Облако регистрация: Teambox — облако для рабочих групп

Стоимость и сроки

Консультация и регистрация абсолютно бесплатны. Все работы мы сможем выполнить в течение 1 рабочего дня.

Регистрация Битрикс24.Облако

Создание бесплатного Битрикс24 для вашей компании на тарифе Проект (без ежемесячной абонентской платы)

Бесплатно

Что такое 1С Облако и как это работает

Что такое 1С облако

1С облако — что это такое и для чего нужно, расскажем в этой статье.

Что такое 1С

Прежде чем говорить об облачном 1С, давайте вспомним, что такое 1С в принципе. Возможно, вы не догадывались, но программа 1С имеет отношение не только к бухгалтерии. «1C» — российская компания, которая разрабатывает и поддерживает компьютерные программы и базы данных для бизнеса и «домашнего» использования. Программный продукт «платформа 1С» благодаря скорости обработки и удобству в использовании стал стандартом в работе бухгалтеров и руководителей малого и среднего бизнеса. «Платформа 1С» — среда для программирования, в которой специалисты создают различные программы и их конфигурации. При помощи 1С можно разработать как веб-сервис, так и компьютерную игру.

Первая платформа от компании 1С вышла более 30 лет назад. Это была программа «1С: Бухгалтерия», инструмент для ведения бухгалтерского учёта. Ближе к двухтысячным в 1С появилась линейка программ для прочих областей учёта и свет увидели такие продукты, как «1С:Торговля и склад», «1С:Производство» и другие. А позднее компания выпустила обновленный современный продукт — 1С:Предприятие 8, который позволил использовать 1С не только для автоматизации рутинных задач, но и для оптимизации бизнес-процессов.

Обновлённая платформа остаётся актуальной и на сегодняшний день. Более того, её можно использовать не только на локальных компьютерах офиса или организации, но и через веб-браузер в «облаке».

1C облако — что это

На самом деле, 1С облако это то же, что и 1С, только программа находится не на конкретном рабочем или домашнем компьютере, а на специальном серверном пространстве. Это пространство создаётся с помощью нескольких серверов (кластеров), которые располагаются в дата-центрах. Серверы, в свою очередь, обеспечивают безопасность и сохранность данных. Фактически 1С-программа размещается на одном из таких кластеров. При этом войти в программу и использовать её вы сможете через приложение с любого нужного устройства. Единственное условие — наличие интернета. Такой способ называется облачными технологиями.

«Миссия» облачных технологий — помочь пользователям уменьшить избыточный набор программ на компьютерах и заменить их сервисами в аренду. Это помогает экономить ресурсы устройств и не оплачивать лицензии на платных сервисах.

Самый наглядный и знакомый каждому пример облачной технологии — это электронный почтовый ящик. Электронная почта хранится не в ящике стола и даже не на вашем компьютере. Все полученные и отправленные письма в виде текстовых файлов находятся на сервере, который предоставляет доступ к этим письмам при наличии работающего интернета. 1С-облако работает аналогично. То есть 1с облако это что-то наподобие Google-диска, где размещаются ваши файлы, которые при необходимости могут просматриваться и другими людьми.

Виды 1С облака:

• «Публичное» облако позволяет работать на общих серверах. Через публичное облако 1С удобно реализовывать услуги. Такое облако хорошо подойдёт для решения задач среднего и малого бизнеса.

• «Частное» облако представляет из себя отдельный виртуальный или физический сервер с готовыми настройками 1С. Вы можете использовать все ресурсы сервера, настраивать и интегрировать программы на своё усмотрение. Отлично подойдет для решения задач, требующих индивидуального подхода.

Как работать в 1С через облако

Давайте рассмотрим подробнее 1С облако: как работает программа в облачной среде, с чего начать и какие есть нюансы.

Начать работать в 1С облаке несложно. Вы заходите на сайт, проходите регистрацию, запускаете программу и работаете. Подключаться к локальной сети организации не нужно. В некоторых случаях администрировать программу будет провайдер, на облачном сервере которого вы разместите 1С-платформу.

Основные преимущества 1С облака:

• Возможность единовременного доступа в 1С. Незаменимо, если сотрудники компании находятся в разных офисах или городах и всем нужен доступ в программу.
• 1С облако позволяет быть мобильным. К программе можно подключиться из любой точки мира и работать с любого устройства — компьютер, планшет, телефон. Достаточно иметь интернет.
• Не нужно тратить деньги и ресурсы на установку сервера и находить специалиста, который будет поддерживать его работоспособность. Оплатив аренду раз в месяц, можно ни о чём не беспокоиться.
• Быстрая работа без задержек и «подвисаний» — работу обеспечивает стабильный интернет и электропитание. Облачные серверы позволяют поддерживать производительность 24 часа в сутки.
• Безопасность данных и их сохранность. Защищённый канал передачи с шифрованием не позволит данным «утечь». Войти в систему смогут только допущенные к работе пользователи. Также регулярное создание резервных копий не позволит утратить важные данные.
• Отчёты отправляются прямо из 1С, нет привязки к конкретному компьютеру. Отчётность можно отправить напрямую в бухгалтерию, не используя бумажные и электронные носители.

Возможные проблемы и минусы:

• Работа в 1С зависит от подключения к интернету. Нет интернета — нет и 1С.
• В некоторых случаях могут потребоваться дополнительные средства на обновление версии ПО.

