¿Qué es una nube de puntos — y para qué sirve?
Una nube de puntos son los datos en bruto de un escaneo: millones de mediciones individuales con x, y, z y un color, sin ninguna interpretación de qué es pared y qué es sofá.
Respuesta corta: una nube de puntos es un archivo con los puntos de medición en bruto de un escaneo. Cada punto es una medición: una posición en el espacio (x, y, z) y casi siempre un color. En una nube de puntos no hay paredes, ni puertas, ni habitaciones — solo puntos que resultan estar ahí donde había una superficie. La nube de puntos es, por tanto, la documentación de lo que realmente se midió, mientras que el plano y el modelo 3D son la interpretación. Los formatos de archivo habituales son PLY, XYZ, PTS y LAS.
Nube de puntos, plano y modelo 3D son tres cosas distintas
Cuando se escanea una vivienda con LiDAR, surgen tres capas de realidad, y conviene mantenerlas separadas:
- La nube de puntos son las mediciones. En bruto, sin editar, con huecos donde no apuntaste el teléfono, y con ruido donde la superficie era brillante u oscura.
- El plano es la interpretación en 2D: aquí alguien — un programa o una persona — ha decidido que esos puntos forman una pared, y ha trazado una línea recta a través de ellos.
- El modelo 3D es la interpretación en 3D: paredes con grosor, puertas con marco, suelos y techos, construidos a partir del plano.
Esto significa que el plano siempre es más ordenado que la nube de puntos, y que la nube de puntos siempre es más honesta. Una pared torcida queda torcida en la nube de puntos y recta en el plano. Si necesitas documentar cómo era realmente la vivienda ese día, la nube de puntos es tu prueba.
Cómo se genera un punto
El sensor LiDAR de un iPhone o un iPad mide la distancia enviando pulsos de luz y cronometrando cuándo vuelven. El resultado es una imagen de profundidad: una cuadrícula de distancias, un número por cada píxel.
Para convertirse en una nube de puntos, cada una de esas distancias debe traducirse a una posición en el espacio. Eso exige que el teléfono sepa dónde estaba él mismo, y hacia dónde apuntaba, en el momento de la medición. Eso lo controla con la cámara y los sensores de movimiento. La distancia, más la posición y la orientación del teléfono, dan un punto en el mundo — y el color se toma de la imagen de la cámara en ese mismo lugar.
Si haces esto con cada imagen de profundidad mientras te mueves por la vivienda, acabas con cientos de miles o millones de puntos en un único sistema de coordenadas común. Eso es la nube de puntos.
De ahí también la regla implacable: un lugar al que no apuntaste el teléfono no tiene puntos. Detrás del sofá, encima del armario, dentro del armario — ahí hay un hueco. La nube de puntos no puede adivinar; esa es precisamente su cualidad.
Reducción de densidad, alcance y por qué se descartan puntos
Una nube de puntos en bruto de un recorrido por una vivienda suele ser demasiado densa: muchos millones de puntos, la mayoría superpuestos entre sí, porque filmaste la misma pared desde tres ángulos. Por eso casi siempre se reduce su densidad antes de escribirla en un archivo.
El método habitual es una cuadrícula: el espacio se divide en pequeños cubos, y se conserva un solo punto por cubo. Una cuadrícula de 2 cm da una nube en la que los puntos nunca quedan más juntos de 2 cm — de sobra para ver la forma de la habitación y para medir sobre ella, y un archivo que se puede enviar por correo en vez de ocupar varios gigabytes.
También se recorta por alcance. Las mediciones a menos de un cuarto de metro suelen ser tu propia mano o el marco de la puerta por el que pasaste. Las mediciones a más de unos cinco metros generan tanto ruido en el LiDAR de un teléfono que perjudican más de lo que aportan. Por eso HouseSense se ciñe a ese rango al exportar la nube de puntos — mejor pocos puntos fiables que muchos que mienten.
