Les résultats des tests de précision du système et d’exactitude locale suggèrent que les nuages de points de l’Elios 3, lorsqu’ils sont traités avec GeoSLAM Connect, se comparent bien aux ZEB Revo et ZEB Horizon, les principaux systèmes de cartographie mobile du marché.
Dans cet article, nous nous concentrons sur la précision du système et l’exactitude locale, telles que testées dans un environnement de bureau. Vous découvrirez ici les résultats des tests que nous avons effectués pour la précision globale et le géoréférencement dans un grand entrepôt.
Les résultats des tests en bref
- Ce qui a été testé
Précision du système et exactitude locale des modèles 3D créés avec des données LiDAR collectées par l’Elios 3 de Flyability et traitées avec GeoSLAM Connect. - Qui a effectué le test?
Les experts en cartographie 3D GeoSLAM et l’équipe produit de Flyability - Quels tests ont été effectués?
Une analyse plane-par-plane pour l’exactitude locale et une analyse du bruit de portée pour la précision. - Modèle de référence
Le modèle de référence utilisé pour les tests a été créé avec un TLS (Terrestrial Laser Scans) Riegl VZ-400. Le processus d’enregistrement a été effectué avec RiScan Pro V2.14.1. - Résultats des tests – exactitude locale
Toutes les comparaisons se situaient à +/- 16 mm, et la distance normale absolue moyenne entre l’Elios 3 et le modèle de référence était de 8 mm. - Analyse de la précision des résultats des tests
L’écart-type de toutes les surfaces se situait dans les 15 mm, et l’écart-type moyen entre l’Elios 3 et le modèle de référence était de 8 mm à 1-sigma.
Ces dernières années, les données LiDAR sont rapidement devenues l’une des bases les plus fiables pour une modélisation 3D exacte et précise.
Des secteurs tels que l’exploitation minière, la construction et les infrastructures utilisent ces modèles pour effectuer des inspections de routine, prendre des décisions en matière de sécurité, suivre l’évolution des actifs dans le temps et soutenir la planification des projets.
Les résultats que les professionnels de ces secteurs obtiennent à partir de modèles 3D créés avec des données LiDAR incluent:
- Des jumeaux numériques détaillés
- Mesures précises en 2D et 3D
- La capacité de déterminer l’emplacement des défauts dans l’action
- La possibilité d’exporter des données vers des extensions de fichiers de nuages de points 3D courantes telles que *.e57, *.las, *.laz et *.ply
- La possibilité de fusionner plusieurs modèles 3D géoréférencés pour suivre l’évolution des actifs dans le temps
Quel que soit le secteur ou le résultat, la qualité du modèle est essentielle à son utilité. Si les données ne sont pas précises et exactes, elles risquent de ne pas refléter suffisamment bien la réalité pour fournir des informations utiles.
Cet article présente les résultats des tests effectués par les experts de GeoSLAM. Ils ont identifié les résultats à partir de modèles 3D créés avec l’Elios 3 et GeoSLAM Connect:
- Précision du systèmé
- Exactitude locale
Pourquoi nous avons testé la précision et l’exactitude de l’Elios 3
L’Elios 3 de Flyability est équipé du capteur LiDAR OSO-32 d’Ouster et de la possibilité de réaliser des SLAM (localisation et cartographie simultanées). Cela lui permet de créer des modèles 3D en temps réel pendant le vol.
Après le vol, les utilisateurs d’Elios 3 peuvent traiter les données LiDAR collectées avec GeoSLAM Connect. Et ainsi créer des modèles 3D précis et exacts. Ces nouvelles capacités ajoutent une cartographie 3D précise à la « technologie de tolérance aux collisions » éprouvée de Flyability pour les travaux dans les espaces confinés. Cela permet de cartographier efficacement des environnements inaccessibles et de donner aux utilisateurs davantage d’informations sur les conditions des actifs industriels.
Cependant, les scanners LiDAR peuvent être sensibles. Des changements dans la façon dont ils sont portés, par exemple, peuvent modifier la qualité des données qu’ils recueillent. Il est donc logique que les utilisateurs potentiels de l’Elios 3 se posent des questions sur ce qui se passe lorsqu’il est équipé d’une charge utile LiDAR.
- Les vibrations du drone ou les facteurs environnementaux tels que la poussière ou l’humidité affecteront-ils la précision des modèles 3D obtenus?
- À quoi ressemblent les modèles 3D obtenus et dans quelle mesure sont-ils utilisables?
Pour répondre à ces questions, nous avons effectué une analyse approfondie de la précision et de l’exactitude locale des modèles 3D capturés avec l’Elios 3 et traités avec GeoSLAM Connect. Tous les tests ont été menés de manière à être à la fois représentatifs et reproductibles.
