Captura de datos masiva, Mobile Mapping
Captura de datos masiva, Mobile Mapping – La tecnología de captura de datos masiva comienza a emplearse de forma cotidiana en los proyectos de infraestructuras. Durante los últimos años, nos llegaban distintas apuestas de las principales empresas del sector de soluciones geoespaciales, (Leica, Topcon, Trimble). Podíamos ver sus videos publicitarios o información en ferias de sus novedades tecnológicas que prometían revolucionar la toma de datos, pero en pocos casos se veían en obra o en su entorno. En la actualidad estamos en una nueva fase en la que su empleo cada día es más cotidiano.
Hay varias tecnologías de captura de datos masiva:
-UAVS o Drones (vehículos aéreos no tripulados)
-Láser-escaner terrestre
-Mobile Mapping
UAVS o Drones (drones multirrotor y drones ala fija).
Uno de los principales usos de los drones es el Mapping, a través de las fotografías áreas tanto cenitales como oblicuas y empleando las técnicas fotogramétricas. Se consigue realizar captura de datos masiva de extensas áreas. Aportan buenas precisiones, una velocidad de captura muy alta frente a metodologías clásicas y unos costes muy reducidos.
En los últimos meses, se ha presentado una nueva solución aérea. Montando sobre un dron de tipo multirrotor un láser-escaner terrestre. Es una forma novedosa de capturar la realidad. El sistema intenta resolver dos destacados inconvenientes: el dron en el aire tiene cabeceos importantes debido a las características del medio aéreo y el láser-escaner que emplea esta creado para aplicaciones terrestres. Debido a ello, considerando la calidad de posicionamiento absoluto en la nube capturada. La precisión conseguida puede estar fuera del rango de precisiones requeridos para algunos trabajos. Aunque puede ser una solución excelente para trabajos en zonas de difícil acceso o en entornos de alta peligrosidad para exponer a personas.
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Láser-escaner terrestre.
Esta tecnología está realmente ‘’madura’’. Lleva varios años empleándose en patrimonio e industria con excelentes resultados. Actualmente, podemos encontrar en el mercado equipos desarrollados para la construcción y los proyectos tanto de edificación como de infraestructuras. Con una buena metodología de trabajo se pueden conseguir precisiones muy buenas en la captura de los puntos.
En los siguientes enlaces puede consultarse información de precisiones de algunos equipos.
Mobile Mapping
De los tres sistemas de captura de datos masiva, es el que menos penetración en el mercado tiene. En los últimos meses, se intenta desde fabricantes y distribuidores realizar demos de los equipos para conseguir una mejora de las ventas. Son equipos con precio elevado, permiten la captura de datos masiva desde un vehículo. Se suelen montar en la parte superior del vehículo mediante unos anclajes especiales. El vehículo circula a velocidad baja mientras realiza el trabajo, posibilitando el levantamiento de todo lo que le rodea con millones de puntos en coordenadas absolutas.
El sistema está formado principalmente por un láser-escáner unido a un receptor de posicionamiento por satélite que puede ser solo GPS o multiconstelación (Gps, Glonass, Galileo, Beidou) y una IMU (sistema inercial).
Una de las ventajas que permiten estos sistemas es la toma de autovías, carreteras y su entorno con millones de puntos sin ser necesario el corte de tráfico en las mismas, además de la velocidad de captura y el elevado detalle.
El Mobile Mapping se emplea principalmente para Mapping e inventarios. Las marcas distribuidoras han desarrollado software que a partir de la nube de puntos capturada realizan un reconocimiento automático de líneas de pintura de las carreteras, señalización, barreras de protección u otros elementos. Esto posibilita obtener de forma automática el estado de vías de comunicación a unos costes muy bajos en comparación con otros medios de captura.
Desde un punto de vista geométrico, los datos capturados pueden tener precisiones de varios centímetros dependiendo de las condiciones de la toma. Son muchos factores los que intervienen: la velocidad del vehículo que realiza la captura, el nivel de tráfico, la disposición de los satélites que posibilitan el posicionamiento del equipo de captura, el relieve (una zona montañosa o una zona llana), entre otros.
En mi opinión, el Mobile Mapping podría presentar unas grandes posibilidades en su empleo como Mapping de carreteras o autovías sobre las que se va a realizar una actuación. Como la conexión de nuevos enlaces, el ensanche con nuevos carriles o la mejora y reafirmado de la vía. Hay un condicionante muy importante en estos casos: la precisión.
Para que los datos tomados sean útiles a los distintos agentes que trabajaran en este tipo de proyectos, se necesitan precisiones milimétricas o al menos que no superen 1-2 centímetros. Tengamos en cuenta que las capas de mezclas bituminosas tienen espesores de pocos centímetros y unos precios de ejecución importantes en función del espesor y tipo de capa. Por ejemplo, las capas de rodadura suelen contar con 4 cm de espesor. Por ello la precisión es clave para proyectar la actuación necesaria tanto en características técnicas como en costes y presupuesto.
Una nube de puntos capturada con un sistema de Mobile Mapping con precisiones absolutas de 5-7 cm no tendría utilidad para proyectar una actuación como las anteriormente comentadas. Lógicamente cuanta mayor precisión se necesita, se debe afinar más en una solución tecnológica. Cualquier pequeño detalle poco cuidado puede impedir las precisiones requeridas. Posiblemente, el despegue de los sistemas de Mobile Mapping y la popularización de su empleo llegará cuando consigan garantizar altas precisiones para Mapeado de carreteras existentes. De esta forma, empezarán a explotar todo su potencial y comenzaremos a verlos cotidianamente realizando trabajos por nuestras carreteras.
