Les isovists et champs d’isovists sont des outils conceptuels utilisés pour l’analyse morphologique des espaces architecturaux et urbains [1]. Un isovist délimite l’espace accessible en ligne directe (visible) à partir d’une position donnée, dans un environnement architectural ou urbain. La visibilité de l’espace urbain faisant partie des qualités de conception urbaine (Urban Design Qualities) identifiées par les urbanistes [2], l’isovist est un outil particulièrement pertinent pour évaluer la qualité d’un espace urbain. L’objectif à terme est de valider les usages potentiels des indicateurs de qualité de conception urbaine sur site par des professionnels en utilisant l’approche d’analyse située [3].

Le laboratoire a mis en œuvre un processus de reconstruction d’un champ d’isovists à partir d’une vidéo captée le long d’un parcours urbain (stage master 2020), en utilisant une caméra standard (figure 1). À partir de la vidéo et pour chaque image, une carte 3D de l’espace environnant est calculée en utilisant des algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) issus de l’état de l’art (figure 2).

L’objectif de ce stage est d’adapter ce processus avec une caméra 360° (de type GoPro Max), afin de faire une reconstruction plus efficace de l’environnement urbain. Cette adaptation nécessitera de prendre en compte la géométrie spécifique d’une caméra 360° pour la calibrer et adapter des algorithmes de SLAM choisis à sa géométrie.

 

 

 

 

 

 

Fig. 1 – Comparaison des champs d’isovist reconstruits à partir d’une vidéo et d’un maquette 3D

 

 

 

Fig 2. – Surfaces reconstruites par l’algorithme de SLAM Semi-Dense Line à partir de la vidéo d’entrée. La ligne rouge représente la trajectoire de la caméra.

Bibliographie :

[1] M. L. Benedikt, “To take hold of space: isovists and isovist fields,” Environ. Plan. B Plan. Des., vol. 6, no. 1, pp. 47–65, 1979.

[2] R. Ewing and S. Handy, “Measuring the unmeasurable: Urban design qualities related to walkability,” J. Urban Des., vol. 14, no. 1, pp. 65–84, 2009.

[3] Bruce Thomas, Gregory Welch, Pierre Dragicevic, Niklas Elmqvist, Pourang Irani, et al.. Situated Analytics. Immersive Analytics, 11190, Springer, pp.185-220, 2018, Lecture Notes in Computer Science, ⟨10.1007/978-3-030-01388-2_7⟩. ⟨hal- 01947243⟩

  • Lieu du stage : ENSA Nantes, École Nationale Supérieure d’Architecture de Nantes  – Laboratoire AAU, équipe CRENAU.
  • Durée : 5 mois.

Encadrement :