NOTA IMPORTANTE: / IMPORTANT NOTE:
NO ME IMPORTA QUE ESTE ARTÍCULO LO COPIE O PLAGIE UN ESTUDIANTE. PERO ME FASTIDIA SOBREMANERA QUE HAYA PSEUDOINVESTIGADORES DE UNIVERSIDAD QUE ADEMÁS DE PLAGIARLO LO PUBLIQUEN EN UN PAPER INTERNACIONAL A SU NOMBRE.
I DO NOT CARE THAT THIS ARTICLE BE COPIED BY A STUDENT. BUT... IF A PSEUDO-RESEARCHER FROM ANY UNIVERSITY COPY SOMETHING OF THIS ARTICLE WITHOUT PERMISSION. ONLY PROVES ITS INABILITY AND VOID EMBARRASSMENT. THERE IS A PAPER PUBLICATED. WILL THERE BE TWO?
Introducción, descripción del proceso a seguir
Introduction, overview of the process to follow
El procedimiento a seguir será establecer un patrón de incertidumbre conocida derivado de la topografía clásica. Luego se comparará la muestra con el patrón y se obtendrán los errores. Posteriormente, se analizarán los errores buscando reglas que puedan reducir este error. Por último, se calculará el margen de confianza del método. Una vez dados estos pasos se podrán comparar los errores estimados con las tolerancias permitidas y evaluaremos en cada caso que sistema es el indicado según el elemento sometido a medición.
The procedure is to establish a pattern known uncertainty derived from classic topography. Then the sample is compared with the pattern and will get errors. Subsequently, we analyze the rules looking for errors that may reduce. Finally, calculate the confidence interval of the method. Once these steps have been able to compare with the estimated errors and evaluate the tolerances allowed in each case that the system is indicated by the element subjected to measurement.
Comprobación del láser escáner emplazado en el vehículo con datos de campo
Checking the laser scanner located in the vehicle with field data
El primer punto de partida es el conocimiento de las tolerancias admisibles según el ámbito de medida. Esto permitirá una vez obtenido el error de la medida y su incertidumbre conocer en que casos puede estar indicado el láser escáner terrestre y donde no. Las tolerancias las encontraremos en el PG-3 y la normativa de trazado (Instrucciones IC)Para la estimación de los errores seguiremos las directrices de la norma: UNE-EN ISO/IEC 17025:2005 “Evaluación de la conformidad. Requisitos generales para la competencia de los laboratorios de ensayo y de calibración.”
El primer punto es establecer un patrón. En nuestro caso el patrón será un patrón geométrico. En una de las carreteras en las que hemos registrado los datos con el láser escáner se ha procedido al levantamiento exhaustivo por métodos convenciones y las típicas técnicas de corrección de errores. Se han tomado 636 puntos con un error de medida estimado en 0,3 cm (para distancias de medida menores de 60m). Se ha utilizado un nivel y estación de marcas y modelos ZEIS NI 40 y TOPCON GPT –3007N respectivamente.
El primer paso fue al que procedimos fue a la eliminación de los puntos no cercanos a los de muestra. Para ello creamos un primer archivo de texto con los puntos patrón en la forma, Al que denominamos “patron.txt”:
The first starting point is the knowledge of the tolerances according to the area of measurement. This permit after obtaining the measurement error and its uncertainty know which cases may be indicated terrestrial laser scanner and in which not. The tolerances will find them in the normative.
To estimate the errors follow the guidelines of the standard UNE-EN ISO / IEC 17025:2005 "Conformity assessment. General requirements for the competence of testing and calibration test. "
The first point is to establish a pattern. In our case the pattern will be a geometric pattern. In one of the roads on which we recorded the data with the laser scanner to exhaustive survey proceeded by methods typical conventions and error correction techniques. 636 points were taken with a measurement error estimated at 0.3 cm (for measurement distances less than 60m). We have used a level and station brands and models ZEIS NI 40 respectively TOPCON GPT-3007N.
The first step was to which was proceeded to the elimination of points not near the sample. To do this we created a first text file with the pattern points the way, When we call it, "patron.txt":
x1 y1 z1
x2 y2 z2
x3 y3 z3
x4 y4 z4
[...]
xn yn zn
El segundo paso fue la creación de un programa que leyera un archivo de nube de puntos (.las) lo comparara con el parón y un valor en cm de radio de acción y fuera creando los archivos x1-y1.txt con los valores de las coordenadas cercanas.
