PL225590B1

PL225590B1 - System and method for measurement and analysis of the railway line clearance gauge elements

Info

Publication number: PL225590B1
Application number: PL406247A
Authority: PL
Inventors: Ewa Świniarska; Zbigniew Leszczewicz; Agnieszka Warda; Tadeusz Uhl; Sławomir Mikrut; Krystian Pyka; Regina Tokarczyk; Tomasz Barszcz; Piotr Kohut; Tomasz Sitkowski
Original assignee: Pkp Polskie Linie Kolejowe Spółka Akcyjna
Priority date: 2013-11-26
Filing date: 2013-11-26
Publication date: 2017-04-28
Also published as: PL406247A1

Description

Przykłady wykonania wynalazku odnoszą się do systemu i sposobu pomiaru oraz analizy elementów skrajni linii kolejowej.Embodiments of the invention relate to a system and method for measuring and analyzing gauge elements of a railway line.

Niniejszy wynalazek dotyczy systemu i sposobu dynamicznego pomiaru elementów infrastruktury kolejowej. W szczególności wynalazek dotyczy mobilnej platformy pomiarowej przystosowanej do pomiaru elementów infrastruktury kolejowej.The present invention relates to a system and method for dynamically measuring railway infrastructure elements. In particular, the invention relates to a mobile measurement platform adapted to measure railway infrastructure elements.

Utrzymanie infrastruktury kolejowej wymaga okresowych kontroli, celem zapobieżenia niebezpiecznym sytuacjom. Zazwyczaj takie inspekcje są wizualnie wykonywane przez wyspecjalizowany personel, który od czasu do czasu, podąża wzdłuż sieci kolejowej w poszukiwaniu nieprawidłowości.The maintenance of the railway infrastructure requires periodic inspections in order to prevent dangerous situations. Typically, such inspections are visually performed by specialized personnel who from time to time travel along the railway network in search of anomalies.

Oczywiście, taka manualna kontrola manualna jest powolna, pracochłonna i potencjalnie ryzykowna, ponieważ wyniki są ściśle powiązane ze zdolnościami i doświadczeniem obserwatora w wykrywaniu ewentualnych nieprawidłowości oraz w rozpoznawaniu krytycznych sytuacji.Obviously, such manual manual control is slow, laborious and potentially risky as the results are closely related to the observer's ability and experience to detect possible anomalies and to recognize critical situations.

Wraz z rozwojem ruchu kolejowego o wysokiej prędkości, firmy z całego świata, są zainteres owane rozwojem automatycznych systemów kontroli będącymi w stanie rozpoznać wady toru, skrajni kolejowej, itp.With the development of high-speed rail traffic, companies from all over the world are interested in developing automatic control systems capable of recognizing track defects, railroad gauges, etc.

W związku z tym, celem niniejszego wynalazku jest rozwiązanie powyższych problemów, poprzez zapewnienie automatycznego sposobu inspekcji elementów skrajni linii kolejowej w tym pomiaru geometrii toru, wykrywania obiektów, wymiarowania w płaszczyźnie w skrajni.Accordingly, the object of the present invention is to solve the above problems by providing an automatic method of inspection of railway gauge elements including track geometry measurement, object detection, in-plane dimensioning in the gauge.

Przedmiotem wynalazku jest realizowany przy pomocy komputera sposób pomiaru oraz analizy elementów skrajni linii kolejowej, znamienny tym, że: dokonuje się powiązania danych GPS/INS w yznaczających trajektorię pojazdu pomiarowego z danymi opisującymi geometrię toru; z danych zawierających oś toru wybiera się podzbiór punktów oddalonych od siebie o wskazaną stałą; transformuje się dane pochodzące ze skaningu laserowego do lokalnie określonego układu odniesienia; dla każdego z odcinków określa się okna przestrzenne; z użyciem SDO_PC_PKG.CREATE_PC wczytuje się odcinki, zdefiniowane przez okna przestrzenne, do bazy danych oraz zapisuje się je jako obiekty SD_OPC/BLKTAB; wykonuje się spłaszczenie chmury punktów; spłaszczoną chmurę rzutuje się na siatkę roboczą; oraz bazując na wyniku analizy nadaje się 188 kod odcinkowi linii kolejowej.The subject of the invention is a computer-implemented method of measuring and analyzing railroad gauge elements, characterized in that: GPS / INS data, which determines the trajectory of the measuring vehicle, is linked with the data describing the track geometry; from the data containing the axis of the track, a subset of points spaced apart by an indicated constant is selected; transforms the laser scanning data into a locally defined frame of reference; spatial windows are defined for each of the sections; using SDO_PC_PKG.CREATE_PC, the segments, defined by spatial windows, are loaded into the database and saved as SD_OPC / BLKTAB objects; a flattening of the point cloud is performed; the flattened cloud is projected onto the working mesh; and based on the result of the analysis, a code is assigned to the section of the railway line.

Korzystnie, lokalnie określony układ odniesienia posiada: oś Y, która jest położona na obu szynach i jest prostopadła do nich; oś X, która jest prostopadła do osi Y i pokrywa się z osią toru; oś Z, która jest prostopadła do osi Y i X i jest skierowana do góry.Preferably, the locally defined reference system has: a Y axis which is located on and perpendicular to both rails; the X axis, which is perpendicular to the Y axis and coincides with the track axis; the Z axis, which is perpendicular to the Y and X axes and points upwards.

Korzystnie, że spłaszczenie chmury punktów dokonuje się poprzez wyzerowanie współrzędnej X.Preferably, the flattening of the point cloud is done by resetting the X coordinate.

Korzystnie, podczas analizy składa się wszystkie zawarte w nim przekroje przy pomocy funkcji SD_OAGGR_UNION i wpisuje się największy możliwy kontur opisany w karcie UIC.Preferably, during the analysis, all the cross-sections contained therein are combined with the function SD_OAGGR_UNION and the largest possible contour described in the UIC card is entered.

Korzystnie, podczas analizy spłaszczonej chmury wyszukuje się elementy chmury będące w k olizji z wybraną figurą płaska oraz jako rezultat uzyskuje się listę kolizyjnych przekrojów.Preferably, when analyzing a flattened cloud, cloud elements are searched for in conflict with the selected planar figure, and as a result a list of collision sections is obtained.

