CN113932711B - 一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法 - Google Patents

一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113932711B
CN113932711B CN202111189763.1A CN202111189763A CN113932711B CN 113932711 B CN113932711 B CN 113932711B CN 202111189763 A CN202111189763 A CN 202111189763A CN 113932711 B CN113932711 B CN 113932711B
Authority
CN
China
Prior art keywords
wagon
shielding
container
train
stage
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111189763.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113932711A (zh
Inventor
么世济
武徽
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhongmei Kegong Intelligent Storage Technology Co ltd
Tiandi Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhongmei Kegong Intelligent Storage Technology Co ltd
Tiandi Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhongmei Kegong Intelligent Storage Technology Co ltd, Tiandi Science and Technology Co Ltd filed Critical Zhongmei Kegong Intelligent Storage Technology Co ltd
Priority to CN202111189763.1A priority Critical patent/CN113932711B/zh
Publication of CN113932711A publication Critical patent/CN113932711A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113932711B publication Critical patent/CN113932711B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/14Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring distance or clearance between spaced objects or spaced apertures

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法,所述的方法包括:分析列车运行与光栅的关系;微调RLE编码;对光轴数据集合特征编码;校正特征编码;计算车皮的状态信息。本发明经过对集装箱列车进入级联光栅检测区域的状态进行详细的分析并分段,利用数据集合特征表达级联光栅中遮蔽和导通的状态,过滤掉其中一组代表在一节车皮上的两个集装箱之间缝隙的数据,并利用RLE微变形编码,将将集装箱列车作为敞车车厢的各个状态进行了编码,达到了精确的表达集装箱长度、集装箱之间间距和集装箱位置目的,为铁路散装集装箱的全自动化装车提供了有力的支持。

Description

一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法
技术领域
本发明涉及一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法,是一种对列车车皮上放置的铁路专用集装箱位置的检测方法,是一种用于散装货物自动装车站中对列车车皮上放置的集装箱的位置进行精确定位监测系统的构建方法。
背景技术
现有装车站在散装物料装车过程中,通常只是采用激光雷达等传感器粗略的对进入装车位的列车车皮进行定位。随着装车站自动化水平的提高,对车皮进入装车站的位置精度要求进一步提高至厘米的水平,常规的类似激光雷达的位置定位已经不能达到要求,因此有使用光栅定位的方式,即利用长于车皮的级联光栅对列车车皮进行厘米级的定位。然而在车皮运行和装车过程中,用光栅精确定位车皮位置的困难在于,光栅测量所利用的是两个车皮之间的空缺空间,而两个车皮之间的空缺空间中有各种随车皮型号不同而不同的异形构件,这些异形构件的东西往往超过厘米级的测量,为此必须在车皮位置测量中排除这些异形构件的影响,才能要达到厘米级定位。由于要到达厘米级的定位,针对铁路集装箱的散装货物列车,集装箱的定位则需要有一些特殊的措施。列车散装货物集装箱通常为两个一组放置在一节车皮上,两个集装箱之间的距离大约为大于等于100毫米,并经常有散落蹦洒的物料以及喷射防冻液或表面固化液等装车环境的影响造成光栅检测的失效,因此,如何应用级联光栅对集装箱散装列车进行精确的定位是一个需要解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术的问题,本发明提出了一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法。所述的方法构建了一个能够将集装箱位置精确厘米的级联光栅,为铁路集装箱散装货物全自动装车提供了精确的数据。
本发明的目的是这样实现的:一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法,所述方法所针对的是每个平板车皮搭载两个集装箱的散装物料列车,所述的方法使用的级联光栅包括:安装在装车站铁路两侧长度l长于一节车皮长度短于机车长度的光栅组,所述的光栅组的光轴之间的距离为d,所述方法的步骤如下:
步骤1,分析列车运行与光栅的关系:列车进入光栅检测区域时机车首先进入级联光栅检测区域,由于机车长度长于级联光栅的长度,会出现一段所有光轴被遮挡的时段,之后除最后一节车皮以外,从第一节车皮开始各个车皮遮挡光栅出现以下4个阶段,在4个阶段的判别过程中进行一节车皮的两个集装箱之间缝隙的过滤:
第一阶段:当前车皮的第一个集装箱前缘进入级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,级联光栅输出的光轴数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽;
第二阶段:当前车皮上第二个集装箱后缘进入级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,级联光栅输出的数据集合特征为:导通,遮蔽,导通,遮蔽;
第三阶段:后一节车皮的第一个集装箱前缘进入级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,级联光栅输出的数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽,导通,遮蔽;
