CN111316063B - 用于在轨道网络中导航的***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于在轨道网络中导航的***及方法。在轨道网络内导航的所述***包括:作为***组件的***中心、轨道维护机器和通信装置。***中心配置为管理代表轨道网络的模型的网络数据。轨道维护机器适于处理轨道网络的轨道区段,轨道维护机器包括处理从网络数据导出的导航数据的导航设备。通信装置在***中心和导航设备之间数据交换。根据本发明,该***包括至少一个具有传感器的可移动或固定的载体平台,以收集代表轨道网络的特征信息的原始数据,在***中心中配置大数据框架,以评估原始数据并使其与网络数据同步。该***能够进行网络数据的自动更新。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于在轨道网络中导航的***,该***包括作为***组件的***中心、轨道维护机器和通信装置。***中心被配置为管理代表轨道网络的模型的网络数据。轨道维护机器适合处理轨道网络的轨道区段,其中,该轨道维护机器包括导航设备,该导航设备用于处理从网络数据导出的导航数据。通信装置被设置用于在***中心和导航设备之间进行数据交换。另外,本发明还涉及操作该***的方法。
背景技术
为了操作轨道维护机器,需要在轨道网络内进行导航。最初,在***中心以手动或半自动的方式编制包括操作位置和工作命令在内的操作计划。然后,将操作计划清单传送至轨道维护机器,以将定义的操作位置指定为导航目标。在此期间,通常假定机器操作员了解当地情况。
根据EP 1 862 593 A2已知一种***,该***能够通过基于卫星的跟踪***在轨道网络内对轨道维护机器进行自动定位。在此,将该定位信息与轨道线数据库的特征数据进行同步,以确定精确的位置。
在施工场地规划过程中,可能出现作业地点定义不清或标示不正确的情况。例如,在操作计划中可能记录有无效的参考。这类错误会导致工作执行的延迟。在最糟糕的情况下,会在错误的轨道区段进行操作。
根据现有技术,根据存储在若干个不同数据库中的网络数据编制操作计划。在此,所述数据库分别涉及轨道网络内的不同装置(例如:信号设备、轨道、悬链等)。这些数据库是根据铁路基础设施运营商的各种规划机构各自的要求而量身定制的,通常,在这些数据库中存储不同的参考信息(例如:里程标记、柱杆标志、轨枕、信号设备等),以指示操作位置。
若轨道网络发生变化(例如:当移除道岔时),则必须手动更新已知数据库中的网络数据。实际上,可用的网络数据的一致性、完整性、有效性和准确性经常存在问题。另外,由于数据维护不足,导致轨道维护机器出现错误的操作规划。
发明内容
本发明的目的在于:针对开始提到的类型的***或方法,对现有技术提出改进。
根据本发明,通过独立权利要求1和7的特征来实现这些目的。根据从属权利要求,本发明的有利的进一步改进变得显而易见。
在此,本发明提供一种***,该***包括至少一个具有传感器的可移动或固定的载体平台,所述传感器用于收集代表轨道网络的特征信息的原始数据;以及在***中心中设置大数据框架,以评估原始数据并将原始数据与网络数据同步。
通过这种方式,将网络数据不断地调整为检测到的实际状态。在此,通过在***中心中配置大数据框架,能够基于预设的评估标准或算法对所收集的原始数据进行自动评估。在此期间,不仅使用传统的数据库和数据分析工具,而且还使用各种机器学习过程。通过这种方式,基于所收集的原始数据,构建轨道网络的模型,并不断地对该模型进行进一步改进。基于该模型和安装在轨道维护机器上的传感器***,进行自动实时的位置确定。另外,可以不依赖于位置而预先定义工作参数。
在此,有利的是:该轨道维护机器被设计为载体平台且包括传感器***,该传感器***在轨道网络上行进期间收集原始数据。因此,仅仅通过增加轨道维护机器的操作使用,网络数据即可变得更加精确,从而确保了准确的操作计划。
另外,有用的是:该***包括作为载体平台的配备有传感器的测量车辆或其他有轨车辆。通常,测量车辆以规定的时间间隔在轨道网络上行进,以确定实际情况。在集成至本***的情况下,通过测量车辆收集的原始数据也用于更新网络数据。为此,传统的轨道车辆也可以配备有传感器***。
