LiDAR, acrónimo inglés de "detección y localización por luz", es una tecnología de teledetección que utiliza rayos láser para medir distancias y movimientos precisos en tiempo real.
Los datos LiDAR pueden utilizarse para generar desde mapas topográficos detallados hasta los modelos 3D precisos y dinámicos necesarios para guiar con seguridad un vehículo autónomo por un entorno en constante cambio.La tecnología LiDAR también se utiliza para evaluar riesgos y catástrofes naturales como flujos de lava, corrimientos de tierras, tsunamis e inundaciones.
El LiDAR funciona según el mismo principio que el radar (acrónimo inglés de "detección y localización por radio", un sistema de localización que suelen utilizar barcos y aviones) y el sonar (que significa "navegación y localización sónicas", un sistema que suelen utilizar los submarinos).Estas tres tecnologías emiten ondas de energía para detectar y rastrear objetos.La diferencia es que mientras que el radar utiliza microondas y el sonar ondas sonoras, el LiDAR utiliza luz reflejada, lo que permite medir la distancia más rápidamente, con mayor precisión y mayor resolución que el radar o el sonar.
Un instrumento LiDAR típico se compone de varios componentes:
- un escáner láser que emite impulsos rápidos de luz láser infrarroja cercana
- un sensor LiDAR utilizado para detectar y recoger los impulsos luminosos de retorno, y
- un procesador para calcular el tiempo y la distancia y para construir el conjunto de datos resultante, denominado nube de puntos LiDAR.
Para que la teledetección sea exacta, las mediciones del tiempo y el espacio deben ser precisas. Por ello, un sistema LiDAR también utilizará una herramienta de cronometraje, una unidad inercial de medida y un GPS.
El instrumento LiDAR emite luz láser pulsada en el entorno. Estos impulsos viajan a la velocidad de la luz, rebotan en los objetos circundantes y vuelven al sensor LiDAR.El sensor mide el tiempo que tardó cada pulso en regresar y calcula la distancia recorrida. Dado que la velocidad de la luz láser es constante, este "tiempo de vuelo" puede utilizarse para calcular distancias muy precisas.
Repitiendo el proceso y enviando pulsos láser sobre un área mayor, pueden recogerse mediciones de tiempo de vuelo sobre miles de millones de puntos individuales y procesarse en tiempo real en lo que se conoce como nube de puntos LiDAR.
Para transformar la nube de puntos LiDAR en un mapa 3D, los datos pasan por varias etapas de procesamiento.En primer lugar, se comprueba que los datos sean precisos y completos, y se elimina cualquier ruido anómalo.A continuación, se pueden identificar y clasificar algorítmicamente las características de la superficie del terreno, como edificios, bancos y marquesinas.
Para facilitar el análisis de los datos, los algoritmos submuestrean la nube de puntos para eliminar los datos redundantes y reducir el tamaño del archivo, y luego la convierten a LAS (o LASer), un formato de archivo estándar para intercambiar datos tridimensionales x,y,z.
Tras la conversión, los datos de la nube de puntos pueden visualizarse y modelarse como un mapa 3D del terreno analizado por LiDAR.En un sistema LiDAR móvil, como el que se utiliza en los coches sin conductor, estos cálculos son constantes y continuos.Según algunas fuentes, los vehículos autónomos generan y procesan un terabyte de datos cada hora.1
Los sistemas LiDAR pueden dividirse en dos tipos principales en función de su plataforma: LiDAR aerotransportado y LiDAR terrestre.
Los sistemas LiDAR aerotransportados, también conocidos como sistemas de escaneado láser aerotransportado, utilizan escáneres LiDAR montados en aeronaves (normalmente helicópteros o drones) para generar modelos 3D de la superficie terrestre.
La cartografía LiDAR aerotransportada se ha convertido en una valiosa herramienta para crear modelos digitales de elevación de la superficie terrestre, sustituyendo en gran medida al método de fotogrametría, más antiguo y menos preciso.El escaneado LiDAR aerotransportado también se utiliza ampliamente en el sector forestal para elaborar estudios LiDAR del dosel forestal y modelos topográficos del terreno de la superficie del bosque.
Los tipos de tecnología LiDAR aerotransportada incluyen:
LiDAR batimétrico
El LiDAR batimétrico se utiliza para capturar datos SIG en aguas poco profundas y a lo largo de las costas.En lugar de la luz láser infrarroja que utilizan los sistemas LiDAR típicos, el LiDAR batimétrico emite rayos láser verdes con una longitud de onda capaz de penetrar en el agua para medir la elevación digital del fondo marino.
LiDAR espacial
La NASA y otras agencias espaciales utilizan el LiDAR espacial para guiar la navegación de naves espaciales y realizar estudios de la atmósfera y la superficie terrestre, así como mapas digitales de elevación de la Tierra, la Luna, Marte y Mercurio. LiDAR también se utiliza para conducir los vehículos autónomos de la NASA y el helicóptero Ingenuity en Marte.
LiDAR terrestre es un sistema terrestre que se utiliza con frecuencia para cartografiar el terreno y el paisaje.LiDAR terrestre puede utilizarse para recopilar datos más localizados a corta distancia, lo que lo hace ideal para cartografiar zonas más pequeñas con gran precisión.
