PointCloud2Twin

Beim Neubau von Büros, Fabriken oder Wohnhäusern legen Planer*innen digitale Modelle an, um Standort, Beschaffenheit und Zusammensetzung dokumentieren. Ist das Gebäude erst einmal fertig, werden diese Modelle oft nicht aktualisiert oder fortgeführt – eine aktuelle und verlässliche Abbildung des Ist-Bestandes fehlt. Das wird zum Problem, sobald Umbauarbeiten anstehen: Zwar lässt der Ist-Bestand sich leicht als Punktwolke erfassen. Die Herausforderung ist jedoch, die 3D-Punktwolken so aufzubereiten und zu nutzen, dass sie sich effizient mit den digitalen Bestandsmodellen abgleichen lassen. Dafür müssen die Bestandsmodelldaten vorverarbeitet werden.

Das „PointCloud2Twin“-Projektteam entwickelt deshalb ein neues Verfahren, mit dem Unterschiede zwischen Ist- und Plan-Bestand automatisiert erfasst werden sollen. Das neue Verfahren soll Nutzenden als Web-Anwendung bereitstehen.

In acht Arbeitspaketen widmet sich das Forschungsteam der Systementwicklung: Herausfordernd sind dabei die großen und komplexen Datenmengen. Punktwolken können in ihrer Objektabdeckung stark variieren, die Bestandsmodelle unterschiedlich aufgebaut sein. Deshalb sind frühzeitige Test mit unterschiedlichen Datensätzen geplant. Um sein System zu konzipieren, analysiert das Forschungsteam Nutzende und Anwendungsszenarien und leitet daraus die Anforderungen an das System ab. Die zentralen Fragen:

• Stimmen Bestandsmodell und 3D-Punktwolke überein? Wenn nicht, wie lässt sich das Bestandsmodell anpassen und fortführen?
• Welche Objekte sind statisch? Welche beweglich? Lassen sich die beweglichen Teile in den 3D-Punktwolken erkennen?
• Wie kann ein bestmögliches User Interface aussehen?

Anschließend entwickelt es die Aufbereitung der Punktwolkendaten, leitet ein Datenmodell zur Beschreibung sichtbarer Oberflächen im Bestandsmodell ab und vergleicht beides iterativ miteinander. Das System soll die Punktwolkendaten selbstständig analysieren und bereinigen, in Cluster teilen und dem Bestandsmodell zuordnen können. Darauf aufbauend entwickelt das Team die Software, testet sie und erprobt sie mit Anwendungsfällen aus der Fabrik- und Logistikplanung.