(57)【要約】      （修正有）【課題】ガイドウェイマウンテッド車両位置特定システムを提供する。【解決手段】システム１００は、第１の端１０４と第２の端１０６とを有する車両１０２の第１の端にあるセンサセット１１０ａ〜１１０ｃと、コントローラ１０８とを備える。センサは、車両の移動の方向に沿って検出されたマーカ１２０ａ〜１２０ｎに基づいて対応するセンサデータを生成する。第１のセンサ１１０ａは、検出されたマーカに対して第１の傾斜角度α１を有しており、第２のセンサ１１０ｂは、検出されたマーカに対して第２の傾斜角度α２を有している。コントローラは、更に、第１のセンサがマーカを検出した時刻を、第２のセンサがマーカを検出した時刻と比較して、第１の端または第２の端を車両の先端と識別し、第１のセンサまたは第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成されたセンサデータに基づいて、車両の先端の位置を計算する。【選択図】図１
2018203254.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
第１の端と第２の端とを有する車両の前記第１の端にあるセンサセットであって、前記センサセットの中のセンサは各々、前記車両の移動の方向に沿って複数のマーカの中の検出されたマーカに基づいて対応するセンサデータを生成するように構成され、前記センサセットの第１のセンサは、水平線に対して第１の傾斜角度を有し、前記センサセットの第２のセンサは、前記水平線に対して第２の傾斜角度を有する、センサセットと、
前記センサセットと結合されたコントローラと、
を備えており、前記コントローラは、
前記第１のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻を、前記第２のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻と比較し、
前記複数のマーカの中の第１のマーカと前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカとの距離に基づいて、前記車両の前記第１の端の位置を計算するように構成されている。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記コントローラは、更に、
前記第１のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻と前記第２のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻との前記比較に基づいて、前記第１の端または前記第２の端を前記車両の先端と識別し、
前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の位置を計算するように構成されている。
【請求項３】
請求項１に記載のシステムであって、前記第１の傾斜角度は、前記第２の傾斜角度とは異なる。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、前記複数のマーカの中の連続したマーカは、メモリに記憶された距離によって隔てられたマーカのペアであり、前記コントローラは、更に、
所定の持続時間の間に前記センサセットによって検出された前記複数のマーカの中のマーカの量を計数し、
前記所定の持続時間の間に前記センサセットによって検出された前記複数のマーカの中の連続したマーカの各ペア間の前記記憶された距離に関して前記メモリを検索し、
前記複数のマーカの中の連続したマーカの各ペア間の前記距離を、前記センサセットによって検出された前記マーカの量に加算して、前記所定の持続時間の間に前記車両が進行した距離を決定するように構成されている。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムであって、前記コントローラは、更に、前記車両が進行した前記距離および前記所定の持続時間に基づいて、前記車両の速度を計算するように構成されている。
【請求項６】
請求項４に記載のシステムであって、
前記複数のマーカの中のマーカは連続したマーカである。
【請求項７】
請求項１に記載のシステムであって、
前記複数のマーカのうちの１つまたは複数のマーカは、物体のパターンを備えており、
前記センサセットの中の前記センサは、前記物体のパターンに基づいて前記１つまたは複数のマーカを認識するように構成されている。
【請求項８】
請求項１に記載のシステムであって、前記第１のマーカの視野は前記第１の傾斜角度に基づいており、第２のマーカの視野は前記第２の傾斜角度に基づいており、前記複数のマーカの中の前記マーカは、前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカが前記第１のマーカの前記視野または前記第２のマーカの前記視野のうちの１つの中にあるように制限されるように、前記車両の前記移動の方向に沿って離隔されている。
【請求項９】
請求項１に記載のシステムであって、前記車両はガイドウェイに沿って移動するように構成されており、前記複数のマーカのうちの１つまたは複数のマーカは前記ガイドウェイの路傍上にある。
【請求項１０】
請求項１に記載のシステムであって、前記センサセットは第３のセンサを更に備え、前記コントローラは、更に、
前記第１のセンサによって生成された前記センサデータに基づいた第１の計算値を、前記第２のセンサによって生成された前記センサデータに基づいた第２の計算値と比較し、
前記第１の計算値は前記第２の計算値と所定の閾値よりも大きく異なるという決定に基づいて、前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つを、欠陥があると識別し、
前記第３のセンサを作動させ、
前記第３のセンサによって生成された前記センサデータに基づいた第３の計算値を、前記第１の計算値と、そして前記第２の計算値と比較し、
前記第１の計算値が前記所定の閾値の範囲内で前記第３の計算値と一致する、または前記第２の計算値が前記所定の閾値の範囲内で前記第３の計算値と一致するという決定に基づいて、前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちのどちらに欠陥があるかを識別するように構成されている。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシステムであって、前記第１の計算値および前記第２の計算値の各々は、前記車両の先端、前記車両の前記先端の前記位置、前記車両が進行した距離、または前記車両の速度の識別である。
【請求項１２】
請求項１に記載のシステムであって、
前記車両の前記第２の端にあるセンサセットであって、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの中の前記センサは各々、前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカに基づいて対応するセンサデータを生成するように構成されており、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの第３のセンサは、水平線に対して第３の傾斜角度を有し、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの第４のセンサは、前記水平線に対する第４の傾斜角度を有する、センサセット
を更に備えており、前記コントローラは、更に、
前記第３のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻を、前記第４のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻と比較し、
前記複数のマーカの中の第１のマーカと前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカとの距離に基づいて、前記車両の前記第１の端の位置を計算するように構成されている。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムであって、
前記コントローラは、更に、
前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいた第１の計算値を、前記第３のセンサまたは前記第４のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいた第２の計算値と比較し、
前記第１の計算値は前記第２の計算値と所定の閾値よりも大きく異なるという決定に基づいて、前記第１のセンサ、前記第２のセンサ、前記第３のセンサ、または前記第４のセンサのうちの１つを、欠陥があると識別するように構成されている。
【請求項１４】
請求項１３に記載のシステムであって、前記第１の計算値および前記第２の計算値の各々は、前記車両の前記先端、前記車両の前記先端の前記位置、前記車両が進行した距離、または前記車両の速度の識別である。
【請求項１５】
請求項１２に記載のシステムであって、前記コントローラは、更に、
前記第３のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻と前記第４のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻との前記比較に基づいて、前記第１の端または前記第２の端を前記車両の前記先端と識別し、
前記第３のセンサまたは前記第４のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の前記位置を計算するように構成されている。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムであって、前記コントローラは、更に、
前記車両の前記先端であると識別された前記車両の前記端にある前記センサセットによって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の第１の速度を計算し、
前記車両の前記先端以外の前記車両の前記端にある前記センサセットによって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端以外の、前記第１の端または前記第２の端のうちの他方の第２の速度を計算し、
前記第１の速度の大きさは前記第２の速度の大きさと所定の閾値よりも大きく異なるという決定に基づいてアラームを生成するように構成されている。
【請求項１７】
方法であって、
車両の第１の端にあるセンサセットを用いた、前記第１の端と第２の端とを有する前記車両の移動の方向に沿った複数のマーカの中のマーカの検出に基づいて、センサデータを生成するステップであって、前記車両の前記第１の端にある前記センサセットの各センサは、対応するセンサデータを生成するように構成されており、前記センサセットの第１のセンサは、水平線に対して第１の傾斜角度を有しており、前記センサセットの第２のセンサは、前記水平線に対して第２の傾斜角度を有している、ステップと、
前記第１のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻を、前記第２のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻と比較するステップと、
所定の持続時間中に前記センサセットによって検出された前記複数のマーカの中のマーカの量を計数するステップと、
前記所定の持続時間中に前記センサセットにより検出された前記複数のマーカの中の連続したマーカの各ペア間の記憶された距離についてメモリを検索するステップであって、前記メモリは前記複数のマーカの中のマーカのペアを離隔する記憶された距離を有している、ステップと、
前記複数のマーカの中の連続したマーカの各ペア間の前記距離を、前記センサセットにより検出されたマーカの量に加算して、前記所定の持続時間中に進行した前記車両の距離を決定するステップであって、前記複数のマーカの中の連続したマーカの各ペア間の前記距離は、
前記所定の持続時間中に前記センサセットにより検出された前記複数のマーカの中の連続したマーカの各ペア間の記憶された距離についてメモリを検索するステップであって、前記メモリは前記複数のマーカの中のマーカのペアを離隔する記憶された距離を有している、ステップ、又は、
所定の持続時間以内に前記車両の前記第１の端にある前記センサセットによって検出された前記複数のマーカの中のマーカの量を計数し、前記検出されたマーカの総量および前記複数のマーカの中のマーカの各々の間の等しい距離に基づいて前記車両が前記所定の持続時間中に進行した距離を計算するステップ
に基づき決定される、ステップとを含む。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
前記第１のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻と前記第２のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻との前記比較に基づいて、前記第１の端または前記第２の端を前記車両の先端と識別するステップと、
前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の位置を計算するステップとを更に含む。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、
前記車両が沿って移動するガイドウェイ上の物体のパターンを検出するステップと、
前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカについて説明する情報を含む、メモリ内に記憶されたデータに基づいて、前記物体のパターンを前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカと認識するステップとを更に含む。
【請求項２０】
請求項１７に記載の方法であって、
前記車両の前記先端の前記位置および前記車両の長さに基づいて、前記車両の前記先端以外の前記車両の前記端の位置を計算するステップを更に含む。
【請求項２１】
請求項１７に記載の方法であって、
前記車両の前記第２の端にあるセンサセットを用いた前記複数マーカの中の前記マーカの検出に基づいてセンサデータを生成するステップであって、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの中の各センサは、対応するセンサデータを生成するように構成されており、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの第３のセンサは、前記複数のマーカの前記検出されたマーカに対して第３の傾斜角度を有しており、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの第４のセンサは、前記第３の傾斜角度とは異なる前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカに対して第２の傾斜角度を有している、ステップと、
