Comment utiliser un LiDAR sous un drone ?

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Un LiDAR YellowScan VX-20 sous un drone DJI Matrice 600

Comment utiliser un LiDAR sous un drone ?

Parmi les méthodes aériennes de numérisation 3D, le LiDAR trouve une place de choix depuis la démocratisation des drones civils.

Ceci a été rendu possible par la convergence technologique récente entre les méthodes de relevé 3D et le monde de l’aéromodélisme.

De la divergence de deux mondes

La technologie LiDAR a rendu possible la télédétection laser à haute précision et la reconstruction à la volée de nuages de points en taille réelle de scènes entières, mais utilise traditionnellement des appareils lourds et volumineux.

D’un autre côté, le monde de l’aéromodélisme rend le vol d’aéronefs télépilotés accessible à n’importe qui, mais conserve des difficultés à embarquer des charges lourdes en maintenant un niveau d’autonomie suffisant.

Divergence technologique entre LiDAR et aéromodelisme

Divergence technologique entre LiDAR et aéromodelisme

 

Pourtant les applications pouvant naître de la rencontre de ces deux univers ont été perçues depuis longtemps.

Les outils de LiDAR aérien font partie du décors depuis de nombreuses années, et cela a été rendu possible par l’embarquement d’appareils volumineux dans des aéronefs traditionnels tels que des avions ou hélicoptères, et non dans des aéronefs télépilotés tels que des drones.

Un avion et un hélicoptère équipés de capteurs LiDAR et photo

Un avion et un hélicoptère équipés de capteurs LiDAR et photo

Vers une convergence

La convergence technologique est née de l’espoir de pouvoir embarquer des capteurs LiDAR dans des appareil télépilotés. Ceci afin de répondre à plusieurs objectifs :

  • réduire les coûts des missions de vol,
  • rendre la numérisation 3D aérienne accessible aux professionnels sans dépendre de pilotes traditionnels,
  • proposer aux applications aériennes la même dualité de solutions que celle connue pour les applications terrestres entre photogrammétrie et scanner laser.

C’est finalement le monde des véhicules autonomes qui aura contribué indirectement à rendre cette convergence possible. Les capacités requises par les voitures en matière de SLAM (cartographie et localisation simultanée) ont conduit à l’amélioration des techniques de mobile-mapping et progressivement à la réduction de leur taille et de leurs coûts.

Environnement perçu par un véhicule autonome - Velodyne LiDAR

Environnement perçu par un véhicule autonome – Velodyne LiDAR

Combinée à l’amélioration des capacités des aéronefs, les applications de LiDAR par drone sont désormais totalement opérationnelles et massivement employées.

Voyons comment l’intégrer à vos méthodes de travail habituelles.

Composition du matériel

La composition du drone reste la même que pour des applications de photogrammétrie à la seule différence que le capteur photo sera ici remplacé ou adjoint d’un module LiDAR.

Un drone est un appareil en mouvement constant et rentre évidemment dans la catégorie des appareils de “mobile-mapping” dont font partie les outils terrestres de type “backpack” ou les scanners mobiles portatifs.

Le ZEB HORIZON est un scanner 3D portatif pouvant être installé sous un drone - GEOSLAM

Le ZEB HORIZON est un scanner 3D portatif pouvant être installé sous un drone – GEOSLAM

Pour rappel, la composition de ce type de module LiDAR de mobile mapping est la suivante :

  • une tête rotative projetant un peigne de faisceaux laser,
  • une centrale inertielle (IMU) et potentiellement d’autres capteurs tels que des accéléromètres ou boussoles.

Les sphères de points produites par la tête LiDAR ayant une origine variable du fait des déplacements du matériel, il devient nécessaire d’enregistrer la trajectoire suivie par l’opérateur lors de la captation.

Deux méthodes sont employées par le calculateur embarqué :

  1. Le SLAM “visuel”, qui consiste en la confrontation de chaque nuage de point avec son prédécesseur (cloud to cloud) dans le but de trouver le meilleur assemblage possible. L’appareil réalise à haute fréquence des calculs de recalage “best-fit” permettant de réduire les écarts moyens (RMS) entre les données.
  2. La centrale inertielle, qui détecte les inclinaisons et accélérations à haute fréquence pour en déduire une information sur les mouvements.

De manière imagée, le SLAM visuel endosse le rôle des yeux et la centrale inertielle celui de l’oreille interne. Lisez une journal à l’arrière d’une voiture en train de descendre une route de montagne, et votre estomac vous expliquera que la confusion entre les deux organes ne convient pas à votre cerveau...

Les deux méthodes, employées de manière simultanée, permettent d’enregistrer la trajectoire de l’opérateur et de reconstruire le nuage de points à la volée. Qu’il s’agisse de LiDAR aérien ou de mobile-mapping, les composants matériels restent les mêmes, seule la configuration étant modifiée.

