El futuro del procesamiento de nubes de puntos LiDAR con Mesh y 3DGS

Durante décadas, el modelado de mallas ha sido la base de los entornos digitales, desde los juegos y el entretenimiento hasta la ingeniería y la construcción. Ahora, una nueva tecnología está ganando adeptos: 3D Gaussian Splatting (3DGS). Conocido por su capacidad de renderizar escenas con calidad fotorrealista en tiempo real, el 3DGS está captando rápidamente la atención en una amplia gama de sectores.

Pero, ¿puede sustituir realmente al modelado de malla geométricamente preciso en el que hemos confiado durante tanto tiempo? En este artículo, exploramos los puntos fuertes y las aplicaciones de ambas tecnologías, cómo se complementan y cómo herramientas como CHCNAV CoCloud están poniendo al alcance de la mano la potencia combinada de la malla y el 3DGS.

¿Qué es el 3D Gaussian Splatting (3DGS)?

En términos sencillos:

3D Gaussian Splatting (3DGS) es como ensamblar una escena digital en 3D con innumerables elipsoides. Imagíneselo como un pintor que utiliza pinceladas para crear un paisaje. Estos elipsoides, llamados núcleos gaussianos, representan puntos de datos 3D individuales que se unen para formar escenas detalladas de alta fidelidad.

En detalle:

3DGS es una técnica de vanguardia para el renderizado en tiempo real de escenas 3D, especialmente las creadas a partir de datos de nubes de puntos a gran escala. Convierte puntos 3D discretos en representaciones visuales suaves y continuas "salpicándolas" en una pantalla 2D mediante núcleos gaussianos (elipsoides 3D). Cada núcleo se define mediante parámetros como la posición, el color (RGB), la escala, la rotación y la opacidad. Esto hace posible la renderización en tiempo real con resultados fotorrealistas.

El proceso de construcción de un modelo 3DGS implica dos pasos principales:

1. 1. Construcción de la escena: Partiendo de datos brutos, como imágenes o nubes de puntos, el sistema genera un conjunto denso de puntos 3D utilizando técnicas como la coincidencia de características. Estos puntos se vinculan a núcleos gaussianos cuya forma y aspecto se definen mediante parámetros como la escala y la rotación. A continuación, los núcleos se optimizan mediante métodos de entrenamiento como la retropropagación para producir imágenes de alta calidad.
2. Renderizado de escenas: Los núcleos 3D se proyectan en un espacio de pantalla 2D utilizando un modelo de cámara en perspectiva, formando distribuciones gaussianas 2D. A continuación, se rasterizan y mezclan para generar imágenes fotorrealistas sin fisuras para cada fotograma.

Un vistazo rápido al modelado de mallas

En términos sencillos:

El modelado de mallas describe un mundo digital construido a partir de vértices, aristas y caras. Estos elementos geométricos definen formas y estructuras sólidas dentro de un espacio 3D.

En detalle:

El modelado de mallas es un método muy arraigado para crear entornos 3D. Construye objetos conectando vértices para formar aristas y caras. Cada cara triangular tiene una relación topológica definida con sus caras vecinas, formando colectivamente una superficie geométrica cerrada o abierta con una estructura clara y coherente.

A diferencia del 3DGS, que se centra en el realismo visual, el modelado de mallas hace hincapié en la precisión y la integridad estructural. Permite mediciones exactas, por lo que es ideal para casos de uso que requieren un análisis espacial detallado o una documentación de diseño precisa.

El modelado de malla sigue siendo un estándar en una amplia gama de sectores. En topografía, permite elaborar mapas precisos del paisaje. En arquitectura, permite crear modelos detallados de edificios. En videojuegos y cine, ayuda a construir mundos virtuales inmersivos y estructuralmente fiables.

Cara a cara: 3DGS vs. Modelado de malla

El argumento central: ¿Cuál elegir?

De la comparación se desprende claramente que 3DGS no sustituye al modelado de malla, sino que es una herramienta complementaria diseñada para diferentes casos de uso.
diferentes.

Elija malla para la productividad:

En los campos en los que la precisión, la medición y el análisis estructurado son esenciales, como la topografía, el modelado de información de construcción (BIM) y la ingeniería, el modelado de malla sigue siendo el enfoque preferido. Ya se trate de medir las dimensiones de edificios, calcular volúmenes de movimiento de tierras o realizar análisis espaciales, los modelos de malla proporcionan activos digitales fiables y de alta calidad que se integran perfectamente en los flujos de trabajo CAD o GIS. Aunque puede que no iguale al 3DGS en términos de realismo visual, su ventaja reside en la precisión y la practicidad.