第四阶段:前一节车皮的第二个集装箱后缘或机车尾部离开级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,级联光栅输出的数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽,导通;
经过四个阶段后,下一节车皮将回到第一阶段,级联光栅继续检测后续的车皮;
最后一节车皮的车皮进程分段也分为四阶段,其中,前三个阶段与其他车皮相同,最后一节车皮的第四个阶段为:第二个集装箱后缘离开级联光栅检测区域的级联光栅输出的数据集合特征为:遮蔽,导通;
一节车皮的两个集装箱之间缝隙的过滤包括如下子步骤:
子步骤1,寻找单体集装箱的位置:通过判断被连续遮挡的光轴,得到单体集装箱的具体位置:
子步骤2,对单体集装箱前后相邻的导通数据集合长度进行判断,短侧为同一车皮两个集装箱之间缝隙,长侧为不同车皮之间集装箱空档;
步骤2,微调RLE编码:编码格式如下:
将1定义为光轴的遮蔽数据值,0定义为导通的数据值,则数据集合特征赋值为:遮蔽集合值为1,称为遮蔽值,导通集合值为0,称为导通值,光轴的数据集合特征值表达为:
Dis[光轴编号]=数据集合特征值;
RLE编码的第一位定义为判断位,后接多个数据段,各个数据段中的值为数据集合;判断位的值与第一数据段的数据集合特征值相关联;
步骤3,对光轴数据集合特征编码:分别对机车、一节车皮的4个阶段测定级联光栅输出的光轴数据集合特征应用RLE编码:
机车通过级联光栅时,光轴全部被遮挡,监测数据没有翻转,则数据集合特征值为:1;以下为除最后一节车皮之外的每一节车皮的特征值,依据步骤1的分析分为4的阶段:
第一阶段:RLE编码为3段,数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽;数据集合特征值为:1,0,1;用以计算当前车皮的第一个集装箱与前一节车皮的第二个集装箱或机车之间理想的空档及本节车皮两个集装箱的位置;
第二阶段:RLE编码为4段,数据集合特征为:导通,遮蔽,导通,遮蔽;数据集合特征值为:0,1,0,1;用以计算当前车皮上两个集装箱的长度,以及当前车皮的第一个集装箱前缘与前一节车皮的第二个集装箱后缘或机车之间理想的空档长度;
第三阶段:RLE编码为5段:数据集合特征是遮蔽,导通,遮蔽,导通,遮蔽;数据集合特征值为:1,0,1,0,1;用以计算当前车皮第二个集装箱后缘与后一节车皮第一个集装箱前缘之间理想的空档长度,以及当前车皮过滤掉两个集装箱之间缝隙的两个集装箱长度、当前车皮第一个集装箱前缘与前一节车皮的第二个集装箱后缘或机车之间的理想空档长度;
第四阶段:RLE为4段:遮蔽,导通,遮蔽,导通;数据集合特征值为:1,0,1,0;用以计算当前车皮的第二个集装箱后缘与后一节车皮第一个集装箱前缘之间理想的空档长度,以及当前车皮上过滤掉两个集装箱之间缝隙的两个集装箱长度;
最后一节车皮的前三个阶段与其他车皮相同,第四阶段为:RLE编码为2段:导通,遮蔽;数据集合特征值为:0,1;以确认为最后一节车皮;
步骤4,校正特征编码:为排除两个车皮上集装箱之间的空档中的干扰物对测量结果造成影响,对步骤3中的RLE编码进行校正;
步骤5,计算车皮的状态信息:通过级联光栅的长度l和光轴之间的距离d计算出各段RLE编码所代表的长度,以确定车皮上集装箱的位置和运动状态。
进一步的,所述的步骤4包括如下子步骤:
子步骤1:分析当前车皮进程分段的4个阶段测量值的特点,依据4个阶段的光轴数据集合的特点,判别当前车皮进程分段属于哪个阶段;
子步骤2:根据判断出的当前的阶段找到对应的理想的数据集合特征,根据理想的数据集合特征找到除代表空档的导通值集合之外的其他导通值集合和遮蔽值集合,并将这些导通值集合和遮蔽值集合相加;
子步骤3:将级联光栅的光轴总数减去各个遮蔽值集合相加的结果,得到当前数据段中导通值集合;
子步骤4:分析计算出的导通集合与理想的两个车皮之间的导通集合的倍数关系,如果倍数关系为1,则计算出的导通集合即为两个车皮之间的导通集合,如果为倍数关系为2,计算出的导通集合即为个车皮之间的两个导通集合,需要将计算出的导通集合除以2,以此获得修正的一个空档的导通集合。
进一步的,所述的当前车皮进程分段属于哪个阶段的判断方式包括:
对于第一阶段:前后有两个大的遮蔽值,中间加入数个小的导通值和遮蔽值,则判定当前车皮进程属于第一阶段;
对于第二阶段:判断位的值为0,并且最大的遮蔽集合出现在第二数据段中,则判定当前车皮进程属于第二阶段;
对于第三阶段:RLE编码的第一数据段和最后一个数据段均为遮蔽集合,中间最大的遮蔽集合没有出现在第一数据段和最后一个数据段,并且大于300,则判定当前车皮进程属于第三阶段;
对于第四阶段:RLE编码的第一个数据段为遮蔽集合,最后一个数据段为导通集合,最大的遮蔽集合出现在中间的数据段中,则判定当前车皮进程属于第四阶段。
本发明的优点和有益效果是:本发明经过对集装箱列车进入级联光栅检测区域的状态进行详细的分析并分段,利用数据集合特征表达级联光栅中遮蔽和导通的状态,过滤掉其中一组代表在一节车皮上的两个集装箱之间缝隙的数据,并利用RLE微变形编码,将将集装箱列车作为敞车车厢的各个状态进行了编码,达到了精确的表达集装箱长度、集装箱之间间距和集装箱位置目的,为铁路散装集装箱的全自动化装车提供了有力的支持。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是本发明实施例一所述级联光栅安装在铁路边的结构示意图;
图2是本发明实施例一所述级联光栅安装在铁路边的结构示意图,是图1中C向视图;
图3是本发明实施例一所述方法流程图;
图4是本发明实施例一所述级联光栅检测机车的示意图;
图5是本发明实施例一所述级联光栅检测第一节车皮进入检测区域(第一阶段)的示意图;
图6是本发明实施例一所述级联光栅检测第一节车皮长度(第二阶段)的示意图;
图7是本发明实施例一所述级联光栅检测第二节车皮进入检测区域(第三阶段)的示意图;
图8是本发明实施例一所述级联光栅检测机车离开检测区域(第四阶段)的示意图;
图9是本发明实施例一所述级联光栅检测最后一节车皮的第四阶段示意图;
图10是本发明实施例一所述车厢监测的四个阶段用五元组的有限状态自动机模型描述的车厢检测状态的转移示意图;
图11是本发明实施例一所述RLE编码格式的示意图;
图12是本发明实施例二所述排除干扰物的示意图。
具体实施方式
实施例一:
本实施例是一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法,所述方法所针对的是每个平板车皮1搭载两个集装箱101、102的散装物料列车,所述的方法使用的级联光栅包括:安装在装车站铁路2两侧长度l长于一节车皮长度短于机车3长度的光栅组4,所述的光栅组的光轴之间的距离为d,如图1、2所示。
针对集装箱装车需求,需要对每一节平板车皮搭载两个集装箱的情况进行位置分辨,以便对该情况下的集装箱运输车定位。集装箱单个长度约6米,两集装箱间缝隙约5~10厘米。与普通列车组不同的是,由于一节车皮上有两个集装箱,两个集装箱之间存在空隙。对普通列车通过级联光栅组进行位置检测的方法并不适用于平板车皮放置两个集装箱的情况。为此本实施例针对集装箱列车的特点对车皮上集装箱位置的检测进行特殊处理,再使用对常规敞车车皮的位置检测方式对集装箱车皮进行位置检测,这种位置检测方式不但适应整列列车是集装箱的列车,也适应集装箱车皮与敞车车皮混编的列车。
