CN114018153B - 一种铁路工务检测分析方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种铁路工务检测分析方法、装置、设备及可读存储介质，涉及测量与控制技术，包括获取测量设备在铁路轨道上运动时的运动轨迹信息和扫描点云数据，所述运动轨迹信息是通过三维激光扫描仪在扫描铁路沿线建构筑物的运动过程中得到扫描中心的运动轨迹信息；根据所述运动轨迹信息与所述点云数据计算得到三维点云模型，提取所述三维点云模型中的基础断面数据和接触网数据；根据所述基础断面数据和所述接触网数据，计算得到建构筑物的形变结果；获取建构筑物的形变技术要求范围数据，判断建构筑物的所述形变结果是否在建构筑物的所述形变技术要求范围数据的范围内。实现了轨道、限界、隧道轮廓、接触网等多个项目的同时检测，极大地提高了工务检测的综合效率。
Description
技术领域
本发明涉及测量与控制技术领域，具体而言，涉及铁路工务检测分析方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
我国已建成高速铁路的规模日益庞大，为了保障高速铁路的安全平稳运营，与之相对是线路封闭运营及天窗修养护作业模式。由于运营的繁忙，留给工务的天窗时间通常较短，且一般在晚上；另一方面涉及工务养护作业的检测项目又较多，包含轨道、限界、隧道轮廓、接触网等，繁重的高速铁路工务检测任务及作业模式，使得当前采用的检测方法已越来越不适应现场需求。当前工务检测技术手段，主要包括轨道检测及限界轮廓检测，两者是分开的,并且不能同时进行，就意味着需要投入更多的资源才能完成轨道、限界、隧道轮廓等项目的检测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种铁路工务检测分析方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
第一方面，本申请提供了一种铁路工务检测分析方法，包括：
获取测量设备在铁路轨道上运动时的运动轨迹信息和扫描点云数据，所述运动轨迹信息是通过三维激光扫描仪在扫描铁路沿线建构筑物的运动过程中得到扫描中心的运动轨迹信息，所述运动轨迹信息包括三维坐标信息、姿态信息、时间信息；
根据所述运动轨迹信息与所述点云数据计算得到三维点云模型，提取所述三维点云模型中的基础断面数据和接触网数据；
根据所述运动轨迹信息与所述点云数据计算得到三维点云模型，提取所述三维点云模型中的基础断面数据和接触网数据；
根据所述基础断面数据和所述接触网数据，计算得到建构筑物的形变结果；
获取建构筑物的形变技术要求范围数据，判断建构筑物的所述形变结果是否在建构筑物的所述形变技术要求范围数据的范围内。
可选地，获取铁路上建构筑物的运动轨迹信息和点云数据，所述运动轨迹信息是通过三维激光扫描仪在扫描建构筑物的运动过程中得到扫描中心的运动轨迹信息，包括：
将获取到的GNSS接收机相位中心航迹的三维坐标数据和惯性导航数据进行计算，得到每个航迹点的姿态信息；
获取所述姿态信息，通过所述姿态信息、预设的测量设备几何参数和时间计算并转化得出所述运动轨迹信息。
可选地，提取所述三维点云模型中的基础断面数据和接触网数据，包括：
提取所述三维点云模型中的基础断面，识别所述基础断面上的钢轨中心的坐标，以所述钢轨中心的坐标建立断面分析坐标系，对所述断面分析坐标系进行侵限分析，得到所述基础断面数据；
提取所述三维点云模型中的接触网，以钢轨的坐标为基准计算得出所述接触网数据，所述接触网数据包括拉出值和导高值。
可选地，根据所述运动轨迹信息与所述点云数据计算得到三维点云模型，包括：
将获取到的全站仪的站心的三维坐标、编码器里程数据和惯性导航数据进行计算得到全站仪的站心的航迹信息；
将获取到的所述航迹信息计算并转化为运动轨迹信息；
将获取到的所述运动轨迹信息和所述点云数据计算得到三维点云模型。
第二方面，本申请还提供了一种铁路工务检测分析装置，包括：获取模块、提取模块、计算模块和判断模块：
