Le guide ultime du SLAM et de la numérisation mobile

Qu'est-ce que le SLAM?

Comment ça marche, et qu'est-ce que ça signifie pour la numérisation 3D mobile?

 

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La localisation et numérisation simultanées, connue en anglais sous le nom de SLAM (simultaneous localization and mapping) ne désigne pas une application logicielle en particulier ni un simple algorithme. Le SLAM est un terme général désignant un processus technologique, développé dans les années 1980, qui permet aux robots de naviguer de manière autonome dans de nouveaux environnements sans disposer d'une carte.

La navigation autonome exige de localiser la machine dans l'environnement tout en générant simultanément une carte de cet environnement. C'est très difficile à réaliser, car la machine doit disposer d'une carte de l'environnement pour estimer sa propre position. Mais pour générer la carte, elle doit connaître sa propre position.

En raison de ce cercle de dépendances sans fin, le SLAM est parfois associé au paradoxe de l'œuf et de la poule.

 

Comment fonctionne le SLAM?

Il y a de nombreuses façons d'aborder le SLAM. Heureusement, nous pouvons encore faire quelques généralisations pour illustrer l'idée principale.

Voici une explication très simplifiée : Lorsque le robot démarre, la technologie SLAM fusionne les données des capteurs intégrés au robot, puis les traite à l'aide d'algorithmes de vision par ordinateur pour "reconnaître" les caractéristiques de l'environnement. Cela permet au SLAM de construire une carte approximative et d'effectuer une première estimation de la position du robot.

Lorsque le robot se déplace, le SLAM utilise cette estimation initiale de la position, recueille de nouvelles données à partir des capteurs intégrés au système et effectue une nouvelle (et meilleure) estimation de la position. Une fois que cette nouvelle estimation de la position est connue, la carte est mise à jour à son tour, ce qui complète le cycle.

En répétant ces étapes en permanence, le SLAM suit la trajectoire du robot lorsqu'il se déplace à travers le site. En même temps, il construit une carte détaillée.

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L'évolution du SLAM

Suite à la rapide croissance de la puissance de calcul depuis les années 1980 - sans parler de la disponibilité de code librement téléchargeable par des sociétés comme Google - le SLAM est désormais utilisé pour un grand nombre d'applications. En effet, vous le verrez dans pratiquement toutes les applications où une machine a besoin d'une carte en 3D de son environnement pour fonctionner.

Voici quelques exemples d'applications qui reposent sur la technologie SLAM:

  • Robotique autonome destinée aux consommateurs (comme les drones ou les aspirateurs)

  • Voitures autonomes

  • Applications de réalité augmentée sur smartphone

  • Systèmes de numérisation 3D mobiles

SLAM et numérisation mobile

Nous pouvons maintenant parler de l'application du SLAM la plus importante pour nous : les systèmes de numérisation mobile. Vous pouvez considérer ces outils comme des scanners laser conçus pour offrir les meilleurs flux de travail possibles en matière de documentation des bâtiments.

Les systèmes de numérisation mobile utilisent une combinaison de capteurs hautement calibrés et une technologie SLAM optimisée pour la numérisation. Ces outils vous permettent de capturer des nuages de points 3D et des images panoramiques pendant que vous marchez. Ils offrent une documentation rapide et complète pour les grands actifs et les environnements complexes tels que les usines, les chantiers et les bureaux.

Ces appareils sont également désignés par les termes suivants :

  • Indoor mobile mapping systems (IMMS)

  • Walkaround mobile mapping systems

  • Scanners laser SLAM  

Mais il s'agit essentiellement de la même chose.

Il ne faut pas confondre ces appareils avec un autre type de système de numérisation mobile, qui se monte sur le toit d'un véhicule pour les grands projets de capture en extérieur.

Apprenez-en davantage sur ce qui constitue un numériseur mobile, y compris des informations sur les facteurs de forme et la large gamme de capteurs qui le rendent possible (en anglais).

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Quel est le rôle du SLAM dans la numérisation mobile?

