Enquête sur l'utilisation des lidars avec les UAV et la cartographie souterraine
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Enquête sur l'utilisation des lidars avec les UAV et la cartographie souterraine

Cette enquête présente une vue générale des projets utilisant des lidars (Technologie de mesure de distance et détection par laser) sur des UAV (Véhicule Aérien Autonome).

De nos jours le nombre de projets utilisant des UAV avec des lidars est en forte augmentation. Du fait de leurs capacités à accéder à des endroits inaccessibles pour l’homme et de leur facilité de déploiement et d’utilisation, les UAV sont plus à même de donner des points de vue différents intéressant que les UGV (Véhicule Terrestre Autonome). Cependant, l’utilisation de lidar sur les UAV reste encore un défi en soi et beaucoup de problèmes restent encore à surmonter. L’estimation de la position de l’UAV, sa vitesse et son altitude, les caractéristiques de ses équipements et les algorithmes utilisés influencent significativement la précision des mesures de cartographie. Dans cette enquête, nous présentons une liste des articles utilisant les lidars sur les UAV et donnons quelques détails à propos des équipements et algorithmes utilisés pour leur projet. L’objectif est de fournir des éléments de comparaison sur les équipements utilisés dans les différents projets afin de faciliter le choix d’un lidar pour la cartographie avec des UAV. Étant donné le nombre important d’articles sur le sujet, nous divisons cette enquête en sept catégories:

  1. cartographie souterraine,
  2. mesure avec dirigeable,
  3. estimation de la position et trajectoire avec lidar,
  4. mesure de quelques caractéristiques du paysage,
  5. mesure d’objets,
  6. test de lidar sur UAV, et finallement
  7. algorithmes pour l’odométrie et comparaison entre lidar sur UAV et lidar sur robot terrestre.

Cette enquête est en cours de rédaction. Elle sera régulièrement mise à jour. Nous espérons que ces informations serons utiles à la communauté scientifique. Si vous remarquer l’absence de l’un de vos articles ou une erreur, n’hésitez pas à nous contacter.

Légende: “O” signifie présent et “-“ signifie absent de l’article.

Cartographie souterraine

Article Sujet UAV lidar Caméra GPS IMU GNSS INS Test Notes
(Michael et al., 2012) Cartographie 3D d'un bâtiments endommagé par un tremblement de terre en utilisant une collaboration entre un robot terrestre et aérien Pelican quadrotor Hokuyo TM-30LX Microsoft Kinect - O - - Intérieur UAV peut se déployer à partir de l'UGV, ICP pour cartographie, SLAM pour navigation
(Liu et al., 2015) Multiple UAV pour cartographie 3D Pelican quadrotor Hokuyo UTM-30LX - - O - - Simulation et test intérieur SLAM pour navigation et plannification de trajectoire
(Ajay Kumar et al., 2017) Reconstruction d'intérieur de bâtiment et classification de tuyaux Phantom 3 quadcopter avancé Hokuyo UTM-30LX, Hokuyo URG-04LX-UG01 - - O - - Intérieur ICP pour fusionner les données, utilisation d'un filtre de Kalman pour avoir la position, classification des tuyaux en calculant leur courbature
(Edwards, 2017) Scan d'un tunnel de mine Asctec Hummingbird Z+F Imager S010 3D (terrestrial) Xtion Pro live - - - - Intérieur Comparaison entre l'algorithme Microsoft Kinect Fusion et un lidar terrestre
(Vempati et al., 2017) Cartographie 3D intérieur en temps-réel avec UAV DJI M100 Leica Multistation MS50 (sert de référence) Intel RealSense R200 - capteur DUO-MLX visual-inertial - - Simulation and test intérieur SLAM avec GPU parallélisé pour gérer ses ressources mémoire, 5mm de résolution à 60Hz, filtre de Kalman étendu, ICP pour cartographie
(Ozaslan et al., 2017) Inspection de tunnel et pipeline avec UAV DJI F550 Velodyne Puck Lite MChameleon 3 caméra - PickHawk - - Intérieur Cartographie local pour l'estimation de la pose
(Mascarich et al., 2018) Inspection de site nucléaire et tunnel avec UAV O Capteur de profondeur de type Time of flight Chameleon 3 caméra - O - - Intérieur Détection des radiations et de leur localisation
(Papachristos et al., 2019) Exploration autonome et cartographie de mines souterraines Quadrotor O O - O - - Intérieur -

