REAL DE PARÁMETROS GEOMÉTRICOS DE LÍNEAS FERROVIARIAS

DESCRIPCIÓN

OBJETO DE LA INVENCIÓN

La presente invención se refiere a un procedimiento para la captura y tratamiento in-situ y en tiempo real de parámetros geométricos de líneas ferroviarias, particularmente pero no de forma limitativa los relativos a la altura y descentramiento del hilo de contacto en líneas electrificadas y a los gálibos a elementos singulares de la infraestructura.

Caracteriza a la presente invención la combinación de diferentes tratamientos de los datos de acuerdo con algoritmos especialmente combinados para el procedimiento objeto de la invención a partir de datos en bruto captados por sensores que registran parámetros geométricos de las líneas ferroviarias.

Por lo tanto, la presente invención se circunscribe dentro del ámbito ferroviario y de manera particular entre los procedimientos de medida de parámetros geométricos de la infraestructura.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

En el entorno ferroviario es necesario controlar el estado de los parámetros geométricos que definen la infraestructura a lo largo de todo su ciclo de vida, incluyendo las fases de construcción y operación. El administrador de la infraestructura programa inspecciones para conocer el estado de las instalaciones con una periodicidad que varía dependiendo de su criterio y experiencia. Para ello, el personal de mantenimiento combina inspecciones visuales con mediciones realizadas con diferentes dispositivos, que capturan datos por medio de sensores de diferente tecnología y principio de funcionamiento. Los sensores pueden integrarse en elementos críticos de la propia infraestructura, o bien embarcarse en diferentes vehículos; típicamente, carros operados manualmente o dresinas/trenes auscultadores.

El empleo de estos sensores permite contar con una medida de los parámetros geométricos que definen la infraestructura, tanto los relativos a la vía como a los sistemas de electrificación ferroviaria, así como conocer si cualquier elemento externo al trazado de la línea férrea (por ejemplo, la vegetación) infringe los gálibos de la infraestructura o del material rodante, pudiendo resultar en una indeseada interrupción en los servicios ferroviarios.

En lo relativo a los dispositivos embarcados en vehículos de medición, existen diferentes soluciones conocidas en el estado de la técnica. Los carros operados manualmente, por lo general, embarcan sensores que ofrecen una elevada precisión a costa de un elevado coste inicial de adquisición, y suelen llevar asociado un post-procesado en gabinete de las mediciones realizadas. En el caso de los trenes auscultadores, al elevado coste tanto de adquisición como de operación de este tipo de vehículos, se le añade la ingente cantidad de datos generada en cada campaña de medición, que dificulta su tratamiento in-situ y en tiempo real. Los sensores de empleo más extendido suelen ser del tipo escáner láser o LIDAR (Light Detection and Ranging), que generan una nube de puntos de los elementos de la infraestructura ferroviaria cuyos parámetros geométricos se quiere conocer. La medida arrojada por dichos sensores puede estar complementada por imágenes o vídeos capturados por cámaras de alta resolución, ayudando a reconocer patrones por medio de complejos algoritmos y procedimientos que con frecuencia se apoyan en técnicas de aprendizaje profundo e inteligencia artificial. En otras ocasiones, se puede prescindir de los sistemas LIDAR; generando una nube de puntos “reconstruida” mediante las referidas técnicas de visión artificial. Asimismo, suele ser habitual correlacionar espacialmente dichas mediciones por medio de sistemas de georreferenciación basados en receptores GNSS (Global Navigation Satellite System) y sensores de tipo ¡nercial. En ocasiones también se incorporan dispositivos capaces de registrar variables de tipo ambiental. De lo anterior se deduce, por tanto, que existe una necesidad de optimizar los requisitos de los sensores empleados y de reducir el tiempo de tratamiento de los datos que capturan. La motivación es proveer al gestor de la infraestructura o empresa encargada de la construcción y/o mantenimiento de la línea (en adelante, se hablará genéricamente de “gestor de la infraestructura”) de una información en tiempo real, ágil y de interpretación sencilla por el personal desplazado en campo, de forma que se pueda evitar la etapa de post-proceso en gabinete de las mediciones por un técnico especializado.

