Recalage de nuages de points 3D issus d’acquisitions LiDAR de scènes structurées fondé sur des a priori géométriques

L'utilisation de capteurs LiDAR pour obtenir des donnees 3D implique l'acquisition de scans suivant differents points de vue. Dans les systemes actuels, l'algorithme d'ICP (It-erative Closest Point) est largement utilise pour recaler les scans entre eux. Cependant, cette methode se heurte a des problemes de minima locaux et ne fonctionne que pour de faibles mouvements. Cet article developpe une nouvelle methode de recalage adaptee aux environnements structures et basee sur des caracteristiques geometriques. La rotation et la translation de la transformation totale recherchee sont calculees de maniere successive en util-isant respectivement l'image Gaussienne des nuages de points et une correlation d'histogrammes. L'evaluation de notre algorithme sur deux ensembles de scans 3D com-pare a six methodes existantes montre que la methode pro-posee est plus robuste a de faibles resolutions de scans, a la complexite de la scene et au bruit du capteur. De plus la faible duree de notre algorithme permet une implemen-tation temps reel du recalage.