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        軌道交通智能限界檢測(cè)技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用

        2020-05-23 10:08:14
        鐵道建筑技術(shù) 2020年2期
        關(guān)鍵詞:限界掃描儀軌道

        蔣 海

        (中鐵十一局集團(tuán)電務(wù)工程有限公司 湖北武漢 430071)

        1 國(guó)內(nèi)外限界檢測(cè)現(xiàn)狀

        隨著大量軌道交通投入運(yùn)營(yíng),線路行車密度大、養(yǎng)護(hù)維修標(biāo)準(zhǔn)高、檢修作業(yè)時(shí)間短的特點(diǎn)對(duì)線路的檢測(cè)手段、處理方法等方面提出更高要求。軌道限界檢測(cè)是軌道開(kāi)通運(yùn)營(yíng)及運(yùn)維過(guò)程中關(guān)注的重要環(huán)節(jié),傳統(tǒng)的軌道限界檢測(cè)采用模擬的限界框的接觸式測(cè)量[1],在竣工驗(yàn)收中安裝標(biāo)定工作量大,安全性低;運(yùn)維中傳統(tǒng)“限界儀”限界檢測(cè)模式[2]需要較長(zhǎng)時(shí)間,限界檢測(cè)儀測(cè)量數(shù)據(jù)處理方面較限界檢測(cè)框測(cè)量模式有顯著改善,但在縮短檢測(cè)時(shí)間、減少外業(yè)工作強(qiáng)度等方面效果不明顯,且安全性低、數(shù)據(jù)采集效率不高。一種能夠適用于隧道、高架、站臺(tái)等不同場(chǎng)景的智能化、數(shù)據(jù)化限界檢測(cè)方法,成為當(dāng)今發(fā)展的急切需求。

        為了進(jìn)一步提高我國(guó)限界檢測(cè)的技術(shù)水平、效率,建立數(shù)字化、信息化、智能化的檢測(cè)體系,項(xiàng)目組利用三維激光測(cè)量獲取數(shù)據(jù)的方式[3],研發(fā)高效、安全、對(duì)運(yùn)營(yíng)低干擾或零干擾的限界檢測(cè)技術(shù)。高質(zhì)量、高精度的限界檢測(cè)方法既可以有效提高施工竣工驗(yàn)收限界檢測(cè)水平,也可在日常養(yǎng)護(hù)維修、軌道狀態(tài)檢查中發(fā)揮重要作用,為提升鐵路客運(yùn)專線的安全性提供技術(shù)支撐。

        2 基于激光測(cè)量掃描技術(shù)的自動(dòng)化限界檢測(cè)設(shè)備

        采用動(dòng)態(tài)移動(dòng)測(cè)量方式、多傳感器高精度測(cè)量軌道360°空間范圍方法,研制出集激光掃描設(shè)備、高清影像設(shè)備、里程計(jì)等多類傳感器于一體的軌道小車多傳感器動(dòng)態(tài)精密測(cè)量裝置,提出基于高清影像數(shù)據(jù)的軌道斷面高精度、高密度數(shù)據(jù)采集方法,針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景采集不同的空間信息,實(shí)現(xiàn)全方位覆蓋軌道斷面環(huán)境的數(shù)據(jù)[4],為后續(xù)軌道侵限檢測(cè)判定技術(shù)研究提供數(shù)據(jù)支持。

        2.1 三維激光掃描技術(shù)

        軌道侵限智能檢測(cè)儀通過(guò)三維激光掃描[5]設(shè)備固定在載體上,掃描儀360°高速旋轉(zhuǎn),實(shí)時(shí)獲取線路橫斷面內(nèi)的構(gòu)筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù)信息,同時(shí)計(jì)軸器同步里程信息實(shí)時(shí)更新掃描點(diǎn)位里程信息,從而完成軌道限界輪廓數(shù)據(jù)和里程的同步采集。

        三維激光掃描技術(shù)主要由高速精確的激光測(cè)距儀和反射棱鏡同步獲取掃描點(diǎn)的三維相對(duì)坐標(biāo)。激光測(cè)距儀主動(dòng)發(fā)射激光,同時(shí)接受線路構(gòu)筑物表面反射的信號(hào)從而進(jìn)行測(cè)距,針對(duì)每一個(gè)掃描點(diǎn)可測(cè)得測(cè)站至掃描點(diǎn)的斜距,再配合水平和垂直方向角,可以得到每一掃描點(diǎn)與測(cè)站的空間相對(duì)坐標(biāo)[6]。如果測(cè)站的空間坐標(biāo)是已知的,那么可以求得每一個(gè)掃描點(diǎn)的三維坐標(biāo)。