Le SLAM est la "sauce secrète" qui permet au système de fonctionner sans trépied.

La technologie SLAM fusionne les données des capteurs intégrés au système de numérisation mobile pour suivre votre position pendant que vous vous déplacez à travers le site. Vous pouvez considérer chaque position de cette trajectoire comme un "trépied virtuel", que le logiciel utilise pendant l'étape de traitement pour s'assurer que chaque point du nuage de points se trouve au bon endroit.

Vous trouverez ici une explication plus technique du SLAM et de son fonctionnement dans le cadre de la numérisation mobile (en anglais).

Pourquoi cela devrait vous intéresser

En permettant le développement de la technologie de numérisation mobile, le SLAM nous a aidés à franchir la prochaine étape logique de la technologie de documentation des bâtiments.

Pendant longtemps, les travaux de documentation des bâtiments ont été effectués manuellement, avec des appareils tels que des théodolites ou des mètres à ruban. Les années 1980 ont vu apparaître les premières stations totales, qui capturent les points beaucoup plus rapidement et avec une très grande précision. Dans les années 2000, les scanners laser terrestres (TLS) sont arrivés et ont fait passer le flux de travail de documentation à un niveau supérieur en capturant des millions de points au lieu d'un seul à la fois.

En 2015, les premiers systèmes de numérisation mobile utilisant le SLAM sont apparus. Ils offraient une nouvelle avancée : ils peuvent capturer des millions de points pendant que l'opérateur se déplace, et ne sont donc plus confinés à une position spécifique comme le sont les TLS. Bonus majeur, ils incluent également des caméras RVB qui permettent de capturer des photographies à 360° sans effort supplémentaire.

CAPTURE RAPIDE

Un flux de travail de TLS peut nécessiter de configurer votre scanner des dizaines de fois pour un seul projet (voire des centaines, si le bien est particulièrement grand). La numérisation mobile élimine cette étape, ce qui accélère considérablement le flux de travail. Dans des projets typiques, nous avons constaté une augmentation de la vitesse de 10x ou plus.

ENREGISTREMENT PLUS RAPIDE

Étant donné qu'un TLS ne capture qu'une petite zone à la fois, vous devrez connecter les numérisations pour produire un nuage de points final. Vous pouvez y parvenir en superposant vos numérisations, ce qui vous ralentit car cela limite la distance à laquelle vous pouvez déplacer le TLS à la station suivante. Vous pouvez également utiliser des cibles topographiques, ce qui est complexe et augmente le temps passé sur le site.

Un appareil mobile effectue un scan continu - dans certains cas, il peut capturer jusqu'à 3 000 mètres carrés - avant que vous ayez besoin de lancer un autre scan. Cela signifie moins de travail pour assurer une couverture de terrain complète.

DES DONNÉES COMPLÈTES

Étant donné que tout scanner laser ne peut capturer que ce qui se trouve dans son champ de vision, un TLS exige que vous déplaciez l'appareil dans une nouvelle configuration si vous voulez scanner au-delà d'un obstacle et éviter les zones vides dans vos données. Un appareil mobile vous permet de contourner un obstacle, de compléter votre capture et de poursuivre votre numérisation.

DOCUMENTATION INTUITIVE ET PHOTORÉALISTE

Les meilleurs numériseurs mobiles utilisent la combinaison de lidar et de caméras RVB pour capturer un ensemble de données 3D photoréaliste et densément coloré du bâtiment. La navigation, l'exploration et la mesure de ces visites sont intuitives, même pour les parties prenantes qui ne sont pas du tout familières avec les nuages de points.

FEEDBACK EN TEMPS RÉEL

Les numériseurs mobiles de pointe équipés d'une tablette vous montreront la qualité de votre capture au fur et à mesure que vous travaillez, offrant ainsi un retour en temps réel sur votre numérisation. Vous avez manqué un point ? L'écran vous le montrera, afin que vous puissiez immédiatement rectifier l'erreur.

