使用LIDAR传感器的轨道检测外文翻译资料

D. Stein et al., Int. J. Sus. Dev. Plann. Vol. 11, No. 1 (2016) 65–78

RAIL DETECTION USING LIDAR SENSORS

D. STEIN, M. SPINDLER, J. KUPER amp; M. LAUER

Institute of Measurement and Control Systems, Karlsruhe Institute of Technology, Germany.

ABSTRACT

This article investigates in which way a lidar sensor can be used in a train-borne localization system. The idea is to sense infrastructure elements like rails and turnouts with the lidar sensor and to recog-nize those objects with a template-matching approach. A requirement analysis for the lidar sensor is presented and a market review based on these requirements is performed. Furthermore, an approach for template matching on lidar scans to recognize infrastructure objects is introduced and its empirical performance is demonstrated based on measurementsshy; taken in a light rail environment.

The overall goal of the integration of lidar sensors is to fill the sensory gap of existing train localization approaches, which are able to determine the exact, track-selective train position only if highly accurate shy;position measurements from satellite navigation systems are available, which is often not the case. By integrating a lidar sensor, the localization system becomes more diverse, more robust, and can tolerate missing or faulty shy;measurements from the satellite navigation system.

Keywords: lidar sensor, rail detection, train-borne localization.

1ensp; INTRODUCTION

Automatic train protection systems are designed to preclude that two trains are on the same track segment at the same time. Therefore, train protection systems have to be able to deter-mine the shy;position of all trains accurately and reliably. Present state-of-the-art systems are mainly based on infrastructure elements, that is, axle counters and balises, to determine which track segments are occupied and which ones are free [1]. Some modern systems like the German Linienzugbeeinflussung (LZB) or the European Train Control System (ETCS) [2] also use velocity sensors on the trains to update the train position continuously in time between two balises. However, even those systems are highly dependent on infrastructure elements.

Although infrastructure-based train localization systems have a long tradition, they suffer from two facts. First of all, infrastructure elements are expensive and they are object of van-dalism and theft. Therefore, future train localization systems should require a minimum of infrastructure elementsshy;. Secondly, the throughput of a track, that is, the number of trains that can be operated within 1 h on the same track depends on the accuracy of the train localization system. The more accurate the train positions are known, the higher the throughput can be. However, an improvement of the localization accuracy of infrastructure-based localization systems requires additional infrastructureshy; elements, that is, additional balises and axle coun-ters, which increases the expenses even more.

Since the number of trains which are operated on a railway network is necessarily by orders of magnitudes smaller than the number of track segments in the network, an immense reduc-tion of costs could be achieved by substituting the infrastructure-based train localization system by an shy;on-board train localization system. Several approaches for train-borne localization have been shy;proposed in recent years [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]. All of these approaches share a sensor setup that combines at least satellite navigation (GNSS) with a velocity sensor and a digital track map (cf. Fig. 1). Various GNSS systems like GPS, GLONASS, and Galileo with and without satellite-based shy;augmentation systems (SBAS) and several velocity sensors, for exam-

copy; 2016 WIT Press, www.witpress.com

ISSN: 1743-7601 (paper format), ISSN: 1743-761X (online), http://www.witpress.com/journals

DOI: 10.2495/SDP-V11-N1-65-78

D. Stein et al., Int. J. Sus. Dev. Plann. Vol. 11, No. 1 (2016)

Figure 1:ensp; Extended setup for train-borne localization systems as described in [13]. Gray boxes indicate traditional elements of train-borne localization while the green boxes indicate the novel contribution of this paper.

ple, odometers, Doppler radars, optical sensors like HaslerRail CORRail 1000 or the eddy current sensor [11, 5, 12] have been used in various combinations.

However, systems that only use GNSS, velocity sensors, and a digital track map suffer from two facts. First of all, GNSS is not available everywhere. For example, in tunnels, under bridges, in stationshy; concourses, and in thick forests, GNSS systems cannot provide valid posi-tion measurements. Moreover, even if a GNSS receiver receives enough signals to calculate a position it might be biased or even invalid due to multipath effects or GNSS jamming and spoofing. A failure of the GNSS shy;sensor cannot be completely compensated by the velocity sensor and the digital track map. The velocity sensor can only be used to determine the dis-tance traveled by the train but cannot decide which branch at a turnout is taken by the train. Therefore, the position measurement becomes shy;ambiguous at turnouts. Therefore, a track-selective, reliable train-positioning system requires an additional device to determine on which track the train is currently located or which branching track the train is taking at a turnout [14].

