3D-облако точек, также известное как 3D-визуализация, является неотъемлемой частью процесса создания точной трехмерной модели окружающего мира. Это служит начальной точкой для цифровой реальности и представляет собой карту точек в пространстве, которые могут быть обработаны для создания 3D-моделей практически любых объектов. В широком понимании это охватывает здания, фабрики, рабочие места, сцены преступлений или аварий, гражданскую инфраструктуру, исторические памятники, городские ландшафты и многое другое.

Трехмерные модели, основанные на данных из облаков точек, находят применение во множестве отраслей для визуализации, планирования и настройки. Эти данные можно модифицировать для повышения точности информации, полезной для таких специалистов, как архитекторы и менеджеры.

Чтобы разобраться с этой важной технологией, стоит обсудить:

• что именно включает в себя облако точек;
• как они создаются;
• способы использования этих данных на сегодняшний день;
• перспективные направления их применения в будущем.

Определение облака точек

Облако точек представляет собой собрать множество измерений: это набор координат данных в трехмерном пространстве. Обычно такие измерения осуществляются с помощью лазерных 3D-сканеров и технологии LIDAR (лазерное радарное сканирование). Лазер фиксирует, где свет попадает на поверхности, находящиеся в пределах его прямой видимости. Быстрые лазерные сканеры могут производить до 2 миллионов измерений в секунду, что облегчает создание облаков точек.

Процесс создания облака точек

Современные лазерные сканеры — это переносные, быстрые и точные устройства, которые сильно автоматизированы и обладают простотой в использовании. Пользователь устанавливает сканер на штатив, настраивает его на объект, который необходимо измерить, и запускает процесс сканирования. Система с высокоскоростным вращающимся зеркалом позволяет получить снимок за мгновение, а визуальная инерциальная система использует алгоритмы для определения местоположения и ориентации сканера во время обработки.

Сейчас на рынке появились компактные и мобильные лазерные сканеры, которые удобно помещаются в рюкзак или сумку.

Обработка данных облака точек

После получения облака точек необходимо его обработать для создания 3D-модели реальности. На данном этапе требуется зарегистрировать и связать данные.

При регистрации облака точек происходит выравнивание перекрывающихся облаков, если сканер использовался в разных позициях для создания общей модели. Создание сетки преобразует данные облаков точек в треугольники или многоугольники для более эффективного восприятия поверхности объектов; хотя сетка использует данные исходных точек, она меньше и быстрее обрабатывается.

Некоторые данные из процесса могут оказаться лишними, и их можно отфильтровывать. Например, если вы сканируете торговый центр, вы зустридите много людей в кадре. Заключительная регистрация исключит этих лишних объектов, задавая более четкий набор данных.

Обработка облака точек может стартовать уже на месте. Это можно сделать через ноутбук или мобильное приложение, которое подключается к лазерному сканеру для немедленного предварительного просмотра данных, что позволяет отмечать области для дополнительного сканирования без необходимости возвращаться к объекту повторно. Финальная обработка происходит в офисе с помощью более мощного программного обеспечения для создания сеток и окончательных 3D результатов.

Примеры применения облаков точек

С создания модели из данных облака точек становятся очевидны ее преимущества, которые сильно варьируются в зависимости от области применения и структуры отрасли. Например:

• Инженеры и архитекторы могут использовать специальное ПО для точного создания информационной модели здания (BIM) на основе существующих характеристик или обновления проектных данных с учетом фактических условий после завершения строительства. В рамках проектов модернизации они способны обнаруживать потенциальные конфликты еще до возникновения критических ошибок.
• В проектах по обеспечению общественной безопасности, облака точек могут значительно улучшить моделирование. Например, некоторые территории применяют лазерное 3D-сканирование для анализа последствий программ предотвращения наводнений и возможностей по ландшафтному дизайну.
• В сфере археологии облака точек могут предоставить точные данные о текущих состоянии и структуре местности, что помогает в консервации и восстановлении. Исследователи могут увидеть параметры геолокаций не мешая оставшимся остаткам или активам; такие процессы продемонстрировала шоу National Geographic с Альбертом Лином, в котором геодезисты удаляли растительность для удобной визуализации погребенных структур.

Перспективы облаков точек

Технологии, связанные с выработкой и обработкой облаков точек, становятся доступнее и проще. Например, всего несколько лет назад, два или три геодезиста работали на большой строительной площади, создавая много дней облака точек с помощью громоздких сканеров. Сегодня лазерные сканеры компактны и позволяют сделать аналогичную запись всего за считанные минуты.

Современные технологии могут скорейшим образом обрабатывать и хранить данные, а это открывает новые горизонты для различных пользователей. В частности, строительные сферы используют облака точек для создания цифрового изображения скомбинировав записи с воздуха и земли.

Исследователи будут применять облака точек в более разнообразных областях благодаря универсальной визуализации через виртуальную реальность (VR). VR, ориентированная на облака точек, станет более насыщенной и эффектной. Она будет использоваться не только ради развлечений, но и для образовательных программ и опасных экспериментов, позволяющих познавать места, где личная безопасность имеет критическую важность.

В итоге технологии продолжат быстро развиваться, находясь на службе далеко за пределами традиционного изучения. Будущие лазерные сканеры, работающие на беспилотниках и в мобильных решениях, обеспечат более быстрые и безопасные измерения, тогда как возможности робототехники сделают дистанционное исследование возможным издалека. Более того, машины поступают на службу к программе, позволяющим осуществлять интерпретацию облаков точек, выявляя и анализируя определенные текстуры, значительно ускоряя процесс ресурсной работы данных.

https://proscan.com.ua/