The second step was the creation of a program to read a point cloud file, compare it with the pattern and a value in cm range and was creating files x1.txt, y1.txt with coordinate values nearby.
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| Aceptación de puntos cercanos (en negro) en el perímetro del punto patrón (en verde) rechazando los puntos fuera del perímetro (en rojo). |
Acceptance of nearby points (in black) on the perimeter of the point pattern (green)
rejecting points outside the perimeter (in red).
Tras la realización de estas operaciones cada pareja (x1,y1,z1) del punto padrón tenía una colección de puntos (x1j,y1j,z1j) de su entorno de la nube de puntos. De los 4.500.000.000 puntos iniciales se obtuvieron 636 grupos de 27 elementos de media para 3 cm de radio de acción, de 57 elementos para 6 cm de radio de acción y 196 elementos para 9 cm.
Posteriormente cada grupo (x1j,y1j,z1j) fue utilizado para deducir la coordenada z1d de la pareja (x1,y1) y establecer el error generado en z1-z1d.
The program came with the following syntax: patron.txt reduces S1C1.las 3 directory. Where reduces the compiled C program (with gcc on Linux, Ubuntu), patron.txt is the file of the points that we set as a standard, S1C1.las is one of the files in the cloud point, 3 is the value in radio off the field and directory is the place where they will be storing different files xn-yn.txt.
After performing these operations each pair (x1, y1, z1) standard point had a collection of points (X1J, y1j, Z1J) in their area of the point cloud. Of the initial points were obtained 4,500,000,000 636 groups of 27 elements average to 3 cm range, 57 items to 6 cm range and 196 items to 9 cm.
Then each group (X1J, y1j, Z1J) was used to derive the coordinate Z1d the couple (x1, y1) and set the error generated in z1-Z1d.
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| Comparación entre cota real y deducida. Comparison between real position and deducted. |
Al analizar los datos, la gráfica nº orden – error resultante: (todos estos primeros resultados corresponden a la Carretera de Illa de Arousa.. El radio de acción fue de 3cm)
Analyzing data: the graph, number order - resulting error: (all these first results correspond to the Illa de Arosa Road .. The range was 3cm)
Analyzing data: the graph, number order - resulting error: (all these first results correspond to the Illa de Arosa Road .. The range was 3cm)
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| Nºorden x error en cota. number order - resulting error |
Al ordenarlo por proximidad al eje:
When ordering by proximity to axe:
When ordering by proximity to axe:
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| Errores según distancia al eje errors by distance from the axis. |
Al reordenarlos por orden decreciente de error:
Sorted in descending error:
Sorted in descending error:
 Ordenados por la propia magnitud del error sorted in descending error | |
Esta última figura nos da la clave del comportamiento del error típicamente gaussiano. El primer problema es que éste está entre -0,25 cm y +2,75cm. Lo cual equivale a decir que se sale del rango de tolerancias admitido.
El error por alejamiento le hemos reducido aplicando una minoración de cota según la función:
This last figure gives us the key typically Gaussian error behavior. The first problem is that it is between -0.25 and +2.75 cm cm. Which is to say that is outside the range of accepted tolerances.
The error by estrangement we have reduced by applying a reduction of dimension by function:
This last figure gives us the key typically Gaussian error behavior. The first problem is that it is between -0.25 and +2.75 cm cm. Which is to say that is outside the range of accepted tolerances.
The error by estrangement we have reduced by applying a reduction of dimension by function:
zd'=zd - (-0,000210 · d3 + 0,010437 · d2
– 0,086003 · d + 0,144838)
Tras restar el error en función de la distancia al eje nos quedaría de la forma:
After subtracting the error depending on the offset we would have the form:
After subtracting the error depending on the offset we would have the form:
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| Minorando error de alejamiento Deducted error distancing |
Ésta sería la corrección transversal. Se reduce de
-0,25 cm y +2,75cm a -1,0 cm y +1,5cm. Es decir de un ámbito de 3cm
a 2cm (un 33% aproximadamente.)
Si escogemos los puntos separados a menos de 5 metros
del eje y los ordenamos según el pk
If we choose to separate points within five meters of the shaft and ordered according to kp.
This would be the correction section. Decreases from +2.75 cm and -0.25 cm to -1.0 cm to +1.5 cm. That is an area of 3cm to 2cm (approximately 33%.)
If we choose to separate points within five meters of the shaft and ordered according to kp.
