基于轨道相对测量数据识别曲线关键参数的研究

既有线曲线整正过程中需要根据线路实测数据拟合出一条与其最贴合的理想曲线,该曲线关键参数的识别即为本文研究对象。经过对轨道相对测量和绝对测量数据精度以及使用便利性的比较,本文选择使用相对测量数据进行曲线参数识别。识别原则设定为最大化拟合线上的测点数目。为此,本文采用以霍夫变换加稳健估计为基础的算法分别对正矢图和角图数据进行识别与拟合。在一系列仿真试验及结果分析后,提出一种新的识别算法。该算法将基于正矢图和角图的识别结果综合,比现行基于正矢图的稳健加迭代识别算法效果更好。