Produit
Elios 3 Surveying Payload
solution de cartographie par drone
Description
Le Elios 3 Surveying Payload de Flyability est une révolution dans la capture de données 3D, offrant une précision centimétrique pour les scans de zones difficiles d'accès. Grâce à son capteur LiDAR Ouster OS0-128 Rev 7 et à l'algorithme SLAM de FARO Connect, il génère des cartes 3D et des jumeaux numériques extrêmement précis des espaces les plus inaccessibles. Idéal pour les professionnels de l'industrie nécessitant des insights rapides et précis, le Elios 3 transforme la façon de cartographier les environnements complexes ou dangereux.
Questions sur le produit :
Nouvelle réponse
- Il y a 3 jours
Quelles solutions pour obtenir une précision centimétrique dans les scans de zones difficiles d'accès. Drone possible ?
Réponse :
Pour obtenir une précision centimétrique dans les scans de zones difficiles d'accès, l'utilisation de drones équipés de capteurs avancés est une solution viable. Un exemple notable est le **Elios 3 Surveying Payload** de Flyability. Voici comment ce drone répond aux exigences de précision et d'accessibilité :
### Elios 3 Surveying Payload
1. **Capteur LiDAR Ouster OS0-128 Rev 7** :
- Ce capteur LiDAR est capable de capturer des données tridimensionnelles avec une haute densité, ce qui permet une précision de l'ordre du centimètre.
2. **Algorithme SLAM de FARO Connect** :
- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) est une technologie qui permet au drone de construire une carte de son environnement tout en se localisant par rapport à cette carte. L'algorithme SLAM de FARO Connect est particulièrement efficace pour générer des cartes 3D et des jumeaux numériques avec une grande précision.
3. **Adaptabilité aux Environnements Complexes** :
- Le drone Elios 3 est conçu pour accéder à des espaces difficiles d'accès, tels que des environnements industriels complexes ou dangereux, où les inspections manuelles seraient impraticables ou risquées.
### Caractéristiques Techniques
- **Stabilisation SLAM** : Permet d'obtenir des scans stables et précis même dans des environnements complexes.
- **Éclairage Intégré de 16K Lumens** : Garantit une bonne visibilité dans des conditions de faible luminosité, améliorant ainsi la qualité des scans.
- **Cartographie LiDAR en Temps Réel** : Fournit des cartes 3D en temps réel, permettant une évaluation immédiate de la zone scannée.
### Comparaison et Intégration
- **Elios 3 RAD** : Bien que principalement conçu pour la détection de radiation, ce modèle partage la même plateforme technologique que le Elios 3 Surveying Payload, assurant ainsi une précision similaire dans les scans.
- **CAN’EAU** : Ce drone d'inspection, bien que spécialisé dans les canalisations, utilise également des technologies avancées comme le lidar pour la modélisation 3D et la localisation précise, mais il est plus adapté aux inspections aquatiques et canalisations.
### Conclusion
Pour des scans de précision centimétrique dans des zones difficiles d'accès, le **Elios 3 Surveying Payload** est une solution optimale grâce à son capteur LiDAR de haute précision et son algorithme SLAM avancé. Il combine robustesse, accessibilité et précision, faisant de lui un outil incontournable pour les professionnels nécessitant des données exactes et fiables dans des environnements complexes.
### Elios 3 Surveying Payload
1. **Capteur LiDAR Ouster OS0-128 Rev 7** :
- Ce capteur LiDAR est capable de capturer des données tridimensionnelles avec une haute densité, ce qui permet une précision de l'ordre du centimètre.
2. **Algorithme SLAM de FARO Connect** :
- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) est une technologie qui permet au drone de construire une carte de son environnement tout en se localisant par rapport à cette carte. L'algorithme SLAM de FARO Connect est particulièrement efficace pour générer des cartes 3D et des jumeaux numériques avec une grande précision.
3. **Adaptabilité aux Environnements Complexes** :
- Le drone Elios 3 est conçu pour accéder à des espaces difficiles d'accès, tels que des environnements industriels complexes ou dangereux, où les inspections manuelles seraient impraticables ou risquées.