Przedmiot wynalazku został przedstawiony w przykładach wykonania na rysunku, na którym: figura 1 przedstawia konstrukcję reguł transformujących współrzędne z układu geodezyjnego do układu osi toru;The subject of the invention has been presented in the drawing examples, in which: figure 1 shows the structure of the rules transforming the coordinates from the geodetic system to the track axis system;

figura 2 przedstawia konstrukcję reguł transformujących dane z układu geodezyjnego do układu osi toru w płaszczyźnie YZ;Figure 2 shows the construction of the rules transforming the data from the geodetic system to the track axis system in the YZ plane;

figura 3 przedstawia sposób tworzenia okien przestrzennych; figura 4 przedstawia schemat konstrukcji przekrojów 2D. figura 5 przedstawia przykład chmury punktów;figure 3 shows a method for creating space windows; figure 4 is a diagram of the construction of 2D sections. figure 5 shows an example of a point cloud;

figura 6 przedstawia przykład spłaszczonej i przetransformowanej do układu osi toru chmury punktów;Figure 6 shows an example of a point cloud flattened and transformed into the track axis system;

figura 7 przedstawia nałożenie siatki na spłaszczoną chmurę punktów;Figure 7 shows the superposition of a grid on a flattened point cloud;

figura 8 przedstawia przekrój 2D wygenerowany z chmury punktów przedstawionej na fig. 5;figure 8 shows a 2D section generated from the point cloud shown in figure 5;

figura 9 przedstawia schemat nadawania kodu dla odcinka linii kolejowej.figure 9 is a coding scheme for a section of the railroad.

figura 10 przedstawia przekrój 2D wygenerowany z chmury punktów wraz z przekrojem przesuniętym o dodatki opisane w UIC 502-2;Figure 10 shows a 2D section generated from a point cloud with a section shifted by the additions described in UIC 502-2;

figura 11 przedstawia proces nadawania kodu dla odcinka linii kolejowej;Figure 11 shows a coding process for a railway section;

figura 12 przedstawia elementy pochodzące z metody konturowej zebrane w poindeksowanej przestrzennie tabeli;Figure 12 shows the elements derived from the contour method collected in a spatially indexed table;

figura 13 przedstawia wyszukiwanie kolizji;Figure 13 shows a collision search;

figura 14 przedstawia schemat opcjonalnej edycji elementów skrajni;Figure 14 is a diagram of optional editing of gauge elements;

PL 225 590 B1 figura 15 przedstawia wybór odcinka kolizyjnego; figura 16 przedstawia analizę odcinka toru;FIG. 15 shows the selection of the collision section; Figure 16 shows an analysis of a track section;

figura 17 przedstawia koncepcję optymalizacji procesu tworzenia przekrojów;figure 17 shows the concept of optimization of the sectioning process;

figura 18 przedstawia proces optymalizacji procesu tworzenia przekrojów;Figure 18 shows a process for optimizing the sectioning process;

figura 19 przedstawia przykład przekroju wygenerowanego z chmury punktów przed i po redukcji szumów;Figure 19 shows an example of a section generated from a point cloud before and after noise reduction;

figura 20 przedstawia koncepcję algorytmu usuwania szumów; oraz figura 21 przedstawia schemat blokowy sposobu według wynalazku.Figure 20 is a concept of a noise canceling algorithm; and Figure 21 is a block diagram of a method according to the invention.

Przedmiotem wynalazku jest konstrukcja i funkcjonalność bazy danych umożliwiającej precyzyjny, interaktywny pomiar oraz analizę dowolnych szczegółów infrastruktury kolejowej, z dokładnością zapewniającą wyznaczenie skrajni zgodnie z normami UIC.The subject of the invention is the structure and functionality of a database enabling precise, interactive measurement and analysis of any details of the railway infrastructure, with the accuracy ensuring that the gauge is determined in accordance with UIC standards.

Ponadto, wynalazek dotyczy sposobu wizualizacji danych oraz wyników przetworzeń bazowych, przykładowo w środowisku przeglądarki internetowej.Moreover, the invention relates to a method of visualizing data and the results of the base processing, for example in an environment of a web browser.

W odniesieniu do ww pomiarów istotna jest poprawna identyfikacja oraz wskazanie szczegółu lub grupy szczegółów, które będą wyznaczały (parametryzowały) charakterystyczne krzywe geometryczne, których znajomość będzie niezbędna do analiz kolejowych w aspekcie zwiększenia precyzji wyznaczania skrajni, a w konsekwencji precyzji nadania kodu linii kolejowej.In relation to the above-mentioned measurements, it is important to correctly identify and indicate the detail or group of details that will define (parameterize) the characteristic geometric curves, the knowledge of which will be necessary for railway analyzes in terms of increasing the precision of determining the gauge and, consequently, the precision of assigning the code to the railway line.

Przedmiotem niniejszego wynalazku jest sposób kodyfikacji linii kolejowych, którego punktem wyjścia są dane pochodzące ze skaningu laserowego, nawigacji satelitarnej GPS wspomaganej poprzez układy INS, dane opisujące geometrię toru kolejowego, w skład których musi wchodzić informacja o osi toru oraz o jego przechyłce. Dane wejściowe są gromadzone w bazie danych, która dodatkowo może być zasilona zdjęciami wraz z elementami ich orientacji. Funkcjonalność bazy stanowi podstawę prezentowanej metodyki.The subject of the present invention is a method for coding railway lines, the starting point of which is data from laser scanning, GPS satellite navigation supported by INS systems, data describing the geometry of the railway track, which must include information about the track axis and its cant. The input data is collected in a database, which can additionally be supplied with photos with elements of their orientation. The functionality of the database is the basis of the presented methodology.

Efektem finalnym rozwiązania są kody linii kolejowej nadawane zgodne z zaleceniami karty UIC 502-2. Oprócz kodów, prezentowane rozwiązanie dostarcza dwuwymiarowe przekroje, opisujące dostępną przestrzeń dla ruchu pociągów przewożących przesyłki ponadgabarytowe.The final effect of the solution are railway line codes assigned in accordance with the recommendations of the UIC 502-2 sheet. In addition to the codes, the presented solution provides two-dimensional sections, describing the space available for the movement of trains carrying oversized shipments.

Prezentowana metodyka została zaprojektowana, w preferowanym przykładzie wykonania, w środowisku bazodanowych Oracle 11 g R2 Enterprise Edition wraz z dodatkiem przestrzennym Oracle Spatial.The presented methodology has been designed, in the preferred embodiment, in the Oracle 11 g R2 Enterprise Edition database environment with the Oracle Spatial spatial add-on.

Baza danych posiada szereg procedur oraz funkcji umożliwiających przeprowadzenie procesu kodyfikacji. Baza danych musi być zasilona danymi zbieranymi podczas przejazdu platformy pomiarowej, zaopatrzonej w systemy potrafiące zbierać opisane poprzednio dane. Dane GPS/INS opisujące trajektorię powinny być dostarczone jako współrzędne Easting, Northing, Elevation w wybranym układzie geodezyjnym. Przykładami układów są układy PL 2000 oraz PL 1992.The database has a number of procedures and functions that enable the codification process to be carried out. The database must be supplied with data collected during the passage of the measurement platform, equipped with systems capable of collecting the previously described data. GPS / INS data describing the trajectory should be provided as Easting, Northing, Elevation coordinates in the selected geodetic system. Examples of systems are the PL 2000 and PL 1992 systems.

