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铁路曲线特征点提取算法研究

侯广东  
【摘要】:无砟轨道合理的外形尺寸和平顺的几何线形是保证列车高速、安全、舒适运行的关键因素。目前,关于轨道长短波不平顺性检测及维护手段已经比较完善,然而由于施工偏差及测量误差等因素的影响,依据线路中线坐标得到的平曲线主点与依据超高数字折线得到的超高变坡点之间存在里程上的不符值,不符值的存在会影响线路的平顺性,严重时会危及高速列车的行车安全。既有线线形的精确分段是后续线形优化整正及高速化改造的基础,对平面线形的自动分段方法已经有了较深入且成熟的研究,而在纵断面的分段方面,目前常用的方法均是人工进行分段或是先人工进行粗略分段再通过迭代的方法精确确定,这不仅不能实现自动化,且得到的分段点精度较低。针对这些问题,探讨高速铁路平曲线主点识别及既有线纵断面自动分段算法,以用于高速铁路线路平顺性的评价及既有线的优化整正和高速化改造工作。对于高速铁路平曲线主点的识别,依据静态检测数据,推导了基于线路中线坐标和超高数字折线的主点识别算法。经过实验数据验证分析,得到以下结论:由于无砟轨道静态检测具有采样间隔小、数据量大的特点,传统算法易受测点误差影响而难以有效地表征曲线轮廓的变化,以至于自动识别主点时失效;采用抗噪能力强的十一点曲率法得到的测点近似曲率,能有效地表征数字平曲线形态的变化,自动识别曲线主点效果好,不易出现错选、漏选的情况;依据Douglas-Peucker算法能够有效地识别超高变坡点的近似位置,在粗略识别的基础上,经拟合迭代可精确地确定变坡点位置;由两种算法提取的平曲线主点和超高变坡点结果,可分析线路的超高平顺性。因而这两种算法既可用于评价新建铁路轨道施工质量,也可用于运营线路的轨道检测维护。研究的基于测点近似曲率的纵断面线形自动分段算法,经过实验数据验证,证明:采用十一点曲率法得到的测点近似曲率,同样可用在既有线纵断面特征点的自动识别上,且效果较传统方法更优;在迭代分段基础上,采用半径确定的最小二乘法拟合竖曲线能够有效地实现圆心精确定位,进而提高了特征点的精度;上述算法组合能够有效的实现纵断面线形的自动化分段,且具有较高的精度,将为后续的线形优化整正及高速化改造奠定基础。


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