Construisez un Scanner LiDAR 3D avec Raspberry Pi

Lorsqu’il s’agit d’imager un espace en trois dimensions avec précision, peu de technologies peuvent rivaliser avec le LiDAR (Light Detection and Ranging). En émettant des impulsions laser rapides sur une large zone, les systèmes LiDAR génèrent des cartes 3D extrêmement précises, ce qui les rend indispensables dans des domaines aussi variés que la robotique ou la navigation.

Cette méthode fait partie d’un domaine plus vaste appelé photogrammétrie, qui regroupe les techniques permettant de mesurer des distances et de reconstruire des formes dans l’espace à partir d’images ou de points — qu’ils soient captés par un laser, une caméra ou une combinaison des deux.
On parle donc ici de photogrammétrie active, dans laquelle le LiDAR joue le rôle de capteur de profondeur, contrairement à la photogrammétrie classique qui repose uniquement sur l’analyse d’images.

Autrefois encombrants et hors de prix, les LiDAR sont aujourd’hui bien plus accessibles — tellement accessibles qu’il est désormais possible de les associer à un Raspberry Pi pour créer une solution de numérisation économique.

Explorons un projet passionnant qui utilise un Raspberry Pi pour piloter un module LiDAR, mettant la cartographie 3D à la portée des amateurs, des étudiants et des innovateurs.

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Qu’est-ce que le LiDAR et pourquoi est-il si puissant ?

Le LiDAR fonctionne en projetant des impulsions laser qui rebondissent sur les objets environnants avant de revenir au capteur. En mesurant le temps que met la lumière à effectuer ce trajet, le système calcule les distances avec une précision impressionnante, créant une représentation 3D détaillée de l’environnement.

Cette technologie est au cœur d’applications comme :

• Les voitures autonomes, pour cartographier routes et obstacles en temps réel.

• La robotique, permettant aux machines de se déplacer dans des espaces complexes.

• La surveillance environnementale, pour analyser paysages ou structures.

Grâce à des modules LiDAR abordables comme les modèles LD06, LD19 et STL27L de LDRobot, cette technologie, autrefois réservée à une élite, est maintenant à la portée des projets personnels. Par exemple, le STL27L offre une portée allant jusqu’à 25 mètres, une fréquence d’échantillonnage de 21600 Hz, et une résistance à la lumière ambiante jusqu’à 30 kLux, ce qui le rend idéal pour des scans en extérieur. L’ajout d’un Raspberry Pi pousse cette accessibilité encore plus loin.

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Le projet : un scanner 3D portable et économique

Ce projet innovant associe un Raspberry Pi à un module LiDAR LDRobot pour concevoir un scanner 3D à la fois portable et peu coûteux. Baptisé PiLiDAR, ce projet open-source (disponible sur GitHub : https://github.com/PiLiDAR/PiLiDAR) permet de créer un scanner panoramique 3D à 360° pour un coût modeste.

Bien qu’encore en cours de développement, il offre déjà des fonctionnalités impressionnantes :

• Visualisations 2D en temps réel des données LiDAR, avec exportation en formats numpy ou CSV.

• Extraction des couleurs des sommets, pour enrichir les modèles 3D.

• Cartes panoramiques à 360°, créées à partir d’images de caméra fisheye en résolution 6K, assemblées avec l’outil Hugin.

• Reconstruction 3D colorisée, combinant les données LiDAR et les panoramas, avec visualisation via Open3D ou Plotly, et exportation en formats PCD, PLY ou e57.

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Focus technique sur PiLiDAR : un outil plus puissant qu’il n’y paraît

Sous son apparente simplicité, PiLiDAR intègre une suite logicielle sur mesure, optimisée pour le Raspberry Pi, qui transforme ce projet en véritable plateforme de scan 3D :

• Un pilote série développé en Python, gérant à la fois la communication avec le LiDAR (LD06/LD19/STL27L) et le contrôle moteur (PWM matériel, CRC intégré).

• Des visualisations 2D en direct, avec génération de fichiers CSV ou NumPy pour archivage ou analyse.

• Une fonction panoramique 6K automatisée, utilisant une caméra fisheye (type OV5647 ou HQ Camera M12), avec assemblage via Hugin.

• Un traitement 3D avancé, grâce aux scripts intégrés (filter_3D.py), qui alignent, nettoient et convertissent les nuages de points vers les formats PLY, PCD ou e57.

• Une visualisation dans Jupyter Notebook, permettant d’interagir avec les scans via Python, sans outils externes.

• Une intégration avec uhubctl pour gérer l’alimentation USB du Raspberry Pi, utile pour rebooter certains modules sans redémarrer l’ensemble.

Le dépôt GitHub contient aussi des fichiers 3D (STL/OBJ) pour imprimer supports, boîtiers et adaptateurs d’objectif. Une documentation claire y accompagne chaque étape.

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Reconstruction 3D colorisée

Pour assembler ces données en un modèle 3D cohérent, le système utilise des algorithmes tels que ICP (Iterative Closest Point) ou la global registration. Ces techniques permettent d’aligner automatiquement les différents nuages de points issus des multiples angles de scan. Inutile de plonger dans les maths : tout est géré par le logiciel, vous n’avez qu’à lancer le traitement et observer la magie opérer.

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Pourquoi choisir le Raspberry Pi ?

Le Raspberry Pi est la plateforme idéale pour ce projet, et voici pourquoi :

• Polyvalence : Avec un système Linux, il supporte de nombreux langages et outils de programmation.

• Compact et économe : Sa petite taille et sa faible consommation sont parfaites pour des projets mobiles.

• Communauté active : Une vaste communauté mondiale propose tutoriels, codes et solutions aux problèmes.

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Des applications infinies

Ce duo Raspberry Pi–LiDAR ouvre la porte à une multitude d’usages, à la fois créatifs et pratiques :

• Robotique : Équipez un petit robot ou un véhicule RC pour explorer et cartographier des terrains inconnus.

• Modélisation 3D : Capturez des espaces intérieurs (comme un salon) pour des projets de réalité virtuelle, des installations artistiques ou des jumeaux numériques.

• Éducation : Enseignez le codage, l’électronique et la cartographie spatiale de manière concrète.

• Prototypage : Développez des systèmes de navigation ou d’inspection à moindre coût.

• Domotique : Intégrez le système à des plateformes comme Home Assistant pour des applications intelligentes, comme la surveillance d’espaces.

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Comment se lancer ?

Envie de tester ce projet vous-même ? Voici ce qu’il vous faut pour construire un système PiLiDAR :

• Un Raspberry Pi (idéalement un Raspberry Pi 4 ou 5, pour des performances optimales).

• Un module LiDAR LDRobot (LD06, LD19 ou STL27L, ce dernier offrant une portée de 25 mètres et une fréquence de 21600 Hz).

• Une caméra fisheye, comme la Raspberry Pi HQ avec objectif M12, ou une alternative comme l’OV5647 5MP fisheye.

• Un moteur pas à pas NEMA17 compact pour faire pivoter le scanner et réaliser des scans complets.

• Une source d’alimentation portable, comme une batterie 15000 mAh avec convertisseur DC-DC boost.

• Une imprimante 3D, pour fabriquer boîtier, supports et adaptateurs (fichiers disponibles sur GitHub).

• Le logiciel du projet, disponible sur GitHub : https://github.com/PiLiDAR/PiLiDAR, sous licence CC BY-NC-SA 4.0 (usage commercial soumis à licence via Patreon : https://www.patreon.com/PiLiDAR).

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Comparatif rapide des capteurs LiDAR