进一步的改进指出:所述***包括飞行载体平台、特别是配备有传感器的无人机。此外,可将高分辨率的卫星图像用作原始数据,以增加网络数据的信息。
在本发明的一个有利的实施例中,网络数据被存储为图形,该图形以轨道对象作为节点并且以轨道对象之间的关系作为边缘。这样,可以以简单的方式管理网络数据。特别地,使用合适的算法有助于实现与所评估的原始数据同步。
在此,对于轨道对象指定特征数据模式是有利的。这样做的根据是某一类别中每个对象共有的显著特征(例如:轨枕、轨道紧固装置、光信号等)。因此,根据所使用的传感器,在原始数据中找到相应的数据模式,这样确保了有效的对象分配。
根据本发明,提供一种用于操作上述任一种***的方法:通过传感器收集原始数据;将原始数据传输至***中心;利用识别算法从原始数据生成对象数据;并且使网络数据与对象数据同步,以更新网络数据。
在此,在***中心设置的大数据框架用于对所收集的原始数据进行自动评估。使用这种方法,只要通过传感器收集到相应的原始数据,即可对网络数据进行自动调整。因此,排除了因数据维护不足而产生的问题。
在本方法的有利的进一步改进中,在网络数据已经更新之后,将所有已更新的数据或部分已更新的数据传送至轨道维护机器的导航设备。若该***包括若干台轨道维护机器,则向所有机器传送相应的数据。通过这种方式,始终基于更新的网络数据导航至下一个操作位置。
本方法的一个有利的实施例指出:根据所使用的传感器和/或所使用的载体平台和/或所使用的识别算法,分别向对象数据分配概率值或概率函数。通过这种方式,确定与数据库或轨道网络相关的识别精确度。因此,对于轨道网络或已经存在的轨道网络信息,根据其信息内容,对所确定的对象进行分类。
通过大数据框架范围内的机器学习,能够根据新的原始数据而对可识别对象进行持续的扩展和调整。例如,使用新的数据更新存储在对象寄存器中的定义或算法。
在此,有利的是:根据所分配的概率值或概率函数,通过新的对象数据对网络数据进行更新。因为根据评估的信息内容添加了新的对象数据,所以网络数据是最新的。
进一步的改进指出:基于检测到的载体平台的运动模式,来构造对象数据,从而提供由作为对象链串在一起的对象数据表示的轨道对象,以用于与存储为图形的网络数据进行同步。这样简化了同步,因为鉴于检测到的运动模式,对若干个轨道对象进行逻辑排序。因此,具有复杂结构的对象链的意义是从各个轨道对象的意义得出的。
在此,有利的是:对象链被细分为若干部段,其中,基于具体的轨道对象,使部段与图形同步。此方法步骤同样优化了网络数据与目标数据的同步。
一种将部段与局部图形进行同步的简单方法指出:指定匹配程度;并且如果该匹配程度超过预设的最低程度,则由该部段取代所述局部图形。
当将部段同步至局部图形时,不可验证的轨道对象保持作为局部图形的节点,直到达到预设的失败验证次数为止,因此,该方法的容错能力得到提高。通过这种方式,传感器缺陷或传输缺陷不影响网络数据的质量。
对于导航过程,有利的是:通过布置在轨道维护机器上的传感器记录周围的轨道对象;并且通过将所记录的轨道对象与网络数据同步,来确定轨道维护机器的当前位置。在此,在轨道维护机器的导航过程中,自动考虑轨道网络的变化。
附图说明
下面将参考附图通过示例的方式描述本发明。在附图中:
图1示出了轨道维护机器的示意图;
图2示出了轨道网络的示意图;
图3示出了***布置的示意图;
图4示出了轨道区段的结构的示意图;以及
图5示出了方法顺序的示意图。
具体实施方式
图1所示的轨道维护机器1是根据本发明的***的组成部分,该轨道维护机器1将被导航至工作任务。该轨道维护机器1包括工作单元2,该工作单元2用于处理轨道网络4的轨道区段3。如图2中的示例所示,轨道网络4包括各种对象,例如:轨道5、道岔6、交叉口7、柱杆8、隧道9、站10、地下通道11、平交路口12或应答器13。
轨道维护机器1还配备有各种传感器或传感器***14,以记录其在上面行进的轨道5的周围环境及其当前位置。例如,这些传感器是照相机15、定位***16、隙距规扫描器17或轨道扫描器18。通过这种方式,轨道维护机器1作为传感器或传感器***14的载体平台。