Теперь вы знаете больше о том, что такое 1С:Бухгалтерия, облако 1С и облачные технологии, и сможете сделать оптимальный выбор, исходя из ваших целей и потребностей. Также в REG.RU вы можете заказать битрикс хостинг для 1С.

Хостинг для «1С-Битрикс» предоставит беcперебойную и быструю работу оборудования в условиях повышенной нагрузки.

7 раз уже
помогла

Облако для пользователей

Cервис Облако Проффит для пользователей позволяет самостоятельно заказывать счета на оплату онлайн лицензий по счету в банке, а так же заказывать, оплачивать ключи онлайн лицензий по банковской карте и сразу генерировать их для активации. Учетная запись в Облаке позволяет пользователю оформить подписку на техподдержку программы и установить программу Хранитель для защиты базы данных, что бы получить возможность автоматического архивирования и хранения базы на сервере Облака Проффит. Пользователь с помощью Облака Проффит дополнительно получает доступ к дистрибутивам новых версий программ, а так же может получать извещения об окончании подписок и онлайн лицензий на адрес электронной почты.

1. Регистрация учетной записи Облака в браузере

После окончания срока пробного активационного ключа необходимо приобрести лицензию.

Установите аппартный лицензионный ключ защиты или введите код активационного ключа онлайн-лицензии.

Для заказа лицензии обратитесь в компанию Проффит или зарегистрируйте учетную запись в Облаке Проффит.

  https://cloud.fitnessoft.ru 

Введите номер мобильного телефона, пароль и нажмите Войти.

Для регистрации учетной записи нажмите Регистрация.

Для повторного получения пароля нажмите Забыли пароль?

2. Настройка учетной записи в Облаке

Войдите в меню Компания / Настройка компании и заполните контактные данные.

3. Доступ к дополнительному сервису облака Проффит

Войдите в меню Управление/Подписка и выполните следующие действия:

1. Нажмите Продлить и закажите новую подписку на техническую поддержку.

2. Введите адрес электронной почты для получения уведомлений об окончании Подписки или срока онлайн-лицензий и нажмите Сохранить.

3. Нажмите Скачать и установите программу Хранитель для автоархивирования и хранения базы данных в Облаке.

4. Просмотрите информацию о новых функциях версии и скачайте нужный дистрибутив программы Проффит.

4. Заказ ключа онлайн-лицензии программы 

Войдите в меню Лицензии/Заказы и нажмите Создать.

5. Оплата заказа по расчетному счету на основании Счета на оплату

Выберете Продукт,  Вариант продукта и Количество продукта, укажите Способ оплаты Счет на оплату.

Подтвердите ваши действия, напечатайте и оплатите Счет. 

Внимание! При оплате по Счету онлайн-лицензия будет предоставлена в течение 1-3 рабочих дней.

6. Оплата заказа по банковской карте.

Выберете Продукт,  Вариант продукта и Количество продукта, укажите Способ оплаты Банковской картой.

Подтвердите ваши действия и приготовьте банковскую карту для проведения платежа через платежный сервис.

Внимание! При оплате по Банковской карте онлайн-лицензия будет предоставлена по факту завершения платежа.

Выберете Способ оплаты счета и банк-эквайер.

Введите данные вашей банковской карты и нажмите Оплатить.

7. Формирование Акта приемки — передачи онлайн-лицензии

Проверьте статус Заказа и дату оплаты Заказа в разделе Оплачен. 

Нажмите Печать акта и сформируйте Акт приемки-передачи онлайн-лицензии программы Проффит.

8. Генерация активационного ключа онлайн-лицензии

Выберете оплаченный заказ и нажмите Ключи для создания кода активации в окне запуска программы.

Выберете ключ со статусом Свободен и нажмите Отправить.

Выполните следующие действия:

1. Нажите Ок для отображение кода ключа.

2. Нажмите значок Скопировать ключ для сохранения кода ключа.

3. Вставьте код ключа в окно ввода в окне запуска программы.

Регистрация | Atlassian

By signing up, you agree to the Atlassian Cloud Terms of Service and Privacy Policy.

{email}

Получаем доступ в 1С облако без дополнительных издержек

Технологии не стоят на месте и вносят изменения даже в такие, казалось бы, консервативные отрасли, как бухгалтерский учет. Самый востребованный программный продукт для решения задач по бухгалтерии – 1С, уходит в облачный сервер.

Что такое облачный сервер

Пользователи сети уже привыкли использовать электронные письма, вместо бумажных посланий. И фраза «отправить почту» уже ни у кого не вызывает ассоциации с посещением отделения Почты России.

Но технологии шагнули еще дальше, и сегодня информация может храниться на удаленном сервере, который называется облаком. И все пользователи всемирной паутины, не зависимо от своего желания, пользуются облачным хранением. Например, письма в электронной почте хранятся не на локальном ПК человека, а в специализированных дата-центрах, на сервере.

Облачная 1С от компании Первый БИТ

Внедрение на предприятие облачного программного продукта 1С освобождает клиента от ряда проблем. Ему не потребуется ехать в компанию, заключать договор на покупку программы, устанавливать, настраивать и активизировать ПО.

Регистрация в облачном сервисе происходит очень просто, в несколько кликов. При этом облачная версия абсолютно не отличается от привычной локальной программы.