Besides track selectivity, a train positioning system has to be able to compensate drift of the shy;velocity sensor and operate even when GNSS is unavailable. This can be done using landmarks along the track. Besides others, level crossings [7], platforms [15], bridges and tunnels [6], masts of the overhead wiring as well as turnouts again can serve as landmarks. Our analysis of different shy;sensor concepts discussed in [15] has shown that lidar (light detec-tion and ranging) sensors have the large

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使用LIDAR传感器的轨道检测

抽象

本文研究了激光雷达传感器以何种方式用于列车定位系统。这个想法是使用激光雷达传感器来感测基础设施元素，如轨道和道岔，并使用模板匹配方法来识别这些对象。提出激光雷达传感器的需求分析，并执行基于这些要求的市场回顾。此外，引入了用于识别基础设施对象的激光雷达扫描上的模板匹配的方法，并且基于在轻轨环境中进行的测量来演示其经验性能。他的激光雷达传感器集成的整体目标是填补现有的列车定位方法的感觉缺口，其仅能够在来自卫星导航系统的高精度位置测量可用时才能确定精确的轨道选择列车位置， 不是这样。 通过集成激光雷达传感器，定位系统变得更加多样化，更加鲁棒，并且可以容忍来自卫星导航系统的缺失或有缺陷的测量。

关键词：激光雷达传感器，铁路检测，火车本地化。

1引言

自动列车保护系统被设计为排除两个列车同时在相同的轨道段上。 因此，列车保护系统必须能够准确可靠地确定所有列车的位置。 现有的最先进的系统主要基于基础设施元件，即轴计数器和应答器，以确定哪些轨道段被占用，哪些轨道段被释放。一些现代系统，如德国的Linzenzbeeinflussung（LZB）或欧洲列车控制系统（ETCS）也使用速度传感器在列车上更新在两个应答器之间的时间连续的列车位置。 然而，即使这些系统高度依赖于基础设施元件。

虽然基于基础设施的火车定位系统有悠久的传统，但它们有两个事实。 首先，基础设施元素是昂贵的，并且是对范围和盗窃的对象。 因此，未来的列车定位系统应该需要最少的基础设施元件。 其次，轨道的吞吐量，即在同一轨道上1小时内可以操作的列车的数量取决于列车定位系统的精度。已知列车位置越准确，吞吐量越高。 然而，基于基础设施的定位系统的定位精度的改进需要附加的基础设施元件，即附加的应答器和轴距计，这甚至增加了费用。

由于在铁路网络上运行的列车的数量必须是小于网络中的轨道段数量的数量级，所以可以通过用基于基础设施的列车定位系统代替基于网络的列车定位系统来实现成本的大幅度降低 车载列车定位系统。 近年来已经提出了用于列车定位的几种方法[3,4,5,6,7,8,9,10]。所有这些方法共享传感器设置，其至少组合卫星导航（GNSS）与速度传感器和数字轨迹图，里程表，多普勒雷达，诸如HaslerRail CORRail 1000或涡流传感器[11,5,12]的光学传感器已经以各种组合使用。（SBAS）和几个速度传感器。

图1：如[13]中描述的列车定位系统的扩展设置。 灰色框表示列车本地化的传统元素，而绿色框表示本文的新颖贡献。

然而，仅使用GNSS，速度传感器和数字轨道地图的系统有两个事实。 首先，GNSS无处不在。 例如，在隧道，桥梁下，车站大厅和厚林中，GNSS系统不能提供有效的位置测量。 此外，即使GNSS接收器接收到足够的信号来计算位置，由于多径效应或GNSS干扰和欺骗，GNSS接收器可能被偏置或甚至无效。GNSS传感器的故障不能由速度传感器和数字轨迹图完全补偿。 速度传感器只能用于确定列车行驶的距离，但不能决定列车在转弯处采用哪个分支。 因此，位置测量在转出处变得模糊。 因此，轨道选择性，可靠的列车定位系统需要额外的设备来确定列车当前位于哪个轨道上，或者列车在转弯处正在采取哪个分支轨道。

除了轨道选择性之外，列车定位系统必须能够补偿速度传感器的漂移，并且即使在GNSS不可用时也运行。这可以使用沿着轨道的地标来完成。除了其他的，平交叉[7]，平台[15]，桥梁和隧道[6]，架空线的桅杆以及匝道再次可以作为地标。我们在[15]中讨论的不同传感器概念的分析已经表明，激光雷达（光检测和测距）传感器具有最大的潜力来填充剩余的感觉间隙用于列车定位。与照相机系统相比，激光雷达传感器独立于外部（自然或人工）照明，使得它们可以在任何时间和地点操作。适当的激光雷达传感器的测量体积大到足以感测自身轨道，相邻轨道以及紧邻轨道的物体，如上述的陆标记。因此，本文研究了激光雷达传感器可以用于检测轨道元件（第2节和第3节），并显示了用于轻轨场景（第4和5节）的原型系统的实验结果。

2激光雷达传感器和市场审查的要求

激光传感器是光学设备。 它们存在于各种各样的实现中，它们在自由度的数量上有所不同。 工匠使用的简单激光距离传感器是一维的，并且直接测量特定物体的距离。 一个激光束在两个方向上的旋转使得能够对例如在测绘和制图应用中使用的球形环境中的所有点进行完全三维测量。 本文考虑了传感器在垂直于激光束的传播方向的一个方向上旋转。 它们通常被称为单层传感器。 因此，可以一个接一个地获得二维环境中的几百个测量。 一次旋转内的所有测量点称为扫描。 因此，激光雷达传感器可以提供包含轨道，轨道和轨道的环境的高度轮廓。

用于检测这些基础设施元件的相关激光雷达传感器属性是角度分辨率，测量速率，视场和范围。 将假定如图1所示的具有安装在列车上的一个垂直扫描层的传感器来详细描述这些。 其他性能，如斑点尺寸和光束发散度，或几个激光雷达传感器的组合超出了本文的范围，并已在[15]中讨论。

由于大多数轨道之间的最小距离为3.5米，激光雷达传感器应至少覆盖这一距离加上直线轨道上1.435米标准轨距的一半。 还考虑到火车在弯道中的偏转，地面W上的测量宽度应该至少为左侧以及右侧6m。 即使将传感器安装在列车顶部（高度Hasymp;3.5 m），视野也必须ge;120°才能达到W = 6 m（参见图2b）。

该范围描述了传感器能够扫描对象的距离的间隔。 为了我们的目的，在约10％的减轻处的距离达到10mu;m是足够的。 该范围通常用于100％缓解（理想反射器）。 但是压载和生锈轨道都没有这个属性。

最相关的属性是角分辨率j（参见图2b）。 它影响物体在横向上的离散化（参见[15，图3a]）。 因此，它应该尽可能小。 为了确保物体的可靠检测，它们应该被至少三个光束击中[16]。 在H =3.5mu;m的高度上，j = 0.5°并且具有可忽略的光斑尺寸，在W = 6m的地面宽度上的最小物体尺寸为23cm。 在j = 0.1°时，它只有5cm，这使得难以检测例如在平交道上的带槽轨道的轮廓。

除了当列车静止时已经影响激光雷达传感器的电位的那些性质之外，当列车具有非零速度v时，扫描广泛扩散。测量速率f确定每秒扫描的数目。 测量速率越大，列车速度越小，物体沿轨道离散越好（参见[15，图3b]）。 例如，小于2.75m的物体可以以每秒30次扫描的速率被丢失，以100km / h的速度行驶，并且考虑到只有物体被三次扫描击中才能被识别出来 。 此外，具有较高的测量速率，更容易丢失错误的测量[16]。

我们对激光雷达传感器的要求总结在表1中。表2给出了满足大多数要求的供应商和型号的综合概述。 如果供应商提供多个传感器，则选择最有前景的传感器。 所有这些传感器使用飞行时间方法来测量物体的距离。 它们具有波长为905nm的激光束，并且是激光等级1.由于我们对角分辨率和测量的限制。

图2：列车上的单层激光雷达传感器：（a）侧视图和（b）前视图（高度H，列车速度v，地面宽度W，范围R，视野alpha;，角度分辨率j） 。

表1：用于检测铁路基础设施的激光雷达传感器的主要要求。

主要用于驾驶员辅助（例如，ibeo LUX）和自动驾驶（例如，Velodyne激光雷达）的多速率多层传感器。 我们的价格限制排除了在铁路域中建立的高端传感器（例如，Riegl VQ-450或Fraunhofer IPM的高速剖面仪）或映射[17]。 它们通常比整个列车定位系统允许的价格水平贵几倍。

基于我们的需求分析，表2中的Pepperl Fuchs激光雷达传感器是最合适的设备，因为它具有迄今为止最好的角分辨率并允许高测量速率。 在[15]中提出的同一供应商的激光雷达传感器是不够的，因为它只有Rmax3 m。

3.检测LIDAR传感器数据中的轨道，轨迹和转弯

激光雷达传感器数据处理的结果可用于导出拓扑信息。 这补充了地理和纵向位置信息（参见第1节和图1）。 首先，第3.1节描述了激光雷达传感器数据。 然后，第3.2节介绍一些铁路特性。 由于大多数铁路基础设施元素是由铁轨形成的，第3.3节描述了我们的铁轨探测器。 最后，第3.4节提出了轨道和匝道检测的概念。

3.1激光雷达传感器数据的特性

本文假设激光雷达传感器提供一组有效的测量三元组（j，D，E）。 当向前行驶时，旋转角度j在0°le;jlt;360°的范围内，其中270°在传感器下方，0°在右侧，而180°在传感器的左侧。 j以角度分辨率j离散等距离。 径向距离D和回波E都是正的。

D和j描述了在x-y平面中的环境轮廓，其中x = D·cos（j）和y = D·sin（j）。 当在列车的前向方向上将运动信息添加为z值时，可以导出三维表示（x，y，z）。 极性和欧几里得表示是等价的。 为了说明的目的，后者是优选的。

让我们假设从安装在H = 2.5m，j = 0.071°的激光雷达传感器测量的水平，平坦和均匀的地面。 相邻测量之间的水平距离分别广泛地扩展到270°jgt; 180°和270°lt;j lt;360°。 因此，相应的径向距离相应地增加并且形成具有j = 270°的迷你母的凹形。 而间隔0 mle;| x | le;0.5 m覆盖158个测量点，间隔为5.5 mle;| x | le;6m仅保持25.由于激光束的入射角减小，| x |越大 回波具有凸形，其在j = 270°处具有最大值。

表2：用于检测铁路基础设施的最有前途的单层激光雷达传感器的选定特征（Rmax为10％

缓解; 如果存在j和f的几个相关选择，则每个模型多个线）。

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