Elija 3DGS para vivir experiencias inmersivas:

En los sectores que se centran en el impacto visual y la inmersión del usuario, como la realidad virtual (RV), los juegos y el turismo digital, 3DGS ofrece capacidades inigualables para producir renderizados ricos y fotorrealistas.
Destaca cuando el objetivo es crear una experiencia digital vívida en lugar de realizar mediciones técnicas. Para transportar a los usuarios a una escena virtual, 3DGS se perfila como una de las formas más potentes de visualizar datos LiDAR de forma realista y atractiva.

Retos computacionales y solución de CHCNAV CoCloud

Uno de los principales retos de las técnicas avanzadas de modelado 3D como 3DGS es la considerable potencia de cálculo que requieren. El renderizado y el procesamiento de datos de alta calidad suelen depender de hardware local de primer nivel, especialmente GPU. Para muchos usuarios, esto puede suponer una barrera limitante y costosa.

Aquí es donde la plataforma CoCloud de CHCNAV ofrece una clara ventaja. CoCloud utiliza servidores basados en la nube para procesar datos de múltiples fuentes, eliminando la necesidad de costosos equipos locales. Es compatible tanto con el modelado de malla tradicional como con 3DGS, lo que permite a los usuarios procesar datos LiDAR y de imágenes totalmente en línea. Con CoCloud, los usuarios pueden generar resultados de alta precisión, como mapas ortofotográficos digitales (DOM) y modelos binarios OpenSceneGraph (OSGB), sin necesidad de conocimientos especializados de software.

Para los usuarios que no tienen acceso a GPU de alto rendimiento, el diseño nativo en la nube de CoCloud ofrece recursos informáticos escalables y opciones de almacenamiento que van de 10 GB a 100 TB. Esta flexibilidad garantiza que incluso los usuarios con capacidades locales limitadas puedan gestionar con eficacia las tareas que requieren muchos recursos. Tanto si se trabaja con grandes conjuntos de datos LiDAR como con imágenes de alta resolución, CoCloud ofrece un gran rendimiento sin necesidad de una infraestructura local avanzada.

Además de su capacidad de procesamiento, CoCloud también ofrece una integración API flexible y opciones de implantación privada. Esto facilita a las organizaciones la incorporación de CoCloud a los sistemas existentes. Como resultado, los flujos de trabajo integrales, desde la adquisición de datos hasta el resultado final, pueden ejecutarse de manera eficiente, proporcionando una experiencia totalmente racionalizada para el modelado 3D y el procesamiento de datos LiDAR.

Lo mejor de los dos mundos

El modelado 3DGS y el modelado de malla tienen cada uno sus puntos fuertes. El mallado sigue dominando los sectores que requieren precisión y análisis estructurado, mientras que 3DGS se está convirtiendo rápidamente en el estándar para crear entornos digitales inmersivos y realistas. En CHCNAV, nos comprometemos a permitirle aprovechar ambas tecnologías, mejorando sus flujos de trabajo de adquisición, procesamiento y visualización de datos.

A través de sistemas avanzados de adquisición de datos como el escáner láser portátil CHCNAV RS10 + GNSS RTK.

Handheld LiDAR Handheld SLAM 3D Laser Scanner + GNSS RTK, y sólidas plataformas de procesamiento en la nube como CHCNAV CoCloud, nos aseguramos de que pueda integrar sin problemas los datos LiDAR tanto en modelos precisos como en visualizaciones impresionantes, capacitando a los profesionales para navegar con confianza por el futuro de la tecnología geoespacial.

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Acerca de CHC Navigation

CHC Navigation (CHCNAV) desarrolla soluciones avanzadas de cartografía, navegación y posicionamiento diseñadas para aumentar la productividad y la eficacia. Al servicio de sectores como el geoespacial, la agricultura, la construcción y la autonomía, CHCNAV ofrece tecnologías innovadoras que capacitan a los profesionales e impulsan el avance de la industria. Con una presencia mundial que abarca más de 140 países y un equipo de más de 2.000 profesionales, CHC Navigation es reconocido como líder en la industria geoespacial y más allá. Para más información sobre CHC Navigation [Huace:300627.SZ], visite: www.chcnav.com