地鐵隧道形變檢測定位系統實現

王星

（北京交通大學 機械與電子控制工程學院，北京 100044）

地鐵隧道形變檢測定位系統實現

王星

（北京交通大學 機械與電子控制工程學院，北京 100044）

檢測地鐵隧道是否發生形變關系到列車行車安全。近年來，基于激光掃描測量原理的車載式隧道形變檢測系統有了長足發展，但仍然存在相對定位精度不高的問題，導致最終的形變檢測精度受限。本文設計了基于多傳感器融合的地鐵隧道形變檢測定位系統，能夠將同一線路同一位置多次檢測的數據匹配，快速定位隧道位置，利于建立隧道模型。實驗結果表明，該系統能夠有效進行相對定位，精度可達±10cm，具有一定的工程應用價值。

多傳感器融合；相對定位；地鐵隧道；形變檢測

地鐵隧道在長期運營過程中，由于車輛通行、地面建筑施工以及土層壓力等綜合因素，可能導致隧道產生局部形變，威脅到列車行車安全[1-2]。隨著城市軌道交通的發展，基于激光掃描測量原理的車載式隧道形變檢測系統取得了長足的發展[3-4]。

基于激光掃描測量原理的車載式隧道掃描系統的代表有德國Spacetec公司生產的TS3型系統和意大利Mermec公司研制T？SIGHT 100型系統。TS3型系統掃描頻率可達到300 Hz，掃描范圍為360°，檢測車度可達100 km/h[5]；T·SIGHT 100型系統掃描頻率為100 Hz，精度可達3 mm[6]。國內對隧道形變檢測研究起步較晚，車載式檢測系統尚無相對成熟產品[7]。

基于激光掃描測量原理的車載式隧道形變檢測系統在高速測量的情況下需要多次測量，以采集足夠隧道信息[8-9]，由于轉速傳感器獲得的公里標累計誤差較大，導致定位精度不高[10-11]，無法使得多次檢測的數據匹配，導致建立隧道模型存在難度，精度受限。文中設計了一種多傳感器融合的地鐵隧道形變檢測定位系統，克服了同一線路同一位置多次測量后數據不匹配的問題，實現快速定位隧道位置的功能，為后續形變分析提供保障。

1　多傳感器融合定位原理

車載系統的里程標記是由固定在輪轂上的轉速傳感器實現，累計誤差較大[12-13]，導致同一位置多次檢測數據無法匹配，因此利用車載系統已有傳感器，在不增加成本的前提下，采用多傳感器信息融合技術，通過激光掃描測距儀、轉速傳感器及激光位移傳感器進行組合，利用各傳感器之間的優劣互補，提高整個系統的容錯性和可靠性[14-15]，實現基于隧道及軌道特征的高可靠性、高精度的相對定位，解決同一線路同一位置多次檢測數據不匹配的問題。

各傳感器定位信息如表1所示。列車對同一線路多次檢測獲取線路狀態數據。首先通過轉速傳感器對列車進行里程定位，獲得線路公里標，選擇公里標誤差最小的一次檢測數據作為基準數據，其余數據作為被校準數據。然后通過激光掃描測距儀對列車進行粗校準定位，利用激光掃描儀獲取隧道特征，識別站臺區間、洞體區間及區間分界點。將被校準的區間分界點對應的公里標與基準公里標進行對比校準，從而實現每一個隧道區間內列車的粗校準里程定位。最后通過激光位移傳感器對各隧道區間進行細校準定位，利用激光位移傳感器獲取軌道特征，識別鋼軌扣件。將被校準隧道區間內每一個扣件公里標與扣件基準公里標進行對比校準，從而實現隧道區間內列車的細校準里程定位。

表1　傳感器定位信息

2　系統硬件設計

地鐵隧道車載形變檢測定位系統方案如圖1所示。采用激光掃描測距儀實時連續采集隧道輪廓信息；以位移計為列車姿態修正工具，補償列車在不平穩狀態下激光掃描測距儀所測數據產生的誤差；轉速傳感器對列車測速定位，獲得公里標，實現檢測斷面與里程的匹配；同時需要同步信號系統實現同一里程的所有采樣數據在同一時鐘存儲，以保證斷面測量的精度。采用FPGA作為中央處理器，對以上傳感器信號進行采集處理，實現數據的采集、緩存，同步信號的添加等，并通過USB接口芯片上傳給PC機。同時，激光位移傳感器高速采集軌道特征通過PCI上傳給PC機。

