JP7227879B2 - 周辺観測システム、周辺観測プログラムおよび周辺観測方法 - Google Patents

Description

本発明は、周辺観測システム、周辺観測プログラムおよび周辺観測方法に関する。

鉄道の技術分野では、安全性を高めるために、車両前方の障害物を発見する技術が知られている。例えば、特許文献１には、「車両に設けた近距離を撮影する近距離撮影部と、遠距離を撮影する遠距離撮影部、更に近距離内を照射するＬＩＤＡＲとを用いて障害物を検知する」旨の技術が開示される。

この種の障害物を検知する技術では、駅ホーム上で安全に待機する乗客や、軌道近くで安全に保守作業を行う保守員を障害物と区別することが技術的に困難であった。
そのため、障害物ではないものを誤検出するたびに、車両を緊急停止させるなど、鉄道運行に支障が生じる場合があった。

この種の誤検知を防ぐ技術として、例えば、特許文献２には、「列車前方を事前に撮影したベースビデオ画像と、走行中の列車前方のリファレンス画像との相関に基づいて列車の車両位置を検出する。ベースビデオ画像には仮想建築限界枠が予め設定される。同じ車両位置で別日時に撮影されたベースビデオ画像とリファレンスビデオ画像との差異を仮想建築限界枠内に限って検出することにより、仮想建築限界枠内の障害物のみを検知する。」旨の技術が開示される。

特開２０１６－０８８１８３号公報 特開２０１７－００１６３８号公報

特許文献２のような列車の車両位置を検知するシステムでは、車両位置の検出精度をさらに高めることが望まれる。

そこで、本発明は、車両位置の検出精度を高める周辺観測の技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、代表的な本発明の周辺観測システムの一つは、周辺環境観測部、および位置推定部を備える。前記周辺環境観測部は、軌道を走行する車両の位置から周辺の物体群の位置を観測し、観測結果として出力する。前記位置推定部は、事前に前記物体群の位置を観測して作成された地図データを記憶し、前記観測結果における前記車両の位置を前記地図データの軌道上に限定した状態で、前記観測結果と前記地図データとの相関を算出し、前記相関に基づいて車両位置を推定する。

本発明により、車両位置の検出精度を高める周辺観測の技術が提供される。

上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

図１は、軌道輸送システム（周辺観測システムを含む）の構成を示す図である。 図２は、自己位置推定システムの構成を示す図である。 図３は、周辺観測システムの全体動作を示すフローチャートである。 図４は、周辺環境観測用のセンサーの一例を示す図である。 図５は、旋回軌道走行時の監視エリアの側方境界を示す図である。 図６は、自己位置推定システムの動作を示すフローチャートである。 図７は、走行する車両の周辺環境の一例を示す図である。 図８は、自己位置推定システムによるレール軌道の検知を説明する図である。 図９は、周辺環境観測データの一例を示す図である。 図１０は、自己位置推定システムによる車両の姿勢推定を説明する図である。 図１１は、車両運転制御部の動作を示すフローチャートである。 図１２は、駅区間における監視エリアの一例を示す図である。 図１３は、保守作業区間における監視エリアの一例を示す図である。 図１４は、自動車の場合のスキャンマッチング（スキャン中）を示す図である。 図１５は、自動車の場合のスキャンマッチング（スキャン完了）を示す図である。 図１６は、実施例のスキャンマッチング（スキャン中）を示す図である。 図１７は、実施例のスキャンマッチング（スキャン完了）を示す図である。

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の構成》
図１は、実施例１の鉄道輸送システム１００（周辺観測システム１００Ａを含む）の構成を示す図である。

鉄道輸送システム１００は、車両１０２、および周辺観測システム１００Ａを備える。

車両１０２は、軌道に沿って走行する旅客や貨物を輸送する車両である。車両１０２は、車両運転制御部１０５と車両駆動部１０６とから構成される。この車両１０２には、周辺観測システム１００Ａから障害物情報１６１が与えられる。

