CN110986877A - 基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法 - Google Patents

基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110986877A
CN110986877A CN201911220541.4A CN201911220541A CN110986877A CN 110986877 A CN110986877 A CN 110986877A CN 201911220541 A CN201911220541 A CN 201911220541A CN 110986877 A CN110986877 A CN 110986877A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point cloud
line
point
data
cloud data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911220541.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110986877B (zh
Inventor
任晓春
王玮
武瑞宏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Railway First Survey and Design Institute Group Ltd
Original Assignee
China Railway First Survey and Design Institute Group Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Railway First Survey and Design Institute Group Ltd filed Critical China Railway First Survey and Design Institute Group Ltd
Priority to CN201911220541.4A priority Critical patent/CN110986877B/zh
Publication of CN110986877A publication Critical patent/CN110986877A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110986877B publication Critical patent/CN110986877B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C7/00—Tracing profiles
    • G01C7/02—Tracing profiles of land surfaces
    • G01C7/04—Tracing profiles of land surfaces involving a vehicle which moves along the profile to be traced
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C7/00—Tracing profiles
    • G01C7/06—Tracing profiles of cavities, e.g. tunnels

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，通过采集外业数据、解算融合点云数据、工程导入加载显示、构建参考多段线、分割参考多段线、参考多段线里程编辑、路基段限界测量、桥梁段限界测量、隧道段限界测量、站内段限界测量、特殊点限界测量及成果自动输出的步骤，实现根据高精度三维激光点云测量出铁路工程限界数据，解决高铁铁路施工过程中，解决高精度车载移动测量***这种新技术在工程限界测量过程中的自动化和测量成果快速输出关键问题。

Description

基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法
技术领域
本发明涉及铁路工程限界测量技术领域，具体涉及一种基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法。
背景技术
在高铁铁路施工过程中，为评价工程的施工限界质量并保障下阶段运营顺利进行，需要分阶段多次实施高精度工程测量。目前高铁铁路工程限界测量主要方法是利用皮尺、全站仪、水准仪和GPS等设备人工上道测量。传统测量方案主要存在作业效率低，作业周期长的特点。如何利用新型测量技术实现测量过程的自动化和测量成果快速输出，成为近年来的研究焦点。
三维激光扫描技术又称“实景复制技术”，它通过激光扫描测量方法快速获取被测对象表面的三维坐标数据及其他关键信息。三维激光扫描技术以其突破了常规测量的单点采集模式，具有非接触、效率高等优势，为铁路工程限界测量提供了一种新的思路和技术手段。
车载激光雷达***通过在移动平台上搭载激光扫描仪获取被测目标的高精度、高密度激光点云数据，代表测量技术最新发展趋势，将高精度车载激光移动测量***应用于铁路工程限界测量过程中，并结合开发的测量后处理软件，能大幅度提升检测效率和可靠性、减少人工劳动强度、提高检测的准确率和精度。而目前，采用高精度车载激光移动测量***进行铁路工程限界检测鲜有报道。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，实现根据高精度三维激光点云测量出铁路工程限界数据，解决高铁铁路施工过程中，解决高精度车载移动测量***这种新技术在工程限界测量过程中的自动化和测量成果快速输出关键问题。
本发明所采用的技术方案为：
基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，其特征在于：
所述方法由以下步骤实现：
1)采集外业数据：RMMS高精度车载移动测量***采集铁路沿线的点云数据以及导航数据；采集的数据包括架设基站采集GPS基站数据，并采用RMMS高精度车载移动测量***采集三维激光点云数据、DMI数据、DMR数据以及GPS数据；
2)解算融合点云数据：先根据组合导航的原理进行航位推算，解算出POS轨迹数据，再将点云数据与POS轨迹数据进行融合，得到带有绝对坐标的点云数据；
3)工程导入加载显示：加载显示步骤2)中融合后的数据；
4)构建参考多段线：读取三维激光扫描***的轨迹数据，并对其进行抽希平滑，生成三维多段线数据；参考多段线为后续自动或者半自动提取限界点重要参考信息；
5)分割参考多段线：按照外业采集提供的各种铁路类型包括路基段、桥梁段、隧道段、站内段的起始终止点坐标，作垂线垂直于参考多段线，并按照垂点切割多段线；
6)参考多段线里程编辑：按照移动车载***运行方向，判断其里程方向为大里程或者小里程，并根据外业记录设置多段线的起始或者终止里程，自动计算多段线的起始里程、终止里程以及多段线的二维长度；
7)路基段限界测量：采用半自动的方式提取，捕捉三维激光点云中接触网杆的底部中心点，计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后自动提取接触网点，最后将捕捉的底部中心点投影到轨面坐标系中，路基段限界点水平距离为接触网杆底部中心到钢轨中心的水平距离，垂向距离为接触网杆对应的接触网最低点到钢轨中心的垂直距离，最后对路基限界点赋值相应的属性信息，依次提取整个路基段左右两侧的所有工程限界数据；
8)桥梁段限界测量：采用全自动的方式提取，根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后分割出该断面当前钢轨的点云数据，将点云数据投影到轨面坐标系中，根据算法自动提取该位置处接触网点和挡砟墙点坐标，桥梁段限界点水平距离为提取的接触网点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为提取的接触网点到钢轨中心的垂直距离，最后对桥梁限界点赋值相应的属性信息，依次自动提取整个桥梁段左右两侧的所有工程限界数据；
9)隧道段限界测量：采用全自动的方式提取，根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后分割出该断面当前钢轨的点云数据，将点云数据投影到轨面坐标系中，根据算法自动提取此处位置的接触网点和电缆槽内侧点坐标，隧道段限界点水平距离为提取的电缆槽内侧点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为提取的接触网点到钢轨中心的垂直距离，最后对隧道限界点赋值相应的属性信息，依次自动提取整个隧道段左右两侧的所有工程限界数据；
10)站内段限界测量：参照路基段限界测量，只有量测的目标点有所区别，站内段测量的对象为站内轨道两侧的雨棚柱、接触网立柱，步骤10)的具体步骤参照步骤7)的具体步骤；
11)特殊点限界测量：采用半自动的方式提取，捕捉三维激光点云中特殊位置，包括信号机、通信设备，计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，将捕捉的特殊位置点坐标投影到轨面坐标系中，特殊点限界点水平距离为捕捉的特殊位置点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为捕捉的特殊位置点坐标到钢轨中心的垂直距离，最后对特殊点赋值相应的属性信息，依次提取整个线路左右两侧的所有特殊点限界数据；
12)成果自动输出：按照预先设计的格式自动输出铁路桥梁段、路基段、隧道段、站内段以及特殊点的工程限界测量数据。
步骤2)的具体过程为：
步骤2.1解算POS数据：隧道以及站内利用自主开发的航位推算软件将GPS、DMI以及DMR 数据进行组合导航解算成POS信息，其他包括路基、桥梁采用IE解算软件解算POS数据；
步骤2.2点云数据融合：将扫描仪扫描的三维激光点云与步骤2.1中解算的POS数据融合，得到带有绝对坐标的三维激光点云数据。
步骤4)中，将读取的三维激光扫描***的轨迹数据进行抽希平滑处理，该过程中需要使用的参数有：
①抽希阈值：对轨迹数据进行抽希的阈值threshold范围设置为[0.0，0.05]；
②平滑处理时每个顶点附近点数阈值t范围设置为[20，50]；
③平滑处理距离阈值D范围设置为[0.2，0.8]；
步骤4)的具体过程为：
步骤4.1对三维激光扫描***的轨迹数据进行抽希处理，其抽希算法详细描述如下：
①在该多段线首尾两点A、B之间连接一条直线AB，该直线为多段线的弦；
②得到多段线上离该直线段距离最大的点C，计算其与AB的距离d；
③比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小，如果小于threshold则该直线段作为多段线的近似，该段多段线取处理完毕；
④如果距离大于阈值，则用C将多段线分为AC和BC两段，并分别对两段多段线进行①- ③处理；
当所有多段线都处理完毕后，依次连接各个分割点形成的多段线，即为抽希处理后作为原多段线的近似线；
步骤4.2对抽希后的点云轨迹数据P{P1，P2，P3...Pn}进行平滑处理，在平滑处理时只使用轨迹点的平面坐标，即Pn(xn，yn)其平滑算法具体如下所述：
①以多段线起始点开始计算；
②查找该顶点Pc(xc，yc)索引前后t/2的点数据Pt，判断每一个点与前一个点的距离Dt与阈值D 的关系，若Dt小于阈值D，则剔除该点，否则保留；若保留点数k小于3个，则查找下一个顶点继续②步骤；
③以最远的点和最近的点构建旋转参数，并将所有的点坐标按照旋转参数进行旋转平移得到Pk(xk，Yk)其公式如下所示：
Figure BDA0002300710180000031
Figure BDA0002300710180000032
Xk＝dCos*(xk-x0)+dSin*(yk-y0) (3)
Yk＝-dSin*(xk-x0)+dcos*(yk-y0) (4)
④对所有的点进行抛物线拟合，公式为y＝A*x2+B*x+C，其公式如下：
Figure BDA0002300710180000033
⑤根据步骤④拟合参数对选择的顶点坐标进行修正：
yc＝A*(xc)2+B*xc+C (6)
⑥根据公式(1)、(2)、(6)对该顶点其进行反向旋转，得到点Pd(xd，yd)：
xd＝dCos*xc-dSin*yc+x0 (7)
yd＝dSin*xc+dCos*yc+y0 (8)
最后循环对所有顶点按照②-⑥步骤处理完成，得到的就是平滑后的多段线。
步骤7)的具体过程为：
步骤7.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据；
步骤7.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据或者自定义参考多段线；
步骤7.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
②参考多段线距右轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
③直线度位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型；
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线；
⑥线路类型：正线，即扫描***进行扫描的当前线路，相邻左线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线，相邻右线即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线；
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨；
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测；
