中铁十局集团第一工程有限公司 山东济南 250001
摘要：近年来既有铁路改造日渐增多，受铁路运营影响，长大既有线的贯通测量必须在天窗点内进行，测量效率低下，投入测量及安全防护人员较多，为了解决这一问题，在测量中引入高精度惯导LiDAR系统进行测量，改变原有飞机搭载或人工背负测量设备，创造性的将设备安装在轨道车上，这样大大提高了测量的安全性和效率，在极短的时间内完成了张东线89.456km的测量任务，进行了LKJ数据修订，取得了不错的效果。
关键词：营业线；铁路；LKJ数据；轨道车搭载；LiDAR系统
引言
长大既有线改造完成后，需要测量既有线路数据，为更新LKJ基础数据提供依据，准确的LKJ数据是列车行驶安全的前提条件。利用传统测量技术，在既有线测量中，需要投入大量的防护人员、测量人员，利用有限的施工天窗，测量效率极为低下，无法满足实际需要。为此我们引入轨道车搭载高精度惯导LiDAR系统测量技术进行测量，减少了测量人员和防护人员，加快了测量进度和测量安全性。
一、工程概况
淄博至东营铁路工程施工完毕后，需要对张东线全线89.456km进行纵断面高程测量，为更新LKJ数据提供依据，张东线包括淄博站、杜科站、农中站、桓台站、曹王站、博兴站、纯化站、史口站，运输十分繁忙，天窗时间有限，如何在短时间内完成全线测量工作，是本次测量任务的关键。主要有两种测量方式：一种是利用传统测量方式，另外一种是采用“LiDAR系统”进行观测，具体如下：
二、传统技术测量
在天窗点内利用光电测距仪和水准仪对线路进行纵断面测量，每周天窗点为4天，每天90分钟，需要投入测量人员3人，现场防护人员2人，驻站联络员1人，每个天窗点内可完成2km线路测量，89.456km的线路预计需要2.8个月才能完成本次测量，而且测量过程中接触网线路影响测量人员安全，铁路运输部门处于安全要求不同意多处平行作业，一组测量作业无法满足建设单位的需要。
三、LiDAR系统测量
另外一种方法，采用轨道车搭载LiDAR系统进行贯通测量，轨道车路过之处，可快速准确的建立整体三维点云数据模型，进行钢轨大地坐标与高程数据信息提取。利用提取的钢轨大地坐标与高程数据信息计算得到工务类LKJ基础数据所要求的变坡点里程、坡度、进出站信号机里程、道岔里程及型号、曲线五大桩里程、轨道超高、轨道加宽等信息。该方法不受天窗影响，不用防护人员配合，无安全风险。
鉴于以上优点，实际操作中采用了“LiDAR系统测量”。
四、具体实施
.png)
图1 轨道车安装高精度惯导LiDAR系统支架位置
（一）申请轨道车运行计划
营运线路测量时，需向路局运输调度所提交相应测量线路的轨道车运行计划，并按照运行计划将轨道车运行至相应位置。
.png)
图2 工艺流程图
（二）安装高精度惯导LiDAR系统支架与调试
高精度惯导LiDAR系统支架需安装至轨道车尾部中段位置，并要求激光头与轨道水平夹角为25-65°之间，具体安装位置与形式见图1。支架安装完成后，对整套LiDAR系统进行调试，同时满足高精度惯导激光头完整扫描到钢轨、信号机、道岔组件等工务类LKJ基础数据信息。
（三）设置多频卫星GPS地面参考基准站
多频卫星GPS地面参考基准站需设置在测量线路的中段位置，并在工程控制网中的控制点上。并与LiDAR系统GPS天线的观测采样率保持一致，在LiDAR系统进行惯导校正前进行开机。
（四）测量外业工作
轨道车依据路局运输处下发的运行计划与运行信号在测量区段内的线路上进行运行作业，运行过程中需保证高精度惯导LiDAR系统不断电，并实时监控其运行情况，运行完成后对雷达进行关机。
（五）测量内业工作
1.数据下载工作
主要是将LiDAR系统数据与基准站观测数据进行下载。
2.数据预处理工作
主要是将测量得到的原始数据转化为具有WGS-84坐标属性的点云数据，包括原始点云格式转换、解析航迹文件、解析WGS-84坐标系下LAS点云数据。
3.点云数据二次处理
主要是将具有WGS-84坐标属性的点云数据转化到工程坐标系下，并进行钢轨数据的提取工作。
（1）建立WGS-84与工程坐标系转换模型
根据工程施工复测所保存的工程控制网中控制点GPS静态观测数据进行处理，利用软件计算出两坐标系的七参转换模型与高程拟合模型。
（2）转换LAS点云坐标系
依据计算出的七参转换模型与高程拟合模型，应用点云预处理软件进行LAS点云坐标系转换，得到具有工程坐标系属性的多段独立的LAS点云数据。
（3）钢轨模型提取
利用点云分类软件对已转换完成的LAS点云数据进行分类，建立钢轨数据模型，利用钢轨数据模型筛选出全部测量得到的钢轨数据LAS点云数据，如图3、图4所示。
图4 利用点云分类软件建立钢轨数据模型后提取的钢轨顶面点线
（4）建立理论数字线路模型
利用铁路道路计算软件，根据线路设计交点坐标利用交点法建立理论数字线路模型。计算过程中，尤其对线路断链、重点构筑物（如：进出站信号机、道岔组件、区间预进站信号机、铺装道口、桥梁等）位置进行逐一计算与标注。
（5）提取钢轨高程数据与位置数据
利用点云分类软件对建立的理论数字线路模型与筛选得到的钢轨LAS点云数据进行计算，得到与里程对应的左右两根钢轨的高程坐标。同时根据实测左右钢轨位置信息与理论数字线路的曲线五大桩位置进行对比，计算出实际线路曲线五大桩位置与线路曲线要素，并将以上数据保存为表格格式，得到初始的铁路工务类LKJ基础数据库。
4.数据校核整理与提报
将上述得到的初始铁路工务类LKJ基础数据进行校核与整理工作，使之成为可以真正用于提交的铁路工务类LKJ基础数据。根据已校核的表格形式的钢轨数据，利用宏函数进行变坡点里程与坡度计算。并同时对平曲线五大桩里程、进出站信号机、道岔里程等工务类LKJ基础数据进行计算整理工作。由具备LKJ数据提报资质的人员按规定进行提报。
五、技术优点
本技术使工务类LKJ基础数据的测量工作在经济效益、作业效率均有大幅度的提升，主要有以下方面：
（一）自动化程度高
LiDAR系统测量的外业数据采集是一次性完成的，且内业数据处理工作基本由各类软件进行处理，不需要人工过多干预，具备较高的自动化程度。
（二）作业效率高
LiDAR系统的测量速度与轨道车行使速度一致（约60km/h），轨道车单次运行即可一次性获取全部线路数据，是人工测量作业效率的30倍左右。
（三）测量精度高
由于LiDAR系统测量的数据与处理经过惯导系统、多频卫星GPS地面参考基准站后差分处理等多种高精度约束，具有精度高、完整性高等特点，其理论里程精度可达到3mm，验证高程精度可保证1cm以内。
（四）经济效益高
利用轨道车搭载高精度惯导LiDAR系统，只需要轨道车依据路局下发运行计划行驶即可完成全线测量工作。根据经济效益比较，应用LiDAR系统进行测量极大的节省人员投入、减少相应配合费投入，具有较高的经济效益。
（五）作业安全系数高
测量人员不用上线作业，消除了营运线作业安全风险，减少了对铁路运输的干扰，测量人员仅需搭乘轨道车即可完成测量工作。
参考文献：
[1]徐广明.浅谈LKJ信号设备坐标数据的测量[J]，铁道通信信号.2011.4.
[2]梁静、范洪冬、邓喀中.基于多分辨率分析的LiDAR数据处理与可视化[期刊论文]-测绘工程，2011.4.
作者简介
胡振中（1986年10月），男，汉族，山东德州人，工程师。