本发明专利技术用于通过安装在推车(2)上并且设置有至少一个激光轮廓测定仪(10)的电子测量模块(3)获得关于铁路轨道或转撤器(30)的元件(31)的上部轮廓的数据，以在推车(2)沿着铁路轨道(30)向前移动时获取图像序列，使得每个图像包括点云(15)，所述点云指示出与横向于推车(2)的向前移动方向(5)的相应平面对应的上部轮廓。该方法规定，对于每个点云(15)，生成近似于点云(15)的相应的分段多项式函数，优选地样条函数，以便将由所述点云(15)组成的原始数据变换为由分段多项式函数的参数组成的压缩数据。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于获得关于铁路轨道或转撤器的元件的上部轮廓的数据的方法
本专利技术涉及一种用于获得关于铁路轨道或转撤器(switch)的元件的上部轮廓的数据的方法。特别地，本专利技术有利地旨在用在自推进装置上以测量铁路轨道或转撤器的几何和/或结构参数。
技术介绍
已知类型的上述装置包括电动推车、电子测量模块安装在该电动推车上，所述模块设置有至少一个激光轮廓测定仪(profilometer)设备，用于在推车沿着轨道向前移动时获取铁路轨道的至少一个轨道的上部的数字图像，并且设置有存储器以存储所获取的所有图像。然后将所获取的图像发送到外部服务器以进行处理，以便精确地测量轨道或沿着所述轨道的任何转撤器的几何和结构参数，例如轨道的上部轮廓的形状。为了以高精度获得测量，需要以数字图像的形式获取大量的数据。由激光轮廓测定仪获取的每个图像包括需要相对大量的存储器空间的点云或点系列，并且它们的处理使用大量的硬件资源。由于测量模块的相对有限的存储容量，数据被频繁地下载到外部服务器。为了方便，服务器处于远程位置，并且数据通过射频接口(其通常是移动电话网络的射频接口)下载，因此数据传输的速度相对慢。换句话说，为了以高精度获得测量，务必频繁地停止推车并且长时间从测量模块下载数据。此外，由于环境因素和/或产生它们的激光轮廓测定仪的不完全功能以及数据间隙的影响，即在某些区域中的低点密度，点云通常存在干扰。数据间隙倾向于隐藏要测量的元件的真实趋势，并且由于在图像的某些重要部分中缺少数据，使得难以处理图像。干扰倾向于强调实际上不存在或不重要的趋势。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于获得关于铁路轨道或转撤器的上部轮廓的数据的方法，其克服了上述缺点，同时实现简单和便宜。根据本专利技术，提供了一种用于借由安装在设置有至少一个轮廓测定仪设备的推车上的电子测量模块来获得关于铁路轨道或转撤器的元件的上部轮廓的数据的方法，以及一种用于测量如所附权利要求所述的铁路轨道或转撤器的元件的几何和/或结构参数的自推进装置。附图说明现在将参考附图描述本专利技术，附图示出了本专利技术的非限制性实施例，其中：-图1示出了包括设置有电子测量模块的电动推车的自推进装置，其中实现了根据本专利技术的方法；-图2示出使用图1所示的装置获取的铁路轨道的上部轮廓的图像的示例；-图3示出了根据本专利技术的方法执行的图2的图像的中间处理的示例；和-图4示出了遵循根据本专利技术的方法执行的图3的图像的处理的示例。具体实施方式在图1中，参考标号1总体上表示用于测量铁路轨道和/或转撤器(由数字30表示)的几何和/或结构参数的自推进装置，为了简单起见，在下面的描述中称为轨道。装置1包括推车2，其优选地(但不一定)是电动的，适于在使用中耦合到轨道30；以及测量模块3，其安装在推车2上以在使用中推车2沿着轨道30移动时测量轨道30的至少一个几何和/或结构参数。推车2是H形的，并且包括彼此平行的两个轮组4，它们在形状上是细长的，沿大致水平的方向5延伸，并且适于各自耦合到轨道30的相应铁轨31。两个轮组4通过支撑框架6彼此连接，支撑框架6具有细长形状，并且沿大致水平且横向于方向5的方向7延伸。轮组4适于沿横向，特别是垂直于铁轨31的方向7与铁轨31耦合。推车2具有彼此平行的两个保护垫8，每个保护垫沿方向7延伸，并且耦合到两个轮组4的自由端，以确保操作者的安全。测量模块3包括大致平行六面体形状的并且安装在框架6上的外壳9，和两个激光轮廓测定仪10，一个针对每个轮组4而设置在外壳9内，并且适于获取相应铁轨31的上部的数字图像。每个激光轮廓测定仪10包括激光源11，激光源11适于透射横向于方向5的激光幕12穿过外壳9的底部中的相应开口(未示出)，以便在使用中被引导到相应的铁轨31上；以及图像采集设备13，其例如由摄像机组成，并且被定向成使得对在壳体9的底部中的所述开口装框，其中其光轴14相对于激光幕12位于的平面倾斜以获取由激光幕12在相应铁轨31的上表面上生成的发光轮廓的图像。在图1的示例中，激光幕12垂直于方向5。根据未示出的装置1的替代实施例，光轴14垂直于方向5，而不是激光幕12。图2示出了由激光轮廓测定仪10之一获取的数字图像(正)的示例。该图像记录了作为分布在平面上并且由图像的区域的各个像素组成的多个点获得的发光轮廓，其特征在于不同的亮度值，意味着灰色调的不同值。图3示出了处理与图2的数字图像相同的数字图像的示例，其使用已知类型的轮廓重建算法执行，将数字图像的像素变换成被分布在平面上的对应的点云并且特征仅仅在于在该平面上的笛卡尔坐标值对。在图3中由数字15指示的点云表示所获取的发光轮廓。这种点云指示与横向于方向5的相应平面对应的铁轨31的上部轮廓，该方向5与推车2的向前移动方向一致。