The invention discloses a method for measuring railway track gauge and horizontal parameters based on vehicle-borne Lidar point cloud. The steps are as follows: S1. Constructing track model; S2. Initially matching track model with vehicle-borne Lidar track point cloud; S3. Accurately matching track model with vehicle-borne Lidar track point cloud, calculating left and right rail model respectively. The distance between the edge and the tread to the corresponding Lidar point cloud is adjusted according to the distance between the working edge of the rail model and the Lidar point cloud on the vehicle; and the distance between the working edge of the rail model and the Lidar point cloud on the vehicle is iterated until the distance between the working edge of the rail model and the tread to the Lidar point cloud on the vehicle is less than the set threshold. The invention realizes high-precision measurement of railway track geometric parameters, matches the track model taking into account the track distance and horizontal parameters with the Lidar track point cloud on the vehicle, and measures the track distance and horizontal parameters of the railway track based on the track model, which provides technical support for railway track measurement using the Lidar technology on the vehicle.
【技术实现步骤摘要】
基于车载Lidar点云的铁路轨道轨距和水平参数测量方法
本专利技术涉及轨道测量
,具体为一种基于车载Lidar点云的铁路轨道轨距和水平参数测量方法。
技术介绍
目前,铁路轨道轨距和水平参数测量主要依靠轨距尺、轨检小车等人工方式上道测量。截至2017年,中国铁路运营里程已超过12万公里,传统的轨道测量方法在测量精度、作业效率、作业安全、运营干扰性等方面已不能满足铁路快速发展的要求。在这种情况下,通过对外业测量数据获取方式的技术性变革,急需寻求高效、安全、对运营低干扰或零干扰的全新的铁路测量技术和方法。车载Lidar(LightDetectionAndRanging,激光探测与测量)技术可以快速获取铁路轨道高密度、高精度的点云数据,为铁路轨道测量提供了一种高效率、高精度的测量手段。由于利用车载Lidar获取的钢轨点云只是一个个非结构化的离散点,钢轨点云包含随机误差和大量噪声点且由于扫描遮挡导致部分钢轨点云缺失,所以如何利用散乱的钢轨点云获取铁路轨道的几何参数是车载Lidar技术用于铁路测量亟待解决的问题和难点。中国专利技术专利公开号CN104236499A公开了一种基于点云数据的铁路自动测量方法,该方法可以从点云中获取铁路轨道的轨距和水平参数,但存在以下缺点:1为减小点云中存在的噪声以及密度不均匀等问题对测量结果的影响,先对钢轨点云中每一个点进行主成分分析,将空间一定范围相关性相似的点拟合成一个更加稳健的点,再通过上采样对每个点的邻域空间内结合已有的几个点进行插值从而增加点密度。这导致该方法所使用的点云是经过拟合和内插后获得的钢轨点云,并非真实的钢轨原始 ...
【技术保护点】
1.一种基于车载Lidar点云的铁路轨道轨距和水平参数测量方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:按照标准轨距构建包括左右钢轨的三维的轨道模型(1),并在轨道模型(1)上分别标定左右钢轨的工作边(2)、上踏面(3)和轨顶中心(4),以及工作边(2)中距轨顶面16mm处的位置(5);S2:将车载Lidar钢轨点云与轨道模型(1)做初始匹配,调整轨道模型的位置和姿态使其与车载Lidar钢轨点云一致;S3:建立轨道模型左右钢轨的工作边(2)及上踏面(3)与车载Lidar钢轨点云的对应关系,并根据最小二乘法求解匹配参数;根据匹配参数对模型的姿态和位置进行调整,并计算:左侧钢轨模型工作边与车载Lidar钢轨点云中对应位置的距离d1,左侧钢轨模型上踏面与车载Lidar钢轨点云中对应位置的距离d2,右侧钢轨模型工作边与车载Lidar钢轨点云中对应位置的距离d3,右侧钢轨模型上踏面与车载Lidar钢轨点云中对应位置的距离d4;根据d1和d3的均值修正轨道模型的轨距调整参数,使得模型轨距接近真实轨距;S4:重复步骤S3,迭代进行,直到d1、d2、d3和d4均小于设定的阈值为止;S5:匹配完成后的轨道模型的 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于车载Lidar点云的铁路轨道轨距和水平参数测量方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:按照标准轨距构建包括左右钢轨的三维的轨道模型(1),并在轨道模型(1)上分别标定左右钢轨的工作边(2)、上踏面(3)和轨顶中心(4),以及工作边(2)中距轨顶面16mm处的位置(5);S2:将车载Lidar钢轨点云与轨道模型(1)做初始匹配,调整轨道模型的位置和姿态使其与车载Lidar钢轨点云一致;S3:建立轨道模型左右钢轨的工作边(2)及上踏面(3)与车载Lidar钢轨点云的对应关系,并根据最小二乘法求解匹配参数;根据匹配参数对模型的姿态和位置进行调整,并计算:左侧钢轨模型工作边与车载Lidar钢轨点云中对应位置的距离d1,左侧钢轨模型上踏面与车载Lidar钢轨点云中对应位置的距离d2,右侧钢轨模型工作边与车载Lidar钢轨点云中对应位置的距离d3,右侧钢轨模型上踏面与车载Lidar钢轨点云中对应位置的距离d4;根据d1和d3的均值修正轨道模型的轨距调整参数,使得模...
【专利技术属性】
技术研发人员:张同刚,陈丞,李世超,焦镇阳,
申请(专利权)人:西南交通大学,
类型:发明
国别省市:四川,51
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