Du nuage de points à la maquette numérique de bâtiment : reconstruction 3D semi-automatique de bâtiments existants

par Hélène MACHER, ICube, équipe TRIO

à 14h à l’INSA STRASBOURG, amphithéâtre de Dietrich

Jury de thèse

• Laurent Polidori, directeur de recherche au CNRS, directeur du CESBIO UMR 5126,

Rapporteurs

• Nicolas Paparoditis, directeur de recherche à l’IGN, Directeur de l’ENSG,
• Rania El Meouche, enseignant-chercheur, ESTP-IRC,

Examinateur

• Bertrand Clergeot, géomètre-expert, représentant l’Ordre des géomètres-experts,

Membre invité

• Tania Landes, maître de conférence à l’INSA Strasbourg,

Examinateur, co-encadrant

• Pierre Grussenmeyer, professeur à l’INSA Strasbourg, directeur de thèse

Résumé 

Avec l’émergence, au cours des dernières années, du processus BIM (Building Information Modeling) et des maquettes numériques de bâtiments, la problématique de modélisation de bâtiments existants est apparue. Les bénéfices potentiels de l’implantation du BIM pour les bâtiments existants sont importants, parmi eux, la restauration, la documentation, la maintenance, les contrôles qualité ou la gestion de l’énergie et des espaces.

La création d’une maquette numérique d’un bâtiment existant nécessite le relevé du bâtiment. Le scanner laser terrestre est largement utilisé pour atteindre cet objectif. En effet, les scanners laser permettent d’obtenir la géométrie des objets sous forme de nuages de points. Ils fournissent une grande quantité de données précises de manière très rapide et avec un niveau élevé de détails. Malheureusement, le passage du nuage de points à la maquette numérique reste actuellement largement manuel en raison du volume important de données et des processus qui sont difficiles à automatiser. Cette démarche est chronophage et source d’erreurs. Un défi majeur aujourd’hui est donc d’automatiser le processus menant à la reconstruction 3D de bâtiments existants à partir de nuages de points.

L’objectif de cette thèse est de développer une chaîne de traitements permettant d’extraire automatiquement le maximum d’informations du nuage de points d’un bâtiment en vue d’intégrer le résultat dans un logiciel de BIM comme base de la maquette numérique du bâtiment.

Abstract 

 The modeling of indoor areas of existing buildings is a huge issue since the emergence of Building Information Modeling (BIM) in Architecture, Engineering and Construction (AEC) industry. The potential benefits of BIM implementation in existing buildings are significant, among them, restoration, documentation, maintenance, quality control or energy and space management.

The creation of an as-built BIM requires the acquisition of the as-is conditions of existing buildings. Terrestrial laser scanning (TLS) is widely used to achieve this goal. Indeed, laser scanners permit to collect information about object geometry in form of point clouds. They provide a large amount of accurate data in a very fast way and with a high level of details. Unfortunately, the scan-to-BIM process remains currently largely a manual process because of the huge amount of data and because of processes, which are difficult to automate. It is time consuming and error-prone. A key challenge today is thus to automate the process leading to 3D reconstruction of existing buildings from point clouds.

The aim of this thesis is to develop a processing chain to extract the maximum amount of information from a building point cloud in order to integrate the result in a BIM software as basis for a building information model.

Image : Shutterstock- NicoElNino