列車前方監視システムが危険事象に至る要因抽出のための安全性解析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TER25041,MSS25014

グループ名: 【D】産業応用部門 交通・電気鉄道/【E】センサ・マイクロマシン部門 マイクロマシン・センサシステム合同研究会

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Safety Analysis for Factor Extraction in Train Forward Surveillance Systems

著者名: 小室 翔嗣(鉄道総合技術研究所),影山 椋(鉄道総合技術研究所),長峯 望(鉄道総合技術研究所)

著者名(英語): Shoji Komuro(Railway Technical Research Institute),Ryo Kageyama(Railway Technical Research Institute),Nozomi Nagamine(Railway Technical Research Institute)

キーワード: 列車前方監視|カメラ|ＬｉＤＡＲ|ＡＩ|Train Forward Surveillance|Camera|LiDAR|AI

要約(日本語): 近年、鉄道では自動運転に向けて、カメラやセンサ等を用いた列車前方監視に関する検討が進められている。本研究では、これらセンサを用いた列車前方監視システムが危険事象を引き起こす可能性のある要因を抽出するため、安全性解析を実施した。また、故障モードの一例として、カメラ画像の固着異常の対策手法を検討したため、その結果を報告する。

要約(英語): In recent years, studies have been conducted on train forward surveillance using cameras and sensors for operational support and automatic operation on railroads. This study analyzes factor in these sensor-based train forward Surveillance systems that could potentially trigger hazardous events and identifies challenges associated with system implementation. Furthermore, as examples of factor, we examine countermeasures for camera image freezing anomalies and report the results.

本誌: 2025年3月4日交通・電気鉄道/マイクロマシン・センサシステム合同研究会

本誌掲載ページ: 59-64 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,498 Kバイト