【摘 要】
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视觉测量是计算机视觉领域的研究热点,具有无接触、高精度等优势。相对于2D图像测量,3D点云可以提供更丰富的被测目标空间姿态信息,从而获取更高的测量精度,越来越受到研究人员的青睐。通过点云对目标整体进行直接测量时,测量结果易受非关键区域的干扰导致测量精度降低,庞大的点云规模也会产生大量的资源消耗,并降低处理效率。点云分割作为一种常用的预处理方法,可以提取出感兴趣区域再进行下一步计算,从而有效的降低测
【基金项目】
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国家自然科学基金（51827813）基于高精度结构光的高速铁路轮轨动态接触姿态检测系统； 北京市教育委员会科技重大项目（KJZD20191000402）；
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视觉测量是计算机视觉领域的研究热点,具有无接触、高精度等优势。相对于2D图像测量,3D点云可以提供更丰富的被测目标空间姿态信息,从而获取更高的测量精度,越来越受到研究人员的青睐。通过点云对目标整体进行直接测量时,测量结果易受非关键区域的干扰导致测量精度降低,庞大的点云规模也会产生大量的资源消耗,并降低处理效率。点云分割作为一种常用的预处理方法,可以提取出感兴趣区域再进行下一步计算,从而有效的降低测量的时间、空间复杂度。对此,本文研究了通过点云分割提取关键区域点云数据后进行轮轨接触姿态参数测量的方法,主要内容如下:（1）提出了一种基于Transformer的点云分割算法。基于点云邻域密度和邻域法向量相似度,提出了三种位置编码,并将位置编码嵌入到Transformer模块中作为注意力的计算方式;提取了不同尺度下的预测困难点并对其进行注意力的计算,通过特征融合的方法得到更精确的边缘分割结果。定性和定量实验结果表明,所提算法在Shape Net公开数据集和轮轨数据集上的边缘分割效果优于基模型,在轮轨数据集中m Io U指标较基模型提升了3个百分点。（2）构建了轮轨接触姿态标注数据集,并提出了基于轮轨部件先验的关键结构的提取算法。针对有监督深度学习方法进行轮轨点云分割时缺乏标注数据集的问题,本文基于标准轮轨CAD模型构建了初始点云数据,并利用轮轨刚体结构的特性基于切割算法生成了对应的轮轨部件,构建了轮轨接触姿态标注数据集;提出了一种面向轴部件的关键直线结构提取算法,以及面向轨、轮缘结构的关键平面结构提取算法。定性实验结果表明,文中所提的轮轨部件关键结构提取算法能够准确提取轴向直线、轮缘内侧面以及轨底平面等关键结构。（3）提出了一种基于关键结构的轮轨接触姿态参数测量方法。通过点云分割算法提取出细粒度的轮轨部件,利用轮缘内侧面和轨底面对轮对侧滚角进行计算,使用轴有向包围盒的中心点及轨道中心点计算得到轮对横移量、沉浮量,基于提取轴投影点云的关键直线以及轨向对摇头角进行计算。在不同稀疏度的轮轨接触姿态数据集上进行的实验结果表明,轮对侧滚角和摇头角的测量误差分别在10-2度和10-3度,轮对横移量和沉浮量误差分别在10-1毫米和10-2毫米,均满足测量的精度要求。
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