一种对轨道交通不均匀沉降进行监测的系统及方法与流程

本发明涉及轨道交通安全监测技术领域，尤其涉及对城市轨道交通、高速铁路等轨道交通系统或者设备中发生的不均匀沉降进行监测的轨道交通不均匀沉降监测系统及基于所述监测系统的一种监测方法。

背景技术：

在已建成的地铁、轻轨、高速铁路或者有轨电车等轨道交通装置中，由于存在路基不均匀沉降现象，因此对轨道交通装置的行车安全造成了巨大的安全隐患。故有必要对已经建成使用的轨道交通装置或者正在建设中的轨道交通装置所使用的轨道所产生的不均匀沉降进行监测，防止发生行车安全事故。在轨道交通装置中，轨道通常安装在枕木上，并按照陆基类型分为有砟轨道与无砟轨道，且均有不均匀沉降现象。

在现有技术中可采用基于摄像或者卫星定位或者惯性导航等测量方法进行不均匀沉降的测量。但是上述技术方案存在价格昂贵，对卫星测绘精度要求苛刻的问题要求。目前现有的卫星测绘精度很难达到毫米级，甚至连厘米级的测绘精度都无法实现。同时，上述技术方案也存在系统价格昂贵，无法实现大范围推广应用的限制。另外，现有技术中的系统或者方法也无法实现对城市地铁等轨道交通系统所发生的不均匀沉降现象及具体的沉降量进行连续、在线地监控与显示的缺陷。

同时，在现有技术中还可由人工手动进行测量，并具体为，由人工在现场使用经纬仪与水准仪等土木工程测绘仪器对轨道或者枕木进行测量。然后将沿线上所有测量点的数据汇集后对某条轨道是否发生不均匀沉降进行测量。人工手动测量时需要在暂定运行在轨道上的车辆才能保证测量人员的安全，这在城市地铁所穿梭的隧道中尤其明显，如果停运车辆必然导致巨大经济损失与居民出行不便；不停运车辆则对测量人员的人身安全带来巨大风险。同时，该现有技术也存在操作繁琐，人工使用量巨大的缺陷。这对于轨道交通发达的城市而言，采用人工现场测量的方式显得极其不合适。此外，经纬仪与水准仪等土木工程测绘仪器在测量时对测绘人员的技术要求极高，测绘人员需要对上述测绘仪器进行校准与调试，且测量精度存在因人异议的缺陷，不同熟练程度的测绘人员所测量的结果存在较大的误差。

最后，目前对轨道交通所发生的不均匀沉降无法实现连续、在线及实时监测，从而导致智能化水平较低。

有鉴于此，有必要对现有技术中的对轨道交通不均匀沉降进行监控的技术予以改进，以解决上述问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于公开一种轨道交通不均匀沉降监测系统及其基于该监测系统的一种对轨道交通所产生的不均匀沉降实现连续、在线且高效监测的方法，实现对不均匀沉降进行在线式监测与报警，在提高监测精度的同时有效降低监测系统的成本与操作难度。

为实现上述第一个发明目的，本发明提供了一种对轨道交通不均匀沉降进行监测的系统，其包括：

固定在轨道支撑构件上的传感器，至少部署于轨道一侧并由基准点通过放样确定的汇集参考点上的发射单元，与发射单元相互通讯的数据收集器，与数据收集器相互通讯的云平台，所述发射单元向传感器发送测试指令并接收自传感器所反馈的空间距离数据，并与原始状态下由传感器所反馈的空间距离数据进行比较，通过海伦公式计算传感器的形变量，当传感器反映出的形变量超过设定的形变阈值时，至少对形变量超过设定的形变阈值的传感器进行定位，所述海伦公式由发射单元或者云平台执行。

作为本发明的进一步改进，所述汇集参考点规划在轨道的一侧。

作为本发明的进一步改进，所述汇集参考点规划在轨道的两侧。

作为本发明的进一步改进，所述规划在轨道的两侧的若干汇集参考点所部署的发射单元位于同一平面。

作为本发明的进一步改进，所述规划在轨道的两侧的若干汇集参考点所部署的发射单元位于不同平面。

作为本发明的进一步改进，所述基准点选自国家一级高程基准点、国家二级高程基准点、国家三级高程基准点或者国家四级高程基准点。

作为本发明的进一步改进，所述部署于汇集参考点上的发射单元主控位于轨道一侧的至少一个传感器，所述传感器选自光敏传感器、三轴陀螺仪传感器、机械波传感器或者测距传感器，所述传感器固定在轨道支撑构件的两端端部或者一端端部。

