本发明涉及高速铁路检测技术领域，具体涉及一种GPS加轮径推导一杆一档数据的系统及方法。
背景技术：
接触网悬挂状态检测监测装置(简称4C系统)是一套应用于电气化铁路的接触网故障智能检测系统，一杆一档是铁路4C智能检测中的关键功能。
4C智能检测系统通过检测车在铁路上的运行，采用高清工业相机拍摄各个部位的图片，然后对图片做出分析，从而检测出线路中包括立柱、接触网等电气化铁路关联设备的故障。
为了故障的定位、记录和维修，需要唯一确认所监测的每一个数据对应的立柱的信息，即：当前所检测的立柱是整个铁路线中的哪一根立柱，包括该立柱杆的杆号、公里标、上下行、经纬度、所属线路、所属区间等，在获取的立柱杆的杆位信息基础上再形成一杆一档数据库，但是如何准确的形成一杆一档数据，一直以来是4C系统中的一个难点。目前杆位信息确定主要有以下技术：
1、基于检测车轮径编码器计算行驶距离，结合人工参与设置和修正来定位；
2、人工查看杆号，再通过杆号去查询对应信息；
3、采用杆号识别技术，通过算法识别出图片拍摄出的杆号，从而完成定位。
现有的一杆一档定位技术中主要存在以下问题：
基于检测车轮径编码器计算行驶距离，结合人工参与设置和修正来定位的技术中，因为检测车长时间运行导致轮径的变化、行驶过程中的轮子打滑、空转，以及铁路基础数据本身跨距的误差等因素导致计算错误，而且行驶距离越远，计算的错误就越大，导致检测全程都需要人工不断的校正，造成工作量较大问题产生；
人工查看杆号，再通过杆号去查询对应信息来定位的技术中，存在人工的方式耗时过长，无法满足4C检测系统的需求；
采用杆号识别技术定位技术中，因为光照不均匀、被遮挡、杆号牌破损等多种原因，导致无法进行正确的杆号识别。
现在一些铁路局的线路都建立了GPS基础信息，这样我们就可以在检测车上安装GPS设备采集经纬度数据，然后结合基础数据来做数据匹配，从而实现定位。但是有些地方比如隧道内是没有GPS信号的，为了在隧道内也能准确的定位，发明人加入使用轮径来推导。但是又因为车轮由于长时间运行磨损导致轮径变化所以会产生计算误差，为了自动的修正这个误差，发明人在隧道外有GPS数据的情况下，一直利用GPS定位的距离来校正轮径；当到了隧道等取不到有效GPS信息时，就根据轮径脉冲推算行驶距离，然后在基础数据上增加从而实现准确定位。
本发明就是研究基于GPS加轮径推导一杆一档定位技术，来正确确定检测数据所对应的立柱杆的信息。
技术实现要素：
为了解决上述技术的存在的问题，本发明提供一种电气化铁路接触网杆位信息的获取方法，通过GPS加轮径推导一杆一档系统及方法，自动、快速而准确的确定每一个支柱立杆的位置信息，保证所获取的杆位信息的精确度和准确率，在获取的杆位信息基础上形成一杆一档数据库。
本发明提供一种GPS加轮径推导一杆一档数据的系统，包括支柱立杆、信号触发器、轮径脉冲采集器以及GPS信息采集器，其中信号触发器安装于车辆上，当车辆经过支柱立杆时触发一个信号，系统得到这个信号后进行GPS和轮径脉冲数据采集；轮径脉冲采集器安装于车辆车轮部位，对车轮转动圈数进行累加计数；GPS信息采集器安装于车辆上进行采集GPS数据，信号触发器、轮径脉冲采集器以及GPS信息采集器之间通讯连接。
本发明还公开了一种GPS加轮径推导一杆一档数据的方法，包括如下步骤：
步骤1，由操作人员设定本次要检测的线路、起点终点信息，系统从数据库中获得本次检测线路的所有支柱立杆的杆号、GPS及公里标的基础数据集合，集合中每一条基础数据包含一根支柱立杆的GPS、杆号及公里标信息。
步骤2，检测车每经过一根支柱立杆，所述信号触发器获得一个触发信号，在触发信号出现的时候，获取对应时刻的GPS数据，和车辆的轮径脉冲数据。
步骤3，前述系统通过两个GPS之间的距离算法，将获得的一个GPS(lat1，lng1)数据与基础数据中所有的GPS(lat(i)，lng(i))数据进行计算，式中，i＝0～n，即某线路共有n+1个支柱立杆，将得到相对距离进行比较，得出距离最小并且距离值小于5米时的GPS值，从而定位出车辆当前经过的支柱立杆，获得该支柱立杆的标号、公里标等信息。
步骤4，前述系统保存第一根匹配出来的支柱立杆的公里标mark1和当时的轮径脉冲数wheel1。
步骤5，在GPS连续有效的情况下，循环进行第2步和第3步操作，将得到的最新公里标mark2、轮径脉冲数wheel2分别减去第4步所述的公里标和轮径脉冲数，再用公里标相减的差值除以轮径脉冲数相减的差值，计算出车辆的轮径周长。
步骤6，当没有有效GPS时得到触发信号时，所述系统自动切到基于轮径脉冲数乘以轮径周长得到行驶距离模式：系统收到触发信号时，获取最新的轮径脉冲数newWheel，减去最后一根通过GPS信号定位出支柱立杆时的轮径脉冲数wheel3后，再乘以所述步骤5计算出来的周长，再加上最后一根通过GPS信号确定的支柱立杆的公里标mark3，计算出车辆行驶距离。
步骤7，系统循环执行步骤2，3，5，6，自动化的实现一杆一档定位，直到检测结束。
进一步的，所述步骤3中GPS之间的距离算法公式如下：
相对距离＝(2*sin(sqrt(pow(sin(rad(lat1)-rad(lat2)/2),2)+cos(rad(lat1))*cos(rad(lat2))*pow(sin(rad(lng1)-rad(lng2)/2),2))))*6378137.0
