AT525210A1

AT525210A1 - Verfahren zur dreidimensionalen Rekonstruktion des Verlaufs der Schienenmittellinie von Schienen eines Schienennetzes für Schienenfahrzeuge

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Publication number: AT525210A1
Application number: ATA50562/2021A
Authority: AT
Original assignee: Ait Austrian Inst Tech Gmbh
Priority date: 2021-07-07
Filing date: 2021-07-07
Publication date: 2023-01-15
Also published as: WO2023279131A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur dreidimensionalen Rekonstruktion des Verlaufs der Schienenmittellinie (2) von Schienen (7a, 7b) eines Schienennetzes für Schienenfahrzeuge (1), - wobei mit zumindest einem Schienenfahrzeug (1) zumindest eine Fahrt auf zumindest einem Streckenabschnitt des Schienennetzes vorgenommen wird, wobei während der Fahrt mittels zumindest einer an dem Schienenfahrzeug (1) angeordneten Bildaufnahmeeinheit (3) wiederholt, insbesondere kontinuierlich in vorgegebenen Zeitabständen, Aufnahmen (A) der das Schienenfahrzeug (1), insbesondere in Fahrtrichtung oder in Gegenfahrtrichtung, umgebenden Szene erstellt werden, - wobei die Fahrzeugposition des zumindest einen Schienenfahrzeugs (1) während der Erstellung der Aufnahmen (A) der Szene, insbesondere wiederholt, vorzugsweise in Form von Koordinaten, bestimmt wird und - wobei der dreidimensionale Verlauf der Schienenmittellinie (2) des von dem zumindest einen Schienenfahrzeug (1) befahrenen Streckenabschnitts mittels eines bildbasierten Optimierungsverfahrens derart ermittelt wird, dass eine glatte, dreidimensionale Repräsentation der Schienenmittellinie (2) für den befahrenen Streckenabschnitt erhalten wird, - wobei der geometrische Zusammenhang zwischen der Schienenmittellinie (2), dem Schienenfahrzeug (1) und der Bildaufnahmeeinheit (3) herangezogen wird und wobei als Eingangsdaten für die Optimierung - ausgewählte, vorzugsweise alle, Aufnahmepositionen (AP) der erstellen Aufnahmen (A) der Szene deren tatsächlicher Position in der Szene, insbesondere näherungsweise, zugeordnet werden, und - ausgewählte, vorzugsweise alle, erstellten Aufnahmen (A) der Szene, und/oder aus den erstellten Aufnahmen (A) extrahierte charakteristische Merkmale, herangezogen werden.

Description

Neueste Entwicklungen hinsichtlich teilweise oder vollständig autonom fahrender Schienenfahrzeuge sowie Systemen zur Kollisionsvermeidung bei derartigen Fahrzeugen resultieren in einem gesteigerten Bedarf an genauen und laufend aktualisierten dreidimensionalen Karten von Schienennetzen. Die Qualität frei verfügbaren Kartenmaterials von Schienennetzen wie beispielsweise OpenStreetMap oder Google Maps ist jedoch höchst verschieden und variiert stark, insbesondere was Georeferenzierung, Topologie, Vollständigkeit und Detailgrad betrifft.

Aus dem Stand der Technik sind diverse Methoden zur Rekonstruktion der Schienenmittellinie bekannt. Die meisten dieser Methoden verwenden als Datengrundlage LaserscanningPunktwolken (LiDaR) und/oder Luftbilder/Satellitenbilder (bzw. daraus abgeleitete Orthofotos). Methoden zur Extraktion der Schienenmittellinie aus mobilen Laserscanning-Punktwolken werden u.a. in Yang und Fang, 2014, Automated extraction of 3-d railway tracks from mobile laser scanning point clouds. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 7, 4750—4761. doi:10.1109/JSTARS.2014.2312378, Elberink and Khoshelham, 2015, Automatic extraction of railroad centerlines from mobile laser scanning data. Remote sensing 7, 5565-5583, Hackel et al., 2015, Track detection in 3d laser scanning data of railway infrastructure, in: 2015 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC) Proceedings, pP- 693-698. doi:10.1109/12MTC.2015.7151352 und Lou, Yet al., 2018, A fast algorithm for rail extraction using mobile laser scanning data. Remote Sensing 10 (12), 1998, vorgestellt. Derartige mobile Laserscanning-Systeme mit einem Laserscanner und einer GNSS/INS (inertial navigation system)-Navigationseinheit sind jedoch mit hohen Anschaffungskosten verbunden. Außerdem beruht die Schienendetektion bei diesen Methoden auf der Annahme, dass sich die Schiene von der Oberfläche abhebt. Dies ist aber bei im Boden eingebettete Schienen (engl. embedded rails), wie diese vor allem bei Straßenbahnlinien oder Bahnübergängen oft zu finden sind, nicht der Fall.

Methoden zur Extraktion der Schienenmittellinie aus Orthofotos werden u.a. in Javed et al., 2012, Efficient algorithm for railway tracks detection using satellite imagery. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing 4 (11), 34, Wang et al., 2015, An inverse projective mapping-based approach for robust rail track extraction. In: 2015 8th International

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Dabei ist jedoch nur eine 2D-Kartierung möglich. Die Schienen müssen sich zudem klar vom Hintergrund abheben, da diese sonst nicht detektiert werden können, was besonders dann zu Problemen führt, wenn beispielsweise keine Bilddaten der Schienen verfügbar sind, weil diese

beispielsweise durch einen Tunnel oder unter Vegetation verlaufen.

Aufgabe der Erfindung ist es daher, diesbezüglich Abhilfe zu schaffen und eine bildbasierte Methode zur Rekonstruktion eines Schienennetzes bereitzustellen, die einerseits eine dreidimensionale Rekonstruktion ermöglicht und andererseits auch dann anwendbar ist, wenn

die Schienen selbst nicht in den Bildaufnahmen erkennbar sind.

Die Erfindung löst diese Aufgabe mit einem computerimplementierten Verfahren zur dreidimensionalen Rekonstruktion des Verlaufs der Schienenmittellinie von Schienen eines Schienennetzes für Schienenfahrzeuge gemäß Patentanspruch 1. Erfindungsgemäß ist dabei vorgesehen, - dass mit zumindest einem Schienenfahrzeug zumindest eine Fahrt auf zumindest einem Streckenabschnitt des Schienennetzes vorgenommen wird, wobei während der Fahrt mittels zumindest einer an dem Schienenfahrzeug angeordneten Bildaufnahmeeinheit wiederholt, insbesondere kontinuierlich in vorgegebenen Zeitabständen, Aufnahmen der das Schienenfahrzeug, insbesondere in Fahrtrichtung oder in Gegenfahrtrichtung, umgebenden Szene erstellt werden, - dass die Fahrzeugposition des zumindest einen Schienenfahrzeugs während der Erstellung der Aufnahmen der Szene, insbesondere wiederholt, vorzugsweise in Form von Koordinaten, bestimmt wird und - ass der dreidimensionale Verlauf der Schienenmittellinie des von dem zumindest einen Schienenfahrzeug befahrenen Streckenabschnitts mittels eines bildbasierten Optimierungsverfahrens derart ermittelt wird, dass eine glatte, dreidimensionale Repräsentation der Schienenmittellinie für den befahrenen Streckenabschnitt erhalten wird,

- wobei der geometrische Zusammenhang zwischen der Schienenmittellinie, dem

Schienenfahrzeug und der Bildaufnahmeeinheit herangezogen wird und

wobei als Eingangsdaten für die Optimierung

- ausgewählte, vorzugsweise alle, Aufnahmepositionen der erstellen Aufnahmen der Szene deren tatsächlicher Position in der Szene,

insbesondere näherungsweise, zugeordnet werden, und

herangezogen werden.

Unter einem Schienenfahrzeug 1 wird im Zusammenhang mit der Erfindung ein spurgeführtes bzw. spurgebundenes Fahrzeug, wie beispielsweise eine Straßenbahn, Schnellbahn oder ein Zug, verstanden

Mit einem erfindungsgemäßen Verfahren ist es vorteilhafterweise möglich, einfache, vom Schienenfahrzeug aus aufgenommene, zweidimensionale Aufnahmen bzw. Bilder der Szene, die das Schienenfahrzeug umgibt, für die Rekonstruktion des Verlaufs der Schienenmittellinie bzw. der Schienen zu verwenden. Dies funktioniert, im Gegensatz zu Orthofotos, insbesondere auch in, von der Luft aus nicht einsehbaren, Bereichen wie in Tunnels oder unter Unterführungen. Weiters ist es nicht erforderlich, dass die Schienen in den Aufnahmen der Szene erkennbar sind, um deren Verlauf zu rekonstruieren. Daher ist ein erfindungsgemäßes Verfahren auch besonders geeignet für die Rekonstruktion des Verlaufs von in den Boden eingebetteten Schienen (engl. embedded rails), Weiters können mit einem erfindungsgemäßen Verfahren in kurzer Rechenzeit weitreichende Abschnitte des Verlaufs

der Schienenmittellinie von Schienen eines Schienennetzes rekonstruiert werden.

