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.

Background and motivation Traditional methods of building inspection, both in the construction phase and in the operation phase, are usually conducted manually, being time-consuming, costly and subjective, depending on the expertise of the inspector. To reduce time and cost, and to render the inspections more objective, robotic systems are increasingly deployed in an attempt to automate building inspection. Deploying robotic systems for building inspection requires accurate localization, enabling the robots to find their routes within the buildings. In addition, accurate localization is required to correctly evaluate the data collected through the inspections. Various techniques for localizing robotic systems have been proposed, one of which is the Light Detection and Ranging (LiDAR) technology that allows drawing conclusions about actual locations based on laser scans. Project goal and expected results This study aims to investigate the quality of LiDAR systems available in the market with respect to the localization of mobile robotic systems deployed for building inspection. Several LiDAR systems will systematically be reviewed and tested in a laboratory environment, using a motion capture system as a reference for localization. Thereupon, a comparative study will be conducted by means of different use cases representing typical scenarios of building inspection in engineering practice. It is expected that, as a result, conclusions will be drawn regarding the quality of the LiDAR systems in localizing mobile robotic systems, as localization is one of the most fundamental competencies required by mobile robots representing an essential precursor to making decisions within the process of building inspection.