Esta necesidad debe fundamentarse en la construcción de un procedimiento de medida robusto, basado en diferentes algoritmos y tratamientos estadísticos que combinen de forma eficiente los datos en bruto recogidos por los sensores para generar la información final de los parámetros geométricos que el gestor de la infraestructura demanda conocer, con la precisión requerida.

De esta forma, mediante la generación de dicho procedimiento optimizado, se pueden emplear sensores con una resolución inferior y con una menor intensidad de datos generada, reduciendo consecuentemente los costes iniciales de adquisición y operación de los vehículos de vía necesarios. El solicitante de la presente invención, tras análisis de diferentes alternativas en sensores y algoritmia, concluye que un procedimiento que pueda cumplir con las condiciones anteriormente referidas, necesariamente debe realizar un tratamiento estático de la nube de puntos. Además, con frecuencia el gestor de la infraestructura prefiere evitar un muestreo continuo, restringiendo el análisis a puntos singulares de la infraestructura.

Por tanto, es objeto de la presente invención responder eficientemente a la necesidad anteriormente apuntada, y superar las soluciones actualmente conocidas en el estado de la técnica relativas a la captura y tratamiento de parámetros geométricos de líneas ferroviarias, de forma particular pero no limitativa, altura y descentramiento de línea aérea de contacto, y gálibos a elementos singulares de la infraestructura.

La búsqueda de antecedentes ha arrojado una serie de documentos basados esencialmente en procedimientos de medición continua, en los que varían los sensores empleados y/o el vehículo en el que se integran, así como el tipo de datos adicionales registrados.

CN203037214U y CN103852011A proponen sendos sistemas portátiles de medición de altura y descentramiento de línea aérea de contacto, así como los métodos de medición asociados. Se describe un procedimiento de medida en continuo, el que un dispositivo LIDAR 2D, embarcado en un vehículo tipo “trolley” encarrilado en vía, registra de manera continua una nube de puntos en la que el plano de escaneo es perpendicular a la dirección de avance. Mediante un proceso de filtrado, fusión y tratamiento estadístico de los puntos registrados, los inventores aseguran que el procedimiento que proponen permite un procesamiento rápido y en tiempo real de la nube de puntos. Sin embargo, el solicitante de la presente patente considera que el método divulgado en dichos documentos presenta aspectos susceptibles de ser mejorados, y hace las siguientes reflexiones:

Con respecto a CN203037214U, se establece que el procedimiento permite resolver los parámetros geométricos de la línea aérea de contacto en tiempo real mediante un algoritmo de regresión lineal; sin embargo, regresiones de este tipo aplicadas a nubes de puntos de un entorno ferroviario, suelen suponer tiempos de procesamiento de vahos segundos, lo que dificulta una visualización en tiempo real por parte del usuario en campo. Por otro lado, se asegura un error promedio de medición de +/- 2 mm en descentram ¡entos y +/- 4 mm en alturas; sin embargo, el dispositivo con respecto al que se ha contrastado estas precisiones es un telémetro láser de operación manual, de principio de medida y operación diferente, por lo que no deberían ser dispositivos contrastables. Con respecto a CN103852011A, (i) para obtener una precisión típicamente aceptable por el gestor de la infraestructura ferroviaria (+/- 1 cm), los autores establecen que se deben asegurar al menos 10 escaneos por metro lineal de avance; esto en la práctica supone una velocidad de movimiento del trolley de entre 3-4 km/h, dependiendo en este caso de la mayor o menor pericia del operador al mantener una velocidad de muestreo constante a lo largo del tramo muestreado, y lo suficientemente baja como para garantizar la precisión requerida; (¡i) el procedimiento tiene un rango de desplazamiento preestablecido de 1 metro, de forma que se combinan los datos registrados en ese metro en un único dato que seguidamente se sigue procesando; se entiende entonces que la información de altura y descentramiento se vincula al inicio de cada metro, por lo que se puede llegar a perder cierta precisión cuando se pretenda conocer dichos valores en puntos singulares de la infraestructura, como puede ser bajo poste; (iii) el procedimiento permite detectar un hilo de contacto por línea, al ser el caso más frecuente en las líneas de ferrocarril de China. Sin embargo, no se podrían resolver casos de dos hilos de contacto por línea, siendo éstos bastante habituales en líneas convencionales en Europa, sobre todo aquellas electrificadas en corriente continua, como líneas de cercanías.

