Thèse soutenue

Consolidation de relevés laser d'intérieurs construits : pour une approche probabiliste initialisée par géolocalisation
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Auteur / Autrice : Jean-Francois Hullo
Direction : Pierre Grussenmeyer
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Topographie - Géomatique
Date : Soutenance le 10/01/2013
Etablissement(s) : Strasbourg
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'image, de l'informatique et de la télédétection (Strasbourg)
Jury : Président / Présidente : Daniel Bennequin
Examinateurs / Examinatrices : Guillaume Thibault, Thomas Chaperon
Rapporteurs / Rapporteuses : Jacques Droulez, Bertrand Merminod

Résumé

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La préparation d'interventions de maintenance dans les installations industrielles a dorénavant recours à des outils d'étude, de modélisation et de simulation basés sur l'exploitation de modèles virtuels 3D des installations. L'acquisition de ces modèles tridimensionnels s'effectue à partir de nuages de points mesurés, depuis plusieurs points de vue, par balayage angulaire horizontal et vertical d'un faisceau laser par scanner laser terrestre. L'expression dans un repère commun de l'ensemble des données acquises est appelée consolidation, au cours de laquelle les paramètres de changement de repères entre les stations sont calculés. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la méthode d'acquisition de données laser en environnements industriels. Celle-ci doit, au final, garantir la précision et l'exactitude nécessaires des données tout en optimisant le temps et les protocoles d'acquisition sur site, en libérant l'opérateur d'un certain nombre de contraintes inhérentes au relevé topographique classique. Nous examinons, dans un premier temps, l'état de l'art des moyens et méthodes mis en œuvre lors de l'acquisition de nuages de points denses de scènes d'intérieurs complexes (Partie I). Dans un deuxième temps, nous étudions et évaluons les données utilisables pour la consolidation: données laser terrestres, algorithmes de reconstruction de primitives et systèmes de géolocalisation d'intérieur (Partie II). Dans une troisième partie, nous formalisons et expérimentons ensuite un algorithme de recalage basé sur l'utilisation de primitives appariées, reconstruites dans les nuages de points (Partie~III). Nous proposons finalement une approche probabiliste de l'appariement de primitives permettant l'intégration des informations et incertitudes a priori dans le système de contraintes utilisé pour le calcul des poses (Partie IV).