Présentation
EnglishRÉSUMÉ
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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Lire l’articleAuteur(s)
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Xavier BRIOTTET : Directeur de recherches ONERA - DOTA, ONERA, Toulouse, France
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Laurent HESPEL : Responsable de l’unité de recherches IODI - DOTA, ONERA, Toulouse, France
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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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3. Principales techniques d’imagerie laser 3D à plan focal
3.1 Introduction aux principales techniques instrumentales
De nombreuses techniques optiques sans contact existent pour déterminer la géométrie d’un objet en trois dimensions. La télémétrie par triangulation considère l’acquisition d’images (sans présence obligatoire de sources laser) et identifie la forme géométrique des objets par stéréovision et post-traitements [S 7 797].
Le LiDAR 3D le plus simple d’utilisation considère la mesure directe du temps de vol des photons. Dans le cas d’un monodétecteur, la mesure est réalisée sur un axe de visée dans la direction d’éclairement de la source laser (figure 9 a ). Le signal onde complète est exploité pour obtenir un point 3D de l’objet (ici l’écho 3 de figure 9 a ) et un balayage du faisceau laser permet de couvrir toute la scène pour l’imager en trois dimensions. Depuis quelques années, de nouvelles approches sont disponibles à partir de détecteurs matriciels : le temps de vol des photons est accessible sur chaque pixel (figure 9 b ). La surface des objets éclairés est accrue et l’image tridimensionnelle est native en sortie du LiDAR 3D. La complexité de l’électronique d’acquisition demeure un défi pour rendre ces systèmes compacts et compatibles pour des traitements de l’information 3D en temps réel.
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BIBLIOGRAPHIE
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(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.
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(2) - ROYO (S.), BALLESTA-GARCIA (M.) - An Overview of Lidar Imaging Systems for Autonomous Vehicles. - Appl. Sci., 9, 4093 (2019). Doi:10.3390/app9194093.
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(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.
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(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).
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(5) - WEICHEL (H.) - Laser Beam Propagation in the Atmosphere. - Spie Press Book, Pages: 108, ISBN: 9780819404879, Volume: TT03, 1 October 1990.
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
Outils de modélisation de scène LiDAR :
DART :
http://www.cesbio.ups-tlse.fr/us/dart/dart_model.html
DIRSIG :
Liste non exhaustives d’outils d’exploitation de nuages de points 3D et quelques applications :
PCL (Point Cloud Library) :
http://caor-mines-paristech.fr/fr/recherche/3d-modeling/ https://geometryfactory.com/portfolio/point-cloud-classification/
https://www.3dreshaper.com/fr/software-fr/
Utilitaires pour traitement des données LiDAR :
Affichage de nuages de points 3D :
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