車両運転制御部１０５は、車両１０２の位置と速度を検知する機能を内部に有する。車両運転制御部１０５は、この位置および速度が、目標走行パターンに沿うように、駆動指令１４２を生成する。目標走行パターンは、予め分かっている車両１０２の加減速度と走行区間の制限速度に基づくパターンを基本とする。そのうえで、車両運転制御部１０５は、車両１０２の位置と、車両１０２の最大減速度とから、車両１０２の許容最高速度を算出し、基本の目標走行パターンに反映させる。このような車両運転制御部１０５としては、ＡＴＯ装置（自動列車運転装置）が例として挙げられる。

車両駆動部１０６は、与えられる駆動指令１４２に基づき、車両１０２を駆動する。車両駆動部１０６の具体的装置の例としては、インバータ、モータ、摩擦ブレーキなどが挙げられる。

一方、周辺観測システム１００Ａは、周辺環境観測部１０７、自己位置推定システム１０１、および障害物検知システム１０３を備える。

周辺環境観測部１０７は、車両１０２の前方に設置され、車両１０２の周辺にある物体の位置や形状、色や反射強度などを取得するセンサーである。例えば、周辺環境観測部１０７は、カメラ、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）、レーザレーダ、あるいはミリ波レーダーなどのセンサーである。

自己位置推定システム１０１は、周辺環境観測部１０７から周辺環境観測データ１５１を取得し、車両１０２の車両位置および姿勢を推定して位置・姿勢情報１５３を出力する。

障害物検知システム１０３は、検知範囲設定データベース１０８、監視エリア設定処理部１０９、検知対象情報データベース１１０、側方境界監視部１１１、前方境界監視部１１２、および障害物検知部１１３を備える。

検知範囲設定データベース１０８には、車両１０２の位置・姿勢情報１５３に対応付けて、監視エリアの検知範囲１５４が記憶される。なお、検知範囲１５４には、軌道付近の建築限界をベースとした範囲データに加えて、駅ホーム付近や保守作業を行うエリアなどの検知しないエリアの情報も含まれる。

監視エリア設定処理部１０９は、位置・姿勢情報１５３を検知範囲設定データベース１０８に照会することにより、位置・姿勢情報１５３に対応する検知範囲１５４を取得する。監視エリア設定処理部１０９は、最新の検知範囲１５４に基づいて、監視エリアの側方境界１５５を逐次に決定し、側方境界監視部１１１に設定する。また、監視エリア設定処理部１０９は、最新の検知範囲１５４に基づいて、監視エリアの前方境界１５６を逐次に決定し、前方境界監視部１１２に設定する。

検知対象情報データベース１１０は、車両位置や監視エリアに対応付けて、監視エリアで観測される背景としての検出点（障害物以外の検出対象）について、位置と反射率などの情報が記録される。側方境界監視部１１１および前方境界監視部１１２は、検知対象情報データベース１１０に車両位置や監視エリアを照会して、背景の検出点に関する情報１５７，１５８をそれぞれ取得する。

側方境界監視部１１１および前方境界監視部１１２は、カメラ、ＬＩＤＡＲ、レーザレーダ、あるいはミリ波レーダーなどのセンサーを用いて、監視エリアの側方境界および前方境界に設定した領域の障害物を検知する機能を持つ。ここで、側方境界監視部１１１および前方境界監視部１１２は、周辺環境観測部１０７のセンサーを共用してもよい。

側方境界監視部１１１の監視結果１５９は、障害物検知部１１３に伝達される。また、前方境界監視部１１２の監視結果１６０は、障害物検知部１１３に伝達される。

障害物検知部１１３による障害物情報１６１は、周辺観測システム１００Ａの出力として、車両１０２に伝達される。

図２は、自己位置推定システム１０１の構成を示す図である。

同図において、自己位置推定システム１０１は、観測データ選別処理部１１４、車両姿勢推定処理部１１５、周辺環境データ座標変換処理部１１６、周辺環境地図データベース１１７、３Ｄレール軌道データベース１１８、およびスキャンマッチング自己位置推定部１１９を備える。

