JP3626461B2 - 地表状態点検方法、地表状態点検システム、及び地表状態点検装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、地表、特に航空機が離発着する滑走路の地表の状態を点検するのに適した地表状態点検方法、地表状態点検システム、及び地表状態点検装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
航空機事故は、甚大な人的災害に結びつく可能性があるため、未然に防止する必要がある。ところで、滑走路上には、主として航空機から脱落した構造材、パネル、ロッド等の物体(以下、FO:Foreign Object、という)、及び、滑走路の舗装割れ,陥没,隆起が存在している場合がある。このようなFO、舗装割れ,陥没,隆起、更には地表の湿潤状態及び凍結状態等(以下、地表状態、という)は航空機事故を引き起こす一因となるものであり、航空機の運行における高度な安全性を確保するためには、地表状態を点検してFOの除去、舗装割れの補修等を行うことが必須の作業となる。そこで従来、点検員が徒歩又は低速車両に搭乗して滑走路を巡回し、点検員の目視により地表状態を点検している。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、点検員が徒歩又は低速車両により巡回する場合、滑走路全体の巡回を終えるのに相当の時間を要してしまう。従って、航空機の離発着頻度が高い場合は、巡回時間を短縮して離発着がない間に行わざるを得ない。また、滑走路は一般的に長さが数kmにも及び広大な面積を有するため、巡回作業に伴う点検員の精神的疲労も多大となる。従って、作業効率が悪化し、FO等を見落としてしまう可能性があった。
【0004】
本発明は、上述した如くの事情に鑑みてなされたものであり、FO,舗装割れ,陥没,隆起,湿潤状態,凍結状態等の地表状態を、天候の如何に拘らず、また、特に滑走路においては航空機の離発着が作業効率に及ぼす影響を低減し、比較的確実であり効率的に検出することができ、点検員による作業の軽減を図ることができる地表状態点検方法、地表状態点検システム、及び地表状態点検装置を提供することを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】
上述した本発明は、自走式の地表状態点検装置が、地表領域へ向けて信号波を送信し、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信し、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する。また、短波長光を検出して地表領域を撮像する。更に、算出した距離を示す情報、及び撮像した画像を示す情報に基づいて地表状態を検出する。
【0006】
例えば、車輪等を備える自走式の車両が、対象物までの距離を計測することができるレーザ・レーダ,電波レーダ等と、紫外線を検出して撮像することができる紫外画像センサ等とを備え、滑走路等を自立的又は遠隔操作により走行して距離を示す情報及び画像を示す情報を取得し、取得した情報に基づいて地表状態を検出する。
【0007】
レーザ・レーダを用いて取得した距離を示す情報からは、所定の大きさを有するFO,舗装割れ,陥没,隆起等の有無についての地表状態を検出することができ、他方、紫外画像センサを用いて取得した画像を示す情報からは、地表に比して光の反射率が大きければ、前記所定の大きさ以下の比較的小さいFO、パネルなどの平面的なFO、地表の湿潤状態及び凍結状態など、前記レーザ・レーダによっては検出することが困難な地表状態を検出することができる。
【0008】
従って、自走式の地表状態点検装置を比較的高速(例えば、30km/h乃至40km/h)で走行させることにより、特に滑走路においては航空機の安全な運行に必要な地表状態の略全てを、航空機の離発着及び天候等に拘らず、また、人員によらず航空機の離発着の間に速やかに、一定の精度で点検することができる。
【0009】
また、上述した本発明は、前記地表状態点検装置にて検出した地表状態を示す情報を受信し、受信した情報を出力する情報通信装置を備える。
【0010】
従って、地表状態を示す情報を、点検対象である滑走路等の地表から離隔した場所(例えば、滑走路の点検を担う管理センタなど)にて一元的に管理し、人員が確認することができると共に、空港に設けられた管制センタへ情報を送信し、この情報を航空機の安全な運行に供することができる。
【0011】
また、上述した本発明は、自走式の地表状態点検装置が、距離を示す情報及び画像を示す情報を取得し、取得した情報を空港内に設けられた前記管理センタ等に設置される地表状態検出装置へ送信する。地表状態点検装置から送信された情報を受信した地表状態検出装置は、受信した距離を示す情報及び画像を示す情報に基づき、FO,舗装割れ,陥没,隆起,湿潤状態,凍結状態等の地表状態を検出する。
【0012】
従って、地表状態点検装置は地表状態の検出を行う必要がなく、構成が容易となり、製造コストの低減を図ることができる。
【0013】
また、上述した発明は、短波長光として波長が190nm乃至500nmの範囲に含まれる光を検出する。
【0014】
前記範囲に波長が含まれる光を検出して撮像した場合、太陽の位置及び撮像位置に拘らず、地表より光の反射率が大きいFO等を、可視光での撮像に比してより明瞭に撮像することができ、地表状態の検出精度をより向上させることができる。また、前記190nm乃至500nmの範囲のうち、280nm乃至315nmの範囲に波長が含まれる光であるUVBを検出して撮像することが、検出精度を向上させる上でより望ましい。
【0015】
また、上述した本発明は、地表状態点検装置が撮像した画像に関し、2値化処理及びノイズ除去処理を行う。