再次参考图1，两个激光轮廓测定仪10相对于外壳9并因此相对于支撑框架6固定，其中光轴14平行于横向于方向7并且平行于方向5的平面。测量模块3还包括以一个或多个电子板的形式实现的处理和控制单元16，其也布置在壳体9内部，并且能够处理由两个激光轮廓测定仪10获取的图像，以便测量轨道30的某些几何参数。为了允许由于若干原因(例如处理和控制单元16的相对有限的计算能力)而不能在测量模块3上处理的图像的后续后处理，由点云(数字图像)组成的原始图像被压缩然后存储在测量模块3的存储器17中。因此，处理和控制单元16被配置为根据以下过程将原始数据变换为压缩数据。特别地，软件被安装在处理和控制单元16中，所述软件被设计为使得当被加载到处理和控制单元16的处理器时，其实现以下数据压缩过程。每个点云被过滤以消除干扰和异常峰，例如图3中的数字18所示的那些。然而，数据过滤是可选步骤，如果激光轮廓测定仪10传送高质量图像，则可以避免该步骤。对于每个点云，生成分段多项式函数，特别是称为“样条”的函数，其近似于点云以便将原始数据变换成由分段多项式函数的参数组成的压缩数据。每个点云是二维的，也就是说它在平面上表示，使得相应的分段多项式函数是二维的。根据分段多项式函数的常规理论，样条被定义为N个B样条多项式函数或基数的线性组合，具有最大度数D并由数量K参数化，等于N+D+1，也称为结参数(knotparameter)。换句话说，构成所述压缩数据的样条的参数包括节点(也称为“结”)的数量K，多项式基(polynomialbase)的最大度数D和控制点的数量N，后者可以作为定义样条的线性组合的节点和系数的函数以常规方式被确定。最大度数D是在包括值2和3的组中预先确定和选择的。在最大度数D大于3的情况下，确定样条需要非常长的处理时间。在最大度数D小于2(样条将简单地为虚线)的情况下，所得到的样条(简单地为虚线)将不会非常适应于原始数据。因此，在数据采集开始之前，最大度数D已经存储在存储器17中。给定特定最大度数D，数量N被确定为压缩数据的期望压缩程度和点云的点数的函数。事实上，如果P是点云在图像平面上的点数，则压缩程度由以下比率给出：2·P/(3·N+D+1)。如果对于数量P，我们考虑每个图像的平均点数，则数量N实际上根据压缩程度被预先确定。在这种情况下，在数据获取开始之前，数量N已经存储在存储器17中。生成样条的步骤包括首先生成节点，所述节点被生成为具有在最小和最大之间的值，例本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种用于借由被安装在推车(2)上并且设置有至少一个轮廓测定仪设备(10)的电子测量模块(3)而获得关于铁路轨道或转撤器(30)的元件(31)的上部轮廓的数据的方法，所述方法包括：‑借由所述轮廓测定仪设备(10)并且当所述推车(2)沿着所述铁路轨道或转撤器(30)向前移动时获取点云序列(15)，每个点云(15)指示出与横向于所述推车(2)的向前移动方向(5)的相应平面相对应的所述上部轮廓；‑对于每个点云(15)，生成相应的分段多项式函数，优选地由样条函数组成，其近似于所述点云(15)，以便将由所述点云(15)组成的原始数据变换成由所述分段多项式函数的参数组成的压缩数据。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.07.25 IT BO2014A0004241.一种用于借由被安装在推车(2)上并且设置有至少一个轮廓测定仪设备(10)的电子测量模块(3)而获得关于铁路轨道或转撤器(30)的元件(31)的上部轮廓的数据的方法，所述方法包括：-借由所述轮廓测定仪设备(10)并且当所述推车(2)沿着所述铁路轨道或转撤器(30)向前移动时获取点云序列(15)，每个点云(15)指示出与横向于所述推车(2)的向前移动方向(5)的相应平面相对应的所述上部轮廓；-对于每个点云(15)，生成相应的分段多项式函数，优选地由样条函数组成，其近似于所述点云(15)，以便将由所述点云(15)组成的原始数据变换成由所述分段多项式函数的参数组成的压缩数据。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述分段多项式函数使用普通最小二乘法生成。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述分段多项式函数使用VDA方法生成。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述参数包括所述分段多项式函数的多项式基的最大度数(D)；所述最大度数(D)在包括值2和3的组中被预定和选择。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述参数包括所述分段多项式函数的控制点；所述控制点的数量(N)根据所述压缩数据所需的压缩程度而预定。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述参数包括所述分段多项式函数的节点和控制点；生成所述分段多项式函数的步骤包括：-生成所述节点；和-基于所...
【专利技术属性】
技术研发人员：格拉齐亚诺·马蒂奥利，
申请(专利权)人：杰纳拉尔因皮安蒂有限责任公司，
类型：发明
国别省市：意大利,IT
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