセンサーの第２の出力と、を取得する工程と、前記第１の出力の複数のピークと、前記第１の出力の複数のピークの検出時刻とを検出する工程と、前記第２の出力の複数のピークと、前記第２の出力の複数のピークの検出時刻とを検出する工程と、前記第１の出力の複数のピークから、前記構造物上を移動する車両１台分の第１の複数のピークを抽出する工程と、前記第２の出力の複数のピークから、前記構造物上を移動する前記車両１台分の第２の複数のピークを抽出する工程と、前記第１の複数のピークの数をｎとし、前記第２の複数のピークの数をｍとしたとき、前記ｎが前記ｍより大きい場合に、前記第１の複数のピークからｎＣｍ通りのピークの第１組み合わせを作成し、前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して
、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークの検出時刻と前記第２の複数のピークの検出時刻との第１の差分を算出し、前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第１の差分の第１ばらつき指標を算出し、前記第１組み合わせの中から、前記第１ばらつき指標が最も小さいピークの組み合わせを選択する工程と、前記ｎが前記ｍより小さい場合に、前記第２の複数のピークからｍＣｎ通りのピークの第２組み合わせを作成し、前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークの検出時刻と前記第２の複数のピークの検出時刻との第２の差分を算出し、前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第２の差分の第２ばらつき指標を算出し、前記第２組み合わせの中から、前記第２ばらつき指標が最も小さいピークの組み合わせを選択する工程と、を含むことを特徴とする。
【００６８】
この方法によれば、ノイズや共振といった外乱影響により、第１の複数のピークの数ｎと第２の複数のピークの数ｍが異なる場合において、ｍＣｎまたはｎＣｍ通りの組み合わせに展開し、ピークの組み合わせ毎に検出時刻順同士で第１の複数のピークの検出時刻と第２の複数のピークの検出時刻との差分を算出し、差分の分散値を算出することで、最も適当と考えられる組み合わせを選択することが可能となり、第１のセンサーで検出した車両と第２のセンサーで検出した車両が同一であることを検出することができる。そのため、車両の誤検出および検出漏れを低減することができる。従って、精度の高い車両検出効果を得ることができる。
【００６９】
上記の車両検知方法では、前記第１の複数のピークおよび前記第２の複数のピークのエネルギーの大きさを算出する工程と、前記ｎが前記ｍより大きい場合に、前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークのエネルギーの大きさと前記第２の複数のピークのエネルギーの大きさとの第３の差分を算出する工程と、前記第１組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第３の差分の第３ばらつき指標を算出する工程と、前記ｎが前記ｍより小さい場合に、前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記検出時刻順同士で、前記第１の複数のピークのエネルギーの大きさと前記第２の複数のピークのエネルギーの大きさとの第４の差分を算出する工程と、前記第２組み合わせにおける各組み合わせに対して、前記第４の差分の第４ばらつき指標を算出する工程と、を含むことが好ましい。
【００７０】
この方法によれば、上記の検出時刻による組み合わせの選択処理に加えて、ピークの組み合わせ毎に検出時刻順同士で第１の複数のピークのエネルギーと第２の複数のピークのエネルギーとの差分を算出し、差分の分散値を算出することで、エネルギーによる最も適当な組み合わせを選択することができる。これにより、移動体の通過速度が、第１のセンサーと第２のセンサーで変化した場合でも、より精度の高い車両検出効果を得ることができる。
【００７１】
上記の車両検知方法では、前記車両が３つ以上の車軸を有しており、前記第１の複数のピークを抽出する工程および前記第２の複数のピークを抽出する工程は、前記車軸のうちの複数が前記第１のセンサーまたは前記第２のセンサーを通過するのに要する時間の、最小時間以上且つ最大時間以下の時間内に検出された前記第１の複数のピークおよび前記第２の複数のピークを抽出する工程であることが好ましい。
【００７２】
この方法によれば、第１の複数のピークを抽出する工程および第２の複数のピークを抽出する工程において、最小時間と最大時間による制限から１車両分の第１の複数のピークおよび第２の複数のピークを抽出することが可能となる。従って、組み合わせ処理のピーク数の誤差が小さくなり、より精度の高い車両検出効果を得ることができる。
【００７３】
上記の車両検知方法では、前記第１のセンサーおよび前記第２のセンサーが、加速度セ
ンサーであることが好ましい。
【００７４】
この方法によれば、加速度センサーを利用することで、他のセンサーに比べ感度が良く、高速なサンプリング周波数でデータを取得することが可能なため、車両の走行速度が速い場合でも車軸を検知することが可能となり、より精度の高い車両検出効果を得ることができる。
【符号の説明】
【００７５】
１００…車両検知システム、１…計測装置、２ａ…第１のセンサーとしての第１の加速度センサー、２ｂ…第２のセンサーとしての第２の加速度センサー、３…構造物、４…車両、５，６，７，８…車軸、Ｌ１…区間、Ｐ１…最大のピーク、Ｐ５ａ，Ｐ６ａ，Ｐ７ａ，Ｐ８ａ，Ｐ５ｂ，Ｐ６ｂ，Ｐ７ｂ，Ｐ８ｂ…ピーク、Ｔ５ａ，Ｔ６ａ，Ｔ７ａ，Ｔ８ａ，Ｔ５ｂ，Ｔ６ｂ，Ｔ７ｂ，Ｔ８ｂ…検出時刻、Ｗ１ａ…第１の出力としての第１の検出データ、Ｗ１ｂ…第２の出力としての第２の検出データ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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