智能勘測技術在鐵路選線中的應用研究

黃子懿 付盧萱

(1.西南交通大學交通運輸與物流學院 四川成都 610031；2.西南交通大學地球科學與環境工程學院 四川成都 610031)

1 引言

隨著國家重點規劃鐵路建設項目的實施，鐵路工程穿山越嶺已成常態，沿線地形高差顯著、板塊活動強烈、山地災害頻發、生態環境敏感，由此導致鐵路選線設計工作面臨巨大挑戰。鐵路勘測是鐵路設計的基礎，貫穿了鐵路規劃、可研、初步設計到施工圖設計各個階段，勘測效率和質量對鐵路線路的選線設計有重要影響。當前鐵路勘測主要以使用GNSS-RTK＋全站儀的人工測量手段為主，存在勘察周期長、人工工作量大、自動化程度低、在復雜山區環境下開展勘測工作極為困難等問題，影響鐵路項目的進展，壓縮了設計周期，進一步影響整個設計質量。

隨著測繪技術、裝備、軟件快速發展，當前鐵路勘察已初步形成空、天、地一體化的數據采集和處理體系，鐵路勘測的成果質量和作業效率顯著提升[1-2]。智能勘測為適應鐵路勘察設計對三維數字化勘測成果的需求，綜合使用數字攝影、激光雷達、傾斜攝影、水下地形測量船、無人機等新興測繪技術為主快速獲取大范圍三維空間數據[3-5]，通過計算機自動化或半自動化提取三維空間數據中的相關特征信息，實現多源數據聯合建模，快速生成計算機可識別的數字化勘測產品，為鐵路二維、三維和BIM設計提供勘測數據服務[6]。因此，本文探討智能勘測在鐵路選線中的應用，特別是在地形地質條件復雜、大高差等困難環境中的應用優勢，以提高鐵路選線效率和成果質量，為鐵路選線設計工作提供一定參考。

2 智能勘測技術

智能勘測新模式是在鐵路勘察設計中全面采用測繪新技術，并將智能勘測與智能設計有機結合，采用智能勘測手段實現各種數據采集，深化智能勘測成果的應用，部分替代或完全替代傳統勘測的相關工作，解決傳統鐵路勘測人力工作繁重、處理效率低下、質量控制困難、產品形式固化的難題，實現外業工作航測化、內業成果數字化、信息提取智能化、產品應用服務化。

2.1 數據采集

近年來，以北斗導航定位技術、無人機技術、傾斜攝影技術、無人機激光雷達技術、移動SLAM技術為代表的數據采集手段在鐵路勘察領域獲得了極大的推廣應用，各技術手段主要功能及應用描述見表1[7-9]。

2.2 數據存儲

針對傳統測量數據精密工程測量成果在成果提交時易造成文件發送錯誤、成果數據更新不及時等問題，隨著激光雷達、傾斜攝影等新技術的不斷推廣應用，生成的點云和實景模型數據量巨大，傳統的數據管理模式已無法滿足高效數據管理應用需求?；诙嘣纯臻g數據庫的構建技術及三維數據可視化展示與仿真技術等多項技術，打造智能鐵路測量數據庫和地理信息服務平臺。基礎地理信息數據建庫是在數據分析和數據標準制定的基礎上，實現圖形數據到基礎地理信息數據的整理加工，生產符合標準的基礎地理信息數據。經過數據質檢合格后的基礎地理信息數據進行統一的建庫管理，滿足后續數據管理應用需求，如圖1所示。解決智能勘測數據的管理問題，在為各設計專業提供高質量測量數據的同時提供優質的數據服務。

2.3 數據服務

智能勘測大數據平臺采用瀏覽器/服務器(B/S)模式，數據和分析功能都由計算存儲中心的服務器以網絡服務形式發布，在應用終端無需任何其他數據庫、GIS等專業軟件，只需通過網絡瀏覽器訪問服務器地址即可獲取數據和分析服務。在B/S模式下，無論是桌面端還是手機平板等移動端，甚至一些專業設計軟件端，都能通過相同的網絡服務接口獲取對應的應用服務，有效提高了數據服務應用的便捷性，降低了終端數據應用開發的成本。

