槽型轨不平顺检测方法、计算机装置和计算机可读存储介质与流程

本发明涉及轨道检测技术领域，具体涉及一种槽型轨不平顺检测方法。

背景技术：

随着我国城市轨道交通建设的快速推进，现代有轨电车在国内得以迅速发展。有轨电车经过从传统向现代化的转变，具备客运能力高、工程费用低、节能以及环保等特点，其有效缓解城市交通拥堵和交通污染等社会问题。轨道作为有轨电车的基础载体，其性能状态影响列车的运行安全性。在列车长期的、重复的荷载作用下，轨道几何形态与理想状态之间产生一定的偏差，该偏差数据为轨道的不平顺数据。

现有的一种轨道不平顺检测方法将加速度计获取到的三维加速度和三维角速度数据进行捷联矩阵计算，获得不平顺数据后再根据该不平顺数据生成轨道的高低、轨向和轨距等几何参数。现有的该种轨道不平顺检测方法存在的问题是，由于加速度计较为敏感，容易受有轨电车行驶时的震动影响，取瞬时值进行数据计算误差较大。

技术实现要素：

本发明的第一目的在于提供一种提高检测精度的槽型轨不平顺检测方法。

本发明的第二目的在于提供一种能实现提高检测精度的槽型轨不平顺检测方法的计算机装置。

本发明的第三目的在于提供一种能实现提高检测精度的槽型轨不平顺检测方法的计算机可读存储介质。

本发明提供的槽型轨不平顺检测方法包括第一步骤，获取来自陀螺仪的姿态角检测数据和来自加速度计的加速度检测数据；第二步骤，根据姿态角检测数据和加速度检测数据生成误差数据；第三步骤，根据误差数据和姿态角检测数据生成姿态角校正数据；第四步骤，获取来自传感器组的实际检测数据，根据实际检测数据和姿态角校正数据生成槽型轨不平顺数据。

由上述方案可见，在获取来自陀螺仪的姿态角检测数据和来自加速度计的加速度检测数据后，根据获取的两组数据先计算出误差数据，再通过误差数据校正姿态角检测数据，从而生成姿态角校正数据，利用校正后的姿态角校正数据来计算轨道的不平顺数据具有更高的准确度。

进一步的方案是，姿态角校正数据包括横滚角校正数据；实际检测数据包括轨距数据；槽型轨不平顺数据包括超高值数据；第四步骤中，根据轨距数据和横滚角校正数据生成超高值数据。

由上述方案可见，根据校正后获取的横滚角校正数据计算生成的超高值数据具有更高的准确度。

进一步的方案是，第四步骤后，还包括判断超高值数据是否高于预设数据，若是，生成报错信号。

由上可见，当系统判断超高值高于标准值时，则发出报错信号以提醒检测者。

进一步的方案是，第三步骤中，根据误差数据和姿态角检测数据生成姿态角校正数据后，根据姿态角校正数据生成加速度校正数据；加速度校正数据包括垂向加速度校正数据；实际检测数据包括关于激光传感器与槽型轨之间垂向距离的垂向距离数据；槽型轨不平顺数据包括高低值数据；第四步骤中，根据垂向加速度校正数据和垂向距离数据生成高低值数据。

另一进一步的方案是，加速度检测数据还包括横向加速度检测数据；姿态角校正数据还包括横滚角速度校正数据和航向角速度校正数据；实际检测数据还包括行驶速度数据和轨道夹角数据；槽型轨不平顺数据还包括轨向值数据；第四步骤中，根据横向加速度检测数据、横滚角速度校正数据、航向角速度校正数据、行驶速度数据和轨道夹角数据生成轨向值数据。

由上可见，根据误差数据校正并生成加速度校正数据，并根据加速度检测数据或加速度校正数据计算生成的高低值数据和轨向值数据具有更高的准确度。

进一步的方案是，第二步骤中还包括根据姿态角检测数据生成四元数数据；第三步骤中包括根据误差数据更新四元数数据，并根据更新后的四元数数据生成姿态角校正数据。

进一步的方案是，第二步骤中还包括根据四元数数据生成地理加速度数据；根据加速度检测数据和归一化算法生成加速度姿态数据；第三步骤中还包括根据地理加速度数据和加速度姿态数据作叉积计算生成误差数据。