为了到达其将在上面工作的轨道区段3,轨道维护机器1具有导航设备19。该导航设备19被配置为计算和控制单元并用于在由网络数据代表的轨道网络4内进行导航。通过导航设备19,从网络数据得出的导航数据被处理并与传感器数据同步,以确定轨道维护机器1的当前位置。
本发明的一个目的是以自动的方式连续地更新网络数据。为此,首先通过传感器或传感器***14收集代表轨道网络4的特征信息的原始数据。然后,评估原始数据并将原始数据与***中心20中管理的网络数据同步。通过该数据同步,可以得出有关轨道网络4或各个轨道区段3的状况的结论。例如,根据收集的位置数据的频繁改变,可以得出有关轨道位置不稳定的结论。
除了轨道维护机器1以外,也可以使用其他的载体平台(例如:测量车辆21、其他轨道车辆22或飞行载体平台23)来收集原始数据。配备有传感器14的基础设施可以用作固定的载体平台24。例如,载体平台可以是柱杆8,其上固定有照相机15,该照相机15观测轨道区段3。另外,安装在轨道5附近的光纤电缆也可以用作传感器14。这样做的依据是所谓的分布式声学传感(DAS),在DAS中,通过光纤电缆发送激光脉冲,以便因此沿着轨道区段3实时记录声音信号及能够由此导出的活动。通过这类固定的载体平台24,随着时间的推移收集被观测的轨道区段3的原始数据。除了用于检测对象变化之外,这些原始数据也可以用于对移动的载体平台1、21、22、23进行位置验证。
例如,测量车辆21配备有全球导航卫星***(GNSS)接收器25、隙距扫描器17和轨道扫描器18。其他轨道车辆22包括GNSS接收器25,并且飞行载体平台23包括照相机15或用于记录航测图的其他设备。通过所有这些传感器或传感器***14,收集并提供各种原始数据以用于评估。在此,根据数据量和可用的计算能力,在载体平台1、21、22、23、24上对这些原始数据进行预处理,或将这些原始数据直接传输至***中心20。
从图3所示的说明性***布局中可以看出,设置通信装置26作为附加的***组件。这些通信装置26用于在***中心20、传感器***14和导航设备19之间进行数据交换。例如,这些通信装置是通过移动无线网络进行无线通信的设备。在根据本发明的***的一个非常简单的实施例中,***中心20安装在轨道维护机器1中,从而具有用于导航和网络数据更新的自主***。在此,通信装置26可以是已安装的总线***的元件。
在***中心20中安装有大数据网络(Big Data Network)27。除了传统的数据库28和数据分析工具以外,大数据网络27还支持各种机器学习算法。例如:noSQL或Hadoop。通过这种方式,***中心20用于收集、存储和处理数据。
传感器***14在时刻t从数据点生成了具有任意维度k的数据张量(Datentensor)Sk(t):
Sk(t)=(M1(t),...,Mk(t));
其中:i=1,...,k,Mir×s-是矩阵,所以:
特别地,布置在移动的载体平台1、21、22、23上的传感器14传送具有空间信息的数据点然而,在固定的载体平台24上,通过传感器14记录的数据点尤其显示随时间的变化。
根据传感器***14的数据点中的属性特征,将虚拟索引对象29(对象i)编译为对象数据。这些对象数据代表在轨道环境中可随机可靠地识别的轨道对象4-13,且可作为用于导航的参考。特别地,对象29的特征在于具有明显可复制的模式。在对象寄存器中,使用新的数据更新对象29的定义(或)算法。
在此期间,针对每个对象特征计算概率或分配概率函数Px:
除了从对象验证产生的元数据以外,特别地,这些数据点描述了虚拟索引对象29的当前状态。
各个概率函数P取决于传感器或传感器***14的类型、载体平台1、21、22、23、24的类型和对象寄存器中的算法。例如,对于较新的传感器***14,指定具有较小离散系数的概率函数。但是,对于较旧的具有较小精确度的传感器14,指定较大的离散系数。根据所存储的观测过程得出的识别概率考虑了截止目前为止识别出的对象29的数量。通过这种方式,建立对象29相对于存储在***中心20中的数据库的唯一性(Eindeutigkeit)的程度。因此,相对于整个轨道网络及其中的信息,通过已评估的信息内容对对象29进行分类。
此外,通过机器学习或人工学习,不断扩展和调整可识别的对象29,从而不断改进评估方法。在此,大数据框架(BigDataFramework)下的自主机器学习基于***中心20中新收集到的那些信息来进行。
如图4所示,根据载体平台1、21、22的运动模式,虚拟索引对象29彼此链接。因此,在有轨载体平台1、21、22的情况下,生成串在一起的虚拟索引对象29,其中,可将形成的对象链30视为语义链(semantische Kette)
其中,tn是载体平台1、21、22的运行起始时间,tn+m是载体平台1、21、22的运行结束时间。
在该链中,将具体的对象29(例如:道岔6的对象数据)指定为离散点,用于将该链细分为部段32。根据识别概率或根据网络中的相关性(唯一性的程度),可以动态地确定这些对象29。在图4中,例如,串在一起的对象29从左至右分别表示道岔6、应答器13、轨道5、柱杆8、隧道口、隧道9、隧道口、道岔6、柱杆8、应答器13、两个柱杆8和道岔6。
新的对象链30与网络数据(即:轨道网络4的模型31)同步。在此,网络数据存储为图形N(ta),其中,ta是具体的对象29的更新时间。
N(ta)=(对象v(t),边缘v(t));
N(t新)=对象vi(t)→N(t旧);
对象链30的部段32通过具体的对象29与轨道网络4的模型31进行同步(映射)。如果部段32很可能与局部图形重合,则包含在部段32中的虚拟索引对象29被传输至该图形。通过这种方式,使用具体的虚拟索引对象29的特征更新模型31的特征(网络数据的更新),同时考虑相关联的概率函数P。在此,随着收集的原始数据量的增加,网络数据的可靠性和精确度也随之提高:
通过固定的载体平台24收集的数据点也以相应的方式与网络数据同步,其中,在此关于时间变化的信息是最重要的。
在更新过程中,可能出现以下情况:由于对象检测期间的传感器故障或障碍,无法验证各个对象29。然后可能的是:这些情况一直存在于网络数据中,直到在新的收集过程33期间发生证伪或多次验证失败。
图5示出的是方法顺序的概览。在此,该方法大致分为以下方法步骤:
-各个载体平台1、21、22、23、24和传感器***14的输入34;
-用于具有统计值的对象索引的信号分析35;
-重复的收集过程33(观测),用于对象索引的验证或证伪;
-各个收集类型或观测视角度的映射36;
-轨道网络模型31的输出37(更新的网络数据);以及
-轨道维护机器1的导航过程38。
在初始阶段,根据预设算法,***形成用于轨道网络4的初始模型31。为此,例如,航测图、测量车辆21的原始数据、轨道维护机器1的原始数据和另一车辆22的原始数据被评估。在图5中,相应的信号分析35最初导致不同的对象29或对象类别,所述不同的对象29或对象类别可以与各个轨道对象5-13相关联。在航测图中,例如具有:轨道5、道岔6、隧道9、柱杆8和站10等。有轨载体平台1、22、23的原始数据可以与轨道5、道岔6和隧道9等的轨道对象相关联。
在重复收集过程33的过程中,各个对象29相对彼此之间的关系得到验证或证伪。在有轨载体平台1、22、23的情况下,形成描述其在上面行进的轨道区段3的对象链30。通过映射36合并这些评估结果,最终形成所记录的轨道网络4的模型31。
为了可靠地执行导航过程38,在数据更新已发生之后或以规定的时间间隔,将网络数据从***中心20传输至轨道维护机器1的导航设备19。在此,有利的是,通过期望的置信度,使以下过程参数化:包含在网络数据中的哪些对象29被传输至轨道维护机器1以进行导航。
在导航过程38本身期间,将对象或对象数据29与当前在轨道维护机器1的周围通过传感器或传感器***14检测到的那些轨道对象5-13进行同步。通过这种方式,检测到的轨道对象5-13用作用于位置确定的参考。另外,轨距测量的结果可以用于在轨道5上进行更加精确的定位。在此,检测到的轨距的曲线形成了代表相应轨道5的那些对象29的其他数据点。作为扩展,也可以使用轨枕39或铁轨40的可检测的属性特征(标记、材料特征等)。
另外,将在导航过程38期间收集的原始数据用作用于更新网络数据的新的数据输入。利用本***,在后续的导航过程38中,将自动考虑由于重构或故障引起的轨道网络4的变化。根据轨道网络4的迁移速度,自动进行与事件或时间有关的认知。