Для удаленного доступа доступны все основные конфигурации программы:

• 1С:Бухгалтерия;
• 1С:Зарплата и управление персоналом;
• 1С:Управление торговлей
• 1С:Розница
• 1С:Управление Нашей Фирмой
• 1С:Комплексная автоматизация
• 1С:Документооборот

Также можно воспользоваться узкоспециализированными конфигурациями программы через облако, например, БИТ:Автосервис.

Если для функционирования предприятия требуется предоставить доступ к базе данных нескольким сотрудникам, то в облачной 1С сделать это очень просто. При этом компании не потребуется закупать дополнительное оборудование, получать новые ключи ЭЦП и т. д.

Дополнительные возможности облачной 1С

Помимо основных функций по ведению бухгалтерского учета, в облачной программе реализован дополнительный функционал.

Сдача отчетов

Пользователи облачной 1С могут сдавать отчетность в контролирующие органы с любого гаджета, без необходимости установки электронной подписи или дополнительного ПО на локальный ПК. В облачном сервисе все настройки проводят специалисты сервиса Лайв. Для этого потребуется просто подключить дополнительный модуль «1С-Отчетность».

Пользователь может навсегда отказаться от съемных USB-накопителей и сдавать отчеты хоть с планшета.

Бесплатное консультирование

О существовании сервиса 1С слышали абсолютно все бухгалтера, но не каждый сможет сходу разобраться, как работать в программе. В этом пользователю могут помочь бесплатные обучающие видео, размещенные в сети. Но при возникновении вопросов, касающихся конкретной ситуации в компании, на помощь специалисту приходит служба поддержки Сериса Лайв.

Направить обращение в техподдержку можно несколькими способами:

• позвонить по телефону +7 (495) 540-51-51;
• написав письмо на почту [email protected];
• путем создания заявки в личном кабинете.

Специалисты технической поддержки готовы решать проблемы клиента круглосуточно, даже в праздничные и выходные дни.

Бесплатное обновление ПО

Законодательство не стоит на месте, и ФНС может отказать в принятии отчетности из-за устаревшей формы бланка. У пользователей, использующих облачную 1С таких проблем не возникает.

Как правило, обновление базы данных происходит через 3 дня после выхода новой версии. Автообновление баз доступно для всех клиентов, арендующих программы 1С в облаке.

Бесплатный период 

Чтобы оценить все преимущества облачного сервиса 1С, команда Лайв предоставляет 14 дней бесплатного доступа. Если вас не устроит работа в облаке, вы можете выгрузить все свои информационные базы из облака и продолжить работу с ними в локальном режиме.

Что такое регистрация в облаке точек?

Облака точек — это наборы данных, собранные во время съемок с помощью лазерного сканирования. Эти облака данных состоят из трехмерных (XYZ) координат, которые в совокупности представляют отсканированные поверхности, детализируя рельеф местности, а также форму, размеры и размер топографических объектов и искусственных структур.

Съемочные группы используют данные облака точек для создания цифровых моделей и карт обследуемых территорий, что позволяет проводить анализ данных на рабочих станциях, а не на месте.Но прежде чем организации смогут извлечь пользу из данных облака точек, необходимо зарегистрировать наборы данных.

Что такое регистрация в облаке точек?

При съемке облаков точек выполняется несколько сканирований одной и той же области под разными углами. Эти сканирования позволяют организациям превращать облака точек в цифровую модель, которую можно просматривать под любым углом. Когда оборудование собирает данные облака точек, составляющие его координаты XYZ действуют как пиксели и образуют изображение. Программное обеспечение для обработки облаков точек использует эти точки для создания модели или карты, представляющей исследуемую среду.Таким образом, с большим количеством координат из нескольких наборов данных можно создать более четкое изображение и извлечь больше информации.

Регистрация облака точек — это многоэтапный процесс выравнивания нескольких перекрывающихся облаков точек для формирования подробного и точного представления исследуемой области.

Процесс регистрации облака точек

Процесс регистрации облака точек обычно происходит с использованием программного обеспечения для обработки облака точек или аппаратно-программного решения производителя. Правильное программное обеспечение упростит процесс, помогая организациям достичь наилучших результатов как можно быстрее.

Существует два основных этапа регистрации облака точек: предварительная обработка, регистрация и выравнивание. Оба этапа имеют решающее значение для создания бесшумных, четких и полных моделей облака точек — и оба они автоматизируются программным обеспечением облака точек.

Предварительная обработка

Первый этап регистрации облака точек включает удаление шума и выбросов данных при сохранении четкости объектов. Этот процесс может улучшить ясность данных и снизить вероятность того, что выбросы или шум помешают анализу данных.

На этом этапе организации также могут выбрать понижающую дискретизацию наборов данных облака точек (уменьшить плотность облаков точек, удалив некоторые точки данных) или удалить данные из нежелательных объектов. Это может ускорить процесс регистрации облака точек и создать более точный и сжатый набор данных. Однако для проектов, требующих детализации на больших площадях, это не всегда хорошая идея.

Регистрация и выравнивание

После того, как данные облака точек были очищены и уточнены, эти наборы данных «сшиваются» вместе — с программным обеспечением регистрации — с использованием целей съемки, контрольных координат, общих плоскостей и / или примечательных особенностей в качестве точек отсчета.После этого процесса наборы данных облака точек должны быть тщательно откалиброваны, а пиксели — выровнены.

