融合KLT特征跟踪与扩展卡尔曼滤波的振动台钢轨位移测量(英文)

作     者：王欢 陈若曦 叶珊珊 陈泽琦 赵飞 

作者机构：长安大学公路学院 东南大学交通学院 

出 版 物：《Journal of Southeast University(English Edition)》 (东南大学学报(英文版))

年 卷 期：2025年

学科分类：12[管理学] 083002[工学-环境工程] 1204[管理学-公共管理] 120402[管理学-社会医学与卫生事业管理(可授管理学、医学学位)] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 080902[工学-电路与系统] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：National Key R&D Program of China (No. 2021YFB2600600,2021YFB2600601) the National Natural Science Foundation of China (No. 52408456) China Postdoctoral Science Foundation (No. 2022M720533) College Students'Innovative Entrepreneurial Training Plan Program (No. 202410710009) Key Research and Development Program of Shaanxi,China (No. 2024SF-YBXM-659) 

主　　题：振动台试验 钢轨位移 图像视觉 KLT特征跟踪 扩展卡尔曼滤波 

摘      要：在利用振动台试验评估地震对轨道结构的影响时，由于大位移的非线性特性、环境噪声的干扰以及位移计安装条件的限制，结构部件位移的精确测量依然面临挑战，因此提出了一种结合特征跟踪器KLT与扩展卡尔曼滤波（EKF）的振动台钢轨位移测量方法。该方法通过KLT与随机抽样一致算法提取并跟踪关键特征点，同时结合EKF，在综合考虑系统噪声和观测误差的基础上，实现对动态状态的最优估计。振动台试验验证结果表明，该方法所测得的加速度均方根误差为0.300 m/s2，与加速度传感器数据的相关性超过99.7%，显著优于原始KLT方法的测量精度，为大位移非线性振动条件下钢轨位移测量提供了一种更为高效可靠的方法。