このような周辺観測システム１００Ａは、例えばハードウェアとしてＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリなどを備えた１つ以上のコンピュータシステムにより構成される。このハードウェアが周辺観測プログラムを実行することにより、周辺観測システム１００Ａの各種機能が実現する。このハードウェアの一部または全部については、専用の装置、汎用の機械学習マシン、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＰＬＤ（programmable logic device）などで代替してもよい。また、ハードウェアの一部または全部を外部のネットワーク上のサーバに集中または分散してクラウド配置することにより、複数の周辺観測システム１００Ａがネットワークを介して共同使用するようにしてもよい。

《周辺観測システム１００Ａの全体動作》
図３は、周辺観測システム１００Ａの全体動作を説明するフローチャートである。
同図に示すステップＳ２０１～２０５では、障害物検知システム１０３の計測周期ごとに、車両１０２に対する停止指示の可否が決定される。

以下、図３に示すステップ番号に沿って説明する。

ステップＳ２０１： 障害物検知システム１０３内の監視エリア設定処理部１０９は、自己位置推定システム１０１で算出される位置・姿勢情報１５３を取得する。

ステップＳ２０２： 監視エリア設定処理部１０９は、位置・姿勢情報１５３を検知範囲設定データベース１０８に照会することにより、障害物を監視する監視エリアの境界として側方境界１５５および前方境界１５６を求める。例えば、軌道の左右の建築限界などを障害物監視エリアの側方境界１５５として設定し、車両の停止可能距離を障害物監視エリアの前方境界１５６として設定する。

ここで、側方境界１５５および前方境界１５６を超えて侵入する障害物を境界上で逸早く検出するため、図４に示す側方境界１５５ａ，１５５ｂおよび前方境界１５６には、境界線を所定幅に拡幅した境界検出領域が設定される。この所定幅は、その境界を超えると予想される障害物の大きさと最大移動速度と、側方境界監視部１１１や前方境界監視部１１２（障害物検知センサー）のセンシング周期とを考慮し、障害物が境界内に入る際に少なくとも1回以上検出できる幅を確保するように設定される。

例えば、駅区間では、ホームで待つ乗客の大きさと最大移動速度を想定して所定幅は数ｃｍ～数十ｃｍ（さらに具体的には１０ｃｍ）に狭く設定される。
また例えば、駅間の走行区間（特に踏み切り付近）では自動車等が横切る際の大きさと最大移動速度を想定して所定幅は広く（例えば１ｍに）設定される。このように、車両１０２の車両位置に応じて、境界検出領域の所定幅は逐次に変更される。

ステップＳ２０３： 側方境界監視部１１１および前方境界監視部１１２は、側方境界１５５および前方境界１５６を超えて障害物が軌道に侵入したか否かを監視し、監視結果１５９，１６０を障害物検知部１１３に与える。

図４に示すように、左右の側方境界１５５ａ，１５５ｂの境界検出領域は、幅数十ｃｍ、奥行き百ｍ超の長方形領域になり得る。その長方形領域を観測範囲に収めるため、側方境界監視部１１１の検出器２０１，２０２としては、車両１０２の前方左右の高い位置に前方下向きに設置した２台のマルチレイヤＬＩＤＡＲなどを使用する。なお、検出器２０１，２０１としては、ステレオカメラ、ミリ波レーダー、レーザー距離計を１つまたは複数使用してもよい。また、センサーを自動雲台に取り付けることにより、側方境界１５５の境界検出領域を走査してもよい。

また例えば、前方境界監視部１１２の検出器２０３としては、前方境界１５６の境界検出領域が遠方になることを考慮して、画角の狭い単眼カメラや、暗視野用の赤外線カメラや、ステレオカメラ、ミリ波レーダー、マルチレイヤＬＩＤＡＲ、レーザー距離計などを使用する。

これら検出器２０１～２０３の検出結果は、検知対象情報データベース１１０に記録される背景の検出点（障害物以外の検出対象）と比較される。この比較により、以下の条件１～３のいずれかを満たすとき、境界検出領域に障害物が存在すると判断する。

