基于NURBS的轨道板点云外形尺寸检测研究

CRTSⅢ型轨道板铺装前必须进行逐板检测。因此,如何有效提高轨道板的检测效率及检测精度成为一个亟待解决的问题。三维激光扫描技术作为一项新兴技术,为空间信息的获取提供一种全新的技术手段。以三维扫描仪获取的CRTSⅢ型轨道板承轨台点云数据作为研究对象,在点云预处理的基础上采用NURBS曲面拟合建模,并利用模型建立特征,据此提取承轨台相关核心检测指标。实验结果表明,NURBS模型视觉效果较好且重构精度较高,各检测指标最大偏差均未超过允许值,检测结果具有较高的可靠性,该方法实现了轨道板模型参数的可视化和信息化表达。     

基于PolyWorks的CRTSⅢ型轨道板检测指标快速提取方法

CRTSⅢ型轨道板作为承载钢轨的基础,其外形尺寸精度直接关系着轨道的稳定性、平顺性以及行车的安全性。因此,实现轨道板外形尺寸的高精度快速检测,对于轨道板检测效率的提高和质量保障都具有非常重要的意义。本文提出了一种CRTSⅢ型轨道板检测指标的快速提取方法,首先利用轨道板三维点云数据精确对齐至标准三维模型,然后计算各检测指标特征的测量值并与标准三维模型的尺寸进行对比,计算两者的偏差,从而实现轨道板外形尺寸的快速检测。实验表明,与常规的检测手段相比,该方法具有检测精度高、速度快、检测项目齐全等优点,具有良好的应用前景。     

钢轨轮廓全断面检测中轨廓动态匹配方法研究

钢轨轮廓匹配是钢轨廓形检测的关键步骤,决定轨道几何参数检测精度。在高速动态条件下实现检测钢轨轮廓与标准钢轨轮廓高精度自动匹配,是轨道几何参数高精度动态测量面临的重要问题。本文对钢轨轮廓高精度自动匹配方法进行了研究。首先,根据标准钢轨轮廓曲线曲率固有特征信息,对检测获取的轨腰和轨底廓形中不同圆弧、线段之间切点进行自动识别,实现不同圆弧、线段自动分割;然后,对获取的不同圆弧添加半径约束进行非线性拟合,准确提取各圆弧圆心坐标;最后,针对道岔处钢轨廓形复杂特点,提出采用Kalman滤波器对检测获取的标准轨腰和轨底特征点进行连续在线跟踪和预测,并根据结果构建道岔钢轨虚拟标准轨腰和轨底,以解决道岔处钢轨轮廓匹配问题。将该方法已在轨道检测车中进行实际应用,证明其是切实可行的。     

基于TLS数据的站场线路点云提取算法

铁路站场线路几何信息对于铁路安全管理与维护具有重要意义。由于铁路站场内包含多条线路,且轨道错综复杂,使得从大场景点云中自动提取多股道钢轨点云成为难题。地面激光扫描TLS(Terrestrial Laser Scanning)作为非接触式测量手段,可快速获取铁路场景中的海量点云数据。针对TLS技术获取的铁路站场点云数据,提出一种基于Delaunay三角网聚类的多股道钢轨点云提取算法。基于分割-归并的思想,在获取铁路站场高精度点云后,沿站场线路方向将点云分为若干段,基于轨道平顺性特征,利用三角网聚类算法逐段提取钢轨顶面点云。在归并阶段整合站场中各股道轨面点云信息,将各段轨面点云连接起来,同时匹配左右轨面点云。将该方法在玉林站部分站场区域进行实例验证,提取到的轨道点云在对象层面上的总体精度为93.95%,完整度为90.57%,准确度为97.59%,相较于平面格网法,提取总体精度提升了5.65%,准确度提升了18.49%。在10处截面提取轨面宽度与轨距,统计结果表明轨面宽度中误差为5.2 mm,轨距中误差为5.3 mm,满足工程精度需要。实例结果表明,算法可准确有效提取站场多股道钢轨顶面点云,...     

基于三维激光扫描的既有铁路中线勘测方法研究

线路勘测是既有铁路改造、维护以及与增建二线的重要环节,为解决铁路轨道三维激光点云不完整对钢轨线型提取的精度和影响等问题,提出一种基于钢轨结构特征约束匹配的三维激光点云轨道中心线自动提取新方法,通过将三维激光扫描获取的钢轨断面与标准钢轨相匹配,以标准钢轨中心线对遮挡和缺失的实际扫描钢轨中心线进行表达,从而精确计算钢轨中线三维坐标。对典型铁路场景不同激光扫描密度的3个点云数据集,采用新方法进行铁路中线测量实验,结果表明:在所有数据集中,高程中误差均小于4 mm,水平中误差均小于4 mm。因此,在复杂的铁路场景、三维激光点云被遮挡或缺失的情况下,新方法均能稳健计算铁路中心线,在既有线高精度勘测中具有广泛应用前景。     

