Kalite LiDAR Tarama Sistemi & İHA LiDAR Sistemi fabrika

Yazılım algoritmalarının yinelemeli güncellemesiyle, PCC yazılımının en son sürümü yakında yayınlanacak.Point Cloud'un performansı çok gelişti.PointCloud'un fotoğrafları GS-100G SLAM çözeltisinden alınmıştır.

Geo Week, yapılı çevre, gelişmiş hava/kara teknolojileri ve ticari 3D teknolojileri arasındaki entegrasyonun artırılmasına yönelik önde gelen etkinliktir. Yapılı dünyanın ve jeo-uzaysal profesyonellerin değişen ihtiyaçlarına bir yanıt olarak ve şu anda meydana gelen teknolojinin yakınsamasını kabul etmek için yaratılmıştır. Yeni teknolojik yenilikler, uzaktan iş akışlarına duyulan ihtiyaç ve donanımdaki gelişmeler; ekipler, kuruluşlar ve tüm sektörler genelinde beklentileri yeniden tanımlıyor. Geo Week her şeyin merkezinde yer alıyor. Geosun Navigasyon bu etkinliğe 1503 numaralı standında en uygun maliyetli Havadan LiDAR çözümü olan SLAM Çözümü ile katılacak.Standımıza uğrayan tüm dostlarımızı bekliyoruz.  

3B nokta bulutu veri işleme dünyasında iki temel teknik sıklıkla gündeme gelir: Nokta Bulutu Sınıflandırması ve Nokta Bulutu Segmentasyonu. Her iki teknik de nokta bulutu verilerinin anlaşılması ve analiz edilmesinin ayrılmaz bir parçası olmakla birlikte, farklı amaçlara hizmet eder ve farklı yöntemler kullanır. Aşağıda bu iki yaklaşım arasındaki temel farkları inceliyoruz ve bunların 3D verileri analiz etmek için nasıl kullanıldığını açıklıyoruz. Nokta Bulutu Sınıflandırması Nokta bulutu sınıflandırması, buluttaki her noktaya tek bir etiket atanmasını içerir. Bu etiket, noktanın karşılık geldiği gerçek dünya nesnesini veya özelliğini kategorize etmek içindir. Örneğin, LiDAR veya diğer 3 boyutlu sensörler tarafından yakalanan bir nokta bulutu işlenirken, bireysel noktalar "zemin", "bina", "ağaç" veya "araba" olarak sınıflandırılabilir. Sınıflandırma genellikle nokta bulutunun global özelliklerine odaklanır. Bu, algoritmanın buluttaki noktaların genel özelliklerini (geometrik özellikleri, yoğunlukları veya renkleri gibi) hangi kategoriye ait olduklarını belirlemek için kullandığı anlamına gelir. Sınıflandırmanın sonucu, her noktanın bu önceden tanımlanmış sınıflardan birine atanmasıdır. Nokta Bulutu Sınıflandırmasının Temel Özellikleri: • Her noktaya tek bir sınıf etiketi atanır. • Sınıflandırmalar genellikle nokta bulutunun global özelliklerine dayanır. • Nokta bulutu verilerinin (örneğin zemin, bitki örtüsü, binalar vb.) üst düzeyde sınıflandırılmasını sağlar. • Genel amaçlı nesne tespiti ve sahneyi anlamak için yaygın olarak kullanılır. Nokta Bulutu Segmentasyonu Nokta bulutu bölümlendirme ise belirli ortak özelliklere veya özelliklere dayalı olarak nokta bulutunu daha küçük, daha yönetilebilir parçalara veya bölümlere ayırır. Segmentasyon, tek tek noktaları basitçe etiketlemek yerine, benzer özellikleri paylaşan noktaları bir arada gruplamayı amaçlar. Amaç, nokta bulutu içerisinde belirli bir bölgedeki tüm noktaların aynı kategoriye ait olduğu bölgeler veya kümeler oluşturmaktır. Segmentasyon, sınıflandırmaya kıyasla daha ince taneli olabilir. Örneğin, sınıflandırma bir grup noktayı basitçe "araba" olarak etiketleyebilirken, segmentasyon bir park yerindeki bireysel arabaları farklılaştırarak daha da ileri gidebilir. Bu şekilde segmentasyon, sınıflandırmanın ötesinde bir adım olarak değerlendirilebilir; çünkü yalnızca kategorize etmekle kalmaz, aynı zamanda nesneler arasındaki mekansal ilişkileri ve ayrımları da tanımlar. Segmentasyon, hem bireysel noktaların yerel özelliklerine (konumları, eğrilikleri veya renkleri gibi) hem de komşu noktalar arasındaki ilişkilere dayanır. Algoritma, bu ilişkileri analiz ederek nokta bulutunu ayrı ayrı analiz edilebilecek farklı, anlamlı bölümlere ayırabilir. Nokta Bulutu Segmentasyonunun Temel Özellikleri: • Noktaları paylaşılan özelliklere veya mekansal ilişkilere göre gruplandırır. • Nokta bulutu içerisinde bir bölgedeki tüm noktaların benzer olduğu bölgeler oluşturur. • Segmentasyon, sınıflandırmaya kıyasla verilerin daha ayrıntılı, yerel bir görünümünü sağlayabilir. • Genellikle nesne algılama, yüzey yeniden yapılandırma ve çevre haritalama gibi görevlerde kullanılır. Sınıflandırma ve Segmentasyon Arasındaki Temel Farklılıklar   Nokta Bulutu Sınıflandırması Nokta Bulutu Segmentasyonu Amaç Her noktaya tek bir etiket atayın. Noktaları, paylaşılan özelliklere göre segmentler halinde gruplayın. Çıkış Bir dizi etiketli nokta (nokta başına bir etiket). Parçalara ayrılmış bölgeler veya nokta kümeleri kümesi. Odak Noktaların genel özellikleri (genel şekil, yoğunluk vb.). Yerel özellikler ve noktalar arasındaki ilişkiler. Başvuru Genel nesne sınıflandırması (zemin, bina, ağaç). Daha ayrıntılı analiz (örneğin, bir kategori içindeki nesneleri ayırt etme). Karmaşıklık Daha basit; her noktaya bir etiket verilir. Daha karmaşık—gruplar farklı segmentlere işaret eder. Sınıflandırma ve Segmentasyon Ne Zaman Kullanılmalı? • Nokta Bulutu Sınıflandırması, büyük bir nokta bulutunu geniş kategorilere veya özelliklere göre hızlı bir şekilde kategorize etmeniz gerektiğinde idealdir. Örneğin, bir şehrin LiDAR taramasını işliyorsanız sınıflandırma, bina alanlarını, yolları, bitki örtüsünü ve diğer peyzaj özelliklerini hızlı bir şekilde tanımlamanıza yardımcı olabilir. • Nokta Bulutu Segmentasyonu, belirli nesnelerin tespit edilmesi veya bir sahnenin farklı bölümlerinin sınırlarının belirlenmesi gibi nokta bulutunun ayrıntılı analizine ihtiyaç duyduğunuzda daha kullanışlıdır. Örneğin otonom araç uygulamalarında segmentasyon, noktaları yakınlığa ve özelliklere göre gruplandırarak yayaları, araçları ve yoldaki engelleri tespit etmeye ve aralarında ayrım yapmaya yardımcı olabilir. Çözüm Nokta Bulutu Sınıflandırması ve Nokta Bulutu Segmentasyonu, 3B nokta bulutu verilerinin analizinde değerli teknikler olsa da, amaçları ve yöntemleri bakımından önemli ölçüde farklılık gösterirler. Sınıflandırma, nokta bulutunun genel bir kategorize edilmesini sağlarken, segmentasyon, verileri yerel özelliklere ve noktalar arasındaki ilişkilere dayalı olarak daha küçük, daha ayrıntılı bölgelere ayırır. Eldeki göreve bağlı olarak her iki teknik de birbirini tamamlayabilir ve 3 boyutlu ortamların kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayabilir.

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile çalışırken sıklıkla üç temel terim ortaya çıkar: Dijital Yükseklik Modelleri (DEM), Dijital Arazi Modelleri (DTM) ve Dijital Yüzey Modelleri (DSM). Bu modeller yükseklik veri analizinin temelini oluşturur. Benzerlikleri olsa da her biri benzersiz bir amaca hizmet ediyor. Bu makale bunların tanımlarını, temel farklılıklarını ve pratik uygulamalarını inceleyecektir. DEM nedir? Dijital Yükseklik Modeli (DEM), binalar, bitki örtüsü ve altyapı gibi özellikleri hariç tutarak deniz seviyesinden zemin yüksekliğini yakalayan Dünya'nın çıplak yüzeyini temsil eder. DEM'ler genellikle doğal araziyi anlamak için bir temel olarak kullanılır. DEM'lerin Temel Özellikleri: • Tepeler, vadiler ve sırtlar gibi doğal topografik özellikleri tasvir eder. • Görselleştirme için renk geçişlerini kullanarak yükseklik verilerini temsil eder. • Çıplak toprak yüzeyine odaklanan insan yapımı yapıları ve bitki örtüsünü hariç tutar. DEM'lerin uygulamaları: • Hidroloji: Su akışını ve birikimini analiz etmek. • Arazi Analizi: Yol ve tünel gibi altyapıların planlanması. • Afet Modellemesi: Sel, toprak kayması ve çığ simülasyonu. DTM nedir? Dijital Arazi Modeli (DTM), ek arazi ayrıntılarını birleştirerek bir DEM üzerine kuruludur. Yollar, nehirler ve sırtlar gibi yükseltilemeyen ancak ayrıntılı analiz için hayati önem taşıyan doğrusal özellikleri içerir. DTM'ler Dünya'nın çıplak yüzeyinin daha kapsamlı bir görünümünü sağlar. DTM'lerin Temel Özellikleri: • Yollar, boru hatları ve sahil şeritleri gibi doğal ve insan yapımı doğrusal özellikler ekler. • Kırılma çizgileri ve eğim değişiklikleri gibi arazi süreksizliklerini vurgular. • Çıplak toprak analizini geliştirerek iyileştirilmiş topografik ayrıntılara odaklanır. DTM'lerin uygulamaları: • Şev Stabilitesi: Heyelan veya arazi kayması risklerinin değerlendirilmesi. • Jeolojik Çalışmalar: Arazi değişikliklerinin ve doğal özelliklerin haritalanması. • Altyapı Geliştirme: Rüzgar santralleri, boru hatları ve diğer projelerin tasarlanması. DSM nedir? Dijital Yüzey Modeli (DSM), Dünya yüzeyini temsil eder ve hem doğal hem de insan yapımı tüm yer üstü özellikleri içerir. Bu kapsamlı model, arazi yüksekliğinin yanı sıra binaları, ağaçları ve bitki örtüsünü de yakalayarak kentsel ve karmaşık ortamlar için idealdir. DSM'lerin Temel Özellikleri: • Binalar ve bitki örtüsü gibi yüzey özelliklerinin yüksekliğini yakalar. • Arazi ve nesneler de dahil olmak üzere Dünya yüzeyinin tam bir temsilini sağlar. • Kentsel ortamlar ve manzaralar için ayrıntılı yükseklik verileri sunar. DSM'lerin uygulamaları: • Telekomünikasyon: Kentsel alanlarda radyo frekansı planlamasının optimize edilmesi. • Kent Planlama: Altyapı ve akıllı şehir girişimleri için şehir planlarının haritalanması. • Acil Durum Müdahalesi: Nüfusun yoğun olduğu bölgelerde felaket senaryolarının simüle edilmesi. • Dijital İkizler: Analiz için şehirlerin veya manzaraların sanal kopyalarının oluşturulması. DEM, DTM ve DSM: Temel Farklılıklar   DEM DTM DSM Tanım Çıplak toprak yüksekliğini temsil eder Sırtlar ve kırılma çizgileri gibi arazi ayrıntılarını ekler Tüm yer üstü özellikleri içerir Odak Doğal arazi Geliştirilmiş çıplak toprak özellikleri Yapılar dahil komple yüzey Uygulamalar Hidroloji, afet modelleme Jeolojik çalışmalar, eğim analizi Kentsel planlama, simülasyonlar Dahil Olan Özellikler Yalnızca çıplak toprak Doğrusal ve arazi özellikleri Binalar, bitki örtüsü, arazi Çözüm Etkili CBS analizi için DEM'leri, DTM'leri ve DSM'leri anlamak önemlidir. DEM'ler Dünya'nın yüksekliğine ilişkin temel bir görünüm sağlar, DTM'ler bunu ayrıntılı arazi özellikleriyle geliştirir ve DSM'ler tüm yüzey unsurlarını dahil ederek kapsamlı bir perspektif sunar. Bu modeller hep birlikte endüstrilere kentsel planlama, afet hazırlığı veya altyapı geliştirme konularında bilinçli kararlar alma gücü veriyor. CBS teknolojisi ilerledikçe, DEM'lerin, DTM'lerin ve DSM'lerin rolleri, çevremizi nasıl analiz ettiğimizi ve çevremizle nasıl etkileşim kurduğumuzu şekillendirmede daha da kritik hale gelecektir.

Hızla gelişen LiDAR araştırma alanında, konumlandırmaya yönelik iki önde gelen teknik öne çıkıyor: Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM) ve Küresel Navigasyon Uydu Sistemi (GNSS). Her yöntem benzersiz avantajlar sunar ve farklı ölçüm uygulamaları için uygundur. Bu makalede, LiDAR araştırması için SLAM ve GNSS arasındaki temel farkları inceleyeceğiz, bunların faydalarını, kullanım durumlarını ve mevcut en iyi çözümleri inceleyeceğiz. LiDAR Araştırmasında SLAM Nedir? SLAM teknolojisi, haritacıların haritalanmış bir ortamdaki konumlarını belirlerken hassas haritalar oluşturmasına olanak tanır. Veri toplamak ve gerçek zamanlı olarak ayrıntılı haritalar oluşturmak için LiDAR, kameralar ve eylemsiz ölçüm birimleri (IMU'lar) gibi birden fazla sensörü gelişmiş algoritmalarla birleştirir. Haritacılar bir alanda hareket ettikçe, SLAM algoritmaları haritayı sürekli olarak güncelleyerek doğru yerelleştirme bilgileri sağlar. LiDAR Araştırmasında GNSS Nedir? GNSS teknolojisi, GPS, GLONASS ve Galileo gibi uydu sistemlerinden gelen sinyalleri kullanarak kesin konum bilgisi sağlar. LiDAR araştırmasında GNSS, LiDAR sensörünün mutlak konumunu belirlemek ve toplanan verilerin doğru coğrafi referanslanmasını sağlamak için çok önemlidir. Bu yetenek, hassas haritalama, mutlak konumlandırma ve yükseklik verileri için gereklidir. LiDAR Araştırması için SLAM'in Avantajları 1. Gerçek Zamanlı Haritalama ve Yerelleştirme SLAM, kesin konumları belirlerken güncel haritaların oluşturulmasına olanak tanır, bu da onu acil durum müdahalesi ve dinamik inşaat sahaları gibi anında veri gerektiren uygulamalar için ideal kılar. 2. Zorlu Ortamlarda Esneklik SLAM, GNSS sinyallerinin zayıf olabileceği iç mekan araştırmalarında ve GPS'in engellendiği alanlarda özellikle etkilidir. Buna yer altı madenleri ve yoğun kentsel ortamlar da dahildir.Geosun el tipi SLAM LiDARbu tür zorlu koşullarda kritik verileri yakalama konusunda başarılı olduğunu kanıtladı. 3. Yüksek Hareketlilik SLAM sistemleri, hareket halindeyken haritalamayı mümkün kılarak, haritacıların kapsamlı kurulum gerektirmeden kapsamlı veriler toplamasına olanak tanır. Bu özellik özellikle bina bilgi modellerinin (BIM) verimli bir şekilde güncellenmesi gibi hızlı tarama projeleri için avantajlıdır. LiDAR Araştırması için GNSS'nin Avantajları 1. Doğru Mutlak Konumlandırma GNSS tabanlı LiDAR sistemleri, doğrudan mutlak konumlandırmaya olanak tanıyan yerleşik küresel koordinat sistemlerine sahiptir. Bu, LiDAR noktaları için kesin coğrafi koordinatların elde edilmesi sürecini basitleştirerek genel iş akışı verimliliğini artırır. 2. Veri Tekrarlanabilirliği GNSS'nin doğru konumlandırması, araştırmacıların sahaları kolayca yeniden ziyaret etmelerini sağlayarak, periyodik araştırmalar için değişiklik tespitini ve veri seti katmanlarını kolaylaştırır. Bu özellikle tutarlı koordinat referans sistemlerine dayanan büyük ölçekli altyapı projeleri için faydalıdır. 3. Gelişmiş Yükseklik Haritalaması ve Nesne Tespiti GNSS LiDAR sensörleri genellikle birden fazla geri dönüşü destekleyerek ayrıntılı dijital arazi modellemesine (DTM) ve etkili bitki örtüsü nüfuzuna olanak tanır. Bu yetenek, kıyı şeridi izleme ve orman envanteri değerlendirmeleri de dahil olmak üzere çevresel çalışmalar için çok değerlidir. Sonuç: LiDAR Haritalama için SLAM ve GNSS Arasında Seçim Yapmak LiDAR haritalama için SLAM ve GNSS çözümleri arasında seçim yapmak, ölçüm projenizin özel gereksinimlerine bağlıdır. İç mekan araştırmaları, GPS'in engellendiği ortamlar veya hızlı haritalama için SLAM teknolojisi önemli avantajlar sunar. Bunun tersine, GNSS tabanlı LiDAR, doğru mutlak konumlandırma ve gelişmiş veri tekrarlanabilirliği sağlar. Çoğu durumda, hem SLAM hem de GNSS'yi birleştiren hibrit bir yaklaşım, en iyi sonuçları verebilir ve haritacıların kapsamlı ve doğru ölçüm sonuçları için her iki teknolojinin güçlü yönlerinden yararlanmasına olanak tanır. Profesyoneller, LiDAR araştırmaları için SLAM ve GNSS'nin benzersiz güçlü yönlerini ve uygulamalarını anlayarak, kendi özel ihtiyaçları için en iyi teknoloji hakkında bilinçli kararlar alabilirler. Bu gelişmiş ölçüm yaklaşımlarından yararlanmak, ölçüm projelerinizin doğruluğunu ve verimliliğini artıracaktır.

Uzaktan algılama alanında hassasiyet ve ayrıntı her zamankinden daha fazla önem taşıyor. Tarım ve çevresel izlemeden savunma ve madenciliğe kadar endüstriler, kritik verileri toplamak için giderek daha fazla gelişmiş görüntüleme teknolojilerine güveniyor. Bu alandaki en güçlü tekniklerden ikisi Hiperspektral Görüntüleme (HSI) ve Multispektral Görüntülemedir (MSI). Her ikisi de görünür spektrumun ötesindeki zengin görsel verileri yakalamak için hayati öneme sahip olsa da yetenekleri ve uygulamaları bakımından önemli ölçüde farklılık gösterirler. Peki hangisi sizin için doğru? Multispektral Görüntüleme (MSI) Nedir? Multispektral Görüntüleme, birden fazla bantta belirli dalga boylarındaki verileri yakalar. Tipik olarak görünür (RGB) ve yakın kızılötesi (NIR) dalga boyları dahil olmak üzere 3 ila 10 bant kullanır. Bu bantlar geniştir ve bitki örtüsü sağlığı, su kalitesi veya arazi örtüsü gibi hedef bölgenin temel özelliklerini yakalamak için seçilir. Anahtar Uygulamalar: Hassas Tarım: Mahsul sağlığının değerlendirilmesi ve bitki stresinin tespit edilmesi. Çevresel İzleme: Su kütlelerinin, bitki örtüsünün ve arazi kullanımındaki değişikliklerin analiz edilmesi. Gözetim: İHA'lar veya uydular kullanılarak sınır ve kıyı izleme. Faydalar: Uygun Maliyetli: Uygulaması daha kolay ve genellikle hiperspektral sistemlere göre daha uygun maliyetlidir. Daha Hızlı İşleme: Daha az bantla daha az veri işleme süresi ve hesaplama gücü gerektirir. Geniş Uygulanabilirlik: Genel spektral bilgi gerektiren uygulamalar için idealdir. Hiperspektral Görüntüleme (HSI) Nedir? Öte yandan Hiperspektral Görüntüleme, yüzlerce dar, bitişik spektral banttaki verileri yakalayarak görüntüdeki her piksel için ayrıntılı, sürekli bir spektrum sağlar. Bu, malzeme bileşimindeki ince farklılıkların tespit edilmesine olanak tanır ve bu da onu son derece hassas hale getirir. Anahtar Uygulamalar: Maden Arama: Maden bileşimlerinin ve yataklarının belirlenmesi ve ayırt edilmesi. Savunma ve Güvenlik: Gizli nesneleri veya kamufle edilmiş hedefleri tespit etmek. Tıbbi Teşhis: İnsan dokularındaki hastalıkların müdahalesiz tanımlanması. Faydalar: Yüksek Hassasiyet: Ayrıntılı spektral verilerle HSI, çok benzer spektral özelliklere sahip malzemeleri ayırt edebilir. Gelişmiş Bilgiler: Derin malzeme analizi ve tanımlaması gerektiren uygulamalar için idealdir. Geleceğe Hazırlama: Hiperspektral veriler, teknikler ve algoritmalar geliştikçe yeniden analiz edilebilecek çok miktarda bilgi sağlar. Hiperspektral ve Multispektral: Temel Farklılıklar Bant Sayısı: Multispektral: 3 ila 10 arası geniş bant kullanır. Hiperspektral: Yüzlerce dar, sürekli bandı yakalar. Spektral Çözünürlük: Multispektral: Bir sahneye genel bir bakış sağlayan daha düşük spektral çözünürlük. Hiperspektral: Yüksek spektral çözünürlük, ayrıntılı malzeme tanımlamasına olanak tanır. Veri Hacmi ve İşleme: Multispektral: İşlenmesi ve analiz edilmesi daha kolay olan daha küçük veri kümeleri oluşturur. Hiperspektral: Önemli düzeyde işlem gücü ve zaman gerektiren büyük veri kümeleri üretir. Maliyet ve Karmaşıklık: Multispektral: Daha uygun fiyatlı ve dağıtımı daha basit. Hiperspektral: Daha yüksek maliyet ve daha karmaşık veri analiz araçları gerektirir. Hangisi Size Uygun? Öncelikli odak noktanız bitki sağlığının veya arazi kullanımı değişikliklerinin izlenmesi gibi geniş kapsamlı analizlerse Multispektral Görüntüleme daha pratik ve uygun maliyetli bir çözüm sunar. Uygulamanız maden arama veya gelişmiş çevresel değerlendirmeler gibi hassas malzeme tanımlaması gerektiriyorsa, daha derin bir anlayış düzeyi sunan Hiperspektral Görüntüleme en iyi seçeneğinizdir. Uzaktan algılamanın kullanımı gelişmeye devam ettikçe, hem Hiperspektral hem de Multispektral Görüntüleme endüstriler genelinde önemli roller oynayacaktır. Doğru olanı seçmek özel ihtiyaçlarınıza, bütçenize ve veri gereksinimlerinize bağlıdır. Hangisini seçerseniz seçin, insan gözüyle görülebilenin ötesini görmek için benzeri görülmemiş fırsatlar sunan görüntülemenin geleceği burada.

Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM), otonom sistemlerde, cihazların bir ortamdaki konumlarını belirlerken gerçek zamanlı haritalama yapmasına olanak tanıyan temel bir teknolojidir. Öne çıkan iki SLAM tekniği, her biri 3 boyutlu haritalar oluşturmak için farklı sensörler kullanan LiDAR SLAM ve Visual SLAM'dir. Her iki teknoloji de farklı avantajlar ve sınırlamalar sunarak onları otonom araçlar, robot teknolojisi ve iç mekan navigasyonu gibi çeşitli uygulamalar için uygun hale getiriyor. Bu makalede bu iki SLAM teknolojisi arasındaki farkları, performanslarını ve endüstrilerdeki kullanımlarını inceleyeceğiz. LiDAR SLAM nedir? LiDAR SLAM (Işık Algılama ve Aralık Belirleme SLAM), çevredeki ortamın son derece hassas bir 3 boyutlu haritasını oluşturmak için lazer sensör teknolojisini kullanır. Lazer darbeleri yayarak ve Uçuş Süresini (ToF) hesaplayarak mesafeleri ölçebilir ve karmaşık alanları hassas bir şekilde haritalandırabilir. LiDAR SLAM'in Avantajları Yüksek Hassasiyet: LiDAR SLAM, otonom araçlar ve dış mekan haritalaması gibi hassas haritalamanın kritik olduğu ortamlarda üstün performans gösterir. Zorlu Koşullarda Sağlam: LiDAR, düşük ışık, sis veya toz gibi olumsuz koşullarda iyi performans göstererek GPS'in yasak olduğu alanlarda çalışan otonom sistemler için son derece uyarlanabilir hale gelir. 3B Haritalama Yetenekleri: Ayrıntılı 3B nokta bulutları oluşturma yeteneği, LiDAR'ı yüksek çözünürlüklü haritalama için en iyi seçim haline getirir. LiDAR SLAM'in dezavantajları Yüksek Maliyet: LiDAR sensörlerinin maliyeti, kameralara kıyasla önemli ölçüde daha yüksektir, bu da bütçeye duyarlı uygulamalarda benimsenmesini sınırlamaktadır. Dar Görüş Alanı: LiDAR'ın sınırlı bir görüş alanı vardır, bu da köşelerdeki veya nesnelerin üzerindeki engelleri tespit etme etkinliğini azaltır. Yüksek İşleme Talebi: LiDAR, güçlü donanım ve daha gelişmiş veri işleme gerektiren devasa miktarlarda veri üretir. Görsel SLAM Nedir? Visual SLAM, ortamları haritalamak ve bir cihazın hareketini gerçek zamanlı olarak izlemek için kamera sensörlerini ve bilgisayarlı görme algoritmalarını kullanır. Visual SLAM, birden fazla karedeki temel görsel özellikleri belirleyip takip ederek kameranın hareketini tahmin eder ve bir 3D harita oluşturur. Görsel SLAM'in Avantajları Uygun Maliyetli: Visual SLAM, uygun fiyatlı kameralar kullanır ve bu da onu LiDAR'a kıyasla daha uygun maliyetli bir SLAM çözümü haline getirir. Daha Geniş Görüş Alanı: Kameralar daha geniş bir görüş alanına sahiptir; bu da onları artırılmış gerçeklik (AR) veya sanal gerçeklik (VR) uygulamaları gibi dinamik ortamlardaki nesnelerin algılanması için ideal kılar. Çok yönlülük: Visual SLAM son derece uyarlanabilir olup, dronlardan mobil robotlara kadar çeşitli cihazlarda kullanılır ve iç mekan navigasyonu ve AR/VR için esnek çözümler sunar. Görsel SLAM'in Dezavantajları Aydınlatma Hassasiyeti: Görsel SLAM, iyi aydınlatılmış ortamlara dayanır ve düşük ışıklı veya aşırı yansıtıcı koşullarda zorluk yaşayabilir. Daha Düşük Hassasiyet: Mesafe ölçümü söz konusu olduğunda LiDAR SLAM daha kesin sonuçlar sağlar. Özellik Açısından Zengin Ortamlar Gereklidir: Görsel SLAM, seyrek veya düz alanlarda zorluk yaratabilecek özellikler açısından zengin ortamlarda (örneğin, kenarlar, köşeler) daha iyi performans gösterir. LiDAR SLAM ve Görsel SLAM: Ayrıntılı Bir Karşılaştırma 1. Doğruluk ve Hız LiDAR SLAM: LiDAR SLAM, lazer tabanlı ölçümleriyle üstün doğruluk sunarak onu büyük, karmaşık ortamlarda hassas haritalama için uygun hale getirir. Visual SLAM: Visual SLAM görüntüleri daha hızlı yakalayabilse de doğruluğu genellikle daha düşüktür, bu da onu kesin mesafe ölçümleri gerektiren uygulamalar için daha az ideal hale getirir. 2. Güvenilirlik ve Çevreye Uyumluluk LiDAR SLAM: Zorlu ortamlarda daha güvenilirdir, aydınlatma koşullarından veya görsel karmaşadan etkilenmez, düşük ışık koşullarında veya sis ve toz gibi zorlu ortamlarda iyi performans gösterir. Visual SLAM: Visual SLAM, az aydınlatılmış alanlarda zorluk yaşayabilirken, LiDAR SLAM'in zorluklarla karşılaşabileceği yansıtıcı yüzeylerin olduğu ortamlarda daha sağlam olabilir. 3. Çok Yönlülük ve Dağıtım LiDAR SLAM: Otonom araçlar ve büyük ölçekli dış mekan haritalaması gibi yüksek çözünürlüklü 3D haritalama gerektiren endüstrilerde yaygın olarak kullanılır. Visual SLAM: AR/VR cihazlarından mobil robotlara kadar daha geniş bir platform yelpazesinde konuşlandırılabilme yeteneği, onu çok yönlü hale getiriyor ve özellikle iç mekan navigasyonu ve AR uygulamaları olmak üzere birçok sektöre uyarlanabilir hale getiriyor. 4. Maliyet ve Karmaşıklık LiDAR SLAM: LiDAR sistemlerinin yüksek maliyeti ve gelişmiş donanım gereksinimleri, onları maksimum doğruluk gerektiren yüksek bütçeli projeler için uygun kılmaktadır. Visual SLAM: Visual SLAM daha ucuz ve uygulanması daha basittir; bu da onu maliyet etkinliğinin ve dağıtım kolaylığının öncelikli olduğu projeler için popüler bir seçim haline getirir. 5. Uygulama Alanları Otonom Sürüş: LiDAR SLAM, otonom araçlardaki engelleri tespit etmek ve ortamları haritalamak için çok önemlidir. Görsel SLAM, durumsal farkındalığı artırarak LiDAR'ı tamamlayabilir. Artırılmış Gerçeklik ve Sanal Gerçeklik: Görsel SLAM, AR/VR uygulamalarının ayrılmaz bir parçasıdır ve gerçek zamanlı olarak hassas izleme ve nesne yerleştirme olanağı sağlar. Robotik: Robotikte hem LiDAR SLAM hem de Visual SLAM kullanılır. LiDAR, hassas navigasyon gerektiren endüstriyel robotlarda tercih edilirken, Visual SLAM ise drone'larda ve daha küçük robotik sistemlerde kullanılıyor. İç Mekan Navigasyonu: Görsel SLAM, uygun fiyatı ve görsel açıdan zengin ortamlara uyarlanabilirliği nedeniyle genellikle iç mekan navigasyonunda kullanılır. Çözüm LiDAR SLAM ve Visual SLAM'in her biri farklı güçlü yönler sunarak onları farklı uygulamalara uygun hale getirir. LiDAR SLAM, aydınlatmanın zayıf olduğu veya GPS'in engellendiği alanlarda yüksek hassasiyetli 3D haritalama ve navigasyon için idealdir; Visual SLAM ise özellikle AR, VR ve iç mekan navigasyonunda olmak üzere çok çeşitli platformlar için uygun maliyetli, esnek bir çözümdür. .