        點(diǎn)云坐標(biāo)測(cè)量原理如圖1所示。被測(cè)點(diǎn)云的三維坐標(biāo)在三維激光掃描儀確定的左手坐標(biāo)系中定義,XY面為橫向掃描面,Z軸與橫向掃描面垂直。

        每個(gè)激光脈沖橫向掃描角度觀測(cè)值為α,縱向掃描角度觀測(cè)值為θ,測(cè)點(diǎn)到被測(cè)點(diǎn)云距離為S,因此任意一個(gè)被測(cè)云點(diǎn)P相對(duì)于測(cè)站的三維坐標(biāo)為:

        由于限界檢測(cè)時(shí)以線路橫斷面二維平面判斷構(gòu)筑物是否侵限,故只需以軌平面中心為坐標(biāo)原點(diǎn)建立二維坐標(biāo)系,軌平面中心到測(cè)點(diǎn)距離為S1,故被測(cè)點(diǎn)相對(duì)于軌平面中心坐標(biāo)為:

        三維激光掃描技術(shù)利用激光測(cè)量技術(shù)在動(dòng)態(tài)條件下對(duì)軌道進(jìn)行連續(xù)、無(wú)縫、高密度、高精度斷面數(shù)據(jù)采樣,結(jié)合高精度的測(cè)量定位技術(shù),完成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取,最終生成高密度軌道斷面的激光點(diǎn)云,從激光點(diǎn)云中檢測(cè)軌道入侵情況并確定具體位置。

        2.2 數(shù)據(jù)提取及處理技術(shù)

        數(shù)據(jù)提取及處理技術(shù)包括激光數(shù)據(jù)處理模塊、圖像采集模塊、DMI數(shù)據(jù)采集模塊,以及針對(duì)采集回來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合與分析軟件模塊,得到成果數(shù)據(jù)并進(jìn)行參數(shù)的設(shè)定及模型的搭建。將激光掃描設(shè)備斷面內(nèi)的點(diǎn)云實(shí)時(shí)繪制,點(diǎn)云數(shù)據(jù)與設(shè)備限界標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析對(duì)比,判定此位置是否侵限。

        2.2.1 點(diǎn)云獲取預(yù)處理

        掃描儀獲取的點(diǎn)云表面參差不齊,會(huì)嚴(yán)重影響限界的精度,因此在對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行獲取時(shí),先對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行過(guò)濾,剔除點(diǎn)云周圍的毛刺點(diǎn)。原始點(diǎn)云的坐標(biāo)為極坐標(biāo),可以采用卡爾曼濾波方法對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行過(guò)濾,最后將極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成平面坐標(biāo)以便進(jìn)行后續(xù)分析。

        (1)卡爾曼濾波

        Kalman濾波器考慮用如下?tīng)顟B(tài)空間模型描述動(dòng)態(tài)系統(tǒng):

        式中,k為離散時(shí)間,系統(tǒng)在時(shí)刻k的狀態(tài)為X(k)∈Rm;Y(k)∈Rm為對(duì)應(yīng)狀態(tài)的觀測(cè)信號(hào);W(k)∈Rr為輸入的白噪聲;V(k)∈Rm為觀測(cè)噪聲;Φ為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Г為噪聲驅(qū)動(dòng)矩陣;H為觀測(cè)矩陣。

        式(1)為狀態(tài)方程,式(2)為觀測(cè)方程。

        通過(guò)卡爾曼濾波可以計(jì)算出單幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)中所有點(diǎn)相對(duì)于該幀點(diǎn)云中心的距離D。

        (2)極坐標(biāo)轉(zhuǎn)平面坐標(biāo)

        式中,A為點(diǎn)的天頂角;A1為點(diǎn)的天頂角弧度值;V為點(diǎn)的方位角,V1為點(diǎn)的方位角弧度值;D為點(diǎn)到該幀點(diǎn)云中心的距離;X為平面坐標(biāo)系中該點(diǎn)X坐標(biāo)值;Y為平面坐標(biāo)系中該點(diǎn)Y坐標(biāo)值。

