一种基于激光雷达的接触网目标识别算法的制作方法

本发明属于激光雷达，具体为一种基于激光雷达的接触网目标识别算法。

背景技术：

1、铁路接触网作为电气化铁路的核心组成部分，其运行状态直接关系到列车弓网受流的安全性与稳定性。接触网沿铁路线路架设，长期暴露于复杂的自然环境中，经受着列车运行冲击、环境腐蚀、材料老化多重因素的持续作用，其几何参数和结构完整性会随时间推移而发生渐进式变化。接触线高度变化、吊弦断裂、定位器偏移、分段绝缘器破损类异常工况，一旦未能及时发现并予以处置，将可能导致弓网故障乃至严重的铁路交通事故。因此，对接触网设施实施定期、全面、精准的检测与状态评估，历来是铁路供电设备维护工作的关键环节，其检测结果的可靠性直接服务于铁路运输的安全与效率。

2、在现有技术中，一些方案已经尝试通过点云分析来进行参数检测。例如，中国发明专利申请公开号cn103852011a公开了一种基于激光雷达的铁路接触网几何参数分析方法，该方法主要利用接触线点云空间分布中的特征，例如查找数据中的最小导高值或通过立柱空间位置先验信息，来实现对接触网几何参数的分析。此外，中国发明专利授权公告号cn108564575b也公开了一种基于三维点云数据的非接触式接触网参数检测方法，该方法通过对采集的接触网三维点云数据进行分步预处理，依次去除噪声点与背景点干扰，随后利用预定几何空间过滤截取和标准的一维直线模型拟合，以提取接触线并解算相关参数。

3、然而，上述既有方案在实际复杂工况的应用中存在明显的适应性缺陷。具体而言，实际运营中的接触线和承力索在复杂的动力学冲击、环境温度剧变以及线缆自重张力波动的持续作用下，不可避免地会产生柔性悬垂弛度变化或局部波浪形变。上述在先专利所普遍依赖的理想刚性直线拟合模型，与接触网各线缆实体的真实柔性悬垂物理形态存在明显偏离，极易导致线缆空间轨迹提取失真，进而使后续以此为空间基准的关联部件的定位和识别产生连锁性的严重偏差。进一步地，由于检测车高动态运行、激光束发散、部件表面反光率非均匀以及特殊交叉重叠遮挡的物理环境干扰，像吊弦这类细长构件在离散点云数据中的呈现往往表现为严重的空间密度不均匀或流形断裂形态。传统的固定阈值过滤或常规标准聚类方法极易在密度稀疏处引发过分割，或在线缆交汇粘连区域引发欠分割，从而导致频繁的部件漏检与错误识别。

4、此外，现有技术通常采用全线统一的固定处理阈值，无法自适应应对隧道受限空间、高位跨越物、弯道拉出值突变类复杂场景的异质性变异。同时，在高速巡检过程中，系统缺乏高动态相机透视几何与车辆一维运动学状态的前馈联动机制，难以精准预测时空异步状态下恰当的拍照触发时刻，导致复核可见光图像频繁出现目标偏离视场中心或边缘模糊的问题。

5、因此，构建一套能够在各种复杂工况下保持高提取精度与高场景自适应力的接触网目标识别方法，已成为本领域亟待解决的技术难题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于激光雷达的接触网目标识别算法，以解决背景技术中提出的现有技术中存在的接触线形态适应性差、细小部件提取可靠性低、复杂场景处理自适应性不足以及检测与巡检联动精确性差的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

3、一种基于激光雷达的接触网目标识别算法，包括以下步骤：

4、步骤一，获取基于三维激光雷达采集的高密度、高精度空间点云数据并进行预处理，所述预处理包括利用解耦巡检车瞬时行驶速度与雷达固有光学参数的自适应无级变分辨率体素滤波模型进行点云下采样，并基于多尺度稀疏特征聚合方法对下采样后的点云进行特征提取，获得包含多尺度几何拓扑信息的初始稀疏特征图；

