(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
地表の状態を点検するための自走式の地表状態点検装置は、地表領域へ向けて信号波を送信し、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信し、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出し、波長が190nm〜500nmの範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像し、算出した距離を示す情報及び撮像した画像を示す情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出し、検出した地表状態を示す情報を情報通信装置へ送信し、
該情報通信装置は、前記地表状態点検装置から送信された地表状態を示す情報を受信し、受信した地表状態を示す情報を出力する
ことを特徴とする地表状態点検方法。
【請求項２】
地表の状態を点検するための自走式の地表状態点検装置は、地表領域へ向けて信号波を送信し、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信し、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出し、波長が190nm〜500nmの範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像し、算出した距離を示す情報及び撮像した画像を示す情報を地表状態検出装置へ送信し、
該地表状態検出装置は、前記地表状態点検装置から送信された距離を示す情報及び画像を示す情報を受信し、受信した情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出し、検出した地表状態を示す情報を出力する
ことを特徴とする地表状態点検方法。
【請求項３】
前記短波長光は、波長が280nm〜315nm１９０ｎｍ乃至５００ｎｍの範囲に含まれる光であることを特徴とする請求項１又は２に記載の地表状態点検方法。
【請求項４】
地表領域へ向けて信号波を送信する手段、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信する手段、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する手段、波長が190nm〜500nmの範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像する手段、算出した距離を示す情報及び撮像した画像を示す情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出する手段、並びに、検出した地表状態を示す情報を送信する手段を有する自走式の地表状態点検装置と、
該地表状態点検装置から送信された地表状態を示す情報を受信する手段、及び受信した地表状態を示す情報を出力する手段を有する情報通信装置と
を備えることを特徴とする地表状態点検システム。
【請求項５】
地表領域へ向けて信号波を送信する手段、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信する手段、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する手段、波長が190nm〜500nmの範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像する手段、並びに、地表状態の検出に供すべく、算出した距離を示す情報及び撮像した画像を示す情報を送信する手段を有する自走式の地表状態点検装置と、
該地表状態点検装置から送信された距離を示す情報及び画像を示す情報を受信する手段、受信した情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出する手段、及び検出した地表状態を示す情報を出力する手段を有する地表状態検出装置と
を備えることを特徴とする地表状態点検システム。
【請求項６】
前記短波長光は、波長が280nm〜315nm１９０ｎｍ乃至５００ｎｍの範囲に含まれる光であることを特徴とする請求項４又は５に記載の地表状態点検システム。
【請求項７】
前記画像に関し、２値化処理を行う手段と、ノイズ除去処理を行う手段とを更に備えることを特徴とする請求項４乃至６の何れかに記載の地表状態点検システム。
【請求項８】
地表状態を点検することにより判別される前記地表領域に存在する異物を回収する手段を更に備えることを特徴とする請求項４乃至７の何れかに記載の地表状態点検システム。
【請求項９】
前記回収する手段は、前記異物を把持して回収する手段、及び前記異物を吸引して回収する手段のうちの何れか一方又は両方であることを特徴とする請求項８に記載の地表状態点検システム。
【請求項１０】
地表領域へ向けて信号波を送信する手段と、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信する手段と、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する手段と、
波長が190nm〜500nmの範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像する手段と、
算出した距離を示す情報、及び、撮像した画像を示す情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出する手段と
を備えることを特徴とする自走式の地表状態点検装置。
【請求項１１】
