Automated Ground Control para Hovermap

Automated Ground Control es una funcionalidad que mejora la precisión de las nubes de puntos Hovermap al detectar automáticamente objetivos reflectores en terreno y georreferenciar los escaneos, sin necesidad de detenerse sobre cada punto de control. Ideal para carreteras, túneles y entornos largos o con pocos rasgos.

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Descripción

El sistema Automated Ground Control para Hovermap es una mejora innovadora para los escaneos LiDAR basados en SLAM que eleva la precisión y eficiencia de los proyectos topográficos. Gracias al aprendizaje automático, detecta objetivos reflectantes de control terrestre durante un escaneo continuo, los cuales se usan para georreferenciar automáticamente la nube de puntos. Esto significa que ya no es necesario detenerse o colocar el Hovermap sobre cada punto de control, lo que agiliza considerablemente el flujo de trabajo.

Este sistema es especialmente útil en activos largos, entornos feature-poor como túneles o tramos de carretera donde hay pocos puntos de referencia visuales. Los pasos son sencillos: se colocan los objetivos de control en campo, se escanean sin interrupciones, y luego en el software (Aura de Emesent) se ingresan las coordenadas topográficas de dichos objetivos; el sistema los detecta automáticamente, aplica una transformación para corregir deslizamientos o desviaciones, y entrega una nube de puntos georreferenciada con precisión topográfica.

Ventajas y Puntos Principales

  • Mejora la precisión local y global de los escaneos LiDAR, reduciendo deriva del SLAM.

  • Permite escanear sin detenerse en los puntos de control, lo que ahorra mucho tiempo en campo.

  • Disminuye errores manuales al eliminar la necesidad de ubicar objetivos en la nube de puntos o ingresar coordenadas manualmente.

  • Aumenta la robustez del sistema SLAM en entornos largos, lineales o con baja variedad de características.

  • Flujo completamente automatizado: colocación de objetivos, escaneo, procesamiento y entrega de nubes de puntos georreferenciadas.