CN106400628B - 模型解算方法、控制单元、控制系统及铁路道岔检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于铁路岔道检测领域，具体涉及一种模型解算方法、控制单元、控制系统及铁路道岔检测方法。激光传感器获取目标群的三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出扣件；根据定位数据、前后轨枕距离以及前一轨枕编号推算当前轨枕编号，并根据当前轨枕编号提取其余各部件的标准三维点云数据，利用模型解算方法判定目标物，在各部件的三维点云数据与标准三维点云数据不相匹配的情况下，判定发生故障。本发明提供的技术方案运行速度较快，工作效率高。

Description

模型解算方法、控制单元、控制系统及铁路道岔检测方法

技术领域

本发明属于铁路岔道检测领域，尤其是涉及一种模型解算方法、控制单元、控制系统及铁路道岔检测方法。

背景技术

道岔是一种使火车从一股道转入另一股道的线路连接设备。通常在车站、编组站有大量铺设。道岔种类繁多、构造复杂。高速道岔的特点是具有高安全性、高平顺性、高稳定性和较高的容许通过速度，保证列车平稳、舒适的运行，因此高速道岔均采用18号以上的单开道岔、可动心轨辙叉，适用于跨区间无缝线路。

道岔常见的病害有尖轨降低值问题等问题，养护维修注重基本轨尖轨是否密贴、尖轨是否爬行、各部螺栓是否松动等。

然而，现有技术中的道岔检测方法是人工检测，采用的工具有塞尺、钢板尺或游标卡尺等。人工检测的缺点在于：检测速度慢、检测结果不准确。

因而，如何提高铁路道岔检测的速度以及如何提高检测结果的准确性成为人们亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种模型解算方法、控制单元、控制系统及铁路道岔检测方法。以缓解现有技术中的铁路道岔检测存在的检测速度慢、检测结果不准确的技术问题。

本发明公开了一种模型解算方法，包括以下步骤：

获取三维点云数据以及定位数据；

根据所述三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；

根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出各个目标物；

根据目标物的三维点云数据对目标物进行参数解算。

更进一步地，所述目标群至少包括有扣件、滑床台、顶铁、基本轨、可动心轨、尖轨、螺栓、可动心轨、尖轨；

和/或；

所述参数解算至少包括重心解算、倾斜度解算。

本发明公开了一种控制单元，采用了上述模型解算方法：

获取目标群的三维点云数据以及定位数据；

根据目标群的三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；

根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出扣件；

判定得到所述扣件后，根据定位数据、前后轨枕距离以及前一轨枕编号推算当前轨枕编号；并根据当前轨枕编号提取其余各部件的标准三维点云数据；

获取其余各部件的三维点云数据以及定位数据，利用模型解算方法判定其余各部件，并将其余各部件的三维点云数据与标准三维点云数据相比对，当其余各部件的三维点云数据与标准三维点云数据不相匹配时，发出控制指令。

本发明公开了一种控制系统，包括上述控制单元，还包括：行进单元和设置于所述行进单元上的采集单元和报警单元；

所述采集单元，与所述行进单元和所述控制单元连接，用于在所述行进单元运动过程中采集行进单元的定位数据并将所述定位数据传递至所述控制单元，还用于采集待测物的三维点云数据，并将所述三维点云数据传递至所述控制单元；

所述报警单元，用于接收所述控制单元的控制指令，根据所述控制指令输出报警信号以提示待测物发生故障。

更进一步地，所述采集单元还包括有激光传感器，所述激光传感器用于采集待测物的三维点云数据。

更进一步地，所述采集单元包括有编码器，用于获取所述行进单元的定位数据，并将所述定位数据传递至所述激光传感器，以触发所述激光传感器。

更进一步地，平行设置有多个激光传感器，多个所述激光传感器通过交换机与所述控制单元连接。

更进一步地，所述采集单元还包括与所述激光传感器电连接的激光器控制器，用于将定位数据发送至多个所述激光传感器以同步触发多个所述激光传感器，以及给多个所述激光传感器供电。

