CN110986878A - 基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法 - Google Patents
基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法,通过采集外业数据、解算融合点云数据、工程导入加载显示、构建参考多段线、分割参考多段线、参考多段线里程编辑、路基和桥梁段断面测量、隧道段断面测量及成果自动输出的步骤,实现根据高精度三维激光点云测量出铁路断面数据,解决高铁铁路施工过程中,使用高精度车载移动测量系统这种新技术在工程断面测量过程中的自动化和测量成果快速输出的关键问题。
Description
技术领域
本发明涉及铁路工程限界测量技术领域,具体涉及一种基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法。
背景技术
在高铁铁路施工过程中,为铁路既有线改造提供参考并保障下阶段运营顺利进行,需要分阶段多次实施高精度工程测量。目前高铁铁路工程断面测量主要方法是利用皮尺、全站仪、水准仪和GPS等设备人工上道测量。传统测量方案主要存在作业效率低,作业周期长的特点。如何利用新型测量技术实现测量过程的自动化和测量成果快速输出,成为近年来的研究焦点。
三维激光扫描技术又称“实景复制技术”,它通过激光扫描测量方法快速获取被测对象表面的三维坐标数据及其他关键信息。三维激光扫描技术以其突破了常规测量的单点采集模式,具有非接触、效率高等优势,为铁路工程测量提供了一种新的思路和技术手段。
三维激光扫描技术通过采用位置、距离、角度、反射强度等观测数据直接获取对象表面点三维坐标,形成点云数据,实现地表信息实时提取和准确重建三维场景的对地观测技术,与其他传统技术相比较,具有自动化程度高、受天气影响小、数据生产周期短、精度高等技术特点。目前存在采用三维激光扫描仪采集数据提取铁轨断面数据的提取方法,但其也受限于多测站拼接等预处理耗时、无轨行信息,需人工干预提取过滤铁轨点云数据操作,在实现完全自动化提取中桩、断面数据方面存在较大操作复杂度,不利于行业项目快速生产应用。
集成三维激光扫描、全景相机和惯导定位定姿传感器的移动测量技术时目前近二十年来测绘发展的一种全新测绘技术,相较于传统测绘方式,在数据采集效率和数据丰富程度上,移动测量具有无可比拟的优势;在测量精度上移动测量的精度也随着GNSS、惯导、激光扫描仪等硬件和组合导航算法的发展而不断提升。三维激光移动测量系统在铁路勘测方面的应用上,其运动平台在铁轨上移动,姿轨具有很强的平顺性约束;同时,铁路沿线布设有大量控制网信息,有利于提高移动测量精度。其移动过程中提供的运动轨迹即车行轨迹线,记录了采集时刻的载体中心坐标及该时刻载体所属惯导记录的三个方位姿态角(航向角、俯仰角、横滚角),特征性较强,在自动提取中桩、断面数据过程中,有利于用于过滤非轨道数据噪点,提供轨行准确方向等信息,有利于断面数据快速自动化提取。而目前,采用高精度车载激光移动测量系统进行铁轨断面提取鲜有报道。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法,实现根据高精度三维激光点云测量出铁路断面数据,解决高铁铁路施工过程中,使用高精度车载移动测量系统这种新技术在工程断面测量过程中的自动化和测量成果快速输出的关键问题。
本发明所采用的技术方案为:
基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法,其特征在于:
所述方法包括以下步骤:
1)采集外业数据:RMMS高精度车载移动测量系统采集铁路沿线的点云数据以及导航数据;采集的数据包括架设基站采集GPS基站数据,并采用RMMS高精度车载移动测量系统采集三维激光点云数据、DMI数据、DMR数据以及GPS数据;
2)解算融合点云数据:先根据组合导航的原理进行航位推算,解算出POS轨迹数据,再将点云数据与POS轨迹数据进行融合,得到带有绝对坐标的点云数据;
3)工程导入加载显示:加载显示步骤2)中融合后的数据;
4)构建参考多段线:读取三维激光扫描系统的轨迹数据,并对其进行抽稀平滑,生成三维多段线数据;参考多段线为后续自动提取断面数据的重要参考信息;
5)分割参考多段线:按照外业采集提供的各种铁路类型包括路基段、桥梁段、隧道段、站内段的起始终止点坐标,作垂线垂直于参考多段线,并按照垂点切割多段线;
6)参考多段线里程编辑:按照移动车载系统运行方向,判断其里程方向为大里程或者小里程,并根据外业记录设置多段线的起始或者终止里程,自动计算多段线的起始里程、终止里程以及多段线的二维长度;
7)路基、桥梁段断面测量:路基段断面提取与桥梁段断面提取步骤相同,采用相同方法描述;提取过程采用自动的方式提取,获取对应里程点一定容差包围盒范围的点云数据作为断面点云数据,计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息;根据计算出的参数自动提取出左右轨面中心点;根据轨面中心点计算确定中桩点,以中桩点为原点,X轴指向右轨面点,Y轴指向下一个中桩点,Z轴向上定义为右手坐标系的轨面坐标系,在该轨面坐标系下进行投影后与标准钢轨模型点集进行匹配计算获得左右钢轨的四个左右轨底点;该四个点作为断面成果数据的一部分;再以提取的左右轨面中心点确定的中桩点为原点,以参考线前进方向的方向向量为Y轴方向,Z轴垂直向上确定右手坐标系为断面坐标系,截取三维点云并转换至该断面坐标系下;将包围盒断面点云数据投影至断面面坐标系XOZ平面,分别采用道格拉斯特征提取和等间距提取断面特征关键点并合并,剔除冗余噪点信息,获取路桥断面点数据,计算其到中桩点距离,最后对路桥断面点赋值相应的里程等属性信息,依次计算每个里程处断面数据,提取整个路桥段里程所有的断面数据;
8)隧道段断面测量:采用全自动的方式提取,根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息,并根据计算出的参数自动提取出左右轨面中心点,以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系;根据轨面中心点计算确定中桩点,以中桩点为原点,X轴指向右轨面点,Y轴指向下一个中桩点,Z 轴向上定义为右手坐标系的轨面坐标系;在该轨面坐标系下进行投影后与标准钢轨模型点集进行匹配计算获得左右钢轨的四个左右轨底点;该四个点作为断面成果数据的一部分;再以提取的左右轨面中心点确定的中桩点为原点,以参考线前进方向的方向向量为Y轴方向,Z 轴垂直向上确定右手坐标系为断面坐标系,截取三维点云并转换至该断面坐标系下;随后分割出该断面当前钢轨的点云数据,将点云数据投影到轨面坐标系中,根据算法抽稀投影坐标后拟合二维圆,确定圆心后,以圆心点为原点采用等角度间隔自动提取此处隧道位置的断面点坐标,经过滤非隧道噪点后进行融合处理,计算断面点到中桩的二维距离,最后对隧道断面点赋值相应的属性信息,依次自动提取整个隧道段的所有断面数据;
9)成果自动输出:按照预先设计的格式自动输出铁路路桥段、隧道段的断面测量数据。
步骤2)的具体过程为:
步骤2.1解算POS数据:隧道以及站内利用自主开发的航位推算软件将GPS、DMI以及 DMR数据进行组合导航解算成POS信息,路基、桥梁采用IE解算软件解算POS数据;
步骤2.2点云数据融合:将扫描仪扫描的三维激光点云与步骤2.1中解算的POS数据融合,得到带有绝对坐标的三维激光点云数据。
步骤4)中,将读取的三维激光扫描系统的轨迹数据进行抽希平滑处理,该过程中需要使用的参数有:
①抽希阈值:对轨迹数据进行抽希的阈值threshold范围设置为[0.0,0.05];
②平滑处理时每个顶点附近点数阈值t范围设置为[20,50];
③平滑处理距离阈值D范围设置为[0.2,0.8];
步骤4)的具体过程为:
步骤4.1对三维激光扫描系统的轨迹数据进行抽希处理,其抽希算法详细描述为:
①在该多段线首尾两点A、B之间连接一条直线AB,该直线为多段线的弦;
②得到多段线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d;
