(57)【要約】【課題】ＧＰＳやエンコーダを用いなくても、電車の自己位置を高精度に推定する自己位置推定装置を提供するにある。【解決手段】走行する電車上の架線の特徴的な変化について予め時系列的に取得された基準偏位データと現在位置での架線について時系列的に計測された計測偏位データとを連続ＤＰマッチングを利用して比較することにより、電車の自己位置を推定する自己位置推定装置において、基準偏位データ入力部１０により入力され記憶部３０にデータベースとして保管された基準偏位データと計測偏位データ入力部２０により入力された計測偏位データとに対して、伸縮マッチングを行い、計測偏位データが基準偏位データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する連続ＤＰマッチング部４０と、連続ＤＰマッチング部４０による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する自己位置推定部５０とを備える。【選択図】図７
2015093532.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行する電車上の架線の特徴的な変化について予め時系列的に取得された基準となる架線データ（以下、基準架線データという）と現在位置での前記架線について時系列的に計測された架線データ（以下、計測架線データという）とを連続ＤＰマッチングを利用して比較することにより、前記電車の自己位置を推定する自己位置推定装置において、
前記基準架線データを入力する基準架線データ入力部と、
前記基準架線データ入力部により入力された前記基準架線データをデータベースとして保管する記憶部と、
前記計測架線データを入力する計測架線データ入力部と、
前記基準架線データ入力部により入力され前記記憶部にデータベースとして保管された前記基準架線データと前記計測架線データ入力部により入力された前記計測架線データとに対して、伸縮マッチングを行い、前記計測情報データが前記基準情報データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する連続ＤＰマッチング部と、
前記連続ＤＰマッチング部による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する自己位置推定部と、
を備えることを特徴とする電車の自己位置推定装置。
【請求項２】
前記架線データとして、前記架線の偏位、前記架線の高さ、前記架線の摩耗幅を単独又は２つ若しくは３つの組み合わせを使用することを特徴とする請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項３】
前記架線データは、画像処理して取得されることを特徴する請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項４】
前記架線データは、前記電車上に設置された測距センサにより取得されることを特徴する請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項５】
前記計測架線データは、現在位置の前後複数個所の時系列的データであることを特徴とする請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項６】
前記計測架線データを取得する際の前記電車の測度は、前記基準架線データを取得する際の前記電車の速度と異なることを特徴とする請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項７】
前記連続ＤＰマッチング部は、前記基準架線データに対応するモデル点と前記計測架線データに対応する入力点とのユークリッド距離の２乗値を総和した値の最小値を求めることにより、前記計測情報データが前記基準情報データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出すること特徴とする請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、連続ＤＰマッチングを利用した電車の自己位置推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１（内田誠一，“DPマッチング概説  〜基本と様々な拡張〜”，信学技法，PRMU，Vol. 166，pp. 31-36，2006）では、DPマッチング（Dynamic Programming：動的計画法とも言う）を用いて、データ長の異なるデータであっても伸縮マッチングが行える事を述べている。
【０００３】
特許文献１（特開２００８―２４７１５４，「列車位置検知装置と列車制御装置」）では、画像から風景・建造物といった特徴的なものを抽出し、事前に撮影済みで撮影箇所が分かっている画像とその特徴を用いた比較により自己位置を出している。
【０００４】
特許文献２（特開２０１１―２０１４２６,「列車搭載用画像処理システム」）では、ＧＰＳ、エンコーダ情報に加えて画像情報でマッチングをすることで車両位置を求める事ができる。
【０００５】
特許文献３（特開２０１１―２０９０２６,「列車速度計測システム」）では、線路にマーカがあり、このマーカを画像認識することにより速度が分かる手法である。
【０００６】
特許文献４（特開２００８―２９８７３３,「画像処理によるトロリ線摩耗測定装置」）では、ラインセンサにより得られた数ライン分の画像をまとめて処理し、時間的に連続な架線の摩耗の測定を行う事ができる。
【０００７】
特許文献５（特開２００２―３７０７０，「車両位置検出装置および車両速度検出装置」）では、測距センサを使って車両位置を検出することができる。
【０００８】
特許文献６（特開２０１０−２４３４１７，「トロリ線検測装置」）では、測域センサを使って架線を検測するためのセンサの設置方法の改善と、それによるトロリ線の検出について提案を行っている。
【０００９】
特許文献７（特開２０１０−２４３４１６，「トロリ線検測装置及び検測方法」）では、連続している架線検出のために、直線性を見たり探索範囲を限定したりすることで、架線検出の精度を向上している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００８―２４７１５４
【特許文献２】特開２０１１―２０１４２６
【特許文献３】特開２０１１―２０９０２６
【特許文献４】特開２００８―２９８７３３
【特許文献５】特開２００２―３７０７０
【特許文献６】特開２０１０−２４３４１７
【特許文献７】特開２０１０−２４３４１６
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】内田誠一，“DPマッチング概説  〜基本と様々な拡張〜”，信学技法，PRMU，Vol. 166，pp. 31-36，2006