前記第３のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻を、前記第４のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻と比較するステップと、
前記第３のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻と前記第４のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻との前記比較に基づいて、前記第１の端または前記第２の端を前記車両の前記先端と識別するステップと、
前記第３のセンサまたは前記第４のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の前記位置を計算するステップと、
前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて計算された前記車両の前記先端の前記位置が、前記第３のセンサまたは前記第４のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて計算された前記車両の前記先端の前記位置と、所定の閾値よりも大きく異なる場合、アラームを生成するステップとを更に含む。
【請求項２２】
請求項１７に記載の方法であって、前記複数のマーカの中のマーカは連続したマーカである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権主張
本出願は、２０１５年８月２６日に出願された米国仮特許出願第６２／２１０，２１８号の優先権利益を主張するものであり、この仮特許出願の全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
ガイドウェイマウンテッド車両は、ガイドウェイに隣接する路傍に装備されたデバイスから移動命令を受信する通信列車ベース制御（ＣＴＢＣ）システムを含む。ＣＴＢＣシステムは、ガイドウェイマウンテッド車両の位置およびスピードを決定するために使用される。ＣＴＢＣシステムは、ガイドウェイに沿って配置されたトランスポンダに質問することによって、位置およびスピードを決定する。ＣＴＢＣシステムは、路傍に装備されたデバイスを通して、集中制御システムまたは分散制御システムに、決定された位置およびスピードを報告する。
【０００３】
集中制御システムまたは分散制御システムは、制御ゾーン内のガイドウェイマウンテッド車両に関する位置およびスピード情報を記憶する。この記憶された位置およびスピード情報に基づいて、集中制御システムまたは分散制御システムは、ガイドウェイマウンテッド車両のための移動命令を生成する。
【０００４】
ガイドウェイマウンテッド車両と集中制御システムまたは分散制御システムとの間の通信が中断されると、ガイドウェイマウンテッド車両は、ブレーキがかけられて停止し、手動ドライバがガイドウェイマウンテッド車両を制御するのを待機する。通信中断は、通信システムが機能するのを中止したときだけでなく、通信システムが不正確な情報を送信したときにも、または命令の不正確な配列もしくは破損によりＣＴＢＣが命令を拒否したときにも、発生する。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
１つまたは複数の実施形態が、限定によってではなく、例として、添付の図面に示されている。これらの図面全体を通じて、同じ参照番号を有する要素は、同じ要素を表す。産業における標準的な慣例に従い、様々な特徴は原寸に比例して示されていないことがあり、例示のためだけに用いられることが強調される。実際、図面における様々な特徴部の寸法は、説明の明快のために、恣意的に増加または減少されている場合がある。
【０００６】
図１は、１つまたは複数の実施形態による車両位置特定システムの図である。
図２は、１つまたは複数の実施形態による融合センサ構成のブロック図である。
図３Ａは、１つまたは複数の実施形態によるガイドウェイマウンテッド車両の上面図である。
図３Ｂは、１つまたは複数の実施形態による車両の側面図である。
図４Ａは、１つまたは複数の実施形態によるガイドウェイマウンテッド車両の側面図である。
図４Ｂは、１つまたは複数の実施形態による車両の上面図である。
図５は、１つまたは複数の実施形態によるガイドウェイマウンテッド車両の位置、進行した距離、および速度を決定する方法の流れ図である。
図６は、１つまたは複数の実施形態による、車両の同じ端にあるセンサ間の一致性をチェックするための方法の流れ図である。
図７は、１つまたは複数の実施形態による、車両の同じ端にあるセンサ間の一致性をチェックするための方法の流れ図である。
図８は、１つまたは複数の実施形態による、車両の両端にあるセンサ間の一致性をチェックするための方法の流れ図である。
図９は、１つまたは複数の実施形態による、車両に搭載されたコントローラ（「ＶＯＢＣ」）のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下の開示は、本発明の異なる複数の特徴を実装するための、多くの異なる実施形態または例を提供する。コンポーネントおよび構成の特定の例が、本開示を単純化するために、以下に記載されている。これらは、例であって、限定を意図したものではない。
【０００８】
図１は、１つまたは複数の実施形態による車両位置特定システム１００の図である。車両位置特定システム１００は、第１の端１０４と第２の端１０６とを有する車両１０２と関連付けられている。車両位置特定システム１００は、コントローラ１０８と、メモリ１０９と、車両１０２の第１の端１０４にある第１のセンサ１１０ａと第２のセンサ１１０ｂとを含む第１のセンサセット（本明細書では集合的に「第１のセンサセット１１０」と称される）と、車両の第２の端１０６にある第３のセンサ１１２ａと第４のセンサ１１２ｂとを含む第２のセンサセット（本明細書では集合的に「第２のセンサセット１１２」と称される）とを備える。いくつかの実施形態では、第１のセンサセット１１０は、任意選択で、第１の補助センサ１１０ｃを含む。いくつかの実施形態では、第２のセンサセット１１２は、任意選択で、第２の補助センサ１１２ｃを含む。いくつかの実施形態では、センサセットとして説明されるが、第１のセンサセット１１０または第２のセンサセット１１２のうちの１つまたは複数は、１つのセンサのみを含む。
【０００９】
コントローラ１０８は、メモリ１０９、第１のセンサセット１１０のセンサと、更に第２のセンサセット１１２のセンサと通信的に結合されている。コントローラ１０８は、車両１０２に搭載されている。搭載されている場合、コントローラ１０８は、車両に搭載されたコントローラ（「ＶＯＢＣ」）である。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８またはメモリ１０９のうちの１つまたは複数は、車両１０２に搭載されていない。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、メモリ１０９およびプロセッサ（たとえば、プロセッサ９０２（図９に示されている））のうちの１つまたは複数を備える。
【００１０】
車両１０２は、第１の方向１１６または第２の方向１１８のうちの１つに、ガイドウェイ１１４に沿って移動するように構成されている。いくつかの実施形態では、ガイドウェイ１１４は、２つの離間されたレールを含む。いくつかの実施形態では、ガイドウェイ１１４はモノレールを含む。いくつかの実施形態では、ガイドウェイ１１４は、地面に沿っている。いくつかの実施形態では、ガイドウェイ１１４は、地面よりも上に上げられている。車両１０２がガイドウェイ１１４に沿ってどの方向に移動するかに基づいて、第１の端１０４が車両１０２の先端である、または第２の端１０６が車両１０２の先端である、のうちの１つである。車両１０２の先端は、ガイドウェイ１１４に沿った車両１０２の移動の方向に対応する車両１０２の端である。たとえば、車両１０２が第１の方向１１６に移動する場合、第１の端１０４が車両１０２の先端である。車両１０２が第２の方向１１８に移動する場合、第２の端１０６が車両１０２の先端である。いくつかの実施形態では、車両１０２は、車両１０２が第２の方向１１８に移動する場合には第１の端１０４が車両１０２の先端であり、車両１０２が第１の方向１１６に移動する場合には第２の端１０６が車両１０２の先端であるように、ガイドウェイ１１４に対して回転することができる。
【００１１】
車両１０２がガイドウェイ１１４に沿って第１の方向１１６に、または第２の方向１１８に移動するとき、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサは各々、複数のマーカ１２０ａ〜１２０ｎの中のマーカを検出するように構成されており、ここで、ｎは１よりも大きい正の整数である。複数のマーカ１２０ａ〜１２０ｎの中のマーカは、本明細書では集合的に「マーカ１２０」と称される。第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサは各々、検出されたマーカ１２０に基づいて対応するセンサデータを生成するように構成されている。
【００１２】
マーカ１２０は、たとえば、物体の標示、形状、パターン、特定の位置と正確に関連付け可能な１つもしくは複数のガイドウェイ性質（たとえば、方向、曲率、または他の識別可能な性質）の明確なもしくは急激な変化、または車両の地理的位置を決定するために使用可能な何らかの他の適切な検出可能な特徴もしくは物体などの、静的な物体である。マーカ１２０のうちの１つまたは複数は、ガイドウェイ１１４上にある。いくつかの実施形態では、マーカ１２０のうちの１つまたは複数は、ガイドウェイ１１４の路傍上にある。いくつかの実施形態では、マーカ１２０のすべてが、ガイドウェイ上にある。いくつかの実施形態では、マーカ１２０のすべてが、ガイドウェイの路傍上にある。いくつかの実施形態では、マーカ１２０は、ガイドウェイ１１４上に設置されているレール、ガイドウェイ１１４上に設置されているまくら木または枕木、ガイドウェイ１１４上に設置されているレールベースプレート、ガイドウェイ１１４上に設置されているごみキャッチャー、信号機器を含むガイドウェイ１１４上に設置されている箱、ガイドウェイ１１４の路傍上に設置されているフェンスポスト、ガイドウェイ１１４の路傍上に設置されている標示、ガイドウェイ１１４上またはガイドウェイ１１４の路傍上にあることと関連付けられている他の適切な物体のうちの１つまたは複数を含む。いくつかの実施形態では、マーカ１２０の中の少なくともいくつかは、他のマーカ１２０と比較して異なる１つまたは複数の物体または物体のパターンを含む。たとえば、あるマーカ１２０がごみキャッチャーを含む場合、異なるマーカ１２０は鉄道の枕木を含む。
【００１３】
連続したマーカ１２０は、距離ｄだけ離隔されている。いくつかの実施形態では、連続したマーカ１２０間の距離ｄは、複数のマーカ１２０ａ〜１２０ｎの中のマーカ１２０のすべての間で実質的に等しい。いくつかの実施形態では、マーカ１２０連続した間の距離ｄは、マーカ１２０の第１のペアとマーカ１２０の第２のペアとの間で異なる。
【００１４】
メモリ１０９は、マーカ１２０について説明する情報とマーカ１２０の地理的位置とを含むデータを含む。マーカ１２０の検出に基づいて、コントローラ１０８は、検出されたマーカ１２０が、コントローラ１０８に知られている位置を有するように、検出されたマーカ１２０について説明する情報に関してメモリ１０９に問い合わせるように構成されている。
【００１５】
第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサの各々は、マーカ１２０から対応する距離Ｌのところに、車両１０２の第１の端１０４または車両１０２の第２の端の上に配置されている。距離Ｌは、車両１０２が、同じマーカ１２０を越えて移動するとき、第１のセンサセット１１０の各センサと第２のセンサセット１１２の各センサとの間で、車両１０２の移動の方向に垂直な方向に測定される。たとえば、車両１０２が第１の方向１１６に移動している場合、第１のセンサ１１０ａは、マーカ１２０ａから距離Ｌ１配置されており、第２のセンサ１１０ｂは、マーカ１２０ａから距離Ｌ２配置されている。同様に、車両１０２がマーカ１２０ａを通過すると、第３のセンサ１１２ａはマーカ１２０ａから距離Ｌ３であり、第４のセンサ１１２ｂはマーカ１２０ａから距離Ｌ４である。対応する距離Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、およびＬ４は、図を不明瞭にすることを回避するために、図１に示されていない。
【００１６】
第１のセンサ１１０ａは、検出されたマーカ１２０に対して第１の傾斜角度α１を有する。第２のセンサ１１０ａは、検出されたマーカ１２０に対して、第１の傾斜角度α１とは異なる第２の傾斜角度α２を有している。第３のセンサ１１２ａは、検出されたマーカ１２０に対して第３の傾斜角度β１を有する。第４のセンサ１１２ｂは、検出されたマーカ１２０に対して、第４の傾斜角度β１とは異なる第４の傾斜角度β２を有している。いくつかの実施形態では、論じられた傾斜角度α１、α２、β１、およびβ２は、ガイドウェイ１１４と平行な対応する水平線に対して測定される。第１のセンサセット１１０の各センサおよび第２のセンサセット１１２の各センサのための対応する水平線とは、第１のセンサセット１１０の中の各センサまたは第２のセンサセット１１２の中の各センサの対応する距離Ｌだけマーカ１２０から隔てられる。
【００１７】
いくつかの実施形態では、傾斜角度α１は傾斜角度β１に実質的に等しく、傾斜角度α２は傾斜角度に実質的に等しい。マーカ１２０がガイドウェイ上にある場合、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサが、ガイドウェイ１１４の方へ向けられる。いくつかの実施形態では、車両１０２がガイドウェイ１１４の上で移動するように構成されており、かつ、マーカ１２０がガイドウェイ上にある場合、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサは、ガイドウェイ１１４の方へ下向きに向けられる。マーカ１２０が、ガイドウェイ１１４の路傍上のガイドウェイ１１４沿いにある場合、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサは、ガイドウェイ１１４の路傍の方へ向けられる。
【００１８】
