Après avoir analysé les incertitudes-types composées des données simulées, permettant d’éva- luer les effets des incertitudes-types des capteurs dans l’incertitude-type composée des points géoréférencés, une validation avec des données réelles peut maintenant être réalisée. Pour va- lider le modèle mathématique avec les données réelles, un levé avec le SLM en mode immobile a été réalisé. Il est important ici de ne pas confondre mode immobile avec mode statique. En effet dans un mode statique les données GNSS ne sont pas considérées tandis qu’elles le sont dans le mode immobile. L’équipement a donc été utilisé en mode immobile pendant une période de 10 minutes à une fréquence de balayage de 5 Hz (5 lignes par seconde) avec l’intention de produire un nombre élevé d’observations (entre 700 et 2 700) pour un même point. Des statistiques concernant les données acquises peuvent être alors calculées afin de valider le modèle mathématique développé. Cette méthodologie est possible parce que le MX2 répète pour chaque ligne de balayage ou rotation complète le semis de points dans les mêmes intervalles de balayage qui est d’environ 1".
La collecte de données sur le terrain sera effectuée à partir des mêmes positions des jeux simulés. C’est-à-dire, l’équipement sera placé au milieu des deux bâtiments (Figure 4.17) à environ 35m de chaque côté afin de produire un jeu des données réelles équivalent au jeu 1 simulé. Il sera ensuite placé à une distance d’environ 10m d’une tour et, par conséquent, à 60m de l’autre tour. Les tours ont une hauteur d’environ 50m, ce qui permettra d’avoir des données acquises d’une façon rasante lorsque le SLM sera plus près d’une tour (10m jeu 2), moyennement rasante lorsque le SLM sera au milieu des 2 tours (35m) et peu rasante lorsque le SLM sera plus éloigné d’une tour (60m - jeu 3). Ces données permettront de valider le modèle comme il a été fait dans ce chapitre avec les données simulées.
Figure 4.17 – Les tours du Pavillon Félix-Antoine Savard (à droite) et de la Faculté des Sciences de l’éducation (à gauche) de l’Université Laval.
Chapitre 5
Acquisition et traitement des
données réelles
Les chapitres précédents ont permis de bien introduire la problématique et les études déjà effectuées, de bien définir la méthodologie et le modèle mathématique proposée, ainsi que valider ce modèle mathématique par des données simulées. La validation du modèle avec les données simulées a aussi permis d’observer l’influence de l’incertitude-type de chaque paramètre sur la valeur de l’incertitude-type composée calculée pour le point géoréférencé avec ces observations. Une façon de valider le modèle d’incertitude-type composée avec des données réelles a été proposée à la fin du chapitre précédent. Le présent chapitre a pour objectif de détailler l’acquisition et le post-traitement des données acquises pour cette validation.
5.1
Acquisition des données
Comme mentionné précédemment (section données simulées), les positions de l’équipement suivent les mêmes que celles proposées lors de la validation des données simulées (Figure 5.1).
Comme montré à la Figure 5.1, les positions A, B et C des données réélles sont les mêmes que celles des données simulées 1, 2 et 3 définies aux Figures 4.3 et 4.4. L’acquisition des données a eu lieu le 16 mai 2018 entre 15h45 et 17h45. Le système utilisé est le MX2 dont les spécifications du fabricant ont été montrées au Tableau 4.1 et les valeurs d’ajustage du système sont présentées au Tableau 4.2. Comme plateforme d’installation et d’opération du SLM, un chariot sur roues ainsi qu’une partie du support utilisé pour fixer l’équipement sur un véhicule routier ont été utilisés. Un autre chariot a été utilisé pour opérer l’ordinateur portatif contrôlant les logiciels d’acquisition des données. Ce système d’acquisition des données est présentés à la Figure 5.2.
Figure 5.2 – Système d’acquisition des données du SLM MX2.
Pour initialiser le récepteur GNSS et dans le but d’améliorer les observations, un premier levé avec le SLM en mode immobile a été effectué pendant 10 minutes (entre 15h45 et 15h55). Ensuite, pour améliorer la qualité des données observées par la centrale inertielle (IMU) on a effectué des déplacements du chariot en forme de "8" et soumis l’équipement à différentes vitesses. À titre d’exemple, lors du départ du levé, l’incertitude-type associée aux angles de navigation était de plusieurs degrés (supérieure à 20°) et après cette procédure d’initialisation, les incertitudes-types du roulis, tangage et lacet ont atteint des valeurs de 0,02°, 0,02° et 1° respectivement. Pour améliorer l’incertitude-type associée au lacet, il est recommandé d’utiliser deux antennes GNSS. Cependant, il n’a pas été possible d’installer les 2 antennes sur le chariot utilisé. La trajectoire complète parcourue avec le SLM suite au post-traitement des données est montrée à la Figure 5.3.