本实施例所述的级联光栅是由多个光栅组首尾相接构成的一个长度l超过一个车皮(平板车皮或敞车车皮)的长度,但短于一个机车长度的光栅链组成的。一个光栅组是由安装在铁路轨道一侧的一个光栅发射条和另一侧的一个光栅接收条构成。光栅发射条上成排等距离(距离为d)安装了多个激光发射元件,光栅接收条上成排等距离(距离也为d)安装了与光栅发射条上对应的激光接收元件,光栅发射条上的各个激光发射元件所发出的激光能够被光栅接收条上所对应的激光接收元件所接收。激光发射元件所发出的光线被称为是光轴。级联光栅组的光轴高度应指向集装箱的中间位置,如图2所示,以便对集装箱的位置进行辨别,而不是对平板车皮的位置辨别。
图1、2所示的是列车的机车(车头),以及机车后面带有两个集装箱的第一节车皮,以及带有两个集装箱的第二节车皮进入级联光栅检测时的状态,其中,箭头A表示列车前进的方向,标尺6是示意性的表示级联光栅的光轴位置和长度,在级联光栅的实际安装中是不存在的,细网格表示光轴被遮挡,接收条上的激光接收元件无法接收到激光,粗网格表示光轴导通,接收条上的激光接收元件能够接收到激光。
本实施例的基本过程是先对列车通过级联光栅的进程进行分析,找出一节车皮经过级联光栅时的几个有特点的阶段,在检测过程中发现有一个光轴导通,而这一两个导通的光轴前后有较多的光轴被遮蔽,判断这一两个导通的光轴是经过了两个集装箱之间的缝隙,予以忽略,之后将一节车皮上的两个集装箱作为一个整体进行位置判别,再通过微调的RLE对上述有特点的各个阶段进行编码,再对编码进行排除干扰的修正,获得平板车皮上两个集装箱的准备位置和运动状况。
本实施例所述方法的具体步骤如下,流程如图3所示:
步骤1,分析列车运行与光栅的关系:列车进入光栅检测区域时机车首先进入级联光栅检测区域,由于机车长度长于级联光栅的长度,会出现一段所有光轴被遮挡的时段,之后除最后一节车皮以外,从第一节车皮开始各个车皮遮挡光栅出现以下4个阶段,在4个阶段的判别过程中进行一节车皮的两个集装箱之间缝隙的过滤:
经过分析可以发现,使用级联光栅对集装箱列车的车皮的不同是没有关系的,只要检测的长度覆盖平板车皮的长度即可,下面以平板车皮上放置两个集装箱为应用实例进行描述。设定的条件为:级联光栅为5组首尾相连的光栅组,总数为501个光轴,光轴之间的距离d为30mm,级联光栅总长l为15000mm。光轴编号,从列车进入方向开始从左向右(图1中面对纸面的左右),从图1中的B点为级联光栅的起点开始光轴编号0-500。各个光轴所产生的数据值有两个:当光轴被遮挡,激光接收元件无法接收到激光发射元件发出的激光时,定义为:遮蔽;当激光接收元件能够接收到激光发射元件发出的激光时,定义为导通。由于遮蔽和导通是由多个光轴被遮蔽或导通形成的,将光轴被遮蔽或导通的个数统称为光轴的数据集合,并分出遮蔽集合和导通集合,而光轴的数据集合是在遮蔽和导通之间交替翻转变化的,因此将遮蔽、导通的状态统称为数据集合特征。
应当说明的是:通常情况下光轴之间的距离d的长度为100毫米以下,d不能太大。d太大虽然能够降低设备成本,但会使测量精度降低,但d也不能太小,d太小则光轴密度过大,容易出现误判,成本也难于控制,因此,选择30≤d≤50为宜。
当机车(车头)通过级联光栅时,由于机车长度超过级联光栅的长度,因此,光轴全部遮蔽,如图4所示。级联光栅的长度也可以超过机车的长度,其光轴的数据集合特征是:导通,遮挡,导通。其中机车车身长于车皮的长度,因此反应在级联光栅的光轴被遮蔽的数量上,机车车身遮蔽光轴的个数超过两个集装箱遮蔽光轴的个数,因此用光轴被遮蔽的个数也能够十分清晰的表达出通过的是机车,而不是车皮上放置的集装箱。
放置两个集装箱的平板车皮通过级联光栅检测区域的进程除去机车(车头)和最后一节车皮(车尾)外,在没有干扰的理想状态下可以分为4个阶段(最后一节车皮也可以分为4的阶段,只是第4个阶段与前面车皮略有不同,其他均相同),以便进行详细的分析和编码。光轴数据集合特征在各个阶段表现出段落个数的特征,4个阶段表现出四个不同的段落个数特征,段落个数特征可以用于检测系统的状态变化分析。
车皮通过级联光栅检测区域的进程分段的方式可以有很多种,但分为4段是较佳的选择,以下以“第×阶段”表示各个车皮通过级联光栅检测区域的进程分段的各个阶段:
第一阶段:当前车皮的第一个集装箱前缘进入级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,级联光栅输出的光轴数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽,表现为三段特征。
本阶段的第一个遮蔽是第一节车皮的第一个集装箱前缘或机车形成的,如图5所示,而后一个遮蔽是当前车皮的第一个集装箱形成的,这时光轴数据的特点是前后有两个较大的遮蔽数据,中间有一个较小的导通数据。而且,导通数据影响遮蔽数据的特点是,前面的遮蔽数据从零开始不断增大,而后面的遮蔽数据从大不断减小至为零,十分容易辨别。在本阶段前半部分,由于进入级联光栅检测区域的集装箱只是一节车皮的第一个集装箱,因此不存在同一车皮上两个集装箱之间的缝隙,因此不需要同一车皮上两个集装箱之间的缝隙判别。然而当第二个集装箱进入级联光栅的检测区域时,就需要进行同一车皮上两个集装箱之间的缝隙判别,并将这一缝隙过滤掉。
第二阶段:当前车皮上第二个集装箱后缘进入级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,联光栅输出的数据集合特征为:导通,遮蔽,导通,遮蔽,如图6所示,表现为四段特征(如果用“高”代表遮蔽,“低”代表导通,则可将本阶段的段落特征简洁表述为“高低高低”,以区别于第四阶段的段落特征)。
本阶段的第一个导通是当前车皮第二个集装箱的尾部已经通过了级联光栅的第一个光轴,使第一个光轴和之后几个光轴处于导通的状态。而第一个遮蔽则是当前车皮两个集装箱的整个长度(过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙),第二个导通是当前车皮的第一个集装箱前缘与前一个车皮的第二个集装箱后缘或机车之间的空档,第二个遮蔽则是前一个车皮的第二个集装箱的尾部或机车的尾部形成的。本阶段级联光栅输出数据的特点是有两个导通集合和两个遮蔽集合,并且第一个数据集合的数据集合特征是导通。两个比较小的导通集合之间有一个较大的遮蔽集合,该遮蔽集合显示了当前车皮两个集装箱的长度。
第三阶段:后一节车皮的第一个集装箱前缘进入级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间缝隙后,级联光栅输出的数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽,导通,遮蔽,表现为五段特征,如图7所示。
本阶段的级联光栅输出数据的特点是有两个导通集合和三个遮蔽集合,第一个数据集合的数据集合特征是遮蔽,由后面一节车皮的第一个集装箱前缘形成;两个导通集合之间的遮蔽集合显示了当前车皮两个集装箱的长度(过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙),而两个导通集合则是两个车皮集装箱之间的空档形成的。
第四阶段:前一节车皮的第二个集装箱后缘或机车尾部离开级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间缝隙后,级联光栅输出的数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽,导通,表现为四段特征(低高低高)。