        其中式(3)、(4)分別計(jì)算點(diǎn)的天頂角和方位角的弧度值,式(5)計(jì)算點(diǎn)的平面坐標(biāo)X值,式(6)計(jì)算點(diǎn)的平面坐標(biāo)Y值。

        2.2.2 點(diǎn)云軌道模型配準(zhǔn)

        (1)點(diǎn)云過(guò)濾

        提取左右軌道點(diǎn)云,通過(guò)對(duì)軌道點(diǎn)云的分析后發(fā)現(xiàn),由于設(shè)備精度、操作者經(jīng)驗(yàn)、環(huán)境因素帶來(lái)的影響以及電磁波的衍射特性與被測(cè)物體表面性質(zhì)變化和數(shù)據(jù)拼接配準(zhǔn)操作過(guò)程的影響,軌道點(diǎn)云數(shù)據(jù)中不可避免地出現(xiàn)一些噪點(diǎn)。在點(diǎn)云軌道模型匹配過(guò)程中濾波處理作為預(yù)處理的第一步,對(duì)后續(xù)的影響比較大,只有在濾波預(yù)處理中將噪點(diǎn)、離群點(diǎn)濾除,才能夠更好地進(jìn)行配準(zhǔn)以及限界檢測(cè)分析。

        根據(jù)獲取地鐵點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn),采用了基于半徑聚類的方式對(duì)離散噪點(diǎn)進(jìn)行濾除。該算法遍歷點(diǎn)云內(nèi)每個(gè)點(diǎn),如果在該點(diǎn)半徑r內(nèi)的點(diǎn)數(shù)小于設(shè)定的閾值T,則將該點(diǎn)視為噪點(diǎn)。如圖2所示,如果閾值T=1,則左側(cè)圓心點(diǎn)的會(huì)被刪除,如果閾值T=2則左右側(cè)圓心兩個(gè)點(diǎn)都將被刪除。

        圖2 濾波處理示意

        (2)軌道模型匹配

        針對(duì)軌道模型匹配

        采用ICP算法。ICP算法是一種基于純粹幾何模型的3D對(duì)象對(duì)齊算法,其本質(zhì)是基于最小二乘法的最優(yōu)匹配算法,首先通過(guò)確定具有相應(yīng)關(guān)系的集合,然后計(jì)算最優(yōu)的剛性變換,重復(fù)這個(gè)過(guò)程直到滿足正確匹配的收斂準(zhǔn)則,從而找出目標(biāo)點(diǎn)集P到參考點(diǎn)集Q的旋轉(zhuǎn)變換量R和平移變換T。在本技術(shù)方案中,目標(biāo)點(diǎn)集即為濾波后的軌頭點(diǎn)云數(shù)據(jù),而參考點(diǎn)集即為標(biāo)準(zhǔn)的軌頭模型點(diǎn)集。

        將經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)提取和去雜后的點(diǎn)云實(shí)時(shí)繪制,可以形成現(xiàn)場(chǎng)真三維點(diǎn)云場(chǎng)景數(shù)據(jù)模型圖。

        3 軌道侵限系統(tǒng)

        軌道侵限智能檢測(cè)系統(tǒng)[7-8]通過(guò)對(duì)三維激光掃描儀的操控并根據(jù)里程同步模塊的實(shí)時(shí)里程記錄,將激光掃描設(shè)備斷面內(nèi)的點(diǎn)云實(shí)時(shí)繪制,點(diǎn)云數(shù)據(jù)與設(shè)備限界標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比,判定此位置的點(diǎn)云是否侵限,以音效預(yù)警,并記錄超限位置的里程、影像及超限信息等,支持?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)出形成數(shù)據(jù)報(bào)告[9]。

        3.1 數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)換及侵限判斷技術(shù)