（条件１）境界検出領域の検出点が検出されない。

（条件２）境界検出領域の検出点の位置が異なる。

（条件３）境界検出領域の検出点の反射強度が異なる。

ここで、車両の速度が速くなるにつれて輸送車両が停止するまでに必要な距離が延び、前方および側方の境界検出領域が遠方に拡大する。このとき、遠方の検出点（路面や設置物など）のレーザーの反射率が極端に小さくなる場合には、条件１によって障害物が侵入したと誤って判断される。このような誤判断を避けるため、車両の走行速度を抑えなくてはならない。

そこで、走行速度を下げずに誤判断を避けるため、次の対処１～２を加える。

（対処１）境界検出領域にある、ある値以上の反射率をもつ既存物（レールや標識等）の位置のみを検出点とする。

（対処２）境界検出領域に、ある値以上の反射率をもつマーカーを検出点として予め設置しておく。

いずれの場合も、事前に検出対象の位置とその反射率を検知対象情報データベース１１０に記録し、現在の車両位置における境界検出領域に検出点の位置が含まれる場合のみ、その検出点を障害物侵入の判断に用いる。

図５は、複数の直線で示したように、周辺環境観測部１０７や検出器２０１～２０３としてマルチレイヤＬＩＤＡＲを使用する場合を示す。複数レイヤにまたがる境界検出領域上の検出点を使用することで、境界が曲線となる場合にも障害物の侵入を判断することが可能になる。

図５には、マルチレイヤＬＩＤＡＲから照射される各検出レイヤによる路面検出点を点線で示す。側方境界１５５ａ、１５５ｂ上を通る検出レイヤは車両からの距離によって異なり、障害物の侵入を判断するには、それらの複数レイヤの検出点を監視する。

このとき、ＬＩＤＡＲの検出点が境界検出領域上にある場合でも、その検出点とＬＩＤＡＲを結ぶ直線（レーザーの光路）が境界検出領域外を通る場合には、障害物の侵入判断には使用しない。これは、境界検出領域外の物体による誤検知を防ぐためである。

なお、検出器２０１～２０３として、種類が異なる複数のセンサーを使用することにより、障害物を検知する確率を高めて、障害物の検知率を上げてもよい。また、検知できた検出結果の論理積（ＡＮＤ）を用いることにより、誤検知率を下げてもよい。

側方境界１５５および前方境界１５６を超えて障害物が軌道に侵入した場合、障害物検知部１１３は、ステップＳ２０４に動作を移行する。それ以外の場合、障害物検知部１１３は、ステップＳ２０５に動作を移行する。

ステップＳ２０４： ステップＳ２０３において障害物が存在すると判定された場合、障害物検知部１１３は、車両１０２を停止させるために、障害物情報１６１を作成する。

ステップＳ２０５： 障害物検知部１１３は、障害物情報１６１を車両１０２に送信する。

以上が、周辺観測システム１００Ａの全体動作の説明である。
次に、自己位置推定システム１０１の動作について詳しく説明する。

《自己位置推定システム１０１の動作》
図６は、自己位置推定システム１０１の動作を説明するフローチャートである。

同図に示すステップＳ４０１～４０８は、車両１０２の車両位置を推定する動作であり、障害物検知システム１０３の計測周期ごとに繰り返し実行される。

ステップＳ４０１： 観測データ選別処理部１１４は、周辺環境観測部１０７で観測した周辺環境観測データ１５１を取得する。例えば、図７に示す車両１０２の周辺環境をマルチレイヤＬＩＤＡＲで観測すると、図８のような三次元の点群データとしてレール観測データ１６２ａ～ｆなどが取得される。

ステップＳ４０２： 観測データ選別処理部１１４は、取得した周辺環境観測データを、図９に示す軌道上のレール観測データ１６２ａ～ｆと、軌道以外の周辺観測データ１６３とに選別する。

このようなレール観測データ１６２ａ～ｆは、その形状や反射率のほか、レール検出データが１つの軌道面（平面または曲面）をなすことを利用して選別される。

ステップＳ４０３： 車両姿勢推定処理部１１５は、周辺環境地図データベース１１７および３Ｄレール軌道データベース１１８の地図データにおいて、車両１０２の仮位置をレール軌道上に定める。この仮位置は、レール地上子と車両１０２との通信や、ＧＰＳ情報や、車両１０２の速度累積値などに基づいて決定される。

