重载铁路检测装备中三维与二维激光扫描仪检校方法

重载铁路的线路运输量大、承受载荷大、线路磨损劣化快,为保障运输安全,需要高频次、常态化地对线路进行静态检查和测量。基于轨道的移动三维激光系统可快速扫描、高效获取铁路通道三维实况,是一种新型的重载铁路基础设施测量检测的手段,但受限于三维激光数据精度低、无法满足对轨道轮廓进行精准测量,本文设计了一种集成三维相位式激光扫描仪和二维线激光扫描仪的重载铁路检测装备,提出了三维与二维激光扫描仪的检校方法。试验结果表明,该方法可实现三维激光数据与二维线激光数据优于2 mm的精准融合,为后续基于毫米高精度三维激光的铁路基础设施一体化综合测量与分析奠定了良好的数据基础。     

融合聚类算法的钢轨轮廓点云自适应精简

针对原始结构光钢轨轮廓点云数据量大、强噪声和离群杂点多的问题,本文提出了一种欧式聚类融合多种传统滤波方式的钢轨点云自适应精简的方法。采用点云欧式距离为特征量的聚类分割方法用于无效杂散点数据的识别和精简,采用统计滤波结合均匀体素下采样滤波方法实现点云初步去噪。在此基础上,通过欧式聚类分割噪点,采用自动获取滤波范围的自适应直通滤波去除轨底粘连数据,以保证点云配准的效率与准确性。本文提出的方法可有效精简无效数据和去噪,点云精简比约为94%,同时保留了原始点云的有效轮廓特征,为点云配准与磨耗点的高精度识别奠定了基础。