El documento CN105416097B recoge un procedimiento similar al descrito en CN103852011A, pero sustituyendo la plataforma de integración de sensores tipo “trolley” por un castillete de vehículo bivial para montaje de línea aérea de contacto. De esta forma, el procedimiento de medida adapta la metodología de CN103852011 A a un caso de uso en obra de montaje de línea aérea de contacto, pero mantiene los mismos problemas (i) a (iii) ya descritos en el párrafo anterior.

Otros documentos conocidos del estado de la técnica son CN104406521 A y CN104748685A; ambos permiten resolver, en continuo, parámetros geométricos de la línea aérea de contacto mediante vehículos tipo “trolley” y utilizan tecnologías de medición visual combinando láser y cámaras. El empleo de estos sensores frente a sensores de tipo LIDAR en entornos ferroviarios presenta una desventaja procedimental clara: necesitan de focos para ¡luminar la escena en ausencia de luz ambiental, siendo el período nocturno el más habitual para las tareas de mantenimiento en las que se programan las campañas de medición con este tipo de equipos. Como los focos deben tener una potencia suficiente para ¡luminar un objetivo situado a varios metros de altura/distancia, y el espacio disponible para su integración en el trolley es reducido, el número de focos que es posible integrar es limitado; por lo que sólo será posible focalizar la iluminación hacia un determinado objetivo (el hilo de contacto, los postes... ), reduciendo con ello el número de parámetros geométricos de la infraestructura ferroviaria que el dispositivo es capaz de capturar y procesar en tiempo real.

Por último, CN110207597A describe un procedimiento de medida de altura y descentramiento de hilo de contacto en base a un escáner LIDAR específicamente diseñado para el entorno ferroviario; este tipo de procedimientos con dispositivos diseñados ad-hoc limita la posibilidad de empleo en líneas operativas, al ser requeridos por el gestor de la infraestructura largos y costosos procesos de homologación que son difíciles de asumir por el fabricante si el volumen de mercado del equipo es reducido.

De acuerdo con lo anterior, existe la necesidad de proponer un procedimiento robusto, capaz de tratar en tiempo real e in-situ, los datos en bruto capturados por sensores que monitorizan parámetros geométricos de líneas ferroviarias, con un nivel de muestreo optimizado de forma que se cumplan los requerimientos mínimos más habituales de los gestores de la infraestructura.

Por lo tanto, es objeto de la presente invención proponer un procedimiento optimizado, eficiente y sencillo que permita la gestión y tratamiento de los datos obtenidos de la infraestructura ferroviaria en tiempo real. La propuesta pasa necesariamente por un procedimiento basado en medidas estáticas, que implique detenerse durante varios segundos en puntos singulares de la línea ferroviaria, y que trate estos casos de forma personalizada según los requerimientos. DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN

Es objeto de la presente invención un procedimiento para captura y tratamiento in- situ de parámetros geométricos de líneas ferroviarias que emplea como punto de partida datos generados por sensores de distinta tecnología. Estos sensores combinan métodos de medición directa e indirecta:

- Medición directa de los parámetros geométricos de vía. De forma particular, pero no limitativa: ancho, peralte, inclinación, distancia recorrida y posicionamiento en coordenadas absolutas.

- Medición indirecta de parámetros geométricos de la infraestructura a partir del tratamiento de nubes de puntos generadas por sensores de diferente tecnología. En la realización propuesta, el sensor es un escáner láser 2D LIDAR (Láser Imaging Detection and Ranging), si bien el procedimiento puede adaptarse para tratar nubes de puntos generadas por otros medios (por ejemplo, visión artificial mediante cámaras). A través de tratamientos estadísticos y algoritmia, a partir de estas nubes de puntos en bruto, se obtienen finalmente parámetros geométricos de la infraestructura ferroviaria tales como: altura y descentramiento del hilo de contacto, gálibo a poste y gálibos/distancias de aislamiento eléctrico (en vías electrificadas) y gálibos del material rodante en cualquier tipo de línea.

