Nuvem de pontos se refere a uma coleção de pontos 3D que representam a forma e a estrutura de um ambiente. Esses pontos são normalmente gerados por LiDAR ou sistemas de digitalização 3D, e cada ponto contém coordenadas espaciais (X, Y, Z), às vezes junto com atributos adicionais como intensidade ou cor. Enquanto o sensor LiDAR captura os dados espaciais brutos, é o sistema de navegação inercial (INS) que fornece a posição e orientação precisas do sensor a cada momento. Isso é crucial porque, para posicionar com precisão cada ponto em um sistema de referência global, o sistema precisa saber exatamente onde o scanner estava e como estava orientado quando cada medição foi feita.
O INS, que combina dados de acelerômetros e giroscópios (e frequentemente receptores GNSS), rastreia continuamente o movimento da plataforma, seja uma aeronave, veículo, drone ou embarcação. O LiDAR captura milhões de pontos por segundo, enquanto o INS fornece simultaneamente informações de posição e atitude em tempo real, permitindo que o sistema georreferencie corretamente cada ponto. Este processo resulta em uma nuvem de pontos altamente precisa e espacialmente consistente.
Ao integrar dados inerciais com LiDAR, os usuários podem gerar representações 3D detalhadas de ambientes complexos, mesmo em áreas com GNSS negado ou durante movimentos rápidos. Isso é especialmente importante em mapeamento móvel, levantamento de precisão, navegação autônoma e modelagem ambiental. Por exemplo, um VANT (UAV) equipado com um INS e LiDAR pode mapear o dossel de uma floresta ou um corredor de linha de energia com precisão em nível de centímetro, mesmo ao voar sobre terrenos acidentados ou remotos.
Da mesma forma, um veículo de mapeamento móvel pode escanear ambientes urbanos em tempo real, com o INS garantindo que a nuvem de pontos resultante permaneça coerente e alinhada, apesar das mudanças de velocidade, direção ou terreno.
Como os sistemas LiDAR ou de imageamento geram nuvens de pontos?
Uma nuvem de pontos funciona capturando um conjunto denso de pontos individuais no espaço 3D para representar a superfície de objetos ou ambientes. Cada ponto na nuvem contém coordenadas espaciais — X, Y e Z — que definem sua posição.
Sensores como LiDAR (Light Detection and Ranging) ou câmeras 3D geralmente geram esses pontos, escaneando o ambiente com pulsos de laser ou usando imagens estéreo para medir distâncias até as superfícies. À medida que o sensor coleta dados, ele calcula quanto tempo o sinal leva para retornar, permitindo determinar a posição exata de cada ponto no espaço.
Quando o sensor se move — em um veículo, UAV ou dispositivo portátil —, ele coleta continuamente novos pontos de dados de diferentes ângulos. O sistema registra o timestamp de cada ponto e usa a posição e orientação do sensor no momento da captura para reconstruir um modelo 3D preciso.
É aí que entram os sistemas de navegação inercial (INS) ou as integrações GNSS/INS. O sistema rastreia o movimento do sensor em tempo real, permitindo georreferenciar os dados da nuvem de pontos e alinhá-los com precisão ao sistema de coordenadas do mundo real.
Uma vez capturada e processada, uma nuvem de pontos fornece uma réplica digital rica e detalhada do ambiente escaneado. Os usuários podem aplicar esses conjuntos de dados para criar mapas 3D, realizar medições, modelar edifícios e terrenos, analisar mudanças estruturais e habilitar a navegação em sistemas autônomos. Quanto mais densa for a nuvem de pontos, mais detalhado e preciso será o modelo 3D resultante.
Em essência, as nuvens de pontos funcionam combinando medições de laser ou imagem com dados de posicionamento em tempo real para criar uma visão 3D detalhada e espacialmente precisa do mundo.