(57)【要約】【課題】推定誤差を抑制しつつレールに対する電車車両の車体の傾きを推定することを可能とした車体の傾き推定装置を提供する。【解決手段】車両１の屋根上の枕木方向に沿って配置されたカメラ２Ａ，２Ｂによってそれぞれ車両１の前方または後方のレール４を撮像した画像ＩA，ＩBに基づいてレール４に対する車両１の車体の傾きを推定する車体の傾き推定装置に、カメラ２Ａ，２Ｂによって撮像した画像ＩA，ＩBからそれぞれレール４の位置を求めるレール検出部３２と、カメラ２Ａ，２Ｂによって撮像した画像ＩA，ＩBからそれぞれ求めたレール４の位置に基づきレール４の三次元形状を算出する三次元形状算出部３３と、ＩＣＰアルゴリズムによりレール４の三次元形状と予め用意したレール形状モデルＱとの位置合わせを行う際にＭ推定またはＲＡＮＳＡＣを用いてノイズの影響を抑制する傾き推定部３４とを設けた。【選択図】図２
2019023017.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の屋根上の枕木方向に沿って配置され、それぞれ前記車両の前方または後方のレールを撮像する第一のカメラおよび第二のカメラと、前記第一のカメラおよび前記第二のカメラによってそれぞれ前記レールを撮像した画像に基づいて前記レールに対する前記車両の車体の傾きを推定する演算部とを備える車体の傾き推定装置であって、
前記演算部は、
前記第一のカメラおよび前記第二のカメラによって撮像した前記画像からそれぞれ前記レールを検出して当該レールの位置を求めるレール検出部と、
前記第一のカメラおよび前記第二のカメラによって撮像した画像からそれぞれ求めた前記レールの位置に基づき三角測量により前記レールの三次元形状を算出する三次元形状算出部と、
ＩＣＰアルゴリズムにより前記レールの三次元形状と予め用意したレール形状モデルとの位置合わせを行い、前記レールに対する前記車体の傾きとして前記レールに対する前記カメラの傾きを求める傾き推定部と
を含み、
前記傾き推定部は、前記レール形状モデルと前記レールの三次元形状との位置合わせの際の回転方向および並進方向のパラメータ推定手段として、Ｍ推定またはＲＡＮＳＡＣを用いる
ことを特徴とする車体の傾き推定装置。
【請求項２】
前記傾き推定部は、前記第一のカメラおよび前記第二のカメラによって撮像した前記画像のうち一枚目の画像に対してのみ前記パラメータ推定手段としてＭ推定またはＲＡＮＳＡＣを用いる一方、二枚目以降の画像についてはパーティクルフィルタを用いて回転方向および並進方向のパラメータを追跡する
ことを特徴とする請求項１記載の車体の傾き推定装置。
【請求項３】
前記演算部は、
前記車両の速度情報または連続する前記画像、及び、連続する前記画像毎に求めた前記レールに対する前記車体の傾きから、連続する前記画像間の前記レールに対する前記車体の移動量を算出する移動量推定部と、
連続する前記画像毎に求めた前記車体の傾きと連続する前記画像間の前記レールに対する前記車両の移動量とから、連続する前記画像間の前記レールに対する前記車体の位置姿勢を算出する位置姿勢推定部と
を含むことを特徴とする請求項１または請求項２記載の車体の傾き推定装置。
【請求項４】
前記第一のカメラおよび前記第二のカメラに代えて、二つのレンズ機構およびシャッター機構を一体的に備えるステレオカメラを用いる
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車体の傾き推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レールの三角測量を行うことによりレール面に対する車体の傾きを推定する車体の傾き推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、移動体に搭載されたステレオカメラにより撮影画像から視差画像を生成し、それを基に移動体の前方に存在する立体物を検出する立体物検出装置、立体物検出方法、立体物検出プログラム、及び移動体機器制御システムが開示されている。
【０００３】
また、下記特許文献２には、線路を走行する車両に設置されるデジタルビデオカメラによって異なる時刻に撮像された二枚の画像を用いてステレオ計測を行うことで線路空間における支障物の有無を検知する線路空間支障物検知システムが開示されている。
【０００４】
下記特許文献３には、車両に設置される複数台のカメラによって走行中の車両の前方または後方を撮像した画像を用いて建築限界領域と障害物との離隔距離の算出および離隔判定を行う建築限界判定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−２０７２８１号公報
【特許文献２】特開２０１６−５９８号公報
【特許文献３】特開２０１７−８３２４５号公報
