本文關(guān)鍵詞：基于激光掃描系統(tǒng)的機(jī)車車頂異物檢測　出處：《華南理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：鐵路作為中國重要的基礎(chǔ)設(shè)施和春運(yùn)期間最主要的交通工具,其客、貨運(yùn)輸系統(tǒng)正處于高速發(fā)展階段,同時也伴隨著巨大的運(yùn)行安全壓力。機(jī)車車頂異物的存在是列車運(yùn)行的安全隱患,如損毀列車固有設(shè)備,造成列車無法正常運(yùn)行等。但是機(jī)車車頂異物的檢測與定位至今仍是一個難點(diǎn),目前國內(nèi)外并沒有一套完整的體系可以自動完成機(jī)車車頂?shù)漠愇餀z測。本文提出了一種基于激光掃描結(jié)合點(diǎn)云處理的異物檢測方法。首先,論文采用一臺三維激光掃描儀LMS400對車頂進(jìn)行掃描。掃描儀不容易受到光線等外界干擾。其次,激光掃描儀的距離傳感器獲得的數(shù)據(jù)經(jīng)速度校正后,在空間坐標(biāo)系下重構(gòu)成三維點(diǎn)云。距離傳感器獲得的數(shù)據(jù)是極坐標(biāo)下包括距離與角度的信息,為了獲得真實(shí)的三維點(diǎn)云,我們在列車前進(jìn)方向加入速度的因素,使點(diǎn)云成為實(shí)際運(yùn)動過程中的點(diǎn)云。然后,我們使用改進(jìn)的ICP算法進(jìn)行點(diǎn)云配準(zhǔn)。最后,我們采用基于動態(tài)閾值的背景差法來查找異物。本論文在前期用MATLAB進(jìn)行仿真,實(shí)現(xiàn)所有算法并達(dá)到檢測要求后,將前期仿真的算法轉(zhuǎn)換成C代碼。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果顯示,基于相關(guān)熵度量的魯棒ICP配準(zhǔn)算法有較高的配準(zhǔn)精度和較快的收斂速度,同時,異物也能準(zhǔn)確地被檢測出來。論文最后對本方法進(jìn)行了總結(jié)并提出了一些有待改進(jìn)的地方,對后續(xù)的研究任務(wù)做出了展望。
[Abstract]:Railway as an important infrastructure and the most important means of transport during the Spring Festival, its passenger and cargo transport system is at a high speed development stage. At the same time, the existence of foreign body on the roof of locomotive is the hidden danger of train operation, such as damage to the inherent equipment of the train. However, the detection and location of foreign bodies on the roof of locomotives is still a difficulty. At present, there is not a complete system can automatically complete the detection of foreign body on locomotive roof. In this paper, a method of foreign body detection based on laser scanning combined point cloud processing is proposed. First of all. In this paper, a 3D laser scanner LMS400 is used to scan the roof. The scanner is not susceptible to external interference such as light. Secondly, the data obtained by the distance sensor of laser scanner is corrected by speed. The data obtained by the distance sensor is the information of distance and angle in polar coordinates. In order to obtain the real 3D point cloud, we add the speed factor in the direction of the train forward. Make the point cloud become the point cloud in the actual motion. Then, we use the improved ICP algorithm for point cloud registration. Finally. We use background difference method based on dynamic threshold to find foreign body. In this paper, we use MATLAB to simulate all the algorithms and achieve the detection requirements. The experimental results show that the robust ICP registration algorithm based on correlation entropy metric has higher registration accuracy and faster convergence speed. Foreign bodies can also be detected accurately. Finally, the method is summarized and some improvements are proposed, and the future research tasks are prospected.
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U270.389;TN249

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本文編號：1395248