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基于OpenStreetMap数据的GraphHopper路由引擎在铁路轨道上的应用

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简介:
基于OSM数据集的铁路路线规划引擎是一个基于GraphHopper框架的分支版本。该系统整合了OpenStreetMap地图数据与路由算法,旨在提供高效的铁路路线规划解决方案。 支持功能包括: - 简洁的路由查询 - 引擎路径匹配技术 - 曲线转弯角计算(避免U型弯道) - 排除OSM标签中标记为railway_crossing的道路交叉点 - 采用兼容规格的轨道系统 - 对多轨铁路系统提供全功能支持 可选特性: - 高电压和变频轨道系统的兼容性 - 不使用无接触网轨道的机车电气多单元列车配置 未实现的功能包括: - 在双轨线路上避免反向行驶 - 考虑列车低加速度与长刹车距离 - 依赖额外数据如地形坡度与结构参数 构建过程采用Maven 3.x框架进行,遵循Git分支机制。具体步骤如下: 1. 初始化Submodule:git submodule init 2. 更新已集成模块:git submodule update 3. 执行构建脚本:bash build.sh

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  • 裂纹图像
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    本数据库汇集大量铁路轨道裂纹高清图片,旨在为研究人员及工程师提供一个可靠的数据集,用于开发和测试自动检测算法,提升轨道安全维护水平。 CrackForest数据集包含151张道路裂缝图像及其Ground Truth,均为图像格式。该资源适用于语义分割及图像分割领域。上传时间: 2018-12-19,资源大小为9.42MB。 Tom Hardy 提供了此资源,并鼓励用户通过上传自己的资源来赚取积分和勋章。
  • RSDDs表面缺陷
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    RSDDs铁路轨道表面缺陷数据集是一个专门用于检测和分类铁路轨道表面各种损伤类型的高质量图像数据库,旨在提高轨道维护效率与安全性。 RSDDs铁轨表面缺陷数据集包含了用于检测和分析铁路轨道表面各种缺陷的图像和相关信息。该数据集旨在帮助研究人员开发更有效的算法来识别并修复铁路轨道上的问题,从而提高运输安全性和效率。
  • 螺栓图像集(47张)
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    本数据集包含47张铁路轨道螺栓的高质量图片,旨在为机器学习模型提供训练素材,以提升对铁路基础设施关键部件缺陷检测的准确性。 为铁道病害检测研究方向的学者提供数据集资源。本数据集包含47张铁道固定螺栓的图像。如需更多相关数据集,请评论告知,作者会第一时间放出供学者研究使用。
  • 高速生成
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    《高速铁路轨道谱的生成》一文探讨了高速铁路轨道设计与施工中的关键技术问题,详细介绍了轨道谱的理论基础、计算方法及应用实践,为铁路工程技术人员提供了重要的参考。 高速列车进行动力学仿真,生成德国轨道谱,包括高低不平顺和水平不平顺两种情况。
  • OpenRailwayMap: OpenStreetMap 全球设施图项目
    优质
    OpenRailwayMap 是一个致力于详细记录世界各地铁路网络的开源地图项目,建立在 OpenStreetMap 之上。它汇集志愿者的力量,不断完善全球铁路设施的信息和分布图。 开放铁路地图是一个基于OpenStreetMap的项目,旨在创建世界铁路基础设施的详细地图。该项目存储库包含所有与项目相关的组件,包括OpenRailwayMap、API接口、地图渲染样式、地图渲染器、数据库后端、标记预设和JOSM验证规则等。 对于贡献者来说,可以通过阅读相关文档并遵循相应指南来参与此项目的开发工作。如果您发现任何问题或有任何建议,请通过GitHub或其他方式与我们联系。 此外,您还可以选择捐赠以支持该项目的发展。您可以使用PayPal或者向FOSSGIS eV转账(备注“OpenRailwayMap”)进行捐款。本项目由开发者在业余时间运营,并且没有商业目的。您的捐赠将表明对开发人员志愿工作的感激之情,并有助于激励他们在未来继续推进此项目。 对于想要了解最新消息和参与讨论的用户,可以通过加入邮件列表#OpenRail来获取相关信息并与其他参与者互动交流。
  • 城市规则:带有
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    本作品探讨了城市规划中的关键元素——道路与照明系统之间的关系,通过设定特定规则,分析其对城市功能和居民生活的影响。 CityEngine规则:道路应配备路灯。
  • 自动驾驶训练城市交通集.zip
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    本数据集包含城市轨道交通环境下的详细传感器信息和高清图像,专为自动驾驶系统在复杂市区铁路路况中的训练与测试设计。 城市轨道铁路交通数据集是为自动驾驶技术提供训练素材的重要资源,在轨道交通领域尤其关键,因为高质量的数据能够直接影响到自动驾驶系统的性能与安全性。这个数据集包含了大量信息,旨在帮助算法理解和模拟城市轨道环境,从而提升其在复杂场景中的适应能力。 我们来探讨一下交通物流这一概念。在城市轨道交通中,物流不仅涉及乘客的快速、安全运输,还涵盖了列车运行调度、维护及物资供应等多个方面。通过该数据集,开发者可以研究如何优化调度策略以确保高效和准时运营,并分析繁忙网络中的突发情况处理方法,如故障修复与应急疏散。 “自动驾驶”是此数据集的一个关键词,表明它可能包含以下方面的信息: 1. **地理信息**:高精度轨道地图、站点位置、线路走向及坡度等基础路径规划和导航资料。 2. **列车状态数据**:速度、加速度、制动状况与车辆位置的实时记录,对训练精确控制至关重要。 3. **交通信号控制系统数据**:包括信号灯状态及相关通信协议,自动驾驶系统需遵守这些规则确保安全行驶。 4. **环境感知数据**:摄像头图像及雷达或激光雷达(LiDAR)扫描生成的3D点云图等用于识别轨道周边障碍物、行人及其他列车的数据。 5. **乘客流动数据**:模拟上下车行为帮助优化停靠策略,理解站台动态。 6. **历史运行记录**:过去的运营情况可用于训练模型预测模式并预判潜在风险。 7. **天气与光照信息**:有助于自动驾驶系统在不同气候条件下的视觉识别和决策。 压缩包内的“my_data-master”可能是数据集的主目录,包含多个子文件夹存储不同类型的数据。例如,“Images”可能保存环境条件下的图像;“GPS_data”存放列车位置信息;而“Sensor_data”则存储各类传感器原始读数等。 综上所述,该数据集为城市轨道交通领域的自动驾驶技术提供了全面且多样化的训练资源,对于提升系统的智能水平和应对复杂环境的能力具有重要意义。通过深入学习与分析这些数据,研究人员及工程师能够开发出更加安全、高效的自动驾驶系统,推动未来交通的发展。
  • 图像处理裂纹检测系统:准确识别并测量任意表面(如裂纹长度- MATLAB开发
    优质
    本项目开发了一套基于图像处理技术的铁路轨道裂纹检测系统,能够精准地在各种复杂表面上定位、识别及量化裂纹。利用MATLAB进行算法设计与实现,有效提升轨道安全监测效率和准确性。 为了清晰地区分前景与背景并精确检测裂纹及其长度(相对于像素),将执行某些形态学操作。在此之前,图像会经过滤波处理以去除噪声。