进一步的方案是，第三步骤中，根据误差数据和姿态角检测数据并根据互补滤波法生成姿态角校正数据。

由上可见，通过互补滤波，将误差数据补偿到角速度中，修正角速度积分漂移，系数不断被陀螺积分更新，也不停地被误差修正。

本发明第二目的提供的计算机装置包括处理器，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述槽型轨不平顺检测方法的步骤。

由上述方案可见，计算机装置执行程序实现槽型轨不平顺检测方法的步骤后，通过计算获得的误差数据校正姿态角检测数据，从而生成姿态角校正数据，利用校正后的姿态角校正数据来计算轨道的不平顺数据具有更高的准确度。

本发明第三目的提供的计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的槽型轨不平顺检测方法的步骤。

由上述方案可见，计算机可读存储介质上存储的计算机程序被执行后可实现槽型轨不平顺检测方法的步骤，通过计算获得的误差数据校正姿态角检测数据，从而生成姿态角校正数据，利用校正后的姿态角校正数据来计算轨道的不平顺数据具有更高的准确度。

附图说明

图1为本发明槽型轨不平顺检测系统实施例的连接框图。

图2为本发明槽型轨不平顺检测装置实施例的设置方式示意图。

图3为本发明槽型轨不平顺检测方法实施例的流程图。

图4为本发明槽型轨不平顺检测方法实施例中的超高值算法流程图。

具体实施方式

参见图1和图2，图1为本发明槽型轨不平顺检测装置实施例的设置方式示意图，图2为本发明槽型轨不平顺检测系统实施例的连接框图。本发明提供一种利用惯性基准-激光三角综合算法实现的槽型轨不平顺检测方法。槽型轨不平顺检测方法采用槽型轨不平顺检测系统执行程序而实现，槽型轨不平顺检测系统包括激光传感器1、转速传感器2、惯性传感器3、倾角仪4、单片机5和上位机6，激光传感器1为二维激光传感器，激光传感器1通过以太网与上位机6连接；转速传感器2为齿轮转速传感器，惯性传感器3为adis16365bmlz惯性传感器，其内具有加速度计31和陀螺仪32，单片机5为stm32f407zg单片机，转速传感器2、惯性传感器3和倾角仪4均与单片机5连接，单片机5与上位机6连接，上位机6为计算机。

不平顺检测系统安装在槽型轨检测小车上，槽型轨检测小车上的槽型轨不平顺检测装置包括检测梁8、上述的倾角仪4、惯性传感器3和转速传感器2，检测梁8设置在检测车底部且位于前轨道轮和后轨道轮之间，在检测梁8的延伸方向上，两个惯性传感器3设置在检测梁8的两端，倾角仪4设置在检测梁8的中点，槽型轨检测小车于左槽型轨91和右槽型轨92上行走以对左槽型轨91和右槽型轨92的数据进行检测，一个惯性传感器3位于左槽型轨91上的上方，另一个惯性传感器3位于右槽型轨92的上方。

转速传感器设置在轨道轮的转轴处以获取轨道轮的转速检测数据。

参见图3，图3为本发明槽型轨不平顺检测方法实施例的流程图。在进行槽型轨不平顺检测时，先执行步骤s1，系统获取来自惯性传感器的姿态角检测数据和加速度检测数据。惯性传感器采用adis16365惯性传感器，其内具有陀螺仪和加速度计，陀螺仪可检测获取姿态角检测数据，加速度计可获取加速度检测数据。

随后执行步骤s2，根据四元数算法和互补滤波算法计算生成姿态角校正数据和加速度校正数据。首先将陀螺仪检测得到的姿态角检测数据，即车体姿态角数据转化成四元数；姿态角检测数据包括横滚角α、俯仰角β和航向角γ，根据公式将横滚角α、俯仰角β和航向角γ转化为四元数：

