基于等距投影的铁路轨道点云精细化提取

摘要

从复杂铁路场景点云中提取铁路轨道是智慧铁路建设、列车自动驾驶和安全智能检测的关键技术。随着铁路里程快速增长和轨道点云提取要求不断提高，如何快速、准确地提取包含曲线段的超长线路轨道点云是亟待解决的问题。本文提出了一种基于等距投影的铁路轨道点云精细化提取方法：首先，将曲线段铁路线路点云进行投影转换，使投影后铁路点云的平面线形成为直线状；其次，通过结合数据栅格化与轨道几何特征的方式对轨道点云进行提取；最后，利用拉普拉斯滤波算法将提取结果进行数据平滑，实现轨道点云精细化提取。实验中分别采用直线与曲线两种不同线形的铁路点云数据集对方法的有效性进行验证。实验结果表明：两种数据的铁路轨道点云的分割检测率均大于94%，准确率均大于93%，点云数据处理效率较高。总体而言，本文方法对于这两种线形的铁路轨道提取具有良好的有效性和鲁棒性，为铁路轨道点云精细化提取提供了新思路。

关键词

铁路轨道 / 点云数据 / 等距投影 / 拉普拉斯算法 / 最小二乘法

基金资助

国家自然科学基金（42061060）; 甘肃省自然科学基金（25JRRA164）;甘肃省自然科学基金（21JR7RA318）; 甘肃省教育厅创新基金项目（2025B-070）; 甘肃省青年科技基金项目（24JRRA280）; 甘肃省高校教师创新基金项目（2024A-038,2023A-035）; 兰州交通大学-西南交通大学联合创新基金项目（LH2023013）; 兰州市青年科技人才创新项目（2024-QN-118）