Amélioration de la précision dans les environnements complexes
Bien que la géoréférenciation directe (DG) soit la principale méthode de production de cartes en environnement extérieur, elle est rarement utilisée à l'intérieur ou dans les environnements très difficiles pour le GNSS. La DG fonctionne en combinant les données INS (position et attitude) avec les données des capteurs (telles que l'imagerie LiDAR ou de caméra) pour déterminer avec précision la position des objets observés sans s'appuyer sur de nombreux points de contrôle au sol (GCP) pré-levés.
Cependant, comme le GNSS n'est pas disponible à l'intérieur, la géoréférenciation directe traditionnelle ne peut pas être appliquée dans les espaces entièrement clos. Dans de nombreux cas, la cartographie est réalisée de manière hybride, couvrant à la fois les environnements intérieurs et extérieurs.
Bien que la plupart des gens s'appuient sur les technologies de cartographie intérieure conventionnelles pour de tels scénarios, la sélection du bon INS et du bon logiciel de post-traitement peut étendre les avantages de la géoréférenciation directe à ces cas d'utilisation. En intégrant un INS de haute précision et à faible dérive avec un logiciel de post-traitement avancé, il est possible de maintenir une solution précise et directement géoréférencée sur des durées prolongées. Les algorithmes basés sur la perception comme SLAM peuvent utiliser directement ce positionnement précis pour améliorer encore la précision de la cartographie.
Cette approche permet la création de cartes intérieures qui sont entièrement alignées avec une solution de positionnement absolu et un système de référence de coordonnées (datum). Par conséquent, les flux de travail sont améliorés et les efforts de collaboration sont améliorés en assurant la cohérence spatiale entre les ensembles de données intérieurs et extérieurs.
Systèmes inertiels pour les solutions de cartographie d'intérieur
Dans les environnements entièrement intérieurs où le GNSS n'est pas disponible, la cartographie repose sur des unités de mesure inertielle (IMU) combinées à des algorithmes basés sur la perception tels que la localisation et la cartographie simultanées (SLAM). Contrairement à la géoréférenciation directe traditionnelle, cette approche ne dépend pas du GNSS mais utilise plutôt les données IMU avec LiDAR, des caméras ou des capteurs de profondeur pour maintenir un positionnement précis.
SLAM fonctionne en cartographiant en continu l'environnement tout en estimant simultanément la position du système à l'intérieur de celui-ci. Cependant, SLAM seul peut souffrir de dérive, en particulier dans les zones pauvres en caractéristiques ou les environnements dynamiques. Les IMU haut de gamme jouent un rôle crucial dans la stabilisation de la cartographie basée sur SLAM, assurant un suivi de mouvement cohérent, même lorsque les entrées visuelles ne sont pas fiables. En intégrant une IMU de haute précision et à faible dérive, il est possible d'améliorer les performances SLAM dans les applications de cartographie intérieure.
En effet, l'IMU réduira l'accumulation de dérive, maintenant un positionnement précis sur des durées plus longues, et améliorera la fiabilité dans des conditions de faible visibilité, telles que les pièces sombres ou les couloirs sans caractéristiques. Cette combinaison permet la création de cartes intérieures précises qui restent spatialement cohérentes et bien alignées avec les ensembles de données externes.
Par conséquent, les flux de travail sont rationalisés et les efforts de cartographie collaborative sont améliorés, même dans les environnements entièrement privés de GNSS.
Nos solutions pour la cartographie intérieure
Nos produits de mouvement et de navigation sont conçus pour s'intégrer de manière transparente aux systèmes de cartographie d'intérieur. Nos systèmes inertiels de pointe offrent la précision et la fiabilité nécessaires pour produire des cartes d'intérieur de haute qualité, même dans les environnements les plus difficiles.
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Nos systèmes sont idéaux pour un large éventail d'applications, notamment les inspections industrielles, la gestion des installations, les interventions d'urgence, etc.
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Études de cas
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Des robots d'entrepôt naviguant dans des installations complexes aux drones produisant des cartes 3D précises d'espaces intérieurs, nos produits ont contribué à améliorer l'efficacité et la précision des projets de cartographie.
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Vous avez des questions ?
Vous vous demandez comment fonctionnent les systèmes de cartographie d'intérieur ? Vous voulez en savoir plus sur la façon dont les systèmes inertiels contribuent à une cartographie précise dans les environnements où le GNSS est indisponible ?
Notre section FAQ couvre les questions les plus fréquemment posées sur les systèmes de cartographie d'intérieur, y compris des informations sur les technologies impliquées, les meilleures pratiques et la manière d'intégrer nos produits dans vos solutions.
Qu'est-ce qu'un système de positionnement intérieur ?
Un système de positionnement intérieur (IPS) est une technologie spécialisée qui identifie avec précision l'emplacement d'objets ou de personnes dans des espaces clos, tels que des bâtiments, où les signaux GNSS peuvent être faibles ou inexistants. L'IPS utilise diverses techniques pour fournir des informations de positionnement précises dans des environnements tels que les centres commerciaux, les aéroports, les hôpitaux et les entrepôts.