【0016】
従って、地表状態をより正確に点検することができる。
【0017】
更に、上述した本発明は、地表状態点検装置が、地表に存在するFO等の異物を回収することができる機能を備えている。異物を回収する機能としては、例えば、いわゆる掃除機のように異物を吸引する吸引装置、又は、異物を把持して地表状態点検装置が予め備える回収ボックスへ運搬するロボットアームなどである。
【0018】
従って、滑走路等の地表領域を点検するのみではなく、実際に検出した地表状態に応じて異物を回収することができ、人員による作業を更に軽減することができる。
【0019】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面を参照しながら具体的に詳述する。図1は、本発明に係る地表状態点検システムを滑走路に適用した場合の外観を示す模式図である。図中1は本発明に係る自走式の地表状態点検装置(以下、地表状態点検車両、という)であり、空港に設けられた滑走路8上を走行する。また、空港の敷地内には情報管理センタ6が設けられており、該情報管理センタ6には、前記地表状態点検車両1との間で無線により通信することができる情報通信装置60が設置されている。更に、空港の敷地内には、航空機との間で通信し、航空機の運行を管理する管制センタ7が設けられており、該管制センタ7は前記情報管理センタ6との間でも通信を行う。
【0020】
前記地表状態点検車両1は、車輪を有する自走式の車両であり、上部に立設するポールの上端には、地表上の対象物までの距離を計測することができるレーザ・レーダ2と、波長が190nm乃至500nmの範囲に含まれる光(以下、短波長光、という)を検出することにより地表領域を撮像することができる紫外画像センサ3とを格納し、地表状態点検車両1の走行によって前記レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3が振動するのを抑制する空間安定機能を有する筐体が備えられている。
【0021】
地表状態点検車両1の前面下部には、該地表状態点検車両1の進行方向に対して略直交する方向に長寸の吸引口4が設けられている。該吸引口4は、地表状態点検車両1が内部に備える吸引装置の吸引口であり、地表面に対向して開口している。従って、地表状態点検車両1の内部に備えられているエンジン又はモータが駆動することにより、地表付近の空気が吸引され、これに伴い地表上に存在する比較的軽量で小型のFOを吸引することができる。
【0022】
また、地表状態点検車両1の前面には、一又は複数の関節を有し、先端部に把持部を有するロボットアーム5の基端部が取り付けられている。該ロボットアーム5は、前記関節を駆動させることにより、地表状態点検車両1を基準として地表における所定範囲内に存在するFOを自在に把持することができる。なお、前記ロボットアーム5は、産業用ロボットに用いられるロボットアームなどの公知の技術を用いて構成することができる。
【0023】
また、自走式である前記地表状態点検車両1は、予め設定されたアルゴリズムに基づいて自立走行する構成としてもよく、また、無線を介して離隔した場所(例えば、情報管理センタ6)からの遠隔操作によって走行する構成としてもよい。
【0024】
図2は、前記地表状態点検車両1の概略構成を示す模式的ブロック図である。前述した如く、地表状態点検車両1はレーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3を備えており、該レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3は、CPU等からなる計測手段制御部10に接続され、その動作が制御されている。
【0025】
また、地表状態点検車両1は前記計測手段制御部10の他、吸引装置及びロボットアーム5の動作を制御するための回収手段制御部11と、地表状態点検車両1を走行させるための駆動系を制御すべく設けられた走行手段制御部12とを備えており、前記回収手段制御部11及び走行手段制御部12は、夫々計測手段制御部10に接続されている。
【0026】
計測手段制御部10は、前記レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3の夫々から出力されたデータを受け付け、受け付けたデータに基づいて地表状態の検出を行う。また、検出結果に基づき、吸引装置、ロボットアーム5、及び、駆動系を制御させるべく、回収手段制御部11及び走行手段制御部12へコマンドを送る。
【0027】
更に、前記検出結果を情報通信装置60へ送信すべく、通信部13の動作を制御する。
【0028】
図3は、前記レーザ・レーダ2の構成を示すブロック図である。図中20は光源であり、レーザ光を照射することができる。前記光源20から照射されるレーザ光はビームスプリッタ21により2方向のレーザ光に分光される。分光されたレーザ光のうち、一方のレーザ光(以下、第1レーザ光、という)はアナライザ25へ入力される。他方のレーザ光は、互いの法線方向が略直交する2つの鏡面を有する逆V字形状の鏡体22における、一方の鏡面へ入射される。入射されたレーザ光は前記一方の鏡面にて反射され、レーザ・レーダ2の外部へ出力され、地表上に存在する対象物へ照射される。
【0029】
また、前記鏡体22にはモータ23が備えられており、モータ23が駆動することにより鏡面の向きが変化するように鏡体22は駆動される。具体的には、モータ23は後述するCPU26により動作が制御され、レーザ・レーダ2から照射されるレーザ光、即ち第1レーザ光が地表上を走査すべく、前記鏡体22を駆動させる。第1レーザ光は、レーザ・レーダ2自身の位置を中心とし、略水平面内にて円周方向へ走査される。また、前記第1レーザ光は、後述するCPU26からの制御により、鉛直方向へも走査することができる。
