lÓpez, m.; yÁÑez, a.; gomes da costa, s.; avellÀ, l ......histÓrico de cartagena: antiguo...

LÓPEZ, M.; YÁÑEZ, A.; GOMES DA COSTA, S.; AVELLÀ, L., (Coord.). Actas del Congreso Internacional de Eficiencia Energética y Edificación Histórica / Proceedings of the International Conference on Energy Efficiency and Historic Buildings (Madrid, 29-30 Sep. 2014). Madrid: Fundación de Casas Históricas y Singulares y Fundación Ars Civilis, 2014. ISBN: 978-84-617-3440-5

Edited by

Fundación de Casas Históricas y Singulares

Fundación Ars Civilis

Coordinated by

Mónica López Sánchez. Fundación Ars Civilis

Ana Yáñez Vega. Fundación de Casas Históricas y Singulares

Sofia Gomes da Costa. Fundación de Casas Históricas y Singulares

Lourdes Avellà Delgado. Fundación Ars Civilis

© Copyright

2014. Texts: the respective authors (or their employers); Proceedings: the coordinators and editors.

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International Conference ENERGY EFFICIENCY IN HISTORIC BUILDINGS

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TTaabbllee ooff ccoonntteennttss

PRESENTACIÓN ............................................................................................................... - 11 -

Eficiencia energética y edificación histórica: un reto del presente..................................... - 13 - Cristina Gutiérrez-Cortines y Mónica López Sánchez. Fundación Ars Civilis

Eficiencia energética y edificación histórica: un reto del futuro ........................................ - 14 - Ana Yáñez Vega. Fundación de Casas Históricas y Singulares

Committees .................................................................................................................... - 15 -

Programme ..................................................................................................................... - 16 -

Governance, management, participation and mediation..........................................- 21 -

SUSTAINABLE ENERGY ACTION FOR WORLD HERITAGE MANAGEMENT ............................ - 22 - RONCHINI, C.; POLETTO, D.

ENERGY EFFICIENCY AND URBAN RENEWAL OF A UNESCO-LISTED HISTORICAL CENTER: THE CASE OF PORTO .......................................................................................... - 38 -

SANTOS, Á.; VALENÇA, P.; SEQUEIRA, J.

HISTORICAL HERITAGE: FROM ENERGY CONSUMER TO ENERGY PRODUCER. THE CASE STUDY OF THE ‘ALBERGO DEI POVERI’ OF GENOA, ITALY .................................................. - 45 -

FRANCO, G.; GUERRINI, M.; CARTESEGNA, M.

IMPROVING ENERGY EFFICIENCY IN HISTORIC CORNISH BUILDINGS – GRANT FUNDING, MONITORING AND GUIDANCE ........................................................................ - 61 -

RICHARDS, A.

ENERGY EFFICIENCY AND BUILDINGS WITH HERITAGE VALUES: REFLECTION, CONFLICTS AND SOLUTIONS ............................................................................................ - 75 -

GIANCOLA, E.; HERAS, M. R.

PROPUESTA METODOLÓGICA PARA LA REHABILITACIÓN SOSTENIBLE DEL PATRIMONIO CONTEXTUAL EDIFICADO. EL CASO DEL CENTRO HISTÓRICO DE LA CIUDAD DE MÉRIDA, YUCATÁN / Methodological proposal for the sustainable rehabilitation of context heritage building. The case of the historic downtown of Merida, Yucatan ............................................................................................................. - 82 -

MEDINA, K.; RODRÍGUEZ, A.; CERÓN, I.

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Traditional and technological knowledge: concepts, techniques, practices, uses,

materials, methodologies ........................................................................................- 99 -

SUSTAINABLE REFURBISHMENT OF HISTORIC BUILDINGS: RISKS, SOLUTIONS AND BEST PRACTICE .............................................................................................................. - 100 -

HEATH, N.

EFICIENCIA ENERGÉTICA Y VALORES PATRIMONIALES. LECCIONES DE UNA INVESTIGACIÓN Y UN SEMINARIO / Energy efficiency and heritage values. Lessons of a Research and a Seminar ............................................................................................. - 110 -

GONZÁLEZ MORENO-NAVARRO, J. L.

ARCHITECTURAL INTEGRATION OF PHOTOVOLTAIC SYSTEMS IN HISTORIC DISTRICTS. THE CASE STUDY OF SANTIAGO DE COMPOSTELA .......................................................... - 118 -

LUCCHI, E.; GAREGNANI, G.; MATURI, L.; MOSER, D.

HISTORIC BUILDING ENERGY ASSESSMENT BY MEANS OF SIMULATION TECHNIQUES ..... - 135 - SOUTULLO, S.; ENRIQUEZ, R.; FERRER, J. A.; HERAS, M. R.

DESIGN OF A CONTROL SYSTEM FOR THE ENERGY CONSUMPTION IN A WALL-HEATED CHURCH: SANTA MARIA ODIGITRIA IN ROME ................................................................. - 145 -

MANFREDI, C.; FRATERNALI, D.; ALBERICI, A.

EXEMPLARY ENERGETICAL REFURBISHMENT OF THE GERMAN ACADEMY IN ROME "VILLA MASSIMO" ........................................................................................................ - 160 -

ENDRES, E.; SANTUCCI, D.

SISTEMA MÓVIL INTEGRADO PARA LA REHABILITACIÓN ENERGÉTICA DE EDIFICIOS: LÁSER 3D, TERMOGRAFÍA, FOTOGRAFÍA, SENSORES AMBIENTALES Y BIM / Integrated mobile system for building energy rehabilitation: 3D laser, termography, fotography, environmental sensors and BIM .................................................................................... - 169 -

SÁNCHEZ VILLANUEVA, C.; FILGUEIRA LAGO, A.; ROCA BERNÁRDEZ, D.; ARMESTO GONZÁLEZ, J.; DÍAZ VILARIÑO, L.; LAGÜELA LÓPEZ, S.; RODRÍGUEZ VIJANDA, M.; NÚÑEZ SUÁREZ, J.; MARTÍNEZ GÓMEZ, R.

CONSECUENCIAS CONSTRUCTIVAS Y ENERGÉTICAS DE UNA MALA PRÁCTICA. ARQUITECTURAS DESOLLADAS / Energy and constructive consequences of a bad practice. Skinned architectures ..................................................................................... - 186 -

DE LUXÁN GARCÍA DE DIEGO, M.; GÓMEZ MUÑOZ, G.; BARBERO BARRERA, M.; ROMÁN LÓPEZ, E.

EL BIENESTAR TÉRMICO MÁS ALLÁ DE LAS EXIGENCIAS NORMATIVAS. DOS CASOS. DOS ENFOQUES / Thermal comfort beyond legislation. Two examples. Two approaches ................................................................................................................... - 201 -

DOTOR, A.; ONECHA, B.; GONZÁLEZ, J. L.

LA MONITORIZACIÓN Y SIMULACIÓN HIGROTÉRMICA COMO HERRAMIENTA PARA LA MEJORA DEL CONFORT, PRESERVACIÓN Y AHORRO ENERGÉTICO DE ESPACIOS PATRIMONIALES. EL CASO DE LA IGLESIA DE SAN FRANCISCO DE ASIS, MORÓN DE LA FRONTERA / Measurement and hygrothermal simulation model, a tool to enhance thermal comfort, preservation and saving energy of heritage site. Case study: the church of San Francisco of Asís in Morón de la Frontera ................................................. - 210 -

MUÑOZ, C.; LEÓN, A.; NAVARRO, J.

