Tratamiento y análisis de datos LIDAR 3D
La necesidad
Para optimizar el mantenimiento y la gestión de la infraestructura ferroviaria, necesitamos un método preciso y fiable para analizar el estado de los elementos de la infraestructura en 3D. El objetivo no es solo mejorar el conocimiento de los activos, sino también identificar fallos (por ejemplo, deformación o desplazamiento de carriles, verificación de gálibos y detección de riesgos de colisión) utilizando datos LiDAR, y mejorar la calidad de los servicios mediante un mantenimiento optimizado y predictivo.
Este requisito tiene por objeto:
- Mejorar la gestión de activos de los administradores de infraestructuras (AI).
- Reducir los costes de mantenimiento y explotación.
- Mejorar la seguridad y el rendimiento operativo.
La solución
La solución propuesta combina:
- Procesamiento de datos LiDAR 3D con gemelos digitales e IA.
- Identificación de defectos directamente en los datos 3D, lo que permite un análisis rápido y preciso.
- Generación de informes que incluyen mediciones 3D y planos detallados.
Entre las principales funcionalidades se incluyen:
- Simulación de gálibos de trenes e identificación de ubicaciones para la instalación de equipos.
- Análisis del trazado de vías y generación de secciones 2D y 3D.
Experimentación
Esta solución se puso a prueba en el marco de un sprint entre RATP Infrastructres y la start-up The Cross Product (TCP) con las siguientes etapas:
1. Recogida de datos. 1. Recogida de datos: - Adquisición de una nube de puntos 3D georreferenciada sobre aproximadamente 3 km x 2 vías1 km de red ferroviaria. - Comparación con los datos topográficos.
2. Análisis y validación: - Cálculo de puntos kilométricos (PKO) y generación de secciones transversales de túneles cada 10 m. - Creación de vistas detalladas para estimar el espacio disponible en los túneles de la RER B.
3. Talleres semanales: - Seguimiento de la evolución de los túneles. Talleres semanales: - Seguimiento de los requisitos, validación de los avances técnicos y ajustes basados en las limitaciones identificadas.
Aprender
Las principales lecciones aprendidas de este experimento son:
- Seguimiento del progreso : La importancia de los cuadros de mando para visualizar las fases de desarrollo
- Estimación de recursos: mejor planificación de los requisitos técnicos para evitar retrasos
- Colaboración: puesta en común de requisitos entre proyectos para optimizar los esfuerzos de todas las partes interesadas.
Más información
Tras la validación técnica, la solución se probará en un proyecto a mayor escala que abarcará toda la línea RER B, con un análisis completo y la participación de las principales partes interesadas.
El TCP multiproducto ¡IA y LiDAR 3D para acelerar la toma de decisiones!
Inspecciones automatizadas, inventarios, mediciones, análisis específicos y más mediante nubes de puntos 3D.
The Cross Product (TCP) es una empresa francesa de tecnología profunda que ofrece soluciones de software para el procesamiento automatizado de datos LiDAR 3D en infraestructuras ferroviarias, viales e industriales. Nuestras soluciones permiten automatizar las inspecciones, los inventarios, las mediciones y otros análisis específicos basados en una nube de puntos 3D.
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