JP7807639B2 - Track state estimation method, track state estimation device, and vehicle - Google Patents
Track state estimation method, track state estimation device, and vehicleInfo
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Description
本発明は、軌道状態推定方法、軌道状態推定装置及び車両に関する。 The present invention relates to a track state estimation method, a track state estimation device, and a vehicle.
レール上を走行する車両の脱線要因の１つとして、元位置に対するレールの不整（以下、「軌道変位」ともいう。）がある。軌道変位は脱線に直接的に影響することから、軌道変位を適切に点検し整備することが、脱線のリスクを低減するために重要である。 One of the causes of derailment of vehicles running on rails is irregularity of the rails relative to their original position (hereinafter referred to as "track irregularity"). Because track irregularity directly affects derailments, it is important to properly inspect and maintain track irregularity in order to reduce the risk of derailment.
軌道変位の点検（以下、「軌道検測」ともいう。）は、例えば、手押し式の軌道検測装置を用いて行われている。しかし、軌道検測対象となるレールが長くなると、高い頻度で検測することは難しい。また、手押し式の軌道検測装置による軌道検測は、脱線時の状況とは異なる無負荷時状態での静的検測である。このため、車両走行時の動的検測を高い頻度で実施できることが望まれている。 Inspections of track irregularities (hereinafter also referred to as "track inspection") are carried out using, for example, a hand-operated track inspection device. However, when the length of rail to be inspected becomes longer, it becomes difficult to inspect frequently. Furthermore, track inspection using a hand-operated track inspection device is a static inspection performed under no-load conditions, which differs from the conditions that occur during a derailment. For this reason, it is desirable to be able to carry out dynamic inspections more frequently while the vehicle is running.
車両走行時の動的検測を高い頻度で実施するための一手法として、稼働車両を利用して軌道検測を行うことが考えられる。車両を利用した軌道検測装置として、例えば、特許文献１には、車両の台車枠に各種検出器から構成される検出器ユニットを取り付け、車両走行時に慣性正矢法に基づき軌道変位５項目を検測する技術が開示されている。 One method for frequently performing dynamic inspections while a vehicle is in motion is to use an operating vehicle to perform track inspections. Patent Document 1, for example, discloses a track inspection device that uses a vehicle. It involves attaching a detector unit composed of various detectors to the bogie frame of the vehicle, and measuring five track irregularities based on the inertial sagittal method while the vehicle is in motion.
しかし、特許文献１に記載の技術では、検出器ユニットにより軌道変位５項目を検測することはできるが、検出器ユニットによる検測機構が複雑であり高価となる。また、加速度信号を二回積分して変位を算出しているため、例えば、製鉄所において重量の大きい資材等を搬送するために使用される車両のように、車両の走行速度が低速である場合には積分誤差の蓄積により測定精度が大きく低下する。 However, while the technology described in Patent Document 1 can measure five track irregularity items using a detector unit, the detection mechanism using the detector unit is complex and expensive. Furthermore, because the displacement is calculated by integrating the acceleration signal twice, measurement accuracy drops significantly due to the accumulation of integration errors when the vehicle is traveling at a low speed, such as when it is used to transport heavy materials at a steelworks.
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、稼働車両を利用して簡易に軌道検測することの可能な、軌道状態推定方法、軌道状態推定装置及び車両を提供することにある。 The present invention was made in consideration of the above problems, and its object is to provide a track condition estimation method, track condition estimation device, and vehicle that enable easy track inspection using an operating vehicle.
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、車両の走行速度に基づいて、車両の車体または軸箱に設置された慣性計測装置により計測された３軸加速度から、車両の加減速により発生する加速度ノイズを除去する加速度ノイズ除去ステップと、加速度ノイズが除去された３軸加速度及び慣性計測装置により計測された３軸角速度に基づいて、慣性計測装置の設置位置における水平傾斜角及び前後傾斜角を推定する傾斜角推定ステップと、推定された水平傾斜角及び前後傾斜角に基づいて、軌道状態を表す軌道状態情報を算出する軌道状態算出ステップと、を含む、軌道状態推定方法が提供される。 In order to solve the above problem, one aspect of the present invention provides a track state estimation method including an acceleration noise removal step of removing acceleration noise generated by vehicle acceleration and deceleration from three-axis acceleration measured by an inertial measurement unit (IMU) installed on the vehicle body or axle box, based on the vehicle's traveling speed; an inclination angle estimation step of estimating the horizontal inclination angle and longitudinal inclination angle at the installation position of the IMU based on the three-axis acceleration from which the acceleration noise has been removed and the three-axis angular velocity measured by the IMU; and a track state calculation step of calculating track state information representing the track state based on the estimated horizontal inclination angle and longitudinal inclination angle.
傾斜角推定ステップでは、加速度ノイズが除去された３軸加速度から、車両走行時の並進加速度成分をフィルタリング処理により抽出し、抽出された並進加速度成分に基づいて、カルマンフィルタの観測モデルの誤差共分散行列を設定し、誤差共分散行列が設定された観測モデルにより構成される状態空間モデルから定式化されたカルマンフィルタを用いて、加速度ノイズが除去された３軸加速度及び３軸角速度から慣性計測装置の設置位置における水平傾斜角及び前後傾斜角を推定し、軌道状態算出ステップでは、推定された前後傾斜角に基づいて、軌道状態情報として高低変位を算出してもよい。 In the tilt angle estimation step, the translational acceleration components during vehicle travel are extracted by filtering from the three-axis acceleration from which acceleration noise has been removed, and the error covariance matrix of the observation model of the Kalman filter is set based on the extracted translational acceleration components. Using a Kalman filter formulated from a state space model constructed from the observation model with the set error covariance matrix, the horizontal tilt angle and longitudinal tilt angle at the installation position of the inertial measurement unit are estimated from the three-axis acceleration and three-axis angular velocity from which acceleration noise has been removed. In the track state calculation step, elevation displacement may be calculated as track state information based on the estimated longitudinal tilt angle.
軌道状態算出ステップでは、算出した高低変位に対して、低周波成分の推定誤差を除去するハイパスフィルタ処理を行ってもよい。 In the orbit state calculation step, the calculated elevation deviation may be subjected to high-pass filtering to remove estimation errors in low-frequency components.
並進加速度成分は、３軸加速度のうち左右加速度及び前後加速度に対して、軌道変位の卓越する周波数成分を除去するバンドパスフィルタ処理により抽出してもよい。 The translational acceleration components may be extracted using bandpass filtering to remove frequency components that are predominantly due to track irregularity from the lateral and longitudinal accelerations of the three-axis accelerations.
誤差共分散行列は、対角成分に、抽出された並進加速度成分に対して所定の係数を乗じた値を加算して設定してもよい。 The error covariance matrix may be set by adding values obtained by multiplying the extracted translational acceleration components by a predetermined coefficient to the diagonal elements.
加速度ノイズ除去ステップでは、慣性計測装置により計測された３軸加速度の前後加速度成分から、車両の走行速度から算出される加速度成分を減算して、３軸加速度に含まれる加速度ノイズを除去してもよい。 In the acceleration noise removal step, acceleration noise contained in the three-axis acceleration may be removed by subtracting an acceleration component calculated from the vehicle's traveling speed from the longitudinal acceleration component of the three-axis acceleration measured by the inertial measurement unit.
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、車両の走行速度に基づいて、車両の車体または軸箱に設置された慣性計測装置により計測された３軸加速度から、車両の加減速により発生する加速度ノイズを除去する加速度ノイズ除去処理部と、加速度ノイズが除去された３軸加速度及び慣性計測装置により計測された３軸角速度に基づいて、慣性計測装置の設置位置における水平傾斜角及び前後傾斜角を推定する傾斜角推定部と、推定された水平傾斜角及び前後傾斜角に基づいて、軌道状態を表す軌道状態情報を算出する軌道状態算出部と、を備える、軌道状態推定装置が提供される。 In order to solve the above problem, according to another aspect of the present invention, there is provided a track state estimation device comprising: an acceleration noise removal processing unit that removes acceleration noise generated by vehicle acceleration and deceleration from three-axis acceleration measured by an inertial measurement unit installed on the vehicle body or axle box, based on the vehicle's traveling speed; an inclination angle estimation unit that estimates the horizontal inclination angle and longitudinal inclination angle at the installation position of the inertial measurement unit, based on the three-axis acceleration from which the acceleration noise has been removed and the three-axis angular velocity measured by the inertial measurement unit; and a track state calculation unit that calculates track state information representing the track state based on the estimated horizontal inclination angle and longitudinal inclination angle.
さらに、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、車両の走行速度を測定する速度計測装置と、車両の車体または軸箱に設置された慣性計測装置と、車両の走行速度に基づいて、慣性計測装置により計測された３軸加速度から、車両の加減速により発生する加速度ノイズを除去する加速度ノイズ除去部と、加速度ノイズが除去された３軸加速度及び慣性計測装置により計測された３軸角速度に基づいて、慣性計測装置の設置位置における水平傾斜角及び前後傾斜角を推定する傾斜角推定部と、推定された水平傾斜角及び前後傾斜角に基づいて、軌道状態を表す軌道状態情報を算出する軌道状態算出部、を有する軌道状態推定装置と、を備える、車両が提供される。 Furthermore, in order to solve the above-mentioned problems, according to another aspect of the present invention, there is provided a vehicle comprising: a speed measurement device that measures the traveling speed of the vehicle; an inertial measurement unit installed on the vehicle body or axle box; an acceleration noise removal unit that removes acceleration noise generated by vehicle acceleration and deceleration from the three-axis acceleration measured by the inertial measurement unit based on the traveling speed of the vehicle; an inclination angle estimation unit that estimates the horizontal inclination angle and longitudinal inclination angle at the installation position of the inertial measurement unit based on the three-axis acceleration from which the acceleration noise has been removed and the three-axis angular velocity measured by the inertial measurement unit; and a track condition estimation device that calculates track condition information representing the track condition based on the estimated horizontal inclination angle and longitudinal inclination angle.
以上説明したように本発明によれば、稼働車両を利用して簡易に軌道検測することが可能となる。 As explained above, the present invention makes it possible to easily inspect track using an operating vehicle.
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Preferred embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. Note that in this specification and drawings, components having substantially the same functional configuration will be designated by the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.
［１．車両構成］
まず、図１に基づいて、本発明の一実施形態に係る車両１の概略構成について説明する。図１は、本実施形態に係る車両１の概略構成を示す模式図である。
[1. Vehicle configuration]
First, a general configuration of a vehicle 1 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a schematic diagram showing a general configuration of a vehicle 1 according to this embodiment.
