由于实景三维数据能够在显著缩短建模时间的同时提高精度，在技术储备已近成熟的前提下，2016年被认为是该技术应用爆发式增长的一年。在这篇文章中，我们将梳理现阶段实景三维数据涉及到的一些技术革新、数据处理方式以及行业前导者，一同站在风口把握技术和行业变革的风向。 技术突破带领BIM进入2.0时代 测量技术近年来的猛进，正在改变测量行业的一切旧有模式，在一般人眼中，测绘行业的典型工作场景就是一群人搬着设备从一个点走到一个点，写写画画，满头是汗，然后挪到下一个点，继续写写画画。 不过现在看来，这种场景可能很快会成为历史。 对于BIM系统来说，有四次里程碑式的技术革新。 第一次， 从无到有，用最传统的方法为建筑物建模，需要人工测绘与处理数据，对于大一些的工程来说基本上是不可能的任务。 第二次， 从人工到定点数字扫描，仍然需要测绘人员一个点一个点去扫描，但是大大减少了工作量。 第三次， SLAM辅助的2D激光雷达扫描，发展成熟的主流技术，从定点扫描升级到移动扫描，虽然对颠簸比较敏感，但仍是不可否认的一次飞跃。大大提高了工作效率，但是仍有很多不足。 第四次， SLAM辅助的3D测量技术，是2D技术的进一步升级，扫描仪克服了颠簸的影响，可以装在机器人、无人车，甚至无人机上，测绘人员终于可以运筹帷幄，决胜千里之外了。这项技术在无数论文中被反复论证，现在终于实现了。 技术的完善是一个行业爆发式增长的前提，而现在的BIM，正好在风口上。 在建筑业和制造业领域，实景建模的的关注度从来不低，但是目前企业仍需要一段时间来发掘它的巨大价值，并将其应用于整个业务流程中。但时间终将证明，在这项技术上的投资是明智的。 得出这个结论主要有两个原因： 1.实景建模相关技术已经相当程度上达到成熟，数据采集的边际成本越来越低。 2.BIM需要不断的反馈来调整自己，从而真正从设计、施工到拆除全面控制建筑物生命周期。在各种反馈方式中，这是最自动化，最垂直的。 数据获取：去繁就简，明确需求 目前，获取地形和城市建筑环境的数字化手段主要有三种： 1.相机拍照，并基于摄影测量法进行数据获取; 2.移动激光雷达(LiDAR)系统; 3.高精度激光扫描仪。 很多时候，相机和激光雷达设备会被加载到无人机系统(UAVs)上，大大提高数据收集的速度与效率，但是相应的，会牺牲一些精度与模型细节。 然而，不论是扫描还是摄影测量，最终都会得到点云数据。而对于数据进行处理，才能产生价值，而数据的价值，有时并非精度越高越好。对于企业来说，最重要的，是找到时间、成本、项目要求之间的平衡点。 控制数据体积很重要，less is more 在数据获取的过程中，分辨率是一个非常重要的考量因素。由于设备扫描的是3D数据，扫描分辨率每提高一个单位，收集的数据就会相应增长三次方。这对与数据处理来说是非常大的考验。而过于笨重的数据量不仅是CPU的负担，也会给数据传输与分享带来很大的麻烦。 更重要的是，更大的数据量有时并不能和更高的精度划等号。你需要问自己：我是否能够处理20兆像素的图像?抑或是我真的需要一个高分辨率的扫描仪么? 一旦数据被获取，技术人员有几种将点云数据索引到地理坐标的方式。多数的摄影测量相机和激光扫描仪制造商会提供相应软件，用来将数据集成并转换成数字格式。也有一些软件公司开发出强大兼容性的处理系统，面向多种数据格式，例如Autodesk ReCap 360 。 建模 收集数据后，首先，点云数据会被登记处理成实景轮廓、街道、路缘或是其他各种属性;而后，设计师会使用几何识别软件来将这些点云信息生成固态模型。最终，工程师能够将固态模型输入三维设计程序，完成建模。 在这一阶段，有几个软件可供选择。如果使用徕卡扫描仪收集数据、生成点云，并且最终获得Civil 3D或AutoCAD 格式的固态模型，那么测绘人员可以使用CloudWorx软件。(先进的数据管理技术和工具集允许将整个项目点云输入AutoCAD Civil 3D、Revit以及Navisworks的设计环境中，设计人员不再需要权衡点云密度和计算机处理能力) 而对于可交付的BIM数据，使用Scan to BIM，能够从点云数据中直接提取模型，忽略其输入到Revit环境的过程。 之后，建筑公司就可以使用Navisworks来进行设计模型和竣工模型的匹配对比。假设这种场景下，测绘人员使用徕卡扫描仪收集数据，之后使用Cyclone进行了数据处理 。那么设计工程师便可以使用CloudWorx将点云数据直接输入Navisworks进行冲突检测，而不必再转换格式。 协同 随着各方面技术的不断完善，数据的获取变得越发简单，数据的处理反而成了的难点。想要使数据易于获取和协同工作，最好的方法是放在云端，这对数据体积的处理又有了更高要求。工程师和设计人员都会乐于看到数据集变得更敏捷、更轻巧，同时兼容性也是需要考虑的问题。 更易获取的数据、更加友好的建模软件、更加高效的协同处理，随着三维数据的广泛使用，描绘世界的方式和手段会变得更好。 |