Öz
This study presents a low-cost and practical method for determining railway curve radii using portable sensor-equipped devices. Time-synchronized GNSS and gyroscope data were collected from mobile sensors and analyzed using Python. Measurements were conducted on the Adana Belemedik–Pozantı railway segment using both a track inspection vehicle and a passenger train. Due to differences in sampling rates, GNSS and angular velocity data were synchronized via interpolation, and curve radii were calculated using Z-axis angular velocity and speed data. The raw data were processed using various low-pass filter cutoff frequencies to assess their influence on measurement accuracy. The most accurate results were obtained at 0.2 Hz for the inspection vehicle and 0.4 Hz for the passenger train. Across 20 different curves, the average deviation from reference measurements was calculated as 2.6% for the inspection vehicle and 2.2% for the passenger train. While the highest deviation reached 12.5%, some curves yielded deviations as low as 0.01%. In curves with limited transition curves and development length, relatively higher deviations were observed between mobile device data and reference measurements; whereas in curves with continuous transitions and longer geometric development, a higher level of agreement was achieved. These findings demonstrate that the proposed method can serve as a cost-effective, accessible, and field-applicable solution for real-time monitoring of railway track geometry using mobile devices.
Anahtar Kelimeler
Railway geometry Curve radius Portable devices Python coding Angular velocity
Proje Numarası
124M618
Kaynakça
- [1] W. M. Zhai ve K. Y. Wang, “Lateral interactions of trains and tracks on small-radius curves: Simulation and experiment,” Vehicle Syst. Dyn., cilt 44, sayı Suppl. 1, ss. 520–530, 2006, doi: 10.1080/00423110600875260.
- [2] H. Li, J. Sun ve G. Zhao, “Research on rail wear of small radius curve in EMU depot,” Railway Sci., sayı 1, ss. 16–39, 2022, doi: 10.1108/rs-04-2022-0014.
- [3] A. Çoşkun, “Demiryollarında geçiş eğrileri ve dever uygulamaları,” Demiryolu Mühendisliği, sayı 5, ss. 57–59, Haz. 2017.
- [4] C. Esveld, Modern railway track, 2. baskı. Zaltbommel, Hollanda: MRT-Productions, 2001.
- [5] Wikipedia, “Hallade method,” [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://en.wikipedia.org/wiki/Hallade_method. Erişim tarihi: 14 Mayıs 2025.
- [6] PWayBlog, “The versine formulae,” 2016. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://pwayblog.com/2016/05/09/the-versine-formulae/. Erişim tarihi: 14 Mayıs 2025.
- [7] Trackopedia, “Versine measurement,” [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://www.trackopedia.com/en/encyclopedia/maintenance-of-way/track-measurements/versine-measurement. Erişim tarihi: 14 Mayıs 2025.
- [8] Q. Chen, X. Niu, L. Zuo, T. Zhang, F. Xiao, Y. Liu ve J. Liu, “A railway track geometry measuring trolley system based on aided INS,” Sensors, cilt 18, sayı 2, s. 538, Şub. 2018, doi: 10.3390/s18020538.
- [9] Y. Zhou, Y. Yang, Z. Ren ve M. Hecht, “Estimating railway track curvature using gyroscope and GPS sensors,” Sci. Rep., cilt 15, makale no. 8037, 2025. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://doi.org/10.1038/s41598-025-91255-x.
- [10] F. Çeçen, “Demiryollarında ray kırılmalarının, ani rijitlik değişimlerinin ve geometrik süreksizliklerin akıllı telefonlarla, seyir hâlinde ölçümler alınarak, sürekli takibi,” Demiryolu Dergisi, sayı 20, ss. 54–66, Tem. 2024, doi: 10.47072/demiryolu.1464183.
- [11] Á. Vinkó, T. Simonek, C. Ágh, A. Csikós ve B. Figura, “Feasibility of onboard smartphones for railway track geometry estimation: Sensing capabilities and characterization,” Period. Polytech. Civ. Eng., cilt 67, sayı 1, ss. 200–210, 2023, doi: 10.3311/PPci.20187.
