基于车载激光点云的铁路轨道检测

铁路轨道的局部变形直接影响火车的高速安全行驶。为实现铁路轨道的自动化巡查，提出一种从车载激光点云中提取轨面与枕木的方法。首先，利用基于高程约束的欧氏聚类对原始点云数据进行预处理，得到路基区域；然后，对路基区域进行网格划分，并对每个网格内的点云进行高程判断，从而提取出轨面点云；最后，利用枕木与砟石的几何形态差异，设计出一种面向轨道点云的动态阈值分割方法，以提取枕木点云。对多个路段的铁路轨道进行实验，结果表明，本文方法仅利用点云坐标信息就能实现不同区域的轨面与枕木的自动检测，平均提取质量分别达到97.8%和93.6%,验证了本文方法的可行性与有效性。