本阶段的级联光栅输出数据的特点是有两个导通集合和两个遮蔽集合。在图8中,第一个导通集合是第二节车皮的第一个集装箱与第一节车皮的第二个集装箱之间的空档形成的,第二个导通则是第一节车皮的第一个集装箱或机车的空档形成的;两个导通集合之间的遮蔽集合仍然显示当前车皮上两个集装箱的长度(过滤掉同一车皮上两个集装箱之间缝隙)。
经过四个阶段后,下一节车皮将回到第一阶段,级联光栅继续检测后续的车皮。
最后一节车皮的车皮进程分段也可以分为四阶段,其中,前三个阶段与其他车皮相同,只是最后一个阶段与其他车皮略有差异。最后一节车皮的第四个阶段为:第二个集装箱后缘离开级联光栅检测区域的级联光栅输出的数据集合特征为:遮蔽,导通,表现为两段特征,如图9所示。最后一节车皮通过级联光栅时的光轴数据集合特征是在遮蔽后,全部为导通,这样就能够十分确定的给出再没有车皮通过级联光栅了这样一个结果,也就确定这是最后一节车皮了。
通过上述分段和对各个阶段分析,级联光栅能够清楚的检测到机车的位置、当前车皮上集装箱的位置、当前车皮的两个集装箱长度(过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙)和前后两节车皮之间集装箱空档的长度,以及检测最后一节车皮以结束检测。
根据上述一系列的分析,检测系统的段落个数特征的状态变化是一种五元组的有限状态自动机模型,如图10所示,段落个数特征的状态变化M以下述函数表达:
M =(QΣδq 0F
Q为状态的非空有穷集合,这里是检测段数的状态;∀qQq称为M的一个状态;Σ为对于触发车厢检测状态的输入表;δ—状态转移函数(转换函数或者移动函数):
δQ×ΣQδqa);
M在状态q读入字符a,将状态变成p,并将读头指向输入字符串的下一个字符;车厢在一个状态时,当检测段数发生变化时,状态转移至另一个状态;q 0M的启动状态;q 0Q;这里指装车的启动状态;FM的终止状态集合;FQ包含;任给qFq称为M的终止状态,装车终止状态。
以五元组的有限状态自动机模型描述一列列车经过级联光栅的检测区域时的检测状态变化的过程,可以描述为:
起始状态(光轴被全部遮蔽),之后对一节车皮上的两个集装箱检测状态变化的段落个数变化特征表现为:三段、四段(高低高低)、五段、四段(低高低高);随后再回到三段,形成对一个车皮的检测循环,并进入下一个车皮检测,如图10所示,其中实线箭头所显示的是列车前进时车厢检测状态变化,虚线箭头显示的是列车倒退时车厢检测状态变化,当达到最后一节车厢时由四段特征(低高低高)跳至准备停止的二段特征,见图9,之后结束整列列车的检测。需要强调的是对列车中间各个车皮的检测过程是一个四种段落特征不断循环的过程,经过与车皮个数相同的循环后,跳至二段特征(最后一节车厢),结束检测。
一节车皮的两个集装箱之间缝隙的过滤:
车皮上集装箱位置状态变化的判断依赖于光栅组两侧边界光栅点的通断。由于集装箱缝隙的存在,会对车皮状态位置判断和整体长度造成干扰和错误,导致整列车的位置状态流程无法顺利进行。当得到光栅组的原始数据后,对集装箱间隙进行判别和过滤处理,再进行状态变化判断。过滤处理包括如下子步骤:
子步骤1,寻找单体集装箱的位置:通过判断被连续遮挡的光轴,得到单体集装箱的具体位置。由于集装箱一般长度为6米左右,通过长度判断限制可以排除车皮间隙处现场粉尘的干扰,准确地识别出集装箱位置。
子步骤2,对单体集装箱前后相邻的导通数据集合长度进行判断,短侧为同一车皮两个集装箱之间缝隙,长侧为不同车皮之间集装箱空档。由于单体集装箱一侧是需要进行过滤的集装箱间隙,另一侧为车皮之间集装箱的空档,二者的长度有明显差异,集装箱间隙特点是非常短,在10厘米左右。所以通过对相邻单体集装箱的位置的光轴连续导通数量进行判断,就能够准确找到集装箱间隙的位置。
通过以上过滤方法,可以将平板车搭载集装箱这种车皮情况纳入使用范围,增加了级联光栅对铁路车皮位置判断的适用范围,为集装箱列车和混编列车的自动装车提供了方法基础。
步骤2,微调RLE编码:光轴单点并没有实际的太多意义,为了能更直接的显示测量的车皮长度,采用了微变形的RLE编码。
RLE的应用:RLE全称(run-length encoding),翻译为游程编码,又译行程长度编码,又称变动长度编码法(run coding),在控制论中对于二值图像而言是一种编码方法,对连续的黑、白像素数(游程)以不同的码字进行编码。
依据级联光栅的数据特点,本步骤对ELE编码进行微变形,具体编码格式如下:
将1定义为光轴的遮蔽数据值,0定义为导通的数据值,则数据集合特征赋值为:遮蔽集合值为1,称为遮蔽值,导通集合值为0,称为导通值,光轴的数据集合特征值表达为:
Dis[光轴编号]=数据集合特征值。
RLE编码的第一位定义为判断位,后接多个数据段,各个数据段中的值为数据集合,即:遮蔽集合或导通集合,即光轴遮蔽或导通的个数。数据段顺序编为:第一数据段、第二数据段、……等。
判断位的值与第一数据段的数据集合特征值相关联,第一数据段的数据集合特征为遮蔽集合时(数据集合特征值为1),则判断位的值为1,第一数据段的数据集合特征值为导通集合时(数据集合特征值为0),则判断位的值为0。
各个数据段的数据集合特征值由前一个数据段的数据集合特征值确定,前一个数据集合特征值是1,则本数据段的数据集合特征值则是0,相反,如果前一个数据集合特征值是0,则本数据段的集合特征值则是1。
编码格式如图11所示。
应用实例中,列车的机车通过级联光栅的检测区域时,如图4所示,光轴编号为0-500的光轴全部被遮蔽,则编号为0-500的光轴的数据集合特征值为:Dis[0-500]=1。
本应用实例中,由于机车长度超过级联光栅的长度,因此,光轴的数据集合特征为全部遮蔽,数据集合特征值如图4第二行所示。
再以应用实例的车皮通过级联光栅检测区域的进程如图5所示的第一阶段的编码说明RLE微调编码的方法。图5所显示的车皮状态是:机车尾部与第一节车皮的第一个集装箱前缘以及两者之间的空档正在经过级联光栅的检测区域:第一个数据段表示前端有73个光轴被遮挡,则73个1构成遮蔽集合;第二个数据段表示中间有23光轴通过两个车皮之间的空档实现了导通,则23个0构成导通集合;第三个数据段表示后面又有405个光轴被遮挡,则405个1构成遮蔽集合;RLE编码格式为:1 73 23 405;这一阶段的数据集合特征值为:1,0,1;见图11所示。
步骤3,对光轴数据集合特征编码:分别对机车、一节车皮的4个阶段测定级联光栅输出的光轴数据集合特征应用RLE编码:
机车通过级联光栅时,光轴全部被遮挡,监测数据没有翻转,则数据集合特征值为:1。应用实例编码式见图4第一行,其中,判断位的值为1,则后面是一个501个1构成的数据集合特征值为1的数据段,数据集合特征值见图4第二行。由于全部被遮挡,所以对机车长度计算没有意义。
以下为除最后一节车皮之外的每一节车皮的特征值,依据步骤1的分析分为4的阶段:
第一阶段:RLE编码为3段,数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽;数据集合特征值为:1,0,1,如图5第二行所示;用以计算当前车皮的第一个集装箱与前一节车皮的第二个集装箱或机车之间理想的空档及本节车皮两个集装箱的位置。
