Las nubes de puntos son un conjunto de datos tridimensionales capturados mediante sensores especializados, como los sensores LiDAR. Estos dispositivos emiten pulsos de luz láser infrarroja (generalmente invisible para el ojo humano) hacia el entorno. Cuando estos pulsos chocan con un objeto, parte de la luz se refleja y regresa al sensor, permitiendo capturar información precisa sobre la forma y características del entorno.
Por cada pulso láser emitido y recibido, se registra un punto con las siguientes propiedades:
- Coordenadas X, Y, Z: Representan la posición tridimensional del punto en el espacio.
- Intensidad de retorno: Indica la cantidad de luz que regresó al sensor. Esta métrica proporciona información sobre la reflectividad de la superficie del objeto, ayudando a identificar materiales o texturas.
- Color: Valores RGB (rojo, verde y azul).
Las nubes de puntos tienen un amplio rango de aplicaciones en diferentes sectores, gracias a su capacidad para capturar datos tridimensionales precisos. Algunas de las aplicaciones más relevantes incluyen:
- Verificación del estado de maquinaria: Utilizando las nubes de puntos, es posible identificar deformaciones, desgastes o daños en componentes mecánicos, como turbinas, engranajes o tuberías. Por ejemplo, en la industria de generación de energía, se pueden escanear turbinas para detectar fisuras o anomalías en su estructura.
- Detección de objetos invasores: Los sensores pueden identificar elementos extraños que interfieran con el funcionamiento de equipos o sistemas. Por ejemplo, en sistemas ferroviarios, las nubes de puntos permiten detectar ramas, rocas u otros obstáculos en las vías.
- Evaluación de estructuras arquitectónicas: Las nubes de puntos son útiles para determinar deformaciones en edificios, puentes o monumentos históricos. Por ejemplo, pueden emplearse para monitorear el desgaste en columnas de un edificio histórico debido al paso del tiempo.
Las nubes de puntos permiten recrear modelos tridimensionales precisos de objetos físicos, lo que es útil en la fabricación de piezas de repuesto o en la optimización de diseños existentes. Por ejemplo, una pieza dañada de maquinaria pesada puede ser escaneada para replicarla mediante impresión 3D o técnicas de mecanizado.
- Modelado 3D de terrenos y edificios: Las nubes de puntos permiten crear modelos digitales de terrenos para planificar proyectos de construcción, carreteras o sistemas de drenaje.
- Gestión del espacio urbano: Ayudan a identificar zonas de riesgo, como áreas propensas a inundaciones, o a planificar la distribución de servicios públicos en una ciudad.
En cine y videojuegos, las nubes de puntos se emplean para capturar escenarios reales y transformarlos en entornos virtuales realistas. Por ejemplo, en la producción de películas, se escanean locaciones para recrearlas digitalmente con alto nivel de detalle.
- Vehículos autónomos: Los sensores LiDAR generan nubes de puntos en tiempo real para detectar obstáculos, calcular distancias y navegar de forma segura en entornos complejos. Por ejemplo, un coche autónomo utiliza nubes de puntos para identificar peatones, señales de tráfico y otros vehículos.
- Robótica: En robots industriales o drones, las nubes de puntos se utilizan para planificar rutas y realizar tareas de precisión, como inspección de líneas eléctricas o monitoreo agrícola.
- Exploración de minas: Las nubes de puntos permiten mapear túneles y cavernas para planificar operaciones de extracción de manera segura.
- Gestión de recursos naturales: Ayudan a analizar el terreno y determinar áreas óptimas para la extracción de minerales o estudios geológicos.
- Impresión 3D de prótesis: Se pueden escanear partes del cuerpo humano para diseñar prótesis personalizadas que se ajusten perfectamente al paciente.
- Monitoreo de movimiento: En kinesiología y rehabilitación, las nubes de puntos se emplean para capturar movimientos corporales y analizar patrones de marcha o ejercicios terapéuticos.
Este prototipo usa Python como tecnología principal, con apoyo de Open3d, numpy, pandas y Matplotlib para efectos de lectura, análisis y muestreo de puntos de nube.