地表領域へ向けて信号波を送信する手段と、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信する手段と、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する手段と、
波長が190nm〜500nmの範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像する手段と、
算出した距離を示す情報、及び、撮像した画像を示す情報を、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態の検出に供すべく、他の装置へ送信する手段と
を備えることを特徴とする自走式の地表状態点検装置。
【請求項１２】
前記短波長光は、波長が280nm〜315nm１９０ｎｍ乃至５００ｎｍの範囲に含まれる光であることを特徴とする請求項１０又は１１に記載の地表状態点検装置。
【請求項１３】
前記画像に関し、２値化処理を行う手段と、ノイズ除去処理を行う手段とを更に備えることを特徴とする請求項１０乃至１２の何れかに記載の地表状態点検装置。
【請求項１４】
地表状態を検出することにより判別される前記地表領域に存在する異物を回収する手段を更に備えることを特徴とする請求項１０乃至１３の何れかに記載の地表状態点検装置。
【請求項１５】
前記回収する手段は、前記異物を把持して回収する手段、及び、前記異物を吸引して回収する手段のうちの何れか一方又は両方であることを特徴とする請求項１４に記載の地表状態点検装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、地表、特に航空機が離発着する滑走路の地表の状態を点検するのに適した地表状態点検方法、地表状態点検システム、及び地表状態点検装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
航空機事故は、甚大な人的災害に結びつく可能性があるため、未然に防止する必要がある。ところで、滑走路上には、主として航空機から脱落した構造材、パネル、ロッド等の物体（以下、ＦＯ：Ｆｏｒｅｉｇｎ  Ｏｂｊｅｃｔ、という）、及び、滑走路の舗装割れ，陥没，隆起が存在している場合がある。このようなＦＯ、舗装割れ，陥没，隆起、更には地表の湿潤状態及び凍結状態等（以下、地表状態、という）は航空機事故を引き起こす一因となるものであり、航空機の運行における高度な安全性を確保するためには、地表状態を点検してＦＯの除去、舗装割れの補修等を行うことが必須の作業となる。そこで従来、点検員が徒歩又は低速車両に搭乗して滑走路を巡回し、点検員の目視により地表状態を点検している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、点検員が徒歩又は低速車両により巡回する場合、滑走路全体の巡回を終えるのに相当の時間を要してしまう。従って、航空機の離発着頻度が高い場合は、巡回時間を短縮して離発着がない間に行わざるを得ない。また、滑走路は一般的に長さが数ｋｍにも及び広大な面積を有するため、巡回作業に伴う点検員の精神的疲労も多大となる。従って、作業効率が悪化し、ＦＯ等を見落としてしまう可能性があった。
【０００４】
本発明は、上述した如くの事情に鑑みてなされたものであり、ＦＯ，舗装割れ，陥没，隆起，湿潤状態，凍結状態等の地表状態を、天候の如何に拘らず、また、特に滑走路においては航空機の離発着が作業効率に及ぼす影響を低減し、比較的確実であり効率的に検出することができ、点検員による作業の軽減を図ることができる地表状態点検方法、地表状態点検システム、及び地表状態点検装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上述した本発明は、自走式の地表状態点検装置が、地表領域へ向けて信号波を送信し、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信し、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する。また、短波長光を検出して地表領域を撮像する。更に、算出した距離を示す情報、及び撮像した画像を示す情報に基づいて地表状態を検出する。
【０００６】
例えば、車輪等を備える自走式の車両が、対象物までの距離を計測することができるレーザ・レーダ，電波レーダ等と、紫外線を検出して撮像することができる紫外画像センサ等とを備え、滑走路等を自立的又は遠隔操作により走行して距離を示す情報及び画像を示す情報を取得し、取得した情報に基づいて地表状態を検出する。
【０００７】
レーザ・レーダを用いて取得した距離を示す情報からは、所定の大きさを有するＦＯ，舗装割れ，陥没，隆起等の有無についての地表状態を検出することができ、他方、紫外画像センサを用いて取得した画像を示す情報からは、地表に比して光の反射率が大きければ、前記所定の大きさ以下の比較的小さいＦＯ、パネルなどの平面的なＦＯ、地表の湿潤状態及び凍結状態など、前記レーザ・レーダによっては検出することが困難な地表状態を検出することができる。
【０００８】
従って、自走式の地表状態点検装置を比較的高速（例えば、３０ｋｍ／ｈ乃至４０ｋｍ／ｈ）で走行させることにより、特に滑走路においては航空機の安全な運行に必要な地表状態の略全てを、航空機の離発着及び天候等に拘らず、また、人員によらず航空機の離発着の間に速やかに、一定の精度で点検することができる。
【０００９】
また、上述した本発明は、前記地表状態点検装置にて検出した地表状態を示す情報を受信し、受信した情報を出力する情報通信装置を備える。
【００１０】
従って、地表状態を示す情報を、点検対象である滑走路等の地表から離隔した場所（例えば、滑走路の点検を担う管理センタなど）にて一元的に管理し、人員が確認することができると共に、空港に設けられた管制センタへ情報を送信し、この情報を航空機の安全な運行に供することができる。
