Baufortschrittskontrolle auf Basis integrierter Punktwolkeninterpretation und 4D-Bauwerksmodellierung
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Projektziel der automatisierten Baufortschrittskontrolle konnte erfolgreich umgesetzt werden. Die entwickelten Konzepte erlauben eine umfassende Beobachtung des Rohbaus eines Bauvorhabens, welche auch robust gegenüber unterschiedlichen Fertigungsprozessen (Vor-Ort-Beton, Stahlkonstruktionen, Fertigbauteile, ...) sind. Die Methoden wurden auf ingesamt fünf Projektbaustellen geprüft und verifiziert. Durch die Nutzung photogrammetrischer Methoden ist die Baufortschrittskontrolle auch wirtschaftlich sinnvoll einsetzbar. Im Laufe des Forschungsprojekts hat sich herausgestellt, dass UAVs (Drohnen) sehr gut zur photogrammetrischen Erfassung großer Flächen, wie sie auf Baustellen anzutreffen sind, geeignet sind. Das digitale Gebäudemodell wird im offenen Datenstandard IFC (Industry Foundation Classes) vorgehalten und enthält sämtliche Informationen, wie Geometrie, Baumaterialen sowie Bauprozessinformationen. Die für dieses Projekt entwickelte Software kann das Modell einlesen und darstellen. Die aus den Aufnahmen rekonstruierten Punktwolken enthalten den Ist-Zustand zu den jeweiligen Beobachtungszeitpunkten. Dieser wird mit dem digitalen Planungsmodell abgeglichen. Dabei wird versucht, die einzelnen Punkte der Punktwolke den Oberflächen der geplanten Bauteile zuzuordnen um diese so zu identifizieren. Nachdem Verschattungen durch Baubehelfe, Maschinen oder unzureichende Aufnahmebedingungen die Aufnahmen beeinträchtigen können, werden hier zusätzliche Methoden benötigt, um auf exakte Ergebnisse zu kommen. Dazu werden unter Anderem Sichtbarkeitsanalysen genutzt, um herauszufinden, welche Bauteile im aktuellen Bauzustand überhaupt identifizierbar sind. Aus der Computer Vision bekannte Algorithmen wurden adaptiert um neue, effiziente Abgleichverfahren zu entwickeln. Nachdem vorhandene Bauteile eindeutig als erkannt klassifiziert wurden, werden diese mit dem Prozessplan abgeglichen. Dadurch ist es möglich, Aussagen über eventuelle Abweichungen im Bauablauf zu treffen. Durch semantische Analysen können ähnliche Bauprozesse identifiziert werden, so dass hier auf potentiell weitere Abweichungen im Bauplan reagiert werden kann. Im Zuge des Projekts wurde ein Softwarewerkzeug entwickelt, welches in einer zentralen Datenbank sämtliche Gebäudedaten sowie die Ergebnisse aus den Soll-Ist-Abgleichen abspeichern und visualisieren kann. Somit können äußerst effektiv die entwickelten Algorithmen überprüft und validiert werden. Zusätzlich hat sich die Software als äußerst hilfreich gezeigt, um die gewonnenen Forschungsergebnisse auf Konferenzen und bei Industriepartnern vorzustellen. Es wurde eine Vielzahl an Veröffentlichungen im Peer-Review-Verfahren veröffentlicht, zusätzlich gab es äußerst positives Feedback aus der Industrie. Unter Anderem wurde auch einen Bericht in der Zeitschrift für Architektur und Baudetail „DETAIL“ (http://www.detail.de/artikel/diedigitale-baustelle-26725/) und den VDI Nachrichten ( http://www.vdi-nachrichten.com/Technik-Gesellschaft/Aufsteiger-acht-Rotoren ) veröffentlicht, in denen das Projekt behandelt wird. Außerdem konnte Alexander Braun mit seiner Masterarbeit, die im Rahmen dieses Forschungsprojektes entstanden ist, den 2. Preis im Wettbewerb des BMVI „Auf IT gebaut“ im Bereich „Baubetriebswirtschaft“ gewinnen ( http://www.aufitgebaut.de/rueckblick/ergebnisse- 2014/).
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Comparison of photogrammetric point clouds with BIM building elements for construction progress monitoring, In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-3, Zurich, Switzerland, 2014
Tuttas, S.; Braun, A.; Borrmann, A.; Stilla, U.
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Konzept zur automatischen Baufortschrittskontrolle durch Integration eines Building Information Models und photogrammetrisch erzeugten Punktwolken, In: DGPF Tagungsband 23 / 2014, Hamburg, Germany, 2014
Tuttas, S.; Braun, A.; Borrmann, A.; Stilla, U.
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Towards automated construction progress monitoring using BIM-based point cloud processing, In: eWork and eBusiness in Architecture, Engineering and Construction: ECPPM 2014, Vienna, Austria, 2014
Braun, A.; Tuttas, S.; Borrmann, A.; Stilla, U.
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A concept for automated construction progress monitoring using BIM-based geometric constraints and photogrammetric point clouds, ITcon 20 (8), pp. 68-79, 2015
Braun, A.; Tuttas, S.; Borrmann, A.; Stilla, U.
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Automated progress monitoring based on photogrammetric point clouds and precedence relationship graphs In: The 32nd International Symposium on Automation and Robotics in Construction and Mining (ISARC 2015), Oulu, Finnland, 2015
Braun, A.; Tuttas, S.; Borrmann, A.; Stilla, U.
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Reconstruction of scaffolding components from photogrammetric point clouds of a construction site, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., II-3/W5, 2015
Xu, Y.; He, J.; Tuttas, S.; Stilla, U.
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Validation of BIM components by photogrammetric point clouds for construction site monitoring, In: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume II-3/W4, 2015, Munich, Germany, 2015
Tuttas, S.; Braun, A.; Borrmann, A.; Stilla, U.
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Classification of detection states in construction progress monitoring, In: eWork and eBusiness in Architecture, Engineering and Construction: ECPPM 2016, Limassol, Cyprus, 2016
Braun, A.; Tuttas, S.; Borrmann, A.; Stilla, U.
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Evaluation of acquisition strategies for image-based construction site monitoring, In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Prague, Czech Republic, 2016
Tuttas, S.; Braun, A.; Borrmann, A.; Stilla, U.
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Incorporating knowledge on construction methods into automated progress monitoring techniques, In: Proc. of the EG-ICE 2016, Krakow, Poland, 2015
Braun, A.; Tuttas, S.; Borrmann, A.; Stilla, U.