本実施形態に係る車両１は、枕木（図２の符号７）上に延設された一対のレール５上を走行可能に構成されている。車両１は、図１に示すように、車両の主構造部分である構体からなる車体部１０と、車体部１０を支持し、走行機構を有する台車部２０とにより構成される。なお、以下では、車両進行方向（前後方向）をＸ方向、幅方向（左右方向）をＹ方向、高さ方向（上下方向）をＺ方向とする。 The vehicle 1 according to this embodiment is configured to run on a pair of rails 5 that extend over sleepers (reference numeral 7 in Figure 2). As shown in Figure 1, the vehicle 1 is configured from a car body section 10 that comprises the body structure, which is the main structural part of the vehicle, and a bogie section 20 that supports the car body section 10 and has a running mechanism. In the following, the direction of travel of the vehicle (front-to-rear direction) is referred to as the X direction, the width direction (left-to-right direction) as the Y direction, and the height direction (up-down direction) as the Z direction.
図１に示す車両１の台車部２０には、車両進行方向に４つの車輪対が配置されている。各車輪対は、幅方向に対となる２つの車輪２３が輪軸２５によって連結されることにより構成されている。各輪軸２５の両端には、輪軸２５の軸受部分である軸箱２７が設けられている。軸箱２７は、コイルばね２９により台車枠２１に接続されている。なお、図１では、輪軸２５を示すために、１つの車輪２３にのみ軸箱２７及びコイルばね２９を記載しているが、すべての車輪２３が軸箱２７及びコイルばね２９を備えている。 Four wheel pairs are arranged in the direction of vehicle travel on the bogie section 20 of the vehicle 1 shown in Figure 1. Each wheel pair is formed by two wheels 23 paired in the width direction and connected by a wheel set 25. An axle box 27, which serves as the bearing portion of the wheel set 25, is provided on both ends of each wheel set 25. The axle box 27 is connected to the bogie frame 21 by a coil spring 29. Note that in Figure 1, the axle box 27 and coil spring 29 are shown for only one wheel 23 in order to show the wheel set 25, but all wheels 23 are equipped with an axle box 27 and coil spring 29.
本実施形態に係る車両１は、車体部１０または各車輪２３の軸箱２７のうち、少なくともいずれか１つに慣性計測装置（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）３０を備えている。図１に示す車両１には、車体部１０及び１つの車輪２３の軸箱２７に、それぞれ１つの慣性計測装置３０が設けられているが、いずれか１つのみ設置すればよい。慣性計測装置３０は、３次元の慣性運動（直行３軸方向の並進運動及び回転運動）を検出する装置である。慣性計測装置３０は、加速度センサにより並進運動を検出し、角速度センサにより回転運動を検出する。慣性計測装置３０による計測値は、車両１が走行するレール５の軌道状態を推定する軌道状態推定装置（図１０の軌道状態推定装置１００）へ出力される。 The vehicle 1 according to this embodiment is equipped with an inertial measurement unit (IMU) 30 in at least one of the carbody 10 or the axle box 27 of each wheel 23. The vehicle 1 shown in FIG. 1 is equipped with one IMU 30 in each of the carbody 10 and the axle box 27 of one wheel 23, but it is sufficient to install only one. The IMU 30 is a device that detects three-dimensional inertial motion (translational motion and rotational motion in three orthogonal axial directions). The IMU 30 detects translational motion using an acceleration sensor and rotational motion using an angular velocity sensor. Measurement values from the IMU 30 are output to a track condition estimation device (track condition estimation device 100 in FIG. 10 ) that estimates the track condition of the rails 5 on which the vehicle 1 travels.
また、本実施形態に係る車両１は、レール５上の車両１の絶対位置を検出する位置検出装置（図示せず。）と車両１の走行速度を測定する速度計測装置（図１０の速度計測装置４０）を備えている。位置検出装置は、例えばＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）リーダであってもよい。この場合、一対のレール５の幅方向中間位置に予め設定されているＲＦＩＤタグをＲＦＩＤリーダによって読み取ることにより、車両１の絶対位置を検出することができる。なお、車両１の絶対位置を検出する方法はかかる例に限定されず、周知の技術を用いてもよい。例えば、車両１の絶対位置として、人工衛星からの電波を用いて得られる位置情報を利用してもよい。速度計測装置は、例えば車体部１０に設置されたレーザードップラー速度計であって、レーザードップラー速度計から算出される地表面からの相対速度を車両１の走行速度としてもよい。 The vehicle 1 according to this embodiment also includes a position detection device (not shown) that detects the absolute position of the vehicle 1 on the rails 5 and a speed measurement device (speed measurement device 40 in Figure 10) that measures the traveling speed of the vehicle 1. The position detection device may be, for example, an RFID (Radio Frequency Identification) reader. In this case, the absolute position of the vehicle 1 can be detected by reading an RFID tag that is pre-set at the midpoint of the width of the pair of rails 5 with the RFID reader. Note that the method for detecting the absolute position of the vehicle 1 is not limited to this example, and well-known techniques may also be used. For example, position information obtained using radio waves from a satellite may be used as the absolute position of the vehicle 1. The speed measurement device may be, for example, a laser Doppler speedometer installed in the vehicle body 10, and the relative speed from the ground surface calculated by the laser Doppler speedometer may be used as the traveling speed of the vehicle 1.
［２．軌道状態の推定］
レールの軌道状態としては、平面性変位、通り変位、高低変位、水準変位、軌間変位がある。以下では、軌道状態として、脱線を間接的に引き起こす可能性のある高低変位を推定する場合について説明する。高低変位とは、図２に示すように、レール５の頭頂面の車両進行方向（前後方向）に高さの違いをいう。高低変位ｈは、レール５の頭頂面において、車両進行方向に所定の間隔ｄだけ離れた２点を結んだ線と、２点の中間位置におけるレール５の頭頂面との垂直距離で表される。
2. Estimation of orbital conditions
Rail track conditions include roll variation, alignment variation, elevation variation, level variation, and gauge variation. Below, we will explain the case of estimating elevation variation, which may indirectly cause derailment, as a track condition. As shown in Figure 2, elevation variation refers to the difference in height of the top surface of the rail 5 in the direction of vehicle travel (front-to-rear direction). Elevation variation h is expressed as the perpendicular distance between a line connecting two points on the top surface of the rail 5 that are spaced a predetermined distance d apart in the direction of vehicle travel, and the top surface of the rail 5 at the midpoint between the two points.
通常、高低変位は１０ｍ弦正矢法と呼ばれる方法により定義され、レール上の１０ｍ離れた２点に弦を張り、その中点におけるレールとの離隔を計測することにより得られる。一方、１０ｍ弦正矢法とは検測特性は異なるが、前後支点間の高低差もレールの高さ方向の不整を表す高低変位の一種と考えることができる。そこで、本実施形態では、車体構造に応じた基準長Ｌの長さにおける高低差を、高低変位ｈとして算出する。前後傾斜角をφ、支点間距離をＬとすると、高低変位ｈは下記式（１）で表すことができる。 Normally, elevation displacement is defined using a method known as the 10m chord slash method, in which a chord is stretched at two points 10m apart on the rail and the distance from the rail at the midpoint is measured. Meanwhile, although the measurement characteristics differ from the 10m chord slash method, the elevation difference between the front and rear supports can also be considered a type of elevation displacement that represents irregularities in the rail height direction. Therefore, in this embodiment, the elevation difference over a reference length L corresponding to the vehicle body structure is calculated as elevation displacement h. If the front and rear tilt angle is φ and the distance between the supports is L, elevation displacement h can be expressed by the following formula (1):
ｈ＝Ｌ×ｔａｎφ ・・・（１） h=L×tanφ...(1)
本実施形態では、車体部１０または軸箱２７に設置された慣性計測装置３０の計測値のみを用いて、高低変位を検測する。図３に示すように慣性計測装置３０が車体部１０に設置されている場合には、慣性計測装置３０により車体部１０の前後傾斜角φを計測し、高低変位として前後の台車部２０の高低差を算出する。このとき、支点間距離Ｌは、当該車体部１０の前後の台車部２０間の距離とする。また、図４に示すように慣性計測装置３０が台車部２０（軸箱２７）に設置されている場合には、慣性計測装置３０は台車部２０の前後傾斜角φを計測し、高低変位として前後の輪軸２５の高低差を算出する。このとき、支点間距離Ｌは、台車部２０の前後の輪軸２５間の距離とする。 In this embodiment, elevation displacement is measured using only the measurements of the inertial measurement unit 30 installed in the carbody 10 or axle box 27. When the inertial measurement unit 30 is installed in the carbody 10 as shown in FIG. 3, the inertial measurement unit 30 measures the longitudinal tilt angle φ of the carbody 10 and calculates the difference in elevation between the front and rear bogie units 20 as elevation displacement. In this case, the fulcrum distance L is the distance between the front and rear bogie units 20 of the carbody 10. Also, when the inertial measurement unit 30 is installed in the bogie unit 20 (axle box 27) as shown in FIG. 4, the inertial measurement unit 30 measures the longitudinal tilt angle φ of the bogie unit 20 and calculates the difference in elevation between the front and rear wheel sets 25 as elevation displacement. In this case, the fulcrum distance L is the distance between the front and rear wheel sets 25 of the bogie unit 20.
ここで、傾斜角推定における誤差要因として、車両走行に伴う衝撃的な振動に起因するノイズや、車両の加減速ノイズ等がある。特に、慣性計測装置３０を軸箱２７に設置した場合には、車輪直下の軌道変位を検測することができる一方で、上述のノイズも計測しやすくなる。そこで、本実施形態では、これらのノイズの影響を低減し、レールの軌道状態を表す１つの指標である高低変位を推定する手法を提示する。 Here, factors that cause errors in inclination angle estimation include noise caused by shock vibrations associated with vehicle travel and vehicle acceleration/deceleration noise. In particular, when the inertial measurement unit 30 is installed in the axle box 27, it is possible to detect track irregularities directly below the wheels, while also making it easier to measure the above-mentioned noise. Therefore, this embodiment presents a method for reducing the effects of these noises and estimating elevation irregularities, which are one index of rail track conditions.