圖1　車載形變檢測定位系統框圖

3　系統軟件設計

系統軟件實現分為粗校準定位和細校準定位兩部分，設計結構如圖2所示。

圖2　系統軟件設計結構圖

3.1確定基準數據

轉速傳感器獲取線路公里標，第n個脈沖對應的公里標：

式中，d為車輪直徑，m為轉速傳感器每周輸出的脈沖數，S0為起始公里標。由于每次檢測產生的誤差大小不一致，需要將各次檢測得到的公里標數據與地鐵公司提供的原始數據對比，以公里標誤差最小的檢測數據作為基準數據。

3.2粗校準定位

粗校準定位是將隧道以區間劃分，由激光掃描測距儀獲取的隧道二維點云數據進行特征識別，識別洞體區間、站臺區間及隧道區間分界斷面。首先將被校準數據與基準數據對應隧道區間分界斷面的公里標進行精確校準匹配，然后假設隧道區間誤差是在區間內均勻產生，因此可將區間內斷面數據對應的公里標以數據壓縮形式進行校準匹配。該校準方法可用下式表示：

式中，Si表示被校準數據粗校準后第i個斷面數據對應的公里標，Si（D-1）表示基準數據當前隧道區間D與上一隧道區間分界斷面的公里標，SiD表示基準數據當前隧道區間D與下一隧道區間分界斷面的公里標，同理，S′i、S′i（D-1）、S′iD表示被校準數據相應的公里標，不再贅述。粗校準完成后，可將定位誤差減小到30cm以內。

3.3細校準定位

由于激光位移傳感器的采樣頻率遠高于激光掃描測距儀頻率，因此粗校準定位完成后，各隧道區間可利用激光位移傳感器進行細校準定位。激光位移傳感器識別出隧道區間內每個扣件，將該隧道區間劃分為更小的扣件區間。軌道扣件間隔60 cm循環出現，粗校準定位后誤差已減小到30 cm以內，因此可確定基準隧道區間與被校準隧道區間扣件的一一對應關系，該校準方法可用下式表示：

式中，Sr表示被校準數據細校準后第r個激光點數據對應的公里標，Sr（E-1）表示基準數據當前扣件區間E與上一扣件區間分界點的公里標，SrE表示基準數據當前扣件區間E與下一扣件區間分界點的公里標，同理，S′r、S′r（E-1）、S′rE表示被校準數據細校準相應公里標，不再贅述。

激光位移傳感器對應的公里標細校準定位完成后，根據扣件區間分界點公里標確定其對應的隧道斷面公里標，按式（3）方式對隧道斷面公里標數據進行細校準定位，獲得最終隧道斷面數據對應的公里標。細校準完成后，可將定位誤差減小到10cm以內。

4　系統驗證與分析

為驗證該地鐵隧道形變檢測定位系統的可行性，在地鐵環境進行了實驗。將車載系統安裝于檢測車，沿同一線路重復檢測了7次，其中1次誤差最小的數據作為基準，校準其余6次數據。

基準數據與校準數據同一隧道區間分界斷面臨近位置粗校準前后隧道輪廓對比如圖3所示，由圖3（a）可知，原始校準數據與基準數據均有不同程度的偏移，分界斷面全部錯位，由圖3（b）可知，粗校準后校準數據與基準數據基本重合，分界斷面完全重合。為驗證粗校準定位精度，從6次被校準的數據中提取了24個特征斷面進行精度驗證，誤差結果如表2所示，平均誤差為10.7 cm，誤差均小于30 cm，滿足粗校準定位精度要求。

圖3　粗校準前后隧道輪廓圖

表2　粗校準定位誤差

基準數據與校準數據同一隧道區間分界斷面對應軌道位置細校準前后軌道特征對比如圖4所示，由圖4（a）可知，原始校準數據與基準數據存在較大偏差，各扣件完全錯位；由圖4（b）可知，經過粗校準定位，各扣件錯位程度減小到30cm以內；由圖4（c）可知，經過細校準定位，各扣件尖端已完全重合，并且錯位程度進一步減小，均小于10 cm，滿足最終定位要求。細校準后的24個隧道特征斷面公里標誤差結果如表3所示，平均誤差為4.1cm，均小于10 cm，滿足多傳感器定位算法精度要求。

圖4　細校準前后扣件特征對比圖

表3　細校準定位誤差

5　結　論

文中基于多傳感器融合技術，設計了地鐵隧道形變檢測定位系統，完成了系統硬件設計、軟件設計，并在地鐵環境進行驗證。實驗結果表明，該系統能夠將同一線路同一位置多次檢測的隧道輪廓數據匹配，實現快速定位，定位精度為±10 cm，為隧道模型可靠性提供保障。下一步將研究隧道模型建立方法，進行隧道形變分析。

[1]趙兵帥，黃騰，歐樂等.基于橢圓擬合的隧道斷面監測及其應用[J].水利與建筑工程學報，2013，11（1）:130-133.

[2]谷川，秦世偉.圓形隧道斷面檢測數據擬合新方法[J].大地測量與地球動力學，2010，30（5）:97-101.

[3]夏國芳，王晏民.三維激光掃描技術在隧道橫縱斷面測量中的應用研究[J].北京建筑工程學院學，2010，3:21-24.

[4]李長明.隧道斷面測量儀中的激光測距[J].探礦工程，1999，（6）:15-16.

[5]Chungsik Yoo，Hyun-Kang Shin.Deformation behaviour of tunnel face reinforced with longitudinal pipes—laboratory and numerical investigation[J].Tunnelling and Underground SpaceTechnologyIncorporatingTrenchlessTechnology Research，2002，184.

[6]Ruey-Tsung Lee，Fang-Jung Shiou.Multi-beam laser probe for measuring position and orientation of freeform surface[J]. Measurement，2011（44）:1-10.

[7]周奇才，金奇，高嵩，何自強.基于激光測距技術的隧道斷面形變檢測系統[J].測控技術，2010（5）:44-46，49.

[8]郭一詩.融合攝影測量與激光掃描技術的隧道全斷面高速動態檢測技術研究[D].北京交通大學，2011.

[9]朱寧寧.三維激光掃描在地鐵隧道形變監測中的應用[J].測繪工程，2015（5）:63-68.

[10]隋國棟，李海鋒，許玉德.軌道幾何狀態檢測數據里程校正算法研究[J].交通信息與安全，2009（6）:18-21.

[11]李志鵬，許明偉，郭文峰等.基于激光斷面的隧道安全監測系統的研究[J].機電一體化，2008，13（1）:70-73.

[12]陳艷華.傳感器在高速鐵路中的應用研究[J].電子設計工程，2009，17（10）:34-35.

[13]劉玉.車載式線路全斷面檢測系統研究[D].北京交通大學，2010.

[14]鄧超.多傳感器定位在高速鐵路的應用[J].鐵道通信信號，2006，42（12）:28-30.

[15]郭自剛，趙建波，倪明等.基于嵌入式多信息融合的列車測速定位系統[J].計算機工程，2013（12）:11-16，21.

Realization of deformation detection positioning system in metro tunnel

WANG Xing
（School of Mechanical，Electronic and Control Engineering，Beijing Jiao-tong University，Beijing 100044，China）

Deformation detection of the metro tunnel is related to the subway driving safety.In recent years，the vehiclemounted tunnel deformation detection system based on laser scanning measurement principle has developed a lot，but the relative positioning accuracy is still not high，which leads to the limitation on the ultimate deformation detection accuracy.In this paper，the deformation detection and positioning system based on multi-sensor data fusion is designed，which can match the multiple metrical data of the same line at the same position and position the tunnel quickly to help building the tunnel model.Experimental results indicate that the system can effectively carry out the relative positioning，with the accuracy of± 10cm.Therefore，this system has a certain engineering application value.

multi-sensor data fusion；relative positioning；metro tunnel；deformation detection

TN98

A

1674－6236（2016）21-0147-03

2015-11-16稿件編號：201511153

王 星（1990—），女，四川成都人，碩士研究生。研究方向：軌道交通安全檢測。