- [12] J. S. Wood ve S. Zhang, “Identification and calculation of horizontal curves for low-volume roadways using smartphone sensors,” Transp. Res. Rec., cilt 2672, sayı 39, ss. 1–9, Nis. 2018, doi: 10.1177/0361198118759005.
- [13] A. M. Sabatini, “Quaternion-based extended Kalman filter for determining orientation by inertial and magnetic sensing,” IEEE Trans. Biomed. Eng., cilt 53, sayı 7, ss. 1346–1356, Tem. 2006, doi: 10.1109/TBME.2006.875664.
- [14] E. Foxlin, “Inertial head-tracker sensor fusion by a complementary separate-bias Kalman filter,” in Proc. Virtual Reality Annu. Int. Symp., Santa Clara, CA, USA, 1996, pp. 185–194.
- [15] C. Roberts vd., “Curve negotiation monitoring for railway vehicles using onboard inertial sensors,” Vehicle Syst. Dyn., cilt 48, sayı S1, ss. 529–544, 2010.
- [16] J. Pombo vd., “Onboard measurement of railway vehicle dynamic behaviour,” Measurement, cilt 44 sayı 6, ss. 1044–1057, 2011.
Öz
Bu çalışmada, taşınabilir cihazlar aracılığıyla demiryolu hatlarında kurp yarıçapının belirlenmesine yönelik düşük maliyetli ve pratik bir yöntem geliştirilmiştir. GNSS ve jiroskop verileri, mobil cihaz sensörlerinden zaman senkronlu olarak toplanmış ve Python ortamında analiz edilmiştir. Ölçümler, Adana Belemedik–Pozantı hattında bir drezin ve bir yolcu treni kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Zaman uyumsuzluğu nedeniyle GNSS ve açısal hız verileri interpolasyon yoluyla senkronize edilmiş; Z eksenine ait açısal hız ve hız verileri kullanılarak kurp yarıçapları hesaplanmıştır. Veriler, farklı alçak geçiren filtre (AG) kesim frekanslarıyla işlenmiş ve bu parametrelerin ölçüm doğruluğu üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. En uygun sonuçlar, drezin için 0,2 Hz ve yolcu treni için 0,4 Hz frekanslarında elde edilmiştir. Yirmi farklı kurpta yapılan analizlerde, referans ölçümlere göre ortalama sapma drezin için %2,6; yolcu treni için %2,2 olarak hesaplanmıştır. En yüksek sapma %12,5'e ulaşırken, bazı kurplarda sapma %0,01 düzeyine kadar düşmüştür. Geçiş eğrisi ve gelişim uzunluğu sınırlı olan kurplarda, mobil cihaz verileri ile referans ölçümler arasında sapmaların nispeten arttığı; geçiş sürekliliği bulunan ve daha uzun geometrik gelişime sahip kurplarda ise daha yüksek düzeyde örtüşme sağlandığı gözlenmiştir. Sonuçlar, önerilen yöntemin demiryolu hat geometrisinin gerçek zamanlı izlenmesinde düşük maliyetli, erişilebilir ve uygulanabilir bir teknik çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır.
Anahtar Kelimeler
Demiryolu geometrisi Kurp yarıçapı Mobil cihazlar Python kodlama Açısal hız
Destekleyen Kurum
TÜBİTAK VE AFAD
Proje Numarası
124M618
Teşekkür
Bu çalışma, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) ile Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) tarafından 1001 – UDAP Programı kapsamında, 124M618 numaralı proje ile desteklenmiştir. Yazarlar, sağlanan bu değerli destek için ilgili kurumlara ve yetkililerine teşekkürlerini sunar.
Kaynakça
- [1] W. M. Zhai ve K. Y. Wang, “Lateral interactions of trains and tracks on small-radius curves: Simulation and experiment,” Vehicle Syst. Dyn., cilt 44, sayı Suppl. 1, ss. 520–530, 2006, doi: 10.1080/00423110600875260.