更进一步地，所述激光传感器为线结构激光传感器、双目视觉相机或者激光雷达中的任意一种。

本发明公开了一种铁路道岔检测方法，包括以下步骤：

通过线结构激光传感器获取目标群的三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；

根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出扣件；

判定得到所述扣件后，根据定位数据、前后轨枕距离以及前一轨枕编号推算当前轨枕编号，并根据当前轨枕编号提取其余各部件的标准三维点云数据；

线结构激光传感器获取其余各部件的三维点云数据以及定位数据，利用模型解算方法判定目标物，在各部件的三维点云数据与标准三维点云数据不相匹配的情况下，判定发生故障，控制单元发送控制指令至报警单元，报警单元接收所述控制指令后发出报警信号。

结合上述技术方案：

本发明公开了一种模型解算方法：根据所述三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群，因而有效排除了部分干扰物。然后根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出各个目标物；最后根据目标物的三维点云数据对目标物进行参数解算，得到目标物的参数信息。这种解算方法基于铁路道岔中的各种部件的相对位置固定设置。有效避免了模型匹配方法中的覆盖式解算方式的运行数据量大以及运行速度慢的问题，运行速度较快，工作效率高。

本发明公开了一种控制系统，包括控制单元，还包括：行进单元和设置于所述行进单元上的采集单元和报警单元；所述采集单元，与所述行进单元和所述控制单元连接，用于在所述行进单元运动过程中采集行进单元的定位数据并将所述定位数据传递至所述控制单元，还用于采集待测物的三维点云数据，并将所述三维点云数据传递至所述控制单元；所述报警单元，用于接收所述控制单元的控制指令，根据所述控制指令输出报警信号以提示待测物发生故障。由于包括有上述控制单元，因而检测速度快、检测结果更加准确。

本发明还公开了一种铁路道岔检测方法，通过线结构激光传感器获取目标群的三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出扣件；判定得到所述扣件后，根据定位数据、前后轨枕距离以及前一轨枕编号推算当前轨枕编号，并根据当前轨枕编号提取其余各部件的标准三维点云数据；线结构激光传感器获取其余各部件的三维点云数据以及定位数据，利用模型解算方法判定目标物，在各部件的三维点云数据与标准三维点云数据不相匹配的情况下，判定发生故障，控制单元发送控制指令至报警单元，报警单元接收所述控制指令后发出报警信号。运行速度较快，工作效率高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的控制系统的原理图；

图2为实施例5提供的铁路道岔检测装置的结构示意图。

附图标记：

1-行进单元； 2-控制单元； 11-车体；

12-推杆。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

本实施例的目的在于提供一种模型解算方法，该模型解算方法可用于铁路道岔的自动化检测，具体而言，包括以下步骤：

获取三维点云数据以及定位数据；

根据三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；

根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出各个目标物；

根据目标物的三维点云数据对目标物进行参数解算。

上述模型解算方法是基于：

铁路道岔的各个组成部件存在高度差，各个部件产生特定的标高，在一定高度的浮动范围内，同时存在多个部件，因而，根据采集的三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下即可确定目标群，目标群中存在干扰项，针对干扰项，需要对其进行排除，由于铁路道岔的各个组成部件具有特定的轮廓形状，对特定部件的轮廓形状进行判定可精确锁定目标物，即可实现从目标群中锁定目标物。

本实施例的可选方案中，目标群至少包括有扣件、滑床台、顶铁、基本轨、可动心轨、尖轨、螺栓、可动心轨、尖轨，且上述各部件具有特定的三维点云数据，通过模型解算方法可以分别锁定各个目标物。

本实施例对目标物进行参数解算，参数解算至少包括重心解算、倾斜度解算。通过目标物与其他部件的重心信息可以确定目标物与其他部件的距离信息。又由于在铁路道岔检测领域，铁路道岔的组成结构是相对固定的，因而部件与部件之间的距离相对固定，通过锁定目标物与其他部件之间的距离信息可判定其他部件的种类。

现有技术中常用的解算方法是模型匹配方法：将待测物与预存于数据库中的所有标准数据进行比对直至锁定目标物，这种模型匹配方法的缺陷在于：运行数据量大，运行速度慢，如果硬件设施无法支持上述运算过程，则某些情况下不能直接在线得到结果，因而工作效率低下。

而本实施例提供的模型解算方法采用的是特定模型特征解算方法：根据三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群。因而排除了部分干扰物。然后根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出各个目标物；最后根据目标物的三维点云数据对目标物进行参数解算。得到目标物的参数信息。这种解算方法基于铁路道岔中各种部件的位置相对固定的。有效避免了模型匹配方法中的覆盖式解算方式的运行数据量大以及运行速度慢的问题，运行速度较快，工作效率高。