步骤7.4在三维激光点云数据中捕捉铁路线路沿线的接触网杆底部中心点Pc(x，y，z)；
步骤7.5根据步骤7.4中选择的点数据计算其在参考多段线上的投影坐标P0(X，Y，Z)，并根据该投影坐标到参考多段线的累积平面距离以及参考多段线设置的起始里程，计算出Pc所处的里程值；
步骤7.6提取左右轨面点，其具体为如下步骤：
①计算点P0(X，Y，Z)在扫描仪lin文件轨迹上的投影坐标点Pt，搜索lin文件中离投影坐标点最近的POS位置，并获取该POS位置的Z值以及翻滚角度Roll，将该POS位置的 Z值赋值给点P0；
②沿参考多段线方向计算距离点P0平面距离0.5米位置处的参考多段线上的点P1(X，Y，Z)，参考步骤计算点P1的Z坐标；
③计算点P0到P1的方向向量Normal，根据点P0、方向向量Normal、翻滚角Roll以及步骤 7.3中设置的参数计算出轨面点PL1，PR1；
④沿参考多段线方向计算距离点P0 0.5米位置处的参考多段线上的点P3(X，Y，Z)，按照①- ③步骤计算出轨面坐标PL2，PR2；
步骤7.7构建轨面坐标系，根据步骤7.6中提取的轨面点PL1，PR1以及轨面点PL2，PR2构建轨面坐标系，其具体步骤如下所示：
①计算轨面点PL1、PR1的中心点Pc1(xc1，yc1，zc1)以及轨面点PL2、PR2的中心点Pc2(xc2，yc2，zc2)；
②计算点Pc1到Pc2的方向向量N(xn，yn，zn)；
③根据步骤①、②以及步骤7.6中计算Roll角度值构建轨面坐标系，轨面坐标系包括3×3 的旋转矩阵M1和3×1的偏移矩阵M2，其具体的公式下所示：
偏移矩阵M1公式为：
Figure BDA0002300710180000051
旋转矩阵M2计算步骤为：
分别计算绕X，Y，Z轴旋转的角度Rx，Ry，Rz：
Figure BDA0002300710180000052
Figure BDA0002300710180000053
Rz＝tan-1(yn/xn) (12)
T＝sin Rx*sin Ry (13)
R＝cos Rx*sin Ry (14)
Figure BDA0002300710180000054
步骤7.8根据步骤7.3设置的参数①②③⑧构建包围盒切割获取该包围盒内的接触网附近的点云，并将所有点云坐标转换到步骤7.7中构建的坐标系中，获取新坐标系下的点云数据坐标，将所有点云坐标投影到YOZ平面；
步骤7.9点云过滤，采用距离阈值过滤以及均方差过滤方法过滤步骤7.8中获取的接触网附近点云数据的噪点，便于消除噪点对自动提取接触网点的影响；
步骤7.10获取接触网点：若坐标y∈[-0.01，0.01]附近有点云数据，则获取范围内的点云数据，对其点坐标按Z坐标排序，取最低点Z值作为工程限界的垂向距离；若坐标y∈[-0.01，0.01]范围内没有点云数据，则取y∈[-2.5，2.5]范围内的点云Pi(xi，yi，zi)，点云点个数为n，并拟合直线，计算其直线参数A、B、C，其公式为：
A＝(∑xi*yi*n-∑xi*∑yi)/(∑(xi)2*n-∑xi*∑xi) (16)
C＝(∑(xi)2*∑yi-∑xi*yi*∑xi)/(∑(xi)2*n-∑xi*∑xi) (17)
B＝-1.0 (18)
根据y＝0.0获取Z轴方向值，取绝对值作为其工程限界的垂向距离，其公式为：
Z＝C
步骤7.11将步骤7.4获取接触网杆坐标Pc(x，y，z)投影到步骤7.7构建的轨面坐标系中，其x坐标值为工程限界的水平距离；
步骤7.12将步骤7.4、7.5、7.10以及7.11中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离；
步骤7.13录入属性数据，属性数据除步骤7.12中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性等参数；
步骤7.14依次根据流程图步骤7.4-7.13提取选择的铁路线路一侧的所有工程限界数据；
步骤7.15根据步骤7.2-7.14提取铁路线路另一侧的所有工程限界数据。
步骤8)的具体过程为：
步骤8.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据；
步骤8.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据；
步骤8.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测DL；
②参考多段线距右轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测DR；
③直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型；
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线；
⑥线路类型：正线，即扫描***进行扫描的当前线路，相邻左线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线，相邻右线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线；
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨；
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测；
⑨挡砸墙自动提取步长；
⑩起始计算里程和终止计算里程；
Figure BDA0002300710180000061
挡砟墙的方向：沿参考多段线方向，挡砟墙在选择的参考线哪侧；
Figure BDA0002300710180000062
挡砟墙距参考多段线的距离D：需要在点云数据中实测；
Figure BDA0002300710180000063
断面厚度T：根据实际情况进行设置，载体为手推车的移动扫描***设置范围 T∈[1.0，1.5]，单位为米；
步骤8.4将选择的参考多段线投影到XOY平面上，按照设置的步长值对投影后的二维多段线进行分割，获取所有的断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，其中n为分割点的个数；
步骤8.5根据步骤8.4中计算的所有断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，从起始点开始计算；
步骤8.6计算该分割点Pi(xi，yi，zi)的里程信息，参考步骤7.5；
步骤8.7提取左右轨面点，参考步骤7.6；
步骤8.8构建轨面坐标系，其具体描述为偏移矩阵M1以及旋转矩阵M2，参考步骤7.7；
步骤8.9获取接触网附近点云，并将点云坐标投影到步骤8.8构建的轨面坐标系中，参看步骤7.8；
步骤8.10点云过滤，参考步骤7.9；
步骤8.11获取接触网点，并获取该处工程限界的垂向距离，参考步骤7.10；
步骤8.12根据当前断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)以及下一个断面中心点坐标 Pi+1(xi+1，yi+1，zi+1)来构建自定义坐标系，其具体描述为偏移矩阵M3以及旋转矩阵M4；
步骤8.13按照设置的参数获取指定点云数据，其具体步骤为：
①按照步骤设置7.3设置的参数直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H、挡砟墙的方向、挡砟墙距参考多段线的距离D以及断面厚度T构建包围盒：
若挡砟墙为左侧，则包围盒描述为：
x∈[-D-0.3，-D+0.1]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+0.5]
若挡砟墙为右侧，则包围盒描述为：
x∈[[D-0.1，D+0.3]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+0.5]
②将步骤①中构建的包围盒根据步骤8.12构建的矩阵转换成点云坐标系坐标；
③根据包围盒切割出指定范围内的点云数据，并将获取的点云数据转换到步骤8.12构建的自定义坐标系中；
步骤8.14点云过滤去噪，其具体的操作步骤如下所示：
①先采用离群过滤方法过滤掉点云离群散乱噪点，再根据均方差过滤方法过滤掉点云数据成片稀疏的点云数据；
②计算出点云数据Y轴方向上的最大值和最小值，并对该点云按照Y轴方向按照0.1米的距离划分网格，从起始网格开始计算；
③获取指定网格内的点云数据，按照点云数据Z坐标从小到大进行排序，取点云索引 20％-80％范围的点云取Z轴方向中值zc，过滤掉z∈(zc+0.01，+∞)范围内的点云数据；
④获取步骤中过滤后的点云数据，按照点云数据X坐标从小到大进行排序，获取点云数据 X方向的中值xc以及最小值；
⑤该步骤按挡砟墙的方向来分别进行计算：若挡砟墙在参考多段线的左侧，则依次对所有的点云数据Pn(xn，yn，zn)进行计算，若点云点坐标的X方向值满足以下两个条件，则记录索引值n；
|xn-xn+1|≥0.01
xn≤xm
若挡砟墙在参考多段线的左侧，则依次对所有的点云数据进行计算，若点云点坐标的X方向值满足以下两个条件，则记录索引值n；
|xn-xn+1|≥0.01
xn≥xm
过滤掉点云索引0-n范围内的所有点云数据；
⑥依次遍历所有点云数据Pt(xt，yt，zt)，过滤掉满足|xt-xm|∈[0.193，+∞)的点云数据；
⑦继续按照步骤③-⑥过滤每一个网格内的点云数据，剩余的点云数据则为过滤后的点云数据；
步骤8.15搜索获取挡砟墙位置，其具体的操作步骤为：
①计算出点云数据Y轴方向上的最大值和最小值，并对该点云按照Y轴方向按照0.1米的距离划分网格，从起始网格开始计算；
②获取指定网格内的点云数据，若该网格内不存在点云数据，则继续按照步骤②计算下一个网格，否则进行下一步；
③按照点云数据X坐标从小到大进行排序，取点云点坐标X方向最大值和最小值xmax，xmin，如果满足|xmax-xmin|＜0.17，则继续按照步骤②计算下一个网格，否则计算阈值，计算阈值Dt时按照挡砟墙的方向来进行计算：
若挡砟墙在参考多段线的左侧，距离阈值为：
Dt＝xmin+4.0/5.0*|xmax-xmin|
若挡砟墙在参考多段线的右侧，距离阈值为：
Dt＝xmin+1.0/5.0*|xmax-xmin|
④按照点云点坐标的Z方向对所有点云数据坐标进行排序，得到点云点坐标Z方向最大值和最小值zmax，zmin以及z值最小处点坐标为Pm(xm，ym，zm)，并获取Z坐标最小值其附近左右0.01公分内的点云数据；若无点云数据则继续按照步骤②计算下一个网格，否则进行下一步；
⑤若|zmax-zmin|＜0.01则继续按照步骤②计算下一个网格，否则按照挡砟墙的方向来进行计算限界点坐标：
若挡砟墙在参考多段线的左侧，若满足xm＞Dt，则限界点Pt(xt，yt，zt)坐标为：
xt＝xm
yt＝0.0
zt＝(zmax+zmin)/2.0
若挡砟墙在参考多段线的右侧，若满足xm＜Dt，则限界点Pt(xt，yt，zt)坐标为：
xt＝xm
yt＝0.0
zt＝(zmax+zmin)/2.0
⑥按照步骤②-⑤计算所有网格内限界点，最后选择离y＝0最近的网格计算出的限界点作为该里程处的限界点，其中|xt|则为该处里程处限界点的水平距离；
步骤8.16将步骤8.15中获取的挡砟墙坐标先按照步骤8.12构建的矩阵转换成点云坐标系中的坐标，再将转换后的坐标转换到步骤8.8构建的轨面坐标心中，其坐标X方向值即为该处工程限界的水平距离；
步骤8.17将步骤8.6、8.11、8.16中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离；
步骤8.18依次根据流程图步骤8.6-8.17提取该侧的所有工程限界数据；
步骤8.19依次根据流程图步骤8.2-8.17提取另一侧的所有工程限界数据；
步骤8.20录入属性数据，属性数据除步骤8.17中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性。
步骤9)隧道段限界测量的具体操作步骤为：
步骤9.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据；
步骤9.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据；
步骤9.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测DL；
②参考多段线距右轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测DR；
③直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型；
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线；
⑥线路类型：正线，即扫描***进行扫描的当前线路，相邻左线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线，相邻右线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线；
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨；
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测；
⑨电缆槽自动提取步长；
⑩起始计算里程和终止计算里程；
Figure BDA0002300710180000091
电缆槽的方向：沿参考多段线方向，电缆槽在选择的参考线哪侧；
Figure BDA0002300710180000092
电缆槽距参考多段线的距离D：需要在点云数据中实测；
Figure BDA0002300710180000093
断面厚度T：根据实际情况进行设置，载体为手推车的移动扫描***设置范围 T∈[0.04，0.06]，单位为米；
