{"id":3078,"date":"2016-07-07T11:16:00","date_gmt":"2016-07-07T11:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/oxts.com\/?p=3078"},"modified":"2025-04-29T07:58:27","modified_gmt":"2025-04-29T07:58:27","slug":"why-use-an-inertial-navigation-system-ins-with-a-lidar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/why-use-an-inertial-navigation-system-ins-with-a-lidar\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 utilizar un sistema de navegaci\u00f3n inercial (INS) con un LiDAR?"},"content":{"rendered":"
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\u00bfQu\u00e9 es el LiDAR?<\/h5>\n\n\n
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La tecnolog\u00eda LiDAR (Light detection and ranging) es una tecnolog\u00eda ampliamente utilizada en la comunidad topogr\u00e1fica para recopilar datos topogr\u00e1ficos tridimensionales (3D) de alta precisi\u00f3n. Esta descripci\u00f3n gen\u00e9rica del mecanismo de un LiDAR tambi\u00e9n se aplica a otro t\u00e9rmino com\u00fanmente utilizado, el escaneado l\u00e1ser, por lo que en las siguientes descripciones estos t\u00e9rminos se utilizar\u00e1n en su mayor\u00eda indistintamente. Los sistemas LiDAR recopilan datos emitiendo muchos miles de pulsos individuales de luz por segundo y calculando el tiempo que tarda un pulso de luz en volver al sensor LiDAR. Estos pulsos de luz se emiten a lo largo de una franja, conocida como l\u00ednea de barrido. Como se conoce la velocidad de la luz, se puede calcular la distancia de cada pulso a su objetivo (por ejemplo, el suelo). Dependiendo del tipo de LiDAR utilizado y de la distancia entre el suelo o la estructura que se est\u00e1 midiendo y el sensor LiDAR, estos puntos de datos individuales pueden tener una separaci\u00f3n milim\u00e9trica entre s\u00ed. Es habitual tener la seguridad de que cada punto de datos se ha localizado con una tolerancia de entre +\/- 5 mm y 10 mm respecto a la posici\u00f3n del sensor LiDAR.<\/p>\n

Adem\u00e1s de las caracter\u00edsticas de exactitud y precisi\u00f3n de los datos que se recogen, los sensores LiDAR proporcionan eficiencias en la recogida de datos espaciales, ya que son capaces de hacer georreferenciaci\u00f3n directa para asignar coordenadas geogr\u00e1ficas a cada uno de los puntos de datos recogidos por el LiDAR, sin necesidad de control topogr\u00e1fico.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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\u00bfQu\u00e9 ocurre cuando el sensor LiDAR cambia de posici\u00f3n?<\/h5>\n\n\n
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Los sistemas LiDAR terrestres suelen montarse sobre tr\u00edpodes fijos. Para mejorar la eficacia de los levantamientos en lugares grandes, pueden montarse en plataformas m\u00f3viles que se desplazan a velocidades que van desde el paso hasta la velocidad de un avi\u00f3n. Cada vez se ven m\u00e1s sensores LiDAR montados en plataformas que van desde mochilas o carritos que lleva o empuja el personal topogr\u00e1fico hasta coches, camiones y trenes, pasando por veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (UAV) y, por supuesto, helic\u00f3pteros y aviones tripulados.<\/p>\n

Debido a la densidad y la precisi\u00f3n relativa de cada una de las mediciones 3D tomadas por el LiDAR, a menudo se dice que una \"nube de puntos\" LiDAR proporciona al usuario uno de los mejores conjuntos de datos topogr\u00e1ficos. Para que sea m\u00e1s \u00fatil, se asignar\u00e1n coordenadas geogr\u00e1ficas del mundo real a cada punto de datos de la nube de puntos LiDAR, de modo que los datos recogidos por el LiDAR puedan utilizarse junto con la informaci\u00f3n cartogr\u00e1fica o topogr\u00e1fica existente.<\/p>\n

