H1: Combinaison d'INS et de LiDAR pour une cartographie ferroviaire 3D de haute précision

À mesure que les réseaux ferroviaires évoluent vers des systèmes de maintenance numériques jumeaux et intelligents, la modélisation 3D des voies devient le fondement d'une analyse structurelle précise et d'une maintenance prédictive.La solution la plus fiable aujourd'hui est d'intégrerSystèmes de navigation par inertie (INS)avecLIDAR.

H2: Le rôle de l'INS et du LiDAR dans la cartographie ferroviaire

H3: INS fournit des données d'attitude à haute fréquence

Les sorties INS:

rouleau

la hauteur

Résumé

taux angulaire

accélération linéaire

Cela empêche la distorsion des nuages ponctuels causée par le mouvement ou les vibrations.

H3: Le LiDAR génère des données de nuage de points 3D denses

Le LiDAR capte:

Profil du rail

Les roulements et les fixations

surfaces de ballast

géométrie des tunnels et des plates-formes

L'INS fournit la référence de stabilité, permettant au nuage de points LiDAR de rester vertical, aligné et sans dérive.

H2: Pourquoi la fusion est nécessaire

Le LiDAR seul ne peut pas déterminer l'orientation du scanner.

l'inclinaison des nuages

les sections de courbe se déforment

les points de suture deviennent inexacts

Avec fusion INS:

numérisation à longue portée constante

reconstruction précise de la courbure

une cartographie stable à des vitesses opérationnelles élevées

Nuages de points entièrement utilisables, de qualité technique

H2: Scénarios d'application

Véhicules d'inspection ferroviaire

Trains d'inspection complète ferroviaire à grande vitesse

Robots d'inspection des voies

Systèmes de numérisation sous le train

Modélisation de jumeaux numériques pour le métro et le train à grande vitesse

H2: Conclusion

La fusion INS + LiDAR est devenue la solution standard pour la reconstruction de piste 3D de précision.cette combinaison prend en charge la maintenance intelligente et les systèmes jumeaux numériques de nouvelle génération dans l'industrie ferroviaire mondiale.

Les mots clés:

INS fusion LiDAR, cartographie ferroviaire 3D, reconstruction de voie, inspection de voie LiDAR, navigation par inertie, intégration LiDAR, jumeau numérique ferroviaire