Mesure avec dirigeable

Article Subject UAV lidar Camera GPS IMU GNSS INS Test Note
(Pan et al., 2015) Système pour suivre les lignes éléctriques afin de détecter des problèmes Petit dirigeable à l'hélium O - O - - - Extérieur -
(Koska et al., 2017) Comparaison entre Lidar sur dirigeable et caméra sur UAV Dirigeable ACC15X, 12m de long, 2.8m de diamètre (57m^3), 15kg de charge Sick LD-LRS1000 (2D avec rotation) Canon EOS 100D, FLIR SC645 IMAR iTracer-F200 - - O Extérieur Dirigeable crée par AirshipClub.com, problème de précision, problème avec la structure mais plus précis avec le dirigeable sur de larges zones qu'avec l'UAV

Estimation de la position et trajectoire avec lidar

Article Sujet UAV lidar Caméra GPS IMU GNSS INS Test Notes
(Downs et al., 2004) Meilleure estimation de la position de l'UAV avec un lidar que par GPS Flying Eye LADAR system (UAV)/LMS-Z420i au sol - - - - - Extérieur ICP pour traiter 2 séries de mesure, comparaison des données de UAV à celles au sol pour mesurer la précision
(Hwang & Tahk, 2012) Mesure de la position d'un UAV avec lidar Simualation d'un avion O - - O - - Simulation afin de comparer 2 algorithmiques pour localisation Le lidar mesure le relief, comparaison entre le filtre de Kalman et la Cross Correlation
(Han et al., 2012) Problème de la mesure de la position d'une cible par apport à un drone Petit avion O - O O - - Extérieur Images extraites d'une base de données pour tester l'algorithme de détection de contours, GPS+IMU pour estimer la position de l'UAV, ICP pour traiter les données, discussion sur le nombre de cycle d'ICP et leur influence sur les résultats
(Gee et al., 2017) Fusion de plusieurs nuages de points issus d'un lidar en vue d'utiliser l'algorithme SLAM DJI Phantom Quadcopter Velodyne puck VLP-16 GoPro Hero 3+ - - - - Extérieur Reconstruction des données, lidar statique au sol (caméra sur UAV), approximation de trajectoires avec les points puis ICP et SLAM
(Shetty & Gao, 2017) Fusion des données GPS et lidar pour corriger l'erreur du GPS dans un environnement urbain Quadrotor Velodyne VLP-16 puck lite - LEA-6T GPS Xsens-Mti-30 IMU - - Extérieur Modélisation de l'erreur de covariance du nuage de point, pose de l'UAV par Unscented Kalaman filter, matching des données lidar avec modèle 3D d'une ville, ICP pour faire correspondre les nuages de points
(Zhen & Scherer, n.d.) Test une méthode multi-plateforme avec lidar et l'algorithme SLAM pour UAV (2D-3D) DJI M100 DJI M600 Rotating Hokuyo Rotating Velodyne VLP-16 - - - - - Simulation et en extérieur Kalman filter (ESKF), Gaussian Particle Filter (GPF), vitesse faible pour éviter erreur de position
(Youn et al., 2018) Détection de l'environnement 3D pour plannifier, se déplacer et surveiller le traffic dans le ciel Cessma 208B ALS50-III - O - - O Extérieur Découpage du monde en cube de certaines tailles (différents niveaux de découpage suivant 20 degré de lattitude), 20 niveaux au total
(Gomes et al., 2018) Mesure de la déviation de trajectoire avec des données issues d'un lidar sur UAV Mikrokopter Quadro XL Hokuyo UTM30LX - - Microstrain IMU - - Intérieur Méthode de detection de contours avec nuage de points, estimation de la position