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TERESE3: HERRAMIENTA INFORMÁTICA PARA LA EFICIENCIA ENERGÉTICA MEDIANTE LA SIMULACIÓN CALIBRADA DE EDIFICIOS / TERESE3: informatic tool for the energetic efficiency through the calibrated simulation of buildings ............................................... - 226 -

GRANADA, E.; EGUÍA, P.; MARTÍNEZ, R.; NÚÑEZ, J.; RODRÍGUEZ, M.

EFICIENCIA ENERGÉTICA Y ANÁLISIS TÉRMICO PARA SISTEMAS DE AIRE CENTRALIZADO: UN CASO DE ESTUDIO / Energy Efficiency and thermal analysis for centralized air heating systems: a case study ................................................................. - 238 -

MARTÍNEZ-GARRIDO, M. I.; GOMEZ-HERAS, M.; FORT, R.; VARAS-MURIEL, M. J.

ANALISIS ENERGETICO DEL MUSEO DE HISTORIA DE VALENCIA MEDIANTE DISTINTAS HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN / Energy assessment of the History Museum of Valencia using various simulation tools ......................................................................... - 249 -

TORT-AUSINA, I.; VIVANCOS, J.L.; MARTÍNEZ-MOLINA, A.; MENDOZA, C. M.

APROVECHAMIENTO SOLAR PASIVO EN LA RETÍCULA URBANA DE LA CIUDAD HISTÓRICA. EL CASO DE CÁDIZ / Passive solar gains in the urban grid of the historic city. The case study of Cadiz .......................................................................................... - 257 -

SÁNCHEZ-MONTAÑÉS, B.; RUBIO-BELLIDO, C.; PULIDO-ARCAS, J. A.

TECHNICAL SYSTEM HISTORY AND HERITAGE: A CASE STUDY OF A THERMAL POWER STATION IN ITALY ......................................................................................................... - 275 -

PRETELLI, M.; FABBRI, K.

ANALISIS ENERGÉTICO Y PROPUESTAS DE MEJORA DE UNA CASA EN REQUENA MEDIANTE PROGRAMAS DE SIMULACIÓN / Energy analysis and improvement proposal of a house in Requena (Spain) using simulation software ................................. - 281 -

TORT-AUSINA, I.; VIVANCOS, J.L.; MARTÍNEZ-MOLINA, A.; MENDOZA, C. M.

UNA REVISIÓN DE PUBLICACIONES EN EDIFICIOS DESDE EL ASPECTO ENERGÉTICO / A review of papers in buildings from the energetic perspective ......................................... - 292 -

TORT-AUSINA, I.; MARTÍNEZ-MOLINA, A.; VIVANCOS, J.L.

MORTEROS MIXTOS DE CAL Y CEMENTO CON CARACTERÍSTICAS TÉRMICAS Y ACÚSTICAS MEJORADAS PARA REHABILITACIÓN / Lime-cement mixture with improved thermal and acoustic characteristics for rehabilitation ................................... - 303 -

PALOMAR, I.; BARLUENGA, G.; PUENTES, J.

NEAR ZERO ENERGY HISTORIC BUILDING. TOOLS AND CRITERIA FOR ECOCOMPATIBLE AND ECOEFFICIENT CONSERVATION .............................................................................. - 318 -

BAIANI, S.

INTEGRANDO RENOVABLES EN LA CIUDAD HEREDADA: GEOTERMIA URBANA / Integrating renewable in the inherited city: urban geothermal ....................................... - 329 -

SACRISTÁN DE MIGUEL, M. J.

ANÁLISIS Y PROPUESTAS DE MEJORA DE LA EFICIENCIA ENERGÉTICA DE UN EDIFICIO HISTÓRICO DE CARTAGENA: ANTIGUO PALACIO DEL MARQUÉS DE CASA-TILLY / Analysis and proposals for improving the energy efficiency of a historical building in Cartagena: the former Palace of the Marquis of Casa-Tilly ............................................. - 344 -

COLLADO ESPEJO, P. E.; MAESTRE DE SAN JUAN ESCOLAR, C.

REHABILITACIÓN ENERGÉTICA DE EDIFICIOS DE VIVIENDAS BAJO EL PLAN ESPECIAL DE PROTECCIÓN DEL PATRIMONIO URBANÍSTICO CONSTRUIDO EN DONOSTIA-SAN SEBASTIÁN / Building energy retrofit of dwellings under the special plan of urban built heritage protection in Donostia-San Sebastian ....................................................... - 357 -

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MARTÍN, A.; MILLÁN, J. A.; HIDALGO, J. M.; IRIBAR, E.

IS TEMPERIERUNG ENERGY EFFICIENT? THE APPLICATION OF AN OLD-NEW HEATING SYSTEM TO HERITAGE BUILDINGS ................................................................................. - 366 -

DEL CURTO, D.; LUCIANI, A.; MANFREDI, C.; VALISI, L.

TERMOGRAFÍA INFRARROJA Y EDIFICIOS HISTÓRICOS .................................................... - 380 - MELGOSA, S.

SIMULATION MODEL CALIBRATION IN THE CONTEXT OF REAL USE HISTORIC BUILDINGS .................................................................................................................... - 388 -

ENRÍQUEZ, R.; JIMÉNEZ, M.J.; HERAS, M.R.

THE THERMOPHYSICAL CHARACTERIZATION OF TECHNICAL ELEMENTS IN THE HISTORIC ARCHITECTURE: EXPERIENCES IN PALERMO .................................................... - 397 -

GENOVA, E.; FATTA, G.

ENERGY EVALUATION OF THE HVAC SYSTEM BASED ON SOLAR ENERGY AND BIOMASS OF THE CEDER RENOVATED BUILDING ............................................................ - 407 -

DÍAZ ANGULO, J. A.; FERRER, J. A.; HERAS, M. H.

Legal and technical regulation and historic buildings ............................................. - 419 -

OLD BUILDING, NEW BOILERS: THE FUTURE OF HERITAGE IN AN ERA OF ENERGY EFFICIENCY ................................................................................................................... - 420 -

JANS, E.; ICOMOS, M.; KOPIEVSKY, S.; AIRHA, M.

HISTORIC WINDOWS: CONSERVATION OR REPLACEMENT. WHAT'S THE MOST SUSTAINABLE INTERVENTION? LEGISLATIVE SITUATION, CASE STUDIES AND CURRENT RESEARCHES ................................................................................................................. - 432 -

PRACCHI, V.; RAT, N.; VERZEROLI, A.

ENERGY RETROFIT OF A HISTORIC BUILDING IN A UNESCO WORLD HERITAGE SITE: AN INTEGRATED COST OPTIMALITY AND ENVIRONMENTAL ASSESSMENT............................ - 450 -

TADEU, S.; RODRIGUES, C.; TADEU, A.; FREIRE, F.; SIMÕES, N.

PARQUE EDIFICADO O PATRIMONIO EDIFICADO: LA PROTECCIÓN FRENTE A LA INTERVENCIÓN ENERGÉTICA. EL CASO DEL BARRIO DE GROS DE SAN SEBASTIÁN / Built Park or Built Heritage: Protection against energy intervention. The case of Gros district of San Sebastian ................................................................................................ - 464 -

URANGA, E. J.; ETXEPARE, L.

SIMULTANEOUS HERITAGE COMFORT INDEX (SHCI): QUICK SCAN AIMED AT THE SIMULTANEOUS INDOOR ENVIRONMENTAL COMFORT EVALUATION FOR PEOPLE AND ARTWORKS IN HERITAGE BUILDINGS ............................................................................. - 478 -

LITTI, G.; FABBRI, K.; AUDENAERT, A.; BRAET, J.