获取模块：用于获取测量设备在铁路轨道上运动时的运动轨迹信息和扫描点云数据，所述运动轨迹信息是通过三维激光扫描仪在扫描铁路沿线建构筑物的运动过程中得到扫描中心的运动轨迹信息，所述运动轨迹信息包括三维坐标信息、姿态信息、时间信息；
提取模块：用于根据所述运动轨迹信息与所述点云数据计算得到三维点云模型，提取所述三维点云模型中的基础断面数据和接触网数据；
计算模块：用于根据所述基础断面数据和所述接触网数据，计算得到建构筑物的形变结果；
判断模块：用于获取建构筑物的形变技术要求范围数据，判断建构筑物的所述形变结果是否在建构筑物的所述形变技术要求范围数据的范围内。
可选地，所述获取模块还包括第一计算单元和第一转化单元：
第一计算单元：用于将获取到的GNSS接收机相位中心航迹的三维坐标数据和惯性导航数据进行计算，得到每个航迹点的姿态信息；
第一转化单元：用于获取所述姿态信息，通过所述姿态信息、预设的测量设备几何参数和时间计算并转化得出所述运动轨迹信息。
可选地，所述提取模块还包括第一分析模块和第二计算模块：
第一分析单元：用于提取所述三维点云模型中的基础断面，识别所述基础断面上的钢轨中心的坐标，以所述钢轨中心的坐标建立断面分析坐标系，基于所述断面分析坐标系进行侵限分析，得到所述基础断面数据；
第二计算单元：用于提取所述三维点云模型中的接触网，以钢轨的坐标为基准计算得出所述接触网数据，所述接触网数据包括拉出值和导高值。
可选地，所述提取模块还包括第三计算单元、第二转化单元和第四计算单元：
第三计算单元：用于将获取到的全站仪的站心的三维坐标、编码器里程数据和惯性导航数据进行计算得到全站仪的站心的航迹信息；
第二转化单元：用于将获取到的所述航迹信息计算并转化为运动轨迹信息；
第四计算单元：用于将获取到的所述运动轨迹信息和所述点云数据计算得到三维点云模型。
第三方面，本申请还提供了一种铁路工务检测分析设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述铁路工务检测分析方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于铁路工务检测分析方法的步骤。
本发明的有益效果为：通过对三维激光扫描仪、惯导装置、智能型全站仪、GNSS、轨距传感器、编码器等多种传感器的融合，实现了轨道、限界、隧道轮廓、接触网等多个项目的同时检测，极大地提高了工务检测的综合效率。
本发明提供两种作业模式，一是采用“GNSS+惯导装置+三维激光扫描仪”的方案进行检测，适合于在能够收到导航卫星信号的铁路路基或桥梁上作业；二是采用“智能型全站仪+惯导装置+三维激光扫描仪”的方案进行检测，适合在建有轨道控制网(CPIII)的隧道中作业。由于铁路跟城市轨道交通都采用1435mm标准轨距，因此本发明能够同时应用于铁路跟城市轨道交通，两种作业模式互为补充，能够很好地适应各种应用场景,通过上述技术创新，实现了铁路工务多种检测项目的综合检测，进一步提升了检测技术水平。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例中所述的铁路工务检测分析结构正视图；
图2为本发明实施例中所述的铁路工务检测分析方法流程示意图；
图3为本发明实施例中所述的铁路工务检测分析装置结构示意图；
图4为本发明实施例中所述的铁路工务检测分析设备结构示意图。
图中:1、轨检小车；2、走行轮；3、测量轮；4、传感器；5、编码器；6、全站仪；7、计算机；8、惯性导航装置；9、三维激光扫描仪；10、GNSS接收机；11、获取模块；111、第一计算单元；112、第一转化单元；12、提取模块；121、第一分析单元；122、第二计算单元；123、第二转化单元；124、第三计算单元；125、第四计算单元；13、计算模块；14、判断模块；141、第一获取单元；142、第五计算单元；143、第一判断单元；801、处理器；802、存储器；803、多媒体组件；804、输入/输出(I/O)接口；805、通信组件。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