【００１１】
また、上述した本発明は、自走式の地表状態点検装置が、距離を示す情報及び画像を示す情報を取得し、取得した情報を空港内に設けられた前記管理センタ等に設置される地表状態検出装置へ送信する。地表状態点検装置から送信された情報を受信した地表状態検出装置は、受信した距離を示す情報及び画像を示す情報に基づき、ＦＯ，舗装割れ，陥没，隆起，湿潤状態，凍結状態等の地表状態を検出する。
【００１２】
従って、地表状態点検装置は地表状態の検出を行う必要がなく、構成が容易となり、製造コストの低減を図ることができる。
【００１３】
また、上述した発明は、短波長光として波長が１９０ｎｍ乃至５００ｎｍの範囲に含まれる光を検出する。
【００１４】
前記範囲に波長が含まれる光を検出して撮像した場合、太陽の位置及び撮像位置に拘らず、地表より光の反射率が大きいＦＯ等を、可視光での撮像に比してより明瞭に撮像することができ、地表状態の検出精度をより向上させることができる。また、前記１９０ｎｍ乃至５００ｎｍの範囲のうち、２８０ｎｍ乃至３１５ｎｍの範囲に波長が含まれる光であるＵＶＢを検出して撮像することが、検出精度を向上させる上でより望ましい。
【００１５】
また、上述した本発明は、地表状態点検装置が撮像した画像に関し、２値化処理及びノイズ除去処理を行う。
【００１６】
従って、地表状態をより正確に点検することができる。
【００１７】
更に、上述した本発明は、地表状態点検装置が、地表に存在するＦＯ等の異物を回収することができる機能を備えている。異物を回収する機能としては、例えば、いわゆる掃除機のように異物を吸引する吸引装置、又は、異物を把持して地表状態点検装置が予め備える回収ボックスへ運搬するロボットアームなどである。
【００１８】
従って、滑走路等の地表領域を点検するのみではなく、実際に検出した地表状態に応じて異物を回収することができ、人員による作業を更に軽減することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面を参照しながら具体的に詳述する。図１は、本発明に係る地表状態点検システムを滑走路に適用した場合の外観を示す模式図である。図中１は本発明に係る自走式の地表状態点検装置（以下、地表状態点検車両、という）であり、空港に設けられた滑走路８上を走行する。また、空港の敷地内には情報管理センタ６が設けられており、該情報管理センタ６には、前記地表状態点検車両１との間で無線により通信することができる情報通信装置６０が設置されている。更に、空港の敷地内には、航空機との間で通信し、航空機の運行を管理する管制センタ７が設けられており、該管制センタ７は前記情報管理センタ６との間でも通信を行う。
【００２０】
前記地表状態点検車両１は、車輪を有する自走式の車両であり、上部に立設するポールの上端には、地表上の対象物までの距離を計測することができるレーザ・レーダ２と、波長が１９０ｎｍ乃至５００ｎｍの範囲に含まれる光（以下、短波長光、という）を検出することにより地表領域を撮像することができる紫外画像センサ３とを格納し、地表状態点検車両１の走行によって前記レーザ・レーダ２及び紫外画像センサ３が振動するのを抑制する空間安定機能を有する筐体が備えられている。
【００２１】
地表状態点検車両１の前面下部には、該地表状態点検車両１の進行方向に対して略直交する方向に長寸の吸引口４が設けられている。該吸引口４は、地表状態点検車両１が内部に備える吸引装置の吸引口であり、地表面に対向して開口している。従って、地表状態点検車両１の内部に備えられているエンジン又はモータが駆動することにより、地表付近の空気が吸引され、これに伴い地表上に存在する比較的軽量で小型のＦＯを吸引することができる。
【００２２】
また、地表状態点検車両１の前面には、一又は複数の関節を有し、先端部に把持部を有するロボットアーム５の基端部が取り付けられている。該ロボットアーム５は、前記関節を駆動させることにより、地表状態点検車両１を基準として地表における所定範囲内に存在するＦＯを自在に把持することができる。なお、前記ロボットアーム５は、産業用ロボットに用いられるロボットアームなどの公知の技術を用いて構成することができる。
【００２３】
また、自走式である前記地表状態点検車両１は、予め設定されたアルゴリズムに基づいて自立走行する構成としてもよく、また、無線を介して離隔した場所（例えば、情報管理センタ６）からの遠隔操作によって走行する構成としてもよい。
【００２４】
図２は、前記地表状態点検車両１の概略構成を示す模式的ブロック図である。前述した如く、地表状態点検車両１はレーザ・レーダ２及び紫外画像センサ３を備えており、該レーザ・レーダ２及び紫外画像センサ３は、ＣＰＵ等からなる計測手段制御部１０に接続され、その動作が制御されている。
【００２５】
また、地表状態点検車両１は前記計測手段制御部１０の他、吸引装置及びロボットアーム５の動作を制御するための回収手段制御部１１と、地表状態点検車両１を走行させるための駆動系を制御すべく設けられた走行手段制御部１２とを備えており、前記回収手段制御部１１及び走行手段制御部１２は、夫々計測手段制御部１０に接続されている。
【００２６】
計測手段制御部１０は、前記レーザ・レーダ２及び紫外画像センサ３の夫々から出力されたデータを受け付け、受け付けたデータに基づいて地表状態の検出を行う。また、検出結果に基づき、吸引装置、ロボットアーム５、及び、駆動系を制御させるべく、回収手段制御部１１及び走行手段制御部１２へコマンドを送る。
【００２７】
更に、前記検出結果を情報通信装置６０へ送信すべく、通信部１３の動作を制御する。
【００２８】
