GEOmedia_5_2023

MERCATO
MIGLIORARE LA PRECISIONE DEL RILIEVO
DI NUVOLE DI PUNTI 3D DA DRONI CON
LASER SCANNER
Un gruppo di ricerca giapponese ha recentemente pubblicato
un articolo che delinea un approccio innovativo
al rilevamento utilizzando veicoli aerei senza equipaggio
(UAV), comunemente noti come droni.
L’innovazione riguarda il miglioramento della precisione
del rilievo di nuvole di punti in volo tramite Lidar perfezionando
il coordinamento di hardware e dati.
Il componente essenziale nella generazione di questi
dati 3D sono gli UAV dotati di unità di scansione laser.
Questi UAV raccolgono un'ampia serie di dati "puntuali",
completi di informazioni sulla posizione e sul colore,
proiettando laser dal cielo alla superficie terrestre. La
fusione di questi dati, della nuvola di punti 3D, replica
accuratamente la topografia del mondo reale e i paesaggi
urbani.
Garantire l’accuratezza dei dati della nuvola di punti 3D
è fondamentale e si sa che gli errori di misurazione sono
inevitabili e già dal 2018, il team di ricerca ha identificato
tre problemi principali.
Il primo problema risiede nel calo della precisione della
misurazione quando la velocità di volo dell'UAV non è
costante.
Il secondo problema è associato all’utilizzo senza correzioni
dei dati provenienti dai sistemi di posizionamento
satellitare (GNSS) come il GPS, che portano a discrepanze
specialmente nelle direzioni verticali.
Il terzo riguarda il degrado della precisione dei dati della
nuvola di punti causato dall'inclusione di dati provenienti
da oggetti distanti misurati ad angoli di incidenza
del laser inappropriati. Ad esempio, quando vengono
utilizzati percorsi diversi per misurare lo stesso oggetto,
i dati provenienti da posizioni più vicine e più lontane
si mescolano.
Per risolvere il problema delle variazioni di velocità di
volo degli UAV, dal ricevitore GNSS sono stati estratti
dati di navigazione estremamente accurati per determinare
le condizioni di volo. Ciò ha consentito di escludere
i dati raccolti durante l'accelerazione e la decelerazione.
Le immagini 3D, pertanto sono state generate utilizzando
solo i dati raccolti mentre l'UAV volava in luce diritta
a una velocità costante, preservando la precisione.
instruments
Il problema delle deviazioni nella quota è stato affrontato
stabilendo un "punto di riferimento per la compensazione"
in una posizione pianeggiante senza nulla che
ostruisse il cielo.
Per i problemi in cui i dati per lo stesso oggetto venivano
misurati da più percorsi, il team ha tentato di eliminare
i dati imprecisi dividendo l'intero dato della nuvola di
punti in griglie di dimensioni specifiche. Quindi, hanno
estratto i dati misurati dalla posizione più vicina per
ciascuna griglia.
Utilizzando questi metodi, il gruppo di ricerca ha condotto
una dimostrazione in un sito di addestramento
con droni nella prefettura di Osaka. Hanno utilizzato
un UAV che volava a una velocità di 4 metri al secondo
(13 fps) per raccogliere dati su un'area designata.
I valori misurati hanno portato i ricercatori a concludere
di aver risolto i tre problemi enunciati ed i residui errori
ancora presenti sono stati individuati esclusivamente al
laser scanner presente sul sistema.
Per migliorare ulteriormente la realizzazione di nuvole
di punti da UAV prevedono di utilizzare tecniche SLAM
che si avvantaggiano di immagini fotografiche per le correzioni
di errore.
Riferimento all’articolo originale:
Shigenori Tanaka, Ryuichi Imai, Kenji Nakamura, Yuhei
Yamamoto, Yoshinori Tsukada, Masaya
Nakahara, Development of Laser Scanner Units for
UAV, Journal of Digital Life, 2023, Volume 3, Released
on J-STAGE August 03, 2023, Online ISSN 2436-
6293, doi:10.51015/jdl.2023.3.8
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