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Article

1 - PRINCIPE DE L’IMAGERIE LASER

2 - SIMULATEUR

3 - PRINCIPALES TECHNIQUES D’IMAGERIE LASER 3D À PLAN FOCAL

4 - EXEMPLES D’APPLICATION

5 - CONCLUSIONS

6 - SIGLES, NOTATIONS ET SYMBOLES

Article de référence | Réf : R6734 v1

Conclusions
Imagerie laser 3D à plan focal

Auteur(s) : Xavier BRIOTTET, Laurent HESPEL, Nicolas RIVIÈRE

Date de publication : 10 oct. 2020

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RÉSUMÉ

Le LiDAR 3D est une technique d’imagerie active délivrant une information spatiale tridimensionnelle d’un objet. Une telle technique apporte des réponses nouvelles tant pour la navigation que pour la cartographie. Cet article a pour objectif de comprendre la physique de la mesure associée à cette technique et ses principaux modes de fonctionnement : mesure de temps de vol, modulation d’amplitude ou de fréquence. Suit une présentation des technologies utilisées. Enfin, deux utilisations sont détaillées afin d’illustrer le potentiel du LiDAR 3D pour des applications de navigation à courte / moyenne distance ou de cartographie à plus longue portée (au-delà du kilomètre).

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ABSTRACT

3D laser Imagery with focal plan

3D LiDAR is an innovative technique of active imagery able to deliver tridimensional information of an object. Such an approach brings new answers to improve navigation and cartography. This article aims at understanding the physic of the measure from the laser source up to data processing and its operating modes: time of flight, amplitude or frequency modulation. Then, the main technological bricks are presented followed by two main applications: navigation at short/medium range and cartography at long range (> 1 km).

Auteur(s)

  • Xavier BRIOTTET : Directeur de recherches ONERA - DOTA, ONERA, Toulouse, France

  • Laurent HESPEL : Responsable de l’unité de recherches IODI - DOTA, ONERA, Toulouse, France

  • Nicolas RIVIÈRE : Maître de recherches ONERA - DOTA, ONERA, Toulouse, France

INTRODUCTION

Contrôler la vitesse de déplacement des automobilistes, prendre des mesures topographiques, caractériser les forêts, cartographier un site industriel depuis un drone, inspecter des lignes électriques par hélicoptère ou encore doter un robot ou un véhicule autonome d’une vision 3D... Toutes ces applications utilisent une même technique, le LiDAR 3D qui mesure la distance entre un objet et l’instrument. Ce système de détection par éclairement laser est devenu incontournable dans de très nombreuses applications, tout particulièrement dans le domaine des véhicules autonomes dont l’avènement pourrait marquer son âge d’or. Les méthodes de mesure associées sont classées habituellement en trois catégories : interférométrie, méthodes de triangulation et temps de vol. Cet article ne traitera pas des méthodes interférométriques ou de triangulation qui ne sont pas adaptées au domaine de distance visé par cet article. Pour l’utilisation des méthodes 3D à partir de techniques interférométriques, les auteurs recommandent l’article [R 1 320] ainsi que l’article [R 1 332] pour les méthodes de triangulation.

Les progrès importants ces dernières années tant au niveau des sources laser, des détecteurs que des capacités de traitement rendent attractives les méthodes de mesure de temps de vol. En effet, le LiDAR 3D est une technique d’imagerie active permettant d’acquérir rapidement et précisément une information spatiale tridimensionnelle d’un objet. Cette technologie a fortement évolué ces 20 dernières années par la richesse des informations délivrées, la compacité des instruments et la qualité des traitements. Cet article a pour objectif de comprendre la physique de la mesure associée à cette technique, ses modes de fonctionnement liés aux types de sources et les méthodes de détection utilisées. Les trois principaux principes de fonctionnement d’un tel LiDAR reposent sur la mesure directe du temps de vol, la modulation d’amplitude ou de fréquence. Suit une présentation des technologies utilisées. Enfin, deux utilisations sont détaillées afin d’illustrer le potentiel de cette technique. La première se concentre sur la télémétrie courte/moyenne portée pour la navigation (quelques dizaines de mètre) et la seconde sur la télémétrie longue portée pour la cartographie (au-delà du kilomètre).