【0030】
前記対象物にて反射されたレーザ光は、その一部又は全部が鏡体22へ入力され、他方の鏡面へ入射される。入射されたレーザ光は前記他方の鏡面にて反射され、フィルタ24へ入力される。鏡体22の他方の鏡面にて反射され、フィルタ24へ入力される光は、レーザ光の他、可視光及び赤外線など、様々の波長を有する光をも含むため、フィルタ24ではこれらのうちから第1レーザ光と同じ波長を有する光のみを抽出する。抽出された光(以下、第2レーザ光、という)は、フィルタ24からアナライザ25へ入力される。
【0031】
アナライザ25は、ビームスプリッタ21から直接入力された第1レーザ光と、フィルタ24を介して入力された第2レーザ光との夫々を分析し、振幅及び位相などに関するディジタルデータを生成し、CPU26へ入力する。
【0032】
CPU26は、レーザ・レーダ2を構成するハードウェアの動作を制御する他、アナライザ25から入力されたデータに基づき、対象物までの距離の算出、距離の平均値の算出等の処理を行って取得したデータを、図3に示した計測手段制御部10へ出力する。
【0033】
図4は、地表状態点検車両1が地表状態を点検することができる地表領域を説明するための模式図である。地表状態点検車両1が備えるレーザ・レーダ2は、モータ23を駆動させることにより、略水平面内において円周方向へ走査角68°だけ走査する。実際にレーザ光が照射される地表領域は、レーザ・レーダ2の設置高さ、照射されるレーザ光の俯角等に依存し、本実施の形態に係るレーザ・レーダ2では中心角度が68°であり半径が24mの円弧状の地表領域2aが、レーザ光が照射される地表領域となる。更に、地表状態点検車両1が走行することにより、左右方向に27mの幅を有する面走査をすることができる。なお、レーザ・レーダ2の設置高さ及び俯角等を適宜設定することにより、前記地表領域2aの範囲は、任意に変更することができる。
【0034】
本実施の形態に係るレーザ・レーダ2は、前記地表領域2a内において、比較的高さを有するFO及び舗装割れ(例えば、10cm程度のFO及び舗装割れ)を検出することができる。
【0035】
次に、紫外画像センサ3が短波長光を検出することにより地表領域を撮像する原理について説明する。なお、紫外画像センサ3は、高感度CCD等を用いて短波長光を検出し、光信号を電気信号に変換するものであり、公知のものを用いて実現することができるため、その構成についての詳述は省略する。
【0036】
屋外環境下において、地表領域を照らす光は主に2種類ある。即ち、太陽から直接発せられる直達光と、太陽から発せられた光が大気中で散乱することにより天空全体を面光源として発せられる天空光とがある。従って、地表領域に存在するFO及び地表面は、前記直達光及び天空光の両方を反射し、可視光画像センサ、紫外画像センサ3等の画像センサへ入射される。
【0037】
ところで、太陽と画像センサとが前記FOに対して正反射の位置関係にあるときは、前記FOの反射率が地表面の反射率に比して十分小さくない限り、可視光と紫外光との何れの場合も、前記FOの方が地表面より明るく検出される。しかしながら、太陽と画像センサとが前記正反射の位置関係となるのは稀であり、通常は正反射の位置関係とならない確率が高い。
【0038】
一方、太陽と画像センサとがFOに対して正反射の位置関係にない場合、紫外光では、前記画像センサへ入射される天空光成分は直達光成分の約1.5倍であるのに対し、可視光では、例え快晴日であっても、天空光成分は直達光成分の約1/9倍にすぎない。これは、可視光に比して紫外光の方が波長が短いため、大気中でより多く散乱して天空光成分が多いからである。
【0039】
即ち、太陽と画像センサとが正反射の位置関係にない場合、可視光画像センサでは、地表面からは主として強い直達光が反射されて検出され、FOからは弱い天空光が反射されて検出されるのみであり、FOが地表面より十分大きい反射率を有するときのみ、FOは比較的明るく撮像される。これに比べ、紫外画像センサ3では、入射される光の主成分は天空光であり、前記正反射の位置関係になくとも、地表面よりもFOの反射率がわずかに大きければ、FOは比較的明るく撮像される。
【0040】
このように、可視光画像センサではなく紫外画像センサ3を用いることにより、太陽と画像センサとの位置関係(逆光位置、順光位置)、或いは、天候条件(晴天、曇天)に拘らず、地表面よりFOの方が反射率がわずかでも大きければ、前記FOを明るく撮像することができる。また、紫外画像センサ3はレーザ・レーダ2より高分解能であるという特徴を有しているため、ボルト等のように比較的小さいFO、パネル等のように平面的なFOを、正常な地表面と区別して撮像することができる。また、地表面が降雨により濡れている場合、凍結している場合にも、一般的に正常な地表面より反射率が高くなるため、前記FOの他、地表面の湿潤状態及び凍結状態等についても正常な地表面と区別して撮像することができる。
【0041】
また、紫外画像(紫外光を検出して撮像する画像)を撮像し、可視光を利用しないため、FOが地表面と同色であっても、前記FOを地表面と区別して撮像することができる。更に、赤外線を利用することもないので、FO及び地表面の温度差がほとんどない場合であっても、前記FOを地表面と区別して撮像することができる。
【0042】
紫外画像センサ3は、上述した如くの原理により、地表領域を撮像する。なお、本実施の形態に係る地表状態点検車両1は、円弧状に配置した17台の紫外画像センサ3を備えている。従って、図4に示すように、中心角度が68°であり半径が24mの扇形状の地表領域のうち、中心角度を同一として半径が10mの扇形状の地表領域を除く範囲である地表領域2bの全ての範囲を同時に撮像することができる。
