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Réalisé par :
BENCHAIB Widad
SI-MOUSSI Sara
2CSSIQ Groupe 1 -2015/2016-
BELKHIRI Amjed
LiDaR et Réalité augmentée
2
Plan de présentation
3
1
2
3
4
Introduction
LiDaR
Le fonctionnement du LiDaR
Domaines d’application
4
5
6
7
8
Réalité Augmentée
Principes et règles
MARS
Démo
5
9
10
11
Conclusion
LiDar et réalité augmentée
Etude d’un projet de M.A.R.S utilisant le LiDaR Résultats
obtenus
Introduction
7
7
LIDAR
Définition LiDAR
LIGHT detection and ranging Système de télédetection par
laser. Détection de la lumière et
mesure à distance. Apparu aux années 60. Il existe deux types classiques
de lidar : aéroporté et terrestre. IL est composé de :
Laser
Une centrale inertielle IMU
GPS
9
Principe de fonctionnement
Laser
Le laser utilisé à : • gaz .• colorant .• solide.
Principe de fonctionnement
Une centrale inertielle IMU
GPS
Principe de fonctionnement
Stockage du nuage des points
• Presque en temps réel • Les données seront
exploitées par les applications.
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LIDAR
Une grande précision dans la mesure à distance, grâce aux très courtes durées d’impulsion.Une grande précision de la direction de la visée. 1
2Mesure et identification de cibles naturelles ou artificielles. 3
IDEA
Avantages
Identifier la nature chimique des milieux par la mesure de propriétés spectroscopiques .Mesure température, de concentration, caractérisation de cibles. 4
Une rétrodiffusion dans l’air élevée de certaines longueurs d’ondes optiques, facilitant les mesures atmosphériques.
123
IDEA
Domaine d’Application
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Planification des transports
Modélisation forestière et littorale
IDEA 14
3
Modélisation de mouvement de flots Hurricane ISAAC (Source: USGS)
Topographie, métrologie, archéologie
Planification du réseau cellulaire
ACC dans les véhicules
Visualisation 3D et gaming
IDEA
Autres Application
155
Call of Duty - Ghost
16
Réalité
augmentée
Définition Réalité Augmenté
Réalité Augmentée Domaine transverse Ensemble de techologies et
méthodes. Ajout/Modification des
éléments physiques réels. Superposition et incrustations
des modèls 2D et 3D (Données virtuelles).
PERCEPTION AUGMENTÉE.Visuelle
Auditive
Tactile
9
Principes et concepts Réalité Augmenté
Principes et conceptes
Environnement
Traitement
Rendu
9
Règles Réalité Augmenté
9
Règles
Combinaison en temps réel
Interactifs
Perception naturelle
Définition MARS
MARS Mobile Augmented Reality
Systems Principes de bases de RA. Mobilité des équipements. SYSTEM PUISSANT ET
MOBILE
Mobile
Puissant
Interactif
9
Différenciations MARS
Plateforme de calcul
9
Incrustation et superposition.
Plus efficace et performante.
Multisource.
Différenciations MARS
9
Affichage
Plus loin qu’un simple écran.
Auditive.
Tactile.
Différenciations MARS
9
Efficacité
Détection de position.
Sense d’orientation.
Expérience plus proche de la réalité.
Différenciations MARS
9
Wearables et technologies d’interaction
Combinaison de plusieurs technologies.
Expérience plus réalistiques
Manipulation des objets physiques réels :signes vitaux
Domaines d’application:
Démo
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LiDaR et Réalité
Augmentée
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Google Driveless Car en marche
Etude d’un projet de M.A.R.S avec LiDaR• Objectif Voir les vraies dimensions des objets capturés par l’appareil photo d’un smartphone en temps réel en utilisant une capture 3D par LiDaR de la même zone.Données LiDaR accessible à partir d’un serveur en pseudo temps-réel.
• Motivations Vulgarisation des smartphones et augmentation de la puissance de calcul. Connectivité et accessibilité des dépôts de données. Nouveaux besoins: détails sur les objets. Exploitation des techniques de capture 3D.
• Difficultés Raster (RGB) vs Nuage de Points (Coordonnées) Intensité des points du LiDaR différente (angle d’incidence) Résolution différente Données de géolocalisation de la caméra limitées
Projection 2D du nuage de point LiDaR
Identification des
correspondances
Dérivation d’un modèle de
transformation d’une image à
l’autre
Augmented reality system using LiDaR point cloud data for displaying dimensional information of objects on mobile phones
EXIF
Phase 1: Associer les pixels aux points 3D
Projection 2D du nuage de points LiDaRParamètres :
Largeur (w), longueur (h), distance focale (f) Capteur CCDMatrice de rotation / X, Y et Z GyroscopeRésultat : Pseudo-Image d’intensité (niveau)
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Image prise par la caméra
Représentation des points du
Lidar
Pseudo-intensity image
Identification des correspondancesParamètres: Deux images, Seuil (threshold)
• Différences dans la résolution, exposition, caractéristiques radiographiques. • Méthode : feature detection based algorithm.• Algorithme SIFT. (D. Lowe 2004)
Scale-Invariant Feature TransformationImage Feature database
{Key-Point, Vecteur de
descripteurs}
• Comparaison des feature database des deux images : Un point P de l’image prise par caméra et un point Q de la pseudo-
image d’intensité sont concordants distance < Seuil. Distance définie dans l’espace du descripteur.
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Résultat SIFT
Modèle de transformation d’une image à l’autre
Données pertinentes (inliers) : réelles correspondances.• Couples de points correspondants Données aberrantes (outliers) : erreurs d’arrondis, bruit, …etc.
• Objectif: Réduire notre ensemble de couples de points concordants aux données pertinentes.
• Critère: Correspondance du couple (P,Q) au modèle de transformation.
• Modèle statistique de transformation: Homographie = transformation entre deux vues d’une même surface plane.
• Technique utilisée: RANSAC – Random Sample Consensus.
• Méthode itérative consistant à : Prendre un échantillon aléatoire des données en entrée. Estimer le paramètre H. Rajouter les données (P’,Q’) qui satisfont le modèle. Rejeter les autres. Estimation de l’erreur pour valider le modèle final.
36
Réduction par RANSAC du dataset
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Polyvalence de l’usage du LiDaR et panoplie de perspectives offertes : imagerie, modélisation, prediction, RA …etc.Les M.A.R.S constituent la nouvelle orientation des chercheurs et industriels.
L’exploitation des données capturées par le LiDaR implique l’usage d’outils d’imagerie numérique, statistiques, analyse des données et géomatique ...etc.
Conclusion et Perspectives
Merci pour votre attentionQuestions ?
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