【特許文献４】特開２０１６−９１５０６号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】"M-estimator"、［online］、２０１７年２月１６日、［平成２７年５月１５日検索］、インターネット〈URL：http://en.wikipedia.org/wiki/M-estimator〉
【非特許文献２】"Random sample consensus"、［online］、２０１７年２月２７日、［平成２９年５月１５日検索］、インターネット〈URL：http://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC#cite note-1〉
【非特許文献３】北川源四郎著、「モンテカルロ・フィルタおよび平滑化について」、統計数理、１９９６年、第４４巻、第１号、ｐ．３１−４８
【非特許文献４】Paul J. Besl、Neil D. McKay著、「A Method for Registration of 3-D Shapes」、IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE、１９９２年２月、ＶＯＬ．１４、ＮＯ．２、ｐ．２３９−２５６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の方法はステレオカメラを用いて移動体の前方に存在する立体物の検出を行っているが、検出した立体物に対してカメラを搭載した移動体がどの程度傾いているかを推定するものではなかった。
【０００８】
また、特許文献２の方法は一台のカメラを用いるものであり、レールの検出はするものの、レールとカメラとの角度の推定は求めたレール曲率から算出し、実際の角度を直接的に求めるものではなかった。
【０００９】
また、特許文献３では連続した二フレームの撮影箇所において、相対的な位置姿勢の変化を求める手法を提案しているが、レールとカメラが設置された車両との相対的な位置姿勢を求めるものではなかった。また計測した三次元点群同士を使って位置姿勢を求めるものであり、計測点が疎になることに起因する推定誤差や、計測誤差に起因する推定誤差が生じるおそれがあった。
【００１０】
このようなことから本発明は、推定誤差を抑制しつつレールに対する電車車両の車体の傾きを推定することを可能とした車体の傾き推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するための第１の発明に係る車体の傾き推定装置は、
車両の屋根上の枕木方向に沿って配置され、それぞれ前記車両の前方または後方のレールを撮像する第一のカメラおよび第二のカメラと、前記第一のカメラおよび前記第二のカメラによってそれぞれ前記レールを撮像した画像に基づいて前記レールに対する前記車両の車体の傾きを推定する演算部とを備える車体の傾き推定装置であって、
前記演算部は、
前記第一のカメラおよび前記第二のカメラによって撮像した前記画像からそれぞれ前記レールを検出して当該レールの位置を求めるレール検出部と、
前記第一のカメラおよび前記第二のカメラによって撮像した画像からそれぞれ求めた前記レールの位置に基づき三角測量により前記レールの三次元形状を算出する三次元形状算出部と、
ＩＣＰアルゴリズムにより前記レールの三次元形状と予め用意したレール形状モデルとの位置合わせを行い、前記レールに対する前記車体の傾きとして前記レールに対する前記カメラの傾きを求める傾き推定部と
を含み、
前記傾き推定部は、前記レール形状モデルと前記レールの三次元形状との位置合わせの際の回転方向および並進方向のパラメータ推定手段として、Ｍ推定またはＲＡＮＳＡＣを用いる
ことを特徴とする。
【００１２】
また、上記の課題を解決するための第２の発明に係る車体の傾き推定装置は、第１の発明において、
前記傾き推定部は、前記第一のカメラおよび前記第二のカメラによって撮像した前記画像のうち一枚目の画像に対してのみ前記パラメータ推定手段としてＭ推定またはＲＡＮＳＡＣを用いる一方、二枚目以降の画像についてはパーティクルフィルタを用いて回転方向および並進方向のパラメータを追跡する
ことを特徴とする。
【００１３】
また、上記の課題を解決するための第３の発明に係る車体の傾き推定装置は、第１または第２の発明において、
前記演算部は、
前記車両の速度情報または連続する前記画像、及び、連続する前記画像毎に求めた前記レールに対する前記車体の傾きから、連続する前記画像間の前記レールに対する前記車体の移動量を算出する移動量推定部と、
連続する前記画像毎に求めた前記車体の傾きと連続する前記画像間の前記レールに対する前記車両の移動量とから、連続する前記画像間の前記レールに対する前記車体の位置姿勢を算出する位置姿勢推定部と
を含むことを特徴とする。
【００１４】
