Automação aprimorada para maior produtividade
A nova versão do RealityScan leva a automação a um novo patamar. Estamos publicando um conjunto abrangente de documentação sobre automação na Comunidade de Desenvolvedores da Epic, incluindo material de referência para a Interface de Linha de Comando (CLI). Ela traz tudo o que você precisa para dominar seus fluxos de trabalho de automação no RealityScan, dos comandos que você já conhece e adora, até novos guias, amostras e funcionalidades expandidas.
Você também encontrará uma documentação detalhada e exemplos do nosso novo sistema de modelos, que representa uma reformulação completa do antigo sistema de relatórios.
Os modelos elevam seus pipelines a um novo patamar, eliminando o trabalho repetitivo ao automatizar a extração de dados, formatar resultados e gerar relatórios direto dos seus projetos.
O RealityScan 2.1 também apresenta novos plugins REST e gRPC, acompanhados de um conjunto de amostras em Python e suporte completo para Linux. Isso torna mais fácil do que nunca conectar e automatizar o RealityScan em vários PCs da sua rede.
As amostras disponíveis no EDC demonstram como iniciar servidores e clientes REST e gRPC. Você pode até criar um cliente multi-ativo capaz de se comunicar com máquinas que executam qualquer um dos dois protocolos. Além disso, há amostras de modelos que mostram como gerar arquivos JSON e extrair dados estruturados direto dos seus projetos.
Novos recursos poderoso de LiDAR
O RealityScan 2.1 também amplia o que é possível em fluxos de trabalho baseados em LiDAR. Agora você pode importar dados SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos), como trajetórias, imagens e nuvens de pontos, e combinar essas informações com fotogrametria ou digitalizações a laser terrestres.
SLAM é uma técnica que permite que um robô, drone ou veículo construa um mapa de um ambiente desconhecido e acompanhe sua própria posição nesse mapa ao mesmo tempo, tudo isso sem depender de GPS.
Trabalhar com dados SLAM traz diversas vantagens. Ele permite uma captura rápida de dados com rastreamento em tempo real e visualização de cobertura, ajudando você a registrar o progresso e preencher áreas ausentes durante a digitalização. Ele também possibilita gerar uma geometria mais limpa em superfícies que apresentam dificuldade para a fotogrametria.
Além da importação de dados SLAM, o RealityScan 2.1 inclui a capacidade de importar nuvens de pontos classificadas nos formatos LAS e LAZ.
Nuvens de pontos classificadas ajudam o RealityScan a gerar malhas mais limpas; permitem criar malhas seletivas apenas de classes específicas de objetos, reduzindo o tempo de processamento; removem de forma automática elementos indesejados, como carros ou árvores; e muito mais.
Essas novidades tornam o RealityScan uma ferramenta ainda mais flexível e poderosa para usuários profissionais que trabalham com LiDAR.
Mas espere… tem mais!
Você também encontrará uma série de atualizações de usabilidade e novas ferramentas criativas no RealityScan 2.1.
Há mais opções de exportação para registro, como o formato OpenCV; a capacidade de renderizar a partir das posições exatas das suas câmeras, com distorção correspondente, não apenas para modelos texturizados, mas também para mapas de normais; e um novo mapa de verificação colorido para UVs, facilitando a visualização e o refinamento dos desdobramentos.
Comece a explorar o RealityScan 2.1 hoje mesmo.