なお、高低変位を推定する手法として、例えば特許文献２には、車両が走行する軌道について高低狂い等の軌道狂いを検測する検測装置が開示されている。かかる検測装置では、所定の長さを有する梁部材を２つのローラーでレール上を移動させた場合に、梁部材に作用する角速度と２つのローラーのとの積により２つの接触点の中点における高低狂いを算出している。しかし、特許文献２では、レールを走行する実車両とは異なる装置を用いるため、やはり簡便にレールの軌道状態を検測することができない。また、特許文献２の検測装置は剛体である梁部材の応答を計測しており、ばね等の弾性体を備える車両とは応答性が異なると考えられる。 As a method for estimating elevation displacement, for example, Patent Document 2 discloses an inspection device that inspects track irregularities, such as elevation irregularities, on the track on which vehicles travel. With this inspection device, when a beam member of a given length is moved along a rail by two rollers, the elevation irregularity at the midpoint between the two contact points is calculated by multiplying the angular velocity acting on the beam member by the velocity of the two rollers. However, because Patent Document 2 uses a device that is different from the actual vehicle that travels on the rails, it is again not possible to easily inspect the rail track condition. Furthermore, the inspection device in Patent Document 2 measures the response of the beam member, which is a rigid body, and is thought to have a different responsiveness than a vehicle equipped with elastic bodies such as springs.
以下、軌道状態として高低変位を推定する軌道状態推定手法の詳細と、軌道状態推定手法に基づく軌道状態推定処理を実行する軌道状態推定装置、及び、軌道状態推定方法について説明する。 The following describes in detail the track state estimation method for estimating elevation change as a track state, as well as the track state estimation device and track state estimation method that perform track state estimation processing based on the track state estimation method.
［２－１．軌道状態推定手法］
まず、図５～図９に基づいて、本実施形態に係る軌道状態を推定する軌道状態推定手法について説明する。図５は、慣性計測装置３０による計測値を説明するための説明図である。図６は、慣性計測装置３０による計測値を説明するための輪軸断面模式図である。図７は、前後加速度の加速度ノイズを除去する処理を説明するためのグラフであり、上側のグラフに慣性計測装置３０により計測された前後加速度と、速度計測装置により計測された車両速度から算出した加速度成分とを示し、下側のグラフに加速度ノイズが除去された補正後の前後加速度を示す。図８は、並進加速度を表す指標Ｒｘの一算出例を示すグラフである。図９は、並進加速度を表す指標Ｒｙの一算出例を示すグラフである。
[2-1. Trajectory state estimation method]
First, a track condition estimation method for estimating track conditions according to this embodiment will be described with reference to FIGS. 5 to 9. FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating measurements taken by the inertial measurement unit 30. FIG. 6 is a schematic cross-sectional view of a wheelset illustrating measurements taken by the inertial measurement unit 30. FIG. 7 is a graph illustrating a process for removing acceleration noise from longitudinal acceleration. The upper graph shows the longitudinal acceleration measured by the inertial measurement unit 30 and the acceleration component calculated from the vehicle speed measured by the speed measurement unit, while the lower graph shows the corrected longitudinal acceleration from which the acceleration noise has been removed. FIG. 8 is a graph showing an example of calculation of an index Rx representing translational acceleration. FIG. 9 is a graph showing an example of calculation of an index Ry representing translational acceleration.
以下の説明においては、慣性計測装置３０により計測された時刻ｋにおける３軸加速度の計測値をａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋ、３軸角速度の計測値をωｘｋ、ωｙｋ、ωｚｋとする。また、図５に示すように、時刻ｋにおけるロール角をθｋ、ピッチ角をφｋ、ヨー角をψｋとする。 In the following description, the measured values of the three-axis acceleration at time k measured by the inertial measurement unit 30 are designated as a xk , a yk , and a zk , and the measured values of the three-axis angular velocity are designated as ω xk , ω yk , and ω zk . Also, as shown in Figure 5, the roll angle at time k is designated as θ k , the pitch angle is designated as φ k , and the yaw angle is designated as ψ k .
本実施形態では、カルマンフィルタ（Kalman Filter）を用いて、慣性計測装置３０の計測値から輪軸２５のロール角θｘを推定する。カルマンフィルタは、データ同化手法の１つであり、ベイズ推定を利用し観測量との誤差を最小化する状態量を逐次的に推定する手法である。３軸加速度の計測値から得られるロール角推定値及びピッチ角推定値を観測量とし、絶対座標におけるロール角速度及びピッチ角速度の積分による時間更新式から、カルマンフィルタを定式化することができる。 In this embodiment, a Kalman filter is used to estimate the roll angle θx of the wheelset 25 from the measurement values of the inertial measurement unit 30. The Kalman filter is a data assimilation method that uses Bayesian estimation to sequentially estimate state variables that minimize the error with the observed quantities. The roll angle estimates and pitch angle estimates obtained from the measured values of triaxial acceleration are used as the observed quantities, and the Kalman filter can be formulated from a time update equation obtained by integrating the roll angular velocity and pitch angular velocity in absolute coordinates.
状態ベクトルｘｋは、下記式（２）で定義される。 The state vector x k is defined by the following equation (2).
また、観測ベクトルｙｋは、図６に示す、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋの低周波成分を抽出した重力加速度ｇの３軸方向の射影の関係から、下記式（３）のように表すことができる。観測ベクトルｙｋにおいて、θ０ｋは時刻ｋにおけるロール角の推定値、φ０ｋは時刻ｋにおけるピッチ角の推定値である。 The observation vector yk can be expressed as in the following equation (3) from the relationship of the projection of the gravitational acceleration g in the three-axis directions, which is obtained by extracting the low-frequency components of the measured values axk , ayk , and azk of the three-axis acceleration, as shown in Figure 6. In the observation vector yk , θ0k is the estimated value of the roll angle at time k, and φ0k is the estimated value of the pitch angle at time k.
ここで、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋには、車両１の加減速により発生する加速度ノイズが含まれている。本実施形態では、まず、車両１の走行速度に基づいて、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋのうち、前後加速度ａｘｋから加減速ノイズを除去する。実際の車両走行においては、車両１は加速減速を繰り返しながら一定速度を保って走行しており、前後方向の加減速影響は前後加速度波形から明確に観測することができる。ここで、車両の速度の計測は所定の周期（例えば０．１秒に１回）で実施されるため、前後加速度波形はステップ状となる。したがって、特定周波数のフィルタリングによっては加減速ノイズを除去することができない。 Here, the measured values a xk , a yk , and a zk of the three-axis acceleration include acceleration noise generated by acceleration and deceleration of the vehicle 1. In this embodiment, first, acceleration and deceleration noise is removed from the longitudinal acceleration a xk among the measured values a xk , a yk , and a zk of the three-axis acceleration based on the traveling speed of the vehicle 1. In actual vehicle traveling, the vehicle 1 travels at a constant speed while repeatedly accelerating and decelerating, and the influence of acceleration and deceleration in the longitudinal direction can be clearly observed from the longitudinal acceleration waveform. Here, since the vehicle speed is measured at a predetermined period (e.g., once every 0.1 seconds), the longitudinal acceleration waveform has a step-like shape. Therefore, the acceleration and deceleration noise cannot be removed by filtering a specific frequency.
そこで、本実施形態では、速度計測装置により測定された時刻ｉにおける車両１の走行速度Ｖｉから車両１の加減速による加速度成分ａＶｉを下記式（４）により算出する。 Therefore, in this embodiment, an acceleration component a Vi due to acceleration or deceleration of the vehicle 1 is calculated from the traveling speed Vi of the vehicle 1 at time i measured by the speed measurement device using the following equation (4).
ここで、波形平滑化のため、速度計測装置により測定した車両１の走行速度Ｖに対して、ローパスフィルタを適用してもよい。ローパスフィルタのカットオフ周波数は、例えばＶａｖｅ／２（Ｖａｖｅは平均速度［ｍ／ｓ］）としてもよい。そして、上記式（４）に基づき算出した加速度成分ａＶから、慣性計測装置３０により計測された前後加速度ａｘＩＭＵを下記式（５）のように補正して、補正後の前後加速度ａｘ ＊ ＩＭＵを求める。 Here, in order to smooth the waveform, a low-pass filter may be applied to the traveling speed V of the vehicle 1 measured by the speed measurement device. The cutoff frequency of the low-pass filter may be, for example, V ave /2 (V ave is the average speed [m/s]). Then, the longitudinal acceleration a x IMU measured by the inertial measurement unit 30 is corrected from the acceleration component a V calculated based on the above equation (4) according to the following equation (5) to obtain the corrected longitudinal acceleration a x * IMU .
図７の上側のグラフは、慣性計測装置３０により計測された前後加速度ａｘＩＭＵと、このとき速度計測装置により計測された車両速度から上記式（４）に基づき算出した加速度成分ａＶとを示している。上記式（５）に基づき慣性計測装置３０により計測された前後加速度ａｘＩＭＵから加速度成分ａＶを差し引くと図７の下側のグラフのようになり、加速度ノイズが除去された補正後の前後加速度ａｘ ＊ ＩＭＵを得ることができる。図７の例では１２０ｍ付近で車両１の加速による加速度ノイズが生じており、図７の下側のグラフを見るとその影響が除去されていることがわかる。 The upper graph in Figure 7 shows the longitudinal acceleration a xIMU measured by the inertial measurement unit 30 and the acceleration component a V calculated based on equation (4) above from the vehicle speed measured by the speed measurement device at that time. Subtracting the acceleration component a V from the longitudinal acceleration a xIMU measured by the inertial measurement unit 30 based on equation (5) above results in the graph shown in the lower graph in Figure 7, and it is possible to obtain the corrected longitudinal acceleration a x * IMU from which the acceleration noise has been removed. In the example of Figure 7, acceleration noise occurs due to the acceleration of the vehicle 1 at around 120 m, and it can be seen from the lower graph in Figure 7 that this effect has been removed.
以降の処理において、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋのうち、前後加速度ａｘｋについては加速度ノイズが除去された補正後の前後加速度ａｘ ＊ ＩＭＵを用いることで、軌道状態の推定精度を高めることができる。なお、以下の説明においても３軸加速度の前後加速度の計測値をａｘｋと記載するが、実際には上記式（５）による補正後の前後加速度ａｘ ＊ ＩＭＵを用いる。 In the subsequent processing, among the measured values of the three-axis acceleration a xk , a yk , and a zk , the longitudinal acceleration a xk is corrected by removing acceleration noise, and the longitudinal acceleration a x * IMU is used to improve the accuracy of estimating the orbit state. Note that in the following explanation, the measured value of the longitudinal acceleration of the three-axis acceleration is referred to as a xk , but in practice the longitudinal acceleration a x * IMU corrected by the above formula (5) is used.
