陳仕明, 杜馨瑜, 孫淑杰, 趙鑫欣
(1. 中國鐵道科學(xué)研究院研究生部,北京 100081; 2. 中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司基礎(chǔ)設(shè)施檢測研究所,北京 100081)
在我國高速鐵路的迅速發(fā)展過程中,軌道車輛的安全性一直備受關(guān)注。車載限界動(dòng)態(tài)檢測系統(tǒng)采用非接觸式激光掃描技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)在列車行駛過程中進(jìn)行動(dòng)態(tài)異物侵限自動(dòng)檢測、綜合最小建筑限界檢測等[1]。但在列車行車過程中,受機(jī)車牽連力和線路軌道不平順的影響,車體會(huì)產(chǎn)生相對于軌道的隨機(jī)振動(dòng)[2]。從而車體參考坐標(biāo)系與軌道參考坐標(biāo)系的相對位置發(fā)生變化,影響了限界系統(tǒng)的檢測精度。因此需要檢測車體振動(dòng)引起的偏移,排除對限界測量值的干擾。
一般振動(dòng)補(bǔ)償方式包括接觸式與非接觸式兩種。接觸式測量采用拉線式位移傳感器、電容式位移傳感器、點(diǎn)式位移傳感器等[3],傳感器雖結(jié)構(gòu)簡單、成本低,但缺點(diǎn)是容易損耗,而且對行車速度有要求。因此非接觸測量更加適合于當(dāng)前系統(tǒng)[4-5]。
利用雙目視覺測量原理實(shí)現(xiàn)非接觸式測量已逐步應(yīng)用于鐵路檢測領(lǐng)域[6-10]。一般采用CCD相機(jī)(面陣或線陣)拍攝強(qiáng)光源照射的鋼軌輪廓,通過細(xì)化光條中心和特征點(diǎn)提取算法確定軌腰點(diǎn)位置,再利用標(biāo)定得到的外參實(shí)時(shí)解算車體相對于軌道的橫擺、垂向位移量[6]。占棟[7]和張冬凱[8]等研究相機(jī)非線性共面標(biāo)定法,提出振動(dòng)補(bǔ)償模型應(yīng)用于接觸軌和接觸網(wǎng)系統(tǒng)補(bǔ)償中。薛鵬[9]等采用機(jī)器人手眼標(biāo)定方法,并推導(dǎo)車體振動(dòng)補(bǔ)償算法。以上研究集中于相機(jī)標(biāo)定方法[10],但未考慮測量位移到軌面基準(zhǔn)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換,也缺乏對算法測量結(jié)果的精度提出有效的動(dòng)態(tài)測試方法。
本文在雙目視覺測量方法的基礎(chǔ)上,提出應(yīng)用于限界測量系統(tǒng)的車體振動(dòng)補(bǔ)償算法,并給出系統(tǒng)集成方案和標(biāo)定方法。此外,利用安裝在車體上的慣性組件等傳感器,使用卡爾曼濾波算法對系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)精度測試。最終實(shí)現(xiàn)以軌面坐標(biāo)系為參考坐標(biāo)系的侵限檢測系統(tǒng)。
圖1給出了主要的傳感器安裝簡圖,給出了各坐標(biāo)系的定義。激光攝像式傳感器安裝在車體下部,記為1#和2#。建立相機(jī)本體坐標(biāo)系,以兩套激光攝像組件的中心點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn),y軸指向相機(jī)2#方向,z軸沿車體豎直方向向上,x軸滿足右手定則并指向列車的前進(jìn)方向;車體坐標(biāo)系,原點(diǎn)在激光掃描傳感器的中心點(diǎn)處,各軸方向與系保持一致;在鋼軌表面建立軌面基準(zhǔn)坐標(biāo)系,原點(diǎn)在軌頂點(diǎn)所在中心處,x軸沿著軌道向前,y軸與軌道方向垂直,z軸與軌面相垂直。
圖1 車體-攝像組件-軌道坐標(biāo)系示意圖