【0043】
なお、本実施の形態に係る紫外画像センサ3の場合、前記地表領域2b内における半径が14mの円弧の位置(左右方向の幅は16m)が、撮像した画像中の略中心位置となり、この位置にて2cm程度のFOが検出できるように検出精度が設定されている。また、前述した如く、本実施の形態に係る紫外画像センサ3は、190nm乃至500nmの範囲に波長を含む光である短波長光を検出するが、このうち、波長が280nm乃至315nmの範囲に含まれる光であるUVBを検出して地表領域を撮像することが、検出精度及び実用性から好ましい。
【0044】
図5は、本実施の形態に係る地表状態点検車両1を用いて滑走路8の地表状態を点検する際の状況を説明するための模式図である。該滑走路8は、幅が60mで長さが4000mあり、わが国での滑走路としては最大規模である。図4を用いて説明した如く、地表状態点検車両1は、紫外画像の中心で左右方向に16mの幅を有する地表領域2bと、レーザ・レーダ2による左右方向に27mの幅を有する地表領域2aとを、点検の対象としている。従って、地表状態点検車両1が直進走行することにより、最小で16mの幅を有する範囲の地表状態を点検することができる。
【0045】
ところで、滑走路8は長さ方向に分割した4つのルートが設定されている。これにより、1ルートの幅が15mとなり、地表状態点検車両1が1度走行するだけで1ルート分の点検を終えることができる。
【0046】
本実施の形態では、各ルート毎に1台の地表状態点検車両1を用い、各地表状態点検車両1を30km/h乃至40km/hの速度で走行させることにより、地表上にロボットアーム5を用いて回収すべきFOがない場合は、約6分乃至8分で前記滑走路8全体の点検を終えることができる。なお、この場合であっても、レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3により検出することができない程度の小さいFO(例えば、2cm以下のFO)については、吸引装置を常時駆動させておくことにより、吸引口4から回収することができる。
【0047】
図6は、本実施の形態に係る情報通信装置60の構成を示すブロック図である。情報通信装置60はCPU61を備え、該CPU61は、RAM62,ROM63,ハードディスク(以下、HD、という)64,及び通信インタフェース(以下、通信I/F、という)65等の動作を制御する。
【0048】
RAM62は、CPU61にて演算処理が行われる間に発生するデータを一時的に記憶する他、通信I/F65を介して送受信されるデータ等を一時的に記憶する。ROM63は、PROM,マスクROM等からなり、本実施の形態に係る情報通信装置60を動作させるために必要な基本的なコンピュータプログラムが予め記憶されている。
【0049】
HD64は、本実施の形態に係る情報通信装置60を動作させるために必要な、前記ROM63に記憶されているものとは異なるコンピュータプログラムが記憶されている。また、通信I/F65を介して受信したデータを、データベース形式にして記憶している。通信I/F65は、地表状態点検車両1或いは管制センタ7との間でアンテナを介して通信を行うためのハードウェアである。
【0050】
なお、図2、図3及び図6にて示した地表状態点検車両1及び情報通信装置60の構成は一例であり、適宜他の構成をとることもできる。例えば、図3においてCPU26は複数備えられていてもよい。また、レーザ・レーダ2に代えて電波レーダ、超音波レーダ等、空間を伝搬する波動を利用して距離を計測することができる他の装置を用いてもよい。
【0051】
次に、レーザ・レーダ2が備えるCPU26の動作の流れについて、図7に示すフローチャートを用いて説明する。前述した如く、アナライザ25からは、第1レーザ光及び第2レーザ光に関し、振幅及び位相等に係るディジタルデータが出力され、CPU26はこれを受信する(S1)。CPU26は、受信したデータに基づいてレーザ光の送受信時のタイムラグ(即ち、第1レーザ光と第2レーザ光との位相差)を算出することにより、対象物までの距離を算出する(S2)。
【0052】
図8は、CPU26での演算処理の内容を説明するための、演算結果の一例を模式的に示す図表である。このうち図8(a)は、レーザ光の走査角度とステップ2にて算出した対象物までの距離との関係を示す図表である。図示する如くこの場合、走査角度がXからYに至る間で算出された距離は、その他の走査角度の間に算出された距離に比して長くなっている。
【0053】
ところで、FOが存在する地表領域をレーザ・レーダ2により走査し、距離を算出した場合、FOが存在するところだけ、レーザ・レーダ2からの距離は短くなる。一方、舗装割れが存在する地表領域をレーザ・レーザ2により走査して距離を算出した場合、舗装割れが存在するところだけ、レーザ・レーダ2からの距離は長くなる。従って図8(a)の場合、走査角度XからYに至る間には、舗装割れが存在している可能性があることがわかる。
【0054】
CPU26は、ステップ2にて算出した距離を示す関数を、走査角度をパラメータとして微分処理を行う(S3)。図8(b)は、図8(a)に示す演算結果を走査角度により微分して得られる結果を示す図表である。図8(a)に示した如く、走査角度Xにて対象物までの距離が長くなり、走査角度Yにて対象物までの距離が短くなっている。従って図8(b)に示する如く、走査角度で微分した結果(即ち、走査角度に対する距離の変化の度合い)は、走査角度Xで所定の正の値を有し、走査角度Yで所定の負の値を有する。このように距離の変化の度合いを抽出することにより、FO又は舗装割れ等のエッジ個所(図8中では、走査角度X及びY)を抽出することができる。
【0055】
