Прошлое и будущее мобильного 3D-сканирования

Мобильные лидарные сканеры на базе SLAM меняют наше представление о 3D-съемке

За последние несколько лет мобильные лазерные сканеры на базе SLAM широко вошли на рынок 3D-съемки. Эти решения становятся популярными не только из-за их скорости, низкой стоимости или простоты использования, но и потому, что сочетание этих трех факторов открыло совершенно новые варианты использования 3D-захвата, которые были невозможны с помощью традиционных методов.

Мы находимся в авангарде этого развития.Предлагаемые нами мобильные лазерные сканеры NAVMOPO, Green Valley Int., FARO, GoSLAM и другие модели помогают геодезистам охватить большие внутренние и внешние территории и пространства, что было бы невозможно медленно при использовании традиционных методов. Новые методы мобильного лазерного SLAM сканирования позволяют геодезическим компаниям работать с такой высокой производительностью, о которой они никогда раньше не задумывались. Мобильные сканеры позволяют выполнять большой объем полевых работ в кратчайшие сроки, для чего когда-то потребовалась бы большая команда обученных геодезистов профессионалов.

Мобильные 3D сканеры на технологии SLAM были разработаны с учётом современных требований к выполнению топогеодезических работ, изысканий, кадастровых работ. 

Современные и недорогие 3D-сканеры на основе SLAM имеют огромный потенциал, выходящий далеко за пределы потребительских приложений.

Результатом работ стао выпуск мобильных лазерных сканеров на базе SLAM технологии, оптимизированных для коммерческого применения. Сканер оснащен лидаром Hesai, часто встречающимся в автономных транспортных средствах, а также панорамной камерой и блоком инерциальных измерений геодезического уровня (IMU), которые он использует для создания точных трехмерных облаков точек и автоматической раскраски этих облаков точек, пока пользователь движется со скоростью пешехода. С момента начала поставок в 2018 году сканеры на SLAM технологии использовался по всему миру в таких приложениях, как сканирование инженерных систем, создание двухмерных планов этажей, картографирование шахт, мониторинг строительства и в лесном хозяйстве.

Алгоритм работы мобильных лазерных сканеров построен на технологии, известной как SLAM, или одновременной локализации и картографии. Технология SLAM уходит корнями в робототехнику, где она была разработана, чтобы помочь машинам ориентироваться в неизвестной среде. Это чертовски сложная задача, которая требует локализации машины в новом пространстве. Алгоритм SLAM работает, собирая данные с датчиков на борту робота, таких как камеры RGB, лидарные датчики и IMU, и объединяя эти данные для проведения сложных вычислений.

Алгоритмы SLAM оптимизированы для картографических и геодезических приложений, что облегчает разработку лидарных сканеров, которым не требуется штатив или GNSS для получения точных результатов. Например, SLAM, применяемый в Navmopo S1, может точно определить, где сканер находился на строительной площадке или в здании, когда он фиксировал каждую фотографию и каждую часть облака точек.

Это означает, что портативный сканер на основе SLAM, такой как LiGrip H300, позволяет пользователям выполнять сканирование с обычной скоростью ходьбы. Таким образом, сканирование на основе SLAM позволяет гораздо быстрее захватывать большие помещения внутри и снаружи в 3D, чем традиционные методы, и предлагает бонус в виде обратной связи с планшета или смартфона в реальном времени о записываемом сканировании.

Преимущества технологии SLAM связаны с компромиссами. В обмен на значительно увеличенную скорость полевой работы и меньшую стоимость сбора данных SLAM генерирует данные с меньшей точностью, чем традиционные методы. GoSLAM RS100S, например, обеспечивает глобальную точность 1–3 см, тогда как лидарные системы высшего уровня на базе штатива работают в миллиметровом диапазоне. Однако многие считают, что снижение общей стоимости и увеличение скорости более чем компенсируют эту разницу — справедливо ли это для вашего проекта, зависит от того, обеспечивает ли устройство SLAM достаточно хорошую точность для конечного результата проекта.