ステップＳ４０４： 車両姿勢推定処理部１１５は、レール軌道上の仮位置を３Ｄレール軌道データベース１１８に照会することにより、仮位置におけるレール位置情報（レール表面を規定する３次元点群データ）を取得する。

車両姿勢推定処理部１１５は、図１０に示すレール観測データ１６２から求めたレール表面がなす面Ｒと、３Ｄレール軌道データベース１１８から取得したレール位置情報とを幾何演算することにより、車両１０２の姿勢情報を推定する。

ステップＳ４０５： 周辺環境観測部１０７の周辺環境観測データは、車両１０２に搭載されたセンサーにより観測されるため、車両１０２に固定された車両座標系Σ_Ｔにおける観測値となる。

一方、周辺環境地図データベース１１７および３Ｄレール軌道データベース１１８には、外部座標系Σ_Ｏにおける地図データおよび３Ｄレール軌道データが記録される。

周辺環境データ座標変換処理部１１６は、レール軌道上の車両１０２の仮位置と、ステップＳ４０４で推定した車両１０２の姿勢情報に基づいて、周辺環境観測データを、車両１０２に固定された車両座標系Σ_Ｔから外部座標系Σ_Ｏに座標変換し、座標変換後の周辺環境データとして出力する。

ステップＳ４０６： スキャンマッチング自己位置推定部１１９は、座標変換後の周辺環境データと、周辺環境地図データベース１１７に記録された地図データとのスキャンマッチングを行う。このスキャンマッチングは、周辺環境データにおけるセンサー位置（車両位置）を地図データのレール軌道上に拘束した状態でスキャンを行う。この場合のスキャン範囲は、ステップＳ４０４の姿勢推定や、ステップＳ４０５の座標変換の妥当性が維持可能な幅とする。
このスキャン範囲において、周辺環境データと地図データとの残差（両データの間の差分絶対値を総和した値など）が最小残差となるスキャン位置を探索する。

ステップＳ４０７： スキャンマッチング自己位置推定部１１９は、スキャンマッチングにおいて求めた最小残差が許容値より小さいか否かを判定する。この許容値は、車両位置に必要な精度に基づいて適宜に設定される。

ここで、最小残差が許容値を超える場合、スキャンマッチング自己位置推定部１１９は動作をステップＳ４０８に移行する。

また、最小残差が許容値以下に収まる場合、スキャンマッチング自己位置推定部１１９は動作をステップＳ４０９に移行する。

ステップＳ４０８： スキャンマッチング自己位置推定部１１９は、レール軌道に沿って仮位置を刻み距離だけ変位させる。この刻み距離は、ステップＳ４０６でスキャンした範囲を超える距離とする。また、仮位置の変位方向（刻み距離の正負）については、ステップＳ４０６のスキャンマッチング中の残差の変化傾向に基づいて、マッチングの残差が小さくなる方向に決定する。

このように仮位置を変位した後に、スキャンマッチング自己位置推定部１１９は動作をステップＳ４０４に戻す。

ステップＳ４０９： ステップＳ４０４～Ｓ４０８を繰り返すことにより、スキャンマッチングの最小残差は減少し、許容値以下となる。スキャンマッチング自己位置推定部１１９は、許容値以下の最小残差を得たレール軌道上のスキャン位置を、車両１０２の車両位置と推定する。

《車両運転制御部１０５の動作》
次に、車両運転制御部１０５の動作を説明する。

図１１は、車両運転制御部１０５の動作を説明するフローチャートである。
同図に示す動作は一定周期ごとに繰り返し実行される。
ステップＳ５００： 車両運転制御部１０５は、車両１０２の運行スケジュールなどに基づいて、車両１０２の在線位置を情報取得する。

ステップＳ５０１： 車両運転制御部１０５は、車両１０２が駅に停車中か否かを判定する。当該判定は、車両１０２の在線位置と速度などからなされる。例えば、車両１０２が駅ホームの近くにあって、速度がゼロであれば駅に停車中と判定する。駅に停車中と判定された場合、車両運転制御部１０５は、ステップＳ５０２に動作を移行する。それ以外の場合、車両運転制御部１０５は、ステップＳ５１１に動作を移行する。