第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサの各々は、対応する視野を有する。センサ１１０ａは、車両１０２の第１の端１０４の上でのセンサ１１０ａの位置および傾斜角度α１に基づく視野１２２ａを有している。センサ１１０ｂは、車両１０２の第１の端１０４の上でのセンサ１１０ｂの位置および傾斜角度α２に基づく視野１２２ｂを有している。センサ１１２ａは、車両１０２の第２の端１０６の上でのセンサ１１２ａの位置および傾斜角度β１に基づく視野１２４ａを有している。センサ１１２ｂは、車両１０２の第２の端１０６の上でのセンサ１１２ｂの位置および傾斜角度β２に基づく視野１２４ｂを有している。
【００１９】
視野１２２ａは視野１２２ｂと重複し、視野１２４ａは視野１２４ｂと重複する。いくつかの実施形態では、視野１２２ａおよび視野１２２ｂのうちの１つまたは複数は重複しておらず、または、視野１２４ａと視野１２４ｂは重複していない。第１のセンサセット１１０の各センサ１１０の位置および傾斜角度は、検出されたマーカ１２０が、最初に、車両１０２がガイドウェイ１１４に沿って移動する方向に基づいて、視野１２２ａまたは１２２ｂのうちの１つに入るようなものである。同様に、第２のセンサセット１１２の各センサ１１２の位置および傾斜角度は、検出されたマーカ１２０が、最初に、車両１０２がガイドウェイ１１４に沿って移動する方向に基づいて、視野１２４ａまたは１２４ｂのうちの１つに入るようなものである。いくつかの実施形態では、マーカ１２０は、一度にマーカ１２０のうちの１つのみが視野１２２ａまたは１２２ｂの中にあるように、ガイドウェイ１１４に沿って離間されている。同様に、いくつかの実施形態では、マーカ１２０は、一度にマーカ１２０のうちの１つのみが視野１２４ａまたは１２４ｂの中にあるように、ガイドウェイ１１４に沿って離間されている。いくつかの実施形態では、マーカ１２０は、一度にマーカ１２０のうちの１つのみが視野１２２ａ、１２２ｂ、１２４ａ、または１２４ｂの中にあるように、ガイドウェイ１１４に沿って離間されている。いくつかの実施形態では、マーカ１２０は、一度に１つのマーカ１２０のみが第１のセンサセット１１０の中のセンサまたは第２のセンサセット１１２の中のセンサによって検出されるように、ガイドウェイ１１４に沿って離間される。すなわち、いくつかの実施形態では、マーカ１２０は視野１２２ａおよび１２２ｂの中にある、または視野１２４ａおよび１２４ｂの中にある。
【００２０】
いくつかの実施形態では、マーカ１２０は、距離ｄだけ隔てられており、それにより、車両１０２がガイドウェイ１１４に沿って移動するとき、連続したマーカ１２０の検出の間に非検出時間がある。たとえば、マーカ１２０は、距離ｄだけ隔てられており、それにより、少なくとも約０．４０の、非検出時間と検出時間の比が存在する。いくつかの実施形態では、非検出時間と検出時間の比は、少なくとも約０．５０である。
【００２１】
いくつかの実施形態では、連続したマーカ１２０間の距離ｄは、センサ（たとえば、第１のセンサセット１１０および第２のセンサセット１１２）の検出スパンＩと連続したマーカ１２０間の距離ｄの比が約０．５０より小さいようなものである。たとえば、マーカ１２０がある表面に対するセンサの検出スパンＩは、以下の式（１）に基づく。
Ｉ＝Ｌ（１／ｔｇ（γ−１／２ＦＯＶ）−１／ｔｎ（γ＋１／２ＦＯＶ））（１）
上式で、
Ｉはセンサの検出スパン、
Ｌは車両の移動の方向に垂直な方向におけるセンサとマーカとの分離距離、
γはセンサの傾斜角度、
ＦＯＶはセンサの視野である。
【００２２】
いくつかの実施形態では、連続したマーカ１２０間の明確な差（たとえば、次のマーカ１２０の検出時の急激な立ち上がりエッジまたは急激な立ち下がりエッジ）を有するマーカ１２０は、たとえば、マーカ１２０が検出スパンＩの約２倍よりも大きい距離ｄだけ隔てられる他の実施形態、または非検出時間と検出時間の比が約０．５０よりも大きい実施形態と比較して、連続したマーカ１２０間の距離ｄを減少させることを可能にする。
【００２３】
いくつかの実施形態では、連続したマーカ１２０間の距離ｄは、車両１０２の速度、コントローラ１０８の処理時間および遅延、視野１２２ａ、１２２ｂ、１２４ａ、および／もしくは１２４ｂ、傾斜角度α１、α２、β１、および／もしくはβ２、センサとマーカ１２０との間の分離距離Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、および／もしくはＬ４、ならびに／または車両１０２の移動の方向に測定される各マーカ１２０の幅のうちの１つまたは複数に基づいて設定される。
【００２４】
第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサは、無線探知および測距（「ＲＡＤＡＲ」）センサ、レーザ画像検出と測距（「ＬＩＤＡＲ」）センサ、カメラ、赤外線を使用したセンサ、またはマーカ１２０などの物体もしくは物体のパターンを検出するように構成された他の適切なセンサのうちの１つまたは複数である。
【００２５】
コントローラ１０８は、車両１０２がガイドウェイ１１４に沿って移動するとき車両１０２の第１の端１０４または第２の端１０６のどちらが車両１０２の先端であるかを決定し、検出されたマーカ１２０に対する車両１０２の先端の位置を決定し、検出されたマーカ１２０に対する車両１０２の位置を決定し、車両１０２がガイドウェイ１１４に沿って移動するときの車両１０２の速度を決定するように構成されている。
【００２６】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０の第１のセンサ１１０ａもしくは第２のセンサ１１０ｂによって生成されたセンサデータのうちの１つまたは複数を、車両１０２の先端、車両１０２の先端の位置、車両１０２の速度、車両１０２の先端の速度、車両１０２の他方の端の位置、および／または車両１０２の他方の端の速度を決定するためのセンサデータとして使用するように構成されている。同様に、コントローラ１０８は、第２のセンサセット１１２の第３のセンサ１１２ａもしくは第４のセンサ１１２ｂによって生成されたセンサデータのうちの１つまたは複数を、車両１０２の先端、車両１０２の先端の位置、車両１０２の速度、車両１０２の先端の速度、車両１０２の他方の端の位置、および／または車両１０２の他方の端の速度を決定するためのセンサデータとして使用するように構成されている。
【００２７】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび／または第２のセンサセット１１２の中のセンサによって収集されたセンサデータを平均化、比較、および／または重みづけすることによって第１のセンサセット１１０および／または第２のセンサセット１１２の中の異なるセンサによって生成されたセンサデータを融合させて、融合されたセンサデータを生成するように構成されている。コントローラ１０８は、次に、融合されたセンサデータを、車両１０２の先端を決定する、車両が進行した距離を計算する、および／または車両１０２の速度のためのセンサデータとして使用するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０または第２のセンサセット１１２によって生成されたセンサデータの融合に基づいて、第１のマーカ１２０から進行された距離を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０および第２のセンサセット１１２によって生成されたセンサデータの融合に基づいて、第１のマーカ１２０から進行された距離を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０または第２のセンサセット１１２によって生成されたセンサデータの融合に基づいて、車両１０２の速度を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０および第２のセンサセット１１２によって生成されたセンサデータの融合に基づいて、車両１０２の速度を計算するように構成されている。
【００２８】
車両１０２がガイドウェイ１１４に沿って移動するとき車両１０２の第１の端１０４または第２の端１０６のどちらが車両１０２の先端であるかを決定するために、コントローラ１０８は、第１のセンサ１１０ａがマーカ１２０を検出した時刻を、第２のセンサ１１０ｂがマーカ１２０を検出した時刻と比較し、第１のセンサ１１０ａがマーカ１２０を検出した時刻と第２のセンサ１１０ａがマーカを検出した時刻との比較に基づいて、第１の端１０４または第２の端１０６を車両１０２の先端として識別するように構成されている。たとえば、車両１０２が第１の方向１１６に移動しており、かつ、車両１０２の第１の端１０４が既にマーカ１２０ａを越えている場合、マーカ１２０ａは、マーカ１２０ａが視野１２２ｂに入る前に視野１２２ａに入っていたであろう。マーカ１２０ａが視野１２２ｂに入る前にマーカ１２０ａが視野１２２ａに入ったという決定に基づいて、コントローラ１０８は、車両１０２の第１の端１０４が車両１０２の先端であると決定する。しかし、車両１０２が第２の方向１１８に移動しており、かつ、車両１０２の第１の端１０４がまだマーカ１２０ａを越えて進行していない場合、マーカ１２０ａは、マーカ１２０ａが視野１２２ａに入る前に視野１２２ｂに入るであろう。車両１０２が、第１のセンサセット１１０がマーカ１２０ａを検出するように、引き続き第２の方向１１８に移動している場合、マーカ１２０ａが視野１２２ａに入る前にマーカ１２０ａが視野１２２ｂに入ったという決定に基づいて、コントローラ１０８は、車両１０２の第２の端１０６が車両１０２の先端であると決定する。
【００２９】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、検出されたマーカ１２０に対する第１のセンサセット１１０の中のセンサまたは第２のセンサセット１１２の中のセンサの相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥの決定が正の値であるか負の値であるかに基づいて、第１の端１０４または第２の端１０６のどちらが車両の先端であるかを決定するように構成されている。たとえば、車両１０２が第１の方向１１６に移動するとき、第１のセンサセット１１０の中のセンサが、車両１０２の前方にあるマーカ１２０を検出する場合、第１のセンサセット１１０の中のセンサがマーカ１２０に「接近する」ので、相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥは負である。たとえば、車両１０２が第１の方向１１６に移動するとき、第２のセンサセット１１２の中のセンサが、車両１０２の後方にあるマーカ１２０を検出する場合、第２のセンサセット１１２の中のセンサがマーカ１２０から「離れる」ので、相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥは正である。
【００３０】
車両１０２の位置を決定するために、コントローラ１０８は、検出されたマーカ１２０について説明する情報についてメモリ１０９に問い合わせるように構成されている。たとえば、メモリ１０９は、検出されたマーカ１２０の地理的位置について説明する位置情報を含む。いくつかの実施形態では、メモリ１０９は、マーカ１２０と以前に検出されたマーカ１２０との距離ｄについて説明する位置情報を含む。コントローラ１０８は、位置情報を使用して、第１のセンサ１１０ａまたは第２のセンサ１１０ｂのうちの１つまたは複数によって生成されたセンサデータに基づいて、車両１０２の先端の位置を計算する。たとえば、コントローラ１０８は、マーカ１２０ａとマーカ１２０ｂとの距離ｄに基づいて車両１０２の先端の位置を計算するように構成されている。
【００３１】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、車両１０２の計算された速度および第１のセンサセット１１０の中のセンサまたは第２のセンサセット１１２の中のセンサがマーカ１２０を検出した以降の持続時間に基づいて、車両１０２の先端の位置を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、車両１０２の先端の位置は、最後に検出されたマーカ１２０に対して決定される。他の実施形態では、コントローラ１０８は、車両１０８の先端の地理的位置を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、車両１０２の長さｑに基づいて、車両１０２の先端に対して車両１０２の先端以外であるとコントローラ１０８によって決定された第１の端１０４または第２の端１０６のうちの他方の位置を計算するように構成されている。
【００３２】
いくつかの実施形態では、連続したマーカ１２０は、メモリ１０９に記憶された距離ｄだけ隔てられたマーカのペアである。コントローラ１０８は、所定の持続時間中に第１のセンサセット１１０または第２のセンサセット１１２によって検出されたマーカ１２０の量を計数し、所定の持続時間中に検出された連続したマーカ１２０の各ペア間の記憶された距離ｄについてメモリ１０９を検索し、連続したマーカ１２０の各ペア間の距離ｄを検出されたマーカ１２０の量に加算して、車両１０２が所定の持続時間中に進行した総距離を決定するように構成されている。
【００３３】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、特定のマーカ１２０が検出された以降に検出されたパターン要素の量を計数し、検出された量の間に距離ｄを加算して、車両が所定の持続時間にわたって進行した距離を決定するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、時間領域において車両１０２の速度を積分して、車両が進行した距離を決定するように構成されている。たとえば、連続したマーカ間の距離ｄが所定の距離よりも長い場合、コントローラ１０８は、時間領域における車両の速度の積分に基づいて、車両１０２が進行した距離を決定するように構成されている。次に、次のマーカ１０２が検出されると、コントローラ１０８は、連続したマーカ１２０間の距離ｄを使用して、車両１０２が進行した距離を補正するように構成されている。
【００３４】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、マーカ１２０間の距離ｄが実質的に等しい場合、以下の式（２）に基づいて、車両１０２によって進行された距離を計算するように構成されている。
Ｄ＝（ｎ−１）×ｄ              （２）
上式で、
Ｄは特定のマーカから進行した距離、
ｎは特定のマーカが検出された以降の持続時間内に検出されたマーカの量、
ｄは２つの連続したマーカ間の分離距離である。
【００３５】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、車両１０２がある速度で進行しており、かつ、連続したマーカ１２０間の時間間隔が一定である場合、以下の式（３）に基づいて、車両１０２によって進行された距離を計算するように構成されている。
Ｄ＝ΣＶΔｔ            （３）
上式で、
Ｄは所定の持続時間にわたって既知のマーカから進行した距離、
