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Proveedores de escáneres LiDAR 3D
SKYLANDX
Soluciones de cartografía LiDAR y SLAM de alta precisión para drones y sistemas autónomos
Gold Partner
SatLab Geosolutions
Sistemas de posicionamiento GNSS, SLAM 3D y cartografía móvil, vehículos de superficie no tripulados
Gold Partner
CHC Navigation
Sistemas de posicionamiento y navegación GNSS, cartografía móvil UAV LiDAR y vehículos de superficie no tripulados
Silver Partner
Guía completa sobre escáneres LiDAR 3D para drones y robótica
Introducción a los escáneres LiDAR 3D para drones y robótica
Los escáneres LiDAR 3D utilizan energía láser para medir las distancias a las superficies circundantes y generar representaciones tridimensionales de un entorno. Instalados en drones, vehículos terrestres no tripulados (UGV), robots móviles y otras plataformas autónomas, estos sensores pueden capturar datos espaciales densos para la cartografía, la navegación, la topografía, la inspección y la percepción del entorno.
Un escáner LiDAR 3D típico combina una fuente láser, un sistema de orientación del haz o una óptica de iluminación, un receptor fotodetector, una electrónica de sincronización y un sistema de procesamiento integrado para determinar la distancia a las superficies circundantes a partir de las señales láser reflejadas. El gran número de mediciones recopiladas en los campos de visión horizontales y verticales se combina en una nube de puntos 3D que representa el terreno, las estructuras, la vegetación, los obstáculos y otros objetos; los datos resultantes se procesan bien a bordo para la autonomía en tiempo real, bien posteriormente para la cartografía y el análisis.
Funciones principales de los escáneres LiDAR 3D
Cartografía 3D
RS10, un escáner láser 3D SLAM portátil, de CHC Navigation
La cartografía 3D LiDAR utiliza mediciones de distancia sucesivas para crear nubes de puntos detalladas de edificios, terrenos, infraestructuras y otros entornos. Cuando se combinan con datos de posicionamiento y orientación, estas mediciones pueden transformarse en mapas 3D georreferenciados para topografía, documentación de activos, medición volumétrica y navegación autónoma.
Detección de obstáculos
Un sensor LiDAR 3D puede detectar objetos dentro de su campo de visión midiendo su distancia y posición espacial con respecto a la plataforma, lo que proporciona a los drones y robots una representación actualizada de los peligros cercanos. Las rápidas actualizaciones de la nube de puntos permiten detectar paredes, árboles, vehículos, estructuras y otros obstáculos a lo largo de una ruta planificada o generada dinámicamente.
Medición del terreno y de superficies
Los escáneres LiDAR 3D miden la forma, la elevación y la geometría de las superficies sin necesidad de contacto físico, lo que los hace útiles tanto para mediciones aéreas como terrestres. Los sistemas montados en drones pueden recopilar datos del terreno en áreas más extensas, mientras que los robots terrestres pueden caracterizar pendientes, escalones, superficies irregulares y otras características que influyen en la movilidad y la planificación de rutas.
Detección de objetos y conciencia espacial
Los datos de nubes de puntos proporcionan a los sistemas autónomos información sobre el tamaño, la ubicación, la forma y la posición relativa de los objetos circundantes, lo que ayuda a construir una comprensión tridimensional del entorno operativo. El software de procesamiento puede segmentar o clasificar características dentro de la nube de puntos para facilitar la percepción, la navegación y la interacción con entornos complejos o cambiantes.
Apoyo a la localización y la navegación
El LiDAR 3D puede facilitar la localización comparando escaneos en tiempo real con mediciones anteriores o con un mapa existente, lo que lo hace especialmente útil en aquellos lugares donde el posicionamiento mediante el Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) no está disponible, no es fiable o carece de la precisión suficiente. El propio sensor LiDAR proporciona mediciones de distancia, mientras que los algoritmos de localización o cartografía procesan dichas mediciones para estimar la posición y el movimiento de la plataforma.