### Caractéristiques Techniques
- **Stabilisation SLAM** : Permet d'obtenir des scans stables et précis même dans des environnements complexes.
- **Éclairage Intégré de 16K Lumens** : Garantit une bonne visibilité dans des conditions de faible luminosité, améliorant ainsi la qualité des scans.
- **Cartographie LiDAR en Temps Réel** : Fournit des cartes 3D en temps réel, permettant une évaluation immédiate de la zone scannée.
### Comparaison et Intégration
- **Elios 3 RAD** : Bien que principalement conçu pour la détection de radiation, ce modèle partage la même plateforme technologique que le Elios 3 Surveying Payload, assurant ainsi une précision similaire dans les scans.
- **CAN’EAU** : Ce drone d'inspection, bien que spécialisé dans les canalisations, utilise également des technologies avancées comme le lidar pour la modélisation 3D et la localisation précise, mais il est plus adapté aux inspections aquatiques et canalisations.
### Conclusion
Pour des scans de précision centimétrique dans des zones difficiles d'accès, le **Elios 3 Surveying Payload** est une solution optimale grâce à son capteur LiDAR de haute précision et son algorithme SLAM avancé. Il combine robustesse, accessibilité et précision, faisant de lui un outil incontournable pour les professionnels nécessitant des données exactes et fiables dans des environnements complexes.
Nouvelle réponse
- Le 13/03/2024
Qu'est-ce que l'algorithme SLAM?
Réponse :
L'algorithme SLAM, ou Simultaneous Localization And Mapping, est une technique utilisée en robotique et dans le domaine des véhicules autonomes pour construire ou mettre à jour une carte d'un environnement inconnu tout en suivant simultanément la localisation précise du robot ou du véhicule au sein de cet environnement.
Le SLAM est crucial dans des situations où le système de navigation ne peut pas se fier à des signaux GPS, comme dans les environnements intérieurs ou souterrains, ou dans des zones urbaines denses où les signaux peuvent être bloqués ou réfléchis. Le SLAM est également utilisé dans l'exploration sous-marine et spatiale.
Techniquement, l'algorithme SLAM s'appuie sur divers capteurs embarqués sur le robot ou le véhicule autonome, tels que des caméras, des lidars (Light Detection and Ranging), des sonars et des capteurs inertiels (IMU). Ces capteurs collectent des données qui sont ensuite traitées pour estimer la position du robot et la structure de l'environnement qui l'entoure.
Il existe deux grandes catégories de SLAM :
1. SLAM visuel (vSLAM) : Il utilise principalement les données visuelles recueillies par les caméras pour percevoir l'environnement. Il peut impliquer des techniques comme la détection de points d'intérêt et le suivi de ces points à travers les images successives pour estimer le mouvement.
2. SLAM basé sur le lidar : Il utilise les données du lidar, qui mesure la distance aux objets environnants en utilisant des impulsions laser. Le lidar peut fournir une cartographie 3D précise de l'environnement, ce qui est particulièrement utile pour la navigation dans des espaces complexes.
Au cœur de l'algorithme SLAM se trouve un processus d'optimisation qui cherche à minimiser les erreurs dans l'estimation de la trajectoire et la carte. Cette optimisation peut se faire par diverses méthodes, telles que les filtres de Kalman, les filtres de particules ou les méthodes de graphes.
Concernant les produits qui implémentent la technologie SLAM, on peut citer :
- **Elios 3** de Flyability : Un drone d'inspection et de cartographie intérieure qui utilise la stabilisation SLAM pour naviguer de manière stable à l'intérieur d'infrastructures complexes et générer des cartographies 3D en temps réel grâce à son capteur LiDAR.
- **Elios 3 Surveying Payload** : Cette solution de cartographie par drone intègre un capteur LiDAR de haute précision et utilise l'algorithme SLAM pour créer des jumeaux numériques 3D avec une précision centimétrique.
La technologie SLAM est donc essentielle pour permettre une navigation autonome précise et la création de cartes détaillées dans des environnements où les systèmes de localisation traditionnels ne sont pas disponibles ou fiables.