De acuerdo con lo anterior, el procedimiento desarrollado se nutre, particularmente en la realización propuesta, pero no de forma limitativa, de datos capturados por los siguientes sensores:

- Escáner láser LIDAR 2D para generar las nubes de puntos.

- Sensor ¡nercial tipo IMU (Inertial Monitoring Unit) para la medición del peralte e inclinación de la vía.

- Transductor de desplazamiento lineal para medir el ancho de vía y determinar en todo momento su eje central, empleado para referenciar las medidas. - Receptor GNSS multiconstelación para georreferenciar las medidas realizadas.

- Encoder rotativo ¡ncremental para determinar de forma precisa la distancia recorrida sobre la traza de la vía.

Lo anterior aplica sólo a una realización preferida de la invención, de forma que sería aceptable para el procedimiento cualquier sensor capaz de ofrecer mediciones de los parámetros geométricos anteriormente referidos.

Adicionalmente a estos sensores, en la realización propuesta se incorporan dos cámaras que toman fotografías frontales y acimutales del entorno ferroviario, facilitando al usuario las posibles revisiones posteriores, en gabinete, de las medidas que se tomaron en campo. Asimismo, para mejorar la calidad de las imágenes en períodos nocturnos o de escasa iluminación ambiental (por ejemplo, túneles), en la realización propuesta la escena se ilumina mediante vahos focos LED tanto frontales como acimutales.

Los sensores y dispositivos de los que se nutre el procedimiento objeto de la presente invención se embarcan de manera preferente en un vehículo tipo carro, operado manualmente, del tipo “trolley”. No obstante, es también habitual en el ámbito ferroviario integrar dichos sensores en vehículos motorizados, tales como camiones bi-viales, dresinas de mantenimiento o trenes auscultadores.

En cualquier caso, dicho vehículo debe garantizar la posibilidad de detenerse durante varios segundos en puntos singulares de la línea ferroviaria para permitir la medición estática prevista en este procedimiento. Estos puntos singulares variarán en función de los requerimientos que establezca el gestor de la infraestructura para cada línea en particular; en la mayor parte de los casos, junto a poste (en recta y curva) y a mitad de vano (en curva). En lo relativo a la línea aérea de contacto, estas zonas son de especial interés, ya que es donde se sitúan los puntos con descentram ¡entos máximos (en valor absoluto) y los puntos “duros” en cuanto a alturas (zonas especialmente sometidas a desgastes del hilo de contacto, y por tanto, susceptibles de someterse a un mayor control en el mantenimiento de la infraestructura). En lo relativo a otros elementos de la infraestructura, el gestor define en cada caso los elementos singulares a monitorizar (por ejemplo, distancias de aislamiento eléctrico en seccionam ¡entos de lámina de aire, distancia del gálibo de material rodante a la bóveda de un túnel o a vegetación circundante, etc.). El procedimiento permite tratar estos casos de forma personalizada según los requerimientos que en cada caso defina el gestor de la línea ferroviaria.

Con todo lo anterior, el método propuesto se fundamenta en el tratamiento de nubes de puntos en secciones 2D o “rodajas”, de forma particular pero no limitativa, aquellas generadas por un escáner láser LIDAR. Para grabar cada una de estas rodajas, el técnico de campo debe detener el vehículo de vía en el que se integran los ya referidos sensores en el punto de interés. Por tanto, el input del procedimiento es la sección 2D generada al lanzar una medida estando el equipo estacionado en el punto de interés (en adelante, la “escena”).

Se distinguen dos caminos complementarios en el procedimiento en función de los parámetros geométricos de la línea ferroviaria a muestrear:

- Alternativa 1 : resolución de altura y descentramiento de línea aérea de contacto.

- Alternativa 2: resolución de gálibos a elementos singulares de la infraestructura.

A continuación, se describen los pasos del procedimiento que son comunes a las alternativas 1 y 2:

- Determinación del número de posiciones angulares por escena necesarias para resolver los elementos singulares de la infraestructura ferroviaria en base a un estudio de la casuística propia de estos entornos. Este número de posiciones angulares mínimo determinará tanto el modelo de escáner láser empleado, como sus parámetros de configuración (de forma particular, pero no limitativa: campo de visión, resolución angular y apertura del haz).