図３は、前記レーザ・レーダ２の構成を示すブロック図である。図中２０は光源であり、レーザ光を照射することができる。前記光源２０から照射されるレーザ光はビームスプリッタ２１により２方向のレーザ光に分光される。分光されたレーザ光のうち、一方のレーザ光（以下、第１レーザ光、という）はアナライザ２５へ入力される。他方のレーザ光は、互いの法線方向が略直交する２つの鏡面を有する逆Ｖ字形状の鏡体２２における、一方の鏡面へ入射される。入射されたレーザ光は前記一方の鏡面にて反射され、レーザ・レーダ２の外部へ出力され、地表上に存在する対象物へ照射される。
【００２９】
また、前記鏡体２２にはモータ２３が備えられており、モータ２３が駆動することにより鏡面の向きが変化するように鏡体２２は駆動される。具体的には、モータ２３は後述するＣＰＵ２６により動作が制御され、レーザ・レーダ２から照射されるレーザ光、即ち第１レーザ光が地表上を走査すべく、前記鏡体２２を駆動させる。第１レーザ光は、レーザ・レーダ２自身の位置を中心とし、略水平面内にて円周方向へ走査される。また、前記第１レーザ光は、後述するＣＰＵ２６からの制御により、鉛直方向へも走査することができる。
【００３０】
前記対象物にて反射されたレーザ光は、その一部又は全部が鏡体２２へ入力され、他方の鏡面へ入射される。入射されたレーザ光は前記他方の鏡面にて反射され、フィルタ２４へ入力される。鏡体２２の他方の鏡面にて反射され、フィルタ２４へ入力される光は、レーザ光の他、可視光及び赤外線など、様々の波長を有する光をも含むため、フィルタ２４ではこれらのうちから第１レーザ光と同じ波長を有する光のみを抽出する。抽出された光（以下、第２レーザ光、という）は、フィルタ２４からアナライザ２５へ入力される。
【００３１】
アナライザ２５は、ビームスプリッタ２１から直接入力された第１レーザ光と、フィルタ２４を介して入力された第２レーザ光との夫々を分析し、振幅及び位相などに関するディジタルデータを生成し、ＣＰＵ２６へ入力する。
【００３２】
ＣＰＵ２６は、レーザ・レーダ２を構成するハードウェアの動作を制御する他、アナライザ２５から入力されたデータに基づき、対象物までの距離の算出、距離の平均値の算出等の処理を行って取得したデータを、図３に示した計測手段制御部１０へ出力する。
【００３３】
図４は、地表状態点検車両１が地表状態を点検することができる地表領域を説明するための模式図である。地表状態点検車両１が備えるレーザ・レーダ２は、モータ２３を駆動させることにより、略水平面内において円周方向へ走査角６８°だけ走査する。実際にレーザ光が照射される地表領域は、レーザ・レーダ２の設置高さ、照射されるレーザ光の俯角等に依存し、本実施の形態に係るレーザ・レーダ２では中心角度が６８°であり半径が２４ｍの円弧状の地表領域２ａが、レーザ光が照射される地表領域となる。更に、地表状態点検車両１が走行することにより、左右方向に２７ｍの幅を有する面走査をすることができる。なお、レーザ・レーダ２の設置高さ及び俯角等を適宜設定することにより、前記地表領域２ａの範囲は、任意に変更することができる。
【００３４】
本実施の形態に係るレーザ・レーダ２は、前記地表領域２ａ内において、比較的高さを有するＦＯ及び舗装割れ（例えば、１０ｃｍ程度のＦＯ及び舗装割れ）を検出することができる。
【００３５】
次に、紫外画像センサ３が短波長光を検出することにより地表領域を撮像する原理について説明する。なお、紫外画像センサ３は、高感度ＣＣＤ等を用いて短波長光を検出し、光信号を電気信号に変換するものであり、公知のものを用いて実現することができるため、その構成についての詳述は省略する。
【００３６】
屋外環境下において、地表領域を照らす光は主に２種類ある。即ち、太陽から直接発せられる直達光と、太陽から発せられた光が大気中で散乱することにより天空全体を面光源として発せられる天空光とがある。従って、地表領域に存在するＦＯ及び地表面は、前記直達光及び天空光の両方を反射し、可視光画像センサ、紫外画像センサ３等の画像センサへ入射される。
【００３７】
ところで、太陽と画像センサとが前記ＦＯに対して正反射の位置関係にあるときは、前記ＦＯの反射率が地表面の反射率に比して十分小さくない限り、可視光と紫外光との何れの場合も、前記ＦＯの方が地表面より明るく検出される。しかしながら、太陽と画像センサとが前記正反射の位置関係となるのは稀であり、通常は正反射の位置関係とならない確率が高い。
【００３８】
一方、太陽と画像センサとがＦＯに対して正反射の位置関係にない場合、紫外光では、前記画像センサへ入射される天空光成分は直達光成分の約１．５倍であるのに対し、可視光では、例え快晴日であっても、天空光成分は直達光成分の約１／９倍にすぎない。これは、可視光に比して紫外光の方が波長が短いため、大気中でより多く散乱して天空光成分が多いからである。
【００３９】
即ち、太陽と画像センサとが正反射の位置関係にない場合、可視光画像センサでは、地表面からは主として強い直達光が反射されて検出され、ＦＯからは弱い天空光が反射されて検出されるのみであり、ＦＯが地表面より十分大きい反射率を有するときのみ、ＦＯは比較的明るく撮像される。これに比べ、紫外画像センサ３では、入射される光の主成分は天空光であり、前記正反射の位置関係になくとも、地表面よりもＦＯの反射率がわずかに大きければ、ＦＯは比較的明るく撮像される。
【００４０】
このように、可視光画像センサではなく紫外画像センサ３を用いることにより、太陽と画像センサとの位置関係（逆光位置、順光位置）、或いは、天候条件（晴天、曇天）に拘らず、地表面よりＦＯの方が反射率がわずかでも大きければ、前記ＦＯを明るく撮像することができる。また、紫外画像センサ３はレーザ・レーダ２より高分解能であるという特徴を有しているため、ボルト等のように比較的小さいＦＯ、パネル等のように平面的なＦＯを、正常な地表面と区別して撮像することができる。また、地表面が降雨により濡れている場合、凍結している場合にも、一般的に正常な地表面より反射率が高くなるため、前記ＦＯの他、地表面の湿潤状態及び凍結状態等についても正常な地表面と区別して撮像することができる。
