(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
軌道に沿って走行する車両に搭載され、前記車両から、第１距離から第１距離よりも遠い第２距離までの範囲を撮影して画像情報を得る近距離撮影部と、
前記車両に搭載され、前記車両から、前記第１距離と前記第２距離との間の第３距離から前記第２距離よりも遠い第４距離までの範囲を撮影して画像情報を得る遠距離撮影部と、
前記車両に搭載され、前記車両から、前記第１距離と前記第３距離との間の第５距離から前記第３距離と前記第２距離との間の第６距離までの範囲へレーザを照射するレーザレーダと、
前記近距離撮影部及び前記遠距離撮影部からの前記画像情報と前記レーザレーダからの情報とに基づき支障物が建築限界内に存在するか否かを判定し、支障物がある場合には支障物検知情報を出力する支障物検知部と、
を備え、
前記支障物検知部は、
前記車両の現在位置を検出する位置情報検出部と、
前記位置情報検出部からの位置情報とレールの勾配、曲率半径を含む軌道情報と建築限界の範囲とマスク情報と監視指令距離と監視可能距離とに基づき前記第１距離と前記第２距離との間に前記近距離撮影部用の第１判断ラインを設定し、物体が前記第１判断ラインを交差したかどうかを判定し、前記物体が前記第１判断ラインを交差した場合には前記物体を前記支障物と判定する支障物判定部と、
前記支障物判定部により前記物体が支障物と判定された後、判定された支障物を無効にする確認ボタンと、
を備えることを特徴とする支障物検知システム。
【請求項２】
前記支障物判定部は、前記位置情報と前記軌道情報と前記建築限界の範囲とに基づき前記第３距離と前記第４距離との間に前記遠距離撮影部用の第２判断ラインを設定し、物体が前記第２判断ラインを交差したかどうかを判定し、前記物体が前記第２判断ラインを交差した場合には前記物体を前記支障物と判定することを特徴とする請求項１記載の支障物検知システム。
【請求項３】
前記支障物判定部は、前記近距離撮影部及び前記遠距離撮影部からの画像情報と前記レーザレーダからの情報との時系列的な検出情報と車輪のカウンタ情報と前記軌道情報とに基づき前記支障物の運動の状態量を推定する状態推定器と、
前記状態推定器により推定された前記支障物に関する各種の判定を行う判定部と、
を備えることを特徴とする請求項２記載の支障物検知システム。
【請求項４】
前記近距離撮影部及び前記遠距離撮影部からの前記画像情報に対してエッジ領域検出処理を行うことにより軌道を検出する軌道検出部と、
前記軌道検出部で検出された軌道を含む所定領域に対して閾値により動的２値化処理を行うことにより物体を検出し検出された物体を支障物候補として前記支障物検知部に出力する物体検出部と、
を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項記載の支障物検知システム。
【請求項５】
軌道の勾配、曲率半径を含む軌道情報に基づき軌道の中心を算出し、軌道の２次元座標を３次元座標に変換し、３次元座標での軌道の中心情報を前記支障物検知部に出力する変換演算部を備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載の支障物検知システム。
【請求項６】
前記車両の前位及び後位のそれぞれに前記近距離撮影部と前記遠距離撮影部と前記レーザレーダとを設け、
前位及び後位のそれぞれの前記近距離撮影部と前記遠距離撮影部と前記レーザレーダとが正常かどうかを診断する診断部を備え、
前記支障物検知部は、前記前位の前記近距離撮影部と前記遠距離撮影部と前記レーザレーダ又は前記後位の前記近距離撮影部と前記遠距離撮影部と前記レーザレーダが前記診断部により正常であると判定された場合には、支障物検知を行うことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載の支障物検知システム。  
【請求項７】
前記近距離撮影部及び前記遠距離撮影部からの画像情報と前記レーザレーダからの情報と軌道検知と支障物検知の状況及び前記判断エリアを表示する表示部を備えることを特徴とする請求項２乃至６のいずれか１項記載の支障物検知システム。
【請求項８】
前記表示部に表示された内容を記録する記録部を備えることを特徴とする請求項７記載の支障物検知システム。
【請求項９】
前記支障物を検知した時の画像情報を監視装置に送信する送信部を備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項記載の支障物検知システム。
【請求項１０】
軌道に沿って走行する鉄道車両であって、
前記車両から、第１距離から第１距離よりも遠い第２距離までの範囲を撮影して画像情報を得る近距離撮影部と、
前記車両から、前記第１距離と前記第２距離との間の第３距離から前記第２距離よりも遠い第４距離までの範囲を撮影して画像情報を得る遠距離撮影部と、
前記車両から、前記第１距離と前記第３距離との間の第５距離から前記第３距離と前記第２距離との間の第６距離までの範囲へレーザを照射するレーザレーダと、
前記近距離撮影部及び前記遠距離撮影部からの前記画像情報と前記レーザレーダからの情報とに基づき支障物が建築限界内に存在するか否かを判定し、支障物がある場合には支障物検知情報を出力する支障物検知部と、
を備え、
前記支障物検知部は、
前記車両の現在位置を検出する位置情報検出部と、
前記位置情報検出部からの位置情報とレールの勾配、曲率半径を含む軌道情報と建築限界の範囲とマスク情報と監視指令距離と監視可能距離とに基づき前記第１距離と前記第２距離との間に第１判断ラインを設定し、物体が前記第１判断ラインを交差したかどうかを判定し、前記物体が前記第１判断ラインを交差した場合には前記物体を前記支障物と判定する支障物判定部と、
前記支障物判定部により前記物体が支障物と判定された後、判定された支障物を無効にする確認ボタンと、
を備えることを特徴とする鉄道車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、軌道走行用車両の走行に先立ち安全運転を図るために走行経路内の支障物を検知する支障物検知システムおよび鉄道車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
軌道走行車両は、地上に敷設した軌道（レール）を走行させる車両であり、軌道内に支障物があると、車両の破損や脱線等を招く。このため、車両の走行開始前に走行し、レールの異常の有無を自動走行にて確認し、建築限界内に支障物があった場合には車両を自動停止させる支障物検知システムが知られている。
【０００３】
特許文献１に記載された支障物検知システムは、車両を自走させつつ、車両に設けた撮像部により走行方向前方を撮像し、得られた画像情報から画像処理部により建築限界内に支障物が存在するか否かを画像データ上で調べ、支障物がある場合には支障物検知情報を出力して車両を停止させている。
【０００４】
なお、従来のこの種の技術として、例えば、特許文献２，３が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３４４８０８８号公報
【特許文献２】特開平７−１０００３号公報
【特許文献３】特開平５−１２６９５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の支障物検知システムでは、１つの撮像部を用いてサーチライトの照射方向を切り替えることで、１００ｍ、２００ｍ、４００ｍのいずれかのエリアをスポット的に監視していた。このため、サーチライトの照射方向の切り替え操作が大変であった。
【０００７】
また、カメラなどの撮像部を用いて全ての画像を処理するため、天候や日照の影響を受けやすくなり、画像データが不正確な値となっていた。
【０００８】
本発明の課題は、サーチライトの照射方向の切り替え操作を行うことなく、天候や日照の影響を受けずに正確な値の画像データが得られる支障物検知システムおよび鉄道車両を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、軌道に沿って走行する車両に搭載され、前記車両から、第１距離から第１距離よりも遠い第２距離までの範囲を撮影して画像情報を得る近距離撮影部と、前記車両に搭載され、前記車両から、前記第１距離と前記第２距離との間の第３距離から前記第２距離よりも遠い第４距離までの範囲を撮影して画像情報を得る遠距離撮影部と、前記車両に搭載され、前記車両から、前記第１距離と前記第３距離との間の第５距離から前記第３距離と前記第２距離との間の第６距離までの範囲へレーザを照射するレーザレーダと、前記近距離撮影部及び前記遠距離撮影部からの前記画像情報と前記レーザレーダからの情報とに基づき支障物が建築限界内に存在するか否かを判定し、支障物がある場合には支障物検知情報を出力する支障物検知部とを備え、前記支障物検知部は、前記車両の現在位置を検出する位置情報検出部と、前記位置情報検出部からの位置情報とレールの勾配、曲率半径を含む軌道情報と建築限界の範囲とマスク情報と監視指令距離と監視可能距離とに基づき前記第１距離と前記第２距離との間に前記近距離撮影部用の第１判断ラインを設定し、物体が前記第１判断ラインを交差