作为本发明的进一步改进，所述机械波传感器选自声呐传感器、超声波传感器或者蓝牙传感器。

作为本发明的进一步改进，所述形变阈值设定为±50mm。

作为本发明的进一步改进，所述云平台包括：

与系统总线耦合连接的节点管理服务器与主服务器，与节点管理服务器和/或主服务器连接的显示装置及报警装置；

所述节点管理服务器通过系统总线分段接收数据收集器所接收到的自发射单元所反馈的表征传感器实时形变量的数据，并由节点管理服务器或者主服务器执行海伦公式，所述节点管理服务器中保存所有传感器的属性信息；

当其中一个传感器所产生的形变量超过形变阈值时，由报警装置和/或显示装置输出报警提示。

作为本发明的进一步改进，所述显示装置与云平台以有线方式或者无线方式相互通讯，并以可视化的表格或者曲线图的形式对报警提示进行实时展示，所述无线方式包括：蓝牙、zigbee、gprs或者wifi。

作为本发明的进一步改进，所述节点管理服务器中嵌入并运行分布式发布订阅消息系统。

作为本发明的进一步改进，所述分布式发布订阅消息系统包括：kafka组件、emule组件、rabbitmq组件、rocketmq组件、activemq组件、zeromq组件或者azure组件。

作为本发明的进一步改进，所述云平台中还包括与节点管理服务器和/或主服务器相互通讯的统计模块，所述统计模块用于统计触发报警的传感器的报警次数，并将触发报警的传感器在显示装置所形成的可视化界面上进行标记。

作为本发明的进一步改进，所述数据收集器至少被配置为手持式移动终端设备。

为实现上述第二个发明目的，本发明还提供了一种对轨道交通不均匀沉降进行监测的方法，包括：

计算部署于轨道一侧并由基准点通过放样确定的汇集参考点上的发射单元之间的距离，

计算发射单元与固定在轨道支撑构件上的传感器之间的距离，

发射单元向传感器发送测试指令并接收自传感器所反馈的位置数据，并与原始状态下传感器所发送的位置数据进行比较，通过海伦公式计算传感器的形变量，当传感器反映出的形变量超过设定的形变阈值时，至少对形变量超过设定的形变阈值的传感器进行定位。

作为本发明的进一步改进，所述方法还包括：

首先，在初始状态中使用经纬仪对传感器在垂直方向与汇集参考点所在平面所形成的交汇点进行标定，并由交汇点、汇集参考点及传感器原始空间坐标构建原始三角形；

然后，测得发生沉降后的由交汇点、汇集参考点及传感器实时空间坐标所形成的形变三角形，并根据海伦公式计算传感器的形变量；

当传感器反映出的形变量超过设定的形变阈值时，至少对形变量超过设定的形变阈值的传感器进行定位及报警，并在云平台和/或发射单元中进行展示。

作为本发明的进一步改进，所述海伦公式由发射单元或者云平台执行，所述数据收集器至少被配置为手持式移动终端设备。

作为本发明的进一步改进，所述汇集参考点上的发射单元主控至少两个传感器，相邻的两个发射单元之间所主控的传感器至少存在一个重复检测点。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本申请所揭示的一种对轨道交通不均匀沉降进行监测的系统及方法，实现了对轨道交通所产生的不均匀沉降的连续、在线且高效地监测操作，并能够对不均匀沉降进行在线式监测、定位与报警，从而提高了对发生不均匀沉降的路段的监测精度，并有效地降低了监测系统的成本与操作难度。

