Fusion de données LiDAR et photographiques pour le géoréférencement direct d’un lever topographique par micro-drone aérien
Institution:
Le MansDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Within the development of systems dedicated to mobile mapping, spatial data production takes a growing part. For users, this spatial data is particularly interesting when computing digital models which are used to manage efficiently the resource, they are responsible for. To collect this data Hélicéo company especially offers an aerial solution which can embed a camera or a LiDAR sensor. Like every platforms dedicated to dynamic mapping, this system needs to geo-referencing the collected data in a coordinate reference frame.Most of the mobile mapping systems perform direct georeferencing using the trajectory determined from coupled GNSS receiver and inertial measurement unit (IMU). Even if this method is well known et operational for Airborne Laser Scanning (ALS) and Mobile Mapping Systems (MMS), it is hard to transpose for lightweight platforms like drones which require special payloads.To suit this constrains, drones use Micro-Electro Mechanical Systems (MEMS) which are light, compact and require low power. However, the accuracy of the attitude computed from this MEMS sensors is degraded compared to the tactical sensors so that it does not correspond to the accuracy level expected for topographic surveys.The goal of our study was to establish and validate a new methodology based on a camera and visual odometry (VO) computing. This thesis describes the theoretical approach to compute attitude from images taken by a camera and how LiDAR points are georeferenced using GNSS receiver coupled to VO. In the second part, this thesis describes the different experiments and the process we follow to validate this method and the comparison with traditional GNSS/IMU method.
Abstract FR:
Avec le développement des systèmes d'acquisition dynamique, la production de données spatiales a pris une ampleur sans précédent. Pour les exploitants, l'intérêt est d'obtenir un clone numérique du site pour mieux gérer leurs ressources. Pour acquérir ces données la société Hélicéo propose notamment un drone aérien capable d'embarquer soit un appareil photo, soit un capteur LiDAR. Comme toute instrumentation de dynamique, cette solution nécessite de géoréférencer les données acquises.Sur la plupart des systèmes d'acquisition dynamique actuels, le géoréférencement des données acquises est réalisé grâce au couplage d'un récepteur GNSS et d'une centrale inertielle qui permettent de déterminer la trajectoire de la plateforme et son orientation.Pour répondre à ces contraintes, les drones embarquent généralement des capteurs MEMS issus de la micro-technologie qui présentent l'avantage d'être légers, peu encombrants et de consommer peu d'énergie. Cependant, l’incertitude de l'attitude déterminée par ces derniers dégrade la justesse du géoréférencement au point d'être incompatible avec les applications topographiques.Cette thèse propose une méthode alternative de géoréférencement des données acquises par un capteur LiDAR embarqué sur drone basée sur l'utilisation d'une caméra et de l'odométrie visuelle (VO). Ce manuscrit aborde donc dans un premier temps l'aspect théorique de cette nouvelle méthodologie, notamment la détermination de l'attitude à partir des images acquises par une caméra puis le géoréférencement des données LiDAR à partir du couplage GNSS/VO.