- Determinación del número mínimo de pasadas por cada posición angular para asegurar la repetitividad de las medidas. Este valor vendrá fijado por un estudio de la evolución de los estadísticos de centralización y dispersión más representativos de la tipología de nubes de puntos obtenidas en escenas del entorno ferroviario.

- Obtención de las coordenadas brutas de cada punto de la escena de acuerdo con el sistema de referencia empleado por el sensor generador de nubes de puntos. De forma particular, pero no limitativa, en una realización donde el sensor generador de nubes de puntos es un LIDAR, se obtiene, para cada posición angular, un conjunto de puntos definidos por su distancia al sensor y por un parámetro indicativo de la potencia de la intensidad reflejada, típicamente, el RSSI (Received Signal Strength Indicator o RSSI).

- Algoritmo de promediado de puntos en cada posición angular, eliminando tanto valores atípicos/ “outliers” como “puntos fantasma” /“ghost points”, compuesto por las siguientes etapas:

- Análisis y determinación de la distribución (o distribuciones) muéstrales a las que mejor se ajustan los datos.

- Separación (en su caso) de las distribuciones muéstrales encontradas, y filtrado (eliminación) de todo punto situado a una distancia prefijada del estadístico de centralización escogido. Dicha distancia se define en base a un margen de +/- “n” veces el estadístico de dispersión seleccionado, siendo “n” un número entero.

- Cálculo de la distribución muestral que mejor se ajusta a esta nueva muestra filtrada, fijando de antemano unos parámetros mínimos de calidad del ajuste.

- Comprobación del grado de cumplimiento de los parámetros de calidad del ajuste anterior y, en caso de superar los requisitos mínimos, selección del valor medio (distancia) de esta distribución (junto con su RSSI asociada) como punto representativo y eliminación del resto de puntos. - Transformación de coordenadas y correcciones por “offset” constructivos del equipo en el que se integra el sensor generador de nube de puntos. Esto es, presentación de las medidas en función del sistema de referencia preferido por el gestor de la infraestructura. Típicamente, un sistema de coordenadas cartesianas en el que el eje de abscisas se sitúa sobre el plano medio de rodadura (PMR), y el de ordenadas parte del eje de la vía y es perpendicular al PMR.

Una vez realizados los pasos anteriores, en el caso de ser de aplicación la alternativa 1 (resolución de altura y descentramiento de línea aérea de contacto), el procedimiento continuaría como sigue:

- Reducción de la cantidad de puntos a analizar dentro de la sección, restringiendo el área a una región de interés /región of interest (ROI) definida de forma dinámica de acuerdo con los requerimientos de alturas y descentram ¡entos límite establecidos por cada gestor de la infraestructura.

- Clusterización o agrupamiento espacial de los puntos que pueden potencialmente formar parte de uno (o dos) hilos de contacto, empleando para ello un algoritmo parametrizable en función de sus características físicas y límites constructivos (diámetro del hilo, rango de alturas esperable sobre el plano medio de rodadura y separación entre hilos en el caso de líneas con doble hilo de contacto). Dichos parámetros, junto con los del escáner láser, definen un número mínimo y máximo de impactos esperables sobre un objeto del tipo “hilo de contacto”.

- División de los clústeres de la etapa anterior en subgrupos de puntos que pueden dar lugar a uno o dos hilos de contacto. Para ello, se establece (i) un umbral mínimo y máximo de puntos que definen su potencialidad para representar uno o dos hilos de contacto, y (¡i) un criterio para la división de los clústeres de la etapa previa en función del número de puntos que lo conforman.

- Ponderación espacial de los puntos contenidos en los subgrupos del paso previo en base al parámetro indicativo de la potencia de la intensidad reflejada, típicamente, el RSSI. Como resultado de esta ponderación, se obtiene un punto en una posición “virtual”, ponderada en base a los RSSI de los puntos originales. Este algoritmo permite refinar la precisión de las medidas, ya que para sensores del tipo escáner láser, la precisión es mayor cuanto mayor es el valor de la intensidad reflejada. Estos puntos virtuales están definidos por sus coordenadas referidas al sistema vía, por lo que la abscisa se corresponderá con el descentramiento del hilo de contacto candidato, y la ordenada con la altura.

