Migliorare la precisione in ambienti complessi
La georeferenziazione diretta (Direct Georeferencing, DG) è il metodo principale per la produzione di mappe in ambienti esterni, ma è raramente utilizzata in ambienti interni o in ambienti con elevate difficoltà GNSS. La georeferenziazione diretta funziona combinando i dati INS (posizione e assetto) con i dati dei sensori (come le immagini LiDAR o delle telecamere) per determinare con precisione la posizione degli oggetti osservati senza fare affidamento su numerosi punti di controllo a terra (GCP) pre-sondati.
Tuttavia, poiché il GNSS non è disponibile negli 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 gli ambienti interni che quelli esterni.
Sebbene la maggior parte delle persone si affidi alle tecnologie di mappatura interna convenzionali per questi scenari, la scelta del software INS e di post-elaborazione adatto 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 lunghi periodi. Gli algoritmi basati sulla percezione, come lo SLAM, possono utilizzare direttamente questo posizionamento preciso per migliorare ulteriormente la precisione della mappatura.
Questo approccio consente di creare mappe indoor completamente allineate con una soluzione di posizionamento assoluto e un quadro di riferimento delle coordinate (datum). Di conseguenza, i flussi di lavoro sono migliorati e gli sforzi di collaborazione sono migliorati garantendo la coerenza spaziale tra i set di dati interni ed esterni.
Sistemi inerziali per soluzioni di mappatura indoor
In ambienti completamente chiusi, dove il GNSS non è disponibile, la mappatura si basa su unità di misura inerziali (IMU) combinate con algoritmi basati sulla percezione, come lo SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). A differenza della georeferenziazione diretta tradizionale, questo approccio non dipende dal GNSS ma utilizza i dati IMU insieme a LiDAR, telecamere o sensori di profondità per mantenere un posizionamento preciso.
Lo SLAM funziona mappando continuamente l'ambiente e stimando contemporaneamente la posizione del sistema al suo interno. Tuttavia, lo SLAM da solo può soffrire di deriva, soprattutto in aree povere di elementi o in ambienti dinamici. Le IMU di alto livello svolgono un ruolo cruciale nella stabilizzazione della mappatura basata su SLAM, garantendo un tracciamento del movimento coerente anche quando gli input visivi sono inaffidabili. Integrando una IMU ad alta precisione e a bassa deriva, è possibile migliorare le prestazioni SLAM nelle applicazioni di mappatura indoor.
Infatti, l'IMU riduce l'accumulo di deriva, mantenendo un posizionamento accurato per periodi più lunghi, e migliora l'affidabilità in condizioni di scarsa visibilità, come stanze buie o corridoi privi di elementi. Questa combinazione consente di creare mappe interne accurate che rimangono spazialmente coerenti e ben allineate con i set di dati esterni.
Di conseguenza, i flussi di lavoro sono semplificati e le attività di mappatura collaborativa sono migliorate, anche in ambienti completamente privi di GNSS.
Le nostre soluzioni per la mappatura indoor
I nostri prodotti di movimento e navigazione sono progettati per integrarsi perfettamente con i sistemi di mappatura per interni. I nostri sistemi inerziali all'avanguardia garantiscono la precisione e l'affidabilità necessarie per produrre mappe indoor di alta qualità, anche negli ambienti più difficili.
Sia che si utilizzino robot mobili o sistemi portatili per la mappatura di interni, i nostri prodotti offrono la precisione, le prestazioni e il flusso di lavoro necessari per produrre mappe accurate.
I nostri sistemi sono ideali per una serie di applicazioni, tra cui ispezioni industriali, gestione degli impianti, interventi di emergenza e altro ancora.
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Casi di studio
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Dai robot di magazzino che navigano in strutture complesse ai droni che producono accurate mappe 3D di spazi interni, i nostri prodotti sono stati fondamentali per migliorare l'efficienza e l'accuratezza dei progetti di mappatura.
Guardate esempi reali dei nostri sistemi in azione. Leggete i nostri casi di studio per capire come SBG Systems può portare precisione e affidabilità alle vostre soluzioni di mappatura interna.
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Avete domande?
Siete curiosi di sapere come funzionano i sistemi di mappatura indoor? Volete saperne di più su come i sistemi inerziali contribuiscono a una mappatura accurata in ambienti privi di GNSS?
La nostra sezione FAQ copre le domande più comuni sui sistemi di mappatura per interni, comprese le informazioni sulle tecnologie coinvolte, le best practice e le modalità di integrazione dei nostri prodotti nelle vostre soluzioni.
Che cos'è un sistema di posizionamento interno?
