Traitement et analyse de données LIDAR 3D
Le besoin
Pour optimiser la maintenance et la gestion des infrastructures ferroviaires, il est nécessaire de disposer d’une méthode précise et fiable permettant d’analyser l’état des éléments des infrastructures en 3D. L’objectif est non seulement d’améliorer la connaissance du patrimoine mais aussi d’identifier les défauts (ex. déformation ou déplacement des rails, vérification des gabarits et détection de risques de collision) à partir des données LiDAR et d'améliorer la qualité des services grâce à une maintenance prédictive et optimisée.
Ce besoin vise à :
- Améliorer la gestion des actifs des gestionnaires d’infrastructure (GI).
- Réduire les coûts de maintenance et d’exploitation.
- Renforcer la sécurité et la performance opérationnelle.
La solution
La solution proposée combine:
- Le traitement des données LiDAR 3D avec des jumeaux numériques et l’IA.
- L’identification des défauts directement sur les données 3D, permettant une analyse rapide et précise.
- La génération de rapports incluant des mesures 3D et des plans détaillés.
Les fonctionnalités clés incluent :
- Simulation du gabarit des trains et identification des emplacements pour l’installation d’équipements.
- Analyse du tracé des voies et génération de coupes 2D et 3D.
L’expérimentation
Cette solution a été testée dans le cadre d’un sprint entre RATP Infrastructres et la start-up The Cross Product (TCP) avec les étapes suivantes :
1. Collecte des données :
- Acquisition d’un nuage de points 3D géoréférencé sur environ 3 km x 2 voies1 km de réseau ferroviaire.
- Comparaison avec des données topographiques.
2. Analyse et validation :
- Calcul des points kilométriques(PKO) et génération des coupes transversales des tunnels tous les 10m.
- Création de vues détaillées pour estimer les espaces disponibles dans les tunnels du RER B.
3. Ateliers hebdomadaires :
- Suivi des besoins, validation des avancées techniques, et ajustements en fonction des contraintes identifiées.
Les apprentissages
Les principaux enseignements de cette expérimentation sont :
- Suivi d’avancement : L’importance de tableaux de bord pour visualiser les étapes de développement.
- Estimation des ressources : Meilleure planification des besoins techniques pour éviter des retards.
- Collaboration : Mutualiser les besoins entre projets pour optimiser les efforts des parties prenantes.
Pour aller plus loin
Après validation technique, la solution sera testée sur un projet à plus grande échelle, couvrant l’ensemble de la ligne RER B, avec une analyse complète et l’implication des parties prenantes clés.
The Cross Product TCP L'IA et le LiDAR 3D pour accélérer la prise de décision !
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The Cross Product (TCP) est une entreprise française de deeptech qui propose des solutions logicielles pour le traitement automatisé des données LiDAR 3D dans les infrastructures ferroviaires, routières et industrielles. Nos solutions permettent d'automatiser les inspections, inventaires, mesures et autres analyses spécifiques à partir d'un nuage de points 3D.
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