CN106087621A - 一种基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，1、在待测铁路沿线每隔预设距离布设一个控制标志；2、测量每个控制标志中心点在铁路工程坐标系下的位置坐标；3、获取铁路沿线中轨道、铁路设备设施(如信号机、道岔、接触网杆等)、铁路周围地形和控制标志的激光点云数据和影像数据，并将影像数据的颜色赋给对应的激光点云数据；4、利用控制标志的位置坐标作为参考点对获取的彩色激光点云数据进行精度精化处理，从而去除彩色激光点云数据中的误差；5、从经过精度精化处理的彩色激光点云数据中提取铁轨轨面线激光点数据；6、利用铁轨轨面线激光点数据，恢复既有铁路的线型。本发明在不影响铁路运营的情况下，实现既有线信息的精确获取。

Description

一种基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法

技术领域

本发明涉及铁路既有线复测技术领域，具体地指一种基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法。

背景技术

在既有铁路维护、管理及二线建设等工作中，为再现铁路的既有线形，需要实施既有线测量。

目前，既有线测量主要以人工上道测量方法为主。近几年，随着铁路大幅提速后，车辆行车速度快、密度高，传统的既有线测量方法施测存在较大的安全隐患，且测量效率低。

发明内容

本发明就是针对上述技术问题，提供一种基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，该方法将车载激光雷达系统安装于铁路通勤车或轨检车的车厢尾端进行扫描作业。在不影响铁路运营的情况下，实现既有铁路信息(铁路轨道线形)的精确获取，代替人工上道测量，极大的降低了野外工作量，大大缩短了测量周期，具有显著的经济效益和社会效益。

为实现上述目的，本发明所设计的一种基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于，它包括如下步骤：

步骤1：在进行车载激光雷达扫描前，在待测铁路沿线每隔预设距离布设一个控制标志；

步骤2：并采用全站仪自由设站法测量每个控制标志中心点在铁路工程坐标系下的位置坐标；

步骤3：在待测铁路沿线沿待测铁路走向布设多个GPS基站，将车载激光雷达系统安装于铁路通勤车或轨检车上，沿铁路进行扫描作业，获取铁路沿线中轨道、铁路设备设施(如信号机、道岔、接触网杆等)、铁路周围地形和控制标志的激光点云数据和影像数据，并将影像数据的颜色赋给对应的激光点云数据，形成彩色激光点云数据；

步骤4：在计算机中利用控制标志的位置坐标作为参考点对获取的彩色激光点云数据进行精度精化处理，从而去除彩色激光点云数据中的误差；

步骤5：在计算机中从经过精度精化处理的彩色激光点云数据中提取铁轨轨面线激光点数据；

步骤6：在计算机中利用铁轨轨面线激光点数据，恢复既有铁路的线型。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

1、作业员不上道作业，安全系数高；

设备安装完成后，作业员只需在列车上对系统控制终端进行操作，区间内作业员只需完成基站的架设以及布标的作业，无需上道作业，比之传统作业方法安全性大大提高，该优势随着近几年列车时速的不断提高显得越加明显。

2、作业时间段不受“天窗时间”限制；

传统的作业方法作业员因安全需要只能在“天窗时间”内作业，而本发明方法可在铁路管理部门给定的任意时间内工作。

3、外业工作量大大减少，整体作业效率高；

车载激光雷达系统的作业只需在测区内完成基础控制测量，激光雷达数据可真实反映现场情况，这将使复测的外业工作量大大减少，整体作业效率大大提高。

4、公务设备调查可靠度高，有可查依据。

数码影像成果真实记录现场铁路状况以及公务设备情况，测量过程有据可查，复测成果更加可靠。

本发明通过车载激光雷达这一先进的测绘新技术，在不影响铁路运营的情况下，实现既有线信息的精确获取，开创了一种基于车载激光雷达技术的既有线复测新方法。

附图说明

图1为基于车载激光雷达技术的既有线复测方法流程图；

图2为本发明方法控制标志的形状尺寸示意图；

图3为本发明方法控制标志的布设方法；

图4为本发明方法基于时间和位置的激光点云精度精化示意图；

图中：1—控制标志、2—控制标志中心点、3—控制标志点号。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

