CN110629608A - 一种实时高效的铁路轨道检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种实时高效的铁路轨道检测方法，在铁路沿线间隔设置有检测基站，在车辆上加装轨道检测装置，且均与管理服务器通信连接；包括步骤：检测基站进行检测，获取检测基站检测段内的车辆信息，作为外部数据和检测基站自身数据打包发送至管理服务器；轨道检测装置检测轨道获取车辆信息作为内部数据，并检测轨道信息作为轨道采集数据；将内部数据和轨道采集数据打包发送至管理服务器；在管理服务器中，依次根据各检测基站，对检测基站和轨道检测装置传递数据进行分析和优化处理后，获得铁路轨道全路段检测数据。本发明能够及时高效的向管理人员反应铁路轨道状态，能够实现轨道的高精度全方位的实时在线检测，能够对检测状态进行统一管理。
Description
技术领域
本发明属于铁路轨道检测技术领域，特别是涉及一种实时高效的铁路轨道检测方法。
背景技术
目前我国铁路事业发展迅速，无论是客运货运等都大大依赖于铁路运输。随着需求的增加，铁路的负荷量也不断的在增加，由于越来越多的高速、重载轨道车辆的使用，加剧了钢轨磨耗等问题的出现。为了铁路的日常维护和检修，保证铁路的安全运行，那么对于铁路轨道的检测显得越发的重要。
位置姿态测量系统(Position and Orientation System，POS)，POS系统能够为载机及其遥感设备提供高精度的位置、速度、姿态等信息。但是对于机载多任务遥感载荷对地观测系统，传统的单一POS已经无法满足不同载荷安置点的高精度运动参数测量需求，无法获得提供高精度的运动参数。
现有的铁路检测方式多是在铁路上放置检测仪器进行检测，但是其实时性和精确度并不理想，无法实时向管理人员反应铁路轨道的状态，并且所测量的数据和位置也并不准确。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种实时高效的铁路轨道检测方法，能够及时高效的向管理人员反应铁路轨道状态，能够实现轨道的高精度全方位的实时在线检测，能够对检测状态进行统一管理。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种实时高效的铁路轨道检测方法，在铁路沿线间隔设置有检测基站，在车辆上加装轨道检测装置，所述检测基站和轨道检测装置与管理服务器通信连接；包括步骤：
S10,检测基站进行检测，获取检测基站检测段内的车辆信息，作为外部数据；将外部数据和检测基站自身数据打包发送至管理服务器；
S20,轨道检测装置检测轨道获取车辆信息作为内部数据，并检测轨道信息作为轨道采集数据；将所述内部数据和轨道采集数据打包发送至管理服务器；
S30,在所述管理服务器中，依次根据各个检测基站，对所述检测基站和轨道检测装置传递来的数据进行分析和优化处理后，获得铁路轨道全路段检测数据。
进一步的是，在所述检测基站中获取的外部数据包括：当车辆在该检测基站检测段内运行过程中由检测基站获取的车辆编码和运行时间段；
所述检测基站自身数据包括基站编码和基站定位数据；
以检测基站的基站编码为标签打包获取的车辆编码、运行时间段和基站定位数据。
进一步的是，由所述轨道检测装置获取的内部数据包括：车辆编码、车辆速度、车辆定位数据、车辆姿态数据；
将所述内部数据和轨道采集数据打包发送至管理服务器，包括步骤：
S21,以时间轴为基础在等时间跨度节点下检测车辆速度、车辆定位数据和车辆姿态数据；
S22,将每个节点下放入轨道采集数据；以车辆编码为标签打包所述轨道检测装置获取车辆速度、车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据。
进一步的是，在所述管理服务器中，对所述检测基站和轨道检测装置传递来的数据进行分析和优化处理方法，包括步骤：
S31,根据所需要检测的轨道段，通过相应的基站编码调取相应的检测基站的数据包；
S32,解压所述检测基站上传的数据包，获取检测基站车辆编码、运行时间段和基站定位数据；
S33,根据检测基站获得的车辆编码，从而调取相应标签的轨道检测装置上传的数据包；
S34,解压所调取的轨道检测装置上传的数据包，根据该检测基站的运行时间段在时间轴截取相应时间段下的车辆速度、车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据；
S35,验证车辆定位数据是否与基站定位数据向匹配；若匹配则进行下一步，若不匹配，则判定调取异常并重新调取；