依托智能勘測大數據平臺，可以為設計專業提供全方位的地理空間數據服務，打造勘測與設計既職責明確，又協同一體的新的工作模式。該方案通過開發形成高識別度、高容量、高現勢性的三維鐵路勘察數據庫，對海量勘測數據實行集中統一管理，借助網絡化數據服務平臺，參與項目的所有設計師無需安裝專業軟件、無需拷貝海量數據，直接通過開放的服務接口利用瀏覽器即可訪問所有勘測數據，滿足了扁平化、網絡化、協同化勘測設計需求[10-12]。

3 鐵路選線中的應用

3.1 虛擬踏勘

虛擬踏勘在智能勘測大數據平臺上進行，線、橋、地、站、隧等各專業能直觀地在三維場景中進行方案瀏覽和比選，通過大數據平臺輔助本專業定線工作，有效地降低了外業踏勘的人力和時間投入，提高了踏勘的效率，如圖2所示[13-15]。

3.2 無人機輔助踏勘

對于室內虛擬踏勘無法完全看清的工點，需要實地踏勘。實地踏勘采用無人機航拍配合，踏勘效率和質量得到大幅提高，踏勘結果可回溯、真實留存，極大幫助了設計人員了解工程現場情況。

3.3 控制因素測量

道路、房屋、水系等各種影響線路設計的控制因素的測量，綜合采用立體影像、激光點云和傾斜攝影等智能勘測數據首先進行內業掃描，內業較難判識或遮擋嚴重部分由外業實測[16-17]。

3.4 中線和斷面測量

粗縱斷面:利用DEM模型自動生成，快速反饋，輔助穩定線位。

精縱斷面:內業提取、外業補充，河流、水塘、高等級公路跨點及既有線等位置由外業實測。

精橫斷面:采用“內業采集＋外業實測“的作業方式，大部分數據通過內業獲取，河流、水塘、高等級公路跨點及既有線等位置由外業實測，如圖3所示。

3.5 房屋拆遷調查及測量

定測前對全線主要房屋密集區域進行傾斜攝影并完成傾斜建模，由線站和勘察專業室內在傾斜模型上進行房屋量測工作，后期線站專業只需拿平板進行入戶調查和少量補測即可完成工作。

3.6 不良地質調查

通過傾斜模型，幫助地路專業識別不良地質體。在沒有傾斜模型的情況下，通過點云數據結合正射影像幫助地質專業識別不良地質體。對于內業判識不清的可疑點，采用無人機航拍輔助現場調查。

3.7 通防調查

基于激光點云、傾斜攝影實景三維模型可以快速、高效確定高壓電塔角點位置，結合原始影像可以判別線路走向，對同一條線路內電塔進行識別、提取并確認電塔屬性信息?；诩す恻c云可以高精度測量鐵塔風車、高度及跨線路處高壓線最低點距軌面標高等信息。

4 工程應用

在某鐵路工程中，線路經過區域地形總體上呈現兩端低、中間高的形態，地貌以丘陵區、山地為主。該工程采用智能勘測技術與傳統勘測手段進行對比，見表2。傳統勘測以GNSS-RTK＋全站儀為普遍測量手段，在項目現場投入大量人力(測量和專業技術人員)開展實地踏勘調查和數據采集的勞動密集型作業。智能勘測充分利用無人機結合激光雷達、傾斜攝影、北斗導航、大數據等新興測繪手段和網絡技術快速獲取大范圍三維空間數據，形成計算機可識別的數字化勘測產品，為鐵路工程項目的BIM和智能化設計提供勘測數據服務，將勘測階段大量作業人工用新技術、新方法解放出來，目前鐵路勘測由外業轉向內業的工作內容，如橫斷面、縱斷面、控制因素掃描、工點圖制作等工作基本由外業轉為內業處理。

表2 傳統勘測與智能勘測工作對比

5 結束語

隨著鐵路勘察設計向著數字化、自動化、智能化方向發展，智能勘測綜合使用數字攝影、激光雷達、傾斜攝影、水下地形測量船、無人機等新興測繪技術快速獲取大范圍三維空間數據，為鐵路二維、三維和BIM設計提供勘測數據服務新模式。本文在實際的鐵路勘測項目中，通過傳統勘測和智能勘測的對比，表明智能勘測能有效提高勘測成果質量、縮短設計周期，在極復雜艱險山區環境下優勢顯著，在鐵路選線中具有廣闊的應用前景。