Dane dotyczące geometrii toru muszą być zsynchronizowane z danymi GPS. Przechyłka toru może być podana w postaci różnicy wysokości położenia główek obu szyn lub jako kąt zbudowany pomiędzy pionem a płaszczyzną zawierającą ich główki (lub w inny, możliwy do przeliczenia sposób). Dane ze skaningu laserowego muszą być w tym samym układzie odniesienia co dane GPS.Track geometry data must be synchronized with GPS data. The track cant may be given as a difference in the height of the heads of both rails or as the built-up angle between the vertical and the plane containing their heads (or in some other way that can be counted). The laser scanning data must be in the same datum as the GPS data.

Proces przetwarzania danych został opisany poniżej.The data processing process is described below.

Dane GPS/INS wyznaczające trajektorię pojazdu pomiarowego wiąże się z danymi opisującymi geometrię toru i w ten sposób określa się oś toru oraz przechyłkę. Z danych zawierających oś toru wybiera się podzbiór punktów oddalonych od siebie o 1 metr (lub o wartości najbardziej zbliżone). Punkty te określają elementarny podział linii na odcinki. Odcinki te traktuje się jako proste i przy pomocy wzorów geometrii analitycznej określa się reguły transformujące dane pochodzące ze skaningu laserowego do lokalnie określonego układu odniesienia.The GPS / INS trajectory data of the measurement vehicle is linked to the track geometry data and thus the track axis and cant are determined. From the data containing the track axis, a subset of points 1 meter (or the closest) apart is selected. These points define the elementary division of the line into segments. These sections are treated as straight lines and the rules transforming the data from laser scanning into a locally defined frame of reference are determined by the formulas of the analytical geometry.

W układzie lokalnym:In the local system:

• oś Y jest położona na obu szynach i jest prostopadła do nich;• the Y axis is located on and perpendicular to both rails;

• oś X jest prostopadła do osi Y i pokrywa się z osią toru;• the X axis is perpendicular to the Y axis and coincides with the track axis;

• oś Z jest prostopadła do osi Y i X i jest skierowana do góry.• The Z axis is perpendicular to the Y and X axes and points up.

Środek układu znajduje się na osi toru, w połowie odcinka.The center of the system is on the axis of the track, in the middle of the section.

Figura 1 przedstawia konstrukcję reguł transformujących współrzędne z układu geodezyjnego do układu osi toru. Sąsiadujące ze sobą punkty stanowią podstawę do zbudowania dwóch prostych opisanych za pomocą równań w postaci ogólnych AX + BY + C = 0. Transformacja do układu osi toru dowolnego punktu sprowadzi się do obliczenia odległości punktu od tych prostych.Figure 1 shows the construction of the rules transforming the coordinates from the geodetic system to the track axis system. The neighboring points are the basis for constructing two straight lines described by the general equations AX + BY + C = 0. The transformation to the axis system of the path of any point boils down to calculating the distance of the point from these lines.

Figura 2 przedstawia konstrukcję reguł transformujących dane z układu geodezyjnego do układu osi toru w płaszczyźnie YZ. Dla tak utworzonych odcinków tworzy się obiekty geometryczneFigure 2 shows the construction of the rules transforming the data from the geodetic system to the track axis system in the YZ plane. Geometric objects are created for such segments

PL 225 590 B1PL 225 590 B1

SDO_GEOMETRY pochodzące z rozszerzenia Oracle Spatial. Obiekty te są opisanymi w roboczym układzie geodezyjnym prostokątami o długości 8 m (po 4 metry z każdej strony).SDO_GEOMETRY from the Oracle Spatial extension. These objects are rectangles described in the working geodetic system, 8 m long (4 meters on each side).

Figura 3 przedstawia sposób tworzenia okien przestrzennych. Dla każdego z odcinków określa się okna przestrzenne. Okna są prostokątami leżącymi w płaszczyźnie XY układu geodezyjnego. Współrzędne ich wierzchołków oblicza się korzystając z wzorów na odległość punktu od wyznaczonych poprzednio prostych. Szerokość każdego prostokąta jest tak dobrana by prostokąty wypełniały całkowicie badany odcinek toru (około 1m). Obiekty te zapisuje się w bazie danych, aby wykorzystać je w zapytaniach przestrzennych typu SDO_PC_PKG.CLIP_PC.Figure 3 shows a method for creating space windows. Spatial windows are defined for each of the sections. Windows are rectangles lying in the XY plane of the geodetic system. The coordinates of their vertices are calculated using the formulas for the distance of a point from the previously determined straight lines. The width of each rectangle is selected so that the rectangles completely fill the tested section of the track (about 1m). These objects are stored in the database in order to be used in spatial queries of the type SDO_PC_PKG.CLIP_PC.

Jednocześnie, dla każdego odcinka elementarnego określa się np. korzystając z danych zap isanych w innych bazach kolejowych kilometraż, tj. mierzoną wzdłuż osi toru odległość od punktu początkowego opracowywanej linii kolejowej. Chmurę punktów dzieli się wstępnie na odcinki 100 metrowe wzdłuż osi toru i wykorzystując procedurę SDO_PC_PKG.CREATE_PC wczytuje się do bazy danych, zapisując je jako obiekty SDO_PC/BL_KTAB. Dzięki przygotowanym wcześniej obiektom geometrycznym, z chmury można łatwo wydobyć punkty przynależące do zdefiniowanych wcześniej odcinków 1 -metrowych.At the same time, for each elementary section, the mileage is determined, for example, using the data stored in other railway databases, i.e. the distance measured along the track axis from the starting point of the railway line under development. The point cloud is initially divided into 100 meters along the track axis and using the procedure SDO_PC_PKG.CREATE_PC is loaded into the database, saving them as SDO_PC / BL_KTAB objects. Thanks to the previously prepared geometric objects, you can easily extract points belonging to the previously defined 1-meter sections from the cloud.

Przedstawiony poniżej kod jest to szkielet funkcji realizującej zapytanie na chmurze punktów. SDO_PC_PKG.CLIP_PC to podstawowa funkcja operująca na chmurze, V_CPC to chmura punktów zapisana jako SD_OPC.The code presented below is a skeleton of the function executing the query on the point cloud. SDO_PC_PKG.CLIP_PC is the basic cloud operating function, V_CPC is a point cloud saved as SD_OPC.

