轨道空间线形检测是保障列车运行安全的一项关键技术,受陀螺仪及加速度计的累计误差的影响,使得基于常规的惯性单元的轨道线形检测方法在低速连续运动测量下精度较低.为了解决该问题,提出一种基于机器视觉与惯性信息多传感器融合的轨道空间线形检测方法.通过分别建立惯性测量单元与机器视觉转换矩阵,倾角仪与惯性测量单元旋转矩阵及惯性测量单元与机器视觉平移关系矩阵,将动态测量数据转换到世界坐标系下,实现多传感器间的融合定标.利用扩展卡尔曼滤波将机器视觉与惯性信息进行融合,提高检测精度.最后,通过搭建测量平台进行实验验证,结果表明该方法的测量精度小于0.5 mm且标准差低于0.3.与常规惯性测量方法相比,测量精度提高近10倍.
机器视觉 惯性测量 多传感器融合 卡尔曼滤波 轨道空间线形