PROBLEMÁTICA DE LA POSIBLE CERTIFICACIÓN ENERGÉTICA CON CE3X DEL PATRIMONIO ARQUITECTÓNICO: EL CASO DEL ALMUDÍN DE VALENCIA / Difficulties found in the possible energy certification of heritage by using the CE3X software: the case of El Almudín of Valencia ....................................................................................... - 495 -

CUARTERO-CASAS, E.; TORT-AUSINA, I.; MONFORT-I-SIGNES, J.; OLIVER-FAUBEL, E. I.

PROTOCOL FOR CHARACTERIZING AND OPTIMIZING THE ENERGY CONSUMPTION IN PUBLIC BUILDINGS: CASE STUDY OF POZUELO DE ALARCÓN MUNICIPALITY ................... - 506 -

RUBIO, A.; MACÍAS, M.; LUMBRERAS, J.

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Promotion, training, education .............................................................................. - 513 -

THE WORK OF THE SUSTAINABLE TRADITIONAL BUILDINGS ALLIANCE AND AN INTRODUCTION TO THE GUIDANCE WHEEL FOR RETROFIT ............................................. - 514 -

MAY, N.; RYE, C.; GRIFFITHS, N.

TRAINING OF EXPERTS FOR ENERGY RETROFIT AT THE FRAUNHOFER CENTRE FOR THE ENERGY-SAVING RENOVATION OF OLD BUILDINGS AND THE PRESERVATION OF MONUMENTS AT BENEDIKTBEUERN .............................................................................. - 528 -

KILIAN, R.; KRUS, M.

SPECIALIZED ENERGY CONSULTANTS FOR ARCHITECTURAL HERITAGE ............................ - 535 - DE BOUW, M.; DUBOIS, S.; HERINCKX, S.; VANHELLEMONT, Y.

RENERPATH: METODOLOGÍA DE REHABILITACIÓN ENERGÉTICA DE EDIFICIOS PATRIMONIALES / RENERPATH: Methodology for Energy Rehabilitation of Heritage Buildings ....................................................................................................................... - 543 -

PERÁN, J. R. ; MARTÍN LERONES, P.; BUJEDO, L. A.; OLMEDO, D.; SAMANIEGO, J.; GAUBO, F.; FRECHOSO, F.; ZALAMA, E.; GÓMEZ-GARCÍA BERMEJO, J.; MARTÍN, D.; FRANCISCO, V.; CUNHA, F.; BAIO, A.; XAVIER, G.; DOMÍNGUEZ, P.; GETINO, R.; SÁNCHEZ, J. C.; PASTOR, E.

LEVANTAMIENTOS ARQUITECTÓNICOS EN EL MEDIO RURAL / Architectural surveys in rural areas .................................................................................................................... - 553 -

HIDALGO, J.M.; MILLÁN, J. A.; MARTÍN, A.; IRIBAR, E.; FLORES, I.; ZUBILLAGA, I.

AUTHORS INDEX .................................................................................................... - 567 -

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SSIISSTTEEMMAA MMÓÓVVIILL IINNTTEEGGRRAADDOO PPAARRAA LLAA RREEHHAABBIILLIITTAACCIIÓÓNN

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SÁNCHEZ VILLANUEVA, C.; FILGUEIRA LAGO, A.; ROCA BERNÁRDEZ, D.; ARMESTO GONZÁLEZ, J.; DÍAZ VILARIÑO, L.; LAGÜELA LÓPEZ, S.; RODRÍGUEZ VIJANDA, M.; NÚÑEZ SUÁREZ, J.;

MARTÍNEZ GÓMEZ, R.

SÁNCHEZ VILLANUEVA, C.: Dto. de Ingeniería de los Recursos Naturales y Medioambiente, Universidad de Vigo. Vigo, Pontevedra - España

FILGUEIRA LAGO, A.: Dto. de Ingeniería de los Recursos Naturales y Medioambiente, Universidad de Vigo. Vigo, Pontevedra - España

ROCA BERNÁRDEZ, D.: Dto. de Ingeniería de los Recursos Naturales y Medioambiente, Universidad de Vigo. Vigo, Pontevedra - España

ARMESTO GONZÁLEZ, J.: Dto. de Ingeniería de los Recursos Naturales y Medioambiente, Universidad de Vigo. Vigo, Pontevedra - España. [email protected]

DÍAZ VILARIÑO, L.: Dto. de Ingeniería de los Recursos Naturales y Medioambiente, Universidad de Vigo. Vigo, Pontevedra - España

LAGÜELA LÓPEZ, S.: CLECE, S.A. Pontevedra - España RODRÍGUEZ VIJANDA, M.: CLECE, S.A. Pontevedra - España. [email protected] NÚÑEZ SUÁREZ, J.: Dielectro Industrial S.A. Arteixo, A Coruña - España. [email protected] MARTÍNEZ GÓMEZ, R.: PROYESTEGAL S. LLugo - España. [email protected]

RESUMEN

Este artículo presenta un sistema integrado destinado a realizar inspección y auditoría energética de

edificios de forma precisa, rápida y eficaz. Ha sido desarrollado en el marco del proyecto TERESE3

(TEcnologías para la REhabilitación y Sistemas para la Eficiencia Energética de Edificios), realizado por un

consorcio de empresas privadas y la participación conjunta de la Universidad de Vigo. El sistema lo

componen elementos de hardware y software que permiten acometer la medición topográfica, ambiental y

termográfica de forma síncrona y automatizada, así como el volcado de los datos en modelos BIM (Building

Information Modeling). El conjunto consta de los siguientes elementos: Unidad móvil integrada (UMI) de

interiores y unidad móvil integrada (UMI) de exteriores con sus respectivos software de control y

procesamiento de los datos brutos, y un software de visualización inmersiva. En conjunto, el sistema permite

realizar la medición topográfica del edificio, la detección y localización de puentes térmicos y la construcción

de modelos BIM de forma semiautomática. Esto permite acometer mediciones precisas y globales en

tiempos muy competitivos, minimizar la subjetividad del operario en la construcción del modelo energético,

e incrementar la calidad y fiabilidad de los análisis energéticos posteriores.

Palabras clave: Rehabilitación de edificios, inspección energética, BIM.

ABSTRACT

This paper presents an integrated system for performing inspection and energy audit of buildings

accurately, quickly and efficiently. It has been developed under the project TERESE3 (Technologies for

rehabilitation and systems for energy efficient buildings), conducted by a consortium of private companies

and joint participation of the University of Vigo. The system is composed of hardware and software

components that allow to undertake the surveying, environmental and thermal measurement and

automated synchronously and dump the data into BIM (Building Information Modeling) models. The set

consists of the following elements: an indoor integrated mobile unit (IMU) and an outdoor integrated mobile

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unit with their respective external software control and processing of the raw data, and immersive

visualization software. Overall, the system allows the building survey data, the detection and localization of

thermal bridges and the construction of BIM models semi-automatically. This allows accurate and tackle

global measurements in highly competitive times, minimize operator subjectivity in the construction of the

energy model, and increase the quality and reliability of subsequent energy analysis.

Keywords: Building rehabilitation, Energy inspection, BIM.

1. INTRODUCCIÓN

Teniendo en cuenta la dependencia energética de España, los compromisos derivados de los acuerdos de Kyoto, y la normativa comunitaria al respecto, resulta obvio que el futuro a corto y medio plazo del sector de la construcción está ligado a la ejecución de actuaciones de rehabilitación de edificaciones con criterios de mejora de la eficiencia energética de las mismas. La competitividad del sector vendrá dada por su capacidad para proporcionar ahorros energéticos (en términos de costes y emisiones) tales que justifiquen con claridad la inversión a realizar. Para ello la eficacia de las medidas de rehabilitación adoptadas debe estar garantizada, y esto requiere diagnósticos consistentes fundamentados en tecnologías contrastadas y eficaces.