Mit einem erfindungsgemäßen Verfahren ist es vorteilhafterweise möglich, kostengünstige Sensorik sowohl für die Bildaufnahmeeinheit, als auch die Positionsbestimmungseinheit zu verwenden, da ein erfindungsgemäßes Verfahren mit Eingangsdaten niedriger Genauigkeit auskommt und selbst mit Positionierungsfehlern im 10er Meter-Bereich zurechtkommt und dennoch eine Rekonstruktionsgenauigkeit von einigen Dezimetern, sowohl in Lage (x,y), als auch in Höhe (z) liefert.

Zur Verbesserung der Genauigkeit z.B. einer bereits bestehenden Karte mit einer Anzahl von Netzpfaden eines Schienennetzes kann vorgesehen sein,

- dass vorab eine, insbesondere a priori, Karte zur Verfügung gestellt wird, die eine Anzahl von Netzpfaden enthält, die das Schienennetz repräsentieren,

- dass die, insbesondere näherungsweise, Zuordnung ausgewählter, vorzugsweise aller, Aufnahmepositionen der erstellten Aufnahmen der Szene zu deren tatsächlicher Position in der Szene vorgenommen wird, indem die Aufnahmepositionen Positionen entlang zumindest

eines Netzpfads in der Karte zugeordnet werden, und

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zugeordnet wurden.

Um auch den Verlauf der Schienenmittellinie in Gegenden erfassen zu können, für die bisher noch keinerlei Kartenmaterial über das Schienennetz existiert, kann vorgesehen sein,

- dass die, insbesondere näherungsweise, Zuordnung ausgewählter, vorzugsweise aller, Aufnahmepositionen der erstellten Aufnahmen der Szene zu deren tatsächlicher Position in der Szene vorgenommen wird, indem die Aufnahmepositionen den während der Erstellung der Aufnahmen der Szene bestimmten Fahrzeugpositionen des Schienenfahrzeugs zugeordnet werden und

- dass als Eingangsdaten für die Optimierung die Abfolge derjenigen Fahrzeugpositionen herangezogen wird, denen die Aufnahmepositionen der erstellten Aufnahmen der Szene

zugeordnet wurden.

Bei einer besonders zeit- und rechenleistungssparenden Variante eines erfindungsgemäßen Verfahrens kann vorgesehen sein, dass das bildbasierte Optimierungsverfahren eine Bündelblockausgleichung oder SLAM ist.

Eine besonders kostengünstige Variante eines erfindungsgemäßen Verfahrens kann bereitgestellt werden, wenn die Fahrzeugposition des Schienenfahrzeugs mittels GNSS, insbesondere mittels GPS, bestimmt wird.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Variante eines erfindungsgemäßen Verfahrens kann vorgesehen sein, dass - die Position der Bildaufnahmeeinheit und/oder - die Ausrichtung der Bildaufnahmeeinheit, und/oder - der geometrische Zusammenhang zwischen der Schienenmittellinie, dem Schienenfahrzeug, insbesondere einem Drehzapfen des Schienenfahrzeugs, und der Bildaufnahmeeinheit vorab bekannt sind und/oder anhand der erstellten Aufnahmen der Szene mittels des bildbasierten Optimierungsverfahrens, insbesondere mittels Bündelblockausgleichung oder SLAM, geschätzt werden.

Eine besonders speicherplatzsparende Variante eines erfindungsgemäßen Verfahrens, die auch Datenschutzbestimmungen verstärkt berücksichtigt, kann bereitgestellt werden, wenn

werden.

Mit einer derartigen Extraktion von feature points ist es vorteilhafterweise möglich, eine zuverlässige Anonymisierung der Aufnahmen zu erzielen, da anstelle der gesamten, in den Aufnahmen enthaltenen, Bilddaten, die auch personenbezogene Informationen enthalten können, lediglich feature points gespeichert und für die weitere Verarbeitung herangezogen werden. Die übrigen Bilddaten können vorteilhafterweise verworfen werden. Auf diese Weise ist es auch möglich, die erforderliche Speicherkapazität wesentlich zu verringern, da nicht die erstellten Aufnahmen, sondern lediglich daraus extrahierte bzw. abgeleitete Daten in Form von feature points gespeichert werden brauchen, was eine wesentliche Reduktion der zu speichernden Datenmenge mit sich bringt.

Eine weitere Verbesserung der _Rekonstruktionsgenauigkeit des Verlaufs der Schienenmittellinie kann erzielt werden,

- wenn während der Fahrt auf dem Streckenabschnitt des Schienennetzes die Beschleunigung und/oder Drehrate des Schienenfahrzeugs und/oder Krümmung der Schienenmittellinie ermittelt wird und

- wenn die derart ermittelten Beschleunigungsdaten und/oder Drehratendaten und/oder die ermittelte Krümmung als Eingangsdaten für die Optimierung herangezogen werden.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Variante eines erfindungsgemäßen Verfahrens mit weiter verbesserter Rekonstruktionsgenauigkeit kann vorgesehen sein,

- dass während der Fahrt auf dem Streckenabschnitt des Schienennetzes die vom Schienenfahrzeug, insbesondere zwischen den Aufnahmezeitpunkten zweier erstellter Aufnahmen, zurückgelegte Strecke mittels eines Odometrie-Verfahrens ermittelt wird und

- dass die zurückgelegte Strecke für die Zuordnung der Aufnahmepositionen der erstellten Aufnahmen der Szene zu Positionen, insbesondere entlang der Netzpfade in der Karte,

herangezogen wird.

Eine weitere Verbesserung des rekonstruierten Höhenverlaufs der Schienenmittellinie kann erzielt werden,

- wenn ein digitales Höhenmodell, insbesondere ein digitales Geländemodell, bereitgestellt wird, wobei die Aufnahmepositionen der erstellten Aufnahmen der Szene und/oder der Verlauf desjenigen Netzpfadabschnitts, dem die Aufnahmepositionen der erstellten Aufnahmen der

- wenn das die derart ermittelten Höhenpositionen und/oder der Höhenverlauf als Startwert für die Optimierung des Höhenverlaufs der Schienenmittellinie des von dem zumindest einen Schienenfahrzeug befahrenen Streckenabschnitts herangezogen wird.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Variante eines erfindungsgemäßen Verfahrens kann vorgesehen sein,

- dass die Bestimmung der Fahrzeugposition des zumindest einen Schienenfahrzeugs während der Fahrt auf zumindest einem Streckenabschnitt des Schienennetzes zu diskreten Zeitpunkten vorgenommen wird, wobei insbesondere vorgesehen ist, dass jeder Zeitpunkt zum jeweils nächst folgenden Zeitpunkt denselben zeitlichen Abstand aufweist, und

- dass auf Grundlage der derart ermittelten Fahrzeugpositionen ein Bewegungspfad des Schienenfahrzeugs erstellt wird.

Eine weitere Verbesserung der Zuordnung der Aufnahmepositionen der Aufnahmen der Szene zu deren tatsächlicher Position in der Szene kann erzielt werden,

- wenn die einzelnen Bewegungspfade des jeweiligen Schienenfahrzeugs sowie die Netzpfade in Form einer Kurvenfunktion bezogen auf einen Startpunkt angegeben werden,

- wenn der so beschriebene Bewegungspfad und/oder Netzpfad gegebenenfalls auf eine vorgegebene, insbesondere horizontal verlaufende, Ebene projiziert wird,

- wenn anschließend die Krümmungsvektorfunktion der die Projektion darstellenden Funktion nach der Strecke ermittelt wird,

- wenn aus der so ermittelten Krümmungsvektorfunktion gegebenenfalls eine skalare, vorzeichenbehaftete Krümmungsfunktion ermittelt wird, und

- wenn zum Vergleich eines Netzpfades mit einem Bewegungspfad der Verlauf der Krümmungsvektorfunktion oder Krümmungsfunktion des Netzpfades mit dem Verlauf der Krümmungsvektorfunktion oder Krümmungsfunktion des Bewegungspfades verglichen, insbesondere korreliert wird, und

- wenn für die Zuordnung der Aufnahmepositionen der erstellten Aufnahmen der Szene zu Positionen entlang zumindest eines Netzpfads in der Karte diejenige Position des Netzpfades ermittelt wird, die mit dem Bewegungspfad des Schienenfahrzeugs zum Aufnahmezeitpunkt

am besten übereinstimmt.

Auf diese Weise ist ein besonders robuster Abgleich der Netzpfade in einer a priori vorhanden Karte mit den erstellten Bewegungspfaden anhand einer projizierten

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Gemäß einer weiteren vorteilhaften Variante eines erfindungsgemäßen Verfahrens, mit der eine weitere Verbesserung der Genauigkeit des rekonstruierten Verlauf der Schienenmittellinie erzielt werden kann, kann vorgesehen sein,

- dass die einzelnen Bewegungspfade des jeweiligen Schienenfahrzeugs in Form einer Kurvenfunktion bezogen auf einen Startpunkt angegeben werden,

- dass der so beschriebene Bewegungspfad gegebenenfalls auf eine vorgegebene, insbesondere horizontal verlaufende, Ebene projiziert wird,

- dass anschließend die Krümmungsvektorfunktion der die Projektion darstellenden Funktion nach der Strecke ermittelt wird,

- dass aus der so ermittelten Krümmungsvektorfunktion gegebenenfalls eine skalare, vorzeichenbehaftete Krümmungsfunktion ermittelt wird, und

- dass der Verlauf der Krümmungsvektorfunktion oder Krümmungsfunktion des

Bewegungspfads als Eingangsdaten für die Optimierung herangezogen werden.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Variante eines erfindungsgemäßen Verfahrens mit weiter verbesserter Rekonstruktionsgenauigkeit kann vorgesehen sein, dass als Bildaufnahmeeinheit eine Stereokamera eingesetzt wird und derart dreidimensionale Aufnahmen der das Schienenfahrzeug umgebenden Szene erstellt werden.

