Comprendre les données issues du LiDAR : nuage de points, formats et ROS

Qu'est-ce qu'un nuage de points ?

Le nuage de points (point cloud) est le format de sortie natif d'un capteur LiDAR. Chaque point représente un tir laser qui a frappé une surface et est revenu au détecteur. Un nuage de points typique contient de 50 000 à 2,5 millions de points par seconde selon le capteur.

Chaque point transporte plusieurs attributs : la position (x, y, z), l'intensité du retour, parfois le temps d'arrivée et le numéro du canal. Certains capteurs ajoutent la couleur RGB, la classification ou le numéro d'écho (echo number).

Intensité et réflectivité

L'intensité mesure la puissance du signal retourné. Une surface blanche réfléchit plus qu'une surface noire. L'intensité aide à distinguer les matériaux mais n'est pas calibrée absolument : elle dépend de la distance, de l'angle d'incidence et du réglage du capteur.

Échos multiples (multi-echo)

Un tir laser peut traverser un feuillage partiel et frapper une branche puis le sol : on obtient deux retours (first et last return). Les LiDAR multi-échos (RIEGL, certains Ouster) enregistrent jusqu'à 5 retours par tir — essentiel pour la cartographie forestière.

Les formats de fichiers courants

PCD (PCL) : format ouvert pour robotique et perception. LAS/LAZ (ASPRS) : standard géospatial compressé avec classification. PLY : supporte couleur et normales pour vision par ordinateur. ROSbag : conteneur ROS pour enregistrement et rejeu.

Les données LiDAR dans ROS

ROS utilise sensor_msgs/PointCloud2 pour transporter les nuages de points. Format auto-descriptif avec champs x, y, z, intensity, ring, timestamp. Certains capteurs publient aussi /scan (LaserScan) pour le 2D et /imu_raw pour les données inertielles. La synchronisation temporelle est cruciale pour le SLAM.

Bruit et artefacts courants

Points fantômes (ghost) sur surfaces réfléchissantes, bruit solaire en plein soleil, pluie/brouillard créant des points parasites, et effets de bord sur les arêtes. La plupart des SDK incluent des filtres : outlier removal, filtre par intensité, seuil de distance et masque FoV.

De la donnée à l'information

Segmentation (regrouper les points d'un même objet), classification (étiqueter : sol, bâtiment, véhicule), tracking (suivi temporel) et SLAM (corrélation des nuages pour construire une carte). Le choix du format dépend de l'application : LAS pour la cartographie, PointCloud2/ROS pour la robotique, PLY/PCD pour l'IA.