一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法及系统，该方法为：受电弓滑板上方左、右两侧分别部署一个激光测距仪；两个激光测距仪连续采集受电弓滑板轮廓数据；将两个激光测距仪连续采集的数据分别转换成3D数据，得到两片三维点云；特征点识别：对两片三维点云中的磨耗区域进行特征点提取；点云融合：根据得到的特征点，利用广义相关熵改进ICP算法，结合距离约束实现两片三维点云的配准，完成受电弓轮廓检测。所述系统包括两个激光测距仪、数据处理计算模块，数据处理计算模块包括三维点云生成单元、特征点识别单元和点云融合单元。本发明专利技术成本低、原理简单、实用性强，对物理位置的依赖低，消除了因安装或者设备位移导致的误差。的误差。的误差。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及车辆检测
，特别是一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法及系统。

技术介绍

[0002]受电弓是城轨列车获取动力来源的重要装置之一，其运行状态直接关系到列车的行车安全，随着列车向行车高速化、密集化方向不断发展，研究可靠的检测方法，及时、准确的检测受电弓滑板状态对于保障行车安全具有重要意义。
[0003]目前，国内的受电弓检测主要分为接触式人工检测和非接触式检测两种方式。人工检测法是由地铁工作人员登顶列车进行检测；非接触式检测法的主要方式有图像检测法和激光检测法。
[0004]接触式人工检测需要在列车回库、接触网断电的情况下登顶测量，日检主要检查受电弓羊角完整性和滑板是否存在明显裂纹，而滑板剩余厚度检测一般安排在月检中，检测准确性严重依赖于检测工人的熟练度，并且检测效率低。另外对于滑板剩余厚度的检测，仅仅只对滑板上的某些固定位置进行，而无法获取完整的滑板厚度数据。
[0005]非接触式检测法是当下研究的热点，国内外已经有很多学者和研究人员提出了检测方案。这些检测方案可以分为2D和3D，对于2D的检测技术，二维图像可以检测滑板磨耗和羊角变形、缺失等，检测内容不够全面，精度也不高，而二维激光虽然精度更好，但是只能用来检测磨耗，更为单一。对于3D检测技术，可以检测的内容相比二维就更为丰富，比如滑板的掉块、姿态分析等。
[0006]由于滑板的特殊外形，单个激光机器很难独立完成测量，因此需要多个机器配合工作。因此，对于滑板表面状态的检测，至关重要的一步就是将多个视角的三维数据融合成一个，才能进行后续的检测。
[0007]三维数据融合最常用的方法是ICP算法，但是，原始的ICP算法具有以下许多缺点和局限性：第一，原始ICP算法对点云之间的初始位姿要求很高，初始配准直接影响算法的收敛速度；第二，在点云较大时，ICP算法的时间复杂度较高。第三，当目标点云中没有对应的点时，很容易造成错误匹配。目前普遍的解决方法是将ICP算法结合外推法KD树和Anderson加速度来加速ICP，以及使用NDT作为粗匹配算法，再使用ICP作为精细匹配以提高整体的准确度，但是对于非高斯噪声该方法的匹配精度还是存在一定缺陷。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于提供一种结构简单、实用性强、可靠性强、检测精度高的基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法及系统，以解决目前受电弓滑板检测系统功能不完善、安装要求高的问题。
[0009]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0010]步骤1，受电弓滑板上方左、右两侧分别部署一个激光测距仪；
[0011]步骤2，两个激光测距仪连续采集受电弓滑板轮廓数据；
[0012]步骤3，生成三维点云：将步骤2中两个激光测距仪连续采集的数据分别转换成3D数据，得到两片三维点云；
[0013]步骤4，特征点识别：对两片三维点云中的磨耗区域进行特征点提取；
[0014]步骤5，点云融合：根据步骤4得到的特征点，利用广义相关熵改进ICP算法，结合距离约束实现两片三维点云的配准，完成受电弓轮廓检测。
[0015]一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测系统，包括两个激光测距仪、数据处理计算模块，所述数据处理计算模块包括三维点云生成单元、特征点识别单元和点云融合单元，其中：
[0016]两个激光测距仪，分别部署在受电弓滑板上方左、右两侧，两个激光测距仪连续采集受电弓滑板轮廓数据；
[0017]三维点云生成单元，将两个激光测距仪连续采集的数据分别转换成3D数据，得到两片三维点云；
[0018]特征点识别单元，对两片三维点云中的磨耗区域进行特征点提取；
[0019]点云融合单元，利用广义相关熵改进ICP算法，结合距离约束实现两片三维点云的配准，完成受电弓轮廓检测。
[0020]本专利技术与现有技术相比，其显著优点在于：（1）使用改进ICP算法进行点云融合，对于安装的要求降低，即使安装时有一些偏差或者使用一段时间后装置发生偏移仍然能用正常工作；（2）将相关熵作为相似性度量，对于非高斯噪声具有较强的抑制能力，提高配准的精确度；（3）使用特征点迭代结合距离约束，及时剔除错误的对应点，提高运行效率以及配准准确性，为实现列车受电弓三维检测提供了一种有效的解决方案。
附图说明
[0021]图1是本专利技术一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法的流程图。
[0022]图2是本专利技术一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法的设备布设图。
[0023]图3是本专利技术两个2D激光测距仪与受电弓的相对距离示意图。
[0024]图4是本专利技术激光测距仪S1对应的三维点云示意图。
