Maggiore precisione in ambienti complessi
Sebbene la Georeferenziazione Diretta (DG) sia il metodo principale per la produzione di mappe in ambienti esterni, è raramente utilizzata in ambienti interni o in contesti con forte limitazione GNSS. La DG funziona combinando i dati INS (posizione e assetto) con i dati dei sensori (come LiDAR o immagini da telecamera) per determinare con precisione la posizione degli oggetti osservati senza fare affidamento su numerosi Punti di Controllo a Terra (GCP) pre-rilevati.
Tuttavia, poiché il GNSS non è disponibile in ambienti interni, la georeferenziazione diretta tradizionale non può essere applicata in spazi completamente chiusi. In molti casi, la mappatura viene condotta in modo ibrido, coprendo sia ambienti interni che esterni.
Mentre la maggior parte delle persone si affida a tecnologie di mappatura convenzionali per tali scenari, la scelta del giusto INS e del software di post-elaborazione può estendere i vantaggi della Georeferenziazione Diretta a questi casi d'uso. Integrando un INS ad alta precisione e bassa deriva con un software di post-elaborazione avanzato, è possibile mantenere una soluzione accurata e direttamente georeferenziata per durate prolungate. Algoritmi basati sulla percezione come SLAM possono utilizzare direttamente questo posizionamento preciso per migliorare ulteriormente la precisione della mappatura.
Questo approccio crea mappe interne completamente allineate con una soluzione di posizionamento assoluto e un sistema di riferimento delle coordinate (datum). Di conseguenza, migliora i flussi di lavoro e la collaborazione garantendo la coerenza spaziale tra i set di dati interni ed esterni.
Sistemi inerziali per soluzioni di mappatura indoor
In ambienti completamente indoor dove il GNSS non è disponibile, la mappatura si basa su unità di misura inerziali (IMU) combinate con algoritmi basati sulla percezione come la Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). A differenza della tradizionale georeferenziazione diretta, questo approccio non dipende dal GNSS ma utilizza invece i dati IMU insieme a LiDAR, telecamere o sensori di profondità per mantenere un posizionamento accurato.
SLAM funziona mappando continuamente l'ambiente e stimando contemporaneamente la posizione del sistema al suo interno. Tuttavia, SLAM da solo può soffrire di deriva, specialmente in aree povere di caratteristiche o in ambienti dinamici. Le IMU di fascia alta svolgono un ruolo cruciale nella stabilizzazione della mappatura basata su SLAM, garantendo un tracciamento del movimento coerente anche quando gli input visivi non sono affidabili. Integrando una IMU ad alta precisione e bassa deriva, è possibile migliorare le prestazioni SLAM nelle applicazioni di mappatura.
Infatti, l'IMU ridurrà l'accumulo di deriva, mantenendo un posizionamento accurato per durate più lunghe e migliorando l'affidabilità in condizioni di bassa visibilità, come stanze buie o corridoi privi di caratteristiche. Questa combinazione consente la creazione di mappe indoor accurate che rimangono spazialmente coerenti e ben allineate con i dataset esterni.
Di conseguenza, il sistema ottimizza i flussi di lavoro e migliora gli sforzi di mappatura collaborativa, anche in ambienti completamente privi di GNSS.
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Curiosi di sapere come funzionano i sistemi di indoor mapping? Volete saperne di più su come i sistemi inerziali contribuiscono alla mappatura accurata in ambienti privi di GNSS? La nostra sezione FAQ copre le domande più comuni sui sistemi di indoor mapping, incluse informazioni sulle tecnologie coinvolte, le migliori pratiche e come integrare i nostri prodotti nelle vostre soluzioni.
Cos'è un sistema di posizionamento indoor?
Un Sistema di Posizionamento Indoor (IPS) è una tecnologia specializzata che identifica accuratamente le posizioni di oggetti o individui all'interno di spazi chiusi, come edifici, dove i segnali GNSS possono essere deboli o inesistenti. L'IPS impiega varie tecniche per fornire informazioni di posizionamento precise in contesti come centri commerciali, aeroporti, ospedali e magazzini.
L'IPS può sfruttare diverse tecnologie per la determinazione della posizione, tra cui:
- Wi-Fi: utilizza l'intensità del segnale e la triangolazione da più punti di accesso per la stima della posizione.
- Bluetooth Low Energy (BLE): utilizza beacon che inviano segnali ai dispositivi vicini per il tracciamento.
