基于动态时间规整的钢轨轨廓匹配方法

钢轨轨廓的精准匹配是研究其几何形态变化的重要前提。由于轨检小车行进时产生随机振动,引起传感器振动,导致采集数据失真。在测量过程中,因无法保证传感器绝对对称,故每个传感器的振动存在一些差异性。传统的特征点算法只能对振动引起的噪声进行刚性补偿,且有时特征点提取不到。基于此,提出动态时间规整算法,从初步匹配的数据中,选取标准轨廓和测量轨廓轨腰处数据作为两个时间序列,建立距离矩阵,通过对时间轴的扭曲变形,利用递归思想,计算累积代价矩阵,得到最优规整路径,从而找到两个时间序列各点的对应关系,实现轨廓的精准匹配。实验结果表明,相比特征点算法,动态时间规整算法的匹配精度提高了近7倍,匹配效果较好,稳定性很高。