随着城市轨道交通线路规模的扩⼤，以及国内部分城市已实现多条线路的互联互通，为提⾼检测效率和检测数据综合分析⽔平，更好地指导养护维修，基础设施检测必然向联⽹运营、综合检测发展。
依托国家发改委《轨道交通系统测试国家⼯程实验室》项⽬，由铁科院牵头，在充分调研城市轨道交通检测需求和特点的基础上，成功研制了集轨道、供电、通信等基础设施专业检测系统于⼀⾝的城市轨道交通综合检测列车（以下简
称“城轨综检车”）
城轨综检车以地铁B型电客车为载体，采⽤2动1拖3节编组设计，集成了轨道⼏何、钢轨廓形、轨道巡检、接触⽹、车辆动⼒学响应、通信、信号等专业检测系统和综合系统，可对轨道、⼸⽹、通信等基础设施状态和车辆动⼒学进⾏同步检测，最⾼设计速度为120 km/h。
城轨综检车创新技术
new technique
0 1 时空同步和车载综合数据处理
城轨综检车安装有多种检测设备，对⽤户⽽⾔，需要能通过⾥程或时间对各检测设备的数据进⾏精确索引，以便于综合分析。综合系统就是为满⾜这个需求⽽设计的，其包括时空同步、数据⽹络与集中监控、数据综合处理3⼤模块。
系统采⽤⼯业级千兆⼆层、三层主⼲以太⽹交换机和⼆层接⼊交换机，应⽤光纤传输、差分信号、冗余环⽹、多重备份等技术，将光电编码器、全球导航卫星系统（GNSS）、射频标签（RFID）等多种定位信息源进⾏融合处理，通过⽹络将编码器脉冲信息、定位信息及时钟传送到全车的各检测系统，实现各检测系统时间同步、⾥程同步。
各专业检测系统通过数据⽹络进⾏各节点或设备的⾼清⾼帧视频、⼤容量检测数据和⽂件的交互。数据综合处理系统会对这些数据和信息进⾏综合分析和处理，并实现基于精确⾥程位置的多专业检测波形数据同步显⽰和多次历史数据对⽐，还可通过⼈⼯或⽆线数据传输系统将这些数据传输⾄地⾯数据综合处理中⼼。
0 2 数字式轨道⼏何检测技术
城轨综检车轨道⼏何检测系统针对城市轨道交通线路运⾏站间距短、低速段多、曲线半径⼩的特点，采⽤⾼精度惯性器件和⼤视野、⾼分辨率的激光摄像组件，利⽤惯性测量原理以及机器视觉检测和数字滤波技术，实现了准确、⾼效的⾮接触等速检测，检测系统结构见下图。QNX实时操作系统的主机
根据精确⾥程定位装置发送的编码器脉冲信号对图像位移信号和惯性测量信号进⾏实时等间距采集，再通过数字滤波和计算实时合成轨道⼏何参数，并将超限数据和波形数据发送⾄服务器进⾏波形浏览、超限编辑及报表统计。
轨道⼏何检测系统结构
该系统采⽤数字式传感器和数字信号传输⽅式，数字信号传输稳定，数据精度⾼，不易受到电磁⼲扰和模拟通道器件漂移的影响，能够提⾼低速检测下的检测精度。采⽤数字滤波器可使数字系统中的增益和相位参数不会随时间增加⽽变化，减少了系统标定的⼯作量。通过对滤波器进⾏优化设计，⼤幅提升了在⼩半径曲线直缓、缓圆等曲线特征点上的⽔平和轨向识别精度，改善了针对城市轨道交通⼩半径曲线的检测能⼒和效果。
0 3 动态钢轨廓形检测技术
针对城市轨道交通曲线多、车体晃动幅值⼤、钢轨轨腰污损等易造成⼲扰的特点，城轨综检车钢轨轮廓检测系统应⽤测量范围⼤、分辨率⾼的激光摄像组件，采⽤现场可编程门阵列（FPGA）进⾏图像采集和预处理，设计了基于深度学习的钢轨廓形激光条纹前景分割算法、图像区域划分⽅法、灰度重⼼法和亚像素算法等快速、准确的廓形匹配和测量算法，有效降低了动态⾏车环境下车体晃动及轨腰噪声对磨耗测量造成的影响，⼤⼤提⾼了系统的检测精度。多次实验结果表明，钢轨廓形动态磨耗检
测精度可达0.2 mm。
钢轨廓形动态测量流程
0 4 智能轨道巡检技术
城轨综检车搭载的轨道状态巡检系统采⽤机器视觉技术对轨道设备的外观状态进⾏车载式动态检查，包含对钢轨表⾯擦伤和扣件异常的⾃动识别。该巡检系统采⽤⼀体化线扫描组件设计，⾼度集成红外激光光源模块与⾼清线性扫描摄像模块，可在⾼速运⾏状态下对轨道进⾏⾼清成像。通过对获取的数据进⾏智能分析，可实现钢轨表⾯缺陷、轨道扣件异常的⾃动识别。
