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 altamente desafiadores para o GNSS. O DG funciona combinando dados do INS (posição e atitude) com dados do sensor (como LiDAR ou imagens de câmera) 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 conduzido de forma híbrida, cobrindo ambientes internos e externos.
Embora a maioria das pessoas confie em tecnologias de mapeamento convencionais 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 avançado de pós-processamento, é possível manter uma solução precisa e diretamente georreferenciada por longos períodos. Algoritmos baseados em percepção, como o SLAM, podem usar diretamente este posicionamento preciso para melhorar ainda mais a precisão do mapeamento.
Esta abordagem cria mapas internos totalmente alinhados com uma solução de posicionamento absoluto e um sistema de referência de coordenadas (datum). Como resultado, melhora os fluxos de trabalho e aprimora a colaboração, 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, essa abordagem não depende do GNSS, mas usa dados da IMU junto 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 alta qualidade 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.
De fato, a IMU reduzirá o acúmulo de desvio, mantendo o posicionamento preciso por períodos mais longos e melhorando a confiabilidade em condições de baixa visibilidade, como salas escuras ou corredores sem recursos. Essa combinação permite a criação de mapas internos precisos que permanecem espacialmente consistentes e bem alinhados com conjuntos de dados externos.
Como resultado, o sistema agiliza os fluxos de trabalho e melhora os esforços colaborativos de mapeamento, mesmo em ambientes totalmente com GNSS negado.
Explore nossas soluções para mapeamento interno
Nossos produtos de movimento e navegação se integram perfeitamente com sistemas de mapeamento interno. Nossos sistemas inerciais de última geração oferecem a precisão e a confiabilidade de que você precisa para produzir mapas internos de alta qualidade, mesmo nos ambientes mais desafiadores.
Se você estiver usando robôs móveis ou sistemas portáteis para mapeamento interno, nossos produtos oferecem a precisão, o desempenho e o fluxo de trabalho necessários para produzir mapas precisos. Nossos sistemas são ideais para uma variedade de aplicações, incluindo inspeções industriais, gerenciamento de instalações, resposta a emergências e muito mais.
Quanta Plus
Qinertia GNSS-INS
Pulse-40
Brochura de aplicações de mapeamento
Receba nossa brochura diretamente em sua caixa de entrada!
Estudos de caso
Explore nossos estudos de caso para ver como equipes em todo o mundo integraram com sucesso nossas soluções inerciais em diversas aplicações de mapeamento interno. Desde robôs de armazém navegando em instalações complexas até drones produzindo mapas 3D precisos de espaços internos, nossos produtos têm sido fundamentais para melhorar a eficiência e a precisão de projetos de mapeamento.
Veja exemplos reais de nossos sistemas em ação. Leia nossos estudos de caso para entender como a SBG Systems pode trazer precisão e confiabilidade para suas soluções de mapeamento.
Eles falam sobre nós
Nossos clientes variam de fabricantes industriais a equipes de resposta a emergências, e eles confiam em nossos sistemas inerciais para produzir mapas precisos e confiáveis em ambientes com restrição de GNSS.
Junte-se às fileiras de nossos clientes satisfeitos e saiba mais sobre como podemos apoiar suas necessidades de mapeamento interno com nossas soluções líderes do setor.
Descubra outras aplicações de levantamento
Desbloqueie o poder de nossas soluções avançadas de navegação inercial para diversas necessidades de levantamento. Elas suportam operações terrestres, aéreas e marítimas. Nossa tecnologia oferece dados confiáveis, alta precisão e desempenho consistente em todos os ambientes.
Você tem perguntas?
Curioso sobre como os sistemas de mapeamento interno funcionam? Quer saber mais sobre como os sistemas inerciais contribuem para um mapeamento preciso em ambientes sem GNSS? Nossa seção de FAQ cobre as perguntas mais comuns sobre sistemas de mapeamento interno, incluindo informações sobre as tecnologias envolvidas, melhores práticas e como integrar nossos produtos em 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 significa 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.
O que é uma IMU?
Uma Unidade de Medição Inercial (IMU) é um módulo de sensor compacto que mede o movimento e a orientação de uma plataforma, capturando suas acelerações lineares e taxas de rotação angular. Essencialmente, uma IMU integra três acelerômetros e três giroscópios dispostos ao longo de eixos ortogonais para fornecer seis graus de medição.
Os acelerômetros detectam como a plataforma acelera no espaço, enquanto os giroscópios rastreiam como ela gira. Ao processar essas medições em conjunto, uma IMU fornece informações precisas sobre mudanças na velocidade, atitude e direção, sem depender de sinais externos. Isso torna as IMUs essenciais para a navegação em ambientes onde o GPS não está disponível, não é confiável ou é intencionalmente negado. Seu desempenho depende muito da qualidade do sensor, da calibração e de quão bem os erros — como desvios, ruído, fatores de escala e desalinhamentos — são controlados.
IMUs de alta qualidade incluem calibração avançada, compensação térmica, filtragem de vibração e mecanismos de estabilidade de polarização para garantir que os erros não se acumulem rapidamente ao longo do tempo. Devido a essas características, as IMUs são usadas em uma ampla gama de aplicações — de UAVs, munições de ataque e veículos autônomos a AUVs, robótica e sistemas de estabilização industrial — fornecendo consciência robusta e contínua do movimento e orientação, mesmo nas condições operacionais mais adversas.
O que é um sistema de referência?
Um sistema de referência é essencialmente um sistema de coordenadas que você usa para descrever a posição, o movimento e a orientação de objetos. Na navegação inercial, ele fornece a base matemática que permite expressar medições de sensores — como acelerômetros, giroscópios e magnetômetros — de uma forma consistente e significativa.
Cada vetor com o qual você trabalha (aceleração, velocidade, atitude) é definido em relação a um sistema escolhido, portanto, selecionar e entender esses sistemas é fundamental. Na prática, lidamos com duas grandes categorias: sistemas inerciais e sistemas não inerciais.
Um sistema inercial é aquele que está perfeitamente em repouso ou se move a uma velocidade constante, livre de rotação ou aceleração; ele permite que as leis de Newton se apliquem diretamente. Como os verdadeiros sistemas inerciais não existem na Terra, nós os aproximamos — normalmente usando um sistema Earth-Centered Inertial (ECI) para aplicações espaciais ou de alta altitude.
Para a maioria das operações terrestres e marítimas, contamos com sistemas não inerciais, como o sistema Earth-Centered Earth-Fixed (ECEF) ou sistemas de navegação locais, como North-East-Down (NED) ou East-North-Up (ENU). Esses sistemas giram com a Terra e incluem a gravidade, portanto, as equações de movimento devem ser compensadas pelos efeitos de Coriolis e centrífugos.
Em um INS, o sistema de corpo fixado ao veículo é onde os dados IMU brutos são medidos; o sistema de navegação é onde você deseja expressar velocidade, atitude e posição; e o sistema inercial fica acima destes como a referência matemática ideal. As transformações entre esses sistemas — tratadas por meio de matrizes de rotação, quatérnios ou matrizes de cosseno de direção — permitem que o sistema propague a orientação e integre as acelerações em velocidade e posição. Em última análise, um sistema de referência fornece a “linguagem” compartilhada que transforma medições inerciais brutas em informações de navegação utilizáveis.