Ｖは車両の速度、
Δｔは所定の持続時間である。
【００３６】
いくつかの実施形態では、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサは、センサとセンサの視線に沿ってセンサの視野内で検出されたマーカ１２０との距離を決定するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、センサと検出されたマーカ１２０との距離を使用して、車両１０２の位置を計算するように構成されている。
【００３７】
コントローラ１０８は、車両１０２が所定の持続時間内に進行した距離に基づいて車両の速度を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、所定の持続時間は、約１秒から約１５分に及ぶ間隔を有する。
【００３８】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、所定の持続時間内に検出されたマーカ１２０の量および連続したマーカ１２０の持続時間の間の距離ｄに基づいて、車両１０２の速度を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび／または第２のセンサセット１１２の中のセンサと検出されたマーカ１２０との相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥに基づいて、車両１０２の速度を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥは、計算手法または検出されたマーカ１２０に対するセンサの離脱スピードに基づく。コントローラ１０８は、マーカ１２０間の距離ｄが、所定の閾値よりも大きい場合、次のマーカ１２０が検出されるまで、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび／または第２のセンサセット１１２の中のセンサの相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥを使用するように構成されている。次のマーカ１２０が検出されると、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび／または第２のセンサセット１１２の中のセンサがマーカ１２０を最後に検出した以降の持続時間にわたって車両１０２が進行した距離に基づいて、車両１０２の速度を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサは、センサの視線に沿ってセンサの視野内の検出されたマーカ１２０に対する相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥを決定するように構成されている。
【００３９】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、マーカ１２０間の距離ｄが実質的に等しい場合、以下の式（４）に基づいて、車両の速度を計算するように構成されている。
Ｖ＝（ｎ−１）×ｄ／ｔ            （４）
上式で、
Ｖは車両の速度、
ｎは所定の持続時間内に検出されたマーカの量、
ｄは連続したマーカ間の距離、
ｔは所定の持続時間である。
【００４０】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、以下の式（５）に基づいて、相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥに基づいて、車両の速度を計算するように構成されている。
Ｖ＝ＶＲＥＬＡＴＩＶＥ／Ｃｏｓ（θ）            （５）
上式で、
Ｖは車両の速度、
ＶＲＥＬＡＴＩＶＥはセンサと検出されたマーカとの相対スピード、
θはセンサの傾斜角度である。
【００４１】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、車両１０２が特定のマーカ１２０から進行した距離、車両１０２の位置、および／または車両１０２の速度を決定する様々な技法を組み合わせるように構成されている。
【００４２】
車両１０２が特定のマーカ１２０から進行した距離を決定する様々な技法を組み合わせるために、コントローラ１０８は、第１の計算距離と第２の計算距離を平均化するように構成されている。たとえば、車両１０２が進行した第１の計算距離は、検出されたマーカ１２０の量（たとえば、式２）に基づいており、車両１０２が進行した第２の計算距離は、時間領域における車両１０２の速度の積分（たとえば、式３）に基づいている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、あらかじめ設定された重み付け計数に基づいて第１の計算距離または第２の計算距離を重み付けするように構成されている。たとえば、第１の計算距離が、様々な要因に基づいて、おそらく、第２の計算距離よりも正確である場合、コントローラ１０８は、第１の計算距離と第２の計算距離を平均化するとき、第１の計算距離に、第２の計算距離よりも高い重みを与えるように構成されている。同様に、第２の計算距離が、様々な要因に基づいて、おそらく、第１の計算距離よりも正確である場合、コントローラ１０８は、第１の計算距離と第２の計算距離を平均化するとき、第２の計算距離に、第１の計算距離よりも高い重みを与えるように構成されている。
【００４３】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、検出されたマーカ１２０の量に基づいた車両１０２が進行した第１の計算距離と、時間領域において車両１０２の速度の積分に基づいた車両１０２が進行した第２の計算距離の、スピードに基づく加重平均を使用するように構成されている。たとえば、車両１０２が、閾値よりも低いスピードで移動している場合、連続したマーカ１２０間の時間間隔は、車両１０２が閾値よりも大きい速度で進行している場合よりも大きいので、コントローラ１０８は、時間領域における車両１０２の速度の積分に基づいた進行した距離に、検出されたマーカ１２０の量に基づいた車両１０２が進行した距離ｄよりも高い重みを与えるように構成されている。たとえば、車両が閾値よりも大きいスピードで移動している場合、コントローラ１０８は、検出されたマーカ１２０の量間の距離ｄに基づいた進行した距離に、時間領域における車両１０２の速度の積分に基づいた進行した距離よりも高い重みを与えるように構成されている。
【００４４】
車両１０２の速度を決定する様々な技法を組み合わせるために、コントローラ１０８は、第１の計算速度と第２の計算速度を平均化するように構成されている。たとえば、車両１０２の第１の計算速度は、所定の持続時間内に検出されたマーカ１２０の量（たとえば、式４）に基づいており、第２の計算速度は、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび／または第２のセンサセット１１２の中のセンサとマーカ１２０（たとえば、式５）との持続時間の相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥに基づいている。コントローラ１０８は、連続したマーカ１２０間の距離ｄが所定の閾値を下回る場合、第１の計算速度と第２の計算速度を平均化することによって車両１０２の速度を計算するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、あらかじめ設定された重み付け計数に基づいて第１の計算速度または第２の計算速度を重み付けするように構成されている。たとえば、第１の計算速度が、様々な要因に基づいて、おそらく、第２の計算速度よりも正確である場合、コントローラ１０８は、第１の計算速度と第２の計算速度を平均化するとき、第１の計算速度に、第２の計算速度よりも高い重みを与えるように構成されている。同様に、第２の計算速度が、様々な要因に基づいて、おそらく、第１の計算速度よりも正確である場合、コントローラ１０８は、第１の計算速度と第２の計算速度を平均化するとき、第２の計算速度に、第１の計算速度よりも高い重みを与えるように構成されている。
【００４５】
いくつかの実施形態では、第１の計算速度と第２の計算速度の平均が、スピードに基づいた加重平均である。たとえば、車両の速度が所定の閾値を下回る場合、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび／または第２のセンサセット１１２の中のセンサとマーカ１２０との相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥに基づいた計算速度に、検出されたマーカ１２０の量に基づいて計算された車両の速度よりも高い重みを与えるように構成されている。たとえば、車両１０２の速度が所定の閾値よりも大きい場合、コントローラ１０８は、所定の持続時間中に検出されたマーカ１２０の量に基づいて計算された速度に、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび／または／第２のセンサセット１１２の中のセンサとマーカ１２０との相対速度ＶＲＥＬＡＴＩＶＥに基づいた車両１０２の速度よりも高い重みを与えるように構成されている。
【００４６】
コントローラ１０８は、一致性チェックを実行して、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサによって生成されたセンサデータに基づいた決定または計算を比較するように構成されている。たとえば、コントローラ１０８は、第１のセンサ１１０ａによって生成されたセンサデータに基づいた先端決定が、第２のセンサ１１０ｂによって生成されたセンサデータに基づいた先端決定と一致するかどうかを決定するように構成されている。コントローラ１０８はまた、第１のセンサ１１０ａによって生成されたセンサデータに基づいた位置または進行した距離の計算が、第２のセンサ１１０ｂによって生成されたセンサデータに基づいた対応する位置または進行した距離の計算と一致するかどうかを決定するように構成されている。コントローラ１０８は、更に、第１のセンサ１１０ａによって生成されたセンサデータに基づいた速度計算が、第２のセンサ１１０ｂによって生成されたセンサデータに基づいて速度計算と一致するかどうかを決定するように構成されている。
【００４７】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０によって生成されたセンサデータに基づいた先端決定が、第２のセンサセット１１２によって生成されたセンサデータに基づいた先端決定と一致するかどうかを決定するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０の中のセンサによって生成されたセンサデータに基づいた位置または進行した距離の計算が、第２のセンサセット１１２の中のセンサによって生成されたセンサデータに基づいた対応する位置または進行した距離の計算と一致するかどうかを決定するように構成されている。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０の中のセンサによって生成されたセンサデータに基づいた速度計算が、第２のセンサセット１１２の中のセンサによって生成されたセンサデータに基づいた速度計算と一致するかどうかを決定するように構成されている。
【００４８】
コントローラ１０８は、計算された車両１０２の先端、計算された車両１０２の位置、車両１０２が進行した計算距離、または計算された車両１０２の速度のうちの１つまたは複数の間の不一致が、所定の閾値よりも大きい計算値間の差をもたらすという決定に基づいて、第１のセンサ１１０ａ、第２のセンサ１１０ｂ、第３のセンサ１１２ａ、または第４のセンサ１１２ｂのうちの１つまたは複数を欠陥があると識別するように構成されている。コントローラ１０８は、センサの中の少なくとも１つに欠陥があるという決定に基づいて、センサの中の少なくとも１つが誤っていることを示すメッセージを生成する。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０または第２のセンサセット１１２の中のどのセンサが欠陥のあるセンサであるかを識別するように構成されている。いくつかの実施形態では、欠陥のあるセンサを識別するために、コントローラ１０８は、第１の補助センサ１１０ｃまたは第２の補助センサ１１２ｃのうちの１つまたは複数を作動させ、車両１０２の先端、車両１０２の位置、車両１０２が進行した距離、および／または車両１０２の速度に関する第１のセンサセット１１０または第２のセンサセット１１２の計算値を、第１の補助センサ１１０ｃまたは第２の補助センサ１１２ｃのうちの１つまたは複数によって生成された対応するセンサデータと比較するように構成されている。コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０または第２のセンサセット１１２の計算値の中の少なくとも１つが、所定の閾値の範囲内の第１の補助センサ１１０ｃおよび／または第２の補助センサ１１２ｃによって生成されたセンサデータに基づいた計算値と一致するという決定に基づいて、第１のセンサ１１０ａ、第２のセンサ１１０ｂ、第３のセンサ１１２ａ、および／または第４のセンサ１１２ｂの中のどれに欠陥があるかを識別するように構成されている。
【００４９】
いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、車両１０２の先端であると識別された車両１０２の端にあるセンサセットによって生成されたセンサデータに基づいて車両１０２の先端の第１の速度を計算し、車両１０２の先端以外の車両１０２の端にあるセンサセットによって生成されたセンサデータに基づいて車両１０２の先端以外の第１の端または第２の端の他方の第２の速度を計算するように構成されている。コントローラ１０８はまた、第１の速度の大きさが第２の速度の大きさと所定の閾値よりも大きく異なるという決定に基づいて、アラームを生成するように構成されている。いくつかの実施形態では、第１の速度が、第２の速度と所定の閾値よりも大きく異なる場合、コントローラ１０８は、コントローラ１０８によって作動される緊急ブレーキを介して車両１０２にブレーキをかけて停止させるように構成されている。
【００５０】
