Construção de um sistema LIDAR para escaneamento de ambientes em 3D

Abstract

Este trabalho aborda a aplicação da tecnologia LIDAR para escaneamento de ambientes internos em 3D, apresentando um protótipo integrado com componentes eletrônicos controlados por algoritmos. O estudo envolve a construção do sistema, incluindo estruturas impressas em 3D, motores, sensor LIDAR e o desenvolvimento de softwares para processar os dados em uma imagem 3D, comparando diferentes métodos de reconstrução de superfície. A partir dos dados coletados pelo mapeamento de um ambiente, eles foram processados em uma nuvem de pontos e convertidos para uma imagem 3D. Para essa conversão foi aplicado três métodos de reconstrução de superfície, que foram: Ball-Pivoting, Poisson e A-Shapes. As imagens geradas pelos métodos Ball-Pivoting e A-Shapes, demostraram lacunas e superfícies em lugares indesejados, embora fosse possível traçar um paralelo entre a imagem gerada e o ambiente real. A imagem por Poisson se demostrou mais eficaz, com uma superfície contínua e suavizada, embora apresentasse algumas irregularidades. Alguns pontos foram levantados para as causas dessas irregularidades, porém os resultados de um protótipo de baixo custo foram satisfatórios e demonstram a importância da integração de hardware e software para soluções de mapeamento interno acessíveis e eficazes.

This work addresses the application of LIDAR technology for 3D scanning of indoor environments, presenting a prototype integrated with electronic components controlled by algorithms. The study involves the construction of the system, including 3D printed structures, motors, a LIDAR sensor, and the development of software to process the data into a 3D image, comparing different surface reconstruction methods. The data collected by mapping an environment were processed into a point cloud and converted into a 3D image. For this conversion, three surface reconstruction methods were applied: Ball-Pivoting, Poisson, and A-Shapes. The images generated by the Ball-Pivoting and A-Shapes methods showed gaps and surfaces in undesirable places, although it was possible to draw a parallel between the generated image and the real environment. The image produced by the Poisson method proved to be more effective, with a continuous and smooth surface, although some irregularities were present. Some causes for these irregularities were identified, but the results of a low-cost prototype were satisfactory and demonstrate the importance of integrating hardware and software for accessible and effective indoor mapping solutions.