一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法与系统，该方法利用两组无人机雪深测量装置实时监测列车运行环境中两个位置的实时雪深数据，使得雪灾监测大数据中心能对列车的运行以及运行环境进行连续和动态的监测，从而填补了现行监测手段存在的盲区；极大程度地利用了无人机雪深测量装置的灵活性，借助无人机雪深测量装置、工作站、雪灾监测大数据中心和地面列车控制中心建立了一个覆盖雪灾危险区域的监测网络与历史数据库；列车在接到调度信息后可以及时进行紧急制动，并在到达危险积雪位置之前停止运动；通过保持无人机雪深测量装置与列车的相对静止，保证了采集数据的可靠性与及时性，大大的避免了对轨道冰雪积累情况进行监控的盲区。

Method and system for intelligent measurement and prediction of snow depth of snow disaster unmanned aerial vehicle along railway

The invention discloses a railway disaster UAV intelligent snow depth measurement and prediction method and system, real-time snow depth data by this method in measuring the depth of the two position real-time monitoring train device running environment by use of two groups of UAV snow, the snow disaster monitoring data center can carry out continuous and dynamic monitoring of train operation and the operation environment, to fill the existing blind spot monitoring means; greatly use the depth measuring device of UAV UAV with snow flexibility, snow depth measuring device, snow disaster monitoring workstation, large data center and ground train control center established a coverage of disaster danger area monitoring network and history database; the train can be timely emergency brake after receiving scheduling information, and stop before reaching the dangerous position by keeping the UAV snow; The snow depth measuring device and the relative static of the train ensure the reliability and timeliness of the collected data, and greatly avoid the blind area for monitoring the accumulation of the ice and snow on the track.

【技术实现步骤摘要】
一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法与系统
本专利技术属于铁路轨道监测领域，特别涉及一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法与系统。
技术介绍
随着铁路网络的日趋密集，国民经济对铁路的依赖也在逐步提高。然而我国辽阔的土地，复杂多样的地理、气候环境给铁路的运行带来了不小的挑战。这其中，寒冷地区特有的积雪给铁路建设和运营带来了一系列特殊问题。我国的东北、新疆北部及青藏高原的部分地区，冬季气候寒冷，降雪量较大，受自然降雪和风吹雪的影响，地面经常形成较厚的积雪，对铁路运输产生影响较大。特别是寒区铁路客运专线的建设，对雪害防治提出了更高的要求。为减轻雪害对铁路运输的影响，必须正确认识寒区铁路的雪害特点，采取有效的防治措施。铁路雪害分风吹雪和雪崩两种。风吹雪现象的存在使得积雪速度大大加快，而雪崩的突发性和难以预测性更是严重地影响到了正常的行车作业。我国北方地区降雪丰富,其中西北地区的降雪量约占全国总降雪量的40％,尤其是新疆的降雪更加丰富,约占全国总量的33.9％,而其降雪又大部分集中在北天山地区。丰富的降雪虽然为该地区提供了丰富的淡水资源,但是大量的降雪和积雪引发的风吹雪和雪崩给该本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：依据列车沿铁路沿线轨道上运行时轨道上的历史冰雪积累数据与列车运行事故数据，选出轨道上冰雪积累超过安全值和运行事故对应的连续轨道区间，对所选轨道区间进行等间距划分，并在每个轨道区间单元设置工作站，每个工作站配置两组无人机雪深测量装置；所述无人机雪深测量装置包括飞行装置以及装载在飞行装置上的超声波雪深测量仪、Kinect传感器、距离传感器以及列车测速装置；所述无人机雪深测量装置与所述工作站进行通信，所述工作站、雪灾监测大数据中心和地面控制中心依次进行通信；步骤2：对步骤1获得的每个轨道区间单元进行编号，并记录每个轨道区...

【技术特征摘要】
1.一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：依据列车沿铁路沿线轨道上运行时轨道上的历史冰雪积累数据与列车运行事故数据，选出轨道上冰雪积累超过安全值和运行事故对应的连续轨道区间，对所选轨道区间进行等间距划分，并在每个轨道区间单元设置工作站，每个工作站配置两组无人机雪深测量装置；所述无人机雪深测量装置包括飞行装置以及装载在飞行装置上的超声波雪深测量仪、Kinect传感器、距离传感器以及列车测速装置；所述无人机雪深测量装置与所述工作站进行通信，所述工作站、雪灾监测大数据中心和地面控制中心依次进行通信；步骤2：对步骤1获得的每个轨道区间单元进行编号，并记录每个轨道区间单元的开始里程、结束里程、区间单元内列车安全速度、工作站编号和无人机雪深测量装置编号；步骤3：目标列车进入雪灾危险轨道区间，启动轨道雪深监测任务；当目标列车进入雪灾危险轨道区间时，地面列车控制中心将被监控的雪灾危险轨道区间单元编号和目标受控列车的列车编号发送给雪灾监测大数据中心，雪灾监测大数据中心向该雪灾危险轨道区间单元内的工作站发出测量指令，进行无人机轨道雪深监测任务的初始化；工作站控制站内的两组无人机雪深测量装置同步起飞并跟踪目标列车；步骤4：并利用无人机雪深测量装置上的Kinect传感器采集列车编号，将其发送至雪灾监测大数据中心与地面列车控制中心事先所发的目标受控列车编号进行比对，若比对结果一致，则进入步骤5，否则，2组无人机雪深测量装置返回工作站，停止跟踪，等待下一次指令；步骤5：两组无人机雪深测量装置实时采集轨道雪深数据、列车速度以及与列车的相对距离，并实时传输至所属工作站；步骤6：雪灾监测大数据中心依据工作站将接收的消息，以列车编号为检索关键字，实时地对列车车速、积雪深度数据与预先存储的安全数据进行比较，利用实时的积雪深度数据寻找对应列车的安全车速，若列车的实时车速超过实时的积雪深度数据对应安全车速时，则雪灾监测大数据中心发出警报信息；步骤7：当目标列车驶出雪灾危险轨道区间后，地面列车控制中心向雪灾监测大数据中心发送任务完成的信号，雪灾监测大数据中心向工作站发送任务完成的信号，工作站向两组无人机雪深测量装置发送任务完成的信号，两组无人机雪深测量装置返回工作站进入待机状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，两组无人机雪深测量装置同步跟踪目标列车时，其中一组无人...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘辉，李燕飞，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43