        軌道交通限界是以鋼軌頂面連線中點(diǎn)為原點(diǎn)、以鋼軌頂面連線為X軸、以垂直于鋼軌頂面連線為Y軸建立的直角坐標(biāo)系中的封閉曲線。3D激光掃描儀原始數(shù)據(jù)是以激光掃描儀為原點(diǎn)坐標(biāo),需要根據(jù)檢測(cè)原理中坐標(biāo)轉(zhuǎn)換計(jì)算方法,將原始數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為軌平面坐標(biāo),統(tǒng)一坐標(biāo)系。三維激光掃描儀所采集原始數(shù)據(jù)為無(wú)數(shù)從線路兩側(cè)構(gòu)筑物表面反射的點(diǎn)云數(shù)據(jù),每個(gè)點(diǎn)在坐標(biāo)系中對(duì)應(yīng)有數(shù)值關(guān)系。通過(guò)程序中坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法,與設(shè)計(jì)設(shè)備限界進(jìn)行分析對(duì)比,判斷所采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)是否大量存在于設(shè)備限界內(nèi),則得出構(gòu)筑物是否侵限[10],見(jiàn)圖3。

        圖3 限界檢測(cè)成像

        3.2 雜散點(diǎn)去除技術(shù)

        在構(gòu)筑物表面進(jìn)行數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,當(dāng)出現(xiàn)金屬體反光、風(fēng)沙揚(yáng)塵等現(xiàn)象時(shí),激光掃描傳感器可能會(huì)產(chǎn)生無(wú)規(guī)律、離散的掃描點(diǎn),稱之為散點(diǎn)。這種散點(diǎn)處于限界標(biāo)準(zhǔn)內(nèi),如果把此類型的散點(diǎn)判斷為侵限點(diǎn),將對(duì)最終結(jié)果造成較大的偏差。由于這種散點(diǎn)和其它掃描數(shù)據(jù)存在較大的偏差,限界檢測(cè)程序采用中值濾波算法,將連續(xù)采樣的奇數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,取中間值為濾波后的數(shù)據(jù),能很好地過(guò)濾掉散點(diǎn)干擾,降低了散點(diǎn)對(duì)檢測(cè)結(jié)果造成的偏差[11]。

        3.3 檢測(cè)數(shù)據(jù)顯示及存儲(chǔ)技術(shù)

        軌道侵限智能檢測(cè)儀在采集構(gòu)筑物數(shù)據(jù)、同步里程數(shù)據(jù)的同時(shí),數(shù)據(jù)同步分析單元也在實(shí)時(shí)計(jì)算所采集數(shù)據(jù)中是否有點(diǎn)云數(shù)據(jù)侵限,將侵限數(shù)值、當(dāng)前里程、侵限物影像進(jìn)行存檔,便于整改查看,數(shù)據(jù)模型圖和檢測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)顯示至軟件界面。

        3.4 實(shí)際檢測(cè)結(jié)果示例

        以某地鐵一段檢測(cè)結(jié)果為例,檢測(cè)后自動(dòng)生成侵限報(bào)告,表明疏散平臺(tái)處存在侵限,需要進(jìn)行整改,見(jiàn)表1。

        表1 侵限數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

        4 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用效果

        城際鐵路、高速鐵路、城市軌道交通等鐵路[11]雖然制式不同,不同線路類型對(duì)限界要求不同,但本技術(shù)采用非觸式自動(dòng)化檢測(cè)方法,對(duì)線路類型無(wú)局限,只需更改計(jì)算軟件中限界參數(shù)即可實(shí)現(xiàn)不同制式不同線路類型的限界檢測(cè)。因此,此技術(shù)可用于所有鐵路[12]的建設(shè)與維護(hù)。

        隨著城市軌道交通領(lǐng)域的發(fā)展,更多的城市大力發(fā)展軌道交通,限界檢測(cè)作為必要工序,任何線路竣工開(kāi)通前及運(yùn)營(yíng)維護(hù)期間均需要對(duì)線路進(jìn)行限界檢測(cè),防止有異物侵限阻礙列車運(yùn)行。該技術(shù)針對(duì)城市軌道的智能化限界檢測(cè)技術(shù),具有測(cè)量精度高、穩(wěn)定性好、操作簡(jiǎn)便、工作效率高的特點(diǎn),有極大的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)。

        軌道侵限智能檢測(cè)技術(shù)自2017年成功研制以來(lái),已在上海、杭州、長(zhǎng)沙、常州、貴陽(yáng)、無(wú)錫等地項(xiàng)目推廣應(yīng)用,完成了近400條線路限界檢測(cè),以良好的性能、超高的效率獲得業(yè)主、設(shè)計(jì)及監(jiān)理單位的好評(píng)。

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