３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋの重力加速度射影成分は、加速度低周波成分であり、例えば０～１Ｈｚの成分とする。例えばローパスフィルタにより、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋから重力加速度射影成分を抽出し得る。 The gravitational acceleration projection components of the triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk are low-frequency acceleration components, for example, components in the range of 0 to 1 Hz. For example, the gravitational acceleration projection components can be extracted from the triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk using a low-pass filter.
時間更新式は、絶対座標系における角度の積分から導かれ、状態ベクトルについて非線形の関係式となる。そこで、本実施形態では、状態ベクトルｘｋ－１の周辺で線形化を行う拡張カルマンフィルタ（Extended Kalman Filter）を用いる。このとき、システム方程式は、下記式（６）で表される。ｖｋはプロセスノイズである。 The time update equation is derived from the integral of the angle in the absolute coordinate system, and is a nonlinear relational equation for the state vector. Therefore, in this embodiment, an extended Kalman filter that performs linearization around the state vector x k−1 is used. In this case, the system equation is expressed by the following equation (6), where v k is process noise.
また、観測ノイズｗｋ、観測行列Ｈｋをとしたとき、観測方程式は下記式（８）で表される。 Furthermore, when the observation noise is w k and the observation matrix is H k , the observation equation is expressed by the following equation (8).
上記式（６）～式（８）で表される状態空間モデルに基づくカルマンフィルタにより、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋ及び３軸角速度の計測値ωｘｋ、ωｙｋ、ωｚｋからロール角θｋ及びピッチ角φｋを推定することができる。 Using a Kalman filter based on the state space model expressed by the above equations (6) to (8), the roll angle θ k and the pitch angle φ k can be estimated from the measured values a xk , a yk , and a zk of the three-axis accelerations and the measured values ω xk , ω yk , and ω zk of the three-axis angular velocities.
ここで、本実施形態では、慣性計測装置３０の計測値に含まれる車両走行時の並進加速度成分による誤差影響を低減するため、誤差因子となる車両走行時の３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋから並進加速度成分をフィルタリング処理により抽出し、抽出された並進加速度成分に基づいてカルマンフィルタの観測誤差共分散行列を設定してもよい。 In this embodiment, in order to reduce the influence of errors due to the translational acceleration components during vehicle travel that are included in the measurement values of the inertial measurement unit 30, the translational acceleration components may be extracted by filtering from the measurement values a xk , a yk , and a zk of the three-axis acceleration during vehicle travel, which are error factors, and the observation error covariance matrix of the Kalman filter may be set based on the extracted translational acceleration components.
急曲線部分において車輪フランジがレールに接触する際に発生する衝撃応答は、角度推定値の誤差要因となる。角速度の積分から角度を算出する上記式（３）、及び、加速度低周波成分（すなわち重力加速度の射影成分）から角度を算出する上記式（８）において、プロセスノイズｖｋ及び観測ノイズｗｋは平均値ゼロのガウスノイズと仮定される。このノイズ設定は各関係式の誤差成分を表す。プロセスノイズｖｋは、角速度データの計測誤差、及び、積分誤差を意味する。観測ノイズｗｋは、加速度データの計測誤差、及び、加速度から抽出された重力加速度射影成分の推定誤差を意味する。 The impact response that occurs when the wheel flange contacts the rail in a sharp curve section is a factor that causes errors in the angle estimation value. In the above equation (3), which calculates the angle from the integral of the angular velocity, and the above equation (8), which calculates the angle from the low-frequency component of acceleration (i.e., the projected component of gravitational acceleration), the process noise vk and the observation noise wk are assumed to be Gaussian noise with a mean value of zero. This noise setting represents the error components of each relational equation. The process noise vk represents the measurement error and integration error of the angular velocity data. The observation noise wk represents the measurement error of the acceleration data and the estimation error of the projected component of gravitational acceleration extracted from the acceleration.
急曲線部分において、車輪フランジがレールに接触する際には、角速度計測値及び加速度計測値のいずれにも衝撃的な応答が見られる場合があるが、衝撃的な応答は全周波数帯において卓越するという特徴がある。ここで、上記式（３）は衝撃応答の有無にかかわらず成立するが、上記式（８）の観測ベクトルｙｋは、重力加速度射影成分から算出された角度であり、慣性計測装置３０に並進加速度が作用する場合には誤差要因となる。すなわち、このような走行区間においては、観測ノイズｗｋを大きな値に設定することにより、上記式（８）の確からしさを低減させる（換言すると、上記式（６）の確からしさを増大させる）ことで、実応答を適切に表現する。 When the wheel flange comes into contact with the rail on a sharp curve, an impulsive response may be observed in both the angular velocity measurement values and the acceleration measurement values, but the impulsive response is characterized by being dominant across all frequency bands. Here, while the above equation (3) holds regardless of the presence or absence of an impulsive response, the observation vector yk in the above equation (8) is an angle calculated from the gravitational acceleration projection component, and becomes a source of error when translational acceleration acts on the inertial measurement unit 30. In other words, in such a running section, the observation noise wk is set to a large value to reduce the likelihood of the above equation (8) (in other words, to increase the likelihood of the above equation (6)), thereby appropriately representing the actual response.
そこで、慣性計測装置３０に作用する並進加速度の大きさに応じて観測ノイズｗｋを設定し、角度推定値の精度向上を図る。具体的には、並進加速度を表す指標Ｒｘ、Ｒｙを導入し、並進加速度成分の大きさに応じた観測ノイズｗｋの共分散行列Ｒを逐次的に設定する。 Therefore, the accuracy of the angle estimation value is improved by setting the observation noise wk according to the magnitude of the translational acceleration acting on the inertial measurement unit 30. Specifically, indices Rx and Ry representing the translational acceleration are introduced, and the covariance matrix R of the observation noise wk according to the magnitude of the translational acceleration component is sequentially set.
観測ベクトルｙｋのロール角θ０ｋ及びピッチ角φ０ｋの算出精度は、それぞれ左右加速度ａｙｋ、前後加速度ａｘｋに支配され、いずれも並進加速度により誤差が生じうる。左右加速度ａｙｋについては急曲線通過時の衝撃応答が並進加速度として現れ、前後加速度ａｘｋについては車両速度を一定に保つための加減速が並進加速度として現れる。そこで、それぞれの並進加速度を表す指標Ｒｘ、Ｒｙを定義する。 The calculation accuracy of the roll angle θ 0k and pitch angle φ 0k of the observation vector y k is governed by the lateral acceleration a yk and the longitudinal acceleration a xk , respectively, and errors can occur in both due to translational acceleration. For the lateral acceleration a yk , the impact response when passing through a sharp curve appears as translational acceleration, and for the longitudinal acceleration a xk , the acceleration/deceleration required to maintain a constant vehicle speed appears as translational acceleration. Therefore, we define indices R x and R y that represent the respective translational accelerations.
指標Ｒｘは、前後加速度の測定値ａｘからバンドパスフィルタにより高周波成分のみを抽出し、抽出した値を二乗した後、所定区間（移動平均サンプル数）の移動平均を取った値とする。指標Ｒｙは、左右加速度の測定値ａｙからバンドパスフィルタにより高周波成分のみを抽出し、抽出した値を二乗した後、所定区間（移動平均サンプル数）の移動平均を取った値とする。指標Ｒｘ、Ｒｙは、低周波の応答（すなわち、重力加速度射影成分から推定される傾斜角）を補正する指標であることから、二乗して移動平均をとることにより高周波を除いた値とすることで、推定値を安定化させる。例えば、抽出する高周波成分は１～７Ｈｚの周波数成分とし、移動平均サンプル数は２５０サンプル時間としてもよい。 The index Rx is obtained by extracting only high-frequency components from the measured value ax of the longitudinal acceleration using a band-pass filter, squaring the extracted value, and then taking a moving average over a predetermined interval (number of moving average samples). The index Ry is obtained by extracting only high-frequency components from the measured value ay of the lateral acceleration using a band-pass filter, squaring the extracted value, and then taking a moving average over a predetermined interval (number of moving average samples). Since the indexes Rx and Ry are indexes that correct low-frequency responses (i.e., the tilt angle estimated from the gravitational acceleration projection component), the estimated value is stabilized by squaring the value and taking a moving average to remove high frequencies. For example, the extracted high-frequency components may be frequency components between 1 and 7 Hz, and the number of moving average samples may be 250 sample times.
衝撃応答あるいは加減速による応答は、外部から作用する強制的な応答であり、全周波数成分において卓越していると仮定できる。一方、例えば１Ｈｚ未満の低周波数帯では角度変化による成分が卓越しており、例えば７Ｈｚ超の高周波数帯では計測ノイズが卓越していると考えられる。そこで、バンドパスフィルタを用いてこれらの帯域の周波数成分を除去する。 Shock responses or responses due to acceleration or deceleration are forced responses acting from the outside, and can be assumed to be dominant across all frequency components. On the other hand, components due to angle changes are dominant in low frequency bands, for example, below 1 Hz, and measurement noise is thought to be dominant in high frequency bands, for example, above 7 Hz. Therefore, a bandpass filter is used to remove frequency components in these bands.
詳細には、車両速度がほぼ一定状態であると仮定すると、フィルタリングを施す計測データ中の車両の平均速度をＶａｖｅ［ｍ／ｓ］、軌道変位の最大空間周波数Ｆｓｐａｃｅ［ｃｙｃｌｅ／ｍ］としたとき、時刻歴波形のカットオフ周波数Ｆｔｉｍｅ［Ｈｚ］は下記式（９）により表すことができる。 More specifically, assuming that the vehicle speed is almost constant, the average vehicle speed in the measurement data to be filtered is V ave [m/s], and the maximum spatial frequency of track irregularity is F space [cycle/m], the cutoff frequency F time [Hz] of the time history waveform can be expressed by the following equation (9).
Ｆｔｉｍｅ＝Ｆｓｐａｃｅ×Ｖａｖｅ ・・・（９） F time = F space × V ave ... (9)
高周波のカットオフ周波数Ｆｔｉｍｅ＿ｈについては、経験式として、下記式（１０）のような一般性を持った形として表すことができる。 The high-frequency cutoff frequency F time_h can be expressed as an empirical formula having generality as in the following formula (10).
Ｆｔｉｍｅ＿ｈ＝７×Ｆｓｐａｃｅ×Ｖａｖｅ ・・・（１０） F time_h = 7 x F space x V ave ... (10)
指標Ｒｘ、Ｒｙの移動平均サンプル数ｓについては、経験式として、計測値のサンプリング周波数ｆｓ［Ｈｚ］から下記式（１１）により表すことができる。 The moving average sample number s of the indexes R x and R y can be expressed empirically by the following formula (11) using the sampling frequency fs [Hz] of the measurement values.