步骤9.4将选择的参考多段线投影到XOY平面上，按照设置的步长值对投影后的二维多段线进行分割，获取所有的断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，其中n为分割点的个数；
步骤9.5根据步骤9.4中计算的所有断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，从起始点开始计算；
步骤9.6计算该分割点Pi(xi，yi，zi)的里程信息，参考步骤7.5；
步骤9.7提取左右轨面点，参考步骤7.6；
步骤9.8构建轨面坐标系，其具体描述为偏移矩阵M1以及旋转矩阵M2，参考步骤7.7；
步骤9.9获取接触网附近点云，并将点云坐标投影到步骤8.8构建的轨面坐标系中，参看步骤7.8；
步骤9.10点云过滤，参考步骤7.9；
步骤9.11获取接触网点，并获取该处工程限界的垂向距离，参考步骤7.10；
步骤9.12构建自定义坐标系，参照步骤8.12；
步骤9.13按照设置的参数获取指定点云数据，其具体步骤为：
①按照步骤设置9.3设置的参数直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H、电缆槽的方向、电缆槽距参考多段线的距离D以及断面厚度T构建包围盒：
若电缆槽为左侧，则包围盒描述为：
x∈[-D-0.5，-D+0.5]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+1.0]
若电缆槽为右侧，则包围盒描述为：
x∈[D-0.5，D+0.5]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+1.0]
②将步骤①中构建的包围盒根据步骤9.12构建的矩阵转换成点云坐标系坐标；
③根据包围盒切割出指定范围内的点云数据，并将获取的点云数据转换到步骤9.13构建的自定义坐标系中；
步骤9.13点云过滤去噪，其具体的操作步骤为：
①先采用离群过滤方法过滤掉点云离群散乱噪点；
②按照点云点Po(xo，yo，zo)数据Z坐标从小到大进行排序，得到点云坐标Z方向上的最大值和最小值zmax，zmin，计算过滤滤值T＝zmax-0.14，遍历计算所有的点云坐标，若满足xo＞T，则记录下其点索引值n，过滤掉索引0-n范围内所有点云点坐标；
步骤9.14搜索获取电缆槽位置，将电缆槽理解为由横断面线和纵断面线组成，电缆槽位置则为横断面线与纵断面线的交点，其具体的操作步骤如下所示：
①获取X方向上的最大值和最小值xmax，xmin，该点云按照X轴方向按照Nt＝0.003米的距离划分网格，设置初始高度阈值H0＝-10000.0，从起始网格开始计算；
②获取指定网格内的点云数据，对起始网格的数据按照Z方向进行排序，得到点云坐标Z 方向上的最大值和最小值Zmax，Zmin若该网格内不存在点云数据，则继续按照步骤②计算下一个网格，否则进行下一步；
③若网格内的点云数据满足|Zmax-Zmin|≥H0，则记录下其网格索引值G0，并记录高度阈值为H0＝|Zmax-Zmin|，Z值的最大值Zm＝Zmax；
④按照步骤②-③计算所有的网格得到最终的网格索引值G0，距离阈值H0以及Z最大值 Zm；
⑤计算获取纵断面线上的点云数据，遍历所有点云数据Pi(xi，yi，zi)，满足 xi∈[xmin+G0*Nt-Nt，xmin+G0*Nt+Nt]范围内的点云数据则为纵断面线上的点云数据；
⑥计算获取横断面线上的点云数据，遍历所有点云数据Pi(xi，yi，zi)，满足
xi∈[xmin+G0*Nt-Nt-0.05，xmin+G0*Nt+Nt+0.05]
zi＞(Zmax-0.01)
⑦按照公式(16)、(17)、(18)分别拟合纵断面线得到以及拟合横断面线得到两条直线的参数分别为Av，Bv，Cv以及Ah，Bh，Ch；
⑧计算横断面线与纵断面线的交点Pc(xc，yc，zc)，即为电缆槽的位置坐标；
步骤9.15将步骤9.14中获取的电缆槽坐标先按照步骤9.12构建的矩阵转换成点云坐标系坐标，再将转换后的坐标转换到步骤9.8构建的轨面坐标心中，其坐标X方向值即为该处工程限界的水平距离；
步骤9.16将步骤9.6、9.11、9.15中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离；
步骤9.17依次根据流程图步骤9.6-9.16提取该侧的所有工程限界数据；
步骤9.18依次根据流程图步骤9.2-9.16提取另一侧的所有工程限界数据；
步骤9.19录入属性数据，属性数据除步骤9.16中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性。
步骤11)的具体步骤为：
步骤11.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据；
步骤11.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据或者自定义参考多段线；
步骤11.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
②参考多段线距右轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
③直线度位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型；
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线；
⑥线路类型：正线，即扫描***进行扫描的当前线路，相邻左线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线，相邻右线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线；
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨；
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测；
步骤11.4在三维激光点云数据中捕捉铁路线路沿线的特殊点位置Pc(x，y，z)；
步骤11.5根据步骤11.4中选择的点数据计算其在参考多段线上的投影坐标P0(X，Y，Z)，并根据该投影坐标到参考多段线的累积平面距离以及参考多段线设置的起始里程，计算出Pc所处的里程值；
步骤11.6提取左右轨面点，其具体为步骤参照7.6；
步骤11.7构建轨面坐标系，其具体步骤参照7.7；
步骤11.8将步骤11.4获取接触网杆坐标Pc(x，y，z)转换到步骤11.7构建的轨面坐标系中，转换后的坐标为Pc(X，Y，Z)，其|X|值为工程限界的水平距离，其|Y|值为工程限界的垂向距离；特殊点分为中类型，只有水平距离、只有垂向距离、水平距离和垂向距离都有；
步骤11.9将步骤11.4、11.8中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离；
步骤11.10录入属性数据，属性数据除步骤11.9中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性；
步骤11.11依次根据流程图步骤11.4-11.10提取选择的铁路线路一侧的所有工程限界数据；
步骤11.12根据步骤11.2-11.11提取铁路线路另一侧的所有工程限界数据。
本发明具有以下优点：
基于本发明的技术方案能实现以下技术功能：
1)采集外业数据：RMMS高精度车载移动测量***采集铁路沿线的点云数据以及导航数据。
2)解算融合点云数据。
3)工程导入加载显示：采用开发的后处理软件加载显示第二步中步骤2融合后的数据。
4)构建参考多段线：读取三维激光扫描***的轨迹数据，并对其进行抽希平滑，生成三维多段线数据。参考多段线为后续自动或者半自动提取限界点重要参考信息。
5)分割参考多段线：按照外业采集提供的各种铁路类型(路基段、桥梁段、隧道段、站内段)的起始终止点坐标，作垂线垂直于参考多段线，并按照垂点切割多段线。
6)参考多段线里程编辑：按照移动车载***运行方向，判断其里程方向为大里程或者小里程，并根据外业记录设置多段线的起始或者终止里程，自动计算多段线的起始里程、终止里程以及多段线的二维长度。
7)路基段限界测量：采用半自动的方式提取，捕捉三维激光点云中接触网杆的底部中心点，计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后自动提取接触网点，最后将捕捉的底部中心点投影到轨面坐标系中，路基段限界点水平距离为接触网杆底部中心到钢轨中心的水平距离，垂向距离为接触网杆对应的接触网最低点到铁路轨面的垂直距离，最后对路基限界点赋值相应的属性信息，依次可以提取整个路基段左右两侧的所有工程限界数据。
8)桥梁段限界测量：采用全自动的方式提取，根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后分割出该断面当前钢轨的点云数据，将点云数据投影到轨面坐标系中，根据算法自动提取该位置处接触网点和挡砟墙内侧点坐标，桥梁段限界点水平距离为提取的接触网点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为提取的接触网点到铁路轨面的垂直距离，最后对桥梁限界点赋值相应的属性信息，依次可以自动提取整个桥梁段左右两侧的所有工程限界数据。
9)隧道段限界测量：采用全自动的方式提取，根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后分割出该断面当前钢轨的点云数据，将点云数据投影到轨面坐标系中，根据算法自动提取此处位置的接触网点和电缆槽内侧点坐标，隧道段限界点水平距离为提取的电缆槽内侧点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为提取的接触网点到铁路轨面的垂直距离，最后对隧道限界点赋值相应的属性信息，依次可以自动提取整个隧道段左右两侧的所有工程限界数据。
10)站内段限界测量：参照路基段限界测量，只有量测的目标点有所区别，站内段测量的对象为站内轨道两侧的雨棚柱、接触网立柱。
11)特殊点限界测量：采用半自动的方式提取，捕捉三维激光点云中特殊位置(如信号机、通信设备等)，计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，将捕捉的特殊位置点坐标转换到轨面坐标系中，特殊点限界点水平距离为捕捉的特殊位置点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为捕捉的特殊位置点坐标到钢轨中心的垂直距离，最后对特殊点赋值相应的属性信息，依次可以提取整个线路左右两侧的所有特殊点的工程限界数据。
12)成果自动输出：按照预先设计的格式自动输出铁路桥梁段、路基段、隧道段、站内段以及特殊点的工程限界测量数据。
附图说明
图1是本发明一种基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法的流程图。
图2是本发明一种基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法流程中步骤 7)路基段限界测量的流程图。
图3是本发明一种基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法流程中步骤 8)桥梁段限界测量的流程图。
图4是本发明一种基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法流程中步骤 9)隧道段段限界测量的流程图。
图5是本发明一种基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法流程中步骤 11)特殊点限界测量的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细的说明。
本发明涉及一种基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，包括如下步骤：
1)采集外业数据：RMMS高精度车载移动测量***采集铁路沿线的点云数据以及导航数据。采集的数据包括架设基站采集GPS基站数据，并采用RMMS高精度车载移动测量***采集三维激光点云数据、DMI数据(编码器数据)、DMR数据(惯导数据)以及GPS数据。
2)解算融合点云数据
所述步骤2)中需要先根据组合导航的原理进行航位推算，解算出POS轨迹数据，再将点云数据与POS轨迹数据进行融合，得到带有绝对坐标的点云数据。
步骤2)的具体过程如下：
步骤2.1解算POS数据：隧道以及站内利用自主开发的航位推算软件将GPS、DMI以及DMR数据进行组合导航解算成POS信息，其他(路基、桥梁)采用IE解算软件解算POS数据。
步骤2.2点云数据融合：将扫描仪扫描的三维激光点云与步骤2.1中解算的POS数据融合，得到带有绝对坐标的三维激光点云数据。
3)工程导入加载显示：采用开发后处理软件加载显示步骤2)中融合后的数据。
4)构建参考多段线：读取三维激光扫描***的轨迹数据，并对其进行抽希平滑，生成三维多段线数据。参考多段线为后续自动或者半自动提取限界点重要参考信息。
将读取的三维激光扫描***的轨迹数据进行抽希平滑处理，该过程中需要使用的参数有：
①抽希阈值：对轨迹数据进行抽希的阈值threshold范围设置为[0.0，0.05]；
②平滑处理时每个顶点附近点数阈值t范围设置为[20，50]；
③平滑处理距离阈值D范围设置为[0.2，0.8]。
步骤4)的具体过程如下：
步骤4.1对三维激光扫描***的轨迹数据进行抽希处理，其抽希算法详细描述如下：
①在该多段线首尾两点A、B之间连接一条直线AB，该直线为多段线的弦；
②得到多段线上离该直线段距离最大的点C，计算其与AB的距离d；
③比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小，如果小于threshold则该直线段作为多段线的近似，该段多段线取处理完毕；
④如果距离大于阈值，则用C将多段线分为AC和BC两段，并分别对两段多段线进行① -③处理。