如图1中所示的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，它包括如下步骤：

步骤1：在进行车载激光雷达扫描前，在待测铁路沿线每隔预设距离(预设为400m)布设一个控制标志1，如图3所示；

步骤2：并采用全站仪自由设站法测量每个控制标志1中心点在铁路工程坐标系下的位置坐标；

步骤3：在待测铁路沿线沿待测铁路走向布设多个GPS基站，将车载激光雷达系统安装于铁路通勤车或轨检车的车厢尾端，沿铁路进行扫描作业，获取铁路沿线中轨道、铁路设备设施(如信号机、道岔、接触网杆等)、铁路周围地形和控制标志1的激光点云数据和影像数据，并将影像数据的颜色赋给对应的激光点云数据，形成彩色激光点云数据；

步骤4：在计算机中利用控制标志1的位置坐标作为参考点对获取的彩色激光点云数据进行精度精化处理，从而去除彩色激光点云数据中的误差；

步骤5：在计算机中从经过精度精化处理的彩色激光点云数据中提取铁轨轨面线激光点数据；

步骤6：在计算机中利用铁轨轨面线激光点数据，恢复既有铁路的线型。

上述技术方案的步骤4中利用控制标志1的位置坐标作为参考点对获取的彩色激光点云数据进行精度精化处理的具体方法包括如下步骤：

步骤401：将彩色激光点云数据导入计算机的点云数据处理软件中，并以强度形式显示点云；

步骤402：在强度显示模式下，打开点云数据处理软件(terrasolid软件)的鼠标调整工具(Mouse Point Adjustment)，并设置为选取最近点模式，通过人工判读，基于计算机辅助设计软件(microstation软件)的智能线工具(Smart Line)沿控制标志1表面的水平特征线进行跟踪，绘制出水平特征线，然后打开点云数据处理软件(terrasolid软件)的基于线分类工具(By Centerline)，提取出平面距离水平特征线小于1cm且高差也小于1cm的激光点作为备选点，点云数据处理软件中的线拟合工具(Fit Linear Element)对备选点进行精确拟合，得到精确的水平特征线；

步骤403：通过人眼判读，基于计算机辅助设计软件(microstation软件)软件的智能线工具(Smart Line)沿控制标志1表面的垂直特征线进行跟踪，绘制出垂直特征线，然后打开点云数据处理软件(terrasolid软件)的基于线分类工具(By Centerline)，提取出平面距离垂直特征线小于1cm且高差也小于1cm的激光点作为备选点，点云数据处理软件中的线拟合工具(Fit Linear Element)对备选点进行精确拟合，得到精确的垂直特征线；水平特征线和垂直特征线的交点为控制标志1的激光点云坐标；

步骤404：计算步骤403得到的每个控制标志1的激光点云坐标与步骤2中全站仪测量的控制标志1位置坐标之差；

步骤405：设A点和B点为在时间上与激光点P最近的两个控制标志1，激光点P对应的GPS时间为t，A点和B点对应的GPS时间分别为t₁和t₂，记dt₁＝t-t₁，dt₂＝t₂-t，设与P最近的三个控制标志(1)为A、B、C，即P位于以A、B、C为顶点的三角形内。(x_i,y_i,z_i)为A、B、C的激光点云三维坐标(i＝1,2,3)，(dx_i,dy_i,dz_i)为A、B、C的激光点云坐标与控制标志(1)实测坐标在三个方向上的差值(i＝1,2,3)，即为步骤404得到的坐标之差，(x,y,z)为P点的激光点云三维坐标，(dx,dy,dz)为P点的三维坐标改正数；

记(dx_time,dy_time,dz_time)为基于时间线性内插得到的P点的坐标改正数，(dx_position,dy_position,dz_position)为基于三角面内插得到的P点的坐标改正值，即：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{dx}}_{time}=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dx}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dx}}_2}{{\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2}\\ {\mathrm{dy}}_{time}=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dy}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dy}}_2}{{\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2}\\ {\mathrm{dz}}_{time}=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dz}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dz}}_2}{{\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2}\end{array}\right.---\left(1\right)$

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{dx}}_{position}={\mathrm{dx}}_1-\frac{(z-z_1)(y_2{\mathrm{dx}}_3-y_3{\mathrm{dx}}_2)+(y-y_1)(z_3{\mathrm{dx}}_2-z_2{\mathrm{dx}}_3)}{z_2{y}_3-z_3{y}_2}\\ {\mathrm{dy}}_{position}={\mathrm{dy}}_1-\frac{(x-x_1)(z_2{\mathrm{dy}}_3-z_3{\mathrm{dy}}_2)+(z-z_1)(x_3{\mathrm{dy}}_2-x_2{\mathrm{dy}}_3)}{x_2{z}_3-x_3{z}_2}\\ {\mathrm{dz}}_{position}={\mathrm{dz}}_1-\frac{(x-x_1)(y_2{\mathrm{dz}}_3-y_3{\mathrm{dz}}_2)+(y-y_1)(x_3{\mathrm{dz}}_2-x_2{\mathrm{dz}}_3)}{x_2{y}_3-x_3{y}_2}\end{array}\right.---\left(2\right)$

将上述公式1和公式2求加权和，并预设权值为0.5，得到激光点P的最终坐标改正数：

$\left\{\begin{array}{c}dx=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dx}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dx}}_2}{2({\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2)}+\frac{{\mathrm{dx}}_1}{2}-\frac{(z-z_1)(y_2{\mathrm{dx}}_3-y_3{\mathrm{dx}}_2)+(y-y_1)(z_3{\mathrm{dx}}_2-z_2{\mathrm{dx}}_3)}{2(z_2{y}_3-z_3{y}_2)}\\ dy=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dy}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dy}}_2}{2({\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2)}+\frac{{\mathrm{dy}}_1}{2}-\frac{(x-x_1)(z_2{\mathrm{dy}}_3-z_3{\mathrm{dy}}_2)+(z-z_1)(x_3{\mathrm{dy}}_2-x_2{\mathrm{dy}}_3)}{2(x_2{z}_3-x_3{z}_2)}\\ dz=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dz}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dz}}_2}{2({\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2)}+\frac{{\mathrm{dz}}_1}{2}-\frac{(x-x_1)(y_2{\mathrm{dz}}_3-y_3{\mathrm{dz}}_2)+(y-y_1)(x_3{\mathrm{dz}}_2-x_2{\mathrm{dz}}_3)}{2(x_2{y}_3-x_3{y}_2)}\end{array}\right.$

步骤406：利用上述最终坐标改正数对获取的彩色激光点云数据进行修正，即修正彩色激光点云数据中的每个激光点进行修正，实现彩色激光点云数据的精度精化处理。

上述技术方案的步骤5中，在计算机中从经过精度精化处理的彩色激光点云数据中提取铁轨轨面线激光点数据的具体方法包括如下步骤：

步骤501：通过人工判读方式，并依据颜色、强度及几何形状信息对彩色激光点云数据中的轨面位置进行判别，并得到轨道的剖面图；

步骤502：使用点云数据处理软件(terrasolid软件)中的鼠标调整工具(MousePoint Adjustment)，并设置为选取最近点模式，通过人工判读，基于计算机辅助设计软件(microstation)的智能线工具(Smart Line)在剖面图上沿着轨面最高点对轨道进行跟踪，形成粗略轨面线；

步骤503：使用点云数据处理软件(terrasolid软件)的基于线分类工具(ByCenterline)，提取出平面距离水平特征线小于3cm且高差也小于1cm的激光点作为备选点；

步骤504：使用点云数据处理软件(terrasolid软件)的线拟合工具(Fit LinearElement)利用步骤503得到的备选点对轨面线进行样条曲线拟合，形成最终的精确轨面线。