ｓ＝ｆｓ／（２×Ｆｔｉｍｅ） ・・・（１１） s=fs/(2×F time ) (11)
例えば、サンプリング周波数ｆｓ＝５００Ｈｚ、カットオフ周波数Ｆｔｉｍｅ＝１Ｈｚであるとき、移動平均サンプル数ｓは２５０サンプル時間となる。 For example, when the sampling frequency fs=500 Hz and the cutoff frequency F time =1 Hz, the number of moving average samples s is 250 sample times.
図８は並進加速度を表す指標Ｒｘの一例であり、図９は並進加速度を表す指標Ｒｙの一例である。図８において、破線枠で示した指標Ｒｘの値が大きい位置では、車両速度を一定に保つための加減速の影響を受けていることを表している。また、図９において、破線枠で示した指標Ｒｙの値が大きい位置では、急曲線通過時の衝撃の影響を受けていることを表している。 Fig. 8 shows an example of an index Rx representing translational acceleration, and Fig. 9 shows an example of an index Ry representing translational acceleration. In Fig. 8, positions where the value of index Rx , indicated by a dashed line frame, is large indicate that the vehicle is being affected by acceleration/deceleration to maintain a constant vehicle speed. In Fig. 9, positions where the value of index Ry , indicated by a dashed line frame, is large indicate that the vehicle is being affected by an impact when passing through a sharp curve.
次に、算出された指標Ｒｘ、Ｒｙを用いて、並進加速度成分の大きさに応じた観測ノイズｗｋを逐次的に設定する。誤差共分散行列Ｒ（ｋ）は、対角成分に、抽出された並進加速度成分に対して所定の係数を乗じた値を加算して設定してもよい。具体的には、時刻ｋにおける観測ノイズｗｋの分散共分散行列Ｒ（ｋ）は、並進加速度成分を表す指標Ｒｙ（ｋ）、Ｒｘ（ｋ）、及び、指標Ｒｙ（ｋ）、Ｒｘ（ｋ）に対する係数Ｋｙ、Ｋｘを用いて、下記式（１２）のように設定される。 Next, using the calculated indices Rx and Ry , the observation noise wk is sequentially set according to the magnitude of the translational acceleration component. The error covariance matrix R(k) may be set by adding a value obtained by multiplying the extracted translational acceleration component by a predetermined coefficient to the diagonal components. Specifically, the variance-covariance matrix R(k) of the observation noise wk at time k is set as shown in the following formula (12) using indices Ry (k) and Rx (k) representing the translational acceleration component and coefficients Ky and Kx for the indices Ry(k ) and Rx (k).
また、プロセスノイズＱは、時刻によらず一定とし、例えば下記式（１３）のように設定してもよい。 Furthermore, the process noise Q may be set to be constant regardless of time, for example, as shown in equation (13) below.
なお、係数Ｋｙ、Ｋｘは、指標Ｒｙ（ｋ）、Ｒｘ（ｋ）から上記式（８）で表される観測方程式のノイズ分散を設定するための値であり、理論的に導出することはできない。このため、係数Ｋｙ、Ｋｘには、高低変位の推定精度が最も高くなる値が最適値として設定される。プロセスノイズＱも、高低変位の推定精度が最も高くなる値に基づき、適宜設定される。 The coefficients K y and K x are values for setting the noise variance of the observation equation expressed by the above formula (8) from the indices R y (k) and R x (k), and cannot be theoretically derived. Therefore, the coefficients K y and K x are set to values that maximize the estimation accuracy of the elevation displacement as their optimal values. The process noise Q is also set appropriately based on the value that maximizes the estimation accuracy of the elevation displacement.
このように、本実施形態では、時刻ｋにおける観測ノイズｗｋの分散共分散行列Ｒ（ｋ）を上記式（１２）のように設定し、上記式（８）に示した観測方程式の観測ノイズｗｋを並進加速度成分の大きさに応じて逐次的に設定する。これにより、慣性計測装置３０の計測値に含まれる、車両走行時の並進加速度成分による誤差影響を低減することができる。その結果、時刻ｋにおける観測ベクトルｙｋ、すなわち、ロール角の推定値θ０ｋ及びピッチ角の推定値φ０ｋを精度よく求めることができる。式（６）～式（８）で表され、式（１２）により観測ノイズｗｋの分散共分散行列Ｒ（ｋ）が設定された状態空間モデルに基づくカルマンフィルタにより、ロール角θｋ及びピッチ角φｋが推定されれば、上記式（１）を用いて、高低変位ｈを算出することができる。 As described above, in this embodiment, the variance-covariance matrix R(k) of the observation noise w k at time k is set as shown in equation (12) above, and the observation noise w k in the observation equation shown in equation (8) above is sequentially set according to the magnitude of the translational acceleration component. This reduces the influence of errors due to the translational acceleration component during vehicle travel that are included in the measurement values of the inertial measurement unit 30. As a result, the observation vector y k at time k, i.e., the estimated roll angle θ 0k and estimated pitch angle φ 0k , can be accurately determined. If the roll angle θ k and the pitch angle φ k are estimated using a Kalman filter based on the state space model expressed by equations (6) to (8) and in which the variance-covariance matrix R(k ) of the observation noise w k is set according to equation (12), the elevation change h can be calculated using equation (1) above.
［２－２．軌道状態推定装置］
図１０に基づいて、上述の軌道状態推定手法に基づき軌道状態を推定する軌道状態推定装置１００の構成について説明する。図１０は、本実施形態に係る軌道状態推定装置１００の構成を示す機能ブロック図である。軌道状態推定装置１００は、図１０に示すように、加速度ノイズ除去部１１０と、傾斜角推定部１２０と、軌道状態算出部１３０とを有する。
[2-2. Track State Estimation Device]
The configuration of a track state estimation device 100 that estimates track states based on the above-described track state estimation method will be described with reference to Fig. 10. Fig. 10 is a functional block diagram showing the configuration of the track state estimation device 100 according to this embodiment. As shown in Fig. 10, the track state estimation device 100 includes an acceleration noise removal unit 110, an inclination angle estimation unit 120, and a track state calculation unit 130.
加速度ノイズ除去部１１０は、車両１の走行速度に基づいて、慣性計測装置３０により計測された３軸加速度ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋのうち、前後加速度ａｘｋ（＝ａｘＩＭＵ）について、加減速ノイズを除去する。加速度ノイズ除去部１１０は、車両１に設置されている速度計測装置４０により走行速度Ｖを取得すると、上記式（４）に基づき車両１の加減速による加速度成分ａＶを算出する。そして、慣性計測装置３０の計測値である前後加速度ａｘｋを上記式（５）に基づき補正する。加速度ノイズ除去部１１０は、補正後の前後加速度ａｘｋ（＝ａｘ ＊ ＩＭＵ）を傾斜角推定部１２０へ出力する。 The acceleration noise elimination unit 110 eliminates acceleration/deceleration noise from the longitudinal acceleration axk (=a xIMU ) of the three-axis accelerations a xk , a yk , a zk measured by the inertial measurement unit 30, based on the traveling speed of the vehicle 1. When the traveling speed V is acquired by the speed measurement device 40 installed on the vehicle 1, the acceleration noise elimination unit 110 calculates the acceleration component aV due to acceleration/deceleration of the vehicle 1 based on the above equation (4). Then, the acceleration noise elimination unit 110 corrects the longitudinal acceleration axk , which is a measurement value of the inertial measurement unit 30, based on the above equation (5). The acceleration noise elimination unit 110 outputs the corrected longitudinal acceleration a xk (=a x * IMU ) to the tilt angle estimator 120.
傾斜角推定部１２０は、慣性計測装置３０により計測された３軸加速度ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋ及び３軸角速度ωｘｋ、ωｙｋ、ωｚｋに基づいて、車体部１０または輪軸２５の水平傾斜角（ロール角θｋ）及び前後傾斜角（ピッチ角φｋ）を推定する。なお、３軸加速度の前後加速度ａｘｋには、加速度ノイズ除去部１１０により補正された補正後の前後加速度ａｘｋ（＝ａｘ ＊ ＩＭＵ）を用いる。 The inclination angle estimation unit 120 estimates the horizontal inclination angle ( roll angle θ k ) and the longitudinal inclination angle ( pitch angle φ k ) of the vehicle body unit 10 or the wheel set 25 based on the three-axis accelerations a xk , a yk , a zk and the three-axis angular velocities ω xk , ω yk , ω zk measured by the inertial measurement unit 30. Note that the longitudinal acceleration a xk of the three-axis accelerations uses the corrected longitudinal acceleration a xk (= a x * IMU ) corrected by the acceleration noise removal unit 110.
まず、傾斜角推定部１２０は、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋから重力加速度射影成分と並進加速度成分とを抽出する。また、傾斜角推定部１２０は、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋから抽出された並進加速度成分から、並進加速度を表す指標Ｒｘ、Ｒｙを算出し、上記式（１２）を用いて時刻ｋにおける観測ノイズｗｋの分散共分散行列Ｒ（ｋ）を設定する。そして、傾斜角推定部１２０は、上記式（８）において、設定した分散共分散行列Ｒ（ｋ）を用いて、観測ベクトルｙｋ（ロール角の推定値θ０ｋ及びピッチ角の推定値φ０ｋ）を算出する。さらに、傾斜角推定部１２０は、式（６）～式（８）で表され、式（１２）により観測ノイズｗｋの分散共分散行列Ｒ（ｋ）が設定された状態空間モデルに基づくカルマンフィルタにより、ロール角θｋ及びピッチ角φｋを算出する。傾斜角推定部１２０は、算出したロール角θｋ及びピッチ角φｋを、軌道状態算出部１３０へ出力する。 First, the tilt angle estimator 120 extracts gravitational acceleration projection components and translational acceleration components from the triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk . The tilt angle estimator 120 then calculates indices R x and R y representing translational acceleration from the translational acceleration components extracted from the triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk , and sets the variance-covariance matrix R(k) of the observation noise w k at time k using the above equation (12). The tilt angle estimator 120 then calculates the observation vector y k (the estimated roll angle θ 0k and the estimated pitch angle φ 0k ) using the set variance-covariance matrix R(k) in the above equation (8). Furthermore, the inclination angle estimator 120 calculates the roll angle θ k and the pitch angle φ k using a Kalman filter based on the state space model expressed by equations (6) to (8) and in which the variance-covariance matrix R(k) of the observation noise w k is set by equation (12). The inclination angle estimator 120 outputs the calculated roll angle θ k and pitch angle φ k to the orbit state calculator 130.