同様に、いくつかの実施形態では、コントローラ１０８は、第１のセンサ１１０ａまたは第２のセンサ１１０ｂの中の１つまたは複数によって生成されたセンサデータに基づいて計算された車両１０２の先端の位置が、第３のセンサ１１２ａまたは第４のセンサ１１２ｂのうちの１つまたは複数によって生成されたセンサデータに基づいて計算された車両１０２の先端の位置と、所定の閾値よりも大きく異なる場合、アラームを生成するように構成されている。たとえば、車両１０２の第１の端１０４が車両１０２の先端であると決定される場合、第１のセンサセット１１０は、第２のセンサセット１１２よりも車両１０２の先端に近い。コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０によって生成されたセンサデータに基づいて、および車両１０２の長さｑと組み合わせた、第２のセンサセット１１２によって生成されたセンサデータに基づいて、車両１０２の先端の位置を決定するように構成されている。第１のセンサセット１１０によって生成されたセンサデータに基づいた車両１０２の先端の位置が、第２のセンサセット１１２によって生成されたセンサデータと車両１０２の長さｑの組み合わせに基づいた車両１０２の先端の位置と、所定の閾値よりも大きく異なる場合、そのような差は、車両１０２の第１の端１０４と第２の端１０６との予想外の隔たりを示し得る。あるいは、車両の先端の計算された位置間のそのような差は、車両の第１の端１０４と第２の端１０６との間にクランプルゾーンがあるという標識であり得る。
【００５１】
いくつかの実施形態では、第１のセンサセットによって生成されたセンサデータに基づいた車両１０２の先端の計算された位置が、第２のセンサセットによって生成されたセンサデータに基づいた車両の先端の位置と、所定の閾値よりも大きく異なる場合、コントローラ１０８は、コントローラ１０８によって作動される緊急ブレーキを介して車両１０２にブレーキをかけて停止させるように構成されている。
【００５２】
システム１００は、車輪スピン／スライド検出および補償ならびに車輪直径較正の必要性をなくす。車輪円周は、約１０〜２０％変化することがあり、それによって、車輪回転および／または円周に基づいた速度および／または位置／進行した距離の決定に関して約５％の誤差が生じる。更に、スリップおよびスライドの状態は、車両を急に動かすことなどの変数のために、加速度計を使用したとしても、車両１０２の車輪とガイドウェイ１１４との間の不十分な静止摩擦状態中に速度および／または位置／進行した距離の決定の誤差も引き起こすことが多い。
【００５３】
第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサは、車両１０２の車輪および／またはギアとは無関係に、車両１０２の第１の端１０４または第２の端１０６の上に配置される。その結果、計算された車両１０２の速度、車両１０２の位置、車両１０２によって進行された距離、または車両１０２の先端の決定は、車輪スピンもしくはスライドまたは車輪直径較正誤差に影響されず、システム１００によって行われる計算を、車輪に基づくまたはギアに基づく速度または位置の計算よりも正確なものにする。いくつかの実施形態では、少なくとも、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサが、特定のマーカ１２０から進行した距離、または特定のマーカ１２０に対する位置関係を約±５センチメートル（ｃｍ）以内で計算することを可能にするので、システム１００は、低スピードであっても、車輪に基づいたまたはギアに基づいた技法よりも高い精度のレベルまで車両１０２のスピードおよび／または位置を計算することができる。
【００５４】
更に、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサを車両の車輪およびギアから離れるように配置することによって、第１のセンサセット１１０の中のセンサおよび第２のセンサセット１１２の中のセンサは、信頼性問題を経験する可能性が低くなり、車両１０２の車輪またはギア上またはその近くに設置されたセンサと比較して、必要とするメンテナンスが少なくなる可能性が高くなる。
【００５５】
いくつかの実施形態では、システム１００は、車両１０２が電源切断モードで移動したかどうかを決定するために使用可能である。たとえば、本日、車両１０２が電源切断されている場合、車両が任意選択で位置決めを再確立してから、車両がガイドウェイ１１４に沿って移動し始めることが可能になる。起動時、コントローラ１０８は、第１のセンサセット１１０の中のセンサまたは第２のセンサセット１１２の中のセンサによって検出されたマーカ１２０を、車両が電源切断される前に最後に検出されたマーカ１２０と比較するように構成されている。次に、コントローラ１０８は、最後に検出されたマーカ１２０が、車両１０２を電源投入したときに検出されるマーカ１２０と一致する場合、車両１０２は、車両１０２が電源切断されたときと同じ位置にとどまっていると決定するように構成されている。
【００５６】
図２は、１つまたは複数の実施形態による融合センサ構成２００のブロック図である。融合センサ構成２００は、第１のタイプの情報を受け取るように構成されている第１のセンサ２１０を含む。融合センサ構成２００は、第２のタイプの情報を受け取るように構成されている第２のセンサ２２０を更に含む。いくつかの実施形態では、第１のタイプの情報は、第２のタイプの情報とは異なる。融合センサ構成２００は、データ融合センタ２３０を使用して、第１のセンサ２１０によって受け取られた情報を、第２のセンサ２２０によって受け取られた情報と融合させるように構成されている。データ融合センタ２３０は、マーカ１２０（図１）が第１のセンサ２１０または第２のセンサ２２０のどちらの検出フィールド内で検出されるかを決定するように構成されている。データ融合センタ２３０はまた、一方のセンサが第１の標識を提供し、他方のセンサが別の標識を提供するときに生じる、第１のセンサ２１０と第２のセンサ２２０との矛盾を解消するように構成されている。
【００５７】
いくつかの実施形態では、融合センサ構成２００は、第１のセンサ１１０ａ（図１）、第２のセンサ１１０ｂ（図１）、第１の補助センサ１１０ｃ（図１）、第３のセンサ１１２ａ（図１）、第４のセンサ１１２ｂ（図１）、または第２の補助センサ１１２ｃ（図１）のうちの１つまたは複数の代わりに使用可能である。いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０は第１のセンサ１１０ａの代わりに使用可能であり、第２のセンサ２２０は第２のセンサ１１０ｂの代わりに使用可能である。同様に、いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０は第３のセンサ１１２ａの代わりに使用可能であり、第２のセンサ２２０は第４のセンサ１１２ｂの代わりに使用可能である。いくつかの実施形態では、データ融合センタ２３０は、コントローラ１０８の中で実施される。いくつかの実施形態では、コントローラ１０８はデータ融合センタ２３０である。いくつかの実施形態では、データ融合構成２００は、第１のセンサ２１０および第２のセンサ２２０よりも多くを含む。
【００５８】
いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０および／または第２のセンサ２２０は、可視スペクトル内の情報を得るように構成された光センサである。いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０および／または第２のセンサ２２０は、ガイドウェイまたはガイドウェイの路傍に沿って物体に反射される光を発するように構成された可視光源を含む。いくつかの実施形態では、光センサとしては、フォトダイオード、電荷結合素子（ＣＣＤ）、または別の適切な可視光検出デバイスがある。光センサは、物体の存在ならびに検出された物体と関連付けられている一意の識別コードを識別することができる。いくつかの実施形態では、一意の識別コードとしては、バーコード、英数字列、パルス光列、色の組み合わせ、幾何学的表現、または他の適切な識別のしるしがある。
【００５９】
いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０および／または第２のセンサ２２０は、赤外スペクトル内の情報を得るように構成された熱センサを含む。いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０および／または第２のセンサ２２０は、ガイドウェイまたはガイドウェイの路傍に沿って物体に反射される光を発するように構成された赤外光源を含む。いくつかの実施形態では、熱センサとしては、Ｄｅｗａｒセンサ、フォトダイオード、ＣＣＤ、または別の適切な赤外光検出デバイスがある。熱センサは、光センサと同様に、物体の存在ならびに検出された物体の一意の識別特性を識別することができる。
【００６０】
いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０および／または第２のセンサ２２０は、マイクロ波スペクトル内の情報を得るように構成されたＲＡＤＡＲセンサを含む。いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０および／または第２のセンサ２２０は、ガイドウェイまたはガイドウェイの路傍に沿って物体に反射される電磁放射を発するように構成されたマイクロ波放射体を含む。ＲＡＤＡＲセンサは、光センサと同様に、物体の存在ならびに検出された物体の一意の識別特性を識別することができる。
【００６１】
いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０および／または第２のセンサ２２０は、狭帯域内の情報を得るように構成されたレーザセンサを含む。いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０および／または第２のセンサ２２０は、ガイドウェイまたはガイドウェイの路傍に沿って物体に反射される狭帯域内の光を発するように構成されたレーザ光源を含む。レーザセンサは、光センサと同様に、物体の存在ならびに検出された物体の一意の識別特性を識別することができる。
【００６２】
第１のセンサ２１０および第２のセンサ２２０は、ガイドウェイ地図または位置およびスピード情報などのさらなる知識なしで物体を識別することができる。さらなる知識なしで動作できることによって、第１のセンサ２１０および第２のセンサ２２０に関する運用コストが減少し、融合センサ構成２００の障害点が減少する。
【００６３】
データ融合センタ２３０は、第１のセンサ２１０および第２のセンサ２２０から受け取られた情報を記憶するように構成された非一時的コンピュータ可読媒体を含む。いくつかの実施形態では、データ融合センタ２３０は、メモリ１０９（図１）への接続を有する。データ融合センタ２３０は、第１のセンサ２１０または第２のセンサ２２０によって検出された物体を識別するための命令を実行するように構成されたプロセッサも含む。データ融合センタ２３０のプロセッサは、更に、第１のセンサ２１０と第２のセンサ２２０との矛盾を解消するための命令を実行するように構成されている。
【００６４】
データ融合センタ２３０は、第１のセンサ２１０からの情報を第２のセンサ２２０からの情報を比較し、第１のセンサと第２のセンサとの矛盾を解消することもできる。
【００６５】
いくつかの実施形態では、一方のセンサが物体を検出するが、他方のセンサが物体を検出しないとき、データ融合センタ２３０は、物体が存在すると決定するように構成されている。いくつかの実施形態では、データ融合センタ２３０は、物体を識別しなかったセンサのステータスチェックを開始する。
【００６６】
上記の説明は、わかりやすいように、２つのセンサすなわち第１のセンサ２１０および第２のセンサ２２０を使用することに基づいている。当業者は、さらなるセンサが、本明細書の範囲から逸脱することなく、融合センサ構成２００に組み込むことができると認識するであろう。いくつかの実施形態では、第１のセンサ２１０または第２のセンサ２２０と同じセンサタイプである冗長なセンサは、融合センサ構成２００に含まれる。
【００６７】
図３Ａは、１つまたは複数の実施形態によるガイドウェイマウンテッド車両３０２の上面図である。車両３０２は、車両１０２（図１）に関して論じられた特徴を備える。車両３０２は、車両位置特定システム１００（図１）を含んでおり、そして、ガイドウェイ３１４の上で移動するように構成されている。ガイドウェイ３１４は、ガイドウェイ１１４（図１）の２本のレールの例である。マーカ３２０ａ〜３２０ｎ（ｎは１より大きい整数である）は、マーカ１２０（図１）に対応する。マーカ３２０ａ〜３２０ｎは、ガイドウェイ３１４上にある。この例示的な実施形態では、マーカ３２０ａ〜３２０ｎは、距離ｄだけ隔てられた線路の枕木である。
【００６８】
図３Ｂは、１つまたは複数の実施形態による車両３０２の側面図である。車両３０２は、マーカ３２０ａ〜３２０ｎの上を進行するように構成されている。第１のセンサ３１０ａは、第１のセンサ１１０ａ（図１）に対応する。第１のセンサ３１０ａは、車両３０２の第１の端の上の、ガイドウェイ３１４から距離Ｌ’のところに配置される。第１のセンサ３１０ａは、マーカ３２０ａ〜３２０ｎを検出するためにガイドウェイ３１４の方へ向けられる。従って、第１のセンサ３１０ａは、第１のセンサ１１０ａの傾斜角度α１（図１）に対応する傾斜角度γを有する。第１のセンサ３１０ａは、視野１２２ａ（図１）に対応する視野ＦＯＶを有する。傾斜角度γ、視野ＦＯＶ、および距離Ｌ’に基づいて、第１のセンサ３１０ａは、検出スパンＩ（式１に基づいて計算される）を有する。当業者は、第１のセンサセット１１０の中のセンサ（図１）および第２のセンサセット１１２の中のセンサ（図１）が、車両１０２の上のセンサの位置に基づいて変化するセンサ３１０ａに対して論じられた性質に類似した性質を有すると認識するであろう。
【００６９】
図４Ａは、１つまたは複数の実施形態によるガイドウェイマウンテッド車両４０２の側面図である。車両４０２は、車両１０２（図１）に関して論じられた特徴を備える。車両４０２は、車両位置特定システム１００（図１）を含んでおり、そして、ガイドウェイ４１４の上で移動するように構成されている。ガイドウェイ４１４は、ガイドウェイ１１４（図１）の２本のレールの例である。マーカ４２０ａ〜４２０ｎ（ｎは１より大きい整数である）は、マーカ１２０（図１）に対応する。マーカ４２０ａ〜４２０ｎは、ガイドウェイ４１４の路傍上にある。この例示的な実施形態では、マーカ４２０ａ〜４２０ｎは、距離ｄだけ隔てられた、ガイドウェイ４１４の路傍にある柱である。
【００７０】
図４Ｂは、１つまたは複数の実施形態による車両４０２の上面図である。車両４０２は、ガイドウェイ４１４の上を進行するように構成されている。マーカ４２０ａ〜４２０ｎは、ガイドウェイ４１４の路傍上にある。第１のセンサ４１０ａは、第１のセンサ１１０ａ（図１）に対応する。第１のセンサ４１０ａは、車両４０２の第１の端の上の、マーカ４２０ａ〜４２０ｎから距離Ｌのところに配置される。第１のセンサ４１０ａは、マーカ４２０ａ〜４２０ｎの方へ向けられる。従って、第１のセンサ４１０ａは、第１のセンサ１１０ａの傾斜角度α１（図１）に対応する傾斜角度γを有する。第１のセンサ４１０ａは、視野１２２ａ（図１）に対応する視野ＦＯＶを有する。傾斜角度γ、視野ＦＯＶ、および距離Ｌに基づいて、第１のセンサ４１０ａは、検出スパンＩを有する。当業者は、第１のセンサセット１１０の中のセンサ（図１）および第２のセンサセット１１２の中のセンサ（図１）が、車両１０２の上のセンサの位置に基づいて変化するセンサ４１０ａに対して論じられた性質に類似した性質を有すると認識するであろう。