Mesure de quelques caractéristiques du paysage

Article Sujet UAV lidar Caméra GPS IMU GNSS INS Test Notes
(Liu et al., 2011) Analyse du sol avec UAV et lidar pour détecter et anticiper des glissements de terrain Helicoptère lidar sur helicoptère O DGPS O - - Extérieur Traitement sur point cloud et images
(Durst et al., 2011) Utilisation d'un drone et lidar pour l'étude des propiétés des routes (type de véhicule, courbature, taille,...) Buckeye drone O O - - - - Extérieur Le lidar fait la mesure de l’élévation, le chemin est repéré par un traitement sur image
(Wallace et al., 2012) Recherches pour détecter des arbres dans une forêt (taille, position, diamètre) Oktokopter Droidworsc/Micropter AD-8 (terraLuma) Ibeo LUX laser scanner O O O - - Extérieur Filtre de Kalman pour donner la position
(Wallace et al., 2012) Mesure des effets de l'environnement au sol et des paramètres de mesures pour la prise de données sur des arbres Drone TerraLuma Ibeo LUX laser scanner O O O - - Extérieur -
(Candigliota et al., 2012) Analyse de la structure d'une ville après un tremblement de terre pour éviter de futures dégâts Quadrotor Leica Geosystems HDS 3000 - DGPS O - - Extérieur ICP pour traiter les données
(Zhou et al., 2013) Utilisation de différentes altitude et vitesse pour prendre des données sur un paysage O O - O - - O Extérieur -
(Wallace, 2013) Test de nouvelles caractéristiques pour l'analyse de la structure d'une forêt de manière probabilistique Drone TerraLuma Ibeo LUX laser scanner O O O - - Extérieur -
(Roca et al., 2014) Test d'un UAV avec lidar pour la mesure du sol Hisystems GmbH Hokuyo UTM-30LX - O O - - Extérieur Filtre de Kalman pour la position, test effectué sur une maison
(Esposito et al., 2014) Mesure des caractéristiques des arbres (taille, forme,...) pour valider le fonctionnement d'un lidar sur un UAV Ultralight helicoptère YellowScan lidar - O - - O Extérieur -
(Wallace et al., 2014) Mesure l'influence des algorithmes de détection et de la densité de points sur la précision de la détection des arbres et de leurs caractéristiques Drone TerraLuma Ibeo LUX laser scanner O O O - - Extérieur -
(Ni et al., 2015) Fait l'inventaire d'une forêt avec UAV et lidar Yun-5 aircraft Leica ALS 60 - - - - - Extérieur -
(Mandlburger et al., 2015) Analyse les caractéristiques d'un cours d'eau avec UAV et lidar (dynamique, délimitation,...) Ricopter UAV Riegl VUX-Sys, VUX-1, VQ-880-G Sony Alpha 6000 RGB - O O - Extérieur -
(Reiss et al., 2016) Cartographie et enregistrement de ruines avec lidar sur UAV Asctec Falcon 8, Sensefly e-Bee Faro Focus 3D S-120 (UAV), Optec 3D-HD ILRIS (terrestre) Sony Alpha 6000 RGB - - - - Extérieur Fusion des données terrestre et aérienne par photogramétrie
(Guo et al., 2017) Cartographie de forêt avec UAV et lidar 8 rotor UAV Velodyne puck VLP-16 - O Novatel IMU - - Extérieur Calibration des équipements, obtention des différentes caractéristiques sur la forêt
(Wei et al., 2017) Filtrer les effets de la végétation sur les mesures de paysage 8 rotor UAV Riegl VUX-1 - O Trimble Applanix AP20-IMU - - Extérieur -
(Chiang et al., 2017) Reconstruction d'un bâtiment avec UAV et lidar Petit hélicoptère Velodyne lidar VLP-16 - C-Migits III O - - Extérieur Nouvelle stratégie ICP afin de traiter la déformation des points, Filtre de Kalman pour données, comparaison avec lidar terrestre
(Chen et al., 2017) Mesure de la végétation boréale avec UAV et lidar Quadcoptère O - - - O - Extérieur Hauteur de la végétation mesurée, RTK GNSS pour la position, utilisation de données lidar dans base de données, croisements des données pour générer une carte des mesures
(Sankey et al., 2017) Cartographie d'une forêt avec lidar sur UAV Octocoptère Velodyne HDL-32E (UAV), Riegl VZ-1000(terrestre) - O - - O Extérieur Comparaison via le lidar terrestre, détermination des espéces d'arbres présent grâce à la réflexance du laser, limiter par la densité de peuplement des arbres
(Christiansen et al., 2017) Cartographie et mesure de la taille de culture avec UAV et lidar DJI Matrice-100 quadcoptère Velodyne VLP-16 - - VN-200 IMU Trimble BD920 GNSS - Extérieur Traitement des données pour isoler le champ puis mesurer sa hauteur, dépend grandement des valeurs du GPS
(Gawel et al., 2017) Fait la cartographie d'une zone sinistré avec UAV et lidar, puis envoi ensuite les données à des robots terrestres pour utiliser l'algorithme SLAM O O - - O - - Extérieur Filtre de étendu Kalman, ICP pour fusionner les données, robot mobile avec lidar, fusion des données UAV et UGV
(Elaksher et al., 2017) Cartographie de champs avec UAV et lidar DJI S900 hexacoptère Velodyne VLP-16 - O O - - Extérieur Classification des points (sol ou végétation)
(Putut Ash Shidiq et al., 2017) Topographie de forêt avec UAV et lidar afin de différencier le sol des arbres DJI Matrice-600 YellowScan lidar - O - - - Extérieur -
(Morsdorf et al., 2017) Topographie de forêt avec lidar sur UAV et comparaison avec lidar terrestre Scout B1-100 helicoptère Riegl VUX-1UAV (drone), Riegl VZ1000 (terrestre) - xTS xNAV550 GPS O - - Extérieur 4 m/s de vitesse, erreur de 1m sur la hauteur des arbres
(Thiel & Schmullius, 2017) Comparaison entre les nuages de points obtenus par camera sur UAV et lidar sur UGV, pour trouver des caractéristiques sur les forêts Geocopter X8000 Riegl VZ 1000 TLS (terrestre) Sony NEX-7 RGB DGPS - - - Extérieur Trame des maxima, taille canopé et niveau de détection, 8 m/s pour UAV, comparaison avec lidar terrestre, traitement des données pour avoir des caractéristiques sur les forêts
(Huang et al., 2018) Mesure les propriétés des vagues de la mer, du changement du littoral et des marées avec UAV et lidar DJI S1000 Hokuyo UTM-30LX - - Xsens-Mti-30 IMU O - Extérieur RTK GNSS, calibration et mesure des données, comparaison des données lidar avec capteur de pression Doppler Velocimetry (Son Tek ADV-Oceans)
(Cramer et al., 2018) Mesure du sol et paysage avec un lidar haute précision sur UAV(3-5mm) Ricopter multi-copter pateforme Riegl VUX-1LR Sony Alpha 6000 RGB - O O - Extérieur 8 m/s de vitesse, 50m de hauteur, comparaison avec mesure au sol (tacheometrie)
(Govedarica et al., 2018) Étude du risque d'inondation avec UAV et lidar WingtraOno drone LMS-Q680i-Full (avion) 42 MP Sony RX1RII O O - - Extérieur Technique DEM (digital elevation models), lidar comme référence pour caméra
(Hinterhofer et al., 2018) Utilisation d'un UAV et lidar sur un site nucléaire sinistré Ricopter-M Riegl VUX-1UAV - - O O - Extérieur Cartographier le terrain et mesurer le taux gamma de radiation
(Yan et al., 2018) Mesure de la prodution forestière par UAV et lidar GV 1300 multirotor Velodyne VLP-16E - O IMU-IGM-S1 - - Extérieur Segmentation des arbres par algorithme
(Liu et al., 2018) Mesure de la strutcure d'une forêt avec UAV et lidar GV 1900 multi-rotor UAV Velodyne puck VLP-16 - O IMU-IGM-S1 - - Extérieur -
(Polewski et al., 2019) Méthode pour obtenir la position des arbres en utilisant un nuage de points obtenu avec UAV et lidar Quadrotor Velodyne puck VLP-16 (UAV), velodyne puck VLP-16 (UGV) - GPS Novatel (UAV) IMU Novatel SPAN-MEMS (UAV) - POS (UGV) Extérieur lidar terrestre porté par une personne sur sac à dos pendant les tests