本阶段应用实例的编码式见图5第一行所示,其中,由于判断位的确定是根据第一数据段的数据集合特征值确定,而本阶段的第一数据特征是遮蔽,即数据集合特征值为1,则第一位设定为1。导通的第二数据段对空档长度计算比较有意义,该数据段表达了机车与第一节车皮之间的空档长度,如前所述光轴之间的距离d为30mm,则23个光轴之间的距离为:23×30=690mm,也就是说机车与第一节车皮的第一个集装箱前缘之间的空档在没有干扰的理想状态下应当是690毫米。遮蔽的第一数据段也较为有意义,其表达的是第一节车皮的第一个集装箱前缘进入级联光栅检测区域的长度,在应用实例中,被遮蔽的光轴数为73,则73乘以光轴之间的距离d得到第一节车皮进入联光栅检测区域的长度73×30=2190毫米。遮蔽的第二数据段也有其意义,表达的是机车尾部在级联光栅检测区域中的位置(长度),长度为:405×30=12150毫米。
本步骤中计算出的空档长度均为理想的空档长度,是在没有任何干扰情况下光栅能够测出的长度,在实际中两节车之间可能会出现一些异物,包括异构件、崩落的物料、防冻液的飘落等,干扰,造成导通区域的一些光轴被遮挡,还需要对理想空档长度进行修正。
第二阶段:RLE编码为4段,数据集合特征为:导通,遮蔽,导通,遮蔽;数据集合特征值为:0,1,0,1,如图5第二行所示;用以计算当前车皮上两个集装箱的长度,以及当前车皮的第一个集装箱前缘与前一节车皮的第二个集装箱后缘或机车之间理想的空档长度。
本阶段应用实例的编码式见图6第一行所示,共有一个判断位和四个数据段,其中,判断位依据第一数据段的数据集合特征值为0,也确定为0。第一数据段表达了第一节车皮的第二个集装箱后缘进入级联光栅检测区域的长度为:1×30=30mm。第二数据段表达的是车皮的两个集装箱(过滤掉两个集装箱之间缝隙)长度413×30=12390mm。第三数据段表达了机车与第一节车皮的第一个集装箱前缘之间的空档长度:23×30=690mm。第四数据段表达了机车尾部在级联光栅检测区域中的位置(长度),长度为:64×30=1920mm。
第三阶段:RLE编码为5段:数据集合特征是遮蔽,导通,遮蔽,导通,遮蔽;数据集合特征值为:1,0,1,0,1,如图7第二行所示;用以计算当前车皮第二个集装箱后缘与后一节车皮第一个集装箱前缘之间理想的空档长度,以及当前车皮上过滤掉两个集装箱之间缝隙的两个集装箱长度、当前车皮第一个集装箱前缘与前一节车皮的第二个集装箱后缘或机车之间的理想空档长度。
本阶段应用实例的编码式见图7第一行所示,共有一个判断位和五个数据段,其中,第一数据段表达了第二节车皮的第一个集装箱前缘进入级联光栅检测区域的长度为:16×30=480mm。第二数据段表达的是第一节车皮的第二个集装箱后缘与第二节车皮的第一个集装箱前缘之间的空档长度:23×30=690mm。第三数据段表达了车皮的两个集装箱(过滤掉两个集装箱之间缝隙)长度413×30=12390mm。第四数据段表达了机车与第一节车皮的第一个集装箱前缘之间的空档长度:23×30=690mm。第五段数据表达了机车尾部在级联光栅检测区域中的位置(长度),长度为:26×30=780mm。
第四阶段:RLE为4段:遮蔽,导通,遮蔽,导通;数据集合特征值为:1,0,1,0,如图8第二行所示;用以计算当前车皮的第二个集装箱后缘与后一节车皮第一个集装箱前缘之间理想的空档长度,以及当前车皮上过滤掉两个集装箱之间缝隙的两个集装箱长度。
本阶段应用实例的编码式见图8第一行所示,共有一个判断位和四个数据段,其中,判断位依据第一数据段的数据集合特征值为1,也确定为1。第一数据段表达了第二节车皮的第一个集装箱前缘进入级联光栅检测区域的长度为:16×30=480mm。第二段数据表达的是第一节车皮的第二个集装箱与第二节车皮的第一个集装箱之间的空档长度:23×30=690mm。第三段数据表达了车皮两个集装箱(过滤掉两个集装箱之间缝隙)的长度413×30=12390mm。第四段数据表达了机车与第一节车皮的第一个集装箱前缘之间的空档长度:23×30=690mm。
最后一节车皮的前三个阶段与其他车皮相同,第四阶段为:RLE编码为2段:导通,遮蔽。数据集合特征值为:0,1;以确认为最后一节车皮。
如图9所示,这时最后一节车皮的第一个集装箱前缘已经离开级联光栅的检测区域,只是第一个集装箱的后半部分和第二个集装箱还在检测区域中,两个集装箱之间缝隙被过滤掉,被遮蔽的光轴只是表达了最后一节车皮两个集装箱的位置。
步骤4,校正特征编码:为排除两个车皮上集装箱之间的空档中的干扰物对测量结果造成影响,对步骤3中的RLE编码进行校正。
本步骤主要是对两节车皮的两个集装箱之间的空档长度进行修改,以避免发生错误。校正的方式有多种,如可以采用固定长度校正,或采用排除法等方式进行校正。
固定长度校正法是利用不论什么型号的平车车皮所放置的集装箱之间的空档长度通常相差不大,可以设想为理想导通值,通过对某个阶段的数据进行判读,即便前后两个车皮的集装箱的空档中间有被遮挡的情况,也能够找出导通值所在位置,再结合该阶段的数据特点就能够排除空档中间的干扰物。
排除法则是通过某个阶段的遮蔽值总和,用级联光栅的光轴总和减去遮蔽值总和,即得到理想导通值。
步骤5,计算车皮的状态信息:通过级联光栅的长度l和光轴之间的距离d计算出各段RLE编码所代表的长度,以确定车皮上各个集装箱的位置和运动状态。
将被遮挡的光轴数或导通的光轴数乘以光轴之间的距离,即可以得到需要的车皮长度或空档长度,以及相对与级联光栅起始端或终端的位置等信息。
实施例二:
本实施例是上述实施例的改进,是上述实施例关于步骤4的细化。
级联光栅在实际检测车皮过程中,车皮连接部(两节车皮两个集装箱之间的空档)会有进入一些干扰物7,例如:异构件、落料、喷洒的液体等,如图12所示,这些干扰物会对检测造成影响。如图12所示的情况,理想的数据集合特征应当是:遮蔽,导通,遮蔽,然而有了干扰物,则数据集合特征成了:遮蔽,导通,遮蔽,导通,遮蔽,结果完全不同了,因此必须将测量干扰的因素去除掉。
本实施例去除干扰的方法是排除法:首先对各个车皮通过级联光栅检测区域进程的阶段进行判断,判断出当前获得的数据属于4个阶段中的哪个阶段(需要过滤掉同一节车皮上两个集装箱之间的缝隙),之后根据这个阶段理想数据集合特征找到各个遮挡区域,并将这些遮挡区域相加,再利用级联光栅测量区域测量长度l是固定的,用l减去遮挡区域的长度,即为两个车皮之间的空档,如果有两个空档,则计算出的导通值除2即可。或者可以表述为:检验各个车皮通过级联光栅检测区域进程的4个阶段的测量值的特点,利用各个阶段测量值的特点求出各个遮挡区域的遮蔽值总和;然后利用级联光栅的测量长度和遮蔽值总和的运算得到导通区域的值,这样两个车皮上的集装箱之间的空档区域内即使有干扰物也不会对测量结果造成影响。为简化表述,以下将车皮之间两个集装箱之间空档作为车皮之间空档表述,一节车皮上的两个集装箱以过滤掉之间缝隙的长度作为车皮的长度表述。
本实施例所述的步骤4中对各个阶段的RLE编码进行校正的方法包括如下:
子步骤1:分析当前车皮进程分段的4个阶段测量值的特点,依据4个阶段的光轴数据集合的特点,判别当前车皮进程分段属于哪个阶段。
如前所述,应用实例中的车皮进程分段分为4的阶段,有相应的4个编码式,每个编码式有3-5不等的数据段,每个数据段中的数据集合的多少显示出明显的特点,如:一个较大的遮蔽值代表了车皮的长度。一个或两个较小的导通值代表了车皮之间的空档长度。而第二阶段的RLE编码最有特点,其判断位是0,也就是说其他阶段的RLE编码的判断位都是1,根据这些特点能够很快的判断出当前车皮的车皮进程分段属于哪个阶段。
