JP2010202017A - データ解析装置及びデータ解析方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】線路周辺の障害物を効率よく高精度に検知する。
【解決手段】データ収集車両２が、鉄道輸送サービスを実施する運行車両が走行する線路を走行してレーザスキャナ２３０からレーザを走査して線路周辺の地物の形状を３次元点群で表わす３次元点群データを生成し、データ解析装置１が、３次元点群データを入力し、３次元点群データにおける線路の位置に運行車両の領域を配置し、運行車両の領域と重複している３次元点群データの点群が存在する場合に、線路周辺に運行車両の走行に対する障害物があると判断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、鉄道線路等の車両が走行する軌道の周辺における障害物を検出する技術に関する。

鉄道線路（以下、線路、レールともいう）の周辺には様々な地物が存在しており、経年変化、気候の変動、周辺環境の変動等により、これら地物の形状、位置等が変化し、地物が線路に接近し鉄道車両（以下、単に車両ともいう）の走行の障害となる場合がある。
たとえば、線路周辺に樹木が存在している場合に、強風により樹木が傾くことにより枝や葉が線路に接近し、走行している車両に接触する場合がある。
また、駅のプラットホームの一部が何らかの理由で線路側にせり出し、車両が停車する際にプラットホームのせり出している部分と接触する場合がある。
このような地物の形状、位置等の変化に対して、現在は、保守点検員が実際に線路周辺の地物の状態を目視して障害物の有無を検知している。

また、特許文献１では、光源装置と撮像装置を搭載した移動台車がトンネル内をレールに沿って走行し、光源装置からの平板状光がトンネル壁面上に形成する光切断線を撮像装置が撮像し、撮像された光切断線を解析してトンネル壁面の形状を測定する技術が開示されている。

特開平５−１６４５１９号公報

上述した保守点検員による目視による障害物の検知方法では、実際に線路に沿って保守作業員が移動して地物の形状、位置等を確認する必要があり、時間、労力、費用が多大にかかるという課題がある。

また、特許文献１の方法では、光源装置からの平板状光による光切断線を用いるためトンネル等の閉空間にしか適用できず、屋外の線路における障害物を検知できないという課題がある。

この発明は、このような課題を解決することを主な目的の一つとしており、閉空間に限らず、あらゆる位置における線路周辺の障害物を効率的に検知することを主な目的とする。

本発明に係るデータ解析装置は、
運行車両が走行する軌道をデータ収集車両が走行して収集したデータであって前記運行車両の走行方向において前記軌道周辺の地物の形状を３次元点群で表わす３次元点群データを入力するデータ入力部と、
３次元点群データ上に配置する場合の前記運行車両の領域を示す運行車両領域データを記憶する運行車両領域データ記憶部と、
前記運行車両領域データに基づき、前記データ入力部により入力された３次元点群データにおける前記軌道の位置に前記運行車両の領域を配置し、３次元点群データに前記運行車両の領域と重複する点が存在するか否かを判断して、前記運行車両の走行に対する障害物を検出する障害物検出部とを有することを特徴とする。

本発明によれば、運行車両が走行する軌道をデータ収集車両が走行して収集した３次元点群データに運行車両の領域と重複する点が存在するか否かを判断して、運行車両の走行に対する障害物を検出するため、保守作業員が線路に沿って移動して障害物を探索する必要がなく、また、閉空間に限らずあらゆる位置の線路周辺の障害物を効率よく高精度に検知することができる。

実施の形態１に係る障害物検出システムの構成例を示す図。 実施の形態１に係るデータ解析装置の構成例を示す図。 実施の形態１に係るデータ解析装置の動作例を示すフローチャート図。 実施の形態１に係るデータ収集車両によるデータ収集動作の概要を示す図。 実施の形態１に係る障害物検出対象範囲データの抽出動作の概要を示す図。 実施の形態１に係る障害物判定動作の概要を示す図。 実施の形態１に係る３次元点群データの例を示す図。 実施の形態１に係るデータ解析装置のハードウェア構成例を示す図。

実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係る障害物検出システムの構成例を示す。

データ解析装置１は、データ収集車両２で収集された３次元点群データを解析して、線路周辺の障害物を検知する。
データ解析装置１の詳細は後述する。

データ収集車両２は、線路上を走行可能な車両であり、線路を走行して、３次元点群データ、座標データ、カメラ画像データ等を収集する。
データ収集車両２の詳細は後述する。

