(57)【要約】【課題】  軌道をエッジと輝度勾配から検出方法は、外界環境の変化に伴って検出パラメータが変化し、すべての外界環境に適用できるパラメータを導出することは難しい。そのため外界環境によっては軌道形状を把握できなくなるといった課題が発生する。【解決手段】  軌道上を走行する軌道輸送システムにおいて、前記軌道を含む前方風景の画像データを取得する画像取得部と、前記画像取得部で取得された情報をもとに前記軌道に塗布する塗料の色を決定する塗布色決定部と、前記軌道に塗料を塗布する塗布部とを備えたことを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
軌道上を走行する軌道輸送システムにおいて、
前記軌道を含む前方風景の画像データを取得する画像取得部と、前記画像取得部で取得された情報をもとに前記軌道に塗布する塗料の色を決定する塗布色決定部と、前記軌道に塗料を塗布する塗布部とを備えたことを特徴とする軌道輸送システム。
【請求項２】
請求項１に記載の軌道輸送システムにおいて、
前記塗布色決定部は、前記画像データから出現頻度が低い色を算出し、塗布色とすることを特徴とする軌道輸送システム。
【請求項３】
請求項１に記載の軌道輸送システムにおいて、
前記塗布色決定部は外界環境条件とともに画像データを記憶し、前記外界環境条件ごとに塗布色を算出することを特徴とする軌道輸送システム。
【請求項４】
請求項１に記載の軌道輸送システムにおいて、前記塗布色決定部は現在の外界環境条件に最も近い外界環境条件で得られた画像データから塗布色を決定することを特徴とする軌道輸送システム。
【請求項５】
請求項１に記載の軌道輸送システムにおいて、前記塗布色決定部が決定した塗布色を後続の軌道輸送システムへ送信することを特徴とする軌道輸送システム。
【請求項６】
請求項１に記載の軌道輸送システムにおいて、前記塗布部は軌道面のうち車輪が接しない領域に塗料を塗布することを特徴とする軌道輸送システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、軌道上を走行する軌道輸送システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
軌道上を走行する軌道輸送システムでは軌道上に障害物があった場合、操舵による回避が出来ないため、障害物を検知することは列車の安全性や運用性を向上させるために重要である。一般的に障害物検知はセンサーで検出した前方の物体に関して、前記物体が軌道輸送システムの軌道内に存在するか軌道外に存在するかを判断し、軌道内に存在する物体を障害物として検出することで実現している。軌道は前方風景画像から軌道を検出し、軌道形状を把握することで決定している。そのため、軌道輸送システムの障害物検知において軌道がどのような形状をしているかを正確に把握することが重要となる。
【０００３】
軌道輸送システムの障害物検知向けの軌道形状把握技術として画像データを用いた技術が特許文献１に開示されている。具体的には軌道輸送システムの車両の前方に設置されたカメラからの前方画像データから軌道のエッジと輝度勾配とに基づいて、車両の近傍領域における軌道の画像を抽出する。次に、車両の近傍領域において得られた情報を利用しながら、画像データにおける軌道のエッジと輝度勾配とに基づいて、車両の遠方領域における軌道を短い直線又は曲線セグメントを連結しながら軌道パターンと画像データとの間でパターンマッチングを行うことによって、遠方まで軌道を追跡している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−５２８４９
【特許文献２】特開平９−１７３９２３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
先行技術文献１では、軌道をエッジと輝度勾配から検出するという一般的な画像処理を採用している。しかしながらエッジや輝度勾配は、外界環境の変化に伴い変化する特性を有しており、すべての外界環境に適用できるパラメータを導出することは難しい。そのため外界環境によっては軌道形状を把握できなくなるといった課題が発生する。
【０００６】
本発明は、以上の点を考慮してなされたもので、一般的な画像処理を用いて外界環境変化に耐性を有する軌道形状把握技術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】
