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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

Exemples d’application
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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4. Exemples d’application

4.1 Le LiDAR pour imager un environnement

Le boom des télécoms puis l’explosion de la bulle internet au début des années 2000 a favorisé l’utilisation des sources laser fibrées (plus compactes et plus fiables) pour le domaine des LiDARs. Ces systèmes imageurs sont déployés pour télémétrer des objets et répondre à des fonctions de relevés topographiques, de détection d’obstacles pour la navigation, de pénétration sous feuillage pour l’archéologie ou de décamouflage pour des applications de Défense. Plusieurs secteurs d’activités, comme les véhicules autonomes, devraient bénéficier de la baisse des coûts des LiDARs avec une production en masse de systèmes. Le LiDAR devient un capteur indispensable pour imager un environnement. Il est moins sensible que les capteurs « vidéo » aux conditions atmosphériques. Il mesure la distance et géolocalise précisément un obstacle sans interférence entre systèmes, contrairement à l’utilisation de modules radar. La fusion de données vidéo, radar et LiDAR est indispensable pour équiper puis commercialiser des véhicules autonomes de niveau 3 (certaines fonctions de conduites sont déléguées au véhicule) voire supérieur (jusqu’à l’autonomie complète) avec des probabilités d’accident inférieures à 1 sur 1 milliard de kilomètres parcourus.

Les deux applications choisies ici concernent l’imagerie LiDAR 3D à courte / moyenne portée (moins d’un kilomètre) pour des missions de navigation et l’imagerie télémétrique longue portée (au-delà du kilomètre) en condition de visibilité dégradée.

HAUT DE PAGE

4.2 Imagerie LiDAR courte portée pour la navigation

La navigation de véhicules terrestres ou aériens (drones, avions) est rendue partiellement autonome et fiable par la détermination en temps réel du positionnement et de l’orientation du porteur. La navigation inertielle est hybridée avec des capteurs de positionnement par satellite comme le GPS ...

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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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