实施例2

本实施例公开了一种控制单元2，该控制单元2可用于铁路道岔的自动化检测，该控制单元2采用了实施例1中的模型解算方法，具体而言，包括以下步骤：

获取目标群的三维点云数据以及定位数据；

根据目标群的三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；

根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出扣件；

判定得到扣件后，根据定位数据、前后轨枕距离以及前一轨枕编号推算当前轨枕编号；并根据当前轨枕编号提取其余各部件的标准三维点云数据；

获取其余各部件的三维点云数据以及定位数据，利用模型解算方法判定其余各部件，并将其余各部件的三维点云数据与标准三维点云数据相比对，当其余各部件的三维点云数据与标准三维点云数据不相匹配时，发出控制指令。

上述控制单元2还用于对三维点云数据进行分离、识别，提取铁路轨道扣件各个部件的三维空间数据，并根据三维空间数据建立铁路轨道扣件的三维模型；

进一步的，上述控制单元2，在铁路轨道扣件三维模型的基础上，分析计算扣件与垫板、扣件与绝缘板的间隙尺寸，并结合预先设定的铁路检查规则，判断扣件紧固状态是否满足需求，获取扣件紧固状态的判断数据；并将上述铁路扣件的定位数据和扣件紧固状态的判断数据相结合完成铁路扣件紧固状态的检查。

进一步的，上述控制单元2，还用于：将扣件表面三维点云获取模块获取的扣件三维点云与标准扣件的三维点云进行比对，判断扣件是否存在缺失、断裂、错位和异物入侵。

进一步的，上述控制单元2，包括：嵌入式计算机，该嵌入式计算机安装于横梁内，横梁内还设置有电源模块，该电源模块包括：半球形光伏板主体、储能装置和电压转换器，该电源模块用于为整个装置提供电源；半球形光伏板主体安装于横梁上表面，用于将太阳能转换成电能，并由储能装置进行储能，电压转换器进行将电压转换成符合供电条件的电压向各个装置进行供电；上述嵌入式计算机用于接收线结构激光传感器采集得到的三维点云数据，并根据该三维点云数据进行各部件状态的判断。

实施例3

本实施例公开了一种控制系统，该控制系统可用于铁路道岔的自动化检测，具体而言：

请参照图1，包括实施例2中的控制单元2，还包括：行进单元1和设置于行进单元1上的采集单元和报警单元。

采集单元，与行进单元1和控制单元2连接，用于在行进单元1运动过程中采集行进单元1的定位数据并将定位数据传递至控制单元2，还用于采集待测物的三维点云数据，并将三维点云数据传递至控制单元2；

报警单元，用于接收控制单元2的控制指令，根据控制指令输出报警信号以提示待测物发生故障。

本实施例的可选方案中，采集单元包括有编码器，用于获取行进单元1的定位数据，并将定位数据传递至激光传感器，以触发激光传感器。优选地，编码器安装于行走单元的中心轴上，该编码器随着行走轮的运动进行转动，用于记录行进单元1的行走位移和行走速度，从而获取行进单元1的定位数据。

更进一步地，编码器设置为光电编码器和旋转编码器中的任意一种；上述编码器和GPS定位器通过同步控制电路与线结构激光传感器相连接，该同步控制电路用于处理GPS定位器和编码器输入的信号，并根据处理后的数据输出脉冲信号控制上述线结构激光传感器进行数据采集。

本实施例的可选方案中，采集单元还包括有激光传感器，激光传感器用于采集待测物的三维点云数据。

本实施例的可选方案中，平行设置有多个激光传感器，多个激光传感器通过交换机与控制单元2连接。优选地，激光传感器包括有第一激光传感器、第二激光传感器、第三激光传感器和第四激光传感器。