Jeouzaysal teknolojideki ilerlemeler gelişmeye devam ettikçe, günümüzde haritacılar hızla değişen bir manzarayla karşı karşıyadır. Genişleyen araç ve teknik araç kutusuyla güncel kalmak zor olabilir. Anketin geleceğini şekillendiren, verilerin yakalanma, işlenme ve endüstriler genelinde uygulanma biçimini dönüştüren beş temel trende bir göz atalım. 1. Haritacının Araç Setini Genişletmek Son yıllarda haritacılar elle çizilmiş haritalar ve kaba görsel tahminler gibi geleneksel yöntemlerin çok ötesine geçtiler. Günümüz teknolojisi, gelişmiş lazer tarayıcılar, drone'lar ve GPS tabanlı sistemler kullanılarak hassas topografik veri toplanmasına olanak tanıyor. Örneğin, lazer tarayıcılarla donatılmış sabit kanatlı drone'lar, geniş alanları kapsayabilir ve geleneksel yöntemlere göre çok daha kısa sürede yüksek hassasiyetli veriler toplayabilir. Ancak bu araçlarla bile araştırmacılar genellikle GPS ve Wi-Fi sinyallerinin zayıf olduğu veya hiç olmadığı, ulaşılması zor alanlarda veri yakalama zorluğuyla karşı karşıya kalıyor. SLAM (Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama) teknolojisiyle donatılan otonom drone'lar, harici altyapıya ihtiyaç duymadan ortamların gerçek zamanlı haritalanmasını sağlayarak çözüm sağlıyor. SLAM sistemleri, tripod tabanlı tarayıcılara göre biraz daha az doğruluk sunsa da, özellikle karmaşık ortamlarda veri toplamanın hızını ve verimliliğini önemli ölçüde artırır. Haritacının araç setindeki bu genişleme, işi daha esnek, daha güvenli ve daha verimli hale getirerek işçiler üzerindeki fiziksel baskıyı azalttı ve iş akışlarını iyileştirdi. 2. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Daha Akıllı Ölçme İşlemlerini Desteklemek Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), hem veri toplamayı hem de işlemeyi geliştirerek ölçümde devrim yaratıyor. Yapay zekayla desteklenen drone'lar, karmaşık arazilerde otonom olarak gezinebiliyor, engelleri algılayabiliyor ve çevrelerine uyum sağlayabiliyor. Örneğin LiDAR tabanlı SLAM sistemleri, özellikleri gerçek zamanlı olarak tanımlamak için yapay zekayı kullanarak araştırmacıların sürekli insan gözetimi olmadan doğru 3D modelleri yakalamasına olanak tanır. Makine öğrenimi, navigasyona rehberlik etmenin yanı sıra, statik nesneler ile toz veya döküntü gibi geçici kesintiler arasında ayrım yaparak yakalanan verilerin kalitesini artırır. Bu iyileştirme süreci, üretilen 3D modellerin doğru ve güvenilir olmasını sağlamaya yardımcı olur. Drone veya robot görevini tamamladıktan sonra yapay zeka, nihai çıktı için modeli geliştirmeye odaklanarak veri işlemeyi daha hızlı ve daha doğru hale getirebilir. Araştırmacılar, AI ve ML'yi iş akışlarına entegre ederek operasyonları kolaylaştıran, hassasiyeti artıran ve insan hatasını azaltan yeni yetenekler kazanıyor. 3. Uç Bilgi İşlem: Verilerin Yerinde İşlenmesi Verileri doğrudan sahada işleme yeteneği olan uç bilişim, özellikle uzak veya zorlu ortamlarda çalışan ölçümcüler için vazgeçilmez hale geliyor. Geleneksel olarak, SLAM sistemlerinden veya diğer gelişmiş araçlardan toplanan veriler işlenmek üzere buluta gönderilir ve bu da analizde gecikmelere yol açabilir. Artık uç bilgi işlem, anket ekiplerinin büyük veri kümelerini yerel olarak işlemesine olanak tanıyarak verilerin daha fazla ayrıntılandırılmak üzere yüklenmeden önce doğru olmasını sağlıyor. Bu yetenek, 3D modeller gibi karmaşık verileri yakalayıp işlerken çok önemlidir. Haritacılar artık işlerinin kalitesini gerçek zamanlı olarak değerlendirebiliyor, bu da onlara hâlâ sahadayken ayarlamalar veya düzeltmeler yapma olanağı tanıyarak zamandan tasarruf sağlıyor ve maliyetli gecikmelerden kaçınabiliyor. 4. Acil Durum Müdahalesi için Gerçek Zamanlı Jeo-uzaysal Veriler Doğal afetler veya altyapı arızaları gibi acil durumlarda gerçek zamanlı veri toplamak için araştırma araçları giderek daha fazla kullanılıyor. Kameralarla donatılmış drone'ların afet bölgelerinin canlı videolarını çekmede yararlı olduğu kanıtlandı, ancak genellikle düşük ışık veya kötü hava koşullarında zorluk yaşıyorlar. LiDAR tabanlı SLAM sistemleri daha sağlam bir alternatif sunuyor. Bu sistemler, çökmüş binalar veya yer altı madenleri gibi karmaşık ortamların haritasını çıkarmak için dronlara veya yer tabanlı robotlara monte edilebilir. Bu tür senaryolarda, ilk müdahale ekipleri kurtarma operasyonlarını planlamak, tehlikeleri değerlendirmek ve hayatta kalanların yerini tespit etmek için SLAM tarafından oluşturulan 3 boyutlu modelleri kullanabilir. Gelecekteki gelişmeler, bu modellerin gaz dedektörleri gibi diğer sensörlerden gelen verileri entegre etmesine ve gerçek zamanlı olarak daha kapsamlı durumsal farkındalık sağlamasına olanak tanıyabilir. 5. Hız ve Doğruluk: Doğru Dengeyi Bulmak Yıllardır ölçümler, özellikle inşaat ve altyapı denetimi gibi uygulamalarda milimetre düzeyinde doğruluk arayışıyla yürütülüyordu. Geleneksel olarak tripod tabanlı lazer tarayıcılar bu tür hassas ölçümlerin elde edilmesinde birincil araçtı. Ancak SLAM teknolojisi ve fotogrametrideki gelişmeler, odağı aşırı hassasiyetten hız ve doğruluk arasındaki dengeye kaydırdı. Yıkılması planlanan bir yapının haritasını çıkarmak gibi birçok uygulama için araştırma ekiplerinin milimetrelik doğruluğa ihtiyacı yoktur. Taşınabilir bir SLAM platformu, bir 3D modeli saatler veya günler yerine dakikalar içinde yakalayabilir ve planlama için yeterli ayrıntı sağlayabilir. Bu kolaylaştırılmış süreç, aksama süresini azaltır ve projelerin temel verilerden ödün vermeden daha hızlı ilerlemesine olanak tanır. Çözüm Ölçme teknolojisi gelişmeye devam ettikçe endüstride veri toplama, işleme ve uygulama alanlarında önemli gelişmeler görülüyor. Yapay zeka, uç bilişim, SLAM ve daha esnek araçların birleşimi, sektörü daha hızlı, daha güvenli ve daha verimli iş akışlarına doğru yönlendiriyor. Bu beş trend, yalnızca haritacıların çalışma şeklini dönüştürmekle kalmıyor, aynı zamanda coğrafi haritalama alanında neyin mümkün olduğunu yeniden tanımlıyor ve endüstriler arasında daha büyük inovasyon fırsatları sunuyor.

Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM), mobil haritalama sistemlerini yönlendiren ve bunların sabit bir tripod olmadan çalışmasını sağlayan çok önemli bir teknolojidir. SLAM, cihazın konumunu gerçek zamanlı olarak dinamik olarak takip ederek karmaşık ve büyük ölçekli ortamlarda bile doğru, yüksek kaliteli mekansal veri toplamayı sağlar. SLAM Mobil Haritalamayı Nasıl Geliştirir? SLAM teknolojisi, birden fazla yerleşik sensörden gelen verileri mobil bir haritalama sisteminde birleştirerek, mekansal verileri yakalarken hareketi de takip ediyor. Yol üzerindeki her nokta, sistemin son derece hassas 3 boyutlu haritalar oluşturmasına olanak tanıyan bir "sanal tripod" görevi görür. İşlem sonrası aşamada yazılım, bu verileri ortamın ayrıntılı temsillerini sağlayan doğru nokta bulutlarına hizalar. SLAM, birden fazla sabit kurulum ihtiyacını ortadan kaldırarak mobil haritalamanın sürekli olarak veri toplamasına olanak tanır ve ölçüm projelerinin hızını ve hassasiyetini büyük ölçüde artırır. Bina Dokümantasyonunun Gelişimi Bina dokümantasyonu, teodolit ve şerit metre gibi manuel yöntemlerden, bugün kullandığımız modern lazer tarama çözümlerine kadar uzun bir yol kat etti. 1980'ler, gelişmiş hassasiyet sunan total station'ları getirdi; 2000'ler ise aynı anda milyonlarca veri noktasını yakalayan yersel lazer tarayıcıları (TLS) tanıttı. Ancak TLS sistemleri sabit konumlara ihtiyaç duyar, bu da süreci yavaş ve hantal hale getirir. 2015 yılında ortaya çıkan SLAM tabanlı mobil haritalama sistemleri, mekanları belgeleme biçimimizi değiştirdi. Operatörlerin hareket halindeyken milyonlarca noktayı yakalamasına olanak tanıyarak kurulum sürelerini önemli ölçüde azaltırlar. Ek olarak, bu sistemler genellikle 360° fotoğraf çeken ve kapsamlı, fotogerçekçi görsel belgeler sağlayan entegre RGB kameralara sahiptir. Mobil Haritalamada SLAM'in Temel Faydaları Hızlı Veri Toplama: Geleneksel TLS iş akışları, daha büyük projelerde çok sayıda kurulum gerektirir ve bu da ilerlemeyi yavaşlatır. Buna karşılık, SLAM özellikli mobil haritalama, bu adımları ortadan kaldırarak ve ortamı sürekli tarayarak 10 kat veya daha fazla hız artışı sağlar. Basitleştirilmiş Veri Kaydı: TLS sistemleri, taramaların örtüşmeler veya hedefler aracılığıyla hizalanmasını gerektirir ve bu da zaman alıcı olabilir. SLAM özellikli mobil haritalama cihazları, operatörün yeniden başlatılması gerekmeden önce 3.000 metrekareye kadar alanı sürekli olarak tarayarak veri kaydının karmaşıklığını azaltır. Tam Kapsama: TLS yalnızca doğrudan görüş alanı içindeki verileri yakalayabilir ve genellikle boşlukları önlemek için yeniden konumlandırma gerektirir. SLAM teknolojisi, operatörlerin engellerin etrafından kolayca dolaşmasına olanak tanır ve nokta bulutunda hiçbir boş nokta olmadan kapsamlı kapsama alanı sağlar. Fotogerçekçi 3D Belgeleme: SLAM destekli mobil haritalayıcılar, LiDAR'ı RGB kameralarla entegre ederek yoğun nokta bulutları ve fotogerçekçi 3D modeller üretir. Bu sezgisel, yüksek çözünürlüklü veri setlerinde, nokta bulutu teknolojisine aşina olmayan paydaşlar için bile gezinmek kolaydır. Gerçek Zamanlı Geri Bildirim: Birçok gelişmiş mobil haritalama sistemi, bir tablet arayüzü aracılığıyla veri kalitesine ilişkin gerçek zamanlı geri bildirim sağlar. Bu, operatörlerin yakalama işlemi sırasında kaçırılan alanları anında tespit edip düzeltebilmesini sağlayarak iş akışı verimliliğini artırır. SLAM Modern Haritacılık İçin Neden Önemlidir? SLAM, iş akışı hızını, doğruluğunu ve kapsamını önemli ölçüde iyileştirerek modern araştırma ve haritalamada devrim yarattı. TLS gibi geleneksel yöntemler birden fazla kurulum ve manuel ayarlama gerektirirken, SLAM tabanlı mobil haritalama minimum kesinti süresiyle kesintisiz, sürekli veri toplamaya olanak tanır. Sonuç, çok kısa bir sürede oluşturulabilen eksiksiz, son derece doğru ve görsel açıdan zengin bir 3D veri kümesidir. Zamanın ve hassasiyetin kritik olduğu inşaat, şehir planlama ve tesis yönetimi gibi sektörlerde SLAM destekli mobil LiDAR sistemleri vazgeçilmez hale geldi. Büyük ve karmaşık ortamlarda bile ayrıntılı 3 boyutlu haritaları hızlı bir şekilde yakalama yeteneği, SLAM teknolojisini haritalama ve bina dokümantasyonunun gelişiminde bir mihenk taşı haline getiriyor.

[Stuttgart, 27 Eylül] — LiDAR tarama çözümlerinin lider sağlayıcısı Geosun Navigasyon, 24-26 Eylül tarihleri ​​arasında Stuttgart'ta düzenlenen INTERGEO 2024'e katılımının başarıyla sonuçlandığını gururla duyuruyor. Etkinlik, Geosun Navigasyon'a en son yeniliklerini sergilemek ve sektör liderleri, ortakları ve müşterileriyle etkileşim kurmak için değerli bir platform sundu.   Üç gün süren sergi boyunca Geosun Navigasyon'un yeni piyasaya sürülen GS-130G el tipi SLAM LiDAR tarayıcısı büyük ilgi gördü. Katılımcılar, hafif tasarımı, son teknoloji özellikleri ve olağanüstü hassasiyeti nedeniyle cihazı övdü ve bu da cihazı ölçüm ve haritalama uygulamaları için ideal bir çözüm haline getirdi. INTERGEO 2024'teki coşkulu tepki bizi çok heyecanlandırdı. GS-130G ve kapsamlı LiDAR çözüm yelpazemiz, proje verimliliğini artırmak ve veri doğruluğunu artırmak isteyen jeouzamsal profesyoneller arasında büyük ilgi uyandırdı.   Geosun Navigasyon, GS-130G'nin yanı sıra GS-100G, GS-120G ve drone monteli LiDAR tarayıcılarını da sergileyerek ürün serisinin çok yönlülüğünü ve gücünü ortaya koydu. Ziyaretçiler canlı gösterilere tanık olma ve Geosun'un teknik uzmanlarıyla etkileşimde bulunarak bu çözümlerin iş akışlarını nasıl kolaylaştırabileceğini ve gerçek dünyadaki zorlukları nasıl çözebileceğini keşfetme fırsatı buldu. Jeouzaysal endüstrideki pek çok profesyonelle bağlantı kurma fırsatı için minnettarız. Aldığımız geri bildirimler ve kurduğumuz ilişkiler, ürünlerimizi daha da geliştirmek için çabalarken sürekli inovasyonumuza yön verecektir.   Geosun Navigasyon, LiDAR teknolojisinin sınırlarını zorlamaya ve jeo-uzamsal veri toplama ve analizinin gelişen ihtiyaçlarını karşılayan çözümler sunmaya kararlıdır. Şirket, ölçüm endüstrisinin geleceğini şekillendirmek için endüstri ortakları ve müşterileriyle yakın işbirliği yapmayı dört gözle bekliyor.

Mobil haritalama teknolojisine yatırım yapmayı düşünüyor ancak nereden başlayacağınızı bilmiyor musunuz? İyi bir şirkettesiniz; anket uzmanlarının %71'i mobil haritalama sistemlerinin rekabet avantajını korumak için elzem olduğuna inanıyor. Bilinçli bir karar vermenize yardımcı olmak için en yaygın sorulardan bazılarını yanıtladık ve bu son teknolojiyi çevreleyen mitleri ortadan kaldırdık. S: Zaten karasal lazer tarayıcı kullanıyorum. Neden mobil haritalamaya geçmeliyim? Karasal lazer tarama (TLS) etkili olsa da, mobil haritalama çözümleri hız ve hareketlilik açısından benzeri görülmemiş avantajlar sunar. Mobil haritalamanın operasyonlarınızda devrim yaratabileceği beş neden şunlardır: 1. Verimliliği Maksimize Edin ve Daha Fazla Proje Üstlenin Ortalama olarak, Geosun GS-100G/120G/130G taşınabilir SLAM LiDAR tarayıcıları gibi mobil haritalama sistemleri, geleneksel TLS ölçüm yöntemlerinden 10 kat daha hızlıdır. TLS ile bir ölçümcünün yakalamasının genellikle 2 saat sürdüğü 500 metrekarelik bir alan, mobil LiDAR haritalama kullanılarak sadece 30 dakikada tamamlanabilir. Bu verimlilik yalnızca zamandan tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda daha fazla projeyi ele alma kapasitenizi de artırarak işinizi genişletmenizi sağlar. 2. Müşteriler için Kesintiyi Azaltın Mobil haritalama, hastaneler, üretim tesisleri veya inşaat projeleri gibi aktif ve hassas alanlarda kesintiyi en aza indirerek daha hızlı, daha az müdahaleci mekansal veri yakalama olanağı sağlar. Bu, anketler yapılırken operasyonları sürdürmesi gereken müşteriler için önemli bir avantajdır. 3. Gelişmiş Müşteri Çözümleri Sunun Mobil haritalama yalnızca daha hızlı iş akışlarıyla ilgili değildir; daha iyi teslimatlar sağlamakla ilgilidir. Geosun Point Cloud Automata gibi platformlar, gerçek dünya ortamlarının sürükleyici, oldukça ayrıntılı 3B dijital ikizlerini oluşturarak müşterilerinizin daha hızlı görselleştirmesini, işbirliği yapmasını ve karar almasını sağlar. Bu, proje hatalarının olasılığını azaltır ve karar alma sürecini hızlandırır. 4. Daha Fazla Sözleşme Kazanın ve Karlılığınızı Artırın Mobil haritalama teknolojisi, proje zaman çizelgelerini kısaltarak ve iş akışlarını optimize ederek pazarda daha rekabetçi olmanıza yardımcı olur. İster kar marjlarınızı iyileştirmeye karar verin, ister daha fazla iş kazanmak için fiyatlandırmanızı ayarlayın, mobil LiDAR'dan elde edilen verimlilik kazanımları doğrudan karınızı etkileyebilir. 5. İşletmenizi Geleceğe Hazırlayın Mobil haritalama, geleneksel ölçme araçlarının üstesinden gelemeyeceği yeni pazarlara ve uygulamalara kapı açar. Hizmetlerinizi ve yeteneklerinizi çeşitlendirerek, riski azaltır ve gelir akışlarınızı geleceğe hazır hale getirir, uzun vadeli iş büyümesini garanti altına alırsınız. 2. Müşteriler için Kesintiyi Azaltın Mobil haritalama, hastaneler, üretim tesisleri veya inşaat projeleri gibi aktif ve hassas alanlarda kesintiyi en aza indirerek daha hızlı, daha az müdahaleci mekansal veri yakalama olanağı sağlar. Bu, anketler yapılırken operasyonları sürdürmesi gereken müşteriler için önemli bir avantajdır. S: Mobil haritalama diğer ölçme araçlarına göre daha mı az doğrudur? Doğruluk yaygın bir endişedir, ancak tüm mobil haritalama sistemleri eşit yaratılmamıştır. Seçtiğiniz araç, proje için gereken Ayrıntı Seviyesine bağlı olmalıdır. Örneğin, Geosun GS-100G/120G/130G el tipi SLAM LiDAR tarayıcıları 1 cm'ye kadar menzil doğruluğu sağlayabilir. 1 cm'nin altındaki doğruluk gerekliyse, mobil LiDAR sistemleri, mobil haritalamanın gücünü toplam istasyonlar, TLS veya GNSS gezicileri gibi araçlarla birleştirerek gelişmiş hassasiyet için hibrit bir iş akışına sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir. S: Mobil haritalama teknolojisini kullanmak için ekibimin kapsamlı bir eğitime ihtiyacı olacak mı? Yeni bir teknolojiyi tanıtmak her zaman biraz eğitim gerektirir, ancak mobil haritalama sistemleri kullanıcı dostu olacak şekilde tasarlanmıştır. Hem şahsen hem de uzaktan sunulan eğitim programları esnektir ve ekibinizin deneyim seviyesine göre uyarlanmıştır. Doğru rehberlikle, anketörleriniz mobil haritalama teknolojisiyle hızla çalışmaya başlayacak ve yatırımınızın tüm potansiyelini ortaya çıkarmanıza yardımcı olacaktır. Mobil haritalamayı benimseyerek, işinizi yeni zirvelere taşıyabilir, verimliliği artırabilir, müşteri kesintilerini en aza indirebilir ve daha iyi teslimatlar sağlayabilirsiniz. İster iş akışlarını kolaylaştırmak, ister yeni pazarlara açılmak veya rekabette bir adım öne geçmek isteyin, mobil haritalama teknolojisi, arazi ölçümü sektöründe önde kalmak için ihtiyaç duyduğunuz çok yönlülüğü ve ölçeklenebilirliği sunar.

İnşaat sektörü dijital dönüşümü benimsemeye devam ederken, el tipi SLAM LiDAR (Eş Zamanlı Yerelleştirme ve Haritalama) ve Bina Bilgi Modellemesi'nin (BIM) entegrasyonu, verimliliği ve doğruluğu artırmak için güçlü bir araç olarak öne çıkıyor.Elde Taşınabilir SLAM LiDARhızlı ve hassas mekansal tarama yoluyla gerçek zamanlı veri toplamayı mümkün kılarken, BIM bu verileri yönetmek ve görselleştirmekten, inşaat sahası yönetimini, tasarımını ve proje bakımını kolaylaştırmaktan sorumludur. Bu makale, BIM'de taşınabilir SLAM LiDAR'ın uygulamasını ve dijital inşaat iş akışlarını geliştirerek inşaat sektörüne nasıl fayda sağladığını inceleyecektir. 1. Elde Taşınabilir SLAM LiDAR ve BIM'in Arkasındaki Teknoloji Elde taşınan SLAM LiDAR, lazer ışınları kullanarak 3B nokta bulutu verilerini yakalayan ve lazerin geri yansıması için gereken süreyi hesaplayan taşınabilir bir lazer tarama cihazıdır. SLAM algoritmalarını kullanarak cihaz aynı anda kendini uzayda konumlandırabilir ve ortamı haritalayabilir. Geleneksel sabit lazer tarayıcıların aksine, elde taşınan SLAM LiDAR hafif ve taşınabilirdir ve bu da onu şantiye taramaları, dar alanlar ve karmaşık iç mekan ortamları için ideal hale getirir. BIM (Bina Bilgi Modellemesi), bina geometrisini, inşaat verilerini ve proje ayrıntılarını tek bir modelde birleştiren dijital bir işlemdir. BIM yalnızca 3B modeller oluşturmakla ilgili değildir, aynı zamanda bir binanın yaşam döngüsü boyunca bilgileri yönetmekle de ilgilidir. BIM, binayla ilgili tüm bilgileri birleştirerek, bir inşaat projesinin farklı aşamalarında iş birlikçi planlama ve karar almayı iyileştirir. 2. BIM'de Taşınabilir SLAM LiDAR'ın Temel Uygulamaları El tipi SLAM LiDAR ile BIM entegrasyonu, inşaat projelerinde verimliliği ve doğruluğu artıran çok sayıda pratik uygulama sunar. Bazı önemli uygulamalar şunlardır: (1) İnşaat Alanı Tarama ve Model Oluşturma En kritik uygulamalardan biri, mevcut yapıların veya ortamların 3B nokta bulutunu oluşturmak için şantiye taramasıdır. Elde taşınan SLAM LiDAR, mimarların ve mühendislerin tüm şantiyeleri hızla tarayarak oldukça ayrıntılı veriler toplamasını sağlar. Bu bilgiler daha sonra BIM modellerine aktarılır ve özellikle orijinal planların mevcut olmayabileceği yenileme veya genişletme projelerinde hassas tasarım optimizasyonu veya inşa edilmiş modellerin oluşturulmasını sağlar. (2) İnşaat İlerleme İzleme ve Kalite Kontrolü İnşaat aşamasında, elde taşınan SLAM LiDAR inşaat ilerlemesini izlemek için kullanılabilir. İnşaat sahasını periyodik olarak taramak, proje yöneticilerinin gerçek saha koşullarını orijinal BIM tasarımıyla karşılaştırmasını sağlar. Bu karşılaştırma, planlanan tasarımdan sapmaları belirlemeye yardımcı olur ve herhangi bir uyumsuzluk veya inşaat hatasının tırmanmadan önce ele alınmasını sağlayarak kalite kontrolünü iyileştirir ve maliyetli yeniden çalışma riskini azaltır. (3) Karmaşık Ortamlarda Kullanım Yeraltı alanları veya yoğun olarak inşa edilmiş kentsel alanlar gibi sınırlı veya karmaşık ortamlarda, GPS tabanlı ekipmanlar güvenilir olmayabilir. GPS olmadan işlev görme yeteneğiyle elde taşınabilir SLAM LiDAR, bu tür ortamlar için oldukça uygundur. Bu zorlu ortamlarda 3B tarama, daha bilgili karar alma için BIM'e dahil edilebilecek doğru mekansal veriler üretir. (4) BIM Modellerinin Bakımı ve Güncellenmesi Binalar, yaşam döngüleri boyunca sıklıkla yenileme veya bakım çalışmaları geçirir. Elde taşınan SLAM LiDAR, yapıları yeniden taramak, güncellenmiş saha verilerini yakalamak ve bunları BIM modeline aktarmak için kullanılabilir. Bu, BIM verilerinin doğru ve güncel kalmasını sağlayarak tesis yöneticilerinin bina operasyonlarını daha etkili bir şekilde yönetmesini ve gelecekteki yükseltmeleri veya bakımı planlamayı kolaylaştırır. 3. Elde Taşınabilir SLAM LiDAR'ı BIM ile Birleştirmenin Faydaları (1) Veri Toplamada Artan Verimlilik Elde taşınan SLAM LiDAR'ın gerçek zamanlı veri toplama yetenekleri, veri toplama sürecini önemli ölçüde hızlandırır. Geleneksel araştırma yöntemleri zaman alıcı ve emek yoğunken, SLAM tabanlı cihazlar daha hızlı ve daha doğru sonuçlar sağlar. Bu verileri doğrudan BIM'e aktararak, ekipler manuel girdide zamandan tasarruf eder ve veri dönüştürme sorunlarından kaçınır. (2) 3B Nokta Bulutu Verileriyle Gelişmiş Doğruluk Elde taşınan SLAM LiDAR, inşaat sahasının kesin koşullarını yansıtan son derece ayrıntılı 3B nokta bulutu verileri sağlar. BIM entegrasyonu, bu doğru verilerin proje yaşam döngüsü boyunca kullanılabilir olmasını sağlar. Bu hassasiyet, inşaat planlamasını iyileştirmek, tasarım hataları olasılığını azaltmak ve dijital inşaat iş akışlarının gerçek dünya koşullarıyla uyumlu olmasını sağlamak için çok önemlidir. (3) Hata Azaltma ve Verimli İzleme ile Maliyet Tasarrufları El tipi SLAM LiDAR'ı ilerleme izleme için kullanmak, proje ekiplerinin tutarsızlıkları erken yakalamasına yardımcı olur ve yeniden çalışma ihtiyacını azaltır. Daha az hata, daha az gecikme ve daha düşük maliyetler anlamına gelir. İnşaat sahası koşullarını gerçek zamanlı olarak sürekli izleme yeteneği, BIM modellerinin her zaman gerçek ilerlemeyle senkronize olmasını sağlayarak son dakika düzeltmeleri veya ayarlamaları ihtiyacını azaltır. (4) Gelişmiş İşbirliği ve Bilgi Paylaşımı BIM platformları, tüm paydaşların doğru ve güncel bilgilere erişebildiği iş birliği araçları olarak hizmet eder. SLAM LiDAR verilerini BIM'e entegre ederek, mimarlardan ve mühendislerden müteahhitlere ve müşterilere kadar projede yer alan herkes aynı gerçek zamanlı verilere dayanarak kararlar alabilir. Bu, daha iyi iş birliğini teşvik eder ve iletişim boşluklarını azaltır, sonuçta genel proje sonucunu iyileştirir. 4. BIM ve SLAM LiDAR Entegrasyonu için Gelecekteki Beklentiler Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, BIM'in SLAM LiDAR ile entegrasyonu daha da sorunsuz hale gelecektir. Gelecekteki gelişmeler, manuel müdahale olmadan gerçek zamanlı veri paylaşımını sağlayan SLAM cihazları ve BIM platformları arasında otomatik senkronizasyonu içerebilir. Ek olarak, makine öğrenimi algoritmaları 3B nokta bulutlarının yorumlanmasını iyileştirebilir ve inşaat başlamadan önce sorunları tespit etmeyi veya sonuçları tahmin etmeyi kolaylaştırabilir. İnşaat projelerinin karmaşıklığı ve ölçeği arttıkça, bu entegrasyon dijital inşaat projelerini daha verimli bir şekilde yönetmek için merkezi olacaktır. Çözüm Elde taşınan SLAM LiDAR ve BIM'in birleşimi, şantiye verilerinin nasıl toplandığını, yönetildiğini ve paylaşıldığını iyileştirerek inşaat sektörünü dönüştürüyor. SLAM LiDAR hassas, gerçek zamanlı 3B veriler sağlarken, BIM dijital inşaat yönetimi için kapsamlı bir platform görevi görür. Birlikte, verimliliği, doğruluğu ve iş birliğini artırarak daha iyi proje sonuçlarına yol açarlar. Her iki teknoloji de gelişmeye devam ettikçe, entegrasyonları dijital inşaatın geleceğinin arkasındaki itici güç olacaktır.