Mesure d'objets

Article Sujet UAV lidar Caméra GPS IMU GNSS INS Test Notes
(Lin & West, 2014) Mesure et cartographie d'objets avec une géométrie oblique Microdrone md4-200 Sensei MLS system (UAV), Ibeo Lux Laser (véhicule terrestre) O O O - - Extérieur Fusion des données entre UAV et UGV
(Gu & Zhang, 2015) Localisation d'objets avec une plateforme UAV rapide O O - O O - - Extérieur Augmente la rapidité avec des algorithmes (K-d tree, AK-d tree), altitude trop élevée implique de moins bonne performance
(Moore et al., 2017) Inspection de lignes éléctriques avec UAV Octorotor O - O - - - Extérieur Ajout d'un lidar pour éviter une collision et plannifier un chemin, utilisation de plusieurs drones pour parcourir la ligne, transformation des données lidar en forme polygominale, évitement de collision des drones en temps réel
(Teng et al., 2017) Inspection de lignes éléctriques avec UAV Hexarotor O - O - - - Extérieur Isole les vibrations de l'UAV du lidar, détection des lignes hautes tensions affaisées
(Nikolov & Madsen, 2017) Inspection de pâles d'éoliennes avec UAV et lidar O RPlidar - - BNO055g-DOF IMU - - Extérieur Simplification en 2D de la forme des pâles, analyse de celles-ci
(Chen et al., 2018) Mesure de la distance entre les lignes éléctriques et le sol en vue de détecter des problèmes Drone mini helicoptère Riegl VZ400 - O O - POS Extérieur Algorithme de différentiation sol et câble, mesure courbure des câbles

