Chapitre 4. Discussion et approche proposée pour la définition d’un environnement
5.3. Méthode proposée pour le recalage en réalité augmentée des ressources d’un projet
5.3.4. Persistance AR des projets
Étant donné que le temps de calcul de résection spatiale ou d’ajustement de faisceaux est trop important pour envisager une utilisation systématique à chasse session AR sans nuire au confort d’utilisation et à la qualité du recalage, nous proposons une seconde approche basée sur la notion de persistance.
5.3.4.1. Précalibration des projets et sessions d’utilisation
La persistance est un concept désignant le fait de conserver l’état d’un environnement augmenté au-delà de la fin de la session d’utilisation. Ce concept est un élément clé pour permettre les expériences multitemporelles ou collaboratives. Dans notre cas, il nous permet d’envisager des scénarios opérationnels plus réalistes grâce à la réduction du temps de calcul, et des perspectives de collaborations intéressantes pour du relevé pariétal multiutilisateurs.
La persistance se base sur la possibilité de sauvegarder à la demande un objet contenant les informations de cartographie spatiale produites lors du suivi. Le chargement de cet objet lors d’une session d’utilisation ultérieure depuis la base de données permet alors d’accéder aux ancres construites lors de la session de référence. Concernant notre procédure de recalage, ce fonctionnement est très intéressant et nous permet de proposer une variante à notre approche, réduisant considérablement le temps de calcul (Figure 106).
Lors du processus de recalage tel que décrit dans les sections précédentes (T1), nous proposons de créer
une ancre correspondant à la pose Pref de la frame référence exprimée dans RAR. Cette ancre est donc
suivie et actualisée au même titre que les autres ancres produites par le suivi AR. À l’issue du recalage, et plus précisément, en cas de succès, nous pouvons compléter le processus par une étape supplémentaire visant à sauvegarder l’objet contenant les informations de cartographie spatiale. Cette session peut alors faire office de précalibration.
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Figure 106 : Processus proposé pour diminuer le temps dédié au recalage. Illustration : auteur.
Lors d’une nouvelle session, le repère arbitraire établi pour le suivi n’est plus le même, mais nous pouvons charger les informations précédemment sauvegardées, et ainsi récupérer les ancres provenant de la session de précalibration. Parmi elles se trouve Pref, l’ancre correspondant à la pose de la frame
référence. Cette dernière a quant à elle bien été indexée lors de la précalibration. Elle est donc également chargée en tant qu’image du projet, bien que son identifiant la désigne comme image de recalage. Ainsi, sans avoir à réaliser de calcul de résection spatiale supplémentaire, nous disposons donc déjà de toutes les informations nécessaires : la pose Pscene de la frame référence dans Rscene, et sa pose Pref dans RAR. Il
suffit alors de calculer la matrice de passage et de l’appliquer à l’ensemble de la scène. Dans cette configuration, le recalage ne prend que quelques secondes.
5.3.4.2. Potentiel collaboratif de la persistance
Nous avons vu que la notion de persistance permet de réduire considérablement le temps nécessaire au recalage. Ainsi, la précalibration demande plusieurs minutes, mais toutes les sessions ultérieures n’exigent qu’une procédure d’une durée de l’ordre de la seconde. Ce principe peut être exploité
Relevé numérique d’art pariétal : définition d’une approche innovante combinant propriétés géométriques, visuelles et sémantiques au sein d’un environnement de réalité mixte
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pour proposer des outils collaboratifs. En effet, en permettant le partage des informations de cartographie spatiale de la session de précalibration aux différents acteurs travaillant sur le même projet40, nous
pouvons assurer que chaque utilisateur évolue dans la même scène augmentée (Abergel, 2019).
Dans le cas du panneau des chevaux de la grotte Chauvet-Pont d’Arc dont nous disposons d’un facsimilé, un relevé plastique a été exploité pour mener une étude stylistique visant à établir une chronologie des interventions anthropiques et à identifier les différents éléments du travail de composition des auteurs (Tosello, Fritz, 2004). Cette étude fait elle aussi intervenir des niveaux de lecture, s’intéressant aux techniques d’exécution (tracé au fusain, remplissage étalé au doigt, estompage, gravure, etc.), aux matériaux (charbon, argile, mélange de consistance pâteuse (sic), etc.) et à la chronologie des figures pour laquelle les auteurs de l’étude distinguent cinq phases principales. Dans ces contextes, les différents points d’intérêts qui apparaissent clairement interreliés pourraient tout à fait faire l’objet de calques. À ce titre, nous pensons que dans de telles situations, une session de relevé collaborative en réalité augmentée permettrait aux utilisateurs de bénéficier des observations des différents acteurs en temps réel, et ainsi, de faciliter le travail d’analyse.
