(57)【要約】【課題】鉄道の線路の周囲物の異常個所を迅速に検出する。【解決手段】センサーユニット１２は、鉄道の車両に設置され、鉄道の線路の周囲へ検査光を照射し、線路の周囲からの光を受光して、距離及び位置を示す計測信号を出力する。車両位置検出装置４０は、車両の位置を検出して、検出信号を出力する。処理装置２２は、車両位置検出装置４０から出力された検出信号に応じて、センサーユニット１２から出力された計測信号を処理して、測定データを得る。分析装置３１は、測定データを分析し、車両の走行方向の同じ位置において、新たに測定した第１の測定データ群と、以前に測定した第２の測定データ群とについて、各測定データの２次元グラフを複数の区画に分割した区画毎に、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出して、検出した差異が所定値以上である区画を特定する。【選択図】図１
2019202680.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
鉄道の車両に設置され、鉄道の線路の周囲へ検査光を照射し、前記線路の周囲からの光を受光して、距離及び位置を示す計測信号を出力するセンサーユニットと、
前記車両の位置を検出して、検出信号を出力する車両位置検出装置と、
前記車両位置検出装置から出力された前記検出信号に応じて、前記センサーユニットから出力された前記計測信号を処理して、測定データを得る処理装置と、
前記測定データを分析する分析装置とを備え、
前記分析装置は、前記車両の走行方向の同じ位置において、新たに測定した第１の測定データ群と、以前に測定した第２の測定データ群とについて、各測定データの２次元グラフを複数の区画に分割した区画毎に、前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群との差異を検出して、検出した差異が所定値以上である区画を特定する
ことを特徴とする線路の周囲物の異常検出装置。
【請求項２】
前記処理装置は、前記センサーユニットから出力された前記計測信号を処理して、前記線路の軌道の位置及び高さを検出し、
前記分析装置は、前記２次元グラフを、前記軌道からの距離に応じて、異なる大きさの区画に分割する
ことを特徴とする請求項１に記載の線路の周囲物の異常検出装置。
【請求項３】
前記分析装置は、前記第１の測定データ群又は前記第２の測定データ群を分析して、前記線路の軌道の位置及び高さを検出し、前記２次元グラフを、前記軌道からの距離に応じて、異なる大きさの区画に分割する
ことを特徴とする請求項１に記載の線路の周囲物の異常検出装置。
【請求項４】
前記第１の測定データ群、又は前記第２の測定データ群の前記２次元グラフを表示する表示装置を備え、
前記分析装置は、検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、前記表示装置に表示した前記２次元グラフ上に表記する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の線路の周囲物の異常検出装置。
【請求項５】
前記車両に設置され、前記線路の周囲の画像を取得するカメラと、
前記カメラにより取得した前記画像を表示する表示装置とを備え、
前記分析装置は、検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、前記表示装置に表示した前記画像上に表記する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の線路の周囲物の異常検出装置。
【請求項６】
前記分析装置は、前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群とについて、前記２次元グラフの各区画内のデータを前記区画毎に抽出し、抽出したデータの標準偏差、標準分散、又は変動係数を前記区画毎に比較して、前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群との差異を検出する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の線路の周囲物の異常検出装置。
【請求項７】
前記分析装置は、前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群とについて、前記２次元グラフの各区画内のデータを前記区画毎に抽出し、抽出したデータの平均値を前記区画毎に比較して、前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群との差異を検出する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の線路の周囲物の異常検出装置。
【請求項８】
鉄道の車両にセンサーユニットを設置して、前記センサーユニットにより、鉄道の線路の周囲へ検査光を照射し、前記線路の周囲からの光を受光して、距離及び位置を示す計測信号を出力しながら、
車両位置検出装置により、前記車両の位置を検出して、検出信号を出力し、
前記車両位置検出装置が出力した前記検出信号に応じて、前記センサーユニットが出力した前記計測信号を処理して、測定データを得、
前記測定データを分析し、前記車両の走行方向の同じ位置において、新たに測定した第１の測定データ群と、以前に測定した第２の測定データ群とについて、各測定データの２次元グラフを複数の区画に分割した区画毎に、前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群との差異を検出して、検出した差異が所定値以上である区画を特定する