基于深度学习的扣件异常智能识别技术
城轨综检车巡检系统在识别扣件时采⽤深度学习⽅法。⾸先通过图像匹配算法对图像进⾏精确定位，并运⽤扣件定位算法从巡检轨道图像中⾃动提取⼤量现场轨道的扣件⼦图，建⽴扣件数据集。再针对扣件图像的复杂情况，对扣件⼦图进⾏分类整理，将所有扣件⼦图分为4个⼦类，每类分别包含约10万个样本，建⽴⽤于开展缺陷识别研究的数据集。然后根据卷积神经⽹络设计原理，通过构建10层的深度学习⽹络从积累的扣件数据中获取机器学习特征。迭代训练过程见下图，扣件异常检出率可达90%以上。
迭代训练过程
基于快速特征提取⽅法的钢轨表⾯缺陷检测和分类
城轨综检车巡检系统根据对表⾯缺陷及污迹、打磨噪声⼲扰等的特征分析，提出了基于缺陷⼏何形状特征和基于缺陷灰度统计分布特征的钢轨表⾯缺陷特征快速提取⽅法，并在钢轨缺陷分类中采⽤粗糙集理论，从不同类别的缺陷样本数据中抽取分类规则，快速有效地实现了钢轨表⾯伤损的智能识别，有效排除了轨缝、噪声、污迹等⼲扰信息。钢轨表⾯伤损有效识别率达80%以上。
0 5 ⾼精度接触⽹⼏何检测和补偿技术
考虑到地铁线路低净空的特性，城轨综检车采⽤⼩体积、⾼精度、⾼速激光相位扫描仪，实现对接触线⾼度、拉出值以及多⽀接触线相互位置等接触⽹⼏何参数的测量。系统结构如下图。
接触⽹⼏何参数系统原理图
⾼速激光相位扫描仪安装在检测车车顶，通过⾼频扇形扫描，实时接收处理传感器返回的⾓度及距离信息，同时结合轨道⼏何检测系统提供的车体位移补偿信号，完成接触⽹⼏何参数的测量。
该系统结合建⽴在线性代数和隐马尔可夫模型（hidden Markov model）上的卡尔曼滤波器，设计了接
触线跟踪预测模型。该模型可在各种复杂⼲扰的情况下对接触线进⾏准确定位，并采⽤⾃适应和优化算法，以适应城市轨道交通中常⽤的刚性悬挂与柔性悬挂接触⽹的不同检测需求。
0 5 地⾯数据中⼼
城市轨道交通基础设施地⾯数据中⼼由检测数据集成管理系统、检测数据集成分析平台和综合可视化展⽰与发布平台组成。
接触⽹⼏何参数系统原理图
检测数据集成管理系统从时间、⾥程和设备3个维度对各种检测数据进⾏整合，建⽴城市轨道交通基础设施数据仓库。数据仓库可全⾯融合基础设施台账、检测、监测、检查等数据源，同时还包括维修、计划、⼈员、材料、机具等⽣产数据。
检测数据集成分析平台可⾃动进⾏检测⾥程校正、⽆效识别标记等数据处理，为各专业检测分析系统提供能够客观反映
检测数据集成分析平台可⾃动进⾏检测⾥程校正、⽆效识别标记等数据处理，为各专业检测分析系统提供能够客观反映设备状态的准确数据源。同时，各专业检测分析系统还可以利⽤检测数据集成分析平台提供的计算服务和数据服务，实现分析评估。
综合可视化展⽰与发布平台除了可以发布各专业检测分析系统提供的可视化展⽰与分析报表之外，还可以利⽤地理信息系统（GIS）技术综合展⽰诸如设备服役状态、设备故障问题等信息的时空变化，为城市轨道交通的养护维修和决策提供全⾯准确的数据。
展望
expectation
城轨综检车和地⾯数据中⼼的推⼴应⽤必然会提升城市轨道交通基础设施的检测和数据应⽤⽔平，促进城轨基础设施养修模式向“检、养、修”分开的模式转变，从⽽提⾼城市轨道交通基础设施养修的专业化⽔平，更好地保障城市轨道交通的安全运营。
汽车漂移技术参考⽂献
[1] ⽥新宇，魏世斌，赵延峰，等. 城市轨道交通基础设施综合检测列车创新技术[J]. 现代城市轨道交通，2019（8）：32-36.
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