Le LVSN développe un télémètre laser tenu à la main pour numériser des objets réels 3D. Ce capteur doit entre autre pouvoir calculer sa propre position dans l’espace afin d’intégrer les mesures télémétriques dans un référentiel global sans intervention humaine. Le principe des algorithmes actuels d’auto-positionnement repose sur l’observation et le suivi de points de référence laser fixes, projetés sur l’objet à numériser. Cependant ces algorithmes, quoique fonctionnels, sont soit peu robustes ou imposent un nombre très réduit de points de référence pour un traitement en temps réel.

Un capteur capable de mouvements libres dans l’espace permet de construire rapidement un modèle 3D de la surface d’un objet réel dont toutes les facettes ne sont pas visibles d’un même point de vue ou dont certaines parties sont difficilement accessibles. Mais afin d’intégrer toutes les mesures prises, il est nécessaire d’estimer le mouvement du capteur entre chaque image, et par conséquent de fournir la position du capteur dans un référentiel global. L’intérêt d’un capteur auto-positionné à partir des observations est de limiter la dépendance à un positionneur externe, précis mais coûteux. De plus, on espère accroître la liberté de mouvement dans l’espace de travail et, par conséquent, réduire davantage le temps de modélisation.

Actuellement, le capteur compte sur deux algorithmes différents : un premier pour le suivi des points de référence dans une séquence continue et un second pour la fusion de deux séquences, nécessaire lors d’une interruption de la saisie. Ce dernier cas constitue un problème de reconnaissance qui a été abordé en exploitant la stabilité de la tétraédrisation de Delaunay, construite à partir des deux groupes de points de référence. Pour limiter le décrochage et améliorer la performance calculatoire, nous intégrerons le suivi et la reconnaissance dans un algorithme hybride. Finalement, nous évaluerons la possibilité d’étendre le système pour permettre la détection de points passifs et éliminer le besoin de projeter des points laser dans toutes les situations.

Les algorithmes d’auto-positionnement que nous utilisons imposent actuellement une limite d’environ 50 points de référence pour le suivi, de même que l’existence d’une vue pour laquelle l’ensemble de ces points doivent être visibles. Ces deux contraintes doivent être éliminées. Cependant, éliminer la contrainte sur le nombre de points aurait normalement l’effet d’augmenter la complexité de l’appariement; ce qui est problématique dans un système devant fonctionner en temps réel. Et pour éliminer la contrainte de vue unique, il faut construire, maintenir et valider continuellement un modèle des points de référence.

Un capteur muni d’un système d’auto-positionnement robuste et précis serait très utile pour la modélisation interactive, afin de réduire le temps d’acquisition et de modélisation. De plus, dans plusieurs domaines où il n’est pas possible de déplacer l’objet à modéliser (mesures sur le terrain, en archéologie, dans les domaines de l’expertise légale ou en ingénierie), la flexibilité d’un tel système sera un atout, voire une nécessité.