データ加工装置３は、データ収集車両２から、３次元点群データ、座標データ、カメラ画像データを取得し、データ解析装置１で解析できるように加工する。
より具体的には、３次元点群データと座標データを用いて、３次元点群の各点に各点の座標情報を付加して３次元点群／座標データとする。
また、３次元点群／座標データとカメラ画像データを用いて、３次元点群の各点に各点の色情報を付加して３次元点群／座標データ／色データとする。
そして、データ加工装置３は、３次元点群／座標データ又は３次元点群／座標データ／色データをデータ解析装置１に出力する。
なお、データ解析装置１とデータ加工装置３が同じ装置であってもよい。

次に、データ収集車両２の詳細を説明する。
データ収集車両２は、鉄道輸送サービスを実施する運行車両であってもよいし、別の車両であってもよい。また、データ収集車両２は、鉄道車両とは限らず、例えば軌陸車であってもよい。
データ収集車両２は、３台のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）システム２００、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）２１０、オドメトリ装置２２０、レーザスキャナ２３０、カメラ２４０、及びデータ記憶装置２５０を備える。

ＧＰＳシステム２００は、３台のＧＰＳ衛星からの測位信号を受信してデータ収集車両２の走行位置（座標）を計測する。ＧＰＳ測位により３次元点群データの各点に座標情報を付加することができる。
ＩＭＵ２１０は、データ収集車両２の３軸方向の傾き（ピッチ角、ロール角、ヨー角）を示す角速度データを計測する。
オドメトリ装置２２０は、データ収集車両２の走行距離を示す距離データを計測する。
レーザスキャナ２３０は、データ収集車両２の屋根部に設置され、左右にレーザを発信し、線路周辺の地物で反射したレーザを受信することにより、地物が存在する方向およびレーザスキャナ２３０から地物までの距離を計測する。
データ収集車両２の走行と共に、レーザスキャナ２３０によって、進行方向において特定の距離離れた地点を含む水平走査線上に位置する地物について計測を続けることにより、データ収集車両２が走行した線路周辺に存在する地物について、データ収集車両２からの相対位置及び相対距離を計測することができる。
カメラ２４０は、車両の進行方向の前方を可視光でカラー撮影する。
データ記憶装置２５０は、車両１００の走行と共に、ＧＰＳシステム２００、ＩＭＵ２１０、オドメトリ装置２２０、レーザスキャナ２３０及びカメラ２４０が計測した各データを記憶する。

データ収集車両２は、図４に示すように、運行車両が走行する線路（軌道）を走行し、ＧＰＳシステム２００、ＩＭＵ２１０、オドメトリ装置２２０、レーザスキャナ２３０、カメラ２４０を動作させて各種データを収集する。
レーザスキャナ２３０では、運行車両の走行方向において線路周辺の地物の形状を３次元点群で表わす３次元点群データを生成する。
図７に３次元点群データの例を示す。なお、図７は線路周辺の３次元点群データではないが、データ収集車両２のレーザスキャナ２３０が線路周辺を走査した場合も、図７と同様に、多数の点により線路周辺の地物を表す３次元点群データを得ることができる。
データ収集車両２が４０Ｋｍ／ｈで等速移動すれば、３次元点群データの奥行き方向における各点の間隔を１５ｃｍ程度とすることができる。
換言すれば、データ収集車両２が４０Ｋｍ／ｈで等速移動した場合の３次元点群データは、奥行き方向に１５ｃｍ刻みの面データが多重されたものであり、図４に示すように、奥行き方向（走行方向）において、１５ｃｍごとの面データ（走行方向に直交する面４０１の面データ）として切り出すことができる。
このように、３次元点群データは、運行車両の走行方向において、所定の分割単位（上記の例では１５ｃｍ）で分割して複数の２次元点群データとすることができる。
なお、上記のデータ収集条件は一例であり、データ収集車両２の走行速度を４０Ｋｍ／ｈ以外とし、３次元点群データの奥行き方向における各点の間隔を１５ｃｍ以外としてもよい。

次に、図２を参照して、本実施の形態に係るデータ解析装置１の構成例を説明する。

図２において、データ入力部１０１は、データ加工装置３から、３次元点群／座標データ又は３次元点群／座標データ／色データを入力する。
なお、３次元点群／座標データ及び３次元点群／座標データ／色データを区別する必要のないときは、両者をまとめて３次元点群データと表記する。