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
これまでの電車の自己位置推定の方法は、ＧＰＳを用いたり、エンコーダ情報を用いたりしていた。
しかしながら、これらの方法は位置推定の誤差が存在していた。また上り線下り線の判別が困難であった。そこでより高精度な方法として画像処理を用いる方法、測距センサを用いる方法が提案されている。
【００１３】
非特許文献１の方法は、データ長の異なるデータ同士のマッチングが行える手法である。
特許文献１の方法では、風景・建造物から特徴点を抽出し、マッチングを行う事で自己位置推定を行うが、それらが存在しない場合、自己位置推定が出来無い事が問題である。
【００１４】
特許文献２の方法では、ＧＰＳやエンコーダと組み合わせる必要があり、また踏切などの特徴的なパターンを使用するため、特許文献１同様、高レートに自己位置推定が出来ない事が問題である。
特許文献３の方法では、線路にマーカがあるため、高速・高フレームレートでの自己位置推定が可能であるが、線路にマーカを用意する必要がある事が問題である。
【００１５】
特許文献４の方法では、ラインセンサを用いた架線の撮像、架線偏位・摩耗の検測が可能だが自己位置推定はできない。
特許文献５の方法では、速度・位置が分かるが、測距センサから位置・速度算出するための基準となるリフレクタを用意する必要がある事が問題である。
【００１６】
特許文献６の方法では、センサの配置方法について議論されているが、架線の検出方法自体は計測データの最下点を使用するものであり、複数架線が存在する場合や渡り線が存在する場合に頑健な手法とはいえず、またノイズの影響に左右される。
特許文献７の方法では、架線を数ライン分まとめて処理し、その接続性を見ることで高精度に架線の摩耗計測ができるが、決定論的な手法であること、数ラインまとめる場合の区切り方によっても結果が変わってしまう事が問題である。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記課題を解決する本発明の請求項１に係る電車の自己位置推定装置は、走行する電車上の架線の特徴的な変化について予め時系列的に取得された基準となる架線データ（以下、基準架線データという）と現在位置での前記架線について時系列的に計測された架線データ（以下、計測架線データという）とを連続ＤＰマッチングを利用して比較することにより、前記電車の自己位置を推定する自己位置推定装置において、前記基準架線データを入力する基準架線データ入力部と、前記基準架線データ入力部により入力された前記基準架線データをデータベースとして保管する記憶部と、前記計測架線データを入力する計測架線データ入力部と、前記基準架線データ入力部により入力され前記記憶部にデータベースとして保管された前記基準架線データと前記計測架線データ入力部により入力された前記計測架線データとに対して、伸縮マッチングを行い、前記計測情報データが前記基準情報データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する連続ＤＰマッチング部と、前記連続ＤＰマッチング部による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する自己位置推定部と、を備えることを特徴とする。
【００１８】
上記課題を解決する本発明の請求項２に係る電車の自己位置推定装置は、請求項１において、前記架線データとして、前記架線の偏位、前記架線の高さ、前記架線の摩耗幅を単独又は２つ若しくは３つの組み合わせを使用することを特徴とする。
【００１９】
上記課題を解決する本発明の請求項３に係る電車の自己位置推定装置は、請求項１において、前記架線データは、画像処理して取得されることを特徴する。
【００２０】
上記課題を解決する本発明の請求項４に係る電車の自己位置推定装置は、請求項１において、前記架線データは、前記電車上に設置された測距センサにより取得されることを特徴する。
【００２１】
上記課題を解決する本発明の請求項５に係る電車の自己位置推定装置は、請求項１において、前記計測架線データは、現在位置の前後複数個所の時系列的データであることを特徴とする。
【００２２】
上記課題を解決する本発明の請求項６に係る電車の自己位置推定装置は、請求項１において、前記計測架線データを取得する際の前記電車の測度は、前記基準架線データを取得する際の前記電車の速度と異なることを特徴とする。
【００２３】
上記課題を解決する本発明の請求項７に係る電車の自己位置推定装置は、請求項１において、前記連続ＤＰマッチング部は、前記基準架線データに対応するモデル点と前記計測架線データに対応する入力点とのユークリッド距離の２乗値を総和した値の最小値を求めることにより、前記計測情報データが前記基準情報データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出すること特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
(1) 電車の自己位置が高精度で分かる。
(2) 電車の自己位置が高頻度で分かる。
(3) 基準データの撮影時と速度が違っても、自己位置推定が可能である。
(4) 複数の偏位情報、高さ情報、摩耗幅情報の単独又はこれらの２つ若しくは３つの組合せを用いる事で安定した自己位置推定が可能である。
(5) ＧＰＳやエンコーダが不要になる。
(6) ＧＰＳやエンコーダでは、上り線と下り線に誤って進入しても，検知が不能であるが、本発明は上り線下り線が異なる偏位情報、高さ情報、摩耗幅情報を持つ事からこれらの検知が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】マッチングの模式図である。
【図２】ＤＰマッチングの例を示すグラフである。
【図３】ＤＰマッチング時の距離算出用パスの一覧を示すグラフである。
【図４】最適経路を示すグラフである。
【図５】連続ＤＰマッチングの説明図である。
【図６】本発明の第１（第５）の実施例に係るフローチャートである。
【図７】本発明の第１（第５）の実施例に係る装置構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第２（第６）の実施例に係るフローチャートである。
【図９】本発明の第２（第６）の実施例に係る装置構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第３の実施例に係るフローチャートである。
【図１１】本発明の第３の実施例に係る装置構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第４（第７）の実施例に係るフローチャートである。
【図１３】本発明の第４（第７）の実施例に係る装置構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
電車が現在どこを走行しているのかを知りたいという要望がある。
