Automatisierte digitale Bauwerksmodellierung aus heterogenen Bestandsdaten unter Berücksichtigung von deren Qualitätsmerkmalen – ADIBAMOD-Q
Das Projekt ADIBAMOD-Q befasst sich mit der Entwicklung von Methoden für eine weitestgehend automatisierte Generierung von digitalen Bauwerksmodellen aus heterogenen Bestandsdaten für eine parametrische assoziative Bauwerksdatenmodellierung (Building Information Modelling, kurz: BIM).
Ein digitaler Zwilling ist eine dynamische digitale Darstellung eines Objekts und soll dessen Verhalten in der realen Welt repräsentieren. Die Darstellung des aktuellen und die Vorhersage zukünftiger Zustände des Objekts erfolgt durch eine Kombination unterschiedlicher Datenressourcen sowie durch Integration einer intelligenten Datenauswertung, wie z.B. KI, maschinelles Lernen, und auf Grundlage digitaler Modelle, z.B. BIM.
Ein wesentlicher Schritt zur Erstellung von digitalen Zwillingen ist die digitale Modellierung der Bauwerksgeometrie. Die derzeitige Situation ist jedoch so, dass für die Mehrzahl der Bestandsbauwerke nur 2D-Zeichnungen und Textdokumente in gedruckter Form und/oder in elektronischen CAD-Formaten vorliegen, die zudem teils ungenau, unvollständig oder auch fehlerhaft sind. Aussagekräftige Analysen auf Grundlage dieser Dokumente sowie eine rechtzeitige Aktualisierung dieser Daten über den gesamten Lebenszyklus des Bauwerks sind kaum möglich. Zudem führen fehlende oder fehlerhafte Bauwerksdaten zu ineffizienten Entscheidungsprozessen in der Verwaltung und/oder bei Notfallmeldungen. Somit besteht ein dringender Bedarf an effizienten Ansätzen zur automatisierten Erfassung und Digitalisierung von Bestandsbauwerken unter Berücksichtigung von ungenauen, unvollständigen und zum Teil auch fehlerhaften Bestandsdaten.
Zu den Herausforderungen bei der Entwicklung der automatisierten BIM-Generierung gehört die Einbeziehung heterogener Daten aus verschiedenen Quellen. Zu den Bestands- oder Messdaten gehören beispielsweise Bilder aus photogrammetrischen Aufnahmen, 3D-Punktwolken aus Messungen mit Laserscannern (LIDAR-Daten), vorhandene 2D- und 3D-CAD-Modelle oder 2D-Lagepläne, um nur einige zu nennen. Damit ist klar, dass für die Bestimmung geometrischer Einheiten zur Erstellung von BIM-Modellen Datenquellen mit unterschiedlichen Fehlerniveaus zu integrieren sind.
Die Integration verschiedener Datentypen mit unterschiedlichen stochastischen Eigenschaften ist eine zentrale Aufgabe in vielen geodätischen Fragestellungen. Häufig werden Messdaten aus verschiedenen Quellen für die Bestimmung geometrischer Parameter mit Hilfe der Ausgleichungsrechnung nach der Methode der kleinsten Quadrate herangezogen. Algorithmische Ansätze zur Bestimmung von Varianzen einzelner Datengruppen, robuste Lösungsstrategien zur Identifikation fehlerhafter Daten oder regularisierte Lösungen sind etablierte Verfahren in der Geodäsie. Diese mathematischen Ansätze sollen für die Verarbeitung heterogener Informations- und Messdaten für die Bauwerksmodellierung erweitert werden, wobei die stochastischen Informationen für Schlussfolgerungen im weiteren Modellierungsprozess verwendet werden sollen.