データ記憶部１０２は、データ解析装置１が利用する各種データを記憶する。
より具体的には、データ入力部１０１が入力した３次元点群データを記憶し、また、３次元点群データ上に配置する場合の運行車両の領域を示す運行車両領域データを記憶する。
データ記憶部１０２は、運行車両領域データ記憶部の例である。
データ記憶部１０２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）又は補助記憶装置、もしくはＲＡＭ及び補助記憶装置により構成される。

障害物検出部１０３は、運行車両領域データに基づき、データ入力部１０１により入力された３次元点群データにおける線路の位置に運行車両の領域を配置し、３次元点群データに運行車両の領域と重複する点が存在するか否かを判断して、運行車両の走行に対する障害物を検出する。
障害物検出部１０３は、また、障害物を検出した場合に、３次元点群データに付加されている座標情報に基づき、障害物の位置及び障害物のサイズを導出する。
また、データ入力部１０１により３次元点群／座標データ／色データが入力されている場合は、障害物検出部１０３は、少なくとも障害物を検出した場合に、色情報が付加されている３次元点群データを後述する表示部１０５に表示させる。

ユーザ入力部１０４は、データ解析装置１の利用者からの各種指示を入力する。
表示部１０５は、データ解析装置１の利用者に各種情報を提示する。
例えば、障害物検出部１０３が障害物を検出した場合にアラート情報を表示し、障害物検出部１０３が障害物を検出した３次元点群データを運行車両領域を重畳させて表示する。
また、データ入力部１０１により３次元点群／座標データ／色データが入力されている場合は、３次元点群データを色つきで表示する。
制御部１０６は、データ解析装置１の全体の制御を行う。

次に、図３を用いて、データ解析装置１の動作例を説明する。

先ず、データ入力部１０１が、データ加工装置３から３次元点群データを入力する（Ｓ３０１）（データ入力ステップ）。
次に、障害物検出部１０３が、データ記憶部１０２から運行車両領域データを読み出す（Ｓ３０２）（運行車両領域データ読み出しステップ）。
次に、障害物検出部１０３が、３次元点群データから障害物検出対象範囲データを抽出する（Ｓ３０３）（障害物検出ステップ）。

障害物検出対象範囲データの抽出方法の概要を図５に示す。
前述したように、３次元点群データは、運行車両の走行方向において、所定の分割単位で分割して複数の２次元点群データとすることができる。つまり、データ収集車両２が４０Ｋｍ／ｈで等速移動してデータ収集している場合は、３次元点群データは、奥行き方向（走行方向）において、約１５ｃｍごとの２次元点群データとして切り出すことができる。
そこで、障害物検出部１０３は、順次、走行方向に直交する面４０１上の２次元点群データを障害物検出対象範囲データとして切り出す。
図５（ａ）に示す面４０１の２次元点群データを障害物検出対象範囲データとして抽出すると、図５（ｂ）に示す点群データのイメージとなる。
なお、２次元点群データは実際は無数の点の集合からなるが、作図上の理由より図５（ｂ）では、破線にて２次元点群データを表現している。

次に、障害物検出部１０３が、運行車両領域データに基づき、障害物検出対象範囲データに運行車両領域を設定する（Ｓ３０４）（障害物検出ステップ）。

図６（ａ）に運行車両領域の設定動作の概要を示す。
図６（ａ）において、４０２は障害物検出対象範囲データを示し、障害物検出対象範囲データ４０２上の矩形が運行車両領域である。
運行車両領域は、運行車両の前面又は背面を表す領域である。
運行車両領域は運行車両の前面又は背面のサイズそのものを表す領域でもよいし、運行車両の前面又は背面のサイズに所定の余裕を持たせた領域でもよい。
また、障害物検出部１０３は、障害物検出対象範囲データの縮尺に対応させた縮尺にて（障害物検出対象範囲データの地物と運行車両領域が同縮尺となるように）障害物検出対象範囲データ上の線路の位置に運行車両領域を配置する。
例えば、表示部１０５が障害物検出対象範囲データをユーザに提示し、ユーザが障害物検出対象範囲データ上の線路の位置を指定し、障害物検出部１０３が、ユーザにより指定された位置に運行車両領域を配置する。
また、例えば、障害物検出部１０３は、線路が障害物検出対象範囲データに表わされる際の線路の断面形状に相当する点群の形状を記憶しておき、障害物検出対象範囲データにおいて線路の断面形状に合致する点群を抽出して障害物検出対象範囲データ上の線路の位置を判別し、判別した線路の位置に運行車両領域を配置する。データ収集車両２はレール上を走行して３次元点群データを生成しているため、障害物検出対象範囲データの決まった位置にレールの断面形状の点群が現れ、また、１つのレールの断面形状は略「Ｉ」形状であるから、障害物検出対象範囲データ上の所定範囲内で２つの略「Ｉ」形状の点群を探索することにより線路位置を抽出することができる。
更に、障害物検出部１０３は、線路の座標情報を入力し、入力した線路の座標情報と障害物検出対象範囲データの各点に付加されている座標情報とを比較し、入力した線路の座標情報に一致する座標の点群を抽出することにより障害物検出対象範囲データ上の線路の位置をより正確に判別することができる。