应用实例中车皮进程出现的状态如图12所示,按照理想的数据集合特征应当是:遮蔽,导通,遮蔽。但由于在第一节车皮和第二节车皮之间的空档中出现了异物,数据集合特征成了:遮蔽,导通,遮蔽,导通,遮蔽。但经过分析,第一数据段和第三数据段的和大于501-73=428个光轴时,则判断当前阶段为车皮进入级联光栅检测区域的第一阶段。
子步骤2:根据判断出的当前的阶段找到对应的理想的数据集合特征,根据理想的数据集合特征找到除代表空档的导通值集合之外的其他导通值集合和遮蔽值集合,并将这些导通值集合和遮蔽值集合相加。
在理想状态下,代表空档的导通集合的特点比较明显,导通值比较固定,并且总是出现在一个较大(代表车皮长度)的遮蔽集合的前后两端,比较容易找到。前一子步骤已经确定是车皮当前位置在车皮进程分段的第一阶段,在理想状态下,第一阶段中RLE编码有三个数据段。经过将当前状态和理想状态进行比较,可以很快的找到代表空档的导通值。如图12所显示的是实际状态,对应的理想状态是图5所显示的状态。经过两图的比较,可以很快的确定第二数据段代表的是空档的导通值,并且明确了实际状态下的空档受到了异构件的干扰。确定三个数据段和空档数据段后,这时则认为两个遮蔽值为真实值,可以将这两个数据段相加:73+405=478。
子步骤3:将级联光栅的光轴总数减去各个遮蔽值集合相加的结果,得到当前数据段中导通值集合。
确定遮蔽值后,代表空档的导通值可以通过光轴总数减去两个遮蔽值即可得到:501-(73+405)=23。这个值与理想空档的导通值23相比,两者相等,因此通过排除法,不直接计算空档的长度,而是间接计算,也能得到同样的结论。
子步骤4:分析计算出的导通集合与理想的两个车皮集装箱之间的导通的倍数关系,如果倍数关系为1,则计算出的导通集合即为两个车皮集装箱之间的导通集合,如果倍数关系为2,计算出的导通集合即为三个车皮集装箱之间的导通集合,需要将计算出的导通集合除以2,以此获得修正的一个空档的导通集合。
在车皮进入级联光栅检测区域的第三阶段,会出现两个代表车皮集装箱之间空档的导通集合,因此还需要有一个将两个导通集合分开的步骤,好在代表车皮集装箱之间空档的导通集合都是相等的,因此只要按倍数计算,就能够获得导通集合。
实施例三:
本实施例是上述实施例的改进,是上述实施例关于判别当前车皮进程分段属于哪个阶段的细化,本实施例所述的判断方式包括:
对于第一阶段:前后有两个大的遮蔽值,中间加入数个小的导通值和遮蔽值,则判定当前车皮进程属于第一阶段。
第一阶段的理想RLE编码为3段,数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽。两个车皮之间无论有没有干扰物,在RLE编码中,第一数据段和第三数据段均为两个较大的遮蔽集合,并且第一数据段的遮蔽集合加上第三数据段的遮蔽集合接近于级联光栅的总光轴数,在图5所述的应用实例中为:第一数据段的遮蔽值加上第三数据段的遮蔽值405+73=478个光轴,接近级联光栅总数501,则判断为本阶段为车皮进入级联光栅检测区域的第一阶段,这时则认为两个遮蔽值为真实值,导通集合为级联光栅的光轴总数减去两个遮蔽值501-478=23,即可得到导通集合为23个光轴,这一结果与理想状态下的直接计算结果相吻合。
对于第二阶段:判断位的值为0,并且过滤掉同一车皮上两个集装箱之间缝隙后最大的遮蔽集合出现在第二数据段中,则判定当前车皮进程属于第二阶段。
第二阶段的理想RLE编码为4段,过滤掉同一车皮上两个集装箱之间缝隙后数据集合特征为:导通,遮蔽,导通,遮蔽。当出现干扰时,数据集合特征出现多余的遮蔽导通。但不论怎样,RLE编码第一数据段还是维持导通集合,并且最大的遮蔽集合出现在第二数据段(过滤掉同一车皮上两个集装箱之间缝隙后),这时则可以判断当前车皮进程属于第二阶段。这样对数据段进行调整,可得到正确的4个集合的RLE编码,见图6。
对于第三阶段:RLE编码的第一数据段和最后一个数据段均为遮蔽集合,中间最大的遮蔽集合在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间缝隙后,没有出现在第一数据段和最后一个数据段,并且大于300,则判定当前车皮进程属于第三阶段。
第三阶段:理想RLE编码为5段:遮蔽,导通,遮蔽,导通,遮蔽。出现干扰时RLE编码中,会出现多个遮蔽、通过。但不论出现多少的遮蔽、通过,两端数据段为两个遮蔽集合,并且最大的遮蔽集合大于300,且不是两端的值时,则可以确定该阶段为车皮进程的第三阶段,见图7。
对于第四阶段:RLE编码的第一个数据段为遮蔽集合,最后一个数据段为导通集合,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间缝隙后,最大的遮蔽集合出现在中间的数据段中,则判定当前车皮进程属于第四阶段。
第四阶段的理想RLE编码为 4段,其数据集合特征值为:遮蔽,导通,遮蔽,导通。出现干扰时,RLE编码中会出现多个遮蔽、导通。然而不论出现遮蔽、导通,第一个数据段是遮蔽集合,最后一个数据段为导通集合,并且最大的遮蔽集合出现在中间(过滤掉同一车皮上两个集装箱之间缝隙后),或者说最大的遮蔽集合既不出现在第一数据段也不出现在最后一个数据段中,则可以判断本阶段为车皮进程的第四阶段。
最后应说明的是,以上仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳布置方案对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案(比如所使用的光栅、编码、各种公式的运用、步骤的先后顺序等)进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (3)

1.一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法,所述方法所针对的是每个平板车皮搭载两个集装箱的散装物料列车,所述的方法使用的级联光栅包括:安装在装车站铁路两侧长度l长于一节车皮长度短于机车长度的光栅组,所述的光栅组的光轴之间的距离为d,其特征在于:所述方法的步骤如下:
步骤1,分析列车运行与光栅的关系:列车进入光栅检测区域时机车首先进入级联光栅检测区域,由于机车长度长于级联光栅的长度,会出现一段所有光轴被遮挡的时段,之后除最后一节车皮以外,从第一节车皮开始各个车皮遮挡光栅出现以下4个阶段,在4个阶段的判别过程中进行一节车皮的两个集装箱之间缝隙的过滤:
第一阶段:当前车皮的第一个集装箱前缘进入级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,级联光栅输出的光轴数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽;
第二阶段:当前车皮上第二个集装箱后缘进入级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,级联光栅输出的数据集合特征为:导通,遮蔽,导通,遮蔽;
第三阶段:后一节车皮的第一个集装箱前缘进入级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,级联光栅输出的数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽,导通,遮蔽;
第四阶段:前一节车皮的第二个集装箱后缘或机车尾部离开级联光栅检测区域,在过滤掉同一车皮上两个集装箱之间的缝隙级后,级联光栅输出的数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽,导通;
