基于三维点云的接触网测量及分析方法与流程

1.本发明涉及空间数据分析技术领域，涉及基于三维点云的接触网测量及分析方法。


背景技术：

2.高铁接触线及支撑结构，组成了接触网，在不同路段如隧道、站场，及区域地理特征差异，都会有结构差异，具有多样化、复杂性，接触网内部不同部件相互会有影响；接触网及行车安全同时会受铁路沿线环境影响，如树木生长，边坡变动。
3.现有技术可以基于激光测距与对接触线单点静态测量，人工测量接触网的各类关键点几何位置，再手工计算点与点之间的几何关系，如距离，斜率，总体效率低下；或者基于激光雷达、双目可见光进行动态推行式测量，实时计算接触网中接触线位置，以及定位点，定位坡度等。
4.但由于实时过程中利用的信息有限，更复杂的接触网部件之间的几何关系，接触网与周边环境关系及分析，是没办法高精度支持的；而接触网及周边环境历史变化状况，是没法支撑的。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供基于三维点云的接触网测量及分析方法，解决现有技术无法针对较复杂的接触网几何关系以及周围环境进行分析的问题。
6.本发明的目的通过以下述技术方案来实现，包括以下步骤：步骤1.输入测量数据，测量设备在轨道上行进，采集接触网及周边环境的数据；步骤2.位姿变化与里程对齐，结合步骤1的测量数据，继而进行分析系统读取输入数据，依据预设标准对数据进行校准、位姿变换，连同里程计形成点云坐标(x,y,z)，进而分析点的密集程度及连续分布状况，得出隧道段；步骤3.隧道壁检测与去除，采用隧道针对性重建算法，形成隧道壁，判断点与隧道壁距离关系，去除隧道壁上大量的点，实现隧道区间点云数量级规模的减少；步骤4.3d显示导航、拾取以及人工测量，基于opengl呈现处理后的3d点云场景及相应三维模型；步骤5.接触线检测算法，在相应的3d点云场景以及相应的三维模型中通过识别算法，识别场景中的接触线，通过滤波算法提升线索精度，进而生成检测报表以及点云计算信息结构化文件组；步骤6.界限确定，在点云数据中依据多边形轮廓、各点的内外关系以及基于目标点的连续性，计算落在各类轮廓内的点区域，确定区域界限；步骤7.重复上述步骤1-步骤6，直至测量及分析作业结束。
7.需要说明的是，现有技术中，一般因为铁路接触网的几何形状较为复杂，容易形成空间叠状结构，所以通常会通过人工进行测量，但是人工测量的结果并不准确，很容易导致测量结果出现误差，进而传输到机器或者系统中的数据为不精确数据，造成后期数据对比的困难，本发明的发明人在考虑到这个问题后，在日常工作的时候，基于此问题，发明人想到如果有一个可以自动进行复杂叠状空间接触网检测的装置或者方法，就可以较好的克服
这个问题，基于此，发明人结合现有铁路接触网，进行了精度分析、测量手段缺陷对比，整合出来了本发明的分析方法，本发明的方法结合了点云数据，加入了包括但不限于识别、装配以及滤波等算法，进行了复杂接触网的多角度分析，可以较为全面且准确的分析叠状空间的接触网以及其周边环境信息。
8.所述步骤1具体为：以当前设备的坐标为基准，形成角度以及距离的极坐标的激光点云数据，同时延伸形成铁路倾角以及轨距信息，继而里程计记录推行距离，同步时间戳，形成数据包。
9.需要说明的是，现有技术中，通常考虑到接触网的复杂叠状，人工测量时通常无法对极坐标以及铁路倾角进行测量，原因是上述两个参数属于细微测定参数，单凭人工测定无法进行，虽然本领域技术人员会考虑进行针对性的测定，但是因为测定具有跨领域的结合，因此通常会选择测定接触网其余参数进行替代，虽然也可以完成测定，但是精度很低且测定不全面。
10.所述数据包以数据流的方式实时无损压缩，连同设备内参信息及测量时的信息形成分析系统的输入文件。
11.需要说明的是，现有技术在生成数据包后，通常会进行本地存储，在存储到一定空间或者大小后，再进行输出读取，这样的数据会出现因为系统等外界因素，造成的数据无法进行实时更新，进而造成实际与测定数据的误差。
12.所述步骤4还包括在形成三维模型后，继而通过矩阵变换及逆变换，实现场景的导航、点的拾取，点与点之间距离测量。
13.需要说明的是，本发明采用矩阵变化外加逆变换进行，可以将接触网数据信息进行精细化验证处理，现有技术中针对场景还原、数据点的获取通常会考虑使用直接测定的方式，又因为接触网的特殊环境，因此，数据的测定往往基于直接快捷，进而会忽略精确度，发明人基于此，考虑在实现快捷测定的同时，进行矩阵变化以及逆变化，进行测定，矩阵变化以及逆变化均呈现线性变化，线性变化误差范围小，变化速度快，进而发明人，经过大量实验，发现采用此方法可以在测定速度较快的前提下，保证测定的精度。
14.所述步骤5包括如下内容：利用线束的几何关系及相关部件的特征，识别接触线上方的承力索、吊弦，并自动补全遮挡带来的残缺线段。识别定位点、定位器；
15.在线索识别基础上根据装配关系识别算法，识别支柱、吊柱结构及接触网上的斜腕臂和腕臂底座。
16.需要说明的是，本发明采用衔接测量的方法，根据线路装配的逻辑关系，设计算法的顺序，每一个算法在计算完后，输出的结果作为下一个算法的约束及前提，紧接着进行下一个算法的介入，这样就可以提升运算效率，输入输出符合接触网自身装配逻辑，从而提升了算法精度，减少了数据偏差。同时也区别于现有技术的算法独立设计，虽然单个算法通用性更强，但具体业务中实施效率太低，输出结果缺乏语义约束导致的精度低。
