Point Cloud là một công nghệ mô phỏng được ứng dụng nhiều trong các dự án BIM. Thế nhưng, bạn đã thực sự hiểu Point Cloud là gì?
Point Cloud (công nghệ điểm đám mây) là tập dữ liệu đại diện cho các đối tượng hoặc không gian. Các điểm này đại diện cho các tọa độ hình học X, Y và Z của một điểm trên bề mặt được lấy mẫu bên dưới. Đám mây điểm là một phương tiện đối chiếu một số lượng lớn các phép đo không gian đơn lẻ thành một tập dữ liệu mà sau đó có thể đại diện cho một tổng thể. Khi có thông tin về màu sắc, đám mây điểm sẽ trở thành 4D.
Các đám mây điểm được tạo ra phổ biến nhất bằng cách sử dụng máy quét laser 3D cùng công nghệ và kỹ thuật LiDAR (phát hiện và phạm vi ánh sáng). Ở đây, mỗi điểm đại diện cho một phép đo quét laser duy nhất. Sau đó, những bản quét này được ghép lại với nhau, tạo ra một cảnh chụp hoàn chỉnh.
Tuy nhiên, chỉ trả lời câu hỏi Point Cloud là gì thì chưa thể giải thích rõ hết về công nghệ này. Để hiểu cách thức và lý do tại sao các đám mây điểm được tạo ra và được sử dụng để đo không gian vật lý, hãy cùng Point Group tìm hiểu 5 sự thật sau về point cloud
Sử dụng các điểm riêng lẻ, không liên quan là chìa khóa cho tính hữu ích của đám mây điểm. Các đám mây điểm tương đối dễ chỉnh sửa, hiển thị và lọc. Bạn biết không, có phần mềm miễn phí để làm điều đó. Một máy tính không phải quan tâm đến tỷ lệ hoặc vòng quay của các điểm, chỉ cần vị trí và có thể là màu sắc. Điều này làm cho chúng trở thành một cách tuyệt vời để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu chi tiết.
Các đám mây điểm cũng là một cách thuận tiên để đo các thuộc tính của tòa nhà hoặc đối tượng. Các địa điểm như bệnh viện, trường học và địa điểm thể thao không cần phải đóng cửa để đo lường. Thay vào đó, các phép đo đó có thể được thực hiện sau thời gian đóng cửa – trong thời gian ngừng hoạt động hoặc ngoài giờ. Các phép đo đó cũng chính xác và chi tiết hơn nhiều so với bất kỳ thứ gì mà công nghệ khảo sát có khả năng tạo ra. Trước khi có đám mây điểm, các cuộc khảo sát 3D gặp không ít khó khăn.
Có hàng trăm định dạng tệp có sẵn để tạo mô hình 3D. Điều này có thể tạo ra một vấn đề đau đầu về khả năng tương tác. Các máy quét khác nhau tạo ra dữ liệu thô ở nhiều định dạng. Các phần mềm xử lý khác nhau có thể chấp nhận một số loại tệp này và mỗi phần mềm có khả năng xuất khác nhau.
Định dạng đầu ra cũng được xác định bởi những gì bạn muốn làm với dữ liệu và ai cần nó. Nếu bạn muốn lưu trữ dữ liệu trong 20 năm tới, tốt nhất bạn nên lưu trữ đám mây điểm dưới dạng tệp ASCII, điều này lưu trữ đám mây điểm dưới dạng một tập hợp cơ bản, chung của các tọa độ XYZ mà bạn thậm chí có thể mở trong một tài liệu văn bản. Nhưng hãy cảnh giác rằng ASCII loại bỏ mọi thông tin về màu sắc hoặc vectơ khỏi đám mây điểm và có thể gây khó khăn cho việc quay lại các gói phần mềm.