Découvrez ces avantages, ainsi que quelques chiffres concrets montrant ce que cela peut signifier pour l'efficacité de vos projets (en anglais).

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Numérisation mobile VS Scanner laser terrestre

Comparaison des flux de travail et de la manière dont ils répondent aux exigences de votre projet

Pour illustrer les avantages des systèmes SLAM et de numérisation mobile, examinons comment ils performent par rapport à un TLS lors de la documentation d'un espace de bureau classique.

Vous trouverez ci-dessous une illustration des configurations nécessaires pour capturer cet espace complexe en utilisant un TLS et un enregistrement ciblé. Ajoutez des configurations supplémentaires dans chacun des cadres de porte pour un enregistrement de nuage à nuage (à moins que vous ne vouliez prendre le temps de configurer des cibles). Ajoutez des réglages supplémentaires si des meubles obstruent la vue de votre scanner, et encore plus de réglages si vous voulez capturer les détails fins d'éléments comme les cadres de fenêtres.

Au plus vite, vous pourriez numériser cet espace en 20 minutes environ avec un TLS, mais compte tenu des facteurs supplémentaires que nous avons énumérés ci-dessus, vous pouvez voir que cela prendrait probablement plus de temps.

En utilisant un flux de travail de numérisation mobile, vous pouvez vous passer du trépied et vous déplacer dans l'espace selon les besoins de la capture. Vous pouvez agir rapidement et être sûr d'avoir obtenu tout ce dont vous avez besoin.

 

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Les avantages pour votre entreprise

En permettant les flux de travail rapides et flexibles que nous avons abordés ci-dessus, les systèmes SLAM et de numérisation mobile peuvent avoir des effets à long terme sur votre entreprise. L'ajout d'un numériseur mobile à votre gamme d'outils peut vous aider à conserver vos clients existants et à en gagner de nouveaux, ce qui contribuera à la croissance de votre entreprise.

EFFICACITÉ ACCRUE

Terminez des projets plus importants à moindre coût et prenez en charge davantage de projets avec votre personnel actuel.

RÉDUCTION DES PERTURBATIONS POUR LES CLIENTS

Entrez et sortez plus rapidement. Réduisez les temps d'arrêt nécessaires à votre numérisation et gagnez de nouveaux clients dans des secteurs sensibles comme la santé, la fabrication, etc.

ÉLARGISSEZ VOS SERVICES ET VOS OFFRES 

Commencez à proposer des visites guidées à 360° totalement immersives générées par votre scanner mobile. Rendez votre liste de services plus séduisante que celle de vos concurrents.

PLUS DE FLEXIBILITÉ 

Répondez aux besoins des clients sensibles au prix en produisant des ensembles de données de haute qualité à faible coût.

RENFORCEZ VOTRE AVANTAGE CONCURRENTIEL

En améliorant votre efficacité, votre flexibilité et vos services, et en réduisant les perturbations pour vos clients, vous ferez en sorte que votre entreprise se démarque de ses concurrents.

Plus de détails sur la façon dont la numérisation mobile peut améliorer votre activité commerciale (en anglais).

Questions fréquentes

Maintenant que vous comprenez les bases du SLAM et des systèmes de numérisation mobile, vous avez probablement des questions techniques plus poussées. Nous répondons ci-dessous aux questions les plus courantes. Consultez à nouveau cette section à l'avenir, car nous y ajouterons d'autres réponses.

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Quels termes techniques dois-je connaître pour comprendre la numérisation mobile?

Nous avons élaboré un petit glossaire que vous pouvez consulter ici. Il explique tous les termes techniques dans un anglais simple.

Quelle est la précision d'un système de numérisation mobile?

La réponse simple: Les meilleurs systèmes produisent de manière fiable des données qui conviennent parfaitement aux besoins de documentation tel-que-construit. Dans une étude de cas, nous avons testé notre propre NavVis VLX en effectuant un seul scan dans un parking sous-terrain. Avec l'application de la fermeture de boucle pour la correction des erreurs, l'équipe a validé les données avec une précision absolue de 8 mm, à un sigma près. Avec la fermeture de boucle ET l'optimisation du point de contrôle, la précision absolue est passée à 6 mm.

