1.一种用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，包括：对采集到的指定型号的道岔左右轨廓形点云数据进行预处理；建立基于左右轨的滑动窗口，使用KDtree算法计算粗粒度帧差，并对粗粒度帧差廓形进行分类；如果分类的结果为有效帧差，则以细粒度重新计算帧差；并根据重新计算的帧差进行关键帧信息提取；根据提取的关键帧信息判断进岔方向；如果当前为逆向进岔，则对左/右轨的等待队列进行处理；并更新滑动窗口，计算粗粒度帧差；如果分类的结果为无效帧差，则进行左/右轨处理标识的判断；如果左/右轨处理标识为空，则执行点云入队操作，并更新滑动窗口；如果左/右轨处理标识非空，则判断是否为尖轨密贴标识；如果左/右轨处理标识为尖轨密贴标识，则进行点云重匹配，并进行非关键帧信息提取，并更新滑动窗口。
2.根据权利要求1所述的用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，对采集到的指定型号的道岔左右轨廓形点云数据进行预处理，包括：使用阈值筛选法对点云中的无效数据进行剔除；针对点云中的噪声数据使用PCL半径滤波技术进行数据去噪；针对连续帧中出现的数据缺失问题，采用后一帧的点云数据进行数据填补的方式从而确保时间序列数据的完整性与连续性；对左右轨的点云数据进行精确的位置校准与对齐处理，确保后续所有相关数据在同一基准下进行比较与分析。
3.根据权利要求1所述的用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，建立基于左右轨的滑动窗口，包括：设置滑动窗口的尺寸m，并构建相应长度的左/右轨滑动窗口；对连续的m份点云数据进行入队操作；将滑动窗口的点云数据分为前后两个时间段，用于后续的点云帧差计算。
4.根据权利要求1所述的用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，使用KDtree算法计算粗粒度帧差，包括：设定欧式距离阈值threshold1；计算滑动窗口的前X帧点云数据的并集cloudA，并依此构建KD树；计算滑动窗口的后m-X帧点云数据的并集cloudB，对于cloudB中的每一点借助于KDtree算法得到其在cloudA中的最近点，如果距离最近点的欧式距离大于threshold1，就将该点存入到cloudB相对于cloudA的差集中；以cloudB构建KDtree，以上述方式构建cloudA相对于cloudB的差集；对两份差集执行廓形粗分割算法，并以点云数据量大的作为帧差点云数据。
5.根据权利要求1所述的用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，帧差廓形进行分类包括：设定6个帧差廓形类别：尖轨密贴帧差、尖轨斥离帧差、护轨帧差、可动心轨帧差、固定心轨帧差和无效帧差；使用帧差分类算法进行廓形分类。
6.根据权利要求4所述的用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，以细粒度重新计算帧差，包括：设定欧式距离阈值threshold2；以threshold2为基准，再次调用KDtree算法计算点云帧差；对两份点云帧差执行廓形粗分割算法，进行点云帧差的二次去噪，并以点云数据量大的作为帧差点云数据。
7.根据权利要求1所述的用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，关键帧信息提取包括：借助先验信息判断进岔方向；关键帧的定位；根据关键帧的廓形种类进行相应的特征点提取；根据提取的特征点进行参数计算。
8.根据权利要求1所述的用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，如果当前判断为正向进岔,直接更新滑动窗口；如果当前判断为逆向进岔，需要将左/右轨等待队列中的点云数据进行相应的特征点提取与参数计算，并更新滑动窗口。
9.根据权利要求1所述的用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，在判断点云帧差为无效帧差后，判断当前左/右轨处理标识是否为空；如果左/右轨处理标识为空，当前的点云数据无法直接进行廓形种类的判断，将将其加入到左/右轨的等待队列中；如果左/右轨处理标识非空，判断当前是否为尖轨密贴标识。
10.根据权利要求1所述的用于道岔断面几何形位参数测量的方法，其特征在于，如果左/右轨处理标识为尖轨密贴标识，执行点云的重匹配算法，提取尖轨廓形点云数据；如果左/右轨处理标识不是尖轨密贴标识，则进行滑动窗口中的非关键帧的信息提取。