したかどうかを判定し、前記物体が前記第１判断ラインを交差した場合には前記物体を前記支障物と判定する支障物判定部と、前記支障物判定部により前記物体が支障物と判定された後、判定された支障物を無効にする確認ボタンとを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、近距離撮影部と遠距離撮影部とレーザレーダとを用いて、支障物が建築限界内に存在するか否かを判定したので、サーチライトの照射方向の切り替え操作を行うことなく、レーザレーダにより天候や日照の影響を受けずに正確な値の画像データが得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態の支障物検知システムの構成ブロック図である。
【図２】実施の形態の支障物検知システムに有する近距離カメラ、遠距離カメラ及び３次元レーザレーダの車両への搭載位置を示す図である。
【図３】実施の形態の支障物検知システムの近距離カメラ、遠距離カメラ及び３次元レーザレーダの撮影範囲を示す図である。
【図４】実施の形態の支障物検知システムの軌道検出部の処理を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態の支障物検知システムの物体検出部の処理を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態の支障物検知システムの統合部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図７】実施の形態の支障物検知システムの統合部に有する状態推定器の処理を示すフローチャートである。
【図８】実施の形態の支障物検知システムにおいて支障物が判断ラインを支障する様子を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態の支障物検知システムおよび鉄道車両について図面を参照して詳細に説明する。
【００１３】
図１に示す支障物検知システムは、近距離撮影部１１、遠距離撮影部１２、３次元レーザレーダ（レーザレーダ）１３、カウンタ処理部１４、変換演算部１５、画像処理部１６、マスク処理部１７、統合処理部１８、運転支援システム１９、パラレル・入出力部（Ｐ・Ｉ／Ｏ）２０、モニタ表示部２１、カメラスイッチャ２２、ビデオレコーダ２３、メール送信部２４を備えている。
【００１４】
近距離カメラ１１は、本発明の近距離撮影部に対応し、図２に示すように、軌道に沿って走行する車両１に搭載され、図３に示すように、車両１から、第1距離（例えば７０ｍ）から第1距離よりも遠い第２距離（例えば２５０ｍ）までの範囲を撮影して画像情報を得る。近距離カメラ１１は、例えば、３３ｍｓ周期で画像を取り込み、カメラスイッチャ２２及び取込処理部を介して画像処理部１６に出力する。
【００１５】
なお、図２に示す接触バー２は、車両１の外枠に取り付けられ、この接触バー２の横方向の存在範囲が建築限界内Ｌ１の横方向の範囲である。
【００１６】
遠距離カメラ１２は、本発明の遠距離撮影部に対応し、図２に示すように、車両に搭載され、車両１から、第１距離（例えば７０ｍ）と第２距離（例えば２５０ｍ）との間の第３距離（例えば２００ｍ）から第２距離（例えば２５０ｍ）よりも遠い第４距離（例えば４５０ｍ）までの範囲を撮影して画像情報を得る。遠距離カメラ１２は、例えば、３３ｍｓ周期で画像を取り込み、カメラスイッチャ２２及び取込処理部を介して画像処理部１６に出力する。
【００１７】
３次元レーザレーダ（レーザレーダ、図１における３ＤＬＲ）１３は、車両１に搭載され、車両１から、第１距離（例えば７０ｍ）と第３距離（例えば２００ｍ）との間の第５距離（例えば１８０ｍ）から第３距離（例えば２００ｍ）と第２距離（例えば２５０ｍ）との間の第６距離（例えば２２０ｍ）までの範囲へレーザを照射する。３次元レーザレーダ１３は、例えば、１００ｍｓ周期で情報を取り込み、得られた情報を取込処理部を介して統合部１８１に出力する。
【００１８】
遠距離カメラ１２が最初にレール上の支障物を検出し、車両１が支障物に近づくと、遠距離カメラ１２と３次元レーザレーダ１３が支障物を検出し、さらに車両１が支障物に近づくと、３次元レーザレーダ１３と近距離カメラ１１が支障物を検出し、最近傍では、近距離カメラ１１が支障物を検出する。
【００１９】
なお、近距離カメラ１１、遠距離カメラ１２及び３次元レーザレーダ１３は、図３に示すように、車両１の前位、後位のそれぞれに設けられている。
【００２０】