上述技术方案的步骤6中，利用铁轨轨面线激光点数据，恢复既有铁路线型包括恢复平面曲线参数和恢复纵断面坡度参数；

其中，利用铁轨轨面线激光点数据，恢复既有铁路平面曲线参数包括如下步骤：

步骤601：按预设间隔如10m沿铁路顺序提取车载激光雷达扫描产生的钢轨顶面中心点坐标{Y_i,X_i}；

步骤602：根据铁路线路的线性特性，对全部钢轨顶面中心点坐标{Y_i,X_i}进行数据分析，划分各个直线段和曲线段的范围，即各直线段和曲线段所包含的坐标点{Y_i,X_i}；其中直线段按直线进行最小二乘拟合，初步获得直线的位置参数，曲线段按圆进行最小二乘拟合，初步获得圆曲线半径，并将直线和圆曲线向轨道中心平移预设距离，优选为0.75m；

步骤603：相邻的直线相交组成一个曲线，按设计铁路线路设计规范配设缓和曲线后，进行拨量优化计算，确定直线与缓和曲线的交点ZH，缓和曲线与圆曲线的交点HY，圆曲线与缓和曲线的交点YH，缓和曲线与直线的交点HZ的里程，即重新划分铁路线路中直线和圆曲线范围；

步骤604：步骤602和步骤603，直到直线和曲线范围不变为止，相应地，确定最优的圆曲线半径后，直缓、缓圆、圆缓、缓直的交点坐标以及曲线偏角、缓长即为定值；

利用铁轨轨面线激光点数据，恢复线路纵断面坡度参数包括如下步骤：

步骤6001：按预设密度沿铁路顺序提取车载激光雷达系统扫描产生的内侧钢轨顶面中心点坐标{Y_i,X_i}和对应高程{H_i}；

步骤6002：在拟合的线路平面参数基础上，计算各{Y_i,X_i}点的投影里程{K_i}，对全部{K_i,H_i}进行数据分析，在满足铁路线路设计规范有关规定的基础上，划分坡段范围，各坡段分别按直线进行最小二乘拟合，获得坡度数据，相邻坡段的交点即为变坡点，然后根据坡度差和既有轨面高程配置竖曲线。

上述技术方案的步骤1中，所述控制标志1用高强度免钉胶贴在铁路两侧的接触网杆上，并使控制标志1无遮挡的面向铁路。所述控制标志1的安装位置需要保证视野开阔、对天空通视情况良好，高度角15度以上无成片障碍物。

上述技术方案的步骤1中，所述控制标志1交错分布在铁路两侧，相邻两个控制标志1的间距范围为400m。每个控制标志1均采用5mm厚PVC板喷绘并覆亚膜，如图2所述，大小为30cm×30cm；每个控制标志1均具有控制标志中心点1和控制标志点号3。控制标志1应能长期保存，且不干扰火车运行。

上述技术方案的步骤2中，采用全站仪自由设站法测量每个控制标志1中心点在铁路工程坐标系下的位置坐标时，先基于铁路控制网成果做后方交会为测站定向，然后前方交会测量控制标志1中心坐标，每个控制标志1变换测站位置测量两次，取平均值作为控制标志1中心的实测坐标。

上述技术方案的步骤3中，在铁路车载激光雷达扫描中，为保证差分测量精度，相邻两个GPS基站的间距相等，且间距范围均为6～8km。

上述技术方案中，所述每个GPS基站设置在对应的铁路基础控制点上。

上述技术方案中，所述每个GPS基站离大功率无线电发射台(如电视塔、微波站等)的距离大于200m，每个GPS基站至高压输电线的距离大于50m。

上述技术方案的步骤3中，设置激光雷达系统的参数时，应该考虑测区范围以及点云的密度。测区范围可根据区段内最宽的铁路防护网确定，保证激光点云能覆盖防护网内部的所有空间，且不存在遮挡。点云密度和行车速度密切相关，可以按仪器厂商要求控制行车速度，确保扫描点云的间距在2cm左右，假设激光雷达系统有两个激光扫描头，则点云间距与行车速度的关系为(D为点云间距，V为行车速度，S为扫描频率)。为保证车载激光雷达原始数据的质量，须将车速控制在30km/h左右，且尽可能匀速行驶。进行激光雷达扫描作业时，同步采集高密度的点云数据和高分辨率的数码影像，后者可以用于生成真彩色点云数据。

扫描完成后，进行数据处理，包括三步：

1、利用车载激光扫描仪上的GPS与同步的地面基站数据进行差分，解算出高精度的航迹文件；

2、基于航迹文件，生成原始点云数据和影像数据；

3、坐标转换。基于基础控制网资料，将点云数据从WGS84坐标系转换到工程坐标系，平面坐标采用CGCS2000坐标系，高程基准采用1985高程基准。

上述技术方案的406中，点云坐标的误差主要来自GPS和IMU的测量误差，后者与陀螺仪本身的精度有关，为不可控因素，而前者可以分为与时间有关的误差(如星历误差、太阳风暴的影响等)和与位置有关的误差(如大气折射误差、多路径效应、周边磁场影响)。因此，我们可以从时间与位置两方面对激光雷达点云数据进行精度精化。

本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (10)

1.一种基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于，它包括如下步骤：

步骤1：在进行车载激光雷达扫描前，在待测铁路沿线每隔预设距离布设一个控制标志(1)；

步骤2：并采用全站仪自由设站法测量每个控制标志(1)中心点在铁路工程坐标系下的位置坐标；

步骤3：在待测铁路沿线沿待测铁路走向布设多个GPS基站，将车载激光雷达系统安装于铁路通勤车或轨检车上，沿铁路进行扫描作业，获取铁路沿线中轨道、铁路设备设施、铁路周围地形和控制标志(1)的激光点云数据和影像数据，并将影像数据的颜色赋给对应的激光点云数据，形成彩色激光点云数据；

步骤4：在计算机中利用控制标志(1)的位置坐标作为参考点对获取的彩色激光点云数据进行精度精化处理，从而去除彩色激光点云数据中的误差；

步骤5：在计算机中从经过精度精化处理的彩色激光点云数据中提取铁轨轨面线激光点数据；

步骤6：在计算机中利用铁轨轨面线激光点数据，恢复既有铁路的线型。

2.根据权利要求1所述的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于：所述步骤4中利用控制标志(1)的位置坐标作为参考点对获取的彩色激光点云数据进行精度精化处理的具体方法包括如下步骤：

步骤401：将彩色激光点云数据导入计算机的点云数据处理软件中，并以强度形式显示点云；

步骤402：在强度显示模式下，打开点云数据处理软件的鼠标调整工具，并设置为选取最近点模式，通过人工判读，基于计算机辅助设计软件的智能线工具沿控制标志(1)表面的水平特征线进行跟踪，绘制出水平特征线，然后打开点云数据处理软件的基于线分类工具，提取出平面距离水平特征线小于1cm且高差也小于1cm的激光点作为备选点，点云数据处理软件中的线拟合工具对备选点进行拟合，得到水平特征线；

步骤403：通过人眼判读，基于计算机辅助设计软件软件的智能线工具沿控制标志(1)表面的垂直特征线进行跟踪，绘制出垂直特征线，然后打开点云数据处理软件的基于线分类工具，提取出平面距离垂直特征线小于1cm且高差也小于1cm的激光点作为备选点，点云数据处理软件中的线拟合工具对备选点进行拟合，得到垂直特征线；水平特征线和垂直特征线的交点为控制标志(1)的激光点云坐标；

步骤404：计算步骤403得到的每个控制标志(1)的激光点云坐标与步骤2中全站仪测量的控制标志(1)位置坐标之差；

步骤405：设A点和B点为在时间上与激光点P最近的两个控制标志(1)，激光点P对应的GPS时间为t，A点和B点对应的GPS时间分别为t₁和t₂，记dt₁＝t-t₁，dt₂＝t₂-t，设与P最近的三个控制标志(1)为A、B、C，即P位于以A、B、C为顶点的三角形内。(x_i,y_i,z_i)为A、B、C的激光点云三维坐标(i＝1,2,3)，(dx_i,dy_i,dz_i)为A、B、C的激光点云坐标与控制标志(1)实测坐标在三个方向上的差值(i＝1,2,3)，即为步骤404得到的坐标之差，(x,y,z)为P点的激光点云三维坐标，(dx,dy,dz)为P点的三维坐标改正数；