Le SLAM est crucial dans des situations où le système de navigation ne peut pas se fier à des signaux GPS, comme dans les environnements intérieurs ou souterrains, ou dans des zones urbaines denses où les signaux peuvent être bloqués ou réfléchis. Le SLAM est également utilisé dans l'exploration sous-marine et spatiale.
Techniquement, l'algorithme SLAM s'appuie sur divers capteurs embarqués sur le robot ou le véhicule autonome, tels que des caméras, des lidars (Light Detection and Ranging), des sonars et des capteurs inertiels (IMU). Ces capteurs collectent des données qui sont ensuite traitées pour estimer la position du robot et la structure de l'environnement qui l'entoure.
Il existe deux grandes catégories de SLAM :
1. SLAM visuel (vSLAM) : Il utilise principalement les données visuelles recueillies par les caméras pour percevoir l'environnement. Il peut impliquer des techniques comme la détection de points d'intérêt et le suivi de ces points à travers les images successives pour estimer le mouvement.
2. SLAM basé sur le lidar : Il utilise les données du lidar, qui mesure la distance aux objets environnants en utilisant des impulsions laser. Le lidar peut fournir une cartographie 3D précise de l'environnement, ce qui est particulièrement utile pour la navigation dans des espaces complexes.
Au cœur de l'algorithme SLAM se trouve un processus d'optimisation qui cherche à minimiser les erreurs dans l'estimation de la trajectoire et la carte. Cette optimisation peut se faire par diverses méthodes, telles que les filtres de Kalman, les filtres de particules ou les méthodes de graphes.
Concernant les produits qui implémentent la technologie SLAM, on peut citer :
- **Elios 3** de Flyability : Un drone d'inspection et de cartographie intérieure qui utilise la stabilisation SLAM pour naviguer de manière stable à l'intérieur d'infrastructures complexes et générer des cartographies 3D en temps réel grâce à son capteur LiDAR.
- **Elios 3 Surveying Payload** : Cette solution de cartographie par drone intègre un capteur LiDAR de haute précision et utilise l'algorithme SLAM pour créer des jumeaux numériques 3D avec une précision centimétrique.
La technologie SLAM est donc essentielle pour permettre une navigation autonome précise et la création de cartes détaillées dans des environnements où les systèmes de localisation traditionnels ne sont pas disponibles ou fiables.
F.A.Q
Une question a été posée
- Le 06/02/2024
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Fabriqué par :
FLYABILITY SA
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- Il y a 3 jours
Quelles solutions pour obtenir une précision centimétrique dans les scans de zones difficiles d'accès. Drone possible ?
Réponse :
Pour obtenir une précision centimétrique dans les scans de zones difficiles d'accès, l'utilisation de drones équipés de capteurs avancés est une solution viable. Un exemple notable est le **Elios 3 Surveying Payload** de Flyability. Voici comment ce drone répond aux exigences de précision et d'accessibilité :
### Elios 3 Surveying Payload
1. **Capteur LiDAR Ouster OS0-128 Rev 7** :
- Ce capteur LiDAR est capable de capturer des données tridimensionnelles avec une haute densité, ce qui permet une précision de l'ordre du centimètre.
2. **Algorithme SLAM de FARO Connect** :
- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) est une technologie qui permet au drone de construire une carte de son environnement tout en se localisant par rapport à cette carte. L'algorithme SLAM de FARO Connect est particulièrement efficace pour générer des cartes 3D et des jumeaux numériques avec une grande précision.
3. **Adaptabilité aux Environnements Complexes** :
- Le drone Elios 3 est conçu pour accéder à des espaces difficiles d'accès, tels que des environnements industriels complexes ou dangereux, où les inspections manuelles seraient impraticables ou risquées.
### Caractéristiques Techniques
- **Stabilisation SLAM** : Permet d'obtenir des scans stables et précis même dans des environnements complexes.
- **Éclairage Intégré de 16K Lumens** : Garantit une bonne visibilité dans des conditions de faible luminosité, améliorant ainsi la qualité des scans.
- **Cartographie LiDAR en Temps Réel** : Fournit des cartes 3D en temps réel, permettant une évaluation immédiate de la zone scannée.
