Mejora de la precisión en entornos complejos
Si bien la georreferenciación directa (DG) es el método principal para producir mapas en entornos exteriores, rara vez se utiliza en interiores o en entornos con GNSS muy limitado. La DG funciona combinando los datos del INS (posición y actitud) con los datos de los sensores (como LiDAR o imágenes de cámara) para determinar con precisión la posición de los objetos observados sin necesidad de numerosos puntos de control terrestre (GCP) previamente estudiados.
Sin embargo, debido a que el GNSS no está disponible en interiores, la georreferenciación directa tradicional no puede aplicarse en espacios totalmente cerrados. En muchos casos, la cartografía se lleva a cabo de forma híbrida, cubriendo tanto entornos interiores como exteriores.
Si bien la mayoría de la gente confía en las tecnologías convencionales de cartografía de interiores para tales escenarios, la selección del INS y el software de post-procesamiento adecuados puede extender los beneficios de la georreferenciación directa a estos casos de uso. Mediante la integración de un INS de alta precisión y baja deriva con un software de post-procesamiento avanzado, es posible mantener una solución precisa y georreferenciada directamente durante periodos prolongados. Los algoritmos basados en la percepción como SLAM pueden utilizar directamente este posicionamiento preciso para mejorar aún más la precisión de la cartografía.
Este enfoque permite la creación de mapas de interiores que están totalmente alineados con una solución de posicionamiento absoluto y un marco de referencia de coordenadas (datum). Como resultado, los flujos de trabajo se mejoran, y los esfuerzos de colaboración se mejoran al asegurar la consistencia espacial a través de conjuntos de datos interiores y exteriores.
Sistemas inerciales para soluciones de cartografía de interiores
En entornos totalmente interiores donde el GNSS no está disponible, la cartografía se basa en Unidades de Medición Inercial (IMU) combinadas con algoritmos basados en la percepción como la Localización y Cartografía Simultáneas (SLAM). A diferencia de la georreferenciación directa tradicional, este enfoque no depende del GNSS, sino que utiliza los datos de la IMU junto con LiDAR, cámaras o sensores de profundidad para mantener un posicionamiento preciso.
SLAM funciona cartografiando continuamente el entorno mientras estima simultáneamente la posición del sistema dentro de él. Sin embargo, SLAM por sí solo puede sufrir de deriva, especialmente en áreas pobres en características o entornos dinámicos. Las IMU de gama alta juegan un papel crucial en la estabilización de la cartografía basada en SLAM, asegurando un seguimiento consistente del movimiento incluso cuando las entradas visuales no son fiables. Mediante la integración de una IMU de alta precisión y baja deriva, es posible mejorar el rendimiento de SLAM en aplicaciones de cartografía de interiores.
De hecho, la IMU reducirá la acumulación de deriva, manteniendo un posicionamiento preciso durante períodos más largos, y mejorará la fiabilidad en condiciones de baja visibilidad, como habitaciones oscuras o pasillos sin rasgos distintivos. Esta combinación permite la creación de mapas de interiores precisos que permanecen espacialmente consistentes y bien alineados con conjuntos de datos externos.
Como resultado, los flujos de trabajo se agilizan y los esfuerzos de cartografía colaborativa se mejoran, incluso en entornos totalmente sin GNSS.
Nuestras soluciones para la cartografía de interiores
Nuestros productos de movimiento y navegación están diseñados para integrarse perfectamente con los sistemas de cartografía de interiores. Nuestros sistemas inerciales de última generación proporcionan la precisión y la fiabilidad necesarias para producir mapas de interiores de alta calidad, incluso en los entornos más difíciles.
Tanto si utiliza robots móviles como sistemas portátiles para la cartografía de interiores, nuestros productos ofrecen la precisión, el rendimiento y el flujo de trabajo necesarios para producir mapas precisos.
Nuestros sistemas son ideales para una amplia gama de aplicaciones, incluyendo inspecciones industriales, gestión de instalaciones, respuesta a emergencias y mucho más.
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Casos prácticos
Explore nuestros casos prácticos para ver cómo nuestras soluciones inerciales se han integrado con éxito en varias aplicaciones de cartografía de interiores en todo el mundo.
Desde robots de almacén que navegan por instalaciones complejas hasta drones que producen mapas 3D precisos de espacios interiores, nuestros productos han sido fundamentales para mejorar la eficiencia y la precisión de los proyectos de cartografía.
Vea ejemplos reales de nuestros sistemas en acción. Lea nuestros casos prácticos para comprender cómo SBG Systems puede aportar precisión y fiabilidad a sus soluciones de cartografía de interiores.
Hablan de nosotros
Nuestros clientes van desde fabricantes industriales hasta equipos de respuesta a emergencias, y confían en nuestros sistemas inerciales para producir mapas precisos y fiables en entornos sin GNSS.
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¿Tiene alguna pregunta?
¿Tiene curiosidad por saber cómo funcionan los sistemas de cartografía de interiores? ¿Quiere saber más sobre cómo los sistemas inerciales contribuyen a una cartografía precisa en entornos sin GNSS?
Nuestra sección de preguntas frecuentes cubre las preguntas más comunes sobre los sistemas de cartografía de interiores, incluyendo información sobre las tecnologías implicadas, las mejores prácticas y cómo integrar nuestros productos en sus soluciones.
¿Qué es un sistema de posicionamiento en interiores?
