Evaluación de formatos de exportación e importación de nubes de puntos para su uso en motores gráficos de realidad virtual

Palabras clave: nube de puntos, realidad virtual, escaneo láser, Unreal Engine

Resumen

La progresión natural de la tecnología en la captura de información de entornos ha llevado a un aumento en el uso de nubes de puntos en diversos sectores, como patrimonio arquitectónico, topografía, educación, industria minera y manufactura. En este trabajo se presentan los distintos formatos para exportar e importar información de nubes de puntos, con el fin de identificar la opción más adecuada para utilizarla en motores gráficos, considerando tanto el tamaño final como la calidad de la información obtenida con equipos de escáner láser terrestre, lo que permitió determinar cuáles son las opciones de exportación e importación que se aprovechan mejor en motores gráficos. La información obtenida resulta sumamente valiosa para el desarrollo de futuros proyectos de ingeniería con Realidad Virtual.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Bitharis, S., Karolos, I. A., Tsioukas, V., Pikridas, C., Bantis, V., Gkamas, T., y Kontogiannis, S. (2022). Industrial area 3D geometric documentation using Terrestrial Laser Scanners. FIG CONGRESS .

Heinrich-Wild-Strasse (2018). Leica Cyclone Basic Comprehensive laser scan software for field & office.

Huber, D. (2011). The ASTM E57 file format for 3d imaging data exchange. En Three-Dimensional Imaging, Interaction, and Measurement, volumen 7864, pp. 88–96. SPIE.

IDEA. (2019, marzo 20). ¿Qué es una nube de puntos? IDEA Ingeniería. https://ideaingenieria.es/nube-de-puntos/que-es-nube-de-puntos/

Maar, H. y Hans M., Z. (2021). WFD – Wave Form Digitizer Technology. https://leica-geosystems.com/about-us/content-features/wave-formdigitizer technology-white-paper

Mosquera G, B. C. (2017). Cartografía De Actividades Extractivas A Partir De Datos Lidar. Tesis de máster. Universidad Politecnica De Catalunya.

Ramos, D. (2016). Cómo convertir ficheros LiDAR .LAZ a .Las – MappingGIS. http://mappinggis.com/2016/08/como convertir-ficheros lidar-laz-a las/#Como_convertir_de_LAZ a LAS_con_LAStools_en_QGIS

Ramos, L., Marchamalo, M., Rejas, J. G., Martínez, R. (2015). Aplicación del Láser Escáner Terrestre (TLS) a la modelización de estructuras: precisión, exactitud y diseño de la adquisición de datos en casos reales. Informes de la Construcción, 67(538): e074, doi: http://dx.doi.org/10.3989/ic.13.103.

Reshetyuk, Y. (2006). Investigation and calibration of pulsed time-of-flight terrestrial laser scanners. Tesis doctoral, KTH

Romero G., J. Adan y Cuellar V., José Luis. (2015). Estudio comparativo entre las tecnologías de escaneo laser terrestre. CIATEQ A.C. http://ciateq.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1020/149

Sun, R., Zhang, E., Mu, D., Ji, S., Zhang, Z., Liu, H., y Fu, Z.(2023). Optimization of the 3D Point Cloud Registration Algorithm Based on FPFH Features. Applied Sciences, 13(5):3096. DOI: https://doi.org/10.3390/app13053096

Ugarte Goicuría, I. (2019). Combinación de nube de puntos proveniente de un drone fotogramétrico de ala fija con la generada por una estación Trimble SX10 (Escáner+ Estación total+ Estación fotogramétrica) https://gredos.usal.es/handle/10366/140245

Unreal Engine (2021). Build Operations: Cook, Package, Deploy, and Run. https://docs.unrealengine.com/4.27/enUS/SharingAndReleasing/Deploym nt/BuildOperations/

Unreal Engine (2023). Características https://www.unrealengine.com/es-ES/features

Xu, G.; Pang, Y.; Bai, Z.; Wang, Y.; Lu, Z. A Fast Point Clouds Registration Algorithm for Laser Scanners. Appl. Sci. (2021), 11, 3426. https://doi.org/10.3390/app11083426

Publicado
2024-01-05
Cómo citar
Romero-Guerrero, J. A., Arenas-Islas, D., Reta, C., Bautista-Orduña, G. E., Juárez-Sosa, I., & Suarez-Luna, J. M. (2024). Evaluación de formatos de exportación e importación de nubes de puntos para su uso en motores gráficos de realidad virtual. Pädi Boletín Científico De Ciencias Básicas E Ingenierías Del ICBI, 11(22), 11-19. https://doi.org/10.29057/icbi.v11i22.11033