Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
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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LiDAR scanners, in constant evolution, allow the acquisition of accurate 3D data. Coupled with GNSS and inertial measurement units, becoming also more and more efficient, they allow for large-scale, fast and accurate creation of 3D digital twins. One last element is necessary to create a myriad of opportunities: the analysis of the large amount of data acquired in order to extract useful information. This article presents the principles of LiDAR acquisition, the processing to extract relevant information, and an overview of the methodologies used for this purpose. Finally, some applications illustrate the many possibilities opened by this technology.
Auteur(s)
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Beatriz MARCOTEGUI : Professeure - Mines Paris, Université PSL, centre de Morphologie mathématique (CMM), - Fontainebleau, France
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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 :
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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]
L'expertise technique et scientifique de référence
KEYWORDS
classification | modelling 3D | lidar | digital twin | 3D scanner
DOI (Digital Object Identifier)
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Traitement des données 3D
En anglais
2. Scanners LiDAR
2.1 Configuration du scanner
Les premiers scanners 3D ont été développés pour être installés sur un trépied fixe (TLS, Terrestrial Laser Scanning). Après la maturation des technologies TLS et grâce au développement parallèle des technologies de positionnement GNSS (Global Navigation Satellite System, dont le GPS est la première composante historique) et IMU (Inertial Measurement Unit), ces scanners fixes ont été embarqués dans des avions afin d’effectuer des acquisitions à grande échelle d’un territoire. Cette méthode d’acquisition est appelée « ALS » (Aerial Laser Scanning).
Ces dernières années, avec la démocratisation des scanners 3D mobiles, notamment grâce à la voiture autonome, accompagnée d’avancées importantes sur le traitement de données, comme sur les algorithmes SLAM (Simultaneous Localisation And Mapping), il est maintenant possible d’installer un système MLS (Mobile Laser Scanning) sur un mobile – voiture, train, chariots, sac à dos, drone… – et effectuer des acquisitions des grandes infrastructures linéaires.
Les scanners 3D peuvent donc être classifiés en fonction de leur configuration :
-
numérisation laser terrestre (Terrestrial Laser Scanning, TLS) : le scanner est statique lors de l’acquisition et déplacé sur plusieurs points de station dans la scène pour une acquisition complète. La figure 1 illustre le lever d’un poste de transformation électrique acquis avec un système TLS ;
-
numérisation laser aérien (en anglais, Aerial Laser Scanning, ALS) : le scanner est embarqué dans un avion ou hélicoptère qui vole à basse altitude. La figure 2 illustre le résultat d’une acquisition ALS ;
-
numérisation laser mobile (Mobile Laser Scanning, MLS) ou système de cartographie mobile (Mobile Mapping System, MMS) : le scanner est embarqué dans un véhicule terrestre, une voiture généralement. La figure 3 illustre un système d’acquisition MLS et la figure 4 un nuage de points acquis par un tel système ;
-
numérisation laser sur drone (Unmanned Laser Scanning, ULS) :...
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Scanners LiDAR
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,...
IFC – Standard sur les formats d’échanges de modèles BIM 3D
https://buildingsmartfrance-mediaconstruct.fr/comprendre-format-ifc/
HAUT DE PAGE
PCRS – Standard sur la création du plan topographique en milieu urbain :
http://cnig.gouv.fr/ ?page_id=11745
INSPIRE :
HAUT DE PAGE
https://www.artec3d.com/fr/learning-center/laser-3d-scanning...
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