Факторы, влияющие на процесс регистрации облака точек

Процесс регистрации облака точек не всегда обеспечивает одинаковое качество результатов. Качество сшитых данных и скорость процесса регистрации зависят от таких факторов, как качество данных и технология, используемая для регистрации.

Целевое сканирование и бесцельное сканирование

Некоторые организации предпочитают использовать целевые объекты во время опросов.Эти цели обычно представляют собой образцы легко идентифицируемых светоотражающих досок, используемых в качестве ориентиров при сшивании наборов данных.

Процесс регистрации с данными из целевых опросов часто происходит быстрее, чем с данными без цели. Это потому, что цели быстро идентифицируются и сопоставляются. Данные целевых опросов также могут привести к более точному выравниванию изображений. Однако бесцельные опросы могут быть более распространенными, поскольку их проведение более рентабельно.

Коэффициент перекрытия

Чем больше коэффициент перекрытия различных облаков точек, тем проще может быть объединение наборов данных и достижение точного выравнивания.Однако обследования редко собирают данные с максимальным коэффициентом перекрытия, поскольку сроки и бюджетные ограничения делают это невозможным. Слишком низкий коэффициент перекрытия может быть слишком нестабильным для объединения облаков точек, но часто процесс регистрации необходимо выполнять с минимальным перекрытием. Высококачественные результаты по-прежнему достижимы, но процесс регистрации может включать в себя еще несколько ручных шагов — может быть сложнее сопоставить совпадения, и могут потребоваться дополнительные функции в качестве контрольных точек.

Программное обеспечение для обработки облака точек

Программное обеспечение для обработки облака точек, используемое вашей организацией, играет большую роль в эффективности процесса регистрации облака точек. Усовершенствованное программное обеспечение автоматизирует большинство задач регистрации и позволит добиться более точного совмещения изображений и данных. Данные более высокого качества всегда оказываются более выгодными в последующих операциях.

TopoDOT может помочь вашей организации оптимизировать процесс регистрации облака точек.Свяжитесь с нами по телефону , запросите бесплатную демонстрацию и узнайте, как TopoDOT может помочь вам максимизировать ценность ваших данных.

Преодоление ошибки распространения при регистрации из облака в облако

Точность является ключевым моментом при вводе в эксплуатацию или создании съемки облака точек. Геодезисты часто ограничиваются спецификациями работы, ограничивая количество ошибок в конечном облаке точек до нескольких миллиметров.В частности, в строительстве этот уровень точности является критическим для причины, по которой вообще была создана съемка облака точек.

Есть четыре способа, которыми неточности попадают в облака точек. Первый касается неотъемлемых возможностей сканера. Даже самые лучшие лазерные сканеры не идеальны. Все сканеры обладают максимальной точностью, зависящей от расстояния. Это часто колеблется в пределах +/- 1 мм на расстоянии 10 м в среднем, хотя это значение может значительно варьироваться в зависимости от марки и модели.

Второй и третий источники ошибок — искажения сцены и сбои регистрации. Эти две проблемы часто идут рука об руку. Однако их можно избежать, проявив должную осмотрительность на местах и ​​используя высококачественное программное обеспечение для обработки. Технология верификации гарантирует, что эти проблемы решены. По этой причине проверка является важным этапом обработки облака точек.

Четвертая проблема, с которой сталкиваются геодезисты, — это «ошибка распространения». В отличие от искажений сцены и сбоев регистрации, ошибка распространения является неотъемлемой проблемой, которая проистекает из другого источника неотъемлемой ошибки — ограничений сканера.

Ошибка распространения описывает, как ошибки складываются по мере их объединения. При построении составного облака точек отсканированные изображения эффективно строятся друг на друге, и все они основаны на одном «исходном» сканировании. Чем больше «шагов» между любым данным сканированием и его «исходным» сканированием, тем больше будет ошибка распространения.

Например, представьте выравнивание набора данных, в котором каждое сканирование имеет ошибку +/- 1 мм. Ваше домашнее сканирование будет иметь ошибку +/- 1 мм. Но каждый шаг, который вы делаете из этого сканирования, будет подвергаться все более возрастающему уровню ошибки, равному сумме квадратов ошибок.Следовательно, хотя соседнее сканирование будет иметь присущую базовую ошибку +/- 1 мм, его ошибка в составном сканировании будет +/- 4 мм, потому что на его размещение в составном изображении влияет существующая ошибка в исходном сканировании. Это будет увеличиваться по мере удаления в соответствии с уравнением (n1 * 2) 2 + (n2 * 2) 2… = (общая ошибка) [где «n» — частота ошибок для каждого сканирования].

Это проблема, которую должны решить все геодезисты при построении составных облаков точек любого значительного размера.В этой статье объясняется, как это сделать при приближении к сканированию для регистрации из облака в облако, и почему эта проблема делает бесцельную регистрацию еще более важным инструментом для геодезистов, которые хотят более эффективно создавать облака точек.

Является ли ошибка распространения проблемой для бесцельной регистрации облаков точек?

Ошибка распространения иногда считается более серьезной проблемой при регистрации из облака в облако. Вообще говоря, это не так. Хотя цели являются ответом на решение проблемы распространения ошибок, традиционные цели регистрации, идентифицируемые в поле сканирования исключительно с помощью лазерного сканера, не помогут смягчить эту проблему.Положение целей регистрации будет иметь те же внутренние неточности, что и каждая точка в пределах сцены, потому что эта частота ошибок устанавливается фундаментальными возможностями сканера.

