【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地铁隧道检测，具体涉及一种顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法。
技术介绍
1、随着城市轨道交通的发展，地铁线网分布密度和广度与日俱增，地铁运行维护检测环境愈加复杂，传统监测手段一般采用全站仪人工静态离散观测，难以满足隧道运营维护管理的大范围、连续、动态、高精度的精细测量。现阶段城市轨道交通的检测一般采用移动三维激光扫描技术，在移动载体平台上集成三维激光扫描仪、里程编码计等多种传感器的综合测量检测技术，各类型传感器在移动状态下自动采集各种位置、姿态和点云数据，通过统一的地理参考和点云数据处理，实现无接触式的空间地理信息采集、处理，完成检测。凭借其快速、准确、方便的测量优势，已广泛用于工程维护和测量任务，尤其适用于运营频率高、检测天窗期短的轨道交通场景情况。
2、目前的隧道移动测量方法大多采用相对扫描的方式，集成激光扫描仪、里程计及小车平台，采集隧道横断面点云数据。这种方式使用传感器较少，采集简单方便，可以简化系统并获取隧道断面信息。但是该方法仅使用里程定位横断面获取所得的相对点云数据，无法显示隧道的曲线形状，失去了隧道真实几何形态和绝对坐标。
技术实现思路
1、针对运营隧道检测无全球导航卫星系统(gnss)信号，移动激光扫描难以获取绝对坐标系下三维点云数据的问题，进一步提高隧道扫描精度，本专利技术提出一种顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，该方法适用于地铁隧道高精度移动扫描的绝对定位。
2、为此，本专利技术采用以下技术方案：
3、
4、s1.通过各传感器进行数据采集：所述各传感器由轨道小车搭载，所述数据包括隧道点云数据；轨道小车的里程和速度数据；惯导的坐标、姿态角数据以及轨道小车的倾角数据；
5、s2.将s1采集的数据进行时间同步和空间同步，通过空间同步将各个传感器的中心位置坐标统一转换为车体坐标系下的坐标；
6、s3.点云数据解析与靶标控制点的提取：对s1得到的隧道点云数据进行解析，生成扫描仪坐标系下的点云数据，将该点云数据转换为车体坐标系下的点云数据并从中提取线路靶标控制点的坐标；
7、s4.轨迹解算：获取惯导位置更新方程；根据惯导与轨道小车的相对位置关系以及轨道中心与轨道小车的相对位置关系，通过s3提取的靶标控制点的坐标以及惯导位置更新方程，由前一轨道中心点坐标推算后一轨道中心点坐标，进行轨迹解算；
8、s5.轨迹纠正：
9、s51.确定轨迹推算误差，计算靶标同断面轨道中心点的绝对位置staabs；
10、
11、式中xtag、ytag、ztag为全站仪测量的靶标坐标，δx，δy，δz为靶标相对于靶标同断面处轨道中心的位移矢量；
12、s52.里程计比例纠正：
13、如下式所示计算真实速度v1；
14、v1＝(1+δk)v0，
15、其中，δk为里程计的标度因数误差，v0为s1中采集的速度数据；
16、
17、其中，里程测量长度为l0，起点距离点staabs的里程长度为l1；起点距离s4中的标靶位置轨道中心点为sl0，起点距离点staabs为sl1；
18、s53.惯导三轴姿态角纠正，其中包括航向角、俯仰角和横滚角；
19、航向角计算如下式所示：
20、
21、其中，为纠正后角度，为s1中测量角度，α为角度误差，
22、
23、其中，s为s4中的标靶位置轨道中心点与起点的距离，δd为s4中的标靶位置轨道中心点和在起点到点staabs方向上距起点s距离处的点的距离；
24、俯仰角通过将上式中距离转换为s1中获得的高程数据来确定；
25、横滚角通过小车启动和结束时的静态数据，通过下式确定i时刻的横滚角γi为：
26、
27、其中，δγa为小车扫描启动前静止状态测得的惯导横滚角γimua和倾角仪横滚角γinca的差值，δγb为小车扫描结束后静止状态测得的惯导横滚角γimua和倾角仪横滚角γinca的差值，
28、tab为整体扫描时间，t0为起始时刻时间，γimui为ti时刻惯导的横滚角；
29、s54姿态角优化：
30、使用递推平均滤波的方法对s53中纠正后的三轴姿态角进行优化；
31、通过使用上述数据重新计算的惯导位置更新方程和轨道中心的绝对位置staabs解算得到纠正后的轨道中心点轨迹数据[xc yc zc]t；
