川藏铁路建设具有重大的政治、经济意义,因川藏一带的复杂地理环境,将建成众多超长隧道,且隧道内壁容易发生围岩松动、剥离等情况,造成异物入侵,给列车运行安全带来巨大考验。本文设计了一套适用于川藏铁路隧道的异物检测系统。该系统能够实时监测隧道线路异物入侵情况,及时报告给工作人员进行清理,为维护隧道线路安全提供了更便捷的方式。论文首先介绍了系统的工作原理、总体结构布置、方案设计以及工作流程;然后介绍了硬件平台的设计,主要包括上位机、智能车和激光检测设备选型;接着介绍了路径识别与跟随控制算法,以及异物检测算法,最后介绍了客户端控制软件功能设计,验证了系统工作的可行性。论文主要内容包括以下几个方面:(1)根据隧道线路异物识别要求设计了检测系统。该系统可以分为上位机和移动端两部分,移动端又包括智能车和激光检测设备。上位机为总控制中心,包括一台64位PC机和串口通讯模块。智能车硬件部分包括网络摄像头、串口通讯模块、电机驱动模块、电源模块。激光检测设备选用北洋公司的UST-20LX二维激光雷达。(2)研究了智能车路径识别和跟随控制算法。基于图像处理的路径识别算法是通过图像预处理、直线拟合等技术找到路径中线,以中线作为目标路径,航向偏离角、中心点速度作为模糊控制器输入,以预瞄距离和行驶方向作为输出控制智能车转向,通过模仿人的驾驶行为、习惯实现智能车路径跟随。(3)研究了基于激光测量技术的异物检测算法。原始点云数据处理后得到只包含距离信息的数据文件,通过坐标系转换、选取感兴趣区域后得到待检区域数据。对隧道断面划定安全限界,点云进入安全限界内则认为有异物侵限。(4)设计了客户端控制软件。软件开发基于Visual Studio环境并借助Open CV视觉库,包括串口通讯、寻迹、异物检测三个模块,是上位机功能在软件系统的实现。