Повышение точности формирования цифровой модели местности вдоль железнодорожного пути

Рассмотрена задача повышения точности цифровых моделей местности, создаваемых в целях мониторинга и диагностики железнодорожного пути и прилегающей территории. Представлено техническое решение этой задачи, которое включает способ совместного проведения аэрофотосъёмки и лазерного сканирования, а также метод цифровой обработки полученных данных. Актуальность использования такого решения обусловлена существованием зон слабого приёма сигналов глобальной навигационной спутниковой системы, поскольку в данных зонах уменьшается точность построения цифровых моделей местности с помощью применяемых в настоящее время диагностических комплексов пространственного сканирования. Техническое решение основано на методе цифровой обработки аэрофотоснимков железнодорожного пути. При этом в качестве элементов внешнего ориентирования использованы нити рельсовой колеи, расположенные на нормированном расстоянии друг от друга. Применение данного метода позволило повысить точность определения траектории полёта летательного аппарата над железнодорожным путём и, как следствие, точность расчёта координат точек на земной поверхности. В результате сформирована цифровая модель местности, пригодная для диагностики и контроля состояния земляного полотна железнодорожного пути. При имитационном моделировании установлено, что применение предложенного метода позволило уменьшить до 50 % доверительный интервал распределения погрешности определения координат точек на местности и повысить точность формирования цифровой модели местности. Данное перспективное техническое решение повышения точности цифровых моделей местности для диагностики железнодорожного пути реализовано с помощью беспилотных летательных аппаратов, входящих в состав мобильного диагностического комплекса. К преимуществам предложенного решения относятся высокая оперативность и доступность применения.

1. Васюкевич Е. Б. На путейской секции научно-технического совета // Путь и путевое хозяйство. 2011. № 3. С. 22–28.

2. Попов С. Н. Балластный слой железнодорожного пути. М.: Транспорт, 1965. 183 с.

3. Абрашитов А. А. Механизм образования выплесков в балластной призме // Мир транспорта. 2015. № 3 (58). С. 210–217.

4. Непомнящий Н. В., Косенко С. А. Анализ работы балластного слоя железнодорожного пути при длительной эксплуатации // Тенденции развития науки и образования. 2018. № 43-8. С. 52–56. https://doi.org/10.18411/lj-10-2018-194

5. Шаповалов В. Л., Явна В. А., Ермолов К. М. и др. Инженерные решения по повышению устойчивости верхнего строения железнодорожного пути // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2017. № 4 (68). С. 119–135.

6. Михалкин И. К., Симаков О. Б., Седелкин Ю. А. Автоматизированные средства контроля балластной призмы и земляного полотна в системе комплексной диагностики инфраструктуры // Путь и путевое хозяйство. 2011. № 5. С. 16–18.

7. Бугаенко В. М. Мониторинг и диагностика инфраструктуры скоростными мобильными комплексами // Путь и путевое хозяйство. 2015. № 4. С. 12–16.

8. Михалкин И. К., Седёлкин Ю. А. Диагностический комплекс СМДЛ-2ТЭ116 – новый подход к диагностике // Вестник Института проблем естественных монополий: Техника железных дорог. 2016. № 1 (33). С. 64–67.

9. Idachaba F. E., Oil and Gas Facilities, 2016, vol. 5, no. 1, pp. 47–52. https://doi.org/10.2118/172471-PA

10. Ondracek J., Vanek O., Pechoucek M., Advances in Practical Applications of Heterogeneous Multi-Agent Systems. The PAAMS Collection. 12th International Conference, Salamanca, Spain, June 4–6, 2014, Lecture Notes in Computer Science, 2014, vol. 8473, pp. 219–230. https://doi.org/10.1007/978-3-319-07551-8_19

11. Кадничанский С. А., Курков М. В., Курков В. М., Чибуничев А. Г. О сертификационных испытаниях программноаппаратного комплекса на основе беспилотного воздушного судна «Геоскан 401» // Геодезия и картография. 2020. Т. 81. № 3. С. 32–38. https://doi.org/10.22389/0016-7126-2020-957-3-32-38

12. Пат. № 2591875С1 РФ / Ревель-Муроз П. А., Чужинов С. Н., Прохоров А. Н. и др. // Изобретения. Полезные модели. 2016. № 20.

13. Розенберг И. Н. Применение спутниковых и геоинформационных технологий в развитии путевого хозяйства // Бюллетень Объединённого учёного совета ОАО РЖД. 2012. № 5. С. 8–20.

14. Жидов В. М. Обоснование комплексирования спутниковых и инерциальных измерений для съёмки железнодорожных путей // Геодезия и картография. 2010. № 11. С. 10–12.

15. Павлов. В. И.Фотограмметрия. Теория одиночного снимка и стереоскопической пары снимков. СПб.: Санкт-Петербургский горный институт им. Г. В. Плеханова, 2006. 175 с.

16. Пат. № 2726256C1 РФ / Рощин Д. А. // Изобретения. Полезные модели. 2020. № 19.

17. Рощин Д. А. Способ применения компьютерного зрения для повышения точности проведения аэрофототопографической съёмки местности // Прикладная информатика. 2017. № 6. С. 58–70.

18. Рощин Д. А. Повышение точности формирования трёхмерной модели местности // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2019. Т. 17, № 2. С. 46–52. https://doi.org/10.18127/j20700814-201902-04