[发明专利]一种基于约束迭代最近点法的钢轨轮廓鲁棒性配准方法

说明书

本发明公开了一种基于约束迭代最近点法的钢轨轮廓鲁棒性配准方法，首先通过轮廓粗配准法将测量轮廓搬移到离标准轮廓足够近的初始位置，从而保证CICP算法的收敛性；然后通过Ramer算法对轨腰进行自适应、全局性的分割，准确地提取出局部无污染区域，保证了CICP配准区域的无污染性，最后对细配准后的轮廓通过轨颚点的垂向位置约束，消除了轨腰局部配准引入的垂向偏差，有效提升了CICP配准的准确性。

技术领域

本发明涉及轨道交通检测领域，具体涉及一种基于约束迭代最近点法的钢轨轮廓鲁棒性配准方法。

背景技术

钢轨断面轮廓的准确测量在轨道质量检测中扮演着至关重要的角色。它的测量结果可以直观地反映轨道断面的几何形态，为轨道维护提供一个科学的依据。

激光图像法(Laser image method,LIM，也称摄影测量法)和激光位移法(Laserdisplacement method,LDM)是钢轨断面轮廓无损检测的两种主要方法。由于前者涉及复杂的图像处理过程，实际应用中已逐渐被后者所取代。

传统的断面轮廓测量建立在测量轮廓曲线形态理想的基础上，即包含完整的轨头、轨腰，且曲线上没有强烈的离群点干扰。此时，所用的轮廓配准方法主要是双圆心拟合法(Double circle segment,DCS)和迭代最近点法(Iterative closest point,ICP)，原理如图1所示。

双圆心拟合法通过拟合测量轮廓轨腰双圆弧的圆心坐标，并与标准轮廓对应位置的圆心坐标进行比较，求得旋转矩阵和平移矢量，实现测量轮廓与标准轮廓的准确配准。迭代最近点法通过在测量轮廓和标准轮廓的轨腰非污染区上寻找多个配准特征点对，基于最小二乘来估计最优的旋转矩阵和平移矢量参数，从而实现轮廓配准。

实际作业过程中，由于现场工况的复杂性，测量轮廓曲线形态可能受到严重的损害，主要干扰因素如下：

(1)离群点干扰

为使动态作业过程中激光平面始终能稳定地覆盖住钢轨轨头和轨腰区域，激光平面的宽度通常会留有一定的余量。此时，除投射在钢轨上外，它还可能投射在其他不相关区域，如两侧的道砟和扣件上，这会引入大量的离群点到测量轮廓中，示例如图2所示。此外，钢轨表面光亮区域的反射，进一步增加了离群点的干扰程度。离群点的存在不仅影响轮廓上轨腰区的定位，还会进一步影响钢轨断面磨耗的准确测量。因此，轮廓配准前，我们必须先检测去除大部分离群点的干扰。

(2)轨腰的局部遮挡或缺失

由于室外作业环境的恶劣性，钢轨轮廓的轨腰下半部区域经常会被杂草、泥污或其他污渍所遮挡。此外，当检测车通过小半径弯道时，随着固定于车体底部的激光位移传感器与钢轨之间相对距离的增加，距传感器最远的轨腰小半径圆弧区可能出现局部缺失，示例如图3所示。

对基于DCS的钢轨轮廓配准来说，轨腰双圆弧区的完整性是至关重要的。考虑到实际工况下轨腰的局部遮挡或缺失经常发生，该方法对于实现轮廓的鲁棒性配准是不合适的。

对基于ICP的钢轨轮廓配准来说，它不要求用于提取配准特征点的轨腰区域必须覆盖完整轨腰，但该区域的非污染性是必须要保证的，不能受到任何外界的干扰。实际工况下，由局部遮挡、道砟和扣件干扰所形成的污染区与非污染区共存于轨腰曲线上。此时，如何实现两者的准确分割是解决问题的关键。此外，如何保证迭代配准时算法的收敛性也至关重要。

发明内容

基于上述分析，传统ICP算法相比DCS来说，在轮廓配准的适应性上还是较高的，但必须设法满足它的两个约束条件。为此，本发明在传统ICP算法的基础上，提出一种约束ICP算法(Constrained iterative closest point,CICP)，来实现复杂工况下钢轨轮廓的鲁棒性配准。

本发明采用的技术方案是：