次に、障害物検出部１０３は、運行車両領域と障害物検出対象範囲データの点群とを比較し（Ｓ３０５）（障害物検出ステップ）、運行車両領域と重複する点がなければ（Ｓ３０６でＮＯ）、処理をＳ３０３に戻し、次の障害物検出対象範囲データを抽出する。
一方、運行車両領域と重複する点が存在すれば（Ｓ３０６でＹＥＳ）、運行車両の走行に対する障害物があると判断し、運行車両領域と重複している点群を抽出し、抽出した点群の各点の座標情報から障害物の所在位置（絶対位置又はキロ程等の相対位置）及びサイズを算出し（Ｓ３０７、Ｓ３０８）、算出した位置とサイズをデータ記憶部１０２に格納する（Ｓ３０９）。また、このとき、障害物検出部１０３は、障害物が検出された障害物検出対象範囲データを運行車両領域を重畳させた状態でデータ記憶部１０２に格納してもよい。
そして、障害物検出部１０３は、障害物検出対象の線路が終点に到達したか、つまり、３次元点群データのすべてを解析したかを判断し（Ｓ３１０）、終点に到達している場合は、処理を終了し、終点に到達していなければ、処理をＳ３０３に戻し、次の障害物検出対象範囲データを抽出する。

例えば、図６（ａ）に示す障害物検出対象範囲データ４０２では、運行車両領域と重複している点がないので、障害物が存在しないと判断できる。
一方、図６（ｂ）に示す障害物検出対象範囲データ４０３では、運行車両領域と重複している点群が存在するので、障害物検出部１０３は、障害物が存在していると判断し、運行車両領域と重複している点群の座標情報から障害物の所在位置とサイズを算出する。

また、障害物検出部１０３は、障害物を検知した場合には、ステップＳ３０９においてデータ記憶部１０２に記憶させた障害物の所在位置及びサイズを示すアラート情報を生成し、表示部１０５にアラート情報を表示させるようにしてもよい。
また、ステップＳ３０９において、データ記憶部１０２に障害物検出対象範囲データを記憶させた場合は、表示部１０５にアラート情報とともに運行車両領域を重畳させた状態で障害物検出対象範囲データを表示させるようにしてもよい。この場合に、データ入力部１０１がデータ加工装置３から３次元点群／座標データ／色データを入力している場合は、各点が着色された障害物検出対象範囲データが表示部１０５に表示され、ユーザは着色された障害物を見ることができ、障害物が何であるかを認識しやすくなる。

このように本実施の形態によれば、運行車両が走行する線路をデータ収集車両に走行させるとともに、データ収集車両に線路周辺の地物の形状を３次元点群で表わす３次元点群データを収集させ、データ解析装置１において、３次元点群データにおける線路の位置に運行車両の領域を配置し、３次元点群データに運行車両の領域と重複する点が存在するか否かを判断して、運行車両の走行に対する障害物を検出するため、保守作業員が線路に沿って移動して障害物を探索する必要がなく、線路周辺の障害物を効率よく高精度に検知することができる。

また、保守作業員が障害物を発見した際に、原則として、保守作業員は障害物を発見した場所の正確な位置を知ることができない。保守作業員がＧＰＳ測位装置を所持している場合はＧＰＳ測位装置を用いて障害物の正確な位置を測定することは可能であるが、障害物を発見するたびに、ＧＰＳ測位を行わなければならない。
この点、本実施の形態によれば、データ収集車両においてデータ収集の際にＧＰＳ測位を行い、３次元点群データの各点に座標情報が付加されているので、データ解析装置において障害物を検出した際に併せて障害物の位置を導出することができる。