Hoy en día no existe un sistema integrado de levantamiento e inspección de edificios. La construcción de los consiguientes modelos térmicos comienza con la trasposición de los archivos CAD. Cuando éstos no están disponibles o la edificación ha sufrido reformas sustanciales es preciso realizar el levantamiento topográfico de la edificación. En la actualidad estos se realizan por técnicas topográficas tradicionales, realizándose de manera precisa, pero limitada y muy simplificada por los elevados costes que comporta.

1.1. Sistemas Indoor

Los sistemas de medición dimensional basados en laser escáner han sufrido un gran desarrollo durante los últimos años. Los campos en los que ha mostrado un mayor despliegue son en la industria de la construcción e ingeniería civil, conservación de patrimonio, salud, aseguramiento de la calidad e ingeniería inversa en los sectores automoción, naval y aeroespacial e incluso en industrias como la del entretenimiento. Estos sistemas pueden ensamblarse a diferentes tipos de vehículos. Existen actualmente sistemas de tipo experimental que permiten la obtención de modelos 3D de interiores, el denominado indoor mapping. A continuación se pasa a describir los tres prototipos existentes más relevantes.

La Universidad de California Berkeley [9] ha creado un dispositivo que consiste en el montaje de cuatro láseres escáner 2D, dos cámaras, un sensor de orientación y una sensor inercial en una mochila, que se transporta por un operador humano. La empresa TRIMBLE acaba de desarrollar un prototipo denominado TIMMS [15], orientado a la realización de modelos 3D de interiores. El sistema muestra una productividad mucho más elevada que la que se obtendría mediante un sistema terrestre, pero la tecnología utilizada muestra un alto coste que lo hace inaccesible para la mayor parte de los usuarios potenciales que podría tener. Análogamente, la empresa VIAMETRIS lanzó al mercado a principios de 2013 su prototipo I-MMS [16], que basa la generación de modelos tridimensionales en la información adquirida por tres láser escáner 2D procesada por potentes algoritmos de SLAM. Asimismo, el sistema está equipado con una cámara panorámica que le proporciona textura realista al modelo.

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1.2. Vehículos aéreos no tripulados (UAV)

Recientemente se están integrando sistemas láser escáner y cámaras en vehículos aéreos no tripulados (UAV) por su menor coste en relación con los sistemas aerotransportados y mayor seguridad para sobrevolar áreas urbanas. Se puede distinguir entre UAV controlados desde una ubicación remota y los que vuelan de forma autónoma sobre la base de planes de vuelo preprogramados utilizando sistemas de control automático.

Los UAV pueden funcionar sobre plataformas tipo avión o helicóptero. Dentro de las aplicaciones geomáticas, los sistemas tipo avión son indicados para la obtención de información rápida de áreas extensas con niveles bajos de detalle (cartografía urbana, agrimensura, etc.). Los sistemas tipo helicóptero o cuadricóptero pueden obtener información de detalle en zonas complicadas, pero de forma más lenta. Estos equipos estarían indicados para obtener información geométrica de fachadas y cubiertas de edificios e incluso en ocasiones se emplean en interiores.

Los sistemas aerotransportados permiten además integrar cámaras de tipo termográfico. Actualmente existen compañías de geoinformación que realizan vuelos sobre ciudades con esta tecnología para evaluar la cantidad de calor que se pierde por tejados, si bien no existen sistemas que combinen simultáneamente información de tipo térmico y geométrico, proveniente por ejemplo de un láser escáner.

1.3. Software de navegación inmersiva

En los últimos años la navegación virtual inmersiva se ha popularizado con la aparición de aplicaciones que permiten, a través de fotos panorámicas y mapas, realizar recorridos virtuales por calles y carreteras dando la sensación al usuario de estar inmerso en el entorno deseado. Las imágenes se completan con otro tipo de información, como por ejemplo, el emplazamiento de locales comerciales y negocios. Aunque la más conocida de estas aplicaciones, y gratuita, es Google Street View en su versión web en Google Maps y de aplicación en Google Earth; muchas otras empresas ofrecen servicios similares: Cyclomedia, MapJack, EveryScape, EarthMine o Immersive Media.

1.4. BIM (Building Information Modeling)

La tecnología BIM (Building Information Modeling) goza de una gran atención dentro de las actividades relativas a la arquitectura, ingeniería y contrucción. Se apunta como la herramienta de estas actividades llamada a permitir la integración de datos, interoperabilidad y colaboración entre los diferentes agentes implicados en el proceso constructivo [8]. Integra la información que atañe al edificio a lo largo de su ciclo de vida: desde el diseño, construcción y explotación hasta su mantenimiento y demolición.

Desde un punto de vista técnico, un BIM se apoya en un modelado paramétrico que permite construir la arquitectura básica de la construcción. Ésta se complementa con la información de identidad, semántica, donde los componentes modelados son etiquetados con una categoría (paredes, cubierta, forjados, vigas, pilares). Los avances de software en materia de BIM giran en torno a las primeras etapas del ciclo de vida del proyecto, su planificación y diseño. De hecho los principales software comerciales de aplicación en arquitectura ofrecen herramientas BIM (Autodesk, Bentley Systems, CYPE, etc.).

Las ventajas que entraña el empleo de esta tecnología ha sido demostrada tanto en lo que se refiere a reducción de costes y errores en el proceso constructivo gracias a las herramientas de visualización arquitectónica como a la mejora sustancial en la modelización energética de los edificios [4].

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Sin embargo, la creación de BIM de edificaciones existentes no siempre es posible a partir de los planos CAD de diseño, ya sea por ausencia de planos, porque los disponibles no se ajustan por completo a la realidad construida o porque la construcción ha sufrido reformas a los largo de su vida que no aparecen recogidas en ellos. La construcción de BIM de edificaciones construidas hoy en día es abordable gracias a las técnicas de medición topográfica por láser escáner.

No obstante, hay barreras importantes por resolver [14] en lo que se refiere a la automatización de la modelización, la resolución automática de huecos y oclusiones, el reconocimiento semántico de las entidades constructivas básicas, la inclusión de texturas parciales en el modelo 3D, entre otras.

Debido a que los BIM son un concepto relativamente nuevo, no existe un software comercial que soporte todo el proceso de creación de modelos integrados de edificios existentes (as-built

BIM en inglés). De esta forma, los usuarios de los BIM se ven obligados en la actualidad a emplear diferentes soluciones parciales para realizar el desarrollo completo de un BIM.

2. OBJETIVOS GENERALES DEL PROYECTO TERESE3

El objetivo general del proyecto es desarrollar una tecnología automatizada, activa y multidisciplinar de inspección, de auditoría y evaluación de la eficiencia energética, capaz de proponer soluciones energéticas optimizadas económica, energética y/o ambientalmente para la realización de rehabilitaciones energéticas, de forma singular en edificios de elevado potencial de ahorro. Con lo anteriormente expuesto, y mediante el desarrollo de las investigaciones propuestas, el consorcio de empresas TERESE3 persigue alcanzar los siguientes objetivos específicos:

• Desarrollar tecnologías de medición de datos geométricos, semánticos, topográficos y energéticos de la envolvente y la cubierta de los edificios, válida tanto para interiores como para exteriores.

• Desarrollar algoritmos que permitan de forma precisa la determinación de offset, así como para la georreferenciación de los datos de los dos sistemas.