次にCPU26は、ステップ3での微分処理の結果得られる走査角度の値X,Yに基づいて地表領域を複数の範囲(図8では、走査角度がX以下、走査角度がX乃至Yの間、及び走査角度がY以上の3つの範囲)に区切り、夫々の範囲にて、ステップ2にて算出した距離の平均値を算出する(S4)。図8(c)は、ステップ4にて算出した距離の平均値と走査角度との関係を示す図表である。
【0056】
更にCPU26は、ステップ4にて算出した距離の平均値に関するデータを計測手段制御部10へ出力し(S5)、出力された距離の平均値に関するデータは、後述する如く、走査角度XからYに至る範囲に舗装割れが存在するか否かの判断に供される。また、レーザ・レーダ2は、所定の周期で光源20からレーザ光を照射する。従って、上記ステップ1乃至5に示すCPU26の動作は、前記所定周期でアナライザ25からデータを受信する毎に繰り返し行われる。
【0057】
次に、レーザ・レーダ2が出力した距離の平均値に関するデータに基づき、計測手段制御部10がFO又は舗装割れの有無を判断する場合の動作の流れについて、図9に示すフローチャートを用いて説明する。なお、計測手段制御部10は、レーザ・レーダ2の他、後述する如く紫外画像センサ3が出力したデータに基づくFO等の有無判断も行うため、夫々についての演算処理は時分割処理により、又は、計測手段制御部10内に複数のCPUを備えさせた場合には夫々のCPUでの分担処理により行われる。
【0058】
初めに、レーザ・レーダ2から距離の平均値に関するデータを受け付けた場合(S10)、計測手段制御部10は、受け付けたデータが示す距離の平均値と、所定の閾値(以下、第1閾値、という)とを比較し(S11)、大小関係を判断する(S12)。
【0059】
前記第1閾値は、レーザ・レーダ2による距離算出精度、天候等の環境条件などに依存する数値であり、距離の平均値と第1閾値との大小関係を比較することにより、FO又は舗装割れの存在を判別することができる。
【0060】
図10は、距離の平均値と第1閾値との関係の一例を示す図表である。FO及び舗装割れが存在しない地表領域までの距離をLとした場合、レーザ・レーダ2の検出誤差を見込んで第1閾値として、L+α,L−αが設定される。このうちL+αは舗装割れを検出するための閾値であり、L−αはFOを検出するための閾値である。
【0061】
従って、算出した距離の平均値が、L+α及びL−αの範囲にある場合は、地表領域にFO及び舗装割れが共に存在せず、正常であると判別することができる。一方、算出した距離の平均値がL+Wであり、L+W>L+αの関係である場合は、舗装割れが存在すると判別でき、また、算出した距離の平均値がL−Hであり、L−H<L−αの関係である場合は、FOが存在すると判別できる。
【0062】
例えば、図8(c)に示す走査角度X以下の範囲にて得られた距離の平均値が、第1閾値の範囲内、即ち、L+α及びL−αの間の値であり、走査角度Y以上の範囲にて得られた距離の平均値が、同様に第1閾値の範囲内であり、他方、走査角度X乃至Yの間の範囲にて得られた距離の平均値が第1閾値の範囲外、即ち、L+α以上又はL−α以下である場合は、走査角度X乃至Yの間の範囲にFO又は舗装割れ(ここでは、舗装割れ)が存在すると判断される。
【0063】
ステップ12にて距離の平均値が第1閾値を超えていないと判別した場合(S12:YES)、地表領域2aにはFO等が存在しないと判別し(S13)、再びレーザ・レーダ2からのデータを受け付けた場合にステップ10以降の動作を繰り返す。また、ステップ12にて距離の平均値が第1閾値を超えていると判別した場合(S12:NO)、地表領域2aにFO等が存在すると判別し(S14)、その結果を情報管理センタ6へ送信する(S15)。ステップ15にてデータを送信した後は、再びステップ10以降の動作を繰り返す。データを受信した情報管理センタ6では、情報通信装置60に接続されるモニタ又は印字装置等にて出力する他、管制センタ7へも滑走路8の地表状態を示す情報を提供することができる。
【0064】
図11は、CPU26での演算結果の他の一例を模式的に示す図表である。また、図11(a)は、レーザ光の走査角度と算出した対象物までの距離との関係を示す図表、図11(b)は、図11(a)に示す演算結果を走査角度により微分して得られる結果を示す図表、図11(c)は、算出した距離の平均値と走査角度との関係を示す図表である。
【0065】
図11(a)に示す如くの場合は、図8(a)に示した場合と異なり、走査角度がXからYに至る間で算出された距離は、その他の走査角度の間に算出された距離に比して短くなっている。よって、走査角度XからYに至る間には、FOが存在している可能性があることがわかる。
【0066】
従って、図11(a)に示した結果について、図7のステップ3に示す微分処理を施した場合、図11(b)に示すように、走査角度Xで所定の負の値を有し、走査角度Yで所定の正の値を有することがわかり、FOのエッジ個所を抽出することができる。また、前記エッジ個所で区分けした各範囲にて、ステップ4に示した如くに距離の平均値を算出することにより、図11(c)に示す如くの演算結果を得ることができる。
【0067】
更に、得られた演算結果を示すデータに基づき、計測手段制御部10にて図9のフローチャートに示す如くの処理を施すことにより、走査角度X及びYの間にFOが存在するか否かを判別することができる。
【0068】
上述した如く、レーザ・レーダ2を用い、FO及び舗装割れの双方の有無について、地表状態を検出することができる。
【0069】
