铁路勘察机载激光雷达的应用及关键问题研究

研究目的:机载激光雷达技术作为一项新型航空测量技术,在国内外多个行业内已经得到了较为广泛的应用研究。但是现阶段各行业内,包括应用于铁路勘察方面,尚未形成成熟的应用模式。因此,一方面加深新技术在铁路勘察中的应用研究,另一方面在推动新技术发展应用的同时,及时加深梳理过程中发现关键问题都是十分必要的。研究结论:通过对激光雷达在工程应用过程中发现的几个关键问题分析认为:认真总结工程实例,确定机载激光雷达传感器在我国地形条件下的参数设置;结合具体工程,熟练掌握适合于铁路应用的点云分类方法与标准;通过本文提到的机载激光雷达成果精度的验证方法完成对机载激光雷达成果的精度验证;在工程应用前将基于UTM系统下的机载激光雷达观测成果通过投影转换纳入工程坐标系获取地理信息成果是能够满足铁路勘察设计、施工需要的。     

LIDAR点云数据处理与应用

机载雷达测量技术作为一种主动、快速、精确的新型遥感测量方法,自出现以来便受到广泛关注,其获取空间数据的后处理也已成为研究热点。分析LIDAR点云数据的获取原理及分类,探讨Microstation的terra模块数据及LIDAR点云数据的分类处理方法。     

航空摄影新技术推动数字摄影测量的发展

本文介绍了国内航空摄影新技术的发展及应用情况,并对航空摄影技术进行了具体的应用前景分析。     

LIDAR数据特点及其滤波分类方法

从数据内容、种类、分布形式及其优劣势等几方面对LIDAR数据特点进行了总结,对几种常用的LIDAR数据滤波分类方法进行了系统的阐述对比与展望.     

基于无人船装置的大水域环境监测系统设计

针对当前资源过度开发导致大水域环境污染日益严重的问题,设计一种由自动巡航无人船、环境检测装置和远程操作平台组成的大水域环境监测系统。将嵌入式系统、信息通信、路径规划等技术相结合,进行数据处理与分析,实现对无人船的精准控制、大水域环境的精确实时在线监测和水样样本的采集。试验结果表明,该无人船监控系统不仅能满足对大水域水质环境检测的需求,而且能提高大水域环境监控效率和降低成本,对推广应用农业技术与装置和进行水质环境检测有促进作用,同时能使人们的生活质量得到保障和提升。     

机载激光雷达技术在困难复杂地区公路勘察设计中的应用

介绍了机载激光雷达技术的发展及其技术特点．结合当前我国公路建设工程现场自然环境的变化．论述了该技术在公路测设中的应用模式。并结合实际工程对其在公路大比例尺三维地形数据获取等方面的可行性进行了论证。     

铁路勘测中使用机载激光雷达测绘横断面相关问题的探讨

结合实际铁路勘测工程,对机载激光雷达在不同时期对植被穿透能力进行分析。讨论使用机载激光雷达技术,在不同地形条件下测绘横断面可能存在的相关问题及解决方法。     

一种真圆型隧道激光扫描断面变形检测新方法的研究

本文介绍了一种基于高密度三维激光扫描仪的高精度快速全断面变形检测新方法——Tunnelscan隧道扫描测量系统,该系统采用扫描仪绝对定位法进行点云配准和隧道控制坐标系坐标传递,使用与断面点距离最小的最小二乘法进行隧道实测断面中心点计算和基于与参考断面的断面差环状过滤器进行隧道点云切片杂点过滤,通过多次过滤、拟合迭代后获得去噪后的真圆管环实测断面。该系统还通过参考断面轮廓线投影法将三维点云投影成激光雷达隧道正射影像,为实现隧道结构安全"全面检测"提供了一种全新用户成果类型,用于全面分析隧道断面变形、结构侵界和裂缝渗水等隧道病害。采用该方法在昆明地铁3号线马眠区间做了一段竣工测量实地测试,经过总体分析后,再按图索骥去找断面变形量较大里程的断面图可谓是事半功倍,非常适合地铁隧道变形检测大数据量的批量化分析,而且成果查看比直接在三维点云或者三维模型上分析更加直观,没有视角遮挡问题。     

Collecting ambient vehicle trajectories from an instrumented probe vehicle: High quality data for microscopic traffic flow studies

This paper presents the methodology and results from a study to extract empirical microscopic vehicular interactions from a probe vehicle instrumented with sensors to monitor the ambient vehicles as it traverses a 28 mi long freeway corridor. The contributions of this paper are two fold: first, the general method and approach to seek a cost-effective balance between automation and manual data reduction that transcends the specific application. Second, the resulting empirical data set is intended to help advance traffic flow theory in general and car following models in particular. Generally the collection of empirical microscopic vehicle interaction data is either too computationally intensive or labor intensive. Historically automatic data extraction does not provide the precision necessary to advance traffic flow theory, while the labor demands of manual data extraction have limited past efforts to small scales. Key to the present study is striking the right balance between automatic and manual processing. Recognizing that any empirical microscopic data for traffic flow theory has to be manually validated anyway, the present study uses a “pretty good” automated processing algorithm followed by detailed manual cleanup using an efficient user interface to rapidly process the data. The study spans roughly two hours of data collected on a freeway during the afternoon peak of a typical weekday that includes recurring congestion. The corresponding data are being made available to the research community to help advance traffic flow theory in general and car following models in particular.     

基于LIDAR数据的道路平面线形拟合方法研究

阐述了LIDAR数据滤波与分类方法,提出了一种在原始离散点集中提取道路信息的基于既有知识数学形态学分类方法,结合LIDAR数据的特点提出了一种针对带状离散点云的定步长径向搜索方法以提取道路中轴点列并对点列进行道路平面线形拟合与恢复,试验结果表明,基于既有知识数学形态学分类方法能较好地从LIDAR地面数据点云中提取道路信息;从机载LIDAR数据的离散带状点云中拟合公路平面线形,所采用的搜索算法简单快速,运算效率高.