ステップＳ５０２： 車両運転制御部１０５は、車両１０２の運行スケジュールに基づいて、車両１０２の発車予定時刻を情報取得する。

ステップＳ５０３： 車両運転制御部１０５は、現在時刻が発車予定時刻に達したか否かを判定する。現在時刻が発車予定時刻に達していない場合、車両運転制御部１０５は、本処理フローを抜ける。現在時刻が発車予定時刻に達した場合、車両運転制御部１０５はステップＳ５０４に動作を進める。

ステップＳ５０４： 車両運転制御部１０５は、車両１０２が発車準備を完了しているか否かを判定する。発車準備の例として、車両ドア閉状態の確認が挙げられる。未完了の場合は、本処理フローを抜ける。発車準備が完了している場合、車両運転制御部１０５は、ステップＳ５０５に動作を進める。

ステップＳ５０５： 車両運転制御部１０５は、障害物検知システム１０３から障害物情報１６１を取得する。この場合、図１２に示すように、自己位置推定システム１０１による高精度な車両位置に基づいて、障害物の監視エリア５００は駅ホームの範囲を除くように設定される。なお、高精度な車両位置を使用することにより、駅ホームの白線内側やホーム扉の近く（車両１０２が近くを通過するために安全でない領域）を障害物の監視エリア５００に含める高精度な設定も十分に可能になる。さらに、駅区間の高精度な車両位置に基づけば、隣接レール上の車両（駅の別ホームの車両）を障害物として検出しないように監視エリア５００を狭めることも可能になる。

ステップＳ５０６： 車両運転制御部１０５は、障害物情報１６１から障害物が存在するか否かを判断する。障害物が存在しない場合、車両運転制御部１０５はステップＳ５０７に動作を進める。障害物が存在する場合、車両運転制御部１０５は停止指令を生成ないし維持しつつ、本処理フローを抜ける。

ステップＳ５０７： 車両運転制御部１０５は、駆動指令１４２を生成して、車両駆動部１０６に送信する。具体的にはここでは駅を発車するために力行指令が送信される。

ステップＳ５０８： 車両運転制御部１０５は、車両１０２が発車したタイミングと、これから走行する駅間の予定走行時分とに基づいて、次駅の到着予定時刻を計算し、車両１０２の運行管理センター（運行管理システム）に送信する。

次に、ステップＳ５０１で車両１０２が駅停車中でないと判断された場合の処理（ステップＳ５１１～ステップＳ５１５）を説明する。

ステップＳ３１１： 車両運転制御部１０５は、監視エリア内の障害物情報１６１を障害物検知システム１０３から取得する。図１３に示すように、障害物の監視エリア６００は、駅間を走行中のため広く設定される。ただし、駅間に保守作業中の区間が存在する場合、自己位置推定システム１０１による高精度な車両位置に基づいて、保守員が安全に作業可能な範囲については障害物の監視エリア６００から除くように設定される。

ステップＳ５１２： 車両運転制御部１０５は、監視エリア内の障害物情報１６１に基づいて、車両１０２の制動が必要か否かを判定する。障害物が存在せずに制動が不要であれば、車両運転制御部１０５はステップＳ５１３に動作を進める。障害物が存在して制動が必要であれば、車両運転制御部１０５はステップＳ５１４に動作を進める。

ステップＳ５１３： 車両運転制御部１０５は、駆動指令１４２を生成して、車両駆動部１０６に送信する。具体的には、ここでは、車両１０２の速度が所定の目標速度となるように比例制御などの駆動指令が送信される。送信後、車両運転制御部１０５はステップＳ５１５に動作を進める。

ステップＳ５１４： 車両運転制御部１０５は、障害物の検知に応じて、車両１０２の制動指令を車両駆動部１０６に送信する。具体的には、車両１０２を最大減速度で減速させ停止させるよう制動指令が生成される。制動指令の送信後、車両運転制御部１０５はステップＳ５１５に動作を進める。