Eine noch schnellere Rekonstruktion des Verlaufs der Schienenmittellinie ganzer Schienennetze kann erzielt werden,

- wenn mit mehreren Schienenfahrzeugen, insbesondere gleichzeitig, Fahrten auf Streckenabschnitten des Schienennetzes vorgenommen werden, und jeweils während der Fahrt mittels zumindest einer an dem jeweiligen Schienenfahrzeug angeordneten Bildaufnahmeeinheit Aufnahmen der das jeweilige Schienenfahrzeug umgebenden Szene erstellt werden,

- wenn die Fahrzeugpositionen der einzelnen Schienenfahrzeuge bestimmt werden und

- wenn der dreidimensionale Verlauf der Schienenmittellinie der von den einzelnen

Schienenfahrzeugen befahrenen Streckenabschnitte ermittelt wird.

Zur Rekonstruktion des Schienenverlaufs von Schienennetzen kann vorgesehen sein, dass

auf Grundlage des berechneten Verlaufs der Schienenmittellinie der befahrenen Schienenabschnitte der Verlauf der Schienen der befahrenen Schienenabschnitte ermittelt wird, indem die Schienen als Parallelkurven mit bekanntem Abstand, insbesondere mit einem

ermittelt werden.

Zur Aktualisierung einer bereits bestehenden Karte mit einer Anzahl von Netzpfaden eines Schienennetzes kann vorgesehen sein, dass der Verlauf der Netzpfade in der Karte aktualisiert wird, indem der Verlauf derjenigen MNetzpfadabschnitte, denen Aufnahmepositionen von erstellten Aufnahmen der befahrenen Szene zugeordnet wurden durch den ermittelten Verlauf der Schienenmittellinie der befahrenen Schienenabschnitte

ersetzt wird.

Ein Programm zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens kann

vorteilhafterweise auch auf einem Datenträger gespeichert sein.

Ein rekonstruierter Verlauf der Schienenmittellinie von Schienen eines Schienennetzes kann

vorteilhafterweise auch auf einem Datenträger gespeichert sein.

Aufgabe der Erfindung ist es weiters, eine Anordnung zur dreidimensionalen Rekonstruktion des Verlaufs der Schienenmittellinie von Schienen eines Schienennetzes für Schienenfahrzeuge bereitzustellen. Die Erfindung löst diese Aufgabe mit einer Anordnung gemäß Patentanspruch 19. Erfindungsgemäß ist dabei vorgesehen, dass die Anordnung folgende Komponenten umfasst:

- ein Schienenfahrzeug

- eine an dem Schienenfahrzeug angeordnete Bildaufnahmeeinheit, die dazu ausgebildet ist, insbesondere kontinuierlich in vorgegebenen Zeitabständen, Aufnahmen der das Schienenfahrzeug, insbesondere in Fahrtrichtung oder in Gegenfahrtrichtung, umgebenden Szene zu erstellen,

- eine Positionsbestimmungseinheit, die dazu ausgebildet ist, die Fahrzeugposition des zumindest einen Schienenfahrzeugs während der Erstellung der Aufnahmen der Szene, insbesondere wiederholt, vorzugsweise in Form von Koordinaten, zu bestimmen und

- eine mit der Bildaufnahmeeinheit und der Positionsbestimmungseinheit in Datenkommunikation stehende Auswerteeinheit, die dazu ausgebildet ist, den dreidimensionalen Verlauf der Schienenmittellinie, insbesondere gemäß einem Verfahren

erfindungsgemäßen Verfahren, zu ermitteln.

Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.

Die Erfindung ist im Folgenden anhand von besonders vorteilhaften, aber nicht einschränkend zu verstehenden Ausführungsbeispielen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird unter Bezugnahme auf die Zeichnungen beispielhaft beschrieben.

Im Folgenden zeigen schematisch:

Fig. 1a eine Prinzipskizze für den Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens mit den geometrischen Zusammenhängen zwischen Schienenmittellinie, Schienenfahrzeug und Bildaufnahmeeinheit in einer Draufsicht,

Fig. 1b die geometrischen Zusammenhänge zwischen Schienenmittellinie, Schienenfahrzeug und Bildaufnahmeeinheit in einer Schnittansicht,

Fig. 2a, 2b die Rekonstruktion der Schienenmittellinie aus einer Bildsequenz,

Fig. 3 den Abgleich zwischen einem a priori bekannten Verlauf der Schienenmittellinie und dem geschätzten Modell der Schienenmittellinie,

Fig. 4 ein Beispiel für die Verbesserung einer bestehenden Karte eines Schienennetzes.

Im Folgenden wird eine erfindungsgemäße Anordnung bzw ein erfindungsgemäßes Verfahren das eine automatisierte, bildbasierte 3D-Rekonstruktion des Verlaufs der Schienenmittellinie 2 ermöglicht, zunächst generell und anschließend im Detail anhand eines Ausführungsbeispiels beschrieben. Dieser rekonstruierte Verlauf kann für eine Neukartierung eines Schienennetzes bzw. eine Verbesserung bestehender Karten M des Schienennetzes

eingesetzt werden.

Als Eingangsdaten werden für ein erfindungsgemäßes Verfahren vorteilhafterweise lediglich zumindest Bilddaten, die die Szene, die das Schienenfahrzeug 1 während der Fahrt auf einem Abschnitt des Schienennetzes umgibt, abbilden, sowie Positionsdaten des Schienenfahrzeugs 1 benötigt. Diese Daten können vorteilhafterweise mit einer erfindungsgemäßen Anordnung unmittelbar erfasst werden. Eine derartige Anordnung umfasst ein Schienenfahrzeug, eine an dem Schienenfahrzeug 1 angeordnete Bildaufnahmeeinheit 3, eine Positionsbestimmungseinheit, sowie eine Auswerteeinheit die das rechnerische Verfahren zur

Rekonstruktion des dreidimensionalen Verlaufs der Schienenmittellinie 2 durchführt.

Die Bildaufnahmeeinheit, beispielsweise eine einfache Kamera, nimmt während der Fahrt des Schienenfahrzeugs 1 z.B. kontinuierlich in vorgegebenen Zeitabständen Aufnahmen A der das Schienenfahrzeug umgebenden Szene auf. Dies erfolgt bevorzugt in Fahrtrichtung oder in Gegenfahrtrichtung. Derartige Aufnahmen A können beispielsweise 10-mal pro Sekunde erstellt werden. Beispielsweise kann eine Bildaufnahmeeinheit mit einer Auflösung von

1296x1032 (1.3 Mpx), wobei alle 2,3 m eine Aufnahme erstellt wird, zum Einsatz kommen.

Aufnahmen A der Szene, die das Schienenfahrzeug 1 umgibt, liefern.

Bei der Positionsbestimmungseinheit kann es sich beispielsweise um einen kostengünstigen GNSS-Empfänger 9, der die Fahrzeugposition des Schienenfahrzeugs 1 während der Erstellung der Aufnahmen A der Szene bestimmt und die Position des Schienenfahrzeugs 1 vorzugsweise in Form von Koordinaten zur Verfügung stellt. Beispielsweise kann ein GNSSEmpfänger 9 eines “NE O-6P”-Moduls von u-blox mit einer Messfrequenz von 1 Hz zum Einsatz

kommen.

Während der Fahrt werden also quasi online Bilddaten und Aufnahmepositionen gemessen. Z.B. um Datenschutzvorgaben zu entsprechen, ist es optional auch möglich, anstelle der vollständigen Aufnahmen A bzw. deren gesamter Bildmatrix, nur sogenannte feature points mit den zugehörigen Deskriptoren aus den Bildern zu extrahieren und abzuspeichern. Eine Beschreibung derartiger feature points und Deskriptoren bzw. deren Extraktion ist in Lowe, 2004, Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International journal of computer vision 60 (2), 91-110, beschrieben.

Weiters ist es erforderlich, dass die Aufnahmepositionen AP der erstellten Aufnahmen A der Szene annähernd mit deren tatsächlicher Position in der Szene in Beziehung gesetzt werden. Dies kann für alle Aufnahmepositionen AP vorgenommen werden, oder auch für eine Auswahl

davon.

Dies kann einerseits dadurch erzielt werden, dass die Aufnahmepositionen AP der erstellten Aufnahmen A der Szene zu deren tatsächlicher Position in der Szene vorgenommen wird, indem die Aufnahmepositionen AP den während der Erstellung der Aufnahmen A der Szene den von der _Positionsbestimmungseinheit bestimmten Fahrzeugpositionen des Schienenfahrzeugs 1 zugeordnet werden. Auf diese Weise kann quasi während der Fahrt ein Verlauf des vom Schienenfahrzeug 1 befahrenen Netzpfads NP kartiert werden.

