[发明专利]基于自移动式轨道交通移动三维扫描系统的数据处理方法有效
申请号: | 202010323808.9 | 申请日: | 2020-04-22 |
公开(公告)号: | CN111547084B | 公开(公告)日: | 2021-07-30 |
发明(设计)人: | 谭兆;刘成;王长进;张冠军;洪江华;李亚辉;许磊;秦守鹏;石德斌;梁永;赵海;郑雪峰;杨云洋;张云龙;杨双旗;谷红叶;薛琪 | 申请(专利权)人: | 中国铁路设计集团有限公司 |
主分类号: | B61D15/08 | 分类号: | B61D15/08;B61K9/08;G06K9/62;G06T5/50 |
代理公司: | 天津创智天诚知识产权代理事务所(普通合伙) 12214 | 代理人: | 孙秋媛 |
地址: | 300300 天津市东丽*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 移动式 轨道交通 移动 三维 扫描 系统 数据处理 方法 | ||
1.一种基于自移动式轨道交通移动三维扫描系统的数据处理方法,其特征在于:
所述自移动式轨道交通移动三维扫描系统包括:
移动车,设置在轨道上且能够沿轨道运动;
激光扫描仪,用于采集被测轨道交通长度范围内及轨道两侧一定距离范围内的激光数据,所述激光数据存储在所述激光扫描仪中;
结构光扫描仪,用于采集被测轨道的轨道轮廓数据,所述轨道轮廓数据存储在所述结构光扫描仪中;所述结构光扫描仪的扫描头与被测轨道线路方向平行,且结构光扫描仪为2个,对称设置在移动车的两侧以用于采集被测轨道的左侧轨道及右侧轨道的轨道轮廓数据;
倾角传感器,用于采集移动车在移动过程中角度变化的倾角数据;
轨距传感器,用于采集移动车在移动过程中轨道的初始轨距数据;
转速编码器,用于采集移动车在轨道上移动的里程数据;
PLC控制器,安装在移动车上,用于接收所述倾角数据、初始轨距数据及里程数据并将所述倾角数据、初始轨距数据及里程数据传送给上位机;
上位机,用于接收PLC控制器发送的所述倾角数据、初始轨距数据及里程数据并进行多源数据融合处理,生成移动车状态数据,并将所述移动车状态数据、激光数据、轨道轮廓数据进行多源数据融合,生成被测轨道交通沿线的三维点云及灰度影像;
所述激光扫描仪、结构光扫描仪、倾角传感器、轨距传感器、转速编码器及上位机安装在所述移动车上;
其中,所述数据处理方法包括以下步骤:
(1)轨道交通的数据采集:利用自移动式轨道交通移动三维扫描系统采集被测轨道交通沿线的基础设施及周边环境数据,得到激光数据、轨道轮廓数据、倾角数据、初始轨距数据及里程数据,并将所述倾角数据、初始轨距数据及里程数据传输给上位机,所述激光数据存储在激光扫描仪中,所述轨道轮廓数据存储在结构光扫描仪中;
(1-1)移动扫描获取沿线激光点云:随着所述移动车在被测轨道上的移动,通过所述激光扫描仪在垂直于被测轨道方向进行扫描,得到被测轨道交通长度范围内及轨道两侧一定距离范围的激光数据,通过所述结构光扫描仪在平行于被测轨道线路方向进行扫描,得到被测轨道的轨道轮廓数据;
(1-2)移动扫描获取移动车的里程数据:随着所述动车的移动,通过所述倾角传感器采集移动车在被测轨道上移动过程中角度变化的倾角数据,通过所述转速编码器采集移动车在轨道上移动的里程数据,通过所述轨距传感器采集移动车在轨道移动过程中的初始轨距数据;
(1-3)通过移动车PLC控制器将所述倾角数据、初始轨距数据及里程数据传输给上位机;
(2)多源数据预处理:接收步骤(1)的所述激光数据、轨道轮廓数据、倾角数据、初始轨距数据及里程数据,并对多源数据进行多源数据融合处理,生成被测轨道交通沿线的三维点云、灰度影像、轨距数据及超高数据;
步骤2-1,三维点云融合:
S1.上位机接收所述倾角数据、初始轨距数据及里程数据,利用所述里程数据与测量现场的现场里程数据进行对比纠偏,生成所需的里程数据,且该所需的里程数据与现场里程数据完全对应;
S2.对所述倾角数据、初始轨距数据及里程数据进行同步;
S3.设定倾角数据以用于校正所述三维点云与轨道之间的方向;当需要融合倾角数据时,则加入倾角数据,融合生成的基于线路坐标系的三维点云的高程方向为正高方向,当不需要融合倾角数据时,则融合生成的基于轨道坐标系的三维点云的高程方向为垂直轨面的方向;
S4.根据设定的倾角参数,对里程数据、初始轨距数据及所需的里程数据进行融合,生成移动车状态数据,并将所述移动车状态数据、激光数据和轨道轮廓数据进行多源融合,生成被测轨道交通沿线的三维点云,并将所述三维点云的数据导出成通用数据格式数据;
步骤2-2,灰度影像融合:
Q1.对接收的所述激光数据与里程数据进行同步;
Q2.对所述里程数据进行再处理,生成新的里程数据与激光数据进行同步;
Q3.利用所述步骤2-1中生成的三维点云,通过点云线路方向的点间距和点云侧线的线距计算灰度影像的行列号,以点云数据的反射率作为灰度影像的灰度值,融合处理生成灰度影像。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于:所述S4中的通用数据格式数据为LAS格式数据和PCD格式数据。
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