当所有多段线都处理完毕后，依次连接各个分割点形成的多段线，即为抽希处理后可以作为原多段线的近似线。
步骤4.2对抽希后的点云轨迹数据P{P1，P2，P3...Pn}进行平滑处理，在平滑处理时只使用轨迹点的平面坐标，即Pn(xn，yn)其平滑算法具体如下所述：
①以多段线起始点开始计算；
②查找该顶点Pc(xc，yc)索引前后t/2的点数据Pt，判断每一个点与前一个点的距离Dt与阈值D的关系，若Dt小于阈值D，则剔除该点，否则保留。若保留点数k小于3个，则查找下一个顶点继续②步骤。
③以最远的点和最近的点构建旋转参数，并将所有的点坐标按照旋转参数进行旋转平移得到Pk(Xk，Yk)其公式如下所示：
Figure BDA0002300710180000151
Figure BDA0002300710180000152
Xk＝dCos*(xk-x0)+dSin*(yk-y0) (3)
Yk＝-dSin*(xk-x0)+dcos*(yk-y0) (4)
④对所有的点进行抛物线拟合，公式为y＝A*x2+B*x+C，其公式如下：
Figure BDA0002300710180000153
⑤根据步骤④拟合参数对选择的顶点坐标进行修正：
yc＝A*(xc)2+B*xc+C (6)
⑥根据公式(1)、(2)、(6)对该顶点其进行反向旋转，得到点Pd(xd，yd)：
xd＝dCos*xc-dSin*yc+x0 (7)
yd＝dSin*xc+dCos*yc+y0 (8)
⑦最后循环对所有顶点按照②-⑥步骤处理完成。得到的就是平滑后的多段线。
5)分割参考多段线：按照外业采集提供的各种铁路类型(路基段、桥梁段、隧道段、站内段)的起始终止点坐标，作垂线垂直于参考多段线，并按照垂点切割多段线。
6)参考多段线里程编辑：按照移动车载***运行方向，判断其里程方向为大里程或者小里程，并根据外业记录设置多段线的起始或者终止里程，自动计算多段线的起始里程、终止里程以及多段线的二维长度。
7)路基段限界测量：采用半自动的方式提取，捕捉三维激光点云中接触网杆的底部中心点，计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后自动提取接触网点，最后将捕捉的底部中心点投影到轨面坐标系中，路基段限界点水平距离为接触网杆底部中心到钢轨中心的水平距离，垂向距离为接触网杆对应的接触网最低点到钢轨中心的垂直距离，最后对路基限界点赋值相应的属性信息，依次可以提取整个路基段左右两侧的所有工程限界数据。
结合说明书流程图2，步骤7)的具体过程如下：
步骤7.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据。
步骤7.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据或者自定义参考多段线。
步骤7.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测。
②参考多段线距右轨中心的水平距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测。
③直线度位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测。
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型。
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线。
⑥线路类型：正线(扫描***进行扫描的当前线路)，相邻左线(沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线)，相邻右线(沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线)。
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨。
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测。
步骤7.4在三维激光点云数据中捕捉铁路线路沿线的接触网杆底部中心点Pc(x，y，z)。
步骤7.5根据步骤7.4中选择的点数据计算其在参考多段线上的投影坐标P0(X，Y，Z)，并根据该投影坐标到参考多段线的累积平面距离以及参考多段线设置的起始里程，计算出Pc所处的里程值。
步骤7.6提取左右轨面点，其具体为如下步骤：
①计算点P0(X，Y，Z)在扫描仪lin文件轨迹上的投影坐标点Pt，搜索lin文件中离投影坐标点最近的POS位置，并获取该POS位置的Z值以及翻滚角度Roll，将该POS位置的Z值赋值给点P0。
②沿参考多段线方向计算距离点P0平面距离0.5米位置处的参考多段线上的点 P1(X，Y，Z)，参考步骤计算点P1的Z坐标。
③计算点P0到P1的方向向量Normal，根据点P0、方向向量Normal、翻滚角Roll以及步骤 7.3中设置的参数计算出轨面点PL1，PR1。
④沿参考多段线方向计算距离点P0 0.5米位置处的参考多段线上的点P3(X，Y，Z)，按照① -③步骤计算出轨面坐标PL2，PR2。
步骤7.7构建轨面坐标系，根据步骤7.6中提取的轨面点PL1，PR1以及轨面点PL2，PR2构建轨面坐标系，其具体步骤如下所示：
①计算轨面点PL1、PR1的中心点Pc1(xc1，yc1，zc1)以及轨面点PL2、PR2的中心点 Pc2(xc2，Yc2，zc2)。
②计算点Pc1到Pc2的方向向量N(xn，yn，zn)。
③根据步骤①、②以及步骤7.6中计算Roll角度值构建轨面坐标系，轨面坐标系包括3×3 的旋转矩阵M1和3×1的偏移矩阵M2，其具体的公式下所示：
偏移矩阵M1公式为：
Figure BDA0002300710180000171
旋转矩阵M2计算步骤为：
分别计算绕X，Y，Z轴旋转的角度Rx，Ry，Rz：
Figure BDA0002300710180000172
Figure BDA0002300710180000173
Rz＝tan-1(yn/xn) (12)
T＝sin Rx*sin Ry (13)
R＝cos Rx*sin Ry (14)
Figure BDA0002300710180000174
步骤7.8根据步骤7.3设置的参数①②③⑧构建包围盒切割获取该包围盒内的接触网附近的点云，并将所有点云坐标转换到步骤7.7中构建的坐标系中，获取新坐标系下的点云数据坐标，将所有点云坐标投影到YOZ平面。
步骤7.9点云过滤，采用距离阈值过滤以及均方差过滤方法过滤步骤7.8中获取的接触网附近点云数据的噪点，便于消除噪点对自动提取接触网点的影响。
步骤7.10获取接触网点：若坐标y∈[-0.01，0.01]附近有点云数据，则获取范围内的点云数据，对其点坐标按Z坐标排序，取最低点Z值作为工程限界的垂向距离；若坐标 y∈[-0.01，0.01]范围内没有点云数据，则取y∈[-2.5，2.5]范围内的点云Pi(xi，yi，zi)，点云点个数为n，并拟合直线，计算其直线参数A、B、C，其公式为：
A＝(∑xi*yi*n-∑xi*∑yi)/(∑(xi)2*n-∑xi*∑xi) (16)
C＝(∑(xi)2*∑yi-∑xi*yi*∑xi)/(∑(xi)2*n-∑xi*∑xi) (17)
B＝-1.0 (18)
根据y＝0.0获取Z轴方向值，取绝对值作为其工程限界的垂向距离，其公式为：
Z＝C
步骤7.11将步骤7.4获取接触网杆坐标Pc(x，y，z)投影到步骤7.7构建的轨面坐标系中，其x坐标值为工程限界的水平距离。
步骤7.12将步骤7.4、7.5、7.10以及7.11中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离。
步骤7.13录入属性数据。属性数据除步骤7.12中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性等参数。
步骤7.14依次根据流程图步骤7.4-7.13提取选择的铁路线路一侧的所有工程限界数据。
步骤7.15根据步骤7.2-7.14提取铁路线路另一侧的所有工程限界数据。
8)桥梁段限界测量：采用全自动的方式提取，根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后分割出该断面当前钢轨的点云数据，将点云数据投影到轨面坐标系中，根据算法自动提取该位置处接触网点和挡砟墙点坐标，桥梁段限界点水平距离为提取的接触网点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为提取的接触网点到钢轨中心的垂直距离，最后对桥梁限界点赋值相应的属性信息，依次可以自动提取整个桥梁段左右两侧的所有工程限界数据。
结合说明书流程图3，步骤8)的具体过程如下：
步骤8.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据。
步骤8.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据。
步骤8.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测DL。
②参考多段线距右轨中心的水平距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测DR。
③直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测。
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型。
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线。
⑥线路类型：正线(扫描***进行扫描的当前线路)，相邻左线(沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线)，相邻右线(沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线)。
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨。
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测。
⑨挡砸墙自动提取步长。
⑩起始计算里程和终止计算里程。
Figure BDA0002300710180000191
挡砟墙的方向：沿参考多段线方向，挡砟墙在选择的参考线哪侧。
Figure BDA0002300710180000192
挡砟墙距参考多段线的距离D：需要在点云数据中实测。
Figure BDA0002300710180000193
断面厚度T：根据实际情况进行设置，载体为手推车的移动扫描***设置范围 T∈[1.0，1.5]，单位为米。
步骤8.4将选择的参考多段线投影到XOY平面上，按照设置的步长值对投影后的二维多段线进行分割，获取所有的断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，其中n为分割点的个数。
步骤8.5根据步骤8.4中计算的所有断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，从起始点开始计算。
步骤8.6计算该分割点Pi(xi，yi，zi)的里程信息，参考步骤7.5。
步骤8.7提取左右轨面点，参考步骤7.6。
步骤8.8构建轨面坐标系，其具体描述为偏移矩阵M1以及旋转矩阵M2，
参考步骤7.7。
步骤8.9获取接触网附近点云，并将点云坐标投影到步骤8.8构建的轨面坐标系中。参看步骤7.8。
步骤8.10点云过滤，参考步骤7.9。
步骤8.11获取接触网点，并获取该处工程限界的垂向距离。参考步骤7.10。
步骤8.12根据当前断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)以及下一个断面中心点坐标 Pi+1(xi+1，yi+1，zi+1)来构建自定义坐标系，其具体描述为偏移矩阵M3以及旋转矩阵M4。
步骤8.13按照设置的参数获取指定点云数据。其具体步骤如下所示：
①按照步骤设置7.3设置的参数直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H、挡砟墙的方向、挡砟墙距参考多段线的距离D以及断面厚度T构建包围盒：
若挡砟墙为左侧，则包围盒描述为：
x∈[-D-0.3，-D+0.1]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+0.5]
若挡砟墙为右侧，则包围盒描述为：
x∈[D-0.1，D+0.3]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+0.5]
②将步骤①中构建的包围盒根据步骤8.12构建的矩阵转换成点云坐标系坐标。
③根据包围盒切割出指定范围内的点云数据，并将获取的点云数据转换到步骤8.12构建的自定义坐标系中。
步骤8.14点云过滤去噪，其具体的操作步骤如下所示：
①先采用离群过滤方法过滤掉点云离群散乱噪点，再根据均方差过滤方法过滤掉点云数据成片稀疏的点云数据。
②计算出点云数据Y轴方向上的最大值和最小值，并对该点云按照Y轴方向按照0.1米的距离划分网格。从起始网格开始计算。
③获取指定网格内的点云数据，按照点云数据Z坐标从小到大进行排序，取点云索引 20％-80％范围的点云取Z轴方向中值zc，过滤掉z∈(zc+0.01，+∞)范围内的点云数据。
④获取步骤中过滤后的点云数据，按照点云数据X坐标从小到大进行排序，获取点云数据X方向的中值xc以及最小值xm。
⑤该步骤按挡砟墙的方向来分别进行计算：若挡砟墙在参考多段线的左侧，则依次对所有的点云数据Pn(xn，yn，zn)进行计算，若点云点坐标的X方向值满足以下两个条件，则记录索引值n。
|xn-xn+1|≥0.01
xn≤xm
若挡砟墙在参考多段线的左侧，则依次对所有的点云数据进行计算，若点云点坐标的X方向值满足以下两个条件，则记录索引值n。