Les IPS peuvent exploiter plusieurs technologies pour la détermination de la position, notamment :
- Wi-Fi : Utilise l'intensité du signal et la triangulation à partir de plusieurs points d'accès pour l'estimation de la position.
- Bluetooth Low Energy (BLE) : Utilise des balises qui envoient des signaux aux appareils à proximité pour le suivi.
- Ultrasons : Utilise des ondes sonores pour une détection précise de la position, souvent avec des capteurs d'appareils mobiles.
- RFID (Radio-Frequency Identification, identification par radiofréquence) : implique des étiquettes placées sur les articles pour un suivi en temps réel.
- Centrales de mesure inertielle (IMU) : ces capteurs surveillent le mouvement et l'orientation, améliorant ainsi la précision du positionnement lorsqu'ils sont combinés à d'autres méthodes.
Une carte numérique détaillée de l'espace intérieur est essentielle pour un positionnement précis, tandis que les appareils mobiles ou les équipements spécialisés collectent les signaux de l'infrastructure de positionnement.
Les IPS améliorent la navigation, suivent les actifs, aident les services d'urgence, analysent le comportement de vente au détail et s'intègrent aux systèmes de bâtiments intelligents, améliorant considérablement l'efficacité opérationnelle là où le GNSS traditionnel échoue.
Qu'est-ce que le SLAM ?
Le SLAM, qui signifie Simultaneous Localization and Mapping (localisation et cartographie simultanées), est une technique de calcul utilisée en robotique et en vision artificielle pour construire une carte d'un environnement inconnu tout en assurant le suivi de la position d'un agent dans cet environnement. Ceci est particulièrement utile dans les scénarios où le GNSS n'est pas disponible, comme à l'intérieur ou dans les zones urbaines denses.
Les systèmes SLAM déterminent la position et l'orientation de l'agent en temps réel. Cela implique de suivre le mouvement du robot ou de l'appareil lorsqu'il se déplace dans l'environnement. Pendant que l'agent se déplace, le système SLAM crée une carte de l'environnement. Il peut s'agir d'une représentation 2D ou 3D, capturant la disposition, les obstacles et les caractéristiques de l'environnement.
Ces systèmes utilisent souvent plusieurs capteurs, tels que des caméras, des LiDAR ou des centrales de mesure inertielle (IMU), pour recueillir des données sur l'environnement. Ces données sont combinées pour améliorer la précision de la localisation et de la cartographie.
Les algorithmes SLAM traitent les données entrantes pour mettre à jour la carte et la position de l'agent en continu. Cela implique des calculs mathématiques complexes, y compris des techniques de filtrage et d'optimisation.
Qu'est-ce que la photogrammétrie ?
La photogrammétrie est la science et la technique qui consistent à utiliser des photographies pour mesurer et cartographier les distances, les dimensions et les caractéristiques d'objets ou d'environnements. En analysant des images se chevauchant prises sous différents angles, la photogrammétrie permet de créer des modèles 3D, des cartes ou des mesures précis. Ce processus fonctionne en identifiant des points communs dans plusieurs photographies et en calculant leurs positions dans l'espace, à l'aide des principes de la triangulation.
La photogrammétrie est largement utilisée dans divers domaines, tels que :
- Cartographie topographique par photogrammétrie : Création de cartes 3D de paysages et de zones urbaines.
- Architecture et ingénierie : pour la documentation des bâtiments et l’analyse structurelle.
- La photogrammétrie en archéologie : Documenter et reconstruire les sites et les artefacts.
- Relevés de photogrammétrie aérienne : Pour la mesure des terrains et la planification de la construction.
- Foresterie et agriculture : surveillance des cultures, des forêts et des changements d'affectation des terres.
Lorsque la photogrammétrie est combinée à des drones modernes ou des UAV (véhicules aériens sans pilote), elle permet la collecte rapide d'images aériennes, ce qui en fait un outil efficace pour les projets d'arpentage, de construction et de surveillance environnementale à grande échelle.
Qu'est-ce qu'un LiDAR ?
Un LiDAR (Light Detection and Ranging) est une technologie de télédétection qui utilise la lumière laser pour mesurer les distances par rapport aux objets ou aux surfaces. En émettant des impulsions laser et en mesurant le temps nécessaire à la lumière pour revenir après avoir frappé une cible, le LiDAR peut générer des informations tridimensionnelles précises sur la forme et les caractéristiques de l'environnement. Il est couramment utilisé pour créer des cartes 3D haute résolution de la surface de la Terre, des structures et de la végétation.
Les systèmes LiDAR sont largement utilisés dans divers secteurs, notamment :
- Cartographie topographique : pour mesurer les paysages, les forêts et les environnements urbains.
- Véhicules LiDAR autonomes : Pour la navigation et la détection d'obstacles.
- Agriculture : Pour surveiller les cultures et les conditions des champs.
- Surveillance environnementale : pour la modélisation des inondations, l’érosion du littoral, etc.
Les capteurs LiDAR peuvent être montés sur des drones, des avions ou des véhicules, ce qui permet une collecte rapide de données sur de vastes zones. La technologie est appréciée pour sa capacité à fournir des mesures détaillées et précises, même dans des environnements difficiles, tels que les forêts denses ou les terrains accidentés.