- Filtrado final de puntos virtuales candidatos, seleccionando como hilo o hilos de contacto (en caso de líneas con doble hilo de contacto) aquel o aquellos más bajos y descentrados. Con ello se consigue estar resolviendo en todo momento la altura y el descentramiento de los hilos de contacto activos, ya que pueden darse situaciones con presencia de más de dos hilos de contacto en una misma escena (seccionam ¡entos de catenaria), donde algunos de los hilos de la escena no están en contacto directo con el pantógrafo en las circulaciones de los trenes.

- Sincronización de estas medidas puntuales y estáticas de altura y descentramiento del hilo o hilos de contacto, con el resto de los parámetros capturados por los sensores auxiliares, que completan la información requerida por el gestor de la infraestructura.

En lo que respecta al caso de aplicación de la alternativa 2 (resolución de gálibos a elementos singulares de la infraestructura), el procedimiento mantendría los pasos comunes a las dos alternativas, y continuaría como sigue:

- Reducción de la cantidad de puntos a analizar dentro de la sección, restringiendo el área a una región de interés/ región of interest (ROI) definida de forma dinámica de acuerdo con los requerimientos geométricos del elemento singular de la infraestructura ferroviaria a detectar en cada caso (gálibo a poste, gálibos de aislamiento eléctrico, etc.)

- Clusterización o agrupamiento espacial de los puntos que pueden potencialmente formar parte del elemento singular a detectar, en base a patrones definitorios determinados por sus características geométricas más representativas; de forma particular, pero no limitativa, rectas y curvas.

- Determinación de la distancia mínima desde el origen de coordenadas definido por el sistema de referencia empleado por el gestor de la infraestructura (típicamente el mismo que el empleado para altura y descentramiento del hilo o hilos de contacto) a los puntos asociados a un patrón concreto en el paso previo.

- Sincronización de estas medidas puntuales y estáticas de distancias mínimas (gálibos) a elementos singulares de la infraestructura, con el resto de los parámetros capturados por los sensores auxiliares, que completan la información requerida por el gestor de la infraestructura.

Salvo que se indique lo contrario, todos los elementos técnicos y científicos usados en la presente memoria poseen el significado que habitualmente entiende un experto normal en la técnica a la que pertenece esta invención. En la práctica de la presente invención se pueden usar procedimientos y materiales similares o equivalentes a los descritos en la memoria.

A lo largo de la descripción y de las reivindicaciones la palabra “comprende” y sus variantes no pretenden excluir otras características técnicas, aditivos, componentes o pasos. Para los expertos en la materia, otros objetos, ventajas y características de la invención se desprenderán en parte de la descripción y en parte de la práctica de la invención.

EXPLICACIÓN DE LAS FIGURAS

Para complementar la descripción que se está realizando y con objeto de ayudar a una mejor comprensión de las características de la invención, de acuerdo con un ejemplo preferente de realización práctica de la misma, se acompaña como parte integrante de dicha descripción, un juego de dibujos en donde con carácter ilustrativo y no limitativo, se ha representado lo siguiente. En la figura 1 , podemos observar una representación de las etapas básicas del procedimiento objeto de la invención.

En la figura 2 se ha representado diagrama con los pasos que se llevan a cabo para la resolución de altura y descentramiento de una línea aérea de contacto (6).

En la figura 3 se muestra la resolución de gálibos a elementos singulares de la infraestructura (13).

REALIZACIÓN PREFERENTE DE LA INVENCIÓN

A la vista de las figuras se describe seguidamente un modo de realización preferente de la invención propuesta.

El procedimiento objeto de la invención para la captura y tratamiento in-situ y en tiempo real de parámetros geométricos comprende los siguientes pasos:

- Determinación del número de posiciones angulares por escena (1) necesarias para resolver los elementos singulares de la infraestructura ferroviaria en base a un estudio de la casuística propia de estos entornos. Este número de posiciones angulares mínimo determinará tanto el modelo de escáner láser empleado, como sus parámetros de configuración (de forma particular, pero no limitativa: campo de visión, resolución angular y apertura del haz).