カウンタ処理部１４は、地上子からの地上子信号と、車両１の車輪のエンコーダからのカウンタパルスをカウントして車速データを取得するとともに、車上子からの車上子パルスをカウントしてキロ程（基準点からの距離）信号を取得し、得られた車速データとキロ程信号を変換演算部１５に出力する。
【００２１】
変換演算部１５は、地上子からの地上子信号と、レールの勾配及びレールの曲率半径Ｒを含む軌道情報と、カウンタ処理部１４からの車速データとキロ程信号とを入力する。変換演算部１５は、本発明の位置情報検出部を構成し、地上子からの地上子信号と車速データとキロ程信号とに基づき車両の現在位置（距離）を算出し、算出された距離情報を画像処理部１６及び統合部１８１に出力する。
【００２２】
変換演算部１５は、レールの勾配、曲率半径Ｒを含む軌道情報に基づきレールの中心を算出し、画像座標における２次元座標とレール座標における３次元座標の両方でレール中心の情報を表現し、レールの中心情報を画像処理部１６及び統合部１８１に出力する。また、変換演算部１５は、カメラの設置高さ・横方向のオフセット・設置角度、レンズの焦点位置に基づき３次元座標をレール座標（２次元座標）に変換する。
【００２３】
画像処理部１６は、近距離カメラ１１、遠距離カメラ１２からの画像情報に対して処理を施すもので、軌道検出部１６１ａ，１６１ｂ、物体検出部１６２ａ，１６２ｂを有している。
【００２４】
マスク処理部１７は、距離情報、車両の進行方向及び走行中の路線に応じた情報（例えば、車両の進行方向に対して前位か後位か、東京に対して上り方向のレールか下り方向のレールか等）を統合部１８１に出力する。
【００２５】
（軌道検出処理）
軌道検出部１６１ａは、変換演算部１５からのレールの中心情報に基づき、近距離カメラ１１で撮影された画像の画像領域を決定し、決定された画像領域において、輝度の変化が小さい場合でもエッジ領域を検出できるDoG(Difference of Gaussian)フィルタを用いてレールを検出し、レール情報を物体検出部１６２ａに出力する。
【００２６】
軌道検出部１６１ｂは、変換演算部１５からのレールの中心情報に基づき、遠距離カメラ１２で撮影された画像の画像領域を決定し、決定された画像領域において、DoG(Difference of Gaussian)フィルタを用いてレールを検出し、レール情報を物体検出部１６２ｂに出力する。
【００２７】
図４に示すフローチャートを参照しながら、軌道検出部１６１ａ，１６１ｂの詳細な処理を説明する。まず、前処理としてグレイスケール化を行う（ステップＳ１１）。
【００２８】
次に、カメラ１１，１２からの入力画像から、処理範囲を設定する（ステップＳ１２）。近距離カメラ１１の場合には、１００ｍ、２００ｍ（判断ラインに対応）を含む範囲で矩形領域を設定する。遠距離カメラ１２の場合には、２００ｍ、４００ｍ（判断ラインに対応）を含む範囲で矩形領域を設定する。
【００２９】
次に、エッジ抽出処理を行う（ステップＳ１３）。エッジ抽出処理は、エッジ抽出フィルタと２値化処理との２つの処理からなる。エッジ抽出フィルタとしては、DoG(Difference of Gaussian)フィルタを用いて処理範囲内でエッジを抽出する。
【００３０】
次に、濃淡からなるエッジ抽出処理画像に対して閾値により２値化処理を行うことによりレールのみを抽出する。
【００３１】
次に、抽出されたレールに対して特徴量の判別が行われる（ステップＳ１４）。以下の３つの特徴により、レールの抽出領域を絞る。第１の特徴では、外包矩形の高さ、即ち、処理範囲矩形の高さの何割を占めるか判別する。第２の特徴では、楕円近似した時の長径の角度、即ち、レール角度はほぼＹ軸方向を向いていると仮定し、楕円の長径が、Ｘ軸を基準に±９０度付近に収まっているかを判別する。第３の特徴では、レール領域は、ほぼ縦長楕円で近似される。真円度を測り、縦長形状になっているかを判別する。
【００３２】
次に、レールの中心点を計算する（ステップＳ１５）。抽出されたレール領域から、以下の処理によりレールの中心点のＸ座標を求める。なお、レールの中心点のＹ座標は事前に得られる軌道情報を採用する。
【００３３】
まず、事前に得られる軌道情報のＸ座標を仮平中心点として、レール領域を左右に振り分ける。左レール領域と右レール領域のそれぞれにおいて、各物体領域の重心値のＸ座標平均値を算出する。最後に、左レール領域のＸ座標平均値と右レール領域のＸ座標平均値とを加算して２で除算した結果を最終的な中心点Ｘ座標とする。
【００３４】
中心点Ｘ座標は、レールの中心であり、車両の振動によりカメラの視野が変動する影響を防ぐために求められる。レールの中心を求めて検出領域を補正する。
【００３５】
