[发明专利]一种基于点云数据处理的列车车厢载货体积及体密度质量检测方法

摘要

本发明公开了一种针对列车车厢的载货体积及体密度质量检测方法，利用二维扫描仪获取列车车厢x轴与z轴上的两组距离探测数据；OPC_Client系统解算得到车厢沿y轴方向的运动数据与上述两组距离探测数据联合解算，获得列车车厢的两组三维点云数据；对所得的三维点云数据进行下采样及无关点去除处理得到列车车厢的两组精简三维点云数据；对两组精简三维点云数据分别进行Delaunay三角网构建得到车厢的顶面表面和厢内底面平面；通过投影处理将列车车厢内载货的总体积量变换为集合的形式；计算变换得到的集合体的体积，进行求和处理得到车厢内的载货总体积量；利用求出的载货总体积量与轨道衡所提供的重量数据计算出所载货物的体密度参数，并对其稳定性进行判断。

主权项

1.一种基于点云数据处理的列车车厢载货体积及体密度质量检测方法，其所述方法包括以下七个步骤：步骤一、利用安装于翻车机房进口与出口顶部中心线位置的两台高精度二维激光扫描仪获取被测装载散杂货物列车车厢的重车状态与空车状态在三维空间内x轴与z轴上的两组距离探测数据；步骤二、根据OPC_Client系统采集被测装载散杂货物列车车厢的运动状态信息，对车厢沿其运动方向的运动状态数据进行解算，即得出车厢沿y轴方向的运动状态数据，结合步骤一中所得到的被测列车车厢在三维空间内x轴与z轴上的距离探测数据进行联合解算，计算出该被测列车车厢重车状态与空车状态下的两组三维扫描结果，即得到该被测列车车厢重车状态与空车状态下的两组三维点云数据；步骤三、对步骤二中所得到的被测列车车厢的两组三维点云数据进行下采样处理及无关点去除处理，从而获得该被测列车车厢重车状态与空车状态下的两组精简三维点云数据；步骤四、对步骤三中所得到的被测列车车厢重车状态下的精简三维点云数据中载货面处点云数据进行Delaunay三角网构建得出被测车厢的顶面表面，同理，对被测列车车厢空车状态下的精简三维点云数据中厢底内表面处点云数据进行Delaunay三角网构建得出被测车厢的厢内底面平面；步骤五、对步骤四中所得到的载货面处点云数据构建出的Delaunay三角网中各个三角形向被测车厢的厢内底面平面进行投影处理，将Delaunay三角网中各个三角形映射到厢内底面平面，通过这样的处理方法，该被测列车车厢内载货的总体积量变换为以上述Delaunay三角网中各个进行投影处理的三角形为顶面的三棱柱所组成的集合的形式；步骤六、利用海伦公式计算步骤四中映射到厢内底面平面处的各个三角形面积，计算出载货面处点云数据构建出的Delaunay三角网中各个三角形的质心位置处的坐标数据，进一步运算得出各三角形的质心位置与厢内底面平面之间的垂直高度差，从而根据直三棱柱的公式计算步骤五中以Delaunay三角网中各个进行投影处理的三角形为顶面的三棱柱所组成的集合体的体积，对求得的所有集合体的体积进行求和处理得到该被测列车车厢内的载货总体积量；步骤七、利用步骤六中所得到的被测列车车厢的载货总体积量与载货列车所处轨道上装配的轨道衡所提供的重量变化数据计算出所载货物的体密度参数，对该参数的变化规律进行分析，即对该参数的稳定性进行判断，从而实现对货物在物流过程中进行有效监管的目的。