现有技术中，铁路工务检测分析技术手段，主要包括轨道检测及限界轮廓检测，两者是分开的，现分别论述如下：
道检测技术之一：全站仪基于铁路线路两旁的三维控制网进行整平自由设站，然后观测轨检小车上的棱镜并进行观测，在此过程中轨检小车保持静止并同时采集轨距、超高等数据，经数据处理得到当前测量位置处的轨道平面坐标及高程。外业数据采集采用“走-停”模式，在每个需要采集数据的轨枕处停下静止并采集数据，然后推行轨检小车到下一个轨枕处再次进行数据采集。该方法为本质上为静态作业，效率较低。
轨道检测技术之二：不与全站仪配合，将陀螺仪安装在轨检小车上，实时测量轨检小车在轨道上推行前进时的三维空间姿态数据，并同时采集里程及轨距，经数据处理得到轨道的内部几何参数(短波轨向及高低、超高、扭曲等)。该方法实现轨道动态检测作业，但不能获取轨道的外部几何参数(平面坐标及高程)。
轨道检测技术之三：采用GNSS与惯导相组合的技术方案实现轨道的动态检测。该方法利用惯导实时测量轨检小车运动状态下的三维姿态，利用GNSS实时测量天线相位中心运动轨迹的三维坐标，并结合轨距测量值经数据融合处理得到轨道的平面坐标、高程、轨向、高低等几何状态信息。该方法实现了轨道内外部几何状态的动态测量，但绝对定位精度较差，且不能解决长大隧道中GNSS信号缺失的问题。
限界及轮廓检测技术之一：将三维激光扫描仪安装在轨检小车上，推动轨检小车在轨道上以步行速度前进，在此过程中扫描仪完成对铁路的扫描。外业数据采集完成后，将里程传感器数据与扫描数据的融合，得到按里程展开的激光点云模型；在点云模型的基础上，通过提取铁路的实测断面，再叠加设计限界或隧道设计轮廓断面，开展侵限或隧道轮廓形变分析。该方法不能建立带有绝对三维坐标的点云模型，在数据应用上受到较大的限制。
限界及轮廓检测技术之二：将三维激光扫描仪、惯导系统及GNSS等设备安装在轨检小车或具有动力的轨道车上，则人工推动轨检小车在轨道上前进或轨道车以一定速度在轨道上开行行时，上述传感器均进行数据采集。数据处理时，首先采用惯导与GNSS测量数据进行融合处理得到三维激光扫描仪中心的运动航迹及三维姿态，再将航迹数据与扫描数据相结合得到具有空间三维坐标的激光点云模型，然后基于三维激光点云开展限界、隧道轮廓及接触网几何的分析。该方法能够建立带绝对三维坐标的激光点云模型，但以GNSS作为绝对坐标的数据获取来源，不能解决长大隧道中信号缺失导致的纯惯导航迹推算精度较低的问题，同时也不具有轨道测量功能。
综上，现有的轨道检测技术与限界及隧道轮廓检测技术是完全分开的，两者不能同时进行，就意味着需要投入更多的资源才能完成轨道、限界、隧道轮廓和基础网等项目的检测。因此，有必要开发一种新的综合检测技术，来同时实现轨道、限界、隧道轮廓及接触网等项目的检测。
实施例1：
本实施例提供了一种铁路工务检测分析方法。
参见图1和图2，图中示出了本方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300和步骤S400。
S100、获取测量设备在铁路轨道上运动时的运动轨迹信息和扫描点云数据，运动轨迹信息是通过三维激光扫描仪9在扫描铁路沿线建构筑物的运动过程中得到扫描中心的运动轨迹信息，运动轨迹信息包括三维坐标信息、姿态信息、时间信息。
需要说明的是，此装置包括轨检小车1、传感器4、三维激光扫描仪9、惯性导航装置8和计算机7；传感器4、三维激光扫描仪9、惯性导航装置8和计算机7均设置在轨检小车1上；传感器4连接于计算机7,用于将检测到的两个轨道之间的距离数据和轨检小车1的倾角参数发送至计算机7；三维激光扫描仪9为相位式激光扫描仪；三维激光扫描仪9与计算机7通信连接，用于对三维激光扫描仪9进行控制。
在本实施例中，如图1所示，三维激光扫描仪9安装在轨检小车1的中心，与轨检小车1是固定连接，随着轨检小车1的运动而运动，当小车在前进过程中，三维激光扫描仪9的扫描头的扫描线与轨道的延长方向垂直，且随着轨检小车1的向前运动，三维激光扫描仪9的扫描轨迹在运动方向呈螺旋线形状，以最高100Hz转速、每秒80-120万点的频率进行数据采集，而每一个时刻的数据点，均处于那个时刻的三维激光扫描仪9的仪器坐标系下，而三维激光扫描仪9随载体一起运动，则仪器坐标系处于不断的变化之中，因此所有的扫描数据实际上处在一系列不断复杂变动的坐标系下。
在本实施例里，惯性导航装置8连接于计算机7,用于将检测到的速度、偏航角度和位置参数发送至计算机7；惯性导航装置8与轨检小车1固连，随着轨检小车1的运动而运动，因此能够准确的反应轨检小车1在运动状态下的空间三维姿态变化，并进行高频率的数据输出，经由数据采集系统的采集及数据传输，最终由上位机获取这些数据并存储下来。由于三维激光扫描仪9也与轨检小车1固连，因此惯导系统测得的姿态也反映了三维激光扫描仪9的空间三维姿态。另一方面，轨检小车1是在轨道上运动，轨检小车1空间三维姿态的变化是由轨道在里程方向的三维空间位置的变化所引起的，因此惯导系统所测量的空间三维姿态数据，也反映了轨道在里程方向的三维空间中位置变化，因此还可将惯导数据用于轨道检测。
另外，轨检小车1包括车架、走行轮2和手把；走行轮2为两个，两个走行轮2可转动地固定于车架一端的水平纵边上；手把铰接于车架的水平横边上；车架的另一端的水平纵边处设有一个编码器5，编码器5下方设有一个测量轮3，测量轮3与轨道内侧面接触。
可以理解的是，在本步骤中包括两个步骤：
一是将获取到的GNSS接收机10相位中心航迹的三维坐标数据和惯性导航数据进行计算，得到每个航迹点的姿态信息；
二是获取姿态信息，通过姿态信息、预设的测量设备几何参数和时间计算并转化得出运动轨迹信息。
S200、根据运动轨迹信息与点云数据计算得到三维点云模型，提取三维点云模型中的基础断面数据和接触网数据。
可以理解的是，在本步骤中包括两个方面：
S201、将获取到的全站仪6的站心的三维坐标、编码器5里程数据和惯性导航数据进行计算得到全站仪6的站心的航迹信息；
将获取到的航迹信息计算并转化为运动轨迹信息；
将获取到的运动轨迹信息和点云数据计算得到三维点云模型。
S202、提取三维点云模型中的基础断面，识别基础断面上的钢轨中心的坐标，以钢轨中心的坐标建立断面分析坐标系，基于断面分析坐标系进行侵限分析，得到基础断面数据；
提取三维点云模型中的接触网，以钢轨的坐标为基准计算得出接触网数据，接触网数据包括拉出值和导高值。
S300、根据基础断面数据和接触网数据，计算得到建构筑物的形变结果。
S400、获取建构筑物的形变技术要求范围数据，判断建构筑物的形变结果是否在建构筑物的形变技术要求范围数据的范围内。
可以理解的是，在本步骤中还包括几个步骤：
获取轨距数据和轨检小车1的几何参数；
将获取到的轨距数据、轨检小车1的几何参数和运动轨迹信息进行计算得到轨道内外部几何状态信息，轨道内外部几何状态信息包括轨道的左右轨平面坐标、左右轨高程、轨距、扭曲、长短波轨向平顺性和长短波高低平顺性信息；
获取建构筑物的形变技术要求范围数据，判断建构筑物内外部几何形变信息是否在建构筑物的形变技术要求范围数据内。
实施例2:
如图3所示，本实施例提供了一种铁路工务检测分析装置，参见图3装置，包括获取模块11、提取模块12、计算模块13和判断模块14：
获取模块11：用于获取测量设备在铁路轨道上运动时的运动轨迹信息和扫描点云数据，运动轨迹信息是通过三维激光扫描仪9在扫描铁路沿线建构筑物的运动过程中得到扫描中心的运动轨迹信息，运动轨迹信息包括三维坐标信息、姿态信息、时间信息；
优选地，获取模块11还包括第一计算单元111和第一转化单元112：
其中，第一计算单元111：用于将获取到的GNSS接收机10相位中心航迹的三维坐标数据和惯性导航数据进行计算，得到每个航迹点的姿态信息；
第一转化单元112：用于获取姿态信息，通过姿态信息、预设的测量设备几何参数和时间计算并转化得出运动轨迹信息。