Gelişen arazi ölçümü ve haritalama dünyasında, SLAM (Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama) çığır açan bir teknoloji olarak ortaya çıkmıştır. Gerçek zamanlı haritalama ve yerelleştirmeyi etkinleştirerek, SLAM veri toplamayı basitleştirir ve arazi ölçümü görevlerinin verimliliğini artırır. Bu kılavuz, SLAM'ın temel işlevlerini, geleneksel yöntemlere göre avantajlarını ve çeşitli alanlardaki uygulamalarını inceler. SLAM Nedir? SLAM, Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama anlamına gelir. Bir cihazın veya robotun konumunu hesaplarken aynı zamanda ortamın bir haritasını oluşturan karmaşık bir işlemdir. Bu teknoloji, araştırmacıların daha önce keşfedilmemiş veya karmaşık ortamların gerçek zamanlı olarak ayrıntılı haritalarını oluşturmasına olanak tanıdığı için mobil haritalama için olmazsa olmazdır. SLAM Nasıl Çalışır? SLAM iki temel zorluğa değiniyor: Yerelleştirme: Cihazın tam yerinin belirlenmesi. Haritalama: Çevrenin doğru bir temsilinin oluşturulması. Geleneksel olarak, haritalama konumu tahmin etmek için bir harita gerektirirken, bir harita oluşturmak için doğru konumlandırma gerekir. SLAM, sensörler ve algoritmaların bir kombinasyonunu kullanarak bu paradoksu çözer. SLAM cihazları, eylemsiz ölçüm birimlerinin yanı sıra, ilk konumsal tahmini ve ön haritayı oluşturmak için görsel verileri veya diğer görünmeyen veri kaynaklarını kullanır. Cihaz hareket ettikçe, konumunu sürekli olarak günceller ve haritayı iyileştirerek ortamın ayrıntılı ve doğru bir temsilini oluşturur. SLAM'ın faydaları SLAM, aşağıdakiler de dahil olmak üzere, arazi ölçümü ve haritalama için çok sayıda avantaj sunar: 1. GPS Gereksinimi Yok: SLAM, GPS sinyallerine dayanmadığından, GPS'in engellendiği yer altı madenleri, yüksek binaların bulunduğu kentsel kanyonlar ve GPS sinyallerinin engellenebileceği veya güvenilmez olabileceği yoğun ormanlar gibi ortamlarda paha biçilmez bir değere sahiptir. 2. Mobilite: SLAM sistemleri mobildir ve hareket halindeyken haritalama yapılmasına olanak tanır. Bu, toplam istasyonlar gibi geleneksel ekipmanların zaman alıcı kurulumu ve yeniden konumlandırılması ihtiyacını ortadan kaldırır. SLAM, ister yürüyerek, ister araçla veya ister drone kullanarak gökyüzünden hareket halindeyken veri yakalamayı sağlar. Bu yetenek, araştırma sürelerini önemli ölçüde hızlandırır ve maliyetleri düşürür. 3. Çok yönlülük: SLAM teknolojisi çok yönlüdür ve farklı anket ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde çeşitli formatlarda mevcuttur. Hem iç hem de dış mekanlarda ve çok çeşitli ortamlarda kullanılabilir. Görsel SLAM ve LiDAR SLAM SLAM çeşitli biçimlerde gelir, Visual SLAM ve LiDAR SLAM iki belirgin türdür. Her birinin kendine özgü özellikleri vardır ve farklı uygulamalara uygundur. Görsel SLAM: Görsel SLAM, kameralardan veya görsel sensörlerden yakalanan görüntülere dayanır. Bu görsel girdileri kullanarak ortamı haritalandırır ve cihazın konumunu belirler. Kameranın görüş alanındaki ilgi noktalarını izleyerek Görsel SLAM, 3B konumu üçgenleştirir ve 3B bir harita oluşturur. Bu yöntem, artırılmış gerçeklik (AR) ve otonom robotlar gibi görsel bağlam gerektiren uygulamalar için özellikle yararlıdır. LiDAR SLAM: LiDAR SLAM, çevreyi haritalamak için lazer sensörleri kullanır. LiDAR (Işık Algılama ve Mesafe Belirleme), lazer darbeleri gönderir ve yansımaların geri dönmesi için geçen süreyi ölçer. Bu veriler hassas mesafe ölçümleri sağlar ve yüksek çözünürlüklü 2B veya 3B nokta bulutları ile sonuçlanır. LiDAR SLAM, doğruluğu ve hızıyla ünlüdür ve bu da onu yeraltı ortamları ve büyük ölçekli dış mekanlar dahil olmak üzere çeşitli koşullarda ayrıntılı haritalar oluşturmak için ideal hale getirir. Görsel mi LiDAR SLAM mı: Hangisi Daha İyi? Hem Görsel hem de LiDAR SLAM teknolojilerinin kendilerine göre güçlü yanları vardır: LiDAR SLAM, son derece doğru 3B haritalar oluşturmada mükemmeldir ve düşük ışıklı veya karmaşık ortamlarda etkilidir. Yer altı madenciliği, şantiye dokümantasyonu ve hava araştırmaları gibi uygulamalar için uygundur. Görsel SLAM, AR veya insansız hava araçları (İHA) gibi görsel verilerin kritik öneme sahip olduğu uygulamalar için avantajlıdır. Genellikle LiDAR sistemlerinden daha ucuz ve daha kompakttır. SLAM'ın Uygulamaları SLAM'ın esnekliği onu birçok alanda uygulanabilir kılıyor: 1.Madencilik ve Taş Ocakları: SLAM, yeraltı madenleri ve taş ocaklarının yüksek doğrulukta haritalanmasını sağlar. Envanterin detaylandırılmasına, kazı ilerlemesinin izlenmesine ve güvenliğin sağlanmasına yardımcı olur. 2.Arazi Ölçümü ve Emlak: SLAM, kapsamlı envanterler, kat planları ve dijital arazi modelleri (DTM'ler) oluşturmak için hızlı tarama yapmak amacıyla kullanılır. Mülklerin hızlı ve doğru bir şekilde belgelenmesini kolaylaştırır. 3.Tesis ve Varlık Yönetimi: SLAM, durum raporlaması, modelleme ve varlık tanımlamasında yardımcı olur. Tesis yöneticilerinin varlık koşullarını takip etmelerine ve bakımı verimli bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olur. 4.Mimarlık, Mühendislik ve İnşaat (AEC): SLAM, Bina Bilgi Modellemesini (BIM), inşaat sahası ilerleme izlemeyi ve inşa edilmiş koşulların belgelenmesini destekler. Doğru modelleme ve proje planlamasına yardımcı olur. 5.Koruma:Ormancılık ve tarihi yapı korumada SLAM, envanter yönetimi, durum değerlendirmeleri ve koruma planlaması için kullanılır. 6.Güvenlik, Kamu Güvenliği ve Adli Tıp: SLAM acil müdahaleyi, adli soruşturmaları ve kaza yeniden yapılandırmasını geliştirir. Binaların ayrıntılı düzenlerini sağlar, müdahale sürelerini azaltır ve ilk müdahale ekiplerinin güvenliğini artırır. Çözüm SLAM, arazi ölçümü ve haritalama için dönüştürücü bir teknolojidir. GPS'e güvenmeden gerçek zamanlı, doğru ve ayrıntılı haritalar sağlama yeteneği, onu çeşitli uygulamalarda paha biçilmez bir araç haline getirir. İster inşaat, ister gayrimenkul, madencilik veya koruma için olsun, SLAM hız, verimlilik ve çok yönlülük açısından önemli avantajlar sunarak, mekansal verileri toplama ve kullanma şeklimizde devrim yaratır.

Doğru taşınabilir LiDAR tarayıcısını seçmek, özel ihtiyaçlarınız için en iyi performansı ve değeri elde ettiğinizden emin olmak için çok önemlidir. İster inşaat, arkeoloji, çevresel izleme veya başka bir alanda yer alın, doğru cihazı nasıl değerlendireceğinizi ve seçeceğinizi anlamak projenizin başarısını önemli ölçüde etkileyebilir. Bilinçli bir karar vermenize yardımcı olacak kapsamlı bir kılavuz burada. 1. İhtiyaçlarınızı Tanımlayın Uygulama Alanı: LiDAR tarayıcısına ihtiyaç duyduğunuz birincil uygulamaları belirleyin. Bina ölçümü, iç mekan modelleme veya arkeolojik araştırma gibi farklı uygulamalar, tarayıcı özellikleri ve hassasiyeti için farklı gereksinimlere sahip olabilir. Ölçüm Aralığı ve Doğruluk: Tarayıcının maksimum aralığını ve gereken doğruluğunu göz önünde bulundurun. Yüksek doğruluk ve genişletilmiş aralık genellikle daha yüksek bir fiyat etiketiyle gelir, bu nedenle bu faktörleri ihtiyaçlarınıza göre dengelemek önemlidir. 2. Cihaz Performansını Değerlendirin Lazer Tarayıcı Özellikleri: Ölçüm mesafesi, nokta bulutu yoğunluğu ve tarama hızı gibi temel özellikleri inceleyin. Bu parametrelerin projenizin gereksinimleriyle uyumlu olduğundan emin olun. Örneğin, yüksek nokta bulutu yoğunluğu daha ayrıntılı veriler sağlar ancak daha fazla işlem gücü gerektirebilir. Gerçek Zamanlı Veri İşleme: Bazı taşınabilir LiDAR sistemleri gerçek zamanlı veri işleme sunarak anında geri bildirim sağlar. Bu özellik, anında sonuç gerektiren uygulamalar için özellikle değerli olabilir. 3. Taşınabilirliği Göz Önünde Bulundurun Ağırlık ve Boyut: Uzun süreli kullanım için yönetilebilir bir cihaz seçin. Tarayıcının ağırlığı ve boyutları, ister sahada ister kontrollü bir ortamda olsun, amaçlanan kullanımınız için pratik olmalıdır. Kullanım Kolaylığı: Tarayıcının kullanıcı dostu olduğundan emin olun. Verimli ve etkili veri toplama için sezgisel bir arayüz ve basit bir işlem çok önemlidir. 4. Pil Ömrü ve Şarj Pil Süresi: Çalışma sürenizi destekleyebildiğinden emin olmak için pil ömrünü kontrol edin. Uzun süreli saha çalışmaları için daha uzun pil ömrü şarttır. Şarj ve Değiştirme: Şarj süresini ve pil değiştirme kolaylığını anlayın. Verimli şarj ve pil yönetimi, kesinti süresini en aza indirmeye yardımcı olabilir. 5. Veri İşleme ve Yazılım Desteği Veri Dışa Aktarımı ve Uyumluluk: Tarayıcının mevcut işleme yazılımınızla uyumlu veri formatlarını desteklediğini doğrulayın. İyi bir yazılım desteği, veri işleme ve analizini kolaylaştırabilir. Veri Yönetimi: Cihazın depolama kapasitesini ve veri yönetimi özelliklerini göz önünde bulundurun. Uzun tarama oturumlarından gelen kapsamlı verileri işlemek için yeterli depolama alanı çok önemlidir. 6. Teknik Destek ve Servis Satış Sonrası Destek: İyi satış sonrası servis ve teknik destekle bilinen bir marka seçin. Garanti politikalarını, onarım hizmetlerini ve teknik sorgulara verilen yanıt sürelerini araştırın. Eğitim ve Dokümantasyon: Üreticinin, sorunsuz çalışma ve sorun gidermeyi kolaylaştırmak için eğitim ve kapsamlı kullanıcı kılavuzları sağlayıp sağlamadığını kontrol edin. 7. Marka İtibarı ve Kullanıcı Geri Bildirimi Marka Güvenilirliği: Olumlu yorumlara sahip saygın markaları tercih edin: Cihazın performansını ve güvenilirliğini ölçmek için kullanıcı geri bildirimlerini ve gerçek dünya vaka çalışmalarını araştırın. Öneriler: El tipi LiDAR tarayıcıları konusunda deneyimi olan sektör uzmanlarından veya meslektaşlarınızdan öneriler alın. 8. Bütçe ve Maliyet Cihaz Maliyeti: Tarayıcının maliyetini bütçeniz dahilinde değerlendirin. Daha yüksek performanslı modeller genellikle daha pahalıdır, bu nedenle özelliklerin fiyatı haklı çıkarıp çıkarmadığını değerlendirin. Bakım Maliyetleri: Toplam sahip olma maliyetini etkileyebilecek kalibrasyon ve bakım dahil olmak üzere bakım ve işletme maliyetlerini hesaba katın. 9. Satın Almadan Önce Deneyin Yerinde Demolar: Mümkünse, cihazın canlı bir demosunu veya denemesini ayarlayın. Uygulamalı deneyim, tarayıcının kullanılabilirliği ve performansı hakkında değerli içgörüler sağlayabilir. Demo Videoları ve Vaka Çalışmaları: Tarayıcının gerçek dünya senaryolarında nasıl performans gösterdiğini anlamak için üretici tarafından sağlanan demo videolarını ve vaka çalışmalarını inceleyin. Çözüm Bu faktörleri dikkatlice değerlendirerek, ihtiyaçlarınıza ve bütçenize en uygun taşınabilir LiDAR tarayıcısını seçebilirsiniz. İyi seçilmiş bir cihaz, veri toplama süreçlerinizi geliştirecek ve projelerinizin başarısına katkıda bulunacak, bu da onu profesyonel araç takımınız için değerli bir yatırım haline getirecektir.

Elde taşınan SLAM (Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama) teknolojisi son yıllarda giderek daha fazla ilgi görmektedir. Bu makale elde taşınan SLAM teknolojisinin avantajlarını ve dezavantajlarını inceler ve yeni nesil ölçüm teknolojisi olup olamayacağını analiz eder. Elde Taşınabilir SLAM'ın Avantajları Esnek Ölçüm Taşınabilir SLAM'in temel avantajı esnekliğidir. SLAM algoritması kullanıcıların hareket halindeyken ölçüm yapmasını sağlar, ancak bu sınırsız hareket anlamına gelmez. Farklı üreticilerin SLAM sistemleri için yürüme hızı, salınım genliği, özel alan kullanımı vb. gibi eğitim gerektiren belirli çalışma kuralları vardır. Bununla birlikte, geleneksel sabit toplam istasyonlar veya tarayıcılarla karşılaştırıldığında, taşınabilir SLAM daha fazla özgürlük sunar. Verimli Operasyonel Alan El Tipi SLAM cihazları genellikle 10-60 dakika çalışır. Üretici tarafından tanımlanan operasyonel kuralların kısıtlamaları dahilinde, tek bir ölçüm 10.000-60.000 metrekareyi kapsayabilir ve bu da el tipi SLAM'ı havadan sistemlere göre ikinci sırada yer alan en hızlı ölçüm yöntemlerinden biri yapar. Yüksek Nokta Yoğunluğu Çoğu taşınabilir SLAM cihazı, özellikle 3D lazer SLAM olmak üzere lazer SLAM teknolojisini kullanır. HESAI ve VELODYNE gibi önde gelen lazer markaları saniyede 30-64 milyon nokta nokta frekanslarına sahiptir ve bu da taşınabilir SLAM'ın geleneksel sabit tarayıcılarla karşılaştırılabilir nokta yoğunluklarına ulaşmasını sağlarken, zemin nokta yoğunlukları metrekare başına 5.000-10.000 noktaya ulaşır. Çok yönlü, Kör Nokta Yok Elde taşınan SLAM, maksimum ölçüm alanını kapsayan çok yönlü taramaya olanak tanır. Ölçüm açıları elde taşınan cihazın yüksekliğiyle sınırlı olsa da (genellikle 1,5-1,8 metre), çok yüksek binaları tamamen kapsamayabilir, bu çok yönlü tarama yeteneği çoğu ölçüm ihtiyacı için yeterlidir. Zengin Ham Veri Elde taşınan SLAM yalnızca XYZ koordinatlarını değil, aynı zamanda yoğunluk (Intensity), RGB değerleri ve panoramik görüntüleri de sağlar. Bu veriler zemin özelliklerinin analizini zenginleştirir, öznitelik yargısına yardımcı olur ve hassasiyet kontrollerine yardımcı olur. Panoramik görüntüler ayrıca saha ortamının ve özellik özelliklerinin bir kaydını sağlar. Çeşitli Çıktı Elde taşınan SLAM'den gelen veriler, nokta bulutları, çizgi haritaları (topografik ve kat planları gibi), 3B modeller, hızlı gerçeklik tabanlı 3B modeller ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde işlenebilir. Tek bir ölçümden birden fazla çıktı üretme yeteneği, gereksiz ölçümleri önler ve verimliliği artırır. Elde Taşınabilir SLAM'in Dezavantajları Deneyim Gerektirir SLAM teknolojisi doğru ölçümler elde etmek için belirli bir deneyim ve eğitim seviyesi gerektirir. Deneyimsiz operatörler, uygunsuz çalışma teknikleri nedeniyle daha düşük hassasiyette veri üretebilir. Bu bir zorluk olsa da, teknoloji olgunlaştıkça ve daha yaygın olarak benimsendikçe sorunun iyileşmesi bekleniyor. Nispeten Ortalama Nokta Bulutu Kalitesi Sabit lazer tarayıcılarla karşılaştırıldığında, elde taşınan SLAM'in nokta bulutu kalitesi biraz daha düşüktür. Sabit tarayıcılar genellikle daha yüksek nokta yoğunluğu ve daha ince nokta bulutları sunar. Ayrıca, elde taşınan SLAM sırasında yörünge hesaplamasındaki hatalar nokta bulutu verilerini etkileyebilir. Ancak, aşırı yüksek hassasiyet gerektirmeyen uygulamalar için elde taşınan SLAM'in nokta bulutu kalitesi genellikle yeterlidir. Yüksek Maliyet Taşınabilir SLAM cihazlarının maliyeti birçok ölçüm şirketi ve kuruluşu için engelleyici olabilir. Fiyat bir engel teşkil edebilse de, uygun bir uygulama veya proje bulan kişiler taşınabilir SLAM'ın sunduğu değerden yine de faydalanabilir. Uygulama Alanları Elde taşınan SLAM teknolojisinin, aşağıdakilerle sınırlı olmamak üzere çok çeşitli potansiyel uygulama alanları vardır: Madencilik: Maden hacimlerinin, açık ocak ve kazı hacimlerinin ölçülmesi ve madenlerin 3 boyutlu modellenmesi. Stok Ölçümü: Tahıl, kum, kömür gibi çeşitli stokların hacim ölçümü. Cephe Ölçümü: Özellikle kentsel dönüşüm projelerinde basit cephe ölçümleri için uygundur. 3D Modelleme ve Yeniden Yapılandırma: 3D/BIM modellerinin oluşturulması, dijital arşivlenmesi ve diğer ilgili görevler. Yeraltı Uzay Ölçümü:Yeraltı mekanlarının kat planları ve 3D modellemelerinin oluşturulması. Topoğrafik Harita Düzeltme: Topoğrafik haritalarda küçük alanların düzeltilmesinde kullanışlıdır. Diğer Uygulamalar: Ormancılık uygulamaları, eğitim, mağara araştırmaları, inşaat tamamlama ölçümleri ve ilerleme izlemeyi içerir. Elde Taşınabilir SLAM'in Beklentisi Özetle, esnekliği, verimliliği ve çeşitli çıktı yetenekleriyle taşınabilir SLAM teknolojisi, yeni nesil ölçüm teknolojisi olma yolunda önemli bir potansiyel göstermektedir. Ancak, teknoloji olgunluğu, veri hassasiyeti ve gerçek zamanlı işlemeyle ilgili zorlukların ele alınması gerekmektedir. Teknoloji geliştikçe ve uygulama senaryoları genişledikçe, taşınabilir SLAM'ın ölçümün geleceğinde önemli bir rol oynaması muhtemeldir.

Hızla gelişen ölçme ve haritalama alanında, LiDAR (Işık Algılama ve Mesafe Belirleme) teknolojisi yüksek çözünürlüklü mekansal verileri yakalamak için güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır. LiDAR sistemlerini etkili bir şekilde kullanmak için doğru konumlandırma ve haritalama hayati öneme sahiptir. Bunu başarmak için öne çıkan iki teknik SLAM (Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama) ve GNSS'dir (Küresel Navigasyon Uydu Sistemi). Her yöntemin farklı avantajları ve sınırlamaları vardır ve bu da onları farklı ölçme senaryoları için uygun hale getirir. Bu makale, LiDAR ölçme bağlamında SLAM ve GNSS arasındaki karşılaştırmayı ele alarak çalışma prensiplerini, güçlü ve zayıf yönlerini inceler.   SLAM ve GNSS'i anlamak   SLAM (Eş Zamanlı Yerelleştirme ve Haritalama): SLAM, bir cihazın bilinmeyen bir ortamın haritasını oluşturmasını veya güncellemesini sağlarken aynı zamanda o ortam içindeki kendi konumunu da takip etmesini sağlayan bir teknolojidir. Özellikle GNSS sinyallerinin zayıf veya erişilemez olduğu iç mekanlar, yeraltı veya yoğun yapılaşmış kentsel alanlar gibi ortamlarda faydalıdır. SLAM, çevre hakkında veri toplamak ve cihazın oluşturulan haritaya göre konumunu tahmin etmek için LiDAR, kameralar ve IMU'lar (Eylemsizlik Ölçüm Birimleri) gibi sensörlere güvenir.   GNSS (Küresel Navigasyon Uydu Sistemi): GPS, GLONASS, Galileo ve BeiDou gibi sistemleri içeren GNSS, uydu sinyallerini kullanarak küresel konumlandırma bilgisi sağlar. GNSS, açık dış ortamlarda yüksek doğruluğu ve güvenilirliği nedeniyle arazi ölçümünde yaygın olarak kullanılır. Sistem, birden fazla uydudan sinyal alarak ve bu sinyalleri hassas coğrafi koordinatları hesaplamak için kullanarak çalışır. GNSS, geniş alanlarda yüksek konumsal doğruluğun gerekli olduğu büyük ölçekli arazi ölçümü projeleri ve uygulamaları için oldukça uygundur. LiDAR Ölçümü için SLAM ve GNSS'in Karşılaştırılması   1. Doğruluk ve Kesinlik: SLAM: SLAM'in doğruluğu, kullanılan sensörlerin kalitesine ve çalıştığı ortama büyük ölçüde bağlıdır. Karmaşık yapılara sahip ortamlarda veya GPS sinyallerinin zayıf olduğu ortamlarda SLAM, LiDAR ve diğer sensörlerden gelen verileri entegre ederek yüksek hassasiyet sunabilir. Ancak, özellik çıkarma ve veri ilişkilendirmedeki zorluklar nedeniyle SLAM'in performansı son derece dinamik veya özelliksiz ortamlarda düşebilir. GNSS: GNSS, uydulara net görüş sağlayan açık alanlarda yüksek doğruluk sağlar. Modern GNSS sistemleri, düzeltme sinyalleri ve diferansiyel teknikler yardımıyla santimetre düzeyinde hassasiyete ulaşabilir. Ancak, uydu sinyallerinin engellendiği veya yansıtıldığı kentsel kanyonlar veya yoğun ormanlık alanlar gibi engellenmiş ortamlarda GNSS doğruluğu önemli ölçüde düşebilir.   2. Çevresel Uygunluk: SLAM: SLAM'in en büyük güçlerinden biri çeşitli ortamlardaki çok yönlülüğüdür. GNSS sinyallerinin güvenilir olmadığı veya bulunmadığı iç mekanlarda, yeraltı konumlarında ve yoğun yapılaşmış kentsel alanlarda mükemmeldir. SLAM'in sınırlı uydu görünürlüğüne sahip ortamlarda çalışabilme yeteneği, onu iç mekan haritalama ve otonom navigasyon gibi uygulamalar için paha biçilmez kılar.   GNSS: GNSS, gökyüzünün engelsiz bir şekilde görülebildiği büyük ölçekli, açık hava araştırma projeleri için idealdir. Genellikle arazi araştırması, inşaat ve tarım gibi uygulamalarda kullanılır. Açık alanlarda GNSS, güvenilir ve tutarlı konumsal veriler sağlar ve bu da onu kapsamlı alan haritalaması için uygun hale getirir.   3. Gerçek Zamanlı Veri İşleme: SLAM: SLAM sistemleri genellikle haritalar oluşturmak ve cihazı aynı anda yerelleştirmek için karmaşık gerçek zamanlı veri işleme içerir. Bu, önemli hesaplama kaynakları gerektirir ve işleme hızı ve algoritma verimliliğinden etkilenebilir. Hesaplama gücü ve algoritma tasarımındaki gelişmeler, SLAM'ın gerçek zamanlı yeteneklerini sürekli olarak geliştirmektedir.   GNSS: GNSS veri işleme genellikle basittir, çünkü konumu hesaplamak için uydu sinyallerini yorumlamayı içerir. Gerçek zamanlı GNSS konumlandırma, gerçek zamanlı kinematik (RTK) veya diğer artırma tekniklerinin kullanımıyla oldukça doğru olabilir. GNSS veri işlemenin basitliği ve verimliliği, onu anında konum bilgisi gerektiren uygulamalar için oldukça uygun hale getirir.   4. Entegrasyon ve Hibrit Yaklaşımlar: SLAM ve GNSS Entegrasyonu: Uygulamada, SLAM ve GNSS genellikle her iki teknolojinin güçlü yanlarından yararlanmak için birlikte kullanılır. Örneğin, GNSS ilk konum tahminleri ve kaba yerelleştirme sağlayabilirken, SLAM bu tahminleri iyileştirebilir ve GNSS sinyallerinin zayıf veya aralıklı olduğu ortamlarda ayrıntılı haritalama sağlayabilir. Hibrit sistemler, her teknolojinin güçlü yanlarını birleştirerek çeşitli araştırma senaryoları için kapsamlı bir çözüm sunabilir. Elde taşınan SLAM LiDAR cihazları genellikle SLAM ve GNSS entegrasyonunun ürünleridir. Karmaşık ortamlarda yüksek hassasiyetli haritalama ve konumlandırma için SLAM'ı, açık alanlarda doğru konum takibi için GNSS ile birleştirirler. Bu entegrasyon, genel performansı iyileştirmek için her iki teknolojinin güçlü yanlarından yararlanır.   GNSS ve SLAM Hibrit: GNSS'i SLAM ile birleştirmek, GNSS'in kısmen engellendiği ancak yine de mevcut olduğu ortamlarda performansı artırabilir. GNSS sistemi küresel konumlandırma ve ilk yönelimi sağlayabilirken, SLAM yerel haritalama ve yerelleştirmeyi ele alır. Bu hibrit yaklaşım, özellikle yarı kentsel veya karma ortamlarda genel doğruluğu ve güvenilirliği artırır.   Çözüm Hem SLAM hem de GNSS, her biri kendine özgü avantajlar ve sınırlamalarla LiDAR ölçümü için değerli yetenekler sunar. SLAM son derece çok yönlüdür ve bu da onu GNSS sinyallerinin güvenilir olmadığı ortamlar için uygun hale getirir. Gerçek zamanlı olarak haritalar oluşturma ve güncelleme yeteneği, ayrıntılı iç mekan ve kentsel haritalamaya olanak tanır. Öte yandan GNSS, açık dış mekanlarda yüksek hassasiyetli küresel konumlandırma sağlamada mükemmeldir ve bu da onu büyük ölçekli ve basit ölçüm görevleri için ideal hale getirir.   SLAM ve GNSS arasındaki seçim nihayetinde çevre, istenen doğruluk ve veri işleme yetenekleri de dahil olmak üzere ölçme projesinin özel gereksinimlerine bağlıdır. Birçok durumda, her iki teknolojiyi entegre etmek kapsamlı ve sağlam bir çözüm sağlayabilir ve hassas küresel konumlandırma ve ayrıntılı yerel haritalama avantajları sunabilir. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, SLAM ve GNSS kombinasyonunun giderek daha yaygın hale gelmesi muhtemeldir ve ölçme uzmanlarına mekansal verileri yakalamak ve analiz etmek için güçlü araçlar sağlayacaktır.

