本發(fā)明涉及一種鐵路測繪方法，尤其是一種鐵路高精度測繪方法。
背景技術(shù)：
1、鐵路作為國民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，其建設(shè)和維護(hù)對測繪技術(shù)提出了極高的要求。傳統(tǒng)的鐵路測繪方法主要依賴于人工操作和地面測量設(shè)備，但這些方法在實(shí)際應(yīng)用中存在諸多限制。
2、首先，傳統(tǒng)測繪方法的工作效率低下。由于需要人工進(jìn)行實(shí)地測量，不僅耗時耗力，而且在復(fù)雜地形和惡劣天氣條件下，測量工作往往難以進(jìn)行。其次，傳統(tǒng)測繪方法的精度難以保證。受到人為因素和測量設(shè)備精度的限制，測量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性往往受到質(zhì)疑，特別是在處理鐵路線路的細(xì)微變化和復(fù)雜結(jié)構(gòu)時，測量誤差可能較大。此外，隨著鐵路工程建設(shè)的不斷發(fā)展，對測繪數(shù)據(jù)的全面性和實(shí)時性要求也越來越高。傳統(tǒng)測繪方法往往難以提供足夠的數(shù)據(jù)支持，難以滿足現(xiàn)代鐵路工程對高精度、高效率的測繪需求。因此，開發(fā)一種新型的鐵路測繪方法，以提高測繪效率、保證測量精度，并滿足鐵路工程建設(shè)對數(shù)據(jù)的全面性和實(shí)時性需求，成為了一個亟待解決的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、鑒于上述狀況，有必要提供一種解決上述至少一種問題的一種鐵路高精度測繪方法，其特征在于，包括以下步驟：
2、s1：無人機(jī)測繪；
3、s2：地面工程測量；
4、s3：數(shù)據(jù)整合與地圖生成；
5、其中，s1步驟包括以下步驟：
6、準(zhǔn)備階段：明確測繪區(qū)域范圍，規(guī)劃飛行航線，確定降落點(diǎn)；
7、飛行與數(shù)據(jù)采集：使用搭載高清相機(jī)的無人機(jī)進(jìn)行航拍，獲取厘米級精度的定位數(shù)據(jù)和高分辨率影像以及圖像；
8、控制點(diǎn)選擇：在航拍圖像中選取的控制點(diǎn)，利用rtk技術(shù)測量其精確坐標(biāo)；
9、s2步驟包括以下步驟：
10、地面數(shù)據(jù)采集：采用集成北斗導(dǎo)航、慣導(dǎo)系統(tǒng)、激光掃描儀傳感器的鐵路綜合性智能化巡檢小車，進(jìn)行地面數(shù)據(jù)采集，通過巡檢小車獲取鐵路線路的點(diǎn)云數(shù)據(jù)、高清影像以及空間位置和姿態(tài)信息；
11、s3步驟包括以下步驟：
12、數(shù)據(jù)融合：將無人機(jī)航測的影像、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和地面工程測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)對齊和融合；
13、地圖生成：利用gis軟件對整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量化處理，生成包含鐵路線路、車站、橋梁、隧道元素的鐵路電子地圖。
14、優(yōu)選地，所述準(zhǔn)備階段步驟還包括以下步驟，無人機(jī)航拍前設(shè)置，圖像重疊率大于35％，航線間大于65％，邊緣航線組成的多邊形包含鐵路線路、車站、橋梁、隧道至少一個或者一個以上的區(qū)域。
15、優(yōu)選地，所述地面數(shù)據(jù)采集步驟中，鐵路綜合性智能化巡檢小車還包括軌道圖像采集模塊，用于實(shí)時采集鐵路軌道的高清圖像，并且結(jié)合慣導(dǎo)系統(tǒng)和激光掃描儀的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)鐵路軌道的三維重建和特征提取。
16、優(yōu)選地，無人機(jī)在測量鐵路彎道時，采用以下公式計算彎道的曲率半徑r：
17、r＝(h2+l2)/(2*h*δθ)
18、其中，h為無人機(jī)拍攝高度，l為航拍圖像中彎道弧長，δθ為航拍圖像中彎道對應(yīng)的中心角弧度。