激光攝像組件包含近紅外激光器和高速CCD相機(jī)[11-12],安裝示意圖如圖2(c)。系統(tǒng)利用CCD相機(jī)實(shí)時(shí)拍攝鋼軌激光輪廓圖像,并跟蹤軌面特征點(diǎn),然后對光條中心進(jìn)行提取計(jì)算。根據(jù)特征點(diǎn)提取算法找到光條中的軌頂點(diǎn)與軌距點(diǎn),如圖2(b)所示。測距系統(tǒng)選擇系作為參考坐標(biāo)系,采用聯(lián)合標(biāo)定法對系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定[7],得到軌頂點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的實(shí)時(shí)坐標(biāo),從而實(shí)現(xiàn)對鋼軌橫向和垂向幾何位移的非接觸測量。
圖2 光條提取方法
檢測車在檢測運(yùn)行中,車體會(huì)發(fā)生點(diǎn)頭、擺頭、側(cè)滾等振動(dòng)。另外,檢測傳感器安裝于車體底部的檢測梁上,車體鋼結(jié)構(gòu)的形變可以忽略不計(jì),因此將檢測傳感器和車體的檢測梁作為剛體考慮。
為獲得更加準(zhǔn)確、不受車體振動(dòng)干擾的限界點(diǎn)云數(shù)據(jù),振動(dòng)補(bǔ)償算法以激光掃描傳感器中心為目標(biāo)補(bǔ)償點(diǎn)。假定激光掃描傳感器中心在車體靜止?fàn)顟B(tài)下位置為P點(diǎn),車體發(fā)生振動(dòng)時(shí)對應(yīng)位置為點(diǎn),如圖3所示。傳感器實(shí)時(shí)位移在系下的大小記為,即為激光掃描傳感器的振動(dòng)位移。相機(jī)坐標(biāo)系的中心點(diǎn)為,其在振動(dòng)過程中的變化矢量記為。根據(jù)激光攝像組件的特點(diǎn),將振動(dòng)補(bǔ)償算法分成兩部分解算,首先獲得相機(jī)坐標(biāo)系原點(diǎn)位移, 再計(jì)算P點(diǎn)在系 下的位移在系下的分量,那么有:
圖3 車體振動(dòng)檢測原理
車體與軌面之間的相對運(yùn)動(dòng)可以簡化成如圖4,為直觀表示,將相對運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)化成為軌面相對于車體的運(yùn)動(dòng)。可知,假定中心點(diǎn)的位移變化為,那么有 Δ Oc=?ΔOw。另外,檢測梁相對于軌平面的側(cè)滾角度為。
圖4 車體振動(dòng)檢測原理
當(dāng)車體處于靜止?fàn)顟B(tài),激光攝像組件初始輸出的兩側(cè)軌距點(diǎn)的坐標(biāo)分別為實(shí)時(shí)采集的攝像組件的輸出為初始狀態(tài)下,系相對于系的側(cè)滾角度為,得到坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換矩陣為;實(shí)時(shí)狀態(tài)下側(cè)滾角度為,轉(zhuǎn)換矩陣為。
由此便完成了對激光掃描傳感器點(diǎn)云數(shù)據(jù)的振動(dòng)補(bǔ)償。由于在實(shí)際安裝環(huán)境下,測量傳感器的空間距離較為困難,因此設(shè)計(jì)在線標(biāo)定方法。系統(tǒng)啟動(dòng)后車體保持20~30 s的靜止,對激光掃描傳感器所采集的數(shù)據(jù)求取期望,得到補(bǔ)償點(diǎn)的坐標(biāo)表示為P(系)。由于車體靜止不動(dòng),激光掃描傳感器的測量值的均值具有無偏性,精度達(dá)到作為標(biāo)定值的要求。
由于該振動(dòng)補(bǔ)償系統(tǒng)為線性系統(tǒng),因此測量噪聲的傳播過程也是線性的。設(shè)定激光攝像組件測距誤差是滿足正態(tài)分布 N (0,σc)的白噪聲,以分析補(bǔ)償系統(tǒng)的理論誤差。定義為垂直估計(jì)誤差,定義為角度估計(jì)誤差,定義為水平估計(jì)誤差(均相對于參考坐標(biāo)系) 。根據(jù)上小節(jié)可得√到理論誤差如下:
由于實(shí)驗(yàn)室的轉(zhuǎn)動(dòng)平臺(tái)存在誤差,本小節(jié)設(shè)計(jì)一種多傳感器融合的算法,利用高精度的慣性組件測量激光掃描傳感器的位移與姿態(tài)變化作為參考值,以評估車體振動(dòng)補(bǔ)償算法的精度。
激光攝像式傳感器為系統(tǒng)提供了量測值,試驗(yàn)環(huán)境中點(diǎn)頭角度與搖頭角度近似為0,根據(jù)式(2)計(jì)算得到檢測梁側(cè)滾角度。根據(jù)四元數(shù)與歐拉角之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,系統(tǒng)對于四元數(shù)觀測過程可以簡化為。此外,根據(jù)式(1)計(jì)算得到的觀測值為。因此,觀測矩陣表示如下:
圖5 算法處理流程
激光攝像傳感器的分辨率為 2048×1088像素,激光波長為808/450 nm,測量理論精度為0.1 mm,最大測量范圍是250 mm。激光掃描傳感器的測距范圍為 1~20 m,最大點(diǎn)頻率為 600 kHz,最大線頻為200線/s,每個(gè)斷面的有效點(diǎn)為3000點(diǎn),測距的精度為 5 mm。
表1給出了傳感器精度與試驗(yàn)測試條件,其中激光攝像傳感器測距誤差通過對固定尺寸量塊進(jìn)行測量來確定。此外,激光攝像傳感器的采樣頻率為340 Hz,慣組的采樣頻率為 500 Hz。采集機(jī)上的時(shí)間同步裝置保證了多傳感器的采集時(shí)間同步,系統(tǒng)以200 Hz的頻率輸出點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
表1 傳感器誤差參數(shù)與試驗(yàn)
為確定慣性傳感器噪聲系數(shù)量級,本文采用Allan方差分析法對慣性傳感器的噪聲進(jìn)行標(biāo)定。將慣性傳感器靜置2~3 h,采集數(shù)據(jù)并用Matlab進(jìn)行Allan方差標(biāo)定。其中主要參數(shù)有零偏不穩(wěn)定性、高斯白噪聲、隨機(jī)游走誤差系數(shù),標(biāo)定結(jié)果見表2。
表2 慣性組件IMU的標(biāo)定參數(shù)
算法的可行性需要在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行驗(yàn)證。本文搭建測試試驗(yàn)平臺(tái)如圖6所示,激光掃描傳感器與慣組固定安裝在檢測梁上的支撐架上,檢測梁上安裝激光攝像式傳感器。利用多自由度試驗(yàn)臺(tái)模擬車體振動(dòng),采集傳感器數(shù)據(jù)并計(jì)算,以驗(yàn)證振動(dòng)補(bǔ)償算法。
圖6 試驗(yàn)平臺(tái)安裝示意圖
完整的限界檢測系統(tǒng)架構(gòu)如圖7所示,它包括多個(gè)子系統(tǒng),由車體運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償組件、多傳感器供電控制單元、激光掃描傳感器組件、里程同步組件和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)五部分組成。系統(tǒng)通過車體補(bǔ)償組件對激光掃描傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償計(jì)算,并在數(shù)據(jù)處理平臺(tái)完成數(shù)據(jù)分析與侵限檢測。
圖7 系統(tǒng)架構(gòu)示意圖
