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Collaboration for Research and Education in Automated Generation of Building Information Models

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Neue Forschung hebt Gebäudemodellierung auf die nächste Stufe

Ein Konsortium von Partnern aus verschiedenen Bereichen und Kontinenten hat geholfen, eine neue Architektur- und Infrastruktur-Software für die Bauwerksinformationsmodellierung einzuführen.

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Bauwerksinformationsmodellierung (BIM), die digitale Darstellung von physikalischen und funktionalen Eigenschaften einer Anlage, bietet wertvolle Hilfestellung bei Entscheidungen zu den Gebäuden über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Von der ersten Konstruktionen und Entwürfen bis hin zu Nachrüstung und Recycling von Baustoffen: BIM bietet eine leistungsstarke 3D-Visualisierung, bei der auch Zeitaufwand und Kosten berücksichtigt werden. Heute haben nur wenige Gebäude und Bauprojekte umfassende digitale Aufzeichnungen zu ihrer Bauweise, was die Entwicklung einer BIM-Software für bestehende und zukünftige Konstruktion erforderlich macht. Das EU-finanzierte Projekt BIMAUTOGEN (Collaboration for Research and Education in Automated Generation of Building Information Models) nahm sich der Aufgabe an, eine neue Software für das Scannen von Gebäuden mittels High-Tech-BIM zu entwickeln. Es brachte Experten aus den Bereichen Scannen, Videogrammmetrie, Computerdarstellung, maschinelles Lernen und parametrische Objektmodellierung zusammen um eine automatische "Ist-Zustand-Modellierung" für alle Arten von Gebäuden zu schaffen. Um seine technischen Ziele zu erreichen, hat das Team einen neuen Ansatz gewählt, bei dem Punkt-Cloud-Daten zu Infrastrukturen mithilfe von Videogrammmetrie erzeugt werden, und integrierten dabei neuartige Datenreinigungsverfahren, die die Punktdichte regulieren und Datenlöcher und Ausreißer beseitigen. Danach skizzierte es einen Ansatz für maschinelles Lernen, um Objekte aus den Punkt-Cloud-Daten und Merkmale zu extrahieren, wobei Brücken, Gebäude und Industrieanlagen im Fokus lagen. Die letztere Phase der Software-Entwicklung umfasste ein neues Verfahren, um BIM-Objektvorlagen in die extrahierten High-Level-Primitiven einzupassen. Dazu gehörte auch die Validierung erster Objektidentifikation im Zusammenhang mit der physischen Nebeneinanderstellung der betreffenden Objekte. Schließlich baute das Team eine Engine für semantische Beziehungen, um die Art der Verbindungen zwischen den Objekten auf Basis von vordefinierten Regeln zu ermitteln. Diese Bemühungen führten zu einem neuen Videogrammetrierahmen, der auf den Markt gebracht wurde, um sehr genaue Messungen von Gebäuden zu erzeugen. Das neu entwickelte Toolset zum Extrahieren von High-Level-Primitiven (Ebenen, Zylinder, Kegel, etc.) aus Punk-Cloud-Datensätzen wurden ebenfalls von den Nutzern angenommen. Danach wurden Pläne für die Zusammenführung der verschiedenen Software-Komponenten der Projektpartner über das Ende der Initiative hinaus aufgestellt. Die Projektergebnisse wurden in mehreren Zeitschriften veröffentlicht und an relevante Interessengruppen verbreitet und hatten bereits Auswirkungen auf die Modernisierung von Forschungen zu Ist-Zustand-Modellen. Die Bauwerksinformationsmodellierung wird ohne Zweifel heutige Architekturpraktiken stärken und das Lebenszyklus-Management für Infrastrukturen verbessern, sobald ihr volles Potenzial realisiert wird.

Schlüsselbegriffe

Bauwerksinformationsmodellierung, BIM, Videogrammmetrie, Computerdarstellung, maschinelles Lernen

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