Zusätzlich oder alternativ dazu ist es möglich, dass a priori Information über den Verlauf der Schienen bzw. der Schienenmittellinie 2 vorab zur Verfügung gestellt wird, z.B. in Form einer Karte M, die als Basis bzw. Startwert für die genaue Rekonstruktion herangezogen wird. Eine derartige Karte M enthält eine Anzahl von Netzpfaden NP, die das Schienennetz repräsentieren, d.h. einen Plan des Schienennetzes mit geringer Genauigkeit. Dabei kann es sich z.B. um eine 2D- oder 3D-Kartierung des zu rekonstruierenden Schienennetzes handeln,

Die Aufnahmepositionen AP können dann grob dem Schienennetz zugeordnet werden, indem z.B. eine zu jedem Aufnahmezeitpunkt eine Positionsbestimmung mit der Positionsbestimmungseinheit durchgeführt wird und diese ermittelten Positionen entlang zumindest eines Netzpfads NP in der Karte M zugeordnet werden. Die erstellten Aufnahmen A der Szene und Aufnahmepositionen AP können dann dazu verwendet werden, um die Karte des Schienennetzes geringer Genauigkeit zu verbessern, d.h. um die Kartierungsgenauigkeit des Schienennetzes zu erhöhen.

Zusätzlich oder alternativ dazu kann ein erfindungsgemäßes Verfahren auch — beispielsweise zumindest abschnittsweise, wo kein Kartenmaterial zur Verfügung steht, oder auch gänzlich — ohne eine solche Karte M auskommen. In diesem Fall werden dann in Bereichen wo kein Kartenmaterial verfügbar ist, wie weiter oben beschrieben, die Aufnahmepositionen AP den während der Erstellung der Aufnahmen A der Szene den von der Positionsbestimmungseinheit bestimmten Fahrzeugpositionen des Schienenfahrzeugs 1 zugeordnet, um Eingangsdaten für die Optimierung zu erhalten.

Die Datenprozessierung kann offline erfolgen, d.h. beispielsweise auf Servern, die die online aufgezeichneten Daten empfangen und diese dann prozessieren. Die Prozessierung einzelner verschiedener Streckenabschnitte, d.h. die Abschnittskartierung, kann dabei parallel erfolgen. Als Ergebnis dieser Prozessierung liegen schließlich 3D-Rekonstruktionen der einzelnen Streckenabschnitte vor. Optional kann anschließend eine Aktualisierung einer bestehenden Karte des Schienennetzes ein Netzupdate durch die sequentielle Einpflegung der prozessierten Streckenabschnitte erfolgen.

Abschnittskartierung Der dreidimensionale Verlauf der Schienenmittellinie 2 des vom Schienenfahrzeug 1 befahrenen Streckenabschnitts wird auf Grundlage dieser Eingangsdaten mittels eines

bildbasierten Optimierungsverfahrens als eine glatte, dreidimensionale Repräsentation der Schienenmittellinie 2 für den befahrenen Streckenabschnitt ermittelt.

bundle adjustment) oder SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), nutzt dabei generell

den geometrischen Zusammenhang zwischen der Schienenmittellinie 2, dem

Schienenfahrzeug 1 und der Bildaufnahmeeinheit 3 (siehe Fig. 1a). Dabei wird die Tatsache

ausgenutzt, dass der Pfad des Mittelpunktes des vorderen Drehzapfens 5 (engl. bogie pivot)

des Schienenfahrzeugs 1 der Schienenmittellinie 2 entspricht; dies ist in Fig. 1a dargestellt.

Kennt man also

* die Position und Ausrichtung der Bildaufnahmeeinheit 3 während der Erstellung der Aufnahmen A der Szene und

* den sogenannten lever-arm 4 (das ist der 3D-Vektor zwischen dem bogie pivot 5 und der Bildaufnahmeeinheit 3)

ergibt sich durch die in Fig. 1a dargestellten geometrischen Zusammenhänge die gesuchte

Schienenmittellinie 2.

Fig. 1b erläutert die geometrische Beziehung zwischen der Schienenmittellinie 2, der linken Schiene 6a und der rechten Schiene 6b, sowie der Schienenbreite 6 und der Spurweite 8.

Für die Optimierung werden im Ausführungsbeispiel als Eingangsdaten die Aufnahmepositionen AP der erstellen Aufnahmen A der Szene, die deren tatsächlicher Position in der Szene, wie zuvor beschrieben, zugeordnet wurden, sowie die erstellten Aufnahmen A der Szene, oder gegebenenfalls aus den erstellten Aufnahmen A extrahierte charakteristische Merkmale, genutzt.

In Fig. 2a ist dieses Prinzip für eine Sequenz von Aufnahmen A-, ..., An dargestellt. Die oben genannten Positionen und Ausrichtungen der Bildaufnahmeeinheit 3 (auch Pose oder externe Orientierung eines Bildes genannt) kann dabei in einer der oben genannten bildbasierten Optimierungsverfahren geschätzt werden. Der lever-arm 4 wird als bekannt angenommen,

kann aber bei Bedarf ebenfalls geschätzt werden.

Wie in Fig. 2a schematisch dargestellt, erfolgt die Rekonstruktion der Schienenmittellinie 2 bei einem erfindungsgemäßen Verfahren basierend auf einer erstellten Sequenz von Aufnahmen A. Jede Aufnahme A liefert einen beobachteten Punkt auf der Schienenmittellinie 2 (= bogie

pivot). Diese werden durch eine kontinuierliche, glatte Kurve verbunden.

Optimierungsverfahren

Im Folgenden wird näher auf das Optimierungsverfahren eingegangen. Im gezeigten Ausführungsbeispiel wird die Optimierung mittels einer Kleinste-Quadrate Ausgleichung vermittelnder Beobachtungen mit Bedingungsgleichungen (engl. weighted least squares adjustments with conditions and constraints), wie z.B. beschrieben in Mikhail und Ackermann, 1976, Observations and least squares. University Press of America, vorgenommen, worauf im Folgenden näher eingegangen wird.

Skalare werden im Folgenden in kursiver Schrift, Vektoren fett und Matrizen in serifenloser Schrift angegeben. Dabei werden drei rechtshändige Koordinatensysteme verwendet:

e Das Objektkoordinatensystem, das oft auch als Welt-, globales oder Kartenkoordinatensystem, z.B. UTM, angegeben wird.

* Das Bildkoordinatensystem für die erstellten Aufnahmen A, das so festgelegt ist, dass sein Ursprung in der oberen linken Ecke der Bildmatrix liegt, die x-Achse nach rechts und die y-Achse nach unten gerichtet ist.

e* Das Kamerakoordinatensystem ist so festgelegt, dass seine x- and y-Achse parallel zur xand y-Achse des Bildkoordinatensystems sind und sein Ursprung im Projektionszentrum der Bildaufnahmeeinheit 3 liegt.

Um diese Koordinatensysteme zu unterscheiden, werden Großbuchstaben für Objektkoordinaten, Kleinbuchstaben mit Tilde für Kamerakoordinaten und einfache Kleinbuchstaben für Bildkoordinaten verwendet. Für ein einzelnes Element aus einer größeren

Menge wird der Index in eckigen Klammern angegeben, z.B. die Objektkoordinaten des t-ten

Punkts werden mit angegeben.

Das Modell der Optimierung beruht, wie bereits zuvor erwähnt, auf der Annahme, dass es eine geometrische Beziehung zwischen der Schienenmittellinie 2, dem Schienenfahrzeug 1 und der Bildaufnahmeeinheit 3 gibt, insbesondere, dass der Pfad des Mittelpunkts des vorderen Drehzapfens (engl. bogie pivot 5) des Schienenfahrzeugs 1 der Schienenmittellinie 2 entspricht. Weiters gibt der lever-arm 4 den 3D-Vektor zwischen dem bogie pivot 5 und der Bildaufnahmeeinheit 3 bzw. deren Projektionszentrum an. Dabei wird eine starre Verbindung

zwischen der Bildaufnahmeeinheit 3 und dem Schienenfahrzeug 1 angenommen. Daher ergibt sich für jede erstelle Aufnahme A [i] der Szene folgende Beziehung:

Xp Man + Ras AH KO KL (1)

x Rn

AS Hr 11

wobei “3 und ” die Koordinaten des bogie pivot 5 und des Projektionszentrums der

Bildaufnahmeeinheit 3, sowie Ri die Rotationsmatrix von der Bildaufnahmeeinheit 3 zum

Objektkoordinatensystem sind und Ag der lever-arm 4 der Bildaufnahmeeinheit 3 (definiert im Kamerakoordinatensystem) ist.

Der lever-arm kann vorab bekannt sein und/oder anhand der erstellten Aufnahmen A der Szene mittels des bildbasierten Optimierungsverfahrens geschätzt werden. Weiters können auch die Position und/oder die Ausrichtung der Bildaufnahmeeinheit 3 vorab bekannt sein und/oder anhand der erstellten Aufnahmen A der Szene mittels des bildbasierten Optimierungsverfahrens geschätzt werden. Dazu kann beispielsweise vorab eine extrinsische Kamerakalibrierung vorgenommen werden, wie sie z.B. in “Förstner, W., & Wrobel, B. P. (2016). Photogrammetric computer vision. Springer International Publishing Switzerland” beschrieben ist.

Jede orientierte Aufnahme A der Szene führt zu einem einzelnen Punkt auf der Schienenmittellinie. Dies wird als indirekte Beobachtung der Schienenmittellinie 2 betrachtet, da die Schienenmittellinie 2 indirekt durch Hinzufügen des lever-arm 4 zur Trajektorie der Bildaufnahmeeinheit 3 erhalten wird.