基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法

为实现铁路基础设施智能化管理运维,利用3D移动测量系统高效获取高精度点云数据,并对点云数据进行智能化处理。钢轨作为铁路基础设施中最基本的单元,是几何参数计算的基础,对其信息进行自动提取具有重要意义。因此,提出了一种基于3D移动测量系统点云数据的钢轨信息自动提取方法。首先利用点云数据中的角度信息快速实现道床区域的分割,有效减小计算量;然后利用精细栅格划分和动态阈值实现地面点与非地面点的分离;最后利用DBSCAN聚类算法与RANSAC算法完成钢轨点云数据的最终提取。为验证该算法的有效性,以国铁场景钢轨点云数据和隧道场景钢轨点云数据为试验对象,验证结果显示国铁场景和隧道场景的钢轨点云提取准确度分别为96.32%和97.54%,完整度分别为92.14%和94.87%,准确度和完整度均高于90%。试验结果表明:该方法具有操作简单,提取结果准确的优点。     

三维激光扫描仪在高速铁路轨道线形测量中的应用

为解决传统轨道检测小车测量作业效率低、成本高、数据形式单一等问题,采用基于自由测站的三维激光扫描仪进行点云数据获取,通过对仪器技术参数及扫描模式分析,对点云平面及高程坐标精度推算,确定了设站模式、作业线路、设站间隔。结合16 km隧道内既有铁路轨道线形测量工程实例,对比了轨检小车与三维激光扫描仪在人员、设备以及作业用时方面的差别;通过对414站扫描设站精度进行统计,推导计算得出点云坐标平面精度可达2.45 mm,高程精度可达1.06 mm。通过自主研发软件提取轨道中线三维坐标,采用稳健平滑滤波进行去噪处理,结果表明,点云中线坐标与静态轨检小车测量结果横向偏差平均值为2.7 mm,高程较差平均值为3.9 mm。     

三维激光扫描仪单点精度的检验与分析

三维激光扫描技术是一种先进的全自动高精度立体扫描技术。其中,激光扫描测量仪器的单点精度对工程应用的影响以及对后期数据处理中三维点云模型的建立和精度影响至关重要。以LEICA1202全站仪观测数据作为真值,与REIGLVZ-400三维激光扫描仪所获取的数据进行对比,对地面三维激光扫描仪的精度进行评定。     

三维激光扫描仪在轨距提取中的应用研究

采用徕卡MS50三维激光扫描仪获取同济大学试验线点云数据,并结合预处理软件对其进行处理,对点云数据封装并规则化处理后建立基础操作模型,生成轨面下16 mm处特征截面,在此基础上提取、导出线路轨距。经比较,软件提取轨距与人工实测值基本吻合。本次试验实现了在三维模式下轨距的提取,为获取线路轨距数据提供了新的方法。     

高速铁路轨道板图像智能比对技术

提出一种结合深度学习与经典图像处理技术的高铁轨道板外观状态变化智能比对方法,以扣件位置为锚点对齐轨道板,通过网格化图像提取特征,分区域比对轨道板图像相似性.利用同一块轨道板的历史图像数据与新采集的数据自动进行比对,寻找外观差异,从而在无需预先定义故障类型的情况下筛出轨道板异物、设备形位变化及破损等故障,提高了检测效率和...     

铁路线路点云数据可视化重构方法研究

针对地面激光扫描仪外业获取的海量线路点云数据,核心解决线路点云的专业化处理与利用问题。结合铁路线路技术特征,进行线路点云预处理研究,主要包括线路点云数据配准、采用基于几何特征的传统分割方法结合CCD影像信息进行线路点云数据分割,再经过除噪平滑处理后,对离散点云数据集进行封装处理,进而为后续正向CAD设计数据的提取提供基础操作模型。提出线路点云可视化对象重构方法,基于离散数据点曲率为主的几何特性估算,初步判定线路主点及变坡点信息,进而在不同主点范围内,通过特征截面的构造获取线数据和面数据。重构的线路点云数据符合正向设计习惯,基于此获得的连续钢轨走行面数据可用做线路几何形位判别指标的基础数据。     

有砟轨道道床断面检测系统的研制

为满足铁路现场有砟轨道道床高效养护维修的需要,研制了一套基于激光扫描技术的有砟轨道道床断面检测系统。该系统配备高精度激光扫描传感器,在车辆高速运行的状态下实时获取有砟轨道道床区域的高精度点云信息,并通过多坐标系变换进行空间映射从而建立基于轨道坐标系的道床三维模型,最后基于凸集理论和空间分析算法模型实现了有砟轨道道床断面缺陷和盈/欠砟量的快速自动检测。铁路线路试验表明该系统能够快速高效地检测有砟轨道道床状态,为铁路有砟轨道道床养护维修提供准确、可靠的数据。     