また、保守作業員が障害物を発見した際に、保守作業員は手作業にて障害物のサイズを計測しなければならない。
この点、本実施の形態によれば、データ収集車両においてデータ収集の際にＧＰＳ測位を行い、３次元点群データの各点に座標情報が付加されているので、データ解析装置において障害物を検出した際に併せて障害物のサイズを導出することができる。

また、特許文献１の方法では、光源装置からの平板状光による光切断線を用いるためトンネル等の閉空間にしか適用できないが、本実施の形態によれば、屋外の線路における障害物も容易に検知することができる。

また、レーザスキャナによる３次元点群データを用いずに、データ収集車両にカメラのみを搭載して線路を走行して線路周辺の地物をカメラ撮影し、撮影された線路周辺の映像を解析して障害物の有無を検出する手法も考えられるが、カメラは夜間の撮影が困難であったり、天候に左右される（雨天や曇りではクリアーな映像が得られない）という難点があり、本実施の形態で示すようにレーザスキャナを用いる場合は、夜間や悪天候でも正確な３次元点群データを得ることができ、高精度に障害物を検出することができる。

なお、これまでの説明では、座標情報が付加されている３次元点群／座標データまたは座標情報と色情報が付加されている３次元点群／座標データ／色データを用いる例を説明したが、座標情報も色情報も付加されていない３次元点群データを用いて障害物を検出するようにしてもよい。

最後に、本実施の形態に示したデータ解析装置１のハードウェア構成例について説明する。
図８は、本実施の形態に示すデータ解析装置１のハードウェア資源の一例を示す図である。
なお、図８の構成は、あくまでもデータ解析装置１のハードウェア構成の一例を示すものであり、データ解析装置１のハードウェア構成は図８に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。

図８において、データ解析装置１は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。
ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介して、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９１３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。
更に、ＣＰＵ９１１は、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード（登録商標）読み書き装置などの記憶装置でもよい。
データ解析装置１は、３次元点群／座標データまたは３次元点群／座標データ／色データが格納されているこれらの記憶媒体から３次元点群／座標データまたは３次元点群／座標データ／色データを入力するようにしてもよい。

ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。

また、ＣＰＵ９１１は、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７と接続していてもよい。

通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力装置の一例である。

通信ボード９１５は、ネットワークに接続されている。例えば、通信ボード９１５は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、インターネット、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、ＳＡＮ（ストレージエリアネットワーク）、無線ネットワークなどに接続されていても構わない。
データ解析装置１は、データ加工装置３からネットワークを介して３次元点群／座標データまたは３次元点群／座標データ／色データを受信してもよい。

磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。
プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１がオペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２を利用しながら実行する。

また、ＲＡＭ９１４には、ＣＰＵ９１１に実行させるオペレーティングシステム９２１のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。
また、ＲＡＭ９１４には、ＣＰＵ９１１による処理に必要な各種データが格納される。

また、ＲＯＭ９１３には、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムが格納され、磁気ディスク装置９２０にはブートプログラムが格納されている。
データ解析装置１の起動時には、ＲＯＭ９１３のＢＩＯＳプログラム及び磁気ディスク装置９２０のブートプログラムが実行され、ＢＩＯＳプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステム９２１が起動される。

上記プログラム群９２３には、本実施の形態の説明において「〜部」として説明している機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。

ファイル群９２４には、本実施の形態の説明において、「〜の判断」、「〜の判別」、「〜の算出」、「〜の導出」、「〜の抽出」、「〜の検出」、「〜の検知」、「〜の比較」、「〜の設定」、「〜の選択」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。
抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、本実施の形態で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。

また、本実施の形態の説明において「〜部」として説明しているものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明しているものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、本実施の形態の「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、本実施の形態の「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。

このように、本実施の形態に示すデータ解析装置１は、処理装置たるＣＰＵ、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータであり、上記したように「〜部」、として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。

１ データ解析装置、２ データ収集車両、３ データ加工装置、１０１ データ入力部、１０２ データ記憶部、１０３ 障害物検出部、１０４ ユーザ入力部、１０５ 表示部、１０６ 制御部、２００ ＧＰＳシステム、２１０ ＩＭＵ、２２０ オドメトリ装置、２３０ レーザスキャナ、２４０ カメラ、２５０ データ記憶装置。

