Choisir un capteur LiDAR : ce qu'ils sont et ce qu'ils font

Davantage de capteurs LiDAR pour les drones arrivent sur le marché, avec des promesses de modèles 3D précis et de cartes de terrain. Comment les professionnels des drones abordent-ils le choix d'un capteur LiDAR? La plongée profonde sur les options : ce qu'elles sont, et ce qu'elles font.

2022 est clairement l'année du LiDAR.

Dans toutes les émissions de l'UAS aux États-Unis, au Mexique, au Canada et dans l'UE, le sujet brûlant est le LiDAR en 2022, et 2023 s'intensifie pour être plus le même, avec une croissance significative.
LiDAR est un capteur «LIght Detection and Ranging», utilisant un laser, un miroir à commande de position, une IMU (Inertial Measurement Unit) et un traitement interne pour enregistrer les données de géolocalisation.
Un capteur LiDAR émet une impulsion de lumière vers la cible (sol) La lumière est réfléchie par la surface/la terre (un point) et renvoyée au capteur. Le récepteur détecte le signal de retour et calcule la distance parcourue par la lumière. En utilisant la position du capteur, le miroir, l'IMU, la direction dans laquelle la lumière a été envoyée et la distance calculée. A la suite de ce retour et de ces calculs, la position 3D où le signal a été renvoyé peut être déterminée. Avec des millions de réflexions frappant une surface terrestre et revenant au capteur LiDAR, ces «points» de contact sont utilisés pour générer le modèle 3D ou ortho re-créant la zone cible dans un environnement numérique.

Parce que les capteurs LiDAR génèrent leur propre impulsion de signal, l'illumination à partir d'autres sources (par exemple, le soleil), de nombreux opérateurs/pilote LiDAR capturent des données de nuit. Tant qu'il n'y a rien d'interférant entre le capteur et la surface, il est donc possible de collecter des données en dessous de la couverture nuageuse (ou dans l'obscurité). LiDAR peut offrir un accès extrêmement flexible aux zones nécessitant des balayages, étant donné la capacité de voler la nuit, ou lorsque la couverture nuageuse a un impact négatif sur un site où la photogrammétrie peut ne pas être possible en raison des conditions d'éclairage.

Les capteurs LiDAR étaient auparavant relégués à des avions fixes ou à des avions rotatifs en raison du poids et du coût, désormais accessibles par tout SAU de transport intermédiaire ou lourd.

L'image ci-dessus est la première expérience de l'auteur avec LiDAR; un VLP16 Velodyne avec IMU géodésique, monté sur un hexcopter Yuneec H920.

Avec une efficacité de vol sans cesse croissante associée à un poids réduit et au coût des capteurs LiDAR, plusieurs systèmes d'avions et de systèmes LiDAR sont disponibles à des prix abordables pour s'adapter à pratiquement n'importe quel budget. Bien que LiDAR ne soit peut-être pas encore destiné aux pilotes occasionnels, les pilotes commerciaux signalent un retour complet presque immédiat avec LiDAR en raison de la rareté actuelle des systèmes complets.

Les capteurs peuvent être achetés en solution complète/totale avec des avions, des logiciels d'assistance et des charges utiles, ou les propriétaires de systèmes de téléélévateurs moyens peuvent acheter des capteurs LiDAR séparément pour monter sur n'importe quel avion qu'ils connaissent et avec qui ils sont à l'aise. Par exemple, il existe de nombreuses charges utiles LiDAR disponibles pour la plate-forme DJI Matrice 300, Inspired Flight, Freefly, Yuneec, Maptek, Microdrones et d'autres systèmes.
Les boîtiers LiDAR peuvent être autonomes, combinés avec des caméras RVB séparées pour la photogrammétrie, ou assemblés avec les deux dans un même boîtier. Par exemple, le très populaire Paquet GeoCue 515 offre non seulement un capteur LiDAR Hesai XT32, mais il comprend également deux caméras RVB 20MP pour coloriser le pointcloud, ou pour les livrables de photogrammétrie. En outre, le système est conçu pour mettre à l'échelle correctement et précisément les données RGB sur le pointcloud 3D, fournissant non seulement un modèle très précis et précis, mais des données photoréalistes colorées pour les ingénieurs, les géomètres, les équipes de construction, les graphistes, les concepteurs de jeux, etc.
Les pilotes, les ingénieurs, les gestionnaires de programmes, les géomètres voudront prendre en compte plusieurs facteurs lors du choix d'une charge utile LiDAR pour l'achat ou le loyer.