Als theoretisches mathematisches Modell der Schienenmittellinie 2 werden im gezeigten Ausführungsbeispiel kubische Splines mit nicht-äquidistanten Knoten verwendet. Die Vorteile von derartigen Splines sind deren inhärente Kontinuität und Glattheit, deren Flexibilität, die einfach durch die Länge der individuellen kubischen Polynome kontrolliert werden kann und deren einfache mathematische Formulierung, die ein problemloses Integrieren in das

funktionelle Modell der Optimierung ermöglicht. Es wird eine individuelle Splinekurve für jede Dimension der Schienenmittellinie 2 geschätzt.

Die Knoten der Splines können automatisch an den für die Rekonstruktion erforderlichen Detailgrad angepasst werden.

Im gezeigten Ausführungsbeispiel wird eine einfache Annahme für eine allererste Schätzung des Splinemodells herangezogen, die anschließend basierend auf den Ergebnissen der Optimierung verbessert wird. Dabei werden die 2D-Positionen der Aufnahmen A der Szene, die von einem GNSS-Empfänger ermittelt werden, herangezogen. Zunächst wird ein

Interpolationspolygon genutzt, um die Bogenlänge $ definiert als kumulative 2D-Distanz jeder Aufnahme A der Szene zu erhalten.

Anschließend wird in einem Approximierungsschritt eine 2D-Splinekurve mit konstanter Polynomlänge (z.B. 4* = 128m) geschätzt. Wenn die Distanz der Aufnahmeposition zum geschätzten Spline einen vorgegebenen Schwellenwert von z.B. 2m überschreitet, der von der Genauigkeit der GNSS-Einheit 9 abhängig gewählt werden kann, wird in einem Modellverbesserungsschritt ein einzelnes Polynom in zwei neue Polynome (z.B. 128m in zwei Mal 64m) aufgeteilt. Diese beiden Schritte werden iterativ wiederholt, bis alle Distanzen unterhalb des Schwellenwerts liegen oder eine vorgegebene kleinste Polynomlänge erreicht ist (z.B. 4A$ = 4m). Dies führt zu einem Set ” aus £# kubischen Polynomen für jeden der drei Splines, die die Schienenmittellinie 2 repräsentieren.

x

Ein einzelnes kubisches Polynom

ax

SE Do {sic BP} . . nn F SORTE '* + des Splines ist z.B. für die

Br

X-Koordinate definiert, als:

CE AL ES

ar en if DL X DOREEN BT SEE A

£ & nA A x TUN Ba

A 50

BE sl SL Dal SAN a WA

wobei die Splinekoeffizienten, “HP! die Start-Bogenlänge

des Polynoms und * die Bogenlänge eines Punkts auf der Schienenmittellinie 2 sind.

Um sicherzustellen, dass die Splines an den Verbindungen der Polynome kontinuierlich und glatt sind, werden die folgenden Kontinuitäts-Randbedingungen für die inneren Knoten ps Isa PP 33

verwendet:

. = Ay € contimuty:

Diese Gleichungen werden als Bedingungsgleichungen im Optimierungsverfahren definiert. Derartige Splineknoten SK sind in Fig. 1a schematisch dargestellt und kennzeichnen die

Übergänge von einem kubischen Polynom zum nächsten.

Die Schienen 7a, 7b werden mit mittels einer Kleinste-Quadrate Ausgleichung vermittelnder Beobachtungen mit Bedingungsgleichungen (engl. weighted least squares adjustments with conditions and constraints) geschätzt, wie dies z.B. in Mikhail and Ackermann, 1976, Observations and least squares. University Press of America, Kapitel 9, und Förstner und Wrobel, 2016, Photogrammetric Computer Vision — Statistics, Geometry, Orientation and Reconstruction. Springer. doi:10.1007/560 978-3-319-11550-4, Kapitel 4.3, beschrieben ist.

Das Ziel der Ausgleichung ist es, die gewichtete Summe der quadrierten Residuen Y” Mr

A Qa

zu minimieren. Dabei ist YY die diagonale Gewichtsmatrix definiert als W mit der

Kofaktormatrix Qu der Beobachtungen. Der Vektor der Residuen + ist definiert als die

Differenz zwischen den geschätzten (d.h. korrigierten) Beobachtungen 1 und den gemessenen

}:

Beobachtungen ©

v1] (6)

Im Rahmen eines erfindungsgemäßen Verfahrens können sieben verschiedene Typen von Eingangsdaten bzw. Beobachtungen genutzt werden (siehe Tabelle 1, Fig. 1a). In Fig. 1a sind die verschiedenen Beobachtungen bzw. Eingangsdaten, die in die Optimierung einfließen können, mit der in Tabelle 1 verwendeten Typennummer eingezeichnet. Die Typennummer ist

in Fig. 1a innerhalb eines Kreises angegeben.

Tabelle 1: Überblick über verschiedene Beobachtungstypen, die in der Ausgleichung berücksichtigt werden können. In Spalte 3 gibt der Buchstabe A/O jeweils Beobachtung in der (A)ufnahmeeinheit oder im (O)bjektraum an.

Typ_| Beschreibung A/O Gleichung 1 Bildbeobachtungen von Objektpunkten A 8

2 GNSS-Beobachtungen der oO 11 Projektionszentren

3 Beobachtungen eines a priori oO 12 Schienenverlaufs

4 Höhenbeobachtungen aus DHM oO 13

5 Passpunktbeobachtungen A+O 8, 14

6 Bildbeobachtungen der Schienen A 15

7 Beobachtung des lever-arms oO 16

Im Folgenden ist die Definition jedes Beobachtungstyps als Beobachtungsgleichung in Form

von

Lv fe)

(7)

angegeben. D.h. ursprüngliche Beobachtung + Residuum = f(geschätzten Parametern, Konstanten).

1) Bildbeobachtungen von Objektpunkten in Aufnahmen A der Szene:

In Fig. 1a sind Verknüpfungspunkte VP eingetragen, die zur Verknüpfung der einzelnen erstellten Aufnahmen A herangezogen werden können, da sie in zumindest zwei Aufnahmen A abgebildet sind. Bei derartigen Verknüpfungspunkten VP handelt es sich also um markante Punkte im Objektraum, die als Beobachtungen im Bildraum vorhanden sind. Dabei kann es sich beispielsweise um aus den Aufnahmen A extrahierte feature points handeln.

Der Kern des gezeigten Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Verfahrens ist eine Bündelblockausgleichung der erstellten Aufnahmen A der Szene, wie diese z.B. in Kraus, 2011, Photogrammetry: geometry from images and laser scans., Walter de Gruyter, Kapitel chapter 5.3, Förstner und Wrobel, 2016, Photogrammetric Computer Vision — Statistics, Geometry, Orientation and Reconstruction. Springer. doi:10.1007/560 978-3-319-11550-4, Kapitel 15, beschrieben ist.

Im Ausführungsbeispiel wird die Bündelblockausgleichung in klassischer photogrammetrischer Weise unter Verwendung von nicht-linearen Kollinearitätsgleichungen formuliert. Dies bringt den Vorteil mit sich, dass diese Gleichungen einfach durch zusätzliche geometrische Beziehungen erweitert werden können. Die Kollinaritätsgleichungen setzen die 2D-Aufnahmekooridnaten mit den 3D-Objektkooridinaten eines einzelnen Punkts in

Beziehung und können für einen Objektpunkt ##! der in der Aufnahme A * beobachtet wurde,

folgendermaßen formuliert werden:

die beobachteten unverzerrten Bildkoordinaten des Objektpunkts ‘# in der

Aufnahme A

2 Kr e Sh I € $

AS N

die Rückprojektionsfehler in x und y

8: 80 die Koordinaten des Bildmittelpunkts der Bildaufnahmeeinheit 3,

€ die Aufnahmebildweite der Bildaufnahmeeinheit 3,

die Koordinaten des Projektionspunkts der Aufnahme SE

Fa Ri U die Elemente der Rotationsmatrix **“, üblicherweise ausgedrückt als Funktion von drei

Eulerwinkeln

18}

Alt» Fi: “4 die Koordinaten des Objektpunkts #.

