Numérisation 3D portable du Sheldonian Theatre d’Oxford

Un projet collaboratif impliquant l’Oxford Robotics Institute, le théâtre Sheldonian et la société multinationale d’équipements de construction Hilti propose la prochaine génération de technologies de cartographie numérique.

Des cartes 3D précises des bâtiments sont des atouts précieux à de nombreuses fins différentes, de la préservation des sites historiques à la cartographie des zones sinistrées. Un défi majeur limitant leur utilisation plus large, cependant, est que leur production est à forte intensité de main-d’œuvre et nécessite un équipement technique coûteux. Des chercheurs de l’Oxford Robotics Institute (ORI), qui fait partie du Département des sciences de l’ingénieur, ont résolu ce problème en développant des techniques portables légères capables de cartographier des bâtiments entiers en quelques heures.

Pour les produire, l’équipe doit surmonter un problème fondamental de la robotique et des technologies autonomes : la localisation et la cartographie simultanées (SLAM). Le professeur agrégé Maurice Fallon, qui dirige le Dynamic Robot Systems Group, a expliqué : « Le SLAM est le problème informatique consistant à équiper les robots d’une conscience de la situation afin qu’ils puissent construire une carte d’un environnement inconnu tout en gardant une trace de leur emplacement à l’intérieur de celui-ci. un bâtiment rapidement, cela nécessite des algorithmes robustes qui peuvent combiner le capteur et les données de position pour reconstruire l’environnement environnant.”

L’équipe ORI a développé un nouvel appareil portable qui fusionne différents types de capteurs afin que leurs algorithmes SLAM puissent fonctionner dans de nombreux environnements. Cela augmente la robustesse et la précision du modèle 3D résultant. L’appareil combine cinq caméras, une unité de mesure inertielle (IMU) et un scanner laser (LIDAR) en une seule unité.

Pour tester les capacités de leurs nouveaux algorithmes SLAM, l’équipe s’est associée à l’équipe des opérations du Sheldonian Theatre : un bâtiment de six étages classé Grade I qui est la salle de cérémonie officielle de l’Université d’Oxford. Tout d’abord, l’équipe a produit une carte haute résolution à l’aide d’un scanner laser 3D standard de qualité topographique, monté sur un trépied et pesant dix kilogrammes.

“Les inconvénients de la méthode de cartographie conventionnelle sont devenus immédiatement apparents”, a déclaré le chef de projet Lintong Zhang, étudiant en doctorat dans le groupe Dynamic Robot Systems. “Pour mener à bien l’enquête complète, il a fallu placer le trépied et le scanner dans des centaines de positions différentes, et il était très difficile de le manœuvrer dans les escaliers étroits. L’ensemble du processus a duré quatre jours, au cours desquels le théâtre a dû être fermé au public.” En revanche, cartographier le Sheldonian avec l’appareil portable a pris environ 30 minutes : le temps nécessaire pour faire le tour du bâtiment.

Après avoir compilé des ensembles de données à partir des deux appareils, l’équipe s’est associée à Hilti Corporation pour donner aux chercheurs du monde entier la possibilité de travailler avec les données. Les informations capturées par l’appareil portable sont devenues la base du Hilti SLAM Challenge 2022 : un concours annuel visant à encourager le développement d’algorithmes SLAM améliorés en fournissant des ensembles de données provenant d’environnements réels difficiles.

“Les algorithmes SLAM sont généralement développés dans des environnements de laboratoire confinés qui ne sont pas représentatifs des conditions du monde réel”, a déclaré Lintong. “Avec son architecture unique, ses coins sombres, ses longs couloirs et ses objets dynamiques, l’ensemble de données Sheldonian a été parfaitement conçu pour casser les algorithmes SLAM existants et défier les chercheurs.”

Le concours a attiré plus de 40 soumissions de groupes industriels et universitaires du monde entier. Après avoir soumis leurs algorithmes basés sur l’ensemble de données de l’appareil portable, chaque équipe a reçu un rapport de précision détaillé basé sur la carte produite à l’aide du scanner 3D de qualité topographique. Les équipes les plus performantes, CSIRO (un laboratoire de recherche australien) et V&R Vision and Robotics (une société basée en Allemagne), ont obtenu des résultats à moins de 1 cm du modèle d’enquête. Il s’agit d’un seuil clé pour les algorithmes à appliquer dans les secteurs de la construction et de la topographie.

L’équipe prévoit que la numérisation 3D rapide pourrait avoir des utilisations généralisées dans la préservation des bâtiments et pourrait également contribuer à améliorer l’accessibilité en permettant aux personnes à mobilité réduite de visiter virtuellement les sites d’intérêt. “Nous étudions également comment nous pouvons intégrer cette technologie à nos travaux sur les robots et les drones autonomes”, a ajouté le professeur agrégé Fallon. “Cela pourrait permettre une cartographie rapide des zones difficiles d’accès ou dangereuses pour les humains, telles que les zones sinistrées et les centrales nucléaires déclassées. centrales électriques.”

L’équipe du professeur Fallon a également pris les premières mesures pour commercialiser la technologie par le biais d’une spin-out appelée NavLive.

La présidente des conservateurs de Sheldonian, la professeure Georgina Paul, a déclaré : « Nous sommes ravis que le théâtre Sheldonian, l’un des bâtiments historiques les plus importants de l’université, ait été le site de test de cette technologie de cartographie 3D de pointe.

“En pensant à accroître l’accessibilité du Sheldonian à un éventail plus diversifié de visiteurs et de publics, disposer d’un modèle 3D interactif du théâtre aide les conservateurs et les équipes qui les soutiennent à comprendre les détails structurels de ce fascinant bâtiment du XVIIe siècle. Mais le modèle numérique est lui-même une attraction qui, nous l’espérons, attirera ceux qui sont assis devant leur écran d’ordinateur pour explorer le Sheldonian.”

L’étude est publiée dans Lettres IEEE sur la robotique et l’automatisation.