附图说明

图1为一种对轨道交通不均匀沉降进行监测的监测系统中对发生不均匀沉降的传感器计算不均匀沉降量的原理图，其中，汇集参考点规划在轨道的两侧；

图2为一种对轨道交通不均匀沉降进行监测的监测系统中对发生不均匀沉降的传感器计算不均匀沉降量的原理图，其中，汇集参考点规划在轨道的一侧；

图3为在轨道的两侧分别规划汇集参考点且汇集参考点所部署的发射单元错位设置的示意图；

图4为对呈弧形的轨道进行不均匀沉降进行监测的示意图；

图5为对城市地铁中支撑轨道的枕木上所连续设置的若干传感器所发生不均匀沉降以可视化的曲线图进行实时展示的示意图；

图6为云平台的拓扑结构图；

图7为城市地铁运行的隧道的横截面示意图。

具体实施方式

下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本发明的保护范围之内。

实施例一：

本实施例公开了一种对轨道交通不均匀沉降进行监测的监测系统的第一种具体实施方式。本申请各实施例所涉及的轨道交通系统包括但不限于城市地铁系统、城市轻轨系统、磁悬浮轨道交通系统、普通、高速或者超高速铁路系统、过山车系统等一些基于轨道形成的交通运载装置或者娱乐装置。

上述这些装置中，均设置承载轨道的轨道支撑构件，例如枕木、混凝土基座、钢梁等，并能够对上述轨道支撑构件所发生局部沉降(即，不均匀沉降现象)进行高效、方便、快捷地监测、报警并向维修人员准确地标记出现沉降的地点，从而便于维修人员对发生沉降的支撑构件进行加固与维修，从而提高上述装置运行的安全性。在实施例一中，我们选用城市地铁系统作为典型范例，作示范性阐述与解释。

参图1所示，在本实施例中，轨道支撑构件选用枕木90(木质或者混凝土均可)，枕木90上铺设两条轨道40。枕木90平行排布并共同支撑轨道40。图1中虚线所示出的枕木90’为发生不均匀沉降后枕木。

一种对轨道交通不均匀沉降进行监测的系统，其包括：固定在枕木90上的传感器。汇集参考点a与汇集参考点b部署在轨道40的两侧。上述汇集参考点a与汇集参考点b均高于基准点设置。其中，汇集参考点a及汇集参考b均由基准点通过放样确定，所述基准点选自国家一级高程基准点、国家二级高程基准点、国家三级高程基准点或者国家四级高程基准点。

需要说明的是，在本说明书示出的各个实施例中，汇聚参考点的空间位置可通过上述任意一种高程基准点通过放样确定，且在垂直方向上的高度可高于上述任意一种高程基准点，也可低于上述任意一种高程基准点，并最优选为与上述任意一种高程基准点呈同一水平面的高度，以更好地保证测绘及后续监测精度。

同时，该系统还包括与发射单元70相互通讯的数据收集器50，与数据收集器50相互通讯的云平台，所述发射单元70向传感器发送测试指令并接收自传感器30所反馈的空间距离数据，并与原始状态下由传感器30所反馈的空间距离数据进行比较，通过海伦公式计算传感器30的形变量，当所述传感器30反映出的形变量超过设定的形变阈值时，至少对空间位置发生变化的传感器30进行定位，所述海伦公式可由发射单元70或者云平台执行。

具体的，在本实施例中，可通过国家三级高程基准点放样确定。因此，可在轨道40的两侧连续设置多个汇集参考点a与多个汇集参考点b。在本实施例中，规划在轨道40的两侧的若干汇集参考点所部署的发射单元70位于同一平面。轨道40与该平面呈垂直布置，且该平面与水平基准面也呈垂直设置。

汇集参考点a与汇集参考点b处所设置的发射单元70主控一个或者多个传感器。传感器固定在枕木90的两端端部或者一端端部，在本实施例中传感器均固定设置在枕木90的两端端部。部署于汇集参考点a与汇集参考点b上的发射单元70主控呈连续排布的多个传感器。

具体的，配合参考图3所示，汇集参考点10处所部署的发射单元70主控位于支撑上方的轨道40的枕木90上方的传感器303a、传感器303b至传感器303h(数量为八个)及支撑另一个轨道40的枕木90上的传感器313a、传感器313b至传感器313h(数量为八个)。

