移动三维激光扫描在铁路既有线复测中的应用

邹文静

(中铁第五勘察设计院集团有限公司，北京 102600)

1 移动三维激光扫描测量系统

1.1 技术特点

移动三维激光扫描系统是一种多传感器技术集成的系统，主要包括三维激光扫描技术、GNSS/IMU组合导航(POS)定位定姿技术[1]，辅以轨道小车为载体，应用于铁路既有线测量。随着科技的发展，激光扫描仪的扫描频率和测距精度提高，POS系统定位定姿更加准确，为既有铁路数字化三维实景复制的实现提供了支撑。

以本次研究项目所用设备为例，三维激光扫描参数如表1所示，IMU参数精度如表2所示：

三维激光扫描仪主要参数 表1

IMU主要性能参数 表2

图1为移动三维激光扫描系统，其主要特点包括：

图1 移动三维激光扫描系统

(1)通过设置三维激光扫描频率调整点密度，使离散激光点呈现出连续表达的效果；

(2)高精度POS系统，提供了激光发射时刻准确的空间三维坐标和角度[2]，决定了三维激光点云数据的空间三维坐标精度；

(3)依据主动、被动和授时三种传感器同步控制方法，统一时空基准[3]，实现多源数据融合。

(4)移动测量相较于常规走-停的测量方式，在既有线复测时用较少上道人员充分利用了天窗时间，获得的数字化实景三维数据可在处理后供内业交互使用，提取更多的既有线空间和属性信息，起到了提高作业效率，减少人为干涉因素，满足既有线复测时测量人员、设备与运营对安全的需求。

1.2 作业流程

如图2所示，为三维激光扫描系统的作业流程，包括数据采集、点云解算和既有线信息提取三部分。

图2 移动三维激光扫描仪作业流程

1.2.1 数据采集

移动三维激光扫描测量系统在采集前需要静置5分钟，目的在于初始化设备的定位定姿系统，并进行系统扫描频率等参数的设置。

系统运行的同时，在项目控制网上架设基站进行静态观测，用于定位数据的后差分处理；由于采集的数据为WGS84坐标系，需要在设备可扫描区域进行靶标布设，通过水准测量获取靶标的高程，用于进行扫描数据的高程改正，纳入至工程坐标系。在作业结束时静置5分钟，确保数据的完整性与准确性[4，5]。

整个作业过程中可以调整行车速度或暂停，项目结束后进行数据下载。

1.2.2 点云解算

点云解算包括航迹解算、点云融合及靶标约束。

航迹解算。将基站数据进行格式转换后，与移动站(小车)数据进行差分解算，将IMU数据进行格式转换，通过时间同步信息进行轨迹解算，得到精确的POS数据[6～8]。根据POS解算分析报告，对定位精度、姿态精度、卫星信号质量、卫星PDOP值等因素分析，对信号不好的位置进行点云预融合，查看是否存在扭曲变形，以便确认航迹解算精度后，导出最终成果POS。

点云融合。POS解算完成后，根据记录的时间、空间位置、空间姿态，对激光扫描数据进行计算，依据激光点的时间距离信息，恢复出其三维坐标，即为点云融合。对于信号不好的区域，可以进行段落裁剪，单独调整POS信息后重新进行点云融合。

靶标约束。点云融合完成后，需要利用靶标进行坐标系统约束。通常平面坐标采用常规投影计算即可获得，但需要注意为了控制投影长度变形而设定的投影面高。点云数据中的靶标高程为大地高，为了获得水准高，需要在解算软件中进行靶标识别，并利用靶标的水准数据对高程进行改正，得到点云成果。

1.2.3 既有线信息提取

既有线信息提取主要包括线路平面、高程提取[9]；线路道岔信息提取；线路横断面提取；线路间距计算等。近似连续表达的高精度点云数据，在现实世界的客观表达上细腻，使得基于铁道基本参数模型与人工交互提取既有线信息成为可能[10]。

2 应用实例

2.1 项目概况

某既有线增建二线项目长约50 km，涉及车站4座。既有铁路建成已有30余年，经过长久运营维护，设计资料、台账与现状较为不符。需要对既有线进行复测，提供给相关专业进行增建二线设计。

线路运营工作较为繁忙，只有夜间2小时天窗时间。考虑到项目工期、行车安全人员与仪器管理等方面因素，采用移动三维激光扫描系统进行既有线测量作业，实现既有线三维实景复刻后，将外业工作移至内业开展。

项目沿线每2 km布设一个CPI点，共计32个，按照铁路四等GNSS测量要求施测；水准点与CPI共点，高程控制网按照四等水准标准施测(1985国家高程基准)。平面坐标系统采用CGCS2000椭球高斯投影工程独立坐标系统，满足规范中投影变形要求。

2.2 既有线成果提取

激光点云数据处理完成后，可基于轨迹线文件和点云数据进行既有线信息提取。基本原理为：通过轨迹线文件按照1米间距提取轨面点，轨面点坐标和轨道参数(主要是扫描仪相对于左右轨的距离)进行铁路中线拟合，拟合完成后根据既有线台账资料进行里程赋值。根据拟合的中线和点云数据，自动按照指定里程间距提取既有线轨中平面坐标和中平信息，中平一般直线段为左轨面高程、曲线段为内轨面高程[11，12]。

三维激光扫描仪点云数据密度较大，能够很好地表达出扫描的数据信息[13]。除了既有线平面和中平信息外，还可进行接触网、道岔、等地物空间位置的人工交互获取。主要提取地物如图3～图6所示。