3B tarama ve mekansal veri toplamada, LiDAR (Işık Algılama ve Mesafe Belirleme) teknolojisi doğru ve ayrıntılı mekansal bilgileri yakalamak için çok önemlidir. Mevcut çeşitli LiDAR sistemleri arasında, elde taşınan SLAM LiDAR ve karasal LiDAR, her biri farklı avantajlara ve kullanım durumlarına sahip iki önemli yaklaşımı temsil eder. Bu makale, elde taşınan SLAM LiDAR ile karasal LiDAR arasındaki farkları inceleyecek, güçlü yanlarını, sınırlamalarını ve ideal uygulamalarını vurgulayacaktır.   Elde Taşınabilir SLAM LiDAR'ı Anlamak Taşınabilir SLAM LiDAR sistemleri, LiDAR teknolojisini SLAM (Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama) algoritmalarıyla taşınabilir bir formatta birleştirir. Bu cihazlar, kullanıcı tarafından taşınacak şekilde tasarlanmıştır ve çeşitli ortamlarda esnek ve dinamik veri toplama olanağı sağlar. SLAM algoritmalarının entegre edilmesi, gerçek zamanlı 3B haritalama ve yerelleştirmeye olanak tanır ve bu sistemleri belirli uygulamalar için özellikle yararlı hale getirir. Elde Taşınabilir SLAM LiDAR'ın Avantajları: Taşınabilirlik ve Esneklik: Elde taşınabilen SLAM LiDAR'ın birincil avantajı taşınabilir olmasıdır. Bu taşınabilir LiDAR tarayıcılar kullanıcıların ulaşılması zor alanlarda gezinmesine ve tarama yapmasına olanak tanır ve bu da onları yüksek esneklik gerektiren görevler için ideal hale getirir. Bu taşınabilirlik, alan kısıtlamalarının veya erişilebilirlik sorunlarının olduğu ortamlarda özellikle faydalıdır.   Gerçek Zamanlı Veri İşleme: Taşınabilir SLAM LiDAR'ın temel özelliklerinden biri, verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilmesidir. SLAM algoritmalarının entegrasyonu, cihazın kullanıcı hareket ettikçe 3B haritayı güncellemesini ve anında geri bildirim sağlamasını mümkün kılar. Bu yetenek, şantiye denetimleri ve iç mekan haritalama gibi hızlı ayarlamalar ve ayrıntılı mekansal analiz gerektiren uygulamalar için çok önemlidir.   Kullanım Kolaylığı: Elde taşınan SLAM LiDAR sistemleri genellikle kullanıcı dostu arayüzler ve otomatik süreçlerle tasarlanır ve bu da onları çeşitli alanlardaki profesyoneller için erişilebilir hale getirir. Kullanım kolaylığı, kullanıcıların kapsamlı teknik eğitime ihtiyaç duymadan veri toplamaya odaklanmasını sağlar. Elde Taşınabilir SLAM LiDAR'ın Sınırlamaları: Veri Doğruluğu ve Çözünürlüğü: Elde taşınan SLAM LiDAR esneklik sunarken, sabit sistemlerle aynı doğruluk ve çözünürlük seviyesine ulaşamayabilir. Verilerin kalitesi kullanıcının hareketinden ve ortamdan etkilenebilir ve bu da 3B modellerin hassasiyetini etkileyebilir.   Pil Ömrü ve İşlem Gücü: Taşınabilir LiDAR tarayıcıları pil ömrü ve işlem yetenekleriyle sınırlıdır. Uzun süreli kullanım sık sık şarj veya ek güç kaynakları gerektirebilir ve cihazın işlem gücü daha büyük sistemlere kıyasla kısıtlanabilir.   Çevresel Girişim: Elde taşınan SLAM LiDAR sistemleri, aydınlatma ve yüzey yansıması gibi çevresel faktörlerden etkilenebilir. Bu koşullar, SLAM algoritmalarının etkinliğini ve yakalanan verilerin genel kalitesini etkileyebilir. Karasal LiDAR'ı Keşfetmek Karasal LiDAR sistemleri, yüksek çözünürlüklü 3B verileri yakalamak için zemine yerleştirilmiş sabit tarayıcıları içerir. Bu sistemler genellikle ayrıntılı ölçüm, mimari dokümantasyon ve altyapı denetimi için kullanılır. Sabit kalarak, karasal LiDAR doğru ve kapsamlı mekansal verileri toplamak için istikrarlı bir platform sağlar. Karasal LiDAR'ın Avantajları: Yüksek Doğruluk ve Çözünürlük: Karasal LiDAR, yüksek doğruluğu ve çözünürlüğüyle ünlüdür ve hassas ölçümler ve ayrıntılı 3B modeller sunar. Bu ayrıntı düzeyi, mühendislik araştırmaları ve ayrıntılı mimari dokümantasyon gibi sıkı standartlar gerektiren görevler için olmazsa olmazdır.   Kararlı Veri Toplama: Karasal LiDAR sistemlerinin durağan yapısı tutarlı ve güvenilir veri toplamayı garanti eder. Bu kararlılık hareketle ilgili hataları en aza indirir ve zaman içinde kapsamlı veri edinimine olanak tanır.   Zengin Veri Çıktısı: Karasal LiDAR, yüksek nokta yoğunluğuna sahip yoğun nokta bulutları üretebilir ve bu da zengin ve ayrıntılı 3B modellerle sonuçlanır. Bu yetenek, özellikle büyük veya karmaşık yapıların doğru dijital temsillerini oluşturmak için faydalıdır. Karasal LiDAR'ın Sınırlamaları: Hareketlilik Eksikliği: Karasal LiDAR'ın temel sınırlamalarından biri hareketlilik eksikliğidir. Sistemin sabit kurulumu, kullanımını belirli konumlarla sınırlar ve bu, veri toplama için hareketin gerekli olduğu dinamik veya geniş ortamlarda dezavantaj olabilir.   Zaman Alıcı Kurulum: Karasal LiDAR sistemlerini kurmak ve kalibre etmek zaman alıcı olabilir. Tüm bir alanı kaplamak için farklı konumlardan birden fazla tarama gerekebilir ve bu da veri toplama için gereken süreyi uzatabilir.   Çevresel Faktörler: Sabit olsalar da karasal LiDAR sistemleri hala hava ve ışık gibi çevresel koşullara tabidir. Bu faktörler verilerin kalitesini etkileyebilir ve etkilerini azaltmak için ek önlemler gerektirebilir. Elde Taşınabilir SLAM LiDAR ve Karasal LiDAR'ın Karşılaştırılması Elde taşınan SLAM LiDAR ile karasal LiDAR arasında seçim yaparken, projenizin özel gereksinimlerini göz önünde bulundurmak önemlidir. Elde taşınan SLAM LiDAR, hareketliliğin ve gerçek zamanlı veri işlemenin kritik önem taşıdığı ortamlar için en uygunudur. Karmaşık veya sınırlı alanlarda gezinme ve haritalama yeteneği, onu iç mekan haritalama ve dinamik incelemeler gibi uygulamalar için ideal hale getirir.   Buna karşılık, karasal LiDAR, istikrarlı ortamlarda yüksek hassasiyetli ve ayrıntılı veri sağlamada mükemmeldir. Sabit yapısı ve yüksek çözünürlüklü 3B modeller üretme yeteneği, onu arazi ölçümü ve mimari dokümantasyon gibi titiz doğruluk gerektiren görevler için ideal hale getirir. Çözüm Hem elde taşınabilir SLAM LiDAR hem de karasal LiDAR, farklı uygulamalara göre uyarlanmış benzersiz avantajlar sunar. Her bir LiDAR teknolojisinin güçlü ve zayıf yönlerini anlayarak, profesyoneller mekansal veri edinme ihtiyaçları için en uygun çözümü seçmek üzere bilinçli kararlar alabilirler. İster taşınabilir bir cihazın esnekliğine ister sabit bir sistemin hassasiyetine ihtiyacınız olsun, her iki teknoloji de 3B tarama ve mekansal analiz alanını ilerletmede önemli bir rol oynar.

Sürekli gelişen arazi ölçümü alanında, profesyonellerin emrinde iki ana türde araç bulunur: Total Station gibi geleneksel optik arazi ölçümü araçları ve GNSS RTK alıcıları gibi modern uydu tabanlı araçlar. Hangi aracın kullanılacağına karar vermek çeşitli faktörlere bağlı olabilir. Bu blog, bilinçli bir seçim yapmanıza yardımcı olmak için Total Station ve GNSS RTK alıcıları arasındaki temel farkları inceleyecektir. 1. Kullanım Koşulları Toplam İstasyon Işık Koşulları: Teodolitlerin gelişmiş bir versiyonu olan Total Station, görünür ışığı kullanarak mesafeleri, koordinatları ve yükseklikleri ölçer. Cihaz hedefe nişan almak için insan gözüne güvendiğinden yeterli ışık esastır. Zayıf aydınlatma, görünürlük sorunları nedeniyle ölçümlerin doğruluğunu engelleyebilir. Görüş Hattı: Toplam İstasyonlar, cihaz ile hedef arasında net bir görüş hattı gerektirir. Herhangi bir engel, hem insan operatörünün görüşünü hem de cihazın veri toplama yeteneğini engelleyebilir ve ölçümün doğruluğunu ve uygulanabilirliğini etkileyebilir. GNSS RTK Alıcısı Görüş Hattı: RTK sistemleri uydu sinyallerine dayandıkları için doğrudan bir görüş hattı gerektirmez. Alıcı uydulara bağlanabildiği sürece, görüşün kısıtlı olduğu zorlu ortamlarda bile etkili bir şekilde çalışacaktır. Kablosuz Bağlantı: RTK sistemleri iletişim için radyo sinyallerini veya ağ bağlantılarını kullanır. Baz ve gezici istasyonlar harici bir radyo veya SIM kart aracılığıyla bağlanabilir ve kablosuz veri alışverişini kolaylaştırabilir. 2. Ölçüm Mesafesi Toplam İstasyon Genellikle kısa mesafeli ölçümler için uygundur, maksimum menzili yaklaşık 1,5 kilometredir. Prizma olmadan menzil yaklaşık 1000 metre ile sınırlıdır. Uzak noktalar için, zaman alıcı olabilen ve ölçüm hatalarına yol açabilen birden fazla kurulum gereklidir. GNSS RTK Alıcısı Yaklaşık 10 kilometreye kadar mesafeleri ölçebilme kapasitesine sahip olup, vericinin gücüne bağlı olarak daha büyük mesafeler için de potansiyel mevcuttur. RTK sistemleri, geniş alanlarda verimli ölçüm için yalnızca baz istasyonunun tek bir kurulumunu gerektirir. 3. Ölçüm Doğruluğu Toplam İstasyon Doğruluğu Bir görevi tamamlamak için birden fazla kurulum gerektirir ve her kurulum potansiyel olarak ölçüm hatalarına neden olabilir. Hata yayılımı, özellikle çok sayıda yeniden yerleştirmeyle önemli yanlışlıklara yol açabilir. GNSS RTK Doğruluğu Baz ve gezici istasyonlar arasındaki göreceli konumları ölçerek yüksek hassasiyet sunar. Doğruluk genellikle mesafenin 1 cm + 1 ppm'si içindedir ve hata birikimini en aza indirir. Bu diferansiyel ölçüm yaklaşımı, minimum hata yayılımıyla güvenilir sonuçlar sağlar. 4. Surveyor Gereksinimleri Toplam İstasyon Tipik olarak üç operatöre ihtiyaç vardır: biri gözlemlemek, biri ölçmek ve biri de veri kaydetmek için. Bu daha az verimli ve daha fazla emek yoğun olabilir. GNSS RTK Alıcısı Sadece iki operatör gerektirir: biri baz istasyonunu yönetmek için, diğeri ise geziciyi çalıştırmak için. Bu, insan gücü gereksinimlerini azaltır ve verimliliği artırır. 5. Düzen Verimliliği Toplam İstasyon Yerleşim görevleri, prizmayı yönlendirmek için telsizle iletişim kurmayı gerektirir; bu da daha az verimli ve yavaş olabilir. GNSS RTK Alıcısı Yön, mesafe farkları, azimut ve yükseklik değişikliklerini taşınabilir bir cihazda görüntüleyerek daha fazla verimlilik sunar. Bu, genellikle tek bir operatör tarafından gerçekleştirilebilen daha hızlı ve daha doğru yerleşim görevlerine olanak tanır. Özet Özetle, GNSS RTK alıcıları, genellikle daha az personel gerektiren ve büyük ölçekli projeler için daha fazla ölçüm aralığı ve doğruluk sunan gelişmiş kolaylık ve verimlilik sağlar. Ancak, Total Station'lar, iç mekan araştırmaları veya karmaşık köprü projeleri gibi yüksek hassasiyetli görevler için vazgeçilmezdir. Doğru ekipmanı seçmek, projenizin özel gereksinimlerine ve operasyonel tercihlerinize bağlıdır. Teknolojik gelişmelerle birlikte,taşınabilir RTK LiDARtarayıcı artık öne çıkıyor. GNSS RTK teknolojisi, yüksek binalar, dağlar ve kanyonlar gibi ortamlarda doğrulukla mücadele edebilir. Kentsel ortamlarda, yüksek binalar genellikle GNSS sinyallerini engeller ve bu da konumlandırma doğruluğunun azalmasına neden olur. Ancak, elde taşınan RTK LiDAR, GNSS sinyal sorunlarından etkilenmez ve çeşitli ortamlarda santimetre düzeyinde hassasiyet sağlayabilir. LiDAR (Işık Algılama ve Mesafe Ölçme), lazerler yayarak ve yansımalarını zamanlayarak mesafeleri ölçer, bu da onu binalar ve değişen arazi gibi engellerden etkilenmez hale getirir. Bu, şehir manzaraları, dağlar ve kanyonlar gibi karmaşık ortamlarda üstün performansla sonuçlanır. Ek olarak, LiDAR, hassas arazi bilgilerine ihtiyaç duyan uygulamalar için paha biçilmez olan ayrıntılı üç boyutlu mekansal veriler sağlar. Sonuç olarak, kentsel planlama ve topografik araştırmalar gibi yüksek hassasiyetli görevler için elde taşınan RTK LiDAR, daha güvenilir ve doğru konumlandırma sağlayan sağlam bir alternatif sunar. GNSS sinyal parazitine karşı direnci, onu özellikle kentsel ortamlarda etkili hale getirir.

Ölçme ve haritalama dünyasında herkes LiDAR'a aşinadır. Peki taşınabilir LiDAR hakkında ne kadar bilginiz var? Elde taşınan 3D tarayıcılar ivme kazanıyor ve LiDAR'ın kullanımını otomotiv ve hava uygulamalarının ötesine taşıyor. Kompakt boyutları ve yüksek performansları 3D ortam keşfini ve dijital ikizleri dönüştürüyor ve elde taşınan LiDAR'ı dijital çağın "sihirli aracı" haline getiriyor. 3D Taramanın Genişleyen Uygulamaları 3D tarama uygulamalarının endüstriyel ölçümlerin çok ötesine uzandığını biliyor muydunuz? Örneğin, her yeraltı otoparkı, inşaat denetimleri sırasında alanın kapsamlı bir görünümünü yakalamak için 3D tarama teknolojisine ihtiyaç duyar. Benzer şekilde, 3D tarama, inşaat planlarını belirlemek ve kuleler ve bina cepheleri için yapısal malzemeleri değerlendirmek için olmazsa olmazdır. Kültürel miras alanlarının korunması ve restorasyonunda bile 3D tarama önemli bir rol oynar. 3D tarama ekipmanı pazarı, çeşitli uygulama yelpazesi nedeniyle hızla genişliyor. Elde taşınabilen 3D tarama cihazlarının hızlı büyümesi, büyük ölçüde, sık sık yeniden konumlandırma gerektiren geleneksel sabit tarayıcıların sınırlamalarını vurgulayan genişleyen kullanım durumları tarafından yönlendiriliyor. Araç üstü ve sırt çantasına monte edilen cihazlar bir miktar hareketlilik sunsa da, yine de sıkışık, kalabalık, yeraltı veya boru hattı ortamlarına erişmekte zorlanıyorlar ve genellikle oldukça pahalılar. Yer altı alan taraması, ormancılık araştırmaları, arazi haritalama ve açık hava modelleme ve ölçümü gibi senaryolarda, elde taşınabilir 3B tarama cihazları giderek daha popüler hale geliyor. Bu eğilim yalnızca taşınabilir ekipmanlara doğru genel hareketten etkilenmiyor, aynı zamanda temel olarak elde taşınabilir 3B tarayıcıların gerçekten konumla sınırlı olmamasından kaynaklanıyor. Neredeyse her türlü çalışma alanına girebilir ve en temel ve en önemli ihtiyacı karşılayabilirler: kullanılabilirlik. Elde Taşınabilir 3D Tarayıcıların Türleri Taşınabilir 3D tarayıcılar için artan uygulamalar, pazar potansiyellerini artırdı. İlgi arttıkça, işletmeler ve kullanıcılar şu soruyu soruyor: En iyi taşınabilir 3D tarayıcıyı ne oluşturur? İki ana tür mevcuttur: taşınabilir yapılandırılmış ışık tarayıcıları ve taşınabilir LiDAR tarayıcıları. Yapılandırılmış Işık 3D Tarayıcı Yapılandırılmış ışık 3D tarayıcıları, sabit bir ışık kaynağı kullanarak nesneye bir desen yansıtır ve desenin bozulmasına göre görüş alanındaki her noktanın mesafesini hesaplar. Bu yöntemin avantajları arasında hızlı tarama hızı, geniş tarama alanı ve yüksek hassasiyet bulunur. Ancak, tarama ortamı olarak ışığa dayanması nedeniyle yapılandırılmış ışık tarayıcıları aydınlatma koşullarına karşı oldukça hassastır ve bu da onları gündüzleri dış mekanlar için daha az uygun hale getirir. El Tipi LiDAR Tarayıcı Buna karşılık, LiDAR, toplanan nokta bulutu verilerini kullanarak 3B modeller oluşturarak ve nesnenin konumu ve konturları hakkında bilgi edinerek yüksek frekanslı lazer darbeleri yayarak ve alarak çalışır. LiDAR'ın avantajı, dış aydınlatma koşullarına karşı minimum duyarlılığında yatmaktadır ve bu sayede yapılandırılmış ışık tarayıcılarına kıyasla üstün hız, alan kapsamı ve hassasiyeti korurken çeşitli çevresel ortamlarda iyi performans gösterebilmektedir. LiDAR, uzun zamandır araştırma, navigasyon ve diğer alanlarda yeri doldurulamaz bir rol üstlenmiştir. Olağanüstü algılama yetenekleriyle LiDAR, çeşitli endüstrilerdeki entegrasyonunu genişletmeye devam ediyor. Taşınabilir el tipi LiDAR'ın ortaya çıkışı, "son mil sorununu" ele almış ve uygulama yelpazesini önemli ölçüde genişletmiştir. Ancak, taşınabilir LiDAR kavramsal olarak yeni bir ürün değildir. Bu cihazlar yıllar önce piyasaya çıkmış olsa da, diğer LiDAR ürünleri gibi, geleneksel olarak boyut, performans ve maliyet arasında bir dengeye sahiptiler ve genellikle bu alanlardan sadece ikisinde mükemmellik gösteriyorlardı. Son teknolojik gelişmeler ve artan talep, LiDAR sistemlerindeki hassas optik bileşenlerin geliştirme maliyetlerinin paylaşılmasına yardımcı oldu. Bu ilerleme, daha ince, daha uygun fiyatlı LiDAR cihazlarına yol açtı ve taşınabilir LiDAR ürünleri bu genel yeniliklerden yararlanarak daha geniş pazar uygulamalarına yol açtı. Vaka Çalışması: Geosun Navigation'ın GS-100G El Tipi LiDAR Tarayıcısı Sadece endüstriyel görüş ekipmanı üreticileri değil, aynı zamanda havadan ve araç LiDAR'ında kapsamlı deneyimleriyle bilinen Geosun Navigation gibi yerleşik LiDAR uzmanları da dahil olmak üzere daha fazla oyuncu alana girdikçe, el tipi LiDAR pazarı belirgin ve rekabetçi bir segment haline geldi. Üstün performans ve kompakt bir tasarımla, taşınabilir LiDAR gerçek dünya 3B ortamlarının ve dijital ikizlerin keşfinde devrim yaratıyor ve dijital çağın "sihirli aracı" olarak ortaya çıkıyor. Örnek olarak Geosun Navigation tarafından piyasaya sürülen GS-100G taşınabilir 3B LiDAR tarayıcısını ele alalım: Mükemmelliğin Mirası: Geosun Navigation, LiDAR sistemleri navigasyonu ve araştırmasında kapsamlı deneyime sahip LiDAR geliştirmede öncüdür. Yüksek performanslı, kaliteli LiDAR ürünleriyle ün kazanmışlardır ve LiDAR araştırma ve geliştirmede zengin uzmanlığa sahiptirler. Olağanüstü Performans: Geosun Navigation tarafından bağımsız olarak geliştirilen GS-100G, alandaki derin uzmanlıklarını sergiliyor. Saniyede 320.000 nokta tarama hızı ve 360° tam görüş alanıyla GS-100G, 5.000 m²'lik bir alan için veri toplama ve işlemeyi 10 dakikadan kısa sürede tamamlayabilir. 120 m menzil ve santimetre düzeyinde veri doğruluğuyla GS-100G, kapsamlı, yüksek hassasiyetli ve yüksek yoğunluklu 3B mekansal bilgileri yakalamada mükemmeldir. Yer altı alanları, ormancılık araştırmaları, peyzaj haritalama ve açık hava modellemesi için tarama ve haritalama ihtiyaçlarını etkili bir şekilde karşılar. Dayanıklı ve Güvenilir: GS-100G, hafif yağmur, sis ve kıyı bölgeleri gibi özel ortamlarda çalışmasına olanak tanıyan IP54 toz ve su direncine sahiptir. GPS sinyalleri olmadan bile, gelişmiş yüksek hassasiyetli SLAM algoritması doğru nokta bulutu eşleştirmesini ve başarılı işlemleri garanti eder. Geleceğe Bakış: Taşınabilir LiDAR'ın Geleceği Gerçek dünyadaki 3D dijital ikiz senaryolarının zengin olduğu günümüz ortamında, taşınabilir LiDAR'ın geleceği, geçmişte araç LiDAR'ı ve hava LiDAR'ı pazarlarında görülen artışa benzer şekilde patlayıcı bir büyümeye hazırlanıyor. Kısa vadede pazar büyüklüğü bu "öncül" alanlarla henüz rekabet edemese de, devam eden dijital dönüşüm dalgasının taşınabilir LiDAR uygulamalarında sınırsız bir genişlemeye yol açması ve parlak bir geleceğe sahip olması bekleniyor.

Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM) teknolojisi, LiDAR tarama alanında dönüştürücü bir güç olarak ortaya çıkmış ve veri toplama süreçlerinin doğruluğunu ve hassasiyetini önemli ölçüde etkilemiştir. Sensör verilerini ve gelişmiş algoritmaları sorunsuz bir şekilde entegre ederek SLAM, LiDAR tarama sistemlerinin güvenilirliğini ve verimliliğini artırmada önemli bir rol oynar. SLAM teknolojisinin LiDAR taramasının doğruluğunu ve oyundaki temel mekanizmaları nasıl etkilediğini daha derinlemesine inceleyelim. Elde Taşınabilir SLAM LiDAR SLAM Nedir? Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM), LiDAR, RGB kameralar, IMU'lar ve daha fazlası dahil olmak üzere haritalama sisteminizdeki yerleşik sensörlerden gelen verileri entegre ederek, bir ortamda gezinirken yörüngenizi belirleyen gelişmiş bir algoritmadır.   SLAM'in nasıl çalıştığına dair basitleştirilmiş bir açıklama şöyle: Sistem başlatıldığında, algoritma çevreyi analiz etmek ve mevcut konumunuzu doğru bir şekilde tahmin etmek için sensör verilerinden ve bilgisayarlı görüş teknolojisinden yararlanır.   İlerledikçe SLAM, başlangıçtaki konum tahminini kullanır, sistemin sensörlerinden yeni veriler toplar, bunları önceki gözlemlerle karşılaştırır ve konumunuzu gerçek zamanlı olarak yeniden hesaplar.   Bu adımların tekrarlı olarak yürütülmesiyle SLAM sistemi, ortamdaki hareketinizi hassasiyetle sürekli olarak izler. Bir SLAM algoritması bu karmaşık hesaplamaları saniyede birçok kez gerçekleştirerek, uzayda hareket ederken yörüngenizi haritalama sürecini etkili bir şekilde otomatikleştirir.   SLAM tarama doğruluğunu nasıl etkiler? Bir SLAM cihazının hassasiyetini anlamak, haritalama sistemleri tarafından kullanılan veri toplama yöntemlerindeki temel bir karşıtlığı kavramayı gerektirir.   Karasal lazer tarayıcıda (TLS), cihaz bir lazer sensörünü 360° döndürerek ve sabit bir konumdan ölçümler kaydederek ortamını yakalar. Sonuç olarak, yakalanan nokta bulutundaki her nokta, tarayıcıya göre uzayda doğal olarak doğru bir şekilde hizalanır.   Bunun tersine, mobil bir haritalama sistemi de lazer sensörünü 360° döndürür ancak sabit bir noktadan döndürmez. Tarama sırasında ortamda hareket ettikçe sensör sizinle birlikte hareket eder, her ölçüm için hizalama tutarsızlıkları oluşturur ve son nokta bulutunun doğruluğunu tehlikeye atar.   Bu senaryo, gece fotoğrafı çekerken kamera hareketinin bulanıklığa yol açmasıyla benzerdir. Benzer şekilde, SLAM algoritması iyileştirmesinden önce bir mobil haritalama sisteminden işlenmemiş verileri incelemek, hizalama sorunlarına işaret eden dağınık ve çoğaltılmış noktaları ortaya çıkarır.   Bu hizalama hatalarını düzeltmek ve hassas, düzenli bir nokta bulutu oluşturmak için bir mobil haritalama sistemi tasarlanmıştır. Bunu, SLAM algoritması tarafından kaydedilen yörünge verilerinden yararlanarak başarır. Bu bilgi, sistemin her ölçüm anında tarayıcının konumunu belirlemesini sağlayarak noktaların doğru mekansal hizalanmasını kolaylaştırır.   Sonuç olarak, SLAM destekli bir mobil haritalama sisteminin doğruluğu yalnızca sensörün hassasiyetine değil, aynı zamanda yörüngenizi izlemede SLAM algoritmasının etkinliğine de önemli ölçüde bağlıdır. SLAM Doğruluk Zorlukları Yörüngeleri doğru bir şekilde izleyen ve yüksek kaliteli nokta bulutları üreten SLAM algoritmaları geliştirmek, iki ana hata türünü ele almak zorunda olan üreticiler için önemli bir zorluk oluşturdu.   SLAM İzleme Sorunları İzleme hatası olarak bilinen ilk hata türü, SLAM algoritmaları belirli ortamlarda zorluklarla karşılaştığında ortaya çıkar. Örneğin, belirgin çevresel özelliklerin nadir olduğu uzun koridorlarda, SLAM sistemleri doğru konum izlemeyi sürdürmekte zorlanabilir.   Daha zorlu ortamlarda, SLAM sistemleri arızalar yaşayabilir. Bu, tarama sırasında haritalama yanlışlıkları meydana geldiğinde, genellikle ortamdaki ayırt edici özelliklerin eksikliği veya yüksek gürültü seviyeleri nedeniyle meydana gelir. Bu gibi durumlarda, kontrol noktalarını kullanmak sorunu etkili bir şekilde çözmez.   Bazı SLAM bozulma örnekleri son işlem sırasında düzeltilebilirken, aşırı durumlar düzeltilemez kalabilir. Bu senaryolarda, kontrol noktası koordinatları ile taranan kontrol noktası koordinatları arasındaki mesafe farklılıklarının nasıl dağıtılacağına dair verilerin olmaması, yörünge bozulmalarının düzeltilmesini engeller.   SLAM Drift Hataları İkinci hata türü, kayma olarak adlandırılır ve SLAM algoritmalarında konumları hesaplamak için kullanılan sensörler tarafından üretilen içsel ölçüm hatalarından kaynaklanır. SLAM algoritmaları konumları önceki veri noktalarına göre yinelemeli olarak hesapladığından, tarama sırasında sensör hataları birikir ve bu da yörünge yanlışlıklarına ve nihai sonuçların kalitesinde düşüşe yol açar.   Sürüklenen SLAM hataları, daha büyük mekansal alan nedeniyle dış mekanlarda daha yaygındır ve iç mekanlarla tezat oluşturur. Sürüklenme, haritayla doğru şekilde eşleşen taramalarla sonuçlanır ancak sensör kusurları nedeniyle bozulmalar sergiler ve bu da zamanla hataların birikmesine neden olur. Son işlem sırasında araştırılan kontrol noktalarının kullanılması, genellikle sürüklenmeden etkilenen veri kümelerinin düzeltilmesine yardımcı olur.