- Ultrasuoni: utilizza onde sonore per il rilevamento accurato della posizione, spesso con sensori di dispositivi mobili.
- RFID (Radio-Frequency Identification): Utilizzo di tag posizionati sugli articoli per il tracciamento in tempo reale.
- Centraline inerziali (IMU): Questi sensori monitorano il movimento e l'orientamento, migliorando la precisione del posizionamento quando combinati con altri metodi.
Una mappa digitale dettagliata dello spazio interno è essenziale per un posizionamento accurato, mentre i dispositivi mobili o le apparecchiature specializzate raccolgono i segnali dall'infrastruttura di posizionamento.
L'IPS migliora la navigazione, traccia gli asset, assiste i servizi di emergenza, analizza il comportamento al dettaglio e si integra nei sistemi di edifici intelligenti, migliorando significativamente l'efficienza operativa dove il GNSS tradizionale fallisce.
Cosa significa SLAM?
SLAM, che sta per Simultaneous Localization and Mapping (Localizzazione e Mappatura Simultanea), è una tecnica computazionale utilizzata nella robotica e nella visione artificiale per costruire una mappa di un ambiente sconosciuto, tenendo contemporaneamente traccia della posizione di un agente all'interno di tale ambiente. Questo è particolarmente utile in scenari in cui il GNSS non è disponibile, come indoor o in aree urbane dense.
I sistemi SLAM determinano la posizione e l'orientamento dell'agente in tempo reale. Ciò comporta il tracciamento del movimento del robot o del dispositivo mentre naviga nell'ambiente. Mentre l'agente si muove, il sistema SLAM crea una mappa dell'ambiente. Questa può essere una rappresentazione 2D o 3D, che cattura la disposizione, gli ostacoli e le caratteristiche dell'ambiente circostante.
Questi sistemi utilizzano spesso più sensori, come telecamere, LiDAR o unità di misura inerziale (IMU), per raccogliere dati sull'ambiente. Questi dati vengono combinati per migliorare l'accuratezza sia della localizzazione che della mappatura.
Gli algoritmi SLAM elaborano i dati in ingresso per aggiornare continuamente la mappa e la posizione dell'agente. Ciò comporta complessi calcoli matematici, comprese tecniche di filtraggio e ottimizzazione.
Cos'è la fotogrammetria?
La fotogrammetria è la scienza e la tecnica che utilizza fotografie per misurare e mappare distanze, dimensioni e caratteristiche di oggetti o ambienti. Analizzando immagini sovrapposte scattate da diverse angolazioni, la fotogrammetria consente la creazione di modelli 3D, mappe o misurazioni accurate. Questo processo funziona identificando punti comuni in più fotografie e calcolando le loro posizioni nello spazio, utilizzando i principi della triangolazione.
La fotogrammetria è ampiamente utilizzata in vari settori, come:
- Mappatura topografica fotogrammetrica: creazione di mappe 3D di paesaggi e aree urbane.
- Architettura e ingegneria: per la documentazione degli edifici e l'analisi strutturale.
- Fotogrammetria in archeologia: documentazione e ricostruzione di siti e manufatti.
- Rilevamento fotogrammetrico aereo: per la misurazione del territorio e la pianificazione delle costruzioni.
- Silvicoltura e agricoltura: monitoraggio di colture, foreste e cambiamenti nell'uso del suolo.
Quando la fotogrammetria è combinata con moderni droni o UAV (veicoli aerei senza pilota), consente la rapida raccolta di immagini aeree, rendendola uno strumento efficiente per progetti di rilevamento, costruzione e monitoraggio ambientale su larga scala.
Cos'è un LiDAR?
Un LiDAR (Light Detection and Ranging) è una tecnologia di telerilevamento che utilizza la luce laser per misurare le distanze da oggetti o superfici. Emettendo impulsi laser e misurando il tempo impiegato dalla luce per tornare indietro dopo aver colpito un bersaglio, LiDAR può generare informazioni tridimensionali precise sulla forma e le caratteristiche dell'ambiente. Viene comunemente utilizzato per creare mappe 3D ad alta risoluzione della superficie terrestre, delle strutture e della vegetazione.
I sistemi LiDAR sono ampiamente utilizzati in vari settori, tra cui:
- Mappatura topografica: per misurare paesaggi, foreste e ambienti urbani.