【００４１】
また、紫外画像（紫外光を検出して撮像する画像）を撮像し、可視光を利用しないため、ＦＯが地表面と同色であっても、前記ＦＯを地表面と区別して撮像することができる。更に、赤外線を利用することもないので、ＦＯ及び地表面の温度差がほとんどない場合であっても、前記ＦＯを地表面と区別して撮像することができる。
【００４２】
紫外画像センサ３は、上述した如くの原理により、地表領域を撮像する。なお、本実施の形態に係る地表状態点検車両１は、円弧状に配置した１７台の紫外画像センサ３を備えている。従って、図４に示すように、中心角度が６８°であり半径が２４ｍの扇形状の地表領域のうち、中心角度を同一として半径が１０ｍの扇形状の地表領域を除く範囲である地表領域２ｂの全ての範囲を同時に撮像することができる。
【００４３】
なお、本実施の形態に係る紫外画像センサ３の場合、前記地表領域２ｂ内における半径が１４ｍの円弧の位置（左右方向の幅は１６ｍ）が、撮像した画像中の略中心位置となり、この位置にて２ｃｍ程度のＦＯが検出できるように検出精度が設定されている。また、前述した如く、本実施の形態に係る紫外画像センサ３は、１９０ｎｍ乃至５００ｎｍの範囲に波長を含む光である短波長光を検出するが、このうち、波長が２８０ｎｍ乃至３１５ｎｍの範囲に含まれる光であるＵＶＢを検出して地表領域を撮像することが、検出精度及び実用性から好ましい。
【００４４】
図５は、本実施の形態に係る地表状態点検車両１を用いて滑走路８の地表状態を点検する際の状況を説明するための模式図である。該滑走路８は、幅が６０ｍで長さが４０００ｍあり、わが国での滑走路としては最大規模である。図４を用いて説明した如く、地表状態点検車両１は、紫外画像の中心で左右方向に１６ｍの幅を有する地表領域２ｂと、レーザ・レーダ２による左右方向に２７ｍの幅を有する地表領域２ａとを、点検の対象としている。従って、地表状態点検車両１が直進走行することにより、最小で１６ｍの幅を有する範囲の地表状態を点検することができる。
【００４５】
ところで、滑走路８は長さ方向に分割した４つのルートが設定されている。これにより、１ルートの幅が１５ｍとなり、地表状態点検車両１が１度走行するだけで１ルート分の点検を終えることができる。
【００４６】
本実施の形態では、各ルート毎に１台の地表状態点検車両１を用い、各地表状態点検車両１を３０ｋｍ／ｈ乃至４０ｋｍ／ｈの速度で走行させることにより、地表上にロボットアーム５を用いて回収すべきＦＯがない場合は、約６分乃至８分で前記滑走路８全体の点検を終えることができる。なお、この場合であっても、レーザ・レーダ２及び紫外画像センサ３により検出することができない程度の小さいＦＯ（例えば、２ｃｍ以下のＦＯ）については、吸引装置を常時駆動させておくことにより、吸引口４から回収することができる。
【００４７】
図６は、本実施の形態に係る情報通信装置６０の構成を示すブロック図である。情報通信装置６０はＣＰＵ６１を備え、該ＣＰＵ６１は、ＲＡＭ６２，ＲＯＭ６３，ハードディスク（以下、ＨＤ、という）６４，及び通信インタフェース（以下、通信Ｉ／Ｆ、という）６５等の動作を制御する。
【００４８】
ＲＡＭ６２は、ＣＰＵ６１にて演算処理が行われる間に発生するデータを一時的に記憶する他、通信Ｉ／Ｆ６５を介して送受信されるデータ等を一時的に記憶する。ＲＯＭ６３は、ＰＲＯＭ，マスクＲＯＭ等からなり、本実施の形態に係る情報通信装置６０を動作させるために必要な基本的なコンピュータプログラムが予め記憶されている。
【００４９】
ＨＤ６４は、本実施の形態に係る情報通信装置６０を動作させるために必要な、前記ＲＯＭ６３に記憶されているものとは異なるコンピュータプログラムが記憶されている。また、通信Ｉ／Ｆ６５を介して受信したデータを、データベース形式にして記憶している。通信Ｉ／Ｆ６５は、地表状態点検車両１或いは管制センタ７との間でアンテナを介して通信を行うためのハードウェアである。
【００５０】
なお、図２、図３及び図６にて示した地表状態点検車両１及び情報通信装置６０の構成は一例であり、適宜他の構成をとることもできる。例えば、図３においてＣＰＵ２６は複数備えられていてもよい。また、レーザ・レーダ２に代えて電波レーダ、超音波レーダ等、空間を伝搬する波動を利用して距離を計測することができる他の装置を用いてもよい。
【００５１】
次に、レーザ・レーダ２が備えるＣＰＵ２６の動作の流れについて、図７に示すフローチャートを用いて説明する。前述した如く、アナライザ２５からは、第１レーザ光及び第２レーザ光に関し、振幅及び位相等に係るディジタルデータが出力され、ＣＰＵ２６はこれを受信する（Ｓ１）。ＣＰＵ２６は、受信したデータに基づいてレーザ光の送受信時のタイムラグ（即ち、第１レーザ光と第２レーザ光との位相差）を算出することにより、対象物までの距離を算出する（Ｓ２）。
【００５２】
図８は、ＣＰＵ２６での演算処理の内容を説明するための、演算結果の一例を模式的に示す図表である。このうち図８（ａ）は、レーザ光の走査角度とステップ２にて算出した対象物までの距離との関係を示す図表である。図示する如くこの場合、走査角度がＸからＹに至る間で算出された距離は、その他の走査角度の間に算出された距離に比して長くなっている。
【００５３】
ところで、ＦＯが存在する地表領域をレーザ・レーダ２により走査し、距離を算出した場合、ＦＯが存在するところだけ、レーザ・レーダ２からの距離は短くなる。一方、舗装割れが存在する地表領域をレーザ・レーザ２により走査して距離を算出した場合、舗装割れが存在するところだけ、レーザ・レーダ２からの距離は長くなる。従って図８（ａ）の場合、走査角度ＸからＹに至る間には、舗装割れが存在している可能性があることがわかる。
【００５４】