③比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold则该直线段作为多段线的近似,该段多段线取处理完毕;
④如果距离大于阈值,则用C将多段线分为AC和BC两段,并分别对两段多段线进行①-③处理;
当所有多段线都处理完毕后,依次连接各个分割点形成的多段线,即为抽希处理后作为原多段线的近似线;
步骤4.2对抽稀后的点云轨迹数据P{P1,P2,P3...Pn}进行平滑处理,在平滑处理时只使用轨迹点的平面坐标,即Pn(xn,yn)其平滑算法具体为:
①以多段线起始点开始计算;
②查找该顶点Pc(xc,yc)索引前后t/2的点数据Pt,判断每一个点与前一个点的距离 Dt与阈值D的关系,若Dt小于阈值D,则剔除该点,否则保留;若保留点数k小于3个,则查找下一个顶点继续②步骤;
③以最远的点和最近的点构建旋转参数,并将所有的点坐标按照旋转参数进行旋转平移得到Pk(Xk,Yk)其公式如下所示:
Xk=dCos*(xk-x0)+dSin*(yk-y0) (3)
Yk=-dSin*(xk-x0)+dcos*(yk-y0) (4)
④对所有的点进行抛物线拟合,公式为y=A*x2+B*x+C,其公式如下:
⑤根据步骤④拟合参数对选择的顶点坐标进行修正:
yc=A*(xc)2+B*xc+C (6)
⑥根据公式(1)、(2)、(6)对该顶点其进行反向旋转,得到点Pd(xd,yd):
xd=dCos*xc-dSin*yc+x0 (7)
yd=dSin*xc+dCos*yc+y0 (8)
⑦最后循环对所有顶点按照②-⑥步骤处理完成,得到的就是平滑后的多段线。
步骤7)的具体过程为:
步骤7.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据;
步骤7.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据或者自定义参考多段线;
步骤7.3设置参数,在该过程中需要设置的参数包括:
①参考多段线距左轨中心的水平距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测;
②参考多段线距右轨中心的水平距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测;
③直线度位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测;
④移动扫描系统载体类型:轨道车和小推车两种类型,针对不同载体类型内部适应不同参数值;
⑤参考多段线类型:有两种类型移动扫描系统轨迹线和自定义参考线;
⑥线路类型:正线,即扫描系统进行扫描的当前线路,相邻左线,即沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻左线,相邻右线,即沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻右线;
⑦钢轨类型:标准有两种类型60轨和50轨;
⑧提取里程间隔距离:分为两种,分为采用等间隔里程增长值和非等间隔里程增长值,若为非等间隔里程增长值,则需要导入非等间隔文件;
⑨等间隔提取阈值:投影后的断面点云数据按设置的等间隔距离阈值抽稀提取断面点数据;
⑩道格拉斯特征提取阈值:道格拉斯特征提取距离阈值,若小于该阈值,则该直线段视为曲线的近似,若大于该阈值,则需进一步处理;
步骤7.5根据参考多段线上由其设置关联的起始里程,或上一个断面点关联的里程,由其累计平面距离与步骤7.4的当前里程值一致的情况下,构建垂直截线计算其在参考多段线上的投影坐标P0(X,Y,Z);
步骤7.6提取左右轨面点,其具体步骤为:
①计算点P0(X,Y,Z)在扫描仪lin文件轨迹上的投影坐标点Pt,搜索lin文件中离投影坐标点最近的POS位置,并获取该POS位置的Z值以及翻滚角度Roll,将该POS 位置的Z值赋值给点P0;
②沿参考多段线方向计算距离点P0平面距离0.5米位置处的参考多段线上的点 P1(X,Y,Z),参考步骤计算点P1的Z坐标;
③计算点P0到P1的方向向量Normal,根据点P0、方向向量Normal、翻滚角Roll以及步骤7.3中设置的参数计算获得轨面点PL1,PR1;
④在P1处参考步骤②~③计算该点处的轨面点PL2,PR2;
⑤根据左右轨面点坐标计算确定中桩点Pc1坐标,平面坐标取左右轨面点的中值,直线段取左轨面点高程值,曲线段取内轨高程值;
步骤7.7构建轨面坐标系:根据步骤7.6中提取轨面点PL1,PR1及轨面点PL2,PR2,以中桩点Pc1为原点,构建轨面坐标系;其坐标系构建以中桩点为原点,X轴指向轨面点PR1,前进方向指向为Y轴,Z轴向上,定义为右手系,其具体步骤为:
①计算轨面点PL1、PR1的中心点Pc1(xc1,yc1,zc1)以及轨面点PL2、PR2的中心点 Pc2(xc2,yc2,zc2);
②计算点Pc1到Pc2的方向向量N(xn,yn,zn);
③根据步骤①、②以及步骤7.6中计算Roll角度值构建轨面坐标系,轨面坐标系包括 3×3的旋转矩阵M1和3×1的偏移矩阵M2,其具体的公式下图所示:
偏移矩阵M1公式为:
旋转矩阵M2计算步骤为:
分别计算绕X,Y,Z轴旋转的角度Rx,Ry,Rz:
Rz=tan-1(yn/xn) (12)
T=sin Rx*sin Ry (13)
R=cos Rx*sin Ry (14)
步骤7.8获取投影点云,经旋转矩阵坐标转换后投影到步骤7.7获得的轨面坐标系XOZ 平面;根据步骤7.3设置的参数①②③构建包围盒切割获取该包围盒内的点云,高程方向采用无穷大值;并将所有点云坐标转换到步骤7.7中构建的坐标系中,获取新坐标系下的点云数据坐标,将所有点云坐标投影到该轨面坐标系的XOZ平面上;
步骤7.9计算左右钢轨的左右轨底坐标作为断面成果数据,根据步骤7.6确定的轨面点坐标获得其在轨面坐标系下坐标,以该坐标为基准在X轴方向截取一定范围内的投影点云,获取左右轨钢轨点云数据;以左钢轨段点云为例,以该钢轨段点云数据与标准钢轨模型点集进行匹配,分别计算钢轨模型点集轨面点与该点云左右轨面点的差值HM-L1、HM-R1,在高程方向上移动钢轨模型点集,使得钢轨模型与点云模型最优匹配,由此即可直接获取得到左右钢轨模型点集上的轨底点PML1,PMR1,其左右高程值分别加上差值HM-L1得到的即为左右钢轨轨底点在轨面坐标系下坐标PL-ML1,PL-ML1;以此方法计算获得右钢轨段点云的左右轨底点坐标PR-ML1,PR-MR1;
步骤7.10根据步骤7.8构建的包围盒切割原始点云获取该断面处点云,并定义断面坐标系;断面坐标系定义为原点在该里程处的中桩点Pc1,由参考线前进方向的方向向量为Y 轴方向,Z轴同绝对坐标系指向一致,垂直向上,构建右手坐标系为断面坐标系,其中XOZ 所在平面即为断面;
步骤7.11将步骤7.10获取的包围盒内三维点云先转换至步骤7.10所构建的断面坐标系下,坐标系间转换参数可参考步骤7.7构建,记录旋转矩阵为M3;将转换后的点云数据投影至坐标系的XOZ平面,获得断面点云数据;
步骤7.12断面点云过滤,采用距离阈值过滤以及高程过滤方法过滤步骤7.11中获取的断面点云数据的噪点,便于消除噪点对自动提取断面点的影响;
步骤7.13获取断面点:首先根据步骤7.6计算获取的轨面点,同样应用旋转矩阵转换至该断面坐标系,剔除断面点云中所有x坐标位于左右轨面点x坐标范围内的点,获得过滤后点云;对于路桥段数据,经噪点过滤后,采用等间隔抽稀与道格拉斯特征提取相结合来提取断面数据,其具体步骤为:
①等间隔抽稀提取特征点:采用步骤7.3设置的参数⑨,将投影后的点云数据按X轴从小到大进行排序,采用等间隔参数⑨进行抽稀,获得断面点云pcd1,记录存储;
②道格拉斯法提取特征点:采用步骤7.3设置的参数⑩,将投影后点云数据按X轴从小到大进行排序,形成曲线的点集数据;
③记录曲线首尾两点作为保留的特征点,保存至断面点云pcd2,以首尾两点连接为一条直线AB;
④计算得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d;
⑤比较该距离与给定的距离阈值的大小,如果小于该距离阈值,则该直线段作为曲线的近似,该点集处理完毕;