5、步骤二，基于预设的空间感兴趣区域对预处理后的点云数据进行滤波截取以获得核心区域点云数据，所述空间感兴趣区域构建为由车体垂直和横向振动位移响应动态修正的时变断面动力学包络边界；

6、步骤三，基于自适应形态拟合算法对核心区域点云数据进行处理，区分并提取接触线与承力索的空间轨迹线，所述自适应形态拟合算法采用轨迹形变融合优化模型进行形变补偿；

7、步骤四，基于所述接触线与承力索的空间轨迹线划定搜索区域，在所述搜索区域内分别提取吊弦点云数据与定位器点云数据；

8、步骤五，基于轻量化表征算法对步骤一中获得的所述初始稀疏特征图进行降维处理，生成轻量化表征状态向量；将该轻量化表征状态向量输入多标签场景分类器进行场景识别，并根据输出的场景识别结果动态修正算法中的全局基准参数，实现全局场景控制层与局部动态解算层的单源分层调整。

9、根据上述技术方案，在步骤一中，所述自适应无级变分辨率体素滤波模型定义了动态自适应体素网格的三维边长向量；其中，沿铁路线路延伸方向的体素步长取巡检车瞬时行驶速度与激光雷达固定扫描频率之比、以及当前雷达至接触网目标区域的最大测距距离与激光雷达固定角分辨率之乘积两者中的最大值；垂直于线路方向与高度方向的体素步长相等，且均取当前扫描瞬态目标点的径向距离、激光雷达固定角分辨率与预设的点云密度调节因子三者的代数连乘积。

10、根据上述技术方案，在步骤一中，所述多尺度稀疏特征聚合方法的实现过程为：以自适应体素滤波后的体素网格为基准构建三维稀疏张量，设定多个不同膨胀率的局部稀疏感受野；在每个感受野尺度空间内，仅对非空体素执行稀疏三维卷积运算，并将各个尺度提取到的局部曲率与法向量梯度特征沿通道维度进行特征拼接，完成多尺度稀疏特征聚合。

11、根据上述技术方案，在步骤二中，所述时变断面动力学包络边界的代数解算控制规则为：

12、感兴趣区域的时变垂直高度上界与下界，分别由接触网标准设计的最高与最低安装高度加减当前时刻的垂直校正增量确定，所述垂直校正增量由车载惯性测量单元积分生成的瞬时垂直振动位移量与雷达测距常数冗余项求和得到；

13、感兴趣区域的时变横向左右边界，以轨道中心线横向基准半宽为基础，代数叠加入惯性测量单元导出的横向振动位移量，并进一步叠加入由车体滚转角的正弦值与接触网最高安装高度相乘确定的侧滚补偿项来确定。

14、根据上述技术方案，在步骤三中，所述轨迹形变融合优化模型的目标函数整合了基于弹性力学边界约束的物理曲率惩罚项与基于稳健损失分段函数的局部误差惩罚项；

15、所述自适应形态拟合算法还包括软阈值独立动态调整模块，该模块通过统计当前移动拟合窗口内点云高度残差的统计方差，结合沿铁路线路延伸方向的离散连续性指标，通过分段线性映射规则对所述稳健损失分段函数中的隐式软阈值进行独立的动态缩放与锁定。

16、根据上述技术方案，在步骤四中，提取吊弦点云数据的过程包括：在接触线与承力索构建的吊弦搜索包围框内，利用具有点云局部密度逆变特性的自适应聚类半径映射模型实施层次化聚类，每个采样点的自适应聚类半径根据全局基准聚类半径与局部点云高斯核密度估计极大值的比例因子的指数幂动态解算；随后对生成的聚类簇执行双重代数判据校验，所述双重代数判据包括基于聚类簇空间协方差矩阵特征值比值的一维线性流形校验，以及基于一阶主方向特征向量与铅垂单位向量点积的角度边界校验。

