Per nuvola di punti si intende un insieme di punti 3D che rappresentano la forma e la struttura di un ambiente. Questi punti sono in genere generati da sistemi LiDAR o di scansione 3D e ogni punto contiene coordinate spaziali (X, Y, Z), a volte insieme ad attributi aggiuntivi come l'intensità o il colore. Mentre il sensore LiDAR acquisisce i dati spaziali grezzi, è il sistema di navigazione inerziale (INS) a fornire la posizione e l'orientamento precisi del sensore in ogni momento. Questo è fondamentale perché, per posizionare accuratamente ogni punto in un quadro di riferimento globale, il sistema deve sapere esattamente dove si trovava lo scanner e come era orientato quando è stata effettuata ogni misurazione.
L'INS, che combina i dati provenienti da accelerometri e giroscopi (e spesso da ricevitori GNSS ), traccia continuamente il movimento della piattaforma, sia essa un aereo, un veicolo, un drone o un'imbarcazione. Il LiDAR acquisisce milioni di punti al secondo, mentre l'INS fornisce contemporaneamente informazioni in tempo reale sulla posizione e sull'assetto, consentendo al sistema di georeferenziare correttamente ogni punto. Questo processo si traduce in una nuvola di punti altamente accurata e spazialmente coerente.
Integrando i dati inerziali con il LiDAR, gli utenti possono generare rappresentazioni 3D dettagliate di ambienti complessi, anche in aree GNSS o in rapido movimento. Ciò è particolarmente importante per la mappatura mobile, il rilievo di precisione, la navigazione autonoma e la modellazione ambientale. Per esempio, un UAV dotato di INS e LiDAR può mappare la chioma di una foresta o un corridoio di una linea elettrica con una precisione centimetrica, anche quando vola su terreni accidentati o remoti.
Analogamente, un veicolo di mappatura mobile può scansionare ambienti urbani in tempo reale, con l'INS che assicura che la nuvola di punti risultante rimanga coerente e allineata nonostante i cambiamenti di velocità, direzione o terreno.
In che modo i sistemi LiDAR o di imaging generano nuvole di punti (point cloud)?
Una nuvola di punti funziona catturando un insieme denso di singoli punti nello spazio 3D per rappresentare la superficie di oggetti o ambienti. Ogni punto della nuvola contiene le coordinate spaziali X, Y e Z che ne definiscono la posizione.
I sensori come LiDAR (Light Detection and Ranging) o le fotocamere 3D di solito generano questi punti scansionando l'ambiente circostante con impulsi laser o utilizzando immagini stereo per misurare le distanze dalle superfici. Man mano che il sensore raccoglie i dati, calcola il tempo necessario al ritorno del segnale, consentendo di determinare la posizione esatta di ciascun punto nello spazio.
Quando il sensore si muove - su un veicolo, un UAV o un dispositivo portatile - raccoglie continuamente nuovi punti di dati da diverse angolazioni. Il sistema registra il timestamp di ogni punto e utilizza la posizione e l'orientamento del sensore al momento dell'acquisizione per ricostruire un modello 3D accurato.
È qui che entrano in gioco i sistemi di navigazione inerzialeINS) o le integrazioni INS . Il sistema traccia il movimento del sensore in tempo reale, consentendo di georeferenziare i dati della nuvola di punti e di allinearli con precisione al sistema di coordinate del mondo reale.
Una volta acquisita ed elaborata, una nuvola di punti fornisce una replica digitale ricca e dettagliata dell'ambiente scansionato. Gli utenti possono applicare questi set di dati per creare mappe 3D, eseguire misurazioni, modellare edifici e terreni, analizzare cambiamenti strutturali e consentire la navigazione in sistemi autonomi. Più densa è la nuvola di punti, più dettagliato e accurato sarà il modello 3D risultante.
In sostanza, le nuvole di punti funzionano combinando misure laser o di imaging con dati di posizionamento in tempo reale per creare una visione 3D dettagliata e spazialmente accurata del mondo.