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| Tomando sólo los puntos de la calzada y ordenando por pk Only points of the road and ordered by kp |
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| Buscando la línea de tendencia. Looking trendline |
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| Rebajando el error longitudinalmente Lowering the error longitudinally |
Se le puede agregar una línea de tendencia, buscar cual y disminuir el error restando el desfase longitudinal.
You can add a trend line, which search and reduce the error by subtracting the longitudinal gap.
Resultados / Results
Se han hecho también las estimaciones de error para incertidumbre menores del 5%. O, o es lo mismo se han calculado los errores para un margen de confianza del 95% para una distribución normal. La figura 6 nos dice con mucha claridad que tal tipo de cálculo estadístico es posible. A todo ello hay que añadir el error propio de la medición de patron.
La suma de errores se realiza de la forma: ε = (εpatrón2+εmedida2)1/2.,
donde εpatrón = 0,3cm..
Para un radio de acción de 3cm en Illa de Arousa:
Error en la calzada (± 5,0 metros del eje): 7 mm. Con correcciones puede bajar a 5 mm.
Fuera de la calzada (> 20 metros) puede llegar a 27,7 mm. Con correcciones puede bajar a 20,2 mm.
They have also made the error estimates for uncertainty less than 5%. Or, or the same errors have been calculated for a confidence interval of 95% for a normal distribution. Figure 6 tells us very clearly that this type of statistical calculation is possible. To this must be added the error of measuring own pattern.
The sum of errors is performed as: ε = (εpattern2+εmeasure2)1/2., donde εpattern = 0,3cm..
The sum of errors is performed as: ε = (εpattern2+εmeasure2)1/2., donde εpattern = 0,3cm..
For a range of 3cm in Illa de Arosa:
Error on the road (± 5.0 meters of shaft): 7 mm. With corrections can drop to 5 mm.
Outside the driveway (> 20 meters) can reach 27.7 mm. With corrections can drop to 20.2 mm.
Error on the road (± 5.0 meters of shaft): 7 mm. With corrections can drop to 5 mm.
Outside the driveway (> 20 meters) can reach 27.7 mm. With corrections can drop to 20.2 mm.
Conclusiones / Conclusions
Si analizamos las tolerancias referentes a la calzada que son del orden del centímetro y para los taludes del orden del decímetro. Podríamos concluir que pueden ser un buen sistema de medición en movimiento, siempre que no se pretendan bajar los valores de las tolerancias .
No se deba partir de un sólo ejemplo. Posteriormente estudiamos varios tramos de la A-52 y OU-540. Al juntar todas las estadísticas buscamos una formulación que pudiera se común a a cualquiera de ellas. Aunque la generalización añade simplicidad al problema, se provoca algo más de error particular.
La minoración del error transversal se consigue con la fórmula:
zd'=zd - (0,001243 · d2 + 0,01428 · d + 0,02857)
El error resultante sigue decayendo un 33% y el máximo error (a casi 60m de distancia, e < 9cm) sigue la formulación: ε = 0,00197 · d2 + 0,02331 · d + 0,04383). Por ello el primer trabajo es saber si nuestra tolerancia permite nuestro error en cada caso.
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| Error según la distancia transversal del punto a la trayectoria del vehículo. |
If we analyze the tolerances concerning the road that are around the slopes centimeter and decimeter of order. We could conclude that may be a good measurement system in motion, provided they do not intend to lower tolerance values.
No need from a single example. Then we study several sections of the A-52 and OU-540. Bringing together all the statistics look a formulation could be aa common either. Although generalization adds simplicity to the problem, something else is causing particular error.
The reduction to the transverse error is achieved by the formula:
zd'=zd - (0,001243 · d2 + 0,01428 · d + 0,02857)
The resulting error continues to decline by 33% and the maximum error (almost 60m away, and <9cm) follows the formula: ε = 0.00197 0.02331 · · d2 + d + 0.04383). So the first job is to know if our tolerance allows our error in each case.
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Error by the transverse distance of the point to the vehicle path.
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NOTA IMPORTANTE: / IMPORTANT NOTE:
El proceso vale para cualquier láser escáner terrestre sobre un vehículo.
La formulación obtenida sólo es aplicable a un cada sistema en concreto cada LST tiene su propia y diferenciada formulación que habrá que descubrir.
Por último. Es de suponer que no todo es eterno. Este proceso de verificación debe repetirse cada cierto tiempo.
The process applies to any terrestrial laser scanner on a vehicle.
The resulting formulation is applicable to each particular system each LST has its own distinct formulation will be discovered.
Finally. Presumably not everything is eternal. This verification process should be repeated periodically.
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