本实施例的可选方案中，采集单元还包括与激光传感器电连接的激光器控制器，用于将定位数据发送至多个激光传感器以同步触发多个激光传感器，以及给多个激光传感器供电。

上述可选方案中，激光传感器为线结构激光传感器、双目视觉相机或者激光雷达中的任意一种。较优地，激光传感器设置为线结构激光传感器。

需要说明的是，上述实施例中，行进单元1可以是在遥控的方式下自动行进，也可以是在车体11的横梁的中间位置设置有推杆12，由人力推动小车前进。

实施例4

本实施例公开了一种铁路道岔检测方法，该铁路道岔检测方法可用于铁路道岔的自动化检测，具体而言，包括以下步骤：

步骤S1：通过线结构激光传感器获取目标群的三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；

步骤S2：根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出扣件；

步骤S3：判定得到扣件后，根据定位数据、前后轨枕距离以及前一轨枕编号推算当前轨枕编号，并根据当前轨枕编号提取其余各部件的标准三维点云数据；

步骤S4：线结构激光传感器获取其余各部件的三维点云数据以及定位数据，利用模型解算方法判定目标物，在各部件的三维点云数据与标准三维点云数据不相匹配的情况下，判定发生故障，控制单元2发送控制指令至报警单元，报警单元接收控制指令后发出报警信号。

需要说明的是：每一个轨枕具有特定的编号，不同编号的轨枕对应的部件并非一致，在确定轨枕编号后，可以获得该轨枕编号对应的部件的标准三维点云数据，有效锁定目标群，减少针对非目标群内的部件的不必要的比对时间，工作效率更高。

更进一步地，控制单元2，还用于存储扣件参数信息和扣件对应的其他部件的参数信息。参数信息的存储有利于后期有效信息的查找以及分析，避免人为检测而导致的信息丢失等问题。

实施例5

本实施例公开了一种铁路道岔检测装置，该铁路道岔检测装置可用于铁路道岔的自动化检测，该装置采用实施例4中的检测方法，具体而言：

请参照图2，包括有：控制单元2、行进单元1、采集单元和报警单元。

本实施例的可选方案中，行进单元1包括有车体11和设置于车体11上的推杆12，推杆12可折叠地安装于车体11中部。较为优选地，推杆12包括有与车体11活动连接的竖杆和设置于竖杆顶部并与竖杆垂直的横杆，横杆通过连接件与支撑平台连接，控制单元2可放置于支撑平台上。其中，竖杆可沿铁轨的延伸方向折叠，也可沿垂直于铁轨的延伸方向折叠。横杆可相对于竖杆折叠；横杆与支撑平台之间可折叠。当然为了保证操作过程中的结构稳定性，在车体11与竖杆连接处、横杆与竖杆连接处和横杆与支撑平台连接处均设置有锁止机构，锁止机构用于在推杆12定位完成后固定推杆12，避免推杆12在使用过程中移位。

上述可选方案中，推杆12作为驱动装置驱动车体11前进，作为其中一种改进，推杆12可设置为电机自动驱动方式，例如在车体11上设置电机，电机的电机轴与行走轮连接，电机通过控制单元2控制，当控制单元2向电机发出控制指令时，电机驱动行走轮前进。上述控制指令例如可以是：前进、后退、加速、减速等。控制单元2上可根据需要设置无极开关和档位开关，或者设置触屏开关，以实现检测小车的多种不同驱动模式，满足使用上的不同需求。

本实施例的可选方案中，控制单元2设置为工业计算机，工业计算机接收采集单元的的三维点云数据以及定位数据并提取相应的控制指令，并将上述控制指令发送至报警单元，以使报警单元在被测物发生故障时报警。

本实施例的可选方案中，采集单元和报警单元集成于检测箱体内，检测箱体与行进单元1可拆卸连接,采集单元和报警单元集成于检测箱体内，例如集成于检测箱体上方，在检测箱体靠内一侧设置有接口，接口例如可以是交换机接口、网线接口、电源接口等。在使用过程中，电源通过电源接口给位于检测箱体内部的采集单元和报警单元供电。采集单元和报警单元通过网线接口与控制单元2电连接，采集单元采集的三维点云数据和定位数据通过网线接口传输至控制单元2，控制单元2根据三维点云数据和定位数据提取相应的控制指令，并将上述控制指令通过网线接口传输至报警单元，报警单元接收控制指令后发出报警信号以提示被测物发生故障。

检测箱体与行进单元1可拆卸连接：在对铁路道岔检测完成之后，将检测箱体与行进单元1分离，检测箱体可放置于行进上方，因而可以有效精简体积，避免本发明提供的道岔检测小车在使用完成之后占用过多的体积。

