Modello BIM di una ferrovia creato con la nuvola di punti

Esplora i vantaggi del modello BIM di una ferrovia ottenuto da una nuvola di punti tramite rilievo laser 3D. Scopri come la segmentazione e il deep learning migliorano la modellazione 3D

Il modello BIM per ferrovie ottenuto da nuvole di punti si basa sull’utilizzo della scansione laser 3D per acquisire dati altamente accurati delle infrastrutture ferroviarie. Questi dati vengono successivamente convertiti in modelli BIM 3D, in grado di offrire una rappresentazione digitale dettagliata e affidabile delle infrastrutture esistenti, migliorando la visualizzazione, la gestione delle strutture e la pianificazione dei progetti ferroviari.

La conversione da nuvole di punti a modelli BIM riduce la necessità di misurazioni manuali e minimizza il rischio di errori, portando particolari benefici nella manutenzione predittiva e correttiva delle infrastrutture ferroviarie.

In questo articolo potrai scoprire quali sono le tecnologie utilizzate in questo particolare processo e quali sono i vantaggi che ne conseguono. Inoltre, sarà a tua disposizione un video che ti mostra il risultato finale dell’integrazione tra GIS, BIM e nuvole di punti, anche con l’uso di una piattaforma per la gestione di modelli IFC, nuvole di punti, mesh texturizzate, etc. geolocalizzati e integrati con il GIS.

Cos’è il modello BIM di una ferrovia da nuvola di punti?

Per ottenere un modello BIM ferroviario digitale, intelligente e gestibile, è fondamentale l’utilizzo delle nuvole di punti. Questo approccio consente di rappresentare in modo accurato lo stato reale di infrastrutture complesse come una rete ferroviaria esistente.

Il modello BIM di una ferrovia da nuvola di punti è una rappresentazione digitale tridimensionale dell’infrastruttura ferroviaria, ottenuta a partire da rilievi laser scanner o fotogrammetrici, utilizzata per progettazione, gestione e manutenzione.

I dati provenienti dal rilievo vengono importati all’interno dei software BIM e utilizzati come base di riferimento per la modellazione digitale. All’interno dell’ambiente BIM, la point cloud viene trattata come un elemento informativo del modello: su di essa è possibile applicare le stesse operazioni previste per gli altri oggetti BIM, come muri, binari, terreno, ponti, gallerie e stazioni, facilitando così la ricostruzione fedele dell’infrastruttura.

Le nuvole di punti vengono generate tramite scansione laser 3D o fotogrammetria, tecnologie in grado di acquisire milioni di punti nello spazio tridimensionale. Il risultato è una rappresentazione estremamente dettagliata delle condizioni reali delle infrastrutture ferroviarie, indispensabile per sviluppare modelli BIM affidabili e aggiornati.

Come funziona la tecnologia Point Cloud?

Il point cloud è una raccolta di punti spaziali tridimensionali che rappresentano la superficie esterna di un oggetto o di uno spazio. Questi punti sono ottenuti attraverso scansioni laser 3D che emettono fasci di luce e misurano il tempo necessario per il loro ritorno, creando così un’immagine digitale precisa della struttura esistente. Questa tecnica è particolarmente utile per ambienti complessi, come tunnel sotterranei e ponti ferroviari, dove la geometria irregolare rende difficile l’uso di metodi tradizionali di misurazione​.

Integrazione della nuvola di punti nel modello BIM ferroviario

Dopo l’acquisizione, i dati della point cloud vengono importati all’interno di software BIM. Qui vengono utilizzati come base per la creazione di modelli tridimensionali dettagliati delle infrastrutture ferroviarie. Il BIM non solo offre una rappresentazione visiva accurata, ma integra anche informazioni funzionali e tecniche, come materiali, dimensioni e proprietà degli oggetti, utili per la gestione del ciclo di vita del progetto​.

Per questi due argomenti ti consiglio di leggere l’articolo “La nuvola di punti al servizio del BIM” così da capire meglio come funziona questa tecnologia e come potrebbe essere utile per il mondo delle infrastrutture.

Come convertire point cloud in BIM: strumenti e flusso di lavoro

L’integrazione dei dati di point cloud all’interno di un modello BIM è un processo complesso, ma altamente efficiente, che consente di ottenere modelli tridimensionali accurati e dettagliati delle infrastrutture ferroviarie. Questo approccio digitale è fondamentale per la gestione e la pianificazione delle infrastrutture esistenti e per la realizzazione di nuovi progetti.