Para asignar una coordenada geogr\u00e1fica a un punto de datos LiDAR es necesario saber d\u00f3nde se encuentra el sensor LiDAR y en qu\u00e9 direcci\u00f3n apunta (orientaci\u00f3n exterior) en todo momento. A partir de estas mediciones, se calcula una coordenada geogr\u00e1fica del mundo real y se asigna din\u00e1micamente a cada uno de los impulsos devueltos (un proceso conocido como georreferenciaci\u00f3n directa). Dada la gran precisi\u00f3n de los datos LiDAR en relaci\u00f3n con la posici\u00f3n del sensor LiDAR, junto con la gran frecuencia y volumen de datos que se recogen cada segundo, el m\u00e9todo de c\u00e1lculo de la posici\u00f3n y orientaci\u00f3n de la plataforma debe ser igualmente sofisticado. Esto puede suponer un reto en funci\u00f3n de las limitaciones de la informaci\u00f3n de referencia y del entorno que rodea a la plataforma durante el levantamiento.<\/p>\n

Adem\u00e1s de las caracter\u00edsticas de exactitud y precisi\u00f3n de los datos que se recogen, los sensores LiDAR proporcionan eficiencias en la recogida de datos espaciales, ya que son capaces de hacer georreferenciaci\u00f3n directa para asignar coordenadas geogr\u00e1ficas a cada uno de los puntos de datos recogidos por el LiDAR, sin necesidad de control topogr\u00e1fico.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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\u00bfC\u00f3mo se miden la posici\u00f3n y la orientaci\u00f3n de un sensor LiDAR?<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n

Posici\u00f3n<\/h5>\n\n\n
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Cuando se realiza un levantamiento LiDAR en movimiento, se podr\u00eda suponer que ser\u00eda suficiente utilizar un sensor del sistema global de navegaci\u00f3n por sat\u00e9lite (GNSS), como un receptor del sistema global de posici\u00f3n (GPS), para asignar coordenadas geogr\u00e1ficas a los datos recogidos. Si bien es suficiente para proporcionar una localizaci\u00f3n de la posici\u00f3n del sensor en aplicaciones de escaneado est\u00e1ticas, no lo es en un contexto m\u00f3vil, lo que da lugar a imprecisiones derivadas del movimiento continuo del sensor durante el escaneado.<\/p>\n

M\u00e1s concretamente, los problemas relacionados con el uso del GPS incluyen los asociados a la necesidad del receptor GPS de tener una l\u00ednea de visi\u00f3n limpia con al menos cuatro GNSS en un momento dado para obtener coordenadas de longitud, latitud y altitud. Adem\u00e1s, la distribuci\u00f3n general de los sat\u00e9lites GNSS sobre una porci\u00f3n concreta de la Tierra en un momento dado puede no conducir a una l\u00ednea de visi\u00f3n clara. El grado en que pueden adquirirse las coordenadas de localizaci\u00f3n tambi\u00e9n depender\u00e1 de si las estructuras del entorno impiden al receptor ver claramente el cielo, por lo que los edificios altos o los \u00e1rboles colgantes pueden causar interrupciones en el grado en que un GPS puede calcular su posici\u00f3n. Este problema puede ser a\u00fan m\u00e1s grave cuando se despliega una implementaci\u00f3n LiDAR m\u00f3vil terrestre, ya que los veh\u00edculos a menudo viajan a trav\u00e9s de zonas privadas de GPS, como centros urbanos o bosques.<\/p>\n

