Aumento da precisão em ambientes complexos
Embora o georreferenciamento direto (DG) seja o principal método para a produção de mapas em ambientes externos, ele raramente é usado em ambientes internos ou em ambientes altamente desafiadores de GNSS. O DG funciona combinando dados de INS (posição e atitude) com dados de sensores (como LiDAR ou imagens de câmera) para determinar com precisão a posição dos objetos observados sem depender de vários pontos de controle de solo (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, abrangendo ambientes internos e externos.
Embora a maioria das pessoas confie nas tecnologias convencionais de mapeamento em ambientes internos para esses cenários, a seleção do INS e do software de pós-processamento corretos pode estender os benefícios do georreferenciamento direto a esses casos de uso. Ao integrar um INS de alta precisão e baixa deriva com um software de pós-processamento avançado, é possível manter uma solução precisa e diretamente georreferenciada durante longos períodos. Os algoritmos baseados em percepção, como o SLAM, podem usar diretamente esse posicionamento preciso para melhorar ainda mais a precisão do mapeamento.
Essa abordagem permite a criação de mapas internos totalmente alinhados com uma solução de posicionamento absoluto e um quadro de referência de coordenadas (datum). Como resultado, os fluxos de trabalho são aprimorados e os esforços de colaboração são melhorados, garantindo a consistência espacial em 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). Diferentemente do georreferenciamento direto tradicional, essa abordagem não depende do GNSS, mas usa dados IMU juntamente com LiDAR, câmeras ou sensores de profundidade para manter o posicionamento preciso.
O SLAM funciona mapeando continuamente o ambiente e, ao mesmo tempo, estimando a posição do sistema dentro dele. No entanto, o SLAM sozinho pode sofrer desvios, especialmente em áreas com poucos recursos ou em ambientes dinâmicos. As IMUs de ponta desempenham um papel fundamental na estabilização do mapeamento baseado em SLAM, garantindo o rastreamento consistente do movimento mesmo quando as entradas visuais não são confiáveis. Com a integração de uma IMU de alta precisão e baixo desvio, é possível melhorar o desempenho do SLAM em aplicativos de mapeamento em ambientes internos.
De fato, IMU reduzirá o acúmulo de desvios, mantendo o posicionamento preciso por períodos mais longos, e aumentará 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, os fluxos de trabalho são simplificados e os esforços de mapeamento colaborativo são aprimorados, mesmo em ambientes totalmente desprovidos de 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, 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 em espaços fechados, como edifícios, onde os sinais GNSS podem ser fracos ou inexistentes. O IPS emprega várias técnicas para fornecer informações precisas de posicionamento em ambientes como shopping centers, aeroportos, hospitais e armazéns.
O IPS pode aproveitar várias tecnologias para determinar a localização, incluindo:
- Wi-Fi: utiliza a intensidade do sinal e a triangulação de vários pontos de acesso para estimar a posição.
- Bluetooth Low Energy (BLE): Emprega beacons que enviam sinais para dispositivos próximos para rastreamento.
- Ultrassom: Usa ondas sonoras para detecção precisa de localização, geralmente 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 o movimento e a orientação, aumentando a precisão da posição quando combinados com outros métodos.
Um mapa digital detalhado do espaço interno é essencial para o posicionamento preciso, enquanto os 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 a sistemas de edifícios inteligentes, 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 criar um mapa de um ambiente desconhecido e, ao mesmo tempo, manter o controle da localização de um agente dentro desse ambiente. Isso é particularmente útil em cenários em que o GNSS não está disponível, como em ambientes internos ou em áreas urbanas densas.
Os sistemas SLAM determinam a posição e a orientação do agente em tempo real. Isso envolve o rastreamento do movimento do robô ou dispositivo à medida que ele navega pelo ambiente. Enquanto o agente se move, o sistema SLAM cria um mapa do ambiente. Ele pode ser uma representação 2D ou 3D, capturando o layout, os obstáculos e os recursos do ambiente.
Esses sistemas geralmente utilizam vários sensores, como câmeras, LiDAR ou unidades de medição inercial (IMUs), para coletar dados sobre o ambiente. Esses dados são combinados para melhorar a precisão da localização e do mapeamento.
Os algoritmos SLAM processam os dados recebidos para atualizar o mapa e a localização do agente continuamente. Isso envolve cálculos matemáticos complexos, inclusive técnicas de filtragem e otimização.
O que é fotogrametria?
Fotogrametria é a ciência e a 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, mapas ou medições 3D precisos. Esse processo funciona identificando pontos comuns em várias fotografias e calculando suas posições no espaço, usando princípios de triangulação.
A fotogrametria é amplamente utilizada em vários campos, 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 locais e artefatos.
- Levantamento de fotogrametria aérea: Para medição de terras 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, o que a torna uma ferramenta eficiente para projetos de levantamento, construção e monitoramento ambiental em larga escala.
O que é um LiDAR?
O LiDAR (Light Detection and Ranging) é uma tecnologia de sensoriamento remoto que usa luz laser para medir distâncias de objetos ou superfícies. Ao emitir pulsos de laser e medir o tempo que a luz leva para retornar após atingir um alvo, o LiDAR pode gerar informações tridimensionais precisas sobre a forma e as características do ambiente. Ele é comumente usado para criar mapas 3D de alta resolução da superfície, das estruturas e da vegetação da Terra.
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 enchentes, erosão da linha 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.