Un algoritmo novedoso desarrollado por la Universidad de Twente Ph.D. el candidato Phillipp Fanta-Jende mejora la precisión de los productos de imágenes cartográficas móviles encuestados. Puede compensar los errores de medición introducidos por un posicionamiento basado en satélites erróneo que suele ocurrir en áreas urbanas. La técnica novedosa es rentable en comparación con los métodos tradicionales que requieren mucha mano de obra y, al mismo tiempo, permite una precisión comparable en el rango de decímetros bajos.

Mapeo móvil en áreas urbanas

El mapeo móvil incluye todas las formas de adquisición de datos geoespaciales utilizando una plataforma móvil que lleva uno o más sistemas de sensores. Uno de los usos más conocidos de la cartografía móvil es Google Street View, donde se utiliza un automóvil con una cámara de 360 ​​grados montada en el techo para mapear todas las calles del mundo.

Las áreas urbanas a menudo requieren el uso de mapeo móvil, pero son quizás las áreas más difíciles de mapear con precisión. Para que el mapeo móvil funcione, el sistema necesita una línea de visión directa con múltiples satélites de navegación para saber siempre su ubicación exacta. En áreas urbanas, esto puede convertirse en un problema porque los edificios altos pueden bloquear la señal, haciendo que los datos sean menos precisos.

Diferencias de perspectiva dramáticas

Para que los datos adquiridos sean más precisos, Universidad de Twente Ph.D. El candidato Phillipp Fanta-Jende desarrolló un algoritmo que utiliza imágenes aéreas, que a menudo están disponibles de forma amplia y gratuita, para corregir los datos iniciales. "Uno de los principales problemas que abordé en mi tesis, son las dramáticas diferencias de perspectiva entre los conjuntos de datos de imágenes aéreas y mapeo móvil, ", dice Fanta-Jende. El algoritmo tiene que reconocer objetos, como las marcas viales, desde una vista aérea (imágenes aéreas), pero también desde una vista de la calle (mapeo móvil). Los objetos identificados se utilizan para establecer miles de vínculos entre los conjuntos de datos que permite un procedimiento matemático para corregir los datos cartográficos móviles.

El algoritmo de Fanta-Jende no solo funciona con imágenes aéreas hechas desde un ángulo recto; también puede utilizar imágenes oblicuas. Esto es especialmente útil en áreas urbanas donde no siempre hay una línea de visión directa a la carretera directamente desde arriba debido a la vegetación o donde no hay ninguna característica distintiva en la carretera.

Probado en Rotterdam

Por su investigación, Los datos de la ciudad de Rotterdam se utilizaron como área de prueba, ya que ofrece un escenario de cañón urbano típico con una gran cantidad de edificios de gran altura. En las pruebas se alcanzó una precisión de 10 a 20 centímetros desde errores iniciales hasta un metro. La precisión fue confirmada por técnicas más comúnmente utilizadas que requieren trabajo manual.

Un mayor desarrollo de esta técnica ocurre en empresas afiliadas como Cyclomedia y Fugro. El trabajo puede extenderse hacia el procesamiento en tiempo real y utilizarse para campos relacionados, como conducción autónoma o drones.