מאמרים מקצועיים

איור 1 — העוגן, לא הממפה: הצטברות סחיפה (Drift) לאורך מרחק עבור SLAM טהור (ללא הגבלה), SLAM עם סגירת לולאות (איפוס בכל לולאה, אך רק לעקביות פנימית), ו-SLAM עם RTK Fixed אמיתי (מאופס באופן רציף מול מערכת ייחוס מוחלטת). שאל חדר מלא במודדים מה עושה רכיב ה-RTK בתוך סורק SLAM נייד, ורובם ייתנו את התשובה של מקלט RTK רגיל (Rover): הוא אומר לסורק איפה הוא נמצא. זו השערה הגיונית, והיא שגויה בדרך שבאמת משנה. בתוך סורק SLAM, טכנולוגיית RTK אינה מכשיר איכון. היא עוגן גלובלי — והבנת ההבדל

מה שאני משתף אתכם היום הוא מאמר שפרסמה חברתי וקולגתי סרנה פרסיצ'לי (Serena Persichelli) מ-Leica Geosystems, שזכיתי לקחת חלק בפרויקט המתואר בו. לעבוד בעיר שלנו ולסרוק נכס ארכיאולוגי בעל חשיבות כה גבוהה הייתה עבורנו זריקת אנרגיה ופילוסופיה חיובית יוצאת דופן! ישנן חוויות מקצועיות שנשארות איתך – לא רק בשל ערכן הטכני, אלא בשל מה שהן מייצגות ברמה האנושית, התרבותית והאישית. התחלנו את ניסוי השטח הזה בקטקומבה של פרטקסטטוס (Pretextatus) ברומא, עם מטרה ברורה מאד: לתמוך בדיגיטליזציה של מ

השאר: מה יורד לשורה התחתונה מבחינת העלות? בתחום תפיסת המציאות ב-3D (Reality Capture), עלות זו אינה הוצאה גרידא, אלא השקעה ישירה בביטחון ובדיוק של הפרויקט. לשאול "כמה עולה סריקת לייזר?" זה מעט כמו לשאול "כמה עולה רכב?": התשובה תלויה לחלוטין בשאלה אם אתם זקוקים לאופנוע קל לתמרור בתנועה צפופה, או למשאית כבדה למשימות תעשייתיות. מדריך זה נועד לסייע מהנדסים, אדריכלים, מנהלי פרויקטים בבנייה ומדודים להבין את ההשקעה האסטרטגית בסריקת לייזר בתלת-ממד – כהתחייבות להעלאת ה-Project Intellig

מיפוי נייד (Mobile Mapping) באמצעות מערכות Leica Pegasus TRK מאפשר לצוותי מדידה בתחומי הכבישים, המסילות, התשתיות והגאודזיה הכללית לאסוף מידע גאו-מרחבי (Geospatial Data) בצורה מהירה, מדויקת ובטוחה על פני שטחים נרחבים. בהשוואה לסורקי לייזר קרקעיים (TLS), מיפוי נייד באמצעות סדרת Pegasus TRK משפר משמעותית את תפוקת הנתונים בעת צילום וסריקה של שטחים גדולים ומסדרונות תשתיות. במחקרים שביצענו, נמצא כי מערכות מיפוי נייד מקצרות את נתח עבודת השטח מאיזור ה-70% ל כ-10% בלבד מסך זמן הפרויקט

היום אנחנו מציגים לכם מקרה בוחן (Case Study) מיוחד במינו! קיימים מצבים שבהם הסטמכות בלעדית על רישום ואיחוד ענני נקודות בשיטת Cloud2Cloud (C2C) שקולה למרדף אחר תוצאה שלעולם לא תגיע. אנו מדברים על כל אותם תרחישים המאופיינים בגיאומטריות אחידות מדי, הנטולות פינות ונקודות עיגון הקריטיות לחיבור נכון ומדויק בין שני ענני נקודות. הסיבה לכך היא טכנית, אך קלה להבנה. אלגוריתם ה-ICP (Iterative Closest Point) מופקד על רישום – כלומר יישור והתאמה – של שני ענני נקודות בתלת-ממד, על ידי זיהוי ה