發(fā)布時(shí)間：2018-10-12 20:08

【摘要】：近年來(lái),軌道交通在中國(guó)得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,不斷增加的運(yùn)營(yíng)里程數(shù)據(jù)表明,中國(guó)軌道交通骨干運(yùn)輸網(wǎng)已經(jīng)基本形成。未來(lái),軌道交通發(fā)展將由大規(guī)模建造逐步轉(zhuǎn)入長(zhǎng)期安全運(yùn)營(yíng)維護(hù)和管理階段。作為軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施的鋼軌、隧道、接觸網(wǎng),不僅要經(jīng)受一切自然條件的影響,還需承載高速列車(chē)移動(dòng)載荷,影響其服役安全的因素眾多,現(xiàn)場(chǎng)十分復(fù)雜。依賴(lài)傳統(tǒng)人工巡道、人工持便攜式測(cè)量?jī)x對(duì)上述基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行定點(diǎn)測(cè)量,顯然無(wú)法滿(mǎn)足現(xiàn)代軌道交通發(fā)展需要。沒(méi)有現(xiàn)代科學(xué)維護(hù)手段,很難確保其安全穩(wěn)定運(yùn)行。如何采用現(xiàn)代科技手段進(jìn)行軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù),成為軌道交通維護(hù)部門(mén)面臨的重要難題。線(xiàn)結(jié)構(gòu)光測(cè)量作為現(xiàn)代視覺(jué)測(cè)量技術(shù)重要分支,具有量程大、精度高、柔性好、主動(dòng)受控等優(yōu)點(diǎn),受到越來(lái)越廣泛關(guān)注。將線(xiàn)結(jié)構(gòu)光視覺(jué)測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施動(dòng)態(tài)巡檢中,較既有人工靜態(tài)或步巡檢測(cè),具有無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。然而,線(xiàn)結(jié)構(gòu)光視覺(jué)測(cè)量是一門(mén)涉及光學(xué)、光電子學(xué)、信號(hào)處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)科學(xué)、儀器科學(xué)等諸多學(xué)科的綜合性應(yīng)用技術(shù),內(nèi)容十分寬泛,影響其測(cè)量的因素眾多,面臨的實(shí)際問(wèn)題非常復(fù)雜。因此,開(kāi)展線(xiàn)結(jié)構(gòu)光視覺(jué)測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)及其在軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施動(dòng)態(tài)巡檢中應(yīng)用研究,對(duì)于解決軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施巡檢難題,十分關(guān)鍵。鑒于此,圍繞線(xiàn)結(jié)構(gòu)光測(cè)量技術(shù),對(duì)以下關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行研究：(1)要實(shí)現(xiàn)線(xiàn)結(jié)構(gòu)光視覺(jué)測(cè)量,須對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定。解決多視覺(jué)傳感器全局標(biāo)定難題,是決定測(cè)量系統(tǒng)成敗關(guān)鍵。復(fù)雜線(xiàn)結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng),面臨傳感器數(shù)量多、空間分布廣、現(xiàn)場(chǎng)工況惡劣等實(shí)際問(wèn)題。提出按不同傳感器測(cè)量視角,將復(fù)雜線(xiàn)結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)標(biāo)定,分解為公共視角、相鄰視角和無(wú)公共視角三類(lèi)不同問(wèn)題,并以此為基礎(chǔ),進(jìn)一步將不同測(cè)量視角下多視覺(jué)傳感器標(biāo)定,等效變換為多次單個(gè)視覺(jué)傳感器標(biāo)定及其內(nèi)外部參數(shù)求解和兩兩逐次換算,建立系統(tǒng)精確測(cè)量模型。