Обзор технологий мобильного картографирования

Мобильное картографирование стало обычным явлением благодаря достижениям в технологии, позволяющим большему количеству пользователей воспользоваться точными геопространственными данными, которые оно предоставляет. Это классическая инновация, где обычно несвязанные технологии интегрированы для решения проблем, и каждая из этих технологий продолжает развиваться, делая системы дешевле, точнее, с более высокой спецификацией, меньше, легче и менее энергозатратными.
Уже более 20 лет мобильные картографические системы постепенно развиваются. Сначала это были дорогие специальные системы, построенные в основном в академических научно-исследовательских учреждениях. Система, разработанная для захвата автомагистралей, использовала GPS (США) и дифференциальное вращение колес, чтобы попытаться определить точное местоположение и ориентацию для обнаружения объектов на изображениях. С течением времени произошли огромные сдвиги в развитии GPS/ГНСС, IMU, качестве изображения, LIDAR, компьютерах и так далее.

Мобильные картографические системы описываются как установленные на транспортных средствах датчики для картирования коридоров (например, автомобильных, железнодорожных и т.д.), которые могут включать в себя:

. Высокопроизводительный ГНСС (сигнал глобальной навигационной спутниковой системы: ГЛОНАСС, GPS, BeyDou, Galileo); обычно интегрирован с IMU и датчиками расстояния для наземных транспортных средств (установленных на колесе или цифровых от проводки транспортного средства).

• Цифровые камеры, как правило, камеры 360°; также могут включать в себя камеры высокого разрешения для конкретного захвата данных, таких как дефекты дорожного покрытия, многие из которых извлекаются с помощью алгоритмов машинного обучения.

• Триггер для синхронизации местоположения с собранными данными.

• Высокоспецифичный компьютер.

• ПО как в транспортном средстве, так и для обработки данных в конечном продукте.

Другие датчики для мобильного картографирования могут включать LiDAR, радар, многоспектральные камеры, гиперспектральные камеры, а также инфракрасные и тепловизионные камеры.

Массы геопространственных данных внесли огромный вклад в информацию о местоположении, доступную различным конечным пользователям. Данные, собранные один раз, могут быть доступны нескольким пользователям для различных целей. Например, сбор данных о дорожном покрытии и придорожных активах за один проход первоначально служит двум целям: обследование дефектов дорожного движения для технического обслуживания, планирование и управление рисками, а также контроль дорожного движения и аудит уличной мебели.

Однако с учётом недавних наводнений данные до наводнения дают представление о существующем состоянии и активах, которые могут быть использованы для восстановления сети, а также для доказательства состояния до наводнения для получения федерального или государственного финансирования после стихийного бедствия.

Мобильное картографическое исследование после наводнений (или пожара, или циклона) также может предоставить своевременную и подробную информацию для наилучшего решения приоритетов для применения ресурсов реагирования.

Мобильное картографирование – это «всевидящий глаз», который может запечатлеть уличный пейзаж, чтобы вы могли знать, например, что в то время кроссовер был в хорошем состоянии и что последующие строительные работы повредили его. Это может помочь заставить подрядчика заплатить за причинённый им ущерб.

Расположение лучше всего достигается с помощью высокопроизводительного многочастотного ГНСС, тесно интегрированного в точный IMU и датчик расстояния. Эти системы известны как позиционирование и ориентация, и они позволяют использовать DG (прямая географическая привязка) любого объекта, который появляется на двух или более изображениях, без дальнейшего полевого исследования.

IMU может обнаруживать изменения местоположения и скорости движущейся платформы в шести степенях свободы и сообщать об этих измерениях обратно в систему 200 раз в секунду. ГНСС используется для закрепления местоположения с точными реальными координатами. IMU и кодировщик расстояния позволяют продолжать позиционирование в суровых условиях ГНСС, таких как города, туннели и окружённые густой растительностью дорожные коридоры. Без ГНСС для обновления местоположения происходит постепенный распад данных о местоположении, предоставленных IMU, и точность будет связана с качеством IMU.

Технология цифровых камер прошла долгий путь за 25 лет. Теперь можно иметь систему камер, которая может делать 5 изображений в секунду. Это означает, что у вас есть возможность путешествовать на высокой скорости и получать изображения с высоким разрешением, которые вы можете запустить через алгоритмы машинного обучения для обнаружения дорожных дефектов, линейной разметки и их состояния, вывесок и другой дорожной мебели и так далее. Все дело в эффективном сборе больших объёмов точных данных.

Так же, как беспилотные летательные аппараты быстро стали экономически эффективным способом сбора больших объёмов точных данных, так и мобильные картографические системы, установленные на транспортных средствах, теперь могут опередить традиционные методы съёмки по экономической эффективности и скорости. Они гораздо более эффективны в предоставлении комплексных экологических решений, которые легко визуализировать, измерять и анализировать ландшафты, особенности и объекты.

Технологии продолжают развиваться. Машинное обучение теперь позволяет научить компьютер определённым объектам на изображениях и облаках точек, таким как активы (знаки, столбы, линейная маркировка) и дефекты (выбоины, расслоение, растрескивание тротуара). В этой области проводится большая работа.

В одном отчёте говорится: «Рынок глобальных мобильных картографических систем был оценен в ,3 млрд в 2020 году и, как ожидается, достигнет рыночной стоимости в ,32 млрд к 2026 году и будет расти в среднем на 22% в течение прогнозируемого периода. В Азиатско-Тихоокеанском регионе наблюдается самый быстрый рост, в то время как в Северной Америке и Европе будет наблюдаться значительный рост.

Преимущества использования мобильного картографирования

Скорость: Путешествие со скоростью 80 километров в час составляет около 22 метров в секунду. Получение четырёх изображений с высоким разрешением в секунду означает изображение, сделанное каждые 5,5 метра.

Эффективность: Мобильные картографические системы повышают эффективность захвата. Огромные объёмы данных для различных пользователей и их использования могут быть собраны за один проход.

Точность: Правильно обученные операторы с высококачественным оборудованием, настроенным соответствующим образом для работы, будут производить последовательные, высококачественные данные. Важно подчеркнуть, что качество IMU в городской среде напрямую влияет на точность позиционирования, а качество камер напрямую влияет на полезность данных.

Безопасность: Вместо того, чтобы настраиваться на сканирование среды на краю проезжей части, безопасность сбора данных из транспортного средства, движущегося со скоростью шоссе, делает проект гораздо более безопасным. Это также снижает стоимость, не нуждаясь в управлении дорожным движением.

Гибкость: Добавление различных датчиков в основные системы позиционирования обеспечивает гибкость для удовлетворения потребностей разных клиентов. В конце концов, клиент может выбрать уровень точности, соответствующий его потребностям, или смешать и сопоставить уровни точности для отдельных пространств по всему активу.

Источник: Вестник ГЛОНАСС