Dejando a un lado los efectos del entorno inmediato, incluso si se puede ver el n\u00famero necesario de sat\u00e9lites, la frecuencia con la que se registran las mediciones de ubicaci\u00f3n desde un GPS ser\u00e1 mucho m\u00e1s lenta que la frecuencia con la que el sensor LiDAR recoge los datos. Como resultado, existe la necesidad de comprender cu\u00e1l es la ubicaci\u00f3n de la plataforma topogr\u00e1fica en momentos en los que las lecturas del GPS no est\u00e1n disponibles. El sistema de posicionamiento del sensor LiDAR debe ser capaz de medir o predecir d\u00f3nde se ha desplazado el veh\u00edculo entre las lecturas de GPS recibidas. Las fuentes de error en los c\u00e1lculos de localizaci\u00f3n resultantes de los efectos del entorno de las frecuencias a las que se registran las lecturas de localizaci\u00f3n en relaci\u00f3n con la velocidad de la plataforma en movimiento, pueden acumularse y dar lugar a un presupuesto de error creciente a lo largo de un proyecto que se conoce com\u00fanmente como \"deriva\".<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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Orientaci\u00f3n<\/h5>\n\n\n
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Independientemente de la plataforma en la que est\u00e9 montado el LiDAR (es decir, a\u00e9rea o terrestre), adem\u00e1s de la localizaci\u00f3n precisa del sensor, es esencial conocer la orientaci\u00f3n del sistema para comprender con precisi\u00f3n la posici\u00f3n de los datos que se est\u00e1n recopilando. Esta orientaci\u00f3n exterior del sensor debe calcularse continuamente mientras la plataforma est\u00e1 en movimiento. Aparte de la distancia en l\u00ednea recta entre los puntos de datos, su movimiento debe describirse en t\u00e9rminos de balanceo, cabeceo y gui\u00f1ada. Este tipo de movimientos puede resultar familiar si se visualiza un avi\u00f3n en vuelo, pero cualquiera que haya conducido por una carretera o haya tomado una curva a gran velocidad tambi\u00e9n estar\u00e1 familiarizado con ellos. Debido a la granularidad del detalle que un LiDAR captura en sus datos, cualquier ligera desviaci\u00f3n de una plataforma que est\u00e9 completamente nivelada, tendr\u00e1 un efecto en el c\u00e1lculo de la coordenada espacial asignada a un punto de datos LiDAR.<\/p>\n

Tambi\u00e9n es importante saber si la plataforma se ha acelerado o desacelerado, o si el paso del movimiento de la plataforma LiDAR ha sido completamente lineal. Una vez m\u00e1s, debido a la frecuencia y la resoluci\u00f3n de un sensor LiDAR, es necesario tener en cuenta estos cambios de movimiento para entender d\u00f3nde se ha recogido la nube de puntos.<\/p>\n

El componente de hardware que proporciona gran parte de la informaci\u00f3n relacionada con la din\u00e1mica del movimiento de la plataforma es la unidad de medici\u00f3n inercial (IMU). Compuesta por un conjunto de giroscopios y aceler\u00f3metros, la IMU proporcionar\u00e1 un flujo continuo de datos relacionados con la aceleraci\u00f3n lineal del veh\u00edculo en tres ejes, junto con los tres conjuntos de par\u00e1metros de rotaci\u00f3n de balanceo, cabeceo y gui\u00f1ada.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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Georreferenciaci\u00f3n directa mediante un sistema de navegaci\u00f3n inercial<\/h5>\n\n\n
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El sistema de navegaci\u00f3n inercial (INS) es el sistema inform\u00e1tico que alberga una IMU, junto con una unidad de procesamiento que aplica filtros estad\u00edsticos (Kalman) para calcular una estimaci\u00f3n \u00f3ptima de la posici\u00f3n de la plataforma en movimiento a lo largo de su recorrido. Si se dispone de un sistema GPS, el INS incluir\u00e1 los datos del GPS en la estimaci\u00f3n de la posici\u00f3n; si el sistema LiDAR se ha montado en un veh\u00edculo de carretera que incluye un sistema de cuentakil\u00f3metros para ayudar a medir la distancia recorrida, estos datos tambi\u00e9n se incluir\u00e1n en los c\u00e1lculos del INS.<\/p>\n

Al tener en cuenta simult\u00e1neamente todos los m\u00e9todos de informaci\u00f3n sobre posici\u00f3n y orientaci\u00f3n, el INS puede compensar las deficiencias de estos datos al calcular la posici\u00f3n y la orientaci\u00f3n. Por ejemplo, dado que los datos del GPS pueden fallar con frecuencia y pueden \"desviarse\", el sistema de navegaci\u00f3n integrado puede aplicar un proceso de c\u00e1lculo aproximado para predecir la trayectoria prevista de la plataforma a\u00f1adiendo m\u00e1s peso a la informaci\u00f3n de un cuentakil\u00f3metros (si est\u00e1 disponible) o de los aceler\u00f3metros de la IMU, seg\u00fan proceda.<\/p>\n