ステップＳ５１５： 車両運転制御部１０５は、その時点での位置と速度と運行状況から、車両１０２が次駅に到着する時刻を推定し、車両１０２の運行管理センター（運行管理システム）に送信する。

以上が、車両運転制御部１０５の動作説明である。

《実施例１の効果など》
実施例１では、周辺環境観測部１０７の観測結果と、周辺環境地図データベース内の地図データとのマッチング（相関）を、軌道に沿った範囲でスキャンする。

通常、自動車のように特定の軌道に沿って走行しない車両の場合、図１４および図１５に示すように、複数方向に変位を繰り返しながら周辺環境データ１６８と地図データ１６６との相関をとり、その相関値が最も高い位置（図１５）を車両位置として求める。この場合、スキャンの自由度が高いために、たまたまマッチング残差が極小となる位置を車両位置として誤判定しやすく、車両位置の検出精度を高めることが難しいという問題があった。

さらに、複数方向のスキャンが必要になるため、スキャンマッチングに必要な処理負荷が重く、処理に時間がかかるという問題もあった。

しかしながら、実施例１における車両位置の推定処理では、図１６に示すように軌道Ｌに拘束した状態で一次元にスキャンしながら、周辺環境データ１６８と地図データ１６６とのマッチング（相関）が最も高くなるスキャン位置（図１７参照）を車両位置として推定する。したがって、スキャン範囲が軌道Ｌに限定されるため、軌道Ｌから外れた位置を車両位置として誤って判定することがなく、車両位置の検出精度を高めることが可能になる。

また、実施例１では、スキャン範囲が軌道Ｌにより限定されるため、スキャンマッチングの処理負荷が軽くなり、処理に係る時間を短縮することが可能になる。

さらに、実施例１では、周辺環境観測部１０７による軌道の観測結果に基づいて、軌道に対する車両１０２の姿勢を求める。軌道を走行する車両１０２であっても、加減速やカーブ走行などの影響により、軌道に対する車両１０２の姿勢は時々刻々と変動する。実施例１では、このように変動する車両１０２の姿勢を情報取得することが可能になる。

また、実施例１では、車両１０２の姿勢に基づいて周辺環境観測部１０７の観測結果を座標変換する。この座標変換により、車両１０２の姿勢に起因する周辺環境観測部１０７の観測結果の傾き変動が正しく校正される。そのため、座標変換後の観測結果と、地図データとの間でのマッチング精度が高くなり、車両位置の検出精度をさらに高めることが可能になる。

さらに、実施例１では、車両位置の検出精度が高くなるため、障害物検知システム１０３の監視エリアを車両位置に応じて適切なタイミングで変更することが可能になる。したがって、監視すべき監視エリア内の障害物のみを確実に検知することが可能になる。また、監視すべきでない監視エリアの外に位置する対象物を障害物と誤検知することがなくなる。

例えば、駅区間では、監視エリアを狭めることにより、駅ホーム（または駅ホームの白線外など）の安全な位置に待機する乗客を障害物と誤検知することがなくなる。

また例えば、保守作業区間では、監視エリアを狭めることにより、安全に作業する保守員を障害物と誤検知することがなくなる。

また、実施例１では、監視エリアの境界（左右の側方境界、前方境界など）に、障害物を逸早く確実に検出するなどの目的から，所定幅の境界検出領域を設ける。実施例１では、車両位置の検出精度が高くなるため、この境界検出領域の所定幅を車両位置に応じて適切なタイミングで変更することが可能になる。

例えば、駅区間では、境界検出領域の所定幅を狭めることにより、線路上や駅ホームの白線内に侵入する乗客を集中的に検出することが可能になる。

また例えば、駅間の走行区間では、境界検出領域の所定幅を拡大することにより、線路上に侵入する比較的大きな移動体（自動車など）の速い動きを比較的広い視野で確実に検出することが可能になる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

また、実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。

例えば、実施例では、監視エリアの境界検出領域において障害物を集中的に検出する動作について説明しているが、本発明はこれに限定されない。例えば、監視エリア内の全域または部分域において障害物を検出してもよい。