• Desarrollar la algoritmia necesaria para la fusión e integración de datos, así como de sistemas de procesamiento para la extracción de características geométricas de la envolvente, los cerramientos, los espacios interiores, las instalaciones, etc.

• Investigar y desarrollar modelos de simulación energética que permitan volcar los modelos de información de edificios en sistemas de simulación energética y construir un modelo térmico inicial del edificio en estudio.

• Evaluar soluciones constructivas de mejora de envolvente edificatoria para la optimización del aislamiento energético del edificio.

• Desarrollar metodologías para la sustitución de instalaciones térmicas con criterios de integración arquitectónica, empleo de energías alternativas y optimización de consumos y emisiones.

Dentro estos objetivos, el presente artículo en lo sucesivo sólo se referirá al desarrollo de las siguientes actividades:

• Unidad Móvil Integrada (UMI) de interiores, que consiste en una estructura móvil soportada sobre tres ruedas en la que se han integrado sensores láser, ambientales, cámara termográfica y fotográfica.

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• Unidad Móvil Integrada (UMI) de exteriores, donde los sensores de medición están instalados a bordo de un micro-UAV (vehículo aéreo no tripulado).

• Software de navegación inmersiva y exportación BIM, que toma los datos tomados en la adquisición de la UMI de interiores y los visualiza de manera que es posible realizar un viaje virtual a través del interior del edificio muestreado y donde se irá visualizando todas las informaciones tomadas por los sensores. Además, existe la posibilidad de volcar estos datos a modelos BIM (Building Information Model) para su posterior tratamiento en otros software de evaluación y simulación energética.

3. UMI DE INTERIORES

La unidad móvil integrada de interiores nace con el objetivo de satisfacer la necesidad de adquirir de manera simultánea, automática, sincronizada, relacionada y autónoma los diversos datos que son necesarios para realizar una inspección energética en un edificio, pudiendo desempeñar estas tareas en tiempos y costes reducidos y con gran calidad metrológica. Existen en el mercado diversos dispositivos y sensores capaces de tomar todos estos datos sin embargo todos ellos, aunque de calidad, son independientes y aislados y por lo tanto devuelven sus medidas sin que el usuario pueda relacionar unas con otras ni en tiempo ni en espacio. Dichos datos relativos al entorno del interior del edificio son: información geométrica tridimensional, niveles de iluminación, temperatura y humedad; termografías y fotografías.

Las dimensiones geométricas de los edificios son necesarias para tener un registro con información real de las dimensiones finales de los mismos, permitiendo comprobar la calidad de la ejecución y el cumplimiento de tolerancias. También se usan para generar modelos geométricos que sirvan de soporte para los modelos de información de edificios, cálculo de volúmenes para simulación de rendimiento energético, etc.

Los niveles de iluminación, temperatura y humedad sirven para comprobar el cumplimiento conforme a la legislación vigente en lo concerniente a las condiciones de salubridad, confort y seguridad para el uso al que ha sido destinado el edificio a evaluar.

La termografía tiene por objetivo tomar muestras de temperatura sin necesidad de contacto físico y permite evaluar el estado de los elementos captados. Esta información se guarda en formato imagen con una escala de colores que representa el valor de temperatura. De esta manera es posible detectar defectos constructivos como infiltraciones de aire, puentes térmicos y zonas con humedades.

La fotografía puede usarse para realizar inspecciones visuales ex situ sobre el estado del entorno y para mejorar la visualización y comprensión de la nube de puntos generada por la adquisición geométrica.

3.1. Descripción del sistema y sus componentes

La UMI de interiores se compone principalmente de un contenedor situado sobre tres ruedas del que sobresalen unos soportes desplegables donde van sujetos todos los dispositivos necesarios para realizar la tarea. El diseño presenta dos configuraciones: una de trabajo (Figura 1a) y otra de transporte (Figura 1b). En la configuración de transporte todos los dispositivos van recogidos dentro de la estructura y cerrados por una tapa con el objetivo de evitar de posibles daños y colisiones ocasionados durante el traslado. En la configuración de trabajo, las partes movibles se despliegan poniendo cada sensor en una posición adecuada para realizar su medición.

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(a) Configuración de trabajo (a) Configuración de transporte

Figura 1: UMI de interiores

El contenedor encierra dentro del mismo a la CPU de control del sistema, los diversos dispositivos de conectividad con los sensores (hub y router Ethernet) y la batería que alimenta a todo el conjunto.

Bajo el contenedor se sitúa una estructura donde están las tres ruedas: dos traseras y una delantera loca. Las dos ruedas traseras son de mayor tamaño y giran sobre dos ejes independientes pero coaxiales con dos ruedas dentadas acopladas. Dos sensores magnéticos situados en el interior del contenedor miden el avance de los dientes y la señal de pulsos que genera puede ser usada en la odometría.

La configuración, control y visualización de la adquisición se muestran a través de la pantalla táctil que está situada en frente del operario que está usando el sistema.

Los soportes que sujetan la pantalla, los láseres y las cámaras están formados por piezas que son independientes de la estructura general del carro. Por lo tanto son fácilmente sustituibles en caso de ampliar los sistemas de adquisición o cambiar los presentes por otro modelo o tecnología que impliquen modificaciones en el sistema de anclaje. De esta manera se puede considerar a este sistema como modular.

3.1.1. Sensores y cámaras

Los escáners láser son dos Hokuyo UTM-30LX/LN, este modelo posee un ángulo de medida de 270º, una resolución angular de 0.25º y una distancia máxima de medida de 30 m. Están colocados en la parte frontal del carro de forma que uno es perpendicular y otro paralelo a la dirección de avance del sistema. El primero se usa para obtener el modelo en tres dimensiones del edificio mientras que el segundo es usado para medir distancias y calcular el recorrido del carro. En una configuración más completa se pueden añadir otros dos láseres más en los laterales en posiciones oblicuas para una mejor adquisición de la geometría del entorno.

Para medir las condiciones ambientales y de confort del entorno iluminación, temperatura y humedad se usa un luxómetro y un termohigrómetroque están localizados en la parte superior del contenedor.

Del interior del contenedor emerge un tubo telescópico que eleva un soporte en su extremo donde se posicionan las cámaras para tomar fotografías y termografías. La cámara termográfica,

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una Gobi-640, se instalada sobre una rótula que permite orientarse libremente para obtener la captura deseada. Sobre ella se sitúa un sistema de cámaras RGB 360º Ladybug 3 que captura en una sola fotografía todo el entorno. Paralelamente a la subida del tubo telescópico se sitúa un portacables flexible por el que pasan los cables de las cámaras de manera ordenada.

3.2. Mapeado de interiores

En este apartado se explica cómo se realiza la configuración del software de adquisición (Figura 2) y cómo funcionan los distintos procesos de captura de datos para realizar la inspección de interiores.

Figura 2: Software de adquisición

Cada vez que se quiera realizar una inspección con la UMI, es necesario seleccionar o crear un proyecto con el que trabajar. Este a su vez tendrá una o varias adquisiciones, a las que el usuario da nombre y selecciona qué tipo de información quiere capturar (nubes de puntos, fotografías, termografías, datos ambientales, etc.). Cada adquisición puede tener varias subadquisiciones, que serán creadas automáticamente por el software cada vez que se realice un escaneo.

Antes de proceder con la inspección del entorno, es necesario conocer el lugar exacto en el que se encuentra la UMI. Para ello hay que posicionar al escáner en paralelo con la dirección de avance y tomar medidas en esta posición para realizar un pequeño mapa 2D mediante técnicas SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).

