Thèse soutenue

Contribution à la reconstruction 3D de bâtiments à partir de nuage de points de scanner laser terrestre
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Auteur / Autrice : Abdelhamid Bennis
Direction : David BrieVincent Bombardier
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique, Traitement du Signal et des Images, Génie Informatique
Date : Soutenance le 02/10/2015
Etablissement(s) : Université de Lorraine
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en automatique (Nancy)
Jury : Président / Présidente : Guillaume Gellé
Rapporteurs / Rapporteuses : Guillaume Gellé, Régis Lengellé

Résumé

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La rénovation et la réhabilitation énergétique du parc de bâtiment est un des grands défis identifiés pour les décennies à venir. Devant cet impératif d'une rénovation d'ampleur du parc construit, les solutions techniques utilisant des ossatures rapportées sont employées de plus en plus fréquemment car elles permettent de combiner performance thermique, renouvellement esthétique et ajouts fonctionnels. Une des difficultés dans l'amélioration et l'automatisation des projets de rénovation est liée à la connaissance de la géométrie du bâti existant. Des plans de l'état existant ne sont pas toujours disponibles, et dans le cas échéant, ne sont pas forcément exacts en raison de modifications apportées au bâti et non documentées ou d'écarts initiaux entre les plans et la réalisation. Après une étude bibliographique des méthodes existantes détaillées dans le chapitre 1. Les travaux menés dans le cadre d'une collaboration entre le CRITT Bois et le CRAN ont permis de développer une méthode automatique de reconstruction 3D du modèle de bâtiments à partir de nuages de points obtenus par scanner LASER terrestre. La méthode proposée se décompose en trois phases principales. La première phase détaillée dans le deuxième chapitre, consiste à segmenter le nuage de points en plusieurs plans représentants les façades du bâtiment. L'exploitation de la colorimétrie durant la phase de segmentation du nuage de points permet une réduction importante de la complexité de l'algorithme de segmentation géométrique. L'approche consiste à effectuer dans un premier temps une classification préalable du nuage de points en se basant sur les informations colorimétriques de chaque point. Puis, dans un second temps, il s'agit d'effectuer une segmentation géométrique du nuage de points en utilisant un algorithme de segmentation robuste (RANSAC). Le chapitre 3 présente la deuxième phase qui consiste à modéliser le pas d'échantillonnage de la surface à partir duquel on définit le seuil d'extraction des points de contours. Le but étant d'améliorer la fiabilité d'extraction des points de contours, ainsi que l'approximation de l'erreur sur le modèle. Le chapitre 4 détaille les principales étapes de la reconstruction d'un modèle filaire. Dans un premier temps les régions définies par les points de contours sont classées en Régions d'Irrégularités (RI), Régions d'Eléments Architecturaux (REA) comme les fenêtres et Régions de Façade (RF) représentées par les contours extérieurs de la façade. La deuxième étape consiste à modéliser les différentes régions, par un maillage de Delaunay pour les RI, et des polyèdres pour les RF et REA. La dernière étape calcule une approximation de l'erreur sur le modèle. Les tests de fiabilité de la méthode ont été réalisés sur des chantiers réels conduits par des industriels de la construction et de la rénovation. Il en ressort que la qualité de la reconstruction 3D reste fortement dépendante des facteurs d'acquisition ainsi que de la surface numérisée. L'approximation de l'erreur de modélisation permet ainsi de prévoir à l'avance les erreurs sur le modèle CAO.