3D LiDAR acquisition based on compressive sensing
Acquisition LiDAR 3D basée sur la détection compressive
Résumé
ONERA – The French Aerospace Lab – develops new concepts of LiDAR imaging systems including new sensor technologies and data processing. The rising complexities and costs of high performance systems, and the shrinking time to design drove the ONERA approach. The home-grown MATLIS software has been evolving for the past decade. It allows both linear mode LiDAR and single photon electro-optical systems simulation (both GmAPD and SPL) embedded on dynamic platforms (eg. UAVs, Aircrafts). We have developed an algorithm, which reconstructs three-dimensional scenes with unprecedented lateral resolution under extremely low illumination levels and acquisition time constraints. To achieve this we focus our work on the use of three-dimensional focal plane operating in Geiger mode. The main idea behind the process is that if we have an array of pixels where each pixel reconstructs several sub-pixels we can recover much quickly an accurately three-dimensional image with a better lateral resolution. We manage to retrieve sub-pixel information by using a complete pipeline based on Compressive Sensing algorithm. Then we have verified our theoretical approach using simulated images from three-dimensional scene obtain with MATLIS an ONERA's internal software.
L'ONERA - Laboratoire français de l'aérospatiale - développe de nouveaux concepts de systèmes d'imagerie LiDAR incluant de nouvelles technologies de capteurs et de traitement de données. La complexité et les coûts croissants des systèmes hautes performances et la réduction des délais de conception ont conduit l'approche de l'ONERA. Le logiciel maison MATLIS a évolué au cours de la dernière décennie. Il permet à la fois la simulation de LiDAR en mode linéaire et de systèmes électro-optiques à photon unique (à la fois GmAPD et SPL) embarqués sur des plates-formes dynamiques (par exemple, drones, avions). Nous avons développé un algorithme qui reconstruit des scènes tridimensionnelles avec une résolution latérale sans précédent sous des niveaux d'éclairement extrêmement faibles et des contraintes de temps d'acquisition. Pour y parvenir nous concentrons nos travaux sur l'utilisation du plan focal tridimensionnel fonctionnant en mode Geiger. L'idée principale derrière le processus est que si nous avons un tableau de pixels où chaque pixel reconstruit plusieurs sous-pixels, nous pouvons récupérer beaucoup plus rapidement une image tridimensionnelle précise avec une meilleure résolution latérale. Nous parvenons à récupérer des informations de sous-pixel en utilisant un pipeline complet basé sur l'algorithme Compressive Sensing. Ensuite, nous avons vérifié notre approche théorique à l'aide d'images simulées de scène tridimensionnelle obtenues avec MATLIS, un logiciel interne à l'ONERA.