【００７１】
図５は、１つまたは複数の実施形態によるガイドウェイマウンテッド車両の位置、進行した距離、および速度を決定する方法５００の流れ図である。いくつかの実施形態では、方法５００の１つまたは複数のステップは、コントローラ１０８（図１）などのコントローラによって実施される。
【００７２】
ステップ５０１では、車両が、第１の方向または第２の方向のうちの１つにおいて、既知のマーカまたは検出されたマーカなどの開始位置から移動する。
【００７３】
ステップ５０３では、１つまたは複数のセンサが、車両の第１の端にあるまたは第２の端にあるセンサセットを使用した複数のマーカの中のマーカの検出に基づいてセンサデータを生成する。車両の第１の端または第２の端にあるセンサセットの中の各センサは、対応するセンサデータを生成するように構成されている。いくつかの実施形態では、センサが、それに沿って車両が移動するガイドウェイ上の物体のパターンを検出し、コントローラが、複数のマーカの中の検出されたマーカについて説明する情報を含む、メモリ内に記憶されたデータに基づいて、物体のパターンを複数のマーカの中の検出されたマーカと認識する。
【００７４】
ステップ５０５では、コントローラが、第１のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻を、第２のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻と比較する。次に、時刻の比較に基づいて、コントローラは、第１の端または第２の端を車両の先端と識別する。
【００７５】
ステップ５０７では、コントローラが、第１のセンサもしくは第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成されたセンサデータに基づいて車両の先端の位置のうちの１つまたは複数を計算すること、または、車両の先端の位置および車両の長さに基づいて車両の先端以外の車両の端の位置を計算することによって、車両の位置を計算する。
【００７６】
ステップ５０９では、コントローラが、車両が開始位置または検出されたマーカから進行した距離を計算する。いくつかの実施形態では、コントローラが、車両の第１の端にあるセンサセットによって所定の持続時間以内に検出された複数のマーカの中のマーカの量を計数し、次に、検出されたマーカの総量および複数のマーカの中の等しく離間されたマーカの各々の間の距離に基づいて、所定の持続時間中に車両が進行した距離を計算する。
【００７７】
ステップ５１１では、コントローラが、車両が所定の持続時間にわたって進行した距離または複数のマーカの中の検出されたマーカに対する車両の相対速度に基づいて、複数のマーカの中の検出されたマーカに対する車両の速度を計算する。
【００７８】
図６は、１つまたは複数の実施形態による、車両の同じ端にあるセンサ間の一致性をチェックするための方法６００の流れ図である。いくつかの実施形態では、方法６００の１つまたは複数のステップは、コントローラ１０８（図１）などのコントローラならびにセンサＡおよびＢのセットによって実施される。センサＡおよびＢは、第１のセンサセット１１０（図１）または第２のセンサセット１１２（図１）などの、車両の同じ端にあるセンサのペアである。
【００７９】
ステップ６０１では、センサＡが、マーカ１２０（図１）などの物体を検出し、検出された物体に基づいてセンサデータを生成する。センサデータは、センサＡと検出された物体との間の範囲（たとえば、距離）と、検出された物体に対するセンサＡの相対速度とを含む。センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて、コントローラは、車両の速度を計算し、車両が進行した距離を計算して、車両の先端を決定する。
【００８０】
ステップ６０３では、センサＢが、物体を検出し、検出された物体に基づいてセンサデータを生成する。センサデータは、センサＢと検出された物体との間の範囲（たとえば、距離）と、検出された物体に対するセンサＢの相対速度とを含む。センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて、コントローラは、車両の速度を計算し、車両が進行した距離を計算して、車両の先端を決定する。
【００８１】
ステップ６０５では、コントローラが、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の速度を、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の速度と比較する。いくつかの実施形態では、値が一致する場合、次に、コントローラが、センサＡおよびセンサＢは適切に機能していると決定する。値が、所定の公差よりも大きく異なる場合、次に、コントローラは、センサＡまたはセンサＢのうちの１つまたは複数に欠陥があると識別する。いくつかの実施形態では、速度値が、所定の閾値の範囲内で一致する場合、コントローラは、速度値の平均を車両の速度として使用するように構成されている。
【００８２】
ステップ６０７では、コントローラが、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された、車両が進行した距離を、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された、車両が進行した距離と比較する。いくつかの実施形態では、値が一致する場合、次に、コントローラが、センサＡおよびセンサＢは適切に機能していると決定する。値が、所定の公差よりも大きく異なる場合、次に、コントローラは、センサＡまたはセンサＢのうちの１つまたは複数に欠陥があると識別する。いくつかの実施形態では、車両が進行した距離値が、所定の閾値の範囲内で一致する場合、コントローラは、進行した距離値の平均を、車両が進行した距離として使用するように構成されている。
【００８３】
ステップ６０９では、コントローラが、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端を、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端と比較する。いくつかの実施形態では、値が一致する場合、次に、コントローラが、センサＡおよびセンサＢは適切に機能していると決定する。値が、所定の公差よりも大きく異なる場合、次に、コントローラは、センサＡまたはセンサＢのうちの１つまたは複数に欠陥があると識別する。いくつかの実施形態では、コントローラは、ステップ６０５、６０７、および６０９の結果の各々が「はい」である場合、センサＡおよびセンサＢが適切に機能している（たとえば、欠陥がない）と決定する。
【００８４】
図７は、１つまたは複数の実施形態による、車両の同じ端にあるセンサ間の一致性をチェックするための方法７００の流れ図である。いくつかの実施形態では、方法７００の１つまたは複数のステップは、コントローラ１０８（図１）などのコントローラ、センサＡおよびＢのセット、ならびに補助センサＣによって実施される。センサＡおよびＢは、第１のセンサセット１１０（図１）または第２のセンサセット１１２（図１）などの、車両の同じ端にあるセンサのペアである。補助センサＣは、たとえば、第１の補助センサ１１０ｃ（図１）または第２の補助センサ１１２ｃなどのセンサである。
【００８５】
ステップ７０１では、センサＡが、マーカ１２０（図１）などの物体を検出し、検出された物体に基づいてセンサデータを生成する。センサデータは、センサＡと検出された物体との間の範囲（たとえば、距離）と、検出された物体に対するセンサＡの相対速度とを含む。センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて、コントローラは、車両の速度を計算し、車両が進行した距離を計算して、車両の先端を決定する。
【００８６】
ステップ７０３では、センサＢが、物体を検出し、検出された物体に基づいてセンサデータを生成する。センサデータは、センサＢと検出された物体との間の範囲（たとえば、距離）と、検出された物体に対するセンサＢの相対速度とを含む。センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて、コントローラは、車両の速度を計算し、車両が進行した距離を計算して、車両の先端を決定する。
【００８７】
ステップ７０５では、センサＣが、物体を検出し、検出された物体に基づいてセンサデータを生成する。センサデータは、センサＣと検出された物体との間の範囲（たとえば、距離）と、検出された物体に対するセンサＣの相対速度とを含む。センサＣによって生成されたセンサデータに基づいて、コントローラは、車両の速度を計算し、車両が進行した距離を計算して、車両の先端を決定する。
【００８８】
ステップ７０７では、コントローラが、センサＡによって生成されたセンサデータのうちの１つまたは複数を、センサＢによって生成された対応するセンサデータと比較する。たとえば、コントローラは、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の速度を、センサＢによって生成されたセンサデータ決定されたに基づいて車両の速度と、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両が進行した距離を、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両が進行した距離と、または、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端を、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端と、のうちの１つまたは複数を比較する。値が一致する場合、次に、コントローラが、センサＡおよびセンサＢは適切に機能している（たとえば、欠陥がない）と決定する。値が、所定の公差よりも大きく異なる場合、次に、コントローラは、センサＡまたはセンサＢのうちの１つまたは複数に欠陥があると識別する。
【００８９】
ステップ７０９では、コントローラがセンサＣを作動させる。いくつかの実施形態では、ステップ７０９は、ステップ７０１、７０３、７０５、または７０７のうちの１つまたは複数の前に実行される。
【００９０】
ステップ７１１では、コントローラが、センサＡによって生成されたセンサデータのうちの１つまたは複数を、センサＣによって生成された対応するセンサデータと比較する。たとえば、コントローラは、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の速度を、センサＣによって生成されたセンサデータ決定されたに基づいて車両の速度と、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両が進行した距離を、センサＣによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両が進行した距離と、または、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端を、センサＣによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端と、のうちの１つまたは複数を比較する。値が一致する場合、次に、コントローラが、センサＡおよびセンサＣは適切に機能している（たとえば、欠陥がない）と決定し、そして、コントローラは、センサＢを欠陥があると識別する。値が、所定の公差よりも大きく異なる場合、次に、コントローラは、センサＡまたはセンサＣのうちの１つまたは複数に欠陥があると識別する。
【００９１】
ステップ７１３では、コントローラが、センサＢによって生成されたセンサデータのうちの１つまたは複数を、センサＣによって生成されたセンサデータと比較する。たとえば、コントローラは、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の速度を、センサＣによって生成されたセンサデータ決定されたに基づいて車両の速度と、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両が進行した距離を、センサＣによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両が進行した距離と、または、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端を、センサＣによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端と、のうちの１つまたは複数を比較する。値が一致する場合、次に、コントローラが、センサＢおよびセンサＣは適切に機能している（たとえば、欠陥がない）と決定し、そして、コントローラは、センサＡを欠陥があると識別する。値が、所定の公差よりも大きく異なる場合、次に、コントローラは、センサＡ、センサＢ、またはセンサＣのうちの２つ以上に欠陥があると識別する。
【００９２】
図８は、１つまたは複数の実施形態による、車両の両端にあるセンサ間の一致性をチェックするための方法８００の流れ図である。いくつかの実施形態では、方法８００の１つまたは複数のステップは、コントローラ１０８（図１）などのコントローラならびにセンサＡおよびＢによって実施される。センサＡは、たとえば、第１のセンサ１１０ａ（図１）などのセンサである。センサＢは、たとえば、第３のセンサ１１２ａ（図１）などのセンサである。
【００９３】
ステップ８０１では、センサＡが、マーカ１２０（図１）などの物体を検出し、検出された物体に基づいてセンサデータを生成する。センサデータは、センサＡと検出された物体との間の範囲（たとえば、距離）と、検出された物体に対するセンサＡの相対速度とを含む。センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて、コントローラは、車両の速度を計算し、車両が進行した距離を計算して、車両の先端を決定する。
【００９４】
ステップ８０３では、車両の反対端にあるセンサＢが、物体を検出し、検出された物体に基づいてセンサデータを生成する。センサデータは、センサＢと検出された物体との間の範囲（たとえば、距離）と、検出された物体に対するセンサＢの相対速度とを含む。センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて、コントローラは、車両の速度を計算し、車両が進行した距離を計算して、車両の先端を決定する。
【００９５】
