Modelado automático a partir de nubes de puntos
Mitos, realidades y qué podemos esperar del futuro
Modelado automático a partir de nubes de puntos
Introducción
Lo primero y más obvio a recalcar es que para modelar/construir hay que utilizar el cerebro.
Es muy complicado que un modelado automático/semiautomático razone constructivamente como lo haría un humano. Donde sí que nos puede ayudar es en las tareas repetitivas que no aportan valor al trabajo. Un modelado automático no podrá hacer un encaje racional de rejillas estructurales, pero nos ayudará a determinar cuál es el grosor de un muro o el diámetro y eje de una tubería.
En función del uso que le queramos dar al modelo podremos automatizar más o menos operaciones. El quid de la cuestión es manejar correctamente las tolerancias permitidas en el modelo. Por ejemplo, si estamos haciendo un modelo de la estructura de un edificio no queremos encontrarnos con una situación como la de la imagen, en la que ningún eje de pilar está alineado con ningún otro, ya que nos dificultará a la hora de obtener un modelo analítico.
Es preferible hacer un análisis de la alineación de esos pilares junto al resto de pilares del mismo vano para obtener un plano al que podamos alinear todos los pilares, vigas y huecos de forjado del modelo.
Mitos
Desde hace varios años, con la adopción generalizada de las nubes de puntos como base para digitalizar los edificios, hay un entusiasmo acuciante por la aparición de herramientas digitales que nos ayuden a modelar con el menor esfuerzo posible. Estamos acostumbrados a ver cómo se diseñan y modelan edificios paramétricamente en los que, con tan sólo definir los algoritmos que los idean, aparecen ipso facto y con una precisión absoluta todos los elementos que componen, por ejemplo, la envolvente de un edificio. La observación de este fenómeno nos hace extrapolar directamente esa idea a la posibilidad de que se generen “por arte de magia” los elementos que componen un edificio a partir de las nubes de puntos.
Hoy por hoy es todavía una utopía pensar que se pueda conseguir un resultado así, y con la calidad que nos podríamos imaginar. Por este motivo, los desarrolladores de software están centrados en diseñar herramientas que nos permitan modelar de la forma más llevadera posible, con un “asistente” que nos ayude a encajar los elementos constructivos en la nube de puntos.
Realidades
En el momento de redactar este artículo hay al menos tres herramientas con un grado de desarrollo tal que nos permita hacer un modelado semiautomático sobre nubes de puntos. Éstas son:
Desde Modelical hemos estado comparando los diferentes acercamientos para resolver esta tarea. Como nuestro software principal de modelado es Revit, hemos centrado nuestra mirada en cómo hacer el traspaso a este programa, y como sujeto de pruebas hemos utilizado nuestra oficina.
Este artículo no pretende ser una comparativa entre las herramientas disponibles sino una descripción de las ayudas que nos ofrecen para asistirnos en nuestro trabajo.
Elementos susceptibles de ser automatizados
Siguiendo la ley de Pareto, los desarrolladores se han centrado en el 20% de los elementos constructivos que constituyen el 80% del volumen del edificio. De esta manera nos encontramos que en el campo de la arquitectura se han centrado en los muros, las puertas y las ventanas, dejando de lado el mobiliario, por ejemplo. En el campo de las estructuras se han centrado en pilares y vigas, y en las instalaciones, principalmente en tuberías.
Echamos en falta en las disciplinas de arquitectura y estructura la opción de automatizar elementos constructivos basados en boceto, como pueden ser los suelos, aunque entendemos la complejidad de definir los límites de los mismos.
En el caso de las instalaciones rara es la vez que podemos escanear los elementos en el 100% de su superficie, siempre solemos tener alguna cara oculta por estar el elemento pegado a un forjado o un muro. Por ese motivo entendemos que es relativamente sencillo encajar la circunferencia de una tubería con una sección parcial de sus puntos, pero es complicado saber, por ejemplo, las dos dimensiones de un conducto rectangular si sólo vemos 2 ó 3 de sus caras.
En general, con una interfaz de usuario u otra, el procedimiento es muy parecido. Se hace la selección con uno o dos clicks del elemento que queremos modelar teniendo como fondo la nube de puntos, y el el asistente evaluará las dimensiones del elemento y nos presentará un listado de tipos que encajan con esas dimensiones. Por ejemplo, seleccionando un muro nos mostrará el grosor detectado, nos propondrá de la lista de muros disponibles el que mejor encaja e incluso nos dará la opción de crear un tipo nuevo ajustando el grosor al detectado en la nube de puntos.