- [2] H. Li, J. Sun ve G. Zhao, “Research on rail wear of small radius curve in EMU depot,” Railway Sci., sayı 1, ss. 16–39, 2022, doi: 10.1108/rs-04-2022-0014.
- [3] A. Çoşkun, “Demiryollarında geçiş eğrileri ve dever uygulamaları,” Demiryolu Mühendisliği, sayı 5, ss. 57–59, Haz. 2017.
- [4] C. Esveld, Modern railway track, 2. baskı. Zaltbommel, Hollanda: MRT-Productions, 2001.
- [5] Wikipedia, “Hallade method,” [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://en.wikipedia.org/wiki/Hallade_method. Erişim tarihi: 14 Mayıs 2025.
- [6] PWayBlog, “The versine formulae,” 2016. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://pwayblog.com/2016/05/09/the-versine-formulae/. Erişim tarihi: 14 Mayıs 2025.
- [7] Trackopedia, “Versine measurement,” [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://www.trackopedia.com/en/encyclopedia/maintenance-of-way/track-measurements/versine-measurement. Erişim tarihi: 14 Mayıs 2025.
- [8] Q. Chen, X. Niu, L. Zuo, T. Zhang, F. Xiao, Y. Liu ve J. Liu, “A railway track geometry measuring trolley system based on aided INS,” Sensors, cilt 18, sayı 2, s. 538, Şub. 2018, doi: 10.3390/s18020538.
- [9] Y. Zhou, Y. Yang, Z. Ren ve M. Hecht, “Estimating railway track curvature using gyroscope and GPS sensors,” Sci. Rep., cilt 15, makale no. 8037, 2025. [Çevrimiçi]. Erişim adresi: https://doi.org/10.1038/s41598-025-91255-x.
- [10] F. Çeçen, “Demiryollarında ray kırılmalarının, ani rijitlik değişimlerinin ve geometrik süreksizliklerin akıllı telefonlarla, seyir hâlinde ölçümler alınarak, sürekli takibi,” Demiryolu Dergisi, sayı 20, ss. 54–66, Tem. 2024, doi: 10.47072/demiryolu.1464183.
- [11] Á. Vinkó, T. Simonek, C. Ágh, A. Csikós ve B. Figura, “Feasibility of onboard smartphones for railway track geometry estimation: Sensing capabilities and characterization,” Period. Polytech. Civ. Eng., cilt 67, sayı 1, ss. 200–210, 2023, doi: 10.3311/PPci.20187.
- [12] J. S. Wood ve S. Zhang, “Identification and calculation of horizontal curves for low-volume roadways using smartphone sensors,” Transp. Res. Rec., cilt 2672, sayı 39, ss. 1–9, Nis. 2018, doi: 10.1177/0361198118759005.
- [13] A. M. Sabatini, “Quaternion-based extended Kalman filter for determining orientation by inertial and magnetic sensing,” IEEE Trans. Biomed. Eng., cilt 53, sayı 7, ss. 1346–1356, Tem. 2006, doi: 10.1109/TBME.2006.875664.
- [14] E. Foxlin, “Inertial head-tracker sensor fusion by a complementary separate-bias Kalman filter,” in Proc. Virtual Reality Annu. Int. Symp., Santa Clara, CA, USA, 1996, pp. 185–194.
- [15] C. Roberts vd., “Curve negotiation monitoring for railway vehicles using onboard inertial sensors,” Vehicle Syst. Dyn., cilt 48, sayı S1, ss. 529–544, 2010.
- [16] J. Pombo vd., “Onboard measurement of railway vehicle dynamic behaviour,” Measurement, cilt 44 sayı 6, ss. 1044–1057, 2011.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Ulaştırma Mühendisliği |
| Bölüm | Bilimsel Yayınlar (Hakemli Araştırma ve Derleme Makaleler) |
| Yazarlar | |
| Proje Numarası | 124M618 |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Temmuz 2025 |
| Gönderilme Tarihi | 15 Mayıs 2025 |
| Kabul Tarihi | 21 Haziran 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Sayı: 22 |