通過(guò)復(fù)雜視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中不同傳感器測(cè)量視角劃分及其差異化標(biāo)定方法,有效解決測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定難題。(2)如何提取位于結(jié)構(gòu)光平面內(nèi)穩(wěn)定可靠的特征點(diǎn),一直以來(lái)都是困擾光平面結(jié)構(gòu)參數(shù)標(biāo)定的現(xiàn)實(shí)難題。針對(duì)該問(wèn)題,提出了一種針形靶標(biāo)和位移臺(tái)相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)標(biāo)定方法。通過(guò)光平面與位移臺(tái)針形靶標(biāo)相交及其運(yùn)動(dòng),獲取足夠數(shù)量的光平面標(biāo)定特征點(diǎn)。該方法有效解決了光平面特征點(diǎn)獲取問(wèn)題,相對(duì)于傳統(tǒng)標(biāo)定方法普遍存在的特征點(diǎn)數(shù)量不足而言,能夠顯著提高精度。(3)精確的結(jié)構(gòu)光圖像特征提取,是系統(tǒng)測(cè)量關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)圖像處理算子,顯然無(wú)法滿(mǎn)足高精度測(cè)量要求。基于曲線(xiàn)擬合、曲面擬合和特征值分解的數(shù)值運(yùn)算方法,能夠獲取亞像素精度,但普遍存在運(yùn)算量大問(wèn)題。為兼顧圖像特征提取算法在識(shí)別精度和處理效率方面性能,提出了一種基于脊線(xiàn)跟蹤的改進(jìn)Hessian矩陣特征提取算法。通過(guò)脊線(xiàn)跟蹤對(duì)Hessian矩陣算法改進(jìn),避免了原算法對(duì)圖像整體進(jìn)行大規(guī)模運(yùn)算問(wèn)題。改進(jìn)Hessian矩陣識(shí)別算法,在保持原算法亞像素識(shí)別精度基礎(chǔ)上,有效提高了處理效率。(4)現(xiàn)實(shí)中,不同視覺(jué)傳感器與待測(cè)物體之間位姿不同,傳感器會(huì)受光照條件、待測(cè)物表面形狀、光路及自身光敏特性影響,導(dǎo)致經(jīng)全局校準(zhǔn)后測(cè)量系統(tǒng),在公共視角內(nèi)測(cè)量相同物體輪廓,往往出現(xiàn)不重合現(xiàn)象。最近迭代點(diǎn)算法(Interactive Closest Points, ICP)作為不同傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)融合經(jīng)典算法,在離線(xiàn)處理中應(yīng)用十分廣泛,但對(duì)于實(shí)時(shí)性要求很高的結(jié)構(gòu)光在線(xiàn)測(cè)量,由于需對(duì)不同點(diǎn)集進(jìn)行窮盡搜索,一般很難滿(mǎn)足實(shí)時(shí)要求。為此,提出了一種基于k-d樹(shù)的多視覺(jué)傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)快速配準(zhǔn)方法。通過(guò)k-d樹(shù)快速搜索算法引入,切實(shí)提高了測(cè)量數(shù)據(jù)融合效率。(5)針對(duì)車(chē)載動(dòng)態(tài)檢測(cè)中的車(chē)輛振動(dòng)問(wèn)題,以鋼軌廓形檢測(cè)為例,系統(tǒng)分析了車(chē)輛多自由度振動(dòng)對(duì)鋼軌廓形測(cè)量影響,探明了車(chē)輛不同類(lèi)型振動(dòng)對(duì)鋼軌廓形測(cè)量誤差影響規(guī)律,提出了基于正交分解的車(chē)輛多自由度振動(dòng)解耦和補(bǔ)償方法,并進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試,試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性。通過(guò)線(xiàn)結(jié)構(gòu)光視覺(jué)測(cè)量技術(shù)在軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施巡檢中應(yīng)用,不僅驗(yàn)證了研究方法測(cè)試精度、測(cè)試效率、現(xiàn)場(chǎng)可行性,同時(shí),切實(shí)解決了軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施巡檢難題,為軌道交通運(yùn)營(yíng)維護(hù)提供技術(shù)手段。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U216.3;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2267437