Beyond the visible : Reconstruction of environments by laser scanners and mirrors
Au delà du visible : reconstruction d'environnements par scanners laser et miroirs
Résumé
This PhD work investigates automatic digitization with complete coverage of large and complex environments using a terrestrial laser scanner (TLS) or a mobile scanner. We propose an adaptive multi-objective view-planner that can operate in an unknown environment to provide in offline mode guidance for the human operator and ease the scanning task or in online mode with a scanner embedded on a mobile robot for an automatic exploration of the environment. The proposed method assumes that the laser scanner is moved on a flat surface which is common in indoor environments, urban areas, open spaces or in various cultural heritage applications. First, we propose a novel exploration strategy that is completely automated and does not require extensive computations that uses specific regions of the environment called "Conservative-Cells" to drastically reduce the number of sensing positions to achieve complete digitization of the environment. Next, we present an approach to improve the scanning process in "offline" mode, especially when using a TLS in large environments. For this purpose, we suggested combining the use of a terrestrial laser scanner with a mobile robot equipped with a planar mirror. The result is a significant reduction in the effort required by the human operator to move the scanner in the environment and improve the completeness rate of the final point cloud. Proposed methods were validated with simulated and real point clouds on both TLS and mobile robot. The proposed approaches show efficient performance in terms of coverage rate and computational time compared to other view-planning approaches as well as the results of an experienced human operator in a large, complex environment
Ce travail de thèse porte sur la numérisation complète d'environnements vastes et complexes en utilisant un TLS ou un scanner mobile. Nous proposons un planificateur de vue multi-objectif adaptatif capable de fonctionner dans un environnement inconnu pour guider l'opérateur humain en mode "hors ligne" et faciliter la tâche de numérisation ou en mode "en ligne" avec un scanner embarqué sur un robot mobile pour une exploration automatique de l'environnement. La méthode proposée suppose que le scanner est déplacé sur une surface plane ce qui est fréquent dans les environnements d'intérieur, les zones urbaines, les espaces ouverts ou encore dans certaines applications du patrimoine culturel. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle stratégie d'exploration automatisée qui exploite des régions spécifiques de l'environnement, nommées "cellules conservatrices" pour réduire le nombre de déplacements du scanner et obtenir une numérisation complète de l'environnement. Ensuite, nous introduisons une approche pour améliorer le processus de numérisation en mode "hors ligne", en particulier lors de l'utilisation d'un TLS dans les grands environnements. Pour ce faire, nous avons proposé de combiner l'utilisation d'un scanner laser terrestre avec un robot mobile équipé d'un miroir plan. La méthode permet de réduire considérablement l'effort fourni par l'opérateur humain pour déplacer le scanner dans l'environnement et améliore le taux de complétude du nuage de points final. Les méthodes proposées dans cette thèse ont été validées avec des nuages de points simulés et réels avec un TLS et un robot mobile et montrent de bonnes performances en termes de taux de couverture et de temps de calcul par rapport à d'autres stratégies de planification de vues dans la littérature, mais aussi par rapport aux résultats obtenus par un opérateur humain expérimenté dans un environnement large et complexe
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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