Artículo especializado

LiDAR y su uso en infraestructuras ferroviarias

About the Author: Ignacio Poy López

Ignacio Poy

20 enero 2023

2 min de lectura

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¿Por qué la tecnología LiDAR y su uso en infraestructuras […]

¿Por qué la tecnología LiDAR y su uso en infraestructuras ferroviarias son todo un acierto?

Los sistemas LiDAR proporcionan un medio de mapear el entorno con una gran precisión. Uno de los principales usos de la tecnología LiDAR dentro del mundo de la ingeniería civil es el mapeo de infraestructuras de transporte. Sin embargo, existen muchas otras aplicaciones como pueden ser las mediciones de superficie de carreteras, el modelado de ciudades, la captura rápida zonas de almacenamiento de material a granel, el levantamiento topográfico, el mapeo GIS y la gestión de activos.

En este artículo, nos centraremos únicamente en la aplicación de tecnología LiDAR en infraestructuras de transporte para obtener nubes de puntos 3D georreferenciadas que nos permitan inspeccionarlas, con el fin de determinar el estado actual y las posibles variaciones existentes.

Según el tipo de infraestructura y las mediciones que se quieran realizar, existen dos modos de trabajo, estático o dinámico. Cuando despegamos un sensor LiDAR en modo de trabajo dinámico, es imprescindible la integración en una plataforma motorizada, como por ejemplo un automóvil, un ferrocarril, o un avión.

¿QUÉ INFORMACIÓN ME PUEDE INTERESAR SACAR DE UNA NUBE DE PUNTOS GEORREFERENCIADA?

Toda la información que recoge la nube de puntos puede ser utilizada para extraer información geométrica como peraltes, alineaciones, interferencias de gálibo, holguras, piquetes, etc. Otro punto de datos que se recoge es la densidad del área. Estos datos son útiles para construir metros debajo de cursos de agua o carreteras.

¿CÓMO AYUDAMOS DESDE GRUPO ÁLAVA AL SECTOR FERROVIARIO?

Disponemos de un amplio abanico de soluciones para la digitalización de infraestructuras y contamos con un equipo experto en digitalización 3D, modelado BIM, gemelo digital y mantenimiento predictivo de estructuras. Más sobre nosotros.

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