V_IND_DIM_QUERY to okno przestrzenne zapytania (stworzony uprzednio prostokąt):V_IND_DIM_QUERY is a spatial query window (previously created rectangle):

CREATE OR REPLACECREATE OR REPLACE

FUNCTION GET_PID_POINT_CLOUD (V_PID INT)FUNCTION GET_PID_POINT_CLOUD (V_PID INT)

RETURN PLK.POINTCLOUDTYPE PIPELINEDRETURN PLK.POINTCLOUDTYPE PIPELINED

OPEN V_CUR FOROPEN V_CUR FOR

SELECT B.NUM_POINTS, SDO_UTIL.GETVERTICES (SELECT B.NUM_POINTS, SDO_UTIL.GETVERTICES (

SDO_PC_PKG.TO_GEOMETRY) (B.POINTS, B.NUM_POINTS,7,2180))SDO_PC_PKG.TO_GEOMETRY) (B.POINTS, B.NUM_POINTS, 7.2180))

FROM TABLE (SDO_PC_PKG.CLIP_PC (V_CPC, V_IND_DIM_QUERY, NULL,0.000 ,10000,NULL))B;FROM TABLE (SDO_PC_PKG.CLIP_PC (V_CPC, V_IND_DIM_QUERY, NULL, 0.000, 10000, NULL)) B;

Kolejnym etapem jest podział badanej linii kolejowej na odcinki 10-metrowe. Podział odbywa się w sposób przedstawiony na schemacie zawartym na fig. 4 oraz zilustrowanym przykładami ukazanymi na fig. 5-8. Dla wybranego odcinka określa się wszystkie zawarte w nim odcinki elementarne. Dla każdego z odcinków odpytuje się chmurę punktów. Fig. 5 przedstawia przykład chmury punktów dla wybranego odcinka 10-metrowego. Dane uzyskuje się w układzie geodezyjnym, ale z wyliczonych poprzednio zależności transformuje się uzyskany wycinek do lokalnego układu osi toru. Poniżej przedstawiono szkielet zapytania realizującego spłaszczenie chmury punktów:The next stage is the division of the examined railway line into 10-meter sections. The division takes place as shown in the diagram in Fig. 4 and the illustrated examples shown in Figs. 5-8. All elementary segments included in it are determined for a selected segment. A point cloud is queried for each segment. Fig. 5 shows an example of a point cloud for a selected 10 meter section. The data is obtained in the geodetic system, but the obtained section is transformed from the previously calculated relations to the local system of the track axis. Below is the skeleton of the query implementing the flattening of the point cloud:

WITH AWITH A

AS ⁽ AS ⁽

SELECTSELECT

KM.PID, (G.OA*CR.X+G.OB*CR.Y+G.OC)/SQRT(G.OA*G.OA+ G.OB*G.OB) AS X, (G.PA*CR.X+G.PB*CR.Y+G.PC)/SQRT(G.PA*G.PA+ G.PB*G.PB) AS Y,KM.PID, (G.OA * CR.X + G.OB * CR.Y + G.OC) / SQRT (G.OA * G.OA + G.OB * G.OB) AS X, (G.PA * CR.X + G.PB * CR.Y + G.PC) / SQRT (G.PA * G.PA + G.PB * G.PB) AS Y,

CR.ZASZ,CR.ZASZ,

CR.R, CR.G, CR.B, CR.I,CR.R, CR.G, CR.B, CR.I,

G. CPA, G. CPB, G. CPC,G. CPA, G. CPB, G. CPC,

G. COA, G. COB, G. COCG. COA, G. COB, G. COC

FROM N_KM_MAP KMFROM N_KM_MAP KM

CROSS JOIN TABLE (GET_PID_POINT_CLOUD_LG(KM.PID)) CRCROSS JOIN TABLE (GET_PID_POINT_CLOUD_LG (KM.PID)) CR

JOIN TRACK_GEOMETRY GJOIN TRACK_GEOMETRY G

ON G.PID = KM.PIDON G.PID = KM.PID

WHERE KM.DM = 29039 ⁾ WHERE KM.DM = 29039 ⁾

SELECTSELECT

AS X, (COA*Y+COB*Z+COC)/SQRT( COA*COA+ COB*COB) AS Y,AS X, (COA * Y + COB * Z + COC) / SQRT (COA * COA + COB * COB) AS Y,

PL 225 590 B1PL 225 590 B1

-(CPA*Y+CPB*Z+CPC)/SQRT( CPA*CPA+ CPB*CPB) AS Z,- (CPA * Y + CPB * Z + CPC) / SQRT (CPA * CPA + CPB * CPB) AS Z,

R,G, B, IR, G, B, I

FROM A ) BFROM A) B

Występujące w zapytaniu przeliczenia:Conversions in the query:

(G.OA*CR.X+G.OB*CR.Y+G.OC)/SQRT(G.OA*G.OA+G.OB*G.OB) (G. PA*CR.X+G. PB*CR. Y+G. PC)/SQRT(G. PA*G. PA+ G. PB*G. PB) oraz (COA*Y+COB*Z+COC)/SQRT(COA*COA+COB*COB) (CPA*Y+CPB*Z+CPC)/SQRT(CPA*CPA+ CPB*CPB) to transformacja układu współrzędnych do układu osi toru. Współczynniki OA, OB, OC, PA, PB, PC to współczynniki wyznaczonych poprzednio prostych leżących w płaszczyźnie XY. Współczynniki CPA, CPC, CPC, COA, COB, COC to, przez analogię, współczynniki prostych w płaszczyźnie YZ. Transformacje te są wykonywane oddzielnie dla każdego odcinka 1 [m].(G.OA * CR.X + G.OB * CR.Y + G.OC) / SQRT (G.OA * G.OA + G.OB * G.OB) (G. PA * CR.X + G . PB * CR. Y + G. PC) / SQRT (G. PA * G. PA + G. PB * G. PB) and (COA * Y + COB * Z + COC) / SQRT (COA * COA + COB * COB) (CPA * Y + CPB * Z + CPC) / SQRT (CPA * CPA + CPB * CPB) is the transformation of the coordinate system to the path axis system. The coefficients OA, OB, OC, PA, PB, PC are the coefficients of the previously determined straight lines lying in the XY plane. The CPA, CPC, CPC, COA, COB, COC coefficients are, by analogy, the coefficients of the lines in the YZ plane. These transformations are performed separately for each segment 1 [m].

Wyrażenie „0 AS X” jest spłaszczeniem chmury punktów, dokonanym poprzez wyzerowanie współrzędnej X. Po takich zabiegach chmura przyjmuje kształt przedstawiony na fig. 6.The expression "0 AS X" is a flattening of the cloud of points by resetting the X coordinate. After such operations, the cloud takes the shape shown in Fig. 6.