同时，将加速度检测数据归一化处理，加速度检测数据包括x轴方向的横向加速度检测数据ax，y轴方向的前进向加速度检测数据ay和垂向加速度检测z轴方向的加速度az，x轴正向为两个激光传感器1所获取的检测面，从左轨数据点指向右轨数点的延伸方向，y轴正向为垂直于x轴方向的车辆的运行方向，z轴方向则为垂直于x轴方向且垂直于y轴方向的方向。根据以下公式对加速度检测数据ax、ay、az进行归一化处理：

然后利用四元数q0、q1、q2和q3根据下述公式估算地理坐标下三向的加速度向量：

gx＝2(q1×q3-q0×q2)

gy＝2(q2×q3+q0×q1)

将加速度数据gx、gy和gz进行以小车坐标为目标进行旋转后生成与地理坐标关联的加速度数据gx1、gy1和gz1，随后结合上述计算得出的加速度数据ax1、ay1、az1进行叉积分处理，得出叉积向量数据ex、ey和ez，即误差数据ex、ey和ez；随后利用误差数据ex、ey和ez纠正陀螺仪的数据。

设叉积向量ex积分后的积分误差为exlnt，叉积向量ey积分后的积分误差为eylnt，叉积向量ex积分后的积分误差为ezlnt，根据下述公式：

ex1lnt＝exlnt+ex×ki

ey1lnt＝eylnt+ey×ki

ez1lnt＝ezlnt+ez×ki

式中ki为误差系数，指自取的误差积分增益。随后利用互补滤波算法，将误差补偿到角速度，修正角速度积分漂移，误差系数不断被积分更新，也不停地被误差修正，且公式所代表的姿态也在不断更新。将该误差输入控制器与本次姿态更新周期中陀螺仪测得的姿态角检测数据，最终得到一个修正后的姿态角校正数据，将其输入四元数微分方程，更新四元数。调整后的姿态角校正数据根据下述公式求出：

gx2＝gx1+kp×exn+exnlnt

gy2＝gy1+kp×exy+exnlnt

gz2＝gz1+kp×ezn+eznlnt

式中kp为权重系数，n为叉积向量数据ex、ey和ez的更新次数；随后更新四元数：

q'0＝q0+(-q1×gx2-q2×gy2-q3×gz2)×halft

q'1＝q1+(q0×gx2+q2×gz2-q3×gy2)×halft

q'2＝q2+(q0×gy2-q1×gz2+q3×gx2)×halft

q'3＝q3+(q0×gz2+q1×gy2-q2×gx2)×halft

式中halft为检测间隔时间的一半时值，随后将四元数归一化，转化为姿态角，得到校正后的姿态角校正数据：横滚角roll、俯仰角pitch和航向角yaw：

横滚角：

俯仰角：pitch＝-arctan(2(q'1×q'3+q'0×q'2))

航向角：

随后利用横滚角roll对横纵坐标进行误差校正，利用航向角yaw对轨距值进行矫正，并利用姿态角校正数据校正对加速度检测数据ax、ay、az进行校正，生成加速度校正数据ax2、ay2和az2。

随后执行步骤s3，判断姿态角校正数据和加速度校正数据是否符合要求；若结果为否，继续执行步骤s2，根据四元数算法和互补滤波算法计算更新姿态角校正数据和加速度校正数据；若结果为是，则执行步骤s4，结合激光传感器获取的几何参数数据和转速传感器获取的转速数据计算生成超高值数据、高低值数据和轨向值数据。

超高值数据计算：

结合图4，图4为本发明槽型轨不平顺检测方法实施例中的超高值算法流程图。步骤s4中，生成超高值数据采用超高值算法，首先计算超高值数据，先获取姿态角校正数据中的横滚角roll，同时获取系统计算所得的轨距值d，根据超高值h的公式计算计算得超高值h＝d×sin(roll)；其中，每三次获取横滚角roll数据则取一次平均值，以该平均值进行计算以减少误差。

随后执行步骤s5，判断超高值h是否超过120mm，若是，执行步骤s12，发出报错信号；若否，则执行步骤s6，根据公式h＝11.8×v²/r计算标准超高值数据h，式中v为转速传感器检测获取的转速数据v，即小车的车速，r为当前位置轨道的曲率半径r。