Nel contesto ferroviario, il modello BIM da nuvola di punti viene spesso sviluppato secondo standard BIM internazionali (come ISO 19650), con livelli di dettaglio (LOD) adeguati alla fase di progetto e alla gestione dell’opera nel tempo.

L’intero processo può essere suddiviso nelle seguenti 4 fasi:

acquisizione dei dati attraverso la scansione laser 3D del sito;
elaborazione e pulizia dei dati per eliminare rumori e imperfezioni;
importazione e modellazione BIM sia per la fase di progettazione e che per quella di gestione del progetto;
validazione del modello.

Acquisizione dei dati: rilievo 3D di rotaie, stazioni e infrastrutture

La prima fase del processo consiste nell’acquisizione dei dati tramite scanner laser 3D o tecniche di fotogrammetria. Gli scanner laser emettono impulsi di luce che, riflettendosi sulle superfici delle strutture, permettono di ottenere una nuvola di punti tridimensionale. Questa nuvola di punti rappresenta fedelmente le geometrie dell’ambiente rilevato, catturando con precisione ogni dettaglio delle infrastrutture ferroviarie, come rotaie, ponti e tunnel. Questa fase è cruciale, poiché l’accuratezza della scansione influenzerà la qualità del modello finale.

L’inizio della modellazione basato su un rilievo 3D fornisce al tecnico un riferimento aggiornato dello stato esistente, permettendo di sostituire o integrare rappresentazioni 2D o 3D eventualmente obsolete o errate.

Elaborazione, pulizia e registrazione delle nuvole di punti

Una volta acquisiti, i dati grezzi della point cloud necessitano di un’elaborazione preliminare per rimuovere errori, punti non necessari e rumori che possono essere stati catturati durante la scansione. Durante questa fase, viene effettuato il filtraggio per ridurre la quantità di dati inutili e per ottimizzare la precisione del modello. La pulizia dei dati garantisce che la rappresentazione digitale rimanga fedele alla realtà, riducendo il rischio di incongruenze che potrebbero influire negativamente sulla modellazione successiva​. Inoltre c’è anche l’assemblaggio/registrazione che consiste nel combinare le diverse nuvole di punti catturate in loco, adattandole tra loro. Esistono vari metodi per realizzare questa operazione:

allineamento – le nuvole di punti vengono allineate tra loro in base al numero di punti comuni, alla velocità di sovrapposizione, all’inclinazione e alla densità di punti;
registrazione tramite piani – le nuvole vengono aggregate secondo il numero di piani verticali e orizzontali comuni;
registrazione con bersagli e sfere – questo metodo, solitamente il più preciso, utilizza bersagli e sfere posizionati a terra per registrare le nuvole in modo semiautomatico.

Importazione e modellazione BIM ferroviaria da point cloud

Dopo la pulizia, i dati di point cloud vengono importati nel software BIM. Questa fase include la conversione dei punti raccolti in geometrie tridimensionali utilizzabili. A seconda delle necessità del progetto, si può procedere con la creazione di un modello 2D o 3D dettagliato che rappresenti con precisione tutti gli elementi strutturali rilevati, come binari, ponti e sistemi meccanici, elettrici e idraulici (MEP). I software BIM più comuni per questo tipo di operazione permettono di lavorare facilmente con grandi volumi di dati point cloud.

Sono diverse le tecniche che possono essere utilizzate, che variano anche in relazione al software utilizzato. Per questo voglio condividere l’articolo di approfondimento “Scan to BIM, dal rilievo laser scanner al modello BIM” che rende più chiare le idee.

Deep learning e intelligenza artificiale nella segmentazione di point cloud

La segmentazione delle nuvole di punti è un processo fondamentale per l’analisi e la modellazione 3D, specialmente nel contesto delle infrastrutture che prevede la “scomposizione” di una nuvola di punti in più elementi. La difficoltà nell’applicazione di questa tecnica risiede nel riconoscere un elemento: un software come fa a distinguere un determinato insieme di punti e definirli come dei binari?

Per questo vengono in aiuto le tecniche di deep learning, come le cosiddette DGCNN (reti neurali convoluzionali dinamiche), che sono utilizzate per migliorare l’accuratezza della segmentazione semantica.