次に、処理フレーム数が２フレーム以上かどうかを判定し（ステップＳ１６）、処理フレーム数が２フレーム以上である場合には、過去フレームを用いた中心点を再計算する（ステップＳ１７）。例えば、レール検出に失敗したフレームがあった場合、レールの中心点が大きくずれることがある。このため、対処方法として、過去フレームで平均をとった値をレールの中心値としていく。過去フレーム数はパラメータファイルにより設定する。
【００３６】
なお、振動による画像のブレがあるときには、軌道検出部１６１ａ，１６１ｂによるレールの中心点が用いられる。また、画像が安定しているときには、変換演算部１５によるレールの中心情報が用いられる。
【００３７】
（物体検出処理）
物体検出部１６２ａは、軌道検出部１６１ａで検出された軌道を含む領域に対して閾値により動的２値化処理を行うことにより物体を検出して物体検出情報を統合部１８１に出力する。物体検出部１６２ｂは、軌道検出部１６１ｂで検出された軌道を含む領域に対して閾値により動的２値化処理を行うことにより物体を検出して物体検出情報を統合部１８１に出力する。
【００３８】
図５に示すフローチャートを参照しながら、物体検出部１６２ａ，１６２ｂの詳細な処理を説明する。まず、レール検出により求められたレール中心点に基づき、物体の台形からなる検出領域を設定する（ステップＳ２１）。
【００３９】
次に、設定された検出領域に対して動的閾値による２値化処理を行う（ステップＳ２２）。具体的には、設定された検出領域に対して、画像の平滑化処理を行い、得られた平滑化画像と元画像との差分画像を求め、この差分画像に対して２値化処理を行う。この処理により、局所的に異なる閾値を用いた２値化処理が可能となる。
【００４０】
次に、オープニング処理が行われる（ステップＳ２３）。即ち、２値化処理された画像に対して、収縮と膨張処理を行うことにより、孤立点の除去が行われる。
【００４１】
次に、得られた画像に対して、ラベリング処理が行われる（ステップＳ２４）。即ち、ラベル付を行い、連結物体の区別及びピクセル面積の小さい小物体が除去される。
【００４２】
次に、連結物体及び小物体が除去された各領域において、面積（物体領域内のピクセル数）と、明るさ（物体領域内の輝度平均値）との特徴量が計算される（ステップＳ２５）。
【００４３】
次に、検出物体のピクセル面積が第１の閾値以上かどうかを判定し、検出物体の輝度平均値が第２の閾値以上かどうかを判定することにより、支障物を検出する（ステップＳ２６）。第１の閾値、第２の閾値は、見つけたい支障物の要求仕様に合わせて決定される。
【００４４】
さらに、検出物体の明るさと面積（大きさ）によって決定されるカメラの尤度を計算する（ステップＳ２７）。例えば、この尤度は明るいときは１であり、暗いときは０である。尤度が小さいときは物体である確率が小さく、尤度が大きいときは物体である確率が大きい。
【００４５】
統合処理部１８は、統合部１８１と、システム処理部１８２とから構成される。統合部１８１は、本発明の支障物検知部に対応し、近距離カメラ１１及び遠距離カメラ１２からの３次元座標での軌道情報及び物体情報と３次元レーザレーダ１３からの情報と変換演算部１５からの３次元座標でのレールの中心情報を統合するとともに、これらの情報に基づき支障物が建築限界内Ｌ１に存在するか否かを判定し、支障物がある場合には支障物検知情報を出力する。
【００４６】
具体的には、統合部１８１には、近距離カメラ１１及び遠距離カメラ１２から、支障物が複数検出された時の番号、センサＩＤ（遠距離＝０／近距離＝１）、観測時間、画像自体へのアドレス、画像座標系での支障物（ｘ，ｙ）の位置、車両座標系での支障物（ｘ，ｙ）の位置、カメラの尤度、画像座標系での（ｘ，ｙ）方向ブレ量、画像座標系での１００ｍ先のレール中心（ｘ，ｙ）位置、１００ｍ先のレールの検出率、画像座標系での２００ｍ先のレール中心（ｘ，ｙ）位置、２００ｍ先のレールの検出率、画像座標系での４００ｍ先のレール中心（ｘ，ｙ）位置、４００ｍ先のレールの検出率等の情報が入力される。
【００４７】
また、統合部１８１には、３次元レーザレーダ１３（３ＤＬＲ）から、支障物が複数検出された時の番号、センサＩＤ（３ＤＬＲ＝２）、観測時間、３ＤＬＲのポイントクラウドへのアドレス、車両座標系での支障物（ｘ，ｙ）の位置、車両座標系での支障物（ｘ，ｙ）方向速度、３ＤＬＲの尤度、支障物の幅と高さ等の情報が入力される。
【００４８】
また、統合部１８１には、自車位置の状態量として、観測時間、車輪エンコーダから車両位置、車輪エンコーダから車両速度、ポストのＩＤ、キロ程（絶対位置）等の情報が入力される。
【００４９】
