Ingeniería Topográfica
Escaneo láser 3d para generación de modelos as-built en edificaciones
3D laser scanning has become one of the most efficient technologies for capturing accurate geometric information from existing buildings. This study addresses the application of terrestrial laser scanning for the generation of *as-built* models, which accurately represent the actual conditions of a constructed facility. The process involves the acquisition of point clouds using 3D laser scanning equipment, the registration and processing of the collected data, and the subsequent development of digital models for the documentation and analysis of existing infrastructure. The proposed methodology is based on the capture of high-density geometric data, followed by data alignment, filtering, and digital modeling procedures. The results demonstrate that the use of 3D laser scanning significantly improves accuracy, reduces surveying time, and minimizes errors associated with traditional measurement methods. Furthermore, the generated *as-built* models provide a valuable tool for facility management, maintenance, rehabilitation, and planning activities in architecture, engineering, and construction projects. It is concluded that the integration of 3D laser scanning into building documentation processes enables the creation of reliable and detailed digital representations, supporting more efficient decision-making and improved lifecycle management of built assets.
Texto completo 63 páginas con texto
Leer la tesis completa Ficha en el repositorio
Contenido
- Introducciónp. 6
- Objetivosp. 7
- Objetivo Generalp. 7
- Objetivos Específicosp. 7
- PLAN DE TRABAJOp. 7
- METODOLOGÍAp. 9
- DESCRIPCIÓN DE RESULTADOSp. 51
- CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONESp. 59
- ANEXOSp. 61
- REFERENCIASp. 62
- Tabla 1 Resumen técnico del levantamiento del salón comunalp. 51
- estructuralesp. 52
- Tabla 3 Características Estadísticas de Desviacionesp. 53
- Tabla 4 Calidad de clasificación de la nube de puntos TLS del salón comunalp. 54
- Tabla 5 Niveles de detalle (LOD) y cobertura del modelo As-Built del salón comunalp. 55
- Ilustración 1 Vista exterior del salón comunal Salitre El Grecop. 9
- Ilustración 2 Vista satelital del salón comunal Salitre El Grecop. 10
- TLSp. 11
- Ilustración 4 Materialización puntos de control en campo 1p. 12
- Ilustración 5 Materialización puntos de control en campo 1.2p. 12
- Ilustración 6 Materialización puntos de control en campo 1.3p. 13
- Ilustración 7 Materialización puntos de control en campo 1.4p. 14
- Ilustración 8 Criterios de calidad definidos GNSSp. 15
- Ilustración 9 Validación de funcionamiento Slamp. 15
- Ilustración 10 Verificación de cumplimiento criterios de calidad GNSSp. 16
- Ilustración 11 Captura de información GNSS 1p. 17
- Ilustración 12 Captura de información GNSS 1.1p. 17
- Ilustración 13 Inicio de captura de información Slamp. 18
- Ilustración 14 Captura de información en punto de arranque y llegadap. 19
- Ilustración 15 Inicialización de captura de informaciónp. 19
- Ilustración 16 Captura de puntos de control con sistema SLAMp. 20
- Ilustración 17 Captura de información externa con sistema SLAMp. 21
- Ilustración 18 Captura de información interna 1 con sistema SLAMp. 21
- Ilustración 19 Captura de información interna 2 con sistema SLAMp. 22
- Ilustración 20p. 22
- Ilustración 21 Captura de información interna 3 con sistema SLAMp. 23
- Ilustración 22 Captura de información interna 4 con sistema SLAMp. 23
- Ilustración 23 Captura de información interna 5 con sistema SLAMp. 24
- Ilustración 24 Captura de información interna 6 con sistema SLAMp. 25
- Ilustración 25 Captura de información interna 7 con sistema SLAMp. 26
- Ilustración 26 Captura de información externa 2 con sistema SLAMp. 27
- Ilustración 27 Procesamiento de datos capturados en Software RobotSlamp. 28
- Ilustración 28 Validación de criterios de calidad cierre de linea de captura slamp. 28
- Ilustración 29 Procesamiento de cuadros capturados en rutap. 29
- Ilustración 30 Procesamiento de nube de puntos unificadap. 29
- Ilustración 31 Procesamiento de colorización de nube de puntosp. 30
- Ilustración 32 Registro de nube de puntos finalp. 30
- Ilustración 33 Georefenciación nube de puntos en TBC y validación RMSEp. 31
- Ilustración 34 Validación de correcta georefenciaciónp. 32
- Ilustración 35 Visualización de nube de puntos en TBCp. 33
- Ilustración 36 Visualización de nube de puntos en TBC 2p. 33
- Ilustración 37 clasificación de terreno clasificadop. 34
- Ilustración 38 visualización de clase “ruido” en clasificación no supervisadap. 35
- Ilustración 39 Visualización de clasificación no supervisada y clasesp. 35
- Ilustración 40 Visualización de elementos ya clasificadosp. 36
- Ilustración 42 Visualización de clasificación manual de residuos de ruidosp. 37
- Ilustración 44 Vista en inferior de la nube de puntos clasificada en SketchUpp. 38
- TLSp. 39
- puntos TLSp. 39
- Ilustración 47 Vista en planta del modelo As-Built y la nube de puntos en SketchUpp. 40
- de la edificaciónp. 40
- Ilustración 49 Detalle de esquina del modelo en planta sobre la nube de puntos TLSp. 41
- en SketchUpp. 42
- Ilustración 52 Vista isométrica del modelo As-Built del salón comunal en SketchUpp. 42
- Ilustración 53 Vista isométrica del modelo As-Built sin nube de puntos en SketchUpp. 43
- de puntos TLSp. 43
- puntos en plantap. 44
- en SketchUpp. 44
- SketchUpp. 8
- Ilustración 58 Vista lateral del modelo As-Built del salón comunal en SketchUpp. 45
- As-Built en SketchUpp. 46
- As-Built en SketchUp, 2p. 47
- SketchUpp. 8
- As-Builtp. 48
- As-Built 2p. 48
- As-Built 3p. 49
- As-Built 4p. 49
- Slamp. 56
- convencionalp. 57