Aprimorando a precisão em ambientes complexos
Embora o Georreferenciamento Direto (DG) seja o método principal para produzir mapas em ambientes externos, ele raramente é usado em ambientes internos ou em ambientes altamente desafiadores para o GNSS. O DG funciona combinando dados INS (posição e atitude) com dados de sensores (como LiDAR ou imagens de câmeras) para determinar com precisão a posição dos objetos observados sem depender de inúmeros Pontos de Controle Terrestre (GCPs) pré-pesquisados.
No entanto, como o GNSS não está disponível em ambientes internos, o georreferenciamento direto tradicional não pode ser aplicado em espaços totalmente fechados. Em muitos casos, o mapeamento é realizado de forma híbrida, cobrindo ambientes internos e externos.
Embora a maioria das pessoas confie em tecnologias convencionais de mapeamento interno para tais cenários, selecionar o INS e o software de pós-processamento certos pode estender os benefícios do Georreferenciamento Direto para esses casos de uso. Ao integrar um INS de alta precisão e baixo desvio com software de pós-processamento avançado, é possível manter uma solução precisa e georreferenciada diretamente por longos períodos. Algoritmos baseados em percepção, como SLAM, podem usar diretamente este posicionamento preciso para melhorar ainda mais a precisão do mapeamento.
Esta abordagem permite a criação de mapas internos que estão totalmente alinhados com uma solução de posicionamento absoluto e um sistema de referência de coordenadas (datum). Como resultado, os fluxos de trabalho são aprimorados e os esforços colaborativos são melhorados, garantindo a consistência espacial entre conjuntos de dados internos e externos.
Sistemas inerciais para soluções de mapeamento interno
Em ambientes totalmente internos onde o GNSS não está disponível, o mapeamento depende de Unidades de Medição Inercial (IMUs) combinadas com algoritmos baseados em percepção, como Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM). Ao contrário do georreferenciamento direto tradicional, esta abordagem não depende do GNSS, mas usa dados da IMU juntamente com LiDAR, câmeras ou sensores de profundidade para manter o posicionamento preciso.
O SLAM funciona mapeando continuamente o ambiente enquanto estima simultaneamente a posição do sistema dentro dele. No entanto, o SLAM sozinho pode sofrer de desvio, especialmente em áreas com poucos recursos ou ambientes dinâmicos. As IMUs de ponta desempenham um papel crucial na estabilização do mapeamento baseado em SLAM, garantindo o rastreamento consistente do movimento, mesmo quando as entradas visuais não são confiáveis. Ao integrar uma IMU de alta precisão e baixo desvio, é possível melhorar o desempenho do SLAM em aplicações de mapeamento interno.
De fato, a IMU reduzirá o acúmulo de desvio, mantendo o posicionamento preciso por durações mais longas e melhorando a confiabilidade em condições de baixa visibilidade, como salas escuras ou corredores sem recursos. Esta combinação permite a criação de mapas internos precisos que permanecem espacialmente consistentes e bem alinhados com conjuntos de dados externos.
Como resultado, os fluxos de trabalho são simplificados e os esforços de mapeamento colaborativo são aprimorados, mesmo em ambientes totalmente sem GNSS.
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Nossa seção de perguntas frequentes abrange as perguntas mais comuns sobre sistemas de mapeamento interno, incluindo informações sobre as tecnologias envolvidas, as práticas recomendadas e como integrar nossos produtos às suas soluções.
O que é um sistema de posicionamento interno?
Um Sistema de Posicionamento Interno (IPS) é uma tecnologia especializada que identifica com precisão a localização de objetos ou indivíduos dentro de espaços fechados, como edifícios, onde os sinais de GNSS podem ser fracos ou inexistentes. O IPS emprega várias técnicas para fornecer informações de posicionamento precisas em ambientes como shoppings, aeroportos, hospitais e armazéns.
O IPS pode aproveitar diversas tecnologias para a determinação da localização, incluindo:
- Wi-Fi: Utiliza a intensidade do sinal e a triangulação de vários pontos de acesso para estimativa de posição.
- Bluetooth Low Energy (BLE): Emprega beacons que enviam sinais para dispositivos próximos para rastreamento.
- Ultrassom: Utiliza ondas sonoras para detecção precisa de localização, frequentemente com sensores de dispositivos móveis.