Après avoir effectué l’initialisation en mode immobile du récepteur GNSS et l’initialisation du IMU (le "8" étant visible en haut à droite de la Figure 5.3), l’acquisition des données réelles a alors commencé. Le démarrage et l’initialisation du SLM ont été effectués dans le stationnement du Pavillon Louis-Jacques Casault où le ciel est dégagé et les bâtiments et les arbres sont suffisamment éloignés minimisant ainsi toutes obstructions et pertes du signal
Figure 5.3 – Trajectoire parcourue avec le SLM.
GNSS. Ensuite, le SLM a été déplacé au site de levé, c’est-à-dire entre les tours des pavillons Félix-Antoine Savard et Faculté des Sciences de l’Éducation comme montre la Figure 5.4.
Figure 5.4 – Site d’initialisation du SLM (stationnement pavillon Casault) et site du levé entre les bâtiments des pavillons Félix-Antoine Savard (F) et Faculté des Sciences de l’éducation (Sc).
La première position occupée par l’équipement est la position A (au milieu des 2 tours à environ 35m de chaque façade). La fréquence de balayage choisie est de 5Hz d’une durée
minimale de 10 minutes, ce qui résulte à environ 3000 observations des mêmes points LiDAR sur les 2 tours. L’équipement est donc resté à la position A entre 16h26 et 16h37. Comme il a été expliqué à la section4.2qui traite des Données simulées, les données aux positions B et C (qui représentent respectivement les positions 2 et 3 pour les données simulées) sont acquises simultanément puisque l’équipement est à environ 10m de la façade du pavillon Félix-Antoine Savard (position B) et à environ 60m de la façade du pavillon de Sciences de l’Éducation (position C). Le levé des données des positions B et C a eu lieu entre 16h42 et 17h10 pour assurer une grande répétabilité des données acquises.
Les logiciels utilisés pour l’acquisition des données sont LV-POSView (d’Applanix) et Trident Capture (de Trimble). Le premier est responsable de l’acquisition et de l’enregistrement des données de navigation qui proviennent du récepteur GNSS et de l’IMU. Il offre à l’utilisateur plusieurs options d’acquisition et d’enregistrement des données. L’interface du logiciel LV- POSView est présenté à la Figure 5.5.
Figure 5.5 – Interface du logiciel LV-POSView.
Cette interface permet d’afficher les informations suivantes à l’opérateur en temps réel : les coordonnées acquises par le récepteur GNSS et leurs incertitudes-types, les angles de naviga- tion acquises par l’IMU et leurs incertitudes-types, les composantes (X, Y et Z) de la vitesse à laquelle la plateforme est soumise et les incertitudes-types associées, ainsi que le temps GNSS. Ce logiciel permet à l’utilisateur de choisir la fréquence d’enregistrement des données de navigation. Dans ce projet de recherche, la fréquence de collecte des données a été reglée au maximum possible, soit à 200 Hz. Dans ce cas, les données de navigation enregistrées sont celles requises pour le post-traitement avec le logiciel POSPac (option disponible pour l’enregistrement).
Une fois le récepteur GNSS et l’IMU initialisés, l’utilisateur peut procéder à la collecte des données avec le scanneur. Pour cette collecte, l’utilisateur doit choisir la fréquence de balayage (5Hz) et certifier la connexion entre le logiciel de collecte des données de navigation (LV- POSView) et celui du scanneur (Trident Capture) tel qu’illustré à la Figure 5.6.
Figure 5.6 – Interface du logiciel Trident Capture.
Dans la partie supérieure droite du logiciel Trident Capture est indiquée la qualité de la connexion du récepteur GNSS. Les options de levé sont affichées à la partie supérieure de l’interface dans le menu principal. La ligne de balayage peut être observée en temps réel dans la partie centrale de l’interface du logiciel. À la Figure5.6, il est possible d’observer les façades des bâtiments levés ainsi que d’autres éléments du terrain. Une visualisation en temps réel de la ligne de balayage acquise est possible avec Trident Capture. De plus, la connexion entre les capteurs de collecte de données et les informations de navigation sont observées aussi en temps réel sur LV-POSView. Une fois l’acquisition des données finalisée, le post-traitement de ces données est possible.