Test sul campo di SLAM200E + 3DGS | Ricostruzione 3D su larga scala ad alta precisione

Nel campo della ricostruzione 3D, le prestazioni in tempo reale, la precisione e l'adattabilità ambientale rimangono i punti cardine dell'innovazione tecnologica. Lo scanner LiDAR portatile SLAM200E, basato sull'avanzata tecnologia SLAM e sull'imaging panoramico integrato, è in grado di generare modelli 3D Gaussian Splatting (3DGS) ad alta precisione.

Per convalidarne le prestazioni in condizioni reali, un team tecnico ha condotto un test su larga scala in un parco commerciale. L'obiettivo era valutare l'efficienza del dispositivo nell'acquisizione dei dati e la sua efficacia nella generazione di modelli 3DGS in condizioni ambientali complesse.

1. Panoramica del case SLAM200E 3DGS

Il test si è concentrato sulla verifica di due aspetti principali: l'efficienza della raccolta dati e la qualità della generazione del modello. Il flusso di lavoro ha incluso l'acquisizione dei dati in loco, la preelaborazione e l'addestramento del modello 3DGS. L'intero processo si è svolto senza intoppi e in tempi ragionevoli, dimostrando le elevate capacità dello scanner per una ricostruzione 3D efficiente.

Flusso di lavoro tecnico

Flusso di lavoro generale

La soluzione segue una pipeline strutturata: raccolta dati → preelaborazione → pre-addestramento 3DGS → addestramento del modello → output.

Opzioni di formazione flessibili

Per i risultati di pre-addestramento 3DGS generati da immagini non distorte, gli utenti possono selezionare diversi strumenti di addestramento a seconda dei requisiti del progetto. Le opzioni includono il modulo di addestramento integrato o strumenti di terze parti/sviluppati autonomamente, garantendo la compatibilità con diversi flussi di lavoro.

In questo test è stato adottato il percorso evidenziato in rosso all'interno del diagramma di flusso.

Implementazione ed elaborazione dei dati

(1) Rilievo del sito e progettazione del percorso

L'area di prova è stata suddivisa in sezioni fuori terra e sotterranee.

La parte fuori terra comprendeva sei edifici a più piani, aree giardino e una piccola fontana.

La sezione sotterranea consisteva in un corridoio ad anello collegato a ristoranti, negozi e un passaggio che conduceva a un piccolo parco pubblico.

La raccolta dei dati ha seguito il principio "prima in superficie, poi nel sottosuolo", con un percorso di scansione circolare e ripetute rilevazioni in aree chiave per garantire la completezza dei dati.

(2) Acquisizione dei dati

Prima della scansione, il LiDAR e le lenti della fotocamera sono stati puliti per evitare distorsioni. Lo SLAM200E e la fotocamera panoramica sono stati accesi e sincronizzati tramite l'app mobile SLAM GO. Dopo aver verificato la sincronizzazione e la stabilità, è iniziata la scansione lungo il percorso pianificato.

Gli operatori monitoravano i progressi in tempo reale tramite l'app, verificando la precisione del percorso e l'integrità dei dati.

Note chiave sull'acquisizione:

Cattura le scene da più punti di vista per una copertura completa.

Quando possibile, preferite percorsi tortuosi a quelli rettilinei.

Nelle aree complesse/critiche, ricorrere a scansioni ripetitive o di saturazione.

Regolare l'altezza del dispositivo in modo moderato (entro una differenza visiva di ±40°).

Presta particolare attenzione ai dettagli incentrati sull'utente, come tubature, testi, sculture o altri oggetti di interesse.

(3) Elaborazione dei dati

Mappatura della nuvola di punti

I dati grezzi raccolti sul campo sono stati elaborati utilizzando un software di post-elaborazione dedicato per generare la mappa iniziale della nuvola di punti.

Pre-addestramento 3DGS

Le immagini panoramiche sono state trasformate in immagini non distorte, con l'aggiunta automatica di dati di posa e maschere. Questo passaggio semplificato ha preparato il dataset per l'addestramento del modello.

Formazione 3DGS

In questa fase, gli utenti possono scegliere tra:

Strumenti di allenamento integrati per il calcolo locale

software di formazione di terze parti

Servizi di formazione basati sul cloud per l'elaborazione di grandi quantità di dati.

Questa flessibilità garantisce che gli utenti con diverse capacità hardware possano ottenere risultati 3DGS affidabili.

(4) Risultati e output del modello

Il modello 3DGS finale ha ricostruito con successo sia le strutture in superficie che gli spazi sotterranei del parco. Il risultato ha supportato interazioni di roaming fluide e ha offerto un'elevata fedeltà visiva.

Principali vantaggi dimostrati:

Flusso di lavoro efficiente: l'acquisizione e l'elaborazione semplificate riducono i cicli di progetto.

Alta precisione: la tecnologia SLAM di livello industriale garantisce modelli accurati.

Opzioni di formazione flessibili: compatibili con flussi di lavoro locali, di terze parti e in cloud.

Efficienza dei costi: la funzione di modellazione Gaussian Splatting è permanentemente open source e utilizza formati di dati universali, riducendo i costi a lungo termine.

Conclusione

I risultati dei test confermano che lo scanner LiDAR portatile SLAM200E, con la sua capacità di Gaussian Splatting 3D, stabilisce un nuovo punto di riferimento per la ricostruzione 3D su larga scala ad alta precisione. La sua combinazione di acquisizione dati in tempo reale, accuratezza del modello e flessibilità del flusso di lavoro lo rende uno strumento potente per applicazioni di mappatura urbana, ispezione di strutture, modellazione di spazi sotterranei e altro ancora.

Per i team che desiderano ottimizzare l'efficienza e la precisione della ricostruzione 3DGS, questa soluzione offre una piattaforma robusta e pronta per il futuro.