Passage souterrain de la 56e Rue – SLAM et aérien combinés
Oct 02, 2024
Combiner le LiDAR aéroporté et le SLAM colorisé permet d’obtenir un niveau de détail inégalé pour des projets d’infrastructure complexes. Le passage souterrain de la 56e Rue à Denver (CO) en est un parfait exemple—capturant à la fois la chaussée en surface et le passage piétonnier en contrebas dans un jeu de données cohérent.
Aperçu de la mission
- Plateforme : DJI Matrice 300 RTK
- Capteur : ROCK R3 Pro V2 (variante 32 canaux)
- Altitude de vol : ~50 m AGL
- Vitesse de vol : 5 m/s
- Scan au sol : ROCK R3 Pro V2 avec SLAM Dock V2
- Livrables : Jeu de données LiDAR aérien haute précision, nuage de points SLAM colorisé de l’ouvrage, jeu de données intégré
Ce projet démontre la capacité unique du R3 Pro V2 à combiner de façon transparente la cartographie aérienne et le scan en environnement sans GNSS—dans un même flux de travail.
Localisation du projet
La zone d’étude se situe près de l’intersection de 56th Ave et Dallas Street à Denver (CO).
Limites :
- Nord : 58th Ave
- Ouest : Chester Way
- Est : Dallas Street
- Sud : Zone s’étendant au-delà de 56th Ave pour couvrir l’ensemble du passage souterrain lors de la mission aérienne
Une couverture additionnelle a inclus les Northfield Tennis Courts, utilisées pour l’étalonnage caméra.
Pourquoi ce site ?
Le passage sous la 56e Avenue constitue un défi de cartographie en environnement mixte :
- En surface : la chaussée et les aménagements alentours nécessitent une capture LiDAR aérienne en altitude pour le contexte et l’intégration à des jeux de données de corridor plus larges.
- En sous-sol : le passage piétonnier est en environnement sans GNSS, ce qui fait du SLAM la seule méthode de scan réaliste.
- Intégration fluide : fusionner les données aériennes et SLAM garantit un nuage de points continu, précis et riche visuellement, de la surface routière à l’intérieur du passage.
Acquisition des données
Mission aérienne
Le DJI M300 équipé du R3 Pro V2 a volé à 50 m AGL et 5 m/s, optimisé pour :
- Haute densité de points grâce au capteur XT32
- Doubles retours pour capturer les détails de surface et la végétation basse
- Imagerie RGB pour la colorisation du nuage et la production d’orthophoto
Mission SLAM
Avec le SLAM Dock V2, le R3 Pro V2 a été porté à travers le passage pour :
- Capturer avec précision la géométrie sans GNSS
- Produire un nuage de points intérieur colorisé avec imagerie 360°
- Assurer l’alignement avec les données aériennes via des rattachements au sol
Workflow de traitement
Les deux jeux de données—aérien et SLAM—ont été traités dans ROCK Cloud :
- Traitement PPK de la trajectoire pour atteindre 2–3 cm de précision absolue.
- Alignement SLAM pour fusionner sans couture l’intérieur du passage avec le nuage de points aérien.
- Colorisation à l’aide des données RGB issues des deux missions.
- Livrable intégré final prêt pour les workflows d’ingénierie et d’inspection.
Résultats
1. Nuage de points intégré
Un jeu de données unique regroupant aérien et SLAM fournit un modèle 3D continu de la chaussée et du passage, supprimant les zones blanches.
2. Orthophoto haute résolution
La capture aérienne a produit une orthophoto nette et précise, idéale pour la cartographie planimétrique et l’analyse visuelle.
3. Intérieur SLAM colorisé
Le jeu de données intérieur, capturé avec le SLAM Dock V2, est entièrement colorisé—idéal pour l’inspection, la mesure de gabarit et la documentation d’actifs.
Cas d’usage
Ce jeu de données combiné peut être utilisé pour :
- Inspection d’infrastructures
- Conception de chaussées et cheminements piétons
- As-built
- Analyses de gabarit et de sécurité
- Aménagement urbain
Points clés
- La double compétence du R3 Pro V2 pour les missions aériennes et SLAM simplifie les projets complexes couvrant plusieurs environnements de scan.
- Combiner LiDAR aérien à 50 m AGL et cartographie intérieure SLAM crée un jeu de données qui nécessiterait sinon plusieurs systèmes.
- Le traitement intégré dans ROCK Cloud facilite la fusion, la colorisation et la livraison de jeux de données multi-sources.