Découvrez comment générer et exploiter le nuage de points 3D d’un bâtiment pour des projets de conception ou d’études.
Un nuage de points est une représentation numérique 3D d'un objet ou d'un espace. Il se compose de millions de points, dont chacun est placé selon un repère de coordonnées x, y et z. Contrairement à d’autres modes de représentations 3D comme les maillages (mesh), les points du nuage ne sont pas liés entre eux.
Dans cet article, nous resterons concentrés sur le nuage de points d’espaces et d’éléments techniques du bâtiment. Pour autant, en suivant des principes d’acquisition similaires, il est possible de produire des nuages de points à d’autres échelles : de la pièce mécanique, jusqu’à celui d’une ville ou d’un territoire.
Comme illustré ci-dessus, le nuage de points d’un bâtiment est une véritable empreinte 3D d’un bâtiment et des équipements qu’il contient. En tant que représentation non modifiée ou simplifiée de la réalité, ce format est le plus adapté à la recherche de détails et à des analyses fines comme la prise de dimension ou l’analyse de planéité par exemple.
Du télémètre laser traditionnel aux nouvelles solutions d’acquisition, les systèmes de mesures reposent sur le principe de lasergrammétrie et sur l'utilisation de capteurs LiDAR, dont sont équipés les scanners 3D et certains drones.
Ces capteurs émettent un faisceau lumineux balayant horizontalement et verticalement l'environnement jusqu’à la rencontre d’obstacles (mur, sol, mobilier, machine, etc.).
La distance jusqu’à chaque obstacle est alors mesurée, afin de positionner un point dans l’espace. La répétition de ce processus lors du balayage permet alors de constituer un nuage de points brut. Le balayage du scanner vient donc échantillonner l’environnement en posant un point à chaque endroit où il aura rencontré un obstacle. La finesse de ce balayage et la portée du scanner sont basées sur la configuration choisie, définissant ensuite une certaine densité de points.
Selon la méthode d’acquisition et les capteurs utilisés, un nuage de points peut être en noir et blanc ou colorisé. Le processus de colorisation des points résulte de l’utilisation de la photo panoramique prise par le scanner.
Dans le domaine du bâtiment, les scanners terrestres (statiques et dynamiques) sont les équipements de captation les plus courants. L'utilisation de drones pour relever des façades, toitures ou ouvrages extérieurs est également une des évolutions de ces dernières années.
Acquérir un seul nuage de points brut permet rarement de couvrir un bâtiment entier, surtout lors de l’utilisation d’un scanner terrestre statique. Il s’agira alors de recaler et d’assembler plusieurs nuages de points.
Solutions de relevé les plus répandues, les scanners statiques permettent de générer des nuages de points particulièrement denses. Montés sur trépied et dotés d’un unique capteur LiDAR, ces scanners permettent de numériser un environnement « station par station », chaque station étant une position fixe où le scanner (monté sur trépied) balaye l’environnement sur environ 320°.
Un nuage de points est donc généré pour chacune des stations, l’ensemble des nuages doivent ensuite être « recalés » entre eux. Ce recalage peut s'opérer :
À la différence des scanners statiques, les scanners mobiles (ou dynamiques) permettent de numériser l’environnement tout en se déplaçant. Ce principe de captation en mouvement est permis par deux éléments :
Le nuage de points capté couvre donc une zone entière, dans laquelle l’opérateur s’est déplacé avec le scanner en :
Chaque nuage de points représente donc une zone définie du bâtiment que l’opérateur aura choisi de parcourir.
Il s’agira ensuite d’assembler chaque nuage de points. Pour cela, des cibles communes à plusieurs nuages de points devront être relevées.
Les coordonnées de ces cibles peuvent également être relevées par une station totale et être injectées dans le post-traitement pour faciliter l’assemblage des nuages de points et corriger les dérives liées au SLAM.
Les nuages de points issus des scanners statiques et dynamiques peuvent également être recalés ensemble en suivant ces principes. C'est exactement la démarche de notre protocole de scan 3D multi-technologies, dont la mise en place permet de tirer parti des avantages de chaque solution.
