Un nuovo algoritmo sviluppato dal dottorato di ricerca dell'Università di Twente. il candidato Phillipp Fanta-Jende migliora la precisione dei prodotti di imaging di mappatura mobile esaminati. Può compensare gli errori di misurazione introdotti da un posizionamento satellitare errato che si verifica solitamente nelle aree urbane. La nuova tecnica è efficiente in termini di costi rispetto ai metodi tradizionali ad alta intensità di lavoro, consentendo al contempo una precisione comparabile nell'intervallo di pochi decimetri.

Mappatura mobile nelle aree urbane

La mappatura mobile include tutte le forme di acquisizione di dati geospaziali utilizzando una piattaforma mobile che trasporta uno o più sistemi di sensori. Uno degli usi più conosciuti del mobile mapping è Google Street View, dove un'auto con una telecamera a 360 gradi montata sul tetto viene utilizzata per mappare tutte le strade del mondo.

Le aree urbane spesso richiedono l'uso della mappatura mobile, ma sono forse le aree più difficili da mappare con precisione. Per far funzionare la mappatura mobile, il sistema necessita di una linea di vista diretta con più satelliti di navigazione per conoscere sempre la sua posizione esatta. Nelle aree urbane, questo può diventare un problema perché gli edifici alti possono bloccare il segnale, rendendo i dati meno precisi.

Differenze di prospettiva drammatiche

Per rendere più accurati i dati acquisiti, Università di Twente Ph.D. il candidato Phillipp Fanta-Jende ha sviluppato un algoritmo che utilizza immagini aeree, ampiamente e spesso disponibili gratuitamente, per correggere i dati iniziali. "Uno dei maggiori problemi che ho affrontato nella mia tesi, sono le drammatiche differenze di prospettiva tra i set di dati delle immagini aeree e la mappatura mobile, " afferma Fanta-Jende. L'algoritmo deve riconoscere gli oggetti, come la segnaletica orizzontale, da una vista dall'alto (immagini aeree) ma anche da una vista stradale (mapping mobile). Gli oggetti identificati vengono utilizzati per stabilire migliaia di collegamenti tra i set di dati che consente una procedura matematica per correggere i dati di mappatura mobile.

L'algoritmo di Fanta-Jende non funziona solo con immagini aeree realizzate da un angolo retto; è anche in grado di utilizzare immagini oblique. Ciò è particolarmente utile nelle aree urbane dove non c'è sempre una linea di vista diretta sulla strada dall'alto a causa della vegetazione o dove non sono presenti elementi distintivi sulla strada.

Testato a Rotterdam

Per le sue ricerche, I dati della città di Rotterdam sono stati utilizzati come area di prova in quanto offrono uno scenario tipico di canyon urbano con un gran numero di grattacieli. Nelle prove, una precisione di 10-20 centimetri è stata raggiunta da errori iniziali fino a un metro. L'accuratezza è stata confermata da tecniche più comunemente usate che richiedono lavoro manuale.

L'ulteriore sviluppo di questa tecnica avviene presso società affiliate come Cyclomedia e Fugro. Il lavoro può essere esteso verso l'elaborazione in tempo reale e utilizzato per campi correlati, come la guida autonoma o i droni.