⑥如果距离大于给定的距离阈值,则用C将曲线分为两段AC和BC,并分别对两段范围内的点进行③~⑤的处理,直到曲线构成的点集数据全部处理完成;
⑦将获得的断面点云pcd1与断面点云pcd2合并,剔除坐标相同的点;
⑧将步骤7.7获取的左右轨面点PL1,PR1,步骤7.9获取的左右钢轨左右轨底点PR-ML1,PR-MR1及中桩坐标点添加至上一步的点云中,得到最终的断面三维坐标;
步骤7.14计算偏距,记录步骤7.13获取的断面点数据在X轴向距离中桩点的X轴向距离值,定义从小里程到大里程方向,中桩点左边定义距离值为负值,右边距离值为正值,并由该投影的断面点云数据根据步骤7.11构建的旋转矩阵M3反算其在绝对坐标系的三维绝对坐标,作为成果值记录,
步骤7.15将步骤7.4、7.7、7.13、7.14中计算出来的值组合起来即为断面测量所需的断面三维绝对坐标数据、里程信息、中桩点及偏距;
步骤7.16录入属性数据,属性数据除步骤7.15中四个属性数据外,还需添加地物类型等属性参数;
步骤7.17依次根据流程图步骤7.4-7.16沿着里程输出要求提取选择的铁路线路的所有路桥段断面数据成果。
步骤8)隧道段断面测量的具体操作步骤为,其中8.1~8.12步骤与路桥段断面测量提取步骤相同:
步骤8.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据;
步骤8.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据;
步骤8.3设置参数,在该过程中需要设置的参数包括:
①参考多段线距左轨中心的水平距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测 DL;
②参考多段线距右轨中心的水平距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测 DR;
③直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测;
④移动扫描系统载体类型:轨道车和小推车两种类型;
⑤参考多段线类型:有两种类型移动扫描系统轨迹线和自定义参考线;
⑥线路类型:正线,即扫描系统进行扫描的当前线路,相邻左线,即沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻左线,相邻右线,即沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻右线;
⑦钢轨类型:标准有两种类型60轨和50轨;
⑧等角度抽稀阈值:在角度抽稀保存断面点设置的分割角度阈值;
⑨起始计算里程和终止计算里程;
步骤8.4将选择的参考多段线投影到XOY平面上,按照设置的步长值对投影后的二维多段线进行分割,获取所有的断面中心点坐标Pi(xi,yi,zi)i∈[0,n),其中n为分割点的个数;
步骤8.5根据步骤8.4中计算的所有断面中心点坐标Pi(xi,yi,zi)i∈[0,n),从起始点开始计算;
步骤8.6计算该分割点Pi(xi,yi,zi)的里程信息,参考步骤7.4~7.5;
步骤8.7提取左右轨面点,参考步骤7.6;
步骤8.8构建轨面坐标系,其具体描述为偏移矩阵M1以及旋转矩阵M2,参考步骤7.7;
步骤8.9获取投影点云,将截取的包围盒点云投影至步骤8.8所构建的轨面坐标系,参考步骤7.8;
步骤8.10计算左右钢轨的左右轨底坐标作为断面成果数据,参考步骤7.9;
步骤8.11获取该里程处附近点云三维绝对坐标,定义断面坐标系,参看步骤7.10;对获取的三维绝对坐标点云转换至断面坐标系并投影至XOZ平面,参考步骤7.11;
步骤8.12点云过滤,参考步骤7.12;
步骤8.13按照设置的参数进行过滤后随机抽稀后拟合圆心,其具体步骤为:
①将步骤8.11投影于XOZ平面的点云数据经步骤8.12过滤处理后,出于拟合圆目的,需进一步进行过滤剔除非隧道的地面点数据,结合铁路隧道特性,以点云中最低点高程h,将投影后点云按高程进行过滤,则过滤条件描述为:
z∈[-∞,h+0.5]
②将步骤①中构建的过滤条件对投影后点云进行过滤地面点;
③将过滤后的非地面投影点云采用随机抽稀的方式获取抽稀点云;
④将抽稀后点云数据采用最小二乘法拟合二维圆,拟合要求为求取误差方差和最小,计算确定圆心,其误差方程为
完成二维圆拟合后,获得在投影坐标系下XOZ平面上的圆心点坐标Pc(xc,0,zc);
⑤将过滤地面点后得到的非地面投影点云剔除非隧道壁噪点,主要包括人形遮挡或其他设备遮挡等造成的噪点;
⑥根据步骤8.3设置的参数⑧记录的角度值angle及圆心点坐标Pc,将本步骤②获取的非地面投影点云以圆心坐标为起点,圆点指向X轴正向方向为起始角度零度方向,将点云数据按等角度划分,确定每个点所属点集块为Np,其划分公式如下:
Np=anglep%angle
⑦经划分统计后,获取每一块点云,采用与圆心点的距离值进行阈值过滤,剔除非隧道壁噪点,具体方法为:计算该块点集每个点与圆心的二维距离值dp,与拟合的圆心半径R 进行比较,若满足以下条件,则视为噪点予以剔除;
dp≤R*0.5
⑧将所有点集按上一步剔除噪点后,计算每块点集的质心Pct,计算采用点集求取平均值的方法计算获得;
⑨记录所有点集的质心Pct;
⑩将步骤8.7获取的左右轨面点及中桩点、8.11获取的左右钢轨的左右轨底点添加至上述点集,构成该里程断面点云数据;
步骤8.14将步骤8.13获取的二维断面点云数据根据步骤8.11定义断面坐标系所构建的旋转矩阵反算获得该点云的三维绝对坐标,作为断面数据成果输出;
步骤8.15计算偏距,将步骤8.13获取的二维断面点云数据计算其到该投影坐标系下中桩点的二维距离值,以中桩点所指向的Z方向为分界线,按步骤8.3设置的参数标记的里程编号,从小里程指向大里程方向看,其左向设置为负距离值,右向设置为正距离值,予以保存,
步骤8.16将步骤8.6、8.14、8.15中计算出来的值组合起来就是断面测量的坐标点位置、里程信息、偏距,
步骤8.17依次根据流程图步骤8.6-8.14提取该隧道段的所有里程对应的断面数据,
步骤8.18录入属性数据,除步骤8.16中三个属性数据外,还需添加地物类型等参数。
本发明具有以下优点:
本发明的技术方案实现了以下技术功能:
1)采集外业数据:RMMS高精度车载移动测量系统采集铁路沿线的点云数据以及组合导航数据。
2)解算融合点云数据。
3)工程导入加载显示:采用开发的后处理软件加载显示第二步中步骤2融合后的数据。
4)构建参考多段线:读取三维激光扫描系统的轨迹数据,并对其进行抽希平滑,生成三维多段线数据。参考多段线为后续自动提取断面数据的重要参考信息。
5)分割参考多段线:按照外业采集提供的各种铁路类型(路基段、桥梁段、隧道段、站内段)的起始终止点坐标,作垂线垂直于参考多段线,并按照垂点切割多段线。
6)参考多段线里程编辑:按照移动车载系统运行方向,判断其里程方向为大里程或者小里程,并根据外业记录设置多段线的起始或者终止里程,自动计算多段线的起始里程、终止里程以及多段线的二维长度。
7)路桥段断面测量:路基段断面提取与桥梁段断面提取步骤相同,采用相同方法描述。提取过程采用自动的方式提取,获取对应里程点一定容差包围盒范围的点云数据作为断面点云数据,计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息。根据计算出的参数自动提取出左右轨面中心点,以左右轨面中心点计算确定的中桩点为原点,定义轨面坐标系提取轨底点。以中桩点为原点,以参考线前进方向的方向向量为Y轴方向,Z轴垂直向上确定右手坐标系为断面坐标系。将包围盒断面点云数据投影至断面坐标系XOZ的断面平面,分别采用道格拉斯特征提取和等间距提取断面特征关键点并合并,剔除冗余噪点信息,获取路桥断面点数据,计算其到中桩点距离,最后对路桥断面点赋值相应的里程等属性信息,依次计算每个里程处断面数据,可以提取整个路桥段里程所有的断面数据。