随后执行步骤s7，判断超高值数据h是否大于标准超高值数据h，若是，计算过超高值数据hg＝h-h，并执行步骤s10，判断过超高值数据hg是否大于第一预设值，第一预设值为50mm，若判断结果为是，则执行步骤s11，发送报错信号；若判断结果为否，则结束流程；若步骤s7中判断结果为否，则计算欠超高值数据hq＝h-h，随后执行步骤s8，判断欠超高值数据hq是否大于第二预设值，第二预设值为61mm，若判断结果为是，执行步骤s9，发送报错信号；若判断结果为否，则结束流程。

高低值数据计算：

步骤s4中计算高低值数据采用高低值算法，其流程为：系统从已校正的加速度校正数据ax2、ay2和az2中获取垂向加速度数据记录为acc，并通过激光传感器获取该激光传感器到轨宽点之间的垂向距离y，且系统连续获取10ms内垂向加速度数据acc和垂向距离y，上位机检测数据完整性并将数据分割存储。随后判断上述获取的检测数据组中的检测数据是否符合预设要求，并舍去不符合预设要求的数个检测数据。

从检测数据组中获取左侧第一个激光传感器于t时刻检测的垂向距离y1t以及右侧第二个激光传感器于t时刻检测的垂向距离y2t，设m、n分别t的为两个时刻，且m<n，则有：

左轨相对垂向位移：w1＝|y1n-y1m|

右轨相对垂向位移：w2＝|y2n-y2m|

将10ms内测得的小车垂向加速度等时间间隔取点，分别记作acc1-acc4，取0时刻的小车垂向加速度acc0＝0。利用插值积分法，采用梯形公式。设z1-z4，根据公式有：

z1＝2(4×acc1+acc2)/6

z2＝2(acc1+4×acc2+acc3)/6

z3＝z1+z2

z4＝(2(4×z2+z3)/1000)/6

z4为加速度acc经过二次插值积分获得的长度值数据，左轨高低值＝w1+z4，左轨高低值＝w2+z4。

轨向值数据计算：

步骤s4中计算轨向值数据采用轨向值算法，先获取姿态角校正数据中的横滚角roll、航向角速度w和横滚角速度θv，同时获取横向加速度检测数据ax，并从安装在转轴齿轮处的转速传感器中获取当前装置行驶速度v，并获取调用轨距算法生成的轨距d以及车体与轨道的夹角b。

随后应用车体与轨道夹角b修正横滚角得到轨道夹角θ，然后通过行驶速度v、航向角速度w和轨道夹角θ计算惯性加速度a0，根据公式：

a0＝ax-g×sinθ-v×w×cosθ-θv²×d/2

式中，d为轨距，k为轨道的曲率，w为航向角速度w，v为装置行驶速度v；轨道半径r不能简单测量得到，但是可以通过计算曲率间接得到半径，曲率的计算公式为：k＝da/ds，曲线上的某点的曲率等于该点的切线瞬时转角da除以瞬时移动的弧长ds根据曲率的定义和公式，总结得到计算轨道上的曲率，k＝w/v；利用得到的曲率公式，更加精准修正惯性加速度。随后利用修正后的惯性加速度a0作二次积分计算得到轨向值数据，轨向值数据的计算公式为：

左轨向值数据：yl＝z+d/2＝∫∫a0dtdt+d/2

右轨向值数据：yr＝z-d/2＝∫∫a0dtdt-d/2

本发明利用四元数算法和互补滤波算法先对姿态角数据和角速度数据进行校正，消除加速度计因敏感而产生的偏差，继而计算轨道的超高值数据、高低值数据和轨向值数据，从而确保数据的准确性。

计算机装置实施例：

本实施例的计算机装置包括处理器，处理器执行计算机程序时实现上述槽型轨不平顺检测方法实施例中的步骤。

例如，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在计算机装置中的执行过程。计算机装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，计算机装置可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

例如，处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。处理器是计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。

存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现计算机装置的各种功能。例如，存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(例如声音接收功能、声音转换成文字功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(例如音频数据、文本数据等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

计算机可读存储介质实施例：

上述实施例的计算机装置集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，实现上述槽型轨不平顺检测方法实施例中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述槽型轨不平顺检测方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。存储介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

最后需要强调的是，以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种变化和更改，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。