ＣＰＵ２６は、ステップ２にて算出した距離を示す関数を、走査角度をパラメータとして微分処理を行う（Ｓ３）。図８（ｂ）は、図８（ａ）に示す演算結果を走査角度により微分して得られる結果を示す図表である。図８（ａ）に示した如く、走査角度Ｘにて対象物までの距離が長くなり、走査角度Ｙにて対象物までの距離が短くなっている。従って図８（ｂ）に示する如く、走査角度で微分した結果（即ち、走査角度に対する距離の変化の度合い）は、走査角度Ｘで所定の正の値を有し、走査角度Ｙで所定の負の値を有する。このように距離の変化の度合いを抽出することにより、ＦＯ又は舗装割れ等のエッジ個所（図８中では、走査角度Ｘ及びＹ）を抽出することができる。
【００５５】
次にＣＰＵ２６は、ステップ３での微分処理の結果得られる走査角度の値Ｘ，Ｙに基づいて地表領域を複数の範囲（図８では、走査角度がＸ以下、走査角度がＸ乃至Ｙの間、及び走査角度がＹ以上の３つの範囲）に区切り、夫々の範囲にて、ステップ２にて算出した距離の平均値を算出する（Ｓ４）。図８（ｃ）は、ステップ４にて算出した距離の平均値と走査角度との関係を示す図表である。
【００５６】
更にＣＰＵ２６は、ステップ４にて算出した距離の平均値に関するデータを計測手段制御部１０へ出力し（Ｓ５）、出力された距離の平均値に関するデータは、後述する如く、走査角度ＸからＹに至る範囲に舗装割れが存在するか否かの判断に供される。また、レーザ・レーダ２は、所定の周期で光源２０からレーザ光を照射する。従って、上記ステップ１乃至５に示すＣＰＵ２６の動作は、前記所定周期でアナライザ２５からデータを受信する毎に繰り返し行われる。
【００５７】
次に、レーザ・レーダ２が出力した距離の平均値に関するデータに基づき、計測手段制御部１０がＦＯ又は舗装割れの有無を判断する場合の動作の流れについて、図９に示すフローチャートを用いて説明する。なお、計測手段制御部１０は、レーザ・レーダ２の他、後述する如く紫外画像センサ３が出力したデータに基づくＦＯ等の有無判断も行うため、夫々についての演算処理は時分割処理により、又は、計測手段制御部１０内に複数のＣＰＵを備えさせた場合には夫々のＣＰＵでの分担処理により行われる。
【００５８】
初めに、レーザ・レーダ２から距離の平均値に関するデータを受け付けた場合（Ｓ１０）、計測手段制御部１０は、受け付けたデータが示す距離の平均値と、所定の閾値（以下、第１閾値、という）とを比較し（Ｓ１１）、大小関係を判断する（Ｓ１２）。
【００５９】
前記第１閾値は、レーザ・レーダ２による距離算出精度、天候等の環境条件などに依存する数値であり、距離の平均値と第１閾値との大小関係を比較することにより、ＦＯ又は舗装割れの存在を判別することができる。
【００６０】
図１０は、距離の平均値と第１閾値との関係の一例を示す図表である。ＦＯ及び舗装割れが存在しない地表領域までの距離をＬとした場合、レーザ・レーダ２の検出誤差を見込んで第１閾値として、Ｌ＋α，Ｌ−αが設定される。このうちＬ＋αは舗装割れを検出するための閾値であり、Ｌ−αはＦＯを検出するための閾値である。
【００６１】
従って、算出した距離の平均値が、Ｌ＋α及びＬ−αの範囲にある場合は、地表領域にＦＯ及び舗装割れが共に存在せず、正常であると判別することができる。一方、算出した距離の平均値がＬ＋Ｗであり、Ｌ＋Ｗ＞Ｌ＋αの関係である場合は、舗装割れが存在すると判別でき、また、算出した距離の平均値がＬ−Ｈであり、Ｌ−Ｈ＜Ｌ−αの関係である場合は、ＦＯが存在すると判別できる。
【００６２】
例えば、図８（ｃ）に示す走査角度Ｘ以下の範囲にて得られた距離の平均値が、第１閾値の範囲内、即ち、Ｌ＋α及びＬ−αの間の値であり、走査角度Ｙ以上の範囲にて得られた距離の平均値が、同様に第１閾値の範囲内であり、他方、走査角度Ｘ乃至Ｙの間の範囲にて得られた距離の平均値が第１閾値の範囲外、即ち、Ｌ＋α以上又はＬ−α以下である場合は、走査角度Ｘ乃至Ｙの間の範囲にＦＯ又は舗装割れ（ここでは、舗装割れ）が存在すると判断される。
【００６３】
ステップ１２にて距離の平均値が第１閾値を超えていないと判別した場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、地表領域２ａにはＦＯ等が存在しないと判別し（Ｓ１３）、再びレーザ・レーダ２からのデータを受け付けた場合にステップ１０以降の動作を繰り返す。また、ステップ１２にて距離の平均値が第１閾値を超えていると判別した場合（Ｓ１２：ＮＯ）、地表領域２ａにＦＯ等が存在すると判別し（Ｓ１４）、その結果を情報管理センタ６へ送信する（Ｓ１５）。ステップ１５にてデータを送信した後は、再びステップ１０以降の動作を繰り返す。データを受信した情報管理センタ６では、情報通信装置６０に接続されるモニタ又は印字装置等にて出力する他、管制センタ７へも滑走路８の地表状態を示す情報を提供することができる。
【００６４】
図１１は、ＣＰＵ２６での演算結果の他の一例を模式的に示す図表である。また、図１１（ａ）は、レーザ光の走査角度と算出した対象物までの距離との関係を示す図表、図１１（ｂ）は、図１１（ａ）に示す演算結果を走査角度により微分して得られる結果を示す図表、図１１（ｃ）は、算出した距離の平均値と走査角度との関係を示す図表である。
【００６５】
図１１（ａ）に示す如くの場合は、図８（ａ）に示した場合と異なり、走査角度がＸからＹに至る間で算出された距離は、その他の走査角度の間に算出された距離に比して短くなっている。よって、走査角度ＸからＹに至る間には、ＦＯが存在している可能性があることがわかる。
【００６６】
従って、図１１（ａ）に示した結果について、図７のステップ３に示す微分処理を施した場合、図１１（ｂ）に示すように、走査角度Ｘで所定の負の値を有し、走査角度Ｙで所定の正の値を有することがわかり、ＦＯのエッジ個所を抽出することができる。また、前記エッジ個所で区分けした各範囲にて、ステップ４に示した如くに距離の平均値を算出することにより、図１１（ｃ）に示す如くの演算結果を得ることができる。
【００６７】
