Centre de documentation
scientifique

Augmenting the Iterative Closest Point (ICP) alignment algorithm with intensity / S. Hefford in Geomatica, vol 63 n° 4 (December 2009)  

Public [article]  inGeomatica > vol 63 n° 4 (December 2009) . - pp 407 - 418 Titre : Augmenting the Iterative Closest Point (ICP) alignment algorithm with intensity Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Hefford, Auteur ; C. Samson, Auteur ; J. Harrison, Auteur ; F. Ferrie, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 407 - 418 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme ICP [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] erreur de positionnement [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] intensité lumineuse [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] système de numérisation mobile Résumé : (Auteur) Le TITAN® est un système terrestre mobile de radar optique (Lidar) multiple. Il utilise le GPS et une unité de mesure par inertie (UMI) pour déterminer sa position et son orientation. En utilisant quatre Lidar, le système TITAN fournit une couverture qui se recoupe. Lorsqu'on perd le signal du GPS, l'erreur de position augmente de façon exponentielle selon la durée de l'interruption. La dérive des données sur la position mène à un désalignement des nuages de points qui se chevauchent. En déterminant le changement de pose nécessaire pour aligner les nuages de points se chevauchant, il est possible d'évaluer la valeur de dérive de la position. Cet article évalue la possibilité d'améliorer l'exactitude de la position en incorporant les corrections obtenues par l'alignement des nuages de points Lidar qui se chevauchent. Le rendement de l'alignement des nuages de points peut être amélioré en intégrant l'information sur l'intensité à l'algorithme d'alignement itératif du point le plus près (ICP). Malheureusement, les nuages de points se chevauchant du système TITAN contiennent peu de variation géométrique et d'intensité. Ceci limite grandement la disponibilité des régions sur lesquelles baser un alignement. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2009-556 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2009-0053 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2009-0053 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30185 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
035-09041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Finding anomalies in high-density Lidar point clouds / J. Harrison in Geomatica, vol 63 n° 4 (December 2009)  

Public [article]  inGeomatica > vol 63 n° 4 (December 2009) . - pp 397 - 405 Titre : Finding anomalies in high-density Lidar point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Harrison, Auteur ; F. Ferrie, Auteur ; S. Hefford, Auteur ; C. Samson, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 397 - 405 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie [Termes IGN] algorithme ICP [Termes IGN] détection d'erreur [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] GPS-INS [Termes IGN] jeu de données localisées [Termes IGN] lasergrammétrie [Termes IGN] semis de points [Termes IGN] système de numérisation mobile [Termes IGN] tessellation Résumé : (Auteur) Les systèmes de balayage terrestre modernes à trois dimensions (3D) comme le système TITAN nous permettent d'acquérir des jeux de données géoréférencées précis pour des régions s'étendant sur plusieurs kilomètres carrés. Ces systèmes sont composés de nombreux lasers montés sur véhicule pour obtenir les données sur les points, d'une unité GPS de grande précision pour fournir les données géoréférencées et d'une unité de mesure par inertie (UMI) pour suivre le mouvement du véhicule. Deux points faibles de ce genre d'approche sont que l'exactitude de la navigation se dégrade lorsqu'on perd le signal du GPS et que les objets en mouvement peuvent causer des artéfacts aux données. Ceci produit des anomalies particulières des données obtenues qui doivent éventuellement être corrigées, souvent manuellement, au cours de l'étape du post-traitement. Le but du présent article est de démontrer qu'en exploitant la configuration des capteurs Lidar, ces anomalies peuvent souvent être détectées automatiquement dans le jeu de données. Plus particulièrement, nous démontrons qu'à partir d'une tessellation adéquate, il est possible d'utiliser les algorithmes itératifs du point le plus près (ICP) pour localiser les anomalies de manière fiable et fournir une estimation de leur magnitude. Copyright Geomatica Numéro de notice : A2009-555 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/geomat-2009-0052 En ligne : https://cdnsciencepub.com/doi/abs/10.5623/geomat-2009-0052 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30184 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
035-09041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible