Mayor precisión en entornos complejos
Aunque la Georreferenciación Directa (GD) es el método principal para producir mapas en exteriores, rara vez se utiliza en interiores o en entornos con grandes dificultades para el GNSS. La GD 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 (GCP) previamente levantados.
Sin embargo, como no se dispone de GNSS en interiores, la georreferenciación directa tradicional no puede aplicarse en espacios totalmente cerrados. En muchos casos, la cartografía se realiza de forma híbrida, abarcando tanto entornos interiores como exteriores.
Aunque la mayoría de la gente confía en las tecnologías convencionales de cartografía en interiores para este tipo de escenarios, la selección del INS y el software de posprocesamiento adecuados puede ampliar las ventajas de la georreferenciación directa a estos casos de uso. Al integrar un INS de alta precisión y baja deriva con un software avanzado de postprocesamiento, es posible mantener una solución precisa y georreferenciada directamente durante largos periodos de tiempo. Los algoritmos basados en la percepción, como el SLAM, pueden utilizar directamente este posicionamiento preciso para mejorar aún más la precisión cartográfica.
Este enfoque permite crear mapas de interiores totalmente alineados con una solución de posicionamiento absoluto y un marco de referencia de coordenadas (datum). Como resultado, se mejoran los flujos de trabajo y los esfuerzos de colaboración al garantizar la coherencia espacial entre los conjuntos de datos de interiores y exteriores.
Sistemas inerciales para soluciones cartográficas en interiores
En entornos totalmente interiores en los que no se dispone de GNSS, 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 datos de IMU junto con LiDAR, cámaras o sensores de profundidad para mantener un posicionamiento preciso.
El SLAM funciona cartografiando continuamente el entorno y estimando al mismo tiempo la posición del sistema dentro de él. Sin embargo, el SLAM por sí solo puede sufrir desviaciones, sobre todo en zonas con escasas características o en entornos dinámicos. Las IMU de gama alta desempeñan un papel crucial en la estabilización de la cartografía basada en SLAM, garantizando un seguimiento coherente del movimiento incluso cuando las entradas visuales no son fiables. La integración de una IMU de alta precisión y baja deriva permite mejorar el rendimiento del SLAM en aplicaciones de cartografía en interiores.
De hecho, la IMU reducirá la acumulación de desviaciones, manteniendo un posicionamiento preciso durante periodos más largos, y mejorará la fiabilidad en condiciones de baja visibilidad, como habitaciones oscuras o pasillos sin rasgos característicos. Esta combinación permite crear mapas precisos de interiores que mantienen la coherencia espacial y están bien alineados con conjuntos de datos externos.
Como resultado, se agilizan los flujos de trabajo y se mejoran los esfuerzos de cartografía colaborativa, incluso en entornos sin GNSS.
Nuestras soluciones para cartografía en interiores
Nuestros productos de movimiento y navegación están diseñados para integrarse a la perfección con los sistemas de cartografía para interiores. Nuestros sistemas inerciales de última generación proporcionan la precisión y 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 cartografía en 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, como inspecciones industriales, gestión de instalaciones, respuesta a emergencias, etc.
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Casos prácticos
Explore nuestros casos prácticos para ver cómo nuestras soluciones inerciales se han integrado con éxito en diversas 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.
Únase a las filas de nuestros clientes satisfechos y obtenga más información sobre cómo podemos satisfacer sus necesidades de cartografía en interiores con nuestras soluciones líderes en el sector.
¿Tiene alguna pregunta?
¿Tiene curiosidad por saber cómo funcionan los sistemas de cartografía en interiores? ¿Quiere saber más sobre la contribución de los sistemas inerciales a la cartografía precisa en entornos sin GNSS?
Nuestra sección de preguntas frecuentes cubre las cuestiones más habituales sobre los sistemas de cartografía de interiores, incluida 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 la ubicación de objetos o personas en espacios cerrados, como edificios, donde las señales GNSS pueden ser débiles o inexistentes. Los IPS emplean diversas técnicas para proporcionar información de posicionamiento precisa en entornos como centros comerciales, aeropuertos, hospitales y almacenes.
IPS puede aprovechar varias tecnologías para determinar la ubicación, entre ellas:
- Wi-Fi: Utiliza la intensidad de la señal y la triangulación desde múltiples puntos de acceso para estimar la posición.
- Bluetooth de baja energía (BLE): Emplea balizas que envían señales a dispositivos cercanos para su seguimiento.
- Ultrasonidos: Utiliza ondas sonoras para la detección precisa de la ubicación, a menudo con sensores de dispositivos móviles.
- RFID (identificación por radiofrecuencia): Se trata de etiquetas que se colocan en los artículos para rastrearlos en tiempo real.
- Unidades de medición inercial (IMU): Estos sensores controlan 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 de los minoristas y se integra en los sistemas de edificios inteligentes, mejorando significativamente la eficiencia operativa allí donde falla el GNSS tradicional.
¿Qué es SLAM?
SLAM, siglas de Simultaneous Localization and Mapping (localización y mapeo simultáneos), es una técnica computacional utilizada en robótica y visión por ordenador 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. Resulta especialmente útil en situaciones en las que no se dispone de GNSS, como en interiores o en zonas urbanas densas.
Los sistemas SLAM determinan la posición y orientación del agente en tiempo real. Esto implica seguir el movimiento del robot o dispositivo mientras navega por el entorno. Mientras el agente se mueve, el sistema SLAM crea un mapa del entorno. Puede tratarse de una representación en 2D o 3D que capte la disposición, los obstáculos y las características del entorno.
Estos sistemas suelen utilizar 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, incluidas 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 distintos ángulos, la fotogrametría permite crear modelos, mapas o mediciones precisas en 3D. 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 fotogramétrica: Creación de mapas en 3D de paisajes y zonas urbanas.
- Arquitectura e ingeniería: Para documentación de edificios y análisis estructural.
- Fotogrametría en arqueología: Documentación y reconstrucción de yacimientos y artefactos.
- Fotogrametría aérea cartografía: Para la medición del terreno y la planificación de la construcción.
- Silvicultura y agricultura: Seguimiento de cultivos, bosques y cambios en el uso del suelo.
Cuando la fotogrametría se combina con modernos drones o UAV (vehículos aéreos no tripulados), permite recopilar rápidamente imágenes aéreas, lo que la convierte en una herramienta eficaz para proyectos a gran escala de cartografía, construcción y vigilancia medioambiental.
¿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. Mediante la emisión de pulsos láser y la medición del tiempo que tarda la luz en regresar tras alcanzar un objetivo, el LiDAR puede generar información tridimensional precisa sobre la forma y las características del entorno. Se suele utilizar para crear mapas tridimensionales de alta resolución de la superficie terrestre, las estructuras y la vegetación.
Los sistemas LiDAR se utilizan ampliamente en diversas industrias, entre ellas:
- Cartografía topográfica: Para medir paisajes, bosques y entornos urbanos.
- Vehículos autónomos Lidar: Para navegación y detección de obstáculos.
- Agricultura: Para controlar los cultivos y las condiciones del campo.
- Vigilancia medioambiental: Para modelización de inundaciones, erosión costera, etc.
Los sensores LiDAR pueden montarse en drones, aviones o vehículos, lo que permite una rápida recopilación de datos en grandes áreas. Esta tecnología es muy apreciada por su capacidad para proporcionar mediciones detalladas y precisas incluso en entornos difíciles, como bosques densos o terrenos accidentados.