### Comparaison et Intégration
- **Elios 3 RAD** : Bien que principalement conçu pour la détection de radiation, ce modèle partage la même plateforme technologique que le Elios 3 Surveying Payload, assurant ainsi une précision similaire dans les scans.
- **CAN’EAU** : Ce drone d'inspection, bien que spécialisé dans les canalisations, utilise également des technologies avancées comme le lidar pour la modélisation 3D et la localisation précise, mais il est plus adapté aux inspections aquatiques et canalisations.
### Conclusion
Pour des scans de précision centimétrique dans des zones difficiles d'accès, le **Elios 3 Surveying Payload** est une solution optimale grâce à son capteur LiDAR de haute précision et son algorithme SLAM avancé. Il combine robustesse, accessibilité et précision, faisant de lui un outil incontournable pour les professionnels nécessitant des données exactes et fiables dans des environnements complexes.
### Elios 3 Surveying Payload
1. **Capteur LiDAR Ouster OS0-128 Rev 7** :
- Ce capteur LiDAR est capable de capturer des données tridimensionnelles avec une haute densité, ce qui permet une précision de l'ordre du centimètre.
2. **Algorithme SLAM de FARO Connect** :
- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) est une technologie qui permet au drone de construire une carte de son environnement tout en se localisant par rapport à cette carte. L'algorithme SLAM de FARO Connect est particulièrement efficace pour générer des cartes 3D et des jumeaux numériques avec une grande précision.
3. **Adaptabilité aux Environnements Complexes** :
- Le drone Elios 3 est conçu pour accéder à des espaces difficiles d'accès, tels que des environnements industriels complexes ou dangereux, où les inspections manuelles seraient impraticables ou risquées.
### Caractéristiques Techniques
- **Stabilisation SLAM** : Permet d'obtenir des scans stables et précis même dans des environnements complexes.
- **Éclairage Intégré de 16K Lumens** : Garantit une bonne visibilité dans des conditions de faible luminosité, améliorant ainsi la qualité des scans.
- **Cartographie LiDAR en Temps Réel** : Fournit des cartes 3D en temps réel, permettant une évaluation immédiate de la zone scannée.
### Comparaison et Intégration
- **Elios 3 RAD** : Bien que principalement conçu pour la détection de radiation, ce modèle partage la même plateforme technologique que le Elios 3 Surveying Payload, assurant ainsi une précision similaire dans les scans.
- **CAN’EAU** : Ce drone d'inspection, bien que spécialisé dans les canalisations, utilise également des technologies avancées comme le lidar pour la modélisation 3D et la localisation précise, mais il est plus adapté aux inspections aquatiques et canalisations.
### Conclusion
Pour des scans de précision centimétrique dans des zones difficiles d'accès, le **Elios 3 Surveying Payload** est une solution optimale grâce à son capteur LiDAR de haute précision et son algorithme SLAM avancé. Il combine robustesse, accessibilité et précision, faisant de lui un outil incontournable pour les professionnels nécessitant des données exactes et fiables dans des environnements complexes.
Nouvelle réponse
- Le 13/03/2024
Qu'est-ce que l'algorithme SLAM?
Réponse :
L'algorithme SLAM, ou Simultaneous Localization And Mapping, est une technique utilisée en robotique et dans le domaine des véhicules autonomes pour construire ou mettre à jour une carte d'un environnement inconnu tout en suivant simultanément la localisation précise du robot ou du véhicule au sein de cet environnement.
Le SLAM est crucial dans des situations où le système de navigation ne peut pas se fier à des signaux GPS, comme dans les environnements intérieurs ou souterrains, ou dans des zones urbaines denses où les signaux peuvent être bloqués ou réfléchis. Le SLAM est également utilisé dans l'exploration sous-marine et spatiale.
Techniquement, l'algorithme SLAM s'appuie sur divers capteurs embarqués sur le robot ou le véhicule autonome, tels que des caméras, des lidars (Light Detection and Ranging), des sonars et des capteurs inertiels (IMU). Ces capteurs collectent des données qui sont ensuite traitées pour estimer la position du robot et la structure de l'environnement qui l'entoure.