[xn-xn+1|≥0.01
xn≥xm
过滤掉点云索引0-n范围内的所有点云数据。
⑥依次遍历所有点云数据Pt(xt，yt，zt)，过滤掉满足|xt-xm|∈[0.193，+∞)的点云数据。
⑦继续按照步骤③-⑥过滤每一个网格内的点云数据，剩余的点云数据则为过滤后的点云数据。
步骤8.15搜索获取挡砟墙位置，其具体的操作步骤如下所示：
①计算出点云数据Y轴方向上的最大值和最小值，并对该点云按照Y轴方向按照0.1米的距离划分网格。从起始网格开始计算。
②获取指定网格内的点云数据，若该网格内不存在点云数据，则继续按照步骤②计算下一个网格，否则进行下一步。
③按照点云数据X坐标从小到大进行排序，取点云点坐标X方向最大值和最小值xmax，xmin，如果满足|xmax-xmin|＜0.17，则继续按照步骤②计算下一个网格，否则计算阈值，计算阈值Dt时按照挡砟墙的方向来进行计算：
若挡砟墙在参考多段线的左侧，距离阈值为：
Dt＝xmin+4.0/5.0*|xmax-xmin|
若挡砟墙在参考多段线的右侧，距离阈值为：
Dt＝xmin+1.0/5.0*|xmax-xmin|
④按照点云点坐标的Z方向对所有点云数据坐标进行排序，得到点云点坐标Z方向最大值和最小值zmax，zmin以及z值最小处点坐标为Pm(xm，ym，zm)，并获取Z坐标最小值其附近左右0.01公分内的点云数据。若无点云数据则继续按照步骤②计算下一个网格，否则进行下一步。
⑤若|zmax-zmin|＜0.01则继续按照步骤②计算下一个网格，否则按照挡砟墙的方向来进行计算限界点坐标：
若挡砟墙在参考多段线的左侧，若满足xm＞Dt，则限界点Pt(xt，yt，zt)坐标为 xt＝xm
yt＝0.0
zt＝(zmax+zmin)/2.0
若挡砟墙在参考多段线的右侧，若满足xm＜Dt，则限界点Pt(xt，yt，zt)坐标为 xt＝xm
yt＝0.0
zt＝(zmax+zmin)/2.0
⑥按照步骤②-⑤计算所有网格内限界点，最后选择离y＝0最近的网格计算出的限界点作为该里程处的限界点，其中|xt|则为该处里程处限界点的水平距离。
步骤8.16将步骤8.15中获取的挡砟墙坐标先按照步骤8.12构建的矩阵转换成点云坐标系中的坐标，再将转换后的坐标转换到步骤8.8构建的轨面坐标心中，其坐标X方向值即为该处工程限界的水平距离。
步骤8.17将步骤8.6、8.11、8.16中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离。
步骤8.18依次根据流程图步骤8.6-8.17提取该侧的所有工程限界数据。
步骤8.19依次根据流程图步骤8.2-8.17提取另一侧的所有工程限界数据。
步骤8.20录入属性数据。属性数据除步骤8.17中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性等参数。
9)隧道段限界测量：采用全自动的方式提取，根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后分割出该断面当前钢轨的点云数据，将点云数据投影到轨面坐标系中，根据算法自动提取此处位置的接触网点和电缆槽内侧点坐标，隧道段限界点水平距离为提取的电缆槽内侧点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为提取的接触网点到钢轨中心的垂直距离，最后对隧道限界点赋值相应的属性信息，依次可以自动提取整个隧道段左右两侧的所有工程限界数据。
结合说明书流程图图4，步骤9)隧道段限界测量的具体操作步骤如下所示：
步骤9.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据。
步骤9.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据。
步骤9.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测DL。
②参考多段线距右轨中心的水平距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测DR。
③直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测。
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型。
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线。
⑥线路类型：正线(扫描***进行扫描的当前线路)，相邻左线(沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线)，相邻右线(沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线)。
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨。
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测。
⑨电缆槽自动提取步长。
⑩起始计算里程和终止计算里程。
Figure BDA0002300710180000221
电缆槽的方向：沿参考多段线方向，电缆槽在选择的参考线哪侧。
Figure BDA0002300710180000222
电缆槽距参考多段线的距离D：需要在点云数据中实测。
Figure BDA0002300710180000223
断面厚度T：根据实际情况进行设置，载体为手推车的移动扫描***设置范围T∈[0.04，0.06]，单位为米。
步骤9.4将选择的参考多段线投影到XOY平面上，按照设置的步长值对投影后的二维多段线进行分割，获取所有的断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，其中n为分割点的个数。
步骤9.5根据步骤9.4中计算的所有断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，从起始点开始计算。
步骤9.6计算该分割点Pi(xi，yi，zi)的里程信息，参考步骤7.5。
步骤9.7提取左右轨面点，参考步骤7.6。
步骤9.8构建轨面坐标系，其具体描述为偏移矩阵M1以及旋转矩阵M2，参考步骤7.7。
步骤9.9获取接触网附近点云，并将点云坐标投影到步骤8.8构建的轨面坐标系中。参看步骤7.8。
步骤9.10点云过滤，参考步骤7.9。
步骤9.11获取接触网点，并获取该处工程限界的垂向距离。参考步骤7.10。
步骤9.12构建自定义坐标系，参照步骤8.12。
步骤9.13按照设置的参数获取指定点云数据。其具体步骤如下所示：
①按照步骤设置9.3设置的参数直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H、电缆槽的方向、电缆槽距参考多段线的距离D以及断面厚度T构建包围盒：
若电缆槽为左侧，则包围盒描述为：
x∈[-D-0.5，-D+0.5]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+1.0]
若电缆槽为右侧，则包围盒描述为：
x∈[D-0.5，D+0.5]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+1.0]
②将步骤①中构建的包围盒根据步骤9.12构建的矩阵转换成点云坐标系坐标。
③根据包围盒切割出指定范围内的点云数据，并将获取的点云数据转换到步骤9.13构建的自定义坐标系中。
步骤9.13点云过滤去噪，其具体的操作步骤如下所示：
③先采用离群过滤方法过滤掉点云离群散乱噪点。
④按照点云点Po(xo，yo，zo)数据Z坐标从小到大进行排序，得到点云坐标Z方向上的最大值和最小值zmax，zmin，计算过滤滤值T＝zmax-0.14，遍历计算所有的点云坐标，若满足xo＞T，则记录下其点索引值n，过滤掉索引0-n范围内所有点云点坐标。
步骤9.14搜索获取电缆槽位置，将电缆槽理解为由横断面线和纵断面线组成，电缆槽位置则为横断面线与纵断面线的交点，其具体的操作步骤如下所示：
①获取X方向上的最大值和最小值xmax，xmin，该点云按照X轴方向按照Nt＝0.003米的距离划分网格，设置初始高度阈值H0＝-10000.0，从起始网格开始计算。
②获取指定网格内的点云数据，对起始网格的数据按照Z方向进行排序，得到点云坐标Z 方向上的最大值和最小值Zmax，Zmin若该网格内不存在点云数据，则继续按照步骤②计算下一个网格，否则进行下一步。
③若网格内的点云数据满足|Zmax-Zmin|≥H0，则记录下其网格索引值G0，并记录高度阈值为H0＝|Zmax-Zmin|，Z值的最大值Zm＝Zmax。
④按照步骤②-③计算所有的网格得到最终的网格索引值G0，距离阈值H0以及Z最大值 Zm。
⑤计算获取纵断面线上的点云数据，遍历所有点云数据Pi(xi，yi，zi)，满足 xi∈[xmin+G0*Nt-Nt，xmin+G0*Nt+Nt]范围内的点云数据则为纵断面线上的点云数据。
⑥计算获取横断面线上的点云数据，遍历所有点云数据Pi(xi，yi，zi)，满足
xi∈[xmin+G0*Nt-Nt-0.05，xmin+G0*Nt+Nt+0.05]
zi＞(Zmax-0.01)
⑦按照公式(16)、(17)、(18)分别拟合纵断面线得到以及拟合横断面线得到两条直线的参数分别为Av，Bv，Cv以及Ah，Bh，Ch。
⑧计算横断面线与纵断面线的交点Pc(xc，yc，zc)，即为电缆槽的位置坐标。
步骤9.15将步骤9.14中获取的电缆槽坐标先按照步骤9.12构建的矩阵转换成点云坐标系坐标，再将转换后的坐标转换到步骤9.8构建的轨面坐标心中，其坐标X方向值即为该处工程限界的水平距离。
步骤9.16将步骤9.6、9.11、9.15中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离。
步骤9.17依次根据流程图步骤9.6-9.16提取该侧的所有工程限界数据。
步骤9.18依次根据流程图步骤9.2-9.16提取另一侧的所有工程限界数据。
步骤9.19录入属性数据。属性数据除步骤9.16中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性等参数。
10)站内段限界测量：参照路基段限界测量，只有量测的目标点有所区别，站内段测量的对象为站内轨道两侧的雨棚柱、接触网立柱，步骤10)的具体步骤参照步骤7)的具体步骤。
11)特殊点限界测量：采用半自动的方式提取，捕捉三维激光点云中特殊位置(如信号机、通信设备等)，计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，将捕捉的特殊位置点坐标投影到轨面坐标系中，特殊点限界点水平距离为捕捉的特殊位置点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为捕捉的特殊位置点坐标到钢轨中心的垂直距离，最后对特殊点赋值相应的属性信息，依次可以提取整个线路左右两侧的所有特殊点限界数据。
结合说明书流程图5，步骤11)的具体步骤如下所示：
步骤11.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据。
步骤11.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据或者自定义参考多段线。
步骤11.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测。
②参考多段线距右轨中心的水平距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测。
③直线度位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离：可以采用移动扫描***也可以在点云数据中进行量测。
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型。
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线。
⑥线路类型：正线(扫描***进行扫描的当前线路)，相邻左线(沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线)，相邻右线(沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线)。
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨。
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测。
步骤11.4在三维激光点云数据中捕捉铁路线路沿线的特殊点位置Pc(x，y，z)。
步骤11.5根据步骤11.4中选择的点数据计算其在参考多段线上的投影坐标P0(X，Y，Z)，并根据该投影坐标到参考多段线的累积平面距离以及参考多段线设置的起始里程，计算出Pc所处的里程值。
步骤11.6提取左右轨面点，其具体为步骤参照7.6。
步骤11.7构建轨面坐标系，其具体步骤参照7.7。
步骤11.8将步骤11.4获取接触网杆坐标Pc(x，y，z)转换到步骤11.7构建的轨面坐标系中，转换后的坐标为Pc(X，Y，Z)，其|X|值为工程限界的水平距离，其|Y|值为工程限界的垂向距离。特殊点分为中类型，只有水平距离、只有垂向距离、水平距离和垂向距离都有。
步骤11.9将步骤11.4、11.8中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离。
步骤11.10录入属性数据。属性数据除步骤11.9中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性等参数。
步骤11.11依次根据流程图步骤11.4-11.10提取选择的铁路线路一侧的所有工程限界数据。