なお、上述したレーザ・レーダ2を用いた地表状態の点検方法は一例であり、図7に示すステップ1乃至ステップ5の動作、及び図9に示すステップ11乃至ステップ14の動作を全てレーザ・レーダ2が備えるCPU26にて行い、その結果得られるFO等の有無の判断結果のみを計測手段制御装置10へ入力するようにしてもよい。また、レーザ・レーダ2が備えるアナライザ25から出力されたデータを計測手段制御部10へ入力し、図7に示すステップ2乃至ステップ5の動作、及び図9に示すステップ11乃至ステップ15の動作を、全て計測手段制御部10にて行うようにしてもよい。このように、レーザ・レーダ2が備えるCPU26にて行う動作と、計測手段制御部10にて行う動作は、適宜分担すればよい。
【0070】
続いて、紫外画像センサ3から受け付けた画像に関するデータに基づき、計測手段制御部10が、FO等の有無を判断する場合の動作の流れを、図12に示すフローチャートを用いて説明する。
【0071】
初めに計測手段制御部10は、紫外画像センサ3から画像に関するデータを受け付け(S20)、受け付けたデータが示す各画素の輝度の値と、所定の閾値(以下、第2閾値、という)とを比較することにより、2値化処理を行う(S21)。図13は、紫外画像センサ3から受け付けた画像に関するデータに基づく計測手段制御部10での処理を説明するための模式図であり、図13(a)は、2値化処理前の画像を示す模式図、図13(b)は、2値化処理後の画像を示す模式図である。紫外画像センサ3にて得られた画像には、図13(a)に示す如く、FO等と考えられる画像及び多少のノイズが含まれており、輝度の斑によって濃淡のある背景となっているが、ステップ21にて2値化処理を施すことにより図13(b)に示す如く白黒画像となる。
【0072】
計測手段制御部10は、ステップ21での処理により得られた画像について、黒領域の収縮処理及び黒領域の膨張処理を施す(S22)ことにより前記ノイズの除去を行う。更に、ノイズが除去された画像についてラベリングを行うことによりFO等と考えられる画像の面積を抽出する(S23)。図13(c)は、図13(b)に示す画像について収縮・膨張処理及び面積の抽出を行った後に得られる画像を示す模式図である。
【0073】
次に、ステップ23にて抽出された面積と、所定の閾値(以下、第3閾値、という)との大小関係を判断する(S24)。なお、前記第3閾値は、紫外画像センサ3によって撮像される画像の解像度、環境条件等に若干依存する数値であり、抽出面積が第3閾値以上のときは、前記紫外画像センサ3が撮像した地表領域2bにFO等が存在する可能性が比較的高く、抽出面積が第3閾値より小さいときは、FO等が存在する可能性は比較的低いことを示している。
【0074】
ステップ24にて抽出面積が第3閾値より小さいと判断した場合(S24:YES)、撮像された地表領域2bにはFO等が存在しないと判断する(S25)。そして、環境の変化等に追従するため、ステップ21での2値化処理に用いる第2閾値の値を更新し、再びステップ20以降の動作を繰り返す。
【0075】
他方、ステップ24にて抽出面積が第3閾値以上であると判断した場合(S24:NO)、撮像された地表領域2bにFO等が存在すると判断し(S27)、その結果を情報管理センタ6へ送信する(S28)。ステップ28にて送信した後は、再びステップ20以降の動作を繰り返す。判断結果を受信した情報管理センタ6では、情報通信装置60に接続されるモニタ又は印字装置等にて出力することができる。
【0076】
ところで、計測手段制御部10は、図9及び図12のフローチャートに示す動作を行う他、ステップ12での判別結果及びステップ24での判別結果に基づき、回収手段制御部11及び走行手段制御部12へコマンドを出力する。
【0077】
即ち、計測手段制御部10が夫々のステップにおいて判断した結果、FOが存在すると判断した場合、その大きさ,形状等に応じて回収手段制御部11及び走行手段制御部12へコマンドを出力し、前記FOを回収させる。
【0078】
例えば、地表状態点検車両1は30km/h乃至40km/hの速度で走行しているため、停止するまでの制動距離として7m程度が必要となる。従って、レーザ・レーダ2での検出により地表領域2aにFOが存在すると判別した場合、前記FOを回収すべく停止したときにはFOは前記地表領域2aの範囲外となっている。そこで、地表状態点検車両1は、FOを検出した水平方向の走査角度にて、レーザ・レーダ2を用いて鉛直方向へも走査を行い、改めてFOの存在位置を検出する。
【0079】
検出したFOを把持して回収する場合はロボットアーム5が制御され、地表状態点検車両1を前進させて吸引口4から吸引して回収する場合は駆動系及び吸引装置が制御される。また、ロボットアーム5を用いて回収することができない形状、大きさのFO等については、ステップ15にてその旨を情報管理センタ6へ通知し、後に人員により回収することとなる。なお、レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3の何れによっても検出することができない程度に小さいFOは、吸引装置を常時駆動させておくことにより、走行中に吸引して回収する。
【0080】
なお、地表状態点検車両1の走行と同様に、FO等を発見した場合の回収動作についても、地表状態点検車両1が自立的に行ってもよく、また、無線を利用して遠隔操作により行ってもよい。
【0081】
また、本実施の形態に係る地表状態点検システムでは、地表状態点検車両1にてFO等の有無判断を行い、その結果を情報管理センタ6へ送信する場合について説明しているが、これに限られず、地表状態点検車両1は、レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3を用いてデータを取得し、取得したデータを情報管理センタ6へ送信するだけとし、情報管理センタ6に備えられる情報通信装置60が具備するCPU61にてFO等の有無判断を行うようにしてもよい。これにより、地表状態点検車両1の構成の簡略化及び低コスト化を図ることができる。
【0082】