La segmentazione semantica delle nuvole di punti 3D con le tecniche di apprendimento profondo (Deep Learning) infatti, può aiutare a riconoscere automaticamente gli elementi tecnici di una ferrovia a un adeguato livello di dettaglio e ciò permette di accelerare il processo di modellazione, a partire dai dati di rilievo.

Tale approccio può naturalmente essere utilizzato anche in altri ambiti ed in altre discipline, come nella modellazione dei modelli HBIM (Historical Building Information Modeling).

Questo è un argomento molto interessante ed articolato, per cui ti consiglio di leggere “L’impatto trasformativo dell’Intelligenza Artificiale sull’analisi strutturale” che specifica più nel dettaglio tutti gli aspetti necessari per comprendere l’uso dell’intelligenza artificiale nel mondo delle costruzioni.

Integrazione della nuvola di punti nel BIM per la progettazione collaborativa

La progettazione collaborativa è la chiave dell’approccio BIM e l’integrazione della nuvola di punti nel BIM è fondamentale per renderla possibile.

Per rendere possibile la gestione condivisa di nuvole di punti si utilizzano opportune piattaforme cloud, come usBIM, tramite cui utilizzare gratuitamente un point cloud viewer e gestire online nuvole di punti.

Con un point cloud viewer puoi:

visualizzare la nuvola di punti;
generare infinite sezioni;
gestire il rilievo da qualsiasi dispositivo connesso ad internet;
condividere il file direttamente con un link che rimanda alla cartella del cloud;
effettuare misurazioni direttamente sul modello;
federare più modelli contemporaneamente nella stessa vista;
aggiungere annotazioni e link esterni al modello per creare un vero e proprio contenitore informativo da condividere con i colleghi.

A partire dalla nuvola di punti, o da porzioni di essa, si potrà procedere alla modellazione BIM, ottenendo un modello digitale e coerente con la nuvola di punti, che potrà poi essere nuovamente condiviso in cloud per la gestione ed il confronto dei dati.

Dalla scansione laser al BIM: automatizzare la modellazione delle infrastrutture

Il flusso di lavoro necessario per stilare un progetto di realizzazione o ristrutturazione di un’infrastruttura ferroviaria è complesso e richiama molte discipline, architettura, ingegneria, impiantistica.

Per bypassare la lentezza tipica del processo progettuale, arriva in soccorso la tecnologia laser scanner, che si è ormai imposta come metodo in grado di garantire rapidità e precisione, oltre a consentire la restituzione di modelli BIM particolarmente accurati a supporto delle successive fasi di progettazione.

Ottenere un modello BIM di una ferrovia grazie ad una nuvola di punti con il processo scan to BIM garantisce una precisione senza precedenti nei modelli digitali, eliminando la necessità di misurazioni manuali e riducendo gli errori progettuali.

L’efficienza del processo accelera la progettazione e la costruzione, permettendo una pianificazione più rapida e accurata grazie all’accesso a dati 3D dettagliati facilitando anche la collaborazione tra i team, migliorando la comunicazione e la coordinazione attraverso modelli condivisi e aggiornati in tempo reale.

Inoltre non va trascurato l’aspetto economico, infatti l’adozione delle tecniche di scan to BIM riduce i costi complessivi del progetto, ottimizzando la gestione delle risorse e minimizzando gli sprechi grazie a una pianificazione più precisa.

Possiamo riassumere il tutto nei seguenti punti:

rilevamento dei conflitti – la combinazione di dati pointcloud con il BIM consente di individuare conflitti tra le nuove costruzioni e le infrastrutture esistenti già in fase di progettazione;
documentazione as-built accurata – i modelli 3D generati permettono di documentare in modo affidabile le condizioni reali, facilitando future operazioni in fase di manutenzione;
riduzione dei costi – grazie alla precisione dei dati e all’automazione dei processi, l’integrazione tra pointcloud e BIM riduce gli sprechi di materiale e i tempi di costruzione;
collaborazione semplificata – tutti i partecipanti al progetto possono accedere a informazioni aggiornate e dettagliate, favorendo un processo decisionale più rapido e accurato.