これまではエンコーダなどを用いていたがエンコーダには誤差が存在する。
またＧＰＳなどを用いる手法も考えられるがこれも数十メートルの誤差が発生する。
【００２７】
これに比べ画像や測距センサで得られる情報は高い分解能で得られる情報のため、これらの情報が自己位置の推定に使用可能であれば、高精度な自己位置推定が可能となる。
本発明では特許文献４にあるように高フレームレートでの撮像が可能なラインセンサを用いて架線を計測し、或いは、車両上面に測距センサを設置し、その測距センサを用いて架線を計測し、その架線の特徴的な軌跡を利用して自己位置推定を行う事を考える。
【００２８】
これまでにも、特許文献１，２のようにカメラで撮像できる画像を用いた自己位置推定手法は存在したが、風景や建造物など特徴的な情報が存在する場合にしか使用する事ができない。
これに対しラインカメラから得られる情報のみで自己位置推定が可能になれば，高レート（例えば1000fpsのカメラであれば1000fps）で自己位置が把握できる。特許文献３のように線路を用いる方法もあるが、形状が常に同じなため画像情報のみでは自己位置推定が困難である。
【００２９】
架線は線路と違い、特徴的な変化を有するため、画像情報のみを用いた高精度な自己位置推定が可能となる。また上り線下り線で架線情報は異なる事からこれらの判別も可能となる。
また、これまでにも特許文献５のように測距センサを用いた方法は存在していたが、線路付近に専用のリフレクタなどを用意する必要があり、設置コストが高かった。
【００３０】
そこで、電車には常に設置されている架線を用いて自己位置の推定を行う。架線は線路と違い特徴的な変化を有するため、距離情報のみを用いた高精度な自己位置推定が可能となる。
本発明では、例えば、特許文献４などの架線検出手法（画像処理）を用いる事で、或いは、測距センサを用いる事で、電車からみた架線の偏位、高さ、摩耗幅の情報（これらを総称して架線情報という）を抽出する。これらの情報の時系列データをデータベースとして予め持ち（このデータを基準架線データという）、その後計測される架線情報の時系列データ（このデータを計測架線データという）とマッチングする事で車両の自己位置推定を行う。
【００３１】
電車の速度は運行毎に一定とは限らないが、架線の絶対位置は大きく変わる事は無いため、この架線情報を用いれば電車の自己位置が分かると考えられる。ただし架線のキロ程は基準架線に事前に与えられているとする。
自己位置の推定のためには架線情報を検出し、基準となる箇所とのマッチングを行えば良いが、ある１箇所のみを用いてマッチングするのは計測誤差が生じる可能性があることや、同じ架線情報のデータが複数ある可能性があるため困難な場合が想定される。
【００３２】
そこで基準となる箇所周辺の架線情報を用いて複数個所同士のマッチングを行う事で計測誤差や類似データの影響を少なくすることができると考えられる。しかしながら架線情報は電車の走行速度によって取得できるフレーム番号が変わる事から、単純なマッチングでは自己位置の推定ができない。
そこで電車の走行速度による変化に対応するためにフレームによる偏位ずれを考慮したＤＰマッチング（非特許文献１）によりこの問題を解決する。図１にマッチングの模式図を示す。入力座標値Ｘn(t)、モデル座標値Ｘm(t)は、以下の通りである。入力座標値は、計測架線データに対応し、モデル座標値は、基準架線データに対応する。
【００３３】
【数１】
2015093532.tif 000003
【００３４】
ここで、ｋ(t)とは、理想対応点との時間のズレを表す。「理想対応点との時間のズレ」とは、2モデルと全く同じ軌道（同じ速度、計測誤差が無いなど）をした時、必然的に、モデル点の１番目の点は入力点の１番目の点に対応し、２番目は２番目に対応となり、以降同じように重なる。この時、モデルの時間と入力動作の時間において、それぞれ同時刻の対応点の事を、「理想の対応点」と呼ぶことにする。
【００３５】
しかし、実際入力とモデルが完全に重なり合うということは考えにくい。そこで、理想対応点との時間のズレをｋ(t)として表す。例えば、図１の場合、Ｐ点がＣ点に対応すれば理想として、入力点Ｄ点に対応しているとするならば、Ｃ点から1番目の点に対応しているので、ｋ(t)＝1となる。もし、Ａ点が理想対応点であれば、ｋ(t) =2となる。
以上のパラメータを使用し、考案した新しい評価式(1)、(2)は以下の通りとなる。
【００３６】
【数２】
2015093532.tif 000004
【００３７】
Ｓtは全点における評価値の総和である。Ｄtを入力点とモデル点との対応点のユークリッド距離とする。この問題の解き方だが、仮にデータが1次元ベクトルで入力データの値が[0, 2, 1, 3, 2]、参照データの値が[0, 1, 2, 1, 2, 3, 2]とする（図２）。これらのマッチングを行うという事は図３の最短パスを計算することと同義である。
【００３８】
動的計画法とはこのパスを計算する際に途中までの計算結果とパスを記憶しておき、計算時間を短縮するという手法である。例えば横軸が2を、縦軸が1を示す地点(1,1)へのパスは(0,0)→(1,1)、(0,0)→(0,1)→(1,1)、(0,0)→(1,0)→(1,1)という3パターンが考えられる。ここでそれぞれの距離を考えると1、2、3となるので(0,0)から直接(1,1)へ向かうパスが最短距離となる。
【００３９】
この距離とパスを記憶しておけば例えば(2,1)のパスを考えるときに(0,0)→(1,0)→(2,0)→(2,1)、(0,0)→(1,0)→(2,1)、(0,0)→(1,0)→(1,1)→(2,1)、(0,0)→(1,1)→(2,1)、(0,0)→(0,1)→(1,1)→(2,1)という5パターンを考えるのではなく、(1,0)→(2,1)、(2,0)→(2,1)、(1,1)→(2,1)という3パターンを考えるだけで良い。
このように一つ前のパスの最短経路を記憶しておけばあとは芋づる式にゴールに辿り着いた時に、そのルートを辿れば良いことになる。ちなみにこのパターンの場合の最適経路は図４となる。
【００４０】
ところで、実際の処理の際は計測点に対しモデル点を何点にすれば良いか分からないという問題がある。その場合スタートとゴールを一意に決定することができない。
その際は図５に示すように次の地点までの距離が０となるフリーノードを設ける事で対応出来る。これを連続ＤＰという。本発明ではこの連続ＤＰを用いて自己位置の推定を行う。
【００４１】
図５を参照して、連続ＤＰを説明する。図３、図４のマッチングでは始点と終点が決まっていたが連続ＤＰの場合は始点が何処になるか、終点が何処になるか決まっていない。
これを表現するために次のノードまでの距離が０となるフリーノードを設ける。ここでは始点を決定するために用いるフリーノードをフリーノード１、終点を決定するために用いるフリーノードをフリーノード２とした。図３，４では５点と７点のマッチングだったが、フリーノードを設ける事で３点と１〜４点のマッチングを行うのと同じ意味となる。