また、統合部１８１は、支障物判定部を構成し、レールの勾配、レールの曲率半径Ｒを含む軌道情報と車両の位置情報と建築限界内Ｌ１の範囲とマスク情報と監視指令距離と監視可能距離などに基づき、車両１から第１距離（例えば７０ｍ）と第２距離（例えば２５０ｍ）との間に判断ライン（１００ｍ、２００ｍ）を設定し、物体検出部１６２ａで検出された物体が近距離カメラ用の判断ライン（１００ｍ、２００ｍ）を交差するかどうかを判定し、物体が判断ラインを交差した場合には、その物体を支障物と判断する。判断ラインは、本発明の判断エリアに対応する。
【００５０】
また、統合部１８１は、距離、車両の進行方向及び走行中の路線に応じたマスク処理部１７から得たマスク情報を用いて、画像処理部１６およびレーザレーザ１３により得られる検出結果を無効化するマスク処理を行う。
【００５１】
統合部１８１は、軌道情報と車両の位置情報と建築限界内Ｌ１の範囲とに基づき、車両１から第３距離（例えば２００ｍ）と第４距離（例えば４５０ｍ）との間に判断ライン（４００ｍ）を設定し、物体検出部１６２ｂで検出された物体が遠距離カメラ用の判断ライン（４００ｍ）を交差するかどうかを判定し、物体が判断ラインを交差した場合には、その物体を支障物と判断する。さらに、統合部１８１は、支障物判定部により前記物体が支障物と判定された後、判定された支障物を無効にする確認ボタンを備える。
【００５２】
統合部は、図６に示すように、状態推定器１８１１、交差判定部（判定部）１８１２、などを有する。状態推定器１８１１は、画像処理部１６からの近距離カメラ１１及び遠距離カメラ１２の画像情報と前記レーザレーダ１３からの情報との時系列的な検出情報と車輪のカウンタ情報と演算変換部１５からの軌道情報とに基づき支障物の運動の状態量を推定する。支障物の運動の状態量を推定には、例えば、カルマンフィルタが用いられる。カルマンフィルタは、離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する物体の位置と速度を推定する。
【００５３】
図７を参照しながら、状態推定器１８１１の処理を説明する。まず、一連の処理に必要な数値の初期化などを行う（ステップＳ３１）。
【００５４】
次に、ループ開始処理（ステップＳ３２）を行う。これは、時々刻々変化する支障物の状態量を新しく計算するまえに保管しておく、現在時刻を取得するなどの作業である。
【００５５】
その後、画像処理部１６と３次元レーザレーダ１３とからデータを受信する（ステップＳ３３）。この時に、機器の接続形式や通信／処理負荷などにより通信遅延が発生するため、受信したデータを時系列に並べ替える作業や、カウンタ処理部１４からの自車位置情報に基づき距離を車両からの相対位置に変換するなどの前処理を行う（ステップＳ３４）。
【００５６】
さらに、時間を更新する（ステップＳ３５）。即ち、時間の経過とともに、車両が前方に進むので、相対的には物体の位置が車両に近づくことになる。このため、次式を用いてその時刻における物体の状態量と分散共分散の値に更新する。ただし、xは状態量、uは入力、fは状態方程式、Pは分散共分散行列、Qはプロセスノイズ、kは時間、時間更新したxとPを−（バー）で表示している。
【００５７】
0006464673.tif 000002
このとき、遠い物体と近い物体ではセンサの特性により見え方が異なるために、計測地点により誤差の大きさが異なる。そのため、Ｐの初期値やＱ（さらに後述のＲ）は、センサの分解能を考慮し、計測地点に合わせて値を再計算する（図６の計測誤差計算ブロック）。
【００５８】
次に合致判定が行われる（ステップＳ３６）。即ち、画像処理部１６で処理された画像処理の結果やレーザレーダ処理部で処理された結果に対して、時間更新されて推定された状態にある物体のどれが合致するかを判定する。判定にはカイ二乗検定や尤度判定などの方法を用いて行われ、検定結果の値の小さいほうもしくは大きいほうから順に合致される。この際には、ある閾値より大きい（もしくは小さい）検定結果の場合には、観測結果と支障物を合致させないようにする方法も用いられる。
【００５９】
例えば、マハラノビス距離を用いた検定の場合には、以下のような方法が用いられる。ある支障物の観測量zと既知の支障物の状態量を観測状態空間に射影した量h(\bar{x})の差（観測残差）をμで表すとする。
【００６０】
0006464673.tif 000003
ただし、hは観測方程式である。このとき、観測残差に対する分散共分散行列Skは、以下の式で求められる。ただし、Rは観測ノイズである。
【００６１】
0006464673.tif 000004