基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

三维激光测量在大型车站雨棚检测中的应用

随着铁路车站钢结构雨棚使用时间的延长，影响结构安全和正常使用的病害不断显现，因此对雨棚结构整体可靠性的检测、鉴定项目陆续开展。针对图纸资料缺失的雨棚，需要对其众多构件及节点分别定位，以建立计算模型完成承载能力分析。本文采用地面三维激光扫描仪建立某车站钢结构雨棚点云模型，利用点云处理软件和基于CAD平台的处理模块对点云模型进行拼接、切割、拟合，采用分块处理的方式获取结构布置、构件型号等信息。结合壁厚检测数据建立结构有限元模型，完成了对该结构的承载能力分析。经工程应用，地面三维激光扫描仪在测试环境正常、测点布置科学时，测量精度和效率均较好，与传统全站仪测量相比检测效率明显提升。点云模型后处理软件在操作和功能方面需要进一步智能化，以提升测量精度和效率。     

密度聚类与PCA的点云数据处理技术在高铁轨道检测中的应用

为解决轨道手工检测效率低、准确度不高的问题,克服二维线激光与轨向不垂直而影响检测精度的不足,利用三维结构光点云技术对高铁轨道表面状态进行检测。数据处理是三维结构光检测的重要环节,综合运用密度聚类与PCA算法对点云进行快速处理。首先采用三维栅格算法对点云进行采样,减少点云数据量;其次利用密度聚类将点云分成不同的簇类以去除噪声点和离群点,提取出目标点云;最后通过PCA算法计算点云的3个主成分向量,求解变换矩阵变换点云,实现点云初始配准。精确配准后,与标准模型点云对比,即可得出检测结果。现场试验结果表明,该方法运行速度快,配准精度较高,有效提高了检测的效率和精度。     

铁路地形图建筑物的自动化提取方法研究

针对目前基于机载激光雷达技术测绘建筑物自动化程度不足这一问题,研究通过机载激光雷达点云数据自动提取建筑物。首先对原始激光点云进行地面点滤除、点云分割和点云分类,形成单体化的建筑物点云数据。然后对单体化建筑物点云数据通过边界点云提取、边界点云精化和边界点云简化三步形成建筑物矢量图形,从而满足地形图制图要求。通过实验工程验证,该方法可实现91%的建筑物和高架桥的正确提取,提取精度满足铁路大比例尺规范要求,具有人工干预少、自动化程度高、数学精度稳定可靠等优势。该方法的普及,将有助于提高铁路工程地形图的生产效率、降低劳动强度。     

基于车载激光雷达技术的高速铁路无砟轨道设施调查方法

我国高速铁路网日益完善,规模越来越大,铁路管理部门对高速铁路设施提出了信息化和精细化管理的要求,需要对既有运行线路道床的轨道板、底座板、扣件等轨道设施进行调查,建立轨道设施信息管理系统。由于运营线路的维修天窗时间短,传统的人工调查方法不适合大范围轨道设施普查,因此提出了基于车载激光雷达成像技术的轨道设施调查方法。该方法利用车载激光雷达系统快速采集轨道现场的三维点云数据,通过专用数据处理软件从三维点云中提取轨道设施信息。实践证明,该方法每1 h可以调查5 km的轨道设施,是传统人工调查效率的20倍以上,几何测量精度达到毫米级,大幅提高了既有线高速铁路轨道基础数据的采集效率。     

地面激光扫描仪在溶洞体积测量中的应用研究

提出一种基于三维激光扫描技术的溶洞体积快速测量方法,可以分站获得溶洞内部表面的海量激光点云数据,在分站扫描的同时获得拼接靶标的激光点云。利用拼接靶标将分站扫描的激光点云进行拼接,从而获得整个溶洞内部的激光点云。通过构建三角面片的方法构建溶洞的三维模型,据此计算溶洞的体积及剖面线等,可实现溶洞体积的精确测量。     

朔黄铁路隧道衬砌表观病害检测技术北大核心

为实现朔黄铁路隧道衬砌表观病害远距离非接触快速检测,提出一种基于多源数据深度融合的隧道病害检测方法。首先利用高清线阵相机、激光扫描传感器等检测设备获取隧道衬砌表观高清图像和激光点云数据,然后利用特征提取网络提取图像和点云特征图,并采用空间变换方法将图像特征图投影到点云特征俯视图上得到融合特征图,最后利用候选区域网络和金字塔场景分析网络对融合特征图进行检测识别,输出病害的类型与位置信息。在朔黄铁路重点隧道开展的现场试验表明,该方法能检测隧道裂缝、掉块、渗水等表观病害状态,有效提升重载铁路隧道运维的智能化程度及综合检测水平。     

面向地铁场景的激光雷达目标检测研究

针对列车运行前方限界难以实时构建、非结构化轨道道路环境目标聚类检测复杂等问题,提出一种基于激光雷达的目标检测及前方界限实时构建系统。首先,采用了空间换时间的策略提升轨道提取效率,利用轨道局部高程信息、全局几何平行信息并融合多帧信息实现轨道稳定提取,从而基于提取的轨道位置实时构建列车通行的前方限界;其次,基于点云深度图、梯度与距离特征解决了非平铺路场景下的障碍物聚类问题,采用航迹信息进行多目标跟踪提高目标跟踪的稳定性。通过在地铁场景实车测试验证,结果表明该方法能够准确可靠地提取轨道位置和进行目标检测与跟踪。