Bazı insanlar için bir veri sayfasıLiDAR tarayıcıoldukça karmaşık olabilir. Bugün, LiDAR tarayıcısının ardındaki gizemi ortaya çıkararak, teknik özellikler sayfasında bulunan bazı yaygın terimleri tanıtacağız. Anlaşılması zor ve anlaşılması zor terimleri, anlamlarını ve neden önemli olduklarını açıklayacağız. Lazer Sınıfı Bir LiDAR tarayıcısının "Lazer Sınıfı", tarayıcıda kullanılan lazerin sınıflandırmasını ifade eder ve ışının insan gözü veya cildi için ne kadar tehlikeli olduğunu gösterir. Sınıflandırma sistemi, Sınıf 1'den (normal kullanımın tüm koşullarında güvenli) Sınıf 4'e (gözler veya cilt için tehlike oluşturabilir) kadar değişir. Neredeyse tüm LiDAR tarayıcıları en güvenli sınıf olan Sınıf 1 lazerleri kullanır. Bu, tarayıcının tamamen zararsız olduğu, sizin (veya yoldan geçen birinin) herhangi bir göz koruması olmadan doğrudan bakabileceği ve hiçbir olumsuz etki yaşamayacağı anlamına gelir. Bir LiDAR tarayıcısını değerlendirirken, güvenlik standartlarına ve düzenlemelerine uyumu sağlamak ve kullanıcıları potansiyel lazer tehlikelerinden korumak için çalışma sırasında gerekli güvenlik protokollerini uygulamak açısından Lazer Sınıfını anlamak çok önemlidir. Lazer Dalga Boyu Bir LiDAR tarayıcısının "Lazer Dalga Boyu", tarayıcı tarafından veri toplama için yayılan lazer ışınının belirli dalga boyunu ifade eder. LiDAR sistemlerinde kullanılan yaygın lazer dalga boyları arasında, genellikle bitki örtüsüne nüfuz etme ve doğru mesafe ölçümleri sağlama yetenekleri nedeniyle seçilen 905 nm ve 1550 nm gibi yakın kızılötesi dalga boyları bulunur. Dalga boyu seçimi lazerin performansı üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. 1550 nm'lik bir lazerin sis, yağmur veya hatta havadaki nem gibi ortamdaki su tarafından emilmesi daha olasıdır. Bu sorunu ortadan kaldırmak için lazerin daha fazla güç kullanması gerekir - bu da daha kısa pil ömrü anlamına gelir. 905 nm'lik bir lazer bu koşullarda performans kaybetmez ve üretimi çok daha basittir. Lazer Çizgi Numarası Bir LiDAR tarayıcısı bağlamında "Lazer Çizgi Numarası" terimi genellikle tarayıcı tarafından veri toplamak için yayılan tek tek lazer ışınlarının veya çizgilerinin sayısını ifade eder. Her lazer çizgisi, mesafeyi ölçerek ve mekansal bilgileri yakalayarak bir nokta bulutunun oluşturulmasına katkıda bulunur. Daha yüksek bir lazer çizgi sayısı genellikle daha yoğun nokta bulutlarıyla sonuçlanır ve taranan ortamın daha ayrıntılı ve doğru 3B temsillerine olanak tanır. Bu, iyileştirilmiş çözünürlüğe ve taranan alanın daha iyi kapsanmasına yol açabilir. Saniye Başına Puan Bir LiDAR tarayıcısı bağlamında "Saniye Başına Nokta", tarayıcının bir saniyede yakalayıp işleyebildiği bireysel veri noktalarının sayısını ifade eder. Bu ölçüm, LiDAR sisteminin tarama hızı ve veri edinme yeteneğinin önemli bir göstergesidir. Daha yüksek bir Points Per Second değeri, LiDAR tarayıcısının belirli bir zaman dilimi içinde daha fazla miktarda veri noktası yakalayabildiğini gösterir. Bu parametre, havadan LiDAR haritalama veya hareketli nesneleri tarama gibi hızlı veri toplama gerektiren uygulamalar için önemlidir. Ancak saniyede daha fazla nokta sayısının her zaman daha iyi olmadığını unutmayın. Bulutta istediğiniz uygulama için yeterli noktanız olduğunda, daha fazla nokta yakalamak nokta bulutunuzu daha büyük ve işlenmesi daha zor hale getirir. Saniye Başına Nokta metriği, LiDAR tarayıcısının tarama mekanizması, lazer darbe hızı, görüş alanı ve tarama aralığı gibi çeşitli faktörlerden etkilenir. Bu spesifikasyonu anlamak, belirli veri toplama görevleri ve uygulamaları için bir LiDAR sisteminin verimliliğini ve performansını değerlendirmeye yardımcı olur. Menzil Bir LiDAR tarayıcısının "menzili", tarayıcının nesneleri algılayıp ölçebileceği maksimum mesafeyi ifade eder. Yüzeyde basittir: Menzil, tarayıcınızın bir nesneden olabileceği ve yine de kullanılabilir sonuçlar döndürebileceği mesafeyi gösterir. Ancak bu sayının, bir lazer tarayıcının yakalayabileceği ve yine de teknik özellikler sayfasında işaretlenen doğruluk seviyelerine ulaşabileceği mesafeyi gösterdiğini varsaymayın. Sıkı testler (ve saha deneyimi), bir lazer tarayıcının doğruluğunun nesneden uzaklaştıkça azaldığını gösterecektir. Bunun da ötesinde, sabit bir menzilde bile bir LiDAR sensörünün doğruluğunu etkileyebilecek çok sayıda başka faktör vardır. Bir LiDAR tarayıcının menzili, belirli modele ve tasarıma bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir. Bazı LiDAR tarayıcılar, genellikle birkaç yüz metreye kadar menzillerle iç mekan haritalama veya nesne algılama gibi kısa menzilli uygulamalar için optimize edilmiştir. Öte yandan, uzun menzilli LiDAR tarayıcılar, menzilleri birkaç kilometreye kadar uzayabilen hava haritalama, otonom sürüş veya topografik araştırmalar gibi uygulamalar için tasarlanmıştır. Görüş alanı Bir LiDAR (Işık Algılama ve Mesafe Belirleme) tarayıcısının "FOV"u, tarayıcının Görüş Alanı anlamına gelir. Tarayıcının belirli bir zamanda "görebileceği" veya veri yakalayabileceği ortamın açısal kapsamını temsil eder. Bir LiDAR tarayıcısının FOV'u genellikle yatay ve dikey açılar cinsinden tanımlanır. Yatay FOV, yatay düzlemdeki tarama aralığının kapsamını belirtirken, dikey FOV, dikey düzlemdeki kapsamı temsil eder. Daha geniş bir FOV, LiDAR tarayıcısının tek bir taramada daha geniş bir alandan veri yakalamasını sağlarken, daha dar bir FOV daha küçük, daha ayrıntılı bir alana odaklanır. Bir LiDAR tarayıcısının FOV'u, toplanan verilerin tarama verimliliğini, kapsamını ve çözünürlüğünü etkiler. Göreceli Doğruluk Bir LiDAR tarayıcısının "Göreceli doğruluğu", tarayıcı tarafından bir veri kümesi içinde alınan ölçümlerin birbirlerine göre hassasiyetini ve tutarlılığını ifade eder. Toplanan nokta bulutu verilerinde veri noktalarının birbirlerine göre ne kadar yakın konumlandırıldığını açıklar. Göreceli doğruluk, veri noktalarının ve bunların mekansal ilişkilerinin iç tutarlılığını ölçtüğü için LiDAR taramasında önemli bir ölçüttür. Daha yüksek göreli doğruluk, veri noktalarının birbirine yakın hizalanmış ve tutarlı olduğunu gösterir ve bu da taranan ortamın daha güvenilir ve doğru bir temsiline yol açar. Özellikle topografik haritalama, altyapı izleme ve şehir planlama gibi hassas mekansal bilgilerin kritik öneme sahip olduğu uygulamalarda, bir LiDAR tarayıcısının göreceli doğruluğunu anlamak, toplanan verilerin kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirmek açısından önemlidir. Bir nokta bulutunun yerel ölçekteki doğruluğu. Mobil bir tarayıcı için bu, bir oda gibi tek bir konumdaki noktalar arasındaki ölçüm doğruluğudur. Mutlak Doğruluk Nokta bulutunun küresel ölçekteki doğruluğu. Toplanan veri noktalarının gerçek dünya konumlarına ne kadar doğru bir şekilde karşılık geldiğini açıklar. Mutlak doğruluk, taranan verilerin GPS verileri veya zemin üzerindeki kontrol noktaları gibi harici referans noktaları veya koordinatlarla hizalanmasını değerlendirdiği için LiDAR taramasında temel bir ölçümdür. Yüksek mutlak doğruluk, LiDAR tarayıcısının taranan alandaki nesnelerin ve özelliklerin gerçek dünya konumlarını doğru bir şekilde belirleyebileceğini gösterir. LiDAR tarayıcısının mutlak doğruluğunu anlamak, arazi ölçümü, altyapı denetimi ve şehir planlama gibi hassas coğrafi bilgi gerektiren ve bilinçli kararlar almak için doğru mekansal konumlandırmanın önemli olduğu uygulamalar için çok önemlidir.

Tutkulu bir LiDAR çözümü sergicisi olarak değerli müşterilerimize dünyanın önde gelen coğrafi bilgi sergisi olan INTERGEO 2024'e ücretsiz bilet alma fırsatı sunduğumuzu duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Etkinliğe ücretsiz biletinizi alarak, coğrafi bilgi endüstrisindeki çığır açan gelişmeleri keşfetmek için eşsiz bir fırsata erişeceksiniz.   INTERGEO 2024, 24-26 Eylül 2024 tarihleri ​​arasında Stuttgart'ta gerçekleşecek. Bu fuar, coğrafi bilgi sistemlerindeki en son teknolojileri ve yenilikçi çözümleri sergilemek için küresel bir platformdur.   INTERGEO 2024 sırasında, profesyonellerin mekansal verileri yakalama ve analiz etme biçimlerini kökten değiştiren son teknoloji LiDAR çözümlerimizi sergileyeceğiz. Son teknolojimiz, araştırma, haritalama, inşaat ve çevre izleme gibi sektörlerin benzeri görülmemiş hassasiyet ve verimlilik elde etmesini sağlar.   INTERGEO 2024'e katılmak, en son trendlere dalmanız, sektör uzmanlarıyla ağ kurmanız ve coğrafi uzamsal inovasyonun sınırsız olanaklarını keşfetmeniz için eşsiz bir fırsat sunacaktır. Meslektaşlarınızla etkileşim kurun, en iyi uygulamalara ilişkin içgörüler edinin ve hızla gelişen bu alanda eğrinin önünde kalın.   INTERGEO 2024'e ücretsiz biletinizi güvence altına almak için lütfen aşağıdaki E-posta veya Whatsapp numarasından bize ulaşın ve ücretsiz biletinizi alın. Lütfen bilet sayısının sınırlı olduğunu unutmayın, bu nedenle bu mutlaka katılmanız gereken etkinlikte yerinizi güvence altına almak için hemen harekete geçin.   Ücretsiz bilet için lütfen iletişime geçiniz: Bay Lanbooxie E-posta: sales@geosunlidar.com WhatsApp: +8615527360208

Pazar araştırma şirketi Market.us, “Ürün Türü, Bileşen, Uygulama, Son Kullanıcı, Bölge ve Şirkete Göre Küresel LiDAR Pazar Segmentasyonu: Endüstri Görünümü, Pazar Değerlendirmesi, Rekabetçi Manzara, Trendler ve 2023-2032 Tahminleri” başlıklı bir rapor yayınladı. Rapora göre, küresel LiDAR pazarının 2024 yılına kadar toplam 2,3 milyar dolarlık bir değere ulaşacağı öngörülüyor. 2023-2032 tahmin döneminde, LiDAR'a yönelik genel talebin %22,5'lik bir bileşik yıllık büyüme oranıyla (CAGR) artması bekleniyor. Sonuç olarak, 2032 yılına kadar pazarın toplam 11,6 milyar dolarlık bir değere ulaşması tahmin ediliyor.   LiDAR, Light Detection and Ranging'in kısaltmasıdır ve hedeflere doğru lazer ışınları yayarak ve yansıyan ışığı analiz ederek mesafeleri ölçen bir uzaktan algılama teknolojisidir. Hassasiyeti ve çok yönlülüğü nedeniyle bu teknoloji çeşitli endüstrilerde giderek daha önemli hale gelmiştir. LiDAR endüstrisi, otonom sürüş, coğrafi haritalama, çevresel izleme ve şehir planlama gibi alanlardaki gelişmelerle yönlendirilen önemli bir büyüme yaşamıştır. LiDAR Pazarının Genişlemesini Etkileyen Faktörler   Teknolojik İlerleme LiDAR teknolojisinin sürekli gelişimi, pazar büyümesinde önemli bir etkiye sahip olan menzil, doğruluk ve çözünürlükteki iyileştirmeleri ifade eder. Katı hal LiDAR'daki yenilikler ve LiDAR sistemlerinin minyatürleştirilmesi, bunların çeşitli endüstrilerdeki uygulanabilirliğini artırmıştır.   3D Görüntüleme ve Modellemeye Yönelik Artan Talep Doğru ve ayrıntılı 3B görüntüleme ve modelleme talebi, sektörler genelinde giderek artmakta ve LiDAR teknolojisine olan ihtiyacı artırmaktadır. Mimarlık, altyapı geliştirme, ormancılık, tarım ve şehir planlama gibi sektörler, doğru ölçümler, planlama ve karar alma için hassas 3B verilere ihtiyaç duymaktadır. LiDAR, yüksek çözünürlüklü 3B bilgilerin hızlı ve etkili bir şekilde yakalanmasını sağlayarak bu uygulama alanlarında tercih edilen teknoloji haline gelmektedir.   Otonom Araçların ve ADAS'ın Ortaya Çıkışı Otomotiv endüstrisinde otonom araçların ve Gelişmiş Sürücü Destek Sistemlerinin (ADAS) yükselişi, LiDAR pazarının büyümesi için önemli bir itici güçtür. LiDAR teknolojisi, çevredeki ortamın doğru bir şekilde algılanmasını sağlamada ve otonom araçlar için güvenli ve güvenilir navigasyonu garantilemede önemli bir rol oynar. Otonom sürüş teknolojisi gelişmeye devam ettikçe ve araç güvenliği düzenlemeleri giderek daha katı hale geldikçe, otomotiv endüstrisinde LiDAR sensörlerine olan talebin artması bekleniyor.   LiDAR Teknolojisine Devlet Desteği Hükümet girişimleri ve desteği, LiDAR teknolojisinin benimsenmesini ve büyümesini yönlendirmede önemli bir rol oynar. Dünya çapındaki hükümetler, LiDAR'ın çeşitli uygulama alanlarındaki potansiyel faydalarını fark etmiş ve kullanımını teşvik etmek için politikalar, fonlama programları ve düzenlemeler uygulamıştır.   LiDAR Maliyetinin Düşürülmesi LiDAR teknolojisiyle ilişkili başlangıçtaki yüksek maliyetler, yaygın olarak benimsenmesinin önünde bir engel oluşturdu ve uygulamalarını belirli endüstrilerle sınırladı. Ancak, teknoloji ve üretim süreçlerindeki önemli ilerlemeler, LiDAR sistemlerinin maliyetinde bir düşüşe yol açtı. Maliyetteki bu düşüş, LiDAR uygulamalarının kapsamının çeşitli endüstrilerde genişletilmesinde önemli bir rol oynadı.   Küresel LiDAR Pazar Raporunun Segmentasyonu   Ürün Tipi Analizi 2023'te, havadan segment önemli bir paya sahip olarak LiDAR pazarına hakim oldu. Bu segmentin gücü, arazi haritalama, afet yönetimi ve ormancılık yönetimindeki geniş kapsamlı uygulamalarına atfedilebilir. Havadan LiDAR, verimli geniş alan kapsama kabiliyeti ve yüksek çözünürlüklü 3B veri sağlama yeteneği ile ünlüdür ve bu da onu hassas ormancılık ve çevresel izlemede vazgeçilmez bir teknoloji haline getirir. Önemli yüksekliklerden ince ayrıntıları yakalama yeteneği, iklim değişikliği araştırmalarında ve kıyı bölgesi haritalamasında çok önemlidir.   Bileşen Analizi 2023'te lazer tarayıcı segmenti, önemli bir paya sahip olarak LiDAR pazarına hakim oldu. Bu eğilim birkaç temel faktöre bağlanabilir. Lazer tarayıcılar, LiDAR sistemlerinin temel bileşenleridir ve fiziksel dünya verilerini 3B nokta bulutları biçiminde doğru bir şekilde yakalamada önemli bir rol oynarlar. Bu segmentin önemi, otonom araçlar, coğrafi ölçüm ve inşaat dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerde lazer tarayıcıların yaygın uygulamalarından kaynaklanmaktadır. Lazer tarayıcı segmentinin büyümesi büyük ölçüde lazer tarayıcıların doğruluğunu, menzilini ve hızını önemli ölçüde iyileştiren teknolojik gelişmelere atfedilir. Örneğin, katı hal lazer tarayıcılarının geliştirilmesi, kompakt, hafif ve enerji açısından verimli çözümler sunarak pazara devrim niteliğinde değişiklikler getirmiştir. Bu gelişmeler, özellikle havacılık ve savunma gibi yüksek hassasiyet ve çözünürlük gerektiren endüstrilerde lazer tarayıcıların uygulanabilirliğini genişletmiştir.   Uygulama Analizi 2023'te koridor haritalama segmenti, birkaç temel faktör nedeniyle önemli bir pay elde ederek LiDAR pazarında baskın bir konuma sahipti. Koridor haritalama, altyapı geliştirmeye yönelik artan küresel vurgudan yararlanarak öncelikle ulaşım ve şehir planlamada kullanılır. Bu segmentin büyümesi, otoyolların, demiryollarının ve kamu hizmetleri ağlarının planlanması ve bakımı için gerekli olan doğru, yüksek çözünürlüklü haritaları üretmedeki önemli rolüne bağlanabilir. Koridor haritalamada entegre LiDAR teknolojisi, arazi ve özellik haritalamada benzersiz bir hassasiyet sağlayarak verimli proje yürütme ve risk yönetimine olanak tanır.   Son Kullanıcı Analizi 2023 yılında otomotiv segmenti, önemli bir pazar payı elde ederek LiDAR pazarında baskın bir konuma sahipti. Bu baskınlık, öncelikle Gelişmiş Sürücü Destek Sistemleri (ADAS) içindeki LiDAR entegrasyonundaki sürekli ilerlemelere ve otonom araçların hızla geliştirilmesine bağlanabilir. Otomotiv üreticileri, otonom sürüşün güvenliği ve verimliliği için çok önemli olan hassas çevresel haritalama ve engel tespiti için giderek daha fazla LiDAR teknolojisine güveniyor. Otomotiv endüstrisinin LiDAR endüstrisindeki pazar payı, önde gelen otomotiv ve teknoloji şirketlerinin önemli yatırımlarıyla güçlendirilerek otonom sürüş teknolojilerinin geliştirilmesine olan kararlı bağlılığı göstermektedir.   Çözüm Küresel LiDAR pazarının 2023-2032 tahmin döneminde %22,5'lik bileşik yıllık büyüme oranıyla önemli bir büyüme yaşayacağı öngörülüyor. Pazarın 2032 yılına kadar toplam 11,6 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaşması bekleniyor. Bu büyüme, otonom araçlar, coğrafi haritalama, çevresel izleme ve şehir planlama gibi alanlardaki LiDAR teknolojisinin temel uygulamaları ve teknolojik gelişmelerle yönlendiriliyor. LiDAR'ın hassasiyeti ve çok yönlülüğü, onu bu alanlarda vazgeçilmez kılıyor ve önemli pazar büyümesine yol açıyor. Kuzey Amerika pazarının lider konumunu koruması beklenirken, Asya-Pasifik bölgesinin LiDAR teknolojisinin küresel çapta yaygın olarak tanınması ve uygulanmasını yansıtan hızlı bir büyüme yaşaması öngörülüyor. Büyük pazar oyuncularının sürekli inovasyonu ve yatırımı, LiDAR teknolojisinin gelecekteki teknolojik ilerlemeler ve uygulamalar için önemli bir itici güç olmaya devam edeceğini gösteriyor. Küresel LiDAR pazarının ve birçok alandaki kritik uygulamalarının hızlı büyümesi, modern teknoloji ve endüstriyel ilerlemedeki temel konumunu göstermektedir. Daha fazla teknolojik ilerleme ve maliyet düşüşleriyle LiDAR'ın daha fazla alanda yeni uygulamalar bulması ve pazar büyümesini daha da artırması beklenmektedir.

Günümüzde, hem LiDAR hem de Fotogrametri uygulamaları drone haritalama alanında hızla gelişmektedir. Drone fiyatlarının kademeli olarak düşmesiyle birlikte, insanlar arazi ve altyapının hızlı değerlendirmeleri için drone ölçüm tekniklerini kullanabilirler. Şu anda, drone haritalama görevleri söz konusu olduğunda, LiDAR ve Fotogrametri görüntüleme arasındaki seçim büyük ölçüde eldeki belirli uygulamaya ve maliyet ve karmaşıklık gibi operasyonel faktörlere bağlıdır. Bu makalede, LiDAR ve Fotogrametri teknolojisi arasındaki farkları inceleyeceğiz. LiDAR Nedir ve Nasıl Çalışır? LiDAR"Işık Algılama ve Mesafe Belirleme" anlamına gelir ve bu teknoloji onlarca yıldır mevcuttur ancak son zamanlarda büyük dronlar için uygun boyutlarda ve güçte mevcuttur. Bir LiDAR sensörü lazer darbeleri yayar ve bu darbelerin yerden sektikten sonra geri dönmesi için geçen tam zamanı ve yansımaların yoğunluğunu ölçer. Sensörün kendisi LiDAR sisteminin sadece bir parçasıdır ve sensörün uzaydaki yönelimini belirlemek için yüksek hassasiyetli bir Küresel Navigasyon Uydu Sistemi (GNSS) ve bir Eylemsizlik Ölçüm Birimi (IMU) olması hayati önem taşır. Tüm bu üst düzey alt sistemler, ham verileri kullanılabilir bilgilere dönüştürmek için mükemmel bir koordinasyon içinde çalışmalıdır; bu işlem doğrudan coğrafi referanslama olarak bilinir. Fotogrametri Nedir ve Nasıl Çalışır? Fotogrametri, nesnelerin görüntülerini kullanarak uzamsal konumlarını ve üç boyutlu şekillerini yeniden yapılandıran bir tekniktir. Fotogrametride, bir drone bir alanda çok sayıda yüksek çözünürlüklü fotoğraf çeker ve bu görüntüler üst üste binerek aynı noktanın zeminde farklı avantajlı konumlardan ve birden fazla fotoğrafta görülmesini sağlar. İnsan beyninin derinlik algısı sağlamak için iki gözden gelen bilgileri kullanmasına benzer şekilde, fotogrametri görüntülerdeki bu birden fazla avantajlı konumu kullanarak 3 boyutlu bir harita oluşturur. Dolayısıyla yüksek çözünürlüklü 3B yeniden yapılandırma, yalnızca yükseklik/koy bilgisini değil, aynı zamanda haritadaki her bir noktanın dokusunu, şeklini ve rengini de içerdiğinden, oluşturulan 3B nokta bulutunun yorumlanması daha kolay hale gelir. LiDAR ve Fotogrametri Arasındaki Fark Nedir?   Prensip LiDAR: LiDAR teknolojisi, sensör ile çevresindeki nesneler arasındaki mesafeyi ölçmek için lazer darbelerinin emisyonuna ve tespitine dayanır. Lazer darbelerinin hedeften sektikten sonra geri dönmesi için geçen süreyi analiz ederek, LiDAR hassas mesafeleri hesaplar ve ortamın bir nokta bulutu temsilini oluşturur. Fotogrametri: Öte yandan fotogrametri, 3B bilgi çıkarmak için farklı açılardan çekilen üst üste binen görüntüleri kullanır. Görüntüler arasındaki perspektif değişikliğinden dolayı nesnelerin görünürdeki kayması olan paralaks etkisini analiz ederek, fotogrametri algoritmaları sahnenin 3B geometrisini yeniden oluşturur. Veri toplama LiDAR: LiDAR sistemleri, geniş bir görüş alanında saniyede çok sayıda noktayı yakalayan bir tarama düzeninde lazer darbeleri yayar. Bu, LiDAR'ın yoğun bitki örtüsü veya kentsel alanlar gibi karmaşık ortamlarda bile yoğun ve doğru nokta bulutları sağlamasını mümkün kılar. Fotogrametri: Fotogrametri, drone'lara, uçaklara veya kara tabanlı platformlara monte edilmiş kameralar kullanılarak bir dizi yüksek çözünürlüklü görüntü yakalamaya dayanır. Doğru yeniden yapılandırmayı sağlamak için bu görüntülerin önemli ölçüde örtüşmesi gerekir. Fotogrammetrik çıktının kalitesi, görüntü çözünürlüğüne, örtüşmeye ve eşleştirme için farklı özelliklerin kullanılabilirliğine bağlıdır. Doğruluk ve Çözünürlük LiDAR:LiDAR sistemleri, mesafeleri ölçmede yüksek doğruluklarıyla bilinir ve genellikle santimetrenin altındaki hassasiyete ulaşırlar. LiDAR ayrıca farklı aralıklarda tutarlı doğruluk sağlar ve bu da onu hassas ölçümler gerektiren uygulamalar için uygun hale getirir. Fotogrametri: Fotogrametri doğruluğu, görüntü kalitesi, kamera kalibrasyonu, GPS doğruluğu ve tıkanıklıkların varlığı gibi çeşitli faktörlerden etkilenir. Fotogrametri yüksek doğruluk elde edebilse de, genellikle LiDAR'a kıyasla daha düşük doğruluğa sahip olduğu düşünülür. Ancak, kamera teknolojisindeki ve görüntü işleme algoritmalarındaki gelişmeler son yıllarda fotogrammetrik doğruluğu önemli ölçüde iyileştirmiştir. Veri Yoğunluğu ve Kapsamı LiDAR: LiDAR sensörleri, yüksek nokta yoğunluğuna sahip yoğun nokta bulutları oluşturarak yakalanan ortam hakkında ayrıntılı bilgi sağlar. Bu, LiDAR'ı arazi modelleme, orman envanteri ve altyapı izleme gibi uygulamalar için ideal hale getirir. Fotogrametri: Fotogrametrideki nokta yoğunluğu, yakalanan görüntülerin çözünürlüğüne ve nesnelere olan mesafeye bağlıdır. Fotogrametri doğru sonuçlar üretebilse de, genellikle LiDAR'a kıyasla daha düşük bir nokta yoğunluğuna sahiptir. Ancak fotogrametri, yüksek çözünürlüklü dokular ve renkler sağlamada mükemmeldir ve bu da onu sanal gerçeklik, görsel efektler ve mimari görselleştirme gibi görsel uygulamalar için uygun hale getirir. Uygulamalar LiDAR: Doğru mesafe ölçümleri ve bitki örtüsüne nüfuz etme yeteneği nedeniyle LiDAR, topografik haritalama, sel modelleme, otonom sürüş ve hassas tarım gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. LiDAR ayrıca dijital yükseklik modelleri (DEM'ler) oluşturma, kentsel ortamları analiz etme ve arkeolojik alan haritalamada da uygulama bulmaktadır. Fotogrametri: Fotogrametri, kültürel miras alanlarının 3B haritalanması, çevresel izleme, şantiye dokümantasyonu ve manzara modellemesi dahil olmak üzere geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Ayrıca, gerçekçi 3B modeller ve görselleştirmeler oluşturmak için mimari, film prodüksiyonu, oyun ve sanal gerçeklik gibi endüstrilerde yaygın olarak kullanılır.