また、上記の課題を解決するための第４の発明に係る車体の傾き推定装置は、第１から第３のいずれか一つの発明において、
前記第一のカメラおよび前記第二のカメラに代えて、二つのレンズ機構およびシャッター機構を一体的に備えるステレオカメラを用いる
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係る車体の傾き推定装置によれば、推定誤差を抑制しつつレールに対する電車車両の車体の傾きを推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１Ａ】本発明の実施例１に係る車体の傾き推定装置の設置例を模式的に示す構造図である。
【図１Ｂ】図１Ａに示す二台のカメラによって撮像した監視画像の例を示す説明図である。
【図２】図１Ａに示す演算部の構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示すレール検出部で得られた安定したレール検出の結果例を示す説明図である。
【図４】図２に示すレール検出部で得られた不安定なレール検出の結果例を示す説明図である。
【図５】三次元形状データとレール形状モデルとの位置合わせのためのパラメータ推定の概念を示す説明図である。
【図６】三次元形状データとレール形状モデルとの位置合わせ結果の例を示す説明図である。
【図７】図６に示す結果に対するノイズ除去の例を示す説明図である。
【図８】図１Ａに示す演算部による処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照しつつ本発明に係る車体の傾き推定装置について説明する。
本発明に係る車体の傾き推定装置は、鉄道分野において、枕木方向に沿って配置された複数台の監視カメラで電車車両の前方もしくは後方をそれぞれ撮像した画像から画像処理により検出したレール位置をもとに、ステレオ計測もしくは複数カメラによる三角測量を行うことでレールの三次元形状の計測と、レール面と車体との相対的な傾きとを推定するものである。
【実施例１】
【００１８】
以下、図１Ａ，図１Ｂおよび図２から図８を用いて本発明の実施例１に係る車体の傾き推定装置の詳細を説明する。
図１Ａに示すように、本実施例において車体の傾き推定装置は、電車車両（以下、車両）１の屋根上に設置されたデジタルビデオカメラ等の第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂと、車両１の内部に設置された演算部３とを備えている。
【００１９】
第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂは、車両１の屋根上の先頭側であって枕木方向両側に設置され、走行中の車両１の前方のレール４を撮像する。第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂによって取得した図１Ｂに示すような監視画像ＩA，ＩBのデータ（以下、監視画像データ）は演算部３に入力される。
【００２０】
演算部３は、第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂによって撮像した車両１の前方のレール４の監視画像ＩA，ＩBから、レール４に対する第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂの傾きをレール４に対する車両１の車体の傾き（レール面に対する車体の角度）として求める。
【００２１】
より詳しくは、演算部３は、図２に示すように監視画像入力部３１と、レール検出部３２と、三次元形状算出部３３と、傾き推定部３４と、移動量推定部３５と、位置姿勢推定部３６と、記憶部３７とを備えている。
【００２２】
監視画像入力部３１は、第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂから取得した監視画像データを記憶部３７に保管する。
【００２３】
レール検出部３２は、監視画像ＩA，ＩBからレール４を検出し、検出したレール４の位置のデータ（以下、位置データ）を記憶部３７に保管する。なお、レール検出部３２では、例えば上記特許文献３等に開示されている手法を用いてレール４の位置を求めるものとし、ここでの詳細な説明は省略する。
【００２４】
三次元形状算出部３３は、レール検出部３２で各監視画像ＩA，ＩBから検出した位置データに基づいて三角測量によってレール４の三次元形状を算出し、算出したレール４の三次元形状のデータ（以下、三次元形状データ）を記憶部３７に保管する。本実施例においてレール４の三次元形状は、レール検出部３２で検出した位置データに基づき、事前にキャリブレーションにより求めたパラメータ（キャリブレーションデータ）を用いて三角測量を行うことにより求める。
