CN108278967A - 基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法 - Google Patents

基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，通过人工方式沿既有铁路裁剪出两股轨面的点云数据，并对点云数据进行抽稀；确定沿既有铁路方向轨道的中线后，确定指定里程位置的轨中坐标，并沿轨道中线按里程间隔完成轨面高程的提取。本发明直接利用点云数据自动提取铁路的轨中坐标和轨面高程，改进了现有点云数据处理软件只能通过局部三维建模，后通过人工方式量取轨中坐标和轨面高程的繁琐方式，能够直接从点云数据中通过算法提取轨中坐标和轨面高程，有效的解决了现有方法自动化程度低的问题，显著提高了既有铁路测量的工作效率。

Description

基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法
技术领域
本发明属于铁路工程勘测领域，具体涉及一种基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法。
背景技术
既有铁路测量的主要工作包括里程丈量、中线测量、曲线查定和轨面高程测量等内容，中线测量的目的就是沿既有铁路测量两股轨道中心的坐标，曲线查定的目的是利用既有铁路的实测中线拟合曲线要素，并与最新既有曲线要素台帐比较，最终形成既有铁路的曲线资料，轨面高程测量的主要目的是提供既有铁路沿线的轨面高程数据。
传统的既有铁路中线测量是采用全站仪导线方式或者GPS RTK方式，这些方式每次只能测量单个里程的坐标，效率不高，往往一天只能测量长度为3km左右。轨面高程测量使用水准测量往返观测方式，这种方式的优点是精度高，但是需要耗费大量的人力，时间较长。在外业测量时，测量人员需要沿铁路轨道推进项目，作业期间时有火车通过，通车窗口时间非常短，严重影响项目的进度，同时给测量人员的人身安全造成极大的隐患。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，实现既有铁路的轨中坐标和轨面高程的数据自动批量提取。
本发明所采用的技术方案为：
基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
通过人工方式沿既有铁路裁剪出铁路两股轨面的点云数据，并对点云数据进行抽稀；
指定铁路走向后，计算指定里程位置的轨中坐标，并沿轨道中线按里程间隔完成轨面高程的提取。
具体包括以下步骤：
第1步：裁取两股轨面的点云数据并抽稀；
第2步：导入抽稀后轨面数据到AutoCAD软件；
第3步：绘制近似轨道中线的多段线；
第4步：沿线计算轨道中心点坐标；
第5步：绘制精确的轨道中线；
第6步：提取轨面高程；
第7步：质量检核。
第1步包括：
在现有点云数据处理软件中通过人工方式沿既有铁路裁剪出两股轨面的点云数据，按照设定的比例抽稀，以提高AutoCAD软件的运行效率。
第2步包括：
将抽稀后的铁路两股轨面数据导入AutoCAD软件。
第3步包括：
沿两股轨道中间，从小里程往大里程顺沿，绘制多段线，用以指定铁路的近似中线位置，缓和曲线段和圆曲线段处的多段线增加绘制节点数量，以提高多段线与铁路曲线的近似度。
第4步包括：
指定该区段的起始里程，设置里程间隔，沿第3步绘制的多段线按照里程间隔首先在多段线上找到里程点；在该点处确定多段线的切线方向和垂线方向；然后沿垂线方向搜索出两股轨面的点云，搜索窗口沿既有铁路方向宽度设置为1～3cm；依次遍历两股点云数据并找出两股点云数据之间的最短距离，该距离为两股轨道内侧的距离；最短直线的中心即对应该里程的轨道中心点坐标。
第5步包括：
根据第4步计算的轨道中心点坐标由小里程到大里程绘制精确的轨道中线。
第6步包括：
指定起始里程和终点里程，沿第5步绘制的轨道中线按里程间隔提取轨道的轨面高程，直线段取左轨高程，曲线段取内轨高程；找出轨面高程所在中线的坐标位置，沿既有铁路横断面方向搜索出轨面窗口的点云，并沿既有铁路方向窗口宽度设置为1～3cm，遍历轨面窗口内的所有点云，找出最高点，最高点的高程即是该里程所对应轨面的高程。
第7步包括：
完成一次计算后，所有的轨道中心坐标和轨面高程即全部计算完成，根据外业实测数据进行质量检核，如果检核结果满足限差要求，则输出结果，否则重新调整搜索窗口的大小，重复第4、5、6步，直到结果满足限差要求。
本发明具有以下优点：
本发明涉及的技术方法，是直接利用点云数据自动提取铁路的轨中坐标和轨面高程，改进了现有点云数据处理软件只能通过局部三维建模，后通过人工方式量取轨中坐标和轨面高程的繁琐方式。本发明能够直接从点云数据中通过算法提取轨中坐标和轨面高程，有效的解决了现有方法自动化程度低的问题，显著提高了既有铁路测量的工作效率。
附图说明
图1：轨道近似中线示意图。
图2：搜索窗口内左右轨点云示意图。
图3：两股轨道点云之间的最短直线示意图。
图4：轨中点位置示意图。
图5：计算的轨道中线示意图。
图6：轨面高程示意图。
图7：步骤流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细的说明。
三维点云数据可通过地面三维激光扫描仪或者空中机载LiDAR等方式获取，测量过程中不需要反射棱镜，可以在1秒内获取百万个三维点位坐标，利用点云数据可以高效地对真实世界进行三维建模和虚拟重现，从既有铁路的点云数据中提取铁路的轨中坐标和轨面高程。
本发明利用点云数据提取铁路轨中坐标和轨面高程。鉴于现有随机软件在铁路勘测行业中的功能短缺，自动化程度低、不能精确的提取既有铁路轨中坐标和轨面高程，由此阻碍了三维激光扫描仪或空中机载LiDAR在铁路勘测行业中的推广普及，本发明通过深入分析既有铁路轨面数据的特点，研发了基于AutoCAD平台的插件，以提高利用点云数据提取既有铁路轨中坐标和轨面高程的效率。