ことを特徴とする線路の周囲物の異常検出方法。
【請求項９】
前記センサーユニットが出力した前記計測信号を処理して、前記線路の軌道の位置及び高さを検出し、
前記２次元グラフを、前記軌道からの距離に応じて、異なる大きさの区画に分割する
ことを特徴とする請求項８に記載の線路の周囲物の異常検出方法。
【請求項１０】
前記第１の測定データ群又は前記第２の測定データ群を分析して、前記線路の軌道の位置及び高さを検出し、
前記２次元グラフを、前記軌道からの距離に応じて、異なる大きさの区画に分割する
ことを特徴とする請求項８に記載の線路の周囲物の異常検出方法。
【請求項１１】
前記第１の測定データ群、又は前記第２の測定データ群の前記２次元グラフを表示する表示装置を設け、
検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、前記表示装置に表示した前記２次元グラフ上に表記する
ことを特徴とする請求項８乃至請求項１０のいずれか一項に記載の線路の周囲物の異常検出方法。
【請求項１２】
前記車両にカメラを設置して、前記カメラにより、前記線路の周囲の画像を取得し、
前記カメラが取得した前記画像を表示する表示装置を設け、
検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、前記表示装置に表示した前記画像上に表記する
ことを特徴とする請求項８乃至請求項１１のいずれか一項に記載の線路の周囲物の異常検出方法。
【請求項１３】
前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群とについて、前記２次元グラフの各区画内のデータを前記区画毎に抽出し、抽出したデータの標準偏差、標準分散、又は変動係数を前記区画毎に比較して、前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群との差異を検出する
ことを特徴とする請求項８乃至請求項１２のいずれか一項に記載の線路の周囲物の異常検出方法。
【請求項１４】
前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群とについて、前記２次元グラフの各区画内のデータを前記区画毎に抽出し、抽出したデータの平均値を前記区画毎に比較して、前記第１の測定データ群と前記第２の測定データ群との差異を検出する
ことを特徴とする請求項８乃至請求項１２のいずれか一項に記載の線路の周囲物の異常検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、鉄道の線路の周囲の構造物及び樹木等の自然物（以下、「周囲物」という）に、位置ずれ、変形、摩耗、脱落等の異常があるか否かを検出する、線路の周囲物の異常検出装置及び異常検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道では、車両の運行の安全を確保するため、建築限界が定められている。建築限界は、車両の運行の支障となる建築物等の設置を禁止している範囲を表わし、２本の軌道（レール）の中間点の位置を基準にして定められている。従来、鉄道における支障物の検測では、軌道の位置と建築物等の位置とを測定して、建築限界内に建築物等があるか否かの判定を行っていた。建築限界内に存在する障害物を検出する装置として、例えば、特許文献１に記載のものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−５２８４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
鉄道における支障物の検測は、１回に、数十ｋｍ〜数百ｋｍの広い範囲の測定を行うため、測定データの量が膨大になる。そして、近年は、線路の周囲物に、位置ずれ、変形、摩耗、脱落等の異常が発生した個所を検出したいという要求があり、測定ピッチを細かくしてこの要求に対応しようとすると、測定データの量がさらに増大する。特に、特許文献１に記載された技術の様に、画像データを用いて支障物の検出を行うと、データ処理量が飛躍的に増大し、線路の周囲物の異常個所を迅速に検出することが困難であった。
【０００５】
本発明の課題は、鉄道の線路の周囲物の異常個所を迅速に検出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の線路の周囲物の異常検出装置は、鉄道の車両に設置され、鉄道の線路の周囲へ検査光を照射し、線路の周囲からの光を受光して、距離及び位置を示す計測信号を出力するセンサーユニットと、車両の位置を検出して、検出信号を出力する車両位置検出装置と、車両位置検出装置から出力された検出信号に応じて、センサーユニットから出力された計測信号を処理して、測定データを得る処理装置と、測定データを分析する分析装置とを備え、分析装置が、車両の走行方向の同じ位置において、新たに測定した第１の測定データ群と、以前に測定した第２の測定データ群とについて、各測定データの２次元グラフを複数の区画に分割した区画毎に、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出して、検出した差異が所定値以上である区画を特定することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の線路の周囲物の異常検出方法は、鉄道の車両にセンサーユニットを設置して、センサーユニットにより、鉄道の線路の周囲へ検査光を照射し、線路の周囲からの光を受光して、距離及び位置を示す計測信号を出力しながら、車両位置検出装置により、車両の位置を検出して、検出信号を出力し、車両位置検出装置が出力した検出信号に応じて、センサーユニットが出力した計測信号を処理して、測定データを得、測定データを分析し、車両の走行方向の同じ位置において、新たに測定した第１の測定データ群と、以前に測定した第２の測定データ群とについて、各測定データの２次元グラフを複数の区画に分割した区画毎に、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出して、検出した差異が所定値以上である区画を特定することを特徴とする。