Figura 6 przedstawia przykład spłaszczonej i przetransformowanej do układu osi toru chmury punktów. Na fig. 6 zaznaczono ten sam wycinek chmury co na fig. 5.Figure 6 shows an example of a point cloud flattened and transformed into the track axis system. In Fig. 6 the same cloud slice is marked as in Fig. 5.

Po operacji spłaszczenia, chmurę rzutuje się na siatkę roboczą, składającą się prostokątów o wymiarach 1 x 1 cm i zapisuje w bazie danych. Siatkę roboczą pokrywa się następnie siatką geom etryczną o wymiarach 2 x 5 cm i ze wszystkich punktów tej siatki, w których znalazły się punkty pochodzące ze spłaszczonej i wyprostowanej chmur, konstruuje się przekrój 2D. Przekrój taki jest w ogólności kolekcją wielokątów SDO_GEOMETRY rozszerzenia Oracle Spatial.After the flattening operation, the cloud is projected onto the working grid, consisting of 1 x 1 cm rectangles, and saved in the database. The working grid is then covered with a 2 x 5 cm geometry grid, and a 2D cross-section is constructed from all points of the grid where the points from the flattened and erect clouds are present. Such a cross-section is generally a collection of SDO_GEOMETRY polygons of the Oracle Spatial extension.

Figura 7 to poglądowy rysunek przedstawiający nałożenie siatki na spłaszczoną chmurę punktów.Figure 7 is a pictorial drawing showing the superimposition of a grid on a flattened point cloud.

Figura 8 przedstawia przekrój 2D wygenerowany z chmury punktów przedstawionej na fig. 5. Na fig. 8 zamieszczono dodatkowo zarys skrajni kinematycznej. Aby zoptymalizować wydajność bazy danych przekroje 10-metrowe agreguje się w przekroje 100-metrowe oraz 1-kilometrowe. Poza tymi przekrojami, konstruuje się dodatkowo przekroje uwzględniające dodatki zapisane w karcie UIC 502-2. Dodatki rozpatruje się na poziomie dokładności 1 x 1 cm i punkty zawarte w takim obszarze przesuwa się o wektor wynikający z zapisów kary UIC. Tak przesunięte punkty ponownie nakłada się na siatkę geometryczną 2 x 5 [cm] i analogicznie konstruuje się przekroje.Figure 8 shows a 2D section generated from the point cloud shown in Figure 5. Figure 8 additionally shows the outline of the kinematic gauge. To optimize database performance, 10-meter cross-sections are aggregated into 100-meter and 1-kilometer cross-sections. In addition to these sections, sections are additionally constructed taking into account the additions recorded in the UIC 502-2 sheet. The allowances are considered at the accuracy level of 1 x 1 cm and the points included in this area are shifted by the vector resulting from the UIC penalty provisions. The points shifted in this way are again put on the geometric mesh 2 x 5 [cm] and the cross-sections are constructed analogously.

Figura 9 przedstawia schemat nadawania kodu dla odcinka linii kolejowej. Przedstawia on kroki opisane poniżej oraz ilustrowane na fig. 10-13.Figure 9 shows a coding scheme for a railway section. It shows the steps described below and illustrated in Figures 10-13.

Figura 10 przedstawia przekrój 2D wygenerowany z chmury punktów wraz z przekrojem przesuniętym o dodatki opisane w UIC 502-2. Na fig. 9 zamieszczono dodatkowo zarys skrajni kinematycznej.Figure 10 shows a 2D section generated from a point cloud with the section shifted by the additions described in UIC 502-2. Fig. 9 additionally shows the outline of the kinematic gauge.

Celem nadania kodu dla wybranego odcinka linii kolejowej, składa się wszystkie zawarte w nim przekroje przy pomocy funkcji SDO_AGGR_UNION i wpisuje się największy możliwy kontur opisany w karcie UIC.In order to assign a code for a selected section of a railway line, all sections included in it are composed by means of the SDO_AGGR_UNION function and the largest possible contour described in the UIC card is entered.

Figura 11 przedstawia proces nadawania kodu dla odcinka linii kolejowej. Po lewej stronie figury znajduje się złożenie wszystkich przekrojów 10 metrowych wchodzących w skład rozpatrywanego odcinka linii. Po prawej znajduje się ten sam przekrój wraz ze wszystkimi koniecznymi dodatkami (odchylenia eksploatacyjne oraz dodatki związane z promieniami łuków). Kontur wpisany w ten przekrój jest największym konturem spełniającym reguły kodowania opisane w karcie UIC 505-2, który nie koliduje z zaznaczonym przekrojem. Ponadto, możliwe jest przypisanie dla odcinka trasy makro kodu, opisanego także w karcie UIC 502-2. W tym celu, baza posiada procedury interaktywnego nadawania kodu, w których, w zależności od wybranego położenia, baza dopasowuje odpowiedni kontur. Jest to możliwe, ponieważ wszystkie elementarne obszary wynikające z reguł kodowania UIC 502-2 zostały zebrane jako obiekty SDO_GEOMETRY w poindeksowanej przestrzennie tabeli.Figure 11 shows the coding process for a railway section. On the left-hand side of the figure, there is a composite of all 10-meter sections included in the section of the line under consideration. On the right is the same section with all necessary additions (operational deviations and additions related to the radius of the curves). The contour inscribed in this cross-section is the largest contour that meets the encoding rules described in the UIC 505-2 sheet, which does not conflict with the selected cross-section. In addition, it is possible to assign a macro code to the route section, also described in UIC sheet 502-2. To this end, the base has interactive code broadcasting procedures in which, depending on the selected position, the base adjusts the appropriate contour. This is possible because all elementary areas resulting from UIC encoding rules 502-2 have been collected as SDO_GEOMETRY objects in a spatially indexed table.

Figura 12 przedstawia elementy pochodzące z metody konturowej zebrane w poindeksowanej przestrzennie tabeli. Przestrzeń robocza na figurze została podzielona na elementarne obszary wynikające bezpośrednio z reguł kodowania UIC 502-2. Nazwy poszczególnych obszarów zostały tak dobrane, by po kliknięciu w dany obszar można było uzyskać maskę opisująca w jaki sposób istniejący kontur ma zostać dopasowany. Przykładowo, zaznaczenie obszaru 1-9XXXX powoduje, że istniejący kontur ma zostać zamieniony na kontur, którego kod ma dwie pierwsze cyfry odpowiednio 1 i 9. Po6Figure 12 shows the elements derived from the contour method collected in a spatially indexed table. The workspace in the figure has been divided into elementary areas resulting directly from the UIC 502-2 encoding rules. The names of individual areas have been selected so that after clicking on a given area, you can get a mask describing how the existing contour is to be fitted. For example, selecting the area 1-9XXXX causes the existing contour to be converted into a contour whose code has the first two digits 1 and 9, respectively. Po6

PL 225 590 B1 dobnie, zaznaczenie obszaru Χ-Χ9ΧΧΧ powoduje rozciągnięcie konturu maksymalnie w obrębię drugiego sektora.Likewise, selecting the area Χ-Χ9ΧΧΧ extends the contour maximally within the second sector.

Dodatkowo, baza danych posiada następującą funkcjonalność wspomagającą proces nadawania kodu. Wygenerowane dla odcinków 10-metrowych przekroje zapisuje się w tabeli w bazie danych, a na kolumnę zawierającą geometrię przekroju nakłada się indeks przestrzenny. Dzięki temu, na zagregowanym przekroju opisującym pewien odcinek trasy, możliwe jest wyszukanie 10-metrowych przekrojów, będących w kolizji z wybraną figurą płaska. Rezultatem jest lista kolizyjnych przekrojów.Additionally, the database has the following functionality supporting the code generation process. The sections generated for 10-meter sections are saved in a table in the database, and a spatial index is superimposed on the column containing the section geometry. Thanks to this, on the aggregated cross-section describing a certain section of the route, it is possible to search for 10-meter cross-sections that collide with the selected flat figure. The result is a list of collision sections.

Poniżej przedstawiono szkielet zapytania realizującego wyszukiwanie odcinków 10-metrowych będących w kolizji z zadaną figurą płaską (V_GEOM).The skeleton of a query that searches for 10-meter sections in collision with a given plane figure (V_GEOM) is presented below.

Przekroje są zgromadzone w tabeli N_DM_CS w kolumnie CROSS_SECTION. Z tabeli wyszukiwane są wszystkie przekroje znajdujące się pomiędzy V_DM_MIN i V_DM_MAX, które wchodzą w jakąkolwiek interakcję z dostarczoną figurą (SDO_ANYINTERACT):The cross-sections are collected in the N_DM_CS table in the CROSS_SECTION column. All sections between V_DM_MIN and V_DM_MAX that interact in any way with the provided figure are searched from the table (SDO_ANYINTERACT):

SELECT DM/100 as KM, DM FROM N_DM_CS CSSELECT DM / 100 as KM, DM FROM N_DM_CS CS

WHERE DM BETWEEN V_DM_MIN AND V_DM_MAXWHERE DM BETWEEN V_DM_MIN AND V_DM_MAX

AND SDO_ANYlNTERACT (CS.CROSS_SECTION,AND SDO_ANYlNTERACT (CS.CROSS_SECTION,

SDO_UTIL.FROM_WKTGEOMETRY (V_GEOM)) = 'TRUE'SDO_UTIL.FROM_WKTGEOMETRY (V_GEOM)) = 'TRUE'

Figura 13 przedstawia wyszukiwanie kolizji. Na przekroju opisującym długi odcinek trasy można zaznaczyć interesujący obszar i odszukać wszystkie miejsca na trasie, w których elementy skrajni zachodzą na wybrany obszar. Na figurze zamieszczono dodatkowo zarys skrajni budowli. Z listy znalezionych na trasie odcinków kolizyjnych można wybrać jeden przekrój 10-metrowy.Figure 13 shows a collision search. On the cross-section describing a long section of the route, you can mark the area of interest and find all places on the route where the elements of the gauge overlap the selected area. The figure also includes an outline of the structure gauge. One 10-meter cross-section can be selected from the list of collision sections found on the route.

Figura 14 przedstawia schemat opcjonalnej edycji elementów skrajni, która została opisana poniżej oraz zilustrowana na fig. 15-16.Figure 14 is a diagram of the optional gauge feature editing that is described below and illustrated in Figures 15-16.

Figura 15 przedstawia wybór odcinka kolizyjnego. Spośród wyszukanych odcinków kolizyjnych, można wybrać jeden i poddać go dalszej analizie. W tym przypadku analiza (opisana później) pokazała, że wybrane elementy są tylko i wyłącznie roślinnością i nie są istotne z punktu widzenia skrajni. Elementy te można z bazy usunąć. Na figurze zamieszczono dodatkowo zarys skrajni budowli.Figure 15 shows the selection of the collision section. From among the selected collision episodes, you can choose one and subject it to further analysis. In this case, the analysis (described later) showed that the selected elements are only vegetation and are not relevant to the gauge. These elements can be removed from the database. The figure also includes an outline of the structure gauge.

Poniżej przedstawiono szkielet zapytania realizującego usuwanie elementów nieistotnych. V_COLLISIONS to lista analizowanych przekrojów. Z przekrojów tych należy usunąć wszystkie elementy zawarte w figurze płaskiej opisanej przez parametr V_WKT (i zaznaczonej na fig. 15). Zapytanie opiera się na wybraniu wszystkich elementów siatki zapisanej w tabelach N_PAR_GRID, N_GRID, które są w kolizji (SDO_ANYINTERACT) z dostarczoną figurą.The skeleton of a query that performs the removal of irrelevant elements is presented below. V_COLLISIONS is a list of analyzed sections. From these sections, all elements included in the planar figure described by the parameter V_WKT (and marked in Fig. 15) should be removed. The query is based on selecting all grid elements stored in the tables N_PAR_GRID, N_GRID that are in collision (SDO_ANYINTERACT) with the provided figure.

Elementy te są łączone z tabelą N_DM_CS_GRID DMG, z której uzyskuje się listę elementów do usunięcia (SELECT DMG.DM, DMG.IY, DMG.IZ):These elements are combined with the N_DM_CS_GRID DMG table, from which the list of elements to be deleted is obtained (SELECT DMG.DM, DMG.IY, DMG.IZ):

SELECT DMG.DM, DMG.IY, DMG.IZ FROM N_PAR_GRID GRSELECT DMG.DM, DMG.IY, DMG.IZ FROM N_PAR_GRID GR

JOIN N_GRID GJOIN N_GRID G

ON GR ID = G.PIDON GR ID = G.PID

JOIN N_DM_CS_GRID DMGJOIN N_DM_CS_GRID DMG

ON G.IY = DMG.IYON G.IY = DMG.IY

AND G.IZ = DMG.IZAND G.IZ = DMG.IZ

JOIN TABLE (V_COLLISIONS) TJOIN TABLE (V_COLLISIONS) T

ON DMG.DM = T.COLUMN_VALUEON DMG.DM = T.COLUMN_VALUE

WHEREWHERE

SDO_ANYINTERACT (GR. SHAPE,SDO_ANYINTERACT (GR. SHAPE,

SDO_UTIL.FROM_WKTGEOMETRY (V_WKT)) = 'TRUE'SDO_UTIL.FROM_WKTGEOMETRY (V_WKT)) = 'TRUE'

AND LVL = 0.AND LVL = 0.