经过四个阶段后,下一节车皮将回到第一阶段,级联光栅继续检测后续的车皮;
最后一节车皮的车皮进程分段也分为四阶段,其中,前三个阶段与其他车皮相同,最后一节车皮的第四个阶段为:第二个集装箱后缘离开级联光栅检测区域的级联光栅输出的数据集合特征为:导通,遮蔽;
一节车皮的两个集装箱之间缝隙的过滤包括如下子步骤:
子步骤1,寻找单体集装箱的位置:通过判断被连续遮挡的光轴,得到单体集装箱的具体位置:
子步骤2,对单体集装箱前后相邻的导通数据集合长度进行判断,短侧为同一车皮两个集装箱之间缝隙,长侧为不同车皮之间集装箱空档;
步骤2,微调RLE编码:编码格式如下:
将1定义为光轴的遮蔽数据值,0定义为导通的数据值,则数据集合特征赋值为:遮蔽集合值为1,称为遮蔽值,导通集合值为0,称为导通值,光轴的数据集合特征值表达为:
Dis[光轴编号]=数据集合特征值;
RLE编码的第一位定义为判断位,后接多个数据段,各个数据段中的值为数据集合;判断位的值与第一数据段的数据集合特征值相关联;
步骤3,对光轴数据集合特征编码:分别对机车、一节车皮的4个阶段测定级联光栅输出的光轴数据集合特征应用RLE编码:
机车通过级联光栅时,光轴全部被遮挡,监测数据没有翻转,则数据集合特征值为:1;以下为除最后一节车皮之外的每一节车皮的特征值,依据步骤1的分析分为4的阶段:
第一阶段:RLE编码为3段,数据集合特征为:遮蔽,导通,遮蔽;数据集合特征值为:1,0,1;用以计算当前车皮的第一个集装箱与前一节车皮的第二个集装箱或机车之间理想的空档及本节车皮两个集装箱的位置;
第二阶段:RLE编码为4段,数据集合特征为:导通,遮蔽,导通,遮蔽;数据集合特征值为:0,1,0,1;用以计算当前车皮上两个集装箱的长度,以及当前车皮的第一个集装箱前缘与前一节车皮的第二个集装箱后缘或机车之间理想的空档长度;
第三阶段:RLE编码为5段:数据集合特征是遮蔽,导通,遮蔽,导通,遮蔽;数据集合特征值为:1,0,1,0,1;用以计算当前车皮第二个集装箱后缘与后一节车皮第一个集装箱前缘之间理想的空档长度,以及当前车皮过滤掉两个集装箱之间缝隙的两个集装箱长度、当前车皮第一个集装箱前缘与前一节车皮的第二个集装箱后缘或机车之间的理想空档长度;
第四阶段:RLE为4段:遮蔽,导通,遮蔽,导通;数据集合特征值为:1,0,1,0;用以计算当前车皮的第二个集装箱后缘与后一节车皮第一个集装箱前缘之间理想的空档长度,以及当前车皮上过滤掉两个集装箱之间缝隙的两个集装箱长度;
最后一节车皮的前三个阶段与其他车皮相同,第四阶段为:RLE编码为2段:导通,遮蔽;数据集合特征值为:0,1;以确认为最后一节车皮;
步骤4,校正特征编码:为排除两个车皮上集装箱之间的空档中的干扰物对测量结果造成影响,对步骤3中的RLE编码进行校正;
步骤5,计算车皮的状态信息:通过级联光栅的长度l和光轴之间的距离d计算出各段RLE编码所代表的长度,以确定车皮上集装箱的位置和运动状态。
2.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述的步骤4包括如下子步骤:
子步骤1:分析当前车皮进程分段的4个阶段测量值的特点,依据4个阶段的光轴数据集合的特点,判别当前车皮进程分段属于哪个阶段;
子步骤2:根据判断出的当前的阶段找到对应的理想的数据集合特征,根据理想的数据集合特征找到除代表空档的导通值集合之外的其他导通值集合和遮蔽值集合,并将这些导通值集合和遮蔽值集合相加;
子步骤3:将级联光栅的光轴总数减去各个遮蔽值集合相加的结果,得到当前数据段中导通值集合;
子步骤4:分析计算出的导通集合与理想的两个车皮之间的导通集合的倍数关系,如果倍数关系为1,则计算出的导通集合即为两个车皮之间的导通集合,如果为倍数关系为2,计算出的导通集合即为个车皮之间的两个导通集合,需要将计算出的导通集合除以2,以此获得修正的一个空档的导通集合。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述的当前车皮进程分段属于哪个阶段的判断方式包括:
对于第一阶段:前后有两个大的遮蔽值,中间加入数个小的导通值和遮蔽值,则判定当前车皮进程属于第一阶段;
对于第二阶段:判断位的值为0,并且最大的遮蔽集合出现在第二数据段中,则判定当前车皮进程属于第二阶段;
对于第三阶段:RLE编码的第一数据段和最后一个数据段均为遮蔽集合,中间最大的遮蔽集合没有出现在第一数据段和最后一个数据段,并且大于300,则判定当前车皮进程属于第三阶段;
对于第四阶段:RLE编码的第一个数据段为遮蔽集合,最后一个数据段为导通集合,最大的遮蔽集合出现在中间的数据段中,则判定当前车皮进程属于第四阶段。
CN202111189763.1A 2021-10-13 2021-10-13 一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法 Active CN113932711B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111189763.1A CN113932711B (zh) 2021-10-13 2021-10-13 一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111189763.1A CN113932711B (zh) 2021-10-13 2021-10-13 一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113932711A CN113932711A (zh) 2022-01-14
CN113932711B true CN113932711B (zh) 2024-03-15

Family

ID=79278603

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111189763.1A Active CN113932711B (zh) 2021-10-13 2021-10-13 一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113932711B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009092200A1 (zh) * 2007-12-27 2009-07-30 Nuctech Company Limited 火车车辆信息自动识别方法和系统
CN103940360A (zh) * 2014-04-23 2014-07-23 鲁东大学 一种基于级联啁啾光纤光栅的应变监测装置
CN105352439A (zh) * 2015-10-26 2016-02-24 上海交通大学 基于全光栅结构的车辆外形参数测量系统及方法
WO2016096306A1 (de) * 2014-12-16 2016-06-23 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und vorrichtung zur relativen zuglagenbestimmung zweier züge
CN108792662A (zh) * 2018-07-23 2018-11-13 天地科技股份有限公司 一种铁路货运列车全自动连续定量装车系统及方法
