軌道交通智能限界檢測技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用

蔣 海

(中鐵十一局集團(tuán)電務(wù)工程有限公司 湖北武漢 430071)

1 國內(nèi)外限界檢測現(xiàn)狀

隨著大量軌道交通投入運(yùn)營，線路行車密度大、養(yǎng)護(hù)維修標(biāo)準(zhǔn)高、檢修作業(yè)時間短的特點(diǎn)對線路的檢測手段、處理方法等方面提出更高要求。軌道限界檢測是軌道開通運(yùn)營及運(yùn)維過程中關(guān)注的重要環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的軌道限界檢測采用模擬的限界框的接觸式測量[1]，在竣工驗收中安裝標(biāo)定工作量大，安全性低；運(yùn)維中傳統(tǒng)“限界儀”限界檢測模式[2]需要較長時間，限界檢測儀測量數(shù)據(jù)處理方面較限界檢測框測量模式有顯著改善，但在縮短檢測時間、減少外業(yè)工作強(qiáng)度等方面效果不明顯，且安全性低、數(shù)據(jù)采集效率不高。一種能夠適用于隧道、高架、站臺等不同場景的智能化、數(shù)據(jù)化限界檢測方法，成為當(dāng)今發(fā)展的急切需求。

為了進(jìn)一步提高我國限界檢測的技術(shù)水平、效率，建立數(shù)字化、信息化、智能化的檢測體系，項目組利用三維激光測量獲取數(shù)據(jù)的方式[3]，研發(fā)高效、安全、對運(yùn)營低干擾或零干擾的限界檢測技術(shù)。高質(zhì)量、高精度的限界檢測方法既可以有效提高施工竣工驗收限界檢測水平，也可在日常養(yǎng)護(hù)維修、軌道狀態(tài)檢查中發(fā)揮重要作用，為提升鐵路客運(yùn)專線的安全性提供技術(shù)支撐。

2 基于激光測量掃描技術(shù)的自動化限界檢測設(shè)備

采用動態(tài)移動測量方式、多傳感器高精度測量軌道360°空間范圍方法，研制出集激光掃描設(shè)備、高清影像設(shè)備、里程計等多類傳感器于一體的軌道小車多傳感器動態(tài)精密測量裝置，提出基于高清影像數(shù)據(jù)的軌道斷面高精度、高密度數(shù)據(jù)采集方法，針對不同的應(yīng)用場景采集不同的空間信息，實(shí)現(xiàn)全方位覆蓋軌道斷面環(huán)境的數(shù)據(jù)[4]，為后續(xù)軌道侵限檢測判定技術(shù)研究提供數(shù)據(jù)支持。

2.1 三維激光掃描技術(shù)

軌道侵限智能檢測儀通過三維激光掃描[5]設(shè)備固定在載體上，掃描儀360°高速旋轉(zhuǎn)，實(shí)時獲取線路橫斷面內(nèi)的構(gòu)筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù)信息，同時計軸器同步里程信息實(shí)時更新掃描點(diǎn)位里程信息，從而完成軌道限界輪廓數(shù)據(jù)和里程的同步采集。

三維激光掃描技術(shù)主要由高速精確的激光測距儀和反射棱鏡同步獲取掃描點(diǎn)的三維相對坐標(biāo)。激光測距儀主動發(fā)射激光，同時接受線路構(gòu)筑物表面反射的信號從而進(jìn)行測距，針對每一個掃描點(diǎn)可測得測站至掃描點(diǎn)的斜距，再配合水平和垂直方向角，可以得到每一掃描點(diǎn)與測站的空間相對坐標(biāo)[6]。如果測站的空間坐標(biāo)是已知的，那么可以求得每一個掃描點(diǎn)的三維坐標(biāo)。

點(diǎn)云坐標(biāo)測量原理如圖1所示。被測點(diǎn)云的三維坐標(biāo)在三維激光掃描儀確定的左手坐標(biāo)系中定義，XY面為橫向掃描面，Z軸與橫向掃描面垂直。

每個激光脈沖橫向掃描角度觀測值為α，縱向掃描角度觀測值為θ，測點(diǎn)到被測點(diǎn)云距離為S，因此任意一個被測云點(diǎn)P相對于測站的三維坐標(biāo)為：

由于限界檢測時以線路橫斷面二維平面判斷構(gòu)筑物是否侵限，故只需以軌平面中心為坐標(biāo)原點(diǎn)建立二維坐標(biāo)系，軌平面中心到測點(diǎn)距離為S1，故被測點(diǎn)相對于軌平面中心坐標(biāo)為：

三維激光掃描技術(shù)利用激光測量技術(shù)在動態(tài)條件下對軌道進(jìn)行連續(xù)、無縫、高密度、高精度斷面數(shù)據(jù)采樣，結(jié)合高精度的測量定位技術(shù)，完成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取，最終生成高密度軌道斷面的激光點(diǎn)云，從激光點(diǎn)云中檢測軌道入侵情況并確定具體位置。

