面向铁路无人机巡检的大范围点云配准方法

被引:3
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作者
王志鹏 [1 ]
邵长虹 [2 ]
杨怀志 [3 ]
秦勇 [1 ]
薄一军 [2 ]
古文超 [2 ]
张丁慈 [1 ]
耿毅轩 [1 ]
机构
[1] 北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室
[2] 京沪高速铁路股份有限公司
[3] 京福铁路客运专线安徽有限责任公司
关键词
京沪高铁; 铁路巡检; 无人机; 点云配准; 3DMatch数据集; RANSAC算法;
D O I
10.19549/j.issn.1001-683x.2024.03.19.007
中图分类号
V19 [航空、航天的应用]; U298 [安全技术];
学科分类号
08 ; 082303 ; 0825 ;
摘要
在我国铁路网络广阔、运输需求巨大的背景下,利用无人机配合高精度激光雷达进行铁路巡检,相较传统人工方法,不仅提高了效率,而且通过精准的点云数据配准与分析,构建出完善的三维铁路环境地图,为线路维护、故障排查及安全隐患定位提供可靠的数据支持。针对铁路及周边环境大规模非结构化数据的挑战,提出一种旋转不变性强、泛化能力优异的点云配准算法。通过在3DMatch公开数据集上训练模型,并在ETH数据集及京沪高铁数据集上进行测试,该算法展示了对未知数据集高效准确配准的能力,显著提升了无人机在铁路巡检中的应用价值,为铁路系统的安全运营与高效管理提供了强有力的技术支持。
引用
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