Traitements de nuages de points denses et modélisation 3D d'environnements par système mobile LiDAR/Caméra

Dense point cloud processing and 3D environment modeling from LiDAR/Camera mobile system

• Auteur / Autrice : Jean-Emmanuel Deschaud
• Direction : François Goulette
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, temps réel, robotique et automatique
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Paris, ENMP
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Centre de robotique (Paris)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Capteurs optiques

Véhicules automobiles -- Capteurs

Imagerie tridimensionnelle

Résumé

Le laboratoire de robotique CAOR de Mines ParisTech a mis au point une technique de numérisation 3D d'environnements extérieurs, utilisant un système mobile appelé LARA3D. Il s'agit d'une voiture équipée de capteurs de localisation (GPS, Centrale Inertielle) et de capteurs de modélisation (lidars et caméras). Ce dispositif permet de construire des nuages de points 3D denses et des images géo-référencées de l'environnement traversé. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé une chaîne de traitement de ces nuages de points et de ces images capable de générer des modèles 3D photo-réalistes. Cette chaîne de modélisation est composée d'une succession d'étapes avec dans l'ordre : le calcul des normales, le débruitage des données, la segmentation en zones planes, la triangulation, la simplification et la texturation. Nous avons testé notre méthode de modélisation sur des données simulées et des données réelles acquises dans le cadre du projet TerraNumerica (en environnement urbain) et du projet Divas (en environnement routier).

The Robotics Laboratory CAOR from Mines ParisTech has developed a technique for 3D scanning of outdoor environments, using a mobile system called LARA3D. This is a car with location sensors (GPS, inertial unit) and modeling sensors (lidars and cameras). This device can build 3D point clouds and geo-referenced images of the environment. As part of this thesis, we have developed a processing chain of these point clouds and images for generating photo-realistic 3D models. This modeling chain has many processing steps with in order : normal computation, denoising, planar area segmentation, triangulation, simplification and texturing. We have applied our modeling method on synthetic data and on real data acquired through project TerraNumerica (in urban environment) and project Divas (in road environment).