提取模块12：用于根据运动轨迹信息与点云数据计算得到三维点云模型，提取三维点云模型中的基础断面数据和接触网数据；
优选地，提取模块12还包括第一分析单元121、第二计算单元122、第三计算单元124、第四计算单元125和第二转化单元123：
其中，第一分析单元121：用于提取三维点云模型中的基础断面，识别基础断面上的钢轨中心的坐标，以钢轨中心的坐标建立断面分析坐标系，基于断面分析坐标系进行侵限分析，得到基础断面数据；
第二计算单元122：用于提取三维点云模型中的接触网，以钢轨的坐标为基准计算得出接触网数据，接触网数据包括拉出值和导高值。
第三计算单元124：用于将获取到的全站仪6的站心的三维坐标、编码器5里程数据和惯性导航数据进行计算得到全站仪6的站心的航迹信息；
第二转化单元123：用于将获取到的航迹信息计算并转化为运动轨迹信息；
第四计算单元125：用于将获取到的运动轨迹信息和点云数据计算得到三维点云模型。
计算模块13：用于根据基础断面数据和接触网数据，计算得到建构筑物的形变结果；
判断模块14：用于获取建构筑物的形变技术要求范围数据，判断建构筑物的形变结果是否在建构筑物的形变技术要求范围数据的范围内。
优选地，判断模块14还包括第一获取单元141、第五计算单元142和第一判断单元143：
其中，第一获取单元141：获取轨距数据和轨检小车1的几何参数；
第五计算单元142：将获取到的轨距数据、轨检小车1的几何参数和运动轨迹信息进行计算得到轨道内外部几何状态信息，轨道内外部几何状态信息包括轨道的左右轨平面坐标、左右轨高程、轨距、扭曲、长短波轨向平顺性和长短波高低平顺性信息；
第一判断单元143：获取建构筑物的形变技术要求范围数据，判断建构筑物内外部几何形变信息是否在建构筑物的形变技术要求范围数据内。
需要说明的是，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
实施例3：
本发明采用GNSS进行绝对坐标测量和采用智能型全站仪6进行绝对坐标测量时，需要以铁路两旁建立的CPIII控制网为控制基准时，铁路工务综合检测系统的内外业作业流程如下：
步骤1：在已知控制点上架设GNSS基站，并进行RTK或PPK作业模式设置。
步骤2：将三维激光扫描仪9、惯导系统、GNSS接收机10、控制计算机7等设备在轨检小车1上安装到位，检查连接螺丝是否拧紧；连接数据线及电源线，并将轨检小车1放置在轨道上。
步骤3：对检测系统上电，同时启动控制计算机7中的专业软件，检测各路传感器4信号是否正常。此时轨检小车1静止不动，先检查GNSS卫星信号是否接收正常，然后开始惯导系统的静态对准，静态对准完成后惯导系统进入导航状态。
步骤4：启动三维激光扫描仪9，设置扫描的点频率及线频率，然后开始数据采集作业。
步骤5：数据采集开始后，推行轨检小车1在轨道上前进。在此过程中，三维激光扫描仪9、轨距传感器4、编码器5、GNSS接收机10、惯导系统会实时进行数据采集，数据采集板对每项传感器的数据均标记GNSS时间戳，然后由控制计算机7进行数据存储。在数据采集过程中，可在控制计算机7的专业软件界面下，查看数据采集状态，以便及时了解整个数据采集过程是否正常。
步骤6：当轨检小车1推行到终点后，在控制计算机7的专业软件上控制系统停止工作，检查系统状态，确认没有问题后断电。数据采集完成后，即可进行内业数据处理。
或者是：
步骤1：将三维激光扫描仪9、惯导系统、智能型全站仪6、控制计算机7等设备在轨检小车1上安装到位，检查连接螺丝是否拧紧；连接数据线及电源线，并将轨检小车1放置在轨道上。
步骤2：对检测系统上电，同时启动控制计算机7中的专业软件，检测各路传感器4信号是否正常。此时轨检小车1静止不动，开始惯导系统的静态对准，静态对准完成后惯导系统进入导航状态。
步骤3：在距离智能型全站仪6最近的CPIII点位上插上反射棱镜，然后控制计算机7通过蓝牙通讯向全站仪6发送观测指令，全站仪6收到观测指令后执行该操作，观测CPIII点棱镜并获取观测值(斜距、水平角、高度角)，观测完毕后全站仪6再次通过蓝牙通信将观测值传输到控制计算机7，控制计算机7收到观测值存储并处理；在上述观测过程中，全站仪6处于不整平状态，轨检小车1停留在轨道上保持静止。