Claims (9)

1. 運行車両が走行する軌道をデータ収集車両が走行して収集したデータであって前記運行車両の走行方向において前記軌道周辺の地物の形状を３次元点群で表わす３次元点群データを入力するデータ入力部と、
   ３次元点群データ上に配置する場合の前記運行車両の領域を示す運行車両領域データを記憶する運行車両領域データ記憶部と、
   前記運行車両領域データに基づき、前記データ入力部により入力された３次元点群データにおける前記軌道の位置に前記運行車両の領域を配置し、３次元点群データに前記運行車両の領域と重複する点が存在するか否かを判断して、前記運行車両の走行に対する障害物を検出する障害物検出部とを有することを特徴とするデータ解析装置。
2. 前記データ入力部は、
   ３次元点群の各点の座標情報が付加されている３次元点群データを入力し、
   前記障害物検出部は、
   障害物を検出した場合に、３次元点群データに付加されている座標情報に基づき、障害物の位置を導出することを特徴とする請求項１に記載のデータ解析装置。
3. 前記障害物検出部は、
   障害物を検出した場合に、３次元点群データに付加されている座標情報に基づき、障害物のサイズを導出することを特徴とする請求項２に記載のデータ解析装置。
4. 前記障害物検出部は、
   前記データ入力部により入力された３次元点群データを前記運行車両の走行方向において所定の分割単位で分割して複数の２次元点群データを抽出するとともに、抽出した２次元点群データごとに前記軌道の位置に前記運行車両の領域を配置し、２次元点群データに前記運行車両の領域と重複する点が存在するか否かを判断して、前記運行車両の走行に対する障害物を検出することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のデータ解析装置。
5. 前記障害物検出部は、
   前記軌道が２次元点群データに表わされる場合の前記軌道の形状に相当する点群の形状を記憶しており、２次元点群データにおいて前記軌道の形状に合致する点群を抽出して２次元点群データ上の前記軌道の位置を判別し、判別した前記軌道の位置に前記運行車両の領域を配置することを特徴とする請求項４に記載のデータ解析装置。
6. 前記データ入力部は、
   ３次元点群の各点の座標情報が付加されている３次元点群データを入力し、
   前記障害物検出部は、
   前記軌道の座標情報を入力し、入力した前記軌道の座標情報と各２次元点群データに付加されている各点の座標情報とに基づき、２次元点群データ上の前記軌道の位置を判別し、判別した前記軌道の位置に前記運行車両の領域を配置することを特徴とする請求項４又は５に記載のデータ解析装置。
7. 前記データ解析装置は、更に、
   ３次元点群データを表示する表示部を有し、
   前記データ入力部は、
   ３次元点群の各点の色情報が付加されている３次元点群データを入力し、
   前記障害物検出部は、
   少なくとも障害物を検出した場合に、色情報が付加されている３次元点群データを前記表示部に表示させることを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載のデータ解析装置。
8. 運行車両が走行する軌道をデータ収集車両が走行して収集したデータであって前記運行車両の走行方向において前記軌道周辺の地物の形状を３次元点群で表わす３次元点群データを、コンピュータが入力するデータ入力ステップと、
   前記コンピュータが、３次元点群データ上に配置する場合の前記運行車両の領域を示す運行車両領域データを読み出す運行車両領域データ読み出しステップと、
   前記コンピュータが、前記運行車両領域データに基づき、前記データ入力ステップにより入力された３次元点群データにおける前記軌道の位置に前記運行車両の領域を配置し、３次元点群データに前記運行車両の領域と重複する点が存在するか否かを判断して、前記運行車両の走行に対する障害物を検出する障害物検出ステップとを有することを特徴とするデータ解析方法。
9. 運行車両が走行する軌道をデータ収集車両が走行して収集したデータであって前記運行車両の走行方向において前記軌道周辺の地物の形状を３次元点群で表わす３次元点群データを入力するデータ入力処理と、
   ３次元点群データ上に配置する場合の前記運行車両の領域を示す運行車両領域データを読み出す運行車両領域データ読み出し処理と、
   前記運行車両領域データに基づき、前記データ入力処理により入力された３次元点群データにおける前記軌道の位置に前記運行車両の領域を配置し、３次元点群データに前記運行車両の領域と重複する点が存在するか否かを判断して、前記運行車両の走行に対する障害物を検出する障害物検出処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。