Forschungsprojekt

3D-Objekterkennung auf Baustellen und Gebäuden

Forschungsbereich 3D-Objekterkennung, Sensorik, KI, Building Information Modelling (BIM)
In Zusammenarbeit mit Behörde für Stadtentwicklung und Wohnen, Hamburg
Beginn des Projekts 08/2019
Ende des Projekts 04/2020

Beschreibung

3D-Objekterkennung auf Baustellen und Gebäuden

Digitale Bauwerksdatenmodellierung – Building Information Modeling (BIM) – beschreibt eine Methode der vernetzten Planung, Ausführung und Bewirtschaftung von Gebäuden und anderen Bauwerken mithilfe von Software. Building Information Modeling findet Anwendung sowohl im Bauwesen zur Bauplanung und Bauausführung (Architektur, Ingenieurwesen, Haustechnik, Tiefbau, Städtebau, Eisenbahnbau, Straßenbau, Wasserbau, Geotechnik) als auch im Facility Management.

Alle relevanten Informationen eines Gebäudes werden zusammengefasst und während des Baus oder nach Umbau- und Renovierungsarbeiten zur Begutachtung des Ist- und Soll-Zustandes (As-built-Zustand/ As-planned-Zustand) genutzt.

Der As-build-Zustand wird mit dem Einsatz von 3D-Sensoren, wie z.B. Laserscannern aufgenommen. Die Aufbereitung dieser 3D-Messdaten als auch die Aktualisierung der BMI-Modelle erfolgt manuell.

Das Projektziel ist es, Software zu prüfen, mit der relevante Messdaten automatisiert extrahiert und verarbeitet werden , um die aufwendige, manuelle Aufbereitung zu vermeiden.

Das Institut für Technische Logistik zusammen mit der Behörde für Stadtentwicklung und Wohnen untersucht, ob das Facility Management (FM) des staatlichen Hochbaus in Hamburg im Bereich der Technischen Gebäudeausstattung durch den Einsatz von 3D Daten unterstützt werden kann.

Zunächst wird eine Ist-Analyse erstellt, um die Anforderungen der 3D-Objekterkennung bzw. 3D-Sensorik zu erhalten. Entsprechend dieser Auswertung werden adäquate Sensorlösungen und KI-basierte Algorithmen erprobt und mit ausgewählten Geräten und Technologien vor Ort geprüft, getestet und anschließend vorgestellt.

Marko ThielWissenschaftlicher Mitarbeiter
Tel.: +49 40 428 78 3422

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