Una vez la UMI conoce su posición, el usuario está en disposición de comenzar la adquisición de los datos que automáticamente el software guarda en distintos ficheros. En uno se almacenan los datos de posicionamiento de la UMI obtenidos a través del mapa 2D asociados al tiempo UNIX. En otro fichero residen los valores de distancias obtenidos por el escáner situado de forma perpendicular al avance. Los datos de cada barrido del escáner incluyen la distancia a cada punto y el tiempo UNIX en ms en que fue realizado.

Mientras se almacenan los datos, el usuario tiene la opción de seleccionar manualmente un punto del mapa a través de la ventana de visualización. La posición de cada punto seleccionado se almacena en un fichero junto con la información semántica que el usuario quiera asociar.

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3.3. Captura de condiciones ambientales, termografía y fotografía

En este apartado se detalla el funcionamiento de los distintos sensores y cámaras que componen la UMI de interiores.

Antes de empezar cada una de las adquisiciones, el usuario debe elegir qué sensores o cámaras quiere utilizar en dicha adquisición y cada cuanto quiere que se realice una captura de los datos. El sistema de control envía una señal cada vez que el sistema recorre o gira la distancia o grados determinados anteriormente en la configuración. También es posible generar esta señal manualmente para asegurarse de tener información en un punto concreto del entorno que se está escaneando. Las señales son recibidas por sus respectivos programas que controlan cada sensor y capturan sus valores o toman fotografías.

3.3.1. Captura de termografías

La cámara termográfica Gobi-640 es la encargada de recoger la información de temperatura del entorno y procesarla para mostrarla en un formato imagen. Cada vez que la cámara recibe la señal del programa principal, se realiza una captura que originalmente es almacenada en un archivo binario ilegible para un ser humano. El mismo programa de control de la cámara se encarga de convertir la información binaria a un archivo de imagen PNG tanto en escala de grises como en falso color. Esta última imagen en color es visualizada en la pantalla.

Este programa, a su vez, genera un log que actualiza en cada termografía y en el que almacena la ruta donde está almacenada junto con el tiempo UNIX del momento de la captura.

3.3.2. Captura de fotografías

Las fotografías sirven para poder realizar inspecciones visuales ex situ del entorno previamente escaneado. Para realizar estas fotografías se instala un sistema de cámaras Ladybug 3 que es capaz de tomar varias fotografías desde el mismo punto y luego realizar un panorama empleando todas ellas de manera que el resultado es una única imagen de 360º.

El funcionamiento del programa que controla esta cámara es similar al del programa de termografías. Cada vez que se recibe la señal del programa principal se disparan las cámaras y se forma el panorama 360. Esta imagen se almacena y el log que contiene las rutas de todas las fotografías con su tiempo UNIX se actualiza.

3.3.3. Captura de condiciones ambientales

Como se ha descrito anteriormente, una serie de sensores han sido instalados en la UMI de interiores para poder capturar las condiciones de seguridad y salud. Dichos sensores son Yocto-Meteo y Yocto-Light, capaces de medir temperatura, humedad, presión (dato no usado en este proyecto) y nivel de luz. El programa que controla a los sensores recibe la señal de captura (la misma que en los casos anteriores). En el momento que esta señal llega se guardan los datos de los sensores de ese instante, junto con el tiempo UNIX en ms, en un log que contiene todos los valores tomados durante esa adquisición.

3.4. Postprocesado

Después de la adquisición de los datos es necesario realizar un procesado de estos datos para poder relaccionarlos entre sí.

Los datos de los sensores y cámaras que estén disponibles, junto con la posición de la UMI en el momento de la captura, se combinan para generar un único log con toda esta información

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ordenada temporalmente. Es posible realizar esta fusión de los datos gracias a que todos ellos contienen su tiempo UNIX. Este log resultado es posteriormente leído por el software de visualización inmersiva TERESE3Viewer.

Con los archivos almacenados que contienen datos en formato nube de puntos (las posiciones de la UMI, los barridos del escáner vertical, los puntos seleccionados por el usuario, etc.) se puede realizar el posprocesado en el que se fusionan estos datos, obteniendo una nube de puntos resultado. Esto se puede realizar gracias a que todos los datos están asociados con el tiempo UNIX en que fueron adquiridos, así mediante una serie de cálculos asistidos por la librería MRPT [10] se calcula la posición de cada punto respecto a la posición del escáner en el momento en que fueron adquiridos y se genera la nube.

La configuración del posproceso permite seleccionar con qué archivos se quiere trabajar y qué tipo de nubes generar. Así se puede obtener una reconstrucción geométrica con todos los datos adquiridos, una nube donde sólo se incluya la ruta seguida por la UMI, una que únicamente muestre los puntos marcados por el usuario, o una que sólo incorpore la reconstrucción 3D del entorno.

Otras opciones que se incluyen en este postprocesado son:

• Dibujar en las posiciones señaladas por el usuario durante la adquisición un asterisco y un número que indica el orden en el que fueron marcadas.

• Realizar un filtrado por altura de la nube de puntos seleccionando una altura mínima y otra máxima que marcarán el rango de los puntos contendrá la nube resultado.

• Proyectar todos los puntos a una altura determinada.

• Seleccionar el formato de salida de los archivos, TXT o PLY.

3.5. Resultados

En este apartado se exponen los resultados de uno de los tests hechos con la UMI de interiores en una nave industrial propiedad de Dielectro Industrial en Arteixo, A Coruña. Se trata de una nave industrial de planta rectangular de aproximadamente 9.116 m2.

La nube de puntos que generó la UMI de interiores tras la inspección (Figura 3) se ha comparado con la nube de puntos generada por un escáner terrestre RIEGL Z390I. Además de una comparación geométrica, se han medido los tiempos de adquisición y procesado de cada una de las nubes estudiadas.

Figura 3: Nube de puntos obtenida con la UMI de interiores

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La Tabla 1 compara algunas medidas tomadas con la UMI y el escaner terrestre. Los tiempos de escaneo fueron 10 y 120 minutos respectivamente. Tomando como referencia la nube proporcionada por el escaner terrestre se puede observar que puede haber diferencias geométricas de entorno al 1% pero los tiempos de producción de una nube de varios millones de puntos, se ven reducidos enormemente con la UMI de interiores respecto a métodos más tradicionales como es el de uso de escáneres fijos.

Tabla 1: Comparativo de las nubes de puntos de la UMI de interiores y el escáner terrestre

MEDIDAS UMI (m) RIEGL (m) Diferencia (m) Relación (%)

Largo Nave 106,800 106,200 0,600 0,565

Ancho Nave 86,300 85,600 0,700 0,818

Espacio columnas (1) 26,413 26,374 0,039 0,148

Espacio columnas (2) 13,934 14,016 0,082 0,585

Pasillo 3,521 3,529 0,008 0,227

Ancho Estanterías 2,369 2,344 0,025 1,067

MEDIA 0,242 0,568

4. UMI DE EXTERIORES

La unidad móvil de exteriores pretende abordar las tareas de escaneo y toma de termografías en fachadas y cubiertas de edificios. Hasta ahora los sistemas de escaneo y termográficos han sido capaces de realizar sus tareas en fachadas sin mayor dificultad. Sin embargo, dada la dificultad de acceder a las cubiertas las adquisiciones carecían de datos en estas zonas. En la actualidad las termografías por satélite y adquisiciones tomadas desde aeroplano son las tecnologías más usadas para obtener datos de temperatura desde un punto de vista cenital de grandes áreas. En ambos casos, la resolución de la imagen resultado no suele ser lo suficientemente alta como para que se puedan discernir detalles en los edificios, ya que para las aplicaciones en las que se usan, como estrés térmico en entornos urbanos y estudios térmicos en mapeo de islas; no es necesario.