【０００８】
鉄道の車両にセンサーユニットを設置して、センサーユニットにより、鉄道の線路の周囲へ検査光を照射し、線路の周囲からの光を受光して、距離及び位置を示す計測信号を出力し、センサーユニットが出力した計測信号を処理して、測定データを得るので、データの処理量が多大となる画像データを用いることなく、鉄道の線路の周囲物の異常が検出される。そして、車両の走行方向の同じ位置において、新たに測定した第１の測定データ群と、以前に測定した第２の測定データ群とについて、各測定データの２次元グラフを複数の区画に分割した区画毎に、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出して、検出した差異が所定値以上である区画を特定するので、鉄道の線路の周囲物の異常個所が迅速に検出される。
【０００９】
さらに、本発明の線路の周囲物の異常検出装置及び異常検出方法は、センサーユニットが出力した計測信号を処理して、あるいは、第１の測定データ群又は第２の測定データ群を分析して、線路の軌道の位置及び高さを検出し、２次元グラフを、軌道からの距離に応じて、異なる大きさの区画に分割することを特徴とする。軌道に近い場所で発生した異常を、高精度に検出することが可能となる。
【００１０】
さらに、本発明の線路の周囲物の異常検出装置及び異常検出方法は、新たに測定した第１の測定データ群、又は以前に測定した第２の測定データ群の２次元グラフを表示する表示装置を設け、検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、表示装置に表示した２次元グラフ上に表記することを特徴とする。異常個所が作業者へ分かり易く通知される。
【００１１】
さらに、本発明の線路の周囲物の異常検出装置及び異常検出方法は、車両にカメラを設置して、カメラにより、線路の周囲の画像を取得し、カメラが取得した画像を表示する表示装置を設け、検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、表示装置に表示した画像上に表記することを特徴とする。カメラで取得した画像を用いて、異常個所が作業者へさらに分かり易く通知される。
【００１２】
さらに、本発明の線路の周囲物の異常検出装置及び異常検出方法は、第１の測定データ群と第２の測定データ群とについて、２次元グラフの各区画内のデータを区画毎に抽出し、抽出したデータの標準偏差、標準分散、又は変動係数を区画毎に比較して、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出することを特徴とする。抽出したデータの標準偏差、標準分散、及び変動係数は、各区画内における測定データのばらつきを表わす。第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異が、抽出したデータの標準偏差、標準分散、又は変動係数を用いて、定量的に数値化され、かつ、顕著に明確化される。
【００１３】
あるいは、本発明の線路の周囲物の異常検出装置及び異常検出方法は、第１の測定データ群と第２の測定データ群とについて、２次元グラフの各区画内のデータを区画毎に抽出し、抽出したデータの平均値を区画毎に比較して、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出することを特徴とする。抽出したデータの平均値は、各区画内における測定データのＸＹ方向の位置を統括的に表わす。第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異が、抽出したデータの平均値を用いて、定量的に数値化され、かつ、顕著に明確化される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、鉄道の線路の周囲物の異常個所を迅速に検出することができる。
【００１５】
さらに、センサーユニットが出力した計測信号を処理して、あるいは、第１の測定データ群又は第２の測定データ群を分析して、線路の軌道の位置及び高さを検出し、２次元グラフを、軌道からの距離に応じて、異なる大きさの区画に分割することにより、軌道に近い場所で発生した異常を、高精度に検出することが可能となる。
【００１６】
さらに、新たに測定した第１の測定データ群、又は以前に測定した第２の測定データ群の２次元グラフを表示する表示装置を設け、検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、表示装置に表示した２次元グラフ上に表記することにより、異常個所を作業者へ分かり易く通知することができる。
【００１７】
さらに、車両にカメラを設置して、カメラにより、線路の周囲の画像を取得し、カメラが取得した画像を表示する表示装置を設け、検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、表示装置に表示した画像上に表記することにより、カメラで取得した画像を用いて、異常個所を作業者へさらに分かり易く通知することができる。
【００１８】