Test de lidar sur UAV

Article Sujet UAV lidar Caméra GPS IMU GNSS INS Test Notes
(Li et al., 2015) Analyse des vibrations de différents UAV pour l'utilisation d'un lidar sur ceux-ci Gasoline helicoptère HDL-32 lidar - - O - - Extérieur Sélection d'un rotor adapté, mesure et tentative d'atténuation des vibrations avec IMU
(Tulldahl et al., 2015) Évaluation de la précision d'un lidar sur UAV Tarot-810 hexacoptère Velodyne HDL-32E - - - - O Extérieur Traitement des données (calibration dynamique)
(Yang & Chen, 2015) Utilisation d'un lidar sur un mini-UAV Rotor wing mini UAV Riegl LMS-Q160 - - - - - Extérieur Traitement des données pour avoir la forme des objets repérés par le lidar (ICP), fusion de la forme, des points et images obtenu par la pose de l'UAV et lidar
(Kasturi et al., 2016) Développement d'un mini scanner pour drone avec MEMS (composants optique et miroirs) DJI Phantom II Playzer - - - - - Intérieur Test du prototype, différents mode de scan par laser, différents mode de prise de mesure, tracking d'objets par laser, contrôle android du Playzer via Bluetooth
(Mastrangelo et al., 2018) Obtention et accès à des images 3D en temps réel depuis UAV LASE drone ASC TigerCub camera, Arete AirTrac laser, Sentech color camera, Hood Tech gimbal - - - - - Extérieur Acquisition des données avec correction de la pose
(Torresan et al., 2018) Intégration d'un lidar sur UAV pour mesurer ses performances Hexarotor LUX 4L - O - VN-300 GNSS O Extérieur Filtre de Kalman étendu, calibration des mesures, étude accès sur la précision et l'efficacité du GNSS
(Nasrollahi et al., 2018) Construction d'UAV équippé d'un lidar pour l'inspection de structure DJI Matrice 100 Hokuyo UTM-30LX - - - - - Intérieur Mode stationnaire pour tester la cartographie 3D

Algorithmes pour l'odométrie et comparaison entre lidar sur UAV et lidar sur robot terrestre

Article Sujet UAV lidar Caméra GPS IMU GNSS INS Test Notes
(Tulldahl & Larsson, 2014) Comparaison de données de lidar sur UAV avec lidar terrestre Tarot-810 hexacoptère Velodyne HDL-32E - O MEMS-IMU - - Extérieur Comparaison de données via lidar terrestre sur véhicule et statique
(Yousif et al., 2015) Description des algorithmes et stratégies utilisés pour l'odométrie - - - - - - - - Enquête
(Lawson, 2015) Fusion de nuages de points obtenus par de multiple UAV Quadrocoptère construit - Kinect RGB - - - - Intérieur avec 2 drones Génération d'un nuage de points donné à un algorithme de fusion de données utilisant ICP, besoin de plusieurs superpositions pour avoir de meilleurs résultats
(Petras et al., 2016) Utilisation de données obtenues par UAV et lidar via un logiciel appelé Grass GIS Avion O Microsoft Kinect - - - - Extérieur Plus accès sur le traitement de données, densité des points testés pour réduire les points redondants
(Gašparović et al., 2017) Évaluation de données prises par UAV et lidar durant des conditions non-optimales (vent, nuages, densité de points, ...) DJI Phantom 4 Pro, avion Pilatus P6 Optech ALTM Gemini 167 (airplane) FC6310 caméra (drone) - - O - Extérieur Corrélation photo et lidar, comparaison données lidar avec nuages de points issus de photo
(Persad & Armenakis, 2017) Comparaison d'approche de fusion de données collectées par différents systèmes (lidar sur UAV et lidar terrestre) Geo-X8000 O - - - - - Extérieur Les résultats dépendent beaucoup de la configuration et des paramètres des nuages de points
(Kwon et al., 2017) Fusion rapide de données 3D atypiques dans différentes situations sur des chantiers de constructions (lidar sur UAV and lidar terrestre) DJI Phantom 3 avanced O - - - - - Extérieur RTK pour estimation de position
(Fuad et al., 2018) Influence de l'altitude sur la précision des mesures AL3 S1000 AL3-32 - O - - - Extérieur Plus l'altitude augmente (20m, 40m, 60m), plus la précision diminue (RMS 0.323m, 0.450m, 0.616m)
(Park et al., 2019) Fusion de données obtenues par différentes plateformes et différents capteurs (UAV et UGV) Quadrotor et UGV lidar (UGV) Caméra (UAV) O O - - Extérieur ICP pour traiter les données, SLAM pour UGV, élimination des points redondants puis ICP, le drone doit prendre des images entre 30 degré et 90 degré pour optimiser les résultats

Références

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