Mejora de la precisión en entornos complejos
Aunque 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 datos INS (posición y actitud) con datos de sensores (como LiDAR o imágenes de cámara) para determinar con precisión la posición de los objetos observados sin depender de numerosos Puntos de Control Terrestre (GCPs) pre-levantados.
Sin embargo, debido a que el GNSS no está disponible en interiores, la georreferenciación directa tradicional no puede aplicarse en espacios completamente cerrados. En muchos casos, el mapeo se realiza de forma híbrida, cubriendo tanto entornos interiores como exteriores.
Aunque la mayoría de las personas confían en tecnologías de mapeo convencionales para tales escenarios, seleccionar el INS y el software de postprocesamiento adecuados puede extender los beneficios de la Georreferenciación Directa a estos casos de uso. Al integrar un INS de alta precisión y baja deriva con un software de postprocesamiento avanzado, es posible mantener una solución precisa y directamente georreferenciada durante periodos prolongados. Algoritmos basados en la percepción como SLAM pueden utilizar directamente este posicionamiento preciso para mejorar aún más la precisión del mapeo.
Este enfoque crea mapas de interiores completamente alineados con una solución de posicionamiento absoluto y un marco de referencia de coordenadas (datum). Como resultado, mejora los flujos de trabajo y la colaboración al asegurar la coherencia espacial entre conjuntos de datos interiores y exteriores.
Sistemas inerciales para soluciones de cartografía de interiores
En entornos totalmente interiores donde el GNSS no está disponible, el mapeo se basa en unidades de medición inercial (IMU) combinadas con algoritmos basados en la percepción, como la localización y el mapeo simultáneos (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 mapeando continuamente el entorno al tiempo que estima simultáneamente la posición del sistema dentro de él. Sin embargo, SLAM por sí solo puede sufrir deriva, especialmente en áreas con pocas características o en entornos dinámicos. Las IMU de gama alta desempeñan un papel crucial en la estabilización del mapeo basado en SLAM, garantizando 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 mapeo.
De hecho, la IMU reducirá la acumulación de deriva, manteniendo un posicionamiento preciso durante más tiempo y mejorando la fiabilidad en condiciones de baja visibilidad, como habitaciones oscuras o pasillos sin rasgos distintivos. Esta combinación permite la creación de mapas interiores precisos que siguen siendo espacialmente consistentes y bien alineados con conjuntos de datos externos.
Como resultado, el sistema agiliza los flujos de trabajo y mejora los esfuerzos de mapeo colaborativo, incluso en entornos totalmente sin GNSS.
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¿Tiene alguna pregunta?
¿Tiene curiosidad por saber cómo funcionan los sistemas de cartografía en interiores? ¿Quiere saber más sobre cómo los sistemas inerciales contribuyen a la cartografía precisa en entornos sin cobertura GNSS? Nuestra sección de preguntas frecuentes cubre las preguntas más comunes sobre los sistemas de cartografía en 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.
IPS puede aprovechar varias tecnologías para la determinación de la ubicación, entre ellas:
- 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 significa 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 a medida que navega por el entorno. Mientras el agente se desplaza, el sistema SLAM crea un mapa del entorno. Este puede ser una representación 2D o 3D, que captura la disposición, 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.
¿Qué es una IMU?
Una Unidad de Medición Inercial (IMU) es un módulo sensor compacto que mide el movimiento y la orientación de una plataforma capturando sus aceleraciones lineales y velocidades de rotación angular. En su núcleo, una IMU integra tres acelerómetros y tres giróscopos dispuestos a lo largo de ejes ortogonales para proporcionar seis grados de medición.
Los acelerómetros detectan cómo acelera la plataforma en el espacio, mientras que los giróscopos rastrean cómo rota. Al procesar estas mediciones conjuntamente, una IMU proporciona información precisa sobre los cambios en velocidad, actitud y rumbo sin depender de ninguna señal externa. Esto hace que las IMU sean esenciales para la navegación en entornos donde el GPS no está disponible, no es fiable o es intencionadamente denegado. Su rendimiento depende en gran medida de la calidad del sensor, la calibración y el control de errores —como sesgos, ruido, factores de escala y desalineaciones—.
Las IMU de alta gama incluyen mecanismos avanzados de calibración, compensación térmica, filtrado de vibraciones y estabilidad del sesgo para asegurar que los errores no se acumulen rápidamente con el tiempo. Gracias a estas características, las IMU se utilizan en una amplia gama de aplicaciones —desde UAVs, municiones merodeadoras y vehículos autónomos hasta AUVs, robótica y sistemas de estabilización industrial— proporcionando una conciencia robusta y continua del movimiento y la orientación incluso en las condiciones operativas más adversas.
¿Qué es un sistema de referencia?
Un marco de referencia es esencialmente un sistema de coordenadas que se utiliza para describir la posición, el movimiento y la orientación de los objetos. En la navegación inercial, proporciona la base matemática que permite expresar las mediciones de los sensores —como acelerómetros, giróscopos y magnetómetros— de manera consistente y significativa.
Cada vector con el que se trabaja (aceleración, velocidad, actitud) se define en relación con un marco elegido, por lo que seleccionar y comprender estos marcos es fundamental. En la práctica, trabajamos con dos grandes categorías: marcos inerciales y marcos no inerciales.
Un sistema de referencia inercial es aquel que está perfectamente en reposo o se mueve a velocidad constante, libre de rotación o aceleración; permite que las leyes de Newton se apliquen directamente. Dado que los sistemas de referencia inerciales verdaderos no existen en la Tierra, los aproximamos, típicamente utilizando un sistema de referencia inercial centrado en la Tierra (ECI) para aplicaciones de gran altitud o espaciales.
Para la mayoría de las operaciones terrestres y marinas, nos basamos en sistemas de referencia no inerciales como el sistema de referencia terrestre fijo (ECEF) o sistemas de navegación locales como Norte-Este-Abajo (NED) o Este-Norte-Arriba (ENU). Estos sistemas de referencia rotan con la Tierra e incluyen la gravedad, por lo que las ecuaciones de movimiento deben compensarse por los efectos de Coriolis y centrífugos.
En un INS, el sistema de referencia del cuerpo (body frame) unido al vehículo es donde se miden los datos IMU brutos; el sistema de referencia de navegación es donde se desea expresar la velocidad, la actitud y la posición; y el sistema de referencia inercial se sitúa por encima de estos como la referencia matemática ideal. Las transformaciones entre estos sistemas de referencia —gestionadas mediante matrices de rotación, cuaterniones o matrices de cosenos directores— permiten al sistema propagar la orientación e integrar las aceleraciones en velocidad y posición. En última instancia, un sistema de referencia proporciona el "lenguaje" compartido que convierte las mediciones inerciales brutas en información de navegación utilizable.
