【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于轨道测量检测，更具体地，涉及一种自适应特征匹配线结构光和lidar轨道多尺度点云融合方法。
技术介绍
1、针对轨道交通基础设施的钢轨、隧道、接触网及轨道沿线附属设施的运维检测，传统方法大多采用人工巡道、人工持便携式测量仪进行定点测量，近几年开始采用线结构光技术对轨道进行精细扫描测量，对于大场景的轨道沿线附属设施的数据的检测，则多采用相机拍照或三维激光扫描技术获取。
2、点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，点云数据的主要特点是具有高精度、高分辨率和高维度的几何信息，可以直观地表示空间中物体形状、表面和纹理等信息。
3、目前针对轨道点云数据的特征提取，大多采用单一的线结构光技术获取的轨道小范围点云数据，或采用三维激光扫描技术获取轨道沿线大范围的三维点云数据，不能将多个传感器集成在一起，易出现传感器之间位置关系的多次重复标定，由于缺少统一的授时定位系统，现有的线结构光传感器无触发信息反馈，导致采集的点云数据通常无法对齐或采用选部分特征点的方式强制对齐，而且采集到的线结构光点云数据与激光扫描点...
【技术保护点】
1.自适应特征匹配线结构光和Lidar轨道多尺度点云融合方法，采用自适应特征匹配线结构光和Lidar轨道多尺度点云系统实现，其特征在于，所述点云系统包括设在轨道车体上的线结构光传感器（3）、激光扫描传感器（4）、惯性测量传感器（5）、GNSS传感器（6）和同步控制模块（7），包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的自适应特征匹配线结构光和Lidar轨道多尺度点云融合方法，其特征在于，所述S1中的同步控制模块（7）时间同步具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的自适应特征匹配线结构光和Lidar轨道多尺度点云融合方法，其特征在于，所述S2中，...
【技术特征摘要】
1.自适应特征匹配线结构光和lidar轨道多尺度点云融合方法，采用自适应特征匹配线结构光和lidar轨道多尺度点云系统实现，其特征在于，所述点云系统包括设在轨道车体上的线结构光传感器（3）、激光扫描传感器（4）、惯性测量传感器（5）、gnss传感器（6）和同步控制模块（7），包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的自适应特征匹配线结构光和lidar轨道多尺度点云融合方法，其特征在于，所述s1中的同步控制模块（7）时间同步具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的自适应特征匹配线结构光和lidar轨道多尺度点云融合方法，其特征在于，所述s2中，同步控制模块（7）采集的数据包括：带gnss时间系统的里程计数据、惯性导航数据、gnss定位数据、带gnss时间信息的以线结构光传感器（3）相位中心为原点的断面点云数据、带gnss时间信息的以激光扫描传感器（4）相位中心为原点的断面点云数据。
4.根据权利要求2所述的自适应特征匹配线结构光和lidar轨道多尺度点云融合方法，其特征在于，所述s3中，利用惯性测量原理与gnss定位原理，通过差分计算法获取采集数据每个时刻的绝对位置和姿态信息。
5.根据权利要求4所述的自适应特征匹配线结构光和lidar轨道多尺度点云融合方法，其特征在于，所述s3中，绝对位置和姿态信息是以惯性导航几何中心为原点的载体坐标系，获得任意时刻t由三个位置和三个姿态构建的第一旋转矩阵：
6.根据权利要求1所述的自适应特征匹配线结构光和lidar轨道多尺度点云融合方法，其特征在于，所述s4中通过选取同名特征点的方式对多个线结构光传感器（3）标定，确定多个线结构光传感器（3）坐标系与指定传感器定义的断面坐标系之间的二维转换关系，计算每个线结构光传感器（3）在每个时刻获取的点云数据对应的统一断面坐标系中的坐标。
7.根据权利要求6所述的自适应特征匹配线结构光和lidar轨道多尺度点云融合方法，其特征在于，所述s4中，指定传感器定义的断面坐标系定位为：以最左侧或最右侧的线结构光传感器（3）的相位中心为原点的线结构光统一断面坐标系，第二旋转矩阵为：
8.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛庆洲，朱旭波，宋贲，李志明，胡伟，李夏亮，董翠军，李杨，刘洋，何凡，艾尚江，邬代杰，杨胜凯，孙兵，冯浩，来德辉，
申请(专利权)人：武汉汉宁轨道交通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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