17.所述步骤5还包括如下内容：通过识别算法，识别铁路沿线特定距离内的树木，进而自动计算树木到接触网外侧最短距离；
18.通过滤波算法，对接触线测量精度处理，同时形成线索3d模型，结合支柱、吊柱部件以及线路信息，进而输出报表。
19.需要说明的是，同样采用衔接算法，可以保证接触网以及周边的信息可以高精度
的输出。
20.本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：本发明的分析方法
21.1.高效识别各种线索，采用滤波算法对线索处理，实现高精度测量；
22.2.线索识别基础上，基于装配关系识别相关部件，提升定位点、定位器、支柱识别率，降低误识别率；
23.3.基于点云系统的理解，对部件关系及几何位置计算，对落入行车范围内的部件及点云进行预警，快速检测行车隐患；
24.4.对行车的周边环境理解及变化情况，可能的安全隐患及安全距离判断，对接触网及周边环境的变化情况分析判断。
附图说明
25.图1是本发明的处理流程图。
具体实施方式
26.请参考说明附图1，本实施例提供了基于三维点云的接触网测量及分析方法，该基于三维点云的接触网测量及分析方法主要用于解决现有技术无法针对较复杂的接触网几何关系以及周围环境进行分析的问题，该基于三维点云的接触网测量及分析方法已经处于实际实验使用阶段。
27.实施例1
28.本发明包括以下步骤：步骤1.输入测量数据，测量设备在轨道上行进，采集接触网及周边环境的数据；步骤2.位姿变化与里程对齐，结合步骤1的测量数据，继而进行分析系统读取输入数据，依据预设标准对数据进行校准、位姿变换，连同里程计形成点云坐标(x,y,z)，进而分析点的密集程度及连续分布状况，得出隧道段；步骤3.隧道壁检测与去除，采用隧道针对性重建算法，形成隧道壁，判断点与隧道壁距离关系，去除隧道壁上大量的点，实现隧道区间点云数量级规模的减少；步骤4.3d显示导航、拾取以及人工测量，基于opengl呈现处理后的3d点云场景及相应三维模型；步骤5.接触线检测算法，在相应的3d点云场景以及相应的三维模型中通过识别算法，识别场景中的接触线，通过滤波算法提升线索精度，进而生成检测报表以及点云计算信息结构化文件组；步骤6.界限确定，在点云数据中依据多边形轮廓、各点的内外关系以及基于目标点的连续性，计算落在各类轮廓内的点区域，确定区域界限；步骤7.重复上述步骤1-步骤6，直至测量及分析作业结束。
29.其中以测量设备的当前坐标为基准，形成角度以及距离的极坐标的激光点云数据，同时延伸形成铁路倾角以及轨距信息，继而里程计记录推行距离，同步时间戳，形成数据包，数据包以数据流的方式实时无损压缩，连同设备内参信息及测量时的信息形成分析系统的输入文件。
30.实施例2
31.本实施例区别于实施例1的是，包括在形成三维模型后，继而通过矩阵变换及逆变换，实现场景的导航、点的拾取，点与点之间距离测量，需要说明的是，本发明也可以采用现有技术的直接测量方法进行，例如三维点云扫描，扫略扫描等，优选的是采用矩阵等线性变化。
32.实施例3
33.本实施例区别于实施例2的是，利用线束的几何关系及相关部件的特征，识别接触线上方的承力索、吊弦等部件特征，并自动补全遮挡带来的残缺线段，进而识别定位点、定位器，在线索识别基础上根据装配关系识别算法，识别支柱、吊柱结构及接触网上的斜腕臂和腕臂底座，装配关系包括但不限于机械装配关系中的固定式装配、移动式装配等，也可以是树状装配，环状装配等；通过识别算法，识别铁路沿线特定距离内的树木，进而自动计算树木到接触网外侧最短距离，其中识别算法包括k-nearest neighbor、bayes classifier以及principle component analysis等，本实施例为了保证适用范围，可以根据实际情况任意选取，通过滤波算法，对接触线测量精度处理，同时形成线索3d模型，结合支柱、吊柱部件以及线路信息，进而输出报表，其中滤波算法包括、限幅滤波法、中位值滤波法、算术平均滤波法、递推平均滤波法、中位值平均滤波法、限幅平均滤波法、一阶滞后滤波法、加权递推平均滤波法、消抖滤波法以及限幅消抖滤波法，根据实际情况进行选定即可。
34.本实施例又一较佳的实施方式是，发明人为了保证本发明的方法可以针对历史数据进行比较利用，针对历史数据进行分析，对接触网及周边环境的变化情况分析判断，上述判断基于本发明的方法进行，结合说明附图1，在点云计算信息后，进行历史数据的比对，进行进一步的优化匹配等。
35.发明人为了进行更好的实际作业，将本发明的方法与现有技术进行比对，得到如下内容：
[0036][0037][0038]
表1对比记录1
[0039][0040]
表2对比记录2
[0041]
根据上述测定，可以明确得出，本发明的测定精度较高，且可以有效进行复杂环境的精度测定，保证接触网及其周边环境的测定具有高精度支持方法。
[0042]
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。
对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。