Inicio
Temas
LiDAR
LiDAR (del inglés “light detection and ranging”) es una tecnología de teledetección que utiliza rayos láser para medir distancias y movimientos precisos en un entorno, en tiempo real.
Los datos LiDAR se pueden utilizar para generar todo, desde mapas topográficos detallados hasta modelos 3D precisos y dinámicos necesarios para guiar de forma segura un vehículo autónomo a través de un entorno en cambio. La tecnología LiDAR también se utiliza para evaluar peligros y desastres naturales, como flujos de lava, derrumbes, tsunamis e inundaciones.
Dado que las divulgaciones de ESG comienzan ya en 2025 para algunas empresas, asegúrese de estar preparado con nuestra guía.
LiDAR se rige por los mismos principios que el radar (detección y medición de distancia, un sistema de ubicación utilizado en el navegación marítima y aérea) y el sonar (navegación y localización, un sistema normalmente utilizado en los submarinos. Las tres tecnologías emiten ondas de energía para detectar y ubicar objetos. La diferencia radica en que, mientras el radar utiliza microondas y el sonar, ondas de sonido, LiDAR utiliza luz reflejada, que puede medir la distancia más rápido, con mayor precisión y resolución que el radar o el sonar.
Un instrumento LiDAR típico consta de varios componentes:
- un escáner láser que emite pulsos rápidos de luz láser casi infrarroja;
- un sensor LiDAR utilizado para detectar y recoger los pulsos luminosos reflejados; y
- un procesador para calcular el tiempo y la distancia, así como para construir el conjunto de datos resultante, denominado nube de puntos LiDAR.
Para que la detección remota sea precisa, las mediciones de tiempo y espacio deben ser exactas, por lo que un sistema LiDAR también empleará electrónica de cronometraje, una unidad de medición inercial (IMU) y GPS.
El instrumento LiDAR emite pulsos de luz láser en el entorno. Estos pulsos, viajan a la velocidad de la luz, rebotan en los objetos circundantes y regresan al sensor LiDAR. El sensor mide el tiempo que tardó en regresar cada pulso y calcula la distancia que recorrió. Dado que la velocidad de la luz láser es constante, este "tiempo de vuelo" se puede usar para calcular distancias precisas.
Al repetir el proceso y enviar pulsos láser a través de un área más grande, las mediciones de tiempo de vuelo se pueden recoger en miles de millones de puntos individuales y procesarse en tiempo real en lo que se conoce como una nube de puntos.
Los datos se someten a varias etapas de procesamiento para transformar la nube de puntos LiDAR en un mapa 3D. En primer lugar, se verifica su precisión y se limpian para eliminar el ruido anómalo. Luego, las características de la superficie terrestre, como edificios, ríos y doseles forestales se pueden identificar y clasificar mediante algoritmos.
Para simplificar el análisis, los algoritmos reducen la muestra de la nube de puntos para eliminar datos redundantes y reducir el tamaño del archivo. Luego, los datos se convierten al formato de archivo LAS (o LASer) estándar de la industria que se emplea para intercambiar datos 3D x, y, z.
Finalmente, una vez convertidos al formato LAS, los datos de la nube de puntos se pueden visualizar y modelar en un mapa 3D del terreno escaneado. Estos cálculos son constantes y continuos para un sistema LiDAR en movimiento como los empleados en vehículos autónomos. De acuerdo con una fuente, los automóviles autónomos generan y procesan un terabyte de datos por cada hora de operación.1
Los sistemas LiDAR se dividen en dos tipos en función de su plataforma: LiDAR aéreo y LiDAR terrestre.
Los sistemas LiDAR aéreos, también llamados sistemas de escaneo láser aéreos, utilizan escáneres LiDAR montados en aeronaves (generalmente helicópteros o vehículos aéreos no tripulados) para generar modelos 3D de la superficie terrestre.
El mapeo con LiDAR aéreo se ha convertido en una herramienta valiosa para crear modelos digitales de elevación de la superficie de la Tierra, reemplazando principalmente el método de fotogrametría más antiguo y menos preciso. El escaneo con LiDAR aéreo también se utiliza mucho en silvicultura para elaborar mapas LiDAR del dosel arbóreo y modelos topográficos de la superficie forestal.