Come i dati point cloud supportano i gemelli digitali nelle ferrovie

La possibilità di visualizzare la nuvola di punti direttamente attraverso un browser web, integrata con il modello 3D BIM, ha rivoluzionato il monitoraggio delle condizioni delle rotaie, delle stazioni e degli apparati di segnalamento. Questo sistema permette di accedere rapidamente a tutte le proprietà degli elementi, rendendo il processo di gestione più semplice e veloce, e di ottenere l’analisi approfondita degli oggetti o degli ambienti, contribuendo così a migliorare la comprensione e la gestione dei sistemi reali.

Grazie all’uso di digital twin integrati con pointcloud e BIM, è possibile pianificare interventi di manutenzione preventiva e prevedere futuri miglioramenti infrastrutturali: la manutenzione predittiva, basata sull’analisi dei dati in tempo reale, consente di migliorare la gestione del ciclo di vita delle infrastrutture riducendone i costi operativi e prevenendo i guasti e quindi i danni: di qui, maggiore efficienza energetica, minor impatto ambientale e la maggior sicurezza.

La tecnologia consente di monitorare in tempo reale le condizioni delle ferrovie, intervenendo in modo tempestivo per ridurre i costi di manutenzione e aumentare l’efficienza operativa​.

L’integrazione di grandi quantità di dati territoriali viene gestita in modo fluido, consentendo un controllo continuo su larga scala, con vantaggi significativi per la sostenibilità e l’ottimizzazione delle risorse.

Un esempio concreto di questo approccio è mostrato nel video di seguito “Pointcloud BIM model railway”, che illustra lo studio di 50 km di ferrovia modellati a partire da una nuvola di punti e da un modello openBIM in formato IFC 4.3, con lettura completa delle proprietà degli oggetti e l’impiego dell’intelligenza artificiale per la suddivisione della point cloud e la generazione del modello, all’interno di una piattaforma per la gestione di Geospatial Digital Twin.

FAQ – Modello BIM ferrovia da nuvola di punti

Cos’è un modello BIM di una ferrovia ottenuto da nuvola di punti?

È un modello BIM 3D dell’infrastruttura ferroviaria creato partendo da dati di rilievo (laser scanner 3D o fotogrammetria). Serve a ricostruire lo stato reale dell’opera e a supportare progettazione, gestione e manutenzione.

Perché la nuvola di punti è importante nel BIM ferroviario?

Perché fornisce una base “as-is” molto accurata dell’infrastruttura esistente (rotaie, ponti, gallerie, stazioni). In questo modo la modellazione BIM parte da dati reali e aggiornati, riducendo errori e incongruenze.

Qual è la differenza tra rilievo laser scanner 3D e fotogrammetria per creare point cloud?

Entrambe generano nuvole di punti, ma con metodi diversi: il laser scanner acquisisce dati tramite impulsi laser, la fotogrammetria ricostruisce la geometria a partire da immagini. La scelta dipende da contesto, precisione richiesta e condizioni operative.

Quali sono le fasi principali per convertire una point cloud in un modello BIM?

In genere il flusso di lavoro include:

acquisizione dei dati (rilievo 3D),
elaborazione e pulizia,
importazione e modellazione BIM,
validazione del modello finale.

A cosa serve la pulizia e registrazione delle nuvole di punti?

Serve a rimuovere rumori e punti inutili e a “unire” correttamente più scansioni in un unico dataset coerente. Questo passaggio migliora l’affidabilità del modello BIM che verrà costruito sulla point cloud.

Quali vantaggi offre lo Scan to BIM nelle infrastrutture ferroviarie?

Permette di ottenere modelli più accurati e rapidi da sviluppare, riduce misurazioni manuali ed errori, migliora la pianificazione e facilita attività come rilievo as-built, controllo interferenze e supporto alla manutenzione.

Come si gestisce una nuvola di punti in modo collaborativo nel BIM?

Attraverso piattaforme cloud e viewer online che consentono di visualizzare la point cloud, creare sezioni, misurare, aggiungere annotazioni e condividere file tramite link, rendendo più semplice il confronto tra team.

In che modo point cloud e BIM supportano i digital twin nelle ferrovie?

L’integrazione tra nuvola di punti e modello BIM rende più efficace il monitoraggio delle condizioni dell’infrastruttura e la gestione delle informazioni, favorendo manutenzione preventiva/predittiva e analisi più approfondite sul ciclo di vita.

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