【摘 要】
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针对现有铁路边坡形变检测方法存在效率低、成本高、客观性差等问题,提出一种基于激光点云的铁路边坡表面形变检测方法。通过在综合巡检车上安装高精度激光雷达、惯性测量单元和里程定位同步单元,配置车载式铁路环境三维点云数据采集系统,获取高精度铁路环境三维点云;结合铁路场景固有的先验知识改进现有配准算法的效率和精度,提出一种铁路点云快速配准算法;利用点云处理方法结合基准点云数据,快速计算边坡表面变化量。利用在
【机 构】
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中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所
【基金项目】
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中国铁道科学研究院集团有限公司重大课题（2020IMXM06）；
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针对现有铁路边坡形变检测方法存在效率低、成本高、客观性差等问题,提出一种基于激光点云的铁路边坡表面形变检测方法。通过在综合巡检车上安装高精度激光雷达、惯性测量单元和里程定位同步单元,配置车载式铁路环境三维点云数据采集系统,获取高精度铁路环境三维点云;结合铁路场景固有的先验知识改进现有配准算法的效率和精度,提出一种铁路点云快速配准算法;利用点云处理方法结合基准点云数据,快速计算边坡表面变化量。利用在运营线路采集的多期真实数据对该方法进行了试验验证。结果表明:本文方法检测效率高,结果客观性强,实现了高效检测铁路边坡表面形变的目的,对保障铁路安全具有重要意义。
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