Cela signifie que vous pouvez utiliser les données en toute confiance pour des projets tels que les BIM LOD 300 ou les plans d'étage à une échelle allant jusqu'à 1:50.

La réponse plus compliquée: La précision absolue d'un numériseur mobile est très complexe à définir avec un seul chiffre. En effet, le nuage de points final est traité à l'aide de la technologie SLAM, dont les performances varient en fonction de nombreux facteurs du monde réel, tels que la géométrie de l'environnement à numériser. (C'est pourquoi vous voyez souvent des chiffres de précision absolue indiqués sur les fiches techniques sous forme de fourchette - par exemple, 6-15 mm).

Avant qu'un fournisseur puisse faire des déclarations générales sur la précision d'un numériseur mobile donné, il devra effectuer des tests approfondis, dans une variété de scénarios, et voir comment le système fonctionne dans chacun des scénarios réels où il serait utilisé.

Afin de fournir des réponses significatives sur la précision de la numérisation mobile, NavVis a développé une méthodologie rigoureuse pour valider la précision, ouverte aux évaluations et aux examens indépendants (en anglais).

Pourquoi certains systèmes SLAM sont-ils plus performants que d'autres?

Si vous alignez trois systèmes ayant des facteurs de forme et des capteurs de charge identiques, vous pouvez vous attendre à ce que les résultats varient considérablement en qualité. Comment cela se fait-il?

Tout dépend de la qualité de la mise en œuvre du SLAM. Voici deux des principaux facteurs qui distinguent un système SLAM d'un autre.

ROBUSTESSE

Dans le monde réel, les systèmes SLAM trouveront certains environnements plus difficiles que d'autres. Voici un bon exemple : Un long couloir avec un minimum de portes ne présente pas les caractéristiques dont le SLAM a besoin pour suivre votre position. Cela peut entraîner des erreurs dans les données de trajectoire générées par le SLAM et dégrader la précision du nuage de points final.

Les SLAM plus robustes peuvent faire face à plus de situations de ce type et mieux les gérer. Ils produisent une meilleure trajectoire et, à leur tour, des nuages de points finaux plus précis.

CORRECTION D'ERREURS

L'environnement n'est pas la seule chose qui peut créer des erreurs dans un ensemble de données mobiles. Les erreurs proviennent également des capteurs eux-mêmes - tous les capteurs produisent un certain niveau de bruit, qui peut s'ajouter à de minuscules déviations dans l'estimation du SLAM. Au fil du temps, ces écarts s'accumulent et deviennent un problème appelé dérive.

C'est pourquoi pratiquement tous les scanners du marché proposent des fonctions qui corrigent les erreurs et améliorent la précision de votre ensemble de données final.

Cependant, tous les systèmes SLAM ne sont pas égaux à cet égard. La plupart d'entre eux proposent la fermeture de boucle, qui corrige les erreurs lorsque vous revenez à un endroit que vous avez déjà numérisé. Mais toutes les technologies de fermeture de boucle ne produisent pas les mêmes résultats. Et certains systèmes offrent une fonctionnalité de point de contrôle pour verrouiller les données de la trajectoire aux points de contrôle relevés, mais la plupart ne le font pas.

En bref, certains systèmes SLAM ont été conçus pour gérer les complexités de la numérisation du monde réel mieux que d'autres. Cette différence apparaît clairement dans les résultats.

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Pourquoi certains systèmes SLAM traitent-ils les données plus rapidement que d'autres?

C'est une question de puissance de calcul.

Comme nous l'avons vu plus haut, un système de numérisation SLAM fusionne les données de divers capteurs pour produire un nuage de points. La liste comprend des centrales inertielles qui suivent l'orientation de l'appareil, des caméras HD qui prennent de larges images colorisées et plusieurs unités lidar qui enregistrent 300 000 points (ou plus) par seconde.

Le problème est que la charge utile des capteurs produit une quantité énorme de données, trop importante pour que l'ordinateur d'un appareil mobile puisse les traiter facilement.

Par conséquent, chaque fabricant doit définir ses priorités en matière de traitement des données. Certains conçoivent leurs appareils pour générer des nuages de points en temps réel et font des compromis sur la qualité. D'autres choisissent de traiter les données plus lentement, mais produisent des résultats de meilleure qualité. D'autres encore vous donnent la possibilité de choisir entre un traitement en temps réel et un traitement de meilleure qualité, en fonction des besoins de votre projet.

NavVis a choisi une autre approche. Nos numériseurs traitent les données pendant que vous scannez pour afficher un retour visuel en temps réel sur votre tablette. Ensuite, ils utilisent des ordinateurs plus puissants au bureau pour finaliser les données et produire des nuages de points de la plus haute qualité.

Comment le système SLAM peut-il produire un nuage de points plus précis que celui prévu par le capteur?

Parce qu'un scanner mobile capture en continu pendant que vous marchez.

Alors qu'un scanner terrestre capture chaque point de mesure une fois pendant la numérisation, un système SLAM capture automatiquement chaque mesure plusieurs fois, sous plusieurs angles, pendant que vous vous déplacez à travers le site.

Le logiciel de post-traitement dispose ainsi d'un large éventail de valeurs x, y et z possibles pour chaque point. Il effectue une analyse complexe de ces valeurs, ce qui lui permet de réduire, voire d'éliminer, l'incertitude qui découle de phénomènes physiques tels que le bruit des capteurs.

Le résultat? Il peut produire un nuage de points plus précis que ce qui est prévu par le capteur.

La technologie de numérisation mobile évolue rapidement. Comment puis-je savoir que mon appareil ne sera pas obsolète dès que je l'aurai acheté?

Un dispositif SLAM ne se résume pas à son matériel. Il repose en grande partie sur un logiciel pour produire un nuage de points final. En mettant à jour et en améliorant ce logiciel, un fabricant peut faire évoluer votre appareil longtemps après l'achat initial.

Certains fournisseurs continuent de développer leur logiciel pour améliorer le traitement SLAM, la visualisation en direct et la qualité de leur post-traitement. Ils publient ces améliorations sous forme de mises à jour logicielles, que vous pouvez simplement télécharger et installer sur votre appareil ou votre ordinateur pour effectuer la mise à jour. Voilà : vous disposez désormais de la toute dernière technologie.

Les logiciels des systèmes de numérisation mobile offrent un très grand avantage : les propriétaires peuvent s'attendre à ce que leurs outils continuent à évoluer longtemps après l'achat initial (en anglais).

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Quels sont les avantages de post-traiter mes nuages de points à l'aide d'un ordinateur ou d'un logiciel basé sur le cloud, au lieu d'utiliser l'ordinateur de mon appareil de numérisation mobile?

En utilisant un ordinateur ou un logiciel basé sur le cloud pour le post-traitement, vous bénéficiez d'une puissance de calcul nettement supérieure. Cela signifie que l'outil peut prendre plus de temps, effectuer un traitement beaucoup plus intensif et produire de meilleurs résultats.

Le logiciel de post-traitement de NavVis, par exemple, applique des filtres et des traitements sophistiqués pour réaliser une colorisation et une texturisation plus réalistes, une suppression du bruit plus efficace et une meilleure reconstruction des surfaces.

Le logiciel utilise également cette puissance de calcul et ce temps supplémentaires pour un autre avantage ; il offre des fonctions de traitement uniques comme la suppression des "fantômes" des objets dynamiques, le nettoyage des points de frange qui peuvent affecter les bords, etc.

Le résultat de ce traitement plus intensif est un nuage de points net, à faible bruit et subjectivement plus "beau". La différence de qualité devrait être évidente, même après un examen superficiel.

Explorez le post-traitement des nuages de points et découvrez les six façons dont le logiciel NavVis peut filtrer les données pour obtenir des résultats de haute qualité (en anglais).

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