Im Fall von verzeichneten Aufnahmen A der Szene (d.h. Aufnahmepunkte werden in den ursprünglichen verzeichneten Aufnahmen A gemessen), werden die Kollinearitätsgleichungen vorzugsweise durch Kameraverzeichnungsparameter erweitert. Im gezeigten Ausführungsbeispiel wird das Modell von Brown, beschrieben in Brown, 1971, Close-range camera calibration. Photogrammetric Engineering 37, 855-866, herangezogen, das die

KK Bildverzeichnung als Funktion von radialen und tangentialen Koeffizienten‘

am PN SO re}

beschreibt, wie dies in Förstner und Wrobel, 2016, Photogrammetric Computer Vision —

Nun wird die grundlegende Beziehung zwischen dem bogie pivot 5 des Schienenfahrzeugs 1 und der Bildaufnahmeeinheit 3 ausgedrückt durch Gleichung (1) und dargestellt in Fig. 1 berücksichtigt. Dazu wird das Projektionszentrum in den Kollinearitätsgleichungen (8) durch

ersetzt. Der bogie pivot 5 selbst wird dahingehend ersetzt, dass er ein Punkt auf der Splinekurve der Schienenmittellinie 2 ist. Daher wird der bogie pivot 5 einer Aufnahme A

der Szene assoziiert mit dem Polynom el gemäß Gleichung (2) ausgedrückt als Funktion der

Bogenlänge Ol ger Aufnahme A der Szene und der Koeffizienten des Polynoms, z.B. für die

X-Koordinate als:

rn | A My mm ET a Ti Zr RC JE pK An To a A AR A SG VAR A Ba Carla

(10)

2) GNSS Beobachtungen der Projektionszentren:

Im gezeigten Ausführungsbeispiel wird ein GNSS-Empfänger 9 verwendet, um den Aufnahmepositionen AP der Aufnahmen A der Szene deren tatsächlichen Positionen bzw. den gemessenen Fahrzeugpositionen in der Szene zuordnen zu können. Unter Berücksichtigung von Gleichung (9), werden die entsprechenden Beobachtungsgleichungen folgendermaßen definiert:

wobei und #0 die GNSS-Beobachtungen der Projektionszentrumen der Aufnahmeeinheiten A sind. Derartige Messungen der Fahrzeugpositionen sind im gezeigten Ausführungsbeispiel die einzige erforderliche Information für die Georeferenzierung. Weiters sind sie vorteilhaft, um Näherungswerte (= Startwerte) für unbekannte Parameter zu erhalten

(siehe Tabelle 2).

Tabelle 2:. Überblick zu unbekannten Parametern die im Zuge der Kleinsten-Quadrate

Pe

Ausgleichung geschätzt werden. = Anzahl radiale Verzeichnungsparameter, *% 5

Anzahl tangentiale Verzeichnungsparameter, FE Anzahl Aufnahmen, 7” — Anzahl

&

Verknüpfungspunkte, = Anzahl Schienenpunkte, £* < _ Anzahl Polynome der Splines. Kategorie Bezeichnung Symbol Anzahl Aufnahmeeinheit Bildhauptpunkt oo 2 Kamerakonstante rn 1 Verzeichnungsparameter Yin A fs lever-arm Komponenten 3 Aufnahmen Rotationswinkel für die SF Definition von Ri Bogenlänge der Aufnahmen f Objektpunkte ST

(Verknüpfungspunkte VP und Passpunkte PP)

Bildbeobachtungen der Schienen

Schienenmittellinie | X Koeffizienten der Splines

Y Koeffizienten der Splines

Z Koeffizienten der Splines

NE Sa = = CR

Diese Schätzungen stellen sicher, dass bei der Lösung des _nicht-linearen Ausgleichungsproblems (siehe Gleichung (8)) die Lösung in Richtung des globalen Minimums

vw“ \Ww konvergiert. Weiters reduzieren gute Schätzwerte die Anzahl an Iterationen, die erforderlich sind um eine Lösung zu erhalten. Insbesondere können GNSS-Daten dazu

Da die Genauigkeit der absoluten Orientierung (Georeferenzierung) der rekonstruierten Schienenmittellinie 2 durch die Messgenauigkeit der GNSS-Einheit 9 beschränkt ist, können optional zusätzliche Beobachtungstypen verwendet werden um diese zu erhöhen. Diese optionalen Beobachtungstypen werden in der Folge beschrieben.

3) Beobachtung eines a-priori Schienenverlaufs:

Zusätzlich zu den beiden zuvor angeführten Informationsquellen kann optional ein a priori 2DVerlauf der Schienen 7a, 7b berücksichtigt werden, der vorzugsweise äquidistante 2DPunktwolke gesampelt sein sollte. Dabei kann es sich, wie eingangs erwähnt, um eine erste Schätzung des Verlaufs der Schienenmittellinie 2 basierend auf z.B. OpenStreetMap, einer Digitalisierung des Verlaufs auf Grundlage eines Orthofotos oder einem geschätzten Verlauf

aus einem früheren Durchlauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens handeln.

Der wesentliche Vorteil der Berücksichtigung eines solchen a priori 2D-Verlaufs der Schienen 7a, 7b liegt darin, die laterale Genauigkeit der rekonstruierten Schienenmittellinie 2 zu

erhöhen, wie dies in Fig. 3 dargestellt ist. Für jeden Punkt il desa priori Verlaufs wird der Abstand zwischen dem Punkt und der Tangente Tang — definiert als orthogonale Distanz

zwischen dem Punkt %# und der modellierten Schienenmittellinie 2 — im Zuge der Ausgleichung minimiert. dies wird durch Einführen der folgenden Beobachtungsgleichung

erzielt:

Un Dia (Mate — Alhat) I 8 &R RS KOT A (12)

X

Ar SS Seas E

wobei der Nullabstand zwischen dem Punkt und der Tangente Tang ist, ie} der

korrespondierende Punkt auf dem a priori Verlauf, Abla] der Fußpunkt zum modellierten

Be Aal

Verlauf, und } ist der Normalvektor in diesem Punkt.

Ein besonderer Vorteil bei dieser Wahl an _Fehlermetrik ist die hohe Konvergenzgeschwindigkeit (siehe Rusinkiewicz und Levoy, 2001, Efficient variants of the ICP algorithm, in: 3-D Digital Imaging and Modeling, 2001. Proceedings. Third International Conference on, IEEE, Quebec City, Canada, pp. 145-152.) da der modellierte Verlauf in

Richtung der Tangente Tang ohne Kosten, d.h. ohne vOWY zu erhöhen, verschoben werden kann. Sies ist besonders vorteilhaft, da die anfängliche Schätzung des modellierten Verlaufs basierend auf den Messwerten der GNSS-Einheit 9 oft einige Meter vom a priori Verlauf

entfernt sein kann.

4) Höhenbeobachtungen aus digitalem Höhenmodell (DHM):

Für viele Städte steht ein digitales Höhenmodell, das z.B. aus LIDAR-Daten abgeleitet wurde zur Verfügung. Ein derartiges digitales Höhenmodell kann herangezogen werden, um die Höhengenauigkeit des rekonstruierten Verlaufs der Schienenmittellinie 2 zu verbessern. Vorteilhafterweise werden durch die Einbeziehung eines digitalen Höhenmodells jedoch gleichzeitig auch der Drift, also der Drift in der xy-Ebene, des rekonstruierten Schienenverlaufs 2, insbesondere in hügeligen Regionen, reduziert.

Dazu wird zunächst der modellierte Verlauf der Schienenmittellinie 2 äquidistant gesampelt,

z.B. mit As = 1m. Dann wird für jeden der Punkte $} die Höhendifferenz zum digitalen Höhenmodell minimiert, indem die Beobachtungsgleichung

-

Aa za DRS 13

eingeführt wird. Dabei ist die Höhe des modellierten Verlaufs der Schienenmittellinie 2

an der jeweiligen gesampelten Position und Z{s} ist die entsprechende Höhe im digitalen Höhenmodell an der jeweiligen Position, z.B. abgeleitet durch bilineare Interpolation aus vier

benachbarten Rasterzellen des DHMs.

5) Passpunktbeobachtungen:

Wenn Passpunkte PP (engl. ground control points, GCP) neben den Schienen 7a, 7b vorhanden sind, können diese herangezogen werden, um die Georeferenzierung und das Driftverhalten des rekonstruierten Verlaufs der Schienenmittellinie 2 zu verbessern. Dazu werden die Objektkoordinaten und die Bildkoordinaten der Passpunkte benötigt.

Für die erstellten Aufnahmen A der Passpunkte PP werden zusätzliche Kollinearitätsgleichungen (8) zur Ausgleichung hinzugefügt. Dabei werden die

Objektkoordinaten Xi der Passpunkte PP vorzugweise nicht als Konstanten behandelt. Stattdessen wird für jeden Passpunkte PP folgende Beobachtungsgleichung aufgestellt, um

23737

Dabei sind * 18 die beobachteten Objektkoordinaten des jeweiligen Passpunktes PP, VXan

dessen Residuen und Ay die geschätzten Objektkoordinaten.

6) Bildbeobachtungen der Schienen:

Eine direkte punktweise Bildbeobachtung beider Schienen 7a, 7b in den Aufnahmen A kann die Genauigkeit der Schätzung des Verlaufs der Schienenmittellinie 2 erhöhen. Die ist besonders vorteilhaft in Situationen, wo die der übrigen Informationsquellen gering ist. Ein typischer Fall, wo solche Aufnahmen A berücksichtigt werden können, ist ein Tunnel oder eine Unterführung, wo bedingt durch schlechte Beleuchtungsverhältnisse und die geringe Komplexität der das Schienenfahrzeug 1 umgebenden Szene nur wenige feature points in den erstellten Aufnahmen der Szene ermittelt werden können und die GNSS-Einheit 9 zeitweise nicht funktioniert.

Dabei können Bildbeobachtungen der Schienen 7a, 7b in den Aufnahmen A durch manuelle Digitalisierung erstellt werden. Da dies jedoch zeitaufwändig ist, ist es ausreichend, dies an einem Subset der erstellten Aufnahmen A der Szene durchzuführen.

Alternativ oder zusätzlich dazu ist es auch möglich, automatisierte oder semi-automatisierte Vorgehensweisen heranzuziehen, wie z.B. Kantendetektionsalgorithmen (Wang et al., 2015, An inverse projective mapping-based approach for robust rail track ex590 traction, in: 2015 8th International Congress on Image and Signal Processing (CISP), IEEE, pp. 888-893.) oder deep learning Methoden für Schienensegmentation (Wang et al., 2019, Railnet: A segmentation network for railroad detection. IEEE Access 7, 143772-143779. doi:10.1109/ACCESS.2019.2945633).