このとき、カメラで撮影された画像から検出された支障物の位置を、観測状態空間へ変換するための変換を画角や焦点距離などを踏まえて変換を行う（図６の画像座標⇔距離変換ブロック）。
【００６２】
分散共分散行列Skを用いて観測残差μ空間を線形変換することで、マハラノビス距離Lは全て、または任意の条件に合致する観測量と既知の支障物間において以下の式で計算され、この値の小さな組み合わせ（線形変換された空間における二つの状態の近いほう）から合致する観測支障物と既知支障物とみなす。
【００６３】
0006464673.tif 000005
ただし、ここの閾値Ｌについては、限定的な環境では一定値を与えることも可能であり、場合によっては、距離による誤差を考慮して、Ｐ，Ｑ，Ｒと同様に距離の関数となるように計測誤差計算ブロックを用いて定める。
【００６４】
その後、事後更新（ステップＳ３７）では、マッチングの結果を利用して推定情報を更新する。まず、観測残差や分散共分散行列Sなどの情報化から計測結果を使って支障物の状態量を更新する重みを求める。これは例えば、最適カルマンゲインKなどとして求める。
【００６５】
0006464673.tif 000006
Kと観測値zを使って現在時刻の推定へと更新し、ここで得られたxとPが次の時刻の推定された状態量と分散となる。ただし、Hは非線形関数hを一次近似して線形化した係数行列である。
【００６６】
0006464673.tif 000007
トラッキング結果に対して有用性を高めるために後処理（ステップＳ３８）を行う。即ち、まずは予め読み込んでおいたマスクテーブルと照らしあわせて、不要な支障物をトラッキングしつつもキャンセル物体であるような属性を付与するマスク処理を行う（図６のマスク処理ブロック）。
【００６７】
処理範囲外に到達したら削除する。例えば、支障物が車両を通り過ぎた場合には、それ以降は検出されることが物理的にないため、メモリ上から削除する。
【００６８】
規定の要素数より支障物数が多い場合には、計算不可を減少させるために、検出率の小さい方、または大きい方から規定の要素数になるまで削除する。例えば検出率は、尤度や検出確率、検出頻度などである。
【００６９】
交差判定部１８１２は、状態推定器１８１１により推定された支障物と判断ラインとの交差を判定する。図８に示す例では、レールＲが表示され、判断ラインＬ（幅が３４００ｍｍ）を車両から４００ｍ前方に設定して緑色で表示している。また、建築限界（画像処理範囲）において、車両が前方に進むにつれて支障物Ａ１がＡ２、設備Ｂ１がＢ２と判断ラインＬに近づいていく。さらに、建築限界範囲より広い範囲で支障物を検知する領域としてとらえ、その領域内外に存在するかの判定を行う（図６の検知エリア判定）。この判定には、例えば、ホモグラフィ行列を用いた射影変換を用いることで容易に計算が行える。
【００７０】
そして、推定された支障物Ａ３が判断ラインＬを支障すると、警報を出力する。即ち、推定された支障物Ａ３を支障物と判定することができる。一方、設備Ｂ３は判断ラインＬを支障しないため、支障物ではなく、警報は出力されない。警報は、Ｐ・Ｉ／Ｏ２０による出力に加えて、例えば判断ラインの色の緑から赤への変化、画像上の支障物に重畳表示した枠線情報、Ｐ・Ｉ／Ｏ２０による出力などが考えられる。また、音を出せる機材を用いることで音声による警告への拡張も考えられる。
【００７１】
そして、支障物を検知してから、３０秒後に支障物検出情報として、検知した前後の１０枚の画像を車両側に送信する。車両側に支障物検出情報を送信後、３０秒以内に確認ボタンが押されなかった場合、画像出力を行う。しかし，運転士側から現在トラッキング中の対象は支障物ではないことを判断する確認ボタン入力が３０秒以内にあった際には，トラッキングを継続しつつも同じくキャンセル物体の属性を付与する．これによりその支障物については、送信がキャンセルされる。従って、画像処理により支障物が誤って検知された場合でも、確認ボタンにより支障物を無効化することができる。
【００７２】
最後に，結果をシステム処理部１８２へ支障物の尤度がある値より大きい物を送信する（ステップＳ３９）。 
【００７３】
システム処理部１８２は、統合部１８１から画像上推定支障物位置（ｘ，ｙ）、属性（支障物候補＝青：０、支障物＝赤：１、キャンセル物体＝白：−１）、画像座標系での１００ｍ先のレール中心（ｘ，ｙ）位置、画像座標系での２００ｍ先のレール中心（ｘ，ｙ）位置、画像座標系での４００ｍ先のレール中心（ｘ，ｙ）位置等の情報を入力する。
【００７４】
運転支援システム１９は、ＧＰＳアンテナからのＧＰＳ信号と地上子アンテナからの地上子信号とロータリエンコーダからの車速データに基づき、車両の現在位置を計算し、車両の現在位置情報をシステム処理部１５２に出力する。