8)隧道段断面测量:采用全自动的方式提取,根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息,并根据计算出的参数自动提取出左右轨面中心点,以提取的左右轨面中心点确定的中桩点为原点,定义轨面坐标系提取轨底点。以以中桩点为原点,参考线前进方向的方向向量为Y轴方向, Z轴垂直向上定义右手坐标系为断面坐标系。随后分割出该断面当前里程范围的点云数据,将点云数据投影到断面坐标系XOZ平面上,抽稀投影后的点云数据,通过拟合二维圆的方法计算获取该隧道点云的圆心,以该圆心为原点按等角均匀抽稀的方法等间隔获取断面点数据,与道格拉斯特征点提取相结合,剔除冗余噪点,获取隧道段断面点数据,计算断面点到中桩记录,并对该隧道断面点赋值相应的里程等属性信息,依次计算每个里程处断面数据,即可提取整个隧道段里程所有的断面数据。
9)成果自动输出:按照预先设计的格式自动输出铁路路桥段、隧道段的断面测量数据。
附图说明
图1是本发明一种基于高精度车载激光移动测量系统铁路断面提取方法的流程图。
图2是本发明一种基于高精度车载激光移动测量系统铁路断面提取方法流程中步骤7) 路基桥梁段断面测量的流程图。
图3是本发明一种基于高精度车载激光移动测量系统铁路断面提取方法流程中步骤8) 隧道段断面测量的流程图。
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。
本发明涉及一种基于高精度车载激光移动测量系统铁路断面提取方法,针对路基、桥梁、隧道分别采用不同的处理方法,包括如下步骤:
1)采集外业数据:RMMS高精度车载移动测量系统采集铁路沿线的点云数据以及导航数据。采集的数据包括架设基站采集GPS基站数据,并采用RMMS高精度车载移动测量系统采集三维激光点云数据、DMI数据(编码器数据)、DMR数据(惯导数据)以及GPS数据。
2)解算融合点云数据
所述步骤2)中需要先根据组合导航的原理进行航位推算,解算出POS轨迹数据,再将点云数据与POS轨迹数据进行融合,得到带有绝对坐标的点云数据。
步骤2)的具体过程如下:
步骤2.1解算POS数据:隧道以及站内利用自主开发的航位推算软件将GPS、DMI以及DMR数据进行组合导航解算成POS信息,其他(路基、桥梁)采用IE解算软件解算POS 数据。
步骤2.2点云数据融合:将扫描仪扫描的三维激光点云与步骤2.1中解算的POS数据融合,得到带有绝对坐标的三维激光点云数据。
3)工程导入加载显示:采用开发后处理软件加载显示步骤2)中融合后的数据。
4)构建参考多段线:读取三维激光扫描系统的轨迹数据,并对其进行抽稀平滑,生成三维多段线数据。参考多段线为后续自动提取断面数据的重要参考信息。
将读取的三维激光扫描系统的轨迹数据进行抽希平滑处理,该过程中需要使用的参数有:
①抽希阈值:对轨迹数据进行抽希的阈值threshold范围设置为[0.0,0.05];
②平滑处理时每个顶点附近点数阈值t范围设置为[20,50];
③平滑处理距离阈值D范围设置为[0.2,0.8]。
步骤4)的具体过程如下:
步骤4.1对三维激光扫描系统的轨迹数据进行抽希处理,其抽希算法详细描述如下:
①在该多段线首尾两点A、B之间连接一条直线AB,该直线为多段线的弦;
②得到多段线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d;
③比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold则该直线段作为多段线的近似,该段多段线取处理完毕;
④如果距离大于阈值,则用C将多段线分为AC和BC两段,并分别对两段多段线进行①-③处理。
当所有多段线都处理完毕后,依次连接各个分割点形成的多段线,即为抽希处理后可以作为原多段线的近似线。
步骤4.2对抽稀后的点云轨迹数据P{P1,P2,P3...Pn}进行平滑处理,在平滑处理时只使用轨迹点的平面坐标,即Pn(xn,yn)其平滑算法具体如下所述:
①以多段线起始点开始计算;
②查找该顶点Pc(xc,yc)索引前后t/2的点数据Pt,判断每一个点与前一个点的距离 Dt与阈值D的关系,若Dt小于阈值D,则剔除该点,否则保留。若保留点数k小于3个,则查找下一个顶点继续②步骤。
③以最远的点和最近的点构建旋转参数,并将所有的点坐标按照旋转参数进行旋转平移得到Pk(Xk,Yk)其公式如下所示:
Xk=dCos*(xk-x0)+dSin*(yk-y0) (3)
Yk=-dSin*(xk-x0)+dcos*(yk-y0) (4)
④对所有的点进行抛物线拟合,公式为y=A*x2+B*x+C,其公式如下:
⑤根据步骤④拟合参数对选择的顶点坐标进行修正:
yc=A*(xc)2+B*xc+C (6)
⑥根据公式(1)、(2)、(6)对该顶点其进行反向旋转,得到点Pd(xd,yd):
xd=dCos*xc-dSin*yc+x0 (7)
yd=dSin*xc+dCos*yc+y0 (8)
⑦最后循环对所有顶点按照②-⑥步骤处理完成。得到的就是平滑后的多段线。
5)分割参考多段线:按照外业采集提供的各种铁路类型(路基段、桥梁段、隧道段、站内段)的起始终止点坐标,作垂线垂直于参考多段线,并按照垂点切割多段线。
6)参考多段线里程编辑:按照移动车载系统运行方向,判断其里程方向为大里程或者小里程,并根据外业记录设置多段线的起始或者终止里程,自动计算多段线的起始里程、终止里程以及多段线的二维长度。
7)路基、桥梁段断面测量:路基段断面提取与桥梁段断面提取步骤相同,采用相同方法描述。提取过程采用自动的方式提取,获取对应里程点一定容差包围盒范围的点云数据作为断面点云数据,计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息。根据计算出的参数自动提取出左右轨面中心点。根据轨面中心点计算确定中桩点,以中桩点为原点,X轴指向右轨面点,Y轴指向下一个中桩点,Z轴向上定义为右手坐标系的轨面坐标系,在该轨面坐标系下进行投影后与标准钢轨模型点集进行匹配计算获得左右钢轨的四个左右轨底点。该四个点作为断面成果数据的一部分。再以提取的左右轨面中心点确定的中桩点为原点,以参考线前进方向的方向向量为Y轴方向,Z轴垂直向上确定右手坐标系为断面坐标系,截取三维点云并转换至该断面坐标系下。将包围盒断面点云数据投影至断面面坐标系XOZ平面,分别采用道格拉斯特征提取和等间距提取断面特征关键点并合并,剔除冗余噪点信息,获取路桥断面点数据,计算其到中桩点距离,最后对路桥断面点赋值相应的里程等属性信息,依次计算每个里程处断面数据,可以提取整个路桥段里程所有的断面数据。
结合说明书流程图2,步骤7)的具体过程如下:
步骤7.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据。
步骤7.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据或者自定义参考多段线。
步骤7.3设置参数,在该过程中需要设置的参数包括:
①参考多段线距左轨中心的水平距离:可以采用移动扫描系统也可以在点云数据中进行量测。
②参考多段线距右轨中心的水平距离:可以采用移动扫描系统也可以在点云数据中进行量测。
③直线度位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离:可以采用移动扫描系统也可以在点云数据中进行量测。
④移动扫描系统载体类型:轨道车和小推车两种类型,针对不同载体类型内部适应不同参数值。
⑤参考多段线类型:有两种类型移动扫描系统轨迹线和自定义参考线。
⑥线路类型:正线(扫描系统进行扫描的当前线路),相邻左线(沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻左线),相邻右线(沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻右线)。
⑦钢轨类型:标准有两种类型60轨和50轨。
⑧提取里程间隔距离:分为两种,分为采用等间隔里程增长值和非等间隔里程增长值,若为非等间隔里程增长值,则需要导入非等间隔文件。
⑨等间隔提取阈值:投影后的断面点云数据按设置的等间隔距离阈值抽稀提取断面点数据。
⑩道格拉斯特征提取阈值:道格拉斯特征提取距离阈值,若小于该阈值,则该直线段视为曲线的近似,若大于该阈值,则需进一步处理。