Un sistema di posizionamento interno (IPS) è una tecnologia specializzata che identifica con precisione la posizione di oggetti o persone all'interno di spazi chiusi, come gli edifici, dove i segnali GNSS possono essere deboli o inesistenti. L'IPS impiega varie tecniche per fornire informazioni precise sul posizionamento in ambienti come centri commerciali, aeroporti, ospedali e magazzini.
L'IPS può sfruttare diverse tecnologie per la determinazione della posizione, tra cui:
- Wi-Fi: utilizza la potenza del segnale e la triangolazione di più punti di accesso per stimare la posizione.
- Bluetooth Low Energy (BLE): Utilizza beacon che inviano segnali ai dispositivi vicini per il tracciamento.
- Ultrasuoni: Utilizza le onde sonore per il rilevamento preciso della posizione, spesso con sensori di dispositivi mobili.
- RFID (identificazione a radiofrequenza): Si tratta di etichette applicate agli oggetti per la loro tracciabilità in tempo reale.
- Unità di misura inerziale(IMU): Questi sensori monitorano il movimento e l'orientamento, migliorando la precisione della posizione se combinati con altri metodi.
Una mappa digitale dettagliata dello spazio interno è essenziale per un posizionamento preciso, mentre i dispositivi mobili o le apparecchiature specializzate raccolgono i segnali dall'infrastruttura di posizionamento.
L'IPS migliora la navigazione, traccia i beni, assiste i servizi di emergenza, analizza il comportamento dei rivenditori e si integra nei sistemi di edifici intelligenti, migliorando significativamente l'efficienza operativa laddove il GNSS tradizionale fallisce.
Che cos'è lo SLAM?
SLAM, acronimo di Simultaneous Localization and Mapping (localizzazione e mappatura simultanea), è una tecnica computazionale utilizzata in robotica e computer vision per costruire una mappa di un ambiente sconosciuto e contemporaneamente tenere traccia della posizione di un agente all'interno di tale ambiente. È particolarmente utile in scenari in cui il GNSS non è disponibile, come ad esempio in ambienti chiusi o in aree urbane dense.
I sistemi SLAM determinano la posizione e l'orientamento dell'agente in tempo reale. Si tratta di tracciare il 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 spesso utilizzano più sensori, come telecamere, LiDAR o unità di misura inerziale (IMU), per raccogliere dati sull'ambiente. Questi dati vengono combinati per migliorare l'accuratezza della localizzazione e della mappatura.
Gli algoritmi SLAM elaborano i dati in arrivo per aggiornare continuamente la mappa e la posizione dell'agente. Ciò comporta complessi calcoli matematici, tra cui tecniche di filtraggio e ottimizzazione.
Che cos'è la fotogrammetria?
La fotogrammetria è la scienza e la tecnica che utilizza le fotografie per misurare e mappare distanze, dimensioni e caratteristiche di oggetti o ambienti. Analizzando immagini sovrapposte scattate da diverse angolazioni, la fotogrammetria consente di creare 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 campi, come ad esempio:
- Mappatura topografica fotogrammetrica: Creazione di mappe 3D di paesaggi e aree urbane.
- Architettura e ingegneria: Per la documentazione degli edifici e l'analisi strutturale.
- La fotogrammetria in archeologia: Documentare e ricostruire siti e manufatti.
- Rilievo aerofotogrammetrico: Per la misurazione del territorio e la pianificazione edilizia.
- Silvicoltura e agricoltura: Monitoraggio delle colture, delle foreste e dei cambiamenti nell'uso del suolo.
Quando la fotogrammetria è combinata con i moderni droni o UAV (veicoli aerei senza pilota), consente di raccogliere rapidamente immagini aeree, diventando uno strumento efficiente per progetti di rilievo, costruzione e monitoraggio ambientale su larga scala.
Che cos'è un LiDAR?
Il 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 di ritorno della luce dopo aver colpito un bersaglio, il LiDAR può generare informazioni precise e tridimensionali sulla forma e sulle 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 diversi settori, tra cui:
- Mappatura topografica: Per misurare paesaggi, foreste e ambienti urbani.
- Veicoli lidar autonomi: Per la navigazione e il rilevamento degli ostacoli.
- Agricoltura: Per monitorare le colture e le condizioni dei campi.
- Monitoraggio ambientale: Per la modellazione delle inondazioni, l'erosione delle coste e altro ancora.
I sensori LiDAR possono essere montati su droni, aerei o veicoli, consentendo una rapida raccolta di dati su vaste aree. Questa tecnologia è apprezzata per la sua capacità di fornire misurazioni dettagliate e precise anche in ambienti difficili, come foreste fitte o terreni accidentati.