Detección de cambios e inspección
La repetición de escaneos LiDAR 3D puede revelar diferencias geométricas entre conjuntos de datos recopilados en distintos momentos, lo que permite medir y documentar los cambios en superficies o estructuras. Entre sus aplicaciones se incluyen la monitorización estructural, la evaluación de deformaciones, el seguimiento del avance de las obras, la medición de reservas y la detección de cambios en el terreno o en las infraestructuras.
Principales tipos de escáneres LiDAR 3D
Los escáneres LiDAR 3D utilizan varios métodos para dirigir o distribuir la energía láser por el entorno circundante, y cada arquitectura ofrece características diferentes en cuanto a cobertura, complejidad mecánica, densidad de medición, tamaño, consumo energético e idoneidad para plataformas no tripuladas.
| Tipo | Método de escaneo | Características típicas | Relevancia para los sistemas no tripulados |
| LiDAR mecánico giratorio | Rotación física del conjunto óptico o del sensor | Amplia cobertura horizontal y escaneo 3D de alta densidad | Se utiliza habitualmente cuando se requiere una amplia percepción del entorno |
| LiDAR 3D de estado sólido | Orientación del haz sin rotación o iluminación de área | Diseño compacto sin grandes conjuntos giratorios | Adecuado para plataformas con limitaciones de espacio y peso |
| LiDAR de barrido MEMS | Un espejo microelectromecánico orienta el haz láser | Orientación compacta del haz con patrones de barrido configurables | Útil para drones, robots y sistemas de percepción integrados |
| LiDAR de flash | Ilumina un área de forma simultánea y mide una imagen de profundidad | Sin barrido mecánico secuencial a lo largo de la escena | Útil para la percepción 3D de corto alcance y la captura rápida de la escena |
| LiDAR multihaz | Utiliza múltiples canales o haces láser | Captura múltiples mediciones de distancia simultáneamente | Admite mayores frecuencias de adquisición de puntos y una cobertura vertical más amplia |
Aplicaciones del LiDAR 3D para drones y robótica
Cartografía y topografía aérea
Escáner 3D SLAM portátil Cygnus de SatLab Geosolutions
El LiDAR 3D para drones permite a las plataformas aéreas recopilar datos de elevación y superficie en terrenos, obras de construcción, infraestructuras, explotaciones forestales y otras áreas de topografía. La integración con sistemas GNSS e inerciales permite posicionar y orientar con precisión las nubes de puntos para los flujos de trabajo de cartografía, medición y análisis geoespacial.
Navegación autónoma
Los robots y los drones pueden utilizar datos LiDAR 3D en tiempo real para estimar el espacio libre, detectar la geometría del entorno y facilitar la planificación de rutas a medida que se desplazan por un entorno. Las mediciones LiDAR también pueden combinarse con sensores inerciales, cámaras, odometría de ruedas u otros datos de navegación para mejorar la localización y la percepción del entorno.
Seguimiento del terreno
Un dron equipado con un escáner LiDAR 3D puede medir la distancia al terreno, a las estructuras o a la vegetación situadas debajo y alrededor de la aeronave, proporcionando información que puede facilitar el vuelo en relación con el terreno. Estas mediciones pueden ayudar a la plataforma a mantener una distancia de seguridad adecuada mientras opera sobre superficies irregulares, inclinadas o cambiantes.
Evitación de colisiones y obstáculos
Las medicionesLiDAR en tiempo real permiten a los sistemas autónomos identificar posibles riesgos de colisión y estimar su posición relativa, distancia y forma. A continuación, los sistemas de procesamiento pueden utilizar esta información para reducir la velocidad, detenerse, cambiar de ruta o modificar la trayectoria de vuelo cuando los obstáculos entren en zonas de seguridad definidas.