軌道状態算出部１３０は、輪軸２５の水平傾斜角（ロール角θｋ）及び前後傾斜角（ピッチ角φｋ）に基づいて、軌道状態を表す軌道状態情報を算出する。本実施形態では、軌道状態情報として、高低変位が算出される。高低変位を軌道状態情報として求める場合、軌道状態算出部１３０は、傾斜角推定部１２０により算出されたピッチ角φｋに基づき、上記式（１）を用いて、高低変位ｈを算出する。 The track condition calculation unit 130 calculates track condition information representing the track condition based on the horizontal tilt angle (roll angle θ k ) and longitudinal tilt angle (pitch angle φ k ) of the wheelset 25. In this embodiment, elevation variation is calculated as the track condition information. When elevation variation is obtained as the track condition information, the track condition calculation unit 130 calculates elevation variation h using the above formula (1) based on the pitch angle φ k calculated by the tilt angle estimation unit 120.
ここで、算出された高低変位ｈには低周波成分の推定誤差が生じる。かかる推定誤差は、カルマンフィルタにより算出された水平傾斜角、前後傾斜角には角速度の積分誤差が一部含まれているために生じるものと考えられる。そこで、算出した高低変位ｈに対して、ハイパスフィルタを適用してもよい。ハイパスフィルタのカットオフ周波数は、取得したい高低変位ｈの波長に応じて決定すればよく、例えばＶａｖｅ／３０（Ｖａｖｅは平均速度［ｍ／ｓ］）としてもよい。ハイパスフィルタを適用することで、慣性計測装置３０により３軸加速度及び３軸角速度を計測する度に推定される高低変位ｈにずれが生じるのを抑制することができ、再現性のある推定値を取得することができる。 Here, the calculated elevation displacement h contains an estimation error of a low-frequency component. This estimation error is thought to occur because the horizontal tilt angle and longitudinal tilt angle calculated by the Kalman filter partially contain an integral error of the angular velocity. Therefore, a high-pass filter may be applied to the calculated elevation displacement h. The cutoff frequency of the high-pass filter may be determined according to the wavelength of the elevation displacement h to be obtained, and may be, for example, V ave /30 (V ave is the average velocity [m/s]). Applying a high-pass filter can suppress deviations in the elevation displacement h estimated each time the inertial measurement unit 30 measures the triaxial acceleration and triaxial angular velocity, thereby enabling the acquisition of reproducible estimates.
軌道状態算出部１３０は、算出した高低変位ｈを、例えば出力装置２００へ出力する。出力装置２００は、例えばディスプレイ等の表示装置であってもよい。 The track state calculation unit 130 outputs the calculated elevation displacement h to, for example, the output device 200. The output device 200 may be, for example, a display device such as a monitor.
本実施形態に係る軌道状態推定装置１００は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等の各種のプロセッサによって構成され、当該プロセッサが所定のプログラムにしたがって動作されることにより上記機能を実現し得る。 The track state estimation device 100 according to this embodiment is configured with various processors, such as a CPU (Central Processing Unit) and a DSP (Digital Signal Processor), and can achieve the above functions by operating these processors in accordance with a predetermined program.
本実施形態に係る軌道状態推定装置１００は、車両１に設置されてもよく、別途の場所に設置されていてもよい。慣性計測装置３０による３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋ及び３軸角速度の計測値ωｘｋ、ωｙｋ、ωｚｋと、速度計測装置４０により測定された車両１の走行速度Ｖとは、位置検出装置によって検出されたレール５上の車両１の絶対位置に関連付けて、記憶装置（図示せず。）に記録されている。軌道状態推定装置１００は、記憶装置に記録された３軸加速度の計測値ａｙｋ、ａｚｋ、３軸角速度の計測値ωｘｋ、ωｙｋ、ωｚｋ、走行速度Ｖ、及び、車両１の絶対位置を取得することにより、軌道状態を推定し得る。 The track state estimation device 100 according to this embodiment may be installed on the vehicle 1 or at a separate location. The triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , a zk and triaxial angular velocity measurement values ω xk , ω yk , ω zk obtained by the inertial measurement unit 30, and the running speed V of the vehicle 1 measured by the speed measurement device 40 are recorded in a storage device (not shown) in association with the absolute position of the vehicle 1 on the rail 5 detected by the position detection device. The track state estimation device 100 can estimate the track state by acquiring the triaxial acceleration measurement values a yk , a zk , triaxial angular velocity measurement values ω xk , ω yk , ω zk , the running speed V, and the absolute position of the vehicle 1 recorded in the storage device.
［２－３．軌道状態推定方法］
図１１に基づいて、本実施形態に係る軌道状態推定装置１００により実施される軌道状態推定方法を説明する。図１１は、本実施形態に係る軌道状態推定方法の一例を示すフローチャートである。
[2-3. Orbit state estimation method]
A track state estimation method implemented by the track state estimation device 100 according to this embodiment will be described with reference to Fig. 11. Fig. 11 is a flowchart showing an example of the track state estimation method according to this embodiment.
（Ｓ１０、Ｓ２０：３軸加速度及び３軸角速度の取得）
まず、車両１の車体部１０または軸箱２７に設置された慣性計測装置３０により、３軸加速度ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋ及び３軸角速度ωｘｋ、ωｙｋ、ωｚｋが計測される（Ｓ１０、Ｓ２０）。慣性計測装置３０により計測された３軸加速度及び３軸角速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋ、ωｘｋ、ωｙｋ、ωｚｋは、軌道状態推定装置１００の加速度ノイズ除去部１１０及び傾斜角推定部１２０へ出力される。
(S10, S20: Acquisition of 3-axis acceleration and 3-axis angular velocity)
First, the triaxial accelerations a xk , a yk , a zk and the triaxial angular velocities ω xk , ω yk , ω zk are measured by the inertial measurement unit 30 installed in the carbody unit 10 or the axle box 27 of the vehicle 1 (S10, S20). The measured values of the triaxial accelerations and triaxial angular velocities a xk , a yk , a zk , ω xk , ω yk , ω zk measured by the inertial measurement unit 30 are output to the acceleration noise elimination unit 110 and the tilt angle estimation unit 120 of the track state estimation device 100.
（Ｓ３０：車両の走行速度の取得）
また、車両１に設置されている速度計測装置４０により走行速度Ｖが計測される（Ｓ３０）。速度計測装置４０により計測された車両１の走行速度Ｖは、軌道状態推定装置１００の加速度ノイズ除去部１１０へ出力される。
(S30: Obtaining the vehicle's traveling speed)
Furthermore, the running speed V of the vehicle 1 is measured by the speed measurement device 40 installed in the vehicle 1 (S30). The running speed V of the vehicle 1 measured by the speed measurement device 40 is output to the acceleration noise removal unit 110 of the track state estimation device 100.
（Ｓ４０：加速度ノイズ除去）
次いで、加速度ノイズ除去部１１０は、ステップＳ３０により取得した車両１の走行速度に基づいて、ステップ２０にて取得された３軸加速度ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋのうち、前後加速度ａｘｋ（＝ａｘＩＭＵ）について、加減速ノイズを除去する（Ｓ４０）。加速度ノイズ除去部１１０は、上記式（４）に基づき車両１の走行速度Ｖから車両１の加減速による加速度成分ａＶを算出する。そして、加速度ノイズ除去部１１０は、慣性計測装置３０の計測値である前後加速度ａｘｋを上記式（５）に基づき補正する。加速度ノイズ除去部１１０は、補正後の前後加速度ａｘｋ（＝ａｘ
＊
ＩＭＵ）を傾斜角推定部１２０へ出力する。
(S40: Acceleration noise removal)
Next, the acceleration noise elimination unit 110 eliminates acceleration/deceleration noise from the longitudinal acceleration axk (=a xIMU ) of the three-axis accelerations a xk , a yk , a zk acquired in step S20, based on the traveling speed of the vehicle 1 acquired in step S30 (S40). The acceleration noise elimination unit 110 calculates the acceleration component aV due to acceleration/deceleration of the vehicle 1 from the traveling speed V of the vehicle 1 based on the above equation (4). Then, the acceleration noise elimination unit 110 corrects the longitudinal acceleration axk , which is a measurement value of the inertial measurement unit 30, based on the above equation (5). The acceleration noise elimination unit 110 outputs the corrected longitudinal acceleration axk (=a x * IMU ) to the tilt angle estimation unit 120.
（Ｓ５０：重力加速度射影成分の抽出）
次いで、傾斜角推定部１２０は、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋから、重力加速度射影成分を抽出する（Ｓ５０）。なお、３軸加速度の前後加速度ａｘｋには、ステップＳ４０にて加速度ノイズ除去部１１０により補正された補正後の前後加速度ａｘｋ（＝ａｘ
＊
ＩＭＵ）を用いる。３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋの重力加速度射影成分は、加速度低周波成分であり、例えば０～１Ｈｚの成分とする。傾斜角推定部１２０は、例えばローパスフィルタにより、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋから重力加速度射影成分を抽出し得る。
(S50: Extraction of gravitational acceleration projection component)
Next, the tilt angle estimator 120 extracts gravitational acceleration projection components from the three-axis acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk (S50). Note that the longitudinal acceleration a xk of the three-axis acceleration is the corrected longitudinal acceleration a xk (= a x * IMU ) corrected by the acceleration noise remover 110 in step S40. The gravitational acceleration projection components of the three-axis acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk are low-frequency acceleration components, for example, components between 0 and 1 Hz. The tilt angle estimator 120 can extract the gravitational acceleration projection components from the three-axis acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk using, for example, a low-pass filter.
（Ｓ６０：並進加速度成分の抽出）
また、傾斜角推定部１２０は、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋから、並進加速度成分を抽出する（Ｓ６０）。３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋの並進加速度成分は、加速度高周波成分であり、例えば１～７Ｈｚの成分とする。傾斜角推定部１２０は、例えばバンドパスフィルタにより、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋから並進加速度成分を抽出し得る。傾斜角推定部１２０は、並進加速度成分を抽出し、並進加速度を表す指標Ｒｘ、Ｒｙを算出する。
(S60: Extraction of translational acceleration component)
The tilt angle estimator 120 also extracts translational acceleration components from the triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk (S60). The translational acceleration components of the triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk are high-frequency acceleration components, for example, components of 1 to 7 Hz. The tilt angle estimator 120 can extract the translational acceleration components from the triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk using, for example, a band-pass filter. The tilt angle estimator 120 extracts the translational acceleration components and calculates indices R x and R y that represent the translational acceleration.