同理所述，汇集参考点20处所部署的发射单元70主控支撑轨道40的枕木90下方的传感器313a、传感器313b至传感器313h(数量为八个)，并同时主控位于支撑另一个轨道40的枕木90上方的传感器303a、传感器303b至传感器303h(数量为八个)。

在图3中，轨道40呈直线形，并在轨道40的两侧分别部署错位布置的汇集参考点10与汇集参考点20。汇集参考点10与汇集参考点20均由基准点通过放样确定。同时，在图3中，汇集参考点10与汇集参考点20所部署的发射单元位于不同平面，当然，规划在轨道40的两侧的汇集参考点10与汇集参考点20所部署的发射单元也可位于同一平面。

在本说明书中，所谓“空间距离数据”为汇集参考点a与汇集参考点b之间的距离数据，汇集参考点a与传感器301在原始状态下的距离数据，汇集参考点b与传感器301在原始状态下的距离数据，以及发生形变后的传感器301’与汇集参考点a、汇集参考点b之间的距离数据，以及汇集参考点a与直线mm’的反向延长线的垂足h之间的距离数据，以及汇集参考点b与直线mm’的反向延长线的垂足g之间的距离数据，以及其他基于海伦公式运算的任何坐标点之间的直线距离所形成的距离数据。

在本实施例中，该传感器30选自光敏传感器、三轴陀螺仪传感器、机械波传感器或者测距传感器，并具体选定测距传感器。机械波传感器选自声呐传感器、超声波传感器或者蓝牙传感器。在本实施例中，所采用的传感器30均具有与发射单元70进行数据报文接收发送的功能。

发射单元70可以以有线方式或者无线方式与多个传感器30相互通讯，并向传感器30发送测试指令并接收自传感器所反馈的空间距离数据，并与原始状态下由传感器30所反馈的空间距离数据进行比较，然后通过海伦公式计算传感器30的形变量(例如图1及图2中所m处的传感器301在发生不均匀沉降后到达m’处所形成的形变的路径，即直线mm’的长度)。

在本实施例中，该发射单元70具体为具有数据报文接收与发送功能的传感器或者激光发生器。

需要说明的是，在本说明书的各个实施例中，所谓“传感器的形变量”具体指代传感器在安装后的第一次所标定的空间位置参数与后续状态下传感器30向发射单元70所反馈的空间位置数据所产生的差异。这种形变量可以是在垂直方向的发生的空间位移(即沉降或者拱起)，也可是在水平方向上发生的空间位移(即横向侧移)，也可以是在三维空间上的任何位置偏移。这种传感器的形变量可用来表征枕木90在三维空间上的位移。

在本说明书中，通过计算传感器的形变量，以一端端部或者两端端部固定有传感器的轨道支撑装置(例如枕木90)是否在三维空间上发生了位置变化进行表征，从而对轨道支撑装置所发生的不均匀沉降等形变进行监控、显示并报警。

参图1与图3所示，本实施例具体阐述一根枕木90的发生沉降时如何检测传感器所产生的形变量的具体过程。枕木90左侧的传感器301在初始状态(未发生形变时的状态)标记为m，传感器301产生形变量后的状态标记为m’。

在图1中，传感器301与传感器302固定在枕木90的两端端部，枕木90发生沉降后，枕木90’两端端部所固定设置的传感器301’及传感器302’并受控于汇集参考点a处所部署的发射单元70以及汇集参考点a处所部署的发射单元70，并能够向两个发射单元70反馈空间距离数据。

具体的，上述海伦公式计算传感器是否发生形变(即发生沉降或者拱起)过程包括下面四个子步骤：

子步骤(1)、构建原始三角形abm。

m处的传感器301向汇集参考点a和汇集参考点b汇报并反馈空间距离数据，构成原始三角形abm。直线ab的距离可在汇集参考点a处设置发射单元70及在汇集参考点b处设置发射单元70所确定下来。直线ma和mb是可从两个发射单元70所反馈的空间距离数据进行确定。然后，根据海伦公式求出原始三角形abm的面积sabm。