Un Sistema de Posicionamiento en Interiores (IPS) es una tecnología especializada que identifica con precisión las ubicaciones de objetos o individuos dentro de espacios cerrados, como edificios, donde las señales GNSS pueden ser débiles o inexistentes. El IPS emplea varias técnicas para ofrecer información de posicionamiento precisa en entornos como centros comerciales, aeropuertos, hospitales y almacenes.
Los IPS pueden aprovechar varias tecnologías para la determinación de la ubicación, incluyendo:
- Wi-Fi: Utiliza la intensidad de la señal y la triangulación de múltiples puntos de acceso para la estimación de la posición.
- Bluetooth Low Energy (BLE): Emplea balizas que envían señales a los dispositivos cercanos para el seguimiento.
- Ultrasonido: Utiliza ondas de sonido para la detección precisa de la ubicación, a menudo con sensores de dispositivos móviles.
- RFID (Identificación por Radiofrecuencia): Implica el uso de etiquetas colocadas en los artículos para su seguimiento en tiempo real.
- Unidades de Medición Inercial (IMU): Estos sensores monitorizan el movimiento y la orientación, mejorando la precisión posicional cuando se combinan con otros métodos.
Un mapa digital detallado del espacio interior es esencial para un posicionamiento preciso, mientras que los dispositivos móviles o equipos especializados recogen las señales de la infraestructura de posicionamiento.
El IPS mejora la navegación, rastrea activos, ayuda a los servicios de emergencia, analiza el comportamiento minorista y se integra en sistemas de construcción inteligentes, mejorando significativamente la eficiencia operativa donde el GNSS tradicional falla.
¿Qué es SLAM?
SLAM, que significa Simultaneous Localization and Mapping (localización y cartografía simultáneas), es una técnica computacional utilizada en robótica y visión artificial para construir un mapa de un entorno desconocido, al tiempo que se realiza un seguimiento de la ubicación de un agente dentro de ese entorno. Esto es particularmente útil en escenarios donde el GNSS no está disponible, como en interiores o en zonas urbanas densas.
Los sistemas SLAM determinan la posición y orientación del agente en tiempo real. Esto implica el seguimiento del movimiento del robot o dispositivo mientras navega por el entorno. Mientras el agente se mueve, el sistema SLAM crea un mapa del entorno. Esto puede ser una representación 2D o 3D, que captura el diseño, los obstáculos y las características del entorno.
Estos sistemas a menudo utilizan múltiples sensores, como cámaras, LiDAR o unidades de medición inercial (IMU), para recopilar datos sobre el entorno. Estos datos se combinan para mejorar la precisión tanto de la localización como de la cartografía.
Los algoritmos SLAM procesan los datos entrantes para actualizar continuamente el mapa y la ubicación del agente. Esto implica cálculos matemáticos complejos, incluyendo técnicas de filtrado y optimización.
¿Qué es la fotogrametría?
La fotogrametría es la ciencia y la técnica de utilizar fotografías para medir y cartografiar distancias, dimensiones y características de objetos o entornos. Mediante el análisis de imágenes superpuestas tomadas desde diferentes ángulos, la fotogrametría permite la creación de modelos 3D, mapas o mediciones precisos. Este proceso funciona identificando puntos comunes en múltiples fotografías y calculando sus posiciones en el espacio, utilizando principios de triangulación.
La fotogrametría se utiliza ampliamente en diversos campos, como:
- Cartografía topográfica por fotogrametría: Creación de mapas 3D de paisajes y áreas urbanas.
- Arquitectura e ingeniería: Para documentación de edificios y análisis estructural.
- Fotogrametría en arqueología: Documentación y reconstrucción de sitios y artefactos.
- Levantamiento fotogramétrico aéreo: Para la medición de terrenos y la planificación de la construcción.
- Silvicultura y agricultura: Supervisión de cultivos, bosques y cambios en el uso del suelo.
Cuando la fotogrametría se combina con drones modernos o UAV (vehículos aéreos no tripulados), permite la recopilación rápida de imágenes aéreas, lo que la convierte en una herramienta eficiente para proyectos de topografía a gran escala, construcción y monitoreo ambiental.
¿Qué es un LiDAR?
Un LiDAR (Light Detection and Ranging) es una tecnología de teledetección que utiliza luz láser para medir distancias a objetos o superficies. Al emitir pulsos láser y medir el tiempo que tarda la luz en regresar después de golpear un objetivo, LiDAR puede generar información tridimensional precisa sobre la forma y las características del entorno. Se utiliza comúnmente para crear mapas 3D de alta resolución de la superficie de la Tierra, estructuras y vegetación.
Los sistemas LiDAR se utilizan ampliamente en diversos sectores, entre ellos:
- Cartografía topográfica: Para medir paisajes, bosques y entornos urbanos.
- Vehículos LiDAR autónomos: Para la navegación y la detección de obstáculos.
- Agricultura: Para monitorear los cultivos y las condiciones del campo.
- Monitoreo ambiental: Para el modelado de inundaciones, la erosión de la costa, y más.
Los sensores LiDAR se pueden montar en drones, aviones o vehículos, lo que permite una rápida recopilación de datos en grandes áreas. La tecnología es apreciada por su capacidad para proporcionar mediciones detalladas y precisas incluso en entornos difíciles, como bosques densos o terrenos accidentados.