Con la aparición de UAVs de bajo coste, distintos grupos de investigación [5] [11] han empezado a usar esta tecnología en fotogrametría aérea para generar nubes de puntos y DTM (Digital Terrain Models) de las imágenes adquiridas en áreas de tamaño intermedio.

Para los casos de estudio que este proyecto pretende alcanzar, la obtención de termografías y nubes de puntos en tres dimensiones de edificios, vecindarios de tamaño mediano, pueblos o distritos urbanos; es obtener y generar un modelo geométrico [12] y termográfico [6] para la identificación de los distintos tipos de usos del suelo, especialmente de edificios, su clasificación energética y la localización de posibles fugas de calor.

4.1. Descripción del sistema y sus componentes

La plataforma que se ha elegido para abordar este propósito es un vehículo de ocho rotores modelo OktoXL de HiSystems GmbH (Figura 4). Sus características como su gran capacidad de carga (hasta 2 kg.), su robustez frente a posibles fallos en los motores, su facilidad de maniobra y teleoperación en situaciones exteriores complicadas y su bajo precio; se han considerado preferentes respecto a otros modelos similares del mercado. Está formado por una estructura de aluminio de tubos de perfil cuadrado y diversas plataformas de fibra de carbono que son impulsadas mediante ocho motores brushless con capacidad de giro a izquierdas y derechas.

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Figura 4: UMI de exteriores

El láser escáner Hokuyo UTM-30LX ha sido seleccionado para la generación de nubes de puntos en 3D y se ha instalado en el UAV a través de una estructura de aluminio especialmente diseñada para este propósito (Figura 5). Además se ha incorporado una unidad inercial que provee la orientación y posición del vehículo. Las precisiones de cabeceo (pitch) y alabeo (roll) son 0.1º; y 0.5º para la guiñada (yaw); en cambio la precisión en la posición es muy baja, en torno a los 2.5 metros. Por esta razón, la posición es dada por un receptor GNSS Trimble BD920 que trabaja en modo RTK alcanzando precisiones de 0.008 metros en coordenadas horizontales y 0.015 metros verticales, usando satélites de las redes GPS y GLONASS.

Aunque la capacidad de carga del vehículo es elevada supone un factor de restricción a la hora de elegir los componentes a instalar a bordo. En el caso de la cámara termográfica, ha sido conveniente alcanzar un compromiso entre el peso y resolución de la imagen. Finalmente se ha optado por el modelo Gobi-384 que posee una resolución de 384x288 a 50 fps, velocidad suficientemente elevada como para no limitar la velocidad máxima de vuelo del UAV.

Figura 5: UMI de exteriores con Gobi-384

Todo el sistema de control y los sensores se alimentan a través de una batería LiPo 4S 2200 mAh y 14.8 V con un regulador de tensión independiente de la alimentación del sistema UAV.

La captura de datos se realiza a través de una placa Advantech PCM-9363 con procesador Atom D525, conectores USB para la IMU y el láser, conexión Ethernet para el GPS, un conector SATA para un disco duro de estado sólido donde se guardan los datos y un dispositivo USB wireless para comunicaciones.

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Para manejar el sistema de adquisición en tiempo real se usa un ordenador portátil en tierra que está conectado a través del dispositivo wireless al sistema de escaneo mediante el protocolo 802.11 en la banda de frecuencia 2.4 GHz.

4.2. Mapeado de exteriores

En función de los datos que se quieran adquirir es posible obtener una nube de puntos desde una posición cenital (capturando sólo suelos y techos) o bien una adquisición del edificio completo (suelo, techo y fachadas).

En el primer caso el UAV debe volar perpendicularmente a la fachada principal siendo la dirección de la trayectoria coincidente con la profundidad del edificio. En el segundo caso es necesario volar a una altura más baja y a cierta distancia de la fachada para poder detectar la geometría lateral del edificio.

Los datos son sincronizados mediante hardware, así en cada escaneo el láser tiene las medidas de posición y orientación. La unidad inercial calcula la trayectoria mediante el filtro de Kalman que tiene implementado internamente. Como el GPS proporciona la posición cada segundo, es usada para corregir la deriva de la trayectoria calculada añadiendo el dato GPS al filtro de Kalman. Una vez la trayectoria es calculada, en cada escaneo 2D del láser las medidas se posicionan correctamente teniendo en cuenta la sincronización en cada instante.

4.3. Captura de termografías

El primer paso es la creación de un mosaico de termografías del área de estudio. El mosaico se genera con Matlab y una ortofotografía de soporte con una selección de aquellas imágenes que presenten un solapamiento de al menos un 10% entre termografías adyacentes. En las imágenes que hayan sido seleccionadas, antes del procesado, es necesario corregir la distorsión ocasionada por el sensor a través de cálculos de calibración geométrica en la lente de la cámara [7].

El registro de las imágenes se realiza para cada termografía marcando una serie de puntos de control entre las termografías y la ortofotografía del área seleccionada. Después del registro, los efectos de perspectiva que aparecen en las fotos originales se corrigen y las imágenes registradas consiguen tener la misma resolución que la ortofotografía.

Una vez las termografías han sido registradas se juntan en el mismo mosaico donde se muestra todo el área sobrevolada. El valor de los píxeles de las zonas donde hay superposición de imágenes se calculan específicamente para difuminar las uniones.

El resultado final puede ser importado desde otros software de mapeado como el ArcGis y puede ser directamente importado y georeferenciado antes de ser usado para texturizar un DTM convencional. Es más, puede fusionarse con una ortofotografía de ese mismo área para obtener tanto información visual y termográfica en un contexto espacial determinado.

4.4. Resultados

En esta Subsección se muestran los resultados de los test hechos en campo de las tecnologías desarrolladas con la UMI de exteriores.

4.4.1. Nube de puntos

La densidad de la nube de puntos depende de la velocidad del UAV. En este caso de estudio [12], la velocidad de vuelo se estableció en los 2 m/s por lo tanto el escaneado 3D se realizó cada 5 cm. En la Figura 6 se muestra una de las nubes de puntos generadas.

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Figura 6: Nube de puntos capturada con la UMI de exteriores. Escaneo completo (tejado + fachadas)

En la evaluación de los resultados, la nube de puntos que proporcionó la UMI de exteriores se ha comparado con la nube de puntos generada mediante un escáner terrestre FARO Focus 3D X330 cuya precisión es de 2 mm. Se toman valores de referencia de la nube de puntos del láser terrestre y se comparan con los valores generados por el UAV. Esta comparación puede verse en la ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia..

Tabla 2: Comparativo de las nubes de puntos del UAV

Medias

Alto Ancho Fondo Área Vol.

Ref. 5.3 9.0 6.8 61.2 324.36

Cenital 5.8 9.5 7.7 73.2 424.27

Completa 5.2 10.8 7.0 75.6 393.12

Estos resultados muestran la gran desviación de los dos métodos con respecto a la nube de puntos de referencia.

4.4.2. DTM

En el test que aquí se presenta [6], la generación de DTMs ha permitido detectar cuatro edificios en el área sobrevolada (Figura 7), junto con un parking y una zona rural con distintos tipos de vegetación: las zonas más calientes (en amarillo) corresponden a vegetación baja como hierba, mientras que las zonas más frías (en verde y azul) se corresponden con vegetación más alta desde arbustos hasta árboles.