На сканы, выровненные с использованием искусственных целей и естественных объектов, одинаково влияет ошибка пророгации относительно количества сканирований и базовой частоты ошибок в каждом сканировании. Однако традиционное программное обеспечение для регистрации из облака в облако может потребовать большего перекрытия сканирования для создания надежного согласования, иногда приближающегося к 60%.Регистрация с использованием искусственных целей иногда ограничивает требования к перекрытию до 30-40%. Если для покрытия области того же размера требуется больше сканирований, ошибка распространения быстрее станет более серьезной проблемой.

Хотя это серьезная проблема, ее влияние сводится к минимуму с помощью программного обеспечения для качественной обработки. Например, усовершенствованное программное обеспечение для многоэтапной обработки векторных данных может обеспечить выравнивание облаков с перекрытиями в диапазоне 30%. Выбор программного обеспечения имеет решающее значение для эффективной регистрации из облака в облако по ряду причин.Это один из нескольких аспектов, которые повлияют на вашу способность использовать полностью бесцельный подход. По сути, однако, как только сцена становится достаточно большой, невозможно получить достаточное покрытие, не производя такого количества сканирований, что необходимо альтернативное решение для ошибки распространения, независимо от того, насколько мало перекрытия вы можете создать.

Как устранить ошибку распространения в любом наборе данных облака точек

Ошибка распространения никогда не может быть устранена. Совокупность ошибок — это неотъемлемый аспект физической реальности.Однако его можно свести к минимуму. Геодезистам нужна возможность исправлять отсканированные изображения в более широком и более точном контексте, что позволяет им ограничивать количество шагов, которые должно выполняться при каждом отдельном сканировании от его «исходного» сканирования, независимо от размера набора данных.

Здесь снова в игру вступают цели. Единственный способ минимизировать ошибку распространения — использовать тахеометр для построения сетки участка. Это включает размещение целей по всему полю сканирования для создания системы координат. Эта система должна быть масштабирована, чтобы соответствовать максимальному порогу ошибок проекта.

Причина, по которой это сбивает с толку, заключается в том, что этот процесс принципиально отличается от размещения цели для регистрации облака точек, хотя он также включает использование целей. Как объяснялось, цели, идентифицированные исключительно с помощью лазерного сканера, будут иметь такую ​​же неточность при размещении, как и любая точка в облаке точек. Вместо этого цели, используемые для сетки сайта, измеряются и размещаются относительно друг друга с помощью тахеометра. Тахеометры способны производить измерения на «порядки величины» более точными, чем те, которые дает лазерный сканер.

Это позволяет создать систему координат, которая (хотя и страдает собственной внутренней ошибкой распространения) будет оставаться более точной, чем частота ошибок в рамках любого отдельного сканирования. Сканы, которые захватывают эти сеточные цели, могут быть помещены в рамку управления для глобального размещения сканов с почти тем уровнем точности, которым они обладают внутри. Затем во время обработки геодезисты получают возможность создавать несколько «домашних» сканов, строя «деревья сканирования» только настолько большого размера, насколько позволяют требования к точности работы.Эта базовая стратегия остается неизменной независимо от того, совмещены ли сами сканы с использованием мишеней или нет. Стратегия выравнивания также не повлияет на шаг сетки сайта.

Почему ошибка распространения делает бесцельную регистрацию лучшей практикой

Это может показаться нелогичным. Если создание сетки сайта требует размещения целей, почему бы в любом случае не размещать цели при каждом сканировании?

Причина, по которой ошибка распространения увеличивает полезность бесцельной регистрации, заключается в том, что построение сетки сайта требует много времени.Этот дополнительный шаг увеличивает полезность создания эффективности в другом месте. Хотя для построения сетки сайта вам действительно нужно размещать цели, это не те цели, которые вы будете использовать для выравнивания сканированных изображений, и они не измеряются и не размещаются одинаково. Вместо того, чтобы размещать цели в областях перекрытия, тахеометр используется для создания системы координат, охватывающей всю рабочую площадку. Вы ничего не получите, разместив мишени для выравнивания сканирования. Это просто еще один ручной процесс, который необходимо выполнить для создания надежного конечного продукта.

Действительно ли бесцельная регистрация более эффективна?

Долгое время ответ на этот вопрос был «вероятно, нет». Хотя время в полевых условиях всегда экономилось за счет исключения целевого размещения, обработка этих данных для выравнивания облака и облака занимала намного больше времени (включая дополнительные ручные операции в офисе), что это не имело смысла. Однако это действительно изменилось. На рынке все еще есть программное обеспечение для обработки, которое не работает, когда дело доходит до бесцельной регистрации, но теперь есть варианты.

Некоторые из лучших программ используют многоступенчатый векторный анализ для получения более быстрых, автоматизированных и надежных результатов. Здесь позиционные данные сканера используются для экстраполяции каждой точки в вектор направления. Это позволяет сворачивать целые отсканированные изображения в отдельные точки, создавая «векторные сферы». Плотность и характеристики направленности векторов сохраняют уникальную идентичность облаков точек. Это представление позволяет легко выравнивать вращение путем размещения смежных векторных сфер друг в друге.