更に、得られた演算結果を示すデータに基づき、計測手段制御部１０にて図９のフローチャートに示す如くの処理を施すことにより、走査角度Ｘ及びＹの間にＦＯが存在するか否かを判別することができる。
【００６８】
上述した如く、レーザ・レーダ２を用い、ＦＯ及び舗装割れの双方の有無について、地表状態を検出することができる。
【００６９】
なお、上述したレーザ・レーダ２を用いた地表状態の点検方法は一例であり、図７に示すステップ１乃至ステップ５の動作、及び図９に示すステップ１１乃至ステップ１４の動作を全てレーザ・レーダ２が備えるＣＰＵ２６にて行い、その結果得られるＦＯ等の有無の判断結果のみを計測手段制御装置１０へ入力するようにしてもよい。また、レーザ・レーダ２が備えるアナライザ２５から出力されたデータを計測手段制御部１０へ入力し、図７に示すステップ２乃至ステップ５の動作、及び図９に示すステップ１１乃至ステップ１５の動作を、全て計測手段制御部１０にて行うようにしてもよい。このように、レーザ・レーダ２が備えるＣＰＵ２６にて行う動作と、計測手段制御部１０にて行う動作は、適宜分担すればよい。
【００７０】
続いて、紫外画像センサ３から受け付けた画像に関するデータに基づき、計測手段制御部１０が、ＦＯ等の有無を判断する場合の動作の流れを、図１２に示すフローチャートを用いて説明する。
【００７１】
初めに計測手段制御部１０は、紫外画像センサ３から画像に関するデータを受け付け（Ｓ２０）、受け付けたデータが示す各画素の輝度の値と、所定の閾値（以下、第２閾値、という）とを比較することにより、２値化処理を行う（Ｓ２１）。図１３は、紫外画像センサ３から受け付けた画像に関するデータに基づく計測手段制御部１０での処理を説明するための模式図であり、図１３（ａ）は、２値化処理前の画像を示す模式図、図１３（ｂ）は、２値化処理後の画像を示す模式図である。紫外画像センサ３にて得られた画像には、図１３（ａ）に示す如く、ＦＯ等と考えられる画像及び多少のノイズが含まれており、輝度の斑によって濃淡のある背景となっているが、ステップ２１にて２値化処理を施すことにより図１３（ｂ）に示す如く白黒画像となる。
【００７２】
計測手段制御部１０は、ステップ２１での処理により得られた画像について、黒領域の収縮処理及び黒領域の膨張処理を施す（Ｓ２２）ことにより前記ノイズの除去を行う。更に、ノイズが除去された画像についてラベリングを行うことによりＦＯ等と考えられる画像の面積を抽出する（Ｓ２３）。図１３（ｃ）は、図１３（ｂ）に示す画像について収縮・膨張処理及び面積の抽出を行った後に得られる画像を示す模式図である。
【００７３】
次に、ステップ２３にて抽出された面積と、所定の閾値（以下、第３閾値、という）との大小関係を判断する（Ｓ２４）。なお、前記第３閾値は、紫外画像センサ３によって撮像される画像の解像度、環境条件等に若干依存する数値であり、抽出面積が第３閾値以上のときは、前記紫外画像センサ３が撮像した地表領域２ｂにＦＯ等が存在する可能性が比較的高く、抽出面積が第３閾値より小さいときは、ＦＯ等が存在する可能性は比較的低いことを示している。
【００７４】
ステップ２４にて抽出面積が第３閾値より小さいと判断した場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、撮像された地表領域２ｂにはＦＯ等が存在しないと判断する（Ｓ２５）。そして、環境の変化等に追従するため、ステップ２１での２値化処理に用いる第２閾値の値を更新し、再びステップ２０以降の動作を繰り返す。
【００７５】
他方、ステップ２４にて抽出面積が第３閾値以上であると判断した場合（Ｓ２４：ＮＯ）、撮像された地表領域２ｂにＦＯ等が存在すると判断し（Ｓ２７）、その結果を情報管理センタ６へ送信する（Ｓ２８）。ステップ２８にて送信した後は、再びステップ２０以降の動作を繰り返す。判断結果を受信した情報管理センタ６では、情報通信装置６０に接続されるモニタ又は印字装置等にて出力することができる。
【００７６】
ところで、計測手段制御部１０は、図９及び図１２のフローチャートに示す動作を行う他、ステップ１２での判別結果及びステップ２４での判別結果に基づき、回収手段制御部１１及び走行手段制御部１２へコマンドを出力する。
【００７７】
即ち、計測手段制御部１０が夫々のステップにおいて判断した結果、ＦＯが存在すると判断した場合、その大きさ，形状等に応じて回収手段制御部１１及び走行手段制御部１２へコマンドを出力し、前記ＦＯを回収させる。
【００７８】
例えば、地表状態点検車両１は３０ｋｍ／ｈ乃至４０ｋｍ／ｈの速度で走行しているため、停止するまでの制動距離として７ｍ程度が必要となる。従って、レーザ・レーダ２での検出により地表領域２ａにＦＯが存在すると判別した場合、前記ＦＯを回収すべく停止したときにはＦＯは前記地表領域２ａの範囲外となっている。そこで、地表状態点検車両１は、ＦＯを検出した水平方向の走査角度にて、レーザ・レーダ２を用いて鉛直方向へも走査を行い、改めてＦＯの存在位置を検出する。
【００７９】
検出したＦＯを把持して回収する場合はロボットアーム５が制御され、地表状態点検車両１を前進させて吸引口４から吸引して回収する場合は駆動系及び吸引装置が制御される。また、ロボットアーム５を用いて回収することができない形状、大きさのＦＯ等については、ステップ１５にてその旨を情報管理センタ６へ通知し、後に人員により回収することとなる。なお、レーザ・レーダ２及び紫外画像センサ３の何れによっても検出することができない程度に小さいＦＯは、吸引装置を常時駆動させておくことにより、走行中に吸引して回収する。
【００８０】
なお、地表状態点検車両１の走行と同様に、ＦＯ等を発見した場合の回収動作についても、地表状態点検車両１が自立的に行ってもよく、また、無線を利用して遠隔操作により行ってもよい。
【００８１】