Ejemplo de cálculo: una habitación de 4,12 × 3,05 m con 2,50 m hasta el techo tiene aproximadamente 62 m² de superficie (suelo, techo y cuatro paredes). Con un punto cada 2 × 2 cm, eso da 62 ÷ 0,0004 = unos 155.000 puntos — si se captara todo. En la realidad salen menos, porque los muebles hacen sombra y porque no se cubre cada centímetro cuadrado.
Los formatos de archivo: PLY, XYZ, PTS y LAS
Las nubes de puntos se intercambian en cuatro formatos con los que es muy probable que te encuentres:
- PLY (Stanford PLY) — el más habitual para nubes de puntos de escaneos. Se puede guardar en binario, así el archivo ocupa menos, y lleva un color por punto. Lo abren CloudCompare y MeshLab.
- XYZ — texto plano, una línea por punto: x, y, z y opcionalmente r, g, b. El formato más simple que existe, lo lee cualquier programa, pero los archivos se hacen grandes porque los números escritos como texto ocupan más.
- PTS — el formato de texto de los topógrafos. Se parece a XYZ, pero lleva el número de puntos en la primera línea y normalmente espera que Z apunte hacia arriba, como calculan las herramientas de topografía.
- LAS — el formato binario de la topografía y el LiDAR aéreo. Compacto, bien definido, y lo que un topógrafo o un ingeniero suele pedir. Aquí también Z apunta hacia arriba.
Fíjate en la diferencia de orientación — es el error más frecuente al reenviar una nube de puntos. Los programas de gráficos suelen asumir que Y apunta hacia arriba, mientras que el mundo de la topografía asume que Z apunta hacia arriba. Si la casa llega tumbada al destinatario, casi siempre es eso lo que ha pasado, y se corrige con una simple rotación de 90 grados.
HouseSense escribe la nube de puntos en los cuatro formatos: PLY y XYZ se orientan como el modelo 3D, mientras que PTS y LAS se escriben con Z hacia arriba, tal como esperan las herramientas de topografía.
¿Para qué se usa entonces una nube de puntos?
Cuatro cosas, en orden decreciente de frecuencia en una vivienda normal:
- Documentación. Así estaba la vivienda cuando la recibí. Tiene valor en una entrega de llaves, en un daño por humedad, en un asunto de seguro o antes de una reforma en la que se derriba algo.
- Medida de comprobación después de irte. Si se te olvidó medir el hueco, puedes medirlo después en la nube de puntos — incluso medio año más tarde, cuando ya no tienes acceso a la vivienda.
- Base de trabajo para un profesional. Un arquitecto o un ingeniero pueden superponer su propio dibujo a la nube de puntos y comprobar si encaja con la realidad, en lugar de fiarse de tu plano.
- Formas irregulares y curvas. Paredes curvas, bóvedas, casas antiguas de entramado de madera y techos inclinados, que un plano necesariamente simplifica. La nube de puntos no simplifica nada.
En cambio, no le envíes una nube de puntos a un pintor o a un instalador de suelos. Ellos necesitan una superficie y un plano en PDF, no un archivo con cientos de miles de puntos que no tienen con qué abrir.
La nube de puntos no puede decir qué SON las cosas
Lo más importante de entender sobre una nube de puntos es que no sabe nada. No pone «pared» junto a los puntos de la pared. No hay distinción entre la cortina y la ventana que hay detrás, entre el suelo y la alfombra, entre el muro de carga y la estantería apoyada contra él.
Todo lo que parece conocimiento — nombres de habitaciones, superficies, grosores de pared, puertas — es algo que un programa o una persona ha añadido encima de los puntos después. Y la pregunta de si una pared es de carga no puede responderla ni la nube de puntos, ni el plano, ni el modelo 3D. Eso requiere un técnico de la edificación o un ingeniero consultor.
Pero precisamente porque la nube de puntos no interpreta nada, es el único archivo del conjunto en el que puedes volver atrás y ver qué se midió realmente. Por eso merece la pena conservarla.