Nous expliquons certains termes techniques de base que les entreprises utilisent dans les articles et les fiches techniques pour décrire les performances de leurs systèmes cartographie mobile .
Si vous êtes novice en matière de cartographie mobile, vous n'êtes peut-être pas familiarisé avec les termes techniques utilisés par les entreprises dans les articles et les fiches techniques pour décrire les performances de leurs systèmes. Comme il peut être difficile de comprendre en quoi un outil diffère d'un autre dans des domaines tels que la précision et workflow, cet article a pour but de vous aider en expliquant certains termes de base.
Nous aborderons les deux types de précision utilisés pour étalonner un système cartographie mobile , les erreurs de précision communes aux dispositifs cartographie mobile et nous terminerons en explorant les types de correction d'erreur utilisés dans les flux de travail cartographie mobile . (Nous avons également inclus quelques liens vers des articles qui expliquent ces sujets plus en profondeur).
Termes de précision
Précision locale (relative)
La précision d'un site nuage de points à l'échelle locale. Pour un scanner mobile, il s'agit de la précision d'une mesure entre des points situés dans un endroit unique, comme une pièce.
Cette mesure est importante pour déterminer la fiabilité d'un scanner, car elle permet d'évaluer la précision des dimensions d'une pièce, ce qui est important pour des applications telles que le scan-to-BIM ou la création de plans d'étage.
Précision globale (absolue)
La précision du site nuage de points à l'échelle mondiale. Pour un scanner mobile, il s'agit de la précision d'une mesure entre deux points qui n'ont pas été capturés par le scanner en un seul endroit. Par exemple, la distance entre les coins opposés d'un bâtiment.
précision globale est cruciale pour déterminer la fiabilité d'un scanner mobile, car elle met en évidence la quantité d'erreurs dérive qui s'accumulent dans les projets de cartographie complexes ou de grande envergure. En d'autres termes, elle donne une indication sur la précision du scanner dans l'ensemble du bâtiment.
Elle est également connue sous le nom de précision absolue, car elle indique la précision des mesures du nuage de points par rapport à leur position "réelle" dans un système de coordonnées absolu déterminé par une méthode d'ordre supérieur, comme le GPS ou la topographie.
Pour des définitions plus précises de ces termes, et pour plus de détails sur la façon dont la Commission a mesuré cette mesure pour ses propres scanners, voir . NavVis a mesuré cette mesure pour ses propres scanners, voir le site NavVis VLX Accuracy livre blanc.
Termes relatifs aux erreurs SLAM
Erreur de suivi
Lorsque l'algorithme de localisation et de cartographie simultanées (SLAM) du scanner mobile calcule mal votre position tout en enregistrant votre trajectoire. Cela se produit le plus souvent lorsqu'un espace ne présente pas les caractéristiques physiques que la technologie de vision par ordinateur du site SLAMutilise pour estimer la position. Par exemple, les longs couloirs rectilignes sont les causes les plus courantes de cette erreur, car ils ne comportent pas d'embrasures de portes, de fenêtres ni d'angles.
Les erreurs de suivi sont plus fréquentes avec les algorithmes moins robustes de SLAM , mais peuvent encore poser un problème avec les systèmes les plus avancés. Elles peuvent être corrigées en utilisant l'optimisation fermeture de boucle ou point de contrôle , lorsqu'elle est disponible.
Les erreurs de suivi sont l'une des principales causes de dérive(voir ci-dessous).
Dérive
Lorsque les données de trajectoire générées par votre algorithme SLAM divergent de votre trajectoire réelle pendant que vous scannez. Elle résulte de l'accumulation de petites erreurs, telles que les erreurs de suivi ou les erreurs de positionnement dues aux capteurs bruit.
dérive est rarement un problème dans les balayages courts, mais il devient de plus en plus probable au fur et à mesure que le balayage se prolonge. Il est facile de voir dans les données, par exemple, qu'un couloir droit semble tordu ou qu'un escalier est déformé.