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KEYWORDS

3D   |   lidar   |   navigation   |   telemetry   |   cartography

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-r6734


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5. Conclusions

L’imagerie laser 3D répond à une grande variété d’applications dans différents domaines, comme l’industrie (inspection d’objets manufacturés, rétro-ingénierie, ingénierie civile et BTP…), la surveillance de l’environnement (cartographie de zones urbaines, foresterie…), la robotique, la navigation autonome (détection d’obstacles…) et bien sûr dans le domaine de la sécurité et de la défense, avec des distances d’usage plus importantes (supérieures au kilomètre, pour la tenue de situation, la surveillance, le ciblage…). Ses capacités d’éclairage de la scène spécifique en font une technologie attractive en conditions de faible visibilité ou de vision dégradée et la richesse de l’information 3D offre une capacité de traitement de l’information facilitée pour certaines fonctions de haut niveau telles que le guidage, le « voir et éviter », la détection/reconnaissance/identification… L’émergence des techniques d’apprentissage autorise aujourd’hui des traitements adaptés au temps réel, avec de bas taux de fausses alarmes.

Historiquement, l’imagerie laser 3D a été longtemps dominée par l’usage de techniques à balayage. Elle a connu un essor important ces dernières années grâce aux importantes évolutions technologiques :

  • des sources qui ont gagné en puissance, en compacité… ;

  • de la détection, avec une plus grande sensibilité et des bandes passantes adaptées ;

  • des capacités de mise en forme ou de balayage rapide des faisceaux d’éclairement, des capacités d’acquisition et de numérisation à haute cadence, avec des volumes importants de données ;

  • des capacités de traitements rendues possibles par l’évolution récente des calculateurs.

L’émergence il y a quelques années de nouveaux besoins autour de l’automobile autonome et des drones mais aussi des nouveaux besoins de perception embarquée à longue portée et/ou dans des conditions très dégradées (voir sous les feuillages, dans les milieux turbides et en conditions de visibilité dégradée) ont imposé de nouveaux défis technologiques pour densifier les nuages de points 3D à toutes les portées (c’est-à-dire accroître la résolution angulaire) et produire ces nuages denses en « temps réel » (c’est-à-dire...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - AMANN (M.-C.), BOSCH (T.), LESCURE (M.), MYLLYLÄ (R.), RIOUX (M.) -   Laser ranging: a critical review of usual techniques for distance measurement.  -  Opt. Eng. 40(1) 10–19, January 2001.

  • (2) - ROYO (S.), BALLESTA-GARCIA (M.) -   An Overview of Lidar Imaging Systems for Autonomous Vehicles.  -  Appl. Sci., 9, 4093 (2019). Doi:10.3390/app9194093.

  • (3) - ANDREWS (L. C.), PHILLIPS (R.L.) -   Laser Beam Propagation through Random Media.  -  Second Edition, Spie Press Book, Pages: 808, ISBN: 9780819459480, Volume: PM152, 16 September 2005.

  • (4) - ISHIMARU (A.) -   Wave Propagation and Scattering in Random Media.  -  Electrical Engineering Wave Propagation and Scattering in Random Media A volume in the IEEE/OUP Series on Electromagnetic Wave Theory Donald G. Dudley, Series, Wiley-IEEE Press, Pages: 600 / Chapters 1-35, Online ISBN: 9780470547045. Print ISBN: 9780780347175 (1997).

  • (5) - WEICHEL (H.) -   Laser Beam Propagation in the Atmosphere.  -  Spie Press Book, Pages: 108, ISBN: 9780819404879, Volume: TT03, 1 October 1990.

  • ...

1 Outils logiciels

Outils de modélisation de scène LiDAR :

DART :

http://www.cesbio.ups-tlse.fr/us/dart/dart_model.html

DIRSIG :

http://www.dirsig.org/

Liste non exhaustives d’outils d’exploitation de nuages de points 3D et quelques applications :

PCL (Point Cloud Library) :

http://pointcloud.org

http://caor-mines-paristech.fr/fr/recherche/3d-modeling/ https://geometryfactory.com/portfolio/point-cloud-classification/

https://terrasolid.com/

https://www.3dreshaper.com/fr/software-fr/

Utilitaires pour traitement des données LiDAR :

http://lastools.org

Affichage de nuages de points 3D :

http://potree.org

...

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