基于激光雷達的鐵路接觸網支柱識別技術

劉尚昆 朱廣平 王波 高春雷 徐濟松

1.中國鐵道科學研究院集團有限公司鐵道建筑研究所，北京100081；2.中國鐵路西安局集團有限公司，西安712400；3.中國鐵建高新裝備股份有限公司，昆明650215

養路機械如配砟車等在線路上作業過程中，其側犁、翼犁等工作裝置最大伸展位置極有可能碰到接觸網支柱從而造成事故。目前鐵路工務施工安全管理主要由操作人員進行人工監控，維修任務繁重時人員容易倦怠疏忽，極易引起事故。因此迫切需要自動化程度更高、安全性和穩定性更好的智能化輔助避障系統，確保鐵路運營線路的設備安全［1］。

避障系統的核心問題是接觸網支柱的識別與定位。國內外主要使用超聲波技術、毫米波雷達技術、機器視覺技術、激光雷達技術等進行障礙物識別［2］。考慮到養路機械施工時間多為夜間，視野差，本文選取激光雷達傳感器進行環境感知，開發數據處理軟件，以實現接觸網支柱的識別和準確定位。

1 系統總體方案

接觸網支柱的識別及定位系統如圖1所示。該系統主要包括左右兩個激光雷達、傾角傳感器、數據采集卡以及安裝在司機室的處理主機。激光雷達安裝在左右側犁的主犁板上，用于獲取空間三維點云數據。傾角傳感器安裝在雷達支座上，傾角值通過RS485串口傳輸到上位機中，實時校正激光雷達傾角。數據采集卡通過百兆以太網口與處理主機連接，將采集到的點云數據實時傳輸到處理主機。處理主機安裝在司機室操作臺上方，通過運行編寫的數據處理軟件進行障礙物的識別與定位，并顯示障礙物信息。

圖1 接觸網支柱識別及定位系統布局

1.1 三維激光雷達技術的優勢

超聲波技術的原理簡單，成本較低，但是受天氣的影響較大。毫米波雷達受天氣影響較小，但成本高，后處理系統較為復雜。機器視覺利用圖像識別對障礙物進行識別和跟蹤，但是軟硬件成本較高，且惡劣天氣下可視距離較近。考慮到養路機械作業現場的復雜工況，這些方案均不適用于鐵路接觸網支柱的識別。

激光雷達技術已成為障礙物識別和自動駕駛領域的主流技術。激光雷達在夜間可以正常工作，能適應霧天、雨天等惡劣天氣，且軟硬件成本相對較低，適用于養路機械作業過程中的障礙物識別。

本系統采用掃描成像激光雷達，把激光雷達同二維光學掃描鏡結合起來，利用掃描器控制激光的射出方向，通過對整個視場進行逐點掃描測量，獲得視場內目標的三維信息［3］。

1.2 接觸網支柱檢測及定位

接觸網支柱檢測及定位流程如圖2所示。

圖2 接觸網支柱檢測及定位流程

通過百兆以太網將激光雷達采集的球坐標系下的點云數據發送到處理主機，從雷達姿態傳感器中得到雷達的側滾角和俯仰角，在軟件中對雷達點云數據進行修正和坐標變換，得到基于指定視角的直角坐標系下的點云數據。

激光雷達點云數據量大，處理時間長。因此采用點云濾波對點云數據進行預處理，減少噪聲點和離群點，并劃分得到感興趣區域，提高算法響應速度。

針對感興趣區域中的數據，首先濾除地面點，對非地面點采用歐氏聚類得出聚類結果，再結合接觸網支柱的特征和其激光點模型的點密度對聚類結果進行特征分析，得到符合接觸網支柱特征的障礙物點云簇，對其使用窗口濾波得到支柱的位置信息。

2 激光雷達數據處理

2.1 激光雷達參數

選用Velodyne 的VLP-16 三維激光雷達，參數見表1。三維激光雷達采用飛行時間（Time of Flight，TOF）原理進行距離測量，掃描頻率為5 Hz。

表1 VLP-16 三維激光雷達主要參數

2.2 激光雷達坐標系轉換

VLP 激光雷達采集的點云數據基于雷達中心點的球坐標系，為了便于計算，須將數據轉化到笛卡爾坐標系下。以安裝在右側的雷達為例，車輛正前方為y軸正向，垂直y軸水平向右為x軸正向，以垂直xOy平面向上為z軸正方向，建立笛卡爾坐標系，如圖3所示。在雷達球坐標系下，每一個激光點可以通過3 個參數計算其空間位置的x、y、z坐標，其中R為激光點到坐標系原點的距離，ω為激光束與xOy平面的夾角，α為激光束在支柱識別定位算法xOy平面上的投影與y軸之間的夾角。通過這3個參數可計算出激光點在三維笛卡爾坐標系下的x、y、z坐標，即

圖3 雷達數據坐標轉換

2.3 接觸網支柱識別算法

檢測障礙的方法主要包括DBSCAN 聚類算法、K-means 聚類算法、歐氏聚類算法、利用深度圖像進行聚類分析等［4］。DBSCAN 聚類算法是基于密度的數據聚類算法，能夠快速對任意形狀點云進行聚類，但該算法內存資源消耗大，對處理器要求很高。K-means聚類算法準確性高，但要手動輸入聚類數目K，難以達到實時性要求。歐氏聚類算法對大多數據具有通用性，點云分割的效果與實時性良好［5］。因此，本文采取歐氏聚類和特征匹配相結合的障礙物識別算法。

3 現場試驗

在軌道線路試驗線上對障礙物識別定位系統進行現場試驗。將激光雷達安裝在手推小車上，指定雷達中心點為坐標原點，過原點且平行于水平面為xOy平面，前進方向為y軸正向，以此建立右手直角坐標系。接觸網支柱分布在電氣化線路沿線兩側，沿線路方向間隔約20 m，距離道路中心線約2.5 m。

根據測試方案（圖4），小車從與1#接觸網支柱平齊的A位置出發向D位置方向行駛，行駛經過1#、2#和3#接觸網支柱。支柱y坐標值變化曲線及所識別的支柱距離變化曲線見圖5。

圖5 現場測試結果

從圖5 可以看出：隨著手推小車的走行，1#支柱與雷達之間的距離逐漸增大，支柱y坐標值從0 逐漸增大；小車駛過1#支柱與2#支柱中間的B位置后，系統判別2#支柱距離傳感器更近，將顯示2#支柱信息，y坐標值變為負值；之后2#支柱與雷達之間的距離逐漸減小，支柱y坐標值逐漸增大到0；小車駛過2#支柱后，2#支柱與雷達之間的距離逐漸增大，支柱y坐標值再次從0逐漸增大。同樣，小車駛過2#支柱與3#支柱中間的C位置后，系統將捕捉到3#支柱，支柱y坐標值及所識別的支柱距離變化規律與2#支柱情況一致。可見，激光雷達能夠準確識別出距離原點最近的接觸網支柱，沒有漏識別現象發生。

4 結語

本文設計的接觸網支柱識別系統選用能在夜間和惡劣天氣條件下工作的激光雷達傳感器，開發了數據處理軟件，采取歐氏聚類和特征匹配相結合的障礙物識別算法識別接觸網支柱，最后采用窗口濾波得出接觸網支柱準確的位置信息。經現場試驗，驗證了該系統能夠準確識別出接觸網支柱并得到其位置信息。