图表 3-2：天线安装
中间部分用来安装惯导，安装图如下:
图表 3-3：2个惯导的安装
3.2 测量方式
数据采集方式非常简单，因为惯导能完全独立工作，在线测量任务仅减少为将小车沿被测线路来回拉动几次即可。一个来回即可得到2组测量数据。
测试中分别使用了人拉和摩托车牵引两种方式。其中，摩托车作为牵引具有速度高、稳定性好和两人同时工作等优点，但摩托车太重、搬运或调头困难；同样不同的速度对测量数据的精度也有影响；人拉虽然容易调头，但很难保持匀速，速度慢，时间长，不利于惯导设备的使用。在遇到意外情况，无法将小车移出轨道。
4 数据处理
精密GPS惯导轨道检测系统采用的是，“先记录，后处理”的方式。
为了得取有关轨道的不平顺的测量数据，对于2号惯导所采集到的数据要进行以下4步处理：
1. 从惯导中导出测量数据； 2. 进行导航计算；
3. 数据预处理，分组并将测量数据按里程顺序进行排列； 4. 逐组计算轨道的不平顺。
对于1号惯导，因为导航计算是在惯导中已经计算过的，并且记录的就是经过导航计算的数据，所以就不需要进行第2步。
数据处理软件截图
图表 4-1：数据后处理软件界面
5 实地测试与结果分析
5.1 测试环境与路线
地点：河南省鹤壁市淇县
单位：南方高铁，萨伏威（西安）导航技术有限公司
下图为数据采集路线在Google Earth卫星地图中的位臵，这4次测量主要在以下测量段。
测量段2 测量段1 测量起点
测量段3
图表 5-1：测量线路在地图中的显示
4次测量主要在3个测量段上：
测量段1：从下图起点开始，延测量线约4公里的线路 测量段2：从下图起点开始，整段黄色线路，全长约9公里 测量段3：从下图起点开始，延测量线约2公里的线路 每天的测量情况如下： 4月11日：
测量段1上，使用了两套惯导，其中1号惯导使用轨枕识别里程计记录轨道右轨的测量数据，2号惯导记录了有关轨道左轨的原始测量数据，没有直接进行里程测量。使用摩托车进行牵引式测量。但是由于首次安装调试时间长，电池准备不足等原因，仅记录1组数据。轨枕识别里程计因与道钉距离太大，不能正常工作，导致里程计算
错误。
4月12日：
如11日一样，同时使用了两套惯导，进行测试。1号惯导测量右轨，2号惯导测量左轨。使用摩托车牵引，共进行了2个来回的测试，分别记录了4组数据。第一个来回为测量段1，第2个来回为测量段2。
两个来回惯导均工作正常，测量数据完整，轨枕识别里程计工作也很好。 4月16日：
仅使用2号惯导对右轨进行测量。在测量段3上共测量了4个来回：其中人力牵引1个来回；摩托车牵引（约10公里每小时）2个来回；惯导倾斜安装，摩托车牵引1个来回，共记录了8组数据。
4月17日：
与16日一样，使用2号惯导在测量段3上进行了6个来回的测量，均使用摩托车牵引：分别以时速15公里、20公里各测量2个来回；惯导安装倾斜后，以时速20公里进行了2个来回的测量。
我们对2个惯导所记录的所有测量数据都进行了相应的后处理。并对其计算结果根据以下重点进行了分析：
检验轨枕识别里程计的测量精度；
通过对1号和2号惯导测量结果的重复性验证，分析各自的性能及精度； 验证不同测量速度及惯导安装姿态偏差对测量结果的影响。 4月11日测量数据分析 地点：测量段1 牵引：摩托车车
目的：设备和惯导的安装和设备和惯导工作调验
内容：用两套惯导进行测量；主要目的是检测惯导和设备是否工作正常，能都准确记录数据，以及轨枕识别器和里程工作是否正常。
根据第一次使用小车在轨道上进行实验，发现许多实际问题，如小车的螺丝容易发生松动、使用全站仪定位所用时间过多、小车上下线复杂、电池供电不足等； 本次安装和调试所需时间过多、惯导操作复杂、电池容量有限，所以只记录了少量的测量数据。不过从1号惯导的记录数据可以看到，方向的测量数据的输出精度不够高，需要提高输出精度。但是从数据的记录情况来看，轨枕识别器和里程的工作非常好，惯导数据记录工作也正常，只是指示灯指示不明确，需要改进。
下图显示的是1号惯导一次性测量的近4公里右侧轨道轨向和高低不平顺。图中可以看出，几何所有不平顺数值都小于2毫米标准，绝大部分甚至小于1毫米，除放大图中显示的2740米处存在一个较大的偏差外，所有数据都符合线路的基本属性。由此可以判断，新测量设备及软件的测量结果具有一定的可靠性。
10米测量轨向偏差21左轨轨向偏差 [毫米]0-1-2-30500100015002000250030003500
图表 5-2：使用1号惯导所测量的右轨轨向不平顺
10米测量轨向偏差21左轨轨向偏差 [毫米]0-1-2-3242024402460248025002520
图表 5-3：轨向不平顺局部放大图