步骤4：推行轨检小车1在轨道上前进，在此过程中全站仪6停止工作，三维激光扫描仪9、轨距传感器4、编码器5、惯导系统会实时进行数据采集，数据采集板对每项传感器的数据均标记自定义时间戳，然后由控制计算机7进行数据存储。
步骤5：将轨检小车1推行60m或120m后停下，此时重新执行步骤3的操作，完成全站仪6对CPIII棱镜的观测及数据获取。全站仪6不整平自由设站完成后，推行轨检小车1继续前进，直到到达下一个不整平自由设站点。
步骤6：当轨检小车1推行到终点后，在控制计算机7的专业软件上控制系统停止工作，检查系统状态，确认没有问题后断电。数据采集完成后，即可进行内业数据处理。
当进行数据处理时也可分为两种方式：一是采用GNSS+惯导+三维激光扫描仪9来进行处理，二是采用智能型全站仪6+惯导+三维激光扫描仪9来进行处理。
实施例4：
相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种铁路工务检测分析设备，下文描述的一种铁路工务检测分析设备与上文描述的一种铁路工务检测分析方法可相互对应参照。
图4是根据示例性实施例示出的一种铁路工务检测分析设备800的框图。如图4所示，该铁路工务检测分析设备800可以包括：处理器801，存储器802。该铁路工务检测分析设备800还可以包括多媒体组件803，I/O接口804，以及通信组件805中的一者或多者。
其中，处理器801用于控制该铁路工务检测分析设备800的整体操作，以完成上述的铁路工务检测分析方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该铁路工务检测分析设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该铁路工务检测分析设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random AccessMemory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该铁路工务检测分析设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。
在一示例性实施例中，铁路工务检测分析设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal ProcessingDevice，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的铁路工务检测分析方法。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的铁路工务检测分析方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由铁路工务检测分析设备800的处理器801执行以完成上述的铁路工务检测分析方法。
实施例5：
相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种铁路工务检测分析方法可相互对应参照。
一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的铁路工务检测分析方法的步骤。
该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。