【００２５】
なお、本実施例においてキャリブレーションデータは、第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂの焦点距離、主点座標、および歪み係数、並びに、第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂ間の位置姿勢等となる。これらにより第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂから計測地点までの角度が得られるため、三角測量が可能になる。
【００２６】
傾き推定部３４は、三次元形状算出部３３により算出した三次元形状データと予め設定するレール形状モデルＱのデータ（レール形状モデルデータ）とを用いてレール４に対する車体の傾きを求め、このレール４に対する車体の傾きのデータ（以下、傾きデータ）を記憶部３７に保管する。
【００２７】
以下に、傾き推定部３４による高精度かつノイズにロバストな傾き検出方法について詳細に説明する。
【００２８】
レール検出部３２によるレール検出の結果、図３に示すようにレール面がほぼ安定して得られている場合、主成分分析等の手法を用いることで、レール形状モデルデータと最もフィットする三次元形状データの傾きと位置を最小二乗解として算出する手法を用いることが考えられる。しかしながら図４に示すようにレール面が安定して得られていない場合、同様の手法を用いると誤計測箇所の影響を強く受け、レール４と第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂ（すなわち、車体）との相対位置を正確に求めることができないおそれがある。本発明ではレール検出方法については問わないが、画像処理に基づく手法では誤計測が生じることは一般的にあり得るため、この誤計測について対応する必要がある。そのため誤計測に起因するノイズにロバストなレール面の位置および傾きの算出が必要になる。
【００２９】
そこで、ロバストな推定として本実施例では上記非特許文献１等で知られるＭ推定を用いる。Ｍ推定は、外れ値に影響されにくいデータを使った推定を行うことでノイズにロバストになるパラメータ推定手法であって、具体的には全ての点を平等に扱うのではなく、各点に重みをつけ、中央値から距離が離れる場合は重みの値を小さくすることでノイズの影響を少なくする方法である。
【００３０】
Ｍ推定ではデータを全て均等に扱うのではなく、データの外れ度合いに応じて重みを設定する。ここでは単純な最小二乗を行うのではなく、中央値と正規化中央絶対偏差（ＭＡＤＮ：各サンプルから中央値を減算した値の中央値を０．６７５で割ったもの）を用いて重み付けをすることで最適なパラメータの算出が可能となる。
【００３１】
図５に、レール形状モデルＱとレール４の三次元形状（黒丸で示す計測点Ｐから構成される計測レール点群５）との位置合わせのためのパラメータ推定の概念を示す。図５に示すように、ここで求めるパラメータは、回転方向及び並進方向のパラメータであり、三軸の回転を有する回転行列Ｒと、ある一つの基準となるカメラ（２Ａまたは２Ｂ）から一定の距離にあるレールの中心地点までの移動量である並進ベクトルＴの合計６自由度のパラメータ（回転並進パラメータ）である。例えばカメラ２Ａから任意の距離離れた地点を高さ０、レール形状モデルＱおよび計測レール点群５の中心地点をそれぞれの原点とし、決まった幅を持つレール形状モデルＱと計測レール点群５との位置合わせを行うことで、上記回転行列Ｒと並進ベクトルＴとを算出する。図６に、計測レール点群５とレール形状モデルＱとの位置合わせを行った結果の例を示す。
【００３２】
このレール形状モデルＱと計測レール点群５の位置合わせ（マッチング）には上記非特許文献４等で知られるＩＣＰアルゴリズムを用いる。ＩＣＰアルゴリズムは、三次元の位置合わせアルゴリズムであり、Iterative Closest Pointという手法名にあるように、まず位置合わせする点群同士の各点の最近点を求め、その組み合わせから最も一致するようなパラメータを算出し、算出したパラメータを用いて位置合わせした後に、再度各点の最近点を求めるといった反復的な処理をすることで、最適な点群の組み合わせと最適なパラメータを同時に求める手法である。
【００３３】
このＩＣＰアルゴリズムを用いて行うレール形状モデルＱと計測レール点群５との位置合わせの評価の際に、上述したＭ推定を用いる。つまり、回転行列Ｒおよび並進ベクトルＴのパラメータ推定と同時にノイズ判定を行い、反復的にパラメータとノイズを求めることで、ノイズにロバストな傾き推定を行う。図７に、予め設定したレール領域Ａ（図６および図７中にドットを付して示す領域）の外部に存在する計測点Ｐをノイズと判断し、これを削除した例を示す。
【００３４】