さらに、第１の測定データ群と第２の測定データ群とについて、２次元グラフの各区画内のデータを区画毎に抽出し、抽出したデータの標準偏差、標準分散、又は変動係数を区画毎に比較して、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出することにより、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を、抽出したデータの標準偏差、標準分散、又は変動係数を用いて、定量的に数値化し、かつ、顕著に明確化することができる。
【００１９】
あるいは、第１の測定データ群と第２の測定データ群とについて、２次元グラフの各区画内のデータを区画毎に抽出し、抽出したデータの平均値を区画毎に比較して、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出することにより、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を、抽出したデータの平均値を用いて、定量的に数値化し、かつ、顕著に明確化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施の形態による、線路の周囲物の異常検出装置の概略構成を示す図である。
【図２】図２（ａ）はセンサーユニットの構成例を示す図、図２（ｂ）は測距センサーの一例を示す斜視図、図２（ｃ）はセンサーユニットの動作を説明する図である。
【図３】本発明の一実施の形態による異常検出装置の動作を説明するフローチャートである。
【図４】Ｘ座標についての、標準分散、標準偏差、及び変動係数を示す図である。
【図５】第１の測定データ群を取得したときの、線路の周囲の画像の一例を示す図である。
【図６】第１の測定データ群の２次元グラフの一例を示す図である。
【図７】第２の測定データ群の２次元グラフの一例を示す図である。
【図８】第１の測定データ群の２次元グラフと、第２の測定データ群の２次元グラフとを重ねて表示した図である。
【図９】本発明の一実施の形態による、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出する動作を説明する図である。
【図１０】異常個所の区画の表記例を示す図である。
【図１１】異常個所の区画の他の表記例を示す図である。
【図１２】２次元グラフの分割した区画の他の例を示す図である。
【図１３】２次元グラフの分割した区画のさらに他の例を示す図である。
【図１４】本発明の他の実施の形態による異常検出装置の動作を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［実施の形態］
（異常検出装置の構成）
図１は、本発明の一実施の形態による、線路の周囲物の異常検出装置の概略構成を示す図である。本実施の形態の異常検出装置１００は、検出ユニット１０、制御処理ユニット２０、分析ユニット３０、及び車両位置検出装置４０を含んで構成されている。本実施の形態では、検出ユニット１０は、検測車の外側に設置され、制御処理ユニット２０、及び車両位置検出装置４０は、検測車内に搭載されている。また、分析ユニット３０は、地上の作業者が作業する事務所等に設置されている。なお、分析ユニット３０を、検測車内に搭載してもよい。
【００２２】
検出ユニット１０は、カメラ１１、及びセンサーユニット１２を含んで構成されている。カメラ１１は、車両の前方の、線路の周囲の画像を取得して、画像信号を出力する。本実施の形態の検出ユニット１０には、２つのセンサーユニット１２が設けられている。しかしながら、センサーユニット１２の数は、１つ又は３つ以上であってもよい。図２（ａ）は、センサーユニットの構成例を示す図である。本例のセンサーユニット１２は、測距センサー１３、回転装置１４、及び回転角検出器１５を含んで構成されている。
【００２３】
図２（ｂ）は、測距センサーの一例を示す斜視図である。測距センサー１３は、例えば、レーザー測距センサーであって、レーザー光源１３ａ、投光レンズ１３ｂ、集光レンズ１３ｃ、及び受光素子１３ｄを含んで構成されている。レーザー光源１３ａは、例えば、レーザーダイオードからなり、検査光Ｓを発生する。レーザー光源１３ａから発生した検査光Ｓは、投光レンズ１３ｂを介して、線路の周囲へ照射される。そして、線路の周囲からの反射光Ｒは、集光レンズ１３ｃで集光されて、受光素子１３ｄの受光面で受光される。受光素子１３ｄは、例えば、ＰＳＤ（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｓｅｎｓｉｎｇ  Ｄｅｖｉｃｅ：位置検出素子）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉ−ｃｏｎｄｕｃｔｏｒ：相補型金属酸化膜半導体）等のラインセンサーからなり、受光面で受光した光の結像位置から、測定対象物までの距離を示す計測信号を出力する。
【００２４】
図２（ａ）において、回転装置１４は、モータを有し、制御処理ユニット２０の制御装置２１の制御により、測距センサー１３を、検測車の走行方向に対し、上下左右に３６０°回転させる。図２（ｂ）には、回転装置１４により回転される、測距センサー１３の回転方向が矢印で示されている。図２（ａ）において、回転角検出器１５は、例えば、ロータリーエンコーダーであって、回転装置１４のモータの回転軸の回転角度を検出して、計測信号を出力する。本例では、回転角検出器１５の計測信号が、測定対象物の位置を示す計測信号となる。
【００２５】
なお、センサーユニット１２は、図２（ａ）に示した例に限らず、測定対象物までの距離及び測定対象物の位置を示す計測信号を出力する、２次元センサー単体であってもよい。
