一种基于三维点云数据的过山车轨距测量方法及系统与流程

本技术涉及过山车轨距测量，特别是涉及一种基于三维点云数据的过山车轨距测量方法及系统。

背景技术：

1、近年来，随着民众生活水平的大幅度提高，全国各地建起了许多游乐园或主题乐园。其中，过山车由于其对感官的强烈刺激性吸引了大量游客，然而过山车在长时间的高速运行过程中，由于过山车及游客载荷会对轨道施加周期性的高载荷。会导致轨道出现疲劳损伤变形。过山车在安装完成投入使用开始直到停用，一般情况轨道不会拆除或者更换。一旦过山车的轨道变形超过允许范围或出现疲劳断裂就会导致过山车脱轨事故的发生，造成严重的人员伤亡。为此对大型游乐设施过山车的轨道进行在役检测极为必要。

2、当前在游乐设施检验检测行业，过山车轨距的测量方法存在以下问题：目前测量手段测量的轨距是指两轨边缘内侧之间的距离，无法测量两轨中心点之间的实际距离，随着轨道磨损会影响测量结果；测量起始位置的定位点不固定，测量结果差异大；轨距测量只选择人员能够到达区域，够不到的部分便无法测量；测量方式为手动。此类测量方法，准确性差、效率低、参考性和对比分析价值弱。

3、因此，如何改进以克服现有技术中存在的上述缺陷，提升大型游乐设施检验检测效率是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本技术的目的是提供一种基于三维点云数据的过山车轨距测量方法及系统，可自动化、高效地实现对过山车轨道之间真实轨距的测量。

2、为实现上述目的，本技术提供了如下方案：

3、第一方面，本技术提供了一种基于三维点云数据的过山车轨距测量方法，包括以下步骤：

4、获取目标过山车轨道所处空间的三维点云数据；初始三维点云数据中包括目标过山车轨道的三维点云数据和目标过山车轨道周围环境的三维点云数据。

5、基于目标过山车轨道的外貌特征，从目标过山车轨道所处空间的三维点云数据中提取得到目标过山车轨道的三维点云数据。

6、基于轨道的截面特征，在目标过山车轨道的三维点云数据中提取得到目标过山车轨道两条单边轨道各自的中心轨迹点云数据。

7、针对任意一条单边轨道的中心轨迹点云数据，采用最近邻搜索算法在另一条单边轨道的中心轨迹点云数据中进行匹配，得到若干个点云对。

8、针对每个点云对，计算得到点云对两个点云之间的距离，以确定目标过山车轨道任意位置的轨距。

9、可选地，获取目标过山车轨道所处空间的三维点云数据，具体包括：通过无人机负载激光雷达，利用高分辨率激光扫描设备采用可见光和/或激光打点的形式，获取得到目标过山车轨道所处空间的三维点云数据。

10、可选地，基于目标过山车轨道的外貌特征，从目标过山车轨道所处空间的三维点云数据中提取得到目标过山车轨道的三维点云数据，具体包括：

11、基于目标过山车轨道的位置、颜色强度和法线方向，从目标过山车轨道所处空间的三维点云数据中分割得到目标过山车轨道的初始三维点云数据。

12、对目标过山车轨道的初始三维点云数据进行分割后优化操作，得到目标过山车轨道的三维点云数据；分割后优化操作包括去除噪声点、填补空洞和平滑边界。

13、可选地，基于轨道的截面特征，在目标过山车轨道的三维点云数据中提取得到目标过山车轨道两条单边轨道各自的中心轨迹点云数据，包括：

14、针对目标过山车轨道任一条单边轨道的三维点云数据，将单边轨道的三维点云数据沿前进方向进行切片，得到若干张单边轨道的切片数据。

15、针对任一张切片数据，基于轨道的截面特征，在切片数据中查找截面为圆形的区域，作为轨道截面区域。

16、将单边轨道的所有切片数据中的轨道截面区域的圆心连接，得到单边轨道的中心轨迹点云数据。

17、可选地，针对任意一条单边轨道的中心轨迹点云数据，采用最近邻搜索算法在另一条单边轨道的中心轨迹点云数据中进行匹配，得到若干个点云对，具体包括：

18、创建k-d树结构；k-d树结构的输入为任意一条单边轨道的中心轨迹点云数据。

19、针对单边轨道的中心轨迹点云数据上任一点云，使用k-d树结构在另一条单边轨道的中心轨迹点云数据中进行最近邻搜索，将搜索到的点云和点云作为点云对存储，得到若干个点云对。

20、可选地，针对任一点云对，根据下式计算得到点云对两个点云之间的距离：

21、

22、其中，d为点云对两个点云之间的距离，(x1,y1,z1)为点云对中一个点云的三维坐标，(x2,y2,z2)为点云对中另一个点云的三维坐标。

23、可选地，在针对每个点云对，计算得到点云对两个点云之间的距离之后，还包括：

24、采用可视化展示模块，将各点云对两个点云之间的距离进行可视化展示。

25、可选地，在针对每个点云对，计算得到点云对两个点云之间的距离之后，还包括：

26、根据各个点云对两个点云之间的距离，确定最短距离值对应的点云对。

27、采用可视化展示模块，将各点云对两个点云之间的距离进行可视化展示，并凸显最短距离值对应的点云对。

28、第二方面，本技术提供了一种基于三维点云数据的过山车轨距测量系统，包括以下模块：

29、三维点云数据获取模块，用于获取目标过山车轨道所处空间的三维点云数据；初始三维点云数据中包括目标过山车轨道的三维点云数据和目标过山车轨道周围环境的三维点云数据。

30、目标轨道点云提取模块，用于基于目标过山车轨道的外貌特征，从目标过山车轨道所处空间的三维点云数据中提取得到目标过山车轨道的三维点云数据。

31、轨道中心点云提取模块，用于基于轨道的截面特征，在目标过山车轨道的三维点云数据中提取得到目标过山车轨道两条单边轨道各自的中心轨迹点云数据。

32、点云最近邻搜索模块，用于针对任意一条单边轨道的中心轨迹点云数据，采用最近邻搜索算法在另一条单边轨道的中心轨迹点云数据中进行匹配，得到若干个点云对。

33、点云对轨距确定单元，用于针对每个点云对，计算得到点云对两个点云之间的距离，以确定目标过山车轨道任意位置的轨距。

34、可选地，还包括：可视化展示模块。

35、可视化展示模块，用于将各点云对两个点云之间的距离进行可视化展示。

36、根据本技术提供的具体实施例，本技术公开了以下技术效果：

37、本技术提供了一种基于三维点云数据的过山车轨距测量方法及系统，方法包括：首先获取目标过山车轨道所处空间的三维点云数据，从中提取得到目标过山车轨道的三维点云数据，随后基于轨道的截面特征，在其中提取得到两条单边轨道各自的中心轨迹点云数据，针对任意一条单边轨道的中心轨迹点云数据，采用最近邻搜索算法在另一条单边轨道的中心轨迹点云数据中进行匹配，得到若干个点云对，最后计算得到每个点云对中两个点云之间的距离，即可以确定目标过山车轨道任意位置的轨距。本技术上述方案，获取过山车轨道的三维点云数据，可自动生成三维点云模型，经过设计的算法可自动测算轨距，整个过程包括数据采集及分析过程，每一步都可数字化实现，全程可自动完成，无需人工测量，无人为误差，计算精准；且可实现两轨中心点之间的距离测量，大幅提升了轨距数据的价值。