Soporte
¿Qué ofrece tcp PointCloud Editor para datos de sistemas SLAM?
Tcp PointCloud Editor es la solución definitiva para los profesionales que buscan maximizar el valor de sus capturas con dispositivos móviles. El software combina precisión, versatilidad y potencia para transformar nubes de puntos complejas en entregables técnicos de alta calidad.
Sus capacidades clave incluyen:
Productividad con Inteligencia Artificial: Clasificación automática mediante modelos entrenados para entornos de interiores y exteriores, optimizando el tiempo de gabinete al separar elementos estructurales y mobiliario de forma inteligente.
Gestión Experta de Atributos: Procesamiento avanzado de la intensidad y el color, permitiendo una visualización realista y detallada de la escena capturada.
Visualización Inmersiva: Integración de imágenes panorámicas de 360º sincronizadas con el entorno 3D para una vectorización y medición precisas aprovechando la profundidad de los puntos.
Interoperabilidad Total: Sincronización en tiempo real con plataformas CAD y exportación directa a formatos BIM (IFC) y GIS (GeoTIFF).
¿Cómo se realiza la importación de rutas e imágenes de un sistema SLAM?
El software facilita la incorporación de datos mediante el conjunto de comandos Importar SLAM, diseñado para gestionar tanto la trayectoria recorrida como el material gráfico asociado al proyecto.
Este proceso permite vincular las estaciones de captura con la nube de puntos, habilitando herramientas de navegación avanzadas que facilitan la inspección visual del entorno relevado.
¿Qué herramientas existen para visualizar y navegar por la trayectoria de un escaneo móvil?
La navegación por el proyecto se realiza de forma intuitiva a través del Visor Recorrido SLAM. Esta herramienta permite al profesional desplazarse por un esquema 2D de la ruta y seleccionar estaciones específicas para visualizar las imágenes de 360 grados asociadas.
Este visor está sincronizado con la escena 3D principal, lo que permite realizar mediciones de distancia y área, así como dibujos vectoriales, directamente sobre la fotografía.
¿Cómo se puede mejorar la calidad de una nube SLAM antes de generar modelos?
Para garantizar resultados profesionales en el modelado posterior, se recomienda un flujo de limpieza y refinamiento:
Clasificación IA: Utilice los modelos automáticos para filtrar ruidos y clasificar elementos como paredes, suelos o vegetación de forma masiva.
Limpieza manual de precisión: Emplee herramientas como la Selección por Polígono para aislar y ocultar o borrar reflejos en espejos o zonas con datos redundantes capturados durante el movimiento.
Filtrado por Geometría: Aplique comandos de selección por plano o vecindad para depurar superficies específicas y asegurar que solo los puntos válidos formen parte del modelo digital final.