Los tipos de tecnología LiDAR aérea incluyen:
LiDAR batimétrico
El LiDAR batimétrico captura datos SIG en aguas poco profundas y a lo largo de las costas. El LiDAR batimétrico emite rayos láser verdes con una longitud de onda que puede penetrar en el agua para medir la elevación digital del fondo marino, en lugar de emplear luz láser infrarroja como los sistemas LiDAR típicos.
LiDAR basado en el espacio
La NASA y otras agencias espaciales emplean LiDAR basado en el espacio para la navegación de naves espaciales y el mapeo digital de cuerpos celestes. LiDAR también se utiliza para pilotar los vehículos autónomos de la NASA y volar el helicóptero Ingenuity en Marte.
El sistema LiDAR terrestre se utiliza frecuentemente para crear mapas de terrenos y paisajes. Este sistema se puede utilizar para recopilar datos más localizados y de corto alcance, lo que lo hace ideal para mapear áreas más pequeñas con alta precisión.
Entre los tipos de LiDAR terrestres podemos mencionar:
LiDAR estático
Algunos sistemas LiDAR terrestres son estáticos, se encuentran fijos en un solo lugar y se utilizan para realizar escaneos LiDAR precisos y repetidos de una sola área. El LiDAR estático se emplea a menudo en yacimientos arqueológicos, proyectos de construcción y evaluaciones de riesgos. Puede vigilar la superficie del suelo de volcanes activos, fallas sísmicas y zonas inundadas.
El LiDAR móvil es una forma de LiDAR terrestre que recopila datos LiDAR desde un vehículo en movimiento. Los sistemas LiDAR móviles (MLS, por sus siglas en inglés) son fundamentales para la industria automotriz en el desarrollo de la asistencia al conductor y la conducción autónoma: la recopilación de datos a partir de la detección y la medición de luz permite que los automóviles de conducción autónoma identifiquen los y la infraestructura de forma rápida, precisa y rentable.
Los escaneos LiDAR tienen una amplia gama de usos en el mundo real en muchas industrias. Pueden crear modelos detallados del terreno de la superficie del suelo y el fondo marino y también producir visualizaciones precisas, de alta resolución y en tiempo real de objetos en movimiento.
Los sensores LiDAR se utilizan para medir el entorno y la topografía agrícola, para estimar la biomasa de los cultivos y para detectar las propiedades del suelo mediante el mapeo de variaciones en profundidad, pendiente, humedad y aspecto. LiDAR también se utiliza para pilotar vehículos agrícolas autónomos.
Más información sobre tecnología para la agricultura inteligente
LiDAR se utiliza para realizar mapeo de terrenos, seguimiento de objetivos, búsqueda de minas y creación de imágenes a través de nubes, así como la planificación de misiones utilizando visualizaciones sofisticadas de campos de batalla incluso en entornos urbanos densos.
Conozca más sobre las soluciones tecnológicas de defensa e inteligencia
Los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS, por sus siglas en inglés) y los vehículos autónomos, como los autos automáticos, utilizan los datos del mapa 3D de LiDAR para navegar por carreteras y otros entornos.
El LiDAR puede utilizarse para medir con precisión la velocidad del viento, y también se utiliza en los aeropuertos para rastrear aeronaves y restos de objetos extraños (FOD, por sus siglas en inglés).
El LiDAR batimétrico utiliza luz láser verde para penetrar el agua y crear modelos digitales de elevación de embalses de aguas poco profundas, ríos y lechos costeros. Estos pueden medir la erosión, mapear el hábitat de la vida silvestre y evaluar el riesgo dentro de las zonas de inundación.
El LiDAR puede inspeccionar con rapidez y precisión una obra, calcular el volumen de los materiales y utilizarse para realizar inspecciones de seguridad y detectar posibles peligros.
Conozca cómo un enfoque digitalmente integrado habilita y facilita los proyectos de construcción
La tecnología LiDAR se utiliza para la evaluación de recursos eólicos, la exploración en el sector del petróleo y gas y la gestión de la vegetación para el mantenimiento de las líneas eléctricas.