Los tipos de LiDAR terrestre incluyen:
LiDAR estático
Algunos sistemas LiDAR terrestres son estáticos, se fijan en una única ubicación y se utilizan para realizar análisis LiDAR precisos y repetidos de una única zona. LiDAR estático se utiliza a menudo en yacimientos arqueológicos, proyectos de construcción y para determinados tipos de evaluación de riesgos, como la supervisión de la superficie del suelo de un volcán activo, una falla sísmica o una zona inundada.
LiDAR móvil
LiDAR móvil permite recoger datos LiDAR desde un vehículo en movimiento. Los sistemas LiDAR móviles (MLS) han pasado a ser fundamentales para la industria automovilística en el desarrollo de la asistencia al conductor y la conducción autónoma, puesto que la recopilación de datos mediante detección y alcance de luz en tiempo real permite a estos vehículos identificar las infraestructuras viarias de forma rápida, precisa y económica.
El análisis LiDAR puede utilizarse para crear modelos detallados de la superficie terrestre y el fondo marino, así como visualizaciones precisas y de alta resolución en tiempo real de objetos en movimiento. Por lo tanto, ofrece una amplia gama de aplicaciones prácticas en muchos sectores, entre ellos:
Los sensores LiDAR pueden utilizarse para medir la topografía y el trazado de terrenos agrícolas, estimar la biomasa de los cultivos y detectar las propiedades del suelo cartografiando las variaciones de profundidad, pendiente, humedad y aspecto.LiDAR también se utiliza para pilotar vehículos agrícolas autónomos.
LiDAR se utiliza para la cartografía del terreno, el seguimiento de objetivos, la búsqueda de minas y la obtención de imágenes a través de las nubes, así como para la planificación de misiones mediante sofisticadas visualizaciones del campo de batalla, incluso en entornos urbanos densos.
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Los sistemas avanzados de asistencia al conductor y los vehículos autónomos aprovechan los datos cartográficos 3D LiDAR para "ver" la carretera y su entorno.
LiDAR puede utilizarse para medir con precisión la velocidad del viento y también se utiliza en los aeropuertos para rastrear aviones y objetos extraños.
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LiDAR batimétrico utiliza luz láser verde para penetrar en el agua y crear modelos digitales de la elevación de los fondos marinos costeros, ríos y embalses de aguas poco profundas.Pueden utilizarse para medir la erosión, cartografiar los hábitats de la flora y la fauna y evaluar los riesgos en las zonas inundables.
LiDAR puede inspeccionar una obra con rapidez y precisión, calcular el volumen de materiales y utilizarse para realizar inspecciones de seguridad y detectar riesgos potenciales.
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La tecnología LiDAR se utiliza para la evaluación de recursos eólicos, la prospección de petróleo y gas y la gestión de la vegetación para el mantenimiento de líneas eléctricas.
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LiDAR se utiliza para cartografiar entornos en aplicaciones de realidad virtual y realidad aumentada.
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Además de proporcionar mapas topográficos detallados, LiDAR puede utilizarse para medir las características estructurales de los árboles, como el índice de área foliar y el volumen de las copas. Es una valiosa herramienta para la gestión de la vegetación.También se utiliza para supervisar y contener incendios forestales.
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Dado que las minas y canteras son de difícil acceso, LiDAR se utiliza cada vez más para la topografía, la cartografía y la seguridad de los trabajadores.El análisis LiDAR también puede utilizarse para medir volúmenes en canteras.
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La tecnología LiDAR puede utilizarse para crear modelos 3D de objetos para la fabricación, así como en el control de calidad para detectar anomalías y defectos.
LiDAR se utiliza para crear modelos digitales de elevación y cartografiar carreteras, puentes y otros accidentes estructurales o geográficos.
LiDAR puede utilizarse para explorar a través del dosel forestal y controlar la densidad, las especies y la salud de la vegetación, para identificar cualquier planta que pudiera suponer un alto riesgo para los servicios públicos y otras infraestructuras.
Los sensores LiDAR miden la temperatura, la nubosidad, la velocidad del viento, la densidad del aire y otros parámetros atmosféricos, proporcionando datos vitales para los modelos de previsión meteorológica.
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Los equipos de investigación desarrollan constantemente nuevos sistemas y algoritmos para aumentar la precisión, velocidad y eficacia del LiDAR. De momento, el desarrollo se centra en conseguir que la tecnología LiDAR sea más pequeña, ligera y asequible.Esto permitiría una adopción más amplia en diversos sectores, como la electrónica de consumo, la robótica y los dispositivos domésticos inteligentes.LiDAR es cada vez más popular en los vehículos autónomos y se espera que desempeñe un papel importante en el futuro del automóvil.
A medida que la tecnología siga mejorando y los costes disminuyan, es probable que los usos de LiDAR aumenten drásticamente.
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Notas a pie de página
1David Edwards, "On the Way to Solving the Big Data Problem in Autonomous Driving", Robotics and Automation 21 de julio de 2022. (enlace externo a ibm.com).