Günümüzde çok sayıdaElde Taşınabilir SLAM LiDAR Tarayıcıpiyasada bulunan ürünler. Peki SLAM nedir? Amacı nedir? Ve uygun bir El Tipi SLAM LiDAR Tarayıcı ürünü nasıl seçilebilir? Bu makale size cevapları sağlayacaktır. SLAM Nedir? SLAM, Eşzamanlı Yerelleştirme ve Eşleme anlamına gelir. Üç temel unsurdan oluşur: eş zamanlı, yerelleştirme ve eşleme.   Yerelleştirme Yerelleştirme, bir cihazın belirli bir haritadaki konumunu belirleme sürecidir. GPS veya toplam istasyon konumlandırması gibi, SLAM yerelleştirmesi, robotun konumunu hesaplamak için cihaz J ile bilinen referans noktaları (A, B, C) arasındaki mesafeyi ve açıyı ölçer. Elbette, yukarıda belirtilen yerelleştirmenin basitleştirilmiş açıklaması, cihazın yönelimi veya tutumu (Roll, Pitch, Heading) olan önemli bir yönü kapsamaz. Bu üç değerin edinilmesi, sensör koordinat sistemi ile harita koordinat sistemi arasındaki koordinatların dönüşümünü içerir; bu, yedi parametreli dönüşümdeki dönüş açıları olarak anlaşılabilir.   Haritalama Farklı konumların konumları ve yönelimleri (aşağıdaki diyagramda J1-J3) bilindiğinde, nesneleri taramak ve harita verileri elde etmek için bir LiDAR tarayıcısı kullanabiliriz. Bu süreç, fotoğrafların doğru konumlarının ve yönelimlerinin belirlendiği ("uzay kesişimi" olarak adlandırılır) ve ardından nesnelerin üç boyutlu yeniden yapılandırıldığı eğik fotogrametri iş akışına biraz benzerdir. Eşzamanlı Şimdi haritanın önce mi sonra mı geldiğini merak ediyor olabilirsiniz. Harita önce gelirse, bilinen konumlar ve yönelimlerle sahneyi tarayabiliriz. Ancak halihazırda bir haritamız varsa, neden tarama yapıyoruz? Dahası, bir haritamız varsa, konumumuzu ve yönelimimizi elde edebilir ve sahneyi tarayabiliriz. Ancak, şu soru ortaya çıkıyor: ilk yerelleştirme nereden geliyor? Açık hava ortamlarında, yerelleştirme için GPS ve IMU'ya güvenebiliriz. Ancak, GPS sinyallerinin bulunmadığı yer altı koridorları gibi alanlarda, harita verilerine ihtiyacımız var. Bu nedenle, yukarıdaki soru "tavuk-yumurta sorununa" benzer.   SLAM'in "eşzamanlı" yönünün devreye girdiği yer burasıdır. Basitçe ifade etmek gerekirse, yerelleştirme ve harita oluşturmayı eş zamanlı olarak gerçekleştirebiliriz. Örneğin, bilmediğiniz bir yerdeki bir alışveriş merkezini keşfetmek istediğinizi düşünün. Önce, alışveriş merkezinin girişine taksiyle gidip referans noktası olarak bir fotoğraf çekiyorsunuz. Giriş ve çevresi hakkında ön bir anlayışa sahip olduktan sonra, alışveriş merkezine girip sağlık kayıt sürecinden geçiyorsunuz. Her mağazayı keşfederken, bitişik mağazalar arasında bağlantılar kuruyor, mesafelerini, mekansal ilişkilerini ve mevcut konumunuzu not ediyorsunuz. Tüm mağazaları sırayla ziyaret ederek, alışveriş merkezinin düzeni hakkında giderek bütünsel bir anlayış geliştiriyorsunuz. Özetle, SLAM yerelleştirme ve harita oluşturmayı aynı anda gerçekleştirmemize olanak tanır. Bu, özellikle ilk yerelleştirmenin zor olduğu veya GPS sinyallerinin bulunmadığı senaryolarda faydalıdır ve bilinmeyen ortamları keşfetmemizi ve haritalamamızı sağlar. Elde Taşınabilir SLAM LiDAR Tarayıcının Uygulamaları Yeni bir cihazı değerlendirirken, uygulamalarını ve potansiyel kullanımlarını anlamak önemlidir. Taşınabilir SLAM LiDAR tarayıcıları için üç ana uygulama alanı şunlardır:   Maden Araştırması Elde taşınabilen SLAM cihazları aşağıdaki nedenlerden dolayı maden arama çalışmaları için oldukça uygundur: Madenlerde GPS sinyallerinin bulunmaması nedeniyle RTK ölçümlerinin kullanımı zordur. Toplam istasyonlar gibi diğer ölçüm yöntemlerini etkileyebilecek zayıf aydınlatma koşulları. Geleneksel toplam ölçüm istasyonlarını verimsiz kılan dar ve karmaşık maden geçitleri.   Bu zorluklar göz önüne alındığında, taşınabilir SLAM LiDAR tarayıcıları, GPS sinyallerine güvenmeden gezinirken eş zamanlı haritalama yapabildikleri ve ışık koşullarından etkilenmedikleri için madenler ve jeolojik mağaralar için özellikle uygundur. Taşınabilir SLAM cihazları kullanan madencilik uygulamaları için çıktılar arasında maden kat planları, kesitler, hacimler ve 3B modeller yer alır. Cephe Ölçümü Geleneksel toplam istasyon tabanlı cephe ölçüm yöntemlerinin bazı sınırlamaları vardır: Geleneksel yöntemler zaman alıcı ve emek yoğun olup, istasyon kurulumları sırasında birden fazla kişinin işbirliği yapmasını gerektirir ve bu da sahadan veri toplama sırasında düşük verimliliğe neden olur. Geleneksel yöntemler operatörlerden yüksek teknik beceri gerektirmektedir. Geleneksel teknikler, tıkanıklıkların veya engellerin olduğu senaryolarda verileri etkili bir şekilde yakalamakta zorluk çeker. Geleneksel yöntemler veri kalitesi sorunlarını hemen belirleyemez. Sonraki veri işleme sırasında sorunlar keşfedilirse, ek saha ölçümleri gerekir. Eğik fotoğrametri teknikleri, alçak irtifa hava fotoğrafçılığı yoluyla cepheleri ölçebilse de uçuşa yasak bölge veya ağaç engelleri olan alanlarda etkisiz kalmakta ve veri toplamayı sınırlamaktadır.   Elde taşınan SLAM LiDAR tarayıcıları, yüksek verimlilik, hızlı veri toplama ve zengin bilgi (pencereler, kapılar ve açıklıklarla sınırlı değildir) gibi avantajlar sunar. Taranan herhangi bir alanı ölçerek sonraki veri işlemede verimliliği artırabilir. Ayrıca, panoramik görüntüleme yeteneklerine sahip cihazlar operatörlerin malzemeleri, tabelaları, metni ve diğer bilgileri tanımlamasına yardımcı olur. Hacim Ölçümü Geleneksel RTK (Gerçek Zamanlı Kinematik) ve toplam istasyon teknolojileri, ölçülen nesnenin kaba bir tanımını sağlamak için nesnelerdeki ayrı noktaların ölçülmesini içerir. Bu ölçümler daha sonra toprak işleri hesaplamaları için üçüncü taraf yazılımlarla kullanılır. Ancak, geleneksel yöntemlerin kullanılmasının başlıca dezavantajları arasında büyük nokta aralığı, uzun saha çalışması süresi ve RTK ve toplam istasyon tekniklerinin düşük verimliliği yer alır.   Öte yandan, SLAM (Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama) teknolojisi sinyallere veya istasyonları kurma ve taşıma ihtiyacına dayanmaz. Son derece yüksek nokta yoğunluğuna (≥10.000 nokta/metrekare) olanak tanır. İster iç mekan veya dış mekan hacmi, ister bir taşıma gemisi veya bir malzeme depolama kutusunun cephesi olsun, nesne taranabildiği sürece nokta bulutlarına dayalı hacim ölçümü oldukça kullanışlı hale gelir.   Diğer uygulamalar Diğer uygulama alanları arasında yer altı belediye tesisleri, ormancılık, emlak ölçümü, otoparklar, inşaat, jeoloji ve daha fazlası yer almaktadır. El Tipi SLAM Tarayıcı Satın Alırken Dikkat Edilmesi Gereken Faktörler   Veri kalitesi Dikkate alınması gereken ilk husus nokta bulutu verilerinin kalitesidir. Bir müşteri olarak, veri kalitesini aşağıdaki faktörlere göre değerlendirebilirsiniz: Nokta bulutlarının katmanlanması: Katmanlama, bir tarama işlemi sırasında aynı lokasyonda farklı zamanlarda elde edilen nokta bulutlarının yanlış hizalanması veya yanlış kaydedilmesi anlamına gelir. Nokta bulutlarının kalınlığı: Daha ince nokta bulutları genellikle daha iyi veri kalitesini gösterir, çünkü daha ince nokta bulutları daha üstün algoritmaları önerir. Ancak, incelik nokta bulutunun incelmesi, sıkıştırılması veya yumuşatılması anlamına gelmez. Bağıl doğruluk: Bağıl doğruluk, boyutsal doğruluğa işaret eder ve bağıl doğruluk ölçümlerini doğrularken lazerin ölçüm aralığından daha büyük olmalıdır. Mutlak doğruluk: Şu anda piyasadaki çoğu taşınabilir ürün GPS cihazına sahip değildir, bu nedenle bağıl koordinatları mutlak koordinatlara dönüştürmek için nokta işaretlemesine güvenirler. Mutlak doğruluğun doğrulanması, reflektör hedeflerinin (3M yansıtıcı etiketler gibi) sahada konuşlandırılmasını veya yol işaretlerinin kontrol noktaları olarak kullanılmasını gerektirir.   Ürün tasarımı Ürün tasarımı aşağıdaki hususlara göre değerlendirilebilir: Kararlılık: Kararlılık, veri ediniminin kararlılığını ve cihazın zorlu koşullara dayanma yeteneğini ifade eder (örneğin, hiçbir cihaz çökmez veya arızalanmaz). Bu, üreticinin talimatlarına göre ve yerleşik prosedürlere uygun şekilde düzgün bir şekilde çalıştığını varsayar. Kullanıcı dostu olma: Tasarım, rahat kullanım düşünülerek basit ve kullanımı kolay olmalıdır. Bakım kolaylığı: Cihazın bakımı kolay olmalı, onarım ve servis kolaylığı sağlamalıdır.   Çözüm Taşınabilir bir SLAM cihazını değerlendirmedeki temel faktör, verilerinin kalitesinde yatar. Bu nedenle, bir ürün seçerken kapsamlı testler yapmak ve pratik deneyime güvenmek çok önemlidir.

Konumlandırmaya gelince, bu bilgi çağında hepimizin aşina olduğu bir şeydir. Günümüzde herkesin bir akıllı telefonu var ve günlük olarak haritalar ve navigasyonla ilgili uygulamaları kullanıyoruz. Bu uygulamalar konumlandırma teknolojisine dayanmaktadır. Konumlandırma teknolojisiyle ilgili olarak, insanlar GPS ve Beidou gibi terimleri düşünürler. Bunların hepsi Küresel Navigasyon Uydu Sistemi'nin (GNSS) bir parçasıdır. Uzayda uçan bu uydular, akıllı telefonlarımızın konumlandırma yeteneklerine sahip olmasını ve bize navigasyon hizmetleri sağlamasını sağlar. Yukarıdaki bilgiler iyi bilinmektedir. Şimdi, çoğumuza yabancı olabilecek bir kavramı tanıtmama izin verin. Bu kavram uydularla da ilgilidir ve endüstride yaygın olarak kullanılan konumlandırma teknolojilerinden biridir, işimize ve günlük hayatımıza önemli bir yardım sağlar. Buna RTK denir. Peki, RTK tam olarak nedir? Zaten uydularımız varken neden buna ihtiyacımız var? Özellikleri nelerdir ve nasıl çalışır? Merak etmeyin, bunları tek tek açıklayayım. RTK Nedir? RTK, Real-Time Kinematic'in kısaltmasıdır ve gerçek zamanlı dinamik konumlandırma sağlayan bir teknolojidir. Tam adı Real-Time Kinematic Carrier-Phase Differential Technology'dir. Bu teknoloji profesyonel görünse de, altta yatan prensipleri karmaşık değildir. Kısacası, RTK GNSS'e yardımcı olan bir tekniktir. GNSS'e neden yardımcı olmamız gerekiyor? Çünkü GNSS'in sınırlamaları var! Uydu konumlandırma hatalara tabidir. Bu hatalar hem iç hem de dış faktörlerden kaynaklanır. Örneğin, uydu sinyalleri iyonosfer ve troposferden geçtiğinde hatalar oluşur. Diğer hata kaynakları arasında yüksek hızlı uydu hareketinin neden olduğu Doppler etkileri, çoklu yol etkileri, kanal hataları, uydu saat hataları, efemeris hataları, iç gürültü hataları vb. bulunur. Bu hatalardan bazıları ortadan kaldırılabilirken, diğerleri yalnızca kısmen ortadan kaldırılabilir veya hiç ortadan kaldırılamaz. Bunlar GNSS sisteminin doğruluğunu ve güvenilirliğini etkiler. Hataları daha iyi ortadan kaldırmak ve konumlandırma doğruluğunu iyileştirmek için uzmanlar RTK olarak bilinen daha gelişmiş bir konumlandırma teknolojisi geliştirdiler. RTK Nasıl Çalışır? RTK’nın çalışma prensibine bir bakalım. Yukarıdaki diyagramda gösterildiği gibi, bu geleneksel bir RTK ağının standart bir yapılandırmasıdır. Uydulara ek olarak, RTK sistemi iki temel bileşenden oluşur: baz istasyonu ve gezici istasyon. Her iki istasyon da uydu verilerini gözlemlemek ve almak için uydu alıcılarıyla donatılmıştır. Adından da anlaşılacağı gibi, baz istasyonu bilinen bir referans konumu sağlayarak referans istasyonu olarak hizmet eder. Öte yandan, gezici istasyon sürekli hareket eden bir mobil istasyondur. Gezici istasyon, üç boyutlu koordinatlarını ölçen nesne hedefidir ve bu genellikle kullanıcı tarafıdır. Genellikle ölçümler için tripod taşıyan insanları açık havada görürsünüz. Bazıları RTK baz istasyonları veya gezici istasyonlar taşıyor olabilir. Şimdi konumlandırma sürecini inceleyelim. İlk olarak, ölçüm referansı olarak hizmet veren baz istasyonu genellikle iyi görüşe sahip açık bir alana yerleştirilir. Baz istasyonunun üç boyutlu koordinat bilgisi genellikle bilinir. Aşama 1: Baz istasyonu uydu verilerini gözlemleyerek ve alarak işe başlar. Adım 2: Baz istasyonu, gözlemlenen verileri gerçek zamanlı olarak yakındaki bir radyo istasyonu (veri bağlantısı) aracılığıyla gezici istasyona iletir; bu istasyon genellikle 20 km'den daha uzak değildir. Aşama 3: Gezici istasyon, baz istasyonundan veri alırken aynı zamanda uydu verilerini de gözlemliyor ve alıyor. Sadım 4: Baz istasyonundan alınan verilere ve verilerine dayanarak, gezici istasyon, göreceli konumlandırma prensiplerini kullanarak gerçek zamanlı diferansiyel hesaplamalar gerçekleştirir. Bu işlem, gezici istasyonunun üç boyutlu koordinatlarını ve doğruluğunu hesaplamasını sağlar ve konumlandırma doğruluğu 1 cm ila 2 cm'ye ulaşır. Bununla birlikte, ölçüm tamamlanır. Gördüğünüz gibi, RTK teknolojisi gözlem istasyonları arasında görüş hattı iletişimine gerek olmaması, yüksek konumlandırma doğruluğu, basit kullanım ve her türlü hava koşulunda çalışma gibi çeşitli avantajlar sunar. Mükemmel bir konumlandırma teknolojisidir. Ağ RTK ve Geleneksel RTK Daha önce, RTK'nın temel bir modeli olan geleneksel RTK teknolojisini tartışmıştık. Geleneksel RTK uygulaması basit ve uygun maliyetlidir. Ancak önemli bir sınırlaması vardır: gezici istasyon ile baz istasyonu arasındaki mesafe kısıtlaması. Mesafe ne kadar uzaksa, hata faktörlerindeki fark o kadar büyük olur ve bu da konumlandırma doğruluğunun azalmasına yol açar. Dahası, mesafe radyo istasyonunun iletişim aralığını aşarsa, çalışmak imkansız hale gelir. Geleneksel RTK teknolojisinin sınırlamalarını aşmak için, ağ RTK teknolojisi 1990'ların ortalarında tanıtıldı. Ağ RTK teknolojisinde, birden fazla baz istasyonu (üç veya daha fazla) daha geniş bir alana eşit şekilde dağıtılarak bir baz istasyonları ağı oluşturulur. Bu durumda gezici istasyonun her bir baz istasyonuyla ayrı ayrı karşılaştırılıp hesaplanması mı gerekiyor? Hayır, bu çok zahmetli olurdu. Ağ RTK'sında, tek noktalı bir GNSS hata modeli yerine bölgesel bir GNSS ağ hata modeli kullanılır. Baz istasyonu ağı, verileri merkezi bir sunucuya gönderir ve bu sunucu da verilere dayanarak bir "sanal baz istasyonu" simüle eder. (Bu nedenle, ağ RTK'sı "sanal baz istasyonu teknolojisi" veya "sanal referans istasyonu teknolojisi" olarak da bilinir.) Gezici istasyon yalnızca bu "sanal baz istasyonunu" "görür". Bu "sanal baz istasyonu" tarafından gönderilen verilere dayanarak, gezici istasyon son ölçüm hesaplamalarını tamamlar. Ağ RTK'sının avantajları açıktır. Fark etmiş olabileceğiniz gibi, genellikle gördüğümüz mobil iletişim baz istasyonları aynı zamanda "baz istasyonları" olarak da hizmet verebilir. Baz istasyonları etrafımızda her yerdedir, bu da ağ RTK'sının kesintisiz kapsama alanı sağladığı anlamına gelir. Gezici istasyon ile merkezi sunucu arasındaki iletişim, gezici istasyondaki (terminal) yerleşik kablosuz iletişim modülü aracılığıyla gerçekleştirilebilir. Bu yüksek hassasiyetli konumlandırma modülleri, RTK teknolojisini entegre eder ve mobil iletişim modülleri olarak hizmet ederek yukarıda belirtilen işlevleri etkinleştirir. Ayrıca kullanıcılar açısından baz istasyonu kurma zorunluluğu olmadığından önemli miktarda maliyet tasarrufu sağlanmaktadır (sadece bir miktar iletişim ücreti gerekmektedir). Son olarak, ağ RTK daha yüksek doğruluk ve güvenilirlik sunar. Birden fazla baz istasyonuyla, bunlardan bir veya ikisi arızalansa bile, bunun etkisi minimumdur. Ağ RTK modelinde, ağın kararlılığının konumlandırma doğruluğu üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu belirtmekte fayda var. Diferansiyel verilerin kararlı iletimini garantilemek ve böylece ultra yüksek konumlandırma doğruluğuna ulaşmak için kararlı ağ iletişimini sağlamak esastır. Çözüm Yıllar süren birikimden sonra, RTK teknolojisi giderek daha olgun hale geldi. Yüksek doğruluk, yüksek hız ve yüksek kararlılık özellikleri, onu arazi ölçümü ve haritalama, insansız hava araçları, araç navigasyonu ve güvenlik gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmasını sağladı. Geosun NavigationGS-100G taşınabilir LiDAR tarayıcıSLAM (Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama) gerçek zamanlı yerelleştirme ve haritalama teknolojisini, RTK (Gerçek Zamanlı Kinematik) santimetre düzeyinde uydu diferansiyel konumlandırma teknolojisiyle birleştirerek GPS veya diğer GNSS konumlandırmasına güvenmeden iç ve dış mekanlar gibi bilinmeyen ortamlarda tarama ve haritalama gerçekleştirir. Ayrıca, diferansiyel konumlandırma sistemlerinin yardımıyla açık dış ortamlarda da kullanılabilir ve kümülatif hataları doğrudan düzelterek tüm sistemin, döngü kapatmaya gerek kalmadan çok çeşitli dış mekan edinim süreçlerinde daha yüksek hassasiyetli nokta bulutu verileri elde etmesini sağlar. Gelecekte, RTK teknolojisi daha uzun mesafelere, daha yüksek hassasiyete, çoklu frekans ve çoklu mod yeteneklerine ve daha fazla kararlılığa doğru gelişmeye devam edecek. Bekleyip görelim!

Son yıllarda,el tipi LiDAR tarayıcıhassas ve ayrıntılı 3D verileri yakalamak için güçlü bir araç olarak ortaya çıktı.Bu taşınabilir cihaz, hassas dijital arazi modelleri oluşturmak, peyzajdaki değişiklikleri izlemek ve altyapı planlamasına yardımcı olmak amacıyla ölçüm ve haritalamada devrim yaratmak için lazer teknolojisini kullanıyor.Ek olarak orman yönetimi, arkeoloji, çevresel izleme, inşaat ve hatta artırılmış gerçeklik uygulamalarına da yardımcı olurlar. Elde Taşınabilir LiDAR Tarayıcı Nasıl Çalışır ve Nasıl Kullanılır? Bir 3D tarayıcının çalışma süreci üç ana adımı içerir: veri toplama, işleme ve iyileştirme. Veri toplama sırasında tarayıcı, nesnenin geometrik bilgisini yakalamak için bir lazer veya yapılandırılmış ışık kaynağı kullanır.Yayılan ışık nesnenin yüzeyiyle etkileşime girer ve tarayıcının sensörü yansıyan ışığı yakalar.Toplanan bu veriler, bir 3D model oluşturmanın temelini oluşturur. Daha sonra, elde edilen veriler kapsamlı bir 3D model oluşturmak için işleme tabi tutulur.Ham veriler, nesnenin konumu ve yüzey ayrıntıları hakkında kesin bilgiler içeren bir nokta bulutuna dönüştürülür.Bu dönüşüm, nesnenin şeklinin ve yapısının dijital temsiline olanak tanır. İlk 3D model oluşturulduktan sonra özel yazılım kullanılarak iyileştirilebilir ve geliştirilebilir.Bu iyileştirme süreci, pürüzlü yüzeylerin düzeltilmesi, modeldeki boşlukların veya deliklerin doldurulması ve doğruluğunu ve görsel çekiciliğini artırmak için ek ayrıntılar eklenmesi gibi görevleri içerir.Nihai sonuç, taranan nesnenin son derece doğru ve ayrıntılı bir dijital temsilidir. GS-100G el tipi LiDAR tarayıcımızın nasıl kullanılacağını öğrenmek için aşağıdaki videoyu izleyin: Neden Taşınabilir LiDAR Tarayıcıyı kullanmalısınız? El tipi LiDAR tarayıcı, çok sayıda avantaj ve fayda sunarak onu çeşitli endüstrilerde değerli bir araç haline getiriyor.El tipi LiDAR tarayıcının yaygın olarak kullanılmasının bazı önemli nedenleri şunlardır: Taşınabilirlik ve Erişilebilirlik: Genellikle büyük ve sabit olan geleneksel LiDAR sistemlerinin aksine, el tipi LiDAR tarayıcılar kompakt, hafif ve taşınabilirdir.Bu mobilite, kullanıcıların zorlu veya ulaşılması zor alanlar da dahil olmak üzere çeşitli ortamlarda kolayca gezinmesine ve tarama yapmasına olanak tanır.Tarayıcının taşınabilirliği, veri toplamada erişilebilirlik ve esneklik sağlar. Yüksek Hassasiyet ve Doğruluk: El tipi LiDAR tarayıcılar, 3D verileri yakalamada olağanüstü hassasiyet ve doğruluk sağlar.Milyonlarca veri noktasına sahip yüksek yoğunluklu nokta bulutları oluşturabilirler, bu da taranan nesnelerin veya ortamların ayrıntılı ve doğru temsillerini sağlar.Bu düzeyde hassasiyet, araştırma, haritalama ve altyapı planlaması gibi uygulamalar için çok önemlidir. Hızlı Veri Toplama: El tipi LiDAR tarayıcılar, hızlı veri toplamayı mümkün kılarak, geleneksel ölçüm yöntemleriyle karşılaştırıldığında veri toplama için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır.Gerçek zamanlı tarama yetenekleri sayesinde kullanıcılar geniş alanları veya nesneleri hızlı bir şekilde yakalayabilir, bu da projenin verimli bir şekilde tamamlanmasına ve üretkenliğin artmasına olanak tanır. Çok Yönlü Uygulamalar: El tipi LiDAR tarayıcı, çok çeşitli endüstrilerde uygulama alanı bulur.Dijital arazi modelleri oluşturmak, arazi değişikliklerini izlemek ve hacimsel analiz yapmak için araştırma ve haritalamada kullanılır.Ayrıca inşaatta kalite kontrol, ilerleme izleme ve yapım aşamasındaki dokümantasyon için de kullanılır.Ek olarak ormancılık yönetimi, arkeoloji, altyapı denetimi, sanal gerçeklik ve daha fazlasına yardımcı olur. Geliştirilmiş Güvenlik: El tipi LiDAR tarayıcılar, uzaktan veri yakalamayı etkinleştirerek çeşitli senaryolarda güvenliği artırır.Kullanıcıların, personeli riske atmadan tehlikeli veya erişilemeyen alanlardan veri toplamasına olanak tanır.Bu yetenek, güvenliğin öncelikli konu olduğu madencilik, petrol ve gaz ve acil durum müdahalesi gibi endüstrilerde özellikle değerlidir. Maliyet ve Kaynak Verimliliği: Elde taşınan LiDAR tarayıcıları, geleneksel ölçüm yöntemlerine kıyasla maliyet ve kaynak tasarrufu sağlar. Kapsamlı saha çalışması ihtiyacını azaltır, manuel ölçümleri en aza indirir ve veri toplama süreçlerini kolaylaştırır. Bu verimlilik, daha düşük işçilik maliyetleri, artan proje verimi ve optimize edilmiş kaynak tahsisi anlamına gelir. En İyi El Tipi LiDAR Tarayıcı Nasıl Seçilir? En iyi el tipi LiDAR tarayıcıyı seçmek, birkaç önemli faktörün dikkate alınmasını gerektirir.Seçim sürecinde size yol gösterecek bazı önemli noktalar şunlardır: Doğruluk ve Menzil: Yüksek doğruluk ve amaçlanan uygulamalarınız için uygun bir aralık sunan el tipi LiDAR tarayıcıyı arayın.Tarayıcının maksimum menzilini ve çeşitli koşullarda hassas verileri yakalama yeteneğini göz önünde bulundurun. Veri kalitesi: Tarayıcının nokta yoğunluğu, nokta bulutu çözünürlüğü ve gürültü seviyeleri gibi veri kalitesi özelliklerini değerlendirin.Daha yüksek veri kalitesi, daha ayrıntılı ve güvenilir sonuçlar sağlar. Taşınabilirlik ve Kullanım Kolaylığı: Elde taşınabilir LiDAR tarayıcıları hafif, kompakt ve kullanımı kolay olmalıdır. Rahat ve verimli tarama sağlamak için boyut, ağırlık, ergonomi ve kullanıcı arayüzü gibi faktörleri göz önünde bulundurun. Pil ömrü: Tarayıcının pil ömrünü ve şarj seçeneklerini kontrol edin.Sık sık şarj etmeden uzun tarama oturumlarını sürdürebilecek bir cihaz arayın. Entegrasyon ve Bağlantı: Tarayıcının GPS alıcıları veya harici sensörler gibi diğer sistem veya cihazlarla entegre olma yeteneğini göz önünde bulundurun.Wi-Fi, Bluetooth veya USB gibi bağlantı seçenekleri veri aktarımını ve işbirliğini geliştirebilir. Fiyat ve Değer: Tarayıcının fiyatını özelliklerine ve performansına göre değerlendirin.Bütçenizi ve tarayıcının yeteneklerinden beklediğiniz yatırım getirisini (ROI) göz önünde bulundurun. Uygulama Uyumluluğu: Tarayıcının araştırma, inşaat, ormancılık veya arkeoloji gibi özel uygulamalarınız için uygun olduğundan emin olun.Bazı tarayıcılar belirli endüstrilerde üstünlük sağlayabilir veya vakaları diğerlerinden daha fazla kullanabilir. En iyi sonuçları elde etmek için tarayıcı üreticisinin sağladığı ek tavsiyelere veya yönergelere uymayı unutmayın.Zaman içinde doğruluğunu ve performansını garantilemek için tarayıcının bakımını ve kalibrasyonunu düzenli olarak yapın.

El Tipi LiDAR(Işık Algılama ve Mesafe Belirleme) teknolojisi, zorlu ortamlarda haritalama ve gezinme şeklimizde devrim yarattı.Mesafeleri ölçmek ve yüksek çözünürlüklü 3D modeller oluşturmak için lazer ışınlarından yararlanan elde taşınan LiDAR cihazlarının, çeşitli zorlu arazilerin haritalandırılmasında paha biçilmez araçlar olduğu kanıtlanmıştır.Bu yazıda, merdivenler, madenler, garajlar, parklar, ormanlar ve elektrik hatları gibi haritalama ortamlarında elde taşınır LiDAR uygulamalarını inceleyeceğiz. Haritalama Madenleri Madenlerin yer altı ortamı, haritalama ve keşif açısından çok sayıda zorluk teşkil etmektedir.Elde Taşınabilir LiDAR, gerçek zamanlı 3D haritalama yetenekleri sağlayarak bir çözüm sunar.Karanlığa ve toza nüfuz etme yeteneği, doğru haritaların oluşturulmasına olanak tanır, maden planlamasına, güvenlik değerlendirmelerine yardımcı olur ve madencilik operasyonlarını optimize eder. Merdivenlerin Haritalanması Elde taşınır LiDAR cihazları, özellikle karmaşık bina yapılarında merdivenlerin haritalandırılmasında etkilidir.LiDAR, hassas ölçümler yakalayıp ayrıntılı nokta bulutları oluşturarak merdivenlerin boyutlarının, açılarının ve yüzey düzensizliklerinin doğru şekilde modellenmesine olanak tanır.Bu veriler mimari tasarım, yenileme projeleri ve kamusal alanlarda erişilebilirliğin artırılması için kullanılabilir. Garajların Haritalanması Sıkışık otoparklarda gezinmek göz korkutucu bir görev olabilir.El tipi LiDAR tarayıcılar, sütunlar, duvarlar ve park alanları da dahil olmak üzere garajın düzenini hızla haritalandırarak pratik bir çözüm sunar.Bu veriler navigasyon sistemlerine entegre edilerek sürücülerin mevcut park alanlarını verimli bir şekilde bulmasına olanak sağlanıyor ve trafik sıkışıklığı azaltılıyor. Endüstri Parklarının Haritalanması Endüstriyel parklar genellikle karmaşık yapılardan ve etkili haritalama çözümleri gerektiren geniş alanlardan oluşur.Taşınabilir LiDAR teknolojisi, endüstriyel park ortamlarının hızlı taranmasına ve haritalanmasına olanak tanır.Bu veriler altyapı planlaması, saha yönetimi ve park içindeki lojistiğin optimize edilmesi için değerli bilgiler sağlar. Elektrik Hatlarının Haritalanması El tipi LiDAR tarayıcılar, özellikle zorlu topografyalarda enerji hatlarının haritalandırılmasında hayati bir rol oynar.Geleneksel yöntemler genellikle işçiler için elektrik direklerine tırmanmak gibi riskler içerir.LiDAR ile enerji hattı denetimleri uzaktan gerçekleştirilebilir ve enerji hatlarının konumu, sarkması ve bitki örtüsü ihlallerine ilişkin hassas ölçümler elde edilebilir.Bu bilgiler bakım planlamasını kolaylaştırır, arıza süresini azaltır ve güvenliği artırır. Çözüm Elde taşınan LiDAR teknolojisi, zorlu ortamların haritalanması için yeni olanaklar açtı. Merdivenlerden ve madenlerden garajlara, parklara, ormanlara ve elektrik hatlarına kadar, bu cihazlar daha hızlı, daha güvenli ve daha doğru veri toplama olanağı sağlıyor. Bu makalede ele alınan uygulamalar, elde taşınan LiDAR'ın çeşitli endüstrilerdeki potansiyelini, gelişmiş planlamaya, gelişmiş güvenliğe ve kaynakların verimli kullanımına katkıda bulunduğunu gösteriyor. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, elde taşınan LiDAR'ın zorlu ortamların haritalanmasında daha fazla yenilik ve genişletilmiş uygulamalar bekleyebiliriz.