S36,对所述车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据进行分析和优化处理后，获得铁路轨道该路段检测数据；
S37,对全路段检测基站分别经过步骤S31-S36后，获得铁路轨道全路段检测数据。
进一步的是，为了提高定位的精确度，避免由于定位不准确而造成的维护资源浪费等问题，在所述步骤S35中，在所述验证车辆定位数据是否与基站定位数据向匹配时，所述基站定位数据包括检测基站所覆盖的定位范围和所检测到车辆的外部行车轨迹；匹配过程包括步骤：
S351，根据车辆定位数据是否在检测基站所覆盖的定位范围内而判定是否匹配成功；若在范围内则匹配成功进行下一步；若不在范围内则匹配失败，判定调取异常并重新调取；
S352，根据车辆速度和时间节点确定两节点之间的距离，从而根据各个车辆定位数据构成以时间轴时间节点下内部行车轨迹，将所获得的内部行车轨迹和外部行车轨迹进行对比匹配；若匹配度在预设误差范围内则完成匹配过程，判定所获得的数据具有高可靠度；若不在范围内则匹配失败，判定调取异常并重新调取。
进一步的是，为了得到高精度的轨道检测数据，为管理人员提供准确的轨道状态信息，在所述步骤S36中,对所述车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据进行分析和优化处理后，包括步骤：
S361，车辆定位数据和车辆姿态数据通过POS数据解算模块，得到POS数据；
S362，通过融合处理POS数据和轨道采集数据进行融合处理，得到检测点的轨道检测数据；
S363，将轨道检测数据转换完点云数据，并进行POS精度优化处理，并将处理结果数据返送会POS数据解算模块，优化解算过程；
S364，利用优化后的POS数据，对原始车辆定位数据和车辆姿态数据再次解算，得到高精度的POS数据，进而得到高精度的点云数据；
S365，根据最终得到点云数据作为该路段的轨道检测数据。
进一步的是，所述轨道检测装置包括激光扫描仪、惯性测量单元、全球定位系统、同步控制单元、嵌入式计算机和网络通信单元，所述激光扫描仪、惯性测量单元、全球定位系统、同步控制单元和网络通信单元均连接至嵌入式计算机；通过所述激光扫描仪获取轨道采集数据，通过惯性测量单元和全球定位系统获取车辆定位数据和车辆姿态数据；同步控制单元的协调下使激光扫描仪、惯性测量单元和全球定位系统之间实现时空同步，快速采集轨道场景数据；所述网络通信单元和管理服务器相互通信连接。
采用本技术方案的有益效果：
本发明通过在铁路沿线设立的检测基站和车辆上设置的轨道检测装置所检测数据的结合，通过总终端服务器进行数据分析和优化处理，能够提高铁轨问题定位的准确度，能够提高铁轨问题检测的精确度，能够实现轨道的高精度全方位的实时在线检测，能够对检测状态进行统一管理，便于问题轨道的集中化管理，为维护和抢修过程节约了大量的时间，有效保障了铁路安全稳定的运行。
本发明通过检测姿态数据、定位数据以及铁轨数据能够对铁路轨道出现的问题进行全方位的检测和定位。
本发明直接在车辆上加装轨道检测装置，无需单独设定检测车辆，从而大大节约了铁路运行空间，提高了铁路利用率。
附图说明
图1为本发明的一种实时高效的铁路轨道检测方法流程示意图；
图2为本发明的一种实时高效的铁路轨道检测方法所用系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1和图2所示，本发明提出了一种实时高效的铁路轨道检测方法，在铁路沿线间隔设置有检测基站，在车辆上加装轨道检测装置，所述检测基站和轨道检测装置与管理服务器通信连接；包括步骤：
S10,检测基站进行检测，获取检测基站检测段内的车辆信息，作为外部数据；将外部数据和检测基站自身数据打包发送至管理服务器；
S20,轨道检测装置检测轨道获取车辆信息作为内部数据，并检测轨道信息作为轨道采集数据；将所述内部数据和轨道采集数据打包发送至管理服务器；
S30,在所述管理服务器中，依次根据各个检测基站，对所述检测基站和轨道检测装置传递来的数据进行分析和优化处理后，获得铁路轨道全路段检测数据。
作为上述实施例的优化方案，在所述检测基站中获取的外部数据包括：当车辆在该检测基站检测段内运行过程中由检测基站获取的车辆编码和运行时间段；
所述检测基站自身数据包括基站编码和基站定位数据；
以检测基站的基站编码为标签打包获取的车辆编码、运行时间段和基站定位数据。
