Что такое программное обеспечение для обработки облаков точек?

Что такое программное обеспечение для обработки облаков точек?

Программное обеспечение для обработки облаков точек — это программное обеспечение, которое анализирует и моделирует данные облаков точек, полученные с помощью 3D-лазерного сканера и т. д., и преобразует их в данные, которые можно использовать в архитектурном САПР (система автоматизированного проектирования).

Данные облака точек, полученные с помощью 3D-лазерного сканера или другими способами, представляют собой данные, которые объединяют координаты XYZ точек, расположенных в сетке равноотстоящих точек в трехмерном пространстве, с цветовой информацией и другими данными. Поскольку данные облака точек представляют собой только «точечную» информацию, их необходимо преобразовать в «поверхностную» или «трехмерную» информацию, которую можно обрабатывать с помощью архитектурного САПР. Для выполнения этого преобразования используется программное обеспечение для обработки облаков точек.

Применение программного обеспечения для обработки облаков точек

Основные области применения программного обеспечения для обработки облаков точек — гражданское строительство и строительство, а также строительство заводов и зданий. Данные облаков точек собираются с помощью 3D-лазеров и дронов.

Приложения для гражданского строительства и строительства включают расчеты объема грунта с использованием метода сетки и триангуляции (набора триангулированных данных съемки), картографирование поперечного сечения в произвольных местах и ​​создание контурных линий. Область заводов/зданий включает моделирование трубопроводов, плоскостей, стали, измерения оборудования и моделирование погрузки и разгрузки.

Программное обеспечение для обработки облака точек также можно использовать для приложений виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR).

Принцип работы программного обеспечения для обработки облака точек

Данные облака точек представляют собой комбинацию трехмерных точек, полученных с помощью трехмерного лазерного сканера и т. д., и цветовой информации.

1. Как получаются данные облака точек

3D-лазерный сканер направляет лазерный луч на объект и получает информацию, обнаруживая отраженный лазерный луч. Полученная информация представляет собой сетку точек (координаты XYZ с равными интервалами) в 3D-пространстве (декартовы координаты) с соответствующей цветовой информацией (значения RGB) и т. д. В настоящее время вместо 3D-лазерного сканера для получения данных облака точек используется 3D-лазерный сканер.

В настоящее время данные облака точек все чаще получаются беспилотниками вместо 3D-лазерных сканеров. Поскольку эти данные облака точек представляют собой только «точечную» информацию, их нельзя обрабатывать с помощью программного обеспечения, такого как архитектурный САПР, как такового.

Программное обеспечение для обработки облака точек используется для преобразования этой «точечной» информации в «поверхностную» или «трехмерную» информацию.

2. Метод обработки данных облака точек

Поток обработки данных в программном обеспечении для обработки облака точек выглядит следующим образом:

1. Получение данных облака точек
2. Обработка (выравнивание, шумоподавление)
3. Анализ (измерение размеров, проверка помех)
4. Моделирование (создание 3D-модели и данных сетки)
5. Конечный вывод (создание файла в формате, подходящем для приложения)

Затем выходной файл загружается в программное обеспечение САПР или другое программное обеспечение для использования.

Другая информация о программном обеспечении для обработки облаков точек

1. Алгоритм ICP

Большинство существующих программ для обработки облаков точек используют алгоритм, называемый ICP (итеративная ближайшая точка), для расчета выравнивания между различными данными облаков точек путем подгонки.

Он итеративно вычисляет соответствие между точками и обновляет их относительное положение и ориентацию, чтобы сократить сумму расстояний между соответствующими точками. В стандартном ICP процесс чередуется между картографированием с использованием ближайших соседних точек и геометрическим преобразованием.

В зависимости от начального состояния позиций и поз между облаками точек результаты вычислений могут быть сложными для получения точных результатов.

2. Методы, реализованные в предыдущих исследованиях

Для позиционирования между сканированными облаками точек существуют методы, которые используют плоскую информацию о дорожных поверхностях и зданиях, и методы, которые используют цветовую информацию. Методы, которые используют эту информацию в сочетании для выполнения пошагового выравнивания и не зависят от начальных условий или отсутствующих данных, были предложены в последние годы.

Методы интеграции данных сканирования, которые используют информацию, полученную из SfM, также эффективны. Для областей, где данные сканирования мало перекрываются, делается несколько фотографий, и трехмерная информация дополняется SfM. Этот метод повышает точность слияния данных сканирования.