原始三角形abm的面积sabm的计算公式如下所示：

sabm＝sqrt(p*(p-ab)*(p-am)*(p-bm))；

其中，sqrt为求根号的数学运算符号，p＝(ab+bm+am)/2。

子步骤(2)：构建形变后三角形abm’。

若m处的传感器301产生形变并达到m’处。此时传感器301’分别向汇集参考点a处设置发射单元70及在汇集参考点b处设置发射单元70汇报并更新空间距离数据，以形成新的三角形abm’。然后，根据海伦公式求出形变后的三角形面积sabm’。

形变后的三角形面积sabm’的计算公式如下所示：

sabm’＝sqrt(p*(p-ab)*(p-am’)*(p-bm’))；

其中，sqrt为求根号的数学运算符号，p＝(ab+bm’+am’)/2。

子步骤(3)：假设传感器301所产生的形变是沿着轨道40的垂直方向发生的。则可根据汇集参考点a及传感器301在初始状态下所反馈的空间位置数据构建直线ah和直线bg。沿传感器301的垂直方向所发生形变的方向上，汇集参考点a到与汇集参考点b至的传感器301的垂直方向所发生形变的路径(即，直线mm’)的垂直距离也可被确定下来。

点h为汇集参考点a与直线mm’的反向延长线的垂足，点g为汇集参考点b与直线mm’的反向延长线的垂足。

子步骤(4)：计算形变值mm’，计算公式如下所示：

mm’＝(sabm-sabm’)*2/(ah+bg)。

参图5所示，站点t至站点u之间的双轨轨道上具有多个枕木，并在枕木的两端端部固定设置传感器303a～传感器303g，以及传感器313a～传感器313g。本说明书仅仅是简化表示，实际情况下，传感器安装的数量多于图5所示。

当mm’呈正值时，实时形变量曲线高于轨道基准线100(即此时发生了拱起现象)，当mm’呈负值时，实时形变量曲线低于轨道基准线100(即此时发生了沉降现象)。当实时形变量曲线位于划定的形变阈值范围内时，系统认为轨道的沉降或者拱起的程度尚在合理范围内。形变阈值在曲线图中可被虚线101与虚线102所划定。实时形变量曲线的某个采样点200的数据低于虚线102或者高于虚线101时，可由报警装置81和/或显示装置80示出报警提示。

参图2及图6所示，如上图1中获取mm’形变值的原理，也可以变换形式，比如，只让m处的传感器301仅向汇集参考点a或者汇集参考点b处所部署的发射单元70反馈发生形变前后的空间距离数据，并依据上述子步骤(1)～子步骤(4)计算得到传感器301的形变值mm’。此时，所有的汇集参考点均规划在轨道40的一侧。

最后，当所述形变量超过设定的形变阈值时，对空间位置发生变化的传感器进行定位，在本实施例中，海伦公式由云平台执行，云平台具体为远程登录或者本地登录的具有数据运算功能的云计算平台，云平台包括但不限于私有云、公有云或者混合云。其中，该云平台的架构包括但不限于openstack架构、cloudstack架构或者eucalyptus架构。

同时，在本实施例中，该云平台具体包括：

与系统总线88耦合连接的一个或者多个节点管理服务器60及主服务器89，显示装置80及报警装置81。显示装置80及报警装置81可以为硬件也可为嵌入式软件，并且显示装置80及报警装置81可同时或者单独与一个或者多个节点管理服务器60或者主服务器89建立物理连接或者以远程登录方式建立数据链路。所述节点管理服务器60通过系统总线88分段接收数据收集器50所接收到的自发射单元70所反馈的表征传感器30实时形变量的数据，并由节点管理服务器60或者主服务器89执行海伦公式。节点管理服务器60中保存有所有传感器30的属性信息(含传感器30的标记信息、空间位置描述数据、城市地铁的线路属性、站点属性等等)，以将传感器30的属性信息与传感器向部署在汇集参考点上的发射单元70发送的空间距离数据进行标记，从而在云平台中进行区分及标记。

因此，当某个传感器发生的形变量超过设定的形变阈值时，可在云平台中明确知道发生形变的传感器的属性、区间及具体的地理位置。当其中一个传感器所产生的形变量超过形变阈值时，由报警装置81和/或显示装置80示出报警提示。具体的，当其中一个传感器(即传感器303a～传感器303h，以及传感器310a～传感器313h)所产生的形变量超过形变阈值时，由报警装置81和/或显示装置80示出报警提示。具体的，在本实施例中，形变阈值设定为±50mm。