CN212180228U (zh) * 2019-11-25 2020-12-18 南京南智先进光电集成技术研究院有限公司 一种光栅周期的测量装置
CN113291867A (zh) * 2021-06-29 2021-08-24 中煤科工智能储装技术有限公司 一种铁路敞车快速定容装车系统和方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8121423B2 (en) * 2007-10-12 2012-02-21 Microsoft Corporation Remote user interface raster segment motion detection and encoding
US9846961B2 (en) * 2014-04-30 2017-12-19 Intel Corporation System and method of limiting processing by a 3D reconstruction system of an environment in a 3D reconstruction of an event occurring in an event space
US10713610B2 (en) * 2015-12-22 2020-07-14 Symbol Technologies, Llc Methods and systems for occlusion detection and data correction for container-fullness estimation

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009092200A1 (zh) * 2007-12-27 2009-07-30 Nuctech Company Limited 火车车辆信息自动识别方法和系统
CN103940360A (zh) * 2014-04-23 2014-07-23 鲁东大学 一种基于级联啁啾光纤光栅的应变监测装置
WO2016096306A1 (de) * 2014-12-16 2016-06-23 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und vorrichtung zur relativen zuglagenbestimmung zweier züge
CN105352439A (zh) * 2015-10-26 2016-02-24 上海交通大学 基于全光栅结构的车辆外形参数测量系统及方法
CN108792662A (zh) * 2018-07-23 2018-11-13 天地科技股份有限公司 一种铁路货运列车全自动连续定量装车系统及方法
CN212180228U (zh) * 2019-11-25 2020-12-18 南京南智先进光电集成技术研究院有限公司 一种光栅周期的测量装置
CN113291867A (zh) * 2021-06-29 2021-08-24 中煤科工智能储装技术有限公司 一种铁路敞车快速定容装车系统和方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于车牌识别技术的煤矿汽车快速定量装车系统研究;武徽;《中国煤炭》;20170422(第04期);全文 *
级联型长周期光纤光栅传输谱的研究;崔春雷 等;《半导体光电》;20091215(第06期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113932711A (zh) 2022-01-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5396283A (en) Moving body measuring device and an image processing device for measuring traffic flows
US8509969B2 (en) Automatic identification method and system for train information
US3864731A (en) Vehicle data recorder employing data compression
US4776021A (en) Speed compensation scheme for reading MICR data
CN113932711B (zh) 一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法
DE19506019A1 (de) Verfahren zum Betrieb eines optischen Lenkwinkelsensors
CN113127466A (zh) 一种车辆轨迹数据预处理方法及计算机存储介质
CN114322783B (zh) 一种基于级联光栅的铁路敞车车厢的检测构建方法
DE4227789B4 (de) Verfahren zum Bestimmen der Achsabstände von Eisenbahnfahrzeugen
DE19811095B4 (de) Sensoreinrichtung und Verfahren zur Datenübertragung mit einer solchen Sensoreinrichtung
CN109754410B (zh) 一种基于机器视觉的铁路车辆车厢计数方法
US6039253A (en) Method and apparatus for the recognition and reading of a bar code
CN114537481A (zh) 基于光栅阵列的移动闭塞式列车运行控制方法
WO2013182644A1 (de) Verfahren, inkrementalgeber und auswertungssystem zur sicheren wegstreckenmessung
GB2328749A (en) A method for calibrating a speed or distance measuring device
CN106018445A (zh) 控制扫描加速器出束的方法和系统及安全检查系统
Lewis Track-recording techniques used on British Rail
CN117360589B (zh) 一种基于站内轨道铁路的正线电码化监控系统及检测方法
CN113955523B (zh) 一种基于装车过程中车厢全时域动态跟踪的自动卸料方法
CN117163110A (zh) 一种铁路货检测速方法、测速系统、装置及计算机设备
CN115628688A (zh) 基于图像和射频双重互校的货运列车识别及装载方法
CN112146644B (zh) 车辆的定位方法和装置、车辆
CN117938722A (zh) 车辆的异常数据标记方法、装置和车辆
DE3905457A1 (de) Vorrichtung zum erfassen von loeschmustern optischer platten
RU2013263C1 (ru) Устройство для счета подвижных единиц

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant