IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Modelisation automatique de zones urbainesThese de doctorat specialite informatique
Mathieu Larive
Directeur de these Veronique GaildratInstitut de Recherche en Informatique de Toulouse
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 1
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Plan
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 2
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Plan
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 2
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Plan
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 2
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Plan
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 2
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Plan
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 2
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Introduction
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 3
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Collaboration
Vortex :
Visual Objects : from Reality To EXpression.
Modelisation d’environnements virtuels
Outils de modelisation declarative.
Oktal Synthetic Environment :
Gamme d’outils de visualisation : rendu dans plusieursdomaines spectraux : infrarouge, radar, BNL, acoustique etvisible.
Modeleur de terrain AGETIM (Atelier de GEneration deTerraIn Multi senseur).
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 4
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Collaboration
Vortex :
Visual Objects : from Reality To EXpression.
Modelisation d’environnements virtuels
Outils de modelisation declarative.
Oktal Synthetic Environment :
Gamme d’outils de visualisation : rendu dans plusieursdomaines spectraux : infrarouge, radar, BNL, acoustique etvisible.
Modeleur de terrain AGETIM (Atelier de GEneration deTerraIn Multi senseur).
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 4
Problematique
Problematique
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Introduction
Objectifs :
Etre capable de creer rapidement une ville plausible(geotypique) autour d’une zone deja modelisee(geospecifique).
Atteindre un degre de precision satisfaisant pour permettre lanavigation au niveau du sol :
Modelisation de l’interieur des batiments.Modelisation geometrique des details de la zone urbaine(mobilier urbain, ouvertures des batiments, etc.).
Consequences :
Etudes de techniques automatiques pour AGETIM.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 6
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Introduction
Objectifs :
Etre capable de creer rapidement une ville plausible(geotypique) autour d’une zone deja modelisee(geospecifique).
Atteindre un degre de precision satisfaisant pour permettre lanavigation au niveau du sol :
Modelisation de l’interieur des batiments.Modelisation geometrique des details de la zone urbaine(mobilier urbain, ouvertures des batiments, etc.).
Consequences :
Etudes de techniques automatiques pour AGETIM.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 6
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Introduction
Objectifs :
Etre capable de creer rapidement une ville plausible(geotypique) autour d’une zone deja modelisee(geospecifique).
Atteindre un degre de precision satisfaisant pour permettre lanavigation au niveau du sol :
Modelisation de l’interieur des batiments.
Modelisation geometrique des details de la zone urbaine(mobilier urbain, ouvertures des batiments, etc.).
Consequences :
Etudes de techniques automatiques pour AGETIM.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 6
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Introduction
Objectifs :
Etre capable de creer rapidement une ville plausible(geotypique) autour d’une zone deja modelisee(geospecifique).
Atteindre un degre de precision satisfaisant pour permettre lanavigation au niveau du sol :
Modelisation de l’interieur des batiments.Modelisation geometrique des details de la zone urbaine(mobilier urbain, ouvertures des batiments, etc.).
Consequences :
Etudes de techniques automatiques pour AGETIM.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 6
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Introduction
Objectifs :
Etre capable de creer rapidement une ville plausible(geotypique) autour d’une zone deja modelisee(geospecifique).
Atteindre un degre de precision satisfaisant pour permettre lanavigation au niveau du sol :
Modelisation de l’interieur des batiments.Modelisation geometrique des details de la zone urbaine(mobilier urbain, ouvertures des batiments, etc.).
Consequences :
Etudes de techniques automatiques pour AGETIM.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 6
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Etat de l’art
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 7
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Etapes de generation
Zone urbaine
Represente un volume de donnees tropimportant pour etre directement :
apprehende,
modelise,
visualise.
Niveaux de detail logiques
Approche multi-resolution a base destructures logiques imbriquees afin depermettre un traitement cible.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 8
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Etapes de generation
Zone urbaine
Represente un volume de donnees tropimportant pour etre directement :
apprehende,
modelise,
visualise.
Niveaux de detail logiques
Approche multi-resolution a base destructures logiques imbriquees afin depermettre un traitement cible.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 8
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Etapes de generation
Zone urbaine
Represente un volume de donnees tropimportant pour etre directement :
apprehende,
modelise,
visualise.
Niveaux de detail logiques
Approche multi-resolution a base destructures logiques imbriquees afin depermettre un traitement cible.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 8
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Zones urbaines
Niveau le plus vague d’information
Surface couverte par la ville.
Information definie au sein d’un SIG.
Donnees supplementaires sous forme de cartes :
altimetriques,
hydrographiques,
de vegetation,
de densite de population.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 9
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Zones urbaines
Niveau le plus vague d’information
Surface couverte par la ville.
Information definie au sein d’un SIG.
Donnees supplementaires sous forme de cartes :
altimetriques,
hydrographiques,
de vegetation,
de densite de population.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 9
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Zones urbaines
Niveau le plus vague d’information
Surface couverte par la ville.
Information definie au sein d’un SIG.
Donnees supplementaires sous forme de cartes :
altimetriques,
hydrographiques,
de vegetation,
de densite de population.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 9
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Zones urbaines
Niveau le plus vague d’information
Surface couverte par la ville.
Information definie au sein d’un SIG.
Donnees supplementaires sous forme de cartes :
altimetriques,
hydrographiques,
de vegetation,
de densite de population.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 9
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Zones urbaines
Niveau le plus vague d’information
Surface couverte par la ville.
Information definie au sein d’un SIG.
Donnees supplementaires sous forme de cartes :
altimetriques,
hydrographiques,
de vegetation,
de densite de population.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 9
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Zones urbaines
Niveau le plus vague d’information
Surface couverte par la ville.
Information definie au sein d’un SIG.
Donnees supplementaires sous forme de cartes :
altimetriques,
hydrographiques,
de vegetation,
de densite de population.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 9
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Zones urbaines
Niveau le plus vague d’information
Surface couverte par la ville.
Information definie au sein d’un SIG.
Donnees supplementaires sous forme de cartes :
altimetriques,
hydrographiques,
de vegetation,
de densite de population.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 9
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
De la zone urbaine aux reseaux routiers
Reseau routier
Generalement stocke sous forme de graphe
Utilisation de schemas de construction
Fig.: Exemples de schemas urbains [Liege, 1996]
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 10
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
De la zone urbaine aux reseaux routiers
Reseau routier
Generalement stocke sous forme de graphe
Utilisation de schemas de construction
Fig.: Exemples de schemas urbains [Liege, 1996]
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 10
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
De la zone urbaine aux reseaux routiers
Reseau routier
Generalement stocke sous forme de graphe
Utilisation de schemas de construction
Fig.: Exemples de schemas urbains [Liege, 1996]
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 10
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
De la zone urbaine aux reseaux routiers
L-System
CityEngine [Parish et al., 2001], une chaıne d’outils couvrantles quatre premieres etapes.
Generation basee sur un L-System parametrique stochastique.
Utilisation de cartes pour definir les zones d’influence desparametres.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 11
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
De la zone urbaine aux reseaux routiers
L-System
CityEngine [Parish et al., 2001], une chaıne d’outils couvrantles quatre premieres etapes.
Generation basee sur un L-System parametrique stochastique.
Utilisation de cartes pour definir les zones d’influence desparametres.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 11
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
De la zone urbaine aux reseaux routiers
L-System
CityEngine [Parish et al., 2001], une chaıne d’outils couvrantles quatre premieres etapes.
Generation basee sur un L-System parametrique stochastique.
Utilisation de cartes pour definir les zones d’influence desparametres.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 11
Resultat
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du reseau routier aux blocs
Bloc :
Surface connexe entouree de routes (ilot urbain).
Complexite negligeable
realisation pendant la generation du reseauurbain,calcul d’intersections au sein du reseau routier.
Premiere etape de hierarchisation :
limitation aux polygones convexes,fusion des zones trop petites.
Specifications des blocs (zac, bureaux,residentiel, espace vert, lac, etc.)
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 13
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du reseau routier aux blocs
Bloc :
Surface connexe entouree de routes (ilot urbain).
Complexite negligeable
realisation pendant la generation du reseauurbain,calcul d’intersections au sein du reseau routier.
Premiere etape de hierarchisation :
limitation aux polygones convexes,fusion des zones trop petites.
Specifications des blocs (zac, bureaux,residentiel, espace vert, lac, etc.)
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 13
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du reseau routier aux blocs
Bloc :
Surface connexe entouree de routes (ilot urbain).
Complexite negligeable
realisation pendant la generation du reseauurbain,calcul d’intersections au sein du reseau routier.
Premiere etape de hierarchisation :
limitation aux polygones convexes,fusion des zones trop petites.
Specifications des blocs (zac, bureaux,residentiel, espace vert, lac, etc.)
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 13
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du reseau routier aux blocs
Bloc :
Surface connexe entouree de routes (ilot urbain).
Complexite negligeable
realisation pendant la generation du reseauurbain,calcul d’intersections au sein du reseau routier.
Premiere etape de hierarchisation :
limitation aux polygones convexes,fusion des zones trop petites.
Specifications des blocs (zac, bureaux,residentiel, espace vert, lac, etc.)
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 13
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcelle :
Surface possedant une seule adresse postale.Un batiment est inclus au sein d’une unique parcelle, mais uneparcelle peut accueillir plusieurs batiments.
Utilise pour diminuer lacombinatoire des methodes :
au sein du bloc pour laparcellisation,au sein de la parcelle pour lesoperations ulterieures (placementbatiments, vegetation).
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 14
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcelle :
Surface possedant une seule adresse postale.Un batiment est inclus au sein d’une unique parcelle, mais uneparcelle peut accueillir plusieurs batiments.
Utilise pour diminuer lacombinatoire des methodes :
au sein du bloc pour laparcellisation,au sein de la parcelle pour lesoperations ulterieures (placementbatiments, vegetation).
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 14
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcelle :
Surface possedant une seule adresse postale.Un batiment est inclus au sein d’une unique parcelle, mais uneparcelle peut accueillir plusieurs batiments.
Utilise pour diminuer lacombinatoire des methodes :
au sein du bloc pour laparcellisation,au sein de la parcelle pour lesoperations ulterieures (placementbatiments, vegetation).
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 14
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcellisation geometrique [Perret, 2006]
Utilisation d’algorithmes plus evolues :
diagramme de Voronoı [Ghosh, 1990],squelette droit [Felkel et al., 1998].
Applicables aux polygones simples.
Parametrable avec les largeurs, profondeurs et surfaces desparcelles.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 15
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcellisation geometrique [Perret, 2006]
Utilisation d’algorithmes plus evolues :
diagramme de Voronoı [Ghosh, 1990],squelette droit [Felkel et al., 1998].
Applicables aux polygones simples.
Parametrable avec les largeurs, profondeurs et surfaces desparcelles.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 15
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcellisation geometrique [Perret, 2006]
Utilisation d’algorithmes plus evolues :
diagramme de Voronoı [Ghosh, 1990],squelette droit [Felkel et al., 1998].
Applicables aux polygones simples.
Parametrable avec les largeurs, profondeurs et surfaces desparcelles.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 15
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcellisation geometrique [Perret, 2006]
Utilisation d’algorithmes plus evolues :
diagramme de Voronoı [Ghosh, 1990],squelette droit [Felkel et al., 1998].
Applicables aux polygones simples.
Parametrable avec les largeurs, profondeurs et surfaces desparcelles.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 15
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcellisation selon unschema [Liege, 1996]
Utilisation deschemas existants enurbanisme.
Espace de recherchefaiblement discretise.
Guidage strict de larecherche.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 16
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcellisation selon unschema [Liege, 1996]
Utilisation deschemas existants enurbanisme.
Espace de recherchefaiblement discretise.
Guidage strict de larecherche.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 16
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Du bloc aux parcelles
Parcellisation selon unschema [Liege, 1996]
Utilisation deschemas existants enurbanisme.
Espace de recherchefaiblement discretise.
Guidage strict de larecherche.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 16
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Generation d’exterieurs de batiments
Definis par :
un (ou plusieurs contours 2D),
une hauteur.
Contraints par :
le voisinage,
le type de quartier.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 17
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Generation d’exterieurs de batiments
Definis par :
un (ou plusieurs contours 2D),
une hauteur.
Contraints par :
le voisinage,
le type de quartier.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 17
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
L-System :
CityEngine [Parish et al., 2001]
Approche geometrique.
Structure pyramidale.
FL-System [Perret, 2006]
Generation d’un modelegeometrique a chaque etapede derivation.
Systeme de cache pourameliorer les performancesde la reecriture.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 18
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
L-System :
CityEngine [Parish et al., 2001]
Approche geometrique.
Structure pyramidale.
FL-System [Perret, 2006]
Generation d’un modelegeometrique a chaque etapede derivation.
Systeme de cache pourameliorer les performancesde la reecriture.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 18
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Grammaire de formes :
Instant Architecture[Wonka et al., 2003]
Split grammar : grammairesde formes parametriques.
Grammaire de controle.
Batiments realistes a partirde descriptions precises ouvagues.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 19
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Grammaire de formes :
CGA Shape [Muller et al., 2006]
Grammaire de formesarchitecturales.
Langage plus expressif,modelisation de batimentscomplexes par assemblagede formes complexes.
Prise en compte del’occlusion et del’alignement entre facades.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 20
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Grammaire de formes :
CGA Shape [Muller et al., 2006]
Grammaire de formesarchitecturales.
Langage plus expressif,modelisation de batimentscomplexes par assemblagede formes complexes.
Prise en compte del’occlusion et del’alignement entre facades.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 20
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Generation de plans de batiments
Approche CSP
Partition des etages du batiment en pieces.
Probleme resolu a l’aide de l’approche CSP [Maculet, 1991] :
batiments rectangulaires,pieces rectangulaires.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 21
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Generation de plans de batiments
Ameliorations :
EAAS [Charman, 1995] :
nouvelle technique de filtrage,large choix d’heuristiques et de mecanismes de backtrack.
ARCHiPLAN [Medjoub et al., 2001] :
heuristique dso (dynamic space ordering),niveau de solution topologique.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 22
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Generation de plans de batiments
Ameliorations :
EAAS [Charman, 1995] :
nouvelle technique de filtrage,large choix d’heuristiques et de mecanismes de backtrack.
ARCHiPLAN [Medjoub et al., 2001] :
heuristique dso (dynamic space ordering),niveau de solution topologique.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 22
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Placement du mobilier
Probleme d’amenagement spatial :
Instancier des objets 3D caracterises par :
leur description geometrique,leur position (2D ou 3D),leurs orientations (de une a trois),eventuellement leur mise a l’echelle.
Probleme NP-complet :
complexite exponentielle.
Traite comme un probleme de satisfaction de contraintes enmodelisation declarative.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 23
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Placement du mobilier
Probleme d’amenagement spatial :
Instancier des objets 3D caracterises par :
leur description geometrique,leur position (2D ou 3D),leurs orientations (de une a trois),eventuellement leur mise a l’echelle.
Probleme NP-complet :
complexite exponentielle.
Traite comme un probleme de satisfaction de contraintes enmodelisation declarative.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 23
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Placement du mobilier
Probleme d’amenagement spatial :
Instancier des objets 3D caracterises par :
leur description geometrique,leur position (2D ou 3D),leurs orientations (de une a trois),eventuellement leur mise a l’echelle.
Probleme NP-complet :
complexite exponentielle.
Traite comme un probleme de satisfaction de contraintes enmodelisation declarative.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 23
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Placement du mobilier
Approche CSP :
Approches isothetiques [Kwaiter, 1998,Bonnefoi et al., 1999, Le Roux, 2003].
Approches non isothetiques[Ruchaud et al., 2002, Le Roux, 2003].
Metaheuristiques :
Algorithmes genetiques[Sanchez et al., 2003,Vassilas et al., 2002].
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 24
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Placement du mobilier
Approche CSP :
Approches isothetiques [Kwaiter, 1998,Bonnefoi et al., 1999, Le Roux, 2003].
Approches non isothetiques[Ruchaud et al., 2002, Le Roux, 2003].
Metaheuristiques :
Algorithmes genetiques[Sanchez et al., 2003,Vassilas et al., 2002].
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 24
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Zones urbainesReseaux routiersBlocsParcellesExterieurs de batimentsPlans de batimentsMobilier
Placement du mobilier
Approche CSP :
Approches isothetiques [Kwaiter, 1998,Bonnefoi et al., 1999, Le Roux, 2003].
Approches non isothetiques[Ruchaud et al., 2002, Le Roux, 2003].
Metaheuristiques :
Algorithmes genetiques[Sanchez et al., 2003,Vassilas et al., 2002].
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 24
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
DEMONS LE : placement automatique d’objets
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 25
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
DEMONS LE : placement automatique d’objets
3 DEMONS LE : placement automatique d’objetsIntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 26
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Introduction
DEMONS : DEclarative MOdeliNg System
Probleme d’amenagement spatial d’une scenetridimensionnelle.
Etudie sous la forme d’un probleme de resolution parcontraintes.
Deux grandes familles de methodes :
exactes (completes)[Kwaiter, 1998, Le Roux, 1999, Le Roux et al., 2003],approchees (incompletes) [Sanchez et al., 2003].
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 27
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Introduction
DEMONS : DEclarative MOdeliNg System
Probleme d’amenagement spatial d’une scenetridimensionnelle.
Etudie sous la forme d’un probleme de resolution parcontraintes.
Deux grandes familles de methodes :
exactes (completes)[Kwaiter, 1998, Le Roux, 1999, Le Roux et al., 2003],approchees (incompletes) [Sanchez et al., 2003].
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 27
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Metaheuristiques
Premieres methodes approchees dediees a des problemesspecifiques.
Metaheuristiques
Ensemble de concepts fondamentaux et de mecanismesd’intensification et de diversification, qui permettent d’aider a laconception de methodes heuristiques.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 28
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Metaheuristiques
Avantages :
Mise en œuvre facilitee (fonction d’evaluation).
Systemes interactifs (possibilite de limiter le tempsd’execution).
Capacite a traiter de tres vastes domaines de recherche.
Facilement parallelisables.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 29
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Metaheuristiques
Inconvenients
Une solution optimale au probleme peut ne pas etre trouvee.
L’inconsistance d’un probleme ne peut pas etre prouvee.
Les meilleurs resultats sont atteints avec des parametresideaux empiriques.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 30
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Metaheuristiques
Adequations a notre probleme
Domaine de recherche tres vaste.
Certaines contraintes ne sont pas differentiables.
Scenes plus realistes car naturellement non ordonnees.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 31
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Metaheuristique
Recherche Tabou [Glover, 1986]
A chaque etape de derivation, choix de la meilleureconfiguration dans le voisinage.
Possibilite de degrader la fonction de cout.
Liste tabou qui stocke les k dernieres configurations visitees.
La liste tabou permet de s’affranchir des cycles de longueurinferieure ou egale a k.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 32
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Mise en œuvre
Limitations usuelles des solveurs de contraintes :
objets isothetiques,
placement de boıtes englobantes.
DEMONS LE
Modeleur declaratif interactif.
Orientation libre des objets.
Utilisation de l’enveloppe convexe des objets.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 33
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Mise en œuvre
Limitations usuelles des solveurs de contraintes :
objets isothetiques,
placement de boıtes englobantes.
DEMONS LE
Modeleur declaratif interactif.
Orientation libre des objets.
Utilisation de l’enveloppe convexe des objets.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 33
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Mise en œuvre
Operateurs de Minkowski :
Introduits dans le domaine de la planification de trajectoire.
Operateurs d’intersection et d’inclusion entre polygonesconvexes.
Utilises au sein de DEMONS LE pour calculer le degre desatisfaction des contraintes.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 34
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Mise en œuvre
Somme de Minkowski :
La somme de Minkowski peut etre vue comme l’operateuraddition dans l’espace des polygones.
Decrite comme une croissance ou une dilatation d’unpolygone par un autre polygone.
Somme de Minkowski
S = T ⊕ B = B ⊕ T =⋃
p ∈T
B~tp =⋃
p ∈B
T ~bp
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 35
Application au probleme de placement
Theoreme : (O’Rourke [O’Rourke, 1998])
Soit B, un polygone a placer et r son point de reference. Soit P,un polygone obstacle.
Application au probleme de placement
Theoreme : (O’Rourke [O’Rourke, 1998])
Soit B, un polygone a placer et r son point de reference. Soit P,un polygone obstacle.Alors le polygone P+ = P ⊕ −B est l’ensemble des points :
Application au probleme de placement
Theoreme : (O’Rourke [O’Rourke, 1998])
Soit B, un polygone a placer et r son point de reference. Soit P,un polygone obstacle.Si B est translate de facon a ce que r soit strictement interieur aP+, alors B chevauche P.
Application au probleme de placement
Theoreme : (O’Rourke [O’Rourke, 1998])
Soit B, un polygone a placer et r son point de reference. Soit P,un polygone obstacle.Si B est translate de facon a ce que r repose sur l’enveloppe deP+, alors P et B se touchent.
Application au probleme de placement
Theoreme : (O’Rourke [O’Rourke, 1998])
Soit B, un polygone a placer et r son point de reference. Soit P,un polygone obstacle.Si B est translate de facon a ce que r soit strictement exterieur aP+, alors P et B sont disjoints.
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Mise en œuvre
Domaines et objets
Domaine de placement : liste de surfaces supports.
Orientation libre autour de l’axe vertical (gestion dessymetries).
Enveloppe convexe de la projection orthographique au sol del’objet.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 37
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Mise en œuvre
Domaines et objets
Domaine de placement : liste de surfaces supports.
Orientation libre autour de l’axe vertical (gestion dessymetries).
Enveloppe convexe de la projection orthographique au sol del’objet.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 37
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Mise en œuvre
Contraintes
Contraintes binaires, probleme local de placement.
Contraintes de plus haut niveau par combinaison decontraintes.
Terminologie de Vandeloise [Vandeloise, 1986].
Terminologie de Vandeloise
Objetcible Contrainte(p) Objetsite
La tasse posee sur la table.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 38
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Contraintes
Topologiques :
au dessus,
a l’interieur,
devant / derriere,
a gauche / a droite.
Physiques :
disjonction,
gravite.
De distance :
egale a d ,
inferieure a d ,
superieure a d .
D’orientation :
face a,
vers,
parallele,
oppose a,
dos a
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 39
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Contraintes
Topologiques :
au dessus,
a l’interieur,
devant / derriere,
a gauche / a droite.
Physiques :
disjonction,
gravite.
De distance :
egale a d ,
inferieure a d ,
superieure a d .
D’orientation :
face a,
vers,
parallele,
oppose a,
dos a
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 39
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Contraintes
Topologiques :
au dessus,
a l’interieur,
devant / derriere,
a gauche / a droite.
Physiques :
disjonction,
gravite.
De distance :
egale a d ,
inferieure a d ,
superieure a d .
D’orientation :
face a,
vers,
parallele,
oppose a,
dos a
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 39
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Contraintes
Topologiques :
au dessus,
a l’interieur,
devant / derriere,
a gauche / a droite.
Physiques :
disjonction,
gravite.
De distance :
egale a d ,
inferieure a d ,
superieure a d .
D’orientation :
face a,
vers,
parallele,
oppose a,
dos a
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 39
Resultats
Fig.: 431 objets, 50065 contraintes en 4 minutes.
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Conclusion
DEMONS LE :
modelisation intuitive de scenes complexes par un utilisateurnon expert,
controle du temps d’execution,
generation de scenes realistes par l’utilisation de methodesstochastiques,
seule la recherche tabou a ete mise en oeuvre.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 41
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionMetaheuristiquesMise en œuvreResultatsConclusion
Conclusion
DEMONS LE :
modelisation intuitive de scenes complexes par un utilisateurnon expert,
controle du temps d’execution,
generation de scenes realistes par l’utilisation de methodesstochastiques,
seule la recherche tabou a ete mise en oeuvre.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 41
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Systeme de generations de batiments a base de gabarits
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 42
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Systeme de generation de facades a base de grammaires demurs
4 Systeme de generations de batiments a base de gabaritsIntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 43
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Introduction
Cadre d’utilisation :
A partir des donnees de batiments contenues dans un Systemed’Information Geographique :
embase : polygone tridimensionnel,hauteur des murs,hauteur du toit.
Generation de la geometrie des batiments en fonction desinformations disponibles.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 44
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Introduction
Gabarit :
Description abstraite d’un objet contenant les informationsnecessaires a son instanciation geometrique.
Gabarit de batiments :
gabarits de facades,
gabarits de fondations,
gabarits de toits.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 45
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Introduction
Gabarit :
Description abstraite d’un objet contenant les informationsnecessaires a son instanciation geometrique.
Gabarit de batiments :
gabarits de facades,
gabarits de fondations,
gabarits de toits.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 45
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Gabarits de facades
Instant Architecture [Wonka et al., 2003]
Resultats de qualite avec une bonne gestion des alignements.
Uniquement geometrique.
Approche generique.
Objectifs :
Systeme specifique aux batiments, base sur des grammaires demurs.
Explicitant le recours aux repetitions horizontales et verticales.
Facile a comprendre et a utiliser.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 46
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Gabarits de facades
Instant Architecture [Wonka et al., 2003]
Resultats de qualite avec une bonne gestion des alignements.
Uniquement geometrique.
Approche generique.
Objectifs :
Systeme specifique aux batiments, base sur des grammaires demurs.
Explicitant le recours aux repetitions horizontales et verticales.
Facile a comprendre et a utiliser.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 46
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Gabarits de facades
Gabarit de facade :
une liste de mot clefs,
un mur primaire,
un materiau.
Feuille de style decrivant :
l’aspect du mur,
les dimensions et types possibles de fenetres et de portes,
le placement des elements sur la facade.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 47
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Grammaire de murs
Grammaire formelle :
un ensemble fini de symboles terminaux,
un ensemble fini de symboles non-terminaux,
un symbole initial,
un ensemble fini de regles de production.
Grammaire parametrique de murs tridimensionnels isometriques.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 48
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Grammaire de murs
Grammaire formelle :
un ensemble fini de symboles terminaux,
un ensemble fini de symboles non-terminaux,
un symbole initial,
un ensemble fini de regles de production.
Grammaire parametrique de murs tridimensionnels isometriques.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 48
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Grammaire de murs
Ensemble minimum de cinq regles (ou murs) :
une regle terminale,
trois regles de positionnement,
une regle de repetition.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 49
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Grammaire de murs
Pan de mur WP :
Unique symbole terminal.
Parametres :Textures :
de fond,de decoration.
Un objet 3D.Dimensions.
Faces de fond facultatives.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 50
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Grammaire de murs
Pan de mur WP :
Unique symbole terminal.
Parametres :Textures :
de fond,de decoration.
Un objet 3D.Dimensions.
Faces de fond facultatives.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 50
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Grammaire de murs
Pan de mur WP :
Unique symbole terminal.
Parametres :Textures :
de fond,de decoration.
Un objet 3D.Dimensions.
Faces de fond facultatives.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 50
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Grammaire de murs
Pan de mur WP :
Unique symbole terminal.
Parametres :Textures :
de fond,de decoration.
Un objet 3D.Dimensions.
Faces de fond facultatives.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 50
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Mur a bordure BW
Mur a bordure :
quatre marges,
un element central quireference un mur fils.
Chaque marge constituee de :
une taille,
une politique deredimensionnement
minimum,maximum,fixe.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 51
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Mur extrude EW
Mur extrude :
une profondeur (negative oupositive),
quatre booleens controlantla generation des faces deprofondeur,
un objet 3D decoratif(facultatif).
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 52
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Grille de murs WG
Grille de murs :
contient un unique mur fils,
repetition verticale et/ouhorizontale.
WG −→W (h)(v)
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 53
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Liste de murs WL
Liste de murs :
contient plusieurs murs fils,
direction verticale ouhorizontale.
WG −→W1W2...Wn
Repartition de l’espace enfonction des dimensions descomposants.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 54
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Grammaire de murs
Resume :
Creation de gabarits de facades aussi complexes quenecessaire.
Utilisation des schemas de repetition.
Alignement entre les differentes composantes de la facade.
Utilisation d’objets 3D externes.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 55
Resultats
Resultats
Resultats
Resultats
Resultats
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Gabarits de toits et de fondations
Gabarits de fondations :
Necessaire a la coherence visuelle.
Utiles pour ajuster le batiment avec le sol (non plan).
Gabarit de fondation :
Contient un type de fondation et un materiau de fondation.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 57
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Gabarits de toits et de fondations
Gabarits de toits :
Algorithme du squelette droit [Felkel et al., 1998].Valide sur tout polygone non auto-intersectant.
Gabarit de toit :
Contient un type de toit, de debord de toit et de support ainsi quedes materiaux.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 58
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Gabarits de toits et de fondations
Gabarits de toits :
Algorithme du squelette droit [Felkel et al., 1998].Valide sur tout polygone non auto-intersectant.
Gabarit de toit :
Contient un type de toit, de debord de toit et de support ainsi quedes materiaux.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 58
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Gabarits de toits et de fondations
Gabarits de toits :
Algorithme du squelette droit [Felkel et al., 1998].Valide sur tout polygone non auto-intersectant.
Gabarit de toit :
Contient un type de toit, de debord de toit et de support ainsi quedes materiaux.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 58
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Gabarits de toits et de fondations
Gabarits de toits :
Algorithme du squelette droit [Felkel et al., 1998].Valide sur tout polygone non auto-intersectant.
Gabarit de toit :
Contient un type de toit, de debord de toit et de support ainsi quedes materiaux.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 58
Resultats
Une embase pour plusieurs batiments
Building hausmanien avec un toit alsacien (94 faces).
Resultats
Une embase pour plusieurs batiments
Batiment vitre, avec deux objets 3D externes pour les entrees et untoit plat (350 faces).
Resultats
Une embase pour plusieurs batiments
Batiment faisant massivement appel a l’extrusion, avec un toit aquatre pentes (5600 faces).
Resultats
Zone urbaine constituee de 17 362 batiments
Generation en 7mn 55 sec pour 920 182 faces.
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Conclusion
Generation des batiments a partir de n’importe quelleembase :
convexe, non convexe, non plane, trouee.
Batiments generes valides :
pas de trous, pas de recouvrement de faces, pas de facadesvides,pas de portes ou de fenetres coupees par un angle de mur.
Controle de la complexite geometrique du gabarit.
Differents types de toits, independamment de la complexite del’embase.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 61
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Conclusion
Generation des batiments a partir de n’importe quelleembase :
convexe, non convexe, non plane, trouee.
Batiments generes valides :
pas de trous, pas de recouvrement de faces, pas de facadesvides,pas de portes ou de fenetres coupees par un angle de mur.
Controle de la complexite geometrique du gabarit.
Differents types de toits, independamment de la complexite del’embase.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 61
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Conclusion
Generation des batiments a partir de n’importe quelleembase :
convexe, non convexe, non plane, trouee.
Batiments generes valides :
pas de trous, pas de recouvrement de faces, pas de facadesvides,pas de portes ou de fenetres coupees par un angle de mur.
Controle de la complexite geometrique du gabarit.
Differents types de toits, independamment de la complexite del’embase.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 61
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Conclusion
Generation des batiments a partir de n’importe quelleembase :
convexe, non convexe, non plane, trouee.
Batiments generes valides :
pas de trous, pas de recouvrement de faces, pas de facadesvides,pas de portes ou de fenetres coupees par un angle de mur.
Controle de la complexite geometrique du gabarit.
Differents types de toits, independamment de la complexite del’embase.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 61
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
IntroductionGabarits de facadesGabarits de fondations et de toitsResultatsConclusion
Conclusion
Possibilite de recreer desfacades de batiments (apartir de photographies).
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 62
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Conclusion et perspectives
1 Introduction
2 Etat de l’art
3 DEMONS LE : placement automatique d’objets
4 Systeme de generations de batiments a base de gabarits
5 Conclusion et perspectives
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 63
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Etapes de generation
A chaque etape sa methode de generation
Reseau routier : L-System [Parish et al., 2001].
Parcelles : methodes geometriques avancees [Perret, 2006],avec post-traitement.
Exterieurs de batiments : gabarit de batiment.
Cloisonnement de batiments : procedural ouapprofondissement des approches CSP [Maculet, 1991].
Placement des objets : modeleur declaratif et solveurs decontraintes.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 64
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Etapes de generation
Perspectives : Inventer et reconstruire
Chaque etape doit pouvoir creer un resultat :
geotypique,geospecifique.
Par exemple, les reseaux routiers pourraient etre obtenus :
par extraction a partir de cartes ou de photos satellites,par generation en utilisant les donnes sociostatistiquesdisponibles.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 65
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
DEMONS LE
Contribution :
Modelisation intuitive de scenes complexes par un utilisateurnon expert.
Controle du temps d’execution.
Generation de scenes realistes par utilisation de methodesstochastiques.
Perspectives :
Evaluer d’autres metaheuristiques.
Choix automatique du meilleur solveur pour un probleme.
Regrouper les objets ayant une relation forte.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 66
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
DEMONS LE
Contribution :
Modelisation intuitive de scenes complexes par un utilisateurnon expert.
Controle du temps d’execution.
Generation de scenes realistes par utilisation de methodesstochastiques.
Perspectives :
Evaluer d’autres metaheuristiques.
Choix automatique du meilleur solveur pour un probleme.
Regrouper les objets ayant une relation forte.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 66
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Gabarits de batiments
Contribution :
Generation rapide de batiments complexes.
Apprentissage et utilisation simple (editeur de gabarit).
Prise en compte des facades, toits et fondations.
Gabarits reutilisables sur n’importe quelle embase.
Perspectives :
Creation automatique de gabarits de facades a partir dephotographies [Muller et al., 2007].
Couplage avec les bases de donnees des logiciels demappemonde virtuelle.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 67
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Gabarits de batiments
Contribution :
Generation rapide de batiments complexes.
Apprentissage et utilisation simple (editeur de gabarit).
Prise en compte des facades, toits et fondations.
Gabarits reutilisables sur n’importe quelle embase.
Perspectives :
Creation automatique de gabarits de facades a partir dephotographies [Muller et al., 2007].
Couplage avec les bases de donnees des logiciels demappemonde virtuelle.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 67
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Perspectives
Un unique outil ?
Methodes satisfaisantes pour chaque etape de generation.
Mise en oeuvre problematique au sein d’une memeapplication :
besoin d’importants developpements,volumes de donnees tres consequents a :
stocker,analyser,utiliser.
Probleme ouvert mais accessible.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 68
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Merci de votre attention
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Merci de votre attention
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Merci de votre attention
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Bonnefoi, P.-F. et al. (1999).Object oriented constraint satisfaction for hierarchicaldeclarative scene modeling.WSCG’99.
Charman, P. (1995).Gestion des contraintes geometriques pour l’aide al’amenagement spatial.PhD thesis, Ecole Nationale des Ponts et Chaussees.
Felkel, P. et al. (1998).Straight skeleton implementation.In Kalos, L. S., editor, SCCG 98 : Proceedings of the 14thSpring Conference on Computer Graphics, pages 210–218.Comenius University. Bratislava.
Ghosh, P. K. (1990).Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
A solution of polygon containment, spatial planning, and otherrelated problems using minkowski operators.Computer Vision, Graphics and Images Processing, 49 :1-35.
Glover, F. (1986).Future paths for integer programming and links to artificialintelligence.Computers and Operations Research, 13 :533-549.
Kwaiter, G. (1998).Modelisation declarative de scenes : etude et realisation desolveurs de contraintes.PhD thesis, Universite Paul Sabatier, Toulouse.
Le Roux, O. (1999).
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Solveur de contrainte pour la modelisation declarative : Etudedu probleme de l’amenagement spatial de scenestridimensionelles sous contraintes.Master’s thesis, Universite Paul Sabatier, Toulouse.
Le Roux, O. (2003).Modelisation declarative d’environnements virtuels :contribution a l’etude des techniques de generation parcontraintes.PhD thesis, Universite Paul Sabatier.
Le Roux, O. et al. (2003).Constraint-based 3d isothetic object layout for declarativescene modeling.CISST’03.
Liege, S. (1996).
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
La Modelisation Declarative Incrementale : Application a laConception Urbaine.PhD thesis, Ecole des Mines de Nantes.
Maculet, R. (1991).Archipel : intelligence artificielle et conception assistee parordinateur en architecture.PhD thesis, Universite Paris 6.
Medjoub, B. et al. (2001).Dynamic space ordering at a topological level in spaceplanning.Artificial Intelligence in engineering, 15 :47-60.
Muller, P., Wonka, P., Simon, H., Ulmer, A., et al. (2006).Procedural modeling of buildings.In SIGGRAPH.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Muller, P., Zeng, G., Wonka, P., et al. (2007).Image-based procedural modeling of facades.In Proceedings of ACM SIGGRAPH 2007 / ACM Transactionson Graphics.
O’Rourke, J. (1998).Computational Geometry in C second edition.Cambridge University Press.
Parish, Y. et al. (2001).Procedural modeling of cities.ACM SIGGRAPH.
Perret, J. (2006).Modelisation d’environnements urbains virtuels.PhD thesis, Universite de Rennes 1.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
Ruchaud, W. et al. (2002).Multiformes : a declarative modeller as a 3d scene sketchingtool.ICCVG’2002.
Sanchez, S., Roux, O. L., Gaildrat, V., et al. (2003).Constraint-based 3d-object layout using a genetic algorithm.3IA’03.
Vandeloise, C. (1986).L’espace en francais.Le Seuil.
Vassilas, N., Miaoulis, G., Chronopoulos, D., Konstantinidis,E., Ravani, I., et al. (2002).Multicad-ga : A system for the design of 3d forms based ongenetic algorithms and human evaluation.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
IntroductionEtat de l’art
DEMONS LEGabarits
Conclusion
SETN, pp. 203-214.
Wonka, P., Wimmer, M., Sillion, F., et al. (2003).Instant architecture.ACM Transactions on Graphics, 4(22) :669–677.Proceedings of ACM SIGGRAPH 2003.
Mathieu Larive Modelisation automatique de zones urbaines 69
Top Related