fbpx

Трехмерные облака точек: что это такое и зачем нужно?

3D-облако точек, которое иногда называют 3D-визуализацией — один из этапов создания точной 3D-модели реального мира. Это отправная точка цифровой реальности, карта точек в пространстве, которые обрабатываются, чтобы стать трехмерными моделями практически любого объекта. В большом масштабе это включает здания, фабрики, производственные предприятия, места преступлений / аварий, гражданскую инфраструктуру, исторические места, городские пейзажи и многое другое.

Трехмерные модели, основанные на данных облака точек, используются во все большем числе отраслей для визуализации, планирования и настройки. Данные могут трансформироваться, благодаря чему повышается точность информации, доступной всем, от архитекторов до руководителей.

Чтобы лучше понять эту важную технологию, мы рассмотрим такие вопросы:

    • что содержит облако точек
    • как они генерируются
    • некоторые способы использования данных облака точек сейчас, и
    • как они, вероятно, будут использоваться в ближайшем будущем.

Что такое облако точек?

Облако точек — это совокупность огромного количества измерений: набор точек данных или координат в трех измерениях. Измерения обычно выполняются с помощью лазерных 3D-сканеров и технологии обнаружения и определения дальности (LIDAR). Лазер измеряет, где свет падает на поверхности в пределах его прямой видимости. Чтобы быстро захватить огромное количество снятых точек некоторые лазерные 3D-сканеры  имеют скорость измерения до 2 миллионов точек в секунду. Давайте подробнее рассмотрим, как он создает облако точек.

Как создать облако точек?

Современные лазерные сканеры — портативный, быстрый и точный, но в то же время высоко автоматизированный и довольно простой способ получения облака точек. Проще говоря, сканер устанавливается на штатив, вы устанавливаете его в соответствии с тем, что хотите измерить, и запускаете процесс сканирования. Высокоскоростное вращающееся зеркало обеспечивает чрезвычайно высокую скорость измерения, а визуальная инерциальная система с умными алгоритмами сообщает сканеру, где он находится — его относительное положение и ориентацию — при перемещении между различными установками.

В настоящее время все чаще появляются очень компактные и мобильные лазерные сканеры, которые вмещаются в рюкзак или сумку.

Что дальше делать с данными облака точек?

Облако точек необходимо обработать, чтобы создать трехмерную модель реальности. В действительности, по терминологии захвата, вам необходимо зарегистрировать и связать окончательные данные.

Регистрация облака точек — это когда вы выравниваете перекрывающиеся облака точек — если вы перемещали лазерный сканер в разные позиции на объекте, чтобы захватить более крупную или более полную сцену — для формирования одной точной модели области. Создание сетки — это когда программное обеспечение преобразует данные облака точек в треугольники или многоугольники, чтобы представить поверхность отсканированных объектов; сетка хранит данные исходных точек, но она меньше и работает быстрее.

Некоторые из собранных вами координат не понадобятся, и дальнейшая обработка может отфильтровать и уточнить ваши данные. Например, если вы просканируете торговый центр, вы заметите много людей, перемещающихся вокруг. Окончательная обработка регистрации удалит эти нежелательные призрачные объекты, так что вы получите более чистый, меньший и более точный набор данных.

Некоторая обработка облака точек начинается, пока вы еще находитесь на площадке. Например, это может быть ноутбук, или приложение для мобильных устройств, которое подключается к вашему лазерному сканеру для немедленной предварительной регистрации данных. Возможность визуализировать данные, которые вы собрали, находясь на месте, означает, что вы можете вносить исправления или выполнять дополнительное сканирование без повторного посещения объекта. В дальнейшем, для окончательной регистрации точек в офисе используются уже более мощные программы. Они нужны также для построения сетки, дальнейшей обработки и создания набора окончательных результатов 3D и отчетов. Кроме того, существуют решения для хранения проектов, обеспечивающее визуализацию трехмерных данных и совместную работу в Интернете всех заинтересованных сторон.

Что можно делать с облаком точек?

Когда данные облака точек становятся трехмерной моделью, их преимущества становятся очевидными. Они различаются в зависимости от отрасли и области применения, но в основном основаны на повышенной точности и безопасности. Давайте рассмотрим примеры из нескольких отраслей, где обычно используются облака точек.

Инженеры и архитекторы могут использовать программное обеспечение для эффективного и точного создания информационной модели здания (BIM) существующей конструкции или обновления исходных проектных моделей с учетом реальных условий после строительства. Когда они работают над проектами модернизации, они могут испытать присутствие на виртуальном объекте и проверить наличие конфликтов с существующими условиями. Это помогает остановить критические ошибки до того, как они замедлят или остановят проект.

В проектах общественной безопасности данные облака точек могут способствовать более точному моделированию. Например, в ряде стран в рамках проекта предотвращения наводнений используется лазерное сканирование для оценки воздействия запланированных мер безопасности и экспериментов в области ландшафтного дизайна. В археологии данные облака точек могут предоставить точные данные о существующих состояниях структур местности, чтобы помочь в планировании консервации и восстановления или помочь исследователям получить более четкое представление о масштабе и структуре местности. Например, при съемках шоу National Geographic о затерянных городах с Альбертом Лином, геодезисты были частью производственной группы. Трудностью изучения некоторых участков была густая растительность. Используя 3DReshaper при постобработке данных облака точек, они могли удалить дерево и почвенный покров, чтобы лучше визуализировать заросшие структурные образования.

Каково будущее облаков точек?

Технология создания и обработки облаков точек становится все дешевле и проще в использовании. Например, десять лет назад на строительной площадке два или три геодезиста в день создавали облако точек с помощью лазерного сканера размером с большой холодильник. Теперь некоторые лазерные сканеры помещаются в одной руке, и сканирование выполняется за считанные минуты.

В сочетании со способностью современных технологий обрабатывать и хранить большие объемы данных, чем когда-либо прежде, облака точек становятся доступными для большего числа пользователей. В таких областях, как строительство, где обычно используются облака точек, масштаб снимаемого изображения увеличивается. Например, теперь мы можем создать цифровую реальность всего города, смешивая данные, полученные с воздуха и с Земли, создавая огромные возможности для будущего городского планирования.

Данные облака точек будут использоваться в большем количестве отраслей за счет визуализации с помощью виртуальной реальности (VR). VR на основе данных облака точек будет более реалистичным, точным и интересным. VR используется не только в развлечениях, но и во многих серьезных приложениях, где нужно находиться в каком-либо месте, но это может быть слишком дорого или опасно. К ним относятся обучение, позволяющее визуально учиться и совершать ошибки, изучение исторических мест, не нарушая их и не разрушая их, и даже исследование места преступления, которое было очищено и больше не существует.

Наконец, инновации будут продолжаться быстрыми темпами в технологиях захвата реальности и в обработке облаков точек. Сканеры обычно используются в беспилотных летательных аппаратах и ​​мобильных картографических решениях. В будущем наземные лазерные сканеры станут более автоматизированными, и пользователям потребуется меньше времени проводить на объекте.

С помощью робототехники сканирование может проводить специалист-геодезист на другом конце света. Заглянув еще дальше в мир машинного обучения и искусственного интеллекта «больших данных облака точек», в конечном итоге будет происходить автоматизированная интерпретация облаков точек. Компьютеры будут запрограммированы на обнаружение определенных объектов в моделях в рамках интеллектуального рабочего процесса, что позволит сэкономить огромное количество времени и увеличить объем данных, которые можно обработать.