Il existe de multiples formats de fichiers de nuage de points, parmi les plus connus, nous pouvons par exemple nommer :
Un nuage de points, même brut, permet déjà une multitude d’usages. En effet, par l’intermédiaire de logiciels spécialisés (comme Cyclone, 3DR, Scene ou Realworks), un nuage de points est une représentation complète et précise du bâti dans laquelle rechercher des informations.
Par informations, nous faisons ici référence aux inspections (recherche de détails, analyses de surfaces, etc.) pouvant être menées dans une scène 3D, ou à la possibilité de prendre des côtes, surfaces et dimensions dans celle-ci.
Ne serait-ce que par ces deux premiers cas d’applications, les aller-retours sur un site sont déjà réduits, et les doutes concernant la réalité du terrain constamment levés !
Au-delà de la manipulation de ce nuage de points brut, celui-ci s’avère être une base fiable afin de créer et de mettre à jour d’autres données spatiales d’un projet (plans 2D et maquette numérique notamment).
Depuis un nuage de points, il est possible d’isoler des coupes horizontales et verticales dans le nuage, permettant ainsi la création de coupes, de profils ou des vues en 2D.
Ces coupes peuvent ensuite être exploitées pour dessiner différentes géométries 2D (plans du bâtiment au format DWG, plans d’élévations, plans de charpente, plans de plafond, etc.) via des logiciels métiers comme AutoCAD.
Les plans 2D dessinés ou mis à jour sont donc produits sur une empreinte du réel particulièrement précise.
Comme nous le détaillons dans cet article sur le « scan to bim », le nuage de points peut servir de calque de modélisation 3D d’un bâtiment.
Cette méthode permet de modéliser un bâtiment plus rapidement, et de se baser sur une empreinte de la réalité particulièrement fiable pour tendre vers une maquette « as-built » du bâti (tel que construit).
Il est de plus en plus fréquent pour les bureaux d’études, architectes et maîtrises d'ouvrage de bénéficier d’une maquette numérique du bâtiment dès le début d’un projet.
De la maquette de conception initiale à la maquette « As-Built » du bâtiment, celle-ci est amenée à évoluer. Sa tenue à jour peut alors être remise en question. Il s’agira donc de vérifier les différences entre la maquette et le réel pour converger vers une maquette « as-built »
Pour cela, des logiciels tels que Navisworks ou Autodesk permettent d’insérer le nuage de points (faisant office de référentiel spatial à jour du bâtiment) dans la maquette numérique existante.
Ainsi, il devient possible de détecter les différences (appelées « clash ») entre ces deux entités, l’une étant une représentation du réel, et l’autre le modèle géométrique vers lequel on souhaite tendre. Cette méthode présente deux principaux avantages :
Finalement, un nuage de points 3D peut être utilisé dans des usages de réalité virtuelle, notamment pour mener des simulations d’aménagement par exemple. Il est alors utilisé comme support brut dans lequel supprimer et ajouter des objets 3D ou de « croper » et déplacer des parties du nuage de points initial.
Concrètement, cela permet par exemple de sélectionner une machine et de la déplacer dans son environnement pour en définir son nouvel emplacement.
Alors que les solutions de scan mobiles ont déjà démocratisé la Reality Capture grâce à la rapidité de captation qu’elles proposent, de nouvelles solutions émergent et devraient accélérer cette démocratisation.
Parmi celles-ci, nous pouvons citer le récent BLK2FLY, le premier « scanner laser volant autonome » de Leica Geosystem. Ou encore, la récente collaboration de Leica avec Boston Dynamics, présentant une autre solution de capture autonome, mais cette fois-ci terrestre !
Pour contrebalancer l’impact potentiel de ces avancées, n’oublions pas qu’une multitude de problématiques opérationnelles ne peuvent aujourd’hui être gérées que par des opérateurs présents sur le terrain.
Ainsi, ces solutions pourraient marquer une avancée sur l’automatisation de la mise à jour des données 3D d’un bâtiment, sans pour autant remplacer une capture initiale souvent trop complexe.
