Test en conditions réelles du SLAM200E + 3DGS | Reconstruction 3D haute précision à grande échelle

Dans le domaine de la reconstruction 3D, les performances en temps réel, la précision et l'adaptabilité à l'environnement demeurent les principaux axes de progrès technologique. Le scanner LiDAR portable SLAM200E, doté d'une technologie SLAM avancée et d'une imagerie panoramique intégrée, est capable de générer des modèles 3D de haute précision par projection gaussienne (3DGS).

Afin de valider ses performances en conditions réelles, une équipe technique a mené un test à grande échelle dans une zone industrielle. L'objectif était d'évaluer l'efficacité du dispositif en matière d'acquisition de données et sa capacité à générer des modèles 3D dans des conditions environnementales complexes.

1. Présentation de l'étui SLAM200E 3DGS

Le test visait à vérifier deux aspects principaux : l’efficacité de la collecte de données et la qualité de la génération du modèle. Le processus comprenait l’acquisition de données sur site, le prétraitement et l’entraînement du modèle 3DGS. L’ensemble du processus s’est déroulé sans problème et dans un délai raisonnable, démontrant ainsi les excellentes capacités du scanner pour une reconstruction 3D efficace.

Flux de travail technique

Flux de travail général

La solution suit un pipeline structuré : collecte de données → prétraitement → pré-entraînement 3DGS → entraînement du modèle → sortie.

Options de formation flexibles

Pour les résultats de pré-entraînement 3DGS générés à partir d'images non déformées, les utilisateurs peuvent sélectionner différents outils d'entraînement en fonction des exigences du projet. Parmi les options figurent le module d'entraînement intégré ou des outils tiers/développés en interne, garantissant ainsi la compatibilité avec divers flux de travail.

Dans ce test, le cheminement indiqué en rouge dans le diagramme de flux de travail a été adopté.

Mise en œuvre et traitement des données

(1) Étude du site et conception de l'itinéraire

La zone d'essai a été divisée en sections aériennes et souterraines.

La partie hors sol comprenait six immeubles de grande hauteur, des jardins et une petite fontaine.

La partie souterraine se composait d'un couloir circulaire relié à des restaurants, des boutiques et un passage menant à un petit parc public.

La collecte des données a suivi un principe « d’abord en surface, ensuite sous terre », avec un itinéraire de balayage circulaire et une couverture répétée dans les zones clés pour garantir l’exhaustivité des données.

(2) Acquisition de données

Avant la numérisation, les objectifs du LiDAR et de la caméra ont été nettoyés afin d'éviter toute distorsion. Le SLAM200E et la caméra panoramique ont été mis sous tension et synchronisés via l'application mobile SLAM GO. Après vérification de la synchronisation et de la stabilité, la numérisation a débuté le long du parcours prévu.

Les opérateurs ont suivi la progression en temps réel via l'application, vérifiant l'exactitude de l'itinéraire et l'intégrité des données.

Notes clés sur l'acquisition :

Capturez des scènes depuis plusieurs points de vue pour une couverture complète.

Privilégiez les itinéraires sinueux aux chemins rectilignes lorsque cela est possible.

Utiliser une analyse répétitive ou par saturation dans les zones complexes/critiques.

Ajustez la hauteur de l'appareil de manière modérée (dans une différence visuelle de ±40°).

Portez une attention particulière aux détails destinés à l'utilisateur, tels que les tuyaux, les textes, les sculptures ou autres objets d'intérêt.

(3) Traitement des données

Cartographie par nuage de points

Les données brutes de terrain ont été traitées à l'aide d'un logiciel de post-traitement dédié afin de générer la carte initiale du nuage de points.

Pré-formation 3DGS

Les images panoramiques ont été transformées en images non déformées, les données de pose et les masques étant ajoutés automatiquement. Cette étape simplifiée a préparé l'ensemble de données pour l'entraînement du modèle.

Formation 3DGS

À ce stade, les utilisateurs peuvent choisir parmi :

Outils de formation intégrés pour le calcul local

Logiciels de formation tiers

Services de formation basés sur le cloud pour le traitement de données à grande échelle

Cette flexibilité permet aux utilisateurs disposant de capacités matérielles différentes d'obtenir des sorties 3DGS fiables.

(4) Résultats et sortie du modèle

Le modèle 3DGS final a permis de reconstituer avec succès les structures aériennes et les espaces souterrains du parc. Le résultat offre une navigation fluide et une grande fidélité visuelle.

Principaux avantages démontrés :

Flux de travail efficace — L’acquisition et le traitement rationalisés raccourcissent les cycles de projet

Haute précision — La technologie SLAM de qualité industrielle garantit des modèles précis

Options de formation flexibles — Compatibles avec les flux de travail locaux, tiers et cloud

Rentabilité — La fonction de modélisation par projection gaussienne est ouverte en permanence et utilise des formats de données universels, ce qui réduit les coûts à long terme.

Conclusion

Les résultats des tests confirment que le scanner LiDAR portable SLAM200E, grâce à sa technologie de projection gaussienne 3D, établit une nouvelle référence en matière de reconstruction 3D haute précision à grande échelle. L'association de l'acquisition de données en temps réel, de la précision des modèles et de la flexibilité des flux de travail en fait un outil puissant pour des applications telles que la cartographie urbaine, l'inspection d'installations, la modélisation des espaces souterrains, et bien plus encore.

Pour les équipes cherchant à optimiser l'efficacité et la précision de la reconstruction 3DGS, cette solution offre une plateforme robuste et évolutive.