【００４２】
このようにマッチングさせる対象の点数が変化する事から、連続ＤＰの事を別名として伸縮マッチングと呼ぶ事とする。実際に対応点が１〜４点まで「伸縮」する事が可能である。
連続ＤＰには、上記評価式(1)(2)を用いる。これらの式を用いることで、計測架線データと基準架線データがユークリッド距離でどれだけ離れているかを評価する。
【００４３】
例えば、図３，４を例に取ると、スタート地点から真上のノードに移動した場合、X=0, Xm=1なので式(2)の評価値は1になる。スタート地点から右斜め上のノードに移動した場合、X=2, Xm=1より評価式(2)の評価値は1。スタート地点から右のノードに移動した場合、X=2, Xm=0より評価式(2)の評価値は2という事になる。これらの評価値の２乗値をゴールのノードに到達するまで加算していって（この処理が評価式(1)）、その値が一番小さくなるパスを見つけるのがＤＰマッチングである。実際の偏位データであっても、同じ処理を行う。
【実施例１】
【００４４】
(1) 基本的な考え方（実施例１）
本発明の目的は、画像処理を用いて架線の偏位を時系列的に抽出し、予め用意しておいた基準架線偏位と計測架線偏位を連続ＤＰマッチングを利用して比較することで電車の自己位置を推定できる自己位置推定装置を提供することである。
【００４５】
「画像処理を用いて架線の偏位を時系列的に抽出」とは、例えば、特許文献４などで述べられているように、ラインセンサを電車屋根上に鉛直上方を見上げるように設置し、架線を横切るように枕木方向に沿って走査することにより１ライン分の輝度信号を撮影し、撮影された１ライン分の輝度信号を時系列に並べた画像中の背景と架線との濃淡の差から、架線の偏位を時系列的に取得することである。本発明は架線偏位が得られた際に車両の自己位置が分かる点に特徴があり、偏位取得方法はラインセンサを用いる上記特許文献４の方法に限らない。
【００４６】
本実施例の具体的な装置構成例を図７に示す。
本実施例に係る電車の自己位置推定装置は、図７に示す通り、基準偏位データ入力部１０、計測偏位データ入力部２０、記憶部３０、連続ＤＰマッチング部４０、自己位置推定部５０、より構成する。
【００４７】
基準偏位データ入力部１０では、架線の特徴的な変化について事前に撮影・解析した架線の基準となる偏位情報（基準偏位データ）と絶対位置情報を入力し、記憶部３０に保管する。
計測偏位データ入力部２０では、現在位置において計測された架線の偏位情報とそこから数ライン前までの偏位情報（計測偏位データ）を入力し、記憶部３０に保管する。
【００４８】
記憶部３０では、基準偏位データ及び計測偏位データよりなる偏位情報、絶対位置情報、マッチング結果情報などをデータベースとして保管する。
連続ＤＰマッチング部４０では、基準偏位データと計測偏位データを用い、伸縮マッチングを行い、計測偏位データが基準偏位データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する。算出した連続ＤＰマッチング結果（マッチング位置データ）は、記憶部３０に出力され、保管される。伸縮マッチング（連続ＤＰ）には、上記評価式(1)(2)を使用する。
【００４９】
ＤＰマッチングは、電車の走行速度による変化に対応できるため、基準偏位データを取得時の電車の速度と、計測偏位データを取得時の電車の速度が異なっても、自己位置を正確に推定可能である。
自己位置推定部５０は、連続ＤＰマッチング部４０による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する。
ここで、絶対位置情報とは、駅から何キロかという「キロ程」情報の事を指す。
【００５０】
しかしながら、連続ＤＰマッチング部４０では計測偏位データ（計測架線データ）と基準偏位データ（基準架線データ）のマッチングを行うだけで絶対位置情報（キロ程情報）は求めていない。
このマッチングにより求まるのは計測架線データが基準架線データの何番目のデータと対応するか（正確には複数データを用いるため計測架線データ点群と基準架線データ点群の複数対応）という情報のみである。
【００５１】
ここで、基準架線データの各番号のデータに絶対位置情報であるキロ程情報が与えられていたら、ＤＰマッチングの結果もこの絶対位置情報であるキロ程情報を指すことになる。
そこで、自己位置推定部５０には、基準架線データと共に絶対位置情報を与え、これにより計測架線データの絶対位置情報（キロ程情報）が分かることになる。
【００５２】
本実施例のフローチャートを図６に示す。
先ず、事前に撮影・解析した架線の基準となる偏位情報（基準偏位データ）を基準偏位データ入力部１０に入力する（ステップＳ１）。基準偏位データ入力部１０には絶対位置情報も同様に入力する。
次に、現在位置において計測された架線の偏位情報とそこから数ライン前までの偏位情報（計測偏位データ）を計測偏位データ入力部２０に入力する（ステップＳ２）。
【００５３】
引き続き、基準偏位データと計測偏位データを用い、連続ＤＰマッチング部４０により、伸縮マッチングを行い、計測偏位データが基準偏位データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する（ステップＳ３）。
そして、連続ＤＰマッチング部４０による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、自己位置推定部５０により電車の自己位置を推定する（ステップＳ４）。
更に、架線の撮影（架線の計測）が終了するまで、ステップＳ２からステップＳ４までを繰り返す（ステップＳ５）。
【００５４】
このように説明した通り、実施例１によれば、以下の効果を奏する。
(1) 電車の自己位置が高精度で分かる。
(2) 電車の自己位置が高頻度で分かる。
(3) 基準データの撮影時と速度が違っても、自己位置推定が可能である。
(4) 複数の偏位情報を用いる事で安定した自己位置推定が可能である。
(5) ＧＰＳやエンコーダが不要になる。
(6) ＧＰＳやエンコーダでは、上り線と下り線に誤って進入しても，検知が不能であるが、本発明は上り線下り線が異なる偏位を持つ事からこれらの検知が可能である。
【実施例２】
【００５５】
(2) 基本的な考え方（実施例２）
本発明の目的は、画像処理を用いて架線の高さを時系列的に抽出し、あらかじめ用意しておいた基準架線高さと計測架線高さを連続ＤＰマッチングを利用して比較することで電車の自己位置を推定できる自己位置推定装置を提供することである。
【００５６】
「画像処理を用いて架線の高さを時系列的に抽出」とは、例えば、電車屋根上に鉛直上方を見上げるように設置した複数のラインセンサを用いて三角測量法により架線の高さを時系列的に計測することである。
実施例１との違いは、架線の偏位ではなく高さ情報を用いる点である。架線高さも線路などとは違い、特徴的な変化をするため自己位置推定に使用する事が出来ると考えられる。