なお、レール形状モデルＱは基本的に直線と仮定して計算するが、計測した点群に合わせて曲線レール形状モデルを採用することで計測精度を向上することが可能である。
【００３５】
移動量推定部３５は、監視画像データ（または速度データ）と、傾き推定部３４で算出した傾きデータとから、連続する画像（フレーム）間における移動量（連続する画像間におけるレール４に対する車両１の移動量）を推定し、連続する画像間の移動量のデータ（以下、移動量データ）を記憶部３７に保管する。
【００３６】
位置姿勢推定部３６は、傾き推定部３４で算出した傾きデータと移動量推定部３５で推定した移動量データとから、連続する画像間の位置姿勢（連続する画像間でのレール４に対する第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂの位置姿勢の変化）を算出し、連続する画像間の位置姿勢のデータ（以下、位置姿勢データ）を記憶部３７に保管する。
【００３７】
記憶部３７は、監視画像データ、位置データ、三次元形状データ、傾きデータ、移動量データ、および位置姿勢データ等を保管する。
【００３８】
以下、図８を用いて本実施例における車体の傾き推定装置による処理の流れを説明する。
図８に示すように、本実施例の車体の傾き推定装置ではまず、ステップＳ１で監視画像入力部３１により第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂから車両１の前方の監視画像データを入力し、ステップＳ２でレール検出部３２により各監視画像ＩA，ＩBからレール４を検出しその位置を求める。
【００３９】
続いて、ステップＳ３で三次元形状算出部３３によりレール４の三次元形状を求める。具体的には、三次元形状算出部３３では、各監視画像ＩA，ＩBから求めたレール４の位置データに基づき、事前にキャリブレーションで求めたパラメータを適用して三角測量を行い、レール４の三次元形状（計測レール点群５）を求める。その後、ステップＳ４で傾き推定部３４により上述したようにレール形状モデルＱに対するレール４の三次元形状の位置合わせを行い、レール４に対する車体の傾きとしてレール４に対する第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂの傾きを求める。
【００４０】
続いて、ステップＳ５で移動量推定部３５により各監視画像データおよびレール４と第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂとの間の傾きを利用して連続する画像間におけるレール４に対する車両１の移動量を求め、ステップＳ６で位置姿勢推定部３６によりレール４と第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂとの間の傾きおよび連続する画像間の移動量を利用して連続する画像間におけるレール４に対する車両１の位置姿勢（相対位置姿勢）を求める。
【００４１】
続いて、ステップＳ７で第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂによる撮像が終了したか否かを判定し、撮像が終了していれば（ＹＥＳ）一連の処理を終了し、撮像が終了していなければ（ＮＯ）ステップＳ８で監視画像入力部３１により第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂから新たに撮像された監視画像データを入力してステップＳ２以降の処理を繰り返す。
【００４２】
車両１の車体の傾きを測定する方法はいくつかあるが、本実施例では上述したように車両１の屋根上の先頭側に設置され車両１の前方のレール４を撮像する第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂと、これら第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂによって撮像した監視画像ＩA，ＩBを解析する演算部３とから車体の傾き推定装置を構成する。
【００４３】
すなわち、本実施例に係る車体の傾き推定装置は、動揺センサ等の計測機器を必要とせず、また画像処理特有のノイズや誤計測の問題も解決した高精度かつロバストな傾き推定を行うことができる。車体の傾きを求めるメリットとしては、鉄道設備の検査・保守における設備の計測位置の同定や、建築限界判定が可能になること、三次元地図の生成に使用することができるという点が挙げられる。
【００４４】
また、第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂを用いる理由としては、機器がレーザやレーダに比べ小型で安価であること、分解能や撮像周期の面で優れており今後も発展の可能性を残していること、前述したような鉄道設備の検査・保守を行う場合や三次元地図を生成する場合、そもそもカメラやレーザを用いるため、動揺センサなどを追加で用意することなくコストを抑制しつつ車体の傾き推定が可能となることが挙げられる。