Dla wybranego przekroju można następnie wyświetlić widok chmury punktów oraz zdjęcia (o ile są zapisane w bazie). Dodatkowo, na chmurę punktów oraz na zdjęcia można nanieść dowolny kontur kolejowy.For the selected cross-section, you can then display the point cloud view and photos (if they are saved in the database). Additionally, any railway contour can be applied to the point cloud and photos.

Figura16 przedstawia analizę odcinka toru. Dla wybranego na fig. 15 przekroju można wyświetlić chmurę punktów, z której został on wygenerowany, a także zapisane w bazie zdjęcie przedstawiające ten odcinek. Baza danych zawiera procedury umożliwiające naniesienie na dowolne miejsce w chmurze wybranego konturu kolejowego, procedury wyszukujące odpowiednie zdjęcia oraz nanoszące kontur na zdjęcia.Figure 16 shows an analysis of a track section. For the section selected in Fig. 15, it is possible to display the point cloud from which it was generated, as well as a photo saved in the database showing this section. The database contains procedures that allow you to place a selected railway contour in any place in the cloud, procedures for searching for appropriate photos and applying the contour to the photos.

Największym problemem wydajnościowym wykorzystanej części rozszerzenia Oracle Spatial, jest bardzo niska wydajność funkcji składającej geometrie SDO_AGGR_UNION. Zaproponowana przez Oracle alternatywna funkcja SDO_AGGR_SET_UNION jest co prawda nieco bardziej wydajna,The biggest performance problem of the used part of the Oracle Spatial extension is very low performance of the function consisting of SDO_AGGR_UNION geometries. The alternative function SDO_AGGR_SET_UNION proposed by Oracle is slightly more efficient,

PL 225 590 B1 lecz za to mniej elastyczna, jeśli chodzi o wplatanie jej w zapytania SQL. Typowy przekrój składa się z wielu tysięcy elementów siatki i jego tworzenie, nawet przy użyciu funkcji SDO_AGGR_SET_UNION staje się wąskim gardłem opisywanego rozwiązania.PL 225 590 B1 but less flexible when it comes to weaving it into SQL queries. A typical cross-section consists of many thousands of mesh elements and its creation, even using the SDO_AGGR_SET_UNION function, becomes a bottleneck of the described solution.

Figura 17 przedstawia koncepcję optymalizacji procesu tworzenia przekrojów. Dla długich przekrojów można wyróżnić większe obszary całkowicie zapełnione elementami skrajni. Po ich wstępnym zagregowaniu do procedury tworzącej przekrój trafi zdecydowanie mniej elementów.Figure 17 shows the concept of optimization of the sectioning process. For long sections, it is possible to distinguish larger areas completely populated with gauge elements. After their initial aggregation, significantly fewer elements will go to the section-forming procedure.

W celu podniesienia wydajności tego procesu w opisywanym rozwiązaniu wprowadzono kilka poziomów siatki (2 x 5 cm, 4 x 10 cm, 8 x 20 cm, 16 x 40 cm). Proces optymalizacji polega na składaniu, tam gdzie to możliwe, elementów siatki z wyższych poziomów. Dla niektórych przekrojów można wyróżnić większe obszary całkowicie zapełnione elementami skrajni. Wstępne zagregowanie tych obszarów uwalnia funkcję SDO_AGGR_SET_UNION od dużej ilości składanych elementów.In order to increase the efficiency of this process, the described solution introduces several levels of mesh (2 x 5 cm, 4 x 10 cm, 8 x 20 cm, 16 x 40 cm). The optimization process consists of reassembling, where possible, mesh elements from higher levels. For some sections it is possible to distinguish larger areas completely populated with gauge elements. Pre-aggregating these areas frees the SDO_AGGR_SET_UNION function from a large number of folding elements.

Figura 18 przedstawia proces optymalizacji procesu tworzenia przekrojów. Ze wszystkich elementów siatki z poziomu 0 eliminuje się te, które w całości wypełniają elementy siatki z poziomu 1. Z tych elementów siatki z poziomu 1 eliminuje się te które należą do całkowicie zapełnionych elementów siatki z poziomu 2. Proces ten powtarza się do wszystkich poziomów. Ostatecznie przekrój budowany jest z 4 przekrojów, po jednym dla każdego poziomu siatki.Figure 18 shows the optimization process of the sectioning process. All grid elements in level 0 are eliminated from those that completely fill the grid elements in level 1. From those grid elements in level 1, those that belong to fully populated grid elements in level 2 are eliminated. The process is repeated for all levels. Finally, the cross-section is built from 4 cross-sections, one for each mesh level.

Dane zebrane ze skaningu laserowego charakteryzują się pewnym stopniem zaszumienia. Szum ten jest na znikomym poziomie i np. w przypadku wizualizacji 3D, kompletnie zaniedbywalny. Metoda tworzenia przekrojów 2D z chmury punktów jest jednak bardzo czuła na każdy, pojedynczy nawet punkt.Data collected from laser scanning is characterized by a certain degree of noise. This noise is at a negligible level and, for example, in the case of 3D visualization, completely negligible. However, the method of creating 2D cross-sections from a point cloud is very sensitive to every single point.

Figura 19 przedstawia przykład przekroju wygenerowanego z chmury punktów przed i po redukcji szumów. Opracowany algorytm nie potrafi wprawdzie ze 100% dokładnością wyeliminować wszystkie punkty-szumy, ale jest niezwykle wydajny i w znaczącym stopniu redukuje ilość pracy m anualnej potrzebnej do opracowania danych.Figure 19 shows an example of a section generated from a point cloud before and after noise reduction. Although the developed algorithm cannot eliminate all noise-points with 100% accuracy, it is extremely efficient and significantly reduces the amount of manual work needed to process data.

Algorytm tworzy przekroje z dwóch skrajnych poziomów siatki. W odróżnieniu od poprzedniego algorytmu, przekrój na poziomie 3 generowany jest z elementów siatki przykrywających choćby jeden element siatki na poziomie 0. Przekroje te są następnie nakładane na siebie i z przekroju o niskiej rozdzielczości wybierane są elementy zbudowane z niewielkiej (rzędu 1-5) ilości punktów oryginalnej chmury. Dla tak znalezionych elementów, usuwa się wszystkie elementy przekroju wysokiej rozdzielczości w nich zawarte.The algorithm creates sections from two extreme mesh levels. Contrary to the previous algorithm, the cross-section at level 3 is generated from mesh elements covering at least one mesh element at level 0. These cross-sections are then superimposed and elements made of a small (1-5) number of points are selected from a low-resolution cross-section original cloud. For the elements found in this way, all high-resolution section elements contained in them are deleted.