為驗(yàn)證檢測系統(tǒng)的性能與精度,本小節(jié)對系統(tǒng)誤差進(jìn)行分析,主要分成以下幾個(gè)部分:仿真分析算法理論誤差、試驗(yàn)臺(tái)試驗(yàn)與動(dòng)態(tài)小車試驗(yàn),文中統(tǒng)計(jì)誤差均方根(RMS)評估算法精度。
1)理論誤差分析
在實(shí)際裝車過程中,激光掃描傳感器的安裝位置比較靈活,因此首先評估在不同安裝位置下算法的精度。本小節(jié)用Matlab建立車體振動(dòng)模型,利用蒙特卡洛仿真對系統(tǒng)的誤差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。在高速鐵路線路中,以京滬線為例,列車車體相對軌面的側(cè)滾角度一般不超過1°。因此設(shè)定車體最大側(cè)滾角度為1°,通過算法計(jì)算并統(tǒng)計(jì)誤差。根據(jù)實(shí)際裝車參數(shù),設(shè)定傳感器安裝高度最大不超過2.5 m,激光攝像組件距離軌面的高度為450 mm,兩個(gè)攝像機(jī)光心之間的距離約為 1260 mm。
激光掃描傳感器安裝位置對振動(dòng)補(bǔ)償精度影響如圖8所示,統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果與真值之間的誤差RMS為縱坐標(biāo),傳感器的安裝位置為橫坐標(biāo)。由圖可知,橫向振動(dòng)補(bǔ)償誤差受到傳感器安裝高度的影響較大,而垂向振動(dòng)補(bǔ)償誤差受到傳感器安裝的橫向位置影響較大。
圖8 安裝位置對測量精度影響(= 0.3 mm)
根據(jù)激光掃描傳感器的實(shí)際安裝位置,選取三種工況條件分析傳感器安裝位置對結(jié)果的影響,對比補(bǔ)償前后的誤差如表3所示。發(fā)現(xiàn)假設(shè)傳感器安裝高度為2 m,距離軌面中垂線的偏移0.4 m時(shí)。橫向誤差 RMS、垂向誤差 RMS分別為 0.7 mm、0.25 mm,有明顯的精度提升,與圖8的分析結(jié)果一致。
表3 振動(dòng)補(bǔ)償誤差RMS
2)試驗(yàn)臺(tái)試驗(yàn)
動(dòng)靜態(tài)試驗(yàn)誤差確定依賴于參考值,本文以KF輸出的P點(diǎn)位移作為參考值,因此首先需要確定KF算法的誤差。KF算法需要激光攝像傳感器提供測距信息作為觀測值,所以振動(dòng)補(bǔ)償算法的誤差會(huì)影響到測量精度。
使用仿真平臺(tái)模擬振動(dòng)過程,并采集加噪后的傳感器數(shù)據(jù)。為評估振動(dòng)補(bǔ)償算法誤差對KF算法影響,設(shè)定激光攝像式測距傳感器的精度較低,對應(yīng)噪聲為標(biāo)準(zhǔn)差2 mm的白噪聲,遠(yuǎn)低于實(shí)際精度。將采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過算法計(jì)算,統(tǒng)計(jì)與真值之間的誤差如圖9所示。KF算法角度測量誤差均在0.02°以內(nèi),可以忽略不計(jì)。而且,激光攝像組件測量側(cè)滾角精度較高,可暫時(shí)不予考慮角度誤差。觀察y軸與z軸誤差大小相近,但振動(dòng)補(bǔ)償算法的測量誤差RMS均在3 mm左右,而KF算法測量誤差RMS均在0.28 mm左右,比前者小一個(gè)數(shù)量級。這是因?yàn)楸M管激光攝像組件的誤差較大,依然可以提供穩(wěn)定的低頻信號,從而抑制了加速度、角速度積分帶來的漂移。結(jié)合上述討論,發(fā)現(xiàn)KF算法在測量振動(dòng)補(bǔ)償P點(diǎn)位移時(shí),基本不受到測距組件噪聲的干擾,其測量結(jié)果可作為誤差分析的參考值。
圖9 多傳感器融合算法誤差
表4 限界振動(dòng)補(bǔ)償靜態(tài)測量誤差
