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Entwicklung eines automatisierten Verfahrens zur Baufortschrittskontrolle auf Basis der Integration von Punktwolkeninterpretation und 4D Bauwerksmodelllierung
Förderer: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Dauer: 01.07.2013 - 30.08.2016
Partner: Department of Photogrammetry and Remote Sensing
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Description
Das beantragte Projekt hat zum Ziel, Methoden und Techniken für eine robuste automatisierte Überwachung des Fortschritts von Bauvorhaben (Hochbau) zu entwickeln. Diese beruhen auf dem Abgleich von Punktwolken, die aus photogrammetrischen Aufnahmen oder Laserscans der Baustelle erzeugt werden, mit einem 4D-Bauwerksmodell, das die dreidimensionale Geometrie von Bauteilen mit einer graphbasierten Repräsentation der zugehörigen Bauprozesse kombiniert. Im Fokus steht dabei die Schaffung eines möglichst robusten Verfahrens, das tolerant gegenüber den im Bauwesen üblichen Ausführungsungenauigkeiten und dem häufigen Auftreten von Sekundärobjekten, wie Baubehelfe, Maschinen und gelagerte Materialien, ist. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wird ein hybrides integriertes Verfahren entwickelt, das sich aus modell- und datengetriebenen Komponenten zusammensetzt. Während die modellgetriebenen Komponenten auf einem Abgleich zwischen geplanten und gebauten Zustand basieren und hierzu auf projektspezifisches Wissen zurückgreifen, dienen die datengetriebenen Komponenten der Detektion von nicht im Planungsmodell enthaltenen Objekten. Sie machen dabei Gebrauch von hinterlegtem generischem Wissen zu Lage und Gestalt von Bauteilen und der Reihenfolge ihrer Ausführung. Zur Umsetzung des integrierten Verfahrens werden verschiedene computergestützte Methoden eingesetzt und weiterentwickelt, u.a. Methoden der geometrischen Prozessierung, der computergestützten Wissensrepräsentation sowie der graphentheoretische Modellierung und Analyse.
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Projektgebäude Karlstrasse
Projektgebäude "Haus für Kinder"
Veröffentlichungen
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Braun, A.; Borrmann, A.: Combining inverse photogrammetry and BIM for automated labeling of construction site images for machine learning Automation in Construction 106, pp. 1-13, 2019 DOI: 10.1016/j.autcon.2019.102879 |
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Breu, T.: Point Cloud Classification as a Support for BIM-based Progress Tracking Betreuer: Braun, A. Masterarbeit, 2019 |
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Braun, A.; Tuttas, S.; Stilla, U.; Borrmann, A.: BIM-Based Progress Monitoring In: Borrmann, A.; König, M.; Koch, C.; Beetz, J. (Eds): Building Information Modeling, Springer, 2018 |
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Müller, B.: Machine Learning - based Image Segmentation Betreuer: Braun, A. Bachelorarbeit, 2018 |
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Jahr, Katrin; Braun, Alex; Borrmann, André: Formwork detection in UAV pictures of construction sites In: Proc. of the 12th European Conference on Product and Process Modelling, Copenhagen, Denmark, 2018 |
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Jahr, Katrin; Braun, Alex: Maschinelles Sehen für die automatische Erkennung von Baubehelfen In: Proc. of the 30. Forum Bauinformatik, Weimar, Germany, 2018 |
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Braun, A.; Tuttas, S.; Stilla, U.; Borrmann, A.: Process- and computer vision-based detection of as-built components on construction sites In: Proc. of the 35nd ISARC 2018, Berlin, Germany, 2018 |
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Oppold, B.: Bewertung und Optimierung von Methoden zum automatisierten Soll-Ist-Abgleich unter Betrachtung gültiger Bauabweichungen Betreuer: Braun, A. Bachelorarbeit, 2018 |
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Schirmer, S.: Teilautomatisierte Modellierung von Baubehelfen und Konstruktionsmaterial Betreuer: Braun, A. Bachelorarbeit, 2017 |
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Tuttas, S.; Braun, A.; Borrmann, A.; Stilla, U.: Acquisition and Consecutive Registration of Photogrammetric Point Clouds for Construction Progress Monitoring Using a 4D BIM PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science 85 (1), pp. 3-15, 2017 DOI: 10.1007/s41064-016-0002-z |
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