En termes d’implémentation, cette perspective est rendue possible par la persistance permettant à plusieurs utilisateurs de partager les données de précalibration, et travailler sur le même projet. Elle nécessite seulement une actualisation régulière des contenus de la scène en cas de changement dans la base de données (ajout, édition ou suppression de calque ou de région, modification des descripteurs sémantiques, etc.). Pour cela, deux approches sont possibles : actualiser les contenus à intervalle régulier quelles que soient les activités sur la base de données, ou implémenter un système de notification d’évènements, qui communique au client un message lors d’une activité, le client pouvant alors déclencher une fonction d’actualisation le cas échéant. Cette seconde option semble la plus pertinente en termes d’optimisation.
5.4. Bilan
Dans ce chapitre, nous avons tout d’abord proposé une méthode permettant de spatialiser les différentes ressources impliquées dans le relevé d’art pariétal au sein d’un espace de représentation unique cohérent. La diversité des représentations réunies dans ce viewer ne tend pas seulement à limiter la dispersion des données, mais aussi à faciliter la compréhension des objets d’étude par l’analyse des relations spatiales et sémantiques entre leurs différentes représentations. Comme nous l’avions souligné dans le Chapitre 1, la possibilité d’un traitement analytique guidé par des critères sémantiques constituait bien l’une des exigences énoncées par Jean Airvaux, à laquelle nous nous sommes attachés à répondre à travers la structure par calques du système d’annotations sémantiques spatialisées et la caractérisation des aspects géométriques et visuels de l’objet d’étude.
À partir de ce travail, nous avons proposé une méthode de recalage dans l’optique de concilier les apports du relevé in situ et ex situ. Face aux précautions imposées par le caractère sensible des grottes ornées, nous avons proposé une méthode d’alignement réel/virtuel générique et sans marqueurs. En outre, nous nous sommes attachés à privilégier un environnement web en raison du potentiel collaboratif, ce qui
40 Comme nous l’avons vu précédemment, l’étude de l’art pariétal fait intervenir des disciplines très variées et différents niveaux
de lecture. Par exemple, l’étude de la grotte de Cussac fait intervenir des disciplines diverses telles que la karstologie, climatologie, microbiologie, géologie, anthropologie, paléogénétique, paléogénomique, etc.
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nous conduit à utiliser une ébauche d’API, le WebXR. En dépit des contraintes posées par le caractère expérimental de ce choix technologique, l’approche proposée permet bien de visualiser et d’interagir avec les contenus du viewer en réalité augmentée. Pour l’étude de l’art pariétal, cela semble constituer une avancée importante, car en garantissant la continuité du travail réalisé sur site et hors site, nous proposons, à travers le relevé multimodal de concilier à la fois les capacités perceptives des observateurs et les capacités calculatoires de l’informatique.
Par la suite, nous avons proposé une amélioration de notre approche initiale, basée sur une précalibration du projet et la notion de persistance. Cette méthode a permis de diminuer considérablement le temps de calcul, et a ouvert des perspectives en matière de travail collaboratif. Elle pourrait également être améliorée en intégrant de nouveaux scénarios de collecte de données.
En effet, le flux vidéo pourrait tout à fait être exploité pour acquérir de nouvelles photographies en appréciant visuellement le taux de recouvrement des images du projet et garantir la complétude des données. Ces photographies extraites pourraient également être géolocalisées par le biais des capteurs du mobile. En outre, la sauvegarde d’images clés en provenance du flux vidéo lors de chaque session d’utilisation ouvre la voie au suivi multitemporel des objets d’étude.
Dans le chapitre suivant, nous étudierons les nouvelles possibilités apportées par ce système d’information multimodal en termes d’analyse et d’interactions.
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