本发明首先借助现有点云数据处理软件对原始数据进行预处理，裁剪出既有铁路两股轨面的点云，由于点云数据量太大，使用AutoCAD软件展绘难度较大，因此需要利用随机软件将原始的轨面数据进行抽稀，按照在满足精度要求的前提下，尽量提高AutoCAD软件的加载和运行速度原则按比例选取部分点云数据。
然后利用裁剪出的轨面点云数据提取我们所需要的信息，首先应该确定沿既有铁路方向轨道的中线，按照两股轨面最短距离的原则可以确定出指定里程位置的轨中坐标，将所有轨中坐标连接成线即可完成中线提取。
最后沿轨道中线按照一定的里程间隔，提取轨面的高程，通常情况下，直线铁路段的轨面高程，采集左轨高程，在曲线段采集内轨高程。
具体步骤为：
第1步：裁取两股轨面的点云数据并抽稀
在现有的点云数据处理软件中通过人工方式沿既有铁路裁剪出两股轨面的点云数据，按照一定的比例抽稀，以提高AutoCAD软件的运行效率，如果点云数据太密，AutoCAD软件图形显示非常慢，甚至会卡机，在能够保证轨中坐标和轨面高程精度的前提下，应尽量抽稀原始点云数据。
第2步：导入抽稀后轨面数据到AutoCAD软件
将抽稀后的铁路两股轨面数据导入AutoCAD软件。
第3步：绘制近似轨道中线的多段线
大致沿两股轨道中间，从小里程往大里程顺沿，绘制多段线，用以指定铁路的近似中线位置，缓和曲线段和圆曲线段处的多段线应尽量多绘制节点，以提高多段线与铁路曲线的近似度，轨道近似中线见附图1。
第4步：沿线计算轨中点坐标
指定该区段的起始里程，设置里程间隔，沿第3步绘制的多段线按照里程间隔首先在多段线上找到里程点；在该点处确定多段线的切线方向和垂线方向；然后沿垂线方向搜索出两股轨面的点云，搜索窗口的宽度（沿线方向）可设置为1～3cm，搜索窗口内左右轨点云见附图2；依次遍历两股点云数据并找出两股点云数据之间的最短距离，最短距离见附图3，该距离就可认为是两股轨道内侧的距离；最短直线的中心即对应该里程的轨道中点坐标，轨中点位置见附图4。
第5步：绘制轨道中线
根据第4步计算的轨中坐标由小里程到大里程绘制精确的轨道中线，由轨道中心点连接的轨道中线见附图5。
第6步：提取轨面高程
指定起始里程和终点里程，沿第5步绘制的轨道中线每隔一定的里程间隔提取轨道的轨面高程（直线段取左轨高程，曲线段取内轨高程）。找出轨面高程所在中线的坐标位置，沿铁路横断面方向搜索出轨面窗口的点云，窗口宽度（沿线方向）可设置为1～3cm，遍历轨面窗口内的所有点云，找出最高点，最高点的高程即是该里程所对应轨面的高程，轨面高程见附图6。
第7步：质量检核
完成一次计算后，所有的轨中坐标和轨面高程即全部计算完成，此时需要根据外业实测数据进行质量检核，如果检核结果满足限差要求，则输出结果，否则重新调整搜索窗口的大小，重复第4、5、6步，直到结果满足限差要求。
本发明可以直接利用点云数据提取既有铁路的轨中坐标和轨面高程，整个过程仅需要少量的人工干预，基本实现了数据的自动分析、自动提取，最终成果可保存为文本格式，方便用户的阅读和存档。
利用本研究方法提取的轨中坐标和轨面高程数据示例：
里程， X（m），Y（m），轨面高程（m）
501.00,526643.94,3805862.09,499.96
502.00,526643.37,3805863.04,499.97
503.00,526642.76,3805864.04,499.98
504.00,526642.40,3805864.64,499.99
505.00,526641.77,3805865.67,500.00
506.00,526641.22,3805866.59,500.01
507.00,526640.70,3805867.45,500.02
508.00,526640.22,3805868.24,500.03
509.00,526639.80,3805868.93,500.03
510.00,526639.31,3805869.76,500.01
511.00,526638.62,3805870.89,500.05
512.00,526638.17,3805871.64,500.06
513.00,526637.76,3805872.30,500.06
521.00,526633.54,3805879.26,500.14
522.00,526632.95,3805880.22,500.15
523.00,526632.46,3805881.04,500.16
524.00,526632.02,3805881.75,500.16
525.00,526631.52,3805882.59,500.17
526.00,526630.83,3805883.71,500.19
527.00,526630.44,3805884.36,500.19
528.00,526629.90,3805885.25,500.20
529.00,526629.31,3805886.23,500.22
530.00,526628.89,3805886.92,500.22
531.00,526628.29,3805887.91,500.24
532.00,526627.73,3805888.83,500.24
533.00,526627.37,3805889.43,500.25
534.00,526626.80,3805890.37,500.26
535.00,526626.18,3805891.39,500.25
本发明的内容不限于实施例所列举，本领域普通技术人员通过阅读本发明说明书而对本发明技术方案采取的任何等效的变换，均为本发明的权利要求所涵盖。