2.2 數(shù)據(jù)提取及處理技術(shù)

數(shù)據(jù)提取及處理技術(shù)包括激光數(shù)據(jù)處理模塊、圖像采集模塊、DMI數(shù)據(jù)采集模塊，以及針對采集回來的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合與分析軟件模塊，得到成果數(shù)據(jù)并進(jìn)行參數(shù)的設(shè)定及模型的搭建。將激光掃描設(shè)備斷面內(nèi)的點(diǎn)云實(shí)時繪制，點(diǎn)云數(shù)據(jù)與設(shè)備限界標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析對比，判定此位置是否侵限。

2.2.1 點(diǎn)云獲取預(yù)處理

掃描儀獲取的點(diǎn)云表面參差不齊，會嚴(yán)重影響限界的精度，因此在對點(diǎn)云進(jìn)行獲取時，先對點(diǎn)云進(jìn)行過濾，剔除點(diǎn)云周圍的毛刺點(diǎn)。原始點(diǎn)云的坐標(biāo)為極坐標(biāo)，可以采用卡爾曼濾波方法對點(diǎn)云進(jìn)行過濾，最后將極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成平面坐標(biāo)以便進(jìn)行后續(xù)分析。

(1)卡爾曼濾波

Kalman濾波器考慮用如下狀態(tài)空間模型描述動態(tài)系統(tǒng)：

式中，k為離散時間，系統(tǒng)在時刻k的狀態(tài)為X(k)∈Rm；Y(k)∈Rm為對應(yīng)狀態(tài)的觀測信號；W(k)∈Rr為輸入的白噪聲；V(k)∈Rm為觀測噪聲；Φ為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；Г為噪聲驅(qū)動矩陣；H為觀測矩陣。

式(1)為狀態(tài)方程，式(2)為觀測方程。

通過卡爾曼濾波可以計算出單幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)中所有點(diǎn)相對于該幀點(diǎn)云中心的距離D。

(2)極坐標(biāo)轉(zhuǎn)平面坐標(biāo)

式中，A為點(diǎn)的天頂角；A1為點(diǎn)的天頂角弧度值；V為點(diǎn)的方位角，V1為點(diǎn)的方位角弧度值；D為點(diǎn)到該幀點(diǎn)云中心的距離；X為平面坐標(biāo)系中該點(diǎn)X坐標(biāo)值；Y為平面坐標(biāo)系中該點(diǎn)Y坐標(biāo)值。

其中式(3)、(4)分別計算點(diǎn)的天頂角和方位角的弧度值，式(5)計算點(diǎn)的平面坐標(biāo)X值，式(6)計算點(diǎn)的平面坐標(biāo)Y值。

2.2.2 點(diǎn)云軌道模型配準(zhǔn)

(1)點(diǎn)云過濾

提取左右軌道點(diǎn)云，通過對軌道點(diǎn)云的分析后發(fā)現(xiàn)，由于設(shè)備精度、操作者經(jīng)驗、環(huán)境因素帶來的影響以及電磁波的衍射特性與被測物體表面性質(zhì)變化和數(shù)據(jù)拼接配準(zhǔn)操作過程的影響，軌道點(diǎn)云數(shù)據(jù)中不可避免地出現(xiàn)一些噪點(diǎn)。在點(diǎn)云軌道模型匹配過程中濾波處理作為預(yù)處理的第一步，對后續(xù)的影響比較大，只有在濾波預(yù)處理中將噪點(diǎn)、離群點(diǎn)濾除，才能夠更好地進(jìn)行配準(zhǔn)以及限界檢測分析。

根據(jù)獲取地鐵點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，采用了基于半徑聚類的方式對離散噪點(diǎn)進(jìn)行濾除。該算法遍歷點(diǎn)云內(nèi)每個點(diǎn)，如果在該點(diǎn)半徑r內(nèi)的點(diǎn)數(shù)小于設(shè)定的閾值T，則將該點(diǎn)視為噪點(diǎn)。如圖2所示，如果閾值T=1，則左側(cè)圓心點(diǎn)的會被刪除，如果閾值T=2則左右側(cè)圓心兩個點(diǎn)都將被刪除。

圖2 濾波處理示意

(2)軌道模型匹配

針對軌道模型匹配

采用ICP算法。ICP算法是一種基于純粹幾何模型的3D對象對齊算法，其本質(zhì)是基于最小二乘法的最優(yōu)匹配算法，首先通過確定具有相應(yīng)關(guān)系的集合，然后計算最優(yōu)的剛性變換，重復(fù)這個過程直到滿足正確匹配的收斂準(zhǔn)則，從而找出目標(biāo)點(diǎn)集P到參考點(diǎn)集Q的旋轉(zhuǎn)變換量R和平移變換T。在本技術(shù)方案中，目標(biāo)點(diǎn)集即為濾波后的軌頭點(diǎn)云數(shù)據(jù)，而參考點(diǎn)集即為標(biāo)準(zhǔn)的軌頭模型點(diǎn)集。