Die entsprechende Beobachtungsgleichung drückt dem Umstand aus, dass jeder beobachtete Schienenpunkt entweder auf der linken Schiene 7a oder rechten Schiene 7b des modellierten Schienenverlaufs liegen sollte. Dazu wird der Abstand zwischen dem Punkt und der Tangente

im Aufnahmeraum — definiert als orthogonale Distanz zwischen dem beobachteten Punkt in der Aufnahme und der Rückprojektion der modellierten Schienen 7a, 7b -minimiert. Die entsprechende Beobachtungsgleichung ist

„ST.

= En Kn

ih + MOSE ua Da ROTOR mm A: \ 4° 33% x

Win SR A ERAELS HEEES AS rn ESTER SE 7 3

(15)

wobei ** der Nullabstand zwischen dem Punkt und der Tangente ist, *: der jeweilige

A wi .. va beobachtete Punkt auf der Schiene, *“"“* der Fußpunkt zum rückprojizierten Modell der

linken (I) oder rechten (r) Schiene, und "4 ist der Normalvektor in diesem Punkt.

7) Beobachtung des lever-arm 4:

Schließlich kann auch eine zur Verfügung stehende Schätzung des lever-arm 4 &% der Bildaufnahmeeinheit 3 durch die Beobachtungsgleichung

A + Va A Be (1 6)

ww

a .LQ Va . berücksichtigt werden. Dabei ist 2 der beobachtete lever-arm 4, = "dessen Residuen und

5% der geschätzte lever-arm 4. Mögliche Quellen für eine derartige Schätzung können Konstruktionszeichnungen des Schienenfahrzeugs, eine a priori extrinsische Kalibrierung oder eine Schätzung aus einem früheren Durchlauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens sein. Das Ergebnis des Optimierungsverfahrens ist schließlich eine glatte, dreidimensionale Repräsentation der Schienenmittellinie 2 für einzelne Streckenabschnitte. Die beiden Gleise bzw. Schienen 7a, 7b ergeben sich daraus als Parallelkurven gleicher Höhe mit bekanntem Abstand (z.B. Normalspur/2 = 1.425/2 m) zur Schienenmittellinie 2.

Tabelle 3: Zusammenfassung der verwendeten mathematischen Symbole im Kontext der Kleinste-Quadrate Ausgleichung.

Notation für Kleinste-Quadrate Ausgleichung

} Beobachtungsvektor

TE: Untermenge eines Beobachtungsvektors

{ Vektor mit korrigierten (d.h. geschätzten) Beobachtungen

ÄäR Untermenge eines Vektors mit korrigierten Beobachtungen

vr Verbesserungsvektor S Vektor mit geschätzten Parametern x Anzahl Beobachtungen bzw. Beobachtungsgleichungen & Anzahl Bedingungsgleichungen 38 Anzahl Parameter r Redundanz Q Kofaktormatrix der Beobachtungen w Gewichtsmatrix der Beobachtungen

Weitere Verbesserungsmöglichkeiten

Weiters kann optional eine inertiale Navigationseinheit am Schienenfahrzeug 1 angebracht sein, um zusätzlich während der Fahrt die Beschleunigung und/oder Drehrate des Schienenfahrzeugs 1 messen zu können und diese als Eingangsdaten in die Optimierung einfließen zu lassen. Zusätzlich oder alternativ dazu ist es auch möglich, die Krümmung der Schienenmittellinie 2 zu ermitteln und ebenfalls als Eingangsdaten für die Optimierung

heranzuziehen.

Auch zusätzliche Sensorik wie ein Odometer können am Schienenfahrzeug 1 angeordnet sein, um die beispielsweise zwischen den Aufnahmezeitpunkten zweier erstellter Aufnahmen A, zurückgelegte Strecke zu ermitteln und so die Zuordnung der Aufnahmepositionen AP der erstellten Aufnahmen der Szene z.B. zu Positionen entlang der Netzpfade NP in der a priori

Karte zu verbessern.

Um eine möglichst vollständige Rekonstruktion des gesamten Schienennetzes zu erzielen, können optional die Bilddaten und -positionen von mehreren Schienenfahrzeugen 1 im

Parallelbetrieb, vorzugsweise gleichzeitig, aufgenommen werden.

Optional kann auch ein Update eines bestehenden a priori Verlaufs der Netzpfade NP des Schienennetzes durch Einpflegung der in der ersten Phase rekonstruierten Streckenabschnitte durchgeführt werden, um die Genauigkeit bereits vorhandenen Kartenmaterials zu verbessern oder fehlende Bereiche hinzuzufügen, wie dies in Fig. 4 schematisch angedeutet ist. In Fig. 4 sind die rekonstruierte Schienenmittellinie 2, die eine Genauigkeit von einigen Dezimetern

Optional kann der Abgleich der Netzpfade NP in einer a priori vorhanden Karte M mit auf Grundlage der ermittelten Fahrzeugpositionen erstellten Bewegungspfaden anhand einer projizierten Krümmungsvektorfunktion vorgenommen werden. In dieser Hinsicht wird Bezug genommen auf das österreichische Patent AT 516553 B1, veröffentlicht am 15.02.2018, Absätze [0049]-[0068], deren Inhalt hiermit in diese Anmeldung aufgenommen wird.

Dabei wird die Bestimmung der Fahrzeugposition des Schienenfahrzeugs 1 vorzugweise so vorgenommen, dass jeder Zeitpunkt zum jeweils nächst folgenden Zeitpunkt denselben zeitlichen Abstand aufweist, und auf Grundlage der derart ermittelten Fahrzeugpositionen wird ein Bewegungspfad des Schienenfahrzeugs 1 erstellt.

Die einzelnen Bewegungspfade des jeweiligen Schienenfahrzeugs 1 sowie die Netzpfade NP werden in Form einer Kurvenfunktion bezogen auf einen Startpunkt angegeben und anschließend wird die Krümmungsvektorfunktion der die Projektion darstellenden Funktion nach der Strecke ermittelt. Zum Vergleich eines Netzpfades NP in der Karte M mit einem Bewegungspfad wird der Verlauf der Krümmungsvektorfunktion des Netzpfades NP mit dem Verlauf der Krümmungsvektorfunktion des Bewegungspfades verglichen und für die Zuordnung der Aufnahmepositionen AP der erstellten Aufnahmen A der Szene zu Positionen entlang zumindest eines Netzpfads NP in der Karte M diejenige Position des Netzpfades NP ermittelt wird, die mit dem Bewegungspfad des Schienenfahrzeugs 1 zum Aufnahmezeitpunkt

AP am besten übereinstimmt.

Optional kann für den Vergleich des Netzpfades NP in der Karte M mit einem Bewegungspfad

der Verlauf eine skalare, vorzeichenbehaftete Krümmungsfunktion ermittelt werden.

27137

Claims

Patentansprüche

1. Verfahren zur dreidimensionalen Rekonstruktion des Verlaufs der Schienenmittellinie (2) von Schienen (7a, 7b) eines Schienennetzes für Schienenfahrzeuge (1), - wobei mit zumindest einem Schienenfahrzeug (1) zumindest eine Fahrt auf zumindest einem Streckenabschnitt des Schienennetzes vorgenommen wird, wobei während der Fahrt mittels zumindest einer an dem Schienenfahrzeug (1) angeordneten Bildaufnahmeeinheit (3) wiederholt, insbesondere kontinuierlich in vorgegebenen Zeitabständen, Aufnahmen (A) der das Schienenfahrzeug (1), insbesondere in Fahrtrichtung oder in Gegenfahrtrichtung, umgebenden Szene erstellt werden, - wobei die Fahrzeugposition des zumindest einen Schienenfahrzeugs (1) während der Erstellung der Aufnahmen (A) der Szene, insbesondere wiederholt, vorzugsweise in Form von Koordinaten, bestimmt wird und - wobei der dreidimensionale Verlauf der Schienenmittellinie (2) des von dem zumindest einen Schienenfahrzeug (1) befahrenen Streckenabschnitts mittels eines bildbasierten Optimierungsverfahrens derart ermittelt wird, dass eine glatte, dreidimensionale Repräsentation der Schienenmittellinie (2) für den befahrenen Streckenabschnitt erhalten wird, - wobei der geometrische Zusammenhang zwischen der Schienenmittellinie (2), dem Schienenfahrzeug (1) und der Bildaufnahmeeinheit (3) herangezogen wird und wobei als Eingangsdaten für die Optimierung - ausgewählte, vorzugsweise alle, Aufnahmepositionen (AP) der erstellen Aufnahmen (A) der Szene deren tatsächlicher Position in der Szene, insbesondere näherungsweise, zugeordnet werden, und - ausgewählte, vorzugsweise alle, erstellten Aufnahmen (A) der Szene, und/oder aus den erstellten Aufnahmen (A) extrahierte charakteristische Merkmale,

herangezogen werden.

2, Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet,

- dass vorab eine, insbesondere a priori, Karte (M) zur Verfügung gestellt wird, die eine Anzahl von Netzpfaden (NP) enthält, die das Schienennetz repräsentieren,

- dass die, insbesondere näherungsweise, Zuordnung ausgewählter, vorzugsweise aller, Aufnahmepositionen (AP) der erstellten Aufnahmen (A) der Szene zu deren tatsächlicher Position in der Szene vorgenommen wird, indem die Aufnahmepositionen (AP) Positionen

entlang zumindest eines Netzpfads (NP) in der Karte (M) zugeordnet werden, und

Szene zugeordnet wurden.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet,

- dass die, insbesondere näherungsweise, Zuordnung ausgewählter, vorzugsweise aller, Aufnahmepositionen (AP) der erstellten Aufnahmen (A) der Szene zu deren tatsächlicher Position in der Szene vorgenommen wird, indem die Aufnahmepositionen (AP) den während der Erstellung der Aufnahmen (A) der Szene bestimmten Fahrzeugpositionen des Schienenfahrzeugs (1) zugeordnet werden und

- dass als Eingangsdaten für die Optimierung die Abfolge derjenigen Fahrzeugpositionen herangezogen wird, denen die Aufnahmepositionen (AP) der erstellten Aufnahmen (A) der

Szene zugeordnet wurden.

4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,

- dass das bildbasierte Optimierungsverfahren eine Bündelblockausgleichung oder SLAM ist und/oder

- dass die Fahrzeugposition des Schienenfahrzeugs (1) mittels GNSS, insbesondere mittels GPS, bestimmt wird.

5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass - die Position der Bildaufnahmeeinheit (3) und/oder - die Ausrichtung der Bildaufnahmeeinheit, und/oder - der geometrische Zusammenhang zwischen der Schienenmittellinie, dem Schienenfahrzeug, insbesondere einem Drehzapfen des Schienenfahrzeugs, und der Bildaufnahmeeinheit (3) vorab bekannt sind und/oder anhand der erstellten Aufnahmen (A) der Szene mittels des bildbasierten Optimierungsverfahrens, insbesondere mittels Bündelblockausgleichung oder SLAM, geschätzt werden.

6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass aus den erstellten Aufnahmen (A) der Szene für die einzelnen Aufnahmen (A) der Szene charakteristische Merkmale in Form von feature points mit den jeweils zugehörigen Deskriptoren extrahiert werden und als Eingangsdaten für die Optimierung herangezogen

werden.

7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,

- dass während der Fahrt auf dem Streckenabschnitt des Schienennetzes die Beschleunigung und/oder Drehrate des Schienenfahrzeugs (1) und/oder Krümmung der Schienenmittellinie (2) ermittelt wird und

- dass die derart ermittelten Beschleunigungsdaten und/oder Drehratendaten und/oder die ermittelte Krümmung als Eingangsdaten für die Optimierung herangezogen werden.

8. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,

- dass die zurückgelegte Strecke für die Zuordnung der Aufnahmepositionen (AP) der erstellten Aufnahmen (A) der Szene zu Positionen, insbesondere entlang der Netzpfade (NP) in der Karte, herangezogen wird.

9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,

- dass ein digitales Höhenmodell, insbesondere ein digitales Geländemodell, bereitgestellt wird, wobei die Aufnahmepositionen (AP) der erstellten Aufnahmen (A) der Szene und/oder der Verlauf desjenigen Netzpfadabschnitts, dem die Aufnahmepositionen (AP) der erstellten Aufnahmen (A) der Szene zugeordnet wurden, Höhenpositionen und/oder einem Höhenverlauf im digitalen Höhenmodell zugeordnet werden und

- dass das die derart ermittelten Höhenpositionen und/oder der Höhenverlauf als Eingangsdaten für die Optimierung des Höhenverlaufs der Schienenmittellinie (2) des von dem zumindest einen Schienenfahrzeug (1) befahrenen Streckenabschnitts herangezogen wird.

10. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,

- dass die Bestimmung der Fahrzeugposition des zumindest einen Schienenfahrzeugs (1) während der Fahrt auf zumindest einem Streckenabschnitt des Schienennetzes zu diskreten Zeitpunkten vorgenommen wird, wobei insbesondere vorgesehen ist, dass jeder Zeitpunkt zum jeweils nächst folgenden Zeitpunkt denselben zeitlichen Abstand aufweist, und

- dass auf Grundlage der derart ermittelten Fahrzeugpositionen ein Bewegungspfad des Schienenfahrzeugs (1) erstellt wird.

11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, - dass die einzelnen Bewegungspfade des jeweiligen Schienenfahrzeugs (1) sowie die Netzpfade (NP) in Form einer Kurvenfunktion bezogen auf einen Startpunkt angegeben

werden,

- dass der so beschriebene Bewegungspfad und/oder Netzpfad (NP) gegebenenfalls auf eine vorgegebene, insbesondere horizontal verlaufende, Ebene projiziert wird,

- dass zum Vergleich eines Netzpfades (NP) mit einem Bewegungspfad der Verlauf der Krümmungsvektorfunktion oder Krümmungsfunktion des Netzpfades (NP) mit dem Verlauf der Krümmungsvektorfunktion oder Krümmungsfunktion des Bewegungspfades verglichen, insbesondere korreliert wird, und

- dass für die Zuordnung der Aufnahmepositionen (AP) der erstellten Aufnahmen (A) der Szene zu Positionen entlang zumindest eines Netzpfads (NP) in der Karte diejenige Position des Netzpfades (NP) ermittelt wird, die mit dem Bewegungspfad des Schienenfahrzeugs (1)

zum Aufnahmezeitpunkt am besten übereinstimmt.

12. Verfahren nach Anspruch 10 oder 11, dadurch gekennzeichnet,

- dass die einzelnen Bewegungspfade des jeweiligen Schienenfahrzeugs (1) in Form einer Kurvenfunktion bezogen auf einen Startpunkt angegeben werden,

- dass der Verlauf der Krümmungsvektorfunktion oder Krümmungsfunktion des

Bewegungspfads als Eingangsdaten für die Optimierung herangezogen werden.

13. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Bildaufnahmeeinheit (3) eine Stereokamera eingesetzt wird und derart dreidimensionale Aufnahmen (A) der das Schienenfahrzeug (1) umgebenden Szene erstellt werden.

14. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet,

- dass mit mehreren Schienenfahrzeugen, insbesondere gleichzeitig, Fahrten auf Streckenabschnitten des Schienennetzes vorgenommen werden, und jeweils während der Fahrt mittels zumindest einer an dem jeweiligen Schienenfahrzeug (1) angeordneten Bildaufnahmeeinheit (3) Aufnahmen (A) der das jeweilige Schienenfahrzeug (1) umgebenden

Szene erstellt werden,

- dass die Fahrzeugpositionen der einzelnen Schienenfahrzeuge (1) bestimmt werden und - dass der dreidimensionale Verlauf der Schienenmittellinie (2) der von den einzelnen Schienenfahrzeugen (1) befahrenen Streckenabschnitte ermittelt wird.

15. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass auf Grundlage des berechneten Verlaufs der Schienenmittellinie (2) der befahrenen Schienenabschnitte der Verlauf der Schienen (7a, 7b) der befahrenen Schienenabschnitte ermittelt wird, indem die Schienen (7a, 7b) als Parallelkurven mit bekanntem Abstand, insbesondere mit einem Abstand der der halben Spurweite (8) des Schienenfahrzeugs (1) entspricht, zur Schienenmittellinie (2) ermittelt werden.

16. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Verlauf der Netzpfade (NP) in der Karte (M) aktualisiert wird, indem der Verlauf derjenigen Netzpfadabschnitte, denen Aufnahmepositionen (AP) von erstellten Aufnahmen (A) der befahrenen Szene zugeordnet wurden durch den ermittelten Verlauf der Schienenmittellinie (2) der befahrenen Schienenabschnitte ersetzt wird.

17. Computerlesbarer Datenträger, umfassend Befehle, die bei der Ausführung durch einen Computer diesen veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der vorangehenden

Ansprüche auszuführen.

18. Computerlesbarer Datenträger, auf dem zumindest ein dreidimensionaler Verlauf der Schienenmittellinie (2) von Schienen (7a, 7b) eines Schienennetzes für Schienenfahrzeuge, insbesondere erzeugt mit dem Verfahren eines der Ansprüche 1 bis 16, gespeichert ist.

19. Anordnung zur dreidimensionalen Rekonstruktion des Verlaufs der Schienenmittellinie (2) von Schienen (7a, 7b) eines Schienennetzes für Schienenfahrzeuge (1) umfassend

- ein Schienenfahrzeug (1)

- eine an dem Schienenfahrzeug (1) angeordnete Bildaufnahmeeinheit, die dazu ausgebildet ist, insbesondere kontinuierlich in vorgegebenen Zeitabständen, Aufnahmen (A) der das Schienenfahrzeug, insbesondere in Fahrtrichtung oder in Gegenfahrtrichtung, umgebenden Szene zu erstellen,

- eine Positionsbestimmungseinheit, die dazu ausgebildet ist, die Fahrzeugposition des zumindest einen Schienenfahrzeugs (1) während der Erstellung der Aufnahmen (A) der Szene, insbesondere wiederholt, vorzugsweise in Form von Koordinaten, zu bestimmen und - eine mit der Bildaufnahmeeinheit (3) und der Positionsbestimmungseinheit in Datenkommunikation stehende Auswerteeinheit, die dazu ausgebildet ist, den

dreidimensionalen Verlauf der Schienenmittellinie (2), insbesondere gemäß einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, zu ermitteln.