Россия
Цель: рассмотреть вопрос о необходимости разработки и последующем обосновании выбора оптимальной технологии лазерного сканирования для решения задач диагностики железнодорожного пути в контексте многообразия современных методов съемки. Актуальность работы обусловлена необходимостью формализации процесса выбора между воздушным (ВЛС), мобильным (МЛС) и наземным (НЛС) лазерным сканированием для получения достоверной пространственной информации об объектах инфраструктуры. Методы: в основе исследования лежит сравнительный анализ технических и эксплуатационных параметров трех указанных технологий. Сопоставление проводилось по совокупности критериев, включающих такие параметры, как точность (абсолютная), детализация (плотность точек), производительность (линейная), зависимость от графика движения поездов, зависимость от погодных явлений, основные «мертвые зоны», экономика (условная стоимость съемки 1 км). Анализ выполнялся с учетом специфики линейно-протяженных и точечных объектов железнодорожной инфраструктуры. Результаты: в процессе исследования было установлено, что эффективное применение каждой из технологий детерминировано спецификой решаемых инженерных задач. Выявлена иерархическая структура приоритетов выбора, где требования к метрической точности и детализации модели выступают в качестве доминирующего фактора (первичного фильтра). Данный фильтр задает допустимый диапазон производительности и технических возможностей, которые, в свою очередь, корректируются экономической целесообразностью и эксплуатационными ограничениями конкретного проекта. Также были определены области эффективного применения для каждой технологии. Практическая значимость: сформулированные критерии позволяют формализовать процедуру технологического аудита на этапе предпроектных изысканий. Применение разработанного подхода минимизирует риски получения недостоверных данных, оптимизирует затраты и обеспечивает требуемую полноту и детальность исходной информации для последующего проектирования, строительства, реконструкции и ведения цифровых моделей инфраструктуры (BIM/ТИМ).
лазерное сканирование, диагностика железнодорожного пути, воздушное лазерное сканирование (ВЛС), мобильное лазерное сканирование (МЛС), наземное лазерное сканирование (НЛС), точность, производительность, цифровая модель пути
1. СП 119.13330.2024. СНиП 32‑01‑95. Железные дороги колеи 1520 мм. М.: Минстрой России, 2024.
2. Воронов А. С., Зотов С. В. Цифровые двойники в транспортном строительстве: от концепции к внедрению // Транспортное строительство. 2020. № 5. С. 12–15.
3. Землянов Д. В., Полецкий В. П. Теория и практика лазерного сканирования: учебное пособие. М.: Изд‑во МИИГАиК, 2018. 164 с.
4. Кашицин П. А. Применение воздушного лазерного сканирования для мониторинга линейных объектов на примере железных дорог // Геопрофи. 2019. № 3. С. 34–39.
5. Глинский С. П., Карпилов В. С. Оценка точности воздушного лазерного сканирования при инвентаризации железнодорожной инфраструктуры // Геодезия и картография. 2021. Т. 82, № 7. С. 44–52.
6. Инструкция по обследованию земляного полотна железных дорог с применением дистанционных методов (ВЛС, БПЛА). М.: ОАО «РЖД», 2018. 52 с.
7. Медиокритский С. О., Федоров Р. К. Точность мобильного лазерного сканирования при определении параметров железнодорожного пути // Наука и техника транспорта. 2020. № 2. С. 63–70.
8. Чесноков М. И., Макаров А. В. Наземное лазерное сканирование в обследовании мостовых сооружений // Вестник мостостроения. 2022. № 1 (95). С. 28–35.
9. РД‑102‑011‑ОАО «РЖД». Руководство по геодезическому контролю и исполнительной съемке при строительстве и реконструкции искусственных сооружений с применением НЛС. М.: ОАО «РЖД», 2021. 65 с.
10. Цифровая железная дорога: концепция и пути реализации. М.: ОАО «РЖД», 2020. 80 с.
11. Иванов В. Н., Петров Е. А. Геоинформационные системы в транспортном строительстве. СПб.: ПГУПС, 2021. 218 с.
12. Смирнов А. В. Современные методы геодезического мониторинга транспортных сооружений // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2021. № 4. С. 55–62.
13. Петров И. С., Соколов Н. В. Автоматизация обработки данных лазерного сканирования в задачах диагностики пути // Автоматика, связь, информатика. 2022. № 6. С. 24–29.
14. Кузнецов Д. М. Интеграция разнородных геопространственных данных для создания цифровых моделей железных дорог // Геодезия и картография. 2023. № 2. С. 38–45.