由表4可知,實(shí)測位移與KF算法計(jì)算出來的位移差值很小,說明了KF計(jì)算位移變化的精度較高,該算法可以為動(dòng)態(tài)測量提供參考;另一方面,在不同的旋轉(zhuǎn)中心下,振動(dòng)位移在30 mm以內(nèi),算法補(bǔ)償誤差絕對值在1 mm以內(nèi),且不受到轉(zhuǎn)動(dòng)中心位置的影響, 說明了補(bǔ)償算法的正確性。
控制試驗(yàn)臺(tái)的檢測梁做復(fù)合振動(dòng),進(jìn)行動(dòng)態(tài)測試。將算法計(jì)算得到的振動(dòng)補(bǔ)償?shù)奈灰屏?,分別記做水平位移,垂直位移,KF算法給出了參考振動(dòng)位移,分別記做水平位移,垂直位移。對動(dòng)態(tài)測量數(shù)據(jù)與KF算法重復(fù)性偏差、 最大偏差、以及最偏差均值分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表5所示。
表5 限界振動(dòng)補(bǔ)償系統(tǒng)動(dòng)態(tài)測量偏差
由表可知,在動(dòng)態(tài)條件下測量的振動(dòng)位移的水平與垂直量都在要求的范圍之內(nèi),驗(yàn)證了該檢測裝置能夠滿足限界振動(dòng)補(bǔ)償系統(tǒng)的要求。
圖10給出了限界系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析軟件所展示的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。當(dāng)試驗(yàn)臺(tái)的檢測梁被控制做復(fù)合運(yùn)動(dòng)時(shí),激光掃描傳感器的掃描范圍內(nèi)的環(huán)境未發(fā)生變化。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)未經(jīng)補(bǔ)償?shù)狞c(diǎn)云圖將發(fā)生明顯偏移與旋轉(zhuǎn),經(jīng)過振動(dòng)補(bǔ)償后,點(diǎn)云圖始終在初始狀態(tài)附近變化。說明了振動(dòng)補(bǔ)償算法的有效性。
圖10 限界系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析軟件顯示的點(diǎn)云圖
3)動(dòng)態(tài)試驗(yàn)
為驗(yàn)證研制的限界振動(dòng)補(bǔ)償檢測裝置的測量精度,在檢測小車上安裝傳感器進(jìn)行動(dòng)態(tài)試驗(yàn),如圖11所示。同樣通過觀察數(shù)據(jù)分析軟件輸出的點(diǎn)云圖,發(fā)現(xiàn)鋼軌位置始終在初始位置附近變化,說明完成了相對于軌面基準(zhǔn)坐標(biāo)系的補(bǔ)償。
圖11 現(xiàn)場試驗(yàn)驗(yàn)證
本文針對當(dāng)前限界檢測系統(tǒng)受到列車車體振動(dòng)影響,侵限檢測時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生誤報(bào)的不足,提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的振動(dòng)補(bǔ)償系統(tǒng),以軌面為參考坐標(biāo)系,對激光掃描傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償。為驗(yàn)證算法精度,設(shè)計(jì)了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的多傳感器融合的精度測試方法。理論分析與動(dòng)靜態(tài)試驗(yàn)證明該方法有效補(bǔ)償了限界系統(tǒng)點(diǎn)云數(shù)據(jù),極大地降低了振動(dòng)帶來的影響,測量誤差平均在1 mm以內(nèi)。目前系統(tǒng)經(jīng)過現(xiàn)場試驗(yàn)驗(yàn)證,未來將應(yīng)用于綜合巡檢車中。