【０００７】
上記課題を解決するために、軌道上を走行する軌道輸送システムにおいて、前記軌道を含む前方風景の画像データを取得する画像取得部と、前記画像取得部で取得された情報をもとに前記軌道に塗布する塗料の色を決定する塗布色決定部と、前記軌道に塗料を塗布する塗布部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、一般的な画像処理を用いて外界環境変化に耐性を有する軌道形状把握技術を提供することが出来る。
【０００９】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施例における軌道輸送システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施例における塗布色決定部の処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例における画像データの特徴量ヒストグラムの一例を示すである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施の形態について図面を参照して説明する
【実施例１】
【００１２】
図１は、軌道輸送システムの１車両の構成を示す図である。軌道輸送システムの車両１０１には一般的な画像処理を用いて軌道形状把握が可能となるように軌道に塗料を塗布する仕組みが備わっている。具体的には軌道輸送システムの車両の前方画像データを取得する画像取得部１０２と軌道に塗布する塗料の色を決定する塗布色決定部１０３と軌道に塗料を塗布する塗布部１０４で構成される。画像取得部１０２、塗布色決定部１０３、塗布部１０４は、乗客が乗る客車に設置してもよいし、軌道に塗料を塗布する専用の車両に設置してもよい。また、画像取得部１０２、塗布色決定部１０３、塗布部１０４は同一車両に設置されている必要ななく、別々の車両に設置されていてもよい。本発明では、画像データから軌道に塗布する色を決定し、軌道に塗料を塗布できればよく、各構成の設置場所は問わない。
【００１３】
画像取得部１０２はカメラを用いて前方風景を画像データとして取得する。画像取得部１０２は取得した画像データを塗布色決定部１０３に送信する。塗布色決定部１０３は画像データをもとに画像処理で検出しやすい色を決定する。決定した色を塗布部１０４に送信する。塗布部１０４は受信した色を生成し、軌道に塗布する。
【００１４】
次に塗布色決定方法を説明する。図２は、塗布色決定部１０３により実行される処理手順を示すフローチャートである。
【００１５】
ステップ２０１〜２０５で軌道に塗布する色を決定する。図２のフローチャート基づく動作は以下のとおりである。
【００１６】
ステップ２０１：
画像取得部１０２から画像データを取得する。ステップ２０２へ進む。
【００１７】
ステップ２０２：
画像データをHSV形式に変換する。HSV形式は色の表現方法の1種であり、コンピュータビジョンでは一般的に使用される表示形式である。Hは色相(Hue)、Sは彩度(Saturation)、Vは明度(Value)を表す。色相は0〜360°の値をとり、具体的な色を規定する。彩度は0〜100%の値をとり、色の鮮やかさを規定する。明度は0〜100%の値をとり、色の明るさを定義する。画像データのピクセルごとにHSVを検出する。例えば1920×1080画素のFull-HDの場合、1920×1080=2,073,600個のHSVの値が検出される。画像データが動画の場合、フレームレートごとにピクセルごとのHSVが検出される。ステップ２０３へ進む。
【００１８】
ステップ２０３：
ステップ２０２で検出した画像データごとのHSVの値を記憶する。画像データのHSV値の記憶結果の一例を図３に示す。画像データのHSV値は軌道輸送システムの路線ごとに集計してもよいし、駅間ごとに集計してもよい。また、朝と夜などの時間帯に分けたり、晴れや雨といった外界環境ごとに集計してもよい。集計した画像データのHSV値をヒストグラムとして保存する。より望ましくは、外界環境の条件とともに保存する。画像データのうち軌道は下半分に存在することが多いため、集計する画像データの領域を下半分や軌道が存在する可能性が高い領域に限定してもよい。このようにすることで集計データの容量を低減することが可能となる。ステップ２０４に進む。
【００１９】
ステップ２０４：