Việc sử dụng rộng rãi các đám mây điểm có nghĩa là không một công ty hoặc tổ chức phần mềm nào có thể sở hữu toàn bộ quy trình. Để phản ánh điều này, Thư viện đám mây điểm (hoặc PCL) đã được thiết lập như một dự án mở, quy mô lớn để xử lý hình ảnh 2D / 3D và đám mây điểm. Khung PCL chứa nhiều thuật toán bao gồm lọc, ước tính tính năng, tái tạo bề mặt, đăng ký, lắp mô hình và phân đoạn.
PCL là phần mềm mã nguồn mở. Nó miễn phí cho việc sử dụng thương mại và nghiên cứu. Nó đa nền tảng và đã được biên dịch và triển khai thành công trên Linux, MacOS, Windows và Android / iOS. Để đơn giản hóa việc phát triển, PCL chia thành một loạt các thư viện mã nhỏ hơn, có thể được biên dịch riêng. Tính mô-đun này rất quan trọng để phân phối PCL trên các nền tảng có hạn chế về kích thước hoặc tính toán được giảm bớt.
Hiểu được Point Cloud là gì sẽ giúp bạn nắm rõ công việc trên nền tảng này. Tuy nhiên, điều đó không thể giúp bạn tránh khỏi việc mất thời gian với điểm đám mây. Yếu tố quan trọng trong việc thu thập dữ liệu đám mây điểm là khả năng truy cập / khả năng hiển thị đối với các bề mặt được quét. Trong hầu hết các trường hợp, các đám mây điểm thu được bằng cách tiếp cận các đối tượng thực. Điều này đồng nghĩa với việc để bao quát tất cả các vị trí quét sẽ mất thời gian. Việc căn chỉnh các bản quét laser được chụp từ tất cả các vị trí quét này cũng có thể là một vấn đề.
Ví dụ: tập dữ liệu đám mây 130 điểm quét của một tòa nhà cỡ trung bình có thể mất gần 25 giờ để xử lý. Những lần quét đó có thể chỉ mất một ngày để thu thập, nhưng việc tham gia xử lý thủ công có nghĩa là việc đăng ký tập dữ liệu đám mây điểm đó có thể mất khoảng 3 ngày để thực hiện và có thể lâu hơn nếu cần chỉnh sửa thủ công. Tập dữ liệu 28 lần quét bằng các phương pháp truyền thống thường mất 4 giờ để hoàn thành. Liên kết còn thiếu để phát triển đăng ký không mục tiêu thực tế là phần mềm xử lý tự động.
Các đám mây điểm đang trở nên phù hợp hơn trong nhiều lĩnh vực ứng dụng. Tính khả dụng của dữ liệu, độ chính xác, mật độ và kích thước của các đám mây điểm 3D được dự báo sẽ tăng đáng kể trong vòng những năm tới. Xử lý đám mây điểm kết hợp các thuật toán học máy và phân tích vectơ sẽ làm tăng đáng kể tốc độ và giảm nhu cầu tham gia thủ công vào việc căn chỉnh quét.
Hầu hết các giải pháp đăng ký hiện có hoạt động bằng cách xác định các tính năng như mục tiêu nhân tạo, máy bay, đường kẻ trong mỗi lần quét. Các đối tượng đó sau đó được sử dụng làm tham chiếu để căn chỉnh các bản quét chồng chéo. Tuy nhiên, những tiến bộ trong học máy hiện nay có nghĩa là “các tính năng tự nhiên” trong môi trường được quét có thể được sử dụng thay thế làm tham chiếu “ảo”. Có thể có hàng triệu đặc điểm tự nhiên như vậy được xác định trong một lần quét điển hình dẫn đến căn chỉnh nhanh hơn và độ chính xác tốt hơn.
Sử dụng các kỹ thuật này, hiệu quả xử lý đám mây điểm đã được cải thiện lên tới 40% – 80% trong một số trường hợp. Ví dụ: tập dữ liệu 28 lần quét được đánh dấu trước đó hiện sẽ mất khoảng một giờ để hoàn thành thay vì bốn giờ. Tiết kiệm chi phí được tạo ra bởi các kỹ thuật mới này mở ra cơ hội cho các ứng dụng đám mây điểm mới lạ hơn.