17、根据上述技术方案，在步骤四中，提取定位器点云数据的过程包括：基于定位器与接触线的空间夹角及法向量共面特性提取斜向候选点云集合，并构建由空间紧凑度特征与归一化正交投影香农信息熵组成的刚体判定模型进行完整性验证；其中，空间紧凑度特征通过解算候选点云在正交投影平面上构造的二维中心化偏差协方差矩阵的最大特征值与最小特征值之比获得；归一化正交投影香农信息熵通过将投影平面格网化后，把所有非空格网的归一化分布概率与其以2为底的对数算子的连乘积在全格网域内进行负求和操作解算获得。

18、根据上述技术方案，在步骤五中，所述轻量化表征算法的处理过程为：计算多尺度稀疏特征图的特征张量协方差矩阵，通过自适应通道剪枝算法剥离对场景分类贡献权值低于预设极小阈值的冗余通道，并利用非线性映射函数将保留的高维特征向量投影至低秩流形空间，生成低维度的轻量化表征状态向量；所述多标签场景分类器基于该轻量化表征状态向量，输出表征直线区段、曲线区段、隧道场景与跨越场景中一种或多种并存状态的多标签状态向量。

19、根据上述技术方案，在步骤五中，所述单源分层调整的实现过程为：根据输出的多标签状态向量中各项场景的激活标志位，通过解析映射计算构造对角形式的参数状态转移修正矩阵；将该参数状态转移修正矩阵与包含多级拟合硬阈值及基准聚类半径的全局场景控制向量进行矩阵相乘，以此动态自适应缩放全局基准参数，而不干涉局部轨迹形变的软阈值解算。

20、根据上述技术方案，该算法还包括用于可见光相机前馈控制的步骤六：将相机外参透视几何方程与一维车辆运动学递推方程统一建模，反解出以图像中心坐标为约束的触发里程纵向跨度；实时计算巡检车当前里程与目标部件里程位置之间的瞬时里程残差，当所述瞬时里程残差达到动态触发临界阈值时生成硬触发电平信号，所述动态触发临界阈值补偿了巡检车的瞬时行驶速度、瞬时一维加速度以及系统软硬件的综合曝光延迟时间。

21、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

22、本发明中，在预处理阶段，通过自适应无级变分辨率体素滤波模型将体素步长与瞬时车速及雷达光学参数实时解耦，沿线路方向步长随车速自适应、横垂向步长随目标距离自适应，消除车速波动引起的点云密度非均匀性，使降采样点云密度在不同车速与测距条件下保持归一化；利用车载惯性测量单元实时解算车体振动与侧滚，动态调整感兴趣区域边界，避免高速晃动或过弯时点云漏失并抑制背景噪点。

23、在形态拟合中，构建结合huber稳健损失与物理曲率惩罚的非线性优化模型，并采用局部独立的软阈值动态调整，有效抑制弓网冲击及噪声干扰，精确补偿接触线弛度，提升轨迹拟合精度与稳健性。吊弦提取时，融合高斯核密度估计与密度逆变自适应聚类半径，配合基于三维主成分分析（pca）的线性流形和铅垂方向双重判据，避免细小构件的过分割与欠分割。

24、定位器验证引入二维紧凑度矩阵与投影信息熵组成的刚体判定模型，将体积、面积类几何阈值判定转化为投影分布熵度量，增强碎片化遮挡下的识别能力。通过对多尺度稀疏特征进行轻量化表征并以多标签随机森林分类器识别复合场景，采用单源分层调整机制将全局硬阈值修正与局部软阈值解耦，实现全工况自适应收敛。在触发控制上，将相机透视投影与车辆运动学前馈方程联立，推导触发里程解析解并补偿速度与加速度项，消除时空异步误差，保证图像曝光时刻目标位于成像视场中心区域。