ステップ２０３で作成したヒストグラムを読み出し、すべてのHSVの組み合わせのうちHSVそれぞれの出現頻度の和が最小となるHSVの組み合わせを算出する。算出したHSVをRGBに変換することで軌道に塗布する塗料の色を決定する。現在の状況に最も近い条件のヒストグラムを読み出すことで、現在の条件で最も画像認識しやすい塗布色を得ることが出来る。さらに例えば、雨という外界環境条件で集計したヒストグラムを読み出すことで雨の場合に最も画像認識しやすい塗布色を得ることが出来る。取得する条件は任意に変更できる構成とすることが望ましい。ステップ２０５に進む。
【００２０】
ステップ２０５：
ステップ２０４で決定した塗布色を塗布部１０４に送信する。
【００２１】
塗布部１０４は塗布色決定部１０３から受信した塗布色を生成し、軌道に塗布する。塗布色の生成はインクジェットプリンターの技術を用いることで実現できる。また、軌道への塗布は特許文献２の技術が利用できる。本発明では塗布色決定部１０３で決定された塗布色を生成し軌道に塗布できればよく、塗布色の生成方法や軌道への塗布方法は問わない。
【００２２】
軌道への塗布は軌道が複数存在する場合は、そのうちの一つの軌道に塗布すればよい。また、塗布により軌道輸送システムの車輪がすべることがないように、軌道面のうち車輪が接しない領域に塗布することが望ましい。そうすると車輪に塗料が削られることも抑制でき塗装部の長寿命化にもつながる。この場合、車輪が接する領域にも塗布されていても効果を得ることができる。また、塗料は夜間の軌道検出精度向上のために蛍光塗料を用いてもよい。本発明では画像処理を容易にする塗料が塗布できればよく塗料の種類は問わない。
【００２３】
以上のように実施例１によれば、画像認識しやすい色の塗料を軌道に塗布することができ、天候の変化などの外界環境変化時でも軌道形状の適切な把握に寄与できる。すなわち、一般的な画像処理を用いて外界環境変化に耐性を有する軌道形状把握技術を提供することが出来る。軌道形状が正確に把握できると前方に発見した物体が軌道内に存在するのか軌道外に存在するのかをより正確に判断できるようになる。軌道内に物体が存在する場合は、物体を障害物と判定することにより外界環境変化に耐性を有する軌道輸送システムの障害物検知が可能となる。
【００２４】
実施例１において画像データからHSVを検出したが、一般的な色の表示形式であるRGBを使用してもよい。RGBを使用する場合は、ステップ２０１〜２０５のHSVの文字をRGBに置き換えればよい。本発明は画像データに含まれるどの特徴量を使用しても同様の効果を得ることが出来る。そのため本発明では画像データのどの特徴量を使用するかは問わない。
【００２５】
実施例１において塗布色を塗布部１０４にのみ送信する構成を説明したが、塗布部１０４以外に送信してもよい。例えば後続の軌道輸送システムに送信してもよい。この送信は直接送信でも指令部等を経由した間接送信でも構わない。このようにすることで後続の軌道輸送システムは軌道に塗布された色情報に基づいて画像処理を行うため、より正確に軌道形状を把握することが出来る。
【００２６】
実施例１において各HSVにおける出現頻度単純に足したものを用いて塗布色を決定したが別の方法でもよい。例えばHSVごとの出現頻度に異なる重み付けを実施してもよい。例えば、彩度(S)、明度(V) は外界環境変化に影響を受けやすいため出現頻度の重み付けを小さくし、色相(H)の出現頻度の重み付けを大きくして塗布色を決定してもよい。もしくは彩度(S)、明度(V) は所定の区間の平均値を用い、色相(H)のみ出現頻度に基づいて決定してもよい。このようにすることで、画像認識しやすくかつ外界環境変化に耐性を有する塗布色を決定できる。
【００２７】
実施例１において出現頻度の和が最小となるHSVの組み合わせを算出したものを用いて塗布色を決定したが別の方法でもよい。風景に対して認識しやすい色にできれば同様の効果を得ることができる。例えば、出現頻度の多い色の補色を塗布色として決定してもよい。
【符号の説明】
【００２８】
１０１            車両
１０２            画像取得部
１０３            塗布色決定部
１０４            塗布部
【図１】
2019130961.tif 000003
【図２】
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【図３】
2019130961.tif 000005