Как только поворотное выравнивание достигнуто, горизонтальное и вертикальное выравнивание может быть выполнено с использованием быстрых методов двухмерной плотности точек. Подходя к согласованию в три этапа, а не в целом, эти программы обеспечивают более надежные результаты со скоростью на 40-80% быстрее, в зависимости от размера набора данных. Что еще более важно, необходимость в установке параметров сканирования уменьшается, и необходимость перекрестной проверки выравнивания во время предварительной обработки устраняется, переводя все ручное вмешательство в обработку в начало и конец процедуры.Отсканированные изображения могут быть поставлены в очередь для автоматической обработки, что устраняет любые временные затраты на приближение к регистрации без целей и даже создает более эффективный рабочий процесс обработки, чем традиционное программное обеспечение может предоставить для регистрации с использованием искусственных целей.

По сути, эти новые типы программного обеспечения для обработки данных установили новый отраслевой стандарт, когда дело доходит до процедур регистрации для всех типов создания облаков точек. Тот факт, что они обеспечивают более эффективный рабочий процесс, делает их еще более критичными, когда необходимо учитывать ошибки распространения в больших наборах данных.

Резюме: Ошибка распространения может быть устранена только путем создания надежной сетки сайта, что делает ее еще более важной для повышения эффективности в других аспектах создания облака точек

Единственный способ учесть ошибку распространения в облаках точек — это создать сетку сайта, которая может действовать как рамка управления для глобального размещения сканированных изображений. Для этого эта сетка должна быть разработана с точностью, по крайней мере, на один порядок большей, чем та, которую способен произвести ваш лазерный сканер.Это означает использование тахеометра.

Это важный компонент для создания точного облака точек любого большого размера. На эту необходимость не влияет метод регистрации, который вы используете для выравнивания сканов в вашем наборе данных. Однако трудоемкий характер разработки сетки сайта означает, что еще более важно повысить эффективность в других аспектах создания облака точек. Это означает использование программного обеспечения для качественной обработки, которое устраняет исторические проблемы с бесцельной регистрацией и обеспечивает оптимизированный и эффективный процесс фактического согласования ваших сканирований.Бесцельный подход позволит вам потратить время, необходимое для создания надежной сети сайтов и предоставления высококачественных данных, которые нужны вам и вашим клиентам.

Point Cloud SLAM Обзор — MATLAB и Simulink

Point Cloud SLAM Overview

Облако точек — это набор точек в трехмерном пространстве. Облака точек обычно получается с помощью трехмерных сканеров, таких как лидар или устройство Kinect ^® . У них есть приложения для навигации и восприятия роботов, глубины оценка, стереозрение, визуальная регистрация и расширенные системы помощи водителю (ADAS).

Регистрация облака точек — это процесс совмещения двух или более трехмерных облака точек одной сцены в общую систему координат. Mapping — это процесс построения карты окружающей среды. вокруг робота или датчика. Вы можете использовать регистрацию и отображение для реконструкции трехмерной сцены. или построить карту проезжей части для локализации. Хотя регистрация обычно предшествует картированию, есть и другие приложения для регистрации, которые могут не требовать сопоставления, например деформируемое отслеживание движения.Алгоритмы Computer Vision Toolbox ™ предоставляют функции для выполнения регистрации облака точек и отображение. Рабочий процесс состоит из предварительной обработки, регистрации, коррекции дрейфа и выравнивание облаков точек.

Рабочий процесс сопоставления и локализации

Выполните следующие действия, чтобы выполнить регистрацию облака точек и сопоставление последовательности облака точек. Затем вы можете локализовать автомобиль на готовой карте.

1. Облака точек предварительной обработки — чтобы подготовить облака точек к регистрации, уменьшите их разрешение и удалите нежелательные функции и шум.

2. Регистрация облаков точек — регистрация каждого облака точек в сравнении с одним предшествующий этому. Эти регистрации используются в одометрия , который представляет собой процесс накопления оценка регистрации по последовательным кадрам. Использование одометрии само по себе может привести дрейфовать между взвешенной и позицией истины.

3. Обнаружение петель — обнаружение замыкания петли для минимизации дрейфа. Обнаружение замыкания контура — это процесс определение возврата датчика в ранее посещенное место, которое образует петлю на траектории движения датчика.

4. Корректный дрейф — используйте обнаруженные петли, чтобы минимизировать дрейф оптимизация графа позы , который состоит из постепенное построение графа позы путем добавления узлов и ребер, а затем оптимизация графа позы после того, как вы найдете достаточное количество циклов.Поза графа Оптимизация приводит к набору оптимизированных абсолютных поз.

5. Собрать карту — собрать карту облака точек путем выравнивания зарегистрированной точки облака, используя свои оптимизированные абсолютные позы. Вы можете использовать такой готовый карта облака точек для Локализация , которая является процесс определения местоположения автомобиля на карте.

6. Локализация — Найдите позу автомобиля на основе собранной карты.

Управление данными для сопоставления и локализации

Используйте эти объекты для управления данными, связанными с регистрацией облака точек и процесс картографирования:

• pointCloud объект — точка Облачный объект хранит набор точек, расположенных в трехмерном пространстве. Он использует эффективные стратегии индексации для выполнения поиска ближайшего соседа, которые благодаря функциям предварительной обработки и регистрации облака точек.