１００…鉄道輸送システム、１００Ａ…周辺観測システム、１０１…自己位置推定システム、１０２…車両、１０３…障害物検知システム、１０５…車両運転制御部、１０６…車両駆動部、１０７…周辺環境観測部、１０８…検知範囲設定データベース、１０９…監視エリア設定処理部、１１０…検知対象情報データベース、１１１…側方境界監視部、１１２…前方境界監視部、１１３…障害物検知部、１１４…観測データ選別処理部、１１５…車両姿勢推定処理部、１１６…周辺環境データ座標変換処理部、１１７…周辺環境地図データベース、１１８…３Ｄレール軌道データベース、１１９…スキャンマッチング自己位置推定部、１４２…駆動指令、１５１…周辺環境観測データ、１５３…位置・姿勢情報、１５４…検知範囲、１５５…側方境界、１５６…前方境界、１５９…監視結果、１６０…監視結果、１６１…障害物情報

Claims (9)

1. 軌道を走行する車両の位置から周辺の物体群の位置を観測し、観測結果として出力する周辺環境観測部と、
   事前に前記物体群の位置を観測して作成された地図データを記憶し、前記観測結果における前記車両の位置を、前記地図データの軌道上に限定した状態で、前記観測結果と前記地図データとの相関を算出し、前記相関に基づいて車両位置を推定する位置推定部と
   を備え、
   前記周辺環境観測部は、前記軌道を観測し、
   前記位置推定部は、前記軌道の前記観測結果に基づいて前記軌道に対する前記車両の姿勢を求める、
   ことを特徴とする周辺観測システム。
2. 請求項１に記載の周辺観測システムであって、
   前記位置推定部は、前記車両の姿勢に基づいて前記周辺環境観測部の前記観測結果を座標変換し、座標変換後の前記観測結果と、前記地図データとの間で、前記物体群の前記相関を前記軌道に限定した位置でとり、前記相関に基づいて車両位置を推定する
   ことを特徴とする周辺観測システム。
3. 請求項１～２のいずれか一項に記載の周辺観測システムであって、
   前記軌道に対して設定される監視エリアに存在する障害物を検知する障害物検知部と、
   前記位置推定部が推定する前記車両位置に基づいて、前記監視エリアを変更する境界設定部と
   を備えたことを特徴とする周辺観測システム。
4. 請求項３に記載の周辺観測システムであって、
   前記監視エリアは、前記監視エリアの境界において障害物を検知するための所定幅の境界検出領域を含み、
   前記境界設定部は、前記位置推定部が推定する前記車両位置に基づいて、前記境界検出領域の前記所定幅を変更する
   ことを特徴とする周辺観測システム。
5. 請求項３～４のいずれか一項に記載の周辺観測システムであって、
   前記監視エリアは、前記軌道の左右に設定される側方境界と、前記軌道の進行方向前方に設定される前方境界により規定される
   ことを特徴とする周辺観測システム。
6. 請求項３～５のいずれか一項に記載の周辺観測システムであって、
   前記境界設定部は、前記位置推定部が推定する前記車両位置と、駅区間との位置関係に基づいて、前記駅区間における前記監視エリアを変更する
   ことを特徴とする周辺観測システム。
7. 請求項３～６のいずれか一項に記載の周辺観測システムであって、
   前記境界設定部は、前記位置推定部が推定する前記車両位置と、前記軌道の保守作業区間との位置関係に基づいて、前記保守作業区間における前記監視エリアを変更する
   ことを特徴とする周辺観測システム。
8. 請求項１～７のいずれか一項に記載の周辺観測システムとして、コンピュータシステムを機能させる
   ことを特徴とする周辺観測プログラム。
9. 軌道を走行する車両の位置から周辺の物体群の位置及び前記軌道を観測し、観測結果を得る周辺環境観測ステップと、
   事前に前記物体群の位置を観測して作成された地図データを記憶し、前記観測結果における前記車両の位置を、前記地図データの軌道上に限定した状態で、前記観測結果と前記地図データとの相関を算出し、前記相関に基づいて車両位置を推定する位置推定ステップと、
   前記軌道の前記観測結果に基づいて前記軌道に対する前記車両の姿勢を求める姿勢推定ステップと
   を備えた周辺観測方法。

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