Point Cloud (công nghệ đám mây điểm) 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, Point Cloud sẽ trở thành 4D.

Các đám mây điểm thường được tạo ra bằng cách sử dụng máy quét laser 3D và công nghệ và kỹ thuật LiDAR (phát hiện và phân loại ánh sáng). Ở đây, mỗi điểm đại diện cho một phép đo quét laser duy nhất. Sau đó, các bản quét này được ghép lại với nhau, tạo ra một bản chụp kỹ thuật số hoàn chỉnh của một cảnh, quy trình này được gọi là “Registration”. Ngược lại, các đám mây điểm có thể được tạo tổng hợp từ một chương trình máy tính.
Để hiểu về cách thức và lý do các đám mây điểm được tạo ra vả sử dụng để đo không gian vật lý. Dưới đây là 5 sư thật thú vị công nghệ đám mây điểm sẽ giúp bạn hiểu về công nghệ này.

Fact 1: Point cloud là những điểm độc lập và có thể chỉnh sửa

Sử dụng các điểm độc lập là chìa khóa để tạo ra tính hữu dụng của công nghệ đám mây điểm. Các đám mây điểm tương đối dễ chỉnh sửa, hiển thị và phân loại hơn nữa có phần mềm miễn phí để thực hiện việc đó. Máy tính không cần quan tâm đến tỷ lệ hoặc góc quay của điểm, chỉ cần quan tâm đến vị trí và có thể cả màu sắc. Điều này làm cho công nghệ đám mây điểm trở thành một phương thức tuyệt vời để lưu trữ lượng lớn dữ liệu chi tiết.

Đám mây điểm cũng là một cách khéo léo để đo lường các thuộc tính của tòa nhà hoặc đối tượng mà ko cần can thiệp vật lý. Các địa điểm như bệnh viện, trường học và địa điểm thể thao không cần phải ngừng hoạt động để đo lường. Thay vào đó, những phép đo đó có thể được thực hiện sau thời gian đóng cửa – trong thời gian ngừng hoạt động hoặc ngoài giờ. Những phép đo đó cũng chính xác và chi tiết hơn nhiều so với bất kỳ công nghệ khảo sát nào có khả năng tạo ra. Trước khi có công nghệ Point cloud, các khảo sát 3D gặp không ít khó khăn.

Fact 2: Có rất nhiều định dạng Point cloud khác nhau

Có hàng trăm định dạng tệp có sẵn cho mô hình 3D. Điều này có thể gây đau đầu khi liên quan đến khả năng tương tác. Các máy quét khác nhau tạo ra dữ liệu thô ở nhiều định dạng. 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.

Các 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, có lẽ tốt nhất bạn nên lưu trữ các đám mây điểm dưới dạng tệp ASCII, điều này lưu trữ đám mây điểm dưới dạng một tập hợp tọa độ XYZ cơ bản, chung mà bạn thậm chí có thể mở trong một tài liệu văn bản. Nhưng hãy cảnh giác rằng ASCII sẽ xóa mọi thông tin về màu sắc hoặc vectơ khỏi đám mây điểm và có thể gây khó khăn cho việc xử lý dữ liệu bằng các phần mềm.

Fact 3: Point cloud là một dữ liệu mở

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, điều chỉnh mô hình và phân đoạn.

PCL là phần mềm nguồn mở. Nó được miễn phí cho sử dụng thương mại và nghiên cứu. Nó có thể được sử dụng trên đa nền tảng và đã được biên dịch, triển khai thành công trên Linux, MacOS, Windows và Android/iOS.

Để đơn giản hóa việc phát triển, PCL chia thành một loạt thư viện mã nguồn nhỏ hơn, có thể được biên dịch riêng. Tính mô-đun này rất quan trọng để phân phối PCL trên các nền tảng nhằm hạn chế về kích thước hoặc giảm thiểu tính toán.

Fact 4: Point cloud là một kiểu dữ liệu cần nhiều thời gian

Yếu tố chính trong việc thu thập dữ liệu đám mây điểm là khả năng truy cập/khả năng hiển thị các bề mặt được quét. Trong hầu hết các trường hợp, các đám mây điểm được thu thập bằng cách tiếp cận trực tiếp các đối tượng thực. Điều này đồng nghĩa với việc để bao quát tất cả các vị trí quét sẽ mất nhiều thời gian.

Việc căn chỉnh các bản quét laser được lấy từ tất cả các vị trí quét này cũng có thể là một vấn đề. Bạn có thể cố gắng căn chỉnh các bản quét tại chỗ bằng cách đặt và di chuyển các mục tiêu hoặc bạn có thể tạo ra nhiều bản quét không có mục tiêu chồng chéo hơn và thực hiện công việc chuyên sâu theo cách thủ công là kết hợp và kiểm tra chéo các bản quét bằng máy tính tại văn phòng.

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.

Fact 5: Point cloud đang càng ngày càng phát triển

Các đám mây điểm đang trở nên phổ biến hơn trong nhiều lĩnh vực ứng dụng. Tính khả dụng, độ chính xác cao, mật độ và kích thước của dữ liệu đám mây điểm 3D được dự báo sẽ tăng đáng kể trong những năm tới. Sự phát triển trong công nghệ kỹ thuật số sẽ thúc đẩy mạnh mẽ tiềm năng của công nghệ quét và đám mây điểm. 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 hiện có đều hoạt động bằng cách xác định các tính năng như mục tiêu nhân tạo, mặt phẳng, đường thẳng trong mỗi lần quét. Những đối tượng này 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 thông thường, dẫn đến việc căn chỉnh nhanh hơn và độ chính xác cao hơn.

Sử dụng các kỹ thuật này, hiệu quả xử lý đám mây điểm đã được cải thiện tới 40%-80% trong một số trường hợp. Ví dụ: tập dữ liệu 28 lần quét được đánh dấu trước đó giờ đây sẽ mất khoảng một giờ để hoàn thành thay vì bốn giờ. Việc tiết kiệm chi phí nhờ các kỹ thuật mới này mở ra cơ hội cho các ứng dụng đám mây điểm mới hơn.

Kết luận

Với sự kết hợp giữa dữ liệu hình ảnh và không gian, công nghệ đám mây điểm không chỉ đóng vai trò quan trong trong quá trình xây dựng Mô hình Thông tin Công trình (BIM) với độ chi tiết cao mà còn mở ra khả năng tạo ra những bản sao kỹ thuật số chính xác và linh hoạt.
Nếu bạn đang tìm kiếm công nghệ định hình tương lai trong xây dựng, quản lý đô thị, hoặc thậm chí là giám sát công trường, thì công nghệ đám mây điểm chính là chìa khóa cho sự thành công.

DBIM là đơn vị cung cấp các dịch vụ triển khai mô hình BIM uy tín tại Việt Nam, chuyên gia công bản vẽ 2D, mô hình 3D từ dữ liệu Point cloud, ảnh chụp thực tế. Với kinh nghiệm triển khai các dự dự án BIM ở Việt Nam và quốc tế chúng tôi tự hào đem đến cho bạn và quý công ty các dịch vụ tư vấn BIM, tư vấn đào tạo BIM với tiêu chuẩn quốc tế, hiệu quả cao và chuyên nghiệp trên thị trường.

DBIM – Đơn vị tư vấn BIM uy tín tại Hà Nội
SĐT: (+84) 948 812 966

Email: dbimvietnam@gmail.com

Website: www.dbim.vn