19、優(yōu)選地，鐵路綜合性智能化巡檢小車在測量鐵路直道時，利用慣導(dǎo)系統(tǒng)獲取小車的實(shí)時速度v和加速度a，通過以下公式計算直道的長度l：
20、l＝(v2-u2)/(2*a)
21、其中，u為小車開始測量時的初速度。
22、優(yōu)選地，無人機(jī)在測量鐵路直道時，利用搭載的高清相機(jī)獲取直線段的兩個端點(diǎn)坐標(biāo)(x1,y1)和(x2,y2)，通過以下公式計算直道的長度l：
23、l＝√[(x2-x1)2+(y2-y1)2]。
24、優(yōu)選地，鐵路綜合性智能化巡檢小車在測量鐵路彎道時，利用激光掃描儀獲取彎道上的多個點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并通過以下公式計算彎道的曲率半徑r：
25、r＝(180*δs)/(π*δθ)
26、其中，δs為巡檢小車在彎道上行駛過的弧長，δθ為小車行駛過程中激光掃描儀測得的彎道中心角變化量。
27、優(yōu)選地，鐵路綜合性智能化巡檢小車在測量鐵路彎道時，還可以結(jié)合慣性測量單元(imu)的數(shù)據(jù)，通過以下公式對彎道的曲率進(jìn)行實(shí)時估計：
28、κ＝(a_y+g*tan(θ))/v2
29、其中，κ為彎道的曲率，a_y為小車在垂直于前進(jìn)方向上的加速度，g為重力加速度，θ為小車在垂直平面內(nèi)的傾斜角，v為小車的實(shí)時速度。
30、優(yōu)選地，在數(shù)據(jù)融合步驟中，采用基于深度學(xué)習(xí)的算法對無人機(jī)航測的影像和地面工程測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動配準(zhǔn)和融合，包括以下步驟：通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取無人機(jī)影像和地面測量數(shù)據(jù)的特征；利用這些特征進(jìn)行相似度匹配，確定最佳配準(zhǔn)參數(shù)；根據(jù)配準(zhǔn)參數(shù)對無人機(jī)影像和地面測量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，生成數(shù)據(jù)集。
31、優(yōu)選地，地圖生成步驟中，采用三維建模技術(shù)，根據(jù)整合后的數(shù)據(jù)構(gòu)建鐵路線路的三維模型。
32、無人機(jī)測繪部分的工作原理是利用無人機(jī)搭載的高清相機(jī)和先進(jìn)的導(dǎo)航定位系統(tǒng)進(jìn)行航拍，獲取厘米級精度的定位數(shù)據(jù)和高分辨率影像。無人機(jī)按照預(yù)先規(guī)劃的飛行航線進(jìn)行飛行，通過高清相機(jī)捕捉鐵路線路及其周邊環(huán)境的詳細(xì)信息。同時，利用rtk技術(shù)，無人機(jī)能夠?qū)崟r接收地面基站發(fā)送的差分信號，修正自身定位誤差，從而獲取精確的控制點(diǎn)坐標(biāo)。與此同時，地面工程測量部分的工作原理是通過集成北斗導(dǎo)航、慣導(dǎo)系統(tǒng)、激光掃描儀傳感器的鐵路綜合性智能化巡檢小車進(jìn)行地面數(shù)據(jù)采集。巡檢小車能夠在鐵路線路上自主或遙控行駛，通過激光掃描儀獲取線路的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過高清相機(jī)拍攝高清影像，同時利用北斗導(dǎo)航和慣導(dǎo)系統(tǒng)確定其空間位置和姿態(tài)信息。這些數(shù)據(jù)的獲取為鐵路線路的詳細(xì)測繪提供了重要依據(jù)。接下來，數(shù)據(jù)整合與地圖生成部分的工作原理是將無人機(jī)航測的影像、點(diǎn)云數(shù)據(jù)和地面工程測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)對齊和融合。這一過程需要借助算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行空間配準(zhǔn)、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和誤差校正，確保各種數(shù)據(jù)源之間的無縫銜接。融合后的數(shù)據(jù)通過gis軟件進(jìn)行矢量化處理，提取出鐵路線路、車站、橋梁、隧道等元素的幾何信息和屬性信息，最終生成包含這些元素的鐵路電子地圖。