参图5所示，在本实施例中，该显示装置与云平台以有线方式或者无线方式相互通讯，并以可视化的表格或者曲线图的形式对报警提示进行实时展示，所述无线方式包括：蓝牙、zigbee、gprs或者wifi。可视化的表格包括但不限于exeel表格，xml表格，boostrap等js插件或者其他计算机可读的可视化表格。当显示装置80与云平台以无线方式相互通讯时，该显示装置80可被配置为无线连接的显示器、笔记本电脑、手机等具有移动通信功能的便携式装置或者平板电脑等等。通过上述技术方案，测绘人员可通过上述显示装置80对城市地铁在投入运营后所产生的不均匀沉降进行可视化监控。

同时，节点管理管理服务器60中嵌入并运行分布式发布消息订阅系统。具体的，该分布式发布订阅消息系统包括：kafka组件、emule组件、rabbitmq组件、rocketmq组件、activemq组件、zeromq组件或者azure组件。从而通过上述分布式发布订阅消息系统实现了云主机对数据收集器50、发射单元70所发送的数据。数据在云平台中可保存于数据库(db)中，也可保存在nvdimm(非易失性内存)或者固态硬盘等等存储介质中。

实施例二：

本实施例与实施例一的主要区别在于，在本实施例中，该海伦公式由发射单元70执行。此时，发射单元70可被配置为具有数据计算功能的计算装置，发射单元70可以运行嵌入式软件的方式被集成为一个硬件装置，并可在如图7中两个隧道300与隧道400中间所开挖的维修通道500中线性移动，并依次采集隧道中的枕木90的一端端部或者两端端部所固定设置的传感器的空间位置数据，进而通过海伦公式计算并判断枕木90是否发生了形变，以对发生不均匀沉降的枕木90进行精确定位。

同时，本实施例与实施例一相同部分的技术方案参实施例一所述，在此不再赘述。

实施例三：

本实施例与实施例一和/或实施例二的主要区别在于，在本实施例中，所述在云平台中还包括与节点管理服务器60和/或主服务器89相互通讯的统计模块85。统计模块85用于统计触发报警的传感器的报警次数，并将触发报警的传感器在显示装置80所形成的可视化界面(gui)上进行标记。

结合实施例一所示，在本实施例中，该统计模块85可独立为一个计算装置，也可被封装一个运行于节点管理服务器60和/或主服务器89的计算机软件。

在实施例中，通过该统计模块85可统计一条城市地铁所部署的传感器30发生报警的次数，以对在一段时间内多次出现报警的传感器进行定位，从而降低外界干扰所导致的检测系统过于敏感的问题，从而对真正发生不均匀沉降的传感器30进行准确地定位与显示。在城市地铁运营环境中，由于老鼠等动物会对传感器30进行踩踏，那么动物的踩踏动作就会对传感器所反馈的空间距离数据造成极大的干扰，从而影响到整个监测系统的可靠性。因此，通过上述技术方案可显著降低误判的几率。

同时，本实施例与实施例一和/或实施例二相同部分的技术方案参实施例一和/或实施例二所述，在此不再赘述。

实施例四：

本实施例与上述任一种实施例所揭示的对轨道交通不均匀沉降进行监测的系统相比，其主要区别在于，在本实施例中，与系统总线88所耦合连接的多个数据收集器50被配置为手持式移动终端设备，例如手机、具有数据收发功能的移动可移动装置。

当然，多个数据收集器50可被铆定在隧道的内壁上，并通过屏蔽双绞线或者光纤将多个数据收集器50分别连接位于顶层的云平台与位于底层的发射单元70。更具体的，可令一个数据收集器50负责主控两个发射单元70，并令发射单元70主控多个传感器30，从而形成树状拓扑结构。从而实现了云平台对部署在城市地铁隧道中所有的固定在枕木90一端端部或者两端端部上的传感器30是否发生了空间位置的变化做出实时、在线地监测、评价与风险与预估。一旦感知某个传感器30所发生的空间位置的变化超过了设定的形变阈值，就能够对发生空间位置变化的传感器30进行定位，从而对整个城市地铁的不均匀沉降进行精确、高效地判断。