Cartografía de corredores y activos lineales
Los escáneres LiDAR 3D montados en drones pueden recopilar datos espaciales a lo largo de carreteras, vías férreas, tuberías, líneas eléctricas, vías navegables y otras infraestructuras lineales, lo que proporciona una cobertura eficiente de rutas extensas. La adquisición de datos en áreas amplias, combinada con datos precisos de trayectoria, puede facilitar la cartografía de corredores, el análisis de holguras, la planificación de inspecciones y el seguimiento de cambios.
Navegación en entornos con señal GNSS degradada
En espacios interiores, túneles, zonas urbanas, bosques y otros entornos en los que el posicionamiento por satélite es limitado, el LiDAR 3D puede proporcionar mediciones para la correspondencia de escaneos y la localización y cartografía simultáneas (SLAM). El SLAM no es en sí mismo un tipo de escáner LiDAR, sino una técnica de localización y cartografía que procesa escaneos LiDAR sucesivos para estimar el movimiento de la plataforma al tiempo que se crea o actualiza un mapa del entorno.
Escáneres LiDAR 3D en comparación con otras tecnologías de detección
El LiDAR 3D suele utilizarse junto con otras tecnologías de percepción y cartografía, más que como sustituto directo de todos los tipos de sensores, ya que cada método de detección proporciona información diferente y responde de forma distinta a las condiciones ambientales.
- Cámaras estereoscópicas: la visión estereoscópica estima la profundidad a partir de imágenes captadas desde diferentes puntos de vista, al tiempo que proporciona información sobre el color y la textura, mientras que el LiDAR mide directamente la distancia y depende en menor medida de la textura visible de la escena.
- Fotogrametría: la fotogrametría reconstruye la geometría 3D a partir de imágenes superpuestas y se utiliza ampliamente para la cartografía visual detallada, mientras que el escaneo láser 3D LiDAR mide directamente las distancias y puede proporcionar datos geométricos útiles en superficies con textura visual limitada.
- Radar: El radar permite la detección a larga distancia y funciona eficazmente en algunas condiciones ambientales que reducen el rendimiento de los sensores ópticos, mientras que el LiDAR 3D suele proporcionar un mayor nivel de detalle espacial para la cartografía y la geometría de los objetos.
- Cámaras de profundidad: Las cámaras de profundidad generan información de distancia en un campo de visión similar al de una imagen y se utilizan habitualmente en robótica de corto alcance, mientras que los escáneres LiDAR 3D están disponibles con campos de visión más amplios y alcances operativos más largos para robots móviles y plataformas aéreas.
La combinación del LiDAR con cámaras, radares y sensores inerciales puede proporcionar mediciones complementarias para la percepción, la localización y la navegación autónomas.
Novedades en el LiDAR 3D para drones y robótica
Los avances en el LiDAR 3D se centran cada vez más en reducir el tamaño de los sensores, mejorar la integración y aprovechar mejor los datos de distancia mediante el procesamiento a bordo y la fusión multisensor.
- Arquitecturas de estado sólido: se están desarrollando arquitecturas no giratorias más compactas para drones y plataformas robóticas en las que el tamaño, el peso, la complejidad mecánica y el espacio de integración están limitados.
- LiDAR y sistemas inerciales integrados: la combinación de sensores LiDAR 3D con unidades de medición inercial (IMU) puede simplificar la compensación de movimiento, la estimación de trayectorias, la cartografía y los flujos de trabajo SLAM basados en LiDAR.
- Procesamiento de la percepción a bordo: El aumento de la capacidad de procesamiento permite filtrar, clasificar, cartografiar e interpretar las nubes de puntos directamente en el dron o el robot, lo que agiliza la toma de decisiones autónoma.
- Autonomía multisensor: el LiDAR se integra cada vez más con cámaras, radares, GNSS y sensores de navegación inercial para proporcionar datos complementarios sobre el entorno y el posicionamiento en una gama más amplia de condiciones de funcionamiento.
Estos avances están ampliando el alcance del LiDAR 3D, pasando de ser una carga útil dedicada a la cartografía a convertirse en sistemas de percepción cada vez más integrados para drones autónomos y robótica.