Dado que el terreno presenta diferentes temperaturas en función de su uso, se realiza una clasificación de píxeles en el DTM termográfico para el cálculo del área destinada a cada uso. Esta segmentación por píxeles se basa en la conversión de la imagen del espacio de color RGB al espacio de color XYZ [2]. En este caso de estudio, se han seleccionado tres grupos diferentes: edificios, vegetación baja y vegetación alta; como se observa en la Figura 8. Después de eso, los píxeles que han sido incorrectamente clasificados se eliminan de cada cluster usando un valor de umbral por color; este paso es particularmente importante en el caso de la vegetación baja ya que incluye píxeles correspondientes a caminos destinados a vehículos.

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Figura 7: Área sobrevolada para la toma de termografías con la trayectoria del UAV superpuesta

(a) Edificios (b) Vegetación baja (c) Vegetación alta

Figura 8: Distintas regiones obtenidas después de la conversión del DTM termográfico al espacio de color XYZ

Conocido el valor del tamaño de píxel del DTM (25 cm/px) y el número de píxeles de cada zona de uso, se calcula el área dedicada: ocupación de cubiertas de metal 4650 m2 y 100 m2 para cubiertas no metálicas. Con estos valores y conociendo sus temperaturas dadas por las termografías, el material de la cubierta puede distinguirse y la cantidad de pérdidas de calor a través de las cubiertas podría ser calculado.

En cuanto al entorno, se ha seguido el mismo procedimiento que con los edificios. Valores de 8050 m2 y 13240 m2 se obtuvieron para las áreas destinadas a vegetación alta y baja respectivamente.

5. SOFTWARE DE VISUALIZACIÓN INMERSIVA

Tras la toma y procesado de datos por parte de la UMI de interiores es necesario poder visualizarlos ordenadamente fuera de este sistema haciendo posible realizar inspecciones ex situ. Para ello se ha desarrollado un programa en Windows, denominado TERESE3Viewer, capaz de cargar los datos de entrada generados por la UMI y los muestra por pantalla (Figura 9). En dicha pantalla se muestran: el árbol jerárquico con la estructura del proyecto cargado y, de existir, los siguientes datos: la imagen tomada por Ladybug, la imagen termográfica, la nube de puntos del entorno, los datos de los sensores ambientales y un pequeño mapa donde se puede visualizar la posición virtual de la UMI en un plano en 2D.

En este programa se puede ir avanzando o retrocediendo la posición virtual del carro siguiendo la misma trayectoria que durante la adquisición para visualizar los datos en cada punto. También existe la opción del avance automático.

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Figura 9: Programa de visualización inmersiva TERESE3Viewer

Una importante opción (Figura 10), una vez se haya seleccionado una adquisición con nube de puntos asociada, es generar un archivo BIM con el modelo de esa nube de puntos. Los detalles del algoritmo que genera el modelo BIM se presentan a continuación.

Figura 10: Asistente de exportación BIM

5.1. Algoritmos de exportación a formatos BIM

El formato BIM más conveniente que sirva de input para un software de simulación energética de un edificio es el llamado Green Building XML (gbXML) [3]. Es un formato de código abierto cuyo propósito es servir de puente entre los modelos de construcción de información CAD y las diversas herramientas y modelos de análisis de ingeniería. Está financiado por el Departamento de Energía de EE.UU., Autodesk, Bentley y Carmel Software.

Un modelo en formato gbXML debe contener no sólo la información geométrica del edificio, sino también información topológica o de identidad y semántica o descriptiva de los elementos constructivos que lo componen. Dicha información no es adquirible por sistemas de percepción convencionales. Para solventar este problema se ha propuesto, como paso previo a la generación de un modelo basado en gbXML, generar un modelo en el formato Autodesk DXF [1] que no porta información semántica y es fácilmente convertible a gbXML una vez se conozca esa información semántica. Además resulta fácil generar un modelo DXF a partir de la información que se obtiene a partir de las distintas UMIs y en concreto de las nubes de puntos.

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La nube de puntos de entrada es procesada a través de una librería que se ha desarrollado para tal fin y que se ha integrado dentro del software TERESE3Viewer anteriormente descrito. Esta librería trabaja con funciones integradas en la librería Point Cloud Library (PCL) [13] y otras, que dan como resultado la información que luego es escrita en formato DXF. Primero se carga la nube de puntos que se quiere procesar y se realiza un cálculo de normales en cada punto considerando un número limitado de puntos vecinos. Una vez se tienen las normales para cada punto, se agrupan aquellos puntos que estén próximos entre sí y cuyas normales tengan un ángulo similar. Estos grupos de puntos se denominan regiones y se calcula la ecuación del plano que mejor aproxima la contención de esos puntos. Una vez se tienen las ecuaciones de los planos se intersecan entre sí de tres en tres para determinar los puntos singulares que caracterizan al edificio. Aunque no es un requisito indispensable del formato DXF pero en cambio sí lo es de gbXML, los puntos singulares pertenecientes a la misma pared deben estar ordenados en sentido antihorario empezando por el punto de la esquina inferior izquierda. Una vez hechas estas operaciones se genera un archivo DXF con el modelo del edificio.

6. AGRADECIMIENTOS

Los autores agradecen al Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) la financiación concedida a través de los fondos FEDER (proyecto ITC-20133033).

7. REFERENCIAS

[1] Autodesk. Autocad 2006 dxf reference. http://images.autodesk.com/adsk/files/dxf_format.pdf.

[2] Colorimetry, C. Publication no. 15.2. Bureau Central De la CIE, Vienna (1986).

[3] gbxml. Green building xml. http://www.gbxml.org/.

[4] GSA, U. Gsa bim guide for 3d imaging. US General Services Administration, Washington, DC (2009).

[5] Haala, N., Cramer, M., Weimer, F., and Trittler, M. Performance test on uav-based photogrammetric data collection. Proceedings of the International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 38, 1 (2011), C22.

[6] Lagüela, S., Dìaz-Vilariño, L., Roca, D., and Armesto, J. Aerial thermography from low-cost uav for the generation of thermographic digital terrain models. AITA Abstract Book Torino (Italy) (2013), 77–80.

[7] Lagüela, S., González-Jorge, H., Armesto, J., and Herráez, J. High performance grid for the metric calibration of thermographic cameras. Measurement Science and Technology 23, 1 (2012), 015402.

[8] Lee, G., Sacks, R., and Eastman, C. M. Specifying parametric building object behavior (bob) for a building information modeling system. Automation in construction 15, 6 (2006), 758–776.

[9] Liu, T., Carlberg, M., Chen, G., Chen, J., Kua, J., and Zakhor, A. Indoor localization and visualization using a human-operated backpack system. In Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2010 International Conference on (Sept 2010), pp. 1–10.

[10] MRPT. Mobile robot programming toolkit. http://www.mrpt.org/.

[11] Neitzel, F., and Klonowski, J. Mobile 3d mapping with a low-cost uav system. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci 38 (2011), 1–6.

[12] Roca, D., Armesto, J., Lagüela, S., and Dìaz-Vilariño, L. Lidar-equipped uav for building information modelling. ISPRS-International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 1 (2014), 523–527.

[13] Rusu, R. B., and Cousins, S. 3d is here: Point cloud library (pcl). In Robotics and Automation (ICRA), 2011 IEEE International Conference on (2011), IEEE, pp. 1–4.

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[14] Tang, P., Huber, D., Akinci, B., Lipman, R., and Lytle, A. Automatic reconstruction of as-built building information models from laser-scanned point clouds: A review of related techniques. Automation in construction 19, 7 (2010), 829–843.

[15] TRIMBLE. Timms. http://www.applanix.com/solutions/land/timms.html.

[16] VIAMETRIS. I-mms. http://viametris.fr/Produits_IMMS.php.

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lÓpez, m.; yÁÑez, a.; gomes da costa, s.; avellÀ, l ......histÓrico de cartagena: antiguo...

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