また、本実施の形態に係る地表状態点検システムでは、地表状態点検車両１にてＦＯ等の有無判断を行い、その結果を情報管理センタ６へ送信する場合について説明しているが、これに限られず、地表状態点検車両１は、レーザ・レーダ２及び紫外画像センサ３を用いてデータを取得し、取得したデータを情報管理センタ６へ送信するだけとし、情報管理センタ６に備えられる情報通信装置６０が具備するＣＰＵ６１にてＦＯ等の有無判断を行うようにしてもよい。これにより、地表状態点検車両１の構成の簡略化及び低コスト化を図ることができる。
【００８２】
この場合、情報通信装置６０は、得られたＦＯ等の有無の結果を地表状態点検車両１へ返信するか、又は、得られたＦＯ等の有無の結果に基づいて遠隔操作すべくコマンドを地表状態点検車両１へ送信する。
【００８３】
以上に説明した如く、本実施の形態に係る地表状態点検システムによれば、レーザ・レーダ２及び紫外画像センサ３の両方を備える地表状態点検車両１を走行させることにより、地表状態の点検を行う。レーザ・レーダ２によれば、１０ｃｍ程度以上の比較的大きなＦＯ，舗装割れ，陥没，隆起等を、これらが地表面と同程度の反射率であっても（即ち、反射率に拘わらず）検出することができ、紫外画像センサ３によれば、２ｃｍ程度以下の比較的小さなＦＯ、パネルのように平面的なＦＯ、地表の湿潤状態及び凍結状態等、反射率が地表面より大きいＦＯ等を検出することができる。
【００８４】
また、地表領域にＦＯが存在すると判断した場合には、該ＦＯを回収することも可能である。従って、人員が行っていたＦＯの回収作業が軽減される。
【００８５】
また、地表状態点検車両１にて得られたデータを集信する情報通信装置６０を備えるため、該情報通信装置６０にてデータの一元管理が可能である。
【００８６】
また、紫外画像センサ３にて撮像される画像に関し、２値化処理及びノイズ除去処理を施すため、地表状態をより詳細かつ正確に検出することができる。
【００８７】
更に、地表状態点検車両１を滑走路８にて適用することにより、人員が行う作業に軽減を図ることができ、滑走路８の地表状態を効率よく早期に点検することができ、航空機の運行に係る安全性の向上を図ることができる。
【００８８】
また、本実施の形態では、滑走路８を対象とする場合について記載しているが、高速道路、その他の路面について、地表状態を点検する場合においても有効であることは言うまでもない。
【００８９】
【発明の効果】
本発明によれば、ＦＯ，舗装割れ，陥没，隆起，湿潤状態，凍結状態等の地表状態を、天候の如何に拘らず、また、滑走路においては航空機の離発着が作業効率に及ぼす影響を低減し、比較的確実であり効率的に検出することができ、点検員による作業の軽減を図ることができる地表状態点検方法、地表状態点検システム、及び地表状態点検装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る地表状態点検システムを滑走路に適用した場合の外観を示す模式図である。
【図２】地表状態点検車両の概略構成を示す模式的ブロック図である。
【図３】前記レーザ・レーダの構成を示すブロック図である。
【図４】地表状態点検車両が地表状態を点検することができる地表領域を説明するための模式図である。
【図５】本実施の形態に係る地表状態点検車両を用いて滑走路の地表状態を点検する際の状況を説明するための模式図である。
【図６】本実施の形態に係る情報通信装置の構成を示すブロック図である。
【図７】レーザ・レーダが備えるＣＰＵの動作の流れを説明するためのフローチャートである。
【図８】レーザ・レーダが備えるＣＰＵでの演算処理の内容を説明するための、演算結果の一例を模式的に示す図表である。
【図９】レーザ・レーダが出力した距離の平均値に関するデータに基づき、計測手段制御部がＦＯ又は舗装割れの有無を判断する場合の動作の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１０】距離の平均値と第１閾値との関係の一例を示す図表である。
【図１１】レーザ・レーダが備えるＣＰＵでの演算結果の他の一例を模式的に示す図表である。
【図１２】紫外画像センサから受け付けた画像に関するデータに基づき、計測手段制御部が、ＦＯ等の有無を判断する場合の動作の流れを説明するためのフローチャート。である
【図１３】紫外画像センサから受け付けた画像に関するデータに基づく計測手段制御部での処理を説明するための模式図である。
【符号の説明】
１  地表状態点検車両（地表状態点検装置）
２  レーザ・レーダ
３  紫外画像センサ
４  吸引口
５  ロボットアーム
６  情報管理センタ
７  管制センタ
８  滑走路
１０  計測手段制御部
１１  回収手段制御部
１２  走行手段制御部
１３  通信部
２０  光源
２１  ビームスプリッタ
２２  鏡体
２３  モータ
２４  フィルタ
２５  アナライザ
２６，６１  ＣＰＵ
６０  情報通信装置
６２  ＲＡＭ
６３  ＲＯＭ
６４  ハードディスク（ＨＤ）
６５  通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）
【図１】
0003626461.tif 000002
【図２】
0003626461.tif 000003
【図３】
0003626461.tif 000004
【図４】
0003626461.tif 000005
【図５】
0003626461.tif 000006
【図６】
0003626461.tif 000007
【図７】
0003626461.tif 000008
【図８】
0003626461.tif 000009
【図９】
0003626461.tif 000010
【図１０】
0003626461.tif 000011
【図１１】
0003626461.tif 000012
【図１２】
0003626461.tif 000013
【図１３】
0003626461.tif 000014