【００７５】
モニタ表示部２１は、運転支援システム１９の状態やシステム処理部１８２からの情報を表示する。モニタ表示部２１は、近距離カメラ１１及び遠距離カメラ１２からの画像情報と３次元レーザレーダ１３からの情報と軌道の検知状況と支障物の検知の状況及び判断ラインＬ１を表示する。
【００７６】
カメラスイッチャ２２は、前位に配置された近距離カメラ１１、遠距離カメラ１２、３次元レーザレーダ１３と、後位に配置された近距離カメラ１１、遠距離カメラ１２、３次元レーザレーダ１３とを切り替えて動作させる。また、システム処理部から出力されたスイッチャ制御信号を受信する。
【００７７】
ビデオレコーダ２３は、モニタ表示部２１に表示された内容を記録する。
【００７８】
メール送信部２４は、システム処理部１８２で処理された支障物検知情報等を車両側に送信する。Ｐ・Ｉ／Ｏ２０は、車両からの動作指令、１００ｍ、２００ｍ、４００ｍのいずれの判断ラインと支障物との交差を行うかの監視指令、確認ボタンの入力信号をシステム処理部１８２へ入力し、システム処理部１８２からの物体の存在情報を車両側に出力する。
【００７９】
このように実施の形態の支障物検知システムによれば、近距離カメラ１１と遠距離カメラ１２と３次元レーザレーダ１３とを用いて、支障物が建築限界内に存在するか否かを判定したので、サーチライトの照射方向の切り替え操作を行うことなく、レーザレーダにより天候や日照の影響を受けずに正確な値の画像データが得られる。
【００８０】
また、車両の位置情報と軌道情報と建築限界の範囲に基づき判断ラインを設定し、判断ラインを支障した物体を支障物と判定するので、容易に支障物を検知することができる。
【００８１】
また、近距離カメラ１１及び遠距離カメラ１２からの画像情報と３次元レーザレーダ１３からの情報との時系列的な検出情報と車輪のカウンタ情報と軌道情報とに基づき支障物の運動の状態量を推定するので、安定した出力が得られ、一時的にロストした物体であっても、運動を推定しているので、判断ラインと支障物との交差を判定することができる。
【００８２】
また、軌道検出部１６１ａ，１６１ｂで近距離カメラ１１及び遠距離カメラ１２からの画像情報に対してエッジ領域検出処理を行うことにより軌道を検出し、検出された軌道を含む所定領域に対して物体検出部１６２ａ１６２ｂで閾値により動的２値化処理を行うことにより物体を検出するので、軌道の周囲にある物体を正確に検出することができる。また、DoGフィルタを用いているので、輝度の変化の小さい場合でもエッジ領域を容易に検出することができる。また、明るさをぼかした動的２値化処理を用いているので、予め背景情報を持つことなく、周辺よりも明るい物体を支障物と判定することができる。
【００８３】
また、実施の形態の支障物検知システムは、車両の前位及び後位のそれぞれに近距離カメラ１１と遠距離カメラ１２と３次元レーザレーダ１３とを設け、前位及び後位のそれぞれの近距離カメラ１１と遠距離カメラ１２と３次元レーザレーダ１３とが正常かどうかを診断する診断部３０を備えている。
【００８４】
統合部１８１は、前位の近距離カメラ１１と遠距離カメラ１２と３次元レーザレーダ１３又は後位の近距離カメラ１１と遠距離カメラ１２と３次元レーザレーダ１３が診断部により正常であると判定された場合には、支障物検知を行う。
【００８５】
また、レールの各区間の曲線半径、勾配情報を含む軌道情報に基づき、近距離カメラ１１、遠距離カメラ１２及び３次元レーザレーダ１３を制御して監視距離を調整するように構成しても良い。
【符号の説明】
【００８６】
１  車両
２  接触バー
１１  近距離カメラ
１２  遠距離カメラ
１３  ３次元レーザレーダ
１４  カウンタ処理部
１５  変換演算部
１６  画像処理部
１７  マスク処理部
１８  統合処理部
１９  運転支援システム
２０  Ｐ・Ｉ／Ｏ部
２１  モニタ表示部
２２  カメラスイッチャ
２３  ビデオレコーダ
２４  メール送信部
１８１  統合部
１８２  システム処理部
１８１１  状態推定器
１８１２  交差判定部
Ｒ  レール
Ｌ  判断ライン
Ａ１〜Ａ３  支障物
Ｂ１〜Ｂ３  設備
Ｌ１  建築限界内
【図１】
0006464673.tif 000008
【図２】
0006464673.tif 000009
【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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