- Veicoli Lidar autonomi: Per la navigazione e il rilevamento di ostacoli.
- Agricoltura: per monitorare le colture e le condizioni dei campi.
- Monitoraggio ambientale: per la modellazione delle inondazioni, l'erosione costiera e altro.
I sensori LiDAR possono essere montati su droni, aerei o veicoli, consentendo una rapida acquisizione di dati su vaste aree. La tecnologia è apprezzata per la sua capacità di fornire misurazioni dettagliate e accurate anche in ambienti difficili, come foreste fitte o terreni accidentati.
Cos'è un'IMU?
Un'Unità di Misura Inerziale (IMU) è un modulo sensore compatto che misura il movimento e l'orientamento di una piattaforma catturando le sue accelerazioni lineari e le velocità di rotazione angolare. Al suo interno, un'IMU integra tre accelerometri e tre giroscopi disposti lungo assi ortogonali per fornire sei gradi di misurazione.
Gli accelerometri rilevano come la piattaforma accelera nello spazio, mentre i giroscopi tracciano la sua rotazione. Elaborando queste misurazioni insieme, un'IMU fornisce informazioni precise sui cambiamenti di velocità, assetto e direzione senza fare affidamento su segnali esterni. Ciò rende le IMU essenziali per la navigazione in ambienti dove il GPS non è disponibile, inaffidabile o intenzionalmente negato. Le loro prestazioni dipendono fortemente dalla qualità dei sensori, dalla calibrazione e da quanto bene vengono controllati gli errori, come bias, rumore, fattori di scala e disallineamenti.
Le IMU di alta qualità includono calibrazione avanzata, compensazione termica, filtraggio delle vibrazioni e meccanismi di stabilità del bias per garantire che gli errori non si accumulino rapidamente nel tempo. Grazie a queste caratteristiche, le IMU sono utilizzate in un'ampia gamma di applicazioni—dai UAV, munizioni circuitanti e veicoli autonomi agli AUV, alla robotica e ai sistemi di stabilizzazione industriale—fornendo una consapevolezza robusta e continua del movimento e dell'orientamento anche nelle condizioni operative più difficili.
Cos'è un sistema di riferimento?
Un sistema di riferimento è essenzialmente un sistema di coordinate che si utilizza per descrivere la posizione, il movimento e l'orientamento degli oggetti. Nella navigazione inerziale, fornisce la base matematica che consente di esprimere le misurazioni dei sensori—come accelerometri, giroscopi e magnetometri—in modo coerente e significativo.
Ogni vettore con cui si lavora (accelerazione, velocità, assetto) è definito rispetto a un sistema di riferimento scelto, pertanto la selezione e la comprensione di questi sistemi di riferimento sono fondamentali. In pratica, ci occupiamo di due grandi categorie: sistemi di riferimento inerziali e sistemi di riferimento non inerziali.
Un sistema di riferimento inerziale è uno che è perfettamente a riposo o si muove a velocità costante, libero da rotazione o accelerazione; esso permette l'applicazione diretta delle leggi di Newton. Poiché i veri sistemi di riferimento inerziali non esistono sulla Terra, li approssimiamo, tipicamente utilizzando un sistema di riferimento inerziale centrato sulla Terra (ECI) per applicazioni ad alta quota o spaziali.
Per la maggior parte delle operazioni terrestri e marine, ci affidiamo a sistemi di riferimento non inerziali come il sistema Earth-Centered Earth-Fixed (ECEF) o sistemi di navigazione locali come North-East-Down (NED) o East-North-Up (ENU). Questi sistemi ruotano con la Terra e includono la gravità, quindi le equazioni del moto devono essere compensate per gli effetti di Coriolis e centrifughi.
In un INS, il sistema di riferimento del corpo, attaccato al veicolo, è quello in cui vengono misurati i dati IMU grezzi; il sistema di riferimento di navigazione è quello in cui si desidera esprimere velocità, assetto e posizione; e il sistema di riferimento inerziale si trova al di sopra di questi come riferimento matematico ideale. Le trasformazioni tra questi sistemi di riferimento—gestite tramite matrici di rotazione, quaternioni o matrici di coseni direttori—consentono al sistema di propagare l'orientamento e integrare le accelerazioni in velocità e posizione. In definitiva, un sistema di riferimento fornisce il "linguaggio" condiviso che trasforma le misurazioni inerziali grezze in informazioni di navigazione utilizzabili.