Una vez seleccionado el tipo adecuado, se modelará automáticamente el muro siguiendo la alineación que mejor encaje con la orientación de los puntos.
Alineación a ejes ortogonales/de proyecto
De inicio, todas las herramientas priman la precisión del modelado por encima de su usabilidad posterior. En algunos casos, cuando queramos ser lo más fieles posibles a la realidad, nos vendrá bien ese rigor geométrico.
Sin embargo, en la mayoría de las casos y si las tolerancias de modelado exigidas lo permiten, el interés principal será construir un modelo teórico que nos permita trabajar más eficientemente. Por ejemplo, si podemos conseguir que los muros que cuando estamos visitando el espacio nos parecen paralelos o perpendiculares entre sí lo sean también en el modelo, nos facilitará el trabajo en todos los pasos posteriores, como puede ser poner una cota entre dos muros (si no son paralelos no lo podremos conseguir).
En este aspecto hay dos soluciones aplicadas por los programas: tomar la decisión antes de empezar a modelar y elegir las reglas de ajuste a ejes ortogonales a priori o ajustar estas alineaciones una vez están modelados los elementos. A nuestro parecer es más interesante poder aplicar los ajustes a posteriori, porque te permite ser más fino a la hora de elegir qué muros ajustar. No tiene la misma implicación girar un muro de 50cm un grado que uno de 50m el mismo ángulo, en los extremos el desplazamiento absoluto será 100 veces mayor proporcionalmente.
Como se aprecia en la imagen, el programa nos ha ayudado a ajustar la alineación de los muros a los ejes ortogonales del proyecto y además nos presenta datos con el desvío de cada uno de los muros, por lo que siempre podremos sacar de este proceso aquellos muros que estén fuera de la tolerancia aceptada.
Precisión de los elementos modelados
Algo importante para nosotros es conocer cómo de precisos hemos sido con el modelado, y si hay desajustes por deformaciones en los elementos constructivos. Por ejemplo, un análisis que hemos realizado durante nuestros tests es la comprobación de planeidad del suelo. En la imagen se puede apreciar en rojo una zona que tiene un suelo técnico de 10cm y las zonas azules en las que hay una ligera rampa.
Algunas de las herramientas que hemos probado nos permiten hacer este tipo de comprobaciones, pero siempre de forma localizada. Como parte de otro artículo evaluaremos diferentes métodos no sólo para chequear que el modelo tiene suficiente precisión, sino también para comprobar otra casuística diferente pero muy parecida: chequear que lo que se ha ejecutado en obra según un modelo tridimensional está en la ubicación correcta y con las dimensiones adecuadas.
El futuro cercano
Cuando escaneamos un edificio obtenemos como resultado millones de puntos, pero esos puntos no tienen información sobre el elemento que están describiendo. El mismo punto (x, y, z) puede estar ubicado sobre la superficie de un pilar, de una puerta o de un falso techo.
El principal caballo de batalla al que se enfrentan actualmente los desarrolladores de software para poder hacer un modelado automático es el conseguir ser capaces de segmentar las nubes de puntos añadiéndoles una semántica constructiva.
Tal y como explica esta imagen de aurivus.com, con procesos de machine learning e inteligencia artificial están intentando separar una nube completa en conjuntos de puntos que pertenezcan a un mismo elemento constructivo. Una vez conseguido podríamos aplicar las técnicas de modelado asistido de forma automática sobre esos conjuntos de puntos, obteniendo idealmente un modelo completo del edificio. Tal y como decíamos al inicio de este artículo, en muchísimas ocasiones será necesaria la intervención de un humano para solucionar conflictos en las decisiones del ordenador, o para explicarle al software cómo debería interpretar situaciones complejas por la ambigüedad de la construcción: ¿es un muro estructural o un pilar apantallado? ¿Un montante de muro cortina o una viga?
Y para acabar, una reflexión: ¿es totalmente necesario modelar los objetos representados en la nube de puntos? ¿O con añadir metadatos a conjuntos de puntos tendríamos suficiente en algunos casos (edificios históricos, por ejemplo)?