この場合、情報通信装置60は、得られたFO等の有無の結果を地表状態点検車両1へ返信するか、又は、得られたFO等の有無の結果に基づいて遠隔操作すべくコマンドを地表状態点検車両1へ送信する。
【0083】
以上に説明した如く、本実施の形態に係る地表状態点検システムによれば、レーザ・レーダ2及び紫外画像センサ3の両方を備える地表状態点検車両1を走行させることにより、地表状態の点検を行う。レーザ・レーダ2によれば、10cm程度以上の比較的大きなFO,舗装割れ,陥没,隆起等を、これらが地表面と同程度の反射率であっても(即ち、反射率に拘わらず)検出することができ、紫外画像センサ3によれば、2cm程度以下の比較的小さなFO、パネルのように平面的なFO、地表の湿潤状態及び凍結状態等、反射率が地表面より大きいFO等を検出することができる。
【0084】
また、地表領域にFOが存在すると判断した場合には、該FOを回収することも可能である。従って、人員が行っていたFOの回収作業が軽減される。
【0085】
また、地表状態点検車両1にて得られたデータを集信する情報通信装置60を備えるため、該情報通信装置60にてデータの一元管理が可能である。
【0086】
また、紫外画像センサ3にて撮像される画像に関し、2値化処理及びノイズ除去処理を施すため、地表状態をより詳細かつ正確に検出することができる。
【0087】
更に、地表状態点検車両1を滑走路8にて適用することにより、人員が行う作業に軽減を図ることができ、滑走路8の地表状態を効率よく早期に点検することができ、航空機の運行に係る安全性の向上を図ることができる。
【0088】
また、本実施の形態では、滑走路8を対象とする場合について記載しているが、高速道路、その他の路面について、地表状態を点検する場合においても有効であることは言うまでもない。
【0089】
【発明の効果】
本発明によれば、FO,舗装割れ,陥没,隆起,湿潤状態,凍結状態等の地表状態を、天候の如何に拘らず、また、滑走路においては航空機の離発着が作業効率に及ぼす影響を低減し、比較的確実であり効率的に検出することができ、点検員による作業の軽減を図ることができる地表状態点検方法、地表状態点検システム、及び地表状態点検装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る地表状態点検システムを滑走路に適用した場合の外観を示す模式図である。
【図2】地表状態点検車両の概略構成を示す模式的ブロック図である。
【図3】前記レーザ・レーダの構成を示すブロック図である。
【図4】地表状態点検車両が地表状態を点検することができる地表領域を説明するための模式図である。
【図5】本実施の形態に係る地表状態点検車両を用いて滑走路の地表状態を点検する際の状況を説明するための模式図である。
【図6】本実施の形態に係る情報通信装置の構成を示すブロック図である。
【図7】レーザ・レーダが備えるCPUの動作の流れを説明するためのフローチャートである。
【図8】レーザ・レーダが備えるCPUでの演算処理の内容を説明するための、演算結果の一例を模式的に示す図表である。
【図9】レーザ・レーダが出力した距離の平均値に関するデータに基づき、計測手段制御部がFO又は舗装割れの有無を判断する場合の動作の流れを説明するためのフローチャートである。
【図10】距離の平均値と第1閾値との関係の一例を示す図表である。
【図11】レーザ・レーダが備えるCPUでの演算結果の他の一例を模式的に示す図表である。
【図12】紫外画像センサから受け付けた画像に関するデータに基づき、計測手段制御部が、FO等の有無を判断する場合の動作の流れを説明するためのフローチャート。である
【図13】紫外画像センサから受け付けた画像に関するデータに基づく計測手段制御部での処理を説明するための模式図である。
【符号の説明】
1 地表状態点検車両(地表状態点検装置)
2 レーザ・レーダ
3 紫外画像センサ
4 吸引口
5 ロボットアーム
6 情報管理センタ
7 管制センタ
8 滑走路
10 計測手段制御部
11 回収手段制御部
12 走行手段制御部
13 通信部
20 光源
21 ビームスプリッタ
22 鏡体
23 モータ
24 フィルタ
25 アナライザ
26,61 CPU
60 情報通信装置
62 RAM
63 ROM
64 ハードディスク(HD)
65 通信インタフェース(通信I/F)
Claims (15)
- 地表の状態を点検するための自走式の地表状態点検装置は、地表領域へ向けて信号波を送信し、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信し、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出し、波長が 190nm 〜 500nm の範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像し、算出した距離を示す情報及び撮像した画像を示す情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出し、検出した地表状態を示す情報を情報通信装置へ送信し、
該情報通信装置は、前記地表状態点検装置から送信された地表状態を示す情報を受信し、受信した地表状態を示す情報を出力する
ことを特徴とする地表状態点検方法。 - 地表の状態を点検するための自走式の地表状態点検装置は、地表領域へ向けて信号波を送信し、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信し、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出し、波長が 190nm 〜 500nm の範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像し、算出した距離を示す情報及び撮像した画像を示す情報を地表状態検出装置へ送信し、