步骤11.12根据步骤11.2-11.11提取铁路线路另一侧的所有工程限界数据。
12)成果自动输出：按照预先设计的格式自动输出铁路桥梁段、路基段、隧道段、站内段以及特殊点的工程限界测量数据。
本发明通过采集外业数据、解算融合点云数据、工程导入加载显示、构建参考多段线、分割参考多段线、参考多段线里程编辑、路基段限界测量、桥梁段限界测量、隧道段限界测量、站内段限界测量、特殊点限界测量及成果自动输出的步骤，实现根据高精度三维激光点云测量出铁路工程限界数据，其中，构建参考多段线、路基段限界测量、桥梁段限界测量、隧道段限界测量、站内段限界测量和特殊点限界测量的步骤是本发明首次提出，解决了高精度车载移动测量***这种新技术在工程限界测量过程中的自动化和测量成果快速输出关键问题。
本发明的内容不限于实施例所列举，本领域普通技术人员通过阅读本发明说明书而对本发明技术方案采取的任何等效的变换，均为本发明的权利要求所涵盖。

Claims (7)

1.基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，其特征在于：
所述方法由以下步骤实现：
1)采集外业数据：RMMS高精度车载移动测量***采集铁路沿线的点云数据以及导航数据；采集的数据包括架设基站采集GPS基站数据，并采用RMMS高精度车载移动测量***采集三维激光点云数据、DMI数据、DMR数据以及GPS数据；
2)解算融合点云数据：先根据组合导航的原理进行航位推算，解算出POS轨迹数据，再将点云数据与POS轨迹数据进行融合，得到带有绝对坐标的点云数据；
3)工程导入加载显示：加载显示步骤2)中融合后的数据；
4)构建参考多段线：读取三维激光扫描***的轨迹数据，并对其进行抽希平滑，生成三维多段线数据；参考多段线为后续自动或者半自动提取限界点重要参考信息；
5)分割参考多段线：按照外业采集提供的各种铁路类型包括路基段、桥梁段、隧道段、站内段的起始终止点坐标，作垂线垂直于参考多段线，并按照垂点切割多段线；
6)参考多段线里程编辑：按照移动车载***运行方向，判断其里程方向为大里程或者小里程，并根据外业记录设置多段线的起始或者终止里程，自动计算多段线的起始里程、终止里程以及多段线的二维长度；
7)路基段限界测量：采用半自动的方式提取，捕捉三维激光点云中接触网杆的底部中心点，计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后自动提取接触网点，最后将捕捉的底部中心点投影到轨面坐标系中，路基段限界点水平距离为接触网杆底部中心到钢轨中心的水平距离，垂向距离为接触网杆对应的接触网最低点到钢轨中心的垂直距离，最后对路基限界点赋值相应的属性信息，依次提取整个路基段左右两侧的所有工程限界数据；
8)桥梁段限界测量：采用全自动的方式提取，根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后分割出该断面当前钢轨的点云数据，将点云数据投影到轨面坐标系中，根据算法自动提取该位置处接触网点和挡砟墙点坐标，桥梁段限界点水平距离为提取的接触网点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为提取的接触网点到钢轨中心的垂直距离，最后对桥梁限界点赋值相应的属性信息，依次自动提取整个桥梁段左右两侧的所有工程限界数据；
9)隧道段限界测量：采用全自动的方式提取，根据步长、选择的参考线以及点云轨迹线数据分割计算每个断面的中心点、前进方向的方向向量、翻滚角以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，随后分割出该断面当前钢轨的点云数据，将点云数据投影到轨面坐标系中，根据算法自动提取此处位置的接触网点和电缆槽内侧点坐标，隧道段限界点水平距离为提取的电缆槽内侧点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为提取的接触网点到钢轨中心的垂直距离，最后对隧道限界点赋值相应的属性信息，依次自动提取整个隧道段左右两侧的所有工程限界数据；
10)站内段限界测量：参照路基段限界测量，只有量测的目标点有所区别，站内段测量的对象为站内轨道两侧的雨棚柱、接触网立柱，步骤10)的具体步骤参照步骤7)的具体步骤；
11)特殊点限界测量：采用半自动的方式提取，捕捉三维激光点云中特殊位置，包括信号机、通信设备，计算出与参考线垂点、前进方向的方向向量以及里程信息，并根据计算出的参数自动提取出左右轨面左右中心点，以提取的轨面左右中心点构建轨面坐标系，将捕捉的特殊位置点坐标投影到轨面坐标系中，特殊点限界点水平距离为捕捉的特殊位置点到钢轨中心的水平距离，垂向距离为捕捉的特殊位置点坐标到钢轨中心的垂直距离，最后对特殊点赋值相应的属性信息，依次提取整个线路左右两侧的所有特殊点限界数据；
12)成果自动输出：按照预先设计的格式自动输出铁路桥梁段、路基段、隧道段、站内段以及特殊点的工程限界测量数据。
2.根据权利要求1所述的基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，其特征在于：
步骤2)的具体过程为：
步骤2.1解算POS数据：隧道以及站内利用自主开发的航位推算软件将GPS、DMI以及DMR数据进行组合导航解算成POS信息，其他包括路基、桥梁采用IE解算软件解算POS数据；
步骤2.2点云数据融合：将扫描仪扫描的三维激光点云与步骤2.1中解算的POS数据融合，得到带有绝对坐标的三维激光点云数据。
3.根据权利要求2所述的基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，其特征在于：
步骤4)中，将读取的三维激光扫描***的轨迹数据进行抽希平滑处理，该过程中需要使用的参数有：
①抽希阈值：对轨迹数据进行抽希的阈值threshold范围设置为[0.0，0.05]；
②平滑处理时每个顶点附近点数阈值t范围设置为[20，50]；
③平滑处理距离阈值D范围设置为[0.2，0.8]；
步骤4)的具体过程为：
步骤4.1对三维激光扫描***的轨迹数据进行抽希处理，其抽希算法详细描述如下：
①在该多段线首尾两点A、B之间连接一条直线AB，该直线为多段线的弦；
②得到多段线上离该直线段距离最大的点C，计算其与AB的距离d；
③比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小，如果小于threshold则该直线段作为多段线的近似，该段多段线取处理完毕；
④如果距离大于阈值，则用C将多段线分为AC和BC两段，并分别对两段多段线进行①-③处理；
当所有多段线都处理完毕后，依次连接各个分割点形成的多段线，即为抽希处理后作为原多段线的近似线；
步骤4.2对抽希后的点云轨迹数据P{P1，P2，P3...Pn}进行平滑处理，在平滑处理时只使用轨迹点的平面坐标，即Pn(xn，yn)其平滑算法具体如下所述：
①以多段线起始点开始计算；
②查找该顶点Pc(xc，yc)索引前后t/2的点数据Pt，判断每一个点与前一个点的距离Dt与阈值D的关系，若Dt小于阈值D，则剔除该点，否则保留；若保留点数k小于3个，则查找下一个顶点继续②步骤；
③以最远的点和最近的点构建旋转参数，并将所有的点坐标按照旋转参数进行旋转平移得到Pk(Xk，Yk)其公式如下所示：
Figure FDA0002300710170000031
Figure FDA0002300710170000032
Xk＝dCos*(xk-x0)+dSin*(yk-y0) (3)
Yk＝-dSin*(xk-x0）+dcos*(yk-y0) (4)
④对所有的点进行抛物线拟合，公式为y＝A*x2+B*x+C，其公式如下：
Figure FDA0002300710170000033
⑤根据步骤④拟合参数对选择的顶点坐标进行修正：
yc＝A*(xc)2+B*xc+C (6)
⑥根据公式(1)、(2)、(6)对该顶点其进行反向旋转,得到点Pd(xd，yd)：
xd＝dCos*xc-dSin*yc+x0 (7)
yd＝dSin*xc+dCos*yc+y0 (8)
最后循环对所有顶点按照②-⑥步骤处理完成，得到的就是平滑后的多段线。
4.根据权利要求3所述的基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，其特征在于：
步骤7)的具体过程为：
步骤7.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据；
步骤7.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据或者自定义参考多段线；
步骤7.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
②参考多段线距右轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
③直线度位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型；
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线；
⑥线路类型：正线，即扫描***进行扫描的当前线路，相邻左线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线，相邻右线即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线；
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨；
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测；
步骤7.4在三维激光点云数据中捕捉铁路线路沿线的接触网杆底部中心点Pc(x，y，z)；
步骤7.5根据步骤7.4中选择的点数据计算其在参考多段线上的投影坐标P0(X，Y，Z)，并根据该投影坐标到参考多段线的累积平面距离以及参考多段线设置的起始里程，计算出Pc所处的里程值；
步骤7.6提取左右轨面点，其具体为如下步骤：
①计算点P0(X，Y，Z)在扫描仪lin文件轨迹上的投影坐标点Pt，搜索lin文件中离投影坐标点最近的POS位置，并获取该POS位置的Z值以及翻滚角度Roll，将该POS位置的Z 值赋值给点P0；
②沿参考多段线方向计算距离点P0平面距离0.5米位置处的参考多段线上的点P1(X，Y，Z)，参考步骤计算点P1的Z坐标；
③计算点P0到P1的方向向量Normal，根据点P0、方向向量Normal、翻滚角Roll以及步骤7.3中设置的参数计算出轨面点PL1,PR1；
④沿参考多段线方向计算距离点P0 0.5米位置处的参考多段线上的点P3(X，Y，Z)，按照①-③步骤计算出轨面坐标PL2,PR2；
步骤7.7构建轨面坐标系，根据步骤7.6中提取的轨面点PL1,PR1以及轨面点PL2,PR2构建轨面坐标系，其具体步骤如下所示：
①计算轨面点PL1、PR1的中心点Pc1(xc1，yc1，zc1)以及轨面点PL2、PR2的中心点Pc2(xc2，yc2，zc2)；
②计算点Pc1到Pc2的方向向量N(xn，yn，zn)；
③根据步骤①、②以及步骤7.6中计算Roll角度值构建轨面坐标系，轨面坐标系包括3×3的旋转矩阵M1和3×1的偏移矩阵M2，其具体的公式下所示：
偏移矩阵M1公式为：
Figure FDA0002300710170000051
旋转矩阵M2计算步骤为：
分别计算绕X，Y，Z轴旋转的角度Rx，Ry，Rz：
Figure FDA0002300710170000052
Figure FDA0002300710170000053
Rz＝tan-1(yn/xn) (12)
T＝sinRx*sinRy (13)
R＝cosRx*sinRy (14)
Figure FDA0002300710170000061
步骤7.8根据步骤7.3设置的参数①②③⑧构建包围盒切割获取该包围盒内的接触网附近的点云，并将所有点云坐标转换到步骤7.7中构建的坐标系中，获取新坐标系下的点云数据坐标，将所有点云坐标投影到YOZ平面；
步骤7.9点云过滤，采用距离阈值过滤以及均方差过滤方法过滤步骤7.8中获取的接触网附近点云数据的噪点，便于消除噪点对自动提取接触网点的影响；
步骤7.10获取接触网点：若坐标y∈[-0.01，0.01]附近有点云数据，则获取范围内的点云数据，对其点坐标按Z坐标排序，取最低点Z值作为工程限界的垂向距离；若坐标y∈[-0.01，0.01]范围内没有点云数据，则取y∈[-2.5，2.5]范围内的点云Pi(xi，yi，zi)，点云点个数为n，并拟合直线，计算其直线参数A、B、C，其公式为：
A＝(∑xi*yi*n-∑xi*∑yi)/(∑(xi)2*n-∑xi*∑xi) (16)
C＝(∑(xi)2*∑yi-∑xi*yi*∑xi)/(∑(xi)2*n-∑xi*∑xi) (17)
B＝-1.0 (18)
根据y＝0.0获取Z轴方向值，取绝对值作为其工程限界的垂向距离，其公式为：
Z＝C
步骤7.11将步骤7.4获取接触网杆坐标Pc(x，y，z)投影到步骤7.7构建的轨面坐标系中，其x坐标值为工程限界的水平距离；
步骤7.12将步骤7.4、7.5、7.10以及7.11中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离；
步骤7.13录入属性数据，属性数据除步骤7.12中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性等参数；
步骤7.14依次根据流程图步骤7.4-7.13提取选择的铁路线路一侧的所有工程限界数据；
步骤7.15根据步骤7.2-7.14提取铁路线路另一侧的所有工程限界数据。
5.根据权利要求4所述的基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，其特征在于：
步骤8)的具体过程为：
步骤8.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据；
