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Article

1 - TECHNIQUES D’ACQUISITION 3D

2 - SCANNERS LIDAR

3 - TRAITEMENT DES DONNÉES 3D

  • 3.1 - Traitements
  • 3.2 - Méthodologies

4 - APPLICATIONS OU MISE EN ŒUVRE

5 - DISCUSSION

  • 5.1 - Le choix du LiDAR
  • 5.2 - Aspects à prendre en compte pour un projet

6 - ASPECTS ENVIRONNEMENTAUX

7 - PERSPECTIVES ET ÉVOLUTIONS

8 - GLOSSAIRE

9 - SIGLES, NOTATIONS ET SYMBOLES

Article de référence | Réf : RE187 v1

Aspects environnementaux
LiDAR 3D : techniques d’acquisition et exploitation industrielle

Auteur(s) : Beatriz MARCOTEGUI, Andrés SERNA

Date de publication : 10 juil. 2023

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RÉSUMÉ

Les scanners LiDAR, en constante évolution, permettent l'acquisition de données 3D précises. Accompagnés des GNSS et des centrales inertielles, eux aussi de plus en plus performants, ils permettent la création à grande échelle, rapide et précise de jumeaux numériques 3D. Un dernier élément est nécessaire pour créer une myriade d'opportunités : l'analyse de données massives afin d'extraire l'information utile. Cet article présente les principes de l'acquisition LiDAR, les traitements pour extraire les informations pertinentes ainsi qu'un survol des méthodologies employées. Finalement, quelques applications illustrent les nombreuses possibilités offertes par cette technologie.

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Auteur(s)

  • Beatriz MARCOTEGUI : Professeure - Mines Paris, Université PSL, centre de Morphologie mathématique (CMM), - Fontainebleau, France

  • Andrés SERNA : CEO & co-fondateur - The Cross Product (TCP), Fontainebleau, France

INTRODUCTION

La technologie 3D, et en particulier le LiDAR, bénéficie d’une forte accélération tant au niveau logiciel que matériel. Le marché de la voiture autonome, estimé à plusieurs milliards d’euros, a fait apparaître des dizaines d'acteurs proposant des solutions de plus en plus précises et de moins en moins chères. En parallèle, les récentes avancées en analyse de données massives, notamment avec l’intelligence artificielle, ouvrent la porte à un large éventail d’applications grâce à des traitements précis et à grande échelle.

Cet article fait une revue des avancements de cette technologie afin d’aider le lecteur à évaluer la pertinence du LiDAR pour un projet industriel.

L’article est organisé comme suit. La section 1 décrit les différentes techniques d’acquisition de l’information 3D ainsi que les avantages et inconvénients de chacune d’elles. La section 2 se focalise sur le LiDAR qui est la technologie la plus performante et répandue aujourd’hui. Les différentes configurations du système d’acquisition, aussi bien du point de vue de son montage sur un trépied fixe ou embarqué dans un véhicule, que du point de vue de la fréquence employée ou de la technologie d’orientation du faisceau, sont présentées. Une fois le nuage de points acquis, la section 3 présente les étapes d’analyse d’une chaîne de traitement qui va du nuage brut à l’application finale, ainsi que les techniques employées pour extraire les informations pertinentes à partir des nuages de points. Finalement, des exemples concrets d’applications réelles sont donnés dans la section 4.

Points clés

Domaine : Techniques d’imagerie et d’analyse

Degré de diffusion de la technologie : Croissance

Technologies impliquées : LiDAR

Domaines d’application : Building Information Modeling (BIM), smart city, gestion du territoire, modélisation de sites industriels, infrastructures linéaires (ferroviaire, électrique, autoroutière…).

Principaux acteurs français :

  • Pôles de compétitivité : Cap Digital, Systematic

  • Centres de compétence : IGN, CEREMA

  • Industriels : Trimble, The Cross Product, Yellowscan, Outsight, logiroad, Exwayz

Autres acteurs dans le monde :

Geometric Computation Group, Stanford University.

Institute of Photogrammetry and Remote Sensing, Karlsruhe Institute of Technology.

UCL Department of Civil, Environmental and Geomatic Engineering, University College London.

Photogrammetry and Remote Sensing, ETH Zurich.

Photogrammetry & Robotics, Computer Vision, Autonomous Intelligent Systems, University of Bonn.

GeoTECH Group, Universidad de Vigo.

Contact : [email protected], [email protected]

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-re187


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6. Aspects environnementaux

D’un point de vue applicatif, la technologie LiDAR peut être utilisée dans des projets à haut intérêt environnemental. L’étude des îlots de chaleur urbains, l’estimation de la biomasse dans une forêt, la surveillance du littoral sont des exemples concrets.

D’un point de vue utilisation, la technologie LiDAR a des impacts plus ou moins importants sur l’environnement et les émissions à effets de serre. Lorsque le choix du LiDAR s’impose pour un projet donné, au moins trois aspects doivent être pris en compte :

  • fabrication et utilisation du hardware utilisé pour l’acquisition : véhicule, GNSS, scanner… ;

  • choix du véhicule dans le cas du MLS et ULS : sac à dos, drone, voiture, hélicoptère, avion… ;

  • stockage de données : format et taille de données, stockage dans un disque dur local, stockage sur le cloud (fournisseur cloud écoresponsable)… ;

  • traitement de données : ordinateur desktop, solution sur le cloud.

De manière générale, la sobriété doit être un sujet au cœur du jumeau numérique. Plusieurs groupes de travail existent et des conférences sont organisées chaque année autour de ces problématiques. Un exemple est le salon BIM World Paris et ses conférences « solutions bas carbone » et « les rencontres du jumeau numérique ».

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - SAN JOSÉ ALONSO (J.), MARTÍNEZ RUBIO (J.), FERNÁNDEZ MARTÍN (J.), GARCÍA FERNÁNDEZ (J.) -   Comparing time-of-flight and phase-shift. The survey of the Royal Pantheon in the Basilica of San Isidoro (León).  -  In : ISPRS Workshop 3D-ARCH (2011).

  • (2) - SUCHOCKI (C.) -   Comparison of time-of-flight and phase-shift TLS intensity data for the diagnostics measurements of buildings.  -  In : Materials, vol. 13, n° 2, p. 353 (2020).

  • (3) -   Trois façons de déterminer une distance avec LiDAR.  -  YellowScan. https://www.yellowscan-lidar.com/fr/knowledge/three-ways-to-determine-a-distance-with-lidar/ (consulté le 6 décembre 2022).

  • (4) - ZHANG (Y.), CARBALLO (A.), YANG (H.), TAKEDA (K.) -   Autonomous Driving in Adverse Weather Conditions : A Survey.  -  ArXiv Prepr. ArXiv211208936 (2021).

  • (5) - FILGUEIRA (A.), GONZÁLEZ-JORGE (H.), LAGÜELA (S.), DÍAZ-VILARIÑO (L.), ARIAS (P.) -   Quantifying the influence of rain in LiDAR performance.  -  Measurement,...

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