Cualquier sistema basado en sistemas de posicionamiento por satélite Gps-Glonass-Galileo-Beidou tiene una ‘’bajada de bandera’’ o errores de partida en la posición de los puntos capturados de varios centímetros. Por ello, es todo un reto tecnológico conseguir mejores precisiones combinando el empleo de diferentes tecnologías. Es clave emplear una serie de puntos de referencia y control que permitan aplicar correcciones a los millones de puntos tomados para posicionarlos de forma precisa.
En el mercado hay varias soluciones de Mobile Mapping, las más destacadas:
Recientemente estuve de observador en un proyecto de captura de datos masiva con el sistema de Topcon RD-M1.
Este equipo fue ideado para recopilar información del estado de la superficie de las carreteras, que posteriormente se envía a los sistemas de fresado, pavimentación y compactación que la marca japonesa Topcon desarrolla para maquinaria de obra pública. El equipo captura de forma masiva una nube de puntos que puede emplearse para la definición de los proyectos y posteriormente cargar en los equipos robóticos.
El sistema está formado por un receptor GNSS unido a un láser-escáner invertido que apunta hacia la superficie de la carretera y una IMU (unidad de medida inercial). Mientras se realiza la captura masiva se apoya en uno o varios (dependiendo de la longitud de la carretera tomada) receptores Gps-Glonass que registran datos en estático. Posteriormente, terminado el trabajo se descargan los ficheros Rinex para aplicar las correcciones de posicionamiento a todos los puntos de la captura. Un punto importante a no descuidar es el empleo de un geoide local para mejorar el paso de alturas elipsoidales propias del posicionamiento por satélite a las alturas ortométricas que son los valores de Z que se emplean en la nube de puntos final.
El láser-escáner montado sobre el vehículo esta específicamente diseñado para captar la superficie de la carretera y una pequeña área de su entorno. Aproximadamente mide 30.000 puntos por segundo. El nivel de detalle captado es muy alto.
Antes de realizar el trabajo, es muy importante planificar las trayectorias que lleve el vehículo para calcular el tiempo necesario y optimizar el número de vueltas por la o las carreteras a tomar. En el caso de estudio, se realizaron dos pasadas por carril, llevando el vehículo pegado a cada una de las líneas blancas que definían el carril. Como era una autovía, se realizaron 4 pasadas por sentido de circulación. 8 pasadas por cada corte transversal de la autovía. Estos datos aportan una alta redundancia que posteriormente al ser procesados con el software de oficina, posibilita registrar, limpiar y corregir la nube de puntos capturada.
El vehículo se recomienda que no circule a una velocidad superior a 50km/h, durante el proyecto del que fui testigo se emplearon aproximadamente 6h en recorrer unos 25 km de autovía y dos enlaces de la misma.
Mientras se realizó la toma de los datos, el tráfico estaba abierto, se contó con la colaboración de dos vehículos de seguridad que alertaban a los conductores del vehículo que rodaba a velocidad reducida. La captura se realizó sin ningún incidente.
Finalizado el trabajo de campo, se procesaron los datos, aplicando las correcciones y realizando la limpieza de la nube de puntos. El resultado fue una nube de puntos limpiada de 225 millones que mostraba el estado de la autovía.
El láser-escáner del equipo, realizó perfiles transversales cada aproximadamente 10cm. El resultado de la nube limpiada puede verse en las siguientes imágenes.
Uno de los problemas posteriores encontrados es la manipulación de la nube de puntos por los softwares de diseño y trazado. Aunque estos vienen con herramientas para importar las nubes de puntos y calcular el correspondiente modelo de superficie, en la práctica, nubes de puntos de trabajos con una longitud real, como la captura de 25 kilómetros de autovía, presentan una gran dificultad de procesado. Tras probar diferentes metodologías se llegó a la conclusión de que era necesaria una reducción de la densidad de la nube para reducir su peso y facilitar el trabajo con ella en el software de trazado. Se práctico una reducción alta, dejando aproximadamente una malla de puntos cada 0.50m. A pesar de la reducción el nivel de detalle es muy superior al capturado por un sistema tradicional, además de ser una captura más rápida y con menor coste.
A medida que aumente el empleo de datos procedentes de captura masiva los softwares de trazado deberán mejorar para admitir este tipo de datos sin vernos obligados a prescindir de gran parte de la información capturada. De lo contrario, ¿Qué sentido podría tener capturar 225 millones de puntos (una vez limpiado el trabajo) si finalmente solo podemos trabajar con 1 millón por limitaciones en el manejo del software de trazado?
Uno de los campos de mejora en el entorno de las nubes de puntos es mejorar el tipo de ficheros donde se almacenan. Es necesario definir ficheros que compriman la información, reduciendo su tamaño y mejorar el procesamiento por los diferentes softwares sin la necesidad de tener equipos de hardware más propios de un centro de supercomputación que de una oficina de proyectos o de una constructora. El otro campo en el que se debe avanzar es en la mejora de la precisión en las coordenadas absolutas de los puntos tomados. Sin duda, algunos de los avances tecnológicos que estamos comenzado a disfrutar como multiconstelaciones de geoposicionamiento y redes de telefonía 5G, permitirán grandes avances en estos campos.