32、s6，三维点云解算：
33、根据下式得出绝对坐标点云数据：
34、
35、其中[xabs yabs zabs]t为绝对坐标点云数据，[xc yc zc]t为s5中得到的纠正后的轨道中心点轨迹数据，[x1 y1 z1]t为车体坐标点云数据，rx、ry、rz为旋转矩阵。
36、优选的，步骤s2中空间同步的方法为：
37、确定各个传感器的中心位置和车体中心位置并进行标定，确定标定参数后，使用如下公式转换s1中所得数据的坐标系，完成空间同步：
38、
39、式中，xa、ya、za为转换前的传感器坐标；xb、yb、zb为车体坐标系下的传感器坐标；x0，y0，z0为平移参数；δμ为尺度因子；rx、ry、rz为旋转矩阵方程。
40、优选的，步骤s4中通过下式获取惯导位置更新方程：
41、
42、式中，r为采用当地地理坐标的导航坐标系，i为惯导坐标系，b为车体坐标系，为导航坐标系下惯导位置相对于上一观测位置的相对位移矢量；
43、为惯导坐标系和导航坐标系之间的方向余弦矩阵，由s2同步后的惯导数据计算获得；
44、为车体系下轨道小车的速度矢量，其中为s1中的轨道小车速度数据；
45、为车体坐标系和惯导坐标系的安装关系矩阵，表示为：
46、
47、式中：εx、εy、εz分别为惯导相对于轨道小车x轴、y轴、z轴的轴向安装误差；
48、优选的，步骤s51中，确定轨迹推算误差的方法为：
49、扫描仪的传感器坐标系和车体坐标系的相对位置关系dl和dh如下式所示：
50、dl＝carh*cosγ-carv*sinγ，
51、dh＝carh*sinγ+carv*cosγ，
52、其中，carh为扫描仪中心相对于车体中心的横向平移量，carv为扫描仪中心相对于车体中心的竖向平移量，γ为s1的惯导姿态数据中该时刻的横滚角，则车体坐标系下点云坐标(x1，y1，z1)为；
53、
54、其中，(x0，y0，z0)为s1中获取的原始点云坐标数据；
55、根据下式计算旋转后的靶标位置作用是使旋转后的靶标位置对应的靶标同断面轨道本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征于，步骤S2中空间同步的方法为：
3.根据权利要求1所述的顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征于，步骤S4中通过下式获取惯导位置更新方程：
4.根据权利要求1所述的顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征于，步骤S51中，确定轨迹推算误差的方法为：
5.根据权利要求1所述的顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征于：靶标控制点设置在轨道控制网CPIII上。
6.根据权利要求1所述的顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征于：将S5中得到的轨道中心点轨迹数据与S4中的中心点轨迹数据进行比对，轨迹误差若超出阈值则重新进行S5；若未超出，则采用纠正后的解算轨迹。
7.根据权利要求6所述的顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征于：所述阈值为1cm。
【技术特征摘要】
1.一种顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征于，步骤s2中空间同步的方法为：
3.根据权利要求1所述的顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征于，步骤s4中通过下式获取惯导位置更新方程：
4.根据权利要求1所述的顾及靶标控制的高精度隧道移动扫描方法，其特征于，步骤s51中，确定轨迹推算误差的方法为：
【专利技术属性】
技术研发人员：张宇，谭兆，秦守鹏，韩玉龙，洪江华，杨云洋，房博乐，齐春雨，杨双旗，薛骐，谷洪业，魏好，王磊，胡世会，
申请(专利权)人：中国铁路设计集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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