令第一根杆的GPS定位数据记录中经纬度坐标所对应的物理位置分别记为(lat1，lng1)，基础数据中所有的GPS(lat(i)，lng(i))数据进行计算，式中，i＝0～n，lat表示纬度，lng表示经度；
进一步的，所述步骤5中轮径周长算法公式如下：
周长＝(mark2-mark1)/(wheel2-wheel1)
其中，匹配出的第一根杆的公里标记为mark1，轮径脉冲数记为wheel1，在GPS连续有效的情况下，循环触发信号匹配出的最新公里标公里标记为mark2，轮径脉冲数wheel2。
进一步的，无GPS信号时，所述车辆行驶距离距离算法，计算公式如下：
行驶距离＝mark3+(newWheel-wheel3)*周长，其中，mark3公里标和wheel3轮径脉冲数，newWheel最新轮径脉冲数。
与相关技术相比，本发明提供的一种GPS加轮径推导一杆一档数据的系统及方法有益效果在于：
1)系统全自动，运行中无需人工参与，完成后也无需后期的人工调整；
2)不需要杆号识别，所以对外界环境的光照、图片质量等没有要求；
3)无论隧道内还是隧道外，系统都能智能切换，完成准确定位；
4)基于GPS，比起单纯的轮径或者GYK等，精度更高，定位更准确。
附图说明
图1为本发明提供的实施例一的系统的结构示意图；
图2为本发明提供的实施例二的方法的流程图；
图中：1-支柱立杆、2-信号触发器、3-轮径脉冲采集器、4-GPS信息采集器。
具体实施方式
以下将参考附图并结合具体实施例来详细说明本发明。
实施例一
请同时参阅图1和图2，其中，图1为本发明提供的实施例一的GPS加轮径推导一杆一档数据的系统的结构示意图。
所述系统包括支柱立杆1、信号触发器2、轮径脉冲采集器3以及GPS信息采集器4，其中信号触发器安装于车辆上，该具体结构及工作原理、工作方式可参考发明人的实用新型专利，其专利号CN201621370363.5，专利名称为一种电气化铁路接触网检测线阵相机触发装置，当车辆经过支柱立杆时触发一个信号，系统得到这个信号后进行GPS和轮径脉冲数据采集；轮径脉冲采集器安装于车辆车轮部位，对车轮转动圈数进行累加计数；GPS信息采集器安装于车辆上进行采集GPS数据，信号触发器、轮径脉冲采集器以及GPS信息采集器之间通讯连接。
实施例二
GPS加轮径推导一杆一档系统其应用方法的主要步骤如下：
S1，由操作人员设定本次检测的线路、起点终点信息，系统从数据库中获得本次检查线路的所有支柱的杆号，GPS，公里标等基础数据集合，集合中每一条数据包含一根支柱的GPS，杆号，公里标信息。
S2，由于触发系统的存在，检测车每经过一根支柱杆，都会获得一个触发信号,在触发信号出现的时候，获取对应时刻的GPS数据，和车辆的轮径脉冲数据。
S3,系统通过两个GPS之间的距离算法，将获得的GPS(lat1，lng1)数据与基础数据中所有的GPS(lat2，lng2)数据进行计算，将得到相对距离进行比较，得出距离最小并且距离值小于5米时的GPS值，从而定位出车辆当前经过的支柱，获得该支柱的标号、公里标等信息，GPS之间的距离算法请见算法一。
S4，系统保存第一根匹配出来的支柱的公里标mark1和当时的轮径脉冲数据wheel1。
S5，在GPS连续有效的情况下，循环进行第2步和第3步操作，将得到的最新公里标mark2、轮径脉冲数wheel2分别减去第4步保存的公里标和轮径脉冲数，再用公里标相减的差值除以轮径脉冲数相减的差值，计算出车辆的轮径周长，轮径周长算法请查看算法二。
S6，当没有有效GPS时得到触发信号时，系统自动切到基于轮径脉冲数乘以轮径周长得到行驶距离模式：系统收到触发信号时，获取最新的轮径脉冲数newWheel，减去最后一根通过GPS信号定位出支柱杆时的轮径脉冲数wheel3后，再乘以第5步计算出来的周长，再加上最后一根通过GPS信号确定的支柱杆的公里标mark3，计算出车辆行驶距离，无GPS信号行驶距离算法见算法三。
S7，系统循环执行步骤2，3，5，6部分，自动化的实现一杆一档定位，直到检测结束。
其中，算法一：计算两个GPS之间距离，公式如下，式中经纬度(lat1，lng1)和经纬度(lat2，lng2)。
相对距离＝(2*sin(sqrt(pow(sin(rad(lat1)-rad(lat2)/2),2)+cos(rad(lat1))*cos(rad(lat2))*pow(sin(rad(lng1)-rad(lng2)/2),2))))*6378137.0
算法二：计算轮径周长，公式如下：
公里标mark1，轮径脉冲数wheel1和公里标mark2，轮径脉冲数wheel2。
周长＝(mark2-mark1)/(wheel2-wheel1)
算法三：无GPS信号时，车辆行驶距离距离算法，计算公式如下：
公里标mark3和轮径脉冲数wheel3，最新轮径脉冲数newWheel。
行驶距离＝mark3+(newWheel-wheel3)*周长。
本方法基于GPS，比起单纯的轮径或者GYK等，精度更高，定位更准确。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。