Claims (9)

1.基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
通过人工方式沿既有铁路裁剪出铁路两股轨面的点云数据，并对点云数据进行抽稀；
指定铁路走向后，计算指定里程位置的轨中坐标，并沿轨道中线按里程间隔完成轨面高程的提取。
2.根据权利要求1所述的基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
具体包括以下步骤：
第1步：裁取两股轨面的点云数据并抽稀；
第2步：导入抽稀后轨面数据到AutoCAD软件；
第3步：绘制近似轨道中线的多段线；
第4步：沿线计算轨道中心点坐标；
第5步：绘制精确的轨道中线；
第6步：提取轨面高程；
第7步：质量检核。
3.根据权利要求2所述的基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
第1步包括：
在现有点云数据处理软件中通过人工方式沿既有铁路裁剪出两股轨面的点云数据，按照设定的比例抽稀，以提高AutoCAD软件的运行效率。
4.根据权利要求2所述的基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
第2步包括：
将抽稀后的铁路两股轨面数据导入AutoCAD软件。
5.根据权利要求2所述的基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
第3步包括：
沿两股轨道中间，从小里程往大里程顺沿，绘制多段线，用以指定铁路的近似中线位置，缓和曲线段和圆曲线段处的多段线增加绘制节点数量，以提高多段线与铁路曲线的近似度。
6.根据权利要求2所述的基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
第4步包括：
指定该区段的起始里程，设置里程间隔，沿第3步绘制的多段线按照里程间隔首先在多段线上找到里程点；在该点处确定多段线的切线方向和垂线方向；然后沿垂线方向搜索出两股轨面的点云，搜索窗口沿既有铁路方向宽度设置为1～3cm；依次遍历两股点云数据并找出两股点云数据之间的最短距离，该距离为两股轨道内侧的距离；最短直线的中心即对应该里程的轨道中心点坐标。
7.根据权利要求2所述的基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
第5步包括：
根据第4步计算的轨道中心点坐标由小里程到大里程绘制精确的轨道中线。
8.根据权利要求2所述的基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
第6步包括：
指定起始里程和终点里程，沿第5步绘制的轨道中线按里程间隔提取轨道的轨面高程，直线段取左轨高程，曲线段取内轨高程；找出轨面高程所在中线的坐标位置，沿既有铁路横断面方向搜索出轨面窗口的点云，并沿既有铁路方向窗口宽度设置为1～3cm，遍历轨面窗口内的所有点云，找出最高点，最高点的高程即是该里程所对应轨面的高程。
9.根据权利要求2所述的基于点云数据的既有铁路轨中坐标和轨面高程提取方法，其特征在于：
第7步包括：
完成一次计算后，所有的轨道中心坐标和轨面高程即全部计算完成，根据外业实测数据进行质量检核，如果检核结果满足限差要求，则输出结果，否则重新调整搜索窗口的大小，重复第4、5、6步，直到结果满足限差要求。
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