【摘要】：近年來,軌道交通在中國得到了突飛猛進的發(fā)展,不斷增加的運營里程數(shù)據(jù)表明,中國軌道交通骨干運輸網(wǎng)已經(jīng)基本形成。未來,軌道交通發(fā)展將由大規(guī)模建造逐步轉(zhuǎn)入長期安全運營維護和管理階段。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,還需承載高速列車移動載荷,影響其服役安全的因素眾多,現(xiàn)場十分復(fù)雜。依賴傳統(tǒng)人工巡道、人工持便攜式測量儀對上述基礎(chǔ)設(shè)施進行定點測量,顯然無法滿足現(xiàn)代軌道交通發(fā)展需要。沒有現(xiàn)代科學(xué)維護手段,很難確保其安全穩(wěn)定運行。如何采用現(xiàn)代科技手段進行軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施維護,成為軌道交通維護部門面臨的重要難題。線結(jié)構(gòu)光測量作為現(xiàn)代視覺測量技術(shù)重要分支,具有量程大、精度高、柔性好、主動受控等優(yōu)點,受到越來越廣泛關(guān)注。將線結(jié)構(gòu)光視覺測量技術(shù)應(yīng)用于軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施動態(tài)巡檢中,較既有人工靜態(tài)或步巡檢測,具有無法比擬的優(yōu)勢。然而,線結(jié)構(gòu)光視覺測量是一門涉及光學(xué)、光電子學(xué)、信號處理、模式識別、計算機科學(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,影響其測量的因素眾多,面臨的實際問題非常復(fù)雜。因此,開展線結(jié)構(gòu)光視覺測量關(guān)鍵技術(shù)及其在軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施動態(tài)巡檢中應(yīng)用研究,對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,圍繞線結(jié)構(gòu)光測量技術(shù),對以下關(guān)鍵問題進行研究：(1)要實現(xiàn)線結(jié)構(gòu)光視覺測量,須對系統(tǒng)進行標定。解決多視覺傳感器全局標定難題,是決定測量系統(tǒng)成敗關(guān)鍵。復(fù)雜線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng),面臨傳感器數(shù)量多、空間分布廣、現(xiàn)場工況惡劣等實際問題。提出按不同傳感器測量視角,將復(fù)雜線結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)標定,分解為公共視角、相鄰視角和無公共視角三類不同問題,并以此為基礎(chǔ),進一步將不同測量視角下多視覺傳感器標定,等效變換為多次單個視覺傳感器標定及其內(nèi)外部參數(shù)求解和兩兩逐次換算,建立系統(tǒng)精確測量模型。通過復(fù)雜視覺測量系統(tǒng)中不同傳感器測量視角劃分及其差異化標定方法,有效解決測量系統(tǒng)標定難題。(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,一直以來都是困擾光平面結(jié)構(gòu)參數(shù)標定的現(xiàn)實難題。針對該問題,提出了一種針形靶標和位移臺相結(jié)合的運動標定方法。通過光平面與位移臺針形靶標相交及其運動,獲取足夠數(shù)量的光平面標定特征點。該方法有效解決了光平面特征點獲取問題,相對于傳統(tǒng)標定方法普遍存在的特征點數(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)測量關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)圖像處理算子,顯然無法滿足高精度測量要求。基于曲線擬合、曲面擬合和特征值分解的數(shù)值運算方法,能夠獲取亞像素精度,但普遍存在運算量大問題。為兼顧圖像特征提取算法在識別精度和處理效率方面性能,提出了一種基于脊線跟蹤的改進Hessian矩陣特征提取算法。通過脊線跟蹤對Hessian矩陣算法改進,避免了原算法對圖像整體進行大規(guī)模運算問題。改進Hessian矩陣識別算法,在保持原算法亞像素識別精度基礎(chǔ)上,有效提高了處理效率。(4)現(xiàn)實中,不同視覺傳感器與待測物體之間位姿不同,傳感器會受光照條件、待測物表面形狀、光路及自身光敏特性影響,導(dǎo)致經(jīng)全局校準后測量系統(tǒng),在公共視角內(nèi)測量相同物體輪廓,往往出現(xiàn)不重合現(xiàn)象。最近迭代點算法(Interactive Closest Points, ICP)作為不同傳感器測量數(shù)據(jù)融合經(jīng)典算法,在離線處理中應(yīng)用十分廣泛,但對于實時性要求很高的結(jié)構(gòu)光在線測量,由于需對不同點集進行窮盡搜索,一般很難滿足實時要求。為此,提出了一種基于k-d樹的多視覺傳感器測量數(shù)據(jù)快速配準方法。通過k-d樹快速搜索算法引入,切實提高了測量數(shù)據(jù)融合效率。(5)針對車載動態(tài)檢測中的車輛振動問題,以鋼軌廓形檢測為例,系統(tǒng)分析了車輛多自由度振動對鋼軌廓形測量影響,探明了車輛不同類型振動對鋼軌廓形測量誤差影響規(guī)律,提出了基于正交分解的車輛多自由度振動解耦和補償方法,并進行現(xiàn)場測試,試驗結(jié)果驗證了所提方法的有效性。通過線結(jié)構(gòu)光視覺測量技術(shù)在軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施巡檢中應(yīng)用,不僅驗證了研究方法測試精度、測試效率、現(xiàn)場可行性,同時,切實解決了軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施巡檢難題,為軌道交通運營維護提供技術(shù)手段。
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【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U216.3;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2267437