Conozca más sobre el pronóstico de energía y servicios públicos
LiDAR se utiliza para crear mapas de entornos en aplicaciones de realidad virtual y realidad aumentada.
Además de proporcionar mapas topográficos detallados, LiDAR se puede utilizar para medir las características estructurales de los árboles, como el índice de área foliar y el volumen del dosel forestal, y es una herramienta valiosa en la gestión de la vegetación. También se utiliza para monitorear y contener incendios forestales.
Descubra cómo las soluciones tecnológicas ayudan a detener la deforestación global
Es difícil acceder a minas y canteras, y LiDAR se utiliza cada vez más para hacer levantamientos topográficos, mapeo y seguridad de los trabajadores. Los escaneos LiDAR también se pueden usar para mediciones de volumen en canteras.
La tecnología LiDAR se puede emplear para crear modelos 3D de objetos para su uso en la fabricación. También se puede emplear para el control de calidad a fin de detectar anomalías y defectos.
Conozca las soluciones de tecnología de IBM en materia de fabricación
LiDAR se utiliza para crear modelos digitales de elevación y crear mapas de carreteras, puentes y otras características geográficas y de infraestructura.
Descubra cómo se pueden utilizar los datos geoespaciales para proporcionar insights empresariales
El LiDAR se puede utilizar para escanear a través del dosel y monitorear la densidad, especies y salud de la flora con el fin de identificar la flora que podría ser de alto riesgo para las instalaciones de servicios públicos y otra infraestructura.
Los sensores LiDAR se utilizan para medir la temperatura, la nubosidad, la velocidad del viento, la velocidad y otros parámetros atmosféricos, y proporcionan datos vitales para los modelos de pronóstico del tiempo.
Conozca más sobre las soluciones de IBM en materia de pronóstico meteorológico
Los equipos de investigación desarrollan continuamente nuevos sistemas y algoritmos para aumentar la precisión, velocidad y eficacia de LiDAR, y existe un desarrollo continuo centrado en hacer que la tecnología LiDAR sea más pequeña, ligera y asequible. Esto permitiría una adopción más amplia en diversas industrias y aplicaciones, como la electrónica de consumo, la robótica y los dispositivos domésticos inteligentes. El sistema LiDAR es cada vez más popular en los vehículos autónomos y se espera que desempeñe un papel importante en el futuro del sector automotriz.
A medida que la tecnología continúa mejorando y los costos, disminuyendo, es probable que las aplicaciones de LiDAR aumenten drásticamente.
Obtenga información sobre el clima y el estado del tiempo para anticipar condiciones ambientales que causen afectaciones, gestionar el riesgo de manera proactiva y crear operaciones más sostenibles.
Convierta la ambición de sostenibilidad en acción y aproveche las soluciones sostenibles de IBM para poner en marcha la consecución de sus objetivos de sostenibilidad.
Emplee datos satelitales y análisis predictivos LiDAR en modo Geiger que se combinan con información meteorológica para ofrecer información basada en inteligencia artificial y tomar decisiones más informadas sobre la gestión de la vegetación de los servicios públicos.
Descubra cómo y por qué los datos geoespaciales se han convertido en una herramienta esencial para la planificación empresarial estratégica en torno a la sostenibilidad ambiental.
Descubra cómo las empresas industriales están integrando tecnología operativa (OT) con datos de TI para mejorar el mantenimiento, la supervisión y la gestión de los activos.
Tome mejores decisiones sobre la gestión de la vegetación combinando datos meteorológicos, satelitales y del IoT con capacidades inteligentes de priorización y generación de informes.
Descubra la manera en que las organizaciones utilizan los datos geoespaciales para revelar patrones y tendencias, y obtener insights sobre las relaciones entre variables.
Notas de pie de página
1David Edwards, "On the Way to Solving the Big Data Problem in Autonomous Driving" [Hacia la solución del problema de los big data aplicados a la conducción autónoma] (enlace externo a ibm.com), Robotics and Automation, 21 de julio de 2022