步骤7.5根据参考多段线上由其设置关联的起始里程(或上一个断面点关联的里程),由其累计平面距离与步骤7.4的当前里程值一致的情况下,构建垂直截线计算其在参考多段线上的投影坐标P0(X,Y,Z)。
步骤7.6提取左右轨面点,其具体为如下步骤:
①计算点P0(X,Y,Z)在扫描仪lin文件轨迹上的投影坐标点Pt,搜索lin文件中离投影坐标点最近的POS位置,并获取该POS位置的Z值以及翻滚角度Roll,将该POS 位置的Z值赋值给点P0。
②沿参考多段线方向计算距离点P0平面距离0.5米位置处的参考多段线上的点 P1(X,Y,Z),参考步骤计算点P1的Z坐标。
③计算点P0到P1的方向向量Normal,根据点P0、方向向量Normal、翻滚角Roll以及步骤7.3中设置的参数计算获得轨面点PL1,PR1。
④在P1处参考步骤②~③计算该点处的轨面点PL2,PR2。
⑤根据左右轨面点坐标计算确定中桩点Pc1坐标,平面坐标取左右轨面点的中值,直线段取左轨面点高程值,曲线段取内轨高程值。
步骤7.7构建轨面坐标系。根据步骤7.6中提取轨面点PL1,PR1及轨面点PL2,PR2,以中桩点Pc1为原点,构建轨面坐标系。其坐标系构建以中桩点为原点,X轴指向轨面点PR1,前进方向指向为Y轴,Z轴向上,定义为右手系,其具体步骤如下所示:
①计算轨面点PL1、PR1的中心点Pc1(xc1,yc1,zc1)以及轨面点PL2、PR2的中心点Pc2(xc2,yc2,zc2)。
②计算点Pc1到Pc2的方向向量N(xn,yn,zn)。
③根据步骤①、②以及步骤7.6中计算Roll角度值构建轨面坐标系,轨面坐标系包括 3×3的旋转矩阵M1和3×1的偏移矩阵M2,其具体的公式下式所示:
偏移矩阵M1公式为:
旋转矩阵M2计算步骤为:
分别计算绕X,Y,Z轴旋转的角度Rx,Ry,Rz:
Rz=tan-1(yn/xn) (12)
T=sin Rx*sin Ry (13)
R=cos Rx*sin Ry (14)
步骤7.8获取投影点云,经旋转矩阵坐标转换后投影到步骤7.7获得的轨面坐标系XOZ 平面。根据步骤7.3设置的参数①②③构建包围盒(高程方向采用无穷大值)切割获取该包围盒内的点云,并将所有点云坐标转换到步骤7.7中构建的坐标系中,获取新坐标系下的点云数据坐标,将所有点云坐标投影到该轨面坐标系的XOZ平面上。
步骤7.9计算左右钢轨的左右轨底坐标作为断面成果数据。根据步骤7.6确定的轨面点坐标获得其在轨面坐标系下坐标,以该坐标为基准在X轴方向截取一定范围内的投影点云,获取左右轨钢轨点云数据。以左钢轨段点云为例,以该钢轨段点云数据与标准钢轨模型点集进行匹配,分别计算钢轨模型点集轨面点(模型上已知)与该点云左右轨面点的差值HM-L1、 HM-R1,在高程方向上移动钢轨模型点集,使得钢轨模型与点云模型最优匹配,由此即可直接获取得到左右钢轨模型点集上的轨底点PML1,PMR1,其左右高程值分别加上差值HM-L1得到的即为左右钢轨轨底点在轨面坐标系下坐标PL-ML1,PL-MR1。以此方法计算获得右钢轨段点云的左右轨底点坐标PR-ML1,PR-MR1。
步骤7.10根据步骤7.8构建的包围盒切割原始点云获取该断面处点云,并定义断面坐标系。断面坐标系定义为原点在该里程处的中桩点Pc1,由参考线前进方向的方向向量为Y 轴方向,Z轴同绝对坐标系指向一致,垂直向上,构建右手坐标系为断面坐标系,其中XOZ 所在平面即为断面。
步骤7.11将步骤7.10获取的包围盒内三维点云先转换至步骤7.10所构建的断面坐标系下,坐标系间转换参数可参考步骤7.7构建,记录旋转矩阵为M3。将转换后的点云数据投影至坐标系的XOZ平面,获得断面点云数据。
步骤7.12断面点云过滤,采用距离阈值过滤以及高程过滤方法过滤步骤7.11中获取的断面点云数据的噪点,便于消除噪点对自动提取断面点的影响。
步骤7.13获取断面点:首先根据步骤7.6计算获取的轨面点(同样应用旋转矩阵转换至该断面坐标系),剔除断面点云中所有x坐标位于左右轨面点x坐标范围内的点,获得过滤后点云。对于路桥段数据,经噪点过滤后,采用等间隔抽稀与道格拉斯特征提取相结合来提取断面数据,其具体步骤如下:
①等间隔抽稀提取特征点:采用步骤7.3设置的参数⑨,将投影后的点云数据按X轴从小到大进行排序,采用等间隔参数⑨进行抽稀,获得断面点云pcd1,记录存储。
②道格拉斯法提取特征点:采用步骤7.3设置的参数⑩,将投影后点云数据按X轴从小到大进行排序,形成曲线的点集数据。
③记录曲线首尾两点作为保留的特征点,保存至断面点云pcd2,以首尾两点连接为一条直线AB。
④计算得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d。
⑤比较该距离与给定的距离阈值的大小,如果小于该距离阈值,则该直线段作为曲线的近似,该点集处理完毕。
⑥如果距离大于给定的距离阈值,则用C将曲线分为两段AC和BC,并分别对两段范围内的点进行③~⑤的处理,直到曲线构成的点集数据全部处理完成。
⑦将获得的断面点云pcd1与断面点云pcd2合并,剔除坐标相同的点。
⑧将步骤7.7获取的左右轨面点PL1,PR1,步骤7.9获取的左右钢轨左右轨底点PR-ML1,PR-MR1及中桩坐标点添加至上一步的点云中,得到最终的断面三维坐标。
步骤7.14计算偏距。记录步骤7.13获取的断面点数据在X轴向距离中桩点的X轴向距离值,定义从小里程到大里程方向,中桩点左边定义距离值为负值,右边距离值为正值,并由该投影的断面点云数据根据步骤7.11构建的旋转矩阵M3反算其在绝对坐标系的三维绝对坐标,作为成果值记录。
步骤7.15将步骤7.4、7.7、7.13、7.14中计算出来的值组合起来即为断面测量所需的断面三维绝对坐标数据、里程信息、中桩点及偏距。
步骤7.16录入属性数据。属性数据除步骤7.15中四个属性数据外,还需添加地物类型等属性参数。
步骤7.17依次根据流程图步骤7.4-7.16沿着里程输出要求提取选择的铁路线路的所有路桥段断面数据成果。
8)隧道段断面测量:采用全自动的方式提取,根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息,并根据计算出的参数自动提取出左右轨面中心点,以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系。根据轨面中心点计算确定中桩点,以中桩点为原点,X轴指向右轨面点,Y轴指向下一个中桩点, Z轴向上定义为右手坐标系的轨面坐标系。在该轨面坐标系下进行投影后与标准钢轨模型点集进行匹配计算获得左右钢轨的四个左右轨底点。该四个点作为断面成果数据的一部分。再以提取的左右轨面中心点确定的中桩点为原点,以参考线前进方向的方向向量为Y轴方向, Z轴垂直向上确定右手坐标系为断面坐标系,截取三维点云并转换至该断面坐标系下。随后分割出该断面当前钢轨的点云数据,将点云数据投影到轨面坐标系中,根据算法抽稀投影坐标后拟合二维圆,确定圆心后,以圆心点为原点采用等角度间隔自动提取此处隧道位置的断面点坐标,经过滤非隧道噪点后进行融合处理,计算断面点到中桩的二维距离,最后对隧道断面点赋值相应的属性信息,依次可以自动提取整个隧道段的所有断面数据。
结合说明书流程图图3,步骤8)隧道段断面测量的具体操作步骤如下所示,其中8.1~8.12 步骤与路桥段断面测量提取步骤基本相同:
步骤8.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据。
步骤8.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据。
步骤8.3设置参数,在该过程中需要设置的参数包括:
①参考多段线距左轨中心的水平距离:可以采用移动扫描系统也可以在点云数据中进行量测DL。
②参考多段线距右轨中心的水平距离:可以采用移动扫描系统也可以在点云数据中进行量测DR。
③直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H:可以采用移动扫描系统也可以在点云数据中进行量测。
④移动扫描系统载体类型:轨道车和小推车两种类型。
⑤参考多段线类型:有两种类型移动扫描系统轨迹线和自定义参考线。