• Hard3d объект — жесткий трехмерный объект хранит трехмерный жесткий геометрическое преобразование. В этом рабочем процессе он представляет относительную и абсолютные позы.

• pcviewset object — объект набора видов облака точек управляет данные, связанные с процессом одометрии и картирования. Он организует данные как набор представлений и попарных связей между представлениями.Он также строит и обновляет граф позы.

  • Каждый вид состоит из облака точек и связанная абсолютная трансформация позы. Каждый вид имеет уникальный идентификатор в наборе представлений и образует узел позу графа.

  • Каждое соединение хранит информацию, которая связывает одно представление с другим представлением.Это включает в себя относительную трансформация между связанными взглядами и неопределенностью участвует в вычислении измерения. Каждое соединение образует ребро в графе поз.

• pcmapndt объект — объект карты NDT хранит сжатый, представление карты с эффективным использованием памяти для локализации. Объект конвертирует карта облака точек в набор вокселей (трехмерных блоков), каждый воксель представлен 3-мерным нормальным распределением.

Предварительная обработка облаков точек

Предварительная обработка включает удаление нежелательных элементов и шума из облаков точек, а также сегментируя или понижая их выборку. Предварительная обработка может включать следующие функции:

Регистрация облаков точек

Для регистрации движущегося облака точек в фиксированной точке можно использовать функцию pcregisterndt , pcregistericp , pcregistercorr или pcregistercpd . облако.Алгоритмы регистрации, используемые этими функциями, основаны на алгоритм преобразования нормального распределения (NDT), итеративная ближайшая точка (ICP) алгоритм, алгоритм фазовой корреляции и алгоритм когерентного дрейфа точки (CPD), соответственно. Для получения дополнительной информации об этих алгоритмах см. Ссылки.

При регистрации облака точек выберите тип преобразования, представляющий, как объекты в сцене меняются между неподвижными и движущимися облаками точек.

В этой таблице сравниваются параметры функции регистрации облака точек, их типы преобразований и их рабочие характеристики. Используйте эту таблицу, чтобы помочь вам выберите соответствующую функцию регистрации для вашего варианта использования.

Регистрация текущего (движущегося) облака точек относительно предыдущего (фиксировано) облако точек возвращает жесткое3d преобразование, которое представляет предполагаемую относительную позу движущегося облака точек в каркас облака неподвижных точек.Составив эту относительную трансформацию позы со всеми ранее накопленные относительные преобразования позы дают оценку абсолютного поза трансформации.

Добавьте вид, образованный движущимся облаком точек, и его абсолютное преобразование позы в набор просмотра. Вы можете добавить представление в pcviewset объект, использующий addView функция.

Добавьте кромку одометра , кромку, определяемую соединением между последовательными видами, образованными относительной трансформацией позы между фиксированными и перемещение облаков точек в pcviewset объект с помощью функции addConnection .

Советы по регистрации

• Местные методы регистрации, например, те, которые используют неразрушающий контроль или ICP ( pcregisterndt или pcregistericp , соответственно), для повышения производительности требуются предварительные оценки. Чтобы получить для первоначальной оценки используйте другой датчик, например, инерциальный измерительный блок. (IMU) или другие формы одометрии.

• Для повышения точности результатов регистрации увеличьте значение для 'MaxIterations' аргумент или уменьшите значение для «Допуск» аргумент.Изменение этих значений в этом следовательно, замедляет скорость регистрации.

• Рассмотрите облака точек с пониженной дискретизацией, используя pcdownsample , прежде чем использовать pcregisterndt , pcregistericp или pcregistercpd , чтобы повысить эффективность и точность Регистрация.

• Удаление шума с использованием pcdenoise перед регистрация может повысить точность регистрации, но может замедлить время выполнения рабочего процесса построения карты.

Петли обнаружения

Использование одометрии только приводит к дрейфу из-за накопления ошибок. Эти ошибки могут приводят к серьезным неточностям на больших расстояниях. Использование одновременного локализация и отображение (SLAM) исправляет дрейф. Для этого определите замыкание цикла с помощью поиск посещенного местоположения в предыдущем облаке точек с использованием сопоставления дескрипторов. Закрывать петлю для исправления смещения. Выполните следующие шаги для обнаружения и закрытия петли:

1. Используйте функцию scanContextDescriptor для извлечения контекста сканирования дескрипторы, которые фиксируют отличительные особенности взгляда с двух точек зрения облака в наборе представления.

2. Используйте функцию scanContextDistance для вычисления дескриптора расстояние между двумя дескрипторами контекста сканирования. Если расстояние между два дескриптора ниже указанного порога, тогда это потенциальный цикл закрытие.

3. Зарегистрируйте облака точек для определения относительного преобразования позы между видами и среднеквадратичной ошибкой (RMSE) евклидовой расстояние между выровненными облаками точек.Используйте RMSE для фильтрации недействительных петли закрытия. Преобразование относительной позы представляет собой связь между двумя взглядами. Ребро, образованное соединением непоследовательных просмотров называется кромкой закрытия петли . Вы можете добавить подключение к объекту pcviewset с помощью функции addConnection .

Для альтернативного подхода к обнаружению замыкания петли на основе сопоставления сегментов см. к findPose (Lidar Toolbox) функция.