【００２６】
図２（ｃ）は、センサーユニットの動作を説明する図である。図２（ｃ）は、検測車４が、トンネル３内を走行している状態を示している。検測車４の外側の先頭部分に設置された検出ユニット１０内のセンサーユニット１２で、回転装置１４により回転される測距センサー１３から照射された検査光Ｓは、検測車４の走行に伴い、トンネル３内の上下左右を螺旋状に走査する。本実施の形態では、検出ユニット１０に２つのセンサーユニット１２が設けられているので、各センサーユニット１２から照射された検査光Ｓが、検測車４の走行方向において、トンネル３内を交互に走査する。回転装置１４は、例えば、測距センサー１３を毎秒２００回転させ、測距センサー１３は、例えば、１回転当たり５，０００個所の測定点の計測信号を出力する。
【００２７】
図１において、制御処理ユニット２０は、制御装置２１、処理装置２２、及び記録媒体２３を含んで構成されている。制御装置２１は、コンピュータ、シーケンサ、専用回路等で構成されており、検出ユニット１０のカメラ１１、センサーユニット１２、及び処理装置２２を制御する。処理装置２２は、コンピュータ、シーケンサ、専用回路等で構成されており、制御装置２１の制御により、車両位置検出装置４０から出力された検出信号に応じて、所定の測定ピッチ（例えば、１ｍ）で、測距センサー１３から出力された計測信号、及び回転角検出器１５から出力された計測信号を処理して、測定データを得る。記録媒体２３は、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ：ソリッドステートドライブ）等からなり、処理装置２２の制御により、測定データを記録する。なお、本実施の形態では、制御装置２１と処理装置２２とを別々に設けているが、両者を一体にして１つの装置としてもよい。
【００２８】
分析ユニット３０は、分析装置３１、メモリ３２、及び表示装置３３を含んで構成されている。分析ユニット３０は、コンピュータ等で構成されており、記録媒体２３に記録された測定データを分析する。メモリ３２は、分析装置３１の制御により、測定結果を記憶する。表示装置３３は、例えば、フラットパネルディスプレイ装置等からなり、分析装置３１の制御により、測定結果を表示する。車両位置検出装置４０は、例えば、検測車に搭載されているキロ程検出装置であって、検測車の車輪の車軸の回転数を検出して、検測車の位置を示す検出信号を出力する。なお、車両位置検出装置４０は、キロ程検出装置に限らず、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ：全地球測位システム）装置等の他の位置検出装置であってもよい。
【００２９】
（異常検出装置の動作）
（第１の実施の形態）
図３は、本発明の一実施の形態による異常検出装置の動作を説明するフローチャートである。検測車が走行を開始すると、制御処理ユニット２０の制御装置２１は、検出ユニット１０のカメラ１１、及びセンサーユニット１２の制御を開始する。制御装置２１の制御により、カメラ１１は、画像信号を出力し、センサーユニット１２は、測定対象物までの距離及び測定対象物の位置を示す計測信号を出力する（ステップ１０１）。また、車両位置検出装置４０は、検測車の位置を示す検出信号を出力する。制御装置２１は、車両位置検出装置４０から出力された検出信号に基づき、処理装置２２を制御する。制御装置２１の制御により、処理装置２２は、所定の測定ピッチで、センサーユニット１２から出力された計測信号を処理して、測定データを得る（ステップ１０２）。
【００３０】
このとき、処理装置２２は、センサーユニット１２の測距センサー１３から出力された計測信号、及び回転角検出器１５から出力された計測信号を処理して、２本の軌道の位置と、軌道の上面の高さとを検出する。そして、処理装置２２は、測定データを、軌道の上面を基準とした高さに変換して、測定データの垂直方向の位置合わせを行う。これにより、測定データから、走行中の検測車の上下動等の動揺による影響が排除される。位置合わせが行われた測定データは、記録媒体２３に記録され、検測車の走行が終了すると、記録媒体２３は、分析ユニット３０へ移送される。
【００３１】
分析ユニット３０の分析装置３１は、新たに測定した第１の測定データ群を、記録媒体２３から読み出して（ステップ１０３）、メモリ３２に記憶する。続いて、分析装置３１は、車両の走行方向の同じ位置について、以前に測定した第２の測定データ群を、メモリ３２から読み出す（ステップ１０４）。
【００３２】
なお、ステップ１０２において、処理装置２２が、２本の軌道の位置、及び軌道の上面の高さの検出を行わず、分析装置３１が、ステップ１０３において、新たに測定した第１の測定データ群を、記録媒体２３から読み出したとき、及び、ステップ１０４において、以前に測定した第２の測定データ群を、メモリ３２から読み出したときに、各測定データ群を分析して、２本の軌道の位置、及び軌道の上面の高さを検出してもよい。
【００３３】
続いて、分析装置３１は、新たに測定した第１の測定データ群と、以前に測定した第２の測定データ群とについて、各測定データの２次元グラフを複数の区画に分割し（ステップ１０５）、区画毎に、区画内のデータを抽出する（ステップ１０６）。ステップ１０６から以下に説明するステップ１０９までの処理は、複数の区画について、並行して行ってもよい。
【００３４】
