¿Qué es el Software de Procesamiento de Nubes de Puntos?
El software de procesamiento de nubes de puntos es un software que analiza y modela los datos de nubes de puntos adquiridos por un escáner láser 3D o similar, y los convierte en datos que pueden ser manejados por CAD (diseño asistido por ordenador) arquitectónico.
Los datos de nubes de puntos adquiridos por un escáner láser 3D u otros medios son datos que combinan las coordenadas XYZ de puntos dispuestos en una cuadrícula de puntos equidistantes en un espacio tridimensional con información de color y otros datos. Como los datos de la nube de puntos son sólo información “puntual”, hay que convertirlos en información “superficial” o “tridimensional” que pueda manejar el CAD arquitectónico. Para realizar esta conversión se utiliza un software de procesamiento de nubes de puntos.
Usos del Software de Procesamiento de Nubes de Puntos
Los principales campos de aplicación del software de procesamiento de nubes de puntos son la ingeniería civil y la construcción, así como la construcción de fábricas y edificios. Los datos de nubes de puntos se adquieren mediante escáneres láser 3D y drones.
Las aplicaciones en el campo de la ingeniería civil y la construcción incluyen cálculos de volumen del suelo mediante el método de malla y triangulación (un conjunto de datos de triangulación), cartografía de secciones transversales en ubicaciones arbitrarias y creación de curvas de nivel. En el campo de las instalaciones y la construcción, se incluye la modelización de tuberías, planos y acero, la medición de equipos y la simulación de carga y descarga.
El software de procesamiento de nubes de puntos también puede utilizarse para aplicar datos de nubes de puntos a la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA).
Principios del Software de Procesamiento de Nubes de Puntos
Los datos de nubes de puntos son una combinación de puntos 3D e información de color adquirida mediante un escáner láser 3D u otros medios.
1. Cómo se Adquieren los Datos de Nubes de Puntos
Con un escáner láser 3D, se irradia un láser sobre un objeto y la información se adquiere detectando el láser reflejado. La información adquirida corresponde a puntos dispuestos en una cuadrícula (coordenadas XYZ a intervalos iguales) en un espacio tridimensional (coordenadas cartesianas) e información de color (valores RGB).
Hoy en día se utilizan cada vez más drones para adquirir datos de nubes de puntos en lugar de escáneres láser 3D. Estos datos de nubes de puntos son sólo información “puntual” y no pueden ser manejados por software como el CAD arquitectónico tal cual.
El software de procesamiento de nubes de puntos se utiliza para convertir esta información “puntual” en información “superficial” o “tridimensional”.
2. Métodos de Tratamiento de Datos de Nubes de Puntos
El flujo de tratamiento de datos en el software de tratamiento de nubes de puntos es el siguiente.
- Importación de datos de nubes de puntos
- Preprocesamiento (alineación, eliminación de ruido)
- Análisis (medición dimensional, comprobación de interferencias)
- Modelado (creación de modelos 3D y datos de malla)
- Salida final (creación de archivos en un formato adecuado para la aplicación)
Los archivos de salida se cargan en software CAD u otras aplicaciones.
Más Información sobre el Software de Procesamiento de Nubes de Puntos
1. El Algoritmo ICP
La mayoría de los programas existentes de tratamiento de datos de nubes de puntos utilizan el ajuste para alinear diferentes datos de nubes de puntos, que se basa en un algoritmo denominado ICP (Iterative Closest Point).
Este algoritmo calcula iterativamente la correspondencia entre puntos y actualiza la posición relativa y la orientación entre las nubes de puntos para acortar la distancia total entre los puntos correspondientes. El ICP estándar alterna los procesos de correspondencia y transformación geométrica mediante puntos vecinos más cercanos.
Dependiendo del estado inicial de las posiciones y actitudes entre las nubes de puntos, puede resultar difícil obtener resultados precisos.
2. Métodos Aplicados en Estudios Anteriores
Para el posicionamiento entre nubes de puntos escaneadas, existen métodos que utilizan información planar de superficies de carreteras y edificios, así como métodos que utilizan información de color. En los últimos años se han propuesto métodos que utilizan esta información de forma combinada para realizar el posicionamiento paso a paso y que no se ven afectados por las condiciones iniciales o la falta de datos.
También son eficaces los métodos de integración de datos de escaneado que utilizan la información obtenida de la SfM. Para las zonas en las que hay poco solapamiento entre los datos de escaneado, se toman múltiples fotografías y la información 3D se complementa con SfM. Este método mejora la precisión de la fusión de datos de escaneado.