- RFID (Identificação por Radiofrequência): Envolve etiquetas colocadas em itens para rastreamento em tempo real.
- Unidades de Medição Inercial (IMUs): Esses sensores monitoram movimento e orientação, aprimorando a precisão posicional quando combinados com outros métodos.
Um mapa digital detalhado do espaço interno é essencial para um posicionamento preciso, enquanto dispositivos móveis ou equipamentos especializados coletam sinais da infraestrutura de posicionamento.
O IPS aprimora a navegação, rastreia ativos, auxilia serviços de emergência, analisa o comportamento do varejo e se integra aos sistemas de construção inteligente, melhorando significativamente a eficiência operacional onde o GNSS tradicional falha.
O que é SLAM?
SLAM, que significa Simultaneous Localization and Mapping (Localização e Mapeamento Simultâneos), é uma técnica computacional usada em robótica e visão computacional para construir um mapa de um ambiente desconhecido, enquanto rastreia simultaneamente a localização de um agente dentro desse ambiente. Isso é particularmente útil em cenários onde o GNSS não está disponível, como em ambientes internos ou em áreas urbanas densas.
Os sistemas SLAM determinam a posição e orientação do agente em tempo real. Isso envolve o rastreamento do movimento do robô ou dispositivo enquanto ele navega pelo ambiente. Enquanto o agente se move, o sistema SLAM cria um mapa do ambiente. Esta pode ser uma representação 2D ou 3D, capturando o layout, os obstáculos e as características do ambiente.
Esses sistemas frequentemente utilizam múltiplos sensores, como câmeras, LiDAR ou unidades de medição inercial (IMUs), para coletar dados sobre o ambiente. Esses dados são combinados para melhorar a precisão tanto da localização quanto do mapeamento.
Os algoritmos SLAM processam os dados recebidos para atualizar continuamente o mapa e a localização do agente. Isso envolve cálculos matemáticos complexos, incluindo técnicas de filtragem e otimização.
O que é fotogrametria?
Fotogrametria é a ciência e técnica de usar fotografias para medir e mapear distâncias, dimensões e características de objetos ou ambientes. Ao analisar imagens sobrepostas tiradas de diferentes ângulos, a fotogrametria permite a criação de modelos 3D, mapas ou medições precisas. Este processo funciona identificando pontos comuns em múltiplas fotografias e calculando suas posições no espaço, usando princípios de triangulação.
A fotogrametria é amplamente utilizada em vários campos, tais como:
- Mapeamento topográfico por fotogrametria: Criação de mapas 3D de paisagens e áreas urbanas.
- Arquitetura e engenharia: Para documentação de construção e análise estrutural.
- Fotogrametria em arqueologia: Documentando e reconstruindo sítios e artefatos.
- Levantamento aerofotogramétrico: Para medição de terrenos e planejamento de construção.
- Silvicultura e agricultura: Monitoramento de culturas, florestas e mudanças no uso da terra.
Quando a fotogrametria é combinada com drones modernos ou UAVs (veículos aéreos não tripulados), ela permite a coleta rápida de imagens aéreas, tornando-se uma ferramenta eficiente para projetos de levantamento em larga escala, construção e monitoramento ambiental.
O que é um LiDAR?
Um LiDAR (Light Detection and Ranging) é uma tecnologia de sensoriamento remoto que usa luz laser para medir distâncias até objetos ou superfícies. Ao emitir pulsos de laser e medir o tempo que a luz leva para retornar após atingir um alvo, LiDAR pode gerar informações tridimensionais precisas sobre a forma e as características do ambiente. É comumente usado para criar mapas 3D de alta resolução da superfície da Terra, estruturas e vegetação.
Os sistemas LiDAR são amplamente utilizados em vários setores, incluindo:
- Mapeamento topográfico: Para medir paisagens, florestas e ambientes urbanos.
- Veículos Lidar autônomos: Para navegação e detecção de obstáculos.
- Agricultura: Para monitorar as colheitas e as condições do campo.
- Monitoramento ambiental: Para modelagem de inundações, erosão costeira e muito mais.
Os sensores LiDAR podem ser montados em drones, aviões ou veículos, permitindo a coleta rápida de dados em grandes áreas. A tecnologia é valorizada por sua capacidade de fornecer medições detalhadas e precisas, mesmo em ambientes desafiadores, como florestas densas ou terrenos acidentados.