続いて、分析装置３１は、抽出したデータのＸ座標の標準偏差、及び抽出したデータのＹ座標の標準偏差を、それぞれ算出する（ステップ１０７）。そして、分析装置３１は、第１の測定データ群のＸ座標の標準偏差と第２の測定データ群のＸ座標の標準偏差との差、及び、第１の測定データ群のＹ座標の標準偏差と第２の測定データ群のＹ座標の標準偏差との差が、それぞれの所定値以上であるか否かを判断する（ステップ１０８）。区画毎に、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異が、抽出したデータのＸ座標の標準偏差、及び抽出したデータのＹ座標の標準偏差を用いて、定量的に数値化される。標準偏差は、標準分散の正の平方根であり、各区画内におけるデータのばらつきを表わすので、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異が、顕著に明確化される。
【００３５】
なお、抽出したデータのＸ座標の標準偏差、及び抽出したデータのＹ座標の標準偏差を比較する代わりに、標準分散を比較してもよく、あるいは、変動係数を比較してもよい。図４は、Ｘ座標についての、標準分散、標準偏差、及び変動係数を示す図である。変動係数は、標準偏差を平均値で割った商である。
【００３６】
図３のステップ１０８において、Ｘ座標の標準偏差の差、又はＹ座標の標準偏差の差が所定値以上であった場合、分析装置３１は、その区画を異常個所として特定し、メモリ３２に記憶する（ステップ１０９）。続いて、分析装置３１は、分割した全区画について、差異の検出が終了したか否かを判断し（ステップ１１０）、終了していなければ、ステップ１０６へ戻る。全区画について、差異の検出が終了したら、分析装置３１は、メモリ３２に記憶された異常個所の区画を、表示装置３３に表示する（ステップ１１１）。
【００３７】
鉄道の車両にセンサーユニット１２を設置して、センサーユニット１２により、鉄道の線路の周囲へ検査光を照射し、線路の周囲からの光を受光して、距離及び位置を示す計測信号を出力し、センサーユニット１２が出力した計測信号を処理して、測定データを得るので、データの処理量が多大となる画像データを用いることなく、鉄道の線路の周囲物の異常が検出される。そして、車両の走行方向の同じ位置において、新たに測定した第１の測定データ群と、以前に測定した第２の測定データ群とについて、各測定データの２次元グラフを複数の区画に分割した区画毎に、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出して（ステップ１０５〜１０８）、検出した差異が所定値以上である区画を特定する（ステップ１０９）ので、鉄道の線路の周囲物の異常個所が迅速に検出される。
【００３８】
図５は、第１の測定データ群を取得したときの、線路の周囲の画像の一例を示す図である。図５は、カメラ１１により取得される画像の例を示しており、図５の例には、線路の軌道５、枕木６、線路の周囲の信号灯７、ブロック塀８等が撮影されている。
【００３９】
図６は、第１の測定データ群の２次元グラフの一例を示す図である。また、図７は、第２の測定データ群の２次元グラフの一例を示す図である。図６及び図７には、図５の画像にある、線路の周囲の信号灯７、ブロック塀８等の周囲物が、測定点としてプロットされている。
【００４０】
図８は、第１の測定データ群の２次元グラフと、第２の測定データ群の２次元グラフとを重ねて表示した図である。図８で両者を重ね合せるために、図６では、各測定点を「×」の記号で表わし、図７では、各測定点を「＋」の記号で表わしている。しかしながら、測定点の表示形状を変える代わりに、例えば、第１の測定データ群と第２の測定データ群とで、測定点の色を変えて表示してもよい。
【００４１】
図８のグラフ全体では、第１の測定データ群の２次元グラフと第２の測定データ群の２次元グラフとがほぼ重なっている印象を受けるが、補助線で区切られた四角形の格子状の区画毎に細分化して見てみると、第１の測定データ群の２次元グラフと第２の測定データ群の２次元グラフとが大多数重なっている区画と、あまり重なっていない区画とが存在する。
【００４２】
図９は、本発明の一実施の形態による、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出する動作を説明する図である。図９には、代表的な３つの区画について、図３のステップ１０７で算出した、各区画のデータのＸ座標の標準偏差、及び各区画のデータのＹ座標の標準偏差が示されている。
【００４３】
図９の左下の、Ｘ座標−３０００〜−２０００、Ｙ座標−１０００〜０の区画では、第１の測定データ群のＸ座標の標準偏差が２９７．９８２、第２の測定データ群のＸ座標の標準偏差が１０７．８１２であって、それらの差が１９０．１７０である。また、第１の測定データ群のＹ座標の標準偏差が６１．９７０、第２の測定データ群のＹ座標の標準偏差が１４．８１８であって、それらの差が４７．１５２である。図３のステップ１０８において、例えば、Ｘ座標の標準偏差について、差の絶対値の所定値を１００、Ｙ座標の標準偏差について、差の絶対値の所定値を１０とすると、この区画は、Ｘ座標の標準偏差の差からも、Ｙ座標の標準偏差の差からも、異常個所として特定される。
【００４４】
図９の中央より右寄りの、Ｘ座標２０００〜３０００、Ｙ座標１０００〜２０００の区画では、第１の測定データ群のＸ座標の標準偏差が２０５．７３０、第２の測定データ群のＸ座標の標準偏差が２１４．１９６であって、それらの差が−８．４６６である。また、第１の測定データ群のＹ座標の標準偏差が１６５．３４２、第２の測定データ群のＹ座標の標準偏差が１７０．１４７であって、それらの差が−４．８０５である。図３のステップ１０８において、例えば、Ｘ座標の標準偏差について、差の絶対値の所定値を１００、Ｙ座標の標準偏差について、差の絶対値の所定値を１０とすると、この区画は、Ｘ座標の標準偏差の差からも、Ｙ座標の標準偏差の差からも、異常個所としては特定されない。
