Explorar una ciudad bajo la calma y silencio de la noche ofrece una experiencia completamente distinta a la bulliciosa vida diurna. Cuando las multitudes desaparecen y el ritmo frenético del día se ralentiza, las calles, edificios e infraestructuras cobran un carácter diferente, más desnudo y revelador. Es en este ambiente donde Owen Trueblood encuentra su inspiración, combinando la pasión por el patinaje sobre ruedas y la tecnología avanzada para crear una manera innovadora de registrar el paisaje urbano de Brooklyn: el proyecto Helmdar. Durante más de una década, Owen ha recorrido la noche en ciudades como Boston y Nueva York sobre patines en línea, disfrutando de la sensación de libertad y de la oportunidad de observar la ciudad bajo una luz completamente nueva. El movimiento rápido y fluido que permiten los patines da una dimensión diferente a la percepción del entorno.
“El mundo a mi alrededor se convierte en una pincelada que pinta mi percepción”, comenta Owen, una metáfora que encapsula la conexión entre velocidad, movimiento y experiencia visual. El sueño por capturar este tipo de experiencia de manera digital llevó a Owen a experimentar con un sensor LiDAR 2D, un dispositivo que mide distancias mediante la luz y emite datos en tiempo real sobre la forma del entorno. Si bien los sensores LiDAR se usan comúnmente en robots domésticos para navegar en interiores, la idea de Owen fue llevárselos al exterior sobre un soporte improvisado, creando sus primeros mapas de las calles y edificios cerca de su apartamento incluso en noches de fuerte nevada. Estos primeros ensayos mostraron detalles sorprendentes, como la profundidad de la nieve, las formas de los autos aparcados y la estructura de los edificios, aunque la estabilidad del dispositivo era todo un reto. Con el tiempo, el proyecto evolucionó a algo más preciso y dinámico.
Inspirado por las capacidades de los teléfonos móviles modernos, que integran funciones avanzadas de realidad aumentada con sensores de 6 grados de libertad (6 DoF), Owen decidió incorporar este sistema para mejorar la localización y orientación de su LiDAR móvil. De esta forma nació Helmdar: un casco equipado con un sensor LiDAR conectado a un teléfono Pixel 6, sostenido por un armazón de aluminio y soportes impresos en 3D, que registra no solo los datos de distancia sino también la posición exacta y rotación en el espacio en tiempo real. La integración de estas tecnologías permitió a Owen capturar nubes de puntos en tres dimensiones mientras patinaba por Brooklyn. La precisión que logró el sistema de ARCore para el seguimiento en un entorno nocturno y a gran escala fue reveladora. A pesar de la oscuridad, los mapas resultantes mostraron detalles coherentes y fieles a la estructura urbana, incluso en recorridos que superaron varios cientos de metros.
Lo fascinante es que estos mapas no son simples reproducciones utilitarias, sino que reflejan la experiencia personal del movimiento: los puntos se agrupan o dispersan dependiendo de la velocidad, y se aprecian cambios causados por giros repentinos de la cabeza o discontinuidades cuando el teléfono pierde temporalmente la ubicación. Para validar y visualizar los datos de forma rápida, Owen desarrolló una aplicación web sencilla con Three.js para ver las capturas en 3D sobre una computadora portátil ligera que llevaba mientras patinaba. Esta capacidad inmediata de inspección añadió una capa de interactividad y diversión al proceso, haciendo que la experiencia fuese tanto técnica como lúdica. Uno de los aspectos más complejos y enriquecedores del proyecto fue la integración de los datos de escaneo con videos del proceso, tratando de reflejar el movimiento real en imágenes renderizadas superpuestas.
Para ello, Owen puso en juego etiquetas visuales conocidas como AprilTags, que sirven como marcadores para rastrear la posición en el espacio con precisión. Aunque los problemas de iluminación y movimiento dificultaron la detección automática, técnicas avanzadas de corrección de distorsión óptica y una mezcla de herramientas profesionales como Blender y OpenCV permitieron crear visualizaciones 3D alineadas con el video, acercando la experiencia al espectador y ofreciendo una narrativa visual única. El proyecto Helmdar no solo invita a contemplar el terreno desde una perspectiva diferente, sino que fomenta una reflexión sobre cómo la tecnología y la creatividad pueden converger para reinterpretar el espacio urbano. Más allá de la cartografía tradicional, estos escaneos brindan una capa estética y emocional, con deformaciones y texturas que capturan no solo el espacio, sino el tiempo, el movimiento y la subjetividad del explorador. La iniciativa también abre nuevas puertas para investigaciones y aplicaciones más amplias.
Por ejemplo, en realidad aumentada, efectos visuales para cine, arqueología urbana, estudios de movilidad o simplemente para ofrecer una herramienta alternativa a los mapas convencionales que permita explorar la ciudad desde la vivencia personal. Sin duda, la mezcla entre el patinaje, la tecnología y el arte de Owen Trueblood con Helmdar representa un enfoque fresco y autentico sobre la exploración urbana, impregnado de los desafíos y la belleza de la noche y transformado en datos digitales que capturan la esencia del momento vivido. A medida que la tecnología LiDAR y las capacidades de los dispositivos móviles siguen avanzando, proyectos como Helmdar ilustran todo el potencial creativo que existe para reinventar cómo percibimos y documentamos el entorno que nos rodea. Desde las calles llenas de historia y vida de Brooklyn, hasta cualquier ciudad del mundo, la posibilidad de escanear, visualizar y reinterpretar el espacio caminándolo o patinándolo es ahora una realidad accesible y emocionante. En conclusión, Helmdar es más que un simple proyecto tecnológico: es una invitación a vivir y descubrir la ciudad bajo nuevos lentes, combinando la sensibilidad humana con la precisión digital, y transformando la experiencia de la exploración urbana nocturna en una obra de arte en 3D.
El futuro de la cartografía personal y creativa ya está aquí, y llega sobre ruedas.