图3 轨道点云数据

图4 接触网点云数据 图5 隧道点云数据

图6 道岔点云数据

2.3 精度对比分析

采用三维激光移动扫描仪系统进行测量，可获取三维坐标，测量过程如下：

(1)沿轨道线路布设标靶点[14]：图7所示，标靶点采用黄白油漆相间涂抹，尺寸：宽度约 20 cm、长度约 35 cm；确保扫描仪能够清晰扫描到标靶点(轨枕中间位置)；每隔 500 m左右布设一个标靶点(用于激光点云高程的检核和控制)；标靶点高程按照四等水准施测。按照以上标准，南防线钦防段及钦州枢纽共布设标靶点354个，平均间距 420 m。

图7 标靶点和标靶点测量图

(2)移动激光扫描系统开始测量时，同时在CPI控制点上架设GNSS静态基站，用于点云数据平面坐标的GNSS后差分控制。

(3)通过专用的后处理软件得到高精度移动三维激光点云(点云精度满足平、高 2 cm的规范要求)。

利用传统的人工测量既有线方法与三维激光移动扫描仪测量既有线成果进行精度对比，其对比情况如下：

以“GNSS RTK+水准”利用传统的人工测量方法抽检4段(约 4.1 km)移动三维激光扫描仪测量数据。检测段落情况如表3所示：

使用GNSS RTK检核既有线中线测量的统计情况 表3

鉴于移动三维激光扫描数据平差后的成果，按要求提供了常规模式里程对应的中线成果，与“GNSS RTK+水准测量”利用传统的人工测量方法成果一一对应。较差统计如表4所示。

移动三维激光扫描与GNSS RTK+水准测量的较差统计表 表4

2.3.1 中线

计算“GNSS RTK实测既有线中线坐标数据”与“对应三维激光扫描仪测量中线坐标数据”之较差并进行统计。

两种测量方式所得较差中误差为 14.7 mm，X最大偏差为 26.9 mm，Y最大偏差为 27.7 mm，满足限差 28 mm的要求。

图8 移动三维激光扫描与GNSS RTK人工实测数据成果对比坐标差区间分布图

2.3.2 中平

利用传统水准测量方法，比较分析标靶点高程，如果测量结果高程对比小于 20 mm，此标靶点的高程共同作为控制点加入平差计算(当大于 20 mm时，必须分析原因并采取必要的措施)，技术轨面高程。

通过对比，轨面高程较差中误差为 ±13.4 mm，最大值为 32.1 mm(主要由既有线水准测量无尺垫所造成)；移动三维激光的轨道平顺性优于中平水准测量数据。

图9 移动三维激光扫描与水准测量高程较差统计直方图

移动三维激光扫描与GNSS RTK+水准测量相邻点高差较差统计区间分布表 表5

高差较差统计分布如图10所示。

图10 移动三维激光扫描与水准仪测量相邻点高差较差统计区间分布图

2.3.3 道岔

移动三维激光扫描系统获得的道岔岔尖、岔根点云不仅非常清晰、方便量测，而且便于复杂道岔的整体把握。

此次验证，利用GNSS RTK对12个道岔岔心进行测量获得的数据与激光点云数据测量岔心对比，最大差值为 3 cm，两种测量方式成果数据吻合较好，精度相当。

移动三维激光点云提取岔心与GNSS RTK测量岔心成果对比验证 表6

续表6

岔心坐标差异对比如图11所示：

图11 移动三维激光点云提取岔心与GNSS RTK测量岔心成果对比图

利用激光点云测量验证既有线轨道统计 表7

根据两种测量方法的验证对比，三维激光扫描数据的精度与传统测量方法精度相当，满足规范要求。

2.3.4 横断面

(1)既有线路基横断面测量精度验证

利用GNSS RTK实测路肩断面轨面点高程、砟肩、砟脚等高程与三维激光扫描点云数据断面高程进行对比。

共检测30处断面，高程最大差值为 0.046 m，最小差值为 0.002 m，满足规范精度要求。

点云数据提取的横断面数据与GNSS RTK方式测量的相同位置横断面数据进行对比，对比结果统计情况如下：

横断面高程数据对比差值统计表 表8

统计分布如图12所示。

图12 点云提取与GNSS RTK测量横断面成果高程较差区间分布

利用传统的人工测量既有线方法与采用三维激光移动扫描仪进行测量的既有线成果进行精度对比，既有线中线测量成果最大差值小于限差 28 mm；轨面高程较差中误差为 ±13.4 mm；岔心对比最大差值为 3 cm；横断面高程最大差值为 0.046 m，最小差值为 0.002 m；均满足规范要求。表明，三维激光移动扫描仪测量精度与传统的人工测量既有线方法精度一致。

3 结 语

移动三维激光扫描测量系统的平面和高程中误差优于2厘米，成果精度稳定可靠，测量精度与传统人工测量方法精度相当，满足既有线复测的需要。同时该系统测量速度快动态测量、效率较高，能够高效率开展作业。点云数据能过能够直观、细致表达既有线及沿线地物现状特征，以上特点较为适合铁路等大型基础设施测量工作的开展，但同时也应该关注以下问题。

(1)移动三维激光扫描测量系统在进行工作时，由于运行平台高度和沿线地物遮挡等限制，扫描范围有限。既有线复测横断面需求较长时，可使用无人机Lidar结合移动三维激光扫描的技术方法进行作业，有效进行数据融合与互补。

(2)移动三维激光扫描测量系统所获取的点云数据为海量数据，本项目中主要是基于人机交互的方法进行既有线信息提取，将外业工作量转移至内业，降低了安全风险。但同时，由于铁路设备设施具有比较明显的特点，可进一步开展数据处理算法研究，基于模型特征从点云中提取计算铁路设施设备的空间位置，进一步提高自动化程度。

(3)移动三维激光扫描的成果，可以作为铁路发展的历史数据，纳入铁路运营系统的信息化管理中，成为中国铁路发展史中重要的历史支撑资料。