33、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為鐵路高精度測繪方法的工作原理是將無人機(jī)測繪和地面工程測量相結(jié)合，通過數(shù)據(jù)融合和地圖生成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對鐵路線路的全面、高精度測繪。無人機(jī)和巡檢小車的協(xié)同工作，能夠充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提高測繪的效率和精度。同時，數(shù)據(jù)處理技術(shù)和gis軟件的應(yīng)用，使得測繪數(shù)據(jù)能夠轉(zhuǎn)化為直觀、易讀的電子地圖，為鐵路工程建設(shè)和管理提供有力支持。
1.一種鐵路高精度測繪方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的鐵路高精度測繪方法，其特征在于：所述準(zhǔn)備階段步驟還包括以下步驟，無人機(jī)航拍前設(shè)置，圖像重疊率大于35％，航線間大于65％，邊緣航線組成的多邊形包含鐵路線路、車站、橋梁、隧道至少一個或者一個以上的區(qū)域。
3.如權(quán)利要求1所述的鐵路高精度測繪方法，其特征在于：所述地面數(shù)據(jù)采集步驟中，鐵路綜合性智能化巡檢小車還包括軌道圖像采集模塊，用于實(shí)時采集鐵路軌道的高清圖像，并且結(jié)合慣導(dǎo)系統(tǒng)和激光掃描儀的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)鐵路軌道的三維重建和特征提取。
4.如權(quán)利要求1所述的鐵路高精度測繪方法，其特征在于：無人機(jī)在測量鐵路彎道時，采用以下公式計算彎道的曲率半徑r：
5.如權(quán)利要求1所述的鐵路高精度測繪方法，其特征在于：鐵路綜合性智能化巡檢小車在測量鐵路直道時，利用慣導(dǎo)系統(tǒng)獲取小車的實(shí)時速度v和加速度a，通過以下公式計算直道的長度l：
6.如權(quán)利要求1所述的鐵路高精度測繪方法，其特征在于：無人機(jī)在測量鐵路直道時，利用搭載的高清相機(jī)獲取直線段的兩個端點(diǎn)坐標(biāo)(x1,y1)和(x2,y2)，通過以下公式計算直道的長度l：
7.如權(quán)利要求1所述的鐵路高精度測繪方法，其特征在于：鐵路綜合性智能化巡檢小車在測量鐵路彎道時，利用激光掃描儀獲取彎道上的多個點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并通過以下公式計算彎道的曲率半徑r：
8.如權(quán)利要求1所述的鐵路高精度測繪方法，其特征在于：鐵路綜合性智能化巡檢小車在測量鐵路彎道時，還可以結(jié)合慣性測量單元(imu)的數(shù)據(jù)，通過以下公式對彎道的曲率進(jìn)行實(shí)時估計：
9.如權(quán)利要求1所述的鐵路高精度測繪方法，其特征在于：在數(shù)據(jù)融合步驟中，采用基于深度學(xué)習(xí)的算法對無人機(jī)航測的影像和地面工程測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動配準(zhǔn)和融合，包括以下步驟：通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取無人機(jī)影像和地面測量數(shù)據(jù)的特征；利用這些特征進(jìn)行相似度匹配，確定最佳配準(zhǔn)參數(shù)；根據(jù)配準(zhǔn)參數(shù)對無人機(jī)影像和地面測量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，生成數(shù)據(jù)集。
10.如權(quán)利要求1所述的鐵路高精度測繪方法，其特征在于：地圖生成步驟中，采用三維建模技術(shù)，根據(jù)整合后的數(shù)據(jù)構(gòu)建鐵路線路的三維模型。