[0025]图5是本专利技术激光测距仪S2对应的三维点云示意图。
[0026]图6是本专利技术激光测距仪S1对应的三维点云的特征点检测图。
[0027]图7是本专利技术激光测距仪S2对应的三维点云的特征点检测图。
[0028]图8是本专利技术中融合后的滑板三维点云示意图。
具体实施方式
[0029]本专利技术的目的在于提供一种结构简单、实用性强、可靠性强、检测精度高的受电弓点云融合方法，为了使本专利技术的技术方案能更清晰地表示出来，下面结合附图对本专利技术作进一步说明。
[0030]结合图1，本专利技术一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法，包括以下步骤：
[0031]步骤1，受电弓滑板上方左、右两侧分别部署一个激光测距仪；
[0032]步骤2，两个激光测距仪连续采集受电弓滑板轮廓数据；
[0033]步骤3，生成三维点云：将步骤2中两个激光测距仪连续采集的数据分别转换成3D数据，得到两片三维点云；
[0034]步骤4，特征点识别：对两片三维点云中的磨耗区域进行特征点提取；
[0035]步骤5，点云融合：根据步骤4得到的特征点，利用广义相关熵改进ICP算法，结合距离约束实现两片三维点云的配准，完成受电弓轮廓检测。
[0036]作为一种具体示例，步骤1所述受电弓滑板上方左、右两侧分别部署一个激光测距仪，具体如下：
[0037]两个激光测距仪分别为激光测距仪S1、激光测距仪S2，二者均采用基于三角测量原理的2D激光测距仪；
[0038]所述激光测距仪S1、激光测距仪S2的检测区域存在重合部分，以获取完整的受电弓滑板表面磨耗曲线；
[0039]所述激光测距仪S1、激光测距仪S2位于同一水平高度，水平方向相距480mm；所述激光测距仪S1、激光测距仪S2的激光发射方向与水平方向垂直，垂直方向距离受电弓滑板1000mm，两激光平面在同一平面上。
[0040]作为一种具体示例，步骤2所述采集受电弓滑板轮廓数据时，受电弓保持匀速前进，激光测距仪S1、激光测距仪S2连续交替工作，所述激光测距仪S1、激光测距仪S本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，受电弓滑板上方左、右两侧分别部署一个激光测距仪；步骤2，两个激光测距仪连续采集受电弓滑板轮廓数据；步骤3，生成三维点云：将步骤2中两个激光测距仪连续采集的数据分别转换成3D数据，得到两片三维点云；步骤4，特征点识别：对两片三维点云中的磨耗区域进行特征点提取；步骤5，点云融合：根据步骤4得到的特征点，利用广义相关熵改进ICP算法，结合距离约束实现两片三维点云的配准，完成受电弓轮廓检测。2.根据权利要求1所述的基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法，其特征在于，步骤1所述受电弓滑板上方左、右两侧分别部署一个激光测距仪，具体如下：两个激光测距仪分别为激光测距仪S1、激光测距仪S2，二者均采用基于三角测量原理的2D激光测距仪；所述激光测距仪S1、激光测距仪S2的检测区域存在重合部分，以获取完整的受电弓滑板表面磨耗曲线；所述激光测距仪S1、激光测距仪S2位于同一水平高度，水平方向相距480mm；所述激光测距仪S1、激光测距仪S2的激光发射方向与水平方向垂直，垂直方向距离受电弓滑板1000mm，两激光平面在同一平面上。3.根据权利要求2所述的基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法，其特征在于，步骤2所述采集受电弓滑板轮廓数据时，受电弓保持匀速前进，激光测距仪S1、激光测距仪S2连续交替工作，所述激光测距仪S1、激光测距仪S2分别采集受电弓部分轮廓数据。4.根据权利要求1所述的基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法，其特征在于，步骤3所述生成三维点云，具体为：激光测距仪自身坐标系为平面坐标系O
‑
XY，水平方向为X轴，垂直方向为Y轴，滑板前进方向为Z轴；通过受电弓前进速度结合激光测距仪S1、激光测距仪S2工作频率，从Z坐标为0开始，计算出每帧数据的Z轴坐标位置，将Z轴信息添加到原有数据帧，生成三维点云。5.根据权利要求1所述的基于改进ICP算法的受电弓轮廓检测方法，其特征在于：步骤4所述特征点识别，具体步骤如下：（4.1）计算表面法向量：利用点的K邻域构建出点的局部平面，该局部平面视为点的切平面，该切平面的法向量即为该点的法向量；对于任意点，其邻域点集合记为，邻域点集合的中心点计算公式如下：其中，为邻域点集合中的第个点，，为邻域点集合中的邻域点总数；设邻域点集合的协方差矩阵为，采用高斯权重，协方差矩阵的表示如下：
其中，表示权重参数，的大小与点云密度有关；记解协方差矩阵的特征值为和特征向量，特征值和特征向量的计算公式如下：由此得到三个特征向量，对应的特征向量分别是；得到的协方差矩阵是一个半正定矩阵，也是一个对称矩阵，因此，是实数，三个特征向量形成一个正交坐标系；假设，通过最小二乘平面拟合估计算法，求出由点和法向量表示的切平面，对于中的任一点，定义从点到平面的距离为：当=0时，为最小二乘平面，设的重心为，则有：，则协方差矩阵A的最小特征值对应的特征向量就是的近似；引入方向约束：其中，是点处的法向量，是整体点云的基准方向，保证法向量的朝向一致；（4.2）计算法向量夹角：对于任一点，邻域点集合记为，点与其邻域点的法向量夹角的计算公式如下：其中，是点的邻域点，是点处的法向量；记特征度量为，表达式为：设置阈值，当时，该点作为特征点...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱俊霖，查显春，赵文巘，吴泽宇，漆琛，袁堂文，张哲，卢月，刘宁，邢宗义，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：