步骤8.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据；
步骤8.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测DL；
②参考多段线距右轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测DR；
③直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型；
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线；
⑥线路类型：正线，即扫描***进行扫描的当前线路，相邻左线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线，相邻右线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线；
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨；
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测；
⑨挡砸墙自动提取步长；
⑩起始计算里程和终止计算里程；
Figure FDA0002300710170000071
挡砟墙的方向：沿参考多段线方向，挡砟墙在选择的参考线哪侧；
Figure FDA0002300710170000072
挡砟墙距参考多段线的距离D：需要在点云数据中实测；
Figure FDA0002300710170000073
断面厚度T：根据实际情况进行设置，载体为手推车的移动扫描***设置范围T∈[1.0，1.5]，单位为米；
步骤8.4将选择的参考多段线投影到XOY平面上，按照设置的步长值对投影后的二维多段线进行分割，获取所有的断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，其中n为分割点的个数；
步骤8.5根据步骤8.4中计算的所有断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，从起始点开始计算；
步骤8.6计算该分割点Pi(xi，yi，zi)的里程信息，参考步骤7.5；
步骤8.7提取左右轨面点，参考步骤7.6；
步骤8.8构建轨面坐标系，其具体描述为偏移矩阵M1以及旋转矩阵M2，参考步骤7.7；
步骤8.9获取接触网附近点云，并将点云坐标投影到步骤8.8构建的轨面坐标系中，参看步骤7.8；
步骤8.10点云过滤，参考步骤7.9；
步骤8.11获取接触网点，并获取该处工程限界的垂向距离，参考步骤7.10；
步骤8.12根据当前断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)以及下一个断面中心点坐标Pi+1(xi+1，yi+1，zi+1)来构建自定义坐标系，其具体描述为偏移矩阵M3以及旋转矩阵M4；
步骤8.13按照设置的参数获取指定点云数据，其具体步骤为：
①按照步骤设置7.3设置的参数直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H、挡砟墙的方向、挡砟墙距参考多段线的距离D以及断面厚度T构建包围盒：
若挡砟墙为左侧，则包围盒描述为：
x∈[-D-0.3，-D+0.1]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+0.5]
若挡砟墙为右侧，则包围盒描述为：
x∈[D-0.1，D+0.3]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+0.5]
②将步骤①中构建的包围盒根据步骤8.12构建的矩阵转换成点云坐标系坐标；
③根据包围盒切割出指定范围内的点云数据，并将获取的点云数据转换到步骤8.12构建的自定义坐标系中；
步骤8.14点云过滤去噪，其具体的操作步骤如下所示：
①先采用离群过滤方法过滤掉点云离群散乱噪点，再根据均方差过滤方法过滤掉点云数据成片稀疏的点云数据；
②计算出点云数据Y轴方向上的最大值和最小值，并对该点云按照Y轴方向按照0.1米的距离划分网格，从起始网格开始计算；
③获取指定网格内的点云数据，按照点云数据Z坐标从小到大进行排序，取点云索引20％-80％范围的点云取Z轴方向中值zc，过滤掉z∈(zc+0.01，+∞)范围内的点云数据；
④获取步骤中过滤后的点云数据，按照点云数据X坐标从小到大进行排序，获取点云数据X方向的中值xc以及最小值；
⑤该步骤按挡砟墙的方向来分别进行计算：若挡砟墙在参考多段线的左侧，则依次对所有的点云数据Pn(xn，yn，zn)进行计算，若点云点坐标的X方向值满足以下两个条件，则记录索引值n；
|xn-xn+1|≥0.01
xn≤xm
若挡砟墙在参考多段线的左侧，则依次对所有的点云数据进行计算，若点云点坐标的X方向值满足以下两个条件，则记录索引值n；
|xn-xn+1|≥0.01
xn≥xm
过滤掉点云索引0-n范围内的所有点云数据；
⑥依次遍历所有点云数据Pt(xt，yt，zt)，过滤掉满足|xt-xm|∈[0.193，+∞)的点云数据；
⑦继续按照步骤③-⑥过滤每一个网格内的点云数据，剩余的点云数据则为过滤后的点云数据；
步骤8.15搜索获取挡砟墙位置，其具体的操作步骤为：
①计算出点云数据Y轴方向上的最大值和最小值，并对该点云按照Y轴方向按照0.1米的距离划分网格，从起始网格开始计算；
②获取指定网格内的点云数据，若该网格内不存在点云数据，则继续按照步骤②计算下一个网格，否则进行下一步；
③按照点云数据X坐标从小到大进行排序，取点云点坐标X方向最大值和最小值xmax，xmin，如果满足|xmax-xmin|＜0.17，则继续按照步骤②计算下一个网格，否则计算阈值，计算阈值Dt时按照挡砟墙的方向来进行计算：
若挡砟墙在参考多段线的左侧，距离阈值为：
Dt＝xmin+4.0/5.0*|xmax-xmin|
若挡砟墙在参考多段线的右侧，距离阈值为：
Dt＝xmin+1.0/5.0*|xmax-xmin|
④按照点云点坐标的Z方向对所有点云数据坐标进行排序，得到点云点坐标Z方向最大值和最小值zmax，zmin以及z值最小处点坐标为Pm(xm，ym，zm)，并获取Z坐标最小值其附近左右0.01公分内的点云数据；若无点云数据则继续按照步骤②计算下一个网格，否则进行下一步；
⑤若|zmax-zmin|＜0.01则继续按照步骤②计算下一个网格，否则按照挡砟墙的方向来进行计算限界点坐标：
若挡砟墙在参考多段线的左侧，若满足xm＞Dt，则限界点Pt(xt，yt，zt)坐标为：
xt＝xm
yt＝0.0
zt＝(zmax+zmin)/2.0
若挡砟墙在参考多段线的右侧，若满足xm＜Dt，则限界点Pt(xt，yt，zt)坐标为：
xt＝xm
yt＝0.0
zt＝(zmax+zmin)/2.0
⑥按照步骤②-⑤计算所有网格内限界点，最后选择离y＝0最近的网格计算出的限界点作为该里程处的限界点，其中|xt|则为该处里程处限界点的水平距离；
步骤8.16将步骤8.15中获取的挡砟墙坐标先按照步骤8.12构建的矩阵转换成点云坐标系中的坐标，再将转换后的坐标转换到步骤8.8构建的轨面坐标心中，其坐标X方向值即为该处工程限界的水平距离；
步骤8.17将步骤8.6、8.11、8.16中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离；
步骤8.18依次根据流程图步骤8.6-8.17提取该侧的所有工程限界数据；
步骤8.19依次根据流程图步骤8.2-8.17提取另一侧的所有工程限界数据；
步骤8.20录入属性数据，属性数据除步骤8.17中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性。
6.根据权利要求5所述的基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，其特征在于：
步骤9)隧道段限界测量的具体操作步骤为：
步骤9.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据；
步骤9.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据；
步骤9.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测DL；
②参考多段线距右轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测DR；
③直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型；
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线；
⑥线路类型：正线，即扫描***进行扫描的当前线路，相邻左线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线，相邻右线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线；
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨；
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测；
⑨电缆槽自动提取步长；
⑩起始计算里程和终止计算里程；
Figure FDA0002300710170000111
电缆槽的方向：沿参考多段线方向，电缆槽在选择的参考线哪侧；
Figure FDA0002300710170000112
电缆槽距参考多段线的距离D：需要在点云数据中实测；
Figure FDA0002300710170000113
断面厚度T：根据实际情况进行设置，载体为手推车的移动扫描***设置范围T∈[0.04，0.06]，单位为米；
步骤9.4将选择的参考多段线投影到XOY平面上，按照设置的步长值对投影后的二维多段线进行分割，获取所有的断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，其中n为分割点的个数；
步骤9.5根据步骤9.4中计算的所有断面中心点坐标Pi(xi，yi，zi)i∈[0，n)，从起始点开始计算；
步骤9.6计算该分割点Pi(xi，yi，zi)的里程信息，参考步骤7.5；
步骤9.7提取左右轨面点，参考步骤7.6；
步骤9.8构建轨面坐标系，其具体描述为偏移矩阵M1以及旋转矩阵M2，参考步骤7.7；
步骤9.9获取接触网附近点云，并将点云坐标投影到步骤8.8构建的轨面坐标系中，参看步骤7.8；
步骤9.10点云过滤，参考步骤7.9；
步骤9.11获取接触网点，并获取该处工程限界的垂向距离，参考步骤7.10；
步骤9.12构建自定义坐标系，参照步骤8.12；
步骤9.13按照设置的参数获取指定点云数据，其具体步骤为：
①按照步骤设置9.3设置的参数直线段位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离H、电缆槽的方向、电缆槽距参考多段线的距离D以及断面厚度T构建包围盒：
若电缆槽为左侧，则包围盒描述为：
x∈[-D-0.5，-D+0.5]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[-H-0.5，-H+1.0]
若电缆槽为右侧，则包围盒描述为：
x∈[D-0.5，D+0.5]
y∈[-T/2.0，T/2.0]
z∈[一H-0.5，-H+1.0]
②将步骤①中构建的包围盒根据步骤9.12构建的矩阵转换成点云坐标系坐标；
③根据包围盒切割出指定范围内的点云数据，并将获取的点云数据转换到步骤9.13构建的自定义坐标系中；
步骤9.13点云过滤去噪，其具体的操作步骤为：
①先采用离群过滤方法过滤掉点云离群散乱噪点；
②按照点云点Po(xo，yo，zo)数据Z坐标从小到大进行排序，得到点云坐标Z方向上的最大值和最小值zmax，zmin，计算过滤滤值T＝zmax-0.14，遍历计算所有的点云坐标，若满足xo＞T，则记录下其点索引值n，过滤掉索引0-n范围内所有点云点坐标；
步骤9.14搜索获取电缆槽位置，将电缆槽理解为由横断面线和纵断面线组成，电缆槽位置则为横断面线与纵断面线的交点，其具体的操作步骤如下所示：
①获取X方向上的最大值和最小值xmax，xmin，该点云按照X轴方向按照Nt＝0.003米的距离划分网格，设置初始高度阈值H0＝-10000.0，从起始网格开始计算；
②获取指定网格内的点云数据，对起始网格的数据按照Z方向进行排序，得到点云坐标Z方向上的最大值和最小值Zmax，Zmin若该网格内不存在点云数据，则继续按照步骤②计算下一个网格，否则进行下一步；
③若网格内的点云数据满足|Zmax-Zmin|≥H0，则记录下其网格索引值G0，并记录高度阈值为H0＝|Zmax-Zmin|，Z值的最大值Zm＝Zmax；
④按照步骤②-③计算所有的网格得到最终的网格索引值G0，距离阈值H0以及Z最大值Zm；
⑤计算获取纵断面线上的点云数据，遍历所有点云数据Pi(xi，yi，zi)，满足xi∈[xmin+G0*Nt-Nt，xmin+G0*Nt+Nt]范围内的点云数据则为纵断面线上的点云数据；
⑥计算获取横断面线上的点云数据，遍历所有点云数据Pi(xi，yi，zi)，满足
xi∈[xmin+G0*Nt-Nt-0.05，xmin+G0*Nt+Nt+0.05]
zi＞(Zmax-0.01)
⑦按照公式(16)、(17)、(18)分别拟合纵断面线得到以及拟合横断面线得到两条直线的参数分别为Av，Bv，Cv以及Ah，Bh，Ch；
⑧计算横断面线与纵断面线的交点Pc(xc，yc，zc)，即为电缆槽的位置坐标；
步骤9.15将步骤9.14中获取的电缆槽坐标先按照步骤9.12构建的矩阵转换成点云坐标系坐标，再将转换后的坐标转换到步骤9.8构建的轨面坐标心中，其坐标X方向值即为该处工程限界的水平距离；
