高铁轨道平顺性测量系统多传感器数据融合算法研究

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为解决高铁轨道平顺性测量技术效率低、成本高的问题,课题组提出了基于GNSS/INS组合的高铁轨道平顺性测量技术方案,并研制了相应的测量系统,该系统为满足高铁轨道平顺性测量对绝对坐标的精度要求,采用停走停的方式进行高铁轨道平顺性测量,由于静态测量耗时多,严重影响了测量效率,存在较大的改进空间。本研究在GNSS/INS组合高铁轨道平顺性测量系统的基础上,旨在研究新的数据融合算法,解决高铁轨道平顺性测量中绝对坐标精度依赖静态测量的问题,进一步提升系统作业效率。首先,分析轨道测量小车核心传感器:IMU、里程计和GNSS接收机的误差特性,建立适用于Kalman滤波的高铁轨道平顺性测量数学模型并进行解算,为解决Kalman滤波中观测信息无法前向传播的问题,采用Kalman-RTS平滑进一步提升解算结果的精度,为克服滤波中相对坐标精度降低的问题,提出了适用于图优化的轨道平顺性测量数学模型并采用图优化进行解算,而后,为进一步提升绝对坐标精度,对GNSS双差残差进行建模并提出了适用于图优化的紧组合高铁轨道平顺性计算数学模型并解算。最终结果如下:对于绝对测量,Kalman滤波绝对坐标精度较低,绝对坐标横向偏差的重复性误差均值为2.9mm,最大值为24.5mm,而Kalman-RTS的绝对坐标精度较高,重复性误差均值为1.6mm,最大值为5.4mm,松组合图优化和紧组合图优化的绝对坐标精度与Kalman-RTS接近,紧组合图优化重复性误差的最大值较小,为4.9mm。对于相对测量,Kalman滤波结果较差,相对坐标横向偏差的重复性误差均值为2mm,最大值为23.8mm,Kalman-RTS平滑相对坐标精度略低于原方案,重复性误差均值0.2mm,最大值3.6mm,其中最大偏差相比于原方案有较大劣势。松组合图优化的相对坐标精度有所提升,重复性误差均值为0.3mm,最大值为2mm,紧组合图优化相对坐标精度最高,重复性误差均值为0.1mm,最大值为0.9mm。经过试验验证,将紧组合图优化应用于高铁轨道平顺性测量系统的数据融合中可以实现全动态绝对测量和相对测量,精度基本与原方案接近,且可以提升测量效率7倍以上。
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