Qu’est-ce qu’un logiciel de traitement des nuages de points ?
Un logiciel de traitement des nuages de points analyse et modélise les données de nuages de points acquises par un scanner laser 3D ou un moyen similaire. Il les convertit en données pouvant être traitées par la CAO (conception assistée par ordinateur) architecturale.
Les données de nuages de points acquises par un scanner laser 3D ou d’autres moyens sont des données qui combinent les coordonnées XYZ de points disposés dans une grille de points également espacés dans l’espace tridimensionnel avec des informations sur les couleurs et d’autres données. Les données des nuages de points n’étant que des informations ponctuelles, elles doivent être converties en informations surfaciques ou tridimensionnelles pouvant être traitées par la CAO architecturale. Le logiciel de traitement des nuages de points est utilisé pour effectuer cette conversion.
Utilisations du logiciel de traitement des nuages de points
Les principaux domaines d’utilisation des logiciels de traitement des nuages de points sont le génie civil et la construction, ainsi que la construction d’usines et de bâtiments. Les données des nuages de points sont acquises par des scanners laser 3D et des drones.
Les applications dans le domaine du génie civil et de la construction comprennent le calcul du volume du sol à l’aide de la méthode du maillage et de la triangulation, la cartographie transversale à des endroits arbitraires et la création de courbes de niveau. Dans le domaine des installations et de la construction, il s’agit notamment de la modélisation de la tuyauterie, des plans et de l’acier, des mesures d’équipement et de la simulation du chargement et du déchargement.
Les logiciels de traitement des nuages de points peuvent également être utilisés pour appliquer les données des nuages de points à la réalité virtuelle (VR) et à la réalité augmentée (AR).
Principe du logiciel de traitement des nuages de points
Les données d’un nuage de points sont une combinaison de points 3D et d’informations sur les couleurs acquises par un scanner laser 3D ou par d’autres moyens.
1. Acquisition des données des nuages de points
Avec un scanner laser 3D, un laser est irradié sur un objet et les informations sont acquises en détectant le laser réfléchi. Les informations acquises correspondent à des points disposés dans une grille (coordonnées XYZ à intervalles égaux) dans l’espace tridimensionnel (coordonnées cartésiennes) et à des informations de couleur (valeurs RVB).
De nos jours, les drones sont de plus en plus utilisés pour acquérir des données de nuages de points à la place des scanners laser 3D. Ces données de nuages de points ne sont que des informations ponctuelles et ne peuvent pas être traitées telles quelles par des logiciels tels que la CAO architecturale.
Les logiciels de traitement des nuages de points sont utilisés pour convertir ces informations ponctuelles en informations surfaciques ou tridimensionnelles.
2. Méthodes de traitement des données des nuages de points
Le flux de traitement des données dans un logiciel de traitement des nuages de points est le suivant.
- Importation des données de nuages de points.
- Prétraitement (alignement, élimination du bruit).
- Analyse (mesure dimensionnelle, contrôle des interférences).
- Modélisation (création de modèles 3D et de données de maillage).
- Sortie finale (création de fichiers dans un format adapté à l’application).
Les fichiers de sortie peuvent être chargés dans des logiciels de CAO et d’autres applications.
Autres informations sur les logiciels de traitement des nuages de points
1. Algorithme ICP
La plupart des logiciels de traitement de données de nuages de points existants utilisent l’ajustement pour aligner différentes données de nuages de points, qui est basé sur un algorithme appelé ICP (Iterative Closest Point).
Cet algorithme calcule de manière itérative la correspondance entre les points et met à jour la position et l’orientation relatives entre les nuages de points afin de réduire la distance totale entre les points correspondants. Le PIC standard alterne les processus de correspondance et de transformation géométrique en utilisant les points les plus proches.
En fonction de l’état initial des positions et des attitudes entre les nuages de points, il peut être difficile d’obtenir des résultats précis.
2. Méthodes mises en œuvre dans des études antérieures
Pour le positionnement entre les nuages de points numérisés, il existe des méthodes qui utilisent les informations planaires des surfaces routières et des bâtiments, ainsi que des méthodes qui utilisent les informations sur les couleurs. Des méthodes qui utilisent ces informations en combinaison pour effectuer un positionnement pas à pas et qui ne sont pas affectées par les conditions initiales ou les données manquantes ont été proposées ces dernières années.
Les méthodes d’intégration des données de numérisation utilisant les informations obtenues par SfM sont également efficaces. Pour les zones où les données de numérisation se chevauchent peu, plusieurs photographies sont prises. Les informations 3D sont complétées par SfM. Cette méthode améliore la précision de la fusion des données de numérisation.