步骤9.16将步骤9.6、9.11、9.15中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离；
步骤9.17依次根据流程图步骤9.6-9.16提取该侧的所有工程限界数据；
步骤9.18依次根据流程图步骤9.2-9.16提取另一侧的所有工程限界数据；
步骤9.19录入属性数据，属性数据除步骤9.16中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性。
7.根据权利要求6所述的基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法，其特征在于：
步骤11)的具体步骤为：
步骤11.1加载外业扫描工程的三维激光点云数据；
步骤11.2选择步骤6)中分割的某路基段的参考多段线数据或者自定义参考多段线；
步骤11.3设置参数，在该过程中需要设置的参数包括：
①参考多段线距左轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
②参考多段线距右轨中心的水平距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
③直线度位置处参考多段线距左轨中心或右轨中心的垂直距离：采用移动扫描***或在点云数据中进行量测；
④移动扫描***载体类型：轨道车和小推车两种类型；
⑤参考多段线类型：有两种类型移动扫描***轨迹线和自定义参考线；
⑥线路类型：正线，即扫描***进行扫描的当前线路，相邻左线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻左线，相邻右线，即沿移动扫描***扫描当前线路的相邻右线；
⑦钢轨类型：标准有两种类型60轨和50轨；
⑧接触网距离参考多段线高度：在点云数据中进行量测；
步骤11.4在三维激光点云数据中捕捉铁路线路沿线的特殊点位置Pc(x，y，z)；
步骤11.5根据步骤11.4中选择的点数据计算其在参考多段线上的投影坐标P0(X，Y，Z)，并根据该投影坐标到参考多段线的累积平面距离以及参考多段线设置的起始里程，计算出Pc所处的里程值；
步骤11.6提取左右轨面点，其具体为步骤参照7.6；
步骤11.7构建轨面坐标系，其具体步骤参照7.7；
步骤11.8将步骤11.4获取接触网杆坐标Pc(x，y，z)转换到步骤11.7构建的轨面坐标系中，转换后的坐标为Pc(X，Y，Z)，其|X|值为工程限界的水平距离，其|Y|值为工程限界的垂向距离；特殊点分为中类型，只有水平距离、只有垂向距离、水平距离和垂向距离都有；
步骤11.9将步骤11.4、11.8中计算出来的值组合起来就是工程限界的坐标点位置、里程信息、垂向距离、水平距离；
步骤11.10录入属性数据，属性数据除步骤11.9中四个属性数据外，包括地物类型、行别、名称、方向、线路基础、线形属性；
步骤11.11依次根据流程图步骤11.4-11.10提取选择的铁路线路一侧的所有工程限界数据；
步骤11.12根据步骤11.2-11.11提取铁路线路另一侧的所有工程限界数据。
CN201911220541.4A 2019-12-03 2019-12-03 基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法 Active CN110986877B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911220541.4A CN110986877B (zh) 2019-12-03 2019-12-03 基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911220541.4A CN110986877B (zh) 2019-12-03 2019-12-03 基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110986877A true CN110986877A (zh) 2020-04-10
CN110986877B CN110986877B (zh) 2021-09-24

Family

ID=70089553

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911220541.4A Active CN110986877B (zh) 2019-12-03 2019-12-03 基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110986877B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114179851A (zh) * 2021-12-07 2022-03-15 南京理工大学 一种铁路设备限界检测装置及方法
CN115146745A (zh) * 2022-09-01 2022-10-04 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 点云数据坐标点位置校正的方法、装置、设备及存储介质
CN117848238A (zh) * 2024-03-06 2024-04-09 上海市建筑科学研究院有限公司 一种基于激光点云的轨道交通站台实际限界测量方法
CN118129642A (zh) * 2024-05-08 2024-06-04 武汉汉宁轨道交通技术有限公司 一种基于三维移动扫描***的设计方法、***及设备

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008028880A2 (de) * 2006-09-07 2008-03-13 Gbm Wiebe Gleisbaumaschinen Gmbh Verfahren zur gleisvermessung und hochgenaues messsystem für kleine baustellen im gleisbau
KR20120000943A (ko) * 2010-06-28 2012-01-04 손규만 터널 내공변위 측정 장치 및 터널 내공변위 측정 방법
CN102564393A (zh) * 2011-12-28 2012-07-11 北京工业大学 隧道全断面三维激光监控量测方法
JP2016079678A (ja) * 2014-10-16 2016-05-16 株式会社大林組 シールドトンネルのセグメント測量システム
CN106401643A (zh) * 2016-08-31 2017-02-15 铁道第三勘察设计院集团有限公司 基于激光点云的隧道超欠挖检测方法
CN107792115A (zh) * 2017-09-07 2018-03-13 中铁二院工程集团有限责任公司 一种利用三维激光点云自动提取既有线轨顶高程方法
CN108592876A (zh) * 2018-04-24 2018-09-28 招商局重庆交通科研设计院有限公司 基于激光扫描成像原理的隧道外观病害检测机器人
CN108731640A (zh) * 2017-04-25 2018-11-02 北京威远图易数字科技有限公司 基于点云数据的地铁限界检测方法及检测***
CN109029350A (zh) * 2018-08-02 2018-12-18 南京航空航天大学 一种隧道轴线提取及断面收敛分析方法及装置
CN109059792A (zh) * 2018-07-19 2018-12-21 汪俊 动态三维隧道断面形变检测及分析***、方法及装置
CN109839119A (zh) * 2017-11-24 2019-06-04 高德软件有限公司 跨路桥梁桥面区域的获取方法及装置

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008028880A2 (de) * 2006-09-07 2008-03-13 Gbm Wiebe Gleisbaumaschinen Gmbh Verfahren zur gleisvermessung und hochgenaues messsystem für kleine baustellen im gleisbau
KR20120000943A (ko) * 2010-06-28 2012-01-04 손규만 터널 내공변위 측정 장치 및 터널 내공변위 측정 방법
CN102564393A (zh) * 2011-12-28 2012-07-11 北京工业大学 隧道全断面三维激光监控量测方法
JP2016079678A (ja) * 2014-10-16 2016-05-16 株式会社大林組 シールドトンネルのセグメント測量システム
CN106401643A (zh) * 2016-08-31 2017-02-15 铁道第三勘察设计院集团有限公司 基于激光点云的隧道超欠挖检测方法
CN108731640A (zh) * 2017-04-25 2018-11-02 北京威远图易数字科技有限公司 基于点云数据的地铁限界检测方法及检测***
CN107792115A (zh) * 2017-09-07 2018-03-13 中铁二院工程集团有限责任公司 一种利用三维激光点云自动提取既有线轨顶高程方法
CN109839119A (zh) * 2017-11-24 2019-06-04 高德软件有限公司 跨路桥梁桥面区域的获取方法及装置
CN108592876A (zh) * 2018-04-24 2018-09-28 招商局重庆交通科研设计院有限公司 基于激光扫描成像原理的隧道外观病害检测机器人
CN109059792A (zh) * 2018-07-19 2018-12-21 汪俊 动态三维隧道断面形变检测及分析***、方法及装置
CN109029350A (zh) * 2018-08-02 2018-12-18 南京航空航天大学 一种隧道轴线提取及断面收敛分析方法及装置

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114179851A (zh) * 2021-12-07 2022-03-15 南京理工大学 一种铁路设备限界检测装置及方法
CN114179851B (zh) * 2021-12-07 2024-02-13 南京理工大学 一种铁路设备限界检测装置及方法
CN115146745A (zh) * 2022-09-01 2022-10-04 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 点云数据坐标点位置校正的方法、装置、设备及存储介质
CN117848238A (zh) * 2024-03-06 2024-04-09 上海市建筑科学研究院有限公司 一种基于激光点云的轨道交通站台实际限界测量方法
CN117848238B (zh) * 2024-03-06 2024-05-14 上海市建筑科学研究院有限公司 一种基于激光点云的轨道交通站台实际限界测量方法
CN118129642A (zh) * 2024-05-08 2024-06-04 武汉汉宁轨道交通技术有限公司 一种基于三维移动扫描***的设计方法、***及设备
CN118129642B (zh) * 2024-05-08 2024-07-23 武汉汉宁轨道交通技术有限公司 一种基于三维移动扫描***的设计方法、***及设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN110986877B (zh) 2021-09-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110986878B (zh) 基于移动测量***自动化提取铁轨断面的方法
CN110986877B (zh) 基于高精度车载激光移动测量***铁路工程限界检测方法
CN111429498B (zh) 一种基于点云和影像融合技术的铁路营业线三维中线制作方法
CN113870123B (zh) 基于车载移动激光点云的接触网导高与拉出值自动检测方法
KR100609786B1 (ko) 도화원도를 이용한 3차원 건물 모델링 방법
CN109685886A (zh) 一种基于混合现实技术的配网三维场景建模方法
CN112396641B (zh) 一种基于全等二基线匹配的点云全局配准方法
CN111442736B (zh) 一种基于激光扫描仪的铁路隧道变形检测方法及其装置
CN109470207A (zh) 一种用于隧道的全面检测方法
CN105956542B (zh) 一种结构线束统计匹配的高分遥感影像道路提取方法
CN111199064A (zh) 一种地铁轨道面三维中心线生成方法
CN112282847A (zh) 一种煤矿井下巷道形变监测***及其监测方法
CN114549879A (zh) 一种隧道车载扫描点云的标靶识别及中心点提取方法
CN113763529B (zh) 一种基于三维扫描的变电站建模方法
CN114491743B (zh) 一种利用屋顶轮廓匹配的卫星影像建筑物高度估计方法
CN109544607A (zh) 一种基于道路标志线的点云数据配准方法
CN114897777A (zh) 顾及空间关系的接触网支撑设施激光点云全自动提取方法
CN104063893B (zh) 基于格式塔心理学准则和多标签图割最小化的城市建筑可视化的方法
CN113673011A (zh) 基于点云数据智能识别运营期隧道侵界的方法
CN106248053B (zh) 基于航测方式的铁路既有线平面中线制作方法
CN107545601B (zh) 一种架空输电线路树高断面自动生成方法
CN110807832A (zh) 一种基于地面三维扫描仪的电力线自动提取方法
CN112581521B (zh) 一种磁浮轨道中心线提取方法
CN111027903B (zh) 基于高精度车载移动测量***无砟轨道资产台账调查方法
CN112365534A (zh) 一种基于单目相机三维重建的大型煤堆体积测量方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant