Modelowanie Przestrzeni

Tworzymy dokładne kopie 3D przestrzeni i mierzymy objętości materiałów. Pracujemy z LiDAR, kamerami IP i sieciami neuronowymi — od wirtualnych spacerów po automatyczną ewidencję w magazynach.

«Dokładna kopia cyfrowa to narzędzie do analityki, kontroli zapasów i optymalizacji procesów.»

Co robimy

Cyfryzujemy przestrzenie i mierzymy objętości materiałów. LiDAR zapewnia dokładność milimetrową, kamery dają fotorealizm, widzenie komputerowe bierze na siebie automatyczne pomiary bez udziału człowieka. Gdy potrzebna jest maksymalna dokładność, używamy LiDAR. Skanujemy biura, magazyny, hale produkcyjne. Na wyjściu — interaktywne modele 3D przez Unreal Engine lub 3D Gaussian Splatting do wirtualnych spacerów, szkolenia personelu i planowania zmian. Dla ciągłego monitoringu pracujemy ze zwykłymi kamerami IP. Widzenie komputerowe analizuje obraz i liczy metry sześcienne materiałów sypkich w magazynach, wywrotkach i na przenośnikach. Taniej i łatwiej skalować.

Gallery image 1
Skanowanie
Gallery image 2
Model 3D
Gallery image 3
Wirtualny spacer

Technologie

Skanowanie laserowe (LiDAR) tworzy miliony punktów z dokładnością milimetrową. Modele przemysłowe działają na odległościach do 40 metrów, z poziomym polem widzenia 360° i częstotliwością 10 klatek na sekundę. 3D Gaussian Splatting to stosunkowo nowa technologia tworzenia fotorealistycznych modeli 3D. Działa szybciej od metod klasycznych i dobrze oddaje powierzchnie półprzezroczyste i odbijające. Wynik ładuje się szybko i działa płynnie nawet na słabych urządzeniach. Do automatycznej ewidencji używamy widzenia komputerowego — analizy strumienia wideo z kamer IP. System buduje model 3D powierzchni materiałów sypkich i liczy objętość. Błąd ±2–5 %. Duże otwarte tereny filmowane są dronami. Zaplanowane autonomiczne przeloty, fotogrametria, dokładna mapa wysokości.

Skanowanie LiDAR

3D Gaussian Splatting


Zastosowania

Pomiar objętości

W zamkniętych magazynach kamery IP pod sufitem widzą silosy i hałdy materiałów — piasek, tłuczeń, ziarno, rudę. System buduje model 3D powierzchni i liczy objętość w metrach sześciennych. Dane aktualizują się w sposób ciągły. Magazyny otwarte są oblatywane przez drona zgodnie z harmonogramem. Fotogrametria tworzy mapę wysokości, a automatyczne obliczanie objętości pokazuje zużycie i dynamikę. Kamery nad miejscem załadunku rejestrują napełnianie skrzyń wywrotek i wagonów. Integracja z kontrolą wagową daje obliczenie gęstości. Wzdłuż taśmociągów kamery mierzą profil materiału — wydajność, równomierność przepływu, ostrzeżenia przy odchyleniach.

Magazyn z kamerami
Dron nad terenem
Monitoring

Wirtualne spacery

Do szkolenia z bezpieczeństwa pożarowego tworzymy interaktywny model 3D biura lub produkcji. Pracownicy uczą się dróg ewakuacyjnych i rozmieszczenia gaśnic w wirtualnym środowisku. Nowi pracownicy poznają układ przed pierwszym dniem pracy — stanowisko, stołówkę, potrzebne hale. Klient lub inwestor ogląda obiekt z dowolnego miejsca na świecie bez wyjazdu na miejsce.

Cyfryzacja kompleksu magazynowego

Analityka

Model 3D pokazuje efektywność rozmieszczenia towarów w magazynie. Optymalizacja układu zwiększa pojemność o 15–30 %. Mapy cieplne ujawniają wąskie gardła w przepływach ludzi i sprzętu. Przeplanowanie tras skraca czas operacji. Porównanie modeli w czasie pokazuje zmiany — co przybyło, co ubyło.

Interfejs webowy systemu

Aktualne zapasy, historia, wykresy. Powiadomienia przy poziomach krytycznych. API do integracji z ERP i SCADA.


Z praktyki

Obiekt przemysłowy: 16 LiDAR-ów

Duży zakład chemiczny, silosy z materiałami sypkimi. Zadanie — mierzyć objętości z dokładnością do 2 %, integrować dane z zakładowym systemem ewidencji, pracować całodobowo. Na dźwigu nad silosami umieściliśmy 16 LiDAR-ów. Każdy skanuje swoją strefę, dane łączą się w jedną chmurę punktów — 200 tysięcy pomiarów na sekundę. Algorytmy filtrują szum, budują model 3D powierzchni i liczą objętość. Kluczową trudnością była kalibracja. LiDAR podaje dane we własnym układzie współrzędnych, kamery — w swoim. Dopasowanie przez dwuetapowy algorytm: zgrubne dopasowanie po punktach charakterystycznych, potem precyzyjne dostrojenie metodami iteracyjnymi (ICP).

Techniczne szczegóły przetwarzania
Przetwarzanie na serwerze z Ubuntu i ROS2. Filtrowanie szumów metodami statystycznymi — Statistical Outlier Removal usuwa wartości odstające. Łączenie chmur przez PDAL. Interfejs webowy pokazuje zapasy, historię i wykresy zużycia. Przy spadku poziomu poniżej progu — powiadomienie dla dyspozytora.

Wirtualny spacer do onboardingu

Biuro i magazyn. Nowi pracownicy powinni znać układ przed pierwszym dniem. Skan LiDAR, obróbka przez 3D Gaussian Splatting — na wyjściu interaktywny model z podpowiedziami: rozmieszczenie gaśnic, drogi ewakuacyjne, stanowiska pracy. HR oszczędza czas na wdrożenie. Służba bezpieczeństwa ma pewność co do znajomości dróg ewakuacyjnych.


Proces

1
Analiza zadania — wirtualny spacer lub system ewidencji, wymagana dokładność, budżet
2
Wybór podejścia — LiDAR dla maksymalnej dokładności, kamery dla bieżącego monitoringu, czasem łączymy
3
Skanowanie lub montaż — zdjęcie LiDAR-em kilka godzin, kamery IP 1–2 dni
4
Przetwarzanie — model 3D przez Gaussian Splatting lub algorytmy widzenia komputerowego
5
Integracja — aplikacja webowa, API do łączności z systemami ewidencji, szkolenie personelu
System jest certyfikowany jako środek pomiarowy — dane można wykorzystywać do oficjalnej ewidencji w przedsiębiorstwach.

Dalej
Obserwowalność

Obserwowalność

Oczy i układ nerwowy projektu: metryki, logi, ślady i prywatny monitoring frontendu, aby zrozumieć "dlaczego", a nie tylko "co się nie powiodło".