ステップ８０５では、コントローラが、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の速度を、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の速度と比較する。いくつかの実施形態では、大きさが一致する場合、次に、コントローラが、センサＡおよびセンサＢは適切に機能している（たとえば、欠陥がない）と決定する。大きさが、所定の公差よりも大きく異なる場合、次に、コントローラは、センサＡまたはセンサＢのうちの１つまたは複数に欠陥があると識別する。車両の先端にあるセンサが、車両が検出されたマーカに接近するとき負の速度をもたらすセンサデータを生成し、車両の非先端にあるセンサが、車両が検出されたマーカから離れるとき正の速度をもたらすセンサデータを生成するので、コントローラは、センサＡおよびセンサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された速度の大きさを比較するように構成されている。いくつかの実施形態では、速度値が、所定の閾値の範囲内で一致する場合、コントローラは、速度値の平均を車両の速度として用いるように構成されている。
【００９６】
ステップ８０７では、コントローラが、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された、車両が進行した距離を、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された、車両が進行した距離と比較する。いくつかの実施形態では、値が一致する場合、次に、コントローラが、センサＡおよびセンサＢは適切に機能している（たとえば、欠陥がない）と決定する。値が、所定の公差よりも大きく異なる場合、次に、コントローラは、センサＡまたはセンサＢのうちの１つまたは複数に欠陥があると識別する。いくつかの実施形態では、車両が進行した距離の値が、所定の閾値の範囲内で一致する場合、コントローラは、進行した距離値の平均を、車両が進行した距離として用いるように構成されている。
【００９７】
ステップ８０９では、コントローラが、センサＡによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端を、センサＢによって生成されたセンサデータに基づいて決定された車両の先端と比較する。いくつかの実施形態では、値が一致する場合、次に、コントローラが、センサＡおよびセンサＢは適切に機能している（たとえば、欠陥がない）と決定する。値が、所定の公差よりも大きく異なる場合、次に、コントローラは、センサＡまたはセンサＢのうちの１つまたは複数に欠陥があると識別する。いくつかの実施形態では、コントローラは、ステップ８０５、８０７、および８０９の結果の各々が「はい」である場合、センサＡおよびセンサＢが適切に機能している（たとえば、欠陥がない）と決定する。
【００９８】
図９は、１つまたは複数の実施形態による、車両に搭載されたコントローラ（「ＶＯＢＣ」）５００のブロック図である。ＶＯＢＣ５００は、単独で、またはメモリ１０９（図１）と組み合わせて、コントローラ１０８（図１）またはデータ融合センタ２３０（図２）のうちの１つまたは複数の代わりに用いることができる。ＶＯＢＣ９００は、特定目的ハードウェアプロセッサ９０２と、コンピュータプログラムコード９０６すなわち実行可能な命令セットが符号化されている、つまりそれらを記憶する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体９０４とを含む。コンピュータ可読記憶媒体９０４は、メモリアレイを生産するための製造機械とインタフェースするための命令９０７も符号化されている。プロセッサ９０２は、バス９０８を介してコンピュータ可読記憶媒体９０４に電気的に結合されている。プロセッサ９０２はまた、バス９０８によってＩ／Ｏインタフェース９１０に電気的に結合されている。ネットワークインタフェース９１２はまた、バス９０８を介してプロセッサ９０２に電気的に接続されている。ネットワークインタフェース９１２は、ネットワーク９１４に接続され、従って、プロセッサ９０２およびコンピュータ可読記憶媒体９０４は、ネットワーク９１４を介して外部要素に接続することができる。ＶＯＢＣ９００は、データ融合センタ９１６を更に含む。プロセッサ９０２は、バス９０８を介してデータ融合センタ９１６に接続されている。プロセッサ９０２は、システム９００に方法５００、６００、７００、または８００において説明された動作の一部または全部を実行するために用いることをできるようにさせるために、コンピュータ可読記憶媒体９０４において符号化されているコンピュータプログラムコード９０６を実行するように構成されている。
【００９９】
いくつかの実施形態では、プロセッサ９０２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、マルチプロセッサ、分散処理システム、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、および／または適切な処理ユニットである。
【０１００】
いくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体９０４は、電気、磁気、光、電磁、赤外線、および／または半導体システム（または装置またはデバイス）である。たとえば、コンピュータ可読記憶媒体９０４は、半導体もしくはソリッドステートメモリ、磁気テープ、リムーバブルコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、剛性磁気ディスク、および／または光ディスクを含む。光ディスクを用いるいくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体９０４は、コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスクリード／ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）、および／またはデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）を含む。
【０１０１】
いくつかの実施形態では、記憶媒体９０４は、方法５００、６００、７００、または８００をシステム９００に実行させるように構成されたコンピュータプログラムコード９０６を記憶する。いくつかの実施形態では、記憶媒体９０４は、方法５００、６００、７００、または８００を実行するために必要とされる情報ならびに方法５００、６００、７００、または８００を実行する間に生成された情報も記憶する。この情報は、センサ情報パラメータ９２０、ガイドウェイデータベースパラメータ９２２、車両位置パラメータ９２４、車両スピードパラメータ９２６、車両先端パラメータ９２８、および／または方法５００、６００、７００、もしくは８００の動作を実行するために実行可能な命令のセットなどである。
【０１０２】
いくつかの実施形態では、記憶媒体９０４は、方法５００、６００、７００、または８００を効果的に実施する命令９０７を記憶する。
【０１０３】
ＶＯＢＣ９００は、Ｉ／Ｏインタフェース９１０を含む。Ｉ／Ｏインタフェース９１０は、外部回路に結合されている。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏインタフェース９１０は、プロセッサ９０２に情報およびコマンドを通信するための、キーボード、キーパッド、マウス、トラックボール、トラックパッド、および／またはカーソル方向キーを含む。
【０１０４】
ＶＯＢＣ９００は、プロセッサ９０２に結合されたネットワークインタフェース９１２も含む。ネットワークインタフェース９１２によって、ＶＯＢＣ９００はネットワーク９１４と通信し、ネットワーク９１４には、１つまたは複数の他のコンピュータシステムが接続されている。ネットワークインタフェース９１２は、ブルートゥース、ＷＩＦＩ、ＷＩＭＡＸ、ＧＰＲＳ、もしくはＷＣＤＭＡなどのワイヤレスネットワークインタフェース、またはイーサネット、ＵＳＢ、もしくはＩＥＥＥ−１３９４などのワイヤードネットワークインタフェースを含む。いくつかの実施形態では、方法５００、６００、７００、または８００は、２つ以上のＶＯＢＣ９００において実施され、そして、メモリタイプ、メモリアレイレイアウト、Ｉ／Ｏ電圧、Ｉ／Ｏピン位置、およびチャージポンプなどの情報が、異なるＶＯＢＣ９００間でネットワーク９１４を介して交換される。
【０１０５】
ＶＯＢＣは、データ融合センタ９１６を更に含む。データ融合センタ９１６は、データ融合センタ２３０（図２）に類似している。ＶＯＢＣ９００の実施形態では、データ融合センタ９１６は、ＶＯＢＣ９００と一体化されている。いくつかの実施形態では、データ融合センタは、ＶＯＢＣ９００と別であり、Ｉ／Ｏインタフェース９１０またはネットワークインタフェース９１２を介してＶＯＢＣ９００に接続されている。
【０１０６】
ＶＯＢＣ９００は、データ融合センタ９１６を介して、融合センサ構成、たとえば融合センサ構成２００（図２）に関連するセンサ情報を受け取るように構成されている。この情報は、センサ情報パラメータ９２０としてコンピュータ可読媒体９０４に記憶される。ＶＯＢＣ９００は、Ｉ／Ｏインタフェース９１０またはネットワークインタフェース９１２を介して、ガイドウェイデータベースに関連する情報を受け取るように構成されている。この情報は、ガイドウェイデータベースパラメータ９２２としてコンピュータ可読媒体９０４に記憶される。ＶＯＢＣ９００は、Ｉ／Ｏインタフェース９１０、ネットワークインタフェース９１２、またはデータ融合センタ９１６を介して、車両位置に関連する情報を受け取るように構成されている。この情報は、車両位置パラメータ９２４としてコンピュータ可読媒体９０４に記憶される。ＶＯＢＣ９００は、Ｉ／Ｏインタフェース９１０、ネットワークインタフェース９１２、またはデータ融合センタ９１６を介して、車両スピードに関連する情報を受け取るように構成されている。この情報は、車両スピードパラメータ９２６としてコンピュータ可読媒体９０４に記憶される。
【０１０７】
動作中、プロセッサ９０２は、ガイドウェイマウンテッド車両の位置およびスピードを決定するために命令のセットを実行し、これは、車両位置パラメータ９２４および車両スピードパラメータ９２６を更新するために用いられる。プロセッサ９０２は、更に、集中制御システムまたは分散制御システムからＬＭＡ命令およびスピード命令を受け取るように構成されている。プロセッサ９０２は、受け取られた命令がセンサ情報と矛盾しているかどうかを決定する。プロセッサ９０２は、ガイドウェイに沿って進行を制御するようにガイドウェイマウンテッド車両の加速およびブレーキシステムを制御するための命令を生成するように構成されている。
【０１０８】
本明細書の一態様は、システムは、第１の端と第２の端とを有する車両の第１の端にあるセンサセットと、このセンサセットと結合されたコントローラとを備えるシステムに関する。センサセットの中のセンサは各々、車両の移動の方向に沿った複数のマーカの中の検出されたマーカに基づいて、対応するセンサデータを生成するように構成されている。センサセットの第１のセンサは、複数のマーカの中の検出されたマーカに対して第１の傾斜角度を有しており、センサセットの第２のセンサは、第１の傾斜角度とは異なる複数のマーカの中の検出されたマーカに対して第２の傾斜角度を有する。コントローラは、第１のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻を、第２のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻と比較するように構成されている。コントローラはまた、第１のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻と第２のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻との比較に基づいて、第１の端または第２の端を車両の先端と識別するように構成されている。コントローラは、更に、第１のセンサまたは第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成されたセンサデータに基づいて、車両の先端の位置を計算するように構成されている。
【０１０９】
本明細書の別の態様は、車両の第１の端にあるセンサセットを用いて第１の端と第２の端とを有する車両の移動の方向に沿って複数のマーカの中のマーカの検出に基づいてセンサデータを生成することを含む方法に関する。車両の第１の端にあるセンサセットの中の各センサは、対応するセンサデータを生成するように構成されている。センサセットの第１のセンサは、複数のマーカの中の検出されたマーカに対して第１の傾斜角度を有しており、センサセットの第２のセンサは、第１の傾斜角度とは異なる複数のマーカの中の検出されたマーカに対して第２の傾斜角度を有する。方法は、第１のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻を、第２のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻と比較することも含む。方法は、第１のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻と第２のセンサが複数のマーカの中のマーカを検出した時刻との比較に基づいて、第１の端または第２の端を車両の先端と識別することを更に含む。方法は、第１のセンサまたは第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成されたセンサデータに基づいて、車両の先端の位置を計算することを更に含む。
【０１１０】
開示の実施形態は上記に記載された利点のうちの１つまたは複数を実現することが、当業者によって容易にわかるであろう。前述の詳述を読めば、当業者は、本明細書で大まかに開示される等価物および様々な他の実施形態の様々な変更、置換えに影響を及ぼすことができるであろう。従って、本明細書において与えられる保護は、添付の特許請求の範囲およびその等価物に含まれる定義のみによって制限されることが意図されている。
【図１】
2018203254.tif 000003
【図２】
2018203254.tif 000004
【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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【手続補正書】
【提出日】平成30年8月10日(2018.8.10)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
第１の端と第２の端とを有する車両の前記第１の端にあるセンサセットであって、前記センサセットの中のセンサは各々、前記車両の移動の方向に沿って複数のマーカの中の検出されたマーカに基づいて対応するセンサデータを生成するように構成され、前記センサセットの第１のセンサは、水平線に対して第１の傾斜角度を有し、前記センサセットの第２のセンサは、前記水平線に対して第２の傾斜角度を有する、センサセットと、