【００４５】
これまでにもカメラを用いて相対的な傾きを求める手法は提案されている。上記特許文献２ではカメラを用いていること、建築限界枠の推定のためにカメラの傾きを求めていることは本実施例と類似している。しかしながら特許文献２ではカメラの傾きをレールの曲率から求めており、カメラにより撮影される画像から直接傾きを求めているわけではない。また特許文献２で求めることが可能なのはレール長手方向を軸とした傾きであり、レール幅方向および鉛直方向を軸とした傾きは分からない。これに対し本実施例ではレール４の三次元位置を計測し、その結果を用いてレール４に対する第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂの姿勢を求めるため、直接的な角度計測であるとともに、三次元の傾き（三軸の傾き）を求めることが可能である。
【００４６】
また、三次元の計測点から三軸の傾きを求める方法として上記特許文献３があるが、当該特許文献３では三角測量のための計測点をレールに限定していない点、計測した計測点同士のマッチングにより位置姿勢を求めている点が本実施例とは異なる。三角測量のための計測点をレールに限定しない場合、二つの面でデメリットがある。一つは計測される点群のもともとの形状が不明であるため、計測された点のノイズ判定ができないということである。二つ目は計測した点群の分解能は画像分解能に依存するため空間中に疎であり、連続する二画像で全く同じ箇所を計測することはできないことから、それに起因した位置合わせ誤差が出るということである。
【００４７】
これに対し本実施例では、三角測量のための計測部分をレール４に限定しており、これにより局所的にはレール４は平面上に同じ幅で存在することが分かっているため、計測誤差や多視点計測、ステレオ計測時の誤対応に起因するノイズの影響を除去することができる。また、三角測量のための計測部分としてレール４を使用し、かつ既知のレール形状を使用して画像からレール４を検出しているため位置合わせ誤差が生じることを防止することができる。
【００４８】
このような本実施例に係る車体の傾き推定装置によれば、次の効果が得られる。
（１）レーザやレーダ、動揺センサを用いる必要がないためコストを抑制しつつ車両１の車体の傾きを推定することができる。
（２）レール４に対するカメラ（すなわち車体）の三次元的な傾きを推定することが可能になる。
（３）ノイズ判定を行うことにより、ノイズにロバストな車体の傾き推定が可能になる。
（４）レール形状モデルＱを用いることにより対応点同士のずれに起因する誤差が発生することがない。
（５）Ｍ推定を用いることによりノイズにロバストな車体の傾き推定が可能になる。
【００４９】
なお、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
【００５０】
例えば、本実施例では、第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂを車両１の屋根上の先頭側に設置して車両１の前方のレール４を撮像する例を示したが、第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂを車両１の屋根上の末尾側に設置して車両１の後方のレール４を撮像し、撮像した画像を用いてレール４に対する車体の傾きとしてレール４に対する第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂの傾きを推定するようにしてもよい。
【００５１】
また、第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂに代えて、二つのレンズ機構およびシャッター機構を一体的に備えるステレオカメラを採用しても構わない。
【００５２】
また、本発明は少なくともレール４に対する第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂの傾きを推定することができればよく、移動量推定部３５、位置姿勢推定部３６は必要に応じて設ければよい。すなわち、傾き推定部３４で求められるのは第一，第二の監視カメラ２Ａ，２Ｂと任意の距離離れたレール４との間の傾きと位置関係である。本実施例のように移動量推定部３５および位置姿勢推定部３６を設ければ、速度情報を利用するか、各監視画像ＩA，ＩB中のある共通した画像特徴量を持つ画素の三次元移動量を求めることで、連続する画像間における相対的な位置姿勢を求めることができ、これにより三次元地図の生成や計測地点の同定が可能になる。