Un LiDAR YellowScan VX-20 sous un drone DJI Matrice 600

Un LiDAR YellowScan VX-20 sous un drone DJI Matrice 600

Méthode d’acquisition

Le fonctionnement d’un drone équipé d’un LiDAR est en tous points similaire à celui d’un drone traditionnel. Les logiciels dédiés à l’acquisition des données laser apportent une surcouche applicative dont la fonction essentielle est d’avoir une visualisation en temps réel de la construction du nuage de points global.

Cette supervision est essentielle pour minimiser les zones occluses et ajuster au besoin les déplacements du drone. Selon les logiciels, le temps de post-traitement et d’affinage des données 3D collectées peut être assez variable mais restera faible en comparaison du temps nécessaire à l’assemblage de nuages de points isolés obtenus par scanner laser 3D en station fixe par exemple.

Le risque de dérive

Faire voler un drone n’est pas compliqué. Qu’il soit équipé d’un LiDAR ou non ne change rien à ce constat.

La vraie difficulté en termes de méthodologie d’acquisition réside dans la tendance inévitable du SLAM et des centrales inertielles à générer des déformations et des dérives dans les nuages de points.

Le SLAM visuel repose sur la comparaison “nuage contre nuage” en temps réel. Celui-ci est donc très dépendant des points caractéristiques de la scène pouvant “couper la routine visuelle”.

Très concrètement, la méthode de “cloud to cloud” utilisée par le SLAM sera bien plus efficace dans une forêt que le long d’un trajet linéaire sur une autoroute.

Pour des scènes contenant très peu de points caractéristiques, le SLAM a donc tendance à produire un allongement ou un écrasement du nuage de points le long du parcours de l’arpenteur.

La centrale inertielle navigue à l’aveugle. Votre oreille interne vous aide à garder l’équilibre, mais n’est pas infaillible. Ainsi, vous parviendrez à rester plus longtemps debout sur un pied en ayant les yeux ouverts que s’ils sont fermés. De la même manière, la centrale inertielle est capable de comprendre les mouvement induits au scanner mobile, mais elle ne le fera pas sans erreurs.

La centrale inertielle a donc tendance à générer une dérive directionnelle ou une torsion des données collectées.

Illustration d'une distorsion extreme d'un nuage de points SLAM + IMU

Illustration d’une distorsion extrême d’un nuage de points SLAM + IMU

Etablir un plan de vol

Afin de permettre aux deux technologies de fonctionner le mieux possible, il est nécessaire de suivre une stratégie d’acquisition précise. La clé réside dans la création de “points durs” que l’on obtient en repassant plusieurs fois sur un même point afin de “créer des noeuds” sur la trajectoire.

Etablir une bonne stratégie de vol permet de limiter les dérives

Etablir une bonne stratégie de vol permet de limiter les dérives

Ainsi, pour numériser un terrain avec un LiDAR sous drone, il sera préférable de réaliser un trajet de vol ayant une forme de “8” vu du ciel plutôt qu’une simple ligne droite.

Une solution encore plus pertinente est de créer un plan de vol croisé, correspondant à un balayage de la zone en lignes et colonnes, créant ainsi des intersections multiples et donc une trame régulière de “points durs”.

Coût du matériel

Les technologies évoluent encore énormément en raison de la jeunesse du marché et conduisent à une grande volatilité des prix. Actuellement les boîtiers incluant une tête LiDAR et l’ensemble des capteurs de trajectoire et de positionnement nécessaires à l’acquisition coûtent entre 35 et 80 000 euros. Ces prix n’incluent pas le drone qui, pour pouvoir embarquer ce type d’appareil, doit être issu d’une gamme professionnelle dont les niveaux de prix tournent généralement entre 5 et 10 000 euros.

Comme vous pouvez le constater, embarquer un LiDAR sous un drone reste encore très coûteux actuellement. Justifier un tel investissement implique soit d’avoir une visibilité claire sur le potentiel de rentabilité au regard des attentes du marché, soit de disposer de fonds de recherche et développement importants.

Données collectées

Les données collectées par les drones LiDAR ne se distinguent pas des autres solutions de mobile-mapping.

Si le drone n’embarque qu’un module LiDAR et inertiel, la donnée collectée ne sera qu’un nuage de points dans lequel chaque pixel pourra prendre uniquement la valeur du “champ scalaire” (données associées à un point 3D) correspondant à la réflectance des objets impactés.

Pour coloriser ce nuage de point, certains modules LiDAR sont en mesure de se synchroniser avec des capteurs photo. Selon le traitement logiciel proposé et la redondance des capteurs, il est également possible de produire des bulles photos à 360 degrés géopositionnées.

A nouveau, comprenez bien que le drone n’est qu’un outil pour transporter les appareils chargés de la capture et que ce sont bien ces derniers qui définissent le type de données récupérables en fin de traitement.

Clément VALENTE

Expert en construction numérique

1Commentaire
  • CRISPIELS
    Répondre
    Posted at 15 h 38 min,3 août 2019

    Bonjour.
    Avez-vous une solution de capteur Lidar à suspendre sous le drone DJI M210 RTK V2 ?
    Merci !
    Etienne CRISPIELS
    Géomètre-Expert
    etienne@crispiels.be

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