由所述轨道检测装置获取的内部数据包括：车辆编码、车辆速度、车辆定位数据、车辆姿态数据；
将所述内部数据和轨道采集数据打包发送至管理服务器，包括步骤：
S21,以时间轴为基础在等时间跨度节点下检测车辆速度、车辆定位数据和车辆姿态数据；
S22,将每个节点下放入轨道采集数据；以车辆编码为标签打包所述轨道检测装置获取车辆速度、车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据。
在所述管理服务器中，对所述检测基站和轨道检测装置传递来的数据进行分析和优化处理方法，包括步骤：
S31,根据所需要检测的轨道段，通过相应的基站编码调取相应的检测基站的数据包；
S32,解压所述检测基站上传的数据包，获取检测基站车辆编码、运行时间段和基站定位数据；
S33,根据检测基站获得的车辆编码，从而调取相应标签的轨道检测装置上传的数据包；
S34,解压所调取的轨道检测装置上传的数据包，根据该检测基站的运行时间段在时间轴截取相应时间段下的车辆速度、车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据；
S35,验证车辆定位数据是否与基站定位数据向匹配；若匹配则进行下一步，若不匹配，则判定调取异常并重新调取；
其中，为了提高定位的精确度，避免由于定位不准确而造成的维护资源浪费等问题，在所述步骤S35中，在所述验证车辆定位数据是否与基站定位数据向匹配时，所述基站定位数据包括检测基站所覆盖的定位范围和所检测到车辆的外部行车轨迹；匹配过程包括步骤：
S351，根据车辆定位数据是否在检测基站所覆盖的定位范围内而判定是否匹配成功；若在范围内则匹配成功进行下一步；若不在范围内则匹配失败，判定调取异常并重新调取；
S352，根据车辆速度和时间节点确定两节点之间的距离，从而根据各个车辆定位数据构成以时间轴时间节点下内部行车轨迹，将所获得的内部行车轨迹和外部行车轨迹进行对比匹配；若匹配度在预设误差范围内则完成匹配过程，判定所获得的数据具有高可靠度；若不在范围内则匹配失败，判定调取异常并重新调取。
S36,对所述车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据进行分析和优化处理后，获得铁路轨道全路段检测数据。
其中，为了得到高精度的轨道检测数据，为管理人员提供准确的轨道状态信息，S36,对所述车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据进行分析和优化处理后，获得铁路轨道该路段检测数据；
S361，车辆定位数据和车辆姿态数据通过POS数据解算模块，得到POS数据；
S362，通过融合处理POS数据和轨道采集数据进行融合处理，得到检测点的轨道检测数据；
S363，将轨道检测数据转换完点云数据，并进行POS精度优化处理，并将处理结果数据返送会POS数据解算模块，优化解算过程；
S364，利用优化后的POS数据，对原始车辆定位数据和车辆姿态数据再次解算，得到高精度的POS数据，进而得到高精度的点云数据；
S365，根据最终得到点云数据作为该路段的轨道检测数据。
S37,对全路段检测基站分别经过步骤S31-S36后，获得铁路轨道全路段检测数据。
作为上述实施例的优化方案，所述轨道检测装置包括激光扫描仪、惯性测量单元、全球定位系统、同步控制单元、嵌入式计算机和网络通信单元，所述激光扫描仪、惯性测量单元、全球定位系统、同步控制单元和网络通信单元均连接至嵌入式计算机；通过所述激光扫描仪获取轨道采集数据，通过惯性测量单元和全球定位系统获取车辆定位数据和车辆姿态数据；同步控制单元的协调下使激光扫描仪、惯性测量单元和全球定位系统之间实现时空同步，快速采集轨道场景数据；所述网络通信单元和管理服务器相互通信连接。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种实时高效的铁路轨道检测方法，其特征在于，在铁路沿线间隔设置有检测基站，在车辆上加装轨道检测装置，所述检测基站和轨道检测装置与管理服务器通信连接；包括步骤：
S10,检测基站进行检测，获取检测基站检测段内的车辆信息，作为外部数据；将外部数据和检测基站自身数据打包发送至管理服务器；
S20,轨道检测装置检测轨道获取车辆信息作为内部数据，并检测轨道信息作为轨道采集数据；将所述内部数据和轨道采集数据打包发送至管理服务器；
S30,在所述管理服务器中，依次根据各个检测基站，对所述检测基站和轨道检测装置传递来的数据进行分析和优化处理后，获得铁路轨道全路段检测数据。
2.根据权利要求1所述的一种实时高效的铁路轨道检测方法，其特征在于，在所述检测基站中获取的外部数据包括：当车辆在该检测基站检测段内运行过程中由检测基站获取的车辆编码和运行时间段；
所述检测基站自身数据包括基站编码和基站定位数据；
以检测基站的基站编码为标签打包所获取的车辆编码、运行时间段和基站定位数据。
3.根据权利要求2所述的一种实时高效的铁路轨道检测方法，其特征在于，由所述轨道检测装置获取的内部数据包括：车辆编码、车辆速度、车辆定位数据和车辆姿态数据；
将所述内部数据和轨道采集数据打包发送至管理服务器，包括步骤：
S21,以时间轴为基础在等时间跨度节点下检测车辆速度、车辆定位数据和车辆姿态数据；
S22,将每个节点下放入轨道采集数据；以车辆编码为标签打包所述轨道检测装置获取车辆速度、车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据。
4.根据权利要求3所述的一种实时高效的铁路轨道检测方法，其特征在于，在所述管理服务器中，对所述检测基站和轨道检测装置传递来的数据进行分析和优化处理方法，包括步骤：
S31,根据所需要检测的轨道段，通过相应的基站编码调取相应的检测基站的数据包；
S32,解压所述检测基站上传的数据包，获取检测基站车辆编码、运行时间段和基站定位数据；
S33,根据检测基站获得的车辆编码，从而调取相应标签的轨道检测装置上传的数据包；
S34,解压所调取的轨道检测装置上传的数据包，根据该检测基站的运行时间段在时间轴截取相应时间段下的车辆速度、车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据；
S35,验证车辆定位数据是否与基站定位数据向匹配；若匹配则进行下一步，若不匹配，则判定调取异常并重新调取；
S36,对所述车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据进行分析和优化处理后，获得铁路轨道该路段检测数据；
S37,对全路段检测基站分别经过步骤S31-S36后，获得铁路轨道全路段检测数据。
5.根据权利要求4所述的一种实时高效的铁路轨道检测方法，其特征在于，在所述步骤S35中，在所述验证车辆定位数据是否与基站定位数据向匹配时，所述基站定位数据包括检测基站所覆盖的定位范围和所检测到车辆的外部行车轨迹；匹配过程包括步骤：
S351，根据车辆定位数据是否在检测基站所覆盖的定位范围内而判定是否匹配成功；若在范围内则匹配成功进行下一步；若不在范围内则匹配失败，判定调取异常并重新调取；
S352，根据车辆速度和时间节点确定两节点之间的距离，从而根据各个车辆定位数据构成以时间轴时间节点下内部行车轨迹，将所获得的内部行车轨迹和外部行车轨迹进行对比匹配；若匹配度在预设误差范围内则完成匹配过程，判定所获得的数据具有高可靠度；若不在范围内则匹配失败，判定调取异常并重新调取。
6.根据权利要求4所述的一种实时高效的铁路轨道检测方法，其特征在于，在所述步骤S36中,对所述车辆定位数据、车辆姿态数据和轨道采集数据进行分析和优化处理后，包括步骤：
S361，车辆定位数据和车辆姿态数据通过POS数据解算模块，得到POS数据；
S362，通过融合处理POS数据和轨道采集数据进行融合处理，得到检测点的轨道检测数据；
S363，将轨道检测数据转换完点云数据，并进行POS精度优化处理，并将处理结果数据返送会POS数据解算模块，优化解算过程；
S364，利用优化后的POS数据，对原始车辆定位数据和车辆姿态数据再次解算，得到高精度的POS数据，进而得到高精度的点云数据；
S365，根据最终得到点云数据作为该路段的轨道检测数据。
7.根据权利要求6所述的一种实时高效的铁路轨道检测方法，其特征在于，所述轨道检测装置包括激光扫描仪、惯性测量单元、全球定位系统、同步控制单元、嵌入式计算机和网络通信单元，所述激光扫描仪、惯性测量单元、全球定位系统、同步控制单元和网络通信单元均连接至嵌入式计算机；通过所述激光扫描仪获取轨道采集数据，通过惯性测量单元和全球定位系统获取车辆定位数据和车辆姿态数据；同步控制单元的协调下使激光扫描仪、惯性测量单元和全球定位系统之间实现时空同步，快速采集轨道场景数据；所述网络通信单元和管理服务器相互通信连接。
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