Cette erreur peut être réduite par des algorithmes plus robustes de localisation et de cartographie simultanées (SLAM), mais il est pratiquement impossible de l'éliminer sans mesures supplémentaires. workflow C'est pourquoi de nombreux fournisseurs proposent des fonctions telles que fermeture de boucle ou des points de contrôle pour corriger dérive.
Pour en savoir plus sur la façon dont les erreurs de suivi et dérive se produisent, et sur ce que vous pouvez faire pour les corriger, consultez cet article.
Termes de correction d’erreurs
Fermeture de boucle
Une fonction de workflow qui corrige pour dérive. Elle est proposée par la plupart des systèmes cartographie mobile .
Pour effectuer un fermeture de boucle, revenez dans une zone que vous avez déjà scannée. L'algorithme de localisation et de cartographie simultanées (SLAM) reconnaîtra la position et l'utilisera pour calculer l'ampleur de la dérive de sa trajectoire depuis sa dernière visite. Cela donne à l'algorithme toutes les informations dont il a besoin pour supprimer cette dérive et améliorer la qualité de votre nuage de points final.
Optimisation des points de contrôle
Une fonction workflow qui corrige les erreurs de suivi ou dérive. Elle est principalement utile dans les grands projets où dérive est plus probable. Seuls les systèmes les plus avancés du marché offrent cette fonction.
La mise en œuvre la plus courante de l'optimisation point de contrôle consiste à placer des cibles d'arpentage autour des zones où des erreurs sont susceptibles de se produire et à arpenter les points à l'aide d'une station totale. Lorsque vous entrez les coordonnées de ces cibles dans le logiciel post-traitement du scanner, celui-ci utilise ces données comme contrôle pour optimiser le site nuage de points et réduire les erreurs.
Par exemple, vous pouvez placer des cibles de sondage en damier à chaque extrémité d'un long couloir pour corriger les erreurs de suivi. Vous pouvez également placer un certain nombre de cibles dans un projet de balayage plus vaste pour corriger les erreurs de dérive.
NavVisCette mise en œuvre unique utilise également des points de contrôle pour vérifier la précision globale (absolue) au fur et à mesure de la numérisation. Pour utiliser cette fonction, placez un point de contrôle, effectuez un relevé et touchez-le avec le scanner lorsque vous passez. L'interface affichera le delta entre les coordonnées du relevé et l'estimation de la position du système, ce qui vous donnera une idée de ce qui a pu se passer pendant le processus de numérisation.
en savoir plus sur les erreurs de SLAM et sur ce que vous pouvez faire pour les corriger.
Points de contrôle
Ce sont des cibles topographiques telles que des autocollants en échiquier ou des sphères.
Leur utilisation la plus courante en numérisation consiste à enregistrer ensemble des nuages de points générés par différentes méthodologies, telles que les scanners mobiles, les scanners laser terrestres et les drones. Pour cette application, capturez le site point de contrôle dans deux ou plusieurs ensembles de données dans la zone où ils se chevauchent. Cela permet au logiciel post-traitement de contrôler le processus d'enregistrement et de s'assurer que tous les ensembles de données sont combinés avec précision.
Une deuxième utilisation des points de contrôle est la correction des erreurs dans les flux de numérisation mobile (voir ci-dessus la partie sur l'optimisation des points de contrôle pour plus d'informations sur cette application).
Recapitulatif
Voilà quelques-unes des idées de base que vous devez comprendre pour prendre une décision éclairée lorsque vous achetez un système de numérisation mobile.
Vous disposez désormais des outils nécessaires pour déterminer la précision d'un scanner dans un environnement local, ainsi que sur l'ensemble du projet. Vous serez également prêt à poser des questions sur la manière dont les erreurs de dérive et de suivi affectent la précision d'un scanner, et sur les outils inclus par le fabricant pour corriger ces erreurs.
En d'autres termes, vous devriez être prêt à déterminer les performances d'un système de numérisation mobile par rapport à un autre, et à choisir un système sur lequel vous pouvez compter.
Sean Higgins est un rédacteur indépendant spécialisé dans la technologie, un ancien rédacteur en chef d’une publication spécialisée et un passionné de plein air. Il pense qu’écrire clairement et sans mot à la mode sur les technologies 3D est un service public.