Il existe deux grandes catégories de SLAM :
1. SLAM visuel (vSLAM) : Il utilise principalement les données visuelles recueillies par les caméras pour percevoir l'environnement. Il peut impliquer des techniques comme la détection de points d'intérêt et le suivi de ces points à travers les images successives pour estimer le mouvement.
2. SLAM basé sur le lidar : Il utilise les données du lidar, qui mesure la distance aux objets environnants en utilisant des impulsions laser. Le lidar peut fournir une cartographie 3D précise de l'environnement, ce qui est particulièrement utile pour la navigation dans des espaces complexes.
Au cœur de l'algorithme SLAM se trouve un processus d'optimisation qui cherche à minimiser les erreurs dans l'estimation de la trajectoire et la carte. Cette optimisation peut se faire par diverses méthodes, telles que les filtres de Kalman, les filtres de particules ou les méthodes de graphes.
Concernant les produits qui implémentent la technologie SLAM, on peut citer :
- **Elios 3** de Flyability : Un drone d'inspection et de cartographie intérieure qui utilise la stabilisation SLAM pour naviguer de manière stable à l'intérieur d'infrastructures complexes et générer des cartographies 3D en temps réel grâce à son capteur LiDAR.
- **Elios 3 Surveying Payload** : Cette solution de cartographie par drone intègre un capteur LiDAR de haute précision et utilise l'algorithme SLAM pour créer des jumeaux numériques 3D avec une précision centimétrique.
La technologie SLAM est donc essentielle pour permettre une navigation autonome précise et la création de cartes détaillées dans des environnements où les systèmes de localisation traditionnels ne sont pas disponibles ou fiables.
Le SLAM est crucial dans des situations où le système de navigation ne peut pas se fier à des signaux GPS, comme dans les environnements intérieurs ou souterrains, ou dans des zones urbaines denses où les signaux peuvent être bloqués ou réfléchis. Le SLAM est également utilisé dans l'exploration sous-marine et spatiale.
Techniquement, l'algorithme SLAM s'appuie sur divers capteurs embarqués sur le robot ou le véhicule autonome, tels que des caméras, des lidars (Light Detection and Ranging), des sonars et des capteurs inertiels (IMU). Ces capteurs collectent des données qui sont ensuite traitées pour estimer la position du robot et la structure de l'environnement qui l'entoure.
Il existe deux grandes catégories de SLAM :
1. SLAM visuel (vSLAM) : Il utilise principalement les données visuelles recueillies par les caméras pour percevoir l'environnement. Il peut impliquer des techniques comme la détection de points d'intérêt et le suivi de ces points à travers les images successives pour estimer le mouvement.
2. SLAM basé sur le lidar : Il utilise les données du lidar, qui mesure la distance aux objets environnants en utilisant des impulsions laser. Le lidar peut fournir une cartographie 3D précise de l'environnement, ce qui est particulièrement utile pour la navigation dans des espaces complexes.
Au cœur de l'algorithme SLAM se trouve un processus d'optimisation qui cherche à minimiser les erreurs dans l'estimation de la trajectoire et la carte. Cette optimisation peut se faire par diverses méthodes, telles que les filtres de Kalman, les filtres de particules ou les méthodes de graphes.
Concernant les produits qui implémentent la technologie SLAM, on peut citer :
- **Elios 3** de Flyability : Un drone d'inspection et de cartographie intérieure qui utilise la stabilisation SLAM pour naviguer de manière stable à l'intérieur d'infrastructures complexes et générer des cartographies 3D en temps réel grâce à son capteur LiDAR.
- **Elios 3 Surveying Payload** : Cette solution de cartographie par drone intègre un capteur LiDAR de haute précision et utilise l'algorithme SLAM pour créer des jumeaux numériques 3D avec une précision centimétrique.
La technologie SLAM est donc essentielle pour permettre une navigation autonome précise et la création de cartes détaillées dans des environnements où les systèmes de localisation traditionnels ne sont pas disponibles ou fiables.
F.A.Q
Une question a été posée
- Le 06/02/2024
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