Правильный дрейф

pcviewset объект внутренне обновляет граф позы по мере добавления представлений и соединений. Чтобы свести к минимуму дрейф, выполните оптимизацию графа позы с помощью функции optimizePoses , как только будет обнаружено достаточное количество замыканий цикла. В optimizePoses функция возвращает pcviewset объект с оптимизированными абсолютными преобразованиями позы для каждого вида.

Можно использовать функцию createPoseGraph , чтобы вернуть граф позы как объект орграфа MATLAB ^® .Вы можете использовать алгоритмы графа в MATLAB для проверки, просмотра или изменения графа позы. Используйте функцию optimizePoseGraph (панель инструментов навигации) для оптимизации измененного графика позы, а затем используйте функцию updateView для обновления поз в наборе представлений.

Собрать карту

Используйте pcalign функция для построения карты облака точек с использованием облаков точек из набора видов и их оптимизированы абсолютные преобразования позы.Эту карту облака точек теперь можно использовать для онлайн- локализация с использованием алгоритма локализации неразрушающего контроля.

Локализация автомобиля на карте

Преобразуйте предварительно созданную карту облака точек в формат карты неразрушающего контроля, используя pcmapndt объект. Модель pcmapndt объект хранит карту в сжатом воксельном представлении, которое может быть сохранено на диск и используется для онлайн-локализации. Воспользуйтесь поиском и позой . функция для локализации на карте.

Альтернативные рабочие процессы

Альтернативные рабочие процессы для построения и локализации карты доступны в Computer Vision Toolbox, Navigation Toolbox ™ и Lidar Toolbox ™.

• Visual SLAM с использованием функций Computer Vision Toolbox - Расчет положения и ориентации камеры относительно своего окружения, одновременно отображая среда. Для получения дополнительных сведений см. Обзор Visual SLAM.

• Создание карты занятости с помощью функций Navigation Toolbox - Создание карты занятости из облаков точек.Для подробности см. в разделе Выполнение SLAM с использованием трехмерных облаков точек лидара (панель инструментов навигации).

• Сопоставление сегментов с использованием функций Lidar Toolbox - создание представления сегментов и пространственных объектов на карте с помощью объекта pcmapsegmatch (Lidar Toolbox). Используйте функцию findPose (Lidar Toolbox) для обнаружения замыкания петли и локализация. Пример такого подхода см. В примере «Построить карту и локализовать с использованием сопоставления сегментов (Lidar Toolbox)».В таблице показаны сходства и различия между представлениями карт pcmapndt и pcmapsegmatch (Lidar Toolbox).

  Рабочий процесс	pcmapndt	pcmapsegmatch
  Алгоритм
  Алгоритм	2 9025 Сопоставление сегментов 9025 Преобразование сегментов 9025 сначала карта - Постройте карту постепенно. используя pcviewset .Затем используйте pcalign , чтобы собрать карту и преобразовать предварительно построенная карта для представления карты NDT.	Построение карты постепенно с помощью pcmapsegmatch (Lidar Toolbox) - добавление представлений в pcviewset (с помощью addView ) и в pcmapsegmatch (Lidar Toolbox) (с использованием addView (Lidar Toolbox) для каждого облака точек) сканировать. Обнаружение замыканий петель с помощью findPose (Lidar Toolbox) и корректировка накопленных дрейф с optimizePoses .
  Сходство локализации	Выберите подкарту для локализации, а затем найдите позу для локализация с использованием одного набора из следующих опций:
  Разница в локализации	Основывается на оценке позы.	Не полагается на оценку позы.
  Визуализация	Визуализация карты или выбранная подкарта с помощью функции show объекта pcmapndt или функции show (Lidar Toolbox) объекта pcmapsegmatch (Lidar Toolbox).

Список литературы

[1] Мироненко, Андрей и Сюбо Песня. «Регистрация набора точек: когерентный дрейф точки». транзакции IEEE на Анализ шаблонов и машинный интеллект 32, нет. 12 (декабрь 2010 г.): 2262–75. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2010.46

[3] Бесл П.Дж. и Нил Д. Маккей. «Метод регистрации трехмерных фигур». транзакции IEEE по шаблону Анализ и машинный интеллект 14, вып.2 (февраль 1992 г.): 239–56. https://doi.org/10.1109/34.121791.

[4] Бибер П. и У. Штрассер. «Преобразование нормальных распределений: новый подход к согласованию лазерного сканирования». В Proceedings 2003 Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системы (IROS 2003) (Кат. № 03Ч47453) , 3: 2743–48. Лас Вегас, Невада, США: IEEE, 2003. https://doi.org/10.1109/IROS.2003.1249285.

[5] Магнуссон, Мартин.«В Преобразование трехмерных нормальных распределений: эффективное представление для Регистрация, анализ поверхности и обнаружение петель ». Кандидатская диссертация, Örebro University, 2009. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:oru:diva-8458 urn: nbn: se: oru: diva-8458

[6] Димитриевский, Мартин, Давид Ван Хамм, Питер Вилаерт и Вильфрид Филипс. «Надежное сопоставление карт занятости для Одометрия в автономных транспортных средствах ». В Труды 11-й совместной конференции по компьютерному зрению, визуализации и теории компьютерной графики и Приложения , 626–33.Рим, Италия: SCITEPRESS - Наука и и Публикации по технологиям, 2016 г. https://doi.org/10.5220/000571