• Coût
• Pénétration
• Résolution
• Coût des logiciels/flexibilité
• Difficultés d'exploitation

Différents capteurs donneront des résultats différents. On trouvera ci-après des exemples du DJI L1, du Velodyne VLP16 (Microdrones HR), du Hesai Pandar XT32 et des capteurs Reigl Vux1. Les profils/sections capturées à partir du LP360 illustrent les données de surface des différents capteurs, et est une méthode sûre pour afficher la pénétration de la végétation.

Impressionné ci-dessus, le DJI L1 est incapable de pénétrer efficacement par la végétation ou d'autres zones poreuses. En outre, l'alignement des bandes peut être difficile dans certains scénarios. Ces données ont été capturées, initialement traitées dans DJI Terra, et traitées dans GeoCue LP360.

Le profil vu ici, démontre les capacités de pénétration de la charge utile Microdrones HR VLP16. Notez la plus grande résolution des données sous les arbres, à la fois à feuilles larges et au palmier.

Sur cette image, il n'y a pas de lacunes sous les arbres. Au centre, une dépression uniforme est visible. Le Hesai Pandar XT32 a pu « voir » sous une surface d'eau peu profonde. Dans ce cas, environ 12" de profondeur d'eau, mais le fond du ruisseau est solide (visible). Bien que les données en dessous de l'eau ne soient pas viables pour la mesure, elles fournissent des données plus importantes pour les considérations techniques.

Ces deux illustrations proviennent du capteur Riegl Vux1. Ce capteur fournit la résolution la plus élevée des quatre images comparées ici, avec un prix beaucoup plus élevé pour correspondre à la qualité de l'image. Note dans le profil zoomé, les rails/pistes des trains sont non seulement visibles, mais mesurables avec précision. Il n'y a pas de trous dans la surface sous aucun des arbres, et le détail de l'arbre est suffisant pour classer les types d'arbres.

«La végétation pétestative est une fonction clé des capteurs LiDAR; c'est pourquoi les profils d'arbres/tranches ont été utilisés pour illustrer ces scénarios difficiles.»

Il convient de noter que les systèmes LiDAR à l'état solide sont en hausse et sont en développement pour une plage à plus longue densité. La technologie ne s'est pas améliorée au point que le LiDAR à l'état solide pourrait être largement applicable au travail sur les UAS, tandis que la technologie s'est avérée prometteuse en raison d'un poids plus léger, d'une consommation d'énergie et d'une vitesse plus élevée. Cependant, le développement est actuellement fortement axé sur les véhicules autonomes, mais on s'attend entièrement à ce que nous verions bientôt LiDAR à l'état solide disponible pour des applications aériennes.

Comment est-ce que LiDAR DIFFÉRENT DE PHOTOGRAMMETERIE ?

La photogrammétrie utilise plusieurs images avec des géodonnées intégrées, des pixels correspondants et des informations de données pour créer un orthomosiacide. Les pointsclouds peuvent être dérivés d'images avec une précision légèrement inférieure, mais un engagement de temps important. Un champ de 50 hectares traité comme un pointcloud dérivé de photos peut prendre jusqu'à 12 heures sur un ordinateur moyen, tandis que le même ordinateur traitera le pointcloud source LiDAR en moins de 30 minutes. Le LiDAR est nettement plus rapide à voler que l'UAS conçu pour la photogrammétrie, car le besoin de chevauchement profond est réduit dans le flux de travail LiDAR.

En outre, le LiDAR peut voler la nuit (sauf si la coloration est nécessaire) alors que la photogrammétrie nécessite des heures de jour.
D'autre part, les missions de photogrammétrie peuvent être effectuées alors qu'il y a de l'eau sur le sol après une inondation ou de fortes précipitations. LiDAR fonctionne mieux dans les environnements secs et non réfléchissants. Les fenêtres en miroir, l'eau réfléchissant sur les feuilles, les étangs, les ruisseaux, etc., s'afficheront comme des zones occultes dans un scanner LiDAR.