【００４５】
図９の右下の、Ｘ座標３０００〜４０００、Ｙ座標−１０００〜０の区画では、第１の測定データ群のＸ座標の標準偏差が１９９．０４７、第２の測定データ群のＸ座標の標準偏差が９０．１７８であって、それらの差が１０８．８６９である。また、第１の測定データ群のＹ座標の標準偏差が２９０．１８５、第２の測定データ群のＹ座標の標準偏差が２８８．０７５であって、それらの差が２．１１０である。図３のステップ１０８において、例えば、Ｘ座標の標準偏差について、差の絶対値の所定値を１００、Ｙ座標の標準偏差について、差の絶対値の所定値を１０とすると、この区画は、Ｘ座標の標準偏差の差から、異常個所として特定される。
【００４６】
図１０は、異常個所の区画の表記例を示す図である。図３のステップ１１１において、分析装置３１は、新たに測定した第１の測定データ群、又は以前に測定した第２の測定データ群の２次元グラフを、表示装置３３に表示し、異常個所の区画を、２次元グラフ上に表記する。例えば、図１０には、第１の測定データ群の２次元グラフ上に、異常個所表記３４として、太い黒枠が、特定した異常個所の区画に表記されている。異常個所表記は、図１０の例に限らず、区画全体の色を、他の区画と変えて表示する等、認識が容易なものであればよい。これにより、異常個所が作業者へ分かり易く通知される。表示装置３３に表示する２次元グラフは、新たに測定した第１の測定データ群のものに限らず、以前に測定した第２の測定データ群のものであってもよい。
【００４７】
図１１は、異常個所の区画の他の表記例を示す図である。図３のステップ１１１において、分析装置３１は、カメラ１１により取得した画像を、表示装置３３に表示し、異常個所の区画を、画像上に表記する。図１１には、図５と同じカメラ１１の画像上に、異常個所表記３４として、太い黒枠が、特定した異常個所の区画の位置に表記されている。これを実現するため、メモリ３２には、第１の測定データ群の２次元グラフの各区画の位置と、カメラ１１の画像上の位置との相対的な位置関係を示すデータが記憶されており、分析装置３１は、当該データに基づいて、異常個所表記３４をカメラ１１の画像上に表記する。異常個所表記は、図１１の例に限らず、区画全体の色を、他の部分と変えて表示する等、認識が容易なものであればよい。カメラ１１で取得した画像を用いて、異常個所が作業者へさらに分かり易く通知される。
【００４８】
図３のステップ１０２において、処理装置２２は、所定の測定ピッチで測定データを得る際、測距センサー１３から出力された計測信号、及び回転角検出器１５から出力された計測信号を処理して、２本の軌道の位置、及び軌道の上面の高さを検出する。あるいは、ステップ１０３及び１０４において、分析装置３１が、新たに測定した第１の測定データ群を、記録媒体２３から読み出したとき、及び、以前に測定した第２の測定データ群を、メモリ３２から読み出したときに、各測定データ群を分析して、２本の軌道の位置、及び軌道の上面の高さを検出する。これらの検出された軌道の位置及び高さを用い、ステップ１０５において、分析装置３１は、２次元グラフを複数の区画に分割する際、２次元グラフを、軌道からの距離に応じて、異なる大きさの区画に分割することができる。
【００４９】
図１２は、２次元グラフの分割した区画の他の例を示す図である。図１２は、２次元グラフのＹ座標方向において、軌道の上面に近い部分を、軌道の上面から遠い部分よりも、小さな区画に分割した例を示している。図１２の２次元グラフの各測定データは、軌道の上面を基準に垂直方向の位置合わせが行われているので、Ｙ座標が０に近い区画が、Ｙ座標が０から遠い区画よりも、小さな区画となっている。
【００５０】
図１３は、２次元グラフの分割した区画のさらに他の例を示す図である。図１３は、２次元グラフのＸ座標方向において、軌道の位置に近い部分を、軌道の位置から遠い部分よりも、小さな区画に分割した例を示している。図１３では、破線で示す２本の軌道の位置に近い区画が、２本の軌道の位置から遠い区画よりも、小さな区画となっている。図１２に示したＹ座標方向の区画の大きさの変更と、図１３に示したＸ座標方向の区画の大きさの変更とを組み合わせることもできる。これらの区画の大きさの変更により、軌道に近い場所で発生した異常が、高精度に検出される。
【００５１】
さらに、２次元グラフを、同じ大きさの複数の区画に分割する場合も、軌道からの距離に応じて、異なる大きさの区画に分割する場合も、図３のステップ１０８で用いる所定値を、分割された区画の軌道からの距離に応じて、区画毎に異なる値とすることができる。これにより、軌道に近い場所で発生した異常を、さらに高精度に検出することが可能となる。
【００５２】
（第２の実施の形態）
図１４は、本発明の他の実施の形態による異常検出装置の動作を説明するフローチャートである。本実施の形態では、標準偏差の代わりに平均値を用いる点が、図３に示した実施の形態の動作と異なる。ステップ２０１〜ステップ２０６は、図３のステップ１０１〜ステップ１０６と同様である。
【００５３】
ステップ２０７において、分析装置３１は、抽出したデータのＸ座標の平均値、及び抽出したデータのＹ座標の平均値を、それぞれ算出する（ステップ２０７）。そして、分析装置３１は、第１の測定データ群のＸ座標の平均値と第２の測定データ群のＸ座標の平均値との差、及び、第１の測定データ群のＹ座標の平均値と第２の測定データ群のＹ座標の平均値との差が、それぞれの所定値以上であるか否かを判断する（ステップ２０８）。区画毎に、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異が、抽出したデータのＸ座標の平均値、及び抽出したデータのＹ座標の平均値を用いて、定量的に数値化される。Ｘ座標の平均値、及びＹ座標の平均値は、各区画内におけるデータのＸＹ方向の位置を総括的に表わすので、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異が、抽出したデータのＸ座標の平均値、及び抽出したデータのＹ座標の平均値を用いて、顕著に明確化される。