记(dx_time,dy_time,dz_time)为基于时间线性内插得到的P点的坐标改正数，(dx_position,dy_position,dz_position)为基于三角面内插得到的P点的坐标改正值，即：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{dx}}_{time}=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dx}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dx}}_2}{{\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2}\\ {\mathrm{dy}}_{time}=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dy}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dy}}_2}{{\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2}\\ {\mathrm{dz}}_{time}=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dz}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dz}}_2}{{\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2}\end{array}\right.---\left(1\right)$

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{dx}}_{position}={\mathrm{dx}}_1-\frac{(z-z_1)(y_2{\mathrm{dx}}_3-y_3{\mathrm{dx}}_2)+(y-y_1)(z_3{\mathrm{dx}}_2-z_2{\mathrm{dx}}_3)}{z_2{y}_3-z_3{y}_2}\\ {\mathrm{dy}}_{position}={\mathrm{dy}}_1-\frac{(x-x_1)(z_2{\mathrm{dy}}_3-z_3{\mathrm{dy}}_2)+(z-z_1)(x_3{\mathrm{dy}}_2-x_2{\mathrm{dy}}_3)}{x_2{z}_3-x_3{z}_2}\\ {\mathrm{dz}}_{position}={\mathrm{dz}}_1-\frac{(x-x_1)(y_2{\mathrm{dz}}_3-y_3{\mathrm{dz}}_2)+(y-y_1)(x_3{\mathrm{dz}}_2-x_2{\mathrm{dz}}_3)}{x_2{y}_3-x_3{y}_2}\end{array}\right.---\left(2\right)$

将上述公式1和公式2求加权和，并预设权值为0.5，得到激光点P的最终坐标改正数：

$\left\{\begin{array}{c}dx=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dx}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dx}}_2}{2({\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2)}+\frac{{\mathrm{dx}}_1}{2}-\frac{(z-z_1)(y_2{\mathrm{dx}}_3-y_3{\mathrm{dx}}_2)+(y-y_1)(z_3{\mathrm{dx}}_2-z_2{\mathrm{dx}}_3)}{2(z_2{y}_3-z_3{y}_2)}\\ dy=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dy}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dy}}_2}{2({\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2)}+\frac{{\mathrm{dy}}_1}{2}-\frac{(x-x_1)(z_2{\mathrm{dy}}_3-z_3{\mathrm{dy}}_2)+(z-z_1)(x_3{\mathrm{dy}}_2-x_2{\mathrm{dy}}_3)}{2(x_2{z}_3-x_3{z}_2)}\\ dz=\frac{{\mathrm{dt}}_2{\mathrm{dz}}_1+{\mathrm{dt}}_1{\mathrm{dz}}_2}{2({\mathrm{dt}}_1+{\mathrm{dt}}_2)}+\frac{{\mathrm{dz}}_1}{2}-\frac{(x-x_1)(y_2{\mathrm{dz}}_3-y_3{\mathrm{dz}}_2)+(y-y_1)(x_3{\mathrm{dz}}_2-x_2{\mathrm{dz}}_3)}{2(x_2{y}_3-x_3{y}_2)}\end{array}\right.$

步骤406：利用上述最终坐标改正数对获取的彩色激光点云数据进行修正，即修正彩色激光点云数据中的每个激光点进行修正，实现彩色激光点云数据的精度精化处理。

3.根据权利要求1所述的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于：所述步骤5中，在计算机中从经过精度精化处理的彩色激光点云数据中提取铁轨轨面线激光点数据的具体方法包括如下步骤：

步骤501：通过人工判读方式，并依据颜色、强度及几何形状信息对彩色激光点云数据中的轨面位置进行判别，并得到轨道的剖面图；

步骤502：使用点云数据处理软件中的鼠标调整工具，并设置为选取最近点模式，通过人工判读，基于计算机辅助设计软件的智能线工具在剖面图上沿着轨面最高点对轨道进行跟踪，形成粗略轨面线；