Işık Algılama ve Mesafe Belirleme'nin kısaltması olan LiDAR, ölçme uygulamalarında kullanılan yeni ortaya çıkan bir LiDAR tarama teknolojisidir.Üç temel teknolojiyi birleştirir: lazer mesafe belirleme sistemleri, Küresel Konumlandırma Sistemleri (GPS) ve Ataletsel Navigasyon Sistemleri (INS).Bu entegrasyon, üç boyutlu mekansal bilginin gerçek zamanlı olarak edinilmesinde önemli ilerlemelere yol açtı.LiDAR, hem zaman hem de mekan açısından yüksek çözünürlüklü mekansal bilgi elde etmek için yeni bir teknik araç sağlar.Bugün alandaki en gelişmiş araştırma tekniği olarak kabul edilmektedir. LiDAR Teknolojisinin Avantajları (1) Zengin Veri Dijital Yüzey Modeli (DSM): DSM, araziyi ve yüzey özelliklerini doğru bir şekilde temsil ederek gerçek ortogörüntüler ve dijital 3D modeller oluşturmaya uygun hale getirir.   Dijital Ortofoto (DOM): Dijital Yükseklik Modeli (DEM) kullanan DOM, dijital hava görüntüsü piksellerini düzeltir ve görüntü mozaiklemeyle oluşturulan görüntü sonuçlarını oluşturur.İyi yorumlanabilirlik ve ölçülebilirlik ile zengin ve sezgisel bilgiler sağlar ve doğal ve sosyo-ekonomik bilgilerin doğrudan çıkarılmasına olanak tanır.   Sayısal Yükseklik Modeli (DEM): LiDAR kaynaklı 3 boyutlu nokta bulutlarından yer verileri çıkarılarak sayısal yükseklik modeli oluşturulabilmektedir.   Dijital Çizgi Grafiği (DLG): LiDAR nokta bulutları ve DOM görüntüleri kullanılarak, büyük ölçeklerdeki (1:500 - 1:2000) DLG ürünleri hızlı bir şekilde üretilebilir, bu da saha araştırma çalışmalarını azaltır ve haritalama verimliliğini önemli ölçüde artırır.Geleneksel manuel saha araştırmalarına kıyasla haritalama verimliliğini %5 ila %20 oranında artırabilir.   (2) Yüksek düzeyde otomasyon Uçuş tasarımından veri toplamaya ve nihai ürünlerin işlenmesine kadar otomasyon düzeyi çok yüksektir.Gerçek zamanlı uçuş yörüngesi GPS teknolojisi aracılığıyla görüntülenir.Eksik veri riski olmadığından insan hatalarından kaçınılır.   (3) Bilgi edinmede hassasiyet LiDAR, uzaktan algılama veya radar görüntülerinden daha küçük bir çözünürlükle hedef bilgilerini elde edebilir.Yer noktası verilerini elde etmek için bitki örtüsüne nüfuz edebilir.   (4) Sensör çalışma koşulları LiDAR ölçümü, lazer darbeleri yayan ve alan aktif bir algılama yöntemidir.Işık koşulları veya gölgelerle sınırlı olmaksızın yoğun bitki örtüsüne nüfuz edebilir ve yere ulaşabilir.Elde edilen dijital yükseklik modeli (DEM), gerçek yüzey morfolojisini yakından temsil etmektedir.LiDAR teknolojisi son derece hassastır ve hava fotogrametrisi ile lazer ölçüm özelliklerini birleştirerek geniş alanları yakalamak için uygundur.Geniş bölgeler üzerinde yüksek hassasiyetli dijital yükseklik modeli verilerinin elde edilmesi için en uygun seçimdir.   (5) Kısa üretim döngüleri LiDAR sistemleri, yerdeki 3 boyutlu nokta bulutlarının koordinatlarını ve görüntülerin yönlendirme elemanlarını doğrudan elde eder.DEM ve dijital ortofoto haritaların (DOM) doğrudan üretilmesine olanak tanıyan çok az yer kontrol noktasına ihtiyaç duyarlar veya hiç gerektirmezler.Geleneksel havadan araştırma ve stereoplotlama ile karşılaştırıldığında LiDAR, harita üretimine yönelik iş yükünü yaklaşık %30 ila %50 oranında önemli ölçüde azaltır ve derleme iş yükünü yaklaşık %50 oranında azaltır.Bu, genel çalışma döngüsünü büyük ölçüde kısaltır.   LiDAR'ın Ölçme Alanındaki Uygulamaları   (1) Dijital yükseklik modellerinin (DEM) hızlı bir şekilde edinilmesi LiDAR nokta bulutu verileri, LiDAR teknolojisindeki en doğrudan veri ürünüdür.Nokta bulutu verilerinin yoğunluğu ve doğruluğu nispeten yüksektir ve noktaların üç boyutlu koordinatlarını hızlı bir şekilde görüntüleyebilirler.Bitki örtüsü veya binaların dışındaki araziler gibi hedeflerden nokta bulutlarını manuel veya otomatik olarak sınıflandırarak, filtreleyerek veya kaldırarak, DEM'i hızlı bir şekilde elde etmek için üçgenleştirilmiş düzensiz bir ağ (TIN) oluşturulabilir.LiDAR noktalarının yoğunluğunun yüksek olması nedeniyle DEM üretimi daha uygun ve doğrudur.   (2) Temel araştırmaların uygulanması Temel ölçme ürünleri temel olarak dijital yükseklik modellerini (DEM), dijital ortofoto görüntüleri (DOM), dijital çizgi grafik haritalarını (DLG) ve dijital raster haritaları (DRG) içerir.Bu ürünlerden herhangi birinin üretimi ne olursa olsun, yüksek hassasiyetli üç boyutlu bilginin yardımına ve rehberliğine ihtiyaç duyarlar.Dijital fotogrametri karmaşıktır ve sıkı bir ön hazırlık ve teknik planlama gerektirir.Teknik personelin yeterli çalışma becerisine sahip olmasını gerektirir.Bununla birlikte, LiDAR teknolojisi aracılığıyla elde edilen veriler ve üç boyutlu koordinatlar, DOM üretimi için gerekli olan yüksek hassasiyetli görüntü diferansiyel düzeltmesini gerçekleştirerek üretim sürecini daha basit hale getirir ve artık dijital fotogrametriye güvenmez.Genel olarak uzaktan algılama görüntü işleme sistemlerinde elde edilebilmektedir.   (3) Ormancılık endüstrisindeki uygulamalar LiDAR güçlü bir penetrasyon yeteneğine sahiptir.İyi tek yönlülüğü, dar boşluklardan geçip zemin yüzeyine ulaşmasını sağlar, böylece ormanlarla kaplı alanlarda doğru zemin kotu elde edilir.Havadan LiDAR sistemlerinin ticari uygulaması başlangıçta ormancılık endüstrisine odaklandı çünkü orman yönetimi ve arazi idaresi için orman örtüsü ve altındaki araziye ilişkin doğru veriler gereklidir.Geleneksel teknikler ağaç boyu ve ağaç yoğunluğu hakkında kesin bilgi elde etmekte zorluk çekmektedir.Uydu görüntülemenin aksine, havadaki LiDAR sistemleri, ağaç örtüsünün altındaki araziyi incelerken aynı anda ağaçların yüksekliğini de elde edebiliyor.   (4) Mühendislik Ölçmeleri Mühendislik ölçümleri için, ölçüm hedeflerinin yüksek hassasiyetli üç boyutlu koordinat bilgilerinin toplanması ve hatta daha doğru üç boyutlu nesne modellerinin oluşturulması gerekebilir.Örnekler arasında enerji hattı denetimleri, tünel ve maden ölçümleri, hidrolojik araştırmalar ve diğer alanlar yer alır.Hem yer tabanlı hem de hava tabanlı LiDAR, bu pratik sorunları çözmek için en iyi yöntemlerdir.Dijital görüntüler ve doku bilgilerinden yararlanılarak yapılara dayalı üç boyutlu modellerin oluşturulması, peyzaj analizi, planlama kararları, deformasyon ölçümleri ve nesnelerin korunması için önemli temeller sağlayabilir.   (5) Kentsel Dijitalleşme Şu anda, çeşitli endüstriler kendi işlerini dijitalleştirmeye çalışıyor.Dijital bir şehirde mekansal bilgi, bu şehrin inşası için temel çerçeve ve platform olarak çok önemli bir rol oynuyor.LiDAR sistemleri, yüksek çözünürlüklü ve yüksek hassasiyetli dijital arazi modellerini ve dijital ortofoto görüntülerini etkili bir şekilde elde ederek şehirler için değerli mekansal bilgi kaynakları sağlayabilir ve kentsel gelişimde önemli bir rol oynayabilir. Dijital şehirler aynı zamanda şehir yönetimi için sanal platformlar olarak yüksek hassasiyetli, gerçek üç boyutlu, ölçülebilir ve gerçekçi şehir modellerinin inşasını da gerektiriyor.Bununla birlikte, kentsel 3D modellemeye yönelik geleneksel teknikler zaman alıcıdır, verimsizdir ve sıklıkla ortalamanın altında sonuçlar verir ve dijital şehir hizmetlerinin genişliğini ve derinliğini doğrudan etkiler.Binaların ve arazilerin havadan LiDAR taraması veya yer tabanlı çok açılı LiDAR taraması için LiDAR teknolojisinin kullanılmasıyla, hedeflerin yüksek yoğunluklu ve yüksek hassasiyetli üç boyutlu nokta koordinatları hızla elde edilebilmektedir.Nokta bulutu verileri daha sonra modeller oluşturmak ve yazılım desteğiyle doku haritalama uygulamak için kullanılabilir, böylece çeşitli perspektiflerden büyük ölçekli kentsel 3 boyutlu modeller oluşturulabilir.Ayrıca hızlı ve dinamik güncellemeler uygulanarak dijital şehir inşasına yönelik temel veri kaynaklarının sürekli ve tarihsel gelişimi için güvenilir bir temel sağlanır.   (6) Denizaltı Arazi Haritalaması Bazı LiDAR teknolojileri, su altı arazisini ölçmek için iki farklı dalga boyundaki LiDAR ışınlarını kullanır.Su altına girerken kırmızı ışık (veya kızılötesi ışık) kullanarak su yüzeyini ölçerek mavi-yeşil ışık kullanarak su altı alanını ölçerek, alınan iki ışın arasındaki zaman farkına göre suyun derinliği hesaplanabilir.Bu, büyük ölçekli su altı arazi haritalamasına olanak tanır.Genel olarak Lidar, suyun berraklığına göre değişen 50 metreye kadar deniz suyunun derinliğini ölçebilmektedir.Navigasyon kanalları, kıyıya yakın deniz ortamları ve hidroloji gibi endüstrilerde yaygın olarak uygulanmaktadır.   (7) Dijital Madencilik Şu anda madenler ve madencilikle bağlantılı şehirler önemli zorluklarla karşı karşıyadır.Aşırı kullanım doğrudan çevre sorunlarına yol açar ve aşırı madencilik de kaynakları tüketir.Ayrıca madencilik operasyonlarındaki iç faktörler ve bunların insanlar, makineler, malzemeler, yöntemler ve çevre üzerindeki etkileri de dikkate alınmalıdır.Dijital madenciliğin yapısının güçlendirilmesi, bu zorlukları birden fazla perspektiften ele alan ve kapsamlı bir çözüm hedefleyen etkili bir yaklaşımdır. LiDAR teknolojisi, madenin tamamında hızla veri toplamak ve madenin biçimini daha iyi temsil eden üç boyutlu modeller oluşturmak için kullanılabilir.Modelleme sırasında her bileşenin farklı hususları vardır.Genel olarak inşaatın katmanlı bir şekilde yapılması ve öncelikle çevresel, ekonomik ve doğal afet değerlendirmelerine odaklanılarak çok boyutlu değerlendirmelerin yapılması gerekmektedir.Bu, verimli veri geri bildirimi sağlar, günde 24 saat sürekli veri kullanılabilirliği sağlar ve genel model yapısının netliğini ve rasyonelliğini sağlar.Ayrıca gelecekteki potansiyel kazaların tahmin edilmesini ve değerlendirilmesini kolaylaştırarak bunların proaktif olarak önlenmesine yardımcı olur.   (8)Enerji İletimi ve Boru Hattı Yerleşimi Hava platformlarında çalışan LiDAR tarama sistemleri, iletim hatlarının ölçümü için en uygun olanlardır.Uçak, daha doğru veriler elde etmek için irtifasını ve hızını gerektiği gibi ayarlayabilir.LiDAR tarama uygulama platformunda video kaydediciler, dijital kameralar ve diğer sensörler eş zamanlı kullanılarak hem LiDAR tarama ölçümleri hem de hat inceleme ve haritalama çalışmaları eş zamanlı olarak gerçekleştirilebilmektedir.  

Ael tipi 3D LiDAR tarayıcınesnelerin veya sahnelerin geometrik şekillerini ve yüzey ayrıntılarını 3B olarak yakalamak için kullanılan taşınabilir bir cihazdır. Hedefi taramak için lazer ışınları yayarak çalışır ve ışığın yansımasını veya yankısını ölçerek nesnenin mesafesini ve şeklini hesaplar. Bu tür tarayıcılar tipik olarak aşağıdaki bileşenlerden oluşur: Lazer yayıcı: Hedef nesneyi taramak için lazer ışınları yayar. Alıcı: Hedef nesneden yansıyan lazer ışınlarını toplar. Kontrol ünitesi: Lazerin emisyon ve alım süreçlerini yönetir ve tarama verilerini işler. Yazılım: 3D modeller oluşturmak ve sonraki analizler için tarama verilerini işler. Elde taşınır bir 3D LiDAR tarayıcı kullanıldığında, operatör tarayıcıyı hedef nesneye doğrultur ve onu farklı açılardan ve konumlardan tarar.Lazer ışını nesnenin yüzeyinde birçok nokta oluşturarak bir nokta bulutu veri seti oluşturur.Çeşitli açılardan ve konumlardan birden fazla tarama gerçekleştirilerek daha eksiksiz bir nokta bulutu veri seti elde edilebilir. Taramanın ardından tarama verileri işlenmek üzere ilgili yazılıma aktarılabilir.Nokta bulutu verilerinin işlenmesi ve hizalanmasıyla hedef nesnenin 3 boyutlu modelleri oluşturulabilir.Bu modeller endüstriyel tasarım, mimari ölçüm, kültürel mirasın korunması ve diğer alanlarda uygulama alanı bulmaktadır. Elde taşınır 3D LiDAR tarayıcı, taşınabilirlik ve esneklik avantajlarını sunarak farklı ortamlarda taramaya ve küçük veya hareketsiz hedef nesnelere uygunluk sağlar.Birçok endüstride yaygın olarak uygulanan bu yöntem, kullanıcılara üç boyutlu verilerin elde edilmesi için yüksek hassasiyetli, hızlı bir çözüm sunar. QY Research'ün son araştırma raporuna göre, el tipi 3D LiDAR tarayıcıların küresel pazar büyüklüğü 2023'te yaklaşık 367,4 milyon dolardı ve önümüzdeki dönemde %10,41'lik bileşik yıllık büyüme oranıyla (CAGR) 2029'a kadar 665,6 milyon dolara ulaşması bekleniyor. yıllar. Sıkışık otoparklarda gezinmek göz korkutucu bir görev olabilir.El tipi LiDAR tarayıcılar, sütunlar, duvarlar ve park alanları da dahil olmak üzere garajın düzenini hızla haritalandırarak pratik bir çözüm sunar.Bu veriler navigasyon sistemlerine entegre edilerek sürücülerin mevcut park alanlarını verimli bir şekilde bulmasına olanak sağlanıyor ve trafik sıkışıklığı azaltılıyor.   Anahtar sürücüler Endüstriler Arasında Artan Talep: Mimarlık, Mühendislik, İnşaat (AEC), Otomotiv, Sağlık ve İmalat gibi endüstrilerin yüksek hassasiyetli dijital modellere ve 3D tarama uygulamalarına olan ihtiyacı artıyor ve bu da elde taşınan 3D LiDAR tarayıcı pazarının büyümesini sağlıyor. Gerçek Zamanlı Veri Yakalama Yeteneği: El tipi 3D LiDAR tarayıcılar, gerçek zamanlı olarak doğru ve ayrıntılı 3D verileri yakalayabilir, bu da onları yerinde ölçüm ve inceleme için ideal hale getirir ve böylece benimsenmelerini teşvik eder. Lazer Tarama Teknolojisindeki Gelişmeler: Yüksek çözünürlüklü sensörlerin geliştirilmesi, iyileştirilmiş tarama hızları ve gelişmiş veri işleme yetenekleri gibi lazer tarama teknolojisindeki ilerlemeler, elde taşınan 3D LiDAR tarayıcıların performansını artırıyor ve pazarın büyümesini sağlıyor. Tersine Mühendislik ve Kalite Kontrolde Artan Uygulamalar: El tipi 3D LiDAR tarayıcılar, tersine mühendislik, kalite kontrol, denetim ve hızlı prototipleme uygulamalarında giderek daha fazla kullanılıyor ve bu da pazarın genişlemesini destekliyor. Temel Engeller Yüksek Başlangıç ​​Maliyetleri: Elde taşınır 3D LiDAR tarayıcı pazarındaki önemli bir kısıtlama, bu cihazların edinilmesiyle ilgili nispeten yüksek başlangıç ​​maliyetleridir.Gelişmiş teknoloji, hassasiyet ve işlevsellik genellikle önemli miktarda ön yatırım gerektirir; bu da özellikle sınırlı bütçeli küçük işletmeler için tüm sektörlerde yaygın olarak benimsenmesini engelleyebilir. Karmaşıklık ve Beceri Gereksinimleri: El tipi 3D LiDAR tarayıcıların etkili bir şekilde kullanılması, belirli düzeyde teknik uzmanlık ve eğitim gerektirir.Operatörlerin cihazın kurulumunu, çalışmasını, veri yönetimini ve sonuçların doğru yorumlanmasını anlaması gerekir.Bu teknolojinin karmaşıklığı, vasıflı teknik personel sıkıntısı çeken endüstrilerde veya bölgelerde benimsenmesini sınırlayabilir. Veri İşleme Zorlukları: Veri işleme yeteneklerindeki gelişmeler, elde taşınan 3D LiDAR tarayıcıların performansını artırırken, tarama sırasında oluşturulan büyük miktardaki veriyi yönetmek hâlâ bir zorluktur.Bu, proje gecikmelerine ve veri işleme yazılımı ve donanımıyla ilgili ek maliyetlere yol açabilir. Sınırlı Menzil ve Görüş Alanı: Elde taşınır 3D LiDAR tarayıcıların genellikle tarama menzili ve görüş alanı konusunda sınırlamaları vardır.Bu, daha büyük nesneleri veya ortamları taramak için uygun olmayabilecekleri ve eksiksiz 3D modeller oluşturmak için birden fazla tarama ve son işlem gerektirebilecekleri anlamına gelir.Bu sınırlama, büyük ölçekli inşaat projeleri gibi uygulamaları kısıtlayabilir.   Trendler Minyatürleştirme ve Taşınabilirlik: El tipi 3D LiDAR tarayıcı geliştirmedeki bir trend, daha kompakt ve taşınabilir hale geliyor ve çeşitli ortamlarda kullanılabilirliği artırıyor.Bu trend, kullanıcıların yerinde ölçümler için tarayıcıları uzak veya ulaşılması zor konumlara taşımasına olanak tanıyor. Gelişmiş Veri İşleme Yazılımı: Veri işleme yazılımında sürekli iyileştirmeler bekleniyor.Bu gelişmeler, büyük tarama veri hacimlerinin işlenmesini kolaylaştıracak ve bunları farklı düzeylerde teknik uzmanlığa sahip kullanıcılar için daha erişilebilir ve verimli hale getirecek.

Alan içerisindeCoğrafi Bilgi Sistemlerinin (GIS) doğruluğu ve nüfuzu çok önemlidir.En zorlu ölçüm ihtiyaçlarını karşılayan, benzersiz performans ve maliyet etkinliği sunmak üzere tasarlanmış, son teknoloji ürünü 1550nm lazer darbeli LiDAR sistemi olan GS-1500N ile tanışın. Olağanüstü Performans, Eşsiz Faydalar GS-1500N LiDAR sistemi, olağanüstü doğruluk ve derinlik penetrasyonu elde etmek için gelişmiş 1550nm lazer teknolojisinden yararlanır.İster kentsel planlama, orman koruma veya kaynak keşfiyle ilgileniyor olun, bu LiDAR sistemi benzersiz veri kalitesi ve güvenilirliği sunar.   Örnek Olay: Orman Koruma Projesi Yakın zamanda GS-1500N'yi olağanüstü yeteneklerinin test edildiği bir orman rezervi projesi için konuşlandırdık.250 metre uçuş yüksekliğinde ve saniyede 7 metre hızla hareket eden GS-1500N, yol gibi sert yüzeylerde 5 cm'lik etkileyici bir hassasiyet elde etti.Ayrıca yoğun bitki örtüsüne sahip alanlarda bile son derece hassas Dijital Yükseklik Modelleri (DEM'ler) üreterek zorlu ortamlarda üstün performansını ortaya koydu. Uygun Maliyetli, Olağanüstü Değer GS-1500N yalnızca performansıyla öne çıkmakla kalmıyor, aynı zamanda olağanüstü maliyet etkinliği de sunuyor.Paranın yüksek değeri, onu her boyuttaki proje için ideal bir seçim haline getirerek müşterilerin bütçeleri dahilinde en uygun ölçüm çözümlerini elde etmelerine yardımcı olur. Çok Yönlü Uygulamalar, Sınırsız Potansiyel GS-1500N, kentsel altyapı geliştirme ve doğal kaynak yönetiminden çevresel izleme ve korumaya kadar çok çeşitli uygulamalar için mükemmel şekilde uygundur.Sağlam teknik desteği ve güvenilir performansı, çeşitli senaryolarda istikrarlı, kesin veriler sunabilmesini sağlar.     GS-1500N 1550nm lazer darbeli LiDAR sistemi, olağanüstü doğruluğu, derinlik nüfuzu ve maliyet etkinliği ile GIS endüstrisinde yeni bir standart belirliyor.GS-1500N'yi seçmek, ölçüm teknolojisinin geleceğini kucaklamak anlamına gelir.   GS-1500N hakkında daha fazla bilgi edinmek ve bu devrim niteliğindeki ürünün projelerinizi nasıl yeni boyutlara taşıyabileceğini keşfetmek için bizimle iletişime geçin.

Geosun Navigasyon olarak, hassas haritalama ve navigasyonu algılama biçiminizde devrim yaratıyoruz. Canlı Görseller: GS-2000N LiDAR tarayıcımızla dünyayı daha önce hiç olmadığı gibi deneyimleyin; 350 m AGL yükseklikten bile her karmaşık ayrıntıyı benzersiz bir netlikle yakalayın.Büyüleyici lazer nokta bulutlarından canlı görüntülere kadar teknolojimiz manzaralara hayat veriyor.   Eşsiz Doğruluk: Hassasiyet yalnızca bir hedef değildir;bu bizim garantimizdir.Gelişmiş LiDAR teknolojisine sahip ürünlerimiz, saniyede 20 metrelik hızlarda bile kesin doğruluk sunarak, güvenle bilinçli kararlar vermenizi sağlar.     Yenilik Yeniden Tanımlandı: Yeniliğe olan bağlılığımız bizi sürekli olarak sınırları zorlamaya itiyor.Optimum irtifalarda uçan insansız hava araçları (İHA'lar) ile çözümlerimiz, hassas haritalama ve navigasyonda neyin mümkün olduğunu yeniden tanımlıyor.  Farkı Yaşayın: Haritalama ve navigasyon ihtiyaçları için Geosun Navigasyona güvenen ileri görüşlülerin arasına katılın.Eşsiz performansımız ve güvenilirliğimizle projelerinizi yeni zirvelere taşıyalım. Hassasiyetin gücünün kilidini açmaya hazır mısınız?Geosun Navigasyon avantajını bugün keşfedin!

Dün GEOSUN, Hubei hükümeti tarafından titizlikle düzenlenen "U Choose Hubei" Ekonomi ve Ticaret Fuarı'na katılma fırsatını yakaladı.Bu etkinlik, yenilikçi teknolojilerin sergilenmesi ve uluslararası işbirliklerinin geliştirilmesi için önemli bir platform görevi gördü.Seçkin katılımcılar arasında GEOSUN, LiDAR teknolojisinin ilkelerini ve uygulamalarını Güney Afrika'nın saygın Çin Büyükelçisi Siyabonga C. Cwele ve Ekonomi Müşaviri Gary James Smith'e sunma onuruna sahip oldu. Hassas 3 boyutlu haritalar oluşturmak için lazer darbelerini kullanan LiDAR teknolojisi, otonom araçlardan şehir planlamasına kadar geniş kapsamlı uygulamalara sahiptir.Etkinlik sırasında GEOSUN uzmanları, LiDAR'ın temellerini ve çeşitli kullanım alanlarını anlatarak, çeşitli endüstrilerdeki önemini vurguladı. LiDAR teknolojisinin küresel anlamda yeniliği nasıl teşvik edebileceğini tartıştığımız Büyükelçi Cwele ile olan etkileşimimiz aydınlatıcıydı.Büyükelçi, LiDAR'ın kentsel gelişim, altyapı planlaması ve çevre koruma potansiyeline büyük ilgi gösterdi.   GEOSUN'un "U Choose Hubei" etkinliğine katılımı, teknolojiye ve uluslararası işbirliğine olan bağlılığımızı vurgulamaktadır.Olumlu değişim için LiDAR'dan yararlanacak gelecekteki fırsatlar konusunda heyecan duyuyoruz.  

Geosun Navigasyon'un önemli liderlerinden Dr. Sun, yakın zamanda Wuhan Üniversitesi'nde LiDAR teknolojisine ışık tutan bir konuşma yaptı.   Dr. Sun, LiDAR'ın çeşitli uygulamalarını detaylandırarak otonom araçlar, arazi haritalama, arazi haritalama gibi alanlardaki önemli rolünü vurguladı.çevresel izleme ve daha fazlası.       Konuşmasında LiDAR'ın çeşitli sektörlerdeki dönüştürücü potansiyelinin altını çizerek navigasyon teknolojisi alanında yeniliği ve ilerlemeyi teşvik etti.

6 Mart'ta Geo Connect Asia 2024, Singapur'daki Sands Sergi ve Kongre Merkezi'nde başarıyla gerçekleştirildi.Geosun Navigasyon'un dış ticaret ekibi, şirketin ana ürünleriyle harika bir görünüm sergiledi!   Jerry, drone lidar teknolojisinin çığır açan dünyasına dalmak için başarıyla sahneye çıktı!   Bu etkinlikte ayrıca birçok yeni ortakla tanıştık, canlı tartışmalar yaptık ve yeni bağlantılar kurduk.   Daha fazla ziyaretçi, daha fazla tartışma, daha fazla işbirliği ve daha fazla başarı!İhtiyaçlarınızı karşılamak için daha da iyi çözümler sunmaya devam ederken görüşleriniz ve geri bildirimleriniz bizim için her zaman değerlidir.Hepinizle bağlantı kurmak için bir sonraki fırsatı sabırsızlıkla bekliyoruz.

Bahar Şenliği kapsamında GEO WEEK 2024 ABD'nin Denver kentinde başarıyla gerçekleştirildi.   ABD, Güney Amerika, Janpan ve Uganda'dan çoğu müşteri, mobil LiDAR sistemlerimiz, havadan LiDAR sistemlerimiz ve yüksek hassasiyetli GNSS alıcılarımız hakkında bilgi edinmek için bizi ziyaret ediyor.Ziyaretçilerimizle de çok güzel sohbetler ve tartışmalar yaptık.   Geçtiğimiz üç gün boyunca tüm ziyaretçilere teşekkürler!Ekibimizle bağlantı kurmaya ve verimli tartışmalara katılmaya zaman ayırdığınız için teşekkür ederiz.Ayrıca bu etkinlikte uzun vadeli ortaklarımızla bağlantı kurarak en son teknolojimizi güncelleme ve dünyanın dört bir yanından gelen ziyaretçilerimizi ağırlama mutluluğunu da yaşadık.  

Yeni yılın başında GS-1500N lidar tarama sistemiyle donatılmış drone'lar, Sincan'da geniş çaplı coğrafi araştırma ve haritalama çalışmaları gerçekleştirdi. Bu yolculuk sırasında, buz ve kar gibi aşırı ortamlarda ve Gobi Çölü'nde, GS-1500N hala hızlı ve doğru bir şekilde yüksek hassasiyetli nokta bulutu verilerini elde edebildi, mükemmel performans ve yüksek stabilite göstererek coğrafi araştırma için güvenilir bir çözüm sağladı. ve Sincan bölgesinde haritalama çalışmaları.

26 Aralık'ta, Optik Vadisi Potansiyel Yıldız Ceylan Yıldız İşletme Listesi yayınlandı ve Wuhan Doğu Gölü Yeni Teknoloji Geliştirme Bölgesi Bilim ve Teknoloji Yenilik Finansmanı Derneği hazırlık toplantısı, Optik Vadisi Teknoloji Binasında görkemli bir şekilde gerçekleştirildi. Bu etkinliğe Wuhan Doğu Gölü Yeni Teknoloji Geliştirme Bölgesi Bilim ve Teknoloji İnovasyon Bürosu ve Finans Bürosu rehberlik etti ve Optics Valley Financial Holdings Group'un ev sahipliği yaptı.30 firma listelenerek "Optics Valley Gazelle Girişim Hızlandırma Kampı"na dahil edildi.Açık talep, yerinde ziyaretler ve uzman incelemelerinin ardından Wuhan Geosun Navigasyon Teknolojisi Co.,Ltd.2023 "Optik Vadi Potansiyel Yıldızı" ödülünü başarıyla kazandı   Bu kez Geosun Navigasyon "Optik Vadi Potansiyel Yıldızı" ödülünü kazandı.Hükümete, Optics Valley Financial Holdings'e ve diğer ilgili departmanlara güçlü destekleri için teşekkür ederiz.Geosun Navigasyon'un gelişimini her zaman destekleyen dostlarımıza ve ortaklarımıza da teşekkür ederiz.2024 yılında Geosun, Çin'in coğrafi bilgi sektörünün gelişimine yeni katkılar sağlamaya ve müşteriler ve toplum için daha fazla değer yaratmaya devam edecek!