- Determinación del número mínimo de pasadas por cada posición angular (2) para asegurar la repetitividad de las medidas. Este valor vendrá fijado por un estudio de la evolución de los estadísticos de centralización y dispersión más representativos de la tipología de nubes de puntos obtenidas en escenas del entorno ferroviario. De forma particular, pero no limitativa: media y mediana como estadísticos de centralización; desviación típica y desviación de la mediana como estadísticos de dispersión. - Obtención de las coordenadas brutas de cada punto de la escena (3) de acuerdo con el sistema de referencia empleado por el sensor generador de nubes de puntos. De forma particular, pero no limitativa, en una realización donde el sensor generador de nubes de puntos es un LIDAR, se obtiene, para cada posición angular, un conjunto de puntos definidos por su distancia al sensor y por un parámetro indicativo de la potencia de la intensidad reflejada, típicamente, el RSSI (Received Signal Strength Indicator o RSSI).

- Algoritmo de promediado de puntos en cada posición angular, eliminando tanto valores atípicos (4) o “outliers” como “puntos fantasma” /“ghost points”, compuesto por las siguientes etapas:

- Análisis y determinación de la distribución (o distribuciones) muéstrales a las que mejor se ajustan los datos en cada posición angular (4.1). De forma particular, pero no limitativa, en una realización de la invención que emplea un LIDAR como generador de la nube de puntos, las muestras para cada posición angular se ajustan a una distribución normal, o a dos distribuciones normales parcialmente solapadas.

- Separación (en su caso) de las distribuciones muéstrales encontradas, y filtrado (4.2) (eliminación) de todo punto situado a una distancia prefijada del estadístico de centralización escogido. Dicha distancia se define en base a un margen de +/- “n” veces el estadístico de dispersión seleccionado, siendo “n” un número entero. De forma particular, pero no limitativa, en una realización de la invención que emplea un LIDAR como generador de la nube de puntos, se filtran (eliminan) todos aquellos puntos situados fuera de un margen de +/- 3 veces la desviación calculada con respecto a la mediana.

- Cálculo de la distribución muestral que mejor se ajusta a esta nueva muestra filtrada (4.3), fijando de antemano unos parámetros mínimos de calidad del ajuste. De forma particular, pero no limitativa, la distribución normal con mejor ajuste. - Comprobación del grado de cumplimiento de los parámetros de calidad del ajuste anterior (4.4) y, en caso de superar los requisitos mínimos, selección del valor medio (distancia) de esta distribución (junto con su RSSI asociada) y eliminación del resto de puntos (4.5).

- Transformación de coordenadas y correcciones por “offset” (5) constructivos del equipo en el que se integra el sensor generador de nube de puntos. Esto es, presentación de las medidas en función del sistema de referencia preferido por el gestor de la infraestructura. Típicamente, un sistema de coordenadas cartesianas en el que el eje de abscisas se sitúa sobre el plano medio de rodadura (PMR), y el de ordenadas parte del eje de la vía y es perpendicular al PMR.

Una vez realizados los pasos anteriores, en el caso de ser de aplicación la alternativa 1 (resolución de altura y descentramiento de línea aérea de contacto, (6)), el procedimiento continuaría como sigue, tal y como se muestra en la figura 2:

- Reducción de la cantidad de puntos a analizar dentro de la sección (7), restringiendo el área a una región de interés /región of interest (ROI) definida de forma dinámica de acuerdo con los requerimientos de alturas y descentram ¡entos límite establecidos por cada gestor de la infraestructura.

- Clusterización o agrupamiento espacial de los puntos que pueden potencialmente formar parte de uno (o dos) hilos de contacto (8), empleando para ello un algoritmo parametrizable en función de sus características físicas y límites constructivos (diámetro del hilo, rango de alturas esperable sobre el plano medio de rodadura y separación entre hilos en el caso de líneas con doble hilo de contacto). Dichos parámetros, junto con los del escáner láser, definen un número mínimo y máximo de impactos esperables sobre un objeto del tipo “hilo de contacto”.

