Sử dụng dữ liệu point cloud thu được từ MMS

1. Dữ liệu point cloud có thể được sử dụng để đối chiếu và vạch tuyến trong UC-win/Road.
   Người dùng có thể xem chúng là công cụ xử lý dữ liệu MMS hoặc công cụ dựng mô hình VR.


2. Dữ liệu point cloud đóng vai trò là công cụ phân tích ngược cho UC-win/Road & mô hình VR
   Dữ liệu point cloud có thể được sử dụng để kiểm tra, kiểm chứng mô hình VR. Ví dụ, người dùng có thể sử dụng để kiểm tra tính chính xác của dữ liệu được tạo, hoặc để phục vụ quá trình nghiên cứu duy tu bảo trì, như phân tích sự biến đổi, xuống cấp của kết cấu, v.v.

●Dự án mẫu

Tổng quan về dự án: Tạo dữ liệu mẫu của "Umi-hotaru"

Bãi đỗ xe Umi-hotaru nằm trên đảo nhân tạo thuộc tuyến cao tốc Aqua Line bắc qua vịnh Tokyo, sở hữu nút giao với kết cấu phức tạp gồm cầu cạn, đường gom, hầm, bãi đỗ xe; do đó, đây là một ví dụ minh họa cho khó khăn và lợi ích của việc thu thập & sử dụng dữ liệu point cloud.
Sau khi chỉnh dữ liệu một phần với một công cụ dựng mô hình khác, chúng tôi đã nhanh chóng tạo mô hình VR sử dụng UC-win/Road.

1. File dữ liệu: File Excel chứa 17.000.000 thông tin tọa độ.
2. Định dạng file: Tọa độ X, tọa độ Y, tọa độ Z (cao độ), R, G, B

●Quá trình thực hiện dự án

1. Nghiên cứu và thiết kế: Tìm hiểu về point cloud, chọn chương trình sử dụng
2. Phân đoạn, định vị trí của tuyến đường: Tạo mặt cắt tuyến đường, đối chiếu VR Mesh Reverse và thu thập thông tin.
3. Khi tạo mô hình tòa nhà, sử dụng point cloud để tạo và xác định vị trí mô hình, đo đạc kết cấu chính xác.
4. Chỉnh dữ liệu VR trên UC-win/Road, tìm hiểu cách sử dụng dữ liệu point cloud và cách tạo dữ liệu tuyến đường.

●Lợi ích & khó khăn khi sử dụng dữ liệu point cloud

Lợi ích

1. Đo đạc tuyến đường, vật thể chính xác trong không gian 3D hoàn toàn
2. Giúp dữ liệu dự án dễ hiểu hơn
3. Giúp kiểm tra, kiểm chứng dữ liệu chính xác
4. Sử dụng kết hợp với CAD và công cụ đo đạc trong Google Earth

Khó khăn

1. Tốn nhiều thời gian thực hiện hơn
2. Tốn thời gian đào tạo, tập huấn hơn
3. Yêu cầu máy tính hiệu năng cao

●Định dạng dữ liệu

1. Dữ liệu từ định dạng file gốc
2. Định dạng file: Tọa độ X, tọa độ Y, tọa độ Z (cao độ), R, G, B

●Chuyển đổi định dạng file

1. Mở file bằng Wordpad (Không thể dùng Notepad để mở file Excel do dung lượng lớn)
2. Lưu file ở định dạng .txt.
3. Sử dụng GSplit để chia file text thành 1.000.000 file nhỏ.
   Link phần mềm GSplit (miễn phí): http://www.gdgsoft.com/gsplit/

Về VR Mesh Reverse

Trong dự án Umi Hotaru, mỗi file text (sau khi chia nhỏ) chứa 1.000.000 dữ liệu tọa độ bao gồm giá trị R, G, B. Dữ liệu này có thể được sử dụng trong chương trình VR Mesh Reverse.
Ưu điểm nổi bật của VR Mesh Reverse là tính năng LOD đặc biệt cho phép người dùng xử lý, thao tác với hàng triệu dữ liệu tọa độ
VR Mesh Reverse hỗ trợ các thao tác đo lường cơ bản như thiết kế đường, xác định vị trí của vật thể với độ chính xác cao. Để xử lý 17.000.000 tọa độ, VR Mesh Reverse yêu cầu máy tính có hiệu năng rất cao. Người dùng qua việc theo dõi chương trình xử lý một lượng lớn dữ liệu point cloud cũng có thể hiểu được quá trình xử lý và tạo dữ liệu.

●Hạng mục công việc & thời gian thực hiện (dự án mẫu Umi-hotaru)

Ngoài khả năng đọc dữ liệu point cloud, tùy chọn plugin point cloud còn cho phép import và diễn họa dữ liệu point cloud thu được từ các thiết bị trắc địa (như máy quét laser) vào môi trường VR 3D của UC-win/Road và hiển thị tại vị trí đã được thiết lập sẵn.
Để chuyển đổi sang dữ liệu địa hình, người dùng sử dụng dữ liệu TIN (mạng lưới tam giác không đều) được tạo ra từ dữ liệu point cloud thu được từ máy quét laser, sau đó áp dụng tính năng vá địa hình (terrain patch) để xây dựng địa hình hoàn chỉnh.
Người dùng cũng có thể chỉnh vị trí hiển thị của dữ liệu point cloud bằng cách tịnh tiến hoặc xoay các điểm.
Ngoài ra, tính năng export giúp xuất dữ liệu point cloud dưới định dạng LandXML, cho phép sử dụng dữ liệu địa hình vừa được tạo trên chương trình/ hệ thống của bên thứ 3.