Figura 20 przedstawia koncepcję algorytmu usuwania szumów. Przekroje ze skrajnych poziomów nakłada się na siebie. Sposób konstrukcji przekroju z poziomu 3 jest odmienny niż w poprzednim algorytmie. Dzięki temu ten przekrój jest zawsze większy niż przekrój z poziomu 0.Figure 20 shows the concept of a noise canceling algorithm. The sections from the extreme levels are superimposed. The method of constructing a cross-section from level 3 is different than in the previous algorithm. As a result, this cross-section is always greater than the cross-section from level 0.

Figura 21 przedstawia schemat blokowy sposobu według wynalazku. Jest to podsumowanie wcześniej opisanych kroków. Procedura rozpoczyna się w kroku 181 od powiązania danych GPS/INS wyznaczających trajektorię pojazdu pomiarowego z danymi opisującymi geometrię toru. Dalej, w kroku 182, z danych zawierających oś toru wybiera się podzbiór punktów oddalonych od siebie wskazaną stałą np. 1 m. Następnie, w kroku 183, transformuje się dane pochodzące ze skaningu laserowego do lokalnie określonego układu odniesienia. Dalej, w kroku 184, dla każdego z odcinków określa się okna przestrzenne. Następnie, w kroku 185, z użyciem SDO_PC_PKG.CREATE_PC wczytuje się odcinki, zdefiniowane przez okna przestrzenne, do bazy danych oraz zapisuje się je jako obiekty SDO_PC/BLKTAB. Dalej, w kroku 186, wykonuje się spłaszczenie chmury punktów, aby w kroku 187 spłaszczoną chmurę rzutować na siatkę roboczą. Jako końcowy etap 188, bazując na wyniku analizy nadaje się kod odcinkowi linii kolejowej.Figure 21 is a block diagram of a method according to the invention. This is a summary of the steps previously described. The procedure starts in step 181 by associating the GPS / INS data defining the survey vehicle trajectory with data describing the track geometry. Further, in step 182, a subset of points spaced apart from an indicated constant, e.g., 1 m, is selected from the data including the track axis. Then, in step 183, the data from the laser scanning is transformed into a locally determined datum. Further, in step 184, space windows are defined for each of the segments. Then, in step 185, using SDO_PC_PKG.CREATE_PC, the segments, defined by the spatial windows, are loaded into the database and saved as SDO_PC / BLKTAB objects. Further, in step 186, a flattening of the point cloud is performed to project the flattened cloud onto the working mesh in step 187. As the final step 188, based on the result of the analysis, a code is assigned to the railroad section.

Znawca z pewnością zauważy, że opisany sposób i system tworzenia i zarządzania baza danych może być realizowany i/lub kontrolowany za pomocą jednego lub większej ilości programów komputerowych. Programy takie są typowo wykonywane z użyciem zasobów komputerowych urządzenia przetwarzającego dane, które może być wbudowane w różnych odbiornikach sygnałów wideo, takich jak komputery osobiste, komputery kieszonkowe, telefony komórkowe, odbiorniki i dekodery telewizji cyfrowej, wyświetlacze wideo i podobne. Programy komputerowe mogą być zapisane w pamięci nieulotnej, przykładowo typu FLASH lub w pamięci ulotnej, przykładowo pamięci RAM i są wykonywane przez układ przetwarzania danych. Pamięci te są przykładowymi mediami do zapisywania programów komputerowych zawierających instrukcje wykonywalne przez komputer realizujące wszystkie kroki sposobu implementowanego przez komputer według niniejszego wynalazku.One of skill in the art will appreciate that the method and system for creating and managing a database as described may be implemented and / or controlled by one or more computer programs. Such programs are typically executed using the computing resources of the data processing device, which may be embedded in various video signal receivers, such as personal computers, handheld computers, mobile phones, digital television receivers and set-top boxes, video displays, and the like. The computer programs may be stored in a non-volatile memory, for example, FLASH type, or in a volatile memory, such as RAM, and are executed by a data processing circuit. The memories are exemplary media for recording computer programs having computer executable instructions for carrying out all the steps of the computer implemented method of the present invention.

Mimo, że wynalazek przedstawiony został na rysunkach i w opisie nawiązując do preferowanych przykładów wykonania, przykłady te nie sugerują żadnych ograniczeń niniejszego wynalazku. OczywisteAlthough the invention has been shown in the drawings and description with reference to the preferred embodiments, these examples do not imply any limitations on the present invention. Obvious

PL 225 590 B1 jest, że można dokonać zmian nie oddalając się od istoty wynalazku. Ujawnione preferowane przykłady wykonania są jedynie ilustracyjne i nie wyczerpują zakresu przedstawionego wynalazku.Is that changes can be made without departing from the spirit of the invention. The disclosed preferred embodiments are illustrative only and do not exhaust the scope of the present invention.

Zgodnie z powyższym, zakres ochrony nie jest ograniczony do opisanych preferowanych przykładów wykonania ale jest ograniczony przez załączone zastrzeżenia.Accordingly, the scope of protection is not limited to the preferred embodiments described, but is limited by the appended claims.

Claims

1. A computer-based method of measuring and analyzing the elements of a railway line gauge, characterized in that:

associating the GPS / INS data defining the trajectory of the measuring vehicle with data describing the track geometry;

- from the data including the track axis, a subset of points spaced apart from the indicated constant is selected (182);

transforming (183) the data from the laser scanning into a locally defined frame of reference;

- for each of the sections, (184) space windows are defined;

- using SDO_PC_PKG.CREATE_PC, the sections, defined by the spatial windows, are loaded (185) into the database and saved as SDO_PC / BLKTAB objects;

- a flattening (186) of the point cloud is performed;

- the flattened cloud is projected (187) onto the working mesh; and

- based on the result of the analysis, a code (188) is given to the railway section.

2. The method of measurement and analysis according to claim The method of claim 1, wherein the locally defined reference system has: a Y axis which is located on and perpendicular to both rails; the X axis, which is perpendicular to the Y axis and coincides with the track axis; the Z axis, which is perpendicular to the Y and X axes and points upwards.

3. The method of measurement and analysis according to claim The method of claim 2, characterized in that the flattening (186) of the point cloud is accomplished by resetting the X.

4. The method of measurement and analysis according to claim The method according to claim 1, characterized in that during the analysis (188), all the cross-sections contained therein are made up by the function SDO_AGGR_UNION and the largest possible contour described in the UIC card is entered.

5. The method of measurement and analysis according to claim The method of claim 1, characterized in that during the analysis of the flattened cloud, cloud elements colliding with the selected planar figure are searched for and a list of collision sections is obtained as a result.