Con frecuencias de actualizaci\u00f3n de hasta 250 Hz, los sistemas INS como el OXTS xNAV550<\/a> y OXTS Inertial+, operan rutinas combinadas de procesamiento hacia delante y hacia atr\u00e1s (en el tiempo) para calcular la posici\u00f3n global m\u00e1s probable de la plataforma en movimiento y del sensor LiDAR montado sobre ella. Este proceso din\u00e1mico de c\u00e1lculo continuo de la mejor estimaci\u00f3n de la posici\u00f3n y orientaci\u00f3n del sensor LiDAR y, en consecuencia, de cada punto de datos individual que recoge, es lo que se conoce como georreferenciaci\u00f3n directa.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n

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Implantaci\u00f3n de LiDAR mediante sistemas de navegaci\u00f3n inercial<\/h5>\n\n\n
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La tecnolog\u00eda inercial OXTS se ha utilizado en una serie de aplicaciones LiDAR de alta precisi\u00f3n en diversas plataformas, como veh\u00edculos y sistemas a\u00e9reos tripulados y no tripulados.<\/p>\n

Empresa suiza de veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados\u00a0Aeroscout<\/a>\u00a0ha aplicado con \u00e9xito el\u00a0xNAV550<\/a>\u00a0con el sistema LiDAR Riegl VUX-1 para llevar a cabo operaciones de cartograf\u00eda de l\u00edneas el\u00e9ctricas. Gracias a una profunda pero sencilla integraci\u00f3n entre el INS y el sensor LiDAR, el flujo de trabajo de recopilaci\u00f3n y procesamiento de datos se realiza en unos pocos clics. En 14 minutos de vuelo, Aeroscout es capaz de recoger datos LiDAR de 1 km de l\u00ednea el\u00e9ctrica de alta tensi\u00f3n con una precisi\u00f3n espacial global de 1,6 cm.<\/p>\n

En Australia,\u00a0HAWCS<\/a> operan un sistema OXTS Inertial+ para calcular la orientaci\u00f3n exterior y proporcionar georreferenciaci\u00f3n directa de un sistema LiDAR montado en helic\u00f3ptero. El equipo de HAWCS, que recopila diariamente datos sobre cientos de kil\u00f3metros, es capaz de obtener datos que miden la distancia de la vegetaci\u00f3n a lo largo de las l\u00edneas el\u00e9ctricas con una precisi\u00f3n de 20 cm.<\/p>\n

Mientras tanto, la empresa sueca\u00a0WSP<\/a> ha desplegado el sistema OXTS Inertial+ INS en m\u00faltiples sistemas GeoTracker desde 2010. WSP conf\u00eda en el sistema Inertial+ para reducir las tasas de desviaci\u00f3n del GPS y utilizar c\u00e1lculos de od\u00f3metro optimizados por OXTS, con el fin de aumentar la precisi\u00f3n posicional cuando se producen obstrucciones como puentes, t\u00faneles o densos ca\u00f1ones urbanos. Al proporcionar un \u00fanico mecanismo de sincronizaci\u00f3n para georreferenciar simult\u00e1neamente y de forma directa los datos de los sensores LiDAR, con la informaci\u00f3n recogida por c\u00e1maras 360 y v\u00eddeo HD; el sistema OXTS Inertial+ INS tiene un valor incalculable para este tipo de aplicaciones de cartograf\u00eda m\u00f3vil basadas en veh\u00edculos.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":3080,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[21,50],"tags":[],"class_list":["post-3078","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-application-notes","category-georeferencing"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3078","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3078"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3078\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7537,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3078\/revisions\/7537"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3080"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3078"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3078"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3078"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}