Primitive extraction from point clouds in industrial environments

Extraction de primitives dans des nuages de points en milieu industriel L’utilisation d’une maquette numérique 3D enrichie d’informations par secteur d’activités (architecture, ingénierie, et construction) est de nos jours une nécessité pour pouvoir gérer la construction et la restauration de bâtiments. Ces maquettes sont communément appelées BIM (pour Building Information Modeling en anglais, ou Modélisation des Informations du Bâtiment).Ce besoin de modélisation s’applique également aux bâtiments existants en vue d’effectuer de la maintenance, que ce soit pour les bâtiments ou pour les différentséquipements industriels présents. La construction de modèles BIM de bâtiment « tel que construit » est un domaine de recherche assez récent, une très grande partie de la génération de ces modèles s’opère encore manuellement, ce qui est une tâche longue et répétitive.Afin de construire le modèle, des numérisations du bâtiment sont effectuées via desrelevés lasers et photographiques. Nous disposons alors comme données d’entréesdes nuages de points et des photos panoramiques des salles à l’intérieur du bâtiment.Ce nuage de points (encapsulant les positions et les couleurs) sera par la suite utilisécomme base pour la construction des éléments de base d’un BIM. En particulier, nousnous sommes intéressés à l’extraction de primitives (plans, tuyauteries) issues denumérisations laser de bâtiments industriels.Nous avons élaboré deux types d’algorithmes : le premier est basé sur l’analyse depersistance pour filtrer les composantes planaires qui sont les plus représentatives dubâtiment. Le second est basé sur une méthode de réduction de dimension initialementconçue pour les statistiques : le Mapper.Notre première méthode se décompose en plusieurs étapes : dans un premiertemps, le nuage de points est sous-échantillonné sous forme hiérarchique. Puis, uneestimation des normales suivie d’un agrandissement de régions est calculé sur chacundes niveaux. Finalement, un parcours de la hiérarchie est effectué afin de comparer lesrégions planaires entre elles : la sortie de ce parcours est un ensemble de composantesplanaires associées à leur "durée de vie" dans la hiérarchie.Notre deuxième méthode s’applique sur les primitives planaires et les primitivescylindriques. Nous utilisons le Mapper qui est un outil relativement générique afind’extraire les primitives recherchées. Pour les primitives planaires, nous utilisons unefonction qui s’appuie sur les normales, permettant de séparer les points selon leursorientations. De plus nous utilisons un agrandissement de régions planaires pour ras-sembler les points par composantes planaires. Pour les primitives cylindriques, nous utilisons la courbure pour regrouper les points de rayons de courbures semblables.Nous rassemblons ensuite les points par composantes cylindriques via un agrandissement de régions cylindriques.L’application de nos algorithmes à un ensemble dedonnées industrielles produit des résultats comparables à ceux de la littérature pourles méthodes basées sur la géométrie.