【実施例２】
【００５３】
以下、本発明の実施例２に係る車体の傾き推定装置の詳細を説明する。
本実施例では、上述した実施例１に比較して、傾き推定部３４における処理が異なる。
その他の構成については実施例１と同様であり、同様の作用を奏する部材には同一の符号を付して説明するものとし、実施例１で説明した内容と重複する説明は省略する。
【００５４】
本実施例において傾き推定部３４は、実施例１で説明したＭ推定に代えて、上記非特許文献２等で知られるＲＡＮＳＡＣを用いて上述したパラメータ推定を行う。
【００５５】
上記非特許文献２に記載されているように、ＲＡＮＳＡＣは、パラメータ推定を行う際にランダムサンプリングした、パラメータ推定に必要な最低限のサンプルを用いることでノイズにロバストになるパラメータ推定手法である。ＲＡＮＳＡＣは、求めたパラメータの妥当性を評価するために、どの程度一致しているか任意の範囲内のサンプル点数で評価することで、ノイズの影響を少なくする。
【００５６】
より詳しくは、ＲＡＮＳＡＣは全体サンプルからパラメータ推定可能な最低限のサンプルを抽出し、そのサンプルのみでパラメータを算出し、最終的にサンプル全体でそのパラメータの妥当性を確認する（例えば最小二乗直線の算出の問題であれば、直線から一定距離に入るサンプルの点数で評価する）。この最低限のサンプル抽出をランダムに何度も行い、最も妥当性の高かったパラメータを採用する。
【００５７】
ＲＡＮＳＡＣもＭ推定と同様にノイズにロバストなパラメータ推定手法として良く用いられるが、ＲＡＮＳＡＣでは試行回数と妥当性評価距離の範囲がパラメータになる。
【００５８】
このような本実施例に係る車体の傾き推定装置によれば、実施例１の効果（１）〜（４）に加えて、次の効果が得られる。
（５）ＲＡＮＳＡＣを用いることでノイズにロバストな傾き推定が可能になる。
【実施例３】
【００５９】
以下、本発明の実施例３に係る車体の傾き推定装置の詳細を説明する。
本実施例は、上述した実施例１または実施例２に比較して、傾き推定部３４における処理が異なる。
その他の構成については実施例１または実施例２と同様であり、同様の作用を奏する部材には同一の符号を付して説明するものとし、実施例１または実施例２で説明した内容と重複する説明は省略する。
【００６０】
本実施例において傾き推定部３４は、実施例１で説明したＭ推定、または実施例２で説明したＲＡＮＳＡＣに加え、上記非特許文献３等で知られるパーティクルフィルタを用いて車体の傾き推定を行う。パーティクルフィルタは、ベイズ推定に基づくノイズにロバストな時系列フィルタである。パーティクルフィルタは、連続する画像を推定する際に、直前の情報により定義される事前確率に基づいてパーティクルと呼ばれる任意の数の粒子分だけパラメータ候補を生成し、各粒子のパラメータの一致度を尤度関数によって評価することで、事後確率を求める手法である。確率分布で表現するためノイズに頑健である。
【００６１】
実施例１，２ではノイズにロバストな傾き推定を行っていた。これらの手法は、ＲＡＮＳＡＣでは任意パターン分、ＩＣＰアルゴリズムとその評価を行う必要があった。Ｍ推定についても反復的にノイズ除去とパラメータ推定を行う。これは計算時間的に非常に重い処理となる。
【００６２】
そこで本実施例では、初期画像（一枚目の画像）における回転並進パラメータはＲＡＮＳＡＣ又はＭ推定で求め、その後の画像（二枚目以降の画像）における回転並進パラメータはパーティクルフィルタで追跡する。これにより複数回のパラメータ推定を行うのではなく、パラメータ候補をパーティクル数分用意するだけでよく、実施例１，２に比べ計算量を減らすことが可能となる。
【００６３】
このような本実施例に係る車体の傾き推定装置によれば、実施例１または実施例２の効果（１）〜（４）に加えて、次の効果が得られる。
（５）パーティクルフィルタを用いることで反復計算が不要かつノイズにロバストな傾き推定が可能になる。
【符号の説明】
【００６４】
１  電車車両
２Ａ  第一の監視カメラ
２Ｂ  第二の監視カメラ
３  演算部
４  レール
５  計測レール点群
３１  監視画像入力部
３２  レール検出部
３３  三次元形状算出部
３４  傾き推定部
３５  移動量推定部
３６  位置姿勢推定部
３７  記憶部
Ａ  レール領域
ＩA  第一の監視カメラによって撮像した監視画像
ＩB  第一の監視カメラによって撮像した監視画像
Ｐ  計測点
Ｑ  レール形状モデル
【図１Ａ】
2019023017.tif 000003
【図１Ｂ】
2019023017.tif 000004
【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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