上述可选方案中，采集单元包括编码器和至少一个激光传感器，编码器与激光传感器电连接。其中，激光传感器，在被触发后采集待测物的三维点云数据，并将三维点云数据传递至控制单元2。更进一步地，检测箱体内平行设置有多个激光传感器，编码器通过交换机与多个激光传感器连接，相应地，检测箱体上还设置有交换机接口。较优选地，激光传感器设置有4个。

上述可选方案中，采集单元还包括有与激光传感器电连接的激光器控制器，用于使激光传感器同步接收编码器发送的定位数据，以及同步发送由激光传感器输出的三维点云数据，较优选地，激光器控制器设置于检测箱体的端部。

本实施例提供了一种铁路道岔检测装置，采用了实施例4中的铁路道岔检测方法，控制单元2、行进单元1、采集单元和报警单元之间的信号传递以及控制实现了对铁路道岔的实时检测，且运行速度快、工作效率高。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种模型解算方法，用于铁路道岔的自动化检测，其特征在于：包括以下步骤：

获取目标群的三维点云数据以及定位数据，所述目标群至少包括有扣件、滑床台、顶铁、基本轨、可动心轨、尖轨、螺栓、可动心轨、尖轨；

根据所述三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；

根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出各个目标物；

根据目标物的三维点云数据对目标物进行参数解算，所述参数解算至少包括重心解算、倾斜度解算，通过目标物与其他部件的重心信息可以确定目标物与其他部件的距离信息，通过锁定目标物与其他部件之间的距离信息可判定其他部件的种类。

2.根据权利要求1所述的模型解算方法，其特征在于，包括：

获取目标群的三维点云数据以及定位数据；

根据目标群的三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；

根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出扣件；

判定得到所述扣件后，根据定位数据、前后轨枕距离以及前一轨枕编号推算当前轨枕编号；并根据当前轨枕编号提取其余各部件的标准三维点云数据；

获取其余各部件的三维点云数据以及定位数据，利用模型解算方法判定其余各部件，并将其余各部件的三维点云数据与标准三维点云数据相比对，当其余各部件的三维点云数据与标准三维点云数据不相匹配时，发出控制指令。

3.一种控制系统，其特征在于，包括控制单元，所述控制单元采用如权利要求2所述的模型解算方法，还包括：行进单元和设置于所述行进单元上的采集单元和报警单元；

所述采集单元，与所述行进单元和所述控制单元连接，用于在所述行进单元运动过程中采集行进单元的定位数据并将所述定位数据传递至所述控制单元，还用于采集待测物的三维点云数据，并将所述三维点云数据传递至所述控制单元；

所述报警单元，用于接收所述控制单元的控制指令，根据所述控制指令输出报警信号以提示待测物发生故障。

4.根据权利要求3所述的控制系统，其特征在于：所述采集单元还包括有激光传感器，所述激光传感器用于采集待测物的三维点云数据。

5.根据权利要求4所述的控制系统，其特征在于：所述采集单元包括有编码器，用于获取所述行进单元的定位数据，并将所述定位数据传递至所述激光传感器，以触发所述激光传感器。

6.根据权利要求5所述的控制系统，其特征在于：平行设置有多个激光传感器，多个所述激光传感器通过交换机与所述控制单元连接。

7.根据权利要求6所述的控制系统，其特征在于：所述采集单元还包括与所述激光传感器电连接的激光器控制器，用于将定位数据发送至多个所述激光传感器以同步触发多个所述激光传感器，以及给多个所述激光传感器供电。

8.根据权利要求7所述的控制系统，其特征在于：所述激光传感器为线结构激光传感器、双目视觉相机或者激光雷达中的任意一种。

9.一种采用了如权利要求8所述的控制系统的铁路道岔检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过线结构激光传感器获取目标群的三维点云数据，判断三维点云相对于轨道的标高，根据目标群的标准标高，在三维点云的标高与目标群的标准标高相匹配的情况下确定目标群；

根据目标物的特定形貌特征在目标群的三维点云数据中识别出扣件；

判定得到所述扣件后，根据定位数据、前后轨枕距离以及前一轨枕编号推算当前轨枕编号，并根据当前轨枕编号提取其余各部件的标准三维点云数据；

线结构激光传感器获取其余各部件的三维点云数据以及定位数据，利用模型解算方法判定目标物，在各部件的三维点云数据与标准三维点云数据不相匹配的情况下，判定发生故障，控制单元发送控制指令至报警单元，报警单元接收所述控制指令后发出报警信号。