Définir nos termes : exactitude locale et précision en cartographie 3D
Lorsqu’on parle de modèles 3D réalisés à partir de données LiDAR, les termes précision et exactitude ont des définitions spécifiques.
L’exactitude est généralement définie comme le degré d’accord d’une quantité mesurée avec sa valeur réelle (de référence). Par exemple, si vous mesurez la distance de 100 mm (3,9 pouces) dans votre nuage de points, mais que la distance réelle ou connue est de 500 mm (19,7 pouces) … alors votre mesure n’est pas précise.
La précision – ou le bruit ou la répétabilité – est à son tour définie comme la mesure dans laquelle d’autres mesures donnent le même résultat. Par exemple, si vous mesurez cinq fois la distance entre deux points sur un modèle 3D et que vous obtenez 100 mm à chaque fois … alors vos mesures sur le modèle sont précises.
Les exigences de précision d’un modèle 3D sont généralement déterminées par l’industrie en question. Pour les mesures de stocks dans l’industrie minière, une précision de quelques centimètres peut être suffisante car l’erreur statistique s’estompe d’elle-même. D’autres applications, comme la construction, peuvent exiger une précision encore plus élevée. Il convient toutefois de noter que la précision fixe une limite inférieure à l’exactitude de certaines mesures. En particulier, lorsque les mesures sont effectuées en choisissant des caractéristiques sur le nuage de points. Plus la précision est faible, plus le bruit dans le nuage de points est élevé et plus il est difficile de choisir le point qui correspond exactement à la bonne caractéristique.
L’exactitude, en revanche, est importante dans un modèle 3D car elle garantit que le modèle reflète la réalité. Cela inclut des considérations telles que la forme correcte des angles et la nécessité d’éviter que les murs ne se superposent les uns aux autres. Lorsque nous parlons d’exactitude locale, nous parlons de la distance entre deux points dans un nuage de points, lorsque l’objet peut être vu depuis une position. Les dimensions d’une pièce en sont un bon exemple. Comme indiqué ci-dessus, cet article ne contient que des données de test pour l’exactitude locale avec l’Elios 3 et GeoSLAM Connect.
Évaluation de la précision et de l’exactitude locale du système avec l’Elios 3
Pour évaluer la précision et l’exactitude locale de l’Elios 3 avec GeoSLAM Connect, les experts en cartographie 3D de GeoSLAM ont effectué les opérations suivantes :
- Une analyse plane par plane
- Une analyse du bruit de fond de la gamme
Établir un point de référence
Pour évaluer la précision d’un système, vous devez utiliser un deuxième système de mesure pour fournir la valeur de référence (contrôle). Ce deuxième système devrait avoir une plus grande précision que le système testé.
Dans le cas d’une solution de cartographie mobile telle que l’Elios 3, une station totale (TPS) ou un scanner laser terrestre (TLS) sont utilisés par défaut comme contrôle. Ils ont une précision qui dépasse celle d’une solution de cartographie mobile. En effet, ils capturent des données à partir d’une position unique et stationnaire, alors que plusieurs positions sont enregistrées ensemble à l’aide d’alogrithmes de couplage de points.
En comparaison, une solution de cartographie mobile telle que l’Elios 3 se déplace continuellement tout en collectant des données, les enregistrant à plusieurs endroits pendant que le drone se déplace dans l’environnement qu’il cartographie.
Collecte des données
Les experts de GeoSLAM ont capturé les données d’un environnement intérieur plat en utilisant à la fois l’Elios 3 et un standard TLS. Pour cela, ils ont utilisé un Riegl VZ-400 TLS comme référence. La précision de ce repère est déterminée à partir d’une seule position avec un niveau de confiance défini. Le fabricant du Riegl VZ-400 revendique une précision de 5 mm à 1-sigma. Cela signifie que 68 % de toutes les mesures doivent se situer dans une fourchette de 5 mm. À partir du nuage de points de Riegl, le modèle de référence a ensuite été créé pour servir de contrôle au sol connu.
Alignement de nuage de points d’Elios 3 sur le modèle de référence
Pour comparer efficacement le nuage de points d’Elios 3 avec le modèle de référence TLS, le premier a été aligné avec le second.
L’alignement a modifié la position et l’orientation des données du nuages de points et les a fait entrer dans le système de coordonnées du modèle de référence TLS. GeoSLAM a utilisé le logiciel PolyWorksInspector MRS2013 IR3 à cette fin. Il s’agit d’une solution d’analyse 3D et de contrôle de la qualité utilisée pour évaluer la précision des produits.