（Ｓ７０：傾斜角の推定）
次いで、傾斜角推定部１２０は、車体部１０または輪軸２５の傾斜角を推定する（Ｓ７０）。傾斜角は、上記式（６）～式（８）で表される状態空間モデルに基づくカルマンフィルタを用いて算出し得る。ここで、傾斜角推定部１２０は、ステップＳ６０にて算出した指標Ｒｘ、Ｒｙを用いて、上記式（１２）から時刻ｋにおける観測ノイズｗｋの分散共分散行列Ｒ（ｋ）を設定する。これにより、上記式（８）に示した観測方程式の観測ノイズｗｋが、並進加速度成分の大きさに応じて逐次的に設定される。その結果、計測値に含まれる、車両走行時の並進加速度成分による誤差影響が低減され、観測ベクトルｙｋ（ロール角の推定値θ０ｋ及びピッチ角の推定値φ０ｋ）を精度よく求めることができる。
(S70: Estimation of tilt angle)
Next, the tilt angle estimator 120 estimates the tilt angle of the vehicle body 10 or the wheelset 25 (S70). The tilt angle can be calculated using a Kalman filter based on the state space model expressed by the above equations (6) to (8). Here, the tilt angle estimator 120 sets the variance-covariance matrix R(k) of the observation noise w k at time k from the above equation (12) using the indices R x and R y calculated in step S60. This causes the observation noise w k of the observation equation shown in the above equation (8) to be sequentially set according to the magnitude of the translational acceleration component. As a result, the influence of errors due to the translational acceleration component during vehicle travel contained in the measurement value is reduced, and the observation vector y k (the estimated roll angle value θ 0k and the estimated pitch angle value φ 0k ) can be determined with high accuracy.
傾斜角推定部１２０は、式（６）～式（８）で表され、式（１２）により観測ノイズｗｋの分散共分散行列Ｒ（ｋ）が設定された状態空間モデルに基づくカルマンフィルタにより、ロール角θｋ及びピッチ角φｋを算出する。そして、傾斜角推定部１２０は、算出した車体部１０または輪軸２５のロール角θｋ及びピッチ角φｋを、軌道状態算出部１３０へ出力する。 The tilt angle estimation unit 120 calculates the roll angle θ k and the pitch angle φ k using a Kalman filter based on the state space model expressed by equations (6) to (8) and in which the variance-covariance matrix R(k) of the observation noise w k is set by equation (12). The tilt angle estimation unit 120 then outputs the calculated roll angle θ k and pitch angle φ k of the vehicle body 10 or the wheelset 25 to the track state calculation unit 130.
（Ｓ８０：軌道状態情報の推定）
その後、軌道状態算出部１３０は、車体部１０または輪軸２５の水平傾斜角（ロール角θｋ）及び前後傾斜角（ピッチ角φｋ）に基づいて、軌道状態を表す軌道状態情報を算出する（Ｓ８０）。本実施形態では、軌道状態情報として、高低変位が算出される。高低変位を軌道状態情報として求める場合、軌道状態算出部１３０は、ステップＳ７０にて算出された車体部１０または輪軸２５のピッチ角φｋに基づき、上記式（１）を用いて、高低変位ｈを算出する。
(S80: Estimation of track state information)
Thereafter, the track condition calculation unit 130 calculates track condition information representing the track condition based on the horizontal tilt angle (roll angle θ k ) and longitudinal tilt angle (pitch angle φ k ) of the car body unit 10 or wheel set 25 (S80). In this embodiment, elevation variation is calculated as the track condition information. When elevation variation is obtained as the track condition information, the track condition calculation unit 130 calculates the elevation variation h using the above formula (1) based on the pitch angle φ k of the car body unit 10 or wheel set 25 calculated in step S70.
ここで、ステップＳ８０にて算出した高低変位ｈに対して、ハイパスフィルタを適用してもよい。上述したように、算出された高低変位ｈには低周波成分の推定誤差が生じる。ハイパスフィルタを適用することで、慣性計測装置３０により３軸加速度及び３軸角速度を計測する度に推定される高低変位ｈにずれが生じるのを抑制することができ、再現性のある推定値を取得することができる。ハイパスフィルタのカットオフ周波数は、取得したい高低変位ｈの波長に応じて決定すればよく、例えばＶａｖｅ／３０（Ｖａｖｅは平均速度［ｍ／ｓ］）としてもよい。 Here, a high-pass filter may be applied to the elevation displacement h calculated in step S80. As described above, the calculated elevation displacement h contains an estimation error of low-frequency components. By applying a high-pass filter, deviations in the elevation displacement h estimated each time the inertial measurement unit 30 measures the triaxial acceleration and triaxial angular velocity can be suppressed, and a reproducible estimated value can be obtained. The cutoff frequency of the high-pass filter may be determined according to the wavelength of the elevation displacement h to be obtained, and may be, for example, V ave /30 (V ave is the average velocity [m/s]).
図１２に、ステップＳ８０にて算出した高低変位ｈについて、ハイパスフィルタ処理の適用前と適用後の値の一例を示す。図１２には、手押し式の軌道検測装置により測定された１０ｍ弦正矢法による高低変位を真値として示している。ここでは、ハイパスフィルタのカットオフ周波数としてＶａｖｅ／３０を設定した。図１２に示すように、ハイパスフィルタ処理を適用することで、算出した高低変位ｈの真値からのずれを小さくすることができることがわかる。軌道状態算出部１３０は、算出した高低変位ｈを出力装置２００へ出力する。 FIG. 12 shows an example of the elevation displacement h calculated in step S80 before and after high-pass filtering. FIG. 12 shows the true value of the elevation displacement measured by the 10m chord sine wave method using a hand-operated track inspection device. Here, the cutoff frequency of the high-pass filter was set to V ave /30. As shown in FIG. 12, applying high-pass filtering can reduce the deviation of the calculated elevation displacement h from its true value. The track condition calculation unit 130 outputs the calculated elevation displacement h to the output device 200.
［３．まとめ］
以上、本発明の一実施形態に係る車両と、軌道状態として高低変位を推定する軌道状態推定装置及び軌道状態推定方法とについて説明した。本実施形態によれば、車両の車体部または軸箱に慣性計測装置を設置し、当該慣性計測装置により計測された３軸加速度及び３軸角速度に基づいて、慣性計測装置の設置位置における水平傾斜角及び前後傾斜角を推定する。水平傾斜角及び前後傾斜角はカルマンフィルタにより推定し得る。この際、３軸加速度の前後加速度から加速度ノイズを除去した後、水平傾斜角及び前後傾斜角を推定する。また、慣性計測装置の計測値に含まれる車両走行時の並進加速度成分による誤差影響を低減するため、車両走行時の３軸加速度の計測値から誤差因子となる並進加速度成分をフィルタリング処理により抽出し、抽出された並進加速度成分に基づいてカルマンフィルタの観測誤差共分散行列を逐次的に設定する。これにより、輪軸の水平傾斜角及び前後傾斜角を精度よく推定することができる。高精度に輪軸の水平傾斜角及び前後傾斜角を推定することで、高低変位の推定精度を高めることができる。また、車両を走行させれば３軸加速度及び３軸角速度を測定することができるため、簡易に検測することができる。
[3. Summary]
The above describes a vehicle according to one embodiment of the present invention, as well as a track condition estimation device and a track condition estimation method for estimating elevational displacement as a track condition. According to this embodiment, an inertial measurement unit (IMU) is installed on the vehicle's carbody or axle box, and the horizontal tilt angle and longitudinal tilt angle at the IMU installation location are estimated based on the triaxial acceleration and triaxial angular velocity measured by the IMU. The horizontal tilt angle and longitudinal tilt angle can be estimated using a Kalman filter. In this case, acceleration noise is removed from the longitudinal acceleration of the triaxial acceleration before estimating the horizontal tilt angle and longitudinal tilt angle. To reduce the influence of errors due to translational acceleration components contained in the IMU measurements during vehicle travel, the translational acceleration components, which are an error factor, are extracted from the triaxial acceleration measurements during vehicle travel by filtering, and the observation error covariance matrix of the Kalman filter is sequentially set based on the extracted translational acceleration components. This allows for accurate estimation of the horizontal tilt angle and longitudinal tilt angle of the wheelset. High-precision estimation of the horizontal tilt angle and longitudinal tilt angle of the wheelset improves the accuracy of elevational displacement estimation. Furthermore, the three-axis acceleration and three-axis angular velocity can be measured by running the vehicle, and therefore the measurements can be easily performed.
上記実施形態に係る軌道状態推定手法の有効性を検証するため、当該軌道状態推定手法による高低変位の推定値を評価した。検証に使用した車両は、図１に示した構成の車両であり、図３に示したように車体部の台車部との連結箇所近傍に慣性計測装置を設けた。支点間距離（基準長）Ｌは６．３ｍであった。 To verify the effectiveness of the track state estimation method according to the above embodiment, the elevation displacement estimated by the track state estimation method was evaluated. The vehicle used for the verification was the vehicle configured as shown in Figure 1, and an inertial measurement unit was installed near the connection point between the car body and the bogie, as shown in Figure 3. The distance between supports (reference length) L was 6.3 m.
本検証では、手押し式の軌道検測装置により測定された１０ｍ弦正矢法による高低変位を真値とした。また、上記実施形態に係る軌道状態推定手法を用いて高低変位を推定した。このとき、係数Ｋｙ、Ｋｘはともに１．０×１０－６とし、上記式（１２）の分散共分散行列Ｒを設定した。プロセスノイズＱは上記式（１３）とした。高低変位の推定は、慣性計測装置の計測値をそのまま用いた場合（すなわち、補正前の前後加速度を用いた場合）と、前後加速度から加速度ノイズを除去した補正後の前後加速度を用いた場合とについて行った。 In this verification, the true value was the elevation displacement measured by the 10m chord sine wave method using a hand-pushed track inspection device. Furthermore, the elevation displacement was estimated using the track state estimation method according to the above embodiment. In this case, the coefficients K y and K x were both set to 1.0×10 −6 , and the variance-covariance matrix R of the above equation (12) was set. The process noise Q was set as in the above equation (13). The elevation displacement was estimated using the measured values of the inertial measurement unit (i.e., using the longitudinal acceleration before correction) and using the longitudinal acceleration after correction, in which acceleration noise was removed from the longitudinal acceleration.