【００５７】
本実施例の具体的な装置構成例を図９に示す。
本実施例に係る電車の自己位置推定装置は、図９に示す通り、基準高さデータ入力部１１、計測高さデータ入力部２１、記憶部３１、連続ＤＰマッチング部４１、自己位置推定部５１、より構成する。
基準高さデータ入力部１１では、架線の特徴的な変化について事前に撮影・解析した架線の基準となる高さ情報（基準高さデータ）と絶対位置情報を記憶部に保管する。
【００５８】
計測高さデータ入力部１２では、現在位置において計測された架線の高さ情報とそこから数ライン前までの高さ情報（計測高さデータ）を記憶部に保管する。
記憶部３１では、基準高さデータ及び計測高さデータよりなる高さ情報、絶対位置情報、マッチング結果情報などをデータベースとして保管する。
【００５９】
連続ＤＰマッチング部４１では、基準高さデータと計測高さデータを用い、伸縮マッチングを行い、計測高さデータが基準高さデータ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する、即ち、連続ＤＰマッチングを行う。算出した連続ＤＰマッチング結果（マッチング位置データ）は、記憶部３１に出力され、保管される。
自己位置推定部５１は、連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する。
【００６０】
本実施例のフローチャートを図８に示す。
先ず、事前に撮影・解析した架線の基準となる高さ情報（基準高さデータ）を基準高さデータ入力部１１に入力する（ステップＴ１）。基準高さデータ入力部１１には絶対位置情報も同様に入力する。
次に、現在位置において計測された架線の高さ情報とそこから数ライン前までの高さ情報（計測高さデータ）を計測高さデータ入力部２１に入力する（ステップＴ２）。
【００６１】
引き続き、基準高さデータと計測高さデータを用い、連続ＤＰマッチング部４１により、伸縮マッチングを行い、計測高さデータが基準高さデータ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する（ステップＴ３）。
そして、連続ＤＰマッチング部４１による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、自己位置推定部５１により電車の自己位置を推定する（ステップＴ４）。
更に、架線の撮影（架線の計測）が終了するまで、ステップＴ２からステップＴ４までを繰り返す（ステップＴ５）。
【００６２】
このように説明した通り、実施例２によれば、以下の効果を奏する。
(1) 電車の自己位置が高精度で分かる。
(2) 電車の自己位置が高頻度で分かる。
(3) 基準データの撮影時と速度が違っても、自己位置推定が可能である。
(4) 複数の高さ情報を用いる事で安定した自己位置推定が可能である。
(5) ＧＰＳやエンコーダが不要になる。
(6) ＧＰＳやエンコーダでは、上り線と下り線に誤って進入しても，検知が不能であるが、本発明は上り線下り線の架線が異なる高さを持つ事からこれらの検知が可能である。
【実施例３】
【００６３】
(3) 基本的な考え方（実施例３）
本発明の目的は、画像処理を用いて架線の摩耗幅を時系列的に抽出し、あらかじめ用意しておいた基準架線摩耗幅と計測架線摩耗幅を連続ＤＰマッチングを利用して比較することで電車の自己位置を推定できる自己位置推定装置を提供することである。
【００６４】
「画像処理を用いて架線の摩耗幅を時系列的に抽出」とは、例えば、特許文献４の方法のように、ラインセンサを用いて架線を時系列的に撮像し、摩耗幅の検測を行うことである。
実施例１，２との違いは架線の偏位、高さではなく摩耗幅情報を用いる点である。架線摩耗幅も線路などとは違い、特徴的な変化をするため自己位置推定に使用する事が出来ると考えられる。
【００６５】
本実施例の具体的な装置構成例を図１１に示す。
本実施例に係る電車の自己位置推定装置は、図１１に示す通り、基準摩耗幅データ入力部１２、計測摩耗幅データ入力部２２、記憶部３２、連続ＤＰマッチング部４２、自己位置推定部５２、より構成する。
基準摩耗幅データ入力部１２では、架線の特徴的な変化について事前に撮影・解析した架線の基準となる摩耗幅情報（基準摩耗幅データ）を入力し、絶対位置情報を記憶部３２に保管する。
【００６６】
計測摩耗幅データ入力部２２では、現在位置において計測された架線の摩耗幅情報とそこから数ライン前までの摩耗幅情報（計測摩耗幅データ）を入力し、記憶部３２に保管する。
記憶部３２では、基準摩耗幅データ及び計測摩耗幅データよりなる摩耗幅情報、絶対位置情報、マッチング結果情報などをデータベースとして保管する。
【００６７】
連続ＤＰマッチング部４２では、基準摩耗幅データと計測摩耗幅データを用い、伸縮マッチングを行い、計測摩耗幅データが基準摩耗幅データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する、即ち、連続ＤＰマッチングを行う。算出した連続ＤＰマッチング結果（マッチング位置データ）は、記憶部３２に出力され、保管される。
自己位置推定部５２は、連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する。
【００６８】
本実施例のフローチャートを図１０に示す。
先ず、事前に撮影・解析した架線の基準となる磨耗幅情報（基準磨耗幅データ）を基準磨耗幅データ入力部１２に入力する（ステップＵ１）。基準磨耗幅データ入力部１２には絶対位置情報も同様に入力する。
次に、現在位置において計測された架線の磨耗幅情報とそこから数ライン前までの磨耗幅情報（計測磨耗幅データ）を計測磨耗幅データ入力部２２に入力する（ステップＵ２）。
【００６９】
引き続き、基準磨耗幅データと計測磨耗幅データを用い、連続ＤＰマッチング部４２により、伸縮マッチングを行い、計測磨耗幅データが基準磨耗幅データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する（ステップＵ３）。
そして、連続ＤＰマッチング部４２による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、自己位置推定部５２により電車の自己位置を推定する（ステップＵ４）。
更に、架線の撮影（架線の計測）が終了するまで、ステップＵ２からステップＵ４までを繰り返す（ステップＵ５）。
【００７０】
このように説明したように、実施例3によれば、以下の効果を奏する。
(1) 電車の自己位置が高精度で分かる。
(2) 電車の自己位置が高頻度で分かる。
(3) 基準データの撮影時と速度が違っても、自己位置推定が可能である。
(4) 複数の摩耗幅情報を用いる事で安定した自己位置推定が可能である。
(5) ＧＰＳやエンコーダが不要になる。