- División de los clústeres de la etapa anterior en subgrupos de puntos (9) que pueden dar lugar a uno o dos hilos de contacto. Para ello, se establece (i) un umbral mínimo y máximo de puntos que definen su potencialidad para representar uno o dos hilos de contacto, y (¡i) un criterio para la división de los clústeres de la etapa previa en función del número de puntos que lo conforman.

- Ponderación espacial de los puntos contenidos en los subgrupos (10) del paso previo en base al parámetro indicativo de la potencia de la intensidad reflejada, típicamente, el RSSI. Como resultado de esta ponderación, se obtiene un punto en una posición “virtual”, ponderada en base a los RSSI de los puntos originales. Este algoritmo permite refinar la precisión de las medidas, ya que para sensores del tipo escáner láser, la precisión es mayor cuanto mayor es el valor de la intensidad reflejada. Estos puntos virtuales están definidos por sus coordenadas referidas al sistema vía, por lo que la abscisa se corresponderá con el descentramiento del hilo de contacto candidato, y la ordenada con la altura.

- Filtrado final de puntos virtuales candidatos (11 ), seleccionando como hilo o hilos de contacto (en caso de líneas con doble hilo de contacto) aquel o aquellos más bajos y descentrados. Con ello se consigue estar resolviendo en todo momento la altura y el descentramiento de los hilos de contacto activos, ya que pueden darse situaciones con presencia de más de dos hilos de contacto en una misma escena (seccionam ¡entos de catenaria), donde algunos de los hilos de la escena no están en contacto directo con el pantógrafo en las circulaciones de los trenes.

- Sincronización de estas medidas puntuales y estáticas de altura y descentramiento del hilo o hilos de contacto, con el resto de los parámetros capturados (12) por los sensores auxiliares, que completan la información requerida por el gestor de la infraestructura. De forma particular, pero no limitativa: punto kilométrico (PK) o distancia recorrida desde el comienzo de la campaña de muestreo, referenciación absoluta de la escena mediante coordenadas GNSS, ancho, peralte e inclinación de la vía.

En lo que respecta al caso de aplicación de la alternativa 2 (resolución de gálibos a elementos singulares de la infraestructura (13)), el procedimiento se iniciaría a continuación de la etapa de transformación de coordenadas y correcciones por offset (5) anteriormente referido, y continuaría como sigue, tal y como se muestra en la figura 3.

- Reducción de la cantidad de puntos a analizar dentro de la sección (14), restringiendo el área a una región de interés / (región of interest) (ROI) definida de forma dinámica de acuerdo con los requerimientos geométricos del elemento singular de la infraestructura ferroviaria a detectar en cada caso (gálibo a poste, gálibos de aislamiento eléctrico, etc.)

- Clusterización o agrupamiento espacial de los puntos que pueden potencialmente formar parte del elemento singular a detectar (15), en base a patrones definitorios determinados por sus características geométricas más representativas; de forma particular, pero no limitativa, rectas y curvas.

- Determinación de la distancia mínima desde el origen de coordenadas definido por el sistema de referencia empleado por el gestor de la infraestructura (16) (típicamente el mismo que el empleado para altura y descentramiento del hilo o hilos de contacto) a los puntos asociados a un patrón concreto en el paso previo.

- Sincronización de estas medidas puntuales y estáticas de distancias mínimas (gálibos) a elementos singulares de la infraestructura (17), con el resto de los parámetros capturados por los sensores auxiliares, que completan la información requerida por el gestor de la infraestructura. De forma particular, pero no limitativa: punto kilométrico (PK) o distancia recorrida desde el comienzo de la campaña de muestreo, referenciación absoluta de la escena mediante coordenadas GNSS, ancho, peralte e inclinación de la vía.

Descrita suficientemente la naturaleza de la presente invención, así como la manera de ponerla en práctica, se hace constar que, dentro de su esencialidad, podrá ser llevada a la práctica en otras formas de realización que difieran en detalle de la indicada a título de ejemplo, y a las cuales alcanzará igualmente la protección que se recaba, siempre que no altere, cambie o modifique su principio fundamental.