随着地铁线路大量开通运行,地铁隧道基础设施的安全状态检测越来越重要。本文中轨道基础设施智能巡检小车可以实现对地铁隧道形变、裂缝及沉降等安全状态的自动化综合检测,然而由于车体运行中产生振动,车体姿态的不确定性会对隧道形变检测的测量精度产生很大影响。形变测量设备安装在车体上,而形变检测需要以轨道为基准坐标系,因此首先需要测量车体相对于轨道的姿态,之后对测得隧道轮廓数据进行车体姿态补偿,减小形变检测时因车体振动产生的误差。本文研发了一套轨道基础设施智能巡检小车的动态基准测量系统,使用四台激光扫描传感器采集钢轨内侧断面信息,通过提取四个轨距特征点,计算测量轨平面,之后与标准轨平面对比,计算出检测小车相对于轨道基准的位置关系,从而可以得出车体瞬时姿态,最后对测得的隧道轮廓数据进行车体振动补偿,此动态基准测量系统能够大大提高隧道轮廓形变的测量精度。本文介绍了轨道基础设施智能巡检小车动态基准测量系统的工作原理以及系统实现方法。重点研究内容包括提出一种结合曲线圆心拟合算法和改进ICP算法的测量数据坐标系转换方法。数据滤波采用一种特殊的自适应中值滤波器,基于灰色关联度,通过引入灰色关联系数,对测量数据实现滤波处理。采用一种带约束的最小二乘圆弧拟合方法拟合轨顶曲线,进行阈值判断和精确分段后,进行轨顶曲线的二次拟合。提取出四个轨距特征点,得到测量轨平面,与标准轨平面对比,计算出车体姿态后对隧道轮廓数据进行振动补偿。为验证系统的有效性,将检测小车的动态基准测量系统在地铁隧道模型以及广州地铁3号线厦滘地铁隧道现场进行了实验,用测量轨距的方式验证提取轨距特征点的精度,将系统测量计算的轨距与轨距尺测量结果进行比较,轨距的测量误差在±1mm之内;并且通过实验证明该系统能够有效地对隧道轮廓数据进行车体振动补偿,提高隧道形变的检测精度,满足现场使用需求。