9 Aralık 2023'te, Açık Olmayan Alanlar için Uluslararası Akademik Forum, Hong Kong Politeknik Üniversitesi'nde başarıyla gerçekleştirildi.Pekin, Şanghay, Shenzhen, Hong Kong ve diğer yerlerden uzmanlar, akademisyenler ve endüstri temsilcileri, kendi alanlarındaki deneyimlerini paylaşarak maruz kalmayan alanlar hakkında deneyim alışverişinde bulunmak için bir araya geldi.Alanın farklı endüstrilerde uygulanması ve açık olmayan alanın çeşitli alanlarının entegrasyonu ve geliştirilmesi bekleniyor.   "Açık olmayan alan" terimi akademik olarak ilk kez Akademisyen Yang Yuanxi tarafından ilk "Beidou Salon" konferansında tanımlandı.Akademisyen Sun Jiadong'un rehberliğinde ve birçok akademisyenin ortak savunuculuğuyla "Beidou Salonu" resmi olarak "Göstergesiz Uzay Akademik forumu" olarak yeniden adlandırıldı.   Bu forum, pek çok uzmanı ve akademisyeni uydu iletişimi, uzaktan algılama, Beidou + UWB, gerçek hayattaki 3D ve kentsel demiryolu taşımacılığı, gemi limanları ve kömür madeni tünelleri gibi maruz kalmayan uzay alanlarındaki diğer teknolojilerin geliştirilmesini ve uygulanmasını paylaşmaya davet etti. .Açılış konuşmasında Wuhan Geosun Navigasyon Technology Co.,Ltd'nin genel müdürü Dr. Sun Hongxing, mobil lazer tarama sistemlerinin prensiplerini, uygulamalarını ve gelişimini paylaştı. Dr. Sun Hongxing bir konuşma yaptı   Geosun Navigasyon, coğrafi bilgi alanı alanındaki yenilikçi uygulamaları nedeniyle "Görünmeyen Uzay Uygulaması İnovasyon Ödülü"nü kazandı.  

CHINTERGEO 2023, Guangzhou PWTC Expo'da başarıyla gerçekleştirildi.Sergi, dünyanın her yerinden ölçüm ve haritalama coğrafi bilgi teknolojisi endüstrisinden profesyonel araştırmacıları ve üreticileri bir araya getirdi.Bu, yalnızca Çin ve Asya-Pasifik bölgesindeki ekipmanların araştırılması ve haritalandırılması için son derece etkili bir platform değil, aynı zamanda Küresel Sergi Endüstrisi Birliği-UFI tarafından onaylanmış uluslararası bir sergidir. GEOSUNcoğrafi bilgi teknolojisinin ölçüm ve haritalama saha uygulamaları için kapsamlı, verimli ve entegre çözümler sağlayan bir dizi gelişmiş ekipman taşıyor.

China Surveying and Mapping Geographic Information Technology and Beidou Application Expo was hold successfully in Geographic Information Town, DEQING. Dr. Sun, General Manager introduces new LiDAR solution to Academician Li.   the GEOSUN navigation technology innovation achievements have been praised by Academician Li.   Photo with Professor Jiang Weiping   The exhibition has concluded, yet the wonderful GEOSUN Navigation is still.

INTERGEO is the world's largest surveying and mapping industry exhibition is sponsored by the German Surveying, Geographic Information and Land Management Association, has been successfully held for more than 20 years.INTERGEO exhibition in the whole world surveying industry is an authoritative event.It provides a very good exchange platform for industry experts in geodesy, geographic information and land management.   Congratulations!The clients confirmed the purchase on site   New ideas, new plans and new insights flowing around the hall through conversations with lovely folks across the globe.   This exhibition attracts professionals and experts in the field of surveying and mapping from all over the world, and at the same time, it provides an opportunity for GEOSUN Navigation to showcase the latest technologies and products. With its outstanding technology and expertise, we continue to lead the development of mapping technology and geographic information to meet the growing market demand.    

Geosun Navigation, "18. Çin Coğrafi Bilgi Bilim Teorisi ve Yöntemleri Akademik Yıllık Konferansı"na katılmaya davet edildi.Konferans, 19-21 Mayıs 2023 tarihleri ​​arasında Guilin, Guangxi, Çin'de başarıyla gerçekleştirildi. Çin Coğrafi Bilgi Endüstrisi Derneği Coğrafi Bilgi Bilimi Teorisi ve Yöntemleri Çalışma Komitesi tarafından düzenlendi ve şu anda yerel CBS'deki en büyük akademik sempozyumdur. alan. Konferans, coğrafi bilgi bilimi teorisi, yöntemleri, teknolojileri, uygulamaları ve sanayileşme tartışmalarına odaklandı.Yerli ve uluslararası ölçme ve coğrafi bilgi endüstrisinden ünlü işletmeleri, üniversiteleri ve araştırma kurumlarını cezbetti.Etkinlik, sektördeki yeni teknolojileri, ürünleri ve trendleri sergiledi.Eşzamanlı sergide, yüksek hassasiyetli lazer tarayıcılar, yerel olarak geliştirilen akıllı ölçüm robotları, dronlar, coğrafi bilgi sistemi yazılımı ve daha fazlası yer aldı ve coğrafi bilgi işletmelerinin yenilikçi canlılığını vurguladı. Konferans sırasında Geosun Navigation, havadan/araca monteli çok platformlu farklı aralıklardaki LiDAR tarama sistemleri ve el tipi LiDAR tarama sistemleri dahil olmak üzere ürünlerini sergiledi.Bu, lazer tarama uygulamalarının çeşitli yönlerini ve geniş potansiyelini gösterdi.Toprak kaynakları, tarım, ormancılık, su koruma, dijital şehirler gibi farklı alanlarda ürünlerinin başarılı uygulama senaryolarını sergileyen şirket, konferans konukları ve katılımcılarının ilgisini çekti. Konferans salonu insanlarla doluydu ve atmosfer canlıydı.Birkaç uzman standı ziyaret etti ve Geosun Navigation'ın BeiDou navigasyon ve konumlandırma uygulamalarının yenilikçiliğindeki keşiflerini ve başarılarını dikkatle dinledi.BeiDou navigasyon ve konumlandırma uygulamalarında lider bir kuruluş olarak Geosun Navigation, endüstri inovasyonuna ayak uydurur, en son alanlarda ve teknolojilerde araştırmayı aktif olarak teşvik eder ve endüstri uygulamalarında entegre yazılım ve donanım çözümlerinin teknik avantajlarını tam olarak gösterir. Haritacılık ve coğrafi bilgi endüstrisinde öncüler ve pragmatistler olarak Geosun Navigation, endüstride ilerlemeyi bir sorumluluk olarak kabul eder ve yüksek kaliteli hizmetler sunmayı amaçlar.Şirket, yeni başarıları ve teknolojileri aktif olarak paylaşır, mükemmel endüstri çözümlerinden öğrenir, ürünleri geliştirir, hizmetleri optimize eder ve yenilik arar.Teknolojimizin, nokta bulutlarıyla üretimi güçlendirerek ve teknolojiyle hayatı optimize ederek daha fazla bölgeye ve sektöre güvenli ve verimli endüstriyel dönüşüm çözümleri ve fırsatları sunabileceğini umuyoruz.

 Geo Connect Asia 2023'te Geosun Navigasyonu Öne Çıkanlar   Geo Connect Asia, tanışmak için gerçekten harika bir yoljeo-uzamsal teknoloji ve konum zekası çözümlerinde dünyanın önde gelen etkileyicilerinden bazıları.   İnsanlar, geleneksel ölçme yöntemleriyle, özellikle de uygun maliyetli LiDAR çözümüyle karşılaştırıldığında, LiDAR'ın verimliliği ve haritalama doğruluğunu nasıl iyileştirebileceğini bilmek istiyor.Bu nedenle bir dizi LiDAR çözümü ile yanınızdayız.   Bu arada, katılımcıları selamlamak ve onlarla LiDAR ve UAV'nin gelecekte daha ne gibi olanaklara sahip olacağı hakkında konuşmak.Yenilikçiliği sürdürmeye ve daha fazla insanın LiDAR teknolojisinden faydalanmasını sağlamaya devam edeceğiz.    

2023 GeoConnect Asya Ücretsiz Bilet Rezervasyonu   Yıllık GeoConnect Asia, 15-16 Mart tarihlerinde Singapur'da yapılacak veASEAN'ın hareketli jeo-uzamsal topluluğu için iki günlük yüz yüze bir buluşma yeri sunuyoruz.Jeo-uzamsal çözümleri karar verme sürecinin merkezine getiren etkinlik, dijital inşaat, drone ve uzaktan algılama pazarlarından gelen teknolojilerle birleşiyor.Geo Connect Asia, jeo-uzamsal teknoloji ve konum zekası çözümlerinde dünyanın önde gelen etkileyicilerinden bazılarıyla tanışmak için kapınızdır.   Geosun, bu profesyonel konferansa bir dizi uygun fiyatlı LiDAR çözümü getirecek ve daha fazla insanın ileri teknolojilere yakından bakmasını sağlayacaktır.   Ücretsiz Biletler buradan alınabilirhttps://www.gevme.com/geo-connect-asia-2023/?promo=EXHIBITORPASS    

Üç günlük CHINTERGEO Çin Ölçme ve Haritalama Coğrafi Bilgi Teknolojisi Ekipmanları Fuarı (bundan böyle "CHINTERGEO Sergisi" olarak anılacaktır) 16 Şubat 2023 tarihinde Nanchang Grönland Uluslararası Fuar Merkezi'nde başarıyla sona erdi. "N+Jeo-uzaysal Bilgiyi Kucaklamak" temasıyla New Era" CHINTERGEO Fuarı, yerli ve yabancı ölçme ve haritalama coğrafi bilgi endüstrisinden birçok tanınmış markayı katılmaya davet etti. Özellikle Geosun Navigation, yüksek hassasiyetli ve uygun maliyetli mobil LiDAR tarama sistemi ve tamamen bağımsız fikri mülkiyet haklarına sahip POS sistemi ile teknik gücünü, ürün avantajlarını ve endüstri uygulama çözümlerini sergiledi.Sergi sırasında, Geosun Navigation'ın el tipi LiDAR tarama sistemi ve kısa, orta ve uzun menzilli havadan/araca monteli çok platformlu LiDAR tarama sistemlerinin tümü sergilendi ve birçok katılımcıyı durup fikir alışverişinde bulunmaya çekti.Ek olarak, gSpin610 yüksek hassasiyetli fiber optik ataletsel navigasyon sistemi ve PBox insansız araç kombine navigasyon ve konumlandırma sistemi etkinliğin öne çıkanlarıydı ve birçok katılımcının ilgisini çekti.LiDAR tarama sistemlerinin yerlileştirilmesinin hız kazanmasıyla birlikte birçok işletme pazara girmiştir.Şiddetli homojenleşme karşısında, çekirdek teknolojinin avantajına sahip olmak özellikle önemlidir.Geosun Navigation, endüstri inovasyonuna öncülük etmek ve kullanıcılara uygun maliyetli LiDAR tarama ürünleri sunmak için güçlü teknik birikimine güvenmektedir.      

Geriye Bakın Intergeo 2022 Geosun Etüt ve 3 Boyutlu Haritalama Çözümü Aradan bir ay geçtijeodezi, coğrafi bilgi ve arazi yönetimi için dünyanın en büyük etkinlik ve iletişim platformuEssen'de 2022. Geosun ekibi, dünyanın dört bir yanından tüm arkadaşlarla güzel sohbetler yapmaktan ve Intergeo'daki toplantıdan hatıraları beslemekten çok memnun. Lidar'ı daha uygulanabilir, uygun fiyatlı ve çok yönlü hale getirmeye devam ediyoruz.  

INTERGEO EXPO ve KONFERANS'ta jeodezi, jeobilgi ve arazi yönetiminden uluslararası sahne, yedekte ileriye dönük teknolojiler ve uygulamalarla 18-20 Ekim 2022 tarihleri ​​arasında Almanya'nın Essen kentinde buluşacak. Salon 1 B1.039 standımızı ziyaret etmeye ve LiDAR sistemini daha uygulanabilir ve uygun fiyatlı hale getirmek için neler yapabileceğimizi kontrol etmeye hoş geldiniz.      

İl Havacılık ve Uzay Sanayi Konferansı bu ayın 7'sinde başarıyla gerçekleştirildi. GNSS sektöründe lider olan Geosun'un kurucusu Dr. Sun, İHA lazer tarama gerçek zamanlı nokta bulutu oluşturma teknolojisi ve uygulaması hakkında bir konuşma yapmak ve katılmak üzere davet edilmiş ve saha liderlerinden yüksek övgü ve takdir almıştır. kurumsal iş arkadaşları. Geosun el tipi lidar GS-100G ve havadaki lidarlar, etkinlikte öne çıkanlar oldu ve liderler tarafından büyük ilgi gördü ve övüldü.                                                                                                                      

Geosun, 30 Mart - 2 Nisan 2022 tarihleri ​​arasında Western Regional Survey Konferansında bir standa ev sahipliği yapacak. Konferansta indirimli GS100C+, GS130X ve GS130H demolarımız olacak. Ziyaretinize hoş geldiniz ve daha fazla tartışma yapın.

Geosun, tüm arkadaşlarının ziyaretine ve bu etkinlikte profesyonel LiDAR tarama sistemimizi getirmeye hazır. Daha fazla bilgi için canlı gösterilere katılmaya hoş geldiniz  

Çin Yeni Yılı Tatil Bildirimi   Tüm arkadaşlara: Devam eden desteğiniz için içtenlikle teşekkürler. Çin Yeni Yılı yaklaşırken ailece tatil yapacağız.Tatil 31 Ocak-6 Şubat arasındadır. Herhangi bir sorunuz olduğunda bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin, 24 saat hizmetimiz her zaman yardımcı olmaktan mutluluk duyar. Biz Wuhan Geosun Navigation Technology Co., Ltd. tüm arkadaşlara güzel bir yeni yıl diliyoruz. UAV LiDAR Profesyonel Üretici-Wuhan Geosun Navigation Technology Co.,Ltd    

2022 Çin Yeni Yılı Kutlaması 21 Ocak 2022'de Çin Yeni Yılı kutlaması ve 2021 Yıllık Çalışma Özeti Konferansı, Wuhan Geosun Navigation Technology Co.,Ltd.'de görkemli bir şekilde düzenlendi. Konferansın başında, şirketin çeşitli departmanlarının başkanları, 2021'de işin tamamlanması ve 2022'de iş fikirleri hakkında ayrıntılı bir rapor hazırladı ve herkes geçen yılın çalışmalarını gözden geçirdi, durumu daha da tanıdı, düşünceyi netleştirdi. ve 2022'de şirketin gelişimi için yeni fikirleri ve yönleri ortaklaşa tartıştı. Toplantıda Geosun Genel Müdürü Sayın Sun, herkesle geçmişi gözden geçirerek, geleceğe umutla bakarak, tüm çalışanlara emekleri için teşekkür ederek ve yeni yıldan herkese umutla bakarak bir kapanış konuşması yaptı. Toplantı sonunda Sayın Sun, seçkin çalışanlara ödüllerini takdim etti. Konferanstan sonra tüm çalışanlar ve aile üyeleri güzel bir akşam yemeği yemek için bir araya gelir.

  Sevgili Beyefendi / Hanımefendi Şirketimizi desteklediğiniz için teşekkür ederiz! Sizi ve şirket temsilcinizi, 6-8 Şubat2022 tarihleri ​​arasında Colorado Convention Center Denver,CO,ABD'deki sergimizi sunmaya içtenlikle davet ediyoruz. En yeni LiDAR ürünlerimizi burada sergileyeceğiz. İlginiz için teşekkür ederim. Saygılarımla Geosun Pazarı    

  Çin Yeni Yılı 2022 - Kaplan Yılı başlayacak1 Şubat 2022 Bu sevimli kaplan, 2022'de hepimize sağlık ve zenginlik getirecek.  

Her şeyden önce Geosun, 2021'de işbirliği yapan ve bizi takip eden tüm arkadaşlara teşekkür ederiz. 2022 yılında Geosun, profesyonel hizmet, rekabetçi LiDAR ürünleri sunmaya devam edecektir. İHA LiDAR Tarama Sistemi, Goesun'a inanın, kendinize inanın.

gAirhawk 4.8 sürümü, Shuttle işlevi ve gAirhawk işlevi birleştirilmiştir, bu, yörünge süreci ve lidar verilerinin gAirhawk yazılımının 4.8 sürümünde birlikte işleyebileceği anlamına gelir, ayrıca yörünge ve lidar verilerini ayrı ayrı işlemek uygundur; Şerit ayar işlevini destekler. İşlem aşağıdaki gibi bağlanır, https://youtu.be/_uwunGluuTI

LiDAR Tarama Sistemi + Multispektral Kamera GS-130D İHA LiDAR Tarama Sistemi devreye alındı. Ormancılık ve Tarım için iyi bir uygulama  

GS-1350W LiDAR Tarama Sistemi Uzun Menzilli Lidar Tarama Sistemi 5 ekolu Yeni marka, Uzun menzilli lazer sensörü (Riegl'e benzer) entegre edilmiştir.

Geosun UAV LiDAR tarama sistemleri IMU sağlayıcısı olarak ACEINNA'yı seçti ACEİNNAOtonom araçlar ve otomatik makineler için dünyanın önde gelen atalet tabanlı rehberlik ve navigasyon sistemleri geliştiricilerinden biri olan , bugün duyurdu GeosunDrone'lar ve uzaktan kumandalı araçlar (ROV'lar) için LiDAR tabanlı navigasyon sistemlerinin lider geliştiricisi ve üreticisi olan ACEINNA, son derece hassas mobil konumlandırma ve navigasyon için kritik olan Atalet Ölçüm Birimi (IMU) sensörlerini tedarik etmek üzere ACEINNA'yı seçti. Geosun, ACEINNA'nın OpenIMU330BI ve IMU383 IMU'larını, özellikle çeşitli inşaat planlama ve haritalama operasyonlarında kullanılanlar olmak üzere, havadaki drone sistemlerinde gezinmeye ve yönlendirmeye yardımcı olmak için kullanılan çeşitli LiDAR Tarama Sistemlerine entegre ediyor. “LiDAR tarama sistemleri için Çin'in lider rehberlik sistemleri geliştiricisi Geosun ile ortak olmaktan heyecan duyuyoruz” ACEINNA'nın Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO'su Dr. Yang Zhao, şunları söyledi: "Yüksek performanslı atalet navigasyon donanımımızı ve algoritmalarımızı çeşitli LiDAR tarama çözümleri hatlarına entegre etmek için onlarla birlikte çalışıyoruz." ACEINNA'nın OpenIMU330BI ve IMU383 IMU'ları son derece güvenilirdir ve saatte 1,3 dereceye kadar doğruluk sağlar. Bu üçlü yedekli IMU çözümlerinin (hem donanım hem de yazılım) entegrasyonu kolaydır ve haritalama dronları, robot teslimatı, kendi kendini süren arabalar ve taksiler, ADAS sistemleri, elektronik stabilite dahil olmak üzere çok çeşitli otonom araçlar için uygun maliyetli rehberlik ve navigasyon çözümleri sunar. kontrol, şerit takip uygulamaları vb. "ACEINNA marka IMU'ların güvenilir, doğru performansı, LiDAR Tarama sistemlerimizin çok iyi satış yapmasına yardımcı oldu." dedi Geosun'un CEO'su Dr. Hongxing Sun. “Müşterilerimiz arasında son derece popülerler.Ve gelecekte, karşılıklı anlayışımıza ve çıkarlarımıza dayanarak, ACEINNA ile işbirliğimizi daha da güçlendirmeyi planlıyoruz."

LiDAR teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, LiDAR Tarama Sistemi çok popüler ve sıcak satışlar. Geosun, iş sınırlarını genişletmek için Avrupa pazarlarına girme şartı olan LiDAR Tarama Sisteminin CE & RoHS sertifikasına Mart 2021'de başarıyla başvurdu.  

Wuhan Geosun Navigasyon Ortakları İletişim Konferansı (İç pazarlar) ve GS-100C uav LiDAR Tarama Sistemi Başlatıldı Konferansı Wuhan HeiTain Hotel'de başarıyla gerçekleştirildi. Bu konferansa 150'den fazla ortak katılır ve yaklaşık 20 şirket sitede Sözleşme imzalar.

Kuşak ve Yol Güzergahları Boyunca Ülkelerde Ölçme ve Haritalama Meslek Standartları ve Uygulamaları 16-18 Eylül 2020 Deqing, Zhejiang Eyaleti, Çin    

Jeodezi, jeoinformasyon ve arazi yönetimi için dünyanın en büyük iletişim platformu INTERGEO, 16-18 Ekim 2018 tarihleri ​​arasında Frankfurt Almanya'da gerçekleştirildi, bu GEOSUN'un INTERGEO'ya üçüncü katılımıdır.Bağımsız mülkiyet haklarına ve uluslararası ileri teknolojilere dayanan GEOSUN'un GeoRef serisi, İHA uçakları, yüksek hassasiyetli GNSS / INS alıcıları, LiDAR Tarama sistemi ziyaretçilerin dikkatini çekmişti.Birçoğu GEOSUN ile ticari ilişki kurma imkanlarını aktif olarak sorguladı.Bu en yetkili ve en yüksek fuar, GEOSUN'un marka bilinirliğini artırmasına ve uluslararası pazara girmesi için sağlam bir temel atmasına büyük ölçüde yardımcı oldu.

GEOSUN, Zhengzhou'daki 10. Çin Etüt ve Haritalama Coğrafyası Sergisinde

GEOSUN, Altıncı Çin LiDAR Konferansı Sergisinde              

 

LiDAR teknolojisiyle çalışırken göreceli doğruluk ile mutlak doğruluk arasındaki farkları anlamak çok önemlidir. İster manzaraların haritasını çıkarıyor, ister 3D modeller oluşturuyor veya anketler yapıyor olun, bu kavramlar sonuçlarınızı önemli ölçüde etkiler. Bu terimlerin ne anlama geldiğine ve LiDAR uygulamalarını nasıl etkilediklerine bakalım. LiDAR nedir? LiDAR, sensör ile Dünya yüzeyi arasındaki mesafeleri ölçmek için lazer ışığı kullanan bir uzaktan algılama yöntemidir. Bu teknoloji, Dünyanın şekli ve yüzey özellikleri hakkında kesin, üç boyutlu bilgi üretir. LiDAR verileri ormancılık, çevresel izleme, kentsel planlama ve topografik haritalamada yaygın olarak kullanılmaktadır. Göreceli Doğruluk Açıklaması Göreceli doğruluk, bir veri seti içerisinde birbiriyle ilgili ölçümlerin kesinliğini ifade eder. Daha basit bir ifadeyle şu soruyu yanıtlıyor: "Ölçümler birbirine göre ne kadar doğru?" Göreceli Doğrulukla İlgili Önemli Noktalar: • Bağlamsal Ölçüm: Göreceli doğruluk, LiDAR verilerindeki noktaların veya özelliklerin birbirleriyle ne kadar iyi ilişki kurduğuyla ilgilidir. Örneğin, iki ağacın yüksekliğini ölçerseniz göreceli doğruluk, yüksekliklerin birbirine göre ne kadar doğru temsil edildiğini değerlendirir. • Çevresel Faktörlerden Etkilenir: Sensör kalibrasyonu, atmosferik koşullar ve nokta yoğunluğu gibi faktörler göreceli doğruluğu etkileyebilir. LiDAR sistemi iyi kalibre edilmişse, mutlak değerler kapalı olsa bile ölçümler gerçek farklılıkları yansıtacaktır. • Kullanım Durumları: Göreli doğruluk, kara ile su arasındaki yükseklik farkının anlaşılmasının kritik olduğu taşkın modelleme gibi özellikler arasındaki mekansal ilişkinin önemli olduğu uygulamalarda özellikle önemlidir. Mutlak Doğruluk Açıklaması Mutlak doğruluk ise, ölçümlerin tanımlanmış bir koordinat sistemine veya Dünya yüzeyinde bilinen bir noktaya göre doğruluğunu ifade eder. "Ölçümlerim gerçek değerlere ne kadar yakın?" sorusunu yanıtlıyor. Mutlak Doğrulukla İlgili Önemli Noktalar: • Sabit Referans: Mutlak doğruluk, LiDAR ölçümlerinin gerçek coğrafi konumlarına ne kadar yakın olduğunu belirlemek için GPS koordinatları gibi sabit bir referans noktası kullanır. • Navigasyon ve Haritalama için Çok Önemli: İnşaat mühendisliği veya sınır haritalama gibi kesin konumlandırmanın kritik olduğu uygulamalarda, mutlak doğruluk, verilerin gerçek dünyadaki konumlara tam olarak karşılık gelmesini sağlar. • Doğrulama Gereklidir: Yüksek mutlak doğruluk elde etmek genellikle yer kontrol noktalarına (GCP'ler) veya yerleşik referans veri kümelerine göre doğrulama gerektirir. Göreceli ve Mutlak Doğruluğun Karşılaştırılması Özellik Bağıl Doğruluk Mutlak Doğruluk Tanım Ölçümlerin birbirine göre doğruluğu Sabit bir referansa göre ölçümlerin doğruluğu Ölçüm Odağı Veri kümesi içindeki iç tutarlılık Gerçek dünyadaki koordinatlara karşı harici doğrulama Önem Mekansal ilişkileri değerlendirmek için kritik Hassas konum tabanlı uygulamalar için gereklidir Kalibrasyon Dahili kalibrasyon süreçlerine dayanır Harici doğrulama ve temel doğrulama gerektirir Ortak Kullanımlar Çevresel izleme, özellik analizi Haritalama, navigasyon, inşaat ölçümleri LiDAR'da Her İki Doğruluk Neden Önemlidir? Birçok LiDAR uygulamasında hem göreceli hem de mutlak doğruluk esastır. Örneğin, bir ormanın haritasını çıkarırken, ağaçların göreceli yüksekliklerinin doğru bir şekilde temsil edildiğinden (göreceli doğruluk) emin olmanız ve aynı zamanda tüm veri kümesinin coğrafi koordinat sistemine göre doğru şekilde konumlandırılmasını (mutlak doğruluk) sağlamanız gerekebilir. Çözüm LiDAR taramasında göreceli ve mutlak doğruluk arasındaki farkları anlamak, çeşitli alanlardaki profesyoneller için çok önemlidir. Göreceli doğruluk, veri noktaları arasındaki ilişkiler hakkında bilgi sağlarken mutlak doğruluk, bu noktaların gerçek dünyaya doğru şekilde yerleştirilmesini sağlar. Her iki doğruluk türüne de odaklanarak LiDAR verilerinizin kalitesini ve güvenilirliğini artırabilir, böylece daha etkili analizlere ve daha iyi karar almaya olanak sağlayabilirsiniz. SSS 1. LiDAR verilerimin göreceli doğruluğunu nasıl geliştirebilirim? Göreceli doğruluğun iyileştirilmesi genellikle uygun sensör kalibrasyonunun sağlanmasını ve veri toplama sırasında nokta yoğunluğunun optimize edilmesini içerir. 2. Mutlak doğruluğu arttırmak için hangi yöntemler kullanılıyor? Mutlak doğruluğu artırmak için, LiDAR verilerinin bilinen coğrafi koordinatlara göre doğrulanması ve düzeltilmesi için yer kontrol noktaları (GCP'ler) sıklıkla kullanılır. 3. LiDAR verilerini yer kontrol noktaları olmadan kullanabilir miyim? LiDAR verilerini GCP'ler olmadan kullanmak mümkün olsa da mutlak doğruluktan ödün verilebilir. Yüksek hassasiyet gerektiren uygulamalar için GCP'lerin kullanılması önerilir. Hem göreceli hem de mutlak doğruluk ilkelerini anlayıp uygulayarak LiDAR tarama projelerinizin sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirebilirsiniz.

Yeni işlev eklenecek: şerit ayarı ve nokta bulutu optimizasyonu Örneğin, nokta bulutunun orijinal kalınlığı 0.142cm'dir, şerit ayarı ve optimizasyonundan sonra 0.038m olur. gAirhawk'ın yeni sürümü, yüksek hassasiyeti büyük ölçüde artıracaktır.

8. Çin Etüt ve Haritalama Coğrafi Bilgi Teknolojisi Ekipmanları Fuarı 26-28 Eylül tarihleri ​​arasında Zhejiang eyaleti Deqing'de gerçekleştirildi, GEOSUN ana ürünlerini fuara getirdi, ana ürünler yüksek hassasiyetli GNSS / INS alıcısı ve Lidar sistemi dikkat çekti çok sayıda ziyaretçi ve iyi bir ün kazandı.

Geosun, 6. Uluslararası Maruz Kalmayan Uzay Akademik Forumu PNT Konferansı'nın wuhan şubesi olmaktan büyük onur duymaktadır.   Bu Açık Olmayan Uzay PNT konferansı, çevrimiçi ve çevrimdışı formları birleştirdi ve Pekin, Wuhan, Tayland ve diğer bazı yerlerde şubeler kurdu, mekansal sayısallaştırma, navigasyon ve konumlandırma, insansız hizmetler ve ayrıca demiryolu taşımacılığı ve güvenlik hizmetleri gibi uygulama konularına odaklandı. ,Beidou Uzay-Zaman Sisteminin son yıllarda maruz kalmayan uzayların yapımında ve uygulamasında başarılı deneyimlerini ve olağanüstü sonuçlarını paylaşmak ve tartışmak.

31 Mayıs 2018 tarihinde, Hubei Eyaleti Etüt ve Haritalama Endüstrisi Derneği sponsorluğunda hava fotogrametrisi için yeni teknolojilerin sergisi Wuhan Optik Vadisi'nde düzenlendi.AGS200 / AGS210 / AGS300 fuarda gösterildi.

22-24 Haziran tarihleri ​​arasında 3. Shenzhen Uluslararası Drone Sergisi, Shenzhen Kongre ve Sergi Merkezi'nde düzenlendi.140'tan fazla yerli ve yabancı insansız hava aracı şirketi, Çin'in akıllı üretiminin yeni başarılarını gösteren yaklaşık 600 farklı türde İHA ve bunların aksesuarlarını taşıdı.