步骤503：使用点云数据处理软件的基于线分类工具，提取出平面距离水平特征线小于3cm且高差也小于1cm的激光点作为备选点；

步骤504：使用点云数据处理软件的线拟合工具利用步骤503得到的备选点对轨面线进行样条曲线拟合，形成最终的精确轨面线。

4.根据权利要求1所述的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于：步骤6中，利用铁轨轨面线激光点数据，恢复既有铁路线型包括恢复平面曲线参数和恢复纵断面坡度参数；

其中，利用铁轨轨面线激光点数据，恢复既有铁路平面曲线参数包括如下步骤：

步骤601：按预设间隔沿铁路顺序提取车载激光雷达扫描产生的钢轨顶面中心点坐标{Y_i,X_i}；

步骤602：根据铁路线路的线性特性，对全部钢轨顶面中心点坐标{Y_i,X_i}进行数据分析，划分各个直线段和曲线段的范围，即各直线段和曲线段所包含的坐标点{Y_i,X_i}；其中直线段按直线进行最小二乘拟合，初步获得直线的位置参数，曲线段按圆进行最小二乘拟合，初步获得圆曲线半径，并将直线和圆曲线向轨道中心平移预设距离；

步骤603：相邻的直线相交组成一个曲线，按设计铁路线路设计规范配设缓和曲线后，进行拨量优化计算，确定直线与缓和曲线的交点ZH，缓和曲线与圆曲线的交点HY，圆曲线与缓和曲线的交点YH，缓和曲线与直线的交点HZ的里程，即重新划分铁路线路中直线和圆曲线范围；

步骤604：步骤602和步骤603，直到直线和曲线范围不变为止，相应地，确定最优的圆曲线半径后，直缓、缓圆、圆缓、缓直的交点坐标以及曲线偏角、缓长即为定值；

利用铁轨轨面线激光点数据，恢复线路纵断面坡度参数包括如下步骤：

步骤6001：按预设密度沿铁路顺序提取车载激光雷达系统扫描产生的内侧钢轨顶面中心点坐标{Y_i,X_i}和对应高程{H_i}；

步骤6002：在拟合的线路平面参数基础上，计算各{Y_i,X_i}点的投影里程{K_i}，对全部{K_i,H_i}进行数据分析，在满足铁路线路设计规范有关规定的基础上，划分坡段范围，各坡段分别按直线进行最小二乘拟合，获得坡度数据，相邻坡段的交点即为变坡点，然后根据坡度差和既有轨面高程配置竖曲线。

5.根据权利要求1所述的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于：所述步骤1中，所述控制标志(1)贴在铁路两侧的接触网杆上，并使控制标志(1)无遮挡的面向铁路。

6.根据权利要求1所述的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于：所述步骤1中，所述控制标志(1)交错分布在铁路两侧，相邻两个控制标志(1)的间距范围为400m。

7.根据权利要求1所述的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于：所述步骤2中，采用全站仪自由设站法测量每个控制标志(1)中心点在铁路工程坐标系下的位置坐标时，先基于铁路控制网成果做后方交会为测站定向，然后前方交会测量控制标志(1)中心坐标，每个控制标志(1)变换测站位置测量两次，取平均值作为控制标志(1)中心的实测坐标。

8.根据权利要求1所述的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于：所述步骤3中，在待测铁路沿线沿待测铁路走向布设多个GPS基站，将车载激光雷达系统安装于铁路通勤车或轨检车上，沿铁路进行扫描作业；

所述步骤3中，相邻两个GPS基站的间距相等，且间距范围均为6～8km。

9.根据权利要求8所述的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于：所述每个GPS基站设置在对应的铁路基础控制点上。

10.根据权利要求8所述的基于车载激光雷达技术的铁路既有线复测方法，其特征在于：所述每个GPS基站离大功率无线电发射台的距离大于200m，每个GPS基站至高压输电线的距离大于50m。