前記センサセットと結合されたコントローラと、
を備えており、前記コントローラは、
前記第１のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻を、前記第２のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻と比較し、
前記複数のマーカの中の第１のマーカと前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカとの距離に基づいて、前記車両の前記第１の端の位置を計算するように構成されている。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記コントローラは、更に、
前記第１のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻と前記第２のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻との前記比較に基づいて、前記第１の端または前記第２の端を前記車両の先端と識別し、
前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の位置を計算するように構成されている。
【請求項３】
請求項１に記載のシステムであって、前記第１の傾斜角度は、前記第２の傾斜角度とは異なる。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、前記複数のマーカの中のマーカは、メモリに記憶された距離によって隔てられたマーカのペアであり、前記コントローラは、更に、
所定の持続時間の間に前記センサセットによって検出された前記複数のマーカの中のマーカの量を計数し、
前記所定の持続時間の間に前記センサセットによって検出された前記複数のマーカの中のマーカの各ペア間の前記記憶された距離に関して前記メモリを検索し、
前記複数のマーカの中のマーカの各ペア間の前記距離を、前記センサセットによって検出された前記マーカの量に加算して、前記所定の持続時間の間に前記車両が進行した距離を決定するように構成されている。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムであって、前記コントローラは、更に、前記車両が進行した前記距離および前記所定の持続時間に基づいて、前記車両の速度を計算するように構成されている。
【請求項６】
請求項４に記載のシステムであって、
前記複数のマーカの中のマーカは連続したマーカである。
【請求項７】
請求項１に記載のシステムであって、
前記複数のマーカのうちの１つまたは複数のマーカは、物体のパターンを備えており、
前記センサセットの中の前記センサは、前記物体のパターンに基づいて前記１つまたは複数のマーカを認識するように構成されている。
【請求項８】
請求項１に記載のシステムであって、前記第１のマーカの視野は前記第１の傾斜角度に基づいており、第２のマーカの視野は前記第２の傾斜角度に基づいており、前記複数のマーカの中の前記マーカは、前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカが前記第１のマーカの前記視野または前記第２のマーカの前記視野のうちの１つの中にあるように制限されるように、前記車両の前記移動の方向に沿って離隔されている。
【請求項９】
請求項１に記載のシステムであって、前記車両はガイドウェイに沿って移動するように構成されており、前記複数のマーカのうちの１つまたは複数のマーカは前記ガイドウェイの路傍上にある又は前記ガイドウェイの路傍に隣接する。
【請求項１０】
請求項１に記載のシステムであって、前記センサセットは第３のセンサを更に備え、前記コントローラは、更に、
前記第１のセンサによって生成された前記センサデータに基づいた第１の計算値を、前記第２のセンサによって生成された前記センサデータに基づいた第２の計算値と比較し、
前記第１の計算値は前記第２の計算値と所定の閾値よりも大きく異なるという決定に基づいて、前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つを、欠陥があると識別し、
前記第３のセンサを作動させ、
前記第３のセンサによって生成された前記センサデータに基づいた第３の計算値を、前記第１の計算値と、そして前記第２の計算値と比較し、
前記第１の計算値が前記所定の閾値の範囲内で前記第３の計算値と一致する、または前記第２の計算値が前記所定の閾値の範囲内で前記第３の計算値と一致するという決定に基づいて、前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちのどちらに欠陥があるかを識別するように構成されている。
【請求項１１】
請求項１０に記載のシステムであって、前記第１の計算値および前記第２の計算値の各々は、前記車両の先端、前記車両の前記先端の前記位置、前記車両が進行した距離、または前記車両の速度の識別である。
【請求項１２】
請求項１に記載のシステムであって、
前記車両の前記第２の端にあるセンサセットであって、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの中の前記センサは各々、前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカに基づいて対応するセンサデータを生成するように構成されており、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの第３のセンサは、水平線に対して第３の傾斜角度を有し、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの第４のセンサは、前記水平線に対する第４の傾斜角度を有する、センサセット
を更に備えており、前記コントローラは、更に、
前記第３のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻を、前記第４のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻と比較し、
前記複数のマーカの中の第１のマーカと前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカとの距離に基づいて、前記車両の前記第１の端の位置を計算するように構成されている。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムであって、
前記コントローラは、更に、
前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいた第１の計算値を、前記第３のセンサまたは前記第４のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいた第２の計算値と比較し、
前記第１の計算値は前記第２の計算値と所定の閾値よりも大きく異なるという決定に基づいて、前記第１のセンサ、前記第２のセンサ、前記第３のセンサ、または前記第４のセンサのうちの１つを、欠陥があると識別するように構成されている。
【請求項１４】
請求項１３に記載のシステムであって、前記第１の計算値および前記第２の計算値の各々は、前記車両の前記先端、前記車両の前記先端の前記位置、前記車両が進行した距離、または前記車両の速度の識別である。
【請求項１５】
請求項１２に記載のシステムであって、前記コントローラは、更に、
前記第３のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻と前記第４のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻との前記比較に基づいて、前記第１の端または前記第２の端を前記車両の前記先端と識別し、
前記第３のセンサまたは前記第４のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の前記位置を計算するように構成されている。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムであって、前記コントローラは、更に、
前記車両の前記先端であると識別された前記車両の前記端にある前記センサセットによって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の第１の速度を計算し、
前記車両の前記先端以外の前記車両の前記端にある前記センサセットによって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端以外の、前記第１の端または前記第２の端のうちの他方の第２の速度を計算し、
前記第１の速度の大きさは前記第２の速度の大きさと所定の閾値よりも大きく異なるという決定に基づいてアラームを生成するように構成されている。
【請求項１７】
方法であって、
車両の第１の端にあるセンサセットを用いた、前記第１の端と第２の端とを有する前記車両の移動の方向に沿った複数のマーカの中のマーカの検出に基づいて、センサデータを生成するステップであって、前記車両の前記第１の端にある前記センサセットの各センサは、対応するセンサデータを生成するように構成されており、前記センサセットの第１のセンサは、水平線に対して第１の傾斜角度を有しており、前記センサセットの第２のセンサは、前記水平線に対して第２の傾斜角度を有している、ステップと、
前記第１のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻を、前記第２のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻と比較するステップと、
所定の持続時間中に前記センサセットによって検出された前記複数のマーカの中のマーカの量を計数するステップと、
前記所定の持続時間中に前記センサセットにより検出された前記複数のマーカの中のマーカの各ペア間の記憶された距離についてメモリを検索するステップであって、前記メモリは前記複数のマーカの中のマーカのペアを離隔する記憶された距離を有している、ステップと、
前記複数のマーカの中のマーカの各ペア間の前記距離を、前記センサセットにより検出されたマーカの量に加算して、前記所定の持続時間中に進行した前記車両の距離を決定するステップであって、前記複数のマーカの中のマーカの各ペア間の前記距離は、
前記所定の持続時間中に前記センサセットにより検出された前記複数のマーカの中のマーカの各ペア間の記憶された距離についてメモリを検索するステップであって、前記メモリは前記複数のマーカの中のマーカのペアを離隔する記憶された距離を有している、ステップ、又は、
所定の持続時間以内に前記車両の前記第１の端にある前記センサセットによって検出された前記複数のマーカの中のマーカの量を計数し、前記検出されたマーカの総量および前記複数のマーカの中のマーカの各々の間の等しい距離に基づいて前記車両が前記所定の持続時間中に進行した距離を計算するステップ
に基づき決定される、ステップとを含む。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
前記第１のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻と前記第２のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻との前記比較に基づいて、前記第１の端または前記第２の端を前記車両の先端と識別するステップと、
前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の位置を計算するステップとを更に含む。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法であって、
前記車両が沿って移動するガイドウェイ上の物体のパターンを検出するステップと、
前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカについて説明する情報を含む、メモリ内に記憶されたデータに基づいて、前記物体のパターンを前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカと認識するステップとを更に含む。
【請求項２０】
請求項１７に記載の方法であって、
前記車両の前記先端の前記位置および前記車両の長さに基づいて、前記車両の前記先端以外の前記車両の前記端の位置を計算するステップを更に含む。
【請求項２１】
請求項１７に記載の方法であって、
前記車両の前記第２の端にあるセンサセットを用いた前記複数マーカの中の前記マーカの検出に基づいてセンサデータを生成するステップであって、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの中の各センサは、対応するセンサデータを生成するように構成されており、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの第３のセンサは、前記複数のマーカの前記検出されたマーカに対して第３の傾斜角度を有しており、前記車両の前記第２の端にある前記センサセットの第４のセンサは、前記第３の傾斜角度とは異なる前記複数のマーカの中の前記検出されたマーカに対して第２の傾斜角度を有している、ステップと、
前記第３のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻を、前記第４のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した時刻と比較するステップと、
前記第３のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻と前記第４のセンサが前記複数のマーカの中の前記マーカを検出した前記時刻との前記比較に基づいて、前記第１の端または前記第２の端を前記車両の前記先端と識別するステップと、
前記第３のセンサまたは前記第４のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて、前記車両の前記先端の前記位置を計算するステップと、
前記第１のセンサまたは前記第２のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて計算された前記車両の前記先端の前記位置が、前記第３のセンサまたは前記第４のセンサのうちの１つまたは複数によって生成された前記センサデータに基づいて計算された前記車両の前記先端の前記位置と、所定の閾値よりも大きく異なる場合、アラームを生成するステップとを更に含む。
【請求項２２】
請求項１７に記載の方法であって、前記複数のマーカの中のマーカは連続したマーカである。