本发明还采用数字编码器进行里程测量，采用轨距传感器进行两股钢轨之间轨距的测量。多源传感器之间的时间同步由数据同步采集板控制，数据同步采集机制如下：数据同步采集板采用晶体振荡器生成高精度的自定义时间，并对三维激光扫描仪、惯导、智能型全站仪、轨距、编码器等传感器采集的数据打上自定义时间戳，在数据处理时以自定义时间戳为基准对多源传感器数据进行配准。当存在GNSS接收机时，利用GNSS精密授时，对所有传感器数据同时打上自定义时间戳及GNSS时间戳，数据处理时同时以自定义时间戳及GNSS时间戳为基准进行数据配准。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种铁路工务检测分析方法，其特征在于，包括：
获取测量设备在铁路轨道上运动时的运动轨迹信息和扫描点云数据，所述运动轨迹信息是通过三维激光扫描仪在扫描铁路沿线建构筑物的运动过程中得到扫描中心的运动轨迹信息，所述运动轨迹信息包括三维坐标信息、姿态信息、时间信息，包括：
将获取到的GNSS接收机相位中心航迹的三维坐标数据和惯性导航数据进行计算，得到每个航迹点的姿态信息；
获取所述姿态信息，通过所述姿态信息、预设的测量设备几何参数和时间计算并转化得出所述运动轨迹信息；
根据所述运动轨迹信息与所述点云数据计算得到三维点云模型，提取所述三维点云模型中的基础断面数据和接触网数据，包括：
将获取到的全站仪的站心的三维坐标、编码器里程数据和惯性导航数据进行计算得到全站仪的站心的航迹信息；
将获取到的所述航迹信息计算并转化为运动轨迹信息；
将获取到的所述运动轨迹信息和所述点云数据计算得到三维点云模型；
提取所述三维点云模型中的基础断面，识别所述基础断面上的钢轨中心的坐标，以所述钢轨中心的坐标建立断面分析坐标系，基于对所述断面分析坐标系进行侵限分析，得到所述基础断面数据；
提取所述三维点云模型中的接触网，以钢轨的坐标为基准计算得出所述接触网数据，所述接触网数据包括拉出值和导高值；
根据所述基础断面数据和所述接触网数据，计算得到建构筑物的形变结果；
获取建构筑物的形变技术要求范围数据，判断建构筑物的所述形变结果是否在建构筑物的所述形变技术要求范围数据的范围内。
2.一种铁路工务检测分析装置，其特征在于,包括：
获取模块：用于获取测量设备在铁路轨道上运动时的运动轨迹信息和扫描点云数据，所述运动轨迹信息是通过三维激光扫描仪在扫描铁路沿线建构筑物的运动过程中得到扫描中心的运动轨迹信息，所述运动轨迹信息包括三维坐标信息、姿态信息、时间信息，包括：
第一计算单元：用于将获取到的GNSS接收机相位中心航迹的三维坐标数据和惯性导航数据进行计算，得到每个航迹点的姿态信息；
第一转化单元：用于获取所述姿态信息，通过所述姿态信息、预设的测量设备几何参数和时间计算并转化得出所述运动轨迹信息；
提取模块：用于根据所述运动轨迹信息与所述点云数据计算得到三维点云模型，提取所述三维点云模型中的基础断面数据和接触网数据，包括：
第三计算单元：用于将获取到的全站仪的站心的三维坐标、编码器里程数据和惯性导航数据进行计算得到全站仪的站心的航迹信息；
第二转化单元：用于将获取到的所述航迹信息计算并转化为运动轨迹信息；
第四计算单元：用于将获取到的所述运动轨迹信息和所述点云数据计算得到三维点云模型；
第一分析单元：用于提取所述三维点云模型中的基础断面，识别所述基础断面上的钢轨中心的坐标，以所述钢轨中心的坐标建立断面分析坐标系，基于所述断面分析坐标系进行侵限分析，得到所述基础断面数据；
第二计算单元：用于提取所述三维点云模型中的接触网，以钢轨的坐标为基准计算得出所述接触网数据，所述接触网数据包括拉出值和导高值；
计算模块：用于根据所述基础断面数据和所述接触网数据，计算得到建构筑物的形变结果；
判断模块：用于获取建构筑物的形变技术要求范围数据，判断建构筑物的所述形变结果是否在建构筑物的所述形变技术要求范围数据的范围内。
3.一种铁路工务检测分析设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述铁路工务检测分析方法的步骤。
4.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1任一项所述铁路工务检测分析方法的步骤。
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