⑥线路类型:正线(扫描系统进行扫描的当前线路),相邻左线(沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻左线),相邻右线(沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻右线)。
⑦钢轨类型:标准有两种类型60轨和50轨。
⑧等角度抽稀阈值:在角度抽稀保存断面点设置的分割角度阈值。
⑨起始计算里程和终止计算里程。
步骤8.4将选择的参考多段线投影到XOY平面上,按照设置的步长值对投影后的二维多段线进行分割,获取所有的断面中心点坐标Pi(xi,yi,zi)i∈[0,n),其中n为分割点的个数。
步骤8.5根据步骤8.4中计算的所有断面中心点坐标Pi(xi,yi,zi)i∈[0,n),从起始点开始计算。
步骤8.6计算该分割点Pi(xi,yi,zi)的里程信息,参考步骤7.4~7.5。
步骤8.7提取左右轨面点,参考步骤7.6。
步骤8.8构建轨面坐标系,其具体描述为偏移矩阵M1以及旋转矩阵M2,参考步骤7.7。
步骤8.9获取投影点云,将截取的包围盒点云投影至步骤8.8所构建的轨面坐标系,参考步骤7.8。
步骤8.10计算左右钢轨的左右轨底坐标作为断面成果数据,参考步骤7.9。
步骤8.11获取该里程处附近点云三维绝对坐标,定义断面坐标系,参看步骤7.10。对获取的三维绝对坐标点云转换至断面坐标系并投影至XOZ平面,参考步骤7.11。
步骤8.12点云过滤,参考步骤7.12。
步骤8.13按照设置的参数进行过滤后随机抽稀后拟合圆心。其具体步骤如下所示:
①将步骤8.11投影于XOZ平面的点云数据经步骤8.12过滤处理后,出于拟合圆目的,需进一步进行过滤剔除非隧道的地面点数据,结合铁路隧道特性,以点云中最低点高程h,将投影后点云按高程进行过滤,则过滤条件描述为:
z∈[-∞,h+0.5]
②将步骤①中构建的过滤条件对投影后点云进行过滤地面点。
③将过滤后的非地面投影点云采用随机抽稀的方式获取抽稀点云。
④将抽稀后点云数据采用最小二乘法拟合二维圆,拟合要求为求取误差方差和最小,计算确定圆心,其误差方程如下,对其进行求导后泰勒展开进行公式分解,由于该公式属于常见公式,具体不再此处展开分析。
完成二维圆拟合后,获得在投影坐标系下XOZ平面上的圆心点坐标Pc(xc,0,zc)。
⑤将过滤地面点后得到的非地面投影点云剔除非隧道壁噪点,主要包括人形遮挡或其他设备遮挡等造成的噪点。
⑥根据步骤8.3设置的参数⑧记录的角度值angle及圆心点坐标Pc,将本步骤②获取的非地面投影点云以圆心坐标为起点,圆点指向X轴正向方向为起始角度零度方向,将点云数据按等角度划分,确定每个点所属点集块为Np,其划分公式如下:
Np=anglep%angle
⑦经划分统计后,获取每一块点云,采用与圆心点的距离值进行阈值过滤,剔除非隧道壁噪点,具体方法为:计算该块点集每个点与圆心的二维距离值dp,与拟合的圆心半径R进行比较,若满足以下条件,则视为噪点予以剔除。
dp≤R*0.5
⑧将所有点集按上一步剔除噪点后,计算每块点集的质心Pct,计算采用点集求取平均值的方法计算获得。
⑨记录所有点集的质心Pct。
⑩将步骤8.7获取的左右轨面点及中桩点、8.11获取的左右钢轨的左右轨底点添加至上述点集,构成该里程断面点云数据。
步骤8.14将步骤8.13获取的二维断面点云数据根据步骤8.11定义断面坐标系所构建的旋转矩阵反算获得该点云的三维绝对坐标,作为断面数据成果输出。
步骤8.15计算偏距。将步骤8.13获取的二维断面点云数据计算其到该投影坐标系下中桩点的二维距离值,以中桩点所指向的Z方向为分界线,按步骤8.3设置的参数标记的里程编号,从小里程指向大里程方向看,其左向设置为负距离值,右向设置为正距离值,予以保存。
步骤8.16将步骤8.6、8.14、8.15中计算出来的值组合起来就是断面测量的坐标点位置、里程信息、偏距。
步骤8.17依次根据流程图步骤8.6-8.14提取该隧道段的所有里程对应的断面数据。
步骤8.18录入属性数据。除步骤8.16中三个属性数据外,还需添加地物类型等参数。
本发明通过采集外业数据、解算融合点云数据、工程导入加载显示、构建参考多段线、分割参考多段线、参考多段线里程编辑、路基和路桥段断面测量、隧道段断面测量及成果自动输出的步骤,实现根据高精度三维激光点云测量出铁路断面数据,其中,构建参考多段线、路基和路桥段断面测量、隧道段断面测量的步骤为本发明首次提出,解决高铁铁路施工过程中,使用高精度车载移动测量系统这种新技术在工程断面测量过程中的自动化和测量成果快速输出的关键问题。
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 (5)
1.基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法,其特征在于:
所述方法包括以下步骤:
1)采集外业数据:RMMS高精度车载移动测量系统采集铁路沿线的点云数据以及导航数据;采集的数据包括架设基站采集GPS基站数据,并采用RMMS高精度车载移动测量系统采集三维激光点云数据、DMI数据、DMR数据以及GPS数据;
2)解算融合点云数据:先根据组合导航的原理进行航位推算,解算出POS轨迹数据,再将点云数据与POS轨迹数据进行融合,得到带有绝对坐标的点云数据;
3)工程导入加载显示:加载显示步骤2)中融合后的数据;
4)构建参考多段线:读取三维激光扫描系统的轨迹数据,并对其进行抽稀平滑,生成三维多段线数据;参考多段线为后续自动提取断面数据的重要参考信息;
5)分割参考多段线:按照外业采集提供的各种铁路类型包括路基段、桥梁段、隧道段、站内段的起始终止点坐标,作垂线垂直于参考多段线,并按照垂点切割多段线;
6)参考多段线里程编辑:按照移动车载系统运行方向,判断其里程方向为大里程或者小里程,并根据外业记录设置多段线的起始或者终止里程,自动计算多段线的起始里程、终止里程以及多段线的二维长度;
7)路基、桥梁段断面测量:路基段断面提取与桥梁段断面提取步骤相同,采用相同方法描述;提取过程采用自动的方式提取,获取对应里程点一定容差包围盒范围的点云数据作为断面点云数据,计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息;根据计算出的参数自动提取出左右轨面中心点;根据轨面中心点计算确定中桩点,以中桩点为原点,X轴指向右轨面点,Y轴指向下一个中桩点,Z轴向上定义为右手坐标系的轨面坐标系,在该轨面坐标系下进行投影后与标准钢轨模型点集进行匹配计算获得左右钢轨的四个左右轨底点;该四个点作为断面成果数据的一部分;再以提取的左右轨面中心点确定的中桩点为原点,以参考线前进方向的方向向量为Y轴方向,Z轴垂直向上确定右手坐标系为断面坐标系,截取三维点云并转换至该断面坐标系下;将包围盒断面点云数据投影至断面面坐标系XOZ平面,分别采用道格拉斯特征提取和等间距提取断面特征关键点并合并,剔除冗余噪点信息,获取路桥断面点数据,计算其到中桩点距离,最后对路桥断面点赋值相应的里程等属性信息,依次计算每个里程处断面数据,提取整个路桥段里程所有的断面数据;
8)隧道段断面测量:采用全自动的方式提取,根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息,并根据计算出的参数自动提取出左右轨面中心点,以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系;根据轨面中心点计算确定中桩点,以中桩点为原点,X轴指向右轨面点,Y轴指向下一个中桩点,Z轴向上定义为右手坐标系的轨面坐标系;在该轨面坐标系下进行投影后与标准钢轨模型点集进行匹配计算获得左右钢轨的四个左右轨底点;该四个点作为断面成果数据的一部分;再以提取的左右轨面中心点确定的中桩点为原点,以参考线前进方向的方向向量为Y轴方向,Z轴垂直向上确定右手坐标系为断面坐标系,截取三维点云并转换至该断面坐标系下;随后分割出该断面当前钢轨的点云数据,将点云数据投影到轨面坐标系中,根据算法抽稀投影坐标后拟合二维圆,确定圆心后,以圆心点为原点采用等角度间隔自动提取此处隧道位置的断面点坐标,经过滤非隧道噪点后进行融合处理,计算断面点到中桩的二维距离,最后对隧道断面点赋值相应的属性信息,依次自动提取整个隧道段的所有断面数据;