該地表状態検出装置は、前記地表状態点検装置から送信された距離を示す情報及び画像を示す情報を受信し、受信した情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出し、検出した地表状態を示す情報を出力する
ことを特徴とする地表状態点検方法。 - 前記短波長光は、波長が280nm 〜 315nm190nm乃至500nmの範囲に含まれる光であることを特徴とする請求項1又は2に記載の地表状態点検方法。
- 地表領域へ向けて信号波を送信する手段、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信する手段、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する手段、波長が 190nm 〜 500nm の範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像する手段、算出した距離を示す情報及び撮像した画像を示す情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出する手段、並びに、検出した地表状態を示す情報を送信する手段を有する自走式の地表状態点検装置と、
該地表状態点検装置から送信された地表状態を示す情報を受信する手段、及び受信した地表状態を示す情報を出力する手段を有する情報通信装置と
を備えることを特徴とする地表状態点検システム。 - 地表領域へ向けて信号波を送信する手段、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信する手段、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する手段、波長が 190nm 〜 500nm の範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像する手段、並びに、地表状態の検出に供すべく、算出した距離を示す情報及び撮像した画像を示す情報を送信する手段を有する自走式の地表状態点検装置と、
該地表状態点検装置から送信された距離を示す情報及び画像を示す情報を受信する手段、受信した情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出する手段、及び検出した地表状態を示す情報を出力する手段を有する地表状態検出装置と
を備えることを特徴とする地表状態点検システム。 - 前記短波長光は、波長が280nm 〜 315nm190nm乃至500nmの範囲に含まれる光であることを特徴とする請求項4又は5に記載の地表状態点検システム。
- 前記画像に関し、2値化処理を行う手段と、ノイズ除去処理を行う手段とを更に備えることを特徴とする請求項4乃至6の何れかに記載の地表状態点検システム。
- 地表状態を点検することにより判別される前記地表領域に存在する異物を回収する手段を更に備えることを特徴とする請求項4乃至7の何れかに記載の地表状態点検システム。
- 前記回収する手段は、前記異物を把持して回収する手段、及び前記異物を吸引して回収する手段のうちの何れか一方又は両方であることを特徴とする請求項8に記載の地表状態点検システム。
- 地表領域へ向けて信号波を送信する手段と、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信する手段と、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する手段と、
波長が 190nm 〜 500nm の範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像する手段と、
算出した距離を示す情報、及び、撮像した画像を示す情報に基づいてき、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態を検出する手段と
を備えることを特徴とする自走式の地表状態点検装置。 - 地表領域へ向けて信号波を送信する手段と、前記地表領域に存在する対象物にて反射した前記信号波を受信する手段と、前記信号波の送信から受信までの時間、又は、送信した信号波および受信した信号波の位相差に基づいて前記対象物までの距離を算出する手段と、
波長が 190nm 〜 500nm の範囲に含まれる太陽光中の短波長光を検出することにより地表領域を撮像する手段と、
算出した距離を示す情報、及び、撮像した画像を示す情報を、地表上の物体、舗装割れ、陥没、隆起、湿潤状態、及び凍結状態のうち少なくとも前記物体の存否を含む地表状態の検出に供すべく、他の装置へ送信する手段と
を備えることを特徴とする自走式の地表状態点検装置。 - 前記短波長光は、波長が280nm 〜 315nm190nm乃至500nmの範囲に含まれる光であることを特徴とする請求項10又は11に記載の地表状態点検装置。
- 前記画像に関し、2値化処理を行う手段と、ノイズ除去処理を行う手段とを更に備えることを特徴とする請求項10乃至12の何れかに記載の地表状態点検装置。
- 地表状態を検出することにより判別される前記地表領域に存在する異物を回収する手段を更に備えることを特徴とする請求項10乃至13の何れかに記載の地表状態点検装置。
- 前記回収する手段は、前記異物を把持して回収する手段、及び、前記異物を吸引して回収する手段のうちの何れか一方又は両方であることを特徴とする請求項14に記載の地表状態点検装置。
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