有利地,向机器操作员41显示在轨道维护机器1的当前环境中被识别和预期的对象29以用于取向。在该显示内容中,还可以包括工作指令。而且,可以根据位置向机器操作员41指定工作参数,或者可以将工作参数直接传输至工作单元2。通过这种方式,工作参数得到自动局部调整,从而实现轨道维护机器1的优化操作。在捣固机中,例如,这些工作参数是用于捣固周期的起道值、拨道值以及规定时间。在其他轨道维护机器1中,可以根据位置来调整诸如道碴需求量和旧道碴的废碴量(Abraummengen)等工作参数。
Claims (12)
1.一种操作用于在轨道网络内导航的***的方法,该***具有:***中心,所述***中心用于管理代表所述轨道网络的模型的网络数据;轨道维护机器,所述轨道维护机器包括导航设备,所述导航设备用于处理从所述网络数据导出的导航数据;通信装置,所述通信装置用于在所述***中心和所述导航设备之间进行数据交换;以及载体平台,所述载体平台具有传感器,所述传感器用于收集代表所述轨道网络的特征信息的原始数据,其中将所述原始数据传输至所述***中心,其中在所述***中心中,安装有大数据框架,其中利用识别算法从所述原始数据生成对象数据,并且其中使所述网络数据与所述对象数据同步,以更新所述网络数据,其特征在于,根据所使用的传感器和/或所使用的载体平台和/或所使用的识别算法,分别向所述对象数据分配概率值或概率函数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:在所述网络数据已经更新之后,将所有已更新的数据或部分已更新的数据传送至所述轨道维护机器的所述导航设备。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于:根据所分配的概率值或概率函数,通过新的对象数据对所述网络数据进行更新。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于:基于检测到的所述载体平台的运动模式,来构造所述对象数据,从而提供由作为对象链串在一起的所述对象数据表示的轨道对象,以用于与存储为图形的所述网络数据进行同步。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于:所述对象链被细分为若干部段;并且基于具体的轨道对象,使部段与所述图形同步。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于:通过布置在所述轨道维护机器上的传感器记录周围的轨道对象;并且通过将所记录的轨道对象与所述网络数据同步,来确定所述轨道维护机器的当前位置。
7.一种用于执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法的***,该***包括以下***组件:
-***中心,所述***中心用于管理代表所述轨道网络的模型的网络数据;
-轨道车辆,所述轨道车辆包括导航设备,所述导航设备用于处理从所述网络数据导出的导航数据;
-通信装置,所述通信装置用于在所述***中心和所述导航设备之间进行数据交换;
-载体平台,所述载体平台具有用于收集代表所述轨道网络的特征信息的原始数据的传感器,其中所述***中心被设计成通过识别算法从所述原始数据生成对象数据,
其特征在于,在所述***中心中设置大数据框架,以在评估所述原始数据并将所述原始数据与所述网络数据同步时,根据所使用的传感器和/或所使用的载体平台和/或所使用的识别算法,分别向所述对象数据分配概率值或概率函数。
8.根据权利要求7所述的***,其特征在于:所述轨道车辆被设计为载体平台并且包括传感器***,所述传感器***在所述轨道网络上行进期间收集原始数据。
9.根据权利要求7或8所述的***,其特征在于:所述***包括作为载体平台的配备有传感器的测量车辆或其他有轨车辆。
10.根据权利要求7或8所述的***,其特征在于:所述***包括配备有传感器的飞行载体平台。
11.根据权利要求10所述的***,其特征在于:所述飞行载体平台为无人机。
12.根据权利要求7或8所述的***,其特征在于:所述网络数据被存储为图形,该图形以轨道对象作为节点并且以所述轨道对象之间的关系作为边缘。
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