(6) ＧＰＳやエンコーダでは、上り線と下り線に誤って進入しても，検知が不能であるが、本発明は上り線下り線の架線が異なる摩耗幅を持つ事からこれらの検知が可能である。
【実施例４】
【００７１】
(4) 基本的な考え方（実施例４）
本発明の目的は、画像処理を用いて架線の偏位、高さ及び摩耗幅を時系列的に抽出し、あらかじめ用意しておいた基準架線情報と計測架線情報を連続ＤＰマッチングを利用して比較することで電車の自己位置を推定できる自己位置推定装置を提供することである。
【００７２】
「画像処理を用いて架線の偏位、高さ及び摩耗幅を時系列的に抽出」とは、例えば、電車屋根上に鉛直上方を見上げるように設置した複数の複数のラインセンサを用いて架線の偏位、高さ及び摩耗幅（これらを架線情報と総称する）を時系列的に計測することである。
実施例１，２，３との違いは、架線の偏位、高さ、摩耗幅を独立ではなく複数（２つの組み合わせ若しくは３つすべて）用いる点である。複数の情報を併用することで，１つの情報しか用いなかった場合よりも自己位置推定精度が向上すると考えられる。
【００７３】
本実施例の具体的な装置構成例を図１３に示す。
本実施例に係る電車の自己位置推定装置は、図１３に示す通り、基準情報データ入力部１３、計測情報データ入力部２３、記憶部３３、連続ＤＰマッチング部４３、自己位置推定部５３、より構成する。
基準情報データ入力部１３では、架線の特徴的な変化について事前に撮影・解析した架線の架線情報の基準となる情報（基準架線データ）と絶対位置情報を入力し、記憶部３３に保管する。
【００７４】
計測情報データ入力部２３では、現在位置において計測された架線の架線情報とそこから数ライン前までの架線情報（計測架線データ）を入力し、記憶部３３に保管する。
記憶部３３では、基準架線データ及び計測架線データよりなる架線情報、絶対位置情報、マッチング結果情報などをデータベースとして保管する。
【００７５】
連続ＤＰマッチング部４３では、基準架線データと計測架線データを用い、伸縮マッチングを行い、計測情報データが基準情報データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する、即ち、連続ＤＰマッチングを行う。算出した連続ＤＰマッチング結果（マッチング位置データ）は、記憶部３３に出力され、保管される。
自己位置推定部５３は、連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する。
【００７６】
本発明のフローチャートを図１２に示す。
先ず、事前に撮影・解析した基準となる架線情報（基準架線データ）を基準架線データ入力部１３に入力する（ステップＶ１）。基準架線データ入力部１３には絶対位置情報も同様に入力する。
次に、現在位置において計測された架線の架線情報とそこから数ライン前までの架線情報（計測架線データ）を計測架線データ入力部２３に入力する（ステップＶ２）。
【００７７】
引き続き、基準架線データと計測架線データを用い、連続ＤＰマッチング部４３により、伸縮マッチングを行い、計測架線データが基準架線データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する（ステップＶ３）。
そして、連続ＤＰマッチング部４３による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、自己位置推定部５３により電車の自己位置を推定する（ステップＶ４）。
更に、架線の撮影（架線の計測）が終了するまで、ステップＶ２からステップＶ４までを繰り返す（ステップＶ５）。
【００７８】
このように説明したように、実施例４によれば以下の効果を奏する。
(1) 電車の自己位置が高精度で分かる。
(2) 電車の自己位置が高頻度で分かる。
(3) 基準データの撮影時と速度が違っても、自己位置推定が可能である。
(4) 複数の架線情報を用いる事で安定した自己位置推定が可能である。
(5) ＧＰＳやエンコーダが不要になる。
(6) ＧＰＳやエンコーダでは、上り線と下り線に誤って進入しても，検知が不能であるが、本発明は上り線下り線の架線が異なる情報を持つ事からこれらの検知が可能である。
【実施例５】
【００７９】
(5) 基本的な考え方（実施例５）
本発明の目的は、測距センサを用いて架線の偏位を時系列的に抽出し、予め用意しておいた基準架線偏位と計測架線偏位を連続ＤＰマッチングを利用して比較することで電車の自己位置を推定できる自己位置推定装置を提供することである。
実施例１との違いは、架線の偏位を抽出するのに、画像処理に代えて測距センサを用いる点にある。
【００８０】
測距センサを電車屋根上に鉛直上方を見上げるように設置し、架線を横切るように枕木方向に沿って計測することにより１ライン分の距離を時系列的に取得する。１ライン分の距離を時系列的に並べた画像においては、背景よりも架線までの方が距離が近いため、架線の検出ができる。測距センサは距離とその方向が取得できるセンサであり、その情報を利用することで架線の偏位が取得できる。具体的には特許文献６、特許文献７などの方法を用いることで架線の偏位を取得できる。本発明は架線偏位が得られた際に車両の自己位置が分かる点に特徴があり、偏位取得方法は測距センサを用いる上記文献の方法に限らない。
【００８１】
本実施例の具体的な装置構成例を図７に示す実施例１と同様である。
そのため、本実施例に係る電車の自己位置推定装置は、図７に示す通り、基準偏位データ入力部１０、計測偏位データ入力部２０、記憶部３０、連続ＤＰマッチング部４０、自己位置推定部５０、より構成する。
基準偏位データ入力部１０では、架線の特徴的な変化について事前に撮影・解析した架線の基準となる偏位情報（基準偏位データ）と絶対位置情報を入力し、記憶部３０に保管する。
【００８２】
計測偏位データ入力部２０では、現在位置において計測された架線の偏位情報とそこから数ライン前までの偏位情報（計測偏位データ）を入力し、記憶部３０に保管する。
記憶部３０では、基準偏位データ及び計測偏位データよりなる偏位情報、絶対位置情報、マッチング結果情報などをデータベースとして保管する。
【００８３】
連続ＤＰマッチング部４０では、基準偏位データと計測偏位データを用い、伸縮マッチングを行い、計測偏位データが基準偏位データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する、即ち、連続ＤＰマッチングを行う。算出した連続ＤＰマッチング結果（マッチング位置データ）は、記憶部３０に出力され、保管される。
自己位置推定部５０は、連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する。
【００８４】
本実施例のフローチャートは、図６に示す実施例１と同様である。
先ず、事前に撮影・解析した架線の基準となる偏位情報（基準偏位データ）を基準偏位データ入力部１０に入力する（ステップＳ１）。基準偏位データ入力部１０には絶対位置情報も同様に入力する。
次に、現在位置において計測された架線の偏位情報とそこから数ライン前までの偏位情報（計測偏位データ）を計測偏位データ入力部２０に入力する（ステップＳ２）。
【００８５】
引き続き、基準偏位データと計測偏位データを用い、連続ＤＰマッチング部４０により、伸縮マッチングを行い、計測偏位データが基準偏位データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する（ステップＳ３）。
そして、連続ＤＰマッチング部４０による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、自己位置推定部５０により電車の自己位置を推定する（ステップＳ４）。
更に、架線の撮影（架線の計測）が終了するまで、ステップＳ２からステップＳ４までを繰り返す（ステップＳ５）。
【００８６】
このように説明したように、実施例５によれば、以下の効果を奏する。
(1) 電車の自己位置が高精度で分かる。
(2) 電車の自己位置が高頻度で分かる。
(3) 基準データの取得時と速度が違っても、自己位置推定が可能である。
(4) 複数の偏位情報を用いる事で安定した自己位置推定が可能である。
(5) ＧＰＳやエンコーダが不要になる。
(6) ＧＰＳやエンコーダでは、上り線と下り線に誤って進入しても，検知が不能であるが、本発明は上り線下り線が異なる偏位を持つ事からこれらの検知が可能である。
【実施例６】
【００８７】
(6) 基本的な考え方（実施例６）
本発明の目的は、測距センサを用いて架線の高さを時系列的に抽出し、あらかじめ用意しておいた基準架線高さと計測架線高さを連続ＤＰマッチングを利用して比較することで電車の自己位置を推定できる自己位置推定装置を提供することである。
実施例５との違いは、架線の偏位ではなく高さ情報を用いる点である。架線高さも線路などとは違い、特徴的な変化をするため自己位置推定に使用する事が出来ると考えられる。
【００８８】
本実施例の具体的な装置構成例を図９に示す実施例２と同様である。
そのため、本実施例に係る電車の自己位置推定装置は、図９に示す通り、準高さデータ入力部１１、計測高さデータ入力部２１、記憶部３１、連続ＤＰマッチング部４１、自己位置推定部５１、より構成する。
基準高さデータ入力部１１では、架線の特徴的な変化について事前に撮影・解析した架線の基準となる高さ情報（基準高さデータ）と絶対位置情報を入力し、記憶部３１に保管する。
【００８９】
計測高さデータ入力部２１では、現在位置において計測された架線の高さ情報とそこから数ライン前までの高さ情報（計測高さデータ）を入力し、記憶部３１に保管する。
記憶部３１では、基準高さデータ及び計測高さデータよりなる高さ情報、絶対位置情報、マッチング結果情報などをデータベースとして保管する。
【００９０】
連続ＤＰマッチング部４１では、基準高さデータと計測高さデータを用い、伸縮マッチングを行い、計測高さデータが基準高さデータ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する、即ち、連続ＤＰマッチングを行う。算出した連続ＤＰマッチング結果（マッチング位置データ）は、記憶部３１に出力され、保管される。
自己位置推定部５１は、連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する。
【００９１】
本実施例のフローチャートは、図８に示す実施例２と同様である。
先ず、事前に撮影・解析した架線の基準となる高さ情報（基準高さデータ）を基準高さデータ入力部１１に入力する（ステップＴ１）。基準高さデータ入力部１１には絶対位置情報も同様に入力する。
次に、現在位置において計測された架線の高さ情報とそこから数ライン前までの高さ情報（計測高さデータ）を計測高さデータ入力部２１に入力する（ステップＴ２）。
【００９２】
引き続き、基準高さデータと計測高さデータを用い、連続ＤＰマッチング部４１により、伸縮マッチングを行い、計測高さデータが基準高さデータ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する（ステップＴ３）。
そして、連続ＤＰマッチング部４１による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、自己位置推定部５１により電車の自己位置を推定する（ステップＴ４）。
更に、架線の撮影（架線の計測）が終了するまで、ステップＴ２からステップＴ４までを繰り返す（ステップＴ５）。
【００９３】
このように説明したように、実施例６によれば、以下の効果を奏する。
(1) 電車の自己位置が高精度で分かる。
(2) 電車の自己位置が高頻度で分かる。
(3) 基準データの取得時と速度が違っても、自己位置推定が可能である。
(4) 複数の高さ情報を用いる事で安定した自己位置推定が可能である。
(5) ＧＰＳやエンコーダが不要になる。
(6) ＧＰＳやエンコーダでは、上り線と下り線に誤って進入しても，検知が不能であるが、本発明は上り線下り線の架線が異なる高さを持つ事からこれらの検知が可能である。
【実施例７】
【００９４】
(7) 基本的な考え方（実施例７）
本発明の目的は、測距センサを用いて偏位、高さ（これらを架線情報と総称する）を抽出し、あらかじめ用意しておいた基準架線情報と計測架線情報を連続ＤＰマッチングを利用して比較することで電車の自己位置を推定できる自己位置推定装置を提供することである。
【００９５】
実施例５，６との違いは架線の偏位、高さを独立ではなく、複数用いる点、つまり、架線の偏位及び高さを併用する点にある。複数の情報を併用することで，１つの情報しか用いなかった場合よりも自己位置推定精度が向上すると考えられる。
【００９６】
本実施例の具体的な装置構成例を図１３に示す実施例４と同様である。
そのため、本実施例に係る電車の自己位置推定装置は、図１３に示す通り、基準情報データ入力部１３、計測情報データ入力部２３、記憶部３３、連続ＤＰマッチング部４３、自己位置推定部５３、より構成する。
基準情報データ入力部１３では、架線の特徴的な変化について事前に撮影・解析した基準となる架線情報（基準架線データ）と絶対位置情報を入力し、記憶部３３に保管する。
【００９７】
計測情報データ入力部２３では、現在位置において計測された架線の架線情報とそこから数ライン前までの架線情報（計測架線データ）を入力し、記憶部３３に保管する。
記憶部３３では、基準架線データ及び計測架線データよりなる架線情報、絶対位置情報、マッチング結果情報などをデータベースとして保管する。
【００９８】
連続ＤＰマッチング部４３では、基準情報データと計測情報データを用い、伸縮マッチングを行い、計測情報データが基準情報データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する、即ち、連続ＤＰマッチングを行う。算出した連続ＤＰマッチング結果（マッチング位置データ）は、記憶部３３に出力され、保管される。
自己位置推定部５３は、連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する。
【００９９】
本実施例のフローチャートは図１２に示す実施例４と同様である。
先ず、事前に撮影・解析した基準となる架線情報（基準架線データ）を基準架線データ入力部１３に入力する（ステップＶ１）。基準架線データ入力部１３には絶対位置情報も同様に入力する。
次に、現在位置において計測された架線の架線情報とそこから数ライン前までの架線情報（計測架線データ）を計測架線データ入力部２３に入力する（ステップＶ２）。
【０１００】
引き続き、基準架線データと計測架線データを用い、連続ＤＰマッチング部４３により、伸縮マッチングを行い、計測架線データが基準架線データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する（ステップＶ３）。
そして、連続ＤＰマッチング部４３による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、自己位置推定部５３により電車の自己位置を推定する（ステップＶ４）。
更に、架線の撮影（架線の計測）が終了するまで、ステップＶ２からステップＶ４までを繰り返す（ステップＶ５）。
【０１０１】
このように説明したように、実施例７によれば、以下の効果を奏する。
(1) 電車の自己位置が高精度で分かる。
(2) 電車の自己位置が高頻度で分かる。
(3) 基準データの取得時と速度が違っても、自己位置推定が可能である。
(4) 複数の架線情報を用いる事で安定した自己位置推定が可能である。
(5) ＧＰＳやエンコーダが不要になる。
(6) ＧＰＳやエンコーダでは、上り線と下り線に誤って進入しても，検知が不能であるが、本発明は上り線下り線の架線が異なる情報を持つ事からこれらの検知が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
本発明は、連続ＤＰマッチングによる電車の自己位置推定装置として広く産業上利用可能なものである。
【符号の説明】
【０１０３】
１０  基準偏位データ入力部
１１  基準高さデータ入力部
１２  基準摩耗幅データ入力部
１３  基準架線データ入力部
２０  計測偏位データ入力部
２１  計測高さデータ入力部
２２  計測摩耗幅データ入力部
２３  計測架線データ入力部
３０，３１，３２，３３  記憶部
４０，４１，４２，４３  連続ＤＰマッチング部
５０，５１，５２，５３  自己位置推定部
【図１】
2015093532.tif 000005
【図２】
2015093532.tif 000006
【図３】
2015093532.tif 000007
【図４】
2015093532.tif 000008
【図５】
2015093532.tif 000009
【図６】
2015093532.tif 000010
【図７】
2015093532.tif 000011
【図８】
2015093532.tif 000012
【図９】
2015093532.tif 000013
【図１０】
2015093532.tif 000014
【図１１】
2015093532.tif 000015
【図１２】
2015093532.tif 000016
【図１３】
2015093532.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成26年11月10日(2014.11.10)
【手続補正１】
【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】
走行する電車上の架線の特徴的な変化について予め時系列的に取得された基準となる架線データ（以下、基準架線データという）と現在位置での前記架線について時系列的に計測された架線データ（以下、計測架線データという）とを連続ＤＰマッチングを利用して比較することにより、前記電車の自己位置を推定する自己位置推定装置において、
前記基準架線データを入力する基準架線データ入力部と、
前記基準架線データ入力部により入力された前記基準架線データをデータベースとして保管する記憶部と、
前記計測架線データを入力する計測架線データ入力部と、
前記基準架線データ入力部により入力され前記記憶部にデータベースとして保管された前記基準架線データと前記計測架線データ入力部により入力された前記計測架線データとに対して、伸縮マッチングを行い、前記計測情報データが前記基準情報データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出する連続ＤＰマッチング部と、
前記連続ＤＰマッチング部による連続ＤＰマッチング結果と絶対位置情報を用いて、電車の自己位置を推定する自己位置推定部と、
を備えることを特徴とする電車の自己位置推定装置。
【請求項２】
前記架線データとして、前記架線の偏位、前記架線の高さ、前記架線の摩耗幅を単独又は２つ若しくは３つの組み合わせを使用することを特徴とする請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項３】
前記架線データは、画像処理して取得されることを特徴する請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項４】
前記架線データは、前記電車上に設置された測距センサにより取得されることを特徴する請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項５】
前記計測架線データは、現在位置の前後複数個所の時系列的データであることを特徴とする請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項６】
前記計測架線データを取得する際の前記電車の速度は、前記基準架線データを取得する際の前記電車の速度と異なることを特徴とする請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【請求項７】
前記連続ＤＰマッチング部は、前記基準架線データに対応するモデル点と前記計測架線データに対応する入力点とのユークリッド距離の２乗値を総和した値の最小値を求めることにより、前記計測情報データが前記基準情報データ系列の中のどの位置と最も一致するか算出すること特徴とする請求項１記載の電車の自己位置推定装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
上記課題を解決する本発明の請求項６に係る電車の自己位置推定装置は、請求項１において、前記計測架線データを取得する際の前記電車の速度は、前記基準架線データを取得する際の前記電車の速度と異なることを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2015093532.tif 000018