Automatización avanzada para mejorar la productividad
La versión más actual de RealityScan lleva la automatización al siguiente nivel. Vamos a publicar un conjunto exhaustivo de documentación sobre automatización en la comunidad de desarrolladores de Epic, que incluirá material de referencia para la interfaz de línea de comandos (CLI). Incluye todo lo necesario para dominar los procesos de trabajo de automatización de RealityScan, desde los comandos que ya conoces y adoras hasta nuevas guías, muestras y funciones ampliadas.
También encontrarás documentación exhaustiva y ejemplos para nuestro nuevo sistema de plantillas, rediseñado por completo a partir del sistema de informes.
Las plantillas llevan tus procesos de trabajo al siguiente nivel, automatizan la extracción de datos para eliminar las tareas repetitivas, dan formato a los resultados y generan informes directamente desde tus proyectos.
RealityScan 2.1 también introduce los nuevos complementos REST y gRPC, además de un paquete de muestras de Python y compatibilidad completa con Linux. Esto facilitará más que nunca conectar y automatizar RealityScan entre varios equipos de tu red.
Las muestras de EDC demuestran cómo arrancar tus servidores y clientes de REST y gRPC. Puedes incluso crear un cliente de varios recursos capaz de comunicarse con máquinas que se estén ejecutando en cualquiera de los protocolos. Además, hay muestras de plantillas que enseñan cómo generar archivos JSON y extraer datos estructurados directamente de tus proyectos.
Nuevas y potentes funciones de LiDAR
RealityScan 2.1 también amplía las posibilidades de los procesos de trabajo basados en LiDAR. Ya puedes importar datos de SLAM (localización y mapeado simultáneo), como trayectorias, imágenes y nubes de puntos y combinarlos con fotogrametría o escaneos láser terrestres.
SLAM es una técnica que permite a un robot, dron o vehículo crear un mapa de un entorno desconocido y ubicar su propia posición en ese mapa al mismo tiempo, sin depender del GPS.
Trabajar con datos de SLAM presenta varias ventajas. Permite obtener datos rápidamente con reconocimiento en tiempo real y visualización de la cobertura para que puedas capturar el progreso y rellenar las zonas que falten durante el escaneo. También permite obtener geometría más limpia en superficies problemáticas para la fotogrametría.
Además de la importación de datos de SLAM, RealityScan 2.1 ofrece la posibilidad de importar nubes de puntos clasificadas en formato LAS y LAZ.
Las nubes de puntos clasificadas pueden ayudar a RealityScan a generar mallas más limpias, a habilitar mallas selectivas de clases de objetos específicas para reducir el tiempo de procesamiento, a eliminar automáticamente los elementos no deseados, como coches o árboles, y mucho más.
Estos añadidos hacen de RealityScan una herramienta más flexible y potente para usuarios profesionales de LiDAR.
Pero esto no se acaba aquí.
RealityScan 2.1 también incluye varias actualizaciones de calidad de vida y herramientas creativas.
Ofrece más opciones de exportación para el registro, como el formato OpenCV, así como la capacidad de renderizar desde la posición exacta de tus cámaras, con la distorsión apropiada, no solo para modelos con texturas, sino para los normales también. También incluye un mapa de cuadrículas con colores totalmente nuevo para los UV, que hace que sea más fácil visualizar y refinar los desenvolvimientos.
Empieza a explorar RealityScan 2.1 hoy mismo.