將經(jīng)過數(shù)據(jù)提取和去雜后的點(diǎn)云實(shí)時繪制，可以形成現(xiàn)場真三維點(diǎn)云場景數(shù)據(jù)模型圖。

3 軌道侵限系統(tǒng)

軌道侵限智能檢測系統(tǒng)[7-8]通過對三維激光掃描儀的操控并根據(jù)里程同步模塊的實(shí)時里程記錄，將激光掃描設(shè)備斷面內(nèi)的點(diǎn)云實(shí)時繪制，點(diǎn)云數(shù)據(jù)與設(shè)備限界標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對比，判定此位置的點(diǎn)云是否侵限，以音效預(yù)警，并記錄超限位置的里程、影像及超限信息等，支持?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)出形成數(shù)據(jù)報告[9]。

3.1 數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)換及侵限判斷技術(shù)

軌道交通限界是以鋼軌頂面連線中點(diǎn)為原點(diǎn)、以鋼軌頂面連線為X軸、以垂直于鋼軌頂面連線為Y軸建立的直角坐標(biāo)系中的封閉曲線。3D激光掃描儀原始數(shù)據(jù)是以激光掃描儀為原點(diǎn)坐標(biāo)，需要根據(jù)檢測原理中坐標(biāo)轉(zhuǎn)換計算方法，將原始數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為軌平面坐標(biāo)，統(tǒng)一坐標(biāo)系。三維激光掃描儀所采集原始數(shù)據(jù)為無數(shù)從線路兩側(cè)構(gòu)筑物表面反射的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，每個點(diǎn)在坐標(biāo)系中對應(yīng)有數(shù)值關(guān)系。通過程序中坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法，與設(shè)計設(shè)備限界進(jìn)行分析對比，判斷所采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)是否大量存在于設(shè)備限界內(nèi)，則得出構(gòu)筑物是否侵限[10]，見圖3。

圖3 限界檢測成像

3.2 雜散點(diǎn)去除技術(shù)

在構(gòu)筑物表面進(jìn)行數(shù)據(jù)采集過程中，當(dāng)出現(xiàn)金屬體反光、風(fēng)沙揚(yáng)塵等現(xiàn)象時，激光掃描傳感器可能會產(chǎn)生無規(guī)律、離散的掃描點(diǎn)，稱之為散點(diǎn)。這種散點(diǎn)處于限界標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)，如果把此類型的散點(diǎn)判斷為侵限點(diǎn)，將對最終結(jié)果造成較大的偏差。由于這種散點(diǎn)和其它掃描數(shù)據(jù)存在較大的偏差，限界檢測程序采用中值濾波算法，將連續(xù)采樣的奇數(shù)個數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，取中間值為濾波后的數(shù)據(jù)，能很好地過濾掉散點(diǎn)干擾，降低了散點(diǎn)對檢測結(jié)果造成的偏差[11]。

3.3 檢測數(shù)據(jù)顯示及存儲技術(shù)

軌道侵限智能檢測儀在采集構(gòu)筑物數(shù)據(jù)、同步里程數(shù)據(jù)的同時，數(shù)據(jù)同步分析單元也在實(shí)時計算所采集數(shù)據(jù)中是否有點(diǎn)云數(shù)據(jù)侵限，將侵限數(shù)值、當(dāng)前里程、侵限物影像進(jìn)行存檔，便于整改查看，數(shù)據(jù)模型圖和檢測結(jié)果實(shí)時顯示至軟件界面。

3.4 實(shí)際檢測結(jié)果示例

以某地鐵一段檢測結(jié)果為例，檢測后自動生成侵限報告，表明疏散平臺處存在侵限，需要進(jìn)行整改，見表1。

表1 侵限數(shù)據(jù)統(tǒng)計

4 現(xiàn)場應(yīng)用效果

城際鐵路、高速鐵路、城市軌道交通等鐵路[11]雖然制式不同，不同線路類型對限界要求不同，但本技術(shù)采用非觸式自動化檢測方法，對線路類型無局限，只需更改計算軟件中限界參數(shù)即可實(shí)現(xiàn)不同制式不同線路類型的限界檢測。因此，此技術(shù)可用于所有鐵路[12]的建設(shè)與維護(hù)。

隨著城市軌道交通領(lǐng)域的發(fā)展，更多的城市大力發(fā)展軌道交通，限界檢測作為必要工序，任何線路竣工開通前及運(yùn)營維護(hù)期間均需要對線路進(jìn)行限界檢測，防止有異物侵限阻礙列車運(yùn)行。該技術(shù)針對城市軌道的智能化限界檢測技術(shù)，具有測量精度高、穩(wěn)定性好、操作簡便、工作效率高的特點(diǎn)，有極大的市場優(yōu)勢。

軌道侵限智能檢測技術(shù)自2017年成功研制以來，已在上海、杭州、長沙、常州、貴陽、無錫等地項目推廣應(yīng)用，完成了近400條線路限界檢測，以良好的性能、超高的效率獲得業(yè)主、設(shè)計及監(jiān)理單位的好評。