摘要：针对传统轨距检测方法设备复杂、安装要求高和数据计算量大的问题,设计了一种基于轮轨相对横移的轨距检测系统。该系统首先使用两组激光源与相机组合分别采集左右两边轨头内侧激光光斑图像,然后根据钢轨边缘特点使用Hough检测与透视变换将其矫正为同一采集距离正视视角图像,接着对比基准时刻图像计算激光光斑中心点垂向位移变化量并通过其与轮对横向相对位移的几何关系分别计算两侧轮轨相对横移变化量,最后由两者差值得到相对初始时刻轨距变化量实现轨距的间接检测。实验结果表明,该轨距检测方法硬件结构简单,数据计算量小且检测精度较高,可实现轨距参数的非接触式检测。

摘要：当前,市场上缺少针对现代有轨电车槽型轨轨距的检测设备,基于激光三角测量原理提出并设计一种现代有轨电车槽型轨轨距检测小车结构。为了保证推行过程中结构的稳定性和设备的灵活性,车体设计为左右对称结构并设有路轨转换结构;然后,利用Ansys Workbench软件对结构进行静力学分析与拓扑优化分析。静力学结果分析表明:车架的最大形变量为0.799 mm,最大应力26.7 MPa,完全满足使用要求。最后,以检测梁材料的质量为优化目标对结构进行拓扑优化。结果表明:去除检测梁左右两端的部分结构,并且在中间的侧面与底面设计减重孔能够将检测梁减重34.2%,减重优化方案效果良好。轨距检测小车结构设计方案合理,对现代有轨电车槽型轨轨距检测设备的设计具有一定参考价值。

摘要：一种基于机器视觉的轨距检测系统是通过硬件触发和软件多线程并行处理流程实现4台摄像机的同步图像采集处理、视觉计算、结果记录和通信。设计和推导了检测系统定标方法和轨距点获取的定标方法。试验测量结果表明:该检测系统适用于轨距参数的精确测量,精度可到达0.2 mm,重复性好,可有效地实现轨距参数的高精度动态测量。

摘要：随着无人驾驶、人工智能等技术的发展,无人驾驶电机车有轨运输系统已在矿山广泛应用。地下矿山无人驾驶有轨运输系统的成熟应用解决了传统矿山运输环节长期存在的管理难度大、运输效率低、安全性能差等问题。但无人驾驶运输系统的高效运行会加速运输轨道的变形、松动。因此,本文针对此类问题,根据地下矿山的特殊环境,利用二维激光测量原理,设计了一套地下矿山有轨运输轨道检测系统,实现了矿山运输轨道轨距非接触式的动态检测,对轨距检测系统进行了现场测试。测试结果表明,地下矿山有轨运输非接触式动态轨距检测系统能够适应地下矿山环境,且精度较高,能够提高矿山轨道检测效率,满足无人驾驶运输系统对轨道检测的要求,可为地下矿山无人驾有轨运输系统保驾护航。