図１３に、上記実施形態に係る軌道状態推定手法を用いて推定された高低変位と、１０ｍ弦正矢法による高低変位とを示す。なお、図１３において、１０ｍ弦正矢法による高低変位は、対となる２本のレールの結果をそれぞれ示している。図１３に示すように、上記実施形態に係る軌道状態推定手法を用いて推定された高低変位はおおよそ真値に追従している。また、高低変位の推定において補正後の前後加速度を用いた場合、補正前の前後加速度を用いた場合に比べて真値からのずれが小さくなっており、最大５～１０ｍｍ程度誤差が小さくなった。これより、上記実施形態に係る軌道状態推定手法を適用することで、車両走行時の衝撃応答による影響をはじめとする並進加速度による誤差影響が低減されるとともに、車両の加減速による加速度ノイズの影響が低減され、高低変位の推定精度を高めることができることが示された。 Figure 13 shows elevation displacement estimated using the track state estimation method according to the above embodiment and elevation displacement using the 10m-chord sine wave method. Note that Figure 13 shows the elevation displacement using the 10m-chord sine wave method for two paired rails. As shown in Figure 13, the elevation displacement estimated using the track state estimation method according to the above embodiment closely follows the true value. Furthermore, when corrected longitudinal acceleration is used in estimating elevation displacement, the deviation from the true value is smaller than when uncorrected longitudinal acceleration is used, with the error reduced by up to 5 to 10 mm. This demonstrates that applying the track state estimation method according to the above embodiment reduces the influence of errors due to translational acceleration, including the influence of impact responses during vehicle travel, and reduces the influence of acceleration noise due to vehicle acceleration and deceleration, thereby improving the estimation accuracy of elevation displacement.
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 The above describes in detail preferred embodiments of the present invention with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It is clear that a person with ordinary skill in the technical field to which the present invention pertains can conceive of various modifications or alterations within the scope of the technical ideas set forth in the claims, and it is understood that these also naturally fall within the technical scope of the present invention.
例えば、上記実施形態では、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋの重力加速度射影成分である加速度低周波成分を０～１Ｈｚの成分とし、３軸加速度の計測値ａｘｋ、ａｙｋ、ａｚｋの並進加速度成分である加速度高周波成分を１～７Ｈｚの成分としたが、本発明はかかる例に限定されない。上記加速度低周波成分及び加速度高周波成分の周波数帯域は、例えば、製鉄所において重量の大きい資材等を搬送するために使用される、低速走行車両を想定して設定されたものである。加速度低周波成分及び加速度高周波成分の周波数帯域は、例えば上記式（９）及び式（１０）に基づき、車両の走行速度に応じて適宜設定すればよい。指標Ｒｘ、Ｒｙの移動平均サンプル数ｓについても、上記式（１１）に基づき設定すればよい。 For example, in the above embodiment, the acceleration low-frequency components, which are the gravitational acceleration projection components of the triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk , are set to components of 0 to 1 Hz, and the acceleration high-frequency components, which are the translational acceleration components of the triaxial acceleration measurement values a xk , a yk , and a zk , are set to components of 1 to 7 Hz, but the present invention is not limited to this example. The frequency bands of the acceleration low-frequency components and acceleration high-frequency components are set assuming, for example, a low-speed vehicle used to transport heavy materials in a steelworks. The frequency bands of the acceleration low-frequency components and acceleration high-frequency components may be set appropriately depending on the vehicle's traveling speed, for example, based on the above equations (9) and (10). The moving average sample number s of the indicators R x and R y may also be set based on the above equation (11).
１ 車両
５ レール
１０ 車体部
２０ 台車部
２１ 台車枠
２３ 車輪
２５ 輪軸
２７ 軸箱
２９ コイルばね
３０ 慣性計測装置
４０ 速度計測装置
１００ 軌道状態推定装置
１１０ 加速度ノイズ除去部
１２０ 傾斜角推定部
１３０ 軌道状態算出部
２００ 出力装置
REFERENCE SIGNS LIST 1 vehicle 5 rail 10 vehicle body 20 bogie 21 bogie frame 23 wheel 25 wheel set 27 axle box 29 coil spring 30 inertial measurement unit 40 speed measurement unit 100 track state estimation unit 110 acceleration noise removal unit 120 tilt angle estimation unit 130 track state calculation unit 200 output device
Claims (7)
前記加速度ノイズが除去された３軸加速度及び前記慣性計測装置により計測された３軸角速度に基づいて、前記慣性計測装置の設置位置における水平傾斜角及び前後傾斜角を推定する傾斜角推定ステップと、
推定された前記水平傾斜角及び前記前後傾斜角に基づいて、軌道状態を表す軌道状態情報を算出する軌道状態算出ステップと、
を含み、
前記加速度ノイズ除去ステップでは、前記慣性計測装置により計測された３軸加速度の前後加速度成分から、前記車両の走行速度から算出される加速度成分を減算して、前記３軸加速度に含まれる加速度ノイズを除去することを特徴とする、軌道状態推定方法。 an acceleration noise removal step of removing acceleration noise generated due to acceleration and deceleration of the vehicle from three-axis acceleration measured by an inertial measurement unit installed on a body or an axle box of the vehicle based on the running speed of the vehicle;
an inclination angle estimation step of estimating a horizontal inclination angle and a longitudinal inclination angle at an installation position of the inertial measurement unit based on the triaxial acceleration from which the acceleration noise has been removed and the triaxial angular velocity measured by the inertial measurement unit;
a track state calculation step of calculating track state information representing a track state based on the estimated horizontal inclination angle and the estimated longitudinal inclination angle;
Including,
a longitudinal acceleration component of the three-axis acceleration measured by the inertial measurement unit, the longitudinal acceleration component being calculated from the vehicle's traveling speed, to remove acceleration noise contained in the three-axis acceleration;
前記加速度ノイズが除去された３軸加速度から、車両走行時の並進加速度成分をフィルタリング処理により抽出し、
抽出された前記並進加速度成分に基づいて、カルマンフィルタの観測モデルの誤差共分散行列を設定し、
前記誤差共分散行列が設定された観測モデルにより構成される状態空間モデルから定式化されたカルマンフィルタを用いて、前記加速度ノイズが除去された３軸加速度及び前記３軸角速度から前記慣性計測装置の設置位置における水平傾斜角及び前後傾斜角を推定し、
前記軌道状態算出ステップでは、推定された前記前後傾斜角に基づいて、前記軌道状態情報として高低変位を算出する、請求項１に記載の軌道状態推定方法。 In the tilt angle estimation step,
extracting a translational acceleration component during vehicle travel from the three-axis acceleration from which the acceleration noise has been removed by filtering;
setting an error covariance matrix of an observation model of a Kalman filter based on the extracted translational acceleration component;
using a Kalman filter formulated from a state space model configured by an observation model in which the error covariance matrix is set, to estimate a horizontal tilt angle and a longitudinal tilt angle at an installation position of the inertial measurement unit from the three-axis acceleration and the three-axis angular velocity from which the acceleration noise has been removed;
2. The track state estimation method according to claim 1, wherein the track state calculation step calculates elevational deviation as the track state information based on the estimated longitudinal tilt angle.
前記加速度ノイズが除去された３軸加速度及び前記慣性計測装置により計測された３軸角速度に基づいて、前記慣性計測装置の設置位置における水平傾斜角及び前後傾斜角を推定する傾斜角推定部と、
推定された前記水平傾斜角及び前記前後傾斜角に基づいて、軌道状態を表す軌道状態情報を算出する軌道状態算出部と、
を備え、
前記加速度ノイズ除去部は、前記慣性計測装置により計測された３軸加速度の前後加速度成分から、前記車両の走行速度から算出される加速度成分を減算して、前記３軸加速度に含まれる加速度ノイズを除去することを特徴とする、軌道状態推定装置。 an acceleration noise removal unit that removes acceleration noise generated due to acceleration and deceleration of the vehicle from three-axis acceleration measured by an inertial measurement unit installed on a body or an axle box of the vehicle based on the running speed of the vehicle;
an inclination angle estimation unit that estimates a horizontal inclination angle and a longitudinal inclination angle at an installation position of the inertial measurement unit based on the triaxial acceleration from which the acceleration noise has been removed and the triaxial angular velocity measured by the inertial measurement unit;
a track state calculation unit that calculates track state information representing a track state based on the estimated horizontal inclination angle and the estimated longitudinal inclination angle;
Equipped with
the acceleration noise removal unit removes acceleration noise contained in the three-axis acceleration by subtracting an acceleration component calculated from the vehicle's traveling speed from a longitudinal acceleration component of the three-axis acceleration measured by the inertial measurement unit.
前記車両の車体または軸箱に設置された慣性計測装置と、
前記車両の走行速度に基づいて、前記慣性計測装置により計測された３軸加速度から、車両の加減速により発生する加速度ノイズを除去する加速度ノイズ除去部と、
前記加速度ノイズが除去された３軸加速度及び前記慣性計測装置により計測された３軸角速度に基づいて、前記慣性計測装置の設置位置における水平傾斜角及び前後傾斜角を推定する傾斜角推定部と、
推定された前記水平傾斜角及び前記前後傾斜角に基づいて、軌道状態を表す軌道状態情報を算出する軌道状態算出部、を有する軌道状態推定装置と、
を備え、
前記加速度ノイズ除去部は、前記慣性計測装置により計測された３軸加速度の前後加速度成分から、前記車両の走行速度から算出される加速度成分を減算して、前記３軸加速度に含まれる加速度ノイズを除去することを特徴とする、車両。
a speed measuring device for measuring the traveling speed of a vehicle;
an inertial measurement unit installed on a body or an axle box of the vehicle;
an acceleration noise removal unit that removes acceleration noise generated due to acceleration and deceleration of the vehicle from the three-axis acceleration measured by the inertial measurement unit based on the traveling speed of the vehicle;
an inclination angle estimation unit that estimates a horizontal inclination angle and a longitudinal inclination angle at an installation position of the inertial measurement unit based on the triaxial acceleration from which the acceleration noise has been removed and the triaxial angular velocity measured by the inertial measurement unit;
a track state estimation device including a track state calculation unit that calculates track state information representing a track state based on the estimated horizontal inclination angle and the estimated longitudinal inclination angle;
Equipped with
the acceleration noise removal unit removes acceleration noise contained in the three-axis acceleration by subtracting an acceleration component calculated from the vehicle's traveling speed from a longitudinal acceleration component of the three-axis acceleration measured by the inertial measurement unit.
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