【００５４】
ステップ２０８において、Ｘ座標の平均値の差、又はＹ座標の平均値の差が所定値以上であった場合、分析装置３１は、その区画を異常個所として特定し、メモリ３２に記憶する（ステップ２０９）。続いて、分析装置３１は、分割した全区画について、差異の検出が終了したか否かを判断し（ステップ２１０）、終了していなければ、ステップ２０６へ戻る。全区画について、差異の検出が終了したら、分析装置３１は、メモリ３２に記憶された異常個所の区画を、表示装置３３に表示する（ステップ２１１）。
【００５５】
［実施の形態の効果］
以上説明した実施の形態によれば、次の効果を奏する。
（１）鉄道の線路の周囲物の異常個所を迅速に検出することができる。
【００５６】
（２）さらに、センサーユニット１２が出力した計測信号を処理して、あるいは、第１の測定データ群又は第２の測定データ群を分析して、線路の軌道の位置及び高さを検出し、２次元グラフを、軌道からの距離に応じて、異なる大きさの区画に分割することにより、軌道に近い場所で発生した異常を、高精度に検出することが可能となる。
【００５７】
（３）さらに、新たに測定した第１の測定データ群、又は以前に測定した第２の測定データ群の２次元グラフを表示する表示装置３３を設け、検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、表示装置３３に表示した２次元グラフ上に表記することにより、異常個所を作業者へ分かり易く通知することができる。
【００５８】
（４）さらに、車両にカメラ１１を設置して、カメラ１１により、線路の周囲の画像を取得し、カメラ１１が取得した画像を表示する表示装置３３を設け、検出した差異が所定値以上であると特定した区画を、表示装置３３に表示した画像上に表記することにより、カメラ１１で取得した画像を用いて、異常個所を作業者へさらに分かり易く通知することができる。
【００５９】
図３に示した実施の形態の動作によれば、次の効果を奏する。
（５）第１の測定データ群と第２の測定データ群とについて、２次元グラフの各区画内のデータを区画毎に抽出し、抽出したデータの標準偏差、標準分散、又は変動係数を区画毎に比較して、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出することにより、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を、抽出したデータの標準偏差、標準分散、又は変動係数を用いて、定量的に数値化し、かつ、顕著に明確化することができる。
【００６０】
図１４に示した実施の形態の動作によれば、次の効果を奏する。
（６）第１の測定データ群と第２の測定データ群とについて、２次元グラフの各区画内のデータを区画毎に抽出し、抽出したデータの平均値を区画毎に比較して、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を検出することにより、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異を、抽出したデータの平均値を用いて、定量的に数値化し、かつ、顕著に明確化することができる。
【００６１】
本発明において、区画毎の、第１の測定データ群と第２の測定データ群との差異の検出は、標準偏差、標準分散、変動係数、又は平均値を比較する方法に限らず、各測定データ群の２次元グラフの特徴を表わす、他の数値を比較して行ってもよい。
【００６２】
本発明の線路の周囲物の異常検出装置及び異常検出方法を用いて、鉄道の線路の周囲物の異常個所を検出し、検出した異常個所についてのみ、作業者が手作業で確認することにより、検査及び保守作業を省力化することが可能となる。また、本発明の線路の周囲物の異常検出装置及び異常検出方法を用いて頻繁に検測を行い、測定データを分析することにより、鉄道の線路の周囲物に異常が発生する予兆を、検出することが可能となる。
【００６３】
なお、本発明の線路の周囲物の異常検出装置は、検測車に限らず、営業車両に搭載してもよい。
【符号の説明】
【００６４】
３  トンネル
４  検測車
５  軌道（レール）
６  枕木
７  信号灯
８  ブロック塀
１０  検出ユニット
１１  カメラ
１２  センサーユニット
１３  測距センサー
１３ａ  レーザー光源
１３ｂ  投光レンズ
１３ｃ  集光レンズ
１３ｄ  受光素子
１４  回転装置
１５  回転角検出器
２０  制御処理ユニット
２１  制御装置
２２  処理装置
２３  記録媒体
３０  分析ユニット
３１  分析装置
３２  メモリ
３３  表示装置
３４  異常個所表記
４０  車両位置検出装置
１００  異常検出装置
【図１】
2019202680.tif 000003
【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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【図１３】
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【図１４】
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