9)成果自动输出:按照预先设计的格式自动输出铁路路桥段、隧道段的断面测量数据。
2.根据权利要求1所述的基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法,其特征在于:
步骤2)的具体过程为:
步骤2.1解算POS数据:隧道以及站内利用自主开发的航位推算软件将GPS、DMI以及DMR数据进行组合导航解算成POS信息,路基、桥梁采用IE解算软件解算POS数据;
步骤2.2点云数据融合:将扫描仪扫描的三维激光点云与步骤2.1中解算的POS数据融合,得到带有绝对坐标的三维激光点云数据。
3.根据权利要求2所述的基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法,其特征在于:
步骤4)中,将读取的三维激光扫描系统的轨迹数据进行抽希平滑处理,该过程中需要使用的参数有:
①抽希阈值:对轨迹数据进行抽希的阈值threshold范围设置为[0.0,0.05];
②平滑处理时每个顶点附近点数阈值t范围设置为[20,50];
③平滑处理距离阈值D范围设置为[0.2,0.8];
步骤4)的具体过程为:
步骤4.1对三维激光扫描系统的轨迹数据进行抽希处理,其抽希算法详细描述为:
①在该多段线首尾两点A、B之间连接一条直线AB,该直线为多段线的弦;
②得到多段线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d;
③比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold则该直线段作为多段线的近似,该段多段线取处理完毕;
④如果距离大于阈值,则用C将多段线分为AC和BC两段,并分别对两段多段线进行①-③处理;
当所有多段线都处理完毕后,依次连接各个分割点形成的多段线,即为抽希处理后作为原多段线的近似线;
步骤4.2对抽稀后的点云轨迹数据P{P1,P2,P3…Pn}进行平滑处理,在平滑处理时只使用轨迹点的平面坐标,即Pn(xn,yn)其平滑算法具体为:
①以多段线起始点开始计算;
②查找该顶点Pc(xc,yc)索引前后t/2的点数据Pt,判断每一个点与前一个点的距离Dt与阈值D的关系,若Dt小于阈值D,则剔除该点,否则保留;若保留点数k小于3个,则查找下一个顶点继续②步骤;
③以最远的点和最近的点构建旋转参数,并将所有的点坐标按照旋转参数进行旋转平移得到Pk(Xk,Yk)其公式如下所示:
Xk=dCos*(xk-x0)+dSin*(yk-y0) (3)
Yk=-dSin*(xk-x0)+dcos*(yk-y0) (4)
④对所有的点进行抛物线拟合,公式为y=A*x2+B*x+C,其公式如下:
⑤根据步骤④拟合参数对选择的顶点坐标进行修正:
yc=A*(xc)2+B*xc+C(6)
⑥根据公式(1)、(2)、(6)对该顶点其进行反向旋转,得到点Pd(xd,yd):
xd=dCos*xc-dSin*yc+x0 (7)
yd=dSin*xc+dCos*yc+y0 (8)
⑦最后循环对所有顶点按照②-⑥步骤处理完成,得到的就是平滑后的多段线。
4.根据权利要求3所述的基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法,其特征在于:
步骤7)的具体过程为:
步骤7.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据;
步骤7.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据或者自定义参考多段线;
步骤7.3设置参数,在该过程中需要设置的参数包括:
①参考多段线距左轨中心的水平距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测;
②参考多段线距右轨中心的水平距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测;
③直线度位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测;
④移动扫描系统载体类型:轨道车和小推车两种类型,针对不同载体类型内部适应不同参数值;
⑤参考多段线类型:有两种类型移动扫描系统轨迹线和自定义参考线;
⑥线路类型:正线,即扫描系统进行扫描的当前线路,相邻左线,即沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻左线,相邻右线,即沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻右线;
⑦钢轨类型:标准有两种类型60轨和50轨;
⑧提取里程间隔距离:分为两种,分为采用等间隔里程增长值和非等间隔里程增长值,若为非等间隔里程增长值,则需要导入非等间隔文件;
⑨等间隔提取阈值:投影后的断面点云数据按设置的等间隔距离阈值抽稀提取断面点数据;
⑩道格拉斯特征提取阈值:道格拉斯特征提取距离阈值,若小于该阈值,则该直线段视为曲线的近似,若大于该阈值,则需进一步处理;
步骤7.5根据参考多段线上由其设置关联的起始里程,或上一个断面点关联的里程,由其累计平面距离与步骤7.4的当前里程值一致的情况下,构建垂直截线计算其在参考多段线上的投影坐标P0(X,Y,Z);
步骤7.6提取左右轨面点,其具体步骤为:
①计算点P0(X,Y,Z)在扫描仪lin文件轨迹上的投影坐标点Pt,搜索lin文件中离投影坐标点最近的POS位置,并获取该POS位置的Z值以及翻滚角度Roll,将该POS位置的Z值赋值给点P0;
②沿参考多段线方向计算距离点P0平面距离0.5米位置处的参考多段线上的点P1(X,Y,Z),参考步骤计算点P1的Z坐标;
③计算点P0到P1的方向向量Normal,根据点P0、方向向量Normal、翻滚角Roll以及步骤7.3中设置的参数计算获得轨面点PL1,PR1;
④在P1处参考步骤②~③计算该点处的轨面点PL2,PR2;
⑤根据左右轨面点坐标计算确定中桩点Pc1坐标,平面坐标取左右轨面点的中值,直线段取左轨面点高程值,曲线段取内轨高程值;
步骤7.7构建轨面坐标系:根据步骤7.6中提取轨面点PL1,PR1及轨面点PL2,PR2,以中桩点Pc1为原点,构建轨面坐标系;其坐标系构建以中桩点为原点,X轴指向轨面点PR1,前进方向指向为Y轴,Z轴向上,定义为右手系,其具体步骤为:
①计算轨面点PL1、PR1的中心点Pc1(xc1,yc1,zc1)以及轨面点PL2、PR2的中心点Pc2(xc2,yc2,zc2);
②计算点Pc1到Pc2的方向向量N(xn,yn,zn);
③根据步骤①、②以及步骤7.6中计算Roll角度值构建轨面坐标系,轨面坐标系包括3×3的旋转矩阵M1和3×1的偏移矩阵M2,其具体的公式下图所示:
偏移矩阵M1公式为:
旋转矩阵M2计算步骤为:
分别计算绕X,Y,Z轴旋转的角度Rx,Ry,Rz:
Rz=tan-1(yn/xn)(12)
T=sin Rx*sin Ry(13)
R=cos Rx*sin Ry(14)
步骤7.8获取投影点云,经旋转矩阵坐标转换后投影到步骤7.7获得的轨面坐标系XOZ平面;根据步骤7.3设置的参数①②③构建包围盒切割获取该包围盒内的点云,高程方向采用无穷大值;并将所有点云坐标转换到步骤7.7中构建的坐标系中,获取新坐标系下的点云数据坐标,将所有点云坐标投影到该轨面坐标系的XOZ平面上;
步骤7.9计算左右钢轨的左右轨底坐标作为断面成果数据,根据步骤7.6确定的轨面点坐标获得其在轨面坐标系下坐标,以该坐标为基准在X轴方向截取一定范围内的投影点云,获取左右轨钢轨点云数据;以左钢轨段点云为例,以该钢轨段点云数据与标准钢轨模型点集进行匹配,分别计算钢轨模型点集轨面点与该点云左右轨面点的差值HM-L1、HM-R1,在高程方向上移动钢轨模型点集,使得钢轨模型与点云模型最优匹配,由此即可直接获取得到左右钢轨模型点集上的轨底点PML1,PMR1,其左右高程值分别加上差值HM-L1得到的即为左右钢轨轨底点在轨面坐标系下坐标PL-ML1,PL-MR1;以此方法计算获得右钢轨段点云的左右轨底点坐标PR-ML1,PR-MR1;
步骤7.10根据步骤7.8构建的包围盒切割原始点云获取该断面处点云,并定义断面坐标系;断面坐标系定义为原点在该里程处的中桩点Pc1,由参考线前进方向的方向向量为Y轴方向,Z轴同绝对坐标系指向一致,垂直向上,构建右手坐标系为断面坐标系,其中XOZ所在平面即为断面;
步骤7.11将步骤7.10获取的包围盒内三维点云先转换至步骤7.10所构建的断面坐标系下,坐标系间转换参数可参考步骤7.7构建,记录旋转矩阵为M3;将转换后的点云数据投影至坐标系的XOZ平面,获得断面点云数据;
步骤7.12断面点云过滤,采用距离阈值过滤以及高程过滤方法过滤步骤7.11中获取的断面点云数据的噪点,便于消除噪点对自动提取断面点的影响;
步骤7.13获取断面点:首先根据步骤7.6计算获取的轨面点,同样应用旋转矩阵转换至该断面坐标系,剔除断面点云中所有x坐标位于左右轨面点x坐标范围内的点,获得过滤后点云;对于路桥段数据,经噪点过滤后,采用等间隔抽稀与道格拉斯特征提取相结合来提取断面数据,其具体步骤为:
①等间隔抽稀提取特征点:采用步骤7.3设置的参数⑨,将投影后的点云数据按X轴从小到大进行排序,采用等间隔参数⑨进行抽稀,获得断面点云pcd1,记录存储;
②道格拉斯法提取特征点:采用步骤7.3设置的参数1○0,将投影后点云数据按X轴从小到大进行排序,形成曲线的点集数据;
③记录曲线首尾两点作为保留的特征点,保存至断面点云pcd2,以首尾两点连接为一条直线AB;
④计算得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d;
⑤比较该距离与给定的距离阈值的大小,如果小于该距离阈值,则该直线段作为曲线的近似,该点集处理完毕;
⑥如果距离大于给定的距离阈值,则用C将曲线分为两段AC和BC,并分别对两段范围内的点进行③~⑤的处理,直到曲线构成的点集数据全部处理完成;
⑦将获得的断面点云pcd1与断面点云pcd2合并,剔除坐标相同的点;
⑧将步骤7.7获取的左右轨面点PL1,PR1,步骤7.9获取的左右钢轨左右轨底点PR-ML1,PR-MR1及中桩坐标点添加至上一步的点云中,得到最终的断面三维坐标;
步骤7.14计算偏距,记录步骤7.13获取的断面点数据在X轴向距离中桩点的X轴向距离值,定义从小里程到大里程方向,中桩点左边定义距离值为负值,右边距离值为正值,并由该投影的断面点云数据根据步骤7.11构建的旋转矩阵M3反算其在绝对坐标系的三维绝对坐标,作为成果值记录,
步骤7.15将步骤7.4、7.7、7.13、7.14中计算出来的值组合起来即为断面测量所需的断面三维绝对坐标数据、里程信息、中桩点及偏距;
步骤7.16录入属性数据,属性数据除步骤7.15中四个属性数据外,还需添加地物类型等属性参数;
步骤7.17依次根据流程图步骤7.4-7.16沿着里程输出要求提取选择的铁路线路的所有路桥段断面数据成果。
5.根据权利要求4所述的基于移动测量系统自动化提取铁轨断面的方法,其特征在于:
步骤8)隧道段断面测量的具体操作步骤为,其中8.1~8.12步骤与路桥段断面测量提取步骤相同:
步骤8.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据;
步骤8.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据;
步骤8.3设置参数,在该过程中需要设置的参数包括:
①参考多段线距左轨中心的水平距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测DL;
②参考多段线距右轨中心的水平距离:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测DR;
③直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H:采用移动扫描系统或在点云数据中进行量测;
④移动扫描系统载体类型:轨道车和小推车两种类型;
⑤参考多段线类型:有两种类型移动扫描系统轨迹线和自定义参考线;
⑥线路类型:正线,即扫描系统进行扫描的当前线路,相邻左线,即沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻左线,相邻右线,即沿移动扫描系统扫描当前线路的相邻右线;
⑦钢轨类型:标准有两种类型60轨和50轨;
⑧等角度抽稀阈值:在角度抽稀保存断面点设置的分割角度阈值;
⑨起始计算里程和终止计算里程;
步骤8.4将选择的参考多段线投影到XOY平面上,按照设置的步长值对投影后的二维多段线进行分割,获取所有的断面中心点坐标Pi(xi,yi,zi)i∈[0,n),其中n为分割点的个数;
步骤8.5根据步骤8.4中计算的所有断面中心点坐标Pi(xi,yi,zi)i∈[0,n),从起始点开始计算;
步骤8.6计算该分割点Pi(xi,yi,zi)的里程信息,参考步骤7.4~7.5;
步骤8.7提取左右轨面点,参考步骤7.6;
步骤8.8构建轨面坐标系,其具体描述为偏移矩阵M1以及旋转矩阵M2,参考步骤7.7;
步骤8.9获取投影点云,将截取的包围盒点云投影至步骤8.8所构建的轨面坐标系,参考步骤7.8;
步骤8.10计算左右钢轨的左右轨底坐标作为断面成果数据,参考步骤7.9;
步骤8.11获取该里程处附近点云三维绝对坐标,定义断面坐标系,参看步骤7.10;对获取的三维绝对坐标点云转换至断面坐标系并投影至XOZ平面,参考步骤7.11;
步骤8.12点云过滤,参考步骤7.12;
步骤8.13按照设置的参数进行过滤后随机抽稀后拟合圆心,其具体步骤为:
①将步骤8.11投影于XOZ平面的点云数据经步骤8.12过滤处理后,出于拟合圆目的,需进一步进行过滤剔除非隧道的地面点数据,结合铁路隧道特性,以点云中最低点高程h,将投影后点云按高程进行过滤,则过滤条件描述为:
z∈[-∞,h+0.5]
②将步骤①中构建的过滤条件对投影后点云进行过滤地面点;
③将过滤后的非地面投影点云采用随机抽稀的方式获取抽稀点云;
④将抽稀后点云数据采用最小二乘法拟合二维圆,拟合要求为求取误差方差和最小,计算确定圆心,其误差方程为
完成二维圆拟合后,获得在投影坐标系下XOZ平面上的圆心点坐标Pc(xc,0,zc);
⑤将过滤地面点后得到的非地面投影点云剔除非隧道壁噪点,主要包括人形遮挡或其他设备遮挡等造成的噪点;
⑥根据步骤8.3设置的参数⑧记录的角度值angle及圆心点坐标Pc,将本步骤②获取的非地面投影点云以圆心坐标为起点,圆点指向X轴正向方向为起始角度零度方向,将点云数据按等角度划分,确定每个点所属点集块为Np,其划分公式如下:
Np=anglep%angle
⑦经划分统计后,获取每一块点云,采用与圆心点的距离值进行阈值过滤,剔除非隧道壁噪点,具体方法为:计算该块点集每个点与圆心的二维距离值dp,与拟合的圆心半径R进行比较,若满足以下条件,则视为噪点予以剔除;
dp≤R*0.5
⑧将所有点集按上一步剔除噪点后,计算每块点集的质心Pct,计算采用点集求取平均值的方法计算获得;
⑨记录所有点集的质心Pct;
⑩将步骤8.7获取的左右轨面点及中桩点、8.11获取的左右钢轨的左右轨底点添加至上述点集,构成该里程断面点云数据;
步骤8.14将步骤8.13获取的二维断面点云数据根据步骤8.11定义断面坐标系所构建的旋转矩阵反算获得该点云的三维绝对坐标,作为断面数据成果输出;
步骤8.15计算偏距,将步骤8.13获取的二维断面点云数据计算其到该投影坐标系下中桩点的二维距离值,以中桩点所指向的Z方向为分界线,按步骤8.3设置的参数标记的里程编号,从小里程指向大里程方向看,其左向设置为负距离值,右向设置为正距离值,予以保存,
步骤8.16将步骤8.6、8.14、8.15中计算出来的值组合起来就是断面测量的坐标点位置、里程信息、偏距,
步骤8.17依次根据流程图步骤8.6-8.14提取该隧道段的所有里程对应的断面数据,
步骤8.18录入属性数据,除步骤8.16中三个属性数据外,还需添加地物类型等参数。
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