L’attuale processo di rilevamento geometrico del costruito e dell’ambiente circostante è caratterizzato da tecniche di misura e di calcolo sempre più performanti in termini di precisione, velocità di esecuzione e automazione. È richiesto pertanto un continuo aggiornamento culturale dei tecnici preposti all’esecuzione delle misure e alle operazioni di modellazione. Il corso si propone l’obiettivo di fornire un aggiornamento sulle tecniche più avanzate di rilievo geometrico 3D attualmente a disposizione e sulle moderne forme di elaborazione dei dati che si avvalgono anche dell’intelligenza artificiale.

Nella prima parte del corso sarà fornita una panoramica sui recenti sviluppi delle tecniche di acquisizione 3D in alcuni settori dell’ingegneria e dell’architettura. Ad una introduzione nella quale saranno illustrati i principali ambiti applicativi delle tecniche di rilevamento e un'ampia panoramica dei metodi esistenti, farà seguito una lezione nella quale saranno illustrati gli ultimi sviluppi della tecnica Structure From Motion (SFM) nella visione artificiale e in fotogrammetria, per la generazione di modelli 3D a partire da immagini.

La contaminazione tra fotogrammetria e visione artificiale nel rilievo è un processo oramai iniziato almeno un decennio fa (ancorché non compiuto). Attualmente assistiamo anche all’ingresso nel campo del rilievo di tecniche mutuate dalla robotica, come nel caso del mobile mapping. In effetti, il caso di studio di un veicolo o di un operatore munito di sensori laser o telecamere che si muove nell’ambiente con lo scopo di rilevarlo, non è affatto dissimile da quello che vede un veicolo autonomo (robot) che si muove in un ambiente sconosciuto con lo scopo di ricavarne una rappresentazione spaziale (mapping). La sostanziale differenza è che il robot, per potersi muovere, deve simultaneamente risolvere il problema della localizzazione in un ambiente sconosciuto, da cui il problema noto come SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Questo sarà l’oggetto della terza lezione.

Una tecnologia che sta avendo un notevole impatto trasversale in molteplici ambiti è quella dell’intelligenza artificiale (AI). Come si vedrà nell’ultima lezione, anche il rilievo beneficia enormemente dei recenti sviluppi avuti in questo settore, sia per il miglioramento delle fasi di calcolo di basso livello, come il riconoscimento di punti di legame nella SFM, sia – e soprattutto – nel colmare il gap semantico che separa l’informazione di carattere numerico prodotta dai sensori Lidar (o dalla triangolazione) dall’informazione di natura simbolica che caratterizza una descrizione di alto livello come quella presente in un modello CAD o, ancor meglio, BIM.

Il corso, della durata di una giornata, è dedicato agli ingegneri, architetti e ricercatori interessati all’aggiornamento culturale delle moderne tecniche di acquisizione ed elaborazione delle caratteristiche geometriche degli oggetti per la modellazione BIM e per le applicazioni remote sensing in un contesto ambientale.

PROGRAMMA
Venerdì 8 luglio 2022

08.30-09.00 Registrazione

09.00-10.00 Gabriele Guidi
Introduzione, motivazioni, panoramica delle tecniche esistenti - I parte

10.00-11.00 Gabriele Guidi
Introduzione, motivazioni, panoramica delle tecniche esistenti - II parte

11.00-11.15 Intervallo

11.15-12.15 Andrea Fusiello
Structure from motion in visione artificiale e fotogrammetria - I parte

12.15-13.15 Andrea Fusiello
Structure from motion in visione artificiale e fotogrammetria - II parte

13.15-14.00 Pausa pranzo

14.00-15.00 Giorgio Grisetti
Simultaneous localization and mapping e mobile mapping - I parte

15.00-16.00 Giorgio Grisetti
Simultaneous localization and mapping e mobile mapping - II parte

16.00-16.15 Intervallo

16.15-17.15 <Fabio Remondino
Estrazione delle informazioni dalle point clouds con intelligenza artificiale - I parte

17.15-18.15 Fabio Remondino
Estrazione delle informazioni dalle point clouds con intelligenza artificiale - II parte