▲Import dữ liệu point cloud

▲Import và diễn họa dữ liệu point cloud

▲Tùy chọn diễn họa point cloud

▲Tạo dữ liệu địa hình dạng TIN

▲Chỉnh vị trí dữ liệu
point cloud

Đây là công cụ cần thiết để xử lý lượng lớn dữ liệu point cloud (vài triệu điểm).
VR Mesh Reverse: Giá niêm yết (Virtual Grid) US$ 695.00 (http://www.vrmesh.com/products/reverse.asp)

▲Tính năng LOD sử dụng set dữ liệu 17.000.000 point cloud

▲Hiển thị một phần dữ liệu bằng Window Clip

▲Đo đạc dữ liệu point cloud sử dụng tính năng tạo dữ liệu của UC-win/Road

Chọn "Analyze" để bắt đầu quá trình đo đạc.
Sau đó, chọn "Measure Distance" và chọn 2 điểm trong dữ liệu point cloud để đo khoảng cách giữa 2 điểm đó..
Người dùng lưu lại số liệu đo đạc trước đó để có được khoảng cách giữa các điểm.
Tuy nhiên, tùy thuộc vào cách chương trình đọc hiểu các mặt phẳng tọa độ khác nhau mà thời gian để người dùng làm quen với thao tác có thể kéo dài hơn.

Người dùng dựa trên dữ liệu point cloud để vạch tuyến và thiết kế mặt cắt của đường. Dữ liệu mô hình VR có được sẽ là kết cấu có độ chính xác cao. Người dùng có thể khởi tạo mô phỏng dòng giao thông trên các tuyến đường, cũng như sử dụng dữ liệu VR để thuyết minh, thảo luận, v.v.

▲Vạch hướng tuyến đường

▲Thiết kế trắc dọc

▲Thiết kế trắc ngang

▲Hệ thống đường (mô hình ban đầu) được tạo ra nhanh chóng;
Có thể khởi tạo, mô phỏng dòng giao thông trên đường.

▲Thêm các tòa nhà, công trình phụ trợ xung quanh

FORUM8 đề xuất:

1. Sử dụng dữ liệu point cloud làm chuẩn để thiết kế hướng tuyến trên UC-win/Road
   Người dùng có thể xem chúng là công cụ xử lý dữ liệu MMS hoặc công cụ dựng mô hình VR.


2. Sử dụng dữ liệu point cloud như là công cụ phân tích ngược cho UC-win/Road & mô hình VR
   Dữ liệu point cloud có thể được sử dụng để kiểm tra, kiểm chứng mô hình VR. Ví dụ, người dùng có thể sử dụng dữ liệu point cloud để kiểm tra tính chính xác của dữ liệu được tạo, hoặc để phục vụ quá trình nghiên cứu duy tu bảo trì, như phân tích sự biến đổi, xuống cấp của kết cấu, v.v.

Mitsubishi Mobile Mapping System: Hệ thống đo lường, định vị GPS di động có độ chính xác cao

1. Hệ thống tích hợp gồm 3 ăng-ten GPS, bộ cảm biến đo lường quán tính (IMU), camera và máy quét laser gắn trên nóc thiết bị. Các thiết bị đều được lắp đặt trong nhà máy, do đó không cần bổ sung thêm trang thiết bị phức tạp cho phương tiện. 3 cảm biến sai khác vị trí (DPS) được lắp đặt theo hình tam giác có thể thu được vị trí, tình trạng của phương tiện với độ chính xác cao.
2. Hộp cảm biến sử dụng công nghệ mới gắn thời gian với dữ liệu thu được theo chu kỳ 100 μsec. Độ chính xác của dữ liệu thu thập được không giảm ngay cả khi phương tiện chạy ở tốc độ cao. Có thể kết nối tối đa 5 camera và 5 máy quét laser.

Hệ thống vẽ bản đồ di động của Mitsubishi Electric: Hệ thống đo lường, định vị GPS di động có độ chính xác cao
http://www.mitsubishielectric.co.jp/pas/mms/

Ứng dụng trong khảo sát, trắc địa

1. Vẽ bản đồ hiện trạng đường
2. Dựng point cloud thành CAD/ 3D để quản lý trước/ sau thi công

Ứng dụng trong vẽ bản đồ

1. Tạo dữ liệu cơ bản để xây dựng bản đồ 3D
2. Kiểm tra tình trạng đường xung quanh

Ứng dụng trong duy tu bảo trì công trình đường

1. Sử dụng kết hợp ảnh chụp để xác định, định vị vạch kẻ đường, cũng như các vật thể 3D như biển báo, cột điện, đèn giao thông và lề đường.

▼Định vị đối tượng bằng camera và máy quét laser, dễ dàng tạo bản đồ 3D có độ chính xác cao trong khu vực đô thị.