Les étapes ci-dessous ont été suivies pour effectuer l’alignement:
- Alignement manuel:est utilisé dans PolyWorks pour un premier alignement grossier du nuage de points de l’équation (celui d’Elios 3) avec le modèle de référence.
- Matrice de transformation calculée. Une fois terminé, la fonction d’alignement automatique Best-Fit* a été utilisée pour créer une matrice de transformation calculée entre le nuage de points et le modèle de référence.
- Application de la transformation au nuage de points. Une fois la matrice de transformation rigide calculée, elle a été appliquée au nuage de points pour aligner les données d’Elios 3 avec le modèle de référence.
*Best-Fit : un outil d’alignement basé sur les surfaces qui transforme de manière itérative la position et l’orientation des données du nuage de points de comparaison afin de minimiser la déviation du nuage de points par rapport au modèle de référence.
Évaluation d’exactitude locale – comparaison plane-par-plane
La comparaison plane-par-plane a été effectuée en ajustant des planes à la fois aux données d’Elios 3 et au modèle de référence mesuré. La distance normale entre les surfaces a ensuite été évaluée.
Cette distance normale a été calculée en trouvant la différence entre le plan extrait dans le nuage de points Elios 3 et le plan correspondant dans le modèle de référence. Cette opération est réalisée à l’aide d’un flux de travail automatisé dans PolyWorks MRS2019 IR3. Cette évaluation a permis de déterminer la précision locale du nuage de points et d’identifier toute variation dans le nuage de points.
Évaluation de la précision du système – Analyse du bruit de portée
Pour évaluer la précision du système de l’Elios 3, une analyse du bruit de portée a été réalisée.
Le bruit de portée est la différence entre chaque mesure de portée (point) et la valeur de portée moyenne dans la zone sélectionnée. Les zones choisies pour évaluer le bruit de portée sont les surfaces planes extraites pour la comparaison plane par plane.
Le bruit de fond est présenté comme un écart-type du point moyen du plan. L’écart-type est donc une mesure de la précision du système et est égal à 1-sigma. L’écart-type a été calculé à l’aide de PolyWorks MRS2019 IR3.
Environnement de test
Pour évaluer l’exactitude et la précision de l’Elios 3 avec GeoSLAM Connect, les données ont été enregistrées dans un environnement de bureau standard avec 6 surfaces planes, d’environ 1 mètre carré, placées à intervalles réguliers autour du scan.
Les experts de GeoSLAM ont placé des sphères de référence de 145 mm (5,7 pouces) de diamètre autour de l’environnement pour enregistrer les scans laser terrestres afin de créer le modèle de référence en utilisant la sortie LAZ de RiSCAN Pro.
Après avoir créé le modèle de référence, un pilote de drone a fait voler l’Elios 3 selon les directives recommandées pour les vols de cartographie, en commençant et en terminant le vol au même endroit.
Le pilote a effectué une boucle complète du bureau et une petite boucle supplémentaire à l’endroit où les deux couloirs se rejoignent. Après le vol, les données recueillies par le capteur LiDAR de l’Elios 3 (Ouster OSO-32) avec GeoSLAM Connect V2.1.0 ont été traitées, filtrées pour éliminer les valeurs aberrantes et exportées au format de fichier LAZ.
Résultats des tests pour la précision du système et l’exactitude locale
Il s’agit des résultats des tests pour l’exactitude locale et la précision du système.
Évaluation de l’exactitude locale
Les experts ont évalué l’exactitude locale des données LiDAR de l’Elios 3 en utilisant l’analyse plane-par-plane.
Les distances normales entre les surfaces du modèle de référence et les surfaces de l’Elios 3 avec les données GeoSLAM Connect sont indiquées dans le tableau 1.
Les résultats montrent que toutes les comparaisons sont à +/- 16 mm près, et que la distance normale absolue moyenne entre l’Elios 3 et le modèle de référence était de 8 mm.
Évaluation de la précision du système
Les résultats de l’analyse du bruit de fond calculés à partir de l’écart-type des plans du comparateur dans les données d’Elios 3 sont donnés ci-dessous.
Les résultats de l’analyse de la précision de l’Elios 3 montrent que l’écart-type de tous les plans se situe dans les 15 mm et que l’écart-type moyen entre l’Elios 3 et le modèle de référence était de 8 mm à 1-sigma.
Conclusion
Les résultats de ce test de GeoSLAM suggèrent que les nuages de points de l’Elios 3 traités avec GeoSLAM Connect se comparent bien à un TLS traditionnel et à ZEB Revo et ZEB Horizon, qui sont les principaux systèmes de cartographie mobile sur le marché.