需要说明的是，本说明书中的所有实施例也能够一并实现对轨道交通的均匀沉降进行监测与风险评估。

实施例五：

本实施例与上述任一种实施例所揭示的对轨道交通不均匀沉降进行监测的系统相比，其主要区别在于，在本实施例中，规划在轨道40的两侧的若干汇集参考点所部署的发射单元70位于同一平面。具体而言，在本实施例中，轨道40两侧部署的两个发射单元70形成的连线与轨道40相互垂直。

同时，结合图4所示，本实施例揭示了对呈弧形的轨道40进行不均匀沉降进行监测的实例。在本实施例中，呈弧形的轨道40安装在扇形排布的多根枕木90上，枕木90的两端端部分布安装传感器。具体的，在枕木90的外侧圆周上固定设置传感器303a～传感器303i(i取大于或者等于2的正整数)，同时在枕木90的内侧圆周上固定设置传感器313a～传感器313i(i取大于或者等于2的正整数)。

轨道40的外侧部署两个相邻的汇集参考点，即汇集参考点10a与汇集参考点10b，轨道40的内侧部署一个汇集参考点20。汇集参考点10a上部署发射单元70，并通过该发射单元70主控传感器303a～传感器303e；同时，汇集参考点10b上部署另一个发射单元70，并通过该发射单元70主控传感器303e～传感器303i。从而使得相邻的两个发射单元之间主控共同的传感器303e及传感器313e，从而形成两个重复检测点。

通过上述技术方案，可使得该用于对轨道交通不均匀沉降进行监测的系统的可靠性得到进一步提高，并且能够减少发射单元70部署的数量，从而降低了整个系统的建设成本与后期的维护成本。

本实施例与上述任一种实施例中相同部分的技术方案参实施例一至实施例五所述，在此不再赘述。

实施例六：

本实施例公开了一种对轨道交通不均匀沉降进行监测的方法，该方法基于上述实施例一至实施例五中任一种或者几种相结合所揭示的对轨道交通不均匀沉降进行监测的系统而实现，并具体包括以下步骤。

首先，计算部署于轨道40一侧并由基准点通过放样确定的汇集参考点上的发射单元70之间的距离；

然后，计算发射单元70与固定在轨道支撑构件上的传感器之间的距离。在本实施例中，该轨道支撑构件为混凝土制成的基座。发射单元70向传感器30发送测试指令并接收自传感器30所反馈的位置数据，并与原始状态下传感器30所发送的位置数据进行比较，通过海伦公式计算传感器的形变量，当所述传感器30的形变量超过设定的形变阈值时，至少对形变量超过设定的形变阈值的传感器进行定位并报警。

亦即，在本发明中，可基于海伦公式可连续地进行监测，也可以以设定的间隔时间(例如1天)对传感器30的空间位置发生变化的传感器定位及形变量超过设定的形变阈值的传感器进行定位。

优选的，在本实施例中，该方法还包括：在初始状态中使用经纬仪对传感器在垂直方向与汇集参考点所在平面所形成的交汇点进行标定，从而标定出垂足g及垂足h，并由交汇点、汇集参考点及传感器原始空间坐标构建原始三角形。

参图1及图2所示，该原始三角形可为三角形abm、三角形ahm等。然后，测得发生沉降后的由交汇点、汇集参考点及传感器实时空间坐标所形成的形变三角形，并根据海伦公式计算传感器的形变量。从而得到如实施例一所示出的直线mm’所示出的传感器的形变量。

当传感器反映出的形变量超过设定的形变阈值时，至少对形变量超过设定的形变阈值的传感器进行定位及报警，并在云平台和/或发射单元中进行展示。

所述海伦公式由发射单元或者云平台执行，所述数据收集器50至少被配置为手持式移动终端设备。同时，汇集参